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
【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15