大数据推动发展与创新
大数据推动发展与创新
王兴伟
东北大学软件学院
什么是大数据？
n早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒就在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”
n大约到2009年，“大数据”才成为信息技术领域的流行词汇
n互联网上的数据每年约增长40%，大约每两年翻一番。2010年以互联网为基础所产生的数据比之前所有年份的总和还要多
n不仅是数据量激增，数据结构亦在演变
大数据的特点
大数据的特点
n4个"V" +8个"V"
p数据量（Volume）巨大，呈几何级数增长
p数据类型（Variety）多，从结构化、半结构化到非结构化
p价值密度低（Value），以视频监控为例，在连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅一两秒
p处理速度快（Velocity），1秒定律，秒杀
大数据的特点
n4个"V" +8个"V"
p变化性(Variability)，数据随着事物变化而变化
p真伪性(Veracity)，数据不完全可信
p效度(Validity)，收集的数据是否为所预期的，是否可适用p价值易失性(Volatility)，数据的价值有一定的时效性
大数据的特点
n4个"V" +8个"V"
p冗余性(Verbosity)，数据对事物过量的描述，或者对同一个意思有不同的表达方式
p易损性(Vulnerability)，数据可能丢失，可能被篡改
p可视化(Visualization)，数据需合理的呈现和表达
p可验证性(Verification)，数据和数据分析结果是否可验证
大数据的特点
n5大核心要素（5个C）
p Creator（产生数据的主体）
p Channel（传播数据的渠道）
p Center（定义数据资产化的中心）
p Context（应用数据创造价值的业务场景）
p Consumer（使用数据产生价值的消费者）
大数据提供的机遇和挑战
大数据提供的机遇和挑战
p大数据已经很快成为继云计算、物联网之后IT界又一次重大变革，同时又与智能制造、机器人、人工智能等新的浪潮息息相关，提供了难得的洗牌机会p数据成为国家的宝贵财富、单位的核心资产，影响极其深远，而非限于IT界，对国家治理模式、对企事业单位的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大影响：
u治理与管理层级更加扁平
u网民和消费者的界限正在逐渐消失
u充分利用大数据，高效分析信息，准确捕捉需求，满足受众
u单位界限变得模糊，业务模式、文化和组织都需重构
大数据提供的机遇和挑战
p大数据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，通过“加工”实现数据的“增值”
p把握机遇，IT界需要从四个层面迎接挑战
u大数据科学：关注在大数据发展和运营过程中发现和验证大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系
u大数据技术：关注解决在大数据收集、处理、存储、传送、管理和维护过程中需要突破和发展的关键技术
u大数据工程：构建大数据的规划、建设、运营和管理的系统工程
u大数据应用：基于大数据解决现实问题
大数据提供的机遇和挑战
p发展大数据产业的基础已经具备
u无所不在的信息聚集与积累
u不断进步的信息采集、存储、分析、挖掘技术
p发展大数据产业的动力已经形成
u遍布世界采集不尽的信息资源
u看似分散、无意义的数据经过技术处理可转化成有交换价值和使用价值的信息
大数据提供的机遇和挑战
p一个产业的兴旺发达必须具备两个条件
u市场需求
u相关主体的利益保障
p发展大数据产业迫在眉睫
u狭义：大数据采集、处理、存储、管理、运行、维护等相关的IT产业——软硬件设备、大数据中心、……
u广义：与消费与生产领域融合的大数据应用产业——制造大数据、医疗健康大数据、交通运输大数据、……
大数据提供的机遇和挑战
p中国把大数据技术与产业列为优先发展的战略性新兴产业
u信息产业的重要内容，加快大数据中心建设
u国务院发布《中国制造2025》，明确提出要加强高端服务器、大容量存储设施建设，促进云计算，大数据应用
u国务院发布《推进互联网+行动指导意见》，明确了大数据设施建设目标，提出鼓励大数据应用政策、大数据技术开发政策，承诺推动公共数据资源开放
大数据提供的机遇和挑战
p中国把大数据技术与产业列为优先发展的战略性新兴产业
u国务院通过《关于促进大数据发展的行动纲要》
?要推动政府信息系统和公共数据互联共享，消除信息孤岛，整合各类政府
信息平台，避免重复建设和数据“打架”，增强政府公信力，促进社会信
用体系建设
?推动交通、医疗、就业、社保等民生领域政府数据向社会开放，在城市建
设、社会救助、质量安全、社区服务等方面开展大数据应用示范，提高社
会治理水平
大数据提供的机遇和挑战
p中国把大数据技术与产业列为优先发展的战略性新兴产业
u国务院通过《关于促进大数据发展的行动纲要》
?顺应潮流，引导支持大数据产业发展，以企业为主体、以市场为导向，加
大政策支持，着力营造宽松公平环境，建立市场化应用机制，深化大数据
在各行业创新应用，催生新业态、新模式，形成与需求紧密结合的大数据
产品体系，使开放的大数据成为促进创业创新的新动力
?强化信息安全保障，完善产业标准体系，依法依规打击数据滥用、侵犯隐
私等行为，让各类主体公平分享大数据带来的技术、制度和创新红利
大数据提供的机遇和挑战
p科学布局，理性发展，切忌低水平重复建设
u大数据中心、智慧城市等不等于大数据产业与应用的全部
u聚焦基础理论、关键技术和核心软硬件产品的突破
u梳理需求，开发应用，落地生根
u选择示范，引领发展，推广普及
u注重与云计算、物联网、机器人、人工智能等的协同发展，注重与互联网+、中国制造2025等的联动统筹，推动经济社会发展的换挡提质增效
大数据提供的机遇和挑战
p完善大数据产业政策必须思考的问题
u社会成员隐私权保护
u社会各类主体信息所有权保护
u公共数据资源的开放与国家安全的甄别
u思考这些问题不仅是政策制定者的责任，也是大数据技术开发工作者的责任，在数据的专业化处理过程中兼顾隐私保护、主体所有权益保护、公共安全保护
大数据提供的机遇和挑战
p培育大数据相关人才刻不容缓
