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大数据在社会管理中的应用及发展趋势分析一、引言随着信息技术的飞速发展，数据逐渐成为了影响社会发展的关键因素。
从政府到企业，从工业到个人，每个领域都在不断地积累并利用数据。
其中，大数据技术的出现和应用，为社会管理带来了一场革命。
本文将对大数据在社会管理中的应用及未来发展进行分析。
二、大数据在社会管理中的应用1.智慧城市大数据带来的最直接的影响之一就是智慧城市的建设。
智慧城市的概念是指在城市规划、建设、管理等方面充分利用信息技术，构建起一个高度智能化、绿色低碳、信息化、舒适便捷的城市生活环境。
在智慧城市建设中，大数据技术发挥着核心作用。
智慧城市的建设需要收集海量数据，如交通数据、城市环境数据、人口流动数据等，并通过大数据分析技术来挖掘数据背后蕴含的信息，并进行决策支持。
例如，基于大数据技术的智能交通管理系统，可以帮助城市实现交通拥堵情况监测、路况优化、交通安全预警等功能，提高城市交通运输的效率和安全性。
2.社会治理社会治理是国家建设中的重要组成部分，而大数据技术在社会治理中发挥的作用也日益明显。
基于大数据技术，可以实现对社会的各种事件、突发状况、群体行为等的预测和预警。
例如，基于大数据的智慧警务系统可以通过对各种安全数据的挖掘和分析来预警和防范各种治安事件和刑事犯罪，提高城市的治安水平。
而在突发状况下，如自然灾害和疫情爆发，大数据技术可以帮助政府和公众做出更加科学、迅速的应对。
3.社群管理社群管理是指对社区中的居民、组织以及其他相关方的管理和服务。
大数据技术可以为社群管理工作提供全面而精准的信息支持，具体来说，可以利用社交网络、移动支付、物联网等技术手段，获得更为准确的用户画像，进而实现个性化的服务和管理。
三、大数据在社会管理中的发展趋势1.数据安全问题数据安全性一直是大数据应用的重要问题。
随着数据泄漏、侵犯个人隐私等事件的频繁发生，数据安全问题变得越来越突出。
因此，在未来的大数据应用中，保障数据安全性将成为一个非常关键的领域。
大数据技术的应用与发展趋势随着信息技术的飞速发展，大数据技术逐渐成为各个行业的关注焦点。
本文将探讨大数据技术的应用与发展趋势。
一、大数据技术的应用领域大数据技术广泛应用于各个领域，包括但不限于以下几个方面：1. 商业分析与决策支持：大数据技术可以帮助企业挖掘市场趋势、消费者行为、竞争对手情报等信息，为商业决策提供支持。
2. 健康医疗：利用大数据技术，可以分析海量的医疗数据，提高疾病早期诊断准确率，提供个性化的医疗服务。
3. 交通运输：大数据技术可以对交通流量进行实时监测和预测，提高交通管理效率，减少拥堵情况。
4. 城市规划：通过分析大数据，可以了解城市居民的出行模式、消费习惯等，为城市规划提供科学依据。
5. 金融领域：大数据技术可以对金融市场进行监测和预测，降低金融风险，提高金融决策的准确性。
二、大数据技术的发展趋势1. 数据安全性：随着大数据的快速发展，数据的安全性成为了一个重要问题。
未来的大数据技术将更加注重数据的隐私保护和安全存储，采取更加严密的加密技术和访问控制机制。
2. 机器学习与人工智能：大数据技术与机器学习、人工智能结合，将会推动这些领域的快速发展。
通过大数据的分析和挖掘，可以让机器学习和人工智能系统变得更加智能化、自适应。
3. 边缘计算：传统的大数据处理往往需要将数据传输到中央服务器进行处理，这样会产生较高的网络开销和延迟。
边缘计算将大大降低数据处理的延迟，将更多的处理任务放在离数据产生源头的边缘设备上。
4. 数据集成与共享：大数据技术的发展促进了不同数据源的集成和共享。
未来，更多机构和组织将会建立数据合作伙伴关系，共享数据资源，实现互利共赢的局面。
5. 数据伦理与法律法规：随着大数据技术的广泛应用，数据伦理和法律法规问题变得日益重要。
未来的发展趋势是制定更加详细和完善的数据保护和使用准则，促进数据的合法合规使用。
综上所述，大数据技术已经广泛应用于各个领域，并且在不断发展中。
随着技术的进一步成熟和应用场景的拓展，大数据技术的应用前景将会更加广阔。
大数据在经济学研究中的应用与发展趋势随着互联网技术的不断进步，我们已经进入了一个大数据时代。
在这个时代中，大数据对各行各业都有着重要的影响，经济学研究也不例外。
