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大数据的国内外研究现状及发展动态分析

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大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告

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去百度文库,查看完整内容>内容来自用户:从心出发大数据的国内外研究现状及发展动态分析大数据的概念产生的背景与意义上世纪60年代到80年代早期,企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统,存储介质包括磁盘、磁带、光盘等。尽管当时人们称其为大数据,但以今日的数据量来看,这些数据无疑是非常有限的。随着PC的出现和应用增多,企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据,包括Word、Excel文档,以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。此时企业内部生产数据的已不仅是企业的财务人员,还包括大量的办公人员,这极大地促进了数据量的增长。互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长,在互联网的时代,几乎全民都在制造数据。而与此同时,数据的形式也极其丰富,既有社交网络、多媒体等应用所主动产生的数据,也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。时至今日,随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富,数据已呈指数级的增长,企业所处理的数据已经达到PB级,而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。在数据的这种爆炸式增长的背景下,“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。在大数据时代,我们分析的数据因为“大”,摆脱了传统对随机采样的依赖,而是面对全体数据;因为所有信息都是“数”,可以不再纠结具体数据的精确度,而是坦然面对信息的混杂;信息之“大”之“杂”,让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。国内外研究进展国外除在大数据的

大数据发展现状怎样?

啊海军
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2015年左右,大数据相关政策规划密集出台,同期为大数据企业新增数量顶峰时期。近年来,我国大数据产业迎来新的发展机遇期,产业规模日趋成熟。大数据产业主体从“硬”设施向“软”服务转变的态势将更加明显,面向金融、政务、电信、医疗等领域的大数据服务将实现倍增创新。大数据企业数量持续增长,增速与政策出台密切相关根据IT桔子统计,大数据企业的快速增长阶段出现在2013-2015年,增长速度在2015年达到最高峰。2015年后,市场日趋成熟,企业新增开始趋于放缓,大数据产业逐渐走向成熟。大数据新增企业数量的变化与新政策的出台密不可分。2015年8月国务院颁布《促进大数据发展行动纲要》,大数据由此正式上升为国家发展战略。2016年工信部印发了《大数据产业发展规划(2016-2020年)》,推动大数据产业进一步发展。另一方面,新一代信息技术、智慧城市、数字中国等发展战略逐步推动社会经济数字化转型,大数据的产业支撑得到强化,应用范围加速拓展,产业规模实现相应快速增长。大数据企业地域分布以北上广为主根据中国信息通信研究院监测统计,当前我国活跃的大数据企业超过3000家。我国大数据企业主要分布在北京、广东、上海、浙江等经济发达省份。受政策环境,人才创新,资金资源等因素影响,北京大数据产业实力雄厚,大数据企业数量约占全国总数的35%。依托京津冀大数据综合试验区,天津、石家庄、廊坊、张家口、秦皇岛等地大数据产业蓬勃发展,依靠良好的政策基础、科研实力、地理位置和交通优势,分别形成了大数据平台服务和应用开发、数字智能制造、旅游大数据等创新企业集聚中心,在信息产业领域形成了竞争优势。行业应用领域丰富,企业服务、医疗健康、金融等细分领域前景可期根据中国信通院对1404家涉及行业大数据应用的企业进行的统计整理,从中可以看出,金融、医疗健康、政务是大数据行业应用的最主要类型。除此之外依次是互联网、教育、交通运输、电子商务、供应链与物流、农业、工业与制造业、体育文化、环境气象、能源行业。从融资细分领域分布来看,大数据行业融资企业分布在近20个领域,大数据行业迎来历史新机遇,在企业服务、医疗健康、金融等垂直细分领域的大数据应用展现出巨大潜力。大数据产业增量蓝海市场正在逐步打开,截止到2019年,企业服务领域的企业获投占比最高为62%,金融行业次之为13%,健康医疗为8%。随着互联网与移动互联网的进一步普及渗透,以及IT基础设施的逐步完善,企业服务市场仍将继续扩大。—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

毕业论文中如何写“国内外研究现状”?

