大数据理念需求导向

❶ 大数据时代下工作的几点建议

大数据时代下工作的几点建议_数据分析师考试

近年来，伴随“物联网”、“云计算”和“大数据”等词汇进入公众视野，一个大数据时代正大踏步向我们走来。在这一背景下，我们应如何创新社会管理方式、做好群众工作，是我们面临的重大课题。

大数据时代给群众工作带来的影响

所谓“大数据”，是指所涉及的信息量规模巨大到无法通过目前主流软件在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业和其他组织决策更积极目的的资讯。其具有四个特点（即4V）：“巨量”（Volume）、“高速”（Velocity）、“多样”（Variety）、“价值”（Value）。运用大数据，会增加工作量和工作难度，也能让群众工作更加快捷、精准。这主要表现在：一是便于管理部门“摸清家底”；二是有利于优化流程、提高效率；三是让民众享受更加高效、公正、透明的服务；四是可以提前感知和预测事件苗头及发展走势。可以说，大数据为群众工作提供了强大技术手段，它将在很大程度上改变群众工作和社会管理思路：从“模糊管理”向“数据管理”转变，由“经验治理”向“科学治理”迈进，实现“智能社会”、“智慧城市”。

大数据时代群众工作面临的主要问题

数据意识薄弱。一些管理者数据意识比较淡薄，缺乏“用数据决策、凭数据施政”理念。

数据政出多门。由于缺乏统筹规划，不少应用系统之间没有统一的技术和数据标准，数据不能自动传递，缺乏有效的关联和共享，从而形成“数据孤岛”。

数据安全欠缺。利用云计算对海量数据资源进行整合，使其从分散变得集中，增加了数据存储的安全风险。 数据人才匮乏。大数据是一个综合性课题，需要不同层级的人才，当前在党政机关比较匮乏。

做好大数据时代群众工作的几点建议

在“教育”上下功夫，培养数据意识和数据素养，为大数据时代的群众工作提供坚实思想保障。随着信息技术的飞速发展，具备良好数据意识和数据素养，将成为党政干部做好大数据时代群众工作的关键。首先，要把大数据专业知识列入各级党政干部教育培训和年度考核；其次，举办各类讲座和学术报告，普及大数据知识；第三，利用报刊、广播、电视和网络等媒体开辟专栏，宣传相关知识。

在“整合”上下功夫，实现数据互联互通和充分共享，为大数据时代的群众工作提供一流技术平台。应对大数据时代群众工作的需要，消除信息孤岛，实现数据的互联互通和充分共享，建设统一技术平台，显得格外迫切。一要坚持统一领导、统一规划、统一标准、统一建设；二要遵循以“需求为导向，应用促发展”的工作思路，推进信息共享、互联、互通平台建设与应用同步建设；三要采用国际先进的，符合我国信息化建设发展方向的、标准的、跨平台的信息技术。

在“防范”上下功夫，保护数据安全和公民隐私，为大数据时代的群众工作提供可靠网络环境。我们在实施社会管理、做好群众工作时，要特别注重对数据安全和公民个人隐私的保护。第一，将个人信息保护纳入国家战略资源的保护和规划范畴，保护公民隐私；第二，加快个人隐私保护立法，加大对侵害隐私等行为的打击力度；第三，加强对隐私保护行政监管，建立保护隐私测评机制；第四，加强对隐私权的技术保护，利用技术手段来保障公民隐私安全和合法权益。

在“创新”上下功夫，加强人才队伍建设，为大数据时代的群众工作提供优质智力支撑。没有一流的人才队伍，迎接大数据时代、做好大数据时代群众工作将成为一句空话。因此，开发和培养一支大数据人才队伍，不断提高群众工作的能力势在必行。一要设立专门的数据管理岗位，建立政府“首席信息官”制度；二要委托高校、科研院所和国际知名企业，“订单式”培养人才；三是利用“聘任制”，不断吸引体制外的专业人才进入党政机关，为大数据时代的群众工作提供智力支持和人才保障。

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❷ 有关大数据的分析理念的有哪些内容

一、大数据的理念之：用全量代替样本

1841年埃德加·爱伦·坡发表了文学史上的第一部侦探小说《莫格街谋杀案》，尽管这部小说的解答有些欠抽，但不可否认，它开创了侦探小说的一种模式——“密室”，而这种模式被后来人所追随，以至于似乎没有写过这种类型小说的都不算是侦探小说作家。所谓的“密室”，就是在一个封闭的空间内犯下的凶案，终极目标就是解答出凶手的犯案方式以及如何从密室中逃脱。在一代又一代的侦探小说家的努力下，密室的难度越来越大，从正常人无法进入到所有人类都无法进入，直至正常情况下所有生物都无法进入。然而即便这样，如果严格来说的话，绝对的密室是不存在的，它肯定会有空隙，就算看起来密不透风也从微观的角度找到某些空隙。既然不可能达到绝对的封闭，只能使用相对的概念，对于正常人无法进入的空间都属于密室，否则整个侦探小说界就少了一个很重要的组成部分。

刚接触化学课的时候，接触到了纯净物和混合物的概念，与此同时也提到了，绝对的纯净物是不存在的，即使是再精确的提纯。于是，对于一种物质，只要没有提到存在杂质，默认按照纯净物来看待，否则就不仅仅是几道考试题的问题了，可能整个化学学科的研究都没法开展下去了。例如两种物质发生反应，如果按照实际情况都当作混合物看待，不断的纠结于各种杂质的问题，那就偏离了真正的研究方向。

举了上面两个貌似不相干的例子，想表达的观点就是，和多、少这类的相对概念一样，实际上全也是一个相对的概念，绝对的全也是不存在的。之所以这么说，主要有两方面的原因：

首先，当数据量超过一个范围之后，取得全部信息会很复杂，以至于可能根本是无法完成的任务。如果要获取一个学校所有学生的某个信息，这个很容易，只需要将全校的学生聚集起来一起获取，或者以班级为单位单独获取之后再进行汇总，因为一个学校不管有多大，学生人数都不会太大。而如果要获取全市所有人的某个信息呢，这似乎就是不可能的了：如果在大街上随机询问，对于那些不出门的宅男、宅女们的信息就没法获取；如果挨家挨户进行询问，对于那种经常不在家的就不太容易能遇到，而且那种无家可归的流浪汉的信息也没有办法获取；如果通过电话询问，也肯定有因为某种原因无非接电话的人，或者看到是

