大数据信息化智能时代
信息社会发展历程
信息社会发展历程
信息社会是指在信息技术的支持下，信息化程度较高的社会。
以下是信息社会发展的主要历程：
1. 工业化时代: 工业化时代是信息社会发展的基础。
在这一时期，电信技术的发展为信息社会的形成奠定了基础。
2. 信息革命时代: 20世纪60年代末期，计算机和通信技术的发展推动了信息社会向前发展。
信息革命时代也被称为“数字时代”。
3. 网络化时代: 网络化的发展加速了信息社会的发展，包括计算机网络、互联网、移动通信技术、卫星通信技术等。
这一时期标志性的事件是1995年的互联网普及。
4. 移动化时代: 随着智能手机和触屏设备的出现，移动互联网成为了信息社会的重要组成部分。
这一时期信息的时效性和便捷性得到了极大提高。
5. 大数据和人工智能时代: 大数据和人工智能技术的广泛应用加速了信息社会向智能化和自动化方向的发展。
这一时期信息的价值和效益得到了进一步提升。
总的来说，信息社会发展历程不断推动着人类社会的发展，未来更多的技术、应用和服务将进一步促进信息社会的普及和发展。
信息化时代下的大数据应用
信息化时代下的大数据应用随着信息技术的不断发展，大数据应用已经成为了当今社会各行各业都无法缺少的一项技术工具。
电商、金融、医疗、物流等诸多领域都在不断地利用大数据来进行业务决策、提高效率和创新。
本文将从大数据的定义、应用和未来发展方向三个方面分析信息化时代下的大数据应用。
一、大数据的定义大数据简单来说，就是指数据的量级非常大，但这并不是大数据的全部。
除了数据量的大小以外，在真正意义上，大数据还包含着数据的类型、速度、价值等多方面的指标。
因此，大数据的定义应该是：数据量非常大，数据类型多样化，数据来源复杂，且随着时间的推移其增长速度与价值不断提高。
二、大数据的应用1. 金融领域金融领域是大数据应用的早期领域之一，根据数据分析洞察市场趋势和客户需求，可以制定更为科学的金融产品和服务方案。
例如，测算企业财务指标，进行公司风险计算，进行精准投资决策等等。
2. 物流领域在物流领域，大数据应用主要体现在优化物流路径、提高配送效率和准确度等方面。
例如，根据历史数据分析货物流动规律，预测货物分流路径，提高配送效率。
此外，还可以根据大数据预测每个物流节点的负载情况，使物流系统随时进行动态的优化和调整。
3. 医疗领域大数据在医疗领域的应用，主要体现在为医疗健康保健行业提供更加精准、个性化治疗和健康管理等方面。
医疗大数据可以针对个体的健康数据，进行健康评估、疾病风险评估和疾病患者的预防、治疗和疾病管理等。
三、大数据的未来发展方向1. 人工智能人工智能和大数据是永不分离的两个领域，未来人工智能将深度融合到大数据的处理和分析中。
人工智能可以帮助大数据在更深更广方面的提高挖掘潜能，发现潜在的数据价值，实现大数据更高效更智能的运营和应用。
2. 云计算云计算已成为大数据时代的新常态，未来发展方向是云计算转型为云服务乃至云生态。
云服务将融合计算、处理、存储、分析和应用等方面，成为大数据应用中的核心运行平台。
云服务也能让大数据快速、便捷地继续扩展和更新。
科技创新的趋势和方向
科技创新的趋势和方向科技创新是各个国家和地区追求创新发展的重要方向。
随着科技不断向前推进，科技创新也在不断发展和变革，那么科技创新的趋势和方向是什么呢?一、信息化智能时代信息化智能时代是科技创新的重要趋势，包括智能制造、互联网科技、大数据、人工智能、物联网等技术。
这些技术的广泛应用推动了传统制造业升级，推进了现代服务业的发展，对未来的计算机、机器人和物联网等技术的发展都具有重要的影响。
二、绿色可持续发展绿色可持续发展是各个国家和地区共同关心的话题。
在科技创新方面，就是要不断推动新型节能环保技术、新能源技术的研究和实践，为环境友好型社会的建设献力。
同时科技创新也会推动各行各业的转型，从而让更多的企业跟上发展的步伐。
三、智慧城市智慧城市是未来城市的重要发展方向。
智慧城市建设是基于信息技术、物联网等技术的应用来实现城市的数据化、智能化、绿色化、宜居化的发展。
主要包括智慧出行、智慧环保、智慧能源、智慧医疗等方面。
通过科技的创新，实现城市管理的精细化和智能化，让城市更加人性化和便利化。
四、新型金融新型金融是科技创新的重要方向之一。
以互联网技术为基础的新型金融已经对传统金融行业造成越来越大的影响。
其中，电子商务、P2P网贷、虚拟货币等都是新型金融的典型代表。
这些创新可以弥补传统金融的一些不足，为投资者提供方便、快捷、低成本、高收益的金融服务。
五、生物科技生物科技是近年发展迅速的一种科技领域，主要包括生物医药、基因编辑、生物育种等技术。
生物科技的创新将会促进医药、生物、农业、环保等产业的发展。
生物科技的成功应用可以使药品开发更准确，减少不良药物反应和药物产生的效率。
此外，正确应用生物技术也可以为了实现可持续的农业生产做出贡献。
六、未来教育教育是每个国家发展的重要基础，科技创新正推动着教育的发展革新。
未来教育将会突出个性化、数字化、实践化、游戏化、全球化的特点。
科学的评估技术，完善的教学资源和良好的教学方法会自然而然涌现在未来的教育方式中。
大数据时代的政务服务智能化
大数据时代的政务服务智能化随着信息技术的快速发展，大数据时代已经到来，政务服务智能化也逐渐成为政府改革和创新的重要方向。
本文将从大数据技术的应用、政务服务智能化的特点、实现路径等方面，探讨大数据时代下的政务服务智能化。
一、大数据技术的应用大数据技术是指通过对海量数据进行收集、存储、处理和分析，以帮助政府更好地管理和服务社会。
大数据技术的应用可以促进政府信息的共享和利用，提高政务工作的效率和水平，增强政府与公众之间的互动和信任。
在政务服务方面，大数据技术可以实现对服务流程的优化和改进，提高服务质量，增强公众满意度。
二、政务服务智能化的特点政务服务智能化是指通过信息技术和智能化设备，实现政务服务的自动化、智能化和个性化。
政务服务智能化的特点包括：1.高效性：通过智能化设备和系统，可以实现政务服务的自动化处理和快速响应，提高政务服务的效率和质量。
2.个性化：智能化系统可以根据公众的需求和习惯，提供个性化的政务服务，满足不同公众的需求。
