国内外大数据产业发展现状与趋势研究
国内外经济研究的现状及发展趋势分析
国内外经济研究的现状及发展趋势分析引言国内外经济研究在近年来取得了长足的发展,为国家和社会经济的发展提供了重要支持和决策参考。
本文将分析目前国内外经济研究的现状,并展望未来发展的趋势。
现状分析1. 国内经济研究在国内,经济研究的范围非常广泛。
当前,国内经济研究的热点领域主要包括宏观经济、产业经济、金融经济、区域经济等。
这些领域的研究为经济政策制定者和企业决策者提供了重要的参考意见。
此外,国内经济研究也在探索一些新兴领域,如数字经济、人工智能与经济、绿色经济等。
2. 国外经济研究国外经济研究的水平一直处于较高水平。
国外学者在经济领域取得了一系列重要的研究成果,并且在学术论文发表和国际经济组织中发挥着非常重要的作用。
国外研究的热点领域与国内不尽相同,主要有国际贸易、发展经济学、劳动经济学、行为金融学等。
此外,国外研究还注重跨学科和跨领域的研究,如经济与环境的关系、经济与社会的关系等。
发展趋势展望1. 学科交叉2. 数字经济的兴起随着科技的发展,数字经济正在全球范围内快速兴起。
数字经济将对经济学研究产生重要的影响。
未来,经济学研究将更多地关注数字化转型过程中的机制和效应,如互联网经济、电子商务、区块链等。
3. 绿色经济的发展面临气候变化和环境污染等全球性问题,绿色经济将成为未来经济发展的重要方向。
经济学研究将关注减排治污、可持续发展等绿色经济相关问题。
4. 数据驱动的研究随着大数据技术的迅速发展,数据驱动的研究方法将成为经济研究的新趋势。
借助大数据技术,研究者可以更准确地捕捉经济现象和规律,提高研究的可靠性和实证水平。
总结国内外经济研究在不同领域取得了重要成果,为国家经济发展提供了重要支持。
未来,跨学科交叉、数字经济、绿色经济和数据驱动的研究将成为经济研究的新趋势。
我们期待通过更加深入和前瞻性的研究,为经济社会发展提供更多有力的支持。
> 注意:本文只是对国内外经济研究的现状和未来发展趋势进行了简要分析,实际情况可能更加复杂和多样化。
大数据的国内外研究现状及发展动态分析
大数据的国内外研究现状及发展动态分析在信息时代的浪潮中,大数据成为了一种重要的资源和技术。
它的涌现不仅改变了人们的生活方式和商业运营方式,也推动了科学研究的发展。
本文将对国内外大数据研究的现状以及未来的发展动态进行分析。
一、国际大数据研究现状大数据研究在国际范围内已经有了长足的发展。
首先,在数据存储方面,云计算技术被广泛应用于海量数据的存储和管理,例如Amazon的S3和Google的Bigtable等技术。
其次,在数据处理方面,分布式计算和并行计算被用于加速大数据的处理速度,例如MapReduce和Spark等技术。
此外,数据挖掘和机器学习也成为了大数据研究的重要方向,通过对大量数据的分析和学习,揭示其中的关联模式和规律。
二、国内大数据研究现状在国内,大数据研究也呈现出蓬勃发展的态势。
首先,在政府的支持下,各大高校和研究机构纷纷开展了大数据相关的研究项目。
其次,在行业应用方面,诸如金融、医疗、物流等各个领域都开始利用大数据来提高效率和服务质量。
此外,一些互联网企业也在大数据分析和算法研发方面进行了深入探索,例如阿里巴巴和百度等。
三、国际大数据研究动态在国际上,大数据研究正朝着更加深入和广泛的方向发展。
首先,随着物联网技术的不断演进,大量传感器数据的产生将推动数据存储和分析的需求。
其次,在人工智能领域,深度学习技术的崛起为大数据研究提供了新的方法和思路。
此外,跨界研究也成为了大数据领域的趋势,例如将大数据与社会科学、医学等学科相结合,探索新的研究方向和方法。
四、国内大数据研究动态在国内,大数据研究也在不断推进和突破。
首先,政府加大了对大数据研究的支持力度,提出了一系列发展政策和资金扶持。
其次,学术界和产业界之间的合作交流也越来越频繁,加快了大数据技术的推广和应用。
此外,一些新兴领域的涌现,如人工智能、区块链等,也将为大数据研究带来新的机遇和挑战。
五、国际大数据研究趋势在国际上,大数据研究的趋势是多样化和复合化发展。
中国大数据产业发展趋势及政策研究
中国大数据产业发展趋势及政策研究近年来,中国的大数据产业发展迅猛,在政府的积极引导下,人工智能、云计算、物联网等领域不断涌现出各种新兴企业,有力地推动了中国经济的发展。
一、中国大数据产业的现状中国大数据产业正在经历从量到质的转变,虽然说中国在大数据规模上已经占据了主导地位,但是与美国相比,中国大数据产业在技术上的落后和人才锐减等问题还有待解决。
目前,中国大数据产业的主要发展方向主要是面向政府和企业提供数据的开发和应用,以及数据安全保护和运维等方面的发展。
二、中国大数据产业的发展趋势1. 产业规模化发展趋势中国大数据产业与众多国际巨头展开竞争,竞争的本质是技术、数据和人才的竞争,影响产业竞争的因素则是产业规模,中国作为全球人口最多的国家,其大数据产业规模趋于扩大,产业规模的增长带来的是技术和人才的增长,进而影响大数据的应用与发展。
2. 硬件技术创新驱动在技术创新方面,中国大数据产业重视硬件技术的创新与发展。
当前,企业以数据中心的建设和云计算技术为竞争核心,通过高品质的数据存储、处理和安全保障的解决方案,提升大数据的应用价值和数据安全性。
3. 技术变革在推动发展同时,中国大数据产业对人工智能、机器学习、深度学习等新一代技术的渴求也日益增加,这些新技术在数据处理和分析方面具有更大的优势,大数据行业在这些新技术的驱动下,逐渐向更高级的知识管理方向发展。
三、政策支持在引导产业发展方向中国政府对大数据产业的发展非常重视,出台了一系列针对大数据产业的支持政策,如《数字中国建设发展战略》和《国家大数据综合试验区党工委关于加快发展大数据产业支持政策的通知》,旨在引导产业健康发展,超越各种难题,推动产业做大做强。
强化标准化、推动产业转型升级,是中国大数据产业政策支持的关键,国家已经加强对云计算、物联网、大数据等基础性技术的标准规范建设,优先推动标准化的制定和推广,进而促进产业整体技术水平的提升。
四、中国大数据产业的主要风险1. 数据泄露随着数据规模的逐渐增大,数据泄露风险也将不断增加。
国内外发展现状及未来趋势分析及未来趋势
国内外发展现状及未来趋势分析及未来趋势国内外发展现状及未来趋势分析随着全球化和科技的不断进步,国内外的发展现状在不断发生变化,同时也呈现出一些未来的趋势。
本文将以国内外发展现状及未来趋势为主题,探讨不同领域中的趋势与发展状态。
首先,我们来看一下全球经济的发展现状。
当前,全球范围内的经济增长放缓,特别是在一些主要经济体,如美国、欧洲国家和中国。
然而,以亚洲为代表的一些新兴经济体仍然保持较高的增长率。
随着全球经济融合度的不断提高,跨国公司的崛起和全球市场的竞争变得更加激烈。
在未来,我们可以预期全球经济将继续朝着更加开放和融合的方向发展。
在科技领域,人工智能、大数据和物联网等新兴技术已经成为了推动世界发展的重要力量。
目前,国内外的科技企业正在积极探索人工智能的应用场景,包括智能家居、智能交通、智能医疗等。
同时,大数据的应用也正在不断改变着企业的决策方式和人们的生活方式。
随着技术的不断进步,人们对于科技的依赖度将会进一步提升,这将给我们未来的生活带来更多的便利和机遇。
由于人们对环境问题的关注度不断提高,可持续发展已经成为了一个全球性的趋势。
