大数据GartnerBigDaaulMengGovDecvCU
Gartner报告
Gartner报告标题：Gartner报告：全球信息技术趋势分析与预测摘要：本文基于Gartner最新发布的报告，对全球信息技术领域的趋势进行深入分析与预测。
通过对市场需求、技术创新以及行业发展情况的综合研究，提出了一系列关键信息，为企业决策者提供了宝贵的参考意见。
引言：信息技术在当今社会已经成为推动经济增长和社会发展的重要力量。
然而，信息技术的快速发展和不断变革，也给企业带来了新的机遇和挑战。
为了帮助企业把握行业趋势和技术发展方向，全球知名咨询公司Gartner发布了最新的报告，报告详细分析了全球信息技术的发展趋势，并预测了未来的市场走向。
一、云计算和大数据分析是信息技术的关键驱动力报告指出，云计算和大数据分析将是未来信息技术的关键驱动力。
以云计算为中心的数字化转型已经成为企业转型的重要目标。
云计算为企业提供了灵活、可伸缩且高性能的计算能力，同时，它也大大降低了企业的基础设施成本。
另一方面，大数据分析正在成为企业创新和决策的重要支撑。
通过对海量数据的分析，企业可以实时获取客户需求和市场动态，以便及时调整经营策略。
随着人工智能技术的发展，大数据分析将进一步引领企业的发展和创新。
二、人工智能加速信息技术创新人工智能被广泛认为是未来信息技术的核心驱动力之一。
报告指出，人工智能的快速发展和广泛应用将会对各行各业产生深远影响。
在工业领域，机器人技术的应用将会改变传统生产模式，提高生产效率和质量。
在医疗保健领域，人工智能可以帮助医生进行精准诊断，并提供个性化治疗方案。
在金融领域，人工智能可以通过分析大量数据，提供更准确的风险评估和投资建议。
三、物联网技术的快速发展报告还强调了物联网技术的快速发展。
物联网是将各种设备和传感器通过互联网连接起来，实现信息共享和智能控制的技术。
随着物联网技术的普及，传统工业将迎来数字化转型的重要时期。
同时，物联网也将为城市管理、交通运输等领域带来革命性的改变。
预计到2025年，全球联网设备的数量将超过1000亿台，物联网市场规模将超过3万亿美元。
大数据的价值
大数据的价值大数据是指规模庞大、多样化、高速生成的数据集合，这些数据来自各种来源，包括传感器、社交媒体、互联网应用程序等。
随着技术的进步和数据的快速增长，大数据已经成为了当今社会的重要资源。
它不仅对企业和组织具有巨大的价值，也对个人和社会产生了深远的影响。
1. 商业价值大数据对企业的商业价值影响巨大。
通过对大数据的分析，企业可以了解消费者的需求和行为模式，从而更好地定位市场、制定营销策略和优化产品设计。
大数据分析还可以匡助企业发现新的商机和潜在客户，提高销售和市场份额。
此外，大数据还可以匡助企业进行风险管理和预测，优化供应链和物流管理，提高生产效率和质量控制。
举例来说，一家电商公司可以通过分析用户的购买历史、浏览行为和社交媒体数据，推荐个性化的产品和服务，提高用户满意度和忠诚度。
一家银行可以通过分析客户的交易数据和信用评分，准确评估风险，制定个性化的贷款方案。
这些都是大数据分析带来的商业价值。
2. 社会价值大数据不仅对企业有价值，对整个社会也具有重要意义。
通过大数据分析，政府可以更好地了解社会问题和公众需求，制定更科学的政策和决策。
例如，通过分析交通数据，政府可以优化交通规划和调度，减少拥堵和事故发生率。
通过分析医疗数据，政府可以提供更精准的医疗服务和公共卫生管理。
大数据还可以在教育领域发挥重要作用。
通过分析学生的学习数据和行为模式，教育机构可以制定个性化的教育方案，提供更好的教学和辅导。
通过分析教育数据，政府可以评估教育质量和教育资源分配的公平性，优化教育政策。
3. 科学研究价值大数据在科学研究中也具有巨大的价值。
科学家可以利用大数据进行模式识别和数据挖掘，发现新的规律和知识。
例如，在天文学领域，科学家可以通过分析天体观测数据，研究宇宙的演化和结构。
在生物学领域，科学家可以通过分析基因组数据，研究基因的功能和遗传变异。