❸ 商业银行应用大数据之策

商业银行应用大数据之策

随着以社交网络为代表的web2.0 的兴起、智能手机的普及、各种监控系统及传感器的大量分布，人类正在进入一个数据大爆炸的时代，“大数据”的概念应运而生。大数据被誉为继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，已经引起各方面的高度关注。大数据的意义在于从海量数据中及时识别和获取信息价值，金融业在IT基础设施、数据掌控力和人才富集度方面较之其他产业更具优势，具备了深度“掘金”的潜力。但是，大数据也给金融业带来剧烈的挑战与冲击，我国商业银行需要树立“数据治行”理念，明确大数据战略的顶层设计，加强大数据基础设施建设，实施稳妥的大数据安全策略，方能从容迎接大数据时代。

大数据带来的冲击与挑战

(一)传统发展战略面临冲击。传统银行发展战略，是在预计未来金融政策、经济环境的前提下,根据现有银行人员、网点、客户、资本、存贷款规模等资源占有状况,以及竞争对手、客户需求状况，来确定其战略目标及发展路径和方式的。步入大数据时代后, 对数据资源的占有及其整合应用能力是决定一家银行成功与否的关键因素,而传统的网点、人员、资本等因素则趋于淡化,未来商业银行的客户营销,将主要依靠对不同类型客户需求数据的掌握，并开发设计出安全、便捷、个性化的金融产品。因此，这就要求各商业银行在评判竞争对手实力与自身优势时，要注重考量IT能力与大数据实力；在制定战略目标时，必须兼顾财务承受能力来决定对大数据的投入,从而确保战略规划与大数据支撑相适应；在确定战略目标的实施路径时，必须将互联网金融、电子渠道、数据的收集与挖掘作为向客户提供服务的重要方式和手段。

(二)传统经营方式面临重大转变。在大数据时代, 金融业务与互联网深度融合, 商业银行的经营方式将会发生彻底改变。在产品开发、营销方面,通过对海量交易、行为数据的收集、分析和挖掘,科学构建数据模型, 分层客户的不同金融需求可以得到充分展示,进而针对客户需要、市场需求研发产品、开展营销,真正做到以客户为中心开发设计产品,并实现精准营销,而不是以银行为中心制造、推销产品。在风险防控方面,许多商业银行在风险分析和评估中，虽然已经引入了数量分析方式,但是因历史数据的积累不足,经验判断依然在风险管理、决策中起主导作用。依托大数据，对客户实施多维度评价,其风险模型将会更加贴近市场实际,对客户违约率的取值变得更加精准,长期以来银行凭经验办业务的经营范式将会得到根本改善。在绩效管理方面,可以通过对大数据的有效利用,并借助通讯、视频、移动终端等技术手段，对商业银行员工的工作方式、频率、业绩等做出更加准确的评价,有助于充分发挥绩效考核的正向激励作用。

(三)数据基础设施建设面临严峻考验。进入大数据时代，数据来源的多元化主要体现在两个层面：一是在金融业务链条之外。移动网络设备和网络社交媒体产生了极其丰富的实时化的客户行为数据，在这种环境下，客户行为偏好数据往往隐藏在社交网络之中。如果要实施“大数据工程”，商业银行必须搜集开放的网络数据，但现有的银行IT系统、技术手段还无力搜集、分析、利用大数据。二是在金融业务链条内部。随着专业细分与金融外包的趋势愈加明朗，由一家或少数几家银行掌控关键业务数据的时代已经走向终结，业务数据产生、流转于金融业务链条的各个结点，业务数据、客户行为数据不可能自动集成至某个机构，这对“大数据工程”的实施提出了严峻挑战。

商业银行的应对与谋变

(一)优先搞好大数据战略的顶层设计。大数据战略必须超越电子银行部或IT部门的狭隘视角，面向全局、面向未来，以客户需求、市场需求为导向，建立自身的大数据架构。完整的客户数据必须是多维度的，至少包含以下几个方面：一是客户的基本信息，譬如信用信息、社交关系信息等；二是客户的偏好信息，譬如金融产品偏好、金融服务偏好等；三是客户的行为信息，譬如银行范围内的行为数据、外部行为数据等；四是客户的分析数据，譬如客户风险度、客户价值度等。要想使这些不同维度的数据信息具有分析价值，首先必须具有合理的数据结构。但现实情况却不尽如人意，各银行的数据结构基本上是条块分割的。为此，各银行必须优先搞好顶层机制的设计与改革，逐步打破业务界限，重组业务流程，确保数据灵活性。

在总行层面上，需要抓紧制定大数据工作规划，建立大数据工作推进机制。主管数据部门负责组织协调，对大数据工作进行统筹规划、集中管理；业务部门负责大数据的搜集、整理、存储、分析和应用，全面采集、多方式整合商业银行内外部各类数据，形成数据管理、数据使用、数据推广的有效工作机制。

(二)科学谋划和打造大数据平台。一方面各银行要积极与社交网络、电商、电信等大数据平台开展战略合作，建立数据信息交流、共享机制，全面梳理、整合客户各类信息，将金融服务与社交网络、电子商务、移动网络等深度融合。另一方面各银行也可考虑自行打造大数据平台，以便牢牢掌握核心话语权。

(三)积极建设大数据仓库。着眼于大数据挖掘和分析，对海量数据的持续实时处理，建设数据仓库项目，为服务质量改善、经营效率提升、服务模式创新提供支撑，全面提升运营管理水平。在项目建设中，通过梳理整合经营管理关键数据，建立数据管控体系，搭建基础数据平台。通过数据仓库建设，运用数据挖掘和分析，全方位调整管理模式、产品结构、营销模式、信息战略，从根本上提高风险管理、成本绩效管理、资产负债管理和客户关系管理水平，实现多系统数据的业务逻辑整合，形成全行级客户、产品等主题数据。

(四)以大数据思维推进金融互联网化战略。进入大数据时代，金融产业与信息技术将实现深度融合, 金融电子化的深度、广度将日渐强化。各银行必须顺势而为, 紧紧追随迅猛发展的互联网、移动互联网浪潮, 积极实施金融互联化战略, 尝试构建电子化金融商业模式, 着力发展直销银行、社区智能银行、互联网金融、电子商务等业务。这就要求各银行应当从发展战略的高度，将金融互联网作为未来提供金融服务、提升核心竞争力的主渠道。