u麦肯锡公司预测，到2018年，仅美国就需要深度数据分析人才44万—49万，缺口14万—19万；需要既熟悉本单位业务需求又了解大数据技术与应用的人才150万
u中国的需求会更大
大数据推动人才培养发展与创新
大数据推动人才培养发展与创新
n人才培养和知识体系的快速适应性
p面向未来几年的人力资源需求，今天的IT类专业人才培养的模式、知识体系、课程和实验设置应该如何组织？如何及时应对？特别是如何培养复合型人才！
p不宜过多地设立独立的大数据专业，成立过多的大数据学院
p从狭义大数据角度，更多地应该把大数据作为计算机和软件工程等的专业方向，面向大数据对IT技术提出的新要求—计算机系统结构，硬件结构设计（CPU、存储、IO），网络体系结构与单元技术，软件体系结构，软件开发模式，编程范式，数据采集、存储、组织、访问、管理和控制模式，......，培养专门人才
工业大数据：制造业数据管理的再认知
工业大数据：制造业数据管理的再认知 文/美林数据技术总监于洋 工业大数据这个词其实并不是标准词汇，更类似于工业+大数据的组合概念。在工信部下发的《智能制造综合标准化体系建设指南》提到“工业大数据是工业领域完成相关信息化（包括企业内部的数据采集和集成，产业链横向的数据采集和集成，以及客户/用户和互联网上的大量外部数据）所产生的海量数据的基础上，经过深入分析和挖掘，为制造企业提供看待价值网络的全新视角，从而为制造业创造更大价值。” 这几年大数据的火爆是互联网行业引燃的，但制造行业与互联网行业的业务模式决定了数据特点及利用模式的巨大差异。工业大数据更关注数据本身，例如数据属性的准确定义，数据与数据之间的联系等。 工业大数据的除了具备4V特性外，还在微观层面体现在产品全属性，在宏观层面体现在产品全生命周期，在社会层面体现在上下游数据交换，在技术层面体现在基于物联网的虚拟物理数据融合。
工业大数据的价值和意义不言而喻，但面对种类繁多、尺度不一、模态多样的数据，如何进行有效管理和利用是对企业很大的考验。从数据管理角度，我们将数据分为公共类数据、管理类数据、产品类数据和实时类数据。 公共类数据：主要指企业内静态不变且跨业务部门共享的数据，如客户、供应商、产品、物料等数据，也就是主数据。目前由于MBD的概念兴起， 如电子元气件、标准件等三维模型也作为制造企业主数据进行管理。 企业管理类数据：主要指企业运营过程中的，财务、人力、物资等管理数据，传统的商务智能和数据仓库的应用领域就集中在企业管理领域。 这里的数据以结构化数据为主。 产品工程类数据：主要指在设计、工艺、制造等环节生成的各类BOM，包括BOM结构、物料属性信息、相关图文档信息等。以非结构化数据为 主。 物联实时类数据：产品制造过程中，在制品、生产线、人员等制造资源的状态数据；产品服役过程中，外部环境、操作使用和产品运营数据等。 以实时数据和音视频监控数据为主。
促进大数据发展行动纲要
【TechWeb报道】9月6日消息，国务院日前印发《促进大数据发展行动纲要》(下称《纲要》)，对大数据开放应用等工作提供指导意见。而根据中国信息通信研究院发布的《2015年中国大数据发展调查报告》显示，2015年中国大数据市场规模将达到115.9亿元，增速达38%。 报告显示，2014年中国大数据市场规模约为84亿元，主要由3部分组成，即大数据软件产值、用于承载大数据应用的硬件产值，以及大数据相关的专业服务产值 2014年大数据软件产值为35.6亿元，占比约42%；大数据硬件产值达28.5亿元，占比约34%；大数据服务产值为19.9亿元，占比约为24%。 此外，预计2016至2018年中国大数据市场规模还将维持40%左右的高速增长。 根据中国政府网消息，日前国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，《纲要》提出未来5至10年我国大数据发展和应用应实现的目标，将惠及全民，助力经济转型。 《纲要》部署三方面主要任务。一要加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力。二要推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型。三要强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展。 根据《纲要》计划，2017年底前跨部门数据资源共享共用格局基本形成；到2018年，开展政府和社会合作开发利用大数据试点，2018年底前建成国家政府数据统一开放平台等；2020年，形成一批具有国际竞争力的大数据处理、分析、可视化软件和硬件支撑平台等产品。 此外，《纲要》提出政府治理大数据工程等十大工程，其中，包括推进政府数据资源共享开放工程、国家大数据资源统筹发展工程、政府治理大数据工程、公共服务大数据工程等4大“政府大数据”工程；工业和新兴产业大数据工程、现代农业大数据工程、万众创新大数据工程、大数据关键技术及产品研发与产业化工程、大数据产业支撑能力提升工程等5大“大数据产业”工程；以及网络和大数据安全保障工程。 《纲要》全文如下： 国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知 国发〔2015〕50 号
工业大数据如何成功推动智能制造发展
工业大数据如何成功推动智能制造发展 信息技术特别是互联网技术正在给传统工业发展方式带来颠覆性、革命性的影响。二维码、RFID、传感器、工控系统、物联网、ERP、CRM 等技术的广泛应用，推动工业企业实现生产流程各环节的互联互通，促进互联网与工业融合发展。但网络、通信、硬件设备等只是工业企业实现互联互通的基础，实时感知、采集、监控生产过程中产生的大量数据,运用大数据技术对企业产生、拥有的海量数据进行挖掘，得到有作用的分析结果，智能制造才能得以实现。 多源数据的融合是实现互联网与工业融合创新的必要条件，而要实现对多种来源、多种类型海量数据的分析处理，以及复杂的数据关联关系挖掘，都需要有大数据的支撑。在大数据的驱动下，互联网与工业进一步深度融合，新模式、新业态层出不穷，产业模式、制造模式、商业模式正在重塑，企业、市场与用户的互动程度和范围得到扩展，企业与用户关系加速重构，生产周期从产品的设计、研发、制造、销售、服务等逐渐构成闭环。 创新研发设计模式实现个性化定制 实现定制化设计。企业通过互联网平台能够收集用户的个性化产品需求，也能获取到产品的交互和交易数据；挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，实现定制化设计，再依托柔性化的生产流程，就能为用户生产出量身定做的产品。例如，海尔集团沈阳冰箱工厂利用云将用户需求和生产过程无缝对接，用户个性化需求可直接发送到生产线上，实现定
