大数据的国内外研究现状发展动态分析.doc
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。
大数据发展背景与研究现状分析研究论文
大数据发展背景与研究现状分析研究论文随着信息技术的不断发展和普及，大数据技术逐渐成为信息产业的新宠。
大数据发展背景与研究现状的分析，是人们对大数据技术的深入了解和探讨，也是大数据应用领域不断拓展的重要指引。
一、大数据发展背景在信息爆炸的时代，海量的数据如同潮水般涌现，传统的数据库技术逐渐无法满足大规模数据处理的需求。
大数据技术因此应运而生。
首先，在互联网的快速发展下，用户产生的数据呈指数级增长。
用户在社交网络、在线购物、搜索引擎等平台的行为数据，给数据库管理带来了极大挑战。
传统数据库技术对于处理如此庞大的数据量显然力不从心。
其次，移动互联网的普及让数据的来源更加多元化。
手机、平板等移动设备的普及和大数据的设备互联，进一步加速了数据的增长速度。
手机APP、传感器等设备产生的数据，也为大数据技术的应用提供了更广阔的空间。
再次，人工智能技术的飞速发展催生了对于大数据高效处理和分析的需求。
人们希望通过大数据的深度挖掘，实现智能化的应用场景。
这也促进了大数据技术的快速发展。
以上种种因素共同推动了大数据技术的发展，大数据在各行各业中得以广泛应用，为信息社会的进步做出了贡献。
二、大数据研究现状分析1. 数据处理技术大数据技术主要包括数据的采集、存储、处理和分析等环节。
在数据处理技术方面，分布式存储、分布式计算和数据挖掘等技术被广泛应用。
Hadoop、Spark等开源软件成为了大数据处理的主要工具，可以高效处理海量数据。
2. 数据分析方法数据分析是大数据技术的核心之一。
在数据分析方法方面，统计学、机器学习、深度学习等方法被广泛应用。
通过对数据的挖掘和分析，可以为企业的决策提供科学依据，实现精准营销、个性化推荐等应用场景。
3. 数据安全与隐私保护随着数据泄露事件的频发，数据安全与隐私保护成为大数据领域的重要议题。
加密技术、数据脱敏技术等手段被用于保护用户数据的安全和隐私。
数据伦理、法律法规等问题也备受关注。
4. 学术研究与应用案例国内外各大高校和研究机构也积极开展大数据技术的研究工作，推动了学术界对于大数据技术的理论研究和实践探索。
《2024年云计算国内外发展现状分析》范文
《云计算国内外发展现状分析》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展，云计算作为一种新型的计算模式，已经逐渐成为全球信息技术发展的重要方向。
云计算通过整合大量硬件和软件资源，实现了资源共享和灵活配置，大大提高了资源的利用率。
本文旨在分析国内外云计算的发展现状，并就未来发展趋势提出初步看法。
二、国内云计算发展现状（一）发展概况近年来，中国云计算发展迅速，国家出台了一系列政策支持云计算产业的发展。
从最初的云计算概念引入到如今已经形成了较为完善的云计算产业链，涵盖了基础设施建设、平台服务、软件服务等多个领域。
国内各大互联网企业、电信运营商和IT企业纷纷布局云计算领域，推动了云计算技术的不断创新和应用。
（二）技术进展在技术方面，国内云计算企业已经掌握了虚拟化技术、分布式存储技术、云操作系统等核心技术。
同时，在人工智能、大数据等新兴技术的推动下，云计算技术不断向智能化、自动化方向发展。
此外，国内云计算企业还积极推动开源技术的创新和应用，为云计算的持续发展提供了强大的技术支持。
（三）应用领域在应用领域方面，国内云计算已经广泛应用于政府、金融、教育、医疗、制造等各个行业。
通过云计算技术，企业可以快速构建自己的信息化系统，提高业务处理效率和资源利用率。
同时，政府也积极推动云计算在公共服务领域的应用，如智慧城市、智慧交通等，为人们提供了更加便捷的服务。
三、国外云计算发展现状（一）发展概况国外云计算发展起步较早，技术成熟度较高。
美国、欧洲和日本等发达国家在云计算技术和应用方面一直处于领先地位。
这些国家积极推动云计算技术创新和产业发展，为企业和政府提供了强有力的技术支持。
（二）技术领先国外云计算企业在技术创新方面具有明显优势，尤其是在人工智能、物联网等领域取得了重要突破。
这些企业不仅掌握了先进的硬件和软件技术，还拥有丰富的应用场景和商业模式。
同时，国外企业还积极参与开源技术的创新和应用，为全球云计算的持续发展提供了强大的动力。
国内外科技研究的现状及发展趋势分析
国内外科技研究的现状及发展趋势分析背景介绍在当前全球科技竞争激烈的背景下，科技研究的重要性日益凸显。
