大数据产业发展及应用创新

大数据产业现状及应用创新

【课程目标】

大数据时代已经来临，大数据战略已经上升到国家意志，拥有大数据的规模和利用大数据的能力已经成为国家竞争力的一种体现，大数据的重要性已经毋庸置疑。

本课程围绕大数据产业，从大数据的基本面出发，到大数据应用价值；从大数据的发展现状，到行业发展趋势及大数据市场预测；从大数据的商业模式，再到大数据的战略和大数据思维，进行了全面的分析和探讨。并重点探讨了通信行业的大数据商业模式，发展机遇及新利润增长点。

通过本课程的学习，达到如下目的：

1、了解大数据的基本面，以及大数据在各领域中的应用价值。

2、了解大数据的产业发展现状，产业布局以及大数据的商业模式。

3、了解大数据的发展趋势和市场规模，以及探讨大数据发展策略。

4、了解大数据战略和大数据思维，并用于指导开展企业大数据相关工作。

5、了解通信行业在大数据下的发展机遇与商业模式的创新。

【授课时间】

1天时间

【授课对象】

三级经理、中高层领导、政策制定者等相关人员。

【授课方式】

讲授（发展现状+发展趋势+市场预测）+企业大数据策略探讨

本课程结合当前大数据的发展现状，结合行业的特点，并探讨大数据在电信业的发展策略。实战型能落地大数据营销专家-黄俭老师简介：

滨江双创联盟荣誉理事长；上海蓝草企业管理咨询有限公司首席讲师；多家

知名企业特聘高级管理顾问。

黄老师多年在企业管理、公司战略规划、市场营销、品牌建设、员工管理、绩效考核、上市公司等等方面有着丰富的实践经验；深刻理解了东西方管理精髓。进入培训教育行业，作为资深培训讲师，在企业内训课、公开课、CEO总裁班等百余家企业和大学课堂讲授战略管理、营销管理、品牌管理等领域专业课程，结合自身的企业实践和理论研究，开发的具有知识产权的一系列新营销课程收到企业和广大学员的欢迎和热烈反馈。听黄老师上课，可以聆听他的职场经历，分享他的成绩，干货多多！课程突出实用性、故事性、新鲜性和幽默性。宽广的知识体系、丰富的管理实践、积极向上、幽默风趣构成了独特的教学培训风格，深受听众欢迎。通过一系列销售案例剖析点评，使销售管理人员掌握一些管理先进理念，分析技巧、提高解决问题的能力。黄老师近期培训的东风汽车-商用车公司，华东医药公司的销售团队在培训后，销售业绩有了20%提升。

擅长领域：战略管理/领导力系列/ 经典营销/新营销/大数据营销

授课风格：采用情景式教学法，运用相关的角色模拟和案例分析诠释授课内容，理论与实战并举，侧重实战，结合视听教材，帮助学员在理论基础与实践应用方面全面提升。广大的学员认为授课风格为：幽默风趣、条理清晰、实战、理论联系实际。

主讲课程：

《电话营销技巧》《杰出的房地产销售》《如何做好一流的客户服务》

《电子商务与网络营销》、《销售流程与技巧》、《大客户营销》、《顾问式销售》、《如何成为成功的房产销售员》、《总经理视角下的营销管理》、《非营销人员的营销管理》、《如何塑造成功的电子商务品牌》，《精准数据营销实战》、《卓越营销的营销策划》、《打造双赢关系营销》、《卓越客户服务及实战》、《海外市场客服及实务》

