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大数据的发展与应用论文范文大全

发布时间:2024-07-08 16:34:31

大数据的发展与应用论文范文大全

大数据已经成为互联网时代的象征,必成趋势,在很多行业和领域有很好的成就,比如医疗航天等

来大数据的发展趋势随着我国进入大数据时代,很多人对于大数据的发展趋势还处于懵懂的状态,充分提升大数据的应用对于我国各个行业,都会有非常重要和有效的指导性作用。那么,大数据的发展趋势到底是怎样的呢?下面,就让我们一起来了解一下吧。第一、突破科学理论大数据的发展十分快速,对于目前已经飞速发展并且极具影响力的互联网一样,对于社会的各个行业来说都是一个新的技术革命,其相关技术的普及,对于科学技术上的突破都是非常显而易见的。第二、成立数据联盟和数据科学

树妈妈生了一些可爱的嫩芽弟弟妹妹许多叶儿宝宝都穿着绿色的礼服去凑热闹,从远处看,像一块无暇的翡翠,给大树妈妈增添了许多生机  忽然,从远处传来了一阵扑鼻的芳香原来是美人蕉妹妹为春天姐姐的到来,穿上了华丽的礼服,以表示欢迎咦,那边怎么那么多花朵,红的、白的、紫的、黄的等,五彩缤纷走近一看,哦,原来花儿们正在比美比艺花儿们有的显示着自己有的在唱歌,声音是那么好听,所有的演员都被吸引住了有的在表演优美的舞蹈《天鹅湖》、《白雪公主》等真是太精彩了

浅析未来大数据的发展趋势随着我国进入大数据时代,很多人对于大数据的发展趋势还处于懵懂的状态,充分提升大数据的应用对于我国各个行业,都会有非常重要和有效的指导性作用。那么,大数据的发展趋势到底是怎样的呢?下面,就让我们一起来了解一下吧。第一、突破科学理论大数据的发展十分快速,对于目前已经飞速发展并且极具影响力的互联网一样,对于社会的各个行业来说都是一个新的技术革命,其相关技术的普及,对于科学技术上的突破都是非常显而易见的。第二、成立数据联盟和数据科学在不久的未来,大数据将会成为一个专门的学科,会被更多的人所熟知和了解,并且,大数据相关职业也会逐渐普及,由于大数据的普遍使用,也会催生出更多的行业岗位,数据共享会在企业层面进行扩展,从而成为产业的核心。第三、数据形成资源化所谓资源化,就是社会和企业对于已经成为战略资源的大数据内容,给予了更多的关注的认识,从而使大数据成为了大家所关注和抢夺的焦点,所以,企业将会对大数据资源进行战略计划的制定,从而获得市场的主导。第四、深度结合云计算云计算的存在为大数据的处理提供了强有效的支撑作用,大数据的运作与运处理是不可分割的,从2013年开始,云计算技术和大数据处理技术就已经有效的结合,其关系也非常密切,而随着大数据时代的不断发展,两者的关系也会更加的密切和契合。第五、数据管理成为企业的核心竞争力企业对大数据处理有了更为明确的定义并且持续发展,从而能够影响企业的发展和决策。并且,大数据进行的数据处理活动,对于企业的经营业务和管理效率也都会产生直接的影响。大数据作为现今时代不可忽视的一种数据分析处理技术,是企业能够对自身充分认识和指导发展的有效手段,其发展趋势也是不可小觑的。以上是小编为大家分享的关于浅析未来大数据的发展趋势的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

大数据的发展与应用论文范文

"大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大,指代大型数据集,一般在10TB?规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;其次是指数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度(Velocity)快,在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性(Veracity)高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。  从所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢?  大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。  大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。  大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。  大数据分析广泛应用于网络数据挖掘,可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义,分析,判断用户需求,从而实现更好的用户体验和广告匹配。  大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面,当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。  当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力  一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程,必须建立良好的运行机制,以促进建设过程中各个环节的正规有序,实现统合,搞好顶层设计。  二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准,为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。  三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享,才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上,通过数据集成,实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。  四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成,因此,必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。

