大数据时代背景
大数据发展背景及研究现状
大数据发展背景与研究现状（一）大数据时代的背景随着计算机存储能力的提升和复杂算法的发展，近年来的数据量成指数型增长，这些趋势使科学技术发展也日新月异，商业模式发生了颠覆式变化。
《分析的时代：在大数据的世界竞争》是2016年12月麦肯锡全球研究院（MGI）发表的一份报告。
五年前MGI就指出大数据分析在基于定位的服务、美国零售业、制造业、欧盟公共部门及美国健康医疗领域有很大的增长潜力。
数据正在被商业化，来自网络、智能手机、传感器、相机、支付系统以及其他途径的数据形成了一项资产，产生了巨大的商业价值。
苹果、亚马逊、Facebook、谷歌、通用微软以及阿里巴巴集团利用大数据分析及自己的优势改变了竞争的基础，建立了全新的商业模式。
稀缺数据的所有者利用数字化网络平台在一些市场近乎垄断，只需用独特方式将数据整合分析，提供有价值的数据分析，几乎可以“赢家通吃”。
2011年全球的数据储量就达到1.8ZB，与2011年相比2015年大数据增长了近4倍，未来十年，全球数据存储量还将增长十倍，大数据成为提升产业竞争力和创新商业模式的新途径。
大数据在企业中得到了充分的应用并实现了巨大的商业价值。
梅西百货的SAS系统可以根据7300种货品的需求和库存实现实时定价。
零售业寡头摩尔玛通过最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据技术使得在线购物的完成率提升了10%到15%。
我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里，但很多数据却与世隔绝“深藏闺中”，成为极大的浪费。
2015年，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，明确要求“2018年底前建成国家政府数据统一开放平台”；今年5月，国务院办公厅又印发《政务信息系统整合共享实施方案》，进一步推动政府数据向社会开放。
1大数据可以把人们从旧的价值观和发展观中解放出来，从全新的视角和角度理解世界的科技进步和复杂技术的涌现，变革人们关于工作、生活和思维的看法。
大数据的应用十分广泛，通过对大规模数据的分析，利用数据整体性与涌现性、相关性与不确定性、多样性与非线性及并行性与实时性研究大数据在公共交通、公共安全、社会管理等领域的应用。
大数据时代的到来机遇与挑战
大数据时代的到来机遇与挑战随着信息技术的不断发展，大数据时代已经悄然而至。
在这个信息爆炸的时代，大数据不仅给我们带来了巨大的机遇，也带来了前所未有的挑战。
本文将探讨大数据时代的到来，以及其中蕴含的机遇与挑战。
一、大数据时代的背景大数据时代的到来，主要得益于信息技术的飞速发展。
互联网的普及和移动互联网的快速发展，使得人们在日常生活中产生了海量的数据。
同时，各种传感器技术的广泛应用，也为数据的采集提供了更多可能。
这些数据以前所未有的速度增长，形成了所谓的“大数据”。
二、大数据时代的机遇1. 商业机会：大数据为企业提供了更多的商业机会。
通过对海量数据的分析，企业可以更好地了解消费者的需求和行为，从而精准推出产品和服务，提升市场竞争力。
2. 创新发展：大数据时代催生了许多新兴产业，如人工智能、物联网等。
这些新技术的发展，为社会带来了更多的创新机会，推动了科技的进步。
3. 政府治理：大数据也为政府提供了更多的治理工具。
通过数据分析，政府可以更好地了解社会民生状况，制定更科学的政策，提升政府治理效率。
三、大数据时代的挑战1. 数据隐私：随着数据的不断增长，数据隐私问题日益突出。
个人信息泄露、数据滥用等问题频频发生，给社会带来了安全隐患。
2. 数据安全：大数据的存储和传输需要更高的安全性保障。
数据泄露、黑客攻击等安全问题成为了制约大数据发展的重要因素。
3. 数据治理：大数据时代数据量庞大，如何有效管理和利用这些数据成为了一个亟待解决的问题。
数据标准化、数据共享等方面的问题亟待解决。
四、应对大数据时代的策略1. 加强数据安全保障：企业和政府应加强数据安全意识，建立健全的数据安全管理制度，确保数据的安全可靠。
2. 完善数据治理机制：建立统一的数据标准和共享机制，推动数据的互联互通，实现数据的共享和利用。
3. 加强法律法规建设：完善相关法律法规，加强对数据隐私和数据安全的监管，保护个人和企业的合法权益。
五、结语大数据时代的到来，既带来了巨大的机遇，也带来了前所未有的挑战。
数据科学与大数据技术的背景和意义
数据科学与大数据技术的背景和意义
