國際大數據背景及應用

『壹』 大數據行業的發展背景好不好與哪些行業有相關性呢

大數據不是一個行業，算是一種社會共享資源，與所有行業都有關系。
如：醫療行業有醫療行業大數據、農業有農業大數據、金融有金融大數據等等。

『貳』 大數據發展背景及研究現狀

2015年左右，大數據相關政策規劃密集出台，同期為大數據企業新增數量頂峰時期。近年來，我國大數據產業迎來新的發展機遇期，產業規模日趨成熟。大數據產業主體從「硬」設施向「軟」服務轉變的態勢將更加明顯，面向金融、政務、電信、醫療等領域的大數據服務將實現倍增創新。

大數據企業數量持續增長，增速與政策出台密切相關

根據IT桔子統計，大數據企業的快速增長階段出現在2013-2015年，增長速度在2015年達到最高峰。2015年後，市場日趨成熟，企業新增開始趨於放緩，大數據產業逐漸走向成熟。

—— 以上數據及分析均來自於前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

『叄』 什麼是大數據時代

什麼是大數據時代：

利用相關演算法對海量數據的存儲、處理與分析，從海量數據中發現價值，服務於生產和生活。

大數據無處不在，社會各行各業都可以找到大數據的印記，在金融，餐飲，電信，體育，娛樂等領域都可以感受到大數據對各行各業的影響

大數據的特點：

1、更多，更亂，但內部有關系可循。

示例：

大約20年前，亞馬遜剛成立時，傑夫·貝索斯讓50個書評員來為他賣書，他意識到不僅僅可以請人來寫書評，還可以用數據技術來提供圖書推薦。起初他使用的是小數據，不是大數據，把客戶進行分類，比如說有人對中國旅遊或者是對園藝感興趣，系統會自動提供推薦。他的同事告訴他，剛剛開始使用這個數據推薦時，使用體驗並不好；在進一步分析後，亞馬遜決定不對人進行分類，而是對用戶的需求分類。這個做法做法非常成功，以至於到今天，推薦系統為亞馬遜帶去30%的銷售收入。

這就是數據收集和再處理。亞馬遜有交易數據，每買一本書就是一個交易，然後對這個數據進行分析。但今天我們已不再滿足於交易數據了，轉而收集起溝通數據。你看了某一個書評、某一個交流會給商家更多的信息和細節。

2、數據可以被重復使用（數據的產生和收集本身並沒有直接產生服務，最具價值的部分在於：當這些數據在收集以後，會被用於不同的目的，數據被重新再次使用）

示例：

比方說這家公司實時車輛交通數據採集商Inrix，該公司目前有1億個手機端用戶。Inrix可以幫助你開車，避開堵車，為司機呈現路的熱量圖，紅的就表面堵車。如果只提供數據，這個產品沒什麼特色，

但值得一提的是，Inrix並沒有用交警的數據，這個軟體的每位用戶在使用過程中會給伺服器發送實時數據，比如走的多快，走到哪裡，這樣每個客戶都是探測器。

大數據時代的思維：

每天早上起來想一下，這么多數據我能用來干什麼，這些價值在哪裡可以找到，能不能找到一個別人以前都沒有做過的事情。你的想法和思路，是最重要的資產。

示例：

我們可以通過大數據來確定哪些地方會有火災。以前防火檢查員只有13%的時間可以准備預測，現在他們找到火災隱患的概率達到了70%，比以前提高了6倍。將效率提高6倍是一個巨大無比的進步，未來的公共服務業可以由此獲得更多便利。

