中国大数据市场调查研究与发展前景预测报告（2015-2020年）
报告编号：1582009
行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容：
一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。
一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。
中国产业调研网https://www.doczj.com/doc/172564302.html,基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。
一、基本信息
报告名称：中国大数据市场调查研究与发展前景预测报告（2015-2020年）
报告编号：1582009←咨询时，请说明此编号。
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二、内容介绍
产业现状
大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。大数据时代网民和消费者的界限正在消弭，企业的疆界变得模糊，数据成为核心的资产，并将深刻影响企业的业务模式，甚至重构其文化和组织。因此，大数据对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。如果不能利用大数据更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并作出预判，所有传统的产品公司都只能沦为新型用户平台级公司的附庸，其衰落不是管理能扭转的。如今的数据已经成为一种重要的战略资产，它就像新时代的石油一样，极富开采价值。如果能够看清大数据的价值并且迅速行动起来，那么在未来的商业竞争中占据会占得先机。
市场容量
继物联网、移动互联网、云计算之后，大数据再次挑动整个IT产业的神经。这场发端于互联网企业的草根企业技术让我们可以以全新的视角重新审视数据资产，更让潜藏在这些数据中的商业价值得到前所未有的发挥，大数据让“智能之门”从来没有像现在这样距离我们之近。现阶段企业要积极引入大数据技术，还要关注已经部署到位的商业智能如何能与大数据进行结合，在新的时代我们该如何利用它来为企业创造最大的价
值，最终帮助企业推开智慧之门。众所周知，依托价格相对较低的硬件和开源软件构成的组合，大数据大幅降低了普通企业获得“智慧”的门槛。而在过去，商业智能才是企业获得“智慧”的主要技术手段，一个典型的商业智能需要基于传统数据仓库实现，需要专用硬件和专业ETL工具，项目投资不菲而且建设周期长，这就让大量中小企业对商业智能望而却步。正是基于此，当同样能给企业带来“智慧”的大数据一出现，就受到企业的普遍欢迎。全球大数据技术及服务市场复合年增长率将达31.7%，2016年收入将达到238亿美元，将增速约为信息通信技术市场整体增速的7倍之多。2014年中国大数据市场规模达20亿元，从2015年到2017年期间，每年将保持60%以上的增长。
市场格局
大数据主要市场机会集中在各实体企业对海量数据处理、挖掘的应用上，而这些应用必然带动“数据存储设备和提供解决方案”，“大数据的分析、挖掘和加工类企业”等环节的爆发性发展。虽然目前国内数据库、服务器、存储设备等领域，仍是国际巨头占绝对领先优势，大数据应用也还处在起步阶段，但发展前景可以期待。中国经济发展的巨大体量必然拉动天量的数据处理，而数据量处理的爆发必然带动硬件设备支出、数据中心大规模建设，以及相关应用服务领域的商机。另外，市场高度关注的可穿戴设备，也是基于大数据支撑的软件或硬件实现。从谷歌眼镜这样的划时代产品开始，更多生活类、健康类、运动类的可穿戴设备在国内外市场掀起波澜，而可穿戴设备正是基于大数据支撑的软件或硬件实现。围绕着大数据的建设和应用，一线的互联网企业已经开始行动。
前景预测
中国产业调研网发布的中国大数据市场调查研究与发展前景预测报告（2015-2020年）认为，大数据时代将引发新一轮信息化投资和建设热潮。到2020年全球将总共拥有35ZB的数据量，预测未来大数据产品在三大行业的应用就将产生7千亿美元的潜在市场，未来中国大数据产品的潜在市场规模有望达到1.57万亿元，给IT行业开拓了一个新的黄金时代。数据处理技术和设备提供商、IT系统咨询和ERP/CRM/BI改造服务商、智能化和人机交互应用以及信息安全提供商将获巨大需求，相应公司将获得机会。当前我们还处在大数据时代的前夜，2014年以后大数据产品将会形成业绩。由于国际巨头在硬件层和基础软件层垄断优势明显，本土企业将主要依靠对客户需求的了解和客户资源优势，以及本地化服务的优势，在应用软件层分得蛋糕，拥有大数据处理、挖掘技术、数据分析人才以及数据资产的公司值得看好。到2019年中国大数据市场规模将达4 62.9亿。
面临挑战
对于大数据解决方案提供商来说，大数据意味着分析、挖掘数据的方式发生了根本的变化，而为了应对这种变化，大数据解决方案提供商必须在已有的软件架构上改变思路，因此要针对新的架构进行优化，会面临较大的技术挑战。未来的行业应用会形成一个更加紧密的生态链。在这个生态链上，大数据解决方案提供商各个角色分工高度明确，他们互相支持，互相依赖，紧密合作，共同向企业提供更加高质量的服务。这对大数据解决方案提供商的资金和技术力量都是一个挑战。在大数据背景之下，解决方案提供商面临着商业模式转变的挑战。
《中国大数据市场调查研究与发展前景预测报告（2015-2020年）》在多年大数据行业研究结论的基础上，结合中国大数据行业市场的发展现状，通过资深研究团队对大数据市场各类资讯进行整理分析，并依托国家权威数据资源和长期市场监测的数据库，对大数据行业进行了全面、细致的调查研究。
中国产业调研网发布的中国大数据市场调查研究与发展前景预测报告（2015-2020年）可以帮助投资者准确把握大数据行业的市场现状，为投资者进行投资作出大数据行业前景预判，挖掘大数据行业投资价值，同时提出大数据行业投资策略、营销策略等方面的建议。
正文目录
第一章大数据产业相关概述
1.1 大数据介绍
1.1.1 大数据的产生
1.1.2 大数据的特点
1.1.3 大数据的数据来源
1.1.4 大数据的发展阶段