大数据已经成为互联网时代的象征,必成趋势,在很多行业和领域有很好的成就,比如医疗航天等

事实上,所谓“大数据时代”的说法并不新鲜,早在2010年,“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说,以前,一旦完成了收集数据的目的之后,数据就会被认为已经没有用处了。比如,在飞机降落之后,票价数据就没有用了;一个网络检索命令完成之后,这项指令也已进入过去时。但如今,数据已经成为一种商业资本,可以创造新的经济利益。  数据能够成为一种资本,与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”,Wi-Fi信号覆盖的无孔不入,越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分,只要他们愿意,便可几乎24小时一刻不停地挂在线上;在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户,却也让人们更加依赖网络,依赖五花八门的网上平台。  而随着科技的进步,以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息,如今只需一片指甲盖大小的芯片,即可全部储存而且绰绰有余;以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体,如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序,便可将数据一览无余。  大数据时代的科技进步,让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”,如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡,带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证,等等。在一些发达国家,官方为了信息录入方便,还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。  数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便,传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代,基于随机抽样而变得重要的一些属性,如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力,就变得不那么重要,尽可能汇集所有数据,并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说,以往的思维决断模式是基于“为什么”,而在“大数据时代”,则已可直接根据“是什么”来下结论,由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰,因此,将更精确,更有预见性。  不过,一些学者指出,由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集,那么一旦数据本身有问题,在“只问有什么,不问为什么”的模式下,就很可能出现“灾难性大数据”,即因为数据本身的问题,而做出错误的预测和决策。(如能帮到你,望您采纳!!谢谢!!)

