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大数据（Bigdata）未来发展趋势预测_武汉光环大数据培训机构
1. 数据分析办事
我们将看到SaaS（Software-as-a-service，软件即办事）供应商开端供给数据分析办事（如1010data），这些供应商将会经由过程你的非结构化数据，为你供给尺度的申报和数据办事。除了能够访问更多的数据以供给模子外，这与Web分析（如Omniture）非常相似。行业之间70%~80%的数据分析模子将会类似，都将供给现成的申报功效。别的20%，将经由过程web接口容许用户创立模子去分析数据。
2. 数据可视化办事
分析只是数据的一部分，别的比较重要的是，能够或许以可视化的情势（类似于信息图表）来展示数据的规模和数据点。
3. 众包情势（Crowdsourcing Model）
企业将开端使用众包情势，以赞助分析和发明数据中的模子。
众包是互联网带来的新的生产构造情势，即企业应用互联网将事情分配出去，以发明创意或解决技术问题。经由过程互联网控制，这些构造能够应用自愿员工大军的创意和能力——这些自愿员工具备完成义务的技能，愿意应用业余时间事情，满足于对其办事收取小额待遇，或者暂时并无待遇，仅仅满足于将来获得更多待遇的前景。尤其对于软件业和办事业，这供给了一种构造劳动力的全新方法。
众包和通俗意义上的外包不同点在于，前者的义务和问题是外派给不确定的群体，而后者是外派给确定的个别。
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4. RDBMS（关系型数据库管理系统）供应商将死灰复然
NoSQL供应商宣称大数据存储、疾速处置和分析功效是他们产物的上风。但我信任，一些大厂商（如Oracle、IBM、微软等）将会推出能够或许存储和处置大批数据（包含SQL MapReduce层）的关系型数据库版本，并整合NoSQL在处置大数据上的特征。
5. NoSQL市场将会重组
今朝NoSQL解决方案曾经被大批用于详细的用户实例上，并能够或许很好地运转，但这必要企业依据必要做大批的事情。在这种情况下，一些产物将被归并，一些将落空社区支持，一些将被其他供应商收购。
6. 数据分析库
为了赞助开辟职员分析数据，罕用的模子和设计将会被做成现成的库。这意味着，罕用模子的数据分析将会加倍轻易。
综上所述，将来大数据将会遵守花费化情势，焦点基础设施将作为办事或应用程序来供给。数据分析和数据可视化将会在原始数据基础上作为一套尺度的办事，并容许用户创立自己的数据模子。
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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。
德国预测中国未来30年！看后彻底震惊 德国预测中国未来30年！看后彻底震惊 2015-09-15 14:30 编辑：wyj 核心提示：2040年，东方世界的财富超过西方世界，中国人均GDP达到20万，成为发达国家。中国登月成功德国媒体预测中国未来30年，惊呆了!可能? 2016年，中日韩-东盟成为世界上最大的自由贸易区。中国成功发射载人登月航天器。首名中国女航天员成为有史以来第一个登上月球的中国人。全国超过10亿观众在中秋节亲眼目睹了现代版的嫦娥奔月。 2017年，中国宣布建成科技创新型国家，这项计划始于2005年，终于利用12年时间完成。中国产业升级初步完成，中国企业的生产线更多的设立在非洲，印度，东南亚，拉丁美洲，中国本土制造比例逐渐下降。 2018年，龙芯处理器占领国际CPU超过10%市场份额，中国国产汽车大量占领广大发展中国家市场，中国国内汽车拥有率达到20%，个人移动终端(那个时候估计不用手机了，应该是掌上电脑的感觉吧)拥有率超过80%，按照绝对数量，全部位居世界第一。 2019年，朝鲜韩国结成自由经济体，经济总量位居世界第7位。当年全球GDP排行为1美国，2中国，3日本，4