大数据还可以匡助科学家解决复杂的科学问题。
例如，在气候研究中，科学家可以通过分析气象数据和海洋数据，预测气候变化和自然灾害。
大数据的作用和价值
大数据的作用和价值大数据是指规模庞大且高度复杂的数据集合，其具有高速、高容量和多样化的特点。
随着技术的不断进步，大数据分析成为了一种重要的方法和工具，对各行各业都有着广泛的应用。
下面将从多个角度探讨大数据的作用和价值。
首先，大数据可以帮助企业做出更明智的决策。
通过对大数据的深度分析，企业可以了解到市场和消费者的需求，发现消费趋势和市场机会。
企业可以根据大数据分析结果，调整产品定位，优化产品设计，提高市场竞争力。
此外，大数据还可以帮助企业降低风险，并提高决策的准确性。
通过对历史数据的分析，企业可以预测未来的风险和挑战，采取相应的措施进行应对。
其次，大数据可以帮助政府提高治理能力。
政府在决策和政策制定过程中，需要大量的数据支撑，而大数据可以提供政府需要的数据，帮助政府做出更加科学和合理的决策。
另外，大数据可以帮助政府发现社会问题，提高社会管控能力。
通过对大数据的分析，政府可以了解到群众的需求和意见，及时采取措施解决问题，并改进政府服务。
第三，大数据可以帮助医疗行业提高服务质量。
医疗行业是一个数据密集型的行业，通过对海量的医疗数据进行分析，可以发现潜在的疾病风险，提前给予干预和治疗，减少疾病的发生和死亡率。
此外，大数据还可以帮助医生做出更准确的诊断和治疗方案，提高治疗效果。
第四，大数据可以帮助城市提供更优质的公共服务。
城市管理涉及到各个方面的数据，如交通、环境、基础设施等。
通过对这些数据的深度分析，可以帮助城市更好地规划和管理，提高城市的生活质量和市民的满意度。
例如，通过分析交通流量数据，城市可以优化交通路线，减少堵车现象；通过分析空气质量数据，城市可以采取相应的措施改善空气质量。
第五，大数据可以帮助金融行业提高风险控制能力。
金融行业是一个风险高、利润大的行业，通过对大量的金融数据进行分析，可以预测风险和市场变化，提前采取措施进行风险控制，降低损失。
同时，大数据还可以帮助金融机构提供个性化的金融服务，根据客户的需求和风险承受能力，给出相应的建议和产品。
大数据的基本内涵诠释
大数据的基本内涵诠释数据（Data）是指通过观察、记录或测量所获得的信息的集合。
而大数据（Big Data）则是指规模巨大、类型繁多的数据集合。
它不仅仅是数据量的积累，更多的是指数据的复杂性、实时性和价值性的提升。
今天我们就来探讨一下大数据的基本内涵。
一、数据挖掘（Data Mining）数据挖掘是大数据分析的核心技术之一，主要应用于从大规模数据中寻找隐藏的模式和关系，为业务决策提供指导。
数据挖掘主要包括分类、聚类、关联规则和异常检测等技术。
二、云计算（Cloud Computing）云计算作为大数据分析的重要支撑，提供了海量数据的存储和处理能力。
通过云计算技术，用户可以租用云计算平台上的计算机资源、存储资源和应用软件，进行大规模的数据计算和分析。
三、数据可视化（Data Visualization）数据可视化是将大数据通过图表、地图等形式呈现出来的技术。
通过数据可视化，用户可以方便地对数据进行探索和分析，快速获取业务发展的趋势和规律。
四、机器学习（Machine Learning）机器学习是以构建模型为目标的一种方法论。
在大数据分析中，通过机器学习技术，可以让计算机自动从数据中学习和发现知识，并对新数据进行预测和分类。
五、智能推荐（Recommendation System）智能推荐是大数据应用的一种重要场景。
通过挖掘用户的历史行为数据，智能推荐系统可以为用户提供个性化的产品、服务和信息，提高用户的满意度和忠诚度。
六、数据安全（Data Security）数据安全是大数据应用中需要重视的问题之一。
随着数据量的急剧增长，数据泄露和攻击的风险也在不断提高。
因此，数据安全需要在大数据应用的设计和实现中得到足够的重视和保障。