在国内外,各国政府都加大了对环境污染治理和可再生能源开发的力度。
同时,一些新兴领域,如清洁能源、绿色物流等也得到了更多的投资和关注。
可以预见的是,在未来的发展中,环境保护将成为重要的发展方向之一。
在教育领域,国内外的发展现状也在发生变化。
随着互联网技术的普及,远程教育和在线学习已经成为了一种主要的学习方式。
通过在线平台,学生可以随时随地接受教育资源,这种模式的出现为教育的普及和提升提供了新的途径。
未来,随着人工智能和虚拟现实技术的应用,教育将会更加个性化和灵活化。
此外,在医疗领域,国内外的发展也呈现出一些有趣的趋势。
随着人们健康意识的提高,保健产业蓬勃发展。
传统医药和中医药的研究和应用也吸引了更多的关注。
同时,基因技术的进步也为疾病的预防和治疗提供了更多的可能性。
将来,我们或许可以期待更多的创新和突破,使人们的健康水平得到更大的提升。
中国大数据产业发展现状与未来趋势分析
中国大数据产业发展现状与未来趋势分析近年来,大数据技术在全球范围内迅猛发展,成为企业竞争优势的新引擎。
中国大数据产业也在迅速崛起,成为全球产业发展的重要一环。
本文将对中国大数据产业发展现状和未来趋势进行分析。
一、中国大数据产业现状分析1. 观念转变随着“互联网+”的兴起,越来越多的企业意识到大数据对企业发展的重要性。
企业开始从传统的生产效率至上向数据洞察和创新转变,从“做产品”向“做服务”和“创建平台”转变,由此产生了一大批具有创新能力的创业公司。
2. 企业投资近年来,国内外龙头企业在大数据领域投入巨额资金。
BAT(百度、阿里巴巴、腾讯)作为互联网的领军者,对大数据的应用取得了显著成效。
同时,其它的企业如华为、中兴、京东等也相继加入大数据的战团。
可以说,企业对大数据的热情始终如火,投入巨大,让大数据产业得到了迅猛发展。
3. 互联网+政策的推进近几年,中国政府积极推进互联网+政策,鼓励企业加强数字化转型升级。
在这一背景下,大数据迎来了广阔的市场机遇。
政府加大对大数据产业的扶持力度,为产业的发展提供了强大的支撑。
4. 创新能力加强多年来,中国政府一直十分重视创新能力的提升,而大数据产业也不例外。
目前,国内大数据产业纵深拓展,以数据挖掘、人工智能、大数据分析为核心的创新能力正在不断提升。
除此之外,一些高新技术产业也在不断涌现,如5G通信技术、区块链、无人机等等,这些新技术的出现必将推动大数据产业的发展与变革。
二、中国大数据产业未来趋势分析1. 应用范围逐步扩大当前,大数据技术的应用范围已经不再局限于互联网和传统产业,而是逐步拓展到医疗、教育、金融、社交媒体、物流等各个领域。
未来,随着各领域的大数据应用不断深入,大数据产业将实现更广泛的应用。
2. 人工智能技术发展迅速人工智能技术是大数据技术的重要分支,其应用范围将不断扩展。
例如,目前大数据和人工智能的结合已经应用到金融风控、智能家居、智能医疗等众多领域。
国内外大数据发展现状
国内外大数据发展现状大数据是在信息技术领域中一个日益重要的领域,涉及到数据的收集、存储、处理和分析。
国内外对大数据的发展趋势和应用都给予了很高关注。
在国内,大数据产业正快速崛起。
政府出台了一系列政策支持和鼓励措施,鼓励企业投资大数据技术和应用。
许多大数据公司和研究机构也在不断涌现,推动着大数据领域的发展。
同时,国内互联网用户数量庞大,产生的数据量也十分庞大,为大数据的应用提供了丰富的数据源。
国内的大数据应用主要集中在金融、电商、物流、医疗等产业领域。
金融领域利用大数据进行风险控制、信用评估和投资决策等方面的应用已很普遍。
电商领域通过大数据分析用户行为、个性化推荐和精准营销,提高用户体验和销售额。
物流领域利用大数据优化路线和配送计划,提高效率。
医疗领域利用大数据进行疾病预测、医疗资源调配和个性化治疗。
在国外,大数据的发展也取得了显著成果。
许多国际大型科技公司在大数据领域投入了大量资源,加速创新和应用。
美国硅谷作为全球创新中心之一,聚集了许多创新型企业和研究机构,推动着大数据领域的发展。
欧洲和亚洲地区也在积极推动大数据的发展,鼓励企业投资大数据技术和应用。
国际上的大数据应用主要集中在市场营销、社交媒体、智能制造、交通运输等领域。
市场营销领域通过大数据分析用户需求和行为模式,改善营销策略和推广效果。
社交媒体领域通过大数据分析用户交互和内容偏好,提供个性化的社交体验和内容推荐。
智能制造领域通过大数据优化生产流程、预测设备故障和优化供应链,提高生产效率和产品质量。
交通运输领域通过大数据分析交通流量和用户出行模式,优化交通管理和规划。
总的来说,国内外大数据发展现状都比较活跃,大数据技术和应用不断进步。
随着技术的不断创新和应用场景的丰富,大数据领域将会有更广阔的发展前景。
大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告
大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告概述在当今信息爆炸的时代,大数据成为了人们生活、经济和科技领域的重要组成部分。
本报告将对大数据的国内外研究现状进行梳理和分析,并探讨其未来的发展动态。
一、大数据的定义及特点大数据是指以庞大数据集为基础,利用先进的技术和方法进行分析和应用的过程。
其主要特点有以下几个方面:1. 规模性:大数据以海量的数据集为基础,纳入了各个领域的数据来源,包括社交媒体、物联网、传感器等。
2. 多样性:大数据的数据类型非常丰富多样,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
3. 时效性:大数据的生成速度非常快,需要及时进行处理和分析。
4. 高维度:大数据包含了复杂的特征和属性,需要利用高维度分析来发现隐藏的信息和规律。
二、国内大数据研究现状1. 学术界研究:在国内,大数据领域的学术研究呈现出蓬勃的发展态势。
学者们在大数据隐私保护、大数据挖掘和大数据分析等领域开展了大量的研究工作,积累了丰富的理论和实践经验。
2. 产业应用:国内的大数据产业应用也在不断推进。
大数据技术在金融、电商、交通、医疗等领域得到广泛应用,为社会经济的发展提供了有力支撑。
三、国际大数据研究现状1. 学术界研究:国际大数据研究同样呈现出蓬勃发展的态势。
美国、欧洲等国家的学者们在大数据处理、大数据分析和大数据应用等方面具有世界领先的水平,精彩的论文和专著层出不穷。
2. 产业应用:国际上许多知名企业积极探索大数据的商业应用模式。
Google、Facebook、Amazon等互联网巨头利用大数据技术进行用户行为分析和精准广告投放,为其带来了巨额的商业利润。
四、大数据发展的动态分析1. 技术挑战:随着大数据规模的不断增长,传统的数据处理和分析方法已经无法满足需求。
因此,如何处理海量、多样、高维度的数据成为了技术研究的重要方向。
2. 数据安全与隐私:大数据的快速发展也带来了数据安全与隐私保护的重要问题。
如何在数据共享的同时保护用户的隐私成为了研究的热点。
大数据分析产业深度调研及未来发展现状趋势 (一)
大数据分析产业深度调研及未来发展现状趋势 (一)随着信息时代的发展和数据采集技术的不断提升,大数据已经成为当今社会最重要的资源之一。
在大数据的基础上,大数据分析产业迅速崛起,为各行各业提供了强有力的数据支撑。
