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2014中國大數據技術與產業白皮書下載

發布時間:2023-07-08 21:29:03

㈠ 你要的大數據標准都在這里

NIST 1500-4 大數據通用框架草案 第四卷 安全與隱私.pdf

NIST 大數據定義(草案).pdf

大數據安全標准化白皮書2017 .pdf

大數據安全標准化白皮書(2018版).pdf

大數據標准化白皮書(2018).pdf

大數據標准化白皮書(2020版).pdf

1 基礎

GB T 35295-2017 信息技術 大數據 術語.pdf

GB T 35589-2017 信息技術 大數據 技術參考模型》.pdf

GB T 38672-2020 信息技術 大數據 介面基本要求.txt

JRT 0236—2021《金融大數據 術語》.pdf.pdf

TGZBD 2-2020 大數據標准體系總體架構.pdf

2 數據

GBT 18142-2017 信息技術 數據元素值表示 格式記法 ISOIE C FDIS 149572009.txt

GBT 18391.1-2009 信息技術 元數據注冊系統 (MDR) 第1部分: 框架 ISOIEC11179-1 2004, IDT.txt

GBT 18391.2-2009 信息技術 元數據注冊系統 (MDR) 第2部分: 分類 ISOIEC11179-2 2005, IDT.txt

GBT 18391.3-2009 信息技術 元數據注冊系統 (MDR) 第3部分: 注冊系統 元模型與基本屬性 ISOIEC11179-3 2003, IDT.txt

GBT 18391.4-2009 信息技術 元數據注冊系統 (MDR) 第4部分: 數據定義 的形成 ISOIEC11179-4 2004, IDT.txt

GBT 18391.5-2009 信息技術 元數據注冊系統 (MDR) 第5部分: 命名和標 識原則 ISOIEC11179-5 2005, IDT.txt

GBT 18391.6-2009 信息技術 元數據注冊系統 (MDR) 第6部分: 注冊 ISOIEC11179-6 2005, IDT.txt

GBT 23824.1-2009 信息技術 實現元數據注冊 系統內容一致性的規程 第 1部分: 數據元 ISOIEC TR20943-1 2003, IDT.txt

GBT 23824.3-2009 信息技術 實現元數據注冊 系統內容一致性的規程 第 3部分: 值域 ISOIEC TR20943-3 2004, IDT.txt

