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大数据行业发展报告

大数据行业发展报告
大数据行业发展报告

大数据行业发展报告

14122135——黄江林

上海电影学院

早在20世纪90年代,互联网的发展改变了数据形态和应用规模,随着社会的发展,数据的规模从90年代末的百万数量级发展到2013年的上亿的数量级,进入了大数据时代。大数据规模庞大,对其进行整体和分析可以反映出许多有意义的信息,具有强大的洞察力,在很多方面可以有很好的应用,有“未来的生产要素之一”、“未来的新石油”之称。

1 大数据发展环境

欧美国家都相当重视大数据的发展,如英国、美国、德国等国家,都相继推出了一系列有利于国家大数据发展的政策。就我国而言,在2015年3月,制订了“互联网+”行动计划,同年5月,编制软件及大数据产业“十三五”规划,大数据产业第一次明确出现在规划中,9月国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,2016年4月,国家发改委发表《促进大数据发展三年工作方案(2016—2018)》,这些举措皆旨在促进和规划大数据在我国的发展。

近两年云计算出现,“互联网+”概念的提出及初步实施,人工智能的发展热潮,都致使大数据发展迅速,大数据发展是否先进对一个国家这些方面发展好坏起到了至关重要的作用。

2 大数据发展现状

大数据渗透到各个行业的发展。全球七大重点领域内,包括教育、交通、消费、电力、能源、健康及金融,都形成了一定的数据规模,并且都有运用大数据分析信息的大量实例。

大数据行业增长迅速。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%。2016年我国大数据市场规模约为168亿元,较2015年增速达45%。2014年全球大数据市场规模达到3607.6亿美元,实现53.23%的增长,2016年增长率达57.51%,大数据市场的整体特点是规模大且增长迅速。

掌握大数据者成为行业发展龙头。虽然现在数据无处不在,但是对大数据的控制和使用实际上集中在少数大型企业中,如google和facebook两大企业在各自强项领域内独占鳌头,分别占领了近50%的互联网用户,是世界互联网发展的龙头,阿里巴巴和百度占领了大部分我国的互联网市场,这些企业有一个共同的特征就是是大数据的掌控者,它们控制着这些信息的来源和使用,进而成为了行业的发展巨头,也是其他各行业数据的主要提供者。

3大数据发展挑战

数据存储问题。大数据的发展,必然会面临着数据的存储问题,这么庞大的数据将如何有效、方便的存储是我们目前面临着的一个主要的问题。有很多的数据,我们并不能预测到数据将在未来的哪一个时间点会被利用,但是在此刻我们必须先保存下来以供以后使用,如何很快的剔除掉一些无用的数据也是我们目前需要解决的问题,目前企业有59%的数据是无效数据,需要更好的技术及原理将现状改观。

非结构化数据的处理问题。企业很长时间以来分析和运用的大部分是结构化数据,随着互联网、多媒体技术的发展,很多时候我们要对视频、图片等非结构化数据进行分析,如何对这些非结构化的数据进行收集处理,并且通过整合,可以智能的从这些非结构化的数据中得到我们想要的一些信息的技术,是发展的方向也是发展的难点。

数据分析问题。要从大规模的数据中得到有效的信息,必不可少有效的分析方法和分析技术,为了提高分析的效率,就需要用到智能分析,不需要过多的人工参与就可以得到我们想要的分析数据及初步的分析结果,这是人工智能时代的特色,需要人们更多的投入。

4大数据发展趋势

中国成为全球最重要的大数据市场之一。未来5年,中国大数据产业规模年均增长率将超过50%,到2020年中国的数据总量将占全球数据总量比例的20%,成为世界第一数据资源大国和全球数据中心。

各行业将纷纷对大数据进行靠拢。大数据对市场信息的反映,使得各行业都可以有可利用的方面,想要在行业中取得发展,就必须利用最先进的资源,大数据将成为各行业重要的成产要素之一。

与大数据有关基础设施行业发展迅速。大数据的发展,离不开大数据的存储技术、大数据的计算技术、大数据的分析技术的发展,计算机智能技术、数据采集技术、云计算技术也不可或缺,针对大数据的一体化设备市场迅速增长,打包的大数据行业分析应用出现,云计算的需求持续增加,高性能的数据分析工具将出现以处理海量的数据。

更多公开的数据。政府和企业信息公开,一方面有利于对政府的监督和政府对政策的制定,及企业利用政府公布的信息制定商业发展策略,另一方面政府可以通过公开的企业信息对企业进行监督,了解企业发展状况而达到更好的治理效果。

将面向大型非结构化数据集开发新软件工具和数据库系统。越来越多的数据都是以非结构化数据的方式呈现的,非结构化数据的采集和分析将会成为大数据的主流,视频、图像、音频等格式的文件使数据类型多样化。大量面向大型非结构化数据集的新软件工具和数据库系统将会出现。

大数据推动软件公司的并购。大数据概念覆盖范围非常广,与大数据相关的软件厂商也非常多,在竞争如此激烈的市场上,大部分企业为了获得市场,一般都是取少数几个自己的强项发展,因此大型IT厂商将为了完善自己的大数据产品线进行并购。

利用大数据源营利,在市场上销售数据以实现所收集的数据的价值。在未来将会出现许多专门从事数据分析的公司,这一类公司只对数据进行分析而不对数据进行利用,而是将信息卖给有需要的企业而从中获得利益,实现所收集的信息的价值。

