数据创造价值创新驱动未来

❶ 北方稀土明天走势如何

近些日子稀土价格高涨，稀土公司一下子赢得了很多关注。那么今天，我们一起来讨论一下北方稀土，它是稀土行业的龙头公司。

在深扒北方稀土前，学姐已经整理好了稀土行业龙头股名单，快点浏览一下吧：宝藏资料：稀土行业龙头股一览表

一、从公司角度来看

公司介绍：北方稀土企业在稀土行业中排名领先，目前，属于中国乃至全球的最大稀土产品供应商，能够生产稀土原料(如精矿、氧化物与盐类等)、稀土功能材料(如磁性、发光、催化材料等)、稀土应用产品(镍氢动力电池、磁共振仪)等门类齐全的稀土产品。

简单介绍了北方稀土的公司情况后，学姐来给大家讲一下北方稀土公司做的出色的地方吧，真面目长什么样子？

亮点一：资源得天独厚，供货价格成本低

这里说到北方稀土的资源起源，我们来探讨一下他背后的大股东即包钢集团，它拥有全球最大的稀土矿——白云鄂博矿的独家开采权，而且它有着年产三十万吨稀土精矿的生产能力。另外，北方稀土公司从包钢股份那入手了稀土精矿，因为白云鄂博矿稀土与铁共生，精矿中的原料一般是尾矿资源，成本会在挑选铁矿的过程中被分摊，公司精矿获取成本要比市场价低很多，成本是一个优势，还是比较突出的。

亮点二：技术不断创新，延展公司产业链

北方稀土公司一直将创新驱动作为公司的发展战略，有着强大的研发实力，不断将公司五大稀土功能材料做的更加完美，终端应用产品一直以来都是多点布局的，科研成果成为高附加值产品不在话下，平衡稀土元素利用，达到产业链延伸的目的，为公司创造经济价值。

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二、从行业角度来看

如今在"碳中和"时期背景下，能源转型这是全球都肯定的，电动化浪潮来临了。

而稀土具有优秀的磁、光、电性能，别看它用量少，却是独一无二，无法替代，是改进产品结构、提高科技含量、促进行业技术进步的重要元素。随着下游需求新能源车、叠加风车、变频空调等新兴领取的高速发展，需要供给稀土磁材这一情况与日俱增，供需格局将处于偏紧张的状态，稀土甚至还有着更高的价格。

总之，我觉得，北方稀土公司是稀土行业中的领军人物，有望在行业变革之际，能够迅速发展。但是文章具有一定的滞后性，如若要切实知悉北方稀土未来行情，直接点击链接，有专业的投顾帮你诊股，看下北方稀土现在行情是否到买入或卖出的好时机：【免费】测一测北方稀土还有机会吗？

