2015大數據研究與發展

① 大數據時代發展歷程是什麼

可按照時間點劃分大數據的發展歷程。

② 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。

③ 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》。

④ 美國《大數據研究和發展計劃》是哪一年發布的

2011年初，美國政府發布了《美國創新戰略:確保美國經濟增長與繁榮》報告專。該報告不僅對奧巴馬屬上任以來美國政府採取的所有創新舉措進行了系統歸納，同時也對美國未來科技發展做出了戰略規劃和部署。這意味著美國已經將創新的重心轉移到促進經濟增長與繁榮，以創新「贏得未來」。

⑤ 盤點政府推動大數據應用及發展的舉措

盤點政府推動大數據應用及發展的舉措
一、政府：推動大數據應用的最關鍵力量
（一）政府掌握大量最具應用價值的核心數據，是推動大數據應用的最關鍵力量
根據麥肯錫大數據研究報告指出， 各個行業利用大數據價值的難易度以及發展潛力 對比下，政府利用大數據難度最低而潛力最大。
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另一方面政府開放大數據運用已經是大勢所趨：
1、 政府掌握了大量最具應用價值的核心數據。 過去十多年來政府投資進行了大量電子政務或者稱為政府信息化的工作，後台積累了大量的數據，而這些數據和公眾的生產生活息息相關。有研究表明政府所掌握的數據使政府成為了一個國家最重要的信息保有者，有百分之七十到八十的核心數據存在於政府的後台 。
2、 開放數據本身就是政府在大數據時代提供的一項公共服務。 政府數據本質上是國家機關在履行職責時所獲取的數據，採集這些數據的經費來自於公共財政，因而這些數據是公共產品，歸全社會所有，應取之於民，用之於民。
3、 政府開放數據供社會進行增值開放和創新應用，推動經濟增長乃至整個經濟增長方式的轉型。 數據是互聯網創新的重要基礎，如果政府不開放這一部分數據，很多創新應用沒有數據作為支持，數據開發者能利用政府開放的數據，提供更好的服務，創造更多的價值， 這個過程能夠提高整個國家在大數據時代的競爭力。
4、 政府開放數據推動經濟增長獲得的稅收高於單純賣數據獲得的收入。 201 年世界經合組織在關於開放政府數據的報告中提到政府通過開放數據推動經濟增長，從而獲得的稅收收入遠高於單賣數據所能獲得收入。開放數據激發經濟活力從而得到稅收提升，這是一個良 性循環，更是一個能創造巨大公共價值的全局性的戰略。
（二） 國內外政府開放數據的情況
在 2009 年奧巴馬簽署開放政府數據的行政命令後，這些年來開放政府數據已成為了世界性的一個趨勢。美國聯邦數據平台 Data.gov 上線後，在美洲、歐洲、亞洲等地，開放政府數據已成為了政府的一項重要工作。美國聯邦政府的開放政府數據平台開放了來自多個領 域的 13 萬個數據集的數據。這些領域包括圖中所列的農業、商業、氣候、生態、教育、能源、金融、衛生、科研等十多個主題。這些主題下的數據都是美國聯邦政府的各個部委所開放的。英國、加拿大、紐西蘭等國在 2009 年之後都建立起了政府數據開放平台，成為 了國際信息化和大數據領域的一個重要趨勢。
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在我國， 2011 年香港特區政府上線了 data.gov.hk，稱為香港政府資料一線通。上海在 2012年 6 月推出了中國大陸第一個數據開放平台。之後，北京、武漢、無錫、佛山南海等城市也都上線了自己的數據平台。
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（三）、 大數據對於政府治理具有極大的價值
大數據其實對政府的治理帶來了全新的價值，無論是對宏觀經濟的決策能力、產業聚集能力、協同治理能力、社會管理能力、公眾服務能力、快速響應能力的提升，大數據都可以在有很大層面上幫助政府治理。
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（四）、大數據上升至國家戰略成為共識。
大數據時代，對大數據的開發、利用與保護的爭奪日趨激烈，制信權成為繼制陸權、制海權、制空權之後的新制權，大數據處理能力成為強國弱國區分的又一重要指標。國際上以美國為代表的發達國家紛紛布局大數據產業，相繼推出大數據相關政策，大力支持大數據產 業在本國的發展。以美國為例，美國從開展關鍵技術研究、推動大數據應用和開放政府數據三方面布局大數據產業，尤其在開放政府數據方面非常積極，通過 Data.gov開放 37 萬個數據集，並開放網站的 API 和源代碼，提供上千個數據應用。我們認為，大數據未來將 引發新一輪大國競爭，大數據對整個世界的影響力會呈現爆發性增長趨勢，因此包括我國在內的國家會在政策支持力度上不斷提升，大數據戰略將上升至國家戰略已毋庸臵疑。
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（五）、 我國 高度重視大數據未來發展
自去年 3 月「大數據」首次出現在《政府工作報告》中以來，國務院常務會議一年內 6次提及大數據運用。近期在 6 月 17 日的國務院常務會議上，李克強總理再次強調「我們正在推進簡政放權，放管結合、優化服務，而大數據手段的運用十分重要。」 7 月 1 日， 國務院辦公廳印發了《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》。
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（六）. 各部委行動時間表已經確，我國大數據發展面臨歷史性機遇
值得注意的是，近期國務院出台文件對各個部委推進大數據任務制定了明確的時間表，很多推進工作任務要求在 2015 年 12 月底前出台政策並實施，近期將是我國大數據發展政策出台的密集期。

