项目回报论证报告东行博大3a甲级资质评估公司

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大数据是新一代科技浪潮中的核心科学技术。2015年印发《促进大数据发展行动纲要》，高屋建瓴地为大数据在各个领域的应用和发展提供指导。

　　大数据的应用发展与快速推进主要体现在以下几个方面：建立级大数据平台，使数据成为战略资源并成为大数据实际应用的基础；各级和诸多行业利用大数据平台助力解决交通拥堵、教育普及、扶贫等棘手问题。大数据的性、预测性和智能性，为各行业在巩、治理、、决策、等方面的决策提供了强支持。

　　总体来看，大数据在商业、金融、物流和零售等行业的应用已经先行一步，在、教育和体育等行业的应用方兴未艾，但是在十分重要的治理方面尚有待加大发力。

　　根据我们的观察，制约大数据进一步发展的瓶颈很有可能是大数据人才不足。所谓“十年树木百年树人”，人才有其自身的规律，大数据领域的人才也不可能脱离这种规律。

　　什么样的人才是大数据人才呢？可以从大数据岗位和技能需求的角度进行定义和分类。类当属数据分析师。数据分析师熟悉大数据的概念和原理，具有一定的数理和统计学知识，能够熟练操作和使用数据和工具，他盲作在大数据与各个领域结合的线，例如女排的数据分析师袁灵犀就要既懂数据又懂排球，二者缺一不可。第二类是数据工程师。数据工程师应该能够和搭建数据平台和应用，并且熟悉数据挖掘的流程和原理，为大数据技术应用在各个领域提供解决方案。第三类是数据科学家。数据科学家需要熟悉各种大数据技术的原理和相对的优劣势，合理利用各种技术来设计大数据平台的架构，根据数据挖掘的使用需求和商业理解来设计和算法。

　　为了便于大家理解，我们可以用工业中的各类人才做个类比：数据分析师类似于飞行员，数据工程师类似于飞机生产制造和人员，而数据科学家则类似于飞机设计人员。遥想当年，莱特兄弟发明飞机的时候，他们二人既是设计者又是制造者和飞行员，但现在这是三个完全不一样的岗位类型。随着大数据技术的成熟，大数据人才的划分也会经历类似的。

　　周期长

　　现在大数据工程师和大数据科学家之间的界限还很模糊，不过数据分析师已经逐渐分离了出来。正如我们不需要飞行员也能够制造飞机一样，数据分析师相对于其他两者起来要容易一些。但是不同的飞机和不同的飞行对飞行员有不同的要求，数据分析师在不同领域的技能要求也不完全一样，总的说来，使用越复杂的数据应用和工具越需要数据分析师更多的数据知识和技能。

　　如今，任何大数据平台的搭建和都需要成建制的数据工程师和数据科学家。过去两年间每年有数十个大数据平台在启动和搭建，这就在短时间内形成了对数据工程师和数据科学家的巨大需求，而在大数据人才的供应特别是高端人才供应方面则受到人才保有量不足和人才周期长的制约。如果我们从大学入学开始计算，加上和数据算法建模等方面工作的形成，一个合格的数据工程师和数据科学家至少需要五到十年的时间。

　　当前一个明显的事实是，大数据人才速度明显低于大数据发展和应用的速度。据调查，尽管50%的大数据人才集中在北京，但是北京的互联网公司仍然普遍遇到了合格的大数据人才“招聘难”和“留人难”的问题。

　　先下手为强

　　大数据产业兴起于美国。美国现在正遭遇的“大数据人才荒”及其采取的应对措施，可以给我们诸多启发和借鉴。

　　例如，大数据人才在领英（LinkedIn）和玻璃门（Glassdoor）等人力资源和招聘网站，长期处于供不应求的状态。孪锡研究指出，到2018年仅仅在美国，大数据人才短缺就到达50%-60%。美国和彭博社等媒体一致认为，大数据人才短缺的问题短期内只会加剧而不会缓解。同时，美国教育正根据市场需求做出，很多大学纷纷设置大数据研究院和相关专业。北卡公立大学早在2007年就先知先觉地设立了数据分析硕士项目，2016年该项目生的就业率达到了，而且平均年薪达到了10万美元左右。该项目从2007年到现在的生人数已经达到了100多人。然而，同美国教育界全力开动起来的人才数量和大数据快速发展所需要的人才数量相比，仍然是杯水车薪。