数据科学和大数据技术的兴起源于互联网技术、信息化社会和数据爆炸时代的到来。
过去难以收集的数据变得容易获取，海量数据的存储和处理技术愈加成熟，智能算法及机器学习进一步提升了数据的分析和挖掘能力。
意义：
1. 提高企业效率：数据科学和大数据技术能够通过数据分析和挖掘帮助企业更好地管理和利用数据，提高企业决策效率、推动业务增长；
2. 改善用户体验：通过对用户数据的分析和挖掘，能够更好地了解用户需求和行为，从而优化产品设计和服务体验，提升用户满意度；
3. 推动创新：数据科学和大数据技术可以帮助企业发现新商业模式、新产品和新市场，从而推动创新；
4. 促进经济发展：数据科学和大数据技术已经成为当今经济发展的重要推手，能够带动相关产业的发展和就业岗位的增加；
5. 改善社会治理：数据科学和大数据技术在社会治理方面也具有潜在的应用价值，使政府更好地了解民生状况、犯罪行为和社会问题，从而制定更加科学的政
策措施。
大数据发展背景与研究现状分析研究论文
大数据发展背景与研究现状分析研究论文随着信息技术的不断发展和普及，大数据技术逐渐成为信息产业的新宠。
大数据发展背景与研究现状的分析，是人们对大数据技术的深入了解和探讨，也是大数据应用领域不断拓展的重要指引。
一、大数据发展背景在信息爆炸的时代，海量的数据如同潮水般涌现，传统的数据库技术逐渐无法满足大规模数据处理的需求。
大数据技术因此应运而生。
首先，在互联网的快速发展下，用户产生的数据呈指数级增长。
用户在社交网络、在线购物、搜索引擎等平台的行为数据，给数据库管理带来了极大挑战。
传统数据库技术对于处理如此庞大的数据量显然力不从心。
其次，移动互联网的普及让数据的来源更加多元化。
手机、平板等移动设备的普及和大数据的设备互联，进一步加速了数据的增长速度。
手机APP、传感器等设备产生的数据，也为大数据技术的应用提供了更广阔的空间。
再次，人工智能技术的飞速发展催生了对于大数据高效处理和分析的需求。
人们希望通过大数据的深度挖掘，实现智能化的应用场景。
这也促进了大数据技术的快速发展。
以上种种因素共同推动了大数据技术的发展，大数据在各行各业中得以广泛应用，为信息社会的进步做出了贡献。
二、大数据研究现状分析1. 数据处理技术大数据技术主要包括数据的采集、存储、处理和分析等环节。
在数据处理技术方面，分布式存储、分布式计算和数据挖掘等技术被广泛应用。
Hadoop、Spark等开源软件成为了大数据处理的主要工具，可以高效处理海量数据。
2. 数据分析方法数据分析是大数据技术的核心之一。
在数据分析方法方面，统计学、机器学习、深度学习等方法被广泛应用。
通过对数据的挖掘和分析，可以为企业的决策提供科学依据，实现精准营销、个性化推荐等应用场景。
3. 数据安全与隐私保护随着数据泄露事件的频发，数据安全与隐私保护成为大数据领域的重要议题。
加密技术、数据脱敏技术等手段被用于保护用户数据的安全和隐私。
数据伦理、法律法规等问题也备受关注。
4. 学术研究与应用案例国内外各大高校和研究机构也积极开展大数据技术的研究工作，推动了学术界对于大数据技术的理论研究和实践探索。
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。
大数据的起源
大数据的起源大数据，作为当今科技领域的热门话题，正在改变我们生活和工作的方方面面。
那么，大数据的起源是什么呢？本文将详细介绍大数据的起源及其发展历程。
一、起源背景大数据的起源可以追溯到上世纪90年代末和本世纪初，当时互联网的快速发展和智能手机的普及使得人们开始产生了大量的数据。
这些数据包括网页浏览记录、社交媒体活动、移动应用使用情况等。
与此同时，计算机技术的快速发展也为大数据的存储和处理提供了基础。
二、概念提出2001年，美国信息技术公司Gartner首次提出了大数据的概念。
他们将大数据定义为“无法在一定时间内使用传统数据库工具进行捕捉、管理和处理的数据集合”。
这一概念引起了广泛的关注，并逐渐成为学术界和工业界研究的热点。
三、发展历程1. 数据爆炸时代随着互联网的普及和应用程序的迅猛发展，大量的数据开始被生成和存储。
2003年，谷歌发布了PageRank算法，使得搜索引擎能够更好地处理海量的网页数据。
此后，各种社交媒体平台的出现进一步推动了数据的爆炸式增长。
2. 大数据技术的崛起为了应对日益增长的数据量和复杂性，大数据技术开始崛起。
2004年，谷歌发布了MapReduce和Google File System两个关键技术，为大数据的存储和处理提供了解决方案。
