建立大數據的必要性

Ⅰ 大數據戰略的重要性

大數據是一個事關我國經濟社會發展全局的戰略性產業，大數據技術為社會經濟專活動提供決策依據屬，提高各個領域的運行效率，提升整個社會經濟的集約化程度，對於我國經濟發展轉型具有重要的推動作用，浪潮大數據一體機的發布對中國發展大數據產業奠定了技術基礎,而基於行業化應用的大數據整體戰略是符合中國國情的可行性戰略。有業界專家表示，大數據產業已經成為全球高科技產業競爭的前沿領域，以美、日、歐為代表的全球發達國家已經展開了以大數據為核心的新一輪信息戰略。IT產業競爭從此前的企業間競爭轉變為技術系統、產業體系的競爭，下一步浪潮應該加快整合產業鏈上下游資源，增強技術生態系統的競爭力,進一步推進行業化應用。

Ⅱ 大數據存在的意義和用途是什麼

將大數據分析納入流程的做法揭示了非結構化數據，從而有助於管理者以系統的方式分析其決策，並在需要時採取替代方法。
2、「大數據」是近年來IT行業的熱詞，大數據在各個行業的應用逐漸變得廣泛起來，進入2012年，大數據（bigdata）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。
3、大數據的意義在於變革經濟的力量：生產者是有價值的，消費者是價值的意義所在。有意義的才有價值，消費者不認同的，就賣不出去，就實現不了價值;只有消費者認同的，才賣得出去，才實現得了價值。大數據幫助我們從消費者這個源頭識別意義，從而幫助生產者實現價值。這就是啟動內需的原理。
4、大數據的意義表現在變革組織的力量：隨著具有語義網特徵的數據基礎設施和數據資源發展起來，組織的變革就越來越顯得不可避免。大數據將推動網路結構產生無組織的組織力量。最先反映這種結構特點的，是各種各樣去中心化的WEB2.0應用，如RSS、維基、博客等。大數據之所以成為時代變革力量，在於它通過追隨意義而獲得智慧。