(五)依托大数据技术实现风险管理的精细化。大数据时代，商业银行可以消除信息孤岛，全面整合客户的多渠道交易数据，通过经营者个人金融、消费、行为等信息进行授信，有效破解传统信贷风险管理中的信息不对称难题，降低信贷风险。为此，各银行必须深化风险管理体制改革，运用大数据理念来构建以客户为中心的全面风险管理体系，理顺部门间的职责，淡化部门色彩，彻底打破以往小数据模式下形成的部门、机构、区域、产品间数据信息分隔管理以及由分支机构各自分散识别风险的做法，形成按客户集中统一管理数据信息和高效协调机制。

要积极推行把现场调查与非现场数据信息挖掘分析相结合、模型筛查与经验判断相结合，以定性信息与定量财务、经营等多重数据信息的勾稽核验等为重点内容的风险管理创新。总行要通过大量数据信息的挖掘分析，勾画出客户的全景视图，更加全面地评估客户风险状况，有效提升贷前风险判断和贷后风险预警能力。

要进一步完善基于大数据信息平台的集中式风险审查审批体制，采用大数据方式来验证借款人的数据信息，校正申报机构或部门对借款人的风险判断。运用合理的参数和模型，计量出可接受的最大风险敞口，精准识别和动态审查借款人的每一笔融资业务。再利用习惯性数据信息和常识性、逻辑性分析，作出更专业的判断，使风险识别、防范、决策更加可靠、更加贴近实际。

