大数据外建

❶ 大数据，云计算，物联网与建筑怎样融合

大数据，云计算，物联网在建筑行业应用我在电子人物联网上看到过一个不错的方案，下面分享您一篇大数据，云计算，物联网与建筑的文章，希望能帮到你：
1． 大数据技术
大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合。建筑业是产生大量数据的行业之一，又是数据电子化程度较低的行业。在“互联网＋”时代，建筑业数据的价值和重要性将逐步体现，充分运用大数据制定企业发展战略、进行战略决策。研究建立建筑业大数据应用框架，统筹政务数据资源和社会数据资源，建设大数据平台，将各工程项目生命周期中产生的数据以及在运维阶段的能耗数据和设施运维数据进行收集、处理和加工，通过大数据的分析与挖掘，为各方提供更有价值的数据服务，提升行业、企业和项目的整体管理水平。
2． 云计算技术
云计算是推动信息技术能力实现按需供给、促进信息技术和数据资源充分利用的全新业态。建筑业信息化基础设施相当薄弱，云计算的成熟为建筑业信息化带来了极好的机遇。随着云计算的深入运用，政府和建筑企业可以利用云计算改造现有系统，开展工程建设管理及设施运行监控等方面应用，而且以用为主，可以降低信息化总成本，特别解决中小企业信息化投入问题。云平台可以忽略硬件单点故障，提升应用系统的可用性，应对海量访问。同时，采用云平台可以降低用户推广应用过程安装部署工作的难度和工作量，改善用户操作体验。
3． 物联网技术
物联网是新一代信息技术的高度集成和综合运用，为实现施工现场各类原始基础数据的持续采集提供了可能性。利用现场监测、无损检测或各种传感技术进行建筑安全、设备运行状态、施工环境监测、现场人员管理、进场物资管理等，实现数据的自动采集与传输，在专业软件的辅助下，完成对大型建筑施工状况的评估和预警。此外，在智慧城市、智能建筑方面需要大量采用物联网技术。在建筑业推动物联网技术的广泛应用，还需要结合建筑业行业特点，研发成本低、传输性能稳定、精确度高的传感设备、仪器仪表、配套软件，特别要注重与信息化的集成应用。
4． 3D打印技术
3D打印是一种以数字模型为驱动源，通过增材打印的方式来构造物体空间形态的成型技术。通过3D打印建筑技术，已经能够实现一些简单的房屋和构件的打印，但是如果要运用到复杂的建筑打印上，还需要进一步的创新发展，解决软件、硬件设备、材料、配筋、行业标准等诸多难题。建筑业应积极跟踪工业领域3D打印应用，并结合建筑业自身特点，研究突破。通过3D打印技术生产出建筑部品及构件，特别是针对曲线异形等复杂建筑或构件，降低施工的难度与风险。
5． 智能化技术
智能化是在计算机技术的基础上，结合了传感器技术、GPS 定位技术、网络技术、人机交互技术等衍生出的更高层面的技术。产业转型升级发展，需要工业化智能制造。全位置焊接机器人已应用在国内超高层建筑钢结构施工中。手持智能终端在施工现场质量、安全检查等管理工作中初步得到应用。引入这些先进技术，利用 “工业4．0”理念和智能制造技术，能全方位改进生产施工工艺、提升生产力。
信息化标准
建筑业信息化的标准规范是信息化建设中的一项重要的基础性的系统工程，也是信息系统建设推广成功的关键因素。要重视标准化在信息化建设过程中的重要作用，以标准化助推信息化，以信息化带动标准化，推动标准化与信息化互相促进融合。建筑业信息化标准还需要强化顶层设计，进一步完善标准化管理体系和技术体系，重点加快BIM技术以及数据交换、文图档交付等基础数据和应用标准，为实现全产业链信息互通、提升信息应用价值打下基础。
以市场上天天建道这款产品为例，
（一 ）、施工一线用户 （项目执行层 ）
1、各种沟通交流 ：快速传递工作信息 ，接发工作指令 ，增强沟通能力 ，提升管理效率
2、随时记录施工情况 ：组织、协调、安排具体事项 ，图文并茂 ，清晰表达 ，信息可追溯
3、分享展示工作成果 ：记录自己的工作轨迹与内容 ，让同事、领导看到你的付出与努力
4、笔记云存储 ：各种重要信息、备忘录 ，随手记、随时看 ，永不丢失
5、查阅工程资料 ：纸质资料电子化 ，一次上传 ，永久查阅 ，随时随地 ，想看就看
6、办公移动化 ：请示、汇报、申请等日常办公在线完成 ，有记录有痕迹 ，快速获得反馈信息
7、工作与生活分离 ：形成独立的工作圈与生活圈 ，互不干扰 ，聚焦工作 ，专心专注
（二 ）、非施工一线用户 （项目领导或公司管理层 ）
1、实时获取现场各种动态信息
2、随时决策及指导指挥工作
3、管控项目