Ⅲ 為什麼要建設政務大數據

建設統一的大數據平台
首先說明下為何要建設數據資源庫，其核心目的還是需要聚合原有分散在各個政務系統中的數據，大家要注意這里不是聚合所有數據，而是需要在多個政務系統共享的數據，在進行大數據分析的時候需要使用到的本身具有相關性的各類數據。這里的數據資源庫和傳統電子政務建設裡面談到的數據資源中心在業務上目標是一樣的，納入大數據平台後只是在構建過程中會應用到大數據相關技術如分布式存儲，流計算等來解決對數據的海量和實時性要求。
數據資源庫的建設本身包括了兩個方面的內容，從業務上重點是數據標准，數據規范和介面，數據模型的建設，這個以往差別不大，唯一增加的內容是在數據模型建設中需要更多的考慮數據本身之間的相關性。其次是數據平台的建設，這里從技術上講和傳統區別相當比較大，一個是在建設數據平台過程中需要應用到大數據相關技術平台，如Hadoop平台等，這里已經不是一個單純的數據存儲平台，而是必須提供數據存儲，數據處理和數據分析能力的完整平台，其次大數據平台建設的最終目標還是希望經過處理和分析後的數據能力能夠共享和開發，體現業務價值，因此需要有大數據共享服務能力提供，即大數據平台本身還必須是可開放和共享的數據能力服務平台。
對於大數據平台的建設難點不在技術而是在業務上，這裡面涉及到兩個層面的數據開放和共享，一個是在政府行業內部各個部門間，工商，稅務，質監，交通等各個部門的數據能夠共享，這裡面涉及到的部門和利益壁壘要想短期解決是很困難的事情；其次是大數據平台最終處理和分析後的能力能否進一步朝外面的企業和公共服務部門共享和開放，這是第二個層面的困難，在這一點上國外類似美國在政府部門大數據資源和數據目錄開放程度就遠遠好於我國。具體可以看下塗子沛的《大數據時代》這本書。
二是加快計算服務能力和應用能力建設。引進公共雲服務龍頭企業，提供高質量的基礎設施即服務（IaaS）、平台即服務（PaaS）、軟體即服務（SaaS）等公共雲服務；引導財政資金支持的信息化項目優先部署在統一的雲計算基礎設施，促進政務信息系統和信息資源的共享；面向貴州省建設電子政務、智能交通、智能物流、企業管理、智慧城市等方面的需求，發展服務功能強、商業模式新、帶動效果大的行業雲平台；面向企業研發、產品設計、生產控制、經營管理等方面需求，提供專業化的工業雲計算服務；加快研發雲計算平台資源管理軟體、雲安全防護產品、雲模式應用軟體，發展面向重點行業領域的雲計算系統解決方案。
解讀：計算服務和應用能力建設
對於這部分內容基本可以看到是常規的雲計算平台和智慧城市方面的建設內容。政府很多時候規劃往往就是沒有了解一件事情的本質而一味的追求大而全的理想化建設模式。從最早的各地圈地大搞特搞雲計算中心和產業基地；到智慧城市概念炒作起來的時候又把雲計算，SOA，大數據，物聯網等所有內容全部涵蓋在智慧城市規劃裡面。而到了大數據時代，我們看到的規劃效果又是所有內容似乎都恨不得全部納入到大數據產業規劃裡面，搞理想化的大而全建設，結果平台項目建設過程中就夭折點，這個是每個政府部門做大數據規劃前必須要考慮的問題，即必須清楚大數據本質是什麼？希望通過大數據平台建設來解決什麼業務問題，這個都沒有想清楚不適宜開始大數據產業規劃和建設。
那麼是不是大數據平台和雲平台完全沒有關系？那也不是絕對。對於兩者的關系在這里用最通俗的方式來進行下說明和對應。首先大數據本身需要存儲，大數據在處理和聚合到數據資源平台過程中需要進行計算，那麼就需要資源來提供計算和存儲能力，而且這個能力可以彈性擴展，這塊能力的提供即是雲計算平台IaaS層完成的內容。其次大數據在處理過程中涉及到數據集成，數據採集和聚合，數據並行處理，數據流處理，數據分析，數據服務能力共享和開放，這些能力已經是在資源層上層的能力，即平台層能力，而這些平台層能力都可以納入到廣義的雲計算PaaS平台層。
三是加快大數據分析能力和利用能力建設。加強大數據分析關鍵演算法和共性基礎技術研發，開發專業化的數據處理分析工具，形成大數據基礎技術與產品資源池；發揮大企業平台引領作用和專業大數據服務企業創新優勢，加快市場化的大數據應用，發展第三方大數據服務，提供特色化的數據服務；支持數據開放、共享和應用服務，探索商業模式創新，推進大數據的公共應用；選擇重點行業領域，開展基於雲計算的大數據示範應用，推動專業化的大數據挖掘、分析、應用和服務發展，提高大數據行業應用能力。
解讀：數據分析和利用能力建設
再次強調大數據核心是實現了業務價值和公共服務能力提升，如果我們建設的大數據平台和數據資源中心雖然實現了數據的聚合和數據模型的標准化，但是這些海量數據如果不能進行很好的挖掘和相關性分析，如果不能將數據本身的價值和能力通過服務化方式開放出來，那麼整個大數據平台將沒有任何價值。
貴州大數據產業戰略裡面談到的將數據開放和共享出去，發展第三方大數據服務，推薦大數據公共應用並探索新的商業模式是相關關鍵的點。這仍然是商業模式和業務問題，而非技術問題，經過處理和分析的數據只有能夠被使用，能夠用於決策，能夠為大眾提供更加高效的公共數據服務才是最大的價值。
根據大數據本身的海量，異構，實時等特點，可以看到要針對海量異構數據進行數據挖掘和分析，同時有必須滿足大數據分析的實時或准實時性要求還是相當有難度的。這一方面涉及到CEP，流處理，MPP，並行計算等各種技術的使用；一方面涉及到數據相關性分析模型的建立，兩者缺一不可。
大數據平台建設本身又有兩種模式，一種是先構建數據存儲平台，再構建處理平台，最後再構建數據分析和挖掘平台；一種是根據業務目標來分析是否涉及到大數據應用場景，根據應用場景來分析究竟涉及到哪些相互關聯數據，然後進行數據建模，再來考慮如何高效可擴展的對這些數據進行存儲，處理和分析。對於政府部門的大數據我們更加建議第二種方式，即不要一開始就追求大而全，而是有針對性的各個擊破，快速的體現出大數據平台應有的商業價值。