　　可以预见，在未，之间、区域之间甚至诗司之间的大数据人才的争夺战，将是愈演愈烈的。有鉴于此，建立的大数据人才平台，对大数据人才问题进行超前研究，并且未雨绸缪，加大人才和引进的力度，应该引起者与人才巩部门更多的。

大数据产业兴起于美国。美国现在正遭遇的“大数据人才荒”及其采取的应对措施，可以给我们诸多启发和借鉴。

　　例如，大数据人才在领英（LinkedIn）和玻璃门（Glassdoor）等人力资源和招聘网站，长期处于供不应求的状态。孪锡研究指出，到2018年仅仅在美国，大数据人才短缺就到达50%-60%。美国和彭博社等媒体一致认为，大数据人才短缺的问题短期内只会加剧而不会缓解。同时，美国教育正根据市场需求做出，很多大学纷纷设置大数据研究院和相关专业。北卡公立大学早在2007年就先知先觉地设立了数据分析硕士项目，2016年该项目生的就业率达到了，而且平均年薪达到了10万美元左右。该项目从2007年到现在的生人数已经达到了100多人。然而，同美国教育界全力开动起来的人才数量和大数据快速发展所需要的人才数量相比，仍然是杯水车薪。

　　可以预见，在未，之间、区域之间甚至诗司之间的大数据人才的争夺战，将是愈演愈烈的。有鉴于此，建立的大数据人才平台，对大数据人才问题进行超前研究，并且未雨绸缪，加大人才和引进的力度，应该引起者与人才巩部门更多的。

大数据里面有一块非常重要的数据，而可能对未的一两年特别重要，就是我们所讲的“关于他的定位”。我想知道一个人是谁？你是不是你？你在PC前面买了一件东西，不一定代表是你买的，有可能是你的老公或者是你的在用你的PC去买，怎么知道到你就是你？这个在收集数据的时候相当重要。

　　另外，当我知道你就是你的时候？我下一个问题是你在PC或者手机上做了什么行为？以及你在哪里做了什么行为？这个对数据上的还原非常重要，否则的话很多东西是无法还原的。比如说你买这个东西是在公司里面，在还是不。我现在非常想知道一个人在用手机来买东西的时候，到底他在的还是在定在一个地方买东西的，这个数据对我非常重要。所以对一个点上的定位非常重要。

　　其实整个大数据来讲，用一个比较简单的说法是，当你去看完之后的五分钟，你饿了你想吃东西了，淘点点突然在这个时间给你一个信息说，旁边有个什么茶餐厅很好吃的，那个时候就是对的时候，只要你送他一个优惠券可能就会去了。所以你到底怎么样去利用这个时间点的信息去更及时的东西，不一定是，很重要。但是这个首先要知道他准确的地理位置。

　　当我们讲大数据的时候，并不是一堆的数据，实际上是分为几块很重要的数据。个，你怎么去识别一个人，他就是他？另外一个，你怎么知道他在哪里他在做什么行为？第三个，这个行为是什么？再者，我们想知道他当时的关系是什么？这四种数据对未很重要的。

　　过去PC的时代，对数据定位是比较少关注，会越来越重要。一个数据很有意思，在上的成功率。如果我们拿到准确的当的的话，我们会可以132%，如果我们很准确的知道人文数据，就是他是男的还是女的还是什么年纪等等，我们可以增长5倍。但是当我们知道他的行为数据的时候，我们就可以12倍。这三组数据是以行为数据容易识别一个人的，但是他做什么之外还要知道他是谁，然后知道他的是什么样。

　　重要的东西是三者的交叉。一个三十岁的，他在院刚出来的五分钟，他刚去看完的这个时候，你猜你应该一个什么样的东西给他，会让他满意呢？这个性对的整个会产生一种倍数增长的作用。

　　举个例子：早上的时候，我看见朋友穿了一件T恤觉得挺好看的，所以回到搜索一下T恤出来1万个结果，然后我老板在我旁边说开会，我站起来就去开会了，开会的时候我还是拿个手机过来看看，再搜这件T恤，结果旁边有个跟我说有个手表很便宜了，就买了一个手表。，我们大部分记录数据的，都只会记录有一个人买了一个手表一百元，但是，实际上整个东西的还原应该是刚才的样子。早的朋友穿了一件T恤我去搜索，我们不知道他为什么进来搜索，特别他为什么会停下来。但是，我们很多时候分析，会假定他停下来肯定是没找到东西，其实不一定的，可能旁边由于上的影响，就没有去再继续搜索了。后来时间许可之后，我拿个手机出来，问题是这个PC是没关系的，还以为另外一个人进来，因为我没有留下烙印，跳了一个东西出来说这个手表很便宜，已经把我刚才想找T恤的意图打破了，然后我就去买了一个手表。