统计学扮演重要角色。要对数据进行分析,必先对采集的数据进行合适的统计,此时统计学将扮演重要的角色,不同的统计方法将会得出不同的分析结论,统计方法是否合理有效,是分析结论是否有效的重要因素。

加强对数据隐私和知识产权的关注力度。大数据的预测分析技术,更多的是通过了解用户、消费者或公民的个人信息来较准确地预测其具体需求和行为,这种方法的实行,便涉及到了公民的隐私权和知识产权,只有加强对数据隐私和知识产权的管理,才能保障在从这些大数据分析中得出有用信息的同时又不致使公民隐私信息和知识产权被非法利用。

参考文献(References)

[1]徐姗姗. 2020大数据产业将突破570亿元[N]. 通信产业报,2017-04-10(020).

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[4]林青. 大数据应用与文化发展趋势——《大数据大文化》研究报告述评[J]. 江西社会科学,2014,(03):247-255.

[5]Anwaar Ali, Junaid QadirEmail author, Raihan ur Rasool, Arjuna Sathiaseelan, Andrej Zwitter and Jon Crowcroft. Big data for development: applications and techniques[J]. Big Data Analytics,2016,(01):2.

2020年大数据行业发展报告出炉

2020年大数据行业发展报告出炉 马云曾经说过一句话,当今以及未来的世界当中,最珍贵的能源就是大数据。随着云计算和大数据技术的兴起和快速发展,大数据技术应用已经融入到了各行各业。很多公司已经从大数据中获益。 大数据不仅运用在财务核算上,更能在从研发到采购、生产、物流、营销、客户、订单管理等等一系列企业运营上发挥作用。借助数据管理,企业不仅可以有效预估和分析管理效果,而且还能为企业在战略问题,资源整合问题,业务拓展提供决策依据。因此大数据产业的发展将可以几大的促进企业的进步,实现跨时代的变革。 2016-2021年大数据行业深度分析及“十三五”发展规划指导报告认为,2017年大数据行业将呈现六大趋势: 1.将会推出更多的分析工具 随着数据量的不断增长,数据分析方法也将进一步提高。虽然SQL依然会是数据分析的标准方法,但是新兴分析工具也不可小觑。 Spark是其中之一,它是大数据时代下的一个快速处理数据分析工作的框架,多家世界顶级的数据企业例如Google,Facebook等现已纷纷转向Spark框架。 这些新兴分析工具操作简单,对用户没有任何编码知识要求。 Microsoft和Salesforce都已经推出了新型分析工具, MicrosoftRServer和LightningCRM平台,非编码人员也可以创建应用程序来查看数据。 2.实时数据分析将获得更多关注 技术专家预测,2017年企业将需要实时数据分析工具,来帮助他们利用数据进行实时决策。实时计算一般都是针对海量数据进行的,一般要求为秒级。目前有几款数据分析工具可以提供实时访问数据,如GoogleAnalytics和Clicky。高德纳资讯公司预测,到2018年,近50%的企业都将面临隐私泄露问题。事实

未来十年大数据的发展前景如何

如今的大数据不再是一个流行术语,在大数据行业火热的发展下,大数据几乎涉及到所有行业的发展。国家相继出台的一系列政策更是加快了大数据产业的落地,预计未来几年大数据产业将会蓬勃发展。 未来大数据产业发展的趋势之一:与云计算、人工智能等前沿创新技术深度融合。大数据、云计算、人工智能等前沿技术的产生和发展均来自社会生产方式的进步和信息技术产业的发展。而前沿技术的彼此融合将能实现超大规模计算、智能化自动化和海量数据的分析,在短时间内完成复杂度较高、精密度较高的信息处理。百度大脑也结合了云计算、大数据、人工智能等多种技术,配合实现强大性能。 未来大数据行业发展趋势之二:针对制造业的大数据解决方案不断升级,助力智能制造。制造业产品的全生命周期从市场规划、设计、制造、销售、维护等过程都会产生大量的结构化和非结构化数据,形成了制造业大数据。除此以外,制造业大数据还具多源异构、多尺度、不确定、高噪声等特征。在《智能制造发展规划 2016-2020》中,明确提出 2025 年前,推进智能制造实施“两步走”战略:“第一步,到 2020 年,智能制造发展基础和支撑能力明显增强,传统制造业重点领域基本实现数字化制造,有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展;第二步,到 2025 年,智能制造支撑体系基本建立,重点产业初步实现智能转型”。而在大数据细分市场中行业解决方案占比最高达 34.3%,将在智能制造产业发展中起到重要作用。

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中国大数据发展调查报告

展调告(2015 年) 中国信息通信研究院 2015年5 月

版权声明 本调查报告版权属于中国信息通信研究院,并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本调查报告文字或者观点的,应注明“来源:中国信息通信研究院”。违反上述声明

前言 2014 年是中国企业级大数据市场的起步之年,经过近两年的探 索业用户开署大数据平台 与应用,带动软件、硬件和服务市场发展。为进一步掌握中国企业大 数国信息通开展了2014年中国大 据的应用状况和特点,中信研究院 数据应用状况的调查。本次活动采用在线问卷的方式,对中国大数据 市场规模、应用状况、数据资源情况、平台建设情况、企业大数据应 用的政策和资源需求等问题进行调研,调研对象包括电信、互联网、金融、批发零售等行业的固定从业人员16368 人。本报告希望以严 谨客观的数据,为政府、企业等了解中国大数据发展状况和制定相关 决策提供参考。 本《报告》的数据采集工作得到了政府部门、大数据解决方案提 供商和企业用户以及社会各界的大力支持。我们在此表示最衷心的感谢!同时也对接受大数据调查访问的企业朋友表示最诚挚的谢意! 中国信息通信研究院 2015年5月29日

