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大数据技术在经济领域的应用随着互联网的普及和信息技术的发展，数据已经成为一种重要的资源。
大数据技术则成为了解决数据方面各种问题最为有效的工具之一。
其在经济领域的应用也越来越广泛。
1. 市场分析大数据技术作为数据处理和分析的工具，为市场研究和营销带来了一定的便利。
基于大数据技术，企业可以通过市场分析，了解消费者的需求和购买习惯。
同时，还可以通过大数据技术进行精确的定位和推销，增强产品的市场竞争力。
比如，互联网广告平台可以根据用户的历史行为和关注度，提供符合用户兴趣和消费力的广告信息。
2. 金融风控在金融领域，风险控制是非常重要的。
大数据技术可以帮助金融机构更好地预测借款人的还款能力和信用记录，有效降低借贷风险。
此外，银行可以通过对大数据的分析，更好地理解顾客的消费行为，并通过数据预测和风控来提高贷款的价值和风险控制能力。
3. 精准营销在竞争日益激烈的市场中，企业需要有效的精准营销策略，才能在市场中立足。
大数据技术可以帮助企业更好地了解顾客的需求、口味和偏好，进而提供切实有效的产品和服务。
以电子商务网站为例，通过分析顾客的购买历史和个人信息，企业可以推送符合用户兴趣的产品，提高用户购买率和客户满意度。
4. 供应链管理供应链管理对于企业的发展非常关键。
在供应链管理方面运用大数据技术，可以使企业更好地监控和升级生产环境，从而提高生产效率和产品质量。
同时，通过数据监控和预测，可以优化供应链链条中的各个环节，使企业在市场中具有更大的竞争优势。
5. 在线内容推荐基于大数据技术，企业可以对用户的兴趣爱好和购买习惯进行分析，然后推荐符合用户需求的商品或内容，提高用户的黏性和满意度。
如推荐系统已经广泛应用于电商平台、音乐和电影网站，它们能够根据用户行为和历史记录的数据，为用户提供最符合其需求的推荐内容。
总的来说，大数据技术在经济领域中的应用非常广泛，包括市场分析、金融风控、精准营销、供应链管理和在线内容推荐等方面。
大数据技术在经济领域中的应用与价值随着互联网技术的不断发展，数据规模呈现爆炸式增长，大数据技术成为一个炙手可热的话题。
在经济领域中，大数据技术也被广泛应用。
本文将介绍大数据技术在经济领域中的应用和价值。
一、大数据技术简介大数据技术是指通过各种手段和工具，按照一定的规模、速度、种类和价值对企业日常积累的数据进行综合、分析、挖掘、领悟和利用，以提供智慧化和洞察性服务的新一代信息技术。
二、大数据技术在经济领域中的应用1.金融领域大数据技术在金融领域中的应用广泛，通常用于风险管理、投资策略制定和预测市场趋势等方面。
在风险管理方面，机器学习算法可以自动识别潜在的欺诈情况和异常交易，帮助银行采取及时的措施。
在投资策略制定方面，大数据技术可以为投资者提供更精准的分析报告，以帮助他们做出更准确的决策。
2.零售领域在零售领域中，大数据技术可以帮助零售商了解消费者购物的习惯和喜好，可以根据客户的购买历史、地理位置等信息为客户提供个性化的服务。
此外，大数据技术还可以帮助零售商了解商品的库存情况，以及对商品的价格进行优化。
3.制造业领域大数据技术在制造业领域中的应用也非常广泛。
通过对大数据的分析，可以帮助企业了解生产线的瓶颈问题，对生产流程进行优化，从而提高生产效率。
此外，大数据技术还可以帮助企业对供应链进行优化，提高采购、生产和销售的效率。
三、大数据技术在经济领域中的价值1.提升经济效益大数据技术可以帮助企业提高生产效率、降低生产成本，从而提升经济效益。
此外，大数据技术还可以帮助企业了解市场需求和趋势，制定更合理的营销策略，增加销售额，提高企业竞争力。
2.提高企业智能化水平大数据技术可以帮助企业了解更多的信息，从而更加智能化。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解市场的需求，制定更合理的策略，提高企业的综合竞争力。
