大数据时代信息化发展趋势概述
大数据技术的发展与趋势展望
大数据技术的发展与趋势展望随着信息化时代的到来，数据的规模和复杂性不断增加。
为了能够有效地应对这些巨大的数据量，大数据技术迅速发展起来。
本文将对大数据技术的发展历程进行探讨，并展望未来的趋势。
一、大数据技术的发展历程1. 大数据技术的起源大数据技术的起源可以追溯到20世纪90年代。
当时，互联网开始兴起，各种在线服务迅速发展。
这些在线服务产生了大量的结构化和非结构化数据，传统的数据库技术无法处理这些数据量庞大的情况。
2. 大数据技术的初期阶段在大数据技术的初期阶段，人们主要关注的是存储和处理大量数据的问题。
分布式文件系统和分布式计算框架相继被开发出来，如Hadoop和MapReduce。
这些技术的出现，极大地提高了数据的存储和计算效率。
3. 大数据技术的快速发展随着大数据技术的逐渐成熟，越来越多的企业开始意识到数据的重要价值。
大数据技术在金融、医疗、电商等行业得到广泛应用。
同时，虚拟化和云计算等新兴技术的发展，为大数据的存储和计算提供了更多的可能性。
4. 大数据技术的完善与融合随着时间的推移，大数据技术不断完善并与其他相关技术进行融合。
例如，机器学习和人工智能被应用于大数据分析中，以提高数据的价值。
此外，数据可视化和数据安全等方面也得到了更多的关注和发展。
二、大数据技术的趋势展望1. 数据驱动的决策大数据技术将在未来成为决策的重要依据。
通过对大量数据的分析，企业可以更好地了解市场需求、用户行为等信息，并根据这些信息做出明智的决策。
数据驱动决策的趋势将越来越明显。
2. 智能化的数据分析随着人工智能和机器学习的不断发展，大数据分析将变得更加智能化。
自动化的数据挖掘和预测模型将能够为企业提供更准确的分析结果，帮助他们更好地应对市场竞争和变化。
3. 数据的安全和隐私保护随着大数据的不断涌现，数据的安全和隐私保护问题也日益凸显。
在未来，数据的安全和隐私保护将成为大数据技术发展中的重要议题。
新的技术和方法将不断被提出，以应对数据安全和隐私保护的挑战。
大数据：发展现状与未来趋势
大数据：发展现状与未来趋势大数据是指在数据规模非常大，处理速度非常快的环境下，使用各种科学的方法，非常精确地挖掘、提取有价值信息的一种技术。
随着互联网的普及和移动设备的广泛应用，大数据已经成为当今世界信息化发展的重要标志和核心驱动力之一。
本文将从大数据的发展现状和未来趋势两个方面展开探讨。
回顾大数据的发展现状。
随着互联网的快速发展，各种在线服务和社交媒体的广泛应用，使得大量的数据被产生出来。
数据的规模变得越来越庞大，传统的数据处理方法已经不能满足对大数据的需求。
为了更好地处理和分析大数据，许多企业和组织开始探索新的大数据处理技术和工具。
大数据处理平台如Hadoop、Spark等应运而生，它们通过分布式计算的方式，能够高效地处理大规模数据。
随着人工智能技术的快速发展，机器学习、数据挖掘等技术也得到了广泛应用，为大数据的分析和挖掘提供了强大的支持。
展望大数据的未来趋势。
随着技术的不断进步和数据的不断积累，大数据的发展前景非常广阔。
数据的规模将进一步增大。
随着智能设备的普及，物联网的快速发展，以及人们对个人数据的不断产生，数据的规模将呈现出爆炸式增长的趋势。
对大数据的需求将更加迫切。
大数据不仅可以帮助企业做出更好的商业决策，还可以为公共安全、医疗健康、城市管理等提供重要支持。
大数据处理和分析的能力将成为未来科技竞争的关键。
大数据与人工智能的结合将成为大趋势。
人工智能通过机器学习和深度学习等技术，能够提取和分析大量的数据，并通过智能算法做出预测和决策。
