浅析大数据技术的发展与应用
大数据行业发展现状及意义浅析
大数据行业发展现状及意义浅析随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为了当今信息社会中最具潜力和发展空间的行业之一。
大数据行业以其高速发展、广泛应用和深远影响，吸引了越来越多的关注和投资。
本文将从大数据行业发展现状和意义两个方面进行浅析。
一、大数据行业发展现状1. 大数据技术的快速发展。
大数据技术的发展速度非常迅猛，其内涵包括大规模数据的采集、存储、处理、分析和应用等方面。
随着计算能力的提升和云计算技术的普及，大数据技术的成熟度和可应用性越来越高，各种大数据平台和解决方案也层出不穷。
这些技术的不断壮大和更新换代，为大数据行业的发展提供了强有力的技术支持和保障。
2. 大数据市场的需求热度持续升温。
在各行各业，大数据已经成为了“金矿”，越来越多的公司和组织开始意识到了大数据分析对于业务发展的重要性。
无论是传统行业还是新兴产业，大数据技术都有着广泛的应用场景。
市场研究公司IDC发布的数据显示，2019年中国大数据市场规模达到1800亿元，同比增长32%，未来几年的增长速度仍然很可观。
3. 大数据行业生态的不断完善。
伴随着大数据行业的发展，相关的生态系统也在不断完善和壮大。
从数据采集、数据存储到数据处理和应用，再到数据安全和隐私保护，各个环节都孕育着大量的商机和创新机会。
一批龙头企业和创新型公司在大数据行业中崭露头角，为整个行业的发展注入了新的活力和动力。
1. 推动经济发展和转型升级。
大数据技术能够对海量的数据进行快速分析和挖掘，为企业和政府提供决策支持和战略指导。
通过大数据分析，企业可以更好地了解市场需求、优化产品结构、提高生产效率，从而为经济发展和转型升级提供有力支撑。
大数据行业本身也能够创造大量的就业机会和创新创业空间。
2. 提升企业运营效率和竞争力。
在市场竞争日益激烈的情况下，企业需要不断提升自身的效率和竞争力。
而大数据技术正是企业提升效率和竞争力的重要工具。
通过大数据分析，企业可以更好地了解客户需求、精准营销、优化供应链管理，从而提高营销效果、降低成本，实现效益最大化。
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。
大数据技术的应用与发展趋势
大数据技术的应用与发展趋势随着信息技术的飞速发展，大数据技术逐渐成为各个行业的关注焦点。
本文将探讨大数据技术的应用与发展趋势。
一、大数据技术的应用领域大数据技术广泛应用于各个领域，包括但不限于以下几个方面：1. 商业分析与决策支持：大数据技术可以帮助企业挖掘市场趋势、消费者行为、竞争对手情报等信息，为商业决策提供支持。
2. 健康医疗：利用大数据技术，可以分析海量的医疗数据，提高疾病早期诊断准确率，提供个性化的医疗服务。
3. 交通运输：大数据技术可以对交通流量进行实时监测和预测，提高交通管理效率，减少拥堵情况。
4. 城市规划：通过分析大数据，可以了解城市居民的出行模式、消费习惯等，为城市规划提供科学依据。
5. 金融领域：大数据技术可以对金融市场进行监测和预测，降低金融风险，提高金融决策的准确性。
二、大数据技术的发展趋势1. 数据安全性：随着大数据的快速发展，数据的安全性成为了一个重要问题。
未来的大数据技术将更加注重数据的隐私保护和安全存储，采取更加严密的加密技术和访问控制机制。
2. 机器学习与人工智能：大数据技术与机器学习、人工智能结合，将会推动这些领域的快速发展。
通过大数据的分析和挖掘，可以让机器学习和人工智能系统变得更加智能化、自适应。
3. 边缘计算：传统的大数据处理往往需要将数据传输到中央服务器进行处理，这样会产生较高的网络开销和延迟。
边缘计算将大大降低数据处理的延迟，将更多的处理任务放在离数据产生源头的边缘设备上。
4. 数据集成与共享：大数据技术的发展促进了不同数据源的集成和共享。
未来，更多机构和组织将会建立数据合作伙伴关系，共享数据资源，实现互利共赢的局面。
5. 数据伦理与法律法规：随着大数据技术的广泛应用，数据伦理和法律法规问题变得日益重要。
未来的发展趋势是制定更加详细和完善的数据保护和使用准则，促进数据的合法合规使用。
综上所述，大数据技术已经广泛应用于各个领域，并且在不断发展中。
随着技术的进一步成熟和应用场景的拓展，大数据技术的应用前景将会更加广阔。
大数据技术的发展与应用
大数据技术的发展与应用在信息时代的背景下，大数据技术已经成为信息处理和分析领域的重要工具。
大数据技术的发展和应用，不仅在科学研究领域起到了重要的推动作用，也在商业、医疗、城市规划等各个领域产生了深远的影响。
一、大数据技术的发展大数据技术的发展可以追溯到上世纪90年代末，随着互联网的迅速发展和智能设备的普及，海量的数据被生成并累积。
传统的数据处理方式已经无法胜任大数据时代的需求。
为了能够高效地存储、管理和分析这些数据，大数据技术迅速发展起来。
1.分布式存储与处理大数据的特点之一就是规模庞大，传统的数据库管理系统无法满足大规模数据的存储和分析需求。
分布式存储和处理技术应运而生，通过将数据分散存储在多个节点上，并采用并行计算方式处理数据，实现了高效的数据存储和处理能力。
2.机器学习和人工智能随着大数据技术的不断发展，机器学习和人工智能的应用也越来越广泛。
大数据为机器学习提供了大量的训练数据，通过对这些数据的分析和学习，机器能够自动优化和改进算法模型，实现更准确的预测和决策。
3.可视化和数据挖掘大数据技术使得对海量数据进行可视化和数据挖掘成为可能。
通过可视化工具，用户可以直观地理解和分析数据，从而从中发现隐藏的关联关系和规律。
数据挖掘技术则能够帮助用户从数据中发现有价值的信息和模式，为决策提供支持。
二、大数据技术的应用1.商业智能和市场分析大数据技术在商业智能和市场分析领域的应用已经取得了显著的成果。
通过对消费者行为和需求的分析，企业能够更加精确地制定市场营销策略，提高销售额和客户满意度。
同时，大数据技术也可以帮助企业预测市场趋势，准确把握商机。
