大數據研究成果

❶ 大數據發展前景以及最新的研究成果有哪些

參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》顯示，中國目前的大數據應用環境和技術相對於美國而言，在整體技術水平、應用環境、國民意識、商業環境、技術廠商、技術平台上面相差超過5年左右。在大數據應用的國家戰略層面落後的也較多。
目前了解到的信息是上海政府計劃建設大數據產業園，通過政府自身投資來建立大數據平台，吸引中小企業將信息系統及數據放到政府主導的數據平台上，政府將利用此平台來挖掘數據信息，提供數據信息報告。另外一個大數據應用是地方政府請一些大數據公司來開發輿情檢測系統，及時了解社會輿論。無論是大數據產業園還是輿情監控。我個人認為沒有抓住大數據優勢的核心，大數據產業園的管理機制和創新動力不足，無法發揮大數據計算的優勢，反而浪費了大量的投資，效率較低。輿情監控本身就無法發揮大數據的商業應用優勢，反而阻礙大數據產業的商業應用。我們應該提供大數據產業優惠政策，在資金、場地、稅收、科研方面提供外部支持，讓企業自身投入到大數據產業建設之中，從企業自身商業需求出發，投入資金來發展大數據產業。
最後總結一下，大數據時代將會給人類社會帶來巨大變化，它是一個好的工具，就像計算機一樣，幫助人們提升社會生產效率，了解事物真相，認識客觀規律。重要的大數據可以幫助政府和企業進行科學決策，降低決策風險，加快進入智慧社會。

❷ 什麼是大數據 大數據是什麼意思

大數據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。

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。

(2)大數據研究成果擴展閱讀

大數據的價值體現在以三方面：

1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷；

2、做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型；

3、面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

❸ 轉：大數據到底要研究什麼

外行人一看就知道是要讓所有東西都聯上網際網路。後來，又是雲計算，說是要把計算放到雲里去。雲在哪裡呢？反正在遠處，也還可以理解。最近，在計算機軟體領域，到處都在喊大數據。這有點不好理解。數據（data）是個不可數名詞，怎麼來大小了？我自己也一樣，最近大致學習了一下，看大數據究竟要研究什麼？提出來拋磚引玉吧！
何謂「大」數據？70年代若干兆位元組（MB）就算大量數據了，以後是千兆位元組（GB）、兆兆位元組（TB），而現在已經到了PB級（1PB=1024TB），而高端數據倉庫已達EB級（1EB=1024PB）。反正是千倍千倍的往上翻。想想，光是全世界各地裝的攝像頭有多少，每時每刻都在產生數據。唱歌、通話、錄音產生多少數據。多少億人上網、發微博，多少數據！有了網際網路，這些數據就都在網上流通，而不是死在那裡。票子不流通就沒有價值，數據也一樣。數據不利用也毫無價值。所以，的確每天都產生大量的數據，需要處理。所以有大數據，而且需要處理。這一點，沒有疑義。 在計算機領域，早就有資料庫分支，後來發展到數據倉庫，也有人叫海量數據處理。現在又提出所謂「大數據」。有了網際網路以後，數據的一個重要特徵是互動性和動態性，就是說任何用戶既可以下載，也可以上傳，也可以實時對話。例如在線商務，政府的群眾情緒分析，衛生部門的流行病疫情分析，社會科學家研究社會網路如何擴散社會呼聲及如何有效處理。但是，這些都屬於大數據技術的應用，雖然每一個都需要一個應用程序，但不屬於大數據技術本身。可這些都要求支持大量數據的計算、搜索和存儲。因此，大數據分析和管理成為當今計算領域最關鍵性的挑戰。 有人認為，大數據主要是數理統計，對大量同類型數據進行統計分析。這屬於數理統計學科，不屬於計算學科。也有人認為，大數據主要是數據挖掘、機器學習。這倒有點靠譜。但是，數據挖掘、機器學習是另外兩個學科領域。不能把數據挖掘、機器學習包括在大數據的研究范圍之內。大數據是資料庫發展而來的。資料庫要做的是數據的組織、存儲和管理。關系資料庫比較容易創建和存取，而且容易擴充。在資料庫創建之後，一個新的數據種類能被添加而不需要修改所有的現有應用軟體。並行資料庫的SQL語言應運而生。但是，大數據來了以後，沒有一個設備能存儲這么大量的數據，它必須存儲在許多的存儲設備中。一個硬碟即使能存1TB，對於EB的數據也無濟於事。而且，讀寫都很費時。串列地組織、管理、搜索這么大量的數據，用多麼快的計算機都無能為力。因為超級計算機可以計算得很快，但與存儲設備的輸入輸出快不了。所以，串列根本是不可取的，必須並行化。當前的大數據基本都運行於網路化的計算機群（Cluster of computers）上，每一個都有自己的處理器、存儲器和硬碟。數據分布在多個計算機機群上，通常採用哈希分塊，或者按范圍、隨機分塊，或者隊列，其處理一般用並行基於哈希的分而治之的演算法。這里，「分布」和「並行」成了兩個關鍵詞。不可想像，能有一個計算機來管理整個計算機機群。更新、搜索數據都必須是分布式的，而且不能串列，一個一個地來做。Google開發了一個谷歌文件系統（GFS），可以在成百上千的機群里進行基於字元串的文件搜索。用戶可以並行地加入數據，也可以實時地把數據加入到某一類中（MapRece）。Yahoo和其他Web公司，譬如Facebook，搞了一個谷歌大數據棧的開源軟體，從而產生了現在很時髦的Hadoop平台及HDFS存儲層。為了要實現在線事務處理（OLTP），容錯不可少。由於上億用戶的同時使用，OLTP系統必須很快查找、更新用戶資料，任務很多，要快、不能錯、防攻擊，而且還不能太貴。Google和Amazon都開發了他們自己的系統。今天，Hadoop和HDFS已經成為大數據分析佔有統治地位的平台了。數據分析不能停留在MapRece水平，而是要更高層次的說明性語言，更容易表達、書寫、找錯。這樣的語言大家都在搞。這樣，問題就來了：我們是跟著這些大公司，跟蹤和改進Hadoop，還是另闢蹊徑。我們搞跟蹤搞了幾十年了，基本都用人家的，然後搞漢化。人家搞漢化甚至比我們還快。我們搞出來的東西常常沒人家好用，市場就先入為主，被人家佔領了。另外搞一個類似的東西，既搶不到市場，學術價值也不大。這時候，科學研究就見功力了。抓不住基礎性問題，沒有全新的想法，就很難出原始創新的成果。 歸根結底，基礎性問題是大數據的分布存儲，並行處理。就像一個人有一個任務，需要許多人參與才能完成，而且他們互不相識，任何個人都完不成。應該怎麼做？大家想想，也許能把這個問題說得更加確切一些。

