世界大數據觀察

1. 淺析未來大數據的發展趨勢

淺析未來大數據的發展趨勢

隨著我國進入大數據時代，很多人對於大數據的發展趨勢還處於懵懂的狀態，充分提升大數據的應用對於我國各個行業，都會有非常重要和有效的指導性作用。那麼，大數據的發展趨勢到底是怎樣的呢?下面，就讓我們一起來了解一下吧。

第一、突破科學理論

大數據的發展十分快速，對於目前已經飛速發展並且極具影響力的互聯網一樣，對於社會的各個行業來說都是一個新的技術革命，其相關技術的普及，對於科學技術上的突破都是非常顯而易見的。

第二、成立數據聯盟和數據科學

在不久的未來，大數據將會成為一個專門的學科，會被更多的人所熟知和了解，並且，大數據相關職業也會逐漸普及，由於大數據的普遍使用，也會催生出更多的行業崗位，數據共享會在企業層面進行擴展，從而成為產業的核心。

第三、數據形成資源化

所謂資源化，就是社會和企業對於已經成為戰略資源的大數據內容，給予了更多的關注的認識，從而使大數據成為了大家所關注和搶奪的焦點，所以，企業將會對大數據資源進行戰略計劃的制定，從而獲得市場的主導。

第四、深度結合雲計算

雲計算的存在為大數據的處理提供了強有效的支撐作用，大數據的運作與運處理是不可分割的，從2013年開始，雲計算技術和大數據處理技術就已經有效的結合，其關系也非常密切，而隨著大數據時代的不斷發展，兩者的關系也會更加的密切和契合。

第五、數據管理成為企業的核心競爭力

企業對大數據處理有了更為明確的定義並且持續發展，從而能夠影響企業的發展和決策。並且，大數據進行的數據處理活動，對於企業的經營業務和管理效率也都會產生直接的影響。

大數據作為現今時代不可忽視的一種數據分析處理技術，是企業能夠對自身充分認識和指導發展的有效手段，其發展趨勢也是不可小覷的。

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2. 【《大數據時代》讀書筆記2】大數據視角下，一切皆可「量化」

「大數據」視角，並非近年來的新事物，回顧歷史，早已有之。只是當時，「大數據」這個詞，尚未產生。

19世紀，「量化」之於航海。 19世紀還是航海經驗靠口口相傳、有些甚至被證明是錯誤的年代，航海家莫里通過量化分析製作的導航圖，是大數據的最早實踐之一。在因為馬車事故造成腿部殘疾後，年輕的海軍軍官莫里離開了海上工作，來到了圖表和儀器廠。在這個後來被證明是他福地的地方，在翻閱、整理庫房裡存放的航海書籍、地圖、圖表、航海日誌後，莫里將這些記錄進行數據整合，把整個大西洋按經緯度分成五塊，並按月份標出溫度、風速和風向，為找到更有效的航海路線提供參考。之後，為了提高精確度，莫里創建了一個標準的表格來記錄航海數據，並在所有海軍艦艇及部分商船上使用，通過分析這些數據，一些利於航行的天然航線被找到，為海軍及商船減少了三分之一的航海路程。遠在信息數字化之前，人工的數據運用已經充分展示了其實效。隨著數據存儲和處理能力的不斷提高，「大數據」技術的運用領域也不斷擴展。

20世紀，「量化」之於投資。 在金融領域，「量化」這個詞經常以「量化投資」等片語形式出現，指的是通過數量化方式及計算機程序化發出買賣指令，以獲取穩定收益為目的的交易方式，其實質在於替代傳統的定性分析，以數據為支撐作出投資決策。「量化投資」在海外的發展已有30多年的歷史，其投資業績穩定，市場規模和份額不斷擴大，得到了越來越多投資者認可。金融領域是數據相對集中和易感知的領域，但量化的舞台，遠不止於此。

21世紀，「量化」之於坐姿研究。 日本先進工業技術研究所的越水重臣教授將量化用於坐姿研究，通過對人坐著時的身形、姿勢和重量分布等的數據化，產生獨屬於每個乘坐者的精確數據資料，並根據人體對座位的壓力差異識別出乘坐者身份，准確率達到98%。這項技術可作為汽車防盜系統，通過這個系統，汽車可以識別駕駛者是否為車主並設置相應安全措施。數據的提取，只有你想不到，沒有提取不到，關鍵在於如何提取、如何利用。

