京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
2015年大数据展望:停止空谈 拥抱革命
在涂子沛最终说服太太,带着还在上三年级的孩子举家从硅谷迁徙到杭州时,他或许不会想到,这一举动除了将给自己的生活带来翻天覆地的变化外,还带着某种标志性意义。作为《大数据》《数据之巅》两本畅销书的作者,涂子沛在2014年底加盟阿里巴巴任副总裁,从事数据新商业模式的研究。这似乎也预示着,在2015年大数据的发展将会呈现新的发展趋势。
如果说过去的一年里,有什么改变了我们的生活,那一定是科技的迅速变革与推动所带来的变化。2014年云计算成为了香饽饽,领域市场大势爆发,众多企业将眼光望向了云服务领域,同时基于云计算技术而发展的大数据技术,从概念阶段逐渐发展成为新数字时代中的核心技术。
美国着名咨询公司麦肯锡对大数据的定义,是指大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。国际数据公司IDC根据大数据的四个特征,定义其为海量的数据规模(Volume)、快速的数据流转和动态的数据体系(Velocity)、多样的数据类型(Variety)、巨大的数据价值(Value)。
在过去的一年,大数据以惊人的速度从理论迈向应用,成功的推动了各个领域的产业变化与行业融合,当前的现状与未来发展,值得所有行业深刻认识并重视。
2014年大数据应用遍地开花
过去的一年,大数据技术几乎渗透了各个领域的各个行业。
全球关注的2014年巴西世界杯赛事期间,谷歌云计算平台通过大数据技术分析,成功预测了世界杯16强每场比赛的胜利者,而冠军队德国国家队宣布,他们运用了SAPMatchInsights解决方案进行赛后分析,大数据技术成为获胜的关键;8月,联合国开发计划署与百度达成战略合作,共建大数据联合实验室,利用大数据技术针对环保、健康、教育和灾害等全球性问题进行分析和趋势预测,提供发展策略建议;12月,淘宝公布的《2014年淘宝联动知识产权局打假报告》显示,阿里巴巴通过大量数据分析追查打击假货源,2010年至今已处理各类专利侵权投诉案件3000余件。同时,苹果“预留后门”和12306用户信息泄露等事件,也暴露出大数据迅猛发展的同时,数据安全存在很大的隐患。
去年6月,中国科学院大学首次召开了“大数据技术与应用”方向人才培养研讨会,提出人才培养与科研优势结合培养复合型大数据人才,将中国大数据人才教育提上议程,推动相关人才培养,足见未来我国大数据市场的前景广阔。
大数据行业应用愈发完善
在云计算爆发推助智能科技加速发展的一年,2014年大数据产业从理论到应用向前迈进了大大的一步。
2014年12月,中关村大数据产业联盟与中国计算机协会共同发布了 《中国大数据白皮书》,第一次全面深入且系统完整的从我国大数据的产业与学术的大方向,就国家主权、政府政策、产业发展、数据科学、投资理念、公司战略等分析了我国大数据市场当前以及未来发展现状,这是我国大数据行业逐步迈向产业系统化的重要一步。
速途网记者采访了中关村大数据产业联盟秘书长赵国栋,他表示今年众多行业的众多企业从根本上对大数据的认知与需求有了变化,百度、腾讯等互联网巨头公司对数据的重视程度超乎想象,中小企业也随着大潮流的步伐体会到了大数据所带来的产业变化。
赵国栋提出,在随之而来的大数据时代,三大发展理论能够概述2014年大数据的发展:第一,从微观层面上来看,企业战略思想发生了根本变化,以数据资产为核心来重新审视公司的价值也未来走向;第二,从中观层面来看,区域经济发展中产业高度融合,大数据成为了经济发展的新动力;第三,以中间市场为特征的组织变革,推动了产业生态紧密融合。大数据这些层面的发展理论,将演变成新的大数据商学体系。
大数据思潮推动产业全面落地
虽然大数据市场相比前年有了跨越性的发展,然而当前的现状却依然处在初步阶段,除了IT互联网类的大型企业深刻认识并重视研发应用,其他行业的中小企业乃至普罗大众对大数据概念的认识还很微弱,甚至存在误读误解。
赵国栋向记者介绍,大数据是新兴技术发展到一定阶段后,产生一系列社会现象,这是与各行各业都紧密融合的新思潮,是经济发展的新现象,更是推动经济发展的新动力,但社会各阶层对大数据的认知不均,将有可能影响到其市场发展。
另一方面,大数据新兴技术脱离了软件与硬件,将数据进化成独立的发展产业,推助了更多领域的发展。例如正在热议互联网银行,腾讯微众银行的运营系统就是完全依托大数据而成的,从试运营期间的客户选择,到客户的经济社交、信用度与贷款额度,完全通过大数据进行分析和信息筛选,最后得出准确的征信报告。其次,各个城市政府正在大力推行的智慧医疗、智慧交通与智慧教育,都依托于大数据技术的基础而建设。
2015年,大数据独立的发展将形成特有的市场化于规模化,全面落地的技术建设,从产业到行业的成熟,将推动更多传统企业向科技智能化转型,也将推动更多新产业和市场的爆发。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28