大数据

朋友刚打电话说想吃日料，你打开手机某团APP就会显示有日料团购推荐，刚在某信上说要去日本玩，就在盆友圈看到了机票广告。你是否有过疑惑，为什么我的手机APP如此了解我？难道是我的日常生活习惯大数据被分析了吗？大数据是什么？大数据不仅仅是大量的数据，而且是来自不同来源，存在不同类型，代表不同含义的海量数据。大数据应该动态变化，不断增加，而且能够通过研究分析发现规律产生价值。大数据可以帮助我们根据对历史情况的分析，发现事物的发展变化规律，可以有助于更好的提高生产效率，预防意外发生，促进营业销售，使我们的工作和生活变得更加高效轻松便利。当然APP不会窃取你的数据，是你的行为数据让某团和某信意识到了你的需求，才有了以下推荐。当你注册一个APP账号的时候，需要输入电话，姓名，性别，所在地等基础数据，更进一步的数据是你的消费记录，发过的红包，日常用语习惯，打车记录，外卖订单记录等等，这些数据会变成你的事实标签，成为你行为数据很重要的一部分。上边提到的大数据分析不仅仅是收集庞大的数据，更是建立模型，分析数据资料，并得出一系列结论的系统过程。从杂乱的数据中分析出你的兴趣爱好，进而构建全面的用户画像。举个例子来说，当你打开一篇标签为雪地靴的文章时，你的行为可能是专门点开，也可能是无意中点开，这个时候就需要更多的行为来判断这篇文章对你的吸引力了。这是一个非常初级的内容标签权重算法：兴趣标签（雪地靴）权重 = 行为权重 x 访问时长 x 衰减因子行为权重：什么都不干1分，评论+0.5，点赞+0.5，转发+2，收藏+1时长权重：10S以内权重为0.5，10S－60S为1，60S以上为2衰减因子：0-3天内权重为1，3-7天权重为0.85，7-15天权重为0.7，15-30天权重为0.5，30天以上权重为0.1行为权重对应你是否有评论、点赞、转发、收藏等操作，不同操作有不同的数值，累加成行为权重。停留时间越长，时间权重也越高。最后，短期行为也无法代表长期兴趣，单次阅读行为的权重会随着时间流逝不断衰减。于是，你每次打开雪地靴类的内容都会生成一个兴趣权重，根据函数公式得到一个兴趣标签值，数值越高，你对雪地靴就越感兴趣。当你各个方面的偏好被计算完成之后，这些偏好就会变成特征向量，再通过计算特征向量找出与你相似的人并分类。再通过训练模型和测试准确度，最终，你的某信，某宝和某团等APP就会得到一个相对于较全面你的用户画像，上边标注了你被分析之后的行为事实标签。根据这个用户画像，广告主就可以根据这个找到他们想要的消费者了。之后，一个住在黑龙江漠河的有过雪地靴消费记录的未婚女青年在即将刷到广告位的那一瞬间，广告平台会发起竞价请求，最后价高的广告将出现在你的眼前。需要说明的是，某宝某信和某团等采集的行为数据不仅只对应你的账号，更与你的手机唯一识别码绑定在一起，这意味着，你就算不注册不登录，你的行为数据一样会被采集。同时，广告平台也可以根据你的手机识别码在其他 App 上为你投放广告，这样你刷某音的时候也能看到某宝的雪地靴广告了。不过大家不要紧张隐私泄露问题，根据国家《个人信息安全规范》，商业广告平台的所有标签都应该避免精确定位到个人，以保护你的隐私安全 。

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“大数据”是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。大数据的应用其实早已渗透到人们生活中的方方面面：亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息，阿里用大数据成立了小微金融服务集团，而谷歌更是计划用大数据接管世界??当下，很多行业都开始增加对大数据的需求。大数据时代不仅处理着海量的数据，同时也加工、传播、分享它们。不知不觉中，数据可视化已经遍布我们生活的每一个角落，毕竟普通用户往往更关心结果的展示。伴随去年底百度地图采用LBS定位春运的可视化大数据，就引起了学界对新闻创新和大数据可视化的热议。1、根据销售费习惯以及需求为其推荐更加适合的产品，因此相关服务的企业可以利用大数据进行精准营销，从而实现双赢互利的作用；2、当企业遇到瓶颈或者行业遭遇困境的时候，中小微企业可以利用大数据快速反应做好服务转型；3、企业战略布局以及资源配置的环节，可以通过大数据找到更加贴近事实的一句，同时对于面临互联网压力之下必须转型的传统企业提供与时俱进的契机。企业组织利用相关数据和分析，可以帮助它们实现降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等目标。下面是一些关于大数据应用目前已经可以解决的问题：1、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元;2、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵;3、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存;4、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息;5、从大量客户中快速识别出金牌客户;6、使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。一、技术价值大数据，根本上与数学、统计学、计算机学、数据学等基本理论知识无法分割，技术水平突飞猛进给数字领域带来最直接的跃进。App研发应用、数据库编写应用等促进人类社会技术进步的价值都来源于大数据的发明和运营。大数据不仅创造了新的计算方式、技术处理方式，更加为其他技术的研发、应用和落地提供基础，例如人工智能等。大数据中客户与企业进行交易的数据，是大数据技术价值的核心映射。客户的交易行为通过企业内部系统留存，基本以“事后”数据为主。交易数据是推进企业数据驱动业务，与客户联系沟通、获得有效和分析数据的初级门槛，无论大数据获取能力如何发展，直接的交易信息永远都是第一有效和值得关注的。淘宝的交易分析报告中提到，大额买单后的重购次单和同店重购次单比例分别为25.0%和16.8%，要明显高于普通买单的18.8%和10.7%，则表示在首次买单获取了对卖家服务和商品质量的信任后，次单完全存在放大金额的可能，并且比普通买单的可能要高得多。由此引导卖家增进服务、坚守质量，并适时推出捆绑推荐，以求同类商品同店大额下单的几率。只有有了大数据的处理技术，交易行为才能够得到记录分析，企业的大数据技术研发、应用和落地才能拥有基础，以开发更新更适合时代的企业产业。目前有很多传统企业盲目行走大数据的道路，但其实大数据技术能力并没有建立起来，真正获得了有效数据并得以分析利用的就很少，很多该做的“埋点”没有做，数据的统计也缺乏技术支撑。这时大数据的技术价值就会显得尤为重要，且是所有价值的基础，一梁塌，全屋倒。无法自主革新的企业会求助一些以提供大数据服务为产品的新型公司，也就催生了各种大数据公司雨后春笋般的出现，至于这些公司如何为传统转型服务在后面会提到。二、商业价值在实际的升级运行中，习惯于传统经营的企业也许经常会为这样几个基础的问题感到困惑：如何提升运营现状？目标客群是谁？有哪些特点？与竞品相比竞争优势在哪？现有经营问题又是什么？而这些看似简单的问题背后却隐藏着海量数据的分析挖掘：客流数据、经营数据、以往活动相关数据、场内店铺信息、竞品数据，类此种种的深入透析才能帮助企业画像潜客、分析经营、建立会员体系、策划活动执行。单就运营而论，数据作为一种度量方式，能够真实的反映运营状况，帮助企业进一步了解产品、了解用户、了解渠道进而优化运营策略。

大数据分析平台比较好的有：Cloudera、星环Transwarp、阿里数加、华为FusionInsight、Smartbi。1、ClouderaCloudera提供一个可扩展、灵活、集成的平台，可用来方便的管理您的企业中快速增长的多种多样的数据，从而部署和管理Hadoop和相关项目、操作和分析您的数据以及保护数据的安全。2、星环Transwarp基于hadoop生态系统的大数据平台公司，国内唯一入选过Gartner魔力象限的大数据平台公司，对hadoop不稳定的部分进行了优化，功能上进行了细化，为企业提供hadoop大数据引擎及数据库工具。3、阿里数加阿里云发布的一站式大数据平台，覆盖了企业数仓、商业智能、机器学习、数据可视化等领域，可以提供数据采集、数据深度融合、计算和挖掘服务，将计算的几个通过可视化工具进行个性化的数据分析和展现，图形展示和客户感知良好，但是需要捆绑阿里云才能使用，部分体验功能一般，需要有一定的知识基础。4、华为FusionInsight基于Apache进行功能增强的企业级大数据存储、查询和分析的统一平台。完全开放的大数据平台，可运行在开放的x86架构服务器上，它以海量数据处理引擎和实时数据处理引擎为核心，针对金融、运营商等数据密集型行业的运行维护、应用开发等需求，打造了敏捷、智慧、可信的平台软件。5、SmartbiSmartbi是企业级商业智能和大数据分析平台，经过多年的持续发展，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。Smartbi满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

大数据的定义大数据（Bigdata）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据的特点数据量大、数据种类多、要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。大数据时代的影响越来越多的政府、企业等机构开始意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。如2012年3月22日，奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展，将“大数据战略”上升为国家意志。联合国也在2012年发布了大数据政务白皮书，指出大数据对于联合国和各国政府来说是一个历史性的机遇，人们如今可以使用极为丰富的数据资源，来对社会经济进行前所未有的实时分析，帮助政府更好地响应社会和经济运行。大数据的意义和前景大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在大家面前。大数据分析的目的大数据分析的核心目的就是预测，在海量数据的基础上，通过机器学习相关的各种技术和数学建模来预测事情发生的可能性并采取相应措施。预测股价、预测机票价格、预测流感等等。预测事情发生的可能性继续往下延伸，就可以通过适当的干预，来引导事情向着期望的方向发展。比如亚马逊和所有的电商一样，都会基于对用户的喜好及消费能力分析来推荐商品，引导用户提高消费金额;Google等互联网巨头也会通过各种技术手段来试图向不同的用户展现不同的广告，并称之为精准营销，由此来提高点击率(公司收入);网游公司也会在运营工程中通过玩家行为数据的分析来及时调整游戏关卡及计费点等设计。

1. 前言随着互联网时代的到来，数据已经成为了企业发展的重要资源。然而，如何高效地采集海量数据并进行分析，成为了诸多企业面临的难题。因此，大数据采集工具在企业数据分析和决策中显得尤为重要。2. 常用大数据采集工具在市面上，有多种常用的大数据采集工具，下面将针对其中的几款做简要介绍。2.1 Apache NutchApache Nutch是一款高度可扩展的开源网络爬虫，它集成了多种流行的机器学习框架，并且在开源社区中得到了广泛的接受和支持。Nutch的主要优势在于对JavaScript、Java、PHP、Ruby等多种语言支持，并且很容易扩展。2.2 ScrapyScrapy是一款基于Python的高性能网络爬虫框架，它具有强大且灵活的数据提取能力，同时也支持多线程和异步操作的特性。Scrapy将爬取、数据提取和数据处理等流程集成在了一个框架中，能极大地提高爬虫的开发效率。2.3 Beautiful SoupBeautiful Soup是一款强大的Python HTML解析库，它能够帮助我们解析HTML和XML文档，并将其转换成Python对象。Beautiful Soup的主要优势在于它对文档的解析能力比较强，同时也能够处理复杂的HTML标签。3. 大数据采集工具的优缺点每一款大数据采集工具都有其独特的优缺点，下面针对常用大数据采集工具进行简要概述。3.1 Apache Nutch优点：具有高度可扩展性，易于扩展，同时集成了多种流行的机器学习框架。缺点：相比于其他采集工具而言，Nutch的入门门槛较高。3.2 Scrapy优点：具有强大且灵活的数据提取能力，能够快速构建爬虫程序。缺点：由于是基于Python开发的，因此对于Python不熟悉的人而言，入门门槛相对较高。3.3 Beautiful Soup优点：能够高效地解析HTML和XML文档，并将其转换成Python对象，对于处理简单的HTML文档比较合适。缺点：对于复杂的HTML文档，解析效果可能不如其他工具。4. 总结在大数据时代，高效地采集和处理数据对于企业的生存和发展越来越重要。当前市场上有多种可选择的大数据采集工具，如Nutch、Scrapy、BeautifulSoup等等，企业可以根据自身的需求选择相应的工具。每种工具都有其优缺点，需要根据需求综合考虑。5. 参考资料1. Scrapy中文文档 http://doc.scrapy.org/en/latest/intro/install.html2. Beautiful Soup官方文档 https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/3. Apache Nutch官方文档 https://nutch.apache.org/

随着科技的不断进步，大数据已成为当下社会发展的重要驱动力之一。大数据的发展可以分为三个阶段：数据采集、数据存储和数据应用。第一个阶段是数据采集阶段。在这个阶段，主要是通过各种手段收集数据。早期，数据的收集主要依靠人工方式，如问卷调查、统计数据等。但是，这种方式收集的数据量较小，且效率低下。随着计算机技术的发展，出现了自动化数据采集技术，这种技术可以通过网络爬虫、传感器、遥感技术等方式获取数据，数据量大大增加，数据采集效率也得到了很大的提升。第二个阶段是数据存储阶段。数据的存储是大数据应用中非常重要的一环，因为它涉及到数据的安全性、可靠性和可扩展性等方面。随着数据量的增加，传统的数据库无法满足大数据的需求。因此，在这个阶段，Hadoop、HBase、Cassandra等分布式数据库应运而生，这些数据库可以存储海量数据，并能够实现数据的高可用性、高扩展性和高并发性。第三个阶段是数据应用阶段。在这个阶段，大数据得到了广泛的应用。大数据应用的领域非常广泛，包括商业、医疗、金融、交通等各个领域。例如，在商业领域，大数据可以帮助企业实现精准营销，提高销售额；在医疗领域，大数据可以帮助医生进行病例分析，提高医疗水平；在金融领域，大数据可以帮助银行进行风险控制，提高贷款审核效率等。随着人工智能技术的发展，大数据应用将会更加广泛和深入。总之，大数据的发展经历了数据采集、数据存储和数据应用三个阶段。未来，大数据将会成为人类社会中不可或缺的一部分，为社会的发展提供强大的支持。

