大數據催生了各種工作方式的轉型

⑴ 大數據時代對思維方式的改造

大數據時代對思維方式的改造
大數據將對整個社會的全面發展帶來全新的動力。作為一種偉大的革命性動力，大數據的運行及其作用的發揮，需要我們做好各方面的准備，而這其中的一個關鍵，是與社會體制變革相適應的人們的思想變革。質而言之，就是大數據時代要求人們的思維方式進行一次深刻改造。
目前，在報刊文獻和各種媒體中，大數據這個概念，幾乎是處處可見、不絕於耳；同時，學術界的學術研究，使人們對大數據的理性認識水平不斷提高。有學者認為，2012年世界迎來了大數據元年，而2013年則是中國的大數據元年。正是因為如此，從世界到中國的學術界，特別是科技界，大多數人都比較一致地認為，我們已經進入到大數據時代——一個全新的信息時代。
大數據將為整個社會的全面發展帶來全新的動力。大數據的運行及其作用的發揮，一方面需要相應的社會條件，另一方面它也必然會創造出自己所需要的全新的社會條件。很顯然，要迎接這樣的革命性的新科技時代，需要我們做好各方面的准備，而這其中的一個關鍵，是與社會體制變革相適應的人們的思想變革。質而言之，就是大數據時代要求人們的思維方式進行一次深刻的改造。
大數據時代需要實證思維
這個問題的解決，首先是需要我們對大數據這個概念有一個真正的科學認識。現在的一些權威性研究性機構和文獻，都在試圖對大數據進行學術性的界定，其觀點，大體上比較一致。什麼是大數據呢？美國、英國等國家的有關專門機構和專業刊物上，對大數據概念的內涵都提出了自己的解釋，我國的有關機構，特別是專業學者，也同時提出了自己的一些獨立學術見解。綜合起來看，基本觀點主要是，所謂大數據是指一般傳統工具無法處理的海量的、高增長率、多樣化的信息資源；大數據反映的是網路時代的一種客觀存在，即那些難以用傳統工具認知的有巨大挑戰性質的數據；大數據是指那種無法在一定時間內用常規軟體工具處理的數據集合；如此等等。因為大數據作為一種巨量的數據集，能夠從其中挖掘出各種有價值的信息，所以日益受到重視。
從這些界定中可以看出，大數據是超出了傳統意義上的、極其巨大的、具有特殊價值的數據信息資源。但是，對大數據這樣的界定，仍然是一種實體性質的描述，所以，還不能說是揭示了它的本質。那麼，大數據的本質究竟是什麼呢？在我看來，所謂「大數據」，已經不是一種具體的物理時空概念，而是一種哲學理論層次上的科學概念，也就是說，大數據本身已經具有了高度的理論抽象性質。據此，我們還可以大膽做出這樣的判斷：大數據已經不是一種具體的物質實體，本質上是一種抽象的哲學概念。面對著物質發展的這個嶄新世界——大數據，我們那些常規的認識方式，已經不可能深刻認識它的特殊本質特徵了，這就決定了在大數據時代，我們在認識領域必須來一次思維方式的根本性改造。
大數據作為人類實踐和認識的一種特殊形式、特殊成果，要求我們對長期以來形成的經驗主義主觀演繹思維方式進行認真改造，牢固形成客觀理性的實證思維方式。
作為現代科學認識形式的大數據，標志著自然科學已經走進了理性認識即理論認識的領域，這本身意味著在這個問題上，我們必須克服方法論上的經驗主義，而代之以客觀理性的實證思維方式。對這一點，恩格斯是有先見之明的。他說過：「經驗自然科學積累了如此龐大數量的實證的知識材料，因而在每一個研究領域中系統地和依據其內在聯系來整理這些材料，簡直成了不可推卸的工作。於是，自然科學便走上理論的領域，而在這里經驗的方法不中用了，在這里只有理論思維才管用。」
如果我們認真思考一下就可以明白，對作為現代科技發展高級階段的大數據的研究和運用，仍然靠以經驗主義為基礎的那種演繹思維方式來進行，不走進理性的思辨思維即理論領域中去，顯然是不行了。這就是說，在面對著大數據這個現代高科技形式，思維方式的根本改造，已經是不能迴避的事情了。當然，在這里，我們所面對的大數據，畢竟是處理信息數據這樣的客觀問題，所以，不能搬用純粹的理論思維，而必須運用以理性為基礎的實證思維方式。這里所說的理性實證思維，是指以理論形態的信息數據這樣的客觀根據，來證明結論的真理性。認識論的經驗教訓告訴我們，這樣的思維方式，能夠在更高的理論層次上達到追求真理的目的，從而避免經驗主義思維方式的弊端。
