京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据产业化的“贵州样本”_数据分析师
“旅游应该是心灵放松、知识获取的过程。我们的产品,将景点、餐饮、住宿等‘孤岛’数据综合起来,让每一位旅行者随时感受到最贴心的服务。”12月21日,在“云上贵州”大数据商业模式大赛项目分享会上,一位参赛选手这样介绍自己的项目。
大数据,已然成为科技界的热点。不少专家直呼,大数据、云计算将带来IT技术的新一轮革命。如何打通来自各领域的数据,让信息“孤岛”形成统一平台,如何让海量的数据产生价值与利润,仍然是科学家、IT业者在探索的话题。
在发展大数据产业之路上,贵州正在全力探索、推进,并已经取得了一些值得借鉴的成果。
打通信息“孤岛”
每一天,每一个人都在制造着数据。这些看似无足轻重的数据,却有可能成为政府机构制定政策、商家生产产品的参考。当来自各行业的数据足够多,其价值就会更加凸显。
目前,掌握数据信息最多的政府并不愿将数据公开,更别提让其产生价值。
“主要原因在于,大数据产业还没有既定模型。”贵州省经信委办公室副主任魏巍向《中国科学报》记者介绍,目前欧美国家虽然在一些领域尝试开放数据,但在中国,无论是地方还是中央,都比较谨慎。
“对贵州来说,发展大数据产业,已别无选择。为了发挥后发优势,促进经济转型发展的同时守住生态底线,我们毅然选择大数据产业作为未来的重点。”魏巍指出,贵州发展大数据,虽有现实的无奈,但更多是主动的选择。
目前,贵州正式启动“云上贵州”系统,全面实施交通云、电子政务云、工业云等工程,旨在实现各政府部门数据的互通、共享,全面推进政府数据资源的整合、共享。
“交通问题看似是交管部门的问题,实际上涉及市政、城管等很多部门。现在各部门的数据都在统一平台,就有利于综合考量,制定合理的交通政策。”贵州交通信息与应急指挥中心主任丁志勇向《中国科学报》记者表示。
打破原本按行业、部门分类的数据孤岛,让数据自由连通、聚集于统一平台,大数据才真正成为“财富”与“金矿”。
探索赢利模式
目前,贵州是全国第一个开放海量政府数据的省份。海量数据有了,到底如何让其被广泛利用,便利公众生活呢?
政府开放真实数据,软件公司利用数据挖掘价值进行比赛,成熟的可就地转化……贵州试图通过这样的模式,让数据更快得到利用。
智慧交通云平台项目负责人马乐民说,他们利用贵州开放的数据,以及来自市民的出行信息,打造“智慧交通”,为政府制定交通管理政策提供决策参考,同时也方便市民出行。
“在我们的设想中,政府提供的红绿灯、路况等数据占平台信息的30%,来自第三方导航软件公司提供的信息占10%,其他信息都来自市民提供的出行信息。有了这些信息,就可以开发出高度智能的交通信息管理系统。它最大的特点,是可以动态、及时反映出哪些地方人多、车多,为市民提供最可靠的参考。”马乐民说,“理想状态下,这有望解决贵阳的交通拥堵问题。”
让数据提出问题
让大数据真正形成产业,首先需要传统企业的参与。这方面,“云上贵州”也作出了积极的探索。
茅台集团电商公司技术总监高文立向《中国科学报》记者介绍,2010年,茅台集团开通了B2C电子商务业务。此后,茅台电商公司将1000多家专卖店系统、32家自营店系统,茅台网上商城、公共电商平台接口系统等,一次性全都迁移到阿里云上。
“我们打通线上线下业务,根据用户所在位置的数据,就可以安排就近的门店送货,未来也可以根据消费者数据,进行一些商品、服务的订制。”高文立说。
目前,贵州知名的老干妈集团,也开始使用二维码追溯系统的研发等云化工作。大数据,开始逐渐渗入传统企业。
当然,大数据产业发展,并无特定的形态。阿里巴巴集团首席技术官王坚向《中国科学报》记者介绍,数据时代最大的挑战,是有数据的时候,根本不知道这个数据能解决什么问题。
“当这个数据帮你提出问题,同时又能解决问题的时候,商业模式就出来了。”王坚认为,真正的大数据应用,是让数据产生未知的新问题,再去解决它。
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