『肆』 大數據的現實意義

問題一：大數據的現實意義 舉個例子 你在某寶買了件內衣 馬雲就能知道你的胸圍 你的嗜好（蕾絲還是）你的住址 電話 姓名等等一系列問題

問題二：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」。

問題三：大數據真的有意義么 研究表明，大數據是繼傳統IT之後下一個提高生產率的技術前沿和信息服務業發展的重要推動力。大數據的使用將成為未來提高競爭力、生產力、創新能力以及創造消費者盈餘的關鍵要素。
大數據應用能夠發揮重要的經濟作用，不但有利於私人商業活動，更有利於國民經濟和公民。數據可以為世界經濟創造重要價值，提高企業和公共部門的生產率與競爭力，並為消費者創造大量的經濟剩餘。
大數據及其開發利用能夠催生新的產業形態，拓展成為戰略性新興產業的重要組成部分。大數據的生產、整合、開發利用具有廣泛的高附加值，可以形成和應用於各行業的關鍵發現，大數據的有效利用可以創造巨大的潛在價值，許多行業和承擔業務職能的組織可以利用大數據提高人力、物力資源的分配和協調能力，減少浪費，增加透明度，並促進新想法和新見解的產生。
在當下這個信息爆炸的時代，大數據是未來的趨勢。ITjob官網有關於大數據應用實例的文章和介紹，很多論壇和貼吧也有關於大數據的討論，你可以去具體了解下大數據在生活中的應用。以及未來的發展前景，再來思考有沒有意義。

問題四：什麼是大數據，大數據為什麼重要，如何應用大數據 空談數據沒有太大意義，要看數據的主要方向是什麼。1、從技術應用方向來說，我們的數據主要做傳播指導；2、數據研究過程中我們的數據主要來自互聯網的公共數據（媒體數據、自媒體數據、企業自營的媒體數據），通過數據解決用戶洞察問題、傳播效果問題、競爭情報獲取的問題，3、我們主要是在大數據的維度上的研究上，我們的維度更多更寬廣，維度的多少決定了效果。

問題五：何謂大數據?大數據的特點,意義和缺陷. 大數據技術(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，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。
特點：
1.數據量大；
2.數據類型多；
3.數據處理實時性強；
4.數據真實性。
意義：大數據的意義在於通過對大量數據進行分析從而對核心價值進行預測。
缺陷：對處理能力要求高，存在隱私安全問題。

問題六：什麼是大數據，大數據為什麼重要，如何應用大數據 讀讀這本書吧。。
駕馭大數據 駕馭未來
文/林海龍 虎嗅網友
大數據的流行，也引發了圖書業大數據出版題材的升溫。去年出版的《大數據》（塗子沛著）是從數據治國的角度，深入淺出的敘述了美國 *** 的管理之道，細密入微的闡釋了黃仁宇先生」資本主義數目式管理「的精髓。最近人民郵電出版社又組織翻譯出版了美國Bill Franks的《駕馭大數據》一書。
該書的整體思路，簡單來說，就是敘述了一個」數據收集-知識形成-智慧行動「的過程，不僅回答了」what「，也指明了」how「，提供了具體的技術、流程、方法，甚至團隊建設，文化創新。作者首先在第一章分析了大數據的興起，介紹了大數據的概念、內容，價值，並分析了大數據的來源，也探討了在汽車保險、電力、零售行業的應用場景；在第二章介紹了駕馭大數據的技術、流程、方法，第三部分則介紹了駕馭大數據的能力框架，包括了如何進行優質分析，如何成為優秀的分析師，如何打造高績效團隊，最後則提出了企業創新文化的重要意義。整本書高屋建瓴、內容恣意汪洋、酣暢淋漓，結構上百川歸海，一氣呵成，總的來說，體系完備、內容繁豐、見識獨具、實用性強，非常值得推薦，是不可多得的好書！
大數據重要以及不重要的一面
與大多數人的想當然的看法不同，作者認為「大數據」中的」大」和「數據」都不重要，重要的是數據能帶來的價值以及如何駕馭這些大數據，甚至與傳統的結構化數據和教科書上的認知不同，「大數據可能是凌亂而醜陋的」並且大數據也會帶來「被大數據壓得不看重負，從而停止不前」和大數據處理「成本增長速度會讓企業措手不及」的風險，所以，作者才認為駕馭大數據，做到游刃有餘、從容自若、實現「被管理的創新」最為重要。在處理數據時，作者指出「很多大數據其實並不重要」，企業要做好大數據工作，關鍵是能做到如何沙裡淘金，並與各種數據進行結合或混搭，進而發現其中的價值。這也是作者一再強調的「新數據每一次都會勝過新的工具和方法」的原因所在。
網路數據與電子商務
對顧客行為的挖掘早已不是什麼熱門概念，然而作者認為從更深層次的角度看，下一步客戶意圖和決策過程的分析才是具有價值的金礦，即「關於購買商品的想法以及影響他們購買決策的關鍵因素是什麼」。針對電子商務這一顧客行為的數據挖掘，作者不是泛泛而談，而是獨具慧眼的從購買路徑、偏好、行為、反饋、流失模型、響應模型、顧客分類、評估廣告效果等方面提供了非常有吸引力的建議。我認為，《駕馭大數據》的作者提出的網路數據作為大數據的「原始數據」其實也蘊含著另外一重意蘊，即只有電子商務才具備與顧客進行深入的互動，也才具有了收集這些數據的條件，從這點看，直接面向終端的企業如果不電子商務化，談論大數據不是一件很可笑的事？當然這種用戶購買路徑的行為分析，也不是新鮮的事，在昂德希爾《顧客為什麼購買：新時代的零售業聖經》一書中披露了商場僱傭大量顧問，暗中尾隨顧客，用攝影機或充滿密語的卡片，完整真實的記錄顧客從進入到離開商場的每一個動作，並進行深入的總結和分析，進而改進貨物的陳列位置、廣告的用詞和放置場所等，都與電子商務時代的客戶行為挖掘具有異曲同工之妙，當然電子商務時代，數據分析的成本更加低廉，也更加容易獲取那些非直接觀察可以收集的數據（如信用記錄）。
一些有價值的應用場景
大數據的價值需要藉助於一些具體的應用模式和場景才能得到集中體現，電子商務是一個案例，同時，作者也提到了車載信息「最初作為一種工具出現的，它可以幫助車主和公司獲得更好的、更有效的車輛保險」，然而它所能夠提供的時速、路段、開始和結束時間等信息，對改善城市交通擁堵具有意料之外的價值。基於GPS技術和手......>>

