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大数据平台三年规划

发布时间:2023-01-29 17:15:09

㈠ 金融科技发展规划18个要点:主要涉及人工智能、大数据、云计算

今后三年中国金融 科技 的发展规划正式揭开了神秘面纱,9月6日,央行官方正式发布了《 金融 科技 (FinTech)发展规划(2019—2021年)》(下称《规划》)。

《规划》开宗明义的指出,

持牌金融机构在依法合规前提下发展金融 科技

,有利于提升金融服务质量和效率,优化金融发展方式,筑牢金融安全防线,进一 步增强金融核心竞争力。

《规划》提出的目标是,到2021年 ,建立健全我国金融 科技 发展的“四梁八柱 ”, 进一步增强金融业 科技 应用能力,实现金融与 科技 深度融合、协调发展,明显增强人民群众对数字化、网络化、智能化金融产品和服务的满意度,使我国金融 科技 发展居于国际领先水平。

《规划》提出的重点任务包括六个方面,即加强金融 科技 战略部署、强化金融 科技 合理应用、赋能金融服务提质增效、增强金融风险技防能力、加大金融审慎监管力度、夯实金融 科技 基础支撑。

以下为澎湃新闻梳理的《规划》要点:

1.依法合规 探索 设立金融 科技 子公司等创新模式。

2.合理增加金融 科技 人员占比。金融机构要在年报及其他正式渠道中真实、准确、完整地披露 科技 人员数量与占比。

3.建立健全企业级大数据平台,进一步提升数据洞察能力和基于场景的数据挖掘能力,充分释放大数据作为基础性战略资源的核心价值。

4.推动形成金融业数据融合应用新格局,助推全国一体化大数据中心体系建设。

5.强化金融与司法、社保、工商、税务、海关、电力、电信等行业的数据资源融合应用。

6.引导金融机构 探索 与互联网交易特征相适应、与金融信息安全要求相匹配的云计算解决方案。

7. 探索 相对成熟的 人工智能 技术在资产管理、授信融资、客户服务、精准营销、身份识别、风险防控等领域的应用路径和方法,构建全流程智能金融服务模式。

8.推动建立 人工智能 金融应用法律法规、伦理规范和政策体系。

9.有计划、分步骤地稳妥推动分布式数据库产品先行先试,形成可借鉴、能推广的典型案例和解决方案,为分布式数据库在金融领域的全面应用探明路径。

10.积极 探索 新兴技术在优化金融交易可信环境方面的应用,稳妥推进分布式账本等技术验证试点和研发运用。

11.打造“看懂文字”、“听懂语言”的智能金融产品与服务。

12.加强 人工智能 移动互联网、大数据、云计算 等 科技 成果运用,加快完善小微企业、民营企业、科创企业等重点领域的信贷流程和信用评价模型,引导企业征信机构利用替代数据评估企业信用状况,降低运营管理成本。

13.研究制定条码支付互联互通技术标准,统一条码支付编码规则、构建条码支付互联互通技术体系,打通条码支付服务壁垒,实现不同APP和商户条码标识互认互扫。

14.突破1:N人脸辨识支付应用性能瓶颈,由持牌金融机构构建以人脸特征为路由标识的转接清算模式,实现支付工具安全与便捷的统一。

15.动态监测分析网络流量和网络实体行为,绘制金融网络安全整体态势图,准确把握网络威胁的规律和趋势,实现风险全局感知和预判预警,提升重大网络威胁、重大灾害和突发事件的应对能力。

16.引导金融机构积极配合实施穿透式监管,通过系统接口准确上送经营数据,合理应用信息技术加强合规风险监测。

17.支持高校和科研院所研究建立金融 科技 相关学科体系,推动经济金融、计算机科学、数理科学等多学科交叉融合。

18. 研究调整完善不适应金融 科技 发展要求的现行fa律fa规及政策规定,推动出台金融业新技术应用的相关fa律fa规,在条件成熟时将原有立法层次较低的部门规章等及时上升为法律法规。

