客戶服務中心大數據

『壹』 北京大數據中心人工服務熱線,北京大數據中心客服電話

北京頭條#由北京新冠疫情大數據早晨七點零一分發布的消息稱：北京又無新增病例，包括（新增確診，新增本土，新增境外輸入，新增無症狀感染者）這些數據均為零。
我們要鞏固這樣來之不易的好成績，這個成績的取得，跟各級政府的努力，以及廣大市民的覺悟分不開，防控疫情工作不能鬆懈。

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一些群眾首先想到一個電話——12345，這是北京市「接訴即辦」服務熱線。

「你瞧，有關毛毛蟲的投訴電話量，噌噌增加呢。」9月30日下午，北京12345朝陽分中心大數據中心科長楊效東指著大屏幕向記者介紹，朝陽區每天受理兩三千個訴求電話。他身後的大屏上，精確顯示著每一個電話的情況，並能對數據進行高效分類。

「確實管用」

「確實管用」，這是許多市民對北京12345熱線的印象。

一個市民的孩子，把學籍卡不慎掉進了和平東街公交站旁的排水井。實屬無奈，他把求助電話打給了12345。朝陽區和平街街道工作人員立即來到現場，因天色已晚，當日無法確認學籍卡位置，工作人員承諾，第二天協助解決。第二天，工作人員再次來到排水井，考慮到協調排水集團需要時間，他們決定自行處理。積水污濁，卡片體積小，夾子等工具觸感弱，工作人員把手伸進管井中，一寸一寸摸尋，終於將學籍卡撈出送到市民手中。

彭女士是某項目工地信號工班組班組長。她所在班組8人，曾被拖欠工資約30萬元。與項目承包方多次協商無果，她撥打了12345熱線投訴。朝陽區人力資源和社會保障綜合執法隊人員迅速響應，到項目現場辦公，通宵待在工地調查，多次搭平台調解。最終，彭女士和同事拿到了工資。

「孩子報了班，錢充了不少，輔導機構黃了。」「在健身房辦了卡，商家跑了。」現在，預付式消費十分普遍，消費者能享受折扣優惠，但也面臨商戶倒閉「跑路」風險。同一類型投訴電話大量出現，既需要一事一議，更需要制度性解決——去年，朝陽區「預付式消費退費難問題」整治工作專班相應成立。

專班由朝陽區委政法委、區市場監管局、區金融辦共同牽頭，區市場局、區司法局、區城管監督中心、區教委、區人社局、區商務局、區文旅局、區體育局等8部門16名工作人員參與，區金融糾紛調解中心是專班所在地，大家集中辦公、要情會商、聯合約談。2021年1月，朝陽區推出了初版資金監管平台——「朝陽預存寶」。不久，在此基礎上，整合企業畫像、風險研判等功能，升級完善資金監管功能，推出新版資金監管平台——「預付管家」。這一平台，從源頭上對預付費企業的資金進行全流程監管，做到政府、商戶、消費者實時透明獲取資金流向。

急事、難事、復雜事，雖層出不窮，但也有類別可循。記者在北京12345朝陽分中心，體驗了一把大數據管理。選擇時間，今年9月19日0時0分至9月26日0時0分，大屏顯示——在此期間，朝陽區「接訴即辦」平台受理市民訴求17205件，主要類別集中在市場管理類3076件、住房類2343件、教育類1959件、城鄉建設類1087件、公共安全類979件、物業管理類940件、交通管理類871件、勞動和社會保障類828件、環境保護類727件。同一時段，人民網「領導留言板」(朝陽區)共受理留言110條，其中給書記留言77條，給區長留言33條。主要類別為：社會辦學30件，物業管理7件，雜訊污染、停車管理、交通設施、規劃設計、拆遷騰退各6件。

再看下9月29日12時至9月30日12時的情況——在此期間，朝陽區共受理市民訴求3234件。訴求主要類別集中在市場管理類489件、住房類387 件、教育類349件。反映10件以上的群體訴求8 個，分別是：反映樹木蟲子多，希望盡快消殺的問題;反映幾家教育公司退費難的問題;反映某小區樓體外牆翻新過程存在的問題;反映某飯店附近施工擾民的問題;反映某小區新舊物業在交接過程中存在的問題;反映某小區 A 區南側施工噪音擾民和揚塵污染的問題。

