风暴大数据

1. 谁最早提出大数据的概念

最早提出大数据的是美国数据学家维克多•迈尔-舍恩伯格。推荐他的两本书《删除》，《大数据时代》。

2. 在大数据时代,云消费带来的暴风特征有哪些特点

一是参与度高，社会成员人人参与；二是传播面广，业界、媒体、政府、公众，传播到每一个角落；三是影响大，可迅速成为社会热点，人人关注；四是破坏力强，就像一场无可抵抗的风暴，企业一旦控制不好，后果极其严重。

3. 大数据如何作用于”舆情“

大数据如何作用于”舆情“
随着互联网技术的迅速发展，信息量大、类型繁多、价值密度低、速度快、时效高的大数据吸引了越来越多的关注目光，大数据带来的信息风暴正在改变我们的生活、工作和思维。毋庸讳言，舆情服务在进行行业规范和整合的同时，正面临着大数据的挑战。
大数据时代，对信息的“加工”是基础。据 互联网专家介绍，大数据体量巨大，非结构化数据的超大规模和增长分别占总数据量的80％至90％，比结构化数据增长快10到50倍。从舆情产品服务的角度 看，浓缩海量信息，抵抗“数据爆炸”已成舆情工作基本要求。故此，掌握数据抓取能力与舆情解读能力，通过“加工”实现数据的“增值”，将是未来舆情分析的 必备技能。目前，国内很多舆情服务机构甚至没有专门的数据管理、分析部门和专业分析团队，分析人员对信息的鉴别力、萃取力、掌控力仍有待提高。在信息广度 上大作文章的同时，未来需要一批有较高学习能力、分析能力、知识水平的数据从业人员占据舆情服务重镇。
大数据时代，对数据的解释是关键。目 前，数据的可获得度已经空前提高，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，实现真正的大数据挖掘和分析。数据的海量、 及时、动态、开放，有利于我们完善分析的效度和深度。同时，大数据也有价值密度低、传播速度快等特点，数据分析的模式是否科学，这将直接影响数据分析的质 量。大数据的异构和多样性，需要舆情分析人员对一些危机事件进行高质量的数据解释。基于数据分析，能否提炼出独到、高质量的观点，在凌乱纷繁的数据背后找 到更符合客户要求的舆情产品和服务，并进行针对性的调整和优化，这是大数据时代舆情最大的变量。
大数据时代，对趋势的研判是目标。大 数据的核心和目标就是预测，具体到舆情服务，舆情工作人员从互联网浩如烟海的数据中挖掘信息、判断趋势、提高效益，虽然获得广泛且实际的应用，但还远远不 够。舆情分析人员要不断增强关联舆情信息的分析和预测，把服务的重点从单纯的收集有效数据向对舆情的深入研判拓展，跟踪关联舆情，不再局限于危机解决，还 要辅之以决策参考，从注重“静态收集”向注重“动态跟踪”拓展，从致力“反映问题”向致力“解决问题”拓展，使舆情产品和服务“更高、更快、更强”（视点 高、预警快、处置强）。
大数据时代，分众服务是方向。数 据的互通互联，改变了数据库、应用软件和用户界面等系统之间的“孤岛”状态。舆情服务机构应树立大舆情观念，对数据进行生产、分析和解读，探索一条为用户 提供分众化服务的信息增值之路，使舆情服务的主体和边界形成一条完整的“舆情闭环”。在这个认识基础上，舆情服务机构需把握未来几年大数据在公共及企业管 理领域发展的重要方向：横向看，将服务主体延伸至政府、企业和社会的各领域，通过搭建关联领域的数据库、舆情基础数据库等，充分整合政府和企业的数据资 产；纵向看，将产品内容延伸至包括舆情抓取、预警到决策、评估等在内的各环节，协助客户丰富和完善决策参考体系。
大 舆情，强调大数据的关联性。发展和利用好数据资源，充分反映数据爆发背景下的数据处理与应用需求，这是大数据时代最大的舆情变革。目前，国内经济社会转型 发展环境压力加大，社会周期结构性突发舆情因素增多，舆情工作者尤其需要树立前瞻意识，提高媒介素养，加强互联网“大数据”分析研判，获取情报，抓住机 遇，为长远发展打下良好的基础。

