技術創新大數據

⑴ 什麼是大數據技術大數據的概念

大數據技術是指大數據的應用技術，涵蓋各類大數據平台、大數據指數體系等大數據應用技術。

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

隨著雲時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。

大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

(1)技術創新大數據擴展閱讀：

大數據的三個層面：

1、理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。

2、技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

3、實踐，實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。

參考資料來源：網路-大數據

⑵ 大數據技術的發展趨勢有哪些

大數據是信息技術與專業技術、信息技術產業與各行業領域緊密融合的典型領域回，有著旺盛的答應用需求、廣闊的應用前景。為把握這一新興領域帶來的新機遇，需要不斷跟蹤研究大數據，不斷提升對大數據的認知和理解，堅持技術創新與應用創新的協同共進，加快經濟社會各領域的大數據開發與利用，推動國家、行業、企業對於數據的應用需求和應用水平進入新的階段。

⑶ 如何健全大數據技術創新體系工作措施

一是立法為基，優化誠信體系建設的體制機制。通過立法，保障信用數據來源的內合容法性；通過完善信用數據採集、管理及誠信監督、獎懲制度，提升誠信體系建設水平。
二是互通為要，實現誠信數據互相連通共同分享。統一規范我市誠信數據建設，通過發揮信用信息交換共享的樞紐功能，打通法人與自然人信息數據壁壘，釋放大數據功能，增加信用信息查詢、信用產品交易撮合等，打造我市信用數據2.0版，切實消除「信息孤島」，推動誠信數據開放共享。
三是市場為先，實現信息數據的能效開發增值。通過授信授權等方式，支持社會化徵信發展，發展數據交易和信用數據評估，為個人和提供多元化的信用服務和增值服務。
四是多元為重，在更為廣泛的領域提升社會誠信水平。以大數據為支撐加快信用體系建設，推動信用數據廣泛應用於金融服務、社會治理、行政監督、民生服務等諸多領域，並以行政誠信和經濟誠信為突破口，引領全市誠信體系建設邁上新台階。

五是環境為上，形成推動誠信體系建設的整體合力。通過加強誠信教育，營造社會氛圍，強化各部門和公共事業單位協作配合，確保全市誠信體系建設工作扎實有效推進。

⑷ 大數據創新有什麼趨勢

混合數據雲

混合數據雲是一個值得強調的話題，因為大型企業不可能放棄現有的結構化的數據基礎設施。從Oracle，IBM和微軟的系統的結構化數據正在支撐大多數大公司的運作。數據基礎設施技術執行的目標是將這些現有的系統融入混合系統，同時吸收非結構化的數據和外部數據。

移動性推動大數據投資

移動平台和它們的位置、通信和便攜性提出了一種客戶平台客戶定製的大數據創新。在線健康網站MapMy Fitness開始記錄用戶的運行路線，並已經擴展到各種各樣的健身活動，以及個人健康監測。

大數據可以圍繞和增強現有的應用程序

StubHub開始只作為一個體育和娛樂項目的票券交易平台。但該公司目前正在採取一個更廣泛的角度，一個項目周圍的所有活動，包括社會評論，住宿，餐飲和交通服務。這些社交網路服務驅動捕獲、分析大量的數據的混合模型，並驅動推薦引擎。傳統的交易系統的設計根本就沒有考慮這種類型的用戶輸入。

物聯網將讓當前的大數據項目看起來像小東西

美國商業智能廠商SAS高級主管Paul Bachteal指出，當你開始考慮將所有的數據引入組織，將物聯網從概念變成現實，構建採集，存儲，分析和創建預測分析的系統，需要的技能是供不應求的，客戶和供應商將不得不展開員工技能的培訓工作。

⑸ 企業大數據創新不容忽視的五大重要趨勢

企業大數據創新不容忽視的五大重要趨勢

「大數據」已經不僅僅是一個時髦用語，利用大數據分析正在成為越來越現實的問題，甚至IBM都已經宣布投入10億美金發展PowerLinux系統以支持其大數據戰略。

從企業規模來看，利用大數據更有優勢的是大型企業。根據研究機構Forrester Research對大量大型企業的調查數據顯示，平均每家企業產生的數據總量約為非結構化數據50TB、半結構化數據2TB、結構化數據12TB。

但Forrester Research首席分析師Bryan Wang同時指出，大型企業大數據綜合利用率僅為12%左右，「企業花了大量的金錢在存儲上」——而不是分析。

目前使用大數據技術的企業佔比約為20%，另有37%企業正在籌劃大數據項目，希望通過大數據分析的威力獲得更高的企業洞察。那麼，大數據在大型企業重要項目應當如何應用呢？這里是大型企業大數據創新的五大方向。

1 ) 混合數據雲。混合數據雲是一個值得強調的話題，因為大型企業不可能放棄現有的結構化的數據基礎設施。從Oracle，IBM和微軟的系統的結構化數據正在支撐大多數大公司的運作。數據基礎設施技術執行的目標是將這些現有的系統融入混合系統，同時吸收非結構化的數據和外部數據。

