京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据:大变革,大竞争,大挑战_数据分析师
“大数据现在已经成为天大的事”。11月12日,美国政府公布新版大数据研究计划,白宫科技政策办公室主任霍尔德伦致辞说,他去年曾预测大数据将是件“大事”,现在来看保守了。
时间倒回到6月,斯诺登的41张幻灯片,让美国大数据监控项目“棱镜”浮出水面,令人不寒而栗。
2013年被一些专家称为“大数据元年”。对大数据时代的乐观和忧虑,在这一年充分展示。
“除了上帝,每个人都必须用数据说话。”不仅是人,整个世界都越来越数据化。信息革命深入发展,如潮的数据澎湃而至,数量之巨,种类之杂,来势之快,前所未有。
IDC(国际数据公司)估计,全球2012年产生数据总量约2.8泽字节。有人计算,这相当于3000多亿部时长2小时的高清电影,连着看7000多万年也看不完。
而这还只是序曲。更大的浪潮在后头。
IDC预测,未来几年,全球数据量每隔两年翻一番,2020年达到40泽字节。
大数据不单单是“数据的工业革命”,而是一场更深刻的科技和产业大变革的组成部分,是对未来大趋势、时代新特征的一种描述。大数据是推动这场大变革的重要动力,将成为促进经济社会转型新的关键资源。搜集、分析和运用指数级增长的庞大数据,将催生创新,为各行各业提供新的发展机遇,给人们日常生活带来改变。
星巴克有意推出的“大数据咖啡杯”就是个小小的例子。美国媒体报道,这家咖啡连锁巨头打算试验在一些咖啡杯中装上传感器,收集常客喝咖啡速度等数据,从而为喝咖啡较慢顾客提供保温效果好的杯子,提高其满意度和忠诚度。
业内人士认为,大数据的本质还不在于“大”,而是以崭新的思维和技术去分析海量数据,揭示其中隐藏的人类行为等模式,由此创造新产品和服务,或是预测未来趋势。
畅销书《大数据时代》的作者、英国牛津大学数据科学家舍恩伯格认为,大数据是一种新的价值观和方法论,人们面对的不再是随机样本而是全体数据,不是精确性而是混杂性,不是因果关系而是相关关系。
“现有的认知和体系是建立在稀缺数据上的成果,人们思维和工作方式必须发生变革以适应大数据时代的到来。”舍恩伯格在其书中写道。
大数据被视为创新和生产力提升的下一个前沿,正成为国家竞争力的要素之一,在世界范围内日益受到重视。多国政府加大了对大数据发展的扶持力度,甚至上升到国家战略的高度。2013年,围绕大数据的国际竞争继续加码。
咨询公司益百利集团的研究显示,全球对大数据项目投资总额去年已达45亿欧元(约60亿美元),预计今明两年均会保持约40%的增长速度。
在美国,大数据已由热点词汇变成重点项目。去年3月,美国政府已公布2亿美元的《大数据研究发展计划》,今年11月再度公布涉及各级政府、私企、科研机构的多个大数据研究项目。美国国家卫生研究院、国家科学基金会等都参与其中,有评论称之为美国大数据战略2.0版。
在英国,虽然经济不景气、财政紧缩,但政府依然为大数据一掷千金。2013年初,英国商业、创新和技能部宣布将注资8亿英镑发展8类高新技术,其中1.89亿英镑(约3亿美元)用于大数据项目。
大数据在中国也已启动驶入“快车道”,政府、企业和科研院所正多方位布局。工信部的物联网“十二五”发展规划,将信息处理技术作为四项关键创新技术工程之一,其中包括海量数据存储、数据挖掘等。随着4G牌照在2013年末的发放,更高速的网络将带来更大的数据流,为政府和企业带来战略性资源。
“棱镜”今年曝光,让人看到大数据时代维护国家信息安全、保护个人隐私所面临的严峻挑战。
“棱镜门”让各国政府意识到“数据主权”的重要性,以及在网络和电信核心技术上依赖个别国家的恶果。必须加快自主创新以保护“数据主权”,已成为一些国家的共识。
英国《自然》杂志3月刊登的研究发现,只要有4个时间点和位置的数据就能确定一个人身份,准确率高达95%。这表明,大数据足以将一个人“描画”清晰,现有法律手段和核心技术对个人隐私的保护正在逐渐失效。
如何在大数据来袭中保持清醒和理性、有所创新和创造,对国家和个人来说同样是考验。
专家指出,大数据可望为中国经济转型升级发挥重要贡献,巨大的人口基数、经济体量和需求,意味着中国发展大数据拥有得天独厚的优势。但也应该看到,大数据具有价值密度低的特性,挖掘、分析等技术要求高。中国不能仅满足于做“世界数据中心”,应防止概念炒作,加强自主创新,进行前瞻性的制度设计等布局,顺势而为,将“中国创造”由机遇化为现实。
还应该警惕“迷信”大数据等倾向,认识到大数据分析可能存在的缺陷和不足。心理学家认为,大数据创造的模型会将人束缚在算法提供的选项中,过度依赖大数据分析也可能束缚创新。美国互联网活动家帕里泽称之为“互联网滤泡”:互联网个性化虽然带来方便,却将人们局限在自己过往行为模式的“气泡”中,无法触及海量信息带来的无尽可能。
大数据专家喜欢用莎士比亚“凡是过去,皆为序曲”来形容大数据分析的必然,但大数据提供的也只是参考答案而非最终答案。无论在小数据时代还是大数据时代,探索和创新精神都不应放弃,正如林肯所言,“预测未来最好的方法就是去创造未来”。
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在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16