　　整个链条中多少的东西无法还原，整个大数据我们说都很清楚了，其实我们也不是很清楚。所以，不要自己骗自己说，大数据什么都知道。很多的数据，事实上都还原不过来，真实的人告诉你的时候你会发现，是这样的。

　　昨天我台下问到样品数据跟大数据的关系，很多人在鄙视样品数据了，认为已经有大数据了，没必要发一个问卷出来问一下人家。但是我觉得，其实我们很多时候是用问卷的来找出一些方向，再用大数据来验证。有时候，大数据里面看到一些数据无法解释，会找一个问卷来去问问。因为什么？态度是没有办法用行为数据来知道的，就是一个人的态度只能在你一对一或者真的是问他的时候才能问出这个态度。所以，用样品数据可能会找到一些方向，在大数据里面寻找这个可能性的结果。

　　不要因为大数据出现之后，我们就对小数据或者对样品数据突然之间就据的很鄙视。没有必要鄙视的，其实都是一种工具。其实，大数据让我们用更多的角度来看一件事，并不是的。其实大数据并没有这明害，但是我们在努力，让大数据能再推到可以服务更多的社会大众。

　　心理状态数据很重要，但用起来很难

　　我们记录一个人是偏向于白天买东西还是晚上买东西，买东西的时间点到底习惯是怎么样？我们也把这个叫做他的心理状态，当时所买这个东西的心理状态，我们还没有到这个层次，但是有些大数据的美国专家已经到了这个层次，他的心理的状态对这个购买的影响，但是我们没有到。

　　一个数据没有人的属性的时候意义小

　　以前为什么要记录线下的交易数据呢？因为他想比较，比如说我是联华，同一个地区我卖的是不是卖少了，他买了一个饼干，这种类别的饼干卖得好不好？你是这种类别的饼干卖得好不好？他们会对一下，这是纯粹交易的情况会对一下，但是很难关联上这个人。

　　我们走访一些线下的企业，有些企业居然把自己三年前会员数据丢失掉了，我说三年前的数据能不能拿出来看看，他说没有了，因为没有用。识别一个社会学的数据极其重要，否则下面很多数据根本关联不到这个身上。

　　在大数据里面，近一年开始有很多人提出来，数据是有生命周期的。如果三年前的数据肯定不如6个月之前的数据重要，如果我想知道你购买的行为的话，因为有可能三年你的购买行为都变了，可能近6个月比较能知道你的行为，三年前的你的购买数据可能是没有这么有效。

　　所以一个企业可能要做一个决策，可能八年前数据是不是不要啊？是不是这样一直有价值吗？所以有一个词是非常重要的，数据随着时间的推移慢慢价值减低。

　　我以前曾经表达一个观点是，数据出来的结果很好，就是能帮我们多少的百分比，但是有时候你会发现他不也没有用的。能给你这个效果，明天就不能给你，你的供应货来源的原料不。所以数据来源也是一样的，来的数据挺的，明天来的数据不的，这样的数据还是不能用的，在我们非常重要的数据是不能用的，比如说你决定给一个人，可能明天数据不，产生出来的伤害更大。

　　端到云、云到端整个数据是流动的

　　从我个人的理解来讲，云有两个很大的功能，一个是他的计算能力，一个是他的储存能力。端是终端，手机、PC，将来如果是穿戴，所有都是端。从云到端这个地方来讲呢，能不能利用云的计算能力与他的储存能力，快速来计算东西给到端去用，我认为他是非常考验这个云上的计算能力跟储存能力的。

　　如果我们做了一个数据模型，数据模型是说，我能猜到一个人在他现在这个行为里面，有人用了他的手机，但是用这个手机的人并不是他的。在这种情况下，能不能停止他的手机使用？

　　就是，实时能从计算上知道，现在用手机的你并不是你，并不是平常的你。这个能力如果在端上使用的话，云那边肯定要非常快速的计算，所以他的计算能力非常重要。

　　因为端那边已经收集了一些数据，他现在可能人在美国，但是三分钟之前用这个终端的时候其实还在，为什么？一个人怎么样可以在这边一个小时之后方美国呢？如果这个是支付知道了这个事情的话，云就通知端要停止到这个手机。

