大數據如何興起

㈠ 人人都在說大數據，那大數據概念是怎麼產生的

概念產生：

「大數據」的名稱來自於未來學家托夫勒所著的《第三次浪潮》 盡管「大數據」這個詞直到最近才受到人們的高度關注，但早在1980年，著名未來學家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就熱情地將「大數據」稱頌為「第三次浪潮的華彩樂章」。《自然》雜志在2008年9月推出了名為「大數據」的封面專欄。從2009年開始「大數據」才成為互聯網技術行業中的熱門詞彙。

㈡ 大數據是什麼，是怎麼帶動經濟發展的

大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
有人把數據比喻為蘊 藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。

大數據的價值體現在以下幾個方面：
1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;
2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型;
3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

㈢ 大數據發展現狀怎樣

2015年左右，大數據相關政策規劃密集出台，同期為大數據企業新增數量頂峰時期。近年來，我國大數據產業迎來新的發展機遇期，產業規模日趨成熟。大數據產業主體從「硬」設施向「軟」服務轉變的態勢將更加明顯，面向金融、政務、電信、醫療等領域的大數據服務將實現倍增創新。

大數據企業數量持續增長，增速與政策出台密切相關

根據IT桔子統計，大數據企業的快速增長階段出現在2013-2015年，增長速度在2015年達到最高峰。2015年後，市場日趨成熟，企業新增開始趨於放緩，大數據產業逐漸走向成熟。

—— 以上數據及分析均來自於前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

㈣ 大數據發展怎麼樣啊

大數據為什麼有很好的發展前景：
第一：大數據自身能夠創造出更多的價值。大數據相關技術緊緊圍繞數據價值化展開，數據價值化將開辟出廣大的市場空間，重點在於數據本身將為整個信息化社會賦能。隨著大數據的落地應用，大數據的價值將逐漸得到體現。目前在互聯網領域，大數據技術已經得到了較為廣泛的應用。
第二：數據發展日新月異，我們應該審時度勢、精心謀劃、超前布局、力爭主動，深入了解大數據發展現狀和趨勢及其對經濟社會發展的影響，分析我國大數據發展取得的成績和存在的問題，推動實施國家大數據戰略，加快完善數字基礎設施，推進數據資源整合和開放共享，保障數據安全，加快建設數字中國，更好服務我國經濟社會發展和人民生活改善。
第三：大數據產業鏈逐漸形成。經過近些年的發展，大數據已經初步形成了一個較為完整的產業鏈，包括數據採集、整理、傳輸、存儲、分析、呈現和應用，眾多企業開始參與到大數據產業鏈中，並形成了一定的產業規模，相信隨著大數據的不斷發展，相關產業規模會進一步擴大。

㈤ 大數據發展趨勢是什麼

—— 以下數據及分析均來自於前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

2020年，我國大數據產業迎來新的發展機遇期，產業規模穩步增長。目前行業競爭格局從規模上看，以小型企業為主導;從地域分布上看，以北上廣等一線城市為主;從行業應用方面看，以金融、醫療健康、政務等為主要類型;從投融資角度看，企業服務、醫療健康、金融等垂直細分領域是融資熱點。

大數據行業市場規模保持高速增長

隨著互聯網技術的快速發展，我國大數據產業也發展迅速。根據中國信息通信研究院對大數據相關企業的調研數據，近年來我國大數據產業規模穩步增長。2016-2019年，短短四年時間，我國大數據產業市場規模由2841億元增長到5386億元，增速連續四年保持在20%以上。根據近年來大數據行業市場規模增長態勢，2020年大數據行業規模約為6670億元。

㈥ 大數據時代怎麼發展

2016年以來，國家政策持續推動大數據產業發展。2016年「十三五規劃」中明確提出實施大數據戰略，把大數據作為基礎性戰略資源，全面實施促進大數據發展行動，加快推動數據資源共享開放和開發應用，助力產業轉型升級和社會治理創新。發改委、工信部及農業部、運輸部等部委先後頒布相關後續政策，推動大數據產業發展。隨著大數據產業的進一步落地，預計未來將有更多部門出台具體政策，推動大數據行業的發展。
未來大數據產業發展的趨勢之一：與雲計算、人工智慧等前沿創新技術深度融合。大數據、雲計算、人工智慧等前沿技術的產生和發展均來自社會生產方式的進步和信息技術產業的發展。而前沿技術的彼此融合將能實現超大規模計算、智能化自動化和海量數據的分析，在短時間內完成復雜度較高、精密度較高的信息處理。
來大數據行業發展趨勢之二：針對製造業的大數據解決方案不斷升級，助力智能製造。製造業產品的全生命周期從市場規劃、設計、製造、銷售、維護等過程都會產生大量的結構化和非結構化數據，形成了製造業大數據。除此以外，製造業大數據還具多源異構、多尺度、不確定、高雜訊等特徵。在《智能製造發展規劃2016-2020》中，明確提出2025年前，推進智能製造實施「兩步走」戰略：「第一步，到2020年，智能製造發展基礎和支撐能力明顯增強，傳統製造業重點領域基本實現數字化製造，有條件、有基礎的重點產業智能轉型取得明顯進展；第二步，到2025年，智能製造支撐體系基本建立，重點產業初步實現智能轉型」。而在大數據細分市場中行業解決方案佔比最高達34.3%，將在智能製造產業發展中起到重要作用。

