我國大數據研究現狀

Ⅰ 大數據發展怎麼樣啊

大數據為什麼有很好的發展前景：
第一：大數據自身能夠創造出更多的價值。大數據相關技術緊緊圍繞數據價值化展開，數據價值化將開辟出廣大的市場空間，重點在於數據本身將為整個信息化社會賦能。隨著大數據的落地應用，大數據的價值將逐漸得到體現。目前在互聯網領域，大數據技術已經得到了較為廣泛的應用。
第二：數據發展日新月異，我們應該審時度勢、精心謀劃、超前布局、力爭主動，深入了解大數據發展現狀和趨勢及其對經濟社會發展的影響，分析我國大數據發展取得的成績和存在的問題，推動實施國家大數據戰略，加快完善數字基礎設施，推進數據資源整合和開放共享，保障數據安全，加快建設數字中國，更好服務我國經濟社會發展和人民生活改善。
第三：大數據產業鏈逐漸形成。經過近些年的發展，大數據已經初步形成了一個較為完整的產業鏈，包括數據採集、整理、傳輸、存儲、分析、呈現和應用，眾多企業開始參與到大數據產業鏈中，並形成了一定的產業規模，相信隨著大數據的不斷發展，相關產業規模會進一步擴大。

Ⅱ 大數據、雲計算發展現狀如何

隨著大數據、雲計算相關技術在技術體繫上逐漸趨於成熟，大數據和雲計算目前正處在大面積落地應用的初期，所以並不是大數據和雲計算不像之前那麼熱了，而是大數據和雲計算技術正在構建起自己龐大的價值體系，相信在工業互聯網時代，雲計算和大數據將發揮出越來越重要的作用。大數據和雲計算本身就存在緊密的聯系，隨著當前雲計算逐漸向全棧雲和智能雲方向發展，二者的結合也正在逐漸進入到一個新的階段，這個階段就是要契合行業的應用場景，未來在工業互聯網時代，大數據和雲計算將全面促進傳統企業的創新和發展。建議可以關注下時速雲，他們是一家全棧雲原生技術服務提供商，提供雲原生應用及數據平台產品，大家可以去體驗一下。
希望能給您提供幫助，可以給個大大的贊不。

Ⅲ 數據分析技術發展現狀如何

雖然近兩年來“大數據”的概念越來越多的被媒體以及行業提及，但“大數據分析”在國內的發展卻仍處於初期階段。數據分析是數據處理流程的核心，因為數據中所蘊藏的價值就產生於分析的過程。

所謂“大數據分析”，其和以往數據分析的最重要的差別在於數據量急劇增長。由於數據量的增長，使得對於數據的存儲、查詢以及分析的要求迅速提高。從實際操作的角度看，“大數據分析”需要通過對原始數據進行分析來探究一種模式，尋找導致現實情況的根源因素，通過建立模型與預測來進行優化，以實現社會運行中各個領域的持續改善與創新。

從行業實踐的角度看，只有少數幾個行業的部分企業，能夠對大數據進行基本分析和運用，並在業務決策中以數據分析結果為依據。這些行業主要集中在銀行與保險，電信與電商等領域。以銀行業為例，目前大型國有銀行在其主營業務中均引入了數據分析，但深度尚可，廣度不夠，尚未擴充到運營管理的所有領域;而中小銀行在數據分析方面的人員與能力建設尚處於起步階段。對於支撐起我國龐大國民生產總值的建築業、製造業以及貿易行業，其數據分析應用遠遠沒有進入規模化發展階段，這些行業在IT方向的開支主要集中在公司日常的流程化管理領域。

Ⅳ 大數據行業現狀及前景

當前，我國正在加速從數據大國向著數據強國邁進。國際數據公司IDC和數據存儲公司希捷的一份報告顯示，到2025年，隨著中國物聯網等新技術的持續推進，其產生的數據將超過美國。我國產生的數據量將從2019年的約9.4ZB增至2025年的48.6ZB，數據交易迎來戰略機遇期。1zettabyte大約是1萬億gigabyte，這是當今常用的測量方法。與此同時，美國2019年的數據量約為8.6ZB。到2025年，這個數字預計將達到30.6ZB。

