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大数据论文3000字范文(精选5篇)第一篇:大数据论文3000字当人们还在津津乐道云计算、物联网等主题时, “大数据”一词已逐渐成为IT网络通信领域热门词汇。
争夺大数据发展先机俨然成为世界各国高度重视的问题, 其中不乏IBM、EMC.甲骨文、微软等在内的巨头厂商的强势介入, 纷纷跑马圈地, 它们投入巨额资金争相抢占该领域的主动权、话语权。
大数据时代的来临, 除了推动现有的信息技术产业的创新, 其对我们生产生活的方式也将产生重大影响。
从个人视角来看, 不管是日常工作中遇到的海量邮件或是从网上获取的社交、购物、娱乐、学习、理财等信息, 还是生活中最常见的手机存储, 大数据已经渗透到我们日常生活的方方面面, 极大地方便了我们的生活;对企业而言, 互联网公司已开始采用大数据来冲击传统行业, 精准营销与大数据驱动的产品快速迭代, 促进企业商业模式创新;在社会公共服务方面, 教育、医疗、交通等行业在大数据的影响下, 出现了各种新的应用, 数据化、社交化的新媒体平台、智能交通与城市数字监管系统, 以及病历存储调用的医疗云等, 此外, 政府还可以通过大数据来高效完成信息采集, 这样可优化升级管理运营。
然而大数据在给我们展示前所未有的发展机遇的同时, 也给国家信息安全、信息技术、人才等方面带来了很大的挑战。
不久前, 斯诺登披露了美国国家安全局(NSA)一直进行信息监视活动、已收集数以百万计的全球人的信息数据的消息, 在全球范围内掀起轩然大波。
该事件对“大数据”的信息安全敲响了警钟。
大数据让大规模生产、分享和应用数据成为可能, 将信息存储和管理集中化, 我们在百度上面的记录, 无意识阅读的产品广告、旅游信息, 习惯去哪个商场进行采购等这些痕迹, 却不知所有的关系和活动在数据化之后都被一些组织或商家公司掌控, 这也使得我们一方面享受了“大数据”带来的诸多便利, 但另一方面无处不在的“第三只眼”却在时刻监控着我们的行动。
计算机大数据论文六篇计算机大数据论文范文1在大数据时代环境下，信息的猎取和选择、信息技术的把握应用，直接影响学问的生产、科技的创新和成果的转化。
大数据时代对高校的教学、同学的计算机应用力量提出了新的要求。
产业界需求与关注点发生了重大转变，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关注大数据处理力量，软件也将从编程为主转变为以数据为中心。
同学要学会对数据的去冗分类、去粗取精，从数据中挖掘学问，要能够把大数据变成小数据，要在不明显增加采集成本的条件下尽可能提高数据的采集质量。
要讨论如何科学合理地抽样采集数据，削减不必要的数据采集。
二、大数据时代背景下的教学策略（一）营造适合同学全面进展的软硬件环境信息时代的进展使得高职院校图书馆和数据中心具备了大数据的特征。
科学讨论和科技创新越来越依靠于对数据的管理和利用，打造良好、相宜的软硬件环境是提高职业院校同学信息素养的基础。
目前互联网技术及应用普及度较高，建设才智校内可为同学供应更多的接触信息资源的机会。
加强高职院校数据中心和网络中心的建设力度，在依托传统图书馆文献存储量的基础上，增加馆藏图文电子数据、电子文献与多媒体文献，打造信息化图书馆，为同学供应多元化的信息资源与服务。
加强校内社交网络平台的建设，利用微信等新型传播媒介，采纳主动推送的方式传递正能量，供应有益于同学健康成长的信息，监控、屏蔽不良信息的传播，过滤影响同学身心健康的不良信息，构建适合高职院校同学学习的良好环境。
（二）发挥数字化图书馆在教育过程中的核心作用数字化图书馆的建设是图书馆业今后进展的主要方向。
数字化图书馆也是一个科技含量较高的系统工程，高职院校各级领导应正确熟悉，加强资金投入，充分发挥其对教育过程的支持作用。
数字化图书馆的典型特征是存储数字化、操作计算机化、传递信息网络化、信息存储自由化和结构连接化，可与高职院校的基础建设可以同步推动。
在建设与进展过程中，老师要乐观引导同学充分利用数字化信息资源。
大数据技术毕业论文Introduction本文旨在研究大数据技术在企业中的应用，并探讨它对企业决策和业务发展的影响。
