大数据与数据智能化
大数据分析在物联网中的数据挖掘与智能化应用
大数据分析在物联网中的数据挖掘与智能化应用物联网的兴起使得海量的数据被不断地产生和积累，而大数据分析作为一种重要的技术手段，能够挖掘出其中蕴含的价值，为物联网的发展和应用提供有力的支撑。
本文将探讨大数据分析在物联网中的数据挖掘与智能化应用。
一、物联网中的数据挖掘1.1 数据挖掘的定义与目的数据挖掘是通过自动或半自动的方式，从大量的数据中提取出隐藏的模式、关联和知识的过程。
其主要目的是发现数据中的潜在规律，为决策提供依据。
1.2 物联网中的数据挖掘方法在物联网中，由于数据量庞大且具有复杂多样的特点，数据挖掘方法需要根据具体的场景进行选择。
常见的数据挖掘方法包括聚类分析、关联规则挖掘、分类与预测等。
1.3 物联网中的数据挖掘应用案例物联网中的数据挖掘应用非常广泛，例如在智能交通领域，可以通过对交通数据的挖掘，实现交通状况监测、拥堵预测和优化路线规划等；在智能家居领域，可以通过对用户行为数据的挖掘，实现智能家电的自动化控制和智能场景的智能化管理。
二、大数据分析在物联网中的智能化应用2.1 大数据分析与物联网的融合物联网中的大数据分析与智能化应用是相辅相成的关系，大数据分析可以为物联网提供数据支撑，而物联网的发展也推动了大数据分析技术的创新。
二者的融合为物联网的智能化应用提供了广阔的发展空间。
2.2 大数据分析在智能制造中的应用在智能制造领域，大数据分析可以通过对生产过程中的各种数据进行分析，实现设备状态监测、故障预测和生产效率优化等目标。
通过对海量数据的挖掘，可以发现生产过程中的瓶颈和问题，并提供相应的解决方案。
2.3 大数据分析在智能农业中的应用在智能农业中，大数据分析可以对农田的气象数据、土壤数据、作物生长数据等进行挖掘，帮助农民进行农业生产决策和病虫害预测。
通过分析大数据，可以实现农业生产过程的智能化管理和农产品的精准销售。
2.4 大数据分析在智能城市中的应用在智能城市建设中，大数据分析可以对城市的交通数据、环境数据、公共安全数据等进行分析，实现智慧交通、环境保护和安全监控等目标。
大数据技术在人工智能智能化中的应用
大数据技术在人工智能智能化中的应用随着科技的不断发展，人工智能逐渐成为各行各业的热门话题。
而在人工智能的发展中，大数据技术的应用起着重要的作用。
本文将探讨大数据技术在人工智能智能化中的应用及其意义。
一、大数据技术在人工智能智能化中的背景在过去的几年里，大数据技术的兴起引发了社会各个领域的变革。
大数据技术通过收集、存储和分析海量数据，为企业和组织提供了宝贵的信息资源。
与此同时，人工智能的快速发展也为数据分析和决策提供了强有力的支持。
二、大数据技术在人工智能智能化中的应用场景1. 人脸识别技术人脸识别技术是大数据技术在人工智能领域中的一大应用场景。
通过大数据分析，人脸识别系统可以学习和辨认不同的人脸特征，从而实现准确的身份验证和识别。
这种技术广泛应用于人脸解锁、人脸支付等场景，大大提高了生活的便利性和安全性。
2. 自然语言处理技术自然语言处理技术是指使计算机能够理解和处理人类自然语言的技术。
在人工智能的发展中，自然语言处理技术起着至关重要的作用。
借助大数据技术，人工智能系统可以学习和分析大量的语言数据，从而实现对自然语言的理解和应用。
这种技术已经广泛应用于智能助理、智能客服等领域。
3. 机器学习技术机器学习是人工智能中的关键技术之一，其核心思想是通过分析和学习数据，使机器能够自主地进行决策和预测。
大数据技术为机器学习提供了海量的数据资源，使其能够更加准确地进行模型训练和优化。
机器学习技术在推荐系统、风险评估等领域中有广泛的应用。
