
释放数据潜在价值 为中国大数据产业添砖加瓦
随着信息化的推进,数据已经成为一种重要的资源。工信部提出,未来,大数据将在工业生产全流程中进行应用,一方面大力提升企业内部运行管理效率,另一方面,发展基于大数据的个性化定制,提升制造过程智能化和柔性化程度。
工信部日前印发《大数据产业发展规划2016-2020年》,特别提出加快推进大数据产业应用能力,到2020年,大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元,年均复合增长率保持30%左右。
2016年是中国信息化进程的一个重要转折点,它标记了大数据与传统信息化的显著分野。传统信息化基于数据更注重查询功能,而大数据则注重信息的互通互联,可以一站式实现企业、政府需要的数据采集和数据挖掘智能分析。通过大数据,企业可以更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并作出预判;政府则可以预测把控经济脉搏、掌握行业宏观数据进而进行预判调控等。2016-2021年大数据行业深度分析及“十三五”发展规划指导报告指出,大数据脱胎于传统信息化产业,是信息化的催化剂和助燃物,必将最终颠覆行业业态,淘汰传统厂商。
从科技互联网企业到生产制造、货物流通企业,很多人已经在利用大数据分析提升竞争力,提前布局未来。基于大数据分析平台,企业能够总结经验、发现规律、预测趋势、辅助决策,充分释放和利用海量数据资源中蕴含的巨大价值,对外能推动新一代信息技术与各行业的深度融合、交叉创新,对内能优化公司运营结构,精准决策,降低成本,提升效率。
数据的价值并非静止状态的数据聚合,数据碰撞与摩擦才能释放内在价值。政府价值的释放,应该是以大数据应用为基础,以“预警、预测、决策、智能”的大数据思维,从内部对散乱的、无序的数据进行有机关联,产生融合、裂变,以此演化出颠覆式的分析逻辑,从而对落后的社会公共治理和传统行业进行重塑。
大数据时代,数据不仅是一种工具,更是一种战略、世界观和文化。即使今天没有大体量的数据,还是可以尽可能自觉、客观、全面地测量世界,为未来的大数据实践做准备。大数据时代,要求推广和树立数据文化,一切用数据说话,而不是用大概、差不多或者是人云亦云,或者是用现成的结论去做出判断,脱离了当前的判断。
大数据行业天生就具备性感的基因——海量数据拥有无限再生能力,有一万种碰撞方式,就能摩擦出一万种火花;数据能够颠覆传统样本分析,无限接近于未来发展的必然结果;它既不像传统产业般需要深厚的时间积淀,也绝非“互联网”商业模式泡沫般的昙花一现。
近年来中国大数据产业不断向纵深发展。2016年,是我国大数据产业市场规模明显增长、技术创新与应用创新特征凸显、地方政府结合需求推动顶层设计、行业应用成为新热点的一年。接踵而来的2017年,立足于上述发展基础,大数据产业将持续发力。总之,发展大数据是时代发展的要求,也是产业经济发展与互联网时代融合的一个必然选择,方向明确,发展前景也极其广阔。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04