京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
目前的大数据产业“只见树木,未见森林”_数据分析师考试
眼下,越来越多的公司正在将数据视为一种资产。通过对数据的收集、加工、分析,企业可以让其对管理变革、业务创新提供决策支持。眼下,在互联网、电商、基因、医疗、电信、物流、交通、金融、环保、公安、制造等行业,这样的案例越来越多。
“不过,大数据只见树木,未见森林。”亚信数据战略发展部总经理张勇表示。在他看来,目前数据的价值只能体现在企业内部,或者少数的垂直行业中。“我们需要让来自不同企业、行业的数据聚合起来,然后通过流通、交互实现更广义的价值变现,亚信希望可以构建一个大数据的生态系统。”据悉,今年4月贵阳成立了国内首个大数据交易所,其中亚信占股21.5%。
跨领域的数据流通能更有效地提高信息密度,带来产业创新的大爆炸。但其中的困难也显而易见——数据的采集、输出、定价、交易都远远谈不上规范,也缺少市场环境。而这恰恰是数据流通的基础。在跨越这些障碍之前,数据只能被局限于企业内部。而定位于“生态建设者”的亚信,目前正试图打破这一困境。
大数据处于1.0、2.0之间
《21世纪》:亚信一直是国内份额最高的电信软件公司,公司是何时转型大数据服务的?
张勇:亚信成立已经20多年,在全球有1.5万名员工,一直在电信行业为三大运营商提供运营支撑和经营分析、商业智能分析系统。在大数据概念出现之前,运营商就已经开始系统性地采集、存储、分析用户数据,并为其套餐定制、资费优惠等用户全生命周期管理提供决策支撑。
在为电信行业服务的过程中,亚信积累了一整套的基础平台建设、数据采集、管理、分析模型、应用的技术架构。在这些技术、人才积累的基础上,我们成立了亚信数据,希望把这些能力复制到整个大数据产业中。
亚信数据是国内为数不多盈利的大数据公司。而且,我们拥有2000多人的大数据人才,这本身也是一种竞争力。
《21世纪》:您如何看待大数据这三年的发展?大数据在形成企业竞争力方面有哪些突破?
张勇:事实上,在过去一年中,各行各业涌现了很多大数据应用。以亚信的案例介绍,我们在咸阳市建设了智慧医疗的大数据平台,缓解了医疗资源分布不均导致的部分问题,而且可以有效甄别“医生大处方”、“骗保”;国内某知名火锅餐饮集团,通过大数据平台,打通了用户的排队、拿号、点餐、评价、推荐流程,通过用户口味偏好分析实施了菜品改良,成果显著。除此之外,银行、保险、电商、媒体、公安等行业,也有一批大数据案例。
越来越多的企业已经意识到数据是新资产,并开始部署数据收集、加工、管理、分析工具,利用数据分析结果,为企业业务创新提供支撑,并推动企业管理变革、流程再造。这一阶段我们称之为“大数据1.0”。
接下来是2.0,部分部署大数据的企业,已经发现“只有自己的数据是不够的”,于是开始获取别人的数据,来丰富数据的维度,提高数据分析的精准度。这一阶段开始出现数据的聚合,但绝大多数企业的数据“只进不出”,整个行业的数据源有限,不同企业间的数据也因缺少规范而很难流通、交互。
3.0阶段则会出现大数据平台,每个企业同时是数据的使用者、提供者。数据的流通、交易不再存在障碍,大数据生态系统也会逐渐成型。
目前大数据产业正处于1.0与2.0之间,已见树木,但未见森林。亚信希望能促进数据的流动和跨界整合。
大数据需要生态建设者
《21世纪》:能否结合你们的案例,谈谈如何推动数据的跨界流通?
张勇:亚信在电信行业有着深厚的积累,国内运营商接近40%的商业智能系统均由亚信搭建。电信运营商有着其他所有行业难以匹及的数据,其数量、标准度、准确性、应用价值,可以在很多行业发挥价值。
但其他行业都不了解运营商的数据结构,很难与运营商沟通。而且,运营商出于隐私、数据产权的考虑,对数据开放也十分谨慎。这种情况下,我们就需要一种公共的方式,在保证安全的情况下,打通电信行业与其他行业的障碍,进行数据对接。比如旅游、公安行业,就十分需要电信行业的位置信息、身份信息。这种互通,可以让电信运营商实现更大的价值。
当然,旅游场景需要的不只是电信数据,还可以用到电商、银行、医疗、交通、天气等领域的数据内容,以及旅游行业自身的数据。
目前对于数据跨界需求最明显的,是征信和精准营销领域。比如征信就需要尽可能多维度的数据,来提升信用评估的准确性,以支撑信用消费。
《21世纪》:如您所谈到的,亚信的优势在于电信数据,但某个场景所需要的数据来自多个行业,其他行业的数据如何获取,是购买还是合作?
