大数据发展跟踪研究报告
怎样跟踪产业趋势发展状况
怎样跟踪产业趋势发展状况跟踪产业趋势发展状况是企业战略规划中的重要环节，它可以帮助企业把握市场动态、提前预判行业发展方向、调整策略以适应市场变化。
本文将从跟踪产业趋势的意义、方法以及成功案例等几个方面，详细介绍怎样跟踪产业趋势发展状况。
一、跟踪产业趋势发展状况的意义跟踪产业趋势发展状况的意义主要体现在以下几个方面：1. 提前预判行业发展方向：通过跟踪产业趋势，可以了解到行业的未来走向，从而帮助企业提前制定战略规划，占据先机。
2. 把握市场动态：行业发展趋势直接影响到市场的需求和竞争格局，通过跟踪产业趋势，能够及时了解市场信息，帮助企业根据市场需求做出相应的调整。
3. 发现商机：跟踪产业趋势有助于发现商机，在行业发展的关键节点抓住机会，实现企业的快速增长。
4. 防范风险：行业发展变化不可预测，通过跟踪产业趋势可以提前发现可能的风险，采取相应的措施应对风险。
二、跟踪产业趋势发展状况的方法跟踪产业趋势发展状况需要有一套科学的方法和体系来支持，以下介绍几种常用的方法：1. 数据分析：通过收集和分析大量的行业数据和市场信息，发现行业发展的规律和趋势。
可以使用各种数据分析工具，如大数据分析、人工智能等。
2. 市场调研：通过定期进行市场调研，了解消费者需求、竞争对手情况以及新兴技术和产品的发展动态，从而预测行业的未来走向。
3. 参加行业会议和展览：参加行业会议和展览可以了解到行业的最新动态和技术创新，还可以与同行业的企业代表交流，获取有价值的信息。
4. 关注媒体报道：定期关注相关行业的媒体报道，了解行业的新闻、研究报告、专家观点等，对于跟踪产业趋势发展状况非常有帮助。
5. 社交媒体分析：社交媒体已经成为了解消费者意见和行业动态的重要渠道，通过分析社交媒体上的信息和评论，可以获取与行业相关的数据和观点。
6. 跟踪竞争对手：了解竞争对手的动态和战略，可以帮助企业判断行业的未来发展方向，预测市场走势。
7. 与专家交流：与行业专家、学者和顾问进行交流，了解他们对行业发展的看法和预测，可以获得一些有用的观点和建议。
阿里巴巴大数据分析报告
阿里巴巴大数据分析报告随着大数据的出现与普及，越来越多的企业开始关注和重视数据的价值与分析。
阿里巴巴作为中国最具代表性的互联网公司之一，其数据分析能力更是令人刮目相看。
在此，我们将通过对阿里巴巴大数据分析报告的解读，来了解阿里巴巴在数据智能方面的探索与应用。
1. 阿里巴巴如何运用大数据分析？阿里巴巴的业务涉及电子商务、金融、物流等多个领域，每个领域都有大量的数据输入和产生，其中的价值需要通过大数据分析来挖掘和利用。
阿里巴巴数据分析师群体的主要工作是对各类业务数据进行深入挖掘和分析，同时也制定出相应的数据应用模型进行运营。
他们以此为基础，为阿里巴巴的各个业务部门提供数据支持和服务。
据悉，全球大部分的电商数据都来源于阿里巴巴。
阿里巴巴先进的大数据分析能力不仅为自身提供了数据的广度与深度支持，更为其他国际企业的数据应用提供了重要的模板。
2. 阿里巴巴大数据分析报告中涉及的主要领域阿里巴巴大数据分析报告中，涉及了几个主要领域，分别是移动互联网、电商、金融和物流以及智慧城市等。
我们将按领域逐一解读。
2.1 移动互联网移动互联网是当前最为热门的领域之一，因此阿里巴巴在大数据分析报告中也对其进行了特别的关注与分析。
报告中显示，截至2016年底，中国的移动互联网用户规模已经达到7.31亿，占比超过了50%。
而在这些用户之中，女性用户占比逐年攀升，已经成为移动互联网的主流用户。
阿里巴巴大数据分析报告中还指出，移动互联网行业的用户体验已经成为一个破局点。
用户行为的多样化与高峰期的集中使用，使得数据管理成为移动互联网行业头疼的问题之一，大数据分析能力的提升能够有效解决这一问题。
2.2 电商作为电商领域的领军企业，阿里巴巴巨大的数据积累与分析能力为企业提供了无穷的商业价值。
阿里巴巴大数据分析报告中指出，电商行业的竞争力主要体现在物流和用户体验方面。
