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大数据的价值概述：随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要资源。
大数据是指规模庞大、类型多样且难以处理的数据集合，这些数据可以通过特定的技术和方法进行分析和利用。
大数据的价值体现在多个方面，包括经济、科研、社会管理等领域。
本文将详细介绍大数据的价值，并举例说明其在不同领域的应用。
一、经济价值：1.1 提升企业竞争力：通过对大数据的分析，企业可以更好地了解市场需求、消费者行为和竞争对手情况，从而制定更科学的经营策略，提高产品质量和服务水平，提升企业竞争力。
1.2 降低成本：大数据分析可以匡助企业发现生产过程中的低效环节，优化资源配置，降低生产成本，提高效益。
1.3 推动创新：大数据可以为企业提供创新的思路和机会。
通过对大数据的挖掘和分析，企业可以发现新的市场机会，推出创新产品和服务，实现业务增长。
二、科研价值：2.1 加速科学研究进程：大数据的存在使科学家能够更快地获取和分析大量的实验数据，从而加速科学研究的发展。
例如，在医学领域，大数据可以匡助科学家更好地理解疾病的发生机制，加速药物研发的过程。
2.2 推动跨学科研究：大数据的综合分析可以匡助不同学科的研究者进行跨学科的合作研究。
例如，将生物学、物理学和计算机科学等领域的数据进行整合分析，可以为新材料研究提供新的思路和方法。
三、社会管理价值：3.1 提升城市管理能力：通过对大数据的分析，城市管理者可以更好地了解城市居民的出行习惯、消费行为和社会需求，从而制定更科学的城市规划和管理策略，提升城市管理能力。
3.2 改善公共服务：大数据的分析可以匡助政府和公共机构更好地了解公众需求，优化公共服务的提供。
例如，通过对交通流量数据的分析，可以优化交通信号灯的控制，减少交通拥堵。
3.3 提高安全防范能力：大数据的分析可以匡助公安机关更好地预测和防范犯罪行为。
例如，通过对历史犯罪数据的分析，可以发现犯罪的空间和时间规律，从而加强巡逻和布控。
大数据的价值大数据是指规模庞大、多样化、高速生成的数据集合，这些数据来自各种来源，包括传感器、社交媒体、互联网应用程序等。
随着技术的进步和数据的快速增长，大数据已经成为了当今社会的重要资源。
它不仅对企业和组织具有巨大的价值，也对个人和社会产生了深远的影响。
1. 商业价值大数据对企业的商业价值影响巨大。
通过对大数据的分析，企业可以了解消费者的需求和行为模式，从而更好地定位市场、制定营销策略和优化产品设计。
大数据分析还可以匡助企业发现新的商机和潜在客户，提高销售和市场份额。
此外，大数据还可以匡助企业进行风险管理和预测，优化供应链和物流管理，提高生产效率和质量控制。
举例来说，一家电商公司可以通过分析用户的购买历史、浏览行为和社交媒体数据，推荐个性化的产品和服务，提高用户满意度和忠诚度。
一家银行可以通过分析客户的交易数据和信用评分，准确评估风险，制定个性化的贷款方案。
这些都是大数据分析带来的商业价值。
2. 社会价值大数据不仅对企业有价值，对整个社会也具有重要意义。
通过大数据分析，政府可以更好地了解社会问题和公众需求，制定更科学的政策和决策。
例如，通过分析交通数据，政府可以优化交通规划和调度，减少拥堵和事故发生率。
通过分析医疗数据，政府可以提供更精准的医疗服务和公共卫生管理。
大数据还可以在教育领域发挥重要作用。
通过分析学生的学习数据和行为模式，教育机构可以制定个性化的教育方案，提供更好的教学和辅导。
通过分析教育数据，政府可以评估教育质量和教育资源分配的公平性，优化教育政策。
3. 科学研究价值大数据在科学研究中也具有巨大的价值。
科学家可以利用大数据进行模式识别和数据挖掘，发现新的规律和知识。
例如，在天文学领域，科学家可以通过分析天体观测数据，研究宇宙的演化和结构。