1.2 大数据的价值及影响
1.2.1 大数据的价值
1.2.2 大数据研究意义
1.2.3 大数据对信息时代的影响
1.3 大数据产业简介
1.3.1 大数据产业的概念
1.3.2 大数据产业链分析
1.3.3 大数据产业发展的必然性
1.3.4 大数据产业的战略地位
第二章大数据的发展背景及影响因素
2.1 经济背景
2.1.1 国内外宏观经济对比分析
2.1.2 2014年中国宏观经济环境分析
2.1.3 中国宏观经济发展趋势
2.2 政策背景
2.2.1 发达国家启动大数据产业布局
2.2.2 工信部发布数据中心建设指导意见
2.2.3 中国大数据战略需上升到国家层面
2.3 行业背景
2.3.1 数据正以爆炸式的速度增长
2.3.2 云计算为大数据诞生提供条件
2.3.3 物联网成为大数据的重要来源
2.3.4 智能终端普及带来丰富的数据
2.4 技术背景
2.4.1 大数据关键技术介绍
2.4.2 大数据技术研发热点分析
2.4.3 世界主要企业加快技术研发
2.4.4 数据中心发展的技术影响因素
第三章2012-2014年国际大数据产业的发展
3.1 2012-2014年全球大数据产业总体发展分析
3.1.1 全球大数据应用状况调查
3.1.2 全球大数据行业市场格局分析
3.1.3 全球半数运营商布局大数据业务
3.1.4 部分国家运营商大数据发展状况
3.2 2012-2014年欧盟开放数据战略分析
3.2.1 欧盟开放数据战略的背景
3.2.2 开放数据的创新价值分析
3.2.3 开放数据战略的目的与核心
3.2.4 开放数据战略的基础与支柱
3.2.5 欧盟应对大数据的成功经验
3.3 2012-2014年美国大数据产业发展分析
3.3.1 美国政府的大数据发展战略
3.3.2 美国推动大数据技术发展的措施
3.3.3 美国大数据的应用案例
3.3.4 美国针对大数据安全问题制定的政策3.4 2012-2014年日本大数据产业发展分析
3.4.1 日本大数据产业地位分析
3.4.2 日本大数据市场规模及趋势
3.4.3 日本看好大数据经济效益
3.4.4 日本将运行大数据预防灾害
3.4.5 日本大数据产业重点企业分析
3.5 2012-2014年其他国家大数据产业发展状况
3.5.1 英国投入巨资发展大数据技术
3.5.2 法国开展大数据领域投资计划
3.5.3 澳大利亚大数据政策出台
3.5.4 韩国将建首个开放大数据中心
3.5.5 新加坡准备建立全球大数据中心第四章2012-2014年中国大数据产业的发展
4.1 2012-2014年中国大数据产业发展综述
4.1.1 中国大数据产业发展总况
4.1.2 中国大数据产业的发展阶段
4.1.3 大数据带动新兴产业发展
4.1.4 大数据需求推动云基地建设
4.2 2012-2014年中国大数据产业布局透析
4.2.1 大数据在中国的行业分布
4.2.2 大数据在中国的地域分布
4.2.3 大数据在中国的企业规模分布
4.3 2012-2014年中国大数据产业需求分析
4.3.1 主要行业大数据的需求状况
4.3.2 企业大数据的应用及需求状况
4.3.3 大数据存储领域的需求分析
4.3.4 中国小型机市场需求分析
4.4 2012-2014年大数据业务的商业模式
4.4.1 商业模式的概念
4.4.2 大数据业务的商业模式类型
4.4.3 大数据商业模式及应用特点
4.4.4 中国大数据商业模式初步形成
4.4.5 大数据创新商业模式的构建
4.5 2012-2014年中国大数据产业区域发展状况
4.5.1 山东省推进旅游大数据应用
4.5.2 广东推动大数据商业化应用
4.5.3 2013-2015年上海大数据发展计划
4.5.4 同方大数据助贵州产业市场监测
4.5.5 重庆大数据产业链发展商机探析
4.5.6 联通青岛云计算中心项目即将建成
4.6 2012-2014年大数据产业竞争格局
4.6.1 不同规模企业的竞争力分析
4.6.2 IT产业竞相布局大数据产业
4.6.3 网络保险市场大数据竞争状况
4.6.4 企业在智慧城市建设领域中的竞争
4.7 中国大数据产业存在的问题
4.7.1 我国大数据产业发展存在的问题
4.7.2 中国大数据产业的现实挑战
4.7.3 中国大数据应用面临的挑战
4.7.4 大数据带来的安全问题分析
4.8 中国大数据产业的发展策略
4.8.1 大数据应作为国家竞争的战略重点
4.8.2 大数据产业理性发展的政策建议
4.8.3 中国应加快大数据的研发与应用
4.8.4 应避免大数据的过度建设
第五章2012-2014年重点行业大数据的应用分析5.1 医疗行业
5.1.1 医疗行业大数据应用价值
5.1.2 医疗行业大数据应用状况
5.1.3 医疗行业的数据类型分析
5.1.4 大数据对医疗行业的影响
5.1.5 医疗行业大数据应用的掣肘5.2 金融行业
5.2.1 金融行业大数据应用价值
5.2.2 金融行业大数据应用背景
5.2.3 金融行业大数据应用需求
5.2.4 金融行业大数据应用案例
5.2.5 金融行业大数据应用发展展望5.3 电子商务
5.3.1 电子商务大数据应用价值
5.3.2 电子商务大数据应用需求
5.3.3 电子商务大数据的发展机遇5.3.4 电子商务大数据应用挑战
5.3.5 电商企业大数据应用策略
5.4 零售行业
5.4.1 零售行业大数据应用价值
5.4.2 零售行业大数据应用需求
5.4.3 零售企业大数据应用状况
5.4.4 零售行业线下数据采集方式
5.4.5 零售行业大数据应用案例
5.5 电信行业
5.5.1 电信行业大数据应用价值
5.5.2 电信行业大数据应用背景
5.5.3 电信行业大数据应用需求
5.5.4 电信行业大数据应用案例
5.5.5 电信行业大数据应用发展展望
5.6 交通行业
5.6.1 交通行业大数据应用背景
5.6.2 交通行业大数据应用需求
5.6.3 交通行业大数据应用案例
5.6.4 交通行业大数据应用问题及对策5.6.5 交通行业大数据应用发展展望
5.7 智慧城市
5.7.1 中国智慧城市发展现状
5.7.2 智慧城市大数据应用需求
5.7.3 智慧城市大数据应用价值
5.7.4 智慧城市大数据应用案例
5.7.5 智慧城市大数据应用发展展望
5.8 政府公共服务
