中国大数据研究与应用概况(1)
大数据分析环境下的机器学习研究与应用
大数据分析环境下的机器学习研究与应用一、概念解析大数据（Big Data）是指数据量巨大、类型多样、处理复杂、分析价值丰富的数据集合，它为企业配置了一个庞大、高复杂和高度挑战性的分析环境。
机器学习是大数据分析环境下非常重要的技术之一，它是一种前沿的人工智能技术，通过让机器能够主动地学习和形成判断模型，从而实现智能化。
二、机器学习的应用场景机器学习广泛应用于智能化搜索引擎、图像识别、智能客服、智能家居等领域。
具体来说，大数据分析环境下常见的机器学习应用场景包括：1.智能化搜索引擎：通过机器学习在大数据中挖掘出用户热门搜索词，进而优化搜索结果的匹配度，提高搜索效率和精准度。
2.图像识别：通过机器学习对图像进行分析和学习，提取其中的特征信息，从而实现图像识别、分类、检测等。
3.智能客服：通过机器学习对用户的就诊、购物、投诉等行为数据进行学习和分析，实现智能化客服，提高服务体验和效率。
4.智能家居：通过机器学习对用户的家庭生活习惯、偏好等行为数据进行分析，自动调控温度、光照等，提高居家舒适度和智能化。
三、机器学习的研究方向随着大数据时代的到来，机器学习的研究方向也在不断拓展。
下面介绍几个比较热门的机器学习研究方向：1.深度学习：指建立神经网络模型，通过多层非线性的变换去学习数据表示，从而实现高级抽象和强大的学习能力。
2.增强学习：指让智能体通过与环境交互获得经验，从而不断优化自己行为的能力。
3.迁移学习：指利用已经学会的知识和经验，快速适应新的任务和环境。
通过对机器学习的不断研究和发展，能够再大数据环境下实现更多智能化和人性化的应用。
四、机器学习的三个要素机器学习的三个要素分别是模型、算法和优化方法。
1.模型：是机器学习中的一个关键概念，它是指根据数据特点和规律的不同，所采用的不同的描述和预测方法。
常见的机器学习模型包括决策树、逻辑回归、K-近邻等。
2.算法：和模型有关，它是指在模型基础上所使用的预测方法。
数据库技术的研究与应用现状分析
数据库技术的研究与应用现状分析随着信息技术的不断发展，数据量的不断增加，数据库技术在今天的应用中扮演着重要的角色。
数据库技术的研究和应用现状越来越引起人们的关注。
本文将对当前数据库技术的研究和应用现状进行深入分析。
一、数据库技术概述数据库是指按照某种数据模型组织、描述和存储大量数据的存储介质和管理软件系统。
数据库技术作为数据管理系统的核心技术，主要包括数据结构、数据存储、数据操作语言和数据库管理系统等方面的内容。
数据库管理系统（DBMS）是指用于管理数据的软件系统，它可以对各种类型的数据进行管理和处理，保证数据的完整性、安全性和一致性。
当前，DBMS能够支持多种操作系统和多样化的应用程序，如关系型数据库（RDBMS）、面向对象数据库（OODBMS）和XML数据库等。
目前，数据库技术广泛应用于各个领域，如企业信息管理、医疗健康、金融、电商等。
二、数据库技术的研究现状1. 数据库系统的性能优化和数据访问技术当前数据量的急剧增长，使得数据库系统的性能优化和数据访问技术成为数据库领域的研究热点之一。
随着多核CPU的快速发展，研究人员开始关注多核CPU的并发管理。
此外，大数据处理的出现，也让数据管理系统的性能优化面临了新的挑战。
2. 数据挖掘和智能化处理技术数据库技术的应用越来越广泛，也越来越复杂。
数据挖掘技术能够识别数据库中隐藏的模式、关系和规律，挖掘出数据库中的潜在价值信息。
数据挖掘技术已被广泛应用于商业、金融、医学和社交网络等领域。
同时，智能化处理技术也成为数据库技术研究的一大热点。
利用智能化处理技术提高数据库的自动化程度和智能化水平，可以减少用户的参与度，提高数据处理的准确性和效率。
3. 数据库系统的安全性和隐私保护技术数据库系统的安全性和隐私保护技术也逐渐成为数据库技术研究的一个领域。