【课程大纲】

第一部分：大数据的核心理念

问题：大数据的核心价值是什么？大数据是怎样用于业务决策？

1、大数据时代：你缺的不是一堆方法，而是大数据思维

2、大数据是探索事物发展和变化规律的工具

3、一切不以解决业务问题为导向的大数据都是耍流氓

4、大数据的核心能力

发现业务运行规律及问题

探索业务未来发展趋势

5、从案例看大数据的核心本质

用趋势图来探索产品销量规律

从谷歌的GFT产品探索用户需求变化

从美国总统竞选看大数据对选民行为进行分析

从大数据炒股看大数据如何探索因素的相关性

6、认识大数据分析

什么是数据分析

数据分析的三大作用

常用分析的三大类别

案例：喜欢赚“差价”的营业员（用数据管理来识别）

7、数据分析需要什么样的能力

懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈现

8、大数据应用系统的四层结构

数据基础层、数据模型层、业务模型层、业务应用层

9、大数据分析的两大核心理念

第二部分：大数据产业发展现状

1、大数据的发展阶段

大数据各产业应用报告

大数据各产业应用 方案

目录 1.大数据概述 (6) 1.1.概述 (6) 1.2.大数据定义 (6) 1.3.大数据技术发展 (8) 2.大数据应用 (11) 2.1.大数据应用阐述 (11) 2.2.大数据应用架构 (13) 2.3.大数据行业应用 (13) 2.3.1.医疗行业 (13) 2.3.2.能源行业 (14) 2.3.3.通信行业 (14) 2.3.4.零售业 (15) 3.大数据解决方案 (16) 3.1.大数据技术组成 (16) 3.1.1.分析技术 (16) 3.1.1.1.可视化分析 (16) 3.1.1.2.数据挖掘算法 (16) 3.1.1.3.预测分析能力 (16) 3.1.1.4.语义引擎 (16) 3.1.1.5.数据质量和数据管理 (17) 3.1.2.存储数据库 (17) 3.1.3.分布式计算技术 (18) 3.2.大数据处理过程 (20) 3.2.1.采集 (20) 3.2.2.导入/预处理 (21) 3.2.3.统计/分析 (21) 3.2.4.挖掘 (21) 3.3.大数据处理的核心技术-Hadoop (21) 3.3.1.Hadoop的组成 (22) 3.3.2.Hadoop的优点： (25) 3.3.2.1.高可靠性。 (25) 3.3.2.2.高扩展性。 (25) 3.3.2.3.高效性。 (25) 3.3.2.4.高容错性。 (25) 3.3.3.Hadoop的不足 (25) 3.3.4.主要商业性“大数据”处理方案 (26) 3.3.2.5.IBM InfoSphere大数据分析平台 (26) 3.3.2.6.Or a c l e Bi g Da t aApplianc (27) 3.3.2.7.Mi c r o s o f t S QLServer (27) 3.3.2.8.Sybase IQ (28)

大数据产业的发展现状及发展举措

大数据产业的发展现状及发展举措 摘要：数据是信息化时代的“石油”。随着大数据的 兴起，与大数据技术相关的产业已成为抢占全球科技发展战略的制高点。本文在分析大数据产业分类及特点的基础上，重点探讨了我国大数据产业的发展现状和发展举措，以期为我国大数据产业发展探索更明晰的思路。 关键词：大数据；大数据产业；发展现状；发展举措 随着大数据的兴起，与大数据技术相关的产业已成为抢占全球科技发展战略的制高点。大数据产业是以互联网、物联网为基础建立起来的一种信息服务业，适时发展大数据产业不仅有助于提高信息资源的利用率，促进国家治理模式和企业决策流程重塑，而且还有利于进一步加强产业创新能力，促进我国创新型国家的早日建成。 一、大数据产业分类及特点 （一）大数据产业分类 根据不同的角度，大数据产业有不同的划分方法。一是二分法。根据占有大数据情况不同，大数据产业可以分为自身生产数据或获取数据的产业和为大数据产业生产基础设 施和技术支持的大数据衍生产业；二是三分法。根据数据的营销模式不同，大数据产业可以分为数据产品销售，为用户

提供个性化服务的服务类产业、整合数据为用户提供整套服务的产业以及通过专业化分析为用户提供产品销售和广告 推介的产业；三是五分法。根据价值模式不同，大数据产业可以分为五种模式：内生型、外生型、寄生型、产品型以及云计算服务型。 （二）大数据产业特点 一是产业服务个性化。据相关调查显示，利用数据进行分析的企业不仅在销售额上比未运用数据分析的企业增长 百分之二十，而且在企业增长率上表现得更为突出，高达百分之五十。由此可见，种类广泛、数量庞大的大数据不仅能够挖掘用户需求，开展个性化定制，创造巨大的价值，而且还能满足高端客户的需求，提升企业生产率，获得更高的经济受益。换句话说，大数据产业已成为企业实现个性化发展的重要工具。二是产业决策智能化。随着大数据产业的发展，大数据产业不仅能促进劳动与资本一体化，提升企业自身的决策智能化发展水平，而且还能推动生产组织去中心化，为行业决策智能化提供平台。过去，局限于信息化技术发展水平，企业只关注数据的存储和传输，对数据的获取、分析和处理还不足企业存储和传输信息的百分之五，也就是说，大数据作为企业发展的重大战略仍未得到充分的重视，其在推动企业决策智能化和科学化发展过程中未能发挥领头羊的 作用。三是产业技术的高创新性。在大数据时代，数据已渗

大数据平台建设方案

大数据平台建设方案 项目需求与技术方案） 、项目背景 十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息 化建设模式发生根本性转变，一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新IT ”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。*** （某政府部门）为积极应对“互联网+” 和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到 “用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合 业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录， 建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、

预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。 1、统筹规划、分步实施。结合我省经济发展与改革领域实际需求，明确总体目标和阶段性任务，科学规划建设项目。先期完成大数据平台的整体架构建设，后期分步完成业务系统的整合及相互间数据共享问题。 2、整合资源、协同共享。对信息资源统一梳理，建立经济发展与改革信息标准资源库和数据规范，逐步消灭“信息孤岛”，加快推进数据资源整合，建设共享共用的大数据中心，实现业务协同。 3 、突出重点、注重实效。以用户为中心，以需求为导向， 以服务为目的，突岀重点，注重实效，加强平台可用性和易用性。 4、深化应用、创新驱动。深入了解用户需求，密切跟踪信息技术发展趋势，不断深化应用、拓展新技术在应用中的广度和深度，促进跨界融合，丰富管理和服务手段。 四、建设方案 为了保证项目的顺利进行和建设目标的可行性，我们采取如下几种建设方案。 1、数据采集方案。 我们统一信息资源标准规范，建立多维度数据库，拓宽 数据来源，通过不同的方式汇聚数据，增强分析力度，提高 监测预警的准确性和时效性。 1、预留接口，支持其它系统各种数据的上传导入处理。 将现存有关经济运行业务系统中的历史数据和时效数据，过上传数据文件至服务器、分析提取有效数据导入服务器数