得石椁焉
藏其身也
通过写国内外研究现状,可以考察学生是不是阅读了大量的相关文献。在写之前,同学们要先把收集和阅读过的与所写毕业论文选题有关的专著和论文中的主要观点归类整理,并从中选择最具有代表性的作者。在写毕业论文时,对这些主要观点进行概要阐述,并指明具有代表性的作者和其发表观点的年份。还要分别国内外研究现状评述研究的不足之处,即还有哪方面没有涉及,是否有研究空白,或者研究不深入,还有哪些理论问题没有解决,或者在研究方法上还有什么缺陷,需要进一步研究。三、写国内外研究现状应注意的问题二是要反映最新研究成果。三是不要写得太少。如果只写一小段,那就说明你没有看多少材料。四是如果没有与毕业论文选题直接相关的文献,就选择一些与毕业论文选题比较靠近的内容来写。

大数据行业发展现状与未来前景分析

凡尔赛
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去百度文库,查看完整内容>内容来自用户:君临天下大数据行业发展现状与未来前景分析摘要:大数据时代的出现简单的讲是海量数据同完美计算能力结合的结果。确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据,大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。大数据时代开启人类社会利用数据价值的另一个时代。首先来介绍一下大数据时代中新出现的数据类型:1)过去一些记录是以模拟形式方式存在的,或者以数据形式存在但是存贮在本地,不是公开数据资源,没有开放给互联网用户,例如音乐、照片、视频、监控录像等影音资料。现在这些数据不但数据量巨大,并且共享到了互联网上,面对所有互联网用户,其数量之大是前所未有。举个例子Facebook每天有18亿张照片上传或被传播,形成了海量的数据。2)移动互联网出现后,移动设备的很多传感器收集了大量的用户点击行为数据,已知IPHONE有3个传感器,三星有6个传感器。它们每天产生了大量的点击数据,这些数据被某些公司所有拥有,形成用户大量行为数据。3)电子地图如高德、百度、Google地图出现后,其产生了大量的数据流数据,这些数据不同于传统数据,传统数据代表一个属性或一个度量值,但是这些地图产生的流数据代表着一种行为、一种习惯,这些流数据经频率分析后会产生巨大的商业价值。基于地图产生的数据流是一种新型的数据类型,在过去是不存在的。一、大数据时代带给我们的思考5)2)5)1)5)数据存储。主要是指利用何种方式进行数据存贮,对于中小企业,云存储

大数据发展前景以及最新的研究成果有哪些?

短后之衣
大喜事
  参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》显示,中国目前的大数据应用环境和技术相对于美国而言,在整体技术水平、应用环境、国民意识、商业环境、技术厂商、技术平台上面相差超过5年左右。在大数据应用的国家战略层面落后的也较多。  目前了解到的信息是上海政府计划建设大数据产业园,通过政府自身投资来建立大数据平台,吸引中小企业将信息系统及数据放到政府主导的数据平台上,政府将利用此平台来挖掘数据信息,提供数据信息报告。另外一个大数据应用是地方政府请一些大数据公司来开发舆情检测系统,及时了解社会舆论。无论是大数据产业园还是舆情监控。我个人认为没有抓住大数据优势的核心,大数据产业园的管理机制和创新动力不足,无法发挥大数据计算的优势,反而浪费了大量的投资,效率较低。舆情监控本身就无法发挥大数据的商业应用优势,反而阻碍大数据产业的商业应用。我们应该提供大数据产业优惠政策,在资金、场地、税收、科研方面提供外部支持,让企业自身投入到大数据产业建设之中,从企业自身商业需求出发,投入资金来发展大数据产业。  最后总结一下,大数据时代将会给人类社会带来巨大变化,它是一个好的工具,就像计算机一样,帮助人们提升社会生产效率,了解事物真相,认识客观规律。重要的大数据可以帮助政府和企业进行科学决策,降低决策风险,加快进入智慧社会。

