浅谈大数据
浅谈大数据技术及应用
浅谈大数据技术及应用大数据技术及应用随着信息时代的到来，大数据技术逐渐成为推动社会发展的重要力量。
本文将对大数据技术的定义、特点以及其在不同领域的应用进行探讨。
一、大数据技术的定义和特点大数据技术是指用来处理海量、高速、多源、异构数据的一系列技术手段和方法。
其特点包括以下几个方面：1.数据规模庞大：大数据技术所处理的数据量通常以TB、PB甚至EB为单位，远远超过了传统数据库所能处理的数据规模。
2.数据来源多样：大数据技术所处理的数据源来自于多种渠道，包括传感器、社交媒体、云计算等，具有多样性和复杂性。
3.数据处理高效：大数据技术通过并行计算、分布式存储等方式，能够以更快的速度对海量数据进行处理和分析。
4.数据价值挖掘：大数据技术通过对数据进行深度分析和挖掘，能够发现数据背后的规律和趋势，为决策提供科学依据。
二、大数据技术在商业领域的应用1.市场营销：通过大数据技术，企业可以对消费者行为进行更细致的分析，了解消费者需求并制定更精准的营销策略。
2.供应链管理：大数据技术可以实时监控和分析供应链中的各个环节，优化供应链的配送路径和库存管理，提高运营效率。
3.金融风控：大数据技术可以对金融机构的交易数据进行实时监测和分析，识别潜在的风险，提高风险控制能力。
4.客户服务：通过对客户数据的分析，企业可以推送个性化的服务和产品，提高客户满意度和忠诚度。
三、大数据技术在医疗领域的应用1.疾病预防和控制：大数据技术可以通过分析人群的健康数据，预测疾病的传播趋势，及时采取措施进行防控。
2.个体化诊疗：通过对个体的基因、生理数据进行分析，大数据技术可以为医生提供更精准的诊断和治疗方案。
3.医疗资源优化：大数据技术可以帮助医疗机构合理配置资源，提高医疗服务的效率和质量。
四、大数据技术在城市管理中的应用1.交通管理：通过对城市交通流量数据的分析，大数据技术可以优化交通信号灯配时，减少拥堵和交通事故。
2.环境监测：大数据技术可以实时监测城市的空气质量、噪音水平等环境指标，为环保部门提供决策依据。
浅谈大数据与企业战略规划
浅谈大数据与企业战略规划引言在当今信息爆炸的时代，企业所面临的数据量急剧增长。
大数据作为一种新兴的技术和方法，对于企业的战略规划具有重要意义。
本文将从大数据的定义和特点入手，探讨大数据与企业战略规划的关系，并分析大数据在企业战略规划中的应用。
1. 大数据的定义和特点大数据可以简单理解为海量、高速和多样化的数据。
与传统的数据相比，大数据具有以下特点：•海量性：大数据的数量庞大，可以包括来自各个渠道和来源的数据，如传感器数据、社交媒体数据等。
•高速性：大数据的产生速度快，需要实时或近实时处理。
•多样性：大数据的类型多样，可以包括结构化数据（如数据库中的表格）、半结构化数据（如日志文件）和非结构化数据（如文本、图像、视频等）。
2. 大数据与企业战略规划的关系大数据在企业战略规划中扮演着重要的角色。
通过对大数据进行分析和挖掘，企业可以获取有价值的信息和洞察，并将其应用于战略规划中。
以下是大数据与企业战略规划关系的几个方面：2.1 数据驱动的决策大数据可以为企业提供更准确、更全面的数据支持，帮助企业制定决策。
通过对大数据的分析，企业可以识别市场趋势、顾客需求和竞争动态等信息，从而更好地制定战略规划和决策。
2.2 发掘潜在机会大数据分析可以揭示潜藏在数据中的机会。
通过对大数据的挖掘，企业可以发现新的市场需求、产品创新点和商业模式等，为战略规划提供新的方向和机会。
2.3 风险管理大数据分析可以帮助企业更好地管理风险。
通过分析大数据中的风险指标和预警信号，企业可以及时发现潜在风险，并采取相应的措施降低风险的发生和影响。
2.4 客户洞察大数据分析可以帮助企业更好地了解客户。
通过分析大数据中的客户行为和偏好，企业可以调整产品和服务策略，提高客户满意度和忠诚度，并打造差异化竞争优势。
3. 大数据在企业战略规划中的应用大数据在企业战略规划中的应用非常广泛。
以下是几个常见的应用场景：3.1 市场调研与预测通过对大数据的分析，企业可以了解市场的需求和趋势，从而调整产品和营销策略。
浅谈“大数据”分析在课堂教学中的运用(5篇)
浅谈“大数据”分析在课堂教学中的运用（5篇）第一篇：浅谈“大数据”分析在课堂教学中的运用浅谈“大数据”分析在课堂教学中的运用邱旭凯随着科学技术的发展，现代社会已经进入一个“信息化”时代，而信息的主要载体是数据，在当今信息化社会中扮演着非常重要的角色。
任何行业的各个领域都存在着海量数据，这种新的力量正在兴起并逐步影响我们每个人的生存生活方式和价值理念，那就是“大数据时代”。
作为传道授业解惑者，面对大数据的冲击，教师应该理性审视新形势下的时代需求，在竞争中提升自己。
“数据分析”是信息与计算科学等专业的必修课，是一门实用性很强的学科，它最大的特点就是“让数据说话”。
因此，在教学中，要结合具体学科的特点，强化基本思想、基本步骤的教学，增加实际案例，注重培养学生建立数学思维能力，增强学生的数据分析意识，才能不断提高教学质量，具体优点有以下几个方面：一、优化教学内容，强化基础理论和基本方法的教学“数据分析”的理论与方法内容丰富，涉及面广，应用范围大。