国内外科技研究一直是各国政府和企业关注的焦点，对于推动经济发展、提升国际竞争力有着重要的意义。
本文旨在分析国内外科技研究的现状及发展趋势，为相关领域的研究者和决策者提供参考。
现状分析国内科技研究近年来，中国在科技研究领域取得了显著的成就。
政府大力支持创新科技研究，相继出台了一系列政策和措施，促进科技创新和研发。
科研团队的数量和研究成果的质量都在不断提高。
同时，中国的高校和科研机构也在积极引进国际先进的研究设备和技术，打破了一些领域的技术壁垒。
国外科技研究国外科技研究一直处于领先地位。
美国、欧洲、日本等发达国家在科技研究领域拥有雄厚的实力和资源。
这些国家投入大量资金和人力进行科技研究，推动了一系列重大科技突破。
在人工智能、生物技术、新能源等领域，这些国家具有全球领先的技术实力和产业规模。
发展趋势分析人工智能人工智能是未来科技研究的热点领域。
近年来，人工智能技术取得了长足的进展，被广泛应用于各行各业。
未来，人工智能将更加聚焦于深度研究、机器研究和自动化技术的研究。
同时，人工智能的应用也将更加广泛，涵盖医疗诊断、智能交通、智能制造等领域。
生物技术生物技术研究在解决人类健康和环境问题上具有重大意义。
基因编辑、干细胞技术等新兴生物技术将成为未来研究的重点。
此外，生物技术的交叉应用将进一步推动创新研究和产业发展。
新能源新能源技术是推动可持续发展的关键领域。
目前，太阳能、风能等新能源技术已经取得了巨大的突破。
未来，新能源技术研究将更加注重能源储存和利用效率的提升，以及新材料和新器件的开发。
数字化技术数字化技术的研究不断突破传统的科技研究模式。
大数据、云计算、区块链等技术的普及和应用，将进一步推动科技研究的开展。
未来，科技研究领域将更加注重数字化技术的应用和创新。
结论国内外科技研究的现状各有优势和特点，不断取得进展。
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。
大数据发展背景及研究现状
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2021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”。
2021年全球的数据储量就达到1.8zb，与2021年相比2021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使用语义数据技术将网购完成率提高10%至15%。
中国80%以上的信息和数据资源掌握在各级政府部门手中，但许多数据与世界隔绝，“藏在闺房里”，已经成为一种极大的浪费。
2022，国务院发布了促进大数据发展的行动纲要，明确要求“2022年底前建成全国政务公开统一开放平台”；今年5月，国务院办公厅发布《政府信息系统集成共享实施方案》，进一步推进政府数据公开。
1大数据可以把人们从旧的价值观和发展观念中解放出来，从新的角度理解世界科技进步和复杂技术的出现，改变人们对工作、生活和思维的看法。
大数据被广泛使用。
《2024年云计算国内外发展现状分析》范文
《云计算国内外发展现状分析》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展，云计算已成为全球信息技术领域的重要方向。
它以其灵活、可扩展、高效率的特性，在全球范围内得到了广泛的关注和应用。
本文将就云计算的国内外发展现状进行深入分析，旨在为相关研究和实践提供有价值的参考。
二、国外云计算发展现状1. 技术应用领域广泛国外的云计算技术在众多领域得到广泛应用，如互联网、医疗、金融、制造等。
云计算通过其高效的数据处理和存储能力，为各行业提供了强大的技术支持。
同时，随着人工智能、大数据等新兴技术的融合发展，云计算在数据处理和算法优化方面展现出巨大的潜力。
2. 产业生态日益完善国外云计算产业生态日益完善，形成了以云服务提供商、云平台开发商、云应用服务商等为主体的产业链。
同时，政府在政策上给予了大力支持，如提供税收优惠、资金扶持等，进一步促进了云计算产业的快速发展。
3. 创新驱动发展国外云计算企业在技术创新方面投入巨大，不断推出新的技术和产品。
例如，通过边缘计算、微服务等技术手段，提高云计算的效率和可靠性。
此外，随着5G等新一代通信技术的普及，云计算将进一步推动数字化转型和创新发展。
三、国内云计算发展现状1. 市场规模迅速增长近年来，我国云计算市场规模迅速增长，成为全球最大的云计算市场之一。
在政策支持和企业需求的共同推动下，国内云计算企业在技术和服务方面取得了显著进步。
2. 产业链日趋成熟我国云计算产业链日趋成熟，涵盖了云基础设施、云服务、云应用等多个环节。
