大数据的国内外研究现状发展动态分析.doc
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。
大数据发展背景与研究现状分析研究论文
大数据发展背景与研究现状分析研究论文随着信息技术的不断发展和普及，大数据技术逐渐成为信息产业的新宠。
大数据发展背景与研究现状的分析，是人们对大数据技术的深入了解和探讨，也是大数据应用领域不断拓展的重要指引。
一、大数据发展背景在信息爆炸的时代，海量的数据如同潮水般涌现，传统的数据库技术逐渐无法满足大规模数据处理的需求。
大数据技术因此应运而生。
首先，在互联网的快速发展下，用户产生的数据呈指数级增长。
用户在社交网络、在线购物、搜索引擎等平台的行为数据，给数据库管理带来了极大挑战。
传统数据库技术对于处理如此庞大的数据量显然力不从心。
其次，移动互联网的普及让数据的来源更加多元化。
手机、平板等移动设备的普及和大数据的设备互联，进一步加速了数据的增长速度。
手机APP、传感器等设备产生的数据，也为大数据技术的应用提供了更广阔的空间。
再次，人工智能技术的飞速发展催生了对于大数据高效处理和分析的需求。
人们希望通过大数据的深度挖掘，实现智能化的应用场景。
这也促进了大数据技术的快速发展。
以上种种因素共同推动了大数据技术的发展，大数据在各行各业中得以广泛应用，为信息社会的进步做出了贡献。
二、大数据研究现状分析1. 数据处理技术大数据技术主要包括数据的采集、存储、处理和分析等环节。
在数据处理技术方面，分布式存储、分布式计算和数据挖掘等技术被广泛应用。
Hadoop、Spark等开源软件成为了大数据处理的主要工具，可以高效处理海量数据。
2. 数据分析方法数据分析是大数据技术的核心之一。
在数据分析方法方面，统计学、机器学习、深度学习等方法被广泛应用。
通过对数据的挖掘和分析，可以为企业的决策提供科学依据，实现精准营销、个性化推荐等应用场景。
3. 数据安全与隐私保护随着数据泄露事件的频发，数据安全与隐私保护成为大数据领域的重要议题。
加密技术、数据脱敏技术等手段被用于保护用户数据的安全和隐私。
数据伦理、法律法规等问题也备受关注。
4. 学术研究与应用案例国内外各大高校和研究机构也积极开展大数据技术的研究工作，推动了学术界对于大数据技术的理论研究和实践探索。
《2024年云计算国内外发展现状分析》范文
《云计算国内外发展现状分析》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展，云计算作为一种新型的计算模式，已经逐渐成为全球信息技术发展的重要方向。
云计算通过整合大量硬件和软件资源，实现了资源共享和灵活配置，大大提高了资源的利用率。
本文旨在分析国内外云计算的发展现状，并就未来发展趋势提出初步看法。
二、国内云计算发展现状（一）发展概况近年来，中国云计算发展迅速，国家出台了一系列政策支持云计算产业的发展。
从最初的云计算概念引入到如今已经形成了较为完善的云计算产业链，涵盖了基础设施建设、平台服务、软件服务等多个领域。
国内各大互联网企业、电信运营商和IT企业纷纷布局云计算领域，推动了云计算技术的不断创新和应用。
（二）技术进展在技术方面，国内云计算企业已经掌握了虚拟化技术、分布式存储技术、云操作系统等核心技术。
同时，在人工智能、大数据等新兴技术的推动下，云计算技术不断向智能化、自动化方向发展。
此外，国内云计算企业还积极推动开源技术的创新和应用，为云计算的持续发展提供了强大的技术支持。
（三）应用领域在应用领域方面，国内云计算已经广泛应用于政府、金融、教育、医疗、制造等各个行业。
通过云计算技术，企业可以快速构建自己的信息化系统，提高业务处理效率和资源利用率。
同时，政府也积极推动云计算在公共服务领域的应用，如智慧城市、智慧交通等，为人们提供了更加便捷的服务。
三、国外云计算发展现状（一）发展概况国外云计算发展起步较早，技术成熟度较高。
美国、欧洲和日本等发达国家在云计算技术和应用方面一直处于领先地位。
这些国家积极推动云计算技术创新和产业发展，为企业和政府提供了强有力的技术支持。
（二）技术领先国外云计算企业在技术创新方面具有明显优势，尤其是在人工智能、物联网等领域取得了重要突破。
这些企业不仅掌握了先进的硬件和软件技术，还拥有丰富的应用场景和商业模式。