㈡ 大数据背景下唯品会精准营销存在的问题及解决方法

一、唯品会大数据平台规划和现状这是唯品会大数据平台一个中长期的规划。目标很明确,我们希望从技术上能把整个大数据做成一个包含离线计算平台、流式计算平台、模型训练平台、VRE、 DMP和多种应用的完整生态链,并且希望通过这个平台,让我们公司的分析师、开发人员可以很简易地运用起来。这是唯品会大数据平台的现状,总体和上面的规划图类似,重点在于离线平台的搭建,目前离线计算平台也已经做得差不多了。我们现在有一套很完整的数据开发平台,可以让公司的分析人员在不需要任何培训的情况下,方便地利用这个系统去挖掘大数据中的各种知识,为业务服务。除此之外,我们也有很多产品,看到图中数据产品一块,有情报中心、比价、选品、数读、魔方罗盘、仪表盘等。二、大数据中的资源管理大数据管理本身是一个很广的概念,涵盖了很多知识面。但资源管理是今年让唯品会特别难受的一个点,很多工作人员经过长时间的不眠不休,才最终把它解决掉。所以今天我会把资源管理作为重点,单独拿出来分享。这里的“数据平台使用申请”打了引号,我想说的是这个“平台使用申请”在初创公司或者建设数据平台的初期,一般是很难做到这么完善的。因为我们需要用户提交很多要求,而且这些要求是明确的,包含了比如我需要什么样的资源,HDFS的存储、数据库、计算都需要多少,资源的数目是多少,要通过什么方式去访问。拿到这个申请以后,管理员会负责去分配同样的资源,比如HDFS中分配多少资源给你使用,Hive也是,如果我想要这样一个资源分配队列,需要明确分配给你的最大/最小资源是多少。当然,这是一个理想的情况,现实却很骨感。因为这个行业的发展非常快,相信很多做大数据的同学,很多时候你是被业务和领导推着向上的,所以这时你的思考可能不是很完善,你会发现,你的理想状态是系统很强大、数据规范、流程规范、技术成熟、业务成熟,但现实呢?唯品会在半年前也是这种现状:模型的变更非常迅速,线上的那些代码实际上是我们的人员按小时为单位去做变更的。用户的能力参差不齐。有很多的历史包袱,唯品会的数据平台其实四年前就开始搭建了,其中有三年的历史包袱。同时,有大量的技术包袱,而且平台非常不稳定,掌控力差,有各种各样的瓶颈。整个大数据平台的分层也不是很明确。这是我们面临的现实。那么,这种情况下,维护人员或者像我们这样的技术架构人员就会经常接到用户各种各样的投诉和问题。这里我列了一些用户经常会抱怨的问题:这个任务昨天还好好的,为什么今天跑不出来了?2-10倍的数据量,能撑得住吗?怎么几千个任务都慢了?最近磁盘使用率急剧增加,谁在用?这个表好像不用了,我能删除掉吗?集群要扩容吗?扩多少?当你在没有足够能力应付的情况下,面对这些问题,你是一筹莫展的。而由此也引申出今天的核心议题——资源管控。三、资源管控中的存储资源和计算资源做运维、DBA,或者大数据管理人员,都需要了解一个核心,那就是资源管控。做资源管控,其实和分田到户是同样的道理。当把一块田交给你,那你就在这块田里自己玩,不要到别人的田里去掺和。通过资源管控,可以实现很多目的:从乱序到有序。申请和分配有据可查。规则公开透明。数据公开透明。有多少资源,干多少事。有合理的KPI和惩罚机制。ROI,资源倾斜给回报率高的项目。以Hadoop为例。Hadoop平台是大家都在用的一个技术框架,它有哪些资源呢?总的来说,有四个模块:计算资源、存储资源、权限资源、业务资源。今天我会重点讲右侧的计算资源和存储资源。为什么存储和计算需要关注?首先是NameNode。NameNode在Hadoop中相当于一个技术的管理节点,我们平台目前已经存储2亿的文件超过2亿的blocks,现在NameNode的内存使用在100G左右。在这么大的一个集群规模情况下,会遇到很多问题。standby namenode updateCountForQuota缓慢影响主从一致性,进而影响切换(HDFS-6763)standby checkpoint缓慢导致增量blockreport汇报被skip, 影响主从一致性,进而影响切换(HDFS-7097)standby checkpoint GC导致transfer Fsimage超时失败这里列了几个问题点,都在社区被不少人提出来,我们也确实受到了影响。其中,最重要的是集群启动时,规模越大,你的启动时间可能越慢,除非你把这部分的代码全部进行重构。举个例子,可能我们的集群重启需要30分钟,因为需要每个block去上报。另外,第二个瓶颈就是资源管理,叫做ResourceManager,这也是Hadoop中的一个技术组件。唯品会现在的规模并行度是高峰期可以有一千个任务在跑,每天有将近40万的任务提交到Hadoop集群里,基本24小时内时时刻刻都有人在运行。因为现在的电商,包括现在的大数据已经不是以前那种玩法,不是你晚上跑个批处理,事情就做完了。现在大家的要求是,你能不能5分钟内跑出来,所以我的批处理在上面可能是5分钟一个力度去提交的,所以这个集群对我们来说已经不是夜间作业的集群,而是24小时专机,永远不能宕机的一个服务。