大数据技术发展前景
考试：大数据技术与发展前景
?试卷年份：2015年
?题量：10题
?答题时间：分钟
?总分：100分
?合格线：60分1
【单选】数据的可用性取决于（）
? A. 数据分析
? B. 数据集采
? C. 数据质量
? D. 数据需求
? A
? B
? C
? D
?正确答案：C
2
【单选】作为老牌商业中心，吸引着短期来京者的重要地点是（）。? A. 北京西单
? B. 北京王府井
? C. 北京南锣鼓巷
? D. 北京天安门
? A
? B
? C
? D
?正确答案：A
3
【单选】批处理和复杂数据挖掘计算通常属于（）? A. 分析计算
? B. 实时计算
? C. 查询计算
? D. 非实时计算
? A
? B
? C
? D
?正确答案：D
4
【多选】根据数据结构特征大数据可分为（）? A. 结构化/半结构化数据处理
? B. 结构化数据处理
? C. 非结构化数据处理
? D. 半结构化数据处理
? A
? B
? C
? D
?正确答案：A C
5
【多选】大数据时代企业对数据的管理、查询及分析的需求变化主要集中在（）? A. 数据规模的增长
? B. 吞吐量的上升
? C. 数据类型的变化
? D. 应用多样性的变化
? A
? B
? C
? D
?正确答案：A B C D
6
【多选】据管理数据的模式分类，NoSQL 系统可以分为（）
? A. 键值系统
? B. 文档存储系统
? C. 图数据库
? D. 语音管理系统
? A
? B
? C
? D
?正确答案：A B C
7
【判断】大数据的分析工具和数据库也将走向云计算（）
? A. 正确
? B. 错误
?正确
?错误
?正确答案：正确
8
【判断】为了保证大数据的可用性，首先必须在数据的源头上把好质量关，做好从原始数据到高质量信息的? A. 正确
? B. 错误
?正确
?错误
?正确答案：正确
9
【判断】在大数据时代，数据的数量和复杂度的提高带来了对数据探索，分析，理解和呈现的巨大挑战（）? A. 正确
? B. 错误
?正确
?错误
?正确答案：正确
10
【判断】大数据处理通常需要使用基于集群的分布式存储与并行计算体系结构和硬件平台（）
? A. 正确
? B. 错误
?正确
?错误
?正确答案：正确
大数据发展的几大方向
大数据发展的几大方向 大数据是目前最火热的一个词了，想必所有人，只要你接触网络，那你就应该听说过这个词。然而更多的人也只是听说过而已，对大数据并没有过多的了解，前几天我好多朋友就问我，大数据这么火，那它到底是做什么呢，这么火热的大数据前景究竟怎么样?今天我们就来探讨一下。 一、大数据的前景中国拥有世界上五分之一的人口，很多行业内专业人士断定中国在未来将成为大数据最重要的市场。中国的发展正在处于快速的上升期，中国产生的数据将是巨大的，而巨大的数据对大数据的发展将起到促进的作用，而大数据在中国市场的发展也将领先。如今，大数据作为中国官方重点扶持的战略性新兴产业，已逐步从概念走向落地“大数据”和“虚拟化”两大热门领域得到了广泛关注和重视，90%企业都在实用大数据。大数据将给中国的企业带来更广泛的发展机会，是值得大家重视的一个市场。 二、大数据发展的几大方向 方向一：大数据分析领域快速发展数据蕴藏价值，但是数据的价值需要用IT技术去发现、去探索，数据的积累并不能够代表其价值的多少。方向二：分布式存储有了用武之地大数据的特点就是数量多且大，这就使得存储的管理面临着挑战，这个问题就需要新的技术来解决，分布式存储技术将作为未来解决大数据存储的重要技术。方向三：大数据与云技术的结合如果再找一个可以跟大数据并驾齐驱的IT热词，云计算无疑是跟大数据关系非常大的一个词语。方向四：大数据将成为企业IT核心随着大数据价值逐渐被发展，大数据将成为企业IT的核心，毕竟在这个以盈利为主导的行业环境中，谁能够为企业带来更多的价值就将会更重要。了解详情 三、大数据就业前景好，工资高。大数据技术人才在中国市场目前非常紧缺，因此
2017公需课课后作业 大数据前沿技术及应用(六)：大数据技术与发展前景
大数据前沿技术及应用（六）：大数据技术与发展前景（仅适用于2017年公需课）课后作业成绩:100分已通过重新测试 正确20 题错误0 题使用时间10分23秒 试卷说明： ◇本卷共20题，作答时间为30分钟，总分100分，60分及格。 ◇试卷年份：2017年 一、单项选择题（每题分。每题的备选项中，只有1个最符合题意） 1. 下列选项中不属于大数据环境下的分析和挖掘方法具有的挑战是（）。 A. 数据量的膨胀 B. 数据深度分析需求的增长 C. 自动化、可视化分析需求的出现 正确答案为：D 4. 据管理数据的模式分类，NoSQL 系统可以分为不包括（）。 A. 键值系统 B. 文档存储系统 C. 图数据库 D. 语音管理系统 正确答案为：D 7. 