京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
挖掘数据价值 推动传统行业转型_数据分析师
目前,传统企业普遍面临大数据应用困境,数据存储管理和分析挖掘以及智能化能力都存在瓶颈。百度CEO李彦宏认为,并行计算能力的提升和云存储技术 产品成本的降低,使大数据走到了技术变革的临界点。百度开放自己的大数据核心能力,将更好地帮助传统行业挖掘数据价值,加快传统行业转型升级。
百度CEO李彦宏
近日,百度公司宣布正式发布大数据引擎,将开放云、数据工厂、百度大脑三大组件在内的核心大数据对外开放,与百度合作的机构和传统企业将能够在线使用百度的大数据架构,处理自身积累的大数据,或融合百度大数据,来改造和优化传统行业的企业管理、产品服务、商业模式等环节。
李彦宏谈到,百度不断推动自己现有商业模式和技术过程中,十年磨一剑,不断提升和打造大数据引擎,来达到今天这样一个高度。所以现在把长期积累技术开放出来,希望帮助传统产业升级和换代。
百度将用互联网的方式来做开放的大数据引擎。将大数据引擎做成一个开放平台,形成标准的接口,让每个行业不同企业可以根据自身需求各取所需。而它的首要目的是获取数据,然后是考虑变现。
百度大脑 模拟人脑思维
据了解,百度的“大数据引擎”通过平台化和接口化的方式,对外开放其大数据存储、分析和智能化处理等核心能力。特别是让李彦宏引以为傲的“百度大脑”,采用计算机加上人工智能,模拟人脑思维,拥有200亿个参数,现在已经达到大约相当于两到三岁孩子的智力水平。
谈及百度大脑,百度深度学习研究院常务副院长余凯介绍到,在整个自然界和生物的智能系统,智能的水平和大脑的神经元的规模是有相当的关联的。比如, 自然界最大的神经网络系统是人脑,它拥有一千个神经元。而百度大脑的深度学习技术,现在已经有能力构建规模达到两百亿个参数的深度神经网络,这个是我们所 知的在业界最大规模的深度神经网络系统。因而,百度在大数据处理方面,就能拥有其他公司所不具备的智能和能力。
虽然目前百度的百度大脑项目也只能模拟二、三岁的儿童。但随着技术的不断积累。会有量变达到质变的效果。举个简单的例子,目前国内外的整体语音搜索 识别率在70%左右,在数字上虽然看起来很高,但在实际使用中会让用户有很深的挫败感,所以目前语音搜索的使用率还比较低。但是当语音搜索的准确度能够达 到99%甚至百分之100%时,那时候对于搜索产业显然会有革命性的改变。
大数据引擎 推动产业转型重要驱动力
拥有大数据挖掘的能力才有竞争的实力。虽然大数据的商业开发,仅仅露出冰山一角。但是以百度大数据引擎为代表的技术产品,迅速为传统产业在数据存储、分析及处理能力方面突破瓶颈提供了绝佳的解决方案。
目前,平安保险已经与百度大数据展开了合作。平安产险新渠道事业部副总经理孙炜介绍说,平安保险正在借助百度大数据加强 消费者洞察,从过去的客户分群进化到从人定制。更进一步,大数据将在产品设计的精算、定价、弹性曲线等环节发挥作用,既有利于改良现有产品形态,也能实现 险种创新。
而中国疾病预防控制中心(CDC)在传染病防控方面与百度开展了大数据合作。据CDC副主任高福院士介绍,双方将结合疾 控大数据与百度大数据,借助大数据引擎的技术力量,建成中国首个流感预测系统。此外,交通运输部通过百度地图大数据和搜索大数据的建模分析用于出行趋势预 测,使交通管理更具前瞻性。同时,交通运输管理部门的部分应用也计划迁移至百度开放云平台,利用大数据引擎对行业监测数据进行挖掘分析。
不难看出,百度大数据引擎开放的大数据核心能力将有望成为传统行业的标配,通过最终实现数据智能而推动传统产业转型,实现管理和商业模式创新,最终让大数据成为推动中国产业转型升级的重要驱动力。
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、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17