【精选】大数据文献综述
信息资源管理文献综述题目：大数据背景下的信息资源管理系别：信息与工程学院
班级：2015级信本1班
姓名：
学号：1506101015
任课教师：
2017年6月
大数据背景下的信息资源管理
摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。
关键词：大数据信息资源管理与利用
目录
前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的大技术变革.“世界经济论坛”报告指出大数据为新财富，价值堪比
石油.因此，目前世界各国纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞
争制高点的重要举措.
当前大数据分析者面临的主要问题有:数据日趋庞大，无论是入
库和查询，都出现性能瓶颈;用户的应用和分析结果呈整合趋势，对
实时性和响应时间要求越来越高;使用的模型越来越复杂，计算量指
数级上升;传统技能和处理方法无法应对大数据挑战.
正文：
大数据概念
大数据定义
维基百科对大数据的定义则简单明了:大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。也就是说大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理
大数据来源
1)来自人类活动:人们通过社会网络、互联网、健康、金融、经济、交通等活动过程所产生的各类数据，包括微博、病人医疗记录、文字、图形、视频等
信息.
2)来自计算机:各类计算机信息系统产生的数据，以文件、数据库、多媒体等形式存在，也包括审计、日志等自动生成的信息.
3)来自物理世界:各类数字设备、科学实验与观察所采集的数据.如摄像头所不断产生的数字信号，医疗物联网不断产生的人的各项特征值，气象业
务系统采集设备所收集的海量数据等
传统数据库和大数据的比较
现有数据处理技术大多采用数据库管理技术，从数据库到大数据，看似一个简单的技术升级，但仔细考察不难发现两者存在一些本质上区别。传统数据库时
代的数据管理可以看作“池塘捕鱼”，而大数据时代数据管理类似“大海捕鱼”，“鱼”表示待处理的数据。“捕鱼”环境条件的变化导致“捕鱼”方式的根本性差异
大数据技术
大数据处理技术正在改变当前计算机的运行模式，正在改变着这个世界。它能处理几乎各种类型的海量数据，无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频，还是其他形态的数据。它实时、高效、可视化呈现结果。它依托云计算将计算任务分布在大量计算机构成的廉价的资源池上，使用户能够按需获取计算资源、存储资源、网络资源和信息服务。云计算技术的应用使得大数据处理和利用成为可能。大数据作为信息金矿，对其采集、传输、处理和应用的相关技术就是大数据处理技术，是一系列使用非传统的工具来对大量的结构化、半结构化和非结构化数据进行处理，从而获得分析和预测结果的一系列数据处理技术，或简称大数据技术
大数据的存储与管理
数据存储与大数据应用密切相关。大数据给存储系统带来3个方面挑战:
1)存储规模大，通常达到PB甚至EB量级;
2)存储管理复杂，需要兼顾结构化、非结构化和半结构化的数据
3)数据服务的种类和水平要求高大数据存储与管理，需要对上层应用提供高效的数据访问接口，存取PB甚至EB量级的数据，并且对数据处理的实时性、有效性提出更高要求，传统常规技术手段根本无法应付。某些实时性要求较高的应用，如状态监控，更适合采用流处理模式，直接在清洗和集成后的数据源上进行分析。而大多数其他应用需要存储，以支持后续更深度数据分析流程。根据为上层应用访问接口和功能侧重不同，存储和管理软件主要包括文件系统和数据库。
大数据环境下，目前最适用的技术是分布式文件系统、分布式数
大数据隐私与安全
当前大数据的发展仍然面临着许多问题，安全和隐私问题是人们公认的关键问题之一。其中，隐私问题由来已久，计算机的出现使得越来越多的数据以数字化的形式存储在电脑中，互联网的发展则使数据更加容易产生和传播，数据隐私问题越来越严重。大数据在存储、处理、传输等过程中面临安全风险，具有数据安全和隐私保护需求。而实现大数据安全与隐私保护，较其他安全问题(如云安全中数据安全等)更为棘手。呈现出的安全隐私问题主要有：
1)大数据时代的安全与传统安全相比，变得更加复杂；
2)使用过程中的安全问题；
3)对大数据分析较高的企业和团体，面临更多的安全挑战；
4)基于位置的隐私数据暴露严重；
5)缺乏相关的法律法规保证；
6)大数据的共享问题；
7)数据动态性；
8)多元数据的融合挑战；
目前针对上述问题，主要研究解决方法有:文件访问控制技术、基础设备加密、匿名化保护技术、加密保护技术、数据水印技术、数据溯源技术、基于数据失真的技术、基于可逆的置换算法据库以及访问接口和查询语言
大数据在信息管理层面的应用
大数据在宏观信息管理层面的应用
关于大数据的科学价值与社会价值正如牛津大学的维克托·迈尔·舍恩伯格教
授所言主要表现为两大方面，“一方面，对大数据的掌握程度可以转化为经济价值的来源。另一方面，大数据已经撼动了世界的方方面面，从商业科技到医疗、政府、教育、经济、人文以及社会的其他各个领域。”大数据的潜在经济价值很快在现实中表现出来，伦敦智库政策交易所宣布大数据每年能为英国政府节省330亿英镑。因此无论出于利益还是效率方面的考虑，各国政府对于大数据在宏观信息层面的管理都已提到议事日程上来。美国奥巴马政府2亿美元的“大数据研究和发展计划”，中国工信部在物联网“十二五”规划中提出了与大数据密切相关的四项关键技术创新工程：信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术、信息处理技术。由此可见，各国政府充分意识到了大数据的潜在价值，试图从宏观上对信息结构进行合理的开发与应用。而在政府宏观信息管理范畴内较为重要的一个问题是“数据开放”，只有在保证数据透明开放的前提下，大数据的潜在价值才有被开发的可能。以大数据在政务管理方面的应用为例。今天政府工作在电子政务方面的发展已经相对普及，但始终停留于低层次的初级水平，这不仅涉及到政府工作效率，更是对政府职能的一次叩问。蒂姆·奥莱利在Web2.0概念基础上提出了政府2.0。所谓政府2.0是指政府利用互联网上的多元信息平台，打造形成一个国民互动、共同创新的整合开放平台。以此保证与民众直接互动和沟通，从条块分割、封闭的架构迈向一个开放、协同、合作、互动的架构，使政府真正成为服务型政府。其基本特征是公开透明、互动沟通、开放创新、平台服务。大数据对于政府2.0以及政府工作的推动无疑是革命性的，它最终推动了政府信息资源的公开化和有效利用，打破了政府与社会民众间的无形藩篱
