京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23 很多数据分析师每天都在写 SQL,但当被问到“DQL 的本质是什么”“SELECT 子句的书写顺序与执行顺序为何不同”“INNER JOIN ...
2026-09-23 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-09-22CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 金字塔原理 定义: 一种“先总后分、先结论后原因”的思考和表达方式。顶层为核心观点,中 ...
2026-09-22数据收集是数据分析、数据挖掘与数字化运营的源头工作,数据收集的完整性、准确性、时效性直接决定后续数据分析结果的可信度与业 ...
2026-09-21箱线图是数据分析中用于识别数据分布、判断离散程度、筛查异常值的核心图表。相比于直方图、趋势图,箱线图可以精准区分正常数据 ...
2026-09-21 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-09-21在数据库数据查询与数据分析工作中,日期时间是最常用的数据类型之一。原始数据库中存储的日期格式多为标准时间戳、年月日时分秒 ...
2026-09-20在时序数据分析中,增长率是衡量数据涨跌幅度、研判发展趋势、识别周期波动的核心指标,主要分为环比增长率与同比增长率。传统Ex ...
2026-09-20 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-09-20CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 STP模型(营销战略三步法) 定义: 现代营销战略核心框架,通过市场细分(S)、目标市场选择( ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中,主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验(AB ...
2026-09-18 很多企业并不缺少指标,缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子,指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17