國內大數據的應用現狀

⑴ 大數據調查:企業使用大數據9大現狀

大數據調查:企業使用大數據9大現狀

圍繞著大數據的炒作可謂極其瘋狂，這種炒作也在推動著大量的投資進入這一領域。市場研究公司IDC預計，大數據技術及服務市場的年增長率為27%，到2017年將達到324億美元。IDC稱，大數據市場的這種增長比整體ICT市場增長高出6倍多。

然而盡管資金充裕，但是企業界在渡過了大數據的早期採用階段之後是否找到了成功之路卻並不清楚。為了尋找到明確的答案，研究人員調查了諸多企業的IT經理和管理人員，受訪者們分享了他們組織的大數據計劃、投資和重點細節。

由NetworkWorld主導實施，IDG五大企業出版物(CIO、Computerworld、CSO、InfoWorld和ITworld)參與的《2014大數據調查》已經找到了一些關鍵性重點。

這次調查所涉及的企業處於大數據部署的各個不同階段。有些企業已經實施(19%)或正在實施(25%)大數據項目。其他企業已制定了實施計劃——會在未來12個月(16%)或未來13-24個月(16%)實施。其餘企業(23%)則尚不確定，它們可能會在未來某個時間實施大數據項目，但目前仍在努力尋找合適的戰略或解決方案。

從宏觀角度看，大數據對於所有行業中不同規模的企業來說都在變得越來越重要。當被問及大數據計劃對企業來說其重要程度如何時，53%的受訪企業回答至關重要或者高優先順序的，另有34%的受訪企業回答為中度優先順序。只有12%的受訪企業認為大數據計劃尚屬低優先順序項目。

以下是本次調查所發現的其他一些關鍵要點：

1、企業希望決策更准確，更快速。

為什麼要使用大數據?因為它在企業決策的質量和速度方面發揮著至關重要的作用。推動企業投資大數據的兩個最普遍的業務目標就是改善決策的質量(59%)，以及提高決策速度(53%)。

緊隨其後的大數據業務目標排名是改進規劃和預測(47%);開發新產品/服務和收入流(47%);提高吸引新客戶/客戶保留率(44%);以及建立新的業務合作夥伴關系(34%)。

2、越來越多的大企業正進入PB時代。

企業已經積累了與其客戶和業務相關的巨大的數據集。在所有接受調查的企業中，目前所管理的平均數據量為164TB。而當被問及在未來12到18個月後他們估計將會管理多大數據量時，受訪者所預計的平均數據量為289TB——增長率為76%!

今天，6%的受訪企業已經在管理超過1PB的數據;這一百分比在未來12到18個月內將增加到14%。在最大型的企業中(指年收入至少在10億美元以上者)，有31%預計將會管理超過1PB的數據。

3、企業已感覺到數據過載的後果。

當有龐大的數據量湧入企業時，必然會產生很多後果。例如無能力或無法迅速找到所需的信息而失去一些業務(有11%的受訪者認為這一情況經常發生，31%認為偶然發生);在制定重要決策時出現延遲(14%經常發生，39%偶然發生);用戶因數據而不堪重負(19%經常發生，46%偶然發生);發生數據安全問題(4%經常發生，15%偶然發生)。

4、企業准備投資;ROI現在並非主要的障礙。

調查發現，有限的預算是最緊迫的大數據挑戰。在受訪企業中，投資充裕的極少。在低端市場，19%的受訪企業稱其來年在大數據上的花費少於10萬美元。而在高端市場，29%的企業稱投資將會超過100萬美元(其中2%的企業稱將會投入1億美元或以上)。

這些投資將會花在各種不同的大數據相關領域，包括：

●開發或購買軟體應用(38%)

●投資購買額外的伺服器或存儲軟硬體(37%)

●使用開源軟體框架(例如ApacheHadoop)(30%)

●向雲存儲服務遷移(28%)

●增加網路帶寬(27%)

●向雲分析服務遷移(26%)

然而盡管大數據預算是最常見的擔憂，但是ROI卻並非緊迫問題。只有26%的受訪企業認為投資的ROI是目前主要的障礙。

5、企業感覺大數據人才短缺。

企業擔憂能否找到所需要的合適人才——例如知識工人、數據科學家——來執行企業大部分的大數據計劃。在員工方面，34%的企業正在招募具備分析技能的人才，26%的企業考慮將外聘大數據專家。

當被問及在未來12到18個月內企業計劃僱傭具備哪些技能組合的人才時，數據科學家占據首位(27%)，其後依次是數據架構師(24%)，數據分析師(24%)，數據可視化專家(23%)，業務分析師(21%)，研究分析師(21%)，主任分析師或分析經理(19%)，以及資料庫程序員(19%)。

