国内大数据的应用现状

⑴ 大数据调查:企业使用大数据9大现状

大数据调查:企业使用大数据9大现状

围绕着大数据的炒作可谓极其疯狂，这种炒作也在推动着大量的投资进入这一领域。市场研究公司IDC预计，大数据技术及服务市场的年增长率为27%，到2017年将达到324亿美元。IDC称，大数据市场的这种增长比整体ICT市场增长高出6倍多。

然而尽管资金充裕，但是企业界在渡过了大数据的早期采用阶段之后是否找到了成功之路却并不清楚。为了寻找到明确的答案，研究人员调查了诸多企业的IT经理和管理人员，受访者们分享了他们组织的大数据计划、投资和重点细节。

由NetworkWorld主导实施，IDG五大企业出版物(CIO、Computerworld、CSO、InfoWorld和ITworld)参与的《2014大数据调查》已经找到了一些关键性重点。

这次调查所涉及的企业处于大数据部署的各个不同阶段。有些企业已经实施(19%)或正在实施(25%)大数据项目。其他企业已制定了实施计划——会在未来12个月(16%)或未来13-24个月(16%)实施。其余企业(23%)则尚不确定，它们可能会在未来某个时间实施大数据项目，但目前仍在努力寻找合适的战略或解决方案。

从宏观角度看，大数据对于所有行业中不同规模的企业来说都在变得越来越重要。当被问及大数据计划对企业来说其重要程度如何时，53%的受访企业回答至关重要或者高优先级的，另有34%的受访企业回答为中度优先级。只有12%的受访企业认为大数据计划尚属低优先级项目。

以下是本次调查所发现的其他一些关键要点：

1、企业希望决策更准确，更快速。

为什么要使用大数据?因为它在企业决策的质量和速度方面发挥着至关重要的作用。推动企业投资大数据的两个最普遍的业务目标就是改善决策的质量(59%)，以及提高决策速度(53%)。

紧随其后的大数据业务目标排名是改进规划和预测(47%);开发新产品/服务和收入流(47%);提高吸引新客户/客户保留率(44%);以及建立新的业务合作伙伴关系(34%)。

2、越来越多的大企业正进入PB时代。

企业已经积累了与其客户和业务相关的巨大的数据集。在所有接受调查的企业中，目前所管理的平均数据量为164TB。而当被问及在未来12到18个月后他们估计将会管理多大数据量时，受访者所预计的平均数据量为289TB——增长率为76%!

今天，6%的受访企业已经在管理超过1PB的数据;这一百分比在未来12到18个月内将增加到14%。在最大型的企业中(指年收入至少在10亿美元以上者)，有31%预计将会管理超过1PB的数据。

3、企业已感觉到数据过载的后果。

当有庞大的数据量涌入企业时，必然会产生很多后果。例如无能力或无法迅速找到所需的信息而失去一些业务(有11%的受访者认为这一情况经常发生，31%认为偶然发生);在制定重要决策时出现延迟(14%经常发生，39%偶然发生);用户因数据而不堪重负(19%经常发生，46%偶然发生);发生数据安全问题(4%经常发生，15%偶然发生)。

4、企业准备投资;ROI现在并非主要的障碍。

调查发现，有限的预算是最紧迫的大数据挑战。在受访企业中，投资充裕的极少。在低端市场，19%的受访企业称其来年在大数据上的花费少于10万美元。而在高端市场，29%的企业称投资将会超过100万美元(其中2%的企业称将会投入1亿美元或以上)。

这些投资将会花在各种不同的大数据相关领域，包括：

●开发或购买软件应用(38%)

●投资购买额外的服务器或存储软硬件(37%)

●使用开源软件框架(例如ApacheHadoop)(30%)

●向云存储服务迁移(28%)

●增加网络带宽(27%)

●向云分析服务迁移(26%)

然而尽管大数据预算是最常见的担忧，但是ROI却并非紧迫问题。只有26%的受访企业认为投资的ROI是目前主要的障碍。

5、企业感觉大数据人才短缺。

企业担忧能否找到所需要的合适人才——例如知识工人、数据科学家——来执行企业大部分的大数据计划。在员工方面，34%的企业正在招募具备分析技能的人才，26%的企业考虑将外聘大数据专家。

当被问及在未来12到18个月内企业计划雇佣具备哪些技能组合的人才时，数据科学家占据首位(27%)，其后依次是数据架构师(24%)，数据分析师(24%)，数据可视化专家(23%)，业务分析师(21%)，研究分析师(21%)，主任分析师或分析经理(19%)，以及数据库程序员(19%)。

6、数据的安全性成问题，但并非最紧迫问题。

预算有限和人才奇缺是最紧迫的两个大数据挑战。此外，受访企业还列举出了安全问题(35%)，开发时间(35%)，遗留问题如现有工具的集成(33%)，糟糕的数据质量(32%)，以及整合或分析实时数据的困难(30%)。

关于安全的话题，近半的受访企业(49%)表示其已有的安全解决方案和产品已可提供适当的大数据安全。29%的受访企业表示现有解决方案和产品不适用于大数据，22%的企业表示不知道。

7、什么较困难：是业务整合还是文化采纳?