在生物学领域，科学家可以通过分析基因组数据，研究基因的功能和遗传变异。
大数据还可以匡助科学家解决复杂的科学问题。
例如，在气候研究中，科学家可以通过分析气象数据和海洋数据，预测气候变化和自然灾害。
大数据的价值一、引言大数据是指规模庞大、种类繁多且难以处理的数据集合。
随着互联网的发展和信息技术的进步，大数据正逐渐成为各个行业的重要资源和竞争力。
本文将详细探讨大数据的价值，包括其在商业、科学研究、社会管理等方面的应用和影响。
二、商业价值1. 市场洞察：通过分析大数据，企业可以了解消费者的需求和行为模式，从而制定更准确的营销策略，提高市场竞争力。
2. 个性化推荐：大数据分析可以根据用户的历史数据和兴趣偏好，为用户提供个性化的产品推荐，提升用户体验和满意度。
3. 风险管理：大数据分析可以帮助企业识别和预测潜在风险，减少损失，并制定相应的风险管理策略。
三、科学研究价值1. 数据挖掘：大数据可以帮助科学家发现数据中的隐藏模式和关联规律，为科学研究提供新的思路和方法。
2. 精准医疗：通过分析大数据，医疗领域可以实现个性化诊疗，提高治疗效果和患者生存率。
3. 气候预测：大数据分析可以帮助科学家更准确地预测气候变化和自然灾害，为社会提供更有效的防灾减灾措施。
四、社会管理价值1. 城市规划：通过分析大数据，城市管理者可以了解城市交通、能源消耗等情况，优化城市规划，提高城市运行效率。
2. 公共安全：大数据分析可以帮助公安机关预测和预防犯罪，提高社会安全水平。
3. 舆情监测：通过分析大数据，政府和企业可以了解公众对政策和产品的态度和反馈，及时调整策略和改进产品。
五、挑战和风险1. 数据隐私：大数据的应用涉及大量个人信息，保护数据隐私成为一个重要的问题。
2. 数据安全：大数据的存储和传输面临着安全风险，如数据泄露、黑客攻击等。
3. 数据质量：大数据的质量对分析结果的准确性和可靠性有重要影响，因此数据质量的保证是一个挑战。
六、结论大数据的价值不仅体现在商业领域，还对科学研究和社会管理产生重要影响。
然而，大数据的应用也面临一些挑战和风险，需要政府、企业和社会共同努力解决。
未来，随着技术的进步和数据的不断积累，大数据的价值将进一步释放，为人类社会带来更多的发展机遇和福祉。
大数据的价值随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要资源。
大数据的价值体现在多个方面，包括经济、科学、社会等各个领域。
本文将详细介绍大数据的价值，并从不同角度探讨其应用和影响。
一、经济价值大数据在经济领域中具有巨大的潜力和价值。
首先，大数据可以匡助企业进行市场研究和消费者洞察，从而更好地了解消费者需求和市场趋势，为企业决策提供有力支持。
其次，大数据可以优化企业运营和生产流程，提高效率和降低成本。
通过对大量数据的分析，企业可以发现潜在问题并及时进行调整，提高生产效率和产品质量。
此外，大数据还可以匡助企业进行风险评估和预测，减少经营风险，提高企业竞争力。
二、科学价值大数据在科学研究中扮演着重要角色。
大数据的采集和分析可以匡助科学家们进行更深入的研究和发现。
例如，在天文学领域，通过对大量天体数据的分析，科学家们可以揭示宇宙的神奇，探索星系的形成和演化规律。
在生物学领域，大数据可以匡助科学家们研究基因组，发现新的基因和突变，为疾病治疗和基因工程提供支持。
此外，大数据还可以用于气候预测、环境监测等领域，为人类社会的可持续发展提供科学依据。
三、社会价值大数据对社会发展具有深远影响。
首先，大数据可以匡助政府进行城市规划和公共管理。
通过对大数据的分析，政府可以了解城市居民的出行习惯、消费行为等信息，从而更好地规划城市交通和公共设施。
其次，大数据可以用于社会管理和公共安全。
通过对大数据的分析，可以发现犯罪模式和趋势，提前预警和防范犯罪行为，维护社会安全和稳定。
此外，大数据还可以用于教育、医疗等领域，提供个性化的教育和医疗服务，提高社会资源的利用效率。