3.改变商业模式大数据技术可以帮助企业更好地了解市场需求和趋势，从而改变企业的商业模式。
通过更好地了解客户的需求，企业可以推出更适合市场需求的产品和服务，从而实现商业模式的转变。
如何利用大数据推动经济发展随着信息技术的飞速发展，大数据已经逐渐成为经济发展的重要驱动力。
大数据的应用不仅可以提升企业的竞争力，还可以推动整个经济体系的发展。
本文将从数据收集、分析和应用等方面，探讨如何利用大数据推动经济发展。
一、数据收集1. 科技公司合作：政府可以与科技公司合作，共享数据资源，以获取更广泛、更全面的数据。
这些数据可以涵盖人口、交通、电力等各个领域，为经济决策提供更准确的依据。
2. 公共部门数据整合：政府可以整合公共部门的数据资源，并使其互相关联，以形成更完整的数据集。
这样一来，可以更好地理解经济运行的全貌，为制定政策提供更合理的参考。
3. 企业数据共享：政府可以鼓励企业间数据的共享，以加强各个行业的协同效应。
例如，金融机构可以共享客户的信用数据，从而更准确地评估风险和制定利率。
二、数据分析1. 建立分析模型：政府可以建立数据分析模型，对大量数据进行筛选和解读。
这些模型可以帮助发现潜在的经济增长点和风险点，为制定政策提供科学依据。
2. 应用人工智能技术：利用人工智能技术，可以自动识别和分析大数据中的模式和规律。
这可以帮助政府更快地发现经济问题，并及时采取相应的措施。
3. 数据可视化：政府可以利用数据可视化的技术，将复杂的数据转化为直观的图表和地图。
这样，决策者可以更直观地了解数据，做出更明智的决策。
三、数据应用1. 优化政策制定：通过大数据的分析和应用，政府可以更准确地评估政策的效果，并根据数据的指引，及时调整政策。
这样可以提高政策制定的科学性和灵活性。
2. 智能城市建设：将大数据应用于城市建设，可以实现智慧交通、智慧能源等方面的优化。
例如，通过交通数据的分析，可以调整交通信号灯的配时，减少拥堵，提高交通效率。
3. 企业决策支持：大数据的应用可以帮助企业更好地了解市场需求和竞争态势，从而做出更明智的决策。
例如，通过分析用户数据，企业可以精确把握用户的偏好，推出更符合市场需求的产品。
大数据技术在经济发展中的应用研究随着信息技术日新月异的发展，大数据技术已经成为当今世界各领域的热门话题之一。
大数据技术作为一种信息管理和传递的工具，已经广泛应用于金融、医疗、能源、媒体等领域，赢得了广泛的认可和应用。
在这些领域中，大数据技术不仅可以提高效率，降低成本，还能够有助于创新和推动经济发展。
本文将对大数据技术在经济发展中的应用进行研究。
一、大数据技术的概念及特点大数据技术是指使用先进的计算和存储技术，对海量数据进行管理、分析和处理的一种技术。
大数据技术的发展得到了云计算、物联网、人工智能等领域的推动，为大数据技术的发展提供了支撑。
大数据技术的最大特点是能够处理规模非常大的数据，并从中提取有用的信息。
这些信息对于企业和组织来说是非常宝贵的，可以为他们的业务提供更多的发展机会。
二、大数据技术在经济发展中的应用1.金融领域金融行业是大数据技术的应用重点之一。
在金融领域，大数据技术可以帮助银行、证券公司和保险公司等进行风险控制和数据分析，为投资者提供更好的投资机会。
比如，对于银行，大数据技术可以帮助银行对借款人进行信用评估和征信，提高借贷风险控制的能力。
对于保险公司，大数据技术可以帮助保险公司更好地了解客户的风险偏好，制定更优质的产品和服务。
2.制造业领域大数据技术在制造业领域的应用，可以帮助制造企业提高工作效率、生产效率和产品质量。
通过对生产链的数据进行分析和处理，企业可以更好地检测和解决生产过程中的问题，提高设备的利用率，减少停机时间，节省成本并提高质量。