研究人员在问及受访企业将大数据计划整合进组织的业务流程和文化时是否具备挑战性时，根据答复为极具挑战性或非常具有挑战性的不同，文化整合(54%)以微弱多数略微领先于业务流程整合(50%)。

8、IT部门主导大数据计划，但成功与否取决于跨职能部门的合作。

IT部门主导大数据项目是受访企业中的常态：46%的受访企业称高层IT经理主导其大数据项目。
但IT高管并非在单干：36%的企业称业务领导人也在参与。此外，受访者表示，其大数据项目受到CEO支持(比例为47%)或LOB支持(34%)。IT领导和业务领导都同意，当双方针对某些具体的业务挑战而合作时，大数据项目才有可能获得最好的成功。

9、对很多企业来说，发展动量将会持续。

展望未来，将近一半的受访企业(48%)认为未来三年内大数据的使用将会在企业内部广泛展开，另有26%的企业认为大数据会在一个或多个业务部门成为主流应用。只有5%的受访企业认为大数据计划会随着炒作的消失而消失，另有5%的企业回答不知道。其余16%的企业预计会试用大数据，但不会在主流生产中使用。

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⑶ 大数据行业发展现状与未来前景分析

近年来，全球正大步迈向大数据新时代，数据的高效存储、处理和分析等需求也越来越旺盛。在此背景下，行业大数据得以高速发展，应用于各个领域，根据IDC发布的有关数据预测，2025年市场规模将达到19508亿元的高点。

全球大数据储量呈爆发式增长

随着信息通信技术的发展，各行各业信息系统采集、处理和积累的数据量越来越多，全球大数据储量呈爆炸式增长。根据国际数据公司(IDC)的监测数据显示，2013年全球大数据储量为4.3ZB(相当于47.24亿个1TB容量的移动硬盘)，2014年和2015年全球大数据储量分别为6.6ZB和8.6ZB。近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%，2016年甚至达到了87.21%的增长率。2016年和2017年全球大数据储量分别为16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大数据储量达到33.0ZB，2019年全球大数据储量达到41ZB。

—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

⑷ 2020年交通大数据行业应用现状

【导读】可以说交通是国家经济的命脉所在，而随着大数据是的商用化普及，智能交通也得到了快速的发展，我们老百姓也可以享受到交通大数据带来的福利，今天我们就来聊一下2020年交通大数据行业应用现状如何?一起来看看吧!

作为人类行为的重要组成部分和重要条件之一，对大数据的感知是最为迫切的。近年来，我国的智能交通发展迅速，许多技术手段已达到国际领先水平。问题和困难,但是,非常突出,也从城市发展的角度,智能交通的潜在价值并没有被有效的挖掘:知觉和交通信息的集合是有限的,大量的数据管理系统中存在的不能共享使用,有效的交通情况分析预测疲劳,公共交通信息服务难以满足需求。虽然有不同的建筑概念和投资在不同地区,整个智能交通的现状特点是低效率和智能不足,这使得许多先进的技术和设备未能发挥应有的作用,还会导致大量的投资浪费。最重要的是在困难时期的损害较小的数据:管理理念和技术设备仿真时间只有在某种程度上,和关系数据库管理系统的分析只能严格的特定关系,对于大规模数据,尤其是半结构化和非结构化数据。

虽然数字化已经基本实现，但是数字化和数字化并不是一回事。它只是提高了本地收集、存储和应用的效率，但本质上没有太大的改变。大数据时代的到来，必将为解决难题带来巨大机遇。大数据必然要求我们改变小数据条件下的盲目和精确计算，但更好地面对困惑，把握宏观形势;大数据不可避免地要求我们关注的不是因果关系而是相关性，这使得处理大量的非结构化数据成为可能，促使我们将一切都数字化，最终实现方便高效的管理。

交通大数据行业的现状是什么?目前，大数据在交通中的应用主要有两个方面。一方面，大数据传感器数据可以用来了解车辆的交通密度，合理的道路规划可以包括单车道的路线规划。另一方面，可以利用大量的实时数据实现信号量的实时调度，提高现有线路的运行能力。信号灯的科学布置是一项复杂的系统工程，需要利用大数据计算平台制定出更加合理的方案。科学信号系统将使现有道路的通行能力提高约30%。在美国，政府基于特定路段的交通事故信息增加了更多的交通信号灯，从而将事故发生率降低了50%以上。依托大数据实现机场航班起降，提高航班管理效率。航空公司可以利用大数据来增加乘客容量和降低运营成本。铁路利用大数据有效安排客运和货运列车，提高效率和降低成本。

以上就是小编今天给大家整理的关于“2020年交通大数据行业应用现状”的相关内容，希望对大家有所帮助。总的来说，大数据的价值不可估量，未来发展前景也是非常可观的，因此有兴趣的小伙伴，尽早着手学习哦!

