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
CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的实操体系中,统计基本概念是不可或缺的核心根基,更是连接原始数据与业务洞察的关 ...
2026-02-11在数字经济飞速发展的今天,数据已成为核心生产要素,渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中,我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10在结构化数据分析领域,透视分析(Pivot Analysis)是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常用、最高效的核心实操方法之 ...
2026-02-10在SQL数据库实操中,字段类型的合理设置是保证数据运算、统计准确性的基础。日常开发或数据分析时,我们常会遇到这样的问题:数 ...
2026-02-09