大數據產業基礎設施

A. 什麼是大數據產業

大數據概念包含幾個方面的內涵吧
1. 數據量大，TB，PB，乃至EB等數據量的數據需要分析處專理。
2. 要求快屬速響應，市場變化快，要求能及時快速的響應變化，那對數據的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數據量顯得對速度要求有些「大」。
3. 數據多樣性：不同的數據源，非結構化數據越來越多，需要進行清洗，整理，篩選等操作，變為結構數據。
4. 價值密度低，由於數據採集的不及時，數據樣本不全面，數據可能不連續等等，數據可能會失真，但當數據量達到一定規模，可以通過更多的數據達到更真實全面的反饋。

很多行業都會有大數據需求，譬如電信行業，互聯網行業等等容易產生大量數據的行業，很多傳統行業，譬如醫葯，教育，采礦，電力等等任何行業，都會有大數據需求。

隨著業務的不斷擴張和歷史數據的不斷增加，數據量的增長是持續的。
大數據產業包括新興的數據分析行業，或者廠商。
如果需要分析大數據，則可以Hadoop等開源大數據項目，或Yonghong Z-Suite等商業大數據BI工具。

B. 中國大數據產業特徵包括哪些內容

以公有制為主體、多種所有。

C. 工信部將從七方面推進大數據產業發展

工信部將從七方面推進大數據產業發展

11月16日，為宣貫落實《促進大數據發展行動綱要》，發改委、工業和信息化部、中央網信辦、廣東省深圳市政府聯合在第十七屆中國國際高新技術成果交易會上舉辦了大數據創新發展論壇。工業和信息化部副部長懷進鵬、發改委副主任林念修、中央網信辦副主任庄榮文、深圳市市長許勤出席會議並講話。

懷進鵬指出，數據是重要的戰略資源與核心創新要素，是未來經濟社會發展的新引擎。大數據技術和產業是大數據發展應用的基礎與支撐。當前我國大數據產業發展面臨著重大機遇和挑戰，必須加快發展。工業和信息化部將圍繞建設數據強國，從以下七個方面全面推進大數據產業發展。一是貫徹落實國家大數據戰略，做好大數據產業發展的頂層設計；二是支持大數據關鍵產品的研發和產業化；三是促進大數據與其他產業的融合發展，與《中國製造2025》、「互聯網+」等國家戰略協同；四是推動大數據標准體系建設；五是大力促進大數據應用，建設大數據綜合試驗區，支持地方開展大數據產業發展和應用試點；六是加強大數據基礎設施建設；七是完善大數據制度法規。

貴州省委常委、貴陽市委書記陳剛代表地方政府，鄔賀銓院士代表專家，中國信息通信研究院院長曹淑敏代表研究機構，分別就大數據發展作了專題報告。阿里巴巴、華為、奇虎360等企業代表進行了高峰對話。來自全國各地方政府部門、企業、科研機構及媒體的代表共計700餘人參加了論壇。

