
大数据承载中国梦的实现_数据分析师考试
近日在京召开的中国数据中心产业发展大会,将贵阳评选为“最适合投资数据中心城市”。此事迅速引起人们的关注和热议:为什么是贵阳?中国数据中心产业发展大会又是什么样的组织?
中国数据中心产业发展大会,是由中国数据中心产业发展联盟主办的迄今为止最具影响力的国际化会议,被誉为中国数据中心行业“两会”。它不同于一般学术研讨会议,而是一个以国内外数据中心研究机构、数据中心产业用户、数据中心解决方案供应商,以及中国数据中心产业发展联盟专家委员会和会员单位为主导的行业性会议,具有极高的专业共识性。
而贵阳获此殊荣,则得益于贵阳去年以来刮起的“大数据旋风”。正是因为贵州省、贵阳市把大数据产业作为新的发展机遇,近期接连出台一系列推动大数据产业发展的政策,为发展大数据产业打下了坚实的基础,再加上贵阳良好的气候、能源、交通等优势,受到评审专家们的青睐,中国数据中心产业联盟决定:授予贵阳“最适合投资数据中心的城市”称号。这是贵阳获得的一张最有档次、最拿得出手、最值得骄傲的、最靓丽的名片!
这个称号说明,贵阳发展大数据,确实是明智之举!是将贵阳得天独厚的自然环境与时代先驱大数据产业有机结合的最佳路径,是贵阳绿色发展和后发赶超的最得意之笔!大数据产业,不仅让贵阳跃上时代前沿,也不负上苍赋予贵阳的优良天气,贵阳气候资源的得到最好的利用。
由最具权威的大数据行业峰会授予的“最适合投资数据中心的城市”称号,是全国大数据产业发展的指示牌,是大数据产业发展的邀请函,更是贵阳大数据产业发展、招商引资的最响亮的名片!有了这个“金字招牌”,贵阳必定会下更大的力气,做好大数据产业的发展推进工作,最终让贵阳成为名符其实的“大数据中心”!
去年是可穿戴设备崛起的一年,人们热议可穿戴设备的同时,也深刻感知到传感技术、数据分析为生活带来的改变。事实上,科技的意义远不止增添生活乐趣,其最核心的魅力是可以改变人的价值观和方法论。价值观激发应对挑战的决心,方法论指导如何实现梦想——不仅让我们知道了我们“想做什么”,同时也引导我们“该怎样做”。
大数据无疑是这个时代最重要的科技变革之一。数据以每日2.5B千兆的单位爆炸式增长量,成为与水和石油同样重要的自然资源。数据带来行业和专业的转型。面对大数据,企业“想做什么”愈加明确:通过分析提取洞察,帮助组织掌控资源、完善管理、提高效率,让组织各个环节的相关性更加凸显,使所有决策的制定都有据可循。
越来越多的中国企业开始着眼于“该怎么做”。随着中国经济的高速发展,工业化和城市化进程的加快,中国行业和社会所产生的数据量,位于世界前列。与前几年大数据发展的起步阶段不同,我现在接触到的中国客户已经广泛认同“数据是价值的来源”,并且清晰的知道他们需要通过对大数据的洞察决策企业未来的发展。
以金融业为例,银行坐拥包括交易记录、网点信息以及社交网络等数据资源,希望从中提取有价值的信息,帮助其改善服务,提高效益。但是由于数据来源的复杂,结构的多样,往往很难入手实践分析。同样的问题不只来自企业。城市化进程不断加快,来自自然环境、气象信息、人口的海量数据对交通、医疗、安全的方方面面产生着重要的影响,城市建设者普遍认识到数据是城市智慧的源泉,但是如何利用科学的方法对数据进行整合分析,是智慧城市实现的基础。在“该怎样做”的层面,企业和组织都需要正确的引导。
在2012年,IBM提出“Think Big”帮助组织正确的认识大数据。在大数据分析的实施上,我们针对每年的企业发展和认知特征,给出方法论和建议。2013年,IBM商业价值研究院通过对来自70个国际的近千名业务IT主管的调查,发现了从数据中创造价值的九个层面,并从“战略、技能、组织”三个维度给出了大数据实施方法的建议,帮助企业在大数据思维、人才培养、组织管理以及技术能力等层面,加快大数据部署进程,获得价值动力。
这种方法论已经在很多中国城市和企业的发展中初见成效。四川省绵阳市素有“西部硅谷”的美誉,在科技新兴产业方面的优势鲜明。顺应发展要求,绵阳市政府与IBM、长虹集团合作,成功部署了IBM大数据分析竞争力中心,中心通过对丰富的城市数据进行深度分析利用,通过智慧教育、智慧社区和智慧交通的实践,助力绵阳城市智慧的转型。同时在企业方面,西部制造龙头企业长虹,也通过该中心的数据分析和管理进行产业升级和转型。
地处广东省中南部的惠州,拥有丰富的水利和交通资源。惠州的发展坚持外向型经济的道路,因此对现有自然、社会资源的精准分析,对引进国内外知名企业有重要的帮助。与IBM合作的“大亚湾智慧城市研究院”的项目中,大数据作为“智慧城市”解决方案的重要一环,在惠州市整合产业链、关键技术创新等领域发挥了积极的推动作用。
从“想做什么”到“该怎样做”,大数据分析正在逐渐的改变着中国组织的决策方式。这种从价值观到方法论的全面改变,体现在IBM所倡导的所有领域:大数据、云计算、移动、社交……全面的服务反复映证着IBM转型后的理念——“IBM即服务”,为客户实现价值,而不只是销售产品。
1994年我加入IBM,今年刚好是第二十年,这二十年中,我时刻感受到中国经历了翻天覆地的变化。IBM在这变化中不断调整自己的步伐,配合中国发展的需要,为各行各业的科技梦想提供最可靠的技术保障。科技是梦想的坐骑,战略、组织、技术,加上IBM强大的研发能力构成了四个均衡发展的维度,就像是马的四条腿,载着“中国梦”在大数据的道路上,全速前行。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19