形成大数据

① 人人都在说大数据，那大数据概念是怎么产生的

概念产生：

“大数据”的名称来自于未来学家托夫勒所著的《第三次浪潮》 尽管“大数据”这个词直到最近才受到人们的高度关注，但早在1980年，著名未来学家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就热情地将“大数据”称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏。从2009年开始“大数据”才成为互联网技术行业中的热门词汇。

② 青海电信大数据是怎样形成的

信息数据。
1、首先青海电信大数据的发展大数据在工业、新兴产业、农业农村等行业领域应用。
2、其次信息数据推动大数据发展与科研创新有机结合，推进基础研究和核心技术攻关，形成大数据产品体系，完善大数据产业链和信息数据。
3、最后信息数据强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展。

③ 大数据的产生与发展现状研究

摘 要：大数据的产生给未来信息技术带来新的机遇与挑战。大数据对数据处理的有效性、实时性提出了更高要求，需要根据大数据的特点对当前数据处理技术实施变革，从而形成更有益于大数据采集、存储、处理、管理、分析、共享的新兴技术。本文从大数据的产生与发展、特征、主要应用以及大数据所带来的挑战等方面进行阐述与分析。

关键词 ：大数据 物联网 信息处理 海量计算

一、大数据的产生与发展现状

随着物联网、云计算等信息技术的飞速发展，大数据技术(Big Data)也越发进入人们的视线。大数据是用传统方法或工具很难处理或分析的数据信息。目前，人们对大数据的理解还不够全面和深入，关于大数据的含义也没有一个统一的定义。亚马逊大数据科学家John Rauser认为：大数据是超过任何一台计算机处理能力的庞大数据量。Informatica 的中国区首席顾问但彬指出：大数据是海量数据与复杂类型的数据的结合。而维基网络则把大数据定义成诸多大而复杂的、难以用当前数据库处理的数据集合。

大数据研究受到国内外学术界和工业界的广泛关注，已成为当今信息时代全世界讨论的热点。2008年，Nature杂志就推出大数据专刊，计算社区联盟也在同一年发表了报告《Big data computing; Creating revolutionary breakthroughs in commerce， science and society》，报告阐述了解决大数据问题所需的关键技术以及所面临的挑战。美国奥x政府于2012年3月在白宫网站发布了《大数据研究和发展倡议》，提出了通过收集、处理海量、复杂的数据信息，从而提升能力，加快科学和工程领域的创新步伐，转变学习教育模式，强化美国本土的安全”。2011年1月，微软公司同惠普公司合作开发了一系列能够提升生产力，同时提高决策速度的设备。此外，欧盟委员会也提出驾驳大数据浪潮的战略思路，日本发布的《面向 2020 的 ICT综合战略》也提出需要构造大量丰富的数据基础。

近年来，我国也积极开展对大数据的研究。2011年10月，工信部确认京沪深杭等 5 城市为“云计算中心”试点城市。2012年6月，中国计算机学会青年计算机科技论坛也举办了“大数据时代，智谋未来”学术报告研讨会。大数据及其科学研究方法涉及应用领域很广，并将与国计民生密切相关的科学决策、金融工程以及知识经济领域紧紧接合。

二、大数据的特点

目前，企业界和学术界都一致认为，大数据具有4个“V”特征，即：容量(Volume)、种类(Variety)、速度(Velocity)和至关重要的`价值(Value)。

(1) 容量(Volume)巨大。海量的数据集从TB 级别提升到PB 级别。

(2) 种类(Variety)繁多。大数据数据源有多种，数据格式和种类不同于以前所规定的结构化数据范畴。

(3)价值(Value)密度低。如视频的例子，在不间断连续监控的过程中，可能有意义的数据仅有一两秒。

(4)速度(Velocity)快。包含大量实时、在线数据处理分析的需求1秒钟定律。

三、大数据应用的领域

大数据产业的发展将推动全球经济由粗放型向集约型转变，这将对提升企业整体竞争力和政府监管能力具有意义深远的影响。

商业作为大数据的重要应用领域。沃尔玛公司通过对消费者购物行为等一系列非结构化数据的分析，了解不同顾客的购物习惯，公司从所销售的数据进行分析，从而选出适合在一起搭配出售的商品;淘宝也针对买家开设了大数据平台，为客户量身打造了一整套完善的网购体验产品。

大数据在金融业也起到了至关重要的作用。美国Equifax公司利用大数据技术，通过对其的数据库中与财务有关的记录海量信息进行索引处理和交叉分享，从而得到客户的个人信用等级，以推断出客户的支付需求与能力。

随着大数据在医疗与生命科学研究过程中的广泛应用和不断扩展。2010年，中国公布的《十二五规划》指出：要重点建设国家级、省级和地市级三级医疗卫生信息平台，建设电子病历和电子档案两个最为基础的数据库。各级医院也将在医疗信息仓库、数据中心等领域加大投入，医疗数据信息的存储将愈加被关注，医疗信息中心的关注焦点也将由传统的计算领域转为存储领域。