3.互动性：智能化系统可以实现政府与公众之间的实时互动和交流，增强政府与公众之间的信任和互动。
三、实现路径1.加强数据整合和共享：政府应该加强数据整合和共享，建立统一的数据平台，实现数据的集中管理和利用。
同时，应该加强对数据的保护和安全管理，确保数据的安全性和可靠性。
2.推进智能化设备和系统的应用：政府应该加大对智能化设备和系统的投入和应用，建立完善的智能化系统，实现政务服务的自动化和智能化。
同时，应该加强对智能化系统的维护和管理，确保系统的稳定性和可靠性。
3.加强人才培养：政府应该加强对大数据和智能化技术的人才培养，建立完善的人才培养机制，提高政府工作人员的数据分析能力和智能化技术应用能力。
同时，应该加强对人才的管理和激励，吸引更多的人才加入到政务服务智能化工作中来。
4.加强公众参与和反馈：政府应该加强与公众的互动和反馈，建立完善的公众参与机制，及时了解公众的需求和意见，不断优化和完善政务服务。
互联网时代的大数据与人工智能
互联网时代的大数据与人工智能在21世纪的今天，互联网技术飞速发展，为我们的生活带来了巨大的变化和方便。
同时，随着人们对数据和信息的需求不断增长，大数据和人工智能技术也开始逐渐成熟并得到广泛应用。
一、大数据时代的挑战与机遇随着互联网技术的不断发展，大数据变得越来越重要。
大数据是指规模化、多样化、高速化和价值化的数据资产。
目前，大数据已经广泛应用于商业、医疗、农业、金融等领域，并带来了巨大的经济效益和社会价值。
然而，大数据时代也面临着许多挑战。
例如，在大数据处理过程中，如何保护数据的安全和隐私，如何避免数据泄露和滥用等问题都需要得到解决。
此外，大数据的处理、存储和分析需要进行高效的计算和算法优化，这也带来了诸多技术难题。
二、人工智能时代的发展与前景人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种模拟人脑智能的技术。
它通过模拟人的思维方式，实现人工智能行为，为我们解决一系列复杂问题。
目前，人工智能已经广泛应用于自然语言处理、图像识别、机器人等领域。
随着技术的不断发展，人工智能的应用场景也将越来越广泛。
人工智能技术的发展还带来了许多机遇。
例如，通过机器学习算法，人工智能可以对未来进行预测，使生产和经济管理更高效。
人工智能还可以在医疗、环保等领域发挥重要作用，提高生产效率和降低成本。
三、大数据和人工智能的结合大数据和人工智能是相辅相成的。
大数据提供了人工智能处理的源头数据，而人工智能则需要大数据作为其基础和支撑。
例如，大数据可以为人工智能提供海量的数据样本，通过机器学习算法，训练出更加复杂的人工智能模型，实现对更多任务的智能化处理。
在商业领域，大数据可以为企业提供更加精准的营销策略和更好的客户服务，为企业创造更多的商业价值。
四、大数据和人工智能的应用场景大数据和人工智能已经广泛应用于许多领域。
例如，在智能制造领域，大数据和人工智能的应用可以提高生产效率和质量，并通过仿真技术实现设备和流程的优化。
未来的发展方向与规划
未来的发展方向与规划未来的发展方向与规划，在时代的进步中，必须遵循科学发展观，创新发展理念，走向可持续发展之路。
此时此刻，我们生活在信息化、智能化和数字化的时代，科技的飞速发展将为未来描绘出美好蓝图。
预测2023年的发展方向和规划是一件极具挑战性的事情，这需要我们认真分析现状、了解趋势、展望未来，为我们确定一条最优路线。
接下来，我将展开讨论未来的发展方向和规划的相关内容。
一、数字化时代的发展趋势信息化、智能化与数字化的时代已经到来，毋庸置疑，2023年，数码化将会成为社会发展的核心竞争力，数字化时代的科技将发挥巨大的作用，大数据技术已经成为促进数字化时代发展的新引擎。
未来，大数据将成为社会运行的神经系统和发展决策的唯一依据，、机器学习等数字技术将成为社会运转的齿轮和主播。
通过物联网、智慧城市、数字化家庭、云计算等技术，可以促进人与机器之间的交互与协作，建立智能化的社会环境。
未来世界是智慧的，未来科技是数字的二、未来科技的发展方向未来科技的发展方向一定是逐步实现智能化、自动化、无人化、绿色化等目标。
无论是生产、服务还是社会生活，、机器学习技术、自然语言处理、知识图谱等先进的技术将成为未来发展的核心技术。
这些技术的发展，将实现数字化时代的高度智能化和高效自动化，让人们享受一个高速智能化的数字化时代，大量的信息和传感器设备的互联，将实现物联网嵌入我们生活的各个方面，促进绿色环保等多个领域的发展。
同时，未来位于泛就业时代的人们，也将必须面对个性化、多元化、自由化的工作生活模式的变革，更加注重专业化、多元化、社交化的向好方向发展。
三、数字化时代的机会和挑战随着数字化时代的转变，机会和挑战并存。
对于汽车、能源、医疗、金融等传统产业，必须通过数字转型，提升数字化技术的应用效果和竞争力，开展基于市场的数字化战略和创新；对于互联网、通讯、半导体等新兴产业，需要加强基础研究、加速应用推广、提高创新能力，打造数字化时代具有全球领先地位的创新发展模式。
智能时代的信息化建设研究
智能时代的信息化建设研究随着科技的发展和智能化技术的不断进步，我们已经进入了一个智能时代。
在这个新的时代背景下，信息化建设也迎来了新的挑战和机遇。
智能时代的信息化建设需要不断探索和创新，以适应社会的发展需求。
本文将从智能时代的特点、信息化建设的目标与挑战、智能时代的信息化建设方向等方面展开研究，并提出相关建议。
一、智能时代的特点智能时代是指以人工智能、大数据、云计算、物联网、5G等先进技术为代表的新一代科学技术迅猛发展的时代。
在智能时代，信息化技术与智能技术相结合，不断创新和进化，为人类社会的发展带来了巨大的变革。
智能时代的特点主要体现在以下几个方面：1. 高度智能化：在智能时代，人工智能技术不断成熟，机器学习、深度学习等技术广泛应用，使得计算机系统具有了更高的智能化水平，能够模拟人类的思维和行为。
2. 大数据驱动：大数据技术成为智能时代的核心驱动力之一，海量数据的收集、存储、处理和分析，为信息化建设提供了全新的数据支撑和决策依据。
