大数据背景下的数字经济发展探析

陈永娴 赵 馨

（青岛市精神卫生中心，山东 青岛 266034）

在当前数字化快速发展的时代，随着大数据技术的持续应用和发展，数字经济也面临着前所未有的机遇和挑战。大数据作为一项重要的科技变革，对各个领域产生了深远影响，其中包括数字经济领域。大数据通过采集、存储、处理和分析海量数据，为数字经济创造了新的价值，同时也促进了数字经济的不断升级与转型。但是，数字经济发展也面临着许多问题和挑战，如数据安全和隐私保护、法律法规滞后、人才短缺以及国际合作和发展等方面。因此，我们需要关注这些问题并积极探索大数据与数字经济的深度融合，加强政策、法规、人才和技术等方面的支持，推动数字经济健康、可持续发展。

一、大数据与数字经济的概念

1.大数据的概念

大数据作为一项热门技术，是指在规模庞大和变化速度极快的数据集上进行分析和处理的方法。其主要特征包括“三V”：Volume（海量）、Velocity（高速）和Variety（多样）。随着科学技术与信息技术的发展，人类社会所积累的数据越来越多、越来越广泛，因此大数据应运而生。大数据涉及的数据类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。这些数据可以来自各种来源，如传感器、文件、社交媒体、行动日志、视频和音频等。随着大数据技术的应用和发展，它已成为一个重要的商业资产和权利，不仅能够帮助企业优化产品和服务，提高效率，还能为政府提供有效的政策支持[1]。

实际上，大数据并不是一种全新的技术，而是一种由各种数据技术组合起来的综合性技术。大数据涉及诸多领域，包括数据采集、存储和管理、数据分析和挖掘、机器学习和人工智能以及可视化和交互设计等。大数据技术的应用可以帮助企业和政府更好地了解市场趋势和公众意见，优化产品和服务，提高工作效率和质量。

大数据是信息技术的一个重要发展方向，在政治、经济、社会等多个领域中有着广泛的应用前景，具有广阔的发展空间和潜力。

2.数字经济的概念

数字经济指的是在互联网等新一代信息技术基础上，以数字化方式进行生产、交换、分配和消费的经济活动。它与传统经济形态相比，最大特点是数字技术的应用程度更高，创造出了更高的价值。数字经济包括电子商务、移动支付、共享经济、在线教育、在线医疗等各种类型的数字服务，以及人工智能、大数据、物联网等数字技术为数字经济提供支撑。

数字经济的发展受到多方面的影响，其中，科技进步是主要推动因素之一。随着计算机技术、通信技术、云计算技术、大数据技术和人工智能技术等领域的突破和创新，数字经济从技术层面得到了快速发展。此外，政策和法规、市场需求和人才培养等方面的因素也对数字经济的发展产生着重要影响。

数字经济的快速发展为各种行业带来了新的商业模式和机遇，促进了企业和政府的创新和转型。数字经济不仅有助于增强经济活力和提高效率，还有助于解决社会问题，如就业、教育、医疗等方面。与此同时，数字经济的发展也面临着某些挑战，例如数据安全和隐私保护、知识产权保护和监管等方面的问题。因此，在数字经济的发展中，需要探索出一条可持续发展的道路，加强法规和监管，增强数据安全和隐私保护，以确保数字经济的稳定、健康发展。

数字经济是一个基于数字技术的新型经济形态，它与传统经济模式相比，更注重信息化、网络化和智能化。数字经济为各行业带来了无限商机和创新空间，同时也意味着企业、政府和社会必须秉持科技、合作、开放、共享的理念，才能最大程度地释放数字经济的价值和潜力。