5.8.1 政府公共服务中大数据应用价值5.8.2 政府网络执政中大数据应用挑战5.8.3 政府统计工作中大数据应用机遇5.8.4 大数据时代对政府信息公开的需求
5.8.5 军队管理中大数据的应用策略
5.9 其他行业
5.9.1 房地产业大数据应用状况
5.9.2 服装行业大数据应用案例
5.9.3 旅游行业大数据应用策略
5.9.4 影视行业大数据应用分析
5.9.5 媒体行业大数据应用状况及趋势
第六章2012-2014年中国大数据重点应用领域分析
6.1 大数据一体机市场分析
6.1.1 大数据一体机简介
6.1.2 大数据一体机的优劣分析
6.1.3 大数据一体机的用户类型
6.1.4 国外竞争格局与品牌分布
6.1.5 国内市场竞争格局分析
6.1.6 国内企业竞争优劣势分析
6.1.7 国内主流品牌及其特点
6.2 大数据处理和分析软件市场分析
6.2.1 大数据与商业智能的关系
6.2.2 商业智能软件的应用价值
6.2.3 全球商业分析软件市场规模
6.2.4 全球大数据软件市场发展态势
6.2.5 国内大数据软件市场发展状况
6.2.6 国内商业智能软件下游市场
6.2.7 全球大数据软件市场发展潜力
第七章2012-2014年国外大数据行业重点企业发展形势7.1 IBM
7.1.1 公司简介
7.1.2 2012-2014年6月IBM经营状况分析7.1.3 IBM在中国市场的发展策略
7.1.4 IBM大数据领域中国客户案例
7.2 甲骨文
7.2.1 公司简介
7.2.2 2013-2014财年甲骨文经营状况分析7.2.3 甲骨文大数据解决方案透析
7.2.4 甲骨文大数据领域研发动态
7.3 微软
7.3.1 公司简介
7.3.2 2013-2014财年微软经营状况分析7.3.3 微软大数据解决方案透析
7.3.4 微软大数据解决方案的优势
7.4 SAP
7.4.1 公司简介
7.4.2 2012-2014年6月SAP经营状况分析7.4.3 SAP大数据解决方案透析
7.4.4 SAP在中国市场的地位分析
7.5 EMC
7.5.1 公司简介
7.5.2 2012-2014年6月EMC经营状况分析
7.5.3 EMC大数据领域的发展战略
7.5.4 EMC在中国市场的发展策略
7.6 惠普
7.6.1 公司简介
7.6.2 2012-2014财年上半年惠普经营状况分析
7.6.3 惠普大数据领域发展动向
7.6.4 惠普云监控大数据解决方案解析
7.7 其他企业
7.7.1 Teradata
7.7.2 NetApp
7.7.3 亚马逊
7.7.4 Google
7.7.5 Cloudera
第八章2012-2014年国内大数据行业重点企业发展形势8.1 中国移动通信集团公司
8.1.1 公司简介
8.1.2 2012年中国移动经营状况分析
8.1.3 2013年中国移动经营状况分析
8.1.4 2014年1-6月中国移动经营状况分析
8.2 中国联通集团
8.2.1 公司简介
8.2.2 2012年中国联通经营状况分析
8.2.3 2013年中国联通经营状况分析
8.2.4 2014年1-6月中国联通经营状况分析
8.3 中国电信集团公司
8.3.1 公司简介
8.3.2 2012年中国电信经营状况分析
8.3.3 2013年中国电信经营状况分析
8.3.4 2014年1-6月中国电信经营状况分析8.4 百度公司
8.4.1 公司简介
8.4.2 2012年百度经营状况分析
8.4.3 2013年百度经营状况分析
8.4.4 2014年1-6月百度经营状况分析
8.5 腾讯公司
8.5.1 公司简介
8.5.2 2012年腾讯经营状况分析
8.5.3 2013年腾讯经营状况分析
8.5.4 2014年1-6月腾讯经营状况分析
8.6 北京拓尔思信息技术股份有限公司
8.6.1 公司简介
8.6.2 2012年拓尔思经营状况分析
8.6.3 2013年拓尔思经营状况分析
8.6.4 2014年1-6月拓尔思经营状况分析8.7 北京东方国信科技股份有限公司
8.7.1 公司简介
8.7.2 2012年东方国信经营状况分析
8.7.3 2013年东方国信经营状况分析
8.7.4 2014年1-6月东方国信经营状况分析8.8 北京同有飞骥科技股份有限公司
8.8.1 公司简介
8.8.2 2012年同有科技经营状况分析
8.8.3 2013年同有科技经营状况分析
8.8.4 2014年1-6月同有科技经营状况分析8.9 浪潮集团
8.9.1 公司简介
8.9.2 浪潮集团的云计算发展战略
8.9.3 浪潮大数据一体机全面解析
8.9.4 浪潮发展大数据的优劣势分析
8.10 华为技术有限公司
8.10.1 公司简介
8.10.2 华为联手拓尔思推出大数据一体机
8.10.3 华为发布企业级大数据分析平台
8.10.4 华为与央视合作开发大数据存储系统8.11 阿里巴巴集团
8.11.1 公司简介
8.11.2 阿里巴巴大数据起手开局
8.11.3 阿里巴巴大数据应用策略
8.11.4 阿里巴巴B2B业务的大数据模式
第九章2012-2014年大数据产业投资战略分析9.1 2012-2014年全球大数据产业投资状况
9.1.1 大数据市场的投资空间巨大
9.1.2 全球数据中心的建设投入状况
9.1.3 大数据行业获得风投青睐
9.1.4 大数据行业风险投资的动向
9.1.5 2013-2014年大数据领域投融资案例9.2 2012-2014年中国大数据产业投资现状
9.2.1 中国大数据产业投资历程回顾
9.2.2 中国大数据产业投资领域分布
9.2.3 国内外大数据创业和投资对比
9.2.4 大数据创业和投资存在概念泡沫
9.2.5 国内大数据创业企业发展策略
9.3 2012-2014年大数据产业投资机遇
9.3.1 中国大数据产业的投资机遇
9.3.2 大数据产业的投资热点分析
9.3.3 大数据带来的投资新机遇分析
9.3.4 大数据应用行业的潜在市场价值
9.4 2012-2014年大数据产业投资风险及防范
9.4.1 大数据行业的投资风险综述
9.4.2 数据的流动性和可获取性风险
9.4.3 大数据项目投资风险急剧增加
9.4.4 评估大数据产业投资回报的措施
第十章2014-2020年大数据产业发展前景及趋势10.1 全球大数据产业发展前景及趋势预测
