京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
对话《大数据时代》作者维克托·迈尔·舍恩伯格
大数据时代高歌猛进,年轻创业者机会几何?对话《大数据时代》作者维克托迈尔舍恩伯格
大数据时代,年轻创业者的机会在哪里?大数据发展的瓶颈是什么?如何化解企业数据共享难题?如何加强用户 隐私保护和知识产权保护?正在上海举行的2014浦江创新论坛上,大数据系统研究领域的先河之作《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》一书作者维 克托迈尔舍恩伯格接受了新华社记者采访。
创业成本降低
记者:大数据时代,年轻创业者的机会在哪里?
维克托:大数据时代一个最为显著的变化是创业门槛和创业成本大幅降低。100年前,创业需要大规模投资兴建工厂;10到15年前,互联网创业需要投资购买 大量昂贵的服务器。现在,创业只要花费几万美金租用云服务和带宽。大数据时代,数据捕获、数据存储技术的云端化为广大中小企业以及年轻人的创业带来了 无限可能,公司规模、服务器体量、资金规模不再视作绝对优势,决胜的关键在于数据分析的技能和创新思维的运用。
汽车有望成为大数据源头
记者:当前,大数据发展的瓶颈是什么?
维克托:坦率说,时下大数据发展面临着不同层面的瓶颈。首先,在技术层面,目前我们使用的大部分数据分析和统计工具还都是诞生于小数据时代,我认为, 它们已很难适应大数据时代的技术需求,因此,我们应尽早着手开发适合处理海量数据的多样化工具。其次,在观念层面,大数据思维模式的普遍缺乏依然严 峻。数据的隐藏价值还远未得到很好的重复利用。我们要继续加强思维模式的教育,尝试从大数据专家的视角去思考世界。例如,今后,汽车将是产生数据的源头, 基于这些数据,能对人的行为作出分析和预测,汽车制造商能为人提供更好的服务,这样也就不难理解谷歌为什么要开发无人驾驶的汽车了。
小公司也有掘金机会
记者:大数据时代,小公司常常会因数据量不足而陷入无米入炊的窘境,而拥有海量数据的大公司却又往往不愿意分享自己拥有的数据,对此,您认为我们应如何化解企业间的数据共享难题?
维克托:基于市场竞争和商业机密的考虑,大公司不愿意共享自己的数据是可以理解的,我认为,这恰恰为中小公司提供了难得的机会。例如,小公司可以作为第三 方公司承担起整合行业数据的工作,条件非常简单,小公司需向大公司承诺,不会将其数据提供给它的竞争对手。在这种情况下,不仅大公司可以享受到小公司提供 的数据分析和预测服务,而且小公司也拥有了属于自己的利益空间。他举例说,预测不同时段飞机票价的美国公司Faircast就是这样一家成功掘金的小 企业。
没有信任就没有大数据
记者:在大数据时代,我们应如何加强用户隐私保护和知识产权保护?
维克托:建立用户、数据收集方和利用方三者之间的信任感非常关键。可以说,没有信任就没有大数据。在用户隐私保护和知识产权保护方面,我认为,政府需要承 担其相应的职能,包括制订数据使用的法规、明确数据使用的场合和目的等。目前,世界上现有的数据保护法和隐私保护法,都已不再适应大数据发展的现状,我们 要抓紧研究针对大数据运用的立法。北美和欧洲现已启动了这方面的工作,而我也有幸成为了这100位调研专家中的一员。
政府当激发新价值
记者:在鼓励企业参与大数据竞争的过程中,您对政府的角色扮演和职能发挥有何建议?
维克托:开放数据,对政府来说是开展大数据工作的首要职责。它不仅能促进这个社会具备做出更好决策的能力,而且能刺激经济的发展,促进企业家精神和创业企 业的培育。我对上海市政府逐步开放公共数据的举措非常赞赏,因为这可以极大刺激大数据应用、大数据企业和大数据经济的发展。事实上,美国、英国和部分其他 国家的政府部门,均已逐步开放公共数据,只是效果还不足够显著。未来,我认为,政府需要创造一种经济环境,不断激发企业有足够的兴趣去分析和深挖数据,不 单纯为了盈利,更要为了通过利用、分析和可视化公共数据创造新价值、发现新问题。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-02在MySQL数据库运维与开发工作中,当单表数据量达到千万级、亿级后,会出现查询卡顿、索引失效、写入性能下降等问题。为优化性能 ...
2026-07-01在信息化建设、系统开发、数据分析、需求梳理的工作场景中,业务模型与逻辑模型是两个最基础、也最容易混淆的核心概念。很多项目 ...
2026-07-01 很多数据分析师能熟练计算各种指标,但当被问到“这些指标之间是什么关系”“为什么要选这个指标而不是那个”“指标体系的整 ...
2026-07-01【核心关键词】报表、数据源、客户、营销、业绩、销售、时效性、函数、可视化、运营、数据分析、数据报表、业务部门、数据运营 ...
2026-06-30在数据分析、商业预测、经济统计、运维监控等领域中,绝大多数业务数据都具备时间连续性特征,例如月度销售额、日度客流量、季度 ...
2026-06-30 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-06-30在 SQL Server 安装、服务启动、数据库文件操作等场景中,经常会遇到 “实例已在使用” 类报错,不同触发场景的原因与处理方式差 ...
2026-06-29在Excel数据统计、财务核算、销售复盘、库存盘点等办公场景中,经常需要在数据透视表中实现一列数据乘以另一列数据的计算需求, ...
2026-06-29在数据分析中,指标是连接业务与数据的核心语言。它并非一个简单的数字,而是一个将模糊的业务需求(如“提升用户粘性”)转化为 ...
2026-06-29【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-06-26在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25