德国，5英国，6法国，7朝鲜韩国经济体，8意大利，9印度。 2020年，中国海军在东海与日本自卫队发生小规模冲突，中国海军随即占领钓鱼岛，宣布钓鱼岛为中国固有领土。并希望日方保持克制，不要使冲突升级。最终中日谈判解决争端，日本承认钓鱼岛属于中国，中国支持日本收回北方四岛之主权。 2021年，一种以学习中华礼仪，复兴中华文化为目的的仿古私塾在民间兴起。有条件的家庭纷纷送孩子去这种私塾学习古礼，古文，古文化和琴棋书画，以增加孩子的修养。以往的英语，钢琴，芭蕾，素描等等培训机构逐渐被冷落。 中国未来航母编队示意图 2022年，中国宣布启动反分裂国家法，统一台湾。五星红旗升起在台北上空，并派20万精锐部队登陆台湾维持秩序。中国政府在台湾推行一国两制，台湾体制维持不变，但是取消台湾军权，收编为中国人民军，由中央统一管理。 2023年，中国大型空间站建成。北斗卫星导航系统初步完成，从此，伽利略，GPS在中国成为纯民用，军用全部采用北斗系统。 2024年，中国第三个航母编队建成。活动区域，南海。
在互联网之前便已经有基于大数据的预测分析了：天气预报。因为互联网，天气预报为代表的大数据预测的以下几个特征在更多领域得到体现。 1、大数据预测的时效性。天气预报粒度从天缩短到小时，有严苛的时效要求，基于海量数据通过传统方式进行计算，得出结论时明天早已到来，预测并无价值。其他领域的大数据预测应用特征对“时效性”有更高要求，譬如股市、实时定价，而云计算、分布式计算和超级计算机的发展则提供了这样的高速计算能力。 2、大数据预测的数据源。天气预报需要收集海量气象数据，气象卫星、气象站台负责收集，但整套系统的部署和运维耗资巨大。在互联网之前鲜有领域具备这样的数据收集能力。WEB1.0为中心化信息产生、WEB2.0为社会化创造、移动互联网则是随时随地、社会化和多设备的数据上传，每一次演化数据收集的成本都大幅降低，范围和规模则大幅扩大。大数据被引爆的同时，大数据预测所需数据源不再是问题。 3、大数据预测的动态性。不同时点的计算因子动态变化，任何变量都会引发整个系统变化，甚至产生蝴蝶效应。如果某个变量对结果起决定性作用且难以捕捉，预测难上加难，譬如人为因素。大数据预测的应用场景大都是极不稳定的领域但有固定规律，譬如天气、股市、疾病。这需要预测系统对每一个变量数据的精准捕捉，并接近实时地调整预测。发达的传感器网络外加大数据计算能力让上述两点更加容易。 4、大数据预测的规律性。大数据预测与传统的基于抽样的预测不同之处在于，其基于海量历史数据和实时动态数据，发现数据与结果之间的规律，并假设此规律会延续，捕捉到变量之后进行预测。一个领域本身便有相对稳定的规律，大数据预测才有机会得到应用。古人夜观天象就说明天气是由规律可循的，因此气象预报最早得到应用。反面案例则是规律难以捉摸，数据源收集困难的地震 预测，还有双色球彩票。 大数据预测的典型应用领域 互联网给大数据预测应用的普及带来了便利条件。天气预报之外，还有哪些领域正在或者可能被大数据预测所改变呢？结合国内外案例来看，以下11个领域是最有机会的大数据预测应用领域。 1、体育赛事预测 世界杯期间，谷歌、百度、微软和高盛等公司都推出了比赛结果预测平台。百度预测结果最为亮眼，预测全程 64 场比赛，准确率为 67%，进入淘汰赛后准确率为 94%。现在互联网公司取代章鱼保罗试水赛事预测也意味着未来的体育赛事会被大数据预测所掌控。 Google 世界杯预测基于 Opta Sports 的海量赛事数据来构建其最终的预测模型。百度则是搜索 过去 5 年内全世界 987 支球队（含国家队和俱乐部队）的 3.7 万场比赛数据，同时与中国彩票网站
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。
中国大趋势：中国未来十年的九大预测 2012-03-05 字号：小中大 日前，由笔者撰写的《中国大趋势4：中国经济未来十年》上市，书中提出了中国经济未来十年的九大预测： 1、世界将从“海洋时代”回归到“陆地时代” 大家不要再预测第四次科技革命，因为第四次科技革命已经来临，高铁就是第四次科技革命的主力，中国在第四次革命上已经占据先机，这点包括美国总统奥巴马在内的领袖人物已经看的非常清楚，由于政治原因，他们很难对中国进行赶超，因为高铁是公共产品，没有一个强大的政府是不可能建设成高铁的。在未来十年世界将掀起一股国家间修建高铁的热潮，这将标志着世界将由海洋时代回归到陆地时代。 在这个时代中国是具有先机的，到时候亚欧大陆将结合的更加紧密，欧洲、亚洲、阿拉伯世界的地缘政治将重新改写，阿拉伯世界的重要性将被重新凸显出来。目前中国正在与17个国家协商关于建设亚欧高速铁路网络事宜，计划在十年内修建三条高铁线路贯穿南北，连通欧亚。届时，乘坐时速超过200英里的火车，从伦敦到北京只需要两天时间。这三条计划线路分别为，一条向北延伸经俄罗斯到德国，与欧洲铁路系统会合；一条向南延展连接越南、泰国、缅甸以及马来西亚等东南亚国家；另有一条线路将连接中国与英国、新加坡、印度及巴基斯坦。