大數據建設評論文章

㈠ 大數據對新時代的發展有什麼意義

隨著信息技術和人類生產生活交匯融合，互聯網快速普及，全球數據呈現爆發增長、海量集聚的特點。有人感嘆：數據是新的石油，是本世紀最為珍貴的財產。作為信息化發展的新階段，大數據對經濟發展、社會秩序、國家治理、人民生活都將產生重大影響。「誰掌握了數據，誰就掌握了主動權」。現在，世界各國都把推進經濟數字化作為實現創新發展的重要動能，在技術研發、數據共享、安全保護等方面進行前瞻性布局。抓住大數據發展的時代機遇，開創發展新局面，也是我國必須解答好的時代課題。

大數據不僅是一場技術和產業革命，也將帶來國家治理的深刻變革。運用大數據提升國家治理現代化水平，是新的治理課題。從建立健全大數據輔助科學決策和社會治理的機制，到保障國家數據安全，打破信息壁壘、推動信息共享，再到利用大數據平台形成社會治理合力，用好大數據這個利器，將有力提升治理科學化、精準化、高效化水平，增強服務經濟社會發展、防範化解風險的能力。「工欲善其事，必先利其器。」善於獲取數據、分析數據、運用數據，是領導幹部做好工作的基本功。懂得大數據，用好大數據，增強利用數據推進各項工作的本領，已經成為領導幹部的新時代必修課。

㈡ 以大數據為主題,寫一篇1500字的文章

可參考下文9個關鍵字寫寫大數據行業2015年年終總結2015年，大數據市場的發展迅猛，放眼國際，總體市場規模持續增加，隨著人工智慧、物聯網的發展，幾乎所有人將目光瞄準了「數據」產生的價值。行業廠商Cloudera、DataStax以及DataGravity等大數據公司已經投入大量資金研發相關技術，Hadoop供應商Hortonworks與數據分析公司NewRelic甚至已經上市。而國內，國家也將大數據納入國策。我們邀請數夢工場的專家妹子和你來聊聊2015年大數據行業九大關鍵詞，管窺這一年行業內的發展。戰略：國家政策今年中國政府對於大數據發展不斷發文並推進，這標志著大數據已被國家政府納入創新戰略層面，成為國家戰略計劃的核心任務之一：2015年9月，國務院發布《促進大數據發展行動綱要》，大力促進中國數據技術的發展，數據將被作為戰略性資源加以重視;2015年10月26日，在國家「十三五」規劃中具體提到實施國家大數據戰略。挑戰：BI(商業智能)2015年對於商業智能(BI)分析市場來說，正由傳統的商業智能分析快速進入到敏捷型商業智能時代。以QlikView、Tableau和SpotView為代表的敏捷商業智能產品正在挑戰傳統的IBMCognos、SAPBusinessObjects等以IT為中心的BI分析平台。敏捷商業智能產品也正在進一步細化功能以達到更敏捷、更方便、適用范圍更廣的目的。崛起：深度學習/機器學習人工智慧如今已變得異常火熱，作為機器學習中最接近AI(人工智慧)的一個領域，深度學習在2015年不再高高在上，很多創新企業已經將其實用化：Facebook開源深度學習工具「Torch」、PayPal使用深度學習監測並對抗詐騙、亞馬遜啟動機器學習平台、蘋果收購機器學習公司Perceptio……同時在國內，網路、阿里，科大訊飛也在迅速布局和發展深度學習領域的技術。共存：Spark/HadoopSpark近幾年來越來越受人關注，2015年6月15日，IBM宣布投入超過3500名研究和開發人員在全球十餘個實驗室開展與Spark相關的項目。與Hadoop相比，Spark具有速度方面的優勢，但是它本身沒有一個分布式存儲系統，因此越來越多的企業選擇Hadoop做大數據平台，而Spark是運行於Hadoop頂層的內存處理方案。Hadoop最大的用戶(包括eBay和雅虎)都在Hadoop集群中運行著Spark。Cloudera和Hortonworks將Spark列為他們Hadoop發行的一部分。Spark對於Hadoop來說不是挑戰和取代相反，Hadoop是Spark成長發展的基礎。火爆：DBaaS隨著Oracle12cR2的推出，甲骨文以全新的多租戶架構開啟了DBaaS(資料庫即服務Database-as-a-Service)新時代，新的資料庫讓企業可以在單一實體機器中部署多個資料庫。在2015年，除了趨勢火爆，12c多租戶也在運營商、電信等行業投入生產應用。據分析機構Gartner預測，2012年至2016年公有資料庫雲的年復合增長率將高達86%，而到2019年資料庫雲市場規模將達到140億美元。與傳統資料庫相比，DBaaS能提供低成本、高敏捷性和高可擴展性等雲計算特有的優點。