Ⅳ 為什麼大數據如此重要

大數據是一種現代雲基礎架構，它包含了多種與其他人連接和共享信息的方法。它推動了「物聯網」的發展，如通過社交網站連接人、通過共享朋友或網路來尋找人們之間互相認識的可能性。大數據的背後運行著人工智慧，而它對於大多數人而言是完全透明的，人們不知道背後有這樣的技術。大數據位於人們日常使用的智能手機之後，然後人們通過它給移動互聯網貢獻信息，即使他們並沒有意識到這一點。
為什麼大數據如此重要?
第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。
第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。
第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。
總結
在大數據時代到來的時候，要用大數據的思維去發掘大數據的潛在價值。大數據的意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。從前我們所了解的數據是冷冰冰的、死氣沉沉的，被存到冷備份默默地等著人拿出來用，我們對待數據的感覺十分消極，要先想清楚其用處才開始分析應用。現在，數據時代來臨了，人們正在試圖點燃數據，使其變熱，賦予生命。所謂「活數據」，是動態的數據，流通的數據，因互動而產生，因產生而互動，是自然演化的數據，要用大數據的思維去考慮這些數據怎樣才能帶來效益。未來大數據的發展前景非常好，與大數據相關的職業比如數據挖掘師，數據分析師等必定會有廣闊的發展空間。

Ⅳ 為什麼需要大數據技術

大數據的價值體現在以下幾個方面：

1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷

2) 做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型

3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值

(5)建立大數據的必要性擴展閱讀

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。

其次，想要系統的認知大數據，必須要全面而細致的分解它，著手從三個層面來展開：

第一層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。

第二層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

第三層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。

參考資料來源：網路-大數據

Ⅵ 大數據發展的三個必要條件

大數據發展的三個必要條件_數據分析師考試

近年來，關於大數據的討論在技術、應用和模式等多個層面展開，已被認為代表著產業發展的方向。但與互聯網公司的諸多實踐相比，被認為具有數據資源先天優勢的電信運營商卻走在了後面，即便放眼全球，電信運營商的大數據應用案例也是屈指可數。移動寬頻和固網寬頻快速發展、OTT的強勢崛起決定了電信運營商必須充分利用自身掌握的數據資源，另闢蹊徑，從而實現網路價值的最大化。因此，電信運營商應用大數據是必然的，而且市場前景十分廣闊。

為了加快大數據的「落地」步伐，幫助業界各方特別是電信運營企業更好地了解大數據，認清大數據戰略發展的重要性，分析發展道路上面臨的難題和障礙，促進大數據產業鏈的成熟，推動大數據的應用推廣。從今天開始，《人民郵電》報特邀來自中興通訊、電信研究院以及三大運營商等單位的專家，推出「掘金大數據」系列報道，以饗讀者。

大數據概念的橫空出世，有賴於短短幾年出現的海量數據。據統計，互聯網上的數據每兩年翻一番，而目前世界上90%以上的數據都是最近幾年才產生的。當然，海量數據僅僅是「大數據」概念的一部分，只有具備4個「V」的特徵，也就是Volume（海量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值），大數據的定義才算完整，而最後一個Value（價值），恰恰是決定大數據未來走向的關鍵。

大數據發展的三個必要條件

大數據的發展需要三方面的必要條件：數據源、數據交易、數據產生價值的過程。近年來，社交網路的興起、物聯網的發展和移動互聯網的普及，微信、微博、智能手機、電商大行其道，誕生了大量有價值的數據源，比如位置、生活信息等數據，數據源的出現奠定了大數據發展的基礎。大數據時代到來的重要標志，則是大批專業級「數據買賣商」的出現，以及圍繞數據交易形成的貫穿於收集、整理、分析、應用整個流程的產業鏈條。大數據發展的核心，則是使用戶從海量的非結構化數據和半結構化數據中獲得新的價值，數據價值是帶動數據交易的原動力。

IBM、甲骨文、SAP近年紛紛斥巨資收購數據管理和分析公司，在這些互聯網巨頭的帶動下，數據分析技術日漸成熟。2013年6月，愛德華·斯諾登將「棱鏡」計劃公之於眾，「棱鏡門」事件一方面說明大數據技術已經成熟，另一方面也佐證了現在阻礙大數據發展的不是技術，而是數據交易和數據價值。

