大数据时代的机遇和挑战

时间: 2024-04-22 17:23:55 浏览: 117
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大数据机遇和挑战

大数据时代的到来,为企业和社会带来了机遇和挑战。以下是大数据时代的机遇和挑战的具体分析: 机遇: 1. 商业机会:大数据技术可以帮助企业更好地了解市场需求和客户需求,提高产品和服务的质量和效率,推动业务的发展。 2. 创新机会:大数据时代可以带来更多的创新机会,如基于大数据技术的新产品、新服务、新业务模式等。 3. 效率机会:大数据技术可以提高企业的生产效率和管理效率,减少成本和资源浪费,提高企业的竞争力。 4. 发展机会:大数据技术可以促进企业的数字化转型和智能化发展,推动企业发展到更高的阶段。 挑战: 1. 数据质量:大数据时代面临着海量、多样和复杂的数据,数据质量的问题成为了一个重要的挑战。 2. 数据安全:大数据时代面临着数据泄露、数据滥用等风险,数据安全成为了一个重要的挑战。 3. 技术难题:大数据时代需要处理海量的数据,需要面对分布式计算、数据存储、数据处理、数据挖掘等技术难题。 4. 人才匮乏:大数据时代需要具备数据分析、数据挖掘、机器学习等领域的专业技能和知识,人才匮乏是一个重要的挑战。 综上所述,大数据时代带来了商业机会、创新机会、效率机会和发展机会,同时也面临着数据质量、数据安全、技术难题和人才匮乏等挑战。企业和社会需要积极应对这些挑战,利用大数据技术实现创新和发展。
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C h i n as t o r a g e& t r a n s p o r tma g a z i n e 2 0 1 3 . 0 7 3 2 专栏 C O L U MN 文 / 丁俊发 大数据时代的机遇与挑战 最近, 国务院领导同志要求大家看一本书, 叫 《大数据》 , 是 中国人写的, 他的名字叫涂子沛, 书的封面写有三行字, 一行写 着 "除了上帝, 任何人都必须用数据来说话" 。 另一行写着 "正在 到来的数据革命, 以及它如何改变政府、 商业与我们的生活" 。 第三行写着 "叫醒中国, 超越中国模式—— —大数据将是下一个 社会发展阶段的石油和金矿" 。 在 2 0 1 2 年 7 月 《大数据》 出版以前, 英国经济学家维克托 · 迈尔 · 舍恩伯格出版了 《大数据时代》 , 该书畅销全球。 最早提出 "大数据" 的是全球知名咨询公司麦肯锡。 该公司 认为: "数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域, 成为 重要的生产因素, 人们对于海量数据的挖掘与运用, 预示着新 一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来" 。 其实, "大数据" 早 已存在, 但由于互联网与信息技术的进步而凸现出来。 由于大数据的巨大影响力,对数据的采集和整合能力, 对数据的分析与决策能力以及精确、 快速反应能力与行动能 力成为一个国家、 一个企业的综合实力与核心竞争力。联合 国 2 0 1 2 年发布了大数据政务白皮书,美国投入 2 亿美元拉 动大数据相关产业发展, 将 "大数据战略" 上升为国家意志, 认定大数据是 "未来的新石油" , "是陆权、 海权、 空权之外的 另一种国家核心资产" 。麦肯锡认为 "大数据是下一轮创新、 竞争和生产力的前沿" , "对于企业来说,海量电子数据的应 用将成为未来竞争和增长的基础" 。 I B M 认为 "数据将成为一 个行业当中决定胜负的根本因素, 最终数据将成为人类至关 重要的自然资源。" 涂子沛写的《大数据》 ,通过讲述美国半个多世纪信息开 放、 技术创新的历史, 特别是奥巴马总统上任以来所进行的以 大数据为核心进行的一系列创新, 给美国政治、 经济、 社会变革 的一系列挑战与变革。对照中国的现实, 差距在哪里, 要补什 么, 路该如何选择。 读了给人以无比巨大的压力, 又给人以无比 巨大的动力。涂子沛引用了胡适与董仁宇两位名人的话, 胡适 讲, 中国人习惯于做 "差不多先生" , 凡事马马虎虎, 不求精确, 董仁宇认为, 中国不懂得用数字来管理国家。 从总体讲, 这一观 点我非常同意,但其实中国的文明史也是一个精确的数据史, 但拥有数据不一定会用数据, 不一定成为财富。 我们常讲, 中国 人不认识中国, 就是缺 "大数据" 这一软实力。在我们的日常工 作中, 常常是数据不是真实的, 数据的采集不是全面的, 数据的 分析不是科学的, 数据的预测是有水分的, 决策很大程度是拍 脑袋的, 所以不能不出问题。毛泽东讲, 没有调查就没有发言 权, 现在要讲, 没有数据就没有发言权。干部要学会用数据说 话, 以理服人, 以数据服人。 我在 2 0 1 3 年 5 月 《商业价值》 刊登的一篇文章, 讲到林彪 的一个故事, 1 9 4 8 年 1 0 月 1 4 日, 东北野战军攻克锦州后, 又 挥师北上, 与从沈阳出来增援的廖耀湘兵团 2 0 余万人迎头撞 上, 混战在一起, 战局瞬息万变。 一天深夜, 值班参谋正读着一 份遭遇战的战报, 林彪听着听着, 突然叫 "停" 。 他问周围的人: "刚才念的在胡家窝棚那个战斗的缴获你们听到了吗?" 周围 的人满脸都是睡意和茫然,因为像这样的战斗每天都有几十 起, 只是枯燥的数字稍有不同。林彪见无人回答, 便接连提出 3 个问题: "为什么那儿缴获的短枪与长枪的比例比其他的战 场略高?为什么那儿缴获和击毁的小车与大车的比例比其他 的战场略高?为什么那儿俘获和击毙的军官与士兵的比例比 一般歼敌略高?" 人们还没来得及思索, 林彪已指着军用地图 说: "我猜想……不, 我断定! 敌人的野战指挥所就在这儿! " 随 后, 林彪命令全力追击从胡家窝棚逃走的那股敌人。 廖耀湘刚 刚还在庆幸自己在意外的遭遇战中幸免于难,很快就发现被 漫山遍野的解放军团团围住, 还不断有人高呼 "矮胖子, 白净 脸, 金丝眼镜湖南腔, 不要放走廖耀湘" 的顺口溜。 压力如此之 大, 只好举手投降, 辽沈战役就此尘埃落地。这是数据分析的 一个典型案例。 作为现代物流业来讲, 我们抓了两大数据分析, 一是采购 经理指数即 P MI , 二是物流统计分析。 我们用数据来说话, 但应 该承认, 我们对数据的全流程运作水平不高, 许多问题没有分 析透, 数据的价值没有充分挖掘。有些领域则因为没有数据而

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