大数据
什么是大数据？大数据的产生、特点、用途
什么是⼤数据？⼤数据的产⽣、特点、⽤途⼀.什么是⼤数据⼤数据（big data）是指⽆法在⼀定时间范围内⽤常规软件⼯具进⾏捕捉、管理和处理的数据集合，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。
⼤数据指不⽤随机分析法（抽样调查）这样捷径，⽽采⽤所有数据进⾏分析处理。
⼤数据的5V特点（IBM提出）：Volume（⼤量）、Velocity（⾼速）、variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
⼤家⼀直⽐较认可的是前4个⼆.⼤数据的产⽣⼤数据有过3次信息化浪潮第⼀次信息化浪潮在1980年前后，个⼈计算机开始普遍。
第⼆次信息化浪潮在1995年前后，互联⽹开始发展。
第三次信息化浪潮在2010年前后，物联⽹，⼤数据，云计算开始⽕热起来三.⼤数据的特点、概念1.数据量⼤：⼈类进⼊信息社会后，数据量不断增长，尤其近两年，⽣活在⼀个“数据爆炸的时代”2.数据类型繁多：主要包括邮件、⾳频、视频、微信、微博、位置信息、链接信息、⼿机呼叫信息、⽹络⽇志等3.处理速度快：⼤数据时代数据产⽣速度快，需要快速分析、处理速度也更快4.价值密度低：有些数据有价值，有些数据就没价值，需要提取有价值的数据四.⼤数据的应⽤⼤数据⽆处不在，⼤数据应⽤于各个⾏业，包括⾦融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各⾏各业都已经融⼊了⼤数据的印迹。
制造业，利⽤⼯业⼤数据提升制造业⽔平，包括产品故障诊断与预测、分析⼯艺流程、改进⽣产⼯艺，优化⽣产过程能耗、⼯业供应链分析与优化、⽣产计划与排程。
⾦融⾏业，⼤数据在⾼频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三⼤⾦融创新领域发挥重⼤作⽤。
汽车⾏业，利⽤⼤数据和物联⽹技术的⽆⼈驾驶汽车，在不远的未来将⾛⼊我们的⽇常⽣活。
互联⽹⾏业，借助于⼤数据技术，可以分析客户⾏为，进⾏商品推荐和针对性⼴告投放。
电信⾏业，利⽤⼤数据技术实现客户离⽹分析，及时掌握客户离⽹倾向，出台客户挽留措施。
什么是大数据？
什么是大数据？什么是大数据？大数据（Big Data）是指规模巨大、种类繁多的数据集合，无法用常规的数据处理工具进行管理和处理。
这些数据通常以超过传统数据处理能力的速度，并展现出高度的多样性、复杂性和实时性。
大数据的处理需要借助于先进的数据分析和处理技术，以从中挖掘出有价值的信息和洞察力。
⒈大数据的特点⑴规模巨大：大数据所涉及的数据集合非常庞大，通常以TB、PB甚至EB为单位计算。
⑵多样性：大数据包含不同类型和来源的数据，例如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
⑶实时性：大数据的速度很快，需要实时处理和分析，以快速反应市场变化和数据趋势。
⒉大数据的应用领域⑴企业管理和决策：大数据分析可以帮助企业了解市场需求、消费者行为和竞争对手情况，优化产品设计和营销策略。
⑵社会公共管理：大数据可以用于城市交通管理、环境监测、智慧城市等领域，提高公共服务效率。
⑶医疗卫生：通过对大数据的分析，可以发现疾病的模式和趋势，帮助医生做出准确的诊断和预测治疗效果。
⑷金融行业：大数据分析可以用于风险评估、欺诈检测、个性化产品推荐等，提高金融机构的运营效率和风险管理能力。
⒊大数据的处理技术⑴数据采集与存储：包括数据抓取、数据清洗和数据存储等技术，确保数据的准确性和完整性。
⑵数据分析与挖掘：通过技术工具和算法，对大数据进行分析和挖掘，以发现数据中隐藏的模式和关联关系。
⑶可视化和报告：将分析结果以可视化的方式呈现，提供直观的数据展示和报告。
⑷机器学习和：通过机器学习和技术，对大数据进行预测和决策支持。
附件：本文档未涉及附件。
法律名词及注释：⒈数据隐私：保护个人数据不被未经授权的访问和使用。
⒉数据保护法：规定了个人数据的处理和保护规则。
⒊数据安全：保障数据不受损坏、丢失、泄露等威胁。
什么是大数据？
什么是大数据？大数据是指以规模化、高速度和多样化的数据为基础，通过创新的分析方法和工具，用于提取价值、洞察信息并支持决策的一种数据处理技术。