四、大数据应用案例1. 电商平台的个性化推荐：通过对用户的浏览历史、购买记录等大数据进行分析，电商平台可以向用户推荐个性化的商品，提高用户购买率和满意度。
2. 交通管理的智能化：通过对交通流量、车辆轨迹等大数据进行分析，交通管理部门可以优化交通信号灯控制，减少交通拥堵，提高道路通行效率。
大数据的价值引言：随着科技的不断发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要资源。
大数据的价值体现在多个方面，包括经济、科学研究、社会管理等各个领域。
本文将详细探讨大数据的价值，并通过案例和数据支持，展示大数据在不同领域的应用和影响。
一、经济价值大数据在经济领域中具有重要的价值。
首先，大数据可以匡助企业进行市场分析和消费者行为预测。
通过对海量数据的分析，企业可以更好地了解消费者的需求和偏好，从而优化产品设计和营销策略，提高市场竞争力。
其次，大数据可以匡助企业进行风险管理和决策支持。
通过对历史数据和实时数据的分析，企业可以预测市场变化和风险，做出更明智的决策，减少损失。
此外，大数据还可以匡助企业进行供应链管理和生产优化，提高效率和降低成本。
案例：某电商平台通过大数据分析，发现用户购买商品的偏好和购买行为规律。
根据这些数据，他们优化了推荐算法和个性化营销策略，提高了用户购买转化率和客户满意度，从而实现了销售额的大幅增长。
二、科学研究价值大数据在科学研究领域中也具有巨大的价值。
首先，大数据可以匡助科学家进行数据挖掘和模式识别。
通过对大量的科学数据进行分析，科学家可以发现隐藏在数据暗地里的规律和趋势，为科学理论的建立和验证提供支持。
其次，大数据可以匡助科学家进行科学实验的摹拟和预测。
通过对已有数据的分析和建模，科学家可以预测实验结果，并指导实验设计和数据采集，提高实验效率和准确性。
此外，大数据还可以匡助科学家进行科学合作和知识共享，加快科学研究的发展。
案例：某天文学研究团队利用大数据分析，发现了一颗新的行星。
通过对大量天文观测数据的整合和分析，他们发现了行星的存在，并进一步研究了其特性和形成机制，为天文学领域的研究做出了重要贡献。
三、社会管理价值大数据在社会管理中也具有重要的价值。
首先，大数据可以匡助政府和社会组织进行公共安全管理和风险预测。
通过对公共安全事件的数据分析，政府可以发现潜在的风险和安全隐患，并采取相应的措施进行预防和处置。
大数据应用的科学价值随着信息技术的快速发展，大数据已经成为了当今时代最为重要的资源之一。
大数据的应用已经渗透到了各个领域，包括科学研究、商业决策、社会治理等，发挥着越来越重要的作用。
本文将从多个方面阐述大数据应用的科学价值。
一、数据驱动的预测和决策大数据的应用为科学研究和商业决策提供了新的方法和思路。
通过对海量数据的分析，科学家们可以更准确地预测未来趋势和事件，从而为科学研究提供更加可靠的依据。
同时，商业决策者也可以通过大数据分析，更加精准地把握市场动态和消费者需求，从而制定更加科学的商业决策。
二、揭示未知现象和规律大数据的应用可以揭示许多未知现象和规律。
通过对海量数据的分析，科学家们可以发现许多以前无法察觉的规律和趋势，从而为科学研究提供新的研究方向和思路。
同时，商业决策者也可以通过大数据分析，发现市场中的新机会和潜在风险，从而制定更加科学的商业策略。
三、优化资源配置和提升效率大数据的应用可以优化资源配置和提升效率。
通过对海量数据的分析，企业可以更加精准地把握市场需求和消费者行为，从而制定更加科学的生产计划和销售策略。
同时，政府也可以通过大数据分析，优化资源配置和公共服务，提高政府效率和公共服务水平。
四、创新科学研究范式大数据的应用改变了科学研究的方式和方法。
传统的科学研究依赖于实验室实验和有限样本数据的分析，而大数据的应用可以让科学家们利用海量的数据资源进行跨学科研究，拓展科学研究的深度和广度。