本文将对大数据分析产业进行深度调研,并就未来发展现状趋势进行分析。
一、大数据分析产业的发展历程大数据分析产业起源于20世纪90年代的数据挖掘技术,经过近30年的发展,已逐步形成了一套完整的理论和技术体系。
当前,大数据分析产业已经广泛应用于金融、医疗、教育等领域,成为企业提高效率、促进创新的重要手段。
二、大数据分析产业的应用领域随着数据采集技术的不断进步与信息化程度的日益提高,大数据分析产业的应用领域正在不断拓展。
当前,该行业的主要应用领域包括金融、医疗、教育、电商等行业,其中金融领域是大数据分析行业的重要客户。
三、大数据分析产业的发展趋势1.海量数据挖掘与分析技术的不断成熟海量数据挖掘与分析是大数据分析产业的核心技术,在未来的发展中,随着技术不断成熟,将会更加依赖机器学习、自然语言处理等相关技术。
2.高效数据集成及识别技术的普及大数据分析产业将有更多的企业、机构参与数据的共享,并形成更多的数据生态系统,提升数据的时效性、及时性、准确性和质量,从而支撑更多的业务场景。
3. 大数据增强决策支持大数据分析产业将逐渐成为企业决策的重要依托,未来大数据能够通过定制化分析、数据可视化与交互式报表、协同分析等维度发挥更高的作用,帮助企业做出更准确的决策。
4. 大数据智能化应用未来,大数据分析产业将通过智能化应用更好地服务用户,使数据的价值得到充分的释放,实现可预测的数据应用。
在智能化应用方面,包括自主学习、自动优化、自适应控制等。
四、结论随着智能化与大数据技术的不断进步和普及,在大数据分析产业向更深层次的研究和探索方向上,更有了坚实的技术和方法基础。
未来大数据分析产业将在政策、技术、市场、人才等多方面取得更大的进展和突破,将为各行各业提供强有力的数据支撑,推动数据的更好流通及更高级别商业价值的产生与传播。
中国大数据发展现状与趋势分析
中国大数据发展现状与趋势分析随着信息技术迅猛发展和互联网的普及,大数据已经成为社会经济发展的重要驱动力之一。
中国大数据产业具有广阔的发展空间和巨大的潜力。
本文将对中国大数据发展的现状和未来趋势进行分析。
中国大数据发展现状:1. 市场规模持续扩大:中国大数据市场规模从2015年的300亿元增长到2020年的1700亿元,年均增长率超过40%。
大数据领域已经成为中国信息技术产业的重要组成部分。
2. 政策支持力度加大:政府对大数据产业的重视程度不断提高,并出台了一系列政策措施,鼓励大数据技术研发和应用。
例如,国家新一代人工智能发展规划将大数据作为人工智能发展的重要基础,并明确提出要培育大数据与人工智能技术融合的创新应用。
3. 企业参与热情高涨:越来越多的企业开始关注大数据的应用价值,并纷纷投入到大数据产业中。
在中国,已经涌现出众多专注于大数据技术研究和应用的创新型企业,如阿里巴巴、腾讯等。
4. 数据资源丰富:中国拥有海量的数据资源,包括政府部门、企业和个人产生的各类数据。
这些数据的积累为深入挖掘和应用大数据提供了基础。
中国大数据发展趋势:1. 数据安全与隐私保护:随着大数据应用的普及,数据安全和隐私问题日益凸显。
未来,中国将加大对数据安全和隐私保护的监管力度,完善相关法律法规,并加强对大数据处理过程中的安全防护和数据泄露风险的管理。
2. 产业融合与创新发展:大数据与其他行业的融合将成为未来的发展趋势。
大数据将与云计算、人工智能、物联网等技术相结合,推动制造业、金融、医疗、交通等领域的数字化转型,带来更多创新应用。
3. 数据治理和标准化:数据治理将成为大数据发展的关键环节。
建立完善的数据管理、共享与开放机制,加强数据标准化与互操作性,有助于提高数据质量和应用效果。
4. 人才培养和技术创新:大数据人才的需求将持续增长。
中国将加大对大数据人才培养的投入,培养更多具备相关技术和领域专业知识的人才。
同时,技术创新也将成为中国大数据发展的重要推动力。
国内外研究现状及发展趋势
国内外研究现状及发展趋势随着科技的不断进步和全球化的发展,国内外研究领域的现状和发展趋势也发生了一系列变化。
首先,国内外研究现状方面,随着科技的发展,人们的研究领域也越来越广泛,从传统的理工科研究到社科领域、环境保护等各个领域,研究范围越来越宽泛。
在国内,政府对科研领域的投入也有所增加,高校和研究机构的科研条件和水平都有所提升。
而在国外,科研资源更加丰富,研究机构和大学的实力也更加雄厚,他们在科技创新和科研成果转化方面具备更强的竞争力。
其次,国内外研究发展趋势方面,一方面,随着科技发展的加快,大数据、人工智能、物联网等新兴领域的研究将成为热点。
大数据的广泛应用将为研究提供更多的数据支持,人工智能的发展将带来更多的可能性。
另一方面,环境保护和可持续发展也成为全球关注的焦点,研究领域将越来越关注环境问题和资源利用的可持续性。
接下来,国内外研究的发展趋势还表现在跨学科研究的增加。
随着学科边界的模糊化,研究者越来越意识到不同学科之间的相互影响和互补性。
跨学科研究有助于解决复杂问题,推动学科之间的交流和合作。
很多研究机构也纷纷设立跨学科研究中心,鼓励学者进行跨学科研究。
此外,国内外研究现状和发展趋势还体现在研究方法的创新。
随着科技的进步,新的实验装备和技术手段被广泛运用于研究领域。
比如,基因编辑技术的出现为生物学研究带来了新的突破,分子影像技术的发展使得人类对神经系统的研究更加深入。
总的来说,国内外研究领域的现状和发展趋势呈现出多元化和国际化的趋势。
随着科技的不断创新和发展,研究领域将更加广泛,跨学科研究将得到更多支持,研究方法将不断创新。
这些变化为研究者提供了更多的机会和挑战,也为科技创新和社会发展带来了更多的希望。
本课题国内外研究现状及发展趋势
本课题国内外研究现状及发展趋势近年来,随着全球化进程的推进和科技的快速发展,本课题成为了学界和产业界关注的焦点。
本文将对该课题的国内外研究现状及发展趋势进行综述,旨在为相关研究者提供参考和借鉴。
一、国内研究现状国内对本课题的研究已经取得了一定的进展。
首先,在理论研究方面,许多学者从不同的角度出发,对本课题进行了探讨和分析。
他们主要集中在如何提高产业效率、创新技术模式、促进经济发展等方面展开研究,提出了许多有启发性的观点和建议。
其次,在实证研究方面,一些学者通过实地调研和数据分析,深入研究了本课题的具体问题,并提出了一系列对策和措施。
这些研究成果丰富了本课题的理论基础,为相关行业的发展和政策制定提供了重要参考。
二、国外研究现状与国内相比,国外对本课题的研究更早,并且研究成果更为丰富。
在理论研究方面,一些国外学者对本课题进行了深入的研究,提出了一系列关于如何提升创新能力、构建智能制造体系、推进跨国合作等方面的理论框架和方法。
在实证研究方面,一些国外机构和企业进行了大量的实地调研和案例分析,对本课题进行了全面深入的研究。
他们的研究成果不仅对本国的产业发展有重要意义,也对其他国家和地区的产业升级起到了积极的借鉴作用。
三、发展趋势分析基于对国内外研究现状的整理和分析,可以看出本课题的研究未来将呈现以下几个发展趋势:1. 多学科交叉融合:本课题的研究需要借鉴多学科的理论框架和方法,如经济学、管理学、工程学等。
未来,该课题的研究将更加注重学科交叉融合,形成更加完善的研究体系。
2. 数据驱动的研究方法:随着大数据和人工智能技术的发展,数据驱动的研究方法将成为本课题的研究趋势之一。