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❷ 未来热门职业:数据分析师

中国要在数据人才的培养上有所作为，否则数据强国将是可望而不可及；为保证数据人才培养的质量，中国需要制定培训院校的资质要求和各类数据人才的考核鉴定标准
【财新网】（专栏作家 张小彦）据最新统计，中国网民已达到6.5亿以上，手机数量近13亿。中国政府的经济参与和调控能力在世界上首屈一指，所用的各种行政登记、工作报表、调查问卷数量巨大，管理着世界上人口最多的国家。不管是从商业大数据还是政府大数据的角度来说，中国都是名副其实的“数据大国”。正像最近由人民出版社出版的《大数据：领导干部读本》一书所称：“从全球占比来看，中国作为数据大国的潜力极为突出。2010年中国在整个数字宇宙中比例为10%，2013年占比为13%，2020年占比将达到18%。届时，中国的数据规模将超过美国的数据规模，位居世界第一。”
但数据大国不等于数据强国。数据强国最重要的标志不是数据拥有量，而是使数据产生价值的处理和分析能力。在大数据时代，数据已成为最有价值的生产资料。但是仅仅拥有数据不能形成生产力。就像石油埋藏在地下千万年，直到近代人类掌握了勘探技术和提炼工艺才使石油变成能源和多种化工产品。不同于自然资源，数据是人造资源。大数据技术的核心价值是它为人类提供了用海量甚至是全景观的数据达到更精准认知的新手段。它使实时、互动数据驱动的智能决策成为可能。依托覆盖几乎全球各个角落的互联网，数据时时刻刻在一个虚拟世界中传播碰撞，存储记录人类活动和自然界的方方面面。
走向数据强国的关键是提高和增强数据处理和分析的能力。这种能力有两方面的关键要素：（1）数据流通、采集、存取、处理所需的硬件软件和信息基础设施；（2）管理、操作、应用硬软件（包括机器学习）处理和分析数据的不同层次的数据人才。对于前者，中国通过政府和企业的大量投资正在追赶世界先进国家。而后者则是我们的软肋，不是短期内能填补的缺口。硬件、软件、网路、数据库等技术支持的价格在不断降低和商品化，数据获得的难度和费用也会不断改善。因此，在走向数据强国的过程中，最珍贵和难得的资源将是数据人才。最终的竞争也将是人才的竞争。
数据强国将需要多层次的数据人才。
将大数据变成智能以支持决策的过程中包括对海量数据的清理、分类、组织、存储、搭配、聚合等一系列的准备工作。每个亲身参与过大数据开发项目的数据科学家都知道，数据清理和准备要占开发时间的70%-80%，数据清理和准备与数据分析和建模是不同层次的工作，需要不同的技能。虽然一个合格的数据科学家应该懂得数据开发的全过程，但让数据科学家在数据清理和准备上花费太多时间是很大的资源浪费。迎接数据强国挑战之良策应是培养不同层次的数据人才，使之各有所长、各尽其能。
在互联网几乎无处不在的大数据时代，各行各业都需要拥有懂得如何应用数据创造价值的专业人才。这不仅是能建立数据模型的数据科学家和高级数据分析家，也包括数据采集、清理、整合、加工、存储的数据管理员，建立和维护数据库的数据工程师，能胜任日常数据分析和应用的数据分析师。老企业的转型和新企业的创立都离不开数据的应用。我们不但需要高级数据分析师和数据科学家，同时也需要数量更多的数据管理员、数据工程师、和数据分析师。
在实现中国经济从效益驱动向创新驱动的转型中，数据的应用将会起到越来越大的作用。这就要求企业和政府的管理人员提高使用数据支持决策的能力。目前在美国不断升温的大数据技术之一的自助可视化分析（Self-Service Visual Analytics）很可能在不远的将来成为每个管理者必备的技能。
数据人才的培养应通过多种渠道。高级数据分析家和数据科学家很适合在大学和研究生院培养。职业教育在数据人才培养方向上应注重于数据管理员、数据工程师、以及数据分析师。后三种数据人才的需求量远大于前两种高级数据人才。企业教育则可侧重于在职管理人员数据应用能力的培训和提高。各种渠道的培养都必须注重数据科学的研究和发展。
为保证数据人才培养的质量，中国需要制定培训院校的资质要求和各类数据人才的考核鉴定标准。数据科学是应用科学，数据人才必须亲身参与到数据应用的实际项目中去，在实践中提高数据应用能力。大数据时代的技术发展一日千里，数据人才的鉴定也必须与时俱进，定期重新认证。
《大数据：领导干部读本》一书的后记中指出：“中国面临着成为‘数据大国’和‘数据强国’，实现‘弯道超车’的历史机遇。”这个机遇是珍贵的，这个愿景是振奋人心的。中国成为数据大国是顺理成章的，但成为数据强国却是真正的挑战。迎接这一挑战的关键是中国要在数据人才的培养上有所作为，否则数据强国将是可望而不可及。