三、大数据技术在人工智能智能化中的意义1. 提升人工智能的智能化程度大数据技术为人工智能提供了强大的支持，使其能够更好地进行数据分析和决策。
通过大数据的应用，人工智能系统可以从海量的数据中提取有效的信息和模式，从而实现更高的智能化水平。
2. 加速人工智能技术的发展借助大数据技术，人工智能的发展速度得到了极大的加快。
大数据的存在使得人工智能系统能够学习和分析更多的数据，不断优化和改进自身的算法和模型，从而推动人工智能技术的不断进步。
大数据对人工智能智能化程度的影响与推动
大数据对人工智能智能化程度的影响与推动## 引言人工智能（AI）作为一项前沿技术，正在引领着科技和社会的变革。
而大数据则是驱动人工智能发展的重要动力之一。
本文将探讨大数据对人工智能智能化程度的影响与推动。
## 大数据对人工智能的影响1. 数据量的增加：大数据的出现极大地增加了可用于训练和学习的数据量。
人工智能系统需要大量的数据进行模型训练和算法优化，以实现更准确和智能的结果。
大数据提供了丰富的、多样化的数据源，使得人工智能系统可以从中获取更多的信息和知识。
2. 数据质量的提升：大数据时代，海量的数据不仅增加了数据量，还带来了更高质量的数据。
大数据分析技术可以处理和清洗数据，提高数据的质量和准确性。
这些高质量的数据为人工智能系统提供了更可靠和准确的输入，进而提高了其智能化程度。
3. 数据多样性的增加：大数据涵盖了各个领域和行业的数据，具有多样性和广泛性。
这些数据包括文本、图像、音频、视频等形式，使得人工智能系统可以从不同的角度和维度理解和处理信息。
多样化的数据为人工智能系统提供了更全面和深入的视角，提高了其智能化程度。
4. 数据挖掘与知识发现：大数据分析技术可以帮助人工智能系统进行数据挖掘和知识发现。
通过对大数据的深入挖掘和分析，可以从中发现隐藏的模式、规律和知识。
这些发现可以用于训练和改进人工智能系统，推动其智能化的发展。
## 大数据对人工智能的推动1. 模型训练和优化：大数据为人工智能系统提供了更多的训练样本和实例，从而提高了模型的准确性和鲁棒性。
通过大数据的训练和优化，人工智能系统可以更好地理解和预测现实世界的情况，并做出更准确的决策和推理。
2. 深度学习和神经网络：大数据是深度学习和神经网络发展的重要基础。
深度学习需要大量的数据进行模型训练和参数调整，而大数据提供了这些必要的数据资源。
通过大数据的支持，深度学习和神经网络可以实现更复杂、更智能的任务和应用。
3. 自然语言处理和机器翻译：大数据对于自然语言处理和机器翻译等领域的发展起到了重要的推动作用。
数据智能 大数据助力企业实现智能化管理
数据智能大数据助力企业实现智能化管理数据智能：大数据助力企业实现智能化管理近年来，随着科技的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为企业管理的重要组成部分。
大数据的出现和应用使得企业在决策制定、市场营销、客户服务以及生产管理等方面都能够实现智能化管理。
本文将探讨大数据如何助力企业实现智能化管理，并分析其在不同领域的应用案例。
一、大数据在决策制定中的应用在企业的日常经营中，决策制定是至关重要的环节。
传统的决策制定往往基于管理层的经验和直觉，缺乏系统和全面的依据。
而有了大数据的应用，企业可以通过收集、整理和分析海量的数据来支持决策制定。
通过大数据分析，企业能够更准确地了解市场的需求和趋势，预测潜在的风险和机遇。
同时，大数据还能够帮助企业实现实时监控和评估，为决策提供可靠的依据。
例如，某电商企业通过分析用户的购物行为和偏好，结合外部的市场数据，预测了某个产品的销售潜力，并制定了相应的采购策略。