大数据技术已经成为当今企业管理和运营的重要组成部分，它提供了强大的数据分析工具和技术来处理和理解大规模数据集。
通过本论文，我们将深入探讨大数据技术的定义、特征以及在企业中的应用。
Define Big Data Technology大数据技术是指一系列解决大规模和多样化数据处理问题的技术和方法。
它包括了数据的获取、存储、处理、分析和可视化等方面。
大数据技术的关键特点包括数据量巨大、数据复杂多样、数据处理速度快以及数据质量要求高等。
Characteristics of Big Data Technology大数据技术具有以下几个重要特点：1. Volume：大数据技术处理的数据量庞大，通常以TB、PB甚至EB为单位。
Volume：大数据技术处理的数据量庞大，通常以TB、PB甚至EB为单位。
2. Variety：大数据技术需要处理各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
Variety：大数据技术需要处理各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
3. Velocity：大数据技术需要实时或近实时地处理数据，以满足业务需求。
Velocity：大数据技术需要实时或近实时地处理数据，以满足业务需求。
4. Veracity：大数据技术要求处理的数据具有较高的准确性和可靠性。
Veracity：大数据技术要求处理的数据具有较高的准确性和可靠性。
5. Value：大数据技术可以从庞大的数据集中挖掘出有价值的信息和洞察力。
Value：大数据技术可以从庞大的数据集中挖掘出有价值的信息和洞察力。
Applications of Big Data Technology in Enterprises大数据技术在企业中有广泛的应用，可以为企业提供更好的决策支持和业务发展机会。
以下是大数据技术在企业中的几个重要应用：1. 业务智能：通过大数据技术，企业可以对大规模数据集进行分析和挖掘，从中获得洞察力和商业价值。
大数据论文范文一、引言大数据应用于精准营销就是在大数据的支撑下，尽可能多地获取消费者的信息，从中分析挖掘他们的潜在需求，并利用数据技术进行精准的广告投放，使营销更具针对性。
首先，大数据为精准营销提供了海量的数据信息[1]。
在互联网中，用户的信息行为都能转化为数据，企业通过分析这些数据，挖掘消费者的潜在需求，运用信息技术进行精确的、个性化的广告投放，实现精准的营销。
同时，在营销过程中，每一个用户的Cookies数据是可记录和查询的，即与目标用户的每一次接触都会留下痕迹，利用这些“痕迹”可以建立一个消费者数据库，实现客户的信息管理。
大数据使更高效的精准营销得以实现，精准营销又为大数据提供更多信息积累。
二、大数据下的精准营销模式三、大数据在精准营销中的应用四、精准营销的大数据技术应用1.大数据分布式存储管理技术。
大数据是涉及整个软硬件系统的各个层面上诸多计算技术的融合。
当大数据处理平台搭建后，将要考虑数据存储问题。
在集群环境下，需要大数据的储存并发访问，主要采用分布存储系统[2]。
分布式存储对大数据才存储通过可扩展的方式高效可靠的管理，但无法对结构化、半结构化数据进行访问和管理[3]。
因此，面向结构化和半结构化数据存储管理和查询分析系统营运而生：例如HBase和Hive等系统[4]。
2.大数据并行计算及系统平台。
大数据并行计算系统平台框架主要是Hadoop、MapRe-duce。
近年来人们研究实现了更多种大数据并行计算模型与框架，以提高大数据的处理效率。
其中，集多种计算模式为一体的Apache、Spark发展迅猛，成为新一代主流大数据并行计算系统，受到了工业界和学术界的广泛关注和使用。
3.数据分析。
金融征信、互联网舆情、商业用户画像、电信精准营销及智能交通管理等领域的大数据分析应用层出不穷。
大数据以应用系统需要有相关专业及知识结构的应用行业专家对领域应用的具体案例和问题构建行业具体应用的逻辑业务模型，并采用分析软件进行分析归纳数据，计算机专业人员通过以上分析，再进行设计和开发相关大数据应用系统。
