大数据云计算文献综述
大数据时代文献综述(一)2024
大数据时代文献综述（一）引言概述：随着信息技术的不断发展和数据的大规模积累，大数据时代正以前所未有的速度产生着深远的影响。
在这个时代，大数据的应用已经渗透到诸多领域，如金融、医疗、交通等，给社会带来了诸多的机遇和挑战。
本文旨在通过文献综述的方式，介绍大数据时代的概念以及其主要特点，分析大数据对经济社会发展的影响，并总结目前相关研究的主要问题和趋势。
正文内容：一、大数据时代的概念和特点1. 大数据的定义和范围2. 大数据的四个特点：大量性、高速性、多样性和价值密度3. 大数据的数据源和采集技术4. 大数据的存储和处理技术5. 大数据的隐私与安全问题二、大数据对经济发展的影响1. 大数据在市场营销中的应用及效果2. 大数据对企业决策的支持作用3. 大数据对商业模式创新的推动4. 大数据对供应链管理的优化5. 大数据在金融行业的应用和风险管理三、大数据对社会发展的影响1. 大数据在医疗领域的应用和医疗服务的改进2. 大数据对教育领域的影响和学习模式的改变3. 大数据在城市规划和交通管理中的应用4. 大数据对环境保护与可持续发展的促进5. 大数据对政府决策与治理的影响四、大数据研究的主要问题和趋势1. 大数据的质量与准确性问题2. 大数据融合与共享的难题3. 大数据的处理与分析技术的挑战4. 大数据隐私保护的法律与伦理问题5. 大数据人才培养与研究的跨学科合作五、总结在大数据时代，大数据的产生和应用不仅带来了巨大的机遇，也带来了诸多挑战。
大数据已经对经济社会发展产生了深远影响，但同时也暴露出一系列问题。
未来，需要进一步研究与探索大数据的质量与准确性、处理与分析技术以及隐私保护等方面的问题，加强跨学科合作，培养专业人才，以更好地应对大数据时代的挑战与机遇。
文末总结。
大数据文献综述范文docx(二)2024
大数据文献综述范文docx（二）引言概述：大数据在当前社会中扮演着重要角色。
本文综述了关于大数据的相关文献，分析了该领域的最新发展和趋势。
本文首先介绍了大数据的定义和特点，然后对大数据的应用领域进行了深入探讨，包括商业、医疗、社交媒体和智能交通等。
接着，本文讨论了大数据分析的关键技术和工具，包括数据挖掘、机器学习和云计算等。
其次，本文介绍了大数据在决策支持、市场预测和风险管理方面的应用案例。
最后，本文总结了目前大数据领域的挑战和未来发展方向。
正文：第一大点：大数据的定义和特点1. 什么是大数据2. 大数据的特点有哪些3. 大数据与传统数据的区别第二大点：大数据的应用领域1. 大数据在商业领域的应用2. 大数据在医疗领域的应用3. 大数据在社交媒体的应用4. 大数据在智能交通中的应用第三大点：大数据分析的关键技术和工具1. 数据挖掘在大数据分析中的应用2. 机器学习在大数据分析中的应用3. 云计算在大数据分析中的应用第四大点：大数据在决策支持、市场预测和风险管理中的应用案例1. 大数据在决策支持中的应用案例2. 大数据在市场预测中的应用案例3. 大数据在风险管理中的应用案例第五大点：大数据领域的挑战和未来发展方向1. 大数据领域目前面临的挑战2. 大数据未来的发展趋势总结：本文综述了关于大数据的相关文献，介绍了大数据的定义和特点，分析了大数据在商业、医疗、社交媒体和智能交通等领域的应用情况。
同时，本文讨论了大数据分析的关键技术和工具，以及大数据在决策支持、市场预测和风险管理等方面的应用案例。
最后，本文总结了当前大数据领域所面临的挑战，并展望了大数据的未来发展方向。
大数据时代 文献综述
大数据时代文献综述在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为各行各业的热门话题。
大数据时代给我们带来了许多机遇和挑战，对于如何更好地利用大数据进行决策和创新，吸引了众多学者和研究者的关注。