通过这样的决策，企业成功地抢占了市场先机，实现了销售额的大幅增长。
二、大数据在市场营销中的应用市场营销是企业获取客户和推广产品的重要手段。
而大数据的应用也在市场营销领域发挥了巨大的作用。
通过大数据分析，企业可以准确地了解目标用户的特点和需求，精确定位目标市场，并制定针对性的营销策略。
此外，大数据还能够帮助企业实时追踪和评估营销活动的效果，及时调整策略，提高市场营销的效率和效果。
以某餐饮企业为例，通过分析用户在社交网络上的评论和点评，结合用户的地理位置和消费习惯，企业可以精准地了解用户的喜好，并根据这些信息进行个性化的推荐和定制化的服务。
通过这样的市场营销策略，企业成功地提高了用户的黏性和忠诚度，达到了市场竞争的优势。
三、大数据在客户服务中的应用客户服务是企业与客户进行交流和沟通的重要渠道，也是建立良好客户关系的关键环节。
而大数据的应用可以帮助企业提升客户服务的质量和效率。
通过分析客户的历史数据和行为轨迹，企业可以了解客户的需求和问题，并根据这些信息提供个性化的服务和解决方案。
大数据与智能化分析
大数据与智能化分析的发展随着互联网时代的到来，数据的规模呈现爆炸性增长，云计算、物联网、移动互联网和社交网络等技术的运用更是加速了数据的积累速度，从而衍生出了数据收集、处理和分析的新技术——大数据和智能化分析技术。
大数据和智能化分析技术既可以帮助企业优化管理，做出更加精准的决策，提高企业的生产效益和产品质量，又能够提高公共服务的效率和普及范围。
一、大数据的概念大数据是指信息量巨大、种类繁多、流速快速、价值密集的数据集合。
在大数据背景下，之前所采取的数据处理和分析方法已经不能满足对数据的收集、处理、共享和价值挖掘的需求。
对于企业和个人、政府和社会组织等各个领域的机构，排除掉所包含的真正有用的数据是极其困难的，因此大数据的出现大幅提高了数据的利用效率和挖掘潜力。
二、智能化分析的意义可以说，大数据的价值体现在智能化分析技术上。
智能化分析技术通过技术手段，对大数据中的各种信息进行处理和分析，提取出其中包含的有价值的信息，为决策者提供更加精准和有用的数据。
智能化分析技术的应用，可以使企业在经营管理、市场营销等方面做出更加准确的判断；对于政府来说，可以更加精准地掌握过去、现在和未来的社会状况，提供更加符合民众需要的公共服务。
三、大数据和智能化分析技术的应用（一）在企业中的应用1、生产管理方面的应用：大数据和智能化分析技术可以对企业的生产过程进行实时监测，及时发现问题，做出调整。
同时，还能够预测原材料或产品的供给量，优化生产效率，提高产品质量。
2、市场营销方面的应用：利用大数据和智能化分析技术，企业可以更加精准地把握市场需求，了解消费者的购买习惯、喜好等信息，为企业的市场营销策略做出更加准确的决策。
3、运营管理方面的应用：利用大数据和智能化分析技术，企业可以对自身运营状况进行全方位的监测和优化，实现生产与销售、供应链和财务等方面的高效协同。
（二）在政府中的应用1、公共管理方面的应用：政府可以借助大数据和智能化分析技术，了解社会状况和公共需求，并做出相应的应对措施，从而优化政府的服务和管理能力。
大数据智能化分析与应用研究
大数据智能化分析与应用研究近年来，随着科技的不断发展和越来越多的人们使用互联网，数据呈现出爆炸式的增长趋势，这使得传统的数据处理手段显得越来越难以有效地满足人们的需求。
为了更好地利用大数据，智能化分析和应用研究变得越来越重要。
一、大数据的定义和意义大数据是指传统和互联网上产生的所有数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据等。
大数据的出现使得人们可以获取到更多的信息，这些信息对于企业家、决策者和普通人来说都非常重要。
