大数据热涌背后的冷思考
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“互联网+”时代国产电影IP 热潮的冷思考作者:暂无来源:《声屏世界》 2015年第11期李国聪随着移动互联网的崛起,云计算、大数据不断渗透电影市场,颠覆传统电影商业运作模式,重塑电影生态系统,一场依托互联网平台的电影产业革命风暴蓄势待发。
当电影热情拥抱互联网,国产“IP电影”应运而生,在“蝙蝠效应”的裹挟下,成为具有中国特色的黏性标签式存在。
纵观暑期档国产电影市场,以《追妖记》《西游记之大圣归来》《煎饼侠》《栀子花开》等为代表的“IP电影”掀起热潮,积极对阵好莱坞大片,渐成国产电影票房主力,作为现象级新生事物而备受业界瞩目和争议,成为中国电影市场上独特的文化景观。
揭开国产“IP电影”的神秘面纱现如今,“IP电影”已成为电影圈最火的概念。
IP,即知识财产,指的是包括文学作品、动漫、影视、游戏、玩具等在内的素材版权,比如四大名著、美国队长、哈利·波特等,都属于经典IP。
运营成功的优质IP可以在不同的媒介形式中相互转换,具有较高的商业价值和复制可能性,是当前投资者寻找和青睐的对象。
“IP电影”指的是在资本的运作下,根据IP项目资源改编的具有互联网基因的网生代电影作品。
如《小时代》系列,它们多为非线性、串联化、碎片化、拼接化叙事,具有极强的娱乐性、游戏性和互动性。
国产“IP电影”中的导演演变为客户经理,观众成为用户,艺术审美换装为体验,隶属于互联网产品体系。
“IP电影”往往根据大数据用户喜好进行精准搭配,参照消费者或商业需求进行IP定制,是与粉丝交互设计、思维碰撞而产生的互联网基因产品。
如由网络小说改编的青春片《致我们终将逝去的青春》《左耳》《何以笙箫默》,根据综艺节目改编的大电影《爸爸去哪儿》以及由流行歌曲改编的《栀子花开》《睡在我上铺的兄弟》,皆为经典意义上的IP作品。
它们插上互联网思维的翅膀,承载着“粉丝”审美文化构型,形成了具有独特气质的文化产品。
需要特别指出的是,不同于传统意义上的经典作品翻拍,“IP电影”开发是将相同的故事内核开发为不同形式的文化产品,而非简单意义上的复制照搬。
大数据思维引发的哲学思考大数据思维是指基于大数据技术、方法和理论进行分析和处理的思维方式。
它通过对大规模数据的收集、存储、处理和分析,揭示了以往难以触及的数据信息和规律,为决策和创新提供了全新的思路和手段。
大数据思维的出现,引发了一系列哲学思考。
首先,大数据思维引发了对真实性和客观性的思考。
以往,人们通常通过小样本的调查和实验来推断和判断事物的规律和真相。
而大数据思维的出现,使得人们能够从海量的数据中挖掘出潜藏其中的规律,揭示事物背后的真相。
这引发了人们对经验的信任和统计规律的质疑,重新思考了事实和观念之间的关系,以及自身的认知限制。
大数据思维也赋予了数据客观性的属性,使得决策和判断更加科学和准确,但也引发了对数据的滥用和隐私权的担忧。
其次,大数据思维引发了对个体和群体关系的思考。
在大数据时代,个体行为和群体行为都能被轻易捕捉和分析。
大数据思维无疑推动了社会科学的发展,使得人们对社会系统和个体行为的理解更加深入。
同时,大数据思维也引发了对个体隐私权和个人选择的关注。
个体的行为和选择被数据记录和分析,从而可能被他人和机构所利用。
这引发了对价值观、自由意志和人的自主性的思考,以及个体与群体之间的关系和权力的分配。
第三,大数据思维引发了对科技和人类进化的思考。
大数据使得人类对自然、社会和个体了解的深度和广度大大提升。
这推动了科技的发展,也加速了人类社会的演进。
然而,人们也开始思考科技对人类自身的影响和发展方向。
大数据思维加深了对科技的依赖,使得人类开始探讨自身进化和科技进步之间的关系。
这引发了人们对科技伦理、人机关系和人类未来发展的思考。
最后,大数据思维引发了对未知和探索的思考。
大数据时代,数据量呈指数级增长,但人类对于世界的认知仍然有限。
大数据思维催生了对未知的好奇和渴望,人们开始思考如何从数据中发现新的问题、新的规律以及新的可能性。
