大数据发展现状和趋势
大数据行业现状及发展趋势分析
大数据行业现状及发展趋势分析近年来，随着信息技术和互联网的迅猛发展，大数据行业逐渐成为经济社会发展的重要支撑。
本文将从大数据行业的现状和发展趋势两个方面进行分析。
一、大数据行业现状大数据行业是指通过对海量、多样、高速生成的数据进行采集、存储、管理和分析，以挖掘潜在价值，并对决策和创新提供支持的产业。
当前，大数据行业呈现出以下几个特点。
首先，数据规模不断扩大。
随着互联网的快速普及和移动互联网的发展，个人、企业和政府之间产生的数据规模成倍增长。
根据国际数据公司（IDC）的研究报告，全球数据每两年翻一番，到2025年预计将达到175ZB（1 ZB = 10的21次方字节），呈现爆炸式增长趋势。
其次，数据类型多样化。
大数据产生的数据类型包括结构化数据（如数据库数据）、半结构化数据（如XML、JSON等）、非结构化数据（如文本、音频、视频等）以及地理位置数据等。
不同的数据类型需要采用不同的技术和方法进行处理和分析。
再次，数据价值开发程度不高。
当前仍有大量数据处于未开发利用的状态，尤其是非结构化数据。
数据的开发利用程度不高意味着巨大的潜在价值有待开发，这对于大数据行业的发展具有巨大的推动力。
最后，数据安全问题突出。
大数据时代，数据安全问题是一个严峻的挑战。
随着数据规模的扩大，个人信息泄露、隐私保护和网络安全等问题日益凸显，给数据的采集、共享和分析带来了风险。
二、大数据行业的发展趋势随着技术的不断进步和广泛应用，大数据行业将呈现出以下发展趋势。
首先，人工智能与大数据的融合。
人工智能技术的快速发展将为大数据行业带来新的机遇和挑战。
通过人工智能算法的应用，可以更好地进行数据分析和挖掘，挖掘出更多隐藏在数据中的信息和知识。
其次，边缘计算的兴起。
边缘计算是指将计算和数据存储功能移近数据源和终端设备的一种计算方式。
边缘计算的发展将有助于数据的实时处理和分析，提高数据的价值开发程度。
再次，大数据的行业应用不断拓展。
除了互联网、金融、电商等行业外，大数据的应用还将扩展到医疗健康、能源环保、交通运输等传统行业。
大数据技术发展趋势及前景展望
大数据技术发展趋势及前景展望尊敬的读者：随着信息社会的快速发展，大数据已经成为全球范围内热门的话题。
本文将探讨大数据技术的发展趋势以及其前景展望，为您呈现一张大数据技术发展的全景图。
一、大数据技术的发展趋势1. 数据量的爆炸性增长：随着互联网的普及和物联网的发展，全球产生的数据量呈现指数级的增长。
据统计，到2025年，全球数据量将达到175ZB。
这将推动大数据技术的快速发展。
2. 数据多样性：不仅仅是数量的增长，数据的多样性也是大数据技术发展的一个重要趋势。
除了传统的结构化数据外，半结构化和非结构化数据的增加也使得大数据技术需要更强大的分析能力和处理能力。
3. 实时性要求的提升：随着互联网的高速发展，用户对信息的获取速度要求越来越高。
大数据技术需要具备实时处理和分析的能力，以满足用户的需求。
4. 云计算与大数据的融合：云计算技术的快速普及也为大数据技术的发展提供了更多的可能性。
云计算的弹性和高性能使得大数据处理更加灵活高效，提升了大数据技术的可操作性。
二、大数据技术的前景展望1. 商业智能和数据分析的应用：大数据技术的发展将推动商业智能和数据分析的应用。
通过对大数据进行深度分析和挖掘，企业可以更好地理解客户需求和市场趋势，从而制定更准确的营销策略和业务发展方向。
2. 数据安全和隐私保护的挑战：随着数据的增长和应用的广泛，数据安全和隐私保护问题变得愈发重要。
大数据技术发展的前景之一是解决数据安全和隐私保护的挑战，为用户提供更可信赖和安全的数据环境。
3. 人工智能的发展与大数据技术的结合：大数据技术和人工智能的结合将成为未来的重要趋势。
通过对大数据的分析和挖掘，人工智能系统可以获得更准确的数据输入，从而提高自身的学习和决策能力。
4. 跨界融合创新的推动：大数据技术的应用正逐渐涉及到各个领域，推动了不同领域之间的融合创新。
例如医疗领域的大数据分析可以提供更准确的诊断结果，金融领域的大数据应用可以改善风险评估等。