檢索大數據，問題訴求量較多的小區、街鄉一清二楚。

「一號響應」

朝陽區城市管理指揮中心副主任金華民介紹，「老北京」們都熟悉，12345熱線原來就有，以前叫非緊急救助服務熱線，處理流程長，市到區，區到街道鄉鎮，再到社區村。等一個回復，有時需要15個工作日。

不但如此，不少行業領域也有自己的熱線。市民遇到問題，如果對政府部門分工不清，難免一頭霧水。再碰上多個部門都不認賬，很容易憋氣。

變化發生在2019年。

當年開始，北京實施「接訴即辦」工作機制，12345熱線「一號響應」。12345整合了54條熱線，各區、各部門、343個街道(鄉鎮)、市屬44家國有企業全部納入接訴即辦體系。有了「接訴即辦」，市民辦事不用再東奔西走，不用再費勁去查這事兒到底歸哪個部門管，直接撥打12345就行。

『貳』 在大數據中心需要什麼樣的技術

大數據是對海量數據進行存儲、計算、統計、分析處理的一系列處理手段，處理的數據量通常是TB級，甚至是PB或EB級的數據，這是傳統數據手段所無法完成的，其涉及的技術有分布式計算、高並發處理、高可用處理、集群、實時性計算等，匯集了當前IT領域熱門流行的IT技術。1. Java編程技術

Java編程技術是大數據學習的基礎，Java是一種強類型的語言，擁有極高的跨平台能力，可以編寫桌面應用程序、Web應用程序、分布式系統和嵌入式系統應用程序等，是大數據工程師最喜歡的編程工具，因此，想學好大數據，掌握Java基礎是必不可少的。

2. Linux命令

對於大數據開發通常是在Linux環境下進行的，相比Linux操作系統，Windows操作系統是封閉的操作系統，開源的大數據軟體很受限制，因此，想從事大數據開發相關工作，還需掌握Linux基礎操作命令。

3. Hadoop

Hadoop是大數據開發的重要框架，其核心是HDFS和MapRece，HDFS為海量的數據提供了存儲，MapRece為海量的數據提供了計算，因此，需要重點掌握，除此之外，還需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高級管理等相關技術與操作！

4. Hive

Hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張資料庫表，並提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapRece任務運行，十分適合數據倉庫的統計分析。對於Hive需掌握其安裝、應用及高級操作等。

5. Avro與Protobuf

Avro與Protobuf均是數據序列化系統，可以提供豐富的數據結構類型，十分適合做數據存儲，還可進行不同語言之間相互通信的數據交換格式，學習大數據，需掌握其具體用法。

6. ZooKeeper

ZooKeeper是Hadoop和Habase的重要組件，是一個分布式應用提供一致性服務的軟體，提供的功能包括：配置維護、域名服務、分布式同步、組件服務等，在大數據開發中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的實現方法。7. HBase

HBase是一個分布式的、面向列的開源資料庫，他不同於一般的關系資料庫，更適合於非結構化數據存儲的資料庫，是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統，大數據開發需掌握HBase基礎知識、應用、架構以及高級用法等。

8.phoenix

Phoenix是用Java編寫的基於JDBC API操作HBase的開源SQL引擎，其具有動態列、散列載入、查詢伺服器、追蹤、事務、用戶自定義函數、二級索引、命名空間映射、數據收集、行時間戳列、分頁查詢、跳躍查詢、視圖以及多租戶的特性，大數據開發需掌握其原理和使用方法。

9.Redis

Redis是一個key-value存儲系統，其出現很大程度補償了memcached這類key/value存儲的不足，在部分場合可以對關系資料庫起到很好的補充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客戶端，使用很方便，大數據開發需掌握Redis的安裝、配置及相關使用方法。

10.Flume

Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日誌採集、聚合和傳輸系統，Flume支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據；同時，Flume提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接收方（可定製）的能力。大數據開發需掌握其安裝、配置以及相關使用方法。

11.SSM

SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三個開源框架整合而成，常作為數據源較簡單的web項目的框架。大數據開發需分別掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三種框架的同時，再使用SSM進行整合操作。

