大数据催生了各种工作方式的转型

⑴ 大数据时代对思维方式的改造

大数据时代对思维方式的改造
大数据将对整个社会的全面发展带来全新的动力。作为一种伟大的革命性动力，大数据的运行及其作用的发挥，需要我们做好各方面的准备，而这其中的一个关键，是与社会体制变革相适应的人们的思想变革。质而言之，就是大数据时代要求人们的思维方式进行一次深刻改造。
目前，在报刊文献和各种媒体中，大数据这个概念，几乎是处处可见、不绝于耳；同时，学术界的学术研究，使人们对大数据的理性认识水平不断提高。有学者认为，2012年世界迎来了大数据元年，而2013年则是中国的大数据元年。正是因为如此，从世界到中国的学术界，特别是科技界，大多数人都比较一致地认为，我们已经进入到大数据时代——一个全新的信息时代。
大数据将为整个社会的全面发展带来全新的动力。大数据的运行及其作用的发挥，一方面需要相应的社会条件，另一方面它也必然会创造出自己所需要的全新的社会条件。很显然，要迎接这样的革命性的新科技时代，需要我们做好各方面的准备，而这其中的一个关键，是与社会体制变革相适应的人们的思想变革。质而言之，就是大数据时代要求人们的思维方式进行一次深刻的改造。
大数据时代需要实证思维
这个问题的解决，首先是需要我们对大数据这个概念有一个真正的科学认识。现在的一些权威性研究性机构和文献，都在试图对大数据进行学术性的界定，其观点，大体上比较一致。什么是大数据呢？美国、英国等国家的有关专门机构和专业刊物上，对大数据概念的内涵都提出了自己的解释，我国的有关机构，特别是专业学者，也同时提出了自己的一些独立学术见解。综合起来看，基本观点主要是，所谓大数据是指一般传统工具无法处理的海量的、高增长率、多样化的信息资源；大数据反映的是网络时代的一种客观存在，即那些难以用传统工具认知的有巨大挑战性质的数据；大数据是指那种无法在一定时间内用常规软件工具处理的数据集合；如此等等。因为大数据作为一种巨量的数据集，能够从其中挖掘出各种有价值的信息，所以日益受到重视。
从这些界定中可以看出，大数据是超出了传统意义上的、极其巨大的、具有特殊价值的数据信息资源。但是，对大数据这样的界定，仍然是一种实体性质的描述，所以，还不能说是揭示了它的本质。那么，大数据的本质究竟是什么呢？在我看来，所谓“大数据”，已经不是一种具体的物理时空概念，而是一种哲学理论层次上的科学概念，也就是说，大数据本身已经具有了高度的理论抽象性质。据此，我们还可以大胆做出这样的判断：大数据已经不是一种具体的物质实体，本质上是一种抽象的哲学概念。面对着物质发展的这个崭新世界——大数据，我们那些常规的认识方式，已经不可能深刻认识它的特殊本质特征了，这就决定了在大数据时代，我们在认识领域必须来一次思维方式的根本性改造。
大数据作为人类实践和认识的一种特殊形式、特殊成果，要求我们对长期以来形成的经验主义主观演绎思维方式进行认真改造，牢固形成客观理性的实证思维方式。
作为现代科学认识形式的大数据，标志着自然科学已经走进了理性认识即理论认识的领域，这本身意味着在这个问题上，我们必须克服方法论上的经验主义，而代之以客观理性的实证思维方式。对这一点，恩格斯是有先见之明的。他说过：“经验自然科学积累了如此庞大数量的实证的知识材料，因而在每一个研究领域中系统地和依据其内在联系来整理这些材料，简直成了不可推卸的工作。于是，自然科学便走上理论的领域，而在这里经验的方法不中用了，在这里只有理论思维才管用。”
如果我们认真思考一下就可以明白，对作为现代科技发展高级阶段的大数据的研究和运用，仍然靠以经验主义为基础的那种演绎思维方式来进行，不走进理性的思辨思维即理论领域中去，显然是不行了。这就是说，在面对着大数据这个现代高科技形式，思维方式的根本改造，已经是不能回避的事情了。当然，在这里，我们所面对的大数据，毕竟是处理信息数据这样的客观问题，所以，不能搬用纯粹的理论思维，而必须运用以理性为基础的实证思维方式。这里所说的理性实证思维，是指以理论形态的信息数据这样的客观根据，来证明结论的真理性。认识论的经验教训告诉我们，这样的思维方式，能够在更高的理论层次上达到追求真理的目的，从而避免经验主义思维方式的弊端。
