智能化时代的大数据
人工智能与大数据的关系
人工智能与大数据的关系人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够展现出智能的学科，而大数据（Big Data）则指的是规模庞大、高维度和不断快速增长的数据集合。
人工智能和大数据在当今互联网时代密不可分，二者之间相辅相成，共同推动着科技的发展和社会的进步。
首先，大数据为人工智能提供了强大的支持和基础。
人工智能技术的发展需要大量的数据作为输入，而大数据的产生和积累正满足了这一需求。
大数据中蕴含着海量的信息，通过对这些信息的采集、存储、处理和分析，可以为人工智能算法提供充足的训练和学习材料。
例如，在人工智能领域中，机器学习（Machine Learning）是一种重要的技术手段，它需要借助大数据集进行模型的训练和参数的优化。
只有通过充足的数据源，人工智能才能够获得更准确、更智能的预测和决策能力。
其次，人工智能为大数据的分析和应用提供了高效的解决方案。
大数据中蕴含着丰富的信息和价值，但如何从海量数据中提取有用的知识和洞见，是一个具有挑战性的任务。
人工智能通过建立智能化的算法模型和系统，可以对大数据进行深度学习和智能分析。
例如，利用人工智能技术，可以通过对大数据中的模式和趋势进行挖掘，发现隐藏在数据背后的规律和关联关系。
这种智能化的数据分析和应用，可以帮助企业和组织做出更加准确、更加智能的决策，提高经济效益和社会效益。
此外，人工智能和大数据的结合还促进了科技创新和产业发展。
人工智能的应用涉及到诸多领域，包括金融、医疗、交通、城市管理等。
而这些领域的发展往往需要大量的数据支撑和智能化的分析处理。
人工智能技术和大数据的结合，不仅可以提供更好的服务和体验，还可以推动相关产业的创新和升级。
例如，在金融领域，人工智能可以利用大数据对风险进行预测和管理，提高金融机构的运作效率和风险控制能力。
在医疗领域，人工智能和大数据的结合可以为医生提供更准确的诊断和治疗方案，提高疾病的预防和治疗效果。
大数据时代的政务服务智能化
大数据时代的政务服务智能化随着信息技术的快速发展，大数据时代已经到来，政务服务智能化也逐渐成为政府改革和创新的重要方向。
本文将从大数据技术的应用、政务服务智能化的特点、实现路径等方面，探讨大数据时代下的政务服务智能化。
一、大数据技术的应用大数据技术是指通过对海量数据进行收集、存储、处理和分析，以帮助政府更好地管理和服务社会。
大数据技术的应用可以促进政府信息的共享和利用，提高政务工作的效率和水平，增强政府与公众之间的互动和信任。
在政务服务方面，大数据技术可以实现对服务流程的优化和改进，提高服务质量，增强公众满意度。
二、政务服务智能化的特点政务服务智能化是指通过信息技术和智能化设备，实现政务服务的自动化、智能化和个性化。
政务服务智能化的特点包括：1.高效性：通过智能化设备和系统，可以实现政务服务的自动化处理和快速响应，提高政务服务的效率和质量。
2.个性化：智能化系统可以根据公众的需求和习惯，提供个性化的政务服务，满足不同公众的需求。
3.互动性：智能化系统可以实现政府与公众之间的实时互动和交流，增强政府与公众之间的信任和互动。
三、实现路径1.加强数据整合和共享：政府应该加强数据整合和共享，建立统一的数据平台，实现数据的集中管理和利用。
同时，应该加强对数据的保护和安全管理，确保数据的安全性和可靠性。
2.推进智能化设备和系统的应用：政府应该加大对智能化设备和系统的投入和应用，建立完善的智能化系统，实现政务服务的自动化和智能化。
同时，应该加强对智能化系统的维护和管理，确保系统的稳定性和可靠性。
3.加强人才培养：政府应该加强对大数据和智能化技术的人才培养，建立完善的人才培养机制，提高政府工作人员的数据分析能力和智能化技术应用能力。
同时，应该加强对人才的管理和激励，吸引更多的人才加入到政务服务智能化工作中来。
4.加强公众参与和反馈：政府应该加强与公众的互动和反馈，建立完善的公众参与机制，及时了解公众的需求和意见，不断优化和完善政务服务。
大数据智能化技术在服务业中的应用
大数据智能化技术在服务业中的应用在互联网时代，数据是我们获取信息的重要资源，大数据的普及更加突显了数据的重要性，也带动了大数据智能化技术的发展。
服务业是国民经济的重要部门之一，也是大数据智能化技术广泛应用的领域之一。
本篇文章将围绕大数据智能化技术在服务业中的应用，分别从服务行业、商业模式和经济效益三个方面进行探讨。