❷ 大数据是干嘛的

大数据是一系列技术的统称，经过多年的发展，大数据已经形成了从数据采内集、整理、传输、存储、容安全、分析、呈现和应用等一系列环节，这些环节涉及到诸多大数据工作岗位，这些工作岗位与物联网、云计算也都有密切的联系。

大数据是一个抽象的概念，对当前无论是企业还是政府、高校等单位面临的数据无法存储、无法计算的状态。

(2)大数据外建扩展阅读：

大数据应用举例

洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

❸ 大数据中心是什么

问题一：大数据中心是什么？中国最大的大数据中心在哪里？ 你好！大数据中心，是指服务于大数据存储、挖掘、分析和应用的数据中心。大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是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。
目前，国内新建了许多大数据中心，规模不一。其中，网络和阿里巴巴的大数据中心名气较大，此外，罗克佳华在鄂尔多斯和太原建设的大数据中心凭借北部省份的能源优势，建成5万平方米的全国单体面积最大的大数据中心，是目前亚洲最大的云计算中心。

问题二：大数据是什么意思？目前具体有些什么应用？ 大数据的意思就是数据要在线，这样你的数据才能有价值，用于分析或者处理。大量的数据在线后的分析才有意义。可能得到你想要的数据，电影里好多这种素材，比如人脸的搜索，人员的定位，人流的分析，运行的状态等等都有使用。现在做这些应用的也很多，只是落地的还稍微少一点。还是为了创造价值。

问题三：什么是大数据和大数据平台 大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台。

问题四：中国的大数据中心有哪些 没什么不同，只能说应用的领域和接触的长短不同吧。如果还想知道更多的大数据问题，ITjob网有大数据的相关介绍，博客和论坛也有大数据的讨论和观点，你可以去看看。下面给你粘贴下大数据在中国和美国的应用时间和领域。希望能帮到你。
大数据在中国的发展相对比较年轻。2012年，中国 *** 在美国提出《大数据研究和发展计划》并且批复了“十二五国家政务信息化建设工程规划”，总投资额估计在几百亿，专门有人口、法人、空间、宏观经济和文化等五大资源库的五大建设工程。我国的开放、共享和智能的大数据的时代才真正大面积的开始。
而美国 *** 将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。2012年3月，美国奥巴马 *** 宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国 *** 认为大数据是“未来的新石油与矿产”，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。
Marketsand Markets公布的最新报告显示，2013年至2018年，全球大数据市场的年复合增长率将为26%，从2013年的148.7亿美元增长至463.4亿美元。

