大数据概念
大数据的概念
大数据的概念概述:大数据是指规模庞大、类型复杂、处理速度快的数据集合，这些数据集合通常无法通过传统的数据处理工具进行处理和分析。
大数据的概念涵盖了数据的规模、速度和多样性等方面，其应用范围广泛，包括商业、科学、医疗、金融等领域。
一、数据规模:大数据的一个重要特征是数据的规模非常庞大。
传统的数据处理工具难以处理如此大规模的数据集合。
数据规模的增大使得数据的存储、处理和分析成为一项巨大的挑战。
例如，互联网公司每天都会产生大量的用户数据，这些数据包括用户的浏览记录、购买记录、社交媒体活动等，这些数据量庞大且不断增长。
二、数据速度:大数据的另一个特征是数据的产生速度非常快。
随着互联网的普及和物联网技术的发展，各种设备和传感器不断产生数据。
这些数据需要实时或准实时地进行处理和分析，以便及时做出决策。
例如，金融交易数据需要实时监控，以便发现异常交易和欺诈行为。
三、数据多样性:大数据的第三个特征是数据的类型和来源非常多样。
传统的数据处理工具主要处理结构化数据，例如关系数据库中的表格数据。
然而，大数据中的数据类型非常多样，包括文本、图像、音频、视频等非结构化数据。
此外，大数据还涉及到来自各种来源的数据，例如社交媒体数据、传感器数据、日志数据等。
四、数据价值:大数据的概念不仅仅指大规模、高速度和多样性的数据集合，还包括从这些数据中提取价值的能力。
通过对大数据进行分析，可以发现隐藏在数据中的模式、趋势和关联性，从而为决策提供有力的支持。
例如，通过分析用户的购买记录和浏览行为，电商公司可以了解用户的偏好，并向其推荐个性化的产品。
五、大数据技术:为了处理和分析大数据，需要借助各种大数据技术。
这些技术包括数据存储和管理技术、数据处理和分析技术、数据可视化技术等。
例如，Hadoop是一个开源的大数据处理框架，可以分布式存储和处理大规模数据。
Spark是一个快速的大数据处理引擎，可以实现实时和迭代式的数据处理。
六、大数据应用:大数据的应用范围非常广泛。
大数据的概念
大数据的概念大数据的概念1、引言大数据是指规模巨大、多样化和高速增长的数据集合，其中包含了传统数据处理工具难以处理的信息。
随着互联网的普及和数据的爆炸增长，大数据成为了当今社会和企业决策中不可忽视的重要组成部分。
2、大数据的特点2.1 规模巨大大数据具有海量的数据量，往往以PB（1 PB = 10^15 字节）或者EB（1 EB = 10^18 字节）为单位进行存储和处理。
2.2 多样化大数据不仅包括结构化数据，如数据库中的表格数据，还包括非结构化数据，如文档、图像、视频等各种形式的数据。
2.3 高速增长随着科技的发展和智能设备的普及，大数据的产生速度非常快，需要能够及时高效地进行数据处理和分析。
3、大数据的应用领域3.1 商业智能大数据可以帮助企业分析客户行为、市场趋势和竞争对手情报，从而优化产品、服务和营销策略。
3.2 社交媒体分析通过分析社交媒体上的大量数据，可以了解用户的偏好、情绪和行为，从而改进产品和服务，并进行精准的广告投放。
3.3 风险管理大数据可以帮助金融机构进行风险评估和预测，提高监管和风险控制能力，减少潜在的损失。
3.4 健康医疗通过分析大量的医疗数据，可以帮助医疗机构提高诊断准确性、治疗效果和健康管理水平。
4、大数据的挑战和解决方案4.1 数据存储和处理大数据存储和处理需要具备高性能、高可靠性和可扩展性的技术和系统架构，如分布式存储和计算技术。
4.2 数据质量和准确性数据的质量和准确性对于大数据分析非常重要，需要进行数据清洗、去重和校验等步骤。
4.3 数据隐私和安全大数据涉及到大量的个人信息和敏感数据，需要加强数据保护和隐私保护措施，确保数据安全。
5、法律名词及注释5.1 GDPR（General Data Protection Regulation）GDPR是欧洲一项保护个人数据的法规，于2018年5月25日正式生效，适用于欧盟境内和与欧盟居民交易的公司。
5.2 CCPA（California Consumer Privacy Act）CCPA是加利福尼亚州一项关于个人数据保护的法律，于2020年1月1日正式生效，适用于在加州经营的公司。
大数据的概念
大数据的概念概念简介：大数据是指规模巨大、种类繁多且难以处理的数据集合。
这些数据集合通常包含着有价值的信息，可以用于分析、判断和决策。
大数据的特点包括数据量大、速度快、种类多、价值密度低等。
数据量大：大数据的最显著特点就是数据量巨大。
随着科技发展和互联网的普及，各种传感器、社交媒体、挪移设备等不断产生大量数据。
这些数据以TB、PB甚至EB为单位计量，远远超过传统数据库能够处理的范围。
速度快：大数据的产生速度非常快。
例如，社交媒体每秒钟产生数以万计的新信息，金融交易每秒钟处理数以百万计的交易记录。
为了能够及时分析这些数据，需要采用高效的处理方法和技术。
种类多：大数据不仅包含结构化数据（如数据库中的表格数据），还包含非结构化数据（如文本、图片、音频、视频等）。
这些数据种类繁多，格式各异，传统的数据处理方法无法很好地处理这些非结构化数据。
价值密度低：大数据中包含着大量的冗余、噪音和无效信息，价值密度较低。
因此，对大数据进行处理和分析，需要借助数据挖掘、机器学习等技术，从中提取出有价值的信息。
大数据的应用领域：1. 商业智能和市场分析：通过对大数据的分析，企业可以了解消费者的需求和行为，制定更有效的市场营销策略，提高销售额和市场份额。
2. 金融风险管理：通过对大数据的分析，金融机构可以及时识别和评估风险，预测市场波动，制定风险管理策略，降低金融风险。