問題七：互聯網大數據有哪些好處多 大數據是什麼？為什麼要使用大數據？大數據有哪些流行的工具？本文將為您解答。
現在，大數據是一個被濫用的流行詞，但是它真正的價值甚至是一個小企業都可以實現。
通過整合不同來源的數據，比如：網站分析、社交數據、用戶、本地數據，大數據可以幫助你了解的全面的情況。大數據分析正在變的越來越容易，成本越來越低，而且相比以前能更容易的加速對業務的理解。
大數據通常與企業商業智能（BI）和數據倉庫有共同的特點：高成本、高難度、高風險。
以前的商業智能和數據倉庫的舉措是失敗的，因為他們需要花費數月甚至是數年的時間才能讓股東得到可以量化的收益。然而事實並非如此，實際上你可以在當天就獲得真實的意圖，至少是在數周內。
為什麼使用大數據？
數據在呈爆炸式的速度增長。其中一個顯著的例子來自於我們的客戶，他們大多使用谷歌分析。當他們分析一個長時間段數據或者使用高級細分時，谷歌分析的數據開始進行抽樣，這會使得數據的真正價值被隱藏。
現在我們的工具Clickstreamr可以收集點擊級的巨量的數據，因此你可以追蹤用戶在他們訪問路徑（或者訪問流）中的每一個點擊行為。另外，如果你加入一些其他的數據源，他就真正的變成了大數據。
更完整的解析
大數據大數據並不僅僅是大量的數據。他的真正意義在於根據相關的數據背景，來完成一個更加完整的報告。舉個例子，如果你把你的CRM數據加入到你網站的數據分析當中，你可能就會找到你早就知道的高價值用戶群。她們是女性，住在西海岸，年齡30至45，花費了大量的時間在Pinterest和Facebook。
現在你已經被這些知識武裝起來了，那就是如何有效的設定和獲取更多高價值的用戶。
類似Tableau和谷歌這樣的公司給用戶帶來了更加強大的數據分析工具（比如：大數據分析）。Tableau提供了一個可視化分析軟體的解決方案，每年的價格是2000美金。谷歌提供了BigQuery工具，他可以允許你在數分鍾內分析你的數據，並且可以滿足任何的預算要求。
大數據是什麼？
由於大數據往往是一個混合結構、半結構化和非結構化的數據，因此大數據變得難以關聯、處理和管理，特別是和傳統的關系型資料庫。當談到大數據的時候，高德納公司（Gartner Group，成立於1979年，它是第一家信息技術研究和分析的公司）的分析師把它分成個3個V加以區分：
量級（Volume）：大量的數據
速率（Velocity）：高速的數據產出
多樣性（Variety）：多種類型和來源的數據。
正如我們所說，大部分的企業每一天在不同的領域都在產出大量的數據。這里給出一組樣本數據的來源及類型，他們都是企業在做大數據分析時潛在的收集和聚合數據的方式：
網站分析
移動分析
設備/感測器數據
用戶數據（CRM）
統一的企業數據（ERP）
社交數據
會計系統
銷售點系統
銷售體系
消費者數據（例如益佰利的數據、鄧氏商聯的數據或者普查數據）
公司內部電子表格
公司內部資料庫
位置數據（空間位置、GPS定位的位置）
天氣數據
但是針對無限的數據來源，不要去做太多事情。把焦點放在相關的數據上，並且從小的數據開始。通常以2-3種數據源開始是一個好的建議，比如網站數據、消費者數據和CRM，這些會讓你得到一些有價值的見解。在你最初進入大數據分析之後，你可以開始添加數據源來促進你的分析，並且公布更多的分析結果。
想要獲得更多關於大數據細節的知識，可以去查閱 *** 的大數據詞條。
大數據的好處
大數據提供了一種識別和利用高價值機會的前瞻性方法。如果你想，那麼大數據可以提供如......>>