在课堂教学中，让学生掌握数据分析的基本方法，优化课堂教学内容，将会对教师的上课效率与学生的学习效果产生极大的影响。
例如：整数、小数和分数加减法则，表面上看，有很大差异，整数加减法则强调相同数位对齐，小数加减法则强调小数点对齐，分数加减法则强调分数单位要统一。
虽然这三个法则分散在几个年级段里的不同章节之中，教学时间间隔较大，但倘若忽视三者之间的比较，让学生孤立地学习掌握，则不利于提高能力，不利于学生掌握知识。
因此，我们在教学中要求同存异，对它们的异同进行分析，学生才能更好地掌握内容。
二、加强案例教学，提高学生学习兴趣兴趣是学生最好的老师，只有学生对“数据分析”课程有了学习的兴趣与动力，学生才能学好该课程，才能将其理论知识用于实际问题的解决。
而案例教学是一种以学生为中心，对现实问题或某一特定事实进行探索的过程，能够有效提高学生的学习积极性，提高学习效率。
因而，在课堂教学中，我们应该从实际问题出发，精选具有充分代表性、源于实际问题的典型例题与案例，让学生对案例中的问题进行思考、分析、总结，选择适当的数据分析方法对问题进行分析，并结合数学方式进行计算，最后对计算过程和结果进行讨论，形成最后的总结。
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大数据是指具有大量、多样化和高速增长的数据集，这些数据集难以通过传统的数据库管理工具进行捕获、管理和处理。
随着互联网的普及，人们对大数据的需求也越来越高，大数据的发展呈现出以下几个现状和未来展望。
首先，大数据的发展现状是指数据量的爆炸式增长。
随着互联网的迅速发展和普及，海量的数据被不断产生和积累。
据统计，目前全球每天产生的数据量已经超过2.5亿TB，而且这个数据量还在持续增长。
人们在日常生活、社交媒体、移动设备等方方面面都在不断产生数据，这些数据包含着丰富的信息和价值。
再次，大数据的发展现状是数据处理技术的不断创新和进步。
大数据需要高效地进行存储、处理和分析，这就要求数据处理技术能够快速、准确地处理大规模和多样化的数据。
云计算、分布式计算、机器学习等技术的发展和应用，使得数据处理的效率和质量得到了极大的提高。
此外，大数据的发展现状还包括对数据隐私和安全的关注。
大数据的应用和分析可能涉及到用户的个人信息和隐私，因此对数据安全和隐私保护提出了更高的要求。
人们对数据的合法性和使用方式有更高的关注度，也促使了相关法律和规范的制定和完善。
展望未来，大数据发展的趋势将更加明显。
首先，数据的增长速度将进一步加快。
随着互联网的进一步普及，更多的设备将连接到互联网，产生更多的数据。
物联网技术的发展，将会使得传感器和设备产生的数据数量更大、更多样化。
其次，数据的处理能力将进一步提升。
随着计算能力的提升和技术的不断创新，数据处理和分析的效率将得到大幅度提高。
数据处理平台将更加智能化和自动化，从而能够更好地发现数据中的模式和规律。
再次，大数据的应用范围将进一步扩大。
目前大数据的应用已经涉及到金融、医疗、教育、交通等众多领域，未来将有更多的行业和领域开始应用大数据分析，以实现更好的决策和服务。
最后，数据隐私和安全的问题将得到更好的解决。
随着人们对数据隐私和安全的关注度的提高，相关的技术和法律保障将会得到更好的发展和完善。
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。
浅谈大数据的缺陷
浅谈大数据的缺陷在当今数字化的时代，大数据无疑是一个热门话题。
它在众多领域展现出了强大的力量，为我们的生活和工作带来了诸多便利和创新。
然而，就像任何事物都有两面性一样，大数据也并非完美无缺，它存在着一些不容忽视的缺陷。
首先，大数据的质量问题是一个关键挑战。
在海量的数据中，不可避免地会存在错误、缺失和重复的数据。
这些不准确或不完整的数据可能会导致分析结果的偏差，从而影响决策的正确性。
例如，在医疗领域，如果患者的病历数据存在错误，可能会导致医生做出错误的诊断和治疗方案。
其次，大数据存在隐私泄露的风险。
随着数据收集和存储的规模不断扩大，个人的隐私信息越来越容易受到威胁。
我们的购物习惯、浏览记录、社交活动等都可能被收集和分析，而这些数据一旦落入不法分子手中，可能会被用于欺诈、骚扰甚至更严重的犯罪活动。
此外，一些公司或机构在数据保护方面的措施可能不够完善，导致数据被黑客攻击或意外泄露。
再者，大数据可能会导致偏见和歧视。
由于数据是基于过去的行为和模式生成的，如果这些数据本身存在偏见，那么分析结果也可能会延续这种偏见。
比如，在招聘过程中，如果基于大数据的算法对某些特定群体存在偏见，可能会导致这些群体在就业机会上受到不公平的对待。
另外，大数据的分析和解释也并非总是准确无误。
虽然大数据可以提供大量的信息，但如何从这些海量的数据中提取有价值的洞察，并进行正确的解释，是一个复杂的问题。
