A. 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。
B. 大数据未来的前景怎么样
1、从行业来说:是很有发展前景的,因为互联网发展已经关乎各行各业,大数据不仅是行业的选择也是发展的选择
2、从所在城市来说:如果是一线城市,那么学成就业没有问题,但二三线城市现阶段有局限性
3、从个人能力来说:有专业技术就有发展前景,没有专业技术,任何一个行业都没有发展前景,也无法承受行业内卷。
C. 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。
D. 大数据行业发展如何
行业主要上市公司:易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等
本文核心数据:大数据、竞争层次、产业结构、应用领域分布、区域集中度、业务竞争力、五力模型分析等
1、中国大数据行业产业链各环节竞争情况
目前,我国的大数据产业尚处于初级建设阶段,从其细分领域来看,大数据产业可划分为大数据基础支撑设施、应用软件以及大数据服务三大子行业。中国大数据代表性企业分布在各个子行业,基础支撑层主要代表厂商有同有科技与欧比特等;专门研发大数据相关软件的代表性企业有常山北明、思特奇与四维图新等;科创信息与神州泰岳等企业则专注于大数据服务。另外,行业的龙头企业如美亚柏科与易华录等,业务布局覆盖整条大数据产业链。
更多行业相关数据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》。
E. 大数据发展现状怎样
大数据复范畴已有很多成功的大数制据使用,但就其效果和深度而言,当时大数据使用尚处于初级阶段,依据大数据剖析猜测未来、指导实践的深层次使用将成为发展要点。当时,在大数据使用的实践中,描述性、猜测性剖析使用多,决议计划指导性等更深层次剖析使用偏少。
大数据管理系统远未形成,特别是隐私维护、数据安全与数据同享使用功率之间尚存在明显矛盾,成为限制大数据发展的重要短板,各界已经意识到构建大数据管理系统的重要意义。其间,隐私、安全与同享使用之间的矛盾问题尤为凸显。一方面,数据同享敞开的需求非常火急;另一方面,数据的无序流通与同享,又或许导致隐私维护和数据安全方面的严重风险,必须对其加以标准和限制。
数据规模高速增加,现有技能系统难以满意大数据使用的需求,大数据理论与技能远未成熟,未来信息技能系统将需求颠覆式创新和变革。近年来,大数据获取、存储、管理、处理、剖析等相关的技能已有显著发展,可是大数据技能系统尚不完善,大数据基础理论的研究仍处于萌芽期。
F. 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》。
G. 大数据的产生与发展现状研究
摘 要:大数据的产生给未来信息技术带来新的机遇与挑战。大数据对数据处理的有效性、实时性提出了更高要求,需要根据大数据的特点对当前数据处理技术实施变革,从而形成更有益于大数据采集、存储、处理、管理、分析、共享的新兴技术。本文从大数据的产生与发展、特征、主要应用以及大数据所带来的挑战等方面进行阐述与分析。
关键词 :大数据 物联网 信息处理 海量计算
一、大数据的产生与发展现状
随着物联网、云计算等信息技术的飞速发展,大数据技术(Big Data)也越发进入人们的视线。大数据是用传统方法或工具很难处理或分析的数据信息。目前,人们对大数据的理解还不够全面和深入,关于大数据的含义也没有一个统一的定义。亚马逊大数据科学家John Rauser认为:大数据是超过任何一台计算机处理能力的庞大数据量。Informatica 的中国区首席顾问但彬指出:大数据是海量数据与复杂类型的数据的结合。而维基网络则把大数据定义成诸多大而复杂的、难以用当前数据库处理的数据集合。