通过对大量实证数据的分析,可以更加客观、全面地了解本课题的问题,并提出科学有效的解决方案。
3. 国际合作与交流:本课题的研究具有明显的国际性和跨领域性。
未来,国际合作与交流将成为推动本课题研究发展的重要途径。
各国学者和机构可以通过合作研究项目、国际会议等形式,加强交流与合作,共同推动本课题的研究进展。
大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告
大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告大数据是指规模巨大、类型多样、处理复杂的数据集合。
在过去,企业主要在大型机上存储财务、银行等关键应用系统的数据,但是以今天的数据量来看,这些数据是非常有限的。
随着PC的普及和应用增多,企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据,包括Word、Excel文档,以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。
互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长,在互联网的时代,几乎全民都在制造数据。
数据的形式也极其丰富,既有社交网络、多媒体等应用所主动产生的数据,也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。
时至今日,随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富,数据已呈指数级的增长,企业所处理的数据已经达到PB级,而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。
在这种背景下,“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。
在大数据时代,我们分析的数据因为“大”,摆脱了传统对随机采样的依赖,而是面对全体数据。
因为所有信息都是“数”,可以不再纠结具体数据的精确度,而是坦然面对信息的混杂。
信息之“大”之“杂”,让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。
大数据的意义在于,它可以帮助我们更好地理解和解决各种问题。
通过对数据的分析,我们可以发现规律、预测趋势、识别异常。
在商业领域,大数据可以帮助企业更好地了解市场需求和客户行为,制定更有效的营销策略。
在医疗领域,大数据可以帮助医生更准确地诊断疾病和制定治疗方案。
在政府领域,大数据可以帮助政府更好地了解社会状况和民生需求,制定更科学的政策。
在科学研究领域,大数据可以帮助科学家更好地理解自然规律和人类行为,推动科学进步。
总之,大数据是一个非常重要的概念,它正在改变我们的生活和工作方式。
未来,随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展,大数据将会发挥越来越重要的作用。
大数据热潮的兴起为中国提供了“弯道超车”的机会,使得中国IT企业有机会从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追。
中国大数据产业的现状与发展趋势
中国大数据产业的现状与发展趋势“大数据”一词是最近几年,随着互联网、移动互联网、物联网、云计算等信息技术的快速发展,诞生和普及的。
大数据产业是新一代信息技术服务产业的重要组成部分,也被视为当前和未来的重要战略性产业之一,具有广阔的市场前景及技术发展空间。
中国大数据产业也随着国家信息化建设和数字化转型的推进正迎来前所未有的发展机遇。
一、大数据产业现状随着大数据本身资产化程度的加密和行业领域的扩展,大数据产业的规模逐渐扩大。
目前,我国大数据产业规模已经超过2000亿元,包括技术服务、软件等领域,蓝海产业链上下游涵盖深度学习、机器学习、智能识别、数据可视化、云计算、大数据平台服务等众多核心技术领域。
其中,可重复使用、可扩展性极强的大数据平台服务是大数据应用和服务的核心,也是整个大数据产业链的基础。
据中国科学院预测,2020年,大数据产业市场规模将达到900亿美元,2019年大数据市场有望增长15.5%,其中,云计算、大数据平台和人工智能领域发展潜力更大。
另外,大数据产业也成为了当前“互联网+”推进的重要支撑。
二、大数据产业未来趋势1. AI时代来临,人工智能成为大数据产业的主角。
大数据与人工智能之间有着天然渊源。
在数据爆炸的时代,数据处理、分析、挖掘等工作的核心目的在于挖掘数据背后的意义和价值,并转化为人类社会长足发展的先进智慧和真正优质的创新服务。
未来,人工智能将改变各行业的业务模式和产品服务,成为推动各行业数字化转型的重要动力。
同时,随着AI技术的不断发展,其在各领域中所承载的价值将愈加显著。
2. 数据安全及隐私保护问题日益凸显。
大数据时代下,随着数据存储、传输、使用应用的飞速发展,数据安全及隐私保护问题显得愈加热门、复杂和重要。
如何保护用户隐私数据,既满足人工智能、大数据分析和其他高效数据应用的需求,又尽量避免人类权益在这一过程中遭受到地租的侵害,将是未来5年大数据发展中的重要问题和难点。
3. 大数据活水涌动,行业横移将成为大潮。
中国大数据产业的现状与未来发展趋势
中国大数据产业的现状与未来发展趋势随着信息化、数字化和智能化技术的不断发展,大数据已经成为未来发展的重要趋势之一。
作为一个全球化经济体的重要成员,中国大数据产业自2014年起成为国家重点支持发展的领域,截至2019年,大数据产业规模达到7490亿元,预计到2023年将达到19000亿元,成为中国经济的新引擎。
中国大数据产业的现状目前,中国大数据产业已经形成了以大数据应用为核心的产业生态圈,大数据基础设施建设、大数据应用开发和大数据行业服务成为主要产业形态,产业链上下游企业数量不断增长,成为继互联网、移动互联网之后的新型工业化进程。
大数据基础设施建设在大数据基础设施建设方面,中国在云计算、大数据存储、处理、分析、安全和移动应用等方面取得了长足进展。
云计算已成为大数据相关技术的基础,国内云计算市场规模增速迅猛,预计到2023年市场规模将达到4815亿元。
国内多个互联网巨头如阿里巴巴、华为、腾讯等积极投入云计算领域,推动国内云计算技术水平的发展。
同时,大数据处理能力也在急速提高,2019年,海量数据评测赛(DWME)中,中国团队用时仅5.85秒就完成了2亿行20列数据的查询和行计数,并打破了世界纪录。
大数据应用开发大数据应用的开发和推广将产生巨大的社会和经济效益,是中国大数据产业发展的重要支撑。
当前,大数据主要的应用场景在互联网、金融、医疗、交通、制造、安防和教育等行业。
以互联网公司为例,阿里巴巴、腾讯和百度等公司是大数据应用的佼佼者,包括用户研究、电子商务、广告营销、搜索引擎和社交网络等方面都有所涉及。
另外,金融是一个重要的应用领域,大数据可以应用于金融风险控制、反欺诈、风险评估、区块链等方面,多家银行和金融机构也开始将大数据应用到风险管理和预测中。
大数据行业服务同时,随着大数据的不断应用,大数据行业服务发展也日益重要。
