京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
悄悄来临的大数据时代
如今,网购已在悄悄改变着人们许多年以来形成的购物方式。对于刚刚过去的11月11日,人们仍记忆犹新,知名电商阿里巴巴通过旗下的天猫和淘宝,将“光棍节”变成“购物狂欢节”。
阿里巴巴是做什么的?很多人会说“电子商务”。但如果看电商交易的实质,实际上是“海量的信息和数据服务”——一句话,阿里巴巴的所作所为符合“大数据时代”的潮流特征。
继“物联网”、“云计算”之后,进入2012年,“大数据”一词被越来越多地提及。人们用它来描述、定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。
“大数据并非突然产生的,实际上,IBM、谷歌和亚马逊等大企业早已开始利用它。这个概念之所以能够为更多行业所认知,还是因为人们越发看重它的应用。”中国工程院院士、工信部通信科技委主任邬贺铨表示。
“大数据时代”已经来临
最早提出“大数据”时代到来的是管理咨询公司麦肯锡:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”
什么是大数据?邬贺铨引用了维基百科的定义:没有办法在允许的时间里用常规的软件工具对内容进行抓取、管理和处理的数据集合。“当然,大数据规模的标准是持续变化的,当前泛指单一数据集的大小在几十个TB(万亿字节)和几个PB(千万亿字节)之间。”
大数据到底有多大?以下这组“互联网上一天”的数据告诉我们:一天之中,百度大约要处理60亿次搜索请求,达到几十PB数据;淘宝网站的交易达数千万笔,单日数据量超过20TB;联通的用户上网记录一天达到10TB……
“如果说第三次工业革命有各种各样的标记,那么信息技术发展到今天,大数据也是其中的一个标记。”邬贺铨评价道。
大数据虽然孕育于信息通信技术的日渐普遍和成熟,但各行各业的有识之士认为,它对社会经济生活产生的影响绝不仅限于技术层面。
挖掘“数据财富”
当你仍把微博等社交平台当作抒情或者大发议论的工具时,一些商界精英却正在挖掘“数据财富”,先人一步用其判断市场走势,从中获得了不菲的收益。
通过分析网民的情感数据,社交媒体监测平台DataSift发现,社交网站脸谱(Facebook)申请上市发行股票的当天,微博推特(Twitter)上的情感倾向与Facebook股价波动基本上呈正相关:在Facebook开盘前,如果Twitter上的情感逐渐转向负面,25分钟之后Facebook的股价便开始下跌;而当Twitter上的情感转向正面时,Facebook股价在8分钟后也随之回弹……当然,仅凭这些并不能证明Twitter的情感倾向会对股价产生影响,不过确实已经有人试图据此发现预测股价走势的方法。
大数据的影响并不仅限于信息通信产业,它还在“吞噬”、重构一些传统行业——从这个意义上讲,广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。
邬贺铨举了个有趣的例子。美国target超市将女性顾客中的孕妇视作购物的黄金消费者。为了将这部分目标人群在怀孕前就争取过来,该超市通过调查罗列出几十种购物偏好,当某位顾客的收银条上集中呈现这类商品时,就会被认定为可能是孕妇或家中有孕妇,并随后向其发送孕妇产品广告。一次,当有人以“家中并无孕妇却总是收到相关产品广告”为由控告这家超市后,却发现原来是自己还在上高中的女儿怀孕了。“这个例子告诉我们,利用购物信息这个大数据,商家可以进一步分析、细分购物群体,从而提升销售额。”
此外,利用搜索关键词,疾控部门可以预测、判断某地流感暴发情况;通过关注社交网络上“糖友”的交流与感悟,医院和医生可以获得更好的糖尿病诊疗和康复经验……据邬贺铨介绍,不仅在商业方面,大数据在电网运营、交通管控、医疗服务等社会领域同样存在着巨大的利用空间。
拿什么迎接“大数据时代”
如何利用这些大数据,从而开发出其中的商业价值,已经成为投资者、IT界人士以及政府公共管理部门普遍关心的问题。
2012年3月29日,美国政府宣布投资两亿美元拉动大数据相关产业发展,将“大数据战略”上升为国家意志。
最积极的当属众多IT企业。IBM提出,继上一个十年抛弃私人电脑业务成功转向软件和服务后,这次将更多地专注于大数据分析软件带来的全新业务增长点。此外,有关“大数据”主题的并购案层出不穷,并购数量和规模都呈逐步上升态势。其中,Oracle对Sun、惠普对Autonomy两大并购案总金额高达176亿美元。
当众多国外企业竞相追逐大数据带来的产业价值时,还鲜有一家中国公司能够跻身大数据开发的领先行列。
邬贺铨表示,虽然现在国家从科技项目上开始重视大数据,安排了一些研究,但感觉整体差距还很大。“这并非一些简单的科技项目就能解决的,应该鼓励拥有资源和能力的企业、部门去开发大数据,因为他们才是真正的应用需求者,才是牵引技术的最重要力量。”
为了缩小在这场时代竞争中的“起跑”差距,政府的主导作用显得尤为重要。
“除特殊情况外(例如涉及国家机密和安全),政府部门应该尽可能及时地发布、公开信息,鼓励数据共享,帮助需求主体了解各行各业的整体情况。”邬贺铨认为,我国目前的状况不是数据收集太少,而是共享太少。“拥有数据的部门没有能力去分析,有分析能力的部门没有数据,各部门之间缺少协调合作,这实际上涉及一个体制问题。”
此外,拥有数据的企业或部门不知如何在保护好用户隐私与安全的情况下使用大数据,也是妨碍我国紧跟“大数据时代”的一大羁绊。
既然收集、整理、存储大数据的门槛这么高,为什么不利用国外的平台去做点什么?对此,邬贺铨特别提示,国内企业和相关部门要避免将自己的重要数据放到国外的分析应用平台。“这些看似无关的数据,其实都跟企业发展策略、国家经济运行状况相关,我们不能因为国外的东西免费好用而失去了对信息安全的警觉。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【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