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        大數(shù)據(jù)與經(jīng)濟轉(zhuǎn)型

        2014-02-04 12:53:21錢圣奇
        浙江經(jīng)濟 2014年19期
        關鍵詞:數(shù)據(jù)量轉(zhuǎn)型

        錢圣奇

        大數(shù)據(jù)與經(jīng)濟轉(zhuǎn)型

        錢圣奇

        人類正處于一個數(shù)據(jù)爆炸的時代?!皵?shù)據(jù),已經(jīng)滲透到當今每一個行業(yè)和業(yè)務職能領域,成為重要的生產(chǎn)因素。人們對于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運用,預示著新一波生產(chǎn)率增長和消費者盈余浪潮的到來。”我們需要有更新的視野來看待大數(shù)據(jù),需要有更務實的方法來解決傳統(tǒng)經(jīng)濟的升級轉(zhuǎn)型,利用大數(shù)據(jù)改變現(xiàn)有傳統(tǒng)生產(chǎn)模式,使傳統(tǒng)經(jīng)濟參與新一輪產(chǎn)業(yè)變革,進而帶動經(jīng)濟的新一輪增長轉(zhuǎn)型。

        對于何謂“大數(shù)據(jù)”,目前尚無一個統(tǒng)一的定義,而大數(shù)據(jù)的“大”體現(xiàn)在其幾何式的增長與爆發(fā)上。截止到2012年,數(shù)據(jù)量已經(jīng)從TB(1024GB=1TB)級別躍升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)甚至ZB(1024EB=1ZB)級別。除了數(shù)據(jù)的數(shù)量大之外,大數(shù)據(jù)這個抽象的概念還具有許多其他較為公認的標準,通常被概括為4個V,分別是Volume、Variety、Value和Velocity。

        ——Volume,即數(shù)據(jù)量大。國際數(shù)據(jù)公司(IDC)的研究結(jié)果表明,2008年全球產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量為0.49ZB,2009年的數(shù)據(jù)量為0.8ZB,2010年增長為1.2ZB,2011年的數(shù)量更是高達1.82ZB,相當于全球每人產(chǎn)生200GB以上的數(shù)據(jù)。而到2012年為止,人類生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量是200PB,全人類歷史上說過的所有話的數(shù)據(jù)量大約是5EB。IBM的研究稱,整個人類文明所獲得的全部數(shù)據(jù)中,有90%是過去兩年內(nèi)產(chǎn)生的,而到了2020年全世界所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)規(guī)模將達到今天的44倍。

        ——Variety,即數(shù)據(jù)的類型多樣。在當今這個互聯(lián)網(wǎng)高度發(fā)達的時代,數(shù)據(jù)形式早已不只文字一種,圖片、音頻、視頻等多種形式的數(shù)據(jù),為數(shù)據(jù)的全面性和客觀性做出了貢獻的同時,也對數(shù)據(jù)處理能力提出了更高的要求。

        ——Value,即數(shù)據(jù)價值密度相對較低。由于數(shù)據(jù)的增長速度極快,生成方式多樣且生成數(shù)據(jù)所耗費的成本逐步降低,大數(shù)據(jù)中便存在大量的“噪音”,其影響數(shù)據(jù)的快速處理與分析,使數(shù)據(jù)的信息密度大大降低。在大數(shù)據(jù)時代,如何較為快速地提取數(shù)據(jù)中的有價值信息,成為一個技術性問題。

        ——Velocity即時效性高,有賴于網(wǎng)絡技術的高度發(fā)達?,F(xiàn)階段的數(shù)據(jù)傳播已精確到了以“秒”作為計時單位,而將其高效地處理,并及時反饋有效信息,成為大數(shù)據(jù)區(qū)別于數(shù)據(jù)挖掘較為顯著的特征。