2.医疗健康管理大数据技术在医疗健康管理领域的应用，为医疗研究和临床实践带来了诸多创新。
通过对大量的临床数据和基因组数据进行分析，医生可以更好地理解疾病的发生机制，提高疾病的诊断和治疗水平。
同时，大数据技术还能够为个体化医疗提供便利，根据患者的特征和需求，制定个性化的治疗方案。
大数据技术的优势和发展趋势
大数据技术的优势和发展趋势随着数字时代的到来，数据成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。
随之而来的是，大数据技术的发展。
大数据技术在不同的行业中有着广泛的应用，它已经成为了推动社会进步的重要力量。
本文就大数据技术的优势和发展趋势进行探讨。
一、大数据技术的优势1、能够帮助企业进行精准营销大数据技术可以通过海量数据的分析，发现消费者的行为习惯和需求，从而制定出更准确的营销策略。
比如商家可以通过用户的购物记录，了解用户的消费偏好，制定个性化的销售方案。
2、优化产品研发通过对数据的收集和分析，企业可以了解到市场上产品的需求和竞争情况，从而针对性地开发出更符合市场需求的产品。
3、提高风险管控能力大数据技术可以对风险进行预测和评估，从而及时制定出相应的措施进行风险管控。
比如保险公司可以通过数据分析，了解到客户的风险偏好和历史赔付率，从而调整保险费率等策略，提高保险公司的盈利能力。
4、提高企业决策水平大数据技术可以对海量数据进行深度分析，从而为企业的决策提供数据支持和决策依据。
比如政府可以通过对公共数据的分析，了解到城市人流、交通拥堵等情况，从而优化城市规划和管理。
二、大数据技术的发展趋势1、人工智能与大数据技术结合随着人工智能技术的发展，大数据技术将与人工智能技术结合，进一步提升数据分析、处理和应用的智能化水平。
比如，人工智能技术可以通过对海量数据的分析，预测出某一时刻的交通状况，提供给司机导航建议，从而缓解交通拥堵。
2、云计算技术驱动大数据技术发展随着云计算技术的发展，大数据技术将更多地向云端转移，从而提高数据的安全性和可靠性。
此外，云计算技术还可以提供更多的存储和处理资源，使大数据技术得到进一步发展。
3、大数据技术在医疗领域的应用大数据技术在医疗领域的应用将变得越来越广泛。
通过对大量的医疗数据的分析，医生可以更准确地判断患者疾病的类型和病情，并制定相应的治疗方案。
此外，大数据技术还可以用于医院的资源调度和效率提升。
浅析大数据的重要性
浅析大数据的重要性引言概述：随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为当今社会中的热门话题。
大数据是指规模庞大、类型多样的数据集合，通过运用先进的技术和工具进行分析和挖掘，可以揭示出隐藏在数据背后的有价值的信息。
本文将从五个方面来浅析大数据的重要性。
一、经济发展1.1 提供商业洞察力：大数据的分析可以揭示出市场趋势、消费者行为和偏好等商业洞察力，帮助企业制定更准确的市场策略。
1.2 优化生产效率：通过大数据分析，企业可以更好地管理供应链、生产流程和库存，提高生产效率，降低成本。
1.3 推动创新发展：大数据为企业提供了更多的创新机会，可以通过分析数据发现新的商业模式和产品，推动企业的创新发展。
二、社会治理2.1 提高公共安全：大数据的分析可以帮助政府和执法部门预测犯罪趋势、优化警力配置，提高公共安全水平。
2.2 优化城市规划：通过分析大数据，政府可以更好地了解城市居民的出行习惯、消费需求等信息，从而优化城市规划和公共服务的布局。
2.3 支持政策决策：大数据可以提供政策制定者所需的数据支持，帮助他们更准确地了解社会状况和民众需求，制定更科学、有效的政策。
三、医疗健康3.1 疾病预防和控制：通过大数据分析，医疗机构可以实时监测疾病的传播趋势，及时采取措施预防和控制疾病的扩散。
3.2 个性化医疗：大数据可以帮助医疗机构根据个体的基因、病史等信息，制定个性化的诊疗方案，提高医疗效果。
3.3 健康管理：通过分析大数据，个人可以了解自己的健康状况、生活习惯等信息，进行科学的健康管理，预防疾病的发生。
四、科学研究4.1 推动科学进步：大数据的分析可以帮助科学家更好地理解自然规律、发现新的科学问题，并推动科学研究的进步。
4.2 加速创新发现：通过分析大数据，科学家可以发现新的材料、药物等创新发现，推动科技创新和产业发展。
4.3 支持决策制定：大数据可以为决策者提供科学的数据支持，帮助他们更准确地制定政策和决策。
五、个人生活5.1 提供个性化服务：通过大数据的分析，企业可以根据个人的兴趣、喜好等信息，提供个性化的产品和服务，提升用户体验。
论大数据技术在教育领域中的应用与发展
论大数据技术在教育领域中的应用与发展近年来，随着大数据技术的广泛应用，越来越多的行业开始探索其在自身领域中的应用。
教育领域也不例外，大数据技术正在为教育带来重大变革。
本文将从以下几个方面探讨大数据技术在教育领域中的应用与发展。
一、大数据技术在学校管理中的应用学校管理是一个体系化的工作，需要协调各方面资源，提供一个优质的教育环境。
大数据技术的出现，给学校管理提供了全新的解决方案。
学校能够借助大数据技术来对学生数据、教职工数据、经费数据等进行管理，跟踪教师教学活动，了解学生的学习情况，做出更加科学合理的决策。
同时，大数据技术可以对学校教育运营数据进行分析，提供参考决策，优化教育资源配置，并通过数据监控整个过程，提高学校的绩效水平。
二、大数据技术在个性化教学中的应用针对不同学生的学习效果，教师倡导个性化教育已经成为现代教育的发展趋势。
大数据技术的运用，为个性化教育提供了前所未有的支持。
很多在线教育平台利用大数据分析师学生数据，旨在更好地掌握学生的个人特点，提高教学效果。
大数据技术可以根据学生的学习情况，给出个性化的学习方案，进一步提高学生的学习兴趣，优化学习效果。
三、大数据技术在招生录取中的应用大数据技术也可以在招生录取中起到积极作用。
现如今，许多学校都会依靠大数据技术，来进行招生录取决策。
通过分析历年录取数据，大数据技术能够预测学生的录取概率以及成功率，而且还可以发现一些潜在的招生问题。
