
坚持创新思维定位大数据价值
信息技术领域原先已经有“海量数据”、“大规模数据”等概念,但这些概念只着眼于数据规模本身,未能充分反映数据爆发背景下的数据处理与应用需求,而“大数据”这一新概念不仅指规模庞大的数据对象,也包含对这些数据对象的处理和应用活动,是数据对象、技术与应用三者的统一。
大数据对象既可能是实际的、有限的数据集合,如某个政府部门或企业掌握的数据库,也可能是虚拟的、无限的数据集合,如微博、微信、社交网络上的全部信息。
大数据技术是从各种各样类型的大数据中,快速获得有价值信息的技术,包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。
大数据应用是对特定的大数据集合,集成应用大数据技术,获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务,甚至同一领域不同企业的相同业务来说,由于其业务需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异,所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展,才能充分实现大数据的价值。
大数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域,有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇,需要不断跟踪研究大数据,不断提升对大数据的认知和理解,坚持技术创新与应用创新的协同共进,加快经济社会各领域的大数据开发与利用,推动国家、行业、企业对于数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。
大数据对人类经济社会发展影响巨大,归纳起来主要有三个方面:
一是能够推动实现巨大经济效益。据麦肯锡全球研究院测算,大数据将给美国医疗服务业带来3000亿美元的价值,使美国零售业净利润增长达到60%,使制造业产品开发、组装成本下降50%。而大数据所带来的新的信息技术应用需求,将推动整个信息技术产业的创新发展,预计2013年全球大数据直接和间接拉动信息技术支出将达1200亿美元。
二是能够推动增强社会管理水平。大数据在政府和公共服务领域的应用,可有效推动政务工作开展,提高政府部门的决策水平、服务效率和社会管理水平,产生巨大社会价值。欧洲多个城市通过分析实时采集的交通流量数据,指导驾车出行者选择最佳路径,从而改善城市交通状况。
三是能够推动提高安全保障能力。大数据在国防、反恐、安全等领域的应用,将对各部门搜集到的各类信息进行自动分类、整理、分析,有效解决情报、监视和侦察系统不足等问题,提高国家安全保障能力。总而言之,大数据将为人们认识世界和改造世界提供新的强有力工具,使人们能更加容易地把握事物规律,更准确地预测未来。
如果没有高性能的分析工具,大数据的价值就得不到释放。
对大数据应用必须保持清醒认识,既不能迷信其分析结果,也不能因为其不完全准确而否定其重要作用。
一方面,由于各种原因,所分析处理的数据对象中不可避免地会包括各种错误数据、无用数据,加之作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术尚未完全成熟,所以对计算机完成的大数据分析处理的结果,无法要求其完全准确。例如,谷歌通过分析亿万用户搜索内容能够比专业机构更快地预测流感暴发,但由于微博上无用信息的干扰,这种预测也曾多次出现不准确的情况。
另一方面,必须清楚定位的是,大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发大数据应用者的创新思维,辅助决策。简单而言,若是处理一个问题,通常人能够想到一种方法,而大数据能够提供十种参考方法,哪怕其中只有三种可行,也将解决问题的思路拓展了三倍。
所以,客观认识和发挥大数据的作用,不夸大、不缩小,是准确认知和应用大数据的前提。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10