然而，傳統的廠商要做到這一點可能不太容易。雖然現有的系統將保持，但那些傳統廠商的技術可能局限在現有的項目，而企業新的投資更可能流向新的供應商和新的平台。

StubHub公司有25種結構化和非結構化數據源的數據網路。StubHub首席數據架構師Sastry Malladi表示，使用開源產品對於避免專有架構的鎖定非常重要。「眼下最重要的創新，是如何創建一個混合的數據系統，」Malladi說。

2 ) 移動性推動大數據投資。移動平台和它們的位置、通信和便攜性提出了一種客戶平台客戶定製的大數據創新。在線健康網站MapMy Fitness開始記錄用戶的運行路線，並已經擴展到各種各樣的健身活動，以及個人健康監測。

MapMy Fitness副總裁Matt McLure已經看到公司增長到19萬用戶，並開發出一種混合私有雲和公共雲的基礎設施，以支持用戶的行為，如新增的夏季騎自行車的人和健身愛好者。「我們是在健康和關連健身生態系統的中心。」McLure說。額外的健康和健身監控相關的擴展要求，驅動該公司使用像 Facebook和谷歌等開發的數據技術。

3 ) 大數據可以圍繞和增強現有的應用程序。StubHub開始只作為一個體育和娛樂項目的票券交易平台。但該公司目前正在採取一個更廣泛的角度，一個項目周圍的所有活動，包括社會評論，住宿，餐飲和交通服務。這些社交網路服務驅動捕獲、分析大量的數據的混合模型，並驅動推薦引擎。傳統的交易系統的設計根本就沒有考慮這種類型的用戶輸入。

4 ) 物聯網將讓當前的大數據項目看起來像小東西(small stuff)。美國商業智能廠商SAS高級主管Paul Bachteal指出，當你開始考慮將所有的數據引入組織，將物聯網從概念變成現實，構建採集，存儲，分析和創建預測分析的系統，需要的技能是供不應求的，客戶和供應商將不得不展開員工技能的培訓工作。

Bachteal以鐵路機車為例，表示一旦配備感測器並連接到一個數據分析系統，客戶將能夠更准確地預測部件的磨損，從而可以防止設備故障。

5 ) 大創新來到數據頻譜的前端。沃爾瑪正在考慮使用crowd sourcing(眾包)來設置產品價格和選擇產品說明配圖。沃爾瑪實驗室高級工程總監Digvijay Lamba表示，在決策過程的前端使用技術如crowd sourcing，完成大數據的頻譜。

現有的大數據系統擅長於分析巨大的數據池，但只有在數據進入該系統的時候。crowd sourcing代表了一種方式，把額外的數據添加到大數據流程的前端，利於提高分析結果。Lamba說：「我們需要擴展系統的前端。」

大數據已經不僅僅是一個流行的詞彙，但創建大數據系統需要思考決策系統的新途徑，這現在剛剛進入市場。

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⑹ 基於大數據的數據產品研發，技術創新組織架構做了哪些調整

相當於輸入增加了一個介面，有規范整理，負責；

⑺ 誰有第一屆大數據技術創新與創業大賽第一題的數據 求分享下。。。。

官網已經發布了吧，我正在幫別人下載gps計程車的數據

⑻ 大數據創新的五大重要趨勢

混合數據雲

混合數據雲是一個值得強調的話題，因為大型企業不可能放棄現有的結構化的數據基礎設施。從Oracle，IBM和微軟的系統的結構化數據正在支撐大多數大公司的運作。數據基礎設施技術執行的目標是將這些現有的系統融入混合系統，同時吸收非結構化的數據和外部數據。

然而，傳統的廠商要做到這一點可能不太容易。雖然現有的系統將保持，但那些傳統廠商的技術可能局限在現有的項目，而企業新的投資更可能流向新的供應商和新的平台。

移動性推動大數據投資

移動平台和它們的位置、通信和便攜性提出了一種客戶平台客戶定製的大數據創新。在線健康網站MapMy Fitness開始記錄用戶的運行路線，並已經擴展到各種各樣的健身活動，以及個人健康監測。

大數據可以圍繞和增強現有的應用程序

StubHub開始只作為一個體育和娛樂項目的票券交易平台。但該公司目前正在採取一個更廣泛的角度，一個項目周圍的所有活動，包括社會評論，住宿，餐飲和交通服務。這些社交網路服務驅動捕獲、分析大量的數據的混合模型，並驅動推薦引擎。傳統的交易系統的設計根本就沒有考慮這種類型的用戶輸入。

物聯網將讓當前的大數據項目看起來像小東西

美國商業智能廠商SAS高級主管Paul Bachteal指出，當你開始考慮將所有的數據引入組織，將物聯網從概念變成現實，構建採集，存儲，分析和創建預測分析的系統，需要的技能是供不應求的，客戶和供應商將不得不展開員工技能的培訓工作。

大創新來到數據頻譜的前端

沃爾瑪正在考慮使用crowd sourcing(眾包)來設置產品價格和選擇產品說明配圖。沃爾瑪實驗室高級工程總監Digvijay Lamba表示，在決策過程的前端使用技術如crowd sourcing，完成大數據的頻譜。

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