中国卷烟市场未来发展趋势分析
及相关技术发展讨论
一、中国卷烟市场未来发展趋势分析
中国烟草行业在过去几年取得了快速的发展，卷烟品牌规模显著增长、整体结构显著提升、卷烟焦油释放量逐年降低、十项重大专项有序实施，“中式卷烟”的整体市场认可程度显著提升。这些进步为中国烟草行业未来一段时间的进一步发展提供了良好的基础条件与方向，因此整体而言，在未来一段时间（3-5年）内，中国烟草行业将沿着当前形成的良好趋势，进一步稳步提升与加速发展。具体而言，未来几年中国烟草行业预计将呈现如下一些发展趋势：
（1）“中式卷烟”渐入人心
“中式卷烟”这一概念提出于11.5初期，其提出的目的是建立中国烟草发展战略，提升中国烟草企业应对WTO履约的后发展能力。作为一个行业整体战略，虽然对于这一概念行业内进行了广泛的讨论，但大家对于这一概念仍然没有一个清晰明确的认识。
但随着近几年国内各卷烟品牌的提升发展，目前国内的卷烟消费市场对国外混合型卷烟的接受与喜好程度较前几年已经有了显著的下降。市场上已经形成了大量产品风格特点与国外混合型卷烟有明显差别、适合国内消费者消费习惯、受市场广泛欢迎的卷烟产品，而这样的产品出现，就是“中式卷烟”发展成效的标志性成果，也是中国烟草产品今后抗衡跨国烟草集团的竞争实力的集中体现。可以说通过
市场的培养，“中式卷烟”已经初见雏形。
在这一良好的发展基础上，“中式卷烟”将会进入到一个集中发力时期，为了确保“中式卷烟”的独特竞争优势，中式卷烟将会力争构建起具有自身特点的独特的技术体系，形成与国外烟草产品更加差异明显的技术差异。而目前国内卷烟除产品原料配方技术与国外卷烟企业有明显差异外，在生产装备、生产工艺、配套材料等方面大多引进了国外技术，没有形成与国外卷烟产品的显著差异，影响了“中式卷烟”技术特点的充分展现。因此在未来几年，国内各卷烟企业对于适应中式卷烟需要、与国外现有的卷烟生产工艺和配套材料技术有明显差别的新型技术及产品将有着迫切的需要。
（2）卷烟产品结构的整体性提升
得益于中国整体经济实力的快速发展和消费能力增强，在烟草行业相关政策的引导下，近年来，烟草行业整体产品结构显著提升。2011年，全国单箱批发均价达到2.66万元，同比增加0.16万元，相当于卷烟批发条均价达到了106元，标志着正式进入到卷烟单条百元时代。在国内整体卷烟销售规模基本保持稳定的情况下，持续提升产品结构将是烟草行业的必然的途径，预计未来几年，中国卷烟的平均销售价格有望达到与西方发达国家持平的水平。
但继续提升产品结构，也出现了阶段性的困难。在过去几年，烟草行业提升产品结构的主要手段方法包括：推出大量的天价烟，在帮助品牌提升形象的同时，支撑与拉动结构提升；通过品牌整合，淘汰
部分低结构品牌；减少部分盈利能力弱的弱势规格供应数量等。但随着国家局“532”、“461”战略的推进实施，这些手段都已基本用尽用足。持续的推出天价烟、高档烟，让大家都已经开始习以为常，这些产品的推广已经再难以形成更多的市场轰动效应，对品牌价值的拉动作用已经大不如前；能够整合与缩减的弱势品牌与弱势规格已经所剩无几，目前支持中国烟草市场的产品都是具有广泛市场影响和深厚消费习惯的大品牌核心规模产品，提升结构的工作已近开始进入到提升当前消费者最习惯、最熟悉的卷烟品牌核心规格的结构提升阶段，这也可以解释为什么当前卷烟市场推出成功的新产品、并快速上升为市场主销规格越来越难。
因此，卷烟企业进一步提升产品结构必须在当前的主销规格上想办法、动脑筋。个人认为，在未来几年“提升结构”的工作将出现从市场概念炒作向提升产品的实际价值回归，即各卷烟企业将通过更加务实的工作，提升核心规格产品品质性能，并通过这些品质性能的改进，获得跟稳固的消费者认同，进而为这些产品提升市场销售价格奠定基础，从而实现行业整体结构的进一步提升。
而这样的发展可能将对卷烟企业提出的挑战是：“如何用品质质量有限的原料资源生产出品质更好的卷烟产品”。因此在未来几年，围绕提升优质原料资源供应量这一命题，在提升烟叶种植管理水平的相关技术、提升原料品质与可用性的新型调制与处理技术、能够改善卷烟品质的加工技术将会产生广泛性的需求。
（3）品牌集中度进一步提升，品牌规模显著增长
过去几年时间，国内一些核心卷烟品牌的规模获得了显著的增长，在“十二五”开局之年，全国就已经有3个品牌突破了300万箱，多个品牌接近或超过200万箱，“532”目标的有望提前超额完成，未来国内很可能出现700、500万箱规模的品牌。为了有效增强国产卷烟的品牌认知度，提升中式卷烟相对于国外产品的综合竞争力，在未来一段时间，通过市场选择与行政推动的联合力量推动卷烟品牌规模的进一步提升增长，仍旧是中国烟草发展的大趋势。
一方面，打造具有市场影响力的规模性卷烟品牌首先需要卷烟产品具有鲜明的、可识别的风格特征，便于消费者认知接受，并形成稳定的消费习惯。另一方面，提升品牌结构规模，将采取跨省合作生产、品牌联营等方法开展，而这样并非非常紧密的合作关系，对卷烟品牌产品质量的稳定性与一致性提出了挑战。因此围绕卷烟品牌规模增长的需要，能够有效增强与稳定卷烟品牌风格特征的技术与相关产品、保障卷烟异地加工质量稳定性的专业化技术服务将有不少的市场需要。
与此同时，随着卷烟品牌规模的提升，市场上卷烟品牌将更加集中，我们可以服务的对象范围将日益缩减，而剩下的卷烟企业对服务的专业性与针对性要求将提升到一个更高的要求上，因此针对我们主要服务品牌的深入技术分析，将增加我们同顾客的合作深度、促进我们的业务更加深入的发展提供必要的支持保障。
（4）卷烟焦油释放量的进一步减低，低焦油卷烟成为市场主流通过过去10余年的技术积累，国产卷烟产品的焦油含量有了显著的降低，目前国内卷烟焦油的焦油上限在2011年已经调整到12mg，大量的1mg、3mg、5mg、6mg低焦油卷烟新品大量涌现，部分8mg的产品已经开始成为市场上的主导规格，一些品牌的低焦油卷烟产销量已经达到了40万箱。
在未来一段时间，低焦油卷烟的市场影响力将进一步提升。一方面这源自政策的主导，在“十二五”末，国内卷烟产品的焦油上限将进一步下调至10mg。同时在这几年低焦油卷烟产品的大力推广，已经培养了一批习惯于低焦油卷烟的消费者，低焦油卷烟的市场的孵化取得了初步成果，预计在未来几年，在大中型城市，将会出现稳定的规模性主销规格的低焦油卷烟产品。
