貴州大數據馬雲
1. 馬雲說的貴州大數據是什麼意思
大數據(big data),指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數版據集合權,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據的5V特點(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(低價值密度)、Veracity(真實性),平台有hadoop
2. 貴州大數據是傳銷么
2018-12-2821:54
一、國家政策支持:9月13日,國家技術標准創新基地(貴州大數據)在專貴陽高新區揭牌成立,這屬是繼貴州省2017年2月在全國率先組建大數據標准化技術委員會後,在搶佔大數據標准化「制高點」上的又一重大舉措,也標志著貴州省成為全國首個建設大數據國家技術標准創新基地的省份。
二、大V入住
馬雲是這樣說的,「如果大家錯過了30年前廣東、浙江的投資機遇,今天一定不能錯過貴州。"如今世界500強企業已有128家入駐貴陽發展大數據,據中國政府網11月26日報道,目前貴州省大數據企業達到9551家,在貴州發展大數據的企業上千家,可見這么多企業在貴州發展大數據有著得天獨厚的優勢。
3. 大數據,貴州到底怎麼樣
近年來,貴州多了很多個名片,電商,大數據,區塊鏈,數博會,中國數谷等等,這些張名片給中國帶來了翻天覆地的變化,受這些名片的影響,貴州的發展取得了很大進步,「進入了新的發展階段」。
4. 馬雲的大數據是什麼意思
所謂大數據就是跟蹤記錄和觀察用戶所有數字化的信息,譬如搜索習回慣,譬如購買偏好從而觀答察整個用戶群體的數據走勢和分析單個用戶的使用行為,當數據形成期過了之後,那麼可以通過積累下來的信息得出各種各樣的結論,甚至包括醫學范疇,這就是大數據。
5. 為什麼馬雲說未來30年的經濟都是貴州人惹的禍
大數據惹的禍。。
6. 貴陽大數據幹了什麼為什麼馬雲說不能錯過貴州
這幾年貴州挺能整事的,曝光率老高了!
它的經濟增長速度已經連續幾年位居全國省會城市之首;
它是北京之後第二個實行汽車限牌的城市,連上廣深都甘拜下風;
它以超級樓盤聞名全國,建成和在建的建築面積超過200萬平方米的樓盤,不下10個,體量之巨、規模之大,均冠蓋全國。
一年一度的「生態文明貴陽國際論壇」也在這里召開,每年都能邀請到國家領導人和國際政要名流的出席,在國際上也算小有名氣。去年開始,它又多了一個頭條。說出來有點難以置信,這座西南小城辦起了高大上的大數據博覽會,儼然成為一個炙手可熱的大數據中心。
7. 貴州大數據能夠帶來什麼
1,帶來經濟發展,隨意科技不斷的進步,大數據已經成為了很多人的發展方向,尤其是馬雲版創造的阿權里巴巴,推動著人們不斷的進步,解決了很多的便利。
2,帶來社會發展,讓交通網很完善,推動科技,衛星定位,地圖,等很多的開發與應用。
3,帶來政治發展,隨著大數據的進步,很多東西得到完善,讓有些人也收起自己犯罪的想法,也不敢知法犯法。
8. 馬雲做大數據怎麼賺錢
隨著大數據時代的來臨,大數據早已不再神秘。帶給我們眾多的沖擊,每個人都應當與時俱進、不斷提升,放棄殘缺的守舊思想,大膽接受新的挑戰。
任何一家有EXCEL表格的公司,都敢說自己是大數據公司;任何一個地方政府公開有數字的PDF文檔,就敢說是政府大數據公開。以至於業界人士擔憂,某天大家再聽這個概念都麻木了,然而行業還是沒有做出多少事情。
區域數字鴻溝巨大
說起掘金大數據,一定繞不開政府數據。地方政府掌握著80%以上的數據。每隔一段時間,從中央到地方,都會發布關於大數據開放的政策。高層談新經濟,言必稱大數據。
而在執行層面,目前地方政府大多處於觀望狀態。關注政務數據領域的清華大學數據科學研究院執行副院長韓亦舜表示,政府數據開放並沒有那麼復雜,需要有地方能真正去實踐和摸索,做一些事情,當下所有的人都在談數據開放,但做實事的不多。
韓亦舜曾建議西部一些地方政府借大數據發展的機會,率先開放數據獲得先發優勢,另外同步做好信息化補課。
6月份,筆者見到一位來北京尋求合作的西部省份地理信息測繪局局長,他長期在部委工作,前些年調到地方當部門一把手,發展大數據思路清晰,不過讓他苦惱的是,當地信息化水平不高,很多地方沒有數據,有的數據還在紙上。
他醞釀出台一個規定,以後所有的圖都不準畫在紙上,必須上網,以電子化的形式存儲。當下他最想解決的問題是信息化,先收取數據,然後通過建立地方數據中心的形式,與企業合作,做地理信息垂直領域的數據開放和挖掘。
走在前沿的貴州省,希望以發展大數據彎道超車,實現新經濟的騰飛。然而從數據開放的程度來看,當地一些職能部門,所謂的公開數據還停留在提供PDF文件階段,遠非結構化的數據,按照國際數據公開標准來說,並不能算政府數據公開。