本文将探讨大数据在经济学研究中的应用和发展趋势。
一、大数据在经济学中的应用1. 市场分析市场分析一直是经济学研究的重点之一。
利用大数据技术，我们可以更全面地分析市场。
比如，我们可以通过分析互联网消费者的购买记录、搜索历史、浏览行为和社交媒体活动等数据，更准确地预测消费者的需求和趋势，从而为企业提供更好的营销策略。
2. 金融研究金融研究也一直是经济学研究的重点之一。
利用大数据技术，我们可以更全面地分析市场。
比如，我们可以通过分析互联网消费者的购买记录、搜索历史、浏览行为和社交媒体活动等数据，更准确地预测消费者的需求和趋势，从而为企业提供更好的营销策略。
3. 政策研究政策研究是经济学研究的重要方向之一。
利用大数据技术，我们可以更全面地了解社会的现状和问题。
比如，我们可以通过分析政府公开数据、社交媒体数据和传统媒体数据等，更准确地分析社会问题，提供更为科学的政策建议。
二、大数据在经济学中的发展趋势1. 数据共享大数据是由多个数据源组成的，这包括政府、企业和个人等不同方面。
为了更好地促进大数据在经济学研究中的应用，数据共享将成为一大趋势。
通过数据共享，我们可以更加方便地获取需要的数据，从而更好地进行研究。
2. 数据安全随着大数据的普及，数据安全将成为重要的研究方向之一。
在经济学研究中，我们会涉及到一些敏感信息，如个人身份信息和企业机密等。
因此，数据安全将成为大数据在经济学研究中不可或缺的一部分。
3. 人工智能人工智能已经成为大数据时代不可或缺的一部分。
在经济学研究中，我们可以利用人工智能技术，分析复杂的关系，预测未来的趋势，从而更准确地预测经济发展的方向。
4. 数据可视化数据可视化将成为大数据时代经济学研究的重要方向之一。
通过数据可视化，我们可以更加清晰地呈现数据，更加直观地理解数据，从而更加准确地进行分析。
大数据的应用与发展随着社会信息化的推进，大数据正逐渐成为多个领域的核心资源，对我们的生活和工作都产生了深远的影响。
本文将从应用和发展两个角度探讨大数据的现状和未来发展趋势。
一、大数据的应用1. 商业领域大数据已经成为商业分析的重要工具。
通过收集和分析消费者行为、用户偏好和市场趋势等各种数据，企业可以更好地了解市场和顾客，提高产品质量、营销策略和客户服务体验。
例如，亚马逊的“用户偏好引擎”可以根据用户的搜索历史和浏览记录来向他们推荐相关产品，提高购物的满意度和便利性。
2. 医疗卫生领域大数据也对医疗卫生领域带来了巨大的革命。
医疗机构可以通过大数据分析来识别疾病模式和风险因素，提高诊断和治疗效果。
此外，医疗大数据分析还可以帮助保险公司更好地制定保险政策，降低风险和成本。
3. 城市规划和管理城市规划和管理也是大数据的一个重要领域。
通过对城市交通、能源、环境和社会等方面的数据进行分析，城市管理者可以更好地了解城市的情况和需求，采取更有针对性的规划和政策。
例如，纽约市的“开放数据计划”可以让公众获得城市交通、房地产和环境等方面的数据，以及与政府的交互，大大提高了城市治理的透明度和效率。
二、大数据的发展1. 人工智能人工智能已经与大数据紧密联系在一起。
大数据提供了支持人工智能学习和分析的海量数据，而人工智能可以通过深度学习和机器学习等技术来处理和提取数据，为各个领域提供更高效、更智能的服务和解决方案。
例如，谷歌的“阿尔法狗”通过学习数百万的棋谱数据，最终战胜了人类的世界冠军。
2. 云计算云计算的出现为大数据的处理和存储提供了更高效和便捷的方式。
云计算提供了可扩展的硬件和软件资源，使得企业和个人都可以更好地管理和分析海量数据。
未来，随着云计算技术的不断完善和普及，大数据的发展也会更加迅速和广泛。
3. 数据安全和隐私大数据的发展也面临着数据安全和隐私的挑战。
随着数据量的增加，数据泄露、身份盗窃和黑客攻击等问题也变得越来越严峻。
大数据应用的调研报告《大数据应用的调研报告》一、背景随着信息技术的发展和互联网的普及，大数据应用已经成为一个热门的话题。
大数据的应用范围广泛，包括商业、政府、科学研究等领域。
因此，对大数据应用的调研成为迫切需要的工作。
二、调研内容1. 大数据应用的现状和发展趋势：调查各行业对大数据应用的情况，了解大数据应用的发展趋势，包括技术、市场和政策等方面的情况。