而大数据分析技术则可以对上述两个方面进行有效的解决。
以物流为例，大数据分析技术可以帮助电商企业实现全链条物流数据的实时跟踪与统计，并能够进行物流路线优化。
泉州市大数据产业发展研究(数字办)
泉州市“十四五”时期大数据产业发展研究一、总体目标基本实现以大数据发展战略为核心，推进信息化、数字化、智慧化高水平建设的“数字泉州”发展格局。
二、基本思路贯彻落实《新时代数字福建发展纲要》，充分认识大数据在发展规划中的技术创新、分析洞察和辅助决策等应用价值，以及我市智慧城市建设现状，提出泉州市“十四五”时期的“数字泉州”发展规划。
三、规划内容（一）搭建基础设施新环境一是建设完善数字基础设施。
全面实施新时代“数字泉州•宽带工程”行动计划（已在实施），加快构建移动、高速、泛在、安全、共享的数字基础设施。
二是建设“智慧云”平台。
在推进全市政务数据中心整合的基础上（已在实施），进一步整合医疗云、教育云等行业应用，形成全市统一的城市“智慧云”平台。
三是强化全市“数据中台”以及“应用服务中台”建设，构建城市数据中心。
在推进政务数据汇集共享的基础上（已在实施），推进各类智慧城市应用数据汇聚融合，整合建设公共基础数据库，建设跨层级、跨系统、跨部门的城市数据中心，促进信息资源开放共享和开发利用。
（二）建立政务服务新体系优先构建面向群众的民生领域以及提升营商环境的“数字政府”服务体系，落实国家“互联网+政务服务”和网站建设管理等工作指导意见，以政务数据全面汇聚、共享、开放为基础，以简政放权、创新监管、提升服务为核心，以提高政府工作效率、改善公共服务环境、提升城市管理能力应用需求为导向，以政务服务一体化平台、互联网+监管、数字化协同办公平台建设为抓手，构建让“群众跑腿”变为“数据跑腿”的政务服务管理新模式。
（三）形成数字经济新格局加快推进数字产业化和产业数字化，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，以发展平台经济为抓手，强化数字经济产业链招商，跟踪落实好数字经济领域重点建设项目，释放数字化对我市一二三产业发展的放大、叠加和倍增作用，加快形成数字产业。
（四）构建保障措施新机制一是健全指标体系。
围绕“以人民为中心”的发展思想，在传统发展规划指标体系基础上，在“十四五”发展规划中探索建立丰富多样、实时可测、空间精细、贴近人民的基于大数据的补充性、辅助性规划指标体系。
大数据技术在社会调查研究中的应用研究
大数据技术在社会调查研究中的应用研究随着信息技术的快速发展和数据量的不断增长，大数据技术在社会调查研究中的应用越来越受到人们的关注。
相比传统的调查方式，大数据技术可以更准确地把握社会现象，提高调查研究的效率和精度。
本文将从几个方面探讨大数据技术在社会调查研究中的应用情况及其影响。
一、大数据技术在社会调查研究中的应用随着互联网和移动设备的普及，我们每天都在不知不觉中产生着海量的数据，这些数据包括我们的个人信息、社交行为、消费习惯等等。
这些数据被收集和分析后，可以揭示出人们的兴趣爱好、意见倾向、社会关系等等，为社会调查研究提供了更为丰富的数据来源。
以下是大数据技术在社会调查研究中的应用情况：1. 实时监测舆情大数据技术可以通过网络爬虫、自然语言处理等技术对社交媒体平台上的用户发帖内容进行抓取和分析，从而实现对舆情的实时监测和评估。
这种方式比传统的调查方式更加高效和准确，可以对舆情的变化和演变进行全面地跟踪和预警。
2. 分析消费者行为大数据技术可以对消费者的购物行为、偏好、评价等方面的数据进行分析，从而更加准确地了解消费者的需求和反馈。
这些数据可以帮助企业更好地优化产品设计和销售策略，提高竞争力。
3. 预测社会趋势大数据技术可以通过对社交媒体、搜索引擎等信息来源的数据分析，预测出社会趋势和热点话题。
这些数据可以为政策制定、宣传推广等方面提供指导和参考。
4. 检测舆情安全大数据技术可以对社交媒体等平台上的有害信息进行检测和过滤，避免造成不良影响和后果。
