浅析大数据技术的发展-大数据技术的优势
大数据的价值和应用前景
大数据的价值和应用前景随着信息时代的到来，大数据已经与我们的生活紧密相连。
大数据是指日积月累积的数据集合，包括结构化数据和非结构化数据。
这些数据在运用现代技术进行分析后，可以帮助企业更好地了解客户需求、更好地优化生产流程，甚至可以提前发现市场风险。
所以，可以说大数据对于企业和社会的发展有着重要的价值和应用前景。
一、大数据的价值1.帮助企业做出更好的决策企业在每一个环节都会产生大量数据，包括销售数据、生产数据、客户反馈等等，通过对这些数据的收集和分析可以帮助企业更好地了解市场需求、找到产品或服务的优化空间，从而为企业做出更好的战略决策提供依据。
在企业管理方面，利用大数据还可以进行风险控制，对市场变化做出快速反应。
2.优化物流管理物流成本占据企业运营成本的大头，优化物流管理可以有效降低企业运营成本。
利用大数据分析技术，可以快速获取物流运输的实时信息，包括路况、车辆位置、货物信息等，从而改善物流运营效率，缩短运输时间，提高配送精度，优化物流管理。
3.促进商业创新大数据的分析技术可以为企业提供更加准确的市场和客户需求信息，从而为企业的创新提供更好的方向和支持。
利用大数据分析，企业可以分析大量客户数据，了解客户的兴趣、行为，推出更符合市场需求的新产品与服务。
二、大数据的应用前景1.医药健康领域医疗健康是人们生活中非常关键的领域，利用大数据分析技术，可以在医疗诊断、药品开发和疾病控制方面实现突破。
例如，利用大数据分析技术，可以将大量的病例数据进行比对分析，从而预测疾病扩散的可能性、发展趋势等。
2.企业管理领域随着企业数据量的持续增加，如何高效利用数据进行管理成为了企业面临的压力。
利用大数据分析技术，企业可以快速收集整理数据，制定有效的管理方案，优化生产流程，提高业务效率和生产质量。
3.智慧城市领域随着城市化的进程不断推进，城市的管理也产生了新的挑战。
利用大数据分析技术，可以从城市交通、资源分配、公众安全等多方面进行研究分析，为建设智慧城市提供科学依据。
大数据行业现状及发展趋势
大数据行业现状及发展趋势大数据行业是近年来兴起的一个新兴行业，通过收集、存储、处理和分析各种类型和规模的数据，帮助企业和组织做出更准确、更智能的决策，提高效率和竞争力。
大数据行业具有广阔的市场前景和未来发展潜力。
目前，大数据行业处于高速发展阶段，呈现出以下几个现状：首先是市场规模不断扩大。
随着互联网的普及和技术的进步，全球数据呈指数级增长。
据统计，全球大数据市场规模在2019年已达到1898亿美元，预计到2025年将达到555.92亿美元。
其次是技术不断创新。
大数据技术方面，包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等各个环节都在不断创新和提升。
例如，人工智能、云计算、区块链等新技术的应用和发展，为大数据行业带来了更多的机会和挑战。
再次是应用场景越来越广泛。
大数据行业不仅在传统行业中应用广泛，如金融、零售、制造等，也涉及到新兴的行业，如健康医疗、物联网、智慧城市等。
大数据行业帮助企业实现精准营销、智能决策和风险管理等目标，推动了行业的转型升级。
在未来几年，大数据行业将呈现出以下几个发展趋势：首先是数据的安全和隐私保护问题将更加突出。
随着数据规模的不断增加，数据泄露、数据安全和隐私问题成为了一个亟待解决的问题。
大数据行业需要加大对数据安全和隐私的保护力度，采用更加先进的数据加密和隐私保护技术。
其次是人工智能与大数据的深度融合。
人工智能技术可以提供更强大的数据处理和分析能力，使得大数据行业能够更好地发挥作用。
人工智能技术的发展将推动大数据行业进一步发展壮大。
再次是大数据的开放和共享。
大数据行业需要建立起一个开放而共享的生态系统，促进数据的交流和利用，形成数据资源的共享和交易机制。