目前，伊朗、巴基斯坦和印度正就铺设高铁线与中国谈判，而东南亚方向的线路已经先期在云南省开工。在工程标准方面，中国希望所有线路规格与国内高铁保持一致，越南方面已表示同意，其他国家还在协商中。这项伟大的工程在未来十年将成为现实。 2、中国将面临最后一个“黄金十年” 很多人在看空中国的人很多，既有海外的，也有中国的，但是中国的发展大潮并不会因为这些人而消退，中国民众也不能听信这些带有政治性的忽悠，中国经济未来十年仍然是“黄金十年”，当然这黄金十年，笔者主要指的是经济，而不包含民生，因为经济是经济学者可以预测的，而民生是政治，是没有规律可循的。如果我们，特别是商业人士过度恐惧，就会错判机遇，以至于丧失机遇。未来十年的机遇中国以前没有，今后也不会有。与之前相比，将来十年中国经济增加的优势首要表现在量上，中国人均GDP从十几美圆增加到4000美圆，用了六十多年，可是再增加4000美圆，或许只需几年时间，从这个角度讲，将来十年的经济增加将远远超过以前几十年的增加；假如与今后比照，将来十年中国经济增加的优势则表现在速度上，这或许是中国继续经济高速增加的最后十年。中国人均GDP到达15000美圆今后也将进入一个低速增加期。从这两个方面本人们就能够看出，将来十年是一个何等的黄金时期，这必将是中国经济“从质变到质变”的十年。 3、世界将上演“日本行情” 日本自经济泡沫破裂后，在近20年的时间内除了在1997年前后实行适度从紧的政策外，日本绝大部分时间都在实行的低利率、零利率和量化宽松政策，这是因为政府拥有大量的财政赤字，政府负债的同时，日本企业也背负了巨大债务，导致日本不能加息，因为一加息，政府和企业的还贷负担就会大大加重，从而导致经济恶化，萧条重新回归。 世界主要发达国家都面临着较高的偿债任务，而从技术上看，日本、美国以及欧盟的不少国家都已经财政破产，他们要摆脱高额的债务，除了不断的平衡预算之外，就是开动印钞机稀释债务，这都会导致这些国家将长期处于极低的利率水平，而这些国家将会出现这些资本大出逃，将逃向高利率国家进行资本套利。 4、中国将“拯救式”崛起 在人们的印象中，中国崛起必然对其他国家构成挑战，但历史并不是这样的，因为除了“挑战式崛起”之外，还有一种崛起方式为“拯救式崛起”，同样美国的崛起也不是通过“挑战式崛起”实现的，
浅谈大数据及展望未来 XXX （班级:2班，学号:**********） 引言 早在2007年，人类制造的信息量有史以来第一次在理论上超过可用存储空间总量，近几年两者的剪刀差越来越大。2010年，全球数字规模首次达到了“ZB”（1ZB＝1024TB）级别。2012年，淘宝网每天在线商品数超过8亿件。2013年底，中国手机网民超过6亿户。随着互联网、移动互联网、传感器、物联网、社交网站、云计算等的兴起，我们这个社会的几乎所有方面都已数字化，产生了大量新型、实时的数据。无疑，我们已身处在大数据的海洋。 有两个重要的趋势使得目前的这个时代（大数据时代）与之前有显著的差别：其一，社会生活的广泛数字化，其产生数据的规模、复杂性及速度都已远远超过此前的任何时代；其二，人类的数据分析技术和工艺使得各机构、组织和企业能够以从前无法达到的复杂度、速度和精准度从庞杂的数据中获得史无前例的洞察力和预见性。 大数据是技术进步的产物，而其中的关键是云技术的进步。在云技术中，虚拟化技术乃最基本、最核心的组成部份。计算虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化技术，使得大数据在数据存储、挖掘、分析和应用分享等方面不仅在技术上可行，在经济上也可接受。 在人类文明史上，人类一直执着探索我们处的世界以及人类自身，一直试图测量、计量这个世界以及人类自身，试图找到隐藏其中的深刻关联、运行规律及终极答案。大数据以其人类史上从未有过的庞大容量、极大的复杂性、快速的生产及经济可得性，使人类第一次试图从总体而非样本，从混杂性而非精确性，从相关关系而非因果关系来测量、计量我们这个世界。人类的思维方式、行为方式及社会生活的诸多形态（当然包括商业活动）正在开始发生新的变化。或许是一场革命性、颠覆性的变化。从这个意义上讲，大数据不仅是一场技术运动，更是一次哲学创新。 1 大数据的概述 1.1 大数据的概念 大数据（Big Data）是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模
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!
