大数据和服务业的关系

1引言

随着“云计算”、“物联网”、“移动互联网”等技术的兴起，“大数据”横空出世且发展成前所未有的趋势，大数据时代已经到来，这意味着各领域即将面临一场新的革命，服务行业大发展是全球经济社会发展的基本态势，对于服务行业，也必然需要迎接这一挑战。大数据以“海量技术、巨量级数据”为基础推动当前网络数据时代，服务业也在金融领域、医疗领域、餐饮领域等各方面不断地推陈出新。

2大数据的含义及特点

含义

对于“大数据”(Bigdata)，是有超大规模的用来获取、存储、管理和分析的数据集，庞大的数据集无法用传统的数据库技术来进行获取，需要新处理模式来优化数据库的内容，做到高决策力、高洞察力、高增长率的信息资产。以其巨量的资料，有效地服务于网络技术、生物医学、环境科学等领域，成为一个国家具有战略意义的新型产业。

大数据的作用特点

大数据，主要从4个方面体现：(1)数据体量巨大。指需要处理的数据量从TB级别，跃升到PB级别，甚至是EB级;(2)处理速度快，指需要对数据进行实时分析，在视频不间断监控中与传统挖掘技术本质不同;(3)数据类别大，包括结构化、半结构化和非结构化等多种数据形式，数据的结构、来源、用途、存储处理过程呈现出多样性的特点;(4)价值密度低，电子设备产生的数据量巨大，有用的数据需要人们去快速提炼。大数据优于传统数据技术，具有大数据量、多类型、处理迅速等优点，核心在于存储与分析。前沿的技术促使该技术走向国际市场，提供各企业走向更高科技领域，也为云计算提供了很有价值的用武之地。

3大数据对服务业的影响

服务业的发达程度是社会现代化水平的重要标志，当今服务业的新格局是具有科技型、多服务、多功能的特点。在过去，分析处理数据是采集的是企业自身的历史数据来进行预测和分析，容易忽视整个服务行业信息数据，因此难免使预测结果存在偏差。大数据时代的来临给服务业的推进带来了新的机遇和挑战。如何抓住并充分利用好这种机遇，来利用“大数据”促进服务业的发展，提升服务业的价值体系，这也有助于推动新型产业发展，提高国家的经济水平，从而提高国民GDP含量。

大数据对医疗服务

医疗数据以庞大而多类型的规模快速增长，多类型化的机制在医疗上产生庞大的数据，从而迎来了“大数据”时代，伴随医疗行业的信息化发展，大数据在研究应用上产生了巨大的经济与社会价值。在医药研发、公共卫生、健康体验、临床诊断等方面上发挥作用，通过大数据处理技术，通过各社交网络得到的临床诊断数据来精确诊断病症。

在临床诊断

依据经验来诊断不可避免带来的误诊，临床诊断是医生最重要的环节，需要结合患者的身心情况及个人的健康档案情况进行详细分析，以此找到最恰当、最核心的有效措施。而最严重的后果是误诊，这有两大危害，(1)是造成患者及家属的经济压力;(2)是导致医生的心理负担，加重医患矛盾。而大数据的处理技术解决临床诊断问题，对海量的数据加以整合分析，收集处理来进行治疗、用药、恢复等试验，辅助医生进行临床决策，加强对医疗行业的监控操作，提高了治疗率和效率。

4大数据环境下服务业发展存在的问题

欠缺总体规划

如今进入了21世纪的高科技时代，而人们常在产业服务业发展规划中忽视大数据对服务业的影响，主要在3方面体现：(1)总体规划战略层次缺失，大数据中服务业定位不明确，规划层次出现了严重脱节;(2)产业性总体规划不完善，服务业与信息产业的融合未做出整体规划;(3)未来发展的整体规划缺乏，大数据为背景的服务业未得到好好处理。

数据平台有待建设

大数据正处于发展的阶段，相关政府、企业对大数据的应用也还存在问题，数据的收集、数据平台建设还不够完善。服务业中的应用技术仍存在初期阶段以及内部结构的不合理。服务业主要从服务产业链的需求来看：分为长江的中下游3区域，长江上游在数据采集与存储技术上缺乏;中游在智能分析、数据信息融合、巨量数据信息管理上缺乏;而下游主要是在对数据的应用上缺乏。

地区差异性严重

我国大数据对服务业在不同区域的影响上出现严重差异问题，各地区发展不平衡。而出现这种状况主要在表现以下方面：第一，当地政府在对待大数据的重视问题;第二，各地区经济实力不同，城乡贫富差距较突出，农民不能跟上经济步伐，悬殊实力较大;第三，“大数据”还在雏形且影响力不够，人们对它的了解不够全面，对大数据环境下的服务业认识度不强。5政策建议

加强整体规划

在当下大数据对服务业引发的重大变革中，应该尽快拓展服务业大数据的整体规划，解决办法应从以下3点出发：(1)把服务业与大数据之间的环境紧密相连，找准机遇，将服务业的信息化问题提升到战略高度;(2)对服务业与IT产业、物联网等互相联系的产业进行规划，对其进行鼓励和指导;(3)充分利用大数据对企业帮扶、支持，使企业能够得到具体有效精确的政策支持。

完善产业政策

在大数据环境下发展的服务业，也要考虑将重心放在如何平衡地方资源发展不足的问题上来。由于我国服务业出现较大的地区差异，企业需要更多的数据来进行分析综合得出结论来解决如何缩小地区资源分配不均衡，另一方面，也表明我国对于不同地区发展的市场定位有所偏差，未来的服务业发展应根据各地不同的成长能力和基础条件，有的放矢地发展具有当地特色的服务业，从而优势互补，劣势互消。

6结语

大数据时代的来临，已经渐渐地改变了人们的生活，掌握如此庞大的数据信息是一方面，而更重要的是在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，这才是大数据新技术开发的根源所在。在今后不久，也许之前很多依靠人类自身判断力的传统服务业发展模式，终将被现代化的系统数据总和和分析模式，所普遍改变进而取代。一小段数据在经过不断的处理、分析和放大之后将会得到一系列不可思议的信息，再借助这些创新型的大数据应用，数据的能量将不可估量。无论此刻的你是恐惧还是惊奇，关注还是漠视，接受还是拒绝，大数据处理都将一步步地成为服务业发展的主流模式。

