京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据行业2016的变与不变
据《中国科学报》报道,“这两年大数据的风头明显盖过了云计算,这不是好事。”近日,华为IT产品线大数据解决方案规划总监徐兴海在2015中国大数据技术大会上如是说。他认为,云计算已过了炒作期,在公有云的带动下实现了规模化落地,“已经开始赚钱了”;而在去年,大数据的发展还在泡沫的破灭中,今年大数据已开始有走入应用的“苗头”,“而不仅仅是炒作”。
除了从“炒作”到走向“泡沫的幻灭”,备受瞩目的大数据在2015年还经历了哪些变化?又将如何迈入2016年?几个月后,由中国计算机协会(CCF)大数据专家委员会编撰的第三版关于大数据的白皮书将发布,CCF大数据专家委员会副秘书长潘柱延却“提前泄密”,他分析了大数据行业的几个关键词:民生、多样性和融合性、政策拉动、大数据生态。
十大趋势不容忽视
据潘柱延介绍,去年的中国计算机学会(CCF)大数据专家委列出了2016年大数据产业技术发展的十大趋势,而这些趋势可以解释上面提到的关键词。
“可视化技术推动大数据平民化被专家选为了第一大趋势,这是非常有意思的结论,工作组也感到很意外。”潘柱延解释,可视化作为技术形态能排到第一,其实背后隐藏着大数据的平民化,普通老百姓和常规的决策者能够更好地理解大数据的效果和价值。
大数据将引导多学科融合。不仅是计算机领域的科学家,数学等其他领域的科学家也将参与到大数据的前沿研究中。
大数据的安全和隐私也受到了持续关注。对大数据的威胁和对大数据所产生的副作用,以及大数据发展中的障碍会逐渐成为大数据领域的关注点。潘柱延指出,虽然现在并没有针对大数据攻击的大规模报道,但是安全和隐私方面的隐忧已令大家担忧,这也是阻碍大数据发展的问题之一。
还有许多新热点将持续融入大数据的模式中,形成更加平衡的路径。而且,大数据将在民生领域重点应用,提升社会治理的效果。“和民生相关的,如智慧城市、应急、反恐等都会是发展重点,专家组认为这样的领域可能实现爆发性的发展。”潘柱延说。
去年9月5日,国务院印发了《促进大数据
发展行动纲要》,并指出:将在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式,建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制,构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系。
CCF大数据专家组认为,该纲要将对大数据的发展起到推动性的作用,成为大数据产业快速发展的催化剂和政策标杆,也将推动地方政府出台类似的配套政策。潘柱延指出:“除了学术、技术、商业的推动外,政策的扶持会产生很大作用,大数据相关的基础设施建设和大数据创业公司在双创政策的推动下,两个驱动力会快速带动大数据的发展。”
在学术技术研究上,深度分析会继续成为推动大数据智能应用的代表之一。美剧《疑犯追踪》中曾展示了大数据的最终极应用——人工智能体几乎主宰人类生死的场景。在该大数据会议上,IBM的专家也展示了2011年曾挑战人类智力竞赛并获得冠军的超级电脑系统Watson。潘柱延认为,在人工智能领域,涉及与人的相关能力延伸,比如,决策、预测、精准推介等都将继续是大数据技术和学术研究的重要应用关注点。
数据权属与数据主权将得到进一步关注,
所有权属和主权的利益冲突和争夺都是来自数据资源化、数据价值化。不仅如此,大数据的应用领域还将从“老三样”迈进到“新三样”,即从互联网、金融、健康这三个增长点转换成城市、企业和工业数据这三大新增长点。
谈到人才和技术的生态方向,CCF大数据专家组预测,开源将持续成为大数据发展的主导性的技术方向和技术平台,测评则会以良币驱逐劣币的方式引导优秀的大数据技术发展,而各种各样的创业创新大赛也会成为人才和技术生态完善的一个重要标准和驱动力。
大数据之变
根据2013年发布的大数据白皮书显示,十大关注点在于:数据的资源化,大数据的隐私问题突出,大数据与云计算等深度融合,基于大数据智能的出现,大数据分析的革命性方法,大数据安全,数据科学兴起,数据共享联盟,大数据新职业和更大的数据。
而2014年的十大关注点是:大数据从概念走向现实,大数据架构的多样化模式并存,大数据的安全和隐私,大数据的分析与可视化,大数据产业成为战略性产业,数据商品化
与数据共享联盟化,基于大数据的推荐与预测流行,深度学习与大数据智能成为支撑,数据科学的兴起与大数据生态环境逐步完善。
基于此,潘柱延分析,从2013年到2014年,大数据从概念走向了价值。而从2014年到2015年,大数据出现了几个明显的变化点,如跨接融合、基础互换和基础突破等亟待解决的问题,从2015年到2016年,大数据最重要的变化则是民生、多样、政策和生态。
4年来,大数据受到关注的应用领域包括互联网、电子商务、金融和健康医疗等,最新的关注领域则是城市化、智慧城市、舆情分析、社会安全等。
据CCF大数据专家组预测,2016年与城市、互联网交易和企业相关的三部分数据可能会取得突破性进展,未来一年的资本投入将对该趋势有所印证。
潘柱延透露,今年的大数据白皮书中重点讨论的是大数据开放共享。
在调研中,CCF大数据专家组邀请了100多位专家讲述2016年的大数据计划以及对数据流转的态度。调研结果显示,业内专家都希望能自己收集数据,并利用收集的数据进行数据服务,希望能买到“数据机”,而专家和其所在的机构计划卖“数据机”的却非常少。
潘柱延指出,数据流转整体处在需求大于供给的状态,尤其是数据国际交换和卖数据。“希望通过政府开放共享,拉动数据交流和交换。政策性是大数据发展的重要指标,不可否认,大数据本身具有概念性,有泡沫存在,但是不能因为啤酒上有泡沫而放弃底下香浓的啤酒。”他强调。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28