大数据的发展现状
大数据的发展现状与未来前景
大数据的发展现状与未来前景近年来，随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为一个热门词汇。
大数据时代的到来，不仅给个人和企业带来了巨大的机遇，也给社会带来了深刻的变革。
本文将探讨大数据的发展现状以及未来的前景。
一、大数据的发展现状1. 数据量不断增加随着互联网用户数量的不断增加，产生的数据量也呈指数级增长。
从个人的社交媒体账号到企业的销售数据，从物联网传感器到科学研究中的数据集，数据的产生和积累是爆炸性增长的。
据统计，目前全球每天产生的数据量已经达到数十亿GB。
2. 数据来源多样化随着智能手机和物联网设备的普及，人们的日常生活产生的数据也变得多样化。
不仅有传统的文本、图像、音频和视频数据，还有传感器数据、社交媒体数据、电子商务交易数据等等。
这使得数据分析和挖掘的方法和技术也变得更加多样化。
3. 数据处理技术的不断改进为了应对大数据时代的挑战，数据处理技术也在不断创新和改进。
云计算、分布式存储、并行计算等技术为大数据的处理提供了更好的解决方案。
此外，人工智能、机器学习、深度学习等技术的发展也为大数据的分析和应用提供了更多的可能性。
二、大数据的未来前景1. 经济发展的新动力大数据被认为是经济发展的新动力。
通过对大数据的分析和挖掘，可以为企业提供更准确的市场预测和精准的营销策略，从而提升企业的竞争力。
此外，大数据还可以帮助政府和组织更好地制定政策和决策，促进社会的可持续发展。
2. 社会问题的解决大数据的应用不仅能够带来经济效益，还可以帮助解决一些社会问题。
例如，在医疗领域，通过对大数据的分析可以提升疾病的诊断和治疗效果；在城市规划中，可以通过对城市交通、环境等数据的分析来改善城市的运行效率和环境质量。
3. 数据隐私和安全的挑战然而，大数据的应用也带来了一些挑战和问题。
其中之一是对数据隐私和安全的担忧。
大数据中包含了大量个人和敏感信息，一旦这些信息被滥用或泄露，将对个人和社会带来巨大的风险。
因此，数据隐私和安全的保护将是未来发展的重要任务。
大数据技术的发展现状与未来趋势展望
大数据技术的发展现状与未来趋势展望近年来，随着互联网和移动互联网的高速发展，大数据技术逐渐成为各行各业的重要工具。
大数据技术通过对海量数据的收集、分析和运用，为企业和组织提供了全新的决策依据和商业机会。
本文将探讨大数据技术的发展现状，并展望其未来的趋势。
一、大数据技术的发展现状大数据技术在过去十年内取得了巨大的进展。
首先，数据规模呈爆发式增长，各种传感器、社交媒体平台和智能设备不断产生着庞大的数据流。
其次，云计算技术的普及使得数据的存储和处理更加高效和便捷。
再者，机器学习和人工智能的快速发展为大数据的挖掘和分析提供了新的方法和算法。
这些因素的共同促进，大数据技术得以持续创新和升级。
在商业领域，大数据技术被广泛应用于市场研究、用户分析和精准营销等方面。
以电商巨头阿里巴巴为例，其利用大数据技术实现了用户画像和个性化推荐，提高了用户购物体验和精准营销效果。
此外，大数据技术也被应用于证券交易、风险管理和供应链管理等金融和物流领域，为企业提供了全新的商业模式和增长机会。
在城市管理方面，大数据技术能够实现对城市内各种设施设备和人流、交通流的实时监测和调度。
例如，各大城市的智能交通管理系统能够通过大数据分析实现交通拥堵的预测和疏导；而智能电网系统能够通过大数据技术进行电力需求和供应的优化和调控。
大数据技术的应用使得城市变得更加智能、高效和宜居。
二、大数据技术的未来趋势展望1. 数据安全与隐私保护将成为重要关注点随着大数据规模的不断扩大，数据安全和隐私问题将越来越突出。
未来，大数据技术需要更加注重数据的安全存储和传输，采用更加严格的数据权限管理和加密技术，防止数据泄露和滥用。
同时，隐私保护法律和监管政策也需要随之完善，确保个人隐私权益得到有效保护。
2. 边缘计算和智能设备将推动大数据技术的进一步发展边缘计算是指将计算任务从中心服务器下放到数据源附近的网络边缘。
未来，随着物联网的普及和智能设备的智能化，边缘计算将为大数据技术的应用提供更大的便利。