4. 大数据带来的挑战有哪些 会导致数据盲点 危及个人隐私

随着移动互联网、物联网等新技术的迅速发展，人类进入数据时代。大数据带来的信息风暴正深刻改变我们的生活、工作和思维方式，对网络舆情管理也带来深刻影响。 一、大数据时代网络舆情管理面临的新形势大数据意味着人类可以分析和使用的数据大量增加，有效管理和驾驭海量数据的难度不断增长，网络舆情管理面临全新的机遇和挑战。 互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果真的想做，可以来这里，这个手技的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，想说的是，除非想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。1.大数据带来网络舆情管理新挑战。一是海量数据的挑战。海量的网上信息难以掌控，大量相关性、偶发性因素使舆情更加复杂多变，传统的舆情监测研判手段和方法难以奏效，新的技术手段和方法要求更高。二是信息选择性传播的挑战。网上数据无限性和网民关注能力有限性之间的矛盾，加剧了社会舆论的“盲人摸象”效应。社会化媒体促进信息的开放和沟通的便捷，分众传播、个性化传播凸显，使偏激的观点更容易找到“同类”，从而相互支持、强化放大，加剧舆论偏激情绪。三是舆论话语权分散的挑战。大数据时代各类数据随手可得，越来越多的机构、个人通过数据挖掘和分析得出的各种结论会不胫而走，有效管理舆情的难度越来越大。2.大数据带来网络舆情治理新机遇。一是拓展网络舆情治理领域。在“一切皆可量化”的大数据浪潮中，网络逐渐成为现实世界的“镜像”，网络社会与现实社会日益融为一体，网络舆情管理不再局限于网上言论领域，而必须全面掌握网络舆情运行规律及其与现实社会的相互影响，实现网上网下充分联动、协调共治。二是丰富网络舆情管理手段。运用大数据技术，可以从更宽领域、更长时段对网上舆论进行比对分析，更加准确地把握网民情绪特点，预判舆情发展趋势，提高舆情管理的效能。三是推动网络舆情理论研究工作。借助大数据分析，舆情研究的视角将更加多元化和精确化，改变目前舆情研究“策为上、术为主、学匮乏”的尴尬学术现实。3.大数据提出网络舆情管理新要求。一是由关注个案向整体掌控转变。传统的网络舆情管理侧重于针对重大舆情事件个案的管理，大数据则能够更好地把握网络舆情发展的整体态势。二是由被动响应向主动预测转变。大数据的核心是预测，在海量的数据中通过分析，发现背后隐藏的微妙的关系，从而预测未来的趋势，提前部署预防应对。三是由定性管理向定量管理转变。将所有相关信息，包括网民评论、情绪变化、社会关系等，以量化的形式转化为可供计算分析的标准数据，通过数据模型进行计算，分析舆情态势和走向。 二、用大数据思维创新网络舆情管理创新大数据时代的网络舆情管理，要将大数据理念和手段贯穿始终，做到“五个结合”。1.将大数据和社会治理紧密结合起来，改进网络舆情源头治理。网络舆情本质上是社情民意的体现，加强网络舆情管理就是加强社会治理。要运用大数据强大的“关联分析”能力，构建网络舆情数据“立方体”，把网上网下各方面数据整合起来，进行分析，挖掘网络舆情和社会动态背后的深层次关系，实现网络舆情管理和社会治理的紧密联动、同步推进。2.将大数据和网上政务信息公开紧密结合起来，提升政府公信力。当前，美国政府已经建立统一的数据开放门户网站，并提供接口供社会各界开发应用程序来使用各部门数据，此举将政务公开从“信息层面”推进到“数据层面”，开辟了政府信息公开的新路径。我们要在保障数据安全的基础上，探索建立我国的大数据政务公开系统，引导社会力量参与对公共数据的挖掘和使用，让数据发挥最大价值。3.将大数据和日常舆情管理紧密结合起来，提高网络舆情整体掌控能力。