制化生产。用户还可通过生产线上的上万个传感器随时查到自己冰箱的生产进程。目前，一条生产线可支持500多个型号的柔性化大规模定制，生产时间可以缩短到10秒一台。 利用大数据进行虚拟仿真。传统生产企业在测试、验证环节需要生产出实物来评测其性能等指标，成本随测试次数增加而不断提升。利用虚拟仿真技术，可以实现对原有研发设计环节过程的模拟、分析、评估、验证和优化，从而减少工程更改量，优化生产工艺，降低成本和能耗。长安福特采用虚拟仿真技术改良汽车设计环节，设计师带着3D眼镜能够看见最新设计的福特轿车，甚至还能够模拟坐进车内，感受内装是否符合心意。如果有任何不好的地方，设计师能够马上通过软件修改，减少了开发产品的次数，能够在短时间内完成更多的设计工作，更快地反映市场的需求。 建立先进生产体系实现智能化生产 提升车间管理水平。现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声等，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析（包括违反生产规定、零部件故障）等。在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，一旦某个流程偏离了标准工艺，就会发出报警信号，快速地发现错误或者瓶颈所在。例如，美国GE集团在纽约州斯克内克塔迪市有一家氯化镍电池工厂，18万平方英尺的电池生产厂区内，安装了1万多个传感器，用来监测相关的温度、能耗和气压，并全部连接高速内部以太网络进行数据传输。在流
国务院 《促进大数据发展行动纲要》 全文
国务院：《促进大数据发展行动纲要》-全文大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。 信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源，大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。目前，我国在大数据发展和应用方面已具备一定基础，拥有市场优势和发展潜力，但也存在政府数据开放共享不足、产业基础薄弱、缺乏顶层设计和统筹规划、法律法规建设滞后、创新应用领域不广等问题，亟待解决。为贯彻落实党中央、国务院决策部署，全面推进我国大数据发展和应用，加快建设数据强国，特制定本行动纲要。一、发展形势和重要意义 全球范围内，运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势，有关发达国家相继制定实施大数据战略性文件，大力推动大数据发展和应用。目前，我国互联网、移动互联网用户规模居全球第一，拥有丰富的数据资源和应用市场优势，大数据部分关键技术研发取得突破，涌现出一批互联网创新企业和创新应用，一些地方政府已启动大数据相关工作。坚持创新驱动发展，加
快大数据部署，深化大数据应用，已成为稳增长、促改革、调结构、惠民生和推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择。 (一)大数据成为推动经济转型发展的新动力。 以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，将深刻影响社会分工协作的组织模式，促进生产组织方式的集约和创新。大数据推动社会生产要素的网络化共享、集约化整合、协作化开发和高效化利用，改变了传统的生产方式和经济运行机制，可显着提升经济运行水平和效率。大数据持续激发商业模式创新，不断催生新业态，已成为互联网等新兴领域促进业务创新增值、提升企业核心价值的重要驱动力。大数据产业正在成为新的经济增长点，将对未来信息产业格局产生重要影响。 (二)大数据成为重塑国家竞争优势的新机遇。 在全球信息化快速发展的大背景下，大数据已成为国家重要的基础性战略资源，正引领新一轮科技创新。充分利用我国的数据规模优势，实现数据规模、质量和应用水平同步提升，发掘和释放数据资源的潜在价值，有利于更好发挥数据资源的战略作用，增强网络空间数据主权保护能力，维护国家安全，有效提升国家竞争力。 (三)大数据成为提升政府治理能力的新途径。
工业大数据在工业企业中的典型应用介绍
工业大数据在工业企业中的典型应用介绍 工业大数据可广泛应用于企业整个生产过程。下面按照企业生产过程的研发设计、供应链、生产制造、营销与服务环节，对工业大数据的应用场景及其应用进行探讨。 4.1 研发设计环节工业大数据的应用场景 在研发设计环节，工业大数据应用主要有产品协同设计、设计仿真、工艺流程优化等。 产品协同设计，主要是利用大数据存储、分析、处理等技术处理产品数据，建立企业级产品数据库，以便不同地域可以访问相同的设计数据，从而实现多站点协同、满足工程组织的设计协同要求。 设计仿真，是指将大数据技术与产品仿真排程相结合，提供更好的设计工具，减少产品交付周期。如波音公司通过大数据技术优化设计模型，将机翼的风洞实验次数从2005年11次缩减至2014年的1次；玛莎拉蒂通过数字化工具加速产品设计，开发效率提高30%。 工艺流程优化，主要是应用大数据分析功能，深入了解历史工艺流程数据，找出工艺步骤和投入之间的模式和关系，对过去彼此孤立的各类数据进行汇总和分析，评估和改进当前操作工艺流程。例如一家排名前五强的生物药品制造商广泛收集与工艺步骤和使用材料相关的数据，应用大数据分析技术，来确定不同工艺参数之间的相关性，以及参数对产量的影响，最终确定影响最大的9种参数，针对与这9种参数相关的工艺流程做出调整，从而把疫苗产量增加了50%以上。 4.2 供应链环节工业大数据的应用场景