GBT 30881-2014 信息技術 元數據注冊系統 (MDR)模塊 ISOIEC 197732011.txt

GBT 32392.1-2015 信息技術 互操作性元模型 框架(MFI) 第1部分: 參考 模型.txt

GBT 32392.2-2015 信息技術 互操作性元模型 框架(MFI) 第2部分: 核心 模型.txt

GBT 32392.3-2015 信息技術 互操作性元模型 框架(MFI) 第3部分: 本體 注冊元模型.txt

GBT 32392.4-2015 信息技術 互操作性元模型 框架(MFI) 第4部分: 模型 映射元模型.txt

GBT 32392.5-2018 信息技術 互操作性元模型 框架(MFI) 第5部分: 過程 模型注冊元模型.txt

GBT 32392.7-2018 信息技術 互操作性元模型 框架 第7部分: 服務模型注.txt

GBT 32392.8-2018 信息技術 互操作性元模型 框架 第8部分: 角色與目標 模型注冊元模型.txt

GBT 32392.9-2018 信息技術 互操作性元模型 框架 第9部分: 按需模型選 擇.txt

GBZ 21025-2007 XML使用指南.txt

3 技術

YDT 3772-2020 大數據 時序資料庫技術要求與測試方法.txt

YDT 3773-2020 大數據 分布式批處理平台技術要求與測試方法.txt

YDT 3774-2020 大數據 分布式分析型資料庫技術要求與測試方法.txt

YDT 3775-2020 大數據 分布式事務資料庫技術要求與測試方法.txt

大數據開放與互操作技術

信息技術 大數據 互操作 技術指南 擬研製.txt

大數據生存周期處理技術

GBT 32908-2016 非結構化數據訪問介面規范.txt

GBT 36345-2018 信息技術 通用數據導入接 口規范.txt

信息技術 大數據 面向分 析的數據檢索與存儲技術 要求 在研.txt

大數據集描述

GBT 32909-2016 非結構化數據表示規范.txt

GBT 34945-2017 信息技術 數據溯源描述模型.txt

GBT 34952-2017 多媒體數據語義描述要求.txt

GBT 35294-2017 信息技術 科學數據引用.txt

GBT 38667-2020 信息技術 大數據 數據分 類指南.txt

GB T 38667-2020 信息技術 大數據 數據分類指南.pdf

4 平台、工具

GBT 38673-2020 信息技術 大數據 大數據 系統基本要求.txt

GBT 38675-2020 信息技術 大數據 計算系 統通用要求.txt

GB T 37721-2019 信息技術 大數據分析系統功能要求》.pdf

GB T 37722-2019 信息技術 大數據存儲與處理系統功能要求.pdf

GB T 38633-2020 信息技術 大數據 系統運維和管理功能要求.pdf

GB T 38643-2020 信息技術 大數據 分析系統功能測試要求.pdf

GB T 38676-2020 信息技術大數據存儲與處理系統功能測試要求.pdf

JRT 0206—2021 證券期貨業大數據平台性能測試指引.pdf

YDT 3762-2020 大數據 數據挖掘平台技術要求與測試方法.txt

5 安全和隱私

GAT 1718-2020《信息安全技術 大數據平台安全管理產品安全技術要求》.txt

GBT 大數據系統軟體安全防護指南》標准草案.pdf

GB T 35274-2017 信息安全技術 大數據服務安全能力要求 立項.pdf

GB T 37973-2019 信息安全技術 大數據安全管理指南.pdf

YDT 3736-2020 電信運營商大數據安全風險及需求.txt

YDT 3741-2020 互聯網新技術新業務安全評估要求 大數據技術應用與服務.txt

YDT 3800-2020 電信網和互聯網大數據平台安全防護要求.txt

信息安全技術電信領域大數據安全防護實現指南.doc

d

㈡ 大數據未來的發展前景怎麼樣

數據的資源化
何為資源化,是指大數據成為企業和社會重視的重要戰略資源,並已成為我們爭相搶奪的新焦點。因此,企業必需要提前制定大數據營銷戰略計劃,搶占市場先機。
與雲計算的深度結合
大數據離不開雲處理,雲處理為大數據提供了彈性可拓寬的根底設備,是產生大數據的渠道之一。自2013年開端,大數據技能已開端和雲計算技能緊密結合,估計未來兩者聯系將更為密切。除此之外,物聯網、移動互聯網等新興計算形態,也將一齊助力大數據革新,讓大數據營銷發揮出更大的影響力。
科學理論的打破
隨著大數據的快速發展,就像計算機和互聯網一樣,大數據很有可能是新一輪的技能革新。隨之興起的數據發掘、機器學習和人工智慧等相關技能,可能會改變數據世界裡的許多演算法和根底理論,實現科學技能上的打破。
數據科學和數據聯盟的成立
未來,數據科學將成為一門專門的學科,被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業,也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時,基於數據這個根底渠道,也將建立起跨領域的數據同享渠道,之後,數據同享將擴展到企業層面,而且成為未來產業的中心一環。
數據走漏泛濫
未來幾年數據走漏事件的增長率或許會到達100%,除非數據在其源頭就可以得到安全保障。可以說,在未來,每個財富500強企業都會面臨數據進犯,不管他們是否現已做好安全防範。而一切企業,不管規劃大小,都需要從頭審視今日的安全界說。

㈢ 大數據未來的發展前景怎麼樣

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。

—— 更多數據及分析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》。

㈣ 請問大數據在未來會有怎樣的趨勢

大數抄據肯定是未來的趨勢襲,復雜的分析也是根據業務的發展越來越重要,越來越多。hadoop作為開源的大數據分析工具會有很多的應用。

大數據的實時性會變得越來越重要,實時性的大數據分析工具也會起來,storm,spark等,一些國內的廠商GBase,Yonghong Z-Data Mart等都是值得期待的。

㈤ 大數據未來的前景怎麼樣

大數據的未來發展前景是值得肯定的,但是現在大數據人才出現了供不應求的情況。大數據行業就業市場較為活躍的地區主要集中在京津冀、長三角、珠三角、成渝等區域,但是從目前招聘數據來看,大數據人才還是不能滿足市場的需求,因此現在學大數據未來的發展前景是非常好的。
大數據作為一門基礎科學,無論在數據開發及分析還是在物聯網和人工智慧演算法訓練領域,都有著強大的需求。隨著數據規模不斷增大,企業需求持續增長,大數據人才成了剛性需求。
大數據的就業領域是很寬廣的,不管是科技領域,還是食品產業,零售業等等,都是需要大數據人才進行大數據的處理,以提供更好的用戶體驗,因為未來大數據人才就業面很廣,就業機會很多,發展前景也是非常好的。