問題八：大數據時代,大數據概念,大數據分析是什麼意思？ 世界包含的多得難以想像的數字化信息變得更多更快……從商業到科學，從 *** 到藝術，這種影響無處不在。科學家和計算機工程師們給這種現象創造了一個新名詞：「大數據」。大數據時代什麼意思？大數據概念什麼意思？大數據分析什麼意思？所謂大數據，那到底什麼是大數據，他的來源在哪裡，定義究竟是什麼呢？
一：大數據的定義。
1、大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟體工具，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。 2、大數據技術，是指從各種各樣類型的大數據中，快速獲得有價值信息的技術的能力，包括數據採集、存儲、管理、分析挖掘、可視化等技術及其集成。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理(MPP)資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
互聯網是個神奇的大網，大數據開發也是一種模式，你如果真想了解大數據，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。
3、大數據應用，是 指對特定的大數據 *** ，集成應用大數據技術，獲得有價值信息的行為。對於不同領域、不同企業的不同業務，甚至同一領域不同企業的相同業務來說，由於其業務需求、數據 *** 和分析挖掘目標存在差異，所運用的大數據技術和大數據信息系統也可能有著相當大的不同。惟有堅持「對象、技術、應用」三位一體同步發展，才 能充分實現大數據的價值。 當你的技術達到極限時，也就是數據的極限」。大數據不是關於如何定義，最重要的是如何使用。最大的挑戰在於哪些技術能更好的使用數據以及大數據的應用情況如何。這與傳統的資料庫相比，開源的大數據分析工具的如Hadoop的崛起，這些非結構化的數據服務的價值在哪裡。
二：大數據的類型和價值挖掘方法1、大數據的類型大致可分為三類：1)傳統企業數據(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消費者數據，傳統的ERP數據，庫存數據以及賬目數據等。2)機器和感測器數據(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫記錄(CallDetail Records)，智能儀表，工業設備感測器，設備日誌(通常是Digital exhaust)，交易數據等。3)社交數據(Socialdata)：包括用戶行為記錄，反饋數據等。如Twitter，Facebook這樣的社交媒體平台。2、大數據挖掘商業價值的方法主要分為四種：1)客戶群體細分，然後為每個群體量定製特別的服務。2)模擬現實環境，發掘新的需求同時提高投資的回報率。3)加強部門聯系，提高整條管理鏈條和產業鏈條的效率。4)降低服務成本，發現隱藏線索進行產品和服務的創新。
三：大數據的特點業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。具體來說，大數據具有4個基本特徵：1、是數據體量巨大數據體量(volumes)大，指代大型數據集，一般在10TB規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量;網路資料表明，其新首頁導航每天需要提供的數據超過1.5PB(1PB=1024TB)，這些數據如果列印出來將超過5千億張A4紙。有資料證實，到目前為止，人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。2、是數據類別大和類......>>

