漫谈大数据的思想形成与价值维度

1. 漫谈大数据的思想形成与价值维度

漫谈大数据的思想形成与价值维度
清华基于微博分析获得的大数据幸福指数发现人们周六最幸福，相信大家心情不错，因此今天不谈枯燥的技术。关于大数据的思维、理念、方法论已经被反复消费了，本来我想直接进入交互环节，继挺兄还是要求先有一部分规定动作，我就先自弹自唱几十分钟，既然是漫谈，也不见得扣题，说到哪里是哪里。各位有问题，我可以择时择机插入讨论。先说大数据思想的形成吧。自从人类开始文字和数字，数据就开始产生。就数据增长曲线而言，极小的初值确实要经历漫长的过程达到人类能感知的曲线拐点。谷歌前CEO埃里克·施密特曾给出了一个有趣的数据：从人类文明曙光初现到2003年一共产生的数据，只相当于2010年两天产生的数据量。而一旦越过拐点，“大数据摩尔定律”的滚滚铁轮下，指数效应爆发：最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。在漫长的数据蓄水过程中，数学和统计学逐渐发展，人们开始注意对数据的量化分析，在人类进入信息时代以前这样的例子就不胜枚举。比如经济上，黄仁宇先生对宋朝经济的分析中发现了“数目字管理”(即定量分析)的广泛应用(可惜王安石变法有始无终)。又如军事，“向林彪学习数据挖掘”的桥段不论真假，其背后量化分析的思想无疑有其现实基础，而这一基础甚至可以回推到2000多年前，孙膑正是通过编造“十万灶减到五万灶再减到三万灶”的数据、利用庞涓的量化分析习惯对其进行诱杀。到上世纪50-60年代，磁带取代穿孔卡片机，启动了数据存储的革命。磁盘驱动器随即发明，它带来的最大想象空间并不是容量，而是随机读写的能力，这一下子解放了数据工作者的思维模式，开始数据的非线性表达和管理。数据库应运而生，从层次型数据库(IBM为阿波罗登月设计的层次型数据库迄今仍在建行使用)，到网状数据库，再到现在通用的关系数据库。与数据管理同时发源的是决策支持系统(DSS)，80年代演变到商业智能(BI)和数据仓库，开辟了数据分析——也就是为数据赋予意义——的道路。那个时代运用数据管理和分析最厉害的是商业。第一个数据仓库是为宝洁做的，第一个太字节的数据仓库是在沃尔玛。沃尔玛的典型应用是两个：一是基于retaillink的供应链优化，把数据与供应商共享，指导它们的产品设计、生产、定价、配送、营销等整个流程，同时供应商可以优化库存、及时补货;二是购物篮分析，也就是常说的啤酒加尿布。关于啤酒加尿布，几乎所有的营销书都言之凿凿，我告诉大家，是Teradata的一个经理编的，人类历史上从没有发生过，但是，先教育市场，再收获市场，它是有功的。仅次于沃尔玛的乐购(Tesco)，强在客户关系管理(CRM)，细分客户群，分析其行为和意图，做精准营销。这些都发生在90年代。00年代时，科研产生了大量的数据，如天文观测、粒子碰撞，数据库大拿吉姆·格雷等提出了第四范式，是数据方法论的一次提升。前三个范式是实验(伽利略从斜塔往下扔)，理论(牛顿被苹果砸出灵感，形成经典物理学定律)，模拟(粒子加速太贵，核试验太脏，于是乎用计算代替)。第四范式是数据探索。这其实也不是新鲜的，开普勒根据前人对行星位置的观测数据拟合出椭圆轨道，就是数据方法。但是到90年代的时候，科研数据实在太多了，数据探索成为显学。在现今的学科里，有一对孪生兄弟，计算XX学和XX信息学，前者是模拟/计算范式，后者是数据范式，如计算生物学和生物信息学。有时候计算XX学包含了数据范式，如计算社会学、计算广告学。2008年克里斯·安德森(长尾理论的作者)在《连线》杂志写了一篇《理论的终结》，引起轩然大波。他主要的观点是有了数据，就不要模型了，或者很难获得具有可解释性的模型，那么模型所代表的理论也没有意义了。