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【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。

【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。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

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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

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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

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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

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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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