综上，大数据作为新时代的核心资源和战略支撑，已经在各个领域得到广泛应用。
从数据挖掘、云计算、数据可视化、机器学习、智能推荐、数据安全等多个方面来看，大数据的基本内涵已经逐渐清晰，相信在未来的发展中，大数据将为人们带来更多的新机遇和挑战。
大数据的价值
大数据的价值在当今数字化时代，大数据已经成为企业和组织的重要资源。
大数据是指以庞大的数据量为基础，通过分析和挖掘数据中的信息和模式，从而获得有价值的洞察和决策支持的过程。
大数据的价值体现在以下几个方面：1. 提供商业洞察：大数据分析可以帮助企业了解市场趋势、消费者需求、竞争对手动态等商业信息，从而指导企业的战略决策。
通过对大数据的分析，企业可以发现潜在的商机，优化产品和服务，提高市场竞争力。
2. 支持精准营销：大数据分析可以帮助企业更好地了解消费者的行为和偏好，从而实施精准营销策略。
通过分析大数据，企业可以获取消费者的个人信息、购买记录、社交媒体活动等，进而进行个性化的营销推送，提高营销效果和客户满意度。
3. 优化运营效率：大数据分析可以揭示企业内部的运营瓶颈和问题，帮助企业进行流程优化和资源配置。
通过对大数据的分析，企业可以了解生产过程中的瓶颈环节、供应链的延迟问题等，从而进行针对性的改进，提高运营效率和降低成本。
4. 支持风险管理：大数据分析可以帮助企业及时发现和应对潜在的风险和威胁。
通过对大数据的分析，企业可以发现异常模式和趋势，预测潜在的风险，从而采取相应的措施进行风险管理和防范。
5. 推动创新和研发：大数据分析可以帮助企业发现新的商业机会和创新点。
通过对大数据的分析，企业可以了解市场需求的变化、消费者的新需求等，从而指导企业的产品研发和创新方向，推动企业持续发展和竞争优势的保持。
总之，大数据的价值在于通过对大数据的分析和挖掘，帮助企业获得商业洞察、精准营销、运营优化、风险管理和创新研发等方面的支持。
随着数据量的不断增长和数据分析技术的不断发展，大数据的价值将会越来越被企业和组织所重视，并在各个领域产生更大的影响。
达蒙数据使用-概述说明以及解释
达蒙数据使用-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容可以写为：达蒙数据（Damon Data）是一家专注于数据分析和数据可视化的科技公司。
在当今信息化和数字化的时代，大数据已成为推动经济发展和社会进步的重要资源。
然而，对于一般企业和个人来说，如何高效地利用和处理这些庞大的数据量仍然是一个巨大的挑战。
达蒙数据的出现，正是为了解决这一挑战而诞生的。
该公司提供了一套完整的数据分析解决方案，涵盖了数据采集、数据清洗、数据建模、数据分析和数据可视化等多个环节。
通过专业的技术和先进的算法，达蒙数据使得企业和个人能够更加轻松地理解和利用数据的价值。
在实际应用中，达蒙数据已经显示出巨大的潜力和优势。
无论是企业管理者需要分析市场趋势、消费者行为，还是学术界研究人员需要探索各个领域的关联性，达蒙数据都能够提供定制化的解决方案，并帮助他们快速准确地获得所需的数据结果。
正因为如此，越来越多的企业和个人开始重视和采用达蒙数据。
通过对数据的深入研究和挖掘，他们能够更好地了解市场的需求，优化产品设计，改进运营策略，从而更好地满足客户的需求，提升企业的竞争力。
综上所述，达蒙数据的使用不仅可以提高数据处理的效率和准确性，还能够为企业和个人带来更多的商业机会和竞争优势。
未来，随着科技的不断进步和数据的不断膨胀，达蒙数据有望在数据领域继续发挥更大的作用，并成为推动社会进步的重要力量。
1.2 文章结构文章结构部分从整体上介绍了本文的组成和章节划分，具体可包括以下内容：文章结构部分旨在说明本文的整体组织方式和章节划分，以帮助读者快速了解文章的内容和结构。
本文分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分主要概述了本文的主题和背景，并向读者介绍了本文的结构和目的。
