关于大数据前沿报告

『壹』 大数据发展背景及研究现状

2015年左右，大数据相关政策规划密集出台，同期为大数据企业新增数量顶峰时期。近年来，我国大数据产业迎来新的发展机遇期，产业规模日趋成熟。大数据产业主体从“硬”设施向“软”服务转变的态势将更加明显，面向金融、政务、电信、医疗等领域的大数据服务将实现倍增创新。

大数据企业数量持续增长，增速与政策出台密切相关

根据IT桔子统计，大数据企业的快速增长阶段出现在2013-2015年，增长速度在2015年达到最高峰。2015年后，市场日趋成熟，企业新增开始趋于放缓，大数据产业逐渐走向成熟。

—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

『贰』 大数据未来的前景怎么样

全文统计口径说明：1)搜索关键词：大数据及与之相近似或相关关键词;2)搜索范围：标题、摘要和权利说明;3)筛选条件：简单同族申请去重、法律状态为实质审查、授权、PCT国际公布、PCT进入指定国(指定期)，简单同族申请去重是按照受理局进行统计。4)统计截止日期：2021年9月17日。5)若有特殊统计口径会在图表下方备注。

1、全球大数据行业专利申请概况

(1)技术周期：处于成长期

2010-2020年，全球大数据行业专利申请人数量及专利申请量均呈现高速增长态势，2020年，全球大数据行业专利申请人数量及专利申请量分别达到28398人及65473项，均处于较高水平。整体来看，全球大数据技术处于成长期。

注：未剔除联合申请数量。

—— 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》

『叁』 大数据的预测功能是增值服务的核心

大数据的预测功能是增值服务的核心
从走在大数据发展前沿的互联网新兴行业，到与人类生活息息相关的医疗保健、电力、通信等传统行业，大数据浪潮无时无刻不在改变着人们的生产和生活方式。大数据时代的到来，给国内外各行各业带来诸多的变革动力和巨大价值。
最新发布的报告称，全球大数据市场规模将在未来五年内迎来高达26%的年复合增长率——从今年的148.7亿美元增长到2018年的463.4亿美元。全球各大公司、企业和研究机构对大数据商业模式进行了广泛地探索和尝试，虽然仍旧有许多模式尚不明朗，但是也逐渐形成了一些成熟的商业模式。
两种存储模式为主
互联网上的每一个网页、每一张图片、每一封邮件，通信行业每一条短消息、每一通电话，电力行业每一户用电数据等等，这些足迹都以“数据”的形式被记录下来，并以几何量级的速度增长。这就是大数据时代带给我们最直观的冲击。
正因为数据量之大，数据多为非结构化，现有的诸多存储介质和系统极大地限制着大数据的挖掘和发展。为更好地解决大数据存储问题，国内外各大企业和研究机构做了许许多多的尝试和努力，并不断摸索其商业化前景，目前形成了如下两种比较成熟的商业模式：
可扩展的存储解决方案。该存储解决方案可帮助政府、企业对存储的内容进行分类和确定优先级，高效安全地存储到适当存储介质中。而以存储区域网络（SAN）、统一存储、文件整合/网络连接存储（NAS）的传统存储解决方案，无法提供和扩展处理大数据所需要的灵活性。而以Intel、Oracle、华为、中兴等为代表的新一代存储解决方案提供商提供的适用于大、中小企业级的全系存储解决方案，通过标准化IT基础架构、自动化流程和高扩展性，来满足大数据多种应用需求。
云存储。云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统，其结构模型一般由存储层、基础管理、应用接口和访问层四层组成。通过易于使用的API，方便用户将各种数据放到云存储里面，然后像使用水电一样按用量进行收费。用户不用关心数据的存储介质、网络状况以及安全性的管理，只需按需向提供方购买空间。
源数据价值水涨船高
在红红火火的大数据时代，随着数据的累积，数据本身的价值也在不断升值，这种情况很好地反应了事物由量变到质变的规律。例如有一种罕见的疾病，得病率为十万分之一，如果从小样本数据来看非常罕见，但是扩大到全世界70亿人，那么数量就非常庞大。以前技术落后，不能将该病情数字化集中研究，所以很难攻克。但是，我们现在把各种各样的数据案例搜集起来统一分析，我们很快就能攻克很多以前想象不到的科学难题。类似的例子，不胜枚举。
正是由于可以通过大数据挖掘到很多看不见的价值，源数据本身的价值也水涨船高。一些掌握海量有效数据的公司和企业找到了一条行之有效的商业路径：对源数据直接或者经过简单封装销售。在互联网领域，以Facebook、twitter、微博为代表的社交网站拥有大量的用户和用户关系数据，这些网站正尝试以各种方式对该源数据进行商业化销售，Google、Yahoo!、网络[微博]等搜索公司拥有大量的搜索轨迹数据以及网页数据，他们可以通过简单API提供给第三方并从中盈利；在传统行业中，中国联通[微博]（3.44, 0.03, 0.88%）、中国电信[微博]等运营商拥有大量的底层用户资料，可以通过简单地去隐私化，然后进行销售盈利。
各大公司或者企业通过提供海量数据服务来支撑公司发展，同时以免费的服务补偿用户，这种成熟的商业模式经受住了时间的考验。但是对于任何用户数据的买卖，还需处理好用户隐私信息，通过去隐私化方式，来保护好用户隐私。
预测是增值服务的核心
在大数据基础上进行深度挖掘，所衍生出来的增值服务，是大数据领域最具想象空间的商业模式。大数据增值服务的核心是什么？预测！大数据引发了商业分析模式转变，从过去的样本模式到现在的全数据模式，从过去的小概率到现在的大概率，从而能够得到比以前更准确的预测。目前形成了如下几种比较成熟的商业模式。
个性化的精准营销。一提起“垃圾短信”，大家都很厌烦，这是因为本来在营销方看来是有价值的、“对”的信息，发到了“错”的用户手里。通过对用户的大量的行为数据进行详细分析，深度挖掘之后，能够实现给“对”的用户发送“对”的信息。比如大型商场可以对会员的购买记录进行深度分析，发掘用户和品牌之间的关联。然后，当某个品牌的忠实用户收到该品牌打折促销的短信之后，一定不是厌烦，而是欣喜。如优捷信达、中科嘉速等拥有强大数据处理技术的公司在数据挖掘、精准广告分析等方面拥有丰富的经验。
企业经营的决策指导。针对大量的用户数据，运用成熟的数据挖掘技术，分析得到企业运营的各种趋势，从而给企业的决策提供强有力的指导。例如，汽车销售公司，可以通过对网络上用户的大量评论进行分析，得到用户最关心和最不满意的功能，然后对自己的下一代产品进行有针对性的改进，以提升消费者的满意度。
总体来说，从宏观层面来看，大数据是我们未来社会的新能源；从企业微观层面来看，大数据分析和运用能力正成为企业的核心竞争力。深入研究和积极探索大数据的商业模式，对企业的未来发展有至关重要的意义。