10.1.1 全球大数据市场规模及发展趋势
10.1.2 全球大数据与分析方案市场收入预测
10.1.3 全球大数据市场人才需求预测
10.1.4 2014-2020年全球大数据市场发展预测
10.2 中国大数据产业发展前景及趋势预测
10.2.1 2014-2020年中国大数据产业发展预测
10.2.2 中国大数据市场带来的发展机会
10.2.3 中国大数据应用市场发展趋势分析
10.2.4 改变渠道模式的大数据趋势分析
10.2.5 中国大数据技术与产品发展趋势
图表目录
图表1 大数据的四个主要特征
图表2 大数据发展阶段例图
图表3 大数据产业链全景图
图表4 各国际组织近期下调世界及主要经济体经济增长率预测值（％）图表5 世界工业生产同比增长率（%）
图表6 三大经济体GDP环比增长率（%）
图表7 世界及主要经济体GDP同比增长率（%）
图表8 三大经济体零售额同比增长率（%）
图表9 世界贸易量同比增长率（%）
图表10 波罗的海干散货运指数（%）
图表11 世界、发达国家和发展中国家消费价格同比上涨率（%）
图表12 美国、日本和欧元区失业率（%）
图表13 全球贸易量实际值和长期趋势
图表14 2014年全球需求仍处于较低水平
图表15 2014年降息经济体
图表16 2014年升息经济体
图表17 一年来美国道琼斯工业指数走势
图表18 一年来新兴市场股指走势
图表19 一年来美元指数及美元兑欧元和日元走势
图表20 一年来美元兑卢布走势
图表21 一年来每单位外币兑美元走势
图表22 国际市场初级产品价格名义指数走势（2010＝100）
图表23 2010-2014年国内生产总值及其增长速度
图表24 2010-2014年城镇新增就业人数
图表25 2010-2014年国家全员劳动生产率
图表26 2014年居民消费价格月度涨跌幅度
图表27 2014年居民消费价格比上年涨跌幅度
图表28 2014年新建商品住宅月度同比价格上涨、持平、下降城市个数变化情况图表29 2010-2014年全国一般公共财政收入
图表30 2010-2014年年末国家外汇储备
图表31 2010-2014年粮食产量
图表32 2010-2014年全部工业增加值及其增长速度
图表33 2014年主要工业产品产量及其增长速度
图表34 2010-2014年建筑业增加值及其增长速度
图表35 2010-2014年全社会固定资产投资
图表36 2014年分行业固定资产投资（不含农户）及其增长速度
图表37 2014年固定资产投资新增主要生产与运营能力
图表38 2014年房地产开发和销售主要指标完成情况及其增长速度
图表39 2010-2014年社会消费品零售总额
图表40 2010-2014年货物进出口总额
图表41 2014年货物进出口总额及其增长速度
图表42 2014年主要商品出口数量、金额及其增长速度
图表43 2014年主要商品进口数量、金额及其增长速度
图表44 2014年对主要国家和地区货物进出口额及其增长速度图表45 2014年非金融领域外商直接投资及其增长速度
图表46 2014年非金融领域对外直接投资额及其增长速度
图表47 云计算与大数据关系
图表48 云计算与大数据的差异
图表49 2013年全球主要大数据厂商收入排名（百万美元）图表50 2011－2015 年中国金融行业IT 投资规模与增长
图表51 中国金融行业大数据应用投资结构
图表52 电信运营商海量数据分析处理分类模型
图表53 电信运营商海量数据分析处理需求
图表54 2008-2013年电信行业投资规模
图表55 2011－2013 年中国电信行业IT 投资规模
图表56 国内外商业智能厂商优劣势对比
图表57 IBM利润表
图表58 IBM资产负债表
图表59 IBM现金流量表
图表60 甲骨文利润表
图表61 甲骨文资产负债表
图表62 甲骨文现金流量表
图表63 微软利润表
图表64 微软资产负债表
图表65 微软现金流量表
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。 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，因此企业也是开出了高薪聘请这类高端人才。北大青鸟佳音校区为您提供一个好的平台，让你深入接触大数据，实现你的高薪就业梦，北大青鸟佳音校区为您扬帆起航。
智慧健康医疗 1、CAD在医疗健康领域的英文全称是（）Computer Aided Diagnosis 2、不属于AI健康医疗生态系统的是（）制药生态 3、不属于慢性疾病的是（）艾滋病 4、AI院前管理包括（）预测和干预 5、AI医疗健康技术体系的基础层不包括（）芯片 6、AI医疗健康发展的核心要素是（）数据 7、我国首次研发的AI医疗系统是面向（）中医 8、第3次AI浪潮的到来主要依赖于（）深度学习 9、目前AI医疗健康市场最成熟的是（）辅助医疗影像诊断 10、我国慢性疾病增加，与老龄化加剧的关系（）强相关 11、AI医疗健康的核心技术体系主要包括（）传感器技术存储技术传输技术 12、AI辅助诊断属于（）院中管理 13、婴幼儿时期的环境暴露不会影响个体后期的身体健康。错误 14、以下不属于大数据时代特征的是（）数据处理速度迅速提升 15、以下哪一项不是人工智能发展的必要条件（）机器学习 16、以下哪一项不属于健康医疗大数据来源（）购物数据 17、以下不属于机器学习研究范畴的是（）专家系统 18、以下属于人工智能在医疗领域应用的是（）多选疾病预测辅助诊断药物个性化推荐 19、以下对大数据描述正确的是（）大数据本质在于数据的关联分析 20、以下不属于弱人工智能特点的是（）自适应能力 21、人工智能技术发展出现几次低潮的原因包括（）多选算法研究瓶颈计算能力瓶颈数据有限 22、以下说法正确的是（）人工智能就是深度学习 23、以下说法正确的是（）健康医疗领域数据存在孤岛现象 24、以下说法正确的是（）即使在大数据时代，统计分析仍然具有重要的作用 25、以下关于人工智能、机器学习和深度学习说法正确的是（） 机器学习或深度学习是实现人工智能的一种方法
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） ?