供应链环节工业大数据的应用主要体现在供应链优化，即通过全产业链的信息整合，使整个生产系统达到协同优化，让生产系统更加动态灵活，进一步提高生产效率和降低生产成本。主要应用有供应链配送体系优化和用户需求快速响应。 供应链配送体系优化，主要是通过RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术获得供应商、库存、物流、生产、销售等完整产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，确定采购物料数量、运送时间等，实现供应链优化。如海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。 用户需求快速响应。即利用先进数据分析和预测工具，对实时需求预测与分析,增强商业运营及用户体验。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。 4.3 生产制造环节工业大数据的应用场景 在制造环节，工业大数据的应用主要有智能生产、生产流程优化、设备预测维护、生产计划与排程、能源消耗管控和个性化定制等应用。智能生产。就是生产线、生产设备都将配备传感器，抓取数据，然后经过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时监控。
大数据平台建设方案
大数据平台建设方案 项目需求与技术方案） 、项目背景 十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息 化建设模式发生根本性转变，一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新IT ”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。*** （某政府部门）为积极应对“互联网+” 和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到 “用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合 业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录， 建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、
预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。 1、统筹规划、分步实施。结合我省经济发展与改革领域实际需求，明确总体目标和阶段性任务，科学规划建设项目。先期完成大数据平台的整体架构建设，后期分步完成业务系统的整合及相互间数据共享问题。 2、整合资源、协同共享。对信息资源统一梳理，建立经济发展与改革信息标准资源库和数据规范，逐步消灭“信息孤岛”，加快推进数据资源整合，建设共享共用的大数据中心，实现业务协同。 3 、突出重点、注重实效。以用户为中心，以需求为导向， 以服务为目的，突岀重点，注重实效，加强平台可用性和易用性。 4、深化应用、创新驱动。深入了解用户需求，密切跟踪信息技术发展趋势，不断深化应用、拓展新技术在应用中的广度和深度，促进跨界融合，丰富管理和服务手段。 四、建设方案 为了保证项目的顺利进行和建设目标的可行性，我们采取如下几种建设方案。 1、数据采集方案。 我们统一信息资源标准规范，建立多维度数据库，拓宽 数据来源，通过不同的方式汇聚数据，增强分析力度，提高 监测预警的准确性和时效性。 1、预留接口，支持其它系统各种数据的上传导入处理。 将现存有关经济运行业务系统中的历史数据和时效数据，过上传数据文件至服务器、分析提取有效数据导入服务器数
大数据时代的数据库的创新与发展
大数据时代的数据库的创新与发展
大数据时代的数据库的创新与发展 摘要：大数据时代的到来，使得传统数据库在处理百TB以上、特别是PB级数据的查询、 统计、分析等应用时，遇到性能上的瓶颈。面对电信、金融、安全、政企等大数据量应用，包括电信话单、金融细帐、智能电网、经营分析、公安网监、舆情监控、审计稽查、应急指挥等，用户体验往往不可接受。海量数据的3V(数量Volume、速度Velocity、多样Variety)挑战着传统数据库曾经非常成功的“一种架构支持多类应用”的模式。互联网和大数据应用的冲击下，世界数据库格局在发生革命性的变化，通用数据库(OldSQL)一统天下变成了OldSQL、NewSQL、NoSQL共同支撑多类应用的局面。 大数据是信息化的一个崭新发展阶段，通过分析各种大数据，人类对知识的认知可以见微知著、集腋成裘、由此及彼，对世界的认知也将更全面、更深入、和更具前瞻性。自2011年5月，EMC和IDC在合作研究“数字宇宙”五年之后提出“大数据”概念以来，“大数据经济”的影响力愈发显著，谷歌、Facebook竞相超过微软，曾经的“软件为王”让位于“数据为王”。 可以预见，大数据时代将引发大量应用创新，比如，城市大数据应用将支撑智慧城市建设，还有智慧教育、智慧医疗、智慧交通、智慧金融等; 关键词：大数据时代，数据库；系统；创新； 引言：“大数据”（ big data）或者称为“海量数据”，这个直白的名词，已经在全球 引起了广泛关注，已经引领了又一轮数据技术的革命。 美国EMC 公司于2011 年5 月在美国拉斯维加斯举办第11 届 EMC World 大会，大会的核心是帮助企业利用IT变革的重要趋势。此次大会以“云计算相遇大数据（ Cloud Meets Big Data）”为主题，着重展现当今两个最重要的技术趋势，正式抛出了“大数据”概念。 根据IDC《数字世界》研究项目在2012年的统计，2010年全球数字资源的规模首次突破了ZB（1ZB=1万亿GB）级别，达到了1.227ZB；而2005年只有130Eb，五年增长了10倍。如果保持这种爆炸式的增长速度，到了2020年，我们的数字资源规模将超过40ZB，相当于世界上每个人拥有超过5200GB的数据。无疑，我们已进入了大数据时代。 在 2011 年 12 月，我国工信部发布了物联网“十二五”规划，提出了4项关键技术创新工程。信息处理技术的内容包括海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析等，都是大数据技术的重要组成部分；另外 3 项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，这些也都与“大数据”密切相关。我国也对大数据技术给与了足够的重视。基于以上概述，大数据时代已经到来，已经对我们的社会产生了重大影响，本文将尝试对大数据时代我国的索引和数据库事业的发展与创新进行研究和展望。 大数据时代： 多权威机构和企业对大数据给予了不同的定义。麦肯锡认为，“大数据所涉及的数据集规模已经超过了传统数据库软件获取、存储、管理和分析的能力。”IBM公司认为，可以用3个特征相结合来定义大数据：数量（V olume）、种类（Variety）和速度（Velocity），即庞大容量、极快速度和种类丰富的数据。IDC认为，“大数据不是一个事物，而是一个跨多个信息技术领域的活动。大数据技术描述了新一代的技术和架构，其被设计用于通过使用高速（V elocity）的采集、发现或分析，从超大容量（V olume）的多样（Variety）数据中经济地提取价值（Value）。” 综合对种不同的见解，本文认为，具备以下特征的就是大数据。