        目前中國經(jīng)濟本質(zhì)上仍處于傳統(tǒng)經(jīng)濟的階段,缺乏具有國際競爭力的現(xiàn)代產(chǎn)業(yè),結(jié)構轉(zhuǎn)型已迫在眉睫。只有抓住大數(shù)據(jù)這個新的驅(qū)動力量,發(fā)揮我國的優(yōu)勢,才有可能順利完成經(jīng)濟轉(zhuǎn)型,進而跨越曾困擾拉美國家?guī)资曛谩爸械仁杖胂葳濉?。大?shù)據(jù)所影響的不是某個特定行業(yè),而會波及所有行業(yè)。具體來看,大數(shù)據(jù)為經(jīng)濟轉(zhuǎn)型帶來如下機遇:

        (一)通過大數(shù)據(jù)的研究有助于推動零售、制造等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級,向高端價值鏈發(fā)展。中國制造業(yè)企業(yè)隨著ERP、PLM等信息化系統(tǒng)的部署完成,管理方式已由粗放式管理轉(zhuǎn)為精細化管理,新產(chǎn)品研發(fā)速度和設計效率有了大幅提升,企業(yè)在實現(xiàn)對業(yè)務數(shù)據(jù)進行有效管理的同時,積累了大量的數(shù)據(jù)信息。制造企業(yè)涉及到大量非結(jié)構化的數(shù)據(jù)和多媒體數(shù)據(jù),包括產(chǎn)品數(shù)據(jù)、運營數(shù)據(jù)、價值鏈數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)等。產(chǎn)品的建模、仿真、調(diào)配等都需要海量數(shù)據(jù),這加速了產(chǎn)品數(shù)據(jù)量的“擴容”。并且公司生產(chǎn)、財務、采購、庫存、人力等多方面的運營數(shù)據(jù),供應商、客戶等價值鏈數(shù)據(jù),行業(yè)政策、市場變化等外部數(shù)據(jù),均能成為分析對象,從而有限減少人力資本投入,提高生產(chǎn)的技術水平以及效率,從根本上實現(xiàn)制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。

        (二)金融業(yè)中沉積的大量時間序列數(shù)據(jù),其在大數(shù)據(jù)應用中會取得非常大的價值。“大數(shù)據(jù)”在存儲和處理框架兩方面的優(yōu)勢將幫助金融服務企業(yè)充分掌握業(yè)務數(shù)據(jù)的價值,降低業(yè)務成本并發(fā)掘新的套利機會。同時,大數(shù)據(jù)背景下的金融行業(yè)更易從大量的客戶數(shù)據(jù)中獲取有益信息,通過分析其行為完善其自身的風控體系,改善風險的管理。從技術角度考慮,大數(shù)據(jù)推動了對數(shù)據(jù)處理算法的需求,對數(shù)據(jù)訪問的安全性和可靠性提出了更高的要求,這也將帶動現(xiàn)代金融業(yè)的技術創(chuàng)新,以更為成熟的姿態(tài)加入新的國際競爭之中。大數(shù)據(jù)金融的代表互聯(lián)網(wǎng)金融正不斷推動著金融業(yè)改革?;ヂ?lián)網(wǎng)金融的典型代表阿里巴巴充分利用其平臺積累的大數(shù)據(jù)資源,將海量交易數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為金融商機,從“支付寶”到“余額寶”,通過對大數(shù)據(jù)的深度挖掘?qū)崿F(xiàn)了精準的金融服務。

        (三)中國巨大的人口基數(shù)以及經(jīng)濟規(guī)模,具有形成大規(guī)模數(shù)據(jù)的天然優(yōu)勢,可為大數(shù)據(jù)研究提供許多創(chuàng)新實踐機會。如城鎮(zhèn)化發(fā)展中面臨的住房、教育、交通問題,產(chǎn)業(yè)資源配置及轉(zhuǎn)型升級問題等,通過大數(shù)據(jù)分析將得到更為系統(tǒng)、準確的解決方案。

        作者單位:浙江工商大學統(tǒng)計學院

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