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广东大数据产业现状分析

年大数据行业现状及发展趋势分析24

中国大数据市场现状调研与发展趋势分析报告（2015-2020年）报告编号：1579399

行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容：一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。中国产业调研网https://www.wendangku.net/doc/f511257913.html,基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。

一、基本信息报告名称：中国大数据市场现状调研与发展趋势分析报告（2015-2020年）报告编号：1579399 ←咨询时，请说明此编号。优惠价：￥6750 元可开具增值税专用发票网上阅读：https://www.wendangku.net/doc/f511257913.html,/R_QiTaHangYe/99/DaShuJuDeXianZhuangHeFaZhanQuShi.html 温馨提示：如需英文、日文等其他语言版本，请与我们联系。二、内容介绍产业现状大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。大数据时代网民和消费者的界限正在消弭，企业的疆界变得模糊，数据成为核心的资产，并将深刻影响企业的业务模式，甚至重构其文化和组织。因此，大数据对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。如果不能利用大数据更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并作出预判，所有传统的产品公司都只能沦为新型用户平台级公司的附庸，其衰落不是管理能扭转的。如今的数据已经成为一种重要的战略资产，它就像新时代的石油一样，极富开采价值。如果能够看清大数据的价值并且迅速行动起来，那么在未来的商业竞争中占据会占得先机。市场容量继物联网、移动互联网、云计算之后，大数据再次挑动整个IT产业的神经。这场发端于互联网企业的草根企业技术让我们可以以全新的视角重新审视数据资产，更让潜藏在这些数据中的商业价值得到前所未有的发挥，大数据让“智能之门”从来没有像现在这样距离我们之近。现阶段企业要积极引入大数据技术，还要关注已经部署到位的商业智能如何能与大数据进行结合，在新的时代我们该如何利用它来为企业创造最大的价值，最终帮助企业推开智慧之门。众所周知，依托价格相对较低的硬件和开源软件构成的组合，大数据大幅降低了普通企业获得“智慧”的门槛。而在过去，商业智能才是企业获得“智慧”的主要技术手段，一个典型的商业智能需要基于传统数据仓库实现，需要专用硬件和专业ETL工具，项目投资不菲而且建设周期长，这就让大量中小企业对商业智能望而却步。正是基于此，当同样能给企业带来“智慧”的大数据一出现，就受到企业的普遍欢迎。全

新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告

新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告一、产生背景大数据产业指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主的相关经济活动，包括数据资源建设，大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务。当前，智慧医疗、智慧城市、精准扶贫以及其他相关高新技术产业都离不开大数据的支撑，大数据技术在我国得到了较为广泛的应用。（一）国家实施大数据战略，构建数字中国大数据被认为是“未来的新石油”，也被比喻为21世纪的“钻石矿”，在社会生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制等方面发挥着重要的作用。2014年大数据首次写入政府工作报告；2015年8月国务院颁布《促进大数据发展行动纲要》，大数据正式上升为国家发展战略。随后国家出台了一系列大数据政策，覆盖生态环境大数据、农业大数据、水利大数据、城市大数据、医疗大数据、交通旅游服务大数据等多层次下游应用市场，加快实施国家大数据战略。同时，伴随大数据政策出台，各地政府相继成立了大数据管理机构，促进大数据产业发展，全国22个省区，200多个地市相继成立大数据管理部门。图1 各省大数据管理机构设置数量（单位：个）（二）大数据行业发展迅猛，产业规模巨大 2016年，工信部印发了《大数据产业发展规划（2016-2020年）》，全国大数据产业建设掀起热潮，目前已形成八大大数据综合试验区，建成100多个大数据产业园。伴随新一代信息技术、智慧城市、数字中国等发展战略逐步推动社会经济数字化转型，大数据的产业支撑得到强化，应用范围加速拓展，产业规模实现快速增长。通过对1572家企业的调查结果显示，企业对数据分析的重视程度进一步提高，65.2%的企业已成立数据分析部门，24.4%的企业正在计划成立相关数据部门。近四成的企业已经应用了大数据。在接受调查的企业中，已经应用大数据的企业有623家，占比为39.6%，垂直行业中如金融等领域大数据应用增加趋势较为明显。此外，24.3%的企业表示未来一年内将应用大数据。对数据分析方式选择情况的调查显示，40.3%的企业采取实时处理动态数据并提供分析结果，占比最高；其次是分析历史数据和通过机器学习进行辅助决策，占比分别为32.3%和25.5%。不久的将来，随着人工智能技术的发展和应用普及，选择机器学习进行辅助决策的企业占比有望进一步提升。 2019年5月6日中国信息通信研究院发布《中国大数据与实体经济融合发展白皮书（2019年）》，书中综合国内外环境、新兴技术发展等多种因素，测算2018年我国大数据产业增速约

