京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
拥抱大数据:“数”中自有黄金屋
新的石油”、“类似货币或黄金的新型经济资产”、“未来的自然资源”……
今天,当人们在评价种类广泛、数量庞大、产生和更新速度惊人的大数据时,几乎没有人会吝啬这些极富有渲染性甚至有些耸人听闻的话语。伴随着大数据在各行各业的探索之路的启程,其蕴含的巨大价值所显露出的“冰山一角”就已然拥有足以令世人惊叹的力量。

大数据究竟价值几何?
“当前,数据就是生产资料,对大数据的合理共享和利用,就会创造出巨大的财富。”中国工程院院士邬贺铨在接受《人民邮电》报记者采访时如是说。正因为大数据有着公认的“生产资料”的属性,因此其创造财富的空间,几乎是不受任何限制的,其触角可以延伸至各行各业。
从宏观经济到微观经济,从工业到农业,从制造业到服务业,大数据就如同埋藏在沙漠中的金子一样,正在散发出迷人的光芒。
正如邬贺铨所说:“大数据技术可以运用到各行各业,引发新的产业变革,带动新的产业发展。”来自美国研究机构的统计数据也有力地证明了这一点:大数据能够为美国医疗服务业每年带来3000亿美元的价值,为欧洲的公共管理每年带来2500亿欧元的价值,帮助美国零售业提升60%的净利润,帮助美国制造业降低50%的产品开发和组装成本。
谁率先把握住了大数据的机遇,谁就拥有了创造新的财富的可能,拥有了在激烈的市场竞争中傲视群雄的可能。
因为通过对海量数据的分析,可以发现行业的运行规律、市场的偏好与机会等这些最为宝贵的信息,从而让企业决策变得更加有的放矢。以一瓶价格并不贵、看似不起眼的矿泉水为例,基于对一线销售数据的实时分析与更新进行的经营战略和业务策略调整,居然能够带来销售额从20亿元到百亿元的提升,这正是发生在农夫山泉身上的真实案例。类似的案例越来越多,与此同时,大数据的价值也在各行各业中显露出来。现在,几乎无人会质疑大数据的价值,如何获取价值,则成为人们当前关注的焦点。
如何从沙漠中淘到黄金?
尽管大数据有着巨大的价值,但面对广阔的数字沙漠,如何才能发现埋藏于其中星星点点的黄金呢?
“今天的数据是泛滥的,低密度、杂乱无章、海量的大数据本身,并没有什么太多的价值,只有对大数据的挖掘和处理,才能产生价值。”北京航空航天大学校长、中科院院士怀进鹏向《人民邮电》报记者抛出了如是观点,而这正代表了时下业界的主流思潮。从大数据“不仅如此多,而且变化也如此快”的现状出发,“怎么才能挖掘出有价值的东西”,就成为淘金的必由之路了。对此,怀进鹏认为,必须依靠技术、科学的手段,例如寻找到最优的算法和最简单的算法。
事实上,大数据的兴起,与技术的进步几乎是相伴而生的。正如中国联通信息化事业部副总经理耿向东在接受记者采访时再三强调的那样:“过去,对数据的处理成本比较高,因此当人们在考虑到整体拥有成本这一巨大代价时,就会放弃对数据的处理;现在,不仅数据处理的手段变得丰富起来,而且成本也得到了降低,从而令人们能够方便、规模地应用大数据。”正是因为计算、存储等技术的飞速发展和成本的降低以及软硬件一体机等创新产品的出现,促使过去数据挖掘的两大难题迎刃而解,即存在着无法处理的数据和处理成本过高问题,最终让大数据实现了今天的价值化。
值得注意的是,应对数据挖掘的挑战,将围绕数据价值化的全过程。邬贺铨表示,从数据收集、数据存储到数据处理和结果的可视化呈现这四个环节,大数据技术的运用都面临着挑战。与此同时,一个全新的职业——数据科学家也正在诞生,而《哈佛商业评论》甚至称其为21世纪“最性感”的工作。
谁来保卫我们的“财富”?
与大数据创造的财富相伴的是人们自然而然产生的对于安全的渴望。因为缺少安全保证的财富,并不是真正地“抓”在了手中。可以说,安全是大数据不能回避而且在应用之初就必须给出解决方案的课题。
“没有坏数据,只有对数据的不合理使用。”微软研究及策略部门主管克瑞格·蒙迪用简单的一句话道出了大数据安全的核心所在。今天,当谁都可以利用数据挖掘工具获取、分析数据时,如同“皇冠上明珠”的大数据就面临着谁都可以触摸的危险。在大数据时代,如何避免数据被窃取和不合理使用?答案同样是依靠技术进步。例如,世界经济论坛在2013年2月即提出要通过高端科技来保护隐私,将安全策略的重心从管理转移到对数据的限制使用上来。
确保数据的合理使用,离不开技术和制度的“双管齐下”。例如,世界经济论坛就提出所有对于数据的使用都应该登记,同时对于那些违反规定滥用数据的人要采取处罚措施。而耿向东也表示,中国联通目前正在从技术和制度两方面入手确保数据的安全,例如对用户信息进行加密、为信息传输提供通道保护等。
不容忽视的是,对于“财富”的保护,反过来也会催生出新的商机。大数据正在重构信息安全市场,而那些能够率先切入这场变革的安全厂商,无疑会为未来抢占新的制高点奠定一个好的基础。
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】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28