https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-3547部分解决问题https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-518our patch for fairscheler这里也列了两个问题,就不展开讲了,关键是第二个,我们提交给社区的补丁。这些问题社区还没有解决,我们这个补丁也还没有打到任何社区的版本里去,但是如果当你的集群规模非常大,运行HDFS时肯定会遇到和我们同样的问题——分配能力有瓶颈。目前我们通过这个补丁,分配能力提升到了近10-15倍。这其实很夸张,我们一直考虑的是,现在已经有几百台节点了,那能不能变到几千台?如果分配这个问题不解决,你的瓶颈永远卡在那,即使再加机器,管理也会因为瓶颈上不去,无法提升到几千台这样的规模。前面讲到了很多问题,怎么解决呢?开源节流。分两块,一块要提升各方面主机的性能,图中列出来的,包括了NameNode RPC性能、yarn的container assign性能,以及加机器。另外一块,就是要做各种优化管理。大家想,原先你就有几百个用户在用,当开放出去后,随着大数据应用的发展,不断有人去用,久而久之就会变成上万个用户在用。这时,你的存储是否被有效地利用呢?是否都是有价值的数据放在上面呢?你的计算是否都是有效的计算呢?还有人在用这样的一个任务吗?管理数据化成果给大家看一下我们在这一块的成果。理念很简单,就是做一个闭环。把整个数据仓库和Hadoop做成一个闭环,大家可以看到内圈,其实就是正常开发的一个数据仓库,你会建立任务、执行、下线,这是一个循环。而外循环是从整个任务建立时就开始对它进行管理,当你任务申请好之后,你会分配到一个队列,查看你的每一个日志。存储和计算会告诉你用了多少,同时还可以做一些智能的分析。在你的任务执行完之后,可以在系统里面看到任务的整个生命周期运行情况。基本上我们就是把整个大数据分到项目,分到人,分到数据库,分到几个任务,所有的指标都可以可视化地让你看到,也就是说,即使你只是简单地在系统里提交了一个SQL,可实际上你得到的是一个可视化、数据化的成果。你可以知道,今天我提交了多少个SQL,占用了多少资源,剩下多少文件,所有这些东西在系统里都可以看到。这样数据分析师也能主动跟你讲,今天慢了可能是因为提交的任务太多,今天提交的任务比上周多了一倍。你也能主动地在系统里找,为什么多了一倍?什么样的任务最占用资源?整个架构闭环大大降低基本架构技术人员的工作量。而当我们所有的数据都开放给数据分析师时,他们又能通过这些数据去做一些自己的分析,这也是一个闭环的形成。对很多公司来说,通过构建闭环,这一块的工作效率将会得到很大的提升。接下来重点讲两块资源的管理。一块是存储的资源,一块是计算的资源。存储资源管理一般情况下,大家在Hadoop中都是用Hive这个数据库,它对应的是后端的一些一二三级目录等数据库和表的目录。我们要怎样获取这些数据呢?从我们的角度来说,我们也是数据分析人员,我们要做的东西和其他的分析师其实是一样的,只不过我们分析的对象是系统的性能数据。我们会想要获取各种各样的性能数据,同时,我们需要去计算这些性能数据,做多维度的各种计算,然后把它推出去给用户看。存储资源基本上就是通过这几大块来收集,左边是获取到的各种存储的信息,文件、表、数据仓库、ETL、Hadoop的日志……第二步是把它转化为Hive里计算的文件元数据信息、表元数据信息、调度任务元数据信息、路径访问信息,最后得到的产出通过各种维度的计算,可以得到:维度:包括分区、表、数据库、任务、业务、人、目录层级、时间等所有维度;指标:全量、增量、趋势、平均文件大小、最大文件大小、最小文件大小、文件数目、占比等;热度:哪些表被频繁访问?哪些表3个月没人访问,是否可以下线了?安全:有没有敏感信息被非法访问。通过这一系列的存储资源管理,可以把所有的关键信息收集起来。下面,讲一下这些数据的使用,这也是我们公司目前正在践行的:容量计费通过计费来控制资源,使存储数据完整透明。消费预警,会提前知会用户。空间管理自动配置生命周期管理规则;存储格式,压缩格式选择(orc+gzip);文件管理自动配置生命周期管理规则;小文件har归档。控制存储的价值:一方面可以解决NN“单点”瓶颈,控制服务器的数量,降低成本。如果没有加以控制,很快你的规模就会变成几百、几千,逐渐失控。另一方面,规范数据生命周期管理,统计冷热数据的使用,区别哪些数据是能删的、哪些是能归档的、哪些是被频繁使用的,都可以通过这个手段反馈给ETL生命周期管理。计算资源管理这是yarn的一个架构图。大家都知道yarn是Hadoop的一个统一的调度管理。但yarn好像把所有资源管理的事情都搞定了,我们还需要管理什么呢?实际上,还有很多没有解决的问题。