数据安全问题已经受到高度关注，在数据库技术中，要求能够提供数据库的机密性、完整性和可用性保护，以保证数据的安全性。
基于大数据的管理信息系统研究与应用
基于大数据的管理信息系统研究与应用随着社会的不断发展和进步，在当今信息化的时代中，大数据成为了一个不可忽视的重要组成部分。
大数据的出现为企业管理带来了全新的变革和机遇，基于大数据的管理信息系统已经逐渐成为了企业管理中不可或缺的一部分。
本文将从大数据基础、管理信息系统、基于大数据的管理信息系统研究以及应用实践等几个方面进行论述，旨在探讨大数据对企业管理的影响以及基于大数据的管理信息系统的研究与应用。
一、大数据基础大数据是指太大、太复杂、传统方法无法处理的数据集合。
与传统的数据管理方式相比，大数据的特点主要体现在“四V”上：Volume（大规模）、Velocity（高速度）、Variety（多样化）和Value（价值）。
首先看Volume，大数据的处理能力主要在于它的数据量大，且规模一直在不断扩大。
目前我们所说的大数据已经远远超过了传统的数据管理方式，因此，如何有效处理大量数据成为了一个重要的问题。
其次是Velocity，大数据管理的特点之一就是数据时效性高。
如果需要更精细化的分析，那么该数据必须在短时间内被获取并进行实时处理。
而在传统的数据管理中，往往需要花费较长的时间才能处理一批数据，而且随着数据量增大，时间成本也将不断增加。
接着，Variety是大数据处理中一个很重要的问题，数据的多样性使得我们无法使用传统的数据处理方式。
在处理大量数据时，数据的来源、种类以及格式都可能是非常复杂的，如何将这些数据整合起来是大数据管理过程中的一个重要挑战。
最后是Value，指的是数据的价值。
对于不同的应用场景和不同的业务需求，数据的价值也是不一样的，因此如果要有效利用大数据，就需要对数据的真正价值有深刻的认识和理解。
二、管理信息系统管理信息系统（Management Information System，MIS）是指通过计算机技术，将企业管理所需的数据、信息、函数、方法、规则和应用系统等有机地整合起来，以实现企业全面、科学、定量的管理。
大数据可视化技术的研究与应用
大数据可视化技术的研究与应用随着互联网、物联网等技术的发展，数据的量、质、速度等属性不断提高，随之而来的信息的可视化成为了重要的课题。
大数据可视化技术是一种通过可视化方式使数据更易于理解、分析、应用的技术。
它是大数据分析与展示的桥梁，广泛应用于交通、金融、工业、医疗等领域。
一、大数据可视化技术的研究进展大数据可视化技术虽然是一个比较新的领域，但其研究进展已经颇为丰富。
近年来，研究者们开始探究使用良好的图形界面来展示大数据，以期货好展示、分析数据。
因此，许多研究工作集中在图形表达领域，包括基于Web、应用程序等的可交互“重量”可视化。
在图形表达方面，大数据可视化技术使用的图形包括热力图、网络图、地图、条形图、散点图等。
石墨烯 (Graphene) 是一个可重复使用的图表和数据可视化库，它提供了许多通用的可视化表达形式。
由于石墨烯能够快速渲染大量数据，因此成为了科学计算、工程和数据分析中最常用的图表库之一。
此外，还有一些可重复使用的可视化库，例如D3. js、Chart. js、Square和Sigma.js。
D3 是一种利用Web标准来创建交互式的可视化图形的JavaScript 库。
它可以将数据转换为HTML、SVG和CSS，使开发者能够更改数据的呈现方式。
而Chart.js是一个简单的可重复使用的可视化库，主要侧重于创建静态图表，如条形图、柱状图、饼图等。
Sigma.js是一种可重复使用的网络可视化库，允许开发者创建半复杂的交互式网络图。
二、大数据可视化技术的应用领域大数据可视化技术广泛应用于各个领域，以下是几个应用案例：1. 金融投资金融风险控制和投资分析拥有大量和复杂的数据。