大数据为人工智能提供了庞大的训练数据集，而人工智能则能够进一步提高大数据的分析能力和应用效果。
大数据作为当前信息技术发展的重要方向，将在未来得到更广泛的应用和发展。
随着数据规模的增大和技术的突破，大数据处理和分析的能力将得到进一步提升。
大数据与人工智能的结合将产生更大的价值和影响力。
未来的大数据时代，将为我们提供更多的机会和挑战。
大数据时代下中国数字经济的发展趋势与挑战
大数据时代下中国数字经济的发展趋势与挑战在中国数字经济发展的当今大数据时代，我国正迎来了前所未有的机遇和挑战。
本文将探讨中国数字经济在大数据时代的发展趋势与面临的挑战，并分析相关解决方案。
一、发展趋势1. 数据规模不断扩大：随着互联网的普及和信息化程度的提高，数据的产生呈指数级增长。
大数据的出现使得我们能够从海量数据中提取出有价值的信息，为数字经济的发展提供了有力支撑。
2. 数据应用场景不断拓展：大数据技术的日益成熟，让数据的应用场景无限扩展。
在工业、金融、医疗、农业等领域，大数据分析已经成为提高效率、优化决策的重要手段，推动了数字经济的蓬勃发展。
3. 技术创新不断加快：人工智能、云计算、物联网等新兴技术的迅猛发展，加速了大数据与数字经济融合的进程。
这些技术的不断突破和应用，为数字经济的创新和升级带来了更多的可能性。
二、面临挑战1. 数据安全与隐私问题：大数据的应用难免涉及个人隐私和商业敏感信息，数据泄露和滥用的风险也日益增加。
保护用户数据安全和隐私成为数字经济发展中亟待解决的问题。
2. 数据管理与标准化：大数据时代的数据量庞大且分散，如何进行有效的数据管理和标准化仍是一个亟需解决的难题。
只有建立统一的数据标准和规范，才能实现数据的共享与互联互通。
3. 人才缺口与培养：大数据时代需要掌握相关技能的人才，而目前我国在这方面存在人才短缺的问题。
加强人才培养，培养适应大数据时代需求的复合型人才，是数字经济发展的关键所在。
三、解决方案1. 加强法律法规建设：制定和完善相关法律法规，加强数据安全和隐私的保护。
加大对数据滥用和泄露的打击力度，维护数字经济的良好环境。
2. 推动开放共享：在数据管理和标准化方面，推动数据的开放共享，建立数据交流与共享机制。
同时，加强数据规范化建设，确保数据的质量和可信度。
3. 加强人才培养：加大对大数据相关领域的人才培养投入，通过高校教育、企业培训等多种途径，提高我国大数据人才的数量和质量。
大数据发展概述及关键技术
随着信息技术和人类生产生活交汇融合，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会管理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。
近年来，我国政府、企业、科研机构都投入了大量的精力开展大数据相关的研究工作，大数据在政策、技术、产业、应用等方面均获得了长足发展。
大数据是信息化发展的新阶段。
随着信息技术和人类生产生活交汇融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会管理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。
近年来大数据在政策、技术、产业、应用等多个层面都取得了显著发展。
在政策层面，大数据的重要性进一步得到巩固。
党的十九大提出“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，深刻分析了我国大数据发展的现状和趋势，对我国实施国家大数据战略提出了更高的要求。