大数据具有以下特点：数据量大、数据速度快、数据种类多、数据价值高。
一、大数据的定义与背景1.1 定义大数据是指采集、存储和分析庞大数据量的一种技术和方法。
1.2 背景随着互联网的发展，数据的产生呈现爆发式增长，传统的数据处理方法已无法满足对大规模数据的处理需求。
二、大数据的特征2.1 数据量大大数据的特征之一是数据量巨大，包括结构化数据和非结构化数据。
2.2 数据速度快大数据的特点之一是数据和流动速度非常快，需要实时或近实时处理。
2.3 数据种类多大数据的种类多样，包括文本、图片、视频等多种数据形式。
2.4 数据价值高大数据中蕴含着宝贵的信息和洞见，通过分析可以挖掘出对企业决策有益的信息。
三、大数据应用场景3.1 企业决策大数据可以协助企业进行市场调研、产品优化、运营管理等决策过程，提高决策的准确性和效率。
3.2 城市规划通过收集城市中各个领域的数据，如交通、气象、人口等，可以进行智慧城市的规划和管理。
3.3 金融风控大数据技术可以对金融数据进行风险分析，帮助金融机构进行风险管理和预防欺诈行为。
3.4 医疗健康通过分析大数据可以实现个性化医疗、疾病预测和精准治疗，提高医疗服务的质量和效率。
3.5大数据是的基础，通过分析大数据可以让机器学习、自然语言处理等技术更加准确和智能。
四、大数据的挑战与发展方向4.1 数据安全与隐私保护随着数据量的增加，数据的安全性和隐私保护愈发重要，需要加强安全技术的研究和应用。
4.2 技术挑战大数据的处理需要高效的分布式计算、数据挖掘和机器学习等技术的支持，需要不断发展和创新。
4.3 数据规范与标准大数据的应用需要建立统一的数据规范和标准，方便数据共享和交流。
附件：本文档涉及的附件包括：大数据应用案例分析、大数据处理工具介绍等相关资料。
大数据是什么
大数据是什么大数据（Big Data）是指规模庞大、复杂度高且难以用传统数据处理工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
这些数据集合通常包含结构化数据（如关系数据库中的数据）和非结构化数据（如文本、音频、视频等），并且具有高速度、高密度和高多样性的特点。
大数据的特点1. 体量巨大：大数据的数据量通常以TB（1TB=1024GB）或PB（1PB=1024TB）为单位，甚至更高。
2. 多样性：大数据可以包含来自各种来源和格式的数据，如传感器数据、社交媒体数据、图像和视频数据等。
3. 时效性：大数据的生成速度非常快，需要实时或近实时处理，以便及时获取有用的信息。
4. 真实性：大数据通常是从真实世界中收集的，具有较高的真实性和代表性。
5. 不确定性：大数据中的数据质量和准确性往往难以保证，需要进行数据清洗和预处理。
大数据的应用1. 商业决策：大数据分析可以帮助企业了解市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，从而做出更明智的商业决策。
2. 金融风控：通过对大数据的分析，可以识别潜在的风险和欺诈行为，提高金融机构的风险管理能力。
3. 医疗健康：利用大数据分析技术，可以挖掘医疗数据中的潜在关联和模式，提高疾病诊断和治疗效果。
4. 智慧城市：通过对城市中各种传感器和设备产生的大数据进行分析，可以优化城市交通、能源利用和公共服务等方面的运行效率。
5. 社交媒体分析：大数据分析可以帮助企业了解用户在社交媒体上的行为和偏好，从而改进产品和服务。
6. 物流管理：通过对物流数据的分析，可以优化运输路线、减少物流成本，提高物流效率。
7. 科学研究：大数据分析在天文学、生物学、气象学等领域有着广泛的应用，帮助科学家发现新的规律和知识。
大数据的处理技术1. 数据采集：通过传感器、日志文件、网络爬虫等方式收集大数据。
2. 数据存储：使用分布式文件系统（如Hadoop HDFS）或NoSQL数据库（如MongoDB）等技术进行大数据的存储。
大数据知识点全面总结