此后，Hadoop等开源框架的出现进一步推动了大数据技术的发展。
3. 大数据应用的兴起随着大数据技术的成熟，各行各业开始将其应用于实际工作中。
金融、医疗、零售等行业纷纷开始利用大数据分析来优化业务流程、提高效率和盈利能力。
同时，政府部门也开始利用大数据来进行城市规划、交通管理等工作。
4. 大数据的发展趋势当前，大数据正处于快速发展的阶段。
随着物联网、人工智能等新技术的兴起，大数据的应用场景将进一步扩大。
同时，隐私保护和数据安全等问题也成为了亟待解决的挑战。
四、大数据的意义和影响大数据的出现为我们提供了更多的机会和挑战。
通过对大数据的分析，我们可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势，从而做出更准确的决策。
浅析大数据时代背景下电子商务发展研究
浅析大数据时代背景下电子商务发展研究随着大数据时代的到来，电子商务行业在全球范围内迅速发展。
大数据技术的运用为电子商务提供了更为精准和智能的服务，同时也为企业提供了更多的商机和发展空间。
本文将从大数据时代的背景出发，分析其对电子商务发展的影响，并探讨未来电子商务发展的趋势和方向。
一、大数据时代的背景大数据时代是信息技术领域的新时代，其特点是信息量大、数据来源广泛、数据处理速度快、数据应用广泛等。
大数据时代的背景主要包括：1.信息技术的高速发展随着信息技术的高速发展，各种信息数据得以快速积累和存储，构成了大数据时代的基础。
2.互联网的普及和发展互联网的普及和发展为大数据的产生和传播提供了广阔的空间和途径。
3.物联网技术的应用物联网技术的应用为大数据的采集和分析提供了更多的可能性和便利条件。
4.人工智能技术的飞速发展人工智能技术的飞速发展为大数据时代的应用提供了更为智能和精准的数据分析和处理手段。
以上述背景为基础，大数据时代成为电子商务发展的新风口和新机遇。
二、大数据对电子商务的影响1.精准营销大数据分析技术可以根据用户的浏览和购物记录，精准定位用户的需求和偏好，从而实现精准营销，提高营销效率和用户体验。
2.智能推荐借助大数据分析技术，电子商务平台可以根据用户的购物习惯和历史数据，智能推荐相关产品，提高用户购物体验和成交转化率。
3.供应链优化大数据分析技术可以实时监控和分析供应链的各个环节，优化供应链配送和库存管理，提高运营效率和降低成本。
4.风险控制大数据分析技术可以实时监控用户行为和交易数据，及时发现和预防交易风险，保障电子商务平台的安全和信誉。
5.个性化定制大数据分析技术可以根据用户的个性化需求和行为数据，推出个性化定制的产品和服务，提高用户满意度和忠诚度。
大数据为电子商务提供了更为精准和智能的服务，为用户和企业带来了更多的价值。
三、未来电子商务发展的趋势和方向从大数据时代的背景和对电子商务的影响来看，未来电子商务发展将呈现以下趋势和方向：1.智能化和个性化2.跨境电商的发展随着大数据时代的到来，跨境电商将更加便捷和高效，国际贸易将更加便利，各国之间的电子商务交流和合作将更加频繁和深入。
大数据时代背景(PPT 24张)
政府投入将形成示范效应，大大推动大数据的发展。
大数据的应用 ——热点：智慧城市
• 美国奥巴马政府在白宫网站发布《大数据研究和发展倡议》，提出“通过收集、处理庞大而复杂的 数据信息，从中获得知识和洞见，提升能力，加快科学、工程领域的创新步伐，强化美国国土安全 ，转变教育和学习模式” ； 中国工程院院士邬贺铨说道，“智慧城市是使用智能计算技术使得城市的关键基础设施的组成和服 务更智能、互联和有效，随着智慧城市的建设，社会将步入“大数据”时代。”
人类从依靠自身判断做决定到依靠数据做决定的转变，也是大 数据作出的最大贡献之一。——《大数据时代》
未来IT投资重心转移
结构化数据向非结 构化数据演进，使 得未来IT投资重点 不再是建系统为核 心，而是围绕大数 据为核心； 海量数据可以在各 个部门创造重大的 财物价值，未来投 资倾斜。
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2、大数据不仅仅是“大”
多大？ 至少PB 级
比大更重要的是 数据的复杂性， 有时甚至大数据 中的小数据如一 条微博就具有颠 覆性的价值
3、软件是大数据的引擎
和数据中心（Data Center） 一样，软 件是大数据的驱动力 ，软件改变世界
大数据生态：软件是引擎
4、大数据的应用不仅仅是精准营销
虑，解决高并发数据存取的性能要求及数
据存储的横向扩展，但对非结构化数据的 内容理解仍缺乏实质性的突破和进展，这
是实现大数据资源化、知识化、普适化的
