Ⅰ 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。
Ⅱ 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。
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》。
Ⅲ 数据传播越来越迅速，为什么能够做得到这么迅速
近年来，大数据一直呈现出万众瞩目的局面。随着时间的推移，大数据产业开始快速发展。同时，大数据和 "互联网+"的发展也开创了互联网的新时代。大数据是互联网和计算机的结合。互联网在网络上上传和分享数据，而计算机在网络上将数据数字化。两者的结合，让大数据有了生命力。数据是计算机筛选海量数据的结果。它是对移动智能设备、云和物联网收集的海量数据进行存储、分析和计算。完美地提高了海量数据的使用率和价值。它开创了人类社会利用数据价值的另一个时代。移动互联网普及后，智能设备向云端上传大量的用户数据。
Ⅳ 大数据未来的发展前景怎么样呢
从我国数据产量和存量来看，广东、北京、浙江、江苏、上海、等地区数据资源较为丰富，东部地区数据产量和存量均高于西部地区。从省际数据流量来看，东部地区月均互联网省际出口总流量占全国比重超过一半。
在以北上广为代表的东部地区数据资源丰富的背景下，其大数据产业发展水平快于其他地区省份。其中，北上广大数据企业数量占全国比重近70%，广东和北京大数据发展水平较高。
东部地区数据产量整体高于西部，省际数据流量远高于其他地区
2019年，我国数据产量总规模为3.9ZB。从数据产量的地区分布看，2019年全国数据产量排名前十位的省份为广东、北京、浙江、江苏、上海、山东、四川、河南、河北和湖南。
从人均数据产量来看，2019年人均数据产量排名前十位的省份分别是北京、上海、浙江、天津、广东、内蒙古、西藏、海南、江苏和辽宁。整体来看，东部地区数据产量和人均数据产量均高于西部地区。
—— 更多数据来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》
Ⅳ 如今传统企业如何做数字化转型
数字化转型，是建立在数字化转换、数字化升级基础上，进一步触及公司核心业务，以新建一种商业模式为目标的高层次转型，简单来说，是用数字来驱动整个世界的变革。企业数字化转型的本质是通过数字技术在竞争中获取优势。
企业做到一定程度，多多少少都会遇到一个瓶颈期，尤其是在现在这个信息爆炸、市场风向瞬息万变的时代，一不小心就会陷入迷茫：接下来我该怎么做？似乎老办法行不通了？别人都在做什么？如何降本增效？要如何拓客？如何用现有的资源让企业更上一层楼？营销活动要怎么才能获取更多的人脉和商机？有新的营销模式吗？
如今，数据成了新的能源，不是企业没有数据，而是很多企业不知道怎么采集数据，治理数据，或者更深入地说，从数据中发现问题和机会。数字化转型是一个发现问题、量化问题、解决问题的过程，总结一下，有四场必打的战役：品牌营销、产品创新、渠道经营和用户运营。
品牌营销：
品牌是一套对公司产品和服务所引发的预期和联想，它不仅代表了一个公司的产品，也是代表了一个公司的形象和特质。就像提到“足力健”就会想到老人鞋、价格亲民、穿着舒适；提到“旺旺”就会想到过年大礼包、走亲戚这样，成功的品牌营销，是即使客户没有购买过这个品牌的商品，也会在脑海中形成一个联想。
虽然品牌是一种主观感受，但依然有量化它的手段。
（数据来源：数说雷达）
以兰蔻来举例，在数说雷达系统中查询兰蔻的口碑，会得到一个词云：
图片来源：数说睿见全国城市选址指标
用户运营：
前述几场大战可以帮助企业培养和筛选出意向客户，用户运营则帮助在私域池中促成交易。很多大牌美妆都在做的社群经营就是私域，先用活动或者首次销售把用户引流到社群中，做好品牌的宣传、下期活动的营销，这种“耳濡目染”自然会让用户对品牌的印象加深，再用打折促销的方式促成二次购买，逐渐汇聚成一批忠实的品牌社群客户。
遵循用户拉新——激活——留存——转化——传播——到店的路径，企业仍然需要数据采集工具提供多点打通、融合、管理功能。节省人力，把人力和数据用在刀刃上，这也是数字化转型的意义。
其实不论是什么转型，归根结底都是为了企业更好的发展。数字化转型的开始或许很难，但从长远的眼光看，这一步值得迈出。
Ⅵ 大数据时代发展历程是什么
大数据技术发展史：大数据的前世今生
今天我们常说的大数据技术，其实起源于Google在2004年前后发表的三篇论文，也就是我们经常听到的“三驾马车”，分别是分布式文件系统GFS、大数据分布式计算框架MapRece和NoSQL数据库系统BigTable。
你知道，搜索引擎主要就做两件事情，一个是网页抓取，一个是索引构建，而在这个过程中，有大量的数据需要存储和计算。这“三驾马车”其实就是用来解决这个问题的，你从介绍中也能看出来，一个文件系统、一个计算框架、一个数据库系统。
