贵州大数据马云
1. 马云说的贵州大数据是什么意思
大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数版据集合权,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性),平台有hadoop
2. 贵州大数据是传销么
2018-12-2821:54
一、国家政策支持:9月13日,国家技术标准创新基地(贵州大数据)在专贵阳高新区揭牌成立,这属是继贵州省2017年2月在全国率先组建大数据标准化技术委员会后,在抢占大数据标准化“制高点”上的又一重大举措,也标志着贵州省成为全国首个建设大数据国家技术标准创新基地的省份。
二、大V入住
马云是这样说的,“如果大家错过了30年前广东、浙江的投资机遇,今天一定不能错过贵州。"如今世界500强企业已有128家入驻贵阳发展大数据,据中国政府网11月26日报道,目前贵州省大数据企业达到9551家,在贵州发展大数据的企业上千家,可见这么多企业在贵州发展大数据有着得天独厚的优势。
3. 大数据,贵州到底怎么样
近年来,贵州多了很多个名片,电商,大数据,区块链,数博会,中国数谷等等,这些张名片给中国带来了翻天覆地的变化,受这些名片的影响,贵州的发展取得了很大进步,“进入了新的发展阶段”。
4. 马云的大数据是什么意思
所谓大数据就是跟踪记录和观察用户所有数字化的信息,譬如搜索习回惯,譬如购买偏好从而观答察整个用户群体的数据走势和分析单个用户的使用行为,当数据形成期过了之后,那么可以通过积累下来的信息得出各种各样的结论,甚至包括医学范畴,这就是大数据。
5. 为什么马云说未来30年的经济都是贵州人惹的祸
大数据惹的祸。。
6. 贵阳大数据干了什么为什么马云说不能错过贵州
这几年贵州挺能整事的,曝光率老高了!
它的经济增长速度已经连续几年位居全国省会城市之首;
它是北京之后第二个实行汽车限牌的城市,连上广深都甘拜下风;
它以超级楼盘闻名全国,建成和在建的建筑面积超过200万平方米的楼盘,不下10个,体量之巨、规模之大,均冠盖全国。
一年一度的“生态文明贵阳国际论坛”也在这里召开,每年都能邀请到国家领导人和国际政要名流的出席,在国际上也算小有名气。去年开始,它又多了一个头条。说出来有点难以置信,这座西南小城办起了高大上的大数据博览会,俨然成为一个炙手可热的大数据中心。
7. 贵州大数据能够带来什么
1,带来经济发展,随意科技不断的进步,大数据已经成为了很多人的发展方向,尤其是马云版创造的阿权里巴巴,推动着人们不断的进步,解决了很多的便利。
2,带来社会发展,让交通网很完善,推动科技,卫星定位,地图,等很多的开发与应用。
3,带来政治发展,随着大数据的进步,很多东西得到完善,让有些人也收起自己犯罪的想法,也不敢知法犯法。
8. 马云做大数据怎么赚钱
随着大数据时代的来临,大数据早已不再神秘。带给我们众多的冲击,每个人都应当与时俱进、不断提升,放弃残缺的守旧思想,大胆接受新的挑战。
任何一家有EXCEL表格的公司,都敢说自己是大数据公司;任何一个地方政府公开有数字的PDF文档,就敢说是政府大数据公开。以至于业界人士担忧,某天大家再听这个概念都麻木了,然而行业还是没有做出多少事情。
区域数字鸿沟巨大
说起掘金大数据,一定绕不开政府数据。地方政府掌握着80%以上的数据。每隔一段时间,从中央到地方,都会发布关于大数据开放的政策。高层谈新经济,言必称大数据。
而在执行层面,目前地方政府大多处于观望状态。关注政务数据领域的清华大学数据科学研究院执行副院长韩亦舜表示,政府数据开放并没有那么复杂,需要有地方能真正去实践和摸索,做一些事情,当下所有的人都在谈数据开放,但做实事的不多。
韩亦舜曾建议西部一些地方政府借大数据发展的机会,率先开放数据获得先发优势,另外同步做好信息化补课。
6月份,笔者见到一位来北京寻求合作的西部省份地理信息测绘局局长,他长期在部委工作,前些年调到地方当部门一把手,发展大数据思路清晰,不过让他苦恼的是,当地信息化水平不高,很多地方没有数据,有的数据还在纸上。
他酝酿出台一个规定,以后所有的图都不准画在纸上,必须上网,以电子化的形式存储。当下他最想解决的问题是信息化,先收取数据,然后通过建立地方数据中心的形式,与企业合作,做地理信息垂直领域的数据开放和挖掘。
走在前沿的贵州省,希望以发展大数据弯道超车,实现新经济的腾飞。然而从数据开放的程度来看,当地一些职能部门,所谓的公开数据还停留在提供PDF文件阶段,远非结构化的数据,按照国际数据公开标准来说,并不能算政府数据公开。
单从数据开放来看,思路最清晰规划更具体的,还是广东、上海等发达地区。对于地方政府的大数据园区来说,发达地区好比“富二代”,一出生就含着金汤匙,但大部分地区还是“穷二代”,需要更大力度的数据挖掘与开放。由于各地在大数据方面存在差距,不同区域的数字鸿沟会继续深化。