同时，国内企业在云计算技术、应用场景和商业模式等方面不断创新，推动产业持续发展。
3. 政府和企业推动发展政府在推动云计算产业发展方面发挥了重要作用。
通过制定相关政策、投入资金支持等方式，促进云计算企业的技术创新和产业升级。
同时，国内众多企业也开始积极布局云计算领域，推动了产业的快速发展。
四、国内外发展对比分析1. 技术水平差距逐渐缩小尽管国外在云计算领域具有先发优势，但近年来我国在技术创新和产品研发方面取得了显著进步，技术水平与国外的差距逐渐缩小。
国内外研究现状和发展趋势_范文模板及概述说明
国内外研究现状和发展趋势范文模板及概述说明1. 引言1.1 概述本篇文章旨在探讨国内外关于研究现状和发展趋势的最新研究成果。
近年来，随着科学技术的快速发展和全球化合作的加强，各国在不同领域都进行了广泛而深入的研究。
通过对国内外研究现状进行全面梳理和比较分析，可以揭示出各自的优势和不足之处，并为未来的发展提供指导意见。
1.2 文章结构本文总共包括五个主要部分。
首先是引言部分，对文章进行概述，明确目标和结构。
其次，在第二部分中，我们将详细介绍国内研究现状，包括研究领域概况、主要研究方法与成果以及存在的问题与挑战。
第三部分将重点关注国外研究现状，包括国际动态与趋势、典型案例分析以及对国内的借鉴意义。
第四部分将聚焦于发展趋势及前景展望，涵盖技术创新与应用推广、政策引导与国际合作以及可持续发展与环境保护。
最后，第五部分是结论，对主要观点和发现进行总结，并提出未来研究方向的建议。
1.3 目的本文旨在全面了解和总结国内外关于研究现状和发展趋势的最新研究成果。
通过梳理各国的研究领域、方法和成果，我们将探讨不同国家之间的差异性以及可能存在的合作机会。
同时，在对存有问题和挑战进行分析的基础上，我们将提出相应的解决方案，并对未来的发展方向提出建议。
通过本文，我们希望为相关领域的学者、研究人员和政策制定者提供一个综合而深入的参考文献，促进知识交流和学术进步。
2. 国内研究现状2.1 研究领域概况在国内，各个领域的科研工作都得到了持续的关注和发展。
从医学到工程技术、从社会科学到自然科学，无一不受到广大研究者的倾力投入。
具体而言，在医学领域，国内的研究涉及癌症治疗、传染病防控、新药开发等诸多方面；在工程技术领域，智能制造、人工智能、物联网等成为重要的研究方向；而在社会科学领域，则有民生问题分析、社会政策制定等内容。
此外，还有众多其他领域也呈现出不断创新和发展的趋势。
2.2 主要研究方法与成果国内的研究机构及个人采用了多种有效的研究方法并取得了令人振奋的成果。
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作者：王军刘金辉来源：《电子技术与软件工程》2015年第23期摘要随着计算机网络的使用，产生了越来越多的数据，因此数据的分析技术逐渐发展起来，大数据的分析对社会各界的发展都产生了很大的影响。
大数据研究和应用已经成为当今时代的热点。
下面从大数据的产生、发展和大数据研究存在的不足等方面进行了介绍。
【关键词】互联网数据时代大数据现状1 大数据的产生随着人类的进步和科技的发展，计算机已经成为我们生活和工作中必用的设备。
在计算机应用增多的前提下，数据量的增长成为了必然，并且带动了互联网产业的发展。
这次发展又带来了一次数据增长的高潮。
在互联网时代下，每个人都是数据的制造者。
近年来，物联网、云计算、移动互联网的进一步应用，使数据已呈指数级增长。
正是因为数据疯狂式增长，“大数据”才慢慢的被各界所研究。
2 大数据的定义与特征2.1 大数据的定义大数据是指在不可承受的时间范围内用常规软件工具进行获取、管理和处理的数据集合。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。
大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。
它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。
《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。
适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
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。
大数据技术的发展现状和应用前景3篇
