京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据价值的再思考 垄断开放大不同_数据分析师培训
大数据的价值已经不言而喻。从商业价值看,无论是电商的精准推荐,还是百度的网盟推广,亦或微博的精准营销,普通用户都能够直观体会到大数据给用户和商家带来的商业价值。从社会价值看,大数据让用户有能力了解社会热点、预测流行趋势或是环境变化。随着大数据深入应用,这种价值还在不断地发酵,在社会的各个领域,如金融、制造、能源、商贸、物流、农业、气象等等,也在全球的不同地区,不同类型的数据集被相互连接,产生了对各个领域的前所未有的洞察力和预测力,各种基于数据的商业模式随着被设计出来,带来了巨大的经济和社会价值。
正因为这种价值,行业、企业和政府都在竭尽力量采集数据、占有数据和利用数据。这其中很大部分数据被大家认为是公共数据(当然也可以理解为属于某家网站,只是网站都按照行业规则把数据开放了出来),当然也有很多数据是企业内部服务器上的日志数据,还有各种交易数据,这部分数据企业一直没有开放,被认为是属于企业的。政府和企业也有很多线下采集的数据,出于各自利益的考虑,这部分数据被很有限地开放,大部分数据没有开放。政府部门说,为了安全起见,这些数据只属于我,阿里说淘宝上的数据是我的,新浪也说微博数据是我的,……,于是所有所有企业挖空心思采集数据、占有数据。哪怕重复工作,造成巨大浪费。BAT甚至四面出击,希望囊括天下所有的数据,但靠自身的力量,这做得到吗?
这里产生了一个严重的问题!数据的割裂和数据垄断出现了。我们要问,今天的大数据是怎么来的?主要来自互联网。为什么有互联网?因为数据需要在不同计算机、不同用户、不同国家之间进行交流和共享。因为数据共享的需求,产生了互联网,因为互联网才产生了大数据。数据本来就在那里,就应该在一个共享开放的互联网大池子里,应该是属于全球互联网的,也是属于大家的,没有必要每家互联网企业再去复制互联网中的一个个数据的拷贝。但出于商业或利益或其他层面的考虑,互联网中的数据被圈了起来,贴上了私人财产,非请莫入的标签。于是,如今的大数据被各类商业机构占有、控制了,成了这些机构的资源、资产和核心竞争力,成了他们手中的宝贝,不肯轻易共享,也不肯开放。这样的趋势延续下去,大数据就被大大小小的数据商垄断着、割裂着,成了一个个新的“大数据孤岛”,势必让大数据的连接价值被大打折扣。因为,这违反了数据价值的本质,数据的价值来自于开放、连接和共享,解决的是信息的不对称。大数据的垄断与大数据的本质背道而驰,最终毁掉的是大数据的价值!
数据交易是解决数据孤岛的一种市场机制。但目前看,大数据垄断所造成的大数据资源的贫富差距太大,大数据的交易就还是富人之间的游戏,普通屌丝和中小企业,只能享受很微不足道的数据红利。大数据领域的很多创新创业企业也因为没有数据,创新创业的动力被极大地打击。长此以往,大数据鸿沟会越来越深!
毕竟,大数据原本是互联网上的一种开放资源。应当回归开放的本性。政府要带头开放。但公共数据掌握在互联网公司手中,真正伟大的互联网公司应该带头积极开放数据,我们对BAT有莫大的期待。各种数据开放组织会诞生出来,他们通过社交网络联合起来,能够促进数据的开放和共享。
真正的大数据商业模式的创新是建立在数据开放和共享基础上的二次创新,这才能真正激发大数据的生产力。就像互联网门户的当年,内容收费的门户网站纷纷垮掉,内容免费的网站蓬勃发展一样。真正推动大数据开放的公司和组织会健康地活下来,背道而驰的大数据垄断企业迟早会被颠覆,会轰然垮掉。颠覆大数据垄断者的必定是大数据开放的倡导者和践行者。大数据时代的BAT必然也产生自拥有数据开放和共享思维的、真正的大数据思维的大数据创业公司。
让大数据回归开放、共享的本性,大数据的经济和社会价值会更加超乎想像。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22