京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据发展需要“破冰强基”
大数据正在深刻地改变着经济社会生活的方方面面。然而,这一互联网新技术,眼下却遭遇数据难以共享等诸多困难,数据的公信度和共识性因此打折。同时,大数据在应用、交易、法律环境等方面也面临着不少制度性难题。
“高热”之下有“冰点”
盘点当下的高热词,“大数据”是其中之一。但业内专家担忧,“高热”下掩盖着“冰点”,这些“冰点”将阻碍刚刚起步的我国大数据产业的健康成长。
【“冰点”一:大数据应用不足】
阿里巴巴集团副总裁、数据委员会会长车品觉认为,目前,大数据行业最突出的问题是“只见树木,不见森林”。移动互联网、电商等是“重用”大数据的重点领域,而大部分传统企业对此却缺乏意识,甚至还不清楚如何利用数据。
同时,大数据应用的深度也远远不够。“国内的不少企业仅是利用大数据模型做营销方案,而像谷歌、亚马逊等国际知名企业,已将大数据思维全面融入公司管理。”车品觉说。
【“冰点”二:“找不到数据”】
找不到数据是数据应用企业面临的普遍困扰。海尔家电产业集团营销总经理宋照伟直言,海尔希望获知用户的多维度行为习惯,但能够掌握的信息渠道仍然狭窄,信息量不够理想。
“拿走数据的多,贡献数据的少。”贵阳大数据交易所执行总裁王叁寿表示,不少企业以保护商业机密或节省数据整理成本等为理由,不愿意交易自身数据。
【“冰点”三:商业数据“割据”,政府数据“孤立”】
以阿里巴巴旗下的“芝麻信用”为例,其评分依据的数据只来自支付宝平台,本身公信力有限,而其他企业希望能利用支付宝相关数据时,又很难获得。
同样,政府数据公开程度也非常有限。比如,银行在为客户办理信贷业务时,只能查到其在当地的工商信息,无法获知其在外地的情况。
【“冰点”四:侵权还是“个性化推荐”存争议】
对于个人数据隐私保护、数据权属、政府数据公开等问题,目前尚无明确的规定,因此,纠纷时有发生。
以朱烨诉百度侵权案为例,2015年,网民朱烨发现自己用百度搜索关键词后会收到相关广告推送,因此将百度以侵犯隐私权为由告上法庭。法院一审认定百度侵犯朱烨隐私权,但二审却撤销一审判决。中国政法大学传播法中心研究员朱巍表示,两级法院给出截然相反的判决,说明法律界对此类新情况认识不一致。
三大基础性“缺陷”待弥补
专家从三个方面分析了产生上述问题的原因,并认为这是我国大数据产业发展必须加快弥补的三大基础性“缺陷”。
【“缺陷”一:产业信息化尚未完成】
IBM大中华区大数据与分析部数据分析产品线主管洪建勋研究发现,目前国内大量客户还停留在将80%的时间用在数据获取上,还缺乏系统化整理,更谈不上“商务智能”应用了。这和企业信息化水平较低有直接关系。
中国社会科学院信息化研究中心秘书长姜奇平表示,信息化是大数据的基础,而信息化的推进都是先从消费者开始,然后才传导到企业和政府。农业、工业、能源等行业的数据化还需假以时日。
【“缺陷”二:“大数据思维”未成行业共识】
车品觉表示,现在企业大多将大数据作为工具,导致“要数据的不知道大数据从哪里来,做数据的不知道大数据如何用,用数据的人担心真实性不敢用”。
也正是因为“大数据思维”未能达成共识,数据互惠共利的环境难以形成,推动数据共享就比较艰难。
【“缺陷”三:监管和立法滞后】
大数据产业发展之快难以想象,但对于数据权属、个人数据隐私、政府数据公开等,目前都缺乏具有针对性的法律法规。而且,大数据作为新型资源,目前还没有明确专门的监管部门。
朱巍介绍,现在对个人数据的保护,大多依照2012年通过的“关于加强网络信息保护的决定”,这已远远不能适应目前行业的发展现状。
在加快发展中走出“成长烦恼期”
业内人士认为,我国大数据产业在目前乃至较长一段时间或都处于“成长烦恼期”。因此,要在加快发展中探索成长之路。
从规模上看,2015年我国大数据市场仅有102亿元,不及一家股份制银行一年的净利润。而在国内以及境外的资本市场上,还没有出现中国的大数据行业巨头。
关于大数据应用问题,清华大学数据科学研究院执行副院长韩亦舜表示,随着社会信息化程度加深,数据源将更加丰富,大数据应用范围将不断扩大。
对于大数据共享的困境,业内专家指出,这在全球都是一个难题。目前,我国正探索建立大数据交易所,以交易驱动数据共享;有的行业内部已经形成企业间互换数据的惯例。
另外,可以借鉴国外经验,对政府数据进行更好的挖掘、利用,如将非涉密的政府数据放在网上,供社会查阅。
在大数据立法与监管层面,业内人士建议,应确定监管部门,并完善相关立法,加紧制定有关大数据的标准、规则、指引,引导行业规范发展。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22