这种方式可以减轻舆情管理部门的工作负担，提高社会管理水平。
二、大数据技术的优点和挑战相比传统的调查方式，大数据技术具有很多优点，但也存在一些挑战。
1. 优点（1）大样本：传统调查样本通常较小，而大数据技术可以覆盖更广泛的人群，获取更大的样本量，更准确地反映社会现象。
（2）高精度：大数据技术可以通过对多个数据源的综合分析，提高数据的准确性和精度，避免个别数据造成的误差。
大数据工作情况汇报范文
大数据工作情况汇报范文一、总体情况自从公司引入大数据分析技术以来，我们的工作效率和成果都有了很大的提高。
通过大数据分析，我们能够更好地了解市场趋势、客户需求、产品表现等信息，为公司的决策提供了非常有力的支持。
目前，我们已经建立了一套完整的数据分析体系，包括数据采集、存储、清洗、分析和可视化等环节。
在各个业务领域，大数据分析都发挥了很大的作用，为公司的发展提供了强有力的支持。
二、数据采集和存储在数据采集和存储方面，我们已经建立了一个完善的系统。
我们通过各种渠道收集客户、市场和产品等数据，并将这些数据以结构化的形式存储到公司的数据仓库中。
通过使用Hadoop、Spark等大数据处理技术，我们能够快速地处理大规模的数据，满足公司不同业务领域的数据需求。
三、数据清洗和处理数据清洗和处理是数据分析的基础环节，我们进行了很多工作来提高数据的质量和准确性。
我们使用了一系列的数据清洗工具和方法，对原始数据进行了清洗和处理，确保数据的完整性和准确性。
同时，我们还建立了一些自动化处理流程，能够帮助我们更高效地处理数据，减少人工成本。
四、数据分析和挖掘在数据分析和挖掘方面，我们已经取得了一些成果。
通过使用机器学习和数据挖掘技术，我们能够发现隐藏在数据中的规律和模式，对市场趋势、客户行为等进行预测和分析。
这些分析结果为公司的决策提供了非常有价值的参考，帮助我们更好地了解市场和客户需求，为产品设计、市场营销等工作提供了非常有力的支持。
五、数据可视化和报告数据可视化和报告是我们工作的重要结果之一。
我们使用了各种数据可视化工具，如Tableau、Power BI等，将我们的数据分析结果以直观的图表和报告的形式展现出来。
这些可视化的结果对于领导决策、业务报告等提供了非常有力的支持，能够帮助人们更直观地理解数据分析的结果。
六、工作成果和价值通过我们的努力和工作，大数据分析已经为公司的发展做出了非常大的贡献。
我们通过数据分析发现了很多有价值的信息，为公司提供了很多决策上的支持。
大数据行业分析报告
大数据行业分析报告大数据行业分析报告当前，随着互联网的不断发展，大数据行业也得到了快速的发展。
大数据行业是以庞大的数据集合为基础，通过各种数据处理和分析技术来挖掘数据背后的价值和洞察，从而为企业和组织提供决策支持和商业增长的机会。
大数据行业具有广泛的应用领域，包括金融、零售、制造、医疗、物流等。
在金融领域，大数据分析可以帮助银行和金融机构发现潜在的欺诈行为、提高客户满意度和忠诚度、优化风险管理等。
在零售行业，通过大数据分析可以了解顾客的购物习惯、消费需求，从而制定个性化的营销策略，提高销售额和客户满意度。
在制造业，大数据分析可以应用于质量控制、供应链管理、产品研发等环节，提高产品质量和生产效率。
在医疗行业，大数据分析可以帮助研究人员解析基因数据、提高疾病诊断和治疗的准确性，为医疗保健提供更好的服务。
在物流领域，大数据分析可以帮助优化配送路线、减少运输成本和时间，并提供及时的物流跟踪服务。
随着大数据行业的发展，相关技术和工具也在不断进步。
目前，大数据行业的关键技术包括数据采集、数据存储、数据处理和数据可视化等。
数据采集通过各种传感器、设备和系统收集大规模的数据，如传感器数据、社交媒体数据、在线交易数据等。
数据存储利用各种数据库和分布式存储系统来存储大规模的数据。
数据处理借助分布式计算框架和机器学习算法对大规模的数据进行处理和分析。