跟大家说一下数据、模型和理论。大家先看个粗糙的图。首先，我们在观察客观世界中采集了三个点的数据，根据这些数据，可以对客观世界有个理论假设，用一个简化的模型来表示，比如说三角形。可以有更多的模型，如四边形，五边形。随着观察的深入，又采集了两个点，这时发现三角形、四边形的模型都是错的，于是确定模型为五边形，这个模型反映的世界就在那个五边形里，殊不知真正的时间是圆形。大数据时代的问题是数据是如此的多、杂，已经无法用简单、可解释的模型来表达，这样，数据本身成了模型，严格地说，数据及应用数学(尤其是统计学)取代了理论。安德森用谷歌翻译的例子，统一的统计学模型取代了各种语言的理论/模型(如语法)，能从英文翻译到法文，就能从瑞典文翻译到中文，只要有语料数据。谷歌甚至能翻译克莱贡语(StarTrek里编出来的语言)。安德森提出了要相关性不要因果性的问题，以后舍恩伯格(下面称之为老舍)只是拾人牙慧了。当然，科学界不认同《理论的终结》，认为科学家的直觉、因果性、可解释性仍是人类获得突破的重要因素。有了数据，机器可以发现当前知识疆域里面隐藏的未知部分。而没有模型，知识疆域的上限就是机器线性增长的计算力，它不能扩展到新的空间。在人类历史上，每一次知识疆域的跨越式拓展都是由天才和他们的理论率先吹起的号角。2010年左右，大数据的浪潮卷起，这些争论迅速被淹没了。看谷歌趋势，”bigdata”这个词就是那个时间一下子蹿升了起来。吹鼓手有几家，一家是IDC，每年给EMC做digitaluniverse的报告，上升到泽字节范畴(给大家个概念，现在硬盘是太字节，1000太=1拍，阿里、Facebook的数据是几百拍字节，1000拍=1艾，百度是个位数艾字节，谷歌是两位数艾字节，1000艾=1泽);一家是麦肯锡，发布《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》;一家是《经济学人》，其中的重要写手是跟老舍同著《大数据时代》的肯尼思?库克耶;还有一家是Gartner，杜撰了3V(大、杂、快)，其实这3V在2001年就已经被编出来了，只不过在大数据语境里有了全新的诠释。咱们国内，欢总、国栋总也是在2011年左右开始呼吁对大数据的重视。2012年子沛的书《大数据》教育政府官员有功。老舍和库克耶的《大数据时代》提出了三大思维，现在已经被奉为圭臬，但千万别当作放之四海而皆准的真理了。比如要数据全集不要采样。现实地讲，1.没有全集数据，数据都在孤岛里;2.全集太贵，鉴于大数据信息密度低，是贫矿，投入产出比不见得好;3.宏观分析中采样还是有用的，盖洛普用5000个样本胜过几百万调查的做法还是有实践意义;4.采样要有随机性、代表性，采访火车上的民工得出都买到票的结论不是好采样，现在只做固定电话采样调查也不行了(移动电话是大头)，在国外基于Twitter采样也发现不完全具有代表性(老年人没被包括);5.采样的缺点是有百分之几的偏差，更会丢失黑天鹅的信号，因此在全集数据存在且可分析的前提下，全量是首选。全量>好的采样>不均匀的大量。再说混杂性由于精确性。拥抱混杂性(这样一种客观现象)的态度是不错的，但不等于喜欢混杂性。数据清洗比以前更重要，数据失去辨识度、失去有效性，就该扔了。老舍引用谷歌PeterNovig的结论，少数高质量数据+复杂算法被大量低质量数据+简单算法打败，来证明这一思维。Peter的研究是Web文本分析，确实成立。但谷歌的深度学习已经证明这个不完全对，对于信息维度丰富的语音、图片数据，需要大量数据+复杂模型。最后是要相关性不要因果性。对于大批量的小决策，相关性是有用的，如亚马逊的个性化推荐;而对于小批量的大决策，因果性依然重要。就如中药，只到达了相关性这一步，但它没有可解释性，无法得出是有些树皮和虫壳的因导致治愈的果。