大数据在中观信息管理层面的应用
大数据在信息管理中观层面的影响主要通过对于信息系统的管理完成的，主
要应用于某一部门或某一区域的信息管理。比如大数据在公共事务管理方面的应用，在电子政务、医疗卫生、新闻通信、教育管理、公共交通等部门领域内的事务管理，极大提高了公共事务的处理效率，并为公共事务的管理建立起新方法与新秩序。在中观层面信息管理的应用过程中，大数据能够在具体领域起到关键作用。比如大数据对图书馆在信息数据获取与服务等方面提供的机遇与挑战；大数据在当前企业竞争情报系统管理方面的强大优势；大数据在城市交通管理体系建构中的积极作用；在医疗方面能够有效预测流感的发生，并及时采取合理的治疗手段，保证社会医疗卫生安全；甚至对于电力通信、地理测绘等也能产生效能。大数据的积极影响已经深入社会生活各个层面，并且已经开始干预生活，影响人们的生活模式
大数据在微观信息管理层面的应用
大数据在信息管理微观层面的应用，主要表现为对于信息以及信息资源的处理等方面，具体针对某类客户、某一问题的信息收集、整理、分析工作。例如汽车导航、航海路线、设备维修、人员管理等微观事务的信息管理，能够切实解决现实生活中的具体问题。大数据的这种微观信息管理在商业、经济领域的应用效果表现得最为突出，甚至很多企业正是以大数据的开发而闻名。正如著名的O'Reilly公司预言的那样，“数据是下一个‘IntelInside’，未来属于将数据转换成产品的公司和人们。”其中世界最早的大数据公司之一Farecast公司，他们创建了一个相对稳定的预测系统，在对某一行业的数据进行合理分析的基础上，用以预测某类产业价格的升降趋势。比如在机票价格、宾馆预订、二手车购买等方面，通过Farecast公司的预测系统可以发现它们价格的走势与增降幅度，且具有较高的命中率，从而帮助很多消费者节省大量开支。其后微软公司（Microsoft）、
国际商业机器公司（IBM）、甲骨文公司（Oracle）、谷歌公司（Google）、亚马逊公司（Amazon）、Facebook等等各大跨国巨头也都先后进入大数据领域，一方面推动着大数据处理技术快速发展，另一方面从大数据中获取巨额利润。比如以图书销售为主要业务的亚马逊公司，他们采用了机器生成的个性化图书推荐系统，以此代替之前的书评家的个人评论与推荐，从而极大降低了投入成本、增长了销售量，并最终彻底改变了电子商务，使电子商务在今天得以全面普及。同时亚马逊公司与各大出版公司协商将图书数据化的工程也取得了巨大成功，将大数据的应用推向新的方向、走向新的高峰。今天大数据在经济领域的应用可谓深入而广泛，已经成为了不可逆转的一种趋势
大数据背景下我国信息资源管理现状分析我国的网络信息资源管理跟一些发达国家相比，还存在很大的差距，即我国的网络信息资源管理所研究的内容还不是很系统和完善，一般对网络信息资源管理的研究也主要是从理论的层面进行研究的，主要研究的内容有信息资源的特征、信息资源管理的体系结构以及信息资源的利用中所存在的问题和相应的对策等。在当前信息技术飞速发展的时代，信息资源的重要性不言而喻，全球特别是发达国家对大数据的研究非常重视。
特别是近些年，美国政府相关部门以及军方斥巨资研究大数据以及大数据的发展规划，以便更好地提升美国的教育事业、科研事业以及整个国家的信息安全能力，这表明美国非常重视大数据的研究，并将大数据作为国家发展的一个促进策略。
从目前的形式来看，我国对大数据的研究也紧跟时代的发展潮流，信息资源管理发展由最初的传统型管理步入网络信息资源管理时代，其发展势头迅猛。邬
贺铨院士曾经说过：“我国将产生全球最大量的数据，要重视大数据的开发利用和管理。”而工信部提出我国必须要利用信息资源促进并发展传统产业，有效提升传统产业的质量和经济效益，进而促进我国经济社会的快速、稳定发展。信息处理技术所包括的数据存储技术、图像视频智能分析技术以及数据挖掘信息技术等也都属于大数据处理技术。而大数据背景下，我国在信息资源管理和利用方面存在的问题很多，如当前我国依然沿用其他先进国家的网络信息资源管理和利用技术，没有自主性和创新性；大数据安全管理能力不强、大数据存储及处理能力不高、大数据应用能力较差等。在技术的角度来讲，当前我国主要研究的是数据库以及数据挖掘等方面，包括一些搜索引擎技术、元数据以及专业指引库技术等。而现在，我国无法提出适合我国信息技术快速发展的信息资源管理手段，虽然也有很多研究性的理论知识，但是将其付诸实践的难度却很大。
结论：
通过研究发现，关于大数据的开发虽然已经取得巨大进步，但仍处于初级阶段，在信息技术与信息管理方面尚有较大提升空间，应用范围也有待进一步扩展，同时它的反本质主义倾向也易于导致边际的泛化扩展，这都需要进一步研究解决。最后我们应该看到，大数据作为信息管理领域内出现的一种新理念、新技术，它为我们带来了新的契机，面对这一历史的端点，我们有责任与义务投入全部的科研热情与力量，将我国大数据研究推至世界领先地位，以保证我们在新世纪激烈的竞争环境中占据有利地位
参考文献：
[1]梁吉业,冯晨娇,宋鹏.大数据相关分析综述[J].计算机学报,2016,(01):1-18.
[2]黄欣荣.大数据技术的伦理反思[J].新疆师范大学学报(哲学社会科学
版),2015,(03):46-53+2.