問題九：舉例說明大數據在哪些方面發揮著重要作用 大數據是信息技術與專業技術、信息技術產業與各行業領域緊密融合的典型領域，有著旺盛的應用需求、廣闊的應用前景。為把握這一新興領域帶來的新機遇，需要不斷跟蹤研究大數據，不斷提升對大數據的認知和理解，堅持技術創新與應用創新的協同共進，加快經濟社會各領域的大數據開發與利用，推動國家、行業、企業對於數據的應用需求和應用水平進入新的階段。

問題十：為什麼大數據如此重要 大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** 。
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）這樣的捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。
對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」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。
根據 *** 的定義，大數據是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** 。
大數據技術的戰略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。換言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。
從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。[1]
隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。《著雲台》的分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘電網、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。
最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
意義:
有人把數據比喻為蘊[4] 藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。
大數據的價值體現在以下幾個方面：
1)對大量消費者提 *** 品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;
2) 做小而美模式的中長尾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。

『伍』 中國大數據的提出的時間和背景是什麼發展情況和現狀分別是什麼樣的

大數據在中國的發展相對比較年輕。2012年，中國政府在美國提出《大數據研究和發展計劃內》並且批復了「十容二五國家政務信息化建設工程規劃」，總投資額估計在幾百億，專門有人口、法人、空間、宏觀經濟和文化等五大資源庫的五大建設工程。我國的開放、共享和智能的大數據的時代才真正大面積的開始
發展和現狀是：（一）市場規模快速增長，供給結構初步形成 市場規模快速增長。十二五以來，我國大數據產業從無到有，全國各地發展大數據積極性較高，行業應用得到快速推廣，市場規模增速明顯。易觀國際數據顯示，2011-2014年，我國大數據市場規模分別為37.4億元、47.3億元、59億元和75.7億元，年平均復合增長約為27%。易觀國際同時預測，2015、2016年我國大數據市場規模將保持約30%的增長速度，在十二五末市場規模接近100億元。

『陸』 六千以上大數及背景 有哪些

大數據在中國的發展相對比較年輕。2012年，中國政府在美國提出《大數據研究和發展計劃》並且批復了「十二五國家政務信息化建設工程規劃」，總投資額估計在幾百億，專門有人口、法人、空間、宏觀經濟和文化等五大資源庫的五大建設工程。我國的開放、共享和智能的大數據的時代才真正大面積的開始
發展和現狀是：（一）市場規模快速增長，供給結構初步形成 市場規模快速增長。十二五以來，我國大數據產業從無到有，全國各地發展大數據積極性較高，行業應用得到快速推廣，市場規模增速明顯。易觀國際數據顯示，2011-2014年，我國大數據市場規模分別為37.4億元、47.3億元、59億元和75.7億元，年平均復合增長約為27%。易觀國際同時預測，2015、2016年我國大數據市場規模將保持約30%的增長速度，在十二五末市場規模接近100億元。

『柒』 大數據行業發展現狀與未來前景分析

近年來，全球正大步邁向大數據新時代，數據的高效存儲、處理和分析等需求也越來越旺盛。在此背景下，行業大數據得以高速發展，應用於各個領域，根據IDC發布的有關數據預測，2025年市場規模將達到19508億元的高點。

全球大數據儲量呈爆發式增長

隨著信息通信技術的發展，各行各業信息系統採集、處理和積累的數據量越來越多，全球大數據儲量呈爆炸式增長。根據國際數據公司(IDC)的監測數據顯示，2013年全球大數據儲量為4.3ZB(相當於47.24億個1TB容量的移動硬碟)，2014年和2015年全球大數據儲量分別為6.6ZB和8.6ZB。近幾年全球大數據儲量的增速每年都保持在40%，2016年甚至達到了87.21%的增長率。2016年和2017年全球大數據儲量分別為16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大數據儲量達到33.0ZB，2019年全球大數據儲量達到41ZB。

—— 以上數據及分析均來自於前瞻產業研究院《中國行業大數據市場發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》。

『捌』 大數據產生的背景哪些

「大數據」在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。

隨著計算機和信息技術的迅猛發展和普及應用，行業應用系統的規模迅速擴大，行業應用所產生的數據呈爆炸性增長。

動輒達到數百TB甚至數十至數百PB規模的行業，企業大數據已遠遠超出了現有傳統的計算技術和信息系統的處理能力，因此，尋求有效的大數據處理技術、方法和手段已經成為現實世界的迫切需求。

