京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
以解决问题的姿态玩大数据_数据分析师考试
著名管理咨询公司麦肯锡声称:“数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于大数据的挖掘和运用,预示着新一波生产力增长和消费者盈余浪潮的到来。”由此引发了大数据的热潮,美国政府2012年宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”,IBM,微软、谷歌、亚马逊等大型企业纷纷投入。中国政府紧接着提出“十二五国家政务信息化建设工程规划”,北京、上海、广东等地陆续推出大数据研发战略,阿里、百度、腾迅、华为等大型企业都已涉足该领域,更有许多新兴企业致力于此,大数据成为了继物联网、云计算、移动互联网之后,又一个信息技术产业发展的制高点!
所谓大数据,必须有足够大的数据量才能发挥它的价值。但是,由于现阶段互联网数据真实性的问题,物联网数据量不够的问题,以及数据安全的问题,对大数据走向应用产生了较大束缚,以至于大部分大数据应用只能存在于“实验室中”,且大数据厂商开始纠结单点上的数据精度,单这一点便是有悖于大数据发展常规的。
在如此现状之下,罗克佳华——这家有着计算机系统集成一级资质,属“应用基因”系的企业涉足大数据,是否能够独善其身,让大数据概念回归本位呢?且看罗克佳华董事长李玮在接受本刊专访时的“如是说”。
我们不是实验室
“罗克佳华做大数据,从不追求一个点的精度,我又不是实验室!我要通过广泛布点的方式获取更多的数据,找到源头,提供解决问题的依据,也就是说,罗克佳华从来不做实验室里的大数据,只从解决问题的角度做可用的大数据。”李玮一句话,态度明确:我——罗克佳华做的所有工作都是以解决问题为目的,以应用为宗旨。
李玮说,首先罗克佳华是一家标准的物联网企业,因此就要做物联网企业该做的事。那么,物联网企业该做什么呢?“我们认为,物联网的规模性必定导致集中的数据服务,也就是说物联网的大量感知终端将产生前所未有的集中的数据量,而这些集中数据通过各种算法,依据各种需求,将延伸出无以数计的服务,这些服务才是物联网的真正价值所在。”而罗克佳华这些年,不管是卖设备,还是卖解决方案,都没落下一件事,就是提供服务。因此,在物联网时代,依据物联网发展线路图,罗克佳华将自己的发展布局做了更为清晰的调整:走云+端之路,“云+端的意思,就是物联网技术和数据服务的结合”。
如何提供更好的服务,罗克佳华也并非一开始就找到了门路。比如在环保监测方面,也做了多种尝试,比如先是重视监测,后来才发现“点多面广的综合监测”得到的效果更好,便将轻监测、广布点的模式推广到其他诸如农业溯源、煤矿安全等领域中。
例如罗克佳华为北京通州做的环保物联网系统,将所有的环保信息化系统进行整合,并结合大家关注的空气质量问题,在全区范围布设了 500个监测点,进行物联网监测,同时将各个工业污染源、农村面源、汽车尾气等导致空气质量变化的排放清单进行实时分析,不仅做到了物联网监测,也充分发挥了数据分析优势,实现了对空气质量的预警预报,以及对环保工作的综合优化管理。
愿景VS红线
至此,罗克佳华的“智能端”和“云服务”形成了一种相辅相成的促进作用,计划在几年内成为节能、环保领域内最强的物联网服务型企业。但成功之路必有坎坷,云+端模式要发展有一个非常重要的基础条件,即政府和行业对数据质量、价值、权益、隐私、安全等产生充分认识,出台量化与保障措施。也就是“数据权属”和“企业观念”两个问题。而正如前文所言,中国目前仍处在大数据的起步阶段,相关立法颇多空白,国内企业的意识也有待转变。
罗克佳华的服务方式是通过监测系统获得真实有效的数据进行分析,可几乎所有用户都在系统布设之后谈及数据保密问题,对项目产生了巨大的干扰。更有甚者,罗克佳华曾试图将一些污染源数据向同行的企业开放,便于他们在对比中提高自己,但这些隐去了名字的数据在不久后就被企业告了状,最后由政府出面叫停。
“物联网数据经常会触到红线,数据运营,如履薄冰啊!”李玮直言数据权属问题是挡在他们身前的“拦路虎”,更是他们将来必须解决的核心问题。不说罗克佳华有许多政府合作项目,导致权属问题更加复杂,光是环境数据及工业设备信号等公共数据如何界定、如何共享都已是非常纠结的问题。
不过,虽然有这方面的忧虑,但毕竟前路漫漫,还有许多未知数,罗克佳华在行动上并没有丝毫的犹豫。本着应用为先的原则,只要是有利于推广和应用的项目,不管是政府买单或是市场化,他们都会积极去做。为了拿出更加专业的精品,他们更以开放的姿态寻求跨界的合作企业和专家团队。“我们做技术的,做好技术,社会要发展,体制待改善,机会就有的。物联网数据要和同行业开放才会更有活力和竞争力,开放的意识形态才会造就开放的国家。”
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开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01