大數據的背景有哪些

A. 農業大數據的背景

國內第一個農業大數據的研究和應用推廣機構農業大數據產業技術創新戰略聯盟於2013年6月18日在山東農業大學正式成立，標志著國內大數據技術在農業領域的應用又有了實質性突破。農業大數據的應用與農業領域的相關科學研究無縫結合，對從事農業教學科研的師生、社會公眾、政府部門及涉農企業等提供了新方法、新思路。

B. 大數據時代背景下的檔案管理分析

大數據時代背景下的檔案管理分析
在大數據時代的發展進程中，應該將大數據的價值積極的展現出來，所以相應的管理模式需要加以進一步的變革。應該將相應的管理模式加以進一步的轉變，積極的採用大數據技術實現檔案數據信息的相互關聯，這樣才能更好的實現檔案資源的共享。相關的檔案管理部門也應該做相互協調的工作，將檔案數字資源中所蘊含的潛在價值充分的體現出來，這樣才能實現進一步的整合。傳統的檔案管理部門中，供給式的模式占據重要位置，而在新時期的發展下，這一思維模式應該加以進一步的轉變，從用戶面臨的問題入手，為人們的行為決策提供有益指導。以解決用戶所面臨的問題為目標整合檔案數字資源，構建起以社會利用需求為導向的檔案數字資源體系，不斷提高檔案服務與用戶需求之間的匹配程度。
構建適應大數據要求的檔案數字資源。以雲計算為例，它適應了大數據時代分布式存儲與海量數據並行處理的需要，實現了計算機資源的服務化，是大數據時代檔案數字資源整合的基礎平台和支撐技術。首先，各檔案部門應根據國家統一規劃以及自身基礎設施建設與檔案資料庫資源匹配程度的具體情況，靈活選擇適合的雲部署方案。對於那些處在檔案數字資源整合關鍵節點的部門應架設私有雲，以動態申請公有雲的方式彌補自身計算能力、存儲空間等的不足。其次，雲計算能統一各應用環境之間的業務邏輯、組織結構和表達方式等，消除信息孤島，從而建立集成的檔案數字資源管理平台，促成檔案數字資源深層次整合與知識開發的實現。再次，雲計算能實現對檔案應用的整合，並以服?盞男問較蠐沒Х⒉跡煌?時支持用戶利用各種終端設備隨時隨地訪問所需的雲服務。這些都將在最大程度上發揮檔案數字資源整合的優勢，提高檔案服務的效率和便捷性。
加強大數據時代檔案數字資源整合的安全保障體系建設。首先，應建立IAM（身份和訪問管理）和隱私保護系統，實現統一身份認證與訪問許可權控制，達到用戶安全集成管理的目標，有效應對檔案數字資源整合與大數據應用過程中的安全風險。其次，通過數據加密技術保護檔案信息安全。通過SSL（Secure Sockets Layer，安全套接層協議層）加密，實現在數據集的節點和應用程序之間移動保護大數據。再次，綜合運用大數據技術手段與安全保密制度，加強對重點領域檔案數據的日常監管，有效應對檔案數據聚集性與檔案利用需求無序性造成的檔案泄密風險。最後，實時開展檔案數字資源異地異質備份工作，提高系統容災能力。
最後，還要組建一支具有大數據素質的檔案從業者隊伍。大數據環境下，檔案從業者應加強自身素質建設，在檔案數字資源整合中承擔起業務專家的重任，成為檔案數字資源的提供者、組織者和導航者。作為檔案數字資源的提供者，就要求檔案從業者具有過硬的檔案專業知識與技能，能正確預判大數據給本單位數據處理各環節帶來的風險構成，給出基於檔案專業的解決方案，從而確保檔案數字資源的真實、完整與安全，最大限度地滿足檔案數字資源整合的需要，保證檔案價值的實現。

C. 大數據時代是什麼意思大數據是在什麼背景下提出的

大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

大數據產生背景：

進入2012年，大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。

它已經上過《紐約時報》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。

數據正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，雖然很多企業可能並沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。

正如《紐約時報》2012年2月的一篇專欄中所稱，「大數據」時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。

哈佛大學社會學教授加里·金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。

(3)大數據的背景有哪些擴展閱讀

大數據時代的特徵

1、數據量大（Volume）

第一個特徵是數據量大。大數據的起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）。

2、類型繁多（Variety）

第二個特徵是數據類型繁多。包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等，多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。

3、價值密度低（Value）

第三個特徵是數據價值密度相對較低。如隨著物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」，是大數據時代亟待解決的難題。

參考資料來源：網路-大數據時代

D. 當前企業大數據人才建設的大環境、大背景如何

近10年大數據呈現爆發式增長，大數據人才始終是這股浪潮中的焦點。
從整體背景來看，越來越多的企業開始把數據人才作為企業經營戰略版圖的核心組成部分，集中表現越來越願意花高薪聘請大數據人才，整體薪資水平在不斷提升。但是大數據人才市場依舊處於緊縮狀態，無論是高大上的大數據科學家，還是資深的大數據架構師，或者是普通的數據產品經理，在整個市場中還是一將難求，企業面臨的大數據人才供應挑戰是不斷加劇的。
此外，中大咨詢數字化專家表示，對傳統企業更加不利的是，在這樣緊俏的供需背景下，與互聯網企業的薪資競爭力差距，以及企業創新環境的不足，都更加制約了傳統企業的人才建設。