数据中心未来的发展趋势 经历了ISP/ICP飞速发展，.COM公司的风靡后，一种新的服务模式--互联网数据中心（Internet Data Center，缩写为IDC）正悄然兴起。它在国外吸引着像AT&T、AO- 、IBM、Exodus、UUNET等大公司的巨资投入；国内不但四大电信运营商中国电信、中国网通、中国联通、中国吉通开始做跑马圈地，一些专业服务商如清华万博、首都在线和世纪互联等，也参与了角逐。 IDC(Internet Data Center) - Internet数据中心，它是传统的数据中心与Internet的结合，它除了具有传统的数据中心所具有的特点外，如数据集中、主机运行可靠等，还应具有访问方式的变化、要做到7x24服务、反应速度快等。IDC是一个提供资源外包服务的基地，它应具有非常好的机房环境、安全保证、网络带宽、主机的数量和主机的性能、大的存储数据空间、软件环境以及优秀的服务性能。 IDC作为提供资源外包服务的基地，它可以为企业和各类网站提供专业化的服务器托管、空间租用、网络批发带宽甚至ASP、EC等业务。简单地理解，IDC是对入驻(Hosting)企业、商户或网站服务器群托管的场所；是各种模式电子商务赖以安全运作的基础设施，也是支持企业及其商业联盟(其分销商、供应商、客户等)实施价值链管理的平台。形象地说，IDC是个高品质机房，在其建设方面，对各个方面都有很高的要求。 IDC的总体结构如下图所示:
IDC的建设主要在如下几个方面： 网络建设 IDC主要是靠其有一个高性能的网络为其客户提供服务，这个高性能的网络包括其- AN、WAN和与Internet接入等方面。 IDC的网络建设主要有： - IDC的- AN的建设，包括其- AN的基础结构，- AN的层次，- AN的性能。- IDC的WAN的建设，即IDC的各分支机构之间相互连接的广域网的建设等。- IDC的用户接入系统建设，即如何保证IDC的用户以安全、可靠的方式把数据传到IDC的数据中心，或对存放在IDC的用户自己的设备进行维护，这需要IDC 为用户提供相应的接入方式，如拨号接入、专线接入及VPN等。 - IDC与Internet互联的建设。
探索大数据和人工智能参考答案 1、下列选项中，不是大数据发展趋势的是？ A.大数据分析的革命性方法出现 B.大数据与云计算将深度融合 C.大数据一体机将陆续发布 D.大数据未来可能会被淘汰 2、2012年7月，为挖掘大数据的价值，阿里巴巴集团在管理层设立（）一职，负责全面推进“数据分享平台”战略，并推出大型的数据分享平台。 A. 首席数据官 B. 首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 3、在Spark的软件栈中，用于机器学习的是 A. Spark Streaming B. Mllib C. GraphX D. SparkSQL 4、MPP是指？ A. 大规模并行处理系统 B. 受限的分布式计算模型 C.集群计算资源管理框架 D.分布式计算编程框架 5、以下哪个场景可以称为大数据场景？ A.故宫游客人数 B.故宫门票收入 C.美团APP的定位信息 D.文章内容 6、以下应用没有使用你的地理位置信息的是？ A. 美团 B. 滴滴 C. 高德地图 D. Word 7、Hadoop是（）年诞生的？ A. 1985-1985 B. 1995-1996 C. 2005-2006 D. 2015-2016 8、HBASE的特点不包括哪些？ A. 面向行 B.稀疏性 C. 多版本 D.高可靠性 9、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、（）？
A. Reduce B. Hash C. Clean D. Loading 10、Flume采用了三层架构，分别为agent，collector和（） A. Map B. storage C. Shuffle D. Hash 11、在Spark的软件栈中，用于交互式查询的是 A. SparkSQL B. Mllib C. GraphX D. Spark Streaming 12、下列选项中能够正确说明大数据价值密度低的是？ A. 100TB数据中有50TB有效数据 B. 1TB数据中有1KB有效数据 C. 100PB数据中有100PB有效数据 D. 10EB数据中有10EB有效数据 13、IBM的（）是第一个在国际象棋上战胜人类棋手的人工智能计算机。 A. AlphaGo B. 深蓝 C. 图灵机模型 D. 深度学习机器人 14、下列选项中，不是人工智能的算法中的学习方法的是？ A. 重复学习 B. 深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 15、对抗学习中两个网络互相竞争，一个负责生成样本，那么另一个负责做什么？ A. 判别样本 B. 计算样本 C. 统计样本 D. 生成样本 16、人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，请问它的英文缩写是？ A. AI B. BI C. AL D. AF 17、下列选项中，哪项是由谷歌开发的人工智能算法框架？ A. Kafka
大数据发展趋势答案
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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!