人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。大數據時代對人類的數據駕馭能力提出了新的挑戰，也為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。

(8)國際大數據背景及應用擴展閱讀：

現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。

隨著雲時代的來臨，大數據（Big
data）也吸引了越來越多的關注。大數據（Big
data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優勢，它佔領的領域也越來越大，電子商務、O2O、物流配送等，各種利用大數據進行發展的領域正在協助企業不斷地發展新業務，創新運營模式。有了大數據這個概念，對於消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優化。

「大數據」在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。這些數據的規模是如此龐大，以至於不能用G或T來衡量。

『玖』 大數據是什麼意思有什麼用途

一、反饋信息技術應用

在大數據時代的背景之下，新一代信息技術的應用會源源不斷地產生春余大量數據，比如移動互聯網、物聯網、數字家庭、電子商務等。

雲計算跟大數據就像是一個硬幣的正反面，它們密不可分。雲計算可以為這些大容量、多樣化的大數據提供一個存儲和運算的平台。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。

二、推進信息產業增長輪此

大數據的發展已經是一個必然的趨勢，在這個過程之中肯定會不斷地涌臘森迅現新技術、新產品、新服務和新業態等。一方面，大數據將會在集成晶元等硬體設備產業中催發新的技術革命，而且還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。

另一方面，大數據將在軟體與服務領域中，推進數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。

三、提高核心競爭力

如今，各行業開始關注並使用大數據分析幫助企業做出業務調整，所做的決策從傳統的「業務驅動」轉變「數據驅動」。

『拾』 大數據背景下的信息安全問題探討

大數據背景下的信息安全問題探討
大數據具有體量巨大、類型繁雜、處理速度快、價值密度低四大特點，因此，對於個人來說，難以處理極其龐大的數據，只有國家和大型企業等組織或集團才有可能獲取到各種敏感信息；大數據所搜集提取的個人信息可能連本人都不完全知曉，比如個人的行為特徵、語言風格、愛好興趣等。在大數據時代如何保護個人敏感信息或隱私，必將成為高難度的世界課題。
2013年6月，美國前中情局雇員斯諾登曝光了始於2007年小布希時期美國國家安全局和聯邦調查局啟動的代號為「棱鏡」的秘密項目。美國國家安全局通過接入雅虎、谷歌、微軟、蘋果等9家美國互聯網公司中心伺服器，對郵件、圖片、視頻、電話等10類數據進行監控，以搜集情報，監視民眾的網路活動。「棱鏡」項目緣於2004年美國政府的「星風」監視計劃。但是，當時小布希政府由於法律程序等敏感問題而做出讓步，美國本土的監聽項目有所縮減。為了「星風」計劃的繼續進行，小布希政府通過司法程序將「星風」監視計劃分拆成由國家安全局執行的4個監視計劃，包括「棱鏡」、「主幹道」、「碼頭」和「核子」，均交由美國家安全局執掌。「棱鏡」項目用於監視互聯網個人信息。「主幹道」和「碼頭」項目負責存儲和分析通信和互聯網上數以億兆計的「元數據」。元數據主要指通話或通信的時間、地點、使用設備、參與者等，不包括電話或郵件等的內容。「核子」項目負責內容信息的獲取，截獲電話通話者對話內容及關鍵詞，通過攔截通話以及通話者所提及的地點，來實現日常的監控。由此可見，斯諾登不僅揭露了美國的大規模竊聽計劃，更揭示了大數據時代國家信息安全保護問題。