同时，大数据也为科学研究者提供了更加客观、准确的数据支持，提高了科学研究的可信度和科学性。
五、促进知识共享和创新大数据的应用促进了知识共享和创新。
通过大数据分析，企业和科研机构可以将自己的研究成果和数据资源共享给其他机构和个人，促进知识传播和创新。
同时，大数据也为科研机构提供了更加广阔的研究空间和研究思路，促进了科研机构的合作和交流。
总之，大数据的应用具有非常重要的科学价值，它不仅可以为科学研究提供更加可靠的数据支持和方法论，还可以为商业决策和社会治理提供更加科学的依据和方法论。
大数据的价值引言概述：随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会中最重要的资源之一。
大数据的价值不仅仅体现在数据量的增加，更体现在对数据的深度分析和利用。
本文将从四个方面详细阐述大数据的价值。
一、大数据的商业价值1.1 提供市场洞察力：通过对海量数据的分析，企业可以了解消费者的需求和行为模式，有针对性地制定市场策略，提高销售额。
1.2 优化运营效率：大数据分析可以匡助企业识别瓶颈和优化生产流程，提高生产效率和降低成本。
1.3 支持决策制定：大数据分析可以为企业提供全面的数据支持，匡助管理层做出更明智的决策，降低风险。
二、大数据的科学研究价值2.1 探索新的科学发现：大数据分析可以匡助科学家发现新的规律和趋势，推动科学研究的发展。
2.2 加速创新：通过对大数据的分析，科学家可以更深入地了解问题的本质，从而提出更创新的解决方案。
2.3 改善生活质量：大数据分析可以匡助科学家更好地理解人类行为和健康状况，为改善生活质量提供科学依据。
三、大数据的社会价值3.1 促进经济发展：大数据分析可以匡助政府和企业更好地了解市场需求和趋势，制定更精准的政策和商业计划，推动经济发展。
3.2 改善公共服务：基于大数据的分析，政府可以更好地了解社会问题和民众需求，提供更高效的公共服务。
3.3 提升社会管理能力：大数据分析可以匡助政府更好地了解社会动态和民意，提升社会管理的能力和水平。
四、大数据的个人价值4.1 个性化服务：大数据分析可以匡助企业了解个人的兴趣和偏好，提供更加个性化的产品和服务。
4.2 提高生活效率：通过对个人数据的分析，个人可以更好地管理时间和资源，提高生活效率。
4.3 保护个人权益：大数据分析可以匡助个人了解个人数据的使用情况，保护个人隐私和权益。
结论：大数据作为当今社会中最重要的资源之一，具有极高的价值。
它不仅在商业领域中发挥着重要作用，还推动着科学研究、社会发展和个人生活的进步。
因此，我们应该充分认识到大数据的价值，并积极利用大数据来推动社会的发展和个人的进步。
大数据的价值大数据是指规模庞大、复杂度高且难以处理的数据集合。
随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为了各个领域中不可忽视的资源。
大数据的应用可以带来巨大的经济和社会价值，下面将从经济、科研、医疗和城市管理等方面详细介绍大数据的价值。
一、经济价值1.市场洞察力提升：通过分析大数据，企业可以了解消费者的需求、行为和偏好，从而更好地制定市场策略和产品定位，提高销售和市场份额。
2.精准营销：大数据分析可以匡助企业更好地了解目标客户，实现精准定位和个性化推荐，提高营销效果，降低营销成本。
3.供应链优化：通过对大数据的分析，企业可以实现供应链的优化，降低库存成本，提高生产效率，提供更好的客户服务。
4.金融风险管理：金融机构可以通过大数据分析来评估客户的信用风险，预测市场波动，制定风险管理策略，提高金融机构的盈利能力和稳定性。
二、科研价值1.科学发现：大数据可以匡助科学家从庞大的数据集中发现新的规律和模式，推动科学研究的发展，加快新知识的产生。
2.数据驱动的研究：大数据分析可以匡助科学家更好地理解和解释研究数据，提供更准确的实验结果和科学结论。
