大数据技术项目可行性研究报告.

大数据技术项目可行性研究报告.
大数据技术项目可行性研究报告.

【大数据技术项目可行性研究方法论及编撰技巧】

【大数据技术项目可行性研究目录】

第一部分大数据技术项目总论

总论作为可行性研究报告的首要部分,要综合叙述研究报告中各部分的主要问题和研究结论,并对项目的可行与否提出最终建议,为可行性研究的审批提供方便。

一、大数据技术项目概况

(一)项目名称

(二)项目承办单位

(三)可行性研究工作承担单位

北京华经纵横咨询有限公司

(四)项目可行性研究依据

本项目可行性研究报告编制依据如下:

1.《中华人民共和国公司法》;

2.《中华人民共和国行政许可法》;

3.《国务院关于投资体制改革的决定》国发(2004)20号;

4.《产业结构调整目录2011版》;

5.《国民经济和社会发展第十二个五年发展规划》;

6.《建设项目经济评价方法与参数(第三版)》,国家发展与改革委员会2006

年审核批准施行;

7.《投资项目可行性研究指南》,国家发展与改革委员会2002年

8. 企业投资决议;

9. ……;

10. 地方出台的相关投资法律法规等。

(五)项目建设内容、规模、目标

(六)项目建设地点

二、大数据技术项目可行性研究主要结论

在可行性研究中,对项目的产品销售、原料供应、政策保障、技术方案、资金总额及筹措、项目的财务效益和国民经济、社会效益等重大问题,都应得出明确的结论,主要包括:(一)项目产品市场前景

(二)项目原料供应问题

(三)项目政策保障问题

(四)项目资金保障问题

(五)项目组织保障问题

(六)项目技术保障问题

(七)项目人力保障问题

(七)项目风险控制问题

(八)项目财务效益结论

(九)项目社会效益结论

(十)项目可行性综合评价

三、主要技术经济指标表

在总论部分中,可将研究报告中各部分的主要技术经济指标汇总,列出主要技术经济指标表,使审批和决策者对项目作全貌了解。

表1 技术经济指标汇总表

序号名称单位数值

1 项目投入总资金万元10427.00 1.1 固定资产建设投资万元7298.90

1.2 流动资金万元3128.10

2 项目总投资万元8237.3

3 2.1 固定资产建设投资万元7298.90

2.2 铺底流动资金万元938.43

3 年营业收入(正常年份)万元17725.90

4 年总成本费用(正常年份)万元11521.84

5 年经营成本(正常年份)万元10635.54

6 年增值税(正常年份)万元1348.50

7 年销售税金及附加(正常年份)万元134.85

8 年利润总额(正常年份)万元6204.07

9 所得税(正常年份)万元1551.02

10 年税后利润(正常年份)万元4653.05

11 投资利润率% 75.32

12 投资利税率% 86.61

13 资本金投资利润率% 97.91

14 资本金投资利税率% 112.97

15 销售利润率% 56.49

16 税后财务内部收益率(全部投资)% 21.41

17 税前财务内部收益率(全部投资)% 32.12

18 税后财务净现值FNPV(i=8%)万元3649.45

19 税前财务净现值FNPV(i=8%)万元4692.15

20 税后投资回收期年 4.46

21 税前投资回收期年 3.72

22 盈亏平衡点(生产能力利用率)% 44.88

四、存在的问题及建议

对可行性研究中提出的项目的主要问题进行说明并提出解决的建议。

1.项目总投资来源及投入问题

项目总投资主要来自项目发起公司自筹资金,按照计划在2012年3月份前完成项目申报审批工作。预计项目总投资资金到位时间在2011年4月底。整个项目建设期内,主要完成项目可研报告编制、项目备案、土建及配套工程、人员招聘及培训、设备签约、设备生产、设备运行及验收等工作。

项目发起公司拟设立专项资金账户用于项目建设用资金的管理工作。对于资金不足部分则以银行贷款、设备融资,合作,租赁等多种方式解决。

2.项目原料供应及使用问题

项目产品的原料目前在市场上供应充足,可以实现就近采购。项目本着生产优质产品、创造一流品牌的理念,对原材料环节进行严格把关,对原料供应商进行优选,保证生产顺利进行。

3.项目技术先进性问题

项目生产本着高起点、高标准的准则,拟采购先进技术工艺设备,引进先进生产管理经验,对生产技术员工进行专业化培训,保证生产高效、工艺先进、产品质量达标。

第二部分大数据技术项目建设背景、必要性、可行性

这一部分主要应说明项目发起的背景、投资的必要性、投资理由及项目开展的支撑性条件等等。

一、大数据技术项目建设背景

(一)大数据技术项目市场迅速发展

大数据技术项目所属行业是在最近几年间迅速发展。行业在繁荣国内市场、扩大出口创汇、吸纳社会就业、促进经济增长等方面发挥的作用越来越明显……

(二)国家产业规划或地方产业规划

我国非常中国大数据技术领域的发展,国家和地方在最近几年有关该领域的政策力度明显加强,突出表现在如下几个方面:

(1)稳定国内外市场;

(2)提高自主创新能力;

(3)加快实施技术改造;

(4)淘汰落后产能;

(5)优化区域布局;

(6)完善服务体系;

(7)加快自主品牌建设;

(8)提升企业竞争实力。

(三)项目发起人以及发起缘由

……

二、大数据技术项目建设必要性

(一)……

(二)……

(三)……

(四)……

三、大数据技术项目建设可行性

(一)经济可行性

(二)政策可行性

(三)技术可行性

本项目建设坚持高起点、高标准方案,为保证工艺先进性,关键设备引进国外厂商,其他辅助设备从国内厂商中优选。该公司始建于1998年,2001年改制为股份有限公司,经过多年的技术改造和生产实践,公司创造出一流的大数据技术工艺和先进的管理技术,完全能够按照行业标准进行生产和检测,其新技术方案的引入,将有效保证本项目顺利开展。

(四)模式可行性

大数据技术项目实施由项目发起公司自行组织,引进先进生产设备,土建工程由公司自主组织建设。项目建成后,项目运作由该公司全资注册子公司主导,项目产品面向国内、国际两个市场。目前,国内外市场发展均较为迅速,市场空间放量速度加快,市场需求强劲,可以保证产品有效销售。

(五)组织和人力资源可行性

第三部分大数据技术项目产品市场分析

市场分析在可行性研究中的重要地位在于,任何一个项目,其生产规模的确定、技术的选择、投资估算甚至厂址的选择,都必须在对市场需求情况有了充分了解以后才能决定。而且市场分析的结果,还可以决定产品的价格、销售收入,最终影响到项目的盈利性和可行性。在可行性研究报告中,要详细研究当前市场现状,以此作为后期决策的依据。

一、大数据技术项目产品市场调查

(一)大数据技术项目产品国际市场调查

(二)大数据技术项目产品国内市场调查

(三)大数据技术项目产品价格调查

(四)大数据技术项目产品上游原料市场调查

(五)大数据技术项目产品下游消费市场调查

(六)大数据技术项目产品市场竞争调查

二、大数据技术项目产品市场预测

市场预测是市场调查在时间上和空间上的延续,是利用市场调查所得到的信息资料,根据市场信息资料分析报告的结论,对本项目产品未来市场需求量及相关因素所进行的定量与定性的判断与分析。在可行性研究工作中,市场预测的结论是制订产品方案,确定项目建设规模所必须的依据。