大数据专业的发展现状与趋势
大数据专业的发展现状与趋势随着时代的进步和技术的不断发展，大数据专业正逐渐成为热门行业。
本文将探讨大数据专业的发展现状与趋势。
一、大数据专业的发展现状大数据专业是近年来新兴的专业领域，主要关注数据的获取、存储、处理和分析。
在当今数字化时代，数据的数量呈指数级增长，大数据专业的需求也日益增加。
1. 市场需求旺盛随着互联网和智能设备的普及，个人行为和企业活动不断产生海量数据。
这些数据蕴藏着无穷的商业价值，企业迫切需要专业人才来挖掘和分析这些数据，以帮助做出决策和提高效益。
2. 行业应用广泛大数据专业不仅受到企业的青睐，还在各个行业中得到了广泛应用。
例如，在金融领域，大数据分析可以辅助风险评估和交易分析；在医疗领域，大数据可以帮助进行疾病预测和个性化治疗；在市场营销领域，大数据可以帮助企业精准定位用户和进行市场趋势分析。
3. 专业培养体系逐渐完善随着对大数据人才的需求增加，大学和培训机构纷纷设立了相关专业和课程，为学生提供了系统的培训和学习机会。
这些机构为学生提供了专业的理论知识和实践能力，培养出了一批批具备大数据分析能力的专业人才。
二、大数据专业的发展趋势大数据专业发展的前景被普遍看好，未来展现出以下几个趋势。
1. 多元化技能要求随着技术的发展，大数据专业的技能要求也在不断变化。
除了传统的数据分析能力，大数据专业人才需要具备更多的技能，如数据可视化、机器学习、人工智能等。
这些技能将帮助他们更好地应对复杂多变的数据环境。
2. 数据隐私与安全的重要性随着大数据的广泛应用，人们对数据隐私和安全的关注也日益增加。
大数据专业人才需要具备相关的法律法规知识，能够确保数据的安全和隐私，并提供相应的解决方案。
3. 人工智能与大数据的结合人工智能的发展将与大数据密不可分。
大数据专业人才需要了解人工智能的基本原理和应用场景，以更好地驱动人工智能技术的发展。
同时，人工智能也将为大数据分析带来更多机会和挑战。
4. 数据治理的重要性在海量数据的环境下，数据的质量和合规性变得至关重要。
大数据：发展现状与未来趋势
大数据：发展现状与未来趋势随着信息化时代的到来，大数据已经成为了一个备受关注的热门话题。
大数据是指规模巨大、结构复杂、处理能力有限的数据集合，这些数据往往包含各种各样的信息，包括但不限于文本、图片、视频、音频等。
大数据的出现给人类社会带来了巨大的变革，它不仅有望改变我们的生活方式，还有望驱动经济的增长和社会的创新。
本文将就大数据的发展现状与未来趋势进行探讨。
一、大数据的发展现状1. 数据量爆炸式增长随着互联网、物联网和移动互联网的快速发展，全球各种类型的数据不断涌现并快速积累。
据统计，全球每分钟产生的数据量约为2.5亿个字节，这一数字还在不断增长。
2. 大数据技术不断成熟为了应对海量数据的挑战，大数据技术不断成熟。
目前，Hadoop、Spark、Storm等大数据处理平台已经成为业界标配，它们能够帮助用户处理海量数据并提取有价值的信息。
3. 大数据应用场景日益丰富大数据已经在各个领域得到了广泛的应用，包括但不限于金融、医疗、零售、制造、交通等。
通过分析大数据，企业能够更好地理解市场、预测趋势、提高效率等。
4. 大数据管理体系逐渐完善随着大数据应用的不断深入，大数据管理体系也在逐渐完善。
包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据可视化等环节都有了较为成熟的解决方案。
二、大数据的未来趋势1. 大数据与人工智能的结合人工智能是未来的趋势之一，而大数据是人工智能的基础。
未来，大数据与人工智能将会更加紧密地结合，通过对海量数据的分析和挖掘，使得人工智能能够更好地服务于人类社会。
2. 数据安全和隐私保护随着大数据的发展，数据安全和隐私保护问题愈发凸显。
未来，各国政府和企业将加强数据安全和隐私保护的法规制度建设，确保大数据的应用不会对个人隐私产生侵犯。
3. 大数据的商业模式创新大数据的出现给传统产业带来了一场深刻的变革，未来大数据将推动很多传统行业向智能化、数字化方向转型，新业态和新商业模式也将不断出现。