本文将对大数据时代的相关文献进行综述，探讨大数据时代的发展趋势和应用前景。
一、大数据时代的定义和特点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，通常需要借助先进的技术和工具来进行存储、管理和分析。
1.2 大数据的特点大数据具有四个特点，即“四V”：Volume（规模）、Velocity（速度）、Variety（多样性）和Value（价值）。
1.3 大数据的来源大数据来自各种渠道，包括社交媒体、传感器、互联网搜索、挪移设备等，呈现出多样性和复杂性。
二、大数据时代的发展趋势2.1 数据驱动决策大数据时代强调数据驱动的决策，通过分析大数据来获取洞察和预测，匡助企业和组织做出更明智的决策。
2.2 人工智能与大数据融合人工智能技术的发展与大数据的应用相互促进，通过人工智能技术来挖掘和分析大数据，实现更高效的数据处理和应用。
2.3 数据安全和隐私保护随着大数据的应用范围不断扩大，数据安全和隐私保护问题日益凸显，如何确保数据的安全性和隐私性成为大数据时代的重要课题。
三、大数据时代的应用领域3.1 金融行业金融机构利用大数据技术进行风险管理、市场分析和客户画像等，提高业务效率和风险控制能力。
3.2 医疗健康医疗健康领域通过大数据分析来实现个性化诊疗、疾病预测和药物研发，提升医疗服务水平和效率。
3.3 零售行业零售企业通过大数据分析来了解消费者需求、优化供应链、提升销售效率，实现精准营销和客户关系管理。
四、大数据时代的挑战与解决方案4.1 数据质量与一致性大数据时代面临着数据质量和一致性的挑战，需要建立数据管理和质量控制机制来确保数据的准确性和可靠性。
4.2 技术人材短缺大数据技术的快速发展导致技术人材短缺，需要加强教育培训和技术创新，培养更多的大数据专业人材。
大数据时代 文献综述
大数据时代文献综述在大数据时代，数据的产生和积累呈现出爆炸式的增长，这给各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。
为了更好地理解和应对大数据时代带来的影响，许多学者和研究人员开始进行大数据领域的文献综述。
一、大数据的定义和特点大数据是指规模庞大、复杂多样、高速增长的数据集合，这些数据无法用传统的数据处理工具进行处理和分析。
大数据具有四个特点：数据量大、数据种类多样、数据处理速度快、数据价值密度低。
二、大数据的应用领域1. 商业领域：大数据在商业领域的应用非常广泛，包括市场营销、客户关系管理、供应链管理等方面。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解市场需求、优化产品和服务，提高竞争力。
2. 医疗健康领域：大数据在医疗健康领域的应用可以帮助提高医疗服务的质量和效率。
例如，通过对大量的医疗数据进行分析，可以发现疾病的规律和趋势，提前进行预防和治疗。
3. 交通运输领域：大数据在交通运输领域的应用可以帮助提高交通管理的效率和安全性。
通过对交通数据的分析，可以实时监测交通状况，优化交通流量，减少交通事故。
4. 城市规划领域：大数据在城市规划领域的应用可以帮助城市规划者更好地了解城市的发展趋势和需求。
通过对大数据的分析，可以优化城市的布局和设计，提高城市的宜居性和可持续发展性。
三、大数据的挑战和问题1. 数据隐私和安全：大数据的应用涉及大量的个人隐私信息，如何保护数据的安全性和隐私性是一个重要的问题。
2. 数据质量和可信度：大数据的质量和可信度直接影响到数据分析的准确性和可靠性，如何确保数据的质量和可信度是一个关键的挑战。
3. 数据处理和分析能力：由于大数据的规模和复杂性，传统的数据处理和分析方法往往无法满足需求，如何提高数据处理和分析的能力是一个重要的问题。
