大数据更是一种技术性战略资源

简介:

创新驱动发展战略是广东经济发展的“核心战略”和“总抓手”,科技创新是创新驱动的核心。大数据技术正在带来一次革命,大数据不仅意味着海量、多样、迅捷的数据处理,更是一种新的生产要素、一种创新资源和一种新的思维方式。大数据可以从产业结构、传统制造业升级、商业组织、“互联网+”和“大众创业,万众创新”等方面影响经济增长方式,助推创新驱动发展。

大数据技术,绝不仅仅是信息技术领域的变革,更是一种技术性战略资源,它使各种物质生产要素因新技术的介入而提高创新能力,形成内生性增长。

一、作为一种新的生产要素,大数据技术促进经济结构转型

大数据推动经济增长的积极作用,不仅意味着更高水平的生产力,还意味着经济结构的转型。

其一,与大数据时代对应的经济结构是智能经济。智能经济是以人脑智慧、电脑网络和物理设备为基本要素构成的经济结构和增长方式。大数据时代必将催生很多创新产业,重构甚至颠覆某些行业传统的产业链。

其二,大数据可推动突破性技术的研发,促进企业创新,改变产业格局。大数据的核心是预测,精准预测建立在对大量结构性和非结构性数据进行相关性分析的基础上。企业可以利用大数据研发其他领域的专业技术,为企业技术创新提供广阔空间,而这些新技术具有突破性,拥有改变整个产业格局的潜力。

其三,大数据服务渗透到传统行业,推动传统产业升级

大数据的应用对产业结构优化具有积极影响。目前大数据最大的应用前景是在传统产业。一是因为几乎所有传统产业都在互联网化,二是因为传统产业仍占据了GDP的大部分份额。大数据已经与社交媒体、电子商务、广告营销、金融等行业发生紧密的融合,专业化的大数据服务已开始渗透到农业、建筑、能源、体育、餐饮、音乐等传统行业,挖掘数据价值,改造和优化传统行业的企业管理、产品服务设计、商业模式等环节。这一趋势在未来将会得到进一步强化,并将极大推动传统产业的升级。

二、用大数据开启创业时代

大数据分析的好处是在海量样本的基础上使分析大数据的技术门槛降低。此外,大数据技术在萌芽阶段就是开源技术,无偿供给全世界的开发者使用,后续包括Hadoop等底层技术均为开源性质,也没有任何专利门槛。在舍恩伯格看来,“算法”可撬动大数据的创业时代。也就是说,只需要拥有对于数据分析的思路也即一套“算法”,创业可以有很多新的可能。首先,你不需要是统计学家、工程师或者数据分析师,就可以轻松获取数据,然后凭借分析和洞察力开发可行的产品。其次,将众多数据聚合,或者将公共数据和个人数据源相结合,新数据组合能开辟出产品开发的新机遇。第三,大数据服务有利于创业公司的涌现。订阅式定价模式是未来大数据服务的方向,即顾客无需维护硬件、电源和工程维修资源,服务完全根据顾客的需要而定:顾客有需要时,就可以使用更多功能;不需要时,功能就会减少。大数据服务的优势在于,顾客只为使用的东西消费。这尤其对创业公司有利,它们可以避免高昂的先期管理服务器和存储基础设施的投入。

三、作为一种新的思维方式,大数据思维引发科研方式的变革,促进科技创新能力的提高

过去我们认识世界的方式主要是通过“因果关系”,现在又多了一个方法—“相关关系”。大数据分析形成的“相关关系”为我们认识世界提供了一种新方法,引起科研方式的深刻变革,形成创新的新动力。

大数据技术的一个重大意义在于其能够影响科学研究本身的发展,使科学从过去的假设驱动型转化为数据驱动型。传统科研方法大都采用假设和验证的方法来分析问题产生的原因,进而寻求解决途径。应用大数据技术,人们开展科学研究不再是从提出自己的假设出发,而是先进行数据分析,然后再提出科学假设。大数据时代,知识技术创新模式正在从这种求因果向重相关发生转变,各领域的科研人员可以充分利用大数据快速挖掘事物间的相关性,预测事物发展的方向和趋势,从而实现知识技术创新。

对许多科学与工程学科领域而言,大数据技术能推动大学和工业实验室的基础研究,能加快取得新发现的速度。在推动信息技术的进步上,大数据技术更是起到重要的直接作用。为了应对大数据技术提出的挑战,科学家和工程师们必须要在信息技术领域作出重大创新:需要开发能以更高的速度处理如此复杂的海量数据的高性能计算技术;要求数学家和统计学家开发能够分析这些数据的新算法;要求数据分析专家运用新的技术从数据中“萃取”更大的、甚至意想不到的价值。