⑸ 数据科学及大数据在计算机领域的应用现状

2 大数据的技术和实际应用现状分析
2.1 大数据的技术分析
大数据技术在应用过程中不断完善与发展,现在主要的大数据技术有大数据分析挖掘技?g与大数据技术中的数据隐私保护技术。大数据技术一般进行数据采集,数据存储都通过传感器的网络及智能感知层进行。在对数据进行实际处理过程中,通常采用数据清理和集成与交互技术,集成与交换能有效的进行数据的应用,对数据的分析能力起到一定的提高作用。数据挖掘技术是数据提炼的一种常用技术,通过对数据的有效挖掘能把一些无规律的数据变成有规律的数据,提高数据的实际应用效果。在数据实际处理的过程中,大量的数据处理需要一定方法,需要先进的手段进行有效的完成数据处理,以适应现代数据的发展需要,提高数据的应用效果,在数据处理应用数据挖掘技术,对数据处理,数据的性能提升起到重要作用,能高效的完成数据处理。数据隐私保护技术是大数据根据用户的需要进行设计的,尤其数据在网络传输的过程中,很多重要的数据都需要进行保护,提
高其数据的保护措施,能进一步加强其实际的应用效果,完善其实际的形成过程。数据之间存在一定联系,对数据采用科学有效的应用过程,促进数据科学有效的应用,提高数据的应用效果。
2.2 大数据技术的应用现状分析
大数据技术应用各个领域,为其它领域的发展提供了技术支持。大数据在商业发展的过程中起到重要作用,对产品的分析、查询等起到重要作用。对产品的技术分析,销售分析都利用大数据软件进行分析,提高了分析的效率,促使分析的结果更加科学、准确。大数据技术在实际的工作生产生活当中的应用中,在关键技术领域方面也是多方面的。其中的结构化数据的应用领域方面,这也是传统数据分析研究的对象。当前比较主流的结构化数据管理工具就是关系型数据库,在对数据分析的能力上表现的较为突出。还有是在文本领域中的应用,是比较常见的非结构化数据,再有几岁多媒体的数据以及网页数据和移动社交网络数据等等。尤其Internt技术的广泛应用,大数据在网络平台的驱动下,发展更加迅速,更能发挥大数据技术的功能,大数据技术是在应用过程中,不断完善,不断革新技术以适应现代社会发展需要,能为企业行业的发展提供技术支持。

⑹ 中国式大数据与分析的现状

中国式大数据与分析的现状_数据分析师考试

所谓“大数据分析”,其和“小数据分析”的唯一差别在于数据量以及数据量带来的对于数据存储、查询及分析吞吐量的要求。本质上，“大数据分析”仍然需要通过数据分析来发现现状，找到导致现状的根源要素，并且通过模型与预测分析技术来对改善进行预测与优化，并且实现企业运营各个领域的持续改善与创新。

要谈“大数据分析”的中国现状，首先必须深入了解“数据分析”在国内的应用情况。 国内企业，不论是国企还是民企，真正在业务决策中以数据分析结果为依据的，主要集中在银行，保险，电信和电商等几个行业。以IT预算最充沛，人员能力最强的银行为例，目前主要是大型银行在导入数据分析。中小银行尚在观望与学习阶段，人员与能力建设正在起步阶段。数据分析的应用范围主要集中在信用风险、流程优化、市场营销、成本与预算等几个方面，深度尚可，但广度一般，尚未扩充到运营管理的所有领域。

而谈到“大数据”或者数据仓库，上述行业中的绝大多数企业早已实施了各种数据仓库，以管理数据。这种买药再看病的模式，完全本末倒置。数据仓库与数据库不一样，其使命就是为了分析而存在的。没有分析，仓库何用之有？ 四大行之一的某大型国有银行，90年代末期就开始花费好几亿元IT预算，建设“数据大集中”项目，受该行影响，其他国内银行掀起了一股数据集中的热潮。而当时连商业智能还是个尚未传入中国IT概念，更遑论数据分析了。15年过去了，这些被集中的数据，还在么？ 至于支撑起我国庞大GDP的制造业、建筑业和贸易业，在运用数据分析进行业务决策方面，则尚未见规模。