赶超发达国家的重要机遇 半个世纪以来,随着计算机技术全面融入社会生活,信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度,不仅使世界充斥着比以往更多的信息,而且其增长速度也在加快。信息爆炸的学科如天文学和基因学,创造出来大数据这个概念,如今,这个概念几乎应用到了所有人类智力与发展的领域中。21世纪是数据信息大发展的时代,移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用范围,各种数据正在迅速膨胀并变大。互联网(社交、搜索、电商)、移动互联网(微博)、物联网(传感器、智慧地球)、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融(银行、股市、保险)、电信(通话、短信)都在疯狂产生着数据,大数据时代已经到来。 当前全球和我国大数据都呈现了井喷式爆发性增长,大数据已经渗透到各个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素,大数据的演进与生产力的提高有着直接的关系。其发展特点,一是数据量呈现指数级增长。二是不同行业的大数据内容和开发应用特点各有不同,如证券、投资服务以及银行等金融服务领域拥有最高的平均数字化数据存储量,通信和媒体公司、公共事业公司以及政府等组织也有规模显著的数字化数据存储,这些行业更加具有通过大数据来创造价值的潜力。三是可以预见到大数据高速增长的现有趋势将继续推动数据增长,例如在各部门和地区之间,企业正在加快收集数据的步伐,推动了传统的事务数据库的增长;医疗卫生等面向消费者的行业中,多媒体的广泛使用刺激了大数据的增长;社交媒体的广泛普及以及物联网中应用的不断创新都进一步推动了大数据不断增长……这些相互交叉的动力刺激了数据的增长,并将继续推动数据池的迅速扩张。 发展大数据及其相关服务业将成为新兴经济体特别是我国在战略性新兴产业领域发挥后发优势赶超发达国家的重要机遇。只要条件具备,发展中经济体能够利用大数据发挥巨大的潜力。例如,亚洲地区移动手机用户最多,终端设备最多,其中中国设备数量最多,个人位置数据在亚洲已经领先。此外,在IT资产方面,尽管一些新兴市场组织落后于发达市场,但发展中经济体可以用最新技术跳跃式前进。大数据的应用不仅仅是商务,通过用户行为分析实现精准管理、科学决策和人性化服务是大数据的典型应用,大数据在各行各业特别是公共服务领域具有广阔的应用前景,包括消费行业、金融服务、食品安全、医疗卫生、军事、交通环保、电子商务、气象等。发展大数据产业机遇可贵潜力巨大。从经济和产业发展维度看大数据及相关产业发展的潜力,我国独特的位势和经济社会高速稳定发展,给大数据及其应用带来了巨大的发展空间。大数据在我国各领域和不同行业的应用潜力巨大、机遇重大。大数据的核心技术进展和大数据应用有可能带来我国新兴战略性产业发展的新机遇。 信息服务业发展的重要推力 研究表明,大数据是继传统IT之后下一个提高生产率的技术前沿和信息服务业发展的重要推动力。大数据的使用将成为未来提高竞争力、生产力、创新能力以及创造消费者盈余的关键要素。 例如医疗卫生行业,能够利用大数据避免过度治疗、减少错误治疗和重复治疗,从而降低系统成本、提高工作效率,改进和提升治疗质量;公共管理领域,能够利用大数据有效推动税收工作开展,提高教育部门和就业部门的服务效率;零售业领域,通过在供应链和业务方面使用大数据,能够改善和提高整个行业的效率;市场和营销领域,能够利用大数据帮助消费者在更合理的价格范围内找到更合适的产品以满足自身的需求,提高附加值。数据已经成为可以与物质资产和人力资产相提并论的重要的生产要素,伴随着信息化发展,企业将收集更多的信息,从而带来数据呈现指数级的增长。大数据在同时为商业和消费者创造价值方面有巨大的发展潜力。 大数据应用能够发挥重要的经济作用,不但有利于私人商业活动,更有利于国民经济和公民。数据可以为世界经济创造重要价值,提高企业和公共部门的生产率与竞争力,并为消费者创造大量的经济剩余。例如,能够富有创造性而有效地利用大数据来提高效率和质量。麦卡锡公司研究报告指出,预计美国医疗行业每年通过数据获得的潜在价值可超过3000亿美元,能够使得美国医疗卫生支出降低超过8%,充分利用大数据的零售商有可能将其经营利润提高60%以上。通过利用大数据实现政府行政管理方面的运作效率提高。估计欧洲发达经济体可以节省开支超过1000亿欧元,其中尚不包括可以用来减少欺诈、错误以及税差的影响作用。可以预见的是,随着人们存储、汇聚和组合数据然后利用其结果进行深入分析的能力超过以往,随着越来越尖端技术的软件与不断提高的计算能力相结合,从数据中提取洞见的能力也在显著提高。 大数据及其开发利用能够催生新的产业形态,拓展成为战略性新兴产业的重要组成部分。大数据的生产、整合、开发利用具有广泛的高附加值,可以形成和应用于各行业的关键发现,大数据的有效利用可以创造巨大的潜在价值,许多行业和承担业务职能的组织可以利用大数据提高人力、物力资源的分配和协调能力,减少浪费,增加透明度,并促进新想法和新见解的产生。其价值一是提高透明度,让利益相关方能够更加容易地及时获取信息,例如在公安部门,让原本相互分离的部门之间更加容易地获取相关数据,就可大大降低搜索和处理时间;在制造业,整合来自研发、工程和制造部门的数据以便实现并行工程,可以显著缩短产品上市时间并提高质量。二是可以通过实验来发现需求、暴露可变因素并提高业绩。随着组织创造并存储更多数字形式的交易数据,并以实时或接近实时的方式收集更多准确而详细的绩效数据,组织能够通过安排对比实验,运用数据分析获取更好的决策,例如在线零售商,通过将流量和销售结合的试验论证决定价格调整和促销活动的制定。三是更加精准地组织市场,根据客户需求细分人群。利用大数据使组织能够对人群进行非常具体的细分,以便精确地定制产品和服务以满足用户需求。例如在公共部门如公共劳动力机构,利用大数据为不同的求职者提供工作培训服务,确保采用最有效和最高效的干预措施使不同的人重返工作岗位。四是可以协助决策者更加科学地进行决策。大数据的自动处理能够更好地为决策者提供更加精准恰当的决策支持,通过对大数据的自动处理来替换或支持人为决策。有些组织已经在通过分析来自客户、雇员甚至嵌入产品中的传感器的整个数据集而做出更有效的决策。五是能够创新商业模式、产品和服务。例如在医疗保健领域,通过分析病人的临床和行为数据已经创造了瞄准最适当群体的预防保健项目。例如互联网公司收集大量的在线行为数据,创新速度非常快。 应组织实施大数据产业专项 发展大数据及其相关服务业具有重要意义,有望使各个行业产生更多收益。随着我国经济和社会信息化的高速发展,不仅信息产业自身获取了巨大的数据池,各个行业都存在利用大数据获取价值的潜力。大数据促使信息化建设模式大转变,结构化数据向非结构化数据演进,使得未来IT投资重点不再是建系统为核心,而是围绕大数据为核心。政府和企业决策者应对大数据发展研究制定发展战略和策略给予高度重视。 大数据真正的问题是大数据应用,让大数据更有意义。目前大数据管理多从架构和并行等方面考虑,解决高并发数据存取的性能要求及数据存储的横向扩展,但对非结构化数据的内容理解仍缺乏实质性的突破和进展,这是实现大数据资源化、知识化、普适化的核心。非结构化海量信息的智能化处理包括自然语言理解、多媒体内容理解、机器学习等。例如2012年3月29日白宫发布美国政府的大数据计划:通过提高从大型复杂的数据集中提取知识和观点的能力,承诺帮助加快在科学与工程中的步伐,加强国家安全,并改变教学研究。 由此,我们提出组织实施大数据产业专项的初步设想。一是围绕拓展新兴信息服务业态,组织实施以大数据示范、加工、处理、整合和深加工的信息资源与内容服务业示范工程,面向重点行业和重点民生领域包括金融证券、医疗卫生、税务海关、交通运输、社会保障、电子商务等领域,开展大数据重大应用示范,提升基于大数据的公共服务能力;二是加快推动北斗导航核心技术研发和产业化,推动北斗导航与移动通信、地理信息、卫星遥感、移动互联网等融合发展,支持位置信息服务市场拓展,完善北斗导航基础设施,推进服务模式和产品创新,在重点区域和领域开展示范应用;三是大力发展地理信息产业,拓宽地理信息服务市场,推进大数据技术和服务模式融合创新,支持大数据服务创新和商业模式创新;四是组织实施基于大数据的信息内容加工服务业典型示范工程,包括关键技术产品产业化和大数据生产、转换、加工、投送平台及专用工具的产业化项目,为丰富信息消费内容产品供给提供支撑;五是组织实施自主可控的大数据关键技术产品产业化项目,主要包括商业智能、数据仓库、数据集市、元数据、可视化技术等。