四、大数据的发展趋势1. 人工智能与大数据的结合：人工智能技术的发展为大数据的处理和分析提供了新的方法和工具，两者的结合将进一步推动大数据的应用和发展。
2. 边缘计算和大数据的融合：边缘计算技术可以将数据处理和分析的能力推向数据源头，减少数据传输和存储的成本，提高数据处理的效率。
2024年文献综述范文范例
2024年文献综述在2024年，随着全球数字化趋势的不断推进，文献综述也进一步发展和完善。
文献综述是一种通过收集、搜集、筛选、分析和综合以往研究成果来评价、总结和探讨特定领域研究进展和前沿的方法。
它已经成为科学研究的重要组成部分，对于学术论文、科研项目和决策提供了重要参考。
随着、大数据以及计算机技术的不断发展，文献综述也出现了许多新的变化和特点，其研究内容和方法逐步走向数字化、智能化和综合化的方向。
一、数字化数字化是社会科技发展的重要标志，它对于文献综述的实现具有重要意义。
数字化意味着文献采集、整理、存储、传播和利用从传统的纸质形式转向数字形式，大大提高了处理速度、范围和可靠性。
数字化文献库、文献数据库、文献搜索引擎、文献管理软件等数字化工具，大大方便了文献的检索和利用。
二、智能化智能化是技术不断发展的结果，它增强了文献综述的自动化、智能化和人性化。
智能化文献检索、文献分类、文献排名、文献分析等工具，可以更加精准地定位目标领域和研究问题，提高信息质量和效率。
同时，智能化技术还可以扩大文献综述的范围和深度，挖掘出更多的有用信息和见解。
三、综合化综合化是指文献综述不再是单一学科或单一领域的内容，而是涉及多个学科、多个领域和多个层面的综合性内容。
综合化的文献综述不仅可以扩大研究视野和深度，而且可以更好地反映出人类知识体系和社会发展趋势。
同时，综合化文献综述还可以促进学科交叉和跨界合作，有利于推进科学技术的全面进步和社会进步。
在数字化、智能化和综合化的大趋势下，文献综述正朝着更加精准、高效、全面和人性化的方向快速发展。
未来，我们可以期待在文献综述领域取得更多的突破和创新，为学术发展和社会进步作出更大的贡献。
计算机科学技术文献综述
计算机科学技术文献综述计算机科学技术是当今世界发展最为迅速的领域之一，随着科技的不断进步和创新，大量的研究成果被发表在各种学术期刊、会议论文以及专业书籍中。
本文将对计算机科学技术领域的文献进行综述，探讨当前研究的热点和趋势，帮助读者了解该领域的最新进展。
1. 人工智能与机器学习人工智能（Artificial Intelligence, AI）和机器学习（Machine Learning, ML）是当前计算机科学技术领域的热门话题。
随着深度学习（Deep Learning）的兴起，神经网络模型在图像识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功。
近年来，基于深度学习的模型如Transformer、BERT等在自然语言处理任务上表现出色，引领了该领域的发展方向。
2. 云计算与大数据云计算（Cloud Computing）和大数据（Big Data）技术的快速发展为各行各业带来了巨大的变革。
云计算平台如AWS、Azure、Google Cloud等提供了弹性计算、存储等服务，大大降低了企业的IT 成本。
而大数据技术则通过对海量数据的采集、存储、处理和分析，为企业决策提供了更加准确和及时的支持。
3. 物联网与边缘计算物联网（Internet of Things, IoT）作为连接实体世界和数字世界的桥梁，正在改变人们的生活方式和工作方式。
边缘计算（Edge Computing）则通过将计算资源放置在接近数据源的地方，降低了数据传输延迟，提高了系统响应速度。
物联网与边缘计算的结合将进一步推动智能化设备和系统的发展。
4. 软件工程与开发方法软件工程是保证软件质量和项目管理效率的重要手段。