这将有效地提高数据的价值和利用率，推动大数据行业的发展。
最后是数据治理和合规性的重视。
随着大数据的广泛应用，数据治理和合规性问题也成为了关注焦点。
大数据行业需要建立起系统化和规范化的数据治理体系，确保数据的质量和可靠性，同时满足法律法规的合规要求。
大数据技术发展趋势及前景展望
大数据技术发展趋势及前景展望尊敬的读者：随着信息社会的快速发展，大数据已经成为全球范围内热门的话题。
本文将探讨大数据技术的发展趋势以及其前景展望，为您呈现一张大数据技术发展的全景图。
一、大数据技术的发展趋势1. 数据量的爆炸性增长：随着互联网的普及和物联网的发展，全球产生的数据量呈现指数级的增长。
据统计，到2025年，全球数据量将达到175ZB。
这将推动大数据技术的快速发展。
2. 数据多样性：不仅仅是数量的增长，数据的多样性也是大数据技术发展的一个重要趋势。
除了传统的结构化数据外，半结构化和非结构化数据的增加也使得大数据技术需要更强大的分析能力和处理能力。
3. 实时性要求的提升：随着互联网的高速发展，用户对信息的获取速度要求越来越高。
大数据技术需要具备实时处理和分析的能力，以满足用户的需求。
4. 云计算与大数据的融合：云计算技术的快速普及也为大数据技术的发展提供了更多的可能性。
云计算的弹性和高性能使得大数据处理更加灵活高效，提升了大数据技术的可操作性。
二、大数据技术的前景展望1. 商业智能和数据分析的应用：大数据技术的发展将推动商业智能和数据分析的应用。
通过对大数据进行深度分析和挖掘，企业可以更好地理解客户需求和市场趋势，从而制定更准确的营销策略和业务发展方向。
2. 数据安全和隐私保护的挑战：随着数据的增长和应用的广泛，数据安全和隐私保护问题变得愈发重要。
大数据技术发展的前景之一是解决数据安全和隐私保护的挑战，为用户提供更可信赖和安全的数据环境。
3. 人工智能的发展与大数据技术的结合：大数据技术和人工智能的结合将成为未来的重要趋势。
通过对大数据的分析和挖掘，人工智能系统可以获得更准确的数据输入，从而提高自身的学习和决策能力。
4. 跨界融合创新的推动：大数据技术的应用正逐渐涉及到各个领域，推动了不同领域之间的融合创新。
例如医疗领域的大数据分析可以提供更准确的诊断结果，金融领域的大数据应用可以改善风险评估等。
大数据发展概述及关键技术
随着信息技术和人类生产生活交汇融合，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会管理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。
近年来，我国政府、企业、科研机构都投入了大量的精力开展大数据相关的研究工作，大数据在政策、技术、产业、应用等方面均获得了长足发展。
大数据是信息化发展的新阶段。
随着信息技术和人类生产生活交汇融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会管理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。
近年来大数据在政策、技术、产业、应用等多个层面都取得了显著发展。
在政策层面，大数据的重要性进一步得到巩固。
党的十九大提出“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，深刻分析了我国大数据发展的现状和趋势，对我国实施国家大数据战略提出了更高的要求。
在技术层面，以分析类技术、事务处理技术和流通类技术为代表的大数据技术得到了快速的发展。
以开源为主导、多种技术和架构并存的大数据技术架构体系已经初步形成。
大数据技术的计算性能进一步提升，处理时延不断降低，硬件能力得到充分挖掘，与各种数据库的融合能力继续增强。
在产业层面，我国大数据产业继续保持高速发展。
权威咨询机构 Wikibon 的预测表示，大数据在 2022 年将深入渗透到各行各业。
