大数据管理:概念、技术与挑战
大数据管理概念、技术与挑战
概念: 大数据管理是指对海量数据进行有效的收集、处理、存储、
分析和应用的一系列管理手段。 大数据管理是从数据的本质和特点
出发,通过有效的技术手段实现对数据的有效管理和利用,最终实现
数据的高效利用和价值最大化。
技术: 大数据管理涵盖了多种技术手段,包括数据采集、数据存储、
数据处理、数据分析、数据可视化等方面。其中,数据采集是获取数
.
数据的安全性和隐私性需要重视,需要采用多层次的安全管理
措施;
.
数据的分析和应用需要紧密结合业务需求,需要深入了解业务
和用户的需求。
是通过各种图表、报表等形式将数据呈现出来,以便于用户直观的理
解和分包括以下几个方面:
.
数据量巨大,海量数据存储和处理需要庞大的计算资源和存储
空间;
.
数据的多样性和复杂性,需要采用多种数据存储和处理技术;
.
数据的实时性和准确性要求高,需要采用高效的数据采集和处
理技术;
据的重要手段,常用的数据采集方式包括爬虫、传感器、日志、监控
等;数据存储是将数据存储在数据库、数据仓库、分布式文件系统等
不同的存储介质中;数据处理是通过分布式计算、并行计算等技术手
段对数据进行处理,以实现数据的快速处理和分析;数据分析是通过
各种数据分析算法对数据进行处理,提取有价值的信息;数据可视化
《大数据管理》,教材
《大数据管理》,教材大数据管理相关的教材有很多,以下是其中一些具有代表性的教材:1. "大数据管理:概念、技术与挑战"(Big Data Management: Concepts, Technologies, and Challenges)- 作者:Jafar Husain,这本书从概念、技术和挑战三个方面全面介绍了大数据管理。
2. "大数据:概念、技术和管理"(Big Data: Concepts, Technologies, and Management)- 作者:Amit S. Bavle,这本书详细介绍了大数据的概念、技术和管理的各个方面。
3. "大数据管理:基础、应用和挑战"(Big Data Management: Foundations, Applications, and Challenges)- 作者:David B. Audretsch,这本书涵盖了大数据管理的基础知识、应用和挑战,包括数据存储、数据安全、数据隐私等方面的内容。
4. "大数据管理:技术、应用和挑战"(Big Data Management: Technologies, Applications, and Challenges)- 作者:Bijan Amini,这本书主要介绍了大数据管理的技术、应用和挑战,包括数据处理、数据挖掘等方面的内容。
5. "大数据管理教程"(Big Data Management Tutorial)- 作者:Herman van den Bosch,这本书以教程的形式介绍了大数据管理的基础知识和技能,包括数据存储、数据处理等方面的内容。
这些教材都具有一定的系统性、可读性和实用性,适合作为学习大数据管理的参考书籍。
同时,也可以结合实际项目进行实践,加深对大数据管理的理解。
大数据管理与储存的挑战与解决方案
大数据管理与储存的挑战与解决方案随着互联网的快速发展以及各类传感器和设备的普及,大数据已经成为了我们生活中无法回避的现象。
大数据的处理和管理已经成为了一个全球范围内的挑战,尤其是在数据储存和管理方面。
本文将探讨大数据管理和储存所面临的挑战,并提出解决方案。
一、大数据管理的挑战1. 数据量巨大:大数据的特点之一就是数据量巨大,每天产生的数据量以TB、PB甚至EB来计量。
这使得传统的数据库管理系统无法有效地处理和存储这么大规模的数据,导致信息检索和数据分析变得困难。
2. 数据多样性:大数据不仅仅包括结构化数据,还包括非结构化数据如文本、图像、音频和视频等。
这些数据的多样性给数据的处理和管理带来了极大的复杂性,传统的数据库无法满足对这些数据的处理需求。
3. 数据速度:大数据处理不仅需要面对海量的数据,还需要实时地进行处理和分析。
大数据应用的一个重要场景是实时数据分析,这要求数据管理系统必须能够以高速进行数据处理和分析,以便进行即时决策。
二、大数据管理的解决方案1. 分布式存储系统:针对数据量巨大的问题,传统的集中式数据库已经无法胜任,分布式存储系统应运而生。
这种系统通过将数据分散存储到多个服务器节点上,提高了数据的存储能力和吞吐量,从而更好地满足了大数据的处理需求。
2. NoSQL数据库:传统关系型数据库在面对大数据的非结构化数据时效率低下,因此需要使用一种能够更好地处理这类数据的数据库系统。
NoSQL(Not Only SQL)数据库是一种非关系型数据库,它相对于传统数据库更加灵活、高效,并且能够处理多种类型的数据。
3. 分布式计算框架:为了解决大数据处理的速度问题,分布式计算框架应运而生。
这种框架可以将大数据分成多个小任务,分配到不同的计算节点上进行并行处理,并最终将结果合并。
常见的分布式计算框架包括Apache Hadoop和Spark等。
4. 数据压缩和索引技术:对于海量的数据,压缩和索引是提高存储和检索效率的关键。
大数据管理_概念_技术与挑战_孟小峰
的处理流程 , 并提出大数据所面临的若干挑战 .
