大数据产业基础设施

A. 什么是大数据产业

大数据概念包含几个方面的内涵吧
1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处专理。
2. 要求快属速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。
3. 数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。
4. 价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。

很多行业都会有大数据需求，譬如电信行业，互联网行业等等容易产生大量数据的行业，很多传统行业，譬如医药，教育，采矿，电力等等任何行业，都会有大数据需求。

随着业务的不断扩张和历史数据的不断增加，数据量的增长是持续的。
大数据产业包括新兴的数据分析行业，或者厂商。
如果需要分析大数据，则可以Hadoop等开源大数据项目，或Yonghong Z-Suite等商业大数据BI工具。

B. 中国大数据产业特征包括哪些内容

以公有制为主体、多种所有。

C. 工信部将从七方面推进大数据产业发展

工信部将从七方面推进大数据产业发展

11月16日，为宣贯落实《促进大数据发展行动纲要》，发改委、工业和信息化部、中央网信办、广东省深圳市政府联合在第十七届中国国际高新技术成果交易会上举办了大数据创新发展论坛。工业和信息化部副部长怀进鹏、发改委副主任林念修、中央网信办副主任庄荣文、深圳市市长许勤出席会议并讲话。

怀进鹏指出，数据是重要的战略资源与核心创新要素，是未来经济社会发展的新引擎。大数据技术和产业是大数据发展应用的基础与支撑。当前我国大数据产业发展面临着重大机遇和挑战，必须加快发展。工业和信息化部将围绕建设数据强国，从以下七个方面全面推进大数据产业发展。一是贯彻落实国家大数据战略，做好大数据产业发展的顶层设计；二是支持大数据关键产品的研发和产业化；三是促进大数据与其他产业的融合发展，与《中国制造2025》、“互联网+”等国家战略协同；四是推动大数据标准体系建设；五是大力促进大数据应用，建设大数据综合试验区，支持地方开展大数据产业发展和应用试点；六是加强大数据基础设施建设；七是完善大数据制度法规。

贵州省委常委、贵阳市委书记陈刚代表地方政府，邬贺铨院士代表专家，中国信息通信研究院院长曹淑敏代表研究机构，分别就大数据发展作了专题报告。阿里巴巴、华为、奇虎360等企业代表进行了高峰对话。来自全国各地方政府部门、企业、科研机构及媒体的代表共计700余人参加了论坛。

