大數據背景下的數字經濟發展探析

陳永嫻 趙 馨

（青島市精神衛生中心，山東 青島 266034）

在當前數字化快速發展的時代，隨著大數據技術的持續應用和發展，數字經濟也面臨著前所未有的機遇和挑戰。大數據作為一項重要的科技變革，對各個領域產生了深遠影響，其中包括數字經濟領域。大數據通過采集、存儲、處理和分析海量數據，為數字經濟創造了新的價值，同時也促進了數字經濟的不斷升級與轉型。但是，數字經濟發展也面臨著許多問題和挑戰，如數據安全和隱私保護、法律法規滯后、人才短缺以及國際合作和發展等方面。因此，我們需要關注這些問題并積極探索大數據與數字經濟的深度融合，加強政策、法規、人才和技術等方面的支持，推動數字經濟健康、可持續發展。

一、大數據與數字經濟的概念

1.大數據的概念

大數據作為一項熱門技術，是指在規模龐大和變化速度極快的數據集上進行分析和處理的方法。其主要特征包括“三V”：Volume（海量）、Velocity（高速）和Variety（多樣）。隨著科學技術與信息技術的發展，人類社會所積累的數據越來越多、越來越廣泛，因此大數據應運而生。大數據涉及的數據類型包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。這些數據可以來自各種來源，如傳感器、文件、社交媒體、行動日志、視頻和音頻等。隨著大數據技術的應用和發展，它已成為一個重要的商業資產和權利，不僅能夠幫助企業優化產品和服務，提高效率，還能為政府提供有效的政策支持[1]。

實際上，大數據并不是一種全新的技術，而是一種由各種數據技術組合起來的綜合性技術。大數據涉及諸多領域，包括數據采集、存儲和管理、數據分析和挖掘、機器學習和人工智能以及可視化和交互設計等。大數據技術的應用可以幫助企業和政府更好地了解市場趨勢和公眾意見，優化產品和服務，提高工作效率和質量。

大數據是信息技術的一個重要發展方向，在政治、經濟、社會等多個領域中有著廣泛的應用前景，具有廣闊的發展空間和潛力。

2.數字經濟的概念

數字經濟指的是在互聯網等新一代信息技術基礎上，以數字化方式進行生產、交換、分配和消費的經濟活動。它與傳統經濟形態相比，最大特點是數字技術的應用程度更高，創造出了更高的價值。數字經濟包括電子商務、移動支付、共享經濟、在線教育、在線醫療等各種類型的數字服務，以及人工智能、大數據、物聯網等數字技術為數字經濟提供支撐。

數字經濟的發展受到多方面的影響，其中，科技進步是主要推動因素之一。隨著計算機技術、通信技術、云計算技術、大數據技術和人工智能技術等領域的突破和創新，數字經濟從技術層面得到了快速發展。此外，政策和法規、市場需求和人才培養等方面的因素也對數字經濟的發展產生著重要影響。

數字經濟的快速發展為各種行業帶來了新的商業模式和機遇，促進了企業和政府的創新和轉型。數字經濟不僅有助于增強經濟活力和提高效率，還有助于解決社會問題，如就業、教育、醫療等方面。與此同時，數字經濟的發展也面臨著某些挑戰，例如數據安全和隱私保護、知識產權保護和監管等方面的問題。因此，在數字經濟的發展中，需要探索出一條可持續發展的道路，加強法規和監管，增強數據安全和隱私保護，以確保數字經濟的穩定、健康發展。

數字經濟是一個基于數字技術的新型經濟形態，它與傳統經濟模式相比，更注重信息化、網絡化和智能化。數字經濟為各行業帶來了無限商機和創新空間，同時也意味著企業、政府和社會必須秉持科技、合作、開放、共享的理念，才能最大程度地釋放數字經濟的價值和潛力。