大数据知识点全面总结目录一、什么是大数据1.1 大数据的定义1.2 大数据的特点1.3 大数据的价值二、大数据的应用场景2.1 金融领域2.2 零售领域2.3 医疗健康领域2.4 交通领域2.5 农业领域三、大数据的技术工具3.1 Hadoop3.2 Spark3.3 Flink3.4 Kafka3.5 Elasticsearch四、大数据的挑战与解决方案4.1 数据存储与管理4.2 数据处理与分析4.3 数据安全与隐私4.4 数据可视化与决策支持五、大数据未来发展趋势5.1 人工智能与大数据的融合5.2 云计算与大数据的融合5.3 边缘计算与大数据的融合5.4 行业应用与大数据的融合六、结语一、什么是大数据1.1 大数据的定义大数据是指规模巨大、种类繁多、处理速度快的数据集合。
它包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是以表格形式存储的数据，如关系数据库中的数据；半结构化数据是具有一定组织结构但不符合传统关系数据库模式的数据，如XML、JSON格式的数据；非结构化数据是没有固定结构的数据，如文本、图像、音频、视频等。
1.2 大数据的特点大数据具有5V特征：Volume（数据量大）、Velocity（处理速度快）、Variety（种类繁多）、Veracity（真实性）、Value（价值高）。
Volume：大数据的数据量通常以TB、PB、甚至EB计算，远超传统数据库能力。
Velocity：大数据的处理速度要求非常高，需要能够实时或近实时地处理数据。
Variety：大数据的数据种类繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
Veracity：大数据的真实性要求高，需要通过数据清洗、质量控制等手段保证数据的准确性和一致性。
Value：大数据的价值非常大，可以挖掘出隐藏在其中的商业洞见和价值。
1.3 大数据的价值大数据具有重要的商业价值。
通过对大数据的分析和挖掘，可以为企业带来以下益处：- 更好的决策支持- 更精准的市场营销- 更高效的运营管理- 更好的客户服务- 更快的产品创新二、大数据的应用场景2.1 金融领域在金融领域，大数据被广泛用于风险管理、信用评估、欺诈检测、投资决策等。
大数据是什么
大数据是什么引言概述：随着科技的飞速发展，大数据成为了一个热门话题。
人们对于大数据的理解和应用越来越广泛。
本文将从五个大点出发，详细阐述大数据的定义、特点、应用领域、挑战和未来发展趋势。
正文内容：1. 大数据的定义：1.1 数据规模：大数据是指数据量巨大，无法使用常规的数据处理工具进行处理和分析的数据集合。
1.2 数据速度：大数据的产生速度非常快，需要实时处理和分析。
1.3 数据多样性：大数据包含结构化数据和非结构化数据，如文本、图象、音频等。
2. 大数据的特点：2.1 数据价值：大数据中蕴含着丰富的信息和价值，可以匡助企业做出更准确的决策。
2.2 数据来源：大数据来自各种渠道，如社交媒体、传感器、日志文件等。
2.3 数据质量：大数据的质量不一致，需要进行数据清洗和处理。
2.4 数据分析：大数据需要使用专业的数据分析工具和算法进行挖掘和分析。
2.5 隐私和安全：大数据的使用涉及到个人隐私和数据安全的问题，需要严格保护。
3. 大数据的应用领域：3.1 商业决策：大数据可以匡助企业分析市场趋势、消费者行为等，提供决策支持。
3.2 金融行业：大数据可以匡助银行和保险公司进行风险评估、反欺诈等工作。
3.3 医疗健康：大数据可以匡助医院分析患者数据，提供个性化的医疗服务。
3.4 城市管理：大数据可以匡助城市进行交通管理、环境监测等工作。
3.5 科学研究：大数据可以匡助科学家进行天文、地质、生物等领域的研究。
4. 大数据的挑战：4.1 数据存储和处理：大数据的存储和处理需要庞大的计算资源和存储空间。
4.2 数据质量和一致性：大数据的质量和一致性对于分析结果的准确性至关重要。
4.3 隐私和安全：大数据的使用涉及到个人隐私和数据安全的问题，需要加强保护。
4.4 技术人材：大数据的分析和应用需要专业的技术人材，人材供给不足。
5. 大数据的未来发展趋势：5.1 人工智能与大数据的结合：人工智能技术的发展将进一步推动大数据的应用和发展。
大数据是什么
大数据是什么引言概述：随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据指的是那些规模庞大、复杂多样的数据集合，这些数据无法用传统的数据处理工具进行处理和分析。