[3]黄刘生,田苗苗,黄河.大数据隐私保护密码技术研究综述[J].软件学报,2015,(04):945-959.
[4]李学龙,龚海刚.大数据系统综述[J].中国科学:信息科学,2015,(01):1-44.
[5]孙杰,贺晨.大数据时代的互联网金融创新及传统银行转型[J].财经科学,2015,(01):11-16.
[6]刘雅辉,张铁赢,靳小龙,程学旗.大数据时代的个人隐私保护[J].计算机研究与发展,2015,(01):229-247.
[7]方巍,郑玉,徐江.大数据:概念、技术及应用研究综述[J].南京信息工程大学学报(自然科学版),2014,(05):405-419.
[8]何克抗.大数据面面观[J].电化教育研究,2014,(10):8-16+22.
[9]任磊,杜一,马帅,张小龙,戴国忠.大数据可视分析综述[J].软件学报,2014,(09):1909-1936.
[10]程学旗,靳小龙,王元卓,郭嘉丰,张铁赢,李国杰.大数据系统和分析技术综述[J].软件学报,2014,(09):1889-1908.
[11]刘道新,胡航海,张健,徐秀敏.大数据全生命周期中关键问题研究及应用[J].中国电机工程学报,2015,(01):23-28.
[12]李广建,化柏林.大数据分析与情报分析关系辨析[J].中国图书馆学报,2014,(05):14-22.
[13]黄永勤.国外大数据研究热点及发展趋势探析[J].情报杂志,2014,(06):99-104+78.
[14]郭华东,王力哲,陈方,梁栋.科学大数据与数字地球[J].科学通
报,2014,(12):1047-1054.
[15]邱东.大数据时代对统计学的挑战[J].统计研究,2014,(01):16-22.
[16]张引,陈敏,廖小飞.大数据应用的现状与展望[J].计算机研究与发展,2013,(S2):216-233.
[17]祝智庭,沈德梅.基于大数据的教育技术研究新范式[J].电化教育研究,2013,(10):5-13.
[18]俞立平.大数据与大数据经济学[J].中国软科学,2013,(07):177-183.
[19]王元卓,靳小龙,程学旗.网络大数据:现状与展望[J].计算机学报,2013,(06):1125-1138.
[20]朱东华,张嶷,汪雪锋,李兵,黄颖,马晶,许幸荣,杨超,朱福进.大数据环境下技术创新管理方法研究[J].科学学与科学技术管理,2013,(04):172-180.
[21]严霄凤,张德馨.大数据研究[J].计算机技术与发展,2013,(04):168-172.
[22]王珊,王会举,覃雄派,周烜.架构大数据:挑战、现状与展望[J].计算机学报,2011,(10):1741-1752.
大数据文献综述
信息资源管理文献综述 题目：大数据背景下的信息资源管理 系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015 任课教师： 2017年6月 大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。
关键词：大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念.......................................................... 大数据定义...................................................... 大数据来源...................................................... 传统数据库和大数据的比较........................................ 大数据技术.......................................................... 大数据的存储与管理.............................................. 大数据隐私与安全................................................ 大数据在信息管理层面的应用.......................................... 大数据在宏观信息管理层面的应用.................................. 大数据在中观信息管理层面的应用.................................. 大数据在微观信息管理层面的应用.................................. 大数据背景下我国信息资源管理现状分析................................ 前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日
大数据文献综述
信息资源管理文献综述题目：大数据背景下的信息资源管理 系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015 任课教师： 2017年6月
大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。 关键词：大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念 (3) 大数据定义 (3) 大数据来源 (3) 传统数据库和大数据的比较 (3) 大数据技术 (4) 大数据的存储与管理 (4)
大数据隐私与安全 (5) 大数据在信息管理层面的应用 (6) 大数据在宏观信息管理层面的应用 (6) 大数据在中观信息管理层面的应用 (7) 大数据在微观信息管理层面的应用 (8) 大数据背景下我国信息资源管理现状分析 (9) 前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日 报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的大技术变革.“世界经济论坛”报告指出大数据为新财富，价值堪比石油.因此，目前世界各国纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要举措. 当前大数据分析者面临的主要问题有:数据日趋庞大，无论是入库和查询，都出现性能瓶颈;用户的应用和分析结果呈整合趋势，对实时性和响应时间要求越来越高;使用的模型越来越复杂，计算量指数级上升;传统技能和处理方法无法应对大数据挑战. 正文：
大数据文献综述
信息资源管理文献综述题目：大数据背景下的信息资源管理系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015 任课教师： 2017年6月
大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。 关键词：大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念 (2) 大数据定义 (2) 大数据来源 (2) 传统数据库和大数据的比较 (3) 大数据技术 (3) 大数据的存储与管理 (4) 大数据隐私与安全 (4) 大数据在信息管理层面的应用 (5) 大数据在宏观信息管理层面的应用 (5) 大数据在中观信息管理层面的应用 (6) 大数据在微观信息管理层面的应用 (7) 大数据背景下我国信息资源管理现状分析 (8)
