大数据技术及其应用
大数据技术与应用
大数据技术与应用随着互联网的飞速发展，越来越多的数据被生成和存储，这些数据包括用户信息、行为数据、交易数据等等。
而大数据技术的出现，提供了一种更加高效和准确地处理和分析这些数据的方法，它具有很广泛的应用场景，如金融、医疗、物流、教育等行业。
一、大数据概述大数据是指数据量巨大到无法被传统的计算机处理和管理的数据。
具体来说，它涉及到以下几个方面：1.数量：大数据量级往往是指数级的，甚至以亿计或更多，因此需要借助特定的技术来快速地处理和分析数据。
2.多样性：大数据源自于各种不同的来源，例如互联网、交易记录、传感器、音视频等，这些数据具有多样的形式和格式。
3.实时性：大数据往往需要实时处理和分析，类似于股票行情或者交通流量等，需要秒级甚至毫秒级的响应时间。
4.价值：从大数据中提取有价值的信息是大数据技术的核心目标。
这个目标需要借助数据挖掘和机器学习等技术。
二、大数据技术大数据技术涉及到很多方面，下面列举几个最常用的：1.Hadoop：Hadoop是大数据处理和存储的核心技术，它提供了分布式存储和计算能力。
大数据往往需要被切分成多个数据块来存储，而Hadoop可以将这些数据块分散存储在不同的节点上，同时也提供了MapReduce模型，用于分布式计算，这样大数据的存储和处理就可以实现高效和可靠。
2.Spark：Spark是另一个流行的大数据处理框架，与Hadoop不同的是，它提供了内存计算，因此处理效率较高。
Spark支持多种数据源和处理方式，同时提供了分布式机器学习、图计算等高级功能。
3.NoSQL：NoSQL是一种非关系型数据库，它能够存储和处理海量且结构不固定的数据。
与传统的关系型数据库不同的是，NoSQL不需要严格的表结构定义，因此更加灵活和适合大数据场景。
4.数据可视化：数据可视化是大数据分析的必要环节，通过图表、报表等方式将数据转化成可视化的形式，提供更直观的数据分析和展示，如Tableau、Power BI等。
大数据技术与应用3篇
大数据技术与应用第一篇：大数据技术与应用的概述随着互联网的不断发展和普及，大数据的概念也越来越被人们所熟知。
大数据指的是规模巨大、复杂度高且速度快的数据集合，这些数据存储在传统的数据库和文件系统无法轻易处理的范围内。
因此，大数据的处理、管理和分析需要借助大数据技术来实现。
大数据技术包括数据采集、存储、处理和分析等多个方面，其中主要有以下技术:1. 数据采集技术。
数据采集是大数据处理的第一步，它包括传感器技术、网络爬虫技术、传统数据库技术等多种形式。
数据采集可以使数据的规模和种类更加丰富，从而为后续的数据处理提供更多的信息和价值。
2. 数据存储技术。
数据存储技术是大数据处理的核心技术之一，包括传统的关系型数据库、分布式数据库、NoSQL数据库等多种存储形式。
不同的存储方式可以基于不同的需求和性能要求选择不同的存储方案。
3. 数据处理技术。
数据处理技术主要包含数据清洗、数据转换、数据集成等多个环节，目的是将大数据的原始数据转化为结构化的数据，以便更好地分析和挖掘出数据所蕴含的信息和价值。
4. 数据分析技术。
数据分析技术是大数据处理最后一个环节，它包括数据可视化、机器学习、数据挖掘等多种分析手段。
通过数据分析技术，可以将大数据更好地转化为人类可读的信息与知识，从而更好地支撑决策和应用。
大数据技术的应用可以涵盖多个领域，包括金融、医疗、交通、电商等多个行业。
以金融领域为例，大数据可以通过对顾客行为、资金流动、市场趋势等数据的分析，提高金融机构的风险管理和预测能力，优化业务流程，并提升客户服务水平等。
在医疗领域，大数据可以通过对医学图像、病人数据、医药数据等的分析，提高医疗服务的效率和质量，加强疾病预防和早期诊断等方面的应用。
总的来说，大数据技术的发展已经深刻改变了人们的生活和工作方式，成为推动社会经济发展的新动力之一，随着其应用的不断深入，大数据技术必将迎来更加广阔的发展空间和应用前景。
第二篇：大数据可视化的应用大数据可视化是从海量的数据中生成直观的可视化图形化数据信息，用于支持商业决策制定的一种技术手段。
大数据技术的应用