大数据营销是基于（）的基础上，描绘、预测、分析、指引消费者行为，从而帮助企业制定有针对性的商业策略。 A. 用户行为分析 B. 大数据分析 C. 用户数量分析 D. 云计算分析 正确答案为：B 5. 下列选项中不属于目前大数据计算模式重要发展趋势和方向有（）。 A. 主流的Hadoop 平台改进后将与其他计算模式和平台共存 B. 混合计算模式将成为满足多样性大数据处理和应用需求的有效手段 C. 内存计算将成为高实时性大数据处理的重要技术手段和发展方向 正确答案为：D 3. （）是指通过互联网采集大量的行为数据。 A. 大数据营销 B. 互联网营销 C. 大数据分析 D. 互联网分析 正确答案为：A 6. 大数据给存储系统带来的挑战中不包括（）。
A. 存储规模大 B. 存储管理复杂 C. 数据服务的种类和水平要求高 D. 安全要求高 正确答案为：D 2. 下列选项中不属于目前大数据分析与挖掘重要发展趋势和方向的是（）。 A. 更加复杂、更大规模的分析和挖掘 B. 大数据的实时分析和挖掘 C. 大数据分析和挖掘的基准测试 正确答案为：D 二、多项选择题（每题分。每题的备选项中，有2个或2个以上符合题意，至少1个错项.错选，本题不得分；少选，所选每个选项得0.5分） 9. 在科学大规模数据的并行可视化工作中，主要涉及基本技术有（）。 A. 数据流线化 B. 任务并行化 C. 管道并行化 D. 数据并行化 正确答案为：A,B,C,D 8. 实时流式大数据的处理的需求是（）。 A. 大数据系统实现低延迟处理 B. 强大而又灵活的复杂事件处理引擎 C. 具有容错和去重能力 D. 对流量进行控制和动态节点增加和删除的能力 正确答案为：A,B,C,D 11. 在大数据环境下，目前最适用的存储与管理软件技术是（）。 A. 分布式文件系统 B. 分布式数据库 C. 访问接口 D. 查询语言 正确答案为：A,B,C,D 12. 对大数据的使用者、研究者、开发者以及上级主管部门，提出如下建议有（） A. 提高用户对大数据可用性的重要性的认识 B. 加强对大数据可用性评估和保证的关键技术的研究和开发。 C. 注重大数据可用性的评估，加强数据质量保证软件的开发和推广。 D. 尽快建立关于大数据可用性的标准，保证大数据的统一质量。 正确答案为：A,B,C,D 10. 大数据时代企业对数据的管理、查询及分析的需求变化主要集中在（）。
未来十年大数据的发展前景如何
如今的大数据不再是一个流行术语，在大数据行业火热的发展下，大数据几乎涉及到所有行业的发展。国家相继出台的一系列政策更是加快了大数据产业的落地，预计未来几年大数据产业将会蓬勃发展。 未来大数据产业发展的趋势之一：与云计算、人工智能等前沿创新技术深度融合。大数据、云计算、人工智能等前沿技术的产生和发展均来自社会生产方式的进步和信息技术产业的发展。而前沿技术的彼此融合将能实现超大规模计算、智能化自动化和海量数据的分析，在短时间内完成复杂度较高、精密度较高的信息处理。百度大脑也结合了云计算、大数据、人工智能等多种技术，配合实现强大性能。 未来大数据行业发展趋势之二：针对制造业的大数据解决方案不断升级，助力智能制造。制造业产品的全生命周期从市场规划、设计、制造、销售、维护等过程都会产生大量的结构化和非结构化数据，形成了制造业大数据。除此以外，制造业大数据还具多源异构、多尺度、不确定、高噪声等特征。在《智能制造发展规划 2016-2020》中，明确提出 2025 年前，推进智能制造实施“两步走”战略：“第一步，到 2020 年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展;第二步，到 2025 年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型”。而在大数据细分市场中行业解决方案占比最高达 34.3%，将在智能制造产业发展中起到重要作用。
未来大数据产业前景一片大好，如果你也想加入大数据行业，可以来老男孩教育大数据培训进行专业系统的学习，还可以在老男孩教育官网上查看最新的大数据学习路线，做到心中有数，还有大量的免费大数据学习资料帮助学员快速入门。 本文内容由北大青鸟佳音校区老师于网络整理，学计算机技术就选北大青鸟佳音校区！了解校区详情可进入https://www.360docs.net/doc/954741316.html,网站，学校地址位于北京市西城区北礼士路100号！
大数据技术进展与发展趋势
