Ⅰ 大數據未來的發展前景怎麼樣
產業發展現狀
1、行業整體情況：大數據產業規模維持高速增長 主要應用於互聯網與政務領域
——大數據產業規模：2020年超過6000億元，未來將保持高速增長
中國大數據產業聯盟發布的《2021中國大數據產業發展地圖暨中國大數據產業發展白皮書》指出，2018年以來，大數據技術的快速發展，以及大數據與人工智慧、VR、5G、區塊鏈、邊緣智能等新技術的交匯融合，持續加速技術創新。與此同時，伴隨新型智慧城市和數字城市建設熱潮，各地與大數據相關的園區加速落地，大數據產業持續增長。
白皮書中賽迪顧問的數據顯示，2020年中國大數據產業規模達6388億元，同比增長18.6%，預計未來三年保持15%以上的年均增速，到2023年產業規模超過10000億元。
Ⅱ 大數據未來的發展前景怎麼樣
產業發展現狀
1、行業整體情況：大數據產業規模維持高速增長 主要應用於互聯網與政務領域
——大數據產業規模：2020年超過6000億元，未來將保持高速增長
中國大數據產業聯盟發布的《2021中國大數據產業發展地圖暨中國大數據產業發展白皮書》指出，2018年以來，大數據技術的快速發展，以及大數據與人工智慧、VR、5G、區塊鏈、邊緣智能等新技術的交匯融合，持續加速技術創新。與此同時，伴隨新型智慧城市和數字城市建設熱潮，各地與大數據相關的園區加速落地，大數據產業持續增長。
白皮書中賽迪顧問的數據顯示，2020年中國大數據產業規模達6388億元，同比增長18.6%，預計未來三年保持15%以上的年均增速，到2023年產業規模超過10000億元。
更多行業相關數據請參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。
Ⅲ 數據傳播越來越迅速，為什麼能夠做得到這么迅速
近年來，大數據一直呈現出萬眾矚目的局面。隨著時間的推移，大數據產業開始快速發展。同時，大數據和 "互聯網+"的發展也開創了互聯網的新時代。大數據是互聯網和計算機的結合。互聯網在網路上上傳和分享數據，而計算機在網路上將數據數字化。兩者的結合，讓大數據有了生命力。數據是計算機篩選海量數據的結果。它是對移動智能設備、雲和物聯網收集的海量數據進行存儲、分析和計算。完美地提高了海量數據的使用率和價值。它開創了人類社會利用數據價值的另一個時代。移動互聯網普及後，智能設備向雲端上傳大量的用戶數據。
Ⅳ 大數據未來的發展前景怎麼樣呢
從我國數據產量和存量來看，廣東、北京、浙江、江蘇、上海、等地區數據資源較為豐富，東部地區數據產量和存量均高於西部地區。從省際數據流量來看，東部地區月均互聯網省際出口總流量佔全國比重超過一半。
在以北上廣為代表的東部地區數據資源豐富的背景下，其大數據產業發展水平快於其他地區省份。其中，北上廣大數據企業數量佔全國比重近70%，廣東和北京大數據發展水平較高。
東部地區數據產量整體高於西部，省際數據流量遠高於其他地區
2019年，我國數據產量總規模為3.9ZB。從數據產量的地區分布看，2019年全國數據產量排名前十位的省份為廣東、北京、浙江、江蘇、上海、山東、四川、河南、河北和湖南。
從人均數據產量來看，2019年人均數據產量排名前十位的省份分別是北京、上海、浙江、天津、廣東、內蒙古、西藏、海南、江蘇和遼寧。整體來看，東部地區數據產量和人均數據產量均高於西部地區。
—— 更多數據來請參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》
Ⅳ 如今傳統企業如何做數字化轉型
數字化轉型，是建立在數字化轉換、數字化升級基礎上，進一步觸及公司核心業務，以新建一種商業模式為目標的高層次轉型，簡單來說，是用數字來驅動整個世界的變革。企業數字化轉型的本質是通過數字技術在競爭中獲取優勢。
企業做到一定程度，多多少少都會遇到一個瓶頸期，尤其是在現在這個信息爆炸、市場風向瞬息萬變的時代，一不小心就會陷入迷茫：接下來我該怎麼做？似乎老辦法行不通了？別人都在做什麼？如何降本增效？要如何拓客？如何用現有的資源讓企業更上一層樓？營銷活動要怎麼才能獲取更多的人脈和商機？有新的營銷模式嗎？