有时候，人们可能会过度依赖数据，而忽略了一些无法量化的因素，从而做出错误的判断。
大数据还可能引发信息过载的问题。
过多的数据可能会让人们感到困惑和不知所措，难以筛选出真正有用的信息。
在面对海量的数据时，人们可能会花费大量的时间和精力来处理和理解，反而降低了工作效率。
而且，大数据技术的发展可能会加剧数字鸿沟。
那些拥有先进技术和资源的企业和地区能够更好地利用大数据，从而获得更多的优势，而一些技术落后或资源匮乏的地区和群体则可能被进一步边缘化，导致贫富差距和社会不公平的加剧。
浅谈大数据概念及大数据的运行与解析
浅谈大数据概念及大数据的运行与解析在当今数字化的时代，“大数据”这个词汇频繁地出现在我们的生活和工作中。
然而，对于许多人来说，大数据似乎是一个神秘而复杂的概念，难以捉摸。
那么，究竟什么是大数据？它又是如何运行和解析的呢？让我们一起来探讨一下。
首先，我们来理解一下大数据的概念。
简单来说，大数据就是指规模极其庞大、复杂到传统数据处理技术无法有效处理的数据集合。
这些数据的规模通常以PB（拍字节）、EB（艾字节）甚至ZB（泽字节）为单位来衡量。
大数据的来源非常广泛，包括互联网、物联网、社交媒体、金融交易、医疗记录等等。
它不仅包含结构化的数据，如表格中的数字和文本，还包括大量的非结构化数据，如图片、音频、视频、文本文件等。
大数据的特点可以用“4V”来概括，即 Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和 Value（价值）。
大量意味着数据的规模巨大；高速表示数据产生和处理的速度快；多样是指数据的类型繁多；而价值则强调了从海量数据中挖掘出有价值信息的重要性。
接下来，让我们看看大数据是如何运行的。
大数据的运行涉及到多个环节，包括数据的采集、存储、处理和分析。
数据采集是大数据运行的第一步。
在这个阶段，各种数据源，如传感器、网络爬虫、移动设备等，不断地产生和收集数据。
这些数据可能是实时产生的，也可能是历史积累的数据。
为了确保数据的准确性和完整性，采集过程中需要采用合适的技术和方法，对数据进行清洗和预处理。
数据存储是大数据运行的重要环节。
由于数据量巨大，传统的数据库存储方式往往无法满足需求。
因此，分布式存储系统，如 Hadoop 的HDFS（Hadoop 分布式文件系统）和 NoSQL 数据库，如 MongoDB、Cassandra 等，被广泛应用于大数据存储。
这些存储系统能够有效地管理大规模的数据，并提供高可靠性和高扩展性。
数据处理是大数据运行的核心环节。
在这个阶段，需要使用各种技术和工具对数据进行处理和计算。
浅谈大数据时代(2023最新版)
浅谈大数据时代浅谈大数据时代一、引言大数据时代是指由于信息技术的发展和互联网的普及，数据的规模、速度和多样性呈爆发式增长的时代。
在这个时代，大数据成为了企业决策和发展的重要依据，同时也带来了诸多挑战和机遇。
本文将就大数据时代的背景、特点、应用和挑战进行探讨。
二、大数据时代的背景⒈信息技术的快速发展a) 互联网的普及b) 移动互联网的迅猛发展c) 云计算和物联网的崛起⒉数据规模的爆发增长a) 用户的数据量的增加b) 传感器和物联网设备带来的数据激增c) 社交媒体等平台产生的海量数据三、大数据时代的特点⑶V特性a) Volume（数据规模庞大）b) Velocity（数据处理速度快）c) Variety（数据类型多样）⒉数据价值的发现a) 数据的深入分析b) 数据挖掘和机器学习的应用c) 数据驱动的决策和创新⒊数据共享与隐私保护的平衡a) 数据共享促进创新和合作b) 数据隐私保护引发的法律和伦理问题四、大数据时代的应用⒈商业领域a) 数据驱动的营销和广告b) 用户行为分析和个性化推荐c) 供应链管理和物流优化⒉和公共事务领域a) 智慧城市建设和管理b) 社会经济分析和决策支持c) 疫情防控和危机管理⒊科学研究领域a) 基因组学和医学研究b) 天文学和地球科学研究c) 社会网络和文化研究五、大数据时代的挑战⒈数据存储和处理的挑战a) 存储成本和速度的限制b) 数据清洗和去重的难题c) 分布式计算和并行处理的需求⒉数据质量和可信度的问题a) 数据质量评估和校正b) 数据源的可信度和准确性c) 数据集成和一致性的难题⒊数据隐私和安全性的挑战a) 隐私保护和数据共享的平衡b) 数据泄露和滥用的风险c) 数据安全和加密的需求六、本文档涉及附件本文档涉及的附件包括：相关统计数据、案例分析报告、相关研究论文等。
附件详见附录部分。
七、本文所涉及的法律名词及注释⒈数据隐私保护相关法律名词及注释a) 《个人信息保护法》：保护个人信息安全，规范个人信息的收集、使用、处理等行为。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
浅谈大数据去年三月，在北京举行的一场大数据产业推介会上，马云首次提出“人类正从IT时代走向DT时代”，并指出DT(Data technology)时代利用数据处理技术，以服务大众、激发生产力为主。