大数据技术进展与发展趋势 在大数据时代，人们迫切希望在由普通机器组成的大规模集群上实现高性能的以机器学习算法为核心的数据分析，为实际业务提供服务和指导，进而实现数据的最终变现。与传统的在线联机分析处理OLAP不同，对大数据的深度分析主要基于大规模的机器学习技术，一般而言，机器学习模型的训练过程可以归结为最优化定义于大规模训练数据上的目标函数并且通过一个循环迭代的算法实现，如图4所示。因而与传统的OLAP相比较，基于机器学习的大数据分析具有自己独特的特点[24]。图4 基于机器学习的大数据分析算法目标函数和迭代优化过程（1）迭代性：由于用于优化问题通常没有闭式解，因而对模型参数确定并非一次能够完成，需要循环迭代多次逐步逼近最优值点。（2）容错性：机器学习的算法设计和模型评价容忍非最优值点的存在，同时多次迭代的特性也允许在循环的过程中产生一些错误，模型的最终收敛不受影响。（3）参数收敛的非均匀性：模型中一些参数经过少数几轮迭代后便不再改变，而有些参数则需要很长时间才能达到收敛。这些特点决定了理想的大数据分析系统的设计和其他计算系统的设计有很大不同，直接应用传统的分布式计算系统应用于大数据分析，很大比例的资源都浪费在通信、等待、协调等非有效的计算上。传统的分布式
计算框架MPI（message passing interface，信息传递接口）[25]虽然编程接口灵活功能强大，但由于编程接口复杂且对容错性支持不高，无法支撑在大规模数据上的复杂操作，研究人员转而开发了一系列接口简单容错性强的分布式计算框架服务于大数据分析算法，以MapReduce[7]、Spark[8]和参数服务器ParameterServer[26]等为代表。分布式计算框架MapReduce[7]将对数据的处理归结为Map和Reduce两大类操作，从而简化了编程接口并且提高了系统的容错性。但是MapReduce受制于过于简化的数据操作抽象，而且不支持循环迭代，因而对复杂的机器学习算法支持较差，基于MapReduce的分布式机器学习库Mahout需要将迭代运算分解为多个连续的Map 和Reduce 操作，通过读写HDFS文件方式将上一轮次循环的运算结果传入下一轮完成数据交换。在此过程中，大量的训练时间被用于磁盘的读写操作，训练效率非常低效。为了解决MapReduce上述问题，Spark[8] 基于RDD 定义了包括Map 和Reduce在内的更加丰富的数据操作接口。不同于MapReduce 的是Job 中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，这些特性使得Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的大数据分析算法。基于Spark实现的机器学习算法库MLLIB 已经显示出了其相对于Mahout 的优势，在实际应用系统中得到了广泛的使用。近年来，随着待分析数据规模的迅速扩
大数据的应用领域和发展前景怎么样
大数据的应用领域和发展前景怎么样 随着大数据进军社会的各个领域，千锋教育培训机构在疯狂的输出大数据人才，力争打造大数据全才，就今年的综合情况来看，未来几年大数据在商业智能、政府服务和市场营销三个领域的应用非常值得看好，大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。 （1）商业智能 商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 过去几十年，分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos 的BI产品分析海量数据并生成报告。数据仓库和BI工具能够很好地回答类似这样的问题：“某某人本季度的销售业绩是多少？”（基于结构化数据），但如果涉及决策和规划方面的问题，由于不能快速处理非结构化数据，传统的BI会非常吃力和昂贵。大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限： 首先，它们都是“预设-抓取”工具，由分析师预先确定收集什么数据用于分析。 其次，它们都专注于报告“已知的未知”（Known unknowns），也就是我
们知道问题是什么，然后去找答案。（而大数据会给出一些未知的未知，也就是你没有想到的一些问题的结果）传统BI工具主要用于企业运营，侧重于成本控制和计划执行报告。 而大数据技术最主要的功能/应用是ETL（Extract、Transform、Load）。将近80%的Hadoop应用都与ETL有关，例如在导入Vertica这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。 今天计算和存储硬件变得非常便宜，配合大量的开源大数据工具，人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。可以说，低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。此外，处理性能的大幅提高（例如内存计算）使得实时互动分析更加容易实现，而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。未来几年，随着企业间的兼并和新产品的不断推出，传统的BI工具将与大数据分析并存。 （2）公共服务 大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。如今，数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。
