關於大數據前沿報告

『壹』 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》。

『貳』 大數據未來的前景怎麼樣

全文統計口徑說明：1)搜索關鍵詞：大數據及與之相近似或相關關鍵詞;2)搜索范圍：標題、摘要和權利說明;3)篩選條件：簡單同族申請去重、法律狀態為實質審查、授權、PCT國際公布、PCT進入指定國(指定期)，簡單同族申請去重是按照受理局進行統計。4)統計截止日期：2021年9月17日。5)若有特殊統計口徑會在圖表下方備注。

1、全球大數據行業專利申請概況

(1)技術周期：處於成長期

2010-2020年，全球大數據行業專利申請人數量及專利申請量均呈現高速增長態勢，2020年，全球大數據行業專利申請人數量及專利申請量分別達到28398人及65473項，均處於較高水平。整體來看，全球大數據技術處於成長期。

註：未剔除聯合申請數量。

—— 更多行業相關數據請參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》

『叄』 大數據的預測功能是增值服務的核心

大數據的預測功能是增值服務的核心
從走在大數據發展前沿的互聯網新興行業，到與人類生活息息相關的醫療保健、電力、通信等傳統行業，大數據浪潮無時無刻不在改變著人們的生產和生活方式。大數據時代的到來，給國內外各行各業帶來諸多的變革動力和巨大價值。
最新發布的報告稱，全球大數據市場規模將在未來五年內迎來高達26%的年復合增長率——從今年的148.7億美元增長到2018年的463.4億美元。全球各大公司、企業和研究機構對大數據商業模式進行了廣泛地探索和嘗試，雖然仍舊有許多模式尚不明朗，但是也逐漸形成了一些成熟的商業模式。
兩種存儲模式為主
互聯網上的每一個網頁、每一張圖片、每一封郵件，通信行業每一條短消息、每一通電話，電力行業每一戶用電數據等等，這些足跡都以「數據」的形式被記錄下來，並以幾何量級的速度增長。這就是大數據時代帶給我們最直觀的沖擊。
正因為數據量之大，數據多為非結構化，現有的諸多存儲介質和系統極大地限制著大數據的挖掘和發展。為更好地解決大數據存儲問題，國內外各大企業和研究機構做了許許多多的嘗試和努力，並不斷摸索其商業化前景，目前形成了如下兩種比較成熟的商業模式：
可擴展的存儲解決方案。該存儲解決方案可幫助政府、企業對存儲的內容進行分類和確定優先順序，高效安全地存儲到適當存儲介質中。而以存儲區域網路（SAN）、統一存儲、文件整合/網路連接存儲（NAS）的傳統存儲解決方案，無法提供和擴展處理大數據所需要的靈活性。而以Intel、Oracle、華為、中興等為代表的新一代存儲解決方案提供商提供的適用於大、中小企業級的全系存儲解決方案，通過標准化IT基礎架構、自動化流程和高擴展性，來滿足大數據多種應用需求。
雲存儲。雲存儲是一個以數據存儲和管理為核心的雲計算系統，其結構模型一般由存儲層、基礎管理、應用介面和訪問層四層組成。通過易於使用的API，方便用戶將各種數據放到雲存儲裡面，然後像使用水電一樣按用量進行收費。用戶不用關心數據的存儲介質、網路狀況以及安全性的管理，只需按需向提供方購買空間。
源數據價值水漲船高
在紅紅火火的大數據時代，隨著數據的累積，數據本身的價值也在不斷升值，這種情況很好地反應了事物由量變到質變的規律。例如有一種罕見的疾病，得病率為十萬分之一，如果從小樣本數據來看非常罕見，但是擴大到全世界70億人，那麼數量就非常龐大。以前技術落後，不能將該病情數字化集中研究，所以很難攻克。但是，我們現在把各種各樣的數據案例搜集起來統一分析，我們很快就能攻克很多以前想像不到的科學難題。類似的例子，不勝枚舉。
正是由於可以通過大數據挖掘到很多看不見的價值，源數據本身的價值也水漲船高。一些掌握海量有效數據的公司和企業找到了一條行之有效的商業路徑：對源數據直接或者經過簡單封裝銷售。在互聯網領域，以Facebook、twitter、微博為代表的社交網站擁有大量的用戶和用戶關系數據，這些網站正嘗試以各種方式對該源數據進行商業化銷售，Google、Yahoo!、網路[微博]等搜索公司擁有大量的搜索軌跡數據以及網頁數據，他們可以通過簡單API提供給第三方並從中盈利；在傳統行業中，中國聯通[微博]（3.44, 0.03, 0.88%）、中國電信[微博]等運營商擁有大量的底層用戶資料，可以通過簡單地去隱私化，然後進行銷售盈利。
各大公司或者企業通過提供海量數據服務來支撐公司發展，同時以免費的服務補償用戶，這種成熟的商業模式經受住了時間的考驗。但是對於任何用戶數據的買賣，還需處理好用戶隱私信息，通過去隱私化方式，來保護好用戶隱私。
預測是增值服務的核心
在大數據基礎上進行深度挖掘，所衍生出來的增值服務，是大數據領域最具想像空間的商業模式。大數據增值服務的核心是什麼？預測！大數據引發了商業分析模式轉變，從過去的樣本模式到現在的全數據模式，從過去的小概率到現在的大概率，從而能夠得到比以前更准確的預測。目前形成了如下幾種比較成熟的商業模式。
個性化的精準營銷。一提起「垃圾簡訊」，大家都很厭煩，這是因為本來在營銷方看來是有價值的、「對」的信息，發到了「錯」的用戶手裡。通過對用戶的大量的行為數據進行詳細分析，深度挖掘之後，能夠實現給「對」的用戶發送「對」的信息。比如大型商場可以對會員的購買記錄進行深度分析，發掘用戶和品牌之間的關聯。然後，當某個品牌的忠實用戶收到該品牌打折促銷的簡訊之後，一定不是厭煩，而是欣喜。如優捷信達、中科嘉速等擁有強大數據處理技術的公司在數據挖掘、精準廣告分析等方面擁有豐富的經驗。
企業經營的決策指導。針對大量的用戶數據，運用成熟的數據挖掘技術，分析得到企業運營的各種趨勢，從而給企業的決策提供強有力的指導。例如，汽車銷售公司，可以通過對網路上用戶的大量評論進行分析，得到用戶最關心和最不滿意的功能，然後對自己的下一代產品進行有針對性的改進，以提升消費者的滿意度。
總體來說，從宏觀層面來看，大數據是我們未來社會的新能源；從企業微觀層面來看，大數據分析和運用能力正成為企業的核心競爭力。深入研究和積極探索大數據的商業模式，對企業的未來發展有至關重要的意義。