国内大数据行业的发展现状及趋势分析
国内大数据行业的发展现状及趋势分析近年来，大数据技术已逐渐成为国内各行各业中不可或缺的一部分。
随着技术的不断进步和数据的快速积累，大数据行业在国内呈现出快速发展的势头。
本文将对国内大数据行业的发展现状进行分析，并探讨未来的发展趋势。
一、发展现状1. 大数据行业规模不断扩大国内大数据行业的规模不断扩大。
报告显示，截至2020年，中国大数据产业规模已经达到1.6万亿元，预计到2025年将达到5万亿元。
国内大数据企业数量也呈爆发式增长，涌现出一大批具有创新力和竞争力的企业。
2. 政府支持力度加大为推动大数据产业的发展，中国政府制定了一系列政策措施，包括鼓励大数据技术应用、加强数据安全保护等。
政府的大力支持使得大数据行业在国内得到了良好的发展机遇和环境。
3. 行业广泛应用大数据技术已广泛应用于各行各业。
在金融行业，大数据分析为风控、反欺诈等提供了强有力的支持；在制造业，大数据可以实现生产过程的精细化管理；在医疗健康领域，大数据技术为疾病预测、精准医疗等带来了巨大的潜力。
大数据行业的发展已经深入到国民经济的方方面面。
二、发展趋势1. 数据安全与隐私保护成为重要议题随着大数据技术的快速发展，数据安全与隐私保护问题也逐渐凸显。
不断爆发的个人信息泄露事件引起了公众的关切，政府也加大了对数据安全的监管力度。
未来，数据安全与隐私保护将成为大数据行业发展的重要议题之一，企业需要加强数据安全措施的建设，确保数据使用的合法性和合规性。
2. 人工智能与大数据的融合人工智能与大数据技术的融合将成为行业发展的重要趋势。
大数据提供了强大的数据支撑能力，而人工智能技术可以对数据进行深度挖掘和分析。
人工智能算法的不断进步也将进一步推动大数据行业的发展，为各个行业提供更精准的数据智能支持。
3. 数据治理与合规化建设数据治理与合规化建设将成为大数据行业发展的重要方向。
随着数据规模和应用场景的不断扩大，有效的数据治理与合规化建设将有助于保障数据质量和可信度。
大数据技术的发展现状及未来趋势预测
大数据技术的发展现状及未来趋势预测引言如今，大数据技术已经渗透到各个领域，成为推动社会进步和经济发展的重要力量。
随着科技的不断发展，大数据技术也在迅速演变和创新，为全球范围内的企业、政府和个人带来了巨大的机遇和挑战。
本文将对大数据技术的发展现状进行梳理，并对未来的趋势进行预测。
第一部分：大数据技术的发展现状1. 数据爆炸随着互联网的普及和移动设备的发展，人们每天产生的数据量呈指数级增长。
社交媒体、电子商务、物联网等技术的兴起，使得数据的产生变得更加频繁和庞大。
这种数据爆炸给传统的数据处理方法带来了巨大的挑战。
2. 大数据技术的崛起面对海量数据的处理需求，大数据技术的崛起成为必然。
分布式计算、云计算、机器学习等技术的发展，使得人们可以更好地应对数据的存储、处理和分析。
大数据技术的应用已经渗透到金融、医疗、零售、交通等各个行业，为企业和组织带来了更多的商业机会。
3. 数据隐私与安全随着个人信息的大规模收集和利用，数据隐私和安全问题引起了广泛的关注。
用户对于个人数据的安全和隐私保护需求越来越高，而大数据技术的发展也需要与之相适应。
如何在数据应用中平衡用户隐私与商业利益之间的关系，成为了大数据技术发展的重要问题。
第二部分：大数据技术的未来趋势预测1. 深度学习的推动深度学习作为人工智能的重要分支，正成为大数据技术发展的新引擎。
随着神经网络结构和算法的不断优化，深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性的进展。
未来，深度学习将继续推动大数据技术的发展，为数据处理和分析带来更多的创新和突破。
2. 边缘计算的兴起边缘计算将数据处理和分析的能力推向离数据产生源头更近的地方，减少了数据传输的延迟和带宽压力。
随着物联网的发展，越来越多的设备将连接到互联网，并产生大量的数据。
边缘计算将成为处理这些数据的重要手段，提升数据处理和分析的效率，推动大数据技术在物联网领域的应用。
3. 数据治理的提升数据治理是大数据技术发展不可或缺的一环。