大数据和人工智能在国内就业前景分析
伴随着大数据时代的到来，人工智能技术的火热，很多人开始了对大数据、人工智能技术的研究。 2018 年1 月教育部印发的《普通gao中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等AI 相关的课程。这意味着职场新人和准备找工作的同学们，为了在今后十年内不被淘汰，你们要补课了，从初中开始。 但时光一去不复返，对于已经升入大学，但还没有接触到大数据、人工智能技术的小伙伴又该怎么办呢？面对诱人的就业前景，正在向你招手的大好机遇，怎么能不心动？怎么能不想踏入这两大行业？ 据数据统计分析，大数据人工智能尖端人才远远不能满足需求。行业风口的人工智能，在中国人才缺口将超过500 万人，而中国人工智能人才数量目前只 有5 万（数据来自工信部教育考试中心）。 并且目前岗位溢价相当严重，2017 年人工智能在互联网岗位薪酬中位列第三，月薪20.1k，如果按照普遍的16 月薪酬计算，那么人工智能在2017 年一年的薪酬就是2.01*16=32.16 万。那么再来看一组2018 的薪酬数据：
所以如果你对自己的专业/工作不满意，现在正是进入人工智能ling域学习就业/转业的绝佳时机。 在面对众多的数学知识和编程知识里，自学会让大家耗费大量的时间金钱。因此，课工场成都基地大数据培训教育学院2018 重磅推出大数据人工智能课程，采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成。成就无数大学生进入大数据人工智能ling域的梦想。 此外课工场成都基地大数据课程定期组织与一线名企的工程师进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验证所学技术的正确方向。从宏观上讲述了大数据的特点，商业应用，发展和职业前景。然后对主流数据技术和生态圈进行了介绍，了解其他和大数据技术之间关系，然后对不同类型的大数据的分析和处理系统，解决方案和行业案例进行剖析和讲解。 以北京的中关村、西二旗等IT 公司密集的公司为技术背景，数据来源于一 线互联网公司的源数据，有一定的商业价值，并严格把控实际项目的前瞻性，如：Spark 的版本迭代，机器学习中的算法革新。学员实战项目贯穿整个教学环节，潜移默化的培养学生放眼全局，排查技术难点，既能独立思考，又能组织团队开发。 希望能帮到大家。
大数据发展趋势答案
大数据发展趋势势 2011年，IBM的“沃森”超级计算机在美国著名智力竞赛节目《危险边缘》上击败两名人类选手而夺冠。（3分） ? A. 是 ? B. 否 北京航空航天大学创办了国内第一个“大数据科学与应用”软件工程硕士专业。（3分） ? A. 是 ? B. 否 人工智能够和人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。（3分） ? A. 是 ? B. 否
大数据开发的根本目的是以数据分析为基础，帮助人们做出更明确的决策，优化企业和社会运转。（3分） ? A. 是 ? B. 否 机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。（3分） ? A. 是 ? B. 否 目前，我国政府、企业和行业信息化系统建设往往缺少统一规划和科学论证，系统之间缺乏统一的标准，形成了众多“信息孤岛”。（3分） ? A. 是 ? B. 否 当前，企业提供的大数据解决方案大多基因Hadoop开源项目。（3分）
A. 是 ? B. 否 由于大数据处理多样性的需求，目前出现了多种典型的计算模式，包括大数据查询分析计算、批处理计算、流式计算、图计算等。（3分） ? A. 是 ? B. 否 大数据分为“结构化数据“与”非结构化数据”。（3分） ? A. 是 ? B. 否 大数据成熟催化了人工智能的进步，深度学习带来算法上的突破则带来了人工智能浪潮。（3分）
A. 是 ? B. 否 知识图谱是一种基于图的数据结构，由节点和边组成。（3分） ? A. 是 ? B. 否 大数据的发展趋势中的智能化关键技术包括感知技术、自然语言技术、交互技术以及决策等。（3分） ? A. 是 ? B. 否 2012年7月国务院发布的《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》中明确提出支持海量数据存储、处理技术的研发和产业化。（3分） ?