3. 互联互通：智能时代的信息化建设不再是孤立的系统，而是强调互联互通，通过云计算、物联网等技术，实现各类设备、设施、系统的智能化互联和协同。
4. 变革性应用：在智能时代，信息化技术被广泛应用于各个领域，包括工业制造、农业生产、医疗健康、教育培训等，为各行业带来了全新的生产方式和运营模式。
二、信息化建设的目标与挑战在智能时代，信息化建设的目标是实现数字化、网络化、智能化和集成化，推动各行业各领域信息化水平不断提升，实现信息资源的共享和利用，促进生产力的提高和社会的可持续发展。
智能时代的信息化建设也面临着一些挑战：1. 安全风险：随着信息技术的广泛应用，网络安全问题日益突出，信息泄露、黑客攻击、计算机病毒等安全风险成为信息化建设的主要障碍。
2. 数据隐私：大数据技术的快速发展带来了大量个人隐私数据的收集和使用，如何保护个人数据隐私成为了信息化建设的一个重要问题。
3. 技术更新换代：智能时代的技术更新速度非常快，信息化建设需要不断跟进和更新技术设备，而传统系统的迁移和升级是一个相当大的挑战。
大数据时代：从信息爆炸到智慧社会的转变
大数据时代：从信息爆炸到智慧社会的转变引言现代社会，信息的增长速度如同爆炸一般。
无论是个人的日常生活，还是企业的运营管理，都离不开对海量数据的收集、存储、分析和利用。
这就是大数据时代的到来。
大数据时代不仅给我们带来了前所未有的信息化便利，还为我们构建智慧社会提供了机遇。
本文就从信息爆炸到智慧社会的转变过程展开探讨。
信息爆炸：创造新的挑战随着互联网的发展和智能设备的普及，我们实际上每天都在创造着海量的数据。
从社交媒体上的点赞和评论，到购物网站上的浏览记录和购买行为，再到各种传感器收集到的环境数据，这些数据成为了我们生活中不可或缺的一部分。
然而，面对如此庞大的数据量，我们又该如何处理和利用呢？首先，海量的数据对存储和计算能力提出了很高的要求。
传统的数据处理方式已经无法满足这些需求，我们需要更加高效和灵活的技术来处理和分析数据。
其次，由于数据的分散和多样性，我们需要找到一种方法，将各种不同来源的数据整合起来，形成一个完整的视图。
最后，数据随着时间推移的变化也是一个挑战。
数据的实时性要求越来越高，因此我们需要更加快速和准确地获取数据。
信息爆炸带来的挑战是多样的，但我们不应该灰心。
在大数据时代，我们可以通过技术的力量来解决这些问题，进而实现智慧社会的转变。
大数据的应用：改变人类的生活和工作大数据时代的到来，为我们带来了更多的机遇和可能性。
大数据的应用已经渗透到我们生活的方方面面，在医疗健康、交通出行、城市规划等领域发挥了重要作用。
在医疗健康领域，借助大数据分析技术，我们可以更好地进行疾病预测和诊断。
通过分析庞大的医疗数据，我们可以发现潜在的风险和规律，提前采取措施进行干预。
同时，大数据还可以帮助医生进行个性化治疗，根据患者的基因信息和病历数据，制定出更精确有效的治疗方案。
在交通出行领域，大数据的应用可以提高交通的效率和安全性。
通过分析交通数据，我们可以及时获取道路拥堵情况，调整交通信号灯的时序，减少交通拥堵问题。
智能时代大数据与智能革命重新定义未来读后感
智能时代大数据与智能革命重新定义未来读后感1. 介绍在当今智能时代，大数据和智能革命已经成为了社会发展的重要引擎。
这两者的结合在重新定义未来方面发挥了巨大的作用。
本文将从深度和广度的角度来探讨这一主题，并对其进行全面评估，以期能够为您提供一篇有价值的文章，帮助您更深入地理解未来的发展方向。
2. 从大数据到智能革命的演进让我们从大数据开始。
随着互联网和移动互联网的快速发展，大数据已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
各种各样的数据被不断地积累和存储，这些数据的规模越来越庞大，这也使得数据分析和处理变得更加复杂和困难。
然而，正是大数据的存在，使得我们能够更准确地了解和把握未来的发展趋势。
随后，智能革命的加入进一步推动了未来的重新定义。
人工智能、机器学习、深度学习等技术的不断创新，使得智能设备和系统变得越来越智能化和智能化。
这些智能设备的出现，不仅让我们的生活变得更加便利和高效，也为未来的发展带来了无限可能。
3. 大数据和智能革命对未来的影响接下来，让我们更深入地探讨大数据和智能革命对未来的影响。
大数据的存在使得我们能够更加准确地预测未来的发展趋势，从而为未来的规划和决策提供了更多的参考依据。
智能革命的加入让我们的生活变得更加智能化和便利化，未来的生活将会更加依赖智能设备和系统。
这些变化不仅将对我们的生活产生深远的影响，也将对未来的产业和社会结构重新定义。
4. 总结与展望大数据与智能革命正在重新定义未来。
它们的结合将为我们带来更加精准的预测和更加智能化的生活方式。
在未来，我们可以看到更多基于大数据和智能技术的创新，这将为社会发展和个人生活带来更多的便利和可能。
在这个过程中，我们也可以看到更多的挑战和机遇，而如何更好地抓住这些机遇，应对这些挑战，将是我们未来需要思考和面对的问题。
5. 个人观点与理解我个人认为，大数据与智能革命的结合将会为我们带来更加智能化和高效化的未来。
在这个过程中，我们需要更加注重数据的安全和隐私保护，保证数据的准确性和可靠性，以及更好地发挥智能技术的作用。
智能时代大数据与智能革命重新定义未来读后感
智能时代大数据与智能革命重新定义未来读后感标题：智能时代：大数据与智能革命重新定义未来一、引言在当今数字化智能时代，大数据和智能革命正深刻地影响着人类社会的方方面面。
随着科技的不断发展，大数据的爆炸式增长以及智能技术的飞速进步，我们正迎来一个全新的时代。
在这个时代中，大数据和智能革命正在重新定义着未来，给我们带来前所未有的挑战和机遇。
二、大数据的崛起与影响1. 大数据的概念和内涵大数据是指海量、多样化、高增长率的信息资产，以及新技术和工具，从这些信息资产中挖掘有意义的信息和知识。
它的崛起让我们意识到信息的重要性和价值，掀开了人类社会信息化的新篇章。
2. 大数据对社会的影响大数据的应用已经深入到我们生活的方方面面，从商业决策、医疗健康、城市规划到科学研究等领域。
它为我们提供了更多的信息和机会，也提出了更多的挑战和问题。