问题五：什么是大数据服务中心？ 我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
大数据帮助 *** 实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督；
大数据帮助城市预防犯罪，实现智慧交通，提升紧急应急能力；
大数据帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物；
大数据帮助航空公司节省运营成本，帮助电信企业实现售后服务质量提升，帮助保险企业识别欺诈骗保行为，帮助快递公司监测分析运输车辆的故障险情以提前预警维修，帮助电力公司有效识别预警即将发生故障的设备；
大数据帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格；
大数据帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度；
大数据帮助娱乐行业预测歌手，歌曲，电影，电视剧的受欢迎程度，并为投资者分析评估拍一部电影需要投入多少钱才最合适，否则就有可能收不回成本；
大数据帮助社交网站提供更准确的好友推荐，为用户提供更精准的企业招聘信息，向用户推荐可能喜欢的游戏以及适合购买的商品。
其实，这些还远远不够，未来大数据的身影应该无处不在，就算无法准确预测大数据终会将人类社会带往到哪种最终形态，但我相信只要发展脚步在继续，因大数据而产生的变革浪潮将很快淹没地球的每一个角落。
未来的大数据除了将更好的解决社会问题，商业营销问题，科学技术问题，还有一个可预见的趋势是以人为本的大数据方针。人才是地球的主宰，大部分的数据都与人类有关，要通过大数据解决人的问题。
比如，建立个人的数据中心，将每个人的日常生活习惯，身体体征，社会网络，知识能力，爱好性情，疾病嗜好，情绪波动……换言之就是记录人从出生那一刻起的每一分每一秒，将除了思维外的一切都储存下来，这些数据可以被充分的利用：
医疗机构将实时的监测用户的身体健康状况；
教育机构更有针对的制定用户喜欢的教育培训计划；
服务行业为用户提供即时健康的符合用户生活习惯的食物和其它服务；
社交网络能为你提供合适的交友对象，并为志同道合的人群组织各种聚会活动；
*** 能在用户的心理健康出现问题时有效的干预，防范自杀，刑事案件的发生；
金融机构能帮助用户进行有效的理财管理，为用户的资金提供更有效的使用建议和规划；
道路交通、汽车租赁及运输行业可以为用户提供更合适的出行线路和路途服务安排；
……
目前做大数据分析的产品有多瑞科舆情数据分析站系统，主要是侧重对数据搜集和分析整理出报告。

问题六：数据中心，云计算，大数据这三个词之间有什么区别和联系 数据中心，简称机房，就是防止服务器用的，其中云计算的母服务器（物理服务器）也需要放置到机房。
云计算，就是虚拟服务器，也就是在物理服务器上通过技术手段虚拟出若干台服务器。
大数据，是指手上拥有的海量的数据信息，比如用户购买记录，用户注册记录等等。

问题七：现在说的大数据是什么意思 大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** ，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。可以被现代先进媒体记录、采集和开发利用的数据集、数据流和数据体。
数联网是大数据时代信息技术发展的重要产物，数联网依托大数据，是大数据的应用模型，通过数联网，用户可以通过数联网获得全网数据融合的数据价值。

问题八：中国大数据中心在哪个城市 你好，中国数据中心有八大节点：北京、武汉、成都、广州、上海、沈阳、西安、南京。
这几个都是大数据中心，其中成都数据中心是中国电信全国8大节点之一，可支配带宽资源丰富，与Chinanet骨干网节点带宽60G，CN2节点带宽10G。机房内部网络全部采用千兆连接核心层与汇聚层，双百兆冗余到接入层的无瓶颈交换式结构，局域网采用千兆与百兆混合交换式可监控网络，中心网络设备确保高可靠性架构，做到无单点故障，分支网络提供冗余设备及线路，可针对客户数据传输，维护的需求提供XDSL，DDN，ISDN等多种接入手段，并能提供与国内Chinanet主要节点城市连接的长途专线。
听说西普网络有这几个节点的一手资源，希望能够帮到你

问题九：大数据中心配几个交换机 一般情况下有两个核心交换机，然后看你数据中心的规模再添加多台接入交换机 ，接入交换机的数量不确定，对于接入交换机就不需要做主备了。我们一般一排机柜有一个列头，里面放接入交换机。

