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大數(shù)據(jù)時代 數(shù)據(jù)化程度高低決定誰將占優(yōu)勢
2015-12-11
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 大數(shù)據(jù)時代 數(shù)據(jù)化程度高低決定誰將占優(yōu)勢


近日,中國(廊坊)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)周大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級高峰論壇在河北廊坊舉行。與會專家和業(yè)內(nèi)人士認為,在新的大數(shù)據(jù)時代,人人都應(yīng)該具備數(shù)據(jù)意識、數(shù)據(jù)思維、數(shù)據(jù)行動。隨著互聯(lián)網(wǎng)、信息化的發(fā)展,生活、生產(chǎn)和社會等各個環(huán)節(jié)都在被數(shù)據(jù)化,這也是未來發(fā)展的趨勢,并且誰的數(shù)據(jù)化程度高,在未來的競爭中誰就占優(yōu)勢。

清華大學數(shù)據(jù)科學研究院執(zhí)行副院長韓亦舜表示,大數(shù)據(jù)的核心價值在于總結(jié)過去,優(yōu)化現(xiàn)在,預(yù)測未來。他講到,近年來,諸如零售業(yè)、旅游業(yè)、新聞出版產(chǎn)業(yè)、金融服務(wù)業(yè)等產(chǎn)業(yè)發(fā)生了很多改變。結(jié)合大數(shù)據(jù),可以讓我們把事務(wù)看得更清楚、更明白,把今后工作方向預(yù)測得更準,把現(xiàn)在優(yōu)化得更好。

到了大數(shù)據(jù)時代,應(yīng)該具備什么樣的思維?韓亦舜表示,在新的大數(shù)據(jù)時代,人人都應(yīng)該具備數(shù)據(jù)意識、數(shù)據(jù)思維、數(shù)據(jù)行動。只有具備了這樣的思維,在今后采集數(shù)據(jù)的時候才能改善現(xiàn)有數(shù)據(jù)的質(zhì)量、價值密度。

大數(shù)據(jù)使產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型面臨著觀念、流程、機制和實力上的挑戰(zhàn)。面對這些挑戰(zhàn),韓亦舜說,在大數(shù)據(jù)的助力下,經(jīng)濟發(fā)展速度與過去完全不一樣,在做好大數(shù)據(jù)思想準備的前提下,我們應(yīng)該充滿信心地迎接這些挑戰(zhàn)。

對于大數(shù)據(jù)采集,韓亦舜也有自己的看法,他認為,大數(shù)據(jù)采集要不拘泥于大數(shù)據(jù)的概念,要用好現(xiàn)存的數(shù)據(jù),有意識地采集更多價值密度更高的數(shù)據(jù),同時,放眼留意其他維度的數(shù)據(jù),實現(xiàn)數(shù)據(jù)互通。

韓亦舜表示,產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型首先是觀念的轉(zhuǎn)變,慣性思考是轉(zhuǎn)型的最大敵人,有豐富經(jīng)驗的行業(yè)人和有活力的人疊加在一起才能爆發(fā)出能量,助力轉(zhuǎn)型。產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的方法是數(shù)據(jù)支撐下的科學決策,大數(shù)據(jù)思維有助于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)走出絕境。

金電聯(lián)行(北京)信息技術(shù)有限公司執(zhí)行副總裁艾小繽表示,信息化程度越高的企業(yè),信息積累的質(zhì)量就越高,未來在數(shù)據(jù)方面的競爭力也會越強?!半S著互聯(lián)網(wǎng)、信息化的發(fā)展,生活、生產(chǎn)和社會等各個環(huán)節(jié)都在被數(shù)據(jù)化,這也是未來發(fā)展的趨勢,并且誰的數(shù)據(jù)化程度高,在未來的競爭中誰就占優(yōu)勢?!?/span>

艾小繽認為,大數(shù)據(jù)是一個時代,我們要用一個新視角看世界,要用落地的方式解讀大數(shù)據(jù)思維?,F(xiàn)在所有有競爭力的企業(yè)要想真正發(fā)展,一定是要在信息化方面有大量的投入。大數(shù)據(jù)的特征是大容量、多樣性、快速度以及應(yīng)用產(chǎn)生價值?!皵?shù)據(jù)需要加工、處理、提煉,才能把它的價值真正產(chǎn)生出來。同樣的數(shù)據(jù),經(jīng)過提煉,價值可能是原來十倍,甚至百倍?!卑±_說。

艾小繽認為大數(shù)據(jù)思維就是過程+結(jié)果+時間的三維動態(tài)。他表示,風險是信用缺失的一種體現(xiàn),大數(shù)據(jù)通過看過去、看現(xiàn)在、看未來量化風險。建立大數(shù)據(jù)社會基礎(chǔ)信用體系建設(shè),第一步是印證原始數(shù)據(jù)的真實性、完整性;第二步是數(shù)據(jù)可視化+指標化;第三步是信用評分模型;第四步是評分的應(yīng)用。

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