广东省大数据标准体系规划与路线图

广东省大数据标准体系规划与路线图（）（征求意见稿）指导单位：广东省经济和信息化委员会编制单位：广东省大数据标准化技术委员会工作组二〇一八年五月

一、广东省大数据标准体系（一）编制原则以《广东省促进大数据发展行动计划》及《珠江三角洲国家大数据综合实验区建设实施方案》为基础，以继承、发展、创新、提高为出发点，全面梳理国际标准、国家标准、行业标准及地方标准，结合大数据技术及产业发展现状与趋势分析，建立适应广东省大数据产业发展需求的标准体系。标准体系建设遵循以下原则：急用先行、成熟先上。对大数据领域急需的开放共享、交易流通等标准重点投入，先行研制；对国内外已有的数据分析、处理、数据质量、数据安全等相关国际标准及研究成果，优先支持等同转化。面向需求、注重实效。从产业信息化和产业数字化发展的要求出发，面向我省电子政务、电子商务及重点行业的数字化服务需求，把规范服务行为、提升服务质量、培育新型服务模式为抓手，调动行业各参与方推进标准化工作的积极性，提升标准的科学性、合理性和有效性。资源整合、统筹规划。以培育并形成完善的大数据服务市场为总体目标，明确标准化工作思路、内容及具体的推进措施，整合数据资源，统筹产业规划，破除数据孤岛，强化应用服务，保障大数据标准服务体系目标清晰、技术可行、结果可见。

（二）标准体系框架图

（三）标准体系说明 . 标准体系设计依据按照国家《信息化发展战略纲要》、《关于促进大数据发展行动纲要》、《大数据产业发展规划（－年）》、《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》及广东省《广东省促进大数据发展行动计划（年）》、《珠江三角洲国家大数据综合实验区建设实施方案》等政策文件对标准化工作的要求，制定广东省大数据标准体系。标准体系共划分为“基础—技术—安全—工具—应用—管理”等个子体系。 . 标准体系框架明细标准体系采用树形结构，分层级展开，层与层之间是包含与被包含关系，平行层之间是平行并列关系。第一层是大数据通用标准体系。包括基础类标准（）、技术类标准（）、安全类标准（）、工具类标准（）、应用类标准（）、管理类标准（）。第二层的分类情况及原则如下所述：（）基础标准为整个标准体系提供包括总则、术语、参考架构、元数据、元素集、语义分析、分类分级等通用的基础性标准。（）技术类标准主要是对大数据相关的技术进行标准化规范。包括：数据质量标准、数据处理与分析关键技术标准、数据评估技术标准等。其中数据质量标准主要参考数据质量系列标准，该系列标准主要是对数据质量的把控，并根据当

