電信大數據比賽

⑴ 看看全球十大電信巨頭的大數據玩法

看看全球十大電信巨頭的大數據玩法

大數據時代，掌握海量數據無疑使自己在這競爭激烈的時代佔得先機，對於電信運營商來說，更是如此。通過深度挖掘這些數據，他們正試圖打造全新的商業生態圈，實現新的業績增長點，當然也實現從電信網路運營商到信息運營商的轉變。中雲網的這篇文章將從全球十大電信運營商的角度分析它們是如何利用大數據的，從中或許可以給你一點啟示。

對於電信運營商而言，沒有哪一個時代能比肩4G時代，輕松掌握如此海量的客戶數據。4G時代，手機購物、視頻通話、移動音樂下載、手機游戲、手機IM、移動搜索、移動支付等移動數據業務層出不窮。它們在為用戶創造了前所未有的新體驗同時，也為電信運營商挖掘用戶數據價值提供了大數據的視角。數據挖掘、數據共享、數據分析已經成為全球電信運營商轉變商業模式，贏取深度商業洞察力的基本共識。

目前，全球120家運營商中，已經有48%的企業正在實施大數據戰略。通過提高數據分析能力，他們正試圖打造著全新的商業生態圈，實現從電信網路運營商（Telecom）到信息運營商（Infocom）的華麗轉身。從曾經的「管道」到大數據戰略融合，電信運營商到底該如何善用大數據？全球10強電信「大佬們」的大數據應用之道及其培育的新經濟增長點啟示頗多。

1. AT&T：位置數據貨幣化

AT&T是美國最大的本地和長途電話公司，創建於1877年。2009年，AT&T利用全球領先的數據分析平台、應用和服務供應商Teradata天睿公司的大數據解決方案，開始了向信息運營商的轉變。

在培育新型業績增長點的過程中，AT&T決定和星巴克開展合作，利用大數據技術收集、分析用戶的位置信息，通過客戶在星巴克門店附近通話或者其他通信行為，預判消費者的購物行為。為此，AT&T挑選高忠誠度客戶，讓其了解AT&T與星巴克之間的這項業務，並簽署協議，將客戶隱私的管理權交給客戶自己。在獲得允許情況下，AT&T將這些信息服務以一定金額交付給星巴克。星巴克通過對這些數據的挖掘，可以預估消費者登門消費的大概時間段，並且預測個人用戶行為，並做出個性化的推薦。此外，在iPhone上市伊始，為了解iPhone的市場反響，AT&T還選擇與Facebook結成戰略聯盟，通過對Facebook的非結構化數據進行分析，發現用戶對價格、移動功能、服務感知等產品指標的體驗情況，從而推出更加准確的電信捆綁服務。

2. NTT：創新醫療行業的社會化整合

NTT是日本最大電信服務提供商，創立於1976年。它旗下的NTTDOCOMO是日本最大的移動通訊運營商，也是全球最大的移動通訊運營商之一，擁有超過6千萬的簽約用戶。

自2010年，NTTDOCOMO利用大數據解決方案，實現了醫療資源的社會化創新，培育了醫療信息服務增長點。面對日本社會的老齡化趨勢，NTTDOCOMO想到了通過搭建信息服務平台，滿足用戶的個性化醫療需求。因此，NTTDOCOMO和Teradata天睿公司進行充分合作，利用其大數據解決方案，建立自己的資料庫。通過開設MedicalBrain和MD+平台，聚合大量的醫療專業信息，網聚了大批醫療行業專業人士。這使用戶和各種專業醫療和保健服務提供商共同擁有了符合標準的、安全可靠的生命參數採集和分發平台。在這個平台上，NTTDOCOMO能夠根據用戶的以往行為洞察其個性化需求，再將這些需求反饋至對應的醫療人員，幫助用戶獲得高價值的信息反饋。