表 3： 各部委推進大數據應用時間表
序號工作任務負責單位時間進度1加快建立公民、法人和其他組織統一社會信用代碼制度。發展改革委、中央編辦、公安部、民政部、人民銀行、稅務總局、工商總局、質檢總局2015 年 12 月底前出台並實施2全面實行工商營業執照、組織機構代碼證和稅務登記證「三證合一」、 「一照一碼」登記制度改革。工商總局、中央編辦、發展改革委、質檢總局、稅務總局2015 年 12 月底前實施3建立多部門網上項目並聯審批平台，實現跨部門、跨層級項目審批、核准、備案的「統一受理、同步審查、信息共享、透明公開」。發展改革委會同有關部門2015 年 12 月底前完成4推動政府部門整合相關信息，緊密結合企業需求，利用網站和微博、微信等新興媒體為企業提供服務。網信辦、工業和信息化部持續實施5研究制定在財政資金補助、政府采購、政府購買服務、政府投資工程建設招投標過程中使用信用信息和信用報告的政策措施。財政部、發展改革委2015 年 12 月底前出台並實施6充分運用大數據技術，改進經濟運行監測預測和風險預警，並及時向社會發布相關信息，合理引導市場預期。發展改革委、統計局持續實施7支持銀行、證券、信託、融資租賃、擔保、保險等專業服務機構和行業協會、商會運用大數據為企業提供服務。人民銀行、銀監會、證監會、保監會、民政部持續實施8健全事中事後監管機制，匯總整合和關聯分析有關數據，構建大數據監管模型，提升政府科學決策和風險預判能力。各市場監管部門2015 年 12 月底前取得階段性成果9在辦理行政許可等環節全面建立市場主體准入前信用承諾制度。 信用承諾向社會公開，並納入市場主體信用記錄。各行業主管部門2015 年廣泛開展試點， 2017 年 12 月底前完成10加快建設地方信用信息共享交換平台、部門和行業信用信息系統，通過國家統一的信用信息共享交換平台實現互聯共享。各省級人民政府，各有關部門2016 年 12 月底前完成11建立健全失信聯合懲戒機制，將使用信用信息和信用報告嵌入行政管理和公共服務的各領域、各環節，作為必要條件或重要參考依據。在各領域建立跨部門聯動響應和失信約束機制。建立各行業「黑名單」制度和市場退出機制。推動將申請人良好的信用狀況作為各類行政許可的必備條件。各有關部門，各省級人民政府2015 年 12 月底前取得階段性成果12建立產品信息溯源制度，加強對食品、葯品、農產品、日用消費品、特種設備、地理標志保護產品等重要產品的監督管理，利用物聯網、射頻識別等信息技術，建立產品質量追溯體系，形成來源可查、去向可追、責任可究的信息鏈條。商務部、網信辦會同食品葯品監管總局、農業部、質檢總局、工業和信息化部2015 年 12 月底前出台並實施13加強對電子商務平台的監督管理，加強電子商務信息採集和分析，指導開展電子商務網站可信認證服務，推廣應用網站可信標識，推進電子商務可信交易環境建設。健全權益保護和爭議調處機制。工商總局、商務部、網信辦、工業和信息化部持續實施14進一步加大政府信息公開和數據開放力度。除法律法規另有規定外，將行政許可、行政處罰等信息自作出行政決定之日起 7 個工作日內上網公開。各有關部門，各省級人民政府持續實施15加快實施經營異常名錄制度和嚴重違法失信企業名單制度。