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我国大数据研究现状

发布时间:2022-05-23 20:14:43

大数据发展怎么样啊

大数据为什么有很好的发展前景:
第一:大数据自身能够创造出更多的价值。大数据相关技术紧紧围绕数据价值化展开,数据价值化将开辟出广大的市场空间,重点在于数据本身将为整个信息化社会赋能。随着大数据的落地应用,大数据的价值将逐渐得到体现。目前在互联网领域,大数据技术已经得到了较为广泛的应用。
第二:数据发展日新月异,我们应该审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动,深入了解大数据发展现状和趋势及其对经济社会发展的影响,分析我国大数据发展取得的成绩和存在的问题,推动实施国家大数据战略,加快完善数字基础设施,推进数据资源整合和开放共享,保障数据安全,加快建设数字中国,更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。
第三:大数据产业链逐渐形成。经过近些年的发展,大数据已经初步形成了一个较为完整的产业链,包括数据采集、整理、传输、存储、分析、呈现和应用,众多企业开始参与到大数据产业链中,并形成了一定的产业规模,相信随着大数据的不断发展,相关产业规模会进一步扩大。

Ⅱ 大数据、云计算发展现状如何

随着大数据、云计算相关技术在技术体系上逐渐趋于成熟,大数据和云计算目前正处在大面积落地应用的初期,所以并不是大数据和云计算不像之前那么热了,而是大数据和云计算技术正在构建起自己庞大的价值体系,相信在工业互联网时代,云计算和大数据将发挥出越来越重要的作用。大数据和云计算本身就存在紧密的联系,随着当前云计算逐渐向全栈云和智能云方向发展,二者的结合也正在逐渐进入到一个新的阶段,这个阶段就是要契合行业的应用场景,未来在工业互联网时代,大数据和云计算将全面促进传统企业的创新和发展。建议可以关注下时速云,他们是一家全栈云原生技术服务提供商,提供云原生应用及数据平台产品,大家可以去体验一下。
希望能给您提供帮助,可以给个大大的赞不。

Ⅲ 数据分析技术发展现状如何

虽然近两年来“大数据”的概念越来越多的被媒体以及行业提及,但“大数据分析”在国内的发展却仍处于初期阶段。数据分析是数据处理流程的核心,因为数据中所蕴藏的价值就产生于分析的过程。

所谓“大数据分析”,其和以往数据分析的最重要的差别在于数据量急剧增长。由于数据量的增长,使得对于数据的存储、查询以及分析的要求迅速提高。从实际操作的角度看,“大数据分析”需要通过对原始数据进行分析来探究一种模式,寻找导致现实情况的根源因素,通过建立模型与预测来进行优化,以实现社会运行中各个领域的持续改善与创新。

从行业实践的角度看,只有少数几个行业的部分企业,能够对大数据进行基本分析和运用,并在业务决策中以数据分析结果为依据。这些行业主要集中在银行与保险,电信与电商等领域。以银行业为例,目前大型国有银行在其主营业务中均引入了数据分析,但深度尚可,广度不够,尚未扩充到运营管理的所有领域;而中小银行在数据分析方面的人员与能力建设尚处于起步阶段。对于支撑起我国庞大国民生产总值的建筑业、制造业以及贸易行业,其数据分析应用远远没有进入规模化发展阶段,这些行业在IT方向的开支主要集中在公司日常的流程化管理领域。

Ⅳ 大数据行业现状及前景

当前,我国正在加速从数据大国向着数据强国迈进。国际数据公司IDC和数据存储公司希捷的一份报告显示,到2025年,随着中国物联网等新技术的持续推进,其产生的数据将超过美国。我国产生的数据量将从2019年的约9.4ZB增至2025年的48.6ZB,数据交易迎来战略机遇期。1zettabyte大约是1万亿gigabyte,这是当今常用的测量方法。与此同时,美国2019年的数据量约为8.6ZB。到2025年,这个数字预计将达到30.6ZB。



——以上数据来源于前瞻产业研究院发布的《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

Ⅳ 大数据未来的前景怎么样

全文统计口径说明:1)搜索关键词:大数据及与之相近似或相关关键词;2)搜索范围:标题、摘要和权利说明;3)筛选条件:简单同族申请去重、法律状态为实质审查、授权、PCT国际公布、PCT进入指定国(指定期),简单同族申请去重是按照受理局进行统计。4)统计截止日期:2021年9月17日。5)若有特殊统计口径会在图表下方备注。

1、全球大数据行业专利申请概况

(1)技术周期:处于成长期

2010-2020年,全球大数据行业专利申请人数量及专利申请量均呈现高速增长态势,2020年,全球大数据行业专利申请人数量及专利申请量分别达到28398人及65473项,均处于较高水平。整体来看,全球大数据技术处于成长期。

