形成大數據

① 人人都在說大數據，那大數據概念是怎麼產生的

概念產生：

「大數據」的名稱來自於未來學家托夫勒所著的《第三次浪潮》 盡管「大數據」這個詞直到最近才受到人們的高度關注，但早在1980年，著名未來學家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就熱情地將「大數據」稱頌為「第三次浪潮的華彩樂章」。《自然》雜志在2008年9月推出了名為「大數據」的封面專欄。從2009年開始「大數據」才成為互聯網技術行業中的熱門詞彙。

② 青海電信大數據是怎樣形成的

信息數據。
1、首先青海電信大數據的發展大數據在工業、新興產業、農業農村等行業領域應用。
2、其次信息數據推動大數據發展與科研創新有機結合，推進基礎研究和核心技術攻關，形成大數據產品體系，完善大數據產業鏈和信息數據。
3、最後信息數據強化安全保障，提高管理水平，促進健康發展。

③ 大數據的產生與發展現狀研究

摘 要：大數據的產生給未來信息技術帶來新的機遇與挑戰。大數據對數據處理的有效性、實時性提出了更高要求，需要根據大數據的特點對當前數據處理技術實施變革，從而形成更有益於大數據採集、存儲、處理、管理、分析、共享的新興技術。本文從大數據的產生與發展、特徵、主要應用以及大數據所帶來的挑戰等方面進行闡述與分析。

關鍵詞 ：大數據 物聯網 信息處理 海量計算

一、大數據的產生與發展現狀

隨著物聯網、雲計算等信息技術的飛速發展，大數據技術(Big Data)也越發進入人們的視線。大數據是用傳統方法或工具很難處理或分析的數據信息。目前，人們對大數據的理解還不夠全面和深入，關於大數據的含義也沒有一個統一的定義。亞馬遜大數據科學家John Rauser認為：大數據是超過任何一台計算機處理能力的龐大數據量。Informatica 的中國區首席顧問但彬指出：大數據是海量數據與復雜類型的數據的結合。而維基網路則把大數據定義成諸多大而復雜的、難以用當前資料庫處理的數據集合。

大數據研究受到國內外學術界和工業界的廣泛關注，已成為當今信息時代全世界討論的熱點。2008年，Nature雜志就推出大數據專刊，計算社區聯盟也在同一年發表了報告《Big data computing; Creating revolutionary breakthroughs in commerce， science and society》，報告闡述了解決大數據問題所需的關鍵技術以及所面臨的挑戰。美國奧x政府於2012年3月在白宮網站發布了《大數據研究和發展倡議》，提出了通過收集、處理海量、復雜的數據信息，從而提升能力，加快科學和工程領域的創新步伐，轉變學習教育模式，強化美國本土的安全」。2011年1月，微軟公司同惠普公司合作開發了一系列能夠提升生產力，同時提高決策速度的設備。此外，歐盟委員會也提出駕駁大數據浪潮的戰略思路，日本發布的《面向 2020 的 ICT綜合戰略》也提出需要構造大量豐富的數據基礎。

近年來，我國也積極開展對大數據的研究。2011年10月，工信部確認京滬深杭等 5 城市為「雲計算中心」試點城市。2012年6月，中國計算機學會青年計算機科技論壇也舉辦了「大數據時代，智謀未來」學術報告研討會。大數據及其科學研究方法涉及應用領域很廣，並將與國計民生密切相關的科學決策、金融工程以及知識經濟領域緊緊接合。

二、大數據的特點

目前，企業界和學術界都一致認為，大數據具有4個「V」特徵，即：容量(Volume)、種類(Variety)、速度(Velocity)和至關重要的`價值(Value)。

(1) 容量(Volume)巨大。海量的數據集從TB 級別提升到PB 級別。

(2) 種類(Variety)繁多。大數據數據源有多種，數據格式和種類不同於以前所規定的結構化數據范疇。

(3)價值(Value)密度低。如視頻的例子，在不間斷連續監控的過程中，可能有意義的數據僅有一兩秒。

(4)速度(Velocity)快。包含大量實時、在線數據處理分析的需求1秒鍾定律。

三、大數據應用的領域

大數據產業的發展將推動全球經濟由粗放型向集約型轉變，這將對提升企業整體競爭力和政府監管能力具有意義深遠的影響。

商業作為大數據的重要應用領域。沃爾瑪公司通過對消費者購物行為等一系列非結構化數據的分析，了解不同顧客的購物習慣，公司從所銷售的數據進行分析，從而選出適合在一起搭配出售的商品;淘寶也針對買家開設了大數據平台，為客戶量身打造了一整套完善的網購體驗產品。

大數據在金融業也起到了至關重要的作用。美國Equifax公司利用大數據技術，通過對其的資料庫中與財務有關的記錄海量信息進行索引處理和交叉分享，從而得到客戶的個人信用等級，以推斷出客戶的支付需求與能力。

