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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。
《分析的时代：在大数据的世界竞争》是2016年12月麦肯锡全球研究院（MGI）发表的一份报告。
五年前MGI就指出大数据分析在基于定位的服务、美国零售业、制造业、欧盟公共部门及美国健康医疗领域有很大的增长潜力。
数据正在被商业化，来自网络、智能手机、传感器、相机、支付系统以及其他途径的数据形成了一项资产，产生了巨大的商业价值。
苹果、亚马逊、Facebook、谷歌、通用微软以及阿里巴巴集团利用大数据分析及自己的优势改变了竞争的基础，建立了全新的商业模式。
稀缺数据的所有者利用数字化网络平台在一些市场近乎垄断，只需用独特方式将数据整合分析，提供有价值的数据分析，几乎可以“赢家通吃”。
2011年全球的数据储量就达到1.8ZB，与2011年相比2015年大数据增长了近4倍，未来十年，全球数据存储量还将增长十倍，大数据成为提升产业竞争力和创新商业模式的新途径。
大数据在企业中得到了充分的应用并实现了巨大的商业价值。
梅西百货的SAS系统可以根据7300种货品的需求和库存实现实时定价。
零售业寡头摩尔玛通过最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据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公共交通、公共安全、社会管理等领域的应用。
大数据是怎么产生的大数据的起源是“互联网”。
随着智能制造的推进，人工智能技术也得到了快速的发展，而大数据的最大应用就体现在人工智能技术中，因为大数据强调的不是因果关系，而是关联关系，通过一系列数据的分析判断有无关联，促进智能制造的推进，本文科普一下“大数据”的来龙去脉。
大数据概念最初起源于美国，是由思科、威睿、甲骨文、IBM等公司倡议发展起来的。
大约从2009年始，“大数据”成为互联网信息技术行业的流行词汇。
事实上，大数据产业是指建立在对互联网、物联网、云计算等渠道广泛、大量数据资源收集基础上的数据存储、价值提炼、智能处理和分发的信息服务业，大数据企业大多致力于让所有用户几乎能够从任何数据中获得可转换为业务执行的洞察力，包括之前隐藏在非结构化数据中的洞察力。
最早提出“大数据时代已经到来”的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。
2011年，麦肯锡在题为《海量数据，创新、竞争和提高生成率的下一个新领域》的研究报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素;而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
大数据是一个不断演变的概念，当前的兴起，是因为从IT 技术到数据积累，都已经发生重大变化。
仅仅数年时间，大数据就从大型互联网公司高管嘴里的专业术语，演变成决定我们未来数字生活方式的重大技术命题。
2012年，联合国发表大数据政务白皮书《大数据促发展：挑战与机遇》;EMC、IBM、Oracle等跨国IT巨头纷纷发布大数据战略及产品;几乎所有世界级的互联网企业，都将业务触角延伸至大数据产业;无论社交平台逐鹿、电商价格大战还是门户网站竞争，都有它的影子;美国政府投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，更将大数据上升到国家战略层面。
2013年，大数据正由技术热词变成一股社会浪潮，将影响社会生活的方方面面。
关于“大数据”概念产生的来龙去脉1、“大数据”的名称来自于未来学家托夫勒所著的《第三次浪潮》尽管“大数据”这个词直到最近才受到人们的高度关注，但早在1980年，著名未来学家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就热情地将“大数据”称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。
大数据发展背景及研究现状随着互联网的迅速普及和技术的飞速发展，大数据逐渐成为社会经济运行和科学研究的重要基石。
本文将从大数据发展背景和现状两方面进行论述，为读者提供一份全面了解大数据的文章。
一、大数据发展背景1. 互联网的蓬勃发展互联网的迅猛发展为大数据的产生提供了丰富的数据源。
人们通过搜索引擎、社交媒体等互联网平台大量产生并传递着数据，这些数据包含了各行各业的信息，形成了海量的大数据资源。
2. 科学技术的进步科技的不断创新和突破使得数据的获取和存储变得更加便捷和廉价。
传感器技术、物联网技术等的成熟应用，使得各种设备和物体都能进行数据交换和数据采集，大大推动了大数据的发展。
3. 数据处理技术的突破随着计算机技术的迅猛发展，数据处理能力得到了大幅提升。
传统的数据处理方法无法胜任大规模数据处理的任务，于是出现了一系列的大数据处理框架和算法，如Hadoop、Spark等，为大数据的分析和挖掘提供了强有力的支撑。
二、大数据研究现状1. 商业领域的应用大数据在商业领域的应用已经取得了显著的成果。
