新型大数据

① 大数据的新型业务拓展包括哪些

当前大数据正处在落地应用的初期，目前大数据的主要应用依然集中在互联网、信息服务、金融、教育、医疗和交通等领域，这些领域也正在受益于大数据技术的使用。
信息服务行业。信息服务行业在大数据时代将戚竖得到一个快速的发展，以信息服务为主的各种咨询公司将在产轮裂业结构升级的过程中，发挥出重要的作用。
信息服务行业的覆盖面还是比较广的，传统IT企业的toB业务都可以归为信息服务行业，同时随着互联网企业的崛起，互联网企业在toB领域也会逐渐发挥出更重要的作用。
新兴商业。这里所谓的新兴商业指的是以互联网为基础来构建的各种商业模式，电商、线上线下服务等商业模式在大数据时代依然有广泛的发展空间。另外在5G时代，基于移动互联网、物联网和大数据技术所构建的新兴商业模高桐大式也许会给市场带来更多的惊喜。

② 全球大数据发展的新动向与新趋势

全球大数据发展的新动向与新趋势
目前，伴随移动互联网、智能硬件和物联网的快速普及，全球数据总量呈现指数级增长态势，与此同时，机器学习等先进的数据分析技术创新也日趋活跃，使得大数据隐含的价值得以更大程度的显现，一个更加注重数据价值的新时代正悄然来临。
瑞士洛桑国际管理学院2017年度《世界数字竞争力排名》显示，各国数字竞争力与其整体竞争力呈现出高度一致的态势，即数字竞争力强的国家整体竞争力也很强，同时也更容易产生颠覆性创新。实际上，以美国、英国、韩国和日本等为代表的发达国家一向重视大数据在促进经济发展和社会变革、提升国家整体竞争力等方面的重要作用，当前更是把大数据视为重要的战略资源，大力抢抓大数据技术与产业发展先发优势，积极捍卫本国数据主权，力争在数字经济时代占得先机。我们从各国发展大数据的新举措中或许可以窥探到大数据发展的新趋势。
美国：稳步实施“三步走”战略 打造面向未来的大数据创新生态
美国是率先将大数据从商业概念上升至国家战略的国家，通过稳步实施“三步走”战略，在大数据技术研发、商业应用以及保障国家安全等方面已全面构筑起全球领先优势。
第一步快速部署大数据核心技术研究，并在部分领域积极开发大数据应用。2012年白宫科技政策办公室发布《大数据研究发展倡议》，以提升从海量和复杂数据中获取知识、挖掘价值的能力，进而推动科学与工程领域创新步伐加速。第二步调整政策框架与法律规章，积极应对大数据发展带来的隐私保护等问题。2014年美国发布《大数据：把握机遇，守护价值》白皮书，再次重申要把握大数据可为经济社会发展带来创新动力的重大机遇，同时也要高度警惕大数据应用所带来的隐私、公平等问题，以积极、务实的态度深刻剖析可能面临的治理挑战。第三步强化数据驱动的体系和能力建设，为提升国家整体竞争力提供长远保障。2016年美国发布《联邦大数据研发战略计划》，形成涵盖技术研发、数据可信度、基础设施、数据开放与共享、隐私安全与伦理、人才培养以及多主体协同等七个维度的系统的顶层设计，打造面向未来的大数据创新生态。
特朗普就任美国总统后，对大数据应用及其产业发展持续关注，并督促相关部门实施大数据重大项目，构建并开放高质量数据库，强化5G、物联网和高速宽带互联网等大数据基础设施，促进数字贸易和跨境数据流动等。2017年4月美国能源部与退伍军人事务部联合发起“百万退伍军人项目（MVP）”，希望借助机器学习技术分析海量数据，以改善退伍军人健康状况。2017年9月医疗保健研究与质量局发布美国首个可公开使用的数据库，其中包括全美600多个卫生系统。白宫科技政策办公室一直积极与他国展开合作，以预防数字经济监管障碍、促进信息流动和反对数字本地化等。
英国：紧抓大数据产业机遇 应对脱欧后的经济挑战
大数据发展初期，英国在借鉴美国经验和做法的基础上，充分结合本国特点和需求，加大大数据研发投入、强化顶层设计，聚焦部分应用领域进行重点突破。近期英国特别重视大数据对经济增长的拉动作用，密集发布《数字战略2017》《工业战略：建设适应未来的英国》等，希望到2025年数字经济对本国经济总量的贡献值可达2000亿英镑，积极应对脱欧可能带来的经济增速放缓的挑战。
2012年，英国便将大数据作为八大前瞻性技术领域之首，一次性投入1.89亿英镑用于相关科研与创新，在八大领域投入总额中占比高达38.6%，远超其余七个领域。随后，英国将全方位构建数据能力上升为国家战略，于2013年发布《把握数据带来的机遇：英国数据能力战略规划》，提出人力资本（研发人才与善于运用数据的民众）、基础设施和软硬件开发能力，以及丰富开放的数据资产是发展大数据的核心，事关能否在未来竞争中占据领先优势。该战略同时提出了11项具体行动部署，短短两三年便释放出巨大的数字潜力。从2010年至2015年，数字经济对英国经济增加值的贡献增长了21.7%，超过了同期经济增加值增长率的17.4%，2015年数字经济规模为1180亿英镑，在经济增加值中的占比超过了7%，其中数字商品和服务出口总值超过500亿英镑。
为从数据中挖掘出更大的价值，创造并维护一个能够保持更多收益和增长的经济体系，同时让全社会都能从中收益，英国政府在2017年3月提出了新时期发展数字经济的顶层设计《数字战略2017》。新战略中提出七大目标及相应举措，特别是对各个目标都提出了更高标准的要求。一是打造世界一流的数字基础设施，二是使每个人都能获得所需的数字技能，三是成为最适合数字企业创业和成长的国家，四是推动每一个企业顺利实现数字化智能化转型，五是拥有最安全的网络安全环境，六是塑造平台型政府，为公众提供最优质的数字公共服务，七是充分释放各类数据的潜能的同时解决好隐私和伦理等问题。
