
大数据产业大有可为 得数据者的天下
“一个世纪前,最有价值的商品是石油,今天则是数据。”如今,我们已经迎来了大数据时代。
最近,美联社盘点了去年美国公司“大赢家”,排在榜首的是亚马逊。这家积累了大量大数据,对数据分析成熟度远远超过同行的公司,“把技术平台优势运用到了每一个领域”;因为长期保持对用户行为的追踪,它也一直在提供更加卓越的个性化购物体验。“数据就是力量”,如何让数据“开口说话”,为社会服务,再次成为公众热议的话题。
当今社会是一个高速发展的社会,科技日益发达,信息高速流通,人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,大数据就是这个高科技时代的产物。发端于上世纪90年代的大数据研发,如今早已融入工作、生活的方方面面。
目前中国数字经济规模达3.8万亿美元,居世界第二,中国数字化经济发展的独特优势和核心竞争力是中国拥有海量的数据,而这些数据在大数据技术。但我国大数据产业还存在数据开放度低、技术薄弱、人才缺失等问题,比如不少企业以保护商业机密或节省数据整理成本等为由,不愿意交易自身数据。部分行政部门也缺乏数据公开的动力,有的是已经利用数据开展商业化应用,不愿共享。因此应建立完善大数据发展协调机制,加快政府数据开放共享,稳步推动公共数据资源开放。
当前大数据产业人才高度稀缺
2016年,近六成企业成立大数据分析相关部门,超过1/3的企业已应用大数据,预计2018-2020年仍将保持30%以上的增长。全球顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)分析报告显示,2018年,国内大数据科学家的缺口在14万到19万之间,大数据分析师和经理的岗位缺口将达到150万。
国家大数据综合试验区望开建
日前从工信部获悉,为深入贯彻国家大数据战略,工信部今年将再推多项措施,促进大数据战略进一步落地。其中包括,推进大数据产业发展试点示范项目建设,完善大数据标准体系,深化大数据行业应用,大力发展工业大数据,推动国家大数据综合试验区和大数据示范基地建设,引导地方因地制宜发展大数据,加快构建大数据产业链、价值链和生态系统。
目前中国数字经济规模达3.8万亿美元,居世界第二,中国数字化经济发展的独特优势和核心竞争力是中国拥有海量的数据,而这些数据在大数据技术。但我国大数据产业还存在数据开放度低、技术薄弱、人才缺失等问题,比如不少企业以保护商业机密或节省数据整理成本等为由,不愿意交易自身数据。部分行政部门也缺乏数据公开的动力,有的是已经利用数据开展商业化应用,不愿共享。因此应建立完善大数据发展协调机制,加快政府数据开放共享,稳步推动公共数据资源开放。
大数据为美好生活插上科技翅膀
就大数据对社会生活的影响和未来发展潜力来看,大数据的使用已经大大优化了公共交通的出行时间,并在部分城市实现了救护车接诊过程中的交通效率提升50%。在医疗领域的大数据运用,可以使医保控费政策得到科学的实现,并使医疗诊疗水平和精准度得到大幅提升;在教育领域的大数据运用,可以使得学生自我学习能力得到符合科学规律的提升,学生的个性化学习变得现实,这将极大地影响人才的培养范式。
因此,当我们谈论人民群众对美好生活的追求、并致力于解决“不平衡与不充分”难题的时候,其实,科学技术进步,特别是大数据的广泛使用,已经使我们在科技的指引下看到了问题解决的路径。
就大数据影响政府治理方式和提升管理能力而言,在宏观经济管理领域,随着越来越多的中国企业采用数字化经济模式,在云端进行数据交换和数据使用,各级政府对于宏观经济调控的能力和预判能力将显著增加,政府对于综合资源的大数据处理能力,将极大地弥补人的认识能力的局限与不足,并使决策与管理更加科学化;在城市治理方面,有效地利用大数据进行城市规划和土地管理,将极大地提升管理的能级和科学地进行预判;在公共治理上,环保、食品卫生领域的大数据监测和预警的广泛采用,将有效解决过去困扰普通百姓生活的民生难题。
得数据者得天下
随着大数据时代的到来,军事数据正在成为举足轻重的战略资源,“数据战”作为一种崭新的作战样式逐步显现,这将是一种以数据攻击与防护为基本手段的全新作战。敌对双方围绕夺取“制数据权”,瞄准“数据红利”,在“数据新战场”上展开激烈争夺,通过掠夺、破坏和摧毁敌方数据资源,建立己方的数据优势,快速达成作战决策及行动优势,并将其适时转化成作战胜势。
“得数据者得天下”,未来“善用数据者赢得战争”将成为战场制胜的基本规律。当前,世界各国正采取有力举措,加速对军事数据的建设、保护和使用。以美国为例,已将大数据列入其“第三次抵消战略”,并大力整合其全球数据中心,以数据支撑作战样式转变,极力巩固其全球作战优势。
2017年4月26日,美国国防部成立“算法战跨职能小组”,正式启动“算法战”概念研究,旨在大力推动大数据相关技术在未来智能化战争中的应用。美国智库“新美国安全中心”2017年12月发布报告称,美国防部将算法摆在了与武器弹药同等重要的地位,并将其作为衡量美军力量的重要标准。
目前,美国国防高级研究计划局已经将“从数据到决策”列为其最优先发展方向,以应对信息数据过载,提高数据分析智能化、自动化水平,大幅缩短指挥决策周期。如其设立的“洞察”项目,通过快速处理来自不同传感器的海量复杂数据,并整合到战场态势图上,协助指挥员高效分析作战情报、目标数据,为联合作战决策提供有效支撑。
数据是构建智能化战场的基石。未来战场将是高度智能化的,武器装备、保障体系、战场通信信息系统等都是智能化的,而智能化的重要基础就是数据。武器平台、火力系统、信息系统乃至作战人员,通过大数据、机器学习技术融为一体,形成了高度智能化的作战体系。基于大数据技术,无人系统将成为未来的重要作战力量;以数据为中枢的自主感知、自主分析、自主决策、自主打击,将使信息机动性取代能量机动性,成为制胜的关键要素;通过对海量数据(603138)的挖掘和利用,战场保障的效率和智能化水平将大幅提升。
得数据者,得天下;知数据者,知天下;用数据者,赢天下。
大数据已成为企业和社会关注的重要战略资源,如何真正应用好大数据,发挥大数据的威力,是当前所有人都在共同研究和探索的问题。
随着大数据成为撬动第四次产业革命的“支点”,新技术支撑的新业态、新模式正在中国各个领域蓬勃兴起。
我们必须看到,大数据推广与运用,不仅是一场技术和产业变革的革命,同样也是新时代中国发展的动力和必要的基础设施建设,将助力新时代中国的高质量发展。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01