对于学校的招生录取来说，大数据技术可以更精简选择录取人员，让招生录取工作更加公正、公平和规范。
四、大数据技术对于教育跨时代发展的影响大数据技术在教育领域的应用发展，为教育带来了跨时代意义的推动。
未来，人工智能、大数据技术将成为教育领域的重要工具。
在未来，学习人脑的运行方式、发展规律给知识加入智能分析引擎和全球空间技术，人工智能和大数据技术将带来教育集成的多学科多智能服务。
科学技术、数学、计算机和教育等领域的专家结合AI技术，从而进一步满足学生、教师和学校等各方需求。
大数据技术的应用与未来发展
大数据技术的应用与未来发展随着互联网技术的快速发展，我们的世界正变得越来越数字化和信息化。
由此，大数据技术已成为全球科技领域的一项重要技术。
大数据基于互联网技术和计算机技术，通过采集、处理和分析海量数据，从而生成有价值的信息，帮助我们更好地理解社会和经济发展趋势、人类行为及人类健康等诸多领域。
本文将就大数据技术的应用和未来发展，进行一番探讨。
一、大数据技术的应用互联网技术的快速发展和信息化水平的快速提高，使得大数据应用越来越广泛。
具体来说，大数据技术应用在以下领域：1. 商业领域大数据技术帮助商家更好的了解顾客的喜好和行为习惯，从而更好地做出营销决策。
餐饮行业可以通过大数据分析用户的消费行为和喜好，来推荐菜单和价格策略；医药行业可以通过大数据挖掘疾病发病率和疾病的关联性，来优化医疗服务。
2. 政府领域大数据技术可以帮助政府更准确地了解民生发展趋势，为政府的决策提供数据支持和思路引导。
同时，政府也可以通过数据平台加强内部数据的管理和共享，实现政治和社会系统的创新和优化。
3. 科技领域大数据技术为研究人员提供更多的研究材料，同时也让技术更加实用化。
例如在模拟天气预报、搜索引擎优化、自然语言处理等方面，都取得了响应的成果。
二、大数据技术的发展趋势大数据技术的发展已成为业界的共同关注点。
近些年，大数据技术会突破现状的限制，迎来更长足的发展期。
1. 大数据分析目前，大数据处理的主要瓶颈是数据处理效率低，但是随着技术的不断发展，将会更好的应用于数据分析的相关技术，例如：联机分析处理(OLAP)、图像处理、地图制作等，大数据技术的相关工具也随之提升。
2. 人工智能和机器学习人工智能和机器学习成为大数据技术关注的新方向。
人工智能技术可训练的算法，能帮助企业更好的分析数据，并做出更准确、更应用于实践的决策，而机器学习则能改善大规模数据的处理和执行效率。
3. 云计算和大数据大数据一方面将会助力云计算技术的发展，另一方面也将在云计算领域上发挥更为重要的作用。
大数据行业发展现状及意义浅析
大数据行业发展现状及意义浅析随着信息技术的发展和应用，大数据已经成为当今信息产业的一个新的热点领域。
大数据是指利用各种方式采集、存储和分析大规模数据的过程和技术，它能够揭示出数据背后的规律和价值，为各行各业的发展和决策提供有力支持。
大数据行业发展迅猛，其背后蕴含着巨大的商机和潜力。
本文将针对大数据行业的现状和意义进行深入分析。
一、大数据行业发展现状1. 技术发展水平不断提高随着互联网技术、云计算技术和人工智能技术的不断进步，大数据技术的应用也日益广泛。
现在，我们可以利用各种传感器、无线网络等手段，采集到海量的数据，并通过云计算技术实现快速存储和分析。
人工智能技术的发展也为大数据分析提供了更加智能化的工具和方法。
2. 行业需求不断增加随着互联网、金融、医疗、交通等行业的快速发展，这些行业对大数据的需求也在不断增加。
大数据能够帮助企业进行精准营销、风险预测、业务优化等，因此受到越来越多行业的重视和应用。
3. 人才需求增长迅速随着大数据行业的迅猛发展，对大数据人才的需求也在急剧增长。
一方面，这些企业需要大数据技术人才和数据分析师来进行数据处理和分析；也需要懂得业务知识和数据分析技术的人才来进行数据驱动的决策和创新。
大数据产业链上的各种人才都备受青睐。
4. 数据安全和隐私问题受到关注随着大数据的快速增长和应用，数据安全和隐私问题也引起了人们的广泛关注。
如何确保大数据的安全性和隐私性，成为了当前大数据行业面临的一个重要挑战。
1. 为企业提供更精准的数据支持大数据的分析能力可以帮助企业更准确地理解市场需求和消费者行为，有助于企业更精准地推出产品和服务，并且将资源投放到最需要的地方，从而提高企业的盈利能力。
2. 提升决策效率和水平大数据技术能够帮助企业及时获取并分析大规模的数据，从而为决策提供更加完整和精准的信息。
这将有助于企业作出更科学的决策，提高决策的准确性和效率。
3. 改善行业发展环境大数据能够帮助政府、企业和研究机构更好地了解社会和经济发展的实际情况，从而为政策制定、产业布局等提供有力支持，推动产业升级和优化。
大数据处理技术的发展趋势与应用
大数据处理技术的发展趋势与应用随着互联网、物联网、云计算等技术的不断普及和发展，大数据的概念和重要性越来越被人们所认识和重视。
大数据是指拥有体量巨大、多样化且快速增长的数据，然而，面对如此庞大的数据量，人类的大脑已经无法胜任，因此需要一种有效的大数据处理技术来提高数据处理的效率和质量。
一、大数据处理技术的发展趋势在过去的几年中，大数据处理技术发展迅速，主要表现为以下几个方面：1.数据提取、清洗和预处理技术不断完善。
在大数据处理中，数据的质量和准确性是至关重要的，只有经过充分的清洗和预处理后，才能为后续的分析和挖掘提供良好的数据基础，因此，在大数据处理中，数据提取、清洗和预处理等环节将成为越来越重要的技术领域。
2.数据存储和管理技术不断升级。
随着大数据存储技术的不断创新和突破，如Hadoop、Spark、Storm等分布式计算框架和NoSQL数据库等技术进一步完善和发展，数据存储和管理的效率和可靠性得到了很大的提高。
3.数据分析和挖掘技术不断深化和丰富。
数据分析和挖掘是大数据处理的核心技术，它是从大数据中提取有价值信息的关键技术。
目前，人工智能、机器学习、深度学习等技术在大数据处理中的应用越来越广泛，各种智能算法的不断研究和发展也为数据分析和挖掘提供了更丰富的技术手段。
