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大数据以何为大?

五度易链 2018-09-12 1796 96

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剖析产业发展现状

为区域/园区工作者洞悉行业发展

大规模的信息处理打开了信息化时代的大门,信息不再单单作为传播介质,更是成为了企业发展、社会进步、政府治理、国际合作的重要手段与资产。面对无限扩容的信息海洋,如何在纷繁复杂的环境下、如何在变幻莫测的时代中,拨开层层迷雾,抽离出相应的价值信息,不但需要信息的海量存储,更是需要对信息群的有效分析。大数据技术就是在对信息需求与分析的基础上逐渐发展起来的。大数据技术回应了信息化时代的诉求,推动了知识产业化,衔接了数据缺口与技术支撑,耦合了信息资本与战略发展。

  国际之间联系日益紧密是全球化的重要表征,其依托的是信息的快速有效传递。大规模的信息处理打开了信息化时代的大门,信息不再单单作为传播介质,更是成为了企业发展、社会进步、政府治理、国际合作的重要手段与资产。面对无限扩容的信息海洋,如何在纷繁复杂的环境下、如何在变幻莫测的时代中,拨开层层迷雾,抽离出相应的价值信息,不但需要信息的海量存储,更是需要对信息群的有效分析。大数据技术就是在对信息需求与分析的基础上逐渐发展起来的。大数据技术回应了信息化时代的诉求,推动了知识产业化,衔接了数据缺口与技术支撑,耦合了信息资本与战略发展。我国也搭乘大数据技术这辆技术快车,在经济发展与国家治理的轨道上快速前进。如图1所示,我国的大数据市场规模逐年递增,增速维持在32%以上。如何能借助大数据技术的东风、不偏离主航道,对大数据技术的“大”的认知就异常迫切了。

  

中国大数据市场规模及增速(单位:亿元)

  图1 中国大数据市场规模及增速(单位:亿元)

(来源:中国大数据产业观察网,大数据产业发展情况及展望)

        服务至上

  无论是大数据技术的使用者,还是大数据技术的最终消费者,都在享受大数据提供的技术服务。大数据技术要面向产业分析、战略预测、社会管理等板块,但贯穿始终的是以技术服务全过程。从微观上看,有数据服务需求的领域即是大数据的应用领域;在宏观层面上,涉及服务主题的都与大数据技术有契合点,值得注意的是政府提供的公共服务与公共政策也包含在这个范围内。大数据技术不但有自身的产业链,需要持续不断地推进自身发展;还与服务领域与国家管理领域对接。为对接领域提供服务的同时,也为自身发展提供源泉。如图2所示,我国大数据细分领域中,服务的配比缓慢增长,大数据的硬件与软件其最终都是为了提供更好的服务,因而大数据的“大”对应的是服务的广。

  

中国大数据细分领域规模

  图2 中国大数据细分领域规模

(来源:中国大数据产业观察网,大数据产业发展情况及展望)

  精准为本

  应用是大数据技术的灵魂,得到有效的数据分析就是大数据技术应用的目标。得到精准的数据分析是需求方的现实需要,真实性、有效性、精确性是大数据技术进行数据分析的基础,三个因素必须是结合在一起,缺一不可。信息时代的信息爆炸、信息载体的不断更新换代、信息模式的复合叠加等都使得大数据技术在精准应用上永远处在完善的过程中。收集归类信息数据、挖掘隐藏在数据背后的用户偏好、探讨数据间的内在联系等加剧了精准数据分析的难度。做好数据保护与数据存储、防范用户数据泄露与黑客攻击等配套系统在一定程度上加大了进行精准数据分析的工作量。如图3,可以看到大数据技术的应用层面所面对的基本都对数据有着近乎苛刻的要求,强调精准似乎有些片面,及时性也是大数据技术必须考虑的因素。只有在对这些数据做了精准的分析,才能再开展接下来的数据服务。而开展数据服务与融合应用的基石便是大数据的技术支撑,以此为媒介对数据进行有效分析与精准定位。因而,大数据的“大”映射的是数据群的精准。

  

大数据产业链

  图3 大数据产业链

(来源:中国大数据产业观察网,大数据产业发展情况及展望)

  价值转化

  大数据产业若要有持续性的发展,必须有资本的长期注入,如何自力更生是大数据产业必须解决的问题。既然在信息化时代,信息数据已然成为一种有价值的物品,大数据技术要做的就是将它变现。需要明确的是大数据技术在信息数据转换中只是一种手段,它本身并不寻求变现,这种价值转化针对的是整个大数据行业的发展。这种价值转化反映在大数据技术上,就是致力于谋求信息数据的有效性与可实用性,让决策者依据有效的信息数据可以做出规划部署,让管理者凭借有效的信息数据可以有的放矢,让研究者借助有效的信息数据可以进一步的推算预测。现今的信息数据分析并不一定对应的是某个单一的领域,它也可能是对应的多层面、多方位,也就是说某一领域的信息数据的分析可能会接连带动多个领域,这种连带性如果是正向的,将会使大数据的价值转化形成规模效应。因而,大数据的“大”对接的是价值的规模产出。

  依托互联网平台,打造一个一“网”情深的大数据产业,为推动社会发展与国家治理持续助力。追求精准是大数据的技术追求,完善服务则是大数据的伦理追求,价值转化是二者的契合点。要让大数据产业更加专业化,也要让大数据产业更有人情味。大数据以精准、服务、价值为大。


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