馆陶京津冀大数据

A. 京津冀将如何推进产业升级转移

据报道，产业升级转移是深入推进京津冀协同发展的另一重点领域，当前，三地产业互动和经济要素进入快速融合通道，“1+1+1>3”的效果正逐渐显现。

河北省则要求开展高端高新产业转移对接，推进廊坊京东电子商务、保定新发地物流园二期工程等重点项目，要加强产业对接协作，设立京津冀协同发展基金，加快建设京津冀大数据综合试验区、津冀协同发展示范区。

希望京津冀协同发展的效果可以早日呈现！

B. 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。

C. 中国电信2+4+31+x+o中2是指

2就是两个大规模的数据中心。

中国电信进一步明确了“2+4+31+X”的云网融合资源布局，围绕京津冀、长三角、粤港澳、陕川渝4个重点区域，积极推进大数据基地、创新孵化基地、数据中心、研发中心等一大批重点数据中心项目建设，用于保障5G、云计算、大数据、人工智能、区块链、工业互联网等新型应用和智慧城市、超算中心等需求。

据悉，在今年2月，中国电信京津冀大数据基地开工建设；3月，中国电信“粤港澳大湾区5G云计算中心”项目启动。此外，中国电信还将重点建设集团直管的京津冀大数据基地、北京、贵州信息园区及9省数据中心园区，总建设规模约88.4万平方米，投资规模约45亿，其中，今年开工面积达74万平方米。

打造5G“核心”

4G时代，随着人口红利的消失，增量不增收的窘境开始显现，在移动互联网时代运营商被贴上了“管道工”的标签。到了5G时代，随着3GPP定义了5G的三大应用场景，业内普遍认为5G除了满足人与人之间的通信外，更多的是满足人与物，物与物之间的通信，从而开启万户互联的新世代。

也让人们意识到，5G不再仅仅是单纯的移动通信，而是能够引领科技创新、实现产业升级、拉动投资、促进经济繁荣的新引擎，也将成为全社会数字化转型助推剂，其真正生命力和真正价值均在于行业应用。也为运营商摆脱“管道工”的命运，提供了新的解题思路。

D. 大数据未来的发展前景怎么样

从我国数据产量和存量来看，广东、北京、浙江、江苏、上海、等地区数据资源较为丰富，东部地区数据产量和存量均高于西部地区。从省际数据流量来看，东部地区月均互联网省际出口总流量占全国比重超过一半。

在以北上广为代表的东部地区数据资源丰富的背景下，其大数据产业发展水平快于其他地区省份。其中，北上广大数据企业数量占全国比重近70%，广东和北京大数据发展水平较高。

东部地区数据产量整体高于西部，省际数据流量远高于其他地区

2019年，我国数据产量总规模为3.9ZB。从数据产量的地区分布看，2019年全国数据产量排名前十位的省份为广东、北京、浙江、江苏、上海、山东、四川、河南、河北和湖南。

从人均数据产量来看，2019年人均数据产量排名前十位的省份分别是北京、上海、浙江、天津、广东、内蒙古、西藏、海南、江苏和辽宁。整体来看，东部地区数据产量和人均数据产量均高于西部地区。

—— 更多数据来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》

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热心晓朋友
2021-08-04·TA获得超过163个赞

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大数据对于企业的发展起着至关重要的作用，许多企业业务靠着大数据分析市场需求，制定营销策略，优化生产流程、供应链与物流管理、能源管理、提供智能客户服务等。目前，大数据相关的行业不少，备受关注的也有很多，也都出现在大家的生活中，便利着人们的生活。智能家居、线上医疗、智慧零售等等。未来5年大数据市场将由重基础设施向重应用落地转移，随着数据量的增长，数据治理和模型算法将持续受到关注。政府、金融和电信将保持持续增长的态势，而医疗和新零售将成为下一个大数据技术投入的新领域。

一、智慧医疗

未来，通过大数据，能够推出预测疾病服务，并且能精准到80%。

通过分析全球的基因数据或者病历数据，以及对比各种行为习惯，将各自的健康数据、生命体征指标都集合在数据库和健康档案中结合，通过大数据分析应用能够精准预防一些重大疾病，做到提前治疗和防范。

二、智慧零售

未来，大数据能够帮助零售行业精准定位客户。

一个企业成功与否，最重要的就是精准客户群体或者说资源。如果一家企业想要进人或者去进行某一个零售行业区域的市场开拓，最先要做的就是进行项目评估和可行性分析，消费者群体，消费行为习惯，这些都能够通过数据呈现。

未来，能够通过大数据挖掘零售行业新需求。

E. 大数据未来的发展前景怎么样

大数据专业就业前景
1、大数据开发工程师，大数据开发主要是基于大数据服务平台，很多大中型业务应用包括企业级应用和各类网站。能够进行构建大数据应用程序平台和开发分析应用程序。
2、大数据分析师，大数据分析师主要负责数据挖掘，使用Hive，Hbase等技术，专门为从事行业数据收集、整理、分析和基于数据的专业人士进行行业研究、评估和预测。通过使用Spotifre，Qlikview和Tableau等，新数据可视化工具能够实现数据的数据可视化和数据呈现。