敏捷开发（Agile Development）方法、DevOps等新型开发模式正在逐渐取代传统的瀑布模型，以适应快速变化的市场需求。
同时，软件测试、代码质量管理等也成为软件工程领域关注的焦点。
5. 网络安全与隐私保护随着网络攻击手段不断升级和演变，网络安全问题日益凸显。
大数据文献综述
大数据文献综述随着信息技术的飞速发展，数据的产生和积累速度呈指数级增长，大数据已经成为当今社会各个领域关注的焦点。
大数据不仅改变了我们获取、处理和分析信息的方式，也为科学研究、商业决策、社会治理等带来了前所未有的机遇和挑战。
本文将对大数据相关的文献进行综合梳理和分析，旨在全面了解大数据的概念、特点、技术架构以及其在不同领域的应用和影响。
一、大数据的概念与特点大数据的概念最早由知名咨询公司麦肯锡提出，其定义为：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
海量的数据规模是大数据最显著的特点之一。
在当今数字化时代，数据的生成来源极为广泛，包括互联网、物联网、社交媒体、金融交易、医疗记录等。
这些数据的总量已经达到了 PB 级甚至 EB 级，远远超出了传统数据处理技术的处理能力。
快速的数据流转意味着数据的产生和更新速度非常快。
在一些实时应用场景中，如金融交易、物流监控等，数据需要在极短的时间内被处理和分析，以做出及时的决策。
多样的数据类型也是大数据的重要特点。
除了传统的结构化数据（如关系型数据库中的表格数据），大数据还包含大量的半结构化数据（如 XML、JSON 格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
价值密度低则是指在海量的数据中，真正有价值的信息往往只占很小的比例。
因此，如何从海量的数据中挖掘出有价值的信息成为了大数据处理的关键挑战之一。
二、大数据的技术架构大数据的处理需要一套完整的技术架构来支持，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等环节。
数据采集是大数据处理的第一步，其目的是从各种数据源中获取数据。
常见的数据采集技术包括网络爬虫、传感器数据采集、系统日志采集等。
数据存储是大数据处理的重要环节，由于大数据的规模巨大，传统的关系型数据库已经无法满足需求。
因此，分布式文件系统（如 HDFS）和分布式数据库（如 HBase、Cassandra 等）成为了大数据存储的主流选择。
毕业论文文献综述范文
毕业论文文献综述范文在撰写毕业论文的文献综述部分时，我们通常需要对已有的研究文献进行系统的梳理和分析，以展示我们对研究领域现有知识的理解和掌握。
以下是一篇毕业论文文献综述的范文，供参考：随着信息技术的飞速发展，大数据、云计算等新兴技术不断涌现，对传统行业产生了深远的影响。
本文旨在通过文献综述的方式，探讨信息技术在教育领域的应用现状及其对未来教育模式的潜在影响。
首先，从教育信息化的角度出发，分析了信息技术在教育领域的发展历程。
早期的研究主要集中在计算机辅助教学（CAI）和多媒体教学等方面，这些技术的应用极大地丰富了教学手段，提高了教学效率。
随着互联网的普及，网络教育逐渐成为研究的热点。
在线课程、远程教育等模式的出现，使得教育资源得以更广泛的共享，为不同地区、不同背景的学习者提供了更多的学习机会。
其次，探讨了信息技术在教学过程中的应用。
研究表明，信息技术不仅改变了教师的教学方式，也改变了学生的学习方式。
例如，通过使用电子白板、智能教室等设备，教师可以更加直观、生动地展示教学内容，提高学生的学习兴趣。
同时，学生也可以通过在线学习平台，自主选择学习内容和进度，实现个性化学习。
再次，分析了信息技术在教育管理中的应用。