请简要说明大数据的发展趋势及存在的问题
大数据的发展趋势及存在的问题一、大数据的发展趋势1. 大数据的定义和特点大数据指的是规模巨大、类型繁多的信息资源，这些信息资源可以来自于各种来源，包括但不限于社交媒体、传感器、移动设备和互联网。
大数据具有三大特点，即“3V”：数据量大（Volume）、数据类型多样（Variety）、数据处理速度快（Velocity）。
2. 发展趋势随着互联网、移动互联网、物联网和人工智能等技术的快速发展，大数据的应用场景也变得越来越广泛。
在商业领域，大数据被广泛应用于市场营销、风险管理、客户服务和产品创新等方面。
在政府领域，大数据被用于城市管理、健康管理、环境保护等方面。
在科研领域，大数据被用于天文学、气象学、地质学等方面。
可以预见，未来大数据的应用场景将会更加多样化和深入化。
3. 技术发展趋势随着人工智能、云计算和物联网等技术的快速发展，大数据技术也在不断进化。
未来，大数据技术将更加智能化、自动化和实时化。
大数据评台也将更加开放和标准化，使得大数据应用的门槛降低，更多的行业和企业可以受益于大数据技术。
二、大数据存在的问题1. 数据安全和隐私保护随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护问题日益突出。
大数据的采集、存储、传输和处理过程中存在着数据泄露、数据篡改和数据滥用等风险。
个人隐私数据被滥用的现象也时有发生，造成了社会不良影响。
如何加强大数据的安全性和隐私保护是当前急需解决的问题。
2. 数据质量问题在大数据时代，数据质量直接影响着数据分析的结果和决策的准确性。
然而，由于大数据的复杂性和多样性，数据质量问题也日益严重。
数据来源的不确定性、数据重复和数据冗余等现象都会影响数据的质量，进而影响数据分析的准确性。
如何提高大数据的质量也是当前亟待解决的问题。
3. 治理和规范问题在大数据时代，数据的规模和复杂性使得数据治理和规范变得异常困难。
大数据的采集、存储、处理和分析需要有一套科学的规范和治理机制来进行指导和监管。
然而，目前的大数据治理和规范工作还存在一定的滞后性，如何更加科学地进行大数据治理和规范也是当前需要解决的问题。
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随着互联网技术的快速发展，数据量急剧增加，大数据技术逐渐崭露头角，成为了信息时代最为重要的技术之一。
本文将从大数据技术的概念、发展现状以及未来趋势三个方面进行阐述。
一、大数据技术的概念大数据是指传统数据库软件工具无法处理和管理的海量数据。
而大数据技术是一种可处理、存储和分析大量数据的技术，其主要包含数据挖掘、数据管理和数据分析三个方面。
大数据技术的核心是数据挖掘技术，而数据挖掘技术则是为了从海量的数据中发掘出规律和价值而产生的技术，主要应用于商业领域。
二、大数据技术的发展现状大数据技术的应用越来越广泛。
在人工智能、企业管理、市场营销、物联网等领域都有非常广泛的应用。
在人工智能方面，大数据技术配合机器学习进行数据分析和智能化推荐，为智能语音助手、智能金融、智能家居等带来了巨大的发展空间。
在企业管理和市场营销方面，大数据技术可以基于用户数据挖掘用户画像，分析用户需求，提高营销效果。
物联网技术则可以通过传感器等设备采集大量数据，并进行数据分析，以提高智能化程度。
目前，大数据技术正在引领数字经济的发展。
数字经济是指大量数据驱动的经济形态，大数据技术为数字经济提供了可靠的支撑。
根据经济学家预测，数字经济将成为未来经济发展的重要驱动力，因此大数据技术的发展也具有十分广阔的前景。
三、大数据技术的未来趋势展望大数据技术的未来发展可以从以下几个方面展望：1、云计算和大数据的结合。
目前云计算已经成为了企业建立信息化平台的主流方式，未来云计算和大数据技术的结合将成为大数据应用的重要形态。
2、深度学习和大数据的结合。
深度学习是一种类似于人类学习的算法，当前已经成为了人工智能领域的重要方法之一，未来深度学习和大数据结合将极大地加速人工智能的发展。