大数据研究受到国内外学术界和工业界的广泛关注,已成为当今信息时代全世界讨论的热点。2008年,Nature杂志就推出大数据专刊,计算社区联盟也在同一年发表了报告《Big data computing; Creating revolutionary breakthroughs in commerce, science and society》,报告阐述了解决大数据问题所需的关键技术以及所面临的挑战。美国奥x政府于2012年3月在白宫网站发布了《大数据研究和发展倡议》,提出了通过收集、处理海量、复杂的数据信息,从而提升能力,加快科学和工程领域的创新步伐,转变学习教育模式,强化美国本土的安全”。2011年1月,微软公司同惠普公司合作开发了一系列能够提升生产力,同时提高决策速度的设备。此外,欧盟委员会也提出驾驳大数据浪潮的战略思路,日本发布的《面向 2020 的 ICT综合战略》也提出需要构造大量丰富的数据基础。
近年来,我国也积极开展对大数据的研究。2011年10月,工信部确认京沪深杭等 5 城市为“云计算中心”试点城市。2012年6月,中国计算机学会青年计算机科技论坛也举办了“大数据时代,智谋未来”学术报告研讨会。大数据及其科学研究方法涉及应用领域很广,并将与国计民生密切相关的科学决策、金融工程以及知识经济领域紧紧接合。
二、大数据的特点
目前,企业界和学术界都一致认为,大数据具有4个“V”特征,即:容量(Volume)、种类(Variety)、速度(Velocity)和至关重要的`价值(Value)。
(1) 容量(Volume)巨大。海量的数据集从TB 级别提升到PB 级别。
(2) 种类(Variety)繁多。大数据数据源有多种,数据格式和种类不同于以前所规定的结构化数据范畴。
(3)价值(Value)密度低。如视频的例子,在不间断连续监控的过程中,可能有意义的数据仅有一两秒。
(4)速度(Velocity)快。包含大量实时、在线数据处理分析的需求1秒钟定律。
三、大数据应用的领域
大数据产业的发展将推动全球经济由粗放型向集约型转变,这将对提升企业整体竞争力和政府监管能力具有意义深远的影响。
商业作为大数据的重要应用领域。沃尔玛公司通过对消费者购物行为等一系列非结构化数据的分析,了解不同顾客的购物习惯,公司从所销售的数据进行分析,从而选出适合在一起搭配出售的商品;淘宝也针对买家开设了大数据平台,为客户量身打造了一整套完善的网购体验产品。
大数据在金融业也起到了至关重要的作用。美国Equifax公司利用大数据技术,通过对其的数据库中与财务有关的记录海量信息进行索引处理和交叉分享,从而得到客户的个人信用等级,以推断出客户的支付需求与能力。
随着大数据在医疗与生命科学研究过程中的广泛应用和不断扩展。2010年,中国公布的《十二五规划》指出:要重点建设国家级、省级和地市级三级医疗卫生信息平台,建设电子病历和电子档案两个最为基础的数据库。各级医院也将在医疗信息仓库、数据中心等领域加大投入,医疗数据信息的存储将愈加被关注,医疗信息中心的关注焦点也将由传统的计算领域转为存储领域。
除此之外,大数据在制造业领域也有着广阔的应用。制造业企业积累了广泛的数据信息,在开展对业务数据进行技术管理的同时,企业需要通过大数据处理技术来帮助决策者从数据库储存的海量信息中找到有价值的信息,并且对其进行分析处理,从而增强决策的正确性、规避风险。
四、大数据所面临的挑战
大数据技术使人们能够更好地利用之前不能使用的各个数据类型,找出被忽略的信息,促进企业组织更加高效、智能。但随着对大数据研究的不断深入,人们也更加意识到当大数据技术向人们敞开“方便之门”的同时,也带来了众多的挑战:
(1)大数据需要更为专业化的管理技术人才。
(2) 大数据的合理利用需要解决容量大、类别多和时效性高的数据处理问题。
(3)大数据的利用对信息安全提出了更高要求。
(4)大数据的集成与管理问题。
这些挑战已成为关系到未来大数据发展的重要因素,同时也成为未来引领大数据发展的推动力。
五、结束语
大数据已经逐步渗透到人们工作生活的诸多领域中,对于大数据的研究也在不断的深化。本文针对大数据的产生与发展、特征、主要应用以及大数据所带来的挑战等方面进行阐述与分析。大数据的发展还处于初级阶段,还有更为广阔的空间需要人们不断开拓,如何合理地利用大数据、更加高效地处理大数据来为人们服务仍需要广大研究者不断地研究和探索。
参考文献:
[1]刘智慧,张泉灵.大数据技术研究综述[J].浙江大学学报,2014,46(6):957- 972.
[2]严霄凤,张德馨.大数据研究[J].计算机技术与发展,2013,23(4):168-172.
[3]刘俊.基于大数据流的Multi-Agent系统模型研究[J].计算机技术与发展, 2007,17(5):166-169.
