
在涂子沛最终说服太太,带着还在上三年级的孩子举家从硅谷迁徙到杭州时,他或许不会想到,这一举动除了将给自己的生活带来翻天覆地的变化外,还带着某种标志性意义。作为《大数据》《数据之巅》两本畅销书的作者,涂子沛在2014年底加盟阿里巴巴任副总裁,从事数据新商业模式的研究。这似乎也预示着,在2015年大数据的发展将会呈现新的发展趋势。
如果说过去的一年里,有什么改变了我们的生活,那一定是科技的迅速变革与推动所带来的变化。2014年云计算成为了香饽饽,领域市场大势爆发,众多企业将眼光望向了云服务领域,同时基于云计算技术而发展的大数据技术,从概念阶段逐渐发展成为新数字时代中的核心技术。
美国著名咨询公司麦肯锡对大数据的定义,是指大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。国际数据公司IDC根据大数据的四个特征,定义其为海量的数据规模(Volume)、快速的数据流转和动态的数据体系(Velocity)、多样的数据类型(Variety)、巨大的数据价值(Value)。
在过去的一年,大数据以惊人的速度从理论迈向应用,成功的推动了各个领域的产业变化与行业融合,当前的现状与未来发展,值得所有行业深刻认识并重视。
2014年大数据应用遍地开花
过去的一年,大数据技术几乎渗透了各个领域的各个行业。
全球关注的2014年巴西世界杯赛事期间,谷歌云计算平台通过大数据技术分析,成功预测了世界杯16强每场比赛的胜利者,而冠军队德国国家队宣布,他们运用了SAPMatchInsights解决方案进行赛后分析,大数据技术成为获胜的关键;8月,联合国开发计划署与百度达成战略合作,共建大数据联合实验室,利用大数据技术针对环保、健康、教育和灾害等全球性问题进行分析和趋势预测,提供发展策略建议;12月,淘宝公布的《2014年淘宝联动知识产权局打假报告》显示,阿里巴巴通过大量数据分析追查打击假货源,2010年至今已处理各类专利侵权投诉案件3000余件。同时,苹果“预留后门”和12306用户信息泄露等事件,也暴露出大数据迅猛发展的同时,数据安全存在很大的隐患。
去年6月,中国科学院大学首次召开了“大数据技术与应用”方向人才培养研讨会,提出人才培养与科研优势结合培养复合型大数据人才,将中国大数据人才教育提上议程,推动相关人才培养,足见未来我国大数据市场的前景广阔。
大数据行业应用愈发完善
在云计算爆发推助智能科技加速发展的一年,2014年大数据产业从理论到应用向前迈进了大大的一步。
2014年12月,中关村大数据产业联盟与中国计算机协会共同发布了 《中国大数据白皮书》,第一次全面深入且系统完整的从我国大数据的产业与学术的大方向,就国家主权、政府政策、产业发展、数据科学、投资理念、公司战略等分析了我国大数据市场当前以及未来发展现状,这是我国大数据行业逐步迈向产业系统化的重要一步。
速途网记者采访了中关村大数据产业联盟秘书长赵国栋,他表示今年众多行业的众多企业从根本上对大数据的认知与需求有了变化,百度、腾讯等互联网巨头公司对数据的重视程度超乎想象,中小企业也随着大潮流的步伐体会到了大数据所带来的产业变化。
赵国栋提出,在随之而来的大数据时代,三大发展理论能够概述2014年大数据的发展:第一,从微观层面上来看,企业战略思想发生了根本变化,以数据资产为核心来重新审视公司的价值也未来走向;第二,从中观层面来看,区域经济发展中产业高度融合,大数据成为了经济发展的新动力;第三,以中间市场为特征的组织变革,推动了产业生态紧密融合。大数据这些层面的发展理论,将演变成新的大数据商学体系。
大数据思潮推动产业全面落地
虽然大数据市场相比前年有了跨越性的发展,然而当前的现状却依然处在初步阶段,除了IT互联网类的大型企业深刻认识并重视研发应用,其他行业的中小企业乃至普罗大众对大数据概念的认识还很微弱,甚至存在误读误解。
赵国栋向记者介绍,大数据是新兴技术发展到一定阶段后,产生一系列社会现象,这是与各行各业都紧密融合的新思潮,是经济发展的新现象,更是推动经济发展的新动力,但社会各阶层对大数据的认知不均,将有可能影响到其市场发展。
另一方面,大数据新兴技术脱离了软件与硬件,将数据进化成独立的发展产业,推助了更多领域的发展。例如正在热议互联网银行,腾讯微众银行的运营系统就是完全依托大数据而成的,从试运营期间的客户选择,到客户的经济社交、信用度与贷款额度,完全通过大数据进行分析和信息筛选,最后得出准确的征信报告。其次,各个城市政府正在大力推行的智慧医疗、智慧交通与智慧教育,都依托于大数据技术的基础而建设。
2015年,大数据独立的发展将形成特有的市场化于规模化,全面落地的技术建设,从产业到行业的成熟,将推动更多传统企业向科技智能化转型,也将推动更多新产业和市场的爆发。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23