关于大数据国内外的发展状态
大数据发展背景及研究现状
大数据发展背景与研究现状（一）大数据时代的背景随着计算机存储能力的提升和复杂算法的发展，近年来的数据量成指数型增长，这些趋势使科学技术发展也日新月异，商业模式发生了颠覆式变化。
《分析的时代：在大数据的世界竞争》是2016年12月麦肯锡全球研究院（MGI）发表的一份报告。
五年前MGI就指出大数据分析在基于定位的服务、美国零售业、制造业、欧盟公共部门及美国健康医疗领域有很大的增长潜力。
数据正在被商业化，来自网络、智能手机、传感器、相机、支付系统以及其他途径的数据形成了一项资产，产生了巨大的商业价值。
苹果、亚马逊、Facebook、谷歌、通用微软以及阿里巴巴集团利用大数据分析及自己的优势改变了竞争的基础，建立了全新的商业模式。
稀缺数据的所有者利用数字化网络平台在一些市场近乎垄断，只需用独特方式将数据整合分析，提供有价值的数据分析，几乎可以“赢家通吃”。
2011年全球的数据储量就达到1.8ZB，与2011年相比2015年大数据增长了近4倍，未来十年，全球数据存储量还将增长十倍，大数据成为提升产业竞争力和创新商业模式的新途径。
大数据在企业中得到了充分的应用并实现了巨大的商业价值。
梅西百货的SAS系统可以根据7300种货品的需求和库存实现实时定价。
零售业寡头摩尔玛通过最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据技术使得在线购物的完成率提升了10%到15%。
我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里，但很多数据却与世隔绝“深藏闺中”，成为极大的浪费。
2015年，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，明确要求“2018年底前建成国家政府数据统一开放平台”；今年5月，国务院办公厅又印发《政务信息系统整合共享实施方案》，进一步推动政府数据向社会开放。
1大数据可以把人们从旧的价值观和发展观中解放出来，从全新的视角和角度理解世界的科技进步和复杂技术的涌现，变革人们关于工作、生活和思维的看法。
大数据的应用十分广泛，通过对大规模数据的分析，利用数据整体性与涌现性、相关性与不确定性、多样性与非线性及并行性与实时性研究大数据在公共交通、公共安全、社会管理等领域的应用。
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。
计算机国内外发展现状
计算机国内外发展现状
计算机国内外发展现状：
随着科技的快速发展，计算机在全球范围内得到了广泛应用，并在不断进步和创新。
以下是计算机国内外发展现状的一些方面：
1. 计算机硬件：国内外都出现了众多新型的计算机硬件产品，比如中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）等。
国内企业逐渐崭露头角，例如华为、联想等中国公司推出了自己的处理器，与国外巨头展开竞争。
2. 计算机软件：国内外的计算机软件发展迅速。
国内企业在操作系统、应用软件和游戏开发等领域取得了显著成就，例如中国的手机操作系统“鸿蒙”和阿里巴巴集团的电子商务平台等。
3. 人工智能（AI）：人工智能技术在国内外都取得了突破性
进展。
比如语音识别、图像识别、自动驾驶等领域的创新技术，吸引了众多企业和研究机构的投资和研发。
4. 云计算：云计算在国内外都得到了广泛应用。
国内外云计算服务商提供了强大的计算、存储、网络等资源，为企业和个人提供了更高效、便捷的计算服务。
5. 网络安全：随着计算机技术的发展，网络安全问题变得尤为重要。
国内外的政府和企业都加大了对网络安全的投入，加强信息保护和防御能力。
6. 大数据：国内外都越来越注重对大数据的应用和分析。
大数据技术被应用于各行各业，为企业和决策者提供了更全面、准确的数据支持。
总体来说，计算机在国内外的发展都取得了巨大的成就，但仍存在一些差距和挑战。
国内企业在某些领域已经与国外企业媲美甚至超过，但在其他领域仍需要不断努力和提高。
未来，计算机的发展将更加全面和深入，将继续推动科技创新和社会进步。
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。
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。
国内外信息化现状
国内外信息化现状国内外信息化现状是指在不同国家和地区中，信息技术的发展和应用水平的现状。
国内信息化现状：1. 互联网普及率：中国互联网用户规模已经超过8亿，互联网普及率超过50%。
2. 移动互联网普及率：中国移动互联网用户规模已经超过7亿，移动互联网普及率超过50%。
