京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代贵州走在最前端_数据分析
无论从对大数据的理解和认识角度来看,还是从大数据产业发展的速度来看,刘英杰认为贵州大数据已经走到全国的最前面,“云上贵州”大赛成为中国大数据产业第一赛,则从另一侧面充分地说明了他的判断很准确。中软国际非常看好贵州的大数据的未来,因此在去年,也就是贵州大数据元年,中软国际便参与创建了云上贵州大数据产业发展有限公司,作为国内最顶尖的软件与信息服务公司之一,他们不想错过与贵州共同发展的机会。
基础条件差 坚定贵州走大数据之路的决心
“作为大赛的评委,是我的第七次贵州之旅。”刘英杰说,几乎每次来贵州,都和大数据发展有关。在他的眼里,贵州早已不是那个落后封闭的地域,而是创新发展指引大数据新时代的领军者。
刘英杰认为在大数据时代来临之际,从全国的范围来看贵州醒得最早,贵州省委、省政府以及企业对大数据的认识和理解,是全国最领先的。
“如果没有最领先,我想马云也不会极其看好贵州大数据产业未来的发展,阿里云的主要发展基地没有选择杭州、上海、北京,而是建在贵州,就充分说明了这点。”刘英杰说。
贵州为什么会取得全国领先的优势,为什么贵州在这个全新的时代觉醒得最早?在刘英杰看来,这是历史倒逼的作用。经济落后,交通不甚便捷等等诸多限制贵州发展的历史因素,反向推着贵州的决策层要去思考贵州究竟走一条怎样的道路,才能摆脱贫穷落后的面貌。
大数据时代的来临,为贵州突破找到一条可行之路,大数据的利用和分析,已经摆脱传统行业对资源以及地域条件的苛刻要求,只要有网络覆盖的区域,就有发展大数据项目的可能,贵州省的决策者们敏锐地察觉到这稍纵即逝的契机,在全国率先迈出了第一步,两贵大数据产业发展示范集聚区的获批,更进一步的确立了贵州在大数据产业发展方面的全国优势。
发展大数据 贵州不能起步早跑得慢
“从觉醒的角度来说,贵州是不折不扣的第一,但是,按照贵州省长陈敏尔的要求,贵州不仅要起步早,还要跑得快,尽快把大赛项目落实,并发展壮大是贵州现在必须要做的事。”刘英杰坦言。
要想跑得快,政府的决心最为重要。因为在当前的中国,政府所拥有的数据数量最为庞大,也最有价值,怎么去更大化的开放数据,以供给企业、市民等等使用,通过数据产生新的商业模式,解决现有产业中的痛点,逐步转化为价值用以促进经济社会发展,是起得早中最关键的环节。
“我欣喜地看到,贵州省、贵阳市在这方面也做得很好,率先开放脱敏数据,贵州确实做得很棒。”刘英杰说。
另外,刘英杰认为贵州建立的大数据产业发展办公室,从组织和领导层面上解决了政策聚合,资金引入等等诸多环节的问题,起到了消除政策、部门壁垒的作用,非常有效的助推了贵州的发展。
“在贵州省大数据办的聚合下,依托阿里云飞天平台,中软国际参与投资并承建了云上贵州平台,在平台的基础上,贵州7+N朵云不断入驻,贵州大数据产业发展向更深入、更宽广的数据蓝海航行。”刘英杰说,中软国际十分看好贵州大数据的未来,并参与投资建立了云上贵州大数据产业发展有限公司。
大数据项目 价值决定未来的发展
“您最看重大数据项目中哪个层面?最能赚钱?最有想法?最具发展前景?”记者向刘英杰抛出问题。
“价值。”刘英杰没有任何犹豫的回答,在他看来“价值”,就是大数据项目如何来解决现有政府管理、社会、行业、企业的痛点所带来的价值。比方说,通过大数据分析运用提高政府管理效能,解决城市交通拥堵问题,打击网络假货等等所产生的价值。
“在大赛众多参赛项目,我比较欣赏的一个想法是药品冷冻链云,如果这事能做成,将对我们国家药品管理工作起到巨大的推动作用,是解决痛点的具体体现,会让老百姓用药变得更安全,更方便。当然固然想法很好,也不代表着能够成功,这个团队本身如何决定大数据项目的成败。”刘英杰说。
最后,刘英杰表示,其实有的时候,发展大数据产业,我们也不用过分纠结于项目本身是否在贵州落地,毕竟大数据时代的特征是跨地域、跨平台,就算公司建立在美国的西雅图,但是他们服务于贵州,也是大数据产业在贵州发展很好的另一种体现。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 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。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,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是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 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 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21