18号廊坊大数据论坛

㈠ 床品牌前十名排名榜是怎样的

床品牌前十名排名榜：慕思、圆方园、美神、赛菲娅、顾家家居、全友家、索菲亚、红苹果、掌上明珠、华丰家具。

1、慕思床，想必知道的人非常多，它的软床是全国著名的，打造了优秀的软床行业品牌，立志为每一个家庭提供舒适、健康的睡眠。

6、全友家私有限公司主要生产板式套房家具、实木家具、床垫、沙发、软床和定制家具、工程家具等系列产品，产品畅销全国，并远销欧美、东南亚多个国家和地区。公司投巨资兴建的全友家具国际工业港，由德国BRUNSARCHITEKTEN规划设计院与意大利COMANI规划设计院规划设计，以“现代、绿色、生态、国际化”为设计理念。

㈡ 廊坊收到大数据信息怎么办

1、立即主动联系您所在的社区、单位或所住宾馆，及时告知收到短信的情况，并按照属地要求落实核酸检测等疫情防控措施，同时做好个人防护。
2、做好健康监测，如出现发热、干咳、鼻塞、流涕、乏力、咽痛、嗅（味）觉减退等症状，请及时就近到发热门诊就诊，途中请做好个人防护，避免乘坐公共交通工具。
3、此外，如果后续接到信息时，也请积极配合，向服务人员提供真实、详细的信息。

㈢ 大数据未来的发展前景怎么样呢

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》

㈣ 国家信息中心周民 解读大数据纲要

国家信息中心周民：解读大数据纲要
自2015年8月国务院发布《促进大数据发展行动纲要》(以下简称大数据纲要)以来，大数据如雨后竹笋般成长起来，无论是政府还是产业界人士都在关注大数据的发展。国家信息中心周民副主任前段时间在中国(廊坊)大数据产业周活动中接受了IT168记者的采访，为我们详细解读了大数据纲要及大数据发展前景。
开放、创新、安全 大数据三大任务
通过大数据将推动政府管理理念和社会治理模式进步，加快建设与当前社会主义市场经济体制和中国特色社会主义事业发展相适应的法治型政府、创新政府、廉洁型政府、服务型政府，逐步实现政府治理能力现代化。
周民指出，大数据纲要部署有三方面主要任务。一要加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力。大力推动政府部门数据共享，稳步推动公共数据资源开放，统筹规划大数据基础设施建设，支持宏观调控科学化，推动政府治理精准化，推进商事服务便捷化，促进安全保障高效化，加快民生服务普惠化。
在大数据行动纲要发布后，十八届五中全大数据又有重要的论述，在创新发展方面，要实施国家大数据战略。在这样的发展背景下，不论是政府也好，还是从事信息化的企业也好都要转变观念，用大数据思维提升国家治理能力。国家大数据战略其中一个重点就是要把政府掌握的数据共享和开放。
政府在履职的过程中形成了许多数据资源，虽然从数据量的角度来看它相比于社会经济生活中产生的数据相对较少，但政府大数据它的价值密度比社会数据资源价值密度高出许多。促进大数据的发展首先要促进政府大数据的开放、公开、共享。
二要推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型。发展大数据在工业、新兴产业、农业农村等行业领域应用，推动大数据发展与科研创新有机结合，推进基础研究和核心技术攻关，形成大数据产品体系，完善大数据产业链。
在产业方面要用创新发展的思路来推动大数据产业的发展。大数据纲要中同时提出了用创新发展带动整个大数据产业发展。从产业链角度来看，大数据包括了采集、处理、分析，以及交易、应用等多个环节，在这个产业链中底层需要基础支撑比如硬件、云计算技术、计算资源存储、数据挖掘分析工具到后续的支撑应用以及国际许多先进的技术。在这方面，我国还远未实现安全可控，关键核心技术还要依靠国外的产品，所以产业方面需要创新发展，加大对大数据关键技术研发、产业发展和人才培养力度，深化大数据应用，推动我国大数据产业健康发展。

▲国家信息中心周民副主任
三要强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展。健全大数据安全保障体系，强化安全支撑。
大数据一旦集中起来，数据量将非常巨大，首先考虑的就是数据安全问题。一是从脱敏、去隐私化做好安全保障，二是要做好数据安全防护。
国家信息中心全力参与大数据战略落地
随着大数据纲要的发布，国家信息中心在大数据方面也在积极参与相关工作。比如大数据行动纲要指出在2018年要建成国家统一数据开放平台，其中中央层面国家统一数据共享与交换平台是由国家信息中心承建，目前该平台雏形已经建立，连接了几十个部委，这些部委都可以依托这个共享平台，实现自己的业务和其它业务的数据共享与交换。目前，已有多个重要信息系统在利用这个平台。未来随着信息化建设的不断深入，数据共享与交换平台将发挥出更重要的作用。
从产业的角度来看，国家信息中心采取了事企合作的方式，利用社会化的资源与技术，把产业的先进技术应用到系统建设中来。同时通过与廊坊市的积极合作，共同开展大数据等方面的应用与研究，将为今后政府数据进一步公开提供基础，并能够让社会企业利用数据资源开展增值服务。
虽然我们可以看到大数据的大好趋势以及发展前景，但大数据的广泛应用仍然存在一定的挑战。对于此，周民认为，大数据共享在不同的部门认知和理解需要一个过程，现在虽还不能做到所有部委都把数据进行公开、共享，但从近几年发展趋势来看，已经有部分部委把数据拿出来做共享，相信随着时间推移，会有越来越多的部委将数据进行共享，以更好的服务社会。

㈤ 现在大数据的发展趋势

主要有几点发展趋势：

一是流式架构的更替，最早大数据生态没有办法统一批处理和流计算，只能采用Lambda架构，批的任务用批计算引擎，流式任务采用流计算引擎，比如批处理采用MapRece，流计算采用Storm。后来Spark试图从批的角度统一流处理和批处理，近年来纯流架构的Flink异军突起，由于其架构设计合理，生态健康，近年来发展特别快。

二是大数据技术的云化，一方面是公有云业务的成熟，众多大数据技术都被搬到了云上，其运维方式和运行环境都发生了较大变化，带来计算和存储资源更加的弹性变化，另一方面，私有部署的大数据技术也逐渐采用容器、虚拟化等技术，期望更加精细化地利用计算资源。

三是异构计算的需求，近年来在通用CPU之外，GPU、FPGA、ASIC等芯片发展迅猛，不同芯片擅长不同的计算任务，大数据技术开始尝试根据不同任务来调用不同的芯片，提升数据处理的效率。

四是兼容智能类的应用，随着深度学习的崛起，AI类的应用越来越广泛，大数据的技术栈在努力兼容AI的能力，通过一站式的能力来做数据分析和AI应用，这样开发者就能在一个工具站中编写SQL任务，调用机器学习和深度学习的算法来训练模型，完成各类数据分析的任务。