3. Verizon：數據倉庫促進精準營銷

Verizon是美國最大的本地電話公司、最大的無線通信公司之一，也是全世界最大的印刷黃頁和在線黃頁信息提供商。它在美國、歐洲、亞洲、太平洋等全球45個國家經營電信及無線業務。

隨著年輕一代用戶成為電信消費主力人群，通過多媒體、社交媒體等渠道了解他們的消費行為成為Verizon的營銷重點。因此，Verizon成立精準營銷部門（PrecisionMarketingDivision），利用Teradata天睿公司的企業級數據倉庫，對用戶產生的結構化、非結構化數據進行挖掘、探索和分析。在大數據解決方案的幫助下，Verizon實現了對消費者的精準營銷洞察，並且向他們提供商業數據分析服務，同時在獲得允許情況下，將用戶數據直接向第三方交易。此外，這些對用戶購買行為的洞察也為Verizon的廣告投放提供支撐，實現精準營銷。憑借著獲取的消費者行為的洞察力，Verizon還決定進軍移動電子商務，形成自己全新的業績增長點。

4. 德國電信：智能網路培育新增長點

德國電信是歐洲最大的電信運營商，全球第五大電信運營商。旗下T-Systems是全球領先的ICT解決方案和服務供應商。

正是T-Systems將德國電信帶上了大數據的發展快車道。基於擁有全球12萬平方米數據中心的優勢，T-Systems提出了「智能網路」的概念。通過實時獲得汽車、醫療以及能源企業的數據，T-Systems先後開發了車載互聯網導航系統、交通意外自動呼叫系統以及聲控電郵系統，以及能源網開發解決方案，實現電量的供需平衡。此外，它還通過設計安全的傳輸方式和便捷的解決方案，將醫生和患者對接，提供整合的醫療解決方案。

5. Telefónica：大數據支撐用戶體驗優化

Telefónica創立於1924年，是西班牙的一家大型跨國電信公司，主要在西班牙本國和拉丁美洲運營，它也是全球最大的固定線路和移動電信公司之一。

Telefónica一直將用戶體驗視為企業發展重點。Telefónica啟動一個針對移動寬頻網路的端到端用戶體驗管理項目，並建立了一個包含60多個用戶體驗指標的系統，支持無線網路控制器（RNC）、域名系統（DNS）、在線計費系統（OCS）、GPRS業務支撐節點（SGSN）、探針等各種網路節點的信息採集。所有採集來的信息經過整合後存儲到資料庫中，為後續的用戶體驗測量提供數據支撐。

6. Vodafone：動態數據倉庫支持商業決策

沃達豐是跨國性的行動電話運營商，現為全球最大的流動通訊網路公司之一。

Vodafone在大數據應用方面取得了豐碩成果。早在2009年，旗下SmarTone-Vodafone就委託Teradata天睿公司為其完成動態數據倉庫的部署，使企業所有管理人員可以根據信息輕松制定最佳決策。它主要通過開放API，向數據挖掘公司等合作方提供部分用戶匿名地理位置數據，以掌握人群出行規律，有效地與一些LBS應用服務對接。這些大數據解決方案極大提高了SmarTone-Vodafone的市場領導力。

7. 中國移動：客戶投訴智能識別系統降低投訴率

中國移動通信集團公司是中國規模最大的移動通信運營商，也是全球用戶規模最大的移動運營商。

在中國移動近實現客戶數量迅猛增長的同時，相應也帶來了客戶投訴量的增長。

為了辨別客戶投訴的真實原因、發現問題、改進產品、提升服務體驗，中國移動和Teradata天睿公司進行了密切合作。Teradata為其配置了基於CCR模型的客戶投訴智能識別系統，以投訴內容為源頭，通過智能文本分析，實現了從發現問題到分析問題，再到解決問題以及跟蹤評估的閉環管理。經過一段時間使用，僅中國移動某省級公司，就實現全網投訴內容的智能識別：769個投訴原因被識別，配合業務部門提出37個產品優化建議，協助優化11個產品;優化不滿意點58個，消除368,295客戶的潛在不滿隱患，每年節約成本達540萬。