促进大数据发展行动纲要

【TechWeb报道】9月6日消息，国务院日前印发《促进大数据发展行动纲要》(下称《纲要》)，对大数据开放应用等工作提供指导意见。而根据中国信息通信研究院发布的《2015年中国大数据发展调查报告》显示，2015年中国大数据市场规模将达到115.9亿元，增速达38%。 报告显示，2014年中国大数据市场规模约为84亿元，主要由3部分组成，即大数据软件产值、用于承载大数据应用的硬件产值，以及大数据相关的专业服务产值 2014年大数据软件产值为35.6亿元，占比约42%；大数据硬件产值达28.5亿元，占比约34%；大数据服务产值为19.9亿元，占比约为24%。 此外，预计2016至2018年中国大数据市场规模还将维持40%左右的高速增长。 根据中国政府网消息，日前国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，《纲要》提出未来5至10年我国大数据发展和应用应实现的目标，将惠及全民，助力经济转型。 《纲要》部署三方面主要任务。一要加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力。二要推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型。三要强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展。 根据《纲要》计划，2017年底前跨部门数据资源共享共用格局基本形成；到2018年，开展政府和社会合作开发利用大数据试点，2018年底前建成国家政府数据统一开放平台等；2020年，形成一批具有国际竞争力的大数据处理、分析、可视化软件和硬件支撑平台等产品。 此外，《纲要》提出政府治理大数据工程等十大工程，其中，包括推进政府数据资源共享开放工程、国家大数据资源统筹发展工程、政府治理大数据工程、公共服务大数据工程等4大“政府大数据”工程；工业和新兴产业大数据工程、现代农业大数据工程、万众创新大数据工程、大数据关键技术及产品研发与产业化工程、大数据产业支撑能力提升工程等5大“大数据产业”工程；以及网络和大数据安全保障工程。 《纲要》全文如下： 国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知 国发〔2015〕50 号

大众创业 万众创新 大数据产业园区实施方案(申报材料)

大众创业万众创新大数据应用产业园实施方案 （申报材料）

为全面对接“中国制造2025”和“互联网+”，加快产业转型升级，打造经济新引擎，构筑发展新动能，特制定xx大数据应用产业园实施方案。 一、项目概述 xx大数据应用产业园选址位于龙州工业园区核心区，以已建成的创业园A、B、C三幢大楼为核心，以邻近建设的5幢标准厂房、E幢人才公寓、酒店为配套，以电子商务园、xx软件园、西陂创业孵化中心为支撑，总规划面积500亩，建筑面积66.24万平方米，打造以大数据产品应用为主导，集软件开发、成果转化、企业孵化、技术服务、人才培训交流于一体的新一代信息产业园。 二、发展目标 以培育发展大数据应用产业为主攻方向和特色，有效盘活园区闲置楼宇资源，充分聚合产业、软件、金融、孵化等优势，打造福建省大数据产业发展特色示范区，实现xx中心城区产业和城市的优化升级。 三、发展思路

第一阶段(2015—2017年)为培养成长期，主要是引入龙头企业，加快形成产业集群。完善园区规划建设，制定政策机制，构建宽松发展环境，重点推动纳金网、香榭三维、xx 学院云计算实验室、中国科学院海西研究院3D打印材料研发中心、xx大数据产业应用研究院等一批有代表性的数据应用和服务机构入园，初步形成一定规模的数据服务业产业集群。 第二阶段(2018—2020年)为提升成型期，整合数据资源，形成以数据为基础的新一代信息服务产业特色。依托“云计算”和“物联网”等着力点，进一步整合多领域数据资源，探索以数据资源为基础的信息服务产业发展模式，研究和规范数据资源的应用、范围和权限等，为信息服务产业大发展奠定基础，引领社会化信息服务模式的全面提升，成为福建省大数据产业发展特色示范区。 四、开发布局 以创业园A楼开发为先导核心，同步开发西陂创业孵化中心、xx软件园，加速拓展B、C两幢大楼，配套开发创业园E楼，协同整合电子商务园，尽快形成xx大数据应用产业园区开发的总体框架。 （一）率先开发创业园A楼

大数据平台建设方案

大数据平台建设方案 (项目需求与技术方案) 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门)为积极应对“互联网＋”和大数据时代的机遇和挑战,适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源,打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督,建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同,为决策提供及时、准确、可靠的信息依据,提高政务工作的前瞻性和针对性,加大宏观调控力度,促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道，整合业务信

息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库,为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性,编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施,整合资源、协同共享,突出重点、注重实效,深化应用、创新驱动”的原则,全面提升信息化建设水平,促进全省经济持续健康发展。

我国大数据产业发展现状

我国大数据产业发展现状 一、产业总体情况 （一）市场规模快速增长，供给结构初步形成 市场规模快速增长。十二五以来，我国大数据产业从无到有，全国各地发展大数据积极性较高，行业应用得到快速推广，市场规模增速明显。易观国际数据显示，2011-2014年，我国大数据市场规模分别为37.4亿元、47.3亿元、59亿元和75.7亿元，年平均复合增长约为27%。易观国际同时预测，2015、2016年我国大数据市场规模将保持约30%的增长速度，在十二五末市场规模接近100亿元。 图1 2011-2016年我国大数据市场规模 37.447.3 5975.798.9129.326.7%24.7%28.4%30.7%30.7%0%5%10%15%20%25%30%35%0 20 40 60 80 100 120 140 201120122013 201420152016规模（亿元）增速 数据来源：易观国际数据，2015.1 我国已经初步形成了由互联网企业（以百度、阿里、腾讯为代表）、传统IT 厂商（以华为、联想、浪潮、曙光、用友等为代表）、大数据企业（以亿赞普、拓尔思、海量数据、九次方等为代表）共同组成的市场供给关系，但各环节发展水平不均衡，在