数据可视化则通过图表、仪表板等方式将复杂的数据信息以可视化的形式展示出来，方便用户进行数据分析和决策。
大数据行业未来的发展趋势是多元化和智能化。
多元化指的是大数据行业将进一步渗透到各个行业和领域，为更多的企业和组织提供数据支持和分析解决方案。
智能化则是指通过人工智能和机器学习等技术，使大数据分析更加智能化和自动化，从而提高分析效率和准确性。
然而，大数据行业也面临一些挑战和风险。
首先，数据隐私和安全问题是大数据行业发展的重要障碍。
大规模的数据采集和存储可能导致个人隐私泄露和数据安全风险。
基金机构大数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着金融市场的不断发展，基金行业已成为投资者财富管理的重要渠道。
大数据技术的兴起为基金机构提供了新的分析工具，有助于提高投资决策的效率和准确性。
本报告通过对基金机构大数据的分析，旨在揭示基金市场的发展趋势、投资策略以及风险控制等方面的特点。
二、数据来源与处理1. 数据来源本报告所采用的数据主要来源于以下几个方面：（1）基金业协会公开数据：包括基金公司、基金经理、基金产品、基金业绩等方面的数据。
（2）Wind数据库：获取基金公司的财务数据、投资组合、业绩表现等数据。
（3）各大基金公司官网：收集基金公司公告、基金经理访谈、投资策略等资料。
（4）新闻报道、行业报告等：了解基金市场动态、政策法规、市场事件等信息。
2. 数据处理（1）数据清洗：对原始数据进行去重、去噪、缺失值处理等操作，确保数据质量。
（2）数据整合：将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据库。
（3）数据挖掘：运用大数据分析技术，对基金市场进行深度挖掘。
三、基金市场概况1. 市场规模近年来，我国基金市场规模持续扩大。
根据基金业协会数据，截至2020年底，我国公募基金规模达到14.3万亿元，同比增长20.8%。
其中，股票型基金、混合型基金和债券型基金规模分别为2.3万亿元、5.4万亿元和3.7万亿元。
2. 产品类型我国基金产品类型丰富，包括股票型、混合型、债券型、货币型、指数型、QDII型等。
其中，混合型基金和债券型基金规模占比最大，分别为37.7%和26.2%。
3. 投资策略基金公司普遍采用多元化的投资策略，包括价值投资、成长投资、量化投资等。
其中，价值投资和成长投资策略较为普遍，量化投资策略逐渐成为市场热点。
四、基金业绩分析1. 业绩总体表现从整体来看，我国基金业绩表现良好。
根据Wind数据库，截至2020年底，股票型基金、混合型基金、债券型基金的平均收益率分别为20.3%、11.4%和3.7%。
2. 业绩影响因素（1）市场环境：宏观经济、政策法规、市场事件等因素对基金业绩产生较大影响。
大数据实习报告(共3篇)
大数据实习报告（共3篇）学生姓名：尹怡学号：1370714导师：庞哈利专业：控制工程所属课群：学位课课程名称：前沿技术与职业发展课程负责人：徐林课程开设日期：2014.6.23-2014.12.31东北大学信息科学与工程学院2014年科学技术创新对大数据发展的动力1.绪论随着信息技术的飞速发展，人类社会进入数字信息时代。
获取和掌握信息的能力己成为衡量一个国家实力强弱的标志。
一切信息伴随需求不同决定其效益不同，而一切有益信息都是从大量数据中分析出来的。
海量数据又随时间持续产生、不断流动、进而扩散形成大数据。
大数据不仅用来描述数据的量非常巨大，还突出强调处理数据的速度。
所以，大数据成为数据分析领域的前沿技术。
数据成为当今每个行业和商业领域的重要因素。
人们对于数据的海量挖掘和大量运用，不仅标志着产业生产率的增长和消费者的大量盈余，而且也明确地提示着大数据时代已经到来。
数据正成为与物质资产和人力资本同样重要的基础生产要素，大数据的使成为提高企业竞争力的关键要素。
数据成为资产、产业垂直整合、泛互联网化是数据时代的三大发展趋势。