通过对大数据的分析和挖掘，企业能够更加深入地了解市场需求、消费者行为等信息，为决策提供准确的依据。
例如，电商平台依靠大数据的分析，能够精准推荐商品，提高用户体验和销售额。
2. 社会管理的优化大数据在社会管理领域的应用也日益广泛。
政府部门可以通过对大数据的分析，了解人口流动、交通拥堵等情况，从而更好地安排城市规划和交通治理。
另外，大数据也被广泛应用于公共安全领域，帮助预测和应对突发事件，提高社会安全性。
3. 科学研究的突破大数据的出现为科学研究带来了巨大的机遇。
通过对海量数据的分析，科学家们能够发现数据背后的规律和模式，推动科学研究的进步。
例如，在医学领域，大数据分析技术能够帮助快速检测和预测疾病，为医疗行业带来巨大的益处。
4. 数据安全与隐私问题随着大数据的快速发展，数据安全与个人隐私问题也逐渐凸显。
大规模的数据泄露事件频频发生，数据安全成为大数据应用面临的重要挑战。
大数据技术的发展现状与未来趋势展望近年来，随着互联网和移动互联网的高速发展，大数据技术逐渐成为各行各业的重要工具。
大数据技术通过对海量数据的收集、分析和运用，为企业和组织提供了全新的决策依据和商业机会。
本文将探讨大数据技术的发展现状，并展望其未来的趋势。
一、大数据技术的发展现状大数据技术在过去十年内取得了巨大的进展。
首先，数据规模呈爆发式增长，各种传感器、社交媒体平台和智能设备不断产生着庞大的数据流。
其次，云计算技术的普及使得数据的存储和处理更加高效和便捷。
再者，机器学习和人工智能的快速发展为大数据的挖掘和分析提供了新的方法和算法。
这些因素的共同促进，大数据技术得以持续创新和升级。
在商业领域，大数据技术被广泛应用于市场研究、用户分析和精准营销等方面。
以电商巨头阿里巴巴为例，其利用大数据技术实现了用户画像和个性化推荐，提高了用户购物体验和精准营销效果。
此外，大数据技术也被应用于证券交易、风险管理和供应链管理等金融和物流领域，为企业提供了全新的商业模式和增长机会。
在城市管理方面，大数据技术能够实现对城市内各种设施设备和人流、交通流的实时监测和调度。
例如，各大城市的智能交通管理系统能够通过大数据分析实现交通拥堵的预测和疏导；而智能电网系统能够通过大数据技术进行电力需求和供应的优化和调控。
大数据技术的应用使得城市变得更加智能、高效和宜居。
二、大数据技术的未来趋势展望1. 数据安全与隐私保护将成为重要关注点随着大数据规模的不断扩大，数据安全和隐私问题将越来越突出。
未来，大数据技术需要更加注重数据的安全存储和传输，采用更加严格的数据权限管理和加密技术，防止数据泄露和滥用。
同时，隐私保护法律和监管政策也需要随之完善，确保个人隐私权益得到有效保护。
2. 边缘计算和智能设备将推动大数据技术的进一步发展边缘计算是指将计算任务从中心服务器下放到数据源附近的网络边缘。
未来，随着物联网的普及和智能设备的智能化，边缘计算将为大数据技术的应用提供更大的便利。
大数据的发展趋势第一点：大数据的崛起与技术革新随着互联网的飞速发展，数据已经成为了新时代的“石油”。
大数据技术的崛起，使得企业和组织能够处理和分析海量数据，挖掘出其中的价值。
这一趋势不仅推动了人工智能、机器学习等技术的快速发展，也催生了一系列新的数据处理和分析工具。
大数据的发展离不开几个关键的技术因素。
首先是分布式计算技术的发展，如Hadoop和Spark等，使得大数据的处理速度和效率得到了极大的提升。
其次，数据存储技术的发展，如NoSQL数据库，使得大数据的处理不再受限于传统的数据库技术。
再者，机器学习和深度学习技术的发展，使得大数据的分析和挖掘变得更加智能化。
此外，云计算技术的普及，使得大数据的处理和分析变得更加灵活和高效。
企业和组织不再需要投入大量的硬件资源，就可以通过云计算平台，快速地获取和处理大数据。
同时，大数据技术的发展，也推动了物联网、物联网等新兴技术的发展，进一步扩大了数据的生产和消费。
大数据的发展趋势表明，数据将成为未来企业和组织核心竞争力的一部分。
谁能更好地处理和分析数据，谁能更好地利用数据创造价值，谁就能在竞争中脱颖而出。
第二点：大数据的应用与挑战大数据的应用已经渗透到了社会的各个领域。
从政府治理、金融、医疗、教育，到零售、媒体、娱乐，大数据都在发挥着重要的作用。
在政府治理中，大数据可以帮助政府更好地了解社会状况，制定更加有效的政策。
在金融领域，大数据可以提高风险管理的效率，创造出更多的金融产品和服务。
在医疗领域，大数据可以提高医疗服务的质量和效率，帮助医生更好地诊断和治疗疾病。
然而，大数据的应用也面临着一系列的挑战。
首先，数据安全和隐私保护是一个重要的问题。
随着数据量的增加，数据的安全性和隐私保护变得越来越困难。
其次，数据质量和数据的准确性也是一个挑战。
大数据的处理和分析需要大量的数据，但并不是所有的数据都是高质量的。
再者，数据的可解释性和透明度也是一个重要的问题。
随着机器学习和深度学习技术的发展，大数据的分析变得越来越复杂，如何保证数据的可解释性和透明度，是一个需要解决的问题。
大数据浪潮
1、什么是大数据
研究报告将大数据定义为，由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享、交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。