大数据产业链高端环节缺少成熟的产品和服务，面向海量数据的存储和计算服务较多，而前端环节数据采集和预处理，后端环节数据挖掘分析和可视化，及大数据整体解决方案等产品和服务较为匮乏。 （二）技术创新基础初具，应用驱动创新特征明显 技术创新基础初具。十二五以来，工业和信息化部、国家发展与改革委员会、科技部等部门高度重视大数据的发展，利用“核高基”科技重大专项、电子发展基金等进行了前沿部署，针对互联网和大数据发展的迫切需求，安排了非结构化数据管理研究、大型通用数据库系统研究等课题，对非结构化数据管理、大型数据管理的核心技术进行集中攻关。我国企业已经在大数据领域开始布局，不仅加强物理存储设备与处理能力的建设，也加快技术产品的研发与人才队伍的培养。 应用驱动创新特征明显。十二五以来，大数据领域由技术创新转驱动向应用创新驱动转变的趋势开始显现，很多技术和产品是在应用需求的引导下完成的创新和突破。在Hadoop、Spark、Storm等开源技术的影响下，大数据的技术壁垒越来越低，使得开展大数据业务的企业无需担忧技术实现问题，而是将更多的精力和资源投入到对需求的挖掘、分析和满足上。面对各行业的特性需求和不同用户的个性化需求，企业不断地创新出新技术、新产品、新业态和新模式。 （三）投融资活动初步兴起，行业应用成为热点方向 投融资活动初步兴起。十二五期间，我国大数据领域融资并

大数据时代下的创新思维20170816

大数据时代下的创新思维 一、大数据时代下的创新思维 一、过去与未来：摩尔定律的时代VS数据为王的时代 在过去的五十年里，人类整个的发展根本的动力从科技的角度来讲，就是一个摩尔定律，什么意思呢？就是在1965年的时候，英特尔公司后来的创始人摩尔先生，他提出来在今后的十几年里，半导体处理器的性能，比如说容量、计算速度和复杂程度每18个月左右可以翻一番，他也没有预想到这件事一直发生了五十年，以至于整个人类发生了天翻地覆的变化。可以这么讲，我们过去的整个的社会的科技进步、工业进步以及这个GDP的提升都是靠这个摩尔定律，如果我们把这个摩尔定律带来的电信化从过去五十年中拿去，我们会发现我们可能GDP不但没有增加，而且还在减少。那么这是过去五十年的情况，在今后二十年它又会往哪儿走呢？ 在未来的二十年里，什么决定世界经济发展的方向？我认为如果说过去五十年是摩尔定律的时代，未来二十年就是数据为王的时代。大数据会带来机器智能，也就是说让我们的计算机变得非常聪明，以至于它超过我们人类的智能。为什么这么说呢？我们刚才讲了，计算机的发展速度本身是一个指数增长，而我们人的智能的发展速度是一个线性增长，甚至还会稍微慢一点，那么一定在某一个时间点，它会重合。今天可能就是这个重合的时间点，那可能你又会问了，为什么正好在这个时间点上，我们会有这么多的数据？一个是互联网的收集和积累，再有一个就是今天各种传感器，各种智能设备，各种监控设备，它们无时无刻地不在为我们提供大量的数据。而在我们过去，因为存储量、计算量不够的时候，我们把这些数据都抛弃掉了，不是说这些数据在过去不存在现在存在，只是说我们现在因为半导体事业的发展，我们有能力、有可能来存储和处理这样一些数据。 二、什么是机器智能 在讲机器智能以前，我们就首先要说说，什么是机器智能？我们都知道1946年人类第一台电子计算机诞生了，名字叫做ENIAC（电子数值积分计算机）诞生。那台计算机其实计算速度只有一秒钟五千次，大概是你的手机计算速度差不多可能几十万分之一。那么计算机诞生后不久，人类其实就开始考虑，说既然这个计算机计算速度能这么快，它能不能产生一些智能？所以五十年代初的时候，计算机老祖宗阿兰图灵就提出了一个叫图灵测试的概念。什么意思呢？就是说在屏幕后面，我放一台机器放一个人，然后我们问他一个问题，比如说天为什么是蓝色的？计算机给一个，人给一个，给出的答案让我来判断，说哪一个计算机给的？哪个是人给的？如果我判断不出来，哪个答案是计算机给的或者是人给的，已经能够把这两个答案要混淆起来了，我就认为机器和人一样的智能。人类为这个目标做了20年，这20 年的发展非常不顺利，到了1970年基本上计算机还做不了任何具有智能的事情。为什么会产生这样的问题呢？或者说这20年研究为什么会走弯路呢？主要是我们完全地按照人的方式去理解机器，没有完全按机器的方式理解。 举一个例子，预测美国总统选举结果这么一个例子。比较著名的大家可能听说过盖洛普这样一个预测公司，那么它实际上是用一些传统的抽样的统计方法做一些预测，有时灵，有时不灵。即使正确的时候，基本上误差两到三个百分点，在全国范围预测能准，但是你知道竞选是一个州一个州这么算选票，它不是一人一票制，所以它从来没有做到过美国50个州全部做对的。到了2012年，有一个毛头小伙子，这个人从来以前没有名，也不是什么了不得的科学家，他就做了一件事儿，他就在互联网上比如社交网络上，比如脸书上、推特上、地方