如今，數據成了新的能源，不是企業沒有數據，而是很多企業不知道怎麼採集數據，治理數據，或者更深入地說，從數據中發現問題和機會。數字化轉型是一個發現問題、量化問題、解決問題的過程，總結一下，有四場必打的戰役：品牌營銷、產品創新、渠道經營和用戶運營。
品牌營銷：
品牌是一套對公司產品和服務所引發的預期和聯想，它不僅代表了一個公司的產品，也是代表了一個公司的形象和特質。就像提到「足力健」就會想到老人鞋、價格親民、穿著舒適；提到「旺旺」就會想到過年大禮包、走親戚這樣，成功的品牌營銷，是即使客戶沒有購買過這個品牌的商品，也會在腦海中形成一個聯想。
雖然品牌是一種主觀感受，但依然有量化它的手段。
（數據來源：數說雷達）
以蘭蔻來舉例，在數說雷達系統中查詢蘭蔻的口碑，會得到一個詞雲：
圖片來源：數說睿見全國城市選址指標
用戶運營：
前述幾場大戰可以幫助企業培養和篩選出意向客戶，用戶運營則幫助在私域池中促成交易。很多大牌美妝都在做的社群經營就是私域，先用活動或者首次銷售把用戶引流到社群中，做好品牌的宣傳、下期活動的營銷，這種「耳濡目染」自然會讓用戶對品牌的印象加深，再用打折促銷的方式促成二次購買，逐漸匯聚成一批忠實的品牌社群客戶。
遵循用戶拉新——激活——留存——轉化——傳播——到店的路徑，企業仍然需要數據採集工具提供多點打通、融合、管理功能。節省人力，把人力和數據用在刀刃上，這也是數字化轉型的意義。
其實不論是什麼轉型，歸根結底都是為了企業更好的發展。數字化轉型的開始或許很難，但從長遠的眼光看，這一步值得邁出。
Ⅵ 大數據時代發展歷程是什麼
大數據技術發展史：大數據的前世今生
今天我們常說的大數據技術，其實起源於Google在2004年前後發表的三篇論文，也就是我們經常聽到的「三駕馬車」，分別是分布式文件系統GFS、大數據分布式計算框架MapRece和NoSQL資料庫系統BigTable。
你知道，搜索引擎主要就做兩件事情，一個是網頁抓取，一個是索引構建，而在這個過程中，有大量的數據需要存儲和計算。這「三駕馬車」其實就是用來解決這個問題的，你從介紹中也能看出來，一個文件系統、一個計算框架、一個資料庫系統。
現在你聽到分布式、大數據之類的詞，肯定一點兒也不陌生。但你要知道，在2004年那會兒，整個互聯網還處於懵懂時代，Google發布的論文實在是讓業界為之一振，大家恍然大悟，原來還可以這么玩。
因為那個時間段，大多數公司的關注點其實還是聚焦在單機上，在思考如何提升單機的性能，尋找更貴更好的伺服器。而Google的思路是部署一個大規模的伺服器集群，通過分布式的方式將海量數據存儲在這個集群上，然後利用集群上的所有機器進行數據計算。 這樣，Google其實不需要買很多很貴的伺服器，它只要把這些普通的機器組織到一起，就非常厲害了。
當時的天才程序員，也是Lucene開源項目的創始人Doug Cutting正在開發開源搜索引擎Nutch，閱讀了Google的論文後，他非常興奮，緊接著就根據論文原理初步實現了類似GFS和MapRece的功能。
兩年後的2006年，Doug Cutting將這些大數據相關的功能從Nutch中分離了出來，然後啟動了一個獨立的項目專門開發維護大數據技術，這就是後來赫赫有名的Hadoop，主要包括Hadoop分布式文件系統HDFS和大數據計算引擎MapRece。
當我們回顧軟體開發的歷史，包括我們自己開發的軟體，你會發現，有的軟體在開發出來以後無人問津或者寥寥數人使用，這樣的軟體其實在所有開發出來的軟體中佔大多數。而有的軟體則可能會開創一個行業，每年創造數百億美元的價值，創造百萬計的就業崗位，這些軟體曾經是Windows、Linux、Java，而現在這個名單要加上Hadoop的名字。
如果有時間，你可以簡單瀏覽下Hadoop的代碼，這個純用Java編寫的軟體其實並沒有什麼高深的技術難點，使用的也都是一些最基礎的編程技巧，也沒有什麼出奇之處，但是它卻給社會帶來巨大的影響，甚至帶動一場深刻的科技革命，推動了人工智慧的發展與進步。
我覺得，我們在做軟體開發的時候，也可以多思考一下，我們所開發軟體的價值點在哪裡？真正需要使用軟體實現價值的地方在哪裡？你應該關注業務、理解業務，有價值導向，用自己的技術為公司創造真正的價值，進而實現自己的人生價值。而不是整天埋頭在需求說明文檔里，做一個沒有思考的代碼機器人。