一、大数据智能化技术在服务行业中的应用1.1汽车服务行业智能汽车的热潮带动了汽车服务行业的进步，高科技汽车保养店逐渐出现，这些店铺都能实现自动识别汽车故障、预测保养周期等功能。
同时，利用大数据分析技术，汽车服务行业也能更好地进行市场调研，进行数据分析，以及理性地进行市场营销。
1.2医疗服务行业通过医疗大数据的建立，可实现医疗资源的整合、以及患者诊疗信息的记录分析。
利用大数据智能化技术，医疗行业能够更好地进行医疗数据的分析和处理，提高医疗水平，更好地为人民的健康保驾护航。
1.3 酒店服务行业在酒店服务行业中，大数据分析技术帮助酒店企业进行市场调研，提高客户满意度，同时利用买家的消费历史数据，推荐个性化服务，从而增加客户忠诚度和口碑。
二、大数据智能化技术在商业模式中的应用2.1 O2O商业模式O2O是线上到线下的商业模式。
随着互联网和移动互联网的发展，越来越多的企业开始采用O2O模式。
在O2O模式中，用户利用手机客户端或网站，进行订购购买，而企业利用大数据智能化技术对用户需求等信息进行分析和优化处理，进而提高整个O2O 商业模式的效率和质量。
2.2 云计算商业模式云计算商业模式是新兴的商业模式之一。
在这种商业模式下，数据和计算资源都存放在云端，用户可以通过互联网进行访问和使用。
在云计算商业模式中，企业可以通过大数据智能化技术，对用户、数据等信息进行实时处理和分析，让整个商业流程更加高效、智能化和精准化。
三、大数据智能化技术的经济效益使用大数据分析技术，企业能够更好地了解市场需求，制定更具针对性的营销方案，增加客户黏度，推动企业持续发展。
大数据对人工智能智能化程度的影响与推动
大数据对人工智能智能化程度的影响与推动## 引言人工智能（AI）作为一项前沿技术，正在引领着科技和社会的变革。
而大数据则是驱动人工智能发展的重要动力之一。
本文将探讨大数据对人工智能智能化程度的影响与推动。
## 大数据对人工智能的影响1. 数据量的增加：大数据的出现极大地增加了可用于训练和学习的数据量。
人工智能系统需要大量的数据进行模型训练和算法优化，以实现更准确和智能的结果。
大数据提供了丰富的、多样化的数据源，使得人工智能系统可以从中获取更多的信息和知识。
2. 数据质量的提升：大数据时代，海量的数据不仅增加了数据量，还带来了更高质量的数据。
大数据分析技术可以处理和清洗数据，提高数据的质量和准确性。
这些高质量的数据为人工智能系统提供了更可靠和准确的输入，进而提高了其智能化程度。
3. 数据多样性的增加：大数据涵盖了各个领域和行业的数据，具有多样性和广泛性。
这些数据包括文本、图像、音频、视频等形式，使得人工智能系统可以从不同的角度和维度理解和处理信息。
多样化的数据为人工智能系统提供了更全面和深入的视角，提高了其智能化程度。
4. 数据挖掘与知识发现：大数据分析技术可以帮助人工智能系统进行数据挖掘和知识发现。
通过对大数据的深入挖掘和分析，可以从中发现隐藏的模式、规律和知识。
这些发现可以用于训练和改进人工智能系统，推动其智能化的发展。
## 大数据对人工智能的推动1. 模型训练和优化：大数据为人工智能系统提供了更多的训练样本和实例，从而提高了模型的准确性和鲁棒性。
通过大数据的训练和优化，人工智能系统可以更好地理解和预测现实世界的情况，并做出更准确的决策和推理。
2. 深度学习和神经网络：大数据是深度学习和神经网络发展的重要基础。
深度学习需要大量的数据进行模型训练和参数调整，而大数据提供了这些必要的数据资源。
通过大数据的支持，深度学习和神经网络可以实现更复杂、更智能的任务和应用。
3. 自然语言处理和机器翻译：大数据对于自然语言处理和机器翻译等领域的发展起到了重要的推动作用。
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随着科技的不断进步，大数据已成为当前智能化时代的核心驱动力之一。
它不仅对各行业的发展产生了深远影响，也为社会带来了巨大的变革。
本文将就大数据的发展现状进行探讨，并展望其未来的发展趋势。
一、大数据的定义和背景大数据，顾名思义，指的是以海量数据为基础，利用先进的技术和工具来收集、存储、处理和分析数据。
它的背景可以追溯到互联网的兴起和移动智能设备的普及。
现如今，人们在日常生活中产生大量的数据，包括社交媒体、在线购物、移动支付等活动。
这些数据被视为“新的石油”，具有巨大的商业和科学价值。
二、大数据的发展现状1. 商业应用领域：大数据已在商业应用中发挥了巨大作用。