在应用层面，大数据在各行业的融合应用继续深化。
大数据企业正在尝到与实体经济融合发展带来的“甜头”。
利用大数据可以对实体经济行业进行市场需求分析、生产流程优化、供应链与物流管理、能源管理、提供智能客户服务等，这非但大大拓展了大数据企业的目标市场，更成为众多大数据企业技术进步的重要推动力。
随着融合深度的增强和市场潜力不断被挖掘，融合发展给大数据企业带来的益处和价值正在日益显现。
在利用大数据提升政府管理能力方面，我国在 2022 年出台了《政务信息系统整合共享实施方案》、《政务信息资源目录编制指南(试行)》等多项政策文件推进政府数据汇聚、共享、开放，取得了诸多发展。
大数据技术发展现状与未来趋势分析
大数据技术发展现状与未来趋势分析在信息爆炸的时代，大数据成为了全球范围内各行各业的重要资源。
随着互联网的快速发展和各种计算设备的普及，大数据技术成为了人们处理和利用数据的重要工具。
大数据技术的快速发展在全球范围内引起了广泛关注，并对社会、经济、医疗、农业等领域产生了深远的影响。
本文将分析大数据技术的发展现状，并预测未来的趋势。
目前，大数据技术已经成为了企业和组织中的关键因素。
从数据的收集、存储、处理到分析和应用，大数据技术提供了全方位的解决方案。
许多企业根据大数据技术分析用户行为、市场趋势和竞争对手，以做出更明智的决策。
同时，大数据也有着巨大的潜力，可以帮助企业发现新市场、发现隐藏的商机，并提供更好的客户体验。
与此同时，大数据技术也在科学研究和医疗领域发挥着重要作用。
科学家们利用大数据技术来处理海量的遥感数据、基因数据和粒子数据，以发现科学规律和解决复杂问题。
医疗领域中，大数据技术可以帮助医生更准确地诊断疾病、预测疾病风险，并提供个性化的治疗方案。
随着技术的不断发展，大数据技术也面临着一些挑战。
首先，随着数据的快速增长，如何有效地存储和管理数据成为了一个重要问题。
传统的数据库技术已经无法满足大数据的需求，因此，云计算和分布式存储技术成为了解决方案。
其次，数据的质量和隐私问题也是需要解决的挑战。
大数据中可能存在着错误的数据和隐私敏感信息，如何确保数据的准确性和隐私保护成为了亟待解决的问题。
未来，大数据技术将继续发展，并对各个领域产生深远的影响。
首先，人工智能将与大数据技术相结合，实现更智能化的数据分析和决策。
机器学习和深度学习等算法将被广泛应用，帮助人们更好地理解和利用数据。
其次，随着物联网的快速发展，大数据技术将与传感器技术相结合，实现对实时数据的处理和分析。
通过与物联网设备的连接，人们可以实时监测和管理各种设备和系统，并做出相应的决策。
此外，大数据技术还将与区块链技术相结合，提供更安全和可信赖的数据处理和存储解决方案。
大数据技术的应用和发展展望
大数据技术的应用和发展展望近年来，随着互联网技术的发展，大数据技术的应用越来越广泛。
从商业领域到科研领域，大数据技术都扮演着重要的角色。
本文将阐述大数据技术的应用和发展展望。
一、大数据技术的应用在商业领域，大数据技术已经成为企业竞争的重要手段。
大数据分析可以帮助企业挖掘客户需求，改善产品质量，提高管理效率，增强竞争优势。
例如，阿里巴巴通过运用大数据技术，推出了“推荐算法”，可以根据用户搜索、浏览、购买等数据，精准地推荐商品，提高销售量和客户满意度。
在金融领域，大数据技术也有着广泛的应用。
大数据分析可以帮助金融机构进行风险评估、资产管理、客户信用评级等，提高业务效率和风险控制能力。
例如，信用卡公司可以通过大数据技术分析客户的消费行为，从中发现欺诈行为，减少损失。
在医疗领域，大数据技术可以帮助医疗机构更好地管理医疗资源，提高诊疗效果和服务质量。
例如，医疗机构可以通过大数据技术分析患者的病历、药物治疗记录等数据，制定更为精准的治疗方案，避免人为因素造成的误诊、漏诊等情况。
在城市管理领域，大数据技术也有着广泛的应用。