工业大数据架构
随着工业4.0、工业互联网、中国制造2025等词的出现，掀起制造业建设的新一轮的浪潮。 近年来随着制造业信息化应用不断的完善，形成大量的数据积累下来，大家也都希望把这些 数据进行提炼出来，形成企业自己的数据资产，使之变为企业的生产力。如何来构建企业自 己的数据资源中心，以及数据最终应该如果应用？成为了众多企业思考的问题。小编一直从 事于制造业IT数据服务建设，运用自己所了解的知识给出一些建议，希望能给大家一些帮助。我们先来看一下如何来构建企业的大数据平台(数据资源中心)，首先我们要想明白我数据资 源中心的架构，由那些模块平台来构成，我大概的整理出来一个架构图供大家参考： 我们以这张图为参考来具体的讲一下数据中心的构建： 1、数据源：也有是所有采集的数据的业务系统。根据业务统的主次，以及对接业务系统的 接口预算，咱们可以分期进行业务采集对接。也可以全部应用系统都进行对接。跟据企业现 实情况来进行判断。 2、数据的整合平台：也就是对采集好的数据进行清洗的平台，把采集到应用系统的数据进 行加工处理（ETL过程）。针对不同的数据有不同的处理方式: Flumen实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据，同时对 数据进行简单处理，并写到各种数据接收方。 Sqoop是一个用来将和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型（例如：MySQL Oracle Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导 进到关系型数据库中。 Kafka是一种高吞吐量的发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键 因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。对于像一样 的数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目 的是通过的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过来提供实时的消息。 通过这些工具把数据进行整理，输送上方的存储与计算平台。咱们也可以把这一过程理解为 在做家具时用的原材料加过的工程，一开始从各地方收集来的树，然后把树跟据不同的大小，
2018年公务员公需科目《以大数据智能化引领创新驱动发展》试题答案(判断题)
2018年公务员公需科目《以大数据智能化引领创新驱动发展》试题答案(判断题） 2018年公务员公需科目《以大数据智能化引领创新驱动发展》试题答案 三、判断题（共40题） 1.“互联+政务服务”对各地区各部门积极推进上政务服务平台建设，开展上办事，有效优化政府服务、方便企业和群众，为大众创业、万众创营造了良好环境。（√） 2.“互联+政务服务”是建立在大数据、云计算平台之上的智慧政务管理系统，是利用现代信息技术创新行政审批和公共服务方式的一种现代手段。（√） 3.大数据的核心是预测和洞察未来。（√） 4.政务服务精准化就是要实现群众“点餐”与政府“端菜”相结合，让数据“多跑路”，让群众“少跑腿”。（√） 5.政务服务平台化就是要打造线上线下融合、多级联动的政务服务平台体系，建成上统一身份认证体系、统一支付体系、统一电子证照库，推动跨部门、跨地区数据共享和业务协同。（√） 6.人工智能是能够和人一样进行感知、认知、决策、执
行的人工程序或系统。（√） 7.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。（√） 8.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。（√） 9.2011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。（√） 10.大数据预测能够分析和挖掘出人们不知道或没有注意到的模式，确定判断某件事情必然发生。（×） 11.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。（√） 12.八届五中全会“十三五”规划建议提出:“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享”。（√） 13.“工业4.0”是美国提出的概念，德国叫“工业互联”，中国叫“中国制造2025”本质的核心就是智能制造。（×）14.创新驱动的核心是科技创新，科技创新是创新驱动的根基。（√） 15.国际科技与经济竞争日益激烈，科技进步与创新已成为
工信部_大数据产业发展规划(2016-2020)〔2016〕412号_20161218