3、大数据的安全保障问题。
随着大数据技术的不断发展，数据泄露、数据泄密等安全问题也面临着不断增加的压力。
因此，在未来，大数据技术的安全保障问题将成为行业的重要课题。
大数据发展现状与未来趋势
大数据发展现状与未来趋势
一、大数据的发展现状
随着当今社会信息化的发展，越来越多的信息被生成和传播，存储容量也在快速增长，这些信息被称为大数据。
大数据技术是指将单纯的数据挖掘和分析技术与分布式和并行计算技术结合在一起，形成了能够处理海量数据的混合技术体系。
尤其是数据挖掘技术，将传统的数据挖掘技术完善，构建复杂的数据挖掘系统，从中获得更多价值的结果。
大数据技术目前是快速发展的技术，在很多领域都有广泛的应用。
在金融领域，大数据技术通过分析用户的行为及交易数据，可以有效的优化金融机构的风险管理。
在电子商务领域，大数据技术可以帮助电子商务企业深入分析客户行为，用以挖掘潜在客户，提升客户体验，提高电子商务企业的销售能力。
在医疗领域，大数据技术可以通过分析大量的医疗数据和病例，帮助医生进行更科学的诊断，更有效的管理病患，以此提高治疗效果。
二、大数据的未来趋势
预计大数据技术将在未来获得更多的应用，发展前景广阔。
大数据的发展趋势与前景展望
大数据的发展趋势与前景展望随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据的发展不仅对各行各业产生了深远的影响，也为社会带来了巨大的变革。
本文将探讨大数据的发展趋势以及其前景展望。
一、大数据的发展趋势1. 数据量的爆炸式增长：随着互联网的普及和物联网的兴起，数据量呈现爆炸式增长的趋势。
根据国际数据公司（IDC）的预测，到2025年，全球数据量将达到175ZB（1ZB=1021B），相当于每个人每天产生1.7MB的数据。
2. 数据多样性的增加：除了传统的结构化数据，如数据库中的表格数据，大数据还包括非结构化数据，如文本、图像、音频、视频等。
随着社交媒体、物联网和传感器技术的发展，非结构化数据的增加速度更快，这为大数据的分析和挖掘提供了更多的可能性。
3. 数据处理技术的创新：为了应对海量的数据，数据处理技术也在不断创新。
云计算、分布式计算、并行计算等技术的发展，使得大数据的处理速度大大提高。
同时，机器学习、人工智能等技术的应用，也为大数据的分析和挖掘提供了更多的手段。
4. 数据安全与隐私保护的挑战：大数据的发展也带来了数据安全与隐私保护的挑战。
随着数据泄露和隐私侵犯事件的频发，人们对数据安全和隐私保护的关注度也越来越高。
因此，数据安全和隐私保护将成为大数据发展的重要议题。
二、大数据的前景展望1. 商业应用的广泛拓展：大数据的应用已经渗透到各个行业，包括金融、零售、制造、医疗等。
通过对大数据的分析和挖掘，企业可以更好地了解市场需求、优化产品设计、提高运营效率，从而实现商业价值的最大化。
2. 政府决策的科学化：大数据的应用也为政府决策提供了更科学的依据。
通过对大数据的分析，政府可以更准确地了解社会经济状况、民生需求，从而制定更有针对性的政策和措施，提高政府决策的科学性和精准性。
3. 社会治理的智能化：大数据的应用还可以推动社会治理的智能化。
通过对大数据的分析，可以实现对城市交通、环境污染、公共安全等方面的实时监测和预警，提高社会治理的效率和精确度。
互联网大数据的发展现状与未来趋势分析
互联网大数据的发展现状与未来趋势分析随着互联网的快速发展和普及，互联网大数据已经成为人们关注的热门话题。
大数据的发展已经给我们的生活带来了诸多便利和改变，同时也带来了一些挑战和风险。
本文将从互联网大数据的发展现状和未来趋势两方面进行探讨。
一、互联网大数据的发展现状1. 数据量的爆炸式增长在过去几十年里，随着互联网的普及，人们生产和消费的数据呈现爆炸式增长的趋势。
无论是个人在社交媒体上的行为，还是企业的交易数据，都是大数据的重要来源。
2. 数据的多样化和复杂性互联网大数据不再局限于传统的结构化数据，如数据库中的表格数据。
越来越多的数据类型如文本、图像、音频、视频、传感器数据等纷至沓来。