數據化，不是數字化。 前者，是指把現象轉變為可製表分析的量化形式的過程；後者，指的是把模擬數據轉換成用0和1表示的二進制碼。在數字化時代來臨之時，在腦海中對這兩個概念有清晰概念十分重要。數據化的關注重點是在「I（信息）」上，而數字化則關注「T（技術）」。數字化的發展，提高了數據化的可行性。

「數據化」文字。 谷歌的數字圖書館，是文字數據化的典範。通過文字的數據化，人可以用之閱讀，機器也可以用之分析。谷歌運用這些數據化了的文本來改進它的機器翻譯服務，從幾年前相當於高中水平的翻譯水準，到如今的令人驚嘆，著實超越了英語水平不斷退化的某筆者（容某筆者先找個地兒蹲著哭一會兒）。

「數據化」方位。 手機的廣泛運用，讓人的實時位置信息也可以被數據化，位置信息的數據化，催生了許多新價值。比如無線數據科技公司Jana的創始人伊格爾，他使用了來100多個國家的超過200個無線運營商的手機數據，既關注家庭主婦平均每周去幾次洗衣店，也試圖回答關於疾病如何傳播等問題。新的用途不斷產生，既可以用於商業，也可以用於社會研究。

「數據化」溝通。 個人化是數據化的前沿，facebook將關系數據化，twitter將情緒數據化，linkedin將個人經歷數據化，這些社交網路平台，以各種方式將個人及其溝通數據化，並存儲了海量的用戶數據。初步的運用，例如Derwent Capital對沖基金對微博數據文本的分析，獲得了股市投資的信號，雖然由於隱私問題，數據的使用還遠未成熟，但我們不難想像，當數據被充分運用，世間萬物是否已不再是世間萬物，而是海量的數據呢？

當看到一切皆可量化這句話，還是持一定的保留態度。因為，太過絕對。但似乎，這只是一種理念的傳遞，為了表達數據化的重要性而已。大數據視角，提供了看世界的另外一個角度，但絕不是唯一視角。

3. 大數據未來的發展趨勢

趨勢一：數據的資源化

什麼是數據的資源化，它指的是大數據成為企業和社會關版注的重要戰略資權源，並且已經成為大家爭奪的焦點。因此，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

趨勢二：與雲計算的深度結合

大數據離不開雲處理，雲處理能夠為大數據提供彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自從2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。

另外，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命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

趨勢三：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，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。

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4. 大數據未來發展趨勢如何

趨勢一：數據的資源化

什麼是數據的資源化，它指的是大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並且已經成為大家爭奪的焦點。因此，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

趨勢二：與雲計算的深度結合

大數據離不開雲處理，雲處理能夠為大數據提供彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自從2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。

另外，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命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