3.跨学科合作：大数据的分析需要多学科的专业知识和技能，促进了不同学科之间的合作，推动了科学研究的交叉与融合。
三、医疗价值1.个性化医疗：通过对大数据的分析，医疗机构可以了解患者的病史、基因信息等，为患者提供个性化的诊疗方案，提高治疗效果。
2.疾病预测和防控：大数据分析可以匡助医疗机构预测疾病的发生和传播趋势，及时采取相应的防控措施，提高公共卫生水平。
3.医疗资源优化：通过对大数据的分析，医疗机构可以了解患者的就诊需求和医疗资源的分布情况，优化医疗资源的配置，提高医疗服务的效率和质量。
四、城市管理价值1.交通管理：通过对大数据的分析，城市管理者可以了解交通拥堵情况，优化交通信号控制，提高交通运行效率，减少交通事故发生。
2.环境保护：大数据分析可以匡助城市管理者了解环境污染状况，制定相应的环境保护政策和措施，提高城市的环境质量。
大数据的价值大数据是指规模庞大、复杂多变且难以处理的数据集合。
随着信息技术的发展，大数据的应用已经渗透到各个行业和领域。
大数据的价值体现在以下几个方面：1. 战略决策支持：大数据分析可以匡助企业和组织更好地理解市场趋势、消费者需求和竞争对手动态，从而做出更明智的战略决策。
通过对大数据的挖掘和分析，企业可以发现潜在的商机和风险，提前做出调整和应对措施。
2. 产品和服务创新：大数据分析可以匡助企业发现消费者的需求和偏好，进而提供更加个性化和精准的产品和服务。
通过对大数据的分析，企业可以了解消费者的购买行为、兴趣爱好等信息，从而进行产品定位和市场营销策略的优化。
3. 运营效率提升：大数据分析可以匡助企业发现运营过程中的瓶颈和问题，从而进行优化和改进。
通过对大数据的分析，企业可以实时监测和分析生产、销售、物流等环节的数据，提高整体运营效率，降低成本，提升利润。
4. 风险管理和安全防控：大数据分析可以匡助企业发现潜在的风险和安全隐患，从而采取相应的措施进行防范和管理。
通过对大数据的分析，企业可以及时发现异常行为、欺诈行为等，提前预警和防范风险，保护企业的利益和声誉。
5. 基础设施规划和资源优化：大数据分析可以匡助城市和政府进行基础设施规划和资源优化。
通过对大数据的分析，城市和政府可以了解人口流动、交通拥堵等情况，从而进行城市规划、交通调度等方面的优化，提高城市的运行效率和居民的生活质量。
6. 社会问题解决：大数据分析可以匡助解决社会问题，如疾病预测和控制、环境保护等。
通过对大数据的分析，科学家和研究人员可以发现疾病爆发的规律和趋势，从而提前采取相应的预防和控制措施；同时，大数据分析也可以匡助监测环境污染和资源利用情况，从而进行环境保护和可持续发展。
综上所述，大数据的价值不仅体现在商业领域，还涉及到战略决策、产品创新、运营效率、风险管理、基础设施规划、社会问题解决等多个方面。
通过充分挖掘和分析大数据，企业和组织可以更好地把握市场机遇，提高竞争力，实现可持续发展。
大数据的价值引言概述：随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据的价值不仅体现在商业领域的决策支持和市场洞察，还涉及到政府治理、医疗健康、科学研究等多个领域。
本文将从不同角度探讨大数据的价值，并分为五个部分进行详细阐述。
一、大数据在商业决策中的价值1.1 提供精准的市场洞察：通过大数据分析，企业可以深入了解消费者的需求、偏好和行为习惯，从而精准地定位目标市场和制定营销策略。
1.2 支持智能决策：大数据分析可以帮助企业管理层快速获取和分析海量的数据，为决策提供科学依据，降低风险，提高效率。
1.3 促进创新和增长：大数据分析可以发现市场机会和潜在需求，引导企业进行创新，推动产品和服务的升级，从而实现业务增长。
二、大数据在政府治理中的价值2.1 优化公共服务：通过大数据分析，政府可以了解民生需求，优化公共服务的提供方式和效率，提升民众的满意度和获得感。
