京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
IBM的研究称,在整个人类文明所获得的全部数据中,有90%是在过去两年内产生的。而到了2020年,全世界所产生的数据规模将达到现在的44倍。
正如哈佛大学社会学教授加里·金所说:“这是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,无论学术界、商界还是政府,所有领域都将开始这种进程。”伴随着移动互联网的普及,新增长的数据数量更加远远超过互联网时代。海量信息时代,如何对让数据产生价值,如何让数据更好地服务人们的日常生活,如何规避数据可能产生的风险,大数据的相关探讨就此提上案头。
什么是大数据? 信息采集、管理和应用是内涵
互联网的产生伴随着数据的产生,数据也成为人们日常生活的一部分。但是,大数据究竟是什么?
“随着网络的全球化和全球网络化,人类生活方式和生产方式都有一个彻底的改变,人们都对海量信息有所依赖,包括海量信息的采集,海量信息的处理,海量信息的应用,这个过程就是大数据时代的发展。”在日前举办的中美大数据高端论坛上,北京市经济和信息化委员会副主任梁胜谈到,大数据可以理解为数据的采集,数据的处理和数据的应用,“这是提高我们认识这个社会的能力的过程,也是不重复劳动的一个很重要的过程。”
从具体的应用角度来看,IDG资本副总裁牛奎光认为,大数据包括大交易数据、大交互数据和大机器数据,包括越来越发达的移动互联网带来的相关位置数据。
从数据价值的角度,TalkingData互联网数据中心创始人崔晓波认为,大数据可以分为三类:第一类是网络基础信息数据,包括终端信息、网络信息,甚至包括无线和IP网点信息。第二类是应用相关的信息,主要是大量嵌入的移动信息。第三类是跟客户交易的信息,包括浏览信息。
无论是从时代的宏观角度还是数据应用及数据价值的微观角度,专家们都注重大数据的信息价值和所能带给人们生活的服务价值。大数据时代,对人们活动所产生数据的管理、挖掘和应用是大数据的内涵所在。
大数据价值何在? 服务用户,推动社会发展是深度价值
大数据的价值不仅体现在互联网企业的运营上,更体现在为现代生活服务上,包括政府、交通、医疗、教育等各个领域。
阿里巴巴数据科学家杨滔通过阿里巴巴实际项目阐释了大数据的价值,他表示,他的团队以大数据为原材料,以机器学习和数据挖掘技术为工具,提升了阿里巴巴业务部门的业绩。并且,在应用实践过程中,通过大数据研发核心算法和模型,可以为用户提供更个性化的产品服务。
淘宝网数据人员开发的达人模型算法就是一个实例。数据人员通过用户经常购买的商品得到其基本数据,每个用户结果不同,然后数据分析师将用户分到不同的群体,在这个群体中再找到淘宝网达人买家,用达人买家喜欢的商品来给用户做推送,提升用户个性化的体验。“可能你是一个大学生,可能你是一个都市的美少女,可能你是一个小城网络的贵妇。我们给用户分成了很多类,然后通过达人推荐,不同的气候,不同的季节会有不同的调整,最后我们会有反馈,这都是通过大数据分析出来的。”杨滔说道。
互联网领域之外,大数据将产生更大的价值。“大数据产业应用领域广阔。在科学研究方面,如生态监测,全球海洋监测网现在有3500多个浮标在大洋当中,能够监测海水的温度、水流的动向,能够准确做天气预报。除了自然科学以外,还在社会科学、在线教育平台、政府反腐、城市交通安排、工业互联网、金融业等领域发挥重要作用。”云华时代产业运营总监孟晔表示,大数据确实能够推动科技的进步。
DCCI的互联网数据中心创始人胡延平则用一句话概括了大数据的价值,“如果只是日常的游戏、休闲娱乐,这是大数据初级应用阶段。高级阶段的大数据将深入到生活,深入到日常的工作中。”不论是从生活还是工作来说,大数据都将是未来社会的推动力。
大数据有哪些问题? 开放性、 标准化和安全性 三大核心问题
作为新媒体时代的一个新兴行业,大数据在发展的同时存在问题。目前来看,数据开放性、数据标准化管理和数据安全是大数据必须面对的三大核心问题。
对于数据开放性问题,崔晓波认为,中国更需要开放的数据。“我曾与很多互联网广告平台商交流,对于同一个指数,他们每一家都有一些数据,但是每家数据都有差别。中国的数据缺乏流动性和开放性,这也导致了中国互联网广告业态没有做起来,当广告公司自己没有数据时,很难找到一个第三方买到相应的数据。在这方面,中国的资源是很稀缺的。”
与互联网相比,移动互联网的数据则欠缺标准。“目前移动互联网很多数据都不太标准,不太规范。在互联网上的数据衡量标准基本是一致的,UV(网站独立访客)的算法很一致,但移动互联网还没有完成标准化的过程。”崔晓波说。
木瓜移动市场副总裁常乐则认为,技术问题也是大数据当前所面临的问题之一。“作为企业,作为政府,作为小的开发者,如何把所有的数据结合起来分析是一个难题。”他谈到,从技术角度看,现在的技术或者是分析工具,远远达不到大数据发展的要求。
此外,现任美国Visa公司高级战略规划领导人Farshchi还表示,数据安全应用是大数据时代企业面临的严峻挑战。“譬如一个银行体系和金融体系,拥有庞大的数据,需要防卫来自世界各个方面的攻击,这实际上是一项非常具有挑战性的工作。而且还有一个特性,对于这些攻击者来讲,只要有一次成功就成功了,可是对于企业来讲,需要投入大量的人力物力来进行防范。”(文章来源:CDA数据分析师)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 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 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 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, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 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”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 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 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31