而低焦油卷烟产品技术发展所面临的主要矛盾是如何在降低焦油的同时，尽量保持卷烟产品良好的抽吸质量与生理满足感。因此低焦油卷烟配套材料与产品、低焦油卷烟相关设计开发的系统集成研究技术、卷烟增香技术与提升卷烟抽吸生理满足感的相关技术将会形成更加急迫的市场需求。
（5）卷烟的有害成分释放将成为行业的一项控制指标
随着社会环境对吸烟健康的日益关注，中国烟草的应对策略，除了推进卷烟降焦外，就是推进卷烟的定向降害工作，卷烟危害性指数的提出是这一工作就是这一工作成果的集中体现。目前行业卷烟产品
的危害性指数控制，还主要停留再定期的检测对比与科技项目引导发展阶段。但为了给控烟工作一个交代，也为了有效应WTO开放中国烟草市场的要求，给中式卷烟建立一个抵御国外烟草技术壁垒，很可能在未来几年卷烟危害性指数会成为中国卷烟产品的强制控制标准。
而为了帮助与支持卷烟产品的定向减害，在能够帮助卷烟实现定向减害的相关技术、材料、工艺方面将会有明确与广泛的需求。
（6）卷烟产品对特色化、个性化倾向将更加突出
为了在未来的市场竞争中取得新的机会，未来的卷烟产品将会追求更多、更丰富的创意元素（例如独特的外观、独特的颜色、独特的抽吸风味、独特的包装形式、材料）以吸引消费，因此这些具有独特外观特点与卖点的材料与产品将是未来卷烟材料市场的将是一个新的市场增长点。
根据上面的分析，未来几年中国烟草行业将在之前形成的基础上，进一步快速提升发展，而这样的发展将催生大量的技术创新要求，如下一些技术领域与方向是值得我们考虑与重视的：
（1）适应中式卷烟需要，与国外现有的卷烟生产工艺、配套材料技术。
（2）提升原料品质与可用性的新型调制与处理技术。
（3）能够有效增强与稳定卷烟品牌风格特征的技术与提升卷烟产品质量稳定性与一致性的相关技术。
（4）卷烟降焦的相关材料、工艺、集成设计技术，和卷烟增香
与提升抽吸生理满足感的相关技术。
（5）定向减害的相关技术、材料、工艺。
（6）帮助卷烟形成独特价值卖点与个性化特点的新型材料与生产制造技术。
除此之外，对于能够降低卷烟生产成本、提高烟草废弃物综合利用效率、减少烟草生产环境危害的相关技术也是我们可以考虑与关注的方向。
二、近年来国内烟草技术的发展方向与趋势
近几年来，围绕中式卷烟发展需要，行业从多个方向与领域系统推进开展了技术攻关研究，并先后启动了烟草基因组计划、高香气低危害烟草新品种育种、无公害烟叶工程、基本烟田治理工程、特色优质烟叶开发、卷烟增香保润技术、卷烟减害技术、中式卷烟制丝生产线、超高速卷接包机组、造纸法再造烟叶技术升级等十项重点转向，通过这些技术研究工作的有序开展，国内烟草与卷烟生产的相关配套技术获得了快速发展。其中一些重大的技术发展成本包括：在烟草调制技术领域，目前行业已经基本完成了烟叶成熟度评价方法研究、烘烤工艺优化以密集烤房及配套技术，目前行业已经推广了40多万座密集式烤房，有力的提升了行业烘烤调整的技术水平的同时，也为在烘烤调制环境引入更多新的技术提供了良好的条件和基础。
在卷烟产品设计领域，目前行业已经建立了原料、主要材料、原
料化学成分和卷烟产品理化指标的数据库，形成相关产品设计的数学模型，为卷烟产品的设计开发与焦油控制形成了系统的技术保障体系。并且形成了对低焦油卷烟选择性香味补偿的评价原则，有力的支撑了行业的降焦工作进程。
在打叶复烤领域，行业系统开展了打叶复烤工艺参数优化、打叶复烤设备开发的系统研究，并最终形成了小叶组打叶复烤技术，为烟叶质量的有效提升以及对烟叶原料的精细化分组加工提供了基础保证。
在烟叶制丝技术领域，目前行业已经基本完成了制丝工艺质量技术水平评价方法体系建设，形成了分组加工技术体系，为原料加工效果的提升以及产品质量稳定提供了技术保障，并在HDT叶丝气流干燥技术、SH9梗丝气流干燥技术方面取得了进步，实现了对原料填充值的提升。
在烟梗处理技术领域，烟叶已经完成了ESS烟梗膨胀技术的引进与吸收，并形成了微波膨胀、高压蒸汽爆破膨胀、条状烟梗等新型烟梗处理技术、有效提升了烟梗的膨胀效率、降低了杂气，整体改善了烟梗原料的可用性，但目前这些技术在大规模产业化方面还存在技术成熟性问题。
在再造烟叶技术领域，目前行业已经形成了具有自主知识产权的造纸法再造烟叶生产制造技术体系，实现了再造烟叶产品在卷烟产品的广泛应用。但目前国内再造烟叶产品相对于国外产品在生产制造技术方面还并未形成具有影响力的独有创新技术，产品对中式卷烟的支
撑能力还未充分凸显。
在卷烟降焦减害技术领域，行业形成了卷烟主流烟气危害性定量评价方法，设立了卷烟产品危害性评价指数，为行业的减害降焦工作提供了基础性的技术支持保障。
在具体的应用技术领域，目前对滤嘴通风稀释技术、高透气度卷烟纸技术、造纸法再造烟叶技术、烟丝（梗丝）膨胀技术对卷烟烟气中的有害成分释放量进行了研究，形成了可以直接应用的技术成果，为卷烟焦油及有害成分的减低提供了必要的支持保障。同时对减害添加剂有了大量的研究积累，对各类生物添加剂、中草药添加剂、无机材料、新型减害卷烟纸、新型滤嘴材料进行了大量的研究，并获得了小范围应用，但目前还未形成具有广泛影响力的技术成果。
在烟草香料技术领域，目前行业针对中式卷烟的应用技术需要，在天然香原料开发、香料前体、微生物发酵香料形成了广泛的研究成果，同时行业已经形成了烟用香料的安全性检测评价方法，为规范行业香料的开发与应用提供了基础技术保障。
综上所述，目前行业在多个领域与方向进行了大量的基础研究，初步规范了行业的一些基础技术标准，为今后烟草的技术创新提供了基础保障，这些基础研究值得我们重视；同时这些基础平台的建立，为我们进行新技术、新业务的导入提供了良好的渠道与平台。但这些体系的建立，也对我们的技术研发提出了更高的要求，我们需要建立必要的工作体系，以保证我们的研发质量与水平更好地达到行业要求。
中国大数据市场现状调研与发展趋势分析报告 （2015-2020年） 报告编号：1579399
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一、基本信息 报告名称：中国大数据市场现状调研与发展趋势分析报告（2015-2020年） 报告编号：1579399 ←咨询时，请说明此编号。 优惠价：￥6750 元可开具增值税专用发票 网上阅读：https://www.doczj.com/doc/f34616707.html,/R_QiTaHangYe/99/DaShuJuDeXianZhuangHeFaZhanQuShi.html 温馨提示：如需英文、日文等其他语言版本，请与我们联系。 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
