京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据催生新运营模式
如今,大数据如浪潮般席卷全球,越来越多的国家开始从战略层面认识大数据、发展大数据。目前国内外的大数据技术发展到哪一步?大数据给社会及个人生活带来了哪些变化?带着这些问题,本报记者近日采访了上海德拓信息技术股份有限公司创始人、CEO谢赟。
国内大数据应用领域将实现跨越发展
记者:如今大数据越来越火,大数据企业也雨后春笋般成长起来。在您看来,目前国内外的大数据技术发展到哪一步?
谢赟:大数据之所以越来越火,是因为它已经从概念变成了技术。大数据技术可以把我们多年建设所产生的数据更大范围、更深度地聚合起来,产生新的价值和运营模式。
现在世界越来越扁平,已经没有封闭的技术,国内外的大数据技术的掌握本身差别不大。任何团队只要更多的实践,就可以达到业界一流水平。
但是国内外在大数据应用领域还是有较大差距,技术掌握不等于应用落地,相对而言应用的广度和深度还是有一定差距。要用好大数据,首先要聚合数据,但是国内有行业壁垒,不会轻易开放自身数据,就很难真正达到多元数据聚合实现新运营模式。随着数据壁垒被不断打破,国内将在大数据应用领域实现跨越发展。
记者:结合您的经历,请您谈谈大数据给社会及个人生活带来了哪些变化?
谢赟:从2003年个人创业起,我就在数据领域探索。我觉得大数据的确能让我们的社会及个人生活进入到价值发现阶段。
什么是价值发现阶段?就是通过研究我们自身工作和生活的痛点来定义我们要解决的问题。贵阳交通大数据孵化器是我们交付的一个项目,在上面有很多企业在利用共享的数据进行创业创新,如,“车来了”公司在平台数据的支持下,对贵阳市民提供出行服务。
德拓信息帮助多个行业大数据应用方案落地
记者:德拓信息长期致力于大数据领域技术与产品的研究与实践,能否介绍下德拓信息的大数据产品?
谢赟:德拓信息研究的是数据智能。数据智能是人工智能的先导,只有将自身数据和外部数据融合起来,才有可能带来新变革和走向人工智能。
数据智能就是将数据降维技术变成标准化平台,让合作伙伴和用户将精力更多发放在行业大数据落地上,而不是技术本身。这样可以快速落地、快速实践,也有利于强强联合,我们称之为“Dana Inside”(DANA是德拓信息的智能大数据开发平台)。
记者:德拓信息已经主持了政务、交通、媒体、医疗等多行业大数据应用方案的落地,能否就其中一个谈一谈?
谢赟:在北京朝阳区的智慧物业试点工程中,我们和旋极股份一起为用户建立了“三六三”大数据中心平台,将各个委办局数据进行汇聚,再收集互联网上对应的数据资源,通过大数据技术分析、比对,并结合相关工作,完成“最后一公里”的政务管理,对于人口疏解、金融风险控制、安全生产隐患、淘汰落后产能、常住人口动态更新等进行全新管理。
数据一旦聚合可以产生奇妙的化学反应,再结合互联网的快速处理能力,大大降低了管理成本,提升了管理精准度。而这些数据需要有一个优质平台。随时随地对数据进行收集、聚合和分析,随着智慧物业工程的深入展开,德拓信息的智能大数据平台将发挥更大的效用。
记者:未来,德拓信息在大数据领域将有哪些拓展和创新?
谢赟:未来五年,德拓信息将联合100家开发者,支撑1000个大数据项目,这是德拓信息拓展的目标。
保障数据安全 技术和立法都很重要
记者:目前,交通、医疗等领域已经运用大数据技术让管理更加便捷有效,但很多领域信息孤岛现象依旧存在。在您看来,如何打破信息孤岛?
谢赟:数据要实现价值要融合更多元的数据,而这些数据往往分散在各个系统之中,很难集成。我认为打破信息孤岛取决于两个方面的力量。
第一是技术的力量。如果要低成本、高效率的聚合孤岛数据,就需要有一个成熟的数据集成平台,可以自动化地收集需要的数据,处理成标准的大数据结构。
第二是制度的力量。没有更高层面的制度要求,是很难推动数据开放的,也就打破不了信息孤岛的现状。很多地方把数据做成execl供大众下载,实际上是一种公开,而非鲜活数据的开放。数据开放需要各级管理层制定相关制度来保证。
记者:未来大数据产业发展会带来哪些风险?
谢赟:大数据技术的确将数据的价值进行了提升,但也带来了数据安全问题。数据安全包括两方面:一方面是数据集中后,如果被攻击、破坏,造成的影响更大;另一方面是数据隐私的安全,被泄密的事情时有发生。我认为,应该提高相关技术,保证大数据安全。当然,技术也不是万能的,国家立法也是保证数据安全非常重要的基础。
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】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-06-26在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-06-25【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24小李刚入职了一家互联网公司的运营部门。第一次参加业务复盘会,运营主管问了一个看似简单的问题:“这个月新用户留存率下降了5 ...
2026-06-24在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 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 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 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 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 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 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17