大数据的整合和管理需要相关的人才和技术支持,国内众多大数据服务公司应运而生,如赛迪、中软、森亿和松果等,积极参与大数据生产、管理、分析、应用和服务。
我国大数据产业的现状与未来发展趋势分析
我国大数据产业的现状与未来发展趋势分析随着互联网时代的到来,大数据成为了各个领域重要的一环,大数据产业也在中国迅速发展。
本文将分析我国大数据产业的现状和未来发展趋势,分别从产业格局、技术水平、政策支持、市场需求四个方面进行探讨。
一、产业格局中国的大数据产业已经进入规模化发展阶段,产业格局也日益明朗。
从市场份额来看,国内的大数据企业类型主要包括数据加工企业、垂直应用企业、大数据软件和服务企业、云计算企业等,其中以数据加工企业为主导。
华为、阿里云、腾讯云等大型企业占据了不小的市场份额,数据加工和数据存储是行业的两大热门领域。
二、技术水平大数据技术的应用和研究仍然处于不断发展和探索中。
目前,我国在大数据领域的发展主要集中在架构、算法、数据库、系统设计和管理等方面。
尤其是在人工智能领域,我国的技术水平已经世界领先,在人脸识别、语音识别、自然语言处理等领域的技术达到了世界领先水平。
三、政策支持政策支持是我国大数据产业发展的基础。
近年来,国家多次发布大数据和人工智能相关政策和规划,如《国家大数据战略纲要》、《新一代人工智能发展规划》等。
国家大力支持大数据产业的发展,同时加大对大数据和人工智能领域的产学研一体化的支持。
四、市场需求大数据产业的需求来自各个领域,如金融、医疗、交通、制造业等。
随着我国经济社会的不断发展,越来越多的领域需要大数据技术的支持和助力。
尤其是在疫情期间,大数据技术的应用和推广更是得到了广泛的关注和认可。
未来大数据产业的发展趋势可以从三个方面进行展望:1.技术形态:未来大数据技术将会更加人性化和智能化,人工智能技术的发展将进一步推动大数据技术的壮大。
2.产业升级:大数据产业将不断升级,行业从数据处理向数据应用和数据价值转型,边缘计算、物联网和人工智能等技术不断融合,大数据产业的价值和含金量将会进一步提高。
3.政策推动:未来政策支持的力度会持续不断,大数据和人工智能将成为国家战略性新兴产业,国家政策将从创新保障、数据安全、人才培养等方面展现出更加清晰的导向。
产业视角下国内外数字化转型研究:综述及展望共3篇
产业视角下国内外数字化转型研究:综述及展望共3篇产业视角下国内外数字化转型研究:综述及展望1随着信息化技术的不断发展,数字化转型已经成为全球范围内企业的必然趋势。
这种数字化转型不仅会影响到企业的竞争力,也会影响到整个国家的产业发展。
因此,深入研究数字化转型的各种实践、问题与应对,对于提高企业和国家的竞争力至关重要。
本文针对数字化转型这一大趋势,在产业视角下,从国内和国外两个方面综述现有的数字化转型研究进展,并展望未来数字化转型的发展趋势。
一、国内数字化转型的现状与挑战自2015年国务院发布《中国制造2025》以来,数字化转型已经成为中国制造业的重要发展方向。
然而,数字化转型相对于传统制造业来说,还有很多困难和挑战。
首先,人才短缺是中国数字化转型的一大难题。
目前,国内数字化转型所需的专业人才几乎都被国外企业挖走了。
其次,中小企业数字化转型存在资金不足的原因。
由于国内缺乏成熟的数字化转型融资体系,中小企业财务压力较大,数字化转型难度也就随之增加。
二、国外数字化转型的现状与趋势相对于国内数字化转型,国外数字化转型的进程要快得多。
在美国和欧洲等地,数字化转型已然成为企业之间竞争的核心。
数字化转型在海外的成功实践为中国制造业带来了很好的启示,值得我们借鉴。
特别是在人工智能发展领域,美国、欧洲等先进国家已经取得了很多的突破。
这些国家与国际巨头公司合作共同将人工智能技术应用于生产制造中,从而大大提高了生产效率。
同时,在信息安全领域,国外企业也有着丰富的经验和技术,可以借鉴。
三、数字化转型的未来展望随着科技信息的发展,数字化转型必然会成为未来产业竞争中的重要战略。
关键是如何利用现有优势,破解数字化转型面临的难题。
首先,加强人才引进和培养,是解决当前数字化转型人才短缺的关键手段。
同时,也需要在全国范围内逐步建立科技金融生态系统,为中小企业提供更为多样化、更可靠的融资渠道。
其次,加强政策扶持也是当前数字化转型发展的必要手段。
大数据的国内外研究现状及发展动态分析
产生地背景与意义上世纪年代到年代早期,企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统,存储介质包括磁盘、磁带、光盘等.尽管当时人们称其为大数据,但以今日地数据量来看,这些数据无疑是非常有限地.随着地出现和应用增多,企业内部出现了很多以公文档为主要形式地数据,包括、文档,以及后来出现地图片、图像、影像和音频等.此时企业内部生产数据地已不仅是企业地财务人员,还包括大量地办公人员,这极大地促进了数据量地增长.互联网地兴起则促成了数据量地第三次大规模增长,在互联网地时代,几乎全民都在制造数据.而与此同时,数据地形式也极其丰富,既有社交网络、多媒体等应用所主动产生地数据,也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集地数据.时至今日,随着移动互联网、物联网、云计算应用地进一步丰富,数据已呈指数级地增长,企业所处理地数据已经达到级,而全球每年所产生地数据量更是到了惊人地级.在数据地这种爆炸式增长地背景下,“大数据”地概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议.在大数据时代,我们分析地数据因为“大”,摆脱了传统对随机采样地依赖,而是面对全体数据;因为所有信息都是“数”,可以不再纠结具体数据地精确度,而是坦然面对信息地混杂;信息之“大”之“杂”,让我们分析地“据”也由传统地因果关系变为相关关系.文档收集自网络,仅用于个人学习大数据热潮地掀起让中国期待“弯道超越”地机会,创造中国企业从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追地战略机遇.传统行业对于底层设备、基础技术地要求非常高,企业在起点落后地情况下始终疲于追赶.每当企业在耗费大量人力、物力、财力取得技术突破时,革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段.这种一步落后、处处受制于人地状态在大数据时代有望得到改变.大数据对于硬件基础设施地要求相对较低,不会受困于基础设备核心元件地相对落后.与在传统数据库操作层面地技术差距相比,大数据分析应用地中外技术差距要小得多.而且,美国等传统强国地大数据战略也都处于摸着石头过河地试错阶段.中国市场地规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台.大数据对于中国企业不仅仅是信息技术地更新,更是企业发展战略地变革.随着对大数据地获取、处理、管理等各个角度研究地开展,企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”.任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰,只有数据才具有长期可用性,值得积累.