『肆』 大數據未來的發展前景怎麼樣

隨著科技的發展，人類社會擁有數據規模增長很快，每時每刻、從天到地都有大量數據被產生和存儲下來。數據科學則通過對數據進行分析，幫助決策。
最近幾年，大數據這個詞突然變得很火，不僅納入阿里巴巴、谷歌等互聯網公司的戰略規劃中，在我國國務院和其他國家的政府報告中多次提及大數據，大數據無疑成為當今互聯網世界中的新寵兒。

大數據就業前景怎麼樣呢？

一、大數據就業前景

近年來，數據規模呈幾何級數高速成長。據國際信息技術咨詢企業國際數據公司(IDC)的報告，2020年全球數據存儲量將達到44ZB(1021)，到2030年將達到2500ZB。當前，需要處理的數據量已經大大超過處理能力的上限，從而導致大量數據因無法或來不及處理，而處於未被利用、價值不明的狀態，這些數據被稱為「暗數據」。據國際商業機器公司(IBM)的研究報告估計，大多數企業僅對其所有數據的1%進行了分析應用。

《大數據人才報告》指出，目前全國大數據人才僅46萬，未來3-5年將會達到150萬的大數據人才缺口。

二、職業發展主要分為3個方向

1、大數據開發方向，所涉及到的職業崗位有：大數據工程師、大數據維護工程師、大數據開發工程師、大數據架構師等；

2、數據挖掘、數據分析方向，所涉及的職業崗位有：大數據分析師，大數據高級工程師，大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據演算法工程師等；

3、大數據運維方向，所涉及的職業崗位有：大數據運維工程師等。

三個方向種，大數據開發是基礎，以Hadoop開發工程師為例，Hadoop入門薪資已經達到了8K以上，工作1年月薪可達到1.2w以上，具有2-3年工作經驗的Hadoop人才年薪可達到30-50w，一般需要大數據處理的公司基本上都是大公司。

