什么是大数据?
大数据是指在一定时间内 , 常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合 。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产 , 需要一种新的处理模式 , 以具备更强的决策、洞察和流程优化能力 。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息 , 而在于对这些有意义的数据进行专业的处理 。换句话说 , 如果把大数据比作一个行业 , 这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力” , 通过“处理”实现数据的“增值” 。
从技术上讲 , 大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分 。大数据不能用单台计算机处理 , 必须采用分布式架构 。其特点在于海量数据的分布式数据挖掘 。但它必须依赖云计算分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术 。
扩展信息:
大数据只是现阶段互联网的一个表征或特征 。没有必要将其神话或保持敬畏 。在以云计算为代表的技术创新背景下 , 这些原本看似难以收集和使用的数据开始被轻松使用 。通过各行各业的不断创新 , 大数据将逐渐为人类创造更多的价值 。
是体现大数据技术价值的手段 , 是进步的基石 。这里从云计算、分布式处理技术、存储技术、感知技术的发展 , 阐述大数据从采集、处理、存储到形成结果的全过程 。
实践是大数据的终极价值 。在这里 , 我们从互联网大数据、政府大数据、企业大数据、个人大数据四个方面来描绘大数据的美好图景和将要实现的蓝图 。
什么是网络大数据互联网大数据个人认为是一个综合性的概念 , 我的理解是通过对用户的了解 , 发现用户的通用性行为 , 以产品的形式服务用户 , 以达到企业的商业目的 。
互联网大数据 , 互联网的数据大在于不联接的人多
互联网自1969年产生以来 , 到上世纪90年代逐步进入普通用户的生活中 , 高速增长于最近10年 。互联网的网民也由原来的部分人享受的权利 , 变成人手一部手机就能使用的再普通的不能普通的产品 。
我们通过互联网 , 认识更多未知的事物 , 可以呆在家里仅凭一部手机就能了解到外面世界 , 真正做到“两耳不闻窗外事 , 只读圣贤书” 。使全世界都联系在一起 , 形成一个地球村 。
互联网的大数据在于服务更加智能化
想想以前或者我们到线下去购买东西 , 当你在某个商品前驻足时间久了 , 身边就会出现一个人 , 在给你介绍此款商品及了解你的需求 。现在不一样了 , 你可以漫无目的地去看你想看的商品 , 玩你想点的游戏 , 系统会默默地收集你的这些行为数据 , 当你的这些行为积累到一定程度的时候 , 就会告诉你你可能需要购买这款商品 , 就像一位贴身的管家 , 在默默地服务于你 。而这一切都是系统或者机器自动实现的 。
互联网大数据体现的是量的大 , 因为用的人多 , 产生的数据量大;互联网因为对用户的数据掌握的多 , 了解的就更透彻 , 服务的形式更加多样与智能化 。
最后 , 对于个人来说 , 一定要做好个人的隐私工作 , 公共的网络或者不安全的环境尽量少使用提供的无线网络 , 不要让自己赤裸裸地暴露在互联网时代 。
大数据未来的发展前景怎么样?产业发展现状
1、行业整体情况:大数据产业规模维持高速增长 主要应用于互联网与政务领域
——大数据产业规模:2020年超过6000亿元 , 未来将保持高速增长
中国大数据产业联盟发布的《2021中国大数据产业发展地图暨中国大数据产业发展白皮书》指出 , 2018年以来 , 大数据技术的快速发展 , 以及大数据与人工智能、VR、5G、区块链、边缘智能等新技术的交汇融合 , 持续加速技术创新 。与此同时 , 伴随新型智慧城市和数字城市建设热潮 , 各地与大数据相关的园区加速落地 , 大数据产业持续增长 。
白皮书中赛迪顾问的数据显示 , 2020年中国大数据产业规模达6388亿元 , 同比增长18.6% , 预计未来三年保持15%以上的年均增速 , 到2023年产业规模超过10000亿元 。
注:赛迪统计的中国大数据市场规模包含基础设施、数据服务及融合应用市场 。
——大数据应用市场结构:互联网和政府大数据占比超一半
从具体行业应用来看 , 互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展 , 合计规模占比为77.6% 。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高 , 研发力量雄厚 , 在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节 , 与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热 。此外 , 工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域 , 数据量大、产业链延展性高 , 未来市场增长潜力大 。
2、细分市场一:政府大数据
——2020年政府大数据市场规模超900亿元
根据赛迪数据 , 我国大数据产业在政府领域的应用占比约为14.5% 。据此测算 , 2017年以来 , 我国政府大数据规模逐年增加 。2017年 , 中国政府大数据产业规模达514.8亿元 , 2020年约为926亿元左右 。
注:政府大数据市场规模为前瞻根据中国大数据市场规模与政府大数据所占市场份额数据测算所得 , 仅供参考 。
——政府大数据应用场景
中国政府大数据主要应用于信息共享、政务数据管理、城市网络管理与社会管理几大领域 。加强电子政务建设 , 管理好政府的数据资产 , 完善政府决策流程 , 将是未来数年大数据在公共管理领域发展的重要方向 。大数据将对政府部门的精细化管理和科学决策发挥重要作用 , 从而提高政府的服务水平 。舆情监测、交通安防、医疗服务等将是公共管理领域重点应用领域 。
3、细分市场二:互联网大数据