美国纽约市警察局开发了著名的ComStat系统，通过分析历史数据绘制“犯罪地图”，预测犯罪高发时间和地点，从而有针对性地加强警力配置，获得巨大成功。这种“数据驱动”方法，对网络舆情管理有一定的借鉴意义。要运用大数据突破传统舆情管理的狭窄视域，建立网络舆情大数据台账系统，实时记录网站、博客、微博、微信、论坛等各个网络平台数据，全面分析舆情传播动态，从瞬息万变的舆情数据中找准管理重点、合理配置资源，提高管理效能。4.将大数据和突发事件应对紧密结合起来，提高网络舆情应急处置能力。大数据时代，社会突发事件与互联网总是紧密相连、如影随形，网络既能成为突发事件的“助燃剂”，也能够成为应对事件的有力工具。要建立“舆情量化指标体系”、“演化分析模型”等数据模型，综合分析事件性质、事态发展、传播平台、浏览人数、网民意见倾向等各方面数据，快速准确地划分舆情级别，确定应对措施，解决传统的舆情分级中存在的随意性、滞后性等问题，做到科学研判、快速处置。5.将大数据和舆论引导紧密结合起来，提高感染力和说服力。大数据时代的舆论引导，一方面要“循数而为”，通过分析网上数据，建立网民意见倾向分析模型，了解网民的喜好和特点，做到“善说话、说对话”。另一方面要“用数据说话”。数据最有说服力，要在充分收集相关数据的基础上，运用图表等数据可视化技术，全面呈现事件的来龙去脉，让网民既了解事件真相，也了解事件背景和历史脉络，消除舆论的“盲人摸象”效应，化解网民偏激情绪，实现客观理性。 三、以切实有力的举措推进大数据舆情管理体系建设要积极适应大数据时代发展要求，从体制机制、技术手段、人才队伍等各个方面加快创新，构建完善的网络舆情管理体系，不断提升网络舆情管理的科学化、现代化、数字化水平。1.健全大数据舆情管理体制。数据资源是国家的重要战略资源。当前，我国在大数据管理方面还存在数据分散、利用率低、安全性不高等问题，要尽快出台国家层面的大数据战略规划，加快数据立法进程，加大资金、技术、人力资源投入。建议建立由网信部门牵头的互联网大数据管理体制，设立政府首席信息官，统筹各方面数据的汇集、管理和利用，制定统一的数据接口标准，打破各行各业的“数据孤岛”，推动我国大数据加快发展。2.建设网络舆情大数据基础平台。数据只有整合利用才能产生价值。当前，亟需建设统一高效的大数据基础平台，实现各行业、各领域数据的统一存储、交流互通。要尽快建设我国网络数据中心，构建国家级的互联网大数据平台，全面汇集各方面数据。加快出台相关法律法规，明确各级各部门包括政府部门、企业、人民团体等向网络数据中心提供和共享数据的权利义务，使网络数据中心成为全国数据存储和交换的中心枢纽，实现数据的快速汇集、规范管理、高效利用。3.强化网络舆情管理大数据技术支撑。大数据既有全面、动态、开放等优势，也有价值密度低、传播速度快等难点，必须加快技术攻关，提高数据“沙里淘金”的能力。一是数据监测技术，实现对媒体、论坛、博客、微博、微信等各个网络平台数据的全面抓取和记录，特别是要提高对图片、音视频等数据的自动识别能力。二是大规模数据存储技术。建设具有海量存储能力的大数据平台，实现对大规模数据的高效读写和交换。三是数据挖掘技术，从海量数据中快速识别有价值数据，并挖掘数据背后隐藏的规律。四是数据分析技术，包括关联分析、聚类分析、语义分析等等，自动分析网上言论蕴含的意见倾向及相互之间的关联性，揭示舆情发展趋势。五是数据安全技术，包括身份验证、入侵检测、网络关防等等，保障数据安全。4.壮大网络舆情大数据人才队伍。要统筹国内各大高校、科研单位、媒体机构、政府部门力量，开设专门的数据科学学科，加强各学科人才的交叉培养，重点培养综合掌握统计学、计算机学、新媒体、传播学等各方面知识的复合型人才，打造一支规模宏大的大数据人才队伍，为网络舆情管理提供坚实的人才智力支撑。