三、智能革命的革新与变革1. 智能技术的发展和应用智能技术正在以前所未有的速度发展，包括人工智能、机器学习、深度学习、自然语言处理等技术的突破。
这些技术正在重新定义着人类社会的生产和生活方式。
2. 智能革命对未来的影响智能革命正在改变着我们的工作、教育、医疗、交通等方面。
它也给我们带来了许多伦理和法律上的问题和挑战。
四、智能时代的机遇与挑战1. 机遇：智能时代给我们带来了更多的创新机会和发展空间，例如智能医疗、智能交通、智能制造等领域的发展将改变着人类社会的面貌。
2. 挑战：智能时代也给我们带来了许多挑战和问题，例如数据隐私、算法歧视、人机共生等问题需要我们认真思考和解决。
五、个人观点与思考在我看来，智能时代的到来是必然的趋势，大数据和智能革命的融合将为人类社会带来更多的机遇和挑战。
在应对这些挑战和机遇时，我们需要更多地思考人与技术、伦理与法律、发展与风险的平衡，并通过合作和共同努力实现人类社会的可持续发展。
总结：智能时代下，大数据与智能革命正在重新定义着我们的未来。
在这个过程中，我们需要思考和探索如何更好地把握智能时代带来的机遇，并解决智能时代带来的问题，以实现人类社会的可持续发展。
人工智能时代信息化如何影响就业市场
人工智能时代信息化如何影响就业市场在当今这个日新月异的时代，人工智能和信息化的发展正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式，就业市场也不例外。
那么，人工智能时代的信息化究竟是如何影响就业市场的呢？首先，我们不得不承认，信息化带来了一些新的职业和就业机会。
随着信息技术的不断发展，诸如大数据分析师、人工智能工程师、网络安全专家等新兴职业应运而生。
这些职业不仅需要具备深厚的技术知识，还需要有创新思维和解决复杂问题的能力。
以大数据分析师为例，他们能够从海量的数据中挖掘出有价值的信息，为企业的决策提供重要的依据。
这在过去是难以想象的，但在信息化的浪潮下，却成为了现实。
与此同时，信息化也为传统行业带来了新的生机。
例如，制造业通过引入信息化技术，实现了智能化生产，从而需要大量懂得操作和维护智能设备的技术工人。
农业领域也借助信息化手段，实现了精准种植和远程监控，这就需要更多具备相关技能的农业技术人员。
然而，事情往往具有两面性。
信息化在创造新就业机会的同时，也对一些传统岗位造成了冲击。
许多重复性、规律性强的工作，如某些生产线的操作工人、数据录入员等，正在被自动化设备和智能软件所取代。
因为这些工作可以通过编程和算法来实现，效率更高，成本更低。
这就导致了一部分劳动者面临失业的风险，他们不得不重新寻找就业机会，或者通过培训来提升自己的技能，以适应新的就业需求。
对于那些年龄较大、学习能力较弱的劳动者来说，这无疑是一个巨大的挑战。
另外，信息化还加剧了就业市场的竞争。
由于信息的快速传播和获取变得更加容易，求职者的数量和范围都大大增加。
一个职位可能会吸引来自全国各地甚至全球的应聘者，这使得求职者面临着更加激烈的竞争。
为了在竞争中脱颖而出，求职者不仅需要具备扎实的专业知识和技能，还需要不断提升自己的综合素质，如沟通能力、团队协作能力、创新能力等。
而且，信息化使得企业对人才的要求也越来越高，他们更倾向于招聘那些能够快速适应新技术、新环境的人才。
大数据时代的人工智能
大数据时代的人工智能在大数据时代，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为了一项重要的技术和应用领域。
人工智能是指通过摹拟人类智能的方式，使计算机系统能够具备类似于人类的思维能力，包括学习、推理、决策等。
在大数据时代，人工智能的应用范围变得更加广泛，它可以匡助我们处理和分析海量的数据，从中挖掘出有价值的信息。
一、大数据时代的背景和意义随着互联网的迅速发展，我们生活在一个数据爆炸的时代。
每天，我们都在产生大量的数据，包括社交媒体的信息、电子商务的交易记录、传感器的数据等。
这些数据蕴含着丰富的信息，但是由于数据量过大、复杂度高，传统的数据处理方法已经无法胜任。
而人工智能的浮现为我们处理大数据提供了新的解决方案。
人工智能可以通过机器学习和深度学习等技术，自动从大数据中学习和发现规律，从而匡助我们更好地理解和利用数据。
它能够快速地分析大量的数据，识别出隐藏在数据中的模式和趋势，为决策提供依据。
同时，人工智能还可以通过自动化的方式，加速数据的处理过程，提高工作效率和准确性。
二、大数据时代的人工智能应用1.智能推荐系统在大数据时代，我们面临的信息过载问题越来越严重。
智能推荐系统通过分析用户的历史行为和偏好，可以为用户提供个性化的推荐，匡助用户发现更感兴趣的内容。
例如，购物网站可以根据用户的购买记录和浏览习惯，为用户推荐符合其兴趣的商品；音乐平台可以根据用户的听歌记录和评分，为用户推荐符合其音乐口味的歌曲。
这些个性化的推荐可以提高用户的满意度，促进销售和用户留存。
2.智能客服随着互联网的普及，越来越多的企业开始提供在线客服服务。
然而，传统的在线客服往往只能提供有限的匡助，用户需要等待很长期才干得到解答。
而智能客服则可以通过自然语言处理和机器学习等技术，理解用户的问题并给出准确的回答。
智能客服可以实现24小时全天候的在线服务，大大提高了客户的满意度和服务效率。
3.智能驾驶智能驾驶是人工智能在交通领域的重要应用之一。
从大数据到人工智能的技术发展历程与前景分析
从大数据到人工智能的技术发展历程与前景分析随着数据量的不断增长，大数据和人工智能技术的应用越来越广泛，成为信息化时代的重要支撑。
本文将从大数据和人工智能技术的发展历程出发，阐述其技术特点和应用，分析其未来发展趋势和前景。
一、大数据技术的发展历程大数据技术源于对海量数据的处理和管理，其发展历程经历了三个阶段。
1.0时代：存储和处理阶段20世纪80年代，企业开始使用数据库管理系统，实现了数据集中存储和管理。
21世纪初，Hadoop等开源软件的出现，使得存储和处理规模更大的数据变得可行。
2.0时代：分析和挖掘阶段数据仓库和数据挖掘技术的发展，推动了大数据分析和挖掘的发展。
2012年，Google发布了MapReduce和GFS的论文，成为大数据技术的重要里程碑。