大数据时代的数据库的创新与发展

大数据时代的数据库的创新与发展

大数据时代的数据库的创新与发展 摘要：大数据时代的到来，使得传统数据库在处理百TB以上、特别是PB级数据的查询、 统计、分析等应用时，遇到性能上的瓶颈。面对电信、金融、安全、政企等大数据量应用，包括电信话单、金融细帐、智能电网、经营分析、公安网监、舆情监控、审计稽查、应急指挥等，用户体验往往不可接受。海量数据的3V(数量Volume、速度Velocity、多样Variety)挑战着传统数据库曾经非常成功的“一种架构支持多类应用”的模式。互联网和大数据应用的冲击下，世界数据库格局在发生革命性的变化，通用数据库(OldSQL)一统天下变成了OldSQL、NewSQL、NoSQL共同支撑多类应用的局面。 大数据是信息化的一个崭新发展阶段，通过分析各种大数据，人类对知识的认知可以见微知著、集腋成裘、由此及彼，对世界的认知也将更全面、更深入、和更具前瞻性。自2011年5月，EMC和IDC在合作研究“数字宇宙”五年之后提出“大数据”概念以来，“大数据经济”的影响力愈发显著，谷歌、Facebook竞相超过微软，曾经的“软件为王”让位于“数据为王”。 可以预见，大数据时代将引发大量应用创新，比如，城市大数据应用将支撑智慧城市建设，还有智慧教育、智慧医疗、智慧交通、智慧金融等; 关键词：大数据时代，数据库；系统；创新； 引言：“大数据”（ big data）或者称为“海量数据”，这个直白的名词，已经在全球 引起了广泛关注，已经引领了又一轮数据技术的革命。 美国EMC 公司于2011 年5 月在美国拉斯维加斯举办第11 届 EMC World 大会，大会的核心是帮助企业利用IT变革的重要趋势。此次大会以“云计算相遇大数据（ Cloud Meets Big Data）”为主题，着重展现当今两个最重要的技术趋势，正式抛出了“大数据”概念。 根据IDC《数字世界》研究项目在2012年的统计，2010年全球数字资源的规模首次突破了ZB（1ZB=1万亿GB）级别，达到了1.227ZB；而2005年只有130Eb，五年增长了10倍。如果保持这种爆炸式的增长速度，到了2020年，我们的数字资源规模将超过40ZB，相当于世界上每个人拥有超过5200GB的数据。无疑，我们已进入了大数据时代。 在 2011 年 12 月，我国工信部发布了物联网“十二五”规划，提出了4项关键技术创新工程。信息处理技术的内容包括海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析等，都是大数据技术的重要组成部分；另外 3 项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，这些也都与“大数据”密切相关。我国也对大数据技术给与了足够的重视。基于以上概述，大数据时代已经到来，已经对我们的社会产生了重大影响，本文将尝试对大数据时代我国的索引和数据库事业的发展与创新进行研究和展望。 大数据时代： 多权威机构和企业对大数据给予了不同的定义。麦肯锡认为，“大数据所涉及的数据集规模已经超过了传统数据库软件获取、存储、管理和分析的能力。”IBM公司认为，可以用3个特征相结合来定义大数据：数量（V olume）、种类（Variety）和速度（Velocity），即庞大容量、极快速度和种类丰富的数据。IDC认为，“大数据不是一个事物，而是一个跨多个信息技术领域的活动。大数据技术描述了新一代的技术和架构，其被设计用于通过使用高速（V elocity）的采集、发现或分析，从超大容量（V olume）的多样（Variety）数据中经济地提取价值（Value）。” 综合对种不同的见解，本文认为，具备以下特征的就是大数据。

工信部_大数据产业发展规划(2016-2020)〔2016〕412号_20161218

大数据产业发展规划 （2016-2020年） 数据是国家基础性战略资源，是21世纪的“钻石矿”。党中央、国务院高度重视大数据在经济社会发展中的作用，党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，全面推进大数据发展，加快建设数据强国。“十三五”时期是我国全面建成小康社会的决胜阶段，是新旧动能接续转换的关键时期，全球新一代信息产业处于加速变革期，大数据技术和应用处于创新突破期，国内市场需求处于爆发期，我国大数据产业面临重要的发展机遇。抢抓机遇，推动大数据产业发展，对提升政府治理能力、优化民生公共服务、促进经济转型和创新发展有重大意义。为推动我国大数据产业持续健康发展，深入贯彻十八届五中全会精神，实施国家大数据战略，落实国务院《促进大数据发展行动纲要》，按照《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》的总体部署，编制本规划。 一、我国发展大数据产业的基础 大数据产业指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主的相关经济活动，包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务。 “十二五”期间，我国信息产业迅速壮大，信息技术快速发展，互联网经济日益繁荣，积累了丰富的数据资源，技术创新取得了明显突破，应用势头良好，为“十三五”时期我国大数据产业加快发展奠定了坚实基础。 信息化积累了丰富的数据资源。我国信息化发展水平日益提高，对数据资源的采集、挖掘和应用水平不断深化。政务信息化水平不断提升，全国面向公众

