
大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)迎飛速發(fā)展企業(yè)投資仍需謹(jǐn)慎
大數(shù)據(jù)正以一種革命風(fēng)暴的姿態(tài)闖入人們視野,其技術(shù)和市場在快速發(fā)展,而駕馭大數(shù)據(jù)的呼聲則一浪高過一浪。于是有人說中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)有炒作“過熱”之嫌,也有人認(rèn)為大數(shù)據(jù)投資正當(dāng)時(shí),那么面對當(dāng)下國內(nèi)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè),企業(yè)家到底該不該投資呢?
大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)迎飛速發(fā)展 企業(yè)投資仍需謹(jǐn)慎
現(xiàn)實(shí)中,數(shù)據(jù)交易也逐步展開了實(shí)踐。去年4月14日,貴陽大數(shù)據(jù)交易所正式掛牌運(yùn)營并完成首批大數(shù)據(jù)交易。這是全國第一家以大數(shù)據(jù)命名的交易所。據(jù)新華網(wǎng)報(bào)道,截至2015年底,貴陽大數(shù)據(jù)交易所交易金額已突破6000萬元人民幣,會(huì)員數(shù)量超過300家,接入的數(shù)據(jù)源公司超過100家,數(shù)據(jù)總量超過10PB,已發(fā)生實(shí)際交易的會(huì)員超過70家。
工業(yè)4.0、中國制造2025等熱詞的出現(xiàn),攪動(dòng)了人們對于大數(shù)據(jù)無窮的想象力和不著邊際的信心。數(shù)字設(shè)計(jì)、數(shù)字工廠、數(shù)字制造等一時(shí)間喧囂而上,難免給人造成一種溫暖的假象:到處都是工業(yè)大數(shù)據(jù)。有些輿論甚至斷言,中國擁有全世界最大的工業(yè)大數(shù)據(jù)——大概理由是因?yàn)橹袊凶疃嗟脑O(shè)備和工廠現(xiàn)場。然而,數(shù)據(jù)現(xiàn)場遠(yuǎn)非工業(yè)大數(shù)據(jù)之地。
中國真的有工業(yè)大數(shù)據(jù)嗎?事實(shí)則不然,貴陽大數(shù)據(jù)中心,是以政府主導(dǎo)型的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),基本是城市數(shù)據(jù)、政務(wù)數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)等;而阿里云則是以消費(fèi)者數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),十多年淘寶歷程,沉淀了大量的用戶行為數(shù)據(jù)。
但是,對于那些不分晝夜轟鳴的設(shè)備,工業(yè)數(shù)據(jù)仍然是暗無天日的黑油、黑煤炭。而對中國制造業(yè)而言,些許的光亮或閃爍,遠(yuǎn)沒有到大規(guī)模發(fā)光發(fā)熱的時(shí)代,更為重要的事情,還需要工業(yè)領(lǐng)域去優(yōu)先解決。
數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)的關(guān)系,有時(shí)候容易混淆。大致而言,數(shù)據(jù)最開始都是未經(jīng)組織的,大量存在卻價(jià)值極低;底層的數(shù)據(jù)需要通過信息化和工業(yè)化,才能轉(zhuǎn)化為知識(shí)體系。
從數(shù)據(jù)到信息,本身就是一種過濾機(jī)制——這需要一種提煉,然后可執(zhí)行、可傳遞的信息形成知識(shí)。知識(shí)分為隱性和顯性,隱性知識(shí)往往存在于人本身之中,傳遞性很差。
數(shù)據(jù)是迭代的,算法是迭代的,產(chǎn)品服務(wù)也是迭代的。數(shù)據(jù)有不同的版本、算法有不同的版本,我們要找到最優(yōu)、同一個(gè)語境下最好的算法,達(dá)到最好的服務(wù)。對于企業(yè)來說,需要將大數(shù)據(jù)變成企業(yè)的洞察力、行動(dòng)力。10年前,商業(yè)決策都是靠經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng),用數(shù)據(jù)證明自己的判斷是對的。而數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),則要擁有足夠的數(shù)據(jù),通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)一些以前沒有看到的東西。
當(dāng)前來看,大數(shù)據(jù)技術(shù)和應(yīng)用需求的蓬勃興起,以及開源技術(shù)提出的革命性挑戰(zhàn),各家IT廠商均需同等面對,這無形中縮短了彼此起步的差距,這也意味著國內(nèi)企業(yè)在開拓大數(shù)據(jù)市場上存在巨大的機(jī)遇!大數(shù)據(jù)注定帶來一次革命,無論是對社會(huì)、公司和個(gè)人來說,都將是一次世界觀的改變。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲(chǔ)” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11