
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。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03