大数据行业应用现状和未来分析

当前，大数据”的浪潮汹涌而来，为IT产业带来了新的机遇、新的变革和新的发展。欢迎走进大数据时代!为准确把握产业发展契机，分享大数据建设经验及热点应用，本次研讨会吸引了相关主管部门领导、国内著名专家学者、产业界高层齐聚一堂，共同探讨有关大数据的热点话题。研讨会上来自北京时代计世咨讯有限公司首席分析师丁震就大数据行业应用现状和未来应用热点为主题作了精彩的分享。大数据市场现状第一、中国大数据市场分析从去年开始对11个行业，1000用户做了大数据相关使用调研，通过调研结果发现，大数据在中国整个市场中，市场发展前景是非常广阔的。特别从2013年到2016年中，每一年大数据市场发展增长率都会在百分之百以上，这是综合考虑了各种各样的影响因素，考虑了中国整体经济发展趋紧的局势包括欧债危机对中国经济的影响逐渐显现的趋势，从信息化角度、政府、金融、电信主要传统行业对信息化投资趋紧的趋势，综合这些趋势，我们认为大数据市场未来发展是高速增长的市场，特别在2013年的时候，随着行业解决方案的数量的增多，以及在行业用户对于大数据的需求的明确。我们认为2013年将会是发展的顶点，越来越多的行业对大数据应用持比较乐观的态度，大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业更多一些比如百度、淘宝等。现在看到的更多一些，特别在近两年以来，像电信或者金融、能源这些传统行业，开始越来越多的用户在初步尝试或者在考虑怎么样使用类似大数据解决方案，来提升自己的业务水平。比如电信行业，了解到像中国电信在全国上海、四川、广东建了三个大的资源池，支撑了中国电信大的业务系统。同时他们采取了大数据分析方案分析他们的数据。像能源行业，电力的用户，我们也注意到有一些电力方面的用户，他们也在考虑尝试能不能使用基于大数据解决方案去分析一些比如说像用电企业，用电行为，他们的使用行为，而提升他们自身对客户的服务能力。总之，在大数据背景之下，看到越来越多行业用户，用来使用和尝试行业的解决方案。第二、企业大数据应用需求分析目前企业数据的现状，非结构化数据已经成为主流，结构化数据放在最上面。企业IT架构当中，结构化数据和非结构化数据占据了越来越重要的位置。在大数据背景之下，企业对于大数据技术特点和用户需求和之前那些用户对数据处理得需求，到底有什么不同。在他们看来，从表面来看，企业对于数据分析需求始终都存在的，跟之前和现在没有太大的区别，大数据它不是理念上的革命或者是技术上的革命，它是一种革新。这种革新标志着企业对于数据应用的需求上升到一个新的发展阶段。在这个阶段中，企业不仅仅要求处理数据越来越快，这不是用户最需求的，企业不仅仅需要用户处理数据的类型会越来越多，以前只数据结构化数据就好了，现在既要数据结构化数据，也要处理非结构化和半结构数据，这样的解决方案，用户也需要，但是也不是最重要的。最重要，企业如何把这些数据上升为战略资源，或者企业如何利用这些的数据提升他们的竞争力，成为市场竞争最有力的武器。建筑行业管理软件CEO认为，他们目前有两样数据，一是各省市建筑原材料的架构，可以做到每天更新，二是他们手里掌握着从业者大概几十万从业者的信息，他们的问题不单单把这些建筑行业原材料的信息打包卖给用户，他们还在想，我们怎么样去能够运用不同的建筑原材料的数据，这种价格的数据，去为不同需求的，不同地区，不同层级的需求用户，提供有针对性，比如说施工预算的解决方案。另外，他们还需要如何从几十万个行业用户的用户信息里面，怎么来发掘出新的业务模式，创造一些新的商业发展机会，以及怎么样发掘新的潜在用户。目前来讲，对他们困扰最大的，我现在缺少一种全方位的方法或者是一种数据分析的手段来去支撑我的需求，这个例子说明，目前来讲中国对于数据分析的方法还是非常缺乏，目前来讲，我们觉得

广东政务服务大数据库的建设方案设计

广东省政务服务大数据库建设方案（2016-2017年）为大力推进“互联网+”政务服务，运用云计算、大数据等新一代信息技术加快建设统一的政务服务大数据库，实现全省各部门、各层级、各领域数据共享，有效支撑全省行政审批和公共服务应用，制定本方案。一、总体要求（一）建设思路。围绕优化政务服务、提升政府效能，以支撑全省“一门式、一网式”政务服务应用为重点，率先构建覆盖政务服务各环节的网上办事数据库，逐步拓展完善专题数据库和公共基础数据库，形成我省政务服务大数据库；以行政审批和公共服务应用为抓手，建立健全共享协同的数据库建设机制；以省政务数据中心为依托，打造系统架构统一、省市分级建设管理、全省共建共享的政务服务大数据库技术支撑体系，提高政府智慧化服务水平和群众办事满意度，推动政府职能转变和服务型政府建设。（二）建设原则。 ——统筹规划、规范管理。突出顶层设计，统筹规划全省政务服务大数据库建设，优化完善数据提供、维护、共享、使用追溯及监督评估等环节的工作机制，建立健全统一的标准规范和管理制度，向各级政府和部门提供统一的政务服务数据库应用，提高行政效率。 ——整合资源、共建共享。完善省政务信息资源共享管理机