8. 法國電信：數據分析改善服務水平

法國電信是法國最大的企業，也是全球第四大電信運營商，擁有全球最大的3G網路Orange。

為了優化用戶體驗，法國電信旗下企業Orange採用Teradata天睿公司大數據解決方案，開展了針對用戶消費數據的分析評估。Orange通過分析掉話率數據，找出了超負荷運轉的網路並及時進行擴容，從而有效完善了網路布局，給客戶提供了更好的服務體驗，獲得了更多的客戶以及業務增長。同時，Orange承建了一個法國高速公路數據監測項目。面對每天產生500萬條記錄，Orange深入挖掘和分析，為行駛於高速公路上的車輛提供准確及時的信息，有效提高道路通暢率。

9. 義大利電信：數據驅動的個性化業務

義大利電信是歐洲最大的移動運營商之一，同時也是基於單一網路提供GSM系列服務的領先歐洲運營商。

面對固網業務的下滑，義大利電信構建了面向全業務運營的客戶數據倉庫，以適應市場、銷售、客戶服務等領域的業務規則和需要。通過對客戶數據的洞察，有效地預測收入狀況與客戶行為的關聯性，推出了諸多個性化產品滿足客戶需求。義大利電信推出的NapsterMobile音樂業務就提供包括手機鈴聲、藝術家肖像牆紙以及接入NapsterMobile歌曲目錄等個性化服務，直接拉動了企業業績。

10. KDDI：數據管理服務是核心

KDDI是日本知名的電信運營商，在世界多個國家設有子公司。

通過大數據資產，提供數據管理服務是KDDI的核心業務之一。KDDI利用自身優勢，以數據中心為核心，向企業提供包括雲計算服務在內的信息通訊綜合服務。KDDI於2000年開始在中國開展為日系及當地企業提供數據管理服務，業務發展迅猛。2012年，KDDI在北京經濟技術開發區建設了當地最大規模數據中心，佔地2.5萬平米，試圖實現2015年海外營業額為2010年2倍的目標。

以4G為代表的移動互聯網時代，令信息、互聯網行為數據、話單數據、WAP日誌/WEB日誌、互聯網網頁、投訴文本、簡訊文本等結構化數據以及非結構數據呈現幾何式增長。面對新型海量數據，傳統電信運營商正面臨越來越大的挑戰：

客戶與內容服務提供商聯系更加緊密，但對電信企業的忠誠度反而下降；企業無法通過流量內容服務提供商業價值，盈利能力持續下降；「管道化」嚴重弱化對承載信息的掌控，喪失創新產品、業務發展的基礎。

電信運營商需要憑借數據分析來競爭，實現數據價值貨幣化。同時，利用大數據實現企業從電信網路運營商到信息運營商的轉型。通過對數據的分析，了解客戶流量業務的消費習慣，識別客戶消費的地理位置，洞察客戶接觸不同信息的渠道等等，電信運營商將獲得深度商業洞察力，打造基於大數據的租售數據模式、租售信息模式、數字媒體模式、數據使能模式、數據空間運營模式、大數據技術提供商等全新商業模式。

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⑵ 要參加大數據挑戰賽要具備哪些知識

大數據挑戰賽有很多類型，
主要是演算法競賽，這類比賽考核隊伍的演算法應用跟調優能力，有的需要使用平台
具體技能包括，Python，機器學習，深度學習框架等

⑶ 大數據分析技術技能大賽含金量高嗎為什麼

高。大數據分析技術技能大賽屬於國家舉辦的招攬計算機精英的比賽，該比賽含金量非常的高。大數據(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