前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日 报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的 大技术变革.“世界经济论坛”报告指出大数据为新财富，价值堪比 石油.因此，目前世界各国纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞 争制高点的重要举措. 当前大数据分析者面临的主要问题有:数据日趋庞大，无论是入 库和查询，都出现性能瓶颈;用户的应用和分析结果呈整合趋势，对 实时性和响应时间要求越来越高;使用的模型越来越复杂，计算量指 数级上升;传统技能和处理方法无法应对大数据挑战. 正文： 大数据概念 大数据定义 维基百科对大数据的定义则简单明了:大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。也就是说大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理 大数据来源 1)来自人类活动:人们通过社会网络、互联网、健康、金融、经济、交通等活动过程所产生的各类数据，包括微博、病人医疗记录、文字、图形、视频等
大数据外文翻译参考文献综述
大数据外文翻译参考文献综述 (文档含中英文对照即英文原文和中文翻译) 原文： Data Mining and Data Publishing Data mining is the extraction of vast interesting patterns or knowledge from huge amount of data. The initial idea of privacy-preserving data mining PPDM was to extend traditional data mining techniques to work with the data modified to mask sensitive information. The key issues were how to modify the data and how to recover the data mining result from the modified data. Privacy-preserving data mining considers the problem of running data mining algorithms on confidential data that is not supposed to be revealed even to the party
running the algorithm. In contrast, privacy-preserving data publishing (PPDP) may not necessarily be tied to a specific data mining task, and the data mining task may be unknown at the time of data publishing. PPDP studies how to transform raw data into a version that is immunized against privacy attacks but that still supports effective data mining tasks. Privacy-preserving for both data mining (PPDM) and data publishing (PPDP) has become increasingly popular because it allows sharing of privacy sensitive data for analysis purposes. One well studied approach is the k-anonymity model [1] which in turn led to other models such as confidence bounding, l-diversity, t-closeness, (α,k)-anonymity, etc. In particular, all known mechanisms try to minimize information loss and such an attempt provides a loophole for attacks. The aim of this paper is to present a survey for most of the common attacks techniques for anonymization-based PPDM & PPDP and explain their effects on Data Privacy. Although data mining is potentially useful, many data holders are reluctant to provide their data for data mining for the fear of violating individual privacy. In recent years, study has been made to ensure that the sensitive information of individuals cannot be identified easily. Anonymity Models, k-anonymization techniques have been the focus of intense research in the last few years. In order to ensure anonymization of data while at the same time minimizing the information
大数据云计算文献综述
大数据云计算文献综述 一个大数据的调查 摘要：在这篇论文中，我们将回顾大数据的背景以及当前发展状况。我们首先介绍大数据的一般应用背景以及回顾涉及到的技术，例如：云计算、物联网、数据中心，以及Hadoop。接下来我们着重大数据价值链的四个阶段，也就是：数据生成，数据采集，数据存储和数据分析。对于每个阶段，我们介绍应用背景，讨论技术难题以及回顾最新技术。最后，我们介绍几个大数据的代表性应用，包括企业管理，物联网，在线社交网络，媒体应用，集成智慧，以及智能电网。这些讨论旨在提供一个全面的概述以及对读者感兴趣的领域的蓝图。这个调查包括了对开放问题和未来方向的讨论。 关键字大数据云计算物联网数据中心Hadoop 智能电网大数据分析 1、背景 1.1大数据时代的曙光 在过去的二十年，数据在各种各样的领域内爆炸式增长。按照2011年来自国际数据公司（IDC）的报告，世界上总共的创建及复制的数据量达到1.8zb,在五年内增长了大约九倍[1]。在未来这个数字至少每两年增加一倍。在全球数据的爆炸增长下，大数据这个词主要来描述巨大的数据集。与传统的数据集相比，大数据通常包括非结构化数据，这需要更实时的分析。 另外，大数据也能在发现新价值上带来新优势，帮助我们帮助我们获得一个深入隐藏价值的认识，也导致新挑战，例如，如何有效地组织和管理这样的数据集。
近日，行业产生兴趣的大数据的高潜力，许多政府机构公布主要计划加快大数据的研究和应用[2]。此外，大数据问题往往覆盖在公共媒体，如经济学[3，4]，纽约时报[5]，和全国公共广播电台[6,7]。这两个主要的科学期刊，Nature和Science，还开通了专栏讨论大数据的挑战和影响[8,9]。大数据的时代已经到来超越一切质疑[10]。 目前，与互联网公司的业务相关联的大数据快速增长。例如，谷歌处理的数据达数百拍字节（PB），Facebook的生成日志数据每月有超过10 PB，百度一家中国公司百度，业务流程有数十PB的数据，而阿里巴巴的子公司淘宝每天的网上交易产生几十太字节（TB）的数据。图1示出的全球数据量的热潮。当大型数据集的数量急剧上升，它也带来了许多具有挑战性的问题，解决方案如下： 图一、持续增长的数据 信息技术的最新发展（IT）使其更容易以产生数据。例如，每分钟有平均72个小时的视频上传到YouTube[11]。因此，我们面临的主要挑战是从广泛分布的数据源中收集和整合大量的数据。 云计算和物联网（IOT）的快速发展进一步促进数据的大幅增长。云计算提供了安全措施，访问网站以及数据资产的渠道。在物联网的典范，遍布世界各地的传感器正在收集和传送数据到云端进行存储和处理。这样的数据在数量和相互关系将远远超过对IT架构和现有企业的基础设施的能力，以及它的实时要求也将极大地强调可用的计算能力。日益增长的数据造成怎样在当前硬件和软件的基础上存储和管理如此庞大的异构数据集的问题。