3.0时代：智能应用阶段随着人工智能技术的发展，大数据开始用于支持各种智能应用，如智能交通、人工智能医疗等。
此时，大数据和人工智能开始融合。
二、人工智能技术的发展历程人工智能技术早在20世纪50年代就有了起步，但直到近年来随着算法的不断发展和硬件的提升，才逐步发展成熟。
1.0时代：规则引擎阶段1956年，达特茅斯会议上提出了“人工智能”这一概念。
此后，人工智能领域的早期研究集中在规则引擎等方面。
2.0时代：机器学习阶段20世纪60年代和70年代，机器学习和神经网络等技术开始崭露头角。
1986年，神经网络标准BP算法被发明。
3.0时代：深度学习阶段2006年，深度学习起源于加拿大多伦多大学Hinton教授的工作。
随着深度学习的快速发展，人工智能技术得到了前所未有的突破。
三、技术特点和应用大数据和人工智能技术的结合，使得数据的存储、处理和分析更加高效和准确。
一方面，大数据技术提供了存储和处理海量数据的能力，并通过分析挖掘，挖掘出数据中隐藏的规律和知识，为人工智能技术提供了前置条件。
另一方面，人工智能技术则能够对大数据进行更加深入的分析，提高运算效率，加速科学研究和创新发展。
大数据时代的人工智能
大数据时代的人工智能在大数据时代，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的发展越来越受到关注。
人工智能是一种摹拟人类智能的技术，通过机器学习和深度学习等算法，使计算机能够摹仿人类的思维和决策过程，从而实现自主学习、理解和应用知识的能力。
一、大数据时代的背景随着互联网的普及和挪移设备的广泛应用，人们每天都在产生大量的数据。
这些数据包括文字、图片、音频、视频等各种形式，以及人们的行为、偏好、社交关系等信息。
这些数据被称为大数据，其规模庞大、复杂多样，传统的数据处理方法已经无法胜任。
二、人工智能在大数据时代的应用1. 大数据分析人工智能可以通过对大数据的分析和挖掘，发现数据中的模式、趋势和规律，提供决策支持和业务洞察。
例如，在电商领域，通过分析用户的购买历史、浏览行为和社交关系，可以为用户推荐个性化的商品和服务，提高用户满意度和购买转化率。
2. 自然语言处理自然语言处理是人工智能的一个重要分支，它涉及对人类语言的理解和处理。
在大数据时代，人们产生了大量的文本数据，如社交媒体上的评论、新闻报导、客户留言等。
通过自然语言处理技术，可以对这些文本数据进行情感分析、关键词提取、文本分类等操作，从而挖掘出有价值的信息。
3. 图象识别随着智能手机和摄像头的普及，人们每天都在产生大量的图片和视频数据。
人工智能可以通过图象识别技术，对这些图片和视频进行分析和理解。
例如，可以识别图片中的物体、人脸、场景等，为用户提供更智能的图象搜索和标签推荐服务。
4. 智能推荐系统大数据时代，人们面对的信息过载问题越来越严重。
人工智能可以通过分析用户的兴趣、偏好和行为，为用户推荐个性化的内容和服务。
例如，在音乐和视频领域，通过分析用户的收听和观看历史，可以为用户推荐符合其口味的歌曲和电影。
三、大数据时代的人工智能挑战1. 数据质量大数据时代，数据的质量对于人工智能的应用至关重要。
如果数据质量不高，例如存在噪声、缺失、错误等问题，那末人工智能算法的准确性和可靠性将受到影响。
大数据和人工智能时代数据安全风险及应对策略
大数据和人工智能时代数据安全风险及应对策略目录一、内容概览 (2)1.1 背景介绍 (3)1.2 研究目的与意义 (3)二、大数据与人工智能概述 (4)2.1 大数据的定义与特点 (5)2.2 人工智能的定义与发展 (6)2.3 大数据与人工智能的关系 (7)三、大数据与人工智能时代数据安全风险 (9)3.1 数据泄露风险 (9)3.2 数据篡改风险 (11)3.3 数据滥用风险 (12)3.4 隐私侵犯风险 (13)3.5 其他风险 (14)四、应对策略 (16)4.1 技术防护策略 (17)4.1.1 数据加密技术 (18)4.1.2 访问控制技术 (20)4.1.3 数据备份与恢复技术 (21)4.2 管理策略 (22)4.2.1 安全管理制度 (23)4.2.2 数据分类与标识 (24)4.2.3 安全审计与监控 (26)4.3 法律法规与政策 (28)4.3.1 国家层面数据安全法律法规 (29)4.3.2 行业标准与规范 (30)4.3.3 企业内部政策与规范 (31)4.4 人才培养与意识提升 (32)4.4.1 数据安全培训 (33)4.4.2 安全意识教育 (34)4.4.3 应急响应能力培养 (36)五、案例分析 (37)5.1 大数据与人工智能领域典型数据安全事件回顾 (38)5.2 相关企业或机构的应对策略及效果评估 (39)六、结论与展望 (41)6.1 研究成果总结 (42)6.2 对未来发展趋势的预测与展望 (43)一、内容概览本文将介绍大数据和人工智能时代的背景，阐述数据的重要性以及为什么数据安全风险在这一时代愈发凸显。
我们将概述数据的价值和其在实际应用中的作用，以及因此带来的潜在风险和挑战。
本文将详细分析数据安全风险，我们将探讨各种可能的安全风险，包括但不限于数据泄露、黑客攻击、恶意软件、内部威胁等。
我们还将关注新兴的威胁和挑战，如深度伪造、暗网交易等。
我们将通过案例研究来具体展示这些风险如何影响企业和个人。
谈谈你对当今会计的看法,从数据化,信息化,智能化
谈谈你对当今会计的看法，从数据化，信息化，智能化1. 引言1.1 概述当今，随着数字化时代的到来，会计行业正在经历着前所未有的变革。
数据化、信息化和智能化已经成为了会计工作不可忽视的重要趋势。
通过运用先进的技术和工具，会计人员可以更高效地处理大量的数据、提供更准确的财务报表，并且在决策过程中提供更有价值的信息。
1.2 文章结构本文将从数据化、信息化和智能化三个方面探讨当今会计行业所面临的挑战和机遇。
首先，我们将分析数据化对会计工作方式的影响，包括数据化的定义和背景以及数据分析在会计中的应用和意义。
其次，我们将探讨信息化对会计行业带来的改变，包括信息系统在会计中扮演的角色和作用以及信息技术对会计职业发展带来的挑战与机遇。