在技术层面，以分析类技术、事务处理技术和流通类技术为代表的大数据技术得到了快速的发展。
以开源为主导、多种技术和架构并存的大数据技术架构体系已经初步形成。
大数据技术的计算性能进一步提升，处理时延不断降低，硬件能力得到充分挖掘，与各种数据库的融合能力继续增强。
在产业层面，我国大数据产业继续保持高速发展。
权威咨询机构 Wikibon 的预测表示，大数据在 2022 年将深入渗透到各行各业。
在应用层面，大数据在各行业的融合应用继续深化。
大数据企业正在尝到与实体经济融合发展带来的“甜头”。
利用大数据可以对实体经济行业进行市场需求分析、生产流程优化、供应链与物流管理、能源管理、提供智能客户服务等，这非但大大拓展了大数据企业的目标市场，更成为众多大数据企业技术进步的重要推动力。
随着融合深度的增强和市场潜力不断被挖掘，融合发展给大数据企业带来的益处和价值正在日益显现。
在利用大数据提升政府管理能力方面，我国在 2022 年出台了《政务信息系统整合共享实施方案》、《政务信息资源目录编制指南(试行)》等多项政策文件推进政府数据汇聚、共享、开放，取得了诸多发展。
大数据的发展趋势和应用前景分析
大数据的发展趋势和应用前景分析近年来，随着人工智能、云计算等新一代信息技术的快速发展，大数据作为信息时代的核心资源，已成为当今社会经济、文化和科技的新引擎。
在这样的背景下，一个全新的发展时代——大数据时代已然到来，对人类社会的影响日益深刻。
大数据因为具有着数据量大、速度快、结构多样、价值潜能巨大等优势，被许多行业广泛应用。
接下来，将从大数据的发展趋势和应用前景分析两个方面进行论述。
一、大数据的发展趋势分析1. 数据生态系统的建设在大数据时代，要想获取更多精细化的数据，就需要建立一个完整的数据生态系统，数据的收集、处理、管理和分析都需要非常专业的技术和手段的支持。
这也就需要系统的部署和维护，在数据安全、数据质量、数据共享三个方面都需要很大的突破。
随着5G网络的开放，智能设备协同互联、无所不在的传感器网络、针对特定领域的物联网等技术的整合，数据生态系统将呈现出不断完善和提高的趋势。
2. 数据智能化的提高在数据信息化的基础上，未来大数据的发展方向将是数据的智能化，也就是说，大数据分析工具和人工智能技术将相互融合，智能化大数据分析将成为新时代数据分析技术的重要发展趋势。
大数据在处理海量数据的同时，还需应用深度学习、自然语言处理、图像识别、推荐系统等人工智能技术，实现数据的智能化挖掘、分析和应用，提高数据分析的智能水平。
3. 数据化应用的普及数据的普及化应用，是实现大数据智能化和价值挖掘的重要手段之一。
在数据加工和处理技术逐渐完善的情况下，通常情况下采用的是像Spark、Hive、Hadoop等这样的民逼架构，因为这些工具对于数据的提取和转换能力非常强，同时在进行数据分析和推理过程中也具有出色的性能表现。
因此，大数据频繁的应用也将变得越来越普及化，从而驱动着技术在应用领域的普及。
二、大数据的应用前景分析1. 大数据在商务领域的应用商务领域的大数据，主要通过分析市场趋势、客户购买行为、增加销售量的思路对业务进行智能化处理，并心理预判和定位到潜在的商业需求，通过最佳的策略推向消费市场，实现更大的利润。
信息技术的发展趋势
信息技术的发展趋势第一点：云计算与大数据的深度融合云计算作为一种新型的计算模式，已经成为了信息技术发展的重要趋势之一。
它通过提供共享计算资源，使得用户能够更加灵活地使用计算服务，大大降低了信息技术的使用门槛。
同时，云计算也为大数据的处理提供了可能。
在大数据时代，数据量呈爆炸式增长，传统的数据处理方式已经无法满足需求。
云计算的出现，使得大数据的处理变得更加高效。
