2016年中国大数据行业发展历程及规模应用现状
Chapter1-林子雨-大数据技术原理与应用-大数据概述(2016年2月17日版本)
典型的大数据应用实例
Kevin Spacey
大数据分析 David Fincher 风靡全球的美剧《纸牌屋》 英国同名小说《纸牌屋》
《大数据技术原理与应用》 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@
典型的大数据应用实例
从谷歌流感趋势看大数据的 应用价值
“谷歌流感趋势”，通过跟踪 搜索词相关数据来判断全美地区 的流感情况
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
ziyulin@
1.4大数据的应用
• 大数据无处不在，包括金融、汽车、零售、餐饮、电信、能源、政务、 医疗、体育、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹
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厦门大学计算机科学系
林子雨
ziyulin@
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
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1.2.3处理速度快
从数据的生成到消耗，时间窗口非常小，可用于生成决策的时间非常少 1秒定律：这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同
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厦门大学计算机科学系
林子雨
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流计算
图计算 查询分析计算
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
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1.7大数据产业
• 大数据产业是指一切与支撑大数据组织管理和价值发现相关的企业经 济活动的集合
产业链环节 IT基础设施层 包含内容 包括提供硬件、软件、网络等基础设施以及提供咨询、规划和系统集成服务的企业，比如，提供数 据中心解决方案的IBM、惠普和戴尔等，提供存储解决方案的EMC，提供虚拟化管理软件的微软、 思杰、SUN、Redhat等 大数据生态圈里的数据提供者，是生物大数据（生物信息学领域的各类研究机构）、交通大数据（ 交通主管部门）、医疗大数据（各大医院、体检机构）、政务大数据（政府部门）、电商大数据（ 淘宝、天猫、苏宁云商、京东等电商）、社交网络大数据（微、转换、存储和管理等服务的各类企业或产品，比如分布式文件系统（如Hadoop的 HDFS和谷歌的GFS）、ETL工具（Informatica、Datastage、Kettle等）、数据库和数据仓库（Oracle 、MySQL、SQL Server、HBase、GreenPlum等） 包括提供分布式计算、数据挖掘、统计分析等服务的各类企业或产品，比如，分布式计算框架 MapReduce、统计分析软件SPSS和SAS、数据挖掘工具Weka、数据可视化工具Tableau、BI工具（ MicroStrategy、Cognos、BO）等等 包括提供数据分享平台、数据分析平台、数据租售平台等服务的企业能电网等行业应用的企业、机构或政府部门，比如交通主 管部门、各大医疗机构、菜鸟网络、国家电网等
中国大数据分析平台行业发展现状及趋势分析
中国大数据分析平台行业发展现状及趋势分析一、行业综述1、定义及介绍大数据分析平台，是企业用户在大数据环境下用于分析与决策的平台。
按技术架构划分，主要包含数据收集与存储、数据计算、数据分析与决策三个层级。
从服务边界来看，大数据分析平台概念小于数据中台，强调平台的数据分析与决策能力弱化了数据本身的规划、治理与服务。
大数据分析平台介绍大数据分析平台介绍资料来源：公开资料整理2、发展历程随着增强分析演进到了人工智能时代，未来将成为大数据分析平台的核心特性。
湖仓一体技术不断完善，未来也将成为大数据分析的基础底座。
流批一体技术让有界数据和无界数据实现了打通，让数据分析获得了更好的一致性。
中国大数据分析平台正在逐年发展及突破，公有云厂商及其他行业厂商纷纷在做尝试。
我国大数据分析市场整体处于高速发展阶段，未来发展空间广阔。
大数据分析平台行业发展历程大数据分析平台行业发展历程资料来源：公开资料整理二、行业背景1、政策环境随着5G、云计算、人工智能等新一代信息技术发展，信息技术与传统产业加速融合，数字经济蓬勃发展。
大数据产业作为战略性新兴产业，是激活数据要素潜能的关键支撑，是加快经济社会发展质量变革、效率变革、动力变革的重要引擎。