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❹ 大数据时代要求保险公司实现以___为中心的业务转型

导语：互联网保险描绘了客户与保险企业之间的新关系，在给保险业传统客户服务、产品开发和渠道销售带来挑战和机遇的同时，深刻改变了保险业发展的生态环境。传统保险企业必须积极主动改造和创新运营与服务流程，以适应新的保险业发展生态。
2011年以来，国内互联网保险市场发展轮廓伴随着互联网金融的快速发展而日渐清晰。互联网与生俱来的“开放、平等、互助、共享”基因促成了网络与保险的融合。特别是大数据、云计算、移动互联、网络安全等新技术的创新应用，使得互联网成本低、便捷性强、效率高等优势更加出彩。互联网保险已经成为进一步推动保险市场发展的重要引擎。互联网保险市场蕴含的巨大潜力，也使其未来发展被业内外所看好。
中国保监会披露的数据显示，2011～2014年，国内开展互联网保险业务的保险企业数量快速增长，每年增加约20余家，从28家增加至85家。其中，中资公司58家，外资公司27家。保费收入已实现858.9亿元，同比增速近200%，高于国内同期电子商务平台交易。
现状：重要的新渠道业务
为互联网经济发展提供风险保障
近年来，国内电子商务平台交易日趋活跃，线上交易的便捷性促进了互联网经济的快速发展，也催生了新的交易行为。相对于实体店面对面的交易，线上交易不确定性的发生概率更高，从而激发了巨大的风险保障和管理需求。而互联网保险筑起了防范风险屏障，支持了互联网经济快速发展。
例如，网络促销购物期间交易量陡增，网上卖家和买家都面临风险。卖家面临退货发生时的退货运费由谁承担等问题，买家面临卖家的信用风险等问题。近年来兴起的“双11”网购促销节日，每位商户平均退货率为25%，个别商户退货率已突破40%。谁来承担退货费用，是买卖双方争议的主要焦点。退货费用险的推出，有效解决了买家购物的后顾之忧。与此同时，卖家的低价利诱、虚假宣传、信息欺骗等信用风险，以及风险发生后设置障碍、推诿拖延、退换困难等问题，着实令很多买家头疼。信用保险就是针对卖家信用风险应运而生的险种。该险种在保障消费者权益的同时，释放了商户信用保证资金压力。
类似产品还有很多，如快递延误险、货到付款拒签险，个人账户安全险、手机碎屏险等，这些产品契合了互联网消费经济碎片化、小金额、大规模、高频次的特点，依托互联网平台，服务大众经济，很快被市场接受并迅速形成规模。
促进保险企业转型发展结构升级
一是新型技术的兴起运用推动整个社会加速走向数字化。互联网保险描绘了客户与保险企业之间的新关系，在给保险业传统客户服务、产品开发和渠道销售带来挑战和机遇的同时，深刻改变了保险业发展的生态环境。目前，保险市场竞争已经非常激烈，部分传统保险业务增速放缓，传统销售渠道业务增长乏力。随着生存环境日趋网络化，传统保险企业意识到必须积极主动改造和创新运营与服务流程，改善服务能力，提升管理水平，推动企业转型升级，以适应新的保险业发展生态。
二是互联网保险成为保险企业重要的新渠道业务。保险企业主动运用新技术创新产品和完善经营模式，通过自建、合建或与第三方电子商务平台开展合作等多种方式，在互联网专业化经营道路上努力前行。中国保监会数据显示，截至2014年底，互联网保险占行业总保费比例由2013年的1.7%上升至4.2%，对行业保费增长贡献率接近20%。特别是新进入保险行业的中小型保险公司借互联网实现了快速发展，其人身保险82%的保费收入来自互联网保险。
趋势：改变保险企业商业模式
随着新技术发展和应用成本的降低，作为数字化社会最重要的基础设施，互联网及其相关技术正在快速普及，并已经渗透到生产生活的方方面面，包括信息技术、数据技术、移动互联技术、云计算技术和网络安全技术等在内的新技术，正在重构经济社会生活方式，网络化生存将成为未来趋势。
新技术改变企业与客户的沟通联络方式，推动保险企业市场拓展能力和客户消费体验同步提升
对“触网”企业来说，流量是关键。客户流量将从点式接触向面式接触转变，从链条式传播向网络式传播转变，从线下个体接触向线上海量客户转变。在单纯依靠实体网点和营销人员的销售模式中，销售终端的客户接触是有限的。销售终端植入互联网平台或场景中，在网络平台和终端接触到海量客户，将扩大客户接触范围，提高传播速度。
客户体验也从过去被动式接受向主动式购买转变，从干扰型销售向场景型营销转变，从介入式销售向植入式营销转变。在传统的线下个人营销模式中，代理人基于利益强势推销，客户体验消极。但在互联网保险销售模式下，保险销售植入消费者生活场景，使消费者在网络场景中适时接受风险提示并激发投保意愿，客户沟通从单向反馈向双向互动转变，从受时间空间限制向全天候、全景式转变，从而提高沟通效率，改善客户体验。
而保险企业利用智能终端、互联网和智能电脑技术，构建全天候响应系统，打破客户沟通时空限制，实现双向智能无时空限制的沟通交流，亦将有效提升客户体验，改善行业形象，增强客户黏性。
新技术提升保险企业数据采集和挖掘能力，对市场需求快速作出反应，实现产品设计的定制化和个性化
大数据时代，运用信息技术手段加强保险企业经营管理数据的采集，可以建立起标准化、系统性的数据仓库。在大数定律基础上，通过挖掘、整理、分析和应用，可以推进产品向“以客户为中心”转型。
具体来说，综合大数定律、大数据、互联网和移动互联技术，产品推送将向更加契合客户保险需求，实现保险产品推送实时化、场景化，针对性和成功率不断提高。通过实时化的产品推送，还可以满足客户碎片化、多样化的需求，特别是基于海量数据的积累和分析，有助保险企业切入客户日常生活场景，向客户推送相应产品。基于客户特定消费场景下衍生出某种风险管理需求时，及时应景的保险产品推送可以大大提高产品销售成功率。