我国大数据的发展情况和现状分别是什么 简述

恶乎不可
鬼附身
(一)市场规模快速增长,供给结构初步形成 市场规模快速增长。十二五以来,我国大数据产业从无到有,全国各地发展大数据积极性较高,行业应用得到快速推广,市场规模增速明显。易观国际数据显示,2011-2014年,我国大数据市场规模分别为37.4亿元、47.3亿元、59亿元和75.7亿元,年平均复合增长约为27%。易观国际同时预测,2015、2016年我国大数据市场规模将保持约30%的增长速度,在十二五末市场规模接近100亿元。本回答被提问者和网友采纳

大数据的权威定义

关汉卿
玫瑰海
大数据是IT行业的术语,指的是无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据起源 2008年9月,美国《自然》杂志,正式提出“大数据”概念2011年2月1日,美国《科学》杂志,通过社会调查的方式,第一次分析了大数据对人们生活的影响2011年5月,麦肯锡研究院分布报告。大数据是指其大小超出了常规数据库工具获取,存储,管理和分析能力的数据集。具有4V特征(value,volume,velocity,variety)Value:价值高。Volume:体量大。(数据每个18月翻一番,而每年产生的数据量增长到44万亿GB)Velocity:速度快。(数据生成,存储,分析,处理远远超过人们的想象力)Variety:种类多。大数据的来源按产生主体(1)企业(关系型数据库,数据仓库)(2)人(浏览信息,聊天,电子商务......)(3)机器(服务器产生日志,视频监控数据)数据来源的行业划分(1)BAT三大公司为代表(2)电信、金融、保险、电力、石化系统(3)公共安全、医疗、交通领域(4)气象、地理、政务等领域(5)制造业和其他产业3.按数据存储的形式划分(1)结构化(2)非结构化二.大数据技术支撑大数据运用场景环境,教育,医疗,农业,智慧城市,零售业,金融业。大数据的处理方法数据采集数据抓取,数据导入,物联网设备自动抓取数据预处理数据清理,数据集成,数据转换,数据规约。转换:过平滑聚集、数据概化、规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。规约:寻找依赖于发现目标的数据的有用特征,缩减数据规模,最大限度地精简数据量。统计与分析统计与分析主要是利用分布式数据库,或分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总,以满足大多数常见的分析需求,在这些方面需要使用不同的框架和方法。Hadoop:大数据的核心,主要组成部分包括:maprece(处理)和HDFS(存储)和yarn(集群资源管理和调度);Hbase:常用数据库;spark:实时数据处理框架;sqoop:数据导入导出;flume:日志采集工具Hive:数据仓库,必须有SQL基础,可以做离线的数据分析,把复杂的maprece代码转化为简单的sql语句,而且可以处理的数据类型更加丰富,对接的工具也,是整个大数据学习中非常主要的一部分。