目录前.............................................III 目录..............................................................................................................................................IV 观 (1) 点摘要.......... 一、调查背景 (3) 1.1 调查方法及样本 (3) 1.2报告术语界定 (4) 二、大数据市场规模 (5) 2.1 大数据市场规模预估 (5) 2.2 大数据市产值 (6) 场细分领域 三、大数据应用 (6) 3.1 对大数据应用的认识 (6) 3.2 大数据应状 (7) 用的部署现 3.3 大数据应果 (8) 用带来的效 3.4大数据应碍 (8) 用的主要障 四、大数据资源 (9) 4.1数据资源的规模 (9) 4 的来源.......... .2数据资源 (10) 4 的类型.............................. .3 数据资源 (11) 五、大数据平台 (12) 5.1 大数据平台建设模式 (12) 5 据平台模式. .2 自建大数 (12) 5.3 采购公共云服务模式 (15) 六、政策需求和资源需求 (16) 6.1大数据发展的政策需求 (16) 6.2 企业对大数据资源的需求状况 (17) ......................................................................................

智慧农业云平台—基于大数据和云应用的解决方案

智慧农业云平台—基于大数据和云应用的解决方案 一、农业发展的几个阶段: 1.农业1.0时代(原始农业):以人力为主,辅以简单的生产工具实现劳作。 2.农业2.0时代(机械农业):以大型农机具替代人力生产,提供效率。 3.农业3.0时代(现代农业):以自动化生产、规模化种植(养殖)增产增效。 4.农业4.0时代(智慧农业):以物联网为依托,结合移动互联网实现大数据和云应用,通过精准把控风险、监管过程、追查结果来实现智慧农业的平台化战略。 浙江省智慧农业云平台 二、智慧农业云平台基本架构: 托普云农智慧农业云平台通过基础设备、核心技术、平台服务、服务范围和终端用户实现整体平台的假设。 1.基础设备包括物联网传感器、控制器、数据存储和通信单元实现对物联网感知层、传输层的假设。 2.核心技术包含标准化接口平台、数据安全加密传输存储、数据建模应用和服务器端、web端、PC端、手机端的客户端应用。 3.平台服务包括管理服务(种植管理、行政管理、加工管理、专家坐堂、决策分析)和监控服务(远程监控、自动化监控)。 4.服务范围包括种植业、林业、水利、畜牧业、渔业等。 5.终端用户包括行政管理端、生产种植端、产业链和消费端。

三、智慧农业云平台的基本功能模块: 1.行政管理端可供政府机构、行业协会、企业使用,保护大数据采集监控平台,智能化控制平台。 2.生产种植端包括农业合作社、农户使用的农业生产管理服务平台和农户智能管理服务平台。 3.产业链在生产加工和仓储物流时使用的专家库云平台,政务管理服务平台。 4.消费端供渠道和消费者使用的农业溯源服务平台和移动可信查询终端。 四、托普云农智慧农业云平台的智能化控制: 1.实现对特定设备的接管。 2.通过阈值配置及预案管理实现全自动化。 3.声光电一体化异常触发警报。 五、智慧农业云平台的生产管理服务平台: 1.合作社间独立账户,信息安全保密,可实现产供销业务流程,降低手工记账风险。 2.农机调度系统可实现农机实时位置监控和历史轨迹查询,农机手与指挥中心实时通讯,机手、地块、农机、作业动态绑定,根据实际任务完成情况进行绩效考核。 六、农户智能管理系统: 1.农务信息自查。 2.常见病情回复。 3.疑难杂症会诊。 七、农产品溯源服务平台: 1.溯源(静态溯源、实施溯源)。 2.检验报告。 3.各类证书。 4.优质资源:水质、土壤监测数据。

大数据时代:预测未来5年各行业发展趋势

大数据时代:预测未来5年各行业发展趋势

大数据时代:预测未来5年各行业发展趋势 大数据及互联网思维给了人类做整体未来决策有了超越以往的前所未有的体系支撑,用今天大数据的思维去重新提升传统行业,将对已有行业的潜力再次挖掘,甚至彻底改变这一行业。 1.零售业 传统零售业对于消费者来说最大的弊端在于信息的不对称性。在《无价》一书中,心理实验表明外行人员对于某个行业的产品定价是心里根本没有底的,只需要抛出锚定价格,消费者就会被乖乖的牵着鼻子走。 而C2C,B2C却完全打破这样的格局,将世界变平坦,将一件商品的真正定价变得透明。大大降低了消费者的信息获取成本。让每一个人都知道这件商品的真正价格区间,使得区域性价格垄断不再成为可能,消费者不再蒙在鼓里。不仅如此,电子商务还制造了大量用户评论UGC。这些UGC真正意义上制造了互联网的信任机制。而这种良性循环,是传统零售业不可能拥有的优势。预测未来的零售业,第一,会变成线下与线上的