) ; ) ; 国家自然科学基金项目 ( 中国人民大学科学研究基金项目 ( 国家 “ 八六三 ” 6 1 0 7 0 0 5 5, 9 1 0 2 4 0 3 2, 9 1 1 2 4 0 0 1, 6 0 8 3 3 0 0 5 1 1 XN L 0 1 0 基金项目 : ) 高技术研究发展计划基金项目 ( 2 0 1 2 AA 0 1 0 7 0 1
) , 投资2 亿 d a t a r e s e a r c h a n d d e v e l o m e n t i n i t i a t i v e p 以上美元, 正式启动“ 大数据发 展计划” 计划在科 . 环境、 生物医学等领域利用大数 据 技 术 进 学研究、 奥巴马政府的这一计划被视为美国政府 行突破. ) 继信 息 高 速 公 路 ( 计划之后 I n f o r m a t i o n H i h w a g y 在信息科学领域的又一重大举措. 与此 同 时, 联合 ” 国一 个 名 为 “ 的倡议项目在今年5月 G l o b a l P u l s e : 发布报告“ B i d a t a f o r d e v e l o m e n t C h a l l e n e s & g p g ” , 该报告主 要 阐 述 大 数 据 时 代 各 国 o o r t u n i t i e s p p ) 特别是发展中国家在面临数据洪流 ( 的 d a t a d e l u e g
r o w i n A b s t r a c t a t a t e a n d a m o u n t i n h u m a n s o c i e t i s i n a m a z i n s e e d w h i c h i s c a u s e d b D g g y p y g p y , e m e r i n n e w s e r v i c e s s u c h a s c l o u d c o m u t i n i n t e r n e t o f t h i n s a n d s o c i a l n e t w o r k, t h e e r a o f b i g g p g g g , d a t a h a s c o m e . D a t a h a s b e e n f u n d a m e n t a l r e s o u r c e f r o m s i m l e d e a l i n o b e c t a n d h o w t o m a n a e p g j g a n d u t i l i z e b i d a t a b e t t e r h a s a t t r a c t e d m u c h a t t e n t i o n. E v o l u t i o n o r r e v o l u t i o n o n d a t a b a s e r e s e a r c h g , r o b l e m.T h i s a e r f o r b i d a t a i s a d i s c u s s e s t h e c o n c e t o f b i d a t a a n d s u r v e s i t s s t a t e o f t h e p p p g p g y f r a m e w o r k o f b i d a t a i s d e s c r i b e d a n d k e t e c h n i u e s a r e s t u d i e d .F i n a l l s o m e n e w a r t .T h e g y q y c h a l l e n e s i n t h e f u t u r e a r e s u mm a r i z e d . g ; ; K e w o r d s i d a t a d a t a a n a l s i s c l o u d c o m u t i n b g y p g y 物联网 、 社交网络等新兴服务促使人类社会 的 数 据 种 类 和 规 模 正 以 前 所 未 有 的 速 度 增 摘 要 云计算 、 长, 大数据时代正式到来 . 数据从简单的处理对象开始转变为一种基础 性 资 源 , 如何更好地管理和利用 大数据已经成为普遍关注的话题 . 大数 据 的 规 模 效 应 给 数 据 存 储、 管理以及数据分析带来了极大的挑 数据管理方式上的变革正在酝酿和发生 . 对大数据的基本概念进行 剖 析 , 并对大数据的主要应用作 战, 在此基础上 , 阐述大数据处理的基本框架 , 并就云计算技术对 于 大 数 据 时 代 数 据 管 理 所 产 生 简单对比 . 的作用进行分析 . 最后归纳总结大数据时代所面临的新挑战 . 数据分析 ; 云计算 关键词 大数据 ;
数据管理与大数据技术
数据管理与大数据技术随着现代科技的快速发展,大数据已成为日常生活中不可或缺的一部分。
在处理大数据的同时,数据管理也变得越发重要。
本文将探讨数据管理与大数据技术的关系,以及数据管理在大数据时代的挑战和应对之策。
一、数据管理的定义及重要性数据管理是指对数据进行收集、存储、处理、分析和保护的一系列活动。
数据管理的目标是确保数据的完整性、一致性和可用性,以支持组织的决策和业务发展。
在大数据时代,数据管理变得尤为重要。
大数据的特点是数据量巨大、类型多样、速度快,并具有高价值及高复杂性。
在这样的环境下,有效的数据管理成为了企业成功的关键因素。
二、大数据技术的介绍及应用大数据技术是指为了处理大数据而发展起来的一系列技术和方法。
其中,最为重要的有数据采集、存储、处理和分析。
数据采集:大数据技术可以帮助企业从各种内部和外部渠道收集数据,例如传感器、社交媒体、网页点击等。
数据存储:大数据技术提供了各种存储方法,包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等,以应对海量数据的存储需求。
数据处理:大数据技术可以处理海量的结构化和非结构化数据,例如数据清洗、数据集成、数据转换等。
数据分析:大数据技术使得企业可以从庞大的数据集中提取有价值的信息和洞察,以支持决策和预测。
大数据技术在各行各业都有广泛的应用,例如金融领域的风险管理、医疗领域的疾病诊断和治疗、零售领域的市场分析和个性化推荐等。
三、数据管理在大数据时代的挑战然而,大数据时代也给数据管理带来了新的挑战。
以下是几个主要的挑战:1. 数据安全和隐私:大数据的收集和存储涉及大量的个人和敏感信息,因此数据安全和隐私成为了重要关注点。
2. 数据质量:大数据的多样性和复杂性导致了数据的质量问题,例如数据的不一致、缺失和错误。
3. 数据集成和共享:在大数据环境中,许多企业都面临数据集成和共享的挑战。
不同系统和平台之间的数据集成成为了一个复杂的问题。
4. 数据治理:在大数据时代,数据治理变得尤为重要。
大数据管理与应用介绍
大数据管理与应用介绍随着信息技术的快速发展和互联网的普及,大数据正逐渐成为我们生活的一部分。
在互联网时代,大量的数据源源不断地产生并积累,如何高效地管理和应用这些数据成为了重要的课题。
本文将介绍大数据管理的概念、挑战以及应用领域,并探讨大数据管理和应用对个人、企业和社会的重要意义。
首先,让我们了解一下大数据管理的概念。
大数据管理是一种综合性的管理方法,旨在处理海量、多样和高速增长的数据。
大数据管理包括数据收集、存储、处理、分析和应用等各个方面。
通过有效地管理大数据,可以提取有价值的信息、发现隐藏的规律,并为决策提供科学依据。
然而,大数据管理面临着诸多挑战。
首先,大数据的规模庞大,给数据收集、存储和处理带来了巨大的压力。
其次,大数据的多样性使得数据的结构和格式各异,增加了数据处理的难度。
此外,由于数据生成速度快、实时性要求高,大数据管理要求系统处理能力强大,能够及时响应和处理数据的变化。
大数据管理的应用范围广泛。