这推动了学术研究和创新的进步,也让人们对人类知识、科学方法和认识论的局限性有了更深刻的认识。
NDUSTRY 产业科技中国 2021年4月 第4期60从规模增长走向价值增长■文/陈健 陈志(中国科学技术发展战略研究院)自1960年世界首个飞机定座管理的数据处理系统面世,数据中心经历了80年代计算机服务器端的普及,90年代互联网浪潮,21世纪云计算、大数据的兴起,正在实现新一轮跃迁。
我国大数据中心建设起步较晚,无法满足高速增长的流量规模和日益丰富的应用场景需求。
2021年,中央对加快新型基础设施建设接连作出部署,为大数据中心产业带来重大利好。
在这重大变局的窗口期,我国应如何“巧借力”推动大数据中心产业迈上新台阶,实现从规模增长向价值增长的转变?一、“新基建”概念下大数据中心建设呈现新特征随着国家层面将数据作为一种战略资源加以重新定义,也对纳入“新基建”范畴的大数据中心提出了新要求。
(1)技术之新:关键核心技术自主可控是大数据中心建设的命门。
5G、云计算、IoT、AI、边缘计算、区块链等新兴技术的发展在对大数据中心的规模、建设模式、能效等问题提出挑战的同时,也推动大数据中心向规模化、标准化、智能化、分布式、高密度、绿色节能的方向演进。
因此,新一代大数据中心绝不是传统数据中心做规模的复制,而是诸多前沿技术的集成,是我国推进核心技术攻关和自主创新成果落地应用的重要载体。
(2)生态之大:赋能产业全面转型升级是大数据中心建设的价值导向。
建设大数据中心绝不是盲目建设一堆基础设施,更重要的是运用大数据的思想和技术,使产业上下游能更好地利用大数据中心基础设施提供的存储、处理和数据服务能力,赋能各行各业的数字化、智能化转型,实现产业升级。
这要求新一代大数据中心建设需在产业布局、功能定位、生态构建、商业模式等方面通盘考虑,从而形成跨行业、跨环节、多场景、多要素融通协作的全新的价值创造体系。
(3)格局之高:全球视野是扩宽大数据中心市场空间的基本保证。
大数据服务需求具有全球性。
在中美贸易摩擦升级和全球疫情告急的背景下,大数据中心的建设为我国加强与全球的数字化互联互通、成为全球重要的供应链枢纽提供了千载难逢的机遇。
大数据产业发展白皮书前言大数据是国家基础性战略资源,是 21 世纪的“钻石矿”。
党中央、国务院高度重视大数据在经济社会发展中的作用,提出“实施国家大数据战略”,出台《促进大数据发展行动纲要》,全面推进大数据发展,加快建设“数据强国”。
“十三五”时期是我国全面建成小康社会的决胜阶段,是新旧产业和发展动能转换接续的关键时期,全球新一代信息技术产业正处于加速变革期,国内市场应用需求处于爆发期,我国大数据产业发展面临重要的发展机遇。
本白皮书首先回顾和阐述了大数据的内涵及产业界定,并以大数据产业几个关键要素为核心,重点从大数据技术发展、数据资源开放共享、大数据在重点行业的应用、大数据相关政策法规等四个方面分析了最新进展,力求反映我国大数据产业发展状况的概貌。
最后结合我国大数据发展最新状况及问题,提出了进一步促进大数据发展的相关策略建议。
目录前言 (2)一、大数据产业发展概述 (1)(一)大数据再认识 (1)(二)大数据产业界定 (2)(三)大数据关键问题 (5)二、大数据技术发展趋势 (6)(一)社交网络和物联网技术拓展了数据采集技术渠道 (6)(二)分布式存储和计算技术夯实了大数据处理的技术基础 (8)(三)深度神经网络等新兴技术开辟大数据分析技术的新时代 (11)三、大数据资源开放与共享 (15)(一)数据资源总量评估 (15)(二)政府数据共享 (16)(三)政府数据开放 (19)(四)数据交易流通 (20)1、国内外大数据交易现状 (20)2.隐私保护与行业自律 (23)3、我国大数据交易面临的问题 (25)四、重点行业大数据应用 (27)(一)大数据应用整体情况 (28)(二)各领域应用进展情况 (28)1.电信领域 (28)2.金融领域 (31)3.政务领域 (32)4.交通领域 (34)5.