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大數據產業未來方向何在?業內人士給出10個“數據觀”

責任編輯:editor004 |來源:企業網D1Net  2017-02-13 11:44:44 本文摘自:金電鄭投

從2013年“炒作”期逐步落入2016年的成長期,我國大數據產業正經歷著前所未有的蛻變。

2016年,是我國大數據產業市場規模明顯增長、技術創新與應用創新特征凸顯、地方政府結合需求推動頂層設計、行業應用成為新熱點的一年。

16年底,工信部正式印發《大數據產業發展規劃(2016-2020年)》,規劃目標到2020年,大數據相關產品和服務業務收入突破1萬億元;建設10-15個大數據綜合試驗區,創建一批大數據產業集聚區,形成若干大數據新型工業化產業示范基地。規劃的提出為我國大數據產業崛起指明了方向。

接踵而來的2017年,從創業型公司技術發展方向的選擇以及大數據自身技術的演進上看,大數據產業有望從2017年開始走向成熟期。立足于良好的發展基礎,大數據產業將持續發力!

如何窺探出未來大數據產業發展的走勢?業內人士給予了10個“數據觀”。

1 政府數據將成為地方政府最重要的資產

數據是可以反復利用的,政府數據一旦釋放,所產生的價值要比土地高太多。在一個互聯網和信息化程度不斷加深的時代,開放數據不只是面子工程,還能有效反映各地投資環境、信息化程度、政府開放度等問題,數據開放勢必會產生新的生產力,政府數據將成為地方政府最重要的資產。

2 “大數據四要素是預警、預測、決策、智能”

大數據的四要素是預警、預測、決策、智能。預警,即通過數據采集、數據挖掘、數據分析,對已經存在的風險發出預報與警示;預測,是指立足于縱向時間軸,對相對長時間內某些問題的判斷形成指導;決策,是指通過所有相關數據的聯動,形成基于數據和分析之上的決策或結論;智能,即當我們基于對現實問題的分析與判斷,通過技術手段實現智能化的行為。

3 大數據是傳統信息化廠商的掘墓人

傳統信息化基于數據更注重查詢功能,而大數據則注重信息的互通互聯,可以一站式實現企業、政府需要的數據采集和數據挖掘智能分析。通過大數據,企業可以更加貼近消費者、深刻理解需求、高效分析信息并作出預判;政府則可以預測把控經濟脈搏、掌握行業宏觀數據進而進行預判調控等。

4 未來三年中國大數據70%的需求集中在政府和金融應用

去年11月,習近平總書記提出要“建設全國一體化的國家大數據中心”。大數據治國勢在必行。大數據在公共管理領域的應用,不僅使傳統難題變得迎刃而解,更是新時期應對新挑戰的必然選擇。尤其在金融行業,大數據很早在銀行反欺詐工作中就有諸多體現。

5 政府數據的價值在于化學反應 而不是簡單的物理聚合

并非建數據中心就能激活政府數據,數據中心僅僅實現了政府基礎數據資源的存儲、分類、整理,使數據資源進入規模化,卻并未能充分反映數據爆發時代下的政府大數據處理與應用需求的價值。數據的價值并非靜止狀態的數據聚合,數據碰撞與摩擦才能釋放內在價值。

6 城市發展大數據產業應該打組合拳

城市發展大數據產業應該打組合拳,做好統籌規劃、總體設計,通過一些列配套措施、有序步驟,推動大數據產業與傳統多產業融合。隨著政府數據信號的釋放,各城市應優先發展大數據基礎設施,以與市場資深大數據公司合資的方式,成立大數據公司,建設大數據平臺;進而結合當地經濟特色,挖掘大數據與傳統產業的結合點,全局統籌,有的放矢。

7 只有數據源服務商才有資格構建大數據生態圈

大數據生態圈良性運轉的重要根源,也可以說是大數據行業的起點,正是數據源。發展大數據產業,首要解決的是促成數據資源的極大豐富和開放使用,這決定了數據源服務商在產業鏈條上應該始終處于核心位置。數據源服務商通過對數據的處理挖掘,完成對整個生態圈發展基礎的建構。大數據價值變現過程中,數據源始終占據重心位置,只有數據源服務商才有資格構建大數據生態圈。

8 終究有一天,大數據智能會取代搜索引擎

大數據通過海量數據的相互碰撞,激發價值,開啟“人工智能”,以遠超人腦運轉速度的服務器時速,自動在信息之間、數據之間建構關聯,帶來人類腦力尚難企及的理性分析結果,提供預測、預警,幫助人類在生產、生活中做出更明智的決策。

9 大數據產業現階段僅僅是朵浪花

當前有人認為大數據產業“過熱”,事實上,大數據的潛力還遠遠沒被釋放出來。盡管目前大數據產業在硬件支承層的布局如火如荼,大數據中心也在紛紛建設之中,但是數據與數據的碰撞、數據價值的開發、數據價值的應用落地等等,仍然處于初期階段。

10 不性感的大數據公司都會死掉

大數據行業天生就具備性感的基因——海量數據擁有無限再生能力。要想成為性感的大數據公司,需要以產品為導向,以技術為支撐,驚艷的產品、顛覆性創新的商業模式,以及改變世界的激情。不具備這些特質的大數據公司必將消亡。

大數據的功能有待進一步挖掘,而最終實現這些目的還需要回歸到大數據應用,唯有通過應用才能讓大數據真正“著陸”。

關鍵字:數據聚合數據觀

本文摘自:金電鄭投

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大數據產業未來方向何在?業內人士給出10個“數據觀”