6、數據的安全性成問題，但並非最緊迫問題。

預算有限和人才奇缺是最緊迫的兩個大數據挑戰。此外，受訪企業還列舉出了安全問題(35%)，開發時間(35%)，遺留問題如現有工具的集成(33%)，糟糕的數據質量(32%)，以及整合或分析實時數據的困難(30%)。

關於安全的話題，近半的受訪企業(49%)表示其已有的安全解決方案和產品已可提供適當的大數據安全。29%的受訪企業表示現有解決方案和產品不適用於大數據，22%的企業表示不知道。

7、什麼較困難：是業務整合還是文化採納?

研究人員在問及受訪企業將大數據計劃整合進組織的業務流程和文化時是否具備挑戰性時，根據答復為極具挑戰性或非常具有挑戰性的不同，文化整合(54%)以微弱多數略微領先於業務流程整合(50%)。

8、IT部門主導大數據計劃，但成功與否取決於跨職能部門的合作。

IT部門主導大數據項目是受訪企業中的常態：46%的受訪企業稱高層IT經理主導其大數據項目。
但IT高管並非在單干：36%的企業稱業務領導人也在參與。此外，受訪者表示，其大數據項目受到CEO支持(比例為47%)或LOB支持(34%)。IT領導和業務領導都同意，當雙方針對某些具體的業務挑戰而合作時，大數據項目才有可能獲得最好的成功。

9、對很多企業來說，發展動量將會持續。

展望未來，將近一半的受訪企業(48%)認為未來三年內大數據的使用將會在企業內部廣泛展開，另有26%的企業認為大數據會在一個或多個業務部門成為主流應用。只有5%的受訪企業認為大數據計劃會隨著炒作的消失而消失，另有5%的企業回答不知道。其餘16%的企業預計會試用大數據，但不會在主流生產中使用。

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⑶ 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》。

⑷ 2020年交通大數據行業應用現狀

【導讀】可以說交通是國家經濟的命脈所在，而隨著大數據是的商用化普及，智能交通也得到了快速的發展，我們老百姓也可以享受到交通大數據帶來的福利，今天我們就來聊一下2020年交通大數據行業應用現狀如何?一起來看看吧!

作為人類行為的重要組成部分和重要條件之一，對大數據的感知是最為迫切的。近年來，我國的智能交通發展迅速，許多技術手段已達到國際領先水平。問題和困難,但是,非常突出,也從城市發展的角度,智能交通的潛在價值並沒有被有效的挖掘:知覺和交通信息的集合是有限的,大量的數據管理系統中存在的不能共享使用,有效的交通情況分析預測疲勞,公共交通信息服務難以滿足需求。雖然有不同的建築概念和投資在不同地區,整個智能交通的現狀特點是低效率和智能不足,這使得許多先進的技術和設備未能發揮應有的作用,還會導致大量的投資浪費。最重要的是在困難時期的損害較小的數據:管理理念和技術設備模擬時間只有在某種程度上,和關系資料庫管理系統的分析只能嚴格的特定關系,對於大規模數據,尤其是半結構化和非結構化數據。

雖然數字化已經基本實現，但是數字化和數字化並不是一回事。它只是提高了本地收集、存儲和應用的效率，但本質上沒有太大的改變。大數據時代的到來，必將為解決難題帶來巨大機遇。大數據必然要求我們改變小數據條件下的盲目和精確計算，但更好地面對困惑，把握宏觀形勢;大數據不可避免地要求我們關注的不是因果關系而是相關性，這使得處理大量的非結構化數據成為可能，促使我們將一切都數字化，最終實現方便高效的管理。

交通大數據行業的現狀是什麼?目前，大數據在交通中的應用主要有兩個方面。一方面，大數據感測器數據可以用來了解車輛的交通密度，合理的道路規劃可以包括單車道的路線規劃。另一方面，可以利用大量的實時數據實現信號量的實時調度，提高現有線路的運行能力。信號燈的科學布置是一項復雜的系統工程，需要利用大數據計算平台制定出更加合理的方案。科學信號系統將使現有道路的通行能力提高約30%。在美國，政府基於特定路段的交通事故信息增加了更多的交通信號燈，從而將事故發生率降低了50%以上。依託大數據實現機場航班起降，提高航班管理效率。航空公司可以利用大數據來增加乘客容量和降低運營成本。鐵路利用大數據有效安排客運和貨運列車，提高效率和降低成本。

以上就是小編今天給大家整理的關於「2020年交通大數據行業應用現狀」的相關內容，希望對大家有所幫助。總的來說，大數據的價值不可估量，未來發展前景也是非常可觀的，因此有興趣的小夥伴，盡早著手學習哦!