2. 大数据技术与工具：调查大数据技术和工具的应用情况，了解目前主流的大数据技术和工具，包括数据存储、数据处理、数据分析等方面的情况。
3. 大数据应用案例分析：选择几个典型的大数据应用案例，包括商业、政府和科学研究等方面的案例，进行深入分析，了解这些案例的成功经验和问题。
4. 大数据应用的挑战和解决方案：调查大数据应用面临的主要挑战，包括数据安全、数据质量、数据隐私等方面的问题，寻找解决方案。
三、调研方法1. 文献调查：查阅相关的国内外文献和统计数据，了解大数据应用的最新情况。
2. 走访调研：走访一些大数据应用的公司和政府部门，通过访谈和交流了解他们的实际操作情况。
3. 网络调查：通过互联网搜索和调查问卷等方式收集相关信息。
四、调研结论1. 大数据应用的现状和发展趋势：大数据应用在商业领域得到了广泛的应用，政府和科学研究领域也在积极探索大数据应用的前景。
2. 大数据技术与工具：目前主流的大数据技术和工具包括Hadoop、Spark、Kafka等，它们在大数据处理、存储和分析方面发挥了重要作用。
3. 大数据应用案例分析：通过典型案例的分析，发现大数据应用的成功离不开对数据的深入分析和精准应用。
4. 大数据应用的挑战和解决方案：大数据应用面临的主要挑战包括数据安全和隐私保护等问题，需要加强相关政策和技术的研究和完善。
五、建议1. 加强大数据应用的相关政策制定和规范，保障大数据应用的安全性和合法性。
2. 不断推动大数据技术与工具的创新和升级，提高大数据的处理和分析能力。
大数据技术发展趋势及未来应用近年来，大数据技术逐渐成为了人们关注的焦点。
它可以帮助我们分析海量数据、挖掘信息、进行预测和决策，给生产、生活、科学研究等方面带来了极大的便利。
那么，大数据技术的发展趋势及未来应用又是怎样的呢？一、发展趋势1、智能化大数据的挖掘和分析需要大量的算力和数据处理能力，而人工智能技术则可以提供这些能力，使大数据分析、决策更趋于智能化。
未来，大数据和人工智能技术将会进一步结合，形成更为智能化的大数据分析和应用系统。
2、多样化随着数据生成和存储的方式的丰富和变化，大数据的来源和形式也日益多样化。
未来大数据技术和应用将更加多元化，数据类型、分析手段、应用场景等等都将更为丰富多彩。
3、云化云计算技术使得大数据的存储和处理更加方便、高效和灵活。
未来大数据技术将借助云平台、云计算等技术，将大数据存储、计算、分析和应用等环节都可以在云端实现，使得大数据的应用从地理和分布式的限制中摆脱出来，有更大的灵活性。
二、未来应用1、医疗健康医疗领域一直是大数据技术的重要应用领域之一。
通过大数据技术分析和建模，可以提高疾病预测和诊断的准确性，帮助医疗机构提高服务和效率。
未来，随着医疗技术和数据的不断积累，大数据技术将成为医疗健康领域的重要驱动力。
2、智慧城市大数据汇聚和分析可以为城市规划、交通、环保、安全等各个方面提供有效的支撑。
未来智慧城市将会更加精细化、智能化，基于大数据、物联网和人工智能技术，实现全面的城市监测、预警、管理和服务，提升城市的管理和生活水平。
3、金融风控金融行业是大数据技术最早和最典型的应用领域之一，大数据技术可以快速、准确地识别和分析风险，降低不良资产风险和信用风险。
未来，大数据技术将更加广泛地应用于互联网金融、智能投资、区块链等金融领域，为金融业提供更为精细化、高效化的服务。
4、教育科研大数据技术可以帮助教育行业实现智慧化、个性化、教育理念普及等目标，使学习过程更加精细化、系统化、高效化，提高教育效果和教育质量。
大数据技术的发展趋势与前景展望随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据技术逐渐成为了当今社会的热门话题。
大数据技术以其强大的数据处理能力和广泛的应用领域，吸引了众多企业和研究机构的关注。
本文将探讨大数据技术的发展趋势以及其前景展望。
一、大数据技术的发展趋势1. 数据量的爆炸式增长随着互联网的普及和物联网的兴起，数据量呈现爆炸式增长的趋势。
根据国际数据公司（IDC）的预测，到2025年，全球数据量将达到175ZB（1ZB=1021B），相当于每个人每天产生1.7MB的数据。
这种数据量的爆炸式增长对大数据技术提出了更高的要求。