『肆』 大数据未来的发展前景怎么样

随着科技的发展，人类社会拥有数据规模增长很快，每时每刻、从天到地都有大量数据被产生和存储下来。数据科学则通过对数据进行分析，帮助决策。
最近几年，大数据这个词突然变得很火，不仅纳入阿里巴巴、谷歌等互联网公司的战略规划中，在我国国务院和其他国家的政府报告中多次提及大数据，大数据无疑成为当今互联网世界中的新宠儿。

大数据就业前景怎么样呢？

一、大数据就业前景

近年来，数据规模呈几何级数高速成长。据国际信息技术咨询企业国际数据公司(IDC)的报告，2020年全球数据存储量将达到44ZB(1021)，到2030年将达到2500ZB。当前，需要处理的数据量已经大大超过处理能力的上限，从而导致大量数据因无法或来不及处理，而处于未被利用、价值不明的状态，这些数据被称为“暗数据”。据国际商业机器公司(IBM)的研究报告估计，大多数企业仅对其所有数据的1%进行了分析应用。

《大数据人才报告》指出，目前全国大数据人才仅46万，未来3-5年将会达到150万的大数据人才缺口。

二、职业发展主要分为3个方向

1、大数据开发方向，所涉及到的职业岗位有：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据开发工程师、大数据架构师等；

2、数据挖掘、数据分析方向，所涉及的职业岗位有：大数据分析师，大数据高级工程师，大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法工程师等；

3、大数据运维方向，所涉及的职业岗位有：大数据运维工程师等。

三个方向种，大数据开发是基础，以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门薪资已经达到了8K以上，工作1年月薪可达到1.2w以上，具有2-3年工作经验的Hadoop人才年薪可达到30-50w，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司。