建設國家企業信用信息公示系統，依法對企業注冊登記、行政許可、行政處罰等基本信用信息以及企業年度報告、經營異常名錄和嚴重違法失信企業名單進行公示，並與國家統一的信用信息共享交換平台實現有機對接和信息共享。工商總局、其他有關部門，各省級人民政府持續實施16支持探索開展社會化的信用信息公示服務。建設「信用中國 」網站，歸集整合各地區、各部門掌握的應向社會公開的信用信息，實現信用信息一站式查詢，方便社會了解市場主體信用狀況。各級政府及其部門網站要與 「信用中國 」網站連接，並將本單位政務公開信息和相關市場主體違法違規信息在「信用中國 」網站公開。發展改革委、人民銀行、其他有關部門，地方各級人民政府2015 年 12 月底前完成17推動各地區、各部門已建、在建信息系統互聯互通和信息交換共享。在部門信息系統項目審批和驗收環節，進一步強化對信息共享的要求。發展改革委、其他有關部門持續實施18健全國家電子政務網路，加快推進國家政務信息化工程建設，統籌建立人口、法人單位、自然資源和空間地理、宏觀經濟等國家信息資源庫，加快建設完善國家重要信息系統。發展改革委、其他有關部門分年度推進實施， 2020 年前基本建成19加強對市場主體相關信息的記錄，形成信用檔案。對嚴重違法失信的市場主體，按照有關規定列入「黑名單」，並將相關信息納入企業信用信息公示系統和國家統一的信用信息共享交換平台。各有關部門2015 年 12 月底前實施20探索建立政府信息資源目錄。各有關部門2016 年 12 月底前出台目錄編制指南21引導徵信機構根據市場需求，大力加強信用服務產品創新，進一步擴大信用報告在行政管理和公共服務及銀行、證券、保險等領域的應用。發展改革委、人民銀行、銀監會、證監會、保監會2017 年 12 月底前取得階段性成果22落實和完善支持大數據產業發展的財稅、金融、產業、人才等政策，推動大數據產業加快發展。發展改革委、工業和信息化部、財政部、人力資源社會保障部、人民銀行、網信辦、銀監會、證監會、保監會2017 年 12 月底前取得階段性成果23加快研究完善規范電子政務，監管信息跨境流動，保護國家經濟安全、信息安全，以及保護企業商業秘密、個人隱私方面的管理制度，加快制定出台相關法律法規。網信辦、公安部、工商總局、工業和信息化部、發展改革委等部門會同法制辦2017 年 12 月底前出台（涉及法律、行政法規的，按照立法程序推進）24推動出台相關法規，對政府部門在行政管理、公共服務中使用信用信息和信用報告作出規定，為聯合懲戒市場主體違法失信行為提供依據。發展改革委、人民銀行、法制辦2017 年 12 月底前出台（涉及法律、行政法規的，按照立法程序推進）25建立大數據標准體系，研究制定有關大數據的基礎標准、技術標准、應用標准和管理標准等。加快建立政府信息採集、存儲、公開、共享、使用、質量保障和安全管理的技術標准。引導建立企業間信息共享交換的標准規范。工業和信息化部、國家標准委、發展改革委、質檢總局、網信辦、統計局2020 年前分步出台並實施26推動實施大數據示範應用工程，在工商登記、統計調查、質量監管、競爭執法、消費維權等領域率先開展示範應用工程，實現大數據匯聚整合。在宏觀管理、稅收征繳、資源利用與環境保護、食品葯品安全、安全生產、信用體系建設、健康醫療、勞動保障、教育文化、交通旅遊、金融服務、中小企業服務、工業製造、現代農業、商貿物流、社會綜合治理、收入分配調節等領域實施大數據示範應用工程。

