如何理解创新驱动发展战略的内涵？

一、如何理解创新驱动发展战略的内涵？

谢邀！

这个问题让我想到了现在的华为与联想。

联想最初是由中科院柳传志与倪光南创建，靠技术创新，联想在1988-1995年第一阶段 联想的“技工贸”战略，胜过了华为的“贸工技”战略，1995年联想销售额67亿是华为的4.5倍。

联想在1994年 两大核心人物在经营中产生巨大分歧，倪光南认为联想必须要开发自己的芯片，必须要在核心技术取得突破性创新，才能赢得今后的市场。

而柳传志认为芯片技术非常难做，想要有所突破，必将使联想投入巨额资金，是否划得来？

同时，柳传志对市场非常了解，认为可以依靠国内的生产制造的成本优势，在电脑组装生产线上赌一把。加上当时联想是由中科院控股，而中科院不想投入大量资金来做研发创新。所以在战略上，支持了柳传志的想法。

所以，从1996-2018年底 第二阶段，华为的“技工贸”胜过了联想的“贸工技”，尤其在2001年华为销售额超过联想，截至到2018年底联想市值81亿美元，华为估值4000亿美元，二者差距近50倍。

个人理解创新驱动发展战略

企业的创新必然带来额外投入，导致利润的下滑，如果企业过渡创新，就会把企业拖入死亡的边缘。

当然，如果企业不做创新性发展投入，时间长了必然会导致企业产品或技术跟不上市场需求，结局依然会把企业拖入死亡的边缘。

所以企业创新与否，是企业能否长期发展的一个平衡游戏，不创新或过渡创新都会导致企业面临死亡的威胁。

我们要做的就是在合理的利润空间下，划分一定的创新投入比例，既能保证企业的市场优势，又可以防止过渡的创新投入带来的威胁。这样的创新驱动的发展战略才能持续给企业带来发展机遇。

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二、大数据的理解？

大数据是指数据量极大、内容复杂多样、处理速度快的数据集合。这些数据集合通常由传统数据处理方法难以处理，需要采用新的技术和工具来进行存储、处理、分析和利用。大数据的理解包括以下几个方面：1. 数据量大：大数据的特征之一是数据量极大。随着互联网的快速发展，各种设备、传感器、社交媒体等产生了大量数据，这些数据需要进行有效的管理和分析。2. 多样性：大数据不仅包括结构化数据，如关系型数据库中的数据，还包括非结构化数据，如文本、音频、视频等。这些数据可能来自不同的来源和格式，需要采用不同的处理方法进行分析。3. 处理速度快：大数据处理的另一个重要特征是处理速度快。传统的数据处理方法难以在短时间内处理大量数据，而大数据技术可以实现实时或近实时的处理和分析。4. 价值挖掘：大数据的最终目的是从海量数据中挖掘出有用的信息和价值。通过分析大数据，可以发现数据中的模式、趋势和关系，并根据这些信息做出决策和优化。大数据的应用包括商业领域的市场营销、客户关系管理、供应链管理等，科学研究领域的生物信息学、天文学、气象学等，以及社会公共管理领域的城市规划、交通管理等。通过合理的大数据处理和分析，可以帮助人们更好地理解和应对复杂的现实问题。

三、成为数据工程师的发展战略？

大数据工程师的职业发展路径

1. 如何成为大数据工程师

由于目前大数据人才匮乏，对于公司来说，很难招聘到合适的人才—既要有高学历，同时最好还有大规模数据处理经验。因此很多企业会通过内部挖掘。

2014年8月，阿里巴巴举办了一个大数据竞赛，把天猫平台上的数据拿出来，去除敏感问题后，放到云计算平台上交予7000多支队伍进行比赛，比赛分为内部赛和外部赛。“通过这个方式来激励内部员工，同时也发现外部人才，让各行业的大数据工程师涌现出来。”

颜莉萍（Nicole Yan）建议，目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人，包括传统的量化分析师、Hadoop方面的工程师，以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者，比如某些领域的运营经理等，都可以尝试该职位，而各个领域的达人只要学会运用数据，也可以成为大数据工程师。

2. 薪酬待遇

作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。根据颜莉萍（Nicole Yan）的观察，国内IT、通讯、行业招聘中，有10％都是和大数据相关的，且比例还在上升。颜莉萍（Nicole Yan）表示，“大数据时代的到来很突然，在国内发展势头激进，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。”在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元，而据了解，在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高20％至30％，且颇受企业重视。了解详情

