大数据的背景有哪些

A. 农业大数据的背景

国内第一个农业大数据的研究和应用推广机构农业大数据产业技术创新战略联盟于2013年6月18日在山东农业大学正式成立，标志着国内大数据技术在农业领域的应用又有了实质性突破。农业大数据的应用与农业领域的相关科学研究无缝结合，对从事农业教学科研的师生、社会公众、政府部门及涉农企业等提供了新方法、新思路。

B. 大数据时代背景下的档案管理分析

大数据时代背景下的档案管理分析
在大数据时代的发展进程中，应该将大数据的价值积极的展现出来，所以相应的管理模式需要加以进一步的变革。应该将相应的管理模式加以进一步的转变，积极的采用大数据技术实现档案数据信息的相互关联，这样才能更好的实现档案资源的共享。相关的档案管理部门也应该做相互协调的工作，将档案数字资源中所蕴含的潜在价值充分的体现出来，这样才能实现进一步的整合。传统的档案管理部门中，供给式的模式占据重要位置，而在新时期的发展下，这一思维模式应该加以进一步的转变，从用户面临的问题入手，为人们的行为决策提供有益指导。以解决用户所面临的问题为目标整合档案数字资源，构建起以社会利用需求为导向的档案数字资源体系，不断提高档案服务与用户需求之间的匹配程度。
构建适应大数据要求的档案数字资源。以云计算为例，它适应了大数据时代分布式存储与海量数据并行处理的需要，实现了计算机资源的服务化，是大数据时代档案数字资源整合的基础平台和支撑技术。首先，各档案部门应根据国家统一规划以及自身基础设施建设与档案数据库资源匹配程度的具体情况，灵活选择适合的云部署方案。对于那些处在档案数字资源整合关键节点的部门应架设私有云，以动态申请公有云的方式弥补自身计算能力、存储空间等的不足。其次，云计算能统一各应用环境之间的业务逻辑、组织结构和表达方式等，消除信息孤岛，从而建立集成的档案数字资源管理平台，促成档案数字资源深层次整合与知识开发的实现。再次，云计算能实现对档案应用的整合，并以服?盏男问较蛴没Х⒉迹煌?时支持用户利用各种终端设备随时随地访问所需的云服务。这些都将在最大程度上发挥档案数字资源整合的优势，提高档案服务的效率和便捷性。
加强大数据时代档案数字资源整合的安全保障体系建设。首先，应建立IAM（身份和访问管理）和隐私保护系统，实现统一身份认证与访问权限控制，达到用户安全集成管理的目标，有效应对档案数字资源整合与大数据应用过程中的安全风险。其次，通过数据加密技术保护档案信息安全。通过SSL（Secure Sockets Layer，安全套接层协议层）加密，实现在数据集的节点和应用程序之间移动保护大数据。再次，综合运用大数据技术手段与安全保密制度，加强对重点领域档案数据的日常监管，有效应对档案数据聚集性与档案利用需求无序性造成的档案泄密风险。最后，实时开展档案数字资源异地异质备份工作，提高系统容灾能力。
最后，还要组建一支具有大数据素质的档案从业者队伍。大数据环境下，档案从业者应加强自身素质建设，在档案数字资源整合中承担起业务专家的重任，成为档案数字资源的提供者、组织者和导航者。作为档案数字资源的提供者，就要求档案从业者具有过硬的档案专业知识与技能，能正确预判大数据给本单位数据处理各环节带来的风险构成，给出基于档案专业的解决方案，从而确保档案数字资源的真实、完整与安全，最大限度地满足档案数字资源整合的需要，保证档案价值的实现。