大數據時代塑造開放性思維
大數據這樣特殊的高新科技發展形式，它的正常運行和充分作用發揮，另一個重要條件，是要求我們克服各種各樣實際上的封閉性思維方式，樹立起真實的開放性思維方式。
很顯然，大數據時代思維方式的這種改造，是由大數據本身的本質特徵決定的。我們可以看到，無論是一個地區、一個國家，還是在世界范圍，大數據的形成和運行，是以一種真正的開放形態存在著的。我們甚至可以這樣說，不管是在什麼樣的范圍里，沒有真正開放的社會環境，就不可能有大數據這樣高科技形式的真正存在，這樣的現代高科技也不可能發揮它的特殊作用。
我們這里所說的大數據的開放性，是指它本身的無限發展特點。我們可以想像，就任何一個數據集合本身而言，無論是在時間上還是在空間上，不存在一種量的框框，因為它總是處在一種不斷的生生息息的發展過程中。這就決定了大數據的存在和運行是沒有邊界局限的，也就是說，對大數據來說，不存在地區界限、國家界限；這個事實本身也在告訴我們，任何一種大數據、每一種數據本身是開放性的存在，各種數據之間也必然是互相開放著的，否則，它們就不成其為大數據了。實踐證明，大數據這種徹底的開放性本質，對思維方式的改造是具有革命意義的。
大數據的這種特殊本質，要求我們必須以完全開放的心態對待它的運行和發展，從而形成與大數據本身相一致的廣闊思想視野，這樣才能把大數據真正視為各個地區、各個民族、各個國家的共同財富，互通有無、共有共享。這恰恰是真正的開放性思維方式的本質要求。
大數據時代所要求的開放性思維方式改造，對於我們目前的社會科學研究，特別是馬克思主義研究，是非常重要的，而且也是社會科學深入發展的一個契機。因為，我們在這方面的許多研究工作，實際上還是在封閉的狀態中進行的，特別是在世界范圍內，更是如此。事實證明，這樣的研究方式，無異於把自己禁錮在某種理論框架中走投無路，或者是陷入某種思想深坑不能自拔。出路何在？在廣闊的開放視野中，放眼世界，走人類文明發展的共同道路。
大數據時代呼喚多元性思維
大數據科技形式的正常運行、其作用的充分發揮，還有一個重要條件，這就是要求我們把一元性思維方式改造為充滿活力的多元性思維方式。事實證明，由大數據催生的這種思維方式改造，其意義遠遠超出了大數據的運用范圍，它的深刻影響將在各個方面顯示出來。
大數據為什麼會催生思維方式的這種根本性的改造呢？這里涉及對大數據之「大」的科學理解問題。一般來說，數據之「大」，與數據之「多」是具有相同意思的。當然，這里說的「多」，並不僅僅是個實體量的概念，而是數據——信息之質與量統一的表現形式。這就是說，大數據不僅是一種極為巨大數量的信息群，而且同時也是各種各樣不同性質數據形成的信息集。這樣，就必然形成各種各樣不同性質數據的獨立並存，這就是我們稱之為大數據的多元性存在之本來意義。很顯然，大數據存在和運行多元性的這個客觀事實，要求我們對其所應該形成的正確思想反映，在邏輯上只能是多元性思維方式，而絕不應該是單一性思維方式。
為了適應大數據時代的要求，甚至可以說，為了迎接高新科技時代的到來，我們必須對一元性思維方式進行根本改造，代之以多元性思維方式。從本質上看，所謂「大數據」，是一個實際上的多元世界，豐富多彩的世界，異彩紛呈的世界，個性鮮明的世界，因而是一個充滿了活力的世界。這個科學技術發展的事實，必然要求我們改變陳舊的思維方式，破除一元性思維方式，確立起一種能夠正確反映這個新科技時代的世界本來面目的那種多元性思維方式。
改革開放以來的鮮活經驗告訴我們，面對著充滿活力的現代社會，特別是高新科技帶來的勃勃生機，必須下決心改造各種陳舊的思維方式，更快地確立多元性思維方式。
在現代科技發展中，通過思維方式的改造，特別是確立開放性、多元性思維方式，其意義不僅有益於科技事業發展本身，而且還會推動社會的發展。因為這種開放性、多元性思維方式的形成，意味著整個社會正在朝著自由人的聯合體這一歷史性方向前進。雖然這只是一個起步，但是，卻具有極為深遠的歷史意義。

