京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
中国离大数据“潮头”还差几步_数据分析师培训
“在中国,数据正日益成为决策的依据,创新的源泉,推动从制造到创造的转变。”阿里云总裁胡晓明在此间举行的“2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会”上这样表示。与会的企业家和专家认为,中国发展大数据产业力度空前,但在新一轮技术变革中,要想勇立“潮头”,还需突破“各自为战”和“一哄而上”等障碍。
从IT到DT,中国的步伐越来越快
“从每一代信息技术变革来看,中国的步伐是越来越快。”京东大数据部副总经理邢志峰说,在传统的IT时代,中国是西方的“追随者”,不断学习先进的技术。在移动互联网时代,中国与国际社会“并驾齐驱”,其中腾讯、阿里巴巴等企业与国外同类企业不相上下。进入“互联网+”的DT时代,中国一些大数据企业和人才甚至处于国际“领跑”地位。
他说:“中国拥有全球最大的人口基数和数据量,背后的‘数据金矿’也最大。以前非常向往国际大企业的大数据人才,现在愿意在国内的企业发展。”据预测,2020年中国数据总量将达到8.4ZB,占全球数据总量的24%,届时将成为世界第一数据大国和“世界数据中心”。
业内人士认为,随着宏观产业环境的不断优化,中国大数据产业链正在加速形成。众多互联网企业围绕大数据展开的技术研发、应用创新取得进展,医疗卫生、金融、交通等传统行业也在积极利用大数据进行有效探索。
记者了解到,中国部分互联网公司在大数据应用方面处于全球领先水平,他们建立了大数据平台,在分布式系统、超大规模数据仓库、深度学习等关键技术上有所突破。数据采集。存储、处理、分析、服务的大数据产业体系日趋成熟。
工业和信息化部副部长怀进鹏在会议上表示,当前中国“无论是技术储备、产业基础和政策发展环境,都为大数据、云计算的发展创造了先机,也做好了重要的支撑和基础。”
强劲势头中存隐忧
此次博览会云集了来自北京、上海、浙江、贵州等地的上百家大数据企业。企业家们在畅想中国大数据前景时,对当前各地发展大数据产业“各自为战”和配套设施“一哄而上”的局面表示了担忧。
胡晓明说,现在各地互联网数据中心建设存在泛滥现象,有的地方,市、县、乡都在搞大数据、云计算,“全民大数据”容易导致新一轮的硬件建设,造成资源浪费,对数据集聚有负面作用,“并不是建起了数据中心就有数据”。
一些专家指出,在全球金融市场低迷、中国经济转型的背景下,发展大数据产业是一种“现实选择”。不少欠发达地区对此寄予“弯道超车”厚望,各地自行探索难以形成合力,发展过程中容易出现重复建设,对大数据产业健康发展埋下隐患。
同时,政府部门信息共享和公开,以及涉及个人隐私和商业机密的专门法律法规和政策环境不够完善。政府和垄断部门的信息共享和开放程度不够,众多“信息孤岛”造成大数据产业的数据资源不够丰富。而企业拥有的大数据技术和计算能力却无用武之地,陷入“巧妇难为无米之炊”状态。
在记者采访中多家企业反映,即使拿到公共大数据,但由于政府部门条线分割严重、缺乏数据存储规范标准,这些数据十分杂乱,融合成本高昂,企业难以承受。“很多记录下来的数据没有规范化,也没有对数据存储进行设计,即使在同一个行业,数据也是‘一人一个模样’。”百度大数据部副总裁陶海亮说。
香港城市大学教授马建和中国信息协会大数据专委会副主任委员文金言认为,目前中国大数据产业距离“潮头”的差距还表现在大数据处理工具是“他山之石”,一些知名企业用的都是国外的数据处理技术,自主核心技术突破还有待时日。
清晰定位防其“野蛮生长”
确立大数据思维被认为是突破大数据发展障碍的重要抓手。有专家指出,当前一些地方政府缺乏“数据治理”意识,形成了做决策靠经验判断的惯性思维。一项针对我国主要部委信息化部门的调查显示,近4成的部门负责人没有意识到大数据可以帮助提升业务能力。
此次产业博览会上,一些与会者提出,政府应制定清晰的大数据、云计算顶层设计。从数据主权、数据创新能力、关键技术、人才、数据研究、覆盖全行业的产业链、法制环境支持等关键要素入手,研究大数据发展趋势,评估大数据对政府、经济与社会运行所带来的革命性影响
同时,制定未来5年或更长时间的发展目标、发展原则、关键技术、重点任务、行动计划和保障措施等规划,以协同政府各部门、各行业主管单位、企事业单位和个人等各方面的力量,形成共同发展的氛围。
邢志峰说,解决“信息孤岛”问题,最为迫切的是政务公开,“越多政务数据被公开,就会创造越多的机会和价值”。政府应加快推进数据的分级和公开,同时采用政府购买服务的方式,带动数据资源成为社会治理,优化城市管理和经济决策的重要资源。
国家信息中心专家委员会副主任宁家骏认为,各地数据中心的建设规模应以产业实际需求为导向,做到精细化设计,针对性开发,促进大数据产业形成良好、可持续的发展生态环境,而不是任其“野蛮生长”。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09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 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31