大数据技术的应用大数据技术是指用于处理、存储和分析大规模数据集的技术和工具。
随着互联网的迅速发展和智能设备的普及，大数据技术的应用越来越广泛。
本文将详细介绍大数据技术的应用领域和具体案例。
一、大数据技术的应用领域1. 金融行业：大数据技术在金融行业的应用非常广泛。
通过分析大量的金融数据，可以帮助银行和保险公司进行风险评估、反欺诈、信用评级等工作。
同时，大数据技术还可以用于股票市场的预测和交易策略的优化。
2. 零售行业：大数据技术在零售行业的应用可以帮助企业进行精准营销和库存管理。
通过分析顾客的购买记录和行为数据，可以准确预测顾客的购买需求，从而提供个性化的推荐和优惠活动。
此外，大数据技术还可以分析供应链数据，优化库存管理，减少库存损失。
3. 健康医疗行业：大数据技术在健康医疗行业的应用可以帮助医院和医生提供更好的医疗服务。
通过分析患者的病历、医学文献和基因数据，可以进行疾病的早期预测和诊断，提供个性化的治疗方案。
此外，大数据技术还可以用于医疗资源的优化分配和疫情的监测与预测。
4. 交通运输行业：大数据技术在交通运输行业的应用可以帮助提高交通效率和减少拥堵。
通过分析交通流量数据和GPS定位数据，可以实时监控交通状况，优化交通信号灯的控制，提供最佳的路线规划。
此外，大数据技术还可以用于智能交通管理和车辆追踪。
5. 教育行业：大数据技术在教育行业的应用可以帮助提高教学质量和学生表现。
通过分析学生的学习行为和成绩数据，可以进行个性化的学习推荐和评估。
此外，大数据技术还可以用于教育资源的优化分配和学校管理的决策支持。
二、大数据技术的应用案例1. 金融行业案例：某银行利用大数据技术分析客户的贷款申请记录、信用卡消费数据和社交媒体数据，建立了客户信用评级模型。
通过该模型，银行可以更准确地评估客户的信用风险，从而减少坏账损失。
2. 零售行业案例：某电商公司利用大数据技术分析顾客的购买历史、浏览记录和社交媒体数据，实现了个性化推荐和定制化营销。
大数据技术的应用
大数据技术的应用大数据技术是指在处理海量、复杂、高速增长的数据时所采用的一系列技术和工具。
随着互联网的快速发展和信息技术的进步，大数据技术的应用越来越广泛，涉及到各个行业和领域。
一、大数据技术在商业领域的应用1. 数据分析与决策支持：通过对大量的数据进行分析和挖掘，可以帮助企业了解市场趋势、消费者需求等信息，从而做出更准确的决策。
2. 客户关系管理：通过对客户数据的收集和分析，可以帮助企业了解客户的偏好和需求，从而提供更加个性化的服务。
3. 营销策略优化：通过对大数据的分析，可以识别潜在的市场机会和消费者群体，从而优化营销策略，提高市场竞争力。
4. 风险管理：通过对大数据的分析，可以帮助企业识别和管理风险，预测市场波动和行业变化，从而减少损失。
二、大数据技术在医疗领域的应用1. 疾病预测和预防：通过对大量的医疗数据进行分析，可以识别潜在的疾病风险因素，提前进行预防和干预。
2. 个性化医疗：通过对患者的基因数据、病历数据等进行分析，可以为患者提供个性化的治疗方案和用药建议。
3. 医疗资源优化：通过对医疗数据的分析，可以帮助医院和卫生部门优化医疗资源的分配，提高医疗服务的效率和质量。
4. 医疗研究和创新：通过对大数据的分析，可以挖掘医疗领域的新知识和发现，推动医疗科学的发展和创新。
三、大数据技术在交通领域的应用1. 交通流量预测和调度：通过对交通数据的分析，可以预测交通流量的变化趋势，优化交通信号灯的调度，减少交通拥堵。
2. 路线规划和导航：通过对交通数据和地理数据的分析，可以为驾驶员提供最佳的路线规划和导航服务，节省时间和燃料成本。
3. 智能交通管理：通过对交通数据的分析，可以实现智能交通管理，监测交通违法行为，提高交通安全和管理效率。
4. 公共交通优化：通过对乘客出行数据的分析，可以优化公共交通线路和班次安排，提高公共交通的便捷性和舒适度。
四、大数据技术在金融领域的应用1. 风险管理和欺诈检测：通过对大量的金融数据进行分析，可以识别潜在的风险和欺诈行为，保护金融机构和客户的利益。
大数据的十三个应用场景