2大數據工程師的薪資待遇
大數據工程師職業發展路徑分為5個階段,每個階段對應職位對應的薪資待遇是不一樣的:

有一年工作經驗的實習工程師月工資在6000以上;

有1-2年工作經驗的助理工程師,月收入在13000-15000左右;

有3年左右工作經驗的大數據工程師,平均每個月能賺到20000左右;

有5年左右工作經驗的高級大數據工程師,月收入一般都在30000左右;

有10年以上工作經驗的首席工程師,月薪都是大於50000的。

㈥ 什麼是大數據,大數據時代有哪些趨勢

行業主要上市公司:易華錄(300212)、美亞柏科(300188)、海量數據(603138)、同有科技(300302)、海康威視(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科創信息(300730)、神州泰岳(300002)、藍色游標(300058)等

本文核心數據:大數據產業鏈、產業規模、應用市場結構、競爭格局、發展前景預測等

產業概況

1、定義:大數據產業覆蓋范圍廣

根據中國信通院發布的《大數據白皮書》,大數據產業是以數據及數據所蘊含的信息價值為核心生產要素,通過數據技術、數據產品、數據服務等形式,使數據與信息價值在各行業經濟活動中得到充分釋放的賦能型產業。不同機構對大數據的定義也有所不同,具體如下:

2、產業鏈剖析:大數據產業鏈龐大

大數據產業鏈覆蓋范圍廣,上游是基礎支撐層,主要包括網路設備、計算機設備、存儲設備等硬體供應,此外,相關雲計算資源管理平台、大數據平台建設也屬於產業鏈上游;

大數據產業中游立足海量數據資源,圍繞各類應用和市場需求,提供輔助性的服務,包括數據交易、數據資產管理、數據採集、數據加工分析、數據安全,以及基於數據的IT運維等;

大數據產業下游則是大數據應用市場,隨著我國大數據研究技術水平的不斷提升,目前,我國大數據已廣泛應用於政務、工業、金融、交通、電信和空間地理等行業。

大數據產業上游基礎設施具體包括IT設備、電源設備、基礎運營商及其他設備,相關代表企業華為、中興通訊、艾默生、三大運營商等。

中游大數據領域可以細分為數據中心、大數據分析、大數據交易與大數據安全等子行業,相關代表企業包括寶信軟體、數據港、久其軟體、拓爾思、上海數據交易中心、貴陽大數據交易所與華雲數據等。

在下游應用市場,我國大數據應用范圍正在快速向各行各業延伸,除發展較早的政務大數據、交通大數據外,在工業、金融、健康醫療等眾多領域大數據應用均初見成效。

產業發展歷程:十年來大數據產業高速增長,信息智能化程度得到顯著提升

我國大數據產業布局相對較早,2011年,工信部就把信息處理技術作為四項關鍵技術創新工程之一,為大數據產業發展奠定了一定的政策基礎。自2014年起,「大數據」首次被寫進我國政府工作報告,大數據產業上升至國家戰略層面,此後,國家大數據綜合試驗區逐漸建立起來,相關政策與標准體系不斷被完善,到2020年,我國大數據解決方案已經發展成熟,信息社會智能化程度得到顯著提升。

產業政策背景:優化升級數字基礎設施,鼓勵大數據產業發展

2014年,大數據首次寫入政府工作報告,大數據逐漸成為各級政府關注的熱點,政府數據開放共享、數據流通與交易、利用大數據保障和改善民生等概念深入人心。此後國家相關部門出台了一系列政策,鼓勵大數據產業發展。

當前,隨著5G、雲計算、人工智慧等新一代信息技術快速發展,信息技術與傳統產業加速融合,數字經濟蓬勃發展,數據中心作為各個行業信息系統運行的物理載體,已成為經濟社會運行不可或缺的關鍵基礎設施,在數字經濟發展中扮演至關重要的角色。數據中心作為大數據產業重要的基礎設施,其快速發展極大程度地推動了大數據產業的進步。在2021年3月發布的「十四五」規劃中,大數據標准體系的完善成為發展重點。