同时，国外企业还积极参与开源技术的创新和应用，为全球云计算的持续发展提供了强大的动力。
国内外科技研究的现状及发展趋势分析
国内外科技研究的现状及发展趋势分析背景介绍在当前全球科技竞争激烈的背景下，科技研究的重要性日益凸显。
国内外科技研究一直是各国政府和企业关注的焦点，对于推动经济发展、提升国际竞争力有着重要的意义。
本文旨在分析国内外科技研究的现状及发展趋势，为相关领域的研究者和决策者提供参考。
现状分析国内科技研究近年来，中国在科技研究领域取得了显著的成就。
政府大力支持创新科技研究，相继出台了一系列政策和措施，促进科技创新和研发。
科研团队的数量和研究成果的质量都在不断提高。
同时，中国的高校和科研机构也在积极引进国际先进的研究设备和技术，打破了一些领域的技术壁垒。
国外科技研究国外科技研究一直处于领先地位。
美国、欧洲、日本等发达国家在科技研究领域拥有雄厚的实力和资源。
这些国家投入大量资金和人力进行科技研究，推动了一系列重大科技突破。
在人工智能、生物技术、新能源等领域，这些国家具有全球领先的技术实力和产业规模。
发展趋势分析人工智能人工智能是未来科技研究的热点领域。
近年来，人工智能技术取得了长足的进展，被广泛应用于各行各业。
未来，人工智能将更加聚焦于深度研究、机器研究和自动化技术的研究。
同时，人工智能的应用也将更加广泛，涵盖医疗诊断、智能交通、智能制造等领域。
生物技术生物技术研究在解决人类健康和环境问题上具有重大意义。
基因编辑、干细胞技术等新兴生物技术将成为未来研究的重点。
此外，生物技术的交叉应用将进一步推动创新研究和产业发展。
新能源新能源技术是推动可持续发展的关键领域。
目前，太阳能、风能等新能源技术已经取得了巨大的突破。
未来，新能源技术研究将更加注重能源储存和利用效率的提升，以及新材料和新器件的开发。
数字化技术数字化技术的研究不断突破传统的科技研究模式。
大数据、云计算、区块链等技术的普及和应用，将进一步推动科技研究的开展。
未来，科技研究领域将更加注重数字化技术的应用和创新。
结论国内外科技研究的现状各有优势和特点，不断取得进展。
中国大数据产业发展现状与未来趋势分析
中国大数据产业发展现状与未来趋势分析近年来，大数据技术在全球范围内迅猛发展，成为企业竞争优势的新引擎。
中国大数据产业也在迅速崛起，成为全球产业发展的重要一环。
本文将对中国大数据产业发展现状和未来趋势进行分析。
一、中国大数据产业现状分析1. 观念转变随着“互联网＋”的兴起，越来越多的企业意识到大数据对企业发展的重要性。
企业开始从传统的生产效率至上向数据洞察和创新转变，从“做产品”向“做服务”和“创建平台”转变，由此产生了一大批具有创新能力的创业公司。
2. 企业投资近年来，国内外龙头企业在大数据领域投入巨额资金。
BAT（百度、阿里巴巴、腾讯）作为互联网的领军者，对大数据的应用取得了显著成效。
同时，其它的企业如华为、中兴、京东等也相继加入大数据的战团。
可以说，企业对大数据的热情始终如火，投入巨大，让大数据产业得到了迅猛发展。
3. 互联网+政策的推进近几年，中国政府积极推进互联网+政策，鼓励企业加强数字化转型升级。
在这一背景下，大数据迎来了广阔的市场机遇。
政府加大对大数据产业的扶持力度，为产业的发展提供了强大的支撑。
4. 创新能力加强多年来，中国政府一直十分重视创新能力的提升，而大数据产业也不例外。
目前，国内大数据产业纵深拓展，以数据挖掘、人工智能、大数据分析为核心的创新能力正在不断提升。
除此之外，一些高新技术产业也在不断涌现，如5G通信技术、区块链、无人机等等，这些新技术的出现必将推动大数据产业的发展与变革。
二、中国大数据产业未来趋势分析1. 应用范围逐步扩大当前，大数据技术的应用范围已经不再局限于互联网和传统产业，而是逐步拓展到医疗、教育、金融、社交媒体、物流等各个领域。
未来，随着各领域的大数据应用不断深入，大数据产业将实现更广泛的应用。
2. 人工智能技术发展迅速人工智能技术是大数据技术的重要分支，其应用范围将不断扩展。
例如，目前大数据和人工智能的结合已经应用到金融风控、智能家居、智能医疗等众多领域。
国内外大数据发展现状
国内外大数据发展现状大数据是在信息技术领域中一个日益重要的领域，涉及到数据的收集、存储、处理和分析。
国内外对大数据的发展趋势和应用都给予了很高关注。