大数据的十三个应用场景在当今信息时代，大数据已经成为了人们生活中不可忽视的一部分。
通过大数据的收集、分析和应用，人们可以更好地理解和应对各种问题和挑战。
本文将介绍大数据的十三个应用场景，展示大数据技术的广泛应用。
1. 金融行业：大数据在金融行业有着广泛的应用。
通过对大量的金融数据进行分析，可以从中挖掘出市场趋势和投资机会。
同时，大数据还可以通过风险评估和反欺诈来增强金融交易的安全性。
2. 市场营销：大数据分析可以帮助企业更好地理解消费者的需求和行为习惯。
通过分析大数据，企业可以精确地定位目标客户群体，并根据客户需求来进行有效的市场推广和产品优化。
3. 医疗保健：大数据技术在医疗保健领域有着广泛的应用。
通过对患者的医疗记录和遗传数据进行分析，医生可以更好地进行诊断和治疗。
此外，大数据分析还可以帮助提高医疗资源的分配效率和降低医疗成本。
4. 城市规划：大数据技术可以帮助城市规划者更好地了解城市居民的行为模式和需求，从而进行科学的城市规划。
通过对城市交通流量、环境污染等数据进行分析，可以提高城市的交通运输系统和环境质量。
5. 物流管理：大数据技术可以帮助物流公司提高运输效率和降低成本。
通过对供应链和运输过程的数据进行分析，可以实时跟踪货物的位置和状态，并优化路线和仓储管理。
6. 能源管理：大数据分析可以帮助能源公司更好地进行能源规划和资源管理。
通过对能源使用数据进行分析，可以提高能源利用效率和减少能源浪费。
7. 社交媒体：大数据分析可以帮助社交媒体平台更好地理解用户需求和行为。
通过对用户的社交网络数据和行为数据进行分析，可以提供个性化的推荐和增强用户体验。
8. 基因研究：大数据技术在基因研究领域有着重要的应用。
通过对大量的基因数据进行分析，可以挖掘出基因之间的关联和影响，帮助科学家更好地理解遗传信息和疾病发生机制。
9. 教育领域：大数据分析可以帮助教育机构更好地了解学生的学习行为和学习需求。
通过对学生的学习数据进行分析，可以提供个性化的学习推荐和优化教学方法。
大数据的关键技术及其应用场景
大数据的关键技术及其应用场景大数据是指规模巨大、复杂度高且难以处理的数据集合。
随着科技的发展和互联网的普及，大数据的应用场景越来越广泛。
本文将介绍大数据的关键技术以及它们在各个领域的应用场景。
一、关键技术1.数据采集与存储：大数据的第一步是收集和存储海量的数据。
数据采集可以通过各种传感器、移动设备、社交媒体等手段进行。
而数据存储则需要高效、可扩展的存储系统，如分布式文件系统和云存储技术。
2.数据清洗与预处理：大数据往往包含大量的噪音和冗余信息，需要进行数据清洗和预处理。
数据清洗可以通过去重、去噪声、填补缺失值等方式进行。
预处理则包括数据转换、标准化、归一化等操作，以便后续的分析和挖掘。
3.数据分析与挖掘：大数据的核心是数据分析和挖掘。
通过使用各种统计学、机器学习和数据挖掘算法，可以从大数据中提取出有用的信息和知识。
常见的数据分析和挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘、分类与预测等。
4.数据可视化与展示：大数据分析结果往往需要以直观、可理解的方式展示给用户。
数据可视化技术可以将抽象的数据转化为图表、图形等形式，帮助用户更好地理解和利用数据。
二、应用场景1.金融行业：大数据在金融行业的应用非常广泛。
通过分析大量的金融数据，可以提高风险管理和投资决策的准确性。
例如，银行可以利用大数据技术实现反欺诈系统，及时发现和阻止欺诈活动。
同时，大数据还可以用于个人信用评估、股票市场预测等方面。
2.医疗保健：大数据在医疗保健领域的应用有助于提高医疗服务的质量和效率。
通过分析大量的医疗数据，可以实现个性化的诊断和治疗方案。
此外，大数据还可以用于疾病预测、流行病监测等方面。
3.智能交通：大数据可以帮助城市交通管理部门实现智能交通系统。
通过分析大量的交通数据，可以实时监测道路拥堵情况，优化交通信号控制，提供实时的交通导航等服务。
4.电子商务：大数据在电子商务领域的应用主要体现在个性化推荐和精准营销方面。
通过分析用户的购买历史、浏览行为等数据，可以给用户推荐他们感兴趣的商品，提高购买转化率。