问题十：国内大数据公司有哪些？ 大数据包涵很广泛，涉及到很多方方面面，技术难度也很大，国内能做的公司不太多，我知道的有网络、华为、联想、浪潮、电科华云、腾讯、阿里巴巴、中科曙光等。

❹ 张涵诚：企业建立大数据4V一体的方法论

经常会被问及一个问题：“你们搞大数据，帮我们出出主意，我们如何利用大数据?”。一般来说我就问：“您有什么数据，有什么痛点，结合数据我告诉你可能有数据需要完善，哪些价值你可以去做分析，结合痛点我告诉你如何利用数据去改善你的痛点”。大约经历百家客户询问之后，您是否觉得我需要一套方法体系，系统地回答这个问题，系统地解决这个问题，因此笔者提出了企业开展大数据4V一体的方法论和大家分享。

四要素
人：企业需要懂行业问题，变革和发展动力的人，并知道如何用数据来改善这些问题，适应变革，创造动力，当然他最好有互联网数据运营的经验，原因在于互联网的整个业务运作是数据驱动的，而传统行业要拥有数据思维需要学习。
系统：当业务的运行需要更多的计算资源，存储资源，管理数据，企业需要系统灵活的应对这种业务的变化，大数据系统是根基，当前的系统Hadoop、Spark和各种大数据分析工具可是应有尽有；
数据：应该尽可能的收集1）企业内部数据 2）企业外部数据，没有数据将会无从谈起数据价值。当前数据交易火爆，买卖脱敏数据，做数据标签补充，完善客户画像的服务商很多，数据流通正在大力推进，数据源因此也极大丰富；
场景1：企业的业务过程嵌入数据支持，就会做得更好。

场景2：企业的数据处理过程嵌入数据支持，也会做得更好。

四个层面
战略: 行业数据战略方向与策略
政策法规、国家投入、行业趋势、资本投入。这是企业高层需要了解的。
运营: 运营体现的指标架构
行业领军企业的运营优势分析，不知道行业标杆很难制定有竞争力的运营体系。
分析: 数据分析数据挖掘算法培训
优秀的算法和模型是分析团队长期积累的结果，也是具体体现在结果层面的东西。
工具: 选择什么工具做落地支撑
工欲善其事必先利其器，各种公司提供的大数据产品评估，优秀的工具可以帮助到你们快速的升级提升。技术、管理、应用工具应该应有尽有。
四个课程
从了解大数据到应用到大数据，技术、思维、和数据创造价值还有重要的理念导入的环节，针对企业不同的还需要不同的培训课程，以下这四个课程是重要的。
大数据基础概论
为什么要研究大数据（WHY）
什么是大数据（WHAT）
哪里有大数据（WHERE）
大数据现在什么阶段（WHEN）
谁在做大数据（WHO）
大数据是一种方法（HOW）
大数据有哪些关键的技术（Technology）
大数据有哪些潜在价值（Value）
大数据应用案例与实践
大数据行业案例分类介绍
大数据商业模式和盈利分析
上市的大数据公司独特优势（产品能力，市场能力）
大数据技术与系统
系统架构：Hadoop、Hive、Pig、HBase、Mahout
产品应用：个性化推荐、搜索、爬虫技术、抓取、商业分析
核心技术：索引、存储、安全、可视化、文本分析、推荐引擎
分析算法：聚类、MapRece、亚线性算法、个性化推荐
大数据行业应用举例： 亚马逊、京东、小米、网络、今日头条、运营商
商业系统学习：BD-OS、SAS、Splunk、biginsight、Xdata、HANA；
数据资产管理与变现
大数据交易市场生态分析
数据交易规范
数据资产登记
数据资产评估
数据资产贷款
数据资产股权融资
4种系统
大数据技术：Hadoop、Spark、Open Strak、HBase等相关技术；
大数据管理：数据采集、数据清洗、数据关联、数据标准化、数据模型的建立；
大数据应用：个性化推荐，营销管理，舆情分析，数据可视化，商业洞察
大数据变现：数据交易，数据产品，数据租赁，数据合作
所以您看看，大数据这哪是一般企业能干的事情？干前还是想清楚比较好，企业做大数据离开4要素的哪一个都玩不转，离开哪个V都玩不好，大数据是一个系统工程，在没有更好的理解她能给企业带来的价值和付出的成本之前，不要轻易上马大数据项目。就算开始了大数据的应用也是万里成长开始了第一步。

