在信息爆炸的今天，大数据已经渗透到我们生活的方方面面。从互联网到物联网，从金融到医疗，数据成为推动社会进步的重要力量。随着政策导向的不断加强，数据形式也在发生着深刻的变革，如何正确理解和应用这些变革，成为我们共同面临的重要课题。
数据形式的变革
1. 数据量的爆发式增长
随着互联网的普及和物联网的发展，数据量呈指数级增长。从2010年到2020年，全球数据量预计将增长近40倍。这种爆发式的增长，使得传统数据处理方法面临巨大挑战。
2. 数据种类的多样化
传统数据主要指结构化数据，如数据库中的表格数据。而在大数据时代，数据种类变得更加丰富，包括半结构化数据（如XML、JSON）、非结构化数据（如图像、视频、文本等）和流式数据。
3. 数据时效性的提高
在实时应用场景中，数据的时效性要求越来越高。例如，在金融交易、智能交通等领域，对数据的实时处理和分析至关重要。
政策导向下的数据形式变革
1. 数据安全与隐私保护
近年来，我国政府高度重视数据安全和隐私保护。2017年，国务院发布《网络安全法》，对数据安全和个人隐私保护提出了明确要求。这促使企业在数据处理过程中，更加注重数据安全和隐私保护。
2. 数据开放与共享
为推动大数据产业发展，政府积极推动数据开放与共享。例如，国家数据共享交换平台的建设，旨在打破数据孤岛，实现数据资源的高效利用。
3. 数据标准化与质量管理
数据标准化和质量管理是数据形式变革的重要保障。政府和企业共同努力，推动数据标准化和质量管理，提高数据质量，为数据应用提供坚实基础。
数据形式变革的应用之道
1. 数据挖掘与分析
数据挖掘与分析是大数据应用的核心。通过对海量数据进行挖掘和分析，企业可以挖掘出有价值的信息，为决策提供有力支持。
2. 人工智能与机器学习
人工智能和机器学习在数据应用中扮演着重要角色。通过对数据进行分析和处理，机器学习算法可以不断优化，提高数据应用的效果。
3. 互联网+与产业融合
大数据与互联网+的融合，推动了传统产业的转型升级。例如，智慧农业、智慧城市等领域，都离不开大数据技术的支撑。
4. 跨界合作与生态建设
在大数据时代，跨界合作和生态建设成为推动数据应用的重要途径。政府、企业、高校等各方共同努力，构建良好的数据生态，促进数据应用的健康发展。
总之，在政策导向下的数据形式变革，为大数据应用带来了新的机遇和挑战。只有深入了解和把握这些变革，才能在数据时代取得成功。