大数据的关键技术及其应用场景
大数据的关键技术及其应用场景大数据是当今信息时代的重要产物，它以庞大的数据量、多样的数据类型和高速的数据处理能力为特征，对各个领域的发展起到了重要的推动作用。
而大数据的关键技术则是支撑大数据应用的基础，下面将介绍几个关键技术及其应用场景。
一、数据采集与存储技术数据采集是大数据应用的第一步，而数据存储则是保障数据的可靠性和高效性的重要环节。
在数据采集方面，传感器技术的发展使得各种设备和系统能够实时采集和传输各类数据，如温度、湿度、压力等。
而在数据存储方面，分布式文件系统和分布式数据库技术的应用，能够将海量的数据存储在多个节点上，提高数据的可靠性和访问效率。
二、数据清洗与预处理技术由于大数据的来源多样且数据质量参差不齐，因此需要对数据进行清洗和预处理，以提高数据的准确性和可用性。
数据清洗技术主要包括去重、填充缺失值、异常值处理等操作，而数据预处理技术则包括数据标准化、特征选择、降维等操作。
这些技术的应用场景包括金融风控、医疗诊断、智能交通等领域。
三、数据挖掘与分析技术数据挖掘是从大数据中发现隐含模式、规律和知识的过程，而数据分析则是对数据进行统计和推理，为决策提供支持。
数据挖掘技术包括关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析等方法，而数据分析技术包括统计分析、机器学习、人工智能等方法。
这些技术的应用场景包括市场营销、舆情分析、智能推荐等领域。
四、数据可视化与交互技术大数据的特点是数据量庞大且多样，如何将数据转化为可视化的图表和图像，以方便用户理解和分析，是数据可视化技术的核心任务。
数据可视化技术主要包括图表绘制、地理信息展示、虚拟现实等方法。
此外，交互技术也是数据应用中的重要环节，通过人机交互的方式，使用户能够方便地查询、分析和操作数据。
这些技术的应用场景包括数据报表展示、智慧城市、虚拟现实游戏等领域。
五、数据安全与隐私保护技术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。
数据安全技术主要包括数据加密、访问控制、防火墙等方法，而隐私保护技术则包括数据匿名化、脱敏处理、隐私保护算法等方法。
大数据技术及应用
大数据技术及应用随着信息技术的快速发展，大数据技术在各行各业的应用越来越广泛。
大数据技术不仅可以匡助企业更好地了解市场和客户需求，还可以为科学研究和社会管理提供重要支持。
本文将从不同角度介绍大数据技术及其应用。
一、大数据技术的基本概念1.1 大数据的定义：大数据是指规模巨大、种类繁多的数据集合，传统数据处理软件无法处理这些数据。
1.2 大数据的特点：大数据具有3V特点，即数据量大（Volume）、数据种类多（Variety）、数据处理速度快（Velocity）。
1.3 大数据技术的发展：大数据技术主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等方面。
二、大数据技术的应用领域2.1 金融行业：大数据技术可以匡助银行和保险公司更好地管理风险、提高客户满意度和预测市场走势。
2.2 医疗健康领域：大数据技术可以匡助医院优化资源分配、提高医疗服务质量和实现个性化医疗。
2.3 零售行业：大数据技术可以匡助零售商更好地了解客户需求、优化供应链管理和提高销售额。
三、大数据技术的挑战与发展趋势3.1 数据安全与隐私保护：大数据技术的发展也带来了数据安全和隐私保护等问题，需要加强相关法规和技术措施。
3.2 人材短缺：大数据技术需要专业人材来开辟和应用，人材短缺成为制约大数据技术发展的一个重要因素。
3.3 人工智能与大数据融合：未来大数据技术将与人工智能等新兴技术相结合，实现更多应用场景和创新。
四、大数据技术在科研领域的应用4.1 天文学研究：大数据技术可以匡助天文学家处理和分析来自宇宙的海量数据，探索宇宙的神奇。
4.2 生物医学研究：大数据技术可以匡助生物医学研究人员分析基因组数据、研究疾病机理和开辟新药。