——大数据在互联网领域的应用占比过半 , 2021年市场规模有望突破3000亿
面对当今快速增长的海量互联网数据和复杂的网络社群关系 , 如何从中提取有价值信息 , 建立用户模型 , 针对不同用户提供针对性产品 , 以此来提高用户体验 , 增加用户粘性 , 是当前互联网行业面对的主要挑战之一 。社交网站、电商网站将是最需要大数据技术的两类网站 , 用户间关联性和消费行为是其关注的主要方面 。
根据赛迪数据 , 我国大数据产业在互联网领域的应用占比约为45.2% 。据测算 , 2017年 , 中国互联网大数据产业规模达1604.7亿元 , 2020年约为2887.4亿元 。
注:上述互联网大数据市场规模为前瞻根据中国大数据市场规模与互联网大数据所占市场份额数据测算所得 , 仅供参考 。
——互联网大数据应用场景
在互联网行业 , 除了社交、B2C业务之外 , 像在线音视频业务、广告监测、精准营销等等 , 也是未来潜在应用场景 。
4、细分市场三:金融大数据
——大数据在金融领域的应用空间巨大 , 2020年市场规模已超600亿
金融数据是大数据商业应用最早的数据源 , 早在1996年摩根大通银行就聘请数学家丹尼尔利用递归决策树统计方法 , 对抵押贷款用户进行统计分析 , 帮助银行找到可能提前还款或者未来不会还款的客户 。经过一年的运行 , 基于递归决策树的抵押贷款管理为摩根大通银行创造了近6亿美元利润 。
根据赛迪数据 , 我国大数据产业在金融领域的应用占比约为9.4% 。据测算 , 2017年 , 中国金融大数据产业规模达333.7亿元 , 2020年约为600亿元 。
注:金融大数据市场规模为前瞻根据中国大数据市场规模与金融大数据所占市场份额数据测算所得 , 仅供参考 。
——金融大数据应用场景
过去几年 , 金融大数据带来了重大的技术创新 , 为行业提供了便捷、个性化和安全的解决方案 。目前 , 中国金融大数据典型的应用场景包括股票洞察、欺诈检测和预防、风险分析与金融服务领域 。
产业发展前景及趋势:大数据市场潜力巨大 , 未来有望保持高速增长
据赛迪顾问预测 , 2023年中国大数据产业市场规模将超过10000亿元 , 2021-2023年增速将达到15%以上 。在此基础上 , 前瞻测算 , 到2026年我国大数据产业市场规模将超过15000亿元 。
更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》 。
互联网大数据有哪些好处?
大数据专业 。大数据专业未来的发展前景非常广阔 , 由于大数据行业的产业链涉及到多个环节 , 包括数据采集、数据整理、数据存储、数据安全、数据分析、数据应用等 , 所以大数据领域的就业岗位也比较丰富 , 其中数据整理和数据分析相关岗位还是比较适合女生从事的 。
大数据与互联网的关系是
1.大数据和互联网的关系是相辅相成 。
2.一方面 , 互联网的发展为大数据的发展提供更多数据、信息和资源 。
3.另一方面 , 大数据的发展为互联网的发展提供更多支撑、服务和应用 。
4.大数据的意义: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 。
5.阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到 , 未来的时代将不是IT时代 , 而是DT的时代 , DT就是DataTechnology数据科技 , 显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重 。
6.有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿 。
7.煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类 , 而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样 。
8.和此类似 , 大数据并不在大 , 而在于有用 。
9.价值含量、挖掘成本比数量更为重要 。
10.对于很多行业而言 , 如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键 。
大数据指的是什么
大数据是指在一定时间内 , 常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合 。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产 , 需要一种新的处理模式 , 以具备更强的决策、洞察和流程优化能力 。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息 , 而在于对这些有意义的数据进行专业的处理 。换句话说 , 如果把大数据比作一个行业 , 这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力” , 通过“处理”实现数据的“增值” 。
从技术上讲 , 大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分 。大数据不能用单台计算机处理 , 必须采用分布式架构 。其特点在于海量数据的分布式数据挖掘 。但它必须依赖云计算分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术 。
扩展信息:
大数据只是现阶段互联网的一个表征或特征 。没有必要将其神话或保持敬畏 。在以云计算为代表的技术创新背景下 , 这些原本看似难以收集和使用的数据开始被轻松使用 。通过各行各业的不断创新 , 大数据将逐渐为人类创造更多的价值 。
是体现大数据技术价值的手段 , 是进步的基石 。这里从云计算、分布式处理技术、存储技术、感知技术的发展 , 阐述大数据从采集、处理、存储到形成结果的全过程 。
实践是大数据的终极价值 。在这里 , 我们从互联网大数据、政府大数据、企业大数据、个人大数据四个方面来描绘大数据的美好图景和将要实现的蓝图 。
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