同时，消费者在收入水平、风险偏好和风险承受能力等方面的差异，决定了其风险保障需求的个性化，传统的标准化保单很难满足。通过自主化的投保购买方式，可以满足客户个性化保障需求，使客户“主动”消费感受增强。产品定价的科学化、个性化、精细化，也有效提升了客户满意度。大数据运用下的产品费率厘定则更加精细化，尤其是移动互联等技术的普及推广，使得特性数据可以运用到产品动态定价中。
新技术正在提升保险企业风险管理能力，实现风险管理远程化、实时化和智能化
新技术运用在远程化方面，将实现远程核保、核赔和风险监控，可以突破空间时间限制，有效提高工作效率。主要是移动互联技术运用可以突破时空限制，快速掌握风险发生状况，有效提高效率、降低成本、方便客户。同时，移动互联技术应用可以真正实现全天候风险监控和预警，实时为客户提供服务，提醒客户及时采取灾害预防措施，最大限度降低灾害事故可能导致的损失，既保护了客户利益，也降低了保险企业经营成本。顺应智能化技术发展趋势，保险企业可以进一步加强对大数据的运用，逐步提升工作智能化水平，有效地降成本、提效率。
方向：向“以客户为中心”转型
“互联网+”时代，保险企业需要紧紧抓住“以客户为中心”主线，倾听客户心声，深入挖掘用户需求，不断提升产品满意度。保护好客户信息资料，维护好客户合法权益，珍视客户对保险企业的信任。同时，保险企业互联网保险业务创新必须要在监管边界以内。
产品服务的设计要以客户需求为切入点
传统保险产品和服务的标准化开发模式无法满足客户多样化、个性化和定制化需求，这也成为传统保险销售模式无法提供良好客户体验的主要原因之一。大数据、互联网、移动互联等技术的综合运用，为保险企业提供了采集、挖掘、分析客户数据的工具和平台，为实现碎片化、个性化的客户需求提供了有力支持。保险企业要充分发挥技术优势，以跨界视野谋划，从细化客户需求入手，着力专业化，突出差异化。充分掌握客户市场需求，分析客户行为变化，把产品开发的定制化和个性化建立在细分客户需求、着力提升客户满意度的基础之上。细化后的保险需求要通过费率分解进行对应，以便客户进行个性化选择。保险产品创新设计在由“产品导向”向“需求导向”转变方向上要更进一步，不断提高产品的便捷化，产品合同条款的简约化、通俗化、亲民化。将互联网思维融入产品设计，能够以网络化语言和表现形式向客户展示产品简介、合同条款、购买流程和服务衔接等内容。
切实保护好客户个人信息
互联网保险高度依赖网络信息系统，对系统运营维护、授权管理、硬件保护、软件运行、数据加密、灾备管理等多个方面提出了很高要求。客户购买产品的过程，也是客户个人信息向保险企业传递的过程，数据公开和客户隐私安全的矛盾相伴而生。保险企业要不断完善保险交易认证过程和用户身份认证，具备有效的技术手段保证数据库、数据传输的安全，加强数据备份。尽管数据公开共享是大数据时代的重要特征，但数据具有的资产性特征仍需要对客户个人利益进行保护。互联网保险信息系统与内外部诸多系统对接时，因销售支付等业务交易行为存在的数据交换，会面临黑客攻击、病毒入侵、系统拒绝服务等各种可能的风险。保险企业在跨界对接交通管理、社会保障、健康医疗、征信体系等领域时，要充分评估网络安全和个人隐私保护。
在监管制度体系内创新发展
产品创新能力决定了保险企业在互联网道路上能够走多远。创新需要企业具有快速洞察互联网全局的视野，需要快速调整精算思路和风控理念，需要不断自我挑战产品研发和业务运营体系。但是，保险企业也要时时牢记，创新要坚守底线思维。保险企业要在监管体系不断完善的过程中，加强自律管理，加强发展过程中的自我完善和自我保护。尽管处于发展起步阶段的互联网保险需要一个相对宽松的发展环境，但互联网保险发展过程中出现的侵害消费者利益、中小保险企业表现出的较弱的风险承受能力、传统销售渠道和网络销售渠道之间的竞争等诸多问题，决定了互联网保险创新发展仍然需要在持鼓励包容态度的监管体系下完成。互联网保险企业要适应在公开透明的环境下生存发展，加强信息披露，切实认真落实信息披露要求，实现以外部监管促经营管理水平提升。杜绝销售误导，切实保障消费者的知情权、选择权和合法权益。

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❺ 大数据思维的核心是什么

一、数据核心原理

现如今，大数据已成为不可或缺的重要资源，因此必须树立基于数据的思维理念，用数据核心思维方式思考问题和解决问题，让数据说话，用数据说话。

以数据为核心的理念反映了当下IT产业的变革，数据成为人工智能的基础。然而，海量数据既给数据分析带来了机遇，也带来了新的挑战。大数据往往利用众多技术和方法，综合了源自各个渠道、不同时间的信息而获得的。为了应对大数据带来的挑战，我们不得不采用新的统计思想和计算方法来处理海量数据。

二、数据价值原理

大数据时代让数据变得在线，并且从当初的以“功能”为价值转变为现在的以“数据”为价值。大数据的关键并不在于“大”，而在于“有用”，价值含量和挖掘成本比数量更为重要。通过利用有价值的数据能够让企业更好地了解客户需求、消费倾向、喜好等等，并据此提供个性化服务。不管大数据的核心价值是不是通过预测来实现，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。