的政府网站达8.4万个。智慧城市建设全面展开，“十二五”期间近300个城市进行了智慧城市试点。两化融合发展进程不断深入，正进入向纵深发展的新阶段。信息消费蓬勃发展，网民数量超过7亿，移动电话用户规模已经突破13亿，均居世界第一。月度户均移动互联网接入流量达835M。政府部门、互联网企业、大型集团企业积累沉淀了大量的数据资源。我国已成为产生和积累数据量最大、数据类型最丰富的国家之一。 大数据技术创新取得明显突破。在软硬件方面，国内骨干软硬件企业陆续推出自主研发的大数据基础平台产品，一批信息服务企业面向特定领域研发数据分析工具，提供创新型数据服务。在平台建设方面，互联网龙头企业服务器单集群规模达到上万台，具备建设和运维超大规模大数据平台的技术实力。在智能分析方面，部分企业积极布局深度学习等人工智能前沿技术，在语音识别、图像理解、文本挖掘等方面抢占技术制高点。在开源技术方面，我国对国际大数据开源软件社区的贡献不断增大。 大数据应用推进势头良好。大数据在互联网服务中得到广泛应用，大幅度提升网络社交、电商、广告、搜索等服务的个性化和智能化水平，催生共享经济等数据驱动的新兴业态。大数据加速向传统产业渗透，驱动生产方式和管理模式变革，推动制造业向网络化、数字化和智能化方向发展。电信、金融、交通等行业利用已积累的丰富数据资源，积极探索客户细分、风险防控、信用评价等应用，加快服务优化、业务创新和产业升级步伐。 大数据产业体系初具雏形。2015年，我国信息产业收入达到17.1万亿元，比2010年进入“十二五”前翻了一番。其中软件和信息技术服务业实现软件业务收入4.3万亿元，同比增长15.7%。大型数据中心向绿色化、集约化发展，跨地区经营互联网数据中心（IDC）业务的企业达到 295家。云计算服务逐渐成熟，主要云计算平台的数据处理规模已跻身世界前列，为大数据提供强大的计算存储

大数据在金融行业四大创新性应用..

大数据在金融行业四大创新性应用随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长，而云计算的诞生，更是直接把我们送进了大数据时代。“大数据”作为时下最时髦的词汇，开始向各行业渗透辐射，颠覆着很多特别是传统行业的管理和运营思维。在这一大背景下，大数据也触动着金融行业管理者的神经，搅动着金融行业管理者的思维；大数据在金融行业释放出的巨大价值吸引着诸多金融行业人士的兴趣和关注。探讨和学习如何借助大数据为金融行业经营管理服务也是当今该行业管理者面临的挑战。 大数据应用，其真正的核心在于挖掘数据中蕴藏的情报价值，而不是简单的数据计算。那么，对于金融行业来说，管理者应该如何来借助大数据为金融行业的运营管理服务呢？同时大数据应用又将如何突出其在金融行业的情报价值呢？对此，xx大数据情报信息中心从以下四个方面整理总结了大数据在金融行业的创新性应用。 一、大数据有助于精确金融行业市场定位 成功的品牌离不开精准的市场定位，可以这样说，一个成功的市场定位，能够使一个企业的品牌加倍快速成长，而基于大数据的市场数据分析和调研是企业进行品牌定位的第一步。金融行业企业要想在无硝烟的市场中分得一杯羹，需要架构大数据战略，拓宽金融行业调研数据的广度和深度，从大数据中了解金融行业市场构成、细分市场

特征、消费者需求和竞争者状况等众多因素，在科学系统的信息数据收集、管理、分析的基础上，提出更好的解决问题的方案和建议，保证企业品牌市场定位独具个性化，提高企业品牌市场定位的行业接受度。 企业想进入或开拓某一区域金融行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进入或者开拓这块市场。如果适合，那么这个区域人口是多少？消费水平怎么样？客户的消费习惯是什么？市场对产品的认知度怎么样？当前的市场供需情况怎么样？公众的消费喜好是什么等等，这些问题背后包含的海量信息构成了金融行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是我们的市场定位过程。 企业开拓新市场，需要动用巨大的人力、物力和精力，如果市场定位不精准或者出现偏差，其给投资商和企业自身带来后期损失是巨大甚至有时是毁灭性的，由此看出市场定位对金融行业市场开拓的重要性。只有定位准确乃至精确，企业才能构建出满足市场需求地产品，使自己在竞争中立于不败之地。但是，要想做到这一点，就必须有足够量的信息数据来供金融行业研究人员分析和判断。在传统情况下，分析数据的收集主要来自于统计年鉴、行业管理部门数据、相关行业报告、行业专家意见及属地市场调查等，这些数据多存在样本量不足，时间滞后和准确度低等缺陷，研究人员能够获得的信息量非常有限，使准确的市场定位存在着数据瓶颈。随着大数据时代的来临，借助数

