京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
政府应立项推进大数据产业发展_数据分析师
在今年的全国“两会”上,大数据产业成为不少代表委员关注的焦点。代表委员普遍认为,我国大数据产业应用仍然处于初级阶段,尽管初步形成了数据获取、存储、处理、应用等各个环节的大数据产业链,但仍然有不少制约发展的因素。在我国城镇化和工业化快速发展的背景下,大数据产业商业化运作会带来哪些积极的影响?如何才能破解目前存在的阻碍大数据产业发展的问题?
大数据产业发展影响深远
数据是信息的价值所在,大数据是信息集合,掌握大数据就等于掌握了未来。人或事物的行为就是信息,大数据在技术层面是计算加数据的定义,在社会及经济层面,就是将行为信息进行聚合,通过数据整理和分析,使人、物和财建立逻辑关联,从而造就了一个数字社会。
大数据产业影响深远,也体现在下面的产业链结构分析中,共分三部分:在设备方面,大数据产业发展将带动PC增长超过3亿,信息设备增长超过10亿,智能设备增长超过20亿,传感器增长超过万亿。可以看出,设备及芯片制造需求巨大,对信息设备和芯片制造业会产生巨大的推动力。在通信网络方面,大数据的通信网络包含各种通信技术,各种通信方式对芯片和通信设备的需求巨大,对与制造业相关的配套产业也是极大的促进。在软件方面,大数据面向社会各个领域,每个领域的特征决定了应用的多样性,对软件产业是极大的促进,给一批软件企业带来机遇。
大数据综合化应用前景看好
目前,我国正进入城镇化和工业化的快速发展期,经济的日益发展导致其制约因素的影响也越发明显。笔者认为,大数据综合应用能很好地解决这些难题,并通过商业运作对经济及社会产生深远影响。具体的大数据综合应用的商业运作影响如下:
—基于大数据的智能交通
我国城镇化和工业化进程不断加快,造成机动车数量激增和交通基础设施建设的快速发展,随之出现一系列交通问题,这就为基于大数据的智能交通系统提供了广阔的市场。笔者认为,大数据智能交通商业运作影响有三个方面:一是大数据将推进汽车工业与信息化全面结合,信息化部分成本在汽车制造中所占比例将高达40%以上,将带动相关产业的集群发展;二是基于大数据的管理使城市的交通设施利用率将接近90%,节约道路建设投资将达到千亿元级;三是基于大数据的智能交通服务的发展,将促进车流量控制系统等新型产业的发展和消费者对通信及软件服务的消费,保守估计也是千亿元级的。
—基于大数据的智能物流
物流越发达,产品生产至消费的时间将越短,产品转换为货币的速度也就越快,规模化效益也就越显著。随着城镇化和工业化的快速发展,对物流提出了更高的要求,重在物流品质管理。基于大数据的智能物流提供了物流差异化服务,此商业运作将产生两个重要影响:一是物流的精准化发展,要达到物流全过程的产品控制、信息反馈、资源成本最小化和利润最大化的管理;二是物流的智能化发展,根据用户不同层次的需求,提供相应物流服务,对物流精确控制将带动大批相关制造企业的发展,其商业价值至少也是千亿级的价值。
—基于大数据的智慧旅游
利用大数据对假日人们旅游出行数据进行统计分析,可以提前在景区进行人流量接待方案的部署,最大程度满足人们出行需求,提高旅游资源的最大程度使用。智慧旅游的商业运作有两个重要影响:一是及时了解景区客流分布情况,辅助旅游局、景区提供客源预判及客流规划,满足了旅游经济发展需求;二是政府可以提前制定指挥疏导等相关决策,凸显巨大的公共安全服务价值。
整合多方资源
推进大数据产业发展
以大数据为代表的新型信息化产业如何发展,还得回归信息化自身。遵循产业发展的规律,结合实地情况对资源进行挖掘和整合以形成合力发展大数据,是大数据发展的关键。目前,大数据产业发展仍存在以下瓶颈问题:
—大数据技术标准尚未统一,安全性保障不够,产业仍面临多种技术难关的束缚。大数据涉及大数据的去冗降噪技术、大数据的新型表示方法、高效率低成本的大数据存储、大数据的有效融合、非结构化和半结构化数据的高效处理、适合不同行业的大数据挖掘分析工具和开发环境、大幅度降低数据处理、存储和通信能耗等新技术,其复杂性不仅体现在数据样本本身,更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性,而当前技术尚难以用传统的方法描述与度量,处理的复杂度很大。
—缺乏大数据产业基地建设规划,配套的政府支持政策还需完善。大数据是高新技术集合,创造产业环境是发展大数据产业的关键,建立产业环境首要的是形成大数据产业基地规划,这就牵涉政府如何支持和引导的问题,在供销流通上要进行成本补贴和专项应用推广资金的配套,甚至将大数据应用纳入政绩指标中去实施。