一个国家拥有的数据规模及运用的能力将成为综合国力的重要组成部分，对数据的占有权和控制权将成为陆权、海权、空权之外的国家核心权力。
大数据与人类息息相关，越来越多的问题可以通过大数据解决。
不仅在数据科学与技术层次，而且在商业模式、产业格局、生态价值与教育层面，大数据都能带来新理念和新思维，包括政府宏观部门、不同的产业界与学术界，甚至个人消费者。
大数据与互联网一样，是信息技术领域的革命，更加速企业创新，在全球范围引领社会变革并启动透明政府的发展。
大数据正在引发一场思维革命，大数据正在改变人们考察世界的方式方法，以前所未有的速度引起社会、经济、学术、科研、国防、军事等领域的深刻变革。
大数据除了将更好的解决商业问题，科技问题，还有各种社会问题，形成以人为本的大数据战略。
大数据这一新概念不仅指数据规模庞大，也包括处理和应用数据，是数据对象、技术与应用三者的统一。
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中国电信广州研究院
国内运营商：联通试点流量清单查询
中国联通：以“流量清单查询”探索大数据技术
平台：英特尔至强平台及“Hadoop开发版”大数据解决方案。 功能：客户服务人员提供客户上网记录的快速查询服务，或为客户本人提供高效的异常 大流量上网记录自助查询服务。 上线：完成北京、黑龙江、浙江、重庆试点，预计将会在今年10月份正式发布。 建设模式：联通的大数据平台是建立 在数据大集中的基础之上，“我们现在 在集团公司进行统一部署，各个省分仅 仅是做数据的采集，按照业务实时性将 数据传送到集团公司，由集团公司统一
大数据时代“将阿里集团变成 一家真正意义上的数据公司” 知道“你是谁，你想要什么” 阿里巴巴集团所积淀的商业数 据，支付宝、淘宝、阿里金融 、B2B的数据都会成为这个巨大 的数据分享平台的一部分，将 会获得深度发掘和应用。
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中国电信广州研究院
国内运营商：中移动依托大云，试点经分
中国移动：历时多年打造大云平台
Twitter 利用大数据技术，预测猪流感等流行性疾病爆发。 研究人员收集超过5000万条基于地缘位置的twitter消息，然 后按区域与英国国家卫生服务部的官方禽流感数据进行了比 较。通过从数据库中找出与禽流感相关的关键词，Lampos 能够创造出一个将未来twitter消息中流感发病情况的关键词 转化为某一特定地区流感严重程度的模型
度决定。 大数据新的处理及应用技术有效提升信息获取及时性
流处理和分布式计算技术有效提升数据处理的速度
移动BI等能够将各类图表直观快速的传递给用户，提高决策的有效性 可视化技术提供了一种对已有预测进行检验，对未知信息进行探索，实现快速、可 检验和易理解的评估的手段
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中国电信广州研究院
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中国电信广州研究院
国外互联网公司走在大数据应用前沿
Google开放BigQuery服务：将企业數據分析能力商品化，成 為收費線上服務；
统计机器翻译(statistical machine translation)：利用庞大的
已经翻译好的文件输入电脑，然后由电脑通过识别库存的句式来 进行翻译，而不是只通过语法规则和词库进行翻译。
实时监控视频 结构化数据、非结构化数据定义：结构化数据是能够用数 据库二维表来逻辑表达的数据；其他为非结构化数据。
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视频文件 上网行为数据
传统数据
客户资料 财务数据 订单数据 物资数据 产品数据 客户账单 ……
大数据
价值密度由高到低
中国电信广州研究院