F. 大数据的价值在于应用

大数据的价值在于应用
大数据，就是存储在各种存储介质中的海量的各种形态数据，具有5V特点，即：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。大数据之“大”，不仅在于其“大容量”，更在于其“大价值”，并已成为除人力、土地、财务、技术之外的另一种重要的资源。
建设现代化经济体系离不开大数据发展和应用。构建以数据为关键要素的数字经济，就要着力推动实体经济和数字经济融合发展，让大数据成为建设现代化经济体系的重要基石。
大数据是企业跨界融合发展的驱动力
作为一种资源，企业利用大数据，可以更加敏锐地感知周边的变化，更加深邃地洞察客户、消费者以及合作伙伴们的行为和变化趋势，更加精准地优化企业的运营，更加和谐地与商业伙伴一起开展协同创新。大数据正在重塑企业，重新定义行业，正成为跨界融合发展的驱动力。
以中华全国总工会在推动的“工惠驿家”为例，它以“互联网+”、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术，为行走在全国各地公路上的3000多万货运司机职工提供高频度、高黏度、普惠性服务。
货车运行在全国各地的公路上，通过车载智能终端，可以实时、全域采集道路、环境数据，可以准确分析出全国各条高速公路的流量分布、货物流向分布、空气环境状态等，为行车安全、道路管理、物流管理、环境治理提供决策依据。可以通过货车司机的驾驶习惯、生命体征数据，设计符合每个司机特征的保险方案；通过货运司机行为轨迹数据，设计贴近货运司机需求的休息、餐饮、盥洗、康乐、学习等为一体的司机驿站；可以通过司机对汽车的维修、更新，创造出智慧、人性化、风光电互补新动能的新概念货车；对围绕货车司机的生活资料和生产资料的配套服务，还可以衍生出包括金融服务在内的各种行业服务，为智能化货运物流宏观管理奠定基础。
随着可分析和使用数据的大量增加，通过对这些数据的挖掘、脱敏、脱密、分析、应用、叠加应用，可以发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”“大科技”“大服务”和“大发展”。数据将和企业的固定资产、人力资源一样，成为生产过程中的重要基本要素。
挖掘被淹没的数据价值
要使大数据真正产生价值，就必须要研究数据的关联、数据的聚类以及全样本问题。建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心，通过找出关联物并监控它，就能预测未来。
仍以“工惠驿家”项目为例，“人、车、货、路、工会”各种数据产生于公路物流的各个环节、产生于全国800多万个工会组织，数据量巨大，价值密度低，实时在线，多源异构。为了让大数据对服务货运司机和工会组织发挥作用，针对不同的应用场景，首先要找出与应用场景的关联。例如，紧急事故救援，可以按事故类型，找出主要关联，快速把人员信息、货物信息、时间、地点、救援设施、医疗机构、保险机构等与救援相关的数据关联起来，配合预案模型，及时实施救援方案。
数据聚类，是从大数据中发现价值必须面对的一个普遍性、基础性问题。比如上述救援，有多种救援设施及多个同城医疗机构，在数据分析、处理上可首先把与救援机构、医疗机构的数据聚类，再根据事故的类型、受伤的情况，选择出最优的救援和医疗服务方案，这样才能做到及时、高效。
传统的数据样本基础是采样的绝对随机性，随机样本带给我们的只能是事先预设问题的答案。大数据时代，全样本的数据成为现实，全样本数据带给我们视角上的宏观性与全面性，这将使我们可以站在更高的层级全貌看待问题，看见曾经被淹没的数据价值，发现藏匿在整体中有趣的细节，使我们获得从不同的角度更细致、更全面地观察研究数据的可能性，从而使得大数据的分析过程，成为发现过程和问题域的拓展过程。基于近乎全样本并实时获取的海量数据，不断积累并形成有着巨大价值的社会资源。
推动实体经济和数字经济融合发展
大数据产业的发展，离不开两个核心系统工程建设，即稳定、安全、可靠的数据基础系统工程和完善、成熟、领先的应用系统工程。
发展大数据的关键，是要有获得数据的能力和方法，获得的数据不仅要及时、完整、准确地存储下来，而且要及时、完整、准确地传输到数据需求者。有了数据，还必须有足够的计算能力，因此基础系统工程包括了数据采集、汇聚、传输、存储、计算资源、大数据应用平台、云计算平台、数据资源池、数据分析挖掘工具软件、数据产权管理、数据标准体系、数据安全体系等。
目前，各行各业的决策正在从“业务驱动”向“数据驱动”转变。通过对大数据的分析，可以使企业实时掌握市场动态并迅速做出应对，可以制定更加精准有效的营销策略，可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务。在公共事业领域，大数据在促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用已开始得以发挥。因此，大数据应用系统建设，是大数据作为重要资源作用的关键。
从2009年开始，润泽科技就一直在研究数据产业发展趋势，投资建设国际一流的高标准数据基础设施，成为京津冀最具活力的数据产业平台基地。2016年，润泽科技投资建设了京津冀大数据创新应用中心，并被列为京津冀大数据综合试验区重点工程。应用中心引入了前瞻性的大数据技术，集聚了具有代表性的大数据企业，旨在构建大数据创新应用中心，为实体经济和数字经济融合创建大数据应用服务平台，吸引了大批国内外顶尖的大数据人才。
京津冀大数据创新应用中心将展现全球最新的大数据应用技术，聚焦更好地解决社会问题、商业营销问题和科学技术问题，辅助政府实现经济调控、城市管理、疾病防控、灾害预警、舆情分析、预防犯罪等。通过大数据分析手段，预判未来的发展趋势，为政府治理和决策提供及时的数据分析，改变人们的思维和决策方式，实现价值创造并触发新的价值增长，促进大数据产业健康、绿色、良性发展。
当前，大数据应用进入了广泛而快速的发展阶段，我们要坚持以供给侧结构性改革为主线，加快发展数字经济，推动实体经济和数字经济融合发展，推动互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合，继续做好信息化和工业化深度融合这篇大文章。

G. 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》。