大数据系统软件创新平台与生态建设

摘要：针对大数据系统软件开源生态发展现状、大数据系统软件技术与领域应用发展的迫切需求与工程化瓶颈，系统地介绍了大数据系统软件共性技术的研发思路以及大数据系统软件国家工程验室研制的“数为平台”的技术架构，包括大规模多源异构数据的一体化管理、异构数据的交互式分析框架、数据可视化与智能数据工程、大数据混源软件可信验证、领域大数据应用开发与运行环境等。给出了基于平台建设开放的大数据软件创新平台与生态的模式，并在工业制造业、气象环保服务领域开展应用示范。 关键词：大数据系统软件; 开源软件生态; 领域大数据应用; 国家工程实验室 1 引言 大数据系统软件连接大数据计算平台与大数据应用软件，是大数据系统的基础。大数据系统软件对分布式硬件平台资源进行统一抽象，为大数据处理提供一体化存储管理、分析框架、全生命周期数据工程、安全保障等基础共性功能，为大数据应用提供开发运行环境，是大数据产业的“核心驱动程序”。 国际大数据系统软件的发展以开源软件为主导方式，逐渐形成了以Hadoop、Spark、TensorFlow生态为代表的、支持大数据应用开发的共性基础软件与工具平台。例如以国际开源软件基金会（Apache）等社区为平台，实现了技术的快速演进，IBM等公司也以开源软件为基础，包装了各自的商业化发行版本。Hadoop 是大数据领域非常重要的开源框架，基于简单的编程模型，对大型数据集进行分布式处理。Spark是面向大规模数据处理的通用引擎，现已形成包括批处理、流式处理、统计分析、图计算等在内的数据分析软件栈。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网进行分析和处理的开源软件平台，

大数据应用与案例分析

大数据应用与案例分析 当下，”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。 一、大数据应用案例之：医疗行业 Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，

通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。 它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。 二、大数据应用案例之：能源行业 智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。 维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。

国内外大数据发展现状和趋势(2018)

行业现状 当前，许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用，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抓手，实施大数据战略，对大数据产业发展有着高度的热情。 美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业，药物开发领域的最新前沿技术是机器学习，即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合，并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划，美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构。 目前，欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容：研究数据价值链战略因素；资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动；实施开放数据政策；促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。 英国在2017年议会期满前，开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库，并在五年内投资1000万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”；政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问，英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露；英国研究理事会将投资200万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。 法国政府为促进大数据领域的发展，将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标，开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示，将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术，法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作，投入3亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin和投资委员LouisGallois在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150万欧元用于支持7个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知，法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。 日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业，同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013年6月，安倍内阁正式公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013～2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略，提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。日本著名的矢野经济研究所预测，2020年度日本大数据市场规模有望超过1兆日元。 在重视发展科技的印度，大数据技术也已成为信息技术行业的“下一个大事件”，目前，不仅印度的小公司纷纷涉足大数据市场淘金，一些外包行业巨头也开始进军大数据市场，试图从中分得一杯羹。2016年，印度全国软件与服务企业协会预计，印度大数据行业规模在3年内将到12亿美元，是当前规模的6倍，同时还是全球大数据行业平均增长速度的两倍。印度毫无疑问是美国亦步亦趋的好学生。在数据开放方面，印度效仿美国政府的做法，制定了一个一站式政府数据门户网站https://www.wendangku.net/doc/9a1170931.html,.in，把政府收集的所有非涉密数据集中起来，包括全国的人口、经济和社会信息。 我国大数据行业仍处于快速发展期，未来市场规模将不断扩大 ?目前大数据企业所获融资数量不断上涨，二级市场表现优于大盘，我国大数据行业的市

关于开展2018年度静安区重点大数据企业认定及

关于开展2018年度静安区重点大数据企业认定及 大数据产业发展专项资金项目申报的预通知 各有关单位: 为支持上海国家大数据综合试验区建设和静安区“上海大数据城市管理和社会治理试验区”建设，鼓励和促进大数据企业在静安区创新集聚发展，做好2018年度“静安区重点大数据企业认定及大数据产业发展专项资金”项目申报工作，现就有关申报事项预通知如下： 一、申报对象 注册登记、税收属地关系在静安区，并符合以下条件之一的： 1、从事大数据相关行业和领域的数据聚合、技术研发、分析应用等服务的企事业单位； 2、被国家或上海市认定为大数据产业基地的园区运营机构； 3、各类在本区开展大数据产业投融资服务的创业投资机构、孵化运营机构等； 4、经区有关部门认可，在本区或以本区名义举办大数据相关的行业应用展示、品牌宣传推介、先进技术论坛、创新应用大赛和国际学术交流等各种会议和交流活动的行业联盟、各类企事业单位和组织机构。 二、申报类别 （一）大数据产业集聚区和产业基地建设 1. 基础配套设施建设。支持国家或上海市认定的大数据产