张涵诚：资深大数据专家，管理专家。曾在国内外知名公司用友、SAGE、亚信科技、创新工场脉搏网,百分点科技任高级售前顾问，销售总监、咨询总监、营销副总裁等职务。
现中关村大数据交易产业联盟副秘书长，中国通信协会顾问专家，北大电子商务总裁班特聘讲师、大数据课题组主任，中国计算机学会会员，秦仁居餐饮公司创始人，从事参与多家大数据企业的初建工作，并发表过多篇大数据有影响力的文章，为多家知名企业和创业公司做大数据营销、个性化推荐系统，用户体验、用户评价管理、社交企业、微博营销、CRM系统建设、创业咨询服务。培训咨询过的客户涵盖北大总裁班、广东移动、广东电信、东方航空、中国农业银行、中电海康、贵阳市政府、沈阳市政府、阿里巴巴、创新工场、江苏移动、四川电信、四川移动、洛阳移动、中国人寿、中国工商银行、中国银行、深圳航空、贵阳数博会。同时是数据观、36大数据、数据猿、IT168、CSDN等机构媒体专业撰稿人和评论顾问；慧科教育大数据特约讲师，萝卜科技大数据特约讲师； 南开KAB特约讲师，Hadoop中国峰会专家，DTCC中国数据库大会专家。

Zhang Han Cheng: senior ITconsultant, management experts. At home and abroad well-known companies UF,SAGE, AsiaInfo technology, innovation workshop pulse network any seniorpre-sales consultant, sales director, vice president of marketing ties.
Zhongguancun is the largestdata trading instry alliance Deputy Secretary-General, China CommunicationsAssociation consultant expert, Peking University e-commerce president classlecturer, large data research group director, China Computer Association, QinRenju catering company founder, engaged in a number of large data The company'sinitial work, and published many articles on the impact of large data, for anumber of well-known enterprises and start-ups bigger data marketing,personalized recommendation system, user experience, user evaluationmanagement, social enterprise, microblogging marketing , CRM systemconstruction, business advisory services. Training consulted clients includePeking University President Class, Guangdong Telecom, China Eastern Airlines, AgriculturalBank of China, CLP Haikang, Guiyang Municipal Government, Shenyang MunicipalGovernment, Alibaba, Innovation Workshop, Jiangsu Mobile, Instrial andCommercial Bank of China, Bank of China, Shenzhen Aviation, the number ofGuiyang Expo. At the same time, the concept of data, 36 large data, data ape,IT168, CSDN and other institutions of the media professional writers andcommentary consultants; Hui Ke ecation data special lecturer, special data ofradish science and technology lecturer; Nankai KAB special lecturer, HadoopChina summit experts , DTCC China database expert meeting

❺ 县级城市有必要建大数据中心吗

没有必要，但巨头公司自建数据中心选址在县级城市就另当别论了，下面是针对没有必要的一些论据，希望对你有帮助。

中国IDC圈9月8日报道：大数据如今已经从概念走向了实际应用阶段，其商业价值早已为产业界人士、资本市场和政府管理者所关注。但是，在深入挖掘大数据应用前景时，一些地方和个体关注的仅仅是大数据带来的经济效益和名利好处，而并非这一产业的健康、可持续发展。因此，在不断升温的大数据投资、开发和利用浪潮中，如何避免功利性和盲目性带来的资源浪费，挤出产业发展过程中的“泡沫”和“水分”，就成为一个现实而迫切的课题。