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.doczj.com/doc/172564302.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 年公需科目《大数据前沿技术及应用》 第八章：大数据发展趋势答案 1、大数据预测能够分析和挖掘出人们不知道或没有注意到的模式，确定判断某件事情必然发生。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：B 2、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. 否正确选项：A 3、大数据分为“结构化数据“与”非结构化数据” 。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 4、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. 否正确选项：A 5、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） A. 是 B. 否正确选项：A 6、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. 否正确选项：A
7、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. 否正确选项：A 8、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. 否正确选项：A 9、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. 否正确选项：A 10、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. 否正确选项：A 11、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. 否正确选项：A 12、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. 否正确选项：A 13、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. 否正确选项：A 14、数据结构”是指不存储数据库之中的，包括电子邮件、文本文件、图像、视频等数据。（3 分）
数据库未来发展趋势(同名25272)
数据库技术最新发展 数据库（Databases，简称DB）是指长期保存在计算机的存储设备上、并按照某种模型组织起来的、可以被各种用户或应用共享的数据的集合。数据库管理系统（Database Management Systems，简称DBMS）是指提供各种数据管理服务的计算机软件系统，这种服务包括数据对象定义、数据存储与备份、数据访问与更新、数据统计与分析、数据安全保护、数据库运行管理以及数据库建立和维护等。 由于企业信息化的目的就是要以现代信息技术为手段，对伴随着企业生产和经营过程而产生的数据进行收集、加工、管理和利用，以改善企业生产经营的整体效率，增强企业的竞争力。所以，数据库是企业信息化不可缺少的工具，是绝大部分企业信息系统的核心。 纵观数据库发展，三大数据库巨头公司纷纷推出其最新产品，数据库市场竞争日益加剧。从最新的IDC报告显示，在关系数据库管理系统(RDBMS)软件市场上，Oracle继续领先对手IBM和微软，但是微软在2006年取得了更快的销售增长率…… 根据对数据库发展的技术趋势不难看出，整个数据库发展呈现出了三个主要特征： (1)、支持XML数据格式 IBM公司在它新推出的DB2 9版本中，直接把对XML的支持作为其新产品的最大卖点，号称是业内第一个同时支持关系型数据和XML数据的混合数据库，无需重新定义XML数据的格式，或将其置于数据库大型对象的前提下，IBM DB2 9允许用户无缝管理普通关系数据和纯XML数据。 对于传统关系型数据与层次型数据的混合应用已经成为了新一代数据库产品所不可或缺的特点。除了IBM，Oracle和微软也同时宣传了它们的产品也可以实现高性能XML存储与查询，使现有应用更好的与XML共存。 (2)、商业智能成重点 为应对日益加剧的商业竞争，企业不断增加内部IT及信息系统，使企业的商业数据成几何数量级不断递增，如何能够从这些海量数据中获取更多的信息，以便分析决策将数据转化为商业价值，就成为目前数据库厂商关注的焦点。各数据库厂商在新推出的产品中，纷纷表示自己的产品在商业智能方面有很大提高。如：微软最新版SQL Server 2005就集成了完整的商业智能套件，包括数据仓库、数据分析、ETL工具、报表及数据挖掘等，并有针对性的做了一些优化。如何更好的支持商业智能将是未来数据库产品发展的主要趋势之一。 (3)、SOA架构支持 SOA已经成为目前IT业内的一个大的发展趋势，最初IBM和BEA是该理念的主要推动者，后来有越来越多的企业加入，开始宣称支持SOA，其中包括Oracle，而微软开始并不是非常赞同SOA的，但是，随着时间的发展，目前国内主流的数据库厂商都开始宣称他们的产品是完全支持SOA架构的，包括微软的SQL Server 2005，从微软态度的转变可以看出，未来IT业的发展与融合，SOA正在成长为一个主流的趋势。 本文仅对数据库管理系统的现状以及一些重要的发展方向作一简要综述，并不具体对一些技术内容进行深入探讨，每一个方向的研究课题都可以充分地展开。
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 -
2017贵州大数据考试题目和答案
? 1.大数据元年是指（单选题1分）得分：1分 o A.2010年 o B.2011年 o C.2012年 o D.2013年 ? 2.《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》提出，到2020年，统筹区域布局，依托现有资源建成（）区域临床医学数据示范中心。（单选题1分）得分：1分 o A.100个 o B.200个 o C.300个 o D.400个
? 3.近几年，我国电子信息产业一直保持了（）以上的年增长速度，成为国民经济各个领域中间的佼佼者。（单选题1分）得分：1分 o A.7% o B.8% o C.9% o D.10% ? 4.宁家骏委员指出，过去我们研制一个新型号的航天器，平均需要多长时间？（单选题1分）得分：1分 o A.1-2年 o B.3-4年 o C.5-6年 o D.7-8年
? 5.具体来说，摩尔定律就是每（）个月，产品的性能将提高一倍。（单选题1分）得分：1分 o A.6 o B.12 o C.16 o D.18 ? 6.以下说法错误的是哪项？（单选题1分）得分：1分 o A.大数据是一种思维方式 o B.大数据不仅仅是讲数据的体量大 o C.大数据会带来机器智能 o D.大数据的英文名称是large data ?7.第一个提出大数据概念的公司是（单选题1分）得分：1分
o A.微软公司 o B.脸谱公司 o C.谷歌公司 o D.麦肯锡公司 ?8.大数据要求企业设置的岗位是（单选题1分）得分：0分 o A.首席分析师和首席工程师 o B.首席信息官和首席工程师 o C.首席分析师和首席数据官 o D.首席信息官和首席数据官 ?9.世界上第一台电子计算机（ENIAC）是在哪一年宣告诞生的？（单选题1分）得分：1分 o A.1946年 o B.1947年
大数据发展背景与研究现状 （一）大数据时代的背景 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 MGI）发 “赢 技术使得在线购物的完成率提升了10%到15%。我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里，但很多数据却与世隔绝“深藏闺中”，成为极大的浪费。2015年，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，明确要求“2018年底前建成国家政府数据统一开放平台”；今年5月，国务院办公厅又印发《政务信息系