3. 职业发展路径

由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。“这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。”颜莉萍（Nicole Yan）说。另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层

四、）定量-如何理解定量数据和定性数据的？如何理解定量？

定性数据抄（qualitativeresearch）和定量数据（quantitativeresearch）的根本性区别有三点：

1、两种数据所依赖的哲学体系（philosophyofreality）有所不同。

作为定性数据，其对象是客观的、独立于研究袭者之外的某种客观存在物；而作为定量数据，其研究对象与研究者之间的关系十分密切，研究对象被研究者赋予主观色彩，成为研究过程的有机组成部分。

定量数据研究者认为，其研究对象可以像百解剖麻雀一样被分成几个部分，通过这些组成部分的观察可以获得整体的认识。而定性数据研究者则认为，研究对象是不可分的有机整体，因而他们检视的是全部和整个过程。

2、两种数据度在对人本身的认识上有所差异。

定量数据研究者认为，所有人基本上都是相似的；问而定性数据研究者则强调人的个性和人与人之间的差异，进而认为很难将人类简单地划归为几个类别。

3、定性数据致力于拓展广度，而定量数据则试图发掘深度。

定量数据研究者的目的在于发现人类行为的一般规律，并对各种环境中的事物作出带有普遍性的解释；与答此相反，定性数据研究者则试图对特定情况或事物作特别的解释。

参考资料：

五、企业发展战略和企业文化塑造的理解？

企业的核心竞争力表现为战略策划能力、组织管理能力、技术研发能力、生产制造能力、市场营销能力和客户服务能力等。而具备将上述各种竞争力要素进行整合能力的是企业文化,并且是一种优秀的企业文化。企业文化是构成企业核心竞争力的一个关键的要素,是企业成功的长期牵引力。

六、怎样理解数据库中的三大范式？

第一范式（1NF）：所有字段都是不可分割的原子值，每个列都只能存储一个单一的值。

第二范式（2NF）：数据表中的每个非主键列都必须完全依赖于主键列，而不是部分依赖。

第三范式（3NF）：数据表中的每个非主键列都必须直接依赖于主键列，而不是间接依赖于其他非主键列。

理解三大范式可以帮助我们更好地设计数据库，确保数据的稳定和可靠性，避免冗余数据和数据的不一致性。同时，这也有助于提高数据库的性能和可维护性。

七、数据回流如何理解？

1、数据回流概念

数据回流就是指将数据仓库的计算结果表中的数据导入生产系统数据库的对应表的过程。

2、数据回流任务

一般的网站应用中，总会有部分二次数据（处理过的原始数据）展现给前台。由于这部分数据通常是分析后的数据，而且实时性不强，因此这个过程通常是通过离线计算得到。为了展现给前台，需要将这部分数据回流到数据库，供前端用户查询。

八、企业发展战略和企业文化塑造理解？

企业文化不仅仅是一种形式，它是企业发展的灵魂，是企业在生产经营实践中，逐步构成的，为全体员工所认同并遵守的、带有本企业特点的使命、愿景、宗旨、精神、价值观和经营理念。企业文化是企业的灵魂，是推动企业发展的不竭动力，它包含着十分丰富的资料，其核心是企业的精神和价值观。它的功能也是不言而喻的：

九、数据链路层的通俗理解？

数据链路层是OSI参考模型中的第二层,介乎于物理层和网络层之间。数据链路层在物理层提供的服务的基础上向网络层提供服务,其最基本的服务是将源自物理层来的数据可靠地传输到相邻节点的目标机网络层。

十、大数据时代如何理解“大数据”？

数据就像是工业时代的石油和电力一样重要。

第一：大数据的来源。要想了解大数据，首先就要从数据的采集环节开始，也就是大数据是怎么产生的。当前，大数据的采集渠道主要有三个，分别是物联网、互联网系统（Web系统、App等）和传统信息系统（ERP等），其中物联网是数据的主要来源，占到了数据量的百分之九十。

第二：大数据的价值。了解大数据的价值是认知大数据技术体系的关键，而大数据的价值就是围绕数据价值化展开的。当前，数据价值化主要以数据分析来完成，数据分析包括统计学分析方式和机器学习的分析方式。

第三：大数据的应用场景。大数据要想完成落地应用，一个核心在于要了解大数据的应用场景，大数据的应用场景非常广泛，简单的说，有数据的地方就有大数据的应用场景。大数据的应用通常以业务为基础进行展开，通过大数据完成决策的制定是当前场景大数据分析的重要目的之一。