通过云计算平台，用户可以快速地部署大规模的数据处理任务，实现数据的实时分析。
此外，云计算与大数据的深度融合，也为人工智能的发展提供了强大的支持。
在云计算平台上，可以部署大规模的人工智能模型，实现对大量数据的智能分析。
这种分析不仅能够帮助企业更好地理解业务数据，还能够提供智能决策支持，推动企业的数字化转型。
第二点：人工智能与物联网的广泛应用人工智能和物联网是当前信息技术领域的两个热门话题。
人工智能作为一种模拟人类智能的技术，已经在图像识别、自然语言处理、智能决策等方面取得了显著的成果。
而物联网则通过将物体与网络相连接，实现了对物体状态的实时监控和控制。
人工智能和物联网的广泛应用，正在改变我们的生活方式。
在智能家居领域，通过人工智能和物联网技术，我们可以实现对家居设备的远程控制，提高生活品质。
在工业生产领域，人工智能和物联网技术可以实现对生产过程的实时监控，提高生产效率和安全性。
此外，人工智能和物联网的应用，也为新的商业模式的诞生提供了可能。
例如，通过物联网技术，企业可以实时收集产品的使用数据，通过人工智能技术对数据进行分析，实现产品的个性化定制，满足消费者的个性化需求。
总的来说，人工智能和物联网的广泛应用，将推动信息技术的发展，实现更高效的信息处理和更智能的决策支持，为人类社会的发展带来更多可能性。
第三点：区块链技术的逐步成熟与应用拓展区块链技术作为一种分布式账本技术，以其去中心化、安全性高、透明度高、不可篡改等特点，逐渐受到各界的关注。
区块链技术的发展趋势主要表现在两个方面：技术的逐步成熟和应用领域的不断拓展。
大数据发展概述及关键技术
大数据发展概述及关键技术随着信息化时代的不断发展，各行各业都逐渐意识到了数据的重要性。
大数据作为其中的一种信息形式，正在成为推动科技进步和经济发展的重要力量。
本文将概述大数据发展的背景和趋势，并介绍其中的关键技术。
一、大数据的背景和意义随着互联网的普及和移动设备的飞速发展，每天我们都会产生大量的数据，这些数据包括文字、图片、音频等形式。
这些数据携带着各种信息，包含了用户的喜好、消费习惯、社交关系等。
如果能够对这些数据进行有效的分析和挖掘，就可以从中发现有价值的信息，为决策、科研、市场营销等方面提供更有力的支持。
大数据的发展可以帮助我们更好地理解和把握社会经济的发展动态，有利于促进产业结构的升级和优化，推动科学技术的进步，提高社会治理的效能。
二、大数据发展的趋势随着大数据应用领域的不断扩大和技术的不断发展，以下是大数据发展的几个主要趋势。
1. 数据量的快速增长：随着互联网的普及和物联网的发展，数据量呈现爆发式增长的趋势。
人们的生活离不开互联网和智能设备，手机、电视、汽车等都在不断产生数据。
2. 多样化的数据类型：现实世界中的数据类型多种多样，包括结构化数据和非结构化数据。
结构化数据如数据库中的表格，而非结构化数据如社交媒体上的评论、图片、视频等。
处理多样化的数据类型需要更加灵活和强大的技术手段。
3. 数据分析的深入应用：通过大数据分析，可以从数据中挖掘出有价值的信息和规律。
这些信息和规律可以应用于市场营销、金融风险管理、医疗健康等多个领域，实现精确预测和决策优化。
4. 数据隐私和安全：大数据的应用往往涉及大量的个人隐私信息，如何在充分利用数据的同时保护用户的隐私成为一个重要问题。
同时，大数据的存储和传输也需要具备高度的安全性，以保证数据的完整性和可靠性。
三、大数据的关键技术大数据的发展离不开许多关键技术的支持，以下是几个重要的技术。
1. 数据采集与存储技术：数据采集是大数据处理的第一步，包括数据的抓取、清洗和存储。
大数据在互联网行业的应用与发展趋势