(一)大数据技术项目产品国际市场预测

(二)大数据技术项目产品国内市场预测

(三)大数据技术项目产品价格预测

(四)大数据技术项目产品上游原料市场预测

(五)大数据技术项目产品下游消费市场预测

(六)大数据技术项目发展前景综述

第四部分大数据技术项目产品规划方案

一、大数据技术项目产品产能规划方案

二、大数据技术项目产品工艺规划方案

(一)工艺设备选型

(二)工艺说明

(三)工艺流程

三、大数据技术项目产品营销规划方案

(一)营销战略规划

(二)营销模式

在商品经济环境中,企业要根据市场情况,制定合格的销售模式,争取扩大市场份额,稳定销售价格,提高产品竞争能力。因此,在可行性研究中,要对市场营销模式进行研究。

1、投资者分成

2、企业自销

3、国家部分收购

4、经销人情况分析

(三)促销策略

……

第五部分大数据技术项目建设地与土建总规

一、大数据技术项目建设地

(一)大数据技术项目建设地地理位置

本项目位于浙江经济开发区,下图为该园区规划:

(二)大数据技术项目建设地自然情况

(三)大数据技术项目建设地资源情况

(四)大数据技术项目建设地经济情况

近年来,项目所在地多元产业经济迅速发展,第一产业基本稳定,工业经济发展势头强劲;新兴产业成为当地经济发展新的带动力量;餐饮娱乐、交通运输等第三产业蓬勃发展;一大批改制企业充满活力,民营经济发展发展步伐加快。重点调产工程扎实推进,经济多元化支柱产业结构正在形成,综合实力明显增强……

(五)大数据技术项目建设地人口情况

(六)大数据技术项目建设地交通运输

项目运作立当地,面向国内、国际两个市场,项目建设地交通运输条件优越,目前已形成铁路、公路、航空等立体方式的交通运输网。公路四通八达,境内有3条国道、2条省道,高速公路建设步伐进一步加快,将进一步改善当地的公路运输条件,逐渐优化的交通条件有利于项目产品销售物流环节效率的提升,使得产品能够及时投放到销售目标市场。

二、大数据技术项目土建总规

(一)项目厂址及厂房建设

1、厂址

2、厂房建设内容

3、厂房建设造价

(二)土建规划总平面布置图

(三)场内外运输

1、场外运输量及运输方式

2、场内运输量及运输方式

3、场内运输设施及设备

(四)项目土建及配套工程

1、项目占地

2、项目土建及配套工程内容

序号建设项目建筑结构建筑方式施工面积(m2)

1 办公楼框架结构多层建筑8197

2 展厅砖混结构单层建筑1639

3 公寓砖混结构多层建筑34428

4 餐厅砖混结构多层建筑2459

5 1号车间轻钢结构单层建筑5738

6 2号车间轻钢结构单层建筑6558

7 3号车间轻钢结构单层建筑7377

8 后序处理、库房轻钢砖混结构单层建筑6558

9 锅炉房及其它辅助实施框架砖混结构单层建筑1639

10 小计72954

11 绿化设施4918

12 厂区硬化周围美化4099

13 总施工面积(m2) 81971

(五)其他应支出的费用

三、大数据技术项目实施费用

(四)办公和生活家具购置费

第九部分大数据技术项目财务评价分析

(一)建设单位管理费

(二)生产筹备费

(三)生产职工培训费

4《中华人民共和国增值税暂行条例实施细则》,[财政部、国家税务总局令第50号],日起实施。

2.《企业会计准则》,[财政部令第5号],2007年1月1日起实施。

2009年1月1日起实施。

1.《中华人民共和国会计法》,[主席令第24号],2000年1月1日起实施。

3.《中华人民共和国企业所得税法实施条例》,[国务院令第512号],2008年1月1(二)项目测算基本设定

五、大数据技术项目总成本费用估算

(一)直接成本

(一)计算依据及相关说明

6.项目必须遵守的国内外其他工商税务法律文件。

批准施行。

5.《建设项目经济评价方法与参数(第三版)》,国家发展与改革委员会2006年审核(二)项目筹资方案

一个建设项目所需要的投资资金,可以从多个来源渠道获得。项目可行性研究阶段,资金筹措工作是根据对建设项目固定资产投资估算和流动资金估算的结果,研究落实资金的来二、大数据技术项目资金筹措

一、大数据技术项目总投资估算

图-4 财务评价基本思路

源渠道和筹措方式,从中选择条件优惠的资金。可行性研究报告中,应对每一种来源渠道的资金及其筹措方式逐一论述。并附有必要的计算表格和附件。可行性研究中,应对下列内容(一)投资使用计划

(二)借款偿还计划

三、大数据技术项目投资使用计划

(一)资金来源

加以说明:

四、项目财务评价说明&财务测算假定

(八)财务费用

(九)总成本费用

(二)工资及福利费用

(六)财务费用

(七)其他费用

(四)工资及福利费用

(三)折旧及摊销

(五)修理费

八、现金流估算

(一)项目投资现金流估算

(二)项目资本金现金流估算

七、损益及利润分配估算

六、销售收入、销售税金及附加和增值税估算

(一)销售收入

(二)销售税金及附加

(三)增值税

(四)销售收入、销售税金及附加和增值税估算

判断建设项目在财务上的可行性。财务评价多用静态分析与动态分析相结合,以动态为主的办法进行。并用财务评价指标分别和相应的基准参数——财务基准收益率、行业平均投资回财务评价是考察项目建成后的获利能力、债务偿还能力及外汇平衡能力的财务状况,以一、财务评价

会效益评价的主要内容做一概要说明

收期、平均投资利润率、投资利税率相比较,以判断项目在财务上是否可行。

(一)财务净现值

平,项目财务上可行。

十部分大数据技术项目不确定性分析

项目在其计算期内盈利能力的主要动态评价指标。

(基准收益率)折算到建设期初(项目计算期第一年年初)的现值之和。财务净现值是考察财务净现值是指把项目计算期内各年的财务净现金流量,按照一个设定的标准折现率一,也是对建设项目进行投资决策的重要依据。本部分就可行性研究报告中财务、经济与社如果项目财务净现值等于或大于零,表明项目的盈利能力达到或超过了所要求的盈利水确定性分析。

根据分析内容和侧重面不同,不确定性分析可分为盈亏平衡分析、敏感性分析和概率分风险,就要分析不确定性因素对项目经济评价指标的影响,以确定项目的可靠性,这就是不在对建设项目进行评价时,所采用的数据多数来自预测和估算。由于资料和信息的有限目在经济上是否可行,并比选出优秀方案。本部分的评价结论是建议方案取舍的主要依据之析。在可行性研究中,一般要进行的盈亏平衡平分析、敏感性分配和概率分析,可视项目情性,将来的实际情况可能与此有出入,这对项目投资决策会带来风险。为避免或尽可能减少况而定。

在建设项目的技术路线确定以后,必须对不同的方案进行财务、经济效益评价,判断项第十一部分大数据技术项目财务效益、经济和社会效益评价

(一)盈亏平衡分析

(二)敏感性分析

折现率,也就是使项目的财务净现值等于零时的折现率。

一般情况下,财务内部收益率大于等于基准收益率时,项目可行。

财务内部收益率是反映项目实际收益率的一个动态指标,该指标越大越好。

财务内部收益率是指项目在整个计算期内各年财务净现金流量的现值之和等于零时的(二)财务内部收益率(FIRR)

2)Pt>Pc时,则项目(或方案)不可行,应予拒绝。

是可行的;

