京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据:一个未知的“方程式”_数据分析师
互联网时代,各种热词、概念满天飞。说到大数据,许多人搞不太懂,甚至有人直斥“大数据=大忽悠”。大数据到底是什么,产业现状和创业机会怎样?
去年底宣布的一个事情,将对未来有深远影响,现在大家还没意识到。2013年11月19日,国家统计局与11家国内企业签署战略合作框架协议,合作内容涉及大数据应用统计标准,以及企业数据补充政府统计数据等领域。有分析称,在大数据国家战略日益强烈的情况下,统计局介入将进一步推动大数据的应用落地。
大数据绝对不是忽悠,它是当下IT领域最时髦的词,简单说就是从各种数据中快速获取价值信息的能力。美国是最早发现和使用大数据科学价值的国家。2012年3月,奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展,将“大数据战略”上升为国家战略,奥巴马政府甚至将大数据定义为“未来的新石油”。当时美国政府声明说通过提高美国从大型复杂的数据集中提取知识和管理的能力,来加强整个国家的竞争力,这被认为是跟互联网同一个级别的时代。显然,大数据不止是一个词汇,更是一门技术,是一个产业时代。
而中国作为世界上人口最多、GDP排名第二的国家,成立大数据国家队是非常及时的。大数据的精髓在于“大”,它不是抽样而是全样,它不是盲人摸到的象腿或者是象鼻子,而是整个大象本身,大数据的精妙处在于用的人越多越增持,通过这样一个模糊的宏观判断,能够完成一个精准的个体推荐,从而会让整个生产效率得到极大提高。
不开放大数据,周边创业是无米之炊目前我国大数据应用还存在一些问题。首先,大数据不是IT公司的专利。第一批国家统计局引入的战略合作伙伴,大多数还是聚焦在IT公司,其实不是只有IT公司才有大数据,如线下零售巨头企业在实体经济中积累了很大的数据资源,他们数据的深度和广度不亚于甚至超过互联网公司。第一批进入的合作伙伴之一上海钢联其实掌握了煤炭钢铁在内的大宗商品数据,这是国家统计局没有涉及到的。因此,非IT类公司、拥有巨大的业务形态的企业,都可以成为第二批国家统计局大数据合作伙伴。我们也看到,国家统计局作为国家法定职能部门把姿态放平,主动寻求和民营企业的合作,这是非常可喜的进步。
第二,拥有大数据的IT公司和非IT公司应该打破数据格局。我们看BAT(百度、阿里、腾讯),近期围绕微信和淘宝发生新一轮互相屏蔽,在早前百度和淘宝进行了屏蔽,这三家掌握搜索、消费和社交的数据,本来是三方的数据汇总才能拼凑出比较完整的网上信息图谱,但是三家公司为了彼此的商业利益,并没有体现出数据合作的意愿,而是互相封杀,这将给社会数据的流动带来伤害。因此,在保证一定商业利益的基础上,巨头的眼光应该放远一点,打破数据割据。这看起来是一个很难实现的乌托邦。不过任何美好的事情都需要乌托邦的愿景作为起步的。我们看到许多美好的事情,比如说互联网,全世界的人通过互联网联结在一起,开始大家觉得乌托邦,现在已经形成现实。
第三,应该呼吁政府相关部门进一步开放市场。因为围绕大数据不管是应用还是创业,最核心的是要有数据的源头,然后才能进行采集、编辑,重新编制。据报道,现在大量的关于国民经济或者说民生的数据其实还在封闭状态,在工商部门、银行、保险、公安、医院、社保,包括电信运营商机构的手里。如何让这些数据流动起来,能让大家更方便,其实应该由政府带头实现等级制数据的开放共享。在不违反保密或者是国防的情况下,如果不开放大数据,那么相关研究和创业都是无米之炊。所以还是应该抓住这个机遇,进一步开放市场,不断试点,一步一步把数据开放转起来,带来更多的应用价值。
隐私保护与数据精准之间的平衡数据应该共融共通,还要开放市场。这个开放市场不仅仅是企业之间开放,企业对个人也要开放。为什么现在开放变得这么谨慎?因为开放有风险,一是安全问题,二是伦理问题。已经有专家指出,安全问题是对于国防、军事以及整个经济信息的保密顾虑而言;伦理问题是从个体角度而言,即网民的隐私。《大数据》作者曾经说过,在一个有组织的社会里,几乎每一则信息都在不同的时候,以不同的形式公开过。就公民而言,他的信息一次性在网上公开,和第一种情况有本质区别。
大数据平台在提供服务的同时,也在时刻收集用户的各种消费习惯、浏览习惯甚至生活习惯。如何保护用户的隐私成了大数据时代发展过程中不可回避的问题。因此,大数据的应用价值在于个人隐私保护与数据精准之间的平衡。要真正做到大数据的开放,还需要很长的路走。大数据会成为互联网之后,人类又一个技术乌托邦。大数据的启动跟互联网有着相同的逻辑,一开始大家谈,不知道怎么做,会有一轮甚至几轮比较明显的产业泡沫,但是随着那些看似乌托邦的愿景,一个技术、一个尝试的创业公司的进入,会一步一步变成现实。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在pandas数据处理工作流中,“列标签”(Column Labels)是连接数据与操作的核心桥梁——它不仅是DataFrame数据结构的“索引标识 ...
2025-11-25Anaconda作为数据科学领域的“瑞士军刀”,集成了Python解释器、conda包管理工具及海量科学计算库,是科研人员、开发者的必备工 ...
2025-11-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,表格结构数据是最常接触的“数据形态”——从CRM系统导出的用户信息表 ...
2025-11-25在大数据营销从“粗放投放”向“精准运营”转型的过程中,企业常面临“数据维度繁杂,核心影响因素模糊”的困境——动辄上百个用 ...
2025-11-24当流量红利逐渐消退,“精准触达、高效转化、长效留存”成为企业营销的核心命题。大数据技术的突破,让营销从“广撒网”的粗放模 ...
2025-11-24在商业数据分析的全链路中,报告呈现是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师传递价值的“最后一公里”,也是最容易被忽视的 ...
2025-11-24在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20在商业数据分析领域,“懂理论、会工具”只是入门门槛,真正的核心竞争力在于“实践落地能力”——很多分析师能写出规范的SQL、 ...
2025-11-20在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13