京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代的全面铺展,大数据应用的全面展开,数据分析师、数据挖掘师、数据科学家、首席数据分析师等专业性极高的岗位的刚性需求越来越大,数据分析师的待遇也只会越来越好,数据分析师的发展前景也只会越来越光明。这大数据应用这一块的未来发展趋势大好的情况下,我们要做的是什么?当然是不断提高自己的数据分析方面的专业知识和职业素养,让自己的数据分析岗位或数据分析职称更上一层楼,我们的工作待遇自然也会蹭蹭往上涨,我们的生活质量自然也会变得更好。大数据应用的当下,大数据在市场中发挥的价值真的是越来越巨大,大到可能连我们自己都不敢相信。对于未来,大数据发挥的市场价值走向会是怎么的呢?下面就来详细跟大家讲讲数据在未来的市场价值到底有多大。

今天,成功的互联网公司,电子商务公司,无论是全球的还是中国的,都是利用数据,也就是利用大数据成功进行商业创新的先锋,他们是走在最前面的,是先成功的一批,但是更大的机会在于其它各行各业的企业,所有其它各行各业的企业都可以成为数据驱动的企业,都可以利用大数据促进我们自己企业的成功。

无处不在的“大数据”
据介绍,对于“大数据概念”,同方股份早在2005年就涉及相关业务,当时虽然还是是数据类应用,非名为“大数据”,但确与数据相关。周侠说:“我们已经定义了人与数据的概念,这是一种积累的关系。将大数据作为产业去发展,在未来的社会,数据将在很大程度上、更多角度影响到我们的生活环境,未来的市场是巨大的。”
周侠认为,大数据中的“大”指的是数据量级大,结构多元化复杂;“数”是无规则、无认知、历史、实时的;“据”是对数字的采集加工和分析,形成依据,找出论据体现它的价值。
“大数据”可以说是无处不在。在虚拟互联网中,发一张照片、上传一个文件、进行一次搜索等操作都可以看做一个数据;而在现实生活中,打电话、去医院挂号、去超市购买物品等行为也都是数据。将这样庞大而看似无序的数据进行分层,然后进行一系列复杂的分析,找出其“相关性”,从而可以客观反映出事物的现状。
比如:当下有许多超市可以注册会员,所有会员所购买的物品都会被电脑记录下来,如果将每个会员所购买的物品进行分析,就会得出每个会员购物习惯,进而分析出会员的喜好以及近期所急需的物品。一些超市会根据每个会员的喜好进行精准营销,从而获得更大的利润。
同方股份总经理兼总工程师李小华表示,同方股份的目标不是仅仅为了做一个数据资源体系,而是希望能够利用数据资源体系,帮助ZF解决其信息和数据支撑不足的情况。

体现“大数据”价值三步走
周侠认为,实现“大数据”价值首先要注重数据的共识性、全局性和相关性等特点。首先,在数据搜集方面,同方股份除了通过物联网技术、传感器得到实时数据外,还将购买第三方的数据。其中重点是与一些跟数据有联系的ZF部门和机构展开合作,比如统计局、经信委等,以此保证数据的共识性。
第二步,同方股份将数据之间建立相关性,进而建立一套标准体系。周侠认为,单纯的数据并没有价值,必须有一套理念来、一套机制对数据进行处理、对接,然后得出可以描述全局的“数据”,进而形成对于机构的检测评价体系。
第三步,找出工作现状与工作目标之间的“偏差”,这种“偏差”可以单独拿出来,再进行一次数据处理,从而在目标上去调整这种偏差。这个就使机构的发展更加健康和准确,通过这些环节把“大数据”的价值体现出来。
基于此,同方股份已推出“基于元数据的统计核心业务系统”,该产品通过建设统计业务和政务管理相结合的数据处理软件集成平台,实现从规划设计、数据采集、处理、存储、分析、发布的统计业务全过程的电子化,并支持统计局与ZF相关部门间的数据交换和资源共享。
周侠说,在生活、工作中,每个人做出的一次决策,其实都是对数据加工分析过程,只不过没有理论体系支撑而已。而通过技术方法论来把这种过程科学化、理论化、合理化,将会形成真正的决策。也许这种决策也会有一些偏差,但比那种“拍脑门”的决策肯定进步了很多。因此,“大数据”不仅可用于商业用途,还可以帮助ZF进行决策,甚至在智慧城市建设中必不可少,在未来将会蓬勃发展。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27