西药在发现相关性后，要做随机对照试验，把所有可能导致“治愈的果”的干扰因素排除，获得因果性和可解释性。在商业决策上也是一样，相关性只是开始，它取代了拍脑袋、直觉获得的假设，而后面验证因果性的过程仍然重要。把大数据的一些分析结果落实在相关性上也是伦理的需要，动机不代表行为。预测性分析也一样，不然警察会预测人犯罪，保险公司会预测人生病，社会很麻烦。大数据算法极大影响了我们的生活，有时候会觉得挺悲哀的，是算法觉得了你贷不贷得到款，谷歌每调整一次算法，很多在线商业就会受到影响，因为被排到后面去了。下面时间不多了，关于价值维度，我贴一些以前讲过的东西。大数据思想中很重要的一点是决策智能化之外，还有数据本身的价值化。这一点不赘述了，引用马云的话吧，“信息的出发点是我认为我比别人聪明，数据的出发点是认为别人比我聪明;信息是你拿到数据编辑以后给别人，而数据是你搜集数据以后交给比你更聪明的人去处理。”大数据能做什么?价值这个V怎么映射到其他3V和时空象限中?再贴上解释。“见微”与“知著”在Volume的空间维度。小数据见微，作个人刻画，我曾用《一代宗师》中“见自己”形容之;大数据知著，反映自然和群体的特征和趋势，我以“见天地、见众生”比喻之。“著”推动“微”(如把人群细分为buckets)，又拉动“微”(如推荐相似人群的偏好给个人)。“微”与“著”又反映了时间维度，数据刚产生时个人价值最大，随着时间decay最后退化为以集合价值为主。“当下”和“皆明”在Velocity的时间维度。当下在时间原点，是闪念之间的实时智慧，结合过往(负轴)、预测未来(正轴)，可以皆明，即获得perpetual智慧。《西游记》里形容真假孙悟空，一个是“知天时、通变化”，一个是“知前后、万物皆明”，正好对应。为达到皆明，需要全量分析、预测分析和处方式分析(prescriptiveanalytics，为让设定的未来发生，需要采取什么样的行动)。“辨讹”和“晓意”在Variety的空间维度。基于大体量、多源异质的数据，辨讹过滤噪声、查漏补缺、去伪存真。晓意达到更高境界，从非结构数据中提取语义、使机器能够窥探人的思想境界、达到过去结构化数据分析不能达到之高度。先看知著，对宏观现象规律的研究早已有之，大数据的知著有两个新特点，一是从采样到全量，比如央视去年“你幸福吗”的调查，是街头的采样，前不久《中国经济生活大调查》关于幸福城市排名的结论，是基于10万份问卷(17个问题)的采样，而清华行为与大数据实验室做的幸福指数(继挺兄、我、还有多位本群群友参与)，是基于新浪微博数据的全集(托老王的福)，这些数据是人们的自然表达(而不是面对问卷时的被动应对)，同时又有上下文语境，因此更真实、也更有解释性。北上广不幸福，是因为空气还是房价或教育，在微博上更容易传播的积极情绪还是消极情绪，数据告诉你答案。《中国经济生活大调查》说“再小的声音我们都听得见”，是过头话，采样和传统的统计分析方法对数据分布采用一些简化的模型，这些模型把异常和长尾忽略了，全量的分析可以看到黑天鹅的身影，听到长尾的声音。另一个特点是从定性到定量。计算社会学就是把定量分析应用到社会学，已经有一批数学家、物理学家成了经济学家、宽客，现在他们也可以选择成为社会学家。国泰君安3I指数也是一个例子，它通过几十万用户的数据，主要是反映投资活跃程度和投资收益水平的指标，建立一个量化模型来推知整体投资景气度。再看见微，我认为大数据的真正差异化优势在微观。自然科学是先宏观、具体，进入到微观和抽象，这时大数据就很重要了。我们更关注社会科学，那是先微观、具体，再宏观、抽象，许小年索性认为宏观经济学是伪科学。如果市场是个体行为的总和，我们原来看到是一张抽象派的画，看不懂，通过客户细分慢慢可以形成一张大致看得懂的现实图景，不过是马赛克的，再通过微分、甚至定位个人，形成高清图。