结合,价格同步。第二,同质化的强调功能性的产品将越来越没有竞争力,而那些拥有一流用户体验的产品会脱引而出。第三,配合互联网大数据,将进行个性化整合推送(现在亚马逊就已经将首页改版为个性化推送主页)。 相关推荐:管理培训课程 2.批发业 传统批发业有极大的地域限制,一个想在北京开家小礼品店的店主需要大老远的跑到浙江去进货,不仅要面对长途跋涉并且还需要面对信任问题。所以对于进货者来说,每次批发实际上都是一次风险。当B2B出现之后,这种风险被降到最低。一方面,小店主不需要长途跋涉去亲自检查货品,只需要让对方邮递样品即可。 另一方面,随着信任问责制度的建立,使得信任的建立不需要数次的见面才能对此人有很可靠的把握。预测未来的批发业。第一,在互联网的影响下,未来的B2B应当是彻底的全球化,信任问题会随时间很好的建立。第二,在互联网繁荣到一定程度后,中间代理批发商的角色会逐渐消失,更多直接是B2C的取代。 3.制造业

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/d915874175.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

农业大数据引领智慧农业发展

农业大数据引领智慧农业 发展 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020

农业大数据引领智慧农业发展 近年来,我国农业现代化取得巨大成就,正逐步摆脱“靠天吃饭”的传统印象。从数据监控与机械化的发展来看,我国农业发展的潜力巨大。 目前,从土壤分析到作物种植,从天气监测到施肥撒药等,由大数据和人工智能驱动的智慧农业,正在逐步改变着我国现有的农业生产方式,现代化农业正催生出一个巨大的市场。推进物联网、大数据等新技术在农业领域的应用和发展,有利于推动农业结构战略性调整和转变发展方式,为实现农业集约化和高产、优质、高效、生态、安全的目标提供了物质基础。 农业大数据是大数据理念、技术和方法在农业的实践。农业大数据涉及到耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种等各环节,是跨行业、跨专业、跨业务的数据分析与挖掘,以及数据可视化。 农业大数据由结构化数据和非结构化构成,随着农业的发展建设和物联网的应用,非结构化数据呈现出快速增长的势头,其数量将大大超过结构化数据。农业大数据的特性满足大数据的五个特性,一是数据量大、二是处理速度快、三是数据类型多、四是价值大、五是精确性高。包括以下几种: 1、从领域来看,以农业领域为核心(涵盖种植业、林业、畜牧业等子行业),逐步拓展到相关上下游产业,并整合宏观经济背景的数据,包括统计数据、进出口数据、价格数据、生产数据、乃至气象数据等。 2、从地域来看,以国内区域数据为核心,借鉴国际农业数据作为有效参考;不仅包括全国层面数据,还应涵盖省市数据,甚至地市级数据,为精准区域研究提供基础;

大数据发展趋势

大数据发展趋势大数据的黄金时代

回顾我国大数据产业保持高速发展态势,各级政府和企业大力推进,技术创新取得明显突破,大数据应用推进势头良好,产业体系初具雏形,支撑能力日益增强。未来大数据产业发展将迎来“黄金时代”,产业集聚将进一步特色化发展,创新驱动仍将是产业发展主基调,大数据融合应用进程加速,为做大做强数字经济、带动传统产业转型升级提供新动力。 商业智能 企业决策正在经历的转变将延续到未来。处理大数据的目标使效率越来越高,成本不断减少,从而造就了基于大数据的商业智能,对中小企业甚至初创公司来说更为重要。这一趋势将延续到未来及以后,处理大数据的成本将继续降低,但以下情况除外: o使用云端商业智能的费用将提高。 o数据分析将提供更好的数据可视化模型和自助式软件。 o向新市场和新地区扩张的决策将基于大数据。 2018年的云趋势 ?创造利基 2018年,更多的人将熟悉云应用,专业化和利基工作将得到发展,就像在所有其他行业里一样,从而带来额外的研究选择和更多的业内竞争。拥有零售、区域性增长等专长的数据科学家将逐渐成为常态。 ?混合云

虽然云提供了便利的大数据存储和处理解决方案,但愿意把“所有”数据都放到云端的企业少之又少。2018年,混合云的使用应该会大幅增长,因为混合云兼具二者的优点,本地数据管理可以与云的便利性结合起来。 ?其他部门也将使用云 通常来说,IT部门是其他部门使用云的“中间人”。然而,云技术的使用已经变得非常简单。现在,销售和营销、人力资源等其他部门也能直接使用云。随着更多的人可以访问敏感信息,安全将成为一个重要问题。 2018年的数据分析 ?数据分析将包含可视化模型 2017年,对2800名商业智能专家的一项调查预测,数据可视化和数据发现将成为一股重要趋势。数据发现的范畴已经扩大,不仅包括对数据分析和关系的理解,还包括呈现数据的方式,以挖掘更深层次的商业洞见。其结果就是,作为一种把数据变成可用洞见的方法,可视化模型越来越受欢迎。日益改善和演变的可视化模型已经成为从大数据中获取洞见的必要组成部分。 人脑能高效地处理视觉图像。在这个过程中,大脑使用了潜意识,让决策者可以通过迅速扫描图像来处理信息。可视化图表利用了大脑的图像识别能力,出色的可视化模型将成为处理庞大数据集的更好选择,也是2018年重要的大数据趋势之一。

