京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
移动互联网和大数据将带来“新财富鸿沟”
在人类历史上,每一次重大的技术革 命或商业模式革 命,都推动了人类社会前行。但与此同时,也带来人类不同族群之间的力量失衡和财富失衡,总有一部分族群加快了发展速度,掌控了更多的财富,也有一部分族群被甩在后面。
最佳管理智囊档案
在18世纪下半叶,随着蒸汽机的发明,欧洲开始进入了工业文明时代,而此时亚洲等许多地区还处在农耕文明时代,两者之间的财富鸿沟日渐明显。从此时开始,全球的财富中心开始向西方转移。
在20世纪初,随着股票交易制度及相关制度的完善,纽约开始成为全球第一大金融中心,纽约证券交易所、华尔街、摩根已经开始成为当代金融业的标志。在这一轮的金融业革 命之后,也同样拉开了美国和欧洲的财富鸿沟。自纽约成为世界金融体系的太阳之后,包括伦敦在内的世界其他金融市场,从此成为围绕着这个太阳旋转的行星。
在20世纪下半叶,随着在电子、通讯、半导体、软件等方面的大量创新涌现,硅谷开始成为全球信息产业的圣地,成为全球信息产业当之无愧的领导者。在这一轮信息技术革 命之后,美国与亚洲等其它地区的财富鸿沟进一步拉大,随着美国技术源源不断的出口全球,财富和权力进一步集中到西方。
移动互联网和大数据时代的到来,事实上也是一场技术革 命与商业模式革 命,与前面的历史类似,这场革 命同样会拉大不同族群之间的财富鸿沟。
首先,在不同国家之间,在全球移动互联网和大数据体系中所处位置是不同的,比拼的是谁更接近生态体系的基石位置,从而能真正把握住未来发展的命脉,包括手机操作系统、大数据底层平台、开源软硬件平台、大规模社交平台、电子商务交易平台等。现在看来,这些主流平台极有可能集中于少数几个国家之间。互联网是没有国界的,但互联网企业是有国界的,这样集中于少数国家的技术、平台与数据,将拉大不同国家之间的财富鸿沟,甚至形成数字化的垄断霸权。
其次,以中国为例,中心城市与中小城镇的数字化差距也将日渐明显。从城市竞争的角度看,中心城市将占据核心数据资源与核心平台资源,对于商机、人才、知识具有垄断性控制力,是中小城镇无法比拟的。中心城市对于未来移动互联网和大数据的运用将愈发娴熟,使其不断提升城市竞争力。而中小城镇将长期徘徊在这一轮新技术革 命的边缘处。这样使得财富鸿沟进一步拉大,大型城市就像一个黑洞一样,源源不断地把发展中的财富吸附进来。
第三,在不同行业之间,可以发现,如果说以往,行业界限泾渭分明,各有各的财富空间。但现在则不同,以阿里巴巴、腾讯等企业为代表的互联网业,正像“站在门口的野蛮人”一样,冲进了传统行业的领地,可以看到,传媒、出版、零售、教育、交通、旅游、影音、IT等诸多行业都面临价值被互联网掠夺的风险。其中的要点在于互联网公司掌握了用户资源和行为数据,纷纷搭建了自己的云计算平台和大数据平台,比传统行业更懂它们的用户,定价更低,服务更好,这将自然造成不同行业之间的财富鸿沟。
第四,在不同受教育人群之间,是否善于运用移动互联网或大数据的优势,这一点将构成不同人群职业发展的显著差异。移动互联网和大数据既是新技术、新应用,同时也是新思维、新观念,移动互联网所蕴含的“在线”、“连接”的观念极大改善了人与社会资源的配置,大数据所蕴含的“相关性”“规律性”的观念将增强人的洞察力。因此,未来人的职场竞争,无论从事什么行业,在很大程度上比拼的是是否形成了新观念,善用新工具。不同的理念和不同的学习能力,将拉大不同人群之间的财富鸿沟。
移动互联网和大数据在推动社会发展的同时,也极有可能带来新的新财富鸿沟。效率并不必然带来公平。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22