❸ 如何理解网络空间命运共同体的内涵

对构建网络空间命运共同体的新内涵的理解如下：
其一，构建大数据产业发展的责任共同体：国际合作促进大数据产业健康发展，成为世界范围内应对数据安全、网络空间治理挑战的硬需求。在互联网、大数据、人工智能为代表的新一代信息技术日新月异的时代背景下，各国经济社会发展、国家管理、社会治理、人民生活正在发生重大而深远的变化。如何在网络空间和通过网络空间实现国家治理体系和治理能力现代化，是世界各国的共同责任。谁都需要应对挑战，谁也无法独善其身。面对信息化进入大数据浪潮的千载难逢机遇，网络化、数字化、智能化成为叠加递进的信息化新阶段，大数据是其中的血脉和纽带，其渗透力度、粘合强度、涉及广度前所未有，正在对世界各国大数据产业健康发展带来新机遇，提出新挑战。各国加强交流互鉴、深化沟通合作，成为保障数据安全，治理网络空间的硬需求。
其二，构建大数据发展的利益共同体：围绕建设网络强国、数字中国、智慧社会，全面实施国家大数据战略，成为中国经济高质量发展的新途径。打铁还要自身硬，中国倡导构建网络空间命运共同体，既要站在道义的制高点，又要成为经济的驱动力。当前，数字化、网络化、智能化，成为推动经济社会发展、促进国家治理体系和治理能力现代化的新手段；网络强国、数字中国、智慧社会，就是让人民有更多获得感、幸福感、安全感的新目标。但中国的努力既服务于十三亿多中国人民，也服务于世界人民。更加开放自信的中国，大数据产业支撑下的网络强国、数字中国和智慧社会建设，是世界志同道合各国参与的大格局。就像中国经济高速度发展离不开国际合作一样，中国高质量发展同样离不开国际合作。中国秉持创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念，就是要和世界各国一道，抓住网络强国、数字中国、智慧社会建设的机遇，让世界在中国的高质量发展中普遍受益。
其三，构建大数据发展的命运共同体：智慧生活牵引大数据产业创新发展，成为人类社会构建网络空间命运共同体的强动力。人民对美好生活的向往，进入智慧生活的新阶段。
“数据创造价值·创新驱动未来”，这个价值应该是数据支撑的网络空间福祉的共同价值，必须通过齐心协力的创新驱动，实现人类社会智慧生活的共同目标。
“数化万物·智在融合”，这个融合是系统工程，需要大智慧，它既是现实社会和虚拟空间在大数据海洋中的虚实融合，也是网络国防和数字经济协调发展的军民融合，还是世界各国在大数据产业支撑下构建网络空间命运共同体的国际融合。
从“乌镇峰会”到“贵阳数博会”，中国持续打造深入交流，集思广益的国际平台，正在把构建网络空间命运共同体的倡议，转变为大数据产业的创新发展，进而激发中国大数据战略的最大潜力，携手共创智慧生活，造福世界各国人民，共同推动构建人类命运共同体。
供参考。