2. 多样化的数据类型除了传统的结构化数据，如数据库中的表格数据，大数据技术还需要处理非结构化数据，如文本、图像、音频、视频等。
这些多样化的数据类型对大数据技术的处理能力和算法提出了更高的要求。
3. 实时性的需求随着物联网的发展，越来越多的设备和传感器产生的数据需要实时处理和分析。
实时性成为了大数据技术的一个重要发展方向。
实时数据处理技术的发展将使得企业能够更快地做出决策，并提供更好的用户体验。
4. 人工智能与大数据的结合人工智能技术的快速发展为大数据技术带来了新的机遇。
通过将人工智能算法应用于大数据分析中，可以挖掘出更深层次的信息和规律。
例如，通过机器学习算法可以对大规模数据进行分类和预测，从而为企业决策提供更准确的依据。
二、大数据技术的前景展望1. 商业应用的广泛推广大数据技术在商业领域的应用前景广阔。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解市场需求、优化产品设计、提高运营效率等。
例如，电商企业可以通过分析用户的购买行为和偏好，精准推荐商品，提高销售额。
随着大数据技术的不断发展，商业应用的广泛推广将成为大数据技术的重要发展方向。
2. 政府决策的智能化大数据技术在政府决策中的应用也具有巨大的潜力。
通过对大数据的分析，政府可以更好地了解社会经济状况、民生需求等，从而制定更科学、更有效的政策。
中国大数据应用现状及未来发展趋势一、中国大数据应用现状随着互联网时代的到来，大数据将原来以流量为导向的互联网世界，变成了一个以数据为导向的新时代。
大数据的出现为企业级客户端、各级政府、互联网服务提供商等带来了较大的变化。
1.1 数据基础设施建设日渐完善随着大数据时代到来，各级政府、互联网公司、企业都不断加大对数据基础设施的投入，包括互联网传输速率、数据中心规模、机房发电及制冷设施等都得到了进一步完善，在中国的进入大数据应用全面爆发的大环境下，政府的融资和项目投资也往往在数据基础设施建设上投入较大的资金，以更好地满足各行业的应用需求。
1.2 数据商业模式不断完善在大数据应用场景下，随着各类应用的推进，数据商业模式也在不断的演化着。
目前以服务为核心的商业模式已经被普遍掌握，而随着人工智能的不断发展，对于数据科学的预测与产品建设范围，将成为数据商业模型优化的关键点，未来很有可能出现联合想象、联合销售等全新商业模式，以更好地服务数据产品消费。
1.3 大数据越来越融入社会方方面面随着大数据技术的不断发展，人们对于大数据的认识和应用也不断深入。
在中国，大数据越来越融入了社会方方面面，包括制造业、保险、金融、医疗等行业，随着物联网技术的发展，大数据的应用范围也将更为广泛。
二、中国大数据未来发展趋势未来几年，中国大数据将会有着更大的发展空间，随着国家大数据战略的推动，整个数据行业正面临广阔的发展前景。
2.1 人工智能AI将是下一个颠覆性技术在大数据领域内，将会涌现出大量的人工智能AI技术供应商，未来的应用场景也会更加普及化。
从智能物联网、智能制造、自动驾驶到智能家居等，一系列与AI相关的应用都在逐渐实现。
挑战是，如何真正地将AI应用落地，而不仅停留在基础研发和理论探索。
2.2 防范数据隐私泄漏将更上一层楼目前大数据泄露风险已经非常高，为了保证数据的安全与隐私，企业需要解决各种安全风险，建立完整的安全生态。
特别是对于政府级安全的探讨，必需保证政府最高级别的安全性，以确保官方数据不会因为技术风险而曝光。
中国大数据发展现状与趋势分析随着信息技术迅猛发展和互联网的普及，大数据已经成为社会经济发展的重要驱动力之一。
中国大数据产业具有广阔的发展空间和巨大的潜力。
本文将对中国大数据发展的现状和未来趋势进行分析。
中国大数据发展现状：1. 市场规模持续扩大：中国大数据市场规模从2015年的300亿元增长到2020年的1700亿元，年均增长率超过40%。
大数据领域已经成为中国信息技术产业的重要组成部分。
2. 政策支持力度加大：政府对大数据产业的重视程度不断提高，并出台了一系列政策措施，鼓励大数据技术研发和应用。
例如，国家新一代人工智能发展规划将大数据作为人工智能发展的重要基础，并明确提出要培育大数据与人工智能技术融合的创新应用。
3. 企业参与热情高涨：越来越多的企业开始关注大数据的应用价值，并纷纷投入到大数据产业中。
在中国，已经涌现出众多专注于大数据技术研究和应用的创新型企业，如阿里巴巴、腾讯等。