四、数据开放激发社会的创新活力

数据开放,可充分利用蕴藏着的社会能量,调动大众的智慧。数据是知识生产和创新的资源,通过互联网开放数据,就是将原来由部分社会精英垄断的知识和创新资源,开放给大众,进一步调动大众智慧,推动大众创新。每个人贡献一点点,大数据就可能还原事件的真相,或者推动某种创新。例如,开源项目、开源社区、开放性创新联盟组织的兴起,有效降低了产业技术的壁垒,推动更多的创业者介入。

-->

创新驱动发展战略是广东经济发展的“核心战略”和“总抓手”,科技创新是创新驱动的核心。大数据技术正在带来一次革命,大数据不仅意味着海量、多样、迅捷的数据处理,更是一种新的生产要素、一种创新资源和一种新的思维方式。大数据可以从产业结构、传统制造业升级、商业组织、“互联网+”和“大众创业,万众创新”等方面影响经济增长方式,助推创新驱动发展。

大数据技术,绝不仅仅是信息技术领域的变革,更是一种技术性战略资源,它使各种物质生产要素因新技术的介入而提高创新能力,形成内生性增长。

一、作为一种新的生产要素,大数据技术促进经济结构转型

大数据推动经济增长的积极作用,不仅意味着更高水平的生产力,还意味着经济结构的转型。

其一,与大数据时代对应的经济结构是智能经济。智能经济是以人脑智慧、电脑网络和物理设备为基本要素构成的经济结构和增长方式。大数据时代必将催生很多创新产业,重构甚至颠覆某些行业传统的产业链。

其二,大数据可推动突破性技术的研发,促进企业创新,改变产业格局。大数据的核心是预测,精准预测建立在对大量结构性和非结构性数据进行相关性分析的基础上。企业可以利用大数据研发其他领域的专业技术,为企业技术创新提供广阔空间,而这些新技术具有突破性,拥有改变整个产业格局的潜力。

其三,大数据服务渗透到传统行业,推动传统产业升级

大数据的应用对产业结构优化具有积极影响。目前大数据最大的应用前景是在传统产业。一是因为几乎所有传统产业都在互联网化,二是因为传统产业仍占据了GDP的大部分份额。大数据已经与社交媒体、电子商务、广告营销、金融等行业发生紧密的融合,专业化的大数据服务已开始渗透到农业、建筑、能源、体育、餐饮、音乐等传统行业,挖掘数据价值,改造和优化传统行业的企业管理、产品服务设计、商业模式等环节。这一趋势在未来将会得到进一步强化,并将极大推动传统产业的升级。

二、用大数据开启创业时代

大数据分析的好处是在海量样本的基础上使分析大数据的技术门槛降低。此外,大数据技术在萌芽阶段就是开源技术,无偿供给全世界的开发者使用,后续包括Hadoop等底层技术均为开源性质,也没有任何专利门槛。在舍恩伯格看来,“算法”可撬动大数据的创业时代。也就是说,只需要拥有对于数据分析的思路也即一套“算法”,创业可以有很多新的可能。首先,你不需要是统计学家、工程师或者数据分析师,就可以轻松获取数据,然后凭借分析和洞察力开发可行的产品。其次,将众多数据聚合,或者将公共数据和个人数据源相结合,新数据组合能开辟出产品开发的新机遇。第三,大数据服务有利于创业公司的涌现。订阅式定价模式是未来大数据服务的方向,即顾客无需维护硬件、电源和工程维修资源,服务完全根据顾客的需要而定:顾客有需要时,就可以使用更多功能;不需要时,功能就会减少。大数据服务的优势在于,顾客只为使用的东西消费。这尤其对创业公司有利,它们可以避免高昂的先期管理服务器和存储基础设施的投入。

三、作为一种新的思维方式,大数据思维引发科研方式的变革,促进科技创新能力的提高

过去我们认识世界的方式主要是通过“因果关系”,现在又多了一个方法—“相关关系”。大数据分析形成的“相关关系”为我们认识世界提供了一种新方法,引起科研方式的深刻变革,形成创新的新动力。

大数据技术的一个重大意义在于其能够影响科学研究本身的发展,使科学从过去的假设驱动型转化为数据驱动型。传统科研方法大都采用假设和验证的方法来分析问题产生的原因,进而寻求解决途径。应用大数据技术,人们开展科学研究不再是从提出自己的假设出发,而是先进行数据分析,然后再提出科学假设。大数据时代,知识技术创新模式正在从这种求因果向重相关发生转变,各领域的科研人员可以充分利用大数据快速挖掘事物间的相关性,预测事物发展的方向和趋势,从而实现知识技术创新。