(四)项目投资收益率ROI

息税前利润(EBIT)与项目总投资(TI)的比率。总投资收益率高于同行业的收益率参考值,1≤(基准投资回收期)时,说明项目(或方案)能在要求的时间内收回投资,表明用总投资收益率表示的盈利能力满足要求。

项目投资收益率是指项目达到设计能力后正常年份的年息税前利润或营运期内年平均(三)投资回收期Pt

(2)评价准则

投资回收期按照是否考虑资金时间价值可以分为静态投资回收期和动态投资回收期。以l)计算公式

动态回收期为例:

动态投资回收期的计算在实际应用中根据项目的现金流量表,用下列近似公式计算:正值年份净现金流量的现值

Pt=(累计净现金流量现值出现正值的年数-1)+上一年累计净现金流量现值的绝对值/出现考虑接受。

投资利税率≥部门(行业)平均投资利税率(或基准投资利税率)时,项目在财务上可利润(NP)与项目资本金(EC)的比率。

项目资本金净利润率是指项目达到设计能力后正常年份的年净利润或运营期内平均净(六)项目资本金净利润率(ROE)

投资利税率=年利税总额或年平均利税总额/总投资×100%

ROI≥部门(行业)平均投资利润率(或基准投资利润率)时,项目在财务上可考虑接受。(五)项目投资利税率

均年利润总额与销售税金及附加与项目总投资的比率,计算公式为:

项目投资利税率是指项目达到设计生产能力后的一个正常生产年份的年利润总额或平、项目立项批文

、项目建议书(初步可行性报告)

厂址选择报告书

贷款意向书

报告的附件,所列附件应注明名称、日期、编号。

资源勘探报告

、可行性研究中主要争议问题的结论

、对应修改的主要问题进行说明,提出修改意见

、对不可行的项目,提出不可行的主要问题及处理意见

6环境影响报告

二、附件

凡属于项目可行性研究范围,但在研究报告以外单独成册的文件,均需列为可行性研究9引进技术项目的考察报告

2总平面布置方案图(设有标高)

1厂址地形或位置图(设有等高线)

3工艺流程图

4主要车间布置方案简图

5、其它

三、附图

12、其他

8需要的市场预测报告

、对可行性研究中尚未解决的主要问题提出解决办法和建议

10、引进外资的名类协议文件

11、其他主要对比方案说明

7需单独进行可行性研究的单项或配套工程的可行性研究报告

进行总结,提出结论性意见和建议。主要内容有:

采用国民经济盈利能力分析和外汇效果分析,以经济内部收益率(EIRR)作为主要的评价指折现率等参数,计算项目对国民经济的净贡献,评价项目在经济上的合理性。国民经济评价标。根据项目的具体特点和实际需要,也可计算经济净现值(ENPV)指标,涉及产品出口创汇或替代进口节汇的项目,要计算经济外汇净现值(ENPV),经济换汇成本或经济节汇成本。

、社会效益和社会影响分析

项目国民经济评价采用费用与效益分析的方法,运用影子价格、影子汇率、影子工资和社会国民经济评价是项目经济评价的核心部分,是决策部门考虑项目取舍的重要依据。建设项目资本金净利润率高于同行业的净利润率参考值,表明用项目资本金净利润率表示的盈利能力满足要求。

(七)项目测算核心指标汇总表

、国民经济评价

在可行性研究中,除对以上各项指标进行计算和分析以外,还应对项目的社会效益和社会影响进行分析,也就是对不能定量的效益影响进行定性描述。

一、结论与建议

第十三部分大数据技术项目可行性研究结论与建议

根据前面各节的研究分析结果,对项目在技术上、经济上进行全面的评价,对建设方案、对推荐的拟建方案建设条件、产品方案、工艺技术、经济效益、社会效益、环境影响的结论性意见

五、其他相关风险及防控措施

四、筹资风险及防控措施

十二部分大数据技术项目风险分析及风险防控

、建设风险分析及防控措施

二、法律政策风险及防控措施

三、市场风险及防控措施

、对主要的对比方案进行说明

大数据项目可行性研究报告

大数据项目可行性研究报告(发改立项备案+2013年最新案 例范文)详细编制方案 北京博思远略咨询有限公司投资研究部 二零一三年四月 目录 第一部分博思远略编制大数据项目可研报告思路 (3) 一、大数据项目必要性及可行性研究主要内容 (3) 二、大数据项目可行性研究贯彻国家可持续发展政策的基本要求 (3) 第二部分甲级资质单位编制大数据项目可行性研究报告大纲(2013发改委标准) (5)

第三部分关于大数据项目可研不同用途及编制重点差异的说明 (11) 一、大数据项目可研报告按用途分类构成 (11) 二、用于发改委立项的大数据项目可行性研究报告编制独特性说明 (11) 三、用于银行贷款的大数据项目可行性研究报告编制独特性说明 (12) 四、用于申请用地的大数据项目可行性研究报告编制独特性说明 (13) 五、用于IPO上市募投的大数据项目可研报告编制独特性说明 (15) 第四部分大数据项目可研编制热点问题与专家答疑集锦 (16) 一、企业在项目立项备案过程中需要做哪些工作来提高通过率? (16) 二、哪些项目可行性研究报告需要具有发改委甲级资质的机构撰写? (17) 三、大数据项目投资决策分为哪几个阶段,每个阶段博思远略可以提供哪些 服务? (18) 五、大数据项目可行性研究报告审批流程及各阶段提交材料清单? (19) 第五部分大数据项目可行性研究方案设计(市场前景+技术可行性+经济可行性) (21) 一、“申报单位及项目概况”部分编写要点说明 (21) 二、“发展规划、产业政策和行业准入分析”部分编写要点说明 (21) 四、“节能方案分析”部分编写要点说明 (22) 五、“建设用地、征地拆迁及移民安置分析”部分编写要点说明 (23) 六、“环境和生态影响分析”部分编写要点说明 (24) 七、“经济影响分析”部分编写要点说明 (25) 八、“社会影响分析”部分编写要点说明 (26) 第六部分大数据项目可行性研究报告范文节选(基于成功案例) (28) 一、项目建设投资估算方案 (28) 二、企业介绍说明(图形数据归纳直观化) (28) 三、项目总平面布置图设计方案(根据要求可做效果图) (29) 四、项目综合能耗方案设计 (30) 五、项目投资构成方案设计 (31) 六、项目设备选型方案设计 (33) 七、项目生产工艺流程方案设计 (35) 八、项目市场前景分析(基于大量数据) (36) 九、项目盈利模式分析 (38) 十、项目盈亏平衡分析 (38) 第七部分博思远略大数据项目可行性研究报告编制服务 (40)

大数据技术进展与发展趋势

大数据技术进展与发展趋势 在大数据时代,人们迫切希望在由普通机器组成的大规模集群上实现高性能的以机器学习算法为核心的数据分析,为实际业务提供服务和指导,进而实现数据的最终变现。与传统的在线联机分析处理OLAP不同,对大数据的深度分析主要基于大规模的机器学习技术,一般而言,机器学习模型的训练过程可以归结为最优化定义于大规模训练数据上的目标函数并且通过一个循环迭代的算法实现,如图4所示。因而与传统的OLAP相比较,基于机器学习的大数据分析具有自己独特的特点[24]。图4 基于机器学习的大数据分析算法目标函数和迭代优化过程(1)迭代性:由于用于优化问题通常没有闭式解,因而对模型参数确定并非一次能够完成,需要循环迭代多次逐步逼近最优值点。(2)容错性:机器学习的算法设计和模型评价容忍非最优值点的存在,同时多次迭代的特性也允许在循环的过程中产生一些错误,模型的最终收敛不受影响。(3)参数收敛的非均匀性:模型中一些参数经过少数几轮迭代后便不再改变,而有些参数则需要很长时间才能达到收敛。这些特点决定了理想的大数据分析系统的设计和其他计算系统的设计有很大不同,直接应用传统的分布式计算系统应用于大数据分析,很大比例的资源都浪费在通信、等待、协调等非有效的计算上。传统的分布式