二、數字經濟發展面臨的問題與挑戰

1.數據安全和隱私保護問題

首先，數據泄露和黑客攻擊是當前數字經濟所面臨的最主要的數據安全問題之一。在網絡空間中，黑客可以通過各種手段突破系統的防御，獲取到大量有價值的數據，再進行出售或其他不法用途。此外，未加密的數據傳輸過程中還可能被竊聽或篡改，因此數據泄露也可能來自內部員工的意外或故意行為。這些都對企業經營和個人隱私造成了巨大威脅。其次，數字經濟所涉及的數據類型和規模也給數據安全帶來了新的挑戰。現在，人們可以方便地使用互聯網、社交媒體和手機等設備產生和收集各種形式的數據，包括個人身份信息、財務信息、健康信息等。這些數據雖然為企業和政府提供了更準確的商業和政策決策，但也意味著若數據泄露，會帶來更大的損失和影響。最后，隱私保護也是數字經濟所面臨的重要問題之一。雖然個人數據可以在商業和政府領域產生價值，但是如果未經授權，將個人數據用于其他目的，則涉及隱私保護問題。現在，許多公司和政府機構都有自己的隱私政策，但是這些政策是否能得到完全遵守還存在疑問。

2.法律法規滯后問題

首先，當前數字經濟所面臨的問題和挑戰越來越多，但是相關法律法規并沒有及時地跟上科技創新的步伐，不能很好地解決實際問題。例如，大數據技術正在引起廣泛關注，但是目前還缺乏具體的大數據管理和使用的法律法規，這使得大數據應用存在諸如數據隱私、數據安全等問題。另外，目前的知識產權保護法律法規對于數字經濟領域的知識產權保護與糾紛處理已經無法適應實際需要。其次，雖然我國在數字經濟領域的法律法規已經比較完備，但是在具體實施和監管方面仍然存在一些困難。政府部門的監管力度不夠強勁，一些企業和個人濫用數字經濟的手段進行不法活動。此外，在某些特殊情況下，有些法律法規還存在適用難度較大的問題。最后，法律法規制定和修改的過程需要時間，而數字經濟變得日新月異，相關法律法規也需要在同等的速度和效率上進行相應的改進和更新。當前，政府部門和立法機構缺乏領先的技術儲備和專業知識，這會導致數字經濟領域的法律法規落后于實際需求。

3.人才與教育問題

首先，隨著數字經濟的快速發展，相關行業對于各類人才的需求越來越大。作為未來經濟的新模式，數字經濟在智能化、信息化、數字化等方面的發展迫切需要高水平人才，如大數據分析師、人工智能研究員、網絡安全專家等。對于數字經濟的就業市場而言，基礎硬件設施及服務提供商、數據分析公司、IT 科技企業等領域具有廣闊的就業前景，但同時也存在不少的招聘難度和人才缺口的問題。其次，數字經濟的發展也帶來了教育培訓方面的挑戰。當前，我國的教育培訓體系尚不完善，技能人才的培養還存在較大的差距。數字經濟所涉及的技能與專業知識不斷更新和變化，也導致了一些在校學生所學的課程已經無法滿足企業對于數字經濟人才的需求。最后，職業道德也是數字經濟發展中一個重要的問題。在數字經濟行業中，一些企業或從業者存在違反法規、侵害用戶隱私等的問題，這嚴重損害了整個數字經濟行業的聲譽和信任度。

4.國際合作與發展問題

首先，數字經濟的全球化進程需要高效的數據流動。然而，不同國家、地區的法規制度和數據安全標準不一，導致數字經濟的跨境數據傳輸面臨諸多障礙。同時，數字經濟的知識產權保護也成為國際合作和發展的重要問題。由于數字技術具有高度可復制性和網絡性，知識產權侵權行為比較常見，如何保護數字產品和服務的創新成果，是數字經濟發展過程中必須直面的問題。其次，數字經濟的社會責任也備受關注。數字經濟所涉及領域廣泛，包括電子商務、在線支付、共享經濟、健康醫療等，這些領域的發展存在一定的負面影響，如個人隱私泄露、社會分化等。最后，數字經濟的不平等問題也不容忽視。隨著數字經濟的快速發展，一些國家和地區已經成為數字經濟的巨頭，而一些其他國家和地區還處于初級階段，數字鴻溝逐漸擴大。