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D. 简述大数据产业的含义

大数据产业是什么

围绕着数据的采集、传输、加工、分析、应用都是大数据产业版

大数据是一个以数据为核心的产业，权是一个围绕大数据生命周期不断循环往复的生产过程，同时也是由多种行业分工和协同配合而产生的一个复合性极高的行业。

目前看国家及行业内对大数据产业细分比较常见的是参考现行的行业分类来划分的，例如金融大数据、物流大数据、电商大数据、交通大数据等等。

融合应用产业：在业务应用中产生大数据，并与行业资源相结合开展商业经营的企业。

基础支撑产业：提供直接应用于大数据处理相关的软硬件、解决方案及其他工具的企业。

数据服务产业：以大数据为核心资源，以大数据应用为主业开展商业经营的企业。

E. 为大数据的三大特性优化基础设施

为大数据的三大特性优化基础设施
在一般情况下，对于许多产业来说，大数据的使用依然是处于其早期阶段。但在金融服务行业却早已经与大数据的处理打了多年的交道了。事实上，其早已经深深的嵌入到金融服务行业管理和财务的核心流程。感谢有了先进的大数据处理能力，在过去可能需要花费几个小时才能完成的工作，现在能够在短短的几分钟内被轻松搞定。大数据处理能力已然被广泛的应用到了从资本市场投资组合管理到金融风险管理的一切领域。正是基于这样的技术进步，我们得以从数天前或数周前的数据进行分析，以帮助重新制定战略，得出第二天的交易方法。而现如今，利用更为复杂的数据分析能力，金融公司能够缩短数据处理的进程，并根据最新的交易情况实时调整策略。
然而，金融企业所关注的不仅仅是海量数据集不断增加的问题。他们同时还需要考虑数据高速处理和数据的多样化的问题。当把不同集群的数据库中的结构化和非结构化数据放在一起进行分析时，金融公司依靠具有强大的处理速度，特别是鉴于实时的洞察能力已经越来越多成为市场分析和交易策略的一个关键战略因素的情况之下。但我们的金融机构是否配备了适当的基础设施，以有效地处理大数据的这三大特性（海量、高速处理、多样化），并进一步的车实时数据分析中获益呢？
增加实时操作的价值
利用实时数据分析，金融机构能够更好地管理风险，并实时的向客户提供预警信息。如果一家金融公司能够实时的进行风险管理，不仅能够转化为更好的交易业绩，而且还保证了企业对于相关合规性的遵守。这样的改进可以从增强消费者信用卡交易监控和预防欺诈的保护措施中看出。但是，对于更大规模的受益于更好的数据分析则可能是着名的雷曼兄弟倒闭事件。
当雷曼兄弟倒闭时，其被称为美国金融界的珍珠港危机。然而，该行业花了好几天的时间才完全了解他们自身是如何暴露在这种毁灭性的风险中的。对于每一笔交易而言，金融公司都非常有必要了解其所产生的影响，或者说，在极端的情况下，谨防下一个“雷曼式崩溃”风险的发生。今天，利用先进的大数据分析和数据处理能力，任何交易者进行交易时，金融公司都会通过风险管理部门实时的了解将要发生的情况，当然，前提是这些金融机构具备了合适的基础设施。
优化现有的基础设施
金融领域处理大数据的海量、高速处理、多样化的三大特性的关键在于基础设施。许多金融机构的关键系统仍然依赖于传统的基础设施。但是，随着金融机构处理越来越多的实时操作，这些企业需要找到一种方法来摆脱遗留系统，以使得自己更具竞争力，满足大数据处理的需求。
为了解决这个问题，许多金融机构已经实现了软件即服务（SaaS）的应用程序的部署，可以通过互联网访问。有了这些解决方案，金融企业可以通过远程服务进行数据收集，无需担心他们现有的基础设施超载的问题。除了采用SaaS应用程序之外，还有一些金融公司通过使用开源软件的方法来解决了他们的基础设施的问题，允许他们简单地插入自己的算法和贸易政策进入系统，让它来处理他们越来越高的处理要求和数据分析的任务。
在现实中，迁移遗留的基础设施是一个相当痛苦的过程。要处理这样一个过程所花费的时间和费用，这意味着其所带来的价值必须远远大于风险。因此，有一个有价值的商业案例可谓是任何大规模的基础设施迁移的关键。然而，在今天，越来越多的金融企业发现大数据分析的动力足以成为一个强大的商业案例，而且采用软件即服务和开源软件的解决方案作为垫脚石完全可以帮助他们最终迁移他们的滞后的基础设施遗产。
整合社会化数据
虽然随着日常交易和市场波动的变化，大数据的数据量、高速处理、多样化作为基础设施迁移和优化的催化剂已经足够了现在又混入了社会化的数据，使得业务案例变得更加引人注目。
这曾经是一种幻想，但现在，在金融行业使用非结构化的社会数据进行算法分析已然成为了现实。想象一下，通过Twitter或Facebook跟踪到的数据进行匹配，以了解市场趋势。相关联的关系可以产生巨大的影响，尤其是作为信息的处理，通过特定的仪器来分析股票价格。例如，如果针对某家企业有太多负面的社会情感，让我们就可以预测这些负面情绪甚至会引发的市场变化。因此，金融机构开始找到一种方式，使得社会数据的因素作为他们的投资组合并管理相关的风险变得越来越重要。
已经有一些公司通过链接社交媒体分析服务到他们的分析引擎在这方面做出一些工作进展了。这使得他们能够监控社会媒体数据，但同时也带来了越来越多的数据种类和数据发展速度的问题。社会数据不仅是海量的，而且这些数据正以闪电般的速度发展，这些社会数据是广泛多元的来源收集来的，会造成数据分析并发症，如果没有适当的基础设施对其进行处理，仍然无法解决大数据的三大特性问题。
托管如何发挥作用
一家中立的数据中心供应商能够为金融机构提供一个更有效的方法来分析和处理数据。金融机构不仅不再需要一个大的广域网（WAN）来转移数据，同时他们还能够获得更好的数据源。诸如金融服务这样的动态行业，在毫秒之间就可以产生极大的差异，位于市场数据源附近，拥有流动性的场馆和互联网交换中心是保持对快速增长的、越来越多变化的数据进行实时分析所必不可少的。
此外，金融企业可以更容易嵌入实时交易算法，通过对社会、消费者的洞察更接近主要的金融中心，这增加了一个重要的差异化竞争优势。借助多租户托管的数据中心，金融企业能够获得更好的网络拓扑结构的解决方案，这样他们可以更容易地得出市场数据，并对其进行分析。中立载体的基础设施有不同的提供者，金融机构可以确保他们享有最优化的连接与最低的延迟。
随着实时数据分析和社交数据整合逐渐渗透到金融机构的财务策略，以及对大数据需要的延续，越来越多的金融公司意识到需要优化其基本的基础设施的重要性。依托遗留系统企业只能勉强维持。如果没有适当的框架，以处理日益增长的数据量，发展速度和各种各样的财务数据，很多金融企业可能会失去其竞争优势。但是，借助中立的运营商托管数据中心设施，金融机构可以在正确的方向上迈出恢复的一步，并逐步设置自己创新的未来。