2017年公需课考题大数据技术与发展前景
2017年公需课考题大数据技术与发展前景1 【单选】（）是一种高实时性的计算模式。 ? A. 批处理计算 ? B. 流式计算 ? C. 查询分析计算 ? D. 数据挖掘计算 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：B 2 【单选】数据的可用性取决于（） ? A. 数据分析 ? B. 数据集采 ? C. 数据质量 ? D. 数据需求 ? A ? B ? C
? D ?正确答案：C 3 【单选】批处理和复杂数据挖掘计算通常属于（） ? A. 分析计算 ? B. 实时计算 ? C. 查询计算 ? D. 非实时计算 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：D 4 【多选】目前大数据分析与挖掘重要发展趋势和方向有（）? A. 更加复杂、更大规模的分析和挖掘 ? B. 大数据的实时分析和挖掘 ? C. 大数据分析和挖掘的基准测试 ? B
? C ?正确答案：A B C 5 【多选】从数据处理类型来看，大数据处理可分为（）? A. 传统的查询分析计算 ? B. 复杂的数据挖掘分析计算 ? C. 数据纵向挖掘分析计算 ? D. 数据横向挖掘分析计算 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：A B 6 【多选】大数据查询分析计算的典型系统包括（） ? A. Hadoop36下的HBase 和Hive ? B. Facebook开发的Cassandra ? C. Google 公司的Dremel ? D. Cloudera 公司的实时查询引擎Impala ? A
? B ? C ? D ?正确答案：A B C D 7 【判断】云计算IT资源庞大、分布较为广泛，是异构系统较多的企业及时准确处理数据的有力方式（）? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案：正确 8 【判断】最适合于完成大数据批处理的计算模式是Spark（） ? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案：错误 9 【判断】大数据时代的安全与传统安全相比，变得更加复杂（）
大数据发展趋势标准答案
大数据发展趋势答案
————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：
大数据发展趋势势 2011年，IBM的“沃森”超级计算机在美国著名智力竞赛节目《危险边缘》上击败两名人类选手而夺冠。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 北京航空航天大学创办了国内第一个“大数据科学与应用”软件工程硕士专业。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 人工智能够和人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。（3分） ? A. 是 ?
答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 大数据开发的根本目的是以数据分析为基础，帮助人们做出更明确的决策，优化企业和社会运转。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 目前，我国政府、企业和行业信息化系统建设往往缺少统一规划和科学论证，系统之间缺乏统一的标准，形成了众多“信息孤岛”。（3分） ?
? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 当前，企业提供的大数据解决方案大多基因Hadoop开源项目。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 由于大数据处理多样性的需求，目前出现了多种典型的计算模式，包括大数据查询分析计算、批处理计算、流式计算、图计算等。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了!