信息技术的应用使得教育管理更加高效和便捷。
例如，通过学生信息系统，学校可以实时掌握学生的学习情况，及时调整教学策略。
此外，信息技术还可以用于教育资源的整合与优化，提高教育资源的利用效率。
最后，对未来信息技术在教育领域的发展趋势进行了展望。
随着人工智能、虚拟现实等技术的不断成熟，未来的教育模式将更加智能化、个性化。
人工智能可以辅助教师进行教学设计，提供个性化的学习建议；虚拟现实技术则可以为学生提供沉浸式的学习体验，增强学习的互动性和趣味性。
综上所述，信息技术在教育领域的应用已经取得了显著的成效，并对教育模式产生了深远的影响。
未来，随着技术的不断进步，信息技术将在教育领域发挥更加重要的作用，推动教育的创新发展。
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大数据云计算文献综述一个大数据的调查摘要：在这篇论文中，我们将回顾大数据的背景以及当前发展状况。
我们首先介绍大数据的一般应用背景以及回顾涉及到的技术，例如：云计算、物联网、数据中心，以及Hadoop。
接下来我们着重大数据价值链的四个阶段，也就是：数据生成，数据采集，数据存储和数据分析。
对于每个阶段，我们介绍应用背景，讨论技术难题以及回顾最新技术。
最后，我们介绍几个大数据的代表性应用，包括企业管理，物联网，在线社交网络，媒体应用，集成智慧，以及智能电网。
这些讨论旨在提供一个全面的概述以及对读者感兴趣的领域的蓝图。
这个调查包括了对开放问题和未来方向的讨论。
关键字大数据云计算物联网数据中心Hadoop 智能电网大数据分析1、背景1.1大数据时代的曙光在过去的二十年，数据在各种各样的领域内爆炸式增长。
按照2011年来自国际数据公司（IDC）的报告，世界上总共的创建及复制的数据量达到1.8zb,在五年内增长了大约九倍[1]。
在未来这个数字至少每两年增加一倍。
在全球数据的爆炸增长下，大数据这个词主要来描述巨大的数据集。
与传统的数据集相比，大数据通常包括非结构化数据，这需要更实时的分析。
另外，大数据也能在发现新价值上带来新优势，帮助我们帮助我们获得一个深入隐藏价值的认识，也导致新挑战，例如，如何有效地组织和管理这样的数据集。
近日，行业产生兴趣的大数据的高潜力，许多政府机构公布主要计划加快大数据的研究和应用[2]。
此外，大数据问题往往覆盖在公共媒体，如经济学[3，4]，纽约时报[5]，和全国公共广播电台[6,7]。
这两个主要的科学期刊，Nature和Science，还开通了专栏讨论大数据的挑战和影响[8,9]。
大数据的时代已经到来超越一切质疑[10]。
目前，与互联网公司的业务相关联的大数据快速增长。
例如，谷歌处理的数据达数百拍字节（PB），Facebook的生成日志数据每月有超过10 PB，百度一家中国公司百度，业务流程有数十PB的数据，而阿里巴巴的子公司淘宝每天的网上交易产生几十太字节（TB）的数据。
图1示出的全球数据量的热潮。
当大型数据集的数量急剧上升，它也带来了许多具有挑战性的问题，解决方案如下：图一、持续增长的数据信息技术的最新发展（IT）使其更容易以产生数据。
例如，每分钟有平均72个小时的视频上传到YouTube[11]。
因此，我们面临的主要挑战是从广泛分布的数据源中收集和整合大量的数据。
云计算和物联网（IOT）的快速发展进一步促进数据的大幅增长。
云计算提供了安全措施，访问网站以及数据资产的渠道。
在物联网的典范，遍布世界各地的传感器正在收集和传送数据到云端进行存储和处理。
这样的数据在数量和相互关系将远远超过对IT架构和现有企业的基础设施的能力，以及它的实时要求也将极大地强调可用的计算能力。
日益增长的数据造成怎样在当前硬件和软件的基础上存储和管理如此庞大的异构数据集的问题。
