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大数据

近年来,大数据作为互联网、物联网、移动计算、云计算、人工智能等技术变革汇聚而成的颠覆性力量,在经济、社会、生活各个领域不断触发日新月异的变革,同时也在国家、产 业、组织、个人等各个层面上重塑着管理决策的过程和方式。

数据仓库,有一个被广泛接受的定义:数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策(Decision Making Support)。

从资源化到资产化,数据成为生产要素是一个渐进的过程,并不存在一个标志性的时间点。从威廉·配第的“土地为财富之母,而劳动则为财富之父和能动的要素”,到产业革命引发了资本和技术成为推动长期经济增长的关键要素,再到当前数据越来越成为数字经济运转的“新石油”,我们可以看出,任何一种生产要素真正发挥作用都不是一蹴而就的,而是在生产实践中不断融合培育出来的。

开展大数据应用是能源电力企业服务数字中国建设、推动数字经济发展的担当之举;是应对外部环境不确定性、推动提质增效的必由之路;是拓展新兴业务、打造增长新动能、培育可持续竞争力的迫切需要。

简单来讲,本次抗疫主要是利用大数据的联动优化信息采集流程,对个人数据充分挖掘,实时将个人的外出轨迹、健康档案、电子病历、就诊记录、目前健康状况等与疫情相关的信息自动上传到全民疫情防治信息平台,方便医疗机构的救治和社会防控工作的开展,提高疫情防控效率,从技术上实现数据的高效利用。

随着大数据的大量来源以及企业可用数据量的增加,存储容量规划已成为存储管理员的问题。据估计,每天产生2.5万亿字节的数据。现在,如果以神经元计算的话,那就是相当于2.5亿个人类大脑的海量数据。而且,相同的估计表明,全球总数据的90%是从2016年到2018年生成的。

囿于数据的法律属性和产权规则在理论和立法层面长期未能清晰界定,规范有效的数据交易流通市场始终未能真正形成,数据要素的社会经济价值仍存在巨大的挖掘提升空间。

大数据和区块链的主要差异在于,区块链更多是作为一种底层技术而产生的技术生态变革,主张“代码即法律”;大数据则让数据说话,通过对数据的深度挖掘来发现问题进而制定规则,主张“数据就是发言权”。

北京市消费者协会2019年7月发布的数据显示,有88.32%的人认为大数据“杀熟”现象很普遍,56.92%的人表示自己有过被“杀熟”的经历。而在各项互联网生活服务中,在线商游领域的“杀熟”现象又是最为突出的。

近年来高尿酸的年轻人越来越多。有数据显示,30岁(1990年)以下有11%的人体检出尿酸高,30岁(1990年)至40岁(1980年)有13%的人体检出尿酸高,如果不加以控制,他们未来都可能痛风发作。

根据CCFA的数据,截至2019年末,中国便利店门店数超过13万家,达到13.2万家,增速达8.2%。我国前十大便利店店铺数占全国、店铺总数的63%,位居榜首的两家石油系占36%。其中易捷2019年便利店门店数量为27600家,占全国总便利店门店数的20.91%;昆仑好客的便利店门店数为2万家,占总数的15.15%。

疫情后,传统企业的数字化转型发展带来了新机遇,利用数字化进一步让企业提升市场竞争力已经成为行业共识,不管是办公室(联合办公)、法务财务,还是企业出行,都将走向模块化和专业化。

根据性别、年龄、消费偏好、浏览记录、行为规律,用户被分类装进不同的“盒子”后,按消费层级分别投放进不同系统中,迎接不同的价格,也就是所谓的大数据杀熟。

随着传统组织加快发展步伐,与数字公司相比,它们在许多方面都更加周到和保守,就在十年前,它们还是微不足道的。因此,从这个角度来看,希望在2025年能够看到的是更加负责任的数据平台架构和设计。而在这个领域中还有一定的成长空间。

大数据可以抽象的分为大数据存储和大数据分析,大数据存储的目的是支撑大数据分析。大数据存储致力于研发扩展至PB甚至EB的大数据分析平台;大数据分析关注在最短时间内处理大量不同类型的数据集。