例如，在市场营销中，通过分析大数据可以更好地了解消费者的需求和行为。
在金融领域，大数据可以帮助银行和保险公司发现潜在的欺诈行为，并进行风险管理。
此外，大数据还推动了智能城市、智能制造和智慧医疗等领域的发展。
2. 科学研究领域：大数据对科学研究的帮助也是显而易见的。
科学家可以利用大数据来进行天文学、地质学、生物学等领域的研究。
通过分析大数据，他们可以获得更准确、更全面的研究结果，并推动科学的进步。
3. 社会管理领域：政府和公共机构也广泛利用大数据来进行社会管理。
大数据可以帮助政府更好地了解社会问题，并制定相应的政策。
例如，在交通管理中，政府可以通过分析大数据来优化交通流量，减少交通拥堵。
在公共安全领域，大数据可以帮助预测和预防犯罪行为。
三、大数据的未来展望1. 人工智能与大数据的结合：未来，人工智能技术将与大数据更加深入地结合。
人工智能可以通过学习和分析大数据来模拟人类的智能行为，实现更多领域的自动化与智能化。
例如，自动驾驶汽车需要依赖大数据来实现精准导航和智能决策。
2. 隐私保护与数据安全：随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护问题也日益突出。
未来，人们需要在数据收集、存储和传输过程中加强相关安全措施，保护个人隐私和敏感信息。
智能化可视化的大数据治理体系的研究与应用
智能化可视化的大数据治理体系的研究与应用随着互联网技术的发展和大数据时代的到来，企业面临着海量的数据急需处理和管理。
为了有效地利用和分析这些数据，智能化可视化的大数据治理体系应运而生。
本文将探讨智能化可视化大数据治理体系的研究与应用。
大数据治理是指对企业内部与外部各种类型的数据进行规范化、标准化和优化以确保数据的质量、一致性和安全性的过程。
而可视化则是将大数据通过图形、地图、图表等形式呈现出来，使人们能够更直观地理解和分析数据。
智能化的数据采集和处理。
大数据治理的第一步是采集和处理数据。
传统的方法往往需要大量的人力和时间来完成，而智能化的数据采集和处理则可以通过机器学习、自然语言处理等技术实现自动化。
利用机器学习算法可以自动识别和过滤掉低质量的数据，减少人工干预的错误。
智能化的数据清洗和整合。
大数据通常来自于不同的数据源，包括结构化数据和非结构化数据。
智能化的数据清洗和整合可以自动识别和处理不一致、冗余和错误的数据，并将它们整合为一致的数据集。
通过自然语言处理和实体识别技术可以将不同格式的文本数据转换为结构化的数据。
智能化的数据安全和隐私保护。
大数据中包含大量的敏感信息，例如个人身份信息和企业商业机密。
智能化的数据安全和隐私保护可以通过加密、权限控制和数据掩码等技术实现。
可以利用加密算法对敏感数据进行加密，在数据传输和存储过程中防止数据泄露和篡改。
智能化的数据分析和可视化。
大数据的最终目的是帮助企业做出更明智的决策。
智能化的数据分析和可视化可以通过机器学习和数据挖掘算法发现数据中的潜在模式和关联性，并将结果可视化为图表、地图和报告等形式。
可以通过数据挖掘算法发现客户的购买偏好，并将结果可视化为柱状图和雷达图等形式，帮助企业优化产品和服务。
智能化可视化的大数据治理体系在许多领域有着广泛的应用。
在金融领域，智能化可视化的大数据治理体系可以帮助银行识别风险和防止欺诈行为；在医疗领域，可以帮助医院诊断和治疗疾病；在交通领域，可以帮助城市规划和交通管理。
大数据技术与人工智能的融合与创新
大数据技术与人工智能的融合与创新在当今信息时代，大数据技术和人工智能已成为社会发展的关键驱动力。
大数据技术能够以高速获取、存储和分析大规模数据，而人工智能则能够模仿人类智能实现自主决策和学习能力。
这两者的结合，即大数据技术与人工智能的融合与创新，将带来巨大的变革和机遇。
一、大数据技术的基础与应用大数据技术是指利用各种技术手段高效地获取并处理大量、多样化的数据。
其基础包括数据采集、存储、处理与分析。
数据采集涉及传感器、互联网等多种渠道，数据存储与处理则需要采用分布式计算与存储技术。
大数据分析通过数据挖掘、机器学习等手段，可以从数据中发现关联性、趋势和模式，并提供决策支持。
大数据技术已广泛应用于各个领域。
在医疗健康领域，大数据技术能够为医疗机构提供精确的医疗方案，辅助医生做出更准确的诊断与治疗决策。
在金融领域，通过对海量的交易数据进行分析，可以快速识别风险，并做出相应的决策。