工业大数据分析技术与前沿技术趋势 工业大数据具有实时性高、数据量大、密度低、数据源异构性强等特点，这导致工业大数据的分析不同于其他领域的大数据分析，通用的数据分析技术往往不能解决特定工业场景的业务问题。工业过程要求工业分析模型的精度高、可靠性高、因果关系强，这样才能满足日常工业生产需要，而纯数据驱动的数据分析手段往往不能达到工业场景的要求。工业数据的分析需要融合工业机理模型，以“数据驱动+机理驱动”的双驱动模式来进行工业大数据的分析，从而建立高精度、高可靠性的模型来真正解决实际的工业问题。因此，工业大数据分析的特征是强调专业领域知识和数据挖掘的深度融合。本节主要对时序模式分析技术、工业知识图谱技术、多源数据融合分析技术等三种典型的工业大数据分析技术进行介绍。 1 时序模式分析技术 伴随着工业技术的发展，工业企业的生产加工设备、动力能源设备、运输交通设备、信息保障设备、运维管控设备上都加装了大量的传感器，如温度传感器、振动传感器、压力传感器、位移传感器、重量传感器等，这些传感器在不断产生海量的时序数据，提供了设备的温度、压力、位移、速度、湿度、光线、气体等信息。对这些设备传感器时序数据分析，可实现设备故障预警和诊断、利用率分析、能耗优化、生产监控等。但传感器数据的很多重要信息是隐藏在时序模式结构中，只有挖掘出背后的结构模式，才能构建一个效果稳定的数据模型。
工时序数据的时间序列类算法主要分六个方面：时间序列的预测算法如ARIMA，GARCH 等；时间序列的异常变动模式检测算法，包含基于统计的方法、基于滑动窗窗口的方法等；时间序列的分类算法，包括SAX 算法、基于相似度的方法等；时间序列的分解算法，包括时间序列的趋势特征分解、季节特征分解、周期性分解等；时间序列的频繁模式挖掘，典型时序模式智能匹配算法（精准匹配、保形匹配、仿射匹配等），包括MEON 算法、基于motif 的挖掘方法等；时 间序列的切片算法，包括AutoPlait 算法、HOD-1D 算法等。 工业大数据分析的一个重要应用方向是对机器设备的故障预警和故障诊断，其中设备的振动分析是故障诊断的重要手段。设备的振动分析需要融合设备机理模型和数据挖掘技术，针对旋转设备的振动分析类算法主要分成三类：振动数据的时域分析算法，主要提取设备振动的时域特征，如峭度、斜度、峰度系数等；振动数据的频域分析算法，主要从频域的角度提取设备的振动特征，包括高阶谱算法、全息谱算法、倒谱算法、相干谱算法、特征模式分解等；振动数据的时频分析算法，综合时域信息和频域信息一种分析手段，对设备的故障模型有较好的提取效果，主要有短时傅里叶变换、小波分析等。 2 工业知识图谱技术 工业生产过程中会积累大量的日志文本，如维修工单、工艺流程文件、故障记录等，此类非结构化数据中蕴含着丰富的专家经验，利用文本分析的技术能够实现事件实体和类型提取（故障类型抽取）、事件线索抽取（故障现象、征兆、排查路线、结果分析），通过专家知
世界已被互联网占领，互联网未来10年将如何变化与发展? 1.互联网全球普及 根据国际电信联盟最近统计，全球互联网用户总数已经达到20亿人;而联合国公布的最新统计数字显示，世界人口在2011年底突破70亿大关。所以到2020年毫无疑问会有更多的人使用互联网。据国家科学基金会(National Science Foundation)预测，2020年前全球互联网用户将增加到50亿。联合国估计2020年世界人口将为75亿，大部分人将使用互联网。 2.互联网将成为物联网 到2020年，互联网预计将成为一个设备网络而不再只是一个计算机网络。根据CIA World Factbook 2009的统计，今天的互联网拥有大约5.75亿台主机电脑。而美国国家科学基金会则预计未来会有数十亿个传感器连接到互联网。在物联网上，每个人都可以应用电子标签将真实的物体上网联结。学校班车将接入互联网，父母可实时了解孩子上学或放学途中的情况。 3.互联网将成为无线网络 目前移动宽带网的用户已经呈现出爆发式增长的迹象，据Informa公司统计，2009年第二季度，全球移动宽带的用户数突破了2.57亿人。这表明3G，WiMAX等高速无线网络的普及率已经比去年同期增长了85%左右。近年来，亚洲地区是无线宽带网用户最多的地区，不过用户增长率最强劲的地区则是在拉丁美洲地区。按Informa预计，到2014年，全球无线宽带网的用户数量将提升到25亿人左右。 4.社交网络的巅峰 基于Web2.0技术的社交网络是万维网技术的最新应用，很大程度上改变了社会生态。Facebook自2004年2月4日上线以来，用户数量已经超过了已经超过了8亿，至今并未呈现出减缓的迹象，Facebook、LinkedIn、Twitter、Instagram以及Google+还会继续增长。美国新媒体公司Wetpaint联合创始人兼CEO本·埃洛维茨(Ben Elowitz)在TechCrunch撰文称，未来十年内，社交网络将与搜索引擎全面整合，成为一位不知疲倦的个人助理，为用户规划日常生活，提高决策效率。 5.SoLoMo将主导互联网 2010年，中国手机用户数量达到了7.38亿，全球手机用户数量已经超过了50亿。2011年5亿Facebook用户中有2亿为移动用户，活跃度比远高于台式机用户。未来十年内随着智能手机和平板电脑等移动终端的普及，进入移动互联网时代。 随着社交网络和移动互联网的兴起，Social(社交的)、Local(本地的)、Mobile(移动的)三概念的结合，也称社交本地移动，代表着未来互联网发展的趋势。LBS已经成为连接真实世界与虚拟网络的一道桥梁，SoLoMo将引领未来十年移动互联网走势。 6.互联网变得越来越轻 互联网正在变得越来越轻，意味着轻量、轻松、轻快、轻简、傻瓜化、碎片化，主要有四个方面。 智能手机、平板电脑等种种手持移动终端轻量化，人人都可随身携带一个图书馆。 微博(micro blogging)、轻博(light blogging)等新媒体的兴起，展示形式更加简洁、便捷，网络表达方式在变轻。 轻游戏崛起，网络娱乐方式轻简化，风靡全球的轻度社交类游戏《愤怒的小鸟》《偷菜》《抢车位》是多么的简单、轻松。 