考虑到大数据的异质性，可扩展性，实时性，复杂性和保密性，我们将有效地通过在不同层面分析，建模，可视化和预测，进而“开采”数据集，从而揭示其内在的性能以及完善决策。
1.2、大数据的定义和特点大数据是一个抽象的概念。
除了大量的数据，它也有一些其他的功能，这决定本身和“海量数据”或之间的差异“很大的数据。
”目前，虽然大的数据的重要性已经成为共识，人们仍然对它的定义有不同意见。
一般情况下，大数据是指不能由传统IT和软件/硬件工具在允许的时间内处理察觉，获取，管理的数据集。
因为不同的关注点，科技企业，研究学者，数据分析，技术从业人员对大数据有不同的定义。
以下定义可以帮助我们有一个在更好地理解大数据在社会，经济里的技术内涵。
2010年，Apache Hadoop将大数据定义为“大数据是指不能由传统IT和软件/硬件工具在允许的时间内处理察觉，获取，管理的数据集。
”在这一定义的基础上，在2011年5月，麦肯锡公司，一个全球咨询机构宣布大数据作为下一个前沿创新，竞争和生产力。
大数据系也可指可能用经典数据库软件无法获得、存储、管理的数据集，这个定义包括两个含义：一是数据集“卷符合大数据的标准正在发生变化，可随着时间的推移或技术的进步;其次，数据集“卷顺应大标准在不同的应用数据彼此不同。
在目前，大数据一般为几个TB到几PB [10]。
从麦肯锡公司的定义，可以看出，一个数据集的体积不是唯一标准大数据。
日益增长的数据规模不能由传统的处理，并对其管理数据库技术是接下来的两个关键特性。
事实上，早在2001年，META的分析师（现Gartner公司）道格·莱尼通过3VS 模型将大数据定义为挑战和机遇。
即，增加的数据数量，速度和品种，在研究报告中[12]，尽管这种最初不是用模型来定义大数据，未来十年里，Gartner等多家企业，其中包括IBM [13]和微软的[14]研究部门仍然采用的是“3VS”模型来描述大数据。
在“3VS”的模式中，数据卷是指，与人民群众的产生和收集数据，数据规模越来越大;速度意味着大数据的时效性，具体而言，数据采集和分析等必须迅速和及时进行的从而为最大限度地利用大数据的商业价值;各种指示各种类型的数据，其中包括半结构化和非结构化数据，例如音频，视频，网页，和文字，以及传统的结构化数据。
然而，其他人有不同的意见，包括IDC，一个在大数据和研究领域最有影响力的领导人之一。
2011年，IDC的报告定义大数据为“大数据技术描述了新一代的技术和架构，旨在在经济上提取捕捉，发现，和/或分析非常大量的各种数据的“[1]根据这个定义，大数据的特点可以概括为4 Vs时，即体积（大体积），品种（各种形式），速度（快速生成），和价值（巨大的价值，但很低密度）。
如图2，这类4Vs定义被广泛认可它强调大数据，即意义和必要性，探索隐藏的巨大价值。
这个定义说明在大数据中最关键的问题，是如何在一个巨大的规模，各类型和快速生成的数据集中发现价值。
至于周帕瑞克，Facebook的副总监工程师说，“如果你不利用所收集的数据，你只能拥有的数据不是大数据，“。
[11] 此外，NIST的定义大数据“大数据应其中，平均数据的数据量，采集速度，或数据表示限制使用传统的能力关系的方法来进行有效的分析或数据这可能有重要的水平缩放技术“，其重点是技术得到有效处理大数据方面。
它表明，有效的方法或技术需要开发并用于分析和处理大数据，已经有来自大量讨论。
工业界和学术界对大数据[16，17]的定义。
除了制定一个适当的定义，大数据如何研究还应该着眼于如何提取它的价值，使用数据，以及如何将“一堆数据”变成“大数据。
”图2、大数据的4Vs模型1.3大数据的价值麦肯锡公司观察到大数据创造价值观对美国医疗保健的深入研究后，欧盟公共部门管理，美国零售业、全球制造，和全球个人位置数据。
通过对代表全球经济的五大核心产业的研究，麦肯锡的报告指出，大数据可以充分发挥经济职能，我证明了企业和公共部门的生产力和竞争力，为消费者创造了巨大的利益。