❹ 大数据如何创造价值

大数据如何创造价值
数据正形成一股湍流，渗透进全球经济的各个领域。但这到底意味着什么呢？尽管很多人疑惑重重，将大数据看成是对他们隐私的一种入侵。但从好的一面来看，大数据不仅有益于私人企业，也有益于国民经济及百姓。
比如，如果美国医疗可以创造性和有效地运用大数据来驱动效率和质量，每年来自行业数据的潜在价值，估计可以超过三千亿美元；其中三分之二将体现为国民医疗开支减少8%左右。在私营行业，充分使用大数据的零售商有可能将营业利润率提高超过60%。在欧洲发达经济体中，若政府机关使用大数据，估计仅仅在改善运行效率上就可以节省超过一千亿欧元（1490亿美元），这还不包括以大数据为杠杆减少诈骗、失误和税收缺口。
如今日益先进的技术应用于各类软件，配合持续增长的马力，从数据中提取有价值信息的方式也会显著完善。用大数据在全球经济中各行业创造价值的途径很多。私人公司、政府和公共部门，都有很大的机会利用大数据来提高效率和提升价值。
数据已经成为一个生产要素
麦肯锡全球研究院估计2010年全球企业储存在磁盘上的新数据超过7艾字节，而消费者在个人电脑和笔记本等设备上储存的新数据超过6艾字节。1艾字节相当于美国国会图书馆储存信息的4000多倍。
大数据现在触及到全球经济的每个行业。像实体资产和人力资本等生产中的其他要素，大数据是诸多现代经济活动顺利开展不可或缺的部分。估计截至2009年，几乎美国经济的所有行业里，每个拥有超过1000名员工的公司至少平均储存200兆兆字节的数据（即1999年美国零售商沃尔玛仓库数据的两倍）。
近期内最有潜力通过使用大数据来创造价值的地方是那些最发达的国家。展望未来，发展中国家只要条件适当，将会有巨大潜能利用大数据。比如，亚洲已经成为个人定位数据产生的主要区域，因为那里有大量的手机在使用。2010年，中国估计有8亿多部手机在使用，超过其他国家。此外，发展中国家和地区的一些个人企业在数据使用上比平均水平要先进。而且部分组织可借助其远程存储和处理数据的能力。
在基础科技、平台、数据处理的分析能力和使用者的行为（越来越多的个体经历着数字化的生活）的演变和创新驱动下，大数据的未来发展有无限可能。
大数据如何创造价值
这里列举5个大数据广泛适用，能创造质变性的价值并影响机构的设计、组织和管理的方面。
首先，大数据能提高透明度。仅仅让相关的利益共享者尽可能简单及时地使用大数据就可以创造极大的价值。例如在公共行业，让原本孤立的部门间轻易地共享数据，就能明显减少搜索和处理时间。在制造业中，整合研发、工程和生产单位数据以实现并行工程，就能显著缩短上实时间并提高质量。
其次，让发现需求、寻求变化和提高性能的实验成为可能。当组织机构创建和储存更多数字形式的业务数据时，他们可以收集更多准确和细节的性能参数（实时或近乎实时），从产品库存到人员病假等任何事物。
再次能针对细分人口采取定制行动。大数据允许组织机构高度细分市场，专门定制产品和提供精准服务来满足各种需求。这种方式在市场营销和风险管理领域众所周知，但在其他行业可能是革命性的——比如在形成一种同等对待所有群众的道德观的公共行业。然而即使是已经使用市场细分多年的消费品和服务公司，也开始部署复杂的大数据技术来瞄准促销和广告推广。
还能用自动化算法取代或支持人类决策。复杂而巧妙的分析可以大幅度改善决策、降低风险和发觉有价值的观点。对组织来说，像这样的分析应用，从税务机构能够使用自动化风险引擎标记需进一步检查的候选人，跨越到零售商可以利用算法优化类似于自动库存微调和专柜店与在线销售实时价格响应的决策过程。在某些情况下，决策不一定是自动的，但通过使用大数据技术和科技，而非小样本的个人处理和理解电子表格来分析海量、完整的数据会增强决策。决策也许会变得不同，但一些组织已经着手通过分析来自顾客、员工，甚至嵌入在产品内的传感器中的完整数据来决策。
最后，大数据有助于革新商业模式、产品和服务。大数据能够让公司创造新产品和服务，强化现存功能，并创建全新的商业模式。制造业正在运用来自实际产品使用的数据，来改善下一代产品的发展并建立创新型售后服务。从导航到基于人们驾驶汽车的位置和方式的财险定价，实时定位数据的出现已经创造了一个基于定位服务的全新篇章。
可以预见，大数据应用将成为个体公司竞争和增长的关键基准，也将促进新一波的生产力增长和提高消费者剩余。

❺ 西南财经大学哪些专业最值得读

金融工程系

西南财经大学金融学院金融工程系成立于2001年，现有专业教师16位，全部具有博士学位，其中10位是从美国名校学成归国的海外博士。目前教授2人，副教授13人，讲师1 人。师资队伍知识结构合理、学科搭配科学，教学水平高，学术研究能力强。金融工程系从2002年招收金融工程本科学生，是全国首批设立金融工程专业的5所高校之一。十多年来，培养了近千名金融工程人才。其学生深受用人单位的欢迎和社会好评。