H. 我国的大数据发展现状如何
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》
I. 澶ф暟鎹琛屼笟鍓嶆櫙鍙婂ぇ鏁版嵁浜烘墠闇姹傚備綍
鈥斺2022骞翠腑鍥藉ぇ鏁版嵁琛屼笟甯傚満瑙勬ā涓庡彂灞曡秼鍔垮垎鏋 鏁版嵁娌荤悊鎴愪负澶ф暟鎹鍙戝睍鐨勯噸瑕佹柟鍚
澶ф暟鎹琛屼笟涓昏佷笂甯傚叕鍙革細鏄撳崕褰(300212)銆佺編浜氭煆绉(300188)銆佹捣閲忔暟鎹(603138)銆佸悓鏈夌戞妧(300302)銆佹捣搴峰▉瑙(002415)銆佷緷绫冲悍(300249)銆佸父灞卞寳鏄(000158)銆佹濈壒濂(300608)銆佺戝垱淇℃伅(300730)銆佺炲窞娉板渤(300002)銆佽摑鑹插厜鏍(300058)绛
鏈鏂囨牳蹇冩暟鎹锛涓鍥藉ぇ鏁版嵁浜т笟鍙戝睍鍘嗙▼ 甯傚満瑙勬ā 缁嗗垎甯傚満鏍煎眬 搴旂敤甯傚満鏍煎眬 鍙戝睍鍓嶆櫙棰勬祴绛
鍙戝睍鍘嗙▼锛氬崄骞存潵澶ф暟鎹浜т笟楂橀熷為暱锛屾垜鍥戒俊鎭鏅鸿兘鍖栫▼搴﹀緱鍒版樉钁楁彁鍗
鎴戝浗澶ф暟鎹浜т笟甯冨眬鐩稿硅緝鏃╋紝2011骞达紝宸ヤ俊閮ㄥ氨鎶婁俊鎭澶勭悊鎶鏈浣滀负鍥涢」鍏抽敭鎶鏈鍒涙柊宸ョ▼涔嬩竴锛屼负澶ф暟鎹浜т笟鍙戝睍濂犲畾浜嗕竴瀹氱殑鏀跨瓥鍩虹銆傝嚜2014骞磋捣锛屸滃ぇ鏁版嵁鈥濋栨¤鍐欒繘鎴戝浗鏀垮簻宸ヤ綔鎶ュ憡锛屽ぇ鏁版嵁浜т笟涓婂崌鑷冲浗瀹舵垬鐣ュ眰闈锛屾ゅ悗锛屽浗瀹跺ぇ鏁版嵁缁煎悎璇曢獙鍖洪愭笎寤虹珛璧锋潵锛岀浉鍏虫斂绛栦笌鏍囧噯浣撶郴涓嶆柇琚瀹屽杽锛屽埌2020骞达紝鎴戝浗澶ф暟鎹瑙e喅鏂规堝凡缁忓彂灞曟垚鐔燂紝淇℃伅绀句細鏅鸿兘鍖栫▼搴﹀緱鍒版樉钁楁彁鍗囥
甯傚満瑙勬ā锛2020骞村競鍦鸿勬ā瓒6000浜 缁存寔楂橀熷為暱
涓鍥藉ぇ鏁版嵁浜т笟鑱旂洘鍙戝竷鐨勩2021涓鍥藉ぇ鏁版嵁浜т笟鍙戝睍鍦板浘鏆ㄤ腑鍥藉ぇ鏁版嵁浜т笟鍙戝睍鐧界毊涔︺嬫寚鍑猴紝2018骞翠互鏉ワ紝澶ф暟鎹鎶鏈鐨勫揩閫熷彂灞曪紝浠ュ強澶ф暟鎹涓庝汉宸ユ櫤鑳姐乂R銆5G銆佸尯鍧楅摼銆佽竟缂樻櫤鑳界瓑鏂版妧鏈鐨勪氦姹囪瀺鍚堬紝鎸佺画鍔犻熸妧鏈鍒涙柊銆備笌姝ゅ悓鏃讹紝浼撮殢鏂板瀷鏅烘収鍩庡競鍜屾暟瀛楀煄甯傚缓璁剧儹娼锛屽悇鍦颁笌澶ф暟鎹鐩稿叧鐨勫洯鍖哄姞閫熻惤鍦帮紝澶ф暟鎹浜т笟鎸佺画澧為暱銆