大数据的最显著的特征是如下：1、规模性随着信息化技术的高速发展，数据开始爆发性增长。大数据中的数据不再以几个GB或几个TB为单位来衡量，而是以PB(1千个T)、EB(1百万个T)或ZB(10亿个T)为计量单位。2、多样性多样性主要体现在数据来源多、数据类型多和数据之间关联性强这三个方面。数据来源多，企业所面对的传统数据主要是交易数据，而互联网和物联网的发展，带来了诸如社交网站、传感器等多种来源的数据。而由于数据来源于不同的应用系统和不同的设备，决定了大数据形式的多样性。大体可以分为三类：一是结构化数据，如财务系统数据、信息管理系统数据、医疗系统数据等，其特点是数据间因果关系强;二是非结构化的数据，如视频、图片、音频等，其特点是数据间没有因果关系;三是半结构化数据，如HTML文档、邮件、网页等，其特点是数据间的因果关系弱。数据类型多，并且以非结构化数据为主。传统的企业中，数据都是以表格的形式保存。而大数据中有70%-85%的数据是如图片、音频、视频、网络日志、链接信息等非结构化和半结构化的数据。数据之间关联性强，频繁交互，如游客在旅游途中上传的照片和日志，就与游客的位置、行程等信息有很强的关联性。3、高速性这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。大数据与海量数据的重要区别在两方面：一方面，大数据的数据规模更大;另一方面，大数据对处理数据的响应速度有更严格的要求。实时分析而非批量分析，数据输入、处理与丢弃立刻见效，几乎无延迟。数据的增长速度和处理速度是大数据高速性的重要体现。4、价值性尽管企业拥有大量数据，但是发挥价值的仅是其中非常小的部分。大数据背后潜藏的价值巨大。由于大数据中有价值的数据所占比例很小，而大数据真正的价值体现在从大量不相关的各种类型的数据中。挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析，并运用于农业、金融、医疗等各个领域，以期创造更大的价值。

63大数据与会计 随着数字时代的到来，大数据已成为企业管理的重要组成部分。在会计领域，大数据也催生出了新的发展机遇和挑战。会计与大数据的融合 会计作为一门财务管理的学科，其主要职责是处理和记录企业的财务信息。随着大数据的应用，会计的职责也相应扩展了。传统意义上，会计主要关注企业的财务报表和税务问题。但是，随着大数据技术的发展和普及，会计的职能也逐渐转向了信息收集和处理，以及商业智能和数据分析等方向。在企业管理中，大数据分析效果显著。传统的数据处理方法往往需要几小时甚至几天才能完成一项任务。而大数据技术可以在几分钟内就能处理海量数据。在财务管理中，企业可以通过大数据技术更加高效地处理业务数据，从而有效地提高财务报表的准确性和可靠性。大数据对会计的影响 随着大数据技术的发展和应用，会计的日常工作也将发生变化。大数据技术的应用将会对会计的日常工作产生深远的影响。风险监控 大数据技术可以帮助会计人员更好地监控风险。通过数据分析和算法计算，会计人员可以更好地预测未来的风险，并采取相应措施进行管理。例如，通过大数据分析，会计人员可以更好地发现企业在财务方面的漏洞和问题，从而及时采取措施进行修复。数据分析 数据分析一直是会计工作的核心内容，而且也是会计人员的强项。随着大数据技术的应用，数据分析也将更加深入。不同于传统的数据分析方法，大数据分析技术可以处理更加庞大的数据集，从而得到更加准确和可靠的分析结果。大数据分析技术帮助会计人员更好地了解企业的财务状况，并及时采取措施来加以改进。自动化处理 会计工作需要处理的信息非常繁琐，包括记录、计算、核对等。随着大数据技术的发展，自动化处理可以带来更高的效率和准确性，同时也可以减少会计工作的重复性。大数据技术可以通过算法计算力，处理海量数据，并自动完成一些繁琐的工作。大数据对会计专业人员的影响 大数据对于会计专业人员来说，也将产生重要的影响。随着大数据技术在会计领域的应用，专业人员面临着新的挑战和机遇。专业技能升级 大数据技术的广泛应用，使会计专业人员需要具备一定程度的数据分析和商业智能技能。会计专业人员需要通过不断学习和培训，更新自己的知识和技能，以满足大数据时代的需要。高薪就业机会 随着大数据技术的发展，会计专业人员将成为市场上最受欢迎的人才之一。大数据技术对会计人员的需求量将会越来越大，因此会计人员的薪资水平也将会不断攀升。团队合作 大数据分析通常需要专业团队的合作共同完成。会计人员需要在团队中发挥自己的作用，在数据分析和处理中，起到重要的作用。与其他专业人员合作，会计人员可以学习和掌握更多的技能和知识，并提高团队工作的效率。结语 随着数字时代的到来，大数据已成为企业管理的必备工具。在会计领域，大数据的应用将会带来前所未有的影响和变革。会计人员需要通过不断学习和进步，掌握相关的技能和知识，以适应数据时代的需要。同时，企业也需要重视大数据技术的应用，以提高管理效率和准确性。

在当今的数码化时代，数据已成为企业决策的关键因素之一。准确、可视化的数据可以帮助企业更好地理解市场和客户需求，实现业务增长和竞争优势。5118大数据营销技术通过数据可视化和分析报告生成，可以去了解学习下，为企业提供实用的数据洞察和决策支持。首先，5118大数据营销技术可以帮助企业进行数据可视化，将海量数据转化为可视化的图表和报告。通过直观、易于理解的数据展示形式，企业可以快速了解数据背后所蕴含的内涵与趋势，并针对不同的数据维度进行不同的分析。同时，数据可视化也可以帮助企业快速发现数据中的异常点和瓶颈，及时进行调整和改进。其次，5118大数据营销技术还可以帮助企业进行分析报告的生成，自动化地将数据转化为洞察和决策。通过大数据分析、AI算法、自然语言生成等技术，企业可以实现对数据的快速分析和报告输出。这不仅可以提升分析效率，还可以减少人工分析的误差和主观性。nn此外，5118大数据营销技术还可以帮助企业进行多维度的数据分析，包括客户画像、市场趋势、产品分析、销售业绩、营销效果等。通过深度挖掘数据，企业可以更好地理解自身的业务模式和客户需求，从而制定更加科学、精准的营销策略和业务决策。总之，5118大数据营销技术的数据可视化和分析报告生成功能可以帮助企业全面了解自身的市场和客户，并实现有效的营销和业务决策。作为企业数字化转型的关键工具之一，5118大数据营销技术将会在未来的发展中发挥越来越重要的作用，助力企业走向更加智能、高效的发展之路。珠海市五一一八科技有限公司成立于2014年， 是一家专注于互联网大数据应用的技术导向型公司。公司旗下有5118营销大数据、 磁流体,5ce 内容神器等产品。5118通过提取、分析互联网大数据，为网站运营人、排名从业人员、新媒体从业者提供有价值的专业分析结果及指引，让用户可以迅速提升网络运营能力。磁流体，可以提供热点监控、舆情监控、问答营销、内容采集等服务,及时给你关注的全网内容。通过深入聆听用户声音，关注用户的每个需求，我们持续提升各项功能及服务，精益求精，力求成为领域内专业的数据服务提供平台。5118在广大用户的支持下不断成长，逐渐强大，在互联网大数据中垂直于网络运营领域大展拳脚，并以更好的服务回馈用户。5118关键词挖掘工具：通过采集、分析、提取互联网大数据，为网站运营人、SEO 从业人员提供有价值的专业分析结果及指引，让用户可以迅速提升网络运营能力的平台。

【答案】：A大数据（big data），指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术大数据的特点有：（1）容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息（2）种类（Variety）：数据类型的多样性（3）速度（Velocity）：指获得数据的速度（4）真实性（Veracity）：数据的质量

在现如今，随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。目前大数据行业也越来越火爆，从而导致国内大数据人才也极度缺乏，下面IT培训介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。1、分布式存储传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。现在，如果你把所有的数据都通过集中式SAN处理器进行处理，与Hadoop的分布式和并行化特性相悖。你要么针对不同的数据节点管理多个SAN，要么将所有的数据节点都集中到一个SAN。但Hadoop是一个分布式应用，就应该运行在分布式存储上，这样存储就保留了与Hadoop本身同样的灵活性，不过它也要求拥抱一个软件定义存储方案，并在商用服务器上运行，这相比瓶颈化的Hadoop自然更为高效。2、超融合VS分布式注意，不要混淆超融合与分布式。某些超融合方案是分布式存储，但通常这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。这是在试图解决数据本地化的问题，但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。Hadoop运行在专有应用层，分布式存储运行在专有存储层这样会更好。之后，利用缓存和分层来解决数据本地化并补偿网络性能损失。3、避免控制器瓶颈(ControllerChokePoint)实现目标的一个重要方面就是——避免通过单个点例如一个传统控制器来处理数据。反之，要确保存储平台并行化，性能可以得到显着提升。此外，这个方案提供了增量扩展性。为数据湖添加功能跟往里面扔x86服务器一样简单。一个分布式存储平台如有需要将自动添加功能并重新调整数据。4、删重和压缩掌握大数据的关键是删重和压缩技术。通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计，能节约数万美元的磁盘成本。现代平台提供内联(对比后期处理)删重和压缩，大大降低了存储数据所需能力。5、合并Hadoop发行版很多大型企业拥有多个Hadoop发行版本。可能是开发者需要或是企业部门已经适应了不同版本。无论如何最终往往要对这些集群的维护与运营。一旦海量数据真正开始影响一家企业时，多个Hadoop发行版存储就会导致低效性。我们可以通过创建一个单一，可删重和压缩的数据湖获取数据效率6、虚拟化Hadoop虚拟化已经席卷企业级市场。很多地区超过80%的物理服务器现在是虚拟化的。但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。7、创建弹性数据湖创建数据湖并不容易，但大数据存储可能会有需求。我们有很多种方法来做这件事，但哪一种是正确的?这个正确的架构应该是一个动态，弹性的数据湖，可以以多种格式(架构化，非结构化，半结构化)存储所有资源的数据。更重要的是，它必须支持应用不在远程资源上而是在本地数据资源上执行。

在大数据与深度学习中蝶化的人工智能。当代人工智能离不开大数据和深度学习算法。我们先来了解什么是大数据，大数据的本质是什么，在大数据时代我们应该如何应对？当我们谈论数据的时候我们在谈什么？在大部分人的日常印象中，数据代表的可能是每月水电煤账单上的数字，股票k线图上的红绿指数，还有可能是电脑文件里那一堆看不懂的源代码。人工智能眼中的数据远比这些广泛。数据的存在形式随着人类文明的发展不断改变，从最初的声音，文字，图画，数字，到电子时代的每一张图片，每一段语音，每一个视频，再到如今互联网时代人类每一次的鼠标点击，用手机时每一次的手指滑动，乃至每一下心跳和呼吸，甚至经济生产中的一切人机动作，轨迹，都已融入数据流。今天的人类已经能够将各种或大或小的事物转化为数据记录，变成我们生活的一部分。数据已经浸染我们生活的每一个细节，就如生物学家所说人体组织的一半是由微生物组成，在数字时代，我们生活的一半已然是数据。在日常生活中，数据的概念对于我们即亲近又陌生。亲近它是因为我们从小就会接触加减乘除这些最基本的数据和算法。步入社会后也在与各种文件报表账单打交道。与此同时，当面对高科技产品中各种关于内存，分辨率等时髦又复杂的数据是，我们又觉得不了解它们甚至没意识到它们的存在。随着大数据，机器算法和人工智能的理念相继到来，这种陌生感会越发加深。那么数据生活距离我们遥远吗？正相反，数据与我们日常生活的联系从未如此紧密过，从没有像今天如此活跃，具体的记录着人类与世界。从最初的计算机，摄像头到家用计算机，智能手机，再到大数据和人工智能，我们不断升级采集和利用数据的方式。而现在，从一辆车的每日碳排放量统计到全球气温的检测，从预测个人在网上喜好分析到总统选举时投票趋势的预测，我们都可以做到。数据将人与人，人与世界连接起来，构成一张繁密的网络，每个人都在影响世界，又在被他人影响着。传统的统计方法已经无法处理这种相互影响的数据，这么办？答案是让机器自己来处理数据，从数据中习得知识。这便是当代人工智能的本质。与传统的数据记录定义不同，这种数据是有“生命”的。它更像是我们身体的一种自然延伸：聆听我们的声音，拓宽我们的视野，加深我们的记忆，甚至组成一个以数据形式存在的“我”。自工业革命以来，数据经历过一次又一次的爆发，何以近年来才出现大数据的概念？什么是大数据？大数据（bigdata），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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。“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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。从概念中可以得知大数据技术的关键不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。大数据必须具有几大特征：一，大数据的“大”。与传统数据的储存方式相比是几何量级的差距。二，多维度。表示大数据可以对一个事物进行多方位的描述，从而更准确。三，处理非结构数据的能力。未来10年新生数据总量的90%为非结构化数据。大数据通过图像识别，语音识别，自然语言分析等技术计算，分析大量非结构化数据，大大提升数据维度。四，大数据是生生不息的“流”，具有时间性。一是因为数据量巨大，无法全部储存。另一方面是大数据和人类生生不息的行动相关，瞬息万变。五，最重要的是，大数据的大表现为无尽的重复。量变促成质变，在机器智能领域，数据量的大小和处理速度的快慢可以直接决定智力水平的高低。希望对您有所帮助！~