统整合共享实施方案》，进一步推动政府数据向社会开放。1 大数据可以把人们从旧的价值观和发展观中解放出来，从全新的视角和角度理解世界的科技进步和复杂技术的涌现，变革人们关于工作、生活和思维的看法。大数据的应用十分广泛，通过对大规模数据的分析，利用数据整体性与涌现性、相关性与不确定性、多样性与非线性及并行性与实时性研究大数据在 。2012年Gartner认为，不到两年时间大数据将成为新技术发展的热点，海量和多样化的信息资产使得大数据需要新的处理模式，才能为数据信息使用者提供有效的信息，使得企业洞察危险的能力增强，流程得以优化，决策更加准确。Victor 在其最新着作《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》中指出，大数据 1人民网 26个好用大数据的秘诀
时代要想得到有价值的信息，要从总体而不是少量的数据样本分析与实务相关的所有数据。更加注重数据之间的相关关系，乐于加收纷繁复杂的数据，而不再探求难以捉摸的因果关系和追求数据的精确性。欧盟在其公布的《数字议程》中指出公共数据的市场价值约有320亿欧元，公共数据的开放和再利用可以产生新的商业和工作机会。开放行、公共数据，增加政府的开放和透明度可以给 年9 展的进程。2017年8月30日，国家旅游局、银联商务股份有限公司和中国电信集团联合成立“旅游消费但是数据联合实验室”，并发布了首份研究成果《2017年上半年中国旅游消费大数据报告》。三方在各自的领域有深耕多年的技术、大数据能力、市场资源和经验，通过签署站多合作，可以实现资源共享，优势互 3国家十三五规划纲要
大数据时代题目及答案(三套试题仅供参考)
第一套试题 1、当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（C ）。（单选题，本题2分） A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（C）。（单选题，本题2分） A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。（单选题，本题2分） A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度 5、数据清洗的方法不包括（ D）。（单选题，本题2分） A：缺失值处理 B：噪声数据清除 C：一致性检查 D：重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。（单选题，本题2分） A：统计报表 B：网络爬虫 C：API接口 D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（A）。（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集 B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新 8、智慧城市的构建，不包含（ C）。（单选题，本题2分） A：数字城市 B：物联网 C：联网监控 D：云计算 9、大数据的最显著特征是（A）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（B ）。（单选题，本题2分） A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）。（单选题，本题2分） A：互联网 B：物联网 C：综合国力 D：自然资源 13、在数据生命周期管理实践中，（ B）是执行方法。（单选题，本题2分） A：数据存储和备份规范 B：数据管理和维护 C：数据价值发觉和利用 D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（C）。（单选题，本题2分） A：网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C：数字轨迹用完即自动删除 D：用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（ C）。（单选题，本题2分） A：1KB＜1MB＜1GB B：基本单位是字节（Byte） C：一个汉字需要一个字节的存储空间 D：一个字节能够容纳一个英文字符， 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。（单选题，本题2分） A：不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别
大数据发展发展趋势分析报告
2012年，全球数据储存量达到1.8ZB，这是什么概念？它相当于每个中国人，每分钟发3条微博，一共要写2.6976万年才能写完。四年过去了，全球大数据储量是2012年的8倍，而用于存储数据的全球服务器总量还将增长十倍。预计到2020年，全球大数据市场规模将达到1263.21亿美元，据数据显示，目前70%的大企业和56%的中小企业已经部署或是正在计划部署与大数据有关的项目和计划。全球大数据市场结构正在从垄断竞争走向完全竞争的局面。 美国： 美国是大数据发展的领跑者，美国政府一直积极出台大数据相关政策。现今，美国的大数据产业发展广泛渗透到经济、政治、教育、安全和社会管理等领域，步入大规模商业化阶段。大数据已成企业发展的巨大引擎。“Facebook”、“Twitter”项目的成功，标志着信息技术企业加快推动大数据业务的发展，大数据的使用将成为领先企业与其他企业之间最显著的差别。大数据也成为新的盈利模式，正在推动改革企业的决策模式、运营模式和竞争模式，成为企业发展战略的重要组成部分。 政府对大数据政策的支持 在美国总统奥巴马宣誓就职后的第一个工作日就签发了“开放政府”备忘录（Memorandum on Transparency and Open
Government），指导新一届行政当局从开放政府数据源、建设开放型政府入手，以数字革命带动政府变革。“开放政府”的目的简洁明了：改进公众服务，提升公众信任，更有效管理公共资源和增进政府责任。互联网时代的开放型政府，首先必须开放政府数据。紧随其后，总统签发“开放政府数据”行政令（The Open Government Directive），要求在45天内所有政府部门无一例外必须向社会开放3个有价值的数据源。 在大数据法律方面：美国总统要求超前思考“大数据”对人类社会的影响，重点研究现有技术和未来技术会对现行法律带来哪些挑战，哪些法律和政策需要修订或制定以适应变化。为了更进一步发展大数据产业，美国政府发布了《联邦大数据研发战略计划》，以加速其2012年提出的“大数据研发行动”进程。 应用案例： 大数据在公共设施方面的应用 1.在夏威夷四处可见防海啸警报器，但这些警报器里的电池经常被偷，直接导致政府无法准确掌握各个报警器在紧急状况下能否使用，所以他们利用大数据技术，发明了一个“报警器中的报警器”，可以及时获取所有报警器的实时数据，避免了海啸发生前由于数据无法准确掌握造成的重大损失。
大数据时代的数据库的创新与发展