大数据可以帮助企业家们了解他们的用户，分析用户的消费记录，以及预测未来趋势。
同时，大数据还可以帮助政府更好地监控社会安全，预测自然灾害和疾病等重要信息。
二、大数据智能化分析大数据智能化分析是指通过计算机程序、算法和人工智能技术等手段来处理大数据，从中提取和分析有用信息的过程。
这些信息可以用来更好地了解市场和用户，推荐相关产品，优化企业经营管理，提高决策的准确性等。
同时，大数据智能化分析还可以帮助政府更好地了解社会情况，预测未来趋势，制定更科学和有效的政策等。
三、大数据智能化应用大数据智能化应用是指将智能化分析结果应用到各种实际领域中，以达到优化资源，增加效率的目的。
这些应用包括但不限于：1.市场营销：通过分析用户的消费记录和行为模式，企业可以更好地了解客户需求，从而推出更符合市场需求的产品，提高营销效率。
2.金融服务：通过大数据智能分析，银行可以更好地判断信用风险，提高贷款的安全性和效率。
同时，保险公司可以根据大数据分析结果，制定风险控制策略，推出更具竞争力的产品。
3.医疗健康：医疗行业是应用大数据的一个重要领域。
通过分析就诊记录、医疗影像等数据，医生可以更好地了解病人的病情，从而制定更科学、个性化的治疗方案。
同时，大数据还可以被用来预测疾病传播趋势和再次爆发的可能性，从而提前做好预防和控制工作。
四、大数据智能化应用面临的问题虽然大数据智能化应用在各个领域中的应用已经成为一种趋势，但是也存在着一些问题和挑战。
大数据智能化
大数据智能化在当今时代，大数据智能化已经成为推动社会进步和经济发展的重要力量。
它涉及到数据的收集、存储、分析和应用，通过智能化处理，能够为各行各业提供深刻的洞察力和决策支持。
大数据智能化的核心在于将海量、多样化的数据转化为有价值的信息，进而实现自动化和智能化的决策。
首先，大数据智能化的基础是数据的收集。
在互联网、物联网等技术的支持下，我们能够从各种设备和平台中获取大量的数据。
这些数据包括文本、图像、声音、视频等多种形式，它们是大数据智能化的原料。
数据的收集需要确保数据的全面性和准确性，这是后续分析和应用的前提。
其次，数据的存储是大数据智能化的关键环节。
随着数据量的不断增长，传统的存储方式已经无法满足需求。
因此，需要采用分布式存储系统，如Hadoop等，来实现数据的高效存储和访问。
这些系统能够处理PB级别的数据，并且具有良好的扩展性和容错性。
接着，数据分析是大数据智能化的核心。
通过数据挖掘、机器学习等技术，我们可以从数据中发现规律、预测趋势、识别异常等。
数据分析的结果直接影响到决策的质量和效率。
因此，需要不断优化算法，提高分析的准确性和效率。
此外，数据的应用是大数据智能化的最终目标。
将分析结果转化为实际的行动，可以为企业带来直接的经济效益，也可以为社会提供更好的服务。
例如，通过大数据分析，企业可以优化供应链管理，提高生产效率；政府可以进行精准的社会治理，提升公共服务水平。
最后，大数据智能化的实现还需要依赖于云计算、人工智能等技术的支持。
云计算提供了强大的计算能力和灵活的服务模式，使得大数据的处理和分析更加高效。
人工智能则通过模拟人类的认知过程，提高了数据分析的智能化水平。
综上所述，大数据智能化是一个复杂而系统的过程，它涉及到数据的收集、存储、分析和应用等多个方面。
随着技术的不断进步，大数据智能化将在未来发挥更加重要的作用，推动社会向更智能、更高效的方向发展。
数字智能 大数据赋能人工智能
数字智能大数据赋能人工智能数字智能大数据赋能人工智能随着科技的飞速发展，数字化时代已经来临。
大数据作为这个时代的核心，成为人工智能发展的重要基石。