在变革过程中，IT与DT不仅存在技术上的差异，在思想观念层面也有显着不同。
IT(Information Technology)时代利用的是信息技术，以“我”为中心，强调自我控制、自我管理，而DT则充分挖掘数据资源，以“别人”为中心，不仅强调舒服的客户体验，而且也需要公开透明的游戏规则与行业环境。
DT时代的挑战和机遇，在于把互联网和传统行业相结合。
当然，在走向DT的过程中，无论是客户体验，还是互联网与传统行业的结合，数据无疑是争夺的重点资源，甚至可以说Data为王。
那么什么是大数据呢？Garnter给出的定义：大数据”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的海量、高增长率和多样化的信息资产。
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》[1]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4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
下面我们从一个有趣的例子开始，1948年辽沈战役期间，司令员林彪要求每天要进行例常的“每日军情汇报”，由值班参谋读出下属各个纵队、师、团用电台报告的当日战况和缴获情况。
那几乎是重复着千篇一律枯燥无味的数据：每支部队歼敌多少、俘虏多少;缴获的火炮、车辆多少，枪支、物资多少……有一天，参谋照例汇报当日的战况，林彪突然打断他：“刚才念的在胡家窝棚那个战斗的缴获，你们听到了吗?”大家都很茫然，因为如此战斗每天都有几十起，不都是差不多一模一样的枯燥数字吗?林彪扫视一周，见无人回答，便接连问了三句：“为什么那里缴获的短枪与长枪的比例比其它战斗略高?”“为什么那里缴获和击毁的小车与大车的比例比其它战斗略高?”“为什么在那里俘虏和击毙的军官与士兵的比例比其它战斗略高?”林彪司令员大步走向挂满军用地图的墙壁，指着地图上的那个点说：“我猜想，不，我断定!敌人的指挥所就在这里!”果然，部队很快就抓住了敌方的指挥官廖耀湘，并取得这场重要战役的胜利。
这个例子真实的反映在各行各业，探求数据价值取决于把握数据的人，关键是人的数据思维；与其说是大数据创造了价值，不如说是大数据思维触发了新的价值增长。
首先，我认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，没有必要神话它或者与我们关系不大。
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。
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；从对大数据的现在和未来去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。
将分别从云计算、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。
我将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。
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。
传统的分析技术如数据挖掘、机器学习、统计分析等在大数据时代需要做出调整，因为这些技术在大数据时代面临着一些新的挑战，主要有：●数据量大并不一定意味着数据价值的增加，相反这往往意味着数据噪音的增多。
●大数据时代的算法需要进行调整（邦弗朗尼原理[1]）●数据结果好坏的衡量大数据分析主要是从五个方面入手，分别是：数据质量和数据管理（Data Quality and Master Data Management）、语义引擎(Semantic Engines)、预测性分析能力(Predictive Analytic Capabilities)、数据挖掘算法(Data Mining Algorithms)和可视化分析（Analytic visualizations）等五个方面。
数据质量和数据管理（Data Quality and Master Data Management）：大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
语义引擎(Semantic Engines)：大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
预测性分析能力(Predictive Analytic Capabilities)：大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
数据挖掘算法(Data Mining Algorithms)：大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。
另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