『伍』 大數據+銀行數據安全何去何從

大數據+銀行數據安全何去何從

數據將是未來銀行的核心競爭力之一，這已成為銀行業界的共識。對於銀行來講，只有擁有強大的「大數據」處理能力，才能使銀行數據應用達到價值最大化。在銀行信息化、網路化時代，如何利用大數據的優勢加強銀行機構的內部控制，防範和化解敏感數據信息泄密風險，是當前銀行業信息安全關注的重點和難點。

大數據來了 出路OR死路？

根據麥肯錫《大數據的下一個前沿》報告，無論從大數據應用綜合價值潛力維度，還是平均數據量而言，銀行的大數據應用綜合價值潛力都非常高，是繼互聯網及運營商之後大數據產生最為龐大的熱點行業之一，已然成為大數據應用的一片沃土。

大數據的數量巨大、形式多樣同時具有瞬時性，可以從移動設備、社交應用、網頁訪問以及第三方獲取，包括信用消費等方面的數據。以正確的數量模型和分析方式來契合銀行目前的業務需求，是合理利用大數據，達成更多經濟回報的關鍵。通過大數據技術把收集的海量碎片化數據有效整合，可以在市場分析、客戶服務、客戶研究、產品研發及產品測試等方面節約成本、提高效率。

沒有數據安全就沒有信息安全，數據安全管理必須貫穿數據生命周期的全過程。大數據的應用存在運維風險和運營風險等，前者如數據丟失、數據泄露、數據非法篡改、數據整合過程中的信息不對稱導致錯誤決策等，後者如企業聲譽風險、數據被對手獲取後的經營風險等。因此，必須加強數據管控。盡管大多數銀行企業經過多年系統的信息安全建設，但是仍然缺乏內容識別相關的措施來配合防護，當前數據內容防護層面臨著識別難、定位難、防護難的系列問題。

明朝萬達——實現銀行敏感數據安全管理

作為中國領先的內網安全、數據安全和移動安全解決方案提供商，北京明朝萬達專注於銀行數據安全，以自主可控的國產密碼演算法為基礎，以符合國家和行業監管為要求，基於「安全服務」理念，為銀行客戶量身打造整體數據安全解決方案。同時，結合銀行業務應用場景以及銀行的安全管理和特性需求，建立安全服務體系，實現銀行內敏感數據從產生、存儲、使用、流轉、追蹤到銷毀的整個生命周期的安全管控。

深耕金融業多年，公司憑借優質的產品、專業的服務和良好的信譽，已經成功服務於國開行、中國銀行、光大銀行、中信銀行及中國農業銀行等眾多客戶,在大數據時代，明朝萬達將繼續秉承「安全服務於業務」的理念，持續為銀行的智能化數據安全管理建設獻策獻力。

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『陸』 大數據行業現狀及前景

當前，我國正在加速從數據大國向著數據強國邁進。國際數據公司IDC和數據存儲公司希捷的一份報告顯示，到2025年，隨著中國物聯網等新技術的持續推進，其產生的數據將超過美國。我國產生的數據量將從2019年的約9.4ZB增至2025年的48.6ZB，數據交易迎來戰略機遇期。1zettabyte大約是1萬億gigabyte，這是當今常用的測量方法。與此同時，美國2019年的數據量約為8.6ZB。到2025年，這個數字預計將達到30.6ZB。

——以上數據來源於前瞻產業研究院發布的《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

『柒』 大數據趨勢與專業圖書館

數據被稱作信息化時代的石油，其重要性不言而喻。「大數據」通常被認為是一種數據量很大、數據形式多樣化的非結構化數據。從產業角度，常常把這些數據與採集它們的工具、平台、分析系統一起稱為「大數據」。在大數據時代，順應大數據趨勢，實現傳統業務的轉移，是帶給國內專業圖書館的一個契機。