移动互联时代 大数据的应用价值随着大数据的发展，企业也越来越重视数据相关的开发和应用，从而获取更多的市场机会。一方面，大数据能够明显提升企业数据的准确性和及时性；此外还能够降低企业的交易摩擦成本；更为关键的是，大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平，降低了企业经营的风险。一、大数据助企业挖掘市场机会探寻细分市场大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘市场机会和细分市场，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。获得好的产品概念和创意，关键在于我们到底如何去搜集消费者相关的信息，如何获得趋势，挖掘出人们头脑中未来会可能消费的产品概念。用创新的方法解构消费者的生活方式，剖析消费者的生活密码，才能让吻合消费者未来生活方式的产品研发不再成为问题，如果你了解了消费者的密码，就知道其潜藏在背后的真正需求。大数据分析是发现新客户群体、确定最优供应商、创新产品、理解销售季节性等问题的最好方法。在数字革命的背景下，对企业营销者的挑战是从如何找到企业产品需求的人到如何找到这些人在不同时间和空间中的需求；从过去以单一或分散的方式去形成和这群人的沟通信息和沟通方式，到现在如何和这群人即时沟通、即时响应、即时解决他们的需求，同时在产品和消费者的买卖关系以外，建立更深层次的伙伴间的互信、双赢和可信赖的关系。大数据进行高密度分析，能够明显提升企业数据的准确性和及时性；大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平。因此，大数据有利于企业发掘和开拓新的市场机会；有利于企业将各种资源合理利用到目标市场；有利于制定精准的经销策略；有利于调整市场的营销策略，大大降低企业经营的风险。企业利用用户在互联网上的访问行为偏好能为每个用户勾勒出一副“数字剪影”，为具有相似特征的用户组提供精确服务满足用户需求，甚至为每个客户量身定制。这一变革将大大缩减企业产品与最终用户的沟通成本。例如：一家航空公司对从未乘过飞机的人很感兴趣（细分标准是顾客的体验）。而从未乘过飞机的人又可以细分为害怕飞机的人，对乘飞机无所谓的人以及对乘飞机持肯定态度的人（细分标准是态度）。在持肯定态度的人中，又包括高收入有能力乘飞机的人（细分标准是收入能力）。于是这家航空公司就把力量集中在开拓那些对乘飞机持肯定态度，只是还没有乘过飞机的高收入群体。通过对这些人进行量身定制、精准营销取得了很好的效果。二、大数据提高决策能力当前，企业管理者还是更多依赖个人经验和直觉做决策，而不是基于数据。在信息有限、获取成本高昂，而且没有被数字化的时代，让身居高位的人做决策是情有可原的，但是大数据时代，就必须要让数据说话。大数据能够有效的帮助各个行业用户做出更为准确的商业决策，从而实现更大的商业价值，它从诞生开始就是站在决策的角度出发。虽然不同行业的业务不同，所产生的数据及其所支撑的管理形态也千差万别，但从数据的获取，数据的整合，数据的加工，数据的综合应用，数据的服务和推广，数据处理的生命线流程来分析，所有行业的模式是一致的。这种基于大数据决策的特点是：一是量变到质变，由于数据被广泛挖掘，决策所依据的信息完整性越来越高，有信息的理性决策在迅速扩大，拍脑袋的盲目决策在急剧缩小。二是决策技术含量、知识含量大幅度提高。由于云计算出现，人类没有被海量数据所淹没，能够高效率驾御海量数据，生产有价值的决策信息。三是大数据决策催生了很多过去难以想象的重大解决方案。如某些药物的疗效和毒副作用，无法通过技术和简单样本验证，需要几十年海量病历数据分析得出结果；做宏观经济计量模型，需要获得所有企业、居民以及政府的决策和行为海量数据，才能得出减税政策最佳方案；反腐倡廉，人类几千年历史都没解决，最近通过微博和人肉搜索，贪官在大数据的海洋中无处可藏，人们看到根治的希望等等。如果在不同行业的业务和管理层之间，增加数据资源体系，通过数据资源体系的数据加工，把今天的数据和历史数据对接，把现在的数据和领导和企业机构关心的指标关联起来，把面向业务的数据转换成面向管理的数据，辅助于领导层的决策，真正实现了从数据到知识的转变，这样的数据资源体系是非常适合管理和决策使用的。在宏观层面，大数据使经济决策部门可以更敏锐地把握经济走向，制定并实施科学的经济政策；而在微观方面，大数据可以提高企业经营决策水平和效率，推动创新，给企业、行业领域带来价值。三、大数据创新企业管理模式，挖掘管理潜力当下，有多少企业还会要求员工像士兵一样无条件服从上级的指示？还在通过大量的中层管理者来承担管理下属和传递信息的职责？还在禁止员工之间谈论薪酬等信息？《华尔街日报》曾有一篇文章就说，NO。这一切已经过时了，严格控制，内部猜测和小道消息无疑更会降低企业效率。一个管理学者曾经将企业内部关系比喻为成本和消耗中心，如果内部都难以协作或者有效降低管理成本和消耗，你又如何指望在今天瞬息万变的市场和竞争环境下生存、创新和发展呢？我们试着想想，当购物、教育、医疗都已经要求在大数据、移动网络支持下的个性化的时代，创新已经成为企业的生命之源，我们还有什么理由还要求企业员工遵循工业时代的规则，强调那种命令式集中管理、封闭的层级体系和决策体制吗？当个体的人都可以通过佩戴各种传感器，搜集各种来自身体的信号来判断健康状态，那样企业也同样需要配备这样的传感系统，来实时判断其健康状态的变化情况。今天信息时代机器的性能，更多决定于芯片，大脑的存储和处理能力，程序的有效性。因而管理从注重系统大小、完善和配合，到注重人，或者脑力的运用，信息流程和创造性，以及职工个性满足、创造力的激发。在企业管理的核心因素中，大数据技术与其高度契合。管理最核心的因素之一是信息搜集与传递，而大数据的内涵和实质在于大数据内部信息的关联、挖掘，由此发现新知识、创造新价值。两者在这一特征上具有高度契合性，甚至可以标称大数据就是企业管理的又一种工具。因为对于任何企业，信息即财富，从企业战略着眼，利用大数据，充分发挥其辅助决策的潜力，可以更好地服务企业发展战略。大数据时代，数据在各行各业渗透着，并渐渐成为企业的战略资产。数据分析挖掘不仅本身能帮企业降低成本：比如库存或物流，改善产品和决策流程，寻找到并更好的维护客户，还可以通过挖掘业务流程各环节的中间数据和结果数据，发现流程中的瓶颈因素，找到改善流程效率，降低成本的关键点，从而优化流程，提高服务水平。大数据成果在各相关部门传递分享，还可以提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。四、大数据变革商业模式催生产品和服务的创新在大数据时代，以利用数据价值为核心，新型商业模式正在不断涌现。能够把握市场机遇、迅速实现大数据商业模式创新的企业，将在IT发展史上书写出新的传奇。大数据让企业能够创造新产品和服务，改善现有产品和服务，以及发明全新的业务模式。回顾IT历史，似乎每一轮IT概念和技术的变革，都伴随着新商业模式的产生。如个人电脑时代微软凭借操作系统获取了巨大财富，互联网时代谷歌抓住了互联网广告的机遇，移动互联网时代苹果则通过终端产品的销售和应用商店获取了高额利润。纵观国内，以金融业务模式为例，阿里金融基于海量的客户信用数据和行为数据，建立了网络数据模型和一套信用体系，打破了传统的金融模式，使贷款不再需要抵押品和担保，而仅依赖于数据，使企业能够迅速获得所需要的资金。阿里金融的大数据应用和业务创新，变革了传统的商业模式，对传统银行业带来了挑战。还有，大数据技术可以有效的帮助企业整合、挖掘、分析其所掌握的庞大数据信息，构建系统化的数据体系，从而完善企业自身的结构和管理机制；同时，伴随消费者个性化需求的增长，大数据在各个领域的应用开始逐步显现，已经开始并正在改变着大多数企业的发展途径及商业模式。如大数据可以完善基于柔性制造技术的个性化定制生产路径，推动制造业企业的升级改造；依托大数据技术可以建立现代物流体系，其效率远超传统物流企业；利用大数据技术可多维度评价企业信用，提高金融业资金使用率，改变传统金融企业的运营模式等。过去，小企业想把商品卖到国外要经过国内出口商、国外进口商、批发商、商场，最终才能到达用户手中，而现在，通过大数据平台可以直接从工厂送达到用户手中，交易成本只是过去的十分之一。以我们熟悉的网购平台淘宝为例，每天有数以万计的交易在淘宝上进行，与此同时相应的交易时间、商品价格、购买数量会被记录，更重要的是，这些信息可以与买方和卖方的年龄、性别、地址、甚至兴趣爱好等个人特征信息相匹配。运用匹配的数据，淘宝可以进行更优化的店铺排名和用户推荐；商家可以根据以往的销售信息和淘宝指数进行指导产品供应、生产和设计，经营活动成本和收益实现了可视化，大大降低了风险，赚取更多的钱；而与此同时，更多的消费者也能以更优惠的价格买到了更心仪的产品。维克托曾预言2020年，大数据时代就会真正来临。在那个时候，最经常会用到的应用就是个性化生活所需要的，尤其是智能手机的应用。五、大数据让每个人更加有个性对个体而言，大数据可以为个人提供个性化的医疗服务。比如，我们的身体功能可能会通过手机、移动网络进行监控，一旦有什么感染，或身体有什么不适，我们都可以通过手机得到警示，接着信息会和手机库进行对接或者咨询相关专家，从而获得正确的用药和其他治疗。过去我们去看病，医生只能对我们的当下身体情况做出判断，而在大数据的帮助下，将来的诊疗可以对一个患者的累计历史数据进行分析，并结合遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应等关系，实现个性化的医疗。还可以在患者发生疾病症状前，提供早期的检测和诊断。早期发现和治疗可以显著降低肺癌给卫生系统造成的负担，因为早期的手术费用是后期治疗费用的一半。还有，在传统的教育模式下，分数就是一切，一个班上几十个人，使用同样的教材，同一个老师上课，课后布置同样的作业。然而，学生是千差万别的，在这个模式下，不可能真正做到“因材施教”。如一个学生考了90分，这个分数仅仅是一个数字，它能代表什么呢？90分背后是家庭背景、努力程度、学习态度、智力水平等，把它们和90分联系在一起，这就成了数据。大数据因其数据来源的广度，有能力去关注每一个个体学生的微观表现：如他在什么时候开始看书，在什么样的讲课方式下效果最好，在什么时候学习什么科目效果最好，在不同类型的题目上停留多久等等。当然，这些数据对其他个体都没有意义，是高度个性化表现特征的体现。同时，这些数据的产生完全是过程性的：课堂的过程，作业的情况，师生或同学的互动情景而最有价值的是，这些数据完全是在学生不自知的情况下被观察、收集的，只需要一定的观测技术与设备的辅助，而不影响学生任何的日常学习与生活，因此它的采集也非常的自然、真实。在大数据的支持下，教育将呈现另外的特征：弹性学制、个性化辅导、社区和家庭学习、每个人的成功大数据支撑下的教育，就是要根据每一个人的特点，释放每一个人本来就有的学习能力和天分。此外，维克托还建议中国政府要进一步补录数据库。政府以前提供财政补贴，现在可以提供数据库，打造创意服务。在美国就有完全基于政府提供的数据库，如为企业提供机场、高速公路的数据，提供航班可能发生延误的概率，这种服务这可以帮助个人、消费者更好地预测行程，这种类型的创新，就得益于公共的大数据。六、智慧驱动下的和谐社会美国作为全球大数据领域的先行者，在运用大数据手段提升社会治理水平、维护社会和谐稳定方面已先行实践并取得显着成效。近年来，在国内，“智慧城市”建设也在如火如荼的开展。截止去年底，我国的国家智慧城市试点已达193个，而公开宣布建设智慧城市的城市超过400个。智慧城市的概念包含了智能安防、智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保等多领域的应用，而这些都要依托于大数据，可以说大数据是“智慧”的源泉。在治安领域，大数据已用于信息的监控管理与实时分析、犯罪模式分析与犯罪趋势预测，北京、临沂等市已经开始实践利用大数据技术进行研判分析，打击犯罪。在交通领域，大数据可通过对公交地铁刷卡、停车收费站、视频摄像头等信息的收集，分析预测出行交通规律，指导公交线路的设计、调整车辆派遣密度，进行车流指挥控制，及时做到梳理拥堵，合理缓解城市交通负担。在医疗领域，部分省市正在实施病历档案的数字化，配合临床医疗数据与病人体征数据的收集分析，可以用于远程诊疗、医疗研发，甚至可以结合保险数据分析用于商业及公共政策制定等等。伴随着智慧城市建设的火热进行，政府大数据应用已进入实质性的建设阶段，有效拉动了大数据的市场需求，带动了当地大数据产业的发展，大数据在各个领域的应用价值已得到初显。七、大数据如何预言未来？著名的玛雅预言，尽管背后有着一定的天文知识基础，但除催生了一部很火的电影《2012》外，其实很多人的生活尚未受到太大的影响。现在基于人类地球上的各种能源存量，以及大气受污染、冰川融化的程度，我们获取真的可以推算出按照目前这种工业生产、生活的方式，人类在地球上可以存活的年数。《第三次工业革命》中对这方面有很深入的解释，基于精准预测，发现现有模式是死路一条后，人类就可以进行一些改变，这其实就是一种系统优化。这种结合之前情景研究，不断进行系统优化的过程，将赋予系统生命力，而大数据就是其中的血液和神经系统。通过对大数据的深入挖掘，我们将会了解系统的不同机体是如何相互协调运作的，同样也可以通过对他们的了解去控制机体的下一个操作，甚至长远的维护和优化。从这个角度讲，基于网络的大数据可以看作是人类社会的神经中枢，因为有了网络和大数据人类社会才开始灵活起来，而不像以前那么死板。基于大数据，个体之间相互连接有了基础，相互的交互过程得到了简化，各种交易的成本减少很多。厂家等服务提供方可以基于大数据研发出更符合消费者需求的服务，机构内部的管理也更为细致，有了血液和神经系统的社会才真的拥有生命活力。结语透过以上这些行业典型的大数据应用案例和场景，不难悟出大数据的典型的核心价值。大数据是看待现实的新角度，不仅改变了市场营销、生产制造，同时也改变了商业模式。数据本身就是价值来源，这也就意味着新的商业机会，没有哪一个行业能对大数据产生免疫能力，适应大数据才能在这场变革中继续生存下去。当下，正处于数据大爆发的时代，如何获取这些数据并对这些数据进行有效分析就显得尤为重要。各种企业机构之间的竞争非常残酷。如何基于以往的运行数据，对未来的运行模式进行预测，从而提前进行准备或者加以利用、调整，对很多企业机构其实是一种生死存亡的问题。这样一种情况同样适用于国家级别。正因为这一点，目前无论是在企业级别还是国家级别都开始研究、部署大数据。可见，大数据应用已经凸显出了巨大的商业价值，触角已延伸到零售、金融、教育、医疗、体育、制造、影视、政府等各行各业。你可能会问这些具体价值实现的推动者有哪些呢？就是所谓的大数据综合服务提供商，从实践情况看，主要包括大数据解决方案提供商、大数据处理服务提供商和数据资源提供商三个角色，分别向大数据的应用者提供大数据服务、解决方案和数据资源。未来大数据还将彻底改变人类的思考模式、生活习惯和商业法则，将引发社会发展的深刻变革，同时也是未来最重要的国家战略之一。