趨勢三：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。

5. 全球大數據發展的新動向與新趨勢

全球大數據發展的新動向與新趨勢
目前，伴隨移動互聯網、智能硬體和物聯網的快速普及，全球數據總量呈現指數級增長態勢，與此同時，機器學習等先進的數據分析技術創新也日趨活躍，使得大數據隱含的價值得以更大程度的顯現，一個更加註重數據價值的新時代正悄然來臨。
瑞士洛桑國際管理學院2017年度《世界數字競爭力排名》顯示，各國數字競爭力與其整體競爭力呈現出高度一致的態勢，即數字競爭力強的國家整體競爭力也很強，同時也更容易產生顛覆性創新。實際上，以美國、英國、韓國和日本等為代表的發達國家一向重視大數據在促進經濟發展和社會變革、提升國家整體競爭力等方面的重要作用，當前更是把大數據視為重要的戰略資源，大力搶抓大數據技術與產業發展先發優勢，積極捍衛本國數據主權，力爭在數字經濟時代佔得先機。我們從各國發展大數據的新舉措中或許可以窺探到大數據發展的新趨勢。
美國：穩步實施「三步走」戰略 打造面向未來的大數據創新生態
美國是率先將大數據從商業概念上升至國家戰略的國家，通過穩步實施「三步走」戰略，在大數據技術研發、商業應用以及保障國家安全等方面已全面構築起全球領先優勢。
第一步快速部署大數據核心技術研究，並在部分領域積極開發大數據應用。2012年白宮科技政策辦公室發布《大數據研究發展倡議》，以提升從海量和復雜數據中獲取知識、挖掘價值的能力，進而推動科學與工程領域創新步伐加速。第二步調整政策框架與法律規章，積極應對大數據發展帶來的隱私保護等問題。2014年美國發布《大數據：把握機遇，守護價值》白皮書，再次重申要把握大數據可為經濟社會發展帶來創新動力的重大機遇，同時也要高度警惕大數據應用所帶來的隱私、公平等問題，以積極、務實的態度深刻剖析可能面臨的治理挑戰。第三步強化數據驅動的體系和能力建設，為提升國家整體競爭力提供長遠保障。2016年美國發布《聯邦大數據研發戰略計劃》，形成涵蓋技術研發、數據可信度、基礎設施、數據開放與共享、隱私安全與倫理、人才培養以及多主體協同等七個維度的系統的頂層設計，打造面向未來的大數據創新生態。
特朗普就任美國總統後，對大數據應用及其產業發展持續關注，並督促相關部門實施大數據重大項目，構建並開放高質量資料庫，強化5G、物聯網和高速寬頻互聯網等大數據基礎設施，促進數字貿易和跨境數據流動等。2017年4月美國能源部與退伍軍人事務部聯合發起「百萬退伍軍人項目（MVP）」，希望藉助機器學習技術分析海量數據，以改善退伍軍人健康狀況。2017年9月醫療保健研究與質量局發布美國首個可公開使用的資料庫，其中包括全美600多個衛生系統。白宮科技政策辦公室一直積極與他國展開合作，以預防數字經濟監管障礙、促進信息流動和反對數字本地化等。
英國：緊抓大數據產業機遇 應對脫歐後的經濟挑戰
大數據發展初期，英國在借鑒美國經驗和做法的基礎上，充分結合本國特點和需求，加大大數據研發投入、強化頂層設計，聚焦部分應用領域進行重點突破。近期英國特別重視大數據對經濟增長的拉動作用，密集發布《數字戰略2017》《工業戰略：建設適應未來的英國》等，希望到2025年數字經濟對本國經濟總量的貢獻值可達2000億英鎊，積極應對脫歐可能帶來的經濟增速放緩的挑戰。
2012年，英國便將大數據作為八大前瞻性技術領域之首，一次性投入1.89億英鎊用於相關科研與創新，在八大領域投入總額中佔比高達38.6%，遠超其餘七個領域。隨後，英國將全方位構建數據能力上升為國家戰略，於2013年發布《把握數據帶來的機遇：英國數據能力戰略規劃》，提出人力資本（研發人才與善於運用數據的民眾）、基礎設施和軟硬體開發能力，以及豐富開放的數據資產是發展大數據的核心，事關能否在未來競爭中占據領先優勢。該戰略同時提出了11項具體行動部署，短短兩三年便釋放出巨大的數字潛力。從2010年至2015年，數字經濟對英國經濟增加值的貢獻增長了21.7%，超過了同期經濟增加值增長率的17.4%，2015年數字經濟規模為1180億英鎊，在經濟增加值中的佔比超過了7%，其中數字商品和服務出口總值超過500億英鎊。
為從數據中挖掘出更大的價值，創造並維護一個能夠保持更多收益和增長的經濟體系，同時讓全社會都能從中收益，英國政府在2017年3月提出了新時期發展數字經濟的頂層設計《數字戰略2017》。新戰略中提出七大目標及相應舉措，特別是對各個目標都提出了更高標準的要求。一是打造世界一流的數字基礎設施，二是使每個人都能獲得所需的數字技能，三是成為最適合數字企業創業和成長的國家，四是推動每一個企業順利實現數字化智能化轉型，五是擁有最安全的網路安全環境，六是塑造平台型政府，為公眾提供最優質的數字公共服務，七是充分釋放各類數據的潛能的同時解決好隱私和倫理等問題。