⑵ 淺談大數據時代統計工作方法

淺談大數據時代統計工作方法
大數據時代帶來了數據信息的大爆炸，為社會生活各個領域帶來巨大變革，也給統計調查工作帶來了挑戰。大數據時代數據呈現出總量更大、種類更繁多、操作更復雜等新特點，這對新時代做好統計調查工作提出了新的更高要求，統計調查工作方式方法面臨優化和革新。當然，變革不代表取代和拒絕，而是尋求包容和提升的最佳狀態，使統計調查工作在新時代可以更加科學規范。
——加大信息技術驅動力，推動統計調查各環節技術改革。信息技術革命和互聯網時代催生了大數據，因此大數據時代統計調查必須以現代信息技術為工具和驅動力。一是拓寬數據收集渠道。統計調查數據的收集可以通過互聯網技術利用網路搜索或者從網路公司收集行業信息。二是減少中間環節。傳統統計調查層層統計上報的做法工作量較大，也容易造成數據失真。大數據時代統計調查可以利用網路傳輸數據平台建設等使統計數據第一時間直接從源頭傳輸到需求者，減少中間環節的人為干擾因素，既保證數據的及時性，也能保證數據的真實性和完整性。三是嚴控數據質量。數據的大爆發帶來的數據復雜性勢必會增加數據質量控制和統計執法的難度，因此，應適應時代的特點，建立動態的、在線的數據質量把控和統計執法制度。如在數據統計調查平台建立質量控制模板，實現實時監控，並且建立統計執法與數據質量監測的便捷通道，一旦數據質量報警可以立即在統計執法上得到響應。
——提升統計調查方法的科學性、規范性。以抽樣調查為例，要想快速樹立抽樣調查的權威性和主體地位，就必須在抽樣調查的各個環節建立科學完備的方法論，包括抽樣框構建、抽樣方案設計、抽樣估計和數據調整等各個環節。比如，要建立科學、統一、簡約的抽樣調查指標體系，取消過時的、利用率低的指標，改進不易取得和無法與大數據銜接的指標，增加政府及社會各界普遍關注的、與社會經濟發展相適應的指標。
——加快數據共享，打破部門「數據孤島」。目前，我國政府統計面臨數據來源單一、重復調查等諸多問題，部門「數據孤島」現象存在，阻礙了大數據時代統計調查工作的開展。從國外先進經驗來看，大數據時代需要逐步採用以信息化為媒介的、基於行政記錄和多種信息來源的開放式、共享式數據採集制度，即將不同政府職能部門行政管理信息資料共享化，如人口登記、房產登記、企業信息登記等，不同目的的統計調查僅是在此基礎上增加或修改特定指標即可。在我國，初步的部門數據共享已經實現，如經濟普查利用工商資料庫和基本單位名錄庫等作為清查庫，人口普查以公安部門戶籍資料和社保信息等作為核查依據等，但是仍存在部門統計數據協調難度大、利用效率低等問題。因此，在大數據時代需要快速搭建較為完備的數據交換和共享服務平台，除去部門保密數據資料外，絕大多數的統計數據信息應該逐步實現在政府部門間、甚至面向社會公布和共享，使各種目的的統計調查能夠各取所需、完善補充，有效發揮數據價值，減少社會資源浪費。
——培養新型統計調查人員，加強調查隊伍建設。為應對大數據時代給統計調查工作帶來的復雜性和不確定性，需要打造一支懂技術、守紀律的高素質統計調查隊伍。一是人員專業化。大數據調查需要全新的現代統計方法和統計工具，特別是現代信息技術和雲計算技術，因此必須組建專業程度高、針對性強的業務能手，並且定期組織培訓，培養專業化統計調查人才。二是隊伍穩定化。現代統計方法和統計流程大多大同小異，穩定的統計調查隊伍有利於不同調查方法的融通，減少人員的適應時間，最大限度降低調查成本。近年來，不少地區探索的統計調查外包模式，在一定程度上促進了人員專業化、隊伍穩定化，值得深入研究和推廣。三是組織紀律制度化。2017年4月，國家統計局成立了國家統計局統計執法監督局，標志著全面依法統計依法治統工作開啟了新的征程。統計數據真實性、統計調查科學性、統計執法嚴肅性等問題，一直是伴隨著各項統計調查工作的永恆話題，只有嚴格遵守統計紀律，將組織建設制度化，才能從根本上杜絕統計造假等統計違法行為，才能確保統計調查科學性，維護統計數據權威性。

⑶ 大數據所帶來的四種思維方式的轉變

隨著近年來大數據技術的快速發展，大數據所創造的價值深刻改變了我們的生活、工作和思維方式。大數據研究專家舍恩伯格指出，大數據時代，人們對待數據的思維方式會發生如下三個變化：

事實上，大數據時代帶給人們的思維方式的深刻轉變遠不止上述三個方面。大數據思維最關鍵的轉變在於從自然思維轉向智能思維，使得大數據像具有生命力一樣，獲得類似於「人腦」的智能，甚至智慧。

以下將介紹大數據技術所帶來的四種思維方式的轉變。

社會科學研究社會現象的總體特徵，以往的采樣方法一直是主要數據獲取手段，這是人類在無法獲得總體數據信息條件下的無奈選擇。在大數據時代，人們可以獲得與分析更多的數據，甚至是與之相關的所有數據，而不再依賴於采樣，從而可以帶來更全面的認識，可以更清楚地發現樣本無法揭示的細節信息。