大数据技术主要包括数据采集与预处理、数据存储和管理、数据处理与分析、数据结果呈现等几个层面的内容。1、数据采集与预处理在大数据生命周期当中，数据采集处于第一个环节。利用ETL工具将分布的，异构数据源中的数据，抽取到临时的中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，并进行实时处理分析。2、数据存储与管理对于采集到不同的数据集，有可能存在不同的结构和模式，如文件、关系表等，需要利用分布式文件系统、数据仓库、云数据库等，实现对半结构化、结构化和非结构化海量数据进行存储和管理。3、数据处理与分析对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或者整合处理，结合机器学习和数据挖掘算法，实现对海量数据的处理和分析，对分析结果进行可视化呈现，帮助人们更好地理解数据、分析数据。4、数据结果呈现数据结果的呈现表现为云计算、标签云、关系图等。大数据的概念：大数据是指无法在可承受的时间范围内，用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，大数据需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理大数据技术是以数据为本质的，新一代革命性的信息技术，在数据挖潜的过程中，能够带动理念、技术、模式及应用实践的创新。数据价值的凸显和数据获取手段、数据处理技术的改进是大数据爆发的根源。大数据在数据科学理论的指导下，改变创新模式和理念，如果把大数据比作一种产业，那么产业实现盈利的关键，就在于提高对数据的加工能力。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。一、大数据采集技术数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。二、大数据预处理技术主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。1）抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。三、大数据存储及管理技术大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。四、大数据分析及挖掘技术大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。六、大数据展现与应用技术大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统（道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统）本回答根据百度文库资料整理，原文请参见《大数据关键技术》

随着大数据时代的到来，科学数据的产生和积累呈指数级增长，专业图书馆作为社会中储存信息知识、提供信息服务的信息中心，必须主动利用这些变化来进行战略性创新，满足需求，创造未来。1.建立融数据和文献于一体的新型数字图书馆科学向数据密集型科学研究范式转换的成功，标志着一种新的常规科学的形成，必将引发科学研究观念和方法的新突破与新发展，并将对专业图书馆产生新的需求。因此，必须建立融数据和文献于一体的新型数字图书馆，形成数据与信息融合的互操作架构，让科学研究的整个过程在数字图书馆的电子环境中进行，并对所有人开放，使科学研究的素材、思路、过程和结论得到传播和共享。培养数据密集型科研环境下的数据管理人才“数据是信息化时代的石油”，数据管理人才是数据密集型科研环境下的稀缺人才。全世界的各类海量数据正在源源不断地汇集到美国（或美国公司），这个趋势短期内还看不到转变的迹象。未来国家的核心竞争力将很大程度上依赖将数据转化为信息和知识的速度与能力，而这种转化速度和能力，实际上则取决于大数据方面的技术能力。要保持科学研究的领先地位，国家决策者和科学研究者必须高度关注大数据的趋势。美国国家科学理事会N SB在其发表的《长期保存的数字数据集合：支持21世纪的研究与教育》报告中，提出如何培育和支持被称为数据科学家的新兴科学家群体的问题：“数据科学家包括信息学家、计算机科学家、数据库和软件工程师或程序员、学科专家、数据管理者、数据标引专家、图书馆学家、档案学家等对科学数据资源的成功管理起着关键作用的人们，他们希望自己的创造性和智力贡献得到充分认可”。目前美国需要14万到19万以上具备“深度分析”专长的研究人员，而对具备数据知识的经理人员的需求超过150万。大数据的应用是技术难度极高的集成应用，如需要集成人工智能、商业智能、数学算法、自然语言理解、信息技术等跨学科领域的技术成果。数据科学家是未来10年最具吸引力的职位，数据图书馆员、数据服务馆员等数据管理人才将是数据密集型科研环境下的稀缺人才。2.建立数据驱动的E-Science服务模式在E-Science环境下，能否从传统信息服务向知识服务的突破，将是图书馆能否继续生存并保持活力的关键。因此，必须加强对科学数据的重视，认识到开展科学数据服务、提升对科学数据组织和挖掘能力，对科学研究及图书馆竞争力的重要意义。专业图书馆应针对海量数据需要长期存储的需求，为科研人员提供最佳信息和技术服务，融入用户工作流的数据生命周期。数据驱动的E-Science服务模式将是现代科学图书馆发展的新的生长点。

我们正处在科技高速发展的时代，如今互联网已经与我们的生活息息相关，我们每天在互联网产生大量的数据，这些数据散落在网络中看似没有怎么作用，但是这些数据经过系统的处理整合起来确实非常有价值的。一、 发展大数据技术可以提高生产力大数据技术在企业已经成为投入使用很成功的案例，很多应用程序开发商和大型公司都运用大数据技术扩展大数据项目。大数据技术在运用时可以通过数据挖掘知道最需要的数据是哪些，通过这些数据获取更多的生产力，提高生产能力，为企业带来更多的商业价值。目前有很多企业通过数据挖掘分析解决问题，相对来说大数据分析比着传统的数据分析速度更快，更能获取可“回收利用”的信息流量，提高行业内的生产力。二、 发展大数据技术可以改善营销决策近几年的数据量暴增，数据盈利也很可能成为未来收入的主要来源，大数据技术在海量数据的分析中，寻求到最合适的企业营销策略，通过数据分析给企业带来更明智的策略。大数据工程师通过对客户的数据精湛分析，分析行业内的流行趋势并且定制出更适合的产品或者服务，通过对定价的检测和分析对客户忠诚度有效评估，一系列的运用大数据及时改善营销决策，给企业带来有价值的数据决策。三、 发展大数据技术的未来优势大数据行业的兴起，许多开发企业都意识到，想要在行业内不断的发展就要运用大数据技术，提升自身企业的品牌价值，在行业比拼中寻求更多的竞争优势，微软亚马逊等大型跨国公司目前都在采用大数据解决问题，为消费者提供更好的服务。目前有很多行业和企业都尝到大数据技术的甜头了，未来会有越来越多运用大数据技术的产业，以现在大数据发展的速度来看，2020年大数据的市场规模将达到2030亿美元，很多企业都在期盼大数据项目可以运用的范围更广阔，然后通过运用产生更大的利益空间。大数据技术能为行业提高生产力、改善营销决策，给企业带来更好的发展前景，目前大数据技术发展虽然在初级阶段，但是发展势头很猛，未来也会有更多的行业领域涉足大数据技术运用，大数据技术未来发展形式一片大好!当下，大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师，如果想系统的学习编程的可以来我这看看。对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。一、ETL研发企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。二、Hadoop开发随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。三、可视化工具开发可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。四、信息架构开发大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。五、数据仓库研究为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。六、OLAP开发OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。七、数据科学研究数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。八、数据预测分析营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。九、企业数据管理企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。十、数据安全研究数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。成都加米谷大数据培训机构，专注于大数据人才培养。希望对您有所帮助！~

大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。大数据的分析工具：大数据概念应用到IT操作工具产生的数据中，大数据可以使IT管理软件供应商解决大广泛的业务决策。IT系统、应用和技术基础设施每天每秒都在产生数据。大数据非结构化或者结构数据都代表了“所有用户的行为、服务级别、安全、风险、欺诈行为等更多操作”的绝对记录。大数据分析的产生旨在于IT管理，企业可以将实时数据流分析和历史相关数据相结合，然后大数据分析并发现它们所需的模型。反过来，帮助预测和预防未来运行中断和性能问题。进一步来讲，他们可以利用大数据了解使用模型以及地理趋势，进而加深大数据对重要用户的洞察力。他们也可以追踪和记录网络行为，大数据轻松地识别业务影响；随着对服务利用的深刻理解加快利润增长；同时跨多系统收集数据发展IT服务目录。大数据分析的想法，尤其在IT操作方面，大数据对于我们发明并没有什么作用，但是我们一直在其中。Gartner已经关注这个话题很多年了，基本上他们已经强调，如果IT正在引进新鲜灵感，他们将会扔掉大数据老式方法开发一个新的IT操作分析平台。

朋友刚打电话说想吃日料，你打开手机某团APP就会显示有日料团购推荐，刚在某信上说要去日本玩，就在盆友圈看到了机票广告。你是否有过疑惑，为什么我的手机APP如此了解我？难道是我的日常生活习惯大数据被分析了吗？大数据是什么？大数据不仅仅是大量的数据，而且是来自不同来源，存在不同类型，代表不同含义的海量数据。大数据应该动态变化，不断增加，而且能够通过研究分析发现规律产生价值。大数据可以帮助我们根据对历史情况的分析，发现事物的发展变化规律，可以有助于更好的提高生产效率，预防意外发生，促进营业销售，使我们的工作和生活变得更加高效轻松便利。当然APP不会窃取你的数据，是你的行为数据让某团和某信意识到了你的需求，才有了以下推荐。当你注册一个APP账号的时候，需要输入电话，姓名，性别，所在地等基础数据，更进一步的数据是你的消费记录，发过的红包，日常用语习惯，打车记录，外卖订单记录等等，这些数据会变成你的事实标签，成为你行为数据很重要的一部分。上边提到的大数据分析不仅仅是收集庞大的数据，更是建立模型，分析数据资料，并得出一系列结论的系统过程。从杂乱的数据中分析出你的兴趣爱好，进而构建全面的用户画像。举个例子来说，当你打开一篇标签为雪地靴的文章时，你的行为可能是专门点开，也可能是无意中点开，这个时候就需要更多的行为来判断这篇文章对你的吸引力了。这是一个非常初级的内容标签权重算法：兴趣标签（雪地靴）权重 = 行为权重 x 访问时长 x 衰减因子行为权重：什么都不干1分，评论+0.5，点赞+0.5，转发+2，收藏+1时长权重：10S以内权重为0.5，10S－60S为1，60S以上为2衰减因子：0-3天内权重为1，3-7天权重为0.85，7-15天权重为0.7，15-30天权重为0.5，30天以上权重为0.1行为权重对应你是否有评论、点赞、转发、收藏等操作，不同操作有不同的数值，累加成行为权重。停留时间越长，时间权重也越高。最后，短期行为也无法代表长期兴趣，单次阅读行为的权重会随着时间流逝不断衰减。于是，你每次打开雪地靴类的内容都会生成一个兴趣权重，根据函数公式得到一个兴趣标签值，数值越高，你对雪地靴就越感兴趣。当你各个方面的偏好被计算完成之后，这些偏好就会变成特征向量，再通过计算特征向量找出与你相似的人并分类。再通过训练模型和测试准确度，最终，你的某信，某宝和某团等APP就会得到一个相对于较全面你的用户画像，上边标注了你被分析之后的行为事实标签。根据这个用户画像，广告主就可以根据这个找到他们想要的消费者了。之后，一个住在黑龙江漠河的有过雪地靴消费记录的未婚女青年在即将刷到广告位的那一瞬间，广告平台会发起竞价请求，最后价高的广告将出现在你的眼前。需要说明的是，某宝某信和某团等采集的行为数据不仅只对应你的账号，更与你的手机唯一识别码绑定在一起，这意味着，你就算不注册不登录，你的行为数据一样会被采集。同时，广告平台也可以根据你的手机识别码在其他 App 上为你投放广告，这样你刷某音的时候也能看到某宝的雪地靴广告了。不过大家不要紧张隐私泄露问题，根据国家《个人信息安全规范》，商业广告平台的所有标签都应该避免精确定位到个人，以保护你的隐私安全 。

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。通俗来说，大数据就是不同来源、不同类型、不同含义的海量数据，大数据是动态变化的，能够通过研究发现规律产生价值。 大数据的4个特点 1、大量 随着信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长。社交网络（微博、推特、脸书）、移动网络、各种智能工具，服务工具等，都成为数据的来源。淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB；脸书约10亿的用户每天产生的日志数据超过300TB。迫切需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术，来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。 2、多样 广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。任何形式的数据都可以产生作用，目前应用最广泛的就是推荐系统，如淘宝，网易云音乐、今日头条等，这些平台都会通过对用户的日志数据进行分析，从而进一步推荐用户喜欢的东西。日志数据是结构化明显的数据，还有一些数据结构化不明显，例如图片、音频、视频等，这些数据因果关系弱，就需要人工对其进行标注。 3、高速 大数据的产生非常迅速，主要通过互联网传输。生活中每个人都离不开互联网，也就是说每天个人每天都在向大数据提供大量的资料。并且这些数据是需要及时处理的，因为花费大量资本去存储作用较小的历史数据是非常不划算的，对于一个平台而言，也许保存的数据只有过去几天或者一个月之内，再远的数据就要及时清理，不然代价太大。 4、价值 这也是大数据的核心特征。相比于传统的小数据，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析，发现新规律和新知识，并运用于农业、金融、医疗等各个领域，从而最终达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。 学大数据有出路吗 大数据是时代进步的产物，它的出现是突然的，也是必然的。现在生活中的方方面面都有大数据的痕迹，它活在我们身边。这个行业是不会被淘汰的，而且发展前景非常好，各行各业都需要一个资深的大数据专业的人才，社会需求量大。所以，进入大数据开发领域，就意味着你将站在时代的最前沿。 现今，企业的营销模式都在从粗犷式营销转型向精准式营销，因此大数据的人才需求量非常庞大，利用大数据找到自己精准用户，而用户利用大数据找到自己真正想要的，这或许是大数据存在的真正含义吧。 对于企业而言，通过微信连接用户和商家已是企业重要的发展方向，大数据将为你的企业带来优势。对于一般的企业而言，大数据的作用主要表现在两个方面，分别是数据的分析使用与进行二次开发项目，大数据的运用，不仅标志着时代的进步，同时还激励着人们进行更深领域的探究。

