浅谈大数据应用现状及发展前景
科技论坛1大数据的定义及意义
“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。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
从技术上看，大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须
采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要MapReduce 一样的框架来向数
十、数百或甚至数千的电脑分配工作。2大数据应用现状
大数据在企业商业智能、公共服务和市场营销三个领域拥有巨大的应用潜力和商机。
商业智能：过去几十年，分析师们都依赖来自Hyperion、Micros-trategy 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。
公共服务：大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。目
前，城市正面临预算超支、基础设施难题以及从农村和郊区涌入的大量人口。这些都是非常紧迫的问题，而城市，也正是大数据计划的绝佳实验室。以纽约这样的大都市为例，政府公共数据公开化、以及
市民生活的高度数字化（购物、交通、医疗等）等都是大数据分析的理想对象。客观的市政数据，是消除争端，维系公民社会的最佳纽带。当然，前提是让公民能够访问这些数据。苹果的Siri 和谷歌的GoogleNow 都具备成为个人化助理的潜力。智能手机（以及Twitter 等社交网络）的普及让人类社会首次实现了公民的联网。应用程序商店实时上已经打通了政府和公民之间的应用层面的通道。伴随着各国政务的数字化进程，以及政务数据的透明化，公民将能准确了解政府的运作效率。这是不可逆转的历史潮流，同时也是大数据最具潜力的应用领域之一。市场营销：大数据的第三大应用领域是市场营销。具体来说，是提升消费者与企业之间的关系。（卖得更多、更快、更有效率）。今天，最大的数据系统是web 分析、广告优化等。今天的数字化营销与传统营销最大的区别就是个性化和精准定位。大数据已经与在线营销交织在一起，其应用可以分为两大类：首先，从线上到线下。配备了NFC 近场通讯技术的智能手机和基于位置的签到正在成为营销人员的最新利器。他们将能跟踪商场人流，把在线零售的分析优化应用于线下。其次，数据分析工具将更加容易使用（面向中小企业应用的大数据创业非常火爆），中小企业也许没有BI 平台，但他们都有平板电脑和智能手机，移动版客户智能分析将会改变企业使用营销工具的方式。3大数据的发展前景
大数据的意义是由人类日益普及的网络行为所伴生的，受到相关部门、企业采集的，蕴含数据生产者真实意图、喜好的，非传统结构和意义的数据。2013年5月10日，阿里巴巴集团董事局主席马云在淘宝十周年晚会上，
将卸任阿里集团CEO 的职位，并在晚会上做卸任前的演讲，
马云说，大家还没搞清PC 时代的时候，移动互联网来了，还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。借着大数据时代的热潮，微软公司生产了一款数据驱动的软件，主要是为工程建设节约资源提高效率。在这个过程里可以为世
界节约40%的能源。抛开这个软件的前景不看，
从微软团队致力于研究开始，可以看他们的目标不仅是为了节约了能源，更加关注智能化运营。
通过跟踪取暖器、空调、风扇以及灯光等积累下来的超大量数据，
捕捉如何杜绝能源浪费。“给我提供一些数据，我就能做一些改变。如果给我提供所有数据，
我就能拯救世界。”微软史密斯这样说。而智能建筑正是他的团队专注的事情。
从海量数据中“提纯”出有用的信息，这对网络架构和数据处理能力而言也是巨大的挑战。在经历了几年的批判、质疑、讨论、炒作
之后，大数据终于迎来了属于它的时代。2012年3月22日，奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展，
将“大数据战略”上升为国家战略。奥巴马政府甚至将大数据定义为“未来的新石油”
。4推进大数据建设应做好的工作大数据有巨大的社会和商业价值，就看会不会挖掘，是否善于运用数据分析的结果。同时，它又是一个应用驱动性很强的服务，要做好大数据产业，为经济发展提供更大的动力，需要从以下几人方
面入手。4.1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。
4.2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。
4.3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。
4.4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。
5结论
随着大数据应用的爆发性增长，它已经衍生出了自己独特的架