㈦ 大數據是如何產生的

以前我們關注的都是交易系統和業務系統產生的數據，通過數據倉庫去分析展現，其實終端，尤其是個人各種流水操作，例如購買物品清單，上網瀏覽歷史，照片，微博等也有，但是不關注，而大數據時代，更多的是關注這些大量的數據，期望分析這些數據來發現價值，因此大數據其實以前在系統，終端，個人等等都在產生，只是沒有加以利用而已，現在要分析這些數據從中發現價值。

㈧ 大數據的產生背景是什麼

大數據有兩種含義：
一種是大批量的數據。量級有多大？比如通常讀一本幾百萬字的電子小說，每天專注地快速地閱讀，少說用時也需7-15天，而文檔在手機、電腦上存儲佔用空間有多大呢？10MB而已，也就是說如果按照7天處理10MB文字，推算1GB的內容需耗時710+天，相當於兩年時間，而當下互聯網企業每天產生的數據量是10GB-10000GB不等，這樣的數據量，如果用一個人去處理的話，每天的數據量得花20年到20000年，在時間長度和成本上而言幾乎是不可能實現的，因為這才是一天的數據量。同樣可以感受一下存儲成本：大家手機、電腦都有存儲空間，手機256GB應該為主流了，電腦2TB（2048GB）左右，即便存儲空間應景很大，而實際企業生產中用不了幾天就存儲不下了。大家想像一下，如果打開一個1GB大小的EXCEL或者TXT文本文檔會發生什麼現象呢？有興趣的小夥伴可以試一試，你會發現電腦變得超級慢超級卡，而且你甚至都打不開這個文檔。
第二種就是大數據處理技術，簡稱大數據。對企業而言企業絕對不能接受上述現象的發生，因為數據處理不了，相當於干再多活都不知道哪些賺了哪些賠了，企業是要靠賺錢來存活的，如果為了處理數據再購買更高性能的機器作為伺服器去處理這些信息，那成本將會極其高昂，企業負擔不起，於是乎就有人發出這樣的疑問：
有沒有一種可以讓很多台廉價的機器組建成一台牛逼的機器的技術？就好比合體技能一樣？
有需求就有大牛，很快，一項新的計算機計算技術框架——分布式數據處理框架誕生了，目的很明確，就是解決了上面提到的疑問——讓很多台廉價的機器組合起來變成了一個牛逼的、專門針對短時間內處理大量數據的系統，這就叫大數據處理技術。
如果你還是覺得理解不透徹，可以去多易教育的官網看看帶有圖片和講解視頻的專欄，通俗易懂的讓你迅速了解什麼是大數據，畢竟多易是大數據培訓行業的領頭羊嘛！

㈨ 大數據是怎麼產生的 它的商業機會在哪

大數據是怎麼產生的 它的商業機會在哪

近些年，大數據已經和雲計算一樣，成為時代的話題。大數據是怎麼產生的，商業機會在哪？研究機會在哪？這個概念孕育著一個怎樣的未來？

昨天在車庫咖啡參加了一個小型的研討活動，就這些問題進行了一些討論，我結合自己的一些理解做一個總結。

首先，大數據是怎麼產生的？

1）物理世界的信息大量數字化產生的

例如劉江老師指出的好大夫網，將醫生的信息，門診的信息等數字化。其實還有很多，比如新浪微博將茶館聊天的行為（弱關系產生信息數字化），朋友聊天的行為數字化（強關系產生信息數字化）。視頻監控探頭將圖像數字化。

2）社交網路產生的

在雅虎時代，大量的都是讀操作，只有雅虎的編輯做一些寫操作的工作。進入web2.0時代，用戶數大量增加，用戶主動提交了自己的行為。進入了社交時代，移動時代。大量移動終端設備的出現，用戶不僅主動提交自己的行為，還和自己的社交圈進行了實時的互動，因此數據大量的產生出來，並且具有了極其強烈的傳播性。

3）數據都要保存所產生的

一位嘉賓指出，舊金山大橋保留了百年的歷史數據，在時間跨度上產生了價值，很多網站在早期對數據的重視程度不夠，保存數據的代價很大，存儲設備的價格昂貴，但是時代變了，存儲設備便宜了，用戶自己產生的數據得到了重視，數據的價值被重視了。因此越來越多的數據被持續保存