㈢ 大数据未来的发展前景怎么样

大数据专业就业前景
1、大数据开发工程师,大数据开发主要是基于大数据服务平台,很多大中型业务应用包括企业级应用和各类网站。能够进行构建大数据应用程序平台和开发分析应用程序。
2、大数据分析师,大数据分析师主要负责数据挖掘,使用Hive,Hbase等技术,专门为从事行业数据收集、整理、分析和基于数据的专业人士进行行业研究、评估和预测。通过使用Spotifre,Qlikview和Tableau等,新数据可视化工具能够实现数据的数据可视化和数据呈现。

㈣ 《大数据产业发展规划(2016-2020年)》指导思想与目标——斜杆第二步(9)

数据是国家基础性战略资源,是21世纪的“钻石矿”。...,实施国家大数据战略,落实国务院《促进大数据发展行动纲要》,按照《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》的总体部署,编制本规划。

一、我国发展大数据产业的基础

大数据产业指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主的相关经济活动,包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动,以及相关信息技术服务。

个人理解:大数据产业的界定

信息化积累了丰富的数据资源。

我国信息化发展水平日益提高,对数据资源的采集、挖掘和应用水平不断深化。政务信息化水平不断提升,全国面向公众的政府网站达8.4万个。智慧城市建设全面展开,“十二五”期间近300个城市进行了智慧城市试点。两化融合发展进程不断深入,正进入向纵深发展的新阶段。信息消费蓬勃发展,网民数量超过7亿,移动电话用户规模已经突破13亿,均居世界第一。月度户均移动互联网接入流量达835M。政府部门、互联网企业、大型集团企业积累沉淀了大量的数据资源。我国已成为产生和积累数据量最大、数据类型最丰富的国家之一。

个人理解:这些指标是信息化关注的指标,可供参考;智慧城市有哪些,可进一步了解

大数据技术创新取得明显突破。

个人理解:主要体现在软硬件方面,在平台建设方面,在智能分析方面,在开源技术方面。

大数据应用推进势头良好。

个人理解:大数据在互联网服务中提升网络社交、电商、广告、搜索等服务的个性化和智能化水平,催生共享经济等数据驱动的新兴业态;大数据加速向传统产业渗透,

大数据产业体系初具雏形

个人理解:表现在信息产业收入、大型数据中心、跨地区经营互联网数据中心(IDC)业务、云计算服务逐渐成熟。在大数据资源建设、大数据技术、大数据应用领域涌现出一批 新模式和新业态 。龙头企业引领,上下游企业互动的 产业格局 初步形成。基于大数据的 创新创业 日趋活跃,大数据技术、产业与服务成为社会资本投入的热点。

