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        數據價值再討論

        2020-06-29 15:08:37  來源:胡小明

        摘要:數據的價值不是數據自身的屬性,是數據與應用環境互動的結果
        關鍵詞: 數據 價值
          一、數據價值理念需要澄清
         
          數據的價值不是數據自身的屬性,是數據與應用環境互動的結果。
         
          1.數據價值邊界的研究
         
          各地都在成立大數據局加快數據中心的建設,都在談論數據的價值,值得注意的是,宣傳越火熱越容易出現概念越界,導致工作的失誤,冷靜探討數據價值的理念很有必要。
         
          2.數據的價值是生態環境的產物
         
          經濟學認為價值并非是數據的天然屬性而是對數據應用有效性的估值,帶有很大主觀性的成分,價值是有立場的,同樣的內容其價值因人而異,抽象的價值是不存在的,數據的價值是特定生態環境的產物,必須從數據與其應用環境的關系上去理解數據的價值。
         
          3.數據的使用價值取決于使用效果
         
          數據的使用價值是數據對用戶目標貢獻的主觀評價,數據有無價值要看其貢獻是否大于成本,這種評價標準與用戶目標本身的價值相關,數據作為手段其價值是無法超過目標本身的,項目越重要數據價值會越高。數據價值還與用戶的利用能力有關,缺乏數據處理手段、缺乏數據理解能力都會制約應用效果。對使用價值研究有助于降低成本,要有清晰的應用目標,目標不清是最大的浪費,要提升使用工具的能力并避免過量使用數據。
         
          4.交換價值強調穩定的應用規模
         
          人們常用石油來比喻數據資源,這是從交換價值視角強調數據資源的重要,數據資源的確很重要,但數據資源與石油資源的價值特點有很大不同,石油交易穩定且頻繁能夠形成價值共識,而數據資源易過時易復制且供需匹配很困難,難以形成數據價值共識,這是大數據交易中心無法成功的主要原因,數據資源長遠價值的不穩定提醒大數據管理者,不是所有數據都有價值都值得保存,應當保存未來真正用得上的數據,避免垃圾數據的堆積。
         
          二、數據價值隨環境變化而改變
         
          數據價值最大的制約因素是處理速度,信息技術的使用大幅度提高了數據處理的速度,使很多過去無法利用的數據都變得有用了。
         
          1.數據處理的速度支撐數據價值
         
          數據是作為工具來幫助人們實現目標,任何目標的實現都有時限,時間是數據處理最大的機會成本,時限內完不成的應用均無價值,數據處理的速度直接影響數據的價值。早期的統計數據由于是人工處理,除了匯總結果沒有更多的用途,直到計算機出現數據價值才開始被人稱道。
         
          2.摩爾定律推動數據價值的提升
         
          計算機的應用提升了數據處理的效率,摩爾定律使計算機的能力提高億萬倍才形成了社會對數據價值的重視。
         
          3.統計數據價值的黃金期
         
          在統計數據處理的黃金期,計算機不僅能夠高效處理各種分類報表、排序等操作,還把統計數據帶入統計分析階段,統計分析軟件如SPSS、SAS成為計算中心的必配軟件,統計數據共享被提上日程,國家統計局對外宣稱統計數據是一個巨大金礦。
         
          4.數據庫存儲了數據間的關系
         
          統計數據處理是一項工程并不是一項服務,用戶必須有數據處理的能力才能使用統計數據,這使應用很難推廣,數據庫的發明解決了這一難題。數據庫按照用戶使用的方便對數據進行重組,不僅存儲數據更存儲數據之間的關系,用戶關注的信息不僅體現在數值之中還體現在關系之中,數據間關系的存儲極大提升了數據庫使用的靈活性,使數據庫備受歡迎。
         
          三、互聯網對數據價值的影響
         
          互聯網推動全球的數據共享,降低數據發布與數據服務的成本并把競爭帶入到數據服務領域,降低了數據信息服務的價格。
         
          1.管理信息系統與商用數據庫
         
          數據庫提供的服務比統計數據處理更方便更有針對性,數據庫公司把這種新型服務定義為信息服務,提出信息共享口號來推廣數據庫的應用,數據庫最成功的應用有兩類:一類是管理信息系統,該系統是利用數據庫與局域網技術設計的專用業務管理系統,典型的例子是企業管理ERP系統;另一類是與廣域網相結合形成的商用數據庫的公開服務并大賺其錢,成為當時的明星產業。
         