Hadoop發布之後，Yahoo很快就用了起來。大概又過了一年到了2007年，網路和阿里巴巴也開始使用Hadoop進行大數據存儲與計算。
2008年，Hadoop正式成為Apache的頂級項目，後來Doug Cutting本人也成為了Apache基金會的主席。自此，Hadoop作為軟體開發領域的一顆明星冉冉升起。
同年，專門運營Hadoop的商業公司Cloudera成立，Hadoop得到進一步的商業支持。
這個時候，Yahoo的一些人覺得用MapRece進行大數據編程太麻煩了，於是便開發了Pig。Pig是一種腳本語言，使用類SQL的語法，開發者可以用Pig腳本描述要對大數據集上進行的操作，Pig經過編譯後會生成MapRece程序，然後在Hadoop上運行。
編寫Pig腳本雖然比直接MapRece編程容易，但是依然需要學習新的腳本語法。於是Facebook又發布了Hive。Hive支持使用SQL語法來進行大數據計算，比如說你可以寫個Select語句進行數據查詢，然後Hive會把SQL語句轉化成MapRece的計算程序。
這樣，熟悉資料庫的數據分析師和工程師便可以無門檻地使用大數據進行數據分析和處理了。Hive出現後極大程度地降低了Hadoop的使用難度，迅速得到開發者和企業的追捧。據說，2011年的時候，Facebook大數據平台上運行的作業90%都來源於Hive。
隨後，眾多Hadoop周邊產品開始出現，大數據生態體系逐漸形成，其中包括：專門將關系資料庫中的數據導入導出到Hadoop平台的Sqoop；針對大規模日誌進行分布式收集、聚合和傳輸的Flume；MapRece工作流調度引擎Oozie等。
在Hadoop早期，MapRece既是一個執行引擎，又是一個資源調度框架，伺服器集群的資源調度管理由MapRece自己完成。但是這樣不利於資源復用，也使得MapRece非常臃腫。於是一個新項目啟動了，將MapRece執行引擎和資源調度分離開來，這就是Yarn。2012年，Yarn成為一個獨立的項目開始運營，隨後被各類大數據產品支持，成為大數據平台上最主流的資源調度系統。
同樣是在2012年，UC伯克利AMP實驗室（Algorithms、Machine和People的縮寫）開發的Spark開始嶄露頭角。當時AMP實驗室的馬鐵博士發現使用MapRece進行機器學習計算的時候性能非常差，因為機器學習演算法通常需要進行很多次的迭代計算，而MapRece每執行一次Map和Rece計算都需要重新啟動一次作業，帶來大量的無謂消耗。還有一點就是MapRece主要使用磁碟作為存儲介質，而2012年的時候，內存已經突破容量和成本限制，成為數據運行過程中主要的存儲介質。Spark一經推出，立即受到業界的追捧，並逐步替代MapRece在企業應用中的地位。
一般說來，像MapRece、Spark這類計算框架處理的業務場景都被稱作批處理計算，因為它們通常針對以「天」為單位產生的數據進行一次計算，然後得到需要的結果，這中間計算需要花費的時間大概是幾十分鍾甚至更長的時間。因為計算的數據是非在線得到的實時數據，而是歷史數據，所以這類計算也被稱為大數據離線計算。
而在大數據領域，還有另外一類應用場景，它們需要對實時產生的大量數據進行即時計算，比如對於遍布城市的監控攝像頭進行人臉識別和嫌犯追蹤。這類計算稱為大數據流計算，相應地，有Storm、Flink、Spark Streaming等流計算框架來滿足此類大數據應用的場景。 流式計算要處理的數據是實時在線產生的數據，所以這類計算也被稱為大數據實時計算。
在典型的大數據的業務場景下，數據業務最通用的做法是，採用批處理的技術處理歷史全量數據，採用流式計算處理實時新增數據。而像Flink這樣的計算引擎，可以同時支持流式計算和批處理計算。
除了大數據批處理和流處理，NoSQL系統處理的主要也是大規模海量數據的存儲與訪問，所以也被歸為大數據技術。 NoSQL曾經在2011年左右非常火爆，涌現出HBase、Cassandra等許多優秀的產品，其中HBase是從Hadoop中分離出來的、基於HDFS的NoSQL系統。