二、数字经济发展面临的问题与挑战

1.数据安全和隐私保护问题

首先，数据泄露和黑客攻击是当前数字经济所面临的最主要的数据安全问题之一。在网络空间中，黑客可以通过各种手段突破系统的防御，获取到大量有价值的数据，再进行出售或其他不法用途。此外，未加密的数据传输过程中还可能被窃听或篡改，因此数据泄露也可能来自内部员工的意外或故意行为。这些都对企业经营和个人隐私造成了巨大威胁。其次，数字经济所涉及的数据类型和规模也给数据安全带来了新的挑战。现在，人们可以方便地使用互联网、社交媒体和手机等设备产生和收集各种形式的数据，包括个人身份信息、财务信息、健康信息等。这些数据虽然为企业和政府提供了更准确的商业和政策决策，但也意味着若数据泄露，会带来更大的损失和影响。最后，隐私保护也是数字经济所面临的重要问题之一。虽然个人数据可以在商业和政府领域产生价值，但是如果未经授权，将个人数据用于其他目的，则涉及隐私保护问题。现在，许多公司和政府机构都有自己的隐私政策，但是这些政策是否能得到完全遵守还存在疑问。

2.法律法规滞后问题

首先，当前数字经济所面临的问题和挑战越来越多，但是相关法律法规并没有及时地跟上科技创新的步伐，不能很好地解决实际问题。例如，大数据技术正在引起广泛关注，但是目前还缺乏具体的大数据管理和使用的法律法规，这使得大数据应用存在诸如数据隐私、数据安全等问题。另外，目前的知识产权保护法律法规对于数字经济领域的知识产权保护与纠纷处理已经无法适应实际需要。其次，虽然我国在数字经济领域的法律法规已经比较完备，但是在具体实施和监管方面仍然存在一些困难。政府部门的监管力度不够强劲，一些企业和个人滥用数字经济的手段进行不法活动。此外，在某些特殊情况下，有些法律法规还存在适用难度较大的问题。最后，法律法规制定和修改的过程需要时间，而数字经济变得日新月异，相关法律法规也需要在同等的速度和效率上进行相应的改进和更新。当前，政府部门和立法机构缺乏领先的技术储备和专业知识，这会导致数字经济领域的法律法规落后于实际需求。

3.人才与教育问题

首先，随着数字经济的快速发展，相关行业对于各类人才的需求越来越大。作为未来经济的新模式，数字经济在智能化、信息化、数字化等方面的发展迫切需要高水平人才，如大数据分析师、人工智能研究员、网络安全专家等。对于数字经济的就业市场而言，基础硬件设施及服务提供商、数据分析公司、IT 科技企业等领域具有广阔的就业前景，但同时也存在不少的招聘难度和人才缺口的问题。其次，数字经济的发展也带来了教育培训方面的挑战。当前，我国的教育培训体系尚不完善，技能人才的培养还存在较大的差距。数字经济所涉及的技能与专业知识不断更新和变化，也导致了一些在校学生所学的课程已经无法满足企业对于数字经济人才的需求。最后，职业道德也是数字经济发展中一个重要的问题。在数字经济行业中，一些企业或从业者存在违反法规、侵害用户隐私等的问题，这严重损害了整个数字经济行业的声誉和信任度。

4.国际合作与发展问题

首先，数字经济的全球化进程需要高效的数据流动。然而，不同国家、地区的法规制度和数据安全标准不一，导致数字经济的跨境数据传输面临诸多障碍。同时，数字经济的知识产权保护也成为国际合作和发展的重要问题。由于数字技术具有高度可复制性和网络性，知识产权侵权行为比较常见，如何保护数字产品和服务的创新成果，是数字经济发展过程中必须直面的问题。其次，数字经济的社会责任也备受关注。数字经济所涉及领域广泛，包括电子商务、在线支付、共享经济、健康医疗等，这些领域的发展存在一定的负面影响，如个人隐私泄露、社会分化等。最后，数字经济的不平等问题也不容忽视。随着数字经济的快速发展，一些国家和地区已经成为数字经济的巨头，而一些其他国家和地区还处于初级阶段，数字鸿沟逐渐扩大。