我们每一个人现在都生活在零售商的bucket中(前面说的乐购创造了这个概念)，最简单的是高收入、低收入这类反映背景的，再有就是反映行为和生活方式的，如“精打细算”、“右键点击一族”(使用右键的比较techsavvy)。反过来我们消费者也希望能够获得个性化的尊崇，Nobodywantstobenobodytoday。了解并掌握客户比以往任何时候都更重要。奥巴马赢在大数据上，就是因为他知道西岸40-49岁女性的男神是乔治·克鲁尼，东岸同样年龄段女性的偶像则是莎拉·杰西卡·帕克(《欲望都市》的主角)，他还要更细分，摇摆州每一个郡每一个年龄段每一个时间段在看什么电视，摇摆州(俄亥俄)1%选民随时间变化的投票倾向，摇摆选民在Reddit上还是Facebook上，都在其掌握之中。对于企业来说，要从以产品为中心，转到以客户(买单者)甚至用户(使用者)为中心，从关注用户背景到关注其行为、意图和意向，从关注交易形成转到关注每一个交互点/触点，用户是从什么路径发现我的产品的，决定之前又做了什么，买了以后又有什么反馈，是通过网页、还是QQ、微博或是微信。再讲第三个，当下。时间是金钱，股票交易就是快鱼吃慢鱼，用免费股票交易软件有几秒的延迟，而占美国交易量60-70%的高频程序化交易则要发现毫秒级、低至1美分的交易机会。时间又是生命，美国国家大气与海洋管理局的超级计算机在日本311地震后9分钟发出海啸预警，已经太晚。时间还是机会。现在所谓的购物篮分析用的其实并不是真正的购物篮，而是结帐完的小票，真正有价值的是当顾客还拎着购物篮，在浏览、试用、选择商品的时候，在每一个触点影响他/她的选择。数据价值具有半衰期，最新鲜的时候个性化价值最大，渐渐退化到只有集合价值。当下的智慧是从刻舟求剑到见时知几，原来10年一次的人口普查就是刻舟求剑，而现在东莞一出事百度迁徙图就反映出来了。当然，当下并不一定是完全准确的，其实如果没有更多、更久的数据，匆忙对百度迁徙图解读是可能陷入误区的。 第四个，皆明。时间有限，就简单说了。就是从放马后炮到料事如神(predictiveanalytics)，从料事如神到运筹帷幄(prescriptiveanalytics)，只知道有东风是预测分析，确定要借箭的目标、并给出处方利用草船来借，就是处方性分析。我们现在要提高响应度、降低流失率、吸引新客户，需要处方性分析。辨讹就是利用多源数据过滤噪声、查漏补缺和去伪存真。20多个省市的GDP之和超过全国的GDP就是一个例子，我们的GPS有几十米的误差，但与地图数据结合就能做到精确，GPS在城市的高楼中没有信号，可以与惯性导航结合。晓意涉及到大数据下的机器智能，是个大问题，也不展开了。贴一段我的文章：有人说在涉及“晓意”的领域人是无法替代的。这在前大数据时代是事实。《点球成金(Moneyball)》讲的是数量化分析和预测对棒球运动的贡献，它在大数据背景下出现了传播的误区：一、它其实不是大数据，而是早已存在的数据思维和方法;二、它刻意或无意忽略了球探的作用。从读者看来，奥克兰竞技队的总经理比利·比恩用数量化分析取代了球探。而事实是，在运用数量化工具的同时，比恩也增加了球探的费用，军功章里有机器的一半，也有人的一半，因为球探对运动员定性指标(如竞争性、抗压力、意志力等)的衡量是少数结构化量化指标无法刻画的。大数据改变了这一切。人的数字足迹的无意识记录，以及机器学习(尤其是深度学习)晓意能力的增强，可能逐渐改变机器的劣势。今年我们看到基于大数据的情感分析、价值观分析和个人刻画，当这些应用于人力资源，已经或多或少体现了球探承担的作用。
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2. 大数据思维与大数据价值之间的关系