我們回顧軟體發展的歷史會發現，差不多類似功能的軟體，它們出現的時間都非常接近，比如Linux和Windows都是在90年代初出現，Java開發中的各類MVC框架也基本都是同期出現，Android和iOS也是前腳後腳問世。2011年前後，各種NoSQL資料庫也是層出不群，我也是在那個時候參與開發了阿里巴巴自己的NoSQL系統。
事物發展有自己的潮流和規律，當你身處潮流之中的時候，要緊緊抓住潮流的機會，想辦法脫穎而出，即使沒有成功，也會更加洞悉時代的脈搏，收獲珍貴的知識和經驗。而如果潮流已經退去，這個時候再去往這個方向上努力，只會收獲迷茫與壓抑，對時代、對自己都沒有什麼幫助。
但是時代的浪潮猶如海灘上的浪花，總是一浪接著一浪，只要你站在海邊，身處這個行業之中，下一個浪潮很快又會到來。你需要敏感而又深刻地去觀察，略去那些浮躁的泡沫，抓住真正潮流的機會，奮力一搏，不管成敗，都不會遺憾。
正所謂在歷史前進的邏輯中前進，在時代發展的潮流中發展。通俗的說，就是要在風口中飛翔。
上面我講的這些基本上都可以歸類為大數據引擎或者大數據框架。而大數據處理的主要應用場景包括數據分析、數據挖掘與機器學習。數據分析主要使用Hive、Spark SQL等SQL引擎完成；數據挖掘與機器學習則有專門的機器學習框架TensorFlow、Mahout以及MLlib等，內置了主要的機器學習和數據挖掘演算法。
此外，大數據要存入分布式文件系統（HDFS），要有序調度MapRece和Spark作業執行，並能把執行結果寫入到各個應用系統的資料庫中，還需要有一個大數據平台整合所有這些大數據組件和企業應用系統。
圖中的所有這些框架、平台以及相關的演算法共同構成了大數據的技術體系，我將會在專欄後面逐個分析，幫你能夠對大數據技術原理和應用演算法構建起完整的知識體系，進可以專職從事大數據開發，退可以在自己的應用開發中更好地和大數據集成，掌控自己的項目。
希望對您有所幫助！~
Ⅶ 大數據在未來發展怎麼樣啊
大數據行業主要上市公司：易華錄(300212)、美亞柏科(300188)、海量數據(603138)、同有科技(300302)、海康威視(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科創信息(300730)、神州泰岳(300002)、藍色游標(300058)等
本文核心數據：大數據應用領域分布 互聯網大數據、金融大數據、政府大數據市場規模 應用場景等
應用領域分布：互聯網、政府、金融為大數據主要應用領域
從具體行業應用來看，互聯網、政府、金融和電信引領大數據融合產業發展，合計規模佔比為77.6%。互聯網、金融和電信三個行業由於信息化水平高，研發力量雄厚，在業務數字化轉型方面處於領先地位;政府大數據成為近年來政府信息化建設的關鍵環節，與政府數據整合與開放共享、民生服務、社會治理、市場監管相關的應用需求持續火熱。此外，工業大數據和健康醫療大數據作為新興領域，數據量大、產業鏈延展性高，未來市場增長潛力大。
註：金融大數據市場規模為前瞻根據中國大數據市場規模與金融大數據所佔市場份額數據測算所得，僅供參考。
Ⅷ 大數據未來的發展前景怎麼樣
大數據市場規模不斷提升增加了我國隱私數據監管的難度
根據中國信通院數據顯示，2016-2019年我國大數據市場規模呈不斷上升趨勢。大數據是指在一定時間內用常用軟體對內容進行抓取和處理的數據集合，不同於傳統的數據抓取方式，在大數據環境下，80%以上都是非結構化數據通常採用非關系型資料庫(NoSQL)存儲技術完成對大數據的抓取、管理和處理。
而非關系型資料庫目前尚無嚴格的訪問控制機制及相對完善的隱私保護工具，現有的隱私保護技術，如去標識化、匿名化技術等，多適用於關系型資料庫。
因此，大數據環境下，傳統的數據監管技術已經失效，目前我國較難以對大數據進行監管。此次滴滴事件就是利用「滴滴出行」APP對用戶信息進行了大數據抓取。
——以上數據參考前瞻產業研究院《中國網路安全行業發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》。
Ⅸ 大數據的應用案例以及未來發展趨勢
編者按：大數據時代，數據能否成功運用將深刻影響著我們的生活質量。大數據商用越來越多，回歸應用本質才好。
記者：如果把數據比喻為石油，石油是有國界的，那麼數據也有國界嗎?