『伍』 大数据+银行数据安全何去何从

大数据+银行数据安全何去何从

数据将是未来银行的核心竞争力之一，这已成为银行业界的共识。对于银行来讲，只有拥有强大的“大数据”处理能力，才能使银行数据应用达到价值最大化。在银行信息化、网络化时代，如何利用大数据的优势加强银行机构的内部控制，防范和化解敏感数据信息泄密风险，是当前银行业信息安全关注的重点和难点。

大数据来了 出路OR死路？

根据麦肯锡《大数据的下一个前沿》报告，无论从大数据应用综合价值潜力维度，还是平均数据量而言，银行的大数据应用综合价值潜力都非常高，是继互联网及运营商之后大数据产生最为庞大的热点行业之一，已然成为大数据应用的一片沃土。

大数据的数量巨大、形式多样同时具有瞬时性，可以从移动设备、社交应用、网页访问以及第三方获取，包括信用消费等方面的数据。以正确的数量模型和分析方式来契合银行目前的业务需求，是合理利用大数据，达成更多经济回报的关键。通过大数据技术把收集的海量碎片化数据有效整合，可以在市场分析、客户服务、客户研究、产品研发及产品测试等方面节约成本、提高效率。

没有数据安全就没有信息安全，数据安全管理必须贯穿数据生命周期的全过程。大数据的应用存在运维风险和运营风险等，前者如数据丢失、数据泄露、数据非法篡改、数据整合过程中的信息不对称导致错误决策等，后者如企业声誉风险、数据被对手获取后的经营风险等。因此，必须加强数据管控。尽管大多数银行企业经过多年系统的信息安全建设，但是仍然缺乏内容识别相关的措施来配合防护，当前数据内容防护层面临着识别难、定位难、防护难的系列问题。

明朝万达——实现银行敏感数据安全管理

作为中国领先的内网安全、数据安全和移动安全解决方案提供商，北京明朝万达专注于银行数据安全，以自主可控的国产密码算法为基础，以符合国家和行业监管为要求，基于“安全服务”理念，为银行客户量身打造整体数据安全解决方案。同时，结合银行业务应用场景以及银行的安全管理和特性需求，建立安全服务体系，实现银行内敏感数据从产生、存储、使用、流转、追踪到销毁的整个生命周期的安全管控。

深耕金融业多年，公司凭借优质的产品、专业的服务和良好的信誉，已经成功服务于国开行、中国银行、光大银行、中信银行及中国农业银行等众多客户,在大数据时代，明朝万达将继续秉承“安全服务于业务”的理念，持续为银行的智能化数据安全管理建设献策献力。

以上是小编为大家分享的关于大数据+银行数据安全何去何从的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

『陆』 大数据行业现状及前景

当前，我国正在加速从数据大国向着数据强国迈进。国际数据公司IDC和数据存储公司希捷的一份报告显示，到2025年，随着中国物联网等新技术的持续推进，其产生的数据将超过美国。我国产生的数据量将从2019年的约9.4ZB增至2025年的48.6ZB，数据交易迎来战略机遇期。1zettabyte大约是1万亿gigabyte，这是当今常用的测量方法。与此同时，美国2019年的数据量约为8.6ZB。到2025年，这个数字预计将达到30.6ZB。

——以上数据来源于前瞻产业研究院发布的《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

『柒』 大数据趋势与专业图书馆

数据被称作信息化时代的石油，其重要性不言而喻。“大数据”通常被认为是一种数据量很大、数据形式多样化的非结构化数据。从产业角度，常常把这些数据与采集它们的工具、平台、分析系统一起称为“大数据”。在大数据时代，顺应大数据趋势，实现传统业务的转移，是带给国内专业图书馆的一个契机。