4.数据可视化技术不断优化和升级。
数据可视化技术是将处理后的巨量数据以直观方式展现出来的技术，它有助于用户更好地理解和发掘数据的价值。
目前，各种数据可视化工具和平台层出不穷，各种交互式的可视化方式和技术也在不断涌现。
二、大数据处理技术的应用大数据处理技术的应用范围非常广泛，几乎涵盖了所有与数据相关的领域。
以下是几个大数据处理技术的应用案例：1.金融领域。
目前，大数据技术在金融领域的应用已经很成熟，包括风险控制、投资分析、交易监管、客户管理等方面。
通过对金融数据的分析和挖掘，可以发现规律和趋势，辅助决策和风险控制。
2.医疗领域。
在医疗领域，大数据技术可以应用于疾病预测、诊断和治疗方案的定制等方面。
互联网大数据技术的应用与发展前景
互联网大数据技术的应用与发展前景在当今信息时代，与数据相关的技术已经成为了各行各业不可或缺的一部分，其中大数据技术就是备受重视的关键技术之一。
互联网大数据技术可以收集、存储、处理、分析海量数据，从而帮助人们更好地了解市场、用户、产品等方面的信息，促进商业发展和社会进步。
今天，我们将探讨互联网大数据技术的应用及其未来发展前景。
一、互联网大数据技术的应用1. 商业领域在商业领域，互联网大数据技术可以通过分析用户行为、观察市场变化、了解竞争对手信息等，对商家或企业进行指导。
例如，电商平台可以根据用户购买历史、搜索历史、点击记录等信息推荐商品，优化营销策略；银行可以通过分析用户消费习惯，定制更符合客户需求的个性化产品；运输和物流企业可以通过整合各种信息流和物流的数据，最大化地利用资源，提高效率和服务质量。
2. 医疗领域互联网大数据技术在医疗领域的应用非常广泛。
通过收集和分析患者的病历、病史、检查报告等信息，可以提高医生的判断和诊断能力，加快患者就诊速度。
同时，大数据技术的应用还可以在疫情治疗上起到重要作用。
比如，在新冠疫情期间，许多医疗机构利用大数据技术迅速建立起疫情分析和管理系统，帮助政府和医疗机构及时了解新冠疫情的传播情况，派遣医疗资源和制定保障政策。
3. 政府领域政府也是互联网大数据应用的重要领域。
政府可以通过收集社会服务数据、经济数据等进行政策制定和决策分析。
此外，大数据应用还可以帮助政府改进公共服务，比如公路交通、城市规划、环境监测等方面，优化城市管理，提高生态环境质量。
二、互联网大数据技术的未来发展1. 与人工智能的融合当前，人工智能技术的发展也在迅速加速，未来互联网大数据技术和人工智能的融合可以实现更加智能化的决策过程、更加完整的分析链。
通过人工智能的高效处理和数据科学家的人工智能计划，互联网大数据能够更好地预测未来趋势和行业发展状态。
这是未来互联网大数据技术不可忽视的发展方向。
2. 发展开放、共享的数据平台当前，互联网大数据技术仍然存在一些问题，例如数据安全、数据隐私等。
大数据技术的应用现状与发展趋势
大数据技术的应用现状与发展趋势大数据技术是近年来信息技术领域中的一项重要创新，它以其强大的数据处理能力和广泛的应用前景，引起了众多企业和机构的关注。
本文将从大数据技术的应用现状和发展趋势两个方面进行探讨。
首先，大数据技术的应用现状已经广泛渗透到各个领域。
在政府领域，政府可以利用大数据技术对公共安全、社会治理、交通运输等方面进行监控和优化，提高行政管理水平。
在金融领域，银行和保险公司可以通过大数据技术对客户数据进行分析，提供个性化的金融服务，提高竞争力。
在电商领域，大数据技术可以通过用户行为分析、推荐算法等方式，提供精准的商品推荐和个性化的购物体验。
在医疗领域，大数据技术可以利用医疗记录、基因数据等进行精准医疗，促进疾病的早发现和治疗。
其次，大数据技术在应用发展方面正呈现出以下几个趋势。
首先，大数据技术的关注度逐渐提高，越来越多的企业开始注重对数据的收集、存储和分析。
其次，人工智能和机器学习技术与大数据技术的结合将进一步推动大数据的应用发展。
通过深度学习等技术，可以让机器更好地理解和处理大数据，提高数据分析和预测的准确性。
再次，随着云计算和物联网技术的不断发展，大数据的存储和处理能力将得到进一步提高，从而进一步推动大数据技术的应用。
最后，数据安全和隐私保护问题将成为大数据应用发展的重点。
随着大数据的应用范围越来越广泛，数据安全和隐私保护问题也越来越突出，需要进一步完善相关的法律法规和技术手段。
总的来说，大数据技术的应用现状已经非常广泛，涉及到政府、金融、电商、医疗等各个领域。
大数据技术的发展趋势包括关注度提高、与人工智能和机器学习的结合、云计算和物联网的发展以及数据安全和隐私保护问题的重视。
未来，随着技术的不断进步，大数据技术的应用领域将会进一步扩展，给各行业带来更多的发展机遇和挑战。
我们期待着大数据技术的进一步发展，为我们的社会创造更大的价值。
大数据技术的应用现状与发展趋势
大数据技术的应用现状与发展趋势随着信息技术的迅猛发展，大数据技术作为一种新兴的技术手段，正逐渐在各个行业得到广泛应用。
本文将从大数据技术的应用现状和发展趋势两个方面来探讨。
一、大数据技术的应用现状1. 商业领域大数据技术在商业领域的应用主要体现在市场分析、用户画像、营销推广等方面。
通过对大数据的深入挖掘和分析，企业能够更好地了解用户需求和市场趋势，从而制定更精准的营销策略，提高市场竞争力。
2. 金融行业金融领域是大数据技术应用最为广泛的行业之一。
通过采集和分析客户的金融数据，金融机构可以进行风险评估、个性化推荐、欺诈检测等工作，提高金融服务的质量和效率，降低风险。
3. 医疗健康大数据技术在医疗健康领域的应用也日益增多。
通过整合和分析患者的医疗数据，医疗机构可以实现个性化诊断、药物疗效预测、疾病预警等功能，提高医疗效果和治疗效率。
4. 城市管理大数据技术可以帮助城市管理者更好地了解城市的运行状况，从而制定更科学、更高效的城市规划和管理策略。
通过对城市交通、环境、能源等数据的分析，可以实现交通优化、环境监测、资源调度等目标。
二、大数据技术的发展趋势1. 人工智能与大数据的融合人工智能与大数据是密不可分的。