亲，根据您描述的问题结合实际情况来看，大数据思维与大数据价值之间的关系，答案是：指导与实践的关系。说明：大数据思维下，大数据的价值不在于数据量大，而在于构建对数据的挖掘和预测能力，通过对数据进行分析、挖掘和预测，从而洞察出内在的信息，从而对决策进行支持。大数据思维的核心是理解数据的意义，挖掘数据价值，通过数据处理创造出更高的商业价值。不论大企业还是小企业，都应该具备大数据思维，并不断地构建和打造企业的数据洞察能力。望采纳，谢谢！【摘要】
大数据思维与大数据价值之间的关系【提问】
亲，根据您描述的问题结合实际情况来看，大数据思维与大数据价值之间的关系，答案是：指导与实践的关系。说明：大数据思维下，大数据的价值不在于数据量大，而在于构建对数据的挖掘和预测能力，通过对数据进行分析、挖掘和预测，从而洞察出内在的信息，从而对决策进行支持。大数据思维的核心是理解数据的意义，挖掘数据价值，通过数据处理创造出更高的商业价值。不论大企业还是小企业，都应该具备大数据思维，并不断地构建和打造企业的数据洞察能力。望采纳，谢谢！【回答】

3. 大数据思维与大数据价值之间的关系

亲，很高兴为您回答，你的问题，大数据思维与大数据价值之间的关系，帮你查询到，如下：第一，对大数据和大数据思维的再认识。其实数据一直以来都存在，我们一直也运用数据和分析挖掘，可是我们原来所说的数据为什么不能称之为大数据？又有哪些区别？我认为大数据时代最重要的特征是由辅助的次要地位成为主线和核心的地位，这是因为互联网技术和云计算技术的迅速发展，使更多的数据可以实时在线，数据可以自然而然的被记录而不再用收集、数据可以时时被使用可以更快、更高的分析处理，从而形成业务和数据正向反馈的闭环。【摘要】
大数据思维与大数据价值之间的关系【提问】
亲，很高兴为您回答，你的问题，大数据思维与大数据价值之间的关系，帮你查询到，如下：第一，对大数据和大数据思维的再认识。其实数据一直以来都存在，我们一直也运用数据和分析挖掘，可是我们原来所说的数据为什么不能称之为大数据？又有哪些区别？我认为大数据时代最重要的特征是由辅助的次要地位成为主线和核心的地位，这是因为互联网技术和云计算技术的迅速发展，使更多的数据可以实时在线，数据可以自然而然的被记录而不再用收集、数据可以时时被使用可以更快、更高的分析处理，从而形成业务和数据正向反馈的闭环。【回答】
第二，我想就大数据在保险行业的应用谈一点看法。金融本身是一个数据行业，保险的核心是基于预测的基础构成的，所以保险行业是对大数据需求最明显的行业。我认为保险行业大数据存在两个阶段，一个是保险大数据和大数据保险两个阶段，这两个阶段主要的区别体现在数据管控和数据应用。从保险大数据阶段侧重内部数据的在线化及整合。将之前难以收集，难以存储的信息纳入到数据体系中，并将各种条件的数据做组合【回答】
这样类型的数据还是基于行业本身的，大数据保险的数据不局限于保险行业本身，而是保险为一个环节贯穿到与人相关的数据，比如健康、养老、财富的数据。保险大数据还是在经验数据的基础之上，利用更大量的研究数据，更复杂的技术来发现问题，指导经营，预测风险，而大数据保险则是以数据驱动为出发点，设计个性化产品，开拓新的业务模式，基于数据产生生产新链条。在保险业大数据化的不同阶段，大数据技术运用也存在不同。在保险大数据运用阶段，主要是企业经营改制。而在大数据保险阶段，大数据将成为公司从产品、运营、产业链升级的直接驱动因素。【回答】