大数据时代塑造开放性思维
大数据这样特殊的高新科技发展形式，它的正常运行和充分作用发挥，另一个重要条件，是要求我们克服各种各样实际上的封闭性思维方式，树立起真实的开放性思维方式。
很显然，大数据时代思维方式的这种改造，是由大数据本身的本质特征决定的。我们可以看到，无论是一个地区、一个国家，还是在世界范围，大数据的形成和运行，是以一种真正的开放形态存在着的。我们甚至可以这样说，不管是在什么样的范围里，没有真正开放的社会环境，就不可能有大数据这样高科技形式的真正存在，这样的现代高科技也不可能发挥它的特殊作用。
我们这里所说的大数据的开放性，是指它本身的无限发展特点。我们可以想象，就任何一个数据集合本身而言，无论是在时间上还是在空间上，不存在一种量的框框，因为它总是处在一种不断的生生息息的发展过程中。这就决定了大数据的存在和运行是没有边界局限的，也就是说，对大数据来说，不存在地区界限、国家界限；这个事实本身也在告诉我们，任何一种大数据、每一种数据本身是开放性的存在，各种数据之间也必然是互相开放着的，否则，它们就不成其为大数据了。实践证明，大数据这种彻底的开放性本质，对思维方式的改造是具有革命意义的。
大数据的这种特殊本质，要求我们必须以完全开放的心态对待它的运行和发展，从而形成与大数据本身相一致的广阔思想视野，这样才能把大数据真正视为各个地区、各个民族、各个国家的共同财富，互通有无、共有共享。这恰恰是真正的开放性思维方式的本质要求。
大数据时代所要求的开放性思维方式改造，对于我们目前的社会科学研究，特别是马克思主义研究，是非常重要的，而且也是社会科学深入发展的一个契机。因为，我们在这方面的许多研究工作，实际上还是在封闭的状态中进行的，特别是在世界范围内，更是如此。事实证明，这样的研究方式，无异于把自己禁锢在某种理论框架中走投无路，或者是陷入某种思想深坑不能自拔。出路何在？在广阔的开放视野中，放眼世界，走人类文明发展的共同道路。
大数据时代呼唤多元性思维
大数据科技形式的正常运行、其作用的充分发挥，还有一个重要条件，这就是要求我们把一元性思维方式改造为充满活力的多元性思维方式。事实证明，由大数据催生的这种思维方式改造，其意义远远超出了大数据的运用范围，它的深刻影响将在各个方面显示出来。
大数据为什么会催生思维方式的这种根本性的改造呢？这里涉及对大数据之“大”的科学理解问题。一般来说，数据之“大”，与数据之“多”是具有相同意思的。当然，这里说的“多”，并不仅仅是个实体量的概念，而是数据——信息之质与量统一的表现形式。这就是说，大数据不仅是一种极为巨大数量的信息群，而且同时也是各种各样不同性质数据形成的信息集。这样，就必然形成各种各样不同性质数据的独立并存，这就是我们称之为大数据的多元性存在之本来意义。很显然，大数据存在和运行多元性的这个客观事实，要求我们对其所应该形成的正确思想反映，在逻辑上只能是多元性思维方式，而绝不应该是单一性思维方式。
为了适应大数据时代的要求，甚至可以说，为了迎接高新科技时代的到来，我们必须对一元性思维方式进行根本改造，代之以多元性思维方式。从本质上看，所谓“大数据”，是一个实际上的多元世界，丰富多彩的世界，异彩纷呈的世界，个性鲜明的世界，因而是一个充满了活力的世界。这个科学技术发展的事实，必然要求我们改变陈旧的思维方式，破除一元性思维方式，确立起一种能够正确反映这个新科技时代的世界本来面目的那种多元性思维方式。
改革开放以来的鲜活经验告诉我们，面对着充满活力的现代社会，特别是高新科技带来的勃勃生机，必须下决心改造各种陈旧的思维方式，更快地确立多元性思维方式。
在现代科技发展中，通过思维方式的改造，特别是确立开放性、多元性思维方式，其意义不仅有益于科技事业发展本身，而且还会推动社会的发展。因为这种开放性、多元性思维方式的形成，意味着整个社会正在朝着自由人的联合体这一历史性方向前进。虽然这只是一个起步，但是，却具有极为深远的历史意义。