大数据论文3000字正文：一：引言本论文旨在探讨大数据的相关概念、应用领域以及对社会经济发展带来的影响。
通过深入研究和分析，我们将揭示大数据时代所面临的挑战与机遇，并提出相应解决方案。
二：背景介绍1. 大数据定义：指由传统数据库管理工具难以处理或无法处理的海量结构化和非结构化信息。
2. 大数据特点：a) 体量巨大：存储容量庞大，需要强大计算能力进行分析；b) 高速度：实时获取并迅速作出反馈；c)多样性：包含各种类型（文字、图像等）和来源（社交网络等）信息。
三：现有技术与方法1. 数据采集与清洗：a) 网络爬虫技术收集互联网上公开可获得的信息；b) 数据预处理消除异常值和重复项。
2. 存储与管理：a) 分布式文件系统如Hadoop HDFS存储海量数据；b )NoSQL数据库适合非关系型数据库需求。
3 . 数据挖掘与分析:a )聚类算法识别隐藏模式;b )分类算法判断对象属性;c )关联规则挖掘发现数据间的相关性。
四：大数据应用领域1. 商业智能与市场分析：a) 通过对消费者行为和趋势进行预测，提供精准营销策略；b )实时监测竞争对手动态并调整经营战略。
2 .医疗保健:a )利用患者历史记录和基因信息制定个体化治疗方案;b) 分析流行病学模式以及药物副作用等问题。
3 .金融风险管理:a）识别异常交易或欺诈活动，并采取相应措施防范风险；b）建立信贷评估模型优化借款人审批过程。
五：社会影响与挑战1. 隐私安全：大量个人信息被收集可能导致隐私泄露；2. 就业机会变革：自动化技术替代传统工作岗位，需要新的就业技能需求。
六：解决方案1. 加强法律法规保护用户隐私权益;2 .推进教育改革以适应数字时代职场需求.七：结论本文详细介绍了大数据的概念、特点以及现有技术与方法。
进一步探讨了大数据在商业智能、医疗保健和金融风险管理等领域的应用，并分析了其对社会经济发展带来的影响。
1. 本文档涉及附件：无2. 法律名词及注释：a) 隐私权益：指个人或组织不受他人干扰，自由决定是否公开某些信息。
大数据论文随着信息技术的不断发展，大数据已成为当前社会发展的重要驱动力。
大数据的概念指的是处理和分析超大规模数据集的技术和方法。
它包括数据的收集、存储、处理、分析和应用等环节。
大数据的出现不仅改变了我们对数据的处理方式，也带来了巨大的商业和社会价值。
首先，大数据在商业领域中发挥着重要作用。
通过对大数据的收集和分析，企业可以利用数据来发现市场趋势、预测消费者需求、优化产品设计以及优化运营和市场营销策略。
大数据帮助企业更准确地了解客户，同时也有助于企业更好地满足客户需求，提高销售额和盈利能力。
其次，大数据在社会领域中也发挥着重要的作用。
大数据分析可以帮助政府、医疗机构和其他组织预测疾病的传播趋势、制定应对策略和改进公共卫生服务。
在城市规划和交通管理方面，大数据可以提供实时的交通状况和路径优化建议，减少交通拥堵和能源浪费。
此外，大数据还有助于提高人们的生活质量，如智能家居、医疗健康监测和智能交通系统等。
然而，大数据的发展也面临一些挑战和问题。
首先是数据隐私和安全问题，大数据中可能包含个人敏感信息，如果未经恰当处理将会引发隐私泄露和滥用的风险。
此外，数据的质量和准确性也是一个关键问题，不准确或低质量的数据可能导致错误的决策和分析结果。
为了充分发挥大数据的价值，我们需要解决这些问题。
对于数据隐私和安全问题，可以通过加密和权限控制等措施加强数据保护。
对于数据质量问题，需要加强数据清洗和验证等过程，确保数据的准确性和可靠性。
总之，大数据是当代社会发展的重要动力和引擎。
通过充分利用大数据的潜力，可以为商业和社会带来巨大的价值。
然而，我们也必须注意数据隐私和安全，以及数据质量等问题，以确保大数据的应用能够发挥最大的效果。
大数据论文报告在当今数字化时代，数据已成为一种重要的资源，其规模和复杂性呈爆炸式增长。
大数据的出现，不仅改变了我们的生活方式，也对各行各业产生了深远的影响。
大数据，简单来说，就是指规模极其庞大、复杂到传统数据处理技术无法有效处理的数据集合。
这些数据的来源多种多样，包括互联网、物联网、社交媒体、企业内部系统等等。