本文将详细介绍大数据的定义、特点以及其在各个领域的应用。
一、大数据的定义1.1 数据量巨大：大数据的最显著特点就是数据量巨大。
传统的数据处理工具往往无法处理这些海量数据，因此需要借助新的技术和工具来进行处理。
1.2 多样性：大数据不仅仅包括结构化数据，还包括非结构化和半结构化数据，如文本、图片、音频、视频等。
这些数据的多样性使得大数据的处理更加复杂和难点。
1.3 实时性：大数据的产生速度非常快，需要实时进行处理和分析。
传统的批处理方式已经无法满足对实时性的要求，因此需要引入流式处理技术。
二、大数据的特点2.1 高速性：大数据的处理需要在很短的时间内完成，因此对计算和存储的速度要求非常高。
2.2 多样性：大数据包含各种类型的数据，需要使用多种技术和工具进行处理和分析。
2.3 不确定性：大数据中包含不少噪声和异常值，需要通过数据清洗和预处理来提高数据的质量和准确性。
三、大数据在商业领域的应用3.1 市场营销：通过对大数据的分析，企业可以了解消费者的行为和偏好，从而精准定位目标客户，并制定有效的营销策略。
3.2 供应链管理：大数据可以匡助企业实时监控和管理供应链，提高物流效率和降低成本。
3.3 金融风控：通过对大数据的分析，金融机构可以识别潜在的风险，及时采取措施进行风险管理和防范。
四、大数据在科学研究领域的应用4.1 生物医学研究：大数据可以匡助科学家分析大量的基因组数据，从而发现疾病的原因和治疗方法。
4.2 天文学研究：通过对大数据的分析，天文学家可以发现新的星系和行星，探索宇宙的神奇。
4.3 气象预测：大数据可以匡助气象学家预测天气变化，提高预报准确性。
五、大数据面临的挑战与未来发展5.1 隐私保护：大数据的处理和分析涉及大量的个人隐私信息，需要加强对数据的保护和合规性监管。
什么是大数据
什么是大数据大数据是指规模庞大、传统数据处理方法难以高效处理的数据集合。
这些数据通常具有三个特点：数据量大、数据类型多样、数据处理速度快。
大数据的产生主要源于网络、传感器、移动设备等现代科技的普及与应用，以及互联网、社交媒体等数字化平台的广泛使用。
为了更好地理解大数据，可以从以下几个方面进行详细介绍：1.大数据的特征1.1 数据量大：大数据的主要特征之一是数据量庞大，通常以TB、PB、EB甚至更大的单位来衡量。
1.2 数据类型多样：大数据可以包含结构化、半结构化和非结构化数据，如文本、图像、音频、视频等多种类型的数据。
1.3 数据处理速度快：大数据的处理速度要求较高，需要能够快速获取、存储和分析数据，以实现实时或近实时的数据处理。
2.大数据的应用领域2.1 商业智能与决策支持：通过分析海量的销售数据、市场趋势等，可以了解消费者需求，提高销售效益和决策效果。
2.2 金融风控与欺诈检测：大数据分析可以帮助金融机构预测风险，识别异常行为，以提高风险管理和欺诈检测能力。
2.3 健康医疗与生命科学：通过分析大量的健康数据和生物信息，可以加速药物研发、个性化医疗等领域的发展。
2.4 城市管理与智慧交通：通过大数据分析，可以实现城市交通、能源、环境等方面的智能管理和优化。
3.大数据的处理技术3.1 分布式存储与计算：大数据处理需要借助分布式存储与计算技术，如Hadoop、Spark等，以实现高效的数据存储和处理。
3.2 数据挖掘与机器学习：通过数据挖掘和机器学习算法，可以从大数据中挖掘出有用的信息和模式，以支持决策和预测。
3.3 云计算与虚拟化：利用云计算和虚拟化技术，可以实现弹性的资源分配和管理，以满足大数据处理的需求。
附件：本文档附带一个大数据案例分析报告，以供参考。
法律名词及注释：1.GDPR（General Data Protection Regulation）：《通用数据保护条例》，是欧洲联盟制定的一项关于个人数据保护的法规，其目的是保护个人数据在数字环境中的隐私和安全。
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移动公司
YAHOO! Microsoft
软件公司以其软件 强项进入通信终端 和电视机产业！
固网公司
虚拟运营商
16
目
录
1
信息化发展与大数据时代 4G时代的移动互联网应用
2
3
智慧物联网与云计算服务
17
MBB时代移动互联网引领行业新变革
终端智能化——移动互联网
