京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
对话《大数据时代》作者维克托·迈尔·舍恩伯格
大数据时代高歌猛进,年轻创业者机会几何?对话《大数据时代》作者维克托迈尔舍恩伯格
大数据时代,年轻创业者的机会在哪里?大数据发展的瓶颈是什么?如何化解企业数据共享难题?如何加强用户 隐私保护和知识产权保护?正在上海举行的2014浦江创新论坛上,大数据系统研究领域的先河之作《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》一书作者维 克托迈尔舍恩伯格接受了新华社记者采访。
创业成本降低
记者:大数据时代,年轻创业者的机会在哪里?
维克托:大数据时代一个最为显著的变化是创业门槛和创业成本大幅降低。100年前,创业需要大规模投资兴建工厂;10到15年前,互联网创业需要投资购买 大量昂贵的服务器。现在,创业只要花费几万美金租用云服务和带宽。大数据时代,数据捕获、数据存储技术的云端化为广大中小企业以及年轻人的创业带来了 无限可能,公司规模、服务器体量、资金规模不再视作绝对优势,决胜的关键在于数据分析的技能和创新思维的运用。
汽车有望成为大数据源头
记者:当前,大数据发展的瓶颈是什么?
维克托:坦率说,时下大数据发展面临着不同层面的瓶颈。首先,在技术层面,目前我们使用的大部分数据分析和统计工具还都是诞生于小数据时代,我认为, 它们已很难适应大数据时代的技术需求,因此,我们应尽早着手开发适合处理海量数据的多样化工具。其次,在观念层面,大数据思维模式的普遍缺乏依然严 峻。数据的隐藏价值还远未得到很好的重复利用。我们要继续加强思维模式的教育,尝试从大数据专家的视角去思考世界。例如,今后,汽车将是产生数据的源头, 基于这些数据,能对人的行为作出分析和预测,汽车制造商能为人提供更好的服务,这样也就不难理解谷歌为什么要开发无人驾驶的汽车了。
小公司也有掘金机会
记者:大数据时代,小公司常常会因数据量不足而陷入无米入炊的窘境,而拥有海量数据的大公司却又往往不愿意分享自己拥有的数据,对此,您认为我们应如何化解企业间的数据共享难题?
维克托:基于市场竞争和商业机密的考虑,大公司不愿意共享自己的数据是可以理解的,我认为,这恰恰为中小公司提供了难得的机会。例如,小公司可以作为第三 方公司承担起整合行业数据的工作,条件非常简单,小公司需向大公司承诺,不会将其数据提供给它的竞争对手。在这种情况下,不仅大公司可以享受到小公司提供 的数据分析和预测服务,而且小公司也拥有了属于自己的利益空间。他举例说,预测不同时段飞机票价的美国公司Faircast就是这样一家成功掘金的小 企业。
没有信任就没有大数据
记者:在大数据时代,我们应如何加强用户隐私保护和知识产权保护?
维克托:建立用户、数据收集方和利用方三者之间的信任感非常关键。可以说,没有信任就没有大数据。在用户隐私保护和知识产权保护方面,我认为,政府需要承 担其相应的职能,包括制订数据使用的法规、明确数据使用的场合和目的等。目前,世界上现有的数据保护法和隐私保护法,都已不再适应大数据发展的现状,我们 要抓紧研究针对大数据运用的立法。北美和欧洲现已启动了这方面的工作,而我也有幸成为了这100位调研专家中的一员。
政府当激发新价值
记者:在鼓励企业参与大数据竞争的过程中,您对政府的角色扮演和职能发挥有何建议?
维克托:开放数据,对政府来说是开展大数据工作的首要职责。它不仅能促进这个社会具备做出更好决策的能力,而且能刺激经济的发展,促进企业家精神和创业企 业的培育。我对上海市政府逐步开放公共数据的举措非常赞赏,因为这可以极大刺激大数据应用、大数据企业和大数据经济的发展。事实上,美国、英国和部分其他 国家的政府部门,均已逐步开放公共数据,只是效果还不足够显著。未来,我认为,政府需要创造一种经济环境,不断激发企业有足够的兴趣去分析和深挖数据,不 单纯为了盈利,更要为了通过利用、分析和可视化公共数据创造新价值、发现新问题。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 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 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 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 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 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 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 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。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23 很多数据分析师每天都在写 SQL,但当被问到“DQL 的本质是什么”“SELECT 子句的书写顺序与执行顺序为何不同”“INNER JOIN ...
2026-09-23 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-09-22