大数据时代对市场营销的影响

大数据时代市场营销模式变革思考在数字时代，人们的生活方式和思考方式在发生一系列的变化，这种变化同样也使得人们的消费观念发生较大的转变。它赋予消费者更广阔的视野，同时也在提高着消费者的自主意识。这些影响足够消费者不再完全相信传统营销“轰炸式”的传播和灌输，他们更加倾向于受到质疑的品牌和产品，他们能够在基础上发表自己的观点，影响到其他的人群。在这种时代环境下，如果企业和厂商对他们的观点是漠视的态度，那么他们将会失去大量的关注人群，也使得传统的营销模式传播的影响力大打折扣。根据相关的调查研究，在我国有着超过一半的企业每天的数据生成量达到1T以上，有着一成企业的数据量每日达到10T以上，随着数本文由论文联盟收集整理字时代的不断成熟完善，这些数据还在大幅度的提高。由此可见，大数字时代已经成为时代的重点，在某些行业，数据就是业务，它已经成为企业与国家的战略资源。一、数据的意义数据对于现代的社会环境而言，已经成为一种新的经济资产，如同黄金等货币一样。数据已成为现如今主体的信息载体，它被运用到各个方面，像人工智能等技术，利用数据处理的自然语言和识别模式以及机器学习等技术，能够使得

计算机更加容易接受，同时数据也为互联网时代的数字营销打开了新的思路。 “大数据”的大字并不仅仅局限于容量，更重要的是在对海量信息数据处理、整合以及分析之后创造的价值。在IDC 和麦肯锡在对大数据的研究中指出，大数据至少能够在4个方面能够创造出巨大的商业价值：其一，对顾客用户的群体细分，它能够针对每个群体实现不同的行动；其二，运用大数据模拟实境，实现新的需求获取和提高回报率；；其三提高大数据在各个部门的共享程度，这样能够提高管理链条和产业链条的投入回报率；其四，实现商业模式以及产品和服务的创新。二、CMO转型在数据时代，人们已经认识到新的经济环境的波动、不确定以及日益复杂和结构变动大的特点。在国内，由于多种变革的力量作用下，中国经济环境变得日益复杂，同时技术的互联互通，使得环境的变化出现更加复杂。在今年，IBM组织了首次的全球首席营销官调查，这是一次最大规模的调研，其中有来自64个国家19个行业的1734名CMO接受长达一个小时的面谈，这次调研能够较好的帮助我们了解CMO在近些年所发生的角色变化，其中有着68名来自中国的高级市场主管。与其它的CMO一样，中国的CMO们同样在应对变革因素

产业大数据及空间自相关性于产业规划的应用

产业大数据及空间自相关性于产业规划的应用王启豪摘要：国民社会经济发展规划重点通常不在于挖掘产业空间的特征，而产业规划及相关研究的也鲜有从大数据思维切入，将产业数据进行大量且细微地空间分析，并对产业集聚性、综合效益等进行空间计量。本篇研究，目的是在城市大数据思维时兴及产业数据日益公开化、透明化的趋势下，运用具有大数据特征的经济普查数据，通过建构空间自相关性分析的技术框架，剖析产业综合效益及空间集聚特征的空间自相关性，建立“产业综合效益—产业空间集聚程度”的四象限，以理解产业空间背后所蕴含的经济发展趋势及空间集聚形态；同时，在“大数据+大特征”基础上，借助“小数据+细特征”的思路，结合对园区、企业、楼宇的定性分析，对研究区域内的产业空间、产业发展阶段、园区/企业发展问题进行判断。本文的结论落脚于如何通过空间自相关性四象限的技术框架对产业大数据进行空间量化分析，并在国家强调统一空间规划体系的趋势下，为城乡规划工作中的产业规划提出空间研究的建议。关键词：产业大数据，空间自相关性，产业规划，城市经济，决策支持，基础地理信息数据 1背景——应用产业大数据及空间计量方法的必要性 1.1产业类大数据日益公开化，具有广泛应用的潜力国民社会经济发展规划，重点通常不在于挖掘产业空间的特征，而产业规划的惯常做法也是对于产业用地、产业园区、商务/商业楼宇的产值、企业数量、分行业类别的产业集聚区有所描绘，鲜有从大数据思维切入，将产业数据进行大量且细微地空间分析、并对产业集聚进行空间测算。不论是通过政府官方口径收录的经济普查数据、主要社会经济指标、重点园区产值、规上/龙头/百强企业，抑或是某些信息服务平台提供的企业工商注册信息（公开），当在足够规模区域进行统计时，都在一定程度上符合大数据的特征（量大、类多、不断更新），并且具有地理标识（可空间化表达）。以城市大数据的思维应用这些珍贵资源，对于理解一个地区的产业变化趋势、产业空间供应模式的转变以及产业规划的项目抓手具有重要的指导意义。 1.2产业类大数据能够进行多维度的空间分析，助力产业规划实际上，构成产业的要素与城市空间密切相关，不论是集聚在园区的二产及高新技术企业、寄居于楼宇的生产性服务业及新兴产业以及零散分布于商住区域的生活型服务业，都有其存在的空间基础以及成因，也揭示了适宜或不适宜特定产业形态生存的空间特征。而产业大数据一旦空间化，就可以进行全面细微的空间测度，揭示产业空间背后所蕴含的经济发展趋势、产业集聚的空间特征及效果、产业空间更新与业态变化的关系等等，这就需要运用大数据的思维、资源及技术方法。