—缺乏大数据产业的统一协调及监督机制,跨产业协调难度大。各个产业在大数据战略布局上的缺失,致使政府机构跨产业协调困难,企业对数据共享的认识不足及投入不够导致各产业存在数据高墙,不能通过共享达到产业上的内聚以共享数据经济效益开发的成果。
—缺乏大数据产业集群的平台,应用过窄。国内能利用大数据背后产业价值的行业主要集中在金融、电信、能源、证券、烟草等超大型和垄断型企业,其他行业谈大数据价值为时尚早。随着企业内部的数据量愈来愈大,日后大数据将成为IT支出中的主要因素,特别是数据储存所耗费的成本,很可能造成企业负担,甚至望而却步。
—行业数据分享难,数据质量大打折扣。数据增值的关键在于整合,但自由整合的前提是数据的开放。行业数据壁垒导致信息不能流通,从而导致价值流不能涌动,信息数据质量降低,甚至会对行业发展产生误导。
针对以上问题,笔者建议可采取以下具体举措进行应对:
—坚持政府引导、市场主体原则。政府发展规划中要具有顶层的大数据发展规划,通过用政务、产业及民生的需求,以立项的方式推进大数据产业发展,形成价值牵引大数据应用的市场格局,真正做到政府引导和市场供需调节促进产业发展。
—依托于电信等基础运营商,加快大数据基地建设。大数据资源的配置是关键,电信运营商自身的网络及IDC资源可以利用并升级扩充至大数据平台,通过已有的渠道结合信息化项目需求真正推动大数据基地建设。
—协同大数据各领域专家,做好顶层规划、协同发展原则。大数据首先是技术性的,其次才是商务模式,大数据生态的软硬件及应用存在多种技术因素的限制,必须通过各领域专家团队协同才能促进大数据向不同的阶段性目标迈进。
—整合各行业领域资源,做好数据的开放互通,并确保安全。大数据强调的是数据集合,仅仅有平台无数据的大数据称不上真正的大数据,各行业领域要通过具体的信息平台互通为大数据应用做好准备,互通整合数据的最大影响参数是政策和利益的协调。政府应该整合各行业资源,通过法律或者其他手段做好信息互通和信息安全。
总之,大数据产业是当前经济社会创新的动力源泉之一,实施大数据产业聚合,依托电信运营商打造大数据产业服务平台,能极大地刺激地方经济,带动相关企业升级及发展,未来的时代是大数据的时代,谁掌握了大数据,谁便掌握了未来!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12在数据分析日常工作中,Excel数据筛选是数据清洗、数据提取、样本筛选的核心基础操作。传统Excel手动筛选、函数筛选方式,面对多 ...
2026-08-12 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 ...
2026-08-12在数据分析、统计建模、数据挖掘与商业调研过程中,原始数据往往无法做到绝对干净规整。受系统故障、人工录入失误、设备误差、突 ...
2026-08-11在数据分析工作中,聚类分析是典型的无监督学习方法,核心作用是依据数据自身的多维特征,将相似样本自动划分为若干类别,实现“ ...
2026-08-11 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 ...
2026-08-11AB实验是互联网产品迭代、营销优化、功能升级的核心科学验证手段,通过流量随机分组、对照组与实验组对比,科学验证策略、功能、 ...
2026-08-10在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率、降低数据库IO开销、优化系统性能的核心手段。普通单列索引仅适配简单查询场景,面对 ...
2026-08-10 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-08-10在数字化市场调研体系中,大数据与小数据是两类核心调研数据形态,分别对应海量行为统计与精准样本深度调研。行业普遍存在认知误 ...
2026-08-07数据透视表是Excel、WPS中最核心的数据分析工具,凭借快速汇总、分组统计、动态筛选的优势,被广泛应用于销量统计、业绩复盘、数 ...
2026-08-07 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 ...
2026-08-07在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05