⑷ 中國高校大數據挑戰賽正規嗎

2022年9月17日下午，2022中國高校計算機大賽——第二屆微信大數據挑戰賽決賽於廣州微信總部正式舉辦，最終，決賽隊伍——「苟進決賽」隊以其突出的演算法表現摘得頭籌，這一大數據領域的國內頂級賽事，也在四個月的激烈爭奪後落下帷幕。

在四個小時的賽程中，不同職業、專業背景的隊伍選手們分別對各自解題方案的理論依據、設計原理、應用效果等進行了詳細的講解，展示代碼運行，並就評委提問進行答辯。現場氣氛熱烈、決賽隊伍們精彩的表現獲得評委與觀眾的一致好評，

現場評委從應用可行性、設計合理性、技術創新性、介紹演示表現等方面進行點評，充分肯定各參賽團隊的專業性與創新性，為比賽輸出了專業、獨到的點評，也在與選手的交流互動中提供了行業內前沿觀點。

⑸ 大數據應用案例不可不看的7大領域

大數據應用案例不可不看的7大領域

在當前的互聯網領域，大數據的應用已經十分廣泛，尤其以企業為主，企業成為大數據應用的主體。大數據真能改變企業的運作方式嗎?答案毋庸置疑是肯定的。隨著企業開始利用大數據，我們每天都會看到大數據新的奇妙的應用，幫助人們真正從中獲益。大數據的應用已廣泛深入我們生活的方方面面，涵蓋醫療、交通、金融、教育、體育、零售等各行各業。
健康醫療 溫情暖意
同仁醫院通過與IBM合作，同仁醫院建立起了強大的分析能力和體系，包括對臨床、運營、科研、考核等信息的分析，實現智慧的醫院管理與考核;同時也能看到醫療設備的平均故障間隔周期，從而降低了設備的故障率、平均維修時間。這一切都讓工作效率穩步提升，也緩解了病人看病難的問題，提高了患者就醫滿意度。
未來的醫療片段：由「可穿戴設備」或其他終端收集到人體生理數據，自動傳入雲端，進行數據分析與處理，再將其結果發給醫生，後者給出診斷或康復建議。例如日常的健康監督、運動及飲食指導，或對高血壓、糖尿病等慢性病進行日常管理，甚至有望為每個人定製出自己的健康全紀錄。
智能交通 路路暢通
杭州誠道科技採用英特爾Apache Hadoop發行版，使得海量圖像和視頻數據不但實現了可靠和高性能的存儲，而且還能被大量的使用者快速地訪問和使用。浙江省某市可保存的歷史違法數據從3個月延長到24個月，從24億條過車數據中完成機動車的號牌精確查詢和行車軌跡查詢，僅需不到1秒的時間。
未來的交通片段：無人駕駛將釋放駕駛者的雙手，提前預知路況信息，並准確的控制車輛狀態。呆在駕駛倉中的人們將享受與家中相同的娛樂休閑體驗，車載應用盡在雲端。例如擋風玻璃，類似於手機屏幕，可實現多點觸摸、支持視頻通話，在玻璃上比劃幾下就能導航、顯示路況、查詢天氣和附近美食、閱讀電子書、回復郵件、互動游戲等等。
魅力體育 完美呈現
IBM專門為中網設計了具有實時大數據分析功能的MatchTracker(賽事追蹤系統)，可以為球迷提供數據呈現、計分等功能。 MatchTracker基於IBM SlamTracker分析技術，使球迷能夠利用歷史和實時性數據，洞悉比分之後的態勢和策略。此外，IBM還為中網組委會構建了安全和敏捷的內聯網。
未來的體育片段：今後，比賽日將會帶給球迷們終身難忘的回憶。他們不僅能收到來自隊員為其量身定製的信息，還能夠通過手機支持的忠實度賬戶獲得購買特許權，甚至在去洗手間排隊的間隙都可以收到實時戰況;如果遇上有人情緒失控，球迷們還能通過手機立即報告，專人將會迅速呼叫保安人員，以保證比賽順利運行並提高賽場整體管理水平;你能想像從手機上投標賽後新聞發布會的座位嗎?或者在衣帽間外和球員照相?這些都將不再是夢想。