数据是企业地核心资产,可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在地.大数据是信息技术演化地最新产物,确立了数据这一信息技术元素地独立地位.正因为数据不再是软硬件及应用地附属产物,才有了今天爆炸式地数据增长,从而奠定了大数据地基础.为了充分利用数据资产,大数据产业也呼之欲出.大数据时代来临,使商业智能、信息安全和云计算具有更大潜力.大数据产业链按产品形态分为硬件、基础软件和应用软件三大领域,商业智能、信息安全和云计算主横跨三大领域,将构成产业链中快速发展地三驾马车.就国内而言,商业智能市场已步入成长期,预计未来年复合年均增长率( ) 为,“十二五”期间潜在产值将超亿元; 信息安全预计未来年有望保持~地快速增长,“十二五”期间潜在产值将超亿元; 云计算刚进入成长期,预计未来年将超,年产业规模预计将达万亿元.大数据处理地基础设施数据仓库、以物联网为代表地数据收集环节、实时性强地在线数据分析工具,以及数据可视化地产品呈现,数据挖掘地应用在营销、销售、人力资源、电子商务等各个商业领域广泛开展,大数据为个性化营销和精准化推荐提供了充足地养分和可持续发展地沃土.同时大数据研究会给企业管理变革带来巨大冲击.对现代企业地管理运作理念、组织业务流程、市场营销决策以及消费者行为模式等产生巨大影响,使得企业商务管理决策越来越依赖于数据分析而非经验甚至直觉.大数据将催生由信息驱动地地商业模式,在企业地价值链中发挥中间作用,通过商业交易创建极具价值地“排出数据”;数据驱动地决策制定,利用可控实验,企业能够验证假设、分析结果以指导投资决策及运作改变;利用大数据进一步提高算法和机器分析地作用,避免成本高昂地人工干预,节约成本,提高效益.文档收集自网络,仅用于个人学习国内外研究进展“大数据”这个概念早在上个世纪地年,著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中,就将“大数据”热情地赞颂为“第三次浪潮地华彩乐章”.年月《科学》()杂志发表了一篇文章“: ”.“大数据”这个词开始被广泛传播.目前国内外地专家学者对大数据只是在数据规模上达成共识:“超大规模”表示地是级别地数据,“海量”表示地是级地数据,而“大数据”则是级别及其以上地数据.但对其地准确定义给出地结论不一.美国国家科学基金会( ) 则将大数据定义为“由科学仪器、传感设备、互联网交易、电子邮件、音视频软件、网络点击流等多种数据源生成地大规模、多元化、复杂、长期地分布式数据集”.对大数据地定义为:所涉及地资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目地地资讯.麦肯锡全球数据分析研究所在年月发表地一篇论文中所说:“大数据是指大小超出了典型数据库工具收集、存储、管理和分析能力地数据集.”但它同时指出“大数据”并非总是说有数百个才算得上.根据实际使用情况,有时候数百个地数据也可称为大数据,这主要要看它地第三个维度,也就是速度或者时间维度.权威研究与顾问咨询公司将大数据定义为“在一个或多个维度上超出传统信息技术地处理能力地极端信息管理和处理问题”.公司把大数据概括为规模快速和多样,即,而则是地基础上多一个价值.具体来讲,指数据量极大并仍在持续增大;指所需地处理速度快,响应时间短;指数据类型繁多,包括结构化数据、半结构化数据甚至是非结构化数据(以此区分大数据与海量数据两个概念);指价值密度低,以视频为例,不间断地监控录像中,有用地数据长度可能仅有一两秒.由以上概念地差异可以看出目前主要从数据来源和数据地处理工具与处理难度两个方面对大数据进行定义.但是这种定义方式会和另一个词发生混淆——海量数据.有文献指出大数据海量数据复杂类型地数据,这一公式是否成立还待进一步讨论.如今“海量数据”研究方向主要考虑各种非结构化数据地有效管理、多数据源地集成问题.由此看来能区别两次还需要借助关于大数据特征,尤其是其中地.强调数据是快速动态变化地,形成流式数据则是大数据区别于其他概念地最重要地特征.文档收集自网络,仅用于个人学习国外除在大数据地概念上地研究外,重点放在技术研究.美国政府六个部门启动地大数据研究计划中,除了国家科学基金会地研究内容提到要“形成一个包括数学、统计基础和计算机算法地独特学科”外,绝大多数研究项目都是应对大数据带来地技术挑战,重视地是数据工程而不是数据科学,主要考虑大数据分析算法和系统地效率.在国内,“大数据”尚未直接以专有名词被我国政府提出并给予政策支持.因此国内学者关于大数据概念上地研究并不充分,大多是引用以上定义进行阐释.同时在国内对“海量数据”这一说法认同度较高,更习惯将“大数据”称为“海量数据,并没有将两个词进行明确地区分.国内在大数据研究领域地重点在大数据与云计算、数据挖掘,并行计算和分布式处理,应用式主要集中在地理信息系统.文档收集自网络,仅用于个人学习发展动态()资源地管理与利用.数据作为一种重要地资源,对它价值地挖掘利用具有非常重要地意义,因此一直是该领域地研究重点.研究主要涉及到数字处理、数据分析以及数据挖掘,尤其是从海量、复杂、实时地大数据中挖掘知识,可见,对海量数据价值地挖掘、发现和创造价值一直是当前地研究热点.同时为了更好地建设数据资源,对数据地组织和存储显得尤为重点,于是相应地也成为研究热点,如元数据、数据仓库和数据存储等.文档收集自网络,仅用于个人学习()信息服务.数据组织和建设地主要目地便是开展服务.相关研究主要涉及到地理信息系统、互联网、物联网、遥感、数字城市、商业智能等方面.而物联网一直是重点关注地新产业,对于数字城市及智慧城市地谋划建设更强调数据地价值.此外,统计还发现,中国移动、中国电信以及金融领域更注重从数据分析挖掘中获得智慧价值地利用.文档收集自网络,仅用于个人学习()行业调整.迈向商业化,开源软件带来更多相关市场机会,将促使一批新型开放平台地诞生.同时大数据将由网络数据处理走向企业级应用,企业逐渐了解到大数据并不仅仅指处理网络数据,行业对大数据处理地需求也会增加,包括数据流检测和分析.大数据将创造出新地细分市场文档收集自网络,仅用于个人学习()关键技术.数据地管理和利用离不开技术地支撑,服务质量地提高更离不开技术地保障.近几年地研究主要涉及到云计算、、、并行、分布式、多线程、网格、可视化等技术.尤其是云计算、以及带来地分布式、并行式算法与“海量数据”有着密切地关系,而事实上这三者针对地具体目标本来就是大规模地数据.文档收集自网络,仅用于个人学习目前存在地主要问题分析研究方法问题大数据研究开创了科研地第四范式,与传统地逻辑推理研究不同,大数据研究是对数量巨大地数据做统计性地搜索、比较、聚类和分类等分析归纳,因此继承了统计科学地一些特点.统计学关注数据地相关性或称关联性,所谓“相关性”是指两个或两个以上变量地取值之间存在某种规律性,而不再关注因果关系.因果关系地研究曾经引发了科学体系地建立,近代科学体系获得地成就已经证明,科学是研究因果关系最重要地手段.对于相关性研究是可以替代因果分析地科学新发展还只是因果分析地补充,这是一个大数据学术界讨论比较激烈地问题.文档收集自网络,仅用于个人学习()领域融合问题当前大数据研究地局面是各个学科地科学家都以自己为主处理本领域地海量数据,信息领域地科学家只能起到助手地作用.也就是说,各领域地科学问题还掌握在各学科地科学家手里,计算机科学家所提炼出地具有共性地大数据科学问题并不多.通过对有关文献统计,目前大数据方面已发表论文多有计算机科学方面地研究机构专家学者撰写.大多立足于信息科学,侧重于大数据地获取、存储、处理、挖掘和信息安全等方面,鲜有从管理学地角度探讨大数据对于现代企业生产管理和商务运营决策等方面带来地变革与冲击地研究.缺乏学科之间地交叉与融合,缺乏既拥有清理和组织大型数据地能力又懂得“商业语言”地数据科学家.文档收集自网络,仅用于个人学习。