⑸ 數據科學及大數據在計算機領域的應用現狀

2 大數據的技術和實際應用現狀分析
2.1 大數據的技術分析
大數據技術在應用過程中不斷完善與發展,現在主要的大數據技術有大數據分析挖掘技?g與大數據技術中的數據隱私保護技術。大數據技術一般進行數據採集,數據存儲都通過感測器的網路及智能感知層進行。在對數據進行實際處理過程中,通常採用數據清理和集成與交互技術,集成與交換能有效的進行數據的應用,對數據的分析能力起到一定的提高作用。數據挖掘技術是數據提煉的一種常用技術,通過對數據的有效挖掘能把一些無規律的數據變成有規律的數據,提高數據的實際應用效果。在數據實際處理的過程中,大量的數據處理需要一定方法,需要先進的手段進行有效的完成數據處理,以適應現代數據的發展需要,提高數據的應用效果,在數據處理應用數據挖掘技術,對數據處理,數據的性能提升起到重要作用,能高效的完成數據處理。數據隱私保護技術是大數據根據用戶的需要進行設計的,尤其數據在網路傳輸的過程中,很多重要的數據都需要進行保護,提
高其數據的保護措施,能進一步加強其實際的應用效果,完善其實際的形成過程。數據之間存在一定聯系,對數據採用科學有效的應用過程,促進數據科學有效的應用,提高數據的應用效果。
2.2 大數據技術的應用現狀分析
大數據技術應用各個領域,為其它領域的發展提供了技術支持。大數據在商業發展的過程中起到重要作用,對產品的分析、查詢等起到重要作用。對產品的技術分析,銷售分析都利用大數據軟體進行分析,提高了分析的效率,促使分析的結果更加科學、准確。大數據技術在實際的工作生產生活當中的應用中,在關鍵技術領域方面也是多方面的。其中的結構化數據的應用領域方面,這也是傳統數據分析研究的對象。當前比較主流的結構化數據管理工具就是關系型資料庫,在對數據分析的能力上表現的較為突出。還有是在文本領域中的應用,是比較常見的非結構化數據,再有幾歲多媒體的數據以及網頁數據和移動社交網路數據等等。尤其Internt技術的廣泛應用,大數據在網路平台的驅動下,發展更加迅速,更能發揮大數據技術的功能,大數據技術是在應用過程中,不斷完善,不斷革新技術以適應現代社會發展需要,能為企業行業的發展提供技術支持。

⑹ 中國式大數據與分析的現狀

中國式大數據與分析的現狀_數據分析師考試

所謂「大數據分析」,其和「小數據分析」的唯一差別在於數據量以及數據量帶來的對於數據存儲、查詢及分析吞吐量的要求。本質上，「大數據分析」仍然需要通過數據分析來發現現狀，找到導致現狀的根源要素，並且通過模型與預測分析技術來對改善進行預測與優化，並且實現企業運營各個領域的持續改善與創新。

要談「大數據分析」的中國現狀，首先必須深入了解「數據分析」在國內的應用情況。 國內企業，不論是國企還是民企，真正在業務決策中以數據分析結果為依據的，主要集中在銀行，保險，電信和電商等幾個行業。以IT預算最充沛，人員能力最強的銀行為例，目前主要是大型銀行在導入數據分析。中小銀行尚在觀望與學習階段，人員與能力建設正在起步階段。數據分析的應用范圍主要集中在信用風險、流程優化、市場營銷、成本與預算等幾個方面，深度尚可，但廣度一般，尚未擴充到運營管理的所有領域。

而談到「大數據」或者數據倉庫，上述行業中的絕大多數企業早已實施了各種數據倉庫，以管理數據。這種買葯再看病的模式，完全本末倒置。數據倉庫與資料庫不一樣，其使命就是為了分析而存在的。沒有分析，倉庫何用之有？ 四大行之一的某大型國有銀行，90年代末期就開始花費好幾億元IT預算，建設「數據大集中」項目，受該行影響，其他國內銀行掀起了一股數據集中的熱潮。而當時連商業智能還是個尚未傳入中國IT概念，更遑論數據分析了。15年過去了，這些被集中的數據，還在么？ 至於支撐起我國龐大GDP的製造業、建築業和貿易業，在運用數據分析進行業務決策方面，則尚未見規模。