计算框架MPI(message passing interface,信息传递接口)[25]虽然编程接口灵活功能强大,但由于编程接口复杂且对容错性支持不高,无法支撑在大规模数据上的复杂操作,研究人员转而开发了一系列接口简单容错性强的分布式计算框架服务于大数据分析算法,以MapReduce[7]、Spark[8]和参数服务器ParameterServer[26]等为代表。分布式计算框架MapReduce[7]将对数据的处理归结为Map和Reduce两大类操作,从而简化了编程接口并且提高了系统的容错性。但是MapReduce受制于过于简化的数据操作抽象,而且不支持循环迭代,因而对复杂的机器学习算法支持较差,基于MapReduce的分布式机器学习库Mahout需要将迭代运算分解为多个连续的Map 和Reduce 操作,通过读写HDFS文件方式将上一轮次循环的运算结果传入下一轮完成数据交换。在此过程中,大量的训练时间被用于磁盘的读写操作,训练效率非常低效。为了解决MapReduce上述问题,Spark[8] 基于RDD 定义了包括Map 和Reduce在内的更加丰富的数据操作接口。不同于MapReduce 的是Job 中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,这些特性使得Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的大数据分析算法。基于Spark实现的机器学习算法库MLLIB 已经显示出了其相对于Mahout 的优势,在实际应用系统中得到了广泛的使用。近年来,随着待分析数据规模的迅速扩

大数据发展的几大方向

大数据发展的几大方向 大数据是目前最火热的一个词了,想必所有人,只要你接触网络,那你就应该听说过这个词。然而更多的人也只是听说过而已,对大数据并没有过多的了解,前几天我好多朋友就问我,大数据这么火,那它到底是做什么呢,这么火热的大数据前景究竟怎么样?今天我们就来探讨一下。 一、大数据的前景中国拥有世界上五分之一的人口,很多行业内专业人士断定中国在未来将成为大数据最重要的市场。中国的发展正在处于快速的上升期,中国产生的数据将是巨大的,而巨大的数据对大数据的发展将起到促进的作用,而大数据在中国市场的发展也将领先。如今,大数据作为中国官方重点扶持的战略性新兴产业,已逐步从概念走向落地“大数据”和“虚拟化”两大热门领域得到了广泛关注和重视,90%企业都在实用大数据。大数据将给中国的企业带来更广泛的发展机会,是值得大家重视的一个市场。 二、大数据发展的几大方向 方向一:大数据分析领域快速发展数据蕴藏价值,但是数据的价值需要用IT技术去发现、去探索,数据的积累并不能够代表其价值的多少。方向二:分布式存储有了用武之地大数据的特点就是数量多且大,这就使得存储的管理面临着挑战,这个问题就需要新的技术来解决,分布式存储技术将作为未来解决大数据存储的重要技术。方向三:大数据与云技术的结合如果再找一个可以跟大数据并驾齐驱的IT热词,云计算无疑是跟大数据关系非常大的一个词语。方向四:大数据将成为企业IT核心随着大数据价值逐渐被发展,大数据将成为企业IT的核心,毕竟在这个以盈利为主导的行业环境中,谁能够为企业带来更多的价值就将会更重要。了解详情 三、大数据就业前景好,工资高。大数据技术人才在中国市场目前非常紧缺,因此

2017公需课课后作业 大数据前沿技术及应用(六):大数据技术与发展前景

大数据前沿技术及应用(六):大数据技术与发展前景(仅适用于2017年公需课)课后作业成绩:100分已通过重新测试 正确20 题错误0 题使用时间10分23秒 试卷说明: ◇本卷共20题,作答时间为30分钟,总分100分,60分及格。 ◇试卷年份:2017年 一、单项选择题(每题分。每题的备选项中,只有1个最符合题意) 1. 下列选项中不属于大数据环境下的分析和挖掘方法具有的挑战是()。 A. 数据量的膨胀 B. 数据深度分析需求的增长 C. 自动化、可视化分析需求的出现 正确答案为:D 4. 据管理数据的模式分类,NoSQL 系统可以分为不包括()。 A. 键值系统 B. 文档存储系统 C. 图数据库 D. 语音管理系统 正确答案为:D 7. 大数据营销是基于()的基础上,描绘、预测、分析、指引消费者行为,从而帮助企业制定有针对性的商业策略。 A. 用户行为分析 B. 大数据分析 C. 用户数量分析 D. 云计算分析 正确答案为:B 5. 下列选项中不属于目前大数据计算模式重要发展趋势和方向有()。 A. 主流的Hadoop 平台改进后将与其他计算模式和平台共存 B. 混合计算模式将成为满足多样性大数据处理和应用需求的有效手段 C. 内存计算将成为高实时性大数据处理的重要技术手段和发展方向 正确答案为:D 3. ()是指通过互联网采集大量的行为数据。 A. 大数据营销 B. 互联网营销 C. 大数据分析 D. 互联网分析 正确答案为:A 6. 大数据给存储系统带来的挑战中不包括()。

A. 存储规模大 B. 存储管理复杂 C. 数据服务的种类和水平要求高 D. 安全要求高 正确答案为:D 2. 下列选项中不属于目前大数据分析与挖掘重要发展趋势和方向的是()。 A. 更加复杂、更大规模的分析和挖掘 B. 大数据的实时分析和挖掘 C. 大数据分析和挖掘的基准测试 正确答案为:D 二、多项选择题(每题分。每题的备选项中,有2个或2个以上符合题意,至少1个错项.错选,本题不得分;少选,所选每个选项得0.5分) 9. 在科学大规模数据的并行可视化工作中,主要涉及基本技术有()。 A. 数据流线化 B. 任务并行化 C. 管道并行化 D. 数据并行化 正确答案为:A,B,C,D 8. 实时流式大数据的处理的需求是()。 A. 大数据系统实现低延迟处理 B. 强大而又灵活的复杂事件处理引擎 C. 具有容错和去重能力 D. 对流量进行控制和动态节点增加和删除的能力 正确答案为:A,B,C,D 11. 在大数据环境下,目前最适用的存储与管理软件技术是()。 A. 分布式文件系统 B. 分布式数据库 C. 访问接口 D. 查询语言 正确答案为:A,B,C,D 12. 对大数据的使用者、研究者、开发者以及上级主管部门,提出如下建议有() A. 提高用户对大数据可用性的重要性的认识 B. 加强对大数据可用性评估和保证的关键技术的研究和开发。 C. 注重大数据可用性的评估,加强数据质量保证软件的开发和推广。 D. 尽快建立关于大数据可用性的标准,保证大数据的统一质量。 正确答案为:A,B,C,D 10. 大数据时代企业对数据的管理、查询及分析的需求变化主要集中在()。