浅析大数据对企业经营管理的影响

摘要大数据技术快速发展，成效凸显于诸多领域。本文拟从供应、生产、销售、资产管理、预测决策等方面分析大数据技术对企业经营管理的影响，以期企业决策层能够重视大数据技术的应用。关键词大数据;企业;经营管理;影响互联网、物联网、云计算等信息技术的快速发展催生了大数据时代。数据发掘和数据服务已经在电子商务、电信、金融、医疗、零售、智慧城市建设等方面初见成效。急剧发展的大数据技术必将对企业的经营管理产生广泛且深远的影响，作为经营管理的决策者，需认清形势，积极应对，抓住机遇，促进企业发展。1对存货供应的影响经济批量是企业存货供应中需要解决的重要问题之一，通常是以存货基本经济批量模型来确定。该模型是以许多假设为前提条件的，如存货价格稳定，且能够实现瞬时补充;不允许出现缺货;所需存货市场供应充足等。当这些假设不完全具备时，企业利用基本经济批量模型测算的经济批量将会出现误差，从而影响到成本降低和效益提高，甚至影响到生产的连续性。但是，在大数据时代，存货价格是否稳定、市场供应是否充足、缺货是否会出现等均可利用大数据分析得到充分评定，使存货基本经济批量模型的运用具有更可靠的基础，使确定的经济批量更接近实际，避免盲目购进，减少存货积压，促进效益提高。2对企业产品生产的影响随着人们消费观念的改变，消费需求呈现出多元化、个性化、潮流化倾向。消费个体会将这种消费诉求在互联网上直接或间接地表达出来，从而留下消费需求数据。企业要充分利用现代信息手段收集、储存、整理这些需求数据，利用大数

据技术分析、发掘、归类、综合需求数据背后所潜藏的消费偏好和倾向，合理估算需求数量。结合企业现有生产能力，可判断生产规模需要扩大还是缩小，现有品种需要保留还是转产，真正做到以销定产。尤其是当这些需求为市场新兴需求时，就为企业新产品的开发提供了机会，为企业的发展带来了机遇。当新兴需求又具有个性化和潮流化的特征时，定制产品、订单生产就将成为企业发展的新动向，单件或小批量生产组织形式的作用将作者简介李有良1967－，男，河南灵宝市人，本科学历，副教授，注册会计师，现在焦作大学任教;张建松1964－，男，河南汝州市人，本科学历，教授，现在焦作大学任教。更加凸显。3对企业产品销售的影响随着互联网技术的推广，产品生产者的销售信息和产品需求者的求购信息可以通过网络进行有效交换，使产品的供求在时间、空间、区域、速度等方面实现高效均衡，从而孕育了新型的网上销售方式。以网购及浏览购物信息为基础，结合网上其他活动信息，即可利用大数据技术进行顾客消费偏好分析、消费能力分析、客户构成分析，从而精准定位产品的消费群体，使产品推销宣传更加前置，推销方向、领域、对象更加具体、明确。大数据分析结果可以使企业更为准确地估算产品的市场需要量，有助于确定市场占有份额;可以发现产品价格的市场适应度，并适时调整，有效把控市场，增加营业收入。4对企业资产管理的影响4．1对应收账款管理的影响应收账款的存在可以增加销售、减少存货，但同时也会产生机会成本、管理成本、坏账成本等持有成本。企业应当制定合理的应收账款政策，科

大数据的作用及影响

大数据的作用及影响张晓蕾：传统商业银行也有广泛使用大数据技术，但对技术的依赖程度是一个值得研究的课题。举个简单的例子，渣打银行的程序性借贷（其中也包括个人借贷）是通过搜集大数据，并设定参数，这是一个自动撮合的过程。整个借贷流程非常快速，以新加坡为例，两个小时就可以完成审批。产品本身非常好，快速、高效，且成本低廉。但是其发展速度受到一定限制。经过多年的摸索，我们发现，这个业务的增长速度与其坏账增长并不呈现为线性关系，在飞速增长达到临界点后，其坏账明显增加。当然这与地域有一定关系。商业银行为什么需要不断调整自身使用的模型？因为这些模型本身就是风险的来源，调整模型意味着对风险的控制，这也是新的第三方机构需要累积的经验。比如证券界流行的量化策略，实际上是应用历史数据和概率进行投资策略的模型。根据这个理论制定策略，我们却发现黑天鹅事件导致了机构的倒闭，这就是系统之外的突发性风险。传统商业银行不能忽视大数据时代的到来，这意味着成本的大幅度下降。如果我们不能面对这样的转变，未来我们可能在很多领域都要让位于在大数据方面有很大优势的新进者。从另外一个角度来讲，新进者在提供金融服务时，必须要考量传统金融行业行之有效的风控。为什么银行要花这么高的成本去做风控及信贷审批，特别是中型以上的金融机构，基本还是以人为考量标准，如果不能面对面看到贷款方，很难做出重大决策。武剑：银行对互联网金融的关注始于余额宝，他们一开始并没有正视这个问题，对余额宝的影响估计不足。现在大家都在逐渐适应的过程中，目前尚存在监管的盲区，有一定套利的空间，但它不会是长期问题。我们更关注的是互联网金融的深层次影响，由于近年来移动互联网的飞速发展，导致数据量激增，形成大数据现象。IBM的研究显示，近两年全球产生的数据量，相当于整个人类有记录以来数据量的90%以上，而且还在以几何倍数的速度上升。并且这些大数据不光是海量，而且主要是非结构化的。以前银行处理的数据都是结构化的，比较规范、标准，这方面的经验比较多。而现在各种渠道获得的数据，有音频、图像、视频等各种各样形式，我们不知道应该如何应对。另外，大数据还有一个特点是实时在线。传统数据的生产、存储以及调用是分割的，很多数据在采集之前就已经经过了人脑有意识处理，如市场调查产生的数据，而大数据的产生和捕获都是在人们无意识地正常生产经营活动中进行，做到了反映真实，并一直在线，再借助以云计算为代表的新型处理方法，就能将在线的大数据实时进行分析，并将分析结果随时调用。从战略层面而言，将来银行的业务都会搬到线上，所有金融机构的竞争将在信息平台上展开，从这个角度来讲，简单概括成一句话就是“数据为王”。将来谁掌握大数据资源，谁就掌握了风险定价的主动权，也就可以获得准确、高额的风险收益，最终获得竞争优势。银行做风险评估模型的时候用的主要是结构化数据，往往是滞后的，比如财务报表是上一年度的，很多数据是静态的、局部的，而且是容易被粉饰和掺水的。采用这种数据做前瞻性预测效果可想而知。从目前情况看，五大行的内部评级模型都已经通过了银监会最近的验证，但是这些数据和模型准确性还是令人疑虑。现在的数据库是过去5-7年的，是在经济繁荣时期积累下来的，没有经过一个完整的经济周期，将来一旦系统性风险爆发，再回头看这些数据很可能低估了潜在的风险。应用大数据思维，银行可以根据纳税记录、刷卡记录、存货变动等动态数据进行信用观察，只要观测流量达到标准，就可以发放贷款，采用这种评估方式发放的贷款违约率很低，这就