4. 数据资源丰富：中国拥有海量的数据资源，包括政府部门、企业和个人产生的各类数据。
这些数据的积累为深入挖掘和应用大数据提供了基础。
中国大数据发展趋势：1. 数据安全与隐私保护：随着大数据应用的普及，数据安全和隐私问题日益凸显。
未来，中国将加大对数据安全和隐私保护的监管力度，完善相关法律法规，并加强对大数据处理过程中的安全防护和数据泄露风险的管理。
2. 产业融合与创新发展：大数据与其他行业的融合将成为未来的发展趋势。
大数据将与云计算、人工智能、物联网等技术相结合，推动制造业、金融、医疗、交通等领域的数字化转型，带来更多创新应用。
3. 数据治理和标准化：数据治理将成为大数据发展的关键环节。
建立完善的数据管理、共享与开放机制，加强数据标准化与互操作性，有助于提高数据质量和应用效果。
4. 人才培养和技术创新：大数据人才的需求将持续增长。
中国将加大对大数据人才培养的投入，培养更多具备相关技术和领域专业知识的人才。
同时，技术创新也将成为中国大数据发展的重要推动力。
大数据技术在社会经济发展中的应用及发展趋势一、介绍随着信息技术和互联网的发展，大数据技术作为一种新型的信息技术应用越来越受到人们的重视。
大数据技术不仅可以帮助企业进行精细化运营和优化管理，也可以为政府决策和社会公共服务提供更加准确、快捷的支持。
本文将从大数据技术的应用角度出发，探讨大数据技术在社会经济发展中的应用及发展趋势。
二、大数据技术在企业中的应用1. 大数据与营销企业可以通过大数据技术对客户行为、偏好、反馈等数据进行分析，了解客户需求，制定个性化的营销策略，提高销售转化率。
2. 大数据与供应链管理通过大数据技术，企业可以对供应链中的各个环节进行监测和控制，从而提高物流效率、降低成本，提高供应链管理的效果。
3. 大数据与产业升级利用大数据技术，企业可以深入了解市场需求和行业趋势，从而进行产业结构的优化调整，实现产业升级。
三、大数据技术在政府中的应用1. 大数据与城市管理政府可以通过大数据技术对城市交通、环境、能源等数据进行统计和分析，实现城市管理的精细化和智能化。
2. 大数据与公共安全政府可以利用大数据技术对公共安全领域的数据进行分析和预警，提前识别潜在风险，避免社会安全事件的发生。
3. 大数据与社会服务政府可以通过大数据技术，对医疗、教育、文化等社会服务领域进行数据分析，提高服务质量，提供更加普惠、定制化的服务。
四、大数据技术的发展趋势1. 大数据技术不断向深度学习、神经网络等更加先进的技术方向发展，提高数据处理和分析的效率和精度。
2. 大数据技术向云计算等更加开放的平台方向发展，推动数据共享和跨组织的合作，促进资金和人才的聚集。
3. 大数据技术向行业专业化和定制化的方向发展，实现对不同行业领域的深度应用，助力各行各业的转型升级。
五、结论大数据技术在社会经济发展中的应用越来越广泛，不仅可以为企业提供更加智能化的管理支持，也可以为政府决策和社会服务提供更加精准、便捷的支持。
随着大数据技术的不断发展，其应用领域和效果也会不断拓展和加深。
《大数据应用与发展趋势调研》姓名：专业：班级：学号：一、大数据的概念对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。
“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。
大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。
它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
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，而采用所有数据进行分析处理。
大数据的4V特点：Volume （大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。
《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。
适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