三、大數據背景對數字經濟發展的影響

1.大數據技術促進實體經濟數字化升級

大數據技術可以幫助傳統企業實現數字化升級，通過對生產流程、供應鏈等方面進行數字化改造，提高生產效率和管理水平。例如，在智能制造領域，大數據技術被廣泛應用于生產和質量控制，可以通過數據分析提高設備利用率和產品的質量[2]。同時，通過大數據的運用，傳統企業可以獲取市場和客戶信息，優化營銷策略和服務，提高用戶體驗和忠誠度。

2.大數據技術推動商業模式創新

在數字化轉型的過程中，大數據技術可以推動企業商業模式的創新。通過大數據分析，企業可以更好地了解客戶需求和偏好，發現新興市場和商機，探索新的商業模式。例如，共享經濟平臺，憑借大數據技術的支撐，成功創造出車輛、住房等資源的共享模式，顛覆了傳統產業，打破了“瓶頸”并創造了新的商業生態。

3.大數據技術促進信息技術與實體經濟深度融合

在數字化轉型背景下，大數據技術不僅僅是傳統企業數字化升級的手段，更是實現信息技術與實體經濟深度融合的途徑。通過大數據技術，信息技術與實體經濟的邊界日益模糊，使得兩者之間的聯系更加緊密。例如，在智慧城市建設中，大量的傳感器設備產生海量數據，這些數據不僅為城市管理提供了有效的手段，也為交通、環保、安全等領域的實體經濟提供了新的發展思路和商機。

4.大數據技術促進數字經濟的跨行業整合

數字經濟的特征在于其具有強大的互聯性和交叉性，不同領域的數據可以互相整合，創造出新的商業價值。而大數據技術可以更好地促進數字經濟跨行業整合，打破原有的產業壁壘，實現產業的重組和升級。例如，在數字醫療領域，大數據技術可以整合醫療、保險、藥品等多個領域的數據，為患者提供精準的診斷和治療方案，同時也為醫療機構和保險公司提供了更加科學的風險評估模式。

四、數字經濟發展中的大數據技術應用實踐

1.金融行業大數據技術應用實踐

（1）大數據技術在金融行業中的應用特點

大數據技術在金融行業應用具有如下特點。①金融行業的交易數據量非常龐大，因此需要具備處理海量數據的能力。大數據技術能夠通過強大的數據分析和挖掘功能，挖掘出有價值的信息，滿足企業對于大數據分析和應用的需求。②金融行業對于數據安全性和保密性要求非常高。因此，大數據技術必須具備強大的安全管理和隱私保護能力，保證用戶數據的安全性和可靠性。③大數據技術在金融行業中的應用必須遵循合規規則，確保企業在運營過程中始終遵守相關法律法規和道德原則。

（2）以征信為基礎的風險管理模型研究

金融行業是一個高度風險的行業，而征信機構則是一種用于評估客戶信用的重要工具。通過利用大數據技術，征信行業可以更好地收集、分析和挖掘個人或企業的信用信息，進而為金融機構提供基于征信數據的風險管理模型。征信數據P2P 平臺是當前較為流行的應用場景之一。通過整合不同渠道的數據，包括社交網絡數據、手機通信記錄、電子郵件等，采用多源數據融合，建立起個體信用檔案，為投資者和借款人進行了良好的信用評價與參考，有效降低了投資風險。除此之外，基于征信數據的風控模型在消費金融、貸款、保險等領域都有廣泛的應用。企業利用大數據技術，結合客戶歷史信息和市場行情對其進行評估，然后根據客戶的評估結果制定貸款利率和額度等，從而更好地管理風險。

（3）基于云計算和大數據技術的智能投顧系統建設

隨著金融科技的發展，智能投顧已經成為當前金融行業中一個重要的研究方向。智能投顧是通過大數據和人工智能技術，向個人客戶提供針對性的投資建議和方案的一種新型服務形式。智能投顧系統的建設需要利用云計算和大數據技術，從多個維度來評估客戶的風險承受能力、收益目標等因素，并為其提供個性化的投資方案。具體而言，智能投顧系統需要具備以下特點：①系統需要對海量的金融數據進行匯總和處理，以便更好地了解當前市場狀況和趨勢；②系統需要借鑒專家意見和機器學習模型，利用大數據分析技術，對客戶的投資組合進行動態優化，以達到可持續高收益的目標；③系統需要滿足客戶隨時在線獲取信息的需求，具有強大的安全保護措施，確保用戶的隱私和財產安全。隨著大數據技術的不斷發展和應用，金融行業將會進一步實現數字化轉型和創新，同時也將推動金融科技的快速發展。