首先,在商业领域,大数据管理可以帮助企业进行市场分析、用户行为预测、产品推荐等,从而提高企业的竞争力。
例如,互联网巨头通过对用户行为进行分析,可以根据用户的喜好进行个性化推荐,提高用户体验。
其次,大数据管理对于医疗行业也有重要的应用价值。
通过对大量的医疗数据进行分析,可以帮助医生做出准确的诊断和治疗方案,提高医疗水平。
再者,在城市管理方面,大数据管理可以帮助政府进行交通管理、环境监测等,提高城市的生活质量。
大数据管理和应用对个人、企业和社会都具有重要意义。
对个人来说,大数据管理可以帮助我们更好地理解自己,根据个人喜好获取个性化的服务。
对于企业来说,大数据管理可以帮助企业提高效率、降低成本、增加竞争力。
对于社会来说,大数据管理可以帮助政府更好地管理资源、提高公共服务水平、推动社会进步。
然而,大数据管理和应用也面临着一些问题和风险。
首先,大数据的处理涉及到个人隐私和数据安全问题。
在数据的收集、存储和传输过程中,要保证数据的安全性,防止数据泄露和滥用。
大数据时代数据管理的挑战与机遇
大数据时代数据管理的挑战与机遇在大数据时代,数据管理面临着前所未有的挑战与机遇。
随着互联网和信息技术的快速发展,海量的数据源不断涌现,数据的价值和影响力也日益凸显。
数据管理成为了企业和组织中不可或缺的一环,而如何应对这些挑战,并将其转化为机遇,成为了摆在我们面前的重要课题。
一、数据管理的挑战在大数据时代,数据管理面临着以下几个方面的挑战:1. 数据量的急剧增长:在互联网和物联网的驱动下,数据量以指数级增长。
企业和组织需要面对海量数据的获取、存储、处理和分析,而传统的数据管理方法和技术已无法胜任。
2. 数据多样性的增加:数据不再是以结构化数据为主,而是包含了结构化、半结构化和非结构化数据。
这些数据带来了新的分析挑战,需要采用更灵活和多样化的数据管理方式。
3. 数据质量的保证:数据质量对于数据管理至关重要。
然而,在大数据时代,数据的来源不尽相同,质量参差不齐,需要消除数据中的噪声和错误,并确保数据的准确性和完整性。
4. 数据安全与隐私保护:随着数据的增多和广泛应用,数据安全和隐私保护问题日益突出。
数据管理需要建立完善的安全机制,保护数据的机密性、完整性和可用性。
二、数据管理的机遇在挑战之中,数据管理也带来了许多机遇:1. 数据驱动决策的能力:大数据时代使得企业和组织能够基于更全面、准确的数据进行决策。
通过有效的数据管理,可以发现隐藏在数据背后的洞见,为企业创造新的机会,提高竞争力。
2. 智能化数据分析的能力:大数据时代的数据管理可以采用先进的数据分析技术,如机器学习、人工智能等,对海量的数据进行挖掘和分析,以发现数据中存在的规律和趋势,为企业决策提供更深入的参考。
3. 消费者洞察的能力:通过有效的数据管理,企业可以更好地了解消费者的需求和偏好,从而提供更个性化的产品和服务。
数据管理为企业提供了更多与消费者进行有效沟通的机会。
4. 创新与新业务模式:大数据时代的数据管理可以帮助企业发现新的商机和创新点。
大数据管理:概念、技术与挑战 张超宇
大数据管理:概念、技术与挑战张超宇发表时间:2017-11-22T16:39:23.720Z 来源:《电力设备》2017年第19期作者:张超宇[导读] 摘要:近年来,随着越来越多的大型科学仪器的建设和重大科学实验的发展,科学研究进入了前所未有的大数据时代。
大数据时代的科学研究是一门科学性强、需求量大、数据量大、计算量大、发现过程大、研究开发大的数据,支持全生命周期的数据管理系统具有重要意义。
(长江大学计算机科学学院湖北武汉 430100)摘要:近年来,随着越来越多的大型科学仪器的建设和重大科学实验的发展,科学研究进入了前所未有的大数据时代。
大数据时代的科学研究是一门科学性强、需求量大、数据量大、计算量大、发现过程大、研究开发大的数据,支持全生命周期的数据管理系统具有重要意义。
本文分析了R&D科学大数据管理系统的产生背景,阐述了科学数据的概念和三个特点。
通过对科学数据资源的开发和科学数据管理系统的研究分析,提出了全生命周期管理的科学数据分析的关键技术在科学数据管理系统从五个方面:数据融合,实时数据分析,长期存储,云服务的系统和数据的开放共享机制。
最后,展望了科学数据管理系统在科学研究领域的应用前景。
关键词:科学数据;大数据;数据流水线;数据全生命周期的大型测量望远镜,大型粒子加速器,高通量基因测序和其他来源继续产生大量的科学数据,使得全球科技创新为科学数据前所未有的时代。
科学数据已成为新战略资源的科学发现,一个国家的科学研究水平将直接取决于它在科学数据上的优势和将数据转化为知识的能力。
大规模科学数据管理和科学数据的应用,往往需要突破,今天所有的数据管理系统的限制,实现高效科学的知识发现,它已经成为科学和数据管理工作领域共同解决“问题”。
总之,在科学数据的管理存在的主要问题和挑战包括:1)大型关系型数据管理。
比如天文数据中心领域千亿甚至万亿线天文海图数据管理。
2)多源数据关联和知识发现。
如全球开放的生物资源、文献、序列和疾病等10000种数据源100亿种相关数据的知识发现,需要6多个相关的挖掘。
大数据管理信息化的研究与探索实践报告
大数据管理信息化的研究与探索实践报告一、大数据管理信息化的研究与探索实践报告随着科技的飞速发展,大数据已经成为了当今社会的一个热门话题。
大数据管理信息化的研究与探索实践报告,就是要通过对大数据管理信息化的研究,探讨大数据在现代社会中的应用和发展。
本文将从以下几个方面进行论述:大数据的概念、大数据管理的挑战、大数据管理的策略以及大数据管理的发展趋势。
二、大数据的概念大数据是指在一定时间范围内,无法用传统的数据处理方法进行有效处理的海量、高增长率和多样化的信息资产。
这些数据具有四个特点:大量、高速、多样和价值密度低。
大数据的出现,为我们提供了前所未有的信息资源,使得人们可以更加便捷地获取和利用信息,从而推动了社会的进步和发展。
三、大数据管理的挑战1. 数据安全问题:随着大数据的广泛应用,数据安全问题日益突出。
如何保证数据的安全性,防止数据泄露、篡改和丢失,是大数据管理面临的重要挑战。
2. 数据质量问题:大数据的质量直接影响到数据分析和决策的准确性。
如何提高数据的质量,降低数据误差,是大数据管理需要解决的关键问题。
3. 数据存储问题:随着数据的不断增长,传统的数据存储方式已经无法满足需求。
如何实现高效的数据存储和管理,提高数据的可用性和可访问性,是大数据管理的一个重要课题。
4. 数据处理能力问题:大数据的处理需要强大的计算能力和高效的算法支持。
如何提高数据处理的速度和效率,降低数据处理的成本,是大数据管理需要关注的问题。
四、大数据管理的策略针对上述挑战,我们可以从以下几个方面来制定大数据管理的策略:1. 加强数据安全保护:通过建立完善的数据安全管理制度和技术手段,确保数据的安全性。
例如,采用加密技术对数据进行加密存储,实施严格的权限控制,定期进行安全审计等。
2. 提高数据质量:通过数据清洗、去重、补全等方法,提高数据的准确性和完整性。
建立数据质量评估体系,对数据质量进行实时监控和预警。
3. 优化数据存储:采用分布式存储、云计算等技术,实现数据的高效存储和管理。
大数据管理:概念、技术与挑战
摘 要 云计 算 、 物联 网 、 社 交 网络 等新 兴服务 促使 人 类社会 的数 据种 类 和 规模 正 以前 所 未有 的速 度 增 长, 大数 据 时代 正 式到来. 数据从 简单 的处理对 象 开始转 变为一 种基 础性 资 源 , 如 何 更好 地 管理 和 利 用
大数 据 已经 成 为 普 遍 关 注 的 话 题 . 大数 据 的规 模 效 应 给数 据 存 储 、 管 理 以及 数 据 分 析 带 来 了极 大 的 挑
战, 数据 管理 方式 上的 变革正在 酝 酿和发 生. 对大数 据 的基 本概 念进 行 剖 析 , 并对 大数据 的主要 应 用作 简单 对 比. 在此 基础 上 , 阐述 大数 据 处理 的基本框 架 , 并就 云 计 算技 术对 于 大数 据 时代 数 据 管理 所 产生
的作 用进 行分析 . 最后 归纳 总结大数 据 时代 所 面临 的新挑 战.