1.大数据与科学研究

2011年，麦肯锡研究院在《大数据：创新、竞争和生产率的下一个前沿》的报告中提出“大数据”时代已经到来。2012年3月，奥巴马政府发布了“大数据研究和发展计划”；2012年6月，联合国专门发布了大数据发展战略。这是联合国第一次就某一技术问题发布报告。“大数据”成为2012年热门词汇和研究热点之一。除了国家和研究机构，全球主要的大型IT商业公司均对大数据技术投入巨资，目的是利用大数据为国家治理、企业决策乃至个人生活提供服务。目前，科学研究正在进入一个崭新的阶段。在信息与网络技术迅速发展的推动下，大量从宏观到微观，从自然到社会的观察、感知、计算、仿真、模拟、传播等设施和活动产生出大量科学数据，形成被称为“大数据”的新的科学基础设施。数据不再仅仅是科学研究的结果，而且是科学研究活动的基础。科学家不仅通过对广泛的数据实时、动态地监测与分析来解决难以解决或不可触及的科学问题，更是把数据作为科学研究的对象和工具，基于数据来思考、设计和实施科学研究。以数据考察为基础，联合理论、实验和模拟为一体的数据密集计算的范式，成为与经验范式、理论范式和模拟范式并列的第四范式。数据被一起捕获或者由模拟器生成，处理后存储在计算机中，科研人员使用数据管理和统计学方法分析数据库和文档，据此产生创新思维和成果。这种科研模式被称为数据密集型范式，简称数据范式，是一种新的科研模式。

2.大数据与现有数据库技术的对比

大数据具有数据持续增加、体量巨大（Volume）、数据类型和来源多样（Variety）、速度快（Velocity）等特点。

3.大数据与新型数字图书馆

图书馆在科学文献（纸质或是电子）的组织与服务方面积累了丰富的经验，已成为科研活动和学术交流体系中的有力支撑。随着学术信息交流方式的变化，既有数据档案库，也有文献档案库，而数据则进入数据档案库中。因此，数据图书馆将成为未来数字图书馆的一部分。存储在各类数据库和文档系统中的科学数据，以及以业界标准化关系数据库所产生的元数据体系，将构成一种新型的、分布式的和整合式的数字图书馆。这种数字图书馆既包括传统数字图书馆的各类处理、管理、检索服务等功能，又包括数据转换、可视化和数据挖掘服务等新型数据服务功能。

4.大数据在专业研究领域中的应用

生物医学领域是大数据的先行者，这主要得益于美国国家医学图书馆基于科学数据建立的超级计算和数据处理平台。这些平台支持基础科学和应用科学的知识发现和数据关联，以及分析基础上的模拟仿真研究，为科研和政府决策提供服务。2007年，吉姆格雷扩展了其对数据密集型科学的看法，提出7个重要行动领域之一就是同国家医学图书馆支持生物科学一样，建立更多数字图书馆以支持其他科学。生物医学领域的数据量在飞速增长。欧洲分子生物实验室核酸序列数据库EMBL-Bank收到数据的速度每年递增200%；人类基因组计划2008年生产数据1万亿碱基对，2009年速率又翻一番；在生物医学文献编目中已经有1800万医学文章，每年增加接近百万篇。

美国国立医学图书馆的Entrez系统是美国国立医学图书馆建立的生命科学搜索引擎，它真正实现了数据和文献的交互性操作。用户可以在阅读论文的同时打开基因数据，跟随基因找到这个疾病，再回到文章（微软的WWT也实现了数据与文献的融合）。融合和交互操作可通过统一的链接、统一的标签和ID号实现。医学、生物学、心理学等学科领域的大型实验设备的实验型数据、人类基因数据中，有些由于观测和实验的不可重复性，有些由于时间、设备和经济等条件的限制，数据获取难度大，因此，数据的长期有效保存、科学管理、有条件共享和促进利用是极有意义和价值的一项工作。把全世界的数据都集成在一起，形成巨型的动态数据集，将诞生一个全球化的数据库。

5.国内专业图书馆的实践

专业图书馆的思考在实践方面，国内已经建立了一系列的科学数据平台，如科技部支持建设的科学数据共享工程等，但图书馆人员参与很少。在新的交流体系形成之际，专业图书馆应该深刻思考和研究支撑科研创造的信息服务环境；思考科研成果融合数据之后，形成的原始数据、派生数据和科学文献融为一体的新的信息环境下，如何提供信息和数据服务；研究数据科研基础设施建设和运行过程中信息机构的职责、作用和角色。从大量的数据中分析其潜在的价值将成为大数据时代图书馆的一大主要业务，并且提供这些业务的水平将决定着大数据时代图书馆的发展水平和方向。专业图书馆尤其要分析研究数据科学家的知识结构、基本素养、基本技能，并将此纳入培养计划加以实施，为未来社会提供所需人才。