同时，数据之间的关联性日益复杂，需要使用更加高级的算法和工具进行存储、处理和分析。
3. 数据分析的普及和应用随着大数据技术的进步，数据分析不再是高科技企业的专利，越来越多的企业和个人开始利用大数据进行业务分析和决策支持。
例如，电商企业可以利用用户的购买记录和行为数据，提供个性化的商品推荐；社交媒体平台可以分析用户的兴趣和偏好，定向推送广告。
二、互联网大数据的未来趋势1. 个人数据保护的挑战随着大数据应用的增加，个人数据安全和隐私保护成为一个严峻的问题。
如何在利用大数据的同时保护用户个人隐私，成为互联网公司亟待解决的难题。
未来，我们可以期待各种技术和政策的发展，以更好地保护个人数据。
2. 数据挖掘和机器学习的进一步发展随着大数据的积累，越来越多的行为数据可以用于数据挖掘和机器学习。
未来，我们可以期待更加高级的算法和模型的应用，以从大数据中挖掘出更多的有价值的信息和知识。
3. 人工智能与大数据的融合人工智能是当前科技领域的热门技术之一。
大数据作为人工智能的重要基础，未来两者的融合将会产生更加强大的能力和应用。
例如，利用大数据驱动的人工智能算法，可以更好地理解和响应人类的需求，实现智能化的产品和服务。
4. 云计算和边缘计算的发展大数据需要庞大的计算和存储资源来处理和存储，云计算和边缘计算将成为支撑大数据应用的关键技术。
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对性开发，典型的如Google的GFS、Bigtable、MapReduce为代表的分布式系统。
开放源代码产品主导大数据技术发展方向。雅虎仅用了五年的时间，将Hadoop从科学项目 变成了目前全球最大的大数据开源社区。 未来五年大数据市场的平均年复合增长率将高达31%，到2017年大数据市场规模有望达到 478亿美元。
1.2大数据的特征
数量大 多样性 速度快 价值
聚合在一起供分析的数据规模非常庞大。目前，每18 个月新增数据量是人类有史以来全部数据量的总和。
从数据格式上分为文本、图片、音频、视频等；从数 据关系上分为结构化、非结构化、半结构化数据。
一般必须在秒级时间范围内给出分析结果，时间太长 就失去了意义和价值。
在牛津大学成立。英国首相卡梅伦在揭牌仪式上说，这一中心的成立有
望给英国医学研究和医疗服务带来革命性变化，它将促进医疗数据分析 方面的新进展，帮助科学家更好地理解人
2010年11月，欧盟委员会首次提出“欧盟开放数据战略”，旨在将公共部门 搜集和产生的原始数据通过再利用成为数以万计ICT用户依赖的数据材料，2010
通过开放API接口， 让政府的信息和服务交付更加便捷，也让公众和 企业家在构建更佳政府、提升服务的过程中成为合作伙伴。
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3.1 美国（2/2）
2012年3月，美国白宫科技政策办公室推出《大数据研究与开发计划》，共有 六个联邦部门和机构联合参与此计划。 该计划投资两亿多美元大力推动和改善与大数据相关的收集、组织和分析工具及 技术，以推进从大量的、复杂的数据集合中获取知识的能力。
体系和产业格局。 目前IT业界对大数据多关注在数据管理的技术层面。数据管理技术在历经了人工 管理、文件管理、数据库管理等时代，进入大数据管理时代。 数据库架构也随之发生改变，从一种架构支持所有应用，向多种架构支持多类应 用的方向发展，内存数据库、列存数据库、NoSQL 数据库等新型架构的数据库 不断涌现。 大数据与云计算、物联网等其它新一代信息技术紧密算企业。
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目 录
1 大数据的定义及特征 2 大数据发展现状和趋势 3 部分国家推动大数据发展的措施 4 我国推动大数据发展的基础条件 5 我国大数据发展亟需快速推进 6 政府部门推动大数据情况
7 《行动纲要》解读及工作落实 8 对地方的几点要求和建议
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2.1大数据应用广泛