2.電子商務領域大數據技術應用實踐

（1）大數據技術在電子商務領域中的應用特點

大數據技術在電商領域具有如下特點。①電商領域注重實時性和準確性。即，大數據技術需要具備高速處理和數據精度控制等特點，以保證企業對數據分析和利用的準確性。②電商領域對于數據安全性和隱私保護要求較高。即，大數據技術需要具備強大的安全管理和隱私保護能力，確保用戶數據的安全性和可靠性。③大數據技術在電商領域應用時還需要考慮相關政策法規和道德原則，確保企業在運營過程中始終遵守相關規定。

（2）大數據技術在電商平臺個性化推薦中的應用

作為電子商務行業中必不可少的一環，個性化推薦對于提高用戶購物體驗和促進銷售增長至關重要。而大數據技術的應用，則可以為電商企業提供更好的個性化服務和商品推薦。具體而言，采用大數據技術實現電商平臺個性化推薦有以下三點優勢：①個性化推薦能夠幫助企業了解用戶的真實需求，從而精確地匹配他們的需求和偏好；②個性化推薦能夠提升用戶的滿意度，讓他們得到更好的購物體驗，增加客戶忠誠度；③個性化推薦也可以提高銷售額，并優化供應鏈管理，為電商企業帶來更大的收益。

（3）以物流大數據為基礎的電商供應鏈優化

物流是電子商務領域中最重要的環節之一，在整個電商供應鏈系統中起到至關重要的作用。而大數據技術在物流方面的應用，則可以優化電商供應鏈的效率和降低成本。采用大數據技術實現電商供應鏈優化有以下兩點優勢：①通過運用大數據技術，電商企業可以更好地監測物流過程，識別問題并及時解決，從而提高了物流的效率和準確性；②利用大數據技術優化電商供應鏈還可以提升企業對于市場需求的理解，為企業提供更加精準的物流解決方案，幫助企業獲得更高的客戶滿意度和市場競爭力。具體而言，電商企業可以利用大數據技術分析運輸路線、運輸時刻、運輸方式等多個因素，優化物流管理，從而實現更快速、更可靠、更高效的運輸服務。例如，通過分析歷史訂單數據和物流跟蹤數據，電商企業可以確定最佳的配送路線和配送時刻，同時還可以對其他因素如天氣、交通等進行實時調整，以確保物流的高效運轉[3]。

3.智慧城市建設中大數據技術應用實踐

（1）大數據技術在智慧城市建設中的應用特點

大數據技術在智慧城市建設中具有如下特點。①智慧城市的運行依賴于海量的數據。大數據技術能夠處理和管理這些數據，為城市管理者提供決策支持和數據分析工具，幫助他們了解城市的運行情況并洞察城市發展趨勢。②智慧城市在數據安全性和隱私保護方面具有高要求。大數據技術需要結合信息安全技術、數據加密等手段，確保數據的安全可靠。③大數據技術在智慧城市建設中的應用還需要遵循相關法規和道德原則，確保企業在運營過程中始終遵守相關規定。

（2）基于大數據技術的城市智能交通管理研究

城市交通是智慧城市建設的重要組成部分。而基于大數據技術的城市智能交通管理，則可以幫助城市管理者更好地了解城市交通狀況，提高交通運輸效率，減少交通事故發生率。具體而言，大數據技術在城市智能交通管理方面的應用可以分為三個層次。①實時交通信息感知。利用傳感器、攝像頭等技術收集道路交通信息，通過大數據分析和挖掘技術實現實時交通信息感知，讓城市管理者掌握道路交通狀況，并及時采取必要的措施。②交通路網優化。利用大數據技術分析交通路網數據，結合各種因素如時間、空間等，進行智能路網優化，從而實現交通流的高效運轉。③交通行為預測和控制。借助大數據技術分析交通行為數據，結合歷史數據、地理信息等因素進行預測和判斷，從而實現交通事故預防和控制。④以城市人口流動數據為基礎的城市可持續發展模型建立