e me r gi n g ne w s e r v i c e s s u c h a s c l o u d c o mput i ng,i n t e r n e t o f t hi n gs a nd s oc i a l ne t wo r k,t h e e r a o f bi g
Me n g Xi a o f e n g a n d Ci Xi a ng
( S c h o o l o f I n f o r ma t i o n,Re n mi n Un i v e r s i t y o f C h i n a,Be i j i n g 1 0 0 8 7 2 )
d a t a h a s c o me .Da t a h a s b e e n f u n d a me n t a l r e s o u r c e f r o m s i mp l e d e a l i n g o b j e c t ,a n d h o w t o ma n a g e
大数据与信息化管理
大数据与信息化管理在信息化时代,大数据已经成为了各个领域开始的重要资源,也是许多企业面临的重大问题。
在信息化管理中,大数据可以帮助企业洞悉市场动态、调整战略、提升效率,从而提高企业的竞争力。
但同时,大数据的管理和应用也面临着许多挑战和问题。
因此,本文将从大数据和信息化管理的角度,探讨如何将大数据应用于企业信息化管理中,并提出有效的解决方案。
一、大数据的基本概念大数据指的是海量的、多格式的、高速的、多源的数据资源。
随着互联网和各种设备的普及,大数据愈发重要。
数据的汇集与分析可以用于个人和企业的决策制定、精细化管理,包括市场营销、生产管理、财务管理等方面。
而数据资源的开发与应用中,大数据具有高速处理、多维分析、精准预测等优势。
二、大数据在企业信息化管理中的应用在企业管理中,大数据应用可以帮助企业提高管理水平和竞争力。
如在市场营销中,企业通过收集客户数据,分析客户需求,发掘潜在客户,细化品牌定位,提升品牌价值。
同时,在供应链管理中,企业可以通过大数据的分析和预测功能,合理调整进货量、进货时间,实现“及时发现问题、加速决策、快速响应”的效果。
三、大数据管理存在的问题和挑战在大数据应用的过程中,企业管理者也面临诸多挑战和问题。
例如,数据的来源、数据的一致性、数据的安全问题等。
同时,不同格式的数据对应不同的系统,管理数据的难度也会大大增加。
因此,如何管理好大数据应用成为了企业管理者面临的问题之一。
四、大数据管理的有效解决方案为了解决大数据管理中出现的问题,企业管理者可以从以下几个方面入手。
1. 数据源的清洗和整合。
清洗数据源可以确保入库数据的合理性和数据的准确性。
同时针对不同格式的数据,整合数据源,使之能够互相对接。
2. 建立数据安全管理机制。
在建立数据资源库的同时,需要考虑数据的安全性。
建立专门的数据安全管理机制,采取安全技术手段保护关键数据。
3. 建立大数据分析团队。
建立专门的大数据分析团队,团队成员需要具有数据分析、数据挖掘、运营管理等方面的专业知识和实际操作经验。
大数据化管理
大数据化管理随着互联网技术的不断发展,数据量的不断增长,各种企业和组织面临了数据管理和分析方面的新挑战。
通过对大数据进行采集、存储、分析和挖掘,企业可以获得更多洞察力和价值,提升业务效率和决策能力。
因此,大数据化管理已经成为企业数字化转型的重要环节之一。
本文旨在探讨大数据化管理的基本概念、应用场景、优势和挑战,并提出相应的解决方案。
一、大数据化管理的基本概念大数据化管理是指将大数据技术与企业管理相结合,实现信息资源的共享和价值挖掘。
大数据涉及到海量、多样、高速和实时的数据处理和分析,在企业管理方面可以用于客户关系管理、供应链管理、风险管理、人力资源管理等领域。
大数据化管理的具体实现包括以下几个方面:1.数据采集和存储:通过各种渠道采集数据,如传感器、物联网、社交媒体等,将数据存储在云端或企业内部服务器中。
2.数据处理和分析:对采集到的数据进行清洗、整合、分析处理,运用机器学习等技术进行预测和决策支持。
3.数据挖掘和应用:根据具体场景,发掘数据中的价值,进行应用开发或商业模式创新,如产品定价、营销策略、客户行为预测等。
二、大数据化管理的应用场景大数据化管理在各个行业和领域都有广泛应用。
以下是几个典型的应用场景:1.金融行业:金融行业是大数据应用的典型领域。
通过大数据分析,金融机构可以了解客户的消费行为、借贷能力和信用状况,从而进行风险评估、产品推荐和市场营销。
例如,银行可以通过大数据分析客户数据,发现潜在的贷款风险,及时调整风险控制策略。
2.医疗保健行业:医疗保健行业也是大数据应用的重要领域。
通过大数据分析,可以定位病人、改进治疗方案、预测病情发展和疫情趋势等。
例如,医院可以通过分析病人的症状、诊断结果、生命体征等数据,发现新的疾病分类和治疗方法。
3.零售行业:零售行业的大数据应用主要涉及营销和客户关系管理。
通过大数据分析,零售企业可以了解客户的购买习惯、兴趣爱好和生活方式,从而推出个性化的产品和服务。
工业大数据管理和应用的技术和挑战
工业大数据管理和应用的技术和挑战随着工业化进程的发展,工业企业的数据量呈现爆炸式增长,如何高效地管理和应用这些庞大的工业大数据已成为企业所面临的重要问题。
工业大数据管理和应用的技术和挑战不容小觑,本文将从数据管理和应用两方面进行分析。
一、工业大数据管理的技术和挑战工业大数据的管理包括数据采集、存储、处理和分析等环节,其技术和挑战主要有以下几个方面:1. 数据采集技术数据采集技术是工业大数据管理的第一步,其精度和效率直接关系到后续数据分析的准确性和实用性。
目前,常用的数据采集方式主要有传感器数据采集和网络数据采集两种,二者各有优缺点。
传感器数据采集方式成本较高,但数据质量较好;网络数据采集较为便捷,但数据质量相对较差。
因此,根据实际需求选取合适的数据采集技术对工业大数据管理至关重要。
2. 数据存储技术工业大数据的存储涉及到数据的格式、数据量和数据存储的方式等问题。
数据格式可以采用XML、JSON等格式,大大简化了数据的管理和存储。
数据量较大,如何高效地储存和保护数据也是一个关键问题。
