京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据无处不在 这样的未来是你想要的吗
大数据正渐渐的从前几年的预期膨胀阶段、炒作阶段转入理性发展阶段、落地应用阶段,大数据在未来几年将逐渐步入理性发展期。
有网络就有大数据,无论是个人手机拍照、发微信、微博互动,还是各个企业里发生的人事、财务、供应链、管理系统等产生的大量数据,通过网络汇集到一起产生的价值无可估量。
随着IT技术不断发展,我们已经进入到了大数据的时代,人类将在2020年创造出40ZB的数据量。在这种疯狂增长的背后大数据有以下七个趋势是我们不得不了解的。
传感器像空气无处不在
技术的突破将使传感器体积微型化,它将出现在生产生活的每一个角落,甚至以靶向缓释胶囊形态进入人体内部,监测化学环境及组织器官的细微变化。
成本降低后,传感器不再需要回收,而像月抛隐形眼镜般一次性使用,完成使命后自动废弃,而新的传感器则源源不断地补充数据源;传感器节点数将达到万亿级别,其数据量将超过人类日常总传送数据量的百分之八十,新的低能耗无线通信标准诞生。
数据服务如水即开即用
Google、百度、亚马逊等巨头将建立起完善的大数据服务基础架构及商业化模式,从数据的存储、挖掘、管理、计算等方面提供一站式服务,将各行各业的数据孤岛打通互联。
在用户与数据服务商之间是算法提供商,他们雇佣专业领域的精英人才与数据科学家,通过数据挖掘的方式,寻找事物间的联系。
而用户所需要做的便是像今天下载手机App一样,选择相应的数据服务端,付费,享受“N=All”的实时数据所带来的深刻洞察与行动指南。
大数据浪潮席卷全行业
个人的生活数据将被实时采集上传,饮食、健康、出行、家居、医疗、购物、社交,大数据服务将被广泛运用并对用户生活质量产生革命性的提升,一切服务都将以个性化的方式为每一个“你”量身定制,为每一个行为提供基于历史数据与实时动态所产生的智能决策。
数据资产权及立法引发激辩
如Alistair Croll所说:数据驱动下的世界给人最大的威胁是道德方面。我们以共享资源的方式分担风险(如保险),我们越是能预测未来,我们越不愿意和别人分享。
个人数据资产所有权,属于个人或是公司?隐私的边界何在?当公共利益与个人隐私发生冲突时如何抉择?数据是否具有地域性,如何处理跨国存储及管理的数据服务案件,等等。技术的发展将会倒逼国际社会制定并完善相应法律,而跨国企业将在其中扮演主导作用。
反过来,法律的制定也将推动数据安全技术的进步,智能程序将能根据不同情境启用相应的隐私级别,隔绝数据采集的“私密空间”将成为新的服务热点。
人工智能全面渗透人类生活
从苹果的Siri到Google的机器翻译,再到百度的深度学习及“百度大脑”,商业与技术的频繁互动将极大提升人工智能的进化速度。机器将得以理解人类文字、语音、图像、动作甚至表情背后的微妙含义,并以大数据为支撑,为人类提供效率与个性兼备的决策与服务。
想象一次旅行,人工智能分析你以往出行记录以及近期生活轨迹,结合对各大旅游景点、交通状况、天气预测等数据分析,提供给你最贴合心意的目的地,规划好线路的无人驾驶车辆依照行程将你送至景点,并根据你的行程及时调配车辆接送。
所有的酒店、餐饮、服务都已经依照你的生活数据进行深度订制,机器甚至会提醒你将美好时刻记录下来,发送给相关好友,提升关系的亲密度。而你遇到的所有异国文字和语言,都将经由翻译器实时转化为你的母语。这只是诸多场景中较简单的一个切片。
结合人工智能的机器人技术将取代从事简单机械劳动的人类,以及部分服务性行业,劳动力过剩将成为突出社会问题,也许电影《Her》中爱上程序的故事或将成为现实。
社会关系面临全面变革
传统的劳动关系及组织形态将被打破,劳动者以液态形式自由流动结合,成为“液态公司”,通过大数据平台,将客户需求与人力资源进行精确匹配,个体能够最大限度地发挥潜能,同时打破地域、语言及文化的障碍,全球协作成为大趋势。
婚恋模式全面转型,个体可根据不同关系需要由大数据服务商进行精确匹配,确保身心、经济、价值观及生活方式上真正的“Match”,并订立有时效性的契约式关系。
传统家庭模式进入重塑阶段,人以群分变成人以“数”分,带有相似数据特征的群体会以类似公社形式聚居,以实现资源整合与生活方式上的高效和谐。
国际化大品牌以深度数据分析,聚集忠实核心用户群,并开发上下游生活方式产品服务,形成凝聚力极高的 “品牌部落”概念,人群甚至会以品牌作为图腾、姓氏或精神信仰。
人类文明进入全新纪元
科研领域由传统的“现象观察-理论假设-实践验证”范式,变迁为“数据挖掘-抽象模型-扩展应用”,由理念到实际应用的路径将被大大缩短,全面提升技术进步速度。
人从机械重复的低级劳动中被解放,投身更具价值的创造过程。大数据将帮助人类发现激发创造力与幸福感的有效机制,社会由物质文明进入灵性文明的新纪元。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在日常办公数据分析中,我们经常会面对杂乱无章的批量数据——比如员工月度绩效、产品销售数据、客户消费金额、月度运营指标等。 ...
2026-02-05在分类模型(如风控反欺诈、医疗疾病诊断、客户流失预警)的实操落地中,ROC曲线是评估模型区分能力的核心工具,而阈值则是连接 ...
2026-02-05对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的价值不仅在于挖掘数据背后的规律与洞察,更在于通过专业的报告呈现 ...
2026-02-05在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+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