中国大数据产业发展研究

中国大数据产业发展研究 从产业规模、产业形态、区域分布、产业竞争格局、产业政策和交易市场等6个方面来全面分析我国大数据产业发展的现状,并进一步从数据产权、政府数据、数据价值、数据安全和保护、大数据企业、大数据人才和大数据技术7个方面深入分析我国大数据产业发展面临的主要问题。以问题为导向,针对性的提出了加快我国大数据产业健康有序发展的对策建议。 标签:大数据;大数据产业;数据产权;政府数据开放共享 在信息化社会,大数据已成为与自然资源、人力资源一样重要的战略资源,正在改变各国综合国力,重塑未来国际战略格局。近年来,发达国家把大数据产业作为强国之基、兴国之本,纷纷加快布局大数据产业。由美国率先推动引领,欧盟、日本等发达国家紧随其后,纷纷出台国家层面的大数据发展战略规划和促进大数据产业发展的相关政策,先后拉开了大数据战略的大幕,有力地推动了大数据产业化、市场化的进程。从全球看,美国始终保持着大数据产业的领先地位,不仅大数据产业发展步入大规模商用阶段,而且大数据已广泛渗透到经济、政治、教育、安全和社会管理等众多领域。相形之下,我国大数据产业还处于起步发展阶段,但自2014年3月《政府工作报告》中首次出现“大数据”字眼以来,国务院于2015年8月31日颁发了《促进大数据发展行动纲要》,《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》中又明确提出:“实施国家大数据战略,推进数据资源共享”,2017年1月17日,工信部还发布了《大数据产业发展规划(2016—2020年)》。随着党中央、国务院密集推出一系列促进大数据发展的顶层设计与战略部署,我国大数据产业出现良好的发展势头,迎来了快速发展的黄金时期。 但是由于我国大数据产业发展起步较晚,加之大数据的关键核心技术发展比较滞后和与之配套的相关工作准备不足,大数据产业发展中面临许多亟待解决的问题,其主要表现在数据产权确权难;政府数据开放度低;数据收集和共享困难,商业价值不高;数据安全、隐私保护及管理体系不完善;大数据企业规模小,领军企业缺乏;大数据人才供求失衡,合格人才匮乏;大数据技术创新不足,关键技术研发应用比较落后等问题。我们直面大数据产业发展中存在的这些问题,在系统分析我国大数据产业发展现状及其面临主要问题的基础上,针对性地提出了加快我国大数据产业健康有序发展的对策思路,为加快推进我国大数据产业发展建言献策。 一、我国大数据产业发展现状分析 1.大数据产业发展态势良好 我国大数据产业展现出良好的发展态势,从2014年以来,我国大数据产业规模不断扩大,2014年大数据产业规模为1038亿元,预计到2020年我

房地产行业大数据分析的作用

https://www.wendangku.net/doc/d915874175.html, 房地产行业大数据分析的作用 在房地产行业,有一个明显的迹象表明,数据分析正在发挥更多的作用。例如,房地产企业通过使用数据挖掘技术,从不同的阶层了解人们的住房需求,并做出改变以适应不同的住房需求。交易价格、上市价格、数量和其他关键指标都可以帮助咨询师给出相对准确的估计价格。 然而,这并不是房地产行业现在已经达到的终点。作为房地产行业的一名见多识广的内部人,你必须从市场中获取更多有价值的信息,以发掘销售线索,拓展业务。因此,您应该清楚您的目标是什么,为什么要使用这些数据。

https://www.wendangku.net/doc/d915874175.html, 一、房地产大数据可以帮助你更好的了解客户住房需求 这些数据虽然不可能满足客户所有的住房需求,但我们可以在大多数客户中找到一些共性。为了更好地了解客户的需求,我们需要通过培训历史客户记录数据或统计数据挖掘客户的行为。 数据采集可以通过不同的方式。对于一些企业来说,他们更喜欢在社交媒体平台上爬取,这些平台可以显示出用户的习惯、行为、偏好和情感数据,他们可以通

https://www.wendangku.net/doc/d915874175.html, 过使用自动网络爬虫工具,比如八爪鱼,来轻松提取数据,可以从大多数网站收集数据。我们还可以使用分类或聚类算法来对客户的需求分类。 例如,工作的性质、习惯和生活条件,甚至购买和浏览历史记录都可以被列为值得挖掘的数据,我们可以使用基于云的技术来过滤、计算和优化客户群体,包括高质量的客户、潜在的客户、根据他们的特点,从不同的维度来给客户推广。 二、房地产大数据有助于精确行业市场定位 企业想进入或开拓某一区域房地产行业市场,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房地产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。

调查报告 2020年中国大数据时代发展调查报告

20xx中国大数据时代发展调查报告 大数据产业有望成为拉动经济发展的新风口。工信部信息化和软件服务业司司长陈伟近日在媒体通气会上表示,目前包括北京、上海、贵州等先行先试的地方大数据产业和应用发展已初见成效。 工信部将出台促进大数据产业发展的推进计划,促进规划、标准、技术、产业、安全、应用协同发展。其中,在标准化方面,正在研制的10项国家标准中,8项已完成草案。下一步将重点开展数据格式接口、开放共享等标准体系建设。 近日国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,为我国大数据发展进行了顶层设计和统筹部署。工信部主要负责大数据产业发展以及应用示范相关工作。目前我们已支持和指导北京、上海、贵州、广州、陕西等地大数据产业和应用发展。陈伟表示。他透露这些地方先行先试,主动探索,已初见成效。 数据显示,xx年我国软件和信息技术服务业实现软件业务收入3.7万亿元,同比增长超过20%。其中,贵州省电子信息产业规模总量1437亿元,比上年增长60.6%。 而中国信息通信研究院不久前发布的《xx年中国大数据发展调查报告》预测,xx年中国大数据市场规模将达到115.9亿元,增速达38%。未来随着应用效果的逐步显现,一些成功案例将产生示范效应,预计xx年至xx年中国大数据市场规模还将维持40%左右的高速增长。 不过,由于大数据产业和应用发展迅猛,亟需通过标准化的途径