张勇:主要是合作。当前环境,企业都认识到了数据的价值,所以不会轻易出售数据。企业更希望把数据收集起来,而不是开放出去。因此难以购买,只能合作。
合作分为两类,一种是与传统企业、产业的合作。此类合作相对谨慎,非公开,涉及到核心数据、核心算法时,还必须以合资公司的形式推动。
另一种合作模式则关系到一些新兴数据。因为智能手机、可穿戴设备的崛起,消费者、企业的活动会留下越来越多的轨迹,对这些轨迹的收集、加工正在形成一个逐渐繁荣的产业链。
比如,一些新兴企业正在通过建设Wi-Fi,来收集某个区域的人流数据,当人流数据匹配上时间、消费能力分析、经济水平之后,可以给交通、商城、展览、线下营销等行业提供很大的支撑。此外,手环、行车记录仪、空气净化器等智能设备的数据,也都可以为很多应用场景贡献数据。
但需要指出的是来自不同行业的数据都带有浓烈的行业属性,相互之间的格式、接口规范都不统一。
所以,现在也需要一些像亚信这样的第三方大数据公司,不以获取数据为目的,但可以汇聚来自不同领域的数据,并翻译成相同的语言,然后为不同需求者提供多元化数据源的采集、加工、模型算法等大数据解决方案。
大数据将打破闭环
《21世纪》:大数据生态确实是前瞻性布局,但感觉这并非你们独有的商业模式,BAT也可以建设大数据生态,你们的不同之处在哪里?
张勇:这两年涌现的大数据公司非常多,但大体分为三类。
BAT是一类,它们确实拥有大量的数据源,也可以汇集多个领域的数据。但是,BAT的模式都是闭环,他们的大数据生态也很难开放。比如,阿里现在的“从IT到DT”,也主要是服务于阿里电商,而且,阿里相对强势,希望垂直整合、主导产业链。百度、腾讯对大数据的态度也是封闭。
大数据时代的BAT也会发展成闭环模式,他们的大数据生态并不等同于整个大数据产业的生态系统。
第二类则是一系列的行业垂直大数据公司,他们更多服务于自己所在的垂直行业,构成了大数据产业的“点”。
第三类是亚信这样的第三方大数据公司,我们“连点成面”,推动生态系统的建设。事实上,像亚信一样为多个行业提供大数据全系列产品,并且能够汇集数据、推动数据交互的企业,少之又少。
《21世纪》:不过,亚信的主要客户仍然是电信运营商,是否也可以把你们归为第二类大数据公司?
张勇:确实,目前亚信的主要收入仍然来自电信行业,但这主要是因为亚信在电信市场的积累深厚,占比较高。现在,亚信的大数据产品已经覆盖了数十个行业。未来2-3年,来自其他行业的收入占比能够超过50%,而且保证盈利。
《21世纪》:除了为企业提供大数据解决方案,你们还有哪些措施推动大数据生态的进展?
张勇:一个重要举措是数据交易市场。今年4月,贵阳成立了国内首个大数据交易所,其中亚信占股21.5%,而且亚信是平台承建方。除了贵阳之外,我们还在另外两个省份建设了交易市场,其他部分城市的大数据交易市场也在筹建之中。
毕竟,数据需要通过流通实现价值。而流通的基础则是市场规范、标准、定价基础、交易机制,这些只能通过市场来推动。我们需要通过大数据交易市场吸引数据提供者,引进数据加工、处理等增值合作伙伴,同时吸引数据需求方,大家一起推动市场的良性发展。
发展成熟之后,这些数据交易平台可以与当前的互联网平台类似,开放API,把大数据的相关能力都开放成统一的接口,企业、创业者需要的数据类型、数据分析结果,通过几行代码就可以直接获取。
除了数据交易市场之外,亚信还参与政府主管部门、行业组织的大数据研究工作,比如国家行政学院的《大数据治国》报告,网信办的大数据研讨会,发改委的大数据实施纲要,以及很多大数据产业联盟的标准、技术研究工作,希望可以推动大数据的标准、法律法规尽早出台。
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