构，而且也直接推动了存储、网络以及计算技术的发展。大数据的出现，开启了一次重大的时代转型。在IT 时代，以前技术才是大家关注的重点，是技术推动了数据的发展；如今数据的价值凸显，信息的重要性日益提高，今后将是数据推动技术的进步．大数据不仅改变
了社会经济生活，也在影响了每个人的生活和思维方式，而这样的改变才刚刚开始。
参考文献
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展，
2013，50.浅谈大数据应用现状及发展前景
胡茹
（黑龙江省计算中心，黑龙江哈尔滨150028）
摘要：大数据具有规模大、种类多、生成速度快、价值巨大但密度低的特点。大数据应用就是利用数据分析的方法,从大数据中挖掘有效信息,为用户提供辅助决策,实现大数据价值的过程。本文主要介绍了大数据定义、大数据应用领域及对大数据的展望。
关键词：大数据；大数据展望；大数据典型应用
19··
浅谈大数据应用现状及发展前景
作者：胡茹
作者单位：黑龙江省计算中心,黑龙江 哈尔滨,150028
刊名：
黑龙江科技信息
英文刊名：Heilongjiang Science and Technology Information 年，卷(期)：2014(32)
本文链接：https://www.360docs.net/doc/b23086216.html,/Periodical_hljkjxx201432020.aspx
对于大数据的认识和理解
对于大数据的认识和理解 这学期选修了网络工程这门课程，当时是抱着扫盲的态度选的这门课程，给自己定的目标不高，只需要对一些基础的概念和网络结构有些认识就可以，以免以后在人前谈论的时候不至于成为IT文盲，被一些专业性的技术人员所吓倒。事实证明，态度决定一切，由于自己刚开始设定的目标就比较低，所以注定能够上升到的水平也就不高。 经过这几周的学习，对计算机网络的基础知识和大致结构有了一个粗浅的认识。由于学生本身这方面的基础不扎实，知识结构在这方面比较薄弱，所以不能在技术方面进行深入的研究，只能对一些理论性的知识做一些了解和认识，建立起大概的知识框架。在学习过程中，魏忠老师所提及的知识中有一点印象最为深刻，关于大数据Big Data方面的提及引起了我很大的兴趣，越是自己私下里做了一些阅读和查询（主要是维克托·迈尔-舍恩伯格的《大数据时代》和网络上查看的一些资料）。最后提交的这篇课程总结就着重报告一下自己在阅读了他人关于大数据的一些理论后自身的认识。 在这之前，我发现身边很多人都提起过大数据，其中包括老师和同学。可是对于这些热门的新技术、新趋势人们往往趋之若鹜却又很难说的透彻，如果你问他大数据和你有什么关系？估计很少同学能说出一二三来。究其原因，一是因为大家对新技术有着相同的原始渴求，至少知其然在聊天时不会显得很“无知”，因为现在人们普遍都有以一种信息焦虑感，别人知道的东西我不知道，就会感到焦
虑，无论这些信息对你有没有用；二是在工作和生活环境中真正能参与实践大数据的案例实在太少了，所以大家没有必要花时间去知其所以然。当然我也一样，虽然我希望能有些不一样，但是自己实在欠缺IT这方面的知识，所以也只能查阅一些资料，翻阅了最新的专业书籍，在自己局限的认识下把这些些零散的资料碎片或不同理解论述综合起来做一个类似于文献综述的报告，其实我很真诚的希望进入事物探寻本质。下面就从理论、技术、实践这三个层面写一下大数据的认识 大数据的一些相关理论： 最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“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。” 业界（IBM 最早定义）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，数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）；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。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。 很早就流传着一句话：三分技术，七分数据，得数据者得天下。先不论这句话是谁说得，但是这句话的正确性已经不用去论证了。维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了很多例证，都是为了说明一个道理：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。书中，作者提及最多的是Google如何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
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
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
浅谈大数据技术的行业应用