維克托：這個其實每一個社會、每一個國家都是有數據的，甚至小的團體，我們都是有數據的。現在問題不是大家沒有數據，而是這個國家也好，這個組織也好，是不是真正的願意把這個數據用來做事情，真正用大數據做決策的。
大數據涉及儲存、分享等，但關鍵在於把這個大數據真正用起來，真正能夠促進經濟、促進社會發展。舉個例子說，現在所有車都有ABS系統，都配有GPS，如果我們把這兩種數據放在一起進行分析，在那些路段上，大部分人都在緊急剎車?為什麼會有這種情況出現，是車的問題，路的問題，還是控制的問題，總之，數據交叉稽核，會給我們帶來新的啟示。
記者：我們瀏覽網頁、查詢信息，這都屬於大數據，怎麼看待個人在大數據時代的隱私呢?政府管理部門應該做些什麼呢?
維克托：這是一個好問題，現在數據隱私保護的方法完全是錯誤的。現在的做法是詢問每一個客戶、個人，你同意不同意公開數據，實際上，每個個體並都不知道我的數據會被怎樣使用，有一些人對此並不在意，往往會點同意。這是一種錯誤的隱私保護的做法。
對於數據的隱私保護，可以考慮反過來的做法，可以考慮由政府設立一個規則：確定哪些企業為了哪些目的，可以以某種方式和規則來收集數據和使用，例如醫療數據，目的是治療病人，這樣的大數據收集和使用就是合理的，可以不更多顧及隱私。但是如果利用這些數據作惡，例如幫助保險公司創造保單，那是不合法的。政府應該制定措施做好隱私保護，不把這個問題扔給個人。
記者：您寫的《大數據時代》，我個人覺得給IT產業吹來一股春風，您已經寫了好幾本書了，當時寫《大數據時代》的時候，您初衷是什麼呢?目前是否實現了你當時心目中的設計?
維克托：現在就是揭秘大數據時代的時間了。10年之前，我每年都辦一個非常小型聚會，是一個相當高層的聚會，有微軟的高層，有一些政客、經濟學家、學術界專家聚在一起，討論數據社會價值。當時有一個記者，每年據此出一個報告，有關討論的內容。我感覺一年一年討論過程中，有一些東西在哪裡，可以真的能感覺到的，但是沒有一個准確的名字，兩年之後，我確定這就是數據價值，所以決定寫一本書。
一定要看到這個數據深層次的價值，所謂的價值就是我們提到的數據的相關性。這是大數據的根本。大數據應用的過程可以用"旅程"來描述，我們運用數據、事實分析做更好的決策，這些都是基於事實的，不是基於主觀的判斷。所謂"旅程"，意味著反反復復，有前進也會有後退。
希望有更多人用數據，用事實，用大數據方法輔助思考，用到討論，這都是有意義的。我一直強調這個是一個旅程，在這個旅程中，我們不斷往前，但是有時候也要後退一兩步。
記者：大數據作用是預測，現在能做到准確預測嗎?
維克托：至少比用其他的東西好的多的。現在大數據不是百分之百準的，但是我們現在要的東西，比我們有的東西更好。
記者：未來大數據趨勢是什麼?
維克托：大數據未來的趨勢是怎麼樣讓每個人使用大數據，而不只是用專業的大數據公司。透露一下，也許這是未來新書的內容。