在城市管理领域，大数据技术可以帮助城市规划和交通管理，提高城市的智能化水平。
二、人工智能的基础与应用人工智能是指通过模拟人类智能来进行一系列智能任务的技术。
其基础包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。
机器学习是人工智能的核心，通过训练模型从数据中学习规律，并应用于各种实际场景中。
人工智能的应用范围非常广泛。
在自动驾驶领域，人工智能可以通过感知技术和决策算法实现自动驾驶。
在智能语音助手领域，人工智能可以通过语音识别和自然语言处理技术与用户进行对话交互。
在智能制造领域，人工智能可以通过机器学习和自动化技术提高生产效率和质量。
三、大数据技术与人工智能的融合大数据技术与人工智能的融合将互为助力，共同推动科技进步。
大数据技术提供了丰富的数据资源，为人工智能算法的训练和模型的优化提供了数据基础。
同时，人工智能能够通过机器学习和数据挖掘等技术，提取大数据中的信息，发现隐藏的规律和模式。
大数据技术与人工智能的融合在许多领域产生了重要的应用。
大数据与人工智能的融合
大数据与人工智能的融合在当今这个数据时代，大数据和人工智能成为了最热门的话题之一。
大数据以其海量、高速、多样性的特点，成为了各个行业必不可少的组成部分。
而人工智能则在各个领域逐渐得到了广泛的应用，成为了推动社会进步的重要力量。
在这两个领域日益发展的同时，其合作融合也成为了当前研究的热点所在。
大数据是指以云计算、物联网等为基础的大规模数据处理技术，涉及海量数据的处理、管理、分析和挖掘等方面。
人工智能则是一种模仿人类思维和行为的智能体系，其利用各种算法和技术模拟人类的智能思维和学习行为，实现人机交互和自主决策。
在当前信息化的发展趋势下，大数据技术和人工智能技术相互融合，可以实现数据的更好利用和应用，并为人类带来更好的生活体验。
大数据和人工智能的融合，主要表现在以下几个方面：一是数据的分析能力得到了大幅提升。
随着大数据技术的不断发展，数据分析技术也变得越来越成熟。
而人工智能通过模拟人类的思维过程和学习行为，可以更好地理解和抽象数据，提高数据处理和分析的效率和准确性。
这样就可以更好地利用数据分析结果，为决策提供有用的参考。
二是人机交互的能力得到了提升。
大数据和人工智能融合的另一个方面是通过机器学习等技术，建立人机交互的平台，提高人机之间的沟通效率。
在这个基础上，人机交互将更多地依赖于自然语言处理技术、语音识别技术、语义分析技术等智能化技术，从而创造更加自然、高效的沟通体验。
三是人工智能技术成为数据治理的有力工具。
大数据技术面对的最大问题之一就是数据质量的问题。
而人工智能技术通过数据清洗、数据架构优化、数据质量检测等手段，提高数据质量和可信度，从而为大数据应用创造更加可靠和有效的基础。
四是大数据和人工智能技术成为智慧城市建设的重要基石。
随着城市化进程的不断推进，各种智慧城市建设方案也不断涌现。
其中，大数据和人工智能技术成为智慧城市的重要基础，其可以通过数据分析和模拟建模等手段，为城市管理和规划提供依据，同时也可以通过智能物联网技术，实现智慧城市内各个领域的互动和联动。
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大数据的构成
大数据包括： 交易数据和交互数据 集在内的所有数据集
大数据 = 海量数据 + 复杂类型的数据
海量交易数据： 企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据和联机 分析数据，是结构化的、通过关系数据库进行管理和访 问的静态、历史数据。通过这些数据，我们能了解过去 发生了什么。 海量交互数据： 源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他来源的社交 媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录CDR、设备和传 感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件传 输Manage File Transfer协议传送的海量图像文件、 Web文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。可 以告诉我们未来会发生什么。 海量数据处理： 大数据的涌现已经催生出了设计用于数据密集型处理的 架构。例如具有开放源码、在商品硬件群中运行的 Apache Hadoop。