医疗领域 (36)(三)大数据应用发展趋势 (39)五、大数据政策法规 (40)(一)政府数据开放与信息公开 (40)1.国际趋势 (41)2.我国法律政策现状 (42)3.立法展望 (43)1.国际趋势 (44)2.我国立法现状 (44)3.立法展望 (45)(三)跨境数据流动 (46)1.国际趋势 (46)2.我国法律政策现状 (47)3.立法展望 (48)(四)数据权属问题 (48)1.国际趋势 (49)2.国内法律政策现状 (49)3.立法展望 (50)六、结论与建议 (50)(一)避免盲目跟风,大数据热潮还需冷思考 (51)(二)推动开放共享,倒逼信息化建设升级 (53)(三)强调供需对接,拉动技术产业跨越发展 (55)(四)完善法律制度,切实保障数据安全 (56)(五)突出地方特色,形成差异化的区域产业布局 (58)一、大数据产业发展概述(一)大数据再认识大数据是新资源、新技术和新理念的混合体。
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大数据时代读后感大数据时代读后感范文(通用5篇)大数据时代读后感13月11日下午两节课后,我校全体教师和受邀而来的金南学区各友好学校的领导及教师汇聚于多媒体教室,共同分享、交流《大数据》读后感。
老师们从:何谓大数据;立足国情对大数据进行探讨;大数据在教育教学中的主要应用等几个方面畅谈了自己的感悟。
张萌老师说:大数据体量庞大、结构复杂、是产生巨大价值的数据集合。
大数据这种方法在中国的国情下需要以更加科学、合适的方式进行实践,不可生搬硬套。
董译雯老师说:在你我感叹《大数据》里深植于美国民众血液中的自由、民主、严谨的价值观的同时,可否想过中国教育体制下的孩子们身上还残留多少独立与自我意识?作为典型的八零后,我们这一代人身上最缺失的便是独立思考能力。
但愿,我的学生哪怕是因为我所做的一点点努力而开始思考“我”这个字的含义,足矣!张红杰老师说:很感谢校长给我们推荐了《大数据》这本书。
在教学工作中,应该有大数据意识,创新意识。
学习一些专业的教学统计法、数据分析法,从中发现一些教育现象,并采取相应的策略。
让我们的教育教学工作少一些随意和盲目,多一份严谨与科学。
白媛媛老师通过文中的三个事例,结合教学实际,谈了自己教学中对数据使用的价值;结合自己的工作,谈了如何实现工作的最高境界。
交流活动尾声,身为阅读《大数据》的倡议者、发起者、以及忠实的读者韩校长幽默风趣的同大家分享了他读后的感悟:我们心中要装着学校,因为我们个人的命运依赖群体的命运;工作要追求精细化,不能做胡适书中的“差不多”先生;尊重数据,拥有数据意识,建立数据团队!此次活动从寒假期间倡导读《大数据》一书,到开学伊始的分组沙龙,再到今日的阅读共享,现已圆满告一段落。
相信此次活动定会增强我校全体教师的数据意识,掌握大数据,运用大智慧助推我校的教育教学上一个新的台阶!大数据时代读后感2“除了上帝,任何人都必须用数据来说话。
”――这是《大数据》中出现的让人印象深刻的一句话,也是全书力图传递的信息。
大数据热涌背后的冷思考
IT业从来不缺乏新概念、新名词、新技术,更新之快、推出之猛,令人目不暇接。
大数据风起云涌,走红IT界
继云计算、社交网络之后,如今大数据(Big Data)再度走火,风起云涌,似乎成为2012 年信息技术领域最时髦的词汇。
Oracle、SAP、IBM 、微软等IT巨鳄,像是寻找到了新的金矿,开始全力挖掘大数据,多方位推广大数据理念,尤其是SAP的HANA和Oracle的Exalytics 更是卖力,争抢“头烫汤”。
而众多中小IT厂商也跟着蜂拥而至,以分得大数据市场一杯羹。
何为大数据呢?根据IDC的定义,大数据是指为了更经济更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术,人们并用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。
而相比大数据的突然兴起,以前以商业智能分析而著称的BI开发商却是难掩尴尬和失落的境况,甚至被逼退到边角。