它们的特点通常包括大量性（Volume）、高速性（Velocity）、多样性（Variety）、价值密度低（Value）和真实性（Veracity），也就是所谓的“5V”特征。
大数据的大量性使得我们能够获取更全面、更广泛的信息。
以前，由于技术和成本的限制，我们只能处理相对较小规模的数据样本，这可能导致结论的偏差或不完整。
而现在，随着存储技术和计算能力的提升，我们能够处理海量的数据，从而更准确地洞察事物的全貌。
高速性则要求我们能够快速地处理和分析数据。
在许多应用场景中，数据的产生和更新速度极快，比如金融交易、社交媒体的实时动态等。
如果不能及时处理和分析这些数据，就可能错过重要的信息和机会。
多样性是指大数据不仅包括结构化的数据，如关系型数据库中的表格数据，还包括大量的非结构化数据，如文本、图像、音频、视频等。
这就需要我们具备多种数据处理和分析的技术和工具，以应对不同类型的数据。
价值密度低是大数据的一个重要特点。
虽然大数据中包含了丰富的信息，但有价值的信息往往分散在海量的数据中，需要通过有效的方法进行筛选和提取。
真实性则强调数据的质量和可靠性。
错误或不准确的数据可能导致错误的决策和分析结果，因此在大数据处理过程中，数据清洗和验证是至关重要的环节。
大数据的应用领域非常广泛。
在商业领域，企业可以通过分析消费者的购买行为、偏好和评价等数据，进行精准营销、优化产品设计和供应链管理。
例如，电商平台可以根据用户的浏览历史和购买记录，为用户推荐个性化的商品；制造业企业可以通过分析设备的运行数据，进行预测性维护，降低设备故障的风险，提高生产效率。
大数据技术应用研究论文摘要本文旨在深入探讨大数据技术的应用及其在我国经济发展、社会进步和科技创新中的重要作用。
首先，对大数据技术的基本概念进行梳理，分析其技术特点和发展趋势。
其次，论述大数据技术在各个领域的具体应用，包括金融、医疗、城市管理、智能制造等。
接着，探讨大数据技术在推动我国经济社会发展、提升国家治理能力和创新能力方面的贡献。
最后，提出大数据技术发展的挑战和应对策略，为未来大数据技术的研究和应用提供参考。
1. 大数据技术概述1.1 概念大数据技术是指在海量数据中发现有价值信息的一系列方法和技术，包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等方面。
大数据具有四个特点：大量（Volume）、多样（Variety）、快速（Velocity）和价值（Value）。
1.2 技术特点大数据技术具有以下特点：1. 分布式计算：通过分布式系统进行数据处理，提高计算效率。
2. 数据挖掘与分析：采用挖掘算法发现数据中的规律和关联，为决策提供依据。
3. 云计算：利用云计算平台提供数据存储、处理和分析等服务。
4. 实时数据处理：对海量数据进行实时分析，满足快速决策需求。
1.3 发展趋势1. 技术融合：大数据技术与人工智能、物联网、云计算等领域不断融合，形成新的技术方向。
2. 数据安全与隐私保护：随着数据规模的扩大，数据安全和隐私保护成为关注焦点。
3. 边缘计算：边缘计算技术的发展，使得大数据分析更加接近数据源，降低延迟。
4. 开放共享：政府、企业和社会各界加强合作，推动数据资源的开放共享。
2. 大数据技术应用领域2.1 金融领域大数据技术在金融领域应用于信用评估、风险管理、欺诈检测等，提高金融服务效率和风险控制能力。
2.2 医疗领域大数据技术在医疗领域用于疾病预测、药物研发、医疗资源优化等，提升医疗服务质量和水平。
2.3 城市管理大数据技术在城市管理领域应用于交通拥堵、环境监测、公共安全等方面，提高城市治理能力。
2.4 智能制造大数据技术在智能制造领域用于生产过程优化、设备维护、供应链管理等，提升制造业竞争力。
大数据毕业论文大数据在当代社会中扮演着越来越重要的角色，它对于企业、政府和个人的决策和发展都具有重要的意义。
随着互联网和各种移动设备的普及，大数据的规模也呈现出爆炸式的增长。
因此，如何高效地处理和利用大数据成为了一个迫切需要解决的问题。
本文将从大数据的定义、特点和应用等方面对该问题进行探讨。
首先，我们需要明确大数据的定义。
