
如何衡量大数据时代真正到来_数据分析师
互联网时代,新概念层出不穷,人们刚刚接受了大数据、物联网、云计算,更新的词汇已经迫不及待地涌现,比如小数据、条数据,以及本文所述的块数据。
块数据一词出自《块数据——大数据时代真正到来的标志》一书。这本书是根据贵阳市委书记陈刚提出的块数据概念及其理论,由大数据战略重点实验室组织课题组完成。所谓“块数据”,就是一个物理空间或者行政区域内形成的涉及人、事、物的各类数据的总和。“块数据”比“条数据”的“4V”即 Volume(大量)、Variety(多样)、Value(价值)、Velocity(高速)的特征更为明显。它如同一个计算机的主板,建立起了一个开放、共享、连接的数据基地,各个行业和部门的“条数据”就如同一个个可插拔的板卡,它们只有融合并集成到主板上,才能发挥数据资产真正的功效。块数据实践应用所形成的全产业链、全服务链和全治理链,将更大程度地驱动产业升级、服务改善民生、推进城市转型和倒逼政府改革。
例如,在社区,通过智慧社区建设,建立起社区居民、家庭和居委会的数据采集和社交网络平台,它能够采集居民、家庭、楼宇的基本数据,也能够汇集物业、民政、医疗、养老、公安、文化、教育等各个领域的数据,还能够聚合社区金融、超市、农产品供应等商务数据,就会形成一个共享、开放的社区块数据。
在城市中,通过铺设高速光纤宽带网络,搭建高速移动宽带基站,建设无缝衔接的wi-fi接入节点,将使得整个城市的网络“高速公路”更加畅通,数据将被更加快捷地传输和连接。这会有力地推动各类社会企业和个人数据集聚在一起。通过建设城市基础数据库、数据交换共享平台和跨部门协同应用,能够将人口、法人、地理信息、宏观经济等数据开放、共享并连接起来;通过公共数据平台和应用系统,逐步将各个部门的数据汇集起来,进一步整合城市网络平台上采集的企业和个人的行为数据,将逐步形成城市块。
然而,当今互联网产业发展的一个重要问题,就是商业模式不清晰,尚未找到恰当的盈利模式,以致行业中真正赚钱的并不多。因此,块数据理论,也不能绕过商业模式这一关。
《块数据——大数据时代真正到来的标志》作者团队对此似乎胸有成竹,认为其商业模式看起来潜力巨大。原因是,块数据将以往那些分散化、碎片化的行业数据、领域数据连接起来,就可以分析出个人的消费喜好、生活需求、收入水平等商业要素。特别是精确找准那些高度个性化、长尾化的市场需求,孕育产生出全新的商业模式。
首先,围绕数据分析本身,就能形成新的商业模式。大数据提供者和服务提供者通过这种商业模式服务于数据的采集、存储、标准化、计算和可视化。从数据量上来看,非机构化数据占总数据的85%以上,任何一个种类的非结构化数据处理技术都可能成为重要赢利点,如网络日志数据、流数据、语音数据、图像数据、视频数据、空间数据等的分析和处理,都会产生行业新的领军企业。比如华为即是基于IT基础设施领域在存储和计算的优势,提供整体大数据解决方案。
再者,通过颠覆或注入新元素的方法,再造传统商业模式。大数据新兴服务的提供者是基于数据思维的创新公司,应该善于挖掘传统行业的数据价值。这类商业模式的服务提供者有两种,一种是应用服务提供者,另一种是咨询服务提供者。前者是基于大数据技术,直接提供数据应用服务;后者提供服务支持、技术咨询,或者为企业提供类似数据科学家的咨询服务。
当然,最直接的商业模式,无非是可以直接买卖数据。也就是数据拥有者通过对数据进行加工分析,以报告、数据包等方式销售数据。
然而,块数据更大的价值,还在于其在社会领域应用前景广泛,并且能促进政府职能发生深刻转变。大数据时代,政府的服务内容和服务方式发生了质的变化,老百姓对政府的期待越来越高,从“能办事就好”到“简单利落地把事办好”再到“办不好给差评求退货”,民众正在通过网络享受到的衣食住行的各种优质体验迁移到政府服务领域。而政府,也正在借助这股技术和民众的力量,在整个政府运转中形成倒逼机制,推动各个职能部门更好地服务社会。
对于块数据理论和这本书,作者团队的态度坚定又谦逊。一方面,他们认为,“大数据对经济发展的推动已经超出了所有最伟大的预言家的预测,而《块数据——大数据时代真正到来的标志》一书把大数据对社会发展的推动描绘为一个史诗般的剧目,这出剧的序幕正准备拉开或者说刚刚拉开,拉开序幕的推手正是块数据。”另一方面也坦陈,“大数据是新生事物,不存在真正意义的专家”。
或许马云的评价更中肯一些:这本书对于块数据、条数据的认知,对于块数据之于未来经济和社会变革的影响分析,对于云计算领域的预判和布局,是极具前瞻性的,站在了时代的最前沿。科学技术的发展和进步是日新月异的,也许过不了多久,块数据理论就会过时。但是,技术人员的辛勤探索和创新精神,是最为可贵、永不过时的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08CDA 数据分析师:解锁数据价值的专业力量 在当今这个数据爆炸的时代,数据已成为像石油一样珍贵的战略资源。而 CDA 数据分析师, ...
2025-08-08SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-08-07SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-08-07CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-07大数据时代对定性分析的影响 在大数据时代,海量、多样、高速且低价值密度的数据充斥着我们的生活与工作。而定性分析作为一 ...
2025-08-07K-S 曲线、回归与分类:数据分析中的重要工具 在数据分析与机器学习领域,K-S 曲线、回归和分类是三个核心概念与工具,它们各 ...
2025-08-07