三、全样本原理

很长一段时间以来，由于记录、储存和分析数据的工具有限，准确分析大量数据成为一种挑战。为了让数据分析变得简单，人们把数据量缩减到最少，选择采用抽样调查的方法。而在大数据时代，人们已经开始逐渐利用所有的数据，而不再仅仅依靠一小部分数据。全数据样本调查相比传统的抽样调查而言更具真实性和可靠性，足够多的数据可让人们透过现象看本质，从而洞察事物的内在规律。所采集的数据量越大，越能更真实地反映事物的真实性。

四、关注效率原理

企业可通过分析大数据来让决策更为科学，并且还应该由关注精确度转变为关注效率。大数据之所以能提高生产效率和销售效率，是因为它能够让人们知道市场及消费者的需求。只要大数据分析指出某件事物的可能性，企业便可根据相关结果快速决策、迅速动作、抢占先机、提高工作效率。竞争是企业的动力，而效率是企业的生命，效率的高低是衡量企来成败的关键。

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❻ 大数据应用方向思考

大数据应用方向思考
一、警惕大数据过热
1.1过热产生盲目性
国内大数据的宣传早已过热，很多区县级政府也在考虑成立大数据局，政府对大数据热几乎没有抵抗力，企业没有紧跟就对了，在大数据高潮中反省政府的大数据行为、冷静一下头脑是有益的，毕竟大数据应用是一个经济问题，一窝蜂地大数据会使人犯“大炼钢铁”一类的错误。
1.2大数据应用效益存在问题
大数据最积极的推动者是政府，但是政府工作如何从大数据应用中获益一直没有清晰的答案，有效的大数据应用集中于互联网企业和金融领域并非政府工作，迄今一本像样的政府大数据应用案例都编写不出来，这种情况下推力政府大数据应用会带有很大的盲目性，这是技术导向而不是问题导向，技术导向必然会造成浪费。
1.3大数据不是包治百病的神药
现在对大数据的宣传已经远远胜过对城市问题的探讨，问题还没搞清药方就先开出来了，大数据药方再灵也不可能解决自己都没有诊断清楚的问题。任何技术都有其长处和短处，大数据也是一样，都有其能解决与不能解决的问题，各地政府首先要明确要问题是什么，然后再审视大数据技术能否发挥作用，不能反过来先定大数据再去找问题，政府工作明确目标永远比搞清技术更重要。
二、大数据源自互联网的推动
2.1大数据是如何产生的?
任何有社会影响力的新名词都不是望文生义可以解释的，这些名词都被赋予了成语含义，“大数据”便是其一。历史上超大规模的数据很多却不被称为大数据，是因为单纯数据量增长并没有形成巨大社会影响力。
大数据概念是大的数据量与现代信息技术环境相结合涌现的结果，因此引发了巨大的效益机会，“大数据”一词的发明与宣传是为了抓住这个新机会。
2.2没有互联网便没有大数据
任何资源的价值展现都离不开特定的环境，互联网前的海量数据因缺少规模化的社会应用而不为人们重视，互联网创造了大数据应用的规模化环境，大数据应用成功的案例大都是在互联网上发生的，互联网业务提供了数据，互联网企业开发了处理软件，互联网企业的创新带来了大数据应用的活跃，没有互联网便没有今天的大数据产业。
2.3大数据是“大智移云物”的共同产物
如果没有汽车与高速公路石油产业不会那么重要，同样，没有互联网、云计算、物联网、移动终端与人工智能组合的环境大数据也没那么重要。大数据的价值并非与生俱来而是应用创新之结果，价值是由技术组合创新涌现出来的。离开环境的支持大数据毫无价值，就像离开了身体的手不再有手的功能一样。
三、传统大数据思维局限于支持决策
3.1传统的大数据应用理念
人们对事物的想象力很容易受所用词汇的暗示，“大数据”容易暗示人们关注数据规模而忽略信息技术背境的巨大变化所涌现的新机会。政府官员的工作经历很容易把大数据应用想象为只是统计应用在数量上的升级，大数据的作用是提取信息，信息的作用是改进决策，数据多意味着信息多，信息越多决策就越准确。在不少干部的理解中，部门数据整合起来就是大数据。
3.2两种数据使用方向：支持决策与支持操作
在政府的工作中，数据对领导层的作用主要是改进决策，但基层工作人员不需要决策，数据是用来直接操作的。政府公共服务业务主要是操作问题，服务是规范的数据处理，基层工作人员只是按章办事不需要决策分析。使用信息技术是为了提高操作服务的效率。发改委等十部门提出的“一号一窗一网”的服务要求所要解决的只是提高操作的效率。改进决策与改进操作是大数据两种不同的使用方向。
3.3专家(人脑)与系统(电脑)使用大数据的特点
支持决策的数据应用是面向专家(包括领导)的，专家需要从数据中提取信息，以信息支持决策，从数据中领悟信息是人脑独有的本领，但不同人信息领悟力并不一致，同样的数据不同人领悟的信息不同，对决策的影响也不同，应用结果的不确定性是专家使用大数据的特点。。
支持操作的数据应用不能有不确定性，操作系统的数据应用是由系统控制的，操作按确定的规则进行，没有自由量裁的可能，数据应用结果由软件决定，这种应用是电脑在使用数据，电脑不懂信息只会严格依数据操作，这种使用数据的模式保证了大规模业务行为的一致性。
3.4政府不能忽略操作型大数据应用
政府工作存在着两种大数据应用：支持决策与支持操作，但是在多数政府官员只想着大数据支持决策而想不到改进服务操作更有效益。大部分的政府服务的精细化改进并不是决策层次上改进，而是操作层次上的改进，政府提出的“一号一窗一网”式服务关键是提高操作的效率，实践证明操作的优化的改进空间更大，大数据在提高政府决策水平上的成效往往不如提高操作效率成效明显。
四、大数据决策的局限性
4.1大数据小数据的不同来源
以数据量来划分大数据与小数据会忽略两种数据更实质的差别，从数据产生的过程看，小数据是经人触摸过的数据，包括人工填报或更新、核对等。大数据是机器自动记录的、未经人触摸过数据。
小数据来自业务流程中的人工填报、统计调查等渠道，统计调查是可以根据决策信息的需要专门设计的，为降低成本统计经常采用抽样调查的方法。
大数据来自自动化业务运行的副产品，出于成本的考虑，政府不大可能专为收集信息而设计大数据收集链，为决策服务大数据只能利用业务系统产生的数据副产品，大数据的收集成本是由业务系统承担的。大数据的来源受到业务系统种类的限制，不是所有的信息需求都能找到恰当的数据源。
4.2大数据适合小决策而不适合大决策
大数据适合在狭窄范围内对具体事务决策而不适合于大范围的决策。因为大数据的形成包含着先天的局限性，很多影响重大决策的信息恰恰是无法数字化的，例如国内外形势、技术创新、队伍士气、重大事件(类似美国9.11事件)都无法数字化，可数字化的现象只是小部分，以为靠数据决策就能更全面也是一种误解。政府重大决策需要考虑各方面的平衡，局部领域的大数据仅适合局部领域的决策，不适合面向全局的政府决策，精细化与全面性是不可得兼的。
4.3改进政府操作的大数据应用
政府的大数据应用不能只关注决策应用，改进操作的大数据应用往往能够获得更好的效益。政府对公众的服务主要使用的还是以小数据为中心的数据库，但是融入现场服务数据的应用可以将服务提高到大数据的层次上并增加智能化的应用。对政府基层工作人员的支持现场化、连机化，通过云平台与实时通信能显著提高一线人员的工作效率，是提高政府基层服务的智能化的重要措施，以改进服务操作效率的智能大数据应用会有更大的成效。
五、没有人脑参与系统才能高效与智能
5.1人脑使用数据模式的效率制约
为人脑决策使用的大数据应用模式存在两点不足：一是效率上不去，大数据分析结果一旦交付大数据应用就结束了，无法形成连续服务型业务，信息的进一步应用是领导的事情，与大数据处理无关了，人脑决策的慢节奏抵消了大数据快处理的价值。
其次是大数据信息决策的效果的不确定性，决策质量与领导人的知识、思维方式、决策风格密切相关，决策效果又与执行团队的能力相关，涉及的不确定因素太多。人脑使用数据的模式无法实现数据应用效果的确定性。