12.Kafka

Kafka是一種高吞吐量的分布式發布訂閱消息系統，其在大數據開發應用上的目的是通過Hadoop的並行載入機制來統一線上和離線的消息處理，也是為了通過集群來提供實時的消息。大數據開發需掌握Kafka架構原理及各組件的作用和是用方法及相關功能的實現！

13.Scala

Scala是一門多範式的編程語言，大數據開發重要框架Spark是採用Scala語言設計的，想要學好Spark框架，擁有Scala基礎是必不可少的，因此，大數據開發需掌握Scala編程基礎知識！

14.Spark

Spark是專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎，其提供了一個全面、統一的框架用於管理各種不同性質的數據集和數據源的大數據處理的需求，大數據開發需掌握Spark基礎、SparkJob、Spark RDD、sparkjob部署與資源分配、SparkshuffleSpark內存管理、Spark廣播變數、SparkSQL SparkStreaming以及 Spark ML等相關知識。

15.Azkaban

Azkaban是一個批量工作流任務調度器，可用於在一個工作流內以一個特定的順序運行一組工作和流程，可以利用Azkaban來完成大數據的任務調度，大數據開發需掌握Azkaban的相關配置及語法規則。

『叄』 大數據時代,客戶服務將如何被改變

大數據時代,客戶服務將如何被改變_數據分析師考試

最近，「大數據」已經取代了「雲技術」，成為了新技術的熱門話題，各類「大數據」的書籍層出不窮，文章更是琳琅滿目，彷彿你要是不和「大數據」扯上點關系，你就OUT了！筆者對這些文章也略有涉獵，但覺徒掛「大數據」虛名者多，而真知者寡。為了讓大家更容易理解大數據的內涵？請允許我先簡單地介紹一下大數據的定義和背景。

麥肯錫的報告是這樣定義的：大數據是指無法在一定時間內用傳統資料庫軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。（Big data refers to datasets whose size is beyond the ability oftypical database software tools to capture, store, manage, and analyze.）

大數據這個概念又是怎麼來的呢？2011 年5 月，EMC 舉辦了一次主題「雲計算相遇大數據」的大會，首次拋出了「大數據」（Big Data）概念；6 月，由EMC 贊助，IDC 編制的年度數字宇宙研究報告《從混沌中提取價值》 (Extracting Value from Chaos) 發布；緊接著，IBM、麥肯錫等眾多國外機構發布「大數據」相關研究報告，予以積極跟進。

從背景我們可以看到EMC（全球最大的外置存儲硬碟供應商）是推動「大數據」這個概念的主謀，他這么做，當然是想多賣點硬碟。這種軟廣告式炒作不但沒引起反感和吐槽，反而被社會各界認可與接收，也是跟其社會背景密不可分。由於近年數據產生成本急速下降，人類產生的數據量正在呈指數級增長，其中80%以上都是傳統資料庫無法處理的非結構化數據。這些數據到底有多大呢？根據IDC 的監測，全球在2010 年正式進入ZB 時代，預計到2020 年，全球將總共擁有35ZB 的數據量，如果把35ZB 的數據全部刻錄到容量為9GB 的光碟上，其疊加的高度相當於在地球與月球之間往返三次……在這么直觀的比喻面前，其他語言也要蒼白無力了！

也許你會說大數據這種現象不用說，我們早就看出來了，不就是數據大么，能給我們的社會帶來什麼實質性的影響啊，或者我怎麼沒看到它的應用？關於大數據的應用，我在這里就不贅述了，市面上各種「大數據」的書已經談了很多案例了。我只想說「剖析歷史可以洞察未來」，幾年前說「雲技術」還很遙遠的那些人，卻在將自己的文檔、照片、視頻上傳至「iCloud」，使用著「搜狗雲輸入法」，登陸Dropbox、Yelp、Zynga等網站（這些網站正託管於亞馬遜的"雲平台"）......那片飄在天上的「雲」早已不是「觸不可及」。

根據麥肯錫全球研究所的研究報告《Big data: The next frontier for innovation, competition, andproctivity》，大數據將給醫療服務、公共管理、定位服務、零售和製造各個行業帶來顯著的應用價值，例如，對美國的醫療服務業每年創造價值3000億美元，約0.7%的年增長率，對美國製造業最高可下降50%的產品研發和裝配成本。麥肯錫的這份報告詳致地闡明了大數據對各行各業的利好，推薦大家閱讀，我這里只談大數據對客戶服務領域的影響。