大数据时代的数据库的创新与发展 摘要：大数据时代的到来，使得传统数据库在处理百TB以上、特别是PB级数据的查询、 统计、分析等应用时，遇到性能上的瓶颈。面对电信、金融、安全、政企等大数据量应用，包括电信话单、金融细帐、智能电网、经营分析、公安网监、舆情监控、审计稽查、应急指挥等，用户体验往往不可接受。海量数据的3V(数量Volume、速度Velocity、多样Variety)挑战着传统数据库曾经非常成功的“一种架构支持多类应用”的模式。互联网和大数据应用的冲击下，世界数据库格局在发生革命性的变化，通用数据库(OldSQL)一统天下变成了OldSQL、NewSQL、NoSQL共同支撑多类应用的局面。 大数据是信息化的一个崭新发展阶段，通过分析各种大数据，人类对知识的认知可以见微知著、集腋成裘、由此及彼，对世界的认知也将更全面、更深入、和更具前瞻性。自2011年5月，EMC和IDC在合作研究“数字宇宙”五年之后提出“大数据”概念以来，“大数据经济”的影响力愈发显著，谷歌、Facebook竞相超过微软，曾经的“软件为王”让位于“数据为王”。 可以预见，大数据时代将引发大量应用创新，比如，城市大数据应用将支撑智慧城市建设，还有智慧教育、智慧医疗、智慧交通、智慧金融等; 关键词：大数据时代，数据库；系统；创新； 引言：“大数据”（ big data）或者称为“海量数据”，这个直白的名词，已经在全球 引起了广泛关注，已经引领了又一轮数据技术的革命。 美国EMC 公司于2011 年5 月在美国拉斯维加斯举办第11 届 EMC World 大会，大会的核心是帮助企业利用IT变革的重要趋势。此次大会以“云计算相遇大数据（ Cloud Meets Big Data）”为主题，着重展现当今两个最重要的技术趋势，正式抛出了“大数据”概念。 根据IDC《数字世界》研究项目在2012年的统计，2010年全球数字资源的规模首次突破了ZB（1ZB=1万亿GB）级别，达到了1.227ZB；而2005年只有130Eb，五年增长了10倍。如果保持这种爆炸式的增长速度，到了2020年，我们的数字资源规模将超过40ZB，相当于世界上每个人拥有超过5200GB的数据。无疑，我们已进入了大数据时代。 在 2011 年 12 月，我国工信部发布了物联网“十二五”规划，提出了4项关键技术创新工程。信息处理技术的内容包括海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析等，都是大数据技术的重要组成部分；另外 3 项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，这些也都与“大数据”密切相关。我国也对大数据技术给与了足够的重视。基于以上概述，大数据时代已经到来，已经对我们的社会产生了重大影响，本文将尝试对大数据时代我国的索引和数据库事业的发展与创新进行研究和展望。 大数据时代： 多权威机构和企业对大数据给予了不同的定义。麦肯锡认为，“大数据所涉及的数据集规模已经超过了传统数据库软件获取、存储、管理和分析的能力。”IBM公司认为，可以用3个特征相结合来定义大数据：数量（V olume）、种类（Variety）和速度（Velocity），即庞大容量、极快速度和种类丰富的数据。IDC认为，“大数据不是一个事物，而是一个跨多个信息技术领域的活动。大数据技术描述了新一代的技术和架构，其被设计用于通过使用高速（V elocity）的采集、发现或分析，从超大容量（V olume）的多样（Variety）数据中经济地提取价值（Value）。” 综合对种不同的见解，本文认为，具备以下特征的就是大数据。
《“互联网+”与大数据时代的机遇与挑战》在线考试 时间限制:90分钟 一、单项选择题(共20小题，每小题2分) 1.（）以满足消费者在互联网中的消费需求为主要目标，其商业模式以眼球经济为主。 A. 产业互联网 B. 消费互联网 C. 移动互联网 D. 桌面互联网 2.以下哪项新兴经济形态对双方来说都是共赢（）。 A. 生态经济 B. 平台经济 C. 共享经济 D. 网红经济 3.根据本讲，以下不属于“十三五之歌”的特点的是（）。 A. 贴近西方受众 B. 符号接近性 C. 着重对外交问题阐述立场和主张 D. 解释性叙事 4.本讲提到，政府提出的“放管服”中的“放”是指要（）。 A. 促进公平竞争 B. 降低准入门槛 C. 强化监管
D. 提高服务效率 5.根据本讲，不属于开放数据的特征的是（） A. 机器不可读 B. 开放的 C. 结构化的 D. 有高利用价值的 6.本讲提到，新技术或者新业态在实施的过程中，其实是（）的重新布局。 A. 制度 B. 利益 C. 产业 D. 规则 7.（）是以信息物理系统为核心，以智能工厂为载体，以数据互连互通为主线，以产品生产管理与服务等产品生命周以定制化、分散化生产方式为主要特征。 A. 智能生产 B. 智能制造 C. 智能加工 D. 智能售后 8.流通型电子商务产业生态的核心是（） A. 互联网金融 B. 电子商务平台 C. 网上支付和网上物流环节的完善 D. 线上和线下电子商务的融合发展 9.互联网信息化的发展的动力是（）
A. 技术创新 B. 原创性创新 C. 机制创新 D. 模式创新 10.信息的目的性与特定社会活动相关性又称为（）。 A. 信息异构 B. 信息冗余 C. 职能型 D. 职属性 11.根据本讲，2012到2016年间全世界网民数量增加的后25亿人主要以（）为主。 A. 意见领袖 B. 有影响力的人 C. 中产阶级 D. 草根和青年网民 12.本讲提到，（）从中科院高能物理所发出我国第一封电子邮件，揭开了中国人使用Internet的序幕。 A. 1978年 B. 1987年 C. 1990年 D. 1991年 13.根据本讲，从政策角度，互联网发展带来的新挑战不包括（）。 A. 对监管政策的挑战 B. 对法律制度的挑战
东华大学 报告名称: 数据库技术最新发展 学院： 专业： 姓名： 学号： 指导老师： 2015-12-10
1.引言 自从计算机问世以后，就有了处理数据、管理数据的需求，由此,计算机技术新的研究分支数据库技术应运而生。数据库（Databases，简称DB）是指长期保存在计算机的存储设备上、并按照某种模型组织起来的、可以被各种用户或应用共享的数据的集合。数据库管理系统（Database Management Systems，简称DBMS）是指提供各种数据管理服务的计算机软件系统，这种服务包括数据对象定义、数据存储与备份、数据访问与更新、数据统计与分析、数据安全保护、数据库运行管理以及数据库建立和维护等。 随着计算机应用领域的不断拓展和多媒体技术的发展,数据库已 是计算机科学技术中发展最快、应用最广泛的重要分支之一。从20世纪60年代末开始,数据库系统已从第一代层次数据库、网状数据库,第二代的关系数据库系统,发展到第三代以面向对象模型为主要特征的数据库系统。关系数据库理论和技术在70~80年代得到长足的发展和广泛而有效地应用,80年代,关系数据库成为应用的主流,几乎所有 新推出的数据库管理系统(DataBaseManagementSystem,DBMS)产品都是关系型的,他在计算机数据管理的发展史上是一个重要的里程碑,这种数据库具有数据结构化、最低冗余度、较高的程序与数据独立性、易于扩充、易于编制应用程序等优点,目前较大的信息系统都是建立在关系数据库系统理论设计之上的。但是,这些数据库系统包括层次
数据库、网状数据库和关系数据库,不论其模型和技术上有何差别,却主要是面向和支持商业和事务处理应用领域的数据管理。然而,随着用户应用需求的提高、硬件技术的发展和InternetIntranet提供的丰富多彩的多媒体交流方式,促进了数据库技术与网络通信技术、人工智能技术、面向对象程序设计技术、并行计算技术等相互渗透,互相结合,成为当前数据库技术发展的主要特征,形成了数据库新技术。目前，数据库技术已相当成熟，被广泛应用于各行各业中，成为现代信息技术的重要组成部分，是现代计算机信息系统和计算机应用系统的基础和核心。 2.数据库技术的发展历程 在数据库系统出现以前，各个应用拥有自己的专用数据，通常存放在专用文件中，这些数据与其他文件中数据有大量的重复，造成了资源与人力的浪费。随着机器存储数据的日益增多，数据重复的问题越来越突出。于是人们就想到将数据集中存储、统一管理，这样就演变成数据库管理系统而形成数据库技术。 数据库的诞生以20世纪60年代IBM 推出的数据库管理产品IMS 为标志。1969年IBM 公司研制了基于层次模型数据库管理系统IMS （Information Management System），并作为商品化软件投入市场。数据库的出现，实现了数据资源的整体管理。IMS系统的推出，使得数据库概念得到了普及，也使得人们认识到数据的价值和统一管理的