單從數據開放來看,思路最清晰規劃更具體的,還是廣東、上海等發達地區。對於地方政府的大數據園區來說,發達地區好比「富二代」,一出生就含著金湯匙,但大部分地區還是「窮二代」,需要更大力度的數據挖掘與開放。由於各地在大數據方面存在差距,不同區域的數字鴻溝會繼續深化。
飢渴的大數據創業公司
在掘金大數據的背景下,企業早已經等不及了。早些年,部分企業通過各種交易手段,獲得政府數據。在數據開放的背景下,部分企業還在依託不規范交易,已經有政府部門被巡視組查出了因數據交易衍生腐敗。
一部分企業希望參與政府數據公開進程,幫助政府做數據公開。比如數據堂公司與貴陽市政府共建數據生態城市。還有一批公司,則是急速擴張,跟各地政府成立相關的合資公司。
當然,還有轉型大數據二次創業的公司。在貴陽數博會上,筆者見到很多大數據公司,就是以前賣電腦和軟體開發的IT公司,轉型做大數據,業務范圍無所不在,包括智慧城市、軟體開發、智慧農業、醫療等。
除上述歸類外,企業為了獲取政府數據,採取各種「曲線救國」的招式。前不久,筆者熟悉的一家南方大數據創業公司,為了獲取某西部城市政府部門數據,報名參加當地的創業大賽,希望通過得獎,引起當地政府重視,達成數據合作。
這家公司的CEO在參賽間隙,拖著行李箱與當地國企聯絡,希望能夠以合資的形式成立公司,共同挖掘當地數據。
這位CEO還通過各種方式,找到該市分管大數據的負責人,希望能夠談成合作。他勾畫的藍圖很美好:獲取一個城市的數據,做成樣板,然後在全國復制,迅速從0到1成為該行業的「寡頭」企業。
不過,目前還沒有關於這家公司取得實質進展的消息,但這家公司尋求政府大數據開放的決心和路徑,頗具有典型性。
政府資源導向,仍是目前很多數據公司努力的方向。很多大數據公司在融資過程中,強調一定要有國有資本進入,而且堅決遠離境外資本。
從2015年國內最大的幾筆大數據創業公司的融資情況來看,幾乎都有國有資本進入,即便只佔很小的比重。在某大數據公司融資發布會上,筆者隨機問了幾家投資機構選擇投資這家公司的原因,答案驚人一致:有政府數據資源。
而在一些專家和專業投資人看來,從價值投資的角度,一是真正有技術優勢的公司,二是有自己數據源的公司。依託政府資源的公司,從長遠來說,並沒有太大的投資價值。
樂觀者認為,政府數據開放最終會走向規范化,有科技含量的公司最終會在泡沫破滅後存活下來。
BAT能否領軍?
BAT中的某一家,會成為全球最大的數據公司么?
在專業人士看來,媒體喜歡造概念,這個說法很不專業。因為數據就像石油一樣,每個地理區間都有,誰儲存了多少,很難量化和比較。
馬化騰和張小龍都說,他們很焦慮,因為用戶花在微信上的時間太多了。不過馬化騰又說,微信公眾號是騰訊前三年最偉大的發明,因為可以把人留在微信上,大家就離不開了。
BAT三家公司一方面通過自身的數據,做出反映數字中國的圖譜,甚至把脈經濟走向;另外也在建立自身的數據生態體系;以網路為代表,則認為大數據的最終應用是人工智慧。
京東CTO張晨告訴筆者,因為京東有自己的物流體系,其電商數據包括詳細的消費者畫像。張晨說,如果通過電商大數據分析,提高精準服務水平,能提高銷售一個百分點,對京東來說都是很大的大數據價值變現。
互聯網企業的數據,在整個大數據生態中,能夠起到多大作用,各方都在摸索。很多人認為,互聯網企業的數據價值被高估了。
比如韓亦舜認為,相對實體經濟來說,互聯網企業的數據,更多是第三產業,是對消費者端的,相對整個實體經濟,比如說製造業體系產生的數據,互聯網數據並不算多。
「互聯網只是個工具。」國家統計局一位原副局長在一次數據研討會上直言。他認為,互聯網是傳遞現代數據的工具,不能唱得比實體經濟還高。
至於BAT如何從大數據掘金,筆者聊了很多業內人,聽得都不太明白,仍不得解。一家企業CEO表示,現在大家的思路其實都不清晰。
6月份,馬雲在一次活動上說,阿里是一家大數據公司,不過我們也不知道怎麼用數據掙錢。
9. 馬雲在什麼時候第一次提到數據時代或者在哪能找到馬雲關於大數據的首次演講
第一次復提及大數據時代內容的演講制已經不可考,大致15年左右,受麥肯錫在12年提出大數據時代論點發酵,馬雲這段時間不少演講中提及大數據時代的概念,但是這時候他的目的性並不明確,並沒有形成專門的商業邏輯。
大致在16-17年區間馬雲該階段提及大數據的概念,其已經逐步將大數據與零售預測以及生產、物流等方面逐步完善起來,直到2018年2月提出了新零售的概念。
當完成了新零售與大數據的商業邏輯閉環之後,在2018年年中之後公開的演講里,馬雲將大數據未來與阿里商業模式的結合的重點放在了普惠金融方面了。
這個是公開場合中馬雲演講中大數據與其商業邏輯逐步結合並不斷產生新的應用方向的時間線,希望你能滿意。
具體比較深入闡述其大數據的演講內容,應該是2018年貴州中國國際大數據產業博覽會上的演講。
受貴州區域優越的水電資源優勢,國內大數據儲存中心偏貴州,所以其每年大數據峰會算是大數據行業國內比較高端的大會。相關視頻不少網站都有鏈接,就不一一指出了。