京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
如何衡量大数据时代真正到来_数据分析师
互联网时代,新概念层出不穷,人们刚刚接受了大数据、物联网、云计算,更新的词汇已经迫不及待地涌现,比如小数据、条数据,以及本文所述的块数据。
块数据一词出自《块数据——大数据时代真正到来的标志》一书。这本书是根据贵阳市委书记陈刚提出的块数据概念及其理论,由大数据战略重点实验室组织课题组完成。所谓“块数据”,就是一个物理空间或者行政区域内形成的涉及人、事、物的各类数据的总和。“块数据”比“条数据”的“4V”即 Volume(大量)、Variety(多样)、Value(价值)、Velocity(高速)的特征更为明显。它如同一个计算机的主板,建立起了一个开放、共享、连接的数据基地,各个行业和部门的“条数据”就如同一个个可插拔的板卡,它们只有融合并集成到主板上,才能发挥数据资产真正的功效。块数据实践应用所形成的全产业链、全服务链和全治理链,将更大程度地驱动产业升级、服务改善民生、推进城市转型和倒逼政府改革。
例如,在社区,通过智慧社区建设,建立起社区居民、家庭和居委会的数据采集和社交网络平台,它能够采集居民、家庭、楼宇的基本数据,也能够汇集物业、民政、医疗、养老、公安、文化、教育等各个领域的数据,还能够聚合社区金融、超市、农产品供应等商务数据,就会形成一个共享、开放的社区块数据。
在城市中,通过铺设高速光纤宽带网络,搭建高速移动宽带基站,建设无缝衔接的wi-fi接入节点,将使得整个城市的网络“高速公路”更加畅通,数据将被更加快捷地传输和连接。这会有力地推动各类社会企业和个人数据集聚在一起。通过建设城市基础数据库、数据交换共享平台和跨部门协同应用,能够将人口、法人、地理信息、宏观经济等数据开放、共享并连接起来;通过公共数据平台和应用系统,逐步将各个部门的数据汇集起来,进一步整合城市网络平台上采集的企业和个人的行为数据,将逐步形成城市块。
然而,当今互联网产业发展的一个重要问题,就是商业模式不清晰,尚未找到恰当的盈利模式,以致行业中真正赚钱的并不多。因此,块数据理论,也不能绕过商业模式这一关。
《块数据——大数据时代真正到来的标志》作者团队对此似乎胸有成竹,认为其商业模式看起来潜力巨大。原因是,块数据将以往那些分散化、碎片化的行业数据、领域数据连接起来,就可以分析出个人的消费喜好、生活需求、收入水平等商业要素。特别是精确找准那些高度个性化、长尾化的市场需求,孕育产生出全新的商业模式。
首先,围绕数据分析本身,就能形成新的商业模式。大数据提供者和服务提供者通过这种商业模式服务于数据的采集、存储、标准化、计算和可视化。从数据量上来看,非机构化数据占总数据的85%以上,任何一个种类的非结构化数据处理技术都可能成为重要赢利点,如网络日志数据、流数据、语音数据、图像数据、视频数据、空间数据等的分析和处理,都会产生行业新的领军企业。比如华为即是基于IT基础设施领域在存储和计算的优势,提供整体大数据解决方案。
再者,通过颠覆或注入新元素的方法,再造传统商业模式。大数据新兴服务的提供者是基于数据思维的创新公司,应该善于挖掘传统行业的数据价值。这类商业模式的服务提供者有两种,一种是应用服务提供者,另一种是咨询服务提供者。前者是基于大数据技术,直接提供数据应用服务;后者提供服务支持、技术咨询,或者为企业提供类似数据科学家的咨询服务。
当然,最直接的商业模式,无非是可以直接买卖数据。也就是数据拥有者通过对数据进行加工分析,以报告、数据包等方式销售数据。
然而,块数据更大的价值,还在于其在社会领域应用前景广泛,并且能促进政府职能发生深刻转变。大数据时代,政府的服务内容和服务方式发生了质的变化,老百姓对政府的期待越来越高,从“能办事就好”到“简单利落地把事办好”再到“办不好给差评求退货”,民众正在通过网络享受到的衣食住行的各种优质体验迁移到政府服务领域。而政府,也正在借助这股技术和民众的力量,在整个政府运转中形成倒逼机制,推动各个职能部门更好地服务社会。
对于块数据理论和这本书,作者团队的态度坚定又谦逊。一方面,他们认为,“大数据对经济发展的推动已经超出了所有最伟大的预言家的预测,而《块数据——大数据时代真正到来的标志》一书把大数据对社会发展的推动描绘为一个史诗般的剧目,这出剧的序幕正准备拉开或者说刚刚拉开,拉开序幕的推手正是块数据。”另一方面也坦陈,“大数据是新生事物,不存在真正意义的专家”。
或许马云的评价更中肯一些:这本书对于块数据、条数据的认知,对于块数据之于未来经济和社会变革的影响分析,对于云计算领域的预判和布局,是极具前瞻性的,站在了时代的最前沿。科学技术的发展和进步是日新月异的,也许过不了多久,块数据理论就会过时。但是,技术人员的辛勤探索和创新精神,是最为可贵、永不过时的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11