科学解谜：数学模型能否预测未来在普通人看来，数学和历史似乎是永远都挨不着边的两件事，就像文科生惧怕数字，而理科生敬畏文字。不过，偏偏却有这样的人试图用公式、数据去描述原本是用文字记录的历史。 人类社会是如何从一个个小部落演变到今天这样一个庞大 而复杂的形态，这个问题就有研究人员用数学进行了回答。近期，在《美国国家科学院院刊》上发表的一篇由美英跨学科团队合著的论文，通过数学模型研究表明，激烈的战争是大型复杂社会进化的驱动力。 推演历史 英美的研究将重点放在军事创新的传播以及生态的地理因 素的互动上。论文合著者之一美国国立数学生物综合研究所（NIMBioS）科学活动部主任、特聘教授加福利特（SergeyGavrilets）在接受《中国科学报》电话采访时表示，他们的模型是在一个通用的理论框架——文化多层次选择（CMLS）的指导下建立的。 这个理论框架是指，社会之间的竞争是社会向复杂进化的主要驱动力。因此加福利特和他的合作者们选取了战争为模型的重要参数。而在他们的数学模型中需要做的就是将战争的强度量化。 “就我们所关注的历史时期，公元前1500年～公元1500年，
可以利用与战马相关的技术的传播作为战争激烈程度的代表。”加福利特说，“同时，文化多层次选择的理论也暗示了崎岖地形作战中山区更易防守。” 他们的模型显示，在公元前1500年～公元1500年期间，欧亚非地区与“马”相关的军事技术创新主导了这些地区的 战争，比如战车和骑兵。同时，地理因素也在影响社会变革。因为生活在欧亚草原的游牧民族影响了周边的农耕民族，从而使进攻战这一形式很快传播开来。他们的研究预测，战事越激烈的地方越有可能出现更高级的社会结构。 众所周知，农业是复杂社会崛起的必要条件，但在英美联合建立的数学模型中，农业的传播虽然是必需的，却远没有成为复杂社会崛起的充分必要条件。“农业的传播并没有非常明确地解释更大型的社会崛起的时间和地点，而战争却作出了大多数的解释。”加福利特告诉《中国科学报》记者，“不过农业对文化特质发展的影响起到了阻止大型社会分裂的 作用。” 加福利特表示，这项研究之所以令人兴奋，是因为他们所还原的历史并不是在描述发生了什么，而是可以量化并精确地解释历史规律。 “大”与“小”之中 中国科学技术大学科技哲学教研部科技哲学专业教授程晓 舫近几年也一直致力于通过建立数学模型来研究历史发展
预测是大数据核心价值 人们在谈论大数据的采集、存储和挖掘时，最常见的应用案例便是“预测股市”“预测流感”“预测消费者行为”，预测性分析是大数据最核心的功能。 大数据还拥有数据可视化和大数据挖掘的功能，对已发生的信息价值进行挖掘并辅助决策。传统的数据分析挖掘在做相似的事情，只不过效率会低一些或者说挖掘的深度、广度和精度不够。大数据预测则是基于大数据和预测模型去预测未来某件事情的概率。让分析从“面向已经发生的过去”转向“面向即将发生的未来”是大数据与传统数据分析的最大不 同。 大数据预测的逻辑基础是，每一种非常规的变化事前一定有征兆，每一件事情都有迹可循，如果找到了征兆与变化之间的规律，就可以进行预测。大数据预测无法确定某件事情必 然会发生，它更多是给出一个概率。 从天气预报看大数据预测的四个条件 在互联网之前便已经有基于大数据的预测分析了：天气预报。因为互联网，天气预报为代表的大数据预测的以下几个特征在更多领域得到体现。 1、大数据预测的时效性。天气预报粒度从天缩短到小时，有严苛的时效要求，基于海量数据通过传统方式进行计算，得出结论时明天早已到来，预测并无价值。其他领域的大数据预测应用特征对“时效性”有更高要求，譬如股市、实时定价，而云计算、分布式计算和超级计算机的发展则提供了这样的高速计算能力。 2、大数据预测的数据源。天气预报需要收集海量气象数据，气象卫星、气象站台负责收集，但整套系统的部署和运维耗资巨大。在互联网之前鲜有领域具备这样的数据收集能力。