2017年11月，英國面向全社會發布《工業戰略：建設適應未來的英國》白皮書，強調英國應積極應對人工智慧和大數據、綠色增長、老齡化社會以及未來移動性等四大挑戰，呼籲各方緊密合作，促進新技術研發與應用，以確保英國始終走在未來發展前沿，實現本輪技術變革的經濟和社會效益最大化。為此，2018年4月底英國專門發布《工業戰略：人工智慧》報告，立足引領全球人工智慧和大數據發展，從鼓勵創新、培養和集聚人才、升級基礎設施、優化營商環境以及促進區域均衡發展等五大維度提出一系列實實在在的舉措。
韓國：以大數據等技術為核心應對第四次工業革命
多年來，韓國的智能終端普及率以及移動互聯網接入速度一直位居世界前列，這使得其數據產出量也達到了世界先進水平。為充分利用這一天然優勢，韓國很早就制定了大數據發展戰略，並力促大數據擔當經濟增長的引擎。2016年年底，韓國發布以大數據等技術為基礎的《智能信息社會中長期綜合對策》，以積極應對第四次工業革命的挑戰。
2013年12月，韓國多部門便聯合發布「大數據產業發展戰略」，將發展重點集中在大數據基礎設施建設和大數據市場創造上。2015年年初，韓國給出全球進入大數據2.0時代的重大判斷，大數據技術日趨精細、專業服務日益多樣，數據收益化和創新商業模式是未來大數據的主要發展趨勢。基於此，在同年發布的《K-ICT》戰略中，韓國將大數據產業定義為九大戰略性產業之一，目標是到2019年使韓國躋身世界大數據三大強國。韓國還非常注重對他國經驗的借鑒，2015年5月中國發布《大數據發展調查報告》後，韓國專門對中國與韓國大數據應用情況進行了比較分析，並聚焦韓國大數據應用水平與大數據市場不協調的問題，提出了一系列新舉措。
近兩年全球第四次工業革命浪潮的到來，倒逼韓國重新審視本國智能製造和信息技術的發展，並於2016年年底提出《智能信息社會中長期綜合對策》，將大數據及其相關技術界定為智能信息社會的核心要素，並提出具體的發展目標與舉措。
一是充分挖掘數據資源價值，強化未來競爭力源頭。構築開放共享的大規模數據基礎設施，到2025年實現320個公共機構的數據開放；促進數據流通和使用，激活數據交易市場，推動公共和民間數據實現以價值為導向的交易；激活數據分析企業，到2020年數據專業服務企業規模達到100家；培養大數據專業人才，將每年培養的數據科學家數量從2017年的500名增長到2030年的1000名；發展區塊鏈技術，提高數據管理可靠性等。二是築牢大數據技術基礎。加強數學方法論研究，長期穩定支持新型學習推斷、量子計算、神經形態晶元等下一代計算技術研究，推動科研大數據開放共享，推進產業數據中心建設，強化產學研合作共同研發產業共性技術等。三是面向數據服務需求，構築超連接網路環境。確保頻率資源供應，有序推進5G商用化進程，實現大規模機器間通信，實現不同業務網路之間的實時超連接；推動通信運營商體系優化，摒除後發企業進入運營行業的壁壘；進一步強化物聯網和雲計算基礎設施並充分利用智能感測器數據；分階段引進量子通信與安全網路等。
大數據發展新趨勢
綜合以上幾個典型國家的新動向和新舉措，可以發現當前及未來全球大數據發展的新趨勢。
一是大數據與人工智慧、雲計算、物聯網、區塊鏈等技術日益融合，成為各國搶抓未來發展機遇的戰略性技術。英國在工業戰略中強調大數據與人工智慧的發展，很有可能推動現有的商品和服務市場被顛覆和取代。日本將大數據、物聯網和人工智慧界定為建設超智能社會服務平台必不可少的共性技術。韓國與日本相似，將智能信息化社會定義為「ICBM（物聯網、雲服務、大數據和手機）與AI（人工智慧）相融合的社會」。
二是大數據資源對各國經濟政治博弈的重要性更加凸顯。美國最新版國家安全戰略中，特朗普再次將「數據」比喻為一種能源，他認為掌握了數據及相關能力，就是為美國經濟的持續增長、有效抵制敵對意識形態以及部署建設最強大軍事力量等構建了最基礎的保障。最近的「臉書危機」事件，再加上近年來「劍橋分析」及其母公司「戰略通訊實驗室」參與多國領導人選舉活動事件，使得大數據資源及相關技術成為某些國家利益集團及企業影響政治生態和社會安全的重要手段，各國政治社會發展面臨的風險變得更加復雜和不可預測。
三是大數據應用基礎條件發生跨越式變化。一方面政府數據開放的廣度和深度將進一步拓寬，多源數據融合技術的進步，為公共服務數字化與智能化水平的提升提供了技術層面的保障，數據的標准化及開放則成為各國建設服務型政府和平台型政府的資源保障。另一方面大數據應用的基礎設施將成為與水電氣暖等相類似的設施，成為人們生活中必不可少的部分。這其中包括物聯網、智能硬體等數據採集類設施，5G、光通信等超高速數據傳輸類設施，以及超級計算機、雲計算以及邊緣計算等計算類設施，以及新型的存儲設施等等。
四是大數據安全為各國實現「平衡」發展帶來更嚴峻的挑戰。各國大數據發展戰略中，不同國家和地區對「數據開放共享」與「個人信息保護」的側重點不同，比如歐盟希望通過強制性的統一標准最大限度的保護個人隱私，而美國則更相對弱化法律約束、希望充分調動企業的主動性，這種態勢對未來全球大數據國際規則的融合發展提出了新難題。同時對大數據企業權利和義務也要進行再平衡，監管太嚴將限制企業創新的腳步，但如果放手太多，在實踐中難免出現企業對個人隱私大規模侵害的問題。