㈢ 淺談基於大數據時代的機遇與挑戰論文

淺談基於大數據時代的機遇與挑戰論文推薦

在學習和工作中，大家總少不了接觸論文吧，論文的類型很多，包括學年論文、畢業論文、學位論文、科技論文、成果論文等。為了讓您在寫論文時更加簡單方便，以下是我精心整理的淺談基於大數據時代的機遇與挑戰論文，僅供參考，希望能夠幫助到大家。

淺談基於大數據時代的機遇與挑戰論文

1、大數據的基本概況

大數據(Big Data)是指那些超過傳統資料庫系統處理能力的數據，其具有以下四個基本特性，即海量性、多樣性、易變性、高速性。同時數據類型繁多、數據價值密度相對較低、處理速度快、時效性要求高等也是其主要特徵。

2、大數據的時代影響

大數據，對經濟、政治、文化等方面都具有較為深遠的影響，其可幫助人們進行量化管理，更具科學性和針對性，得數據者得天下。大數據對於時代的影響主要包括以下幾個方面：

(1)「大數據決策」更加科學有效。如果人們以大數據分析作為基礎進行決策，可全面獲取相關決策信息，讓數據主導決策，這種方法必將促進決策方式的創新和改變，徹底改變傳統的決策方式，提高決策的科學性，並推動信息管理准則的重新定位。2009 年爆發的甲型H1N1 流感就是利用大數據的一個成功範例，谷歌公司通過分析網上搜索的大量記錄，判斷流感的傳播源地，公共衛生機構官員通過這些有價值的數據信息採取了有針對性的行動決策。

(2)「大數據應用」促進行業融合。雖然大數據源於通信產業，但其影響絕不局限於通信產業，勢必也將對其他產生較為深遠的影響。目前，大數據正逐漸廣泛應用於各個行業和領域，越來越多的企業開始以數據分析為輔助手段加強公司的日常管理和運營管理，如麥當勞、肯德基、蘋果公司等旗艦專賣店的位置都是基於大數據分析完成選址的，另外數據分析技術在零售業也應用越來越廣泛。

(3)「大數據開發」推動技術變革。大數據的應用需求，是大數據新技術開發的源泉。相信隨著時代的不斷發展，計算機系統的數據分析和數據挖掘功能將逐漸取代以往單純依靠人們自身判斷力的領域應用。藉助這些創新型的大數據應用，數據的能量將會層層被放大。

另外，需要注意的是，大數據在個人隱私的方面，容易造成一些隱私泄漏。我們需要認真嚴肅的對待這個問題，綜合運用法律、宣傳、道德等手段，為保護個人隱私，做出更積極的努力。

3、大數據的應對策略

3.1 布局關鍵技術研發創新。

目前而言，大數據的技術門檻較高，在這一領域有競爭力的多為一些在數據存儲和分析等方面有優勢的信息技術企業。為促進產業升級，我們必須加強研究，重視研發和應用數據分析關鍵技術和新興技術，具體可從以下幾個方面入手：第一，夯實發展基礎，以大數據核心技術為著手點，加強人工智慧、機器學習、商業智能等領域的理論研究和技術研發，為大數據的應用奠定理論基礎。二是加快基礎技術(非結構化數據處理技術、可視化技術、非關系型資料庫管理技術等)的研發，並使其與物聯網、移動互聯網、雲計算等技術有機融合，為解決方案的制定打下堅實基礎。三是基於大數據應用，著重對知識計算( 搜索) 技術、知識庫技術、網頁搜索技術等核心技術進行研發，加強單項技術產品研發，並保證質量的提升，同時促使其與數據處理技術的有機結合，建立科學技術體系。

3.2 提高軟體產品發展水平。

一是促進以企業為主導的產學研合作，提高軟體發展水平。二是運用雲計算技術促進信息技術服務業的轉型和發展，促進中文知識庫、資料庫與規則庫的建設。三是採取鼓勵政策引導軟硬體企業和服務企業應用新型技術開展數據信息服務，提供具有行業特色的系統集成解決方案。四是以大型互聯網公司牽頭，並聚集中小互聯網信息服務提供商，對優勢資源進行系統整合，開拓與整合本土化信息服務。五是以數據處理軟體商牽頭，這些軟體商必須具備一定的基礎優勢，其可充分發揮各自的數據優勢和技術優勢，優勢互補，提高數據軟體開發水平，提高服務內容的精確性和科學性。同時提高大數據解決方案提供商的市場能力和集成水平，以保障其大數據為各行業領域提供較為成熟的解決方案。