大数据行业发展现状及意义浅析
大数据行业发展现状及意义浅析随着信息技术的发展和应用，大数据已经成为当今信息产业的一个新的热点领域。
大数据是指利用各种方式采集、存储和分析大规模数据的过程和技术，它能够揭示出数据背后的规律和价值，为各行各业的发展和决策提供有力支持。
大数据行业发展迅猛，其背后蕴含着巨大的商机和潜力。
本文将针对大数据行业的现状和意义进行深入分析。
一、大数据行业发展现状1. 技术发展水平不断提高随着互联网技术、云计算技术和人工智能技术的不断进步，大数据技术的应用也日益广泛。
现在，我们可以利用各种传感器、无线网络等手段，采集到海量的数据，并通过云计算技术实现快速存储和分析。
人工智能技术的发展也为大数据分析提供了更加智能化的工具和方法。
2. 行业需求不断增加随着互联网、金融、医疗、交通等行业的快速发展，这些行业对大数据的需求也在不断增加。
大数据能够帮助企业进行精准营销、风险预测、业务优化等，因此受到越来越多行业的重视和应用。
3. 人才需求增长迅速随着大数据行业的迅猛发展，对大数据人才的需求也在急剧增长。
一方面，这些企业需要大数据技术人才和数据分析师来进行数据处理和分析；也需要懂得业务知识和数据分析技术的人才来进行数据驱动的决策和创新。
大数据产业链上的各种人才都备受青睐。
4. 数据安全和隐私问题受到关注随着大数据的快速增长和应用，数据安全和隐私问题也引起了人们的广泛关注。
如何确保大数据的安全性和隐私性，成为了当前大数据行业面临的一个重要挑战。
1. 为企业提供更精准的数据支持大数据的分析能力可以帮助企业更准确地理解市场需求和消费者行为，有助于企业更精准地推出产品和服务，并且将资源投放到最需要的地方，从而提高企业的盈利能力。
2. 提升决策效率和水平大数据技术能够帮助企业及时获取并分析大规模的数据，从而为决策提供更加完整和精准的信息。
这将有助于企业作出更科学的决策，提高决策的准确性和效率。
3. 改善行业发展环境大数据能够帮助政府、企业和研究机构更好地了解社会和经济发展的实际情况，从而为政策制定、产业布局等提供有力支持，推动产业升级和优化。
大数据的发展现状与未来趋势分析
大数据的发展现状与未来趋势分析近年来，随着科技的不断进步和互联网的普及，大数据成为了当今社会的热门话题。
大数据的发展已经深刻影响着人们的生活和工作方式，并对各行各业产生了巨大的影响。
在这篇文章中，我们将探讨大数据的发展现状以及未来的趋势。
一、大数据的发展现状1. 数据的爆炸性增长随着人们使用互联网的日益增多，以及物联网技术的普及，全球数据量以指数级增长。
据统计，2020年全球数字数据总量达到44ZB，未来每两年数据量将增长一倍。
这个数字令人惊叹，也反映出大数据已经成为了我们生活中必不可少的一部分。
2. 大数据在商业领域的应用增多商业领域是大数据应用最广泛的领域之一。
大数据分析帮助企业更好地了解消费者需求、市场趋势以及产品质量。
通过深入分析海量数据，企业可以进行精准营销、降低成本、提高效率，从而获得竞争优势。
例如，亚马逊通过分析用户购物历史和行为，个性化推送商品，提高了销售额。
3. 大数据在医疗领域的应用医疗领域也是大数据应用的一个重要领域。
通过分析病例、药物疗效等数据，可以更好地为患者提供定制化的治疗方案。
另外，大数据还可以被用于预测疾病的爆发，帮助政府和医院有效调配资源，提高公共卫生服务质量。
二、大数据的未来趋势1. 人工智能与大数据的融合人工智能（AI）和大数据的结合将是未来的一个重要趋势。
通过利用大数据训练和优化人工智能算法，将能够更好地预测用户需求、优化产品设计、提高生产效率。
同时，AI的智能分析还可以帮助企业发现并解决问题，提高决策效率。
2. 大数据保护与隐私问题的重视随着大数据的广泛应用，数据保护和个人隐私问题日益引起人们的关注。
未来，将需要建立更有效的数据安全和隐私保护机制，以合理平衡大数据的应用和个人隐私的保护。
同时，政府和企业也需要加大力度，建立更加严格的法规和标准，以保护用户的隐私。
3. 大数据在环境保护和可持续发展中的应用大数据还可以被应用于环境保护和可持续发展领域。