投资者可以利用大数据可视化技术来分析市场趋势、成交量和价格走势，以及收益率、回撤等金融指标。
2. 工业生产生产过程涉及到的各种数据如订单、机器状态、人工干预等都可以通过大数据可视化技术进行监测和控制。
运用可视化技术的整个产业链包括原材料采购、生产计划、进度跟踪和质量控制，全程监控生产数据或者对表现进行即时屏幕演示。
大数据资源管理的研究与应用
大数据资源管理的研究与应用随着互联网技术的飞速发展，大数据的应用在各个领域不断地拓展，对人类社会的发展具有重要的推动作用。
大数据的存储、处理和管理已成为当前研究的重要问题之一。
因此，大数据资源管理的研究与应用显得尤为重要。
一、大数据资源管理的定义和意义大数据资源管理是指对海量数据进行规划、管理和维护，以保证数据的安全、高效、可靠和可用性。
随着大数据的不断增加，管理海量数据的难度和复杂度也越来越高。
大数据资源管理的研究和应用，可以大大提高数据的价值和利用效率，促进各行业和领域的发展。
二、大数据资源管理的技术手段1.数据分析技术大数据资源管理的核心是数据分析技术。
数据分析技术通过对大数据的处理和分析，挖掘出其中的有价值的信息，为决策者提供依据。
数据分析技术包括数据可视化、数据挖掘、大数据分析等，这些技术可以让人们通过图表、报表等方式快速了解数据的情况，帮助企业自由决策，实现商业价值的最大化。
2.云计算技术云计算技术是处理大数据的重要技术手段之一。
它通过将大数据分散式存储在云端存储系统中，再将计算任务分发给多个计算节点进行处理，从而提高数据的处理速度和分析效率。
云计算技术中的大数据处理平台，例如Hadoop、Spark、Storm等，可以对大数据进行存储、处理和分析，让数据的价值得到最大化。
3.数据安全和隐私保护技术大数据资源管理的难点中，数据的保护是其中之一。
为了保护数据的安全和隐私，越来越多的数据安全和隐私保护技术被研究和应用。
这些技术包括数据加密、数据匿名化、数据防篡改等，可以对数据进行有效的保护，从而保障数据的安全性和可靠性。
三、大数据资源管理的应用1.医疗保健领域医疗保健领域是一个重要的大数据应用领域。
通过分析和挖掘患者的健康数据和疾病信息，可以为医生提供更准确的医疗诊断和治疗方案，进而提升患者的健康水平和生活质量。
同时，大数据资源管理也可以为医疗机构实现自动化的健康管理和医疗保健，从而提高医疗机构的效率和服务质量。
大数据技术研究报告
大数据技术研究报告随着互联网的普及和应用场景的扩大，大数据技术逐渐成为现代社会的重要组成部分。
大数据技术的研究与应用对于推动社会经济发展，优化资源配置，提升管理效能，改善人们的生活质量具有重要意义。
本报告主要介绍大数据技术的研究现状和应用前景。
一、大数据技术的研究现状目前，大数据技术的研究主要集中在以下几个方面：1. 数据存储与管理：随着数据量的爆发增长，如何高效地存储和管理海量数据成为了重要课题。
分布式存储系统、云计算、并行计算等技术的应用，有效解决了数据存储与管理问题。
2. 数据挖掘与分析：大数据中蕴含着各种有价值的信息，如何从中提取出有用的知识成为了研究的重点。
数据挖掘、机器学习、自然语言处理等技术的应用，实现了对大数据的深入分析与挖掘。
3. 数据隐私与安全：大数据中包含着各种个人隐私信息，如何保护数据的安全成为了研究的热点。
数据加密、身份认证、访问控制等技术的应用，提高了大数据的隐私与安全性。
4. 数据可视化与传播：大数据分析的结果需要以可视化的方式展现给用户，如何设计有效的可视化界面成为了研究的重要方向。
交互设计、数据可视化技术的应用，使得大数据的结果更加直观易懂，便于用户的理解与传播。
二、大数据技术的应用前景1. 金融领域：借助大数据技术，银行、保险等金融机构可以对客户进行更加准确的风险评估和信用评估，提供个性化的金融服务，优化资金调度策略，降低风险。