3.3 加速推進大數據示範應用。

大數據時代，我們應積極推進大數據的示範應用，可從以下幾個方面進行實踐：第一，對於一些數據量大的領域(如金融、能源、流通、電信、醫療等領域)，應引導行業廠商積極參與，大力發展數據監測和分析、橫向擴展存儲、商業決策等軟硬體一體化的行業應用解決方案。第二，將大數據逐漸應用於智慧城市建設及個人生活和服務領域，促進數字內容加工處理軟體等服務發展水平的提高。第三，促進行業資料庫(特別是高科技領域)的深度開發，建議針對不同的行業領域建立不同的專題資料庫，以提供相應的內容增值服務，形成有特色化的服務。第四，以重點領域或重點企業為突破口，對企業數據進行相應分析、整理和清洗，逐漸減少和去除重復數據和噪音數據。

3.4 優化完善大數據發展環境。

信息安全問題是大數據應用面臨的主要問題，因此，我們應加強對基於大數據的情報收集分析工作信息保密問題的研究，制定有效的防範對策，加強信息安全管理。同時，為優化完善大數據發展環境，應採取各種鼓勵政策(如將具備一定能力企業的數據加工處理業務列入營業稅優惠政策享受范圍)支持數據加工處理企業的發展，促使其提高數據分析處理服務的水平和質量。三是夯實大數據的應用基礎，完善相關體制機制，以政府為切入點，推動信息資源的集中共享。

做到上面的幾點，當大數據時代來臨的時候，面臨大量數據將不是束手無策，而是成竹在胸，而從數據中得到的好處也將促進國家和企業的快速發展。

大數據為經營的橫向跨界、產業的越界混融、生產與消費的合一提供了有利條件，大數據必將在社會經濟、政治、文化等方面對人們生活產生巨大的影響，同時大數據時代對人類的數據駕馭能力也提出了新的挑戰與機遇。面對新的挑戰與發展機遇，我們應積極應對，以掌握未來大數據發展主動權。

結構

論文一般由名稱、作者、摘要、關鍵詞、正文、參考文獻和附錄等部分組成，其中部分組成（例如附錄）可有可無。

1、論文題目

要求准確、簡練、醒目、新穎。

2、目錄

目錄是論文中主要段落的'簡表。（短篇論文不必列目錄）

3、內容提要

是文章主要內容的摘錄，要求短、精、完整。

4、關鍵詞定義

關鍵詞是從論文的題名、提要和正文中選取出來的，是對表述論文的中心內容有實質意義的詞彙。關鍵詞是用作計算機系統標引論文內容特徵的詞語，便於信息系統匯集，以供讀者檢索。每篇論文一般選取3-8個詞彙作為關鍵詞，另起一行，排在「提要」的左下方。

主題詞是經過規范化的詞，在確定主題詞時，要對論文進行主題分析，依照標引和組配規則轉換成主題詞表中的規范詞語。（參見《漢語主題詞表》和《世界漢語主題詞表》）。

5、論文正文

（1）引言：引言又稱前言、序言和導言，用在論文的開頭。引言一般要概括地寫出作者意圖，說明選題的目的和意義, 並指出論文寫作的范圍。引言要短小精悍、緊扣主題。

（2）論文正文：正文是論文的主體，正文應包括論點、論據、論證過程和結論。主體部分包括以下內容：

a.提出問題-論點；

b.分析問題-論據和論證；

c.解決問題-論證方法與步驟；

d.結論。

6、參考文獻

一篇論文的參考文獻是將論文在研究和寫作中可參考或引證的主要文獻資料，列於論文的末尾。參考文獻應另起一頁，標注方式按進行。

7、論文裝訂

論文的有關部分全部抄清完了，經過檢查，再沒有什麼問題，把它裝成冊，再加上封面。論文的封面要樸素大方，要寫出論文的題目、學校、科系、指導教師姓名、作者姓名、完成年月日。論文的題目的作者姓名一定要寫在表皮上，不要寫裡面的補頁上。

㈣ 如何看待我國大數據發展

隨著信息技術和人類生產生活交匯融合，全球數據呈現爆發增長、海量集聚的特點。無論是國家、企業還是社會公眾，都越來越認識到數據的價值。因此，近年來，各地紛紛成立大數據發展局，企業紛紛推動數據資產治理，大數據輻射的行業也從傳統的電信、金融逐漸擴展到工業、醫療、教育等。一時間，彷彿各行各業都在談大數據，人人都在談大數據。但也有聲音說大數據迎來了「七年之癢」，面對大數據熱潮也需要一些「冷思考」。我國大數據究竟發展得如何？未來我國大數據發展還有哪些機遇和挑戰？