3. 电子商务：中国的电子商务市场规模居全球第一，电子商务在零售、物流、支付等领域得到广泛应用。
4. 人工智能：中国在人工智能领域的研究和应用取得了重要进展，包括人脸识别、语音识别、自动驾驶等。
5. 云计算：中国的云计算发展迅速，云服务商数量众多，云计算在企业、政府和个人等各个领域得到广泛应用。
6. 大数据：中国的大数据产业发展迅速，包括数据采集、存储、分析和应用等各个环节。
7. 5G技术：中国在5G技术的研发和应用方面取得了重要进展，成为全球5G技术的重要推动者。
国外信息化现状：1. 互联网发达国家：美国、日本、韩国、德国等国家的互联网普及率和移动互联网普及率较高，互联网应用广泛。
2. 电子商务发达国家：美国、英国、德国等国家的电子商务市场规模较大，电子商务在零售、物流、支付等领域应用成熟。
3. 人工智能领先国家：美国、英国、加拿大等国家在人工智能领域的研究和应用处于领先地位。
4. 云计算发展国家：美国、英国、加拿大等国家的云计算发展较为成熟，云服务商数量众多。
5. 大数据应用国家：美国、英国、加拿大等国家的大数据产业发展较为成熟，大数据应用广泛。
6. 5G技术引领国家：美国、韩国等国家在5G技术的研发和应用方面处于领先地位，成为全球5G技术的推动者。
总体上，国内外信息化现状都在不断发展和进步，各个国家都在不同程度上推动信息技术的发展和应用，以满足社会、经济和个人的需求。
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。
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。
互联网大数据产业发展现状及未来趋势分析
互联网大数据产业发展现状及未来趋势分析摘要：互联网大数据产业是近年来迅速崛起的一项新兴产业，通过收集、存储和分析海量数据，为企业和个人提供精准的信息和决策支持。
本文通过对互联网大数据产业的发展现状进行梳理和分析，并展望了未来的发展趋势，包括数据安全与隐私保护、人工智能与机器学习的应用、跨界融合发展等方面。
一、互联网大数据产业发展现状1. 驱动因素：互联网大数据产业的崛起离不开几大关键因素，包括数据的快速增长、计算能力和存储成本的下降、云计算和人工智能的技术进步等。
2. 应用领域：互联网大数据产业已经广泛渗透到各个领域，包括金融、医疗、零售、交通、传媒等。
通过对海量数据的分析和挖掘，企业可以提升运营效率、降低成本、优化产品和服务。
3. 企业布局：国内外各大互联网巨头都纷纷布局大数据产业，通过投资、并购等方式进行拓展。
同时，一批专注于数据分析和应用的初创公司也在不断涌现。
4. 国家政策：政府对互联网大数据产业的发展给予了高度关注和支持，出台了一系列政策和措施，促进产业的发展。
二、互联网大数据产业未来趋势分析1. 数据安全与隐私保护：随着互联网大数据的快速发展，数据安全和隐私保护成为产业发展的核心问题。
未来，隐私保护技术和法规将更加完善，企业将注重建立可信赖的数据治理机制。
2. 人工智能与机器学习的应用：人工智能技术和机器学习算法在互联网大数据产业中的应用将更加广泛。
通过数据分析和学习，人工智能可以帮助企业实现自动化决策和智能化运营。
3. 产业融合与创新：互联网大数据产业将与其他行业进行深度融合，创造新的商业模式和机会。
例如，与金融、制造业、智能交通等产业的融合将推动互联网大数据产业的创新和发展。
4. 区块链技术的应用：区块链技术的发展将为互联网大数据产业提供更安全、可信赖的数据交换和存储方式。
未来，区块链将与互联网大数据产业有机结合，促进行业的进一步发展。
5. 国际合作和竞争：互联网大数据产业是全球性的产业，国际合作和竞争也变得愈发激烈。
大数据行业的发展现状与未来趋势
大数据行业的发展现状与未来趋势近年来，随着科技的飞速发展，大数据技术逐渐引起了人们的关注和重视。
作为一种新兴技术，大数据已经在各个领域得到了广泛的应用，并且逐渐成为了推动经济发展、提升产业竞争力的新引擎。
本文将从大数据行业的发展现状、应用领域以及未来趋势等多个角度探讨大数据技术的发展现状和未来趋势。
一、发展现状自从2000年Google提出“MapReduce”并应用于分布式计算框架之后，大数据技术便得到了飞速的发展。
2011年，Hortonworks和Cloudera公司分别推出了基于Apache Hadoop开发的企业级Hadoop发行版，标志着大数据技术开始进入应用阶段。
此后，国内外的各大科技公司开始进入大数据领域，如IBM、Google、Amazon、百度、阿里巴巴等。
发展至今，大数据技术已经得到了广泛的应用。
在商业领域，通过大数据分析，企业可以挖掘隐藏在数据中的商业价值，实现产品优化、市场预测、客户满意度分析等。