大数据技术的发展现状和应用前景第一篇：大数据技术的发展现状随着科技的不断发展，数据量的爆炸级增长也成为了一个无法忽视的问题。
在这个时代，大数据分析技术逐渐成为了我们决策和生产中不可或缺的一部分。
大数据技术已经成为了各个行业的标配，它的发展从未停止过。
大数据技术的发展现状主要表现在以下几个方面：一、技术不断的发展随着时间的推移，大数据的技术越来越成熟。
大数据的经典技术包括：Hadoop、Spark、Storm、Kafka、Hbase、Cassandra、Flume、NoSQL等。
这些技术被广泛运用于各个行业和应用场景中。
二、商业化应用逐渐成熟目前，很多公司都已经开始运用大数据技术来优化自己的商业模式，提升产品竞争力，其中包括谷歌、亚马逊、阿里巴巴、腾讯等国内外知名的科技巨头。
三、应用场景的广泛大数据技术不仅能应用于传统的金融、电信、制造等行业，同时也在电商、社交、医疗、物流等新兴领域取得了广泛的应用。
四、数据隐私保护成为热点随着数据泄露事件的频发，数据隐私保护问题已经成为了亟待解决的问题。
大数据技术的发展也需要付出更多的注意力，加强对用户隐私的保护，加强数据治理和合规性。
总之，大数据技术的发展已经成为了不可阻挡的趋势，未来它仍将在深度学习、容器化、云计算等方面有更多的创新和突破。
第二篇：大数据技术的应用前景随着技术的不断发展，大数据技术的应用范畴也越来越广泛，未来的发展前景也十分广阔。
一、人工智能大数据技术和人工智能是密不可分的，它为人工智能的发展提供了强有力的支撑。
随着技术不断发展，大数据分析将被广泛应用于人工智能，包括机器学习、神经网络等方面。
二、智慧城市在未来的城市中，大数据技术将为人们提供更便捷、智能化的服务。
火车、地铁、公交车等公共交通系统将会成为大数据交流的重要渠道，自然灾害警报和空气污染警报等将会成为智慧城市系统中不可或缺的一部分。
三、医疗健康大数据技术在医疗健康领域的应用将为医疗行业带来革命性的变化。
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，随着互联网的普及和技术的不断革新，大数据行业迅速崛起并成为全球经济的新引擎。
大数据的价值不仅仅体现在企业领域，也在政府决策、科研探索、社会管理等多个领域发挥着越来越重要的作用。
本文将探讨大数据行业的发展现状与未来趋势。
大数据行业的现状当前，大数据行业已经呈现出蓬勃发展的态势。
首先，大数据市场规模不断扩大。
根据统计数据显示，全球大数据市场规模从2015年的1.4万亿美元增长到2020年的3.4万亿美元，年均增长超过20%，可见大数据行业的市场潜力非常巨大。
其次，大数据技术日益成熟。
随着硬件设施的不断完善和算法的不断优化，大数据的处理能力和分析效果不断提升。
目前，大数据技术已经成为企业决策的有力工具，可以帮助企业精准定位客户需求、提高产品研发效率、降低风险等。
同时，大数据技术也在医疗、金融、交通、城市管理等领域展现出强大的应用潜力。
最后，大数据人才的供给逐渐增加。
随着大数据行业的崛起，更多的高校和培训机构开始开设相关专业和课程，为行业培养人才。
此外，国内外许多科技公司也加大了对大数据科学家和工程师的招聘力度。
这一系列措施将有效推动大数据行业的进一步发展。
大数据行业的未来趋势在未来，大数据行业将迎来更广阔的发展前景和更深刻的变革。
首先，大数据与人工智能的结合将带来颠覆性的变革。
人工智能技术的快速发展为大数据分析提供了更加准确和高效的工具，使得大数据分析能够更好地为决策者提供智能化的建议。
其次，数据隐私和安全问题愈发重要。
随着数据泄露和滥用问题的频发，数据隐私和安全成为大数据行业发展中需要解决的重要问题。
未来，大数据企业需要加强对数据的安全保护，制定更加完善的技术和法律规范，保护用户数据的安全，同时提供更加透明的数据使用方式。
此外，大数据的跨行业应用将得到进一步拓展。
目前，大数据已经广泛应用于金融、医疗、交通等领域，未来将进一步涉及到教育、农业、能源等更多领域。
大数据分析将为这些领域的发展和问题解决提供更加准确和全面的支持，为我们的社会发展带来重要推动力。
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。
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 。
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大数据的国内外研究现状及发展动态分析1 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。