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數據落地為什么只存在于表面?數據分析師表示這才是真相

發布時間:2020年07月02日 10:51:31 來源:環球網校 點擊量:

【摘要】數據落地為什么只存在于表面?現在包括企業、政府,很多都僅僅是在炒大數據的概念,這并不是他們不想做好,而是受到了制約,那么,數據落地為什么只存在于表面?數據分析師表示這才是真相,現在就請你思考一下數據落地為什么只存在于表面?數據分析師表示這才是真相。

數據落地為什么只存在于表面

數據落地為什么只存在于表面?現在包括企業、政府,很多都僅僅是在炒大數據的概念,這并不是他們不想做好,而是受到了制約,主要是兩個方面的制約,一個是數據量小且難以利用,另一個是轉化經驗少實施困難。

數據量小這個事情可能不好理解,我們那么多數據怎么能說數據量小呢?

我在吉林和山東親自操刀參與了兩個政府主導的大數據項目,無一例外的最后死在數據量小和難以利用上。

為什么我說政府的數據量小,政府數據總量并不小,這里說的政府數據量小是說政府可利用數據量小。

首先是數據化程度很低

數據落地為什么只存在于表面?只是近幾年政府才開始在使用電子信息化辦公平臺的時候才積累了點數據,早年大量的數據基本都是以文件及紙質的形式存儲在政府辦公樓倉庫里,和莫里發現的倉庫里長了毛的航海日志差不多,而紙質的數據我們是無法使用的。想要將這些紙質數據化是一個非常龐大的工程,需要耗費巨大的人力物力,而這關鍵性的一步恰是一個吃力不討好的活,所以一般承接政府大數據的公司也都很少去觸碰。

那除了這些不能利用的,就沒有其他可利用的了嗎,有,但是量很少,基本都是一個EXCEl就能解決的問題,根本談不上大數據。

另外就是數據割裂,各個部門的數據都和寶貝似地保護著,生怕其他部門搶走,這就導致了數據的割裂,無法整合。比如咱們要進行一個智慧城市的建設,至少需要交通數據、氣象數據、人社數據等等部門的數據進行綜合考量,但是每個部門都把自己手里那點數據看的和寶貝疙瘩似得,碰都不讓人碰,又何談數據整合呢?

所以很多政府大數據工程到最后就流于表面,最后把手頭少的可憐的數據做做數據可視化,弄一些大屏幕,展示出來給領導匯報一下就結項了。

第二個就是轉化經驗少

數據落地為什么只存在于表面?比如農業大數據,政府是有不少的農業數據和氣象數據,甚至還有糧食收購數據、農產品價格數據等等,但是即使這些數據全部都開放給施工方,如何使用還是一個大的問題,如何利用現有的數據通過數據挖掘、數據分析讓這些數據產生價值轉化、形成生產力,這又是面臨的新的問題。這方面美國有較好的實踐,美國的農業生產模式正在從機械化向信息化轉變,以精準為特征的農業,正在讓種植變得更加容易。

美國是對農業數據收集比較齊全的國家,也是較早進行農業數據開放的國家。目前,有關農業數據的采集、共享和利用正幫助美國農業政策制定者對農業部門的發展制定各種政策。不僅如此,美國各大農場主協會以及涉農企業也不惜投入大量的時間、金錢以及花費巨大的精力去搜集被人們稱為“大數據”的涉農數據。

大數據對于農業的作用隨著全球人口的增加,天氣的波動更加不穩定,以及依賴石油的農業對于石化燃料的價格越來越敏感,必然激勵更多地運用新技術來提高作物產量,并管理風險。圍繞著基因組學、生物信息學以及計算生物學的研究活動都已經取得了重大的進展,使得科學家和組織能夠更好地養活全世界,并提高食品和農作物的質量。

但是中國現在并不具備這種條件,還是家庭為單位的小作坊式的田塊化種植,無法集約化管理,這就導致了農民種什么、什么時候種都有自主權,那么現狀是什么呢?以現在最大的渤海糧倉為例,在山東幾個縣市為試點的渤海糧倉項目,最后落地后的成果是什么呢?所謂物聯網+大數據的實踐到最后就是找幾塊試驗田,插上桿子,裝上幾個傳感器和攝像頭,然后做一下數據展示,甚至很多地方的傳感器和攝像頭都被農民卸走了,如何指導生產,如何將農業機械制造產業鏈打通,目前我并沒有看到有什么實踐。

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分享到: 編輯:吳晨輝

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