智能终端驱动移动互联网业务快速发展，终端+应 用捆绑用户，绑架运营商
90年代最令人失望的公司， 21世纪初最成功的公司
（2011年财报销售收入和利润
分别同比增长73％和125％）
10年前的市值仅100亿美元！
Apple公司市值 2007.8超Intel 2007.9超IBM 2008.8超谷歌 2010.5超微软 2011.6超Wintel 2011.9超ExxonMobil 2012.2超谷歌＋微软 2012.4超谷歌＋ Wintel居全球市值首位
移动应用层 娱乐类 商务类 沟通/工具类
移动软件/平台层 OS 移动中间件 移动数据库 安全软件
网络通道 运营商 WIFI
移动终端层
智能手机
平板电脑
MID等
移动互联网的服务特点——SoLoMo • 移动互联网与固定互联网相比的 服务特点：
可随时随地可利用碎片化时间，个性化、私密 化、娱乐化、互动性 获得用户身份识别、用户位置信息、用户在线 状态信息、用户终端和应用偏好、用户消费行 为统计数据 可定制终端、定制语音和数据服务、计费等集 Apps
时间演进
网络演进
1987－2001 模拟网 2001－2003 2G数字网 2003－2007 2.5G数字网 •实现移动互联 接入，提供附加 数据业务服务 •强调“生活化” •强调“差异化” 支持GPRS 支持WAP 2007－? 3G/4G网络 物联网
需求演进 服务特点
•实现“移动” 的语音通话
智能家电 传感设备13
6
移动互联网引发ICT产业变局
Nokia
90年代最成功的欧洲企业， 本世纪头十年最令人失望 的公司
2007年市值1100亿欧元， 2012年4月为122亿欧元
2006.5.4 2011.5.4
Data Source: Wolfram Alpha
Apple
隐私性、便携性、准确性、可定位的特点。
《移动互联网技术发展白皮书》
桌面互联网 移动互联网 移动网
定义：“狭义的移动互联网是
指，用户能够通过手机，PDA
或其他手持终端通过通信网络
大屏幕终端 小屏幕终端
开放 免费
准确性 隐私性 无中心 便携性 应用来自草根 可定位
封闭 收费
接入网络。广义的移动互联网 是指，用户能够通过手机， PDA或其他手持终端以无线的 方式通过各种网络(WLAN， WiMAX，GPRS，WCDMA等)
上世纪 70 年代
PC机时代
桌面互联网时代
移动互联网时代
本世纪前十年
上世纪 60 年代
上世纪 80 年代 上世纪 90 年代
固定电话的10亿用户: 125年(1876一2001)
移动电话的10亿用户: 20年(1982—2006)
2011年底，全球移动电话用户数60亿(桌面互联网30亿)！
无线接入宽带化——LTE与无线城市
泛在网络所催生的用户随时随地高速接入网络， 推动了3G/4G的发展与WLAN热点覆盖的无线城 市发展
业务融合化——三网融合、全业务ICT
真正的全业务运营是为用户提供融合的业务：包括 语音、数据、视频服务，表现为移动通信、宽带接 入、高清电视、信息化解决方案、家庭信息化等
流媒体 数据 话音
模拟、 电路交换 TACS AMPS
数字、 电路交换 GSM CDMA
<200kbps
宽带、 分组交换
WCDMA CDMA-2000 TD-SCDMA < 2Mbps
OFDMA <100Mbps
增 强 型
演 进 型
高速移动 100Mbps, 低速约 1Gbps
1980
1990
2000
1
信息通信产业的演进：从C&C到nC
Communications
C&C
Computer
3C
Consumer Electronic
4C 5C 6C
Computation
Content Industry
Control System
Cyber-Physical System (CPS)
Information
客户端计算
绿色IT 新式数据中心 社交计算
计算架构
商业流程管理
面向互联网架构 元数据管理 企业集聚合 专业化系统 虚拟化 聚合
7
8 9 10
情景感知计算
存储级内存 普适计算 基于结构的基础设施 和计算机
安全—行为监控 社交计算
内存 虚拟化 移动应用 9 统一通信 商业智能 绿色IT
Web平台
计算架构 真正的万维网 社交计算
信息通信技术企业的融合与转型
