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简述大数据产业的含义?添加时间:2019-10-26

  大数据的产业链构成大致可分为数据标准与规范、数据安全、数据采集、数据存储与管理、数据分析与挖掘、数据运维及数据应用几个环节,覆盖了数据从产生到应用的整个生命周期。当前大数据的应用正倒逼软件技术、数据架构、数据共享方式的转变,在转变思维过程中需要积极转变思维,明确出数据共享的方式是什么,数据拥有者的利益如何平衡,商业模式如何开展等。

  展开全部对于“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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。[1]

  麦肯锡全球研究所给出的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。[4]

  大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。[5]

  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。[2]

  随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。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。

  展开全部对于“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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。[1]

  

  麦肯锡全球研究所给出的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。[4]

  大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。[5]

  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。[2]

  随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。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、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。

  展开全部大数据应用在各行各业的发展呈现“阶梯式”格局:互联网行业是大数据应用的领跑者,金融、零售、电信、公共管理、医疗卫生等领域积极尝试大数据。 现阶段制约大数据发展的因素有三方面,分别是数据、技术和应用。 大数据产业链的参与者主要包括:数据提供商、分析技术提供商、基础设施提供商、业务应用提供商...

  在摩尔定律长达50年的支配下,当今的信息产业呈现出前所未有的繁荣,新的互联网技术不断涌现。 从传统互联网的pc终端,到移动互联网的智能手机,再到物联网传感器,技术革新使数据生产能力呈指数级提升。 据idc预测,目前每年数据的生产量是8zb(1zb=1012gb),2020年将达到40zb。 属于大数据的时代已经到来。

  相关的传统大中型企业,才是未来大数据商业应用的主力战场和爆发点,围绕这些企业的深入数据研究与数据资产变现是大数据产业链最有价值的领域。

  大数据产业链参与者众多,覆盖面广。 按照产品形态,主要分为硬件、基础软件和应用软件三大领域。 综合各领域国内外竞争态势,商业智能、信息安全和云计算将是数据挖掘和应用环节国内相对受益的三驾马车。