在政府领域，大数据分析可以帮助政府预测社会问题、消除隐患及解决城市交通问题等。
在医疗领域，大数据技术可以帮助医生和医疗机构更好地诊断和治疗病患。
总之，大数据技术已经广泛涉及了生产、服务、经营管理等多个方面，成为了经济社会发展的不可或缺的新动力。
二、应用领域大数据技术的应用领域可以说是无处不在。
以下是大数据技术在一些领域的具体应用：1.金融领域金融领域是大数据技术应用最广泛的领域之一。
大数据技术应用于金融领域，可以帮助金融机构处理海量交易数据，用于风险控制、投资管理、客户分析等。
同时，大数据技术也可以帮助金融机构识别欺诈、反洗钱等违法行为，保障金融交易的安全和合规性。
2.电商领域电商领域也是大数据技术的主要应用领域之一。
大数据技术可以帮助电商企业对用户进行精细化运营，从而提高用户购买意愿和购买满意度。
同时，大数据技术还可以帮助电商企业进行推荐商品、商品定价、库存管理等。
3.交通领域交通领域是大数据技术的另一个应用领域。
大数据技术及国内外发展态势分析
大数据技术及国内外发展态势分析大数据技术及国内外发展态势分析一、引言大数据技术是指处理和解析大规模数据集合的各种技术和方法。
随着计算能力、存储能力和网络技术的快速发展，大数据技术也得到了广泛的应用和发展。
本文将介绍大数据技术的概述、现状和发展态势，以期为相关领域的研究和实践提供参考。
二、大数据技术的概述大数据是指数据量巨大、复杂度高、处理速度快的数据集合。
大数据技术的主要特点包括大规模、高速度、多样化、复杂性和实时性。
这些特点使得大数据技术在传统的数据处理技术之外，还涉及到一系列新的技术和方法，如分布式存储、并行计算、云计算、数据挖掘、数据分析等。
三、国内外发展现状1.国外发展现状在大数据技术领域，美国一直处于领先地位。
硅谷、纽约和波士顿等地区的创业公司和研究机构在大数据技术方面进行了很多创新性的工作。
此外，欧盟、英国、德国等国家和地区也在大数据技术方面进行了大量的研究和应用，特别是在公共服务、金融、医疗等领域。
2.国内发展现状我国政府高度重视大数据技术的发展。
近年来，我国在大数据基础设施、产业发展和政策支持等方面取得了一定的进展。
国内主要的大数据企业和研究机构包括阿里巴巴、腾讯、百度、华为等大型互联网公司以及中国科学院、中国工程院等研究机构在大数据技术方面进行了很多研究和实践。
四、发展态势分析1.技术创新不断涌现随着人工智能、区块链等新兴技术的不断发展，大数据技术也将不断进行创新和迭代。
预计未来将会有更多的大数据技术和应用诞生，包括更高效的存储和计算技术、更智能的数据分析和挖掘算法以及更安全的数据加密和隐私保护技术等。
2.产业融合趋势更加明显未来大数据技术将更加注重与各行业的融合，发挥其在生产制造、医疗健康、金融等领域的优势。
通过与产业的融合，大数据技术能够产生更大的价值，同时也需要应对一些新的挑战，如数据安全和隐私保护等。
3.数据安全和隐私保护成为关注重点随着大数据技术的广泛应用，数据安全和隐私保护问题也日益突出。
大数据国内外发展现状
大数据国内外发展现状大数据技术的发展已经成为国内外关注的热点之一。
在国内，大数据行业蓬勃发展，成为推动经济转型升级的重要力量。
政府的大力支持和投入，推动了相关企业的发展。
资本市场也在加大对大数据领域的投资。
同时，越来越多的企业开始认识到大数据的重要性，积极应用大数据技术来改进运营和决策，提升竞争力。
在国内，大数据技术广泛应用于各个领域。
例如，在金融领域，大数据技术被用于风险管理、智能投顾、反欺诈等方面，提高了金融机构的效率和服务质量。
在制造业，大数据技术被用于物流优化、生产计划优化、质量控制等方面，提高了生产效率和产品质量。
在电商领域，大数据技术被用于用户画像、个性化推荐、营销策略等方面，提升了用户体验和销售额。
国外的大数据发展也十分迅猛。
美国、欧洲等发达国家的大数据行业已经相对成熟，并在全球范围内占据领先地位。
这些国家在大数据技术、人才培养、政策支持等方面都积累了丰富的经验。
与国内相比，国外大数据应用相对较早，应用场景更加多样化。
然而，无论是国内还是国外，大数据行业都面临一些共同的挑战。
首先，数据安全和隐私保护问题是一个重要的关注点。
大数据技术的发展可能涉及大量的个人隐私数据，因此如何保护数据安全和隐私成为一个重要的问题。
其次，数据的质量和可靠性也是一个挑战。
大数据技术依赖于数据的质量和准确性，然而在现实应用中，数据质量参差不齐，数据的准确性也难以保证。
此外，缺乏专业人才也是一个制约大数据发展的关键因素。
综上所述，国内外的大数据发展都取得了显著的进展，并在各个领域产生了广泛的应用。
然而，我们也要正视各种挑战和问题，进一步加强数据安全和隐私保护，提高数据质量和可靠性，加强人才培养，以推动大数据技术的发展和应用。