随着人工智能技术的快速发展，大数据技术将与人工智能相结合，进一步提高数据的处理和分析能力，实现更多复杂任务的自动化和智能化。
2. 隐私保护与数据安全随着大数据应用的普及，数据安全问题成为一个突出的挑战。
未来的发展趋势将聚焦于隐私保护和数据安全，采取更加严格的数据管理措施，保障用户数据的安全和隐私。
3. 数据治理与合规性在大数据时代，数据治理和合规性变得尤为重要。
企业和组织需要建立完善的数据管理机制，确保数据采集、存储、分析等环节符合相关法律法规和行业标准，避免数据滥用和隐私泄露。
4. 数据伦理与社会责任大数据技术的应用需要遵循数据伦理和社会责任的原则，关注数据使用对个人和社会可能带来的影响。
未来的发展趋势将更加注重数据伦理和社会责任的平衡，推动技术发展与社会利益的和谐共存。
大数据技术的发展和应用
大数据技术的发展和应用随着互联网的快速发展，数据量和数据结构也随之发生了巨大的变化。
传统的数据处理方式逐渐无法满足多样化和海量化的数据处理需求。
而大数据技术的应用则使得数据处理速度和效率得到了提升，并对人们的生产和生活方式产生了深远的影响。
一、大数据技术的发展大数据技术的发展经历了三个阶段，分别是数据采集、数据存储和数据处理。
在数据采集阶段，数据源的多样化、实时化和数据量的巨大化成为了亟待解决的问题。
然而随着传感器技术和互联网的快速发展，数据采集的难度大大降低。
在数据存储阶段，云计算、分布式存储和虚拟化等技术实现了跨地域和跨公司的数据共享。
数据存储和分析的技术手段也不断得到改进，比如Hadoop、Spark等等。
在数据处理阶段，大数据技术的处理方式也从传统的批处理逐渐转向实时处理和流式处理。
同时，人工智能、机器学习、深度学习等技术不断地推进着大数据处理的能力。
二、大数据技术的应用大数据技术的应用可以分为以下几个方面：1、智慧城市大数据技术可以应用于智慧城市的建设，实现城市管理更加精准、高效和便捷。
例如，大数据技术可以用于交通路况监测、停车场管理、公共交通的出行规划、空气质量监测等方面。
2、电子商务大数据技术可以利用收集的消费者行为数据，对客户偏好进行分析，通过数据挖掘与分析以及算法处理，推荐个性化的商品进行销售。
这是大数据技术在电子商务领域的应用之一。
3、医疗健康利用大数据技术和互联网技术可以建立健康档案、评估风险，实现医疗数据的管控。
同时，用医疗专家的经验和大数据的算法分析结果，结合互联网、智能终端设备等技术，实现远程诊断和医疗服务。
4、金融金融行业的风控和交易策略也可以受益于大数据技术。
数据分析可以帮助银行和保险公司更好地把控风险，同时多维度的数据分析也使得投资决策和交易策略更加精准。
三、大数据技术的发展趋势未来的大数据技术将会在以下几个方面继续发展：1、多元化的数据处理方式数据处理的方式将也会变得更丰富，从现在的批处理、流式处理、实时处理等进一步扩展，同时也将会整合各种计算方式和本地运算。
论大数据技术的创新应用与发展
论大数据技术的创新应用与发展一、引言随着互联网、移动互联网和物联网等技术的快速发展，大数据技术逐渐成为社会经济领域的走向之一。
大数据技术的创新应用和发展正成为人们广泛关注的热点话题。
本文将从创新应用和发展两个方面探讨大数据技术。
二、大数据技术的创新应用1、人工智能人工智能是当前应用最为广泛的大数据技术之一。
人工智能可以通过学习人类智能的处理方式，通过模拟、认知和推理等技术手段对数据进行分析和处理，从而完成人类无法完成的任务。
人工智能的发展不仅带来了智能语音识别、自然语言处理、图像识别等技术，也在医疗、金融、教育、智能制造等领域实现了创新应用。
2、金融随着金融业务的日益繁琐和复杂性增加，大数据技术被广泛应用于金融领域。
大数据技术可以帮助金融机构识别和管理风险，并提高客户体验和服务质量。
比如，大数据技术可以帮助银行进行风险控制、实现个性化投资组合、提高客户满意度和忠诚度等。
3、教育大数据技术的应用使得教育行业的教学方式和管理方式发生了翻天覆地的变化。
通过对海量数据进行分析和挖掘，大数据技术可以帮助教师更好地了解学生的学习习惯、能力以及心理状态，从而更加精准地制定教学计划和教学策略。
4、医疗随着医疗数据的爆炸式增长，如何处理和应用这些数据成为医疗行业的主要难题之一。
大数据技术可以帮助医疗机构分析和管理病例、研究疾病机理、创造有效的治疗方案等。
医疗机构可以通过大数据技术来提高医疗水平，为患者提供更高效、精准的治疗方案。
三、大数据技术的发展1、技术创新技术创新是大数据技术发展的关键。
随着技术的不断创新和发展，大数据技术将越来越普及，应用越来越广泛。
技术创新可以带来新的应用场景和商业模式，帮助企业提高效率、优化资源、降低成本、提高利润等。
2、产业融合产业融合是大数据技术发展的另一重要趋势。
大数据技术可以与人工智能、物联网等其他技术进行融合，形成产业链，搭建整个产业的生态系统。
通过产业融合，企业可以建立起更加完整的数据链，加速产业升级，推动产业的快速发展。
大数据技术的应用发展现状与未来趋势
大数据技术的应用发展现状与未来趋势随着信息技术的飞速发展，大数据技术逐渐渗透到我们的生活和工作中，成为了一个热门话题。
那么，大数据技术的应用发展现状是如何的呢？未来又有哪些趋势呢？一、大数据技术应用发展现状1. 商业领域在商业领域，大数据技术的应用已经得到广泛的应用。
企业通过大数据技术可以对市场需求进行分析，以便准确把握消费者的需求，从而进行精细化管理和服务。
例如，许多电商平台可以根据用户的搜索历史和购买习惯来为用户推荐个性化的商品。
2. 健康领域在健康领域，大数据技术对于疾病预测和诊断起到了重要作用。
通过分析大量的患者数据和病例，可以为临床医生提供准确的诊断和治疗方案，提高医疗效率和质量。
同时，大数据技术还可以用于疾病监控和预防，及时发现并追踪传染病的流行情况，以便采取相应的措施。
3. 城市管理大数据技术在城市管理中也起到了重要作用。
通过对城市大数据的分析，可以实现智能交通管理、智慧能源管理、环境监测等功能。
例如，可以通过分析交通流量数据来调整交通信号灯的时间，优化交通拥堵状况；也可以通过分析能源使用情况来制定合理的能源供应策略，提高能源利用效率。