制，充分利用现有各类电子政务资源，按照统一数据标准规范，有效整合资源，避免重复建设。推动各级政府部门借助政务服务数据库开展行政业务应用，以应用促进共建共享，切实发挥政务数据价值。 ——统一架构、互联互通。结合省网上办事大厅建设和各级政府及部门业务应用实际，建立兼容、开放、可扩展的政务服务大数据系统架构，支撑全省跨区域、跨部门的数据交换共享和系统应用，形成“上下左右”互通互联、共享共用的全省政务服务大数据库应用环境。 ——急用先行、保障安全。立足我省行政审批和公共服务业务应用需求，急用先行、由易到难，率先建设网上办事数据库，逐步拓展专题数据库并完善基础数据库。建立健全安全保障机制，强化数据提供、汇集、共享和应用等的全过程管理，加强数据库系统的安全保护。（三）主要目标。到2017年底前，基本建成数据采集能力强、智能分析应用广、开发共享程度高、体制机制较完善的政务服务大数据库，促使我省各级政府和部门行政审批和公共服务的流程优化、材料简化，支撑“一门式、一网式”政务服务应用，促进政府职能转变和服务型政府建设。二、建设内容围绕全省行政审批和公共服务应用，建设覆盖政务服务各环节的网上办事数据库，支撑“一门式、一网式”政务服务应用；建设企业情况综合、公共信用信息、文化遗产资源等政务服务专题数据库，以及支撑部门业务应用的数据库；完善人口、法人、

大数据的应用现状与展望

自然辩证法小论文大数据的应用现状与展望指导老师：张立组长、主讲：刘开耀21428164 PPT制作：刘玉婷21428171 论文撰写：雷颖颖陈瞳资料收集：毕晨光黄一锋邵炳姜灵轩董丽华周晴黄河羚婕JX14014 2015/4/18

大数据的应用现状与展望摘要：大数据具有规模大、种类多、生成速度快、价值巨大但密度低的特点。大数据应用就是利用数据分析的方法，从大数据中挖掘有效信息，为用户提供辅助决策，实现大数据价值的过程。本文主要介绍了大数据的分析方法、分析模式以及常用的分析工具，将大数据应用归纳为6个关键领域：结构化数据分析、文本分析、Web分析、多媒体分析、社交网络分析和移动分析，并列举了若干大数据的典型应用。最后从基础理论、关键技术、应用实践以及数据安全等4个方面总结了大数据的研究现状，并对大数据应用未来的研究进行展望。关键词：大数据数据分析数据存储4V 在过去的20年中，各个领域都出现了大规模的数据增长，包括医疗保健和科学传感器用户生成数据、互联网和金融公司、供应链系统等。国际数据公司IDC报告[1]称，2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB（1ZB≈1021ZB），在短短5年间增长了近9倍，而且预计这一数字将每两年至少翻一番。大数据这一术语正是产生在全球数据爆炸增长的背景下用来形容庞大的数据集合。与传统的数据集合相比，大数据通常包含大量的非结构化数据，且大数据需要更多的实时分析。此外，大数据还为挖掘隐藏的价值带来了新的机遇，同时给我们带来了新的挑战，即如何有效地组织管理这些数据。 1 大数据的定义目前，虽然大数据的重要性得到了大家的一致认同，但是关于大数据的定义却众说纷纭。大数据是一个抽象的概念，除去数据量庞大，大数据还有一些其他的特征，这些特征决定了大数据与“海量数据”和“非常大的数据”这些概念之间的不同。一般意义上，大数据是指无法在有限时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。科技企业、研究学者、数据分析师和技术顾问们，由于各自的关注点不同，对于大数据有着不同的定义。通过以下定义，或许可以帮助我们更好地理解大数据在社会、经济和技术等方而的深刻内涵。 2010年Apache Hadoop组织将大数据定义为，“普通的计算机软件无法在可接受的时间范围内捕捉、管理、处理的规模庞大的数据集”。在此定义的基础上，2011年5月，全球著名咨询机构麦肯锡公司发布了名为“大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿”的报