智慧教育 創新源泉
為了滿足爆炸式增長的用戶和數據量，同濟大學攜手中科曙光，在全面整合雲計算平台和現有資產的基礎上，採用 DS800-F20存儲系統、Gridview集群管理系統，以及Hadoop分布式計算平台構建出了業內領先的大數據柔性處理平台，使得同濟大學在信息學科及其交叉學科研究領域邁上一個新台階。
未來教育片段：未來個性化學習終端，將會更多的融入學習資源雲平台，根據每個學生的不同興趣愛好和特長，推送相關領域的前沿技術、資訊、資源乃至未來職業發展方向，等等，並貫穿每個人終身學習的全過程。
全面迎接金融大數據時代
華為向農行提供了良好的計算平台，基於華為RH2288 V2伺服器的分布式並行計算集群進行測試，以及還提供了快速響應客戶需求的研發能力，以及業界最快捷的售後服務。農行的測試結果表明，華為解決方案完全滿足農行對海量數據進行分布式處理的要求。
未來金融保險片段：通過大數據處理對個人信用信息的完善管理，公共機構能夠將風險降到最低，從而實現社會管理效率的最大化。
零售營銷 極致體驗
作為中國商務部重點扶持的最大零售企業之一，北京華聯集團通過部署Oracle 零售應用解決方案，以優化運營管理，進而提高商業敏捷性，並提升關鍵貨物、定價、存貨、供應鏈和交易流程的管理和實施。全面支持其旗下各項業務的不斷增長，包括大賣場、綜合超市、百貨公司以及商業地產等。
未來零售片段：當一位顧客踏進百貨店大門的一刻起，門店的店員可以在攜帶型設備上查詢這樣的消費者大數據，他們可以輕松的檢索消費者個人檔案，並從其最近的社交媒體信息中了解該顧客的近況，你就知道他/她的名字、身高、在店內及網上的支付記錄，甚至是他對生活、宇宙及一切事物的看法等等都了如指掌，比如他是准備好好過個假期還是為尋找一件適合她的晚禮服而煩惱著。
電信大數據異軍突起
北京信合運通科技有限公司選擇IBM PowerLinux平台作為信合大數據解決方案的基礎架構平台已在國內幫助十多家電信運營商完成了大數據和分析項目的實施，是電信行業最領先的獨立軟體開發商。
未來電信片段：電信運營商們可以利用大數據為自身的產品服務，通過大數據分析用戶行為，改進產品設計，並通過用戶偏好分析，及時、准確地進行業務推薦，強化客戶關懷，這樣就可以不斷改善用戶體驗，增加用戶的信息消費以及對運營商的黏度;還可以通過大數據分析網路的流量、流向變化趨勢，及時調整資源配置，同時還可以分析網路日誌，進行全網路優化，不斷提升網路質量和網路利用率;還可以通過業務、資源、財務等各類數據的綜合分析，快速准確地確定公司的經營管理和市場競爭策略;
上述7個領域是大數據應用最多的領域，當然，隨著大數據技術的日益成熟，還會涌現出很多其他大數據應用領域，以及很多新的應用案例。

⑹ 大數據變現,電信運營商只需往前邁一步

大數據變現,電信運營商只需往前邁一步

經過多年的技術積累和市場培育，大數據已經從「炒作」走向落地。全球主流的電信運營商普遍認識到大數據所蘊藏的高價值，開始積極探索如何將手中掌握的大量數據資源變現。目前，電信運營商的大數據探索主要集中在如何利用大數據分析用戶行為、優化網路質量和推動業務創新等方面。數據堂創始人、CEO齊紅威在接受《人民郵電》報記者采訪時指出，這些對於大數據的內部利用，往往需要對原有系統進行大規模改造，而且無法直接快速地帶來收入的增長，其實電信運營商可以用另一種思路，在基本不改造現有系統的情況下，立竿見影地獲得可觀的收益。