4.3 气候变化研究：大数据技术可以匡助气候学家分析气候数据、预测气候变化趋势，为环境保护和应对气候变化提供支持。
五、大数据技术在社会管理中的应用5.1 智慧城市建设：大数据技术可以匡助城市管理者实现城市智能化管理、优化城市交通和提升城市安全。
大数据技术与应用
大数据技术与应用作为信息时代的核心技术之一，大数据几乎涉及到了人们生活、产业和社会运行的方方面面。
而其中最重要的就是大数据技术及其应用。
在当前的时代背景下，大数据技术已成为各大企业和机构提升效率、减少成本、增强竞争力的重要保障。
本文将简单介绍大数据技术及其应用，探讨它们对各行各业的影响。
一、大数据技术简介大数据技术是指用计算机技术对大量、复杂、多样化的数据进行必要的获取、处理、分析和挖掘，获取有价值的信息，并加以应用的一种技术手段。
其最主要的作用是获取在常规数据管理中无法发现的数据信息，为企业和机构提供更精确的战略性决策。
其应用范围十分广泛，包括金融、医疗卫生、政府、制造业等。
大数据技术主要包括数据采集、数据存储、数据分析和数据可视化等几个方面。
数据采集是指对各种形式、各种来源的数据进行收集；数据存储是将采集的数据通过优化设计，采用高性能的存储结构进行存储；数据分析是对数据进行加工处理，形成可对数据进行分析和挖掘的结构化数据；数据可视化则是将数据转化成可阅读的图表和报告等。
这些步骤都是构成大数据技术及其应用的关键环节。
二、大数据技术应用大数据技术的应用可以分为多个方面，包括金融、医疗卫生、政府、制造业等。
下面将从以下几个方面进行阐述。
1. 金融在金融领域，大数据技术的主要应用是数据分析和风险控制。
通过对大部分数据进行实时分析处理，可以从中发现一定的规律和趋势，有助于银行业机构更好的制定业务战略、销售策略和市场方案。
同时，也能够发掘一些风险信息，辅助银行业机构进行风险管控，保障对银行业客户的资金和输入安全。
2. 医疗卫生在医疗卫生领域里，大数据技术的应用可以帮助医院进行数据管理和病情分析。
通过对大量医疗数据的分析，可以确定病情的预测和诊断，为医生提供一个更大程度的疾病判断空间和可能性。
而在对药物疗效的探查、基因检测、疾病流行情况分析方面，大数据技术可以为医疗机构提供更加新的思路和策略。
同时，也可以帮助医疗机构更好的掌握病人的就诊记录，对病人进行基于数据的医疗管理。
大数据技术及应用
大数据技术及应用一、介绍大数据技术是指处理和分析大规模数据集的一系列技术和工具。
随着互联网的迅速发展和各种传感器技术的普及，我们生活中产生的数据量呈现爆炸式增长。
大数据技术的应用可以帮助我们从这些海量数据中提取有用的信息和知识，以支持决策和创新。
本文将详细介绍大数据技术的概念、特点、应用领域以及相关工具和算法。
二、概念与特点1. 概念大数据技术是指通过采用分布式计算、存储和处理技术，对大规模、高维度、异构的数据进行收集、存储、处理和分析的一种技术。
它包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等环节。
2. 特点（1）数据量大：大数据技术主要应对的是数据量巨大的情况，数据的规模往往以TB、PB甚至EB为单位。
（2）数据类型多样：大数据技术需要处理各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
（3）数据处理速度快：大数据技术需要能够快速处理数据，实时或近实时地进行数据分析和决策支持。
（4）数据价值高：大数据技术的目标是从大数据中挖掘出有价值的信息和知识，为企业决策提供支持。
三、应用领域1. 金融行业大数据技术在金融行业的应用非常广泛。
通过对大量的金融数据进行分析，可以帮助银行和保险公司进行风险评估、交易分析、欺诈检测等。
同时，大数据技术还可以应用于个人信用评估、金融市场预测等方面。
2. 零售行业在零售行业，大数据技术可以帮助企业进行销售预测、库存管理、用户行为分析等。
通过对消费者的购买记录和行为数据进行分析，零售商可以更好地了解消费者需求，提供个性化的产品和服务。
3. 医疗行业大数据技术在医疗行业的应用可以帮助医生进行疾病诊断、药物研发、健康管理等方面。