產業發展現狀

1、行業整體情況:大數據產業規模維持高速增長 主要應用於金融和政府領域

——大數據產業規模:2021年超過800億元

近年來我國大數據行業取得快速發展,賽迪CCID統計,我國大數據市場規模由2019年的619.7億元增長至2021年的863.1億元,復合年增長率達到18.0%,大數據市場規模包含了大數據相關硬體、軟體、服務市場收入。

——大數據市場結構:產業整體以大數據服務為主,應用領域以金融和政府領域為主

從產業結構來看,目前,我國的大數據產業進入高質量發展階段,大數據軟體和大數據服務的需求開始不斷提升,大數據硬體佔比有所下降但仍占據主導地位,

CCID統計,2021年我國大數據市場結構中,大數據硬體、大數據軟體和大數據服務的市場佔比分別為40.5%、25.7%和33.8%。近幾年大數據硬體的佔比在逐漸下降,大數據軟體和大數據服務的佔比在逐步提高。未來我國大數據軟體和服務市場相比硬體市場將呈現更好的發展態勢。

從應用領域來看,大數據分析產品及服務已經從最早的為電信領域客戶提供經營分析、為銀行領域客戶提供風控管理等輔助性經營決策,發展到目前的為金融、電信、政府、互聯網、工業、健康醫療、電力等多個行業領域客戶提供預測性分析、自主與持續性分析等,以實現企業決策與行動最優化。大數據分析產品及服務應用已經十分廣泛,但由於各下游領域業務特點的不同,決定了其對大數據分析產品及服務的具體需求存在一定差異。

CCID統計,2021年我國大數據分析市場下遊行業中,金融、政府、電信和互聯網位居應用領域前四名,市場佔比分別為19.1%、16.5%、15.2%和13.9%,合計超過60%;其他重點應用領域主要包括健康醫療、交通運輸、工業、電力等。

2、細分市場一:金融大數據

——金融大數據需求:金融業務規模不斷擴大,帶動大數據需求提升

從金融領域需求來看,近年來,中國金融領域業務規模不斷擴大,其中中國銀行業金融機構不斷積極擁抱金融科技,推動數字化轉型,整體行業規模擴大;保險業和證券業的收入也隨著市場經濟的發展而提升。

近年來,隨著新一代信息技術加速突破應用,以移動金融、互聯網金融、智能金融等為代表的金融新業態、新應用、新模式正蓬勃興起,我國金融業開始步入一個與信息社會和數字經濟相對應的數字化新時代,金融數字化轉型成為金融行業轉型發展的焦點。2019年,人民銀行印發《金融科技發展規劃(2019-2021年)》,構建起金融科技「四梁八柱」的頂層設計,明確了金融科技發展方向和任務、路徑和邊界。2022年1月,人民銀行再次發布《金融科技發展規劃(2022-2025年)》明確提出,從戰略、組織、管理、目標、路徑以及考評等方面將金融數字化打造成金融機構的「第二發展曲線」。隨著金融業務規模不斷擴大,加之新一代信息技術的發展,大數據在金融領域的需求將不斷提升。

——金融大數據應用場景

過去幾年,金融大數據帶來了重大的技術創新,為行業提供了便捷、個性化和安全的解決方案。目前,中國金融大數據典型的應用場景包括股票洞察、欺詐檢測和預防、風險分析與金融服務領域。

3、細分市場二:政府大數據

——政府大數據需求:互聯網政務服務用戶規模不斷提升

從政府領域需求來看,根據中國互聯網路信息中心(CNNIC)發布的第49次《中國互聯網路發展狀況統計報告》數據顯示,互聯網政務服務發展展現出了巨大潛能。截至2021年12月,我國互聯網政務服務用戶規模達9.21億,較2020年12月增長9.2%,占網民整體的89.2%。「十四五」規劃綱要提出要「推進網路強國建設,加快建設數字經濟、數字社會、數字政府,以數字化轉型整體驅動生產方式、生活方式和治理方式變革」。2021年,我國各省市積極探索、持續推進互聯網政務服務建設發展,努力提升公共服務、社會治理等數字化、智能化水平。截至2021年11月,全國已有20多個省(區、市)相繼出台數字政府建設的有關規劃,為我國互聯網政務服務發展注入新的活力。

——政府大數據應用場景

中國政府大數據主要應用於信息共享、政務數據管理、城市網路管理與社會管理幾大領域。加強電子政務建設,管理好政府的數據資產,完善政府決策流程,將是未來數年大數據在公共管理領域發展的重要方向。大數據將對政府部門的精細化管理和科學決策發揮重要作用,從而提高政府的服務水平。輿情監測、交通安防、醫療服務等將是公共管理領域重點應用領域。