在2022年10月的《关于数字经济发展情况的报告》中提出，2023年底前，全国一体化政务大数据体系初步形成，基本具备数据目录管理、数据归集、数据治理、大数据分析、安全防护等能力。
中国大数据分析平台行业相关政策梳理中国大数据分析平台行业相关政策梳理资料来源：政府公开报告，产业研究院整理2、社会环境数字经济作为国民经济的“稳定器”“加速器”作用更加凸显。
2021年，我国数字经济发展取得新突破，数字经济规模达到45.5万亿元，同比名义增长16.2%，高于同期GDP 名义增速3.4个百分点，占GDP比重达到39.8%，数字经济在国民经济中的地位更加稳固、支撑作用更加明显。
2016-2021年中国数字经济市场规模及增速情况2016-2021年中国数字经济市场规模及增速情况资料来源：中国信通院，产业研究院整理相关报告：产业研究院发布的《2023-2028年中国大数据分析平台行业市场调研分析及投资战略咨询报告》三、产业链大数据分析平台行业主要分为三个环节，上游环节为基础设施和数据源，基础设施为为行业提供最基本的运行基础，数据源为分析的资料，提供分析的素材；中游环节为云平台包括阿里云、华为云、腾讯云等，对数据分析的服务厂商有北极九章、帆软、科大讯飞等；下游环节为SaaS，制定好行业方案后为行业客户解决面临的问题。
大数据技术的前景和应用场景
大数据技术的前景和应用场景大数据技术是近年来信息技术领域的一大热门话题，随着互联网、物联网等新兴技术的快速发展，数据量呈指数级增长，如何搭建高效、稳定、安全的大数据平台成为了各大企业和机构面临的重大挑战。
本文将从大数据技术的发展历程、应用场景及潜在机遇等方面，为大家介绍大数据技术的前景和应用场景。
一、大数据技术的发展历程大数据技术从20世纪70年代开始发展，但直到近几年才真正走进人们的视野。
随着数据量的不断增加和相关技术的不断发展，大数据技术已经进入到了“2.0时代”，成为了当今信息技术领域的关键技术之一。
大数据技术的发展历程可以分为三个阶段：1、数据存储阶段：1970年代~2000年这个阶段的亮点是传统数据库和数据仓库，数据库技术逐步应用于企业管理信息系统和在线事务处理系统中。
然而，在这个阶段，数据量虽然也比较大，但是每个人存储的数据还是很有限的。
2、数据计算阶段：2000年~2010年这个阶段的亮点是谷歌的MapReduce和Google File System，这两个技术为后来的Hadoop做了重要的理论和工程准备。
在这个阶段，数据量开始呈指数级增长，现有的存储和计算技术逐渐边缘化。
3、大数据时代：2010年~今这个阶段的亮点是Hadoop大数据生态系统，包括了Hadoop分布式文件系统、MapReduce计算模型、Hive数据查询语言、HBase数据库以及Pig、ZooKeeper、Spark等新型技术的出现。
这些技术的应用，使得计算能力和存储能力迈入了新的阶段。
二、大数据技术的应用场景整体上来看，大数据技术的应用领域非常广泛，无所不包。
除了一些常见的领域如电商、社交网络、金融、医疗、物流等，大数据技术也逐渐涉及到能源、环保、智慧城市、农业等领域。
1、金融领域在金融领域，大数据技术主要应用在风险管理、反欺诈、用户画像等方面。
例如，通过对用户行为数据的分析，可以判断用户可能存在的贷款逾期、信用卡欠款以及信用评估等情况，为银行等机构提供更好的用户管理模型。
大数据发展历程
大数据发展历程随着信息技术的迅猛发展和互联网的普及应用，大数据概念逐渐走入人们的视野。
大数据作为一种全新的资源和工具，对于推动社会、经济发展的作用日益凸显。
本文将从大数据发展的起源开始，逐步阐述其发展历程，并展望未来。
1. 大数据的起源大数据的概念最早可以追溯到20世纪80年代末期。
当时，随着计算机技术的不断进步和存储设备的不断扩容，人们开始意识到海量数据的潜在价值。
但由于技术的限制和数据分析手段的不完善，大数据并未引起广泛关注。
2. 大数据的崛起随着互联网的迅猛发展，人们开始产生了大量的数字信息。
这些信息以指数级增长，给人们提出了巨大的挑战。
为了更好地利用和管理这些数据，大数据概念应运而生。
2008年，谷歌的工程师道格拉斯·克罗克福德首次提出了大数据的概念，并指出大数据主要包括数据量大、速度快、样态多和价值密度低等特点。
3. 大数据的应用拓展随着大数据技术的不断创新和发展，大数据应用场景也得到了广泛扩展。
从最初的科学研究领域，到互联网、金融、医疗、交通、物流等各个行业，大数据都发挥着重要作用。
通过对大数据的深入分析和挖掘，人们可以发现数据中的规律和趋势，为决策提供科学依据。
4. 大数据的技术推动大数据的发展得益于多种关键技术的进步。
云计算、分布式存储、分布式计算、机器学习等技术的不断成熟，为大数据的处理和分析提供了强有力的支撑。
同时，数据可视化、数据挖掘、数据治理等技术也在不断发展，为大数据的应用和落地提供了有效的手段。
5. 大数据的挑战与问题虽然大数据在各个领域的应用前景广阔，但其发展过程中也面临着一些挑战和问题。
首先，数据安全和隐私保护问题日益凸显，人们需要建立更加完善的数据安全体系。
