大数据发展怎么样啊

[大数据的发展趋势]1.大数据和开源 Apache Hadoop、Spark和其他开源应用程序已经成为大数据技术空间的主流，而且这种趋势似乎可能会持续下去。一项调查发现，近60%的企业预计到今年年底将采用Hado...+阅读

大数据发展怎么样啊

随着信息技术和人类生产生活交汇融合，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点。无论是国家、企业还是社会公众，都越来越认识到数据的价值。因此，近年来，各地纷纷成立大数据发展局，企业纷纷推动数据资产治理，大数据辐射的行业也从传统的电信、金融逐渐扩展到工业、医疗、教育等。一时间，仿佛各行各业都在谈大数据，人人都在谈大数据。但也有声音说大数据迎来了“七年之痒”，面对大数据热潮也需要一些“冷思考”。我国大数据究竟发展得如何？未来我国大数据发展还有哪些机遇和挑战？

1、大数据产业进展显著过去几年，大数据理念已经深入人心，“用数据说话”已经成为所有人的共识，数据也成了堪比石油、黄金、钻石的战略资源。五年来，我国大数据产业政策日渐完善，技术、应用和产业都取得了非常明显的进展。在政策方面，我国从中央到地方的大数据政策体系已经基本完善，目前已经进入落地实施阶段。自从2014年“大数据”这个词写入政府工作报告以来，我国大数据发展的政策环境掀开了全新的篇章。在顶层设计上，国务院《促进大数据发展行动纲要》对政务数据共享开放、产业发展和安全三方面做了总体部署。《政务信息资源共享管理暂行办法》《大数据产业发展规划（2016-2020）》等文件也都已经出台。十九大报告中提出“推动大数据与实体经济深度融合”，“十三五”规划中提出“实施国家大数据战略”。卫健、农业、环保、检察、税务等部门还出台了领域大数据发展的具体政策。截至2019年初，所有省级行政区都发布了大数据相关的发展规划，十几个省市设立了大数据管理局，8个国家大数据综合试验区、11个国家工程实验室启动建设。可以说，大数据的政策体系已经基本搭建完成，目前已经纷纷进入落地实施甚至评估检查阶段。在技术方面，我国大数据技术发展属于“全球第一梯队”，但国产核心技术能力严重不足。我国独有的大体量应用场景和多类型实践模式，促进了大数据领域技术创新速度和能力水平，处于国际领先地位。在技术全面性上，我国平台类、管理类、应用类技术均具有大面积落地案例和研究；在应用规模方面，我国已经完成大数据领域的最大集群公开能力测试，达到了万台节点；在效率能力方面，我国大数据产品在国际大数据技术能力竞争平台上也取得了前几名的好成绩；在知识产权方面，2018年我国大数据领域专利公开量约占全球的40%，位居世界第二。但我国大数据技术大部分为基于国外开源产品的二次改造，核心技术能力亟待加强。例如，目前国内主流大数据平台技术中，自研比例不超过10%。在产业方面，我国大数据产业多年来保持平稳快速增长，但面临提质增效的关键转型。2018年，我国大数据产业延续多年来的增速，继续保持相对高速的增长。根据中国信息通信研究院的测算，2018年我国大数据产业整体规模有望达到5400亿元，同比增长15%。然而，综合国内外环境、新兴技术发展等多种因素，大数据产业的增速出现了下滑。我国的大数据产业也面临着从高速发展向高质量发展的关键转型期。在应用方面，大数据的行业应用更加广泛，正加速渗透到经济社会的方方面面。随着大数据工具的门槛降低以及企业数据意识的不断提升，越来越多的行业开始尝到大数据带来的“甜头”。无论是从新增企业数量、融资规模还是应用热度来说，与大数据结合紧密的行业正在从传统的电信业、金融业扩展到政务、健康医疗、工业、交通物流、能源行业、教育文化等，行业应用“脱虚向实”趋势明显，与实体经济的融合更加深入。

2、产业的五大困局虽然我国大数据总体发展形势良好，也面临难得的发展机遇，但仍然存在一些困难和问题。一是，涉及核心技术的产业发展薄弱，未能有效提升我国核心技术竞争力。核心技术的影响力在大数据产业有着极高的重要性。由于大数据企业在完成产品开发后，可以近乎零成本无限制的复制，因此拥有核心技术的大企业，很容易将技术优势转化为市场优势，即凭借具体的信息产品赢得海量用户获得垄断地位。当前，从大数据技术与产品的供给侧看，我国虽然在局部技术实现了单点突破，但大数据领域系统性、平台级核心技术创新仍不多见。大数据处理工具都是“他山之石”，大部分企业用的都是国外的数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化技术，自主核心技术突破还有待时日。尤其是开源产品的技术标准方面，我国的影响力尚亟待提升。二是，数据孤岛和壁垒降低了大数据产业资源配置效率。大数据产业发展必须实现数据信息的自由流动和共享，如果数据不开放、不共享，数据整合就不能实现，数据价值也会大大降低。无论是政府数据、互联网数据还是其他数据，数据拥有者往往不愿对其进行开放流通。受制于前期信息基础设施建设，目前我国政府数据往往还存在着诸多“数据孤岛”和“数据烟囱”，数据价值难以发挥。三是，数据安全管理薄弱增加了大数据产业的发展风险。大数据技术为经济社会发展带来创新活力的同时，也使数据安全、个人信息保护乃至大数据平台安全等面临新威胁与新风险。海量多源数据在大数据平台汇聚，来自多个用...