——以上數據來源於前瞻產業研究院發布的《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

Ⅳ 大數據未來的前景怎麼樣

全文統計口徑說明：1)搜索關鍵詞：大數據及與之相近似或相關關鍵詞;2)搜索范圍：標題、摘要和權利說明;3)篩選條件：簡單同族申請去重、法律狀態為實質審查、授權、PCT國際公布、PCT進入指定國(指定期)，簡單同族申請去重是按照受理局進行統計。4)統計截止日期：2021年9月17日。5)若有特殊統計口徑會在圖表下方備注。

1、全球大數據行業專利申請概況

(1)技術周期：處於成長期

2010-2020年，全球大數據行業專利申請人數量及專利申請量均呈現高速增長態勢，2020年，全球大數據行業專利申請人數量及專利申請量分別達到28398人及65473項，均處於較高水平。整體來看，全球大數據技術處於成長期。

註：未剔除聯合申請數量。

—— 更多行業相關數據請參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》

Ⅵ 中國大數據的提出的時間和背景是什麼發展情況和現狀分別是什麼樣的

大數據在中國的發展相對比較年輕。2012年，中國政府在美國提出《大數據研究和發展計劃內》並且批復了「十容二五國家政務信息化建設工程規劃」，總投資額估計在幾百億，專門有人口、法人、空間、宏觀經濟和文化等五大資源庫的五大建設工程。我國的開放、共享和智能的大數據的時代才真正大面積的開始
發展和現狀是：（一）市場規模快速增長，供給結構初步形成 市場規模快速增長。十二五以來，我國大數據產業從無到有，全國各地發展大數據積極性較高，行業應用得到快速推廣，市場規模增速明顯。易觀國際數據顯示，2011-2014年，我國大數據市場規模分別為37.4億元、47.3億元、59億元和75.7億元，年平均復合增長約為27%。易觀國際同時預測，2015、2016年我國大數據市場規模將保持約30%的增長速度，在十二五末市場規模接近100億元。

Ⅶ 大數據行業發展現狀與未來前景分析

近年來，全球正大步邁向大數據新時代，數據的高效存儲、處理和分析等需求也越來越旺盛。在此背景下，行業大數據得以高速發展，應用於各個領域，根據IDC發布的有關數據預測，2025年市場規模將達到19508億元的高點。

全球大數據儲量呈爆發式增長

隨著信息通信技術的發展，各行各業信息系統採集、處理和積累的數據量越來越多，全球大數據儲量呈爆炸式增長。根據國際數據公司(IDC)的監測數據顯示，2013年全球大數據儲量為4.3ZB(相當於47.24億個1TB容量的移動硬碟)，2014年和2015年全球大數據儲量分別為6.6ZB和8.6ZB。近幾年全球大數據儲量的增速每年都保持在40%，2016年甚至達到了87.21%的增長率。2016年和2017年全球大數據儲量分別為16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大數據儲量達到33.0ZB，2019年全球大數據儲量達到41ZB。

—— 以上數據及分析均來自於前瞻產業研究院《中國行業大數據市場發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》。

Ⅷ 中國式大數據與分析的現狀

中國式大數據與分析的現狀_數據分析師考試

所謂「大數據分析」,其和「小數據分析」的唯一差別在於數據量以及數據量帶來的對於數據存儲、查詢及分析吞吐量的要求。本質上，「大數據分析」仍然需要通過數據分析來發現現狀，找到導致現狀的根源要素，並且通過模型與預測分析技術來對改善進行預測與優化，並且實現企業運營各個領域的持續改善與創新。

要談「大數據分析」的中國現狀，首先必須深入了解「數據分析」在國內的應用情況。 國內企業，不論是國企還是民企，真正在業務決策中以數據分析結果為依據的，主要集中在銀行，保險，電信和電商等幾個行業。以IT預算最充沛，人員能力最強的銀行為例，目前主要是大型銀行在導入數據分析。中小銀行尚在觀望與學習階段，人員與能力建設正在起步階段。數據分析的應用范圍主要集中在信用風險、流程優化、市場營銷、成本與預算等幾個方面，深度尚可，但廣度一般，尚未擴充到運營管理的所有領域。