❹ 大數據分析行業發展趨勢及成果有哪些

【導讀】目前，大數據分析是一個非常熱門的行業，一夜間，似乎企業的數據已經價值連城。企業都在開始嘗試利用大數據來增強自己的企業業務競爭力，但是對於大數據分析行業來說，仍然處於快速發展的初期，這是一個快速發展的領域，每時每刻的都在產生新的變化。那麼你知道大數據分析行業發展趨勢及成果有哪些嗎?還不清楚的一起來了解了解吧!

1.基於雲的大數據分析

Hadoop是用於處理大型數據集的一個框架和一組工具，這個最初被設計工作在物理機的集群上，但是目前這種現象已經改變，越來越多的基於雲中的數據處理器技術出現，例如亞馬遜利用雲的數據BI的託管長款，谷歌BigQuery中的數據分析服務，IBM的Bluemix雲平等等，這些都是基於雲的大數據分析平台。

2. Hadoop：新的企業數據操作系統

Hadoop，分布式的分析框架，如今正在演變成分布式資源管理器，它可能將是數據分析的一個通用的操作系統。有了這些系統，你可以將不同的數據操作和分析操作插入到Hadoop分布式存儲系統中來執行。

3.更多的預測分析

隨著大數據的發展，分析師不僅會嗯更多的數據一起工作，而且還將處理大量的許多屬性的工具。但是隨著大數據行業的發展，針對舊數據的分析更多的是為了提供預測的功能，畢竟人們更希望利用原有的數據來對未來產生有利的用途。

4. 更多更好的NoSQL

替代傳統的基於SQL的關系資料庫的產品被稱為NoSQL資料庫，如今被迅速的普及在特定種類的分析應用程序中。而且這一勢頭在持續增長，據估計，預計未來將有15至20個開源的NoSQL資料庫共同存在，他們各自有的的專長，這些資料庫會得到快速的發展。

5.在內存分析

使用內存資料庫來加快分析處理的方式如今越來越受歡迎，很多用戶都非常喜歡這種方式，目前很多基於內存的分析管理工具以及出現，其中以亞馬遜的HANA一體機尤為明顯。

除了分析軟體看好這個市場，作為全球的企業級市場的處理器生產商，英特爾也非常看好這一領域的發展，從目前其產品推出的發展趨勢來看，其內存支持將會越來越大，一些特定的產品甚至支持的比硬碟的容量還要大。

以上就是小編今天給大家整理發送的關於「大數據分析行業發展趨勢及成果有哪些?」的相關內容，希望對大家有所幫助。那我們如何入門學習大數據呢，如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。