京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据全面渗透人类生活,未来几年将渐入理性发展期
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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