5. 且慢说“大数据”的无所不能

且慢说“大数据”的无所不能
“大数据”是个好东西，是科学的前沿，值得我们认真积极关注、推介和参与，但它绝不是哈利波特，不会“一抓就灵”，不能包打天下和无所不能。

回头看看这些年的所谓产业“浪潮”新理念、新理论和新技术，一旦引入我国后，常是泡沫翻腾，真经并不多。去年是“云计算”，今年是“大数据”，官员、学者或媒体人嘴上不常换点国际流行的新词，都不好意思开口。
其实，“大数据”很简单，不神秘，以前无法处理的海量数据或没当做数据的东西（如你在超市逛逛或对那个营业员笑一笑），因计算机计算能力如“云计算”的进步，都可以分析出个子丑寅卯了，如很多人逛超市的路径与购物之间有数据关系，据此调整布局有利于销售，美国有超市把影碟与尿布放在一起，就是通过“大数据”分析发现，来为孩子买尿布的父母喜欢为自己带盘碟子。
但把“大数据”用做解决世界上最难处理的问题的全能办法，从管理城市到消除贫困，从制止恐怖袭击、疾病流行到拯救地球环境等，以为有了“大数据”，就没有解决不了的问题，这也是一种误解。人类的思想、个人的文化和行为模式、不同国家及社会的存在发展都非常复杂、曲折和独特，显然不能全部由计算机来“数字自己说话”。比如，近来欧美有人提倡用“大数据”分析人的日常行为模式和习惯，判断谁将要犯罪，以此帮助预防未来的犯罪，就引起了很大的争议和质疑，公众担心因司法程序缺失而受到莫名威胁。
其实，企图用一行行的代码和庞大数据库的“大数据”来解释和指导世间万物万象，很像此前企图用基因等生物密码来解释和调控人类的行为模式，看起来是客观中立的，但说到底，“大数据”再“大”，也不会“自己说话”，还是设计者、分析者和使用者在说了算。所以，“大数据”并不能使人们完全摆脱曲解、隔阂和错误的成见。
而且，数据的采集也会使“大数据”不中立和不全面，以至于不公正，如目前社交媒体等即时通讯是“大数据”分析的一个普遍信息源，那里无疑有许多信息可以挖掘，国外神话“大数据”的范例几乎都来源于此。但至少在我国现在和未来一段时间里，以此途径反映民情的某些“大数据”可能会忽视了“沉默的大多数”而失准。过分依赖和迷信“大数据”，难以避免对某一群体的“数据歧视”，可能会依据错误的成见作出重大的公共政策和商业决定。
更需指出的是，“大数据”的潜在负面效应不可忽视。无处不在的“大数据”使个人隐私无处藏身，甚至会引发更多问题。例如，最近，“大数据”被用来预测脸谱网用户极其敏感的个人信息，如性取向、种族、宗教和政治观点、性格特征、智力水平、快乐与否、成瘾药物使用、父母婚姻状况、年龄及性别等。这些高度敏感信息很可能会被雇主、房东、政府部门、教育机构及私营组织用来对个人实施歧视。
“大数据时代”的作者维克托说，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型。这话很有道理。但他认为，大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。歌颂者说，这是维克托颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。可我们有疑：不问或不知“为什么”，我们还是人吗？
其实，维克托又新写了一本叫“删除”的书，讲述了大数据时代的信息取舍，说遗忘是一种美德。说白了，就是该记的记，该忘的忘。这就更加说明，无论到何时，其实都还是人在思考和“说话”，即使在“大数据时代”可以通过数据形式来部分表达。所以，把“大数据”提高到不恰当的高度，甚至魔幻化或泡沫化，对推广“大数据”技术及应用不仅无益，还会弄成一些新的神话，或许还有笑话。

