京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代贵州走在最前端_数据分析
无论从对大数据的理解和认识角度来看,还是从大数据产业发展的速度来看,刘英杰认为贵州大数据已经走到全国的最前面,“云上贵州”大赛成为中国大数据产业第一赛,则从另一侧面充分地说明了他的判断很准确。中软国际非常看好贵州的大数据的未来,因此在去年,也就是贵州大数据元年,中软国际便参与创建了云上贵州大数据产业发展有限公司,作为国内最顶尖的软件与信息服务公司之一,他们不想错过与贵州共同发展的机会。
基础条件差 坚定贵州走大数据之路的决心
“作为大赛的评委,是我的第七次贵州之旅。”刘英杰说,几乎每次来贵州,都和大数据发展有关。在他的眼里,贵州早已不是那个落后封闭的地域,而是创新发展指引大数据新时代的领军者。
刘英杰认为在大数据时代来临之际,从全国的范围来看贵州醒得最早,贵州省委、省政府以及企业对大数据的认识和理解,是全国最领先的。
“如果没有最领先,我想马云也不会极其看好贵州大数据产业未来的发展,阿里云的主要发展基地没有选择杭州、上海、北京,而是建在贵州,就充分说明了这点。”刘英杰说。
贵州为什么会取得全国领先的优势,为什么贵州在这个全新的时代觉醒得最早?在刘英杰看来,这是历史倒逼的作用。经济落后,交通不甚便捷等等诸多限制贵州发展的历史因素,反向推着贵州的决策层要去思考贵州究竟走一条怎样的道路,才能摆脱贫穷落后的面貌。
大数据时代的来临,为贵州突破找到一条可行之路,大数据的利用和分析,已经摆脱传统行业对资源以及地域条件的苛刻要求,只要有网络覆盖的区域,就有发展大数据项目的可能,贵州省的决策者们敏锐地察觉到这稍纵即逝的契机,在全国率先迈出了第一步,两贵大数据产业发展示范集聚区的获批,更进一步的确立了贵州在大数据产业发展方面的全国优势。
发展大数据 贵州不能起步早跑得慢
“从觉醒的角度来说,贵州是不折不扣的第一,但是,按照贵州省长陈敏尔的要求,贵州不仅要起步早,还要跑得快,尽快把大赛项目落实,并发展壮大是贵州现在必须要做的事。”刘英杰坦言。
要想跑得快,政府的决心最为重要。因为在当前的中国,政府所拥有的数据数量最为庞大,也最有价值,怎么去更大化的开放数据,以供给企业、市民等等使用,通过数据产生新的商业模式,解决现有产业中的痛点,逐步转化为价值用以促进经济社会发展,是起得早中最关键的环节。
“我欣喜地看到,贵州省、贵阳市在这方面也做得很好,率先开放脱敏数据,贵州确实做得很棒。”刘英杰说。
另外,刘英杰认为贵州建立的大数据产业发展办公室,从组织和领导层面上解决了政策聚合,资金引入等等诸多环节的问题,起到了消除政策、部门壁垒的作用,非常有效的助推了贵州的发展。
“在贵州省大数据办的聚合下,依托阿里云飞天平台,中软国际参与投资并承建了云上贵州平台,在平台的基础上,贵州7+N朵云不断入驻,贵州大数据产业发展向更深入、更宽广的数据蓝海航行。”刘英杰说,中软国际十分看好贵州大数据的未来,并参与投资建立了云上贵州大数据产业发展有限公司。
大数据项目 价值决定未来的发展
“您最看重大数据项目中哪个层面?最能赚钱?最有想法?最具发展前景?”记者向刘英杰抛出问题。
“价值。”刘英杰没有任何犹豫的回答,在他看来“价值”,就是大数据项目如何来解决现有政府管理、社会、行业、企业的痛点所带来的价值。比方说,通过大数据分析运用提高政府管理效能,解决城市交通拥堵问题,打击网络假货等等所产生的价值。
“在大赛众多参赛项目,我比较欣赏的一个想法是药品冷冻链云,如果这事能做成,将对我们国家药品管理工作起到巨大的推动作用,是解决痛点的具体体现,会让老百姓用药变得更安全,更方便。当然固然想法很好,也不代表着能够成功,这个团队本身如何决定大数据项目的成败。”刘英杰说。
最后,刘英杰表示,其实有的时候,发展大数据产业,我们也不用过分纠结于项目本身是否在贵州落地,毕竟大数据时代的特征是跨地域、跨平台,就算公司建立在美国的西雅图,但是他们服务于贵州,也是大数据产业在贵州发展很好的另一种体现。
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】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21 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 ...
2026-05-21在数据驱动决策的时代,数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性,而异常值作为数据清洗中的核心痛点,往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 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 ...
2026-05-20Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中,方差分析(ANOVA)是一种常用的假设检验方法,核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”,广泛应用于 ...
2026-05-19 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 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级,拒绝盲目刷题、冗余学习?《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭!以官方教材为核心,浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-05-18【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到拥有丰富物流供应链数据分析经验的赖尧,他结合自身在京东、华莱士、兰格赛等企业的从业经历 ...
2026-05-15在数字化时代,企业的每一次业务优化、每一项技术迭代,都需要回答一个核心问题:这个动作到底能带来多少价值?是提升了用户转化 ...
2026-05-15在数据仓库建设中,事实表与维度表是两大核心组件,二者相互关联、缺一不可,共同构成数据仓库的基础架构。事实表聚焦“发生了什 ...
2026-05-15 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-05-15【核心关键词】互联网、机会、运营、关键词、账户、数字化、后台、客户、成本、网络、数据分析、底层逻辑、市场推广、数据反馈 ...
2026-05-14在Python数据分析中,Pandas作为核心工具库,凭借简洁高效的数据处理能力,成为数据分析从业者的必备技能。其中,基于两列(或多 ...
2026-05-14 很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会 ...
2026-05-14在零售行业存量竞争日趋激烈的当下,客户流失已成为侵蚀企业利润的“隐形杀手”——据行业数据显示,零售企业平均客户流失率高达 ...
2026-05-13