璧涜开椤鹃棶鐨勬暟鎹鏄剧ず锛2020骞翠腑鍥藉ぇ鏁版嵁浜т笟瑙勬ā杈6388浜垮厓锛屽悓姣斿為暱18.6%锛岄勮℃湭鏉ヤ笁骞翠繚鎸15%浠ヤ笂鐨勫勾鍧囧為燂紝鍒2023骞翠骇涓氳勬ā瓒呰繃10000浜垮厓銆
甯傚満鏍煎眬
鈥斺旂粏鍒嗗競鍦烘牸灞锛氳蒋纭浠跺崰鎹琛屼笟涓昏佸競鍦
鐩鍓嶏紝鎴戝浗鐨勫ぇ鏁版嵁浜т笟灏氬勪簬鍒濈骇寤鸿鹃樁娈碉紝浠庡競鍦虹粨鏋勬潵鍒嗭紝澶ф暟鎹浜т笟鍙鍒掑垎涓哄ぇ鏁版嵁纭浠躲佽蒋浠朵互鍙婃湇鍔′笁绫诲競鍦恒
鏍规嵁銆奍DC鍏ㄧ悆澶ф暟鎹鏀鍑烘寚鍗椼嬶紝2020骞翠腑鍥藉ぇ鏁版嵁甯傚満鏈澶х殑鏋勬垚閮ㄥ垎浠嶇劧鏉ヨ嚜浜庝紶缁熺‖浠堕儴鍒嗏斺旀湇鍔″櫒鍜屽瓨鍌锛屽崰姣旇秴杩40%锛屽叾娆′负IT鏈嶅姟鍜屽晢涓氭湇鍔★紝涓よ呭叡鍗33.6%鐨勬瘮渚嬶紝鍓╀綑鐢25.4%鐨勫ぇ鏁版嵁杞浠舵墍鏋勬垚銆備粠杞浠惰掑害鏉ョ湅锛2020骞翠腑鍥芥渶澶х殑涓変釜缁嗗垎瀛愬競鍦轰緷娆′负缁堢鐢ㄦ埛鏌ヨ㈡眹鎶ュ垎鏋愬伐鍏(End-User
Query, Reporting, and Analysis Tools)銆佷汉宸ユ櫤鑳借蒋浠跺钩鍙(AI Software
Platforms)浠ュ強鍏崇郴鍨嬫暟鎹浠撳簱(Relational Data
Warehouses)锛屽苟涓擨DC棰勮★紝涓夎呮诲拰鍗犱腑鍥芥暣浣撳ぇ鏁版嵁杞浠跺競鍦虹殑姣斾緥鎺ヨ繎50%銆
鈥斺斿簲鐢ㄥ競鍦烘牸灞锛氫簰鑱旂綉銆佹斂搴溿侀噾铻嶄负澶ф暟鎹涓昏佸簲鐢ㄩ嗗煙
浠庡叿浣撹屼笟搴旂敤鏉ョ湅锛屼簰鑱旂綉銆佹斂搴溿侀噾铻嶅拰鐢典俊寮曢嗗ぇ鏁版嵁铻嶅悎浜т笟鍙戝睍锛屽悎璁¤勬ā鍗犳瘮涓77.6%銆備簰鑱旂綉銆侀噾铻嶅拰鐢典俊涓変釜琛屼笟鐢变簬淇℃伅鍖栨按骞抽珮锛岀爺鍙戝姏閲忛泟鍘氾紝鍦ㄤ笟鍔℃暟瀛楀寲杞鍨嬫柟闈㈠勪簬棰嗗厛鍦颁綅;鏀垮簻澶ф暟鎹鎴愪负杩戝勾鏉ユ斂搴滀俊鎭鍖栧缓璁剧殑鍏抽敭鐜鑺傦紝涓庢斂搴滄暟鎹鏁村悎涓庡紑鏀惧叡浜銆佹皯鐢熸湇鍔°佺ぞ浼氭不鐞嗐佸競鍦虹洃绠$浉鍏崇殑搴旂敤闇姹傛寔缁鐏鐑銆傛ゅ栵紝宸ヤ笟澶ф暟鎹鍜屽仴搴峰尰鐤楀ぇ鏁版嵁浣滀负鏂板叴棰嗗煙锛屾暟鎹閲忓ぇ銆佷骇涓氶摼寤跺睍鎬ч珮锛屾湭鏉ュ競鍦哄為暱娼滃姏澶с
鍙戝睍瓒嬪娍涓庡墠鏅
鈥斺斿彂灞曡秼鍔匡細鏁版嵁娌荤悊鎴愪负澶ф暟鎹鍙戝睍鐨勯噸瑕佹柟鍚
鏇村氳屼笟鐩稿叧鏁版嵁璇峰弬鑰冨墠鐬讳骇涓氱爺绌堕櫌銆涓鍥藉ぇ鏁版嵁浜т笟鍙戝睍鍓嶆櫙涓庢姇璧勬垬鐣ヨ勫垝鍒嗘瀽鎶ュ憡銆嬨