1.大數據與科學研究

2011年，麥肯錫研究院在《大數據：創新、競爭和生產率的下一個前沿》的報告中提出「大數據」時代已經到來。2012年3月，奧巴馬政府發布了「大數據研究和發展計劃」；2012年6月，聯合國專門發布了大數據發展戰略。這是聯合國第一次就某一技術問題發布報告。「大數據」成為2012年熱門詞彙和研究熱點之一。除了國家和研究機構，全球主要的大型IT商業公司均對大數據技術投入巨資，目的是利用大數據為國家治理、企業決策乃至個人生活提供服務。目前，科學研究正在進入一個嶄新的階段。在信息與網路技術迅速發展的推動下，大量從宏觀到微觀，從自然到社會的觀察、感知、計算、模擬、模擬、傳播等設施和活動產生出大量科學數據，形成被稱為「大數據」的新的科學基礎設施。數據不再僅僅是科學研究的結果，而且是科學研究活動的基礎。科學家不僅通過對廣泛的數據實時、動態地監測與分析來解決難以解決或不可觸及的科學問題，更是把數據作為科學研究的對象和工具，基於數據來思考、設計和實施科學研究。以數據考察為基礎，聯合理論、實驗和模擬為一體的數據密集計算的範式，成為與經驗範式、理論範式和模擬範式並列的第四範式。數據被一起捕獲或者由模擬器生成，處理後存儲在計算機中，科研人員使用數據管理和統計學方法分析資料庫和文檔，據此產生創新思維和成果。這種科研模式被稱為數據密集型範式，簡稱數據範式，是一種新的科研模式。

2.大數據與現有資料庫技術的對比

大數據具有數據持續增加、體量巨大（Volume）、數據類型和來源多樣（Variety）、速度快（Velocity）等特點。

3.大數據與新型數字圖書館

圖書館在科學文獻（紙質或是電子）的組織與服務方面積累了豐富的經驗，已成為科研活動和學術交流體系中的有力支撐。隨著學術信息交流方式的變化，既有數據檔案庫，也有文獻檔案庫，而數據則進入數據檔案庫中。因此，數據圖書館將成為未來數字圖書館的一部分。存儲在各類資料庫和文檔系統中的科學數據，以及以業界標准化關系資料庫所產生的元數據體系，將構成一種新型的、分布式的和整合式的數字圖書館。這種數字圖書館既包括傳統數字圖書館的各類處理、管理、檢索服務等功能，又包括數據轉換、可視化和數據挖掘服務等新型數據服務功能。

4.大數據在專業研究領域中的應用

生物醫學領域是大數據的先行者，這主要得益於美國國家醫學圖書館基於科學數據建立的超級計算和數據處理平台。這些平台支持基礎科學和應用科學的知識發現和數據關聯，以及分析基礎上的模擬模擬研究，為科研和政府決策提供服務。2007年，吉姆格雷擴展了其對數據密集型科學的看法，提出7個重要行動領域之一就是同國家醫學圖書館支持生物科學一樣，建立更多數字圖書館以支持其他科學。生物醫學領域的數據量在飛速增長。歐洲分子生物實驗室核酸序列資料庫EMBL-Bank收到數據的速度每年遞增200%；人類基因組計劃2008年生產數據1萬億鹼基對，2009年速率又翻一番；在生物醫學文獻編目中已經有1800萬醫學文章，每年增加接近百萬篇。

美國國立醫學圖書館的Entrez系統是美國國立醫學圖書館建立的生命科學搜索引擎，它真正實現了數據和文獻的交互性操作。用戶可以在閱讀論文的同時打開基因數據，跟隨基因找到這個疾病，再回到文章（微軟的WWT也實現了數據與文獻的融合）。融合和交互操作可通過統一的鏈接、統一的標簽和ID號實現。醫學、生物學、心理學等學科領域的大型實驗設備的實驗型數據、人類基因數據中，有些由於觀測和實驗的不可重復性，有些由於時間、設備和經濟等條件的限制，數據獲取難度大，因此，數據的長期有效保存、科學管理、有條件共享和促進利用是極有意義和價值的一項工作。把全世界的數據都集成在一起，形成巨型的動態數據集，將誕生一個全球化的資料庫。

5.國內專業圖書館的實踐

專業圖書館的思考在實踐方面，國內已經建立了一系列的科學數據平台，如科技部支持建設的科學數據共享工程等，但圖書館人員參與很少。在新的交流體系形成之際，專業圖書館應該深刻思考和研究支撐科研創造的信息服務環境；思考科研成果融合數據之後，形成的原始數據、派生數據和科學文獻融為一體的新的信息環境下，如何提供信息和數據服務；研究數據科研基礎設施建設和運行過程中信息機構的職責、作用和角色。從大量的數據中分析其潛在的價值將成為大數據時代圖書館的一大主要業務，並且提供這些業務的水平將決定著大數據時代圖書館的發展水平和方向。專業圖書館尤其要分析研究數據科學家的知識結構、基本素養、基本技能，並將此納入培養計劃加以實施，為未來社會提供所需人才。