責任編輯:editor004 |來源:企業網D1Net  2017-02-13 11:44:44 本文摘自:金電鄭投

從2013年“炒作”期逐步落入2016年的成長期,我國大數據產業正經歷著前所未有的蛻變。

2016年,是我國大數據產業市場規模明顯增長、技術創新與應用創新特征凸顯、地方政府結合需求推動頂層設計、行業應用成為新熱點的一年。

16年底,工信部正式印發《大數據產業發展規劃(2016-2020年)》,規劃目標到2020年,大數據相關產品和服務業務收入突破1萬億元;建設10-15個大數據綜合試驗區,創建一批大數據產業集聚區,形成若干大數據新型工業化產業示范基地。規劃的提出為我國大數據產業崛起指明了方向。

接踵而來的2017年,從創業型公司技術發展方向的選擇以及大數據自身技術的演進上看,大數據產業有望從2017年開始走向成熟期。立足于良好的發展基礎,大數據產業將持續發力!

如何窺探出未來大數據產業發展的走勢?業內人士給予了10個“數據觀”。

1 政府數據將成為地方政府最重要的資產

數據是可以反復利用的,政府數據一旦釋放,所產生的價值要比土地高太多。在一個互聯網和信息化程度不斷加深的時代,開放數據不只是面子工程,還能有效反映各地投資環境、信息化程度、政府開放度等問題,數據開放勢必會產生新的生產力,政府數據將成為地方政府最重要的資產。

2 “大數據四要素是預警、預測、決策、智能”

大數據的四要素是預警、預測、決策、智能。預警,即通過數據采集、數據挖掘、數據分析,對已經存在的風險發出預報與警示;預測,是指立足于縱向時間軸,對相對長時間內某些問題的判斷形成指導;決策,是指通過所有相關數據的聯動,形成基于數據和分析之上的決策或結論;智能,即當我們基于對現實問題的分析與判斷,通過技術手段實現智能化的行為。

3 大數據是傳統信息化廠商的掘墓人

傳統信息化基于數據更注重查詢功能,而大數據則注重信息的互通互聯,可以一站式實現企業、政府需要的數據采集和數據挖掘智能分析。通過大數據,企業可以更加貼近消費者、深刻理解需求、高效分析信息并作出預判;政府則可以預測把控經濟脈搏、掌握行業宏觀數據進而進行預判調控等。

4 未來三年中國大數據70%的需求集中在政府和金融應用

去年11月,習近平總書記提出要“建設全國一體化的國家大數據中心”。大數據治國勢在必行。大數據在公共管理領域的應用,不僅使傳統難題變得迎刃而解,更是新時期應對新挑戰的必然選擇。尤其在金融行業,大數據很早在銀行反欺詐工作中就有諸多體現。

5 政府數據的價值在于化學反應 而不是簡單的物理聚合

并非建數據中心就能激活政府數據,數據中心僅僅實現了政府基礎數據資源的存儲、分類、整理,使數據資源進入規模化,卻并未能充分反映數據爆發時代下的政府大數據處理與應用需求的價值。數據的價值并非靜止狀態的數據聚合,數據碰撞與摩擦才能釋放內在價值。

6 城市發展大數據產業應該打組合拳

城市發展大數據產業應該打組合拳,做好統籌規劃、總體設計,通過一些列配套措施、有序步驟,推動大數據產業與傳統多產業融合。隨著政府數據信號的釋放,各城市應優先發展大數據基礎設施,以與市場資深大數據公司合資的方式,成立大數據公司,建設大數據平臺;進而結合當地經濟特色,挖掘大數據與傳統產業的結合點,全局統籌,有的放矢。

7 只有數據源服務商才有資格構建大數據生態圈

大數據生態圈良性運轉的重要根源,也可以說是大數據行業的起點,正是數據源。發展大數據產業,首要解決的是促成數據資源的極大豐富和開放使用,這決定了數據源服務商在產業鏈條上應該始終處于核心位置。數據源服務商通過對數據的處理挖掘,完成對整個生態圈發展基礎的建構。大數據價值變現過程中,數據源始終占據重心位置,只有數據源服務商才有資格構建大數據生態圈。

8 終究有一天,大數據智能會取代搜索引擎

大數據通過海量數據的相互碰撞,激發價值,開啟“人工智能”,以遠超人腦運轉速度的服務器時速,自動在信息之間、數據之間建構關聯,帶來人類腦力尚難企及的理性分析結果,提供預測、預警,幫助人類在生產、生活中做出更明智的決策。

9 大數據產業現階段僅僅是朵浪花

當前有人認為大數據產業“過熱”,事實上,大數據的潛力還遠遠沒被釋放出來。盡管目前大數據產業在硬件支承層的布局如火如荼,大數據中心也在紛紛建設之中,但是數據與數據的碰撞、數據價值的開發、數據價值的應用落地等等,仍然處于初期階段。

10 不性感的大數據公司都會死掉

大數據行業天生就具備性感的基因——海量數據擁有無限再生能力。要想成為性感的大數據公司,需要以產品為導向,以技術為支撐,驚艷的產品、顛覆性創新的商業模式,以及改變世界的激情。不具備這些特質的大數據公司必將消亡。

大數據的功能有待進一步挖掘,而最終實現這些目的還需要回歸到大數據應用,唯有通過應用才能讓大數據真正“著陸”。

關鍵字:數據聚合數據觀

本文摘自:金電鄭投

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