2.2 改善城市管理：大数据分析可以帮助政府实时监测城市交通、环境、能源等方面的情况，优化城市管理，提升城市的宜居性和可持续发展水平。
2.3 预测社会问题：通过对大数据的分析，政府可以及早发现社会问题的苗头，采取相应的措施进行预防和干预，维护社会的稳定和安全。
三、大数据在医疗健康中的价值3.1 个性化医疗：大数据分析可以根据个体的基因、生理数据等信息，为患者提供个性化的诊断和治疗方案，提高医疗效果和患者满意度。
3.2 疾病预测和防控：通过对大数据的分析，可以发现疾病的流行趋势和高风险人群，及时采取措施进行预防和防控，提升公共卫生水平。
3.3 健康管理和监测：大数据分析可以帮助个人进行健康管理和监测，通过智能设备收集和分析数据，提供个性化的健康建议和预警，促进健康生活方式的养成。
四、大数据在科学研究中的价值4.1 推动科学发现：大数据分析可以帮助科学家处理和分析庞大的实验数据，发现科学规律和新的研究方向，推动科学的进步和创新。
4.2 加速研究过程：大数据分析可以提供高效的数据处理和计算能力，缩短科学研究的周期，加速科研成果的转化和应用。
李国杰中国科学院计算技术研究所大数据研究的科学价值近年来，“大数据”已经成为科技界和企业界关注的热点。
2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。
美国政府认为大数据是“未来的新石油”，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。
一个国家拥有数据的规模和运用数据的能力将成为综合国力的重要组成部分，对数据的占有和控制也将成为国家间和企业间新的争夺焦点。
与大数据的经济价值相比，大数据研究的科学价值似乎还没有引起足够的重视。
本文试图对基于大数据的科学研究（包括自然科学、工程科学和社会科学）谈几点粗浅的认识，希望引起有关领域科技人员的争鸣。
推动大数据的动力主要是企业经济效益数据是与自然资源、人力资源一样重要的战略资源，隐含巨大的经济价值，已引起科技界和和企业界的高度重视。
如果有效地组织和使用大数据，将对经济发展产生巨大的推动作用，孕育出前所未有的机遇。
奥莱利（O ’Reilly ）公司断言：“数据是下一个‘Intel inside ’，未来属于将数据转换成产品的公司和人们。
”基因组学、蛋白组学、天体物理学和脑科学等都是以数据为中心的学科。
这些领域的基础研究关键词：大数据 数据科学 第四范式产生的数据越来越多，例如，用电子显微镜重建大脑中的突触网络，1立方毫米大脑的图像数据就超过1PB 。
但是，近年来大数据的飙升主要还是来自人们的日常生活，特别是互联网公司的服务。
据IDC 公司统计，2011年全球被创建和被复制的数据总量为1.8ZB （1021），其中75%来自于个人（主要是图片、视频和音乐），远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量（200PB ）。
谷歌公司通过大规模集群和MapReduce 软件，每个月处理的数据量超过400PB ；百度每天大约要处理几十PB 数据；Facebook 注册用户超过10亿，每月上传的照片超过10亿张，每天生成300TB 以上的日志数据；淘宝网会员超过3.7亿，在线商品超过8.8亿，每天交易数千万笔，产生约20TB 数据；雅虎的总存储容量超过100PB 。
传感网和物联网的蓬勃发展是大数据的又一推动力，各个城市的视频监控每时每刻都在采集巨量的流媒体数据。
工业设备的监控也是大数据的重要来源。
例如，劳斯莱斯公司对全世界数以万计的飞机引擎进行实时监控，每年传送PB 量级的数据。
数据为王的大数据时代已经到来，战略需求也发生了重大转变：企业关注的重点转向数据，计算机行业正在转变为真正的信息行业，从追求计算速度转变为大数据处理能力，软件也将从编程为主转变为以数据为中心。