在大數據時代，隨著數據收集、處理、存儲、分析技術的突破性發展，我們可以更加方便、快捷、動態地獲得研究對象有關的所有數據，而不再因諸多限制不得不採用樣本研究方法，相應地，思維方式也應該從之前的樣本思維轉向總體性思維，從而能夠更加直觀、全面、立體、系統地認識總體狀況。

在大數據時代之前，由於收集的樣本信息量比較少，所以必須確保記錄下來的數據盡量結構化、精確化，否則，分析得出的結論在推及總體上就會「南轅北轍」的現象，導致數據的准確性大大降低，從而造成分析的結論與實際情況背道而馳，因此，就必須十分注重數據樣本的精確思維。

然而，在大數據時代，得益於大數據技術的突破，大量的結構化、非結構化、異構化的數據能夠得到儲存、處理、計算和分析，這一方面提升了我們從海量數據中獲取知識和洞見的能力，另一方面也對傳統的精確思維造成了挑戰。

在大數據時代，思維方式要從精確思維轉向容錯性思維，當擁有海量即時數據時，絕對的精準不再是追求的主要目標，適當忽略微觀層面上的精確度，容許一定程度的錯誤與混雜，反而可以在宏觀層面擁有更好的知識和洞察力。

在大數據世界未出現時，人們往往執著於現象背後的因果關系，試圖通過有限樣本數據來剖析其中的內在關聯關系。數據量小的另一個缺陷就是有限的樣本數據無法反映出事物之間的普遍性的關聯關系。而在大數據時代，人們可以通過大數據挖掘技術挖掘與分析出事物之間隱蔽的關聯關系，獲得更多的認知與洞見，運用這些認知與洞見就可以幫助我們捕捉現在和預測未來，而建立在關聯關系分析基礎上的預測分析正是大數據的核心議題之一。通過關注線性的關聯關系及復雜的非線性關聯關系，可以幫助人們看到很多以前不曾注意的數據之間存在的某些聯系，還可以掌握以前無法理解的復雜技術和社會動態，關聯性關系甚至可以超越因果關系，成為我們了解這個世界的更好視角。

在大數據時代，思維方式要從因果思維轉向相關思維，努力顛覆千百年來人類形成的傳統思維模式和固有偏見，才能更好地分享大數據帶來的深刻洞見。

不斷提高機器的自動化、智能化水平始終是人類社會長期不懈努力的方向。計算機的出現極大地推動了自動控制、人工智慧和機器學習等新技術的發展，「智能機器人」技術研發也取得了突飛猛進的成果並開始一定應用。應該說，自進入到信息社會以來，人類社會的自動化、智能化水平已得到明顯提升，但始終面臨瓶頸而無法取得突破性進展，機器的思維方式仍屬於線性、簡單、物理的自然思維，智能化水平仍不盡如人意。但是，大數據時代的到來，可以為提升機器智能帶來契機，通過機器學習可以從數據中獲取有價值的學習數據，大數據將有效的推進機器思維方式由自然思維轉向智能化思維，這才是大數據思維轉變的關鍵所在、核心內容。

眾所周知，人腦之所以具有智能、智慧，就在於它能夠對周遭的數據信息進行全面收集、邏輯判斷和歸納總結，獲得有關事物或現象的認識與見解。同樣，在大數據時代，隨著物聯網、雲計算、社會計算、可視技術等的突破發展，大數據系統也能夠自動地搜索所有相關的數據信息，並進而類似「人腦」一樣主動、立體、邏輯地分析數據、做出判斷、提供洞見，那麼，無疑也就具有了類似人類的智能思維能力和預測未來的能力。「智能、智慧」是大數據時代的顯著特徵，大數據時代的思維方式也要求從自然思維轉向智能思維，不斷提升機器或系統的社會計算能力和智能化水平，從而獲得具有洞察力和新價值的東西，甚至類似於人類的「智慧」。

大數據開啟了一個重大的時代轉型。大數據技術正在改變我們傳統的生活以及理解世界的方式，成為新發明和新服務的源泉，而更多的改變正蓄勢待發。大數據時代將帶來深刻的思維轉變，大數據不僅將改變每個人的日常生活和工作方式，改變商業組織和社會組織的運行方式，而且將從根本上奠定國家和社會治理的基礎數據，徹底改變長期以來國家與社會諸多領域存在的「不可治理」狀況，使得國家和社會治理更加透明、有效和智慧。

⑷ 大數據分析崗位轉型的意義

讓企業贏得更加卓越的企業職能效果。
數據分析作為數字化轉型的重要技術，可以讓企業贏得更加卓越的企業職能效果。之前企業往往需要在遇到失敗後，才能有針對的調整策略，而現在通過數據分析企業可以快速獲得洞察，指導企業職能發展，提升競爭力。
大數據是對大量動態能持續的數據，通過運營新的系統新的工具，以及新的模型不斷地挖掘數據本身的價值，從而能夠獲得具有洞察力核心價值的事物出現。