⑵ 浅谈大数据时代统计工作方法

浅谈大数据时代统计工作方法
大数据时代带来了数据信息的大爆炸，为社会生活各个领域带来巨大变革，也给统计调查工作带来了挑战。大数据时代数据呈现出总量更大、种类更繁多、操作更复杂等新特点，这对新时代做好统计调查工作提出了新的更高要求，统计调查工作方式方法面临优化和革新。当然，变革不代表取代和拒绝，而是寻求包容和提升的最佳状态，使统计调查工作在新时代可以更加科学规范。
——加大信息技术驱动力，推动统计调查各环节技术改革。信息技术革命和互联网时代催生了大数据，因此大数据时代统计调查必须以现代信息技术为工具和驱动力。一是拓宽数据收集渠道。统计调查数据的收集可以通过互联网技术利用网络搜索或者从网络公司收集行业信息。二是减少中间环节。传统统计调查层层统计上报的做法工作量较大，也容易造成数据失真。大数据时代统计调查可以利用网络传输数据平台建设等使统计数据第一时间直接从源头传输到需求者，减少中间环节的人为干扰因素，既保证数据的及时性，也能保证数据的真实性和完整性。三是严控数据质量。数据的大爆发带来的数据复杂性势必会增加数据质量控制和统计执法的难度，因此，应适应时代的特点，建立动态的、在线的数据质量把控和统计执法制度。如在数据统计调查平台建立质量控制模板，实现实时监控，并且建立统计执法与数据质量监测的便捷通道，一旦数据质量报警可以立即在统计执法上得到响应。
——提升统计调查方法的科学性、规范性。以抽样调查为例，要想快速树立抽样调查的权威性和主体地位，就必须在抽样调查的各个环节建立科学完备的方法论，包括抽样框构建、抽样方案设计、抽样估计和数据调整等各个环节。比如，要建立科学、统一、简约的抽样调查指标体系，取消过时的、利用率低的指标，改进不易取得和无法与大数据衔接的指标，增加政府及社会各界普遍关注的、与社会经济发展相适应的指标。
——加快数据共享，打破部门“数据孤岛”。目前，我国政府统计面临数据来源单一、重复调查等诸多问题，部门“数据孤岛”现象存在，阻碍了大数据时代统计调查工作的开展。从国外先进经验来看，大数据时代需要逐步采用以信息化为媒介的、基于行政记录和多种信息来源的开放式、共享式数据采集制度，即将不同政府职能部门行政管理信息资料共享化，如人口登记、房产登记、企业信息登记等，不同目的的统计调查仅是在此基础上增加或修改特定指标即可。在我国，初步的部门数据共享已经实现，如经济普查利用工商数据库和基本单位名录库等作为清查库，人口普查以公安部门户籍资料和社保信息等作为核查依据等，但是仍存在部门统计数据协调难度大、利用效率低等问题。因此，在大数据时代需要快速搭建较为完备的数据交换和共享服务平台，除去部门保密数据资料外，绝大多数的统计数据信息应该逐步实现在政府部门间、甚至面向社会公布和共享，使各种目的的统计调查能够各取所需、完善补充，有效发挥数据价值，减少社会资源浪费。
——培养新型统计调查人员，加强调查队伍建设。为应对大数据时代给统计调查工作带来的复杂性和不确定性，需要打造一支懂技术、守纪律的高素质统计调查队伍。一是人员专业化。大数据调查需要全新的现代统计方法和统计工具，特别是现代信息技术和云计算技术，因此必须组建专业程度高、针对性强的业务能手，并且定期组织培训，培养专业化统计调查人才。二是队伍稳定化。现代统计方法和统计流程大多大同小异，稳定的统计调查队伍有利于不同调查方法的融通，减少人员的适应时间，最大限度降低调查成本。近年来，不少地区探索的统计调查外包模式，在一定程度上促进了人员专业化、队伍稳定化，值得深入研究和推广。三是组织纪律制度化。2017年4月，国家统计局成立了国家统计局统计执法监督局，标志着全面依法统计依法治统工作开启了新的征程。统计数据真实性、统计调查科学性、统计执法严肃性等问题，一直是伴随着各项统计调查工作的永恒话题，只有严格遵守统计纪律，将组织建设制度化，才能从根本上杜绝统计造假等统计违法行为，才能确保统计调查科学性，维护统计数据权威性。

⑶ 大数据所带来的四种思维方式的转变

随着近年来大数据技术的快速发展，大数据所创造的价值深刻改变了我们的生活、工作和思维方式。大数据研究专家舍恩伯格指出，大数据时代，人们对待数据的思维方式会发生如下三个变化：

事实上，大数据时代带给人们的思维方式的深刻转变远不止上述三个方面。大数据思维最关键的转变在于从自然思维转向智能思维，使得大数据像具有生命力一样，获得类似于“人脑”的智能，甚至智慧。

以下将介绍大数据技术所带来的四种思维方式的转变。

社会科学研究社会现象的总体特征，以往的采样方法一直是主要数据获取手段，这是人类在无法获得总体数据信息条件下的无奈选择。在大数据时代，人们可以获得与分析更多的数据，甚至是与之相关的所有数据，而不再依赖于采样，从而可以带来更全面的认识，可以更清楚地发现样本无法揭示的细节信息。

