大数据时代真的要到来了吗

[不要失望，你的时代终将到来]写给80后：不要失望，你的时代终将到来你还在认为自己是天下最大的倒霉蛋吗？或许是吧，尤其是对于那些已经成为或者即将成为职场主力军的80后来说。当80后成为一个名词的时候，似乎...+阅读

大数据时代真的要到来了吗

大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity. 2020年将实现完全大数据时代。牛津大学教授、《大数据时代》作者维克托说。这位最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家认为：在未来最常会用到的应用就是个性化生活所需要的一些应用，尤其是智能手机的应用。是大数据。中国移动前任董事长王建宙说，信息革命带来的除了信息更高效的生产、流通和消费外，还带来数据的爆炸式增长，大众的消费体验成为引领时代的重要力量。大数据时代的到来，从2G、3G到4G,IT技术、移动和互联网技术首先改变了我们的生活。现有的2G、3G、Wi-Fi都没能满足大数据时代增长的需求，不要说十年前我们没想到，五年前也没想到。中国是一个非常有潜力的市场。比如说，4G如何来影响中国，这些我们都需要了解。

微软全球副总裁、大中华区董事长贺乐赋说，70%的中国消费者在用智能手机，体验手机购物，我们在中国已看到一个全新的市场。他说，微软现在看到越来越多的中国本土开发解决方案，他们也影响了全球其他地区的应用发挥，比如天猫、淘宝的商城。新技术，会不会重塑一个新时代？维克托认为，历史唯一永恒的就是变化，不要害怕这些变化，而应拥抱这些变化。大数据虽好，但有人担心隐私泄露、社会变得不真实，甚至担心智商呈现下降的趋势。对此，维克托认为，需通过社会监管，通过安全的工具和措施来确保大数据的未来更明亮。信息化时代或将成为第三次工业革命。全国人大财经委副主任贺铿说，真正的工业革命，它必然要带来生产方式和生活方式的变革。第三次工业革命就是信息化时代，真正在酝酿工业革命的很有可能是智能产业，发展前景很好。

王建宙认为，第三次工业革命，将通过使用IT技术、新能源，实现可持续发展，提高效率。大数据时代将促成新一轮的新企业。...

大数据未来的前景怎么样

大数据现状分析

大数据时代的到来，简单的说是海量数据同完美计算能力结合的结果。确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。大数据时代开启人类社会利用数据价值的另一个时代。

为什么会出现大数据呢？

1、一些数据的记录是以模拟形式存在，或者以数据形式存在，但是存贮在本地，不是公开数据资源，没有开放给互联网用户，例如音乐、照片、视频、监控录像等影音资料。现在这些数据不但数据量巨大，并且共享到了互联网上，面对所有互联网用户，其数量之大是前所未有。

2、移动互联网出现后，移动设备的很多传感器收集了大量的用户点击行为数据，已知IPHONE有3个传感器，三星有6个传感器。它们每天产生了大量的点击数据，这些数据被某些公司所有拥有，形成用户大量行为数据。

3、电子地图如高德、、Google地图出现后，其产生了大量的数据流数据，这些数据不同于传统数据，传统数据代表一个属性或一个度量值，但是这些地图产生的流数据代表着一种行为、一种习惯，这些流数据经频率分析后会产生巨大的商业价值。基于地图产生的数据流是一种新型的数据类型，在过去是不存在的。

4、进入了社交网络的年代后，互联网行为主要由用户参与创造，大量的互联网用户创造出海量的社交行为数据，这些数据是过去未曾出现的。其揭示了人们行为特点和生活习惯。

5、电商户崛起产来了大量网上交易数据，包含支付数据，查询行为，物流运输、购买喜好，点击顺序，评价行为等，其是信息流和资金流数据。

6、传统的互联网入口转向搜索引擎之后，用户的搜索行为和提问行为聚集了海量数据。单位存储价格的下降也为存储这些数据提供了经济上的可能。

什么是大数据时代

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。2、随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。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MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。3、在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。

有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。4、“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。...