⑸ 大數據全方面應用 推動社會變革轉型

大數據全方面應用 推動社會變革轉型

大數據成為國家競爭力的戰略制高點。全球正處於新一輪科技革命和產業變革之中，通過對互聯網、物聯網等新一代信息技術所產生的海量數據進行分析，能夠總結經驗、發現規律、預測趨勢、輔助決策，拓展人類認識世界和改造世界的能力，給人類經濟社會創新發展提供強力引擎。美、歐、日等國家紛紛將推動大數據發展與應用作為提升國家競爭力、奪取新一輪競爭制高點的重大戰略。2012年3月，美國發布《大數據研究與開發計劃》，旨在利用大數據加速科學、工程領域創新，強化國土安全，轉變教育和學習模式。2010年11月，歐盟提出《歐盟開放數據戰略》，希望使歐盟成為公共部門信息再利用的全球領先者。八國集團發布了《G8開放數據憲章》，推動數據開放和利用。圍繞大數據資源掌控權和應用主動權的新一輪國際競爭已經爆發，中國發展大數據也時不我待。

大數據為製造業轉型升級開辟了新途徑。處於數據爆炸的時代，製造企業獲取、管理和利用到的數據量越來越大、種類越來越多，若能對數據進行科學的採集、組織、分析與利用，為產品全生命周期和企業生產經營各環節提供有價值的決策參考，就能夠提高生產率、利潤率和企業綜合發展水平。特別是，隨著製造業逐漸進入「數據驅動」的發展階段，大數據的發展與應用將成為製造業轉型升級和向智能化方向邁進的重要支撐手段。

我國具備發展製造業大數據的比較優勢。我國製造業規模位居全球第一，規模以上製造企業數量超過32萬家，從業人員眾多，信息化發展水平日益提高，每時每刻產生大量製造數據，應用場景豐富，發展空間廣大。通過多年努力，我國在信息技術、產業、應用和信息資源領域都有一定積累，一些信息服務企業面向製造業領域提供大數據服務，為加快大數據與製造業的融合發展奠定了比較扎實的產業基礎。為推動工業化和信息化深度融合，加快製造強國建設步伐，近年來國務院先後出台了《中國製造2025》《關於積極推進「互聯網 」行動的指導意見》《促進大數據發展行動綱要》等政策文件，明確提出發展智能製造、「互聯網 」製造和工業大數據等任務要求，也為製造業大數據發展創造了良好的發展環境。

認真面對大數據與製造業融合發展面臨的各種挑戰。當前，大數據正處於發展孕育期，應用經驗積累不多，應用路徑尚不清晰，安全風險有待進一步評估。我國製造業企業信息化水平參差不齊，全行業尚未形成對大數據客觀、科學的認識，對數據資源在推動製造業發展方面的戰略價值認識不足。多數企業對數據資源建設不夠重視，數據質量普遍較差，物聯網、工業互聯網等領域的標准規范不統一，企業間和企業部門間缺乏數據互通的有效機制，數據價值難以有效挖掘利用。技術創新與支撐能力不足，大數據軟硬體產品和面向製造業特色應用的大數據解決方案發展尚不成熟，大數據處理、分析和呈現方面與國外存在較大差距，難以滿足製造業大數據應用需求。既熟悉製造業需求又懂得大數據技術與管理知識的復合型人才缺乏，不能滿足發展需要。兼顧安全與發展的數據開放、管理和信息安全保障體系缺失，制約製造業大數據的發展與應用。

大數據推動製造業全面轉型升級

大數據精準響應用戶需求，提高製造業研發設計水平。研發設計水平是製造業競爭力的重要標志之一。在研發設計過程中應用大數據，能夠推動打造集成創新平台，廣泛收集和深入挖掘消費者的使用行為數據與意見反饋信息，更准確地掌握海量消費者的使用喜好，並藉由眾創、眾包等方式，將消費者帶入到產品的需求分析和研發設計等創新活動中，推動產品設計方案的持續改進。

大數據實現業務場景交互，推動生產製造智能化升級。如果說傳統的自動化、數字化、網路化給生產製造提供了「肢體」「感官」和「神經」，大數據的應用則給生產製造配上了「大腦」，使之能靈活應對各種業務場景，實現真正的智能。通過整合、分析製造設備數據、產品數據、訂單數據以及生產過程中產生的數據，能夠使生產控制更加及時准確，生產製造的協同度和柔性化水平顯著增強。

大數據輔助企業科學決策，增強製造業經營管理能力。經營管理能力是決定企業持續發展的基礎保障和支撐產業競爭優勢的重要基石。我國製造業大而不強，經營管理的滯後是一重要因素。大數據的應用，能夠推動跨行業、跨區域創新組織的建立和協同設計、電子商務、眾包眾創等新模式的發展，增強製造企業的經營管理能力。例如，海爾集團充分運用大數據手段，支撐構建起橫縱結合的矩陣式管理模式，打造出以訂單為中心、上下工序和崗位之間相互咬合、自行調節運行的業務鏈條，以及匯集互聯網眾多網友智慧的研發創新網路，實現了企業經營多元化、組織高效化、創新開放化，使企業通過技術產品的不斷創新和軟實力的不斷增強，在全球家電製造行業持續保持領先地位。