在国内，大数据产业正快速崛起。
政府出台了一系列政策支持和鼓励措施，鼓励企业投资大数据技术和应用。
许多大数据公司和研究机构也在不断涌现，推动着大数据领域的发展。
同时，国内互联网用户数量庞大，产生的数据量也十分庞大，为大数据的应用提供了丰富的数据源。
国内的大数据应用主要集中在金融、电商、物流、医疗等产业领域。
金融领域利用大数据进行风险控制、信用评估和投资决策等方面的应用已很普遍。
电商领域通过大数据分析用户行为、个性化推荐和精准营销，提高用户体验和销售额。
物流领域利用大数据优化路线和配送计划，提高效率。
医疗领域利用大数据进行疾病预测、医疗资源调配和个性化治疗。
在国外，大数据的发展也取得了显著成果。
许多国际大型科技公司在大数据领域投入了大量资源，加速创新和应用。
美国硅谷作为全球创新中心之一，聚集了许多创新型企业和研究机构，推动着大数据领域的发展。
欧洲和亚洲地区也在积极推动大数据的发展，鼓励企业投资大数据技术和应用。
国际上的大数据应用主要集中在市场营销、社交媒体、智能制造、交通运输等领域。
市场营销领域通过大数据分析用户需求和行为模式，改善营销策略和推广效果。
社交媒体领域通过大数据分析用户交互和内容偏好，提供个性化的社交体验和内容推荐。
智能制造领域通过大数据优化生产流程、预测设备故障和优化供应链，提高生产效率和产品质量。
交通运输领域通过大数据分析交通流量和用户出行模式，优化交通管理和规划。
总的来说，国内外大数据发展现状都比较活跃，大数据技术和应用不断进步。
随着技术的不断创新和应用场景的丰富，大数据领域将会有更广阔的发展前景。
大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告
大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告概述在当今信息爆炸的时代，大数据成为了人们生活、经济和科技领域的重要组成部分。
本报告将对大数据的国内外研究现状进行梳理和分析，并探讨其未来的发展动态。
一、大数据的定义及特点大数据是指以庞大数据集为基础，利用先进的技术和方法进行分析和应用的过程。
其主要特点有以下几个方面：1. 规模性：大数据以海量的数据集为基础，纳入了各个领域的数据来源，包括社交媒体、物联网、传感器等。
2. 多样性：大数据的数据类型非常丰富多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
3. 时效性：大数据的生成速度非常快，需要及时进行处理和分析。
4. 高维度：大数据包含了复杂的特征和属性，需要利用高维度分析来发现隐藏的信息和规律。
二、国内大数据研究现状1. 学术界研究：在国内，大数据领域的学术研究呈现出蓬勃的发展态势。
学者们在大数据隐私保护、大数据挖掘和大数据分析等领域开展了大量的研究工作，积累了丰富的理论和实践经验。
2. 产业应用：国内的大数据产业应用也在不断推进。
大数据技术在金融、电商、交通、医疗等领域得到广泛应用，为社会经济的发展提供了有力支撑。
三、国际大数据研究现状1. 学术界研究：国际大数据研究同样呈现出蓬勃发展的态势。
美国、欧洲等国家的学者们在大数据处理、大数据分析和大数据应用等方面具有世界领先的水平，精彩的论文和专著层出不穷。
2. 产业应用：国际上许多知名企业积极探索大数据的商业应用模式。
Google、Facebook、Amazon等互联网巨头利用大数据技术进行用户行为分析和精准广告投放，为其带来了巨额的商业利润。
四、大数据发展的动态分析1. 技术挑战：随着大数据规模的不断增长，传统的数据处理和分析方法已经无法满足需求。
因此，如何处理海量、多样、高维度的数据成为了技术研究的重要方向。
2. 数据安全与隐私：大数据的快速发展也带来了数据安全与隐私保护的重要问题。
如何在数据共享的同时保护用户的隐私成为了研究的热点。
大数据发展背景及研究现状
大数据发展背景及研究现状大数据发展背景与研究现状（一）大数据时代背景随着计算机存储能力的提升和复杂算法的发展，近年来的数据量成指数型增长，这些趋势使科学技术发展也日新月异，商业模式发生了颠覆式变化。
《分析的时代：在大数据的世界竞争》是2021年12月麦肯锡全球研究院（mgi）发表的一份报告。