正文部分是本文的核心，主要包括了四个要点的讨论。
每个要点都会详细说明其相关信息和细节，并提供相关的案例分析或实证研究。
结论部分则对全文进行了总结和分析，并对未来的展望进行了一定的探讨。
gartner数字化定义
gartner数字化定义
在Gartner的角度下，数字化（Digitization）是指将模拟信息或过程转化为数字形式，以便更有效地处理、存储、传递和分析。
数字化的目标是通过采用数字技术，提高信息的可访问性、可用性和可操作性，以促使更高效、更灵活的业务运作。
Gartner通常将数字化与数字化转型（Digital Transformation）联系起来，后者更广泛，包括组织在业务、文化、技术等多个层面的变革，以适应数字化带来的全方位影响。
以下是数字化的一些关键方面：
数据数字化：将模拟数据转化为数字形式，使其更容易存储、处理和分析。
过程数字化：将传统业务过程和流程转化为数字化形式，以提高效率和灵活性。
体验数字化：提供数字化的用户体验，例如在线购物、数字支付等，以满足现代用户的期望。
数字化创新：利用数字技术进行创新，重新定义业务模型、产品和服务。
数字化基础设施：建设支持数字化的技术基础设施，包括云计算、物联网、大数据分析等。
数字化治理：发展数字化治理框架，以确保数字化活动符合法规、安全标准和伦理要求。
数字化的实现有助于企业更好地适应市场变化、提高业务敏捷性，并为创新和发展创造更多机会。
Gartner的研究和咨询通常涉及帮助组织理解和应对数字化转型的挑战和机遇。
GARTNER评估数据资产价值分析报告
GARTNER评估数据资产价值分析报告引言数据在当今数字化时代的重要性无可忽视，作为公司和组织关键的资产之一，数据的价值对于业务决策和发展至关重要。
本文将介绍GARTNER公司对数据资产价值的评估分析报告，着重强调数据在商业环境中的重要作用，并提供相关数据管理和分析的最佳实践。
第一部分：数据在现代商业中的重要性数据在数字化时代被广泛应用于商业环境中，它不仅仅是一些存储在服务器中的数字，而是公司获取并分析的各种信息的集合体。
数据资产的价值被广泛认可，正如GARTNER公司指出的那样，数据被认为是21世纪的石油。
随着技术的发展，现代企业可以收集和存储大量的数据，这些数据对业务有着重要影响。
通过对数据资产进行适当的管理和分析，企业能够获得许多收益，包括更好的决策制定、客户关系管理、市场预测和运营效率的提高。
第二部分：数据资产价值的评估方法GARTNER公司为企业提供了一种综合的方法来评估数据资产的价值。
这种方法包括以下几个方面：1. 数据质量评估：数据的质量直接影响到数据的价值。
GARTNER 提供了一套评估数据质量的标准，包括准确性、完整性、一致性和可靠性等方面。
通过对数据质量进行评估，企业可以了解数据的可信度和可用性，并做出相应的决策。
2. 数据可用性分析：评估数据的可用性是确定数据价值的关键因素之一。
GARTNER建议企业根据数据的访问和共享情况，评估数据的可用性。
如果数据能够被员工轻松访问和共享，就能够更好地支持业务决策和创新。
3. 数据影响力评估：数据的影响力是指数据对业务运营的重要程度。
GARTNER鼓励企业通过评估数据的重要性、使用频率和决策支持性来确定数据的影响力。
这样可以帮助企业确定哪些数据对于业务运营至关重要，从而更好地管理和利用这些数据。
第三部分：数据资产价值的最佳实践在评估数据资产价值之后，企业需要采取一些最佳实践来最大化数据的潜在价值。
以下是几个关键的最佳实践：1. 数据治理：建立完善的数据治理框架，确保数据的质量、安全和合规性。
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目前企业对大数据的投资，集中在存储系统
Q: What technologies are you evaluating or have you deployed to meet big data requirements?