二、大数据技术应用的未来趋势1. 人工智能与大数据的结合未来，人工智能和大数据技术将会更加深度地结合。
大数据技术可以为人工智能提供海量的数据支持，而人工智能可以通过对数据的分析和处理，提供更多智能化的服务。
例如，人工智能可以通过分析用户的行为数据，进行预测和推荐，实现更加个性化的服务。
2. 边缘计算的兴起随着物联网的发展，海量的数据将会不断产生。
为了降低数据处理和传输的成本，边缘计算将会兴起。
边缘计算通过将计算和数据存储分布在离数据源更近的边缘设备上，实现数据的实时处理和响应，提高数据的利用效率。
3. 数据隐私保护的重要性随着大数据的广泛应用，数据隐私保护将成为一个重要的议题。
在数据采集和分析过程中，如何保护用户的隐私将是一个挑战。
未来的发展趋势是，通过合理的法律和技术手段，加强对数据隐私的保护，确保用户的数据安全。
大数据技术的发展和应用前景
大数据技术的发展和应用前景在信息时代的今天，数据已经成为重要的生产要素之一，随着互联网和物联网技术的不断发展，大量的数据被产生出来。
大数据技术就是处理这些海量数据的一种重要技术，其应用范围非常广泛。
一、大数据技术的发展历程随着移动互联网的普及和物联网技术的不断发展，大量的数据被产生出来，为了更好地利用这些数据，大数据技术应运而生。
大数据技术最早是应用在科学计算、金融风险管理和气象预报等领域，但是随着互联网和物联网技术的不断发展，大数据技术的应用范围越来越广泛，涉及到了工业、交通、医疗等各个领域。
在大数据技术的推动下，人工智能、自动化、智能制造等领域也得到了迅速的发展。
二、大数据技术的定义和特点大数据技术是一种处理和管理海量数据的技术，它包括数据采集、处理、存储、分析和挖掘等各个环节。
与传统的数据处理技术相比，大数据技术具有以下几个特点：1.数据量大，数据种类多。
大数据技术处理的数据量十分庞大，种类也非常繁多，需要用专门的技术和工具进行处理。
2.处理速度快。
与传统的数据处理技术相比，大数据技术可以对数据进行实时处理和分析，提高了数据的利用率和价值。
3.数据质量高。
大数据技术可以对数据进行自动清洗和过滤，提高了数据的准确性和可信度。
三、大数据技术的应用场景和前景1.工业制造。
随着工业互联网的不断发展，越来越多的企业开始将大数据技术应用在工业制造领域，通过对设备运转数据和工艺参数进行分析，实现制造过程的优化和管理。
2.交通运输。
在城市交通管理领域，可以通过对车流量、车速等数据进行分析，实现路况预测、智能信号灯控制等功能。
3.医疗健康。
大数据技术可以对医院和患者的数据进行分析，帮助医生提高诊治水平，同时也可以通过智能穿戴设备等技术对个人健康进行监测和管理。
4.金融风控。
大数据技术可以通过对银行和金融机构的数据进行分析，实现风险评估和预警，提高风险管理的效率和精度。
大数据技术的应用场景非常广泛，随着新一代信息技术的不断发展，大数据技术将会越来越普及和成熟。
大数据技术的发展现状和应用前景
大数据技术的发展现状和应用前景随着信息化和互联网的快速发展，大数据技术在各行各业的应用日益广泛。
本文将介绍大数据技术的发展现状以及它在未来的应用前景。
一、大数据技术的发展现状大数据是指由传统数据库软件工具无法捕捉、管理和处理的规模巨大的数据集合。
大数据技术的发展经历了以下几个阶段：1. 数据采集与存储在过去的几年里，各类传感器和设备的普及使数据的采集变得更加容易。
同时，云计算和分布式存储技术的应用，使得我们能够以更低的成本存储和管理大规模的数据。
2. 数据处理与分析数据的价值在于挖掘其中蕴藏的信息。
大数据技术提供了多种数据处理和分析的方法，如数据挖掘、机器学习和人工智能等。
这些方法能够帮助我们从海量数据中提取出有用的知识和洞见。
3. 数据应用与商业化大数据技术在商业领域的应用广泛而深入。
通过对大数据的分析和应用，企业能够更好地了解消费者需求、优化生产流程、提高运营效率等。
同时，大数据也为新产品和服务的创新提供了更多的机会。
4. 数据安全与隐私随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私问题变得愈发重要。
如何在保护用户隐私的前提下有效利用大数据成为了亟待解决的难题。
二、大数据技术的应用前景大数据技术的发展为各行各业带来了巨大的变革和机遇。
下面将介绍一些具有潜力的大数据应用领域：1. 金融服务大数据技术可以帮助金融机构更好地评估风险、提高交易效率，并发现潜在的欺诈行为。
此外，基于大数据的个性化投资和财务规划也成为了金融服务的新方向。
2. 医疗保健大数据技术能够提供更精准的疾病预测和诊断，辅助医生制定个性化治疗方案。
同时，大数据还能够通过对医疗信息的分析，为公共卫生部门提供疫情预测和疾病防控的支持。
3. 城市管理大数据技术可以帮助城市管理者更好地了解城市居民的需求，并优化城市运行。
例如，基于大数据的智能交通系统可以提供实时交通信息，减少交通拥堵和排放。
4. 教育领域大数据技术可以实时监测学生的学习状态，并根据学生的个性化需求提供相应的教学资源。
大数据技术的应用和未来发展趋势
大数据技术的应用和未来发展趋势随着信息技术的快速发展和社会的日益数字化，大数据技术正在成为推动产业升级和社会进步的重要力量。
大数据技术在各个领域都有着广泛的应用，比如金融、医疗、电商、物流等，其应用前景非常广阔，对于未来发展趋势有着巨大的影响。
一、大数据技术的应用1.1 金融领域金融领域是大数据技术应用的最早和最为成熟的领域之一。
在金融领域中，大数据技术主要应用于金融风险管理、金融营销、金融资讯、金融监管等方面。
其中，金融风险管理是最主要的应用领域之一。
通过对大量的金融数据进行统计和分析，可以对金融市场的走势和风险进行有效的预测与管理。
1.2 医疗领域医疗领域是大数据技术应用的另一个十分重要的领域。
大数据技术在医疗领域中主要应用于医疗诊断、药品研发、疾病预测等方面。
大数据技术的应用可以帮助医生们更准确地诊断和治疗患者，同时为药品研发提供了更为丰富和准确的数据支持。