大数据产业支撑能力日益增强。

形成了大数据标准化工作机制,大数据标准体系初步形成,开展了大数据技术、交易、开放共享、工业大数据等国家标准的研制工作,部分标准在北京、上海、贵阳开展了试点示范。一批大数据技术研发实验室、工程中心、企业技术中心、产业创新平台、产业联盟、投资基金等形式的产业支撑平台相继建成。大数据安全保障体系和法律法规不断完善。

个人理解:大数据标准化工作机制(是什么),大数据标准体系,产业支撑平台

三、指导思想和发展目标

(一)指导思想

全面贯彻党的十八大和十八届三中、四中、五中、六中全会精神,坚持创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念,围绕实施国家大数据战略,以强化大数据产业创新发展能力为核心,以推动数据开放与共享、加强技术产品研发、深化应用创新为重点,以完善发展环境和提升安全保障能力为支撑,打造数据、技术、应用与安全协同发展的自主产业生态体系,全面提升我国大数据的资源掌控能力、技术支撑能力和价值挖掘能力,加快建设数据强国,有力支撑制造强国和网络强国建设。

个人理解:精神,理念,围绕战略,目标,重点,切入点,预期效果

(二)发展原则

创新驱动 。瞄准大数据技术发展前沿领域,强化创新能力,提高创新层次,以企业为主体集中攻克大数据关键技术,加快产品研发,发展壮大新兴大数据服务业态,加强大数据技术、应用和商业模式的协同创新,培育市场化、网络化的创新生态。

个人理解:技术前沿,创新;大数据服务业态,创新生态;

应用引领 。发挥我国市场规模大、应用需求旺的优势,以国家战略、人民需要、市场需求为牵引,加快大数据技术产品研发和在各行业、各领域的应用,促进跨行业、跨领域、跨地域大数据应用,形成良性互动的产业发展格局。

个人理解:跨行业、跨领域、跨地域大数据应用,形成良性互动的产业发展格局

开放共享。

统筹协调。

安全规范。

(三)发展目标

到2020年,技术先进、应用繁荣、保障有力的大数据产业体系基本形成。大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元,年均复合增长率保持30%左右,加快建设数据强国,为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。

个人理解:这些指标体系,值得了解;大数据产业体系

—— 技术产品先进可控。

—— 应用能力显著增强。

—— 生态体系繁荣发展。

—— 支撑能力不断增强。

—— 数据安全保障有力。

㈤ 大数据系统体系建设规划包括哪些内容

技术模型控制、适应传统管理工作需求 新一代电子政务系统在得出了业务资源及关系模型和业务资源权限控制模型后,再结合机关单位办公实际,梳理传统管理工作需求,把机关单位的传统管理工作、规章制度通过技术模型的形式固定了。还有像传统的规章制度中对文件传阅控制、处理规定等,新一代电子政务系统就通过查询授权功能在技术上实现。提炼标准模型在创新的业务核心模型基础上,新一代电子政务系统建设为了保障业务核心模型的有效实现和规划,再提炼了业务标准模型。统一数据库结构设计 新一代电子政务系统通过数据标准规范,统一了各子系统的数据结构标准,从数据底层实现了标准统一,为各子系统之间的数据共享和数据整合提供了统一结构基础。统一系统和基础信息资源分类 新一代电子政务系统通过统一各业务及应用子系统之间的系统和基础信息资源分类,实现了信息资源支撑的统一,从而为各子系统之间的数据关联相互交换提供了统一数据基础。业务数据标准化保障了业务模型在数据层次的统一,确保了业务模型数据标准。统一主界面布局与统一应用层次 在业务数据标准统一基础上,为了确保业务核心模型在电子技术实现后的规范和方便应用,新一代电子政务系统又创新实现了系统布局和展示层的标准,还可以为应用层次划分标准,从而方便用户对系统的规范使用。制定设计模型创新了业务核心模型,提炼了业务标准后,新一代电子政务系统针对各种办公业务资源,从业务工作的实际出发,结合实践经验,又创新制定了基于业务核心模型基础上的业务设计模型,业务设计模型的创新又在于归纳可复用各业务功能模块上面。新一代电子政务系统中,业务设计模型的创新在于提炼可复用各业务功能模块。以往的电子政务建设,模块不清晰,系统建设杂乱无章,很多建设工作重复,这不仅仅耗费了大量资金,而且不利于系统的长远发展和推广应用。新一代电子政务系统从建设的实践中,从功能模块层提炼出了可复用的各业务功能模块,以方便系统的继续发展和建设,局部见图2