大数据分析的发展现状怎么样

所谓＂大数据分析＂，其和＂小数据分析＂的唯一差别在于数据量以及数据量带来的对于数据存储、查询及分析吞吐量的要。本质上，＂大数据分析＂仍然需要通过数据分析来发现现状，找到导致现状的根源要素，并且通过模型与预测分析技术来对改善进行预测与优化，并且实现企业运营各个领域的持续改善与创新。要谈＂大数据分析＂的中国现状，首先必须深入了解＂数据分析＂在国内的应用情况。根据前瞻产业研究院发布的《2014-2018年中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》分析，目前，在对数据的价值的态度上，除了6.9%的企业认为数据没有价值以外，绝大多数企业都认为数据具有或可能具有很高的价值，可见大数据的价值已经在企业中获得了广泛的认可。未来随着越来越多的大数据分析平台和工具的开始广泛应用，大数据的价值将会被进一步释放并获得企业认可。

...

大数据未来将是怎样的发展趋势

今天的大数据分析市场与几年前的市场截然不同，正是由于海量数据的暴增，未来十年，全球各行各业都将发生变革、创新和颠覆。未来十年大数据分析的发展趋势公有云优于私有云的优势继续扩大。公有云正逐步成为客户群的首选大数据分析平台。这是因为公有云解决方案比内部部署堆栈更为成熟，增加了更丰富的功能，且成本日益增加。另外，公有云正在增加其应用程度编程接口生态系统，并加快开发管理工具的速度。加速融合以企业实现商业价值。用户开始加快将孤立的大数据资产融合到公有云的速度。而公有云厂商也在优化困扰私有大数据架构的跨业务孤岛。同样重要的是，云数据和本地数据解决方案正融合到集成产品中，旨在降低复杂性并加快实现业务价值。更多的解决方案提供商正在提供标准化的API，以简化访问，加速开发，并在整个大数据解决方案堆栈中实现更全面的管理。

大数据初创公司将越来越复杂的AI注意应用程序推向市场。过去几年来，许多新的数据库，流处理和数据初创公司加入到市场中。不少公司也开始通过AI的解决方案加入到市场竞争中。其中大部分创新方案都是为公有云或混合云部署而设计的。新兴解决方案逐渐替代传统方法。越来越多的大数据平台供应商将涌现出融合物联网、区块链和流计算的下一代方法。这些大数据平台主要针对机器学习、深度学习和人工智能管理端到端devops管理进行优化。此外，不少大数据分析平台正在为AI微服务架构设计边缘设备。打包的大数据分析应用程序正变得越来越广泛。未来十年，更多服务将自动调整其嵌入式机器学习、深度学习和AI模型，以持续提供最佳业务成果。这些服务将纳入预先训练的模式，客户可以调整和扩展到自己的特定需。

大数据分析的部署障碍虽然大数据分析采用的预测看起来很好，但仍存在许多障碍：复杂度过高。大数据分析环境和应用程序仍然过于复杂。因此，厂商需要继续简化这些环境接口、体系结构、功能和工具。以将复杂的大数据分析功能应用于主流用户和开发人员。成本高昂且效率低下。对于许多IT专业人员来说，大数据分析管理和治理流理仍然过于孤立，成本高昂且效率低下。供应商需要构建预先打包的流程，帮助大型专业人员团队更有效、快速和准备的管理数据及分析。缺乏自动化功能。大数据分析应用程序的开发和运营仍然过于耗时且需要手动。供应商需要加强其的自动化功能，以确保提高用户技术人员的生产力，同时确保即使是低技能人员也能处理复杂业务。大数据时代已经来临，并逐渐渗透到各个行业领域之中。

对于企业IT来说，开始将更多的大数据分析开发工作迁移到公有云环境中，这也将加速AWS，微软，谷歌等云厂商提供的快速成熟且低成本产品的能力。 Bingdata优网助帮汇聚多平台采集的海量数据，通过大数据技术的分析及预测能力为企业提供智能化的数据分析、运营优化、投放决策、精准营销、竞品分析等整合营销服务。北京优网助帮信息技术有限公司（简称优网助帮）是以大数据为基础，并智能应用于整合营销的大数据公司，隶属于亨通集团。Bingdata是其旗下品牌。优网助帮团队主要来自阿里、腾讯、、金山、搜狐及移动、电信、联通、华为、爱立信等著名企业的技术大咖，兼有互联网与通信运营商两种基因，为大数据的算法分析提供强大的技术支撑。