大数据发展现状与未来发展趋势研究
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。
大数据技术的研究现状和发展趋势
大数据技术的研究现状和发展趋势随着信息化的快速发展和互联网的普及，大数据技术逐渐成为了当今社会的热点话题。
大数据技术的广泛应用和迅猛发展带来了许多机遇和挑战。
本文将探讨大数据技术的研究现状和未来的发展趋势。
首先，大数据技术的研究现状。
目前，大数据技术已被广泛应用于商业、政府和科研等领域。
在商业领域，大数据技术被用于市场调研、销售预测等方面，通过对大量的数据进行分析，企业可以更好地了解消费者需求，提升产品竞争力。
在政府领域，大数据技术被应用于城市管理、治安预警和公共安全等方面，帮助政府提高决策效率和管理水平。
在科研领域，大数据技术被用于基因组学、气候预测等方面，加速了科研进展。
当前的大数据技术主要集中在数据的存储、管理、分析和挖掘等方面，如Hadoop、Spark等框架和算法。
其次，大数据技术的发展趋势。
大数据技术正快速发展，并呈现出以下几个趋势。
首先，人工智能与大数据的融合。
随着人工智能的发展，大数据技术和人工智能的结合将成为未来发展的重要方向。
人工智能需要大量的数据来进行训练和学习，而大数据技术可以提供大量的数据资源，为人工智能的发展提供支持。
同时，人工智能也可以为大数据技术提供更高效的分析和挖掘方法，提升大数据技术的性能和效果。
其次，边缘计算的兴起。
大数据技术的应用场景越来越广泛，涉及到各种终端设备和传感器。
传统的云计算模式存在数据传输延迟较大的问题，而边缘计算可以将计算和数据处理推到离用户和设备更近的地方，减少传输延迟，提供实时的数据分析和响应。
边缘计算的兴起将改变大数据技术的架构和应用模式，为大数据技术的发展创造更多机会。
再次，数据安全和隐私保护的重要性。
大数据技术的快速发展也带来了许多问题，其中数据安全和隐私保护是最重要的问题之一。
随着大数据的不断积累，用户个人信息的泄露和滥用问题日益突出。
未来大数据技术的发展需要更加重视数据安全和隐私保护，采取有效的技术手段和政策措施来应对。
最后，跨学科研究和合作的加强。
中国大数据产业的发展现状及未来趋势
中国大数据产业的发展现状及未来趋势一、前言随着数字化时代的到来，数据已经成为时代的核心资源。
如何有效地利用和处理大量数据成为了当下许多公司和政府机构的重要问题。
在这样的背景下，大数据产业应运而生。
在国内，政府对大数据产业的发展十分重视，通过一系列政策的支持，中国大数据产业得到了迅速的发展。
本文将对中国大数据产业的发展现状及未来趋势进行探讨。
二、中国大数据产业发展现状1. 产业规模和分布根据国家统计局的数据显示，截至2020年，中国大数据产业规模已达到8.3万亿元，其中数据处理和存储业务占比最大，达到46.9%；其次是数据应用及解决方案，占比为38.1%；数据开发与服务业务占比为14.4%。
此外，大数据业务主要分布在广东、北京、上海、江苏等地，其中广东占比最大，达到35.2%。
2. 应用领域中国大数据产业的应用领域非常广泛，在经济、政治、社会、工业等众多领域都有应用。
其中，经济领域是大数据产业的核心应用领域，主要包括金融、交通、医药等产业。
在金融领域，大数据的应用可帮助金融机构实现精准的风险控制和智能投资决策；在交通领域，大数据可用于交通拥堵预测、公路建设规划等方面；在医药领域，大数据可用于开展临床研究、分析疾病发病规律等方面。
3. 企业发展情况在大数据产业中，中国企业发展十分迅速。
国内企业如百度、阿里巴巴、华为等都在大数据领域占据着重要地位，同时也有不少外资公司如IBM、谷歌等将目光投向中国市场。
国内企业的发展主要集中在大数据应用领域，阿里巴巴旗下的"云"生态圈深入到了零售、智能制造、医疗健康等多个领域。
三、中国大数据产业未来趋势虽然目前中国大数据产业已经取得了很大的成功，但未来的道路仍充满挑战。
下面将分别探讨未来大数据产业的发展趋势和需要解决的问题。
1. 发展趋势（1）人工智能技术的应用将进一步深化人工智能技术作为大数据产业的重要支撑，将在未来得到进一步的应用。
尤其是在语音识别、图像处理、自然语言处理等方面，人工智能技术将有着更广泛的应用场景，并且将带来更多全新的商业模式。
大数据的国内外研究现状及发展动态分析