其次，数据质量和数据信任度成为制约大数据应用的关键因素。
此外，大数据面临的法律、伦理和社会等问题也需要进一步研究和探讨。
6. 大数据的未来展望大数据作为未来社会发展的重要驱动力量，其前景充满着无限的可能性。
大数据的发展历程及其应用
大数据的发展历程及其应用随着信息技术的快速发展，大数据作为一种重要的资源和工具，在各个领域的应用中起到了举足轻重的作用。
本文将从大数据的发展历程以及其在不同领域的应用方面进行探讨。
一、大数据的发展历程1. 信息爆炸时代的到来随着互联网的迅速普及，世界各地产生了大量的信息。
这些信息来源广泛，包括社交媒体、电子商务、传感器设备等。
然而，这些信息的规模和复杂度使得传统的数据处理方法难以胜任，因此大数据的概念应运而生。
2. 大数据的定义和特点大数据是指规模巨大、来源多样、处理复杂的数据集合。
它具有“4V”特征：Volume（大规模）、Velocity（高速度）、Variety（多样性）和Value（价值）。
大数据的处理需要借助于先进的技术和工具，例如云计算和人工智能等。
3. 大数据技术的突破在大数据的处理和分析方面，出现了许多重要的技术突破。
例如，分布式计算使得大数据能够被高效地处理；机器学习和深度学习算法能够从大数据中挖掘出有价值的信息；数据隐私保护技术保证了个人隐私的安全性。
二、大数据在不同领域的应用1. 商业和市场营销大数据为企业提供了更准确、更全面的市场信息，帮助企业实现智能化决策和精准营销。
通过分析大数据，企业可以了解消费者的行为和偏好，有效推动产品的研发和市场战略的制定。
2. 医疗保健大数据在医疗领域的应用对于提高疾病的预防和治疗具有重要意义。
通过分析海量的医疗数据，研究人员可以挖掘出疾病的发生规律和治疗方案，为医生提供有力的依据，同时也可以提供人群健康管理的决策支持。
3. 交通与城市规划大数据的应用可以改善交通系统的效率和安全性。
通过分析交通数据，我们可以预测交通拥堵状况并提供交通导航建议；同时，大数据还可以帮助城市规划者更好地理解城市的交通流动性和人口分布等信息，进而制定更科学的城市规划策略。
4. 金融和风险管理大数据在金融领域的应用广泛而深入。
通过分析大量的金融数据，可以实现风险预警和欺诈检测，提高金融机构的风险管理能力。
中国大数据产业发展的历程
中国大数据产业发展的历程在过去的几十年里，中国大数据产业经历了快速发展的历程。
从最早的数据收集和存储，到现在的数据分析和应用，中国的大数据产业实现了从无到有、从小到大的转变。
中国大数据产业的发展始于上世纪90年代初期，当时主要以政府为主导，引入了国外的数据收集和存储技术，建立了一系列的数据中心。
这些数据中心主要用于政府管理和决策支持。
随着信息技术的不断进步，数据的规模和种类也在迅速增加，中国大数据产业迎来了新的发展机遇。
进入21世纪，中国大数据产业开始向商业化方向转变。
随着互联网和移动互联网的普及，中国的大数据产业迎来了爆发式增长。
相继涌现了一批大数据企业，如百度、阿里巴巴、腾讯等，它们利用大数据技术和算法，开发出了一系列的数据应用产品，如搜索引擎、电子商务平台、社交媒体等，改变了人们的生活和工作方式。
同时，政府也意识到大数据对经济社会发展的重要作用，开始加大对大数据产业的支持力度。
2015年，国家发布了《中国大数据战略》，提出了发展大数据产业的目标和政策措施。
这些政策为大数据企业的发展提供了有力的保障，促进了大数据产业的快速发展。
近年来，中国大数据产业取得了一系列的重要成就。
中国的大数据规模居全球第一，大数据技术和应用水平也进一步提高。
大数据已经应用于金融、医疗、交通、能源等多个领域，为社会经济发展做出了重要贡献。
例如，在疫情防控中，大数据技术为疫情监测、物资调配、医疗资源分配等提供了有力支持。
然而，中国大数据产业仍面临一些挑战。
首先是数据隐私和安全问题，大量的个人隐私数据被滥用和泄露的问题引起了社会的关注。
此外，人才短缺、数据壁垒等问题也制约了中国大数据产业的进一步发展。
解决这些问题，还需进一步加强法律法规的制定和执行，加大人才培养和引进力度，推动数据的开放和共享。
总体来说，中国大数据产业经历了从无到有、从小到大的发展历程。
在政府和企业的共同努力下，中国的大数据产业取得了显著的成就，并成为推动社会经济发展和创新的重要力量。
大数据的发展历程与趋势
大数据的发展历程与趋势随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据作为一种全新的信息资源和处理方式，逐渐引起了人们的广泛关注。
本文将回顾大数据的发展历程，并展望未来大数据的趋势。
一、大数据的发展历程1. 数据爆炸时代的来临随着互联网的迅猛发展，各行各业都产生了大量的数据。
企业、政府以及个人都面临着如何处理海量数据的问题。
这种情况下，大数据概念被提出，成为应对和解决大规模数据问题的关键。
2. 大数据技术的崛起随着对大数据需求的增加，一系列大数据技术得到了快速发展。