软件应用更轻了，从各种应用市场(App Store)里可以直接下载各种应用，不像以前那样需要拷贝光盘或软盘，还有许多是基于云服务的在线应用。 7.大数据时代 未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代。随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升，云计算、物联网应用更加丰富。更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多和快。 互联网上的数据流量，尤其是高清图像和高清视频流量，迅猛增长。2012年华为报告指出未来十年网络容量提升千倍，每个移动终端也会达到Gb级的连接速度。思科预计，到2012年，互联网每个月的流量将会增加44艾字节(exabyte，109GB)，仅每月的增量就是今天互联网流量的一倍多。 8.云计算大行其道 2009年，市场调研公司ABI Research在一份名为《移动云计算》的报告中提出，云计算不久将成为移动世界中的一股爆破力量，最终会成为移动应用的主导运行方式。根据Gartner的调查，到2015年，将有超过40%的CIO期望将其大部分IT运行在云中。 物联网也离不开云计算，物联网中的网络传输和管理服务就会利用到云计算。一位美国专家曾经预测说，全球只要5台计算机就可以满足人们的日常生活需要了。 9.语义网的春天 从20世纪80年代万维网之父蒂姆·伯纳斯-李(Tim Berners-Lee)提出万维网(WWW)构想以来，互联网进入飞速发展阶段。网络信息的沟通方式，从“人际交流”延伸至“人机交流”，语言科学与计算机科学结合的语义网，将是对目前互联网的一种扩展。 2010年Google收购了一家语义技术领先公司Metaweb。Metaweb运营着一个开放的语义信息数据库Freebase。Freebase和维基百科类似，不同的是，它完全专注于结构化数据及个人用户可行性操作。 2010年Facebook也公布了一个大规模的新平台Open Graph(开放图谱)，让Facebook里的每个物件都拥有独特的ID。通过Open Graph把其他社交网站建构的网络给连接起来，将创造一个更聪明、更与社交连接、更个人化也更具语意意识的网络。 10.虚拟世界脱胎换骨 作为将来的网络系统，林登实验室于2003年推出的第二生命(second life)得到了很多主流媒体的关注。Second Life是一个基于因特网的虚拟世界，2011年美国虚拟社区Second Life年收入达1亿美元。 第二人生在一个巨大的Debian服务器阵列上模拟了一个平面的，类似地球的世界，被称为Grid。平台只提供土地，土地上的一切由人自己决定，网民可以像建主页一样建设自己的“世界”，并能与其他人的“世界”相连，最终形成一个巨型的“虚拟世界”，全世界各 地的玩家可以相互交流。未来10年，虚拟世界将会得我们的现实生活更加数字化。 未来十年，将是移动互联网普及应用、云计算技术大行其道、SoLoMo占主导、虚拟世界脱胎换骨的十年。除了以上的变化，未来还有三网合一、网络电视、富媒体应用、电商社区化、带宽提速、实时搜索、3D互联网、5G技术、人工智能等各种趋势和突破。
现代通信技术及发展前景 信息技术是指有关信息的收集、识别、提取、变换、存贮、传递、处理、检索、检测、分析和利用等的技术。凡涉及到这些过程和技术的工作部门都可称作信息部门。 信息技术能够延长或扩展人的信息功能。信息技术可能是机械的，也可能是激光的；可能是电子的，也可能是生物的。 信息技术主要包括传感技术，通信技术，计算机技术和缩微技术等。 传感技术的任务是延长人的感觉器官收集信息的功能；通信技术的任务是延长人的神经系统传递信息的功能；计算机技术则是延长人的思维器官处理信息和决策的功能；缩微技术是延长人的记忆器官存贮信息的功能。当然，这种划分只是相对的、大致的，没有截然的界限。如传感系统里也有信息的处理和收集，而计算机系统里既有信息传递，也有信息收集的问题。 目前，传感技术已经发展了一大批敏感元件，除了普通的照像机能够收集可见光波的信息、微音器能够收集声波信息之外，现在已经有了红外、紫外等光波波段的敏感元件，帮助人们提取那些人眼所见不到重要信息。还有超声和次声传感器，可以帮助人们获得那些人耳听不到的信息。不仅如此，人们还制造了各种嗅敏、味敏、光敏、热敏、磁敏、湿敏以及一些综合敏感元件。这样，还可以把那些人类感觉器官收集不到的各种有用信息提取出来，从而延长和扩展人类收集信息的功能。 通信技术的发展速度之快是惊人的。从传统的电话，电报，收音机，电视到如今的移动电话，传真，卫星通信，这些新的、人人可用的现代通信方式使数据和信息的传递效率得到很大的提高，从而使过去必须由专业的电信部门来完成的工作，可由行政、业务部门办公室的工作人员直接方便地来完成。通信技术成为办公自动化的支撑技术。 计算机技术与现代通信技术一起构成了信息技术的核心内容。计算机技术同样取得了飞
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
互联网时代旅游产业发展趋势分析【摘要】“互联网+”时代产业革命的来临为传统旅游业的发展带来全新的机遇，在此背景下，辽宁省旅游产业应深入认识自身发展存在的优势与问题，寻找相应解决对策，以谋求辽宁“互联网+旅游业”的创新发展。 【关键词】互联网+；旅游产业；信息化 2015年3月5日，李克强总理在十二届全国人大三次会议上首次提出“互联网+”行动计划，我国“互联网+”时代的产业革命正式到来。通俗来讲，“互联网+”就是“互联网+各个传统行业”，其含义是让互联网和传统行业通过利用互联网平台及现代信息通信技术进行深度融合，创造出一种新的发展业态。传统的旅游模式由于受到时间、距离等因素的影响，不能将信息快速准确地传递给游客，而互联网的特点是信息传播点对点，巧妙的解决了这一难题。随着世界已全面进入信息化时代，“互联网+旅游业”的模式成为必然趋势。对于传统旅游业来讲，走“互联网+”的发展道路其实是充分发挥旅游业的综合优势和带动作用，积极运用互联网推动旅游业发展模式的变革、服务效能的提高，促进旅游业的转型升级。 1“互联网+”与辽宁旅游的发展优势 在2015年的“两会”上，“互联网+”成为国家战略，由此互联网与传统产业的嫁接履行成为各产业发展的关键，这为旅游业的变革带来了良好的机遇。