1.3 电商领域电商领域也是大数据技术应用的一个重要领域。
在电商领域中，大数据技术主要应用于电商网站推荐系统、营销策略、商品分类等方面。
通过对用户行为和商品数据进行分析，可以帮助电商网站制定更为科学和有效的营销策略，提升用户购物体验，从而提高电商网站的竞争力。
二、大数据技术的未来发展趋势大数据技术在未来的发展趋势主要表现在以下几个方面：2.1 人工智能和大数据技术的融合大数据技术与人工智能技术的融合是大数据技术未来的重要发展趋势之一。
人工智能技术可以帮助大数据技术对数据进行更加深入和全面的分析，从而发挥出更大的价值。
2.2 多维度数据分析和挖掘技术的创新在现有的大数据技术基础上，未来的发展趋势将越来越侧重于多维度的数据分析和挖掘。
这些新的分析和挖掘技术可以更好地满足不同领域的数据分析需求，并帮助企业和政府更好地把握新的市场机遇和社会变革。
2.3 数据可视化技术的创新和优化数据可视化技术是大数据技术中的一个重要方面，未来的发展趋势也将更加注重数据可视化技术的创新和优化，将数据呈现得更为生动、直观和易于理解，帮助用户更快地发现数据中蕴含的价值。
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2019年4月是任意字符[3],比如“123456”,“abcd”等。
但是不建议设置得太简单或者具备某种规律,这样会比较容易被他人破解。
约定签名方式:签名方式也是收发双方要事先约定好的,这个签名是对原始数据的内容进行一些调整。
比如约定在每一项内容中间加竖线。
那么“账户:张三,方式:存款,金额: 1000元”就被转化成“张三|存款|1000”。
签名方式非常灵活,只要双方约定好就可以,但是建议不要过于复杂,最好具备一些规律,否则容易造成误解。
加密算法:加密算法就是生成数字签名的加密算法,可以是可逆加密算法,也可以是不可逆加密算法。
具备了以上4个必要条件,就可以生成数字签名了。
方法就是将原文按照约定签名方式转化后的内容和签名秘钥进行一定的融合,然后使用加密算法得到密文。
比如原文转化后的内容是“张三|存款|1000”,签名秘钥是“123456”,将它们两者进行拼接,得到“张三|存款|1000|123456”,再使用加密算法得到密文。
接收方在获得原始数据和签名后,按照同样的签名方式对原始数据签名,然后对比与发送过来的签名是否一致,不一致则认为数据来源不可信赖,从而保障了系统安全[4]。
为什么需要如此复杂的签名过程呢?原因很简单,密文结合了原始数据,签名秘钥,签名方式和加密算法4种因素。
不法分子即使破解了其中的一个因素,也依然无法得到正确的签名,除非不法分子同时知道了签名秘钥,签名方式和签名算法。
使用数字签名大大降低了系统的风险。
4结论与展望目前互联网环境不是非常健康。
互联网的应用,如果不采取各种手段来保护自己系统的网络安全,将会遭到各种各样的恶意攻击。
但是目前的加密算法的安全性取决于当前设备的计算能力。
如果有一台计算力超强的计算机可以在几小时内破解某个加密算法,那么这个加密算法就不再是一个安全的加密算法。
所以随着设备计算能力的不断提高,加密算法也需要不断地进行改进和发展,否则互联网将不再安全可靠,甚至将成为个人信息泄露的重灾区。
所以研究加密解密算法和网络安全手段目前来看是十分必要的,长远去看,这也将是一个持续进行和持续研究的方向。
参考文献[1]张裔智,赵毅,汤小斌.MD5算法研究[J].计算机科学,2008,35(7): 295-297.[2]管莹,敬茂华.DES算法原理及实现[J].电脑编程技巧与维护,2009 (4):5-7.[3]易红军,佘名高.MD5算法与数字签名[J].计算机与数字工程,2006,34 (5):44-46.[4]洪琳,李展.数字签名、数字信封和数字证书[J].计算机应用, 2000,20(2):41-42.收稿日期：2019-3-17浅析大数据技术的发展与应用杨家琳（天津市第二十一中学，天津市300052）【摘要】大数据的快速发展，以及它在各方面带来的应用也逐渐增多，无形中大数据已经融入到我们的生活中，起到越来越重要的作用。
本文主要介绍大数据的概念，数据大、速度快、数据类型多、价值密度低、真实性五大特点，以及大数据近代在世界的发展历程和国内发展立场，从中可看出大数据在短短十几年间发展之快，用处之广，简单介绍大数据在教育、医疗、交通行领域的应用及未来面临的挑战。
【关键词】大数据；云计算；发展历程；行业应用【中图分类号】TP393.08【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2019）04-0032-02引言随着云时代的到来,数据变得庞大渐渐的超出传统数据软件的能力范围,从而促使人们必须研发一种新的技术与管理体系能快速完成任务,由此诞生了大数据技术。
大数据已成为我们生活中最熟悉不过的词语,在各行各业中,大数据都起到了重要的作用。
与传统数据相比,大数据的规模更大,流转速度更快,数据类型更加多样。
大数据技术的发展使我们的生活更精准、更科学、更高效。
通过研究大数据的发展历程和应用领域可以更好地了解大数据技术并将其应用到实际研究中。
张引在文献[1]中主要介绍了大数据分析方法、模式及工具,将大数据应用划分成了六个领域,并对大数据所面临的困难和挑战进行了总结;孟小峰在文献[2]中介绍了大数据的产生及应用,描述了大数据的处理框架和关键技术,总结大数据发展给人们带来的好处,理性分析大数据的不足以及未来讲遇到的问题;陈颖在文献[3]中简单介绍了大数据的概念及特点,详细描述了大数据主要的发展历程和现状,以期对大数据研究的相关人员提供一些参考。
本文首先介绍大数据的概念及特点,然后详细描述大数据的发展历程,大数据的产生及发展现状,重点分析大数据所应用的领域,从各个行业分析大数据与其相结合的应用现状及目前具有的优点和存在的问题及挑战。
1大数据技术概述1.1大数据的概念大数据在人们眼中是一个相对抽象的概念,并没有一个统一的定义,大数据一般是指传统数据软件无法在一定时间范围之内获取并高效处理分析的大量数据集合,它具有与传统数据不同的特点。
