大数据应用助力产业升级

简介:

大数据应用既是创新,就存在一定的风险,就非常有必要对各行业大数据应用策略和现状进行研究。

从现实情况看,大数据现在有个很大的矛盾:数据产生了很多,应用得很少。即数据的爆炸式增长和还处在朦胧状态的、甚至还没有上路的应用之间的矛盾。所以,我们需要思考怎么将数据的互补性和集成效应利用起来。

不论是市场的数据,还是政府的数据,现在都没打通,打通之后也未必用得好。问题的关键是,得有一个框架——认清想解决什么问题,而且对该问题本身有很好的理解,从而形成一个理解和解决问题的框架。将数据装配到框架中一个合适位置,数据方才有意义。

数据开放了,有了数据源;有好的框架将数据装进去,解决了问题,这样就创造了价值。创造价值后就有人买单。创造价值,是大数据应用的根本。

大数据应用对于中国经济的推动,我很乐观,它或将成为中国实现后来居上、弯道超车的重要路径。原因有以下三点。

一是中国市场大。对于大数据应用而言,中国市场是全球最大的,从而保证了流量,保证了充分的实验“场地”。

二是中国配套能力强。发展大数据应用需要硬件,中国配套能力全世界最强。

三是中国的技术提升速度加快。中国产业规模扩张已经到了一定阶段,需要提升质量。现在面临数字要素、数据要素新机遇,或许我们提升质量的路径、方法将与发达国家过去经历的有很大不同,产生所谓的“后发优势”,就像有的人从来没用过固定电话,就直接使用智能手机了。中国正在经历的产业升级若将数字、大数据这些新兴生产要素加进来,借助更好的技术,实现弯道超车是有可能的。

大数据应用是一种创新,有其自身的规律,我们务必要尊重创新的规律,为大数据应用留下更大的发展空间。这就涉及到如何处理好政府和市场的关系等问题。此外,大数据应用既是创新,就存在一定的风险,就非常有必要对各行业大数据应用策略和现状进行研究。因此,组织编写《大数据应用蓝皮书》是非常有意义的一件事,须持续下去。须更加深入、细致、透彻地研究大数据与实体经济的融合模式,加速推动我国产业升级改造。

(本文作者介绍:教授、研究员、博导、国务院发展研究中心副主任。)

本文转自d1net(转载)

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
|
19天前
|
存储 消息中间件 监控
【Flume】Flume在大数据分析领域的应用
【4月更文挑战第4天】【Flume】Flume在大数据分析领域的应用
|
1月前
|
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
|
存储 消息中间件 大数据
Go语言在大数据处理中的实际应用与案例分析
【2月更文挑战第22天】本文深入探讨了Go语言在大数据处理中的实际应用,通过案例分析展示了Go语言在处理大数据时的优势和实践效果。文章首先介绍了大数据处理的挑战与需求,然后详细分析了Go语言在大数据处理中的适用性和核心技术,最后通过具体案例展示了Go语言在大数据处理中的实际应用。
|
29天前
|
数据采集 分布式计算 大数据
Java语言在大数据处理中的应用
传统的大数据处理往往依赖于庞大的数据中心和高性能的服务器,然而随着大数据时代的到来,Java作为一种强大的编程语言正在被广泛应用于大数据处理领域。本文将探讨Java语言在大数据处理中的优势和应用,以及其在分布式计算、数据处理和系统集成等方面的重要作用。
|
1月前
|
存储 大数据 数据挖掘
云计算与大数据:从基础设施到实际应用
云计算与大数据:从基础设施到实际应用
121 0
|
21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。
|
26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。
|
1月前
|
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。
|
2月前
|
分布式计算 并行计算 大数据
Python多进程在数据处理和大数据分析中的应用
Python多进程在数据处理和大数据分析中的应用
|
2月前
|
存储 NoSQL 大数据
新型数据库技术在大数据处理中的应用探讨
【2月更文挑战第2天】随着信息时代的到来,大数据处理成为了各行业发展的关键。本文将探讨新型数据库技术在大数据处理中的应用,分析其优势和挑战,为读者提供深入了解和思考。
27 5