4. 大数据思维与大数据价值之间的关系

你好，大数据思维与大数据价值之间的关系是数据思维要发挥作用,需要与其他的能力组合。,在大数据时代,拥有大数据思维的人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益。【摘要】
大数据思维与大数据价值之间的关系【提问】
你好，大数据思维与大数据价值之间的关系是数据思维要发挥作用,需要与其他的能力组合。,在大数据时代,拥有大数据思维的人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益。【回答】
大数据思维以价值为特征。大数据时代对信息的不断整合和分析，将信息和数据的量化和互联转化为多维度的发展状态。换句话说，大数据思维渗透到各个领域、不同维度的行业，是大数据发展的最初动因和直接目的。当今社会视其价值特征，将其价值概括为大数据思维的本质。同时，万物的数量互联性和整体性使其价值影响着多维发展，因而喜通过事实的研究证明，在大数据时代背景下，其价值特征和价值意义在不断演进和被挖掘，各领域对大数据思维模式的接受和应用也是大数据发展带来的效益之一。随着大数据思维的不断发展和研究，它的应用不仅实现了数据处理和分析的高效率，而且在事件和数据的预测中也实现了精确和概率的分析结果。【回答】

5. 深度解读：如何使数据发挥最大的价值？

数据行业核心技术面临的挑战仍然存在，并将在可预见的未来持续下去。随着数据呈指数级增长，企业组织和服务于其的技术公司将继续处在一场持续的战斗中，使其变得易于管理。

然而，很明显，组织现在正在开始认真应对在整个企业中应用大数据所带来的挑战，从而可以加速数字化转型，为日益增长的人工智能提供动力。

而且很明显，行业和企业组织都认识到，为了实现大数据的承诺，他们需要获得大数据的价值。

6. 如何正确认识大数据的价值和效益

1、数据使用必须承担保护的责任与义务
我国数据流通与数据交易主要存在以下问题：数据源活性不够，数据中介机构还处于起步阶段；多源数据的汇集技术尤其是非结构化数据分析技术滞后；缺乏熟悉不同行业并掌握在特定领域使用数据技术的人才。
数据的价值在于融合与挖掘，数据流通、交易有利于促进数据的融合和挖掘，搞活数据从而产生效益。数据共享开放、流通交易和数据保护及数据安全对数据技术提出严峻挑战，对法律的制定及执行提出了很高要求。为此，数据使用必须承担保护的责任与义务。

2、数字经济是振兴实体经济的精兵利器
数字经济牵手传统制造，将推动传统工业快速向数字化、网络化、智能化升级，以工业云、数字工厂、机器人技术等为代表的“智能制造”将促进我国工业装备水平大幅提升、自主创新能力显著增强。数字经济也在引领农业现代化。
推进我国数字经济发展要注重加强网络设施建设，夯实数字经济基础支撑。例如，要持续深入实施网络提速降费，推动国家大数据中心建设。要深入推进“两化”融合，提升数字经济应用水平，推进大数据在研发设计、生产制造、管理决策、售后服务等全流程的深度应用。
培育个性化定制、众包设计、协同制造等数据驱动的制造业新模式。要促进多方协同创新，繁荣数字经济产业生态，支持产业联盟、行业协会等组织搭建公共服务平台，构建多方协作、互利共赢的产业生态。

3、推动数字化转型应用
与工业经济的流水线生产不同，数字经济依托云网端，开展网络的协同和定制化的服务，具有强链接、强平台、强数据、强智能等发展特征。以强数据为例，通过采集汇聚、挖掘分析、精准画像来提高认知、驱动决策。
为此，需要建立普惠共创的发展观、科学共享的数据观和包容共治的生态观，抓住工业经济向数字经济转型的机遇，推动产业革命；聚焦大连接、大平台、大数据、大智能，推动国家整体的数字化转型以及产业的数字化应用；促进数字经济时代经济和社会均衡发展，不断加强数字治理。