Consumer Borderless
Enhance human experience & communities
2.Internet of Things 3.Internet of Data
Scope:
Digital
Workstation: Desktop
Physical Mobile
Devices: Few
4. Applications 应用
5. Data 数据
IT Back Office Steady Pace Monolithic Confined
Business Front Office Modulated ‘App Store’ Liberated
数据应与应用分离，成为独立财产
PAST
FUTURE
Analyze patterns of behavior, groupings, fraud, lifecycle
4.Internet of Ideas
Organization: Structured Software: Proprietary
Borderless Open Source
Crowd source, crowd fund, use open source and integrate outside the company
Big Data enables Data Driven Government & Enterprise 大数据驱动的企业和政府
Andrew Phillips Managing VP
Gartner
12 December 2013
Gartner
Gartner为客户提供研究顾问服务
研究报告
•提供数据和信息 •以数据收集者为导向 •普遍适用于广大读者 •阅读专家意见 •全面覆盖细分技术/市场 •提供总体指导和意见
2. Which technologies will influence the future of Big Data? 那些科技会影响大数据的未来？
3. How does Big Data influence enterprise IT strategy? 大数据怎样影响企业IT战略？
‘Big Data is high-volume, velocity and variety information assets that demand cost
obsolete before plateau
2013年大数据的Hype Cycle
expectations
Logical Data Warehouse Internet of Things Hadoop SQL Interfaces Video Search Information Semantic Services Information Capabilities Framework Table-Style Database Management Services Intent-Driven Customer Systems Search-Based Data Discovery Tools Data Science High-Performance Message Infrastructure
Plateau will be reached in:
time
less than 2 years 2 to 5 years
5 to 10 years
Slope of Enlightenment
more than 10 years
As of July 2013 Plateau of Productivity
Fewer Legacy IT Issues Local TP have less experience (Big Data ‘solutions’ immature)
中国的IT思维不同 某些IT技能缺失 （新的数据科学家职位）
IT成熟度差异更大 语言需本地化 （IT的商业价值尚未受到认可）
历史遗留IT问题较少 本地科技公司经验较少 （大数据“解决方案”不成熟）
People, Data
Things
Pharmaceutical/Medical
Diagnose faster & more accurately,
Data
Retail & Consumer
Predict Fashion Trends
People, Data
Media /Music
Produce highly popular TV shows, music People, Data, Ideas
Proactive responses to disruptive issues
People, Data People
大数据预测
1. Beginning 2015 the term ‘big data’ will no longer be a competitive differentiator for technology providers 2015年起，“大数据”将不再是科技企业的竞争上的区别因素。
大数据问题的中国特色
People
Process
Technology
China’s IT Mindset is different Specific IT Skill Shortages (New Data Scientist Role)
Wider IT Maturity Variation Local Language required (Biz Value of IT unrecognized)
Data
AApppp
Data
App
Data
App
Data
App
Data
App
Data
App
App
App
App
大数据的商业机会来自于四个Internet概念
Concept:
Think:
Opportunity:
Biz Focus: Enterprise 1.Internet of People
Organization: Structured
• 访问权限管理和控制:
- 数据敏感性分级(Classification) - 共享协议(Contracts) - 热点数据(Pervasiveness) - 技术实现(Technologies)
• 量化指标:
- 大数据量 (Volume) - 数据多样性 (Variety) - 数据复杂性(Complexity) - 高速(Velocity)
3. By 2015, big data demand will reach 4.4 million jobs globally but only 1/3 of those jobs will be filled 截止2015年，大数据需求将达到全球440万工作机会，但其中的1/3已被占用。
“大数据正在成为极限的信息 ‘管Bi理g ”Data is just beginning of Extreme Information Management’
大数据在各行业的应用实例
Example Industries Banking Utilities
Benefit
Fraud detection, customer traits, credit risk assessment
Safety, Load/Capacity Management
People, Things, Data or Ideas
研究顾问服务 咨询服务
•提供意见
•提供意见
•以决策者为导向
•以决策者为导向
•对具体情况作出回应
•对您的报价邀请函作出回应
•与众多专家对话
•与某些专家互动
•专注于信息技术或技术的决策 •专注于单个项目
•对个别情况作出针对性建议 •为客户完成工作 帮助客户完成工作
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议程
1. What defines Big Data business issues? 什么定义了大数据的商业问题？
极限的信息管理：12个维度
有效期限
数据有效性
敏感性分级
技术实现
高速
数据多样性
保真度
数据相关性
共享协议
热点数据
大数据量
数据复杂性
• 质量管理:
- 保真度(Fidelity) - 数据的相关性(Linking) - 数据的有效性(Validation) - 数据的有效期限(Perishability)
问：您测评或配置了哪些技术来达到大数据的需求？
%
US Data Centre Conference 2012. n=67
Gartner的Hype Cycle
expectations
Innovation Trigger
Peak of
Inflated Expectations
Trough of Disillusionment
2. By 2015, 20% of Global 1000 organizations will have established a strategic focus on ‘information infrastructure’, equal to that of application management 截止2015年，20%的全球1000强企业将建立“信息架构”的战略重点，其数值与应 用管理相同。