大数据的应用案例以及未来发展趋势

变羊记
日月出矣
赶超发达国家的重要机遇 半个世纪以来,随着计算机技术全面融入社会生活,信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度,不仅使世界充斥着比以往的信息,而且其增长速度也在加快。信息爆炸的学科如天文学和基因学,创造出来大数据这个概念,如今,这个概念几乎应用到了所有人类智力与发展的领域中。21世纪是数据信息大发展的时代,移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用范围,各种数据正在迅速膨胀并变大。互联网(社交、搜索、电商)、移动互联网(微博)、物联网(传感器、智慧地球)、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融(银行、股市、保险)、电信(通话、短信)都在疯狂产生着数据,大数据时代已经到来。 当前全球和我国大数据都呈现了井喷式爆发性增长,大数据已经渗透到各个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素,大数据的演进与生产力的提高有着直接的关系。其发展特点,一是数据量呈现指数级增长。二是不同行业的大数据内容和开发应用特点各有不同,如证券、投资服务以及银行等金融服务领域拥有最高的平均数字化数据存储量,通信和媒体公司、公共事业公司以及政府等组织也有规模显著的数字化数据存储,这些行业更加具有通过大数据来创造价值的潜力。三是可以预见到大数据高速增长的现有趋势将继续推动数据增长,例如在各部门和地区之间,企业正在加快收集数据的步伐,推动了传统的事务数据库的增长;医疗卫生等面向消费者的行业中,多媒体的广泛使用刺激了大数据的增长;社交媒体的广泛普及以及物联网中应用的不断创新都进一步推动了大数据不断增长……这些相互交叉的动力刺激了数据的增长,并将继续推动数据池的迅速扩张。 发展大数据及其相关服务业将成为新兴经济体特别是我国在战略性新兴产业领域发挥后发优势赶超发达国家的重要机遇。只要条件具备,发展中经济体能够利用大数据发挥巨大的潜力。例如,亚洲地区移动手机用户最多,终端设备最多,其中中国设备数量最多,个人位置数据在亚洲已经领先。此外,在IT资产方面,尽管一些新兴市场组织落后于发达市场,但发展中经济体可以用最新技术跳跃式前进。大数据的应用不仅仅是商务,通过用户行为分析实现精准管理、科学决策和人性化服务是大数据的典型应用,大数据在各行各业特别是公共服务领域具有广阔的应用前景,包括消费行业、金融服务、食品安全、医疗卫生、军事、交通环保、电子商务、气象等。发展大数据产业机遇可贵潜力巨大。从经济和产业发展维度看大数据及相关产业发展的潜力,我国独特的位势和经济社会高速稳定发展,给大数据及其应用带来了巨大的发展空间。大数据在我国各领域和不同行业的应用潜力巨大、机遇重大。大数据的核心技术进展和大数据应用有可能带来我国新兴战略性产业发展的新机遇。 信息服务业发展的重要推力 研究表明,大数据是继传统IT之后下一个提高生产率的技术前沿和信息服务业发展的重要推动力。大数据的使用将成为未来提高竞争力、生产力、创新能力以及创造消费者盈余的关键要素。 例如医疗卫生行业,能够利用大数据避免过度治疗、减少错误治疗和重复治疗,从而降低系统成本、提高工作效率,改进和提升治疗质量;公共管理领域,能够利用大数据有效推动税收工作开展,提高教育部门和就业部门的服务效率;零售业领域,通过在供应链和业务方面使用大数据,能够改善和提高整个行业的效率;市场和营销领域,能够利用大数据帮助消费者在更合理的价格范围内找到更合适的产品以满足自身的需求,提高附加值。数据已经成为可以与物质资产和人力资产相提并论的重要的生产要素,伴随着信息化发展,企业将收集的信息,从而带来数据呈现指数级的增长。大数据在同时为商业和消费者创造价值方面有巨大的发展潜力。 大数据应用能够发挥重要的经济作用,不但有利于私人商业活动,更有利于国民经济和公民。数据可以为世界经济创造重要价值,提高企业和公共部门的生产率与竞争力,并为消费者创造大量的经济剩余。例如,能够富有创造性而有效地利用大数据来提高效率和质量。麦卡锡公司研究报告指出,预计美国医疗行业每年通过数据获得的潜在价值可超过3000亿美元,能够使得美国医疗卫生支出降低超过8%,充分利用大数据的零售商有可能将其经营利润提高60%以上。