通过收集和分析大量的环境数据，可以更好地评估和监测环境状况，提出解决方案。
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全球个人位置数据 • 服务提供商收入1000亿美元或以上 • 最终用户价值达7000亿美元
美国零售业
制造业
• 可能的净利润增长水平为60%或以上 • 产品开发、组装成本降低达50%
• 0.5—1.0%的年生产率增长
• 运营资本降低达7%
40%GDP
四、大数据的热门应用领域
1
制造业
丰田利用数据分析在试制样车前避免了80%的缺陷；GE通过对2万台喷气引擎的数据分析，能够提前一
➢ 年均产生数据510TB(不含视频)累计产 生数5PB
➢ 用户上网记录每秒83万条，对应年数 据量3.6PB
➢ 农夫山泉每天从销售其矿泉水的超市 回传10张照片，每月3TB
➢ 公交一卡通每天4千万次，地铁一千万人 次。北京市交通调度中心每天数据增量 30GB，存储量20TB
➢ 企业级数据仓库存储量已超过350TB
、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。
大数据的特点
3
大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value
（价值）
二、国内外大数据的发展现状
2014 年全球大数据市场规模达到285 亿美元，同比增长 53.2%。大数据成为全球IT 支出新的增长点。2014年大数据对 全球IT 开支的直接或间接推动达2320 亿美元，预计到2018 年 这一数据将增长三倍。
五、大数据的发展优势
2014 年，大数据在公共服务中的交通、医疗、教育、预 测服务等领域得到广泛应用。随着第三方服务机构的参与， 公众需求被不断挖掘，应用场景逐步丰富。
我国大数据相关政策、项目、技术和应用等 逐步进入实际落地阶段。各有关部门和地方政 府的重视程度逐步升级，相关的政策措施和规 划方案处于高密度发布时期。
保险服务，承诺侮英亩的玉米利润增加100美元，如预测有误将将及时赔付。
3
商业
沃尔玛基于每月4500万网购数据，结合网上挖掘的对产品的大众评分，开发语义搜索引擎，方便浏览， 在线购物者增加10—15%,增加销售十多亿美元。还通过对消费者购物行为分析，了解顾客购物习惯，优 化商品陈列。
四、大数据的热门应用领域
➢ 新浪微博——每天有数十亿外部网页和API接口访问需求。在晚上高峰期，微博每秒要接 受100万以上的响应请求。
三、各大行业的数据积累与价值
互联网流量变化
图灵奖获得者Jim Gray提出新摩尔定律: 全球新产生的数据年增40%,全球信息总 量每两年就可以翻番!
《 红 楼 梦 》 含 标 点 共 87 万 字 ， 每 汉 字 占 2B ， 全 书 1.74MB,1EB =6626亿部，即全球人均100部《红楼梦》 ，1EB可刻满1.68亿张DVD
4
金融
华尔街的银行应用大数据分析风险时间从3月缩短到3小时，价格计算从48小时到20分钟，行为分析从
72小时到20分钟；交通银行太平洋信用卡中心采用大数据信贷审批决策引擎，审批效率提高30%；阿里
公司基于大数据建设投融资平台。
5
交通
美国UPS每天平均运输163万件包裹，用传感器跟踪46000辆车，2011年少跑了8500万英里路程，节
2015年开始大数据与云计算、物联网、智 慧城市、移动互联网进入新的结合期，新产品 将加速推出。
企业级大数据应用逐渐普及，消费 者行为分析、精准营销、新业务新产 品推广、广告推送、社交媒体、库存 管理、信贷保险等相关应用不断丰富， 潜力巨大。
谢谢！
约了840万加仑燃料；中远物流公司有100多个配送中心，3000个网点，装GPS的上万辆车每月产生2亿
条信息，减排10%。
6
医疗
苹果公司总裁乔布斯花费几十万美元获得自身全部DNA，希望通过这种方式战胜癌症虽然愿望没有实现， 但也将他的生命延长了几年；人体对药品 代谢方式的差异 取决于个体特定的基因、酶和蛋白质组合，因 此基因信息对选择最优治疗非常关键。
个掘，帮助
一汽等车企深入了解消费者需求，设计新品及资源调配