其IT开支仍然主要集中在基础架构与流程化的软件套件领域（如ERP,CRM,HRM, SCM等），部分企业开始导入商业智能（报表、制图、管理驾驶舱），而数据分析应用远远没有进入规模发展阶段。以我国制造业企业为例，从五、六年前开始热炒“六西格玛”、“全面质量管理”,“精益生产”,尽管这些举措对中国制造、中国创造等带来本质变化尚需时日，但是就提升企业决策能力和管理水平而言，这些举措的的确起到了一定的作用，对于中国企业从拍脑袋到用数据决策这一本质转变打下了一个基础。 这一现状的原因，我们认为主要体现在如下几个方面：

1.企业的权力来源

数据分析才是真正的一把手工程。分析的使命，在于改善决策。决策的第一责任人，也就是企业最高层管理人员。国企，尤其是大型央企，职业经理人体系并不完善，董事长、总经理级别的任命是由组织部门而不是经济部门来决定的。“讲政治”的人事任命体系决定了企业决策的复杂性和特殊性，科学管理方法和决策手段的推广，完全取决于企业最高领导人本身对于这些手段的认可程度。 另外，数据分析带来的不仅仅是分析软件和分析方法论，更需要决策、运营进行相应的改善与调整，我们通常称之为“变革”. 任何变革都会带来相匹配的风险与收益。国企的权力架构和民企、外企非常不同，哪怕总经理决定了要变革，还得征求企业内部各路权力部门的认可与接受，变革的难度导致了我们通常看到和听到的“转型极其艰难”,“身为大家长要对几十万张嘴负责”等煽情苦情的自我表白。不要说数据分析，就连开除几个绩差员工，一不小心就要得罪人，严重了还要危及乌纱帽，改革谈何容易。 相比之下民企和外企在这方面的转变要敏捷、迅速很多。比如苹果，很多年前就开始全球范围导入JMP数据分析平台，在我们的跨国团队的帮助下从搭建数据分析能力、规范数据分析流程、导入高级数据分析方法、直到生产与研发环节的数据分析全球标准化等工作。整个过程长达数年，涉及到庞大的机构、人员、方法、流程的转变，却平稳有序。其间还发生了Steve Jobs辞世，新任CEO上台等足以中断一切的重大企业事件，但导入数据分析能力这一过程丝毫没有受到任何影响。

2.企业的运营能力储备

能力储备也是个关键要素。哪怕管理层决心一致，雄心壮志，重大变革能否落地，还得取决于团队能否升级与被变化。意志力尽管重要，体能却是个关键。数据分析对于参与者的统计、概率、数学、计算机、业务理解等几个方面的能力要求甚高。尽管“能力是可以培养的”,但是我们在国内这么多年的众多数据分析导入项目中，面临最多的挑战就是人员培训和流程变革。 以电信运营业为例，BOSS系统，各种业务系统和数据仓库搭建了许多年，数据分析对于客户行为的理解与促销产品的层出不穷也使得这个行业的数据分析应用远远超过绝大多数其他行业。但电信业在大规模导入数据分析方面面临的首要问题，仍然是专业人才储备以及与数据分析有关的规章制度、决策流程与文化体系的建立。 我们在市场上看到更多的，是IT部门主导的数据分析项目。项目名称是数据分析，而内容仔细一了解，往往都是数据仓库+企业报表。不是传统财务三表，而是用于展现核心KPI的图表。对“数据分析”不了解，把报表和制图当成“分析”,是这一现状的根源。

3.市场环节与竞争压力

不同企业对市场竞争的变化是非常不同而有趣的。比如三桶油，建立竞争力的方法，在于找油田、收购加油站，利用垄断性政策优势抬高行业准入门槛。三大电信运营商，若干年前曾经有子公司互相攻击，甚至发展到人员斗殴，割断对方光线网络的事件。而华为与中兴的竞争，若干年前除了口水仗，还有互相挖对方技术团队。 政策性垄断行业，尽管有压力，但是在提升生产力和生产效率的手段方面，改变缓慢而低效。 高度市场化领域，比如家电，汽车，消费电子，华工、医药等领域，对以数据分析为代表的“高级能力”的接受程度则高了不少。

综上所述，我国企业界对于数据分析的应用仍然停留在个别行业与个别应用的阶段。不过，尽管导入数据分析的过程是如此艰难而挫折，我仍然认为，随着我国各行业市场化进程的推动，随着互联网、数据分析技术不断对传统产业的颠覆过程，“数据分析”或者“大数据分析”迟早会成为中国企业界突破藩篱的关键手段。

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⑺ 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》。