体量Volume
多样性Variety
价值密度Value
实时分析而非批量式分析
速度Velocity
数据输入、处理与丢弃 立竿见影而非事后见效
“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是 “大数据”的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。
大数据时代到来
数据量增加 数据结构日趋复杂
大量新数据源的出现则导致了非结构化、半结构化数据 爆发式的增长
根据IDC 监测，人类产生的数据量正在呈指数级增 长，大约每两年翻一番，这个速度在2020 年之前会 继续保持下去。这意味着人类在最近两年产生的数 据量相当于之前产生的全部数据量 TB PB EB ZB
大数据要解决的问题
Streams Real time Near time Batch
Velocity 快速的数据流转
Value
Structured Unstructured Semi-structured All the above
TB PB EB
Variety 多样的数据类型
Volume 海量的数据规模
•
难点：
• • • 1、在最初就合理规划智慧城市（深度思考哪些领域能够运用）； 2、在城市发展基础设施和“云产业”的同时，更多重视“数据”的价值； 3、在大数据处理领域的核心技术不足，需要政府更大的投入。
协同 共享 “智慧 大脑” 互联 互通
智能
感知
智能 运营
大数据的应用
——未来，改变一切
未来，企业会依靠洞悉数据中的信息更加了解自己，也更加了解客户。
大数据技术：
• • • • 数据采集：ETL工具 数据存取：关系数据库；NoSQL；SQL等 基础架构支持：云存储；分布式文件系统等 计算结果展现：云计算；标签云；关系图等 数据采集
解决方案：
• • Hadoop（MapReduce技术） 流计算（twitter的storm和yahoo！的S4）
…
电子商务
社交网络
21世纪是数据信息大发展的时 代，移动互联、社交网络、电子商务 等极大拓展了互联网的边界和应用范 围，各种数据正在迅速膨胀并变大。 互联网（社交、搜索、电商）、移动 互联网（微博）、物联网（传感器， 智慧地球）、车联网、GPS、医学影 像、安全监控、金融（银行、股市、 保险）、电信（通话、短信）都在疯 狂产生着数据。
网络架构、数据中心、运维的挑战：
人们每天创建的数据量正呈爆炸式增长，但就数据 保存来说，我们的技术改进不大，而数据丢失的可 能性却不断增加。 如此庞大的数据量首先在存储上就会是一个非常严 重的问题，硬件的更新速度将是大数据发展的基石。
2、经典数据库技术并没有考虑数据的多类 别（variety） SQL（结构化数据查询语言），在设计的一 开始是没有考虑非结构化数据的。 3、实时性的技术挑战：
一般而言，像数据仓库系统、BI应用，对处理时间 的要求并不高。因此这类应用往往运行1、2天获 得结果依然可行的。但实时处理的要求，是区别大 数据应用和传统数据仓库技术、BI技术的关键差别 之一。
大数据与云计算
• 云计算的模式是业务模式，本质是数据处理技术。
•
•
数据是资产，云为数据资产提供存储、访问和计算。
当前云计算更偏重海量存储和计算，以及提供的云服务，运行云应用，但是缺乏盘 活数据资产的能力，挖掘价值性信息和预测性分析，为国家、企业、个人提供决策 和服务，是大数据核心议题，也是云计算的最终方向。
大数据与云计算
蓝蓝的天上白云飘
白云下面数据跑
如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝 藏的利器！没有强大的计算能力，数据宝藏终究是镜中花；没有大数 据的积淀，云计算也只能是杀鸡用的宰牛刀！
2012云计算，2013大数据？
美国：
•
美国政府在2012年3月29日宣布投资两亿美元拉动大数据相关产业发展，将“大数据战略”上升为 国家意志。
中国：
•
中国商业联合会：副会长刘建沪介绍说，随着互联网的快速发展，中国的电子商务企业纷纷组建了 数据分析部门。
•
2011年10月，工信部确认京沪深杭等5城市为“云计算中心”试点城市。而真正的问题或许不在于 怎样建设“云计算中心”。国家信息中心常务副主任杜平直言不讳：“应对大数据的到来，需要不 断建基础设施，但是建了干什么，有些数据需要存储，也有很多数据可能不需要储存。”