在大数据时代，随着数据收集、处理、存储、分析技术的突破性发展，我们可以更加方便、快捷、动态地获得研究对象有关的所有数据，而不再因诸多限制不得不采用样本研究方法，相应地，思维方式也应该从之前的样本思维转向总体性思维，从而能够更加直观、全面、立体、系统地认识总体状况。

在大数据时代之前，由于收集的样本信息量比较少，所以必须确保记录下来的数据尽量结构化、精确化，否则，分析得出的结论在推及总体上就会“南辕北辙”的现象，导致数据的准确性大大降低，从而造成分析的结论与实际情况背道而驰，因此，就必须十分注重数据样本的精确思维。

然而，在大数据时代，得益于大数据技术的突破，大量的结构化、非结构化、异构化的数据能够得到储存、处理、计算和分析，这一方面提升了我们从海量数据中获取知识和洞见的能力，另一方面也对传统的精确思维造成了挑战。

在大数据时代，思维方式要从精确思维转向容错性思维，当拥有海量即时数据时，绝对的精准不再是追求的主要目标，适当忽略微观层面上的精确度，容许一定程度的错误与混杂，反而可以在宏观层面拥有更好的知识和洞察力。

在大数据世界未出现时，人们往往执着于现象背后的因果关系，试图通过有限样本数据来剖析其中的内在关联关系。数据量小的另一个缺陷就是有限的样本数据无法反映出事物之间的普遍性的关联关系。而在大数据时代，人们可以通过大数据挖掘技术挖掘与分析出事物之间隐蔽的关联关系，获得更多的认知与洞见，运用这些认知与洞见就可以帮助我们捕捉现在和预测未来，而建立在关联关系分析基础上的预测分析正是大数据的核心议题之一。通过关注线性的关联关系及复杂的非线性关联关系，可以帮助人们看到很多以前不曾注意的数据之间存在的某些联系，还可以掌握以前无法理解的复杂技术和社会动态，关联性关系甚至可以超越因果关系，成为我们了解这个世界的更好视角。

在大数据时代，思维方式要从因果思维转向相关思维，努力颠覆千百年来人类形成的传统思维模式和固有偏见，才能更好地分享大数据带来的深刻洞见。

不断提高机器的自动化、智能化水平始终是人类社会长期不懈努力的方向。计算机的出现极大地推动了自动控制、人工智能和机器学习等新技术的发展，“智能机器人”技术研发也取得了突飞猛进的成果并开始一定应用。应该说，自进入到信息社会以来，人类社会的自动化、智能化水平已得到明显提升，但始终面临瓶颈而无法取得突破性进展，机器的思维方式仍属于线性、简单、物理的自然思维，智能化水平仍不尽如人意。但是，大数据时代的到来，可以为提升机器智能带来契机，通过机器学习可以从数据中获取有价值的学习数据，大数据将有效的推进机器思维方式由自然思维转向智能化思维，这才是大数据思维转变的关键所在、核心内容。

众所周知，人脑之所以具有智能、智慧，就在于它能够对周遭的数据信息进行全面收集、逻辑判断和归纳总结，获得有关事物或现象的认识与见解。同样，在大数据时代，随着物联网、云计算、社会计算、可视技术等的突破发展，大数据系统也能够自动地搜索所有相关的数据信息，并进而类似“人脑”一样主动、立体、逻辑地分析数据、做出判断、提供洞见，那么，无疑也就具有了类似人类的智能思维能力和预测未来的能力。“智能、智慧”是大数据时代的显著特征，大数据时代的思维方式也要求从自然思维转向智能思维，不断提升机器或系统的社会计算能力和智能化水平，从而获得具有洞察力和新价值的东西，甚至类似于人类的“智慧”。

大数据开启了一个重大的时代转型。大数据技术正在改变我们传统的生活以及理解世界的方式，成为新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。大数据时代将带来深刻的思维转变，大数据不仅将改变每个人的日常生活和工作方式，改变商业组织和社会组织的运行方式，而且将从根本上奠定国家和社会治理的基础数据，彻底改变长期以来国家与社会诸多领域存在的“不可治理”状况，使得国家和社会治理更加透明、有效和智慧。

⑷ 大数据分析岗位转型的意义

让企业赢得更加卓越的企业职能效果。
数据分析作为数字化转型的重要技术，可以让企业赢得更加卓越的企业职能效果。之前企业往往需要在遇到失败后，才能有针对的调整策略，而现在通过数据分析企业可以快速获得洞察，指导企业职能发展，提升竞争力。
大数据是对大量动态能持续的数据，通过运营新的系统新的工具，以及新的模型不断地挖掘数据本身的价值，从而能够获得具有洞察力核心价值的事物出现。