2
农业
硅谷Climate公司从美国政府ห้องสมุดไป่ตู้得30年的气候、60年的农作物收成、14TB的土壤数据，还收集250万个
地点的气候数据，向农户提供天气变化、作物、病虫害和灾害、肥料、收获、产量、市场 价格等咨询和
三、各大行业的数据积累与价值
大数据的价值
麦肯锡评估报告中指出大数据在政府公共服务、医疗服务、零售业、制造业、以及涉及个人位置服 务等领域都将带来可观的价值 海量数据可以在各个部门创造重大财务价值
英国医疗服务业 • 每年价值3000亿美元 • 大约0.7%的年生产率增长
欧洲公共部门管理 • 每年价值2500亿欧元 (约35OO亿美元) • 大约0.5%的年生产率增长
2012-2017年全球大数据市场规模
2014 年，我国大数据仍处于起步发展阶段，行业应用得到 快速推广，市场规模增速明显。2014 年，我国大数据市场规 模达到75.7 亿元，同比增长28.4%。
2012-2016年中国大数据市场规模
三、各大行业的数据积累与价值
政府数据
➢ 视频监控摄像头广泛应用于主要道路、热点地区、地铁和居民小 区的安全监视。北京超市食品架前均要求装能清晰拍到走在架前 的人的脸部。
➢ 如今中国大城市的医院每天门诊上万人，全国每年门诊人数更 是以数十亿计，住院人次己经达到两亿人次。按照医疗行业的 相关规定，一个患者的数据通常需要保留50年以上。
中山大学第一附属医院 数据存储量（TB）
三、各大行业的数据积累与价值
互联网数据
➢ 淘宝——每天交易超过数千万笔，其单日数据产生量超过50TB, 峰值时处理交易达到9万 笔/分钟，1GB/s。在阿里数据平台事业部的服务器上有超过100PB己处理过的数据。
2020
消
费
者
图
2015
像
与
视
频
2010
监控
50%
100%
嵌入与医疗 数据处理 娱乐与社交媒体
三、各大行业的数据积累与价值
制造业数据
➢ GE的每一引擎装20个传感器，在飞行过程中每隔一段时间通过卫星将 传感器收集的引擎状态传给GE公司。每个引擎每飞行小时产生20TB,从 伦敦到纽约每一飞行产生640TB级数据，GE每天收集PB级引擎数据。 美国每月收集360万次飞行记录，监视机队25000个引擎。
工商银行
，积累的数据4. 5PB
➢ 每年产生结构化和非结构化数据分别
突破100TB和1PB，已归档PB级数据
农业银行
➢ 每日约处理600G数据，存量数据超过
交通银行
70TB
➢ 发卡量40亿张，每天近600亿次交易 ，每秒50万次记录，存储量350TB
三、各大行业的数据积累与价值
医疗数据
➢ 现在一个病人的CT影像往往多达两千幅，数据量己经到了几十 个GB.
➢ GE通过对所生产的2万台喷气引擎的数据分析，开发的算法能够提前一个月 预测其维护需求，预测准确率达到70%。依此对喷气引擎预防性维护，在美 国就防止了不止6万次的航班延误或取消。如果将传感数据收集和分析用于 燃油效率上，1%的提高就能使航空业每年省20亿美元。
三、各大行业的数据积累与价值
服务业数据
大数据的发展现状
2015年7月
一、大数据的提出及概念
1
大数据的提出
大数据最早在上世纪90年代被提出，麦肯锡在2012年的评估报告中指出“大数据时
代”已经到来，使得人们对于大数据重要性的认知和关注度进一步增加。
2
大数据的概念
研究机构Gartner给出的定义：“大数据”是需要新0亿次)，新增10TB，处理100PB数据，每天 产生一个TB的日志。目前存储网页数近1万亿，数据总量1000PB
➢ 腾讯——腾讯QQ月活跃用户超8亿，微信用户5亿，在线人际关系链超1000亿，每天1千 亿次服务调用，日新增200-300TB数据量，每月增加10%。经压缩后的数据总存储量 100PB
➢ 一个8Mbps摄像头每小时产生3.6GB,很多城市的摄像头多达几 十万个，一个月的数据量达到数百PB，若需保存3个月则存储量 达EB量级。
➢ 国家税务总局每月收集全国数据4TB，己集中的结构化数据 260TB
➢ 北京市政府部门数据库总量2011年63PB，2012年95PB
被标签和分析的数据类型比例