浅谈大数据技术的行业应用 其实在没上这门课之前我只是认为大数据无非是信息时代的自然产物，随着互联网的通畅自然会存在更为庞大的数据规模，只是没想过数据规模会如此的庞大，正如老师的PPT也指出人们每月在总共在facebook上浏览7000亿分钟，每天会产生超过10TB 的数据，Twitter 每天就会生成超过7TB 的数据！天啊，这简直就是数据的汪洋大海，每个IT企业都在努力的在此间浮沉，努力不被数据大海淹没同时又奋力滑向那零零星星的富庶小岛。我不知道我刚才的比喻是否恰当，不过我想表达的就是数据虽然那么多，有海量的数据和各种不同类型的数据，但这并不是垃圾堆，其中其实掩藏着很多的金矿的。老师上课讲的关于算法来识别用户是否怀孕，进而不同声色的为她们推荐即将成为妈妈的各类产品诸如纸尿裤之类的让我非常感兴趣，让我发现原来营销可以做到这样的地步，利用算法提前预测用户与自己有关的一切消费行为然后加以利用转化为自己的实际发展利益，还有银行卡通过消费行为来判断预警依次来降低风险，这样内容着实让我开了眼。我也相信随着大数据技术处理的进步，大数据对于我们生活潜移默化，还有企业经营理念深刻的影响还会进一步加大的。我以前在网上也曾看过一个关于大数据处理用于音乐App歌曲推荐的算法，主要是通过你听歌曲的历史来记录分析找寻到与你相似品味的客户，然后把他们曾经听过的喜爱的歌曲再推荐给你，这个的确效果非常好，当然这个必须要依托大数据了。大数据其实还是对海量数据进行分发，处理和筛选，然后给下游的客户们来创造的价值。而获取新的客户，还是创造客户新的消费点和欲望方面大数据的确算是颠覆了之前的公司运营模式，不必依靠打折降价烧钱促销大面积撒网，而是通过大数据找到对应的客户进行精准营销等等，的确给公司带来很多便利又节约了很多的资源，人力物力和资金。但有些时候总有些事情不尽然如人意，比如之前携程的数据库不幸泄露，然后许多客户因其真实信息曝光遭到诈骗，而考虑到银行的数据如果操纵不当，那损失可算不可估量了，其实我们一直在一艘在海上摇摆的船上，不仅要享受因海水浮力带来的便利，更要关注大数据安全的问题来保证船的稳定航行，毕竟能载舟，亦能覆舟嘛~而老师在课上也算提到过提供大数据服务的公司是可以随便浏览其客户储存在上面的信息的，这种信息隐患也算是一种无奈吧。还有一个观点其实算我之前在网上看到的，也蛮有趣的。虽然通过大数据挖掘可以找到很多商机，但总有种知其然而不知其所以然之感，虽然我们知道这俩商品放在一种卖肯定会提升销量，但我说不出其中的原因，也无法此类现象之后的逻辑推理下来的发展演变。所以大数据挖掘出的信息在某些时候算是对现实世界的一种反馈，真正的预测决策还是要依靠人们自己的判断和主观能动性的。上述算是我思绪很乱随处敲敲打打写下我对于大数据行业应用的看法吧。
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（）。
未来十年大数据的发展前景如何
如今的大数据不再是一个流行术语，在大数据行业火热的发展下，大数据几乎涉及到所有行业的发展。国家相继出台的一系列政策更是加快了大数据产业的落地，预计未来几年大数据产业将会蓬勃发展。 未来大数据产业发展的趋势之一：与云计算、人工智能等前沿创新技术深度融合。大数据、云计算、人工智能等前沿技术的产生和发展均来自社会生产方式的进步和信息技术产业的发展。而前沿技术的彼此融合将能实现超大规模计算、智能化自动化和海量数据的分析，在短时间内完成复杂度较高、精密度较高的信息处理。百度大脑也结合了云计算、大数据、人工智能等多种技术，配合实现强大性能。 未来大数据行业发展趋势之二：针对制造业的大数据解决方案不断升级，助力智能制造。制造业产品的全生命周期从市场规划、设计、制造、销售、维护等过程都会产生大量的结构化和非结构化数据，形成了制造业大数据。除此以外，制造业大数据还具多源异构、多尺度、不确定、高噪声等特征。在《智能制造发展规划 2016-2020》中，明确提出 2025 年前，推进智能制造实施“两步走”战略：“第一步，到 2020 年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展;第二步，到 2025 年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型”。而在大数据细分市场中行业解决方案占比最高达 34.3%，将在智能制造产业发展中起到重要作用。
未来大数据产业前景一片大好，如果你也想加入大数据行业，可以来老男孩教育大数据培训进行专业系统的学习，还可以在老男孩教育官网上查看最新的大数据学习路线，做到心中有数，还有大量的免费大数据学习资料帮助学员快速入门。 本文内容由北大青鸟佳音校区老师于网络整理，学计算机技术就选北大青鸟佳音校区！了解校区详情可进入https://www.360docs.net/doc/b23086216.html,网站，学校地址位于北京市西城区北礼士路100号！
浅谈大数据发展现状及未来展望
