2019中国大数据产业发展洞察暨中国大数据产业发展白皮书发布论文

我们不能仅仅满足于做数据的坚强管道,如何承载更多内容?如何结合行业?是需要我们迫切考虑的问题。

2019中国大数据产业发展洞察暨中国大数据产业发展白皮书发布

每年大数据产业生态联盟都会组织对于上一年度中国大数据产业发展情况进行调研。论坛上大家所讨论的算力和人工智能,都对大数据的发展起到了巨大的推动作用。下面我就联盟的调研结果做一下分享。

全球范围内很多细分领域产生的数据规模是巨大的。2019年春运,铁路客运量约4.13亿人次,民航约7300万人次,2018年1-11月,全国总诊疗人次达75.4亿人次。类似这样的数据还在源源不断地产生,数据时时刻刻都在呈几何级增长。

过去几个月我们调研了两千家企业,从中选出中国大数据企业50强,他们一直走在中国大数据产业创新一线。

根据最近年份的高考历史题型来看,较为稳定,历史不像数学物理等科目,历史只有一个,掌握了整个历史脉络就不怕题型的更改,因为万变不离其宗。高三历史教师应注重把关学生的解题习惯,养成良好的解题习惯在考场上能起到引发知识点的作用。因此,题型的反复实训是非常重要的,任何题型的解题方式和思路都需要一一讲授,授人以鱼不如授人以渔。将捕鱼的技巧方式传授给学生,学生掌握后,在今后的考试中就会游刃有余。

在健康医疗领域,数据量是庞大的,电子档案和电子病历还没能够被完善地建立出来,还没能实现医疗信息的互联互通。

我们对于未来大数据应用有以下几点判断。

在工业领域,质量、水平、效益、装备等都需要大幅度提升。不同的工业门类差距非常大,我们要发掘工业领域中的小场景,把这些小应用场景变成通用产品和平台,去切实解决制造业中的很多问题。

15.某国2013~2017年对外贸易差额变化如图6所示,下列措施中,有助于该国平衡总体贸易收支的是:

我们设想应该形成完整描述每一个人从出生前到死亡整个阶段的生命体征、用药及检查情况的信息链。这其中包含的数据量太过丰富复杂,现在这些信息分散、沉淀在不同的社会部门。健康医疗大数据的商业化面临着很多问题,人们对治病、防病、健康管理等需求层级不断提升,给我们提供了非常好的创新机遇。

在电信领域,数据有很强的应用,电信领域是数据应用的宽赛道。但是我们不能仅仅满足于做数据的坚强管道,如何承载更多内容?如何结合行业?是需要我们迫切考虑的问题。我们需要加强底层的支撑,实现数据和能力的迁移,搭建新生态。

在营销领域,我国电商行业中的支付、物流等服务完全可以做到千人千面了。精准营销推送、客户画像等都展示出了我们深层次的精准信息挖掘能力。每一个有效的访客都能创造出可观的商业价值,没有创造任何交易和价值的流量,不具有任何意义。

介观尺度铣削不是常规尺度铣削的简单比例缩小。大量研究结果表明,受尺度效应的影响,介观尺度铣削与常规尺度铣削表面形貌区别极大。介观尺度铣削的尺度效应主要表现在以下两方面:

第六,其它。 包括企盼借智朴名声之重,为之作序以留名千载; 因画上还有不少著名书法家的墨迹,便也有对前辈题画诗书法中运笔、着墨方面的审美品评等。

在学科教育领域,现在IT创新人才的缺口非常大,如果我们完成了信息技术人才的多次迭代,这将会成为下一次产业变革最有用的竞争力。数字建模、优化都需要大量高质量的人才。我们过去以数据科学为主,现在应注重数据与行业结合的学科人才的培养,比如医学工业工程、智能技术、智能建造等,这些都是数据在行业里面的应用,不仅要求从业人员有技术能力,还要求具备通用化的实际应用场景的解决能力。

在数据安全领域,数据打通了,机会越多,风险越集中。如何做好早期的运维、治理和安全态势感知等是亟待解决的问题。大数据是关联分析的结果,价值相对稀疏,实现安全防护成本高,甚至可能高于大数据本身价值。

现在有一个新的职业叫数据代理,或者叫数据保险。也就是说我们可以选择把个人信息全部委托给一家公司,委托的过程中需要委托者对自己的信息脱敏、授权,这其中必然会存在一些风险。所以我们可以从监管、商业运行模式等方面采取措施来降低风险。

该项目是贵州省贵阳市城市水环境整治工程的一部分,项目由4座挡水高度8m、宽60m的气动闸组成,采用双气袋,每座气动闸分6个单元,每个单元10m。气袋长10m,重近10t,闸门采用不锈钢,每扇门由4片2.5m的单元门组成,单元门上下两截焊接在一起,下端为40mm厚的不锈钢板,上端为20mm厚的不锈钢板,总高度为9.6m,是目前世界上挡水高度最高的气动闸。该项目2013年3月开始施工,9月全部投入运行。目前,该项目以其独特的水域风景成为贵阳的新城市名片。

在金融业,金融大数据从“强管控”走向“创新服务”。多行业、多场景的创新服务支撑起更多新的服务内容:个人信用报告、企业财务信用报告、授信评估、贷中预警、小微企业信用评估等。

基于上述判断我们有以下三点建议:

第一,从政府角度讲,有序开放大数据,要以分级分类的方法,必须清楚什么样的数据能开放,什么样的数据不能开放,要明确这些数据可以开放给哪些人,这些都需要分级认定,包括开放以后数据的监管,也需要一系列的后续安排。开放性政府、服务型政府、民生型政府的打造需要从大数据的管理入手,顺应数字政府和新型智慧城市建设,加快数据资源整合,健全应用,全面提升政府服务能力。

第二,从企业角度讲,企业要把解决问题作为主线,进一步降低成本,提高效益。这就要求企业找到合适的应用场景,聚焦行业通用性、环节可控性等问题,整合供应商,以业务实效为导向,稳步解决产业核心问题。现在很多企业做简单的大型设备预测性维护,不是事后处理,而是事前预防,类似这样场景很有价值,也更为关键。

第三,从投资机构角度讲,营销大数据、政府大数据、电信大数据、金融大数据的市场认可程度高,发展前景好,技术相对成熟,具备较高的投资价值。健康医疗大数据和工业大数据未来3~5年内将进入爆发期。数据安全值得长期关注。数据交易则不建议介入。选择正确的行业进行投资很关键,现在有投资硬件的,有投资技术的,有投资算法的。未来有前景的应用已经基本实现落地,并且在营销、政府、金融等领域的应用场景里面形成了比较好的商业模式,有了成功的探索经验,这些信息可以为我们降低投资风险,是非常值得关注的。

(根据演讲内容整理,未经本人审核)

—赛迪顾问总裁孙会峰

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