大数据产业发展规划 （2016-2020年） 数据是国家基础性战略资源，是21世纪的“钻石矿”。党中央、国务院高度重视大数据在经济社会发展中的作用，党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”，国务院印发《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。为推动我国大数据产业持续健康发展，深入贯彻十八届五中全会精神，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。 “十二五”期间，我国信息产业迅速壮大，信息技术快速发展，互联网经济日益繁荣，积累了丰富的数据资源，技术创新取得了明显突破，应用势头良好，为“十三五”时期我国大数据产业加快发展奠定了坚实基础。 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。 大数据技术创新取得明显突破。在软硬件方面，国内骨干软硬件企业陆续推出自主研发的大数据基础平台产品，一批信息服务企业面向特定领域研发数据分析工具，提供创新型数据服务。在平台建设方面，互联网龙头企业服务器单集群规模达到上万台，具备建设和运维超大规模大数据平台的技术实力。在智能分析方面，部分企业积极布局深度学习等人工智能前沿技术，在语音识别、图像理解、文本挖掘等方面抢占技术制高点。在开源技术方面，我国对国际大数据开源软件社区的贡献不断增大。 大数据应用推进势头良好。大数据在互联网服务中得到广泛应用，大幅度提升网络社交、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，驱动生产方式和管理模式变革，推动制造业向网络化、数字化和智能化方向发展。电信、金融、交通等行业利用已积累的丰富数据资源，积极探索客户细分、风险防控、信用评价等应用，加快服务优化、业务创新和产业升级步伐。 大数据产业体系初具雏形。2015年，我国信息产业收入达到17.1万亿元，比2010年进入“十二五”前翻了一番。其中软件和信息技术服务业实现软件业务收入4.3万亿元，同比增长15.7%。大型数据中心向绿色化、集约化发展，跨地区经营互联网数据中心（IDC）业务的企业达到 295家。云计算服务逐渐成熟，主要云计算平台的数据处理规模已跻身世界前列，为大数据提供强大的计算存储
国内外大数据发展现状和趋势(2018)
行业现状 当前，许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用，纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，实施大数据战略，对大数据产业发展有着高度的热情。 美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业，药物开发领域的最新前沿技术是机器学习，即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合，并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划，美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构。 目前，欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容：研究数据价值链战略因素；资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动；实施开放数据政策；促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。 英国在2017年议会期满前，开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库，并在五年内投资1000万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”；政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问，英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露；英国研究理事会将投资200万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。 法国政府为促进大数据领域的发展，将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标，开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示，将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术，法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作，投入3亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin和投资委员LouisGallois在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150万欧元用于支持7个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知，法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。 日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业，同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013年6月，安倍内阁正式公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013～2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略，提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。日本著名的矢野经济研究所预测，2020年度日本大数据市场规模有望超过1兆日元。 在重视发展科技的印度，大数据技术也已成为信息技术行业的“下一个大事件”，目前，不仅印度的小公司纷纷涉足大数据市场淘金，一些外包行业巨头也开始进军大数据市场，试图从中分得一杯羹。2016年，印度全国软件与服务企业协会预计，印度大数据行业规模在3年内将到12亿美元，是当前规模的6倍，同时还是全球大数据行业平均增长速度的两倍。印度毫无疑问是美国亦步亦趋的好学生。在数据开放方面，印度效仿美国政府的做法，制定了一个一站式政府数据门户网站https://www.360docs.net/doc/fb15212377.html,.in，把政府收集的所有非涉密数据集中起来，包括全国的人口、经济和社会信息。 我国大数据行业仍处于快速发展期，未来市场规模将不断扩大 ?目前大数据企业所获融资数量不断上涨，二级市场表现优于大盘，我国大数据行业的市