2019年大数据发展趋势
大数据在行业内的火爆程度，已经是互联网公司必不可少的一项技术配置，甚至受到了更大的重视。大数据工程师的薪资待遇和发展前景都是不可限量的！大数据这么火，2017年会是什么样的情形呢？ 1开放源码 Apache 、Hadoop、Spark等开源应用程序已经在大数据领域占据了主导地位。一项调查发现，预计到今年年底，近60%企业的Hadoop集群将投入生产。佛瑞斯特的研究显示，Hadoop的使用率正以每年32.9%的速度增长。专家表示，2017年许多企业将继续扩大他们的Hadoop和NoSQL技术应用，并寻找方法来提高处理大数据的速度。 2 内存技术 很多公司正试图加速大数据处理过程，它们采用的一项技术就是内存技术。在传统数据库中，数据存储在配备有硬盘驱动器或固态驱动器(SSD)的存储系统中。而现代内存技术将数据存储在RAM中，这样大大提高了数据存储的速度。佛瑞斯特研究的报告中预测，内存数据架构每年将增长29.2%。目前，有很多企业提供内存数据库技术，最著名的有SAP、IBM和Pivotal。
3机器学习 随着大数据分析能力的不断提高，很多企业开始投资机器学习(ML)。机器学习是人工智能的一项分支，允许计算机在没有明确编码的情况下学习新事物。换句话说，就是分析大数据以得出结论。机器学习是2017年十大战略技术趋势之一。它指出，当今最先进的机器学习和人工智能系统正在超越传统的基于规则的算法，创建出能够理解、学习、预测、适应，甚至可以自主操作的系统。 4预测分析 预测分析与机器学习密切相关，事实上ML系统通常为预测分析软件提供动力。在早期大数据分析中，企业通过审查他们的数据来发现过去发生了什么，后来他们开始使用分析工具来调查这些事情发生的原因。预测分析则更进一步，使用大数据分析预测未来会发生什么。普华永道(PwC)2016年调查显示，目前仅为29%的公司使用预测分析技术，这个数量并不
国内外大数据发展现状和趋势(2018)
行业现状 当前，许多国家的政府和国际组织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夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，实施大数据战略，对大数据产业发展有着高度的热情。 美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业，药物开发领域的最新前沿技术是机器学习，即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合，并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划，美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构。 目前，欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容：研究数据价值链战略因素；资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动；实施开放数据政策；促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。 英国在2017年议会期满前，开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库，并在五年内投资1000万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”；政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问，英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露；英国研究理事会将投资200万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。 法国政府为促进大数据领域的发展，将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标，开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示，将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术，法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作，投入3亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin和投资委员LouisGallois在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150万欧元用于支持7个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知，法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。 日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业，同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013年6月，安倍内阁正式公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。“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，提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。日本著名的矢野经济研究所预测，2020年度日本大数据市场规模有望超过1兆日元。 在重视发展科技的印度，大数据技术也已成为信息技术行业的“下一个大事件”，目前，不仅印度的小公司纷纷涉足大数据市场淘金，一些外包行业巨头也开始进军大数据市场，试图从中分得一杯羹。2016年，印度全国软件与服务企业协会预计，印度大数据行业规模在3年内将到12亿美元，是当前规模的6倍，同时还是全球大数据行业平均增长速度的两倍。印度毫无疑问是美国亦步亦趋的好学生。在数据开放方面，印度效仿美国政府的做法，制定了一个一站式政府数据门户网站https://www.360docs.net/doc/954741316.html,.in，把政府收集的所有非涉密数据集中起来，包括全国的人口、经济和社会信息。 我国大数据行业仍处于快速发展期，未来市场规模将不断扩大 ?目前大数据企业所获融资数量不断上涨，二级市场表现优于大盘，我国大数据行业的市