目前,常见的解决方式是采用分布式数据存储技术,如Hadoop和Spark等,能够快速处理大批量数据,提升效率和可靠性。
3. 数据处理技术数据处理包括数据清洗、数据挖掘、数据建模等环节。
数据清洗能够有效提升数据的准确性和可靠性,降低数据分析时的误差,因此,数据清洗技术越来越重要。
数据挖掘能够挖掘出数据中隐藏的规律和关系,并据此规划后续的决策。
数据建模的精度和可信度直接关系到后续决策的准确性。
因此,数据处理技术的高效性和准确性是工业大数据管理技术的重要研究点。
4. 数据分析技术数据分析是工业大数据管理技术应用的关键环节。
通过数据分析,能够挖掘出隐藏在大数据中的有用信息,得到有价值的业务决策依据。
而数据分析涉及到机器学习、深度学习、人工智能等复杂的技术和算法,因此,数据分析技术的高效和准确行对决策和业务管理至关重要。
二、工业大数据应用的技术和挑战工业大数据应用包括预测性维护、生产安排、技术创新等方面,有效应用工业大数据能够提高生产效率和质量,创新和优化生产流程和产品设计方案。
大数据时代下的数据存储与管理挑战
大数据时代下的数据存储与管理挑战知识点:大数据时代下的数据存储与管理挑战一、大数据的概念与特点1. 大数据的定义:指的是在规模(数据量)、多样性(数据类型)和速度(数据生成及处理速度)三个方面超出传统数据处理软件和硬件能力范围的数据集合。
2. 大数据的特点:a) 大量(Volume):数据量庞大,无法用常规软件工具进行管理和处理。
b) 多样(Variety):数据类型繁多,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
c) 快速(Velocity):数据生成和处理速度快,要求实时或近实时分析。
d) 价值(Value):数据的价值密度低,有效信息提取难度高。
e) 真实性(Veracity):数据来源复杂,真实性和准确性难以保证。
二、大数据时代的数据存储挑战1. 传统存储方式的局限性:a) 存储容量限制:传统存储设备无法满足大数据的存储需求。
b) 读写速度限制:传统存储设备的读写速度无法满足大数据的快速处理需求。
c) 扩展性限制:传统存储系统扩展性差,难以应对数据量的快速增长。
2. 新型存储技术:a) 分布式存储:通过将数据分布存储在多个节点上,提高存储容量和扩展性。
b) 云存储:利用云计算技术,提供弹性、高效的存储服务。
c) 数据压缩与去重:通过压缩和去重技术,减少存储空间占用。
d) 数据加密:保障数据存储安全,防止数据泄露。
三、大数据时代的数据管理挑战1. 数据整合与清洗:a) 数据源多样:需要将来自不同来源的结构化、半结构化和非结构化数据进行整合。
b) 数据质量控制:对整合后的数据进行清洗、去噪,提高数据质量。
2. 数据治理与合规:a) 数据所有权和隐私保护:在大数据应用中,确保数据所有权和用户隐私不受侵犯。
b) 数据安全:采取加密、访问控制等技术,保障数据安全。
c) 合规性管理:遵循相关法律法规,确保数据应用的合规性。
3. 数据挖掘与分析:a) 数据挖掘技术:采用机器学习、人工智能等算法,挖掘数据中的有价值信息。
数据管理在大数据时代的挑战与机遇
数据管理在大数据时代的挑战与机遇知识点:数据管理、大数据时代、挑战、机遇一、大数据时代的背景1. 数据增长速度2. 数据类型多样性3. 数据价值密度低4. 数据处理速度需求二、数据管理的基本概念1. 数据管理的定义2. 数据管理的重要性3. 数据管理的目标4. 数据管理的基本原则三、大数据时代的挑战1. 数据存储与管理- 存储容量需求- 数据安全性- 数据隐私保护- 数据生命周期管理2. 数据处理与分析- 数据清洗- 数据整合- 数据挖掘- 数据可视化3. 数据传输与共享- 网络带宽限制- 数据格式标准化- 数据交换与协同4. 人才与技能需求- 数据管理专业人才- 数据分析与挖掘技能- 数据安全与合规意识四、大数据时代的机遇1. 政策支持- 国家大数据战略- 政府数据开放共享- 数据产业扶持政策2. 技术创新- 云计算与大数据- 人工智能与大数据- 物联网与大数据3. 行业应用- 金融行业- 医疗健康- 智能制造- 城市管理4. 教育与人才培养- 数据管理教育体系建设- 数据分析技能培养- 数据伦理与法规教育五、大数据时代的数据管理策略1. 数据质量管理- 数据质量控制- 数据质量评估- 数据质量改进2. 数据治理- 数据政策与标准- 数据治理组织架构- 数据治理流程与制度3. 数据安全与隐私保护- 数据安全策略- 数据加密与脱敏- 隐私保护法规与合规4. 数据共享与开放- 数据共享机制- 数据开放平台- 数据协同创新六、大数据时代的数据管理发展趋势1. 数据智能化2. 数据生态化3. 数据民主化4. 数据全球化习题及方法:一、选择题1. 以下哪项不是大数据时代数据管理面临的挑战?A. 数据存储与管理B. 数据处理与分析C. 数据传输与共享D. 数据增长速度答案:D解题思路:根据大数据时代的挑战,分析各个选项是否属于数据管理面临的挑战。
2. 以下哪个技术不属于大数据时代的数据管理技术创新?A. 云计算与大数据B. 人工智能与大数据C. 物联网与大数据D. 数据挖掘与大数据答案:D解题思路:理解大数据时代的技术创新,分析各个选项是否与大数据管理技术相关。
大数据基本概念及技术
大数据基本概念及技术随着信息技术的飞速发展,大数据已经成为当今社会中的一个热门话题。
大数据带来了许多机遇和挑战,对各行各业的发展有着深远的影响。
本文将介绍大数据的基本概念以及相关的技术。
一、大数据的基本概念1. 定义大数据是指规模庞大、种类繁多、速度快的数据集合。
它的特点在于数据量大、数据来源广泛以及数据处理方式的多样性。
2. 价值大数据的挖掘和分析可以帮助企业和组织发现新的商机、优化决策、提高效率。
通过对大数据的深入分析,可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势,从而做出有效的战略决策。
3. 挑战与大数据相关的挑战包括数据的采集、存储、处理和分析等方面。
由于大数据的规模庞大,传统的数据处理方式已无法胜任。
因此,需要采用新的技术和工具来处理大数据。
二、大数据的关键技术1. 数据采集与存储技术为了获取大数据,需要采集来自各种不同来源的数据。