其中，分布式计算、分布式存储、机器学习等技术的不断成熟与应用，为大数据的处理和分析提供了强有力的支撑。
3. 大数据应用的普及随着大数据技术的成熟，大数据应用逐渐普及。
企业开始利用大数据进行市场分析、用户行为分析等，政府借助大数据进行城市规划、交通调度等，医疗、教育、农业等各行业也都开始运用大数据技术。
二、大数据的趋势1. 人工智能与大数据的深度融合人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为当前最热门的技术领域之一，与大数据有着密切的联系。
大数据为人工智能提供了强有力的支持，而人工智能又可以进一步提高大数据的价值和应用效果。
未来，人工智能与大数据将更加紧密地融合，共同推动科技的进步。
2. 数据安全与隐私保护的挑战随着大数据的快速发展，数据安全和隐私问题日益凸显。
大数据的应用范围涉及个人敏感信息的收集和分析，因此，如何保护数据的安全和隐私成为一个重要的挑战。
未来，需要加强数据安全技术的研发，制定相关法律法规，保护个人隐私权益。
3. 跨界融合与创新应用的拓展在大数据的发展过程中，跨界融合和创新应用将成为关键。
大数据与物联网、云计算、区块链等新兴技术的结合，将催生出更多创新的大数据应用场景。
例如，智能家居、智慧城市、智能医疗等领域的应用将得到进一步发展和拓展。
4. 数据伦理与社会责任的重视随着大数据的普及和影响力的增加，人们对数据伦理和社会责任的关注也在不断增加。
国家数字经济发展历程和现状
国家数字经济发展历程和现状一、引言随着信息技术的飞速发展，数字经济已成为全球经济增长的重要引擎。
中国作为全球最大的经济体之一，数字经济发展势头强劲，对国内经济发展和产业升级起到了关键的推动作用下面从几个方面分析中国数字经济的发展历程、现状及未来趋势。
二、技术创新与变革数字经济以信息技术为基础，其发展离不开技术创新与变革。
近年来，云计算、大数据、人工智能、区块链等新一代信息技术迅速发展，为数字经济的崛起提供了强有力的技术支撑。
这些技术创新不仅提高了生产效率，也催生了一系列新的商业模式和经济形态。
三、数字经济规模与增速据统计，中国数字经济的规模持续扩大，增速远高于传统产业。
预计未来几年，数字经济将继续保持高速增长，成为拉动经济增长的重要力量。
四、行业结构变化数字经济的崛起对传统产业产生了深刻影响，推动了行业结构的优化升级。
在制造业、服务业等领域，数字化转型已成为企业提高竞争力的必然选择。
同时，新兴的数字经济业态如在线教育、远程医疗、共享经济等也不断涌现，为经济增长注入了新的活力。
五、数字化基础设施建设数字经济的发展离不开完善的数字化基础设施。
中国政府在信息通信网络、数据中心、云计算平台等方面进行了大规模投资，推动了信息技术的普及和应用。
同时，随着5G、物联网等新一代信息技术的布局，数字化基础设施将进一步完善，为数字经济的高速发展提供了有力保障。
六、数据要素市场发展数据作为数字经济时代的核心资源，其开发和利用对经济发展至关重要。
近年来，中国数据要素市场发展迅速，数据采集、存储、处理和应用能力不断提升。
数据要素市场的繁荣不仅有助于提高经济效率，还催生了一系列基于数据分析的新兴产业，为数字经济发展提供了广阔的空间。
七、政府政策支持中国政府高度重视数字经济发展，出台了一系列政策措施为其提供支持。
包括数字基础设施建设、数据要素市场培育、新兴产业发展等多个方面。
这些政策的出台为数字经济发展提供了有力保障，促进了产业转型升级和经济高质量发展。
大数据的发展历程
大数据的发展历程
随着信息技术的快速发展，大数据作为一种新兴的技术和应用范畴，逐渐得到广泛关注和应用。
下面将介绍大数据发展的历程。
1. 数据化时代的到来
20世纪80年代，随着计算机技术的普及，各种信息系统开始崭露头角。
大量的数据被数字化处理并存储，标志着数据化时代的正式到来。
2. 数据规模的快速增长
随着互联网的快速普及和移动互联网的崛起，用户产生的数据量呈现爆炸式增长。
社交媒体、电子商务、移动应用等许多互联网服务每天都会产生海量的数据。
3. 技术发展的推动
大数据处理和存储技术的发展推动了大数据的快速发展。
分布式存储技术、并行计算技术、云计算技术等的不断进步，为大数据的处理和分析提供了坚实的技术基础。
4. 大数据应用的广泛兴起
随着大数据处理和分析技术的成熟，越来越多的行业开始意识到大数据的潜力，并将其应用于商业决策、市场调研、金融风险分析、医疗健康管理等众多领域。
大数据的应用正逐渐改变着各行各业的经营模式和运营方式。
5. 大数据的发展趋势
随着人工智能、物联网技术的迅猛发展，大数据进入了一个全新的阶段。
数据的获取、处理和分析能力进一步加强，带来更广泛的应用场景。
同时，数据安全、隐私保护等问题也成为大数据发展中亟待解决的挑战。
总结:
大数据的发展经历了数据化时代的到来、数据规模的快速增长、技术发展的推动、大数据应用的广泛兴起等阶段。
未来，大数据技术将与人工智能、物联网等融合，创造更广阔的应用前景。
大数据概述-大数据的概念-大数据的产生——大数据的发展历程