大数据的国内外研究现状及发展动态分析在信息时代的浪潮中，大数据成为了一种重要的资源和技术。
它的涌现不仅改变了人们的生活方式和商业运营方式，也推动了科学研究的发展。
本文将对国内外大数据研究的现状以及未来的发展动态进行分析。
一、国际大数据研究现状大数据研究在国际范围内已经有了长足的发展。
首先，在数据存储方面，云计算技术被广泛应用于海量数据的存储和管理，例如Amazon的S3和Google的Bigtable等技术。
其次，在数据处理方面，分布式计算和并行计算被用于加速大数据的处理速度，例如MapReduce和Spark等技术。
此外，数据挖掘和机器学习也成为了大数据研究的重要方向，通过对大量数据的分析和学习，揭示其中的关联模式和规律。
二、国内大数据研究现状在国内，大数据研究也呈现出蓬勃发展的态势。
首先，在政府的支持下，各大高校和研究机构纷纷开展了大数据相关的研究项目。
其次，在行业应用方面，诸如金融、医疗、物流等各个领域都开始利用大数据来提高效率和服务质量。
此外，一些互联网企业也在大数据分析和算法研发方面进行了深入探索，例如阿里巴巴和百度等。
三、国际大数据研究动态在国际上，大数据研究正朝着更加深入和广泛的方向发展。
首先，随着物联网技术的不断演进，大量传感器数据的产生将推动数据存储和分析的需求。
其次，在人工智能领域，深度学习技术的崛起为大数据研究提供了新的方法和思路。
此外，跨界研究也成为了大数据领域的趋势，例如将大数据与社会科学、医学等学科相结合，探索新的研究方向和方法。
四、国内大数据研究动态在国内，大数据研究也在不断推进和突破。
首先，政府加大了对大数据研究的支持力度，提出了一系列发展政策和资金扶持。
其次，学术界和产业界之间的合作交流也越来越频繁，加快了大数据技术的推广和应用。
此外，一些新兴领域的涌现，如人工智能、区块链等，也将为大数据研究带来新的机遇和挑战。
五、国际大数据研究趋势在国际上，大数据研究的趋势是多样化和复合化发展。
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。
浅谈大数据发展现状及未来展望
浅谈大数据发展现状及未来展望随着科技的不断进步，大数据已成为当前智能化时代的核心驱动力之一。
它不仅对各行业的发展产生了深远影响，也为社会带来了巨大的变革。
本文将就大数据的发展现状进行探讨，并展望其未来的发展趋势。
一、大数据的定义和背景大数据，顾名思义，指的是以海量数据为基础，利用先进的技术和工具来收集、存储、处理和分析数据。
它的背景可以追溯到互联网的兴起和移动智能设备的普及。
现如今，人们在日常生活中产生大量的数据，包括社交媒体、在线购物、移动支付等活动。
这些数据被视为“新的石油”，具有巨大的商业和科学价值。
二、大数据的发展现状1. 商业应用领域：大数据已在商业应用中发挥了巨大作用。
例如，在市场营销中，通过分析大数据可以更好地了解消费者的需求和行为。
在金融领域，大数据可以帮助银行和保险公司发现潜在的欺诈行为，并进行风险管理。
此外，大数据还推动了智能城市、智能制造和智慧医疗等领域的发展。
2. 科学研究领域：大数据对科学研究的帮助也是显而易见的。
科学家可以利用大数据来进行天文学、地质学、生物学等领域的研究。
通过分析大数据，他们可以获得更准确、更全面的研究结果，并推动科学的进步。
3. 社会管理领域：政府和公共机构也广泛利用大数据来进行社会管理。
大数据可以帮助政府更好地了解社会问题，并制定相应的政策。
例如，在交通管理中，政府可以通过分析大数据来优化交通流量，减少交通拥堵。
在公共安全领域，大数据可以帮助预测和预防犯罪行为。
三、大数据的未来展望1. 人工智能与大数据的结合：未来，人工智能技术将与大数据更加深入地结合。
人工智能可以通过学习和分析大数据来模拟人类的智能行为，实现更多领域的自动化与智能化。
例如，自动驾驶汽车需要依赖大数据来实现精准导航和智能决策。
2. 隐私保护与数据安全：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。
未来，人们需要在数据收集、存储和传输过程中加强相关安全措施，保护个人隐私和敏感信息。
大数据发展现状与未来趋势分析
大数据发展现状与未来趋势分析引言在信息技术迅猛发展的时代背景下，大数据成为一个热门话题。
