京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代,相关部门应该有共享思维
大数据活在“云端”,唯有云计算能让大数据找到自己的轨迹和存在的真正价值。但是,大数据并不全是飘在天上的浮云,它也需要能源源不断输送数据的“根”.
那么,大数据的“根”在哪里?
共享是大数据的“根”
大数据与云计算,或许就像一枚神奇的金币的正反面,让许多人感觉“云里雾里”、亦真亦幻,却又能真切地感受到金币的光芒。
什么是大数据?按照维基百科的定义,大数据是指无法在可承受时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。它的基本特点可以概括为海量的数据规模、快速的数据流动和动态的数据体系、多样的数据类型、巨大的数据价值。如果将单个或局部领域的数据及其挖掘处理视为小数据,那么关于某一主体的大数据就是由成千上万、相互关联、相互交织的小数据汇聚而成的。小数据的充分融合,就是大数据形成的根基。譬如一滴水,唯有与别的水滴融合在一起,才能形成水流,才能汇成江河、海洋,才能发挥水的价值。这种融合就是共享。没有小数据的共享,就没有大数据生长的“根”。
要从海量的数据中快速地分析、挖掘出有用的信息,单台计算机已难以胜任,必须采用分布式架构,依托云计算的分布式处理、分布式数据和云存储、虚拟化技术,即透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序,再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算、分析之后将处理结果回传给用户。这就是与大数据相依相存的云计算。显然,如果没有数据的共享,云计算也是“无米之炊”。
当然,数据能否共享,涉及到数据的开放性、法律边界、数据价值实现等问题,还面临诸多现实障碍。
谁阻碍了数据共享?
当我们沉醉于大数据的奇妙与魔法无边的时候,现实世界却给了我们一记响亮的耳光——大家沮丧地发现,许多政府公共信息仍处于零散、分割、封闭状态。
各级政府部门在履职过程中掌握了大量的数据信息,其中涉及企业或个人的数据最为丰富。目前普遍认为比较有用的企业信息大致包括四个方面,一是反映企业基本情况的,二是反映企业真实经营状况的,三是反映企业及企业主资信状况及守法情况的,四是反映企业融资、财产抵质押、对外担保等情况的。这些涉及企业的各种信息资源散落在不同的政府管理部门,总体处于彼此分割、孤立、封闭状态,没有实现数据之间的共享、连接和融合,更谈不上大数据价值的体现。
尽管近年来,各级政府都在积极搭建公共信用信息平台,推动社会征信体系建设,特别是在相关文件出台后,步伐进一步加快,各部门也大多建立了自身的信息管理系统,但部门之间信息不共享或共享不充分仍是常态。即使有一些全国性、地区性的统一信息平台,所含企业信息也非常有限,且不完整、不及时。
这种信息割裂的状态,不仅不利于大数据的发展,从眼前看,则对具体运用大数据的相关主体的发展形成阻碍。比如,银行业在服务实体经济特别是小微企业过程中,面临的突出瓶颈之一,就是信息瓶颈。银行业开展小微企业信贷业务面临的最大困惑是信息不对称。信息的不对称使银行在发放小微企业贷款时难免如履薄冰,顾忌甚多。因此,能否切实掌握和了解反映企业真实经营状况、企业及企业主资信状况等相关信息,在很大程度上决定了银行对小微企业放贷的意愿以及介入小微企业信贷领域的深度。
目前客观存在的企业信息共享“难”,根源在于部门利益。相关部门在参与公共信用信息平台建设时,出于种种原因,往往叫得响、做得少。一些部门出于商业利益,将自身所拥有的大量公共信息视为“私有财产”,以有偿作为提供信息的条件;或以维护商业秘密、涉及部门机密为由,不愿将拥有的、本属于公共资源的企业信息与其他部门共享,或者象征性地扔几根“骨头”,人为造成了企业信息的分割、残缺,也造就了许多“僵尸”信息平台;有些信息的共享按说不应存在障碍,只因为一些数据拥有的部门感觉“吃力不讨好”,缺乏主动提供数据的动力。
当然,也不排除个别地方政府从局部利益出发,对可能影响当地企业发展的行政处罚类负面、失信信息的公开加以阻扰,影响信息数据的共享。深层的原因,则是社会信用体系建设法制化步伐缓慢,公共信息征集机制不健全,对相关部门提供、公开相关政务信息缺乏有效的约束,以及信用信息使用在公开与保密之间的法律边界不清晰。
小数据不能共享,大数据必是空谈。所以,看大势、顾大局、破本位,推进小数据共享,是政府部门在大数据时代应有的思维。
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