❻ 大数据产生价值决定未来

大数据产生价值决定未来
随着大数据应用的逐渐深入，大数据蕴含的巨大经济价值也被企业看重，成为企业青睐的对象，大数据的价值决定大数据的未来发展，而大数据的未来发展也有赖于大数据价值的凸显和应用的不断深入，透视当前大数据应用现状可以看出大数据未来十分可观。
自大数据概念横空出世以来，就成为业界广泛关注的焦点，而大数据概念的出现还要赖于短短几年出现的海量数据。据统计，互联网上的数据每两年翻一番，而目前世界上90%以上的数据都是最近几年才产生的。当然，海量数据仅仅是“大数据”概念的一部分，只有具备4个“V”的特征，大数据的定义才算完整，而价值恰恰是决定大数据未来走向的关键。
大数据的发展需要三个必要条件：数据源、数据交易、数据产生价值的过程。近年来，社交网络的兴起、物联网的发展和移动互联网的普及，诞生了大量有价值的数据源，奠定了大数据发展的基础。大数据时代到来的重要标志，则是大批专业级“数据买卖商”的出现，以及围绕数据交易形成的，贯穿于收集、整理、分析、应用整个流程的产业链条。大数据发展的核心，则是使用户从海量的非结构化数据和半结构化数据中获得了新的价值，数据价值是带动数据交易的原动力。
大数据技术的发展促进了云计算的落地，云计算的部署完成又反过来加大了市场对数据创造价值的期待。大数据概念提出之后，市场终于看到了云计算的获利方向：各地的一级系统集成商与当地政府合作，建云数据中心；各大行业巨头在搭建各自行业的云平台；IT巨头想尽办法申请中国的公有云牌照。大数据促成了云计算从概念到落地。借助于智慧城市概念的普及，云计算基础设施已基本准备就绪，一方面完成了大数据应用的硬件基础；另一方面迫于回收云计算投资的压力，市场急需应用部署，大数据恰如雪中送炭，被市场寄予厚望。
随着云计算、大数据技术和相关商业环境的不断成熟，越来越多的“软件开发者”正在利用跨行业的大数据平台，打造创新价值的大数据应用，而且这一门槛正在不断降低。因为首先，数据拥有者能够以微乎其微的成本获取额外的收入，提高利润水平；其次，大数据设备厂商需要应用来吸引消费者购买设备，发展合作共赢的伙伴关系势必比单纯销售设备要有利可图，一些具有远见的厂商已经开始通过提供资金、技术支持、入股等方式来扶持这些“软件开发者”；第三，行业细分市场的数据分析应用需求在不断加大，对于整个大数据产业链来说，创新型的行业数据应用开发者必将是未来整个大数据产业链中最为活跃的部分。
未来，有三种企业将在”大数据产业链“中处于重要地位：掌握海量有效数据的企业，有着强大数据分析能力的企业，以及创新的“软件开发者”。

❼ 北方稀土明天有可能涨吗

近来稀土价格方面，上涨明显，稀土公司的追捧者一下子多了起来。今天，让我们来谈谈稀土行业的领先公司——北方稀土。

在全面观察北方稀土前，学姐为大家整理了稀土行业龙头股名单，现在分享给大家，点击就可以领取：宝藏资料：稀土行业龙头股一览表

一、从公司角度来看

公司介绍：在稀土行业中，北方稀土的名气非常大，是中国乃至全球最大的稀土产品供应商，能够生产稀土原料(如精矿、氧化物与盐类等)、稀土功能材料(如磁性、发光、催化材料等)、稀土应用产品(镍氢动力电池、磁共振仪)等门类齐全的稀土产品。

已经初步了解了北方稀土公司之后，我们一起来研究一下北方稀土公司的长处吧，到底好不好？

亮点一：资源得天独厚，供货价格成本低

这里提及了北方稀土的资源来源，就不得不说到他背后强大的股东——包钢集团，它拥有全球最大的稀土矿——白云鄂博矿的独家开采权，拥有高生产能力，可以年产三十万吨稀土精矿。与此同时，北方稀土公司的稀土精矿是来自于包钢股份，由于白云鄂博矿稀土跟铁共存，精矿是由尾矿资源做成的，铁矿在挑选过程中就把成本分摊了，公司精矿获取成本长时间的低于市场价，成本是一个优势，还是比较突出的。

亮点二：技术不断创新，延展公司产业链

北方稀土公司一直将创新驱动作为公司的发展战略，有着强大的研发实力，不断将公司五大稀土功能材料做大做强，终端应用产品一直以来都是多点布局的，科研成果有效转化为高附加值产品，平衡稀土元素利用，让产业链延伸能够成为现实，为公司创造经济价值。

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二、从行业角度来看

当下在这个"碳中和"时代背景下，能源转型是全球一致认同的，开启了电动化的时期。

稀土不仅具有优秀的磁、光性能，而且有电性能好，平时用量固然不高，然而它拥有着不可取代性质，是改进产品结构、提高科技含量、促进行业技术进步的重要元素。随着下游需求新能源车、叠加风车、变频空调等新兴领取的高速发展，需要供给稀土磁材这一情况与日俱增，供给需求的格局也处于有点紧绷的情况，稀土价格甚至有望进一步向上突破。