3.物流领域大数据技术在物流领域的应用，可以帮助物流企业更好地安排货物的运输路径，降低成本，提高效率。
通过对订单及货物的分析和处理，企业可以更好地掌握货源状况，优化运输路径，减少空载和途中损耗等，实现物流的高效运作。
4.医疗领域大数据技术在医疗领域的应用，可以帮助医疗机构对患者进行深入的分析，为患者提供更准确、个性化的诊疗方案，提高医疗服务的质量和水平，减少医疗事故发生。
大数据在中国经济中的应用随着信息时代的来临，数据成为了各个领域的核心资源，而随之而来的大数据的概念也逐渐为人们所接受。
在中国，大数据在经济发展中的应用日益广泛，为推动经济创新和高质量发展提供了重要支撑。
一、大数据助力企业转型升级企业转型升级是中国经济发展的重要方向。
随着大数据技术的不断成熟和应用的广泛推广，越来越多的企业正在借助大数据实现从传统制造业向智能制造业、数字化生产、服务化运营转型。
大数据的应用让企业能够更好地了解市场需求、优化资源配置、提升生产效率，从而提高企业的竞争力和创新力。
以某家互联网企业为例，其通过对用户行为数据的分析，不断优化产品和服务，实现了快速增长和市场占有率提升。
二、大数据促进消费升级消费升级是中国经济增长的内在动力。
这个时代，消费者购买商品和服务的方式已经发生了巨大的变化，大数据技术正成为推动新消费、服务升级的重要工具。
例如，在购物中心内安装了感知人群的热力图技术，可供商家了解哪些商品更受欢迎，进而更好地优化产品定位和销售策略。
此外，用户对于自己喜好的表达也越来越多地依赖于网络和数字化平台，这就为商家提供了更加直接、有效的购物指导，提高消费者的满意度和忠诚度。
三、大数据催生新经济生态随着大数据应用的深入，新经济初步形成。
这类企业以数据为核心资源，通过整合分析、挖掘价值，生成新的商业模式和服务形态，开拓新市场。
以互联网金融为例，大数据技术让这些公司能够实现对数据的多维度分析和风控管理，为投资者提供更加个性化、智能化的投资产品。
此外，在在线旅游等新型服务领域，大数据还充当了基础设施的作用，使得供应链、营销等环节的效率得到了提升。
总之，大数据已经成为中国经济发展的重要力量。
但是，也要认识到，在大数据应用中仍然存在一些挑战，例如数据安全性的保护、专业人才的培养等问题。
中国经济应当注重解决这些问题，进一步发挥大数据的应用价值，助力推动高质量经济发展。
大数据技术在中国经济发展中的作用随着技术的不断发展，大数据技术作为一项颠覆性的技术已经深入到了各个行业和领域。
在中国这个世界人口最多、市场潜力最大的市场中，大数据技术的应用也越来越广泛，已经成为了中国经济发展的重要推动力。
一、大数据技术给中国经济带来的机遇大数据技术的出现，使得中国各个行业和领域都拥有了更多的数据资产。
这些数据可以让企业、政府和个人更好地了解市场需求、消费者需求和社会潜在需求，从而更好地发挥市场的作用。
例如，大数据技术可以帮助企业更好地了解消费者的兴趣、需求和购买意愿，从而更好地进行市场营销。
政府可以通过大数据技术更好地了解社会民生和社会治理的问题，从而更好地制定政策和规划。
大数据技术还可以促进创新，提升竞争力。
通过分析数据、了解市场和消费者的需求，企业可以更好地进行产品创新和服务升级，进而提升自身的竞争力和市场地位，推动整个行业的发展。
二、大数据技术在中国经济中的应用当前，大数据技术已经成为了中国各个行业和领域的重要推动力，应用场景非常广泛。
1.互联网经济互联网经济是大数据技术在中国经济中最显著的应用之一。
互联网企业可以通过大数据技术更加精准地进行市场营销和广告投放，提高广告点击率和转化率；通过大数据技术精准推荐，提高用户体验，增加用户留存；通过大数据技术掌握用户行为、偏好和需求，进行产品创新和服务升级。
互联网电商企业凭借大数据技术可以更好地管控库存和供应链，提高运营效率和降低成本。