近年来,大数据给BI(商业智能)带来了重大的冲击,发展步伐受到较大拖累。
有人大胆预测,未来十年,有关大数据的商务智能分析将引领管理信息化的发展。
从各种专业报道分析,我们可以看出,大数据呈现3种特性:Volume(数据量)、Velocity(处理速度)、Variety(数据种类)。
Volume指的是数据量庞大,如
吴勇毅大数据分析不仅关注结构化的历史数据,它们更倾向去对
Web、社交网络、RFID传感器等非结构化海量数据进行
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China Computer&Communication
26今有许多企业已经面临单日数据量以数十、数百TB(万
亿字节,1TB=1024GB)的速度增加,而总数据量也
达到了PB(Petabyte)等级,这样的数据量已让传统
的数据库难以处理;Velocity是指企业数据增加的速度
越来越快,诸如移动化、社交网络的广泛应用,使得数
据增加的速度比传统的企业应用程式来得快很多,一旦
数据增生速度加快,数据处理、分析的速度也就得跟上;
而Variety则是指数据的多样性,时下上网不是只看看
资讯,同时我们不断在产出数据:上传照片、上传视频、
发微博,另一方面,IT遍及工作生活中的各个角落,
各种各样的传感器、监控器也时刻不断产生各种机器资
讯,数据的形式已日趋复杂、多样了。
这就催生了大数
据技术的强烈需求。
从一些主流厂家的产品介绍,我们可以发现大数据
与BI一个主要区别在于:与传统基于事务的数据仓库
系统相比较,其能在BI的基础上进行更大容量数据和
非机构化数据处理,大数据分析不仅关注结构化的历
史数据,它们更倾向去对Web、社交网络、RFID传
感器等非结构化海量数据进行更好地分析,整体相比
BI而言,大数据是一个完美的大提升。
像Facebook、
Twitter这样面临数据量大爆炸的网络公司,已开始用
Hadoop、NoSQL等新兴技术来解决海量信息问题,并
取得了一定成效。
大数据当立,BI当下?
可见,如何解决日渐紧迫的大数据处理成了企业管
理信息化、现代化的必然需求。
不过,国内的大数据领
域到底有多少活跃迹象?大数据真的有如一些厂商所
描绘中的那么强大、好用,成为每个企业所必需的吗?
在一片叫好声中,部分专家和业内人士则显得小心
谨慎,甚至有不乏非议。
一些专家认为,除了大量的研
讨会,还有各类公司宣称进军大数据领域的雄心,其实
际进展至今难见成效。
许多企业CIO认为,国内能利
用大数据背后产业价值的行业主要集中在金融、电信、
能源、证券、烟草等超大型、垄断型企业,其他行业谈
大数据价值为时尚早,大数据在企业的运用并不是说
只要开放了数据,运用一些技术就可以轻易地发现“金
矿”。
目前国内大数据应用似乎正在呈现这样的状态:
投资人活跃,技术和服务供应商热心,数字媒体高调,
而大量应用企业迷惑。
一些专家认为,从结果来看,对于大数据的质疑并
没有比BI少,同样遭遇了“还差一公里”的尴尬。
有
人评价“大数据是个相对的概念,是在既有的方案上包
装了一下,其处理方式是新瓶装旧酒,只不过更时髦。
”
海量数据时代的数据应用并没有给多少企业数字运算
带来革命性的变化,在 MapReduce 、Hadoop(两者
都是一种编程模型,用于大规模数据集的并行运算)出
现之前,也有企业能够轻松地对数据进行大规模并行计
算了,而 NoSQL 的出现也只是为处理数据的方式带
来了更多可能性罢了,也并没有革命性的质的飞跃。
从现在业界一些公司拿出来的大数据应用实例来
看,依然只是在利用传统意义上的数据分析与BI,只
是巧妙地把这笔账都记在了大数据上。
一家开发商说利
用其大数据技术,一个电子商务网站能知道“什么地方
的人买东西最疯狂”
或是“什么型号手机
最好卖”,这就是大
数据分析的结果。
对
此有专家反驳道“难
道同样基于数据仓库
系统的BI分析出来
的结果和这个大数据
出来的结果会有不同
么?的确,从某些大