大数据核心技术培训

大数据核心技术培训 你学或者不学,大数据依旧在发展;你从事或者不从事,大数据的前景你都应该了解。时代的前进方向,未来的领先技术,作为时代的年轻人,你不知道就真的会被社会所淘汰的。大数据的发展前景怎么样?未来大数据的发展趋势如何? 近年来,科技的快速发展推动了企业在数据生成、储存等多方面的需求增长。所以在企业爆炸式的大数据时代下,剧增了原有数据存的储存压力,所以大数据人才需求量将会与日俱增。所以大数据在未来就业前景一定非常广阔,在此千锋教育带大家了解大数据的发展趋势。 数据分析成为大数据技术的核心 大数据的价值体现在对大规模数据集合的智能处理方面,进而在大规模的数据中获取有用的信息。要想逐步实现这个功能,就必须对数据进行分析和挖掘。而数据的采集、存储、和管理都是数据分析步骤的基础,通过进行数据分析得到的结果,将应用于大数据相关的各个领域。 云数据分析平台将更加完善 近几年来,云计算技术发展迅猛,与此相应的应用范围也越来越宽。云计算的发展为大数据技术的发展提供了一定的数据处理平台和技术支持。云计算为大

数据提供了分布式的计算方法、可以弹性扩展、相对便宜的存储空间和计算资源,这些都是大数据技术发展中十分重要的组成部分。随着云计算技术的不断发展和完善,发展平台的日趋成熟,大数据技术自身将会得到快速提升,数据处理水平也会得到显著提升。 开源软件的发展成为推动大数据发展的新动力 开源软件是在大数据技术发展的过程中不断研发出来的。这些开源软件对各个领域的发展、人们的日常生活具有十分重要的作用。开源软件的发展可以适当的促进商业软件的发展,以此作为推动力,从而更好地服务于应用程序开发工具、应用、服务等各个不同的领域。 由于大数据行业快速发展,人才需求急剧增加。目前,据某招聘网站平台数据,目前大数据人才的供给量远远低于行业人才需求。所以大数据培训应运而生,作为连接人才与企业的窗口,千锋大数据培训成为了为企业提供大数据人才强而有力的保障。 千锋大数据培训讲师经过多年的培训经验,结合学员的学习曲线,设计合理的项目进阶课程,让学员逐渐掌握做项目的方法方式,培训真正的项目经验。不

大数据发展趋势答案

大数据发展趋势势 2011年,IBM的“沃森”超级计算机在美国著名智力竞赛节目《危险边缘》上击败两名人类选手而夺冠。(3分) ? A. 是 ? B. 否 北京航空航天大学创办了国内第一个“大数据科学与应用”软件工程硕士专业。(3分) ? A. 是 ? B. 否 人工智能够和人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。(3分) ? A. 是 ? B. 否

大数据开发的根本目的是以数据分析为基础,帮助人们做出更明确的决策,优化企业和社会运转。(3分) ? A. 是 ? B. 否 机器学习就是通过算法,使得机器能从大量历史数据中学习规律,从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。(3分) ? A. 是 ? B. 否 目前,我国政府、企业和行业信息化系统建设往往缺少统一规划和科学论证,系统之间缺乏统一的标准,形成了众多“信息孤岛”。(3分) ? A. 是 ? B. 否 当前,企业提供的大数据解决方案大多基因Hadoop开源项目。(3分)

A. 是 ? B. 否 由于大数据处理多样性的需求,目前出现了多种典型的计算模式,包括大数据查询分析计算、批处理计算、流式计算、图计算等。(3分) ? A. 是 ? B. 否 大数据分为“结构化数据“与”非结构化数据”。(3分) ? A. 是 ? B. 否 大数据成熟催化了人工智能的进步,深度学习带来算法上的突破则带来了人工智能浪潮。(3分)

A. 是 ? B. 否 知识图谱是一种基于图的数据结构,由节点和边组成。(3分) ? A. 是 ? B. 否 大数据的发展趋势中的智能化关键技术包括感知技术、自然语言技术、交互技术以及决策等。(3分) ? A. 是 ? B. 否 2012年7月国务院发布的《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》中明确提出支持海量数据存储、处理技术的研发和产业化。(3分) ?

大数据中心项目可行性研究报告立项新版

大数据中心项目 可行性研究报告新修版 中咨国联出品

目录 第一章总论 (9) 1.1项目概要 (9) 1.1.1项目名称 (9) 1.1.2项目建设单位 (9) 1.1.3项目建设性质 (9) 1.1.4项目建设地点 (9) 1.1.5项目负责人 (9) 1.1.6项目投资规模 (10) 1.1.7项目建设规模 (10) 1.1.8项目资金来源 (12) 1.1.9项目建设期限 (12) 1.2项目建设单位介绍 (12) 1.3编制依据 (12) 1.4编制原则 (13) 1.5研究范围 (14) 1.6主要经济技术指标 (14) 1.7综合评价 (16) 第二章项目背景及必要性可行性分析 (17) 2.1项目提出背景 (17) 2.2本次建设项目发起缘由 (19) 2.3项目建设必要性分析 (19) 2.3.1促进我国大数据中心产业快速发展的需要 (20) 2.3.2加快当地高新技术产业发展的重要举措 (20) 2.3.3满足我国的工业发展需求的需要 (21) 2.3.4符合现行产业政策及清洁生产要求 (21) 2.3.5提升企业竞争力水平,有助于企业长远战略发展的需要 (21) 2.3.6增加就业带动相关产业链发展的需要 (22) 2.3.7促进项目建设地经济发展进程的的需要 (22) 2.4项目可行性分析 (23) 2.4.1政策可行性 (23) 2.4.2市场可行性 (23) 2.4.3技术可行性 (23) 2.4.4管理可行性 (24) 2.4.5财务可行性 (24) 2.5大数据中心项目发展概况 (24) 2.5.1已进行的调查研究项目及其成果 (25) 2.5.2试验试制工作情况 (25) 2.5.3厂址初勘和初步测量工作情况 (25)

大数据和人工智能在国内就业前景分析

伴随着大数据时代的到来,人工智能技术的火热,很多人开始了对大数据、人工智能技术的研究。 2018 年1 月教育部印发的《普通gao中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等AI 相关的课程。这意味着职场新人和准备找工作的同学们,为了在今后十年内不被淘汰,你们要补课了,从初中开始。 但时光一去不复返,对于已经升入大学,但还没有接触到大数据、人工智能技术的小伙伴又该怎么办呢?面对诱人的就业前景,正在向你招手的大好机遇,怎么能不心动?怎么能不想踏入这两大行业? 据数据统计分析,大数据人工智能尖端人才远远不能满足需求。行业风口的人工智能,在中国人才缺口将超过500 万人,而中国人工智能人才数量目前只 有5 万(数据来自工信部教育考试中心)。 并且目前岗位溢价相当严重,2017 年人工智能在互联网岗位薪酬中位列第三,月薪20.1k,如果按照普遍的16 月薪酬计算,那么人工智能在2017 年一年的薪酬就是2.01*16=32.16 万。那么再来看一组2018 的薪酬数据:

所以如果你对自己的专业/工作不满意,现在正是进入人工智能ling域学习就业/转业的绝佳时机。 在面对众多的数学知识和编程知识里,自学会让大家耗费大量的时间金钱。因此,课工场成都基地大数据培训教育学院2018 重磅推出大数据人工智能课程,采用“T”字形的思维,以大数据的深度为主,以机器学习、云计算等作为宽度,相辅相成。成就无数大学生进入大数据人工智能ling域的梦想。 此外课工场成都基地大数据课程定期组织与一线名企的工程师进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发,进而验证所学技术的正确方向。从宏观上讲述了大数据的特点,商业应用,发展和职业前景。然后对主流数据技术和生态圈进行了介绍,了解其他和大数据技术之间关系,然后对不同类型的大数据的分析和处理系统,解决方案和行业案例进行剖析和讲解。 以北京的中关村、西二旗等IT 公司密集的公司为技术背景,数据来源于一 线互联网公司的源数据,有一定的商业价值,并严格把控实际项目的前瞻性,如:Spark 的版本迭代,机器学习中的算法革新。学员实战项目贯穿整个教学环节,潜移默化的培养学生放眼全局,排查技术难点,既能独立思考,又能组织团队开发。 希望能帮到大家。

