大数据产业发展特

1. 中国大数据产业特征包括哪些内容

以公有制为主体、多种所有。

2. 大数据产业发展的特产

大数据产业发展的特产又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。

“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了定义，“大数据”是需要新处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。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

3. 大数据行业发展前景如何

作为人口大国和制造大国，我国数据产生能力巨大，大数据资源极为丰富。随着数字中国建设的推进，各行业的数据资源采集、应用能力不断提升，将会导致更快更多的数据积累。预计到2020年底，我国数据总量预计将占全球数据总量的21%，将成为名列前茅的数据资源大国和全球数据中心。

大数据行业发展前景很好，大数据作为一门基础科学，无论在数据开发及分析、物联网和人工智能算法训练领域，都有着核心技术和职位诉求，主要来说的话，当下，大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。

4. 中国目前在大数据行业的发展情况如何

我国大数据产业开始已进入深化阶段

中国大数据产业从萌芽到如今渐成体系，已走过将近10个年头。“十四五”开局之年，大数据产业也进入了集成创新、深度应用的新阶段。大数据在医疗、工业、交通等领域的融合应用技术加快创新突破，大数据融合应用重点从虚拟经济转变为实体经济;大数据底层技术方面，信息安全、模式识别、语言工程、计算机辅助设计、高性能计算等加快突破，大数据技术领域逐渐补齐短板，并进一步强化长板。

—— 更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

5. 当前大数据产业的发展特点是什么

1、顶层设计不断加强，政策机制日益健全。发改委工信部网信办等46个部委共同建立了促进大数据发展部际联席会议制度，全国有30多个省市制定实施了大数据相关的政策文件。

2、关键的技术领域不断取得突破，创新能力显著增强。大数据的软硬件自主研发的实力快速提升一大批大数据的技术和平台处理能力也开始跻身世界的前列。

3、行业应用逐弊敬渣渐深入，对经济发展的带动作用凸显。包括在电信、互联网、交租悄通、金融、工业、农业、医疗等行业的应用不断深化，大大改善了人们的生产生活方式。

4、区域布局持续优化，产业规模不断壮大。全国推进建设了八个国家大数据综合试验区，开展大数据方稿物面的实践探索，形成了一批集聚发展区。

5、产业发展环境日益完善。大数据的基础设施法律法规标准体系安全保障能力，包括产业生态人才队伍都在不断的加强。

6. 大数据产业集群创新特征有哪些

大数据产业集群是指以大数据技术和应用为核心，由企业、政府、高校、科研机构等多方组成的区域性、产业化的协同创新体系。其创新特征主要包括以下几个方面：
1、多元化的合作伙伴：大数据产业集群通常涵盖了多碰悉个领域、行业和组织，可以汇聚不同类笑洞乎型的合作伙伴，包括政府部门、高校、科研机构、企业、投资机构等，并通过开放式的合作模式来促进产业协同创新。
2、创新驱动的发展模式：大数据产业集群往往以创新引领为核心，紧密结合产学研一体化，通过技术研发、人才培养、投融资等方面的支持，推动园区内企业和组织的技术创新和实践探索，从而实现集群内部的技术优势转化和商业价值输出。
3、聚集效应的经济规模：大数据产业集群具有聚集效应，使得在同一地域内的企业和组织能够通过资源共享、信息互通、市场协同等产生经济规模效应，提高集群的整体竞争力。
4、开放式的创新环境：大数据产业集群为企业和组织提供了一个开放的创新环境，鼓励创新思维和实颤皮践，促进产业链上下游的知识和技术的交流与融合，同时也给创新创业者提供了更便捷的创新平台和资源支持。
5、效率与可持续性：大数据产业集群通过优化产业布局和组织结构，强化供应链管理和服务体系建设，提高集群运营效率和服务水平，同时也注重生态环保和可持续发展，保证集群的长期稳健发展。

7. 大数据在未来有什么样的发展趋势_大数据的未来发展前景

大数据的未来发展趋势主要有以下几点：趋势一：数据资源化

何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓乱樱宽的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一起助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。

未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会哗陆丛面临悉孙数据攻击，无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。在财富500强企业中，超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据，所有数据在创建之初便需要获得安全保障，而并非在数据保存的最后一个环节，仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。

数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关;此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。

采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。

大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。而今，这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成，接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分，也就是市场的细分;系统机制的调整，也就是商业模式的创新;系统结构的调整，也就是竞争环境的调整等等，从而使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。

8. 大数据未来的发展前景怎么样

数据的资源化
何为资源化，是指大数据成为企业和社会重视的重要战略资源，并已成为我们争相抢夺的新焦点。因此，企业必需要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
与云计算的深度结合
大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓宽的根底设备，是产生大数据的渠道之一。自2013年开端，大数据技能已开端和云计算技能紧密结合，估计未来两者联系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革新，让大数据营销发挥出更大的影响力。
科学理论的打破
随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技能革新。随之兴起的数据发掘、机器学习和人工智能等相关技能，可能会改变数据世界里的许多算法和根底理论，实现科学技能上的打破。
数据科学和数据联盟的成立
未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个根底渠道，也将建立起跨领域的数据同享渠道，之后，数据同享将扩展到企业层面，而且成为未来产业的中心一环。
数据走漏泛滥
未来几年数据走漏事件的增长率或许会到达100%，除非数据在其源头就可以得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会面临数据进犯，不管他们是否现已做好安全防范。而一切企业，不管规划大小，都需要从头审视今日的安全界说。