大数据分析可以帮助城市管理部门了解城市居民的出行、消费、生活等需求，从而制定更为科学的城市规划和政策。
例如，城市交通管理部门可以通过大数据技术分析城市道路交通流量、拥堵情况等数据，及时调整道路限行、疏导交通，提高交通效率。
二、大数据技术的发展展望随着互联网的普及和智能设备的普及，大数据规模不断扩大，数据价值不断增加，大数据技术的应用前景十分广泛。
以下是本人对大数据技术发展的几点展望：1. 大数据技术将越来越普及。
随着智能设备的普及，很多数据都能采集，并加以分析和应用。
大数据技术将不仅仅是少数领域的专业工具，而是被广泛普及并扩展其应用领域。
大数据技术对未来经济和社会发展的影响将越来越深远。
2. 大数据技术将更加注重数据隐私和信息安全。
由于大数据的规模和数据源广泛，数据安全性将越来越成为大数据应用的重要问题。
大数据分析在教育行业中的优势和挑战
大数据分析在教育行业中的优势和挑战随着信息技术的飞速发展和数字化时代的到来，各个行业都开始关注和利用大数据分析技术来获取有价值的信息。
教育行业作为一个信息密集型的领域，同样也充满着大数据分析的机遇和挑战。
本文将从优势和挑战两个方面来探讨大数据分析在教育行业中的作用。
一、大数据分析在教育行业中的优势1. 提供准确、全面的数据支持大数据分析技术可以帮助学校和教育机构收集、整理和分析海量的教育数据，例如学生的学习情况、教师的教学效果、教育资源的分布等等。
通过对这些数据进行深入分析，可以为决策者提供准确、全面的数据支持，帮助他们制定科学合理的教育政策和管理决策。
2. 挖掘个性化学习需求每个学生都有自己独特的学习特点和需求，但在传统的教育模式下，往往难以满足每个学生的个性化学习需求。
而大数据分析技术可以通过分析学生的学习数据和行为模式，挖掘出学生的学习偏好和潜在问题，从而为学生提供个性化的学习方案和指导，提高学习效果。
3. 优化教师培训和评估大数据分析技术也可以应用于教师的培训和评估中。
通过对教师的教学数据和学生的学习数据进行分析，可以发现教师的教学优点和不足之处，为教师提供有针对性的培训和改进建议。
同时，还可以通过对教师的教学效果进行评估，帮助学校和教育机构进行教师的选拔和留用。
4. 提升教育质量和效益大数据分析技术的应用可以帮助学校和教育机构全面了解教育过程中的各个环节，及时发现和解决问题，提升教育质量和效益。
例如，通过分析学生的学习数据，可以发现学习成绩较差的学生，并及时进行干预和辅导，提高他们的学习水平。
二、大数据分析在教育行业中的挑战1. 数据安全和隐私问题教育领域涉及的数据非常庞大，其中包括学生的个人信息、学习数据等敏感数据。
在进行大数据分析的过程中，必须保证数据的安全和隐私不受侵犯。
因此，教育机构需要加强对数据的保护措施，建立健全的数据安全管理体系。
2. 数据分析人才缺乏大数据分析需要专业的技术人才来进行数据处理和分析，但目前教育行业中缺乏相关专业人才。
大数据技术的应用和价值
大数据技术的应用和价值一、大数据技术的概念及特点大数据技术是指通过对庞大的数据进行收集、分析、处理以及挖掘，为企业、政府、学术以及个人等提供价值化的信息服务。
它的特点包括数据量大、数据种类多样、数据速度快、数据价值高以及分析方法多样等。
二、大数据技术的应用领域1. 商业领域：大数据技术可以帮助企业进行市场调研、产品调整和用户体验优化等，提升企业的经营效率和竞争力。
2. 政府领域：大数据技术可以帮助政府解决社会问题，例如环境污染治理、预防犯罪和公共卫生安全等。
3. 学术领域：大数据技术可以帮助学术界进行科学研究，例如医学领域的基因研究和社会研究领域的民调分析等。
4. 个人领域：大数据技术可以帮助个人进行健康管理、个性化推荐和行为分析等。
三、大数据技术的应用案例1. 无人超市：通过大数据技术实现全自动化的无人化超市，能够实现无人值守，减少人员成本和时间成本。