数据权属国内外研究述评与发展动态分析
一、国内商务智能及大数据分析研究动态
3、人工智能与商务智能的结合:国内研究者开始探索如何将人工智能技术融 入商务智能中,提升数据驱动决策的智能化水平。
二、国外商务智能及大数据分析 研究动态
二、国外商务智能及大数据分析研究动态
在国际范围内,商务智能及大数据分析的研究和应用同样活跃。国外的研究 主要集中在以下几个方面:
三、商务智能及大数据分析的发展趋势
2、数据安全和隐私保护将更加重要:随着数据泄露和隐私侵犯事件的频发, 数据安全和隐私保护将成为商务智能及大数据分析的重要研究方向和应用重点。
三、商务智能及大数据分析的发展趋势
3、跨行业应用的深度融合:商务智能及大数据分析的应用范围将不断扩大, 涉及的行业将更加广泛,不同行业的深度融合将成为未来的发展趋势。同时,随 着云计算技术的发展,多行业的数据整合和分析将更加便捷。
三、商务智能及大数据分析的发展趋势
4、个性化推荐成为新热点:基于大数据的个性化推荐将在电子商务、广告、 媒体等领域发挥越来越大的作用,为企业提供更为精准的目标用户推荐。
三、商务智能及大数据分析的发展趋势
5、数据驱动的决策文化将更普及:随着数据驱动决策的优势逐渐被企业认识 和接受,未来的商务智能及大数据分析将在企业中发挥更加重要的作用,形成一 种基于数据的决策文化。
一、国外数据权属研究现状
一、国外数据权属研究现状
在大数据时代,数据的价值日益凸显,这也引发了数据权属的争议。在许多 国家,尤其是欧洲,个人数据的权属被视为个人的基本权利。欧盟的《通用数据 保护条例》(GDPR)明确规定了个人数据的范围和保护方式,任何收集、存储、 使用和转移个人数据的组织都必须遵守。在美国,数据的权属主要基于合同的约 定,如《电子商务隐私保护法》和《联邦信息安全管理法》。
大数据的国内外研究现状及发展动态分析
参考文献
4 . 1 H a d o o p )  ̄速 发 展
业化 处理 。从技术 上看 ,大数据 与云计算 系就像一枚硬 币的正反 面一样 密不可分。 据 必 然 无 法 用 单 台 的计 算机 进 行 处 理 , 必 用分布式架构 。它 的特色在于对海量数据 分布式数据挖掘 ,但它 必须依托 云计算 的 i 式处理 、分布式数据库和 云存储 、虚拟化
, ,
数据 的定义 与特征
大数 据 的 定 义
速度 ( V e l o c i t y ):指获得数据的速度; Ha d o o p技术应用这两个特点。 可 变性 ( V a r i a b i l i t y ):妨碍 了处 理和 有 4 . 5大数据 与云计算的融合 效地管理数据 的过程 : 真实性 ( V e r a c i t y):数据的质量; 大数 据与 云计 算是相 互影 响和 共 同发展 复 杂性 ( C o mp l e x i y):数据量 巨大,来 的 ,云 计 算 为 大 数 据 的服 务 提 供 了支 撑 环 境 以 t 源 多渠 道 。 及高效的模式 ,而大数据也为云计算带来 了新 的商业价值 。同时 ,云计算 ,互联 网等新兴 的 3 国内外发 展现状 技 术 领 域 都 是 产 生 大 数 据 的地 方 ,也 需要 大 数 “ 大数据 ”这 个概念 在上个世 纪 8 O年代 据 来 分 析 的 。 就 出现 了,到 了 2 0 0 8年, “ 大数 据 ”这 个词 4 . 6 大 数 据 的 安 全 隐患 已经不在 陌生 ,并有 了广泛传播之 势。 国 内发展 状况 :在 大 数据 风靡 全球 的 同 随 着大 数据 的不 断增加 ,对 数据 的储 存 时,我 国也加快 了对大数据相关技术攻关 的进 安全性 、多副本和容 灾机制 的要求也会越 来越 程 , 工信 部 发 布 的 《 物联网十二五规划》里 , 高 。正 因为 网络 的普遍应用 ,让犯 罪分子获得 把 信 息 处 理 技 术 作 为 关 键 技 术 创 新 工 程 之 一 而 信 息量增 多,造成 了很 多防范的手段 不易被追 提 出来 ,其 中包 括 了海 量 数 据 存 储 、数 据 挖 掘 、 踪 到 的结 果 。 图像视 频智能分析等大数据技术的重要组成部 分。大数据技术的成熟发展 ,使我 国大数据产 5大数据研究存在 的不足 业链雏 形呈现 ,给企业带来 商机。 ( 1 )大数据相关 的研究与应 用 目前仍 然 国外 发展 状况 :国外 在研 究大 数据 不仅 处 于起步 阶段 , 学术研究大多局 限于宏观层 仅是研究概念还研究 了大数据技术 ,并且把技 ( 2 ) 基 于 互 联 网 和 社 会 媒 体 的 企 业 大 数 术研究作为了重点 。以美 国为例 ,他们部 门中 据研 究与应用急 需进一步的深入开展 ; 的大数据研究计划,绝大多数都是 以重视数据 ( 3 )现有的大数据 研究很 多都致力于 数 工程为重点,并从分析算法和系统效率两方面 据 的获 取 、储 存 、处 理 、挖 掘 和 信 息 安全 等 方 考 虑进 行 设计 。 面 ,很少有从管理学 的视角分析大数据对于 企 . . 4 大 数 据 发 展 动 态 分 析 业 管 理 的影 响 。
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国内外大数据产业发展现状与趋势研究
作者:方申国谢楠
来源:《信息化建设》2017年第06期
大数据作为新财富,价值堪比石油。
进入21世纪以来,随着物联网、电子商务、社会化网络的快速发展,数据体量迎来了爆炸式的增长,大数据正在成为世界上最重要的土壤和基础。
根据IDC(互联网数据中心)预测,2020年的数据增长量将是2010年的44倍,达到35ZB。
世界经济论坛报告称,“大数据为新财富,价值堪比石油”。
随着计算机及其存储设备、互联网、云计算等技术的发展,大数据应用领域随之不断丰富。
大数据产业将依赖快速聚集的社会资源,在数据和应用驱动的创新下,不断丰富商业模式,构建出多层多样的市场格局,成为引领信息技术产业发展的核心引擎、推动社会进步的重要力量。
大数据产业发展现状
全球大数据产业发展概况
目前,大数据以爆炸式的发展速度迅速蔓延至各行各业。
随着各国抢抓战略布局,不断加大扶持力度,全球大数据市场规模保持了高速增长态势。
据IDC预测,全球大数据市场规模年增长率达40%,在2017年将达到530亿美元。
美国奥巴马政府于2012年3月宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”,将“大数据研究”上升为国家意志;2015年发布“大数据研究和发展计划”,深入推动大数据技术研发,同时还鼓励产业、大学和研究机构、非盈利机构与政府一起努力,共享大数据提供的机遇。
目前,美国大数据产业增长率已超过71%,大数据在美国健康医疗、公共管理、零售业、制造业等领域产生了巨大的经济效益。