二、大数据的应用(1) 商业智能今天计算和存储硬件变得非常便宜，配合大量的开源大数据工具，人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。
可以说，低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。
此外，处理性能的大幅提高（例如内存计算）使得实时互动分析更加容易实现，而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。
这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。
今天的大数据技术还处于战国时期，未来几年，随着企业间的兼并和新产品的不断推出，BI厂商们将能推出完善的，让CEO感到满意的“大数据套件”，但这并不意味着企业IT经理们的工作将受到威胁。
因为正如云计算在理想和现实间达成妥协一样，大数据也会经历类似的发展过程。
传统的BI工具将与大数据分析并存。
(2)公共服务大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。
如今，数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。
今天，城市正面临预算超支、基础设施难题以及从农村和郊区涌入的大量人口。
这些都是非常紧迫的问题，而城市，也正是大数据计划的绝佳实验室。
以纽约这样的大都市为例，政府公共数据公开化、以及市民生活的高度数字化（购物、交通、医疗等）等都是大数据分析的理想对象。
客观的市政数据，是消除争端，维系公民社会的最佳纽带。
当然，前提是让公民能够访问这些数据。
苹果的Siri和谷歌的Google Now都具备成为个人化助理的潜力。
当然，我们还需要更多的产品和技术让数据分析结果更容易被公众理解和接受（数据可视化）。
此外，IBM的Watson以及Wolfram Alpha这样的人工智能技术还能实现与用户的互动。
今天，智能手机（以及Twitter等社交网络）的普及让人类社会首次实现了公民的联网。
应用程序商店实时上已经打通了政府和公民之间的应用层面的通道（例如奥运期间伦敦警察厅发布的iphone通缉程序）。
伴随着各国政务的数字化进程，以及政务数据的透明化，公民将能准确了解政府的运作效率。
这是不可逆转的历史潮流，同时也是大数据最具潜力的应用领域之一。
(3)市场营销大数据的第三大应用领域是市场营销。
具体来说，是提升消费者与企业之间的关系。
今天，最大的数据系统是web分析、广告优化等。
今天的数字化营销与传统营销最大的区别就是个性化和精准定位。
如今，企业与客户之间的接触点也发生了翻天覆地的变化，从过去的电话和邮件地址，发展到网页、社交媒体账户、博客等等。
在这些五花八门的渠道里跟踪客户，将他们的每一次点击、收藏、“顶”、分享、加好友、转发等行为纳入企业的销售漏斗中并转化成收入是一个巨大的挑战。
也就是所谓的“360度客户视角”。
大数据已经与在线营销交织在一起，其应用可以分为两大类：首先，从线上到线下。
配备了NFC近场通讯技术的智能手机和基于位置的签到正在成为营销人员的最新利器。
他们将能跟踪商场人流，把在线零售的分析优化应用于线下。
其次，数据分析工具将更加容易使用，中小企业也许没有BI平台，但他们都有平板电脑和智能手机，移动版客户智能分析将会改变企业使用营销工具的方式。
三、大数据的发展趋势大数据及其应用的迅速发展，已经引起了社会各界的广泛关注，人们从各种不同的视角，对于这场大变革进行着思考和议论。
为了贯彻落实《国务院关于促进信息消费扩大内需的若干意见》的工作部署，考虑到发展大数据产业面临的实际需要和对促进信息消费、拉动内需的巨大作用，通过对大数据相关产业特点及其发展趋势和我国应如何加快大数据相关产业发展进行扶持与推进的研究，我们认为我国是数据大国，但还不是数据强国，大数据相关产业将有可能成为下一个创新、竞争和产业发展的前沿。
面对这场变革带来的机遇和挑战，建议国家有关部门加快组织相关专项以大力推动该领域产业的健康发展。
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度，不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。