现在你听到分布式、大数据之类的词，肯定一点儿也不陌生。但你要知道，在2004年那会儿，整个互联网还处于懵懂时代，Google发布的论文实在是让业界为之一振，大家恍然大悟，原来还可以这么玩。
因为那个时间段，大多数公司的关注点其实还是聚焦在单机上，在思考如何提升单机的性能，寻找更贵更好的服务器。而Google的思路是部署一个大规模的服务器集群，通过分布式的方式将海量数据存储在这个集群上，然后利用集群上的所有机器进行数据计算。 这样，Google其实不需要买很多很贵的服务器，它只要把这些普通的机器组织到一起，就非常厉害了。
当时的天才程序员，也是Lucene开源项目的创始人Doug Cutting正在开发开源搜索引擎Nutch，阅读了Google的论文后，他非常兴奋，紧接着就根据论文原理初步实现了类似GFS和MapRece的功能。
两年后的2006年，Doug Cutting将这些大数据相关的功能从Nutch中分离了出来，然后启动了一个独立的项目专门开发维护大数据技术，这就是后来赫赫有名的Hadoop，主要包括Hadoop分布式文件系统HDFS和大数据计算引擎MapRece。
当我们回顾软件开发的历史，包括我们自己开发的软件，你会发现，有的软件在开发出来以后无人问津或者寥寥数人使用，这样的软件其实在所有开发出来的软件中占大多数。而有的软件则可能会开创一个行业，每年创造数百亿美元的价值，创造百万计的就业岗位，这些软件曾经是Windows、Linux、Java，而现在这个名单要加上Hadoop的名字。
如果有时间，你可以简单浏览下Hadoop的代码，这个纯用Java编写的软件其实并没有什么高深的技术难点，使用的也都是一些最基础的编程技巧，也没有什么出奇之处，但是它却给社会带来巨大的影响，甚至带动一场深刻的科技革命，推动了人工智能的发展与进步。
我觉得，我们在做软件开发的时候，也可以多思考一下，我们所开发软件的价值点在哪里？真正需要使用软件实现价值的地方在哪里？你应该关注业务、理解业务，有价值导向，用自己的技术为公司创造真正的价值，进而实现自己的人生价值。而不是整天埋头在需求说明文档里，做一个没有思考的代码机器人。
Hadoop发布之后，Yahoo很快就用了起来。大概又过了一年到了2007年，网络和阿里巴巴也开始使用Hadoop进行大数据存储与计算。
2008年，Hadoop正式成为Apache的顶级项目，后来Doug Cutting本人也成为了Apache基金会的主席。自此，Hadoop作为软件开发领域的一颗明星冉冉升起。
同年，专门运营Hadoop的商业公司Cloudera成立，Hadoop得到进一步的商业支持。
这个时候，Yahoo的一些人觉得用MapRece进行大数据编程太麻烦了，于是便开发了Pig。Pig是一种脚本语言，使用类SQL的语法，开发者可以用Pig脚本描述要对大数据集上进行的操作，Pig经过编译后会生成MapRece程序，然后在Hadoop上运行。
编写Pig脚本虽然比直接MapRece编程容易，但是依然需要学习新的脚本语法。于是Facebook又发布了Hive。Hive支持使用SQL语法来进行大数据计算，比如说你可以写个Select语句进行数据查询，然后Hive会把SQL语句转化成MapRece的计算程序。
这样，熟悉数据库的数据分析师和工程师便可以无门槛地使用大数据进行数据分析和处理了。Hive出现后极大程度地降低了Hadoop的使用难度，迅速得到开发者和企业的追捧。据说，2011年的时候，Facebook大数据平台上运行的作业90%都来源于Hive。
随后，众多Hadoop周边产品开始出现，大数据生态体系逐渐形成，其中包括：专门将关系数据库中的数据导入导出到Hadoop平台的Sqoop；针对大规模日志进行分布式收集、聚合和传输的Flume；MapRece工作流调度引擎Oozie等。
在Hadoop早期，MapRece既是一个执行引擎，又是一个资源调度框架，服务器集群的资源调度管理由MapRece自己完成。但是这样不利于资源复用，也使得MapRece非常臃肿。于是一个新项目启动了，将MapRece执行引擎和资源调度分离开来，这就是Yarn。2012年，Yarn成为一个独立的项目开始运营，随后被各类大数据产品支持，成为大数据平台上最主流的资源调度系统。
同样是在2012年，UC伯克利AMP实验室（Algorithms、Machine和People的缩写）开发的Spark开始崭露头角。当时AMP实验室的马铁博士发现使用MapRece进行机器学习计算的时候性能非常差，因为机器学习算法通常需要进行很多次的迭代计算，而MapRece每执行一次Map和Rece计算都需要重新启动一次作业，带来大量的无谓消耗。还有一点就是MapRece主要使用磁盘作为存储介质，而2012年的时候，内存已经突破容量和成本限制，成为数据运行过程中主要的存储介质。Spark一经推出，立即受到业界的追捧，并逐步替代MapRece在企业应用中的地位。