大数据的应用与发展论文范文

赶超发达国家的重要机遇 半个世纪以来,随着计算机技术全面融入社会生活,信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度,不仅使世界充斥着比以往更多的信息,而且其增长速度也在加快。信息爆炸的学科如天文学和基因学,创造出来大数据这个概念,如今,这个概念几乎应用到了所有人类智力与发展的领域中。21世纪是数据信息大发展的时代,移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用范围,各种数据正在迅速膨胀并变大。互联网(社交、搜索、电商)、移动互联网(微博)、物联网(传感器、智慧地球)、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融(银行、股市、保险)、电信(通话、短信)都在疯狂产生着数据,大数据时代已经到来。 当前全球和我国大数据都呈现了井喷式爆发性增长,大数据已经渗透到各个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素,大数据的演进与生产力的提高有着直接的关系。其发展特点,一是数据量呈现指数级增长。二是不同行业的大数据内容和开发应用特点各有不同,如证券、投资服务以及银行等金融服务领域拥有最高的平均数字化数据存储量,通信和媒体公司、公共事业公司以及政府等组织也有规模显著的数字化数据存储,这些行业更加具有通过大数据来创造价值的潜力。三是可以预见到大数据高速增长的现有趋势将继续推动数据增长,例如在各部门和地区之间,企业正在加快收集数据的步伐,推动了传统的事务数据库的增长;医疗卫生等面向消费者的行业中,多媒体的广泛使用刺激了大数据的增长;社交媒体的广泛普及以及物联网中应用的不断创新都进一步推动了大数据不断增长……这些相互交叉的动力刺激了数据的增长,并将继续推动数据池的迅速扩张。 发展大数据及其相关服务业将成为新兴经济体特别是我国在战略性新兴产业领域发挥后发优势赶超发达国家的重要机遇。只要条件具备,发展中经济体能够利用大数据发挥巨大的潜力。例如,亚洲地区移动手机用户最多,终端设备最多,其中中国设备数量最多,个人位置数据在亚洲已经领先。此外,在IT资产方面,尽管一些新兴市场组织落后于发达市场,但发展中经济体可以用最新技术跳跃式前进。大数据的应用不仅仅是商务,通过用户行为分析实现精准管理、科学决策和人性化服务是大数据的典型应用,大数据在各行各业特别是公共服务领域具有广阔的应用前景,包括消费行业、金融服务、食品安全、医疗卫生、军事、交通环保、电子商务、气象等。发展大数据产业机遇可贵潜力巨大。从经济和产业发展维度看大数据及相关产业发展的潜力,我国独特的位势和经济社会高速稳定发展,给大数据及其应用带来了巨大的发展空间。大数据在我国各领域和不同行业的应用潜力巨大、机遇重大。大数据的核心技术进展和大数据应用有可能带来我国新兴战略性产业发展的新机遇。 信息服务业发展的重要推力 研究表明,大数据是继传统IT之后下一个提高生产率的技术前沿和信息服务业发展的重要推动力。大数据的使用将成为未来提高竞争力、生产力、创新能力以及创造消费者盈余的关键要素。 例如医疗卫生行业,能够利用大数据避免过度治疗、减少错误治疗和重复治疗,从而降低系统成本、提高工作效率,改进和提升治疗质量;公共管理领域,能够利用大数据有效推动税收工作开展,提高教育部门和就业部门的服务效率;零售业领域,通过在供应链和业务方面使用大数据,能够改善和提高整个行业的效率;市场和营销领域,能够利用大数据帮助消费者在更合理的价格范围内找到更合适的产品以满足自身的需求,提高附加值。数据已经成为可以与物质资产和人力资产相提并论的重要的生产要素,伴随着信息化发展,企业将收集更多的信息,从而带来数据呈现指数级的增长。大数据在同时为商业和消费者创造价值方面有巨大的发展潜力。 大数据应用能够发挥重要的经济作用,不但有利于私人商业活动,更有利于国民经济和公民。数据可以为世界经济创造重要价值,提高企业和公共部门的生产率与竞争力,并为消费者创造大量的经济剩余。例如,能够富有创造性而有效地利用大数据来提高效率和质量。麦卡锡公司研究报告指出,预计美国医疗行业每年通过数据获得的潜在价值可超过3000亿美元,能够使得美国医疗卫生支出降低超过8%,充分利用大数据的零售商有可能将其经营利润提高60%以上。