2. 医疗健康领域：通过大数据分析，可以挖掘出疾病的特征和规律，提高临床诊断和治疗的效率和准确性。
同时，结合云计算和移动技术，可以实现健康信息的精准采集和监测，为个体提供个性化的健康管理服务。
3. 城市管理领域：大数据技术可以帮助城市实现智慧化管理，优化交通流量、能源供应和环境保护等方面的问题，提高城市的运行效率，改善居民的生活质量。
4. 电商零售领域：通过对用户行为和购买记录的分析，可以进行精准推荐和定制化营销，提高销售额和用户满意度。
生物大数据的研究与应用
生物大数据的研究与应用随着科技的不断发展与创新，人们越来越多地意识到生物大数据潜在的巨大价值。
生物大数据是生物学领域海量、高质量、多样化的数据，包括基因组学、蛋白质组学、代谢组学、转录组学等诸多方面的数据，这些数据在医疗、生物工程、生态环境等领域的应用潜力巨大。
一、生物大数据的基础众所周知，生物体的信息不仅仅在于标准染色体上的基因，还包括表观基因、转录因子和其他调控基因因素等。
生物大数据主要由这些信息和其他生物元件的测试数据组成，为生物研究工作提供基础。
基因组大数据是生物大数据的重要组成部分，其研究基础是快速的测序技术以及相应的数据库技术。
目前，高通量测序技术的发展让基因测序成为了一个经济、快速、高效的过程。
同时，由于测序技术的不断改进，测序数据量不断增加，因此数据的存储、传输和处理也变得非常重要。
二、生物大数据在医疗领域的应用1. 快速DNA测序和分析生物大数据提供了大量的基因组信息，其中就包括患者个体的基因组序列数据。
快速DNA测序和分析可以为医生们提供更为准确的个体化医疗建议，具有非常重要的临床意义。
生物大数据还可以用于探索人类基因组的变异和突变，从而更好地理解各种疾病的发病机制和治疗方法。
2. 癌症基因组学癌症基因组学是一个重要的研究领域，可以揭示癌细胞在基因组水平上的变异情况和病因。
生物大数据可以帮助科学家们准确地识别癌症相关的基因组特征，这对制定个体化抗癌治疗方案非常重要。
癌症研究中的生物大数据还可以用来研究不同的癌症类型、癌症基因组的突变类型以及不同癌症子群体的生物学差异等问题。
3. 药物开发生物大数据可以用于药物开发和研究。
如此多的关于药物结构、功能和病因的数据，可以帮助科学家们开发药物，从而更好地治疗各种疾病。
由于生物大数据具有高质量、大规模和交叉的特点，可以帮助科学家们快速地发现具有治疗潜力的新药物，并挖掘出更深层次和复杂的药物机制。
三、生物大数据在生态环境中的应用1. 生态系统生态环境中的生物大数据主要涉及到生态系统的生物多样性、生态网络和生态系统过程。
大数据技术应用研究论文
大数据技术应用研究论文摘要本文旨在深入探讨大数据技术的应用及其在我国经济发展、社会进步和科技创新中的重要作用。
首先，对大数据技术的基本概念进行梳理，分析其技术特点和发展趋势。
其次，论述大数据技术在各个领域的具体应用，包括金融、医疗、城市管理、智能制造等。
接着，探讨大数据技术在推动我国经济社会发展、提升国家治理能力和创新能力方面的贡献。
最后，提出大数据技术发展的挑战和应对策略，为未来大数据技术的研究和应用提供参考。
1. 大数据技术概述1.1 概念大数据技术是指在海量数据中发现有价值信息的一系列方法和技术，包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等方面。
大数据具有四个特点：大量（Volume）、多样（Variety）、快速（Velocity）和价值（Value）。
1.2 技术特点大数据技术具有以下特点：1. 分布式计算：通过分布式系统进行数据处理，提高计算效率。
2. 数据挖掘与分析：采用挖掘算法发现数据中的规律和关联，为决策提供依据。
3. 云计算：利用云计算平台提供数据存储、处理和分析等服务。
4. 实时数据处理：对海量数据进行实时分析，满足快速决策需求。