E. 大數據產生的背景哪些

進入2012年，大數據(big data)一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。它已經上過《紐約時報》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的證券公司等寫進了投資推薦報告。

數據正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，雖然現在企業可能並沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。大數據時代對人類的數據駕馭能力提出了新的挑戰，也為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。

最早提出大數據時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」「大數據」在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。

大數據在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。這些數據的規模是如此龐大，以至於不能用G或T來衡量，大數據的起始計量單位至少是P(1000個T)、E(100萬個T)或Z(10億個T)。

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大數據的應用

1、大數據在電商領域的應用通過對客戶的訂單信息進行分類整理，根據客戶的購買習慣、年齡、喜好、地域等區分進行推薦產品，進行個性化的頁面展示。還可以根據以往數據，來決定庫存數量和物流資源的動態調整。

2、大數據在交通旅遊領域的應用通過WIFI+ibeacon或基站定位技術，收集到個體的出行數據。政府可以對每個車站、機場、道路交通各時段的流量規律信息，進行針對性的安防及其他部署。景區可以根據不同景點的客流密度、遊客的停留時長以及游覽路徑，來決定景區的運營方向。

3、大數據在金融行業的應用通過對客戶的健康狀況，事故記錄等信息進行分析，保險公司可以決定是否允許投保人投保，以及具體投保金額。銀行可以根據個體的收入情況、消費記錄以及信用記錄，來決定是否給申請人發放信用卡以及發放額度。

4、大數據在醫療行業的應用根據眾多病人的體質特徵，病症信息，病史信息，分布情況進行分析處理，可以實現流行疾病預測，為各類疾病的治療方案優化提供數據支撐。

其實這里列舉的還只是冰山一角，未來生活中的方方面面，大數據無處不在，讓我們一起期待大數據帶來的智能時代。

參考資料網路-大數據時代網路-大數據

F. 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！

G. 大數據發展背景及研究現狀

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》。

H. 什麼是大數據大數據具體有什麼用大數據到底能幹什麼

什麼是大數據？

一句話快答：一是大數據是一個很大的海量的數據集；二是指的新型處理海量數據的技術體系。

大數據是一個抽象的概念，可以簡單理解為"大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。

大數據有什麼價值？

一句話快答：將海量數據價值化。

大數據的核心作用是數據價值化，簡單地說就是大數據讓數據產生各種「價值」，這個將數據價值化的過程就是大數據要做的主要事情。

大數據有哪些作用？

一句話快答：給人類提供輔助服務，為智能體提供決策服務。

大數據不僅包括企業內部應用系統的數據分析，還包括與行業、產業的深度融合。具體場景包括：互聯網行業、政府行業、金融行業、傳統企業中的地產、醫療、能源、製造、電信行業等等。通俗地講「大數據就像互聯網+，可以應用在各行各業"，如電信、金融、教育、醫療、軍事、電子商務甚至政府決策等。

對企業而言，大數據可提高工作效率，降低企業成本，精準營銷帶來更多客戶。

對政府而言，可以利用大數進行統籌分析、提高管理效率、管理抓獲犯罪分子等。

對個人而言，可以利用大數據更了解自己等。加米穀大數據培訓。

I. 大數據時代的產生背景

可按照時間點劃分大數據的發展歷程。

J. 中國大數據的提出的時間和背景是什麼發展情況和現狀分別是什麼樣的

近幾年來，隨著計算機和信息技術的迅猛發展和普及應用，行業應用系統的規模迅速擴大，行業應用所產生的數據呈爆炸性增長。動輒達到數百TB甚至數十至數百PB規模的行業/企業大數據已遠遠超出了現有傳統的計算技術和信息系統的處理能力，因此，尋求有效的大數據處理技術、方法和手段已經成為現實世界的迫切需求。網路目前的總數據量已超過1000PB，每天需要處理的網頁數據達到10PB～100PB;淘寶累計的交易數據量高達 100PB;Twitter每天發布超過2億條消息，新浪微博每天發帖量達到8000萬條;中國移動一個省的電話通聯記錄數據每月可達 0.5PB～1PB;一個省會城市公安局道路車輛監控數據三年可達200億條、總量120TB。據世界權威IT信息咨詢分析公司IDC研究報告預測：全世界數據量未來10年將從2009年的0.8ZB增長到2020年的35ZB(1ZB=1000EB=1000000PB)，10年將增長44倍，年均增長 40%。

早幾年人們把大規模數據稱為「海量數據」，但實際上，大數據(Big Data)這個概念早在2008年就已被提出。2008年，在Google成立10周年之際，著名的《自然》雜志出版了一期專刊，專門討論未來的大數據處理相關的一系列技術問題和挑戰，其中就提出了「Big Data」的概念。

隨著大數據概念的普及，人們常常會問，多大的數據才叫大數據?其實，關於大數據，難以有一個非常定量的定義。維基網路給出了一個定性的描述：大數據是指無法使用傳統和常用的軟體技術和工具在一定時間內完成獲取、管理和處理的數據集。進一步，當今「大數據」一詞的重點其實已經不僅在於數據規模的定義，它更代表著信息技術發展進入了一個新的時代，代表著爆炸性的數據信息給傳統的計算技術和信息技術帶來的技術挑戰和困難，代表著大數據處理所需的新的技術和方法，也代表著大數據分析和應用所帶來的新發明、新服務和新的發展機遇。