2. 医用图像分析：通过对大量医用图像数据的分析和处理，可以帮助医生提高疾病的诊断准确度，提高医疗水平。
3. 金融风控：通过对大量数据的分析和处理，可以帮助金融机构进行风险评估和控制，保障金融安全。
四、大数据技术的价值大数据技术可以带来以下价值：1. 提高效率：通过对数据的分析和处理，可以帮助企业、政府和个人等提高工作、生活效率。
2. 提高收益：通过对数据挖掘和分析，可以帮助企业和个人等增加收益和盈利。
3. 提高安全性：通过对数据的分析和处理，可以帮助企业和政府等解决安全问题和风险，保障社会安全。
4. 提高创新性：通过对数据的挖掘和分析，可以帮助企业和学术界等进行创新和发明，提高生产力和学术水平。
综上所述，大数据技术在商业、政府、学术和个人等领域都有着广泛的应用，它不仅可以带来效率、收益、安全和创新等方面的价值，也有助于推动社会的进步和发展。
因此，我们应该重视大数据技术的发展和应用，利用其优势，将其应用到各行业中，为社会、企业和个人等带来更多的价值。
大数据的背景和意义
大数据的背景和意义一、背景随着互联网和计算机技术的迅速发展，人们在日常生活和工作中产生了大量的数据。
这些数据包括文字、图像、视频、音频等各种形式，数量庞大且不断增长。
以往的传统数据库技术已经无法满足对这些大规模数据的处理和分析需求。
因此，大数据技术应运而生。
大数据技术的出现，主要是为了解决传统数据库在处理海量数据时遇到的困难。
传统数据库通常采用结构化数据模型，对数据的存储和处理有一定的限制。
而大数据技术则采用非结构化或半结构化的数据模型，能够更好地应对各种类型和格式的数据。
二、意义1. 挖掘潜在价值：大数据技术可以帮助企业和组织挖掘数据中的潜在价值。
通过对大数据的分析和挖掘，可以发现隐藏在数据中的规律和趋势，从而为企业的决策提供更准确、更全面的依据。
例如，通过对用户行为数据的分析，电商企业可以了解用户的购买偏好，进而精准推荐商品，提高销售额。
2. 实时决策：大数据技术可以帮助企业和组织实时获取和分析数据，以支持实时决策。
传统的数据处理方式需要花费大量的时间和资源，无法满足对即时数据的处理需求。
而大数据技术可以在短时间内处理大量数据，使决策者能够及时获取最新的数据，并做出相应的决策。
3. 优化资源配置：大数据技术可以帮助企业和组织优化资源的配置。
通过对数据的分析和挖掘，可以发现资源的利用率和效果，从而调整资源的分配和使用。
例如，通过对交通数据的分析，城市管理者可以了解交通拥堵的原因和分布状况，以便合理规划道路建设和交通流量调度，提高道路利用率和交通效率。
4. 支持科学研究：大数据技术可以为科学研究提供有力的支持。
科学研究通常需要处理大量的数据，而大数据技术可以提供高效的数据处理和分析能力，帮助科学家快速获取研究数据，并从中发现新的规律和知识。
例如，天文学家通过对天体观测数据的分析，可以研究宇宙的起源和演化，为人类提供更多的宇宙知识。
大数据的背景和意义在于它能够处理和分析海量的数据，挖掘数据中的潜在价值，为决策和科学研究提供有力的支持。
国内大数据行业的发展现状及趋势分析
国内大数据行业的发展现状及趋势分析近年来，大数据技术已逐渐成为国内各行各业中不可或缺的一部分。
随着技术的不断进步和数据的快速积累，大数据行业在国内呈现出快速发展的势头。
本文将对国内大数据行业的发展现状进行分析，并探讨未来的发展趋势。
一、发展现状1. 大数据行业规模不断扩大国内大数据行业的规模不断扩大。
报告显示，截至2020年，中国大数据产业规模已经达到1.6万亿元，预计到2025年将达到5万亿元。
国内大数据企业数量也呈爆发式增长，涌现出一大批具有创新力和竞争力的企业。
2. 政府支持力度加大为推动大数据产业的发展，中国政府制定了一系列政策措施，包括鼓励大数据技术应用、加强数据安全保护等。
政府的大力支持使得大数据行业在国内得到了良好的发展机遇和环境。
3. 行业广泛应用大数据技术已广泛应用于各行各业。