广东省政务数据资源共享管理办法(试行)

广东省政务数据资源共享管理办法（试行）第一章总则第一条按照我省“数字政府”改革建设工作部署，为解决当前政务数据资源条块分割、标准不一、“信息孤岛”突出、开发利用水平低等问题，进一步规范政务数据资源编目、采集、共享、应用和安全管理，促进政务数据资源深度开发利用，为优化营商环境、便利企业和群众办事、激发市场活力和社会创造力、建设人民满意的服务型政府提供有力支撑，根据相关法律、法规和国家有关规定，结合我省实际，制定本办法。第二条本办法适用于规范我省行政区域内非涉密政务数据资源管理活动。第三条政务数据资源管理遵循统筹规划、集约建设、汇聚整合、共享交换、有效应用、保障安全的原则。第四条政务数据资源所有权归政府所有。第二章职责分工

第五条政务数据主管部门负责统筹、协调、指导和监督本行政区域内政务数据资源管理工作。第六条政务部门应明确本部门负责政务数据资源管理的机构，承担本部门政务数据资源编目、采集、共享、应用和安全等相关工作。省级政务部门应当指导、监督本系统政务数据资源管理工作。第七条运营中心和第三方机构作为服务提供方，为政务数据资源管理工作提供技术支撑。第三章编目采集第八条政务数据资源实行统一目录管理。省级政务数据主管部门负责制定《政务数据资源目录编制指南》，明确政务数据资源的分类、责任方、格式、属性、更新时限、共享类型、共享方式、使用要求等内容。第九条按照《政务数据资源目录编制指南》要求，省级政务部门负责编制、维护本部门政务数据资源目录，市级政务数据主管部门负责牵头编制、维护本地区政务数据资源目录。政务数据资源目录应在有关法律法规作出修订或行政管理职能发生变化之日起15个工作日内及时作出更新。省级政务数据主管部门统筹汇总各级政务数据资源目录，形成全省政务数据资源目录。

2019国内外大数据行业现状

当前，许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用，纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，实施大数据战略，对大数据产业发展有着高度的热情。美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业，药物开发领域的最新前沿技术是机器学习，即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合，并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划，美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6 个联邦部门和机构。目前，欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容：研究数据价值链战略因素；资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动；实施开放数据政策；促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。英国在2017 年议会期满前，开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库，并在五年内投资1000 万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”；政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问，英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露；英国研究理事会将投资200 万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。法国政府为促进大数据领域的发展，将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标，开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示，将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术，法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作，投入3 亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin 和投资委员LouisGallois 在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150 万欧元用于支持7 个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知，法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业，同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013 年6 月，安倍内阁正式公布了新IT 战略——“创建

大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告

大数据的国内外研究现状及发展动态分析大数据的概念产生的背景与意义上世纪60年代到80年代早期，企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统，存储介质包括磁盘、磁带、光盘等。尽管当时人们称其为大数据，但以今日的数据量来看，这些数据无疑是非常有限的。随着PC的出现和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据，包括Word、Excel文档，以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。此时企业内部生产数据的已不仅是企业的财务人员，还包括大量的办公人员，这极大地促进了数据量的增长。互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长，在互联网的时代，几乎全民都在制造数据。而与此同时，数据的形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动产生的数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富，数据已呈指数级的增长，企业所处理的数据已经达到PB级，而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。在数据的这种爆炸式增长的背景下，“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。在大数据时代，我们分析的数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样的依赖，而是面对全体数据；因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据的精确度，而是坦然面对信息的混杂；信息之“大”之“杂”，让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。大数据热潮的掀起让中国期待“弯道超越”的机会，创造中国IT企业从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追的战略机遇。传统IT行业对于底层设备、基础技术的要求非常高，企业在起点落后的情况下始终疲于追赶。每当企业在耗费大量人力、物力、财力取得技术突破时，IT革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段。这种一步落后、处处受制于人的状态在大数据时代有望得到改变。大数据对于硬件基础设施的要求相对较低，不会受困于基础设备核心元件的相对落后。与在传统数据库操作层面的技术差距相比，大数据分析应用的中外技术差距要小得多。而且，美国等传统IT强国的大数据战略也都处于摸着石头过河的试错阶段。中国市场的规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台。大数据对于中国企业不仅仅是信息技术的更新，更是企业发展战略的变革。随着对大数据的获取、处理、管理等各个角度研究的开展，企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”。任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰，只有数据才具有长期可用性，值得积累。数据是企业的核心资产，可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在的。大数据是信息技术演化的最新产物，确立了数据这一信息技术元素的独立地位。正因为数据不再是软硬件及应用的附属产物，才有了今天爆炸式的数据增长，从而奠定了大数据的基础。