整合资源,固化现有成果,促进各方达成共识,形成统一的数据格式、接口、安全、开放等各类规范,为我国数据开放共享提供基础,为数据安全应用提供保障,促进数据交易等新兴服务模式规范发展。 围绕大数据标准化,下一步将重点开展以下工作: 1.推动标准体系建设,推进数据格式接口、开放共享、数据质量、数据安全、大数据平台等重点标准研制 2.加强标准验证和应用试点示范,建立标准符合性评估体系,推动标准对产业和应用的支撑作用 3.继续积极参与国际标准化制定工作 事实上,在工信部和国标委的领导下,早在xx年12月2日全国信息技术标准化技术委员会大数据标准工作组(以下简称工作组)正式成立,统筹开展我国大数据标准化工作,大数据工作组组长由上海交通大学副校长梅宏院士担任。 目前,工作组包括了北京大学、阿里、华为、京东、国家信息中心等近150家申请单位,共同形成了大数据标准体系,正在研制的国家标准有10项,其中《信息技术大数据术语》和《信息技术大数据技术参考模型》等8项国家标准已经完成草案,《信息技术数据质量评价指标》、《信息技术通用数据导入接口规范》等两项国家标准完成草案大纲。陈伟透露。 内容仅供参考

大数据职业发展方向

大数据职业发展方向 一、大数据的概念及特点: 大数据本身就是一个很抽象的概念,提及大数据很多人也只能从数据量上去感知大数据的规模,大数据被定义为“代表着人类认知过程的进步,数据集的规模是无法在可容忍的时间内用目前的技术、方法和理论去获取、管理、处理的数据。 大数据不是一种新技术,也不是一种新产品,而是一种新现象,是近来研究的一个技术热点。大数据具有以下4个特点,即4个“V”: (1) 数据体量(Volumes) 巨大。大型数据集,从TB级别,跃升到PB级别。 (2) 数据类别(Variety) 繁多。数据来自多种数据源,数据种类和格式冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。 (3) 价值(Value) 密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅一两秒钟。 (4) 处理速度(Velocity) 快。包含大量在线或实时数据分析处理的需求,1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器,无一不是数据来源或者承载的方式。 二、大数据处理流程: 从大数据的特征和产生领域来看,大数据的来源相当广泛,由此产生的数据类型和应用处理方法千差万别。但是总的来说,大数据的基本处理流程大都是一致的。整个处理流程可以概括为四步,分别是采集、导入和预处理、统计和分析,最后是数据挖掘。 三、大数据分解结构: 第一层面是理论,理论是认知的必经途径,也是被广泛认同和传播的基线。我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。 第二层面是技术,技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。 第三层面是实践,实践是大数据的最终价值体现。。

2017中国大数据发展报告

2017中国大数据发展报告 近期,国家信息中心、南海大数据应用研究院联合发布了《2017中国大数据发展报告》。该报告基于国家发改委互联网大数据分析中心、国家信息中心“一带一路”大数据中心所掌握的30多个种类,总计40多亿条数据,对我国大数据产业发展的人才、政策、投融资、产业发展等多个维度进行全面分析,是业界首部完全基于大数据方法对大数据发展现状进行研究的报告。 产业与投资成地方省市大数据发展短板 该报告首次引入大数据发展指数,从政策环境、人才状况、投资热度、创新创业、产业发展和网民信心六个维度对国内31个省(自治区、直辖市)大数据发展水平进行量化评估。评估结果显示,2016年中国大数据发展指数平均仅为47.15,总体仍处于起步阶段。 北京、广东、上海大数据发展位居前三,其次是东部沿海省份江苏、浙江和山东,贵州、重庆和四川因为政策引领而异军突起,进入了前十。 从衡量指标来看,投资热度低和产业发展不足则是当前地方大数据发展的突出短板。 大数据管理机制初步形成 如果说2015年是大数据政策顶层设计年,那么2016年

是大数据政策细化落地年,国家发改委、环保部、工信部、国家林业局、农业部等均推出大数据发展意见和方案。大数据政策从全面、总体规划逐渐向各大行业,各细分领域延伸。 本报告分析了最受民众关注的十大政策。其中,《大数据产业发展规划(2016-2020)》影响力最为广泛,关注度高达92.11。 2016年,贵州、浙江、广东等一些地方省市也纷纷出台大数据政策举措,促进当地大数据产业发展,例如,贵州省通过我国首部大数据地方法规《贵州省大数据发展应用促进条例》。 但有意思的是,数据显示,网民认为北京、上海等地大数据发展政策差强人意。以《北京市大数据和云计算发展行动计划(2016-2020)》为例,网民指出该文件中明确了各项任务的责任单位,几乎囊括所有北京市直机关和各区政府,虽然责任明确,但却可能进一步加剧“条块分割”和“碎片化治理”问题,使得“数据孤岛”问题进一步凸显,违背大数据治理初衷。 报告指出,得益于政策红利及众多外部利好因素的推动,我国已经积累了一定的大数据管理经验,探索出具有地方特色的大数据运营管理机制。 过半大数据创业公司处于发展早期 报告披露,2015年前三季度,大数据领域双创(创业创