2017公需课考试：大数据技术与发展前景
（）是分布内存计算的一个典型的系统 ? A. Facebook ? B. Spark ? C. Twister ? D. iMapReduce ? A ? B ? C ? D ?正确答案：B 2 【单选】批处理和复杂数据挖掘计算通常属于（）? A. 分析计算 ? B. 实时计算 ? C. 查询计算 ? D. 非实时计算 ? A ? B ? C ? D
?正确答案：D 3 【单选】数据的可用性取决于（） ? A. 数据分析 ? B. 数据集采 ? C. 数据质量 ? D. 数据需求 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：C 4 【多选】在科学大规模数据的并行可视化工作中，主要涉及基本技术有（）? A. 数据流线化 ? B. 任务并行化 ? C. 管道并行化 ? D. 数据并行化 ? B
? C ? D ?正确答案：A B C D 5 【多选】目前大数据分析与挖掘重要发展趋势和方向有（）? A. 更加复杂、更大规模的分析和挖掘 ? B. 大数据的实时分析和挖掘 ? C. 大数据分析和挖掘的基准测试 ? A ? B ? C ?正确答案：A B C 6 【多选】据管理数据的模式分类，NoSQL 系统可以分为（）? A. 键值系统 ? B. 文档存储系统 ? C. 图数据库 ? D. 语音管理系统 ? B
? C ? D ?正确答案：A B C 7 【判断】大数据环境下的分析和挖掘方法与传统的小样本统计分析，在本质上是一致的（） ? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案：正确 8 【判断】随着政府和行业数据的开放，更多的外部数据将进入企业级数据仓库（） ? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案：正确 9 【判断】在大数据时代，数据的数量和复杂度的提高带来了对数据探索，分析，理解和呈现的巨大挑战（）? A. 正确
大数据发展现状与未来发展趋势研究
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; trend 1 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 -
大数据职业发展方向
大数据职业发展方向 一、大数据的概念及特点： 大数据本身就是一个很抽象的概念，提及大数据很多人也只能从数据量上去感知大数据的规模，大数据被定义为“代表着人类认知过程的进步，数据集的规模是无法在可容忍的时间内用目前的技术、方法和理论去获取、管理、处理的数据。 大数据不是一种新技术，也不是一种新产品，而是一种新现象，是近来研究的一个技术热点。大数据具有以下4个特点，即4个“V”： (1) 数据体量(Volumes) 巨大。大型数据集，从TB级别，跃升到PB级别。 (2) 数据类别(Variety) 繁多。数据来自多种数据源，数据种类和格式冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。 (3) 价值(Value) 密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅一两秒钟。 (4) 处理速度(Velocity) 快。包含大量在线或实时数据分析处理的需求，1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。 二、大数据处理流程： 从大数据的特征和产生领域来看，大数据的来源相当广泛，由此产生的数据类型和应用处理方法千差万别。但是总的来说，大数据的基本处理流程大都是一致的。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，最后是数据挖掘。 三、大数据分解结构： 第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。 第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。 第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。。
大数据技术发展前景
考试：大数据技术与发展前景 ?试卷年份：2015年 ?题量：10题 ?答题时间：分钟 ?总分：100分 ?合格线：60分1 【单选】数据的可用性取决于（） ? A. 数据分析 ? B. 数据集采 ? C. 数据质量 ? D. 数据需求 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：C 2 【单选】作为老牌商业中心，吸引着短期来京者的重要地点是（）。? A. 北京西单 ? B. 北京王府井 ? C. 北京南锣鼓巷
? D. 北京天安门 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：A 3 【单选】批处理和复杂数据挖掘计算通常属于（）? A. 分析计算 ? B. 实时计算 ? C. 查询计算 ? D. 非实时计算 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：D 4 【多选】根据数据结构特征大数据可分为（）? A. 结构化/半结构化数据处理
? B. 结构化数据处理 ? C. 非结构化数据处理 ? D. 半结构化数据处理 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：A C 5 【多选】大数据时代企业对数据的管理、查询及分析的需求变化主要集中在（）? A. 数据规模的增长 ? B. 吞吐量的上升 ? C. 数据类型的变化 ? D. 应用多样性的变化 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：A B C D 6 【多选】据管理数据的模式分类，NoSQL 系统可以分为（）
? A. 键值系统 ? B. 文档存储系统 ? C. 图数据库 ? D. 语音管理系统 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：A B C 7 【判断】大数据的分析工具和数据库也将走向云计算（） ? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案：正确 8 【判断】为了保证大数据的可用性，首先必须在数据的源头上把好质量关，做好从原始数据到高质量信息的? A. 正确 ? B. 错误
大数据发展趋势
大数据发展趋势大数据的黄金时代