饥渴的大数据创业公司
在掘金大数据的背景下,企业早已经等不及了。早些年,部分企业通过各种交易手段,获得政府数据。在数据开放的背景下,部分企业还在依托不规范交易,已经有政府部门被巡视组查出了因数据交易衍生腐败。
一部分企业希望参与政府数据公开进程,帮助政府做数据公开。比如数据堂公司与贵阳市政府共建数据生态城市。还有一批公司,则是急速扩张,跟各地政府成立相关的合资公司。
当然,还有转型大数据二次创业的公司。在贵阳数博会上,笔者见到很多大数据公司,就是以前卖电脑和软件开发的IT公司,转型做大数据,业务范围无所不在,包括智慧城市、软件开发、智慧农业、医疗等。
除上述归类外,企业为了获取政府数据,采取各种“曲线救国”的招式。前不久,笔者熟悉的一家南方大数据创业公司,为了获取某西部城市政府部门数据,报名参加当地的创业大赛,希望通过得奖,引起当地政府重视,达成数据合作。
这家公司的CEO在参赛间隙,拖着行李箱与当地国企联络,希望能够以合资的形式成立公司,共同挖掘当地数据。
这位CEO还通过各种方式,找到该市分管大数据的负责人,希望能够谈成合作。他勾画的蓝图很美好:获取一个城市的数据,做成样板,然后在全国复制,迅速从0到1成为该行业的“寡头”企业。
不过,目前还没有关于这家公司取得实质进展的消息,但这家公司寻求政府大数据开放的决心和路径,颇具有典型性。
政府资源导向,仍是目前很多数据公司努力的方向。很多大数据公司在融资过程中,强调一定要有国有资本进入,而且坚决远离境外资本。
从2015年国内最大的几笔大数据创业公司的融资情况来看,几乎都有国有资本进入,即便只占很小的比重。在某大数据公司融资发布会上,笔者随机问了几家投资机构选择投资这家公司的原因,答案惊人一致:有政府数据资源。
而在一些专家和专业投资人看来,从价值投资的角度,一是真正有技术优势的公司,二是有自己数据源的公司。依托政府资源的公司,从长远来说,并没有太大的投资价值。
乐观者认为,政府数据开放最终会走向规范化,有科技含量的公司最终会在泡沫破灭后存活下来。
BAT能否领军?
BAT中的某一家,会成为全球最大的数据公司么?
在专业人士看来,媒体喜欢造概念,这个说法很不专业。因为数据就像石油一样,每个地理区间都有,谁储存了多少,很难量化和比较。
马化腾和张小龙都说,他们很焦虑,因为用户花在微信上的时间太多了。不过马化腾又说,微信公众号是腾讯前三年最伟大的发明,因为可以把人留在微信上,大家就离不开了。
BAT三家公司一方面通过自身的数据,做出反映数字中国的图谱,甚至把脉经济走向;另外也在建立自身的数据生态体系;以网络为代表,则认为大数据的最终应用是人工智能。
京东CTO张晨告诉笔者,因为京东有自己的物流体系,其电商数据包括详细的消费者画像。张晨说,如果通过电商大数据分析,提高精准服务水平,能提高销售一个百分点,对京东来说都是很大的大数据价值变现。
互联网企业的数据,在整个大数据生态中,能够起到多大作用,各方都在摸索。很多人认为,互联网企业的数据价值被高估了。
比如韩亦舜认为,相对实体经济来说,互联网企业的数据,更多是第三产业,是对消费者端的,相对整个实体经济,比如说制造业体系产生的数据,互联网数据并不算多。
“互联网只是个工具。”国家统计局一位原副局长在一次数据研讨会上直言。他认为,互联网是传递现代数据的工具,不能唱得比实体经济还高。
至于BAT如何从大数据掘金,笔者聊了很多业内人,听得都不太明白,仍不得解。一家企业CEO表示,现在大家的思路其实都不清晰。
6月份,马云在一次活动上说,阿里是一家大数据公司,不过我们也不知道怎么用数据挣钱。
9. 马云在什么时候第一次提到数据时代或者在哪能找到马云关于大数据的首次演讲
第一次复提及大数据时代内容的演讲制已经不可考,大致15年左右,受麦肯锡在12年提出大数据时代论点发酵,马云这段时间不少演讲中提及大数据时代的概念,但是这时候他的目的性并不明确,并没有形成专门的商业逻辑。
大致在16-17年区间马云该阶段提及大数据的概念,其已经逐步将大数据与零售预测以及生产、物流等方面逐步完善起来,直到2018年2月提出了新零售的概念。
当完成了新零售与大数据的商业逻辑闭环之后,在2018年年中之后公开的演讲里,马云将大数据未来与阿里商业模式的结合的重点放在了普惠金融方面了。
这个是公开场合中马云演讲中大数据与其商业逻辑逐步结合并不断产生新的应用方向的时间线,希望你能满意。
具体比较深入阐述其大数据的演讲内容,应该是2018年贵州中国国际大数据产业博览会上的演讲。
受贵州区域优越的水电资源优势,国内大数据储存中心偏贵州,所以其每年大数据峰会算是大数据行业国内比较高端的大会。相关视频不少网站都有链接,就不一一指出了。