6. 《大数据时代》01 什么是大数据

今天我们第一本解读的是《大数据时代》这本书。

大数据是这几年特别火的一个词，那究竟什么是大数据呢？

字面意思可以理解为大数据就是数量巨大的数据，而这些巨大的数据再结合云计算、人工智能、物联网等技术会对于我们的生活、工作都会带来翻天覆地的影响。

芝加哥大学商学院教授、麦肯锡公司创始人，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

而我们今天所讲的这本《大数据时代》是国外大数据研究的先河之作，本书作者舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”。舍恩伯格在书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。对于身处于大数据时代额我们可谓是会产生异常极大的思维方式的变革。

舍恩伯格最具洞见之处在于，他明确指出，大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。这就颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。

下面我们就进入到《大数据时代》这本书中去吧。

首先来看第一个话题大数据的思维变革

大数据与三个重大的思维变革有关，而这三个转变是相互作用的。

一.不是随机样本，而是全体数据

解释一下就是分析事物相关的所有数据，而不是仅仅依靠分析少量的数据样本。

二是不是精确性，而是混杂性

就是要接受数据的纷繁复杂，而不再追求准确性。

三是不是因果关系，而是相关关系

即不再追求难以摸索的因果关系，转而关注事物的相关关系。

这三个在大数据时代思维变革的转变我们会在接下来节目中一一讲解。

今天我们这一节先讲解：不是随机样本，而是全体样本，这一思维的变革。

小数据时代的随机抽样

为什么这么说呢？在我们过去技术并不发达的时候，只能用少量数据来进行随机采样是最高效的方式，即利用最少的数据来获取更多的信息。

在19世纪时美国的人口普查中，因为数据的变化超过了当时的人口普查统计分析能力，有人提出到数据无比庞大时可以进行有目的的选择，具有选出代表性的样本是最恰当的方式，这就是随机抽样。并且还非常有见解的提出：采样分析的精确性是随着采样随机性的增加而大幅的提高与样本的数量增加关系并不大，也就是说，随机采样样本的随机性比数量的多少更为重要。

而在当时，政府确实也采用了随机调查的方式来对于经济和人口进行了200多次小规模的调查，除此之外，在商业领域也会采用随机调查的方式来抽取部分商品来检查商品的质量安全。

随机抽样取得了巨大的成功，成为了现代社会，现代测量领域的主心骨，但这只是一条捷径，是不可能收集和分析全部数据情况下的选择，他本身就有很多的缺陷。

随机抽样的缺陷

第一，它的成功依赖于采样的绝对随机性，但在实现中绝对的随机性是非常困难，一旦分析过程中存在任何“偏见”，分析结果就会相去甚远。

第二，随机采样不适宜用于考察此类别的情况，也就是说随机抽样，一旦继续细分错误率会大大增加，比如说你想调查大学生玩手机的情况，您采取的调查结果可能会有3%的误差，但如果又把这个调查结果根据性别地域、收入来进行细分，那结果就会变得更为不准确。

因此当人们想要了解更深层次的细分领域的情况，采用随机采样的方法显然是不可取的，在宏观领域起作用的方法，在微观领域上失去了作用，随机采样就像是模拟照片，打印再远看会是非常不错，但是一旦聚焦在某个点，就会变得模糊不清。

全部数据的采样方式

现在我们正在步入了大数据时代，我们需要一中新的数据采集模式----全数据模式，即样本等于总体。

我们这个时代收集数据，并不像过去那样困难，手机导航、社交网站、微博、微信这些随时随地或主动或被动的收集你所产生的信息，并且通过计算机就可以轻而易举地完成数据处理。

采取全部数据的采样方式，可以不用考虑随机抽样所考虑的随机性，并且在细分领域也会发挥极大的作用，一个很好的例子，就是日本国民体育运动相扑之中所产生的非法操控比赛结果。