在[ 10 ]，麦肯锡总结大数据可以创造的价值：如果大数据C将创造性和有效利用来提高效率和质量，美国的医疗行业通过获得的数据可能会超过300美元亿美元的潜在价值，从而减少花费引言美国医疗8%以上；零售商充分利用大数据可以提高超过60%的利润；也可以利用大数据来提高政府的效率，歌剧在欧洲，这样的发达经济体可以节省超过100欧元亿美元（不包括减少欺诈、错误和税收差异影响）。
麦肯锡的报告被视为前瞻性和预测性，而下面的事实可以验证大数据值。
2009流感大流行期间，谷歌获得及时的信息，通过分析化大数据，甚至提供比由疾病预防中心提供更多有价值的信息。
几乎所有国家所需的医院通知机构，如疾病预防中心流感病例的新类型。
然而，患者通常没有立即看医生的时候，感染。
同时也花了一些时间从医院到疾病预防的信息中心和疾病预防中心分析总结等信息。
因此，当公众意识到新流感的大流行，这种疾病可能已经一到两周的时间，一个滞后的性质。
谷歌发现，在流感的传播，作品经常寻求在其搜索引擎将不同于那些普通的钛MES和参赛作品的使用频率相关的流感传播的时间和地点。
谷歌发现45的搜索条目组密切相关的疫情流感和将它们在具体的数学模型来预测流感的传播，甚至预测流感传播的地方。
相关研究成果已发表的他在自然[ 18 ]。
2008，微软收购了Farecast，美国科技公司Farecast的机票预测系统，预测趋势和上升/下降的机票价格范围。
该系统已被纳入微软的必应搜索引擎。
到2012时，该系统已节省近50美元每名乘客的门票，与预测精度高达75%。
目前，数据已成为重要的生产因素，可能是与物质资产和人力资本。
多媒体、社交媒体、物联网是发展，企业将收集没有更多的信息，领先指数增长的数据量。
大数据将有一个巨大的和不断增加的潜力，为企业和消费者创造价值。
1.4大数据的发展在上世纪70年代末，出现“数据库机器”的概念，是一种专门用于存储和分析数据的技术。
随着数据量的增加，存储和处理能力单一主机系统的一个不充分。
在上世纪80年代，人们提出了“无共享，“并行数据库系统，以满足日益增长的数据量需求[ 19 ]。
分享没有系统的架构是基于集群的使用，每个机器都有自己的处理器，存储和磁盘。
Teradata系统是第一个成功的商业并行数据库系统。
苏最近的数据库变得非常流行。
1986年6月2日，一个具有里程碑意义的事件发生时，Teradata交付第一并行数据库系统的存储容量1TB凯马特帮助大通用电气规模在北美国的零售公司，以扩大其数据仓库[ 20 ]。
在20世纪90年代末，并行数据库的优势在数据库领域得到了广泛的认可。
然而，许多大数据的挑战出现了。
随着互联网服务的发展，索引和查询内容的迅速增长。
因此，搜索引擎公司不得不面对的挑战处理这些大数据。
谷歌创造了GFS [ 21 ]和[ 22 ]编程模型MapReduce处理所带来的数据管理和分析在互联网规模的挑战。
此外，内容由用户生成，传感器，和其他无处不在的数据源也要压倒性的数据流，这需要一个根本性的变化，在计算架构和大型数据库加工机理。
在一月2007，吉姆灰色，数据库软件的先驱，这种转变称为“第四范式”[ 23 ]。
他还认为，应对这种范式的唯一途径是开发新一代的计算工具来管理，可视化和分析质量我的数据。
2011年六月，另一个具有里程碑意义的事件发生；EMC / IDC 发表题为从混沌[ 1 ]提取价值的研究报告，其中介绍的概念和对F大数据潜力第一次。
本研究报告引发了业界和学术界对大数据的极大兴趣。
在过去的几年中，几乎所有的大公司，包括EMC、Oracle、IBM、微软、谷歌、AMA ZON，和Facebook等已经开始了他们的大数据项目。
以IBM为例，自2005，IBM已经投资16美元亿30收购大数据相关。