1.3 发展趋势1. 技术融合：大数据技术与人工智能、物联网、云计算等领域不断融合，形成新的技术方向。
2. 数据安全与隐私保护：随着数据规模的扩大，数据安全和隐私保护成为关注焦点。
3. 边缘计算：边缘计算技术的发展，使得大数据分析更加接近数据源，降低延迟。
4. 开放共享：政府、企业和社会各界加强合作，推动数据资源的开放共享。
2. 大数据技术应用领域2.1 金融领域大数据技术在金融领域应用于信用评估、风险管理、欺诈检测等，提高金融服务效率和风险控制能力。
2.2 医疗领域大数据技术在医疗领域用于疾病预测、药物研发、医疗资源优化等，提升医疗服务质量和水平。
2.3 城市管理大数据技术在城市管理领域应用于交通拥堵、环境监测、公共安全等方面，提高城市治理能力。
2.4 智能制造大数据技术在智能制造领域用于生产过程优化、设备维护、供应链管理等，提升制造业竞争力。
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中国大数据研究与应用概况（1）胡经国本文根据有关文献和资料编写而成，供读者参考。
本文在篇章结构、内容和文字上对原文献作了一些修改和补充，并且添加了一些小标题，特此说明。
一、中国大数据落地的三道坎从全球来看，对大数据认识、研究和应用尚处于初期阶段。
特别是对中国来说，大数据要真正落地，还需要迈过以下三道坎。
1、数据是否足够丰富和开放丰富的数据源是大数据产业发展的前提。
在中国，数字化数据资源总量远远低于美欧；每年新增数据量仅为美国的7%，欧洲的12%。
其中，政府和制造业的数据资源积累远远落后于国外。
就已有有限的数据资源来说，还存在标准化、准确性和完整性低，因而利用价值不高的情况。
同时，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”；而且受行政垄断和商业利益所限，数据开放程度较低。
这给大数据应用造成极大障碍。
制约中国数据资源开放和共享的一个重要因素是政策法规不完善。
一方面缺乏推动政府和公共数据公开的政策；另一方面数据保护和隐私保护的制度不完善，抑制了数据开放的积极性。
因此，建立一个良性发展的数据共享生态系统是中国大数据落地需要迈过的第一道砍。
2、是否掌握强大的数据分析工具若要以低成本和可扩展的方式处理大数据，则需要对现有的整个IT架构进行重构，开发先进的软件平台和算法。
这方面，国外一些国家又一次走在我们的前面。
特别是近年来，以开源模式发展起来的Hadoop等大数据分布式处理软件平台及其相关产业，已经在美国初步形成。
中国数据处理技术基础薄弱，总体上以跟随为主，难以满足数据分析与大数据大规模应用的需求。
如果把大数据比作石油，那么数据分析工具就是勘探、钻井、提炼、加工的技术。
中国必须掌握大数据关键技术才能将资源转化为价值。
应该说，要迈过这道坎，开源技术为我们提供了很好的基础。
3、管理理念和运作方式能否适配数据化决策大数据开发的根本目的，是以数据分析为基础，帮助人们做出更明智的决策，优化企业和社会运转。
哈佛商业评论说，大数据本质上是一场管理革命。
大数据时代的决策不能仅凭经验，而真正要拿数据说话。
因此，大数据能够真正发挥作用，从深层次看，还要改善我们的管理模式，需要管理方式和架构与大数据技术工具相适配。
这或许是我们最难迈过的一道坎了。
二、中国的大数据交易1、《2016年大数据交易白皮书》2016年5月26日，中国贵阳大数据交易所发布《2016年大数据交易白皮书》（以下简称《白皮书》）。
《白皮书》由相关大数据团队用4个月时间研发。
全书聚焦大数据产业宏观环境及产业结构，从15大行业入手，解读了行业大数据应用及交易的现状，并且多维度展望了大数据产业发展趋势。
2、三种类型的大数据交易平台《白皮书》显示，中国国内现有的大数据交易平台主要有以下三种类型：一是以贵阳大数据交易所为代表的大数据交易所平台，包括湖北长江大数据交易所、陕西西咸新区大数据交易所等；二是产业联盟性质的大数据交易平台，以北京中关村数海大数据交易平台为主；三是专注于互联网综合大数据交易和服务的平台，比如数据堂等。