相扑比赛和其他比赛有所不同的就是选手需要在15场比赛之中的大部分场次获得胜利，才能保持排名和收入。这样一来就会出现收益不对称的情况，比如说一个7胜7负的选手，遇到一个8胜6负的选手，比赛结果对于第一个选手会比对第二个选手更为重要。列维特和达根发现在这种情况下，需要赢的那个选手，最可能会赢，这是为什么呢？有没有可能是选手的求胜心呢？当然有可能，但并不是完全！有数据显示需要赢的选手，求胜心，也只能把胜率增加25%。并且对于数据进一步分析发现，选手如果帮助上一次失利的一方的话，当他们再次相遇时，对方会回报回来。

这种情况在相扑界是显而易见的，但若是随机抽样就无法发现这个情况。而大数据通过分析所有比赛，用极大的数据来捕捉到这个情况。

还有关于大数据应用的例子是：2009年，谷歌公司将5000万条美国最频繁的检索词条和美国疾控中心在2003年至2008年季节性流感传播实际数据进行比较，成功预测了甲型H1N1流感的出现。

现在2021年，利用大数据来预测新冠肺炎的发展情况，已经成为我们日常新闻报道的一部分了。

在大数据时代的到来，让我们可以利用技术，从不同角度更细致的观察和研究数据的方方面面，使我们的调查更为精准。

回顾一下我们这一节所讲的过去的调查是采用小部分的数据来进行抽样调查，这一方法有显著的缺点

首先是抽样分析依赖于采样的随机性，而一旦数据出现”偏见“，结果便会大相径庭

第二抽样分析也只适用于宏观分析，对于更加微观的调查结果并不理想。

如今的技术环境已经有了很大的改善,在大数据时代进行抽样分析就是在汽车时代骑马一样，我们要分析与事物相关的而所有数据，而不仅仅是少量的数据。

以上就是我们本期全部内容，下一期我会讲到大数据时代下思维变革的后两个思维变革。

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7. 大数据未来会怎样

大数据行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等

本文核心数据：中国大数据产业发展历程 市场规模 细分市场格局 应用市场格局 发展前景预测等

发展历程：十年来大数据产业高速增长，我国信息智能化程度得到显著提升

我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起，“大数据”首次被写进我国政府工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显著提升。

市场规模：2020年市场规模超6000亿 维持高速增长

中国大数据产业联盟发布的《2021中国大数据产业发展地图暨中国大数据产业发展白皮书》指出，2018年以来，大数据技术的快速发展，以及大数据与人工智能、VR、5G、区块链、边缘智能等新技术的交汇融合，持续加速技术创新。与此同时，伴随新型智慧城市和数字城市建设热潮，各地与大数据相关的园区加速落地，大数据产业持续增长。

赛迪顾问的数据显示，2020年中国大数据产业规模达6388亿元，同比增长18.6%，预计未来三年保持15%以上的年均增速，到2023年产业规模超过10000亿元。

市场格局

——细分市场格局：软硬件占据行业主要市场

目前，我国的大数据产业尚处于初级建设阶段，从市场结构来分，大数据产业可划分为大数据硬件、软件以及服务三类市场。

根据《IDC全球大数据支出指南》，2020年中国大数据市场最大的构成部分仍然来自于传统硬件部分——服务器和存储，占比超过40%，其次为IT服务和商业服务，两者共占33.6%的比例，剩余由25.4%的大数据软件所构成。从软件角度来看，2020年中国最大的三个细分子市场依次为终端用户查询汇报分析工具(End-User
Query, Reporting, and Analysis Tools)、人工智能软件平台(AI Software
Platforms)以及关系型数据仓库(Relational Data
Warehouses)，并且IDC预计，三者总和占中国整体大数据软件市场的比例接近50%。

——应用市场格局：互联网、政府、金融为大数据主要应用领域

从具体行业应用来看，互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展，合计规模占比为77.6%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高，研发力量雄厚，在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节，与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外，工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域，数据量大、产业链延展性高，未来市场增长潜力大。

