“大数据”可别变成“大忽悠”
“不少人以为,大数据技术很成熟了,甚至说大数据是万能的。”近日,在“中关村大数据日”上,西安交通大学数学与统计学教授徐宗本院士说,“大数据具有大价值,但也有大忽悠的一面。”在接受科技日报记者专访时,数据堂合伙人柴银辉认为,“大数据就像5年前的云,还处于初级阶段,还需要跨过几道坎。在这个过程中,要谨防泡沫出现”。
数据无差别存储:想要应用成本要降万倍左右
“数据无差别存储,使用起来成本太高。”柴银辉估计,“这些数据想要应用,成本要降到万倍左右。”
目前,很多人把“大数据”等同于“数据大”。在柴银辉看来,“分类存储的数据才能产生价值”。
对大数据拥有者进行分析,柴银辉认为,前景并不乐观。“大家说政府掌握数据,但很多部门只是把文件堆在那里,甚至没有数据库。国企有数据,却不知该怎么存放。无差别存储的数据,很难产生价值。”
柴银辉认为,大数据想要应用,就要经历全、新、细、准四个阶段,但目前很多数据还没完成第一个阶段。
“我国意识到大数据的价值,并不比欧美晚,但并没有很好的大数据应用。”电子科技大学教授周涛曾经分析,其中一个重要原因,是拥有大数据的人、拥有大数据分析技术的人、拥有数据分析需求的人是分离的。
他举例说明,比如遥感、水利、水文数据,如果国家不能有效管理起来,就没法产生价值,反而是一个巨大的负担。
技术上并不成熟:新分析方法还没出现
“不少人觉得,大数据技术很成熟了。”徐宗本说,这其实是一个误区。
徐宗本从处理和分析的区别入手加以说明:“我们想做一个简单统计,做一个查询,做一个排序,做一个比对,等等,这叫数据处理。它是用计算机的标准逻辑一步过的处理方式。而数据中有没有趋势、有没有共性结构、有没有关联数据,这些叫数据分析。”
为了更便于理解,徐宗本举了一个例子:“在这间屋子里,找出谁个子最高,这是处理,但找谁和谁关系最好,这叫分析。”
但在现实社会里,很多人把两者混为一谈。这也造成了他们对大数据技术的误读。徐宗本认为,大数据的成功是部分处理技术的成功。现有例子对于分析而言,基本还是传统方法,新方法并没有出现。
硬蛋首席技术官李世鹏告诉科技日报记者:“我们在做智能硬件孵化时发现,对于供应商和创业者需求的精准分析,大数据还需要进一步成熟。”
“大数据不是低端业务的简单整合。”数据堂CEO齐红威说,“现在的大数据应用还非常浅,远没到分析阶段。”
人才瓶颈制约发展:基础性数据分析人才缺口达1400万
“全球竞争对手,几乎早于我们半年,把顶尖大学大数据研究室里的优秀专家挖光了。”滴滴出行CEO程维说,“目前,我国每年培养的大数据深度学习方面的博士生大概只有50个人。”
“大数据发展的瓶颈是人才。”程维说,大数据健康发展,必须培养出世界领先的团队。
据中国商业联合会数据分析专业委员会统计,我国未来基础性数据分析人才缺口将达1400万;而在BAT企业招聘职位里,60%以上都在找大数据人才。
“一个大数据方面的普通大学生,年薪起码也有五六万美金,吸引力不能说不强,但现在还是缺人。”数联铭品CEO曾途告诉科技日报记者,“大数据是一个新兴事物,高校、院所里培养的人才还不多。这种现象短时间内很难改变。”
“现在大数据有很多问题,首先就是人才缺乏。”北京大数据研究院学术委员会主任张平文提到了一个担忧,“高端人才都在公司里,年薪上千万,学校雇不起。这可能会对基础研究产生影响。”在他看来,解决这个问题,需要高校、院所机制体制的突破。
个人隐私亟待保护:大数据运用还在法外“裸奔”
“前两天,家人甲状腺不舒服,我在网上查了相关知识。过了一天,就有人说是甲状腺医生,想加我为微信好友。”张平文所说的,正是人们对于数据安全的担忧。
“数据具有特殊性。如果反映的是群体趋势,这对生活是有益的;如果触及个人隐私,就可能造成伤害。”柴银辉说。
“在美国,你去贷款,但哪一年在图书馆借书忘了还或推迟还,就可能受影响。美国诚信体系建设比较完善。同时,几十年来,相关立法可以让个人隐私得到很好的保护。”曾途说,“目前,我国大数据还处在起步阶段,尚未进行立法监管。”
“存在可观的利润空间,就可能出现泄密、买卖信息。”曾途认为,不让大数据运用在法外“裸奔”,“立法应当提上议程”。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 2 Pandas数据类型 Pandas 有两种自己独有的基本数据结构。需要注意的是,它固然有着两种数据 ...