國務院為大數據發展「定調」

齊紅威具有十多年的數據挖掘研發應用經驗，曾任NEC中國研究院研發部部長、高級研究員。「大數據的本質特徵並不是『規模大』」，他闡述了對於大數據的理解。

現在人們對於大數據的認識普遍存在著誤區，認為當數據量達到一定量（TB級或PB級）就是大數據，其實不然，區分大數據與海量數據的標准並不取決於其數據量，從技術上講，「非結構化」數據才是大數據最典型的特徵。現實生活中80%的數據都是非結構化的，解讀這些數據，蘊藏著巨大的商業價值，這才是大數據。從商業模式上講，大數據就是移動互聯網產生的大量的關於人的數據。

近日，國務院總理李克強主持召開國務院常務會議，討論並通過了《關於促進大數據發展的行動綱要》，對消除信息孤島、支持大數據產業發展、強化信息安全等提出了明確要求。

齊紅威認為，這是一個極大的利好消息。「大數據作為全球發展的戰略資源，未來將像石油一樣，影響到世界格局。對於中國而言，大數據是國家戰略轉型升級的基礎，依靠數據和互聯網相結合的方式，減少中間環節，提升傳統行業運作效率。以前，一些地方政府或者企業雖然都認識到大數據的價值，但對於發展大數據仍心存顧慮：能不能做？做到什麼程度？『紅線』在哪裡？《綱要》的推出相當於政府給大數據發展定了調——不僅要做，而且要做大做強。」

大數據變現的閉環已經形成

2014年是大數據的商用元年，許多行業開始利用大數據真正地產生價值，齊紅威認為：「現在很像電商井噴式發展前的2006年、2007年，市場培育已經完成，生態圈初具規模，商業模式逐漸成熟。價值萬億的大數據市場的大門已經打開。」

齊紅威將大數據生態圈劃分為雲計算服務商、數據提供商、數據服務商和數據應用商四部分，實現從」數據流「到」資金流「分享共贏的商業運作模式。

其中，雲計算服務商主要負責提供計算、存儲和帶寬等基礎能力。

數據服務商則提供各種數據，包括政府大數據（公安、交通等）、行業大數據（電信、金融、電力等）、互聯網大數據（互聯網企業的用戶數據、互聯網公共數據）以及線下大數據等。

「現在網路上隨時都在產生海量的數據，但線下的許多資源都還沒有被數據化，這些數據同樣價值連城。」他透露，數據堂獨家推出了一款名為「眾客堂」的眾包平台，普通用戶可以通過該應用上傳照片、錄音等提供線下的數據並獲得一定的酬勞，目前「眾客堂」的眾客數量在全球范圍內已超過40萬。這些線下數據已經開始產生價值，例如，自拍照幫助美顏相機優化美顏程序；大量的購物小票分析出商品的價格走勢和促銷信息；語音數據幫助語音交互系統提高識別准確度等。

數據應用商則利用經過初步處理的大數據開發各類應用，例如徵信、個性化旅遊和交通服務等。他認為，「數據應用商將『百花齊放』，規模有望達到數萬家。」

數據服務商是大數據變現閉環形成的關鍵，具有三大功能：第一，連接數據提供商和應用商的紐帶，免去了雙方一一洽談的麻煩；第二，匯總大數據的平台，將各領域數據提供商的大數據整合、融合起來，將產生1+1大於2的價值，實現數據增值；第三，對大數據進行初步分析、過濾和分類，「數據服務商從提供商那兒收來的是『小麥』，但應用商需要的是『麵粉』，所以服務商就要完成把『小麥』加工成『麵粉』的工作。」

「簡單地說，數據服務商就相當於『數據銀行』，接收各方的『存款』，再將這些『資金』包裝成不同的產品後貸款給有需要的人，搭建數據共享的『生命線』，達成商業共贏，實現大數據變現的閉環。」齊紅威表示。