发展趋势与前景

——发展趋势：数据治理成为大数据发展的重要方向

——发展前景预测

据赛迪顾问预测，2023年中国大数据产业市场规模将超过10000亿元，2021-2023年增速将达到15%以上。在此基础上，前瞻测算，到2027年我国大数据产业市场规模将接近18000亿元。

更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》，

8. 大数据技术领域工具有哪些

1、Hadop

Hadoop诞生于2005年，是雅虎(Yahoo)为解决网络搜索问题而设计的一个项目。由于它的技术效率，后来被Apache软件基金会作为开源应用程序引入。Hadoop本身不是一个产品，而是一个软件产品的生态系统，这些软件产品结合在一起，实现了全面的功能和灵活的大数据分析。从技术上讲，Hadoop包括两个关键服务:使用Hadoop分布式文件系统(HDFS)的可靠数据存储服务和使用MapRece技术的高性能并行数据处理服务。

2、蜂巢

Hive是建立在Hadoop文件系统之上的数据仓库架构，用于分析和管理存储在HDFS中的数据。Facebook的诞生和发展是为了应对管理和机器学习Facebook每天产生的大量新社交网络数据的需求。后来，其他公司开始使用和开发Apache Hive，如Netflix、Amazon等。

3、风暴

Storm是一个主要由Clojure编程语言编写的分布式计算框架。这家营销和情报公司由Nathan Marz和他在BackType的团队创立，2011年被Twitter收购。Twitter随后将该项目开源，并将其推广到GitHub。Storm最终于2014年9月加入Apache孵化器项目，正式成为Apache的顶级项目之一。

9. 大数据生态技术体系有哪些

1、大数据生态技术体系——Hadoop

由Apache基金会开发的分布式系统基础设施。Hadoop框架的核心设计是HDFS和MapRece。HDFS提供海量数据的存储，MapRece提供海量数据的计算。Hadoop是一个基本框架，它可以托管许多其他东西，比如Hive。不想用编程语言开发MapRece的人可以使用Hive进行离线数据处理和分析。例如，HBase作为面向列的数据库在HDFS上运行，而HDFS缺乏读和写操作，这就是为什么HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。

2、大数据生态技术体系——的火花

也是一个开源项目Apache基金会的另一个重要的分布式计算系统开发的加州大学伯克利分校的实验室。最大的火花和Hadoop的区别是Hadoop使用硬盘来存储数据,而火花使用内存来存储数据,因此火花可以提供超过100次的计算速度。Spark可以通过YARN(另一个资源协调器)在Hadoop集群中运行，但是Spark现在也在进化成一个生态过程，希望通过一个技术栈实现上下游的集成。例如，Spark Shark VS Hadoop Hive, Spark Streaming VS Storm。

3、大数据生态技术体系——风暴

是一个由BackType团队作为Apache基金会孵化器开发的分布式计算系统。它提供了基于Hadoop的实时计算特性，可以实时处理大型数据流。与Hadoop和Spark不同，Storm不收集和存储数据。它通过网络直接实时接收和处理数据，然后通过网络直接实时返回结果。Storm擅长直播。例如，日志，就像网络购物的点击流一样，是连续的、连续的、永远不会结束的，所以当数据通过像Kafka一样的消息队列传入时，Storm就会发挥作用。Storm本身并不收集或存储数据，而是在数据到达时进行处理，并在运行时输出数据。

上面的模块只是基于大型分布式计算的通用框架，通常由计算引擎描述。

除了计算引擎，我们还需要IDE开发、作业调度系统、大数据同步工具、BI模块、数据管理、监控和报警等平台工具。与计算引擎一起，形成了大数据的基础平台。

在这个平台上，我们可以做基于数据的大数据处理应用，开发大数据应用产品。

大数据生态技术体系是什么?大数据工程师掌握这些就够了除了计算引擎，我们还需要一些平台工具，如IDE开发、作业调度系统、大数据同步工具、BI模块、数据管理、监控和报警等，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，可以点击本站其他文章进行学习。