《大数据分析方法与应用》教学大纲

《大数据分析方法与应用》课程教学大纲课程代码：090542008 课程英文名称：Big Data Analysis: Methods and Applications 课程总学时：40 讲课：40 实验：0 上机：0 适用专业：应用统计学大纲编写（修订）时间：2017.6 一、大纲使用说明（一）课程的地位及教学目标本课程是应用统计学专业的一门专业课，通过本课程的学习，可以使学生学会选用适当的方法和技术分析数据，领会大数据分析方法和应用，掌握复杂数据的分析与建模，使学生能够按照实证研究的规范和数据挖掘的步骤进行大数据研发，为就业与继续深造打下必要而有用的基础。（二）知识、能力及技能方面的基本要求 1.基本知识：掌握数据挖掘流程、随机森林树的回归算法、基于预测强度的聚类方法、朴素贝叶斯分类、高维回归及变量选择、图模型等。 2.基本能力：要求能在真实案例中应用相应的方法。 3.基本技能：掌握复杂数据的分析与建模。（三）实施说明 1. 本大纲主要依据应用统计学专业2017版教学计划、应用统计学专业专业建设和特色发展规划和沈阳理工大学编写本科教学大纲的有关规定并根据我校实际情况进行编写的。 2. 课程学时总体分配表中的章节序号在授课过程中可酌情调整顺序，课时分配仅供参考。打“*”号的章节可删去或选学。 3. 建议本课程采用课堂讲授、讨论相结合的方法开展教学，通过讨论等方式强化重点，通过分散难点，使学生循序渐进的掌握难点。 4．教学手段：建议采用多媒体等现代化手段开展教学。（四）对先修课的要求本课程的先修课程：应用多元统计分析。（五）对习题课、实践环节的要求通过案例讲解算法，鼓励学生演示分析思路和分析收获，使学生有机会诊断问题，并学会选用适当的方法和技术分析数据。（六）课程考核方式 1．考核方式：考查 2．考核目标：在考核学生基础知识、基本技能，基本能力的基础上，重点考核学生的分析能力、解决实际问题能力。 3．成绩构成：本课程由平时成绩和结课报告的质量评定优、良、中、及格和不及格。（七）参考书目: 《大数据分析：方法与应用》，王星编，清华大学出版社，2013. 二、中文摘要《大数据分析方法与应用》是高等学校应用统计学专业的一门选修的专业课。本课程着重介绍了统计学习、数据挖掘和模式识别等领域的各种大数据分析方法。课程主要内容包括大数据分析概述、数据挖掘流程、随机森林树、基于预测强度的聚类方法、贝叶斯分类和因果学习、高

广东省省级政务信息化服务预算编制标准(软件开发服务分册)

广东省省级政务信息化服务预算编制标准（试行）软件开发服务分册 2018年12月12日

目录 1适用范围 ......................................................................................................................................... 2编制依据 ......................................................................................................................................... 2.1规范性引用文件 ................................................................................................................... 2.2政策文件 .............................................................................................................................. 3术语、定义和缩略语 4分类指引 ............................................................................................................................................................................................................................................................... 4.1定制软件开发服务 ................................................................................................................ 4.2定制软件升级服务 ................................................................................................................ 4.3定制软件租赁服务 ................................................................................................................ 4.4成品软件租赁服务 ................................................................................................................ 5预算标准 ......................................................................................................................................... 5.1定制软件开发服务费 ............................................................................................................ 5.1.1功能点估算法 ............................................................................................................. 5.1.2工作量估算法 ............................................................................................................. 5.2定制软件升级服务费 ............................................................................................................ 5.3定制软件租赁服务费 ............................................................................................................ 5.3.1定制软件综合租赁费 .................................................................................................. 5.3.2服务调整系数 W ........................................................................................................ 5.4成品软件租赁服务（许可）费............................................................................................. 6附表定制软件开发服务费参考表格 ............................................................................................... 参考附录 .........................................................................................................................................