『捌』 大數據的應用案例以及未來發展趨勢

趕超發達國家的重要機遇
半個世紀以來，隨著計算機技術全面融入社會生活，信息爆炸已經積累到了一個開始引發變革的程度，不僅使世界充斥著比以往更多的信息，而且其增長速度也在加快。信息爆炸的學科如天文學和基因學，創造出來大數據這個概念，如今，這個概念幾乎應用到了所有人類智力與發展的領域中。21世紀是數據信息大發展的時代，移動互聯、社交網路、電子商務等極大拓展了互聯網的邊界和應用范圍，各種數據正在迅速膨脹並變大。互聯網（社交、搜索、電商）、移動互聯網（微博）、物聯網（感測器、智慧地球）、車聯網、GPS、醫學影像、安全監控、金融（銀行、股市、保險）、電信（通話、簡訊）都在瘋狂產生著數據，大數據時代已經到來。
當前全球和我國大數據都呈現了井噴式爆發性增長，大數據已經滲透到各個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素，大數據的演進與生產力的提高有著直接的關系。其發展特點，一是數據量呈現指數級增長。二是不同行業的大數據內容和開發應用特點各有不同，如證券、投資服務以及銀行等金融服務領域擁有最高的平均數字化數據存儲量，通信和媒體公司、公共事業公司以及政府等組織也有規模顯著的數字化數據存儲，這些行業更加具有通過大數據來創造價值的潛力。三是可以預見到大數據高速增長的現有趨勢將繼續推動數據增長，例如在各部門和地區之間，企業正在加快收集數據的步伐，推動了傳統的事務資料庫的增長；醫療衛生等面向消費者的行業中，多媒體的廣泛使用刺激了大數據的增長；社交媒體的廣泛普及以及物聯網中應用的不斷創新都進一步推動了大數據不斷增長……這些相互交叉的動力刺激了數據的增長，並將繼續推動數據池的迅速擴張。
發展大數據及其相關服務業將成為新興經濟體特別是我國在戰略性新興產業領域發揮後發優勢趕超發達國家的重要機遇。只要條件具備，發展中經濟體能夠利用大數據發揮巨大的潛力。例如，亞洲地區移動手機用戶最多，終端設備最多，其中中國設備數量最多，個人位置數據在亞洲已經領先。此外，在IT資產方面，盡管一些新興市場組織落後於發達市場，但發展中經濟體可以用最新技術跳躍式前進。大數據的應用不僅僅是商務，通過用戶行為分析實現精準管理、科學決策和人性化服務是大數據的典型應用，大數據在各行各業特別是公共服務領域具有廣闊的應用前景，包括消費行業、金融服務、食品安全、醫療衛生、軍事、交通環保、電子商務、氣象等。發展大數據產業機遇可貴潛力巨大。從經濟和產業發展維度看大數據及相關產業發展的潛力，我國獨特的位勢和經濟社會高速穩定發展，給大數據及其應用帶來了巨大的發展空間。大數據在我國各領域和不同行業的應用潛力巨大、機遇重大。大數據的核心技術進展和大數據應用有可能帶來我國新興戰略性產業發展的新機遇。
信息服務業發展的重要推力
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。
例如醫療衛生行業，能夠利用大數據避免過度治療、減少錯誤治療和重復治療，從而降低系統成本、提高工作效率，改進和提升治療質量；公共管理領域，能夠利用大數據有效推動稅收工作開展，提高教育部門和就業部門的服務效率；零售業領域，通過在供應鏈和業務方面使用大數據，能夠改善和提高整個行業的效率；市場和營銷領域，能夠利用大數據幫助消費者在更合理的價格範圍內找到更合適的產品以滿足自身的需求，提高附加值。數據已經成為可以與物質資產和人力資產相提並論的重要的生產要素，伴隨著信息化發展，企業將收集更多的信息，從而帶來數據呈現指數級的增長。大數據在同時為商業和消費者創造價值方面有巨大的發展潛力。
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。例如，能夠富有創造性而有效地利用大數據來提高效率和質量。麥卡錫公司研究報告指出，預計美國醫療行業每年通過數據獲得的潛在價值可超過3000億美元，能夠使得美國醫療衛生支出降低超過8%，充分利用大數據的零售商有可能將其經營利潤提高60%以上。通過利用大數據實現政府行政管理方面的運作效率提高。估計歐洲發達經濟體可以節省開支超過1000億歐元，其中尚不包括可以用來減少欺詐、錯誤以及稅差的影響作用。可以預見的是，隨著人們存儲、匯聚和組合數據然後利用其結果進行深入分析的能力超過以往，隨著越來越尖端技術的軟體與不斷提高的計算能力相結合，從數據中提取洞見的能力也在顯著提高。