在此背景下，辽宁省积极利用自身优势，推动“互联网+旅游业”的发展，通过信息化改造传统旅游业运行方式，实现旅游业和互联网的融合，逐步把旅游产业发展为全省国民经济的支柱产业。 1.1政策优势 在“互联网+”背景下，国家出台了一系列政策促进“互联网+旅游业”的发展，实现传统旅游业的升级。2015年8月，国务院办公厅公布《关于进一步促进旅游投资和消费的若干意见》，提出要积极发展“互联网+旅游”。2015年9月，国家旅游局发布了《实施“旅游+互联网”行动计划的通知》，明确了互联网将成为旅游业发展的重要载体。在这些政策的引导下，辽宁省一方面可以通过实际行动改善互联网旅游的环境，另一方面，制定和完善旅游业在互联网中的发展的标准规范和规章制度，保证旅游市场的安全有序。 1.2资源优势 辽宁省历史悠久，自然风光秀丽，少数民族文化多姿多彩，这些构成了其丰富独特的旅游资源。辽宁省的自然旅游资源包括水域和地域两大景观，集中体现在山景、滨海、森林
大数据未来五年发展趋势统计分析报告 随着大数据技术的飞速发展，大数据已经融入到各行各业。2017年中国的大数据行业发展趋势是什么,大数据行业整体市场规模如何,大数据行业前景如何?下面跟随物联网解决方案供应商及其蓝牙模块、iBeacon厂家云里物里科技一起来看下。 (一)大数据行业整体市场规模及预测 整体来看，2017年中国大数据行业的发展依然呈稳步上升趋势，市场规模达到了234亿元，和去年相比增速超过39%。随着政策的支持和资本的加入，未来几年中国大数据规模还将继续增长，但增速可能会趋于平稳。 (二)大数据在各行业应用状况 (1)企业哪些方面需要大数据? 根据大数据分析结果，将近一半的企业将大数据运用在企业工商信息管理方面，此外，在社会保障、劳动就业、市政管理、教育科研方面分别占据33.9%，32.7%，29.4%，29%。整体来看，大数据的应用范围广泛。 (2)多少企业应用到了大数据?
大数据分析对企业的发展越来越重要，35.1%以上的企业已经开始在企业内部应用到了大数据;34.2%的企业正在考虑应用大数据，22.9%的企业在未来1年有应用大数据的计划，仅仅有7.8%的企业暂不考虑应用大数据。 (3)这些企业如何使用大数据? 根据数据显示，38.8%的企业使用实时动态处理大数据并提供分析结果;37.5%的企业分析历史数据;通过机器学习，辅助企业管理者更好地决策的企业占比为22.5%。 (三)各行业大数据的发展水平如何? 我国行业大数据总体发展水平较好，在各行业都有应用。其中，金融大数据、政务大数据的应用水平高，同时交通、电信、商贸、医疗、教育、旅游等行业大数据的发展水平也有显着提升。
随着市场经济的高速发展，中国IT业步入了一个人才稀缺的时代。作为最被看好的互联网行业，其迅猛发展有目共睹，从而导致IT人才的培养速度无法跟上IT行业的发展，每年的人才缺口就达数百万人。为了在激烈的就业竞争中占领一席之地，减少就业压力，拓宽就业渠道，越来越多的青年人选择职业教育，选择如河南新华电脑学院这样知名度高、专业好、就业有保障的职业培训学校学电脑，在填补人才缺口的同时，谋求生存之地，赢得光辉未来。展望2013，移动互联网产业再起高潮，互联网商业价值将进一步凸显，其应用服务市场也将蓬勃发展，比如电子商务、网络游戏、网络视频、微博应用等互联网应用服务领域将会迎来新一轮的高峰，中国正在稳步步入网络化时代。据了解，2011年，电子商务交易规模达7万亿元，网购交易规模达7700亿元；2013年，电子商务交易规模有望突破9万亿元，网购交易规模将达到2万亿元。 河南新华电脑学院网络营销专家指出，“如此乐观的数据，也标识了互联网-电子商务已广泛渗透到中国生产、流通、消费等各个领域，与此同时电商就业形势更是一片大好，技术型人才的需求更为迫切。其中，网站开发、网络技术、网站设计、电子商务流程等这类人才在市场上炙手可热。”另外近年来随着互联网应用服务市场蓬勃发展，应用创新层出不穷。在IT企业里，大量工程化技术人才并不认可高学历人才，相反更喜欢那些动手能力强的职校技能型人才，特别是像河南新华电脑学院这类专注培养IT人才的职业院校培养的学生。而且现在，在各大招聘网站，电子商务、网络营销、网站开发等职业已然成为最热门的招聘职位。 网络时代，互联网发展形势一片大好。技能型人才成为当下“香饽饽”，广大青年学子，来河南新华电脑学院学电脑、赢未来，在中原最大的计算机应用人才和网络人才教育基地学习热门专业，叱咤职场，定能够成为互联网行业创新发展的佼佼者。 （注：素材和资料部分来自网络，供参考。请预览后才下载，期待你的好评与关注！）
现如今，数据可视化由于数据分析的火热也变得火热起来，不过数据可视化并不是一个新技术，虽然说数据可视化相对数据分析来说比较简单，但是数据可视化却是一个十分重要的技术。在这篇文章中我们就给大家介绍一下关于数据可视化的现状以及数据可视化的发展趋势。 首先我们说一下国外的数据可视化的发展现状，其实在外国，数据可视化是一个成熟的技术，他们借助数据可视化技术，有很多的视觉化传播媒体使用图像化的方式进行传播信息，从而 提升了自己的影响力。像一些知名的媒体比如卫报、芝加哥论坛报、BBC、ABC等，都是用 数据可视化让自身影响力大大提高。其实随着电脑技术的成熟和搜索引擎技术的发展，政府 信息公开化，众包模式的兴起，人们获取和解读数据的可能性大大提高，基于数据挖掘、理 解数据基础上的数据新闻可视化，成为新闻叙事手段一个新的发展方向和突破。 那么国内的数据可视化的发展现状是什么呢？其实我国媒体利用数据可视化进行新闻报道处 于刚刚起步阶段。这是因为在过去，我们借助于常用饼状图、柱状图、表格等形式来美化版面，通过数字加空镜头、画外音的形式宣扬某一领域的发展历程。这种报道方式陈旧，内容 抽象化，语言机关化公文化，流于表面，难以让受众真正理解和思考数字的纵深意义，揭示 事件发展的方向和趋势。所以说，要想改变这一状态，就需要不破不立。现在有很多的媒体 都显示了我国数据可视化相比过去有所发展。 那么数据可视化的发展趋势与现存问题是什么呢？其实在未来数据可视化的发展历程中，数 据的处理能力为核心，交互式可视化是新趋势。数据可视化新闻对新兴技术的依赖，暴露出