建立以城市人口流動數據為基礎的城市可持續發展模型可以分為以下兩個步驟。第一步是城市人口流動數據的收集和整合。通過采集社交媒體、移動通信等渠道的數據，并整合政府部門和企業的相關數據，構建城市人口流動數據庫。第二步是城市人口流動數據的分析和應用。利用大數據技術對城市人口流動數據進行挖掘和分析，包括人口數量、流動趨勢、空間分布等方面的數據，進而可實現以下幾個方面：①描繪城市人口流動狀況、周邊區域人口情況和未來趨勢，為城市規劃和資源配置提供基礎數據支持；②分析不同人群在城市內流動規律，為城市公共服務優化提供參考依據；③利用大數據技術對城市人口流動數據進行預測和模擬，實現城市可持續發展的目標。

4.智能制造中大數據技術應用實踐

（1）大數據技術在智能制造中的應用特點

一是數據量大、類型多樣，需要通過對數據進行有效的篩選和分析才能為企業帶來價值；二是數據處理需要借助計算機等技術手段來完成，因此需要企業具備一定的信息化基礎；三是數據的實時性要求較高，需要及時監控、分析和處理數據，以便對生產過程進行及時調整。總之，大數據技術的應用在智能制造中必將成為未來制造業發展的重要趨勢之一。

（2）基于大數據的智能制造生產調度優化研究

①多維數據采集和分析：采用傳感器等技術手段，對生產環節中的物流、設備、工人等進行實時采集和監控，并通過數據預測、異常檢測等技術手段，進行有效的分析和篩選，以提供精準的決策支持。②生產規劃與調度：根據采集的生產數據，建立準確的模型，進行生產規劃和調度。通過不斷地優化算法和動態調整，以最大化產出和最小化成本為目標，提高生產效率和質量。③智能設備管理：基于大數據技術，實現對設備的遠程監控、維護和檢修，并通過數據分析優化設備的使用和維護，以減少故障頻率和停機時間，保證生產過程的穩定性和連續性。

（3）基于大數據的智能制造過程質量監控體系建設

①數據采集與預處理：通過采用傳感器等技術手段，對生產過程中的物流、設備、工人等進行實時監控，并通過數據清洗、特征提取等技術手段，對采集到的數據進行初步加工和預處理，以滿足后續的統計分析和建模需求。②數據挖掘與建模：通過數據挖掘技術，針對生產過程中的不同環節，利用機器學習、神經網絡等方法，建立相應的數據模型，識別出可能存在的質量問題，并為追溯質量問題提供有力支撐。③權責流程梳理與制定：在建立基于大數據的智能制造過程質量監控體系的基礎上，需要明確各個環節的權責關系和工作流程，并制定完善的操作規范和質量管理制度，以便有效地進行質量管控。④實時監控與預警：結合實時數據采集和處理技術，構建實時監控和預警機制，在發現質量問題或潛在風險時及時進行預警，快速反應，并通過信息化手段實現快速處置。

五、結語

總而言之，大數據背景對數字經濟的發展帶來了深刻的影響。在大數據背景下，數字化轉型已經成為數字經濟的重要趨勢，而大數據也是數字化轉型的關鍵驅動力之一。從應用角度來看，在金融、電商、智慧城市和智能制造等領域，大數據技術已經廣泛應用。這些應用案例表明，大數據技術不僅可以提高效率，優化產品和服務，還能夠更好地滿足客戶需求和推動產業升級。但需要注意的是，在這一過程中，大數據隱私和安全問題始終是一個需要關注的核心問題。數字經濟的未來發展必須緊密結合大數據技術的應用，積極探索各種新模式、新方法，努力解決新挑戰，共同推動數字經濟的持續、可持續發展。