大数据时代 文献综述
智慧时代下大数据技术在教育 领域的应用研究综述 姓名：李欢欢学号：2012221111120004 一、前言 大数据是近年来出现在通信和计算机领域中的一个热门关键词。关于大数据，尚未有一个统一的定义，但却有两个观点能够诠释大数据的本质。第一个观点来自于Gartner公司的Merv Adrian在2011年第一季度刊登在Teradata Magazine上的一篇文章，文中指出“数据超出了常用硬件环境和软件工具在可接受的时间内为其用户收集、管理和处理数据的能力”[1]。另一个观点来自于麦肯锡全球数据分析研究所(Mckinsey Global Institute)在2011年6月发布的《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》报告，报告中提出“大数据是指大小超出了典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集”[2]。麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和应用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 大数据已经深刻地影响到人们的生活、工作和学习。大数据的意义在于对由多种类型数据构成的数据集体进行分析和研究，提取有利用价值的信息，从而帮助人们在解决问题时可以作出科学的决策。同样大数据的威力强烈地冲击着教育系统，正在成为推动教育系统创新与变革的颠覆性力量。 二、大数据技术在教育领域的应用现状分析 1 大数据定义与特征 大数据（bigdata），又称巨量资料，海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。研究机构Gartner[3]认为“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。麦肯锡的定义：大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行采集、存储、管理和分析的数据集合。无论哪种定义，我们可以看出，大数据并不是一种新的产品也不是一种新的技术，大数据只是数字化时代出现的一种现象。 大数据的主要特点可以概括为4V+1C。4V包含了四个层面：第一，即V olume（大容量），海量数据，规模庞大，已跃升到PB 级别；第二，Velocity（高速度），实时处理，处理速度快，涉及感知、传输、决策、控制开放式循环的大数据，数据实时处理有着极高要求，通过传统数据库查询方式得到的“当前结果”可能已没有价值，这也是大数据和传统的数据挖掘技术本质上的不同；第三，Variety（多样性），数据类型繁多：网络日志、视频、地理位置信息、图片等都是大数据；第四，Veracity（低密度），数据价值大，但价值密度低。对海量数据挖掘分析，对未来趋势与模式的可预测分析，深度复杂分析；“1C”即Complexity，是通过数据库处理持久存储的数据不再适用于大数据处理，需要有新的方法来满足异构数据统一接入和实时数据处理的需求[4]。 2 国内研究现状 对于“智慧时代下大数据技术在教育领域的应用”国内研究的现状，我主要通过借助中国知网提供的论文发表数据进行分析。在中国知网中选择“高级检索”类型，并在检索条件中选择“主题”检索，输入“大数据”并含“教育”，截止到2014年4月17日共检索出303 条结果与之相关，通过手工筛选，把会议报道等无关信息剔除掉，剩余160篇文章。 大数据在教育领域的应用，与国外相比，国内起步稍晚，还未形成整体力量。虽然2009年开始，大数据就成为了流行词汇，但是它在教育领域的应用是近3年才出现的。国内最早
大数据的经济学研究文献综述
大数据的经济学研究文献综述 摘要： 本文从大数据背景下的经济学研究出发，分析了大数据背景下对传统经济学所带来的冲击和挑战，以及大数据在经济学中的应用。大数据的应用给传统经济学带来了全新的方法，更重要的是，大数据给传统经济学带了全新的视角。 【关键词】大数据；大数据经济学；传统经济学；挑战 Abstract This article analyzed the big data which bring a big impact and challenges on the traditional economics under the background of big data, as well as the big data applications in economics. Big data’s applications has brought a new approach to traditional economics, more importantly, big data has brought a new perspective of traditional economics. 【Key words】big data; big data economics; traditional economics; challenges 1国外关于大数据经济学问题的探讨现状 对于大数据的概念，企业和学术界目前尚未形成公认的准确定义。维基百科的定义：大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策目的的资讯。麦肯锡的定义：大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行采集、存储、管理和分析的数据集合。Dumbill ( 2012)采用IBM 公司的观点，认为大数据具有“3V”特点，即规模性( Volume ) 、多样( Variety ) 、实时性( Velocity) 。以IDC 为代表的业界认为大数据具备“4V”特点，即在3V 的基础上增加价值性( Value) 。权威IT 研究与顾问咨询公司Gartner将大数据定义为“在一个或多个维度上超出传统信息技术的处理能力的极端信息管理和处理问题。美国国家科学基金会( NSF) 则将大数据定义为“由科学仪器、传感设备、互联网交易、电子邮件、音视频软件、网络点击流等多种数据源生成的大规模、多元化、复杂、长期的分布式数据集”。 维克托（2013）赞同许多物理学家的看法，认为世界的本质就是数据。因此，大数据时代的经济学、政治学、社会学和许多科学门类都会发生巨大甚至是本质上的变化和发展，进而影响人类的价值体系、知识体系和生活方式。
大数据研究综述