大數據支撐生產型服務發展，加快製造業服務化進程。圍繞產品發展服務業務，是創新商業模式、提升產品附加值、實現製造業提質增效的重要途徑。大數據加速製造業服務化轉型主要有三個方向：一是使企業業務從產品生產銷售，向生產型服務領域延伸；二是使企業發展模式從圍繞產品生產銷售提供售後服務，轉為圍繞提供持續服務進行產品設計；三是使企業的主要利潤來源從產品製造與銷售環節，轉為售後的生產型服務環節。

大數據與傳統業務加速融合，催生新產品新服務新業態。例如，智能兒童手錶通過融合位置數據、行為數據、圖像數據、社交數據，向兒童及家長提供衛星定位、緊急求救、運動監測、互動游戲等實用功能，近期在我國熱銷，部分品牌產品日銷量甚至達10萬台。我國擁有全球最大的消費市場和最多樣的消費需求，將大數據融入到可穿戴設備、家居產品、汽車產品的功能開發中，能夠推動技術產品的跨越式創新，形成智能可穿戴設備、智能家居、智能網聯汽車等製造業發展新領域，有助於搶占製造業新的增長點和制高點。

促進大數據與製造業融合發展

健全工業信息基礎設施。加快建立容量更大、服務質量更可靠的工業寬頻網路，加強製造業領域無線寬頻網路規劃布局，部署面向智能製造單元、智能工廠及物聯網應用的低延時、高可靠的工業互聯網。發揮互聯網企業、工業軟體企業優勢，引導其與製造企業緊密融合，面向製造業重點領域信息物理系統及智能車間、智能工廠建設，構建無線感測網、工業控制網、工業雲平台及雲應用、工業大數據平台等新興信息基礎設施體系，實現數據的統一採集、管理和高效處理。

建設製造業數據資源。推進感測器等數據採集終端的大規模應用，多渠道、多層面採集獲取數據。引導和支持骨幹企業、行業組織建設低成本、高效率的製造業大數據存儲中心和分析中心，匯聚形成系統、全面、及時、高質量的數據資源。完善製造業數據資源建設相關體制機制，創新政策激勵手段，規范數據資源性質，明確數據的所有權、使用權，科學合理界定公共信息資源邊界，形成各方面積極參與、互利共贏的數據資源建設態勢。

突破製造業大數據核心技術。開放自主可控的製造業大數據平台軟體和重點領域、重點業務環節應用軟體，支持創新型中小企業開發專業化的製造行業數據處理分析技術和工具，提供特色化的數據服務。推動多學科交叉融合，開展製造業大數據分析關鍵演算法和關鍵技術研究。

提升大數據分析應用能力。建設一批高質量的製造業大數據服務平台，推動軟體與服務、設計與製造資源、關鍵技術與標準的開放共享，增強製造業大數據應用能力。選擇重點領域，組織實施製造業大數據創新應用試點，推動製造模式變革和工業轉型升級，培育發展製造業新業態，推進由「中國製造」向「中國智造」轉型升級。

提高數據安全保障能力。研究制定面向製造業領域信息採集和管控、敏感數據管理、數據質量等方面的大數據安全保障制度建設。研究制定數據分級標准，明確製造業大數據採集、使用、開放等環節涉及信息安全的范圍、要求和責任。推動數據保護、個人隱私、數據資源權益和開發利用等方面的標准化工作和立法工作，明確各方責、權、利。制定出台對製造業數據採集、傳輸、保存、備份、遷移等的管理規范，加強安全測評、電子認證、應急防範等信息安全基礎性工作，有效保障數據全生命周期各階段、各環節的安全可靠。

培養復合型大數據人才。支持有條件的高校結合計算機、數學、統計等相關專業優勢，設立大數據相關專業。鼓勵高校和製造企業共同開展職業教育，聯合培養同時具備大數據應用能力和製造業專業素質的復合型大數據人才。鼓勵高校、科研機構和企業有計劃、分層次的引進大數據相關的戰略科學家和創新領軍人才，依託製造業大數據領域的研發和產業化項目，引進擁有實踐經驗的大數據管理者、大數據分析員等高端人才。

