
广东具备加快发展 大数据产业的基础和条件
一、缺乏高质量的数据,直接影响大数据的价值实现
其一,对大数据的理解和重视程度远远不够。长期以来,我们的文化基因当中,数据文化很弱。没有把数据作为一种方法论,作为一种价值观,作为一种社会运转尺度来看待。
其二,丰富的数据源是大数据产业发展的前提。目前数字化的数据资源总量远远低于美欧,其中政府和制造业的数据资源积累远远落后于国外。就已有有限的数据资源来说,还存在标准化、准确性、完整性低,利用价值不高的情况,这大大降低了数据的价值。
其三,数据共享程度低。政府、企业和行业信息化系统建设往往缺少统一规划和科学论证,系统之间缺乏统一的标准,形成了众多“信息孤岛”,而且受行政垄断和商业利益所限,数据开放程度较低,以邻为壑、共享难,这给数据利用造成极大障碍。
其四,政府业务数据库公开的广度和深度都有限。各级政府已实行网上政务信息公开,不过,主要是行政事务性信息的公开;实时的政府业务数据库公开尽管已经取得进步,但是,政务业务数据库中的很多数据目前还没有实现公开,很多数据因为部门利益和“保密”等因素,仅限于部门内部人员使用;已经公开的数据仅限于一部分基本信息和统计信息,更多数据还没有被公开。
二、缺少稳定可靠的公有云基础设施平台,不足以支撑企业创新和大众创业
首先,自主研发能力限制了公有云平台的发展。美国以Amazon为代表的IaaS服务商构建了生机勃勃的公有云生态系统,不过,我们是以私有云的建设为主。因为公有云的建设一定要自主研发才能做到,必须具备核心的技术能力,没有现成产品可以使用,没有任何捷径可走,而私有云的建设可以采购美国公司的成熟产品。
其次,云计算的基础技术方面,美国是领导者,包括服务器虚拟化、网络技术、存储技术、分布式计算、OS、开发语言和平台等核心技术基本上都掌握在美国公司手中,我们的产品开发大多数是两个路径,一是在美国开源软件基础上修改使用,二是产品引入销售,包装后形成解决方案。近10年来,虽然有腾讯、华为、中兴等公司在大力投入研发资源,很多创业公司也在进行技术研发,但能够真正掌握核心技术的云计算公司还是太少,积累依然不足,很难形成主导性的产业链。
第三,公有云的安全问题导致众多大中型企业对公有云的使用存在安全疑虑,因为企业数据上传到公有云就一定程度上失去了对数据安全的控制力。
三、大数据的技术影响力仍然有限
大数据的市场发展前景是非常广阔的。自2013年以来,大数据每年的市场发展增长率都在百分之百以上。不过,目前大数据还没有形成普遍应用的局面。
大数据应用基本上还是发散状,并没有形成燎原之势,应用也主要集中于互联网营销场景。大数据现有技术水平的主要受益产业仍然是云计算和各类基于云计算的商业模式,在信息基础设施普及率、社会开放性以及与网络智能交互技术的结合度没有达到一定能级时,大数据的应用是有限的,达不到面向社会的“无所不能”。
四、支撑数据服务的大数据产业链有待完善
大数据价值的实现需要一条成熟的大数据产业链给予支撑。
广东已具备加快发展大数据产业的基础和条件,大数据产业链也正在加速形成。作为一个独立的产业来看,大数据的产业体系能够应对绝大多数的产业应用需求。不过,存在以下问题需要解决,一是,在建设重点上,企业侧重于物理上数据存储能力建设,纷纷推出了各自数据中心项目,通常以容量来衡量成就,而国外企业则主要侧重分析工具手段和围绕用户的解决方案开发。二是,在建设方式上,广东企业往往采取“各自为战”、“平地起楼”的建设方式,从基础层面分头进行大数据存储或处理的开发。国外企业却多采用收购兼并、合作开发多种方式来进行建设,推进大数据存储、处理、分析综合发展,而不偏于一隅。三是,大数据面临巨大的安全性挑战,企业、个人数据的隐私保护,需要相应的核心技术来保障。四是大数据面临着有效存储、快速读写、实时分析等挑战,将对芯片、存储产业的发展产生影响。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26