一言以蔽之，我认为在稀土行业中处于佼佼者的北方稀土公司，有机会在行业改良之际，取得火速发展。但是文章具有一定的滞后性，倘若想确切了解到北方稀土未来行情，可果断戳链接，有专业的投顾帮你诊股，看下北方稀土现在行情是否到买入或卖出的好时机：【免费】测一测北方稀土还有机会吗？

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❽ 马云以前是农民还是。

马云，男，汉族，中共党员[1]，1964年9月10日生于浙江省杭州市，祖籍浙江省嵊州市谷来镇， 阿里巴巴集团主要创始人，现担任阿里巴巴集团董事局主席、日本软银董事、大自然保护协会中国理事会主席兼全球董事会成员、华谊兄弟董事、生命科学突破奖基金会董事、联合国数字合作高级别小组联合主席。[2][3]
1988年毕业于杭州师范学院外语系，同年担任杭州电子工业学院英文及国际贸易教师，1995年创办中国第一家互联网商业信息发布网站“中国黄页”，1998年出任中国国际电子商务中心国富通信息技术发展有限公司总经理，1999年创办阿里巴巴，并担任阿里集团CEO、董事局主席。
2013年5月10日，辞任阿里巴巴集团CEO，继续担任阿里集团董事局主席。[4]6月30日，马云当选全球互联网治理联盟理事会联合主席。[5]
2017年10月28日，马云在个人微博上公布了一张电影海报，并配以大有深意的“那一夜，那一梦”六个字，证实参演影片《功守道》。[6]
2017年12月15日，荣获“影响中国”2017年度教育人物[7]。 2018年5月，马云获颁香港大学名誉社会科学博士。[8]同年10月，马云以2700亿元人民币财富位居2018年胡润百富榜第一位[9]。2018年9月10日，马云发出公开信宣布将于2019年9月10日卸任集团董事局主席，由CEO张勇接任。 2018年12月18日，党中央、国务院授予马云同志改革先锋称号，颁授改革先锋奖章。

