京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据战略能不能打造第二个百度_数据分析师
4月24,以“大数据引擎驱动未来”为主题的百度第四届技术开放日在北京举行。百度CEO李彦宏表示:“技术创新是一个从量变到质变的过程。并行计算能力不断提升和云存储等技术产品成本的不断降低,使大数据真正走到了技术变革的临界点。百度开放自己的大数据核心能力,将更好地帮助传统行业挖掘数据价值,加快传统行业转型升级,进而发挥出对整体社会经济的革命性影响。”
显然,大数据蕴涵着巨大的社会价值和商业价值,已经成为一项重要的生产要素。而互联网带来的巨变让更多传统企业一时间无所适从,以技术为核心的大数据又开启新一轮的风暴。
当下,越来越多机构、企业都迫切希望从不同渠道获取的、多种类型、结构复杂的大数据中挖掘出有价值的趋势洞察,以实现快速、准确地制定决策,驱动商业和管理创新。然而,大部分机构和传统企业都普遍面临着大数据应用困境,不仅数据孤岛严重,数据存储与管理的规模、数据分析挖掘以及智能化能力也都存在着难以突破的瓶颈,处在从数据累积的量变过程转化为“数据智能”质变过程的临界点上。
或许,百度大数据将是传统企业向拥抱互联网飞跃的一座桥梁,抑或纽带。作为天然的大数据企业,百度拥有完整、领先的大数据技术,通过对全网大数据进行处理,百度成功推出百度指数、百度商情、百度司南等一系列大数据商业化应用,以及“百度迁徙”、“景点舒适度预测”、“城市旅游预测”等大数据社会化产品,便于公众和企业使用百度开放的大数据资源。下一步,百度选择了将自身处理大数据的技术能力对外开放。
李彦宏表示,目前大家可以看到的是互联网行业正在改变传统行业、改变每个人的生活,而技术也正在改变着互联网。当技术的发展累积到一定的程度以后,就会从量变向质变过渡。
可以看出,在互联网改变传统行业的同时,技术的积累也在潜移默化的牵动着互联网的神经,在技术积累到一定程度,必然会引起质变,大数据引领未来的路径。
科学技术是第一生产力,技术沉淀必将引领未来。目前,百度的技术积累确实已经实力雄厚,大数据引擎完成了开放云,数据工厂,百度大脑的“三剑合璧”,在帮助更多的传统产业插上大数据的翅膀的同时,也帮助企业、组织、政府更好地决策。
百度的做法是把开放云、数据工厂、百度大脑组成“大数据引擎”,把大数据存储、分析和智能化处理等一整套核心能力通过平台化、接口化的方式对外开放。
例如,上传海量孩子的哭声,根据小孩的哭声数据库来预测可能的症状;通过用户的脉搏、血压、心电等数据积累,依据海量数据判断或预警用户可能产生的病情等。
从这个意义上来说,技术创新带来的种种变革,随时有可能会从量变转向质变,深度颠覆我们生活的世界。百度深信“技术改变世界”,而大数据引擎对经济社会的深刻颠覆,无疑是对此最好的诠释。百度大数据引擎将进一步利用互联网强大的数据库和数据处理能力,立足于提升传统产业效率和降低他们的成本,为传统行业转型升级做好技术铺垫。
事实上,以技术为核心的百度一直在寄望用互联网方式改造传统行业。此前,CEO李彦宏曾公开表示,互联网应更加积极地向传统行业进军。其中,他重点看好的五个行业包括电商、旅游、出版、教育和医疗。前不久,李彦宏在Q4财报分析师会议上透露,百度2014年仍将进行大张旗鼓的投资。
放眼未来,将是一个大数据为核心的世界,就像互联网的快车时代。李彦宏表示:“互联网在改变中国,这可以说是过去时,甚至是现在进行时,可是我们怎么样能够为未来时做准备呢?我觉得这就需要我们对技术,对大数据,或者以大数据为基础的互联网相关技术,有一个及早的了解、及早的认知、及早的拥抱”。
不难看出,百度已经走在时代前沿,大数据更是占尽先机,目前技术的积累已经走在量变到质变的临界。李彦宏以 “百度大脑”举例,“这个项目实际上用很多计算机加上人工智能,再加上深度学习技术去模拟人脑的思维。现在大约相当于两到三岁孩子的智力水平。这可能是世界上最复杂的可以模拟人脑思维的系统。但是当你想象,摩尔定律继续做十年二十年的话,百度大脑很有可能比人脑还要聪明,那时候质变就会发生。”
正如李彦宏所说:“技术积累到一定地步的时候,会发生量变到质变。量变过程中不会觉得很重要,但当发生质变的时候就有可能被打得措手不及。而人类的思维通常习惯于去想量变的事情,而忽视质变、即将到来的质变。”
当前,大数据正处在一个量变到质变的临界点,可以肯定的是,百度凭借技术的沉淀,加上搜索领域的多年积累,已抢占大数据的先机,这样看来,BAT的位置是对的,百度一直是主角,用技术引领未来,以大数据为核心再造一个百度也不是没有可能。
李彦宏在大会致辞中还表示,互联网正在加速淘汰传统行业,同时,很多人的思维方式也正在发生着改变,各种行业也在发生着改变。首先被互联网颠覆的行业就是传统的媒体行业,随后是零售、金融等。随着更多行业被互联网所颠覆,越来越多的人已经感觉到互联网真的来了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05