大数据是指数据量大、种类多样、更新速度快的海量数据集合。
与传统数据不同，大数据具有四个特点：即量大、速度快、种类多和质量低。
量大意味着大数据的规模庞大，数据量呈现爆炸式增长的趋势；速度快意味着大数据的更新速度非常快，数据的生成、传输和处理都需要在很短的时间内完成；种类多意味着大数据包含了多种类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等；质量低意味着大数据中存在很多噪声和不完整的数据，因此在处理大数据时需要考虑如何过滤和清洗数据。
了解大数据的定义和特点对于高效处理大数据具有重要的意义。
对于大数据的处理，可以采用一系列的技术和方法。
首先，需要搭建一个合适的大数据处理平台。
大数据处理平台主要包括数据存储和数据处理两个方面。
数据存储方面，可以选择使用分布式存储系统（如Hadoop、HBase、MongoDB等）来存储大数据；数据处理方面，可以使用分布式处理框架（如MapReduce、Spark等）来进行大数据的处理和分析。
其次，需要进行数据清洗和预处理。
由于大数据中存在大量的噪声和不完整的数据，因此在进行数据分析之前需要对数据进行清洗和预处理，以提高数据的质量和准确性。
最后，可以采用数据挖掘和机器学习等方法对大数据进行分析。
数据挖掘和机器学习是对大数据进行深入分析和挖掘的重要方法，通过对大数据的分析可以发现其中蕴含的有价值的信息和规律，为企业和政府的决策提供科学的参考。
大数据的应用范围非常广泛。
在企业领域，大数据可以用于市场分析、用户行为分析、产品推荐等方面，帮助企业更好地了解市场需求和用户行为，从而提供更好的产品和服务。
计算机系统结构（论文）题目大数据的分析院系信息工程系专业计算机科学与技术年级2014级班级1471姓名杜航学号201442051029****: **2015 年12 月22 日目录1 绪论 (3)2 大数据概述 (3)2.1 什么是大数据 (3)2.2 大数据的三个层次 (4)2.3 云存储对大数据的促进作用 (5)2.4 大数据未来的行业应用 (6)3 大数据时代的机遇与挑战 (7)3.1 机遇与挑战并存 (7)3.2 大数据时代如何抓住机遇并应对挑战 (7)4 国内外有关大数据以及信息资源共享的研究现状 (9)4.1 境外的大数据发展 (9)4.2 国内外有关"政府数据信息共享"研究与比较……………………………………………………105 参考文献…………………………………………………………………………………………………111 绪论说起大数据，估计大家都觉得只听过概念，但是具体是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西，因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司，业务形态则有几百种，感觉不是很好理解，所以我建议还是从字面上来理解大数据，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》提到了大数据的4个特征，一个是数量大，一个是价值大，一个是速度快，一个是多样性。
关于大数据的概念其实在1998年已经就有人提出了，但是到了现在才开始有所发展，这些其实都是和当下移动互联网的快速发展分不开的，移动互联网的高速发展，为大数据的产生提供了更多的产生大数据的硬件前提，比如说智能手机，智能硬件，车联网，Pad等数据的产生终端。
这些智能通过移动通信技术和人们的生活紧密的结合在一起，在人流、车流的背后产生了信息流，也就产生了大量的数据。
其次就是移动通信技术的快速发展，在2G时代，无线网速慢，数据产生也非常慢，数据体量也不够，所以还是无法形成大数据，而到了4G时代，终端数据的增加，使得任何的移动终端都在无时无刻的产生着大量的数据，这个也是大数据到来的一个条件之一。
第三个方面的就是大数据相关技术的飞速发展，如云计算，云存储技术，他们的快速发展，是大数据诞生的温床，如果没有这些技术，即使有大量的数据也只能望洋兴叹。