F. 政策频出 大数据产业步入快速发展期

政策频出 大数据产业步入快速发展期_数据分析师考试

随着互联网基础设施的完善和相关分析技术的成熟，大数据产业正步入快速发展期，并持续获得政策力挺。

22日，国务院新闻办公室就2015年上半年工业通信业发展情况举行发布会，工业和信息化部新闻发言人、总工程师张峰在新闻发布会上表示，工信部在下一步贯彻“互联网+”指导意见中，将重点推进组织实施智能制造重大工程，推进重要工业云、工业领域大数据中心建设。值得注意的是，工信部将出台互联网与工业融合、服务型制造、工业云和大数据等指导意见，加快法律法规制定修订，组建“互联网+”制造的标准推进联盟，制订智能制造综合标准体系。

目前政策对大数据的支持力度正不断提升，大数据已上升至国家战略。自去年3月“大数据”首次出现在《政府工作报告》中以来，国务院常务会议一年内6次提及大数据运用。在6月17日的国务院常务会议上，总理李克强再次强调大数据运用的重要性。7月1日，国务院办公厅印发了《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》。

机构预计，在企业和政府部门需求的共同推动下，大数据产业将迎来年均逾100%的增长率，到2016年市场规模有望达到百亿元。从事大数据采集整合、数据存储运算、数据分析挖掘、数据应用和消费服务等分领域，将获得市场扩张机遇。

从企业层面来看，大数据应用广泛，包括对海量数据处理、挖掘和应用等，而这些应用又将带动数据存储设备和提供解决方案，大数据分析、挖掘和加工类企业等环节发展，在去IOE和国产化浪潮的推动下，相关产业发展前景值得期待。

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G. 贵州为什么要发展大数据产业有哪些优势

一是气候环境优良的生态优势。优良的生态环境为发展大数据基础设施提供了独特的优势。
二是水煤资源丰富，电力价格低廉的能源优势。能源优势能够为大数据企业提供廉价、稳定的电力资源，降低企业运行成本。
三是地理位置和交通便利的优势。持续优化的交通条件，使贵州省经济走廊的地位进一步凸显。
四是具有西部重要增长极、内陆开放新高地的战略优势。

H. 目前国内大数据产业发展到什么地步了呢

“大数据”作为一种概念和思潮由计算领域发端，之后逐渐延伸到科学和商业领域。大数据与物联网、云计算、人工智能等技术有较为密切的关系，从大数据行业发展来看，目前大数据处在落地应用的初期，未来大数据的发展空间依然非常大。

大数据相关技术、产品、应用和标准不断发展，逐渐形成了包括数据资源与API、开源平台与工具、数据基础设施、数据分析、数据应用等板块构成的大数据生态系统，并持续发展和不断完善，其发展热点呈现了从技术向应用、再向治理的逐渐迁移。

国家大数据战略实施以来，地方政府纷纷响应联动、积极谋划布局。国家发改委组织建设11个国家大数据工程实验室，为大数据领域相关技术创新提供支撑和服务。发改委、工信部、中央网信办联合批复贵州、上海、京津冀、珠三角等8个综合试验区，正在加快建设。各地方政府纷纷出台促进大数据发展的指导政策、发展方案、专项政策和规章制度等，使大数据发展呈蓬勃之势。