英国政府自2013年开始就注重对大数据技术的研发投入,2015年投入7300万英镑用于55个政府的大数据应用项目,投资兴办大数据研究中心,通过大数据技术在公开平台上发布了各层级数据资源,直接或间接为英国增加了近490亿至660亿英镑的收入,并预测到2017年,大数据技术可以为英国提供5.8万个新的工作岗位,或将带来2160亿英镑的经济增长。
法国2011年推出了公开的数据平台 date.gouv.fr,以便于公民自由查询和下载公共数据;2013年相继发布《数字化路线图》、《法国政府大数据五项支持计划》等,通过为大数据设立原始扶持资金,推动交通、医疗卫生等纵向行业设立大数据旗舰项目,为大数据应用建立良好的生态环境,并积极建设大数据初创企业孵化器。
日本在《日本再兴战略》中提出开放数据,将实施数据开放、大数据技术开发与运用作为2013-2020年的重要国家战略之一,积极推动日本政务大数据开放及产业大数据的发展,零售业、道路交通基建、互联网及电信业等行业的大数据应用取得显著效果。
韩国政府高度重视大数据发展,科学、通信和未来规划部与国家信息社会局(NIA)共建大数据中心,大力推动全国大数据产业发展。
根据《2015韩国数据行业白皮书》统计显示,
数据服务市场规模占韩国总行业市场规模的47%,位列第一;数据库构建服务以41.8%的占有率紧随其后。
目前,韩国正在积极打造“首尔开放数据广场”,据估算这些公开信息产生的经济价值将达到 1.2 万亿韩元,为私营企业创造多元化的商业模式和价值。
国内大数据产业发展概况
目前,我国大数据产业发展在经历初期探索、市场启动等阶段后,大数据的技术、应用以及社会公众的接受度等方面逐步趋于成熟,整个产业开始步入快速发展阶段,行业规模增长迅速。
从大数据产业规模来看,根据中国信息通信研究院《中国大数据发展调查报告》统计显示,2016年我国大数据市场规模为168.0亿元,增速达到45%,预计2017-2020年增速保持在30%以上。
未来,随着市场对数据的重视,大数据市场规模还会继续增长,到2020年我国数据总量将占全球的20%,成为世界第一数据资源大国和全球数据中心。
从大数据企业来看,我国大数据市场供给结构初步形成,呈现三角形结构,即以百度、阿里、腾讯为代表的互联网企业,以华为、联想、浪潮、曙光、用友等为代表的传统IT厂商,以亿赞普、拓尔思、海量数据、九次方等为代表的大数据企业。
从大数据产业分布看,我国大数据产业集聚发展效应开始显现,出现京津冀区域、长三角地区、珠三角地区和中西部四个集聚发展区,各具发展特色:京津冀区域以北京为核心,依托中关村在信息产业的领先优势,快速集聚和培养了一批大数据企业,启动全国首个大数据交易平台,形成京津冀“大数据走廊”;长三角地区城市将大数据与当地智慧城市、云计算发展紧密结合,吸引并集聚了一大批大数据企业;珠三角地区在产业管理和应用发展等方面率先突破,对大数据企业扶持力度大,集聚效应明显。
目前,国内大数据已被广泛应用到政府公共管理、金融、交通、零售、医疗、工业制造等领域,并催生出万亿级产业。
随着大数据应用范围的不断扩大,大数据所形成的价值将不断提升。
大数据产业发展趋势
非结构化数据将成为未来关注焦点
大数据时代,数据和信息正呈现出爆炸式增长,巨大的数据量已经从 TB 级跃升至 ZB 级,数据结构也更加复杂,大部分数据信息都属于非结构化数据,包括大量的语音、文字、图片、视频信息等,各种数据格式之间互不兼容,而且数据访问和使用更具随机性,给数据的提取、存储、管理和应用带来一定难度。
据统计,超过80%的相关信息数据都是以非结构化格式存在的,在非结构化数据中蕴藏着未来大数据发展有用的信息宝库,利用数据可视化工具分析非结构化数据,能够有效分析信息之间的相关性并挖掘数据潜在的价值。
因此,非结构化数据和半结构化数据带来的技术和应用领域将是未来大数据发展的新蓝海。
开源成为大数据技术发展主要方向
经过多年发展,大数据相关的数据采集、存储、分析、可视化等基础性技术已经取得重大突破,形成了实用性强、稳定度高的技术能力。
从大数据技术的发展历程上看,大数据的崛起
源于一场由“开源软件”驱动的革命,大数据核心技术如分布式存储、云端分布式及网格计算均是依赖于开源模式。
从IBM、Oracle等科技巨头到雨后春笋般的大数据创业公司,开源软件与大数据的结合迸发出惊人的产业颠覆性力量,开源技术在大数据技术进步中将占据核心地位,成为大数据技术创新主要途径。
大数据应用成为产业转型升级重要路径
大数据作为一种重要的战略资产,已经不同程度地渗透到每个行业领域和部门,在商贸、交通、城市管理等多个领域中得到了广泛应用,未来各产业发展的方向将与大数据紧密挂钩。
随着大数据产业发展的日趋成熟,传统产业将越来越多地利用大数据实现产业转型升级。
一方面,大数据与高端装备制造、新能源、生物医药等领域的深度融合和创新应用,将广泛带动农业、制造业、服务业等传统产业转型升级;另一方面,基于数据挖掘应用的大数据产业本身有着巨大的商业价值和社会价值,大数据与传统行业的结合,将催生出一些新的行业与业态,为经济和社会发展创造新的增长点。
数据连接方式升级引发商业模式新变革
在大数据技术体系中,数据是各方连接的中心,连接方式的不断升级将会带来不同的商业模式创新。
从大数据连接方式发展的层次来看,初级阶段是数据源和中心的连接,从而带来了数据托管和数据交易商业模式,其本质是充分发挥规模效应达到降低数据信息存储和查询成本的目的;中级阶段是数据和价值的连接,由此带来了数据关系挖掘和沉淀价值利用的两种商业模式创新,数据关系挖掘通过相关性分析挖掘数据背后的价值,沉淀价值利用则通过对垃圾数据进行分析得出有价值的结论,最终达到商业指导、精准服务和决策支持的目的;高级阶段是需求和供给的连接,其数据社交O2O等商业新模式开始崛起,如百度云存储社交通过提供云的群组共享使数据传递更具针对性和精准度,大数据可以让云数据平台促进网络中个体间的交流,从而有效降低需求和供给之间的连接成本。
数据市场格局呈现平台化发展新趋势
大数据正处在快速发展期,市场格局也将逐步呈现平台化的发展态势。
在数据采集领域,全球各大互联网企业已经认识到数据的价值,在数据获取入口等方面展开激烈的竞争。
互联网数据往往都掌握在大企业手里,如我国百度、腾讯、阿里等三大平台型龙头企业在搜索、社交和电商数据的采集上处于垄断地位;在数据存储和交易领域,传统大型IT企业和大型互联网企业将占据绝大多数的市场份额,随着云端数据中心的不断推进和企业存储能力的开放,数据存储将会更趋于集中,大型数据平台将应运而生,基于产品、信息、客户的资源整合平台及其商业模式创新成为主流。
大数据时代信息安全成为重要问题
数据开放已成为各界共识,同时大数据技术给数据使用的隐私问题带来了新挑战。
尤其随着新一代信息技术的不断发展和广泛应用,智能设备的自动化将引发更多远程控制的安全隐患;未来“云脑”的出现,机器将有可能将通过万物互联实现设计、制造和自主行为,人类将面对前所未有的安全奇点。
大数据时代,由于数据比较集中,信息量也比较大,对海量数据进行安全防护变得更加困难,数据的分布式处理也加大了数据泄露的风险,尤其是政府数据,其中包含着事关国家发展的数据,其可能对国家安全产生影响。
因此,数据的隐私和信息安全正成为制约大数据发展的重要瓶颈。
(作者单位:浙江省工业和信息化研究院)。