          2.互聯網終結了商用數據庫的輝煌
         
          新技術不斷推出新一代明星且終結了老一代明星。九十年代末互聯網開始在全球大規模推廣,此后再沒有商業數據庫明星出現了,被互聯網企業明星取而代之,通用的互聯網模式淘汰了商業數據庫的專用網模式,使缺乏專用網壁壘保護的商用數據庫深陷廉價信息的競爭之中,商業數據庫的數據質量并沒有降低,但是互聯網競爭環境卻使其收益大大降低了。
         
          3.數據共享開創免費信息時代
         
          互聯網的最大貢獻是推動了全球的數據共享,數據的發布成本幾乎降為零,加上信息復制早已接近零成本,必然帶來網上數據泛濫,必然帶來信息服務價值下降,互聯網開創了免費信息時代,越來越多的外部信息服務的競爭使政府內部信息服務的價值也下降了。
         
          四、關于政府大數據應用
         
          按照統計數據應用思路,以獲取信息為目標的大規模數據應用才屬于大數據應用;政府精細化管理所使用的傳統業務數據不屬于大數據應用。
         
          1.大數據應用價值的出現
         
          互聯網推動網上數據流量大爆發,互聯網巨頭公司積累了超大規模的數據,開發出能夠處理超大規模數據的軟件工具,公司可以利用自己的大數據資源向社會提供服務。典型的例子如谷歌流感預測、阿里的市場預測等,大數據成為專有名詞被用來推廣這種應用及銷售相關軟件。
         
          2.大數據對統計數據理念的沖擊
         
          英國人邁爾-舍恩伯格與庫克耶合著的《大數據時代》對大數據的應用特點做了精辟的概括,認為大數據應用帶來三大觀念轉變:
         
          1.以全體數據替代隨機樣本;
         
          2.強調數據規模允許數據不精確;
         
          3.重視相關關系不追求因果關系。
         
          大數據新觀念提升了應用的效果,使之成為發現新規律新知識的重要工具。
         
          3.相關關系對因果關系的挑戰
         
          大數據只重視相關關系的理念是對因果關系文化的挑戰,原因之一是因果關系超出了大數據分析的范圍;原因之二是工作改進依賴的是事實,并非都需要用因果關系來解釋。機器翻譯主要靠概率推算而不是語法推理,統計質量管理也是依賴數據相關關系改進質量而不依賴因果關系解釋。
         
          4.大數據分析決策的局限性
         
          大數據分析有許多成功案例也有先天的弱點,首先是合適的大數據資源非常稀少不容易碰到;其次是大數據資源涉及的領域非常狹窄(大規模數據只能產生于專業化領域),數據量大并不意味所反映的信息就全面,大數據適合狹窄領域的決策而不適合政府的宏觀決策。
         
          五、政府精細化管理使用的數據
         
          政府精細化管理目的是提高業務操作的效率,關注的是業務數據精準化與整體化,數據整合的任務就是把分散的管理數據組織成便于統一調用的系統,提升整體的駕馭能力。對政府業務數據的整合是數字政府的基礎工作。
         
          1.政府業務管理是數據的精準使用模式
         
          政府使用數據通常有兩種模式,一種是信息獲取模式,該模式是對數據分析加工提取信息供領導層決策使用;另一種是管理操作型數據使用模式,該模式是系統直接利用數據進行操作,這是數據的精準使用模式,是面向政府業務管理操作應用,這種模式管理的是政府業務部門使用的工作數據,數據是不可替代的,這類數據的精準管理是政府精細化管理的基礎。
         
          2.數據整合的目的是實現政府數據整體化
         
          政府數據的收集是分部門完成的,分散收集的數據必須組織成整體才能提升管理能力。這次疫情健康碼的整合就是一個成功的例子,當事人的交通信息、進出商場、小區、醫院等記錄都通過身份證號碼集中起來形成個人健康碼記錄,在疫情防護中發揮出重要作用。數據整合的任務是把分散的數據有效組織起來產生出數據的整體價值,業務數據跨部門調用的流暢性是政府數據整體化的標準。
         
          3.實現數據邏輯統一是各部門的共同任務
         
          數據的整體化效果來自跨部門數據調用的流暢性,影響數據調用流暢性的因素主要是邏輯障礙(數據名稱、標準、計量單位、統計時間不一致等),實現各部門數據在邏輯上統一是數據整合的基礎工作,它不是信息技術人員能完成的,它是領導層與各級工作人員的共同任務。
         