大数据的应用现状及展望

大数据的应用现状及展望摘要：互联网时代下，大数据为管理带来的新的发展方向，对人员改革、决策质量提升、服务效率改善等产生显著的影响。然而大数据在当前技术发展中存在诸多问题，因此笔者在明晰大数据技术现状基础上，结合问题对其展开分析，旨在有效提升大数据技术的应用水平。关键词：大数据；应用现状；展望 Status and Prospect of big data applications Shan Li-lin (Information Center of Fushun Financial Bureau , Fushun 113006,China) Abstract:In the Internet era, big data has become a new development direction brought by management, which has a significant impact on personnel reform, decision-making quality improvement and service efficiency improvement. However, there are many problems in the current technology development of big data. Therefore, based on the clarity of the current situation of big data technology, the author conducts an analysis of big data technology in combination with problems, aiming to effectively improve the application level of big data technology. Keywords: big data; application status; prospect 引言大数据战略已经成为当前我国的发展战略，对我国经济发展及科技进步将产生深远的影响。尤其是近些年来，随着信息化高速发展及社会转型的不断提升，大数据与企事业单位、政府行政机关的管理不断融合，将成为互联网时代下分析的核心支撑！ 1 大数据内涵大数据，又称为海量数据，是指在数据的数量体积达到一种特别庞大状态，此时，一般的数据管理工具难以在规定时间内对其提取有效信息、整合类似资料、分析类比问题并且把它转化成对企业有用的信息。这些难以在规定的有效时间内进行识别、保存和应用的大量数据的集合，需要一种全新的解决方法才可以将其转化为企业所需要的决策领导力、发现问题和提前预知问题的能力、具有更加清晰且有条理处理问题的能力。大数据分为三种类型，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，其中非结构化数据越来越成为大数据的主要组成部分。大数据需要特殊的技术，以有效地处理海量且结构复杂的数据。与之相关的核心技术主要包括数据挖掘、云计算平台、MPP数据库、分布式数据库、可扩展的存储系统、分布式文件系统等。对大数据进行分析往往需要大量的计算机所提供的计算能力，数量少则数十台，多则数千台。随着云时代的来临，将大数据与云计算相结合，利用云计算技术可以用低廉的成本获得强大的运算能力，使大数据分析的门槛降低。在大数据、云计算与数据挖掘等技术不断发展的背景下，很多过去无法收集或者收集后无法分析的数据被充分地利用起来，帮助各行各业进行改革与创新，为人类的进步与发展发挥着巨大的作用[1]。大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面均远远超过了传统类型的数据库软件工具能力范围的数据集合，它具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型以及价值密度低四大特征，而且实时性强、数据所蕴藏的

贵州省智慧城市大数据产业现状及规模分析

贵州省智慧城市大数据产业现状及规模分析智慧城市大数据产业发展现状贵阳发展大数据产业为建设“智慧城市”提供了极大的便利。贵阳建立免费WiFi全覆盖系统，采集大量市民行为数据、企业数据、社交平台数据和感知设备数据等；以民生数据开放为切入点，全面推动政府数据开放；围绕智慧城市公共服务的发展需求，深度挖掘数据的潜在价值，“数据铁笼”的成功实践等也充分证明并发挥了“大数据改善民生”的作用。大数据是智慧城市的核心资源，加快大数据的应用，将会使智慧城市建设的各个领域实现快速化，从而发挥重要的技术支撑作用。贵阳要做智慧城市，不仅仅是要抓好大数据的基础设施，还要注重引进高层次的技术人才，最重要的是要抓好整个市场积累下来或者是正在产生的大量数据。中投顾问发布的《2016-2020年贵州省大数据产业深度调研及投资前景预测报告》指出智慧城市是城镇化进程中的下一个阶段，大数据作为建设智慧城市的重要信息技术手段，是城市信息化的新高度，也是现代城市发展的愿景，将会对贵阳的发展产生强大的支撑作用。智慧城市在产生大数据的同时，大数据也支撑着智慧城市的建设和发展，贵阳地理环境优越，适合做好大数据产业，有利于将其打造成多样化的智慧绿色城市、宜居城市、幸福城市。 2015年获“中国领军智慧城市”的分别是：北京、西安、杭州、成都、银川、贵阳、上海、苏州、无锡、广州、秦皇岛、福州、深圳、武汉、宁波、万宁、大连、敦煌、南京、青岛。“中国领军智慧城市”的评选，由分析师评估和网上公众投票两部分加权组成。分析师评估体系分为三个等级指标，各级指标相互关联支撑一级指标有3个，二级指标有10个，三级指标在二级指标的基础上，进一步拓展成30个细分指标。IDC智慧城市研究部门的资深分析师，对各城市在所有指标中的表现进行评分，并根据指标权重进行加权，然后累加网上票选结果分值，得到城市的最终得分和排名。