2.医疗健康大数据技术在医疗健康领域的应用也十分广泛。
疾病预测、早期诊断、精准治疗等都需要依赖大数据技术。
通过大数据技术，医疗机构可以更加精准地掌握患者的疾病情况、诊断信息和用药情况，提高医疗服务的质量和效率。
此外，大数据技术也可用于疾病预测、流行病监测和药物研发过程中的数据处理和分析。
3.金融在金融领域，大数据技术的应用也非常广泛。
大数据技术可以用于风险控制、信用评估、投资决策、资产管理等方面。
通过深度学习、数据挖掘、图像识别和自然语言处理等技术，金融机构可以更加精准地进行风险控制，提高投资收益率和资产的安全性。
经济发展的大数据应用如何利用大数据推动经济发展大数据已成为当前社会发展的一个重要驱动力，在经济领域的应用也越来越广泛。
本文将从大数据的定义和特点出发，探讨大数据在经济发展中的应用，并分析如何利用大数据推动经济发展。
一、大数据的定义和特点大数据是指由于数据规模巨大、处理速度快、多样性丰富，以及价值密度受限等特性而具有挑战性的数据。
它包括结构化数据和非结构化数据，产生于各个领域和行业。
大数据具有以下特点：1. 规模巨大：大数据的数据量庞大，远远超过了个人或个体所能处理的范围。
2. 处理速度快：大数据的处理速度要求高，需要快速处理和分析海量数据。
3. 多样性丰富：大数据包含了多种类型的数据，如文本、图像、音频等多种形式，具有多样性。
4. 价值密度受限：大数据中有一部分属于垃圾数据，对经济发展的推动作用有限。
二、大数据在经济发展中的应用大数据在经济发展中有广泛的应用，涉及到产业升级、企业管理、市场营销等多个领域。
以下是大数据在经济发展中的几个应用方面的具体案例：1. 产业升级大数据在产业升级中具有重要作用。
通过对大数据的分析，可以掌握市场需求的动态变化，预测行业发展趋势，为企业提供决策参考。
比如，通过对互联网用户的行为数据进行分析，了解用户对产品的需求，提高产品的研发和设计水平，满足用户个性化需求。
2. 企业管理大数据对企业管理具有深远影响。
通过对企业内部数据的分析，可以帮助企业优化生产流程、提高管理效率。
比如，通过对生产线数据的实时监控，可以及时发现问题，避免生产故障，降低生产成本。
3. 市场营销大数据在市场营销中的应用也非常重要。
通过对消费者的购买记录和行为数据进行分析，可以了解消费者的偏好和需求，为市场营销活动提供针对性的策略。
比如，通过对用户购买数据的分析，可以为企业提供个性化的商品推荐，提高销售额。
三、利用大数据推动经济发展的方式为了充分利用大数据推动经济发展，需要采取一些措施和方法：1. 建立大数据平台建立大数据平台是利用大数据推动经济发展的关键。
大数据分析在社会经济发展中的作用和影响在当今信息爆炸的时代，大数据成为了社会经济发展中的重要驱动力。
大数据分析技术的应用，为社会经济带来了巨大的作用和影响。
本文将探讨大数据分析在社会经济发展中的作用和影响。
一、大数据分析在企业运营中的作用大数据分析在企业运营中起到了至关重要的作用。
企业通过大数据分析技术，能够更好地了解市场需求和消费者行为，进而优化产品和服务。
通过分析大数据，企业可以发现潜在的商机和市场趋势，以便及时调整策略，实现更高的市场份额和盈利能力。
此外，大数据分析还可以帮助企业降低成本。
通过分析供应链数据和生产过程数据，企业能够找到效率低下的环节，进而采取措施改进，降低生产成本，提高利润。
同时，大数据分析还可以帮助企业进行拓展，根据分析结果制定市场拓展战略，寻找新的增长点。
二、大数据分析在金融行业中的作用金融行业是大数据分析的典型应用领域之一。
通过对金融市场、交易数据以及客户行为数据的分析，金融机构可以更好地评估风险、预测市场变动，并制定相应的投资策略。
大数据分析技术还可以帮助金融机构识别欺诈行为。
通过监测大量的金融数据，金融机构能够快速发现异常交易模式和风险信号，以便采取相应措施防范欺诈活动。