阿里巴巴大数据创新驱动力
大数据创新驱动力从业务中台到数据中台的进阶
汽车金融电商制造房地产医疗政府科技 新零售业务中台 数据中台 交通 阿里商业操作系统的中台战略
全域新营销 消费者洞察—重构对消费者的认知可识别、可触达、可交互、可沉淀 产品智能生产与组合—柔性供应链定制化“商品”+“内容”+“服务”场的体验与服务—线上与线下打通全渠道对接、用户新体验 数据驱动供应链全渠道销售立体认知 消费者端 全域触达 用户画像 精准营销 需求预测库存优化 商品/供应链端 品类分析定价策略 敏捷制造 流程优化 数据驱动采购 销售预测 智能选址 经销商／零售商端 智能选品智能备货 数字化门店 智能导购助手 全数据中台 全面、统一、融通 业务中台 系统重构与升级 全全渠道数据采集、全域数据中心、全链路业务分析思路与框架 驱动反哺 统通 统一数据埋点采集、统一数据模型、统一数据管理与服务 全域数据的打通与链接、业务全流程的打通与链接 以消费者运营为核心的全域新营销 产销协同一体化—产品IP 线上与线下、场景与消费无缝连接 统通 数据智能驱动的中台业务模式 人货场 业务中台到数据中台的创新驱动
As-Is To-Be 数据中台 打破数据孤岛 数据洞察 沉淀数据资产 赋能业务 促进业务创新 Today 1321 统一了数据认知，避免数据重复使用产生数据标准化 ?打破企业内信息孤岛，建设全域数据中心， 2 的错误及成本浪费 数据服务化 ?数据业务化，通过数据洞察指导业务决策 及创新 3 企业统一管理。为数据服务化提供基础支数据资产化 ?统一采集、建模后，形成资产积累，便于 4形成数据大P 脑 MO Services 4持。 数据智能化 ?通过智慧算法训练数据细胞，形成智慧大 脑，预先洞察未来。 数据中台：业务数据化，数据资产化，数据智能化
(完整版)大数据产业发展规划(2016-2020年)
大数据产业发展规划（2016-2020年） 数据是国家基础性战略资源，是21世纪的“钻石矿”。党中央、国务院高度重视大数据在经济社会发展中的作用，党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”，国务院印发《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。为推动我国大数据产业持续健康发展，深入贯彻十八届五中全会精神，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。 “十二五”期间，我国信息产业迅速壮大，信息技术快速发展，互联网经济日益繁荣，积累了丰富的数据资源，技术创新取得了明显突破，
应用势头良好，为“十三五”时期我国大数据产业加快发展奠定了坚实基础。 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。 大数据技术创新取得明显突破。在软硬件方面，国内骨干软硬件企业陆续推出自主研发的大数据基础平台产品，一批信息服务企业面向特定领域研发数据分析工具，提供创新型数据服务。在平台建设方面，互联网龙头企业服务器单集群规模达到上万台，具备建设和运维超大规模大数据平台的技术实力。在智能分析方面，部分企业积极布局深度学习等人工智能前沿技术，在语音识别、图像理解、文本挖掘等方面抢占技术制高点。在开源技术方面，我国对国际大数据开源软件社区的贡献不断增大。
工业大数据 构建制造型企业新型能力
工业大数据：构建制造型企业新型能力 文/美林数据技术总监于洋 工信部的数据显示：“中国制造业约占整个世界制造业20%的份额，在500余种主要产品中，我国有220多种产量位居世界第一。2014年，我国共有100家企业入选‘财富世界500强’，其中制造业企业占56家”。但长期粗放式发展之后，中国制造业发展面临着稳增长和调结构的双重困境，进入了“爬坡过坎”的关键时刻。正如国务院发布的《中国制造2025》提到，“新一代信息技术与制造业深度融合，正在引发影响深远的产业变革，形成新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点，但我国仍处于工业化进程中，与先进国家相比还有较大差距。制造业大而不强”。 与此同时，德国提出了工业4.0，美国提出了工业互联网的概念希望藉此实现制造业的复兴。中国提出《中国制造2025》正是要推动制造业向中高端迈进，以大数据、物联网、云计算等新一代信息技术将引爆这一轮产业变革，加速传统制造企业的转型升级。 第一节工业大数据与德国工业4.0、中国制造2025的关系 工业4.0、中国制造2025的核心是工业大数据 2013年4月，德国政府汉诺威工业博览会上正式推出“工业4.0”战略，其目的是为了提高德国工业的竞争力，在新一轮工业革命中占领先机。该战略通过充分利用信息通讯技术和网络空间虚拟系统（信息物理系统Cyber-Physical System）相结合的手段，将制造业向智能化转型。 2015年5月8日，国务院公布《中国制造2025》,这是中国版的“工业4.0”规划。该规划提到“加快推动新一代信息技术与制造技术融合发展，把智能制造作为两化深度融合的主攻方向；着力发展智能装备和智能产品，推进生产过程智能化，培育新型生产方式，全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平。 无论是“德国工业4.0”还是“中国制造2025”，都提到了智能化和互联网化，而智能化和互联网化的核心是:一方面利用互联网技术实现传统的以产品为中心变为以客户为中心，加强客户需求预测并尝试让客户参与产品研发，提供个性化的产品、服务及体验；另一方面采集大量消费数据动态调整生产方式以快速适应客户需求变化，即变大规模批量生产为大规模定制生产；最后一方面利用企
大数据时代人工智能的创新与发展研究