1、大數據產業進展顯著
過去幾年，大數據理念已經深入人心，「用數據說話」已經成為所有人的共識，數據也成了堪比石油、黃金、鑽石的戰略資源。五年來，我國大數據產業政策日漸完善，技術、應用和產業都取得了非常明顯的進展。
在政策方面，我國從中央到地方的大數據政策體系已經基本完善，目前已經進入落地實施階段。自從2014年「大數據」這個詞寫入政府工作報告以來，我國大數據發展的政策環境掀開了全新的篇章。在頂層設計上，國務院《促進大數據發展行動綱要》對政務數據共享開放、產業發展和安全三方面做了總體部署。《政務信息資源共享管理暫行辦法》《大數據產業發展規劃（2016-2020）》等文件也都已經出台。十九大報告中提出「推動大數據與實體經濟深度融合」，「十三五」規劃中提出「實施國家大數據戰略」。衛健、農業、環保、檢察、稅務等部門還出台了領域大數據發展的具體政策。截至2019年初，所有省級行政區都發布了大數據相關的發展規劃，十幾個省市設立了大數據管理局，8個國家大數據綜合試驗區、11個國家工程實驗室啟動建設。可以說，大數據的政策體系已經基本搭建完成，目前已經紛紛進入落地實施甚至評估檢查階段。
在技術方面，我國大數據技術發展屬於「全球第一梯隊」，但國產核心技術能力嚴重不足。我國獨有的大體量應用場景和多類型實踐模式，促進了大數據領域技術創新速度和能力水平，處於國際領先地位。在技術全面性上，我國平台類、管理類、應用類技術均具有大面積落地案例和研究；在應用規模方面，我國已經完成大數據領域的最大集群公開能力測試，達到了萬台節點；在效率能力方面，我國大數據產品在國際大數據技術能力競爭平台上也取得了前幾名的好成績；在知識產權方面，2018年我國大數據領域專利公開量約佔全球的40%，位居世界第二。但我國大數據技術大部分為基於國外開源產品的二次改造，核心技術能力亟待加強。例如，目前國內主流大數據平台技術中，自研比例不超過10%。
在產業方面，我國大數據產業多年來保持平穩快速增長，但面臨提質增效的關鍵轉型。2018年，我國大數據產業延續多年來的增速，繼續保持相對高速的增長。根據中國信息通信研究院的測算，2018年我國大數據產業整體規模有望達到5400億元，同比增長15%。然而，綜合國內外環境、新興技術發展等多種因素，大數據產業的增速出現了下滑。我國的大數據產業也面臨著從高速發展向高質量發展的關鍵轉型期。
在應用方面，大數據的行業應用更加廣泛，正加速滲透到經濟社會的方方面面。隨著大數據工具的門檻降低以及企業數據意識的不斷提升，越來越多的行業開始嘗到大數據帶來的「甜頭」。無論是從新增企業數量、融資規模還是應用熱度來說，與大數據結合緊密的行業正在從傳統的電信業、金融業擴展到政務、健康醫療、工業、交通物流、能源行業、教育文化等，行業應用「脫虛向實」趨勢明顯，與實體經濟的融合更加深入。
2、產業的五大困局
雖然我國大數據總體發展形勢良好，也面臨難得的發展機遇，但仍然存在一些困難和問題。
一是，涉及核心技術的產業發展薄弱，未能有效提升我國核心技術競爭力。核心技術的影響力在大數據產業有著極高的重要性。由於大數據企業在完成產品開發後，可以近乎零成本無限制的復制，因此擁有核心技術的大企業，很容易將技術優勢轉化為市場優勢，即憑借具體的信息產品贏得海量用戶獲得壟斷地位。當前，從大數據技術與產品的供給側看，我國雖然在局部技術實現了單點突破，但大數據領域系統性、平台級核心技術創新仍不多見。大數據處理工具都是「他山之石」，大部分企業用的都是國外的數據採集、數據處理、數據分析、數據可視化技術，自主核心技術突破還有待時日。尤其是開源產品的技術標准方面，我國的影響力尚亟待提升。
二是，數據孤島和壁壘降低了大數據產業資源配置效率。大數據產業發展必須實現數據信息的自由流動和共享，如果數據不開放、不共享，數據整合就不能實現，數據價值也會大大降低。無論是政府數據、互聯網數據還是其他數據，數據擁有者往往不願對其進行開放流通。受制於前期信息基礎設施建設，目前我國政府數據往往還存在著諸多「數據孤島」和「數據煙囪」，數據價值難以發揮。
三是，數據安全管理薄弱增加了大數據產業的發展風險。大數據技術為經濟社會發展帶來創新活力的同時，也使數據安全、個人信息保護乃至大數據平台安全等面臨新威脅與新風險。海量多源數據在大數據平台匯聚，來自多個用戶的數據可能存儲在同一個數據池中，並分別被不同用戶使用，極易引發數據泄露風險。利用大數據技術對海量數據（21.90 -5.19%,診股）進行挖掘分析所得結果可能包含涉及國家經濟社會等各方面的敏感信息，需要對分析結果的共享和披露加強安全管理。
四是，產業壟斷與惡性競爭現象頻發，「劣幣驅逐良幣」現象明顯。由於資源型產業門檻低、利潤高，新興的大數據企業往往首先將目光盯在獲取數據資源上面。大量依託數據資源優勢的企業誕生，為大數據產業帶來了低附加值的壟斷經濟模式，使得依靠技術壁壘打江山的企業不得不面對殘酷的市場競爭，放緩了技術研發的步伐。同時，數據壟斷問題也愈發明顯。少數互聯網巨頭企業擁有巨大數據，不但對產業發展不利，甚至存在巨大的數據聚集隱患。
五是，各地發展同質化嚴重，普遍存在重存儲輕應用的現象。由於缺乏統一的大數據產業分類統計體系和產業運行監測手段，各地大數據產業的定位相似，同質化競爭加劇。而盲目的重復建設，更是可能導致大數據產業過剩。同時，由於部分地區信息化發展程度有限，大數據應用場景不夠豐富，更是以數據中心等大數據存儲設施的建設作為發展大數據產業的關鍵，且規模巨大，目標動輒以百萬台計，後期若無法有效利用，將造成巨大的資源浪費。