『捌』 大数据的应用案例以及未来发展趋势

赶超发达国家的重要机遇
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度，不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。信息爆炸的学科如天文学和基因学，创造出来大数据这个概念，如今，这个概念几乎应用到了所有人类智力与发展的领域中。21世纪是数据信息大发展的时代，移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据正在迅速膨胀并变大。互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物联网（传感器、智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据，大数据时代已经到来。
当前全球和我国大数据都呈现了井喷式爆发性增长，大数据已经渗透到各个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素，大数据的演进与生产力的提高有着直接的关系。其发展特点，一是数据量呈现指数级增长。二是不同行业的大数据内容和开发应用特点各有不同，如证券、投资服务以及银行等金融服务领域拥有最高的平均数字化数据存储量，通信和媒体公司、公共事业公司以及政府等组织也有规模显著的数字化数据存储，这些行业更加具有通过大数据来创造价值的潜力。三是可以预见到大数据高速增长的现有趋势将继续推动数据增长，例如在各部门和地区之间，企业正在加快收集数据的步伐，推动了传统的事务数据库的增长；医疗卫生等面向消费者的行业中，多媒体的广泛使用刺激了大数据的增长；社交媒体的广泛普及以及物联网中应用的不断创新都进一步推动了大数据不断增长……这些相互交叉的动力刺激了数据的增长，并将继续推动数据池的迅速扩张。
发展大数据及其相关服务业将成为新兴经济体特别是我国在战略性新兴产业领域发挥后发优势赶超发达国家的重要机遇。只要条件具备，发展中经济体能够利用大数据发挥巨大的潜力。例如，亚洲地区移动手机用户最多，终端设备最多，其中中国设备数量最多，个人位置数据在亚洲已经领先。此外，在IT资产方面，尽管一些新兴市场组织落后于发达市场，但发展中经济体可以用最新技术跳跃式前进。大数据的应用不仅仅是商务，通过用户行为分析实现精准管理、科学决策和人性化服务是大数据的典型应用，大数据在各行各业特别是公共服务领域具有广阔的应用前景，包括消费行业、金融服务、食品安全、医疗卫生、军事、交通环保、电子商务、气象等。发展大数据产业机遇可贵潜力巨大。从经济和产业发展维度看大数据及相关产业发展的潜力，我国独特的位势和经济社会高速稳定发展，给大数据及其应用带来了巨大的发展空间。大数据在我国各领域和不同行业的应用潜力巨大、机遇重大。大数据的核心技术进展和大数据应用有可能带来我国新兴战略性产业发展的新机遇。
信息服务业发展的重要推力
研究表明，大数据是继传统IT之后下一个提高生产率的技术前沿和信息服务业发展的重要推动力。大数据的使用将成为未来提高竞争力、生产力、创新能力以及创造消费者盈余的关键要素。
例如医疗卫生行业，能够利用大数据避免过度治疗、减少错误治疗和重复治疗，从而降低系统成本、提高工作效率，改进和提升治疗质量；公共管理领域，能够利用大数据有效推动税收工作开展，提高教育部门和就业部门的服务效率；零售业领域，通过在供应链和业务方面使用大数据，能够改善和提高整个行业的效率；市场和营销领域，能够利用大数据帮助消费者在更合理的价格范围内找到更合适的产品以满足自身的需求，提高附加值。数据已经成为可以与物质资产和人力资产相提并论的重要的生产要素，伴随着信息化发展，企业将收集更多的信息，从而带来数据呈现指数级的增长。大数据在同时为商业和消费者创造价值方面有巨大的发展潜力。
大数据应用能够发挥重要的经济作用，不但有利于私人商业活动，更有利于国民经济和公民。数据可以为世界经济创造重要价值，提高企业和公共部门的生产率与竞争力，并为消费者创造大量的经济剩余。例如，能够富有创造性而有效地利用大数据来提高效率和质量。麦卡锡公司研究报告指出，预计美国医疗行业每年通过数据获得的潜在价值可超过3000亿美元，能够使得美国医疗卫生支出降低超过8%，充分利用大数据的零售商有可能将其经营利润提高60%以上。通过利用大数据实现政府行政管理方面的运作效率提高。估计欧洲发达经济体可以节省开支超过1000亿欧元，其中尚不包括可以用来减少欺诈、错误以及税差的影响作用。可以预见的是，随着人们存储、汇聚和组合数据然后利用其结果进行深入分析的能力超过以往，随着越来越尖端技术的软件与不断提高的计算能力相结合，从数据中提取洞见的能力也在显著提高。