⑸ 大数据全方面应用 推动社会变革转型

大数据全方面应用 推动社会变革转型

大数据成为国家竞争力的战略制高点。全球正处于新一轮科技革命和产业变革之中，通过对互联网、物联网等新一代信息技术所产生的海量数据进行分析，能够总结经验、发现规律、预测趋势、辅助决策，拓展人类认识世界和改造世界的能力，给人类经济社会创新发展提供强力引擎。美、欧、日等国家纷纷将推动大数据发展与应用作为提升国家竞争力、夺取新一轮竞争制高点的重大战略。2012年3月，美国发布《大数据研究与开发计划》，旨在利用大数据加速科学、工程领域创新，强化国土安全，转变教育和学习模式。2010年11月，欧盟提出《欧盟开放数据战略》，希望使欧盟成为公共部门信息再利用的全球领先者。八国集团发布了《G8开放数据宪章》，推动数据开放和利用。围绕大数据资源掌控权和应用主动权的新一轮国际竞争已经爆发，中国发展大数据也时不我待。

大数据为制造业转型升级开辟了新途径。处于数据爆炸的时代，制造企业获取、管理和利用到的数据量越来越大、种类越来越多，若能对数据进行科学的采集、组织、分析与利用，为产品全生命周期和企业生产经营各环节提供有价值的决策参考，就能够提高生产率、利润率和企业综合发展水平。特别是，随着制造业逐渐进入“数据驱动”的发展阶段，大数据的发展与应用将成为制造业转型升级和向智能化方向迈进的重要支撑手段。

我国具备发展制造业大数据的比较优势。我国制造业规模位居全球第一，规模以上制造企业数量超过32万家，从业人员众多，信息化发展水平日益提高，每时每刻产生大量制造数据，应用场景丰富，发展空间广大。通过多年努力，我国在信息技术、产业、应用和信息资源领域都有一定积累，一些信息服务企业面向制造业领域提供大数据服务，为加快大数据与制造业的融合发展奠定了比较扎实的产业基础。为推动工业化和信息化深度融合，加快制造强国建设步伐，近年来国务院先后出台了《中国制造2025》《关于积极推进“互联网 ”行动的指导意见》《促进大数据发展行动纲要》等政策文件，明确提出发展智能制造、“互联网 ”制造和工业大数据等任务要求，也为制造业大数据发展创造了良好的发展环境。

认真面对大数据与制造业融合发展面临的各种挑战。当前，大数据正处于发展孕育期，应用经验积累不多，应用路径尚不清晰，安全风险有待进一步评估。我国制造业企业信息化水平参差不齐，全行业尚未形成对大数据客观、科学的认识，对数据资源在推动制造业发展方面的战略价值认识不足。多数企业对数据资源建设不够重视，数据质量普遍较差，物联网、工业互联网等领域的标准规范不统一，企业间和企业部门间缺乏数据互通的有效机制，数据价值难以有效挖掘利用。技术创新与支撑能力不足，大数据软硬件产品和面向制造业特色应用的大数据解决方案发展尚不成熟，大数据处理、分析和呈现方面与国外存在较大差距，难以满足制造业大数据应用需求。既熟悉制造业需求又懂得大数据技术与管理知识的复合型人才缺乏，不能满足发展需要。兼顾安全与发展的数据开放、管理和信息安全保障体系缺失，制约制造业大数据的发展与应用。

大数据推动制造业全面转型升级

大数据精准响应用户需求，提高制造业研发设计水平。研发设计水平是制造业竞争力的重要标志之一。在研发设计过程中应用大数据，能够推动打造集成创新平台，广泛收集和深入挖掘消费者的使用行为数据与意见反馈信息，更准确地掌握海量消费者的使用喜好，并借由众创、众包等方式，将消费者带入到产品的需求分析和研发设计等创新活动中，推动产品设计方案的持续改进。

大数据实现业务场景交互，推动生产制造智能化升级。如果说传统的自动化、数字化、网络化给生产制造提供了“肢体”“感官”和“神经”，大数据的应用则给生产制造配上了“大脑”，使之能灵活应对各种业务场景，实现真正的智能。通过整合、分析制造设备数据、产品数据、订单数据以及生产过程中产生的数据，能够使生产控制更加及时准确，生产制造的协同度和柔性化水平显著增强。