对许多科学与工程学科领域而言,大数据技术能推动大学和工业实验室的基础研究,能加快取得新发现的速度。在推动信息技术的进步上,大数据技术更是起到重要的直接作用。为了应对大数据技术提出的挑战,科学家和工程师们必须要在信息技术领域作出重大创新:需要开发能以更高的速度处理如此复杂的海量数据的高性能计算技术;要求数学家和统计学家开发能够分析这些数据的新算法;要求数据分析专家运用新的技术从数据中“萃取”更大的、甚至意想不到的价值。

四、数据开放激发社会的创新活力

数据开放,可充分利用蕴藏着的社会能量,调动大众的智慧。数据是知识生产和创新的资源,通过互联网开放数据,就是将原来由部分社会精英垄断的知识和创新资源,开放给大众,进一步调动大众智慧,推动大众创新。每个人贡献一点点,大数据就可能还原事件的真相,或者推动某种创新。例如,开源项目、开源社区、开放性创新联盟组织的兴起,有效降低了产业技术的壁垒,推动更多的创业者介入。


本文作者:佚名

来源:51CTO

相关实践学习
简单用户画像分析
本场景主要介绍基于海量日志数据进行简单用户画像分析为背景,如何通过使用DataWorks完成数据采集 、加工数据、配置数据质量监控和数据可视化展现等任务。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
27天前
|
Cloud Native 数据处理 云计算
探索云原生技术在大数据分析中的应用
随着云计算技术的不断发展,云原生架构作为一种全新的软件开发和部署模式,正逐渐引起企业的广泛关注。本文将探讨云原生技术在大数据分析领域的应用,介绍其优势与挑战,并探讨如何利用云原生技术提升大数据分析的效率和可靠性。
|
1月前
|
SQL 分布式计算 DataWorks
DataWorks常见问题之maxcompute资源打开失败如何解决
DataWorks是阿里云提供的一站式大数据开发与管理平台,支持数据集成、数据开发、数据治理等功能;在本汇总中,我们梳理了DataWorks产品在使用过程中经常遇到的问题及解答,以助用户在数据处理和分析工作中提高效率,降低难度。
|
2月前
|
SQL 分布式计算 监控
MaxCompute提供了一些工具以帮助您监控作业和资源使用情况。
【2月更文挑战第4天】MaxCompute提供了一些工具以帮助您监控作业和资源使用情况。
23 8
|
7天前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
大数据技术与Python:结合Spark和Hadoop进行分布式计算
【4月更文挑战第12天】本文介绍了大数据技术及其4V特性,阐述了Hadoop和Spark在大数据处理中的作用。Hadoop提供分布式文件系统和MapReduce,Spark则为内存计算提供快速处理能力。通过Python结合Spark和Hadoop,可在分布式环境中进行数据处理和分析。文章详细讲解了如何配置Python环境、安装Spark和Hadoop,以及使用Python编写和提交代码到集群进行计算。掌握这些技能有助于应对大数据挑战。
|
2月前
|
DataWorks 关系型数据库 MySQL
dataworks问题之数据源一直失败如何解决
DataWorks数据集是指在阿里云DataWorks平台内创建、管理的数据集合;本合集将介绍DataWorks数据集的创建和使用方法,以及常见的配置问题和解决方法。
31 2
|
16天前
|
NoSQL 大数据 数据挖掘
现代数据库技术与大数据应用
随着信息时代的到来,数据量呈指数级增长,对数据库技术提出了前所未有的挑战。本文将介绍现代数据库技术在处理大数据应用中的重要性,并探讨了一些流行的数据库解决方案及其在实际应用中的优势。
|
21天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据可视化
基于Python的数据可视化技术在大数据分析中的应用
传统的大数据分析往往注重数据处理和计算,然而数据可视化作为一种重要的技术手段,在大数据分析中扮演着至关重要的角色。本文将介绍如何利用Python语言中丰富的数据可视化工具,结合大数据分析,实现更直观、高效的数据展示与分析。
|
28天前
|
存储 NoSQL 大数据
新型数据库技术在大数据分析中的应用与优势探究
随着大数据时代的到来,传统数据库技术已经无法满足海量数据处理的需求。本文将探讨新型数据库技术在大数据分析中的应用情况及其所带来的优势,为读者解析数据库领域的最新发展趋势。
|
29天前
|
存储 分布式计算 大数据
现代化数据库技术——面向大数据的分布式存储系统
传统的关系型数据库在面对大规模数据处理时遇到了诸多挑战,而面向大数据的分布式存储系统应运而生。本文将深入探讨现代化数据库技术中的分布式存储系统,包括其优势、工作原理以及在大数据领域的应用。
|
1月前
|
数据采集 分布式计算 DataWorks
DataWorks常见问题之dataworks引用maxcompute资源失败如何解决
DataWorks是阿里云提供的一站式大数据开发与管理平台,支持数据集成、数据开发、数据治理等功能;在本汇总中,我们梳理了DataWorks产品在使用过程中经常遇到的问题及解答,以助用户在数据处理和分析工作中提高效率,降低难度。