数据流与人流、物流、资金流、技术流相交融，能够在用户需求、商业利益乃至国家 利益等多重驱动下对经济社会各领域形成影响。数据资源来源广泛、渗透力强，其能 够发挥的影响具有难以比拟的普遍性、细微性、长期性和多变性，将作用于人类社会 的各个领域、各个层面。
善于利用适当的技术来对数据资源进行挖掘利用，释放数据潜在的价值，从而
提供更多解决问题的新思路、新方法和新工具； 提高政府决策、经济管理、企业运营、公共服务的科学化和智慧化水平。
数据资源
生产资源
石油资源
土地资源
4
1.3大数据的意义(2/2)
（2）大数据在改变人类生产、生活和社会管理方式的同时，也在重构信息技术
7
2.2大数据应用初见成效
2007 年以来eBay 产品销售的广告费降低了99%
大数据助力精准 营销
互联网行业
中国移动广东公 司构建新一代详单账 单查询系统，可为用 户提供详单账单的实 时查询，客户满意度 大大提高。
大数据成为转型 有效途径
通用电气监测2万台喷 气引擎中的不易察觉的警 制造行业 报信号，以此来预测哪些 设备需要进行维护。利用 大数据能够提前一个月预 测其维护需求，预测准确 率达到70%，这可以极大
数据采集 数据清理 数据存储 与管理 数据分析 数据显示
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2.4 IT巨头纷纷布局大数据
大数据对传统信息技术带来革命性挑战，正在重构信息技术体系和产业格局。大数
据需要信息系统具备大规模、低成本、高效率以及实时获取、存储和处理多样化复 杂数据的能力，将倒逼芯片、软件和信息系统的体系化创新与重构。 IT巨头一方面通过并购进军大数据领域，另一方面依靠企业自身研发纷纷推出大 数据分析产品。 IBM、甲骨文、微软、谷歌、亚马逊、Facebook 等跨国巨头是发展大数据处理 技术的主要推动者。
大数据背后潜藏的价值巨大，但是价值密度低，如同 浪里淘沙却又弥足珍贵。
3
1.3大数据的意义(1/2)
（1）大数据对人类思维模式、科学范式、组织方式、生产方式、生活方式的 影响具有深刻意义。 强调思维方式的转变，抛弃过去凭经验的做法，通过对数据进行深入分析，总 结经验、发现规律、预测趋势、辅助决策，让数据说明一切； 重视数据资源的积累和建设，把数据视为与能源、材料同等重要的战略资源；
大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和 分析能力的数据集。但它同时强调，并不是说一定要超过特定 数量值的数据集才能算是大数据。
大数据技术用于在成本可承受（economically）的条件下，通过非常 快速(velocity)的采集、发现和分析，从大体量(volume)、多类别 (variety)的数据中提取价值(value)，是IT领域新一代的技术与架构。
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2.3大数据产业链初具雏形
大数据涉及硬件、软件、信息技术服务和信息安全等整个电子信息产业体系。从广义看，大
数据产业链贯穿数据的整个生命周期，包含产生、采集、存储、管理、分析，直到最终的呈
现和应用。狭义来看，大数据的产业链主要涵盖数据存储与管理、数据安全、数据分析、数 据应用、数据呈现等环节。 大数据的核心是软件。不断涌现的各种大数据技术多为企业根据自己的业务特点所做的针
大数据发展现状和趋势
数据驱动中国，创新成就未来！
目 录
1 大数据的定义及特征 2 大数据发展现状和趋势 3 部分国家推动大数据发展的措施 4 我国推动大数据发展的基础条件 5 我国大数据发展亟需快速推进 6 政府部门推动大数据情况
7 《行动纲要》解读及工作落实 8 对地方的几点要求和建议
1
1.1大数据的定义
年12月正式推进这一战略并提出有关开放数据战略的多项法律提案。