而談到「大數據」或者數據倉庫，上述行業中的絕大多數企業早已實施了各種數據倉庫，以管理數據。這種買葯再看病的模式，完全本末倒置。數據倉庫與資料庫不一樣，其使命就是為了分析而存在的。沒有分析，倉庫何用之有？ 四大行之一的某大型國有銀行，90年代末期就開始花費好幾億元IT預算，建設「數據大集中」項目，受該行影響，其他國內銀行掀起了一股數據集中的熱潮。而當時連商業智能還是個尚未傳入中國IT概念，更遑論數據分析了。15年過去了，這些被集中的數據，還在么？ 至於支撐起我國龐大GDP的製造業、建築業和貿易業，在運用數據分析進行業務決策方面，則尚未見規模。

其IT開支仍然主要集中在基礎架構與流程化的軟體套件領域（如ERP,CRM,HRM, SCM等），部分企業開始導入商業智能（報表、制圖、管理駕駛艙），而數據分析應用遠遠沒有進入規模發展階段。以我國製造業企業為例，從五、六年前開始熱炒「六西格瑪」、「全面質量管理」,「精益生產」,盡管這些舉措對中國製造、中國創造等帶來本質變化尚需時日，但是就提升企業決策能力和管理水平而言，這些舉措的的確起到了一定的作用，對於中國企業從拍腦袋到用數據決策這一本質轉變打下了一個基礎。 這一現狀的原因，我們認為主要體現在如下幾個方面：

1.企業的權力來源

數據分析才是真正的一把手工程。分析的使命，在於改善決策。決策的第一責任人，也就是企業最高層管理人員。國企，尤其是大型央企，職業經理人體系並不完善，董事長、總經理級別的任命是由組織部門而不是經濟部門來決定的。「講政治」的人事任命體系決定了企業決策的復雜性和特殊性，科學管理方法和決策手段的推廣，完全取決於企業最高領導人本身對於這些手段的認可程度。 另外，數據分析帶來的不僅僅是分析軟體和分析方法論，更需要決策、運營進行相應的改善與調整，我們通常稱之為「變革」. 任何變革都會帶來相匹配的風險與收益。國企的權力架構和民企、外企非常不同，哪怕總經理決定了要變革，還得徵求企業內部各路權力部門的認可與接受，變革的難度導致了我們通常看到和聽到的「轉型極其艱難」,「身為大家長要對幾十萬張嘴負責」等煽情苦情的自我表白。不要說數據分析，就連開除幾個績差員工，一不小心就要得罪人，嚴重了還要危及烏紗帽，改革談何容易。 相比之下民企和外企在這方面的轉變要敏捷、迅速很多。比如蘋果，很多年前就開始全球范圍導入JMP數據分析平台，在我們的跨國團隊的幫助下從搭建數據分析能力、規范數據分析流程、導入高級數據分析方法、直到生產與研發環節的數據分析全球標准化等工作。整個過程長達數年，涉及到龐大的機構、人員、方法、流程的轉變，卻平穩有序。其間還發生了Steve Jobs辭世，新任CEO上台等足以中斷一切的重大企業事件，但導入數據分析能力這一過程絲毫沒有受到任何影響。

2.企業的運營能力儲備

能力儲備也是個關鍵要素。哪怕管理層決心一致，雄心壯志，重大變革能否落地，還得取決於團隊能否升級與被變化。意志力盡管重要，體能卻是個關鍵。數據分析對於參與者的統計、概率、數學、計算機、業務理解等幾個方面的能力要求甚高。盡管「能力是可以培養的」,但是我們在國內這么多年的眾多數據分析導入項目中，面臨最多的挑戰就是人員培訓和流程變革。 以電信運營業為例，BOSS系統，各種業務系統和數據倉庫搭建了許多年，數據分析對於客戶行為的理解與促銷產品的層出不窮也使得這個行業的數據分析應用遠遠超過絕大多數其他行業。但電信業在大規模導入數據分析方面面臨的首要問題，仍然是專業人才儲備以及與數據分析有關的規章制度、決策流程與文化體系的建立。 我們在市場上看到更多的，是IT部門主導的數據分析項目。項目名稱是數據分析，而內容仔細一了解，往往都是數據倉庫+企業報表。不是傳統財務三表，而是用於展現核心KPI的圖表。對「數據分析」不了解，把報表和制圖當成「分析」,是這一現狀的根源。