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D. 簡述大數據產業的含義

大數據產業是什麼

圍繞著數據的採集、傳輸、加工、分析、應用都是大數據產業版

大數據是一個以數據為核心的產業，權是一個圍繞大數據生命周期不斷循環往復的生產過程，同時也是由多種行業分工和協同配合而產生的一個復合性極高的行業。

目前看國家及行業內對大數據產業細分比較常見的是參考現行的行業分類來劃分的，例如金融大數據、物流大數據、電商大數據、交通大數據等等。

融合應用產業：在業務應用中產生大數據，並與行業資源相結合開展商業經營的企業。

基礎支撐產業：提供直接應用於大數據處理相關的軟硬體、解決方案及其他工具的企業。

數據服務產業：以大數據為核心資源，以大數據應用為主業開展商業經營的企業。

E. 為大數據的三大特性優化基礎設施

為大數據的三大特性優化基礎設施
在一般情況下，對於許多產業來說，大數據的使用依然是處於其早期階段。但在金融服務行業卻早已經與大數據的處理打了多年的交道了。事實上，其早已經深深的嵌入到金融服務行業管理和財務的核心流程。感謝有了先進的大數據處理能力，在過去可能需要花費幾個小時才能完成的工作，現在能夠在短短的幾分鍾內被輕松搞定。大數據處理能力已然被廣泛的應用到了從資本市場投資組合管理到金融風險管理的一切領域。正是基於這樣的技術進步，我們得以從數天前或數周前的數據進行分析，以幫助重新制定戰略，得出第二天的交易方法。而現如今，利用更為復雜的數據分析能力，金融公司能夠縮短數據處理的進程，並根據最新的交易情況實時調整策略。
然而，金融企業所關注的不僅僅是海量數據集不斷增加的問題。他們同時還需要考慮數據高速處理和數據的多樣化的問題。當把不同集群的資料庫中的結構化和非結構化數據放在一起進行分析時，金融公司依靠具有強大的處理速度，特別是鑒於實時的洞察能力已經越來越多成為市場分析和交易策略的一個關鍵戰略因素的情況之下。但我們的金融機構是否配備了適當的基礎設施，以有效地處理大數據的這三大特性（海量、高速處理、多樣化），並進一步的車實時數據分析中獲益呢？
增加實時操作的價值
利用實時數據分析，金融機構能夠更好地管理風險，並實時的向客戶提供預警信息。如果一家金融公司能夠實時的進行風險管理，不僅能夠轉化為更好的交易業績，而且還保證了企業對於相關合規性的遵守。這樣的改進可以從增強消費者信用卡交易監控和預防欺詐的保護措施中看出。但是，對於更大規模的受益於更好的數據分析則可能是著名的雷曼兄弟倒閉事件。
當雷曼兄弟倒閉時，其被稱為美國金融界的珍珠港危機。然而，該行業花了好幾天的時間才完全了解他們自身是如何暴露在這種毀滅性的風險中的。對於每一筆交易而言，金融公司都非常有必要了解其所產生的影響，或者說，在極端的情況下，謹防下一個「雷曼式崩潰」風險的發生。今天，利用先進的大數據分析和數據處理能力，任何交易者進行交易時，金融公司都會通過風險管理部門實時的了解將要發生的情況，當然，前提是這些金融機構具備了合適的基礎設施。
優化現有的基礎設施
金融領域處理大數據的海量、高速處理、多樣化的三大特性的關鍵在於基礎設施。許多金融機構的關鍵系統仍然依賴於傳統的基礎設施。但是，隨著金融機構處理越來越多的實時操作，這些企業需要找到一種方法來擺脫遺留系統，以使得自己更具競爭力，滿足大數據處理的需求。
為了解決這個問題，許多金融機構已經實現了軟體即服務（SaaS）的應用程序的部署，可以通過互聯網訪問。有了這些解決方案，金融企業可以通過遠程服務進行數據收集，無需擔心他們現有的基礎設施超載的問題。除了採用SaaS應用程序之外，還有一些金融公司通過使用開源軟體的方法來解決了他們的基礎設施的問題，允許他們簡單地插入自己的演算法和貿易政策進入系統，讓它來處理他們越來越高的處理要求和數據分析的任務。
在現實中，遷移遺留的基礎設施是一個相當痛苦的過程。要處理這樣一個過程所花費的時間和費用，這意味著其所帶來的價值必須遠遠大於風險。因此，有一個有價值的商業案例可謂是任何大規模的基礎設施遷移的關鍵。然而，在今天，越來越多的金融企業發現大數據分析的動力足以成為一個強大的商業案例，而且採用軟體即服務和開源軟體的解決方案作為墊腳石完全可以幫助他們最終遷移他們的滯後的基礎設施遺產。
整合社會化數據
雖然隨著日常交易和市場波動的變化，大數據的數據量、高速處理、多樣化作為基礎設施遷移和優化的催化劑已經足夠了現在又混入了社會化的數據，使得業務案例變得更加引人注目。
這曾經是一種幻想，但現在，在金融行業使用非結構化的社會數據進行演算法分析已然成為了現實。想像一下，通過Twitter或Facebook跟蹤到的數據進行匹配，以了解市場趨勢。相關聯的關系可以產生巨大的影響，尤其是作為信息的處理，通過特定的儀器來分析股票價格。例如，如果針對某家企業有太多負面的社會情感，讓我們就可以預測這些負面情緒甚至會引發的市場變化。因此，金融機構開始找到一種方式，使得社會數據的因素作為他們的投資組合並管理相關的風險變得越來越重要。
已經有一些公司通過鏈接社交媒體分析服務到他們的分析引擎在這方面做出一些工作進展了。這使得他們能夠監控社會媒體數據，但同時也帶來了越來越多的數據種類和數據發展速度的問題。社會數據不僅是海量的，而且這些數據正以閃電般的速度發展，這些社會數據是廣泛多元的來源收集來的，會造成數據分析並發症，如果沒有適當的基礎設施對其進行處理，仍然無法解決大數據的三大特性問題。
託管如何發揮作用
一家中立的數據中心供應商能夠為金融機構提供一個更有效的方法來分析和處理數據。金融機構不僅不再需要一個大的廣域網（WAN）來轉移數據，同時他們還能夠獲得更好的數據源。諸如金融服務這樣的動態行業，在毫秒之間就可以產生極大的差異，位於市場數據源附近，擁有流動性的場館和互聯網交換中心是保持對快速增長的、越來越多變化的數據進行實時分析所必不可少的。
此外，金融企業可以更容易嵌入實時交易演算法，通過對社會、消費者的洞察更接近主要的金融中心，這增加了一個重要的差異化競爭優勢。藉助多租戶託管的數據中心，金融企業能夠獲得更好的網路拓撲結構的解決方案，這樣他們可以更容易地得出市場數據，並對其進行分析。中立載體的基礎設施有不同的提供者，金融機構可以確保他們享有最優化的連接與最低的延遲。
隨著實時數據分析和社交數據整合逐漸滲透到金融機構的財務策略，以及對大數據需要的延續，越來越多的金融公司意識到需要優化其基本的基礎設施的重要性。依託遺留系統企業只能勉強維持。如果沒有適當的框架，以處理日益增長的數據量，發展速度和各種各樣的財務數據，很多金融企業可能會失去其競爭優勢。但是，藉助中立的運營商託管數據中心設施，金融機構可以在正確的方向上邁出恢復的一步，並逐步設置自己創新的未來。