回顾我国大数据产业保持高速发展态势，各级政府和企业大力推进，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。未来大数据产业发展将迎来“黄金时代”，产业集聚将进一步特色化发展，创新驱动仍将是产业发展主基调，大数据融合应用进程加速，为做大做强数字经济、带动传统产业转型升级提供新动力。 商业智能 企业决策正在经历的转变将延续到未来。处理大数据的目标使效率越来越高，成本不断减少，从而造就了基于大数据的商业智能，对中小企业甚至初创公司来说更为重要。这一趋势将延续到未来及以后，处理大数据的成本将继续降低，但以下情况除外： o使用云端商业智能的费用将提高。 o数据分析将提供更好的数据可视化模型和自助式软件。 o向新市场和新地区扩张的决策将基于大数据。 2018年的云趋势 ?创造利基 2018年，更多的人将熟悉云应用，专业化和利基工作将得到发展，就像在所有其他行业里一样，从而带来额外的研究选择和更多的业内竞争。拥有零售、区域性增长等专长的数据科学家将逐渐成为常态。 ?混合云
虽然云提供了便利的大数据存储和处理解决方案，但愿意把“所有”数据都放到云端的企业少之又少。2018年，混合云的使用应该会大幅增长，因为混合云兼具二者的优点，本地数据管理可以与云的便利性结合起来。 ?其他部门也将使用云 通常来说，IT部门是其他部门使用云的“中间人”。然而，云技术的使用已经变得非常简单。现在，销售和营销、人力资源等其他部门也能直接使用云。随着更多的人可以访问敏感信息，安全将成为一个重要问题。 2018年的数据分析 ?数据分析将包含可视化模型 2017年，对2800名商业智能专家的一项调查预测，数据可视化和数据发现将成为一股重要趋势。数据发现的范畴已经扩大，不仅包括对数据分析和关系的理解，还包括呈现数据的方式，以挖掘更深层次的商业洞见。其结果就是，作为一种把数据变成可用洞见的方法，可视化模型越来越受欢迎。日益改善和演变的可视化模型已经成为从大数据中获取洞见的必要组成部分。 人脑能高效地处理视觉图像。在这个过程中，大脑使用了潜意识，让决策者可以通过迅速扫描图像来处理信息。可视化图表利用了大脑的图像识别能力，出色的可视化模型将成为处理庞大数据集的更好选择，也是2018年重要的大数据趋势之一。
大数据发展前景及发展战略分析
大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，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的的资讯。 大数据的特点 数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。 大数据的采集 科学技术及互联网的发展，推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题，只是面对如此众多的数据，我们怎样才能找到其内在规律。 大数据的挖掘和处理
大数据必然无法用人脑来推算、估测，或者用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术，因此，大数据的挖掘和处理必须用到云技术。 大数据的应用 大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。举个本专业的例子，比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因，我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描，尽管我们获得了所有表型信息和基因信息，但是由于数据量庞大，这就需要采用大数据技术，进行分析比对，挖掘主效基因。例子还有很多。 大数据的意义和前景 总的来说，大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在我么面前。
大数据的特征与发展趋势
大数据时代的特征与发展趋势 在云计算、物联网等技术的带动下，中国已步入‘大数据’时代。邬贺铨说，我们正在进行一场全新的革命，庞大的数据带来的量化转变将在各领域迅速蔓延，没有哪个领域能够逃脱它的影响。据有关机构测算，大数据已成为全球ＩＴ产业中增长最快的领域。2010年全球大数据以及相关的硬件、软件和服务市场达到30亿美元，2015年将超过170亿美元，平均年增长速度超过50%。作为全球大数据产业的重要组成，中国大数据潜在市场规模未来有望达到2万亿人民币。身处“大数据”时代，中国正多方位布局“大数据”产业，各地政府、通信公司、科研院所、ＩＴ企业等都“摩拳擦掌”，希望能分到“一杯羹”。 1．大数据的含义 大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的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的的资讯。大数据”这个术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Nutch。当时，大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌MapReduce和GoogleFile System （GFS）的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。 2．大数据的特征 关于大数据的特征，业内专业认识人士表示，可以用很多词语来表示。比较有代表性的即为2001年DougLaney最先提出“3V”模型，包括数量(V olume)、速度(Velocity)和种类(Variety)【1】。除此之外，在3V的基础上又提出了一些新的特征。关于第四个V的说法不一，IDC 认为大数据还应当具有价值性(Value)，大数据的价值往往呈现出稀疏性的特点。而IBM 认为大数据必然具有真实性(Veracity)。维基百科对大数据的定义则简单明了：大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集【2】。如今，业内人士已经将其扩展到了11个V，包括有效性、可见性等。 下面就目前使用最多的“4V”模型进行分析。“4V”特征主要体现在以下方面： 2.1.规模性（volume） V olume指的是数据巨大的数据量以及其规模的完整性。数据的存储TB扩大到ZB。这与数据存储和网络技术的发展密切相关。数据的加工处理技术的提高，网络宽带的成倍增加，以及社交网络技术的迅速发展，使得数据产生量和存储量成倍增长。实质上，在某种程度上来说，数据的数量级的大小并不重要，重要的是数据具有完整性。数据规模性的应用有如下的体现，比如对每天12 tb的tweets进行分析，了解人们的