大数据将成为中国电信发展的核心驱动引擎
大数据为电信带来新的机遇
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中国电信广州研究院
国外运营商利用大数据已有初步应用
西班牙电信：包月流量套餐定制（根据客户访问内容和SLA要求，提供不同费率套 餐）
• 按流量种类的固定收费，解除用户流量后顾 之忧 • • • • 培养用户使用数据业务习惯，增强用户粘性 针对预付费用户群，扩大流量收入 面向智能终端用户 面向低端、高度同质化竞争市场
数据源
Data Sources
基础设施/分析
Personal Data
开源项目
Framework Programmability Data Access Coordination/ Workflow Real-Time Statistical Packages Machine learning
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中国电信广州研究院
同质化竞争严重 面临来自互联网公司的竞争：遭遇 流量增加，但附加值没有增加的困 境 对数据的有效利用日益成为中国电 信进一步发展的关键
发现需求/业务创新：对市场保持足够的 敏锐度，及时捕捉市场空白，并迅速作 出响应 吸引和留住用户：快速满足用户个性化 需求，成功吸引用户注意力和增加用户 黏性
运营商具有丰富的数据资源：掌握 用户资源及用户访问互联网的入口
对电信拥有的大数据，进行全面深入、实时的分析和应用， 是电信应对 新形势下的挑战，避免沦为管道化的的关键
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中国电信广州研究院
大数据对电信的主要核心价值——客户深度洞察
电信拥有丰富的数据来源
客户资料
产品信息
行为数据 位置数据 数据网络数据
对欧洲的公共管理部门来说，大数据每 年有2500 亿欧元的潜在价值--比希腊 的GDP 还高
零售商可以利用大数 据使经营利润取得 60%的增长
零售
大数据 市场前景
医疗
对美国医疗行业来说， 大数据每年拥有3000 亿美元的潜在价值
利用全球的个人位置信息， 每年可以取得6000 亿美 元的消费者价值
位置服务
…
完善360度客户视图
帮助我们回答我是谁？我是一个怎样的人？ 帮助我们进一步的了解事物之间的内在联系 帮助我们了解周围有多少人和自己有相同特征，他们有什么有趣的新发现
用户行为分析
行为理解
行为预测
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中国电信广州研究院
大数据对电信的主要核心价值——及时有效决策支持
信息获取的及时性和价值成正比，而及时性主要由数据处理速度和结果获取速
目录
大数据发展趋势概述 大数据关键技术分析 电信大数据策略建议
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中国电信广州研究院
大数据是传统数据的延伸，是对传统数据在深度和广度 上的补充
传统数据主要来自于业务运营支撑系 统、企业管理系统等，比如财务收入 、业务发展量等结构化数据； 当前爆炸式增长的新数据主要来源于 互联网、移动互联网等，比如图片、 文本、音频、视频等非结构化数据。 非结构化新数据和结构化传统数据一 起构成大数据。
达到成熟期尚需时间
Gartner 新兴技术 Hyper 曲线 (2012年)
Gartner 新兴技术 Hyper 曲线 (2011年)
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各IT厂家纷纷快速跟进大数据技术
“大数据”对信息处理设施和技术提出了更高的要求 全球主流IT厂家纷纷加大在大数据领域的投入，行业价值快速增长
数据隐私防范保 护措施与数据安 全技术 数据存储备份技术、 数据放置和调度技术、 数据溯源