1.2大数据的特点大数据主要分为5个特点,分别为数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、数据类型多(Variety)、价值密度低(Value)、真实性(Veracity)。
大数据的特点如图1所示。
数据量大是指数据的获取、处理、存储的规模都很大。
速度快是指对数据的搜集与处理能在很快的时间内完成。
数据类型多是指与传统数据相比,大数据的数据类型更多,不仅包括结构化数据,还包括半结构化、非结构化数据。
价值密度低是指所拥有的数据量多而复杂,在大量繁杂的数据中只有少量的有效数据,若用正确方式利用有效数据,则将给人们带来通信设计与应用322019年4月图1大数据的特点诸多好处。
真实性是指,数据的质量是真实有效的。
2大数据的主要发展历程2.1国际主要发展历程20世纪90年代,几乎各个领域数据爆棚,从而商业智能成为当时人们耳熟能详的词语,从此数据开始被人重视。
2001年,美国开发大数据模型,接着被部分计算机科研人员认可,渐渐地在互联网信息技术中有了自己的立场,后来META集团让大数据有了它的最初定义,将大数据的定义为三维式(3Vs),其分别为速度(Velocity)、数量(Volume)、种类(Variety),这三个特点对数据进行模型描述并对其未来面临的机遇和挑战进行分析。
云计算有强大的计算能力和存储能力,对大数据的发展起到了推动作用,随着时间推移。
2006年,Google提出云计算的想法并根据自身的内部数据量身设计了一套计算工具与技术,并把此想法对外开放, Hadoop已是当今最具代表性的云计算开源数据,云计算的技术种类变得很多,并且具有数据库、数据处理器等诸多功能,这都要得力于Google。
2008年,《Nature》杂志开始发布关于大数据的专刊,世界及各个领域都开始关注大数据,Watts在杂志上发表文章,使大数据成为一门自然科学,《Science》在2011年推出有关大数据的专栏,两个著名杂志都是围绕着大数据面临的技术上的问题或者挑战展开言论。
2011年,IDC公司发布报告,表示价值(Value)这一特点被认可,定义由3Vs变为4Vs,大数据能够快速收集信息,并提取重要信息加以有效分析,使搜所收集信息完全发挥它的价值,则将带来巨大经济回复,同时,大数据也融入到了人们的生活中,人们开始计划将大数据运用到各个行业,而且发布很多有关大数据对人们生活影响的文章。
麦肯锡公司(McK鄄insey&Company)发布报告“大数据:下一个创新、竞争和生产力的前沿”,对大数据的定义进行完善。
2012年,因为美国政府的宣布两亿美元的投资,大数据技术上升为国家战略,此后大数据为政府服务。
联合国发布了一部关于大数据的白皮书《大数据促发展:挑战与机遇》,使用大数据成为全球的思想潮流。
2014年,美国发布《大数据:抓住机遇、守护价值》的白皮书,鼓励人们使用大数据,让大数据融入生活、推动生活。
2015年以后,许多全球性主要会议如达沃斯全球经济论坛都把大数据作为重要议题进行讨论。
2.2国内主要发展历程2011年,信息部将物联网发布到十二五计划上,信息处理技术被提出,其中包含大数据的重要组成部分。
2012年,中国计算机学会(CCF)成立了CCF大数据专家委员会,发布了《2013年中国大数据技术与产业发展白皮书》。
2014年,国务院发布政府报告中首次提到大数据。
清华信息学院、国家实验室成立了数据科学院,并开始对大数据未来的发展与挑战进行深入研究。
2017年,我国大数据产业进入爆发期,国内成立多家大数据管理机构,多所大学已成立“数据科学与大数据技术”本科专业。
3大数据的主要应用3.1教育行业从传统教育到在线教育的变化使大数据在教育方面的应用叹为观止,作为学生,它能通过学生学习的反馈准确分析所学知识的掌握程度,并对每位学生的知识掌握程度推荐有效方法,使学生完全掌握知识,不光在课下,课上,还能通过摄像头观察每位学生上课时的表情分析课上的吸收效率。
作为老师,不仅在学生测试成绩上来判断教的好坏,而且在学生课下的日常反馈也是判断老师教学水平的重要标志,大数据能在诸多方面进行分析,对老师进行评价。
同时大数据也在教育行业面临挑战,不同数据并不互相协助,从而无法有效利用数据,教师及学生的个人数据保护也是当前面临的问题。
3.2医疗行业大数据在医疗行业也有许多应用患者能在手机上不仅能自由选择大夫而且能查询病状获得药方,人们可佩戴智能手环时时监察自己的身体状况从而确保身体健康,在医院,患者可对大夫进行反馈,反馈的结果通过大数据分析决定大夫的工作水平,大数据可对医生的工作进行简化,省去看病环节,直接对患者症状分别推送药方。
得到患者病状描述不完从而不能准确获取有效信息,不能达到医疗目的,以及不同感应器获取的数据差异使数据无法完全利用。
3.3交通行业大数据在交通行业的应用已完全渗入人们的生活之中,导航功能的出现解决了人们在道路上的大部分问题,它可通过卫星地图数据对道路情况进行实时分析,快速分析出耗时短路径短的道路,在交通管理上,及时收集客流量和车流量,做好提前预警和疏导交通工作。
4结论当前大数据的发展处于起步阶段,随着技术不断发展,大数据技术在未来更多行业中起到重要作用。
本文通过大数据的概念特点进行描述,发展历程进行介绍,简单分析当前所应用的教育、医疗、交通领域给人们带来的好处。
大数据在当今时代快速发展,它不知不觉中为人们生活提供更的便利,悄无声息地改善人们的生活,让我们一同期待大数据带给我们更好的未来。
参考文献[1]张引,陈敏,廖小飞.大数据应用的现状与展望[J].计算机研究与发展,2013,50(S2):216-233.[2]孟小峰,慈祥.大数据管理:概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展,2013,50(01):146-169.[3]陈颖.大数据发展历程综述[J].当代经济,2015(08):13-15.收稿日期：2019-3-11通信设计与应用33。