大数据在互联网行业的应用与发展趋势1.引言1.1 概述概述部分内容如下所示：大数据作为互联网行业的重要技术和资源，正逐渐成为推动互联网行业发展的重要力量。
随着信息技术的快速发展和互联网应用的普及，大数据分析和应用已经深入到各行各业。
本文将就大数据在互联网行业的应用和发展趋势进行深入探讨，旨在揭示大数据在互联网行业中的重要作用和未来发展的趋势。
通过对大数据在互联网行业的应用进行分析，探讨其未来发展的趋势以及面临的挑战，从而为读者提供对互联网行业未来发展的全面认识和理解。
1.2 文章结构文章结构部分的内容:文章结构包括引言、正文和结论三部分。
引言部分将从概述大数据在互联网行业的重要性，论述本文的目的和意义，以及对文章结构进行简要介绍。
正文部分将详细介绍大数据在互联网行业的应用及发展趋势，包括目前的应用情况和未来的发展趋势。
结论部分将总结大数据在互联网行业的重要性，展望未来的发展方向，并对全文进行总结和概括。
文章结构清晰，逻辑严谨，全文将围绕着大数据在互联网行业的应用及发展趋势展开，对读者有着清晰的指导和阅读方向。
1.3 目的文章的目的是探讨大数据在互联网行业的应用及发展趋势，分析其在互联网行业中的重要性和影响，并深入了解大数据在互联网行业中面临的挑战。
通过对大数据在互联网行业的研究和分析，旨在为读者提供了解大数据技术在互联网行业中的实际应用及未来发展方向的全面视角，并对这一新兴领域进行深入的探讨和展望。
1.4 总结总的来说，大数据在互联网行业的应用已经成为了行业发展的关键驱动力之一。
通过大数据的分析和运用，企业能够更好地了解消费者需求，优化产品设计和营销策略，提高运营效率和市场竞争力。
然而，随着技术的不断发展和创新，大数据在互联网行业的应用还将迎来更多的挑战和机遇。
因此，必须不断地提高数据处理和分析的能力，同时也要注重数据隐私和安全保护，以实现大数据在互联网行业持续健康发展。
在未来，大数据技术将继续为互联网行业带来更多新的可能性和改变，我们对其发展前景充满期待。
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约2000年 纸和印刷术的
发明形成
最近几十年
计算机、信息网 络、传感和记录 等技术的发明
感知、传递、反应
语言、概念体系
模仿（抽象）、记忆、判断、 文字、记录
反应
感知、记录、传输、存储、处理
意识、思维、概念（更高层 形成了当今世界的智能体系和水
次的抽象）
平
设一个具有若干个紧密联系 群体且有一定相互关联地域， 其信息与社会发展关系函数 为f(d)：令
PB，当年的信息产生量约 求
是历史上图书信息总量的 • 全球新增网页571个 3000倍
为什么叫大数据：二是类型多
• 二是类型多
结构特征：结 构化、半结构 化、非结构化
形态特征： 语音、文本、 数值、图像、 视频
拥有特征：私有、 共有、公开
三是更接近把握信息资源的本质
• 大数据真正开始把信息变成资源
四、大数据发展的关键环节：
1. 收集、组织、管理、利用 2. 认识、技术、法律、制度、标准 3. 主体、商业模式或运行机制 4. 信息的结构化 5. 大数据管理系统
（一）收集、组织、管理、利用
1. 找矿 2. 开矿 3. 炼矿 4. 用矿
找矿：发现需要的信息资源
• 定义需要的信息资源 • 确定的信息资源在哪里
件统
样化的进程 能的系统
和
系 统
设备和技术的多样复杂、非结构化事务和信息的处理、 2的50-100次方级大数据的组织与利用、跨领域且物 理世界相对松散的事务处理、设备（系统）控制与事
集 务处理的融合，复杂系统、不同类型对象的建模
成 重用、测试、可靠性、安全性、生产率、适应新模式