大数据文献综述 随着以博客、社交网络、基于位置的服务ＬＢＳ为代表的新型信息发布方式的不断涌现，以及云计算、物联网等技术的兴起，数据正以前所未有的速度在不断地增长和累积，国际数据公司( IDC) 的数字宇宙研究报告称[1]：2011 年全球被创建和被复制的数据总量超过1. 8ZB，且增长趋势遵循新摩尔定律( 全球数据量大约每两年翻一番) ，预计 2020 年将达到 35ZB．与此同时，数据复杂性也急剧增长，其多样性、低价值密度、实时性等复杂特征日益显著，大数据时代已经来到。学术界、产业界甚至于政府机构都已经开始密切关注大数据问题，并对其产生浓厚的兴趣。 一、大数据国内外发展现状 对于学术界，1989 年在美国底特律召开的第 11 届国际人工智能联合会议专题讨论会上，首次提出了“数据库中的知识发现（KDD）”的概念。在1995年召开了第一届知识发现与数据挖掘国际会议，随着与会人员的增加，KDD国际学术成为年会。大数据的兴起，主要是国际顶尖期刊《Nature》早在2008年推出了Big data专刊[2]。计算社区联盟(computing community consortium ) 在2008年发表了报告“big data computing：creating revolutionary breakthroughs in commerce, science and society ”[3]，阐述了在数据驱动的研究背景下，解决大数据问题所需的技术以及面临的一些挑战。《science》在2011年2月推出专刊“dealing with data ”[4]，主要围绕着科学研究中大数据的问题展开讨论，说明大数据对于科学研究的重要性．美国一些知名的数据管理领域的专家学者则从专业的研究角度出发，联合发布了一份白皮书《challenges and opportunities with big data》［5］。该白皮书从学术的角度出发介绍了大数据的产生，分析了大数据的处理流程，并提出大数据所面临的若干挑战。全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey ）2011年6月份发布了一份关于大数据的详尽报告“big data :the next frontier for innovation , competiton,and productivity”［6］，对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入2012年以来，大数据的关注度与日俱增1月份的达沃斯世界经济论坛上，大数据是主题之一，该次会议还特别针对大数据发布了报告“big data，big compat :new possibilities for international development”［7］，探讨了新的数据产生方式下，如何更好地利用数据来产生良好的社会效益．该报告重点关注了个人产生的移动数据与其他数据的融合与利用．3月份美国奥巴马政府发布了“大数据研究和发展倡议”［8］（big data research and development initiative），投资２亿以上美元，正式启动“大数据发展计划”．计划在科学研究、环境、生物医学等领域利用大数据技术进行突破．奥巴马政府的这一计划被视为美国政府继信息高速公路计划之后在信息科学领域的又一重大举措．与此同时，联合国一个名为“global pulse ”的倡议项目在今年５月发布报告“big data for development :challenges or opportunities”［9］，该报告主要阐述大数据时代各国特别是发展中国家在面临数据洪流（data deluge）的情况下所遇到的机遇与挑战，同时还对大数据的应用进行了初步的解读．《纽约时报》的文章“the age of big data ”[10]。则通过主流媒体的宣传使普通民众开始意识到大数据的存在，以及大数据对于人们日常生活的影响。 在产业界，经济利益成为主要的推动力，IBM、ORACLE、微软、谷歌、亚马逊、Facebook、Teradata、EMC、惠普等跨国巨头也因大数据技术的发展而更加具有竞争力[11]。仅2009 年一年，谷歌公司通过大数据业务对美国经济贡献540 亿
大数据文献综述范文写比较文学的文献综述范文
大数据文献综述范文写比较文学的文献综述范文文献综述格式及写作技巧（附文献综述范文） 文献综述是在对文献进行阅读、选择、比较、分类、分析和综合的基础上，研究者用自己的语言对某一问题的研究状况进行综合叙述的情报研究成果。文献的搜集、、分析都为文献综述的撰写奠定了基础。 文献综述格式一般包括： 文献综述的引言： 包括撰写文献综述的原因、意义、文献的范围、正文的标题及基本内容提要； 文献综述的正文： 是文献综述的主要内容，包括某一课题研究的历史 (寻求研究问题的发展历程)、现状、基本内容 (寻求认识的进步)，研究方法的分析(寻求研究方法的借鉴)，已解决的问题和尚存的问题，重点、详尽地阐述对当前的影响及发展趋势，这样不但可以使研究者确定
研究方向，而且便于他人了解该课题研究的起点和切入点，是在他人研究的基础上有所创新； 文献综述的结论： 文献研究的结论，概括指出自己对该课题的研究意见，存在的不同意见和有待解决的问题等； 文献综述的附录： 列出 ___，说明文献综述所依据的资料，增加综述的可信度，便于读者进一步检索。 一、文献综述不应是对已有文献的重复、罗列和一般性介绍，而应是对以往研究的优点、不足和贡献的批判性分析与评论。因此，文献综述应包括综合提炼和分析评论双重含义。 文献综述范文1：“问题——探索——交流”小学数学教学模式的研究
... ...我们在网上浏览了数百种教学模式，下载了二百余篇有关教学模式的文章，研读了五十余篇。概括起来，我国的课堂教学模式可分三类： (1) 传统教学模式——“教师中心论”。这类教学模式的主要理论根据是行为主义学习理论，是我国长期以来学校教学的主流模式。它的优点是... ...，它的缺陷是... ... (2) 现代教学模式——“学生中心论”。这类教学模式的主要理论依据是建构主义学习理论，主张从教学思想、教学设计、教学方法以及教学管理等方面均以学生为中心，20世纪 90年代以来，随着信息技术在教学中的应用，得到迅速发展。它的优点是... ...，它的缺陷是... ... (3) 优势互补教学模式——“主导——主体论”。这类教学模式是以教师为主导，以学生为主体，兼取行为主义和建构主义学习理论之长并弃其之短，是对“教师中心论”和“学生中心论”的扬弃。“主导——主体论”教学模式体现了辩证唯物主义认识论，但在教学实践中还没有行之有效的可以操作的教学方法和模式。 以教师为中心的传统小学数学教学模式可表述为“复习导入——传授新知——总结归纳——巩固练习——布置作业”。这种教学模
文献综述 大数据下医疗信息化研究
XXXX大学 毕业论文(设计)文献综述 大数据下医疗信息化研究文 献综述 院系名称：XXXX学院 专业：xxxxxxxx 学生姓名：Docer 学号： 123456789 指导老师：Docer XXXX大学教务处制
2017年3月1日 大数据下医疗信息化研究文献综述 摘要：医疗信息化是大数据时代下医疗卫生行业发展的总体趋势。但是，医疗信息化的发展目前处于起步阶段，发展中存在一些潜在问题，但是云计算和物联网等技术的发展为医疗信息化提供新的契机与发展空间。本文拟分析目前医疗信息化的发展现状、发展的问题与挑战并分析发展的机遇，提出医疗信息化发展的建议。 关键词：大数据医疗信息化研究综述 一、医疗信息化发展现状 对中国的医疗卫生信息化建设而言，2012年是一个值得纪念的年份。这一年，医疗信息化投入成倍增加，电子病历评级全面展开，医院等级评审重新启动，移动医疗、区域医疗、物联网持续升温，云计算、大数据崭露头角，信息安全得到更多重视，医院信息规范和标准化进一步加强，一些新的企业进军医疗IT市场医疗信息化的热潮扑面而来，让每一个行业从业者都切实感受到了它的热度。2012年国务院发布的《中国医疗卫生事业白皮书》中明确指出:“健康是促进人的全面发展的必然要求，……在中国这个有着13亿多人口的发展中大国，医疗卫生关系亿万人民健康，是一个重大民生问题。”医疗信息化则是医疗卫生事业能否更好服务于公众的重要保障。近年来信息技术飞速发展，实现物物相联的物联网和使IT资源按需分配的云计算等技术使得医疗卫生信息化日新月异，2013年成为大数据元年。医疗卫生信息平台、业务系统、数字化医疗仪器与设备在医疗卫生机构迅速普及开来，与之同时产生了大量的医疗信息资源。如何让利用这些海量的信息资源更好地为医疗卫生行业的管理、医院的诊疗、科研和教学服务，已经越来越成为人们所关注的热点。与此同时，医疗数据的隐私性、安全性问题也随之而来，特别是当这些数据需要发布在网上供二次使用的时候。近些年来，随着政府对医疗卫生信息化建设重视程度的加深和政府投人的增多，我
