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Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28