2017年11月，英国面向全社会发布《工业战略：建设适应未来的英国》白皮书，强调英国应积极应对人工智能和大数据、绿色增长、老龄化社会以及未来移动性等四大挑战，呼吁各方紧密合作，促进新技术研发与应用，以确保英国始终走在未来发展前沿，实现本轮技术变革的经济和社会效益最大化。为此，2018年4月底英国专门发布《工业战略：人工智能》报告，立足引领全球人工智能和大数据发展，从鼓励创新、培养和集聚人才、升级基础设施、优化营商环境以及促进区域均衡发展等五大维度提出一系列实实在在的举措。
韩国：以大数据等技术为核心应对第四次工业革命
多年来，韩国的智能终端普及率以及移动互联网接入速度一直位居世界前列，这使得其数据产出量也达到了世界先进水平。为充分利用这一天然优势，韩国很早就制定了大数据发展战略，并力促大数据担当经济增长的引擎。2016年年底，韩国发布以大数据等技术为基础的《智能信息社会中长期综合对策》，以积极应对第四次工业革命的挑战。
2013年12月，韩国多部门便联合发布“大数据产业发展战略”，将发展重点集中在大数据基础设施建设和大数据市场创造上。2015年年初，韩国给出全球进入大数据2.0时代的重大判断，大数据技术日趋精细、专业服务日益多样，数据收益化和创新商业模式是未来大数据的主要发展趋势。基于此，在同年发布的《K-ICT》战略中，韩国将大数据产业定义为九大战略性产业之一，目标是到2019年使韩国跻身世界大数据三大强国。韩国还非常注重对他国经验的借鉴，2015年5月中国发布《大数据发展调查报告》后，韩国专门对中国与韩国大数据应用情况进行了比较分析，并聚焦韩国大数据应用水平与大数据市场不协调的问题，提出了一系列新举措。
近两年全球第四次工业革命浪潮的到来，倒逼韩国重新审视本国智能制造和信息技术的发展，并于2016年年底提出《智能信息社会中长期综合对策》，将大数据及其相关技术界定为智能信息社会的核心要素，并提出具体的发展目标与举措。
一是充分挖掘数据资源价值，强化未来竞争力源头。构筑开放共享的大规模数据基础设施，到2025年实现320个公共机构的数据开放；促进数据流通和使用，激活数据交易市场，推动公共和民间数据实现以价值为导向的交易；激活数据分析企业，到2020年数据专业服务企业规模达到100家；培养大数据专业人才，将每年培养的数据科学家数量从2017年的500名增长到2030年的1000名；发展区块链技术，提高数据管理可靠性等。二是筑牢大数据技术基础。加强数学方法论研究，长期稳定支持新型学习推断、量子计算、神经形态芯片等下一代计算技术研究，推动科研大数据开放共享，推进产业数据中心建设，强化产学研合作共同研发产业共性技术等。三是面向数据服务需求，构筑超连接网络环境。确保频率资源供应，有序推进5G商用化进程，实现大规模机器间通信，实现不同业务网络之间的实时超连接；推动通信运营商体系优化，摒除后发企业进入运营行业的壁垒；进一步强化物联网和云计算基础设施并充分利用智能传感器数据；分阶段引进量子通信与安全网络等。
大数据发展新趋势
综合以上几个典型国家的新动向和新举措，可以发现当前及未来全球大数据发展的新趋势。
一是大数据与人工智能、云计算、物联网、区块链等技术日益融合，成为各国抢抓未来发展机遇的战略性技术。英国在工业战略中强调大数据与人工智能的发展，很有可能推动现有的商品和服务市场被颠覆和取代。日本将大数据、物联网和人工智能界定为建设超智能社会服务平台必不可少的共性技术。韩国与日本相似，将智能信息化社会定义为“ICBM（物联网、云服务、大数据和手机）与AI（人工智能）相融合的社会”。
二是大数据资源对各国经济政治博弈的重要性更加凸显。美国最新版国家安全战略中，特朗普再次将“数据”比喻为一种能源，他认为掌握了数据及相关能力，就是为美国经济的持续增长、有效抵制敌对意识形态以及部署建设最强大军事力量等构建了最基础的保障。最近的“脸书危机”事件，再加上近年来“剑桥分析”及其母公司“战略通讯实验室”参与多国领导人选举活动事件，使得大数据资源及相关技术成为某些国家利益集团及企业影响政治生态和社会安全的重要手段，各国政治社会发展面临的风险变得更加复杂和不可预测。
三是大数据应用基础条件发生跨越式变化。一方面政府数据开放的广度和深度将进一步拓宽，多源数据融合技术的进步，为公共服务数字化与智能化水平的提升提供了技术层面的保障，数据的标准化及开放则成为各国建设服务型政府和平台型政府的资源保障。另一方面大数据应用的基础设施将成为与水电气暖等相类似的设施，成为人们生活中必不可少的部分。这其中包括物联网、智能硬件等数据采集类设施，5G、光通信等超高速数据传输类设施，以及超级计算机、云计算以及边缘计算等计算类设施，以及新型的存储设施等等。
四是大数据安全为各国实现“平衡”发展带来更严峻的挑战。各国大数据发展战略中，不同国家和地区对“数据开放共享”与“个人信息保护”的侧重点不同，比如欧盟希望通过强制性的统一标准最大限度的保护个人隐私，而美国则更相对弱化法律约束、希望充分调动企业的主动性，这种态势对未来全球大数据国际规则的融合发展提出了新难题。同时对大数据企业权利和义务也要进行再平衡，监管太严将限制企业创新的脚步，但如果放手太多，在实践中难免出现企业对个人隐私大规模侵害的问题。

