京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
运用大数据驱动创新发展
大数据时代,如何利用数据资源转变经济增长方式、助推创新驱动发展,使其服务于个人生活、企业决策和国家治理,是值得深思的重要战略课题。大数据不仅意味着海量、多样、迅捷的数据处理,更是一种颠覆的思维方式、一项智能的基础设施、一场创新的技术变革。我们在拥抱大数据的同时,可以“云—链—端”的构架开发利用好“云”计算、“链”建设和“端”创新,让大数据真正带来大产业、大机遇和大红利。
“云”计算。云是大数据的处理中心,云计算能有效融合信息化与工业化,使生产效率得到大幅提升。正是有了云,工业时代的“大”数据变成为互联网时代的大数据。云计算和大数据犹如车之两轮,鸟之双翼——云计算是大数据成长的驱动力,大数据需要云计算实现解决方案。摩尔定律揭示了硬件的飞速发展,存储和运算能力已经不是信息技术进步的主要制约因素,新的瓶颈正在向数据转移。数据不仅反映了事物的客观状态,还蕴藏着事物的发展规律。这种规律支配着整个社会的发展,一旦掌握,就可以把握社会的脉搏甚至预测未来。越来越多的自然数据和社会数据,都可以通过定量方法的计算来分析解决。从全球视野来看,“量化决策”和“数据治国”已成为大势所趋。当前,我们在实现中国梦的征途上应学会从“定性”走向“定性定量相结合”,树立基于数据、事实和理性分析的管理理念。从战略角度来看,应将云计算聚焦于3D打印、人工智能等新兴领域,让大数据辅助科学研究,把握好新一轮科技革命和产业变革的发展机遇。
“链”建设。链是大数据的基础设施,应构建链路打造云到云、云到端、端到端的互联互通,实现不同层次不同应用领域的数据共享和高效利用。大数据的链路如同具备交互感应、中继传递的智能网络,可以整合“信息孤岛”和“应用孤岛”,让每个联网的终端化身数据战场的指挥官。现今,数据已成为像能源、矿产一样的战略性资源,接踵而来的便是数据安全和隐私问题,尤需重视“云—链—端”的联合防御。为回避数据泄露风险,应立足于国产的大数据技术与平台,积极支持和引导企业加大研发力度,努力突破核心技术,逐步提高关键设施的自主可控水平。同时,要就“数据所有权”和“数据隐私权”制定法规或标准,通过法律来保护公民和国家的数据安全。随着大数据的发展,数据传输将朝着高速率、大容量、集成化和体系化方向演进。在建设过程中,既要制定好互通标准,实现多种设施的协同发展,又要前瞻性地预留接口,以便未来的升级换代和拓展扩容。
“端”创新。端是大数据的创新方向,既要创新终端的数据采集方法,去伪存真、多角度验证数据的可信性;又要尽可能将数据开放给终端,推动终端的创新应用。从市场来看,应发展智能终端,探索新的商业模式;就政府而言,应建设智慧城市,推进国家治理现代化。目前,企业无法深入应用大数据的主要原因在于,没有激发数据与商业场景的良性互动。应让需求和技术实时、动态、经济的对接,使用户成为大数据的提供者和受益者,实现运营和使用的迭代闭环运行。与企业相比,政府在数据方面具有天然优势,不能只充当数据的“账房先生”。应唤醒沉睡在档案袋、存储器中的有效数据,为科学制定政策和合理配置资源提供可靠依据。党的十八届三中全会提出推进国家治理体系和治理能力现代化,这就要求政府部门改变传统思维方式,激活那些束之高阁的闲置数据,将其运用到经济社会的各个方面,带动政府公共服务的技术创新、管理创新和服务创新。应打破部门数据的分割状态,整合数据资源形成合力,以多种形式向公众实时开放各类数据,实现大数据从群众中来,到群众中去。
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在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12