本文将探讨数字智能与大数据如何赋能人工智能，并分析其对社会、经济、科技等方面的影响。
一、数字智能背景数字化时代的到来，给各行各业带来了巨大挑战和机遇。
随着信息技术的日益发达，人们创造和积累的数据呈爆炸式增长，这些数据以各种形式存在，如社交媒体数据、传感器数据、交易数据等。
而以前由于技术、成本等方面的限制，这些数据没有得到充分利用。
但现在，随着云计算、物联网等技术的成熟，我们可以更好地利用这些数据，实现数字智能。
二、大数据的定义和特征大数据是指在传统的数据处理应用软件工具无法处理或处理困难的大规模数据集合。
这些数据集合往往包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
大数据具有4V特征，即数据量大（Volume）、处理速度快（Velocity）、数据种类多样（Variety）和价值密度低（Value）。
大数据的特征要求我们借助先进的技术和工具来进行分析和挖掘，从中获取有价值的信息和知识。
三、数字智能与大数据的互动关系数字智能和大数据可以相互促进、相互依存。
数字智能是指通过计算机和相关技术实现对数字信息的分析和可视化，进而为决策提供支持。
而大数据作为数字智能所需要的核心资源，为数字智能提供了庞大、多样的数据基础。
数字智能通过对大数据的挖掘和分析，可以更好地理解和解释数据中的模式、关联、趋势等信息，从而实现对数据的智能化处理和利用。
四、大数据赋能人工智能人工智能是一门探索和实现如何构造智能机器的学科，其目标是使机器能够像人类一样感知、理解、学习和决策。
而大数据的快速增长为人工智能的发展提供了丰富的资源。
大数据提供了足够的样本和数据，使得机器学习和深度学习等技术能够更好地训练和优化模型，从而实现人工智能的智能化和自动化。
五、大数据赋能人工智能的影响大数据赋能人工智能对社会、经济和科技等方面都产生了巨大影响。
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金融 电信 制造业
建筑 流通
自动化走向初步信息化 快速发展 整体解决方案需求 年600亿投资规模
信息化走向移动互联化 基本架构已经建立 相对成熟 500亿以上瞻来看，随着互联网对网民的理解，网民对网络的反作用，互联网将变得越来越智能。 它在满足你需求的同时，也在创造新的需求。前者的代表是Google，后者的典型则是 Facebook。 谷歌的盈利在于所有的软件应用都是在线的。用户在免费使用这些产品的同时，把个人的 行为、喜好等信息也免费的送给了Google。因此Google的产品线越丰富，他对用户的理 解就越深入，他的广告就越精准。广告的价值就越高。
摩尔定律
用户在线的每一次点击，每一次评论，每一个视频点播，就是大数据的典型来源。互联网 企业之所以取得令人瞩目的成绩，其核心的本质就是包括用户网络操作的大数据，进行记 录和分析，形成用户“行为指纹”，从而洞悉用户的潜在的、真实的需求，形成预判。这 是传统企业花费重金都难以企及的梦想。所有传统的产品公司都只能沦为这种新型用户平 台级公司的附庸。
认证和标 杆测试 确保行销/销售及客 户支持准备就绪 可获得性 决策评审
发布阶段
启动 量产 填充分 销渠道 执行客户 过渡计划 各部门支持 发布和发货 发布 产品
管理产品 运行情况
生命终止 决策评估
生命周期阶段
转移到 服务
结果
生命终止 决策评审
32
政府、金融、电信等行业投资建立大数据的处理分析手段，实现综合治理、业务开拓等目 标；应用到制造等更多行业。
中国企业大数据现状
中国500强企业日数据生成量 企业非结构化数据越来越多
结构化数据
半结构化数据
中国500强企业数据中心数据年增长率
非结构化数据