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。
国内外大数据产业发展分析与比较研究
国内外大数据产业发展分析与比较研究随着信息技术的快速发展，大数据已经成为全球范围内炙手可热的话题。
以往的数据分析主要关注数据本身，而大数据则更注重于利用数据进行深度挖掘、分析和应用。
大数据产业不仅仅是个技术领域，更是一个融合了各个行业的综合产业。
本文将通过分析国内外大数据产业各个方面的发展状况，以期为读者提供深入了解大数据产业的视角。
一、国内大数据产业的现状近年来，国内大数据产业迅速发展。
根据中国国家信息中心的数据，在2020年上半年，国内大数据行业规模已经超过5000亿元人民币。
这个数字预计将在未来几年内快速扩大。
从数据分析软件专家SAS的数据来看，中国已经成为亚太地区大数据市场的三分之一。
另外，在国内大数据市场中，数据挖掘技术和云计算技术发展最为迅速。
在国内大数据产业中，云计算、人工智能、物联网是最受重视的三大技术。
在应用方面，金融和电商是国内大数据应用最为广泛的两个领域。
另外，国内互联网巨头腾讯、阿里巴巴和百度等公司均设立了独立的大数据业务部门，以便更好地开发大数据应用。
不过，与国外相比，国内大数据产业仍面临一些挑战，其中最突出的问题是数据安全问题。
由于缺乏完善的数据安全保障机制，国内大数据产业并不被广泛信任，这也阻碍了其进一步发展。
另外，国内大数据从业人员的整体素质和技能也有待提高。
二、国外大数据产业的现状在国外，以美国和欧洲为代表的发达国家的大数据产业尤其发达。
美国的硅谷地区自然是全球大数据产业发展的引领者之一。
大量知名科技公司如谷歌、亚马逊和IBM等都集中在这一地区，形成了庞大的大数据产业生态系统。
而在欧洲，著名的大数据产业中心有英国的剑桥和德国的柏林等城市。
与国内大数据产业相比，国外大数据产业具备更加完善的数据安全保障机制和优质的人才培养体系。
由于其先进的技术和优秀的数据挖掘能力，国外大数据产业在医疗、金融和政府等领域的应用也非常广泛。
不过，正如国内大数据产业一样，国外大数据的发展面临一些挑战。
中国大数据发展现状
中国大数据发展现状中国大数据发展正处于快速发展阶段。
随着信息技术的迅猛发展和互联网的普及，大数据已经成为了一个重要的生产要素和发展动力。
大数据技术在各行各业都得到了广泛应用，并为经济社会发展带来了巨大的改变。
在政府层面，中国制定了一系列政策和战略，推动大数据发展。
2015年发布的《中国制造2025》提出了加快推进工业大数据建设的目标。
2016年发布的《国家大数据综合试验区建设方案》则明确了打造国家级大数据综合试验区的目标，旨在培育大数据产业集群，推动大数据与实体经济融合发展。
此外，政府还加大对大数据技术和人才的支持力度，提供了一系列的政策扶持和经费支持。
在企业层面，国内外很多知名企业纷纷布局大数据领域。
BAT （百度、阿里巴巴、腾讯）等互联网巨头均在大数据领域有所突破，积极投资研发创新，并且大量应用大数据技术来提升产品和服务。
除了互联网企业，传统行业也积极引入大数据技术，通过数据挖掘和分析来提高生产效率、优化供应链、改进营销策略等。
在研究机构和高校方面，大数据研究取得了突破性进展。
许多高校设立了大数据相关专业和研究机构，培养了大批专业人才。
大数据研究所、数据科学实验室等机构也在推动学术研究和技术创新。
同时，国内也积极与国际合作，参与国际大数据研究和标准制定，加强国际交流与合作。
然而，中国大数据发展还面临一些挑战和问题。
数据安全和隐私问题成为了重要的议题，大规模数据的采集和使用引发了一系列的监管和法律问题。
另外，大数据人才短缺也限制了大数据的发展。
目前，大数据人才的培养和引进仍然面临着一定的困难。
综上所述，中国大数据发展取得了积极进展，政府、企业和研究机构等多方力量都在推动大数据的应用和创新。
然而，仍然需要继续加大投入和支持，解决相关问题，进一步推动大数据在经济社会发展中的深入应用。
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》。
国内外大数据技术的发展及应用比较研究
国内外大数据技术的发展及应用比较研究一、前言随着信息技术快速发展，大数据技术成为了当今最具前景和潜力的技术之一。
大数据技术的应用从最早的互联网搜索领域扩展到了金融、物流、医疗、军事等各个领域，成为了驱动经济、促进社会进步的重要工具。
本文从国内外的角度出发，对大数据技术的发展及应用进行比较研究。
二、国内外大数据技术发展比较1. 国内大数据技术发展当前，中国已经成为了全球最大的互联网用户、电子商务市场、移动支付和共享经济等领域的重要市场。
而这些领域的快速崛起，相应地促进了大数据技术的发展。