三、大数据背景对数字经济发展的影响

1.大数据技术促进实体经济数字化升级

大数据技术可以帮助传统企业实现数字化升级，通过对生产流程、供应链等方面进行数字化改造，提高生产效率和管理水平。例如，在智能制造领域，大数据技术被广泛应用于生产和质量控制，可以通过数据分析提高设备利用率和产品的质量[2]。同时，通过大数据的运用，传统企业可以获取市场和客户信息，优化营销策略和服务，提高用户体验和忠诚度。

2.大数据技术推动商业模式创新

在数字化转型的过程中，大数据技术可以推动企业商业模式的创新。通过大数据分析，企业可以更好地了解客户需求和偏好，发现新兴市场和商机，探索新的商业模式。例如，共享经济平台，凭借大数据技术的支撑，成功创造出车辆、住房等资源的共享模式，颠覆了传统产业，打破了“瓶颈”并创造了新的商业生态。

3.大数据技术促进信息技术与实体经济深度融合

在数字化转型背景下，大数据技术不仅仅是传统企业数字化升级的手段，更是实现信息技术与实体经济深度融合的途径。通过大数据技术，信息技术与实体经济的边界日益模糊，使得两者之间的联系更加紧密。例如，在智慧城市建设中，大量的传感器设备产生海量数据，这些数据不仅为城市管理提供了有效的手段，也为交通、环保、安全等领域的实体经济提供了新的发展思路和商机。

4.大数据技术促进数字经济的跨行业整合

数字经济的特征在于其具有强大的互联性和交叉性，不同领域的数据可以互相整合，创造出新的商业价值。而大数据技术可以更好地促进数字经济跨行业整合，打破原有的产业壁垒，实现产业的重组和升级。例如，在数字医疗领域，大数据技术可以整合医疗、保险、药品等多个领域的数据，为患者提供精准的诊断和治疗方案，同时也为医疗机构和保险公司提供了更加科学的风险评估模式。

四、数字经济发展中的大数据技术应用实践

1.金融行业大数据技术应用实践

（1）大数据技术在金融行业中的应用特点

大数据技术在金融行业应用具有如下特点。①金融行业的交易数据量非常庞大，因此需要具备处理海量数据的能力。大数据技术能够通过强大的数据分析和挖掘功能，挖掘出有价值的信息，满足企业对于大数据分析和应用的需求。②金融行业对于数据安全性和保密性要求非常高。因此，大数据技术必须具备强大的安全管理和隐私保护能力，保证用户数据的安全性和可靠性。③大数据技术在金融行业中的应用必须遵循合规规则，确保企业在运营过程中始终遵守相关法律法规和道德原则。

（2）以征信为基础的风险管理模型研究

金融行业是一个高度风险的行业，而征信机构则是一种用于评估客户信用的重要工具。通过利用大数据技术，征信行业可以更好地收集、分析和挖掘个人或企业的信用信息，进而为金融机构提供基于征信数据的风险管理模型。征信数据P2P 平台是当前较为流行的应用场景之一。通过整合不同渠道的数据，包括社交网络数据、手机通信记录、电子邮件等，采用多源数据融合，建立起个体信用档案，为投资者和借款人进行了良好的信用评价与参考，有效降低了投资风险。除此之外，基于征信数据的风控模型在消费金融、贷款、保险等领域都有广泛的应用。企业利用大数据技术，结合客户历史信息和市场行情对其进行评估，然后根据客户的评估结果制定贷款利率和额度等，从而更好地管理风险。

（3）基于云计算和大数据技术的智能投顾系统建设

随着金融科技的发展，智能投顾已经成为当前金融行业中一个重要的研究方向。智能投顾是通过大数据和人工智能技术，向个人客户提供针对性的投资建议和方案的一种新型服务形式。智能投顾系统的建设需要利用云计算和大数据技术，从多个维度来评估客户的风险承受能力、收益目标等因素，并为其提供个性化的投资方案。具体而言，智能投顾系统需要具备以下特点：①系统需要对海量的金融数据进行汇总和处理，以便更好地了解当前市场状况和趋势；②系统需要借鉴专家意见和机器学习模型，利用大数据分析技术，对客户的投资组合进行动态优化，以达到可持续高收益的目标；③系统需要满足客户随时在线获取信息的需求，具有强大的安全保护措施，确保用户的隐私和财产安全。随着大数据技术的不断发展和应用，金融行业将会进一步实现数字化转型和创新，同时也将推动金融科技的快速发展。