大数据的发展已经改变了我们的生活和工作方式。
本文将分析大数据的发展现状以及未来的趋势，探讨大数据对社会、经济和科技的影响。
1. 大数据的定义和特点大数据指的是海量的、多样化的、高速产生的数据。
其特点包括三个方面：数量庞大、多样性和高速更新。
大数据不再仅限于传统的结构化数据，还包括非结构化和半结构化数据，例如社交媒体内容、实时传感器数据等。
2. 大数据的应用领域大数据的应用领域非常广泛，从商业到医疗、教育、金融等各个行业都能看到其身影。
在商业领域，大数据可以用于市场营销、客户关系管理、供应链管理等方面，帮助企业更好地了解消费者需求和提供个性化的服务。
在医疗领域，大数据可以用于研究疾病模式、药物研发和提高医疗效率等方面。
在教育领域，大数据可以分析学生数据，帮助教师更好地了解学生需求，提供个性化的教育。
3. 大数据的发展现状大数据的发展取得了巨大的成就。
互联网和移动设备的普及，使得数据的产生和收集更加便捷，同时存储和处理数据的技术也得到了突破性的进展。
企业大量投资建设数据中心，构建高性能计算平台，以支持大数据的存储和处理需求。
同时，大数据分析技术的不断发展，使得对数据的挖掘和分析变得更加高效和精确。
4. 大数据的未来趋势随着技术的进步和应用场景的不断扩展，大数据的未来趋势将更加广阔。
首先，随着人工智能技术的发展，大数据和人工智能的结合将成为未来的趋势。
通过大数据的分析和挖掘，人工智能系统可以更好地识别模式和预测趋势，帮助企业和决策者做出更准确的判断。
其次，大数据在物联网领域的应用将会蓬勃发展。
物联网设备可以收集大量的传感器数据，通过对这些数据的分析，可以实现智能化的控制和管理。
最后，数据安全和隐私保护将成为大数据发展的重要议题。
随着个人数据的规模不断增加，数据泄露和滥用的风险也相应增加。
因此，加强数据安全和隐私保护将是未来大数据发展的关键。
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
大数据发展现状与未来发展趋势研究朱孔村（江苏省科学技术情报研究所，江苏南京210042）【摘要】数据是信息化时代的“新石油”资源，如何利用好这种“新石油”资源需要大数据技术的支持。
文章介绍了大数据技术及其发展历程，概括了当前国内外大数据的发展现状并展望了大数据技术和产业方面的未来发展趋势。
【关键词】大数据；现状；趋势【中图分类号】TP391【文献标识码】A【文章编号】1008-1151(2019)01-0115-04 Research on the Current Situation and Future Development Trend of Big Data Abstract: Data is the “new petroleum” resource of the information age and how to make good use of this “new petroleum” resource needs the support of big data technology. This paper first introduces the big data technology and its development process and summarizes the current development of big data at home and abroad. Finally, the future development trend of big data technology and industry is prospected.Key words: big data; current situation; trend1 大数据技术概述1.1大数据技术随着物联网、云计算、移动互联网等技术的成熟，以及智能移动终端的普及，全社会的数据量呈指数型增长，全球已经进入以数据为核心的大数据时代。
大数据并不是一个新的概念，信息技术发展的每一个阶段都会遇到数据处理的问题，人类需要不停的面对来自数据的挑战。
为满足商业结构化数据存储的需求而产生了关系型数据库，为满足互联网时代非结构化数据存储需求而产生了NoSQL技术，而大数据技术的产生是为了解决大型数据集分析的问题。