互联网对服务业带来的十大影响

互联网对服务业带来的十大影响当前，互联网正加速对服务业全面渗透。对部分行业，它如和风细雨，通过植入新的基因，使其焕发出蓬勃生机；对部分行业，则如狂风骤雨，摧枯拉朽，实现颠覆式创新，进而开辟出新的发展空间。一言以蔽之，互联网之于服务业，已成为基本要素和重要支撑，产生全方位影响，引发了产业结构、产业组织、产业资源配置和产业布局等方面的深刻变革。互联网推进产业结构升级第一，互联网促进社会化分工，强势构建新型现代服务业体系。互联网作为一种服务性工具，与产业相结合，将赋予其一定的现代服务业属性。由于其服务跨越时空，为分工协作创造了良好的条件，俟时机成熟，一个新的行业就会孕育并分离出来。对于第一、第二产业，农业物联网、工业互联网的深入发展，已导致农业、工业与服务业在部分领域的界限不断模糊；对于第三产业，互联网已催生出大批新兴行业，如网络购物、网络游戏、网络广告、在线租车、在线教育等。在互联网作用下，现代服务业体系变得日益丰富。第二，互联网向企业主导型转变，大幅提升生产性服务业的比重。在过去，我国互联网发展以消费者而不是企业为主导。根据麦肯锡全球研究院的报告，2013年中国的网络零售规模达到2950亿美元，超过美国（2700亿美元）；中小企业运营中互联网的使用率却仅为20%～25%，远低于美国（72%～85%）。如今，这种状况已开始有所转变。在我国，工业互联网、产业互联网的概念越来越热，企业云服务不断涌现，在互联网驱动下，传统生产方式发生变革，研发设计、第三方物流、商业咨询等生产性服务业将获得加速发展。互联网引发产业组织变革第三，互联网企业掀起跨界竞争，冲击甚至颠覆传统服务业企业的行业地位。互联网企业凭借其灵活的机制、与众不同的商业模式，实现“过顶传球”，改变了竞争规则，使不少传统服务业企业都产生“狼来了”的危机感。在过去，电信运营商的垄断地位何其巩固，仅以短信和语音两项业务就赚的盆满钵满；然而，“微信”横空出世，立马迫得电信运营商手忙脚乱，昔日优势渐成明日黄花。同样的，伴随着互联网金融的持续升温，传统银行业赖以生存的“存、贷、汇”等核心业务也面临众筹、人人贷、第三方支付等新型业态的有力竞争。互联网企业跨界竞争，发挥

大数据在日常生活中的应用及其影响学习资料

大数据在日常生活中的应用及其影响 2013508094 庞阳阳摘要：数据的概念虽已经有被炒作过度的嫌疑，但是毋庸置疑的一点是，国内国外的数据量正以一个惊人速度增长，世界正在高速数字化。而且继云计算、物联网之后，大数据在人们毫无察觉的情况下已经悄悄住进了人们的生活，大数据的应用给人们的生活带来了便利，改善了人们的生活质量，与此同时，大数据也存在着海量管理、信息安全等方面的问题。下面介绍一些已经改变我们日常生活中大数据应用。关键词：大数据；日常生活；应用；影响大约从2009年开始,“大数据”成为互联网信息技术行业的流行词汇，甚至连普通的网页上都可见到大数据云计算等高大上的字样，但是大数据到底是什么呢？作为一个普通人，并不是展业的IT人才，怎样了解大数据？大数据和云计算是不是一样的，它们两个有区别吗？这样那样的疑问很多，可是又听说大数据在生活中的应用很多，随处可见，就连我们的吃喝住行都有它的影子。那么大数据在我们日常生活中又有哪些应用呢？大数据给我们的生活带来了哪些影响？下面我们就来浅谈一下“大数据”在我们日常生活中的应用和影响。 1.大数据的概念及解释大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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。首先大数据要大，大体现在数据的“海量”上，这个“海量”不仅仅指的是数据的多，还有数据的多种多样，复杂程度等。并不是像我们平常所说的大量数据这么简单。大数据的特点可归纳为4个“V”——Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Veracity(精确)。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,数据来源于各种各样的渠道。第三,价值密度低,商业价值高。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。一般要在秒级时间范围内给出分析结果,时间太长就失去价值了。这个速度要求是大数据处理技术和传统的数据挖掘技术最大的区别。 2大数据和云计算的关系和区别从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。哪里有大数据那里必然有云计算的出现。这是因为大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。大数据的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，云计算的特色是分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术，这刚刚好是云计算可以满足的。

大数据金融对当今社会的影响

大数据金融对当今社会的影响大数据作为近一年互联网研究领域兴起的新兴课题，在越来越多的行业和产业中扮演着重要角色，甚至在我们的生活中也变得至关重要。现在我们对大数据金融作出分析。一、大数据时代特征分析随着经济社会和互联网产业的不断发展，大数据生活环绕在我们的生活中，人们无时无刻不产生数据，当这些数据被我们收集起来，人们在对它进行分析。他就能充分反映我们的生活需要以及市场需求。在2007年人类制造的信息量首次超过可用存储空间更应作为大数据时代到来的标志性事件。从那以后人类就开始让数据跟存储空间拉开巨大差距。因为早在互联网产业刚刚兴起时，就有科学家意识到未来社会是数据的社会，所以数据存储也将是我们需要考虑的问题。根据google统计，2010年世界范围内数字信息量达到了1ZB。预计到2020年，每年都将产生35ZB的大数据，差不多是世界上所有沙粒的总数。根据中文互联网数据研究资讯中心的定义：大数据指那些用现代常规处理技术不能处理的海量数据。而腾讯QQ每天同时在线超过2亿人，还有超过1亿的人在线玩不同的腾讯游戏，腾讯开发的各种APP是产生大数据海量信息的实现来源的缩影。请容我们考虑一下，大数据时代已经来临。云计算、物联网、智慧城市、移动互联，新技术与应用的不断涌现，加速了“大数据”时代的到来。大数据，已经超越数据本