2024-11-01《Python数据分析极简入门》 第2节 1 Pandas简介 说好开始学Python,怎么到了Pandas? 前面说过,既然定义为极简入门,我们只抓 ...
2024-10-31在当今数据驱动的世界中,数据科学与工程专业的重要性愈发凸显。无论是推动技术进步,还是在商业决策中提供精准分析,这一专业都 ...
2024-10-30在当今信息爆炸的时代,数据已成为企业决策和战略制定的核心资源。爬虫工程师因此成为数据获取和挖掘的关键角色。本文将详细介绍 ...
2024-10-30在当今数据驱动的世界中,数据分析是揭示商业洞察和推动决策的核心力量。选择合适的数据分析工具对于数据专业人士而言至关重要。 ...
2024-10-30能源企业在全球经济和环境保护双重压力下,正面临前所未有的挑战与机遇。数字化转型作为应对这些挑战的关键手段,正在深刻变革传 ...
2024-10-30近年来,随着数据科学的逐步发展,Python语言的使用率也越来越高,不仅可以做数据处理,网页开发,更是数据科学、机器学习、深度 ...
2024-10-30大数据分析师证书 针对不同知识,掌握程度的要求分为【领会】、【熟知】、【应用】三个级别,考生应按照不同知识要求进行学习。 ...
2024-10-30《Python数据分析极简入门》 附:Anaconda安装教程 注:分Windows系统下安装和MacOS系统安装 1. Windows系统下安装 第一步清华大 ...
2024-10-29拥抱数据分析的世界 - 成为一名数据分析工程师是一个充满挑战和机遇的职业选择。要成功地进入这个领域,你需要掌握一系列关键技 ...
2024-10-28降本增效:管理战略的关键 企业管理中的降本增效不仅是一项重要的战略举措,更是激发竞争力、提高盈利能力的关键。这一理念在当 ...
2024-10-28企业数字化是指利用数字技术和信息化手段,对企业的各个方面进行改造和优化,以提升生产效率、服务质量和市场竞争力的过程。实现 ...
2024-10-28数据科学专业毕业后,毕业生可以选择从事多种不同的岗位和领域。数据科学是一个快速发展且广泛应用的领域,毕业生在企业、学术界 ...
2024-10-28学习数据科学与大数据技术是当今职业发展中至关重要的一环。从基础到高级,以下是一些建议的课程路径: 基础课程: Python编程 ...
2024-10-28在信息技术和数据科学领域,数据架构师扮演着至关重要的角色。他们负责设计和管理企业中复杂的数据基础设施,以支持数据驱动的决 ...
2024-10-28进入21世纪以来,随着信息技术的迅猛发展,大数据已经成为全球最具影响力的技术之一,并成为企业数字化转型的核心驱动力。大数据 ...
2024-10-28随着科技的迅猛发展,数字化转型已成为现代企业保持竞争力和推动增长的关键战略之一。数字化不仅仅是技术的应用,它代表着一种全 ...
2024-10-28银行业正处于一个前所未有的数字化转型时期。在数字经济的驱动下,金融科技如大数据、人工智能、生物识别、物联网和云计算等技术 ...
2024-10-28数据分析可视化是一门艺术与科学相结合的技术,其主要目标是将复杂的数据变得更易于理解和分析。通过将数据以图表的形式呈现,我 ...
2024-10-28数据分析师在现代信息密集型的商业世界中扮演着至关重要的角色。他们通过专业的技能和敏锐的商业洞察力,帮助企业从大量数据中提 ...
2024-10-28