6. 什麼是大數據，並對其全球化趨勢進行分析

什麼是大數據

規模（Volume）

通

過許多年來基於交易的存儲，越來越多的感測器和機器的數據被收集，諸多因素導致數據量增加。在過去，過多的數據量存儲是一個問題，但是隨著存儲成本的降

低，大數據存儲得以成功解決。然而現在，其他問題又逐漸出現了，包括怎樣從大量的數據中確定其相關性，怎樣從相關數據中分析並創造價值等。

快速（Velocity）

大數據以前所未有的速度傳輸，必須及時處理。射頻識別標簽、感測器和智能計量正在推動著瞬間處理海量數據的需求。而對於大多數公司組織來說，實現對數據的快速處理，還是一個挑戰。

多樣（Variety）

今天，所有這些格式類型的數據，包括文本文檔、電子郵件、視頻、音頻、股票數據和金融交易等，其管理、合並以及不同類型數據資源間的整合，對許多公司組織來說也是一個需要應對的問題。

7. 帶你了解大數據時代的基本特徵

現在很多人都開始關注大數據以及數據分析的相關動態，如果想要對大數據有所了解，就需要知道大數據的基本特性。那麼大數據時代的基本特性都有哪些呢？下面我們就給大家詳細地解釋一下。
1.社會性
在大數據時代，從社會角度看，世界范圍的計算機聯網使越來越多的領域以數據流通取代產品流通，將生產演變成服務，將工業勞動演變成信息勞動。信息產品不需要離開它的原始佔有者就能夠被買賣和交換，這類產品能夠通過計算機網路大量復制和分配而不需要額外增加費用，其價值增加是通過知識而不是手工勞動來實現的。實現這一價值的主要工具就是計算機軟體。由此可見，大數據的社會性確實能夠給很多企業帶來方便。
2.廣泛性
在大數據時代，隨著互聯網技術的迅速崛起與普及，計算機技術不僅促進自然科學和人文社會科學各個領域的發展，而且全面融入了人們的社會生活中，人們在不同領域採集到的數據量之大，達到了前所未有的程度。同時，數據的產生、存儲和處理方式發生了革命性的變化，人們的工作和生活基本上都可以用數字化表示，很多的用戶行為都能夠轉變成數據，由此可見，大數據具有廣泛性。
3.公開性
大數據時代展示了從信息公開運動到數據技術演化的多維畫卷。在大數據時代會有越來越多的數據被開放，被交叉使用。在這個過程中，雖然考慮對於用戶隱私的保護，但是大數據必然產生於一個開放的，公共的網路環境之中。大數據的公開性其實是合法的，這樣就能夠做到更好的為人民服務。
4.動態性
人們藉助計算機通過互聯網進入大數據時代，充分體現了大數據是基於互聯網的及時動態數據，而不是歷史的或嚴格控制環境下產生的內容。由於數據資料可以隨時隨地產生，所以大數據並不是一成不變的，大數據是具有動態性的。
大數據的特性的相關知識我們就給大家介紹到這里了。總的來說，大數據的相關特性就是社會性、廣泛性、公開性、動態性，這些性能都凸顯在現如今大數據的方方面面，這也促使了大數據飛快發展。最後希望這篇文章能夠讓大家有所收獲。