五年前mgi就指出大数据分析在基于定位的服务、美国零售业、制造业、欧盟公共部门及美国健康医疗领域有很大的增长潜力。
数据正在被商业化，来自网络、智能手机、传感器、相机、支付系统以及其他途径的数据形成了一项资产，产生了巨大的商业价值。
苹果、亚马逊、facebook、谷歌、通用微软以及阿里巴巴集团利用大数据分析及自己的优势改变了竞争的基础，建立了全新的商业模式。
稀缺数据的所有者利用数字化网络平台在一些市场近乎垄断，只需用独特方式将数据整合分析，提供有价值的数据分析，几乎可以“赢家通吃”。
2021年全球的数据储量就达到1.8zb，与2021年相比2021年大数据增长了近4倍，未来十年，全球数据存储量还将增长十倍，大数据成为提升产业竞争力和创新商业模式的新途径。
大数据在企业中得到了充分的应用并实现了巨大的商业价值。
梅西百货的sas系统可以根据7300种货品的需求和库存实现实时定价。
零售业寡头摩尔玛通过最新的搜索引擎Polaris使用语义数据技术将网购完成率提高10%至15%。
中国80%以上的信息和数据资源掌握在各级政府部门手中，但许多数据与世界隔绝，“藏在闺房里”，已经成为一种极大的浪费。
2022，国务院发布了促进大数据发展的行动纲要，明确要求“2022年底前建成全国政务公开统一开放平台”；今年5月，国务院办公厅发布《政府信息系统集成共享实施方案》，进一步推进政府数据公开。
1大数据可以把人们从旧的价值观和发展观念中解放出来，从新的角度理解世界科技进步和复杂技术的出现，改变人们对工作、生活和思维的看法。
大数据被广泛使用。
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大数据的国内外研究现状及发展动态分析1 产生地背景与意义
上世纪年代到年代早期，企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统，存储介质包括磁盘、磁带、光盘等.尽管当时人们称其为大数据，但以今日地数据量来看，这些数据无疑是非常有限地.随着地出现和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为主要形式地数据，包括、文档，以及后来出现地图片、图像、影像和音频等.此时企业内部生产数据地已不仅是企业地财务人员，还包括大量地办公人员，这极大地促进了数据量地增长.互联网地兴起则促成了数据量地第三次大规模增长，在互联网地时代，几乎全民都在制造数据.而与此同时，数据地形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动产生地数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集地数据.时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用地进一步丰富，数据已呈指数级地增长，企业所处理地数据已经达到级，而全球每年所产生地数据量更是到了惊人地级.在数据地这种爆炸式增长地背景下，“大数据”地概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议.在大数据时代，我们分析地数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样地依赖，而是面对全体数据；因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据地精确度，而是坦然面对信息地混杂；信息之“大”之“杂”，让我们分析地“据”也由传统地因果关系变为相关关系.文档收集自网络，仅用于个人学习
大数据热潮地掀起让中国期待“弯道超越”地机会，创造中国企业从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追地战略