在雲時代，淘寶推出的一種極具「雲」特色的客戶服務模式——雲客服，雲客服把社會上喜歡幫助人且有能力幫助人的淘寶人聚集在一起，使客服人員在家裡或學校對客戶提供遠程服務，實現了「HO（Home Office，駐家辦公）」，並充分利用了客服人員的零散時間，不僅降低了成本，還提高了效率。當然，這個「雲」並不是真正意義上的雲技術，只是一種概念和噱頭。而在大數據時代，又將會給客戶服務帶來哪些商業價值呢？

我認為，大數據將對客戶服務帶來一次變革，給客戶服務帶來極大的想像空間和無限的發展前景。甚至可以使客服部門從原來的成本中心（高成本、低價值）轉型為利潤中心（提升品牌價值，創造收入）。在這里我舉三個例子跟大家探討一下，展望一下客戶服務的未來。

一、智能語音客服

目前，通信運營商等在客服領域比較先進的企業已經實現了智能文字客服，通過文字識別技術和智能匹配演算法對通過簡訊和網站文字客服提出的服務訴求智能匹配答案，不需人工判斷。要實現智能語音客服，也要通過識別和匹配這兩關。

我們先說說識別吧。早在Siri之前，就已經有很多語音識別工具問世，最早的基於電子計算機的語音識別系統是由AT&T貝爾實驗室開發的Audrey語音識別系統，它能夠識別10個英文數字，現在AT&T的語音系統 Watson已經可以實現在線德語和英語的實時口譯。以現在的技術，語音的識別依然比較困難，主要面臨的難點有2個：

1．演算法

演算法是軟體的核心，目前的語音識別演算法使用的語言模型仍是一種概率模型，還未發展成以語言學為基礎的文法模型，演算法不突破，效果無法取得突飛猛進的進展。演算法的優化不是一朝一夕的事情，需要慢慢不斷地進行，尤其語音這種非結構化數據（不便用資料庫二維邏輯表來表現的數據），但隨著大數據分析技術（用於非結構化數據的管理分析）的發展，也會對新演算法開發帶來福音。一些核心演算法如特徵提取、搜索演算法和自適應演算法也都在一步步改進，且隨著數據源的不斷豐富，演算法的識別效果也就越來越精準。

2．適應性

由於方言、語氣、環境和音色等因素的影響，限制了語音識別演算法的效果，這就需要語言識別系統具有一定的自適應性，不同口音、方言的識別都需要以一個龐大的語音資料庫為基礎，對這些非結構化數據的管理分析就更加指望大數據技術了。至於排除環境噪音、音色等因素，個人感覺要依賴半導體感測技術的進步，留待硬體領域的專家進一步探討。

接下來就說到匹配了。目前，匹配的演算法已經相對比較成熟了，也許和大數據技術沒有直接聯系，不過其准確性也有賴於數據源的豐富程度，同時要在不斷產生的「交互數據」中動態地調整匹配結果。

綜上所訴，隨著數據源越來越多，大數據技術的不斷進步，語音識別系統也在持續地完善之中，說到底，演算法依然是核心，而數據則是基礎，對於這類非結構化數據，也許傳統的資料庫技術Handle不住，但大數據技術卻大有可為。相信不久，語音識別的技術的突破不僅可以實現智能語音客服，還將變革人與物之間的交互方式。

二、語音文本轉換

因為這個功能的核心也是語音識別，所以大數據技術對的轉換准確度的保障支撐就不用再說了。之所以單列出來談呢，是因為其對客戶服務別有一番作用。

對於呼叫中心而言，客服人員與用戶的通話都是要錄音備份的，這些語音數據可真的不小哦，僅以廣東移動為例，廣東移動客服中心每年就要新增約60T的數據存儲，這個體量對於一般的企業來說已經是「大數據」了。據悉，這些數據是用磁帶來保存的，而且這些要保存幾十年不能銷毀，想想到時候光這些磁帶所佔用的房間租金就是不少錢啊，更何況是其他成本。而如果能將這些語音準確地轉換成文本之後，文本存儲所佔用的空間就小的多（一個移動硬碟都可以存儲一個圖書館的數據量了），存儲成本簡直就是直線下降，不僅實現了低成本高效，對自然環境也是一種利好。

