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时间:2018-10-20
《大数据的国内外研究现状及发展动态分析》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、大数据的国内外研究现状及发展动态分析大数据的概念产生的背景与意义上世纪60年代到80年代早期,企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统,存储介质包括磁盘、磁带、光盘等。尽管当时人们称其为大数据,但以今日的数据量来看,这些数据无疑是非常有限的。随着PC的出现和应用增多,企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据,包括Word、Excel文档,以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。此时企业内部生产数据的已不仅是企业的财务人员,还包括大量的办公人员,这极大地促进了数据量的增长。互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长,在互联网的时代,几乎全民都在制造数据。而与此同时,数据的
2、形式也极其丰富,既有社交网络、多媒体等应用所主动产生的数据,也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。时至今日,随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富,数据已呈指数级的增长,企业所处理的数据已经达到PB级,而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。在数据的这种爆炸式增长的背景下,“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。在大数据时代,我们分析的数据因为“大”,摆脱了传统对随机采样的依赖,而是面对全体数据;因为所有信息都是“数”,可以不再纠结具体数据的精确度,而是坦然面对信息的混杂;信息之“大”之“杂”,让我们分析的“据”也由传统的因果关
3、系变为相关关系。大数据热潮的掀起让中国期待“弯道超越”的机会,创造中国IT企业从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追的战略机遇。传统IT行业对于底层设备、基础技术的要求非常高,企业在起点落后的情况下始终疲于追赶。每当企业在耗费大量人力、物力、财力取得技术突破时,IT革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段。这种一步落后、处处受制于人的状态在大数据时代有望得到改变。大数据对于硬件基础设施的要求相对较低,不会受困于基础设备核心元件的相对落后。与在传统数据库操作层面的技术差距相比,大数据分析应用的中外技术差距要小得多。而且,美国等传统IT强国的大数据战略也都处于摸着石头过河的试错
4、阶段。中国市场的规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台。大数据对于中国企业不仅仅是信息技术的更新,更是企业发展战略的变革。随着对大数据的获取、处理、管理等各个角度研究的开展,企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”。任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰,只有数据才具有长期可用性,值得积累。数据是企业的核心资产,可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在的。大数据是信息技术演化的最新产物,确立了数据这一信息技术元素的独立地位。正因为数据不再是软硬件及应用的附属产物,才有了今天爆炸式的数据增长,从而奠定了大数据的基础。为了充分利用数据资产,大数据产
5、业也呼之欲出。大数据时代来临,使商业智能、信息安全和云计算具有更大潜力。大数据产业链按产品形态分为硬件、基础软件和应用软件三大领域,商业智能、信息安全和云计算主横跨三大领域,将构成产业链中快速发展的三驾马车。就国内而言,商业智能市场已步入成长期,预计未来3年复合年均增长率(CAGR)为35%,“十二五”期间潜在产值将超300亿元;信息安全预计未来3年CAGR有望保持35%~40%的快速增长,“十二五”期间潜在产值将超4000亿元;云计算刚进入成长期,预计未来5年CAGR将超50%,2015年产业规模预计将达1万亿元。大数据处理的基础设施数据仓库、以物联网为代表的数据收集环节、
6、实时性强的在线数据分析工具,以及数据可视化的产品呈现,数据挖掘的应用在营销、销售、人力资源、电子商务等各个商业领域广泛开展,大数据为个性化营销和精准化推荐提供了充足的养分和可持续发展的沃土。同时大数据研究会给企业管理变革带来巨大冲击。对现代企业的管理运作理念、组织业务流程、市场营销决策以及消费者行为模式等产生巨大影响,使得企业商务管理决策越来越依赖于数据分析而非经验甚至直觉。大数据将催生由信息驱动的的商业模式,在企业的价值链中发挥中间作用,通过商业交易创建极具价值的“排出数据”;数据驱动的决策制定,利用可控实验,企业能够验证假设、分析结果以指导投资决策及运作改变;利用大数据进
7、一步提高算法和机器分析的作用,避免成本高昂的人工干预,节约成本,提高效益。国内外研究进展“大数据”这个概念早在上个世纪的1980年,著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中,就将“大数据”热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。2008年9月《科学》(Science)杂志发表了一篇文章“BigData:ScienceinthePetabyteEra”。“大数据”这个词开始被广泛传播。目前国内外的专家学者对大数据只是在数据规模上达成共识:“超大规模”表示的是GB级别的数据,“海量”表示的是TB级的
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