大数据及其开发利用能够催生新的产业形态，拓展成为战略性新兴产业的重要组成部分。大数据的生产、整合、开发利用具有广泛的高附加值，可以形成和应用于各行业的关键发现，大数据的有效利用可以创造巨大的潜在价值，许多行业和承担业务职能的组织可以利用大数据提高人力、物力资源的分配和协调能力，减少浪费，增加透明度，并促进新想法和新见解的产生。其价值一是提高透明度，让利益相关方能够更加容易地及时获取信息，例如在公安部门，让原本相互分离的部门之间更加容易地获取相关数据，就可大大降低搜索和处理时间；在制造业，整合来自研发、工程和制造部门的数据以便实现并行工程，可以显著缩短产品上市时间并提高质量。二是可以通过实验来发现需求、暴露可变因素并提高业绩。随着组织创造并存储更多数字形式的交易数据，并以实时或接近实时的方式收集更多准确而详细的绩效数据，组织能够通过安排对比实验，运用数据分析获取更好的决策，例如在线零售商，通过将流量和销售结合的试验论证决定价格调整和促销活动的制定。三是更加精准地组织市场，根据客户需求细分人群。利用大数据使组织能够对人群进行非常具体的细分，以便精确地定制产品和服务以满足用户需求。例如在公共部门如公共劳动力机构，利用大数据为不同的求职者提供工作培训服务，确保采用最有效和最高效的干预措施使不同的人重返工作岗位。四是可以协助决策者更加科学地进行决策。大数据的自动处理能够更好地为决策者提供更加精准恰当的决策支持，通过对大数据的自动处理来替换或支持人为决策。有些组织已经在通过分析来自客户、雇员甚至嵌入产品中的传感器的整个数据集而做出更有效的决策。五是能够创新商业模式、产品和服务。例如在医疗保健领域，通过分析病人的临床和行为数据已经创造了瞄准最适当群体的预防保健项目。例如互联网公司收集大量的在线行为数据，创新速度非常快。
应组织实施大数据产业专项
发展大数据及其相关服务业具有重要意义，有望使各个行业产生更多收益。随着我国经济和社会信息化的高速发展，不仅信息产业自身获取了巨大的数据池，各个行业都存在利用大数据获取价值的潜力。大数据促使信息化建设模式大转变，结构化数据向非结构化数据演进，使得未来IT投资重点不再是建系统为核心，而是围绕大数据为核心。政府和企业决策者应对大数据发展研究制定发展战略和策略给予高度重视。
大数据真正的问题是大数据应用，让大数据更有意义。目前大数据管理多从架构和并行等方面考虑，解决高并发数据存取的性能要求及数据存储的横向扩展，但对非结构化数据的内容理解仍缺乏实质性的突破和进展，这是实现大数据资源化、知识化、普适化的核心。非结构化海量信息的智能化处理包括自然语言理解、多媒体内容理解、机器学习等。例如2012年3月29日白宫发布美国政府的大数据计划：通过提高从大型复杂的数据集中提取知识和观点的能力，承诺帮助加快在科学与工程中的步伐，加强国家安全，并改变教学研究。
由此，我们提出组织实施大数据产业专项的初步设想。一是围绕拓展新兴信息服务业态，组织实施以大数据示范、加工、处理、整合和深加工的信息资源与内容服务业示范工程，面向重点行业和重点民生领域包括金融证券、医疗卫生、税务海关、交通运输、社会保障、电子商务等领域，开展大数据重大应用示范，提升基于大数据的公共服务能力；二是加快推动北斗导航核心技术研发和产业化，推动北斗导航与移动通信、地理信息、卫星遥感、移动互联网等融合发展，支持位置信息服务市场拓展，完善北斗导航基础设施，推进服务模式和产品创新，在重点区域和领域开展示范应用；三是大力发展地理信息产业，拓宽地理信息服务市场，推进大数据技术和服务模式融合创新，支持大数据服务创新和商业模式创新；四是组织实施基于大数据的信息内容加工服务业典型示范工程，包括关键技术产品产业化和大数据生产、转换、加工、投送平台及专用工具的产业化项目，为丰富信息消费内容产品供给提供支撑；五是组织实施自主可控的大数据关键技术产品产业化项目，主要包括商业智能、数据仓库、数据集市、元数据、可视化技术等。