采用大数据处理方法，生物制药、新材料研制生产的流程会发生革命性的变化，可以通过数据处理能力极高的计算机并行处理，同时进行大批量的仿真、比较和筛选，大大提高科研和生产效率。
数据已成为矿物和化学元素一样的原始材料，未来可能形成“数据探矿”、“数据化学”等新学科和新工艺模式。
大数据处理的兴起也将改变云计算的发展方向，云计算正在进入以“分析即服务”（analysis as a service，AaaS）为主要标志的Cloud 2.0时代。
IBM、Oracle、微软、谷歌、亚马逊、Facebook 等跨国巨头是发展大数据处理技术的主要推动者。
自2005年以来，IBM投资160亿美元进行了30次与大数据有关的收购，促使其业绩稳定高速增长。
2012年，IBM股价突破200美元大关，3年之内翻了3倍。
华尔街早就开始招聘精通数据分析的天文学家和理论数学家来设计金融产品。
IBM现在是全球数学博士的最大雇主，数学家正在将其数据分析的才能应用于石油勘探、医疗健康等各个领域。
eBay通过数据挖掘可以精确计算出广告中的每一个关键字为公司带来的回报。
通过对广告投放的优化，2007年以来eBay产品销售的广告费降低了99%，而顶级卖家占总销售额的百分比却上升至32%。
目前推动大数据研究的动力主要是企业经济效益，巨大的经济利益驱使大企业不断扩大数据处理规模。
科技界要应对大数据带来的技术挑战大数据研究的热潮激励基础研究的科研人员开始考虑“数据科学”问题。
但必须指出，目前大数据的工程技术研究已走在科学研究的前面。
当前的局面是各个学科的科学家都以自己为主处理本领域的海量数据，信息领域的科学家只能起到助手的作用。
也就是说，各领域的科学问题还掌握在各学科的科学家手里，计算机科学家所提炼出的具有共性的大数据科学问题并不多。
当技术上解决不了的问题越来越多时，就会逐步凝练出具有共性的科学挑战问题。
在条件还不成熟的时候，计算机科学家应虚心地甘当一段时期的“助手”，虚心与各应用领域的科研人员合作，努力解决各领域大数据处理提出的技术挑战问题。
对于网络大数据方面，计算机学者的主动性可能会较早发挥出来。
美国政府六个部门启动的大数据研究计划中，除了国家科学基金会的研究内容提到要“形成一个包括数学、统计基础和计算机算法的独特学科”外，绝大多数研究项目都是应对大数据带来的技术挑战，重视的是数据工程而不是数据科学，主要考虑大数据分析算法和系统的效率。
例如，国防部高级研究计划局（DARPA）的大数据研究项目包括：多尺度异常检测项目，旨在解决大规模数据集的异常检测和特征化；网络内部威胁计划，旨在通过分析传感器和其他来源的信息，进行网络威胁和非常规战争行为的自动识别；Machine Reading项目，旨在实现人工智能的应用和发展学习系统，对自然文本进行知识插入。
能源部（D O E）的大数据研究项目包括：机器学习、数据流的实时分析、非线性随机的数据缩减技术和可扩展的统计分析技术，其中，生物和环境研究计划的目标是大气辐射测量等气候研究设施，系统生物学知识库项目是对微生物、植物等生物群落功能的数据驱动的预测。
国家人文基金会（NEH）项目包括：分析大数据的变化对人文社会科学的影响，如数字化的书籍和报纸数据库，从网络搜索，传感器和手机记录交易数据。
国家科学基金会（NSF）的大数据项目的重点也是围绕突破关键技术，包括：从大量、多样、分散和异构的数据集中提取有用信息的核心技术；开发一种以统一的理论框架为原则的统计方法和可伸缩的网络模型算法，以区别适合随机性网络的方法。
现有的数据中心技术很难满足大数据的需求，需要考虑对整个IT架构进行革命性的重构。
存储能力的增长远远赶不上数据的增长，设计最合理的分层存储架构已成为信息系统的关键。
数据的移动已成为信息系统最大的开销，目前传送大数据最便宜的方式是通过飞机或地面交通工具运送磁盘而不是网络通信。
信息系统需要从数据围着处理器转改为处理能力围着数据转，将计算用于数据，而不是将数据用于计算。