2 数据产生方式的变革促成大数据时代的来临
3 数据产生方式的变革促成大数据时代的来临
4 数据产生方式的变革促成大数据时代的来临
大数据的发展历程
萌芽期 成熟期 大规模应用期
7 大数据的发展历程
阶段
第一阶段： 萌芽期
2010年以后
大数据应用渗透各行各业，数据驱动决策，信息社会智 能化程度大幅提高
阶段 第一阶段： 萌芽期
第二阶段： 成熟期
第三阶段： 大规模应用期
时间
内容
上世纪90年代至 本世纪初
随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟，一批商业 智能工具和知识管理技术开始被应用，如数据仓库、专 家系统、知识管理系统等。
本世纪前十年
Web2.0应用迅猛发展，非结构化数据大量产生，传统 处理方法难以应对，带动了大数据技术的快速突破，大 数据解决方案逐渐走向成熟，形成了并行计算与分布式 系统两大核心技术，谷歌的GFD和MapReduce等发数 据技术受到追捧，Hadoop平台开始大行其道
家系统、知识管理系统等。
本世纪前十年
Web2.0应用迅猛发展，非结构化数据大量产生，传统 处理方法难以应对，带动了大数据技术的快速突破，大 数据解决方案逐渐走向成熟，形成了并行计算与分布式 系统两大核心技术，谷歌的GFD和MapReduce等发数 据技术受到追捧，Hadoop平台开始大行其道
9 大数据的发展历程
时间
内容
随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟，一批商 上世纪90年代至
业智能工具和知识管理技术开始被应用，如数据仓库 本世纪初
、专家系统、知识管理系统等。
8 大数据的发展历程
阶段 第一阶段： 萌芽期
大数据技术的发展历程与趋势
大数据技术的发展历程与趋势前言本文将介绍大数据技术的发展历程以及当前和未来的趋势。
大数据技术是近年来快速发展的领域，对于各行各业都有着重要的意义。
发展历程从长远来看，大数据技术的发展历程可以分为以下几个阶段：1. 数据收集阶段：从计算机系统开始出现，数据的收集和存储变得越来越容易。
随着互联网和传感器技术的发展，数据量的增长呈指数级增长。
2. 数据处理阶段：随着数据量的增长，人们开始意识到单机处理数据的能力远远不足以应对大规模数据的需求。
于是，分布式计算和并行处理技术逐渐崭露头角，为大数据处理提供了解决方案。
3. 数据分析阶段：大数据的真正价值在于对其进行分析和挖掘。
随着机器研究和人工智能的快速发展，各种数据分析算法和模型被提出，为数据分析提供了更多的工具和方法。
4. 数据应用阶段：大数据技术在各个行业中得到了广泛的应用。
从金融、医疗到零售和交通，大数据技术正在改变着我们的生活和工作方式。
当前趋势就当前的大数据技术发展趋势而言，以下几个方向值得关注：1. 数据安全和隐私保护：随着数据泄露和隐私问题的日益严重，数据安全和隐私保护成为大数据技术发展中的重要议题。
在大数据的应用过程中，如何保护用户的个人信息和数据安全将成为一个重要的挑战。
2. 人工智能和自动化：大数据技术与人工智能的结合将进一步推动数据分析和应用的发展。
通过机器研究和深度研究技术，人们可以更高效地分析和利用大规模数据，实现智能化决策和自动化操作。
3. 边缘计算和物联网：随着物联网的兴起，大量的传感器数据涌入，对于实时分析和处理提出了新的挑战。
边缘计算技术的发展使得数据能够在离用户更近的地方进行处理，降低了传输延迟和网络负载。
4. 数据治理和合规性：在大数据时代，如何管理和治理海量数据成为一个重要问题。
数据治理和合规性将成为大数据技术发展的重要方向，旨在建立规范的数据管理流程和合规性框架。
未来趋势展望未来，大数据技术的发展将面临以下挑战和趋势：1. 可视化和交互性：随着数据量的增加，如何更好地将数据可视化和呈现给用户，以及提供更好的交互性将成为未来发展的方向。
大数据的发展历程
大数据的发展历程近年来，随着科技的不断进步和互联网的普及，大数据已经成为信息时代的新宠。
大数据的发展历程可以追溯到上世纪90年代初期，从那时起，随着计算机技术的飞速发展和存储设备的不断扩容，大数据逐渐引发了人们的关注和探索。
1. 初期探索大数据的发展起初是由科学家和技术专家在计算机领域进行的探索。
他们通过对数据的收集、处理和分析，试图揭示其中隐藏的规律和价值。
初期的大数据应用主要集中在科研领域，如天文学、物理学和生物学等。
这些领域的研究需要处理大量的数据，因此大数据的技术和方法在其中得到了广泛的应用和验证。
2. 商业应用的崛起随着互联网的发展，大量的数据被不断产生和积累，这为大数据的商业应用提供了机遇。
互联网公司开始积极地使用大数据来进行用户行为分析、精准推荐和个性化服务等。
以谷歌、亚马逊等为代表的互联网巨头，运用大数据的算法和技术在商业领域取得了巨大成功。
他们通过对用户数据的挖掘和分析，不仅提升了用户体验，还发掘出了巨大的商业价值。
3. 多元化应用的拓展随着大数据技术的成熟和应用的推广，其在各个领域的应用也越来越广泛。