大数据智慧农业

围绕农业部门政府职能转变和现代农业发展的建设需求,以提升政府管理和服务水平、推动农业产业化发展为目标,集成应用现代信息技术,围绕农业大数 据真实采集、综合管理与服务构建三大功能平台---大数据采集平台、智慧农业管理平台和综合信息服务平台,提升农牧业综合管理和服务效能,推进现代农 牧业快速发展。 农业大数据综合服务平台包含:大数据采集平台、智慧农业管理平台、综合 信息服务平台三大板块。 一、大数据采集平台:围绕政府管理农牧业的需求,充分利用移动互联、物联网、3S和报表等技术,建设APP采集系统、物联网采集系统和报表采集系统,实现植物病虫害、动物疫病、气象、土壤、土地、农产品质量安全状况、 农情、农产品市场信息、农产品市场信息、农村土地承包经营权、农业劳动力 资源等数据资源的正确采集。

二、 (一)区域资源管理: 根据政府对农牧业生产管理和市场监管等职能,以“种什么、怎么种、卖到哪“为抓手,建立智慧农业管理平台,实现对农业资源、农业产业发展、植物病虫害、动物疫病、农产品质量安全、农产品流通等重要环节的数据分析,为政府和农牧业管理服务部门的决策和管理服务提供数据。

农情信息管理系统是以“功能完善、协调高效、信息共享、监控严密、安全稳定、保障有力”为总体目标,充分利用信息网络技术,建立一个实现横向(涉 及财政、物价、统计、国土、气象、水利、粮食等机构等)共享、纵向(贯穿 自治区、市、县等多级)互联,能够及时对农情信息进行采集监测、汇总审核、分析统计、预警、预测/预报的农情信息报送管理系统。系统通过标准接口,与农业部农情信息调度系统、自治区农业厅及相关业务部门信息系统进行对接, 实现农情信息采集业务全过程的互联互通和信息共享。通过本系统的建设,实 现如下目标: 1.对各类农情信息进行汇总、分类及综合分析,制定统计指标,归口管 理,实现全厅农情信息的融合与共享,消除“信息孤岛”。 2.满足新形势下全区农业经济运行情况分析的需求,对产量、成本、价 格、产值等进行统计分析。 3.满足农情实时调度、分析以及会商的需求,实现对农产品的预警监测, 为科学指导农业生产奠定基础。 农情信息管理系统目前完成农业信息采集报送(PC填报和移送终端采集)、农业数据报表、ETL数据管理、消息发布、数据查询统计、权限管理等6大功

2019年中国大数据时代发展调查报告

2019年中国大数据时代发展调查报告 大数据产业有望成为拉动经济发展的“新风口”。工信部信息化和软件服务业司司长陈伟近日在媒体通气会上表示,目前包括北京、上海、贵州等先行先试的地方大数据产业和应用发展已初见成效。 工信部将出台促进大数据产业发展的推进计划,促进规划、标准、技术、产业、安全、应用协同发展。其中,在标准化方面,正在研制的10项国家标准中,8项已完成草案。下一步将重点开展数据格式接口、开放共享等标准体系建设。 “近日国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,为我国大数据发展进行了顶层设计和统筹部署。工信部主要负责大数据产业发展以及应用示范相关工作。目前我们已支持和指导北京、上海、贵州、广州、陕西等地大数据产业和应用发展。”陈伟表示。他透露这些地方先行先试,主动探索,已初见成效。 数据显示,XX年我国软件和信息技术服务业实现软件业务收入3.7万亿元,同比增长超过20%。其中,贵州省电子信息产业规模总量1437亿元,比上年增长60.6%。 而中国信息通信研究院不久前发布的《XX年中国大数据发展调查报告》预测,XX年中国大数据市场规模将达到115.9亿元,增速达38%。未来随着应用效果的逐步显现,一些成功案例将产生示范效应,预计XX年至2018年中国大数据市场规模还将维持40%左右的高速增长。 不过,由于大数据产业和应用发展迅猛,亟需通过标准化的途径整合资源,固化现有成果,促进各方达成共识,形成统一的数据格式、接口、安全、开放等各类规范,为我国数据开放共享提供基础,为数据安全应用提供保障,促进数据交易等新兴服务模式规范发展。 围绕大数据标准化,下一步将重点开展以下工作:

大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告

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。

2019-2020年中国大数据行业现状分析与发展趋势研究报告

2019-2020年中国大数据行业现状分析与发展趋势研究报告 行业市场研究属于企业战略研究范畴,作为当前应用最为广泛的咨询服务,其研究成果以报告形式呈现,通常包含以下内容: 一份专业的行业研究报告,注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况,旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。 一份有价值的行业研究报告,可以完成对行业系统、完整的调研分析工作,使决策者在阅读完行业研究报告后,能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势,确保了决策方向的正确性和科学性。