4、細分市場三:互聯網大數據

——互聯網大數據需求:互聯網行業規模不斷提升

在人工智慧、雲計算、大數據等信息技術和資本力量的助推和國家各項政策的扶持下,2021年,互聯網和相關服務業發展態勢平穩向好。企業業務收入和營業利潤保持較快增長;互聯網平台服務和數據業務實現快速發展,信息服務收入較快增長;多省份保持增長態勢。2021年我國規模以上互聯網和相關服務企業完成業務收入15500億元,同比增長21.2%。

2022年上半年,我國規模以上互聯網和相關服務企業完成互聯網業務收入7170億元,同比增長0.1%。

註:2021年及以前年份,規模以上互聯網和相關服務企業,指獲得《增值電信業務經營許可證》在中國大陸境內經營全國或區域性增值電信業務、上年度互聯網業務收入500萬元及以上的企業。2022年,規模以上互聯網和相關服務企業口徑由互聯網和相關服務收入500萬元以上調整為2000萬元及以上。

——互聯網大數據應用場景

在互聯網行業,除了社交、B2C業務之外,像在線音視頻業務、廣告監測、精準營銷等等,也是未來潛在應用場景。

產業競爭格局

1、區域競爭:中國大數據企業主要分布在華南和華東沿海地區

根據企查貓數據,截止2022年9月23日,全國大數據產業中「存續」及「在業」的企業多集中分布在華南和華東沿海地區。其中,廣東省的大數據企業最多。

2、企業競爭:技術領域創新和經驗是關鍵,融合應用領域行業龍頭更能獲得青睞

根據大數據產業聯盟調研和發布的2022大數據企業投資價值百強榜單來看,榜單共選取了10個細分領域,涉及大數據基礎軟體、數據治理與分析、數據安全、商業智能、營銷大數據5個通用領域,以及政府大數據、金融大數據、工業大數據、健康醫療大數據、空間地理信息大數據5個融合應用領域。

大數據基礎軟體、數據治理與分析、數據安全、數據可視化等,是所有細分行業應用場景的基礎支撐,體現了大數據技術價值和作用。在這些細分領域提供技術解決方案的企業中,技術創新能力較強、在各自的細分領域有較長時間技術積累的廠商是投資機構的關注重點。

政府大數據、金融大數據發展相對成熟,落地實踐案例多和品牌知名度高的企業受市場關注程度較高。工業大數據、健康醫療大數據、空間地理信息大數據等市場仍處於待爆發階段,在各自細分領域建立競爭優勢的企業容易獲得投資機構的青睞。

註:2022年大數據企業投資價值百強榜是從企業估值/市值、營收狀況、創新投入、產品競爭力、細分市場潛力、領導層能力等多個維度進行綜合評比,同時結合行業專家打分,評選出2022年度大數據領域最具投資價值的100家企業。

產業發展前景:大數據將繼續保持高速增長

大數據作為新一代信息技術的重要標志,對生產製造、流通、分配、消費活動以及經濟運行機制、社會生活方式和國家治理能力均產生重要影響。伴隨國家快速推動數字經濟、數字中國、智慧城市等發展建設,未來大數據行業對經濟社會的數字化創新驅動、融合帶動作用將進一步增強,應用范圍將得到進一步拓寬,大數據市場也將保持持續快速的增長態勢。預計2027年我國大數據市場規模將達到2930.9億元,未來六年復合年增長率為22.6%。

更多本行業研究分析詳見前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

㈦ 大數據 掌握話語權要關注基礎技術

大數據:掌握話語權要關注基礎技術

《2015年中國大數據交易白皮書》顯示,預計到2020年,中國大數據產業市場規模將是2014年規模的10倍,由2014年的767億元擴大至8228.81億元。全球大數據市場高速增長,已經成為全球IT領域中的增長亮點。在中國盡管大數據仍處於起步階段,但各地發展大數據的積極性較高,行業應用推廣迅速。在這個熱情高漲的大數據市場,中國要想進一步釋放大數據的價值,掌控大數據的技術話語權,必須關注大數據的基礎技術。