身，转向数据的资产化和服务化，转向挖掘与分析数据带来新商业价值，转向以技术维护国家安全利益，并为信息服务产业和传统商业模式带来了巨大的机遇与挑战。二、大数据金融现状分析大数据将给银行带来什么低成本获取海量C端客户，C端客户粘性降低。大数据可使银行快速低成本地获取C端客户，客户不再有门槛限制，客户质量变得参差不齐，银行可向他们提供差异化的金融产品。货比三家、资金搬家将呈常态，资金快速流动将是大数据金融的典型特征。通过产业链拓展B端客户，B端客户粘性增强。大数据使处于供应链上下游的企业联系更为密切，银行获取了供应链的核心客户，即可通过大数据与众多企业建立业务关系。供应链上下游企业则基于企业关系和银行供应链金融产品的特点，无意愿转换银行，客户粘性较强。大数据使B端客户的交易信息更加清晰，银行对客户的把控力度更高，提供金融产品的针对性更强。大数据对于银行的重要性不言而喻。将大数据作为银行的重要战略资源，持续深化数据治理，真正“以客户为中心”开展创新，银行业将会在大数据时代迎来更大的发展。从行业的本质来看，无论是我们讨论的金融业还是互联网行业，最核心的原料和产品的都是大数据，对金融企业，用户数据是其提供金融中介服务，找出合适的存贷双方完成交易的基础；而对互联

大数据对我们生活的影响

形式与政策论文作业题目：大数据对我们生活的影响学院：机械工程专业：工业设计姓名：慕青燕学号：20140140213 指导老师：齐建英 2016年5月24日大数据对生活的影响

摘要大数据时代的生活令人神往，你对客观世界的认识更进了一步，所做的决策也不再仅仅依赖主观判断。甚至于你的一个习惯动作、你的一次消费行为、你的一份就诊记录，都正在被巨大的数字网络串联起来。移动互联网风潮汹涌。大数据正悄悄包围着我们。甚至连世界经济格局也在酝酿着巨大变革！本文将着重介绍大数据究竟对生活具体产生了什么影响。关键字：大数据特点政治医疗电子商务一：什么是大数据最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 大数据——挖掘和整合一切有用的信息，为人类社会提供更好的服务。大数据(big data)，或称海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通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。其具有四大特征：Volume(大量)、Velocity(实时)、Variety(多样)、Value(价值)。大数据已经成为各类大会的重要议题，管理人士们都不愿错过这一新兴趋势。毫无疑问，当未来企业尝试分析现有海量信息以推动业务价值增值时，必定会采用大数据技术。二：大数据的影响多媒体大数据时代已经到来，很多人已经身处其中，最典型的感觉是数据增加速度之快，据估计，从现在到2020年，网上各种各样的大数据总量有40Z，差不多比现在增加了50倍。数据的丰富可以用“泛滥”来形容。当然，数据多了以后，就会导致好和不好两种结果。比如在零售、科学计算、生活方面都有

大数据对人的思维方式的影响

大数据对人的思维方式的影响大数据对人的思维方式的影响大数据思维能使我们在决策过程中超越原有思维框架的局限。每个人都是依据自己对现实的认识和判断而不是现实本身作出行动决策的。以数据为基础的智能决策有两个步骤。第一是对事物的理解和判断，第二是作出行动决策(不行动也是一种决策)。行动决策会受到决策者价值取向的影响。比如，二次大战末美国打到日本沿岸并调集了比攻打德国时诺曼地登陆更多的军舰云集太平洋准备对日本本土发起攻击。根据对攻占几个日本岛屿所造成伤亡数据的分析，美军预测攻占日本本土将要付出50万美军伤亡的代价。在这个判断的基础上，美国总统杜鲁门做出了向日本投原子弹的决定。结果是减少了美军的伤亡但造成了几十万日本平民的死亡和持续至今的辐射危害，其价值取向是很清楚的。人们对事物的理解和判断会受制于自身思维框架的局限。一个物理学家在分析一件事物时，会很自然地应用物理定律来思考、理解和判断。所用的概念和语言也会有物理特征(时间、速度、场、重量、质量、作用力、反作用力等等)。一个社会科学家在分析一件事物时，脑子里出现的框架是人际关系、社会地位、历史背景、社会效益等等。所用的概念和语言带有社会人文特征。搞理论工作的和搞实际工作的思维框架也很不同，前者重视逻辑性、系统性，而后者更重视时间性和可行性。即使是同行业的人也会因年

龄、经历、环境、学历不同而产生不同的思维框架。当同一现象和信息进入不同人的脑子里时，它会被不同的思维网路过滤、不同的思维方式处理，最后的结果是对同一现实产生不同解读。没有一个思维框架，我们无法理解和判断一件事物。但思维框架本身又对我们的认知产生了一个很难逾越的局限。大数据思维不是从某个人的思维框架出发，而是让海量数据碰撞，寻找相关性，先看到结果再分析原因。这就冲破了原有思维框架的局限。比如，美国一家零售商在对海量的销售数据处理中发现每到星期五下午，啤酒和婴儿尿布的销量同时上升。通过观察发现星期五下班后很多青年男子要买啤酒度周末而这时妻子又常打电话提醒丈夫在回家路上为孩子买尿布。发现这个相关性后，这家零售商就把啤酒和尿布摆在一起，方便年轻的爸爸购物，大大提高了销售额。大数据思维可以引发城市管理的新方法。自从美国大使馆每天公布pm2.5指数以后，城市空气污染的问题得到了中国各个城市政府和市民的重视。每天pm2.5检测数据的采集成为环境保护和管理的一个重要任务。如果一个统计学家按照原有思维框架来设计检测数据采集，他会从统计学原理出发在市区有代表性的不同地点定时采集和上报数据。其结果是数据量有限，费用高，检测覆盖率和准确率低。应用大数据思维，某市环保部门考虑将上万个手持检测仪发放给散居各处的市民检测并通过手机上传数据。通过手机定位，环保部门可以确定每个数据的测量地点和时间，大大提高数据采集的覆盖面和精确度。大数据思维可以对历史数据的分析提供新思路。中国人讲究