大数据技术的战略意义在于对这些有意义的数据进行专业化处理，从海量数据中发掘出真正的价值。
2、大数据提出背景
最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
”。
“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
“大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多，相当于美国两年的纸质信件数量；发出的社区帖子达200万个，相当于《时代》杂志770年的文字量；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……截止到2012年，数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。
目前，百度的总数据量已经超过1000PB，每天需要处理的网页数据达到10PB~100PB；淘宝累计的交易数据量高达100PB；Twitter每天发布超过2亿条消息，新浪微博每天发帖量大道8000万条；中国移动一个省的电话通信记录数据每月可达0.5PB~1PB；一个省会城市公安局道路车辆监控数据三年可达200亿条、总量120TB。
在这个时代，信息（也是数据）的极大膨胀和爆炸，因此诞生了“大数据时代”。
3、大数据的特点
大数据的特征可以用4个V（即Volume、Variety、Value、Velocity）来概括：
一是数据体量巨大（Volume）。
截止目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB （1PB=210TB）。
而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB（1EB=210PB）。
当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大型企业的数据量已经接近EB量级。
二是数据类型繁多（Variety）。
这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。
相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
三是价值密度低（Value）。
价值密度的高低与数据总量的大小成反比，以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，游泳数据可能仅有1~2秒。
如何通过欠打的机器算法更迅速的完成数据的价值提纯，成为目前大数据北京下系带解决的难题。
四是处理速度快（Velocity）。
这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。
根据IDC 数字宇宙的报告，预计在2020年，全球以电子形式存储的数据量将达到35.2ZB。
3、大数据时代对人们生活的影响
（1）首先，大数据改变了我们的思维方式和教育方式。
（2）大数据改变了我们的生活方式，物质产品的生产退居次位，信息产品的加工将成为主要的生产活动；
（3）大数据改变了我们的生活方式，我们的精神世界和物质世界都将构建在大数据之上。
现如今，我们是大数据的制造者，我们是名副其实的“数据人”。
我们制造数据：在QQ、微信上发聊天信息，在facebook上分享链接，在BBS论坛上发表帖子，在博客上发表日志。
我们消费数据：看到了好友的聊天信息，看记者记录的新闻，听音乐，看视频。
我们制造垃圾数据：发表无意义的回帖“顶”、胡乱编造网上个人档案信息、设计混乱不堪虚拟信息众多的个人网页。
我们的消费行为习惯，交友习惯，音乐喜好、电影偏好、小说偏好都是可以被网络所记录下来的。
如果单放在一个网站中，就可以提炼出有着于一个人的档案信息，甚至可以推测出，这个人的性别年龄，出身背景、学历情况等等信息。
数据人，很多情况下可以帮助我们创建一个现实世界的映象。
如大众点评网，58同城这些真实性较高的网站。
大众点评网，将收集用户对商家、商品的点评信息汇总起来，而供其他网友参考，形成一个现实世界的评价数据库。
又如google地图，通过对网友标记的真实性遴选，google甚至知道一些国家的军事基地的确切位置。
因此有些比较保守的国家限制了网友使用ugc的google地图。
数据世界，现实世界的另一重世界。
未来的物联网的出现，将极大非常数据世界的拓充。
IBM公司，甚至设想了所谓的智慧城市，并且以此作为了他们的商业解决方案，在世界各国推广他们的智慧城市的解决方案。
其实这一切，不过是将现实世界，装入世界中。
将现实世界的东西虚拟化、数据化、电子化（物联网）。
数据上的机器智能也将诞生，如google在研制的智能自动驾驶汽车。
这个汽车的特点是会自动GPS定位，并将参考google地图所到线路图，由智能芯片、智能外设及时获取外界实时数据，然后综合分析，以进行自动的路线选择、车辆避让。
从而真正的让电子计算机来自动驾驶汽车。
从这里我们看到，这是一个完全的自动驾驶解决方案。
依赖于GPS系统、GOOGLE地图系统、芯片及机器人视觉系统。
是一个完全的数据化、电子化、信息化解决方案。
