京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
看发达国家如何布局“大数据”战略_数据分析师
继物联网和云计算之后,大数据已成为当今信息社会的又一个热词。如果数据被视为一种生产资料,大数据将是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿,是信息时代新的财富,价值堪比石油。当前,许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用,纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手,实施大数据战略。
美国:计划先行
2012年3月29日,美国奥巴马政府推出大数据研究与开发计划,提出通过收集、处理庞大而复杂的数据信息,从中获得知识和洞见,提升能力,加快科学、工程领域的创新步伐,强化美国的国土安全,转变教育和学习模式。为启动该项计划,美国国家科学基金会、国立卫生研究院、国防部、能源部等六大联邦机构宣布将共同投入2亿美元的资金,用于开发收集、存储、管理大数据的工具和技术。
事实上,美国多家联邦机构在该计划之前就开展了大量的大数据项目,涵盖国防、能源、航天、医疗等各个领域。为使各机构在大数据行动上实现配合和协调,美国政府于2011年成立了大数据高级督察小组,负责确定大数据国家计划目标,最终促成产生了大数据研究与开发计划。
英国:投资保障
虽然经济不景气,但英国政府仍对大数据的开放和利用投入大量资金。今年年初,英国商业、创新和技能部宣布,将注资6亿英镑发展8类高新技术,其中对大数据的投资即达1.89亿英镑。负责科技事务的国务大臣戴维威利茨说,政府将在计算基础设施方面投入巨资,加强数据采集和分析,这也将吸引企业在这一领域的投资,从而在数据革命中占得先机。
英国在大数据方面的战略举措有:在本届议会期满前,开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库,并在五年内投资1000万英镑建立世界上首个开放数据研究所;政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问,英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露;英国研究理事会将投资200万英镑建立一个公众可通过网络检索的科研门户。
法国:支撑项目
法国政府为促进大数据领域的发展,将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标,开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示,将大力支持大数据在内的战略性高新技术。日前,法国经济、财政和工业部宣布,将投入1150万欧元用于支持7个未来投资项目。法国生产振兴部部长Arnaud Montebourg、数字经济部副部长Fleur Pellerin和投资委员Louis Gallois在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了这项决定。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。
法国政府投资这些项目的目的在于通过发展创新性解决方案,并将其用于实践,来促进法国在大数据领域的发展。众所周知,法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。
日本:政策推动
日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业,同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题,日本总务省于2012年7月新发布活跃ICT日本新综合战略,今后日本的ICT战略方向备受关注。其中最为关注的是其大数据政策(从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力),日本正在针对大数据推广的现状、发展动向、面临问题等进行探讨,以期对解决社会公共问题作出贡献。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17