5.2电脑使用数据模式的效率优势
电脑使用数据的模式排除了人脑的参与，系统完全是由事先编写的软件直接处理数据，排除了人脑介入有两点好处：一是运行速度快，信息技术的速度优势得以充分发挥;二是保证了结果的确定性，系统的行为是可预测的，这将有利于系统可成为可组合、可叠加的功能模块，能够被集成为更复杂的系统。
5.3智能大数据应用可形成连续性业务
排除人脑参与的数据应用模式是信息技术的自动化应用，这种模式可综合使用各种技术资源(包括云平台、物联网、移动终端、人工智能等等)建立高速、流畅连续型服务，进入智能服务的新阶段，常见的互联网搜索、电子商务、移动支付、摩拜单车、蚂蚁金服无一不是这类的智能大数据应用，这种持续的智能大数据服务更受公众欢迎、社会影响力也更大。
六、智能大数据应用的发展空间
6.1所有的智能应用都是大数据应用
大数据是机器与机器对话的语言，只有机器与机器的高速对话才能产生如此规模的大数据。物联网、云平台、宽带网、移动终端等设施要发挥作用都要依赖机器与机器的对话，随着信息技术的大发展，机器与机器的对话速度越来越快、范围越来越广、规模越来越大，系统也越来越智能化，所有的智能数据应用都属于大数据的应用范围。
6.2智能化的作用是提高执行的效果
虽然大数据可以用于改进决策，但智能化的目标是提高执行的效果。计算机系统的作用是使规范性、可重复的工作做的更快。对于需要创造性的、非重复性的工作信息技术是依然无能为力的，人们发现几十年来计算机对于人脑决策能力的提高始终不大，智能化应用机会还是集中在对规范业务的改进，规范业务是确定性的服务，远比充满不确定性的决策业务更能让计算机发挥作用。
6.3操作型大数据应用的智能化趋势
以提高执行效率为目标的大数据应用将向智能化发展，以互联网为基层的现代信息技术的大发展已经为服务的智能化创造力良好的条件，早期由于通信与网络能力的限制只能在一台设备上存储自动处理系统被称为自动化处理阶段，今天自动处理系统可以综合应用网络通信、云平台数据与软件、物联网感知数据与机器学习来实现更有效的自动管理，则被称为智能化服务阶段，排除了人脑参与的大数据应用进入智能化服务没有任何障碍，大数据应用智能化成为必然趋势。
七、智能大数据应用的活力
7.1 鲜活的数据
智能化应用中的大数据资源与信息决策中的数据资源的重大不同在于前者是动态形成的，其数据环境是不断变化、不断更新的，很多数据是在运行中自动生成的，数据资源与智能系统共生，这种数据资源很难转让，数据与服务系统是统一的生命体不能单独存在的，离开了系统的数据可以用来分析但失去了原来的意义，如同离开了人体的手再也没有原来的功能了。
7.2 实时的处理
在智能系统中的大数据应用是实时处理，面向信息决策中的大数据应用是批处理。实时处理能够确保及时性，这对于提高服务效率、保持业务的连续性很重要，现在强调“一号一窗一网”式的为民办事离不开对数据的实时处理。而信息决策类大数据应用则并不需要这种高效。
7.3持续高效的服务
智能化的大数据应用排除了人脑的干预，全部流程都是由电脑对电脑一气呵成，这样就能够达到很高的运行效率，而这是智能化系统巨大的优势，也是智能服务系统得以生存的原因，不论是搜索、购物还是其它自动化的服务，人的耐心都是很有限的，处理慢一点人们就会弃之而去。在信息决策大数据应用的结果是供人脑一次性使用的，处理速度就不那么重要了。
7.4不断积累的智慧
能够不断积累智慧的业务更有活力，易于修改是以软件为基础的业务的极大优点，这使得软件系统成为积累智慧最方便的工具，信息系统的高速发展也得益于系统智慧积累的能力。一项可持续的智能化业务系统始终处于不停的改进、完善与扩展之中，不断推出新版本的过程是智慧积累的过程，智慧的不断积累增添了系统的服务能力与可持续性。
信息决策大数据应用则不具有这一优势，其业务不连续很难推出一个又一个的新版本，智慧积累效率就慢多了。
八、小数据服务决定大数据中心的生存
8.1数据资源的时效性
数据资源像蔬菜一样有保鲜期，极少有越老越值钱的数据。数据集中存储很容易，由此而来的数据质量维护却是一大难题。数据生成得快贬值也快，很多数据往往还来不及处理数据就失效了，反而是那些变化稍慢、稳定期稍长的数据容易得到较多用户且服务也容易开展，这类数据大部分是小数据。
不同的数据使用方式对数据质量有不同的要求，面向操作的应用则对数据质量非常敏感，例如证照库若不能及时更新就无法使用。信息决策类应用对数据的敏感性会差一些，大数据中心应当使数据的时效性与应用需求同步，要根据需求的价值有重点有选择地组织好数据质量的维护。
8.2大数据交易中心的困难
大数据交易中心与成为建设热点，在大数据应用刚刚开始，人们还没搞清大数据交易是什么概念时就建交易中心实在太早了。
实时服务的智能大数据应用的数据是鲜活的、是服务中自动生成的动态数据，要交易的是动态数据流还是截取的静态数据，动态的大数据交易很难，不仅谈判难处理也难，用户需要建立动态数据的实时处理系统。
静态的大数据交易更可行一些，但数据资源与应用需求并不容易匹配，这将会限制交易数的增长，另一困难是隐私权保护问题，数据需要脱敏，未脱敏的数据交易会受到限制，交易中心将长期面对交易稀缺的局面，经营很不容易。
8.3小数据服务需要补课
发达国家是在小数据充分应用之后才开始应用大数据，国内是在小数据应用还很不足时跨越式应用大数据。小数据应用补课是各地大数据中心必须重视的问题。要看到越是简单的东西应用面越广，小数据的应用空间比大数据大得多，尤其是整合后的小数据服务，极可能成为的数据中心最火的业务。
政府服务的精细化依赖的主要是小数据，把小数据的整合服务做好，大数据中心的工作即完成了90%，千万不能轻视小数据服务，大数据中心的立身之本恰恰是小数据整合服务。
8.4大数据中心的经济价值
大数据中心的生存本质上是一个经济问题，人们想做交易中心也是希望能够在经济上更节约、更有效益，但是效益的基础是应用规模，只有大量重复性、相似性的工作才有可能利用平台与工具来提高服务效率创造用户价值，目前小数据服务更能够满足规模经营的条件。
政府公共服务的支柱还是小数据，单独成规模的大数据服务不多，各种数据资源的综合使用会有更大的创新机会，地理数据与政府服务相结合、推动政府服务的连线化动态化可能提升用户价值，大数据中心要发展必须全力创造用户价值，唯有用户价值才能支撑大数据中心生存。
九、拓展视野，推动大数据应用创新
9.1理念创新，积极宣传智能大数据应用
首先要拓展大数据应用理念，不能将大数据应用局限在政府信息决策的狭窄领域之中，而要看到智能大数据应用的广泛空间，将智能大数据应用与大众创业万众创新结合起来，将一切智能化应用都归入大数据应用的范围，大数据概念越广阔应用越繁荣。
利用大数据改善政府决策是大数据应用的重要方面，过去已强调得很多了，现在需要强调的是政府公共服务的智能化、精细化。大数据不仅能改善决策还能改善服务，改善服务有着更广阔的发展空间，公众的获得感更好。
9.2为大数据应用创造良好的基础环境
对大数据应用最给力的推动是提供优良的通信环境和完善的信息基础设施。大数据应用的基础是超强的通信能力，通信能力影响全社会大数据应用的成本，包括用户的时间成本与服务商的开发与服务成本，降低通信成本是对大数据应用创新极大的支持，土壤肥沃庄稼才能茂盛。
政府数据开放是推动大数据应用的措施之一，可为大数据应用带来示范效果，政府要鼓励企业利用政府大数据开展增值服务，使更多缺乏大数据处理能力的公众也能从政府数据开放中获益。
9.3鼓励社会大数据应用的自组织创新
大数据应用是一项创新，政府不能只从政府决策的视角来引导大数据应用方向，而要从方便公众受益的视角推动智能化的大数据应用，要鼓励社会各界智能化大数据应用的合作与自组织创新，好服务都是各种应用技术组合创新的结果，政府宜推动智慧城市大数据应用的互操作，降低不同技术合作创新的成本来促进应用创新的繁荣。