大数据辅助企业科学决策，增强制造业经营管理能力。经营管理能力是决定企业持续发展的基础保障和支撑产业竞争优势的重要基石。我国制造业大而不强，经营管理的滞后是一重要因素。大数据的应用，能够推动跨行业、跨区域创新组织的建立和协同设计、电子商务、众包众创等新模式的发展，增强制造企业的经营管理能力。例如，海尔集团充分运用大数据手段，支撑构建起横纵结合的矩阵式管理模式，打造出以订单为中心、上下工序和岗位之间相互咬合、自行调节运行的业务链条，以及汇集互联网众多网友智慧的研发创新网络，实现了企业经营多元化、组织高效化、创新开放化，使企业通过技术产品的不断创新和软实力的不断增强，在全球家电制造行业持续保持领先地位。

大数据支撑生产型服务发展，加快制造业服务化进程。围绕产品发展服务业务，是创新商业模式、提升产品附加值、实现制造业提质增效的重要途径。大数据加速制造业服务化转型主要有三个方向：一是使企业业务从产品生产销售，向生产型服务领域延伸；二是使企业发展模式从围绕产品生产销售提供售后服务，转为围绕提供持续服务进行产品设计；三是使企业的主要利润来源从产品制造与销售环节，转为售后的生产型服务环节。

大数据与传统业务加速融合，催生新产品新服务新业态。例如，智能儿童手表通过融合位置数据、行为数据、图像数据、社交数据，向儿童及家长提供卫星定位、紧急求救、运动监测、互动游戏等实用功能，近期在我国热销，部分品牌产品日销量甚至达10万台。我国拥有全球最大的消费市场和最多样的消费需求，将大数据融入到可穿戴设备、家居产品、汽车产品的功能开发中，能够推动技术产品的跨越式创新，形成智能可穿戴设备、智能家居、智能网联汽车等制造业发展新领域，有助于抢占制造业新的增长点和制高点。

促进大数据与制造业融合发展

健全工业信息基础设施。加快建立容量更大、服务质量更可靠的工业宽带网络，加强制造业领域无线宽带网络规划布局，部署面向智能制造单元、智能工厂及物联网应用的低延时、高可靠的工业互联网。发挥互联网企业、工业软件企业优势，引导其与制造企业紧密融合，面向制造业重点领域信息物理系统及智能车间、智能工厂建设，构建无线传感网、工业控制网、工业云平台及云应用、工业大数据平台等新兴信息基础设施体系，实现数据的统一采集、管理和高效处理。

建设制造业数据资源。推进传感器等数据采集终端的大规模应用，多渠道、多层面采集获取数据。引导和支持骨干企业、行业组织建设低成本、高效率的制造业大数据存储中心和分析中心，汇聚形成系统、全面、及时、高质量的数据资源。完善制造业数据资源建设相关体制机制，创新政策激励手段，规范数据资源性质，明确数据的所有权、使用权，科学合理界定公共信息资源边界，形成各方面积极参与、互利共赢的数据资源建设态势。

突破制造业大数据核心技术。开放自主可控的制造业大数据平台软件和重点领域、重点业务环节应用软件，支持创新型中小企业开发专业化的制造行业数据处理分析技术和工具，提供特色化的数据服务。推动多学科交叉融合，开展制造业大数据分析关键算法和关键技术研究。

提升大数据分析应用能力。建设一批高质量的制造业大数据服务平台，推动软件与服务、设计与制造资源、关键技术与标准的开放共享，增强制造业大数据应用能力。选择重点领域，组织实施制造业大数据创新应用试点，推动制造模式变革和工业转型升级，培育发展制造业新业态，推进由“中国制造”向“中国智造”转型升级。

提高数据安全保障能力。研究制定面向制造业领域信息采集和管控、敏感数据管理、数据质量等方面的大数据安全保障制度建设。研究制定数据分级标准，明确制造业大数据采集、使用、开放等环节涉及信息安全的范围、要求和责任。推动数据保护、个人隐私、数据资源权益和开发利用等方面的标准化工作和立法工作，明确各方责、权、利。制定出台对制造业数据采集、传输、保存、备份、迁移等的管理规范，加强安全测评、电子认证、应急防范等信息安全基础性工作，有效保障数据全生命周期各阶段、各环节的安全可靠。

培养复合型大数据人才。支持有条件的高校结合计算机、数学、统计等相关专业优势，设立大数据相关专业。鼓励高校和制造企业共同开展职业教育，联合培养同时具备大数据应用能力和制造业专业素质的复合型大数据人才。鼓励高校、科研机构和企业有计划、分层次的引进大数据相关的战略科学家和创新领军人才，依托制造业大数据领域的研发和产业化项目，引进拥有实践经验的大数据管理者、大数据分析员等高端人才。

