京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
专家:应尽快实现大数据技术自主自控_数据分析师
借助大数据治国必须加强核心技术和产品研发,但专家提醒,要避免走国产操作系统研发的老路。事实证明,PC时代依靠政府资金研发的国产操作系统至今无法撼动微软的垄断地位,如今的移动互联时代,要挑战安卓的地位也非常困难。在国内外差距巨大的现实情况下,我国基础软件实现赶超,必须走合作开源之路。
国家信息中心研究员宁家骏认为,政府不应再定向支持某些企业,应变“相马为赛马”、变资金扶持为市场引导,鼓励有创新能力的企业都参与进来,积极利用开源模式和开放社区资源,形成我国大数据产业发展的开源生态系统,尽快实现我国大数据技术的自主自控。
宁波市智慧城市建设协调处副处长姚坚建议,应尽快开始实施“去IOE”。比起使用IBM小型机每年的维护成本,去IOE的成本不算大。如果国内技术能够实现去IOE,应该大力倡导,同时国家层面提供一些可靠的技术保障,自上而下实施去IOE。
专家介绍说,目前大数据的关键技术研发突破主要表现在以下几个方面:一是不同数据库类型大数据的集中,能够在不同数据类型之间进行交叉分析的技术,是大数据的核心技术之一;二是不同政府部门之间的大数据共享与交换机制;三是双活容灾备份技术构建的大数据应用平台,虚拟机从一个中心切换到另一个中心的时间接近于零。
不少业内人士还建议,可以通过具体师范项目推进大数据治国进程。比如在节能降耗、环境治理、交通运输、食品安全、金融服务、健康医疗等关系国计民生的重点领域,通过政府购买企业服务等方式推动大数据应用的政企合作,改进政府管理和公共治理方式。
事实上,大数据应用已经引起美、英、日等国政府的高度重视,多国将大数据产业发展定位为国家战略,密集出台多项专门政策,一方面开放数据,给予业界高质量的数据资源,一方面在前沿及基础性研究上投入大量资金和人力,领跑大数据发展。
美国政府早在2002年就开发了一个容量巨大、集聚性强的大数据基础架构;2009年,“一站式数据下载”网站data.gov正式上线,囊括了交通、经济、医疗、教育和人口服务等方面的海量数据;2012年,奥巴马政府颁布了高达2亿美元的《大数据研究和发展计划》,白宫科学技术政策办公室、美国国家自然基金会、美国国防部、美国能源部等多个联邦部门和机构,均参与其中。
欧盟2010年正式发布“欧洲数字化议程”,2012年在“欧洲数字化议程及其挑战”中制定了大数据战略。
此外,韩国、日本、新加坡等亚洲国家,也从国家战略层面积极推动大数据产业的发展。这些大数据应用领先的国家有三个显著特点:首先,政府大数据应用项目多基于共享存储的结构化数据库,并不使用实时、动态和非结构化或半结构化的数据;其次,公共部门致力于规范大型而复杂的数据集,政府期望通过大数据应用提升政府服务民众的能力,解决国家面临的重大挑战问题,如经济、医疗、就业、自然灾害和恐怖袭击等;第三,政府设立的大部分大数据项目刚刚起步或计划实施,多数仍处于发展的初级阶段。
全国政协委员、九三学社中央副主席赖明说,从世界发展潮流看,全球的大数据应用整体处于发展初期,我国大数据应用也刚刚起步。应抓住当前大数据技术以开源为主、尚未有任何国家形成绝对垄断的有利契机,改变我国长期处于信息产业链末端赚取低端利润的现状,争取战略制高点。
腾讯互联网与社会研究院首席经济学家孟昭莉说,全球大数据细分行业内聚集了大中小型企业,中国一些大数据领军企业和学界也在发力,目前虽未取得领先,但短时间内实现弯道超车也是有可能的。
“丰富的数据资源为我国大数据发展带来了肥沃的土壤。”宁家骏说,中国拥有全球第一的人口数、互联网用户数和移动互联网用户数,国土面积广、经济体量大,这些都是其他国家难以企及的海量数据资源和应用需求潜力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27