⑥ 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》。

⑦ 大數據發展的前景怎麼樣

大數據主要的三大就業方向：
大數據系統研發類人才；

大數據應用開發類人才；

大數據分析類人才。

大數據十大就業職位：
一、ETL研發

隨著數據種類的不斷增加，企業對數據整合專業人才的需求越來越旺盛。ETL開發者與不同的數據來源和組織打交道，從不同的源頭抽取數據，轉換並導入數據倉庫以滿足企業的需要。

ETL研發，主要負責將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。

目前，ETL行業相對成熟，相關崗位的工作生命周期比較長，通常由內部員工和外包合同商之間通力完成。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一是：在企業大數據應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL。

二、Hadoop開發

Hadoop的核心是HDFS和MapRece.HDFS提供了海量數據的存儲，MapRece提供了對數據的計算。隨著數據集規模不斷增大，而傳統BI的數據處理成本過高，企業對Hadoop及相關的廉價數據處理技術如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求將持續增長。如今具備Hadoop框架經驗的技術人員是最搶手的大數據人才。

三、可視化（前端展現）工具開發

海量數據的分析是個大挑戰，而新型數據可視化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直觀高效地展示數據。

可視化開發就是在可視開發工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，由可視開發工具自動生成應用軟體。還可輕松跨越多個資源和層次連接您的所有數 據，經過時間考驗，完全可擴展的，功能豐富全面的可視化組件庫為開發人員提供了功能完整並且簡單易用的組件集合，以用來構建極其豐富的用戶界面。

過去，數據可視化屬於商業智能開發者類別，但是隨著Hadoop的崛起，數據可視化已經成了一項獨立的專業技能和崗位。

四、信息架構開發

大數據重新激發了主數據管理的熱潮。充分開發利用企業數據並支持決策需要非常專業的技能。信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。

五、數據倉庫研究

數據倉庫是為企業所有級別的決策制定過程提供支持的所有類型數據的戰略集合。它是單個數據存儲，出於分析性報告和決策支持的目的而創建。為企業提供需要業務智能來指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。

數據倉庫的專家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大數據一體機。能夠在這些一體機上完成數據集成、管理和性能優化等工作。

六、OLAP開發

隨著資料庫技術的發展和應用，資料庫存儲的數據量從20世紀80年代的兆（M）位元組及千兆（G）位元組過渡到現在的兆兆（T）位元組和千兆兆（P）位元組，同時，用戶的查詢需求也越來越復雜，涉及的已不僅是查詢或操縱一張關系表中的一條或幾條記錄，而且要對多張表中千萬條記錄的數據進行數據分析和信息綜合。聯機分析處理（OLAP）系統就負責解決此類海量數據處理的問題。

