
大数据与中国的战略选择(1)_数据分析师
今天,大数据(big data)一词正越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。随着经济社会的发展,大数据可能带来的深刻影响和巨大价值日益被认识,它通过技术的创新与发展,以及数据的全面感知、收集、分析、共享,为我们提供了一种全新的看待世界的方法,其带来的信息风暴正全方位地改变着我们的生活、工作和思维。面对这样一种情势,我们应当以什么态度来迎接大数据时代的到来?如何使大数据为我所用?这些问题亟须我们从学理上作出科学回答。
人类社会的每一次进步,都是由新技术引发新一轮产业革命、进而引发政府管理和社会治理模式的重大变革而推动的。科技革命不断推动着产业的发展,只有那些抓住技术革命的战略机遇并迅速作出适应性调整的国家或民族才能不断生存发展,无视变化或拒绝变化的国家或民族将面临停滞和衰落。现在又到了必须选择的时刻。同以往不同,发生在大数据时代的技术革命是基于纳米技术、生物技术、信息技术和认知科学多学科联动的,这必将引发井喷式的产业创新。
大数据支撑新时代
大数据,或称巨量资料,是指所涉及的资料量规模巨大,以致无法通过目前主流软件工具在合理时间内撷取、管理、处理并整理成为帮助企业达致经营决策目的的资讯。大数据技术不仅能够提高人们利用数据的效率,而且能够实现数据的再利用和重复利用,进而大大降低交易成本,提升人们开发自我潜能的空间。人们可以低成本或零成本进行事物信息全息式的纵向历史比对和横向现实比对。大数据技术自身不仅能够迅速衍生为新兴信息产业,还可以同云计算、物联网和智慧工程技术联动,支撑一个信息技术的新时代。
云计算、物联网、大数据、智慧工程都是新一代信息技术。云计算技术是一种按使用量付费的模式,这种模式可以提供可用的、便捷的、按需的网络访问,进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务),这些资源能够被快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。云计算技术可以使人们及时利用各类大数据。物联网技术的实质就是物物相连的互联网,物联网的核心和基础仍然是互联网,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通信。物联网技术可以溯源大数据和保证信息的真实性。智慧工程就是把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中,并且进行普遍连接,与现有的互联网整合起来,实现人类社会与物理系统的整合。智慧工程可以激活沉寂的大数据。
可见,云计算、物联网、大数据、智慧工程四者之间有着紧密的联系。云计算是互联网的广泛普及和深度应用,实现了从芯片操作系统、应用软件到服务产业链的垂直整合。物联网突破了机器到机器的连接,是感知、传输、处理等技术高速发展的产物。大数据是大量数据的处理技术,实现了从数据到知识的飞跃。智慧工程基于云计算、物联网和大数据技术,实现完美结合,将数据、知识、设备、网络转换成为智慧。
大数据引领新发展
资源配置实现灵动化。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算、泛在网络的融合应用,实现全球资源的网联。在此基础上,云计算使全球资源实现了从“端”到“云”的重新分布,给全球资源配置方式带来全局性的颠覆、整合和创新。随着全球网联水平的不断提高,云计算、物联网、大数据、智慧工程在社会生活和经济各行业中将愈发起到基础性和工具性作用,并将带来全球经济乃至社会的变革,改变人们的生活、工作甚至思考的方式。在新技术支撑下,资源配置不再受制于地理位置、物理状态,而是能按需调配,呈现灵动化趋势。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10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, ...
2025-09-05