㈤ 大數據的重要性體現在哪些方面

大數據是推動數字經濟發展的關鍵生產要素

發展數字經濟是實現經濟高質量發展、構建現代化經濟體系的必由之路。推進經濟社會數字化轉型實際上就是從工業經濟時代向數字經濟時代的轉變。在這一轉變過程中，數據發揮著至關重要的作用。

大數據是重塑國家競爭優勢的重大發展機遇

世界各國都已充分認識到大數據對於國家的戰略意義，並早早開始布局。國家間的競爭將從資本、土地、資源的爭奪轉變為技術、數據、創新的競爭。

大數據是實現治理能力現代化的重要創新工具

大數據應用能夠揭示傳統技術方式難以展現的關聯關系，推動政府數據開放共享，促進社會事業數據融合和資源整合，將極大提升政府整體數據分析能力，為有效處理復雜社會問題提供新的手段。

大數據是建設數字中國的關鍵創新動力

加快數字中國建設是以信息化培育新動能、用新動能推動新發展的重要舉措。數字中國涉及內容十分廣泛，面臨的主要障礙就是各行業領域普遍存在的信息孤島和數據煙囪。

關於大數據的重要性體現在哪些方面，環球青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

㈥ 以大數據為主題,寫一篇1500字的文章

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，從政府到藝術，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？

七：最後北京開運聯合給您總結一下

不管大數據的核心價值是不是預測，但是基於大數據形成決策的模式已經為不少的企業帶來了盈利和聲譽。
1、從大數據的價值鏈條來分析，存在三種模式：
1)手握大數據，但是沒有利用好;比較典型的是金融機構，電信行業，政府機構等。
2)沒有數據，但是知道如何幫助有數據的人利用它;比較典型的是IT咨詢和服務企業，比如，埃森哲，IBM，開運聯合等。
3)既有數據，又有大數據思維;比較典型的是Google，Amazon，Mastercard等。
2、未來在大數據領域最具有價值的是兩種事物：

㈦ 大數據建設的意義

大數據分析可以讓人們享受更多的智慧生活，包括智慧交通、智慧醫療、智慧家居、智慧安防等，改變人們傳統的生活方式，讓人們的生活更加智能化，提高城市居民的生活品質。

城市的管理和服務是持續不斷的，所以會有大量的數據積累下來，這些數據中會沉澱下許多這座城市的特徵。通過對這些數據的分析，可以為城市的智慧化以及精細化管理提供決策依據，而且還能夠為智慧城市的服務系統提供新的洞察力。

大數據在城市規劃方面提供了強大的數據分析和決策支持，能夠強化科學的城市管理和前瞻性。在交通管理方面，大數據通過對交通信息的實時挖掘，能夠有效緩解交通問題，在突發狀況時能夠快速響應做出決策。

㈧ 用好大數據推進「智慧城市」建設

用好大數據推進「智慧城市」建設

大數據已在很多領域被廣泛應用，各行各業都受到大數據的強烈沖擊。在這樣的背景下，中國國際大數據創新發展論壇於23日在深圳召開，此次大會意在激發創新創業活力，鼓勵企業發掘和利用數據資源，促進創新鏈和產業鏈深度融合，推動大數據發展與科研創新的有機結合，最終形成大數據驅動型的科研創新模式。