大数据（bigdata）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，而这个海量数据的时代则被称为大数据时代。随着云时代的来临，大数据（Bigdata）也吸引了越来越多的关注。大数据（Bigdata）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。扩展资料：大数据时代的影响：1、不是随机样本，而是全体数据：在大数据时代，人们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样（随机采样，以前人们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让人们意识到，这其实是一种人为限制）。2、不是精确性，而是混杂性：研究数据如此之多，以至于人们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少，所以人们必须尽可能精确地量化人们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱。拥有了大数据，人们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可，适当忽略微观层面上的精确度，会让人们在宏观层面拥有更好的洞察力;3、不是因果关系，而是相关关系：人们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大数据时代，人们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉人们某件事情为何会发生，但是它会提醒人们这件事情正在发生。

近几年，大数据的概念逐渐深入人心，大数据的趋势越来越火爆。但是，大数据到底是个啥？怎么样才能玩好大数据呢？大数据的基本含义就是海量数据，麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。数字经济的要素之一就是大数据资源，现在大家聊得最多的大数据是基于已经存在的大数据的应用开发。如今，大数据技术已应用在各行各业。小麦举个例子，讲述一下最贴近我们生活的民生服务是如何运用大数据。最近电视新闻提及到的“一网统管”精准救助场景，传统的救助方式往往通过困难家庭申请、审核、审批等多项程序，遇到需要跨部门、跨层级、跨街区协调解决的个案，还需要召开各级协调会的形式协商解决。现在通过“精准救助”的方式，民政部门在平时的摸排中了解情况，将相关信息录入到“一网统管”数据中心，再根据数据模型识别出需要协助的家庭，随后形成走访工单派发给社工对其进行帮扶，从而提升救助的效率，做到雪中送炭。在数字化政府改造之前，每个部门只掌握各自分管的数据，形成“信息孤岛”；有了大数据分析平台后，所有的数据信息，便打通了“任督二脉”。政府可以充分利用大数据技术打造“一网统管”精准救助场景，极大提升了社会救助的科学性和精准性，让城市变得更加温暖。

大数据即海量的数据，一般至少要达到TB级别才能算得上大数据，相比于传统的企业内数据，大数据的内容和结构要更加多样化，数值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。提到大数据，最常见的应用就是大数据分析，大数据分析的数据来源不仅是局限于企业内部的信息化系统，还包括各种外部系统、机器设备、传感器、数据库的数据，如：政府、银行、国计民生、行业产业、社交网站等数据，通过大数据分析技术及工具将海量数据进行统计汇总后，以图形图表的方式进行数据展现，实现数据的可视化，在此基础上结合机器学习算法，对数据进行深度挖掘，发掘数据的潜在价值。应用部分，大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业、产业的深度融合，大数据分析的应用场景具有行业性，不同行业所呈现的内容与分析维度各不相同，具体场景包括：互联网行业、政府行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。1.互联网行业大数据的应用代表为电商、社交、网络检索领域，可以根据销售数据、客户行为（活跃度、商品偏好、购买率等）数据、交易数据、商品收藏数据、售后数据等、搜索数据刻画用户画像，根据客户的喜好为其推荐对应的产品。2.政府行业在大数据分析部分包括质检部门、公安部门、气象部门、医疗部门等，质检部门包括对商品生产、加工、物流、贸易、消费全过程的信息进行采集、验证、检查，保证食品物品安全；气象部门通过构建大气运动规律评估模型、气象变化关联性分析等路径，精准地预测气象变化，寻找最佳的解决方案，规划应急、救灾工作。3.金融行业的大数据分析多应用于银行、证券、保险等细分领域，在大数据分析方面结合多种渠道数据进行分析，客户在社交媒体上的行为数据、在网站上消费的交易数据、客户办理业务的预留数据，结合客户年龄、资产规模、消费偏好等对客户群进行精准定位，分析其在金融业的需求等。4.传统行业包括：能源、电信、地产、零售、制造等。电信行业借助大数据应用分析传感器数据异常情况，预测设备故障，提高用户满意度；能源行业利用大数据分析挖掘客户行为特征、消费规律，提高能源需求准确性；地产行业通过内外部数据的挖掘分析，使管理者掌握和了解房地产行业潜在的市场需求，掌握商情和动态，针对细分市场实施动态定价和差别定价等；制造行业通过大数据分析实现设备预测维护、优化生产流程、能源消耗管控、发现潜在问题并及时预警等。伴随着信息化的快速发展、数据量加大，已经进入数据时代，相信各行业间日后对于大数据的应用会更多、更深入。

大数据又称巨量数据、海量数据，是由数量巨大、结构复杂、类型众多的数据构成的数据集合。基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的集成共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。“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。换言之，大数据就是在浩如烟海的信息中，利用数据分析的技术，对冗杂无序的数据进行分析和整理，并迅速筛选出有价值的信息。大数据的基本特征一是数据体量巨大。百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。四是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。

从此前发布的公开信息可见，三大健康医疗大数据集团均以国有资本为主体，三大集团由国家卫生和计划生育委员会统一牵头组织，由国家健康医疗大数据安全管理委员会（大数据办）统一监管。4月份，中国健康医疗大数据产业发展集团公司由中国电子信息产业集团公司、国家开发投资公司、中国联合网络通信有限公司、中国国有企业结构调整基金股份有限公司宣布正式筹建；随后，中国健康医疗大数据科技发展集团公司由中国科学院控股有限公司、中国银行、工商银行、中国电信、中国信达、广州城投等公司宣布筹建，公司将于7月底之前完成筹备，与相关试点城市政府签约，并进驻项目建设现场。6月20日，中国健康医疗大数据股份有限公司宣布筹建，由中国移动通信集团公司与浪潮集团有限公司作为发起方，携手国新控股、国家开发银行、工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、交通银行等多家企业共同组建。2016年6月，国务院办公厅印发了《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》（以下简称《意见》），将健康医疗大数据应用发展纳入国家大数据战略布局，并从夯实应用基础、全面深化应用、规范和推动“互联网+健康医疗”服务、加强保障体系建设等四个方面部署了14项重点任务和重大工程。三大集团公司的筹备成立将有助于推动该《意见》落到实处。金小桃告诉记者，“组建以国有资本为主体的三个健康医疗大数据集团，目标非常明确：一是通过健康医疗大数据应用促进优质医疗资源下沉到基层群众，努力提高人民群众获得感；二是通过健康医疗大数据支持三医联动、分级诊疗、异地结算和远程服务等，为深化医改注入新动力；三是通过健康医疗大数据应用发展，创新健康服务新业态，发展健康科技产品，推进覆盖一二三产业的全健康产业链的发展，促进数字经济为国民经济增添新动能。”金小桃表示，健康医疗大数据是涉及到国家战略安全、群众生命安全以及隐私保护安全的重要战略性资源，以国有资本为主体建设三大健康医疗大数据集团公司，“这是承担国家使命、落实国家战略的重要举措”。在未来的健康医疗大数据应用发展过程中，欢迎各方力量加入国家重点项目建设、健康产业和数字经济发展队伍，实现共建共享共赢。 三大集团目标任务一致，发展各具特色三大集团公司的目标任务就是承担国家健康医疗大数据中心、区域中心和应用发展中心的建设和健康医疗科技文化产业园等经济发展运营工作。金小桃强调，三大集团所承担的建设任务，总体目标是一致的，但是有其区域特点，有其发展特色，形成集群优势，为国家经济发展注入新的活力，最终建成国民经济重要支柱产业。“特别是在产业发展上，各集团公司将根据各地不同的实际情况，形成不同的发展模式、产业形态及应用方向。”据金小桃介绍，根据国务院要求，总体规划是建设一个国家数据中心，加七个区域中心，并结合各地实际情况，建设若干个应用和发展中心，也就是“1+7+X”的健康医疗大数据应用发展的总体规划。一个国家中心将容纳全体公民健康医疗大数据，形成以“全息数字人”为愿景的健康科技产业生态圈，涵盖每个公民所有涉及到生产、生活、生命的全过程全周期的生理心理社会环境等数据，预计数据采集和应用的规模将达到1000 ZB以上。七个区域中心，将按照国家总体规划、按照地域布局进行建设。“现在我们已经在华南和华东进行了国家第一批试点，也就是在福建省和江苏省两个省分别建两个区域中心。其他的区域中心也很快将通过调研、专家论证和国家批复以后进入正式建设阶段。”X个应用发展中心主要指国家中心和七个区域中心建设带动下，各省区市在依法依规负责收集汇聚上报国家的健康医疗大数据基础上，开展应用创新及产业园建设。“通过这样的总体规划，我们在推动国家健康医疗大数据中心建设的过程中，既避免了过去数据分散、互不联通、共享困难形成的数据孤岛和数据烟囱等问题，同时也为既有区域集中应用和国家一体化大数据中心的建设提出了方向和要求。有利于健康医疗大数据采集、存储、应用过程中的互联互通和共建共享，有利于开发应用创新和产业集群发展。”金小桃称。

大数据概念股的龙头股最有可能从以下几个股票中诞生，海量数据、 科创信息、 新国都等这些个股。

目前中国开业的购物中心共有5000多家，存量竞争也将加剧。在此背景下，购物中心等商业实体对用数据来辅助经营的需求将出现增长，因此就非常需要商场客流分析的工具。汇纳科技就是其中的佼佼者，他们把握其中机遇，作为线下消费数据提供商，助力实体商业运营更高效。汇纳科技董事长张宏俊说，汇纳十五年来积累1500多家购物中心的数据样本，汇集到云平台，他们所提供的数据模型、服务才有价值。目前没有一家公司有这样的数据样本和提供这样的数据服务。不妨百度一下。

—— 以下数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。2015年左右，大数据相关政策规划密集出台，同期为大数据企业新增数量顶峰时期。近年来，我国大数据产业迎来新的发展机遇期，产业规模日趋成熟。大数据产业主体从“硬”设施向“软”服务转变的态势将更加明显，面向金融、政务、电信、医疗等领域的大数据服务将实现倍增创新。大数据企业数量持续增长，增速与政策出台密切相关根据IT桔子统计，大数据企业的快速增长阶段出现在2013-2015年，增长速度在2015年达到最高峰。2015年后，市场日趋成熟，企业新增开始趋于放缓，大数据产业逐渐走向成熟。大数据新增企业数量的变化与新政策的出台密不可分。2015年8月国务院颁布《促进大数据发展行动纲要》，大数据由此正式上升为国家发展战略。2016年工信部印发了《大数据产业发展规划(2016-2020年)》，推动大数据产业进一步发展。另一方面，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，产业规模实现相应快速增长。大数据企业地域分布以北上广为主根据中国信息通信研究院监测统计，当前我国活跃的大数据企业超过3000家。我国大数据企业主要分布在北京、广东、上海、浙江等经济发达省份。受政策环境，人才创新，资金资源等因素影响，北京大数据产业实力雄厚，大数据企业数量约占全国总数的35%。依托京津冀大数据综合试验区，天津、石家庄、廊坊、张家口、秦皇岛等地大数据产业蓬勃发展，依靠良好的政策基础、科研实力、地理位置和交通优势，分别形成了大数据平台服务和应用开发、数字智能制造、旅游大数据等创新企业集聚中心，在信息产业领域形成了竞争优势。行业应用领域丰富，企业服务、医疗健康、金融等细分领域前景可期根据中国信通院对1404家涉及行业大数据应用的企业进行的统计整理，从中可以看出，金融、医疗健康、政务是大数据行业应用的最主要类型。除此之外依次是互联网、教育、交通运输、电子商务、供应链与物流、农业、工业与制造业、体育文化、环境气象、能源行业。从融资细分领域分布来看，大数据行业融资企业分布在近20个领域，大数据行业迎来历史新机遇，在企业服务、医疗健康、金融等垂直细分领域的大数据应用展现出巨大潜力。大数据产业增量蓝海市场正在逐步打开，截止到2019年，企业服务领域的企业获投占比最高为62%，金融行业次之为13%，健康医疗为8%。随着互联网与移动互联网的进一步普及渗透，以及IT基础设施的逐步完善，企业服务市场仍将继续扩大。

行业主要上市企业：豆神教育(300010)、全通教育(300359)等本文核心数据：中国K12在线教育市场规模、中国教育大数据在K12教育市场的应用分析等我国K12教育大数据行业仍存在配置不均问题2015-2021年，我国小学教育学校数量逐年下滑，2021年为15.43万所;我国初中和高中教育学校数量呈现先下降后上升趋势，初中教育学校数量在2017年下滑至5.19万所后在2018年开始反弹，2021年为5.29万所;高中教学学校数量则波动变化，2021年为2.19万所。从我国K12教育发展来看，目前仍存在教育资源分配不均、地区差异化明显等问题。与此同时，也伴随着教育大数据行业发展不均、地区差异化的问题。非重点学校及中西部地区教育大数据行业还待发展。我国K12在线教育的快速发展奠定了教育大数据基础2013-2019年，中国K12在线教育市场规模呈逐年递增趋势，且增幅均在20%以上，尤其近两年，增幅最高达到51.9%。2020年，我国K12在线教育市场规模约为884.3亿元，同比上升36.3%。经初步统计，2021年我国K12在线教育市场规模已突破1200亿元。K12在线教育的快速发展奠定了大量数据基础，为日后教育大数据在K12教育的发展提供庞大的数据库。目前教育大数据在K12教育市场的应用多为教学管理目前，我国教育大数据在K12教育阶段应用最为广泛的市场之一，其应用多为学校教学管理及教师对学生的管理。此外，K12教育阶段的教育大数据主要是将优秀教师的教学能力通过视频、线上教学、课件制作标准化等数字化后，得以复制和推广，同时实现课堂精准教学。不过，从体制内外应用来看，仍以体制外应用为主，如通过作业、考试等学习过程数据推出自适应学习类产品，如智慧学伴、论答、乂学教育;通过作业大数据、题库大数据推出作业答疑类产品，如作业帮、学霸君、阿凡题等。我国K12教育大数据行业需求潜力K12教育作为我国教育体系中最为基础的教育，其发展的好坏直接关系到我国教育事业的进程。目前K12教育存在着资源分配不均衡、城乡差距大等问题，也是目前我国教育改革的重点。而教育大数据能够对K12教育过程中所产生的所有数据进行深度分析和深度学习，国家能够有效利用这些数据对K12教育进行改革。具体需求潜力如下：以上数据参考前瞻产业研究院《全球教育大数据行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》

