大數據產生於

Ⅰ 大數據時代的產生背景

一、大數據時代城市管理的機遇：
首先,有利於數字化城市建設。城市化過程中出現的管理問題，傳統的城市管理方式早已對我國出現的城市問題束手無策,在大數據時代到來的背景下,數字化城市建設就呼之欲出。
其次,有利於電子政務建設。長期以來,我國政府在處理公共事務時都基本採用了傳統的處理方式,紙質化的模式占據了主要地位。隨著信息技術的不斷更新以及大數據時代的到來,電子政務也隨之應運而生。由於大數據時代的特點以及不斷更新發展,電子政務的形式也不斷得到更新。
最後,有利於智慧城市建設。智慧城市建設則是在大數據技術上產生的城市建設和管理方案。可見,大數據時代的到來更加有利於我國的智慧城市建設,為智慧城市的最終建成提供真實可靠的信息基礎。會在一定程度上難以實現真正共享。另外,因為信息化很不平衡,各地各部門使用的信息技術標准很難統一,最後導致數據孤島的現象也並非個例。
二、大數據時代城市管理的挑戰 ：
大數據時代,機遇存在的同時也不可避免會遇到許多挑戰,數據開放不足、數據共享不足、數據質量不優等等都面臨著嚴峻的挑戰。
首先，數據開放不足。數據是信息的重要載體,信息的公開在一定意義上就是數據的公開。在所有的數據公開中,政府相關數據公開尤為引人矚目。國外早就對數據公開確立了「公開為原則,不公開為例外」的原則,我國也有類似規定,但是真實執行情況令人堪憂。
其次，數據共享不足。就目前來看,誰掌握了大量真實可靠的信息,誰就掌握了主動權,信息在一定程度上就是權威的象徵,權力和利益的象徵。再者,政府各部門大部分存在利己傾向, 信息就會在一定程度上難以實現真正共享。另外,因為信息化很不平衡,各地各部門使用的信息技術標准很難統一,最後導致數據孤島的現象也並非個例。
然後，數據質量不優。數據質量問題直接影響依靠數據獲得的信息的真實有效性,最終影響整體決策的有效性。數據質量主要包括數據的真實性、完整性和有效性。數據在收集、整合、存儲和使用四個階段當中,每個階段都極有可能出現數據質量問題。在我國城市管理中,各級各部門每天都會面對大量繁瑣的數據,數據收集渠道主要有下級單位上報數據、調查統計、普查等等,每一個渠道也同樣會有很多因素影響數據質量。

Ⅱ 大數據來源於什麼

1. 早在1980年，著名未來學家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就熱情地專將「大數據」稱頌為「第屬三次浪潮的華彩樂章」。2008年9月《自然》雜志推出了名為「大數據」的封面專欄。從2009年開始「大數據」才成為互聯網技術行業中的熱門詞彙。

2. 到了2011年6月，麥肯錫公司看到了各種網路平台記錄的個人海量信息具備潛在的商業價值，於是投入大量人力物力進行調研，並發布了關於「大數據」的報告，該報告對「大數據」的影響、關鍵技術和應用領域等都進行了詳盡的分析。麥肯錫的報告得到了金融界的高度重視，而後逐漸受到了各行各業關注。

Ⅲ 大數據是什麼時候提出來的

1980年，阿爾文托夫勒提出。

1980年，美國著名未來學家阿爾文托夫勒（Alvin Toffler）最早在《第三次浪潮》一書中提出了大數據（BigData）的概念，並將其贊頌為第三次浪潮的華彩樂章。直到現在，大數據在政府決策部門、行業企業、研究機構等得到了廣泛的應用，並實際創造了價值。

相關介紹：

麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

Ⅳ 大數據概念最早是在哪一年提出的

有資料說「大數據」這個概念最早由全球知名咨詢公司麥肯錫提出，但並未提及內大致時間；容還有的資料說，1980年，未來學家阿爾文·托夫勒便在《第三次浪潮》一書中，將大數據熱情地贊頌為「第三次浪潮的華彩樂章」，那麼晚於1980年的論著應該都不是首創了。

Ⅳ 大數據的起源是金融還是公共管理，互聯網

大數據的起源是互聯網。大數據目的是為了更好了解客戶喜好，它將海量碎片化專的信息數屬據進行篩選、分析，並最終歸納、整理出企業需要的咨訊。而這些海量的信息則來源於互聯網。

資料擴展

大數據主要的幾個應用領域及發展前景

1.電商行業是最早利用大數據進行精準營銷，它根據客戶的消費習慣提前生產資料、物流管理等，有利於精細社會大生產。

2.大數據在金融行業應用范圍是比較廣的，它更多應用於交易，現在很多股權的交易都是利用大數據演算法進行，這些演算法現在越來越多的考慮了社交媒體和網站新聞來決定在未來幾秒內是買出還是賣出。

3.大數據還被應用改善我們日常生活的城市。例如基於城市實時交通信息、利用社交網路和天氣數據來優化最新的交通情況。目前很多城市都在進行大數據的分析和試點。

4.基因技術是人類未來挑戰疾病的重要武器，科學家可以藉助大數據技術的應用，從而也會加快自身基因和其它動物基因的研究過程，這將是人類未來戰勝疾病的重要武器之一，未來生物基因技術不但能夠改良農作物，還能利用基因技術培養人類器官和消滅害蟲等。

Ⅵ 大數據的起源

大數據的名字來源於托夫勒寫的《第三次浪潮》。雖然大數據是近些年來開始受到人們的關注，但早在1980年，著名的未來學家托夫勒就在他的著作《第三次浪潮》中稱贊大數據是第三次浪潮中最華彩的樂章。

《自然》雜志於2008年9月推出了名為大數據的封面專欄。2009年以來，「大數據」成為互聯網科技行業的一個熱詞。

簡介。

大數據營銷是基於多平台的大量數據，依託大數據技術的基礎上，應用於互聯網廣告行業的營銷方式。大數據營銷的核心在於讓網路廣告在合適的時間，通過合適的載體，以合適的方式，投給合適的人。

大數據營銷衍生於互聯網行業，又作用於互聯網行業。依託多平台的大數據採集，以及大數據技術的分析與預測能力，能夠使廣告更加精準有效，給品牌企業帶來更高的投資回報率。

Ⅶ 大數據主要來源於什麼

來源：從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。

大數據」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來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

(7)大數據產生於擴展閱讀：

大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

想要系統的認知大數據，必須要全面而細致的分解它，著手從三個層面來展開：

第一層面是理論，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。

第二層面是技術，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。

第三層面是實踐，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。

Ⅷ 大數據概念是在哪一年由誰首次提出的

1980年，阿爾文托夫勒提出。

1980年，美國著名未來學家阿爾文托夫勒（Alvin Toffler）最早在《第三次浪潮》一書中提出了大數據（BigData）的概念，並將其贊頌為第三次浪潮的華彩樂章。直到現在，大數據在政府決策部門、行業企業、研究機構等得到了廣泛的應用，並實際創造了價值。

相關介紹：

麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。