而隨著大數據時代的到來，深圳也開始進入利用大數據構建智慧城市的進程中。與會專家建議，深圳有良好的大數據建設基礎，構建智慧城市一定要用好大數據。

深企將從IT時代走向DT時代

深圳的民營企業眾多，大數據對這些民營企業意味著什麼？民營企業又如何抓住大數據時代的機遇？正威國際集團董事局主席王文銀在演講時講了一個「尿布與啤酒」的案例。

「這個『啤酒與尿布』故事啟發我們，大數據讓我們可能有全新的視角來發現新的商業機會和重構新的商業模式。今後企業的市場營銷活動會更有針對性和精準性。」王文銀說。

作為深圳一家知名民營企業的掌舵人，王文銀結合正威的實踐指出，各行各業開始數字化、互聯網化，越來越多的企業將投入到這場偉大的數據革命之中。作為國家級創新城市，深圳市在政策和具體行動上給予大數據產業大力的支持；同時，一大批從事大數據產業實踐的知名企業在深圳紮根，也為這個產業發展創造了得天獨厚的條件。

王文銀分析認為，大數據能讓企業精準地生產和服務。它將重構行業商業思維和商業模式。未來的企業將從業務驅動型轉變成價值驅動型，而判斷價值主要是通過大數據分析，讓數據來告訴企業需求在哪、機會在哪、價值在哪。此外，王文銀認為，大數據使企業真正實現從過去的以自我為中心轉變為以客戶為中心，與此同時，大數據一定程度上將顛覆企業的傳統管理方式。

「深圳民營經濟最有活力，作為其中的一員，正威也正走在通向大數據的路上。目前，集團正在打造大數據互聯網生態鏈。」王文銀表示，「預計在5年左右，深圳的企業將從IT時代走向DT時代，因此民營企業一定要抓住大數據時代的機遇。」

大數據是建設智慧城市的源泉

深圳正在構建智慧城市。大數據在智慧城市建設中將扮演怎樣的角色？中國智慧城市專家委員會首席科學家李林分享了來自新加坡的經驗。他指出，新加坡大數據產業的發展有它自己的規劃，一些經驗值得深圳借鑒。

李林在新加坡長期研究的是數據信息和知識之間的關系。他認為，新加坡在智慧城市建設方面之所以做得好，得益於他們在35年前就開始構建大數據，「他們整個智慧城市的建設過程其實反映的就是大數據建設的一個過程」。

李林介紹，無論住房、醫療還是教育，在新加坡都是用數據說話。在新加坡租房、買房、入學、看病，根本不需要提供一大堆證件證明，老百姓都不用做任何事情，只要報一個身份證號碼就可以了，因為政府早就建好了一個城市管理的大數據系統。「新加坡為了管理好大數據，他還給每一個公民和臨時來的暫住者發一個數據代碼，這個數據代碼會跟你在新加坡所有的社會證件相關聯，比如說跟你的中國護照關聯。你在新加坡必須使用這個數據代碼，因為這個代碼會跟你所有的大數據關聯，影響到你生活的衣食住行。」

針對現在包括像深圳、上海、北京這樣的國內城市也在紛紛推廣智慧城市建設，李林指出，新加坡在大數據的建設方面非常有遠見。事實上，新加坡在構建城市大數據的時候，首先會充分了解老百姓的需求，通過城市居民在需求上的大數據來構建城市管理，所以現在新加坡人生活得很幸福，這一點很值得深圳學習。「實際上智慧城市建設涉及城市的各個領域、各個產業，大數據是建設智慧城市的源泉，深圳要構建智慧城市，就要把大數據跟智慧城市關聯起來」。

深圳有良好的大數據建設基礎

城市的智慧建設離不開大數據建設，深圳大數據建設的環境如何，與其他一線城市比，深圳的大數據建設有哪特點？深圳市大數據產業發展促進會秘書長彭向陽指出，與北方的一線城市比，深圳盡管沒有豐富的政府資源，但這個以創新為特點的城市在建設大數據領域擁有得天獨厚的條件。

彭向陽介紹，深圳的大數據這幾年才剛剛發展起來，深圳的大數據促進會也是去年才剛剛成立。「總的來看，深圳的大數據建設尚處在一個萌芽狀態。」

盡管在剛剛起步的階段，但彭向陽認為，「大數據的形成需要打好幾個基礎，首先是能力基礎，再就是技術基礎和政府資源的基礎，最後是市場用戶需求的基礎。總體來說，深圳的這幾個基礎都不錯。」

「深圳有很多企業已經通過互聯網+這樣的形式把自己的大數據系統建立起來了，而深圳市大數據產業發展促進會建立的目的就是為這些企業搭建平台，把最新的技術資源整合起來，推動深圳大數據產業甚至國內大數據產業的發展。」彭向陽說，「目前來看，大量的數據還是在政府手裡，我們協會希望推動政府能夠盡快開放大數據，為企業應用大數據提供更好的資源和基礎。」