今年创业板指数上涨了29%左右，其他的指数也出现了上涨，大家都是赚钱的

就拿亿信华辰在金融行业的案例看看银行大数据应用国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营，如中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销，光大银行建立了社交网络信息数据库，招商银行则利用大数据发展小微贷款。总的来看银行大数据应用可以分为四大方面：1、客户画像客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像。个人客户画像包括人口统计学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等；企业客户画像包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产业链上下游等数据。值得注意的是，银行拥有的客户信息并不全面，基于银行自身拥有的数据有时候难以得出理想的结果甚至可能得出错误的结论。比如，如果某位信用卡客户月均刷卡8次，平均每次刷卡金额800元，平均每年打4次客服电话，从未有过投诉，按照传统的数据分析，该客户是一位满意度较高流失风险较低的客户。但如果看到该客户的微博，得到的真实情况是：工资卡和信用卡不在同一家银行，还款不方便，好几次打客服电话没接通，客户多次在微博上抱怨，该客户流失风险较高。所以银行不仅仅要考虑银行自身业务所采集到的数据，更应考虑整合外部更多的数据，以扩展对客户的了解。包括：（1）客户在社交媒体上的行为数据（如光大银行建立了社交网络信息数据库）。通过打通银行内部数据和外部社会化的数据可以获得更为完整的客户拼图，从而进行更为精准的营销和管理；（2）客户在电商网站的交易数据，如建设银行则将自己的电子商务平台和信贷业务结合起来，阿里金融为阿里巴巴用户提供无抵押贷款，用户只需要凭借过去的信用即可；（3）企业客户的产业链上下游数据。如果银行掌握了企业所在的产业链上下游的数据，可以更好掌握企业的外部环境发展情况，从而可以预测企业未来的状况；（4）其他有利于扩展银行对客户兴趣爱好的数据，如网络广告界目前正在兴起的DMP数据平台的互联网用户行为数据。2、精准营销在客户画像的基础上银行可以有效的开展精准营销，包括：（1）实时营销。实时营销是根据客户的实时状态来进行营销，比如客户当时的所在地、客户最近一次消费等信息来有针对地进行营销（某客户采用信用卡采购孕妇用品，可以通过建模推测怀孕的概率并推荐孕妇类喜欢的业务）；或者将改变生活状态的事件（换工作、改变婚姻状况、置居等）视为营销机会；（2）交叉营销。即不同业务或产品的交叉推荐，如招商银行可以根据客户交易记录分析，有效地识别小微企业客户，然后用远程银行来实施交叉销售；（3）个性化推荐。银行可以根据客户的喜欢进行服务或者银行产品的个性化推荐，如根据客户的年龄、资产规模、理财偏好等，对客户群进行精准定位，分析出其潜在金融服务需求，进而有针对性的营销推广；（4）客户生命周期管理。客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。如招商银行通过构建客户流失预警模型，对流失率等级前20%的客户发售高收益理财产品予以挽留，使得金卡和金葵花卡客户流失率分别降低了15个和7个百分点。3、风险管理与风险控制在风险管理和控制方面包括中小企业贷款风险评估和欺诈交易识别等手段（1）中小企业贷款风险评估。银行可通过企业的产、流通、销售、财务等相关信息结合大数据挖掘方法进行贷款风险分析，量化企业的信用额度，更有效的开展中小企业贷款。（2）实时欺诈交易识别和反洗钱分析。银行可以利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易历史、客户历史行为模式、正在发生行为模式（如转账）等，结合智能规则引擎（如从一个不经常出现的国家为一个特有用户转账或从一个不熟悉的位置进行在线交易）进行实时的交易反欺诈分析。如IBM金融犯罪管理解决方案帮助银行利用大数据有效地预防与管理金融犯罪，摩根大通银行则利用大数据技术追踪盗取客户账号或侵入自动柜员机(ATM)系统的罪犯。4、运营优化（1）市场和渠道分析优化。通过大数据，银行可以监控不同市场推广渠道尤其是网络渠道推广的质量，从而进行合作渠道的调整和优化。同时，也可以分析哪些渠道更适合推广哪类银行产品或者服务，从而进行渠道推广策略的优化。（2）产品和服务优化：银行可以将客户行为转化为信息流，并从中分析客户的个性特征和风险偏好，更深层次地理解客户的习惯，智能化分析和预测客户需求，从而进行产品创新和服务优化。如兴业银行目前对大数据进行初步分析，通过对还款数据挖掘比较区分优质客户，根据客户还款数额的差别，提供差异化的金融产品和服务方式。（3）舆情分析：银行可以通过爬虫技术，抓取社区、论坛和微博上关于银行以及银行产品和服务的相关信息，并通过自然语言处理技术进行正负面判断，尤其是及时掌握银行以及银行产品和服务的负面信息，及时发现和处理问题；对于正面信息，可以加以总结并继续强化。同时，银行也可以抓取同行业的银行正负面信息，及时了解同行做的好的方面，以作为自身业务优化的借鉴。

大数据并不是单指互联网金融。大数据金融是指依托于海量、非结构化的数据，通过互联网、云计算等信息化方式对其数据进行专业化的挖掘和分析，并与传统金融服务相结合，创新性开展相关资金融通工作的统称。　大数据金融扩充了金融业的企业种类，不再是传统金融独大，并创新了金融产品和服务，扩大了客户范围，降低了企业成本。　　大数据金融按照平台运营模式，可分为平台金融和供应链金融两大模式。两种模式代表企业分别为阿里金融和京东金融。拓展资料：互联网金融行业面临大洗牌在去杠杆的严监管的大背景下,近期信用风险事件频频爆发,根据网贷之家的数据显示,自6月以来,P2P行业新增问题平台133家,其中95家发布了相关逾期或停业兑付公告。违约事件频发的主要原因1)随着市面上资金收紧,一些资质较差的企业出现债务违约,影响到相关P2P平台2)一些产品不合规、风控能力较差的平台,高返利的平台受到资金收紧的影响资金链断裂3)P2P平台频繁暴雷,引发投资者恐慌性挤兑,一些运营良好的P2P平台受到波及导致兑付困难。短期来看行业集中暴雷会导致行业承压,另一方面随着不良企业出清,风控良好、经营合规的头部互金公司有望迎来快速发展,互联网金融企业能够服务一些传统金融机构难以触及的领域作为传统金融机构有效补充,随着百行征信建立,征信体系的逐渐完善,预计行业风控能力将显著提升,重点关注行业头部企业

是的，基于大数据。延伸（来自公开）：14年2月20日，阿里金融旗下阿里小贷首次向外界透露了其独特的大数据授信审贷模型——水文模型。水文模型的学术定义是将自然系统符号化，通过数学模型模拟水文现象。而阿里小贷的水文模型，可以理解为建立庞大的数据库，不仅包括贷款客户自身长期的数据变化，还有参考同类企业的数据情况，以这些数据为依据，通过数学方法以及各种参数，判断客户未来的情况。最终在阿里小贷业务决策中，水文模型将为公司决策层提供客观的分析和建议，并对业务形成优化。举例来说，如果某个店铺的旺季是夏天，每年夏天销售都大幅增长，那么每年夏天，这个店铺对外投放额度也就会上升。通过阿里小贷的水文模型，可以按照历史数据，判断出这一店铺在这一时期的资金需求。同时，对比该店铺其他时间的数据，判断出该店铺各个时段的资金需求，从而向店铺给出恰当的贷款。相反，如果不进行对比，只是以夏天销售旺季的数据作为依据，那很可能为该店铺提供过多资金。在水文模型的帮助下，阿里小贷迅速发展，2014年2月，阿里小贷累计投放贷款超过1700亿元，服务小微企业超过70万家，不良率小于1%。其中，2013年新增贷款1000亿元。不过阿里的水文模型可能只是用于阿里这样的互联网金融公司，对传统小额贷款公司来说，这一模型有一定壁垒。阿里小贷主要是淘宝贷款和阿里贷款，提供的服务主要是淘宝(天猫)信用贷款、订单贷款以及阿里信用贷款，和传统小额贷款公司不同，阿里的客户主要是淘宝、阿里巴巴上的店铺，由于这些店铺通过淘宝和阿里巴巴平台经营，所以阿里小贷可以轻易获得客户的历史数据。大数据的优势，可能只有百度、腾讯这样同一级别的互联网巨头可以媲美。目前百度小贷公司也已在2013年9月获批，服务对象优先考虑百度推广的客户；腾讯旗下财付通的财付通小贷于2013年11月获批，财付通小贷目标客户是腾讯旗下电商企业。百度和腾讯本身互联网基因以及旗下小贷公司的目标客户，决定了他们可以和阿里小贷一样建立完善的数据库，并建立大数据模型。这是传统小额贷款公司所不具备的。或许当互联网小贷公司建立完备的大数据模型以后，一场小额贷款的互联网VS实体公司的战役将展开。

1.了解和定位客户这是大数bai据目前最广du为人知的应用领域。很多企业热衷于社交zhi媒体数据dao、浏览器日志、文本挖掘等各类数据集，通过大数据技术创建预测模型，从而更全面地了解客户以及他们的行为、喜好。利用大数据，美国零售商Target公司甚至能推测出客户何时会有Baby;电信公司可以更好地预测客户流失;沃尔玛可以更准确的预测产品销售情况;汽车保险公司能更真实的了解客户实际驾驶情况。滑雪场利用大数据来追踪和锁定客户。如果你是一名狂热的滑雪者，想象一下，你会收到最喜欢的度假胜地的邀请;或者收到定制化服务的短信提醒;或者告知你最合适的滑行线路。。。。。。同时提供互动平台(网站、手机APP)记录每天的数据——多少次滑坡，多少次翻越等等，在社交媒体上分享这些信息，与家人和朋友相互评比和竞争。除此之外，政府竞选活动也引入了大数据分析技术。一些人认为，奥巴马在2012年总统大选中获胜，归功于他们团队的大数据分析能力更加出众。2.改善医疗保健和公共卫生大数据分析的能力可以在几分钟内解码整个DNA序列，有助于我们找到新的治疗方法，更好地理解和预测疾病模式。试想一下，当来自所有智能手表等可穿戴设备的数据，都可以应用于数百万人及其各种疾病时，未来的临床试验将不再局限于小样本，而是包括所有人!苹果公司的一款健康APP ResearchKit有效将手机变成医学研究设备。通过收集用户的相关数据，可以追踪你一天走了多少步，或者提示你化疗后感觉如何，帕金森病进展如何等问题。研究人员希望这一过程变得更容易、更自动化，吸引更多的参与者，并提高数据的准确度。大数据技术也开始用于监测早产儿和患病婴儿的身体状况。通过记录和分析每个婴儿的每一次心跳和呼吸模式，提前24小时预测出身体感染的症状，从而及早干预，拯救那些脆弱的随时可能生命危险的婴儿。更重要的是，大数据分析有助于我们监测和预测流行性或传染性疾病的暴发时期，可以将医疗记录的数据与有些社交媒体的数据结合起来分析。比如，谷歌基于搜索流量预测流感爆发，尽管该预测模型在2014年并未奏效——因为你搜索“流感症状”并不意味着真正生病了，但是这种大数据分析的影响力越来越为人所知。3.提供个性化服务大数据不仅适用于公司和政府，也适用于我们每个人，比如从智能手表或智能手环等可穿戴设备采集的数据中获益。Jawbone的智能手环可以分析人们的卡路里消耗、活动量和睡眠质量等。Jawbone公司已经能够收集长达60年的睡眠数据，从中分析出一些独到的见解反馈给每个用户。从中受益的还有网络平台“寻找真爱”，大多数婚恋网站都使用大数据分析工具和算法为用户匹配最合适的对象。4.了解和优化业务流程大数据也越来越多地应用于优化业务流程，比如供应链或配送路径优化。通过定位和识别系统来跟踪货物或运输车辆，并根据实时交通路况数据优化运输路线。人力资源业务流程也在使用大数据进行优化。Sociometric Solutions公司通过在员工工牌里植入传感器，检测其工作场所及社交活动——员工在哪些工作场所走动，与谁交谈，甚至交流时的语气如何。美国银行在使用中发现呼叫中心表现最好的员工——他们制定了小组轮流休息制度，平均业绩提高了23%。如果在手机、钥匙、眼镜等随身物品上粘贴RFID标签，万一不小心丢失就能迅速定位它们。假想一下未来可能创造出贴在任何东西上的智能标签。它们能告诉你的不仅是物体在哪里，还可以反馈温度，湿度，运动状态等等。这将打开一个全新的大数据时代，“大数据”领域寻求共性的信息和模式，那么孕育其中的“小数据”着重关注单个产品。5.改善城市和国家建设大数据被用于改善我们城市和国家的方方面面。目前很多大城市致力于构建智慧交通。车辆、行人、道路基础设施、公共服务场所都被整合在智慧交通网络中，以提升资源运用的效率，优化城市管理和服务。加州长滩市正在使用智能水表实时检测非法用水，帮助一些房主减少80%的用水量。洛杉矶利用磁性道路传感器和交通摄像头的数据来控制交通灯信号，从而优化城市的交通流量。据统计目前已经控制了全市4500个交通灯，将交通拥堵状况减少了约16%。6.提升科学研究大数据带来的无限可能性正在改变科学研究。欧洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150个数据中心，有65,000个处理器，能同时分析30pb的数据量，这样的计算能力影响着很多领域的科学研究。比如政府需要的人口普查数据、自然灾害数据等，变的更容易获取和分析，从而为我们的健康和社会发展创造更多的价值。7.提升机械设备性能大数据使机械设备更加智能化、自动化。例如，丰田普锐斯配备了摄像头、全球定位系统以及强大的计算机和传感器，在无人干预的条件下实现自动驾驶。Xcel Energy在科罗拉多州启动了“智能电网”的首批测试，在用户家中安装智能电表，然后登录网站就可实时查看用电情况。“智能电网”还能够预测使用情况，以便电力公司为未来的基础设施需求进行规划，并防止出现电力耗尽的情况。在爱尔兰，杂货连锁店Tescos的仓库员工佩戴专用臂带，追踪货架上的商品分配，甚至预测一项任务的完成时间。8.强化安全和执法能力大数据在改善安全和执法方面得到了广泛应用。美国国家安全局(NSA)利用大数据技术，检测和防止网络攻击(挫败恐怖分子的阴谋)。警察运用大数据来抓捕罪犯，预测犯罪活动。信用卡公司使用大数据来检测欺诈交易等等。2014年2月，芝加哥警察局对大数据生成的“名单”——有可能犯罪的人员，进行通告和探访，目的是提前预防犯罪。9.提高体育运动技能如今大多数顶尖的体育赛事都采用了大数据分析技术。用于网球比赛的IBM SlamTracker工具，通过视频分析跟踪足球落点或者棒球比赛中每个球员的表现。许多优秀的运动队也在训练之外跟踪运动员的营养和睡眠情况。NFL开发了专门的应用平台，帮助所有球队根据球场上的草地状况、天气状况、以及学习期间球员的个人表现做出最佳决策，以减少球员不必要的受伤。还有一件非常酷的事情是智能瑜伽垫：嵌入在瑜伽垫中的传感器能对你的姿势进行反馈，为你的练习打分，甚至指导你在家如何练习。10.金融交易大数据在金融交易领域应用也比较广泛。大多数股票交易都是通过一定的算法模型进行决策的，如今这些算法的输入会考虑来自社交媒体、新闻网络的数据，以便更全面的做出买卖决策。同时根据客户的需求和愿望，这些算法模型也会随着市场的变化而变化。更多精彩：14_spark体系之分布式计算课程Spark 集群搭建+S

