京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据发展要经历三个阶段:存起来 用起来 联起来_数据分析师
存起来 用起来 联起来 深耕大数据产业潜力领域
“大数据发展要经历‘存起来’‘用起来’和‘联起来’三个阶段,目前国内和国外大数据正处于‘存起来’向‘用起来’发展的阶段。”近日,在接受数据观记者采访时,无锡华云数据技术服务有限公司首席战略官郁珉说。
“贵州发展大数据产业,可立足本土扩大开放,关注还未被深耕但很有潜力的领域,通过政策扶持促进这些行业和大数据的融合发展。”郁珉建议。
开放合作 大数据是共享资源
“在我看来,大数据其实是相对于静态性、单纯的小数据而言,指比传统数据有更长的生命周期、更加活跃的应用空间,更多的维度去采集和描述的数据。”郁珉说,大数据最早叫做数据库,发展之后称之为数据仓库,后面演变成现在所说的大数据。
在郁珉看来,大数据并不是一个独立的产业,而是应用于跨行业的。从大数据的发展趋势来看,它凌驾于行业之上、超越行业本身发展,并能促成行业的业务创新。
有人说大数据好比未来的“石油”,是一种战略资源,现在发展大数据是在为5年后、甚至10年后作储备。对此,郁珉有着自己更为客观的看法。
“大数据对未来世界的影响和改变世界的力量无疑是巨大的,说它是战略资源需要储备,这种出发点是基于资源有限、只能供一部分人使用、另一部分人不享受的消耗品的角度来说的。”郁珉解释道,在互联网领域存在一种开放、共享和合作的价值观,在这种价值观的前提下,互联网资源不应该成为稀缺资源,大数据应该是共享资源。
大数据发展要经历三个阶段
郁珉说,大数据发展分为三个阶段。第一个阶段叫做“存起来”,就是把数据存放堆集起来,表现在数据的大规模、多样性,数据有可以被利用的价值。
第二阶段是“用起来”,这个阶段有三方面特点,第一是采集,采集的角度和范围是尽可能扩张的,有一种主动性;第二是容易访问,可以灵活查询和调用;第三是分析,这种分析是基于大数据的内部关联,比如建立数据模型,进行模型推理等。目前国内和国外的大数据基本处于第一阶段向第二阶段发展的过程。
“大数据第三个阶段叫‘联起来’,目前国内外大数据都还没有发展到这个阶段。”郁珉介绍,“联起来”的表现在于无论是行业、企业或者个人的大数据都是自我组织和自我成长的,积累经验并不断完善自己的数据结构。大数据会自我表达给予和需要,表达自己可提供的数据和经验,同时表达自身需要别人提供的数据和经验。与此同时,基于大数据的自我表达和自我成长,大数据将会有社区化的方式来联合,联合起来将会产生更深远的智慧。“这就不仅是数据,而是技术了。在云的世界里,每个大数据都会互相握手,互相表达,互相获取大数据的经验,从而再获得自己的成长。”郁珉说。
贵州可立足本土深耕潜力领域
“虽然国内外大数据发展总体处于早期阶段,但不同行业间发展也参差不齐,目前国内的电商和互联网产业处于‘用起来’比较发达的阶段,但在传统制造业、政府部门等还处于‘存起来’的第一阶段,同时国外的医药产业、大型制造业及金融业相对国内都更加成熟和领先。”郁珉分析道。
贵州、贵阳正在将大数据产业作为战略性新兴产业进行发展,成立了国内首个大数据交易所。对此郁珉表示非常赞赏:“成立大数据交易所,这是非常勇敢、非常积极的创举,大数据未来的发展是互相交易和分享的,这将给大数据本身的发展带来积极正面的作用。”
“贵州大数据产业发展劲头很足,在发挥大数据中心自身优势之外,可以关注国内还未发力但很有潜力的领域,比如水利、生物工程、医药健康及城镇化发展等方面,通过政策扶持将资源吸引到贵州,促进贵州这些行业和大数据的融合发展。
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