大数据对物流的影响

大数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理的时间内达到撷取、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。相对于传统的数据库应用，大数据分析具有数据量大、类型多样、价值密度低、处理速度快等特点。现今大数据在经济、政治文化等各个领域都得到一定的应用，并产生了深远的影响。无论是托运商，零售商、社交网路、个性化网站、移动设备、供应商、运营商等。物流产业将迎来挑战，行业内或将出现结构变化，海量数据对物流的影响增加。物流行业联系着各大企业、公司、商家、家庭和个人，所涉及的数据量非常大且具有一定价值。而大数据恰恰能对这些数据进行快速高效的处理，得到正确有用的信息，对物流行业发展具有重大意义。传统企业也开始关注电子商务，希望通过把线下产品搬到线上，更好地完成销售，或者是与客户的沟通。未来的实体店面商场或更多地引入网上商城，顾客进入大商场，就可以用各种终端比如手机或平板上网，在休息间查询商场信息，快速检索想要查找的商品与商品信息，然后可以用终端点击购买，或者快速达到商场指定柜台购买。一些商场可能会减少店面，增加网上业务，商场员工办公室会从商场角落搬到大厦写字楼，同时，增加物流大仓库建设，增加大仓库中各种运输工具，大仓库不再是过去那种简单的存放场所，而是一个大的繁忙的工作场所。工作人员不是简单的看管货物，而是具备现代化物流知识的高级人才，甚至需要会开各种自动化运输工具。（1）降低物流成本，提高配送效率大数据涵盖了许多高新技术，主要包括大数据存储、管理和大数据检索使用等技术。这些技术对物流行业发展的各个环节都有着重要的影响。如采集信息端中的识别、定位和感知，传输信息中的移动互联网技术，以及数据应用和开发方面，将会出现越来越多的数据中心。通过在这些环节中对大数据的充分利用，物流企业可以有效的管理公司员工，快速制定出高效合理的物流配送方案，确定物流配送的交通工具、最佳线路，进行实时监控，很大程度上降低物流配送的成本，大大提高物流配送的效率，给客户提供高效便捷是服务，实现与用户之间的双赢。（2）从价格竞争转向价值竞争随着近几年电商行业的飞速发展，物流的强大需求确实存在。但这并不意味着物流快递企业们能相安无事地一起分享大蛋糕。相反，目前我国物流快递行业竞争越来越激烈。要想在竞争中占据大的市场，获得更大的利益，各大企业必须要从价格竞争转向价值竞争，提升自己的服务质量。因而物流快递业应该加快引进大数据云计算等技术。（3）推动“大物流”体系的形成——菜鸟网络大数据时代的到来，有效推动“大物流”体系的形成，实现物流行业的巨大变革。所谓“大物流”是指企业的自有物流和第三方物流企业的配送信息与资源共享，以实现更大限度的利用各方面的资源，降低物流成本。社会“大物流”形成之后，企业可以和第三方物流公司合作，物流企业直接面对市场，它根据市场的需要来组织调控若干生产企业的大管家，既负责“后”勤，有负责“前”勤。这样物流企业才会充分合理有效地组织利用资源，既保证自己的经济效益，又保证生产企业的经济效益，从而避免各种问题的产生。未来在大数据时代，将走向平台，走向社会，面向社会整合运力，而整合的内容主要包括时间、空间、管理和服务。随着互联网实现了信息流更快速更便捷，互联网金融实现了货币流支付或转账，那么，物流业将快速发展。物流产业将带动服务业快速发展，物流业保持快速发展，行业规模、服务能力将提升，物流业正在成为下一个支柱产业。

大数据对未来经济社会发展的影响

大数据对未来经济社会发展的影响近来，大数据似乎在一夜之间闯入了任何一个关于互联网未来的讨论，成为一个炙手可热无所不包的概念。大数据，越来越成为了一个很时髦的词汇。有人把大数据形容为未来世界的石油，有人宣称掌握大数据的人可以像上帝一样俯瞰整个世界，美国政府甚至已经把对大数据的研究上升为国家战略。2013年被称为“大数据元年”，这一年几乎所有的世界级互联网企业，都将业务触角延伸至大数据产业；无论社交平台逐鹿、电商价格大战还是门户网站的竞争，都有它的影子。如今，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启。《大数据时代》的作者维克托教授曾说，大数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，绝大部分都隐藏在表面之下。那么什么是大数据？我们可以这样解释，“大数据”是数量特别大、数据类别特别多的数据的集合。大数据无法用传统的数据库工具对其进行抓取、处理和管理。大数据产生的主要来源：一是媒体数据。特别是互联网、各种社交媒体产生的数据等等。二是各类企事业的生产、管理、销售数据等。三是政府部门的数据。四是物联网和各种传感器产生的数据以及未联网的各种摄像头拍摄的数据。五是人民群众留存的个人数据等等。然而，以上几个方面所产生的海量数据只是大数据的一小部分。 1.大数据的特点（1）数据体量巨大。数据量从TB级别跃升到了PB级别。（2）数据类型多种多样，如音频、视频、动画、图像、网络日志、地理位置信息等。（3）数据价值密度低。例如，在连续不间断的视频监控过程中，有用的数据可能仅仅只有两秒钟。（4）数据处理速度快。移动互联网、平板电脑、车联网、物联网、云计算、PC以及遍布全球的各种传感器。 2.大数据的特征（1）数据的综合性和完整性。（2）数据的公共性和开放性。（3）数据的及时性和动态性。日前，由中国科协举办的“科学家与媒体面对面——大数据离我们生活有多远”活动中，有关专家为我们介绍了大数据对未来生活的影响。我们生活在一个充满“数据”的时代，这里的“数据”，并不仅仅指数字，理论上讲，一切可以以文件形式储存于计算机硬盘的东西，包括数字、文字、图像、声音、视频等，均可称为“数据”。我们打电话，使用微博、QQ、博客等社交工具，都是在不断增加着社会总体数据量，据权威预测，未来每隔18个月，整个世界的数据总量就会翻倍。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。数据，除了它第一次被使用时提供的价值以外，那些积累下来的数据海洋并不是无用的废物，它还有着无穷无尽的“剩余价值”，关于这一点，人们已经有了越来越多的认识。大数据对社会发展产生的影响大数据时代的国家竞争是控制权的竞争。我国大数据的建设将围绕大智慧进行，未来十年，决定我国是否有大智慧的核心标准是国民幸福。而国民幸福的体现，一是民生：通过大数据看我们在人与人的关系上做得是否比以前更有意义；二是生态：通过大数据看我们在社会与自然、人与自然的关系上做得是否比以前更有意义。大数据对经济方面的影响：（1）大数据激发内需的剧增，引发产业的巨变。生产者具有自身的价值，而消费者则是价值的意义所在。有意义的东西才会有价值，消费者如果不认同，就卖不出去，价值就实现不了；消费者如果认同，就卖得出去，价值就得以体现。大数据可以帮助我们从消费者这