最后，我们将研究智能化对会计人员职责和素质要求所产生的变化，包括智能财务软件和智能报表生成工具在会计领域中出现并带来的优势。
1.3 目的本文旨在探讨数据化、信息化和智能化对当今会计行业的重要影响，并对会计人员提供相关建议和启示。
通过深入研究这些变革所带来的挑战和机遇，我们可以更好地理解会计行业的未来发展方向，为即将进入或已从事会计职业的人员提供有益的指导和建议。
同时，通过了解这些趋势，提高自身素质与适应能力，以保持竞争优势，并为企业做出更加明智的决策。
2. 数据化对会计的影响:2.1 数据化的定义和背景:随着科技的快速发展，数据化已经成为当今社会各个领域中不可或缺的一部分。
数据化指的是将各类信息转换成数字形式，以便进行存储、管理、分析和应用。
在会计领域，数据化是指通过使用数字技术和软件工具对会计信息进行处理和处理过程中产生的大量数据。
2.2 数据化对会计工作方式的改变:数据化对会计工作方式产生了深远的影响。
首先，采用电子表格软件和财务管理软件等工具使得传统纸质文档逐渐被电子文件取代。
这种转变使得会计人员能够更高效地记录、分析和检索大量财务信息，并能够及时生成财务报表。
其次，数据化使得重复性任务自动化，减少了人力资源投入并降低了出错率。
数据智能化时代：大数据引领智能化未来
# 数据智能化时代：大数据引领智能化未来## 引言在当今数字化时代，大数据已经成为企业和组织的重要资产。
大数据的快速增长和技术的不断发展，正引领着一个数据智能化的时代。
通过对大数据的分析和挖掘，结合人工智能和机器学习等技术，我们可以实现更智能、高效和个性化的应用。
本文将探讨大数据在智能化时代的重要性，以及它如何引领智能化的未来。
## 1. 大数据在智能化时代的重要性大数据在智能化时代起着关键作用。
以下是几个重要的方面：### a. 数据驱动决策大数据提供了丰富的信息和洞察，可以帮助企业做出基于数据的决策。
通过对大数据进行分析和挖掘，企业可以获取全面、准确的数据，并运用它们来指导战略决策和业务运营。
### b. 智能算法和模型大数据为智能算法和模型的训练提供了必要的样本和实例。
通过分析和挖掘大数据，我们可以优化和改进算法和模型，使其能够更好地适应不断变化的环境和需求。
### c. 个性化用户体验大数据可以帮助企业实现个性化的用户体验。
通过分析用户行为和偏好，企业可以提供定制化的产品和服务，满足用户的个性化需求。
这有助于提高用户满意度和忠诚度。
### d. 创新和增长大数据的智能应用可以帮助企业发现新的商业机会和创新点。
通过分析市场趋势、用户需求和竞争情报，企业可以发现潜在的商业增长点，并开展创新的产品和服务。
## 2. 大数据引领智能化未来的关键要素要实现智能化未来，以下几个关键要素是必不可少的：### a. 数据收集与整合企业需要建立完善的数据收集和整合系统，将来自不同渠道和来源的数据进行整合和统一。
这包括结构化数据和非结构化数据，如企业数据、社交媒体数据和传感器数据等。
### b. 数据分析与挖掘企业需要投资和发展数据分析和挖掘的能力。
这包括培养数据科学家和分析师的团队，并采用先进的技术和工具，如机器学习、自然语言处理和数据可视化等。
### c. 人工智能与机器学习在实现智能化的未来中，人工智能和机器学习起着重要的作用。
信息时代的发展历程
信息时代是指以信息技术为基础，以数字化、网络化、智能化为特征的时代。
其发展历程可以概括为以下几个阶段：
1.机械化时代（19世纪初至20世纪中叶）：以机械化生产为主要特征，以蒸汽机、纺织机等为代表的机械设备开始广泛应用，人类进入了工业化时代。
2.电气化时代（20世纪中叶至20世纪末）：以电气化为主要特征，以电力、电机、电子管等为代表的电气设备开始广泛应用，人类进入了电气化时代。
3.电子化时代（20世纪60年代至80年代末）：以电子技术为主要特征，以计算机、集成电路、半导体等为代表的电子设备开始广泛应用，人类进入了电子化时代。
4.信息化时代（20世纪90年代至今）：以信息技术为主要特征，以互联网、移动通信、物联网等为代表的信息设备开始广泛应用，人类进入了信息化时代。
在信息化时代，信息技术的发展呈现出以下几个特点：
1.数字化：信息技术将现实世界中的各种信息转化为数字信号，使得信息的存储、传输、处理更加高效、精确。
2.网络化：信息技术通过互联网将全球各地的计算机、设备、人员等连接起来，形成了一个庞大的信息网络，实现了信息的共享和交流。
3.智能化：信息技术通过人工智能、大数据等技术，对信息进行智能处理和分析，实现了信息的智能化处理和应用。
在信息时代，信息技术已经渗透到了人类生活的各个方面，改变了人们的生产、生活、学习和娱乐方式，成为推动社会进步和经济发展的重要力量。
智算中心成为新基建的基本条件与智慧时代动力源
智算中心成为新基建的基本条件与智慧时代动力源随着科技的发展和社会的进步，智能化、信息化已经成为当今社会发展的主要方向。
而在这个过程中，智算中心作为新基建的重要组成部分，不仅是基础设施建设的重要条件，更是智慧时代的动力源。
本文将分别从智算中心作为新基建的基本条件以及智慧时代的动力源这两个方面进行阐述。
智算中心作为新基建的基本条件。
新基建，是指依靠新一代信息技术推动的基础设施建设，是促进产业升级、推动经济增长的重要手段。
而智算中心正是新基建的核心之一。
作为大数据、人工智能、云计算等技术的重要载体，智算中心属于新型的数据中心，是重要的数字基础设施。
在智能化、信息化时代，大数据、人工智能等技术正逐渐成为社会经济发展的重要动力，而智算中心则是这些技术的重要支撑。
智算中心作为新基建的基本条件，首先体现在对数据的存储、处理和分析能力上。
随着社会数据的爆发式增长，传统的数据中心已经无法满足对大容量、高速度的数据处理需求，而智算中心具有更高效的数据存储和处理能力，能够更好地支持大数据、人工智能等应用的发展。
智算中心对于云计算、边缘计算等新型计算模式的支持也是新基建的重要基本条件。
智算中心可以提供弹性、可扩展、灵活的计算资源，能够更好地满足各种应用场景下的计算需求，对于推动数字经济发展具有重要意义。
智算中心也是连接物联网设备和传感器的重要节点，为物联网、智能制造等技术的发展提供了重要的基础设施。