传统媒体的短板。数据可视化使受众与媒体的关系发生根本变化，得以感受到传统报道难以 揭示的现象和规律。当然需要注意的是，我们相信数据的力量但不能只靠数据，数据也可能 存在误差，要避免数据偏差和数据失真，就要学会去除噪音数据的干扰和不断修正的方法。 加之数据可视化新闻制作周期长、人力成本高，与新闻的时效性存在一定冲突都有待于未来 技术的进一步发展来提升报道质量，缩短报道时间。另外，尽管主流媒体和新兴媒体在新闻 报道中做了大量数据可视化的尝试，但其发展仍然面临着受众关注度不高、数据源开发有限、相关专业人才匮乏等问题。所以说我国的数据可视化还有很长的路要走。 在这篇文章中我们给大家介绍了很多关于数据可视化的相关知识，具体包括国内外的数据可 视化的发展现状以及数据可视化的发展趋势与现存问题，通过这些内容我们可以更好地理解 数据可视化。
互联网金融是指传统金融机构与互联网企业利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。基于互联网金融行业格局，其业务模式和细分为网络融资平台（以P2P和众筹两种模式为代表）、网络征信、互联网支付、网络第三方代销等多个子行业领域。互联网金融产业发展潜力巨大，2015年7月18日十部委《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》的出台，第一次从中央政策的角度肯定了基于互联网的金融创新，政策落地将成为行业爆发的催化剂。但同时互联网金融公司也面临子行业竞争激烈、公司体量较小、市场份额和知名度不高、监管限制等多种尴尬得局面。 1. P2P 网络借贷 P2P 网络借贷（Peer to Peer Lending），是指个体和个体之间通过网络借贷平台实现的直接、小额信用借贷，因此又称为“个体网络借贷”。“个体”包含自然人、法人及其他组织。P2P 网络借贷平台实际上就是专门设置的网络借贷信息中介机构，属于民间借贷畴。 （1）竞争趋向激烈，监管从严，网络借贷平台进入洗牌期 P2P行业自2013年之后经历了爆发式增长，运营平台数量以平均每月100家以上的速度增加，到2015年平台数量已达到5135家。随着《网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法（征求意见稿）》和《网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法》的落地，P2P 平台增长速度放缓，截止到2016年12月，平台数量为5881家。 虽然整个网贷市场还有较大发展潜力，但不可避免各平台间竞争将日趋激烈。P2P网贷平台的投资门槛比较灵活，一般以个人为主，额度通常比较小，相较银行理财产品、信托等门槛均要低；借款人一方采用信用模式的借款，不要求担保或抵押，在获得信贷的难度上较银行等传统金融低。因此，基于P2P网贷平台的特征，其借贷利率较传统融资方式更高。由于P2P的利息比较高，而可承担此高息的优质资产却并不太多，导致P2P对优质资产的抢夺比资金端更加激烈。同时较高的收益也必然需要承担较高的投资风险，P2P网贷平台和投资者仅靠网络信息的汇总分析对客户信息真实性和还款能力进行审核，对借款人的信用状况掌握和风险承担能力不及传统金融机构，部分规模较小，技术差、风控偏弱的P2P公司会出现运营风险的问题，导致最终退出P2P的市场。
未来几年互联网发展趋势分析：产业“互联网+”时代的到来 在我国互联网飞速发展的二十年中，互联网产业出现了百度、阿里巴巴和腾讯这样的互联网巨头，他们在搜索、电商和社交领域都崭露头角，同时他们也代表消费互联网已达到顶峰状态。 然而从互联网发展的角度看，消费互联网市场已趋于稳定与饱和，而对实体资源有充分把控能力的企业仍有很大探索空间，他们正开始尝试与移动互联网融合，创造全新的价值经济，进而推动互联网行业迈向产业互联网时代。 一、消费互联网 1、消费互联网是一种眼球经济 消费互联网即以满足消费者在互联网中的消费需求应运而生的互联网类型。其具备两个属性，一个是媒体属性，由提供资讯为主的门户网站、自媒体和社交媒体组成，另一个是产
业属性，由为消费者提供生活服务的电子商务及在线旅行等组成。这两个属性的综合运用使以消费为主线的互联网迅速渗透至人们生活的每个领域，影响着人们的生活方式。 消费互联网的商业模式则是以“眼球经济”为主，即通过高质量的内容和有效信息的提供来获得流量，从而通过流量变现的形式吸引投资商，最终形成完整的产业链条。 在消费互联网时代，互联网以消费者为服务中心，以提供个性娱乐为主要方式，虽能在短时间内迅速吸引眼球，但由于其服务范围的局限性，以及未触动消费者本质生活，也易导致其迅速淹没于互联网发展的大浪潮中。 2、消费互联网行业格局出现稳定 依托于强大的信息与数据处理能力，以及多样化的移动终端的发展，消费互联网企业在近几年扩张迅速，并在电子商务、社交网络、搜索引擎等行业出现规模化发展态势，并形成各自的生态圈，奠定了稳定的行业发展格局。 1)百度30亿美元布局四大战略 在2019年，百度围绕移动、O2O和LBS生活服务共投入30亿美元，进行了超过17起投资，百度的主要布局在移动云平台、LBS平台、金融平台及移动搜索平台战略。从去年大手笔收购91无线来看，百度已补齐了移动应用的短板，建立了移动搜索与应用商店相结合的分发模式。 今年百度全资收购糯米全部股份标志百度从本地生活服务平台过度到构建交易闭环的LBS+O2O的模式;百度将爱奇艺与PPS相结合使移动视频的用户覆盖率和月度观看时长将位于行业之首。同时，百度的百度大脑和大数据等项目也帮助百度奠定了搜索行业的龙头老大地位。 2)阿里巴巴布局移动互联与电商产业链
商务智能的发展现状及发展趋势 一．总论 在目前信息技术广为普及的条件下，企业虽然可以借助信息技术从各种途径收集各种数据，但如何对浩瀚如海的数据进行快速科学的处理，如何从海量的信息中获取对企业管理最有价值的知识，并结合企业经营者的分析和判断，为企业决策提供支持，仍是亟待解决的事情。商务智能技术的出现则为上述问题提供了新的理论基础和技术选择。所谓商务智能，是明显区别于商业智能的一种数据分析技术，其内容的获取和显示方面都有终端技术。现今，商务智能已经发展成不仅仅只是软件产品和工具，而是一种整体应用的解决方案，甚至升华为一种管理思想，体现的是一种理性的经营管理决策的能力，即全面、准确、及时、深入分析和处理数据与信息的能力。 商务智能是指利用数据仓库、数据挖掘技术对客户数据进行系统地存储和管理，并通过各种数据统计分析工具对客户数据进行分析，提供各种分析报告，如客户价值评价，服务质量评价、客户满意度评价、营销效果评价、未来市场需求等，为企业的经营活动提供决策信息。它是企业利用现代信息技术进行收集、管理和分析结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。主要由数据仓库环境和分析环境两部分构成。
