欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:19598496
大小:39.50 KB
页数:7页
时间:2018-10-03
《xxx数据中心-大数据项目可行性研究报告撰写格式》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、XXX数据中心-大数据项目可行性研究报告撰写格式对于2015年大数据发展趋势预测,总结为这几个词:融合、跨界、基础、突破。融合是说在产业里面,比如说在垂直行业的融合,在企业里面垂直融合,应用融合,技术融合等等。跨界,基于大数据使不同学科不同应用领域跨界。基础,就是说大数据发展亟待在一些基础方面进一步的夯实,2014年比2013年基础更强,期待2015年基础进一步的夯实,包括生态环境,包括大数据资源的共享。突破,我们会在预测在2015年在一些大数据的分析,大数据的一些系统方面能够取得相关性的突破。这个趋势的报告来源于137位我们大数据专家委的委员
2、和50位中关村产业联盟的会员,我们给出50个选项,每个专家委员给投票,同时给一些标注,最后我们在这个基础上给出了一个统计,最后结果是2015年度大数据发展的十大预测。《中国大数据技术与产业发展白皮书(2014年)》针对2015年度大数据发展做了十大预测,分别是:constructionqualityacceptanceandassessmentRegulation(ProfessionalEdition)(DL/T5210.2-2009~DL/T5210.8-2009);1.9thequalitycheckoutandevaluationofe
3、lectricequipmentinstallationengineeringcode(DL/T5161.1-2002~5161.17-2002);1.10thenormsofconstructionsupervision,theelectricpowerconstructionsupervisionregulations1、结合智能计算的大数据分析成为热点,包括大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能其他相关技术结合,成为大数据分析领域的热点。大数据分析的核心是从数据中获取价值,价值体现在从大数据中获取更准确、更深层次的知识,而非对数
4、据的简单统计分析。要达到这一目标,需要提升对数据的认知计算能力,让计算系统具备对数据的理解、推理、发现和决策能力, 其背后的核心技术就是人工智能。近些年,人工智能的研究和应用又掀起新高潮,这一方面得益于计算机硬件性能的突破,另一方面则依靠以云计算、大数据为代表的计算技术的快速发展,使得信息处理速度和质量大为提高,能够快速、并行处理海量数据。2、数据科学带动多学科融合,但是数据科学作为新兴的学科,其学科基础问题体系尚不明朗,数据科学自身的发展尚未成体系。在大数据时代,许多学科表面上看来研究的方向大不相同,但是从数据的视角来看,其实是相通的。随着社
5、会的数字化程度逐步加深,越来越来多的学科在数据层面趋于一致。可以采用相似的思想来进行的统一的研究。 数据科学作为一个与大数据相关的新兴学科出现,真正支撑大数据发展的学科跨越还没有出现。 针对大数据处理的理论研究上,新型的概率和统计模型将是主要的研究工具,学科基础理论的突破还难于在2015年出现。constructionqualityacceptanceandassessmentRegulation(ProfessionalEdition)(DL/T5210.2-2009~DL/T5210.8-2009);1.9thequalitycheckou
6、tandevaluationofelectricequipmentinstallationengineeringcode(DL/T5161.1-2002~5161.17-2002);1.10thenormsofconstructionsupervision,theelectricpowerconstructionsupervisionregulations3、跨学科领域交叉的数据融合分析与应用将成为今后大数据分析应用发展的重大趋势。 大数据技术发展的目标是应用落地,因此大数据研究不能仅仅局限于计算技术本身。由于现有的大数据平台易用性差,而垂直应
7、用行业的数据分析又涉及到领域专家知识和领域建模,目前在大数据行业分析应用与通用的大数据技术之间存在很大的鸿沟,缺少相互的交叉融合。因此,迫切需要进行跨学科和跨领域的大数据技术和应用研究,促进和推动大数据在典型和重大行业中的应用和落地。4、大数据将与物联网、移动互联、云计算、社会计算、等热点技术领域相互交叉融合,产生很多综合性应用。 近年来计算机和信息技术发展的趋势是,前端更前伸,后端更强大。物联网与移动计算加强了与物理世界和人的融合,大数据和云计算加强了后端的数据存储管理和计算能力。今后,这几个热点技术领域将相互交叉融合,产生很多综合性应用。5
8、、大数据多样化处理模式与软硬件基础设施逐步夯实。内存计算将继续成为提高大数据处理性能的主要手段。以Spark为代表的内存计算逐步走向商用,并与Hado
此文档下载收益归作者所有