数据采集技术可以通过传感器、社交媒体、物联网等方式进行。
在采集到的数据需要存储时,传统的关系型数据库已无法满足需求,因此需要采用分布式存储系统,例如Hadoop和NoSQL数据库等。
2. 数据处理与分析技术大数据的处理和分析需要借助于一些特定的技术和算法。
例如,MapReduce是一种常用的处理大数据的编程模型,它可以将任务自动分解成多个子任务并在分布式环境中执行。
此外,机器学习和数据挖掘等技术也广泛应用于大数据分析领域。
3. 数据可视化技术大数据的分析结果需要以可视化的形式展现出来,以便更好地理解和使用。
数据可视化技术可以将复杂的数据图表化,并通过直观的图形和图表来展示分析结果,帮助用户更好地理解数据背后的信息和规律。
4. 隐私和安全技术随着大数据的日益增多,数据的隐私和安全性成为一个重要的问题。
大数据中可能包含个人敏感信息,因此需要采取合适的安全措施来保护数据的隐私和完整性。
加密、访问控制和身份认证等技术是保护大数据隐私和安全的重要手段。
三、大数据的应用领域1. 商业智能大数据分析可以帮助企业从市场、顾客和竞争对手等方面获取关键信息,优化战略决策,提高业务效率和产品质量。
大数据技术在企业管理中的应用与挑战
大数据技术在企业管理中的应用与挑战随着信息技术的快速发展和互联网的广泛应用,企业界普遍认识到大数据技术在企业管理中的重要性。
大数据技术可以帮助企业解决业务难题,优化决策流程,开发新产品和服务,提高效率和创造更多的商业价值。
然而,随着企业在大数据技术领域的应用越来越广泛,一些新的挑战也随之而来。
一、大数据技术在企业管理中的应用1. 数据分析对于企业来说,数据分析是大数据技术最主要的应用之一。
企业可以通过结构化和非结构化数据的分析来发掘潜在的商业机会,优化产品生产线,改善供应链,提升客户体验。
数据分析可以让企业了解自身和市场的情况,制定更加有效的商业决策,赚取更高的利润。
2. 物联网应用随着物联网技术的不断发展,大量传感器和设备的应用已经改变了企业的生产方式和业务模式。
企业可以通过物联网技术获取设备的实时数据,进行快速的分析和判断,从而提高设备的运行效率和生产效率。
物联网技术还可以帮助企业对货物的运输、存储和库存情况进行更好的管理,提高供应链的可追溯性和透明度。
3. 基于云计算的大数据分析企业可以通过云计算平台来存储和管理其海量数据,以便进行更准确的分析。
云计算技术还可以让企业将数据共享给全公司的员工和决策者,从而更好地促进沟通和协作。
云计算技术还可以减轻企业的IT负担,降低企业的数据存储和维护成本。
二、大数据技术在企业管理中的挑战1. 数据隐私和安全问题随着企业的数据规模不断扩大,数据隐私和安全问题变得越来越重要。
大量企业在应用大数据技术的同时,也需要保护其数据的隐私和安全。
企业需要投入更多的资源和精力来构建安全的保护机制和监控系统,以保护自身的数据安全。
2. 人才缺乏在大数据技术领域中,人才缺乏是一个常见的问题。
大数据技术需要高度专业化的技能和知识,而这些专业技能和知识往往在市场上缺乏。
企业需要投入更多的资源来培养和引进人才,以确保自身在大数据技术领域的应用具有竞争力。
3. 数据质量问题随着企业数据规模的不断扩大,数据质量也成为了一个越来越重要的问题。
大数据管理概念
大数据管理概念大数据管理是指对大规模数据进行高效、安全、可靠地存储、处理、分析和挖掘的过程。
随着互联网、物联网等信息技术的迅猛发展以及各种行业数据的快速增长,大数据管理成为了企业和组织面临的重要挑战和机遇。
本文将介绍大数据管理的概念、技术、挑战以及应用,以帮助读者更好地理解大数据管理的重要性和价值。
一、概念和特点1.1 概念大数据管理是指对以亿计甚至更多数据进行存储、管理和分析的过程。
它涉及到数据的采集、存储、处理、分析和应用等多个环节。
大数据管理的核心目标是实现对海量数据的高效管理和运用,从而帮助企业和组织更好地理解和应对市场变化、管理风险、挖掘商业价值等。
1.2 特点大数据管理具有以下几个特点:(1)数据规模巨大:大数据管理的数据规模通常是传统数据管理的数倍甚至数十倍以上,数据种类丰富,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
(2)数据多样性:大数据管理的数据来源多样,包括传感器数据、社交媒体数据、日志数据、视频数据等,需要综合利用各种数据源进行分析和应用。
(3)高速度处理:大数据管理需要能够快速处理大规模数据,以满足实时或准实时的业务需求。
(4)数据质量挑战:由于数据规模庞大、来源复杂,大数据管理面临数据质量和一致性等挑战。
二、技术和方法2.1 存储和计算技术大数据管理的关键技术包括分布式存储、分布式计算、数据压缩和索引等。
分布式存储技术能够将数据分散存储在多台服务器上,提高数据的可靠性和可用性。
而分布式计算技术则能够在多台服务器上进行并行计算,以加快数据的处理速度。
数据压缩和索引等技术也有助于提高数据的存储效率和访问速度。
2.2 数据管理平台大数据管理通常依托于数据管理平台,如Hadoop、Spark、Kafka等。
这些平台提供了丰富的数据分析工具和开发框架,能够支持大规模数据的存储、处理和挖掘。
它们也提供了分布式计算和容错机制,能够保证大数据管理系统的稳定性和可靠性。
2.3 数据处理和分析方法在大数据管理中,数据处理和分析方法包括数据清洗、数据建模、数据挖掘、机器学习等。
大数据技术简介
大数据技术简介引言概述:随着互联网的迅猛发展,大数据技术逐渐成为了当今社会中不可忽视的重要组成部分。
大数据技术通过收集、存储、处理和分析海量数据,为企业和组织提供了更深入的洞察力和决策支持。
本文将从以下五个大点来简要介绍大数据技术的基本概念、应用场景、技术架构、挑战和未来发展。
正文内容:1. 大数据技术的基本概念1.1 数据规模和速度:大数据技术主要处理海量数据和高速数据流,这些数据量通常超出了传统数据库处理能力的范围。
1.2 数据多样性:大数据技术能够处理各种类型的数据,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据,如文本、图像和视频等。
1.3 数据价值:大数据技术能够从庞杂的数据中挖掘出有价值的信息和洞察,为企业决策和业务发展提供支持。