大数据也导致高可扩展性成为信息系统最本质的需求，并发执行（同时执行的线程）的规模从现在的千万量级提高10亿级以上。
在应对处理大数据的各种技术挑战中，以下几个问题值得高度重视：高效处理非结构化和半结构化数据 目前采集到的数据85%以上是非结构化和半结构化数据，传统的关系数据库无法胜任这些数据的处理，因为关系数据库系统的出发点是追求高度的数据一致性和容错性。
根据CAP理论（consistency, availability, tolerance to network partitions），在分布式系统中，一致性、可用性和分区容错性三者不可兼得，因而并行关系数据库必然无法获得较强的扩展性和良好的系统可用性。
系统的高扩展性是大数据分析最重要的需求，必须寻找高扩展性的数据分析技术。
以MapReduce和Hadoop为代表的非关系数据分析技术，凭借其适合非结构数据处理、大规模并行处理、简单易用等突出优势，在互联网信息搜索和其他大数据分析领域取得了重大进展，已成为大数据分析的主流技术。
尽管如此，MapReduce和Hadoop 在应用性能等方面仍存在不少问题，还需要研究开发更有效、更实用的大数据分析和管理技术。
新的数据表示方法 目前表示数据的方法，不一定能直观地展现出数据本身的意义。
要想有效利用数据并挖掘其中的知识，必须找到最合适的数据表示方法。
若在一种不合适的数据表示中寻找大数据的固定模式、因果关系和关联时，可能会落入固有的偏见之中。
数据表示方法和最初的数据填写者有着密切关系。
如果原始数据有必要的标识，就会大大减轻事后数据识别和分类的困难。
但为标识数据给用户增添麻烦往往得不到用户认可。
研究既有效又简易的数据表示方法是处理网络大数据必须解决的技术难题之一。
数据融合 数据不整合就发挥不出大数据的重大价值。
网上数据尤其是流媒体数据的泛滥与数据格式种类太多有关。
大数据面临的一个重要问题是个人、企业和政府机构的各种数据和信息能否方便地融合。
如同人类有许多种自然语言一样，作为信息空间（cyberspace）中唯一客观存在的数据难免有多种格式。
但为了扫清网络大数据处理的障碍，应研究推广不与平台绑定的数据格式。
大数据已成为联系人类社会、物理世界和信息空间的纽带，需要通过统一的数据格式构建融合人、机、物三元世界的统一的信息系统。
数据的去冗余和高效率低成本的数据存储数据中有大量的冗余，消除冗余是降低开销的重要途径。
大数据的存储方式不仅影响效率也影响成本，需要研究高效率低成本的数据存储方式。
需要研究多源多模态数据的高质量获取与整合的理论和技术、错误自动检测与修复的理论和技术、低质量数据上的近似计算的理论和算法等。
适合不同行业的大数据挖掘分析工具和开发环境 不同行业需要不同的大数据分析工具和开发环境，应鼓励计算机算法研究人员与各领域的科研人员密切合作，在分析工具和开发环境上创新。
当前跨领域跨行业的数据共享仍存在大量壁垒，海量数据的收集，特别是关联领域数据的同时收集还存在很大挑战。
只有进行跨领域的数据分析，才有可能形成真正的知识和智能，产生更大的价值。
大幅度降低数据处理、存储和通信能耗的新技术 大数据的处理、存储和通信都将消耗大量的能源，研究创新的数据处理和传送的节能技术是重要的研究方向。
“数据科学”研究的对象是什么？计算机科学是关于算法的科学，数据科学是关于数据的科学。
从事数据科学研究的学者更关注数据的科学价值，试图把数据当成一个“自然体”来研究，提出所谓“数据界”（data nature）的概念，颇有把计算机科学划归为自然科学的倾向。
但脱离各个领域的“物理世界”，作为客观事物间接存在形式的“数据界”究竟有什么共性问题目前还不清楚。
物理世界在信息空间中有其数据映像，目前一些学者正在研究的数据界的规律其本质可能是物理世界的规律（还需要在物理世界中测试验证）。
除去各个领域（天文、物理、生物、社会等）的规律，作为映像的“数据界”还有其独特的共同规律吗？这是一个值得深思的问题。