业基地开展为园区企业服务的信息管道敷设、宽带网络和IDC 等基础配套设施项目建设； 2. 大数据创新孵化平台。围绕静安支持大数据产业基地内园区运营机构、大数据行业龙头企业和众创空间等机构组织自主建设或联合国内外大数据知名品牌企业建设面向大数据城市管理、社会治理以及商贸、医疗、旅游、交通、能源、教育、金融、影视等行业应用领域的专业化孵化平台； （二）大数据公共服务平台和品牌建设 1.工具集平台。支持本区企事业单位、园区组织自主建设或联合国内外著名大学和研究机构共同建立大数据技术联合开放实验室或联合创新中心，聚焦金融、医疗、商贸、旅游、交通、能源、城市管理等数据资源储备丰富、行业应用高度活跃的重点领域，为各类大数据企业和开发者提供大数据应用开发的公共服务平台； 2.创新应用展示平台。支持本区企事业单位和园区建设大数据创新应用展示中心，为各类中小微创新型大数据企业提供城市管理、社会治理及其它行业应用领域大数据创新应用的展示平台。 3.数据资源聚合平台。支持本区企事业单位、园区组织自主建设或联合大数据行业龙头企业共同建设提供数据聚合、存储、计算能力的多维度、跨行业应用数据聚合计算平台，为各类从事大数据创新创业者、初创企业、小微企业提供行业类基础数据，验证创新想法。通过新技术创新应用模式，积极探索推动公共数据、行业数据间融合创新应用。 4.品牌活动。支持大数据行业联盟、各类企事业单位和组织机构在本区或以本区名义举办物联网、云计算、大数据、人

(完整版)大数据产业发展规划(2016-2020年)

大数据产业发展规划（2016-2020年） 数据是国家基础性战略资源，是21世纪的“钻石矿”。党中央、国务院高度重视大数据在经济社会发展中的作用，党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，全面推进大数据发展，加快建设数据强国。“十三五”时期是我国全面建成小康社会的决胜阶段，是新旧动能接续转换的关键时期，全球新一代信息产业处于加速变革期，大数据技术和应用处于创新突破期，国内市场需求处于爆发期，我国大数据产业面临重要的发展机遇。抢抓机遇，推动大数据产业发展，对提升政府治理能力、优化民生公共服务、促进经济转型和创新发展有重大意义。为推动我国大数据产业持续健康发展，深入贯彻十八届五中全会精神，实施国家大数据战略，落实国务院《促进大数据发展行动纲要》，按照《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》的总体部署，编制本规划。 一、我国发展大数据产业的基础 大数据产业指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主的相关经济活动，包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务。 “十二五”期间，我国信息产业迅速壮大，信息技术快速发展，互联网经济日益繁荣，积累了丰富的数据资源，技术创新取得了明显突破，

应用势头良好，为“十三五”时期我国大数据产业加快发展奠定了坚实基础。 信息化积累了丰富的数据资源。我国信息化发展水平日益提高，对数据资源的采集、挖掘和应用水平不断深化。政务信息化水平不断提升，全国面向公众的政府网站达8.4万个。智慧城市建设全面展开，“十二五”期间近300个城市进行了智慧城市试点。两化融合发展进程不断深入，正进入向纵深发展的新阶段。信息消费蓬勃发展，网民数量超过7亿，移动电话用户规模已经突破13亿，均居世界第一。月度户均移动互联网接入流量达835M。政府部门、互联网企业、大型集团企业积累沉淀了大量的数据资源。我国已成为产生和积累数据量最大、数据类型最丰富的国家之一。 大数据技术创新取得明显突破。在软硬件方面，国内骨干软硬件企业陆续推出自主研发的大数据基础平台产品，一批信息服务企业面向特定领域研发数据分析工具，提供创新型数据服务。在平台建设方面，互联网龙头企业服务器单集群规模达到上万台，具备建设和运维超大规模大数据平台的技术实力。在智能分析方面，部分企业积极布局深度学习等人工智能前沿技术，在语音识别、图像理解、文本挖掘等方面抢占技术制高点。在开源技术方面，我国对国际大数据开源软件社区的贡献不断增大。

“互联网+”创新应用：大数据

第一讲 “互联网+”战略的内涵及意义 互联网带来的新技术——大数据

第一讲 “互联网+”战略的内涵及意义 互联网带来的新技术 ?2015年政府工作报告： ? 制定“互联网+”行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展，引导互联网企业拓展国际市场

第一讲 “互联网+”战略的内涵及意义 大数据 ?什么是大数据？ ?信息规模巨大到无法通过目前主流软件工具在合理时间内进行处理以实现其价值的信息

第一讲 “互联网+”战略的内涵及意义 大数据 特征一：规模性——数据体量巨大（ Volume ） KB 千字节 210=1024 bite MB 兆字节 220=1,048,576bite（百万） GB 吉字节 230=1,073,741,824bite（十亿） TB 太字节 240=1,099,511,627,776bite（万亿）PB 拍字节 250=1,125,899,906,842,620（千万亿）EB 艾字节 260=1024 PB（百亿亿） ZB 泽字节 270=1024 EB( 十万亿亿字节 )

第一讲 “互联网+”战略的内涵及意义 大数据 特征二：多样性——数据类型繁多（Variety）?一是结构化数据，如财务系统数据、信息管理系统数据、医疗系统数据等 ?二是非结构化的数据，如视频、图片、音频等?三是半结构化数据，如HTML文档、邮件、网页等

第一讲 “互联网+”战略的内涵及意义 大数据 特征三：高速性——处理速度快（Velocity） 1秒定律