通过利用大数据实现政府行政管理方面的运作效率提高。估计欧洲发达经济体可以节省开支超过1000亿欧元,其中尚不包括可以用来减少欺诈、错误以及税差的影响作用。可以预见的是,随着人们存储、汇聚和组合数据然后利用其结果进行深入分析的能力超过以往,随着越来越尖端技术的软件与不断提高的计算能力相结合,从数据中提取洞见的能力也在显著提高。 大数据及其开发利用能够催生新的产业形态,拓展成为战略性新兴产业的重要组成部分。大数据的生产、整合、开发利用具有广泛的高附加值,可以形成和应用于各行业的关键发现,大数据的有效利用可以创造巨大的潜在价值,许多行业和承担业务职能的组织可以利用大数据提高人力、物力资源的分配和协调能力,减少浪费,增加透明度,并促进新想法和新见解的产生。其价值一是提高透明度,让利益相关方能够更加容易地及时获取信息,例如在公安部门,让原本相互分离的部门之间更加容易地获取相关数据,就可大大降低搜索和处理时间;在制造业,整合来自研发、工程和制造部门的数据以便实现并行工程,可以显著缩短产品上市时间并提高质量。二是可以通过实验来发现需求、暴露可变因素并提高业绩。随着组织创造并存储更多数字形式的交易数据,并以实时或接近实时的方式收集更多准确而详细的绩效数据,组织能够通过安排对比实验,运用数据分析获取更好的决策,例如在线零售商,通过将流量和销售结合的试验论证决定价格调整和促销活动的制定。三是更加精准地组织市场,根据客户需求细分人群。利用大数据使组织能够对人群进行非常具体的细分,以便精确地定制产品和服务以满足用户需求。例如在公共部门如公共劳动力机构,利用大数据为不同的求职者提供工作培训服务,确保采用最有效和最高效的干预措施使不同的人重返工作岗位。四是可以协助决策者更加科学地进行决策。大数据的自动处理能够更好地为决策者提供更加精准恰当的决策支持,通过对大数据的自动处理来替换或支持人为决策。有些组织已经在通过分析来自客户、雇员甚至嵌入产品中的传感器的整个数据集而做出更有效的决策。五是能够创新商业模式、产品和服务。例如在医疗保健领域,通过分析病人的临床和行为数据已经创造了瞄准最适当群体的预防保健项目。例如互联网公司收集大量的在线行为数据,创新速度非常快。 应组织实施大数据产业专项 发展大数据及其相关服务业具有重要意义,有望使各个行业产生更多收益。随着我国经济和社会信息化的高速发展,不仅信息产业自身获取了巨大的数据池,各个行业都存在利用大数据获取价值的潜力。大数据促使信息化建设模式大转变,结构化数据向非结构化数据演进,使得未来IT投资重点不再是建系统为核心,而是围绕大数据为核心。政府和企业决策者应对大数据发展研究制定发展战略和策略给予高度重视。 大数据真正的问题是大数据应用,让大数据更有意义。目前大数据管理多从架构和并行等方面考虑,解决高并发数据存取的性能要求及数据存储的横向扩展,但对非结构化数据的内容理解仍缺乏实质性的突破和进展,这是实现大数据资源化、知识化、普适化的核心。非结构化海量信息的智能化处理包括自然语言理解、多媒体内容理解、机器学习等。例如2012年3月29日白宫发布美国政府的大数据计划:通过提高从大型复杂的数据集中提取知识和观点的能力,承诺帮助加快在科学与工程中的步伐,加强国家安全,并改变教学研究。 由此,我们提出组织实施大数据产业专项的初步设想。一是围绕拓展新兴信息服务业态,组织实施以大数据示范、加工、处理、整合和深加工的信息资源与内容服务业示范工程,面向重点行业和重点民生领域包括金融证券、医疗卫生、税务海关、交通运输、社会保障、电子商务等领域,开展大数据重大应用示范,提升基于大数据的公共服务能力;二是加快推动北斗导航核心技术研发和产业化,推动北斗导航与移动通信、地理信息、卫星遥感、移动互联网等融合发展,支持位置信息服务市场拓展,完善北斗导航基础设施,推进服务模式和产品创新,在重点区域和领域开展示范应用;三是大力发展地理信息产业,拓宽地理信息服务市场,推进大数据技术和服务模式融合创新,支持大数据服务创新和商业模式创新;四是组织实施基于大数据的信息内容加工服务业典型示范工程,包括关键技术产品产业化和大数据生产、转换、加工、投送平台及专用工具的产业化项目,为丰富信息消费内容产品供给提供支撑;五是组织实施自主可控的大数据关键技术产品产业化项目,主要包括商业智能、数据仓库、数据集市、元数据、可视化技术等。