3.市場環節與競爭壓力

不同企業對市場競爭的變化是非常不同而有趣的。比如三桶油，建立競爭力的方法，在於找油田、收購加油站，利用壟斷性政策優勢抬高行業准入門檻。三大電信運營商，若干年前曾經有子公司互相攻擊，甚至發展到人員斗毆，割斷對方光線網路的事件。而華為與中興的競爭，若干年前除了口水仗，還有互相挖對方技術團隊。 政策性壟斷行業，盡管有壓力，但是在提升生產力和生產效率的手段方面，改變緩慢而低效。 高度市場化領域，比如家電，汽車，消費電子，華工、醫葯等領域，對以數據分析為代表的「高級能力」的接受程度則高了不少。

綜上所述，我國企業界對於數據分析的應用仍然停留在個別行業與個別應用的階段。不過，盡管導入數據分析的過程是如此艱難而挫折，我仍然認為，隨著我國各行業市場化進程的推動，隨著互聯網、數據分析技術不斷對傳統產業的顛覆過程，「數據分析」或者「大數據分析」遲早會成為中國企業界突破藩籬的關鍵手段。

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Ⅸ 大數據未來的發展前景怎麼樣

現在本科院校大數據專業都增加了，可想而知，前景如何。
數據科學與大數據技術專業剖析
同樣，這個專業也是屬於順應時代發展，搶占市場先機的「投機」行為，作為新興的、交叉的專業，不可能有成熟的概念、培養方案，各高校都是在黑暗中摸索前行，培養方案也是五花八門，但無論怎樣變都是統計學、數學、計算機、軟體工程等專業的「大雜燴」，核心是統計學+計算機。
看一看相關介紹就知道了：數據科學與大數據技術專業畢業生通過掌握計算機理論和大數據處理技術，從大數據應用的三個主要層面（即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘）系統地培養學生掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法，將領域知識與計算機技術和大數據技術融合、創新，從事大數據研究和開發應用。 也是很籠統很空虛，為什麼？因為新啊，前無古人啊，沒有經驗可遵循啊。
再看一下主要課程：數學、C程序設計、數據結構、資料庫原理與應用、計算機操作系統、計算機網路、Java語言程序設計、Python語言程序設計，大數據演算法、人工智慧、應用統計（統計學）、大數據機器學習、數據建模、大數據平台核心技術、大數據分析與處理、大數據管理、大數據實踐等課程。
統計學知識和計算機知識是核心點，加一點數學、數據科學課程。

Ⅹ 大數據發展現狀怎樣

大數據復范疇已有很多成功的大數制據使用，但就其效果和深度而言，當時大數據使用尚處於初級階段，依據大數據剖析猜測未來、指導實踐的深層次使用將成為發展要點。當時，在大數據使用的實踐中，描述性、猜測性剖析使用多，決議計劃指導性等更深層次剖析使用偏少。
大數據管理系統遠未形成，特別是隱私維護、數據安全與數據同享使用功率之間尚存在明顯矛盾，成為限制大數據發展的重要短板，各界已經意識到構建大數據管理系統的重要意義。其間，隱私、安全與同享使用之間的矛盾問題尤為凸顯。一方面，數據同享敞開的需求非常火急;另一方面，數據的無序流通與同享，又或許導致隱私維護和數據安全方面的嚴重風險，必須對其加以標准和限制。

數據規模高速增加，現有技能系統難以滿意大數據使用的需求，大數據理論與技能遠未成熟，未來信息技能系統將需求顛覆式創新和變革。近年來，大數據獲取、存儲、管理、處理、剖析等相關的技能已有顯著發展，可是大數據技能系統尚不完善，大數據基礎理論的研究仍處於萌芽期。