在金融行业，大数据分析为风控、反欺诈等提供了强有力的支持；在制造业，大数据可以实现生产过程的精细化管理；在医疗健康领域，大数据技术为疾病预测、精准医疗等带来了巨大的潜力。
大数据行业的发展已经深入到国民经济的方方面面。
二、发展趋势1. 数据安全与隐私保护成为重要议题随着大数据技术的快速发展，数据安全与隐私保护问题也逐渐凸显。
不断爆发的个人信息泄露事件引起了公众的关切，政府也加大了对数据安全的监管力度。
未来，数据安全与隐私保护将成为大数据行业发展的重要议题之一，企业需要加强数据安全措施的建设，确保数据使用的合法性和合规性。
2. 人工智能与大数据的融合人工智能与大数据技术的融合将成为行业发展的重要趋势。
大数据提供了强大的数据支撑能力，而人工智能技术可以对数据进行深度挖掘和分析。
人工智能算法的不断进步也将进一步推动大数据行业的发展，为各个行业提供更精准的数据智能支持。
3. 数据治理与合规化建设数据治理与合规化建设将成为大数据行业发展的重要方向。
随着数据规模和应用场景的不断扩大，有效的数据治理与合规化建设将有助于保障数据质量和可信度。
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浅析大数据技术的发展
作者：黄楚鹏
来源：《现代经济信息》2017年第01期
摘要：在互联网技术高速发展的今天，生产生活以及科学研究都会产生大量的数据，在这
样一个“大数据”时代，通过整合、分析、挖掘数据，将数据的内在联系和关键部位进行提取，
展现数据体现的现象，为管理者的决策提供依据是一个重要的趋势。本文将对大数据时代的背
景、技术，以及面对的机遇和挑战进行了阐述。
关键词：大数据；技术；机遇与挑战
中图分类号：TP311.13 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2017）001-000-01
一、背景
随着信息科学和网络技术的发展，现代生活中出现了“数据化”的思维，数据的产生方式由
原来的“人机”、“机物”的二元世界向融合了社会资源、信息系统和物理资源的三元世界转变
[1]。数据的规模也呈爆炸式的发展。大数据的挖掘和应用可创造出超万亿美元的价值，将会
是未来IT领域最大的市场机遇之一，但由于其数据的爆炸式增长，也给前沿科学项目带来了
巨大的挑战。
二、大数据的内涵和关键技术
大数据提出至今受到广泛的关注，但其并没有一个统一的概念，对其定义大都是对大数据
的定性描述，并未给出定量的指标。我们姑且引用麦肯锡对大数据的定义，以方便讨论和研
究。麦肯锡定义大数据为：在一定的时间范围内，无法用传统的数据库软件或工具对其进行抓
取、管理和处理的数据集合[2]。
大数据不是一个新概念或新技术，早在2000年Diebold撰写的论文第一次使大数据出现在
学术期刊。大数据作为近年来的一个研究的热点，具有4V[3]特性：（1）Volumes（数据量
大），数据量达到PB级别；（2）Variety（数据类别繁多），包括半结构化和非结构化数
据；（3）Value（价值密度低），大量的数据只有一小部分有效；（4）Velocity（处理速度
快），包含大量在线和实时处理。
随着互联网、云计算等技术的快速发展，大量的移动设备、无线传感器每分每秒都在产生
新的数据，数以亿计的互联网用户产生巨大量的数据交互。面对如此量级的数据，传统的数据
处理技术已经无法应对，为了解决这些难题，需要突破传统技术，进行新技术的变革。大数据
技术是一系列的收集、存储、管理、分析的技术集合，目前适用于大数据的关键技术有：遗传
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算法，模拟生物进化的规律的一种随机化搜索方法，已被广泛应用在信号处理、自适应控制、
机器学习和人工生命等领域；神经网络，根据动物的中枢神经系统的结构和运作模式，对数据