经过多年的积累和发展，国内的大数据技术发展已经取得了很大的进步，主要表现在以下几个方面：1）平台建设方面，已经发展出了多条线的大数据技术平台，如阿里云、华为云、腾讯云、亚马逊云等。
2）数据存储方面，已经开放出了多种数据源的连接，如文件存储系统HDFS、消息队列Kafka、分布式数据库Hbase、高度并发的内存数据库Redis等等。
3）数据处理方面，发展出了多种处理方式，如流式计算、离线批处理、实时流处理等。
4）机器学习与人工智能方面，发展出了多种机器学习平台，如阿里云的PAI，亚马逊的SageMaker等，以及从事机器学习领域的公司，如SenseTime、百度、腾讯等等。
2. 国外大数据技术发展相比较而言，国外大数据技术的发展更为成熟，早在2000年之前，谷歌就已经公开发表了基于MapReduce的大数据处理技术。
2010年，Cloudera公司推出了基于Apache Hadoop的分布式计算平台。
从此，国外的大数据技术取得了飞速发展，主要表现在以下几个方面：1）平台建设方面，包括了Hadoop、Spark、Hive、Pig、Flink、Storm等在内的多种计算平台得到了广泛应用。
2）数据存储方面，包括了HDFS、Ceph、Gluster等多种分布式文件系统得到广泛使用。
3）数据处理方面，基于Spark的计算模式得到广泛应用，实时流处理方面Apache Storm得到广泛应用。
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 。
工业大数据国内外发展现状参考文献
工业大数据国内外发展现状参考文献工业大数据国内外发展现状是当前较为热门的技术领域之一，下面是一些相关参考文献：一、国内工业大数据发展现状1.《工业大数据应用前景分析与展望》论文，作者：刘伟伟、黄鑫，发表于《中国图书馆学报》2019年第3期，主要分析工业大数据的应用现状和发展前景，探讨其在工业4.0时代中的应用前景。
2.《浅谈工业大数据的发展趋势和应用现状》论文，作者：李倩倩，发表于《工业技术创新》2019年第9期，主要介绍了工业大数据的发展趋势以及在智能制造、智慧城市、智慧环保等方面的应用现状。
3.《工业大数据的发展现状及应用前景》论文，作者：陈鸿杰、司建华，发表于《工业经济研究》2019年第4期，主要从技术层面和应用层面综述了国内工业大数据的发展现状和应用前景。
二、国外工业大数据发展现状1.《Big Data and Industry 4.0: The Emergence of a New Trend and its Impacts》论文，作者：Luiz Ferreira、Walid Ben Ahmed、Mohamed Annane，发表于《International Journal of Information Management》2019年第39期，主要介绍了工业大数据和工业4.0的背景及其对企业的影响以及这两个概念的关系。
2.《Big data in manufacturing: A systematic mapping study towards industry 4.0》论文，作者：Marcelo Zappellini、Lucio Mauro Duarte、Lucas M. Geremia，发表于《Journal of Manufacturing Systems》2020年第56期，主要从研究角度对工业大数据在制造业应用的现状进行了梳理，同时对工业4.0背景下的发展趋势进行了探讨。
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关于大数据国内外的发展状态来源：金窝窝大数据的背景与意义上世纪60年代到80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，但以今日的数据量来看，这些数据无疑是非常有限的。
随着PC的出现和应用增多，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。
此时企业内部生产数据的已不仅是企业的财务人员，还包括大量的办公人员，这极大地促进了数据量的增长。
关键词：大数据，发展，分析，技术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。
而与此同时，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。
在数据的这种爆炸式增长的背景下，“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。
大数据热潮的掀起让中国期待“弯道超越”的机会，创造中国IT企业从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追的战略机遇。