可行性研究报告大数据

可行性研究报告大数据 篇一:大数据可行性研究报告 大数据项目可行性研究报告 XX年 前言 可行性研究报告是从事一种经济活动(投资)之前,双方要从经济、技术、生产、供销直到社会各种环境、法律等各种因素进行具体调查、研究、分析,确定有利和不利的因素、项目是否可行,估计成功率大小、经济效益和社会效果程度,为决策者和主管机关审批的上报文件。 中商产业研究院每年完成项目数量达数百个,在养老产业、商业地产、产业地产、产业园区、互联网、电子商务、民营银行、民营医院、农业、养殖业、生态旅游、酒店、机械电子等行业积累了丰富的项目案例,可对同行业项目提供具有参考性、建设性意见,为客户设计该项目的建设方案,完成包括市场和销售、规模和产品、厂址及建设工程方案、原辅料供应、工艺技术、设备选择、人员组织、实施计划、投资与成本、效益及风险等的计算和评价;内容详实、严密地论证项目的可行性和投资的必要性。我们策划编制的大数据X项目可行性研究报告在发改委、投资商与金融机构的审慎下处于同行领先水平。

【出版日期】 XX年 【交付方式】 Email电子版/特快专递【价格】订制 大数据项目可行性研究报告 第一章项目总论 一、项目背景 二、项目简介 三、项目可行性与必要性分析 四、主要经济指标说明 五、可行性研究报告编制依据 第二章项目建设单位介绍 一、项目建设单位介绍 二、经营业绩 三、资质证书 第三章大数据市场分析 一、大数据行业发展现状 二、大数据行业市场规模分析与预测

三、大数据市场分析小结 第四章项目总体规划 一、项目定位 二、项目功能 三、主要服务内容 第五章运营管理 一、商业模式 二、运营模式 第六章项目建设条件 一、项目选址 二、地理位置 三、交通条件 四、基础设施 第七章工程建设方案与总图布置 一、工程建设基本原则 二、总图布置方案 三、建设经济指标

2017年公需课考题大数据技术与发展前景

2017年公需课考题大数据技术与发展前景1 【单选】()是一种高实时性的计算模式。 ? A. 批处理计算 ? B. 流式计算 ? C. 查询分析计算 ? D. 数据挖掘计算 ? A ? B ? C ? D ?正确答案:B 2 【单选】数据的可用性取决于() ? A. 数据分析 ? B. 数据集采 ? C. 数据质量 ? D. 数据需求 ? A ? B ? C

? D ?正确答案:C 3 【单选】批处理和复杂数据挖掘计算通常属于() ? A. 分析计算 ? B. 实时计算 ? C. 查询计算 ? D. 非实时计算 ? A ? B ? C ? D ?正确答案:D 4 【多选】目前大数据分析与挖掘重要发展趋势和方向有()? A. 更加复杂、更大规模的分析和挖掘 ? B. 大数据的实时分析和挖掘 ? C. 大数据分析和挖掘的基准测试 ? B

? C ?正确答案:A B C 5 【多选】从数据处理类型来看,大数据处理可分为()? A. 传统的查询分析计算 ? B. 复杂的数据挖掘分析计算 ? C. 数据纵向挖掘分析计算 ? D. 数据横向挖掘分析计算 ? A ? B ? C ? D ?正确答案:A B 6 【多选】大数据查询分析计算的典型系统包括() ? A. Hadoop36下的HBase 和Hive ? B. Facebook开发的Cassandra ? C. Google 公司的Dremel ? D. Cloudera 公司的实时查询引擎Impala ? A

? B ? C ? D ?正确答案:A B C D 7 【判断】云计算IT资源庞大、分布较为广泛,是异构系统较多的企业及时准确处理数据的有力方式()? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案:正确 8 【判断】最适合于完成大数据批处理的计算模式是Spark() ? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案:错误 9 【判断】大数据时代的安全与传统安全相比,变得更加复杂()

大数据的应用领域和发展前景怎么样

大数据的应用领域和发展前景怎么样 随着大数据进军社会的各个领域,千锋教育培训机构在疯狂的输出大数据人才,力争打造大数据全才,就今年的综合情况来看,未来几年大数据在商业智能、政府服务和市场营销三个领域的应用非常值得看好,大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。 (1)商业智能 商业智能(Business Intelligence,简称:BI),又称商业智慧或商务智能,指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 过去几十年,分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos 的BI产品分析海量数据并生成报告。数据仓库和BI工具能够很好地回答类似这样的问题:“某某人本季度的销售业绩是多少?”(基于结构化数据),但如果涉及决策和规划方面的问题,由于不能快速处理非结构化数据,传统的BI会非常吃力和昂贵。大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限: 首先,它们都是“预设-抓取”工具,由分析师预先确定收集什么数据用于分析。 其次,它们都专注于报告“已知的未知”(Known unknowns),也就是我

们知道问题是什么,然后去找答案。(而大数据会给出一些未知的未知,也就是你没有想到的一些问题的结果)传统BI工具主要用于企业运营,侧重于成本控制和计划执行报告。 而大数据技术最主要的功能/应用是ETL(Extract、Transform、Load)。将近80%的Hadoop应用都与ETL有关,例如在导入Vertica这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。 今天计算和存储硬件变得非常便宜,配合大量的开源大数据工具,人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。可以说,低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。此外,处理性能的大幅提高(例如内存计算)使得实时互动分析更加容易实现,而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。未来几年,随着企业间的兼并和新产品的不断推出,传统的BI工具将与大数据分析并存。 (2)公共服务 大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。如今,数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。

浅析大数据的特点及未来发展趋势

浅析大数据的特点及未来发展趋势 摘要:随着二十一世纪的到来,人们已经进入了信息化的时代。计算机技术水平越来越先进,给人们的生活带来了极大的便利。在信息化的时代,人们每天接触的信息量成千上万。获取有用的数据,不仅可以有效缩短时间,而且可以满足具体需求。大数据技术正是适应现代社会的发展,从数据量巨大、结构复杂、类型众多的数据中,快速获取有价值的信息。因此本篇文章主要分析了大数据的特点,通过进一步探讨,并对其未来的发展趋势进行展望。 关键词:大数据;特点;发展趋势 大数据是继互联网、云计算技术后世界又一热议的信息技术,近几年来发展十分迅速。大数据技术的出现,给人们的生活带来了极大的便利。我们将生活中的东西数据化之后,就可以采用数据的格式对其进行存储、分析,从而获得更大的价值。 一、大数据技术的特点分析 1)开源软件得到广泛的应用 近几年来,大数据技术的应用范围越来越广泛。在信息化的时代,各个领域都趋向于智能化、科技化。大数据技术研发出来的分布式处理的软件框架Hadoop、用来进行挖掘和可视化的软件环境、非关系型数据库Hbase、MongoDb 和CounchDB等开源软件,在各行各业具有十分重要的意义。这些软件的研发,与大数据技术的发展是分不开的。 2)不断引进人工智能技术 大数据技术主要是从巨大的数据中获取有用的数据,进而进行数据的分析和处理。尤其是在信息化爆炸的时代,人们被无数的信息覆盖。大数据技术的发展显得十分迫切。实现对大数据的智能处理,提高数据处理水平,需要不断引进人工智能技术,大数据的管理、分析、可视化等等都是与人密切相关的。现如今,机器学习、数据挖掘、自然语言理解、模式识别等人工智能技术,已经完全渗透到了大数据的各个程序中,成为了其中的重要组成部分。 3)非结构化的数据处理技术越来越受重视 大数据技术包含多种多样的数据处理技术。非结构化的处理数据与传统的文本信息存在很大的不同,主要是指图片、文档、视频等数据形式。随着云计算技