3. 医疗健康管理：通过对大数据的分析，医疗机构可以实现个性化医疗，提高医疗效率，降低医疗成本，改善患者的健康状况。
4. 城市规划和交通管理：通过对大数据的分析，可以实现智慧城市的建设，优化城市规划，改善交通流量，提高交通运输效率。
5. 电子商务和在线广告：通过对大数据的分析，电子商务平台和广告公司可以实现个性化推荐和定制化广告，提高用户体验和广告效果。
大数据的处理技术：1. 分布式存储和计算：由于大数据的规模庞大，需要采用分布式存储和计算技术，将数据分散存储在多台服务器上，并利用并行计算的方式进行处理。
大数据的概念
大数据的概念概述：大数据是指在传统数据处理工具和方法无法处理的规模庞大、复杂多样的数据集合。
它具有数据量大、数据类型多样、数据生成速度快等特点。
大数据的概念涵盖了数据的采集、存储、处理、分析和应用等方面。
1. 数据的采集：大数据的采集来源多样，包括传感器、社交媒体、挪移设备、物联网等。
传感器可以采集环境数据、交通数据等；社交媒体可以采集用户行为、兴趣爱好等信息；挪移设备可以采集位置数据、应用使用情况等；物联网可以采集各类设备的运行状态等。
2. 数据的存储：大数据的存储通常采用分布式存储系统，如Hadoop、HBase等。
这些系统能够将数据分布在多个节点上，提高数据的可靠性和可扩展性。
同时，存储系统还需要具备高速读写能力，以应对大数据的实时处理需求。
3. 数据的处理：大数据的处理包括数据清洗、转换、整合等过程。
数据清洗是指去除噪声、异常值等不符合要求的数据；数据转换是将原始数据转换为可分析的格式；数据整合是将不同来源、不同格式的数据进行统一，以便进行后续的分析和挖掘。
4. 数据的分析：大数据的分析是对海量数据进行挖掘和发现隐藏在其中的规律和价值。
常用的分析方法包括数据挖掘、机器学习、统计分析等。
通过对大数据的分析，可以提取出实用的信息和知识，为决策提供支持。
5. 数据的应用：大数据的应用涵盖了各个领域，如金融、医疗、交通、零售等。
在金融领域，大数据可以用于风险评估、投资决策等；在医疗领域，大数据可以用于疾病预测、药物研发等；在交通领域，大数据可以用于交通流量预测、路径规划等；在零售领域，大数据可以用于用户画像、个性化推荐等。
6. 大数据的挑战：虽然大数据带来了许多机遇，但也面临着一些挑战。
首先是数据的质量问题，大数据中存在着大量的噪声和异常值，需要进行数据清洗和预处理。
其次是数据隐私和安全问题，大数据中包含着大量的个人隐私信息，需要采取相应的安全措施保护数据。
此外，大数据的处理和分析需要消耗大量的计算资源和存储空间，对计算能力和存储能力提出了更高的要求。
大数据的概念
大数据的概念概念介绍：大数据是指规模庞大、复杂度高且难以处理的数据集合。
这些数据集合通常包含结构化数据（如关系型数据库中的数据）和非结构化数据（如文本、音频、视频等）。
大数据具有四个主要特征，即“4V”：数据量大（Volume）、数据速度快（Velocity）、数据多样性（Variety）和数据价值高（Value）。
大数据的概念在近年来得到了广泛关注和应用，其对各行各业产生了深远的影响。
数据量大（Volume）：大数据的一个重要特征是数据量巨大。
传统数据处理技术往往无法处理这么大规模的数据集合。
大数据的数据量通常以TB、PB甚至EB为单位进行衡量。
例如，全球社交媒体平台每天产生的数据量就以TB计算，而大型科学实验室产生的数据量可能以PB计算。
数据速度快（Velocity）：大数据的第二个特征是数据产生和传输的速度非常快。
随着物联网和传感器技术的发展，大量的数据源不断产生和更新。
例如，金融交易、社交媒体评论和传感器数据等都以极快的速度产生。
对这些数据进行及时分析和处理对于实时决策和业务运营至关重要。
数据多样性（Variety）：大数据的第三个特征是数据的多样性。
大数据不仅包括结构化数据（如数据库中的表格数据），还包括非结构化数据（如文本、音频、视频等）。
此外，大数据还可以包含来自不同来源和不同格式的数据。
例如，社交媒体数据、传感器数据、日志文件等都属于大数据的范畴。
数据价值高（Value）：大数据的第四个特征是数据具有高价值。
通过对大数据进行深入分析，可以发现隐藏在数据中的有价值的信息和洞察力。
这些信息可以帮助企业做出更明智的决策，优化业务流程，提高效率，增加收入。
例如，通过分析消费者购买行为的大数据，企业可以了解消费者的偏好，从而精确定位目标市场，提供个性化的产品和服务。
大数据的应用：大数据的概念已经在各个领域得到了广泛的应用。
以下是一些大数据应用的例子：1. 市场营销：通过对消费者行为数据的分析，企业可以了解消费者的喜好和购买习惯，从而制定更精准的市场营销策略，提高营销效果。
大数据的概念
大数据的概念概述：大数据是指规模庞大、类型多样、处理速度快的数据集合，这些数据集合的大小超出了传统数据库和软件工具的处理能力。
大数据的概念已经成为当今信息时代的热点话题，它对各行各业的发展和决策起到了重要的推动作用。
本文将详细介绍大数据的概念、特征、应用以及对社会经济发展的影响。
一、大数据的概念大数据是指由于数据量巨大、数据类型多样、数据生成速度快等特点而无法使用传统的数据处理工具进行管理和处理的数据集合。
大数据的概念最早由美国科技咨询公司Gartner于2022年提出，其定义为“大数据是指高速生成、传播和共享的信息资源，对现有数据处理能力进行挑战，无法使用传统数据库技术进行捕捉、管理和处理的数据集合”。
二、大数据的特征1. 体量巨大：大数据的特点之一是数据量巨大，这些数据来自各种各样的来源，包括传感器、社交媒体、挪移设备等。
