京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据大金矿
毫无疑问,最近一个月信息技术领域最热门的两个名词,非“云计算”和“大数据”莫属!有人认为这是市场主题泡沫,有人指出这是产业概念,众说纷纭,见仁见智。而我们认为这是一次巨大的投资机会,堪比五年前开始的“智慧城市”建设,许多五年前营收刚过亿的企业如今营
首先,不妨来思考一下信息技术特别是软件业的核心是什么?有人认为是解决管理问题,我更愿意相信是数据的交互。过去十几年软件业的大发展基本是帮助进行信息数据的交互,基于这种交互帮助人们更方便地工作生活,帮助政府更高效地办公管理,帮助企业更快捷地开展业务。目前,数据交互功能对基础软件渗透率的提升已经较高,例如财务软件、OA办公软件、客户管理软件、ERP等等。而过去五年特别是近年来数据量的暴涨,更让诸多眼光独到者捕捉到了数据的特殊价值。因此,“大数据”产业的未来是具有信息化基础的产业趋势。
其次,我们再来看看远方,有了远方或对眼前将有更清楚的认识。“数据+产业+金融”新信息经济是我们对未来五年形态的一个简要概述,数据被我们认为是新信息经济的内核,驱动着未来产业的升级转型,而金融手段或是1.0版本的最好商业形态。
基于此,一幅“大数据”未来的美好画卷将徐徐展开:信息技术公司与产业创新企业、金融机构实现深度合作,廉价资金通过数据、风控有序进入产业,产业资金成本有了较大下降,产业创新升级不断活跃。市场上可能对这样的画面存在质疑的声音,但更多的是质疑时间。这种质疑是合理的,我们同样认为这是一个过程,需要五年为计的时间周期。但可以肯定的是,未来的画面将是美好的,而美好画面中“数据产业链”将凸显其独特而巨大的价值。
为什么我们如此坚定“大数据”的美好未来,从前段时间国家出台的《促进大数据发展行动纲要》中便可见一斑:“大数据”在大范畴上对政府管理、信息化推动、产业升级,乃至国家战略层面,均蕴含着非凡的意义。一方面,国家有序开放数据资源,政府管理效率和能力有望继续提升,医疗、交通、教育等关键社会问题将得到较大改善,且不仅仅是效率提升,如医保控费等;另一方面,国家开放数据将推动信息化建设上升到一个新的台阶,数据开放将带动云计算、信息安全等各类技术快速进步,而这是国家在信息化基础设施建设完成后的迫切需求;同样,也是国家产业升级的迫切需求。
数据作为高级生产力,伴随着各领域数据的价值的挖掘,一些新的商业模式将对产业升级产生加大影响,如基于数据的互联网保险、基于数据的互联网金融、基于数据的供应链金融等。
所以,我们认为信息化建设的下一个抓手一定是“大数据”产业链:(1)这个抓手必须有高度也需要有规模,而大数据产业链覆盖的环节面较广,包括数据传输、数据存储、数据安全、数据分析等等细分产业链,其目前的总市场规模在2000亿左右,未来五年或保持复合增速30%,2020年或超过五千亿规模;(2)这个抓手必须承前启后,是前面信息技术发展的延伸,同时也必须为未来的新生态打基础,唯有“大数据”可以承担起这个重任,国务院颁布的《促进大数据发展行动纲要》也肯定了大数据对未来经济结构转型的推动力量。
再次,让我们看看云计算和大数据又怎么搭上同一班列车的。引用经常被提及的一句话,“从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术”。云计算存在诸多商业模式,而这些商业模式的创新大多是基于数据存储的便利和基于数据的创新服务,于是它们搭上同一班列车也就不足为奇。云计算与大数据是产业链上不可或缺的两个主体,未来二者将相得益彰、共同推进。云计算技术的创新将推动大数据的产业升级,大数据的发展也将加速云计算技术的更新换代,而云计算本身就是“大数据产业链”的有机组成部分。
最后,必须明确的是,我们对“大数据”产业链外延和内涵的理解,包括对其机会和范畴的理解,有所不同,区别于大众所提的“大数据”狭义机会:一是我们认为这是国家推动信息化发展的下一个抓手,是未来五年的信息化大机会,所以企业和资本市场都应该高度认识其意义,否则容易错过产业大机会;二是所理解的“大数据”产业链范畴存在较大不同,我们认为其范畴不仅包括数据存储、数据安全、数据运营、数据分析,还包括数据通信、产业数据、云计算等环节;三是我们对未来“大数据”产业链发展趋势有较为深刻客观的理解,认为未来大数据产业演进路线丰富,而横向和纵向的维度均有不同的机会存在,不是短期更不是主题。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在企业数据化运营体系中,同比、环比分析是洞察业务趋势、评估运营效果的核心手段。同比(与上年同期对比)可消除季节性波动影响 ...
2025-12-19在数字化时代,用户已成为企业竞争的核心资产,而“理解用户”则是激活这一资产的关键。用户行为分析系统(User Behavior Analys ...
2025-12-19在数字化转型的深水区,企业对数据价值的挖掘不再局限于零散的分析项目,而是转向“体系化运营”——数据治理体系作为保障数据全 ...
2025-12-19在数据科学的工具箱中,析因分析(Factor Analysis, FA)、聚类分析(Clustering Analysis)与主成分分析(Principal Component ...
2025-12-18自2017年《Attention Is All You Need》一文问世以来,Transformer模型凭借自注意力机制的强大建模能力,在NLP、CV、语音等领域 ...
2025-12-18在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的时间序列分析工作中,常面临这样的困惑:某电商平台月度销售额增长20%,但增长是来 ...
2025-12-18在机器学习实践中,“超小数据集”(通常指样本量从几十到几百,远小于模型参数规模)是绕不开的场景——医疗领域的罕见病数据、 ...
2025-12-17数据仓库作为企业决策分析的“数据中枢”,其价值完全依赖于数据质量——若输入的是缺失、重复、不一致的“脏数据”,后续的建模 ...
2025-12-17在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“随时间变化的数据”无处不在——零售企业的每日销售额、互联网平台 ...
2025-12-17在休闲游戏的运营体系中,次日留存率是当之无愧的“生死线”——它不仅是衡量产品核心吸引力的首个关键指标,更直接决定了后续LT ...
2025-12-16在数字化转型浪潮中,“以用户为中心”已成为企业的核心经营理念,而用户画像则是企业洞察用户、精准决策的“核心工具”。然而, ...
2025-12-16在零售行业从“流量争夺”转向“价值深耕”的演进中,塔吉特百货(Target)以两场标志性实践树立了行业标杆——2000年后的孕妇精 ...
2025-12-15在统计学领域,二项分布与卡方检验是两个高频出现的概念,二者都常用于处理离散数据,因此常被初学者混淆。但本质上,二项分布是 ...
2025-12-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作链路中,“标签加工”是连接原始数据与业务应用的关键环节。企业积累的用户行 ...
2025-12-15在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11