此外，大数据分析还可以提高金融机构的服务质量。
通过分析客户数据，金融机构可以了解客户需求，制定个性化的金融产品和服务，提升客户满意度。
三、大数据分析在城市管理中的作用随着城市化进程的加快，城市管理面临着越来越多的挑战。
大数据分析为城市管理提供了新的思路和解决方案。
通过分析城市数据，可以实现智能交通管理。
通过对交通流量、交通信号灯等数据的实时监测和分析，可以优化交通流动，减少拥堵，提高通行效率。
同时，大数据分析还可以帮助城市提供更高质量的公共服务。
通过分析市民需求和公共服务数据，城市管理者可以更好地规划公共设施的布局，提高服务的覆盖范围和质量。
四、大数据分析对就业市场的影响随着大数据分析技术的广泛应用，对相关人才的需求也越来越高。
大数据技术在经济领域中的应用随着信息技术的不断发展，现代社会进入了大数据时代。
大数据技术应用广泛，经济领域也不例外。
本文将从大数据技术的概念入手，探讨大数据技术在经济领域中的应用。
一、大数据技术概述大数据技术是指收集、存储、处理和分析数据的技术。
其基础是数据采集、传输、存储和处理等技术。
大数据技术应用范围广泛，涵盖商业、医疗、社交等各行各业。
其目的在于发现数据中蕴含的价值并利用这些价值。
大数据技术解决了过去数据处理速度和容量瓶颈。
例如，Hadoop 是一个用于存储和处理大量结构化和非结构化数据的开源软件框架，解决了传统数据库规模和处理能力不足的问题。
同时，机器学习、自然语言处理、深度学习等技术使得数据处理和分析的能力得到了进一步提高。
二、大数据技术在经济领域中的应用1. 金融领域大数据技术已经被广泛应用于金融领域。
银行和保险公司利用大数据技术分析客户的消费和信用卡数据来预测风险，识别欺诈行为，制定策略和定价。
同时，通过挖掘数据，金融机构可以识别并开发新的市场机会，提升客户满意度并提高盈利能力。
2. 零售业通过大数据分析，零售商可以掌握更多关于客户的信息，包括他们的购买历史、消费习惯、兴趣爱好等，从而优化产品设计和营销策略。
例如，亚马逊通过分析客户浏览和购买历史来推荐商品和服务，提高客户购买率。
3. 物流和运营管理大数据技术可以帮助企业分析供应链数据，优化物流和运营管理效率，并提高运营效益。
例如，物流公司可以基于数据预测配送需求、优化路线规划和车辆调度、提高交付速度和可靠性等。
4. 市场营销大数据技术也广泛应用于市场营销。
利用数据分析技术和人工智能，企业可以更好地理解消费者的需求、所在地和购买意愿，并制定更为准确的营销策略。
例如，将广告投放在特定的网站、应用程序或社交媒体上，选择更适合目标客户群体的营销渠道和形式。
三、大数据技术的未来发展在未来，大数据技术将越来越成为企业发展和业务竞争力的重要支撑。
利用大数据促进社会发展近年来，随着互联网技术的迅猛发展和智能设备的普及，大数据的概念也逐渐进入了人们的视野。
大数据作为一种可以收集、分析和利用大规模数据的技术手段，给社会发展带来了巨大的机遇和挑战。
本文将探讨如何利用大数据促进社会发展，以及大数据可能面临的问题和挑战。
首先，大数据在经济发展中发挥了重要作用。
通过收集和分析大规模的经济数据，可以帮助政府和企业更好地了解市场需求、预测经济趋势，从而作出科学决策。
以商业智能为例，通过对用户行为数据的分析，企业可以更准确地了解消费者的需求和喜好，进而优化产品设计和市场推广策略，提高产品与市场的匹配度。
同时，在金融领域，大数据分析可以帮助银行和证券公司更好地识别风险，提高风险管理能力。
这些都有助于提升经济效益，促进经济发展。
其次，大数据在社会治理中也有着重要的作用。
通过对民生数据的分析，政府可以更好地了解人民群众的需求和诉求，有针对性地提供更好的服务。
以教育领域为例，通过对学生学习数据的分析，可以帮助教育机构更好地了解学生的学习情况和问题，进而采取相应的教学改进策略，提高教育质量。