根据国际数据公司IDC的统计，每两年数据量翻一番，估计到2022年全球数据量将达到44ZB（1ZB=10的21次方字节）。
2. 多样性：大数据不仅包括结构化数据（如数据库中的表格数据），还包括非结构化数据（如文本、图象、音频、视频等）。
这些数据类型多样，格式各异，传统的数据处理工具无法有效地处理和分析这些非结构化数据。
3. 时效性：大数据的生成速度非常快，数据的实时性要求越来越高。
例如，社交媒体上的实时推文、实时交易数据等都需要实时处理和分析，以便及时做出决策和调整。
4. 价值密度低：大数据中包含了大量的噪音和无用信息，价值密度相对较低。
因此，提取和挖掘有价值的信息成为大数据处理的重要任务之一。
三、大数据的应用领域1. 金融行业：大数据在金融行业的应用非常广泛，例如，通过对大量的交易数据进行分析，可以实现风险控制、欺诈检测、精准营销等。
2. 零售行业：大数据可以匡助零售商了解消费者的购物习惯和偏好，从而进行个性化推荐、精准营销和库存管理。
3. 医疗健康：大数据在医疗健康领域的应用可以匡助医生进行疾病诊断、药物研发、医疗资源调配等。
大数据的概念
大数据的概念引言概述：大数据是当今社会中一个热门话题，它涉及到海量的数据收集、存储、处理和分析。
随着科技的进步，大数据的应用范围越来越广泛，对各行各业都产生了深远的影响。
本文将从概念、应用、挑战、优势和未来发展等五个方面，详细阐述大数据的概念。
一、概念：1.1 大数据的定义：大数据指的是规模庞大、类型多样且难以处理的数据集合。
它不仅包括结构化数据，如数据库中的表格数据，还包括非结构化数据，如社交媒体上的文本、图片和视频等。
1.2 大数据的特征：大数据的特征主要包括四个方面，即数据量大、速度快、多样性和价值密度低。
数据量大指的是数据规模达到TB、PB甚至EB级别；速度快指的是数据的产生和流动速度非常快；多样性指的是数据类型多样，包括结构化、半结构化和非结构化数据；价值密度低指的是大数据中包含了大量的噪声和冗余信息，需要通过分析和挖掘提取有价值的信息。
二、应用：2.1 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。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解市场需求、优化产品设计和提升销售效率。
2.2 医疗健康：大数据在医疗健康领域的应用可以帮助医生提高诊断准确性、优化治疗方案和预防疾病的发生。
通过对大数据的分析，医疗机构可以实现精准医疗，为患者提供更好的医疗服务。
2.3 城市管理：大数据在城市管理中的应用可以帮助政府更好地规划城市发展、提升城市治理效率和改善居民生活质量。
通过对大数据的分析，政府可以了解城市交通流量、环境污染等情况，从而采取相应的措施。
三、挑战：3.1 数据获取：大数据的获取是一个巨大的挑战，因为数据量庞大且类型多样，如何高效地获取数据成为了一个难题。
3.2 数据质量：大数据中存在大量的噪声和冗余信息，对数据质量的保证是一个重要的挑战。
因此，数据清洗和预处理是大数据分析的重要环节。
3.3 隐私和安全：大数据中包含了大量的个人隐私信息，如何保护数据的隐私和安全是一个亟待解决的问题。
大数据是指什么
大数据是指什么大数据，这个词汇在当今时代已经变得耳熟能详，它指的是通过传统数据处理应用软件难以处理的大量、高速、多样化的数据集合。
大数据的概念不仅包括数据的规模，还涉及到数据的生成速度、多样性和价值。
以下是对大数据概念的详细解释：1. 大数据的规模：大数据的“大”字意味着数据的体量非常庞大，通常以TB（太字节）甚至PB（拍字节）为单位。
这些数据可能来源于各种渠道，如社交媒体、移动设备、传感器、交易记录等。
2. 数据生成的速度：大数据的生成速度非常快，几乎每时每刻都有新的数据产生。
例如，互联网用户在社交平台上发布的信息、在线交易系统产生的交易记录等，都在不断地产生新的数据。
3. 数据的多样性：大数据不仅包括结构化数据，如数据库中的表格数据，还包括非结构化数据，如文本、图片、视频等。
这种多样性使得大数据的处理和分析变得更加复杂。
4. 数据的价值：虽然大数据包含了大量的信息，但并非所有的数据都是有价值的。
大数据的价值在于通过分析和挖掘这些数据，能够发现潜在的模式、趋势和关联，从而为决策提供支持。
5. 大数据处理技术：为了处理和分析大数据，需要采用一系列先进的技术，如分布式存储系统、并行计算框架、数据挖掘算法等。
这些技术能够帮助我们从海量数据中提取有价值的信息。
6. 大数据的应用：大数据在各个领域都有广泛的应用，包括商业智能、健康医疗、金融分析、交通管理等。
通过大数据分析，企业和组织能够更好地理解客户需求、优化运营效率、预测市场趋势等。
7. 大数据的挑战：尽管大数据带来了巨大的潜力，但它也带来了一系列挑战，如数据隐私和安全问题、数据质量控制、人才短缺等。
这些挑战需要通过技术创新、政策制定和人才培养等方式来解决。
综上所述，大数据是一个多维度的概念，它涉及到数据的规模、速度、多样性、价值以及与之相关的技术和应用。
随着技术的发展和应用的深入，大数据将继续在各个领域发挥重要作用。