智算中心作为新基建的基本条件，不仅在数据存储和处理能力上有所突破，更是对新型计算模式和物联网技术发展起到了重要的推动作用。
而在智慧时代的动力源方面，智算中心也发挥着日益重要的作用。
智慧时代，是指依靠人工智能、大数据、云计算等新一代信息技术带来的智能化、数字化的时代。
在这个时代里，智算中心成为了智慧时代的动力源。
智算中心作为数据中心，为人工智能提供了重要的支持。
人工智能的发展离不开大量的数据和强大的计算能力，而智算中心恰恰可以提供这种支持。
人工智能时代信息化如何影响就业市场
人工智能时代信息化如何影响就业市场在当今这个科技飞速发展的时代，人工智能和信息化的浪潮正以前所未有的力量冲击着我们生活的方方面面，其中就业市场所受到的影响尤为显著。
人工智能和信息化的发展带来了生产方式的变革。
以往需要大量人力完成的工作，如今在许多领域都被智能化的设备和系统所取代。
比如在制造业，自动化生产线能够高效、精准地完成复杂的生产任务，大大减少了对普通工人的需求。
曾经那些在生产线上进行重复劳动的工人，可能会面临失业的风险。
但与此同时，也催生了对高技能工人的需求，如能够维护和编程这些自动化设备的技术人员。
信息化的普及也改变了工作的组织形式和管理方式。
远程办公、在线协作成为越来越多企业的选择。
这种工作模式打破了时间和空间的限制，使得人才的流动更加自由，企业可以在更广泛的范围内招聘到合适的员工。
但这也对员工的自我管理能力和沟通协作能力提出了更高的要求。
对于那些习惯于传统办公模式、缺乏自律性和沟通技巧的人来说，可能会在这种新的工作环境中感到不适，从而影响其就业竞争力。
在就业结构方面，人工智能和信息化推动了新兴行业的崛起，如大数据分析、人工智能开发、网络安全等。
这些行业不仅需要具备深厚专业知识的人才，还要求有创新能力和快速学习能力。
相比之下，一些传统行业，如某些劳动密集型的服务业和制造业，由于受到技术的冲击，就业岗位数量可能会逐渐减少。
从就业机会的数量来看，短期内，人工智能和信息化的发展可能会导致一部分人失业，尤其是那些从事简单、重复性工作的劳动者。
但从长期来看，随着新技术的不断应用和拓展，会创造出更多新的就业岗位。
例如，随着电子商务的发展，带动了物流、配送、客服等一系列相关岗位的需求；而社交媒体的兴起，则创造了社交媒体运营、内容创作等新兴职业。
教育和培训在这个时代也面临着巨大的挑战和变革。
为了适应就业市场的新需求，教育体系需要及时调整课程设置和教学方法，培养学生具备与人工智能和信息化时代相匹配的技能和素养。
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传 统 行 业
制造业
日本小松公司根据挖掘机 工作情况进行大数据分析， 判断下一年度的市场需求。
美国征信所Equifax对海 西班牙电信“智慧足迹” 量信息进行交叉分析，推出 70余项新服务。 产品可提供基于位置的 大数据分析。
电信运营
金融
其它：农业、气象……
互联网与传统产业不断融合，将催生新的大数据创新机会
目录
4、国内大数据现状
数据来源如何“开放融合”
我国数字化的数据资源总量 远远低于美欧，每年新增数 据量仅为美国的7%，欧洲的 12% 我国已有数据资源还存在标 准化、准确性、完整性低， 利用价值不高
我国政府、企业和行业信息 系统建设缺少统一规划和标 准，形成众多 “信息孤岛”， 数据跨部门整合与开放程度 低
目录
3、大数据引领颠覆性时代
云计算、物联网从政绩工程变成实用工程
国内各地制定云计算“十二五”规划 云计算、物联网园区
中国各地制定或公布了云计算、物联网等产业规划；这些工程的初始着眼点在房地产，政 绩工程居多，大数据作为核心内容端，使得政绩工程变为使用工程。 云计算、物联网、社交化媒体、GIS为大数据提供了丰富的数据来源。因此大数据中包括 的每个用户的身份、地点、时间、喜好、厌恶、社会关系等等大量的信息。伴随数据挖掘 和分析的技术发展，我们即将步入基于大数据的智能化时代。
据显示，此次收购是自2001年 时代华纳(Time Warner's)斥 资1240亿美元并购美国在线 (AOL)后，互联网公司最大的 一起收购案
Facebook买到 了什么
用户价值：whatsApp 用户平均价值在70美元
Facebook CEO 扎克柏 格:
对whatsApp的收购显然 能帮助我们加快移动服务 领域的扩张速度
零售业
沃尔玛零售数据商业智能 分析系统，可以了解到全球 4000多家门店每天的销售情 况并辅助制定销售策略。
传统行业大数据应 用基本特点
数据源主要来自企业 内部、类型较少、实时 要求较低 企业逐渐重视大数据， 但当前应用相对简单， 处于探索阶段 掌握大数据技术的企 业较少，主要由ICT企 业提供技术支持
谷歌的盈利在于所有的软件应用都是 在线的。用户在免费使用这些产品的 同时，把个人的行为、喜好等信息也 免费的送给了Google。因此 Google的产品线越丰富，他对用户 的理解就越深入，他的广告就越精准 。广告的价值就越高。
美国Facebook斥资190亿 美元收购了移动端新锐公司
WhatsApp。根据彭博社的数
带来商业模式的转变
卖license
•易复制、利润率高 •边际成本为零 •卖人头 •盗版
卖服务
因泛在计算而导致 行业需求变化
•客户粘度高 •软硬一体化
•利润率较卖license低， 需要解决复用问题
从对license的需求到对整体解决方案、服务的需求 利用好海量的大数据，解决中国软件公司卖人头、卖授权、无粘度的商业模式， 转变为以数据服务为核心的新商业模式。
• 数据源：在传统BI基础上叠加非结构化数据 • 闭环应用：将数据分析结果应用到客户挽留等流程 • 反馈修正：通过感知应用效果，不断纠正分析模型
以移动互联网流量监测分析平台为切入点
以“移动用户上网记录查询和分析系统”和“移动用户IP 地址溯源和日志留存系统”、“3G基站辅助规划系统”、 “移动用户NET取号系统”为基础
社会服务
如谷歌基于用户搜索数据推出的产品谷歌流感趋势，可以迅 速、准确的对流感进行预报
其它
大数据关键技术与产业研究
……