          4.完善數據的質量維護機制
         
          政府精細化管理依賴的是數據的精準處理,數據必須要準確,完善的數據質量維護機制必不可少,出現數據差錯必須能立即追責及時修改,反饋修改機制的流暢是數據質量的保證。為方便數據共享,有些數據機構想把各部門數據集中統一管理,但是要考慮到數據質量維護責任不容易集中,考慮到犧牲數據質量維護的流暢性是否劃算。
         
          5.建立支持基層數據應用的數據服務
         
          政府精細化管理主要實施者是基層工作人員,將整合好的數據送到基層是提高工作效率的關鍵,目前這項工作碰到的障礙還很多,從終端設施數據資源到管理手段都不連貫,必須建立完整的服務鏈才能達到數據服務向基層傾斜的效果。
         
          六、網絡數據服務引領數據價值革命
         
          網絡數據服務的重要貢獻是把技術、網絡、服務資源和用戶群組合成大規模的社會服務云,利用動態化、互動化、共建化模式實現數據服務的升級換代。
         
          1.公眾最有獲得感的數據服務系統
         
          電子商務、手機支付、地理導航、網上查詢等是公眾最稱道的系統,這些最有獲得感的應用幾乎都是大型網絡數據服務系統,很多大數據分析的數據都是這些網絡服務的數據副產品,產生大數據資源的主流業務(搜索、電子商務等)都要列入大數據業務,這些主流業務是大數據業務的真正支柱。
         
          2.聯網大數據服務構造了強大的服務云
         
          規模是構成數據服務價值的核心因素,聯網大數據服務創造了巨大的服務規模,形成了完整的產業鏈,包含云計算、互聯網、數據資源、用戶終端及大量的應用軟件,構建了完整的服務體系,把眾多服務資源供應方和用戶群組織成完整的服務云,實現了大規模的社會服務,數據服務的價值因規模的膨脹而升級,這種模式已成為智慧城市網絡服務的大方向。
         
          3.動態數據讓網絡聯機服務能力升級
         
          使用動態實時的數據大大提升了系統服務的層次,對比聯機與脫機的地理導航明顯看出兩者的服務檔次不同,脫機的地理導航根本不知道車開到哪里,不知道路況的變化,無法繞過擁堵路段無法另選行車路線,實時在線服務則完全克服了這些障礙,實現了服務的全面升級,云計算與互聯網的結合是推動實時服務的技術支柱。
         
          七、數據價值理念小結
         
          數據應用的價值是一個復雜的問題,本文從四個視角小結:
         
          1.環境價值視角
         
          數據的價值并不是數據自身的屬性,它是數據與應用環境互動狀態的縮影,數據沒有與生俱來的使用價值,數據的價值與用戶的應用目標及使用能力有關,能幫助目標實現的數據才有價值,用戶能力不足即使有用的數據也會變得無用。環境價值論提醒我們,數據的價值受服務規模制約,規模越大效益越好,在大城市很成功的應用在中小城市卻會虧本,數據應用必須要因地制宜。
         
          2.操作價值視角
         
          業務數據作為一種記憶工具其使用目的并不都是要提取信息,數據更多的應用場合是直接改進管理操作,使其更精準更有效率,政府精細化管理的核心任務是提高操作效率,這是基層工作改進的主要內容。
         
          政府業務管理的數據是業務處理的記憶數據,是不可替代的,它沒有交換價值只有使用價值,數據處理的速度是提高數據價值的關鍵,政府管理數據的價值取決于數據整體調用的精準與流暢,這是政府數據整合的主要目標。
         
          3.信息價值視角
         
          政府數據的另一個應用是提取信息改進決策。這種應用關注的是信息而非數據本身,數據不需要精準,數據源是可替代的,重要的是能夠挖掘出有用的信息。數據分析產生的信息成果是供人腦使用,最后的決策還是由人腦完成。由于這種數據的可替代性,其價值必然受到市場競爭的沖擊,網上數據泛濫使數據的價值不斷下降,大數據應用提升了政府信息獲取能力,并不意味著大數據分析無所不能,大數據涉及的范圍太窄,只適合微觀問題的決策而不適合政府的宏觀決策。
         
          4.規模價值視角
         
          數據服務的價值與服務規模密切相關,公眾的獲得感要靠服務規模來支撐,擴大規模的關鍵措施是采取網絡連機服務的模式,影響力最大的數據服務如手機支付、電子商務、地理導航等都是網絡聯機數據服務模式。網絡聯機服務是一個資源全面整合強有力的平臺,能夠將云計算人工智能等技術、數據與服務資源與網絡用戶群共同組織成為大規模的實時服務云,推動數據服務價值大幅度升級,這種大規模的網絡服務云是智慧城市大數據應用的支柱。

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        責編:zhangwenwen
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