通过对大量的医疗数据进行分析，可以发现疾病的规律和趋势，提高医疗服务的质量和效率。
4. 城市管理大数据技术可以应用于城市交通管理、环境监测、智慧城市建设等方面。
通过对交通流量、环境污染等数据的分析，可以提供更好的城市规划和管理。
四、相关工具和算法1. 工具（1）Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以实现大规模数据的存储和处理。
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大数据技术及其应用第一章大数据概论当移动通信和互联网给我们带来的生活方式、思维方式的巨大改变还没有消退的时候，大数据时代以排山倒海之势到来，什么是大数据？大数据能为人们带来哪里益处？大数据如何改变人们的生活、工作和学习？大数据下的政府、企业和过去有什么不同？这一系列的问题困扰着很多人，甚至连一些专家学者也对此迷惘。
在人人都谈大数据的时代并不是每个人都真正理解大数据的精髓，因此本章给读者简单的介绍一下大数据的定义、原理、方法、应用及存在的问题。
以后各章将介绍与大数据有关的技术、工具、商业模型及应用案例等，引导读者逐步深入，了解和掌握大数据的基本知识和技能，为从事大数据及其相关产业打下基础。
1.1大数据的定义大数据（BigData）是指数据量大到用常规工具和方法无法进行处理的蕴含着大量价值的数据集合。
因此大数据的核心是价值，数据量大只是大数据的表象，这也是为什么大数据引起业界广泛关注的重要原因。
由此可见，对于大数据的研究和应用主要集中于两点:一、从技术层面研究大数据的模型及处理算法、开发相应的处理工具等；二、从商业模式层面寻找大数据的商业模型、盈利模式、产业发展等。
维克托〃迈尔-舍恩伯格和肯尼斯〃库克耶编写的《大数据时代》中指出大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用对所有数据进行分析处理。
大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
从该定义看来大数据仍然体现在数据量大和价值两方面。
知名研究机构Gartner对大数据给出了这样的定义。
“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、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。
Gartner的定义更多的倾向于大数据的决策优化作用。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有价值的数据进行专业化处理。
换言之，如果把大数据比作一种产业，初级或者粗糙的大数据产业主要是提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”；而更高层次的大数据产业将数据信息产生的价值应用到具体的行业，发挥行业价值，从而实现数据信息价值的倍增。
这样才能真正体现大数据的价值所在。
1.2 大数据与海量信息的关系在10年前，我们经常听到一个名词“海量信息”，用来描述大量数据，这是在信息技术飞速发展的大背景下，数据量增加带来的现实问题，为此国家在“十一五”期间还加大的对海量信息及其相关技术的研究。
下面是国家科技部“973”计划对信息领域的项目资助指南。
“十一五”期间，信息领域基础研究的发展目标是根据国际信息技术的发展趋势，结合我国的国情和发展状况，着重从信息获取、处理、传输、存储、再现、安全、利用，信息系统的基础元器件、信息处理环境、科学计算、人工智能、控制理论等方面开展系统深入的研究，为我国信息产业的跨越式发展奠定坚实的理论和技术基础。