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创造各个领域的行业新潜力
医疗
美国DNAnexus为医疗机 构和用户提供了基因数据 的管理、分析和可视化能 力。
能源
能源机构Vestas综合考虑 温度、降水、风速、湿度、 气压等因素，确定锋利涡 轮机的最佳安置地。
国外运营商“掘金”大数据创新运营模式
放眼全球市场，电信运营商在大数据发展方面仍处在初级阶段，但是一些发达国家运营商的经验 值得借鉴，主要包括两个方面：一是提升服务质量，改善内部管理；二是确立商业模式，创造外 部收益。
提升服务质量，改善内部管理
法国电信开展针对用户消费的大数据分析评估，借助大数据改 善服务水平，利用大数据手段诊断出通话中断产生的原因是网 络负荷过重，并根据分析结果优化网络布局，为客户提供了更 好的体验，获得了更多的客户以及业务增长； T-Mobile采用Informatica平台开展大数据工作，通过集成数 据综合分析客户流失的原因，在一个季度内将流失率减半； SK电讯新成立一家公司SK Planet，专门处理与大数据相关的 业务，通过分析用户的使用行为，在用户作出决定之前，推出 符合用户兴趣的业务，防止用户流失 英国O2在英国推出了免费WiFi服务，以积累更多的用户，从 而收集到更多的用户数据，用在精准的媒体广告和营销服务方 面。NTT DoCoMo通过制作精细化表格，收集用户详细信息， 大大加强了CRM系统和知识库，准确定位目标客户而实现营销服务向“大数据、 超细分、微营销”转型 大云、经分、网管、飞信等
自主研发大云分布式计算平台 经营分析、网管中逐步引入大数据技术 结合飞信等互联网业务推动大数据应用
构建数据共享服务体系深度数据挖掘将数据分析结果引入到 应用开发支撑自有业务发展 离网预警、综合网 管等等
互联网运营商
不易获得用户的真实身份特征 互联网注册信息多为虚拟ID，少数为实名 注册。
不易获得用户行为的全维度信息 淘宝：无法获得用户消费以外的行为信息。 阿里入股新浪微博的原因之一。
运营商价值定位
服务的运 资源的提 供者 技术的使 用者
营者
目录
5、应用案例
互联网企业应用
Google精确掌握用户行为、获取需求
大数据信息化智能时代
Big data disruptive era
目录
1 2 3 4
大数据概念 云计算技术
大数据引领颠覆性时代
国内大数据现状
5
应用案例
引言—大数据时代背景
在互联网无孔不入的时代，我们 的一举一动都产生了大量的数据。 这些原始数据的应用标志成
“大数据爆发时代”的到
来
随着计算机和互联网技术的迅速 崛起与普及，我们已经离不开手
国内
中国召开第1个以大数据为主题的
香山科学会议，成立专家委员会，中关村
启动3只大数据产品投资基金
引言—国外大数据“风生水起”
美国国务院采用大数据技术开发新的美 国护照系统。
IBM宣布投资1亿美元用于大数据研究；
美国IT公司开始意识到大数据技术能够 为公司创造价值；
大数据公司引入汽车行业高管人员扩展 营销业务；
大数据4V特点
Volume
Variety
Velocity
Value
“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低 （Value）”就是“大数据”的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才 是大数据。
大数据组成方式
大数据技术：图像、音频、视频、非结构化、社交关系数据处理技术商； 现有IT系统改造商：大数据咨询公司、集成商、ERP、商务智能、客户关系管理系统； 终端提供商向数据提供商演进：对现有客户数据的深度把握、建立客户之间的社交和 联系；
如何理解：
人类每天产生的数据
大数据结构
想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三个 层面来展开
第一层面是理论，理论是认知的
必经途径
第二层面是技术，技术是大数
据价值通过从云计算、分布式处 理技术、存储技术和感知技术的 整个过程。
第三层面是实践，实践是大数
据的最终价值应用体现。
日志、地址、基站等
运营商与互联网大数据竞争优势
电信运营商
用户身份的锚点 用户身份：电话号码、姓名、职业等 用户账户：语音、数据流量账户信息 用户行为的全维度信息 什么时间，什么地点，访问了什么网站 用户访问记录：消费、社交、游戏等 用户位置：LBS 不易获得用户互联网或其他行业某一维 度的深度行为信息 去了淘宝，买了什么？不知道，需对数据 包进行深度分析，VPN网络更不易精确到 某一用户。 用户上网某一维度的深度行为信息 淘宝：用户消费行为的深度信息。 腾讯：用户社交行为的深度信息。
促进IT系统投资新热点模式
不同行业中，企业信息化成熟度差异明显；政 府 等行业 的信息 化成熟 度明显领先，总 体处 于扩展和 整合优 化阶段 ；除金融和电信之外 的服务行业的信息化建设成熟度相对较低,仍处 在成长阶段。 对大数据的处理需求将启发对于IT系统投资新 热点，证实IT推动业务发展，增加对IT投资。
云计算与大数据
• 云计算为大数据资源、大数据挖掘提供技术设施（软硬科学技术) • 大数据挖掘为云计算建设和运作提供决策
云计算与大数据
云计算应用价值
应用价值和潜力
提高生产效率，降低成本、节省能源、可持续发展的有效手段 改变IT现状的应用模式 带动传统产业的升级改造转型，调整产业经济结构 促进商业、产业、事业模式发生变化
2012年，美国、英国、 日本等政府积极开放数据， 并资助大数据研发
互联网
共识
大数据=战略资源
政府
目录
1、大数据概念
什么叫大数据
定义：
无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的大量而复杂 的数据集合 —— 维基百科 数量大、获取速度快或形态多样的数据，难以用传统关系型数据分析方法进行有 效分析，或者需要大规模的水平扩展才能高效处理 —— 美国NIST
个性化推荐
如亚马逊利用大数据技术为用户提供社会化推荐、广播式个 性化推荐等服务，加快了产品传播的速度
网页数据