2014年10月，欧盟委员会宣布，将与大数据价值协会建立合作关系，投资25 亿欧元促进数据行业发展。该项公私合作将从 2015 年 1 月 1 日正式启动，并从 2016 年起启动一批项目。在 2016 年至 2020 年间，欧盟委员会将利用“地平线 2020”科研规划向这项合作进行超过 5亿欧元的投资，私营行业合作伙伴的投资 将超过20亿欧元。
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3.4 八国集团（G8）
2013 年 6 月，八国峰会（ G8 Summit ）期间签署了《八国集团开放数据宪章》（ G8 Open Data Charter，简称《G8开放数据宪章》），标志着开放政府数据已经成为全球共 识，未来必将迎来更大发展。
人们认识到大数据价值具有很强的“应用驱动”特征，数据通过开放、开发和利用，就
金融行业
大数据提供更为 广深的公共服务
政府领域
美国孟菲斯市警察局启 用大数据预测型分析系统后 ，过去五年暴力犯罪率大幅 下降。洛杉矶警察局的警员 利用大数据信息，来决定当 天巡逻地点和布置警力，犯
零售业
罪率大大下降。
农夫山泉通过大数据分析技术使销售额提升了大约30%，并使库 存周转从5天缩短到3天，同时其数据中心的能耗降低了约80%。
能产生成倍的价值，反之，数据沉淀不用，其价值无法发挥和体现出来。
2013年6月17-18日，美、英、法、德、意、加、日、俄八国领导人在英国北爱尔兰厄恩湖举行了2013年八国峰会（G8 Summit）。
17
3.5 其他国家
国际上韩国、加拿大、新西兰、日本、德国、法国都已经推出自己国家的大数据或开放
维基 百科 互联网 中心 阿里 王坚
指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工 具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企 业经营决策更积极目的的资讯。 大数据是基于多源异构、跨域关联的海量数据分析所产生的决 策流程、商业模式、科学范式、生活方式和观念形态上的颠覆 性变化的总和。 大数据早已有之，新的大数据浪潮的特征是数据在线，得以大 规模的汇聚和快速的分析和使用。
政府数据开放和共享是近几年美国联邦政府重点推进的数据应用开发政策。 奥巴马政府在2009年推出的，也是美国“开放政府”承诺 的关键部分。 截至2012年11月，共开放出了388529项原始数据和地理数据，涵盖
了农业、气象、金融、就业、人口统计、教育、医疗、交通、能源等大约50个门类。
大数据，《英国农业技术战略》投资重点锁定大数据。涉及部门：英国技术战略
委员会、英国商业、创新与技术部、英国教育和科技部、英国财政部等部门。 一方面，英国政府力推数据公开，为商业企业和研究机构所用； 另一方面，在资金和政策上支持大数据在医疗、农业、商业、学术研究等领域 的发展。
2013年初，英国商业、创新和技能部宣布，将注资6亿英镑发展8 类高新技术，大数据独揽其中的1.89亿英镑。 2013年5月初，英国首个综合运用大数据技术的医药卫生科研中心
公司 EMC EMC 时间 2010年7月 2009年7月 收购 收购数据库软件供应商Greenplum,花费3亿美元 收购数据复制解决方案提供商Data Domain，花费24亿美元
投资160亿美元进行 了30次数据分析的 相关收购。 将数据库作为其大数 据战略的中心，将数 据挖掘和分析技术整 合到现有的数据库产 品中。 2013年上半年收购5 家初创公司，总额达 到1600万美元。
微软
2008年
收购数据仓库产品厂商DATAllegro
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2.5 大数据深刻影响国家网络信息安全全局
大数据对国家信息安全和用户隐私保护带来新挑战，发达国家将可以利用掌握 相关核心技术的优势大量获取敏感信息，大量用户个人信息的采集和集中处理 也会加大隐私泄露风险。 大数据也为信息安全乃至国家安全保障提供新的理念和技术手段，利用大数据 分析挖掘，可以提高安全态势感知、预测以及应急处置的能力，提高情报分析、