数据应用中会挖掘出
新的价值,但这个价
值只是附加价值,没
有理由去夸大它,更
没有理由去无端地想象。
大数据是机会,但只是少数人的机会,更多是巨头们的商业谋略。
”厦门一位电子公司CIO也认为,“一些企业所需要的数据内容和运用,其实都可通过开源社区就能获取,传统列式数据也能能很好地处理大数据。
参加各种大佬们口沫横飞的会议,还不如和工程师聊聊可以运用什么更实用的工具来具体操练、发挥一下。
”
以推广大数据颇为卖力的EMC公司为例,其 Greenplum核心产品线本身而言并没有太多的变化——仍然分为Greenplum Database(数据仓库)、Greenplum HD(Hadoop分析)和Greenplum DCA(数据计算设备),后者还是基于高性价比的工业标准x86服务器的MPP(大规模并行处理)分布式可扩展架构。
因此站在厂商的角度,如果没有更多的新颖有意义的东西,过多地投入资源来大量宣传推广显然不划算,防止最后客户不买账。
确实,海量增长的非结构化、半结构化数据中确实有值得更深挖掘的价值,但这并不等于人们就要一下子更换全新的方法、工具来处理它们。
就像需求是渐进式的增长一样,业务的变革也要以渐进式为主,比较稳妥。
什么惹眼就挂什么标签,哪有好处就往哪钻,这就是如今商家通行的招数。
而面对“大数据”的流行,不少传统BI厂商最后也禁不住“诱惑”,纷纷摇头一变,都套上了“大数据”的外套,令人感叹。
可以说,当前IT厂商心态日趋浮躁,急功近利,没有真正去认真研究客户需求、认真研究企业管理,而是还停留在炒作概念甚至捞一把就走的阶段。
“今天你一个SOA,明天我一个EAI,今天你来网格计算,我明天来个云计算,你一个BI,我来个大数据”等等,都是各自从各自的技术特点去阐述各自软件的概念与应用,引导用户投怀送抱,但没有几家能说清楚自己软件服务到底是个什么好东西,能给企业带来什么简捷实用的好处?性价比是否最优?反而五花八门的概念、定义,令客户单位眼花缭乱,不知所措。
在选择的时候看看这个也有点道理,那个讲的好像也对,但没有哪个厂
商的系统真正令客户深感满意。
再回来说说大数据与BI。
可以说,大数据与BI二
者之间存在着深厚的天然联系,一对孪生兄弟,它们办
公决策工作本身都是一种团队协作和协调,尤其是在数
据挖掘和数据分析层面,并没多大的差别。
同时,传统
BI与大数据的关系,并不是互相替代、排斥的关系,
它们犹如人的左脑和右脑,分工不同,传统BI以处理
结构化信息为主,大数据以处理非结构化、半结构化信
息为重,它们相互依存、相互补充、共为一体,组成企
业完整的信息化大脑。
大数据的创新性、先进性与前瞻性,不容否定,值
得肯定,但当有人提出“大数据当立,BI当下”之论,
就显得过分武断、偏激了。
在如今细分制胜的时代,
功能并不是越多越好,功能过多反而显得累赘,增加
无谓费用,因而故弄玄虚、故作高深地过分炒作概念,
反而有失本质、主次。
Gartner研究公司的BI分析师RitaSallam表示,“大数据将让BI更有价值和更有利
于业务发展。
我们总是会需要看看过去的数据,当你拥
有大数据时,你更应该这样做。
BI并不会消失,它通
过大数据被加强了。
在一定时期内,大数据还难于取代
传统BI工具。
”
如今各种关于大数据与BI软件“谁优谁劣”观点
的交锋仍不断泛起,但不管如何,应明确的是,客户单
位、消费者真正需要的不是概念,不是优劣是非的争论,
他们需要的是实实在在的应用软件,是解决问题的有效
方法,是软件恰到好处的功能。
而对应用企业而言,它们必须认真权衡,到底企
业利用大数据后能给企业带来多少额外增加的价值?
这种增加的价值是否能让企业的投入有一个较好的收
获?而且更为重要的一点是,是否只要使用大数据就一
定能够给企业带来以前不可能实现的价值?这些都需
要应用企业好好重点考虑了。
(作者为厦门智者恒通IT管理顾问机构总监)
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China Computer&Communication。