3、大数据交易主要形式现在，大数据交易以电子交易为主要形式。
通过线上大数据交易系统，撮合客户进行大数据交易；并且定期对大数据供需双方进行资格评估认定。
4、交易大数据所有权与使用权经过开发利用的数据，伴随着数据使用权的转移，其所有权几乎不变。
根据数据产生的来源以及收集和占有的情况，数据的所有权可分为：政府数据、企业数据和个人数据这三个方面。
5、大数据交易市场规模近年来，大数据交易相关的技术标准不断完善。
中国大数据交易市场得到了快速发展。
贵阳大数据交易所曾经预测，2016年中国大数据交易市场规模为62.12 亿元。
6、政府大数据产业规模政府大数据产业规模将成倍增长。
政府大数据产业是指以政府为主体的大数据应用产业。
通过对数据采集整理，描绘出数字化的社会全景图；并且通过数据分析，研究社会运转模式和规律，洞悉社会问题和国际安全问题，帮助政府工作高效化、科学化开展，维护国家安全。
随着部委以及地方各级政府的政务公开以及数据共享的持续推进，政府大数据产业将逐渐成熟。
2014年，政府大数据应用市场规模为9.06亿元；2015年，政府大数据应用市场规模达到16亿元。
2016年之后的2～3年内，政府大数据应用市场规模会成倍增长。
预计2020年，政府大数据应用市场规模将达1907.5 亿元。
三、中国大数据总量现状与预测这是一个注定要被拍砖的问题。
但是，这样拍着改着可能也就明确了。
所以，无论如何，还是先抛出块砖头吧。
我们都在说大数据时代来临，信息和数据大爆炸。
从2013年初开始，大数据爆发的焦虑感、紧迫感，驱动众多行业、企业和团体去关注、接触和了解大数据；自觉或不自觉地、主动或被动地去融入这波大数据洪流。
但是，真的说到大数据，我们身边到底有多少数据量？它们都分布在哪些行业？哪些数据是目前可用的？哪些行业已经在使用数据，进入产业互联网和数据引导的变革了？我们尝试对于国内各个领域、行业和机构的数据拥有情况，以及使用情况和未来路径，做一个粗犷地调研、梳理和判断；对于大数据时代中国各个领域数据资产的拥有和使用情况，也就是我们数据资产的家底做一个盘点；并且对于各个行业、系统进军大数据，以及拥抱产业互联网的进度和未来，做一个简单判断。
1、2013年现状⑴、存储市场出货容量从我们手头掌握的数据来看，2013年度，中国存储市场出货容量超过1EB。
⑵、存储总容量IDC曾经发布的预测表明，在未来的3-4年，中国存储总容量可能达到18EB。
从数据存储市场的需求来看，互联网、医疗健康、通信、公共安全以及军工等行业的需求是主要的，并且上升态势明显。
⑶、服务器总量鉴于存储和服务器的紧密相关，从已经获得的资料可知，目前全球运行的服务器总量超过5000万台。
其中，美国国内运行的服务器总量接近1000万台。
从各种市场公开数据来看，2013年中国内地服务器销售总量接近为100万台。
大体估算，截止到2013年底，中国内地整体在运行的服务器总数量在300万台以上。
⑷、可存储数据容量从现有存储容量看，中国目前可存储数据容量大约在8EB～10EB左右。
⑸、可保存数据容量及其分布现有的可以保存下来的数据容量大约在5EB左右，并且每两年左右会翻一倍。
这些被存储数据的大体分布为：媒体/互联网占据现有数据容量的1/3，政府部门/电信企业占据数据容量1/3。
其他的金融、教育、制造、服务业各部分占据剩余的1/3数据容量。
⑹、企业与行业数据量公开数据显示，2013年，互联网搜索巨头百度拥有数据量接近EB级别。
阿里、腾讯声明，自己存储的数据总量都达到了100PB以上。
此外，电信、医疗、金融、公共安全、交通、气象等各个方面保存的数据量也都达到数十或者上百PB级别。