进行分布式并行信息处理的算法；数据挖掘，使用数据库技术从大量的数据中提取关键信息的
技术，并根据关键信息预测目标的值；此外，还有网络分析、空间分析、时间序列分析、分布
式数据库、非关系型数据库、可视化技术等多项相关技术。
三、大数据的机遇和挑战
1.大数据面临的机遇
大数据在数据挖掘和应用方面成为核心，从多个方面创造价值。根据麦肯锡的测算，大数
据的应用每年可潜在为美国医疗健康行业和欧洲政府分别节省3000亿美元和1000亿欧元，利
用个人位置信息潜在可创造6000亿美元的市场价值，因此大数据具有超万亿的大市场。
大数据安全问题日益重要，为信息安全领域带来发展契机。伴随移动互联网的兴起，大数
据使数据价值极大的提高，大量的数据也对信息安全提出了更高的要求。信息安全和云计算贯
穿于大数据的各个环节，云安全等关键技术将为大数据提供更好的保护作用。大数据对信息安
全的要求也将更好的促进和推动信息安全技术的发展。
大数据将全面推动商业智能的发展。商业智能概念在1996年由加特纳集团提出，描述了
通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术包括收集、管理和分析数
据，将数据转化为有用信息，提供了使企业迅速分析数据的技术和方法。我国的商业智能市场
目前已进入成长期，预计未来3年的复合增长率高达35%，潜在的产值超过300亿元。
2.大数据面临的挑战
数据来源错综复杂。丰富的数据源是大数据产业发展的前提，而我国数据资源总量远远低
于欧美，特别是政府和制造业的数据资源的积累大幅落后于发达国家。我们的数据资源还存在
标准化、准确性、利用价值不高等特点，大大降低了数据的价值。大数据有着不可估量的商业
价值，但随着信息采集手段越来越高超，对公众个人信息的保护也是一个需要解决的问题。
数据挖掘分析模型的建立。在人人都讨论大数据的时代，大数据似乎已成为时代的潮流，
数据比以往任何时候都更深入我们生活的每个角落。然而关于大数据的分析，目前还较少实际
运用中有效的模型和方法。主要是由于对大数据价值逻辑缺乏有效的归纳，以及大数据分析中
的关键部分和技术还未成熟，这也是当前大数据时代面临的挑战之一。
大数据的管理与决策。大数据带来的决策挑战非常艰巨，其中一个重要的方面就是为管理
者提供决策依据。与以前的决策是靠个人经验或者直觉的时代相比，依靠大数据的分析结果做
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出决策是非常有价值的，其可以消除由于个人的情感或知识结构差异带来的决策失误，但如何
根据大量数据抓取到关键的决策信息是一个重大的挑战。
大数据人才缺口。大数据的采集分析、设计和实施都需要专业化的工具和技术。大数据时
代企业需要大量既能精通业务又能懂得大数据技术的人才，我国目前IT技术人员配备不足的
现状与大数据IT人才不断增加的矛盾日益突出，大数据对我国人才培养模式以及现有的人才
储备提出了严峻的挑战。
四、结语
大数据作为当下热门且重要的资源，已经出现在很多领域，并将成为未来市场竞争以及科
技创新争夺的资源。大数据时代下，各国在这一领域将展开新一轮的竞争，我们应当与时俱
进，克服困难与挑战，抓住大数据时代发展的机遇，创造出巨大价值。
参考文献：
[1]李国杰，程学旗.大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略领域[J].中国科学院
院刊，2012，27（6）：647-657.
[2]计算机行业-大数据（BigData）专题报告[R].上海：光大证券股份有限公司研究所，
2011.
[3]大数据分析技术的发展[EB/OL].2012-05-16.http：
//tech.ccident.com/art/32963/20120516/3859799_1.html.