數據堂是國內首家也是唯一一家在新三板上市的大數據服務商，團隊的主創人員都有著十多年在大數據領域的技術積累，並在大數據產業發展過程中有著先發優勢，經過多年的數據源積累，已獲得金融徵信、交通地理、人工智慧、商家貨價等多領域的大數據，與國內外多家數據提供商和應用商建立了合作關系，摸索出一套適應我國國情的商業模式。

電信運營商如何從「數據銀行」提現

「電信運營商坐擁著一大片未被開發的『油田』。」齊紅威認為，電信運營商擁有著海量的高價值數據，例如掌握著用戶的各類地理位置信息、商業活動、搜索歷史和社交網路信息等大數據，具有維度豐富、群體性強、連續性好、網路行為全覆蓋和關聯性強等獨特優勢，「關鍵是如何將這些大數據變現，實現數據價值。」

齊紅威逐一分析並回應了目前電信運營商在發展大數據時普遍存在的幾點顧慮：

一是「能不能做」的問題。現在國家已經明確表示要大力支持大數據發展，在政策方面為電信運營商發展大數據鋪平了道路。

二是「投入與收益」問題。與數據服務商合作，電信運營商幾乎不需要改造現有系統就可以通過大數據獲利，預計產生的價值有望達到億萬元級別。

三是「競爭」問題。數據服務商只生產「麵粉」不生產「麵包」，不會與電信運營商形成業務競爭。

四是「數據安全」問題。數據堂獨創了一種模式——不「取走」數據提供商的數據，只是將軟體嵌入到數據提供商的系統中，最終只生成數據結果，經數據提供商審核後再將相關結果提供給數據應用商，這就有效地消除了可能出現的信息泄漏風險。

齊紅威表示，阻礙電信運營商挖掘大數據價值的障礙已經被一一清除，他們只需「向前邁一步」，即可擁抱蘊藏著無限商機的大數據時代。

「如果說大數據的發展是一場數萬米的馬拉松比賽的話，那麼現在才剛剛跑了1000多米。」但齊紅威同時指出，大數據發展已進入高速發展期，2015年將是各方布局大數據的關鍵時期，未來兩三年將初步奠定大數據市場的格局，大數據將迎來超過十年的上升期。

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⑺ 中國高校大數據挑戰賽含金量

中國高校大數據挑戰賽含金量,回答如下：

中國高校大數據挑戰賽是由中國未來研究會大數據與數學模型專業委員會聯合發起的比賽，根據查詢中國未來研究和數學模型專業委員會官網得知：這兩個協會都是國內頂尖的協會，舉辦的挑戰賽是正規的，而且含金量很高。

2019大數據挑戰賽（以下簡稱「大賽」）是在中國高校計算機大賽主辦單位的指導下，由清華大學、南開大學與位元組跳動公司聯合主辦，亞馬遜AWS提供資源支持以及科賽提供競賽平台支持，並以企業真實場景和實際數據為基礎的高端演算法競賽。

參賽對象：

大賽面向中國及境外在校學生（包括高職高專、本科、研究生），具體要求如下：

1. 可以單人參賽或自由組隊，每個參賽隊伍人數最多不超過 3 人，允許跨年級、跨專業、跨校組隊。

2. 每人只能參加一支隊伍（即個人參賽後不可再與他人組隊參賽，或個人參加一個隊伍後不可再參加另一個隊伍），允許最多有一名指導老師，指導教師須為在職高校教師。

3. 報名時應具有在校學籍，已畢業的學生不具備參賽資格。

4. 參賽選手應保證報名信息准確有效，報名時應在大賽網站上提供所在學校開具的學籍證明材料。

5. 大賽主辦和技術支持單位如有機會接觸賽題和相關數據的人員不允許參賽，比賽期間在位元組跳動實習的學生不允許參賽。