“十一五”期间，重点研究方向包括：（1）微纳集成电路、光电子器件和集成微系统的基础研究；（2）信息处理环境及科学计算的基础研究；（3）泛在、可控的下一代信息网络的基础研究；（4）信息获取的基础研究；（5）高可信、高效率软件的基础研究；（6）智能信息处理、和谐人机交互的基础研究；（7）海量信息处理、存储及应用的基础研究；（8）量子通信的基础研究；（9）信息安全的基础研究从科技部973重大基础研究计划资助的领域中可以看出，国家加大了对海量信息的研究力度，这里就产生了一个疑问，大数据大还是海量数据大？二者有何联系？又有什么区别？海量信息仅仅是从数据量上进行界定，海量数据指数据量巨大，用普通的方法和工具处理起来相对困难，其计算时间和运算量较大，需要开发新的存储、处理和挖掘等技术才可以进行快速处理。
大数据的数据量明显远大于海量数据，当然二者没有严格的区分门限，通常意义上讲，大数据的数据量要大于海量数据。
海量数据的很多分析处理技术可以用于大数据的分析与处理，同样大数据的相关理论和方法同样可以用于海量数据。
大数据不仅仅从量上进行了分析，而且从本质上进行了定义，突出了其核心价值。
因此可以说大数据是海量数据的升级，大数据更突出了数据的本质。
既然谈到数据量的问题，这里有必要介绍关于数据量的一些常见数量单位。
数据的最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
它们按照进率1024（210）来计算： 1 Byte= 8bit 1 KB = 1,024 Bytes1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes 1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB 1 TB =1,024 GB = 1,048,576 MB 1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB 1 EB = 1,024 PB =1,048,576 TB 1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB 1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB 1BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB 1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB 1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB当前用的最多的关于大数据描述的数量级是TB和PB，一般行业或者政府机构的数据基本在PB级上，比如目前某省的农业数据大概有几百TB到几十个PB之间，全国的每天产生的交通数据大概是几个到几百个TB量级上。
因此，如此大量的数据用传统的数据库存储、查询和处理方式无法实现数据的实时处理，导致时效性大打折扣，甚至不可用，例如在追击逃犯的时候，需要快速查出犯罪分子的行动路线、推测他可能去的地方等，如果数据处理速度较慢，很容易错过机会。
同样在商业领域，每天的电子商务交易记录、顾客浏览记录等都是大量的数据，因此这些数据的处理都需要快速。
1.3 大数据的来源与特点随着电子信息技术和互联网的飞速发展，各种电子设备和数据终端迅速走入寻常百姓家庭，以移动通信发展为代表的手机等客户端产生大量的数据；以PC为代表的微机时代产生了大量的计算机数据；以数码相机为代表的电子设备产生大量的视频、图片数据；以互联网为代表的网络应用产生大量的web数据。
因此大数据的产生是源于信息技术的发展和普及。
所以遍布全球的物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
大数据的存在形式多种多样，这也决定了大数据的处理非常困难，需要运用数学、统计学、物理学等知识进行全方位的研究。
比如大数据可以是包括网络日志，RFID，传感器网络，社会网络，社会数据，互联网文本和文件；互联网搜索索引；呼叫详细记录，天文学，大气科学，基因组学，生物地球化学，生物，和其他复杂和/或跨学科的科研，军事侦察，医疗记录；摄影档案馆视频档案；大规模的电子商务等等。
大数据分析相比于传统的数据库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。