再如，通过对交通数据的分析，可以帮助交通管理部门优化路网规划和交通信号控制，减少拥堵和事故，提高交通运行效率。
这些都有助于提升社会治理水平，改善人民的生活质量。
然而，在利用大数据促进社会发展的过程中，也存在一些问题和挑战。
首先，大数据的采集和分析需要消耗大量的计算资源和存储空间，这给企业和政府带来了巨大的投资压力。
其次，由于大数据中包含着大量的个人隐私信息，因此在数据的收集、使用和共享过程中，需要加强对个人隐私的保护，确保数据安全。
此外，由于大数据涉及海量的数据处理和分析，需要在法律和伦理框架下进行，以防止滥用数据和侵犯权益。
这些都需要政府、企业和社会共同努力，建立健全的制度和管理机制。
为了更好地利用大数据促进社会发展，我们需要采取一系列的措施。
首先，政府应加强数据采集和管理能力的建设，积极引导企业共享数据，构建数据共享平台。
地理学报ACTA GEOGRAPHICA SINICA 第70卷第5期2015年5月V ol.70,No.5May,2015经济社会发展中的大数据应用王钦敏（中华全国工商业联合会，北京100035）摘要：通过全面系统地分析大数据特点和应用升级、大数据引发的新一轮产业革命、阐述大数据在国家基础数据库、电子政务业务、新型城镇化建设、物流公共信息服务、互联网金融、电子商务与企业信息化管理、世纪之村服务平台等行业的应用内容，指出当前中国大数据使用面临的问题与挑战，提出解决的方案和途径。
关键词：经济社会；大数据；信息化；应用DOI:10.11821/dlxb2015050011知识经济时代的信息化基础设施知识经济时代是信息资源的时代。
当前，从国家到省区，从市县到社区，信息化工作开展得如火如荼。
信息化包括政府信息化、企业信息化、社会信息化。
信息化渗透于各级政府、各行各业、千家万户。
如区域信息化的数字乡镇、数字城市、数字流域、数字地球等；行业信息化的电子商务、数字农业、数字海洋、数字教育、数字文化等；政府信息化的电子政务、公共信息服务、网络监管、社会治理信息化等；以及综合类别的四化同步发展等。
国家信息化建设基础设施应包括网络与信息安全基础设施、信息资源基础设施和信息化应用基础设施等。
目前网络与信息安全基础设施建设步伐很快，信息资源基础设施建设还未形成体系，信息化政策、法规、标准和规范，特别是信息资源数据库基础设施建设需大力加强。
而信息化应用基础设施建设非常薄弱，需要引起重视。
信息化应用基础设施包括：基础信息公众服务、信息资源增值服务、数据内容的挖掘和应用服务、空间信息服务等，缺乏统筹规划下的系统工程建设，缺乏信息化应用服务人才和公共信息应用服务经纪人组织以有效支撑诸如企业信息化、国土资源与环境监测、智能城市发展、农村和农业信息化、数字教育、数字医疗、电子文化等信息化应用工程的实现。
当前国家信息化工程建设面临如下主要问题：一是缺乏信息共享法规、技术标准和安全管理机制，政务信息系统建设基本是各自为政，数据拥有者很少使用数据，而数据应用者难以获取数据服务。
二是数据内容和质量难以保障。
知识经济时代，数据内容成为经济活动的资源，数据质量成为发展决策的生命线。
缺乏数据，信息化将无法实施；数据质量低劣，直接影响决策结果。
三是缺乏信息技术人才和管理人才，特别是开展数据挖掘和信息化应用软件开发和服务的人才队伍和发展环境，使得信息化软体体系建设严重滞后于硬件体系建设。
四是缺少可共享的基础信息资源库和基于网络的信息化公众收稿日期：2015-02-10;修订日期：2014-04-12作者简介：王钦敏(1948-),男,福建福清人,博士,研究员,现任十二届全国政协副主席,全国工商联主席,中国民间商会会长。
注：本文根据2015年2月5日作者在中国科学院地理科学与资源研究所高端学术讲座录音整理，经本人审阅。
691-695页地理学报70卷692服务技术平台，难以向社会、企业和公众提供基础性、公共性的信息服务，信息服务业发展艰难。