③ 大数据技术有哪些

大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。

大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

一、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。

重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。

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，如果你真的想做，可以来这里，这个手机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，我想说的是，除非你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。

大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。

必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。

基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。

重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

二、大数据预处理技术

主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。

1)抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。

2)清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。

重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。

主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。

开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。

开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。

其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。

关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。

开发大数据安全技术。

改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。

四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术。

改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。

根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。

机器学习中，可细分为:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。

统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。

神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。

数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：

1.可视化分析。

数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。

数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。

2.数据挖掘算法。

图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。

分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。

这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。

3.预测性分析。

预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。

4.语义引擎。

语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。

5.数据质量和数据管理。

数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。

在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、 *** 决策、公共服务。

例如：商业智能技术， *** 决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

④ 5G大数据未来发展怎么样

近几年，我国计算机行业发展迅猛，特别是在软件领域，各行业对于IT行业的存在着巨大的需求，IT行业在国民经济发展中日益显现出蓬勃生机。初中毕业可以选择互联网行业，学习一门互联网技术，比如互联网应用技术工程师、VR智能家居创意设计师、全媒体运营师、4D动漫游戏设计师、人工智能应用工程师、VR传媒与电子竞技运营、VR动漫游戏与电子竞技运营、WEB前端工程师、VR影视动画设计师等等。