㈥ 大数据系统体系建设规划包括哪些内容

(1)内部控制组织抄
组织是体系运行的基本保障。其中,是否设置专职的内控部门是企业界关注的焦点,通常的设置方式包括三种:
方式一:单独设置内控部门。
方式二:由内部审计部门牵头负责内控工作。
方式三:在内部控制建设集中期设立内部控制建设办公室,该办公室从各主要部门抽调人员专职从事内控体系建设工作,待体系正式运行时,办公室解散,人员归位到各经营管理部门,且牵头职能也归位至内审部门。
(2)内部环境的诊断与完善
(3)动态的风险评估
(4)控制活动的设计
内控手册分模块设计,每一模块一般包括五个方面的内容:
第一,管理目标。
第二,管理机构及职责。
第三,授权审批矩阵。
第四,控制活动要求。
第五,比照上述几部分,各经营管理部门应当重新梳理与完善业务流程,针对关键风险点强化控制措施,确保组织职责、授权审批、内控要求落实到经营流程中,保证管理目标的实现。
(5)信息与沟通贯穿始终
(6)内部监督手段。

㈦ 大数据未来的就业规划

大数据的就业前景目前来看是不错的,随着大数据往各垂直领域延伸发展,对统计学、数学专业的人才,数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大,大数据领域从业人员薪资水平将持续增长,人才供不应求。
1大数据就业方向
1、大数据开发方向。所涉及的职业岗位为:大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等;
2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向。所涉及的职业岗位为:大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等;
3、大数据运维和云计算方向。对应岗位:大数据运维工程师;
三个方向中,大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例,Hadoop入门月薪已经达到了8k以上,工作1年月薪可达到1.2w以上,具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万,一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司,所以学习大数据专业也是进大公司的捷径。
2大数据就业前景
从近两年大数据方向研究生的就业情况来看,大数据领域的岗位还是比较多的,尤其是大数据开发岗位,目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖,这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。
从近几年招聘情况来看,大数据开发岗位的数量明显比较多,而且不仅需要研发型人才,也需要应用型人才,所以本科生的就业机会也比较多。
当前大数据技术正处在落地应用的初期,所以此时人才招聘会更倾向于研发型人才,而且拥有研究生学历也更容易获得大厂的就业机会,读研之后在岗位选择上可以重点考虑一下大数据平台开发,在5G通信的推动下,未来云计算会全面向PaaS和SaaS领域覆盖,这个过程会全面促进大数据平台的发展。
另外,由于人工智能平台的陆续推出,对于大数据平台也是一种促进。相比于大数据应用开发岗位来说,大数据平台开发岗位不仅薪资待遇更高,职业生命周期也会更长,而且未来也可以获得更多的发展机会,也会更容易进入云计算、人工智能等领域发展。

㈧ 大数据未来的发展前景怎么样

2015年左右,大数据相关政策规划密集出台,同期为大数据企业新增数量顶峰时期。近年来,我国大数据产业迎来新的发展机遇期,产业规模日趋成熟。大数据产业主体从“硬”设施向“软”服务转变的态势将更加明显,面向金融、政务、电信、医疗等领域的大数据服务将实现倍增创新。

大数据企业数量持续增长,增速与政策出台密切相关

根据IT桔子统计,大数据企业的快速增长阶段出现在2013-2015年,增长速度在2015年达到最高峰。2015年后,市场日趋成熟,企业新增开始趋于放缓,大数据产业逐渐走向成熟。

—— 更多数据及分析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》。

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