金融领域利用大数据进行风险管理和交易分析；医疗领域利用大数据进行疾病预测和基因研究；交通领域利用大数据进行交通流量调度和路线优化等。
随着大数据技术的进一步发展，大数据已经成为影响各个行业决策和发展的重要工具。
4. 大数据与人工智能的结合近年来，大数据与人工智能的结合也成为了行业的热点话题。
大数据为人工智能提供了强大的数据支撑和算法优化的能力，而人工智能则进一步提升了大数据分析的能力和水平。
大数据和人工智能的结合，在智能驾驶、智能家居和智能医疗等领域取得了许多突破和创新。
总结：大数据的发展历程可以看出，它不仅从科学研究开始，还促进了商业应用的崛起，并成功地拓展到各个领域。
在未来，随着科技的不断发展，大数据将继续发挥着重要的作用，并与其他前沿技术相结合，为人类社会带来更多的便利和创新。
大数据的发展历程
大数据的发展历程随着科技的进步和互联网的普及，大数据逐渐成为一种重要的信息资产和分析工具。
在过去的数十年里，大数据经历了从比特到月球探测器的发展历程。
20世纪50年代，计算机开始出现，人们能够存储和处理更多的信息。
然而，由于存储设备和计算能力的限制，数据分析仍然是一项耗时且困难的任务。
在20世纪80年代，随着计算机技术的革新和互联网的发展，数据开始呈现指数级增长的趋势，人们逐渐意识到传统的数据处理方法已经无法满足日益增长的需求。
进入21世纪，随着互联网的普及和移动设备的兴起，大数据的时代正式到来。
大数据的发展历程可以追溯到2005年，当时哈佛大学教授彼得·诺维格（Peter Norvig）和Google工程师罗杰·皮尔森（Roger Pearce）发表了一篇题为《Unreasonable Effectiveness of Data》的论文。
此论文表明，更多的数据意味着更好的模型和预测结果，从而推动了大数据的研究和应用。
随着大数据理论的诞生，大数据技术也在逐渐发展。
最早的大数据技术主要是基于分布式存储和处理的MapReduce框架。
然而，由于MapReduce的计算模型过于复杂和低效，很快就出现了一种新的大数据技术——Apache Hadoop。
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，能够快速处理大规模数据集。
它的研发和推广，为大数据的进一步发展和应用奠定了基础。
2010年代，大数据技术经历了快速的发展和演变。
云计算和虚拟化技术的出现，使得大数据存储和处理变得更加灵活和高效。
同时，新的大数据技术和工具如Apache Spark、Hive和HBase等也相继诞生。
这些技术的出现，进一步推动了大数据的应用范围和效果。
如今，大数据已经渗透到各个领域和行业。
在商业领域，大数据分析被广泛应用于市场营销、风险管理和客户关系管理等方面。
在医疗领域，大数据为疾病预测、药物研发和精准医学提供了重要支持。
大数据产业发展历程
大数据产业发展历程大数据产业发展可以追溯到20世纪90年代末和21世纪初。
在这个时期，随着互联网的发展和计算能力的提升，人们开始意识到生成的数据量正在迅速增长。
然而，原有的数据处理和分析方法已经无法满足对大规模数据进行有效管理和利用的需求。
2005年，谷歌推出了一项名为MapReduce的分布式计算模型，为大规模数据处理奠定了基础。
随后，Yahoo开源了Hadoop项目，提供了一个用于存储和处理大规模数据的开源框架。
这两个重要的技术突破推动了大数据产业的起步。
2008年，基于Hadoop的云计算平台开放，使得大规模数据处理更加便捷和实时化。
云计算方案为企业提供了弹性和灵活性，使得大数据分析能够适应不断变化的业务需求。
2012年，Apache基金会发布了Apache Spark，一个高速的、通用性的大数据处理引擎。
Spark的出现极大地加速了大数据处理的速度和效率，推动了大数据产业的进一步发展。
除了基础的技术突破外，大数据产业的发展还得益于其他方面的推动。
政府机构在大数据政策和法规方面发挥着重要作用，为大数据的合规和安全提供了支持。
同时，各行各业逐渐意识到大数据分析在改进决策、提高效率和创造商业价值方面的潜力，对大数据产业的需求不断增加。
如今，大数据产业已经发展成为一个庞大而多样化的领域，涵盖了数据采集、存储、处理、分析、可视化以及数据应用等各个环节。
大数据技术在金融、医疗、零售、制造等行业都有广泛的应用，为企业和个人带来了前所未有的机遇和挑战。
然而，随着大数据的快速增长和应用场景的不断扩张，也带来了许多问题和挑战。
数据安全和隐私保护成为了重要的议题，同时数据质量和数据治理也需要不断改进和完善。
尽管如此，大数据产业的潜力依然巨大。
随着技术的进一步发展和应用场景的不断扩展，大数据无疑将继续推动着社会经济的发展和变革。
大数据产业发展历程
大数据产业发展历程大数据产业是指利用大数据技术和方法，对大规模数据进行存储、管理、分析和挖掘，并通过数据融合、数据分析和数据应用实现信息化、智能化和创新化的产业。
大数据产业发展历程可以追溯到20世纪80年代，随着计算机技术的快速发展和互联网的普及化，大数据产业得以迅速崛起。