信息爆炸的学科如天文学和基因学，创造出来大数据这个概念，如今，这个概念几乎应用到了所有人类智力与发展的领域中。
21世纪是数据信息大发展的时代，移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据正在迅速膨胀并变大。
互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物联网（传感器、智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据，大数据时代已经到来。
当前全球和我国大数据都呈现了井喷式爆发性增长，大数据已经渗透到各个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素，大数据的演进与生产力的提高有着直接的关系。
其发展特点，一是数据量呈现指数级增长。
二是不同行业的大数据内容和开发应用特点各有不同，如证券、投资服务以及银行等金融服务领域拥有最高的平均数字化数据存储量，通信和媒体公司、公共事业公司以及政府等组织也有规模显著的数字化数据存储，这些行业更加具有通过大数据来创造价值的潜力。
三是可以预见到大数据高速增长的现有趋势将继续推动数据增长，例如在各部门和地区之间，企业正在加快收集数据的步伐，推动了传统的事务数据库的增长；医疗卫生等面向消费者的行业中，多媒体的广泛使用刺激了大数据的增长；社交媒体的广泛普及以及物联网中应用的不断创新都进一步推动了大数据不断增长……这些相互交叉的动力刺激了数据的增长，并将继续推动数据池的迅速扩张。
发展大数据及其相关服务业将成为新兴经济体特别是我国在战略性新兴产业领域发挥后发优势赶超发达国家的重要机遇。
只要条件具备，发展中经济体能够利用大数据发挥巨大的潜力。
例如，亚洲地区移动手机用户最多，终端设备最多，其中中国设备数量最多，个人位置数据在亚洲已经领先。
此外，在IT资产方面，尽管一些新兴市场组织落后于发达市场，但发展中经济体可以用最新技术跳跃式前进。
大数据的应用不仅仅是商务，通过用户行为分析实现精准管理、科学决策和人性化服务是大数据的典型应用，大数据在各行各业特别是公共服务领域具有广阔的应用前景，包括消费行业、金融服务、食品安全、医疗卫生、军事、交通环保、电子商务、气象等。
发展大数据产业机遇可贵潜力巨大。
从经济和产业发展维度看大数据及相关产业发展的潜力，我国独特的位势和经济社会高速稳定发展，给大数据及其应用带来了巨大的发展空间。
大数据在我国各领域和不同行业的应用潜力巨大、机遇重大。
大数据的核心技术进展和大数据应用有可能带来我国新兴战略性产业发展的新机遇。
现如今在各行各业中大数据都广泛应用着，但据数据调查互联网行业在广告监测方面大数据的应用同社交网络、B2C业务相比仍处于落后状态。
以搜索推广为例，在大数据时代，几乎所有的企业都或多或少的尝试过关键词营销的投放。
然而，由于对大数据概念理解的偏差，且缺少技术与网络营销专项技术，几乎所有企业在开展搜索引擎营销时也普遍遇到了一些瓶颈。
由于搜索引擎营销日常管理较为繁琐，中小企业主经常会遇到关键词创意不足、定位不准，搜索排名管理难控制等问题，在关键词投放后没人点击，要么是找不准受众人群，几乎起不到推广效果。
于此同时，一些林林总总的SEM平台，又让那些急于做精准推广的商家无从下手。
“大数据“这一概念刚刚提出，便意味着主动变革已经开始。
从PC到手机，再到现在智能电视，网络媒体的信息分布已经从“碎片化状态”升级为“渣化状态”，传统的关键词营销投放策略正在逐渐失去其指导意义，人工往往会存在主观性、片面性、易遗漏、效率低等问题，为此就需要开展关键字自动拓词系统。
使系统会根据客户提出的主要关键词进行自动拓词处理，并根据SEM系统提供的事实监测报告选取最优关键词进行精准推广。
在大数据时代要真正做到高效、智能、无死角、无延迟的自动化网络营销。
大数据时代我国搜索引擎营销目前处于快速发展的阶段，企业在实际操作中难免会出现各种各样的实际问题，就仍需我们针对具体问题结合大数据理念进行分析、解决、不断创新。
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