C. 大数据时代是什么意思大数据是在什么背景下提出的

大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

大数据产生背景：

进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。

它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。

数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。

正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。

哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。

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大数据时代的特征

1、数据量大（Volume）

第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。

2、类型繁多（Variety）

第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。

3、价值密度低（Value）

第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。

参考资料来源：网络-大数据时代

D. 当前企业大数据人才建设的大环境、大背景如何

近10年大数据呈现爆发式增长，大数据人才始终是这股浪潮中的焦点。
从整体背景来看，越来越多的企业开始把数据人才作为企业经营战略版图的核心组成部分，集中表现越来越愿意花高薪聘请大数据人才，整体薪资水平在不断提升。但是大数据人才市场依旧处于紧缩状态，无论是高大上的大数据科学家，还是资深的大数据架构师，或者是普通的数据产品经理，在整个市场中还是一将难求，企业面临的大数据人才供应挑战是不断加剧的。
此外，中大咨询数字化专家表示，对传统企业更加不利的是，在这样紧俏的供需背景下，与互联网企业的薪资竞争力差距，以及企业创新环境的不足，都更加制约了传统企业的人才建设。

E. 大数据产生的背景哪些

进入2012年，大数据(big data)一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的证券公司等写进了投资推荐报告。

数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。

最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，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运用，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”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

大数据在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量，大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。

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大数据的应用

1、大数据在电商领域的应用通过对客户的订单信息进行分类整理，根据客户的购买习惯、年龄、喜好、地域等区分进行推荐产品，进行个性化的页面展示。还可以根据以往数据，来决定库存数量和物流资源的动态调整。

2、大数据在交通旅游领域的应用通过WIFI+ibeacon或基站定位技术，收集到个体的出行数据。政府可以对每个车站、机场、道路交通各时段的流量规律信息，进行针对性的安防及其他部署。景区可以根据不同景点的客流密度、游客的停留时长以及游览路径，来决定景区的运营方向。

3、大数据在金融行业的应用通过对客户的健康状况，事故记录等信息进行分析，保险公司可以决定是否允许投保人投保，以及具体投保金额。银行可以根据个体的收入情况、消费记录以及信用记录，来决定是否给申请人发放信用卡以及发放额度。

4、大数据在医疗行业的应用根据众多病人的体质特征，病症信息，病史信息，分布情况进行分析处理，可以实现流行疾病预测，为各类疾病的治疗方案优化提供数据支撑。

其实这里列举的还只是冰山一角，未来生活中的方方面面，大数据无处不在，让我们一起期待大数据带来的智能时代。

参考资料网络-大数据时代网络-大数据

F. 大数据的产生背景是什么

大数据有两种含义：
一种是大批量的数据。量级有多大？比如通常读一本几百万字的电子小说，每天专注地快速地阅读，少说用时也需7-15天，而文档在手机、电脑上存储占用空间有多大呢？10MB而已，也就是说如果按照7天处理10MB文字，推算1GB的内容需耗时710+天，相当于两年时间，而当下互联网企业每天产生的数据量是10GB-10000GB不等，这样的数据量，如果用一个人去处理的话，每天的数据量得花20年到20000年，在时间长度和成本上而言几乎是不可能实现的，因为这才是一天的数据量。同样可以感受一下存储成本：大家手机、电脑都有存储空间，手机256GB应该为主流了，电脑2TB（2048GB）左右，即便存储空间应景很大，而实际企业生产中用不了几天就存储不下了。大家想象一下，如果打开一个1GB大小的EXCEL或者TXT文本文档会发生什么现象呢？有兴趣的小伙伴可以试一试，你会发现电脑变得超级慢超级卡，而且你甚至都打不开这个文档。
第二种就是大数据处理技术，简称大数据。对企业而言企业绝对不能接受上述现象的发生，因为数据处理不了，相当于干再多活都不知道哪些赚了哪些赔了，企业是要靠赚钱来存活的，如果为了处理数据再购买更高性能的机器作为服务器去处理这些信息，那成本将会极其高昂，企业负担不起，于是乎就有人发出这样的疑问：
有没有一种可以让很多台廉价的机器组建成一台牛逼的机器的技术？就好比合体技能一样？
有需求就有大牛，很快，一项新的计算机计算技术框架——分布式数据处理框架诞生了，目的很明确，就是解决了上面提到的疑问——让很多台廉价的机器组合起来变成了一个牛逼的、专门针对短时间内处理大量数据的系统，这就叫大数据处理技术。
如果你还是觉得理解不透彻，可以去多易教育的官网看看带有图片和讲解视频的专栏，通俗易懂的让你迅速了解什么是大数据，毕竟多易是大数据培训行业的领头羊嘛！