1980年代初期，数据挖掘和数据处理技术开始兴起。
此时，数据量较小，主要包括企业的内部数据和具有类似结构的数据集，如销售记录和库存数据等。
然而，随着互联网的发展，越来越多的数据开始被创造和存储，大数据产业也开始迅速发展。
1990年代初期，大数据存储和处理技术得到了进一步的发展。
出现了更大容量的硬盘和更快速的数据传输技术，使得大量数据的存储和处理变得更加容易。
此时，大数据产业开始涉及到更多的行业，如金融、医疗和交通等，为这些行业提供了更多的数据支持。
2000年代初期，云计算和分布式计算技术的出现使得大数据的存储和处理能力进一步提升。
这使得大数据的处理成本进一步降低，企业和组织可以更好地利用数据提供的洞察力来提高效率和决策质量。
大数据产业开始受到更多的关注，并成为很多公司和组织的重要战略方向。
2010年代初期，大数据产业进入了一个全面蓬勃发展的阶段。
随着移动互联网的兴起和传感器技术的进步，大数据的产生速度愈发快速，数据量也愈发庞大。
同时，人工智能和机器学习等技术的发展，使得大数据的分析和挖掘变得更加智能化。
此时，大数据产业已经渗透到了几乎所有的行业，成为企业和组织进行业务决策和创新的重要支撑。
当前，大数据产业正面临着新的挑战和发展机遇。
随着5G技术的普及和物联网的不断发展，大数据的产生速度将会更快，数据种类也会更加丰富。
同时，人们对数据隐私和安全的关注也在不断增加。
因此，大数据产业需要更加注重数据的规范化管理和安全保护，加强数据伦理和道德的约束，同时发展更加智能化的数据处理和分析技术。
总体而言，大数据产业经历了从起步到快速发展的过程。
大数据发展历程
大数据发展历程大数据发展始于20世纪50年代，当时计算机技术刚刚兴起。
由于计算机存储容量和处理速度有限，数据量较小，数据分析也相对简单。
然而，随着计算机技术的不断进步，数据量开始飞速增长，计算机能够处理和存储的数据量不断扩大。
20世纪90年代，互联网的普及使得数据产生呈指数级增长。
在这个时代，数据分析的需求变得迫切，企业意识到数据对于业务决策的重要性。
数据分析工具开始出现，为企业提供了处理大量数据的能力，为他们提供了更多的洞察力。
进入21世纪初，大数据开始引起人们广泛的注意。
云计算的兴起使得存储和处理海量数据变得更加容易。
同时，移动互联网的普及带来了更多的数据来源，比如社交媒体、物联网等。
这些数据的规模和复杂性给传统的数据分析带来了挑战，需要更高效的工具和算法来处理。
随着时间的推移，大数据技术不断发展完善。
分布式计算、大规模存储系统、数据挖掘和机器学习等技术得到广泛应用。
大数据分析开始在各个行业得到应用，比如金融、医疗、物流等。
各个企业也开始重视数据的价值，建立数据团队，加强数据分析和挖掘能力。
如今，大数据已经成为企业决策和竞争的核心要素之一。
人工智能、物联网等新兴技术的发展，进一步推动了大数据的发展。
大数据分析技术以及相关的工具和平台也在不断创新和进化，帮助企业更好地进行数据驱动的决策。
未来，大数据的发展前景将更加广阔。
随着技术的不断进步，数据的规模和复杂性将进一步增加。
人们对于数据分析的需求也会不断提升。
同时，大数据也面临着隐私和安全的挑战，需要建立相应的法律和规范来保护数据的使用和共享。
随着时间的推移，大数据将继续发挥重要作用，推动社会和经济的发展。
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2016年中国大数据行业发展历程及规模应用现状
一、大数据的来源
数据来自于一切客观存在，包括宏观到微观的物理世界，各种生物体、人类社会活动、感知、认识和思维的结果。
随着信息技术的发展，当通常所说的数据是指经过数字化转换后的信息，是可以被量化、分析和再利用的信息，包含数值、文字、符号、音频、视频等不同形态。
对数据的分析都并非新鲜事，如交通规划、宏观经济分析、电力系统规划、气象预测、高能物理、航天航空、基因工程等大规模数据分析和计算早已在人类生产和生活中发挥着关键的作用。
早在1970年哈佛大学关于资源三角形的论述中，将材料、能源、信息看成是推动社会发展的三种基本资源，因此传统的商业智能和数据库厂商得以出现并快速发展。
数据规模和类型的剧变：互联网和移动互联网的发展、传感技术的广泛应用，使得数据的规模和种类急剧增长。
数据类型也不仅仅包含关系型数据，还出现了大量的日志、文本、图片、音频和传感器等非结构化和半结构化数据。
2020年所产生的数据量是2009年的44倍。
数据存储成本下降：单位信息存储成本的下降，使得对海量数据的分布式存储技术难度降低。
30年前，1TB存储的成本为16亿美金，如今通过云存储服务所需不到100美金。
大规模数据处理成为可能：随着计算机技术能发展，对非结构化数据的处理和分析方式组建成熟，MapReduce模型以及云计算模式的出现，是大规模数据处理的成本和技术门槛大大降低。
数据采集更为密集和广泛：随着移动互联网和物联网技术的发展，使得数据的采集更加方便。