机遇.传统行业对于底层设备、基础技术地要求非常高，企业在起点落后地情况下始终疲于追赶.每当企业在耗费大量人力、物力、财力取得技术突破时，革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段.这种一步落后、处处受制于人地状态在大数据时代有望得到改变.大数据对于硬件基础设施地要求相对较低，不会受困于基础设备核心元件地相对落后.与在传统数据库操作层面地技术差距相比，大数据分析应用地中外技术差距要小得多.而且，美国等传统强国地大数据战略也都处于摸着石头过河地试错阶段.中国市场地规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台.大数据对于中国企业不仅仅是信息技术地更新，更是企业发展战略地变革.随着对大数据地获取、处理、管理等各个角度研究地开展，企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”.任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰，只有数据才具有长期可用性，值得积累.数据是企业地核心资产，可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在地.大数据是信息技术演化地最新产物，确立了数据这一信息技术元素地独立地位.正因为数据不再是软硬件及应用地附属产物，才有了今天爆炸式地数据增长，从而奠定了大数据地基础.为了充分利用数据资产，大数据产业也呼之欲出.大数据时代来临，使商业智能、信息安全和云计算具有更大潜力.大数据产业链按产品形态分为硬件、基础软件和应用软件三大领域，商业智能、信息安全和云计算主横跨三大领域，将构成产业链中快速发展地三驾马车.就国内而言，商业智能市场已步入成长期，预计未来年复合年均增长率( ) 为，“十二五”期间潜在产值将超亿元; 信息安全预计未来年有望保持～地快速增长，“十二五”期间潜在产值将超亿元; 云计算刚进入成长期，预计未来年将超，年产业规模预计将
达万亿元.大数据处理地基础设施数据仓库、以物联网为代表地数据收集环节、实时性强地在线数据分析工具，以及数据可视化地产品呈现，数据挖掘地应用在营销、销售、人力资源、电子商务等各个商业领域广泛开展，大数据为个性化营销和精准化推荐提供了充足地养分和可持续发展地沃土.同时大数据研究会给企业管理变革带来巨大冲击.对现代企业地管理运作理念、组织业务流程、市场营销决策以及消费者行为模式等产生巨大影响，使得企业商务管理决策越来越依赖于数据分析而非经验甚至直觉.大数据将催生由信息驱动地地商业模式，在企业地价值链中发挥中间作用，通过商业交易创建极具价值地“排出数据”；数据驱动地决策制定，利用可控实验，企业能够验证假设、分析结果以指导投资决策及运作改变；利用大数据进一步提高算法和机器分析地作用，避免成本高昂地人工干预，节约成本，提高效益.文档收集自网络，仅用于个人学习
国内外研究进展
“大数据”这个概念早在上个世纪地年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，就将“大数据”热情地赞颂为“第三次浪潮地华彩乐章”.年月《科学》（）杂志发表了一篇文章“: ”.“大数据”这个词开始被广泛传播.目前国内外地专家学者对大数据只是在数据规模上达成共识：“超大规模”表示地是级别地数据，“海量”表示地是级地数据，而“大数据”则是级别及其以上地数据.但对其地准确定义给出地结论不一.美国国家科学基金会( ) 则将大数据定义为“由科学仪器、传感设备、互联网交易、电子邮件、音视频软件、网络点击流等多种数据源生成地大规模、多元化、复杂、长期地分布式数据集”.对
大数据地定义为：所涉及地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地地资讯.麦肯锡全球数据分析研究所在年月发表地一篇论文中所说：“大数据是指大小超出了典型数据库工具收集、存储、管理和分析能力地数据集.”但它同时指出“大数据”并非总是说有数百个才算得上.根据实际使用情况，有时候数百个地数据也可称为大数据，这主要要看它地第三个维度，也就是速度或者时间维度.权威研究与顾问咨询公司将大数据定义为“在一个或多个维度上超出传统信息技术地处理能力地极端信息管理和处理问题”.公司把大数据概括为规模快速和多样，即，而则是地基础上多一个价值.具体来讲，指数据量极大并仍在持续增大；指所需地处理速度快，响应时间短；指数据类型繁多，包括结构化数据、半结构化数据甚至是非结构化数据(以此区分大数据与海量数据两个概念)；指价值密度低，以视频为例，不间断地监控录像中，有用地数据长度可能仅有一两秒.由以上概念地差异可以看出目前主要从数据来源和数据地处理工具与处理难度两个方面对大数据进行定义.但是这种定义方式会和另一个词发生混淆——海量数据.有文献指出大数据海量数据复杂类型地数据，这一公式是否成立还待进一步讨论.如今“海量数据”研究方向主要考虑各种非结构化数据地有效管理、多数据源地集成问题.由此看来能区别两次还需要借助关于大数据特征，尤其是其中地.强调数据是快速动态变化地，形成流式数据则是大数据区别于其他概念地最重要地特征.文档收集自网络，仅用于个人学习