有人會質疑這些錄音是為了便於追溯留證的，不是原始的錄音記錄，客戶不認賬怎麼辦？當然，我要聲明不是所有的錄音都要轉換成文本，對於客戶投訴或辦理業務的來電，仍然保留錄音記錄，一則便於企業對客服人員的服務態度（說話語氣什麼的還真要靠語言才能判斷）和質量進行抽檢，二則備份留證。而對於更多的咨詢或查詢類來電，通常不必留證，將這些語音轉成文本之後，不僅減少了存儲空間，這些文本數據還可用於後續的信息挖掘，用來改進服務或發現商機，畢竟文本的信息分析要比語音的容易得多。

三、客戶信息挖掘

在互聯網時代，除了用戶數、營業額等，數據已經被認為是未來的核心資源。我記得馬雲曾說過類似這樣的話「你知道全國哪個省份的女人胸圍最大么？你知道哪個城市的男人最喜歡用什麼牌子的衣服、香水么？你們都不知道，淘寶知道。」每年有多少企業關注《淘寶用戶行為報告》，以圖挖掘出一些數據來提升自己的銷量，從這里，數據的價值可見一斑。

而客服部門作為企業前端的客戶直接接觸窗口，每天都可以從客戶身上獲取大量的信息，甚至可以在客戶比較滿意的時候，主動獲取一些愛好、職業等信息，積少成多，某些時候，這些數據將為企業巨大的價值。當然，這些數據的錄入也不能僅靠人工，其中更涉及客戶視圖和標簽的問題，待下文再進行剖析思考。對客戶信息挖掘的應用，我在此舉兩個簡單的例子。比如，通過數據的挖掘，可以發現哪些用戶是高爾夫球愛好者，進行精準營銷，避免盲目營銷導致的客戶反感及投訴。再如，隨著定位技術成為了手機的標配，個人位置信息已經成了客戶服務領域待被開採的金礦，國外運營商已經開始分析這些個人位置信息的數據，並將洞察結果面向政企客戶提供，這些位置信息可以為企業的實體店、營業廳選址提供依據。

以上是小編為大家分享的關於大數據時代,客戶服務將如何被改變的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

『肆』 北京大數據中心客服電話

北京大數據中心客服電話：84371881。

類別：公益一類事業單位。

電子郵箱：[email protected]。

辦公地址：北京市朝陽區北辰西路12號數字北京大廈。

職責：

負責研究提出本市大數據管理規范和技術標准建議，負責本市政務數據和相關社會數據的薈聚、管理、共享、開放和評估；負責市級政務雲、大數據管理平台等數據基礎設施的建設、運維和應用支撐；負責社會信用數據應用服務；承擔社會信用體系建設輔助性、事務性工作。

負責「互聯網+政務服務」信息化基礎支撐平台的建設、運維和保障。承擔政府投資信息化項目技術性審核的支撐服務工作，承擔組織重大信息化項目技術論證和評估驗收的支撐服務工作。

『伍』 如何利用大數據做好信息服務

在數字化時代，企業需要進行精細化運營才能更好的從管理、營銷、信息方面提升用戶的服務體驗，在精細化運營的過程中，大數據起到了非常重要的作用，通過對大數據進行有效的洞察和分析，精準地抓取用戶喜好和興趣，根據所得結果進行的精細化運營，才能提升企業的運營效率和轉化率。
大數據對於企業提供的營銷價值是毋庸置疑的，與此同時，面對海量的數據，管理及處理信息安全問題是企業遇到的又一大挑戰。為了應對這些問題，中國移動國際推出了數據中心服務，旨在為企業客戶構築安全、高效、開放的互聯網數據中心，能為企業提供多元化，且極具靈活性的託管方案。有了良好的數據託管，企業面臨的各種網路安全問題都將會迎刃而解。

『陸』 北京大數據中心人工服務熱線

北京大數據中心人工服務熱線是5557833。

北京市衛生健康大數據與政策研究中心（北京市醫院管理研究所）經中共北京市委機構編制委員會批准更名於2021年5月21日，其前身為北京市衛生健康委信息中心（北京市衛生健康委政策研究中心）。北京大數據中心人工服務熱線5557833。