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大数据概念大数据（big data），指无法在可承受的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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产[1] 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[2] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，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（价值）、Veracity（真实性）。
应用学科:计算机，信息科学，统计学适用领域范围: BI，工业4.0，云计算，物联网，互联网+, 人工智能大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。
大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。
它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。
但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。
《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。
适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
意义现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。
阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。
煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。
与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。
价值含量、挖掘成本比数量更为重要。
对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。
大数据的价值体现在以下几个方面：1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。
著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。
”这确实是需要警惕的。
在这个快速发展的智能硬件时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。
企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。
例如，通过结合大数据和高性能的分析，下面这些对企业有益的情况都可能会发生:1）及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。
2）为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。
3）分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。
4）根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。
5）从大量客户中快速识别出金牌客户。
6）使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。
大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三个层面来展开：第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。
在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。
在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。
在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
google 流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。
统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。
麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
梅西百货的实时定价机制。
根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。
趋势趋势一：数据的资源化何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。
因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
趋势二：与云计算的深度结合大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。
自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。
除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
趋势三：科学理论的突破随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。
随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
趋势四：数据科学和数据联盟的成立未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。
各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。
与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。
趋势五：数据泄露泛滥未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。
可以说，在未来，每个财富500强企业都会面临数据攻击，无论他们是否已经做好安全防范。
而所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。
在财富500强企业中，超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。
企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据，所有数据在创建之初便需要获得安全保障，而并非在数据保存的最后一个环节，仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。
趋势六：数据管理成为核心竞争力数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。
当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。
数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关;此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。
趋势七：数据质量是BI(商业智能)成功的关键采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。
其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。
想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。
趋势八：数据生态系统复合化程度加强大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。
而今，这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成，接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分，也就是市场的细分;系统机制的调整，也就是商业模式的创新;系统结构的调整，也就是竞争环境的调整等等，从而使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。
国务院印发行动纲要促进大数据加快发展经李克强总理签批，2015年9月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统部署大数据发展工作。
《纲要》明确，推动大数据发展和应用，在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局，培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。
《纲要》部署三方面主要任务。
一要加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力。
大力推动政府部门数据共享，稳步推动公共数据资源开放，统筹规划大数据基础设施建设，支持宏观调控科学化，推动政府治理精准化，推进商事服务便捷化，促进安全保障高效化，加快民生服务普惠化。
二要推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型。
发展大数据在工业、新兴产业、农业农村等行业领域应用，推动大数据发展与科研创新有机结合，推进基础研究和核心技术攻关，形成大数据产品体系，完善大数据产业链。
三要强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展。
健全大数据安全保障体系，强化安全支撑。
[15] 2015年9月18日贵州省启动我国首个大数据综合试验区的建设工作，力争通过3至5年的努力，将贵州大数据综合试验区建设成为全国数据汇聚应用新高地、综合治理示范区、产业发展聚集区、创业创新首选地、政策创新先行区。
围绕这一目标，贵州省将重点构建“三大体系”，重点打造“七大平台”，实施“十大工程”。
“三大体系”是指构建先行先试的政策法规体系、跨界融合的产业生态体系、防控一体的安全保障体系；“七大平台”则是指打造大数据示范平台、大数据集聚平台、大数据应用平台、大数据交易平台、大数据金融服务平台、大数据交流合作平台和大数据创业创新平台；“十大工程”即实施数据资源汇聚工程、政府数据共享开放工程、综合治理示范提升工程、大数据便民惠民工程、大数据三大业态培育工程、传统产业改造升级工程、信息基础设施提升工程、人才培养引进工程、大数据安全保障工程和大数据区域试点统筹发展工程。