五是各类信息系统更新维护体质机制不合理，重建设轻维护，造成反复立项，信息化工程招标机制与信息服务业发展需求不吻合。
因此，有必要建立公益性信息化中介服务体系和服务机制，构建联接数据生产、信息产品开发和应用服务的经纪人和服务链，满足政府内部跨部门、跨行业的业务协同和综合应用，并为社会和企业信息化的应用需求提供强有力的公共技术和信息资源支撑。
2经济社会发展中的大数据应用2.1大数据特点和应用升级大数据（Big data）是指所涉及的数据量巨大，无法在合理的时间内用常规软件工具处理与管理的数据资源。
大数据的特点有数据量大（V olume）、处理时效快（Velocity）、多元与多样性强（Variety）、价值潜力大（Value）等特点，目前主要包括政务数据、各行各业数据、社会数据（包括网络）三类。
1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒在《第三次浪潮》中，将大数据称为“第三次浪潮的华彩乐章”。
由于海量信息资源的获取技术、互联网传输技术、数据存储与处理技术等的跨越式发展，“大数据”成为流行词。
据估计，目前互联网上的数据每年增长40%~50%。
2012年和2013年全世界新产生的数据量，等于历史上所产生数据量的总和。
知识经济时代，数据是有价资产和财富资源，也是经济社会发展创新驱动的引擎。
政府治理和公共服务，企业生产、经营、交易，社会中人与人、人与社会互动，自然地理、资源、环境、生态、军事等的空间定位，网络交往等信息，其数据量和实时性要求将超越现有信息技术基础设施承载能力。
大数据来源包括：一是网络用户生成数据；二是搜索引擎、运营商、电子商务服务、金融服务等所产生数据；三是政府经济社会管理、生态环境监测治理存储的数据；四是科教文卫所产生的各类海量数据；五是各类文本、音视频、图片等数据。
这些数据通过网络传输与应用，并由此衍生出更多数据。
大数据已经渗透到各级政府、各行各业、千家万户，成为政府治理、企业生产和民众生活的基础元素。
大数据挖掘和利用已经成为新的经济增长点和质量效益的源泉。
如何盘活数据资产，为国家经济、社会、生态、文化和民生发展服务，是大数据的核心与潜在价值，也是云计算的内涵与活力所在。
知识经济时代，大数据的应用必将引发新一轮经济发展热潮。
中央提出的信息化与现代工业化、城镇化和农业现代化的同步发展，吹响了以大数据应用为代表的知识经济新时代的集结号。
今后几年，谁拥有数据挖掘技术和大数据应用的专业化应用技术与人才，拥有大数据资产和信息安全保护解决方案，谁将会占领发展先机。
从数据层到信息层到知识层到智慧决策层的渐进升级过程，形成了数据的科技和价值升华，其中数据层是基础，通过数据挖掘技术使基础数据升级为信息层；再通过信息分析集成与提取技术升级成知识层，最后通过专家系统决策支撑技术和验证形成智慧决策层。
2.2大数据引发的新一轮产业革命2013年3月，奥巴马政府宣布推动大数据相关产业发展，并将数据定义为“未来的新石油”。
未来，对数据的占有和控制甚至将成为陆权、海权、空权之外的另一种国家战略优势和核心资产。
IBM公司认为，“数据将成为一切行业当中决定胜负的根本因素，成为人类至关重要的自然资源”。
它已抛弃了PC（person computer），转向了发展软件和服务，将更专注于大数据分析带来的业务增长点。
德国经济部认为目前已进入了新一轮产5期王钦敏：经济社会发展中的大数据应用693业革命时期。
第一次产业革命由蒸汽机引领，第二次由电气化引领，第三次由信息技术引领，第四次将由虚拟—自然融合系统（Cyber Physical System,CPS）引领（例如，在3D打印技术支持下，已出现了定制生产、创新设计、动态组织、协同制造的生产模式）。