事实上,所谓“大数据时代”的说法并不新鲜,早在2010年,“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说,以前,一旦完成了收集数据的目的之后,数据就会被认为已经没有用处了。比如,在飞机降落之后,票价数据就没有用了;一个网络检索命令完成之后,这项指令也已进入过去时。但如今,数据已经成为一种商业资本,可以创造新的经济利益。  数据能够成为一种资本,与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”,Wi-Fi信号覆盖的无孔不入,越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分,只要他们愿意,便可几乎24小时一刻不停地挂在线上;在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户,却也让人们更加依赖网络,依赖五花八门的网上平台。  而随着科技的进步,以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息,如今只需一片指甲盖大小的芯片,即可全部储存而且绰绰有余;以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体,如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序,便可将数据一览无余。  大数据时代的科技进步,让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”,如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡,带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证,等等。在一些发达国家,官方为了信息录入方便,还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。  数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便,传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代,基于随机抽样而变得重要的一些属性,如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力,就变得不那么重要,尽可能汇集所有数据,并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说,以往的思维决断模式是基于“为什么”,而在“大数据时代”,则已可直接根据“是什么”来下结论,由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰,因此,将更精确,更有预见性。  不过,一些学者指出,由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集,那么一旦数据本身有问题,在“只问有什么,不问为什么”的模式下,就很可能出现“灾难性大数据”,即因为数据本身的问题,而做出错误的预测和决策。(如能帮到你,望您采纳!!谢谢!!)