其次，大數據和大規模數據的區別？

big data之前學術界叫very large data，大數據和大規模數據的差距是什麼？我認為在英文中large的含義只是體積上的，而big的含義還包含重量上的，價值量上的。因此我認為

1）大數據首先不是數量上的堆砌，而是具有很強的關聯性結構性

比如有一種數據，記錄了世界上每一顆大樹每年長高的程度，這樣的數據不具有價值，因為只是簡單堆砌。

如果數據變成，每一個大樹記錄它的，地點，氣候條件，樹種，樹齡，周邊動植物生態，每年長高的高度，那麼這個數據就具有了結構性。具有結構性的數據首先具有極強的研究價值，其次極強的商業價值。

在比如，淘寶的數據，如果只記錄一個交易的買家，賣家，成交物品，價格等信息，那麼這個商業價值就很有限。淘寶包含了，買家間的社交關系，購物前後的其他行為，那麼這個數據將非常有價值。

因此，只有立體的，結構性強的數據，才能叫大數據，才有價值，否則只能叫大規模數據。

2）大數據的規模一定要大，而且比大規模數據的規模還要大

要做一些預測模型需要很多數據，訓練語料，如果數據不夠大，很多挖掘工作很難做，比如點擊率預測。最直白的例子，如果你能知道一個用戶的長期行蹤數據，上網的行為，讀操作和寫操作。那麼幾乎可以對這個人進行非常精準的預測，各種推薦的工作都能做到很精準。

最後，大數據的機會在哪裡？對小公司的機會在哪？

圍繞數據的整個產業鏈上，我認為具有以下機會

1）數據的獲得

大量數據的獲得，這個機會基本屬於新浪微博等這類大企業，大量交易數據的獲得，也基本屬於京東，淘寶這類企業。小企業基本沒機會獨立得到這些用戶數據。

2）數據的匯集

例如如果你要能把各大廠商，各大微博，政府各個部門的數據匯集全，這個機會將是極大的。

但，這個工作，做大了需要政府行為，做中檔了，要企業間合作，做小了，也許就是一個聯盟或者一個民間組織，比如中國爬盟。

3）數據的存儲

匯集了數據後，立即遇到的問題就是存儲，這個代價極大，原始數據不能刪除，需要保留。因此提供存儲設備的公司，執行存儲這個角色的公司，都具有巨大的市場機會，但是這也不屬於小公司，或者早期創業者。

4）數據的運算

在存儲了數據以後，怎麼把數據分發是個大問題，各種API，各種開放平台，都是將這些數據發射出去，提供後續的挖掘和分析工作，這個也需要有大資本投入，也不適合小公司。

5）數據的挖掘和分析

數據需要做增值服務，否則數據就沒有價值，big也big不到哪裡去，是沒有價值的big。因此這種數據分析和挖掘工作具有巨大的價值，這個機會屬於小公司，小團體。

6）數據的使用和消費

在數據做到了很好的挖掘和分析後，需要把這些結果應用在一個具體的場合上，來獲得回報，做數據挖掘和分析的公司，必須得找到這些金主才行，而這些金主肯定也不是小公司。

大數據未來的形態，或者產業鏈結構一定是分層的，巨大的，價值的體現發生在各個層次，每個層次都是生態鏈的重要一環，都孕育著巨大的機遇和挑戰，我們能做的唯有努力，做適合自己的工作。

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㈩ 人人都在說大數據，那大數據概念是怎麼產生的

進入5G時代以來，隨著人工智慧、大數據、雲計算、區塊鏈等新技術出現，加速了產業互聯網的到來，加速了傳統行業產業鏈快速湧入到互聯網的新世界，這讓互聯網技術的使用范圍輻射得更加廣泛，而大數據是這些技術的基石，萬物互聯，數據挖掘，機器學習都是大數據的應用場景！
隨著網路和信息技術的不斷普及，人類產生的數據量正在呈指數級增長。大約每兩年翻一番，根據監測，這個速度在2020 年之前會繼續保持下去。這意味著人類在最近兩年產生的數據量相當於之前產生的全部數據量。

資料顯示，2011年，全球數據規模為1.8ZB，可以填滿575億個32GB的iPad，這些iPad可以在中國修建兩座長城。到2020年，全球數據將達到40ZB。我國，2010年新存儲的數據為250PB，2012年中國的數據存儲量達到364EB，約為日本的60%，北美的7％。

這些由我們創造的信息背後產生的這些數據早已經遠遠超越了目前人力所能處理的范疇。如何管理和使用這些數據，逐漸成為一個新的領域，於是就有了大數據的概念。