4、注重四个“结合” 向“数据强国”迈进
领导干部是落实国家大数据战略的行动主体。在国家大数据战略部署背景下，要以大数据提升国家治理能力为目标，以领导干部的现实需求为出发点，帮助领导干部把准形势、用对方法、找好标杆、取得实效，把大数据战略落到实处。

5、注重把政府数据开放和市场基于数据的创新结合起来。
大数据战略就会成为无源之水，数据开放的价值也就无从显现。要注重把大数据与国家治理创新结合起来，借助大数据实现政府负面清单、权力清单和责任清单的透明化管理，完善大数据监督和技术反腐体系。
要注重把大数据与现代产业体系结合起来，包括工业大数据、新兴产业大数据、农业农村大数据等。要注重把大数据与大众创业、万众创新结合起来，培育数据密集型产业。

参考资料来源：光明网-在发展与治理中彰显大数据的时代价值

7. 如何正确认识大数据的价值和效益

1、数据使用必须承担保护的责任与义务
我国数据流通与数据交易主要存在以下问题：数据源活性不够，数据中介机构还处于起步阶段；多源数据的汇集技术尤其是非结构化数据分析技术滞后；缺乏熟悉不同行业并掌握在特定领域使用数据技术的人才。
数据的价值在于融合与挖掘，数据流通、交易有利于促进数据的融合和挖掘，搞活数据从而产生效益。数据共享开放、流通交易和数据保护及数据安全对数据技术提出严峻挑战，对法律的制定及执行提出了很高要求。为此，数据使用必须承担保护的责任与义务。

2、数字经济是振兴实体经济的精兵利器
数字经济牵手传统制造，将推动传统工业快速向数字化、网络化、智能化升级，以工业云、数字工厂、机器人技术等为代表的“智能制造”将促进我国工业装备水平大幅提升、自主创新能力显著增强。数字经济也在引领农业现代化。
推进我国数字经济发展要注重加强网络设施建设，夯实数字经济基础支撑。例如，要持续深入实施网络提速降费，推动国家大数据中心建设。要深入推进“两化”融合，提升数字经济应用水平，推进大数据在研发设计、生产制造、管理决策、售后服务等全流程的深度应用。
培育个性化定制、众包设计、协同制造等数据驱动的制造业新模式。要促进多方协同创新，繁荣数字经济产业生态，支持产业联盟、行业协会等组织搭建公共服务平台，构建多方协作、互利共赢的产业生态。

3、推动数字化转型应用
与工业经济的流水线生产不同，数字经济依托云网端，开展网络的协同和定制化的服务，具有强链接、强平台、强数据、强智能等发展特征。以强数据为例，通过采集汇聚、挖掘分析、精准画像来提高认知、驱动决策。
为此，需要建立普惠共创的发展观、科学共享的数据观和包容共治的生态观，抓住工业经济向数字经济转型的机遇，推动产业革命；聚焦大连接、大平台、大数据、大智能，推动国家整体的数字化转型以及产业的数字化应用；促进数字经济时代经济和社会均衡发展，不断加强数字治理。

4、注重四个“结合” 向“数据强国”迈进
领导干部是落实国家大数据战略的行动主体。在国家大数据战略部署背景下，要以大数据提升国家治理能力为目标，以领导干部的现实需求为出发点，帮助领导干部把准形势、用对方法、找好标杆、取得实效，把大数据战略落到实处。

5、注重把政府数据开放和市场基于数据的创新结合起来。
大数据战略就会成为无源之水，数据开放的价值也就无从显现。要注重把大数据与国家治理创新结合起来，借助大数据实现政府负面清单、权力清单和责任清单的透明化管理，完善大数据监督和技术反腐体系。
要注重把大数据与现代产业体系结合起来，包括工业大数据、新兴产业大数据、农业农村大数据等。要注重把大数据与大众创业、万众创新结合起来，培育数据密集型产业。