获得学位意味着被授予者的受教育程度和学术水平达到规定标准的学术称号, 经在高等学校或科学研究部门学习和研究,成绩达到有关规定,由有关部门授予并得到国家社会承认的专业知识学习资历。

大数据已经成为互联网时代的象征,必成趋势,在很多行业和领域有很好的成就,比如医疗航天等

大数据的发展与应用论文题目大全

当今时代,电脑已经成为人们生活以及公司发展的必需品。现在和未来一切都是电脑,所以现在电脑技术还是很有前途的,只要你的技术过硬,找到一份好工作,获得高额薪水,一切都不是问题。

"大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大,指代大型数据集,一般在10TB?规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;其次是指数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度(Velocity)快,在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性(Veracity)高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。  从所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢?  大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。  大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。  大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。  大数据分析广泛应用于网络数据挖掘,可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义,分析,判断用户需求,从而实现更好的用户体验和广告匹配。  大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面,当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。  当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力  一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程,必须建立良好的运行机制,以促进建设过程中各个环节的正规有序,实现统合,搞好顶层设计。  二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准,为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。  三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享,才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上,通过数据集成,实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。  四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成,因此,必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。

大数据的应用与发展论文

"大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大,指代大型数据集,一般在10TB?规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;其次是指数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度(Velocity)快,在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性(Veracity)高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。  从所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢?  大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。  大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。  大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。  大数据分析广泛应用于网络数据挖掘,可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义,分析,判断用户需求,从而实现更好的用户体验和广告匹配。  大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面,当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。  当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力  一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程,必须建立良好的运行机制,以促进建设过程中各个环节的正规有序,实现统合,搞好顶层设计。  二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准,为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。  三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享,才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上,通过数据集成,实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。  四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成,因此,必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。