浅谈大数据发展现状及未来展望 中国特色社会主义进入新时代，实现中华民族伟大复兴的中国梦开启新征程。党中央决定实施国家大数据战略，吹响了加快发展数字经济、建设数字中国的号角。国家领导人在十九届中共中央政治局第二次集体学习时的重要讲话中指出：“大数据是信息化发展的新阶段”，并做出了“推动大数据技术产业创新发展、构建以数据为关键要素的数字经济、运用大数据提升国家治理现代化水平、运用大数据促进保障和改善民生、切实保障国家数据安全”的战略部署，为我国构筑大数据时代国家综合竞争新优势指明了方向！ 今天，我拟回顾大数据的发端、发展和现状，研判大数据的未来趋势，简述我国大数据发展的态势，并汇报我对信息化新阶段和数字经济的认识，以及对我国发展大数据的若干思考和建议。 一、大数据的发端与发展 从文明之初的“结绳记事”，到文字发明后的“文以载道”，再到近现代科学的“数据建模”，数据一直伴随着人类社会的发展变迁，承载了人类基于数据和信息认识世界的努力和取得的巨大进步。然而，直到以电子计算机为代表的现代信息技术出现后，为数据处理提供了自动的方法和手段，人类掌握数据、处理数据的能力才实现了质的跃升。信息技术及其在经济社会发展方方面面的应用（即信息化），推动数据（信息）成为继物质、能源之后的又一种重要战略资源。 “大数据”作为一种概念和思潮由计算领域发端，之后逐渐延伸到科学和商业领域。大多数学者认为，“大数据”这一概念最早公开出现于1998年，美国高性能计算公司SGI的首席科学家约翰·马西（John Mashey）在一个国际会议报告中指出：随着数据量的快速增长，必将出现数据难理解、难获取、难处理和难组织等四个难题，并用“Big Data（大数据）”来描述这一挑战，在计算领域引发思考。2007年，数据库领域的先驱人物吉姆·格
大数据技术与应用专业详细解读
大数据技术与应用专业详细解读 大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几
乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。
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。
浅谈大数据技术在安全生产工作中的现状与应用
浅谈大数据技术在安全生产工作中的现状与应用 随着信息化进程的发展，大数据技术在安全生产工作中的应用越来越广泛。文章从分析大数据技术在安全生产领域的应用现状、实施基础、实施关键入手，指出基层工作者如何应用大数据技术开展安全生产工作。 标签：安全生产；大数据；信息化 21世纪是信息时代，它象征着人类的时代跨越。最显著的特征是计算机技术的飞速发展，有效支撑大数据统计分析在各行业中的运用。大数据技术正在影响和改变人们的学习式和工作方式，传统的工作方式在信息化时代凸显出一些不足和弊端。所谓大数据，单从字面来看，它表示数据规模的庞大，并满足5个特点：规模性（volume）、多样性（variety）、高速性（velocity）、价值性（value）和真实性（veracity）。以下将浅谈大数据技术在安全生产工作中的价值与应用。 1 大数据技术在安全生产领域的应用现状 安全生产信息化是大数据技术在安全生产工作中的应用基础，安全生产信息化建设在各项安全生产工作顺利开展的过程中都起着重要的保障和支撑作用。20世纪90年代初，世界上一些发达国家已经建立了较为完善的政府安全生产信息系统。美国矿山安全信息中心建有安全生產业务信息系统，负责网络管理和数据处理，包括采集矿山危险源实时数据，对数据进行分析判断和预测，发现事故隐患，记录整改情况，通知现场安全监察员进行监察等。该系统还能在网上接受现场安全监察员每日的报告，对执法情况进行分析统计，确定工作重点，进行人员调配，发布每日安全生产信息，第一时间通报安全事故等业务，并对灾害事故救援采用了现代通信、信息网络、数据库技术，推行计算机模拟、虚拟现实等信息化新技术在矿山中的应用，大幅度减少了煤矿挖掘中的意外险请，不仅提高了矿山安全水平，还提高了数据效率。2010年，美国西弗吉尼亚州发生死亡29人的矿难，由于该煤矿的监管记录保存完整，每条记录都包括检查的时间、结果、违反的法律条款、处理的意见、罚款的多少、已缴纳的金额、煤矿是否申诉等记录。逾千条的监管记录为事故追责提供了重要证据，从而使调查当局迅速锁定责任方并予以正确处罚。 我国在2011年12月发布了国家安全生产信息化十二五规划，分析全国安全生产监管、煤矿安全监察、应急管理和煤矿、非煤矿山、危险化学品等高危行业（领域）及冶金等工贸行业安全生产面临的形势与挑战，以及加强新形势下安全生产工作对信息化建设的迫切需求的基础上，提出安全生产信息化工作的指导思想、目标、主要任务和重点工程，旨在实现安全生产领域信息资源的深度开发利用和共享，为政府创新安全监管监察方式、企业落实安全生产主体责任提供科学有效的保障手段，促进安全生产状况持续稳定好转，是各级安全监管监察机构和企业开展信息化建设和应用的重要依据。目前，在国家安全生产总局网站上，已经投入使用的数据库信息平台有安全生产综合统计信息直报系统、企业安全生产标准化信息管理系统、非煤矿山安全生产基本情况普查系统、安全生产隐患排查
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。
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） ?