大數據技術的發展促進了雲計算的落地，雲計算的部署完成又反過來加大了市場對數據創造價值的期待。大數據概念提出之後，市場終於看到了雲計算的獲利方向，雲計算市場彷彿在一夜之間爆發，在過去一兩年間幾乎已經被國內大方案商、大集成商瓜分殆盡——各地的一級系統集成商與當地政府合作，建雲數據中心，建智慧城市；各大行業的巨頭們在搭建各自行業的混合雲標准，搭建行業雲平台；公有雲也來了，各大IT巨頭想盡辦法申請中國的公有雲牌照。雲計算從概念到落地用了5年時間，最終促成這一切的就是大數據，或者說是市場對數據價值的期待。藉助於國內智慧城市概念的大規模普及，雲計算基礎設施已基本准備就緒，一方面具備了大數據應用的硬體基礎，另一方面迫於回收雲計算投資的壓力，市場急需應用部署，大數據恰如雪中送炭，被市場寄予厚望。

現在，一切的矛頭都指向了「數據如何創造價值？」

56數據創造價值的基石6是數據整合和開放

大數據服務創業公司Connotate對800多名商業和IT主管進行了調查。結果顯示，60%受調查者稱「目前就說這些大數據投資項目肯定能夠帶來良好回報尚為時過早」。之所以如此，是由於當前大數據缺乏必需的開放性：數據掌握在不同的部門和企業手中，而這些部門和企業並不願意分享數據。大數據通過研究數據的相關性來發現客觀規律，這依賴於數據的真實性和廣泛性，數據如何做到共享和開放，這是當前大數據發展的軟肋和需要解決的大問題。

2012年美國大選奧巴馬因數據整合而受益。在奧巴馬的競選團隊中有一個神秘的數據挖掘團隊，他們通過對海量數據進行挖掘幫助奧巴馬籌集到10億美元資金；他們通過數據挖掘使競選廣告投放效率提升了14%；他們通過製作搖擺州選民的詳細模型，每晚實施6.6萬次模擬選舉，推算奧巴馬在搖擺州的勝率，並以此來指導資源分配。這個數據挖掘團隊，對奧巴馬成功連任功不可沒。奧巴馬競選團隊相比羅姆尼競選團隊最有優勢的地方就是對大數據的整合。奧巴馬的數據挖掘團隊也意識到這個全世界共同的問題：數據分散在過多的資料庫中。因此，在前18個月，奧巴馬競選團隊就創建了一個單一的龐大數據系統，可以將來自民意調查者、捐資者、現場工作人員、消費者資料庫、社交媒體，以及「搖擺州」主要的民主黨投票人的信息整合在一起。這個整合後的巨大資料庫不僅能告訴競選團隊如何發現選民並獲得他們的注意，還幫助數據處理團隊預測哪些類型的人有可能被某種特定的事情所說服。正如競選總指揮吉姆·梅西納所說，在整個競選活中，沒有數據做支撐的假設很少存在。

2012年3月，美國奧巴馬政府宣布投資2億美元啟動「大數據研究和發展計劃」，將大數據研究上升為國家意志，對大數據的整合帶來深遠影響。一個國家擁有數據的規模和運用數據的能力將成為綜合國力的重要組成部分。國內智慧城市的建設目標之一就是實現數據的集中共享。

數據創造價值需要合作共贏的商業模式

隨著雲計算、大數據技術和相關商業環境的不斷成熟，越來越多的「軟體開發者」正在利用跨行業的大數據平台，打造創新價值的大數據應用，而且這一門檻正在不斷降低。因為首先，數據擁有者樂於做這樣的事情，他們能夠以微乎其微的成本獲取額外的收入，提高利潤水平；其次，大數據設備廠商樂於做這樣的事情，因為廠商需要應用來吸引消費者購買設備，發展合作共贏的夥伴關系勢必比單純銷售設備要有利可圖，一些具有遠見的廠商已經開始通過提供資金、技術支持、入股等方式來扶持這些「軟體開發者」；第三，行業細分市場的數據分析應用需求在不斷加大，對於整個大數據產業鏈來說，創新型的行業數據應用開發者必將是未來整個大數據產業鏈中最為活躍的部分。

