【大咖周语录】创造价值是大数据应用的根本，当大数据成为思维习惯时，产业发展才算成熟
【数据猿导读】 近年来，全球大数据产业磅礴发展，经过多年的探索，我国大数据产业发展取得不小的成果，同时，大数据产业进一步发展也面临着多重困难与挑战。当大数据成为思维习惯时 产业发展才算成熟。
【数据猿导读】近年来，全球大数据产业磅礴发展，经过多年的探索，我国大数据产业发展取得不小的成果，同时，大数据产业进一步发展也面临着多重困难与挑战。大数据的核心口号是量化世界，量化世界为创构世界奠定了基础。在大数据的基础上，物数据化和数据物化构成循环。
刘世锦：大数据贵在应用 或将成为中国弯道超车的重要路径
在8月26日举办的“《中国大数据应用蓝皮书2017》发布暨大数据应用高峰论坛”上，相关专家达成共识：大数据应用或将成为中国产业升级、制造业升级实现弯道超车的重要路径。中国发展研究基金会副理事长刘世锦认为，大数据应用助力产业升级。
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。对于大数据应用在中国经济的推动，他很乐观，它或将成为中国实现后来居上、弯道超车的重要路径。
原因主要有以下三点：
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。
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。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。
原文链接：http://www.datayuan.cn/article/13510.htm
大数据院雷吉成：当大数据成为思维习惯时 产业发展才算成熟
今年，数据观特别策划“数据观产业巡礼”采访活动，深入全国各地大数据企业、组织、产业园区，通过专访等方式了解各地大数据产业发展状况，并特别专访了大数据院总经理雷吉成。
雷吉成认为，大数据企业之所以落户在贵州，是因为贵州大数据发展势头旺盛，说干就干，且具有政策、条件、基础等三方面的优势：
政策上，政府高度重视大数据产业发展，在政策上予以诸多支持;
条件上，贵阳市大数据发展拥有海量数据、有市场、有浓厚的发展氛围、企业聚集效应等;
基础上，有国家大数据综合试验区的发展基础，有良好的生态与越来越便利的交通等。
这些因素聚在一起，对多数企业而言都具有相当的吸引力，这也是大数据院落户贵州的原因之一。
同时，雷吉成也道出了贵阳市大数据发展具有其不足之处，人才总量不够大以及培养能力有限、相关政策落地与兑现不及时、大数据综合试验区试错容错的机制优势发挥不够充分等，这样些因素会在一定程度上制约贵阳大数据发展。
原文链接：http://www.datayuan.cn/article/13521.htm
沈阳： 跨界需要互通 实现大数据驱动媒体转型
今年5月24日发布过一期沈老师主讲的“应用·创新”系列讲座之《数据与新媒体》，本场讲座沈老师演讲的主题“大数据驱动下的媒体业转型”对上一期的内容做了补充和升级。
大数据连接论的三大要素
首先，大数据的终极目标是连接。
其次，连接有量的变化，其中会因为量变而产生一系列不同的效应。
第三，除了量的积累之外，也有一个质的演化。
此外，他认为，任何一个连接都需要去依托于平台，依托于某种工具，语言也可以被看作一个连接的媒介。那么未来，如果按照这条原理，在这些连接过程当中，连接是会进化的。任何一个数据连接都有可能会被新的连接所取代。
总之，按照这个原则，任何数据连接都应该有可能会被新的连接所取代。连接是最高的形式，是思想和认知的连接。
原文链接：http://www.datayuan.cn/article/13532.htm
王天恩教授：大数据影响深远 将把人类带进怎样的新世界
1998年，“大数据”概念首次出现在美国《科学》杂志中。近20年来，大数据浪潮一波波向世人扑面而来。大数据将把人类带进怎样的新世界 王天恩教授在中国自然辩证法研究会党校系统专业委员会2017年学术年会发表以下演讲：
大数据的核心口号是量化世界，量化世界为创构世界奠定了基础。在大数据的基础上，物数据化和数据物化构成循环。这是因为，物数据化事实上就是物信息化，数据物化实质上就是信息物化。随着现代信息技术的发展，创构活动及其产物与人的存在方式越来越密切地联系在一起。
在技术定义上，他认为，大数据最主要的一个着眼点是规模大。但是，大数据的关键性质不主要是规模大，而是完全不同于作为样本数据的小数据。通常，样本数据的获取总是会先设定明确甚至单一的目的。这种取样，一方面可以更好地实现采样前预设的目标，另一方面也抹去了其他的可能性。
关于大数据的特征，最早是用3个V来概括的。几年前，人们认为“3V”不足以描述大数据的特征，又提出了“4V”的描述，即volume、variety、velocity和value。
原文链接：http://www.datayuan.cn/article/13481.htm
来源：数据猿
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