大数据技术目前还没有一个确切的定义，各行各业有着自己的见解，但总体而言，其关键在于从数量庞大、种类繁多的数据中提取出有用的信息。
维基百科从数据处理的角度将大数据定义为一个超大的、难以用现有常规的数据库管理技术和工具处理的数据集。
国际数据公司（IDC）给出的报告指出，大数据技术描述了一种新一代技术和构架，以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值[1]。
少量的数据看似杂乱无章，但是当数据累积到一定程度时，就会呈现出一种规律和秩序。
大数据的价值就在于数据分析，利用大数据分析技术，从海量数据中总结经验、发现规律、预测趋势，最终为辅助决策服务。
《大数据时代》的作者克托·迈尔-舍恩伯格认为：“大数据开启了一次重大的时代转型”，他指出大数据将带来巨大的变革，改变人们的生活、工作和思维方式，改变人们的商业模式，影响人们的经济、政治、科技和社会等各个层面。
1.2大数据发展历程1.2.1萌芽阶段20世纪90年代，“大数据”这个术语开始出现。
1998年SGI首席科学家John Masey在USENIX大会上提出大数据的概念，他当时发表了一篇名为Big Data and the Next Wave of Infrastress的论文，使用了大数据来描述数据爆炸的现象。
但是那时的大数据只表示“大量的数据或数据集”这样的字面含义，还没有涵盖到相关的采集、存储、分析挖掘、应用等技术方法与特征内涵1.2.2发展阶段从20世纪末到21世纪初期是大数据的发展期，在这一阶段中大数据逐渐为学术界的研究者所关注，相关的定义、内涵、特性也得到了进一步的丰富。
2003至2006年，Google 发布的GFS、MapReduce和BigTable三篇论文对大数据的发展起到重要作用。
2006至2009年，大数据技术形成并行运算与分布式系统。
2009年，Jeff Dean在BigTable基础上开发了Spanner数据库。
随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟，一批商业智能工具和知识管理技术如数据仓库、专家系统、知识管理系统等开始被应用。
1.2.3成熟阶段2011年至今，是大数据发展的成熟阶段，越来越多的研究者对大数据的认识从技术概念丰富到了信息资产与思维变革等多个维度，一些国家、社会组织、企业开始将大数据上升为总第21卷233期大众科技Vol.21 No.1 2019年1月Popular Science & Technology January 2019【收稿日期】2018-11-06【作者简介】朱孔村（1985－），男，山东临沂人，江苏省科学技术情报研究所实习研究员，从事电子政务相关工作。
- 115 -重要战略。
学术界及企业界纷纷开始将大数据研究由学术领域向应用领域扩展，大数据技术开始向商业、科技、医疗、政府、教育、经济、交通、物流及社会的各个领域渗透。
2 国内外大数据发展现状当前，许多国家都认识到了大数据的重要作用，纷纷将开发利用大数据作为争夺新一轮竞争制高点的重要举措，实施大数据战略，为大数据技术、产业的发展提供有利的条件。
2.1国外发展现状当前，大数据所蕴含的战略价值已经引起多数发达国家政府重视，各国相继出台大数据战略规划和配套法规促进大数据应用与发展。
在各国政府大数据战略部署和政策推动下，政府部门、企业、高校及研究机构都开始积极探索大数据应用，下面以美国、英国、日本3个国家为例具体说明。
美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，2012年3月29日，美国发布《大数据研究与发展计划》，将大数据的研究和发展上升为国家战略层次。
之后，12个联邦部门启动开展了82个大数据相关项目[2]，涵盖了国防、国土安全、国家安全、能源、医疗卫生、食品药物、航空航天、人文社会科学、地质勘查等众多领域，美国希望借助大数据技术实现这些领域的技术突破。
企业也借助于大数据政策的东风，强化对大数据的技术研发和创新应用。
2013年10月31日，英国发布《把握数据带来的机遇：英国数据能力战略》，战略旨在促进英国在数据挖掘和价值萃取中的世界领先地位。