眼下,雖然中國對大數據的熱情很高,但我們必須看到目前中國在大數據關鍵技術上的布局其實是有所欠缺的。目前世界各國都在搶先布局大數據的關鍵技術、基礎技術,因為從目前的技術架構和技術基礎來看,用現成的技術來解決大數據的問題還面臨諸多的挑戰。不久前,IBM中國研究院院長沈曉衛接受《中國電子報》記者采訪時坦言,我們要想真正從數據中獲得洞察、獲得價值,需要更高效、更智能的數據處理和分析平台,以及相應的工具。其一,傳統的IT技術,需要有更大的突破。比如物聯網處理系統需要一秒鍾處理上百萬信息,比如對非結構化的數據進行存儲和處理,需要新的技術。其二,需要引入物理模型來模擬物理世界。比如對天氣的理解,比如對疾病的風險控制的理解,比如對智能工廠的理解,都需要構建大量的物理模型,並挑出更合適的模型,對物理世界作出更好的模擬和理解。其三,需要更強大的認知計算,要求認知計算有更強大的自然語言的能力、更強的機器學習能力等。

基於對市場需求和技術趨勢的判斷,事實上國外IT巨頭在大數據的關鍵技術上投入了大量人力、物力和財力來進行關於大數據關鍵技術的研發。我們大家都知道現在談及大數據的利用,一定都會提及開源的Hadoop技術,事實上對於大數據的利用僅僅依靠Hadoop是不夠的。我們朝向產業互聯網推進時面臨非常多的挑戰,我們的計算架構、計算模式也面臨很大挑戰。比如傳統的計算機分析和數據整理方式,首先是收集數據,然後儲存在資料庫程序中,然後在收到請求後搜索這些數據。這是一個高效的處理方式,但卻是一個緊綳的結構,而且通常會造成時間的浪費。而在流計算當中,高級軟體的運演算法則在接收流數據時就開始對其進行分析。流計算在實時數據分析領域具有巨大的應用空間,包括天氣、江河、電力、股票交易等等。但目前,中國的IT產業在流計算方面並沒有太多的話語權。面對大數據的挑戰,有非常多類似流計算的新技術,關鍵技術都需要中國IT企業做更多的布局,只有這樣,我們的大數據發展,大數據利用才不會變成「無根」的產業。

事實上不僅僅是在平台和工具等基礎技術維度,中國要想在大數據領域擁有更大的話語權,更好地釋放數據的價值,還必須在數據模型的維度、在數據科學家等維度進行大量的投入。目前全球前1500強的企業都有自己的數據科學家。據國外職業人士社交網站LinkedIn公布的2014年最受僱主喜歡、最炙手可熱的25項技能,統計分析和數據挖掘技能位列榜首。研究機構Gartner預測,2015年,全球將新增440萬個與大數據相關的工作崗位,25%的組織將設立首席數據官職位。

不久前,阿里雲宣布啟動阿里雲大學合作計劃AUCP,聯合國內8所高校開設雲計算與數據科學專業方向,目標是到大學里培養大數據的科學家。應該說阿里巴巴是國內企業中「大數據意識」覺醒比較早的企業。對於大數據這樣的應用學科的人才培養,需要充分藉助企業的資源。在國外企業中,IBM對於全球大數據的人才培養投入了巨大資源,已與全球1000多所大學一同合作,構建一個輸送數據科學家的「通道」。

推進大數據應用需要大量的數據科學家,需要教育體系更重視大數據的人才培養,需要更多的領先企業參與進來,僅僅有阿里巴巴或者是IBM是遠遠不夠的。

以上是小編為大家分享的關於大數據 掌握話語權要關注基礎技術的相關內容,更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

㈧ 我國的大數據發展現狀如何

我國大數據產業開始已進入深化階段

中國大數據產業從萌芽到如今漸成體系,已走過將近10個年頭。「十四五」開局之年,大數據產業也進入了集成創新、深度應用的新階段。大數據在醫療、工業、交通等領域的融合應用技術加快創新突破,大數據融合應用重點從虛擬經濟轉變為實體經濟;大數據底層技術方面,信息安全、模式識別、語言工程、計算機輔助設計、高性能計算等加快突破,大數據技術領域逐漸補齊短板,並進一步強化長板。