中心位於北京市西城區趙登禹路277號，是北京市衛生健康委所屬正處級公益一類事業單位，核定事業編制48名。

主要職責是：研究提出本市衛生健康領域大數據管理規范和技術標准，指導各醫療衛生機構大數據建設；承擔衛生健康大數據平台建設、運維和應用支撐，以及數據資源的匯聚整合、統計分析、開放共享等事務性工作；開展健康醫療管理、服務相關研究；承擔市衛生健康委機關電子政務相關工作。

北京市衛生健康大數據與政策研究中心院訓：尚德、勤勉、創新、卓越。

北京大數據中心歷史發展

2016年12月經北京市機構編制委員會辦公室批准，2017年4月，北京市衛生計生委宣布，北京市公共衛生信息中心與北京市人口和計劃生育委員會信息中心正式合並，成立北京市衛生計生委信息中心，並加掛北京市衛生計生委政策研究中心牌子。

2019年7月，更名為北京市衛生健康委信息中心（北京市衛生健康委政策研究中心）。

『柒』 大數據中心是什麼

問題一：大數據中心是什麼？中國最大的大數據中心在哪裡？ 你好！大數據中心，是指服務於大數據存儲、挖掘、分析和應用的數據中心。大數據(big data,mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
目前，國內新建了許多大數據中心，規模不一。其中，網路和阿里巴巴的大數據中心名氣較大，此外，羅克佳華在鄂爾多斯和太原建設的大數據中心憑借北部省份的能源優勢，建成5萬平方米的全國單體面積最大的大數據中心，是目前亞洲最大的雲計算中心。

問題二：大數據是什麼意思？目前具體有些什麼應用？ 大數據的意思就是數據要在線，這樣你的數據才能有價值，用於分析或者處理。大量的數據在線後的分析才有意義。可能得到你想要的數據，電影里好多這種素材，比如人臉的搜索，人員的定位，人流的分析，運行的狀態等等都有使用。現在做這些應用的也很多，只是落地的還稍微少一點。還是為了創造價值。

問題三：什麼是大數據和大數據平台 大數據技術是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
大數據平台是為了計算，現今社會所產生的越來越大的數據量。以存儲、運算、展現作為目的的平台。

問題四：中國的大數據中心有哪些 沒什麼不同，只能說應用的領域和接觸的長短不同吧。如果還想知道更多的大數據問題，ITjob網有大數據的相關介紹，博客和論壇也有大數據的討論和觀點，你可以去看看。下面給你粘貼下大數據在中國和美國的應用時間和領域。希望能幫到你。
大數據在中國的發展相對比較年輕。2012年，中國 *** 在美國提出《大數據研究和發展計劃》並且批復了「十二五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。
而美國 *** 將大數據視為強化美國競爭力的關鍵因素之一，把大數據研究和生產計劃提高到國家戰略層面。2012年3月，美國奧巴馬 *** 宣布投資2億美元啟動「大數據研究和發展計劃」，這是繼1993年美國宣布「信息高速公路」計劃後的又一次重大科技發展部署。美國 *** 認為大數據是「未來的新石油與礦產」，將「大數據研究」上升為國家意志，對未來的科技與經濟發展必將帶來深遠影響。
Marketsand Markets公布的最新報告顯示，2013年至2018年，全球大數據市場的年復合增長率將為26%，從2013年的148.7億美元增長至463.4億美元。