二．商务智能发展现状 1.商务智能市场规模 从2004年开始，中国商务智能应用市场保持了超过40%以上的年增长率。据IDC最新预测:目前商务智能解决方案在中国的市场价值将达到约4.38亿美元，增幅41%，超过业界平均水平3倍，这说明中国商务智能正处于蓬勃发展的上升期。 2.商务智能市场分布 3/4垂直市场：投入商务智能应用的所有企业中大企业占到50%。 3/4平行市场：目前仍以企事业单位用户中的电信行业、金融、银行、证券行业为主。统计、税务、工商等部门的政府用户对BI应用的需求也比较迫切。 3/4区域市场：七个大区中华北区、华东区、华南区、占到市场份额的90%。 3.商务智能的应用情况 固定报表。目前中国市场上的商务智能应用主要停留在这个层面的利用。OLAP分析：生成OPAL模型，建立各主题分析部分所需的综合、统计分析运算及相应的多维结构，然后在多维模型中分析，可完成大到多级业务综合分析，小到针对某一个领域的指标多角度分析。 数据挖掘：是一个萃取和展现新知识的流程。通过分析具体数据，发现确定有效的、新颖的、有潜在使用价值的、以往不为
国内最大的移动应用统计分析平台友盟(UMENG)今天公布了《移动互联网重塑用户生活：友盟2012年年度数据报告》，通过对其平台上的10多万款iOS、Android应用进行分析，全景展示了2012年的中国移动互联网面貌。 本次报告得出的主要结论有： － 2012年中国移动互联网发展迅猛，活跃用户达到2.45亿人，其中iOS 8500万人、Android 1.6亿人。 －全年应用月启动次数暴涨16倍，月使用时长猛涨12倍。 －一年来用户使用各个类别应用的总使用频率和时长均有提升，其中视频类应用人均日使用时长增长259％，从9分钟增至31分钟，使用频率也增长了24％，用户开始习惯在移动设备上看长视频。 －系统工具类使用频率下降21％，说明用户都不太爱折腾了；阅读类使用频率上升114％，但使用时长下降了6％，说明用户更喜欢阅读短内容。 －男性是移动用户主导，但并没有比女性多太多，尤其是iOS平台男性只多0.2个百分点，Android 平台上男性则多10.6个百分点。 －男性更偏爱音乐、视频类，以及冒险、棋牌类游戏(70％)；女性更偏爱拍摄美化(68-75％)、电商类(60％)和小游戏，尤其是教育、家庭、儿童类游戏(65％)。 －用户分享内容全天有两个高峰期，一是中午12-14点，二是午夜0点前后，夜猫子很多。职场白领多活跃在9点、14点工作时间和20点晚饭时间，青少年和学生则是13点午休时间和18-20点晚间时段。 －男性和女性进行微博社交分享的情况基本均衡，其中男性占54.4％。 －社交成为移动应用重要元素，有社交分享行为的用户粘性更高，活跃度提升3.5-3.8倍。 －设备分布方面，iPhone一直占iOS设备总量的74-82％，其中在iPhone 5 9月面世的时候达到最高点；iPad去年年底达到最高的23％，因为适逢iPad 4、iPad mini行货上市，也扩大了iPad 在国内平板机市场上的份额。 －Android设备中三星和HTC还是大头，分别占21％、11％，不过比去年的28％、25％已经大大
随着数据时代的高速发展，庞大复杂的数据量，繁琐的数据分析流程将会对企业运营造成不小的麻烦，企业领导者就需要寻找合适的服务和技术来应对复杂数据带来的困惑，解决数据带来的麻烦。同时，庞大的数据也为企业发展带来了机遇。庞大的数据量与云计算技术强大的处理能力相结合，可以实现数据大规模的训练和执行制定的算法。未来数据分析技术的发展空间需求巨大，下面我将对未来数据分析技术发展做出五点预测。 1.数据分析能力不断增强 未来数据的处理量将几何式的增长，现有的处理分析技术可能无法满足数据的及时分析。因此，增强数据分析能力将是未来数据分析技术发展的第一要务。同时，增强分析技术与BI的结合将持续推动着企业的发展。 2.增强数据管理的能力 庞大的数据量必将造成数据管理的欠缺，未来数据分析技术的发展也将全面提升数据管理能力。增强数据管理利用ML功能和AI引擎来制定企业信息管理类别，包括数据质量、元数据管理、主数据管理、数据集成以及数据库管理系统自我配置和自我调整。相信未来通过添加ML和自动化服务级别管理，手动数据管理任务将大大减少。 3.持续智能化发展 智能化的发展解决了繁琐的运营流程，未来数据分析技术的发展也必将沿袭智能化的发展。持续型智能是一种设计模式，在这种模式中，实时分析集成在业务操作中，处理当前和历史数据，以指定响应事件的操作。它提供决策自动化或决策支持。为数据分析处理提供强有力的推动力。 4.区块链模式的引入 区块链的核心理念便是去中心化。主张是在不受信任的参与者网络中提供分散的信任。数据分析技术的未来发展也需要解决网络中的不信任。通过区块链来提高人与人之间的信任度，对于数据的分享将会是有力的。区块链是一种数据源，而不是数据库，不会取代现有的数据管理技术。它会是数据的推动力。 5.持久性的内存储量 新的持久型内存技术将有助于降低采用支持内存计算的体系结构的成本和复杂性。可以为高性能工作负载提供高性价比的大容量内存。它有潜力提高应用程序的性能、可用性、启动时间、集群方法和安全实践，同时控制成本。新的服务器工作负载不仅要求更快的CPU性能，还要求更大的内存和更快的存储空间。