一般说来，像MapRece、Spark这类计算框架处理的业务场景都被称作批处理计算，因为它们通常针对以“天”为单位产生的数据进行一次计算，然后得到需要的结果，这中间计算需要花费的时间大概是几十分钟甚至更长的时间。因为计算的数据是非在线得到的实时数据，而是历史数据，所以这类计算也被称为大数据离线计算。
而在大数据领域，还有另外一类应用场景，它们需要对实时产生的大量数据进行即时计算，比如对于遍布城市的监控摄像头进行人脸识别和嫌犯追踪。这类计算称为大数据流计算，相应地，有Storm、Flink、Spark Streaming等流计算框架来满足此类大数据应用的场景。 流式计算要处理的数据是实时在线产生的数据，所以这类计算也被称为大数据实时计算。
在典型的大数据的业务场景下，数据业务最通用的做法是，采用批处理的技术处理历史全量数据，采用流式计算处理实时新增数据。而像Flink这样的计算引擎，可以同时支持流式计算和批处理计算。
除了大数据批处理和流处理，NoSQL系统处理的主要也是大规模海量数据的存储与访问，所以也被归为大数据技术。 NoSQL曾经在2011年左右非常火爆，涌现出HBase、Cassandra等许多优秀的产品，其中HBase是从Hadoop中分离出来的、基于HDFS的NoSQL系统。
我们回顾软件发展的历史会发现，差不多类似功能的软件，它们出现的时间都非常接近，比如Linux和Windows都是在90年代初出现，Java开发中的各类MVC框架也基本都是同期出现，Android和iOS也是前脚后脚问世。2011年前后，各种NoSQL数据库也是层出不群，我也是在那个时候参与开发了阿里巴巴自己的NoSQL系统。
事物发展有自己的潮流和规律，当你身处潮流之中的时候，要紧紧抓住潮流的机会，想办法脱颖而出，即使没有成功，也会更加洞悉时代的脉搏，收获珍贵的知识和经验。而如果潮流已经退去，这个时候再去往这个方向上努力，只会收获迷茫与压抑，对时代、对自己都没有什么帮助。
但是时代的浪潮犹如海滩上的浪花，总是一浪接着一浪，只要你站在海边，身处这个行业之中，下一个浪潮很快又会到来。你需要敏感而又深刻地去观察，略去那些浮躁的泡沫，抓住真正潮流的机会，奋力一搏，不管成败，都不会遗憾。
正所谓在历史前进的逻辑中前进，在时代发展的潮流中发展。通俗的说，就是要在风口中飞翔。
上面我讲的这些基本上都可以归类为大数据引擎或者大数据框架。而大数据处理的主要应用场景包括数据分析、数据挖掘与机器学习。数据分析主要使用Hive、Spark SQL等SQL引擎完成；数据挖掘与机器学习则有专门的机器学习框架TensorFlow、Mahout以及MLlib等，内置了主要的机器学习和数据挖掘算法。
此外，大数据要存入分布式文件系统（HDFS），要有序调度MapRece和Spark作业执行，并能把执行结果写入到各个应用系统的数据库中，还需要有一个大数据平台整合所有这些大数据组件和企业应用系统。
图中的所有这些框架、平台以及相关的算法共同构成了大数据的技术体系，我将会在专栏后面逐个分析，帮你能够对大数据技术原理和应用算法构建起完整的知识体系，进可以专职从事大数据开发，退可以在自己的应用开发中更好地和大数据集成，掌控自己的项目。
希望对您有所帮助！~
Ⅶ 大数据在未来发展怎么样啊
大数据行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等
本文核心数据：大数据应用领域分布 互联网大数据、金融大数据、政府大数据市场规模 应用场景等
应用领域分布：互联网、政府、金融为大数据主要应用领域
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。
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。
Ⅷ 大数据未来的发展前景怎么样
大数据市场规模不断提升增加了我国隐私数据监管的难度
根据中国信通院数据显示，2016-2019年我国大数据市场规模呈不断上升趋势。大数据是指在一定时间内用常用软件对内容进行抓取和处理的数据集合，不同于传统的数据抓取方式，在大数据环境下，80%以上都是非结构化数据通常采用非关系型数据库(NoSQL)存储技术完成对大数据的抓取、管理和处理。
而非关系型数据库目前尚无严格的访问控制机制及相对完善的隐私保护工具，现有的隐私保护技术，如去标识化、匿名化技术等，多适用于关系型数据库。
因此，大数据环境下，传统的数据监管技术已经失效，目前我国较难以对大数据进行监管。此次滴滴事件就是利用“滴滴出行”APP对用户信息进行了大数据抓取。
——以上数据参考前瞻产业研究院《中国网络安全行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。
Ⅸ 大数据的应用案例以及未来发展趋势
编者按：大数据时代，数据能否成功运用将深刻影响着我们的生活质量。大数据商用越来越多，回归应用本质才好。
记者：如果把数据比喻为石油，石油是有国界的，那么数据也有国界吗?
