
大数据时代 把“睡大觉”的数据叫醒
当前,大数据热潮汹涌,然而,大数据在实际应用中却远远没有达到应该有的深入和广度。背后的原因,值得我们深思。
目前,大数据资源大致分三类:政府管理数据,企业拥有数据,公众生活轨迹产生的数据。然而,由于安全性、可利用性等原因,前两类数据不易被接触,其市场化应用也一直处在探索之中。
有必要尽快把“睡大觉”的数据叫醒。政府管理数据应该开放出来,可以让基础设施和社会面貌得到改善,产业界愿意投钱建这类数据库。
然而,从“大数据”到“大价值”,这中间要走过很长一段路。对运营商来说,数据开放是很尖锐的问题。企业对拥有的数据存在“捂盘惜售”的现状和尴尬。
无论对内开放还是对外开放,企业都要通过基础设施建设和技术平台建设,让原本分散的数据流通起来。原始数据更像是未被开采的矿,怎样从矿石中提炼‘金子’,再打成‘首饰’,需要平台。在共享或公开数据之前,要对数据加工,但“无论是内部还是外部,都要在确保其安全性及价值的前提下进行流通,这是向市场开放的基础。
安全性是大数据绕不过去的问题,海量数据的处理和分析能力同样让业界担忧。数据分析处理量大,在万亿、几十万亿字节的级别;速度要快,需要秒级甚至毫秒级的反应。
然而,我国目前的数据分析能力怎样,我们并不知晓。我国大数据产业此前一直处于数据中心布网的阶段,是否能自发地向数据资产重塑阶段转变还有待商榷。
事实上,原始数据能否在加工处理后转变为“数据资产”,决定着其能否找到打开市场之门的“钥匙”。在美国硅谷,数据在市场中已从原始无序转化为有价资产。资料显示,将原始数据转化为智能数据的企业数据软件公司Splunk,短短一年,市值从16亿美元增长到了70多亿美元。
大数据布局正热火朝天,如何将大数据转变为大价值,是大数据时代重要的课题之一,为此,要具备清醒的头脑。在技术之外,发展大数据还要具备成熟的市场条件,“要清洗、脱敏、封装、建立标准、约定规则”,形成良性的交易规则,才能保障数据顺畅地流通进入数据资产市场。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python 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 ...
2025-09-11