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中国社会科学院樊明太:深化对大数据的科学认识

2020-08-22 19:06| 发布者: admin| 来源: 网络热点| 查看: | 评论: 1856

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简介:大数据这个词如今可谓是家喻户晓,如果现在有人还没听说过这个词,那可真就out了,然而又有多少人真正了解这三 ...

近年来,随着信息技术和通信技术革命的深化和创新,人类社会进入了信息数据化、大数据及云计算时代,大数据也因此成为创新、竞争和生产力的一个前沿,并开启时代转型。所谓“大数据”,一般指规模超出典型数据库软件工具可以捕获、存储、管理和分析能力的数据集。人们有意不明确数据集作为大数据要达到怎样的规模临界点,是因为大数据隐含地强调这一规模临界点具有动态性、主观性,会随技术动态进步而提高,会随部门普遍可行的软件工具和特定行业普遍的数据集规模而有所差异。大数据理念在引起社会各界广泛关注的同时,要求我们深化对大数据的科学认识,理性对待大数据。

信息及通信技术革命催生大数据

20世纪末的信息技术和通信技术革命,产生了以计算机和互联网为主要标志的新经济工具。伴随着信息技术和通信技术的革命以及新经济的深化,数据的增长、存储、传输、读取及计算速度得以越过拐点而急剧加速,大数据也因此被广泛应用于经营决策和风险管理领域,大数据时代应运而来。

以计算机和互联网为主要标志的新经济工具,催生了信息的爆炸式数据化,而数据化使得信息精准化得以实现。数据是信息的一种表现形式,数据本身的产生是交流信息的需要,而信息的数据化是信息精准化的需要。一个经济体的发展状况需要根据国民经济核算体系及国内生产总值(GDP)/国民生产总值(GNP)指标和数据来衡量,如果没有相应的指标及数据,就不好进行量化分析和比较。因此,信息的数据化成为非常重要的资产。如果没有现在的信息数据化,我们将无法获知许多信息。由于计算机和互联网等新经济工具的发展,数据的增长得以突破拐点,随之“摩尔定律”发挥作用,数据指数效应爆发。

数据存储的革命,来自于磁带取代穿孔卡片机;随后发明的磁盘驱动器,则使数据可以由以计算机和互联网为主要标志的新经济工具进行随机存储、传输和读取,并使数据库由传统的层次型向网状型、关系型转变,为决策支持系统和商业智能系统提供了基础。过去,光盘因容量小而限制了其数据存储和读写能力,更限制了信息的传输。现在,大数据技术加快了数据的存储、传输和读写能力,同时也降低了信息获取成本。

中国社会科学院数量与技术经济研究所研究室主任樊明太

以计算机和互联网为主要标志的新经济工具,也使得数据可以通过计算而自我产生和方便应用。传统的数据由于规模限制可以被随机计算,但大数据则需要应用云计算来实现。资本市场基于股价和交易量可以计算很多技术指标,银行运营基于现金流量表和资产负债表也可以计算很多监管指标,帮助人们进行交易、治理和风险预警。在大数据的技术支持下,这些技术指标和监管指标可以内在地动态生成关系数据库,使数据本身价值化,并实现决策智能化。

大数据可扩展预测性模型价值

大数据的价值在于其隐含信息的价值,以及数据集所显现的信息量的规模(Volume)、多样化(Variety)、信息产生、加工和相互之间关系变化的高速化(Velocity)。大数据来源于信息的数据化,必须是以信息为基础,没有信息就无所谓大数据,但数据规模大不一定是好的,关键是要内涵信息量大。数据集作为信息资产,需要成本有效、创新的信息加工格式,同时必须有助于强化洞察力和改善决策价值。大数据中的信息要内容完整一致并内在精准;数据集作为信息资产还需要具有生命力、处方价值和预测价值。

在大数据情景下,人们并非只是简单地收集大量的数据,而是希望从中仔细选择最有可能影响结果的多重属性因素和变量,通过快速而成本有效地检验和确认变量的相关性来评估数据的生命力。一旦可以确认一系列逐渐扩大的关键变量集及相应的多维度数据,我们就可以揭示这些变量之间的隐性关系并建立有效的预测性模型,应用这些关系和模型进行处方性模拟和结果预测,并通过随后揭示一个实际上不可测度的剩余变量的组合影响来扩展预测性模型的价值。可见,数据本身的价值化,不仅取决于基于数据识别的关键因果变量之间潜在的隐性关系及相应的有效预测性模型,同时还取决于识别一个实际上不可测度的剩余变量的组合及其影响估计。

大数据具有信息多样化特征,这使得研究经济和社会不再局限于宏观研究,而是可以利用多维度的大数据,研究微观个体的不同状况和行为(如家庭消费金融状况和行为),研究信贷政策对具体行业或企业的就业、利润、产出价格等的微观影响。大数据的微观化、多维度既是信息多样化的产物,也会衍生进一步的多样化信息。

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