2019年基于大数据和人工智能的视频云平台项目可行性研究报告

2019年基于大数据和人工智能的视频云平台项目可行性研究报告

目录 一、大数据和人工智能的视频云平台项目概况 (3) 二、项目实施的必要性 (3) (1)行业发展与新技术融合的现实需求 (3) (2)顺应市场发展趋势,增强企业竞争力的需要 (4) ①提升资源使用效率 (4) ②为数据的融通提供可能 (5) ③解决海量视频图像信息大数据和人工智能处理的算力问题 (5) ④开放的云模式构建繁荣生态 (5) ⑤更为强大的智能化功能 (6) 三、项目实施对企业未来盈利能力的影响 (6) 四、项目实施对偿债能力和资本结构的影响 (6) 五、项目投资概算 (6) 六、项目建设期及实施进度 (7)

一、大数据和人工智能的视频云平台项目概况 企业计划在现有智能视频产品研发中心基础上组建基于大数据和人工智能的视频云平台开发团队,开发新一代视频云平台产品,提供对结构化、非结构化数据的统一存储、查询、分析和二次加工能力。 新一代视频云平台将利用云计算、大数据、智能视频等新技术升级改造现有视频图像监控系统,有效解决视频图像数据采集整合、价值信息提取、数据结构化处理及存储应用模式变革等问题,建设云架构下视频信息应用平台,为安防实战应用提供服务支撑。通过本项目的开发,企业将进一步提升服务于平安城市、雪亮工程和智慧城市项目的能力,满足市场发展需求,新一代视频云平台的具体建设内容包括:视频云基础设施平台、SVAC视音频数据解析平台、SVAC结构化大数据平台以及丰富多样的业务应用系统。 二、项目实施的必要性 新一代视频云平台产品有助于进一步提升中星技术的技术领先地位,保持企业在行业中的竞争力。 同时可以为政府、公安用户实现从网络监控向智能监控的迁移,扩大企业在平安城市、雪亮工程和智慧城市的市场份额,带动企业收入和利润的不断增长。 (1)行业发展与新技术融合的现实需求 云计算、物联网、大数据以及人工智能等创新技术的不断发展,推动着安防行业与IT技术愈发紧密的融合,云安防时代即将到来。

大数据发展背景与研究现状

大数据发展背景与研究现状 (一)大数据时代的背景 随着计算机存储能力的提升和复杂算法的发展,近年来的数据量成指数型增长,这些趋势使科学技术发展也日新月异,商业模式发生了颠覆式变化。《分 MGI)发 “赢 技术使得在线购物的完成率提升了10%到15%。我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里,但很多数据却与世隔绝“深藏闺中”,成为极大的浪费。2015年,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,明确要求“2018年底前建成国家政府数据统一开放平台”;今年5月,国务院办公厅又印发《政务信息系

统整合共享实施方案》,进一步推动政府数据向社会开放。1 大数据可以把人们从旧的价值观和发展观中解放出来,从全新的视角和角度理解世界的科技进步和复杂技术的涌现,变革人们关于工作、生活和思维的看法。大数据的应用十分广泛,通过对大规模数据的分析,利用数据整体性与涌现性、相关性与不确定性、多样性与非线性及并行性与实时性研究大数据在 。2012年Gartner认为,不到两年时间大数据将成为新技术发展的热点,海量和多样化的信息资产使得大数据需要新的处理模式,才能为数据信息使用者提供有效的信息,使得企业洞察危险的能力增强,流程得以优化,决策更加准确。Victor 在其最新着作《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》中指出,大数据 1人民网 26个好用大数据的秘诀

时代要想得到有价值的信息,要从总体而不是少量的数据样本分析与实务相关的所有数据。更加注重数据之间的相关关系,乐于加收纷繁复杂的数据,而不再探求难以捉摸的因果关系和追求数据的精确性。欧盟在其公布的《数字议程》中指出公共数据的市场价值约有320亿欧元,公共数据的开放和再利用可以产生新的商业和工作机会。开放行、公共数据,增加政府的开放和透明度可以给 年9 展的进程。2017年8月30日,国家旅游局、银联商务股份有限公司和中国电信集团联合成立“旅游消费但是数据联合实验室”,并发布了首份研究成果《2017年上半年中国旅游消费大数据报告》。三方在各自的领域有深耕多年的技术、大数据能力、市场资源和经验,通过签署站多合作,可以实现资源共享,优势互 3国家十三五规划纲要

大数据发展现状与未来发展趋势研究

大数据发展现状与未来发展趋势研究 朱孔村 (江苏省科学技术情报研究所,江苏南京210042) 【摘要】数据是信息化时代的“新石油”资源,如何利用好这种“新石油”资源需要大数据技术的支持。文章介绍了大数据技术及其发展历程,概括了当前国内外大数据的发展现状并展望了大数据技术和产业方面的未来发展趋势。 【关键词】大数据;现状;趋势 【中图分类号】TP391【文献标识码】A【文章编号】1008-1151(2019)01-0115-04 Research on the Current Situation and Future Development Trend of Big Data Abstract: Data is the “new petroleum” resource of the information age and how to make good use of this “new petroleum” resource needs the support of big data technology. This paper first introduces the big data technology and its development process and summarizes the current development of big data at home and abroad. Finally, the future development trend of big data technology and industry is prospected. Key words: big data; current situation; trend 1 大数据技术概述 1.1大数据技术 随着物联网、云计算、移动互联网等技术的成熟,以及智能移动终端的普及,全社会的数据量呈指数型增长,全球已经进入以数据为核心的大数据时代。大数据并不是一个新的概念,信息技术发展的每一个阶段都会遇到数据处理的问题,人类需要不停的面对来自数据的挑战。为满足商业结构化数据存储的需求而产生了关系型数据库,为满足互联网时代非结构化数据存储需求而产生了NoSQL技术,而大数据技术的产生是为了解决大型数据集分析的问题。 大数据技术目前还没有一个确切的定义,各行各业有着自己的见解,但总体而言,其关键在于从数量庞大、种类繁多的数据中提取出有用的信息。维基百科从数据处理的角度将大数据定义为一个超大的、难以用现有常规的数据库管理技术和工具处理的数据集。国际数据公司(IDC)给出的报告指出,大数据技术描述了一种新一代技术和构架,以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术,从各种超大规模的数据中提取价值[1]。 少量的数据看似杂乱无章,但是当数据累积到一定程度时,就会呈现出一种规律和秩序。大数据的价值就在于数据分析,利用大数据分析技术,从海量数据中总结经验、发现规律、预测趋势,最终为辅助决策服务。《大数据时代》的作者克托·迈尔-舍恩伯格认为:“大数据开启了一次重大的时代转型”,他指出大数据将带来巨大的变革,改变人们的生活、工作和思维方式,改变人们的商业模式,影响人们的经济、政治、科技和社会等各个层面。 1.2大数据发展历程 1.2.1萌芽阶段 20世纪90年代,“大数据”这个术语开始出现。1998年SGI首席科学家John Masey在USENIX大会上提出大数据的概念,他当时发表了一篇名为Big Data and the Next Wave of Infrastress的论文,使用了大数据来描述数据爆炸的现象。但是那时的大数据只表示“大量的数据或数据集”这样的字面含义,还没有涵盖到相关的采集、存储、分析挖掘、应用等技术方法与特征内涵 1.2.2发展阶段 从20世纪末到21世纪初期是大数据的发展期,在这一阶段中大数据逐渐为学术界的研究者所关注,相关的定义、内涵、特性也得到了进一步的丰富。2003至2006年,Google 发布的GFS、MapReduce和BigTable三篇论文对大数据的发展起到重要作用。2006至2009年,大数据技术形成并行运算与分布式系统。2009年,Jeff Dean在BigTable基础上开发了Spanner数据库。随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟,一批商业智能工具和知识管理技术如数据仓库、专家系统、知识管理系统等开始被应用。 1.2.3成熟阶段 2011年至今,是大数据发展的成熟阶段,越来越多的研究者对大数据的认识从技术概念丰富到了信息资产与思维变革等多个维度,一些国家、社会组织、企业开始将大数据上升为 总第21卷233期大众科技Vol.21 No.1 2019年1月Popular Science & Technology January 2019 【收稿日期】2018-11-06 【作者简介】朱孔村(1985-),男,山东临沂人,江苏省科学技术情报研究所实习研究员,从事电子政务相关工作。 - 115 -