树妈妈生了一些可爱的嫩芽弟弟妹妹许多叶儿宝宝都穿着绿色的礼服去凑热闹,从远处看,像一块无暇的翡翠,给大树妈妈增添了许多生机  忽然,从远处传来了一阵扑鼻的芳香原来是美人蕉妹妹为春天姐姐的到来,穿上了华丽的礼服,以表示欢迎咦,那边怎么那么多花朵,红的、白的、紫的、黄的等,五彩缤纷走近一看,哦,原来花儿们正在比美比艺花儿们有的显示着自己有的在唱歌,声音是那么好听,所有的演员都被吸引住了有的在表演优美的舞蹈《天鹅湖》、《白雪公主》等真是太精彩了

浅析未来大数据的发展趋势随着我国进入大数据时代,很多人对于大数据的发展趋势还处于懵懂的状态,充分提升大数据的应用对于我国各个行业,都会有非常重要和有效的指导性作用。那么,大数据的发展趋势到底是怎样的呢?下面,就让我们一起来了解一下吧。第一、突破科学理论大数据的发展十分快速,对于目前已经飞速发展并且极具影响力的互联网一样,对于社会的各个行业来说都是一个新的技术革命,其相关技术的普及,对于科学技术上的突破都是非常显而易见的。第二、成立数据联盟和数据科学在不久的未来,大数据将会成为一个专门的学科,会被更多的人所熟知和了解,并且,大数据相关职业也会逐渐普及,由于大数据的普遍使用,也会催生出更多的行业岗位,数据共享会在企业层面进行扩展,从而成为产业的核心。第三、数据形成资源化所谓资源化,就是社会和企业对于已经成为战略资源的大数据内容,给予了更多的关注的认识,从而使大数据成为了大家所关注和抢夺的焦点,所以,企业将会对大数据资源进行战略计划的制定,从而获得市场的主导。第四、深度结合云计算云计算的存在为大数据的处理提供了强有效的支撑作用,大数据的运作与运处理是不可分割的,从2013年开始,云计算技术和大数据处理技术就已经有效的结合,其关系也非常密切,而随着大数据时代的不断发展,两者的关系也会更加的密切和契合。第五、数据管理成为企业的核心竞争力企业对大数据处理有了更为明确的定义并且持续发展,从而能够影响企业的发展和决策。并且,大数据进行的数据处理活动,对于企业的经营业务和管理效率也都会产生直接的影响。大数据作为现今时代不可忽视的一种数据分析处理技术,是企业能够对自身充分认识和指导发展的有效手段,其发展趋势也是不可小觑的。以上是小编为大家分享的关于浅析未来大数据的发展趋势的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

事实上,所谓“大数据时代”的说法并不新鲜,早在2010年,“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说,以前,一旦完成了收集数据的目的之后,数据就会被认为已经没有用处了。比如,在飞机降落之后,票价数据就没有用了;一个网络检索命令完成之后,这项指令也已进入过去时。但如今,数据已经成为一种商业资本,可以创造新的经济利益。  数据能够成为一种资本,与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”,Wi-Fi信号覆盖的无孔不入,越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分,只要他们愿意,便可几乎24小时一刻不停地挂在线上;在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户,却也让人们更加依赖网络,依赖五花八门的网上平台。  而随着科技的进步,以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息,如今只需一片指甲盖大小的芯片,即可全部储存而且绰绰有余;以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体,如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序,便可将数据一览无余。  大数据时代的科技进步,让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”,如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡,带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证,等等。在一些发达国家,官方为了信息录入方便,还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。  数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便,传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代,基于随机抽样而变得重要的一些属性,如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力,就变得不那么重要,尽可能汇集所有数据,并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说,以往的思维决断模式是基于“为什么”,而在“大数据时代”,则已可直接根据“是什么”来下结论,由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰,因此,将更精确,更有预见性。  不过,一些学者指出,由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集,那么一旦数据本身有问题,在“只问有什么,不问为什么”的模式下,就很可能出现“灾难性大数据”,即因为数据本身的问题,而做出错误的预测和决策。(如能帮到你,望您采纳!!谢谢!!)

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