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⑹ 大數據未來的發展前景怎麼樣

大數據發展的行業有三個方向，大數據開發、大數據分析、大數據科研

在2016年以前可能沒多少人會認為這個行業的發展潛力有多大，但隨著時代的進步，現如今大數據不是時時刻刻都在身邊？大數據現今是存在於各個行業，比如，電信、金融、製造、物流、電商等也因此催生出了眾多專業技術崗位。又從政策上來說，大數據是國家重點扶持項目，未來的一系列計劃中，大數據都占據著十分關鍵重要的環節，自然是有著 不可多得發展機遇。從職業前景來看，大數據開發相比於其他的大數據相關職位如大數據分析，大數據科研都有著更廣泛的應用，薪水高、待遇好，就業前景這方面也是非常好的。大數據行業發展未來可期

⑺ 數字化轉型是如何改變傳統的工作方式

數字化轉型涉及到傳統工作方式的變革是方方面面的。最簡單的是通過數字化手段，把原有的業務數據進行多維度收集和整理，進行數據分析，藉此完善已有業務，並從中挖掘新的業務機會。而再往前一步，數字化轉型可進入業務的各方面——和客戶的溝通交流方式可數字化；訂單的簽訂和跟蹤可數字化；產品的生產和管理也可數字化轉型。部分大型企業甚至將整個業務流程全面數字化，然後通過大數據、雲計算等，從每一個環節降成本、提效率、增效益。中大咨詢很早已經開始針對企業的數字化轉型展開研究，有興趣可以在官網查看。

⑻ 大數據時代催生思維變革

大數據時代催生思維變革

英國教授維克托·邁爾—舍恩伯格的《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》一書的問世，讓大數據引發全球熱議。當許多人還沒徹底弄明白IT是什麼的時候，DT時代已經來了。「DT時代」方興未艾，各行各業都在往這塊寶藏進軍，卻沒有一個有力的組織，沒有規范行為的游戲規則，因「大數據」理論引發的激辯和質疑也不絕絡繹：數據交易規則如何制定、數據安全如何保障、數據倫理底線在哪兒?產業發展離不開理論支撐，當別人還在思索「大數據是什麼」，貴陽已經在探索「大數據怎麼做」。對於大數據時代的貴陽探索，互聯網行業的大佬們有自己的看法。阿里巴巴集團董事局主席馬雲表示，雲計算、大數據現在已成為科技發展的代名詞，數據是驅動商業向前發展的核心。在數據戰略重點實驗室主任連玉明教授看來，貴陽首家大數據戰略重點實驗室的建立對於大數據產業發展意義重大。「很多地方都在談數據經濟、雲計算產業，但貴州下如此大的決心，跟阿里巴巴集團一起干、堅持干、務實干，一起探索未來的勇氣和魄力值得敬佩。」馬雲說。馬雲認為，數據是驅動商業向前發展的核心，更是人類社會的未來。以控制為出發點的IT時代正在走向以激活生產力為目的的DT(數據技術)時代已經成為一種趨勢。從組織內部角度來看，DT會改變一個組織的溝通、生產、消費方式，驅動它的架構、文化的變革;從跨組織角度來看，由於DT時代的「利他」思維取代IT時代的「利我」思維，組織與組織的合作將遠大於競爭，跨組織的協同會頻繁發生，而且將變得越來越敏捷，越來越高效。這不僅僅是技術的升級，更是思想意識的巨大變革。阿里巴巴集團於2014年4月17日與貴州省政府簽訂全面戰略合作協議，項目之一「雲上貴州」已取得一些成績，成為政府運營雲計算和大數據的最佳實踐。政府作為一個組織，生來就是一個極為重要的數據生產和交換平台。數據本身並不能創造價值，只有讓更多的人對其進行分析和運用，才能成倍地創造價值。受摩爾定律驅動的信息技術不斷廉價化、互聯網的普及以及其延伸所帶來的信息技術無處不在的應用，催生大數據時代到來，進而使信息化進入以數據廣泛關聯、跨域融合和深度應用為特徵的智慧化階段。在當前的大數據熱潮中，相關書籍、文章可謂車載斗量，共識與爭鳴共存。《塊數據——大數據時代真正到來的標志》一書卻從塊數據這個新穎的視角來看待大數據及其未來的發展，頗有創意，發人思考。梅宏認為，「條數據」和「塊數據」的劃分，師法自然，抓住了數據的本質。從其定義和靜態角度看，「條」是一個領域或行業內縱深數據的集合，可以反映本領域或行業的規律，無疑具有很大價值。「塊」是一個物理區域或行政區劃內眾多「條數據」的集合，更能反映現實世界和社會的極度復雜性，其綜合應用無疑會帶來數據價值的顯著提升。從動態的視角看，重視「塊數據」是為了避免僅僅關注「條數據」而可能帶來的新的數據孤島現象，更是體現了一種對信息化建設的發展性思維。「摩爾定律是指數社會的基因，大數據是指數社會的蛋白質。」對於這句話，吳甘沙認為，基因決定生命特徵，是初始點，而蛋白質是生命的物質基礎，是生命活動的主要承擔者。而大數據就像生命體質中的蛋白質一樣，是當前社會生命活動的主要承擔者。對於數據開放，吳甘沙認為，不涉及個體的公共數據和科研數據都可以開放。涉及個體的數據要明確數據權屬、隱私界定，獲得擁有者授權，採用技術匿名化，而後再考慮開放。而目前英美開放的主要特點是原始數據(而非提煉數據)。在吳甘沙眼裡，貴陽全城Wifi覆蓋採集數據的優點就是有數據發生所在地點的信息，而這是語境的一個重要因素。他同時指出，在為用戶提交免費Wifi服務時，需要明確獲得用戶對數據授權。對於大數據、雲計算、移動互聯網、物聯網，吳甘沙認為，這些都是不可獨立分割的。正如金融數據跟電商數據碰撞在一起，就產生了像小微貸款那樣的互聯網金融;電信數據跟政府數據碰在一起，可以產生人口統計學方面的價值，幫助城市規劃人們居住、工作、娛樂的場所;物流數據和電商數據湊一塊，可以了解各個經濟子領域的運行情況;物流數據跟金融數據放在一起，就產生了供應鏈金融等等。連玉明認為，發展大數據是人類文明發展和全球化進程的必然趨勢，也是貴陽堅守發展和生態「兩條底線」，探索「雙贏之路」的戰略選擇，為西部欠發達地區實現後發趕超找到一條新路徑，這是認識、適應和引領新常態的思維變革。面對新機遇、新挑戰、新任務，貴陽發展大數據需要洞察先機，搶占制高點，更需要研究先行和戰略引領。在這樣的背景下，大數據戰略重點實驗室的出現是必要的。連玉明指出，大數據戰略重點實驗室是一個跨學科、專業性、國際化、開放型的研究平台。實驗室將聚集國內外大數據相關專業研究者、管理者和決策者，立足全球大數據發展趨勢和中國大數據發展實踐，以大數據發展的重大理論和現實問題為主攻方向，加強大數據發展全局性、戰略性、前瞻性研究和咨詢。連玉明表示，大數據戰略重點實驗室未來的研究方向是通過對大數據發展進行全局性、戰略性、前瞻性的研究和咨詢，主要包括大數據發展趨勢研究、構建「塊數據」理論模型和應用模型、建立DT空間、研究編制和發布「大數據指數」和籌建一個「中國DT產業50人論壇」五項重點工作。數據孤島是大數據行業發展面臨的最大問題。一方面，各行業、企業和政府都在竭盡所能地採集數據、佔有數據和利用數據。另一方面，大部分數據被各個行業、企業、機構和政府封鎖起來，形成一個個「數據孤島」，無法自由流通，數據之間缺少連接。「而塊數據理論對於打通『數據孤島』意義重大。」傅志華認為，塊數據的提出，最大意義在於有了一個完整的數據源，能夠全方位地了解用戶。「如同炒菜一樣，對於廚師而言，如果菜的料不夠豐富，通過搭配不同的原料來做出好的菜品是有挑戰的。」談到數據開放，傅志華認為，數據開放與「數據孤島」是息息相關的。為解決「數據孤島」必須促進數據開放，數據開放能夠最大程度地促進數據行業的發展。「數據開放很多時候並不是技術問題，從國家層面推動數據開放意義重大。目前我國的政策法規不完善，大數據挖掘缺乏相應的立法，無法既保證共享又防止濫用，數據開放與隱私如何平衡是亟待解決的問題，要在推動數據全面開放、應用和共享的同時有效地保護公民、企業的隱私。