OLAP在線聯機分析開發者，負責將數據從關系型或非關系型數據源中抽取出來建立模型，然後創建數據訪問的用戶界面，提供高性能的預定義查詢功能。

七、數據科學研究

這一職位過去也被稱為數據架構研究，數據科學家是一個全新的工種，能夠將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值。隨著數據學的進展，越來越多的實際工作 將會直接針對數據進行，這將使人類認識數據，從而認識自然和行為。因此，數據科學家首先應當具備優秀的溝通技能，能夠同時將數據分析結果解釋給IT部門和業務部門領導。

總的來說，數據科學家是分析師、藝術家的合體，需要具備多種交叉科學和商業技能。

八、數據預測（數據挖掘）分析

營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發者有些場景看上有有些類似數據科學家，即在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值並預測未來的表現。

九、企業數據管理

企業要提高數據質量必須考慮進行數據管理，並需要為此設立數據管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術工具匯集企業周圍的大量數據，並將數據清洗 和規范化，將數據導入數據倉庫中，成為一個可用的版本。然後，通過報表和分析技術，數據被切片、切塊，並交付給成千上萬的人。擔當數據管家的人，需要保證 市場數據的完整性，准確性，唯一性，真實性和不冗餘。

十、數據安全研究

數據安全這一職位，主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施。數據安全研究員還需要具有較強的管理經驗，具備運維管理方面的知識和能力，對企業傳統業務有較深刻的理解，才能確保企業數據安全做到一絲不漏。

⑧ 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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[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.

⑨ 推動大數據高速發展和數據交易的時間

大數據概念最早的提出者現已不可考，但早在1980年，未來學家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就提到「大數據」一詞。

2001年麥塔集團分析員道格·萊尼指出數據增長的挑戰和機遇有三個方向：量（Volume，數據大小）、速（Velocity，資料輸入輸出的速度）與多變（Variety，多樣性），現在這被認為是大數據的三個特性。

2011年麥肯錫正式定義了大數據的概念。

2012年《紐約時報》的一篇專欄中寫到，「大數據」時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。大數據開始跟時代掛鉤，在當時人們並不以為然，甚至許多人認為這不過是商學院或咨詢公司嘩眾取寵罷了。現在「大數據時代」已經變成了人盡皆知的口頭禪。

2012年維克托·邁爾·舍恩伯的《大數據時代》開始在國內風靡，推動了國內大數據的發展，許多人大數據的啟蒙也是來源於這本書。

2010後雲計算的成熟讓大數據不再是紙上談兵，大數據技術有了真正實現的可能性。

我從三個方面梳理了下大數據發展的時間線：政府推動、大數據技術、大數據價值。

政府推動：

2009——美國政府開放政府數據，這一行動使得從肯亞到英國范圍內的各國政府相繼效仿。

2010——德國聯邦政府啟動「數字德國2015」戰略，將物聯網引入製造業，打造智能工廠，工廠通過CPS（網路物理系統）實現在全球互聯。

2011——工信部把信息處理技術作為四項關鍵技術創新工程之一，其中包括了海量數據存儲、數據挖掘、圖像視頻智能分析等大數據重要組成部分。

2012——美國政府在白宮網站發布《大數據研究和發展倡議》，這一倡議標志著大數據已經成為重要的時代特徵。之後美國政府宣布2億美元投資大數據領域，大數據技術從商業行為上升到國家科技戰略。

聯合國在紐約發布大數據政務白皮書，總結了各國政府如何利用大數據更好地服務和保護人民。

2013——英國政府宣布注資6億英鎊發展8類高新技術，其中，1.89億英鎊用來發展大數據技術。

歐盟實施開放數據戰略，旨在開放歐盟公共管理部門的所有信息。

2014——數據開放運動已覆蓋全球44個國家。國務院通過《企業信息公示暫行條例（草案）》，要求在企業部門間建立互聯共享信息平台，運用大數據等手段提升監管水平。

2015——五中全會的「十三五」規劃中將大數據作為國家級戰略。