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/fb15212377.html, 大数据时代人工智能的创新与发展研究 作者：徐卓函 来源：《科技资讯》2015年第33期 摘要：大数据和人工智能是今天计算机学科的两个重要的分支。近年来，有关大数据和 人工智能这两个领域所进行的研究一直从未间断。其实，大数据和人工智能的联系千丝万缕。首先，大数据技术的发展依靠人工智能，因为它使用了许多人工智能的理论和方法。其次，人工智能的发展也必须依托大数据技术，需要大数据进行支撑。大数据时代背景下，未来人工智能会有哪些创新和发展，大家拭目以待。 关键词：大数据人工智能云计算数据挖掘机器人人工神经网络 中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）11（c）-0030-02 1 什么是大数据 1.1 大数据的定义 大数据是一个数据体量和数据类别都十分庞大的数据集。这个庞大的数据集，我们今天还无法用传统的数据库工具对它的内容进行获取和处理。整体概括起来，大数据具有数据类型多、数据规模大、数据真实性高、数据处理快等四大特征。 大数据的特征：第一，是指数据类型非常多，它的数据来自多种数据源，而非单一的一种数据源，数据的种类和数据的格式日渐丰富；第二，是指数据规模非常大，通常在10TB左右，规模非常庞大；第三，是指数据的真实性非常高，一些新的数据源渐渐兴起，打破了之前传统的数据源，今天的企业愈发需要这些有效的信息，以确保其真实性及安全性；第四，是指数据处理的速度非常快，能够做到数据的及时快速处理。 1.2 大数据的发展历程 “大数据”一词最早提出的是麦肯锡研究院于2011年发布的研究报告《大数据》。之后，经美国高德纳公司和美国一些科学家的宣传推广，渐渐地大数据概念开始流行起来。 大数据发展的萌芽期，是20世纪90年代至21世纪初，此时处于数据挖掘技术阶段。这一时期，随着数据挖掘理论和技术的一步步成熟，已开始有一些与商业相关的智能工具开始被人们所应用，如专家系统、数据仓库和知识管理系统等。 大数据发展的突破期，是2003—2006年，此时处于自由探索非结构化数据阶段。这一时期，非结构化数据的迅猛发展带动了大数据技术的快速发展。此时，可以以2004年Facebook 的创立为标志，此时是大数据发展的突破期。
大数据促进我国经济社会创新发展
大数据促进我国经济社会创新发展 ——学习《“十三五”国家信息化规划》的几点体会 赛迪研究院互联网研究所陆峰博士 近日，国务院印发《“十三五”国家信息化规划》，明确提出要建立统一开放的大数据体系，加强数据资源规划建设，构建统一高效、互联互通、安全可靠的国家数据资源体系，推动数据应用，强化数据资源管理，注重数据安全保护。 数据与煤炭、石油等能源资源一样，是国家基础性和战略性资源。近两年来，我国大数据产业生态体系不断完善，管理服务应用创新层出不穷，新服务、新模式、新业态不断涌现，为推进产业转型升级、创新社会治理模式、优化民生保障服务提供了重要保障，成为中国经济社会创新发展的重要驱动力。加快推进大数据在经济社会各领域创新应用，促进产业创新、管理创新、服务创新和治理创新，已经成为落实创新、协调、绿色、开放、共享五大发展理念重要抓手，成为推动中国经济社会创新发展重要途径。 一、大数据促进了产业发展模式创新，推动了产业转型升级和提质增效 一是大数据促进传统产业组织和运行模式创新，让传统产业研发设计、生产制造、物流运输、售后服务更加精准、高效和智能。基于客户需求反馈大数据的研发设计模式，有效解决了研发设计闭门造车问题，让企业研发设计更加具有
针对性和导向性。物流大数据有效解决了物流运输信息不对称问题，让物流资源调度更加优化和智能，物流仓储、车辆、人员等物流资源利用更加匹配和高效。生产制造大数据解决了生产数据车间流动问题，让企业生产流线更加柔性化，有效支撑了个性化定制、体验式制造、网络制造等新型制造业态。远程运维、在线监测等大数据有效解决了大型机械装备售后管理和维修问题，加强了产品的全生命周期管理，实现了对产品故障提前智能预警，促进了维修资源的优化配置，显著缩短了维修周期。 二是大数据促进了新型信息服务业态的孵化，各领域大数据分析挖掘行业信息服务快速崛起。营销、征信、互联网金融等领域大数据信息服务的崛起，让产业经济发展更加高效、健康。营销大数据信息服务的发展，指导了企业商业规划，优化商业资源配置，提高商业营销效率，实现了精准营销。征信大数据信息服务的发展，有效解决了交易双方信用信息不对称问题，提高了交易可靠性保障，让商业活动发展更加守信和健康。互联网金融大数据信息服务的发展，缩减了互联网金融运营成本，降低了普惠金融的发展门槛，有效解决了中小企业短期资金缺口问题，对传统金融服务起到了有效补充。 三是大数据倒逼着信息通信技术加速创新，为我国信息通信产业实现后发赶超、由大变强提供了难得历史机遇。大
大数据推动经济社会发展的研究报告
大数据推动经济社会发展创新的研究分析报告 摘要：21世纪以来, 互联网技术的应用普及和全球经济一体化推动了社会经济的发展。大数据继自然资源、人力资源、资本资源之后成为推动经济社会发展的第四种生产要素, 大数据逐步深入到经济社会的各个领域和层面, 探析基于大数据推动经济社会发展创新路径具有重要现实意义。本文从大数据的内涵入手, 分析大数据对经济社会发展的巨大影响, 以大数据创新性思维优化配置数据资源, 探析大数据推动经济社会发展创新路径, 促进社会经济的创新发展。 1 大数据推动经济社会发展创新概述 1.1 大数据的内涵 新经济形态下, 移动互联网、云技术、大数据、新能源、机器人及人工智能技术将人们带入大数据时代, 信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长, 多样化的数据促进了我国巨大的潜在大数据市场形成。大数据是数据技术、数据应用和数据对象的集合, 是从众多数据信息中挖掘出的有价值信息。大数据以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征, 国家拥有的数据规模和数据应用能力是衡量国家综合竞争力的重要指标。大数据深入到经济社会发展的各个领域层, 克服了以往抽样研究分析事物的局限性, 以全样分析的视角更加全面、快速地认识客观世界, 对经济运行机制、社会生活和国家治理形式发挥促进作用。大数据是社会经济发展的重要变量, 是推动社会发展和文明进步的有力工具, 是当今社会发展的重要动力。 1.2 大数据推动经济社会发展的重要作用 1.2.1 大数据催生了新产业的诞生和原有产业的结构重组和产业升级 马克思主义认为, 科学技术是第一生产力, 大数据的开发促进产业革新, 拓展了新兴产业的成长空间, 在新兴的战略性产业中培育大数据产业, 重点加强数据分享、数据分析、决策预测、数据外包租售服务等开发和应用, 促进数据制药、数