隨著大數據在醫療與生命科學研究過程中的廣泛應用和不斷擴展。2010年，中國公布的《十二五規劃》指出：要重點建設國家級、省級和地市級三級醫療衛生信息平台，建設電子病歷和電子檔案兩個最為基礎的資料庫。各級醫院也將在醫療信息倉庫、數據中心等領域加大投入，醫療數據信息的存儲將愈加被關注，醫療信息中心的關注焦點也將由傳統的計算領域轉為存儲領域。

除此之外，大數據在製造業領域也有著廣闊的應用。製造業企業積累了廣泛的數據信息，在開展對業務數據進行技術管理的同時，企業需要通過大數據處理技術來幫助決策者從資料庫儲存的海量信息中找到有價值的信息，並且對其進行分析處理，從而增強決策的正確性、規避風險。

四、大數據所面臨的挑戰

大數據技術使人們能夠更好地利用之前不能使用的各個數據類型，找出被忽略的信息，促進企業組織更加高效、智能。但隨著對大數據研究的不斷深入，人們也更加意識到當大數據技術向人們敞開「方便之門」的同時，也帶來了眾多的挑戰：

(1)大數據需要更為專業化的管理技術人才。

(2) 大數據的合理利用需要解決容量大、類別多和時效性高的數據處理問題。

(3)大數據的利用對信息安全提出了更高要求。

(4)大數據的集成與管理問題。

這些挑戰已成為關繫到未來大數據發展的重要因素，同時也成為未來引領大數據發展的推動力。

五、結束語

大數據已經逐步滲透到人們工作生活的諸多領域中，對於大數據的研究也在不斷的深化。本文針對大數據的產生與發展、特徵、主要應用以及大數據所帶來的挑戰等方面進行闡述與分析。大數據的發展還處於初級階段，還有更為廣闊的空間需要人們不斷開拓，如何合理地利用大數據、更加高效地處理大數據來為人們服務仍需要廣大研究者不斷地研究和探索。

參考文獻：

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[2]嚴霄鳳，張德馨.大數據研究[J].計算機技術與發展，2013，23(4)：168-172.

[3]劉俊.基於大數據流的Multi-Agent系統模型研究[J].計算機技術與發展， 2007，17(5)：166-169.

④ 大數據現象是怎麼形成的

大數據是無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理版的數據集合，是需要新處權理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

(4)形成大數據擴展閱讀

大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。據IDC的調查報告顯示：企業中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長60%。

大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。

⑤ 所有的數字化信息都能產生大數據嗎

能。在物聯網時代，一切都可以數字化，數據就是資源和財富，大數據分析已成為業務中的關鍵要素。基於數據的分析、監控和信息服務變得越來越普遍，在各行各業中，越來越多的數據驅動企業需要對數據進行實時吸收好分析，以形成正確的判斷和決策，大數據正在成為IT行業中占據主導地位，基於應用和服務的物聯網將促進大數據的更廣泛使用。

⑥ 雲計算 課後作業 大數據現象是怎麼形成的

大數據現象是，隨著互聯網的急速發展，和我們產生的各種海量信息，必然形成的，雲計算可謂是大數據最好的幫手 希望對你有幫助 採納哦

⑦ 八類數據可產生真正的大數據價值

八類數據可產生真正的大數據價值

大數據這幾年在社會上已經引起很多的關注，而且在實踐上有很多的時效性已經顯示出來，不像早些年大家還在討論這個概念，還在考慮它是否可以在中國這片土地上茁壯成長。現在看起來，它已經是現實。就我自己所從事的工作來講，我覺得有三個問題我們要關注。第一，大數據的發展沒有基礎設施無法實現，我們沒有新的資料庫技術，沒有雲計算這樣一些東西也談不上。所以，基礎設施，可能很多地方容易走彎路，大家都認為，既然搞這個，我們都要建IDC，前幾年搞智慧城市、搞資料庫中間，基本上各地都想搶這班車。我想對於基礎設施，我們可能現在要考慮一個新的路徑和思路，就是創新。可能是共建共享共買服務，或者向第三方購買服務，用雲的方法或用公有雲來解決。第二，我覺得最重要的可能是數據源，數據源及獲取的方式問題如果不解決，我們會走很長一段時間的彎路。我覺得數據源可能有八類，每一類都不一樣。第一類，政府信息，部門之間是共享的問題。這個我們採取的辦法現在是通過建立一些綜合聯動數據交換平台，這兩年來，國務院也有明確要求，建一些公共的數據交換平台，要求打通部門之間的信息孤島，要求上下可以聯動。第二類就是政府公共數據公開，無論是政府機構，或者准政府機構，包括我們一些科研院所、大學，或者我們執行國有公共職能，他們形成的公共資源，這個可能是要依法依規，脫敏解密以後要公開，而且要採取基本免費的方式。第三類應該是商務數據，這個現在比較活躍的，商務數據比較多，這個可以考慮有價轉讓、同質交換、協議共享等等。因為畢竟商務數據是在商務生產者過程中間形成的，有成本進去，不是政府的投資。第四類就是互聯網數據，這個我們比較熟悉，現在做的最熱鬧的可能就是這個，各種各樣的輿情分析都是基於互聯網數據，因為它是公開的。我們現在真正推動的大數據的使用，就是運用互聯網，大量的互聯網數據，形成了不同的演算法，最後形成不同的產品。第五類是通訊數據。無論是包括行動電話，包括微信等等，這種數據可能需要加密獲取，運用的時候脫敏。路徑都可以研究。第六類是空間地理數據，我們自己承擔國家空間地理信息庫的建設中間發現，應該分類，基礎信息的公開，專業化的信息可以採取協議獲取的方式，或者如果你要做加工增值，還可以做個成本，可以去出售。第七類是物聯網數據，現在越來越多的，無論是工業數據，包括智能家電、智能交感，凡是通過感測器形成的，我覺得這種數據也是要分一下類，一類是政府公共的，通過公共監測獲取的數據可能也要公開，如果不是，是企業家、企業自己形成的，通過平台上形成的，可能這種數據我們還得去購買，或者通過協議。第八類是金融數據，目前採取的是徵信體系裡面，做信用評級的採取的是准入獲取。使用上是受到限制的，叫應用受限。這些數據可以產生真正大數據價值的，不是統計，被統計的我個人理解不叫大數據。大數據是沒有被統計過的，我們值得研究一下這個事情。第三個大的問題是大數據的挖掘，我覺得這個我不再說了，今天在座的很多企業家可能都會談到這個，現在的技術是非常多樣化，就是投入產出問題，就是怎麼樣根據需求來打包，形成最好的產品，通過營銷出去，這個完全是一個市場競爭。但是，在市場競爭裡面應該也有規則，我覺得還要相應建立一套規則，建立一套標准體系，如果實現共享的話，這個介面、標准不要五花八門，也對我們的監管部門，比如說我們網信辦對數據的監管也要考慮一下統一的標准，也好監管。當然，大數據挖掘的產生應該是使用者付費。