大数据时代情报分析的需求和发展趋势什么是大数据，所谓大数据我们可以称之为巨量资料，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。(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，而采用所有数据的方法）大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。我们现在所生活的时代，是个数据大爆炸的年代，更多的时候我们依赖的是网络，网络所传输的数据是无比庞大的，所以情报分析和决策都至关重要。 随着大数据时代的到来随着大数据时代的到来，我们对各类数据的获取拥有了更广泛和便利的渠道，这些数据为我们决策质量的提升起到了重要作用。这些数据包括：互联网实时产生了大量的电商消费品交易数据、交互数据，竞争对手的价格与市场表现，以及消费者的评价与偏好等；上市公司定期发布着企业财务数据、证券与投行公司定期发布行业情报与数据等；政府网站不断公开各类统计数据，包括行业运行数据、海关进出口、宏观经济运行、专利申报、企业信用等；财经媒体不断调研发布商业情报，各类行业动态数据等；各类专业期刊、行业期刊、电子数据库都随时产生着有价值的决策信息和情报等… 如何利用大数据提炼出有价值的情报，从而准确决策、抢占先机，是提高竞争力的新课题。传统的决策分析体系内部为信息系统，而非情报系统，决策信息不足；只为了掌握情况，而非预知变化占先机，不利于规避风险获得资源；传统决策分析体系是管理手段，而非竞争手段，不利于跟踪技术与市场前沿的变化，持续创新，正面临着一个重大挑战。 对于在数据分析领域扮演重要角色的情报研究工作而言，大数据的理念和技术既带来了机遇，也带来了挑战。一方面，在大数据时代，情报研究工作正在得到空前的重视，
分析大数据时代信息经济发展趋势及应 对措施 摘要：大数据时代的不断发展，推动着企业经济不断上升。大数据时代的数据处理技术逐渐走向主导地位，隐私信息安全不容忽视，如若泄露，后果不可估计，所以保护信息安全十分关键，但在发展的过程中缺少人才。综上分析大数据时代信息正在带动经济发展，只是存在一些不足，并提出时效性应对措施，为大数据时代信息经济发展趋势提供参考意见。 关键词：大数据时代信息经济发展趋势应对措施 如今早已是信息引导的社会，我们感知这个社会也都是来源数据信息，整个社会的发展，信息数据发挥着不可替代的作用。大数据信息时代对国家经济宏观调控有很大的帮助，价值观以及方法论所产生的科技效果是这场变革的巨大推动力。大数据是占领经济市场的必要因素，也是推动国家经济发展的核心武器。 一、大数据时代的概述 1.大数据的内容 数据现已占领到各行各业，大数据相对于大多数人来说都不太熟悉，这是一个没有定义的抽象词语，目前大数据整个过成就是运用信息技术进行数据分析，把大量混乱复杂的数据进行整理，然后提取有价值信息并展示。 2.大数据的特征 大数据的特征在含义中就能一目了然，主要体现在四大方面：数据信息量大，数据各种各样，数据整理快速，数据规模大。这些都是最显著的特征，这些特征都是在说明现在的大数据正在一步一步的完善，慢慢走向成熟。 3.大数据的影响 伴随着互联网的快速发展，我们迎来了云时代，与此同时大数据也是吸引了众人的眼球。现在的21世纪大数据已经占有绝对的优势，也是涉及到了各个领域，目前就淘宝的应用就是一个实例，淘宝就是属于和物流配送的结合体，阿里巴巴企业利用大数据时代信息不断地发展新型业务。
如果说2012年是大数据概念为人所知、引人瞩目、小试牛刀的一年，那么2013年大数据将会实现产品部署，早期投资获得回报，一小部分的产业被颠覆。到了2014年，各种大数据项目和系统很可能成为标准配置，到处可见。 今年，大数据和云计算一起作为科技术语出现。大数据意味着非常多的事情，但是被援引的次数太多了，几乎失去了其本来的定义。大数据的定义通常和速率（数据移动得快），体积（数据规模庞大），和种类（非结构化和结构化的信息）三点有关。 大数据真的如人们所描述的那样吗？是的。对我来说，大数据代表了科技和商业的一致——也就是首席信息官们始终追求的圣杯（Holy Grail）——成为了一件顺理成章的事情。大数据项目从本质上来说和营收、风险利润是相关的。换句话说，信息科技和商业世界情不自禁地联合了起来。 显然我们正处在一个追捧大数据的阶段，我认为可以和1990年代末的Linux和2000年代初的开源软件运动相提并论。那时候Linux正要开始改变世界，和微软等厂商一较高下。从许多方面来说，Linux和开源软件（比如安卓）的确改变了一切。但是在行业变革的过程中发生了一个有趣的事情——开放软件成了每一个数据中心的标准配置，如今已经被认为是理所应当了。这场变革发生了，我们仅仅是不再谈论它而已。云计算也是一样。 大数据会遵循同样的发展路线。当然，会创造数百万个工作机会，相关人才也会变得有一点抢手。公司们也会用大数据升级各自的行业。随着Cloudera这样的创业公司成为新的红帽子（Red Hats），各家厂商的市场座次也逐渐明朗。 如下是我对大数据未来几年的展望。 2013年：2012年的试验项目成品化，每一个行业的垂直领域都会有一个成功的大数据案例。 2014年：在2013年成功经验和客户研究案例的基础上，一些行动快速的市场跟随者将进入大数据领域。各个行业都将遵循大数据的游戏规则。初期的回报看上去会很不错。公司的主要关注点在内部数据上，因为有很多东西可以挖掘。外部数据也很有用，但是这段时期不会有什么新进展。 2015年：在制定大数据计划时，公司们开始将目光投向外部数据。在2015年之前，消费者所面对的公司都在花费大部分时间用于研究外部信息。每一个分析师和数据仓库都将会有一个Hadoop计算簇和一个大数据层。像Hadoop这样的技术不再受人关注，因为这些技术始终非常重要，慢慢淡化进入软件栈。围绕大数据题材的整合并购开始加速。 2016年：数据驱动的决策代替了直觉和常识。这个时候公司们要开始仔细思考数据的使用，避免出现无意义的数据。公司会因为错误解读了数据而导致重大事故的发生。 2017年：云和大数据、数据仓库合并起来，成为了一项服务，“分析即服务”和“数据即服务”成为主流。很少有公司真正考虑创建自己的Hadoop计算簇进行整合工作。大数据基础设施即将实现。注意：2017年是这些大数据即服务为大众所普及的一个估算时间。大数据即服务的市场竞争在这个时间段正在进行，将会于不久涉及到关键的大范围用户群。大数据在IT采购周期上又是怎样的情况呢？大数据项目需要有更多高级别的管理人员。分析如下： 首席信息官：大数据项目终于能让首席信息官解决一直以来的“我们一致吗？”问题。首席财务官：将大数据分析作为控制成本、最大化利润的方式。潜在风险是公司有可能因为忽略人的因素而失去好的机会。 首席市场官：2012年，首席市场官成了IT采购的红人。不过这有点不太合理，因为首席市场官主要依赖外部数据和信号判断项目。 首席运营官，采购人员：大数据可以让存货、供应和制造过程自始至终都可以进行追踪。效率能够得到改进。