　　但是端到云的时候，他是收集及时的数据给到云那边，让云那边能够存储关于判断刚才这件事情的能力。所以端到云、云到端整个数据是流动的。端的能力在于收集，云的能力在于计算存储，这两者之间是出现数据的流动的。仅仅从数据的角度去看，都是用我刚才的那个来讲。端狼知道当时当下发生了什么事情，把他传到云上，云把他存储而且计算，计算当时那个地方到底有什么东西不动的，然后再传到端上整个东西进行一种循环。

　　商的数据量巨大但做得不好

　　对于大数据，我觉得垄断是很难的。来讲，数据量大的并不是阿里，有一些公司数据的量也很大的，比如商。所以只是说，有两种东西要看的，一个是计算数据的能力，数据的能力，这个其实数据量大到某个量之后，后面的两者更重要。就是让你盘点一下你的数据的时候你就发现难了。一种数据的能力，计算一种数据的能力，收集数据的能力，这三者是要平均的，不是仅仅说用多少大的数据的，数据越来越重要。

　　大数据不是靠

　　大数据数据量很大，很难仅仅只是用一个的来决定这个数据是不是，而是应该用一个更好的去处理。

　　讲一个例子，数据中的就是不给你看，给你看过理论上就会有出现风险的可能性了。我们现在的技术能够做到的是不给你看，但是可以给你用。

　　其中的一些策略是这样的，比如说我现在说要调动一些人的名字，这个名字里面有“车品”就两个字，但是我不会给你看所有的人的名字里面有“车品”两个字，但是告诉你就是3个。也就是说，我不会给你看到数据，我只给你用这个结果。

　　关于因果和相关的关系

　　数据挖掘有两种：一种是我们知道了有因果关系，我们用数据来界别这个因果关系以后形成了一个模型，利用这个模型让我们去做一个决策更快，比如说有一个人网上来了一个用户看了这样的商品之后，这个商品以前曾经他看过的，所以客户过来是要买这个东西，但是还没有办法下决心，你要不要给他一个红包去他去买，这个是有因果关系的，这样的因果关系很容易在一个模型里面。

　　另外一个是，有一堆的数据，但是不知道有没有因果关系，但是用数据去处理的时候，发现面有一些现象很有关联性，虽然不能解释但是我可以用。

　　所以，在做应用数据的时候，有时候我们可以不管因果关系，找出他上一个行为是什么就可以了，不一定找出下一个行为，我们不一定要好的给他的，有时候是给他下一个需要的就可以了。我们不会去求的因果，有些因果不是说要追求于的。

据悉，“价值连城”浙江法人金融机构战略合作联盟成立于2016年10月，由杭州牵头，携手19家浙江本土法人金融机构共同发起设立。联盟现有成员包括杭州、湖州、嘉兴等11家法人金融机构和浙商财产、浙商、浙商等8家人金融机构，横跨、、信托、、、、租赁各领域。

根据相关指导文件要求，到2020年，要形成15家左右 制造业创新中心;未还要在有条件、综合实力较强的地方，建成一批省级/区域制造业创新中心，作为制造业创新中心的支撑和补充。这是我们的病虫害在线诊断功能，在上随便连接一个设置在蔬菜基地里的摄像头，，好，连接上了，现在摄像头展现的就是大棚里的图像;我们还在大棚内安装了传感设备，实时地把大棚内度土壤情况等信息传给我们的在线专家，就可以指导种植户在蔬菜瓜果种植方面的问题了。第三， 从投资来看，企业服务公司定价的更多根据其营收而不是利润;判断一家公司是否具备投资价值，主要考虑其未能够产生的现金流和增速。科学和科技创新中心方面，《经济参考报》记者获悉，北京、安徽、江苏、广东、云南等地正在研究制定各自的建设科技创新中心方案,北京市科委主任闫傲霜 透露，北京将实施知识创新中心计划，打造全球原始创新策源地,加雌学基础设施建设，超前部署应用基础及前沿技术研究，重点推进中关村科学城、怀柔科 学城和未科技城三雌学城建设，集中力量实施脑科学研究、量子通信研究、纳米科学研究等雌学计划，形成原始创新策源地，将北京打造成知名的科学中心。