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⑼ 大數據時代：生活、工作與思維的大變革的內容簡介

維克托·爾耶·舍恩伯格在《大數據時代:生活、工作與思維的大變革》中前瞻性地指出，大數據帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數據開啟了一次重大的時代轉型，並用三個部分講述了大數據時代的思維變革、商業變革和管理變革。維克托最具洞見之處在於，他明確指出，大數據時代最大的轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道「是什麼」，而不需要知道「為什麼」。這顛覆了千百年來人類的思維慣例，對人類的認知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰。
大數據是人們獲得新的認知，創造新的價值的源泉；大數據還是改變市場、組織機構，以及政府與公民關系的方法。維克托認為，大數據的核心就是預測。這個核心代表著我們分析信息時的三個轉變。第一個轉變就是，在大數據時代，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴於隨機采樣。第二個改變就是，研究數據如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度。第三個轉變因前兩個轉變而促成，即我們不再熱衷於尋找因果關系。書中展示了谷歌、微軟、亞馬遜、IBM、蘋果、facebook、twitter、VISA等大數據先鋒們最具價值的應用案例。

⑽ 大數據時代給我們的生活帶來了什麼

現在，我們人人拿著一部手機，有的人甚至好幾部智能手機；我們的面前也擺著電腦，並隨時可以上網；我們面對爆炸式的信息，遨遊在信息之海，可輕松地獲取數據，來改善生活的質量，享受科技帶來的樂趣。這就是好處