
掘金大数据产业 中国企业能否实现弯道超车
大数据的潜力在不断增长,充分利用这项优势意味着公司将他们的战略视角与大数据结合分析,做出更好的、更快的决策。
掘金大数据产业 中国企业能否实现弯道超车?
麦肯锡全球研究所(McKinsey Global Institute,以下简称MGI)的新报告,数据分析的时代:大数据环境下的商业竞争,表明大数据的应用范围和机遇仍在扩展。鉴于科技的飞速发展,许多公司当前需要面对如何将大数据整合到他们的运营与战略中——在大数据分析可能颠覆整个行业的环境找准自己的定位。
大数据产业是技术密集型产业,同时也是业务驱动为主的实用型产业。就数据分析和运用过程中需解决的共性基础研究问题,欧美等数据产业发达国家通常采用以开源社区先行的开放合作模式,采用“众包”思想不断完善系统架构和产品服务功能,提供更为通用和普适的技术解决方案。经过大量企业在生产实践中的优胜劣汰自由选择,不断成熟和完善的开源产品逐渐从免费提供向企业化盈利的商业模式进行演变。
相比之下,我国数据产业的参与主体在开源社区中的贡献仍然较低,企业间合作、国际间合作的参与热情有待提高。应借鉴国外企业的成功经验,以开源产品和服务为基础,提供定制化和深度支撑的新型商业模式,同时也能够为中小企业和初创企业参与大数据产业提供新的发展思路。
当前,技术融合的趋势正在加速,信息流正以每三年翻一倍的速度流入数据平台、无线传感器、虚拟现实应用,以及无数的智能手机中。数据存储容量增加了,而成本则大幅下降。数据科学家们现在拥有了前所未有的计算能力,并致力开发更为复杂的算法。
大数据带来了管理创新、产业发展、学科发展的好机遇。中国的市场优势铸就大数据资源优势,也为产业的不断升级、形成新价值、新产业提供了无限可能。
事实上,当美国和其他国家热衷于研究量子通讯理论壁垒时,中国人已经将首颗量子通讯卫星送上了轨道,以实际的应用带动理论沿革,这样的事例在经济新常态下的中国比比皆是。
例如:高德通过云计算与大数据平台的应用,将服务可用性提高了5倍,并建立面向车辆的自学习平台及实时信息发布平台,打造更智能的交通出行服务;阿里云推出AliLaunch计划,助力全球用户拓展大数据应用创新提供全面服务,进而与中译语通科技(北京)有限公司在机器翻译、大数据和人工智能领域开启战略合作,促进云上用户的便捷化和精准化交流。
由此可见,在大数据的行业纵深应用方面,中国更加重视实际应用和行业经验的重要性,这对于大数据真正的发挥其无穷威力,是具有决定性意义的。
然而基础设施不等于大数据,数据处理也不等于数据分析,应理性认识数据,减少盲从,让大数据更好地为人类服务。就像特朗普在一段访谈中所说,“中国人的抱负之高超过我们的想象”。尽管说中国不是大数据概念的创始地,也不是大数据理论研究最精深的国家,但却是大数据行业实际应用最发达的国家之一,在该领域实现由行业应用强大动能推动下的“弯道超车”,进而成为大数据全球领导者,绝非臆想。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Excel 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 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02