京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代的传统经济转型_数据分析师培训
除了国家层面的新技术战略抉择,2014,我们需要有更新的视野来看待大数据,需要有更务实的方法来解决传统经济在操作层面上的升级转型,利用大数据改变现有传统生产模式下的中国企业,使传统经济参与新一轮产业变革,进而带动中国经济的新一轮增长。
传统经济也可以是高科技的
近几十年来的信息技术变革,其本质是信息化,从技术效果上看是一个生产“数据”的过程,十多年前还被零零碎碎手书的数据,已被各种新工具不断采集和存储,各行各业或多或少都拥有着自己的数据资源。从自身累积的历史数据中使用合适的分析方法,找到原本凭借行业内职业经验与直觉找不到的“规律”,解决自身实际问题,这就是数据创新。有时,这种创新带来的改变是“琐碎”的,但却优化了商业模式、提升了用户体验,甚至完善了企业经营模式与文化。
这里特别需要指出的是,不放过任何盈利机会的零售业,早已是数据创新的主战场。当前,商业流通结算行业的定价、销售和支付正在发生变革。大数据驱动下的商品定价变革将是根本性的,是原有商品定价模式的一种逆反,非商家定价,而是由消费者定价。在销售模式上,电子商务能否成为一种真正的销售变革,这完全取决于C2B模式。未来商业流通领域的价值链原动力是消费者驱动,而非现有的制造驱动或设计驱动,大致有两种:一是聚合需求形式,如反向团购;二是要约合作形式,如逆向拍卖等。从技术层面上说,都是基于交易数据创新的,需要更快捷地划分、分析和锁定消费者,转而将这些小众的微量需求来改进商品、促成销售,将已有的定制开发逐渐从“大规模”转成“个性化、多品种、小批量和快速反应”。在支付形式上,一种是将管理支付转为管理数据;另一种是将支付货币转为支付信用。
大数据时代,传统经济想要有高科技含量,最关键的是不要做数据的“看守人”。目前被打车软件“搅翻”的出租车行业,同样能利用数据创新改变现状,这是因为:出租车行业拥有的数据大多是轨迹线交通数据,这是一种能直接或间接反映驾驶者的主观意愿和车辆行驶过程中的环境限制等情况的数据,具有运行时间长、在城市整体交通流量中占有量大的特点。分析和挖掘出租车这种城市典型移动对象的历史轨迹数据中,找到本地区驾驶员偏好、乘客出行习惯或交通拥堵热点,有助于直接了解人们的各种社会活动、间接把握城市动态性。因而,依据轨迹线交通数据创新能改变当前导航市场的“红海”格局,使用实时交通路线推荐替代基于地图数据的最短路径推荐。
两种业态是一种竞合关系
什么是数据产业?从信息化过程中累积的数据资源中提取有用信息,即数据创新,将这些数据创新赋予商业模式,就是产业化,因而数据产业是信息产业的逆反、衍生与升级。应当看到,这种由大数据创新所驱动的产业化过程,是具有“提升其他产业利润”特征的,除了能探索新的价值发现、创造与获取方式以谋求本身发展外,还能帮助传统产业突破瓶颈、升级转型,是一种竞合关系,而非一般观点“新兴科技催生的经济业态与原有经济业态存在竞争关系”。
所以,数据产业培育围绕传统经济升级转型,依附传统行业企业共生发展,实为上策。需要指出的是,为加速数据产业企业集聚形成产业集群、凸显极化效应,设计数据产业发展模式同样应考虑建立数据产业基地,但不能照搬传统的“政府引导、市场选择和企业主导”方式,而应是某种“新型”样式,至少具有以下五方面特征:
一是产业显现凝聚力,围绕某一领域或行业数据资源,实现资源、科技共享,数据产品生产专业分工明确,基地内企业做到竞合协同,具有整体创新绩效。二是资本、科技双重驱使,由专业数据产业基金引导政府相关部门、多个大学与科研院所参与基地建设。三是“智慧”精准管理,在管理上将依靠数据创新实现精准化,充分体现“智慧”。四是多元化生态型,其实质是一种内嵌数据创新核心应用的城市CBD,具有充足的商业配套、齐备的文化设施和宜居的生态社区,能进行便利的商业活动、生产工作和生活娱乐。五是人才高地,能将各种人才结合在一起,调动其积极性、创造性。
数据产业的竞争关乎国力
数据产业竞争涵盖了政治、经济、军事、文化等多个领域,从宏观到微观,从虚拟到实体,涉及航空、航天、海洋、电力、教育等生活的方方面面。
根据对数据产业内涵和外延的不同理解,其概念有广义和狭义之分。
从狭义上来说,数据产业从技术效果上看主要是数据准备、数据挖掘和可视化,即对数据资源进行合理开发、对数据资产进行有效管理,直接商品化数据产品,涵盖数字出版与文化业、电子图书馆和情报业、多媒体业、数字内容业、领域数据资源开发业、行业数据资源服务业等,当前已有的数据创新有网络创作、数据营销、推送服务、商品比价和疾病预控等。从广义上来说,数据产业包括涉及狭义意义上的上下游关联行业,依次具体是:数据采集、数据存储、数据管理、数据处理、数据挖掘、数据分析、数据展示,以及数据产品评价和交易。
同时,数据产业的竞争除了考虑企业的,还应考虑国家的。未来国与国之间的竞争将“部分体现为一国拥有数据的规模、活性以及解释、运用数据的能力,即国家数字主权,这将是继边防、海防、空防之后,另一个大国博弈的空间”。在未来,军事对垒可能不再硝烟纷飞,而是仅凭虚拟推演决定真实胜负。因而,为实现中华民族伟大复兴,应重视数据推演。另外,诸如消防、警察等公共管理部门也需要大数据依托。特别需要指出的是,无人机也是大数据。
归根结底,未来国与国之间的竞争就是数据产业的竞争。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20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%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16