2.电子商务领域大数据技术应用实践

（1）大数据技术在电子商务领域中的应用特点

大数据技术在电商领域具有如下特点。①电商领域注重实时性和准确性。即，大数据技术需要具备高速处理和数据精度控制等特点，以保证企业对数据分析和利用的准确性。②电商领域对于数据安全性和隐私保护要求较高。即，大数据技术需要具备强大的安全管理和隐私保护能力，确保用户数据的安全性和可靠性。③大数据技术在电商领域应用时还需要考虑相关政策法规和道德原则，确保企业在运营过程中始终遵守相关规定。

（2）大数据技术在电商平台个性化推荐中的应用

作为电子商务行业中必不可少的一环，个性化推荐对于提高用户购物体验和促进销售增长至关重要。而大数据技术的应用，则可以为电商企业提供更好的个性化服务和商品推荐。具体而言，采用大数据技术实现电商平台个性化推荐有以下三点优势：①个性化推荐能够帮助企业了解用户的真实需求，从而精确地匹配他们的需求和偏好；②个性化推荐能够提升用户的满意度，让他们得到更好的购物体验，增加客户忠诚度；③个性化推荐也可以提高销售额，并优化供应链管理，为电商企业带来更大的收益。

（3）以物流大数据为基础的电商供应链优化

物流是电子商务领域中最重要的环节之一，在整个电商供应链系统中起到至关重要的作用。而大数据技术在物流方面的应用，则可以优化电商供应链的效率和降低成本。采用大数据技术实现电商供应链优化有以下两点优势：①通过运用大数据技术，电商企业可以更好地监测物流过程，识别问题并及时解决，从而提高了物流的效率和准确性；②利用大数据技术优化电商供应链还可以提升企业对于市场需求的理解，为企业提供更加精准的物流解决方案，帮助企业获得更高的客户满意度和市场竞争力。具体而言，电商企业可以利用大数据技术分析运输路线、运输时刻、运输方式等多个因素，优化物流管理，从而实现更快速、更可靠、更高效的运输服务。例如，通过分析历史订单数据和物流跟踪数据，电商企业可以确定最佳的配送路线和配送时刻，同时还可以对其他因素如天气、交通等进行实时调整，以确保物流的高效运转[3]。

3.智慧城市建设中大数据技术应用实践

（1）大数据技术在智慧城市建设中的应用特点

大数据技术在智慧城市建设中具有如下特点。①智慧城市的运行依赖于海量的数据。大数据技术能够处理和管理这些数据，为城市管理者提供决策支持和数据分析工具，帮助他们了解城市的运行情况并洞察城市发展趋势。②智慧城市在数据安全性和隐私保护方面具有高要求。大数据技术需要结合信息安全技术、数据加密等手段，确保数据的安全可靠。③大数据技术在智慧城市建设中的应用还需要遵循相关法规和道德原则，确保企业在运营过程中始终遵守相关规定。

（2）基于大数据技术的城市智能交通管理研究

城市交通是智慧城市建设的重要组成部分。而基于大数据技术的城市智能交通管理，则可以帮助城市管理者更好地了解城市交通状况，提高交通运输效率，减少交通事故发生率。具体而言，大数据技术在城市智能交通管理方面的应用可以分为三个层次。①实时交通信息感知。利用传感器、摄像头等技术收集道路交通信息，通过大数据分析和挖掘技术实现实时交通信息感知，让城市管理者掌握道路交通状况，并及时采取必要的措施。②交通路网优化。利用大数据技术分析交通路网数据，结合各种因素如时间、空间等，进行智能路网优化，从而实现交通流的高效运转。③交通行为预测和控制。借助大数据技术分析交通行为数据，结合历史数据、地理信息等因素进行预测和判断，从而实现交通事故预防和控制。④以城市人口流动数据为基础的城市可持续发展模型建立