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⑹ 大数据未来的发展前景怎么样

大数据发展的行业有三个方向，大数据开发、大数据分析、大数据科研

在2016年以前可能没多少人会认为这个行业的发展潜力有多大，但随着时代的进步，现如今大数据不是时时刻刻都在身边？大数据现今是存在于各个行业，比如，电信、金融、制造、物流、电商等也因此催生出了众多专业技术岗位。又从政策上来说，大数据是国家重点扶持项目，未来的一系列计划中，大数据都占据着十分关键重要的环节，自然是有着 不可多得发展机遇。从职业前景来看，大数据开发相比于其他的大数据相关职位如大数据分析，大数据科研都有着更广泛的应用，薪水高、待遇好，就业前景这方面也是非常好的。大数据行业发展未来可期

⑺ 数字化转型是如何改变传统的工作方式

数字化转型涉及到传统工作方式的变革是方方面面的。最简单的是通过数字化手段，把原有的业务数据进行多维度收集和整理，进行数据分析，借此完善已有业务，并从中挖掘新的业务机会。而再往前一步，数字化转型可进入业务的各方面——和客户的沟通交流方式可数字化；订单的签订和跟踪可数字化；产品的生产和管理也可数字化转型。部分大型企业甚至将整个业务流程全面数字化，然后通过大数据、云计算等，从每一个环节降成本、提效率、增效益。中大咨询很早已经开始针对企业的数字化转型展开研究，有兴趣可以在官网查看。