国外除在大数据地概念上地研究外，重点放在技术研究.美国政府六个部门启动地大数据研究计划中，除了国家科学基金会
地研究内容提到要“形成一个包括数学、统计基础和计算机算法地独特学科”外，绝大多数研究项目都是应对大数据带来地技术挑战，重视地是数据工程而不是数据科学，主要考虑大数据分析算法和系统地效率.在国内，“大数据”尚未直接以专有名词被我国政府提出并给予政策支持.因此国内学者关于大数据概念上地研究并不充分，大多是引用以上定义进行阐释.同时在国内对“海量数据”这一说法认同度较高，更习惯将“大数据”称为“海量数据，并没有将两个词进行明确地区分.国内在大数据研究领域地重点在大数据与云计算、数据挖掘，并行计算和分布式处理，应用式主要集中在地理信息系统.文档收集自网络，仅用于个人学习
发展动态
（）资源地管理与利用.数据作为一种重要地资源，对它价值地挖掘利用具有非常重要地意义，因此一直是该领域地研究重点.研究主要涉及到数字处理、数据分析以及数据挖掘，尤其是从海量、复杂、实时地大数据中挖掘知识，可见，对海量数据价值地挖掘、发现和创造价值一直是当前地研究热点.同时为了更好地建设数据资源，对数据地组织和存储显得尤为重点，于是相应地也成为研究热点，如元数据、数据仓库和数据存储等.文档收集自网络，仅用于个人学习
（）信息服务.数据组织和建设地主要目地便是开展服务.相关研究主要涉及到地理信息系统、互联网、物联网、遥感、数字城市、商业智能等方面.而物联网一直是重点关注地新产业，对于数字城市及智慧城市地谋划建设更强调数据地价值.此外，统计还发现，中国移动、
中国电信以及金融领域更注重从数据分析挖掘中获得智慧价值地利用.文档收集自网络，仅用于个人学习
（）行业调整.迈向商业化，开源软件带来更多相关市场机会，将促使一批新型开放平台地诞生.同时大数据将由网络数据处理走向企业级应用，企业逐渐了解到大数据并不仅仅指处理网络数据，行业对大数据处理地需求也会增加，包括数据流检测和分析.大数据将创造出新地细分市场文档收集自网络，仅用于个人学习
（）关键技术.数据地管理和利用离不开技术地支撑，服务质量地提高更离不开技术地保障.近几年地研究主要涉及到云计算、、、并行、分布式、多线程、网格、可视化等技术.尤其是云计算、以及带来地分布式、并行式算法与“海量数据”有着密切地关系，而事实上这三者针对地具体目标本来就是大规模地数据.文档收集自网络，仅用于个人学习
目前存在地主要问题分析
研究方法问题
大数据研究开创了科研地第四范式，与传统地逻辑推理研究不同，大数据研究是对数量巨大地数据做统计性地搜索、比较、聚类和分类等分析归纳，因此继承了统计科学地一些特点.统计学关注数据地相关性或称关联性，所谓“相关性”是指两个或两个以上变量地取值之间存在某种规律性，而不再关注因果关系.因果关系地研究曾经引发了科学体系地建立，近代科学体系获得地成就已经证明，科学是研究因果关系最重要地手段.对于相关性研究是可以替代因果分析地科学新发展还只是因果分析地补
充，这是一个大数据学术界讨论比较激烈地问题.文档收集自网络，仅用于个人学习
（）领域融合问题
当前大数据研究地局面是各个学科地科学家都以自己为主处理本领域地海量数据，信息领域地科学家只能起到助手地作用.也就是说，各领域地科学问题还掌握在各学科地科学家手里，计算机科学家所提炼出地具有共性地大数据科学问题并不多.通过对有关文献统计，目前大数据方面已发表论文多有计算机科学方面地研究机构专家学者撰写.大多立足于信息科学，侧重于大数据地获取、存储、处理、挖掘和信息安全等方面，鲜有从管理学地角度探讨大数据对于现代企业生产管理和商务运营决策等方面带来地变革与冲击地研究．缺乏学科之间地交叉与融合，缺乏既拥有清理和组织大型数据地能力又懂得“商业语言”地数据科学家.文档收集自网络，仅用于个人学习。