京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代带来的大变革 改变人们生活
大数据时代的来临,带给我们众多的冲击,每个人都应当与时俱进、不断提升,放弃残缺的守旧思想,大胆接受新的挑战。
探讨大数据时代将给我们带来哪些变革,首先要搞清楚什么是大数据,其次,要厘清大数据会带来哪些变革,最后,要思考如何应对大数据时代的挑战。
什么是大数据?
国际数据公司定义了大数据的四大特征:海量的数据规模(vast)、快速的数据流转和动态的数据体系(velocity)、多样的数据类型(variety)和巨大的数据价值(value)。仅从海量的数据规模来看,全球IP流量达到1EB所需的时间,在2001年需要1年,在2013年仅需1天,到2016年则仅需半天。全球新产生的数据年增40%,全球信息总量每两年就可翻番。
而根据2012年互联网络数据中心发布的《数字宇宙2020》报告,2011年全球数据总量已达到1.87ZB(1ZB=10万亿亿字节),如果把这些数据刻成DVD,排起来的长度相当于从地球到月亮之间一个来回的距离,并且数据以每两年翻一番的速度飞快增长。预计到2020年,全球数据总量将达到35~40ZB,10年间将增长20倍以上。
需要强调的是:所谓大数据并不仅仅是指海量数据,而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。也正是因为应用了大数据技术,美国谷歌公司才能比政府的公共卫生部门早两周时间预告2009 年甲型H1N1流感的暴发。
厘清大数据带来了哪些变革
就像电力技术的应用不仅仅是发电、输电那么简单,而是引发了整个生产模式的变革一样,基于互联网技术而发展起来的“大数据”应用,将会对人们的生产过程和商品交换过程产生颠覆性影响,数据的挖掘和分析只是整个变革过程中的一个技术手段,而远非变革的全部。“大数据”的本质是基于互联网基础上的信息化应用,其真正的“魔力”在于信息化与工业化的融合,使工业制造的生产效率得到大规模提升。
简而言之,“大数据”并不能生产出新的物质产品,也不能创造出新的市场需求,但能够让生产力大幅提升。正如,《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》作者肯尼思·库克耶和维克托·迈尔-舍恩伯格指出:数据的方式出现了3个变化:第一,人们处理的数据从样本数据变成全部数据;第二,由于是全样本数据,人们不得不接受数据的混杂性,而放弃对精确性的追求;第三,人类通过对大数据的处理,放弃对因果关系的渴求,转而关注相互联系。这一切代表着人类告别总是试图了解世界运转方式背后深层原因的态度,而走向仅仅需要弄清现象之间的联系以及利用这些信息来解决问题。
如何应对大数据带来的挑战
第一, 大数据将成为各类机构和组织,乃至国家层面重要的战略资源。
在未来一段时间内,大数据将成为提升机构和公司竞争力的有力武器。从某一层面来讲,企业与企业的竞争已经演变为数据的竞争,工业时代引以自豪的厂房与流水线,变成信息时代的服务器。阿里巴巴集团的服务器多达上万台,而谷歌的服务器超过了50万台。重视数据资源的搜集、挖掘、分享与利用,成为当务之急。
第二,大数据的公开与分享成为大势所趋,政府部门必须身先士卒。
2013年6月在英国北爱尔兰召开G8会议,签署了《开放数据宪章》,要求各国政府对数据分类,并且公开14类核心数据,包括:公司、犯罪与司法、地球观测、教育、能源与环境、财政与合同、地理空间、全球发展、治理问责与民主、保健、科学与研究、统计、社会流动性与福利和交通运输与基础设施。同年7月,我国国务院就要求推进9个重点领域信息公开工作。正如李克强总理所强调的,社会信用体系建设包括政务诚信、商务诚信、社会诚信的建设,而政务诚信是“三大诚信”体系建设的核心,政府言而有信,才能为企业经营作出良好示范。作为市场监督和管理者,政府应首当其冲推进政务公开,建设诚信政府。为此,国务院通过《社会信用体系建设规划纲要(2014~2020年)》,要求依法公开在行政管理中掌握的信用信息,提高决策透明度,以政务诚信示范引领全社会诚信建设。
第三,机构组织的变革与全球治理成为必然的选择。
在工业时代,以高度的专业分工形成的韦伯式官僚制组织形态,确实具有较高的效率。然而,这种专业化分工一旦走向极致,就容易出现分工过细、庞大臃肿、条块分割等弊端,无法有效应对新的挑战。大数据技术提供了一种解困之道:在管理的流程中,管理对象和事务产生的数据流只遵循数据本身性质和管理的要求,而不考虑专业分工上的区隔,顺应了全球治理的需要。
1990年,时任国际发展委员会主席勃兰特,首次提出“全球治理”的概念。所谓全球治理,指的是通过具有约束力的国际规制(regimes)和有效的国际合作,解决全球性的政治、经济、生态和安全问题,以维持正常的国际政治经济秩序。为了顺应全球治理的浪潮,我国应当构建自己的全球治理理论。深化对全球化和全球治理的研究,为世界贡献中国对全球治理的先进理念。
当然,构建我国最新的全球治理理论,当务之急是构建我们的国家治理理论,夯实基础。《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》指出,“全面深化改革的总目标是完善和发展中国特色社会主义制度,推进国家治理体系和治理能力现代化”。这充分体现了与时俱进的治理理念,切中了我们国家运行中的核心问题。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17