大数据应用与发展趋势调研

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一、大数据的概念对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner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。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用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）。随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。二、大数据的应用 (1) 商业智能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。今天的大数据技术还处于战国时期，未来几年，随着企业间的兼并和新产品的不断推出，BI厂商们将能推出完善的，让CEO感到满意的“大数据套件”，但这并不意味着企业IT经理们的工作将受到威胁。因为正如云计算在理想和现实间达成妥协一样，大数据也会经历类似的发展过程。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。今天，城市正面临预算超支、基础设施难题以及从农村和郊区涌入的大量人口。这些都是非常紧迫的问题，而城市，也正是大数据计划的绝佳实验室。以纽约这样的大都市为例，政府公共数据公开化、以及市民生活的高度数字化（购物、交通、医疗等）等都是大数据分析的理想对象。客观的市政数据，是消除争端，维系公民社会的最佳纽带。当然，前提是让公民能够访问这些数据。苹果的Siri和谷歌的Google Now都具备成为个人化助理的潜力。当然，我们还需要更多的产品和技术让数据分析结果更容易被公众理解和接受（数据可视化）。此外，IBM的Watson以及Wolfram Alpha这样的人工智能技术还能实现与用户的互动。今天，智能手机（以及Twitter等社交网络）的普及让人类社会首次实现了公民的联网。应用程序商店实时上已经打通了政府和公民之间的应用层面的通道（例如奥运期间伦敦警察厅发布的iphone通缉程序）。伴随着各国政务的数字化进程，以及政务数据的透明化，公民将能准确了解政府的运作效率。这是不可逆转的历史潮流，同时也是大数据最具潜力的应用

大数据时代对社会生活的影响

大数据时代对社会生活的影响近来，大数据似乎在一夜之间闯入了任何一个关于互联网未来的讨论，成为一个炙手可热无所不包的概念。“大数据时代” 的来临也已成为媒体关注的热门话题。无论人们对此持有何种观点，但下列结论是共同的：“大数据时代”的来临己成为不争的事实，大数据作为一种新的资源，将给并正在给我们的社会生活带来深远的影响。一，大数据的特点及价值对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner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。大数据具有4V 特点：一是数据量巨大（Volume）；二是数据类型多样化（Variety）；三是密度低而价值大（Value）；四是处理速度快（Velocity）。从大数据的本质上来说，“大数据”所代表的是当今社会所独有的一种新型的能力，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，获取更深刻的洞察力。在大数据时代，数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。二，大数据给社会生活带来的巨大变革（一）广告投放精准化据报道美国Target连锁超市创建了一套女性购买行为在怀孕期间变化的模型，通过采集女性用户的购买行为数据并对其进行分析，就能判断女性用户是否怀孕，并进一步向其推送所需的婴儿用品。不

仅如此，如果用户从他们的店铺中购买了婴儿用品，Target在接下来的几年中会根据婴儿的生长周期情况定期给这些顾客推送相关产品，使这些客户形成长期的忠诚度。同样，在国内，亚马逊和京东商城等购物网站通过数据挖掘技术对用户的行为习惯和喜好进行追踪分析，从大数据背后找到符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并向顾客提供个性化的商品推荐。（二）医疗卫生体系更加精密通过分析大量用户的搜索记录，比如“咳嗽”、“发烧”等特定词条，谷歌公司能准确预测美国冬季流感传播趋势。和官方机构相比，谷歌能提前一两周预测流感爆发，预测结果与官方数据的相关性高达97%。对于个人而言，大数据可以为个人提供个性化的医疗服务。过去我们去看病，医生只能对我们的当下身体情况做出判断，而在大数据的帮助下，将来的诊疗可以对一个患者的累计历史数据进行分析，并结合遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应等关系，实现个性化的医疗。还可以在患者发生疾病症状前，提供早期的检测和诊断。早期发现和治疗可以显著降低肺癌给卫生系统造成的负担，因为早期的手术费用是后期治疗费用的一半。（三）社会安全管理更为有序在社会安全管理领域，通过对手机数据的挖掘，可以分析实时动态的流动人口来源、出行，实时交通客流信息及拥堵情况。利用短信、微博、微信和搜索引擎，可以收集热点事件，挖掘舆情，还可以追踪