其IT開支仍然主要集中在基礎架構與流程化的軟體套件領域（如ERP,CRM,HRM, SCM等），部分企業開始導入商業智能（報表、制圖、管理駕駛艙），而數據分析應用遠遠沒有進入規模發展階段。以我國製造業企業為例，從五、六年前開始熱炒「六西格瑪」、「全面質量管理」,「精益生產」,盡管這些舉措對中國製造、中國創造等帶來本質變化尚需時日，但是就提升企業決策能力和管理水平而言，這些舉措的的確起到了一定的作用，對於中國企業從拍腦袋到用數據決策這一本質轉變打下了一個基礎。 這一現狀的原因，我們認為主要體現在如下幾個方面：

1.企業的權力來源

數據分析才是真正的一把手工程。分析的使命，在於改善決策。決策的第一責任人，也就是企業最高層管理人員。國企，尤其是大型央企，職業經理人體系並不完善，董事長、總經理級別的任命是由組織部門而不是經濟部門來決定的。「講政治」的人事任命體系決定了企業決策的復雜性和特殊性，科學管理方法和決策手段的推廣，完全取決於企業最高領導人本身對於這些手段的認可程度。 另外，數據分析帶來的不僅僅是分析軟體和分析方法論，更需要決策、運營進行相應的改善與調整，我們通常稱之為「變革」. 任何變革都會帶來相匹配的風險與收益。國企的權力架構和民企、外企非常不同，哪怕總經理決定了要變革，還得徵求企業內部各路權力部門的認可與接受，變革的難度導致了我們通常看到和聽到的「轉型極其艱難」,「身為大家長要對幾十萬張嘴負責」等煽情苦情的自我表白。不要說數據分析，就連開除幾個績差員工，一不小心就要得罪人，嚴重了還要危及烏紗帽，改革談何容易。 相比之下民企和外企在這方面的轉變要敏捷、迅速很多。比如蘋果，很多年前就開始全球范圍導入JMP數據分析平台，在我們的跨國團隊的幫助下從搭建數據分析能力、規范數據分析流程、導入高級數據分析方法、直到生產與研發環節的數據分析全球標准化等工作。整個過程長達數年，涉及到龐大的機構、人員、方法、流程的轉變，卻平穩有序。其間還發生了Steve Jobs辭世，新任CEO上台等足以中斷一切的重大企業事件，但導入數據分析能力這一過程絲毫沒有受到任何影響。

2.企業的運營能力儲備

能力儲備也是個關鍵要素。哪怕管理層決心一致，雄心壯志，重大變革能否落地，還得取決於團隊能否升級與被變化。意志力盡管重要，體能卻是個關鍵。數據分析對於參與者的統計、概率、數學、計算機、業務理解等幾個方面的能力要求甚高。盡管「能力是可以培養的」,但是我們在國內這么多年的眾多數據分析導入項目中，面臨最多的挑戰就是人員培訓和流程變革。 以電信運營業為例，BOSS系統，各種業務系統和數據倉庫搭建了許多年，數據分析對於客戶行為的理解與促銷產品的層出不窮也使得這個行業的數據分析應用遠遠超過絕大多數其他行業。但電信業在大規模導入數據分析方面面臨的首要問題，仍然是專業人才儲備以及與數據分析有關的規章制度、決策流程與文化體系的建立。 我們在市場上看到更多的，是IT部門主導的數據分析項目。項目名稱是數據分析，而內容仔細一了解，往往都是數據倉庫+企業報表。不是傳統財務三表，而是用於展現核心KPI的圖表。對「數據分析」不了解，把報表和制圖當成「分析」,是這一現狀的根源。

3.市場環節與競爭壓力

不同企業對市場競爭的變化是非常不同而有趣的。比如三桶油，建立競爭力的方法，在於找油田、收購加油站，利用壟斷性政策優勢抬高行業准入門檻。三大電信運營商，若干年前曾經有子公司互相攻擊，甚至發展到人員斗毆，割斷對方光線網路的事件。而華為與中興的競爭，若干年前除了口水仗，還有互相挖對方技術團隊。 政策性壟斷行業，盡管有壓力，但是在提升生產力和生產效率的手段方面，改變緩慢而低效。 高度市場化領域，比如家電，汽車，消費電子，華工、醫葯等領域，對以數據分析為代表的「高級能力」的接受程度則高了不少。

綜上所述，我國企業界對於數據分析的應用仍然停留在個別行業與個別應用的階段。不過，盡管導入數據分析的過程是如此艱難而挫折，我仍然認為，隨著我國各行業市場化進程的推動，隨著互聯網、數據分析技術不斷對傳統產業的顛覆過程，「數據分析」或者「大數據分析」遲早會成為中國企業界突破藩籬的關鍵手段。

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⑺ 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》。