—— 更多本行業研究分析詳見前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》

㈨ 中國大數據產業和企業的問題觀察

中國大數據產業和企業的問題觀察

大數據作為一個新興的產業,一直在處於輿論的風口浪尖。就像互聯網+的概念一樣,大數據被神話了,被送上了「宗教」的神壇。大數據企業總是有一個擔心,生怕大數據被捧得的太高,將來可能會被摔的很慘。2015年中國大數據產業的熱度從貴陽大數據交易所開始,到9月國務院的2015第50號文《促進大數據發展行動綱要》進入高峰。大數據論壇上,數據產品和解決方案被介紹的很多。數據給企業帶來的具體價值、數據應用場景、大數據產業的痛點介紹的很少。中國大數據產業經歷著很多痛苦,大數據產業前景很好,但是大數據企業卻很難做大,很難實現質的飛躍。中國大數據產業的痛點和困難如下。大數據企業眾多而弱小,很難實現產業優勢中國大數據企業大概有200多家,將近60%集中在北京,以小微企業為主,年銷售額達到十億人民幣的企業幾乎沒有。大數據產業處於春秋時代早期,各家諸侯割地而立,每家佔領了一塊小的細分領域,很難做大,都面臨著同行的激烈競爭,有的領域例如輿情監控已成為紅海。大數據企業人數大多在幾十人到幾百人,少有千人以上的企業。沒有一家大數據企業可以統領一個行業,沒有一家企業佔有細分市場10%的份額,沒有一家大數據企業建立了行業標准,領導行業發展。
中國大數據產業處於極度分散狀態,優秀的人才分布在不同企業,很難形成人才合力。各家企業規模小,很難在企業做深做大,很難利用大數據幫助企業實現業務提升。大多數企業的工具和數據很難滿足企業整體的數據要求,中國的數據挖掘和分析產品也很難和國外的產品進行競爭。大數據產業如果要形成產業優勢,必須需要一批領軍企業。參考國外大數據產業,中國在大數據基礎架構,數據產品,數據工具、數據清洗和數據挖掘、數據分析、數據人才都需要產生一批標桿企業。每個領軍企業都規模應該在千人以上,銷售額應該在百億以上,否則很難形成技術和人才優勢,也很難利用大數據幫助客戶實現業務提升。貴陽大數據交易所《2015年中國大數據交易白皮書》提到2014年中國大數據市場規模為767億元。這個數字看上去不錯,估計其實真正和大數據工具和大數據產品相關的不足20%(業務價值提升)。大多數的經費都用於大數據基礎平台(存儲和計算)、咨詢、報告等和業務價值提升相關度不大的領域。中國大數據市場銷售額大多數集中在傳統的IT企業例如IBM,Oracle,EMC,Intel,華為,聯想等。真正大數據企業所有市場份額加起來可能就在百億元左右。中國大數據企業規模過小,領軍企業缺少,行業過於分散,這些都是制約中國大數據產業發展的因素,也是產業做大的一個痛點。外部數據是一個個孤島,數據價值低數據是大數據產業發展的基礎,具有商業價值的數據可以幫助企業洞察客戶、數字化運營、風險管控、精準營銷、預測和決策等。具有商業價值的數據和商業分析真正能夠幫助企業提升業務,創造出新的價值。中國的大數據市場還不成熟,很多大數據企業擁的數據都是片段的數據,很難形成完整的,具有商業價值的數據。大數據市場的數據質量和企業的數據需求有較大的差距。外部數據大多處於孤島狀態,數據之間很少流動和整合;孤立、不流動、沒有整合的數據很難幫到企業,很多需要數據的企業不得不從多個大數據企業采購數據,效率很低,采購來的數據價值不高,數據整合的難度較大,數據采購的整體費用過高。大家都看到了數據分散的弊端,於是很多地方都建立了大數據交易市場,幫助大家進行數據交易和數據采購。由於缺少法律保護,很多企業不太想在交易市場進行數據交易,往往還是採用一對一的數據交易,這種交易方式可以保護交易雙方的利益。具有商業價值的數據還在開發中,大數據交易市場,缺少大量可以進行交易的數據。大數據交易市場這種商業模式,還需要用很長的時間去證明。中國質量最好的數據在金融行業、BAT、電信運營商,這些企業比較謹慎,很難向外部輸出數據。這三大行業自身的主營業務也不在數據,其數據產品生產和輸出的願望也不強烈。政府的數據正在逐步開放,但是其數據質量、集中度、輸出方式等多存在很大多挑戰。在中國大規模的數據開放,至少需要3年時間才能達到商業應用要求。大多數企業客戶,對數據商業應用敏感度低