巨大的数据价值
二
相关技术与应用
相关技术
相关技术
1
大数据时代的背景相关技术
大数据怎么用
2
云计算与大数据
3
大数据领的应用
什么是Big Data技术
企业用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析意味着企业能够从 这些新的数据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合
大数据技术将被设计用于 在成本可承受（economic ally）的条件下，通过非常 快速（velocity）的采集、 发现和分析，从大量化（v olumes）、多类别（vari ety）的数据中提取价值 （value），将是IT 领域新 一代的技术与架构
淘宝、
ebuy
…
微博、 Apps 移动互联
…
Big Data名词由来
2011年5 月，在“云计算相遇大数据” 为主题的EMC World 2 011 会议中，EMC 抛出了Big Data概念
20世纪90年代，数据仓库之父的Bill Inmon就经常提及Big Data
大数据时代到来
新的时代，人们从信息的被动接受者变成了主动创造者
大数据 Big Data
大数据引领我们走向数据智能化时代
目录大数据的定义理解相关技术与应用机遇与挑战
一
大数据的定义理解
大数据的定义理解
1
大数据时代的背景
Dada大
什么是大数据
2
大数据的“4V”特征
3
大数据的构成
大数据时代的背景
“大数据”的诞生：
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的 程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。信息爆炸的学科如天文学 和基因学，创造出了“大数据”这个概念*。如今，这个概念几乎应用到了所有人类智力与发展的领域 中。
数据管理
数据储存
数据分析与挖掘
技术领域的挑战
技术架构的挑战： 1、对现有数据库管理技术的挑战
传统的数据库部署不能处理数TB 级别的数据，也 不能很好的支持高级别的数据分析。急速膨胀的数 据体量即将超越传统数据库的管理能力。 如何构建全球级的分布式数据库(GloballyDistributed Database) ，可以扩展到数百万的 机器，数已百计的数据中心，上万亿的行数据。
全球每秒钟发送 2.9 百万封电子邮件，一分钟读一篇的话，足够一个人昼夜不息的读5.5 年… 每天会有 2.88 万个小时的视频上传到Youtube，足够一个人昼夜不息的观看3.3 年… 推特上每天发布 5 千万条消息，假设10 秒钟浏览一条信息，这些消息足够一个人昼夜不息的浏览16 年… 每天亚马逊上将产生 6.3 百万笔订单… 每个月网民在Facebook 上要花费7 千亿分钟，被移动互联网使用者发送和接收的数据高达1.3EB… Google 上每天需要处理24PB 的数据…
大数据的市场有多大？中央财经大学中国经济管理研究院博士张永力说，国外大数据行业 约有1000亿美元的市场，而且每年都以10%的速度在增长，增速是软件行业的两倍。
大数据的应用
——企业在投入
行业拓展者，打造大数据行业基石：
IBM： • IBM大数据提供的服务包括数据分析，文本分析，蓝色云杉（混搭供电合作的网络平台）;业务事件处 理；IBM Mashup Center的计量，监测，和商业化服务（MMMS） • IBM的大数据产品组合中的最新系列产品的InfoSphere bigInsights，基于Apache Hadoop。 • 该产品组合包括： • 打包的Apache Hadoop的软件和服务，代号是bigInsights核心，用于开始大数据分析 软件被称为bigsheet，软件目的是帮助从大量数据中轻松、简单、直观的提取、批注相关信息 为金融，风险管理，媒体和娱乐等行业量身定做的行业解决方案 微软： • 2011年1月与惠普（具体而言是HP数据库综合应用部门） 合作目标是开发了一系列能够提升生产力和 提高决策速度的设备。 EMC： • EMC 斩获了纽交所和Nasdaq； • 大数据解决方案已包括40多个产品。 Oracle： • Oracle大数据机与Oracle Exalogic中间件云服务器、Oracle Exadata数据库云服务器以及Oracle Exalytics商务智能云服务器一起组成了甲骨文最广泛、高度集成化系统产品组合。