WEB1.0 为中心化信息产生、WEB2.0为社会化创造、移动互联网则是随时随地、社会化和多设备的数据上传，每一次演化数据收集的成本都大幅降低，范围和规模则大幅扩大。 大数据被引爆的同时，大数据预测所需数据源不再是问题。 3、大数据预测的动态性。不同时点的计算因子动态变化，任何变量都会引发整个系统变化，甚至产生蝴蝶效应。如果某个变量对结果起决定性作用且难以捕捉，预测难上加难，譬如人为因素。大数据预测的应用场景大都是极不稳定的领域但有固定规律，譬如天气、股市、疾病。这需要预测系统对每一个变量数据的精准捕捉，并接近实时地调整预测。发达的传感器网络外加大数据计算能力让上述两点更加容易。 4、大数据预测的规律性。大数据预测与传统的基于抽样的预测不同之处在于，其基于海量历史数据和实时动态数据，发现数据与结果之间的规律，并假设此规律会延续，捕捉到变量之后进行预测。一个领域本身便有相对稳定的规律，大数据预测才有机会得到应用。古人夜观天象就说明天气是由规律可循的，因此气象预报最早得到应用。反面案例则是规律难以捉摸，数据源收集困难的地震预测，还有双色球彩票。
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。
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/bc10561767.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
准确预测企业的未来 (杂志刊期：2002年09月)第1页共2页 预测未来是一切商务运作的基础。利用科学理论对经济活动与发展趋势的记录进行分析，对制定企业未来发展规划至关重要。 Bob Namvar 俗话所讲的"未雨绸缪"在实际的管理工作中是必须的，但前提是建立在对企业未来发展的尽量准确的预测上，而不是漫无目的、毫无头绪的随机行为。决策者在作出一项对企业影响深远的重大决策前，必须有足够的、基于对过去的总结和对未来的展望得来的证据来支持自己。 预测当然不能象神话那样准确，但管理者对整个社会的政治、经济、文化发展态势的深入了解，对自己企业的战略、文化、产品、员工、客户、竞争对手的深刻认识，还有现代的技术手段的辅助，能让预测变得尽可能合理。 本文介绍了一些预测手段，读者可以酌情选择加以运用到管理实践中去。 现代经济理论发展迅速，首先是商业周期理论的产生、反映经济增长与倒退的各种经济指标不断建立，计算机应用分析程序的发展也日新月异。所有这些都对新型经济预测技术的发展起到了促进作用。"温故而知新"是大多数预测人员预测理念的关键。这并不意味着将来只是历史的重复，或者历史是预测未来唯一的依据。显然，社会经济
形势与全球经济发展趋势绝非一成不变。但是，采用合理的理论框架，对历史发展趋势进行分析，就能够为预测提供最充分的资料。 如何起步 如果你以前一直认为商业预测不过是凭空臆想，你就必须遵循如下步骤，才能逐渐建立起一个正规的预测程序: ●确定问题。 ●决定如何用科学预测解决问题。 ●确定需要预测的具体项目。 ●为预测工作设定适当的完成目标、解决问题的时限。 ●了解并研究其它企业过去进行类似定向预测时采用的技术与理论。 ●听取多方建议，尤其要认真研究正反两方面的意见、权衡利弊。 ●分析企业的自身条件与限制，选择相应的预测模式。 ●进行预测工作。 ●充分分析、掌握预测结果。 ●制定决策，并根据预测的结果采取相应措施。 ●实行跟踪总结，对照预测结果与实际结果的差异。 ●根据具体情况，对预测模式或技术进行相应调整。 采用以上步骤，有助于了解宏观经济的基本形势，并掌握企业常用的预测技术。商业预测技术有两种分类方法：一是按时间分类，二是按定性与定量为标准对预测技术进行归类。