2. 大数据技术的应用场景2.1 商业智能和数据分析:大数据技术可以帮助企业从海量数据中发现市场趋势、消费者行为和竞争对手的动态,为企业决策提供更准确的依据。
2.2 金融风控和反欺诈:大数据技术可以通过对大量交易数据的实时分析,识别出潜在的风险和欺诈行为,保护金融机构和消费者的利益。
2.3 医疗健康和生物科学:大数据技术可以帮助医疗机构分析患者数据,提高疾病预测和诊断的准确性,推动个性化医疗的发展。
2.4 城市管理和智慧城市:大数据技术可以通过对城市各种传感器和设备数据的实时分析,提升城市管理效率,改善居民生活质量。
2.5 交通运输和物流管理:大数据技术可以通过对交通数据和物流数据的分析,优化交通运输路线和物流配送,提高交通效率和物流效率。
3. 大数据技术的技术架构3.1 数据采集和存储:大数据技术采用分布式存储系统,如Hadoop和HBase,能够高效地存储海量数据。
3.2 数据处理和计算:大数据技术采用分布式计算框架,如MapReduce和Spark,能够并行处理大规模数据,提高计算效率。
3.3 数据分析和挖掘:大数据技术采用机器学习和数据挖掘算法,如聚类分析和关联规则挖掘,能够从数据中发现隐藏的模式和规律。
大数据管理:概念、技术与挑战
由 于 人 们 在 互 联 网 的 不 同节 点 留 下 自 己 的 信 息 , 单 个 节 点 的信 息 不 容 易暴 露 用 户 的 隐 私 。 但 是 如 果 能 够 把 多 个 节 点 的 用 户 信 息 综 合 起 来 , 就 会 暴 露 用 户 的 大 量 隐 私 。另 外 , 大 数 据 时 代 需 要 进 行 大 量 数 据 的 公 开 , 来 促 进 社 会 和 经 济 的发 展 。 信 息 公 开 的 标 准 如 果 不 合 理 , 也 容 易 造 成 个 人 隐 私 的 暴 露 ,造 成 信 息 公 开 与 个 人 隐 私 的 矛 盾 。这 些 都 是 大 数 据 时 代 的 个 人 信 息 保 护 所 需 要 注 意 的 。 4结 论
信 息管理
大数据 管理 :概念 、技术 与挑 战
刘 韵 张遥 中国 电子 科技 集 团第 28研究 所 摘要:大数据是 一 种 未来社 会 高度 智 能化 、统一 化 的信 息利 用 方式 。大数 据 需要 以通 过各 种 渠道 收集 的 大量 资料 、信 息和 数据 , 具 有 信 息量 大 、处 理速 度 快 、 数据 多样 化 、价 值性 高等特 征 。 大 数据 的 到 来 ,让社 会 发生 了 巨大的 变革 。 为 了面临 大数 据 时 代 的到 来 ,如何 对 数据 进 行 管理 和 利 用 ,成 了全社 会 广 为 关注 的 问题 。 本 文将 针对 大数 据 的概 念进 行 简单 阐述 ,并且 对 一 些 关键 技 术进 行 分析 ,列 举一 些 大数据 管理上 面临 的挑 战。 关键字:大数 据 数据 管理 云 计算
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2、大数据的基本概念、来源与应用
2.1 大数据的基本概念 大数据本身是一个比较抽象的概念,单从字面来看,它表示数据规模的庞大。但是仅仅
数量上的庞大显然无法看出大数据这一概念和以往的“海量数据”(Massive Data)、“超大规 模数据”(Very Large Data)等概念之间有何区别。对于大数据尚未有一个公认的定义,不同 的定义基本是从大数据的特征出发,通过这些特征的阐述和归纳,试图给出其定义。在这些 定义中,比较有代表性的是 3V 定义[10],即认为大数据需满足 3 个特点:规模性(Volume)、 多样性(Variety)和高速性(Velocity)。除此之外,还有提出 4V 定义的,即尝试在 3V 的基础上 增加一个新的特性。关于第四个 V 的说法并不统一,IDC 认为大数据还应当具有价值性 (Value)[11],大数据的价值往往呈现出稀疏性的特点。而 IBM 认为大数据必然具有真实性 (Veracity)[12]。维基百科对大数据的定义[13]则简单明了:大数据是指利用常用软件工具捕获、 管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。
大数据管理:概念、技术与挑战
孟小峰 慈祥 (中国人民大学信息学院 北京 100872)
Big Data Management: Concepts, Techniques and Challenges
Meng Xiaofeng and Ci Xiang (School of Information, Renmin University of China, Beijing 100872)
景下,解决大数据问题所需的技术以及面临的一些挑战。Science 在 2011 年 2 月推出专刊 《Dealing with Data》[3],主要围绕着科学研究中大数据的问题展开讨论,说明大数据对于 科学研究的重要性。美国一些知名的数据管理领域的专家学者则从专业的研究角度出发,联 合发布了一份白皮书《Challenges and Opportunities with Big Data》[4]。该白皮书从学术的角 度出发,介绍了大数据的产生,分析了大数据的处理流程,并提出大数据所面临的若干挑战。
Table 1 Four Science Paradigms
表 1 科学发现的四种范式
Science Paradigms
Time
Methodology
Empirical
Thural phenomena
Theoretical
Last few hundred years Using models, generalizations
大数据的火热并不意味着对于大数据的了解深入,反而表明大数据存在过度炒作的危险。 大数据的基本概念、关键技术以及对其的利用上均存在很多的疑问和争议。本文从大数据问 题背后的本质出发,对现有的大数据研究资料进行全面的归纳和总结。首先简要介绍大数据 的基本概念,阐述其同传统数据库的区别。在此基础上,对大数据处理框架进行详细解析。 我们认为大数据的发展离不开云计算技术,云计算支撑着大数据存储、管理以及数据分析等。 因此本文展开介绍了大数据时代不可或缺的云计算技术和工具。最后全面阐述大数据时代面 临的新挑战。
