京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据更是一种技术性战略资源_数据分析师
创新驱动发展战略是广东经济发展的“核心战略”和“总抓手”,科技创新是创新驱动的核心。大数据技术正在带来一次革命,大数据不仅意味着海量、多样、迅捷的数据处理,更是一种新的生产要素、一种创新资源和一种新的思维方式。大数据可以从产业结构、传统制造业升级、商业组织、“互联网+”和“大众创业,万众创新”等方面影响经济增长方式,助推创新驱动发展。
大数据技术,绝不仅仅是信息技术领域的变革,更是一种技术性战略资源,它使各种物质生产要素因新技术的介入而提高创新能力,形成内生性增长。
一、作为一种新的生产要素,大数据技术促进经济结构转型
大数据推动经济增长的积极作用,不仅意味着更高水平的生产力,还意味着经济结构的转型。
其一,与大数据时代对应的经济结构是智能经济。智能经济是以人脑智慧、电脑网络和物理设备为基本要素构成的经济结构和增长方式。大数据时代必将催生很多创新产业,重构甚至颠覆某些行业传统的产业链。
其二,大数据可推动突破性技术的研发,促进企业创新,改变产业格局。大数据的核心是预测,精准预测建立在对大量结构性和非结构性数据进行相关性分析的基础上。企业可以利用大数据研发其他领域的专业技术,为企业技术创新提供广阔空间,而这些新技术具有突破性,拥有改变整个产业格局的潜力。
其三,大数据服务渗透到传统行业,推动传统产业升级
大数据的应用对产业结构优化具有积极影响。目前大数据最大的应用前景是在传统产业。一是因为几乎所有传统产业都在互联网化,二是因为传统产业仍占据了GDP的大部分份额。大数据已经与社交媒体、电子商务、广告营销、金融等行业发生紧密的融合,专业化的大数据服务已开始渗透到农业、建筑、能源、体育、餐饮、音乐等传统行业,挖掘数据价值,改造和优化传统行业的企业管理、产品服务设计、商业模式等环节。这一趋势在未来将会得到进一步强化,并将极大推动传统产业的升级。
二、用大数据开启创业时代
大数据分析的好处是在海量样本的基础上使分析大数据的技术门槛降低。此外,大数据技术在萌芽阶段就是开源技术,无偿供给全世界的开发者使用,后续包括Hadoop等底层技术均为开源性质,也没有任何专利门槛。在舍恩伯格看来,“算法”可撬动大数据的创业时代。也就是说,只需要拥有对于数据分析的思路也即一套“算法”,创业可以有很多新的可能。首先,你不需要是统计学家、工程师或者数据分析师,就可以轻松获取数据,然后凭借分析和洞察力开发可行的产品。其次,将众多数据聚合,或者将公共数据和个人数据源相结合,新数据组合能开辟出产品开发的新机遇。第三,大数据服务有利于创业公司的涌现。订阅式定价模式是未来大数据服务的方向,即顾客无需维护硬件、电源和工程维修资源,服务完全根据顾客的需要而定:顾客有需要时,就可以使用更多功能;不需要时,功能就会减少。大数据服务的优势在于,顾客只为使用的东西消费。这尤其对创业公司有利,它们可以避免高昂的先期管理服务器和存储基础设施的投入。
三、作为一种新的思维方式,大数据思维引发科研方式的变革,促进科技创新能力的提高
过去我们认识世界的方式主要是通过“因果关系”,现在又多了一个方法—“相关关系”。大数据分析形成的“相关关系”为我们认识世界提供了一种新方法,引起科研方式的深刻变革,形成创新的新动力。
大数据技术的一个重大意义在于其能够影响科学研究本身的发展,使科学从过去的假设驱动型转化为数据驱动型。传统科研方法大都采用假设和验证的方法来分析问题产生的原因,进而寻求解决途径。应用大数据技术,人们开展科学研究不再是从提出自己的假设出发,而是先进行数据分析,然后再提出科学假设。大数据时代,知识技术创新模式正在从这种求因果向重相关发生转变,各领域的科研人员可以充分利用大数据快速挖掘事物间的相关性,预测事物发展的方向和趋势,从而实现知识技术创新。
对许多科学与工程学科领域而言,大数据技术能推动大学和工业实验室的基础研究,能加快取得新发现的速度。在推动信息技术的进步上,大数据技术更是起到重要的直接作用。为了应对大数据技术提出的挑战,科学家和工程师们必须要在信息技术领域作出重大创新:需要开发能以更高的速度处理如此复杂的海量数据的高性能计算技术;要求数学家和统计学家开发能够分析这些数据的新算法;要求数据分析专家运用新的技术从数据中“萃取”更大的、甚至意想不到的价值。
四、数据开放激发社会的创新活力
数据开放,可充分利用蕴藏着的社会能量,调动大众的智慧。数据是知识生产和创新的资源,通过互联网开放数据,就是将原来由部分社会精英垄断的知识和创新资源,开放给大众,进一步调动大众智慧,推动大众创新。每个人贡献一点点,大数据就可能还原事件的真相,或者推动某种创新。例如,开源项目、开源社区、开放性创新联盟组织的兴起,有效降低了产业技术的壁垒,推动更多的创业者介入。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10