注:未剔除联合申请数量。

—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

Ⅵ 中国大数据的提出的时间和背景是什么发展情况和现状分别是什么样的

大数据在中国的发展相对比较年轻。2012年,中国政府在美国提出《大数据研究和发展计划内》并且批复了“十容二五国家政务信息化建设工程规划”,总投资额估计在几百亿,专门有人口、法人、空间、宏观经济和文化等五大资源库的五大建设工程。我国的开放、共享和智能的大数据的时代才真正大面积的开始
发展和现状是:(一)市场规模快速增长,供给结构初步形成 市场规模快速增长。十二五以来,我国大数据产业从无到有,全国各地发展大数据积极性较高,行业应用得到快速推广,市场规模增速明显。易观国际数据显示,2011-2014年,我国大数据市场规模分别为37.4亿元、47.3亿元、59亿元和75.7亿元,年平均复合增长约为27%。易观国际同时预测,2015、2016年我国大数据市场规模将保持约30%的增长速度,在十二五末市场规模接近100亿元。

Ⅶ 大数据行业发展现状与未来前景分析

近年来,全球正大步迈向大数据新时代,数据的高效存储、处理和分析等需求也越来越旺盛。在此背景下,行业大数据得以高速发展,应用于各个领域,根据IDC发布的有关数据预测,2025年市场规模将达到19508亿元的高点。

全球大数据储量呈爆发式增长

随着信息通信技术的发展,各行各业信息系统采集、处理和积累的数据量越来越多,全球大数据储量呈爆炸式增长。根据国际数据公司(IDC)的监测数据显示,2013年全球大数据储量为4.3ZB(相当于47.24亿个1TB容量的移动硬盘),2014年和2015年全球大数据储量分别为6.6ZB和8.6ZB。近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%,2016年甚至达到了87.21%的增长率。2016年和2017年全球大数据储量分别为16.1ZB和21.6ZB,2018年全球大数据储量达到33.0ZB,2019年全球大数据储量达到41ZB。

—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

Ⅷ 中国式大数据与分析的现状

中国式大数据与分析的现状_数据分析师考试

所谓“大数据分析”,其和“小数据分析”的唯一差别在于数据量以及数据量带来的对于数据存储、查询及分析吞吐量的要求。本质上,“大数据分析”仍然需要通过数据分析来发现现状,找到导致现状的根源要素,并且通过模型与预测分析技术来对改善进行预测与优化,并且实现企业运营各个领域的持续改善与创新。

要谈“大数据分析”的中国现状,首先必须深入了解“数据分析”在国内的应用情况。 国内企业,不论是国企还是民企,真正在业务决策中以数据分析结果为依据的,主要集中在银行,保险,电信和电商等几个行业。以IT预算最充沛,人员能力最强的银行为例,目前主要是大型银行在导入数据分析。中小银行尚在观望与学习阶段,人员与能力建设正在起步阶段。数据分析的应用范围主要集中在信用风险、流程优化、市场营销、成本与预算等几个方面,深度尚可,但广度一般,尚未扩充到运营管理的所有领域。

而谈到“大数据”或者数据仓库,上述行业中的绝大多数企业早已实施了各种数据仓库,以管理数据。这种买药再看病的模式,完全本末倒置。数据仓库与数据库不一样,其使命就是为了分析而存在的。没有分析,仓库何用之有? 四大行之一的某大型国有银行,90年代末期就开始花费好几亿元IT预算,建设“数据大集中”项目,受该行影响,其他国内银行掀起了一股数据集中的热潮。而当时连商业智能还是个尚未传入中国IT概念,更遑论数据分析了。15年过去了,这些被集中的数据,还在么? 至于支撑起我国庞大GDP的制造业、建筑业和贸易业,在运用数据分析进行业务决策方面,则尚未见规模。

其IT开支仍然主要集中在基础架构与流程化的软件套件领域(如ERP,CRM,HRM, SCM等),部分企业开始导入商业智能(报表、制图、管理驾驶舱),而数据分析应用远远没有进入规模发展阶段。以我国制造业企业为例,从五、六年前开始热炒“六西格玛”、“全面质量管理”,“精益生产”,尽管这些举措对中国制造、中国创造等带来本质变化尚需时日,但是就提升企业决策能力和管理水平而言,这些举措的的确起到了一定的作用,对于中国企业从拍脑袋到用数据决策这一本质转变打下了一个基础。 这一现状的原因,我们认为主要体现在如下几个方面:

1.企业的权力来源

数据分析才是真正的一把手工程。分析的使命,在于改善决策。决策的第一责任人,也就是企业最高层管理人员。国企,尤其是大型央企,职业经理人体系并不完善,董事长、总经理级别的任命是由组织部门而不是经济部门来决定的。“讲政治”的人事任命体系决定了企业决策的复杂性和特殊性,科学管理方法和决策手段的推广,完全取决于企业最高领导人本身对于这些手段的认可程度。 另外,数据分析带来的不仅仅是分析软件和分析方法论,更需要决策、运营进行相应的改善与调整,我们通常称之为“变革”. 任何变革都会带来相匹配的风险与收益。国企的权力架构和民企、外企非常不同,哪怕总经理决定了要变革,还得征求企业内部各路权力部门的认可与接受,变革的难度导致了我们通常看到和听到的“转型极其艰难”,“身为大家长要对几十万张嘴负责”等煽情苦情的自我表白。不要说数据分析,就连开除几个绩差员工,一不小心就要得罪人,严重了还要危及乌纱帽,改革谈何容易。 相比之下民企和外企在这方面的转变要敏捷、迅速很多。比如苹果,很多年前就开始全球范围导入JMP数据分析平台,在我们的跨国团队的帮助下从搭建数据分析能力、规范数据分析流程、导入高级数据分析方法、直到生产与研发环节的数据分析全球标准化等工作。整个过程长达数年,涉及到庞大的机构、人员、方法、流程的转变,却平稳有序。其间还发生了Steve Jobs辞世,新任CEO上台等足以中断一切的重大企业事件,但导入数据分析能力这一过程丝毫没有受到任何影响。

