京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
把大数据当作生产力
把大数据作为生产力,可能比把大数据作为一种财富更好、更全面。进入大数据时代意味着进入了一个新的生产驱动时代,大数据生产力会推动生产关系及社会的发展,会创造无穷无尽的财富,甚至将来会对我们思维的发展造成很大的变革。
大数据应具备的四种能力,第一个是融合。其中也包含了集成,集成意味着数据在物理上的聚集(量的聚集)。当数据汇聚起来融合以后,它的价值就会发生数量和质量的提升,这就是大数据给我们提供的能力或提供的价值。
其次是云计算,当大数据达到一定量时,就要在我们需要的时候迅速利用它。传统计算架构已经不再适用,而云计算是为大数据而生,大数据与云计算相辅相成,两者之间互相推动与促进。
当有了大数据,世界万物的关系便可以分析出来。大数据结合新的规律,人类便可以发现新的原理或者产生新的科学创造。毫无疑问,通过理论分析以及通过计算机到大数据,是发现万物之间关系的方式。
最后一种能力是预见性。大数据给我们一种预示性,我们可以更进一步预测非常有可能发生的事件,可以通过语境分析预测时间上的推进。
总之,大量数据融合所提供的价值、为大数据而生的云计算、发现万物之间关系的方式以及对将要发生事情的预测,这些都对政府做科学治理体系的建设非常有价值。
对于审计、监管这些政府部门要做的事情,大数据是用来支撑当前工作,使它能够更有效、更好地完成。有了大数据,政府就可以作出科学的决策,就可以预测一个政策可行还是不可行,又该如何改进等。
但是,要做电子政务大数据却要面临诸多挑战。首先,就是数据量过于庞大。中国有200多个地级市、2800个县镇乡,中国部委的信息化大数据系统难度要比目前世界上任何国家的信息系统或者电子政务系统更难。
其次是异构的问题。政府部门遍布全国,采用的是几家中国的运营商。因为历史的关系,信息系统可能是由不同时期、不同公司所做,是完全不同的异构系统,要想把它融合起来是一个很大的挑战。
此外,还面临部门上的保护,东南西北不同的地区差别都很大,地理位置的差异使得各个部门之间很难融合。
信息系统必须在保证政府正常工作的情况下进行,不可能因为信息化而把某个部门关掉。其实,我们要把数据用一种很巧妙的方式获取,在它运作的时候能抓取它,而不是停下来拷贝。不断地提取数据又不影响正常工作是一个挑战。
过去,因为信息孤岛的问题,这种信息系统是大数据系统所做不到的,希望未来要实现。现在我们已经可以通过融合的手段把数据统一起来,使整个权限数据可以互联互通。过去来讲,历史数据不一定有,今后的历史数据应该永远发展下去,永远保留下去;过去有些东西会删掉,现在这些会不断地积累下来;过去的数据会滞后,现在可以动态地实时分享,业务也可以联系起来,是综合业务决策而不是单独决策。
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】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 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 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 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 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 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 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 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 ...
2026-07-29