⑻ 大数据时代催生思维变革

大数据时代催生思维变革

英国教授维克托·迈尔—舍恩伯格的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书的问世，让大数据引发全球热议。当许多人还没彻底弄明白IT是什么的时候，DT时代已经来了。“DT时代”方兴未艾，各行各业都在往这块宝藏进军，却没有一个有力的组织，没有规范行为的游戏规则，因“大数据”理论引发的激辩和质疑也不绝络绎：数据交易规则如何制定、数据安全如何保障、数据伦理底线在哪儿?产业发展离不开理论支撑，当别人还在思索“大数据是什么”，贵阳已经在探索“大数据怎么做”。对于大数据时代的贵阳探索，互联网行业的大佬们有自己的看法。阿里巴巴集团董事局主席马云表示，云计算、大数据现在已成为科技发展的代名词，数据是驱动商业向前发展的核心。在数据战略重点实验室主任连玉明教授看来，贵阳首家大数据战略重点实验室的建立对于大数据产业发展意义重大。“很多地方都在谈数据经济、云计算产业，但贵州下如此大的决心，跟阿里巴巴集团一起干、坚持干、务实干，一起探索未来的勇气和魄力值得敬佩。”马云说。马云认为，数据是驱动商业向前发展的核心，更是人类社会的未来。以控制为出发点的IT时代正在走向以激活生产力为目的的DT(数据技术)时代已经成为一种趋势。从组织内部角度来看，DT会改变一个组织的沟通、生产、消费方式，驱动它的架构、文化的变革;从跨组织角度来看，由于DT时代的“利他”思维取代IT时代的“利我”思维，组织与组织的合作将远大于竞争，跨组织的协同会频繁发生，而且将变得越来越敏捷，越来越高效。这不仅仅是技术的升级，更是思想意识的巨大变革。阿里巴巴集团于2014年4月17日与贵州省政府签订全面战略合作协议，项目之一“云上贵州”已取得一些成绩，成为政府运营云计算和大数据的最佳实践。政府作为一个组织，生来就是一个极为重要的数据生产和交换平台。数据本身并不能创造价值，只有让更多的人对其进行分析和运用，才能成倍地创造价值。受摩尔定律驱动的信息技术不断廉价化、互联网的普及以及其延伸所带来的信息技术无处不在的应用，催生大数据时代到来，进而使信息化进入以数据广泛关联、跨域融合和深度应用为特征的智慧化阶段。在当前的大数据热潮中，相关书籍、文章可谓车载斗量，共识与争鸣共存。《块数据——大数据时代真正到来的标志》一书却从块数据这个新颖的视角来看待大数据及其未来的发展，颇有创意，发人思考。梅宏认为，“条数据”和“块数据”的划分，师法自然，抓住了数据的本质。从其定义和静态角度看，“条”是一个领域或行业内纵深数据的集合，可以反映本领域或行业的规律，无疑具有很大价值。“块”是一个物理区域或行政区划内众多“条数据”的集合，更能反映现实世界和社会的极度复杂性，其综合应用无疑会带来数据价值的显著提升。从动态的视角看，重视“块数据”是为了避免仅仅关注“条数据”而可能带来的新的数据孤岛现象，更是体现了一种对信息化建设的发展性思维。“摩尔定律是指数社会的基因，大数据是指数社会的蛋白质。”对于这句话，吴甘沙认为，基因决定生命特征，是初始点，而蛋白质是生命的物质基础，是生命活动的主要承担者。而大数据就像生命体质中的蛋白质一样，是当前社会生命活动的主要承担者。对于数据开放，吴甘沙认为，不涉及个体的公共数据和科研数据都可以开放。涉及个体的数据要明确数据权属、隐私界定，获得拥有者授权，采用技术匿名化，而后再考虑开放。而目前英美开放的主要特点是原始数据(而非提炼数据)。在吴甘沙眼里，贵阳全城Wifi覆盖采集数据的优点就是有数据发生所在地点的信息，而这是语境的一个重要因素。他同时指出，在为用户提交免费Wifi服务时，需要明确获得用户对数据授权。对于大数据、云计算、移动互联网、物联网，吴甘沙认为，这些都是不可独立分割的。正如金融数据跟电商数据碰撞在一起，就产生了像小微贷款那样的互联网金融;电信数据跟政府数据碰在一起，可以产生人口统计学方面的价值，帮助城市规划人们居住、工作、娱乐的场所;物流数据和电商数据凑一块，可以了解各个经济子领域的运行情况;物流数据跟金融数据放在一起，就产生了供应链金融等等。连玉明认为，发展大数据是人类文明发展和全球化进程的必然趋势，也是贵阳坚守发展和生态“两条底线”，探索“双赢之路”的战略选择，为西部欠发达地区实现后发赶超找到一条新路径，这是认识、适应和引领新常态的思维变革。面对新机遇、新挑战、新任务，贵阳发展大数据需要洞察先机，抢占制高点，更需要研究先行和战略引领。在这样的背景下，大数据战略重点实验室的出现是必要的。连玉明指出，大数据战略重点实验室是一个跨学科、专业性、国际化、开放型的研究平台。实验室将聚集国内外大数据相关专业研究者、管理者和决策者，立足全球大数据发展趋势和中国大数据发展实践，以大数据发展的重大理论和现实问题为主攻方向，加强大数据发展全局性、战略性、前瞻性研究和咨询。连玉明表示，大数据战略重点实验室未来的研究方向是通过对大数据发展进行全局性、战略性、前瞻性的研究和咨询，主要包括大数据发展趋势研究、构建“块数据”理论模型和应用模型、建立DT空间、研究编制和发布“大数据指数”和筹建一个“中国DT产业50人论坛”五项重点工作。数据孤岛是大数据行业发展面临的最大问题。一方面，各行业、企业和政府都在竭尽所能地采集数据、占有数据和利用数据。另一方面，大部分数据被各个行业、企业、机构和政府封锁起来，形成一个个“数据孤岛”，无法自由流通，数据之间缺少连接。“而块数据理论对于打通‘数据孤岛’意义重大。”傅志华认为，块数据的提出，最大意义在于有了一个完整的数据源，能够全方位地了解用户。“如同炒菜一样，对于厨师而言，如果菜的料不够丰富，通过搭配不同的原料来做出好的菜品是有挑战的。”谈到数据开放，傅志华认为，数据开放与“数据孤岛”是息息相关的。为解决“数据孤岛”必须促进数据开放，数据开放能够最大程度地促进数据行业的发展。“数据开放很多时候并不是技术问题，从国家层面推动数据开放意义重大。目前我国的政策法规不完善，大数据挖掘缺乏相应的立法，无法既保证共享又防止滥用，数据开放与隐私如何平衡是亟待解决的问题，要在推动数据全面开放、应用和共享的同时有效地保护公民、企业的隐私。

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⑼ 大数据时代：生活、工作与思维的大变革的内容简介

维克托·尔耶·舍恩伯格在《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。维克托最具洞见之处在于，他明确指出，大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。这颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。
大数据是人们获得新的认知，创造新的价值的源泉；大数据还是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的方法。维克托认为，大数据的核心就是预测。这个核心代表着我们分析信息时的三个转变。第一个转变就是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样。第二个改变就是，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度。第三个转变因前两个转变而促成，即我们不再热衷于寻找因果关系。书中展示了谷歌、微软、亚马逊、IBM、苹果、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们最具价值的应用案例。

⑽ 大数据时代给我们的生活带来了什么

现在，我们人人拿着一部手机，有的人甚至好几部智能手机；我们的面前也摆着电脑，并随时可以上网；我们面对爆炸式的信息，遨游在信息之海，可轻松地获取数据，来改善生活的质量，享受科技带来的乐趣。这就是好处