⑤ 数据库的发展趋势和发展前景

数据库技术的发展趋势:

根据数据库应用及多家分析机构的评估，数据库技术发展将以应用为导向，面向业务服务，并与计算机网络和人工智能等技术结合，为新型应用提供多种支持。

（1）云数据库和混合数据快速发展

云数据库（Cloud Database）简称为云库， 是在云计算环境中部署和虚拟化的数据库。将各种关系型数据库看成一系列简单的二维表，并基于简化版本的SQL或访问对象进行操作。使传统关系型数据库通过提交一个有效地链接字符串即可加入云数据库，云数据库可解决数据集中更广泛的异地资源共享问题。

（2）数据集成与数据仓库

数据仓库（Data Warehouse）是面向主题、集成、相对稳定、反映历史变化的数据集合，是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。主要侧重对机构历史数据的综合分穗察析利用，找出对企业发展有价值的信息，以提供决策支持，帮助提高效益。其特征是面向主题、集成性、稳定性和时变性。新一代数据库使数猜樱茄据集成和数据仓库的实施更简单。数据应用逐步过渡到数据服务，开始注重处理：关系型与非关系型数据的融合、分类、国际化多语言数据。

（3）主数据管理和商务智能

在企事业机构内部业务应用整合和系统互联中，许多机构具有相同业务语义的数据被多次反复定义和存储，导致数据大量冗余成为IT环境发展的障碍，为了有效使用和管理这些数据，主数据管理已经成为一个新的热点。

商务智能（Business ）颂基是指利用数据仓库及数据挖掘技术对业务数据分析处理并提供决策信息和报告，促进企业利用现代信息技术收集、管理和分析商务数据，改善决策水平，提升绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。是企业利用现代信息技术收集、管理和分析商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。融合了先进信息技术与创新管理理念的结合体，集成企业内外的数据，加工并从中提取能够创造商业价值的信息，面向企业战略并服务于管理层。

（4）“大数据”促进新型数据库

进入“大数据时代”，大数据量、高并发、分布式和实时性的需求，由于传统的数据库技术的数据模型和预定义的操作模式，时常难以满足实际需求，致使新型数据库在大数据的场景下，将取代传统数据库成为主导。

（5）基于网络的自动化管理

网络数据库应用系统的广泛应用，使数据库管理更加自动化。如网购、网银等系统，从企业级Enterprise-class到世界级World-class的转变，提供更多基于Internet环境的管理工具，完成数据库管理网络化。应用程序编程接口API(Application )更开放，基于浏览器端技术的管理套件，便于分布远程管理。

（6）PHP将促进数据库产品应用

随着新一代Web技术的广泛应用，在.NET和Java成为数据应用的主体开发平台后，很多厂商为了争取市场在新版本数据库产品推出后，提供面向超级文本预处理语言PHP（Hypertext ）的专用驱动和应用。

（7）数据库将与业务语义的数据内容融合

数据库将更广泛地为用于“信息服务”。对新一代基于AJAX、MashUp、SNS等技术的创新应用，数据从集中于逻辑中心数据库，改为分布网络，为了给予技术支持，数据聚集及基于业务语义的数据内容融合也成为数据库发展的方向，不仅在商务智能领域不断加强对服务应用的支持，而且注重加强数据集成服务。

⑥ 大数据的核心技术有哪些

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据版预处理、分布权式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

1、数据采集与预处理：

Flume NG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；

Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。

2、数据存储：

Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。

HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。

3、数据清洗：MapRece作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算

4、数据查询分析：

Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。

Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

5、数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。

⑦ 大数据最新的技术和应用方向

大数据的应用是以大数据技术为基础，对各行各业或生产生活方面提供决策参考。

大数据应用的典型有：电商领悟、传媒领领域、金融领域、交通领域、电信领域、安防领域、医疗领域等。

同时大数据的应用是把双刃剑，一方面可以为我们带来码段便利，另一方面也会造成个人隐私泄露的问题。

⑧ 现在流行大数据,有哪些大数据相关技术

现在讲大数据的确实很多，数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处版理、大数据存储及管理、大数据分析权及挖掘、大数据展现和应用。鸭梨科技建设企业的互联网平台，重在对平台的综合应用，通过大数据让企业保持竞争力，提升企业对互联网技术的应用，拓宽企业的发展渠道。