大数据的4个“V”是指大数据有四个层面特点：第一，数据体量巨大。
从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。
如网络日志、视频、图片、音频、文档、地理位�Z信息等等。
第三，处理速度快，极短的时间可从各种类型的数据中快速获得具有较高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
第四，只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。
因此业界将其归纳为4个“V”――Volume（数据体量大）、Variety（数据类型繁多）、Velocity（处理速度快）、Value（价值密度高）。
从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。
简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。
明白这一点至关重要，也正是这一点使该技术引起众多企业的关注。
大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。
相比起现有的其他技术而言，大数据的“廉价、迅速、优化”这三方面的综合成本是最优的。
1.4 大数据的用途大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用几个部分。
每部分侧重点不同，目前人们关注最多的是大数据技术和大数据应用。
工程和科学问题尚未被重视。
大数据工程指大数据的规划建设运营管理的系统工程；大数据科学关注大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系。
大数据的应用范围非常广，可以说，需要信息的地方就需要大数据。
为了便于给读者直观的了解，下面简单的介绍几个大数据应用场景。
第一，利用大数据探索实现信息库的充实。
客户服务、保险、汽车、医疗、教育、交通和技术标准等行业需要储备规模巨大的知识库，而庞大繁杂手册和知识系统会造成重复查询，导致系统延迟和成本上升。
例如，IBM InfoSphere Data Explore使某全球航空制造商中的技师、支持人员和工程师能够即时通过单一访问点查看位于不同应用程序中的信息。
部署第一年，该公司全天候支持的呼叫时间从过去的50分钟缩短为15分钟，每年节约3600万美元。
第二，利用运营分析实现运营优化。
制造、能源、公共事业、电信、旅行和运输等行业需要时刻关注突发事件、通过大数据分析和视频监控提升运营效率并预测潜在风险。
巴基斯坦移动运营商Ufone部署了IBM大数据解决方案，通过实时识别用户行为，开展应对特定目标的营销活动，并使用预测分析来设计更好的营销活动和电话推广计划，有效降低了客户流失率。
第三，利用数据仓库扩充实现IT效率和规模效益提升。
企业需要增强现有数据仓库基础架构，实现大容量数据传输、低时延、和实时查询需求，确保有效利用预测分析和商业智能实现企业效益和管理水平的提升。
某汽车制造商利用IBM InfoSphere BigInsights 增强原有数据仓库，实现快速部署并且更易于管理。
第四，利用安全性和智能扩展实现犯罪防范，实现社会和谐稳定。
政府、保险、银行、消防、教育等行业亟待利用大数据技术补充和加强传统的安全解决方案。
重点人群的监控、重点领域的布防、重要事件的预防和应急灯都需要大数据来实现准确的预测、预防和定位等。
秘密情报和监视传感器系统供应商TerraEchos通过部署IBM InfoSphere Streams，能够实时分析流式传输的声学数据并对其进行分类，并将实时捕获和分析275MB声学数据所需的时间从数小时减少到十四分之一秒，同时大幅提升监控精确度。
第五，利用大数据实现广告的精准推送，由于用户对垃圾邮件和烦人的广告比较讨厌反感，各国都在加大整治垃圾邮件和非法广告的力度，而网络广告商在收取广告费用的时候通常是按用户的点击数或者链接等，而不考虑广告的效果。