中国企业级数据中心数据存储量正在快速增长， 非结构化数据呈指数倍增长，如果能有效的处理 和分析，非结构数据中也富含了对企业非常有价 值的信息。
信息安全解决商：卫士通
重点推荐：超图、讯飞、拓尔思、威创、广联达、卫士通
谢谢
概念阶段
接收大数据 要求 组建项目开发团 队（PDT） 开发初始的产品 建议及计划 概念决策评 审 扩编PDT，以开 展计划阶段工作
计划阶段
开发最终的产品 建议并制定计划 计划决 策评审 扩编PDT，以开 展开发阶段工作
开发阶段
产品详细设 计与开发 系统设 计验证 构造初 始产品
验证阶段
系统集 成测试 系统验 证测试 BETA测试，确 保符合客户需求
大数据在中国的机遇？投资重 点\规模巨大\长期
国内各地制定云计算“十二五”规划
中国各地制定或公布了云计算、物联网等产业规划； 云计算、物联网、社交化媒体、GIS为大数据提供了丰富的数据来源。
大数据比云计算更为可靠
云计算本身是大数据的一种业务模式
摩尔定律
集成电路芯片上所集成的电路的数目， 每隔18个月就翻一番，同时性能也提升 一倍
制造行业大数据应用场景
100%
80%
72.5%
66.3%
60% 50.9%
40% 24.8% 20%
0% 供应链优化 产品研发 仓储监控 企业统一管理
数据在整个交付过程中是交付漩涡的中心，需求的提前获取和需求的不可 知的矛盾；大量的急单与供应柔性的冲突；及时交付与库存管理的平衡；定 制开发与定制交付的衔接；外协制造与自制的平衡；物流布局需求响应与物流 成本的合理性……，构成了大数据永恒的话题。
利用好海量的大数据，解决中国软件公司卖人头、卖授权、无粘度的商业模式，转变为以 数据服务为核心的新商业模式。
数据智能化 大数据
2000
手工化向自动化转型： 成熟度低 成长阶段 中国建筑信息化投入 占总收入0.03%
政府 互联网企业
从IT系统走向大数据决策分析 未来着眼点在于服务
甲骨文
甲骨文大数据提供的数据库和数据库软件主要用于配合Sun 的硬件，特别是它的最高端服务 • 2009年7月收购专注于数据复制和实时数据集成解决方案 的私人企业GoldenGate Software
微软
微软提供了高性能计算能力，并在2005年靠Windows Compute Cluster服务器进入相关市场 最近，微软的HPC部门开发了该公司的Dryad 并行处理技术 社区技术预览(CTP),第一步是向Windows HPC Server的用 户提供处理大数据工具
数据来源：CCW Research, 2012/4
金融行业大数据应用场景
100%
80.9% 80% 73.1%
60.3% 60%
57.0%
40%
20%
0% 证券/股票投资 险种开发 信用卡欺诈 电子支付业务
数据来源：CCW Research, 2012/4
马云的判断来自于数据分析
“2008年初,阿里巴巴 平台上整个买家询盘 数急剧下滑，欧美对 中国采购在下滑。海 关是卖了货,出去以后 再获得数据;而我们提 前半年时间从询盘上 推断出世界贸易发生 变化了。”
大数据与数据智能化
云计算的起源
所有研究都表明，未来数年数据量会呈现指数增长。根据麦肯锡全球研究院（MGI）估计， 全球企业2010年在硬盘上存储了超过7EB（1EB等于10亿GB）的新数据，而消费者在PC和 笔记本等设备上存储了超过6EB新数据。1EB数据相当于美国国会图书馆中存储的数据的 4000多倍。事实上，我们如今产生如此多的数据，以至于根本不可能全部存储下来。例如， 医疗卫生提供商会处理掉他们所产生的90%的数据（比如手术过程中产生的几乎所有实时视 频图像）。
改变商业模式
卖license
卖服务