Apple从计算机公司进入通信和电视行业(iPhone/iPad/Apple TV)； IT硬件、软件、消费电子和 Google从网络内容服务公司准备进入通信与电视行业； (Android/ Chrome /Google TV) Yahoo从网络内容服务准备进入电视行业； (Yahoo! Connected TV) Microsoft准备进入 移动终端产品领线电 视公司 终端公司 互联网企业都纷纷进入通信 市场 互联网内容和 应用服务公司
Gartner：未来五年(2012-2016)十大技术发展趋势
1.组织加固和组织瓦解； 2.由软件定义的网络； 3.更大的数据和存储空间；
4.混合型云服务； 5.客户端架构和服务器架构；
6.物联网； 7.信息技术设备狂热； 8.操作复杂性； 9.虚拟数据中心； 10.信息技术需求；
10
信息通信技术发展进入新时代
Mobile Web
SMS
SNS
Gaming
LBS
Comm ercial
成成服务，服务类型多;移动终端数多于PC，
换代快
Internet is going to Mobile
20
Mobile is going to Internet
移动互联网的内涵
移动互联网的内涵：
移动互联网继承了桌面互联网的开放协作的特征，又继承了移动网的实时性、
1964年：地球村时代
1944 年：计算机时代 1876年：电话时代
11
网络应用的特点分析
• 2011年5月23日美国“网络空间国际战略”
1. 掌握未来互联网发展、安全与标准、监管与治理的控制权，在国际范围内
保证网络可用性、开放性、安全可靠性。
• 网络应用与服务的典型趋势
1. WEB技术的进步导致传播动力学模型不断演进，社交网络与网络的社会化
2
Communication
Control
关于互联网思维
小结：互联网思维除了开放、包容、共赢和分享精神 外，必须在以下九个方面思维上的转型： 1、由网业不分到网业分离的转型； 2、由管道模式到平台模式的转型； 3、由超越策略到颠覆策略的转型； 4、由行业视角到跨界融合的转型； 5、由通信网络到社交网络的转型； 6、由产品市场到产品土壤的转型； 7、由面向客户到面向服务的转型； 8、由企业效益到企业价值的转型； 9、由碎片数据管理到大数据分析的转型； 。
信息化发展趋势与应用前景展望
吕廷杰 博士
北京邮电大学校长助理、教授、博士生导师
国际电信协会(ITS)常务理事
中国信息经济学会常务副理事长
中国通信学会理事、现代管理专委会主任
中国技术经济研究会理事、通信技术经济专委会主任
目
录
1
信息化发展与大数据时代 4G时代的移动互联网应用
2
3
智慧物联网与云计算服务
趋势明显；
2. 云计算的出现导致网络成为计算机、网络内生业务及其管理架构发生变革 、计算服务的实用化面临挑战；
3. 新型应用使得网络向多源异构化方向发展，网络的泛在化、泛载化趋势 使 得网络服务的定义变得复杂；
4. 网络的普及与广泛应用同时导致网络安全与信息安全成为社会与公众安全 12
大型机时代
小型机时代
通信外延化——物联网
传感网技术的不断发展，人们通过信息通信技术 汇聚了海量“物体”信息，从人的通讯到机器通 讯的转变
运营平台化——智能管道、云计算
通信由为人与人搭建管道，转变成为信息服务 搭建平台，平台要智能地为用户提供所需要的 信息，而云计算成为海量信息服务的最佳模式
18
移动互联网产业链情况
- 移动互联网产业链由电信运营商、设备提供商、终端提供商、 服务提供商、内容提供商、芯片提供商等组成，并逐步向商务、 金融、物流等行业领域延伸
3
2013年最热关键词 “大数据”!
4
5
6
移动终端正在成为情景的传感器
7
8
Gartner 评出的10项具有战略意义的信息技术
排名 1 2 云计算 移动应用和媒体平板 2011 2010 云计算 高级分析 2009 虚拟化 云计算 2008 绿色IT 统一通信
3
4 5 6
社交媒体和协作
视频 下一代分析 社交分析
14
MBB使移动互联网产业链价值发生扭转
移动互联网产业链
价 值 终 端 设备 商
运营 商
应用服 务商
未来（现在）移动 互联网产业价值链
过去移动互联网产 业价值链
产业链
-由于移动互联网时代以业务应用平台为核心的产业环境逐步形成，原有以运营商为 核心的商业模式受到冲击