針對深圳大量的民營企業，李林建議：「企業首先要了解大數據，然後再指導大家怎麼來運用大數據；其二是企業要積極融入互聯網。現在我們整個智慧城市建設的核心是網路，網路的應用和大數據的應用相輔相成，有了雲計算、有了大數據，我們的互聯網才真正有意義；第三，深圳有很多大數據應用得很好的企業，希望大家多看看多學習，因為通過學習才會有啟發，你才能在你的行業用好大數據。」

以上是小編為大家分享的關於用好大數據推進「智慧城市」建設的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

㈨ 從大數據平台到數據治理，智慧醫院大數據何去何從

背景：上周看了阿里章劍鋒寫的一篇大數據文章，加上對健康醫療大數據相關政策的分析，想就醫院大數據的建設說幾點看法，畢竟國家健康大數據戰略下智慧醫院大數據是必然先驅，有大數據抱負的醫院信息科大部分還在摸著石頭找過河的路，而其他行業的經驗還是很有借鑒意義的。

2019年6月，中國衛生信息與健康醫療大數據學會會長金小桃（中國衛生信息學會會長）在6月20日的2019(14th)中國衛生信息技術/健康醫療大數據應用交流大會上發布《新一代醫院數據中心建設指南》（盡管找遍網路都沒找到這個指南，可能還在整理中...）

而基本同一時間，國家衛健委統計信息中心初版了《醫院數據治理框架、技術與實現》，對「醫院大數據」明確為「醫院數據」，這也是我一直在解釋的名詞，正符合大數據的正確引導和深度理解。

2019年的廈門CHIME，中國醫院協會信息專業委員會發布了《醫療機構醫療大數據平台建設指南（徵求意見稿）》。在結合2015年以來的每年一批的健康醫療大數據國家戰略政策指導，大數據國家戰略的決心和國家支持引導的力度可見一斑，而醫院側信息化的現階段熱點就是醫院信息平台，信息平台的熱方向就是醫院大數據和人工智慧，當然這脫離不了首先建設完備的醫院信息化系統。我們再來看一個政策：

2018年4月，國家衛生健康委員會規劃與信息司發布了《全國醫院信息化建設標准與規范（試行）》。它是在2016年《醫院信息平台應用功能指引》和2017年《醫院信息建設應用技術指引（試行）》基礎上，形成的較為完整的醫院信息系統體系框架。在《醫院信息平台應用功能指引》明確醫院信息化功能和在《醫院信息化建設應用技術指引》上明確了醫院信息化技術。看醫院信息化完整地圖，雲計算、大數據、物聯網以及傳統信息化支撐的是金字塔頂端的人工智慧，最近幾年AI大數據經常被一起稱呼，不可能脫離信息化基礎和大數據基礎去建設AI的空中樓閣。所以大數據和AI找同一廠家（或者同一生態圈）建設會是最好的選擇，畢竟做AI的一定先做數據，但是做數據的卻不一定做得好AI，看市場上那麼多數據搬運工公司就清楚了，這也是造成醫院大數據前期建設重數量輕質量的主要原因。

再來看大數據的宏觀發展環境，從2009年閃亮登場到2015年泡沫頂峰，已經邁過了甘特曲線的2個關鍵節點，現在正處於穩步發展。

大數據技術的2個維度是我覺得章劍鋒最深刻的大數據概念解析，垂直的技術棧維度和水平的數據流維度，也就是垂直的平台+應用，水平的數據處理。何為大數據？這一輪數據到大數據的概念，水平維度的數據處理理論正式出現已經30年了並沒有大變化（這個維度數據大數據都應該稱為數據處理），而聚變的是技術棧維度：hadoop、spark、storm、flink等等，但是閃亮的hadoop不也在沒落么，因為技術為業務而生，符合業務需求的才是最合理的技術。而醫院大數據建設出的第二個比較大的問題就是追求新技術典型如hadoop，就醫院數據體量和應用需求，hadoop真不是最佳實踐，而繁雜的運維和龐大高昂的資源硬體成本可能是壓垮信心的根本原因。

再來看醫院大數據上雲，盡管很多人覺得國內是數據隱私和數據安全比較寬松的環境，但是醫院數據側一直都比較謹慎。雖然最近國內出了政策，允許醫院將患者數據對患者開發，但是把醫院數據放在廠家提供的雲上，對於大型三甲醫院目前依然不現實。醫院除了診療水平，最重要的資產就是醫院數據，醫院數據又比較敏感，醫院本身是要遵從嚴格監管的，所以按照當前形勢，更適合醫院的還是數據在醫院（很多醫院通過免費大數據戰略合作協議讓醫院數據上醫某雲）。