在必然到來的大數據時代，有三種企業將在「大數據產業鏈」中處於重要地位：掌握海量有效數據的企業，有著強大數據分析能力的企業，以及創新的「軟體開發者」。社交網路、移動互聯網、信息化企業、電信運營商都是海量數據的製造者，Facebook公司手中掌握著8.5億用戶，淘寶注冊用戶超過3.7億，騰訊的微信用戶突破3億，這些龐大用戶群所提供的數據，正在等待時機釋放出巨大的商業能量。可以預測，在不久的將來，Facebook、騰訊、電信運營商等海量數據持有者要麼自我發展成為數據分析提供商，要麼與IBM、ZTE等企業密切對接成為上下游合作企業，大數據產業鏈將在某個爆發點到來之際，以令人驚訝的速度成長壯大。

警惕大數據的危害

大數據時代，傳統的隨機抽樣被「所有數據的匯攏」所取代，人們的思維決斷模式，已可直接根據「是什麼」來下結論，由於這樣的結論剔除了個人情緒、心理動機、抽樣精確性等因素的干擾，因此將更精確、更有預見性。不過，由於大數據過於依靠數據的匯集，一旦數據本身有問題，就很可能出現「災難性大數據」，即因為數據本身的問題，而導致錯誤的預測和決策。

大數據的理論是「在稻草堆里找一根針」，而如果「所有稻草看上去都挺像那根針」呢？過多但無法辨析真偽和價值的信息和過少的信息一樣，對於需要作出瞬間判斷、一旦判斷出錯就很可能造成嚴重後果的情況而言，同樣是一種危害。大數據理論是建立在「海量數據都是事實」的基礎上，而如果數據提供者造假呢？這在大數據時代變得更有害，因為，人們無法控制數據提供者和搜集者本人的偏見與過濾。擁有最完善資料庫、最先接受「大數據」理念的華爾街投行和歐美大評級機構，卻每每在重大問題上判斷出錯，這本身就揭示了「大數據」的局限性。

不僅如此，大數據時代造就了一個資料庫無所不在的世界，數據監管部門面臨前所未有的壓力和責任：如何避免數據泄露對國家利益、公眾利益、個人隱私造成傷害？如何避免信息不對等，對弱勢群體的利益構成傷害？在有效控制風險之前，也許還是讓大數據繼續待在「籠子」里更好一些。

大數據的經濟價值已經被人們所認可，大數據的技術也已經逐漸成熟，一旦完成數據的整合和監管，大數據爆發的時代即將到來。我們現在要做的，就是選好自己的方向，為迎接大數據的到來，提前做好准備。

以上是小編為大家分享的關於大數據發展的三個必要條件的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

Ⅶ 大數據分析的必要性

大數據的意義

在處於一個大數據時代，大數據無疑是近期最時髦的詞彙了。不管是雲計算、社交
網路，還是物聯網、移動互聯網和智慧城市，都要與大數據扯上關系。大數據已經成
為有特別含義的專用詞彙，不在單指數據體量大。

隨著雲計算、移動互聯網和物聯網等新一代信息技術的創新和應用普及，
21
世紀
人類將飛速進入大數據時代。大數據開啟了一次重大的時代轉型大數據正在改變我們
的生活，工作甚至是我們的思維；越來越多的行業對大數據應用持比較樂觀的態度，
越來越多的用戶在初步嘗試或者在考慮怎麼樣使用類似大數據解決方案，來提升自己
的業務水平，這僅僅是一個開始，大數據對於我們的生活，以及與世界交流方式都提
出了挑戰，隨著數據化的逐步推進，大數據將成為成本領先，差異化，集中化三大傳
統企業競爭戰略之後，企業可以選擇的第四種戰略；最驚人的是，社會需要放棄他對
因果關系的渴求，而只關注相關關系，就是只知其然，不用知其所以然，這就推翻了
自古以來的慣例，使我們做決定和理解現實的最基本方式也將受到挑戰，改變了我們
決策的分析過程，對傳統決策產生了極其重大的影響。

大數據對企業的影響和意義到底體現在：
1
，幫助企業了解客戶。
2
，幫助企業
鎖定資源。
3
，幫助企業規劃生產。
4
，幫助企業開展服務。

大數據平台的出現將引發數據中心的大規模分化，基礎設施專家必須應對層出不窮
的新挑戰。例如，數據中心需要管理大規模的大數據平台，即基礎設施中新增的數百
個或數千個集群伺服器。他們還要管理不同節點的服務配置與協調，並實現大數據管
理套件與傳統管理套件的集成。