简介：南京云创大数据科技股份有限公司是专业从事云计算、云存储领域研发、产品销售及云服务的高新技术科技企业，公司成立于2011年3月，注册资本3000万元，2014年7月15日搬迁到南京永智路6号中国云计算创新基地四号楼A栋9层。云创数据成立于2011年3月18日，于2015年8月25日完成股改。2015年12月28日消息，全国中小企业股份转让系统公告显示，云创数据（证券代码：835305）的挂牌申请获得批准。法定代表人：张真成立时间：2011-03-18注册资本：3375万人民币工商注册号：320103000224437企业类型：股份有限公司(非上市、自然人投资或控股)公司地址：南京市秦淮区永智路6号南京白下高新技术产业园区四号楼A栋9层

——预见2023：《2023年中国5G产业全景图谱》行业主要上市公司：国脉科技(002093.SZ)、恒实科技(300513.SZ)、长飞光纤(601869.SH 6869.HK)、京信通信(2342.HK)、中国移动(600941.SH 0941.HK)、中国联通(600050.SH 0762.HK)、中国电信(601728.SH 0728.HK)、广和通(300638.SZ)等本文核心数据：5G直接经济产出;5G间接经济产出;5G专网数量等全文统计口径说明：1)上述数据均来源于前瞻政策大数据平台，存在一定的统计误差;2)搜索相关关键词为“5G”;3)统计时间截至2023年5月15日;4)若有特殊统计口径会在图表下方备注。5G产业概况1、定义狭义：第五代移动通信技术的无线接入网技术。广义：第五代移动通信技术，泛指包括无线接入网、传输网、核心网及相关支撑系统的完整的技术体系。2、产业链剖析：产业链范围宽广5G产业链范围宽广，可分为上游建设、中游运营以及下游应用三个方面。其中，上游建设包括网络规划与设计、SDN/NFV解决方案、基站天线、基站射频、光模块等，主要集中在设施的建设;中游运营包括系统集成、终端、运营等;下游应用包括物联网、车联网、VR/AR等，随着5G技术的不断发展，下游的应用愈发广泛，5G与各行各业的关系越来越紧密。发展历程：发展迅速，我国处于领先地位中国于2012年开展5G研究，工信部、发改委等部门于2013年联合成立IMT-2020(5G)推进组，统筹推进5G相关工作;工信部于2016年正式启动5G技术研发试验;工信部于2019年6月6日向中国移动、中国联通、中国电信和中国广电四家企业发放5G商用牌照，标志着我国成为全球第一批建设5G网络的国家;2021年7月，工信部联合九部门发布《5G应用“扬帆”行动计划(2021-2023年)》，为未来三年5G应用发展指明了方向，开启了5G应用繁荣发展的新征程。相比于过往的1G、2G、3G、4G，中国在5G行业处于领先地位。5G产业发展现状1、5G对经济社会发展的影响加强根据中国信通院发布的《中国5G发展和经济社会影响白皮书(2022年)》，预计2022年5G将直接带动经济总产出1.45万亿元，直接带动经济增加值约3929亿元。在间接产出方面，2022年5G间接带动总产出约3.49万亿元，间接带动经济增加值约1.27万亿元。与往年相比，5G带动的直接与间接经济产出逐年增长，5G对经济社会发展的影响逐渐增强。2、5G与各行业融合发展自2015年以来，中共中央、国务院及其各部委等部门都陆续印发了支持、规范5G产业的发展政策，政策性质主要为规划类和支持类，内容主要涉及5G研发、基站建设、商业应用、工业互联网等方面。其中不得不提到的政策当属《5G应用“扬帆”行动计划(2021-2023年)》，该政策以5G融合应用为中心思想，推动5G与各行业的融合。其余5G行业融合发展的重点政策汇总如下：3、网络建设发展迅速基站建设——根据工信部发布的2023年第一季度通信业经济运行情况，截止至2023年3月末，全国5G基站总数达264.6万个，占移动基站总数的23.7%;网络覆盖——根据中国信通院发布的《中国5G发展和经济社会影响白皮书(2022年)》，运营商积极推进5G网络在人流密集且楼体较大的室内场景覆盖;5G专网——目前，5G专网已在我国的制造业、能源与公用事业、运输及物流、政府和公共安全、矿业等行业展开了应用。根据工业和信息化部党组成员、副部长张云明在2022年中国5G发展大会上的致辞，截至2022年9月，我国5G行业虚拟专网数量已超过1万张，而2020年，建设5G虚拟专网的数目仅为800个。4、标准化进程已进入5G-Advanced阶段根据中国信通院发布的《全球5G标准必要专利及标准提案研究报告(2023年)》， 2017年发布的Rel-15版本是5G标准的第一个版本，而随着5G标准Rel-18版本制定的启动，5G已进入到5G-Advanced演进阶段，预计将持续演进到Rel-19、Rel-20等多个版本。根据IMT-2020(5G)推进组发布《5G-Advanced 场景需求与关键技术白皮书》，5G-Advanced的六大应用场景分别为沉浸实时、智能上行、工业互联、通感一体、千亿物联以及天地一体。5G产业竞争格局1、区域竞争：东部地区5G产业发展较好根据工信部发布的2023年第一季度通信业经济运行情况，截至2023年3月末，东、中、西部和东北地区5G基站分别达到124.4万、57.5万、65.7万和16.9万个，占本地区移动电话基站总数的比重分别为25.7%、23.5%、21.1%和23.1%。5G移动电话用户分别达27693万、14370万、15964万和3971万户，占本地区移动电话用户总数的比重分别为37.5%、36.2%、35.5%和33.3%。从5G产业上市企业分布热力地图来看，5G相关概念的上市企业主要集中在广东。此外，北京、江苏、浙江、四川、上海、山东也拥有一定数量的上市企业。2、企业竞争：各领域竞争企业各不相同由于5G产业链范围广大，每个领域的代表性企业各不相同。本文选取光纤光缆、基站天线、5G运营三个方面对5G领域的企业竞争情况进行说明。在光纤光缆领域，根据亚太光通信委员会和网络电信信息研究院联合主办的《全球|中国光通信最具竞争力企业10强》评选活动上所发布的《2022年(第十六届)全球光纤光缆最具竞争力企业10强》榜单，中国5G行业光纤光缆排名前5的企业为长飞、亨通、烽火、中天、富通。在基站天线领域，根据中国国际信息通信展发布的2021年5G天线企业排行榜单，排名前五的企业分别是华为技术有限公司、中信科移动通信技术股份有限公司、上海诺基亚贝尔股份有限公司、京信通信技术(广州)有限公司、江苏亨鑫科技有限公司。5G运营领域主要被我国三大电信运营商(中国移动、中国联通、中国电信)占据，其他进入者难以与其进行竞争，而三大电信运营商之间的竞争较为激烈，中国移动稍微领先。5G产业发展前景及趋势预测1、经济产出预测根据中国信通院发布的《中国5G发展和经济社会影响白皮书(2022年)》，预计2022年5G将直接带动经济总产出1.45万亿元，间接带动总产出约3.49万亿元，分别较2021年增长12%、3.25%。根据工信部《“十四五”信息通信行业发展规划》数据，2020-2025年，中国信息通信行业年均增速目标为10%。鉴于5G通信市场增速高于整体信息通信行业增速，因此2023年预测5G产业的直接与间接经济产出增速分别为15%、5%，故2023年预测的5G产业直接经济产出为16675亿元，间接经济产出为36645亿元。2、5G产业发展趋势5G普及率逐步提升。根据工信部发布的《“十四五”信息通信行业发展规划》中“十四五”时期信息通信行业主要发展指标，2020-2025年，每万人拥有5G基站数从5个提升至26个，5G用户普及率由15%提升至56%。工业和信息化部部长金壮龙在十四届全国人大一次会议首场“部长通道”上表示，2023年将新建开通5G基站60万个，5G基站总量突破290万个，加大城市与农村的覆盖面。5G与各行业融合将进一步加强。根据中国信通院发布的《中国5G发展和经济社会影响白皮书(2022年)》，5G应用已覆盖国民经济97个大类中的40个，累积的应用案例已超过5万个。5G标准化研制加快推动。目前5G标准的发展已进入新阶段，5G-Advanced应该加强精细化的设计，满足更加多样的场景需求。此外，还应加强跨行业的标准建设，实现标准的互联互通。更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国5G产业发展前景预测与产业链投资机会分析报告》。

“大数据与会计适合女生学的。因为大数据与会计专业其实就是传统的会计专业的升级版本,而会计专业一般都是女生多余男生,女生的心思比较缜密,工作也是比较认真和仔细的。 这方面女生占据了天赋,而大数据与会计这个行业从事的工作岗位一般都是财务方面的工作,需要的就是这种工作态度。大数据和会计专业都比较适合女生,这个专业都是和数字打交道,需要耐心和细心。一般情况来说,女生比较坐得住,喜欢文静稳定的工作。”

国内目前大数据能力强的公司，一类是BAT等互联网巨头，它们本身就有获取大数据的能力，另一类是独立的大数据公司，比如每日互动（个推）、Talkingdata等，有自己核心的大数据技术，为各行业提供数据支持。

随着国家"新基建"战略进一步实施，十四五规划明确提出了发展数字经济的政策，构建数字中国，促进数字经济和实体经济的深度融合。今天跟大家分享的是促进国内教育业数字化、信息化进行变革的优质企业--拓维信息。在开始分析拓维信息前，我整理好的软件行业龙头股名单分享给大家，点击就可以领取：宝藏资料：软件行业龙头股名单 一、从公司角度来看公司介绍：拓维信息主要发展的是教育服务，就是以软件云服务和移动游戏业务为目标一同发展进步。主要产品及服务为考试阅卷及测评、校内内容及服务、拓维学堂、手机游戏、软件云服务。拓维信息是中国教育考试技术服务行业信息化杰出供应商,拥有中国教育信息化突出贡献奖。简单介绍完公司，接下来就说下这个公司的优势之处。优势一、高质量的服务和造就深刻的场景创新能力在工业、交通、园区、运营商、政府、金融、教育、考试等20多个行业拓维信息都具备了比较丰富的经验，给用户提供优质服务的情况有需求咨询、解决方案、开发交付、产品运营等。通过多年来对行业深入的市场洞察和对客户持续的需求挖掘，拓维对客户痛点、技术趋势、行业现状、价值创造的见解有独到之处，属于是万物互联时代行行业场景创新不能缺少的核心能力。优势二、全面对接华为，技术能力不断攀升拓维信息自2017年成为华为云同舟共济合作伙伴以来，坚持全面对接华为底层技术，在鲲鹏、升腾、鸿蒙、华为云等多方面不断深化合作，通过技术方面的交流来实现战略合作。一方面，在构架方面针对云、边、端，可以进行全栈式的技术对齐；而且，关于组织、流程、文化、机制等，促进了端到端的组织拉通与对齐的实现，能进行多层次的能力跃迁。由于篇幅受限，更多关于拓维信息的深度报告和风险提示，我整理在这篇研报当中，点击即可查看：【深度研报】拓维信息点评，建议收藏！ 二、从行业角度来看在工信部印发《推动企业上云实施指南》的影响下，各企业上云速度现在已经很快了，软件的发展方向必定会向云化和SaaS化倾斜。从Gartner2020年CIO调查来看，经历新冠疫情，80%以上的被访者表明2021年对数字化创新应用的需求将上升。目前，处于国内大循环的结构当中，不断地调整产业结构，让经济活动各个环节都流通起来，共同发展，促进了企业向中台化、生态化迈进。对于在平台业态下国产替代会出现新的市场机会，未来国产企业信息服务厂商有望充分受益行业业态革新带来的红利。可以这样理解，我觉得拓维信息公司作为软件云行业中最优秀的企业，充分把握行业上升的红利，特别有希望进行快速的发展。但是文章具有一定的滞后性，如果想更准确地知道拓维信息未来行情，直接点击链接，有专业的投顾帮你诊股，看下拓维信息现在行情是否到买入或卖出的好时机：【免费】测一测拓维信息还有机会吗？应答时间：2021-12-08，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

金融行业的数据量比较大，可以试用一下极星大数据分析系统。它是专为大企业打造的大数据软件，拥有数据采集、数据存储、数据处理、数据挖掘、数据分析、数据可视化、数据专业算法等强大功能，金融、电力、制造业、石化、燃气、交通等行业都适合。