❼ 互联网3.0时代大数据技术和云计算使需求导向的什么成为可能

按需扩展计算资源。互联网3.0时代大颂喊数据技冲樱举术和云计算使按需扩展计算资源成为可能，为训练和运行人工智能算法提供了必要的计算能力。云计算（cloudcomputing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序散碧得到结果并返回给用户。

❽ 用大数据打造“三共”社会治理格局

用大数据打造“三共”社会治理格局
近些年来，社会变迁使得我国社会治理创新面临多重挑战，大数据思维可以促进整体性治理、精准化治理和参与式治理，提升我国社会治理的水平。我国各级政府的治理手段越来越依靠以云端存储为载体的大数据平台，民众生活也越来越依赖以大数据分析为基础的智慧化终端，大数据平台的建构越来越成为社会治理必不可少的一环。政府要不断增强大数据在创新社会治理方面的优越性，通过建构多种模式的大数据社会治理平台加以实现。
其一，需求导向模式。即从“用户”出发来构建大数据治理平台，“用户”即普通民众。十九大报告指出，中国特色社会主义进入新时代，我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。百姓美好生活需求是什么、民众的痛点在哪里，成为大数据参与社会治理的前提。获取“用户”需求，仍需要诸如智库等第三方社会主体通过科学的方法来收集，并长期跟踪获得不断变化的需求，为大数据社会平台提供准确的需求信息。获知用户需求后，政府和市场联手搭建大数据社会治理平台，开发符合民众需求的产品和服务。
其二，政绩评估模式。在当前我国行政体制的运转模式下，社会治理的绩效在相当程度上应体现为政府绩效，要杜绝“唯GDP论”的考核方式，将大数据平台的搭建纳入干部考核范围，敦促政府寻求建立科学、高效、易用的大数据平台。目前较为流行的是BOO（Building-Owning-Operation）模式，即各级政府根据当地情况提出建设要求，大数据公司依托专业技术完成平台设计，社会主体按照实际需求进行运营评估。在这种模式下，政府不投入人力、不干预运营、不主导评估、不获得产品所有权，仅需为交付的产品买单而获得使用权，不仅节省人力物力，而且让专业人员运营平台更保证了数据的真实性。
其三，市场运营模式。构建大数据平台是一个共建共治共享的工程，它的建设成败在于社会是否有活力，市场是否有热情。在市场运营模式中，政府和社会主体分别提出需求，通过大数据公司的市场化创建与运营，调动市场主体的积极性，促进供需方进行公平交易，为顶层制度设计和基层社会治理提供保证，实现收支平衡的大数据平台常态化运转。例如目前走在互联网技术创新前沿的BAT（网络、阿里巴巴、腾讯）等大型互联网企业正立足既有资源再创新，利用企业自身力量推出大数据的治理平台，推动政务服务便利化。
目前我国大数据推动社会治理创新还刚刚起步，对社会治理创新未能发挥真正的引导作用。而大数据的开放精准运用，必定会将社会引向共治共享。这需要突破以下瓶颈：
打破“数据孤岛”，完善大数据基础建设，由政府、市场和社会多主体共建大数据治理平台。由于收集技术和制度体系不健全，我国目前政府数据的调查、编码和存储的科学程度并不高；政府部门条块分割，形成“数据孤岛”，许多政府公共信息仍处于零散、分割、封闭状态；政府主导建立大数据治理平台缺乏其他主体参与，完全依靠政府力量往往难以完成或者效率不高。此外，大数据前提是统一、连接和共享。政府部门之间要摒弃“地方保护主义”和“自我保护主义”，通过规范政府数据采集的标准、建设统一的政府大数据中心，推进公共数据开放和基础数据资源跨部门、跨区域共享，优先推动信用、交通、医疗、卫生、就业等领域数据向社会开放。除了打通政府各个部门和条块，还需要政府、市场及社会的共同参与构建大数据治理平台。目前以BAT为代表的互联网巨头成为收集大数据的先头兵。社会民众也在生产大量数据，如社区居民通过互联网互动就是大数据的生成过程。因此要推动政府、企业和社会信息资源共建共享和开发利用，形成优势互补、多元参与、开放竞争的发展格局。
运用大数据思维，深入挖掘大数据，多方低成本使用此平台的大数据库及分析成果推进社会治理。“大数据”真实价值隐藏于各种各样、毫无规则的数据之下，要发掘数据背后的价值并真正加以利用，才是大数据推动社会治理创新的关键。建立大数据社会治理平台仍是第一步，不解决好应用和服务的问题，重金打造的开放大数据平台很容易“空心化”，难以对社会治理和社会福祉产生应有的支持。从大数据社会治理平台上，政府、市场和社会等各类社会治理主体可以低成本地通过获取、存储、管理、分析等手段，将具有海量规模的大数据变成活数据，并广泛应用于社会治理领域，服务不同社会群体。
全面提升共享意识，助力治理能力升级，引导由此形成的福利增值和精神归属。大数据的平等、开放和共享，与社会治理共享共融的本质有共通之处，政府利用大数据的契机，在全社会形成共享的精神：引导各类社会主体整合和开放数据，形成政府信息与社会信息交互融合的大数据治理平台，构建民主开放的社会氛围；引导基层民众参与社会协商、社区自治，促进政府与社会之间的协同和合作；引导社会和民众尊重规则、秩序、信用等，培育全社会的公共文明和契约精神

❾ 中国新能源汽车大数据2023年产业大会成功召开

2023年3月19日，由沈阳市人民政府和新能源汽车国家大数据联盟共同主办的“中国新能源汽车大数据2023年产业大会”在沈阳市成功举办。辽宁省人民政府副省长姜有为莅临大会开幕论坛，沈阳市委副书记、市长吕志成，工信部装备工业一司副司长郭守刚，新能源汽车国家大数据联盟理事长张相木出席大会并致辞，大会还邀请到中国工程院院士、北京理工大学教授孙逢春，欧洲科学院院士、清华大学车辆与运载学院长聘教授曲小波，以及来自北京交通大学、武汉理工大学、华北电力大学等研究机构的行业专家，华晨宝马、合众汽车、沈阳鼓风机集团等企业代表，会议规模超过500人。沈阳市委常委、副市长周舟和中国汽车工程学会副秘书长闫建来分别主持了主论坛的活动和演讲环节。

新能源汽车国家大数据联盟秘书长电动车辆国家工程研究中心主任王震坡介绍《中国新能源汽车大数据研究报告（2023）》主要内容和相关亮点

联盟东北分中心落地沈阳市，是联盟继西南分中心后的又一重要战略布局，目前已经实现了以北京为总部，覆盖西南和东北两个分中心的空间布局。未来，联盟将深耕新能源汽车大数据领域，夯实分中心数据资源基础，更好地服务于联盟会员单位和行业企业。

新能源汽车国家大数据联盟东北分中心揭牌仪式

沈阳市铁西区近年来围绕动力电动化、能源低碳化、系统智能化进行产业布局，致力于打造多元参与的良性创新生态。此次共有贺利氏（沈阳）特种光源有限公司、国家能源集团，东北电力有限公司、辽宁大唐国际沈东热电有限责任公司等20个项目参加签约仪式。

铁西区新能源产业项目签约仪式同期举行

大会同期还举办了新能源汽车展示活动，来自比亚迪、东风、合众等多家车企的新能源乘用车参加展示。近年来，我国新能源汽车国内市场渗透率不断提升，欧美、东南亚等地区的出口市场不断拓展。此次参展车辆，搭载了诸多最新科技成果，更为直观地展示了我国新能源汽车产业取得的显著成果。

新能源汽车展览展示

本次大会的成功举办为我国新能源汽车数字化转型和高质量发展起到了积极的促进作用，尤其是深入探讨了以数据驱动的新能源汽车安全体系的建设思路，有助于保障新能源汽车的安全可持续发展。作为战略性新兴产业，我国新能源汽车产业近年来取得了较为卓著的发展成果，为建设汽车强国提供了难得的战略机遇，与会代表表示，要深入贯彻党中央新发展理念，积极落实新能源汽车产业发展规划，统筹发展、群策群力，向汽车强国目标稳步迈进！

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❿ 大数据的核心理念包括哪些内容

1、利用所有的数据，而不再仅仅依靠部分数据，即不是随机样本，而是全体数据。罩芦陪
2、唯有接受不精确性，才有机会打开一扇新的世界之窗，即不是精确性，而是混杂性。
3、不是所有的事情都必须知道现象背后的原因，哗辩而是要让数据自己“发声”，即不是因果关系，而是相关关系。
大数据时代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物蠢化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。