建模技术、软件工程技术、自动编程技术、验证技术
对历史纵切面的分析有两点主要结论
1. 历史发展进入一个新的转型期：从工业社会走 向信息社会，在这个历史发展转型期，中国存 在超越的可能
2. 这个可能在于13亿人的素质：知识、聪明、勤 奋，我们会有5亿以上的人口进入经济社会发展 的综合平台上，形成强大的发展动力，远远超 过其他强国 中国的IT梦与中国梦重合的历史必然
大数据是一个阶段性的概念
大数据是信息和信息资源 开发利用这个稳定概念在今天 这个特定时期的代表名词。关 于大数据所有作用和意义的期 待，都包含在1970年哈佛大学 关于资源三角形的论述中。这 个论述简而言之就是材料、能 源、信息是推动社会发展的三 种基本资源。美国人相信它40 多年了，并为之持续不断地做 了大量的工作，也是美国在IT领 域，包括信息资源领域，一家 独大的一个原因。
灵活供应链
连接产品开发与设计， 再到制造的工艺
建模与仿真
简化产品移 动的工厂与 配送中心的 实时信息流
智能工厂 分销配送
工厂工人用知 识为基础的技 术，优化生产、 降低成本
用中在 的，这 是起样 什引的 么领企 ？作业
全球先进制造 业发展新趋势
先进制造企业 概念
用户
用户定制产品，产品使用全 过程跟踪以及产品回收和再 制造
本报告所称大数据是指具有数量巨大、 多类型、不同结构化程度、不均衡价值密度、 不一致动态特征、不同应用处理特征等特点 信息集合。
本报告所称大数据系统是指一个围绕特 定目的而形成的数据及其处理系统。并不是 每一个大数据系统的信息集合都具有上述全 部特征，一种或两种类型，数量巨大，也是 大数据。
在计算机处理 能力不断发展、 信息系统处理 的信息日益增 长，特别是互 联网（包括移 动互联网）的 发展、传感技 术的广泛应用， 大数据概念应 运而生
1、处理、传输、存储技术延续高速发展
2、感知、显示、获取技术驶入快车道
3、内容处理、智能系统技术不断成熟
4、技术体系不断完善
11
传输技术：走向宽带泛在普及
传
人与人
物与人
走向
从个位数
G级
到T级P级
输
人与物
甚至更高
物与物
超高速
泛在
新的体系 架构
端到端数百兆到吉比特，4个以上数量级的汇接带宽，3D 及虚拟现实等传输要求，许多场景下并发数量急剧增加
1--120020/10/16
知识总量和质 量
这是发展速 度的示意图， 不是规模
信息能力不仅是生命、智能进化 的基础，也与产业发展正相关
经过约300万年： 语言 记忆思维概念等能力的形成
约8000年 文字形成
示意图时间尺度不成比例
约2000年 纸和印刷术的
发明形成
最近几十年
计算机、信息网 络、传感和记录 等技术的发明
f(d)={∑Y+∑Z+∑S+∑T}xƿ
其中 Y=有效信息总量
Z=知识总量和质量 S=使用者总量和质量 T= 同一交流平台参与人数
Ƿ=发展环境系数 实际上，YZST是非独立的， 最关键的因子是T
2020/10/16
使用者 总量和 质量
同一
交流平 台人数
发展环 境系数
有效 信息 总量
知识总 量和 质量
IBM的DeepQA，通过针对广泛收集特定应用领域的信息和知识， 在适度结构化、一系列规则和算法的基础上，具备这一领域人的智 能。其代表作“沃森”，已经击败了美国电视台“危险”这个具有 之力竞赛性质的娱乐节目的冠军，今天，又落户纽约州的伦斯勒里 工学院，与学生一起学习，英语和数学。Google的“谷歌大脑”将 1.6万个处理器构成当前世界上最大的人工脑，模拟人类脑神经系统， 通过算法从互联网中提取信息识别猫。
打印机、 复印机、 传真机、 扫描仪
虚拟现实 虚实结合
的现实
控制技术