挖掘大数据的应用前景

对于大数据应用最积极的，要数那些能够真正从中获得利益的企业。为寻找商机，解决方案提供商会竭尽全力地挖掘大数据的应用前景。据阿里金融数据显示，截至2012年底，该公司累计服务的小微企业已超20万家；而在2012年7月20日，阿里金融已经实现单日利息收入100万元――这意味着，如果这一势头持续一年，阿里金融的利息收入将达到3.65亿元……这无疑是大商家利用大数据资源获利的典型案例。

目前来看，大数据应用主要体现在互联网电商、社交网站和搜索引擎等科技领域，而在传统的产业领域并不多见。

据悉，在国家层面上，科技部的《中国云科技发展“十二五”专项规划》和工信部的《物联网“十二五”发展规划》等都把大数据的分析、应用作为专项规划予以重点支持，国内个别大企业也针对大数据进行了一些初步应用。虽然现在国家从科技项目上开始重视大数据，也安排了一些研究，但中国互联网协会理事长、中国工程院院士邬贺铨认为，我国同国外的整体差距还很大。“这并非一些简单的科技项目就能解决的，应该鼓励拥有资源和能力的企业、部门去开发大数据，因为他们才是真正的应用需求者，才是牵引技术的最重要力量。”

邬贺铨指出，现在我国很多地方是“有数据的不挖掘，会挖掘的没有数据”。“要把生活中的现象与大数据挖掘结合起来。比如，北京公交一卡通每天会产生大量的数据，利用这些数据就可以知道当天有多少人从哪里换车，走向如何，从而进行交通调度。”

影响大数据应用的关键

虽然拥有如此大的社会和商业价值，但在大数据的实际应用中，我国还面临着诸多影响因素。

如何共享是大数据应用的首要问题。“拥有数据的部门没有能力去分析，有分析能力的部门没有数据，各部门之间缺少协调合作，这实际上涉及一个体制问题。”邬贺铨指出。

共享数据的质量如何，也成为影响大数据应用的关键。按照日本IT专家大山繁树的说法，企业接收的数据是否是最新数据，数据的精确度如何……这些都将影响企业分析大数据后得出的结论。“显然，分析出处不明的数据毫无意义。此外，如果数据不能随时进行更新维护，也不会产生任何价值。”

此外，业内专家认为，拥有数据的企业或部门不知道如何在保护好用户隐私与安全的情况下使用大数据，也是妨碍我国应用好大数据的羁绊。

警惕大数据“泡沫”

在资本市场上，大数据公司正在被催热。大数据分析公司Splunk上市首日暴涨，引发投资者对大数据领域的关注。同时，企业间的并购重组也在升温――包括IBM、惠普、甲骨文等都在近年有成功的收购大数据应用公司的案例；而在单笔并购金额方面，大数据已经超过云计算位居IT领域榜首。

虽然我国尚未将大数据上升为国家战略，但针对大数据投资的苗头初露端倪。伴随着云计算中心多地开花，是否会出现类似的大数据中心建设热潮呢？据不完全统计，目前国内已有超过25个省市要求建立自己的大数据中心，部分县级城市也跃跃欲试。如此一窝蜂地上马大工程，让人们不禁要问：这些大数据中心建成以后用来做什么？

其实，大数据中心的规划、建设既要考虑初期的建设需求、网络环境，还要考虑日后的使用及维护。业内专家认为，很多地方在没有考虑周全的情况下，就梦想一步到位、一劳永逸地完成大数据中心的建设――这种不计成本、不考虑实际需求的盲目求全求大，只能造成更大的人力、物力和资源浪费。

包括邬贺铨在内的多位业内专家认为，建设大数据中心要有明确的产业规划，辅以确定的用户和服务对象。“由政府投资兴建的大数据中心，应该首先用于交通、气象和医疗等方面的政府数据，这样能更好地帮助政府部门决策；另外，这些大数据中心也能满足中小企业的需求，可以对其展开有针对性的服务。”邬贺铨强调。