通过利用大数据实现政府行政管理方面的运作效率提高。估计欧洲发达经济体可以节省开支超过1000亿欧元,其中尚不包括可以用来减少欺诈、错误以及税差的影响作用。可以预见的是,随着人们存储、汇聚和组合数据然后利用其结果进行深入分析的能力超过以往,随着越来越尖端技术的软件与不断提高的计算能力相结合,从数据中提取洞见的能力也在显著提高。 大数据及其开发利用能够催生新的产业形态,拓展成为战略性新兴产业的重要组成部分。大数据的生产、整合、开发利用具有广泛的高附加值,可以形成和应用于各行业的关键发现,大数据的有效利用可以创造巨大的潜在价值,许多行业和承担业务职能的组织可以利用大数据提高人力、物力资源的分配和协调能力,减少浪费,增加透明度,并促进新想法和新见解的产生。其价值一是提高透明度,让利益相关方能够更加容易地及时获取信息,例如在公安部门,让原本相互分离的部门之间更加容易地获取相关数据,就可大大降低搜索和处理时间;在制造业,整合来自研发、工程和制造部门的数据以便实现并行工程,可以显著缩短产品上市时间并提高质量。二是可以通过实验来发现需求、暴露可变因素并提高业绩。随着组织创造并存储数字形式的交易数据,并以实时或接近实时的方式收集准确而详细的绩效数据,组织能够通过安排对比实验,运用数据分析获取更好的决策,例如在线零售商,通过将流量和销售结合的试验论证决定价格调整和促销活动的制定。三是更加精准地组织市场,根据客户需求细分人群。利用大数据使组织能够对人群进行非常具体的细分,以便精确地定制产品和服务以满足用户需求。例如在公共部门如公共劳动力机构,利用大数据为不同的求职者提供工作培训服务,确保采用最有效和最高效的干预措施使不同的人重返工作岗位。四是可以协助决策者更加科学地进行决策。大数据的自动处理能够更好地为决策者提供更加精准恰当的决策支持,通过对大数据的自动处理来替换或支持人为决策。有些组织已经在通过分析来自客户、雇员甚至嵌入产品中的传感器的整个数据集而做出更有效的决策。五是能够创新商业模式、产品和服务。例如在医疗保健领域,通过分析病人的临床和行为数据已经创造了瞄准最适当群体的预防保健项目。例如互联网公司收集大量的在线行为数据,创新速度非常快。 应组织实施大数据产业专项 发展大数据及其相关服务业具有重要意义,有望使各个行业产生收益。随着我国经济和社会信息化的高速发展,不仅信息产业自身获取了巨大的数据池,各个行业都存在利用大数据获取价值的潜力。大数据促使信息化建设模式大转变,结构化数据向非结构化数据演进,使得未来IT投资重点不再是建系统为核心,而是围绕大数据为核心。政府和企业决策者应对大数据发展研究制定发展战略和策略给予高度重视。 大数据真正的问题是大数据应用,让大数据更有意义。目前大数据管理多从架构和并行等方面考虑,解决高并发数据存取的性能要求及数据存储的横向扩展,但对非结构化数据的内容理解仍缺乏实质性的突破和进展,这是实现大数据资源化、知识化、普适化的核心。非结构化海量信息的智能化处理包括自然语言理解、多媒体内容理解、机器学习等。例如2012年3月29日白宫发布美国政府的大数据计划:通过提高从大型复杂的数据集中提取知识和观点的能力,承诺帮助加快在科学与工程中的步伐,加强国家安全,并改变教学研究。 由此,我们提出组织实施大数据产业专项的初步设想。一是围绕拓展新兴信息服务业态,组织实施以大数据示范、加工、处理、整合和深加工的信息资源与内容服务业示范工程,面向重点行业和重点民生领域包括金融证券、医疗卫生、税务海关、交通运输、社会保障、电子商务等领域,开展大数据重大应用示范,提升基于大数据的公共服务能力;二是加快推动北斗导航核心技术研发和产业化,推动北斗导航与移动通信、地理信息、卫星遥感、移动互联网等融合发展,支持位置信息服务市场拓展,完善北斗导航基础设施,推进服务模式和产品创新,在重点区域和领域开展示范应用;三是大力发展地理信息产业,拓宽地理信息服务市场,推进大数据技术和服务模式融合创新,支持大数据服务创新和商业模式创新;四是组织实施基于大数据的信息内容加工服务业典型示范工程,包括关键技术产品产业化和大数据生产、转换、加工、投送平台及专用工具的产业化项目,为丰富信息消费内容产品供给提供支撑;五是组织实施自主可控的大数据关键技术产品产业化项目,主要包括商业智能、数据仓库、数据集市、元数据、可视化技术等。