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。其價值一是提高透明度，讓利益相關方能夠更加容易地及時獲取信息，例如在公安部門，讓原本相互分離的部門之間更加容易地獲取相關數據，就可大大降低搜索和處理時間；在製造業，整合來自研發、工程和製造部門的數據以便實現並行工程，可以顯著縮短產品上市時間並提高質量。二是可以通過實驗來發現需求、暴露可變因素並提高業績。隨著組織創造並存儲更多數字形式的交易數據，並以實時或接近實時的方式收集更多准確而詳細的績效數據，組織能夠通過安排對比實驗，運用數據分析獲取更好的決策，例如在線零售商，通過將流量和銷售結合的試驗論證決定價格調整和促銷活動的制定。三是更加精準地組織市場，根據客戶需求細分人群。利用大數據使組織能夠對人群進行非常具體的細分，以便精確地定製產品和服務以滿足用戶需求。例如在公共部門如公共勞動力機構，利用大數據為不同的求職者提供工作培訓服務，確保採用最有效和最高效的干預措施使不同的人重返工作崗位。四是可以協助決策者更加科學地進行決策。大數據的自動處理能夠更好地為決策者提供更加精準恰當的決策支持，通過對大數據的自動處理來替換或支持人為決策。有些組織已經在通過分析來自客戶、雇員甚至嵌入產品中的感測器的整個數據集而做出更有效的決策。五是能夠創新商業模式、產品和服務。例如在醫療保健領域，通過分析病人的臨床和行為數據已經創造了瞄準最適當群體的預防保健項目。例如互聯網公司收集大量的在線行為數據，創新速度非常快。
應組織實施大數據產業專項
發展大數據及其相關服務業具有重要意義，有望使各個行業產生更多收益。隨著我國經濟和社會信息化的高速發展，不僅信息產業自身獲取了巨大的數據池，各個行業都存在利用大數據獲取價值的潛力。大數據促使信息化建設模式大轉變，結構化數據向非結構化數據演進，使得未來IT投資重點不再是建系統為核心，而是圍繞大數據為核心。政府和企業決策者應對大數據發展研究制定發展戰略和策略給予高度重視。
大數據真正的問題是大數據應用，讓大數據更有意義。目前大數據管理多從架構和並行等方面考慮，解決高並發數據存取的性能要求及數據存儲的橫向擴展，但對非結構化數據的內容理解仍缺乏實質性的突破和進展，這是實現大數據資源化、知識化、普適化的核心。非結構化海量信息的智能化處理包括自然語言理解、多媒體內容理解、機器學習等。例如2012年3月29日白宮發布美國政府的大數據計劃：通過提高從大型復雜的數據集中提取知識和觀點的能力，承諾幫助加快在科學與工程中的步伐，加強國家安全，並改變教學研究。
由此，我們提出組織實施大數據產業專項的初步設想。一是圍繞拓展新興信息服務業態，組織實施以大數據示範、加工、處理、整合和深加工的信息資源與內容服務業示範工程，面向重點行業和重點民生領域包括金融證券、醫療衛生、稅務海關、交通運輸、社會保障、電子商務等領域，開展大數據重大應用示範，提升基於大數據的公共服務能力；二是加快推動北斗導航核心技術研發和產業化，推動北斗導航與移動通信、地理信息、衛星遙感、移動互聯網等融合發展，支持位置信息服務市場拓展，完善北斗導航基礎設施，推進服務模式和產品創新，在重點區域和領域開展示範應用；三是大力發展地理信息產業，拓寬地理信息服務市場，推進大數據技術和服務模式融合創新，支持大數據服務創新和商業模式創新；四是組織實施基於大數據的信息內容加工服務業典型示範工程，包括關鍵技術產品產業化和大數據生產、轉換、加工、投送平台及專用工具的產業化項目，為豐富信息消費內容產品供給提供支撐；五是組織實施自主可控的大數據關鍵技術產品產業化項目，主要包括商業智能、數據倉庫、數據集市、元數據、可視化技術等。