机器人
三维空间 精确行为
与感知、网络能力并行的 反应、行动能力，在不同 空间范围信息系统的物理 行为无需人来执行
软件和系统集成：承载信息社会运行控制
软
使设备和系统变 应对设备和系 Saas及新的 成可靠的工作系 统复杂化和多 业态，构建智
我们每个人都在制造和使用信息
• 过去3年数据量比以往数万 • 每秒发出290万条短信
年还多
• 每天Twitter上发布5000万
• 2020年数据产出量将比
条微博
2009年的44倍还多
• 每天Google处理的数据24PB
• 2006年全球生成、复制的 • 2012年11月11日第一秒，用 数字化信息量大约16.1万 户向阿里网购提出1千万请
以T主线，我们可以初步推 论信息交流平台和参与人 数与社会发展的关系
使用者总 量和质量
同一 交流平 台人数
信息社会
发展环境 千万--亿-几十亿 系数
工业社会
使用者总 量和质量
有效信息 同一 交总流平量
台人数
农业社会
发展环境
十万--百万 系数
原始社会
有效信息 总量
知识总量和质 量
原始家族
万--十万
百--千
知
热、压、声 构成、损伤、
遥感
关系
声纳
技术类型
字声 磁生
RFID 转 音 转 物 换文 换光
机器阅读 及其他语 义信息的 获取
各类感知 远、细、 清的要求
显示反应技术：走向智能
/ /
/
显 示 反 应
2020/10/16
字声 转音 换文
磁生 转物 换光
清晰 色彩
节能 适应
3D及多维
轻便 可靠
表 语文 情 言字
2020/10/16
信息战：显示了 将所有战争要素 集中在一个信息 平台上的力量
2020/10/16
从人工细化分工到自动化生产线
主要的变化也是信息感知、传输、 处理、利用的能力增加
2020/10/16
从大规模生产到个性化生产
信息资源成为现代化发展的基础资源
应对消费者需求及供 应商变化的IT供应链
用，需要寻 复杂的存储 找新的技术 与处理系统
储
集成度，从当前的32/28nm，快步前进到14/16nm及以下
低功耗、嵌入式、可靠性、小型、可移动
2020/10/16
高性能，超级计算机、汇聚计算资源能力
感知获取技术： 一组需求驱动快速发展的技术
/ /
/
感 知 获 取
2020/10/16
空间、地球、生物、生命、 感知什么 社会等全方位、细粒度的感
/
信息技术体系架构不断完善，信息、能源、 材料技术融合，以智能技术为标志的新一代
生产力 体系逐渐成形
处 理 存 储
信息组织、管理与利用 软件和系统集成
传 输
2020/10/16
大数据技术，从内容角度要重视三个方面的来源
一是关于数据管理和处理研究，包括物理和语义两个 领域数据管理。数据结构、算法和数据库相关领域取得的 进展最为突出，如文件系统、数据库、数据仓库、元数据、 数据模型、内存处理、云存储的研究。应当看到近十年来， 关于多维数据结构和算法、机器视觉和摄录象研究和技术， 对于大数据研究具有极其重要的参考意义。
在这里，大数 据和信息、信 息资源是同义 词
为什么叫大数据：一是数量大
绝大部分 应用在这 两个数量 级
ZB:2的70次方， EB的1000倍
YB:2的80次方， ZB的1000倍
PB:2的50次方， TB的1000倍
EB:2的60次方， PB的1000倍
GB:2的30次方， MB的1000倍
TB:2的40次方， GB的1000倍
– 是否已经以信息形式存在 – 是否需要采集
开矿：收集和获取
• 用何种方法收集、获取
– 要用什么样的方式采集
• 已有的怎么获取：
– 购买、交换、再收集
• 没有的怎么采集：
– 委托、技术方案、自采
提炼：变成适用信息