维克托：这个其实每一个社会、每一个国家都是有数据的，甚至小的团体，我们都是有数据的。现在问题不是大家没有数据，而是这个国家也好，这个组织也好，是不是真正的愿意把这个数据用来做事情，真正用大数据做决策的。
大数据涉及储存、分享等，但关键在于把这个大数据真正用起来，真正能够促进经济、促进社会发展。举个例子说，现在所有车都有ABS系统，都配有GPS，如果我们把这两种数据放在一起进行分析，在那些路段上，大部分人都在紧急刹车?为什么会有这种情况出现，是车的问题，路的问题，还是控制的问题，总之，数据交叉稽核，会给我们带来新的启示。
记者：我们浏览网页、查询信息，这都属于大数据，怎么看待个人在大数据时代的隐私呢?政府管理部门应该做些什么呢?
维克托：这是一个好问题，现在数据隐私保护的方法完全是错误的。现在的做法是询问每一个客户、个人，你同意不同意公开数据，实际上，每个个体并都不知道我的数据会被怎样使用，有一些人对此并不在意，往往会点同意。这是一种错误的隐私保护的做法。
对于数据的隐私保护，可以考虑反过来的做法，可以考虑由政府设立一个规则：确定哪些企业为了哪些目的，可以以某种方式和规则来收集数据和使用，例如医疗数据，目的是治疗病人，这样的大数据收集和使用就是合理的，可以不更多顾及隐私。但是如果利用这些数据作恶，例如帮助保险公司创造保单，那是不合法的。政府应该制定措施做好隐私保护，不把这个问题扔给个人。
记者：您写的《大数据时代》，我个人觉得给IT产业吹来一股春风，您已经写了好几本书了，当时写《大数据时代》的时候，您初衷是什么呢?目前是否实现了你当时心目中的设计?
维克托：现在就是揭秘大数据时代的时间了。10年之前，我每年都办一个非常小型聚会，是一个相当高层的聚会，有微软的高层，有一些政客、经济学家、学术界专家聚在一起，讨论数据社会价值。当时有一个记者，每年据此出一个报告，有关讨论的内容。我感觉一年一年讨论过程中，有一些东西在哪里，可以真的能感觉到的，但是没有一个准确的名字，两年之后，我确定这就是数据价值，所以决定写一本书。
一定要看到这个数据深层次的价值，所谓的价值就是我们提到的数据的相关性。这是大数据的根本。大数据应用的过程可以用"旅程"来描述，我们运用数据、事实分析做更好的决策，这些都是基于事实的，不是基于主观的判断。所谓"旅程"，意味着反反复复，有前进也会有后退。
希望有更多人用数据，用事实，用大数据方法辅助思考，用到讨论，这都是有意义的。我一直强调这个是一个旅程，在这个旅程中，我们不断往前，但是有时候也要后退一两步。
记者：大数据作用是预测，现在能做到准确预测吗?
维克托：至少比用其他的东西好的多的。现在大数据不是百分之百准的，但是我们现在要的东西，比我们有的东西更好。
记者：未来大数据趋势是什么?
维克托：大数据未来的趋势是怎么样让每个人使用大数据，而不只是用专业的大数据公司。透露一下，也许这是未来新书的内容。