2017年公需课试卷及答案(大数据技术与发展前景)
考试：大数据技术与发展前景 ?题量：10题 ?答题时间：分钟 ?总分：100分 ?合格线：60分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】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】作为老牌商业中心，吸引着短期来京者的重要地点是（）。 ? A. 北京西单 ? B. 北京王府井 ? C. 北京南锣鼓巷 ? D. 北京天安门 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：A 4 【多选】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 ? A ? B ? C ?正确答案：A B C 5 【多选】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 ? A ? B ? C
? D ?正确答案：A B C D 6 【多选】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 ? A ? B ? C ?正确答案：A B C 7 【判断】对于特大城市的政府而言，在对外来人口限制的同时，对所谓“外来高端人才”通常持欢迎态度（） ? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案：正确 8 【判断】如今大概三分二的用户已经在使用企业级数据仓库，未来这一比例将会更高（） ? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案：正确 9 【判断】通常大数据描述了一个对象(物理的或逻辑的)或一个过程的全景式的和全周期的状态，因此，其来源必然是多源的，其形式是多模态的（）
浅析大数据技术的应用风险
郭晨晨山西师范大学数计学院 【摘要】从大数据的提出到现在仅仅几年时间，但已经成为整个社会各个领域的热门话题。从事大数据工作的人才更是受到了包括百度、腾讯、阿里巴巴等互联网掌舵公司的追捧。但是需要注意的是任何技术或者科学成果都有的局限性，让大数据更好的为人类服务需要我们更多的理性。 【关键词】大数据局限性理性 一、大数据时代的到来 提到“大数据”，需要对“数据”的重要性做简单的分析。本质上数据都是人创造的，它伴随人类历史的发展，从古至今一直影响着人类的思考、行为，改变着人类的世界观、价值观。大数据时代的核心仍然是数据。传统数据是一个个数字或者可以进行编码的简单文本，是一种结构化的信息量，分析起来要简单很多。 而大数据却包罗万象，以文本、图片、视频、音频等等众多形式出现。它包含很多非结构化数据和半结构化数据。 麦肯锡是研究大数据的先驱，在其报告中给出的大数据定义是：大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。但它同时强调，并不是说一定要超过特定TB 值的数据集才能算是大数据。 维基百科对于大数据的描述是在无法容许的时间里，用常规软件对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。 大数据时代的到来与其说是人类智慧的创造性成果，不如说是对于信息爆炸时代处理海量信息的一种无奈的https://www.360docs.net/doc/b23086216.html,解决方法。 二、大数据的技术特点 任何一种新技术的应用都是水到渠成的结果，假如环境没有准备好，无论什么样的技术想取得预期的效果都是极为困难的，大数据应用对于环境的要求是极其苛刻的。 V olume、Velocity、Variety、V eracity 是大数据的4V 特点，处理数量巨大、结构博闻新闻复杂、类型众多数据构成的数据集合自然不能仅仅使用单一简单的技术来完成。 大数据是基于云计算的移动互联网、物联网、社交网络、电子商务、智慧城市的跨界融合。云计算广泛应用了分布式技术，它是一个体系架构，包含分布是数据处理技术、分布式文件系统、分布式数据库等。 正是云技术给了人们廉价获取海量计算和存储的能力，使大数据处理技术成为可能。 三、大数据应用的副作用 3.1 大数据应用需要更多理性思考 大数据的热潮其提出之初就被人们所预料到。 麦肯锡称：“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。” 然而，在大数据热一浪高过一浪之时，很需要给大数据泼一盆凉水降降温。 信息化宣传言过其实已经是“新常态”，人们宣传数据库、信息共享、物联网、云计算，发布会和研讨会上这些新事物、往往赋予了它超过现实本身的意义。 每次都会描述一个无限乐观的前景，然而现实的发展和人们本来的预期并不是同样的轨迹。信息化效益不是一个短期工程，技术亦不是最关键的因素，理性的思考才是长久之计。 3.2 大数据热产生的浮躁社会氛围 纵观人类历史，人们对于预测未知的热衷从未消失过。现实世界中，缺少实时记录的工具，许多行为看起来是“人似秋鸿有来信，事如春梦了无痕”，互联网“处处行迹处处痕”的特点确
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（）
大数据发展趋势标准答案
大数据发展趋势答案
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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 答题情况：正确选项：A你答对了! 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 答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 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 ?