F. 政策頻出 大數據產業步入快速發展期

政策頻出 大數據產業步入快速發展期_數據分析師考試

隨著互聯網基礎設施的完善和相關分析技術的成熟，大數據產業正步入快速發展期，並持續獲得政策力挺。

22日，國務院新聞辦公室就2015年上半年工業通信業發展情況舉行發布會，工業和信息化部新聞發言人、總工程師張峰在新聞發布會上表示，工信部在下一步貫徹「互聯網+」指導意見中，將重點推進組織實施智能製造重大工程，推進重要工業雲、工業領域大數據中心建設。值得注意的是，工信部將出台互聯網與工業融合、服務型製造、工業雲和大數據等指導意見，加快法律法規制定修訂，組建「互聯網+」製造的標准推進聯盟，制訂智能製造綜合標准體系。

目前政策對大數據的支持力度正不斷提升，大數據已上升至國家戰略。自去年3月「大數據」首次出現在《政府工作報告》中以來，國務院常務會議一年內6次提及大數據運用。在6月17日的國務院常務會議上，總理李克強再次強調大數據運用的重要性。7月1日，國務院辦公廳印發了《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》。

機構預計，在企業和政府部門需求的共同推動下，大數據產業將迎來年均逾100%的增長率，到2016年市場規模有望達到百億元。從事大數據採集整合、數據存儲運算、數據分析挖掘、數據應用和消費服務等分領域，將獲得市場擴張機遇。

從企業層面來看，大數據應用廣泛，包括對海量數據處理、挖掘和應用等，而這些應用又將帶動數據存儲設備和提供解決方案，大數據分析、挖掘和加工類企業等環節發展，在去IOE和國產化浪潮的推動下，相關產業發展前景值得期待。

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G. 貴州為什麼要發展大數據產業有哪些優勢

一是氣候環境優良的生態優勢。優良的生態環境為發展大數據基礎設施提供了獨特的優勢。
二是水煤資源豐富，電力價格低廉的能源優勢。能源優勢能夠為大數據企業提供廉價、穩定的電力資源，降低企業運行成本。
三是地理位置和交通便利的優勢。持續優化的交通條件，使貴州省經濟走廊的地位進一步凸顯。
四是具有西部重要增長極、內陸開放新高地的戰略優勢。

H. 目前國內大數據產業發展到什麼地步了呢

“大數據”作為一種概念和思潮由計算領域發端，之後逐漸延伸到科學和商業領域。大數據與物聯網、雲計算、人工智慧等技術有較為密切的關系，從大數據行業發展來看，目前大數據處在落地應用的初期，未來大數據的發展空間依然非常大。

大數據相關技術、產品、應用和標准不斷發展，逐漸形成了包括數據資源與API、開源平台與工具、數據基礎設施、數據分析、數據應用等板塊構成的大數據生態系統，並持續發展和不斷完善，其發展熱點呈現了從技術向應用、再向治理的逐漸遷移。

國家大數據戰略實施以來，地方政府紛紛響應聯動、積極謀劃布局。國家發改委組織建設11個國家大數據工程實驗室，為大數據領域相關技術創新提供支撐和服務。發改委、工信部、中央網信辦聯合批復貴州、上海、京津冀、珠三角等8個綜合試驗區，正在加快建設。各地方政府紛紛出台促進大數據發展的指導政策、發展方案、專項政策和規章制度等，使大數據發展呈蓬勃之勢。