問題五：什麼是大數據服務中心？ 我認為大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。
大數據幫助 *** 實現市場經濟調控、公共衛生安全防範、災難預警、社會輿論監督；
大數據幫助城市預防犯罪，實現智慧交通，提升緊急應急能力；
大數據幫助醫療機構建立患者的疾病風險跟蹤機制，幫助醫葯企業提升葯品的臨床使用效果，幫助艾滋病研究機構為患者提供定製的葯物；
大數據幫助航空公司節省運營成本，幫助電信企業實現售後服務質量提升，幫助保險企業識別欺詐騙保行為，幫助快遞公司監測分析運輸車輛的故障險情以提前預警維修，幫助電力公司有效識別預警即將發生故障的設備；
大數據幫助電商公司向用戶推薦商品和服務，幫助旅遊網站為旅遊者提供心儀的旅遊路線，幫助二手市場的買賣雙方找到最合適的交易目標，幫助用戶找到最合適的商品購買時期、商家和最優惠價格；
大數據幫助企業提升營銷的針對性，降低物流和庫存的成本，減少投資的風險，以及幫助企業提升廣告投放精準度；
大數據幫助娛樂行業預測歌手，歌曲，電影，電視劇的受歡迎程度，並為投資者分析評估拍一部電影需要投入多少錢才最合適，否則就有可能收不回成本；
大數據幫助社交網站提供更准確的好友推薦，為用戶提供更精準的企業招聘信息，向用戶推薦可能喜歡的游戲以及適合購買的商品。
其實，這些還遠遠不夠，未來大數據的身影應該無處不在，就算無法准確預測大數據終會將人類社會帶往到哪種最終形態，但我相信只要發展腳步在繼續，因大數據而產生的變革浪潮將很快淹沒地球的每一個角落。
未來的大數據除了將更好的解決社會問題，商業營銷問題，科學技術問題，還有一個可預見的趨勢是以人為本的大數據方針。人才是地球的主宰，大部分的數據都與人類有關，要通過大數據解決人的問題。
比如，建立個人的數據中心，將每個人的日常生活習慣，身體體征，社會網路，知識能力，愛好性情，疾病嗜好，情緒波動……換言之就是記錄人從出生那一刻起的每一分每一秒，將除了思維外的一切都儲存下來，這些數據可以被充分的利用：
醫療機構將實時的監測用戶的身體健康狀況；
教育機構更有針對的制定用戶喜歡的教育培訓計劃；
服務行業為用戶提供即時健康的符合用戶生活習慣的食物和其它服務；
社交網路能為你提供合適的交友對象，並為志同道合的人群組織各種聚會活動；
*** 能在用戶的心理健康出現問題時有效的干預，防範自殺，刑事案件的發生；
金融機構能幫助用戶進行有效的理財管理，為用戶的資金提供更有效的使用建議和規劃；
道路交通、汽車租賃及運輸行業可以為用戶提供更合適的出行線路和路途服務安排；
……
目前做大數據分析的產品有多瑞科輿情數據分析站系統，主要是側重對數據搜集和分析整理出報告。

問題六：數據中心，雲計算，大數據這三個詞之間有什麼區別和聯系 數據中心，簡稱機房，就是防止伺服器用的，其中雲計算的母伺服器（物理伺服器）也需要放置到機房。
雲計算，就是虛擬伺服器，也就是在物理伺服器上通過技術手段虛擬出若乾颱伺服器。
大數據，是指手上擁有的海量的數據信息，比如用戶購買記錄，用戶注冊記錄等等。

問題七：現在說的大數據是什麼意思 大數據指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** ，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。可以被現代先進媒體記錄、採集和開發利用的數據集、數據流和數據體。
數聯網是大數據時代信息技術發展的重要產物，數聯網依託大數據，是大數據的應用模型，通過數聯網，用戶可以通過數聯網獲得全網數據融合的數據價值。

問題八：中國大數據中心在哪個城市 你好，中國數據中心有八大節點：北京、武漢、成都、廣州、上海、沈陽、西安、南京。
這幾個都是大數據中心，其中成都數據中心是中國電信全國8大節點之一，可支配帶寬資源豐富，與Chinanet骨幹網節點帶寬60G，CN2節點帶寬10G。機房內部網路全部採用千兆連接核心層與匯聚層，雙百兆冗餘到接入層的無瓶頸交換式結構，區域網採用千兆與百兆混合交換式可監控網路，中心網路設備確保高可靠性架構，做到無單點故障，分支網路提供冗餘設備及線路，可針對客戶數據傳輸，維護的需求提供XDSL，DDN，ISDN等多種接入手段，並能提供與國內Chinanet主要節點城市連接的長途專線。
聽說西普網路有這幾個節點的一手資源，希望能夠幫到你

問題九：大數據中心配幾個交換機 一般情況下有兩個核心交換機，然後看你數據中心的規模再添加多台接入交換機 ，接入交換機的數量不確定，對於接入交換機就不需要做主備了。我們一般一排機櫃有一個列頭，裡面放接入交換機。

問題十：國內大數據公司有哪些？ 大數據包涵很廣泛，涉及到很多方方面面，技術難度也很大，國內能做的公司不太多，我知道的有網路、華為、聯想、浪潮、電科華雲、騰訊、阿里巴巴、中科曙光等。