建立以城市人口流动数据为基础的城市可持续发展模型可以分为以下两个步骤。第一步是城市人口流动数据的收集和整合。通过采集社交媒体、移动通信等渠道的数据，并整合政府部门和企业的相关数据，构建城市人口流动数据库。第二步是城市人口流动数据的分析和应用。利用大数据技术对城市人口流动数据进行挖掘和分析，包括人口数量、流动趋势、空间分布等方面的数据，进而可实现以下几个方面：①描绘城市人口流动状况、周边区域人口情况和未来趋势，为城市规划和资源配置提供基础数据支持；②分析不同人群在城市内流动规律，为城市公共服务优化提供参考依据；③利用大数据技术对城市人口流动数据进行预测和模拟，实现城市可持续发展的目标。

4.智能制造中大数据技术应用实践

（1）大数据技术在智能制造中的应用特点

一是数据量大、类型多样，需要通过对数据进行有效的筛选和分析才能为企业带来价值；二是数据处理需要借助计算机等技术手段来完成，因此需要企业具备一定的信息化基础；三是数据的实时性要求较高，需要及时监控、分析和处理数据，以便对生产过程进行及时调整。总之，大数据技术的应用在智能制造中必将成为未来制造业发展的重要趋势之一。

（2）基于大数据的智能制造生产调度优化研究

①多维数据采集和分析：采用传感器等技术手段，对生产环节中的物流、设备、工人等进行实时采集和监控，并通过数据预测、异常检测等技术手段，进行有效的分析和筛选，以提供精准的决策支持。②生产规划与调度：根据采集的生产数据，建立准确的模型，进行生产规划和调度。通过不断地优化算法和动态调整，以最大化产出和最小化成本为目标，提高生产效率和质量。③智能设备管理：基于大数据技术，实现对设备的远程监控、维护和检修，并通过数据分析优化设备的使用和维护，以减少故障频率和停机时间，保证生产过程的稳定性和连续性。

（3）基于大数据的智能制造过程质量监控体系建设

①数据采集与预处理：通过采用传感器等技术手段，对生产过程中的物流、设备、工人等进行实时监控，并通过数据清洗、特征提取等技术手段，对采集到的数据进行初步加工和预处理，以满足后续的统计分析和建模需求。②数据挖掘与建模：通过数据挖掘技术，针对生产过程中的不同环节，利用机器学习、神经网络等方法，建立相应的数据模型，识别出可能存在的质量问题，并为追溯质量问题提供有力支撑。③权责流程梳理与制定：在建立基于大数据的智能制造过程质量监控体系的基础上，需要明确各个环节的权责关系和工作流程，并制定完善的操作规范和质量管理制度，以便有效地进行质量管控。④实时监控与预警：结合实时数据采集和处理技术，构建实时监控和预警机制，在发现质量问题或潜在风险时及时进行预警，快速反应，并通过信息化手段实现快速处置。

五、结语

总而言之，大数据背景对数字经济的发展带来了深刻的影响。在大数据背景下，数字化转型已经成为数字经济的重要趋势，而大数据也是数字化转型的关键驱动力之一。从应用角度来看，在金融、电商、智慧城市和智能制造等领域，大数据技术已经广泛应用。这些应用案例表明，大数据技术不仅可以提高效率，优化产品和服务，还能够更好地满足客户需求和推动产业升级。但需要注意的是，在这一过程中，大数据隐私和安全问题始终是一个需要关注的核心问题。数字经济的未来发展必须紧密结合大数据技术的应用，积极探索各种新模式、新方法，努力解决新挑战，共同推动数字经济的持续、可持续发展。