teradata 数据分析 - 经验交流

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1、详解大数据的思想如何形成与其价值维度详细解释大数据的思想是如何形成的，以及它的价值维度。比如经济方面，黄仁宇先生在对宋代经济的分析中发现了“数理”(即数量分析)的广泛应用(可惜王安石变法无止境) 。再比如军队。不管真假，“向林彪学习数据挖掘”这一桥段背后的量化分析思想无疑有其现实基?。踔量梢宰匪莸?000多年前。孙膑正是通过编造“把10万个炉子减为5万个炉子，再减为3万个炉子”的数据，利用庞涓的定量分析习惯，对其进行诱捕和杀伤。

磁盘驱动器马上发现，它带来的最大想象空间不是容量，而是随机读写的能力，一下子解放了数据工作者的思维模式，开始了数据的非线性表达和管理。数据库应运而生，从分层数据库(IBM为阿波罗登月设计的，现在CCB还在用)，到网状数据库，再到现在的通用关系数据库。在数据管理的同时，决策支持系统(DSS)在80年代演化为商业智能(BI)和数据仓库，开启了数据分析，即赋予数据意义的道路。

2、发达国家如何布局大数据战略发达国家如何布局大数据战略？大数据在美国的快速广泛应用，与美国高度重视大数据的价值，积极推进数据开放，拥有一批掌握核心技术的信息技术公司密切相关。中国国际经济交流中心大数据战略课题组近年来，美国、欧盟、日本等主要发达经济体采取各种政策措施，积极推进国家大数据战略，取得了很大进展。成功的经验值得中国借鉴。推动大数据产业发展上升为国家战略美国在推动大数据应用方面形成了从发展战略、法律框架到行动计划的完整布局，并实施了四轮政策行动。

【teradata 数据分析】在第二轮中，2013年11月，白宫推出了“数据知识行动”计划，进一步细化了大数据转变国家治理模式、促进前沿创新和提振经济增长的路径。这是美国向数字国家、数字经济、数字城市、数字国防转型的重要举措。第三轮， 2014年5月，美国总统办公室提交政策报告《大数据:抓住机遇，保持价值》，强调政府部门与私营部门紧密合作，利用大数据实现增长最大化，降低风险。