2.企业的运营能力储备

能力储备也是个关键要素。哪怕管理层决心一致,雄心壮志,重大变革能否落地,还得取决于团队能否升级与被变化。意志力尽管重要,体能却是个关键。数据分析对于参与者的统计、概率、数学、计算机、业务理解等几个方面的能力要求甚高。尽管“能力是可以培养的”,但是我们在国内这么多年的众多数据分析导入项目中,面临最多的挑战就是人员培训和流程变革。 以电信运营业为例,BOSS系统,各种业务系统和数据仓库搭建了许多年,数据分析对于客户行为的理解与促销产品的层出不穷也使得这个行业的数据分析应用远远超过绝大多数其他行业。但电信业在大规模导入数据分析方面面临的首要问题,仍然是专业人才储备以及与数据分析有关的规章制度、决策流程与文化体系的建立。 我们在市场上看到更多的,是IT部门主导的数据分析项目。项目名称是数据分析,而内容仔细一了解,往往都是数据仓库+企业报表。不是传统财务三表,而是用于展现核心KPI的图表。对“数据分析”不了解,把报表和制图当成“分析”,是这一现状的根源。

3.市场环节与竞争压力

不同企业对市场竞争的变化是非常不同而有趣的。比如三桶油,建立竞争力的方法,在于找油田、收购加油站,利用垄断性政策优势抬高行业准入门槛。三大电信运营商,若干年前曾经有子公司互相攻击,甚至发展到人员斗殴,割断对方光线网络的事件。而华为与中兴的竞争,若干年前除了口水仗,还有互相挖对方技术团队。 政策性垄断行业,尽管有压力,但是在提升生产力和生产效率的手段方面,改变缓慢而低效。 高度市场化领域,比如家电,汽车,消费电子,华工、医药等领域,对以数据分析为代表的“高级能力”的接受程度则高了不少。

综上所述,我国企业界对于数据分析的应用仍然停留在个别行业与个别应用的阶段。不过,尽管导入数据分析的过程是如此艰难而挫折,我仍然认为,随着我国各行业市场化进程的推动,随着互联网、数据分析技术不断对传统产业的颠覆过程,“数据分析”或者“大数据分析”迟早会成为中国企业界突破藩篱的关键手段。

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Ⅸ 大数据未来的发展前景怎么样

现在本科院校大数据专业都增加了,可想而知,前景如何。
数据科学与大数据技术专业剖析
同样,这个专业也是属于顺应时代发展,抢占市场先机的“投机”行为,作为新兴的、交叉的专业,不可能有成熟的概念、培养方案,各高校都是在黑暗中摸索前行,培养方案也是五花八门,但无论怎样变都是统计学、数学、计算机、软件工程等专业的“大杂烩”,核心是统计学+计算机。
看一看相关介绍就知道了:数据科学与大数据技术专业毕业生通过掌握计算机理论和大数据处理技术,从大数据应用的三个主要层面(即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘)系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法,将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新,从事大数据研究和开发应用。 也是很笼统很空虚,为什么?因为新啊,前无古人啊,没有经验可遵循啊。
再看一下主要课程:数学、C程序设计、数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、Java语言程序设计、Python语言程序设计,大数据算法、人工智能、应用统计(统计学)、大数据机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析与处理、大数据管理、大数据实践等课程。
统计学知识和计算机知识是核心点,加一点数学、数据科学课程。

Ⅹ 大数据发展现状怎样

大数据复范畴已有很多成功的大数制据使用,但就其效果和深度而言,当时大数据使用尚处于初级阶段,依据大数据剖析猜测未来、指导实践的深层次使用将成为发展要点。当时,在大数据使用的实践中,描述性、猜测性剖析使用多,决议计划指导性等更深层次剖析使用偏少。
大数据管理系统远未形成,特别是隐私维护、数据安全与数据同享使用功率之间尚存在明显矛盾,成为限制大数据发展的重要短板,各界已经意识到构建大数据管理系统的重要意义。其间,隐私、安全与同享使用之间的矛盾问题尤为凸显。一方面,数据同享敞开的需求非常火急;另一方面,数据的无序流通与同享,又或许导致隐私维护和数据安全方面的严重风险,必须对其加以标准和限制。

数据规模高速增加,现有技能系统难以满意大数据使用的需求,大数据理论与技能远未成熟,未来信息技能系统将需求颠覆式创新和变革。近年来,大数据获取、存储、管理、处理、剖析等相关的技能已有显著发展,可是大数据技能系统尚不完善,大数据基础理论的研究仍处于萌芽期。

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