除此之外，大数据在制造业领域也有着广阔的应用。制造业企业积累了广泛的数据信息，在开展对业务数据进行技术管理的同时，企业需要通过大数据处理技术来帮助决策者从数据库储存的海量信息中找到有价值的信息，并且对其进行分析处理，从而增强决策的正确性、规避风险。

四、大数据所面临的挑战

大数据技术使人们能够更好地利用之前不能使用的各个数据类型，找出被忽略的信息，促进企业组织更加高效、智能。但随着对大数据研究的不断深入，人们也更加意识到当大数据技术向人们敞开“方便之门”的同时，也带来了众多的挑战：

(1)大数据需要更为专业化的管理技术人才。

(2) 大数据的合理利用需要解决容量大、类别多和时效性高的数据处理问题。

(3)大数据的利用对信息安全提出了更高要求。

(4)大数据的集成与管理问题。

这些挑战已成为关系到未来大数据发展的重要因素，同时也成为未来引领大数据发展的推动力。

五、结束语

大数据已经逐步渗透到人们工作生活的诸多领域中，对于大数据的研究也在不断的深化。本文针对大数据的产生与发展、特征、主要应用以及大数据所带来的挑战等方面进行阐述与分析。大数据的发展还处于初级阶段，还有更为广阔的空间需要人们不断开拓，如何合理地利用大数据、更加高效地处理大数据来为人们服务仍需要广大研究者不断地研究和探索。

参考文献：

[1]刘智慧，张泉灵.大数据技术研究综述[J].浙江大学学报，2014，46(6)：957- 972.

[2]严霄凤，张德馨.大数据研究[J].计算机技术与发展，2013，23(4)：168-172.

[3]刘俊.基于大数据流的Multi-Agent系统模型研究[J].计算机技术与发展， 2007，17(5)：166-169.

④ 大数据现象是怎么形成的

大数据是无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理版的数据集合，是需要新处权理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

(4)形成大数据扩展阅读

大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。

大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

⑤ 所有的数字化信息都能产生大数据吗

能。在物联网时代，一切都可以数字化，数据就是资源和财富，大数据分析已成为业务中的关键要素。基于数据的分析、监控和信息服务变得越来越普遍，在各行各业中，越来越多的数据驱动企业需要对数据进行实时吸收好分析，以形成正确的判断和决策，大数据正在成为IT行业中占据主导地位，基于应用和服务的物联网将促进大数据的更广泛使用。

⑥ 云计算 课后作业 大数据现象是怎么形成的

大数据现象是，随着互联网的急速发展，和我们产生的各种海量信息，必然形成的，云计算可谓是大数据最好的帮手 希望对你有帮助 采纳哦

⑦ 八类数据可产生真正的大数据价值

八类数据可产生真正的大数据价值

大数据这几年在社会上已经引起很多的关注，而且在实践上有很多的时效性已经显示出来，不像早些年大家还在讨论这个概念，还在考虑它是否可以在中国这片土地上茁壮成长。现在看起来，它已经是现实。就我自己所从事的工作来讲，我觉得有三个问题我们要关注。第一，大数据的发展没有基础设施无法实现，我们没有新的数据库技术，没有云计算这样一些东西也谈不上。所以，基础设施，可能很多地方容易走弯路，大家都认为，既然搞这个，我们都要建IDC，前几年搞智慧城市、搞数据库中间，基本上各地都想抢这班车。我想对于基础设施，我们可能现在要考虑一个新的路径和思路，就是创新。可能是共建共享共买服务，或者向第三方购买服务，用云的方法或用公有云来解决。第二，我觉得最重要的可能是数据源，数据源及获取的方式问题如果不解决，我们会走很长一段时间的弯路。我觉得数据源可能有八类，每一类都不一样。第一类，政府信息，部门之间是共享的问题。这个我们采取的办法现在是通过建立一些综合联动数据交换平台，这两年来，国务院也有明确要求，建一些公共的数据交换平台，要求打通部门之间的信息孤岛，要求上下可以联动。第二类就是政府公共数据公开，无论是政府机构，或者准政府机构，包括我们一些科研院所、大学，或者我们执行国有公共职能，他们形成的公共资源，这个可能是要依法依规，脱敏解密以后要公开，而且要采取基本免费的方式。第三类应该是商务数据，这个现在比较活跃的，商务数据比较多，这个可以考虑有价转让、同质交换、协议共享等等。因为毕竟商务数据是在商务生产者过程中间形成的，有成本进去，不是政府的投资。第四类就是互联网数据，这个我们比较熟悉，现在做的最热闹的可能就是这个，各种各样的舆情分析都是基于互联网数据，因为它是公开的。我们现在真正推动的大数据的使用，就是运用互联网，大量的互联网数据，形成了不同的算法，最后形成不同的产品。第五类是通讯数据。无论是包括移动电话，包括微信等等，这种数据可能需要加密获取，运用的时候脱敏。路径都可以研究。第六类是空间地理数据，我们自己承担国家空间地理信息库的建设中间发现，应该分类，基础信息的公开，专业化的信息可以采取协议获取的方式，或者如果你要做加工增值，还可以做个成本，可以去出售。第七类是物联网数据，现在越来越多的，无论是工业数据，包括智能家电、智能交感，凡是通过传感器形成的，我觉得这种数据也是要分一下类，一类是政府公共的，通过公共监测获取的数据可能也要公开，如果不是，是企业家、企业自己形成的，通过平台上形成的，可能这种数据我们还得去购买，或者通过协议。第八类是金融数据，目前采取的是征信体系里面，做信用评级的采取的是准入获取。使用上是受到限制的，叫应用受限。这些数据可以产生真正大数据价值的，不是统计，被统计的我个人理解不叫大数据。大数据是没有被统计过的，我们值得研究一下这个事情。第三个大的问题是大数据的挖掘，我觉得这个我不再说了，今天在座的很多企业家可能都会谈到这个，现在的技术是非常多样化，就是投入产出问题，就是怎么样根据需求来打包，形成最好的产品，通过营销出去，这个完全是一个市场竞争。但是，在市场竞争里面应该也有规则，我觉得还要相应建立一套规则，建立一套标准体系，如果实现共享的话，这个接口、标准不要五花八门，也对我们的监管部门，比如说我们网信办对数据的监管也要考虑一下统一的标准，也好监管。当然，大数据挖掘的产生应该是使用者付费。