传统IT行业对于底层设备、基础技术的要求非常高，企业在起点落后的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，IT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、处处受制于人的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的要求相对较低，不会受困于基础设备核心元件的相对落后。
与在传统数据库操作层面的技术差距相比，大数据分析应用的中外技术差距要小得多。
而且，美国等传统IT强国的大数据战略也都处于摸着石头过河的试错阶段。
中国市场的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的更新，更是企业发展战略的变革。
随着对大数据的获取、处理、管理等各个角度研究的开展，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。
数据是企业的核心资产，可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在的。
大数据是信息技术演化的最新产物，确立了数据这一信息技术元素的独立地位。
正因为数据不再是软硬件及应用的附属产物，才有了今天爆炸式的数据增长，从而奠定了大数据的基础。
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的三驾马车。
就国内而言，商业智能市场已步入成长期，预计未来3年复合年均增长率( CAGR) 为35%，“十二五”期间潜在产值将超300 亿元; 信息安全预计未来3 年CAGR有望保持35% ～40%的快速增长，“十二五”期间潜在产值将超4000 亿元; 云计算刚进入成长期，预计未来5 年CAGR 将超50%，2015 年产业规模预计将达1 万亿元。
大数据处理的基础设施数据仓库、以物联网为代表的数据收集环节、实时性强的在线数据分析工具，以及数据可视化的产品呈现，数据挖掘的应用在营销、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的养分和可持续发展的沃土。
同时大数据研究会给企业管理变革带来巨大冲击。
对现代企业的管理运作理念、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的的商业模式，在企业的价值链中发挥中间作用，通过商业交易创建极具价值的“排出数据”;数据驱动的决策制定，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的作用，避免成本高昂的人工干预，节约成本，提高效益。
大数据在国内外研究进展“大数据”这个概念早在上个世纪的1980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“第三次浪潮的华彩乐章”。
2008年9月《科学》(Science)杂志发表了一篇文章“BigData: Science in the Petabyte Era”。
“大数据”这个词开始被广泛传播。
目前国内外的专家学者对大数据只是在数据规模上达成共识：“超大规模”表示的是GB级别的数据，“海量”表示的是TB级的数据，而“大数据”则是PB级别及其以上的数据。
但对其的准确定义给出的结论不一。
美国国家科学基金会( NSF) 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的大规模、多元化、复杂、长期的分布式数据集”。
对大数据的定义为：所涉及的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的的资讯。
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、管理和分析能力的数据集。
”但它同时指出“大数据”并非总是说有数百个TB 才算得上。
根据实际使用情况，有时候数百个GB 的数据也可称为大数据，这主要要看它的第三个维度，也就是速度或者时间维度。
权威IT 研究与顾问咨询公司Gartner 将大数据定义为“在一个或多个维度上超出传统信息技术的处理能力的极端信息管理和处理问题”。
IBM公司把大数据概括为规模Volume快速Velocity和多样Variety，即3V，而4V则是3V的基础上多一个Value价值。
具体来讲，Volume指数据量极大并仍在持续增大;Velocity指所需的处理速度快，响应时间短;Variety 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);Value指价值密度低，以视频为例，不间断的监控录像中，有用的数据长度可能仅有一两秒。