大数据处理技术发展现状及其应用展望

. ,.. 大数据处理技术发展现状及其应用展望一、定义著名的管理咨询公司麦肯锡曾预测到：“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。”这是大数据的最早定义。业界（于2012年，高德纳修改了对大数据的定义）将大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity），或者说特点有四个层面：第一，海量数据量。大数据计量单位至少是PB级别；第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等都是囊括进来。第三，商业价值高。第四，处理速度快。在大数据时代，三分技术，七分数据，得数据者得天下。在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。Google利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值，比如预测某地流感爆发的趋势；Amazon利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书籍购买推荐，以此有效提升销售量；Farecast利用过去十年所有的航线机票价格打折数据，来预测用户购买机票的时机是否合适。大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。二、大数据的技术技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。 2.1、云技术大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。云计算思想的起源是麦卡锡在上世纪60年代提出的：把计算能力作为一种像水和电一样的公用事业提供给用户。如今，在Google、Amazon、Facebook等一批互联网企业引领下，一种行之有效的模式出现了：云计算提供基础架构平台，大数据应用运行在这个平台上。业内是这么形容两者的关系：没有大数据的信息积淀，则云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地；没有云计算的处理能力，则大数据的信息积淀再丰富，也终究只是镜花水月。那么大数据到底需要哪些云计算技术呢？这里暂且列举一些，比如虚拟化技术，分布式处理技术，海量数据的存储和管理技术，NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术（类似模式识

2019-2020年中国大数据行业现状分析与发展趋势研究报告

2019-2020年中国大数据行业现状分析与发展趋势研究报告行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容：一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。

中国产业调研网https://www.wendangku.net/doc/f511257913.html,基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。

一、基本信息二、内容介绍中国的大数据应用处在起步阶段，但随着电信和银行领域开始对大数据技术和服务产生浓厚的兴趣，未来三年我国大数据市场将突破百亿元。2012年市场规模达到4.7亿元，2013年增至11.2亿元，增长率高达138%，2014年，保持了与2013年基本持平的增速，增长率为114.38%，市场规模达到24.1亿元，未来三年内有望突破150亿元，2016年有望达到180亿规模，其中增长率最高的是存储市场，将达到60.8%，服务器市场的增长率则是38.3%，远远高于其他非大数据产品相关的市场，由此来看整个行业发展空间巨大。进入2014年以来，大数据受到各界广泛关注，已渗透到金融、医疗、消费、电力、制造以及几乎各个行业，大数据的新产品、新技术、新服务也正在不断地涌现。我国大数据产业集聚发展效应开始显现，出现京津冀区域、长三角地区、珠三角地区和中西部4个集聚发展区，各具发展特色。北京依托中关村在信息产业的领先优势，快速集聚和培养了一批大数据企业，继而迅速将集聚势能扩散到津冀地区，形成京津冀大数据走廊格局。长三角地区城市将大数据与当地智慧城市、云计算发展紧密结合，使大数据既有支撑又有的放矢，吸引了大批大数据企业。珠三角地区在产业管理和应用发展等方面率先垂范，对企业扶持力度大，集聚效应明显。大数据产业链上下游企业合作意愿强烈，各集聚区间的合作步伐加快，产学研协同创新发展初见成效。