還是回到大數據平台，伴隨著大數據概念火熱，hadoop缺在逐步沒落，就大數據技術棧本身，不存在hadoop架構和oracle架構的選擇（在這個點上大量概念混淆，oracle和hive HDFS只是存儲方案的差異，hadoop是大數據完整技術棧），只存在數據存儲架構的選擇，根據數據量、數據使用方式、數據分析方式決策更合理的架構，選了hadoop就不能用oracle嗎？這是醫院大數據平台建設里經常混淆的點。根據應用場景選擇存儲方案，根據數據分析需求選擇技術棧，如果不清楚需求，何不來個混合架構搞個萬金油？其實醫院大數據，oracle是可以用的，國產化另論。如果定了oracle是不是就不能用hadoop了呢？

這里又引申到另一個問題，Hadoop、Spark、Flink等大數據技術的發展，醫院大數據建設技術要求必提，但是真正建了之後會發現好像哪裡不對勁，難道大數據就是這么高大上到信息科要大量學習新技能嗎？能用的技術才是好技術，自己都用不了的一定有問題。其實醫院信息科真正需要的不應該是Hadoop、Spark、Flink等大數據技術的堆砌，應該是信息科都可以簡單上手操作做數據治理，以這些技術為基礎的能解決業務問題的產品。也即真正的易操作、專業化、流程化、全鏈路的數據平台（絕對不是hadoop），這個平台准備後續專門介紹。

智慧醫院從大數據平台的建設到數據治理平台建設，大部分是從技術棧的hadoop轉向數據專業治理本身，也就是從垂直的技術棧維度轉換為橫向的數據流維度，還是要平台，而此平台已經不再hadoop。數據治理到底如何做呢？參見前一篇文章《如何做數據治理》，數據治理最早成熟應用是在零售業、銀行業，以及運營商，現在每個AI互聯網公司都會有數據部門，醫院數據治理可能還是先解決自身的業務問題本身，能不能發展到數據中台，還要看醫院戰略，而不是各種廣告中的概念。

還有一點需要補充的，中美貿易摩擦，美對中進行了嚴格的出口管制，無論從硬體還是軟體，能支持國產化會是一個更好的選擇。

最後，數據治理本身是一個重運維重交付重實施的事情，當前市場大量充斥草台班子的數據搬運，沒有深度長期的價值挖掘，再好的搬運工做的也是勞民傷財的事，參考谷歌和梅奧的十年戰略合作協議，這才是醫院大數據真正有遠見的規劃。

簡單總結下，智慧醫院大數據發展趨勢：

1. 政策會頻繁頒布，醫院大數據（數據）建設一定是必然，目前已經開始穩步發展；

2. 大數據平台概念會褪去，醫院真正需要的一定是全產業鏈整合的數據管理平台；

3. 智慧醫院會更加重視數據流即數據治理本身，現階段還需要一套簡單上手的平台輔助；

4. 智慧醫院大數據中心依舊以私有雲機房為最佳方案；

5. 智慧醫院大數據中心需要兼容國產化需求；

6. 找一家AI大數據公司作為長期戰略合作夥伴將更加現實，畢竟只講大數據的大部分都是數據搬運工；

㈩ 以大數據如何改變我們的生活寫1500字論文

"大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。 "大數據"首先是指數據體量(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；其次是指數據類別(variety)大，數據來自多種數據源，數據種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結構化數據范疇，囊括了半結構化和非結構化數據。接著是數據處理速度（Velocity）快，在數據量非常龐大的情況下，也能夠做到數據的實時處理。最後一個特點是指數據真實性（Veracity）高，隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興趣，傳統數據源的局限被打破，企業愈發需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。

從所周知，大數據已經不簡簡單單是數據大的事實了，而最重要的現實是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那麼越來越多的應用涉及到大數據，而這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性，所以大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基於如此的認識，大數據分析普遍存在的方法理論有哪些呢？

大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
大數據分析廣泛應用於網路數據挖掘，可從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現更好的用戶體驗和廣告匹配。
大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。 大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。

當下我國大數據研發建設應在以下四個方面著力
一是建立一套運行機制。大數據建設是一項有序的、動態的、可持續發展的系統工程，必須建立良好的運行機制，以促進建設過程中各個環節的正規有序，實現統合，搞好頂層設計。
二是規范一套建設標准。沒有標准就沒有系統。應建立面向不同主題、覆蓋各個領域、不斷動態更新的大數據建設標准，為實現各級各類信息系統的網路互連、信息互通、資源共享奠定基礎。
三是搭建一個共享平台。數據只有不斷流動和充分共享，才有生命力。應在各專用資料庫建設的基礎上，通過數據集成，實現各級各類指揮信息系統的數據交換和數據共享。
四是培養一支專業隊伍。大數據建設的每個環節都需要依靠專業人員完成，因此，必須培養和造就一支懂指揮、懂技術、懂管理的大數據建設專業隊伍。