❾ 未来热门职业 数据分析师

中国要在数据人才的培养上有所作为，否则数据强国将是可望而不可及；为保证数据人才培养的质量，中国需要制定培训院校的资质要求和各类数据人才的考核鉴定标准
据最新统计，中国网民已达到6.5亿以上，手机数量近13亿。中国政府的经济参与和调控能力在世界上首屈一指，所用的各种行政登记、工作报表、调查问卷数量巨大，管理着世界上人口最多的国家。不管是从商业大数据还是政府大数据的角度来说，中国都是名副其实的“数据大国”。正像最近由人民出版社出版的《大数据：领导干部读本》一书所称：“从全球占比来看，中国作为数据大国的潜力极为突出。2010年中国在整个数字宇宙中比例为10%，2013年占比为13%，2020年占比将达到18%。届时，中国的数据规模将超过美国的数据规模，位居世界第一。”
但数据大国不等于数据强国。数据强国最重要的标志不是数据拥有量，而是使数据产生价值的处理和分析能力。在大数据时代，数据已成为最有价值的生产资料。但是仅仅拥有数据不能形成生产力。就像石油埋藏在地下千万年，直到近代人类掌握了勘探技术和提炼工艺才使石油变成能源和多种化工产品。不同于自然资源，数据是人造资源。大数据技术的核心价值是它为人类提供了用海量甚至是全景观的数据达到更精准认知的新手段。它使实时、互动数据驱动的智能决策成为可能。依托覆盖几乎全球各个角落的互联网，数据时时刻刻在一个虚拟世界中传播碰撞，存储记录人类活动和自然界的方方面面。
走向数据强国的关键是提高和增强数据处理和分析的能力。这种能力有两方面的关键要素：（1）数据流通、采集、存取、处理所需的硬件软件和信息基础设施；（2）管理、操作、应用硬软件（包括机器学习）处理和分析数据的不同层次的数据人才。对于前者，中国通过政府和企业的大量投资正在追赶世界先进国家。而后者则是我们的软肋，不是短期内能填补的缺口。硬件、软件、网路、数据库等技术支持的价格在不断降低和商品化，数据获得的难度和费用也会不断改善。因此，在走向数据强国的过程中，最珍贵和难得的资源将是数据人才。最终的竞争也将是人才的竞争。
数据强国将需要多层次的数据人才。
将大数据变成智能以支持决策的过程中包括对海量数据的清理、分类、组织、存储、搭配、聚合等一系列的准备工作。每个亲身参与过大数据开发项目的数据科学家都知道，数据清理和准备要占开发时间的70%-80%，数据清理和准备与数据分析和建模是不同层次的工作，需要不同的技能。虽然一个合格的数据科学家应该懂得数据开发的全过程，但让数据科学家在数据清理和准备上花费太多时间是很大的资源浪费。迎接数据强国挑战之良策应是培养不同层次的数据人才，使之各有所长、各尽其能。
在互联网几乎无处不在的大数据时代，各行各业都需要拥有懂得如何应用数据创造价值的专业人才。这不仅是能建立数据模型的数据科学家和高级数据分析家，也包括数据采集、清理、整合、加工、存储的数据管理员，建立和维护数据库的数据工程师，能胜任日常数据分析和应用的数据分析师。老企业的转型和新企业的创立都离不开数据的应用。我们不但需要高级数据分析师和数据科学家，同时也需要数量更多的数据管理员、数据工程师、和数据分析师。
在实现中国经济从效益驱动向创新驱动的转型中，数据的应用将会起到越来越大的作用。这就要求企业和政府的管理人员提高使用数据支持决策的能力。目前在美国不断升温的大数据技术之一的自助可视化分析（Self-Service Visual Analytics）很可能在不远的将来成为每个管理者必备的技能。
数据人才的培养应通过多种渠道。高级数据分析家和数据科学家很适合在大学和研究生院培养。职业教育在数据人才培养方向上应注重于数据管理员、数据工程师、以及数据分析师。后三种数据人才的需求量远大于前两种高级数据人才。企业教育则可侧重于在职管理人员数据应用能力的培训和提高。各种渠道的培养都必须注重数据科学的研究和发展。
为保证数据人才培养的质量，中国需要制定培训院校的资质要求和各类数据人才的考核鉴定标准。数据科学是应用科学，数据人才必须亲身参与到数据应用的实际项目中去，在实践中提高数据应用能力。大数据时代的技术发展一日千里，数据人才的鉴定也必须与时俱进，定期重新认证。
《大数据：领导干部读本》一书的后记中指出：“中国面临着成为‘数据大国’和‘数据强国’，实现‘弯道超车’的历史机遇。”这个机遇是珍贵的，这个愿景是振奋人心的。中国成为数据大国是顺理成章的，但成为数据强国却是真正的挑战。迎接这一挑战的关键是中国要在数据人才的培养上有所作为，否则数据强国将是可望而不可及。

❿ 数据可视化的最终目标是什么，有哪些基本特征

1、动作更快

人脑对视觉信息的处理要比书面信息容易得多。使用图表来总结复杂的数据，可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快。这提供了一种非常清晰的沟通方式，使业务领导者能够更快地理解和处理他们的信息。大数据可视化工具可以提供实时信息，使利益相关者更容易对整个企业进行评估。对市场变化更快的调整和对新机会的快速识别是每个行业的竞争优势。

2、以建设性方式提供结果

向高级管理人员提交的许多业务报告都是规范化的文档，这些文档经常被静态表格和各种图表类型所夸大。也正是因为它制作的太过于详细了，以致于那些高管人员也没办法记住这些内容，因此对于他们来说是不需要看到太详细的信息。然而，来自大数据可视化工具统计的报告使我们能够用一些简短的图形就能体现那些复杂信息，甚至单个图形也能做到。决策者可以通过交互元素以及类似于热图、fever
charts等新的可视化工具，轻松地解释各种不同的数据源。丰富但有意义的图形有助于让忙碌的主管和业务伙伴了解问题和未决的计划。

3、理解运营和结果之间的连接

大数据可视化的一个好处是，它允许用户去跟踪运营和整体业务性能之间的连接。在竞争环境中，找到业务功能和市场性能之间的相关性是至关重要的。

例如，一家软件公司的执行销售总监可能会立即在条形图中看到，他们的旗舰产品在西南地区的销售额下降了8%。然后，主管可以深入了解这些差异发生在哪里，并开始制定计划。通过这种方式，数据可视化可以让管理人员立即发现问题并采取行动网页链接