服务器对大数据的作用和影响

服务器对大数据的作用和影响方法/ 步骤 1.大数据引发三重挑战具体到企业而言，其面临的最直接的挑战就是企业的基础架构是否适应大数据管理和分析的需要，尤其是一旦要从大数据中查找或者分析出有价值的信息，那大数据的处理效率就成为了关键。而即使是传统的结构化数据，其对处理速度的要求也越来越高。以银行业为例，伴随着银行网点、ATM机的多点布局，再加上越来越多的新兴业务转移到互联网上，使得银行不得不面对无时无刻无处不在的数据处理响应需求。影响数据处理速度的因素很多，归结起来主要有计算、存储和网络三大方面的因素。计算依靠服务器来实现，其CPU勺主频、内存的容量和I/O 带宽，都会影响到运算速度。尤其是服务器整体表现出来的性能，将会是影响大数据处理的关键因素。此外，有些企业喜欢采用x86 集群或者分布式计算来对大数据进行处理，但是各个计算节点间的调用和处理器使用效率，亦成为影响数据处理快慢的因素。 2.大型数据库开启效率之旅这些数据库通常包含与其它数据库相重复的数据。一个数据库一般不会将另一个数据库作为数据源。这样就会消耗额外的磁盘存储，增加重复数据迁移所需要的网络带宽，也会因从多个数据存储获取相同数据的需要而额外增加服务器CPL处理的负荷。同时，假如企业拥有多个数据库的话，那么他们通常会将它们部署在不同的平台上，针对不同的硬件平台采用不同的维护方法。这样需要维护不同品牌和模型的服务器数量越多，成本就越高。如果是关键任务服务器，那么提供冗余性的硬件就会重复，这也会增加额外的成本。此外，企业还不得不面对运营效率低下的问题。假如在多个服务器上运行多个数据库系统，那么有一些运营成本需要考虑，包括培训多个系统的人员、监控多个系统、修复多个平台的问问通故障、修补和更新

大数据与信用服务的关系

大数据产业与信用服务业的关系信用建设部侯利明大数据信用服务是大数据产业与信用信息服务相结合的一种革命性应用。大公信用信息服务有限公司基于其母公司大公国际信用评级集团原创的一系列信用经济和评级思想理论及客观信用理论的科学信用评价体系，结合大数据的应用，为社会提供信用评级、信用风险研究与信用信息服务。所谓大数据指的是巨量资料中蕴涵的海量数据。随着互联网的飞速发展,电子化的产业经营管理大规模应用,加速世界进入信息时代,而大数据作为这一时代的标志,正在以全新的思维和模式改变着经济社会的各个领域。大数据在各个行业的垂直特色化应用会更有想象空间，包括金融、电信、大健康、媒体、零售、交通、政府、智慧城市、房地产和家居生活等行业都会有很多应用机会。近年来,随着云技术等信息技术的不断创新发展,大数据信用更是以其创新的理念与技术以金融业为切入点，全面进军到社会信用管理各个方面。大数据催生客观信用体系。与传统的的信用评级与评价不同,大数据的信用评级与评价更多依靠技术支撑对海量数据进行收集和分析,用于实现数据的应用，从而建立更加客观的信用服务体系，进而创造经济价值和社会价值，

以金融与类金融领域信用评价为例。一直以来,我国中小微企业融资难主要难在其财务信息不充分与不规范、缺乏信用记录,很难用常规方法评估其还款能力。大数据信用服务则打破了以财务信息为核心的传统信用评价思维,打破传统的财报信用评价思维，通过对企业的“大数据”，即企业留存在电子交易系统和政务平台的客观信息进行全自动、大批量的客观信用评价，结合生产、流通、销售中产生的所有信息进行分析，核算出企业的盈利模式、产业导向、以后的发展趋势。“大数据”把这些数据实现收集和梳理、过滤，创建一个大批量、高效能、全风控、低成本的信用评价模式，有效地化解了中小微企业财务信息失真，以开展成批量的企业信用评价，而且还大大降低了企业融资的门槛，压缩企业融资成本，拓宽融资渠道。信用来自于市场又作用于市场,在金融和社会资源配置中都具有重要作用,大数据信用在解决中小微企业融资难上的成绩表明,它能够促进金融回归服务实体经济,引导资金服务经济结构转型,以新型信用评级服务经济发展,真正加强市场在资源配置中的决定性作用，因此未来市场空间巨大。除金融领域外,大数据信用正在全面推动我国的社会信用体系建设。目前,北京、吉林、宁波、杭州、四川等地区的政府平台开始在区域经济发展和社会信用体系建设中引入大公信用这样的第三方信用服务机构，推动大数据信用全面而创新性地进入社会管理。

大数据产业对国民经济影响研究

大数据产业对国民经济影响研究摘要：在系统梳理相关政策和文献的基础上，文章首先对大数据、大数据产业概念实行界定，大数据产业是指关于大数据资源开发与利用的一系列服务产业的集合。然后，使用主成分分析法、归回分析法，分析2010~2015年大数据产业对黔东南国民经济发展的影响，结果表示：大数据产业核心业态、关联业态暂时不能促动黔东南国民经济发展，但其衍生业态持续促动传统产业转型升级，发展潜力巨大。最后，对黔东南进一步发展大数据产业提出建议。关键词：大数据产业；国民经济；黔东南；主成分分析；回归分析在云计算、物联网和移动互联网等技术变革的带动下，中国已经逐步进入大数据时代，数据已经成为和材料、能源一样的国家战略资源，被称为21世纪的石油。在此背景下，贵州省提出大数据、大数据产业、中国数谷等概念，成立了第一个国家大数据（贵州）综合试验区，大数据已成为贵州最重要的发展战略，有助于贵州实现真正战略意义上的后发赶超。黔东南作为贵州省重要的民族自治州，积极布局大数据产业，努力成为贵州省建设国家大数据综合试验区的中坚力量。

一、大数据及大数据产业（一）大数据最初的大数据（BigData）概念，由美国未来学家阿尔文托夫勒于1980年在其著作《第三次浪潮》中提及。从学术角度说，大数据一词最贴切的概念最早出现在2008年《Nature》杂志所设立的“BigData”专刊中，该专刊发表的文章从互联网、数据管理及生物医药信息等角度介绍大数据带来的机遇与挑战。大数据是指体量巨大、处理速度快、种类繁多的数据集合。大数据资源指社会经济自然活动产生的，使用现代技术处理获得的有价值的数量巨大、形式复杂的信息资产。（二）大数据产业大数据产业的概念从国际视角来看有狭义和广义之分，广义的大数据产业即信息产业，指数据相关软硬件制造到数据服务总过程所涉及到的一切业务。狭义的大数据产业指对大量数据实行采集加工处理转化为顾客需要的数据产品的产业。本文指出：大数据产业是指关于大数据资源开发与利用的一系列服务产业的集合，主要包括以信息为主要产品，关联到社会各个领域，从事数据服务的产业群体；从事数据服务相关基础设