中国产业调研网https://www.wendangku.net/doc/d915874175.html,基于多年来对客户需求的深入了解,全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景,注重信息的时效性,从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。

一、基本信息 二、内容介绍 中国的大数据应用处在起步阶段,但随着电信和银行领域开始对大数据技术和服务产生浓厚的兴趣,未来三年我国大数据市场将突破百亿元。2012年市场规模达到4.7亿元,2013年增至11.2亿元,增长率高达138%,2014年,保持了与2013年基本持平的增速,增长率为114.38%,市场规模达到24.1亿元,未来三年内有望突破150亿元,2016年有望达到180亿规模,其中增长率最高的是存储市场,将达到60.8%,服务器市场的增长率则是38.3%,远远高于其他非大数据产品相关的市场,由此来看整个行业发展空间巨大。进入2014年以来,大数据受到各界广泛关注,已渗透到金融、医疗、消费、电力、制造以及几乎各个行业,大数据的新产品、新技术、新服务也正在不断地涌现。 我国大数据产业集聚发展效应开始显现,出现京津冀区域、长三角地区、珠三角地区和中西部4个集聚发展区,各具发展特色。北京依托中关村在信息产业的领先优势,快速集聚和培养了一批大数据企业,继而迅速将集聚势能扩散到津冀地区,形成京津冀大数据走廊格局。长三角地区城市将大数据与当地智慧城市、云计算发展紧密结合,使大数据既有支撑又有的放矢,吸引了大批大数据企业。珠三角地区在产业管理和应用发展等方面率先垂范,对企业扶持力度大,集聚效应明显。大数据产业链上下游企业合作意愿强烈,各集聚区间的合作步伐加快,产学研协同创新发展初见成效。

最新石油行业大数据分析平台方案

石油行业大数据分析 平 台 方 案

目录 一数据管理的现状 (1) 二石油行业大数据分析的概述 (2) (一)石油行业大数据分析概念 (2) (二)石油行业大数据分析目标 (3) 三石油行业大数据分析体系 (3) 四石油行业大数据分析核心领域 (4) (一)数据模型 (4) (二)数据生命周期 (5) (三)数据标准 (6) (四)主数据 (8) (五)数据质量 (9) (六)数据服务............................................................................................ 1 1 (七)数据安全............................................................................................ 1 2 五石油行业大数据分析保障机制 (13) (一)制度章程............................................................................................ 1 3 (1) 规章制度............................................................................................ 1 3 (2) 管控办法............................................................................................ 1 3 (3) 考核机制............................................................................................ 1 3 (二)石油行业大数据分析组织....................................................................... 1 5

大数据金融行业发展趋势及机遇分析修订稿

大数据金融行业发展趋 势及机遇分析 WEIHUA system office room 【WEIHUA 16H-WEIHUA WEIHUA8Q8-

十三五大数据金融行业发展趋势及机遇分析 回顾金融创新发展的历史,每一次金融的历史变革都与先进的科学技术紧密结合,因此当金融发展到互联网时代,也必将发生新的金融变革。 建立互联网金融治理体系,应该成为我国金融治理体系和金融治理能力建设的重要内容,大力发展互联网金融,以互联网金融治理推进中国金融治理体系和治理能力现代化,是金融治理现代化的必由之路。 世界经济论坛创始人、《第四次工业革命》作者施瓦布认为,建立在数字革命基础上的第四次工业已经到来,这是一场系统性的深度变革,而用大数据进行决策是这些变革之一。 在大数据、云计算等技术变革下,我国的金融行业将出现哪些变化?金融监管面临哪些新挑战?如何利用大数据进行智能决策? 一、大数据时代到来 凯文·凯利(Kevin Kelly)被誉为互联网经济的预言家,他精准预测时代的到来和网络经济的运行规律。凯文·凯利预言,未来,大数据、云计算、移动通讯三者相结合的技术进步将激发大数据、深度学习、语音智能、监控设备、3D 打印、人造智能、P2P、虚拟货币等方面的技术突变,而这些正在成为现实。 人类将迎来大数据时代。现在一年的信息量已经超过自人类文明开始时积累的所有信息量之和。未来信息量的扩张是爆炸性的,将达到我们无法控制的程度。未来的生活都将是可量化的,每个个体自身也将贴上数字化的标签。 大数据时代的信息是海量的,结构化数据与非结构化数据并行。如何从纷繁复杂的数据当中提炼出有效的数据,并且用适合的方式展示出来,成为各界必须认真思考的问题。当下我们大部分的分析工作都是基于传统的饼状图、柱状图等二维数据模型进行组建的,而在大数据时代,二维的数据模型只有3个维度进行管理和判断,完全满足不了大数据时代需要多维度、复杂关系的数据模型的需求。 以前我们做研究做经济决策,最担心的是没有数据作为依据,不能正确地认清事物的发展阶段。而现在是海量数据充斥在我们的世界,在机器智能尚未完成的时候,需要人机交互。数据可视化可以帮助人通过视觉直接感知机器语言与图形图像。可以带来更多的直观的数据关联价值。 但是,信息孤岛问题始终是大数据发挥作用的主要障碍之一。为解决这一问题需要数据开放。从数据的开放、共享和交互,到价值提取能力的开放,到基础处理和分析平台的开放,让数据如同血液在数据社会的躯体中长流,滋润数据经济,让开放数据的思维成为常态。

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