为实现上述目标，战略从强化数据分析技术、加强国家基础设施建设、推动研究与产研合作、确保数据被安全存取和共享等几个方面做出了部署，并做出11项明确的行动承诺，确保战略目标真正得以落实。
2013年6月，日本公布了新的IT战略——《创建最尖端IT国家宣言》，全面阐述了2013～2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略。
日本政府推出了数据分类网站（data.go.jp），目的是提供不同政府部门和机构的数据供使用，向数据提供者和数据使用者开放数据。
日本的企业如富士通、日立、NTT DATA等也在积极开发大数据业务。
2.2国内发展现状我国政府、学术研究、产业界都高度重视大数据的研究和应用工作，纷纷制定相关发展计划。
在政府层面，2014年大数据首次写入政府工作报告，我国大数据产业进入蓬勃发展时期。
2015年，《促进大数据发展行动纲要》发布，大数据上升为国家战略。
2016年，国家大数据战略作为“十三五”十四大战略之一，首次被写进五年规划中，大数据创新应用向纵深发展。
2017年，《大数据产业发展规划（2016-2020年）》正式发布，全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作，推动大数据产业健康快速发展。
在学术研究方面，大数据研究机构、大数据学术组织纷纷成立，如中国计算机学会和中国通信学会都成立了大数据专家委员会，教育部在人民大学成立了“大数据分析和管理国际研究中心”，北京大数据研究院、电子科技大学和国家信息中心共建了大数据研究中心。
大数据相关的学术活动也相继举行，如CCF大数据学术会议、中国大数据技术大会和中国国际大数据大会等。
在产业层面，由于各级政府和企业大力推进，目前我国的大数据产业处于高速发展阶段，技术创新取得明显突破，大数据应用推进势头良好，产业体系初具雏形，支撑能力日益增强；另外我国的数据资源量十分庞大，这些数据资源的积累也为大数据产业的发展提供了非常良好的机遇与环境。
国内大数据产业发展格局已经形成了京津地区、长三角地区、珠三角地区、成渝地区四大聚集区域。
北京、上海、广东是发展的核心地区，这些地区拥有知名互联网及技术企业、高端科技人才、国家强有力政策支撑等良好的信息技术产业发展基础，形成了比较完整的产业业态，且产业规模仍在不断扩大。
以贵州、重庆为中心的大数据产业圈，虽然地处经济比较落后的西南地区，但是贵州、重庆等地依托政府对其大数据产业发展提供的政策引导，积极引进大数据相关企业及核心人才，实现了大数据产业在当地的快速发展。
3 大数据发展趋势3.1关键技术发展趋势3.1.1数据采集技术数据采集是大数据挖掘和分析的基础，有效的数据采集方案对大数据挖掘研究具有重要意义。
目前，不同领域有不同的数据采集方法与采集工具，如Facebook的Scribe、Apache Hadoop的chukwa、LinkedIn的Kafka、Cloudera的Flume等常用于互联网领域的日志采集，网络爬虫和网站公开API等方式常用于互联网领域的网络数据采集的，埋点技术等则应用于企业app产品数据采集；企业生产经营数据或学科研究数据等保密性要求较高的数据，可以通过与企业或研究机构合作，使用特定系统接口等相关方式采集数据。
大数据采集大致可以分为软采和硬采，未来软采的发展趋势是建立统一的数据采集框架，通过在待采集数据的系统中预留接口，直接和大数据平台的采集接口对接。
这个统一的数据采集框架能够适应多种多样的数据源，并且能适应大数据数据量大、更新快的特点，自动对采集的数据进行一些预处理，删除重复数据，可靠快速地完成数据采集。
硬采方面，未来将出现更多的低功耗智能传感器，可以达到人力无法到达的层面获取数据。
另外未来可以建立数据集市和开放数据平台，通过数据分享方便大数据平台的数据采集。
3.1.2数据存储技术大数据存储就是用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，便于后续的管理和调用。
随着结构化数据和非结构化数据量的持续增长，以及大数据的大量、多样性、低密度等特点，大数据对存储设备的容量、读写性能、可靠性、系统可扩展性等提出了更高的要求，此前存储系统的设计已经无法满足大数据应用的需要。
目前大数据存储主要应用于分布式文件系统、NoSQL数据库技术、NewSQL数据库技术实现。