G. 大数据发展背景及研究现状

2015年左右，大数据相关政策规划密集出台，同期为大数据企业新增数量顶峰时期。近年来，我国大数据产业迎来新的发展机遇期，产业规模日趋成熟。大数据产业主体从“硬”设施向“软”服务转变的态势将更加明显，面向金融、政务、电信、医疗等领域的大数据服务将实现倍增创新。

大数据企业数量持续增长，增速与政策出台密切相关

根据IT桔子统计，大数据企业的快速增长阶段出现在2013-2015年，增长速度在2015年达到最高峰。2015年后，市场日趋成熟，企业新增开始趋于放缓，大数据产业逐渐走向成熟。

—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

H. 什么是大数据大数据具体有什么用大数据到底能干什么

什么是大数据？

一句话快答：一是大数据是一个很大的海量的数据集；二是指的新型处理海量数据的技术体系。

大数据是一个抽象的概念，可以简单理解为"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、管理和处理。

大数据有什么价值？

一句话快答：将海量数据价值化。

大数据的核心作用是数据价值化，简单地说就是大数据让数据产生各种“价值”，这个将数据价值化的过程就是大数据要做的主要事情。

大数据有哪些作用？

一句话快答：给人类提供辅助服务，为智能体提供决策服务。

大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业、产业的深度融合。具体场景包括：互联网行业、政府行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。通俗地讲“大数据就像互联网+，可以应用在各行各业"，如电信、金融、教育、医疗、军事、电子商务甚至政府决策等。

对企业而言，大数据可提高工作效率，降低企业成本，精准营销带来更多客户。

对政府而言，可以利用大数进行统筹分析、提高管理效率、管理抓获犯罪分子等。

对个人而言，可以利用大数据更了解自己等。加米谷大数据培训。

I. 大数据时代的产生背景

可按照时间点划分大数据的发展历程。

J. 中国大数据的提出的时间和背景是什么发展情况和现状分别是什么样的

近几年来，随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用，行业应用系统的规模迅速扩大，行业应用所产生的数据呈爆炸性增长。动辄达到数百TB甚至数十至数百PB规模的行业/企业大数据已远远超出了现有传统的计算技术和信息系统的处理能力，因此，寻求有效的大数据处理技术、方法和手段已经成为现实世界的迫切需求。网络目前的总数据量已超过1000PB，每天需要处理的网页数据达到10PB～100PB;淘宝累计的交易数据量高达 100PB;Twitter每天发布超过2亿条消息，新浪微博每天发帖量达到8000万条;中国移动一个省的电话通联记录数据每月可达 0.5PB～1PB;一个省会城市公安局道路车辆监控数据三年可达200亿条、总量120TB。据世界权威IT信息咨询分析公司IDC研究报告预测：全世界数据量未来10年将从2009年的0.8ZB增长到2020年的35ZB(1ZB=1000EB=1000000PB)，10年将增长44倍，年均增长 40%。

早几年人们把大规模数据称为“海量数据”，但实际上，大数据(Big Data)这个概念早在2008年就已被提出。2008年，在Google成立10周年之际，着名的《自然》杂志出版了一期专刊，专门讨论未来的大数据处理相关的一系列技术问题和挑战，其中就提出了“Big Data”的概念。

随着大数据概念的普及，人们常常会问，多大的数据才叫大数据?其实，关于大数据，难以有一个非常定量的定义。维基网络给出了一个定性的描述：大数据是指无法使用传统和常用的软件技术和工具在一定时间内完成获取、管理和处理的数据集。进一步，当今“大数据”一词的重点其实已经不仅在于数据规模的定义，它更代表着信息技术发展进入了一个新的时代，代表着爆炸性的数据信息给传统的计算技术和信息技术带来的技术挑战和困难，代表着大数据处理所需的新的技术和方法，也代表着大数据分析和应用所带来的新发明、新服务和新的发展机遇。