传统的存储技术相对落后，根据不同数据实行单一存储，这个显然满足不了大数据的需求，而云时代的存储系统需要的不仅仅是容量的提升，对于性能的要求同样迫切，与以往只面向有限的用户不同，在云时代，存储系统将面向更为广阔的用户群体，用户数量级的增加使得存储系统也必须在吞吐性能上有飞速的提升，只有这样才能对请求作出快速的反应，云储存技术的成熟为大数据的快速发展奠定了基础。
2 大数据概述2.1 什么是大数据？说起大数据，估计大家都觉得只听过概念，但是具体是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西，因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司，业务形态则有几百种，感觉不是很好理解，所以我建议还是从字面上来理解大数据，在《大数据时代》提到了大数据的4个特征，一个是数量大，一个是价值大，一个是速度快，一个是多样性。
一个是数量比较大，大致有多大，就是大到PB级别，甚至ZB级别，1PB等于1024TB，1TB 等于1024G，那么1PB等于100多G，当然了具体的计算方法可以相关资料数据进行查询，总之，和传统的单个网站数据库存储的数据相比，已经是它的上百倍还多，而只有数据体量达到了PB级别以上，才能被称为大数据。
第二个是价值大，价值是大体量数据的更深一步的演变，就是说，你如果有1PB以上的全国所有20-35年轻人的上网数据的时候，那么它自然就有了商业价值，比如通过分析这些数据，我们就知道这些人的爱好，进而指导产品的发展方向等等。
如果有了全国几百万病人的数据，根据这些数据进行分析就能预测疾病的发生。
这些都是大数据的价值。
第三个就是多样性，如果只有单一的数据，那么这些数据就没有了价值，比如只有单一的个人数据，或者单一的用户提交数据，这些数据还不能称为大数据，所以说大数据还需要是多样性的，比如当前的上网用户中，年龄，学历，爱好，性格等等每个人的特征都不一样，这个也就是大数据的多样性，当然了如果扩展到全国，那么数据的多样性会更强，每个地区，每个时间段，都会存在各种各样的数据多样性。
第四个是速度快，就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
总之，这些就是大数据的四个特征，只有具备了这些特征的数据才能称为大数据，那么实际中的大数据是怎么样呢？业内著名的和大数据相关的公司，七牛云存储将要在8月29日、30日举办一次大数据的会议，对于位于大数据技术产业链上的公司来说，我们应该可以获得更多的干货爆料。
2.2 大数据的三个层次大数据有三个层次，第一个是数据采集层，以App、saas为代表的服务。
第二个技术服务层，以七牛云存储为代表的大数据技术服务层，这些包括数据的存储，数据的分析，数据的挖掘等等，第三个是数据应用层，以数据为基础，为将来的移动社交、交通、教育，金融进行服务。
本模块主要讲第一个层次，后面两个层次在下面的模块再细讲。
数据采集层——App、saas服务在移动互联网时代，大数据的来源层有两个方面，一个方面是面向个人的数据来源前端如各种各样的App，一方面是面向企业服务的saas服务的产品。
面向个人的App：饮食领域的App，如饿了么，用户通过App进行选餐，下单，通过App交互就会形成饮食领域的大数据；在o2o领域，如嗒嗒巴士，用户通过使用App进行乘坐交通，上班下班，就会形成交通领域的大数据，如穿衣助手，用户通过App进行选择衣服颜色，样式，进行搭配，就会形式服务类的大数据，当然了还有秒拍、快看等娱乐类的消费数据。
面向个人用户的App，以满足用户的需求为主要出发点，产生用户的数据，这些数据包括以个人基础的数据，也包括随群体数据，随着App用户量的增长，这些App数据就成了大数据。
面向个人的数据来源：直接通过用户的需求产生数据，而面向企业服务的——saas服务则不一样，他们通过为企业提供一套完整的解决方案，而产生数据，比如图灵机器人，人脸识别技术，气象plus、海康威视等，他们通过完美的解决方案服务企业，最终服务用户，从而产生大数据，数据采集层，是大数据的来源，也是大数据的基础。
