
我国大数据产业有待加快“价值”应用_数据分析师
陕西省西咸新区近日举办了2014大数据高峰论坛。有关专家在论坛上表示,大数据正在成为新一代信息技术与产业发展的重点领域,我国大数据产业仍有待加快从“数据”到“价值”的步伐。
专家介绍,目前全国大数据产业发展总体方向明确,数据聚集初具规模,以应用为导向,由点到面,城市示范效应明显,但仍处于探索和试验阶段,与发达国家尚有一定差距,亟待从以下几个方面进一步完善。
一是政府带头开放数据资源。北京、上海、成都等地已开始布局,但许多地方政府对于开放数据仍很谨慎,需要从观念和制度层面进一步加强。国家信息化专家咨询委员会常务副主任周宏仁认为,发展大数据,“开放”数据是先决条件。如果没有开放的数据,数据企业就“难为无米之炊”,市场难以形成。当务之急是政府带头开放公共数据,同时呼吁企业商务数据资源的开放,例如“淘宝”包含大量微观和宏观经济数据,对市场良性发展具有指导作用,应适当面向市场有价开放。
二是明确目标、精准定位。发展大数据首先得明确目标,带着目标去找数据,有的放矢地收集、处理、挖掘,最后达到资源整合、信息共享。中国科学院院士徐宗本认为,以陕西为例,当务之急是明确目标,瞄准优势产业,可以着眼于丝绸之路沿线国家的国民经济建设情况,对其经济、社会、地理、历史等相关数据进行收集处理,以此推断其市场需求,指导陕西省对外贸易、旅游、文化等产业发展。
三是应用导向,创新商业模式。进一步明确以“应用”为导向的产业发展方向,加快制定技术标准,重点突破数据安全风险困局,面向智慧城市、电子政务、电商平台、工业制造、交通物流、互联网金融等应用领域,重大项目引进与本地资源盘活相结合,加快创新大数据公共服务和商业应用模式。
四是产学研投同步发展。整合企业、大学、科研等创新资源,致力于产业创新研究与应用开发、技术标准制定、科研合作等。同时引进风投模式,加强资金支持,设立大数据研发、应用和产业发展基金,促进“产、学、研、投”同步发展。
五是大数据的挖掘与利用需要有法可依。国家应尽快制定“信息保护法”与“信息公开法”,针对数据的质量、权利、隐私、安全等出台量化标准,既要鼓励面向群体而且服务于社会的数据共享,又要防范侵犯个人隐私的数据滥用行为。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10