答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 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 答题情况：正确选项：A你答对了! 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 答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 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） ?
? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 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 答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 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 答题情况：正确选项：A你答对了!
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
浅谈大数据在物流管理中的运用
浅谈大数据在物流管理中的运用【摘要】近年来，我国物流体系取得了快速的发展，但是与西方国家相比较还是存在一定的差距，但是我国物流企业从一开始的无到现在的点面结合，信息技术在推动物流体系的建立发挥了重要的作用。随着的信息技术的快速发展，大数据技术正在潜移默化中影响人们的生活，物流与人们的生活息息相关，不仅促进各个行业的发展，而且对人们的生活也带来诸多便捷。大数据技术作为物流管理的基础，虽然促进了物流行业的发展，但是也在无形之中加大了物流管理的压力。本文通过对大数据时代物流管理的概念分析入手，针对大数据在物流管理中出现的作用等进行深入分析。 【关键词】大数据；物流管理；运用 上个世纪九十年代，我国提出物流管理概念的几十年来得到快速发展。尤其是随着信息技术的发展，大数据技术应用在物流管理优化我国物流管理模式。大数据技术中的内容主要包括网络技术、条码技术和计算机技术等等，这些大数据技术在企业的物流管理具有重要的作用，但是大数据在物流管理中的运用还存在许多问题。因此，对当下物流管理中出现的问题进行分析，并探讨优化大数据物流管理的措施。 一、大数据的内涵 大数据一经出现就吸引许多国外企业学者的关注，大数据与传统的数据分析软件和工具相比较，在获取信息、存储信息和分析管理数据信息方面具有无可比拟的优势。大数据在物流管理中运用的
意义价值在于可以专业处理数据，而不是将大数据作为获取经济效益的手段。如果将大数据作为物流管理手段的话就需要数增值的作用。随着云计算与大数据之间联系越来越紧密，大数据也为人类创造更多的价值。大数据发展的根本是大数据理论，大数据处理的手段主要包括分布式处理和存储技术。现代社会的发展与大数据息息相关，随着科学技术的发展，大数据为人类挖掘更多有用的信息，为人们的生活带来更多便利。在企业发展中大数据成为现代企业竞争的主要因素。企业运用大数据提供优质的产品和精准的营销。一些中小企业也会利用大数据进行转型，传统的企业在转型的过程中可以利用大数据平衡企业的价值、成本和决策等等，比如可以及时发展企业发展中遇到的问题，并及时解决，会在很大程度上节省企业运营过程中大量的人力、物力和财力，从而可以根据大数据分析出来的信息的为快递信息传递最优的物流线路，并根据客户的习惯制定科学合理的优惠信息，从而避免欺诈行为的出现。 二、大数据在物流管理的影响 （一）掌握企业运行的信息 传统的数据分析模式已经不能适应现代物流企业的发展，因此，物流管理必须与大数据作为支撑，加大对物流运行过程中每一个节点信息的优化整合，再通过数据中心分析处理这些收集的信息并转化为对物流管理有价值的信息，从而掌握物流的运作模式和运作中出现的问题。 （二）为物流企业做出正确的决策提供依据