关键字 大数据;数据分析;云计算
中图法分类号 TP311
1、引言
随着以博客、社交网络、基于位置的服务 LBS 为代表的新型信息发布方式的不断涌现, 以及云计算、物联网等技术的兴起,数据正以前所未有的速度在不断的增长和累积,大数据 时代已经来到。学术界、工业界甚至于政府机构都已经开始密切关注大数据问题,并对其产 生浓厚的兴趣。就学术界而言,Nature 早在 2008 年就推出了 Big Data 专刊[1]。计算社区联 盟(Computing Community Consortium)在 2008 年发表了报告《Big-Data Computing: Creating revolutionary breakthroughs in commerce, science, and society》[2],阐述了在数据驱动的研究背
从“池塘”到“大海”,不仅仅是规模的变大。传统的数据库代表着数据工程(Data Engineering)的处理方式,大数据时代的数据已不仅仅只是工程处理的对象,需要采取新的 数据思维来应对。图灵奖获得者、著名数据库专家 Jim Gray 博士观察并总结人类自古以来, 在科学研究上,先后历经了实验、理论和计算三种范式。当数据量不断增长和累积到今天, 传统的三种范式在科学研究,特别是一些新的研究领域已经无法很好的发挥作用,需要有一 种全新的第四种范式来指导新形势下的科学研究。基于这种考虑,Jim Gray 提出了一种新的 数据探索型研究方式,被他自己称之为科学研究的“第四种范式”(The Fourth Paradigm)[14]。
2、数据类型:过去的“池塘”中,数据的种类单一,往往仅仅有一种或少数几种,这 些数据又以结构化数据为主。而在“大海”中,数据的种类繁多,数以千计,而这些数据又 包含着结构化、半结构化以及非结构化的数据,并且半结构化和非结构化数据所占份额越来 越大。
3、模式(Schema)和数据的关系:传统的数据库都是先有模式,然后才会产生数据。这 就好比是先选好合适的“池塘”,然后才会向其中投放适合在该“池塘”环境生长的“鱼”。 而大数据时代很多情况下难以预先确定模式,模式只有在数据出现之后才能确定,且模式随 着数据量的增长处于不断的演变之中。这就好比先有少量的鱼类,随着时间推移,鱼的种类 和数量都在不断的增长。鱼的变化会使大海的成分和环境处于不断的变化之中。
1、数据规模:“池塘”和“大海”最容易发现的区别就是规模。“池塘”规模相对较小, 即 便 是 先 前 认 为 比 较 大 的 “ 池 塘 ”, 譬 如 VLDB(Very Large Database) , 和 “ 大 海 ” XLDB(Extremely Large Database)相比仍旧偏小。 “池塘”的处理对象通常以 MB 为基本单位, 而“大海”则常常以 GB,甚至是 TB、PB 为基本处理单位。
眼下在大数据定义问题上很难达成一个完全的共识,这点和云计算的概念刚提出时的情 况是相似的。在面对实际问题时,不必过度的拘泥于具体的定义之中,把握 3V 定义的基础 上,适当的考虑 4V 特性即可。
2.2 从数据库(Database, DB)到大数据(Big Data, BD) 从数据库(DB)到大数据(BD),看似只是一个简单的技术演进,但细细考究不难发现两
Keywords Big Data; Data Analysis; Cloud Computing
摘要 云计算、物联网、社交网络等新兴服务促使人类社会的数据种类和规模正以前所未有 的速度增长,大数据时代正式到来。数据从简单的处理对象开始转变为一种基础性资源,如 何更好的管理和利用大数据已经成为普遍关注的话题。大数据的规模效应给数据存储、管理 以及数据分析带来了极大的挑战,数据管理方式上的变革正在酝酿和发生。本文对大数据的 基本概念进行剖析,并对大数据的主要应用做简单对比。在此基础上,阐述大数据处理的基 本框架,并就云计算技术对于大数据时代数据管理所产生的作用进行分析。最后归纳总结大 数据时代所面临的新挑战。
Computational
Last few decades
全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)去年 6 月份发布了一份关于大数据的详尽报告 《Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity》[5],对大数据的影响、 关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入 2012 年以来,大数据的关注度与日俱增。 1 月份的达沃斯世界经济论坛上,大数据是主题之一,该次会议还特别针对大数据发布了报 告《Big Data, Big Impact: New Possibilities for International Development》[6],探讨了新的数 据产生方式下,如何更好的利用数据来产生良好的社会效益。该报告重点关注了个人产生的 移动数据与其他数据的融合与利用。3 月份美国奥巴马政府发布了《大数据研究和发展倡议》 [7](Big Data Research and Development Initiative),投资 2 亿以上美元,正式启动“大数据发 展计划”。计划在科学研究、环境、生物医学等领域利用大数据技术进行突破。奥巴马政府 的这一计划被视为美国政府继信息高速公路(Information Highway)计划之后在信息科学领域 的又一重大举措。与此同时,联合国一个名为 Global Pulse 的倡议项目在今年 5 月发布报告 《Big Data for Development:Challenges & Opportunities》[8],该报告主要阐述大数据时代各 国特别是发展中国家在面临数据洪流(Data Deluge)的情况下所遇到的机遇与挑战,同时还对 大数据的应用进行了初步的解读。《纽约时报》的文章《The Age of Big Data》[9]则通过主流 媒体的宣传使普通民众开始意识到大数据的存在,以及大数据对于人们日常生活的影响。