新一轮产业革命的特点是：（1）工业制造呈现数字化、网络化、智能化、个性化、绿色化趋势。
表现为：①新机器、新材料融合；②新生产方式、新业态、新商业融合；③新生产力、新产业人员结构、新岗位融合；④新动力、新能源融合。
（2）产业组织出现网络化、平台化、扁平化趋势。
表现为：①网络化。
一是上下游企业之间的垂直互联；二是区域内企业的水平互联；三是生产者与消费者之间的互联。
②平台化。
通过研发平台、服务平台（如生产性服务业）、营销平台（如电子商务等）、合作平台和信息平台实现与中小企业的连接、“到家”服务。
③扁平化。
集中垂直式管理被分散合作式（如定制生产、众包设计、动态组织、协同制造等）替代，生产者与消费者联系更加直接；这对传统的管理体制产生挑战。
（3）商业模式从以厂商、集中规模生产、降低成本为中心转向以消费者为中心；基于网络的个性化服务成为竞争力和利润的新源泉。
（4）国际产业竞争格局变革将改变传统国际产业分工体系。
表现为：①新兴经济体按传统做法承接产业转移和技术转移的难度加大，产业升级和价值链环节竞争更趋激烈，谁掌握了信息，谁就将占领高地；②数字化制造将使得一些行业的规模效益变得不明显，个性化定制、分散生产成为新特点；进而影响国际贸易格局；③未来各国围绕基于知识的生产要素，如人才、创新技术、品牌等方面的竞争将更加白热化。
2.3大数据的行业应用2.3.1国家基础数据库和信息业务处理目前中国已经建成了覆盖13亿人口的国家人口基础数据库，提供户籍人口查询与管理服务等；建成了完整的企业法人基础数据库和空间地理基础数据库；建成了统计信息数据库。
国家围绕宏观经济调控，市场监管、社会管理和公告服务需要，正推进部门信息共享和业务协同，扩大应用领域，提高行政效率和服务水平。
例如：税务总局、人民银行、公安部，会同财政部，就利用基础信息数据开展应用服务启动了部分应用试点和应用推广。
2.3.2电子政务业务协同电子政务的部门业务协同通过分布不同部门节点上的基础数据库，开展数据交换，以达到跨部门协同和联合监管的目的。
例如福建省政务信息共享平台，整合十三个涉农业务部门信息资源，开展三农信息综合服务；先后开展了省级行政事业单位人员工资编审及发放的协同业务，企业养老保险人员养老金发放的协同业务，事业养老保险人员养老金发放的协同业务等。
2.3.3新型城镇化建设支持随着国家城镇化进程的加快，对地理空间信息资源需求极大，如高分辨卫星遥感数据、航空摄影遥感数据等遥感信息；不同比例尺的地形图、土地利用图、地籍图、建筑图、道路图等基础地理信息。
在此基础上，建成了政务数据库、户籍数据库、法人数据库、社区数据库、车辆数据库、地籍数据库、建筑数据库、环保数据库、社保数据库、灾害数据库、消防数据库、交通数据库等城镇信息资源库。
2.3.4物流公共信息服务中国目前物流成本约占17%，而日本仅占5%~6%。
因此，发展现代物流业是提升中国物流业水平和效益的当务之急。
现代物流业发展需要多源、海量、时空数据资源，以及数据综合处理信息增值产品挖掘，物联网、云计算、移动通讯、数字地球等技术支撑等。
地理学报70卷694物流公共信息服务业务主要包括：①建设链接国内、国际海关、贸易、国检、边检、海口等口岸部门网络信息平台，实现信息共享与联网电子化作业；②为运输的供需双方提供桥梁的平台，为物流的供需双方提供信息沟通、资格鉴证、物流金融、运输配送与监管等物联网信息和增值服务等；③提供物流空间信息服务，包括物流客户定位、设施选址、车辆配置等，甚至到户服务。
2.3.5互联网金融传统金融服务实体经济的模式主要是：资金供需匹配要通过两类中介服务进行，一是银行的间接融资模式，通过从储户收集资金后对用户提供金融借贷；二是直接融资模式，通过股票和债券市场开展金融服务。
互联网金融模式下，采用移动支付、社交网络和搜索引擎等，贷款、股票、债券等的发行和交易以及券款支付直接在网上进行，将对金融模式产生根本影响。