大数据处理技术发展现状及其应用展望

. ,.. 大数据处理技术发展现状及其应用展望 一、定义 著名的管理咨询公司麦肯锡曾预测到:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域, 成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者 盈余浪潮的到来。”这是大数据的最早定义。业界(于2012年,高德纳修改了对大数据的定义)将大数据的特征归纳为4个“V”(量Volume,多样Variety,价值Value,速Velocity),或者说特点有四个层面:第一,海量数据量。大数据计量单位至少是PB级别;第二,数据 类型繁多。比如,网络日志、视频、图片、地理位置信息等等都是囊括进来。第三,商业价 值高。第四,处理速度快。 在大数据时代,三分技术,七分数据,得数据者得天下。在大数据时代已经到来的时候要用 大数据思维去发掘大数据的潜在价值。Google利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值, 比如预测某地流感爆发的趋势;Amazon利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书 籍购买推荐,以此有效提升销售量;Farecast利用过去十年所有的航线机票价格打折数据, 来预测用户购买机票的时机是否合适。 大数据分析相比于传统的数据仓库应用,具有数据量大、查询分析复杂等特点。对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具 有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 二、大数据的技术 技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。 2.1、云技术 大数据常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、 数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说,云计算充当了工业革命时期的发动机的角色,而大数据则是电。 云计算思想的起源是麦卡锡在上世纪60年代提出的:把计算能力作为一种像水和电一样的 公用事业提供给用户。如今,在Google、Amazon、Facebook等一批互联网企业引领下,一 种行之有效的模式出现了:云计算提供基础架构平台,大数据应用运行在这个平台上。 业内是这么形容两者的关系:没有大数据的信息积淀,则云计算的计算能力再强大,也难以找到用武之地;没有云计算的处理能力,则大数据的信息积淀再丰富,也终究只是镜花水月。 那么大数据到底需要哪些云计算技术呢?这里暂且列举一些,比如虚拟化技术,分布式处理技术,海量数据的存储和管理技术,NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术(类似模式识

北京大数据项目可行性研究报告

北京大数据项目可行性研究报告 泓域咨询 规划设计/投资分析/产业运营

摘要 从细分市场来看,大数据硬件、软件和服务的市场规模均保持较稳定 的增长,预计到2020年,三大细分市场的收入规模将分别达到150亿美元(硬件)、200亿美元(软件)、210亿美元(服务)。 该大数据设备项目计划总投资15502.30万元,其中:固定资产投 资13125.36万元,占项目总投资的84.67%;流动资金2376.94万元,占项目总投资的15.33%。 本期项目达产年营业收入21603.00万元,总成本费用16640.98 万元,税金及附加283.88万元,利润总额4962.02万元,利税总额5930.32万元,税后净利润3721.52万元,达产年纳税总额2208.81万元;达产年投资利润率32.01%,投资利税率38.25%,投资回报率 24.01%,全部投资回收期5.67年,提供就业职位328个。 推进工业大数据全流程应用。支持建设工业大数据平台,推动大数据 在重点工业领域各环节应用,提升信息化和工业化深度融合发展水平,助 推工业转型升级。加强研发设计大数据应用能力,利用大数据精准感知用 户需求,促进基于数据和知识的创新设计,提升研发效率。加快生产制造 大数据应用,通过大数据监控优化流水线作业,强化故障预测与健康管理,优化产品质量,降低能源消耗。提升经营管理大数据应用水平,提高人力、

财务、生产制造、采购等关键经营环节业务集成水平,提升管理效率和决 策水平,实现经营活动的智能化。推动客户服务大数据深度应用,促进大 数据在售前、售中、售后服务中的创新应用。促进数据资源整合,打通各 个环节数据链条,形成全流程的数据闭环。 数据是国家基础性战略资源,是21世纪的“钻石矿”。国家高度重视 大数据在经济社会发展中的作用,提出“实施国家大数据战略”,印发 《促进大数据发展行动纲要》,全面推进大数据发展,加快建设数据强国。“十三五”时期是我国全面建成小康社会的决胜阶段,是新旧动能接续转 换的关键时期,全球新一代信息产业处于加速变革期,大数据技术和应用 处于创新突破期,国内市场需求处于爆发期,我国大数据产业面临重要的 发展机遇。抢抓机遇,推动大数据产业发展,对提升政府治理能力、优化 民生公共服务、促进经济转型和创新发展有重大意义。

2017公需课考试:大数据技术与发展前景

()是分布内存计算的一个典型的系统 ? A. Facebook ? B. Spark ? C. Twister ? D. iMapReduce ? A ? B ? C ? D ?正确答案:B 2 【单选】批处理和复杂数据挖掘计算通常属于()? A. 分析计算 ? B. 实时计算 ? C. 查询计算 ? D. 非实时计算 ? A ? B ? C ? D

?正确答案:D 3 【单选】数据的可用性取决于() ? A. 数据分析 ? B. 数据集采 ? C. 数据质量 ? D. 数据需求 ? A ? B ? C ? D ?正确答案:C 4 【多选】在科学大规模数据的并行可视化工作中,主要涉及基本技术有()? A. 数据流线化 ? B. 任务并行化 ? C. 管道并行化 ? D. 数据并行化 ? B

? C ? D ?正确答案:A B C D 5 【多选】目前大数据分析与挖掘重要发展趋势和方向有()? A. 更加复杂、更大规模的分析和挖掘 ? B. 大数据的实时分析和挖掘 ? C. 大数据分析和挖掘的基准测试 ? A ? B ? C ?正确答案:A B C 6 【多选】据管理数据的模式分类,NoSQL 系统可以分为()? A. 键值系统 ? B. 文档存储系统 ? C. 图数据库 ? D. 语音管理系统 ? B

? C ? D ?正确答案:A B C 7 【判断】大数据环境下的分析和挖掘方法与传统的小样本统计分析,在本质上是一致的() ? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案:正确 8 【判断】随着政府和行业数据的开放,更多的外部数据将进入企业级数据仓库() ? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案:正确 9 【判断】在大数据时代,数据的数量和复杂度的提高带来了对数据探索,分析,理解和呈现的巨大挑战()? A. 正确

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