互联网与大数据思维 的文献综述
【题名】互联网和大数据思维 【作者】郭大蕾 【学号】 【系别】11级广播电视新闻学 【前言】 “大数据”的提出由来已久，由于互联网和信息技术的进步，各个领域的数据量都在迅猛增长，而通过数据的分析、开发和整合，人类现在可以发现新的知识、创造新的价值，从而带来“大知识”、“大科技”、“大智能”、“大利润”和“大发展”。伴随我们的理念、思维方式、营销方法论势必也要进行变革，即所谓的大数据思维。而“美丽说”作为大型女性时尚社交网站，可以说是大数据思维运用中新型互联网社交网站的典型案例。 大数据，既是“因为小所以大”，也是“因为大所以小”。因为小所以大，是大数据的“有”。因为互联网上有很细节、很海量的数据，在互联网的社会环境下可以通过技术方法在经济可承受的前提下把数据找回来。而因为大所以小，是大数据的“用”。由于有了丰富的数据，各类互联网媒体、服务才可以针对某一个特定用户，给他提供更精准的服务，将传统的“一对多灌输式的广告”变为“个性化推荐”。 “大数据”，其实并不是新的概念和现象。早在1980 年代，美国就有人提出了“大数据”的概念。30多年来，由于互联网和信息技术的进步，各个领域的数据量都在迅猛增长，美国的企业界、学术界也不断地对这个现象及其意义进行探讨。最近这一两年，“大数据”这个概念在美国变得越来越流行、越来越重要。2012年3月，美国联邦政府宣布投入2亿多美元启动大数据的研发任务，并把大数据定义为和历史上的互联网、超级计算同等重要的国家战略。之所以上升到国家战略的层面，是因为随着数据的爆炸，数据的收集、保存、维护、共享、使用等等任务，都成为横跨各个领域、牵一发而动全身的现象和挑战。但这些现象和挑战的重中之重，还是因为人类分析和使用数据的能力大幅提高，通过数据的分析、开发和整合，人类现在可以发现新的知识、创造新的价值，从而带来“大知识”、“大科技”、“大智能”、“大利润”和“大发展”。 而我们一直生活在数据的世界里，但以往受限于技术，主要应用抽样、局部、片面的数据，或者在不能获得实证数据的时候依赖经验、理论、假设等去发现未知领域的规律。而现在，互联网推动了大数据由后台走向前台。
大数据的经济学研究文献综述
大数据的经济学研究文献综述 学院：金融学院班级：13金融学硕姓名：熊美兰 摘要：本文从传媒经济本体研究、产业经济学视角下的传媒经济研究、传媒经济研究工具的创新等方面来管窥近年来该领域的主要关注点以及新趋势和新突破，同时关注传媒经济学科体系研究的最新发展。本年度传媒经济研究主题较为集中，主要是探讨传媒产业的数字化生存、全媒体转型策略与路径。演化经济学、制度经济学、计算机和通信技术等视角和方法的引人，更加凸显了传媒经济学“跨学科”和“融合”的特征。 关键字：全媒体；三网联合；大数据；云计算；传媒经济学 一、引言 2012年，Twitter上每天发布超过4亿条微博，Facebook上每天更新的照片超过1000万张，Farecast公司用将近10万亿条价格记录来预测机票价格，准确率高达75%，采用该系统购票，平均每张机票可节省50美元Gartner 预测未来5年全球大数据将会增加8倍，其中80%是非结构化数据2013年世界上存储的数据将达到1.2ZB(1ZB=1024EB，1EB=1024PB，1PB=1024TB，1TB=1024GB)，如果将这些数据刻录到CDＲ只读光盘上，并堆起来，其高度将是地球到月球距离的5倍2011年，麦肯锡公司对全世界大数据的分布作了一个研究和统计，中国2010年新增的数据量约为250PB，而欧洲约为2000PB，美国约为3500PB，大数据已经深深地充斥了人类经济社会的许多角落。 著名未来学家阿尔文托夫勒(1980)［1］很早就在其经典著作《第三次浪潮》中，将大数据热情地赞誉为第三次浪潮的华彩乐章，但是大数据成为高频词是最近一两年的事情。随着社交网络“物联网”云计算的兴起，数据规模越来越大，2011年5月，全球知名咨询公司麦肯锡(Mckinsey andCompany)发布了《大数据: 创新、竞争和生产力的下一个前沿领域》［2]报告，标志着“大数据”时代的到来，指出数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素；而人们对于海量数据的运用，将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来，2012年世界经济论坛发布了《大数据、大影响》［3］的报告，从金融服务、健康教育农业、医疗等多个领域阐述了大数据给世界经济社会发展带来的机会。2012年3月，奥巴马政府发布《大数据研究和发展倡议》［4］，投资2.5亿美元，正式启动大数据发展计划，计划在科学研究、环境、
大数据下医患关系研究的文献综述
大数据下医患关系研究的文献综述
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研究生课程论文《大数据下医患关系研究的文献综述》 课程名称中国特色社会主义理论与实践研究 姓名赖志远 学号１611４0３003 专业机械工程 任课教师朱银端 开课时间２０16-2017学年第一学期
教师评阅意见: 论文成绩评阅日期 课程论文提交时间：年月日
大数据下医患关系研究的文献综述 赖志远 摘要：近年来，关于医疗纠纷的新闻报道层出不穷，“医闹”现象频频出现在公众的视野当中,不和谐的医患关系已经成为当下中国社会的热点话题。学者们就医患关系的性质、影响因素及应对策略等方面进行了深入分析探讨,形成了许多富有见地的成果。本文在大数据的背景下，以医患关系热点问题为中心进行探讨,对近年来的理论成果进行分析总结，主要从国内医患关系的性质、影响因素和构建和谐医患关系的对策这三个方面进行阐述,并在此基础上提出了相关看法及建议。 关键词:大数据医患关系文献综述 一、医患关系的性质 要界定医患关系的性质，首先要弄清医患关系这一概念的内涵和外延。医患关系的内涵和外延，因审视角度的不同而有所差异。从医学角度看,医患关系是医方与患方在诊疗护理过程中产生的特定医治关系。广义上，医方包括医疗机构、医疗者和护士；患方包括患者、患者家属及患者家属以外的监护人。由此可见，医患关系是一个涉及六方面当事人,由诊断、治疗、护理三方面结合而成的较为复杂的社会关系,其中最为关键的是医疗者与患者之间的关系。 李运华认为医患关系的本质是商品货币性质。目前，各国不论是发达国家还是发展中国家,也不论是资本主义或是社会主义,为本国民提供医疗健康保障，免除或是减轻医疗经济负担已经成为普遍的政策方针,只是形式和程度不同。由此可见医疗服务的福利性，但这是存在于医疗机构与国家,特别是患者与国家之间的关系，并非是存在于医院与患者之间。所以说，这种福利性只是给医患关系的商品货币交换关系披上了一层独特的外衣，即使医患之间的货币交换采取一种特别的方式。其中的奥秘在于，医疗机构的服务经费大部分来源于政府的拨款,而这拨款实际上来自于政府对全民的税收,患者在接受医疗服务时享受的福利可以看做是国家或者社会通过国民收入再分配的方式发放于患者手中,这便是所谓医疗服务的福利性。但是如果把政府从这三者中抽出，医院与患者之间的关系便是不折不扣的商品货币交换的关系。1 陈运来则强调医患关系中的合同性质,认为合同性质才能真正揭示医患关系的本质。其总的看法是医患关系应当是一种民事法律关系，且是民事法律关系中的医疗服务合同关系，主要使用《民法通则》和《合同法》。持合同关系的理由主要由以下五点:一、医患关系是由民法所确认和保护的一种社会关系；二、医患关系是一种以人身权和财产权为内容的社会关系；三、医患关系是一种体现国家意志和当事人意志的思想意志关系;四、医患关系具有平 1李运华. 论医患关系的经济本质与法律性质[J]. 医学与社会,2002,04:42-44.