由以上概念的差异可以看出目前主要从数据来源和数据的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+复杂类型的数据，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的有效管理、多数据源的集成问题。
由此看来能区别两次还需要借助IBM关于大数据4V特征，尤其是其中的Velocity。
强调数据是快速动态变化的，形成流式数据则是大数据区别于其他概念的最重要的特征。
国外除在大数据的概念上的研究外，重点放在技术研究。
美国政府六个部门启动的大数据研究计划中，除了国家科学基金会的研究内容提到要“形成一个包括数学、统计基础和计算机算法的独特学科”外，绝大多数研究项目都是应对大数据带来的技术挑战，重视的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的效率。
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的研究并不充分，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的区分。
国内在大数据研究领域的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。
大数据的发展动态(1) 资源的管理与利用。
数据作为一种重要的资源，对它价值的挖掘利用具有非常重要的意义，因此一直是该领域的研究重点。
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、实时的大数据中挖掘知识，可见，对海量数据价值的挖掘、发现和创造价值一直是当前的研究热点。
同时为了更好地建设数据资源，对数据的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。
(2) 信息服务。
数据组织和建设的主要目的便是开展服务。
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新产业，对于数字城市及智慧城市的谋划建设更强调数据的价值。
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的利用。
(3)行业调整。
Hadoop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的诞生。
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，行业对大数据处理的需求也会增加，包括数据流检测和分析。
大数据将创造出新的细分市场(4)关键技术。
数据的管理和利用离不开技术的支撑，服务质量的提高更离不开技术的保障。
近几年的研究主要涉及到云计算、Hadoop、MapReduce、并行、分布式、多线程、网格、可视化等技术。
尤其是云计算、MapReduce 以及Hadoop 带来的分布式、并行式算法与“海量数据”有着密切的关系，而事实上这三者针对的具体目标本来就是大规模的数据。
目前存在的主要问题分析(1)研究方法问题大数据研究开创了科研的第四范式，与传统的逻辑推理研究不同，大数据研究是对数量巨大的数据做统计性的搜索、比较、聚类和分类等分析归纳，因此继承了统计科学的一些特点。
统计学关注数据的相关性或称关联性，所谓“相关性”是指两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性，而不再关注因果关系。
因果关系的研究曾经引发了科学体系的建立，近代科学体系获得的成就已经证明，科学是研究因果关系最重要的手段。
对于相关性研究是可以替代因果分析的科学新发展还只是因果分析的补充，这是一个大数据学术界讨论比较激烈的问题。
(2)领域融合问题当前大数据研究的局面是各个学科的科学家都以自己为主处理本领域的海量数据，信息领域的科学家只能起到助手的作用。
也就是说，各领域的科学问题还掌握在各学科的科学家手里，计算机科学家所提炼出的具有共性的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的研究机构专家学者撰写。
大多立足于信息科学，侧重于大数据的获取、存储、处理、挖掘和信息安全等方面，鲜有从管理学的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的变革与冲击的研究.缺乏学科之间的交叉与融合，缺乏既拥有清理和组织大型数据的能力又懂得“商业语言”的数据科学家。