浅谈大数据发展现状及未来展望 中国特色社会主义进入新时代，实现中华民族伟大复兴的中国梦开启新征程。党中央决定实施国家大数据战略，吹响了加快发展数字经济、建设数字中国的号角。国家领导人在十九届中共中央政治局第二次集体学习时的重要讲话中指出：“大数据是信息化发展的新阶段”，并做出了“推动大数据技术产业创新发展、构建以数据为关键要素的数字经济、运用大数据提升国家治理现代化水平、运用大数据促进保障和改善民生、切实保障国家数据安全”的战略部署，为我国构筑大数据时代国家综合竞争新优势指明了方向！ 今天，我拟回顾大数据的发端、发展和现状，研判大数据的未来趋势，简述我国大数据发展的态势，并汇报我对信息化新阶段和数字经济的认识，以及对我国发展大数据的若干思考和建议。 一、大数据的发端与发展 从文明之初的“结绳记事”，到文字发明后的“文以载道”，再到近现代科学的“数据建模”，数据一直伴随着人类社会的发展变迁，承载了人类基于数据和信息认识世界的努力和取得的巨大进步。然而，直到以电子计算机为代表的现代信息技术出现后，为数据处理提供了自动的方法和手段，人类掌握数据、处理数据的能力才实现了质的跃升。信息技术及其在经济社会发展方方面面的应用（即信息化），推动数据（信息）成为继物质、能源之后的又一种重要战略资源。 “大数据”作为一种概念和思潮由计算领域发端，之后逐渐延伸到科学和商业领域。大多数学者认为，“大数据”这一概念最早公开出现于1998年，美国高性能计算公司SGI的首席科学家约翰·马西（John Mashey）在一个国际会议报告中指出：随着数据量的快速增长，必将出现数据难理解、难获取、难处理和难组织等四个难题，并用“Big Data（大数据）”来描述这一挑战，在计算领域引发思考。2007年，数据库领域的先驱人物吉姆·格
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。
一个可以预测未来的指标，三个案例解释存货 提到财务指标，很多人都会说“这些都是过时了的数据”。 可真的如此吗？其实，有一个指标不仅可以描述过去，也可以成为分析未来的“水晶球”。这个指标就是——存货。 上市公司无论是囤积原材料，还是提早生产成品，都是一定程度上为未来主动或被动地做准备，而存货也就成了公司未来业绩增长的压力或者动力。 本期同样有三个案例。 罗莱家纺：去库存进行中，压力犹在 记者在采访一位纺织服装行业资深人士的时候，他就表示，零售企业经营的好坏如何，收入只是一方面，预示着未来的关键指标则是存货。 “我们普遍认为存货太高不好，当然，存货增加还有另外一种情况，就是企业看好市场所以囤积大量产品。如果当时的市场行情很好，企业的人员储备充足，能够和当年的Kappa 一样找到细分市场的空白点。那么，存货的增速超过收入增速是可以的。” 他表示，这里也有一个度，存货增速可以超过收入增速，但也不能超过太多，因为服装是时尚性产品，女装的销售周期大概是一两个月，男装是两三个月，家纺长一点是三到六个月。所以企业一般最多多备两三个月的存货，像多备半年以上的存货往往是有问题的。 这几年，纺织服装行业一直处于去库存的阶段。罗莱家纺（002293.SZ）曾一度和其他两家公司以“家纺三剑客”出现在资本市场且风光无限，但是后来因为存货的问题，而出现利润的下滑。 去年，罗莱家纺的营业收入同比增长率为-7.37%，净利润同比增长率为-13.07%。 截至去年年底，罗莱家纺的存货为6.85亿元，占总资产的比例为25.9%，而在2012年底，公司的存货为6.18亿元，占比为26.41%，可见公司的存货占比略有减少。 公司的存货主要可以分为原材料、在产品以及库存商品三大类，其中原材料的账面价值为1.87亿元，在产品的账面价值为3791.74万元，库存商品为4.6亿元，可见库存商品占到了67.25%，原材料占到了27.22%。 而对比同行业两家公司，罗莱家纺在2013年的存货与营业收入之比为27.15%，而富安娜（002327.SZ）和梦洁家纺（002397.SZ）的这项指标分别为30.76%和37.89%。
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 -