大数据的商业银行文献综述
大数据的商业银行研究文献综述 学院：金融学院班级：13金融学硕姓名：熊美兰 摘要：随着以社交网络为代表的web2.0的兴起、智能手机的普及、各种监控系统及传感器的大量分布，人类正在进入一个数据大爆炸的时代，“大数据”的概念应运而生。本文第一部分简要概括大数据的内涵和对社会、商业和监管环境造成的普适性影响。第二部分详细分析大数据给商业银行带来的机遇和。在此基础上，第三部分提出若干商业银行应对大数据的策略。 关键字：大数据；商业银行；影响；机遇与挑战；策略 1. 引言 随着以社交网络为代表的web2.0的兴起、智能手机的普及、各种监控系统及传感器的大量分布，人类正在进入一个数据大爆炸的时代，“大数据”的概念应运而生。大数据被誉为继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，已经引起各方面的高度关注。麦肯锡在2011年发布研报《大数据：下一个创新、竞争和生产率的前沿》（Manyi ka，Chui,Brown,Bughin,Dobbs,Roxburgh,和Byers，2011），认为数据已经渗透到每个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产要素，而人们对于海量数据的运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。麦肯锡认为金融行业是首先能够受益于大数据浪潮的行业；IBM、Oracle、SAP等业界巨头纷纷收购与大数据有关的公司，积极布局大数据领域。作为拥有大量数据的银行业，在大数据的浪潮中将会受到怎样的影响？我们又应该如何应对？在信息科技界和政府层面对大数据的讨论如火如荼之际，系统讨论大数据和商业银行关系的研究文章却十分鲜见。本文第一部分简要概括大数据的内涵和对社会、商业和监管环境造成的普适性影响。第二部分详细分析大数据给商业银行带来的机遇和。在此基础上，第三部分提出若干商业银行应对大数据的策略。 2. 大数据的内涵及其对社会、商业和个人造成的普适性影响 2.1大数据的内涵 大数据是指一般数据库软件难以获取、储存、管理和分析的大容量数据（Manyika，Chui，Brown，Bughin，Dobbs,Roxburgh,和Byers，2011），它具有4V的特点（王伟、吴以四，2012）：一是数据容量巨大（volume）。国际数据公司（IDC的研究报告称，
大数据文献综述
大数据文献综述 Company number：【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】
信息资源管理文献综述 题目：大数据背景下的信息资源管理 系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：15 任课教师： 2017年6月 大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。 关键词：大数据信息资源管理与利用 目录
前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的大技术变革.“世界经济论坛”报告指出大数据为新财富，价值堪比 石油.因此，目前世界各国纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞 争制高点的重要举措. 当前大数据分析者面临的主要问题有:数据日趋庞大，无论是入 库和查询，都出现性能瓶颈;用户的应用和分析结果呈整合趋势，对 实时性和响应时间要求越来越高;使用的模型越来越复杂，计算量指 数级上升;传统技能和处理方法无法应对大数据挑战. 正文：
大数据文献综述英文版
大数据文献综述英文版 Prepared on 24 November 2020
The development and tendency of Big Data Tang Xia (Guilin University of electronic technology, electronic engineeringandautomation, Guilin) Abstract: "Big Data"is the most popular IT word after the "Internet of things"and "Cloud computing". From the source, development, status quo and tendency of big data, we can understand every aspect of it. Big data is one of the most important technologies around the world and every country has their own way to develop the technology. Key words: big data; IT; technology 1 The source of big data Despite the famous futurist Toffler propose the conception of “Big Data” in 1980, for a long time, because the primary stage is still in the development of IT industry and uses of information sources, “Big Data” is not get enough attention by the people in that age[1]. 2 The development of big data Until the financial crisis in 2008 force the IBM ( multi-national corporation of IT industry) proposing conception of “Smart City” and vigorously promote Internet of Things and Cloud computing so that information data has been in a massive growth meanwhile the need for the technology is very urgent. Under this condition, some American data processing companies have focused on developing large-scale concurrent processing system, then the “Big Data” technology become available sooner and Hadoop mass data concurrent processing system has received wide attention. Since 2010, IT giants have proposed their products in big data area. Big companies such as EMC、HP、IBM、Microsoft all purchase other manufacturer relating to big data in order to achieve technical integration[1]. Based on this, we can learn how important the big data strategy is. Development of big data thanks to some big IT companies such as Google、Amazon、China mobile、Alibaba and so on, because they need a optimization way to store and analysis data. Besides, there are also demands of health systems、geographic space remote sensing and digital media[2]. 3 The status quo of big data Nowadays America is in the lead of big data technology and market application. USA federal government announced a “Big Data’s research and development” plan in March,2012, which involved six federal government department the National Science Foundation, Health Research Institute, Department of Energy, Department of Defense, AdvancedResearchProjectsAgency and