数据分析应用的发展：Google、百度、淘宝等数据分析的经典案例给业界带来很强的冲击。
二、行业术语
Spark
Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS（Hadoop Distributed FileSystem），因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
Spark 是一种与Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之
处，这些有用的不同之处使Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
Spark 是在Scala （Scala是一门多范式的编程语言，一种类似java的编程语言，设计初衷是实现可伸缩的语言、并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。
）语言中实现的，它将Scala 用作其应用程序框架。
与Hadoop 不同，Spark 和Scala 能够紧密集成，其中的Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。
Hadoop
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。
充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。
HDFS 有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。
HDFS放宽了（relax）POSIX（可移植操作系统接口Portable Operating System Interface ，POSIX标准定义了操作系统应该为应用程序提供的接口标准，是IEEE为要在各种UNIX操作系统上运行的软件而定义的一系列API标准的总称，其正式称呼为IEEE 1003，而国际标准名称为ISO/IEC 9945。
）的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。
HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。
三、大数据相关
大数据产业：包含大数据直接相关的软件、硬件及相关服务。
大数据软件：大数据软件，主要指以Hadoop、Spark为基础的新型分布式数据平台软件，以及基于这类平台软件的应用软件。
大数据服务：包含数据分析公有云服务、大数据系统相关的咨询、设计和系统集成服务等。
大数据硬件：用于支撑在企业内部部署的大数据软件的硬件，主要包括服务器、网络设备、存储设备。
四、行业现状
我国大数据市场规模
2014年规模达到84亿人民币，2015年达到116亿元，2016年达到162.4亿元，年平均增速接近40%
大数据软件产值68.2亿元，占市场42%，占比高于国际平均水平
大数据应用现状
超过95%的企业认为大数据对企业非常重要
企业大数据应用效果明显：超过65%的企业认为提升运营效率是企业大数据应用的最显著效果，随后是智能决策（60%）和风险管控（50%）。
数据资源短缺是制约企业大数据发展的最主要因素
企业大数据资源情况
绝大部分（78%）的企业数据总数在50TB-500TB之间（1TB=1024GB=1024x1024B，Byte字节），500TB以上的企业只有18%
企业内部数据是开展大数据应用的基础，来自内部平台、客户、内部管理平台的数据占企业大数据应用资源总量的60%
企业主要数据类型是企业传统结构化数据库表，76%企业认为数据库表是大数据应用当中最主要的数据类型，59%认为是网页数据，37%认为是图片数据
五、大数据应用部署现状
40%企业没有大数据平台部署和大数据应用
24%企业已经开始部署大数据平台但还未实现应用
36%企业已经实现大数据应用
大数据应用发展较高水平的分布在互联网、电信、金融行业。
传统行业的大数据应用发展比较缓慢
大数据平台建设模式
企业大数据应用的建设模式分为自建平台和购买云服务，超过57%企业选择自建大数据平台，40%的企业选择通过购买云服务的形式建设大数据平台。
企业大数据集群规模大部分比较小，50台以下的占45%，100台以下的占78%。
六、政策要求和资源要求
政府的各种大数据扶持政策成为企业关注的焦点；超过70%的企业希望政府资助更多大数据领域的科研项目，另外是开放更多的政府公共信息资源（68%）和市政管理数据（28%）
在大数据的出现，引发全球范围内深刻的技术和商业变革，已经成为全球发展的趋势，国家和企业间的竞争焦点正从资本、土地、人口、资源转向数据资源。
对于中国而言，经历了30多年的高速发之后，各种严峻的问题随之而生，包括产业升级、社会稳定、环境保护、
医疗健康和食品安全等挑战，因此需要将大数据的发展提升到战略高度，以此为契机，通过各种创新和探索，推动产业升级和创新、经济转型和民生建设。