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⑧ 物聯網產生大數據,大數據助力物聯網

物聯網產生大數據,大數據助力物聯網
大數據時代已經來臨。感測器、RFID等的大量應用,電腦、攝像機等設備和智能手機、平板電腦、可穿戴設備等移動終端的迅速普及,促使全球數字信息總量的急劇增長。物聯網是大數據的重要來源,隨著物聯網在各行各業的推廣應用,每秒鍾物聯網上都會產生海量數據。

數據是資源、財富。大數據分析已成為商業的關鍵元素,基於數據的分析、監控、信息服務日趨普遍。在各行各業中,數據驅動的企業越來越多,他們須實時吸收數據並對之進行分析,形成正確的判斷和決策。大數據正成為IT行業全新的制高點,而基於應用和服務的物聯網將推動大數據的更廣泛運用。
由於物聯網數據具有非結構化、碎片化、時空域等特性,需要新型的數據存儲和處理技術。而大數據技術可支持物聯網上海量數據的更深應用。物聯網幫助收集來自感知層、傳輸層、平台層、應用層的眾多數據,然後將這些海量數據傳送到雲計算平台進行分析加工。物聯網產生的大數據處理過程可以歸結為數據採集、數據存儲和數據分析三個基本步驟。數據採集和存儲是基本功能,而大數據時代真正的價值蘊含在數據分析中。物聯網數據分析的挑戰還在於將新的物聯網數據和已有的資料庫整合。
物聯網上的大數據應用空間廣闊,大數據和物聯網結合充滿無限可能。隨著物聯網、互聯網、移動互聯網、智能終端、大屏顯示系統、雲計算平台等的聯合應用,物聯網上的大數據可幫助人們建立智能監控模型、智能分析模型、智能決策模型等應用,深刻改變人們的生活。
智慧城市是物聯網最大的應用領域,而智慧農業、智能家居、智慧物流、智能安防中的視頻信息處理、智慧交通中的交通實時誘導、智慧環保中的環境監測等物聯網領域都是大數據應用的「用武之地」。如:在環境監測方面,感測器藉助物聯網傳遞信息到互聯網平台或移動互聯網平台,實時監控環境變化。通過環境監控模型,對收集到的海量環境數據進行分析,發現環境指標變化的異常點,幫助環保部門提前預測某地環境的變化情況,對環境指標偏離正常指標值的,提前發出環境污染預警。而智能製造或「工業互聯網」更是未來大數據和物聯網美妙結合的經典案例。在行業應用方面,大數據和物聯網的結合也會「擦出火花」。如:郵政服務可通過大數據和物聯網轉型為「郵政物聯網」。郵政網路可配備低成本感測器,極大地增強郵政運營商收集有價值數據的能力。這個龐大的新數據來源可幫助郵政運營商提升運營能力,改善客戶服務,創造新產品和服務,並為更有效率的決策提供支持。
物聯網的價值在於其數據。物聯網帶來了突破性的技術進步,但管理大數據的問題也變得更加突出,需相關信息通信技術鼎力支撐。如:數據產生、捕捉、傳遞和分析,需快捷、穩定、可靠的廣域網路,3G、4G、WiFi等無線通信技術應不斷優化,以支持物聯網及各感測器節點感知信息能力、傳輸能力、信息處理和存儲能力等的全面提升。
物聯網產生大數據,大數據助力物聯網。由物聯網引發的大數據潮流還將助推雲計算等信息通信新技術的融合發展。