大數據的分析與使用，無論對個人（如跟蹤健康狀況防範疾病）、對企業（如了解市場偏好以有效安排產品設計生產營銷）乃至對國家（如防範疫情或恐怖主義）顯然都有巨大的好處，從商業用途來說，谷歌、微軟、雅虎等互聯網公司，完全可以通過它們掌握到的數以百萬計、千萬計甚至億萬計的數據，經由「超級計算」，准確推斷消費者的愛好及習慣、商品的銷售額、疾病疫情的發展趨勢。商業如此，在政治、經濟、軍事等方面亦存在諸多的用途和潛在利益。像「棱鏡」計劃里涉及的谷歌、雅虎、蘋果、微軟等大網站，人們每天由於各種業務需要，會把大量個人信息輸入其中，但常常並不被事先告知數據的用途。而這些數據會被企業或政府用來進行一些特殊的計算或分析，如通過對大數據的分析預測來對人們尚未實施的行為進行懲罰。比如「大數據之父」舍恩伯格曾披露過一個例子：在美國有一個計劃名為「預測式配警」，通過對大數據分析來預測美國某個城市的某條街道的某個時段是犯罪高峰時段，然後在那個位置部署更多的警力。從此該地區居民將長時間被監控，這是一種變相的侵犯或懲罰。他們不是因為做錯事，而是因為某個計算機的演算法預測他們可能做錯事而被懲罰了，顯然這是不公平的。美國國安局擁有的正是類似的一套基於「大數據」的新型情報收集系統，這套名為「無界爆料」的系統，以30天為周期，從全球網路系統中接收到970億條訊息，再通過比對信用卡或者通訊記錄等方式，能幾近真實地還原個人的實時狀況。當然，像谷歌這樣的商業組織也有可能掌握同樣量級的信息而進行商業預測分析。因此，必須建立一套規則予以規范和約束對大數據的收集和使用。第一，雖然這些信息儲存在不同的伺服器上，但這些數據是用戶的資產，擁有權屬於用戶自己而不是這些公司，這是必須明確的，就像財產所有權一樣，個人隱私數據也應該有所有權。第二，利用大數據、雲計算技術給用戶提供信息服務的公司或企業，需要把收集到的用戶數據進行安全存儲和傳輸，這是企業的責任和義務。第三，如果企業或政府要使用用戶的信息，一定要讓用戶有知情權和選擇權，泄露用戶數據甚至牟利，不僅要被視作不道德的行為，而且是非法行為。大數據時代的數據存儲和應用方式是跨地域甚至是跨國界的。作為國家層面要將大數據上升為國家戰略，奧巴馬政府在2012年3月將「大數據戰略」上升為最高國策，像陸權、海權、空權一樣，將對數據的佔有和控製作為重要的國家核心能力。我國也應從國家高度重視大數據，在對其進行安全保護、政策制定需要重視三個方面：一是要正視數據霸權，要清醒認識到我國在網路控制權、關鍵技術和高端設備等方面，還受制於西方。二是要明確主權，數據作為一種重要的戰略資源，無論是個人擁有還是國家擁有，都要納入到主權范圍裡面來考慮。三是要有治權，因為有主權不一定能夠管治。比如：數據存到國外，雲計算跨越國境，可能不在你的主權范圍之內。要區別對待不同的數據，對確需保護的數據，必須有切實可靠的手段進行有效管理。如果做不到對數據的有效管理，大數據就必然面臨失控的危險。政策界定安全責任問題。大數據的安全問題涉及政府、相關企業、網路運營商、服務提供者，以及數據產生者、使用者等方方面面，必須對各自的安全責任有明晰的政策界定。信息安全風險存在於數據的全生命周期之中，從技術思路、產品開發、用戶使用、服務管理，各個環節均要分擔相應的安全責任。監管保障基礎設施安全問題。大數據的發展離不開電信網路甚至工控系統等關鍵基礎設施，其安全可靠同樣依賴於這些基礎設施，受供應鏈全球化、產業私有化的影響，網路與關鍵基礎設施間的安全日趨復雜，一國的大數據可能存放在別國的網路中，一國的基礎設施可能同時服務於多個國家，高度的全球相互依賴性，挑戰著原有的國家主權觀念。所以，關鍵基礎設施的安全監管體系十分重要，我國需要盡快確立對供應鏈的實質性國家安全審查和對基礎網路的常態化安全監管。
網路空間沖突管理問題。大數據的資源價值越來越高，圍繞大數據的爭奪和沖突就越來越激烈。大數據的生成、處理和利用方式，將極大改變各種沖突的表現方式和破壞烈度。通過立法與國際合作應對包括知識產權的保護、網路犯罪的處置、網路破壞活動特別是網路恐怖主義的打擊以及網路戰爭的威脅。