2、2020年预测⑴、全球数字宇宙数据量IDC和EMC联合发布的“2020年的数字宇宙”报告预测，到2020年，全球数字宇宙将会膨胀到40000EB；均摊每个人是5200GB以上。
这个庞大的数据量将如何被有效存储和应用，眼下还很难想象。
然而，该报告指出，从现在起到2020年，全球数字宇宙的膨胀率大约为每两年翻一番。
⑵、全球产生的数据量及其分析事实上，根据上述调查结论和服务器容量调查，可以做出一个相对合理的推断：目前，全球产生的数据量中，仅有1%左右的数据能够被保存下来。
这也就是说，全球能够被保存下来的数据，也只不过50EB左右；而其中被标记并且被用于分析的数据则不到10%。
⑶、2014年中国年产数据量及其分析作为全球人口和计算设备保有量的大国，中国每年所能产生的数据量也极为庞大。
据估计，在2014年，中国年产数据量甚至可能达到ZB级别。
但是，真正被有效存储下来的数据，只有其中极微小的一部分。
中国保存下来数据占全球数据的比例，大约在10%左右，也就是上面所说的5EB。
在这些数据中，目前已被标记并且用于分析的数据，仅在500PB左右，也是接近10%的这个比例。
⑷、中国数据总量预测随着云计算迅速普及，随着各个行业、企业和部门对于数据资产保存和利用的意识的增强以及通过互联网、大数据对产业进行变革的意愿，2014年曾经预测：未来2～3年一定会有越来越多的行业、大企业步入PB、百PB甚至EB 级别数据俱乐部；未来3～3年，中国数据总量也将呈现成倍增长态势。
2014年曾经预测，2015年，中国就可能突破10EB数据保有量；被标签和分析利用的数据量也将上升到EB级别。
在这些数据增长中，互联网、政务、医疗、教育、安全等行业和领域所做贡献最大；而在相对传统的物流、生产制造、甚至农业等领域，其数据拥有量的增长将更加明显。
四、中国数据总量与大数据行业分布1、物理世界的信息化人类步入信息时代，有个事情是非常重要的，那就是物理世界的信息化。
它包括：信息基础设施建设和数字化；紧接着就是如何将数字化的东西（数据）进行储存、传输、交换以及应用。
这一脉络伴随着移动互联网、云计算、大数据以及各种各样智能终端的出现，显得越来越清晰。
2、数据成为产业互联网重要的生产要素我们可能已经来到一个在工业革命之后、比我们想象的更加重要的变革时代。
我们把它命名为产业互联网时代。
毕竟这一切都是互联网出现之后才发生的。
无论是云计算、大数据还是智能终端，都要依托互联网。
同时，这些工具又帮助互联网从消费性互联网进化到改变各个行业的生产性互联网。
其中，数据成为产业互联网重要的生产要素。
当然，数据成为生产要素还有个前提，那就是获取数据并且有效地梳理和标签。
3、2013 年中国数据总量及其预测2013 年，中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），2倍于2012年，相当于2009 年全球的数据总量。
预计，到2020 年，中国产生的数据总量将是2013年的10倍，超过8.5ZB。
4、中国大数据行业分布我们曾经通过服务器和数据中心数量，以及各行业数据梳理，大致判断了中国国内目前一年产生、存储的数据总量及其大致分布。
下面，我们尝试把所收集到的资料汇总起来，进一步分析各个行业、领域的数据总量及其分布情况，以供参考。
⑴、BAT（百度、阿里、腾讯）代表的互联网公司①、百度据介绍，2014年，百度数据总量接近1000PB左右，网页数量约为几千亿网页。
从大量的网页里面拿出了几百亿来建索引。
对于这些大量的网页，每年更新几十亿左右；每天享受用户的查询也在几十亿左右；查询的数据量达几百PB。
根据公开的信息，作为全球最大的中文搜索引擎，百度每天响应来自138个国家和地区的数十亿次搜索请求。
百度每日新增数据10TB，要处理超过100PB的数据。
从浩如烟海的信息中，精确抓取约10亿网页。
同时，索引库还拥有千亿级的在线索引能力，以帮助用户完成搜索过程。