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中国电信广州研究院
大数据技术处于快速成熟阶段
仅一年时间，大数据技术就取得快速 成长。 仍处于上升通道，处于期望膨胀期（ Peak of Inflated Expectation） 需2-5年才能达到成熟期，成为主要 应用技术。
电信大数据应用的主要场景
获取并处理 DPI 数据，分析用户 行为特征等 根据用户行为偏 好，推送相关业 务 按照流量价值分 级经营 实时采集处理信 令据，监控网络 状况 实现网络 、应用 和用户的智能指 配 指导网络规划
流量经营
网络优化
大数据应用
优化产品、套餐 等，提供个性化 定制能力
技术描述
针对大量数据进行分布 式处理的系统框架 文本内容分词与分析； 图像、音视频分析 流计算引擎 通过交互式可视化界面 辅助用户进行分析 计算机模拟人类学习行 为，包括特征提取、图 形生成等 保护隐私数据与信息个 体的对应关系等安全技 术 存储、放置、调度大规 模的数据
实时数据处理
可视化交互界面 智能数据分析 数据隐私保护 高效存储和管理大规 模数据
传统的数据处理技术已经无法应对新的挑战
来源：IDC数字宇宙研究报告，2011.11
据IDC预测，未来10年全球数据量将以40+%的速度增长，2020年全球数据量将 达到35ZB （35,000,000PB），为2009年（0.8ZB）的44倍
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中国电信广州研究院
大数据成为继云计算等之后的全球性新热点
MPP Databases
Crowdsourcing
Cluster Services
Industry Applications
security Storage Management/ Monitoring
Sentiment Analysis
IT Analytics Location/People/ Events Data Marketplaces Monitoring Real-Time Crowdsourced Analytics SMB Analytics
个性化服务
数据服务
将数据封装成服 务，提供给企业 所有用户
根据用户等级提 供差异化服务
提供数据分析开 放能力
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中国电信广州研究院
大数据在管理、技术和应用上带来的挑战 大数据管理挑战
大数据如何有效组织和管理？
大数据技术架构挑战
大数据对存储、网络等提出了 更高要求； 多源异构大规模数据的采集、 整合面临挑战；
“大数据”关键词在全球范围内迅速升温 短短两年间，“大数据”关键
大数据市场前景广阔，成为全球新的经济增长点
麦肯锡全球研究机构发布，认为大数据是创新、竞争和生产力的下一个前沿领域， 数据将会给社会带来更大的价值 大数据将在政府公共服务、医疗服务、零售业、制造业、以及涉及个人位置服务 等领域得到广泛应用，并产生巨大的社会价值和产业空间 预测2020年，大数据应用市场规模将达到近2600 亿美元 公共管理
处理。 ”
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中国电信广州研究院
目录
大数据发展趋势概述 大数据关键技术分析 电信大数据策略建议
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中国电信广州研究院
大数据涉及的关键技术
需求 大 数 据 采 集 处 理 大 数 据 分 析 存储、 组织、 管理
海量数据分布式处理 非结构化数据处理
关键技术
Hadoop 生态系统 文本处理技术；自然 语言理解； 多媒体处 理技术… Streaming Data 交互式可视化探 索分析技术 大规模机器学习 技术