2.3云存储对大数据的促进作用有了数据采集层，那么下一步就是数据的存储层了，使用云存储技术将数据存储在云主机上，保证数据的安全、稳定、高效都需要云存储技术来完成。
云存储主要负责数据的存储以及计算，比如七牛的云存储技术，云存储技术是大数据发展跨不过去的一道坎，如果没有云存储技术，大数据就不能得到发展。
（1）云存储中面向企业存储的数据最大当前的云存储分为公共云存储和私有云存储，公共云存储主要是面向个人，比如百度网盘等，而私有云存储主要是面向企业，其实面向企业的云存储的存储的大数据最终来源还是来自个人，比如目前的很多saas服务，IM、统计等企业服务，服务主要是面向个人的App，而类似七牛云存储这样的云存储则是出于更底层，基于云主机之上，而位于所有个人服务、企业服务之下，所以说，七牛云存储应该积累了更多的大数据，而通过即将月底举办的这次《数据重构未来》的大会，我想可以获得更多的关于大数据的干货。
（2）云存储满足了海量数据的存储需求随着移动互联网的快速发展，传统的存储方式已经在容量、性能、智能化等方面无法满足需求。
云存储的出现，比如类似和七牛一样的云存储技术，从功能上弥补了传统存储的不足，通过虚拟化大容量存储、分布式存储和自动化运维等功能，实现了存储空间无限增加和扩容，自动化和智能化功能提高了存储效率。
另外，规模效应和弹性扩展，降低运营成本，避免资源浪费。
（3）云存储技术节省了开发者的成本特别是当下移动互联网的火爆，使得App行业出现了爆发式的增长，App的数量已经达到了300百万以上，同时图片App、视频App、音频App如camera360、优酷视频、荔枝FM等App都会在发展过程中产生大量的数据，对于这些数据来说，如果让企业自身去开发一款分布式的存储系统，这可能需要构建一个几十人的开发团队，成本也会大大增加，而通过使用类似七牛一样的云存储，可以节约企业成本，让企业发展更加迅速。
（4）云存储技术为大数据分析提供了基础依据作为大数据的存储服务商，云存储有着非常大的数据挖掘潜力，云存储平台为大数据的分析提供了“水”的来源，有了这些数据，同时配置上一些数据分析工具，完全可以产生一些非常有价值的分析数据报告。
比如基于云存储服务这个基础，可以在企业的需求下，为企业提供企数据分析，例如这款应用在哪些地区受访问次数多、怎样的用户更喜欢这款应用等，但不会涉及分析用户隐私相关的数据。
当然了，还可以针对整个图片行业、视频行业、以及音频行业提供受众的用户行为、以及特征这一系列的群体特征。
这些都是云存储在存储的数据体量达到大数据的特征后，能做的一系列的分析依据。
所以说云存储是大数据发展中的最重要的一个环节。
2.4大数据未来的行业应用说了大数据的采集层，数据存储层，那么最后讲下大数据的应用层，既然有了大数据，那么以大数据为基础，就会产生以移动金融，移动社交，O2O，在线教育等多方面的应用。
（1）移动金融随着移动互联网金融的发展，金融交易与支付已经从桌面电脑延伸到移动智能终端，企业自身只能从内部洞察经营情况，或从市场中获得不全面的统计信息，作为决策参考。
比如银联智惠可以帮助企业能够从外部了解市场，洞察对手的位置，了解市场趋势和自身的地位，通过利用自身优势通过全行业的交易记录得到高质量的基础数据，并替企业完成了大量繁琐的数据采集、清理工作，整合到企业的基础经营分析数据库中，让企业事半功倍。
当基础数据进入企业数据库后，通过银联智惠的用户画像模拟器进行目标客户消费行为建模，将历史交易行为分得出目标客户的交易共性特征,从而完整的从消费性别、消费年龄、消费习惯、消费频率、消费区域、消费偏好等多重维度完整描述客户群的轮廓，并得出客户的上下游关联交易行为特征，让企业真正认知客户群体的全貌，从而进行有效的商业决策。
（2）移动社交随着脉脉，恋爱记等社交应用的用户越来越多，用户的社交行为将会成为大数据的分析基础，通过分析用户的社交时间、对象、地点以及行为，可以分析出用户的爱好、年龄、需求，同时基于用户的大数据，可以针对这些数据做定向营销，从而大大提升了营销的效果，而相比之前的营销手段，则是基本根据人员的策划和想象得出，没有数据参考，营销的效果也不好把控。
比如脉脉可以通过一些用户数据为企业招聘到合适的人，同时还能为一些用户提供一些合适的职位，完成需求和供求的高精度的匹配。
