大数据:一个未知的“方程式”
互联网时代,各种热词、概念满天飞。说到大数据,许多人搞不太懂,甚至有人直斥“大数据=大忽悠”。大数据到底是什么,产业现状和创业机会怎样?
去年底宣布的一个事情,将对未来有深远影响,现在大家还没意识到。2013年11月19日,国家统计局与11家国内企业签署战略合作框架协议,合作内容涉及大数据应用统计标准,以及企业数据补充政府统计数据等领域。有分析称,在大数据国家战略日益强烈的情况下,统计局介入将进一步推动大数据的应用落地。
大数据绝对不是忽悠,它是当下IT领域最时髦的词,简单说就是从各种数据中快速获取价值信息的能力。美国是最早发现和使用大数据科学价值的国家。2012年3月,奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展,将“大数据战略”上升为国家战略,奥巴马政府甚至将大数据定义为“未来的新石油”。当时美国政府声明说通过提高美国从大型复杂的数据集中提取知识和管理的能力,来加强整个国家的竞争力,这被认为是跟互联网同一个级别的时代。显然,大数据不止是一个词汇,更是一门技术,是一个产业时代。
而中国作为世界上人口最多、GDP排名第二的国家,成立大数据国家队是非常及时的。大数据的精髓在于“大”,它不是抽样而是全样,它不是盲人摸到的象腿或者是象鼻子,而是整个大象本身,大数据的精妙处在于用的人越多越增持,通过这样一个模糊的宏观判断,能够完成一个精准的个体推荐,从而会让整个生产效率得到极大提高。
不开放大数据,周边创业是无米之炊目前我国大数据应用还存在一些问题。首先,大数据不是IT公司的专利。第一批国家统计局引入的战略合作伙伴,大多数还是聚焦在IT公司,其实不是只有IT公司才有大数据,如线下零售巨头企业在实体经济中积累了很大的数据资源,他们数据的深度和广度不亚于甚至超过互联网公司。第一批进入的合作伙伴之一上海钢联其实掌握了煤炭钢铁在内的大宗商品数据,这是国家统计局没有涉及到的。因此,非IT类公司、拥有巨大的业务形态的企业,都可以成为第二批国家统计局大数据合作伙伴。我们也看到,国家统计局作为国家法定职能部门把姿态放平,主动寻求和民营企业的合作,这是非常可喜的进步。
第二,拥有大数据的IT公司和非IT公司应该打破数据格局。我们看BAT(百度、阿里、腾讯),近期围绕微信和淘宝发生新一轮互相屏蔽,在早前百度和淘宝进行了屏蔽,这三家掌握搜索、消费和社交的数据,本来是三方的数据汇总才能拼凑出比较完整的网上信息图谱,但是三家公司为了彼此的商业利益,并没有体现出数据合作的意愿,而是互相封杀,这将给社会数据的流动带来伤害。因此,在保证一定商业利益的基础上,巨头的眼光应该放远一点,打破数据割据。这看起来是一个很难实现的乌托邦。不过任何美好的事情都需要乌托邦的愿景作为起步的。我们看到许多美好的事情,比如说互联网,全世界的人通过互联网联结在一起,开始大家觉得乌托邦,现在已经形成现实。
第三,应该呼吁政府相关部门进一步开放市场。因为围绕大数据不管是应用还是创业,最核心的是要有数据的源头,然后才能进行采集、编辑,重新编制。据报道,现在大量的关于国民经济或者说民生的数据其实还在封闭状态,在工商部门、银行、保险、公安、医院、社保,包括电信运营商机构的手里。如何让这些数据流动起来,能让大家更方便,其实应该由政府带头实现等级制数据的开放共享。在不违反保密或者是国防的情况下,如果不开放大数据,那么相关研究和创业都是无米之炊。所以还是应该抓住这个机遇,进一步开放市场,不断试点,一步一步把数据开放转起来,带来更多的应用价值。
隐私保护与数据精准之间的平衡数据应该共融共通,还要开放市场。这个开放市场不仅仅是企业之间开放,企业对个人也要开放。为什么现在开放变得这么谨慎?因为开放有风险,一是安全问题,二是伦理问题。已经有专家指出,安全问题是对于国防、军事以及整个经济信息的保密顾虑而言;伦理问题是从个体角度而言,即网民的隐私。《大数据》作者曾经说过,在一个有组织的社会里,几乎每一则信息都在不同的时候,以不同的形式公开过。就公民而言,他的信息一次性在网上公开,和第一种情况有本质区别。
大数据平台在提供服务的同时,也在时刻收集用户的各种消费习惯、浏览习惯甚至生活习惯。如何保护用户的隐私成了大数据时代发展过程中不可回避的问题。因此,大数据的应用价值在于个人隐私保护与数据精准之间的平衡。要真正做到大数据的开放,还需要很长的路走。大数据会成为互联网之后,人类又一个技术乌托邦。大数据的启动跟互联网有着相同的逻辑,一开始大家谈,不知道怎么做,会有一轮甚至几轮比较明显的产业泡沫,但是随着那些看似乌托邦的愿景,一个技术、一个尝试的创业公司的进入,会一步一步变成现实。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21