可视化分析（Analytic visualizations）：大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
数据分析是大数据处理的核心，但是用户往往更关心结果的展示。
如果分析的结果正确但是没有采用适当的解释方法，则所得到的结果很可能让用户难以理解，极端情况下甚至会误导用户。
大数据的数据分析结果往往也是海量的，同时结果之间的关联关系极其复杂，采用传统的数据处理方式比较困难，目前处理海量数据比较好的技术就是云计算，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,必须采用分布式计算架构。
它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：1-手握大数据，但是没有利用好；比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。
2-没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它；比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。
3-既有数据，又有大数据思维；比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。
未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：1-拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益；2-还未有被大数据触及过的业务领域。
这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。
我们先看看大数据在当下有怎样的杰出表现：大数据帮助政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督；大数据帮助城市预防犯罪，实现智慧交通，提升紧急应急能力；大数据帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物；大数据帮助航空公司节省运营成本，帮助电信企业实现售后服务质量提升，帮助保险企业识别欺诈骗保行为，帮助快递公司监测分析运输车辆的故障险情以提前预警维修，帮助电力公司有效识别预警即将发生故障的设备；大数据帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格；大数据帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度；大数据帮助娱乐行业预测歌手，歌曲，电影，电视剧的受欢迎程度，并为投资者分析评估拍一部电影需要投入多少钱才最合适，否则就有可能收不回成本；大数据帮助社交网站提供更准确的好友推荐，为用户提供更精准的企业招聘信息，向用户推荐可能喜欢的游戏以及适合购买的商品。
其实，这些还远远不够，未来大数据的身影应该无处不在，就算无法准确预测大数据终会将人类社会带往到哪种最终形态，但我相信只要发展脚步在继续，因大数据而产生的变革浪潮将很快淹没地球的每一个角落。
未来的大数据除了将更好的解决社会问题，商业营销问题，科学技术问题，还有一个可预见的趋势是以人为本的大数据方针。
人才是地球的主宰，大部分的数据都与人类有关，要通过大数据解决人的问题。
当然，上面的一切看起来都很美好，但是否是以牺牲了用户的自由为前提呢？只能说当新鲜事物带来了革新的同时也同样带来了“病菌”。
比如，在手机未普及前，大家喜欢聚在一起聊天，自从手机普及后特别是有了互联网，大家不用聚在一起也可以随时随地的聊天，只是“病菌”滋生了另外一种情形，大家慢慢习惯了和手机共渡时光，人与人之间情感交流仿佛永远隔着一张“网”。
看看我国的大数据都做了哪些，我国目前也比较重视大数据的发展，积极的推进行业大数据，政府大数据、民生大数据等。
在国内，政府各个部门都握有构成社会基础的原始数据，比如，气象数据，金融数据，信用数据，电力数据，煤气数据，自来水数据，道路交通数据，客运数据，安全刑事案件数据，住房数据，海关数据，出入境数据，旅游数据，医疗数据，教育数据，环保数据等等。
这些数据在每个政府部门里面看起来是单一的，静态的。
但是，如果政府可以将这些数据关联起来，并对这些数据进行有效的关联分析和统一管理，这些数据必定将获得新生，其价值是无法估量的。
具体来说，现在城市都在走向智能和智慧，比如，智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保、智慧城市，这些都依托于大数据，可以说大数据是智慧的核心能源。
从国内整体投资规模来看，到2012年底全国开建智慧城市的城市数超过180个，通信网络和数据平台等基础设施建设投资规模接近5000亿元。