• 易复制、利润率高 • 边际成本为零 • 卖人头 • 盗版
因泛在计算而导致 行业需求变化
• 客户粘度高 • 软硬一体化 • 利润率较卖license低， 需要解决复用问题
从对license的需求到对整体解决方案、服务的需求
Google精确掌握用户行为、获取需求
这是正向的循环，谷歌好用的、免费得软件产品，换 取对用户的理解；通过精准的广告，找到生财之道。 颠覆了微软卖软件拷贝赚钱的模式。成为互联网的巨 擘。
大数据比较
EMC
EMC的大数据解决方案专注于使组织更有效地使用他们从 不同来源产生的数据，包括网络上，网页上，消费者，监控 系统和传感器。 EMC的数据计算产品事业部正在开发分析工具以解决大数 据现象。 EMC的大数据解决方案包括40多个产品。 • 2010年7月收购数据库软件供应商Greenplum，花费3亿美 元 • 2009年七月收购数据复制解决方案提供商Data Domain， 花费24亿美元 • 不一定和大数据完全相关，EMC从2009年起收购了Archer Technologies, SourceLabs, FastScale Technology, Configuresoft, and Varonis Systems。
国外什么情况？万马奔腾，抢 占大数据高地
衍生于亚马逊、Google等互联网公司
互联网越来越智能
Facebook用户 产生内容，创造 需求。
Google分析用 户搜索信息，满 足用户需求 雅虎提供静态的 导航信息
大数据热点分析
存储、分类、统计、建模、预测 的技术手段
能够在不同的数据类型中，进行交叉分析的技术，是大数据的核心技术之一。语义分析技术 、图文转换技术、模式识别技术、地理信息技术等等，都在大数据分析时获得应用。
大数据为什么重要？决定企业 是否有未来、业务可延伸范围
美国IT公司开始意识到大数据技术能够 为公司创造价值；
国外已经开始投资应用
美国国务院采用大数据技术开发新的美 国护照系统。
大数据公司引入汽车行业高管人员扩展营销业务；
IBM宣布投资1亿美元用于大数据研究；
大数据组成？技术\改造\数据 提供商\展现方式
IBM
IBM的策略是提供一个全面的方法来解决前所未有的信息爆 炸提出的挑战，因为信息量无论在流量、种类、速度还是活 力上都是爆炸式增长 IBM一直致力于扩大对包括数据仓库中的大数据、信息流和 结构化数据的分析 在过去四年中，IBM已经投入超过120亿美元进行了23项相 关并购，其中包括： • 2010年9月收购数据库分析供应商Netezza公司，花费17 亿美元 • 2010年10月收购网络分析软件供应商Coremetrics • 2009年10月收购数据分析和统计软件提供商SPSS, 花费 12亿美元 • 2009年1月收购业务规则管理软件供应商ILOG, 花费3亿4 千万美元 • 2007年花费20亿美元收购商务智能软件供应商Cognos
4
奥巴马大数据战略
2012年3月29日， 白宫发布美国政府 的大数据计划 通过提高从大型复 杂的数字数据集中 提取知识和观点的 能力，承诺帮助加 快在科学与工程中 的步伐，加强国家 安全，并改变教学 研究
能源行业面临的大数据问题
大数据 挑战
数据激增，IT系统负担加重； 地域分隔，信息孤岛拉低效能； 无法共享，数据同步成为难题； 标准各异，数据规范有待统一。
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。
业绩型+趋势型
大数据技术提供商：超图软件、科大讯飞、拓尔思、新浪
IT系统改造商：汉得信息、太极股份、用友软件、东方国信、久其软件 终端提供商：广联达、大智慧、四维图新、阿里巴巴 新型展现方式：威创股份