参考资料来源：光明网-在发展与治理中彰显大数据的时代价值

8. 大数据真正的价值是什么新思维新框架新理念

在如今科技快速发展的时代，较之以往企业已经能够以更快的速度和更低的成本来获取和储存大量的数据。有人甚至认为，科技很快就能让itle="大数据" target="_blank">大数据分析变得“像使用Excel一样容易”。在其他如潮水般涌起的革命性数据科学当中，最令人感到兴奋的莫过于能够实时掌握消费者和物联网的动态，但是，这恐怕容易使得企业陷于另一种困境日本信息通信技术(ICT)企业美国公司首席信息官尼尔·贾维斯(Neil Jarvis)表示：“企业已经知道他们能够越来越容易地获取和储存大量自身业务和世界范围内产生的数据。而所谓公司的麻烦是指，该如何正确利用这些数据——判断出哪些才是相关的、有用的，哪些是需要过滤掉的。最重要的是，哪些才是有助于推动业务发展的。”因此，思想转变的第一步应是观察数据的方式。如今数据不再是一种静态的可支配资源，其意义不再像以往那样局限于一种单一的目的，而是或许已经成为延伸至多种功能用途的数据处理了。作为一种可再生资源，其价值的衡量不应是视其底线而定，而是应该将其视为一种不仅能带来价值增长，而且能够提供价值增长的机会的资产。数据作为商业的一种原材料也和其他生产的原材料一样，正是它能够被应用于各种各样的领域而使得其价值超越了作为原始产品本身。以IBM近期对从美国本田汽车公司和太平洋电力公司收集而来的数据的应用为例，最初，太平洋煤气电力公司收集数据是为了管理其服务的稳定性，而本田收集电动汽车的数据是为了提高经营效率，但是，IBM则能够将两者建成数据集并整合成一个数据系统，通过这个系统，本田的车主能够从中掌握何时何地需要为汽车充电的节奏，能源供应商则能够对电力负荷进行相应的调整。【摘要】
大数据真正的价值是什么新思维新框架新理念【提问】
您好，亲，很高兴为您解答。亲  大数据真正的价值是什么新思维新框架新理念【回答】
大数据真正的价值是新思维新框架新概念【回答】
在如今科技快速发展的时代，较之以往企业已经能够以更快的速度和更低的成本来获取和储存大量的数据。有人甚至认为，科技很快就能让itle="大数据" target="_blank">大数据分析变得“像使用Excel一样容易”。在其他如潮水般涌起的革命性数据科学当中，最令人感到兴奋的莫过于能够实时掌握消费者和物联网的动态，但是，这恐怕容易使得企业陷于另一种困境日本信息通信技术(ICT)企业美国公司首席信息官尼尔·贾维斯(Neil Jarvis)表示：“企业已经知道他们能够越来越容易地获取和储存大量自身业务和世界范围内产生的数据。而所谓公司的麻烦是指，该如何正确利用这些数据——判断出哪些才是相关的、有用的，哪些是需要过滤掉的。最重要的是，哪些才是有助于推动业务发展的。”因此，思想转变的第一步应是观察数据的方式。如今数据不再是一种静态的可支配资源，其意义不再像以往那样局限于一种单一的目的，而是或许已经成为延伸至多种功能用途的数据处理了。作为一种可再生资源，其价值的衡量不应是视其底线而定，而是应该将其视为一种不仅能带来价值增长，而且能够提供价值增长的机会的资产。数据作为商业的一种原材料也和其他生产的原材料一样，正是它能够被应用于各种各样的领域而使得其价值超越了作为原始产品本身。以IBM近期对从美国本田汽车公司和太平洋电力公司收集而来的数据的应用为例，最初，太平洋煤气电力公司收集数据是为了管理其服务的稳定性，而本田收集电动汽车的数据是为了提高经营效率，但是，IBM则能够将两者建成数据集并整合成一个数据系统，通过这个系统，本田的车主能够从中掌握何时何地需要为汽车充电的节奏，能源供应商则能够对电力负荷进行相应的调整。【回答】