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⑧ 物联网产生大数据,大数据助力物联网

物联网产生大数据,大数据助力物联网
大数据时代已经来临。传感器、RFID等的大量应用,电脑、摄像机等设备和智能手机、平板电脑、可穿戴设备等移动终端的迅速普及,促使全球数字信息总量的急剧增长。物联网是大数据的重要来源,随着物联网在各行各业的推广应用,每秒钟物联网上都会产生海量数据。

数据是资源、财富。大数据分析已成为商业的关键元素,基于数据的分析、监控、信息服务日趋普遍。在各行各业中,数据驱动的企业越来越多,他们须实时吸收数据并对之进行分析,形成正确的判断和决策。大数据正成为IT行业全新的制高点,而基于应用和服务的物联网将推动大数据的更广泛运用。
由于物联网数据具有非结构化、碎片化、时空域等特性,需要新型的数据存储和处理技术。而大数据技术可支持物联网上海量数据的更深应用。物联网帮助收集来自感知层、传输层、平台层、应用层的众多数据,然后将这些海量数据传送到云计算平台进行分析加工。物联网产生的大数据处理过程可以归结为数据采集、数据存储和数据分析三个基本步骤。数据采集和存储是基本功能,而大数据时代真正的价值蕴含在数据分析中。物联网数据分析的挑战还在于将新的物联网数据和已有的数据库整合。
物联网上的大数据应用空间广阔,大数据和物联网结合充满无限可能。随着物联网、互联网、移动互联网、智能终端、大屏显示系统、云计算平台等的联合应用,物联网上的大数据可帮助人们建立智能监控模型、智能分析模型、智能决策模型等应用,深刻改变人们的生活。
智慧城市是物联网最大的应用领域,而智慧农业、智能家居、智慧物流、智能安防中的视频信息处理、智慧交通中的交通实时诱导、智慧环保中的环境监测等物联网领域都是大数据应用的“用武之地”。如:在环境监测方面,传感器借助物联网传递信息到互联网平台或移动互联网平台,实时监控环境变化。通过环境监控模型,对收集到的海量环境数据进行分析,发现环境指标变化的异常点,帮助环保部门提前预测某地环境的变化情况,对环境指标偏离正常指标值的,提前发出环境污染预警。而智能制造或“工业互联网”更是未来大数据和物联网美妙结合的经典案例。在行业应用方面,大数据和物联网的结合也会“擦出火花”。如:邮政服务可通过大数据和物联网转型为“邮政物联网”。邮政网络可配备低成本传感器,极大地增强邮政运营商收集有价值数据的能力。这个庞大的新数据来源可帮助邮政运营商提升运营能力,改善客户服务,创造新产品和服务,并为更有效率的决策提供支持。
物联网的价值在于其数据。物联网带来了突破性的技术进步,但管理大数据的问题也变得更加突出,需相关信息通信技术鼎力支撑。如:数据产生、捕捉、传递和分析,需快捷、稳定、可靠的广域网络,3G、4G、WiFi等无线通信技术应不断优化,以支持物联网及各传感器节点感知信息能力、传输能力、信息处理和存储能力等的全面提升。
物联网产生大数据,大数据助力物联网。由物联网引发的大数据潮流还将助推云计算等信息通信新技术的融合发展。