核心 • 非结构化海量信息的智能化处理：自然语 言理解、多媒体内容理解、机器学习等
目录
大数据的定义
理解大数据
相关技术与应用
一些相关技术
分析技术：
• • • • 数据处理：自然语言处理技术 统计和分析：A/B test; top N排行榜；地域占比 ；文本情感分析 数据挖掘：关联规则分析；分类；聚类 模型预测：预测模型；机器学习；建模仿真
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不知道BIG DATA? 你out 了!
反对派认为，我们现在处在一个盲目的大数据崇拜时代
目录
大数据的定义
理解大数据 相关技术与应用
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。
• 非结构化数据 图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储 不利于检索、查询和存储
• 半结构化数据 转换为结构化存储 按照非结构化存储
➢ 大数据技术：
➢ 解决方案：
ห้องสมุดไป่ตู้
• 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
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。
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。
• Hadoop（MapReduce技术） • 流计算（twitter的storm和yahoo！的S4）
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
大数据生态：软件是引擎
4、大数据的应用不仅仅是精准营销
• 通过用户行为分析实现精准营销是大数据的典型 应用，但是大数据在各行各业特别是公共服务领 域具有广阔的应用前景
消费 行业
金融 服务
食品 安全
医疗 卫生
军事
交通 环保
电子 商务
气象
5、管理大数据“易”理解大数据“难”
• 虽然大数据是一个重大问题，真正的问题 是让大数据更有意义
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。
目录
大数据的定义
理解大数据
相关技术与应用
1、密不可分的大数据与云计算
大数据是落地的云
商业模式驱动
应用需求驱动
云计算本身也是大数据的一种业务模式
• 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。
2、大数据不仅仅是“大”
多大？ 至少PB
级
比大更重要的是 数据的复杂性， 有时甚至大数据 中的小数据如一 条微博就具有颠
覆性的价值
3、软件是大数据的引擎
和数据中心（Data Center） 一样，软 件是大数据的驱动力 ，软件改变世界
大数据时代的爆炸增长
1PB = 2^50字节 1EB = 2^60字节 1ZB = 2^70字节
地球上至今总共的数据量：
在2006 年，个人用户才刚刚迈进TB时代，全球 一共新产生了约180EB的数据； 在2011 年，这个数字达到了1.8ZB。 而有市场研究机构预测： 到2020 年，整个世界的数据总量将会增长44 倍 ，达到35.2ZB（1ZB=10 亿TB）！
• 目前大数据管理多从架构和并行等方面考 虑，解决高并发数据存取的性能要求及数 据存储的横向扩展，但对非结构化数据的 内容理解仍缺乏实质性的突破和进展，这 是实现大数据资源化、知识化、普适化的 核心
• 非结构化海量信息的智能化处理：自然语 言理解、多媒体内容理解、机器学习等
目录
大数据的定义 理解大数据
想驾驭这庞大的数据，我们必 须了解大数据的特征。
大数据的4V特征
Volume
Variety
Velocity
Value
“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。
大数据的构成
相关技术与应用
一些相关技术
➢ 分析技术：
➢ 存储
• 数据处理：自然语言处理技术 • 统计和分析：A/B test; top N排行榜；地域占比
；文本情感分析 • 数据挖掘：关联规则分析；分类；聚类 • 模型预测：预测模型；机器学习；建模仿真
• 结构化数据： 海量数据的查询、统计、更新等操作效率低
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