大多數企業對數據有需求,但是其對數據商業敏感度很低。對數據商業應用的場景以及數據技術了解很少。即使是數據商業敏感度較高的銀行,至少要溝通三次以上,其才能夠建立起數據價值理念。其他行業例如製造業,房地產業,零售業,他們的數據商業敏感度更低。甚至萬科的王石也大聲疾呼,不要和房地產業談大數據應用,房產行業數據還不全,很多還是手工數據。於是某個領先的電商開始幫助萬科進行數據規劃建設,研究大數據在房地產行業的應用。
已有的大數據企業商業案例中,大部分都是大數據企業主動去找客戶談合作,為企業提供數據產品、數據工具或數據技術,目的是幫助企業提升業務。但是這種商業模式很累,市場很難被引爆,被動的數據商業應用,往往和業務結合較弱,無法迅速幫助企業利用數據提升業務,同時也無法解決業務發展瓶頸。
大數據產業的發展,不僅僅是大數據企業自身的事情,也是各家企業自身的事情。企業客戶也應該依據業務需要,主動到市場尋找數據和解決方案,提升數據商業敏感度,從業務場景出發,尋找具有價值的數據。大數據技術和產品同業務結合深度不夠市場上所有大數據企業和客戶都面臨一個難題,就是數據解決方案同客戶業務結合的深度不夠,數據對業務整體推動效果不如期望,這也是大數據產業爆發的一個痛點。由於外部數據質量、企業用戶數據敏感度、企業管理方式、商業數據人才等問題,大數據解決方案很難和業務深度結合。大數據核心價值就是揭示事務發展規律,幫助企業利用數據進行科學決策。目前大數據的商業應用領域主要集中在數據採集、數據存儲、數據計算、用戶畫像、精準營銷等領域。大數據最具商業價值的預測和輔助決策功能並沒有被充分利用。特別是在重大戰略決策方面,大數據的作用並不明顯。企業的產品開發,市場策略,戰略決策還是依靠過去的精英決策和經驗主義。未來社會只有兩類企業,一種是利用數據發展的企業,另外一種是不重視數據被淘汰的企業。大數據企業如果想發展壯大,如果想成為行業領先的企業,其必須放棄短期利益,深入到客戶的運營中去,了解客戶的數據,了解客戶的業務,了解客戶的商業需求。同時利用數據了解客戶,了解市場,了解業務場景。數據和業務深度結合的核心是掌握正確的數據、正確的方法、正確的工具。業務人員要懂數據,技術人員要懂業務。復合型數據人才是數據生意的關鍵,業務人員掌握數據技術的門檻較高,但是技術人員了解業務的門檻很低,復合性人才傾向於從技術人才培養開始。企業內部的數據人才和大數據企業的數據人才需要互相學習,了解對方環境和需求,在同一個平台上進行對話和溝通。數據團隊需要深入了解業務場景和背後的規律,從業務出發,從場景出發,從數據出發,將大數據解決方案同業務深度結合,利用數據推動業務發展,發揮大數據預測規律的核心價值。專業數據挖掘工具和人才缺失傳統的數據挖掘工具和BI系統存在很久了,通過各類報表展示,讓管理層了解企業運營信息,過去的確幫助企業提高管理水平,達到了預期目的。在大數據時代,企業需要的是實時數據,需要的是高效工具,需要的是決策支持和預測。傳統的數據挖掘工具的性能和靈活性已經不能滿足企業的需要,另外非機構化數據的應用也對傳統數據工具提出了挑戰。BI領域中的SAS,SPSS,TD等數據工具越來越被邊緣化,R語言正在成為數據統計和可視化的新寵。數據的時間價值正在得到重視,特別是金融企業,所有的業務部門都期望在最短的時間里,看到資金使用情況,客戶交易情況,風險管控情況。企業越早了解信息,就會越早進行決策,時間就是Money。過去數據需求可能是T+5或者T+30,現在的數據需求往往是T+1或者T+0,數據實時性、准確性、相關度被提到了一個非常重要的地位。業務的需求已經很明顯了,但是數據工具和人才卻是一個很大的挑戰。中國200多家大數據企業,看到了大數據產業的曙光,看到了大數據產業的價值,同時也在經歷著大數據企業的痛苦。大數據產業發展很快,市場正在逐步變大,但是其產業優勢不明顯,優勢企業很少,數據商業化較慢,市場還不成熟,客戶數據商業敏感度較低,缺乏高質量數據工具和人才。所有大數據企業內心的感受就是,站在了時代的風口,選對了方向和行業,但是發展壯大還是很難。200多家大數據企業正在努力耕耘著大數據產業,痛並快樂著。

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