簡單的說，大數據就是將海量碎片化的信息數據能夠及時地進行篩選、分析，並
最終歸納、整理出企業需要的資訊。禧經信息企業管理者通過大數據的分析，能夠快
速地發現消費者的需求變化和市場發展趨勢，從而幫助企業及時做出正確的決策，從
而使企業在市場上擁有更強的競爭力和不斷創新的能力。對於擁有巨大價值和能量的
大數據，企業如何面對信息時代的沖擊和進行管理轉型成為必須做出的選擇。

大數據的優勢：可以為企業帶來顯著且明確的收益，但大數據也將同時增加數據
中心面臨的挑戰。
IT
基礎設施團隊必須妥善處理大數據的三個特性，即數量（數據量
持續激增）、類型（數據類型不斷豐富）和速率（數據流轉速率需要大幅提升）。

Ⅷ 大數據有哪些重要的作用

主要由以下三點作用：

第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。

第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。

第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。

Ⅸ 我們為什麼需要大數據技術

我們為什麼需要大數據技術
大數據到底是什麼？我們為什麼需要大數據技術？
Mike Jude：從本質上來說，大數據就是曾經被稱為數據倉庫的邏輯延伸。顧名思義，大數據就是一個大型的數據倉庫，一般有一個能支持業務決策的業務重點。但是，它和傳統資料庫不同的是，大數據不用構建。
在典型的資料庫中，數據會被組織成標準的欄位，並使用特定的密鑰索引。如果你熟悉Microsoft Access應用程序，那麼你就能完全理解這個概念。比如，一個顧客記錄可以由姓氏、名字、地址和其它信息組成有通用標簽的欄位。每個顧客記錄樣式都是相同的，這樣可以通過使用搜索關鍵詞來檢索，比如搜索姓氏。
現在，如果你想鏈接到這些客戶記錄需要怎麼做？鏈接到客戶的圖片或者視頻呢？如果是鏈接到客戶的所有記錄呢？
將這么多不同的數據源互相映射，一般的資料庫還做不到。另外，需要鏈接的數據量是非常巨大的。這就產生了「大數據」的概念。大數據使用特殊的數據結構來組織和訪問巨大數量的數據，可能達到多個艾位元組的范圍。一般情況下，這需要跨多個伺服器和離散數據存儲進行並行計算，而小企業往往難以維持這種大數據的存儲庫。但是，大數據正逐漸成為雲服務提供商能提供的一種服務，從而把大數據應用推向更多的公司。
但是，還有一個「大」問題，就是我們為什麼需要大數據？答案就是相關性的價值。如果你能看到乍一看似乎沒什麼關系的數據設置之間的關系，你會獲取很多重要信息。比如你想知道你的公司是不是容易被黑客利用。那麼你需要跨多個應用程序和數據中心檢查無數條交易。這時如果沒有大數據技術和相關的分析技術，這幾乎是不可能完成的。
最終，隨著數據量的增長、業務的可用性和重要性的增加，大數據的定義可能會用來描述大多數資料庫應用。IT專業人士應該掌握大數據相關概念和術語，以免遇到困難。

Ⅹ 大數據發展的重要性

大數據的作用就大了，不過關鍵還在於分析能力；
大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處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。
注意這裡面，信息資產。
人類的社會分工是社會生產力提升的基本前提，分工程度越高，則越能夠發揮每一個人的價值，提高勞動生產率，最終會引領社會朝向物質大豐富，精神豐富的生活。
交易是分工的前提，因為當分工越來越細的時候，人的個人生存能力越弱，只有交易才能夠讓個人生存，所以交易使得人類的分工沒有後顧之憂；
交易分為兩個部分，交易信息（包括什麼地方的誰願意以什麼樣的價格來買入或者出售何種資產）以及物質運輸（包括運輸的物質成本以及安全成本等）
可見，信息在交易中所承擔的關鍵作用是促進社會分工，社會生產力提升的保證；
而大數據將會優化這一過程，使得信息成本更為低廉；
這種低廉體現在兩個方面：一個是時間成本，一個是價格。
舉一些簡單的例子：
1）一家科技公司要開發出一款適合大眾的產品，在開始之前就可以通過大數據來獲得客戶的偏好、客戶的需求，而放在以前，則需要先根據經驗開發出一個產品，然後不斷嘗試和改進。這里的開發周期縮短了，人力物力也可以得到節省。
2）技術檢驗，比方說面部識別技術，可以先通過大量的數據來驗證技術的有效性；
等等。