是科技服务金融产品，主要是利用前沿科技服务用户。现在比较先进的金融APP就是中新经纬、网易有钱、余额宝等等。随着现代群体收入逐渐增加，人们开始将目光放在了投资理财上。但是缺乏金融知识，如何在一定程度上降低投资理财风险？不仅可以跟随专业的投资理财人士，还可以选择金融APP。因为投资理财的种类非常多，有基金、股票以及银行、记账理财等等，所以要根据不同需求选择不同的金融APP。余额宝此种金融APP其实是短期的货币基金，通俗来讲就是，如果到银行存钱，银行会给予用户活期利率。储存的钱越多，利率就越高。因此，货币基金其实就是一种，汇聚大部分用户的钱以此购买国债等等的方式。而余额宝虽然在货币基金中收益率不比较低，但是存储方便、安全性强所以吸引了很多用户。用此种金融APP虽然和同期货币基金相比不占优势，但是其最大优点就是风险真的很低。如今其规模超过了一点五亿，所以是竞争力非常强大的金融APP之一，也是很多不熟悉理财的群体的首选。网易有钱此款金融APP的主要功能就是记账，其实很多人记账不输入金融理财，其实不然。现阶段，很多人都利用记账APP来整合生活资源、查看投资回报。此种APP最大的问题就是需要手动输入账目，所以经常会出现账目错误等问题。但是网易有钱却不是如此，它联合了生活中多种APP，如支付宝等等，能够自动录入账目。但是其缺点也比较鲜明，就是部分途径的账单无法导入。用户可以通过此APP查看每个月的现金流入、流出情况。中新经纬此APP能为用户提供比较优质的财经新闻和信息，并且还能开展线下活动、掌握比较正式的财经资源，其影响力非常强。其实如今，社会群体逐渐提高了对理财投资的重视程度，无论是专业的金融人士还是非专业的金融人士都大量涌现。所以选择更加优秀的金融APP，能为大家解决很多金融难题。除了上述所说的几种APP，海域陆金所、人人贷、壹钱包、随手记等等。所以在激烈的市场竞争中，用户一定要根据自身需求选择，并且还要认真挑选金融产品。

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1、首先打开手机的软件超市。2、其次在搜素处搜索金融科技与金融大数据app。3、点击下载即可。

最早提出“大数据”时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。数据本身是资产，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。全球互联网巨头都已意识到了“大数据”时代，数据的重要意义。包括EMC、惠普、IBM、微软在内的全球IT巨头纷纷通过收购“大数据”相关厂商来实现技术整合，亦可见其对“大数据”的重视。 工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。而另外3项信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也与“大数据”密切相关。 “大数据”相关上市公司概念股一览： 数据处理、分析环节、综合处理：拓尔思(加入自选股,参加模拟炒股)、美亚柏科(加入自选股,参加模拟炒股); 语音识别：科大讯飞(加入自选股,参加模拟炒股); 视频识别：海康威视(加入自选股,参加模拟炒股)、大华股份(加入自选股,参加模拟炒股)、华平股份(加入自选股,参加模拟炒股)、中威电子(加入自选股,参加模拟炒股)、国腾电子(加入自选股,参加模拟炒股); 商业智能软件：久其软件(加入自选股,参加模拟炒股)、用友软件(加入自选股,参加模拟炒股); 数据中心建设与维护：天玑科技(加入自选股,参加模拟炒股)、银信科技(加入自选股,参加模拟炒股)、荣之联(加入自选股,参加模拟炒股); IT咨询、方案实施：汉得信息(加入自选股,参加模拟炒股); 信息安全：卫士通(加入自选股,参加模拟炒股)、启明星辰(加入自选股,参加模拟炒股)。 数据处理、分析环节、综合处理：拓尔思、美亚柏科 语音识别：科大讯飞 视频识别：海康威视、大华股份、华平股份、中威电子、国腾电子 商业智能软件：久其软件、用友软件 数据中心建设与维护：天玑科技、银信科技、荣之联 IT咨询、方案实施：汉得信息 信息安全：卫士通、启明星辰： 一、大数据时代已到来 1.1. 大数据的定义与辨析 继物联网、云计算之后，“大数据”已迅速成为近期市场争相传诵的热门科技概念。大数据的确切定义尚无统一说法。根据维基百科的定义，大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理、处理的数据集合。从产业角度，常常把这些数据与采集它们的工具、平台、分析系统一起被称为“大数据”。

大数据概念股个股解读：　　拓尔思：大数据技术领先，长期价值凸显。　　美亚柏科：行业持续景气，公司加速成长。　启明星辰：行业需求推动毛利率较预期有所增长。　科华恒盛：突破数据中心高端市场，打造中国制造升级版。　易联众：社保IC卡有望重启增长，信息机推广值得期待。　万达信息：开局延续高增长，收购进入热点领域。　荣之联：收购车网互联，变身车联网稀缺优质标的。　华胜天成：内外兼修上演收购大戏。　中科金财：增速基本符合预期，票据ATM或成业绩亮点。　　汉得信息：高端服务，持续增长。

自新基建政策出台以来，区块链成为了我国的重点发展产业，先后出现在20余省《政府工作报告》文件中，并成功入选“十四五规划”，成为七大数字经济重点产业之一。在各项政策扶持下，我国区块链产业发展迅速，众多企业深耕数字政务、存证防伪等赛道，开拓了区块链经济的落地场景和发展潜力。 在区块链大数据赛道，欧科云链等企业结合区块链、大数据、人工智能等技术，持续推出OKLink区块链浏览器、链上天眼、链上大师等产品，为我国区块链技术创新做出了重要贡献。近日，欧科云链OKLink官网新增九大语种，在服务国内上百万用户的同时，为全球5000万用户提供区块链大数据服务，立足国内，开拓全球市场。 新增九大语种，覆盖全球5000万用户 12月3日，区块链大数据企业欧科云链宣布，在OKLink官网新增九大语种，在原有的中文（简繁体）、英文基础上，新增俄语、德语、土耳其语、法语、西班牙语、葡萄牙语、越南语、韩语、日语九大语种。 欧科云链是中国最早的区块链原生企业之一，从2013年成立至今，致力于区块链大数据/安全产品的研发，目前已经持续推出了OKLink区块链浏览器、链上天眼、链上大师等产品，服务国内上百万用户，与Chainalysis、Messari等区块链数据服务商在全球区块链产业享有盛誉。 “此次欧科云链新增9大小语种，欧科云链将为全球超5000万区块链产业用户提供数据服务，在打造透明、公开的区块链链上世界的同时，为全球区块链产业的 健康 发展保驾护航。”欧科云链副总裁张超表示。 近年来，全球区块链产业进入高速发展期，Facebook等全球产业巨头纷纷进行产业布局，我国也推出多项支持政策，并在等场景取得重要成绩。欧科云链在区块链大数据赛道持续深耕，为我国在这一产业板块占据了先发优势高地。欧科云链走向世界，既是其链上天眼等创新产品的成功，也是其稳扎稳打全球化战略的初步实践。 稳扎稳打，国际化战略持续升级 今年8月，欧科云链加入全球数字金融组织（GDF），成为唯一来自中国的GDF顾问委员会成员，并加入了GDF KYC/AML/CTF工作小组。两周后，欧科云链再次宣布，加入美国数字商会（CDC），成为CDC主席团（President"s Circle）成员。据悉，CDC是专注于数字资产及区块链产业的商业协会，在全球享有盛名，成员包括微软、J.P. Morgan、万事达、富达投资、Messari等全球 科技 巨头与区块链头部机构。 在先后加入两大全球性产业组织之后，欧科云链积极参与组织内各项国际会议，就区块链反洗钱、数字监管、CBDC等多个议题，与高盛、渣打、PayPal、Visa等国际金融巨头代表交换产业发展意见，并多次将意见反馈到国际清算银行、国际货币基金组织，在国际区块链产业对话中发出中国声音。 欧科云链OKLink此次上线九大语种，是其在国际化战略指导下的一项重要举措，将进一步敲开国际市场大门，为全球用户提供便捷、准确的区块链数据服务。此后，在多项语种支持下，德国、法国、日本、韩国、越南等国家的区块链用户将更便利地在欧科云链OKLink官网获取链上数据，掌握区块链市场的整体动向，并通过使用链上天眼等产品，确保个人区块链链上资产的安全。 以区块链技术为代表的新业务已成为拉动欧科云链营收增长的新引擎。今年7月26日，欧科云链控股（01499.HK）发布了2021财年年度报告。报告显示，截至2021年3月31日，欧科云链实现总营收4.53亿港元，技术服务、证券投资及信托和托管服务表现亮眼，推动全年毛利率提升2.8个百分点至百分之10.3，盈利能力增长势头强劲。 张超表示，“欧科云链将继续坚持走国际化战略，以技术创新为底色，以时代发展需求为目标，稳扎稳打，将欧科云链的区块链大数据服务推向世界市场，打造国际一流的品牌服务， 探索 区块链场景与应用，在推动区块链产业发展的同时，促进行业透明、 健康 、合规发展，以区块链 科技 创新助力我国数字经济发展进程”。 本文源自金融界

大数据时代,招商引资为什么一定要这么做?一个确信无疑的事实是，我们已经身处大数据时代。马云曾经说过，阿里巴巴最值钱的是数据。针对招商引资，马云也给出了如下建议：“我们政府过去招商引资是税收、土地和三通一平的优惠政策，未来的招商引资，企业会问政府有大计算的能力吗？提供数据和金融支撑吗？有跨境平台吗？未来商业没有这些将不会迎来人才，大数据已经成为未来招商引资的基础设施。” 招商引资内参此文帮助大家认识大数据时代对招商引资的重要性，以及我们如何利用大数据做好招商引资。　　1、【案例篇】大数据让招商引资同比增长8倍！　　2015年，某地开发区创新招商方式，开展产业精准招商取得明显成效。近前五个月，就吸引合同外资4597万美元，同比增长8倍，而且引进的项目均属于高端优质项目。　　他们怎么做到了？该开发区的招商引资法宝是：精准招商。年初，开发区建设一个区内企业的“大数据”。区内近300家规模以上企业是首批进入“大数据”的企业。通过调研录入数据库的信息，不仅仅包括企业的规模、产业、技术等基本信息，还有市场空间、行业地位、发展规划、合作意向等信息。有了这些“大数据”，在招商时针对性地选取优势企业代表，到国外或国内的优势产业地区进行产业招商，就能很快实现信息匹配，企业往往现场就能“谈恋爱”。　　在招引一家亚洲最大的工业生产企业过程中，该开发区利用大数据做精准招商，围绕该企业进行产业招商，建立一个下游产业园，成功获取了多个该企业的下游外资项目。该开发区负责人总结经验时认为：产业集聚更能吸引外商投资，人工、技术、物流、市场都是产业吸引力，产业链上下游企业相互协作，产业成长速度更快。　　2、【理论篇】为什么大数据对招商引资是十分必要的？　　目前，开发区采用的招商方式主要有敲门招商（有针对性走访发达地区相关企业）、驻点招商（即在投资密集地区设立招商联络处或办事处，派驻专人长年招商）、推介会招商（有目的地参加各类推介会，从会上获取企业信息）、以商引商（即以企业家为主体进行招商）、中介招商（通过专业的投资中介咨询机构招商）、商会招商（拜访所驻城市商会、协会会长、秘书长，谋求与协会、商会建立长期合作关系，获取会员企业信息）等。这些招商方式各有侧重，各有千秋，也取得了不菲的成绩，但是存在一个共性问题：发掘的项目资源有限，招商方向不明确，导致力量分散、效率低下。因为，无论是敲门招商、驻点招商还是更大范围内的推介会招商、中介招商、商会招商等，收集相关企业的信息都是小范围的、有限的，并且容易受主观偏好影响，具有一定的盲目性，重点不突出，但开发区招商人员力量有限，导致招商成功率偏低。　　3、【方法篇】大数据精准招商，我们应该怎么做？　　开发区需要抢抓大数据时代带来的发展机遇，破解现有盲目招商的问题，可以从以下三方面做出尝试：　　①建立项目库，确保招商精准化　　根据开发区产业定位，建立项目库，且要尽可能地囊括国际、国内相关产业（统计学里，分析的样本越是趋同于总体，得到的结果越是有效，而互联网时代，使取得总体数据具备了可能性）。除了项目本身的产业类别、产业规模、总部地址、员工人数、生产工业、所需配套、上下游产品链、产品的主要消费群体等相关数据外，还要收集项目管理者，甚至是员工的微博、微信、空间等数据，并且对数据做动态追踪。　　因为，在大数据时代，相关关系分析将会变得至关重要。往往通过找出一个或多个关联物并监控它，就能预测未来。美国折扣零售商塔吉特将大数据相关关系分析用到极致。他们通过一个人的购物方式发现她是否怀孕，甚至能够比较准确地预测预产期，这样就能够在孕期的每个阶段给客户寄送相应的优惠券。　　同理，我们通过对项目方相关信息（如产品种类、产品规模、员工人数、管理层人员动态等）的收集、分析，掌握同类企业在投资出现变化时会出现的相关变动，对收集到的信息做相关分析，进而推测企业动向，从而为招商人员提供攻坚方向。　　②记录并分析招商日志，确保招商精细化　　马修?方丹?莫里是一位美国海军军官，他洞察了以前海军上尉写的无章可循的航海日志里隐藏的巨大价值，并将航海日志里记录的信息绘制成了表格。在整合了数据之后，提供了更有效的航海路线。为进一步提高路线的精确度，他创建了一个标准表格来记录航海数据，并且要求美国所有的海军舰艇在海上使用，返航后再提交表格。莫里通过分析收集到的数据，知道了一些良好的天然航行路线，为商人们节省了一大笔钱，一个船长感激地说：“我在得到你的图表之前都是在盲目地航行，你的图表真正的指引了我。”在这些图表的帮助下，年轻的海员们不用再亲自去探索和总结经验，而能够通过这些图表立即得到来自成千上万名经验丰富的航海家的指导。　　莫里通过对航海日志的分析，得出了有效的导航图，可以算是大数据的最早实践之一。那么同理，在大数据时代，在获取信息更加方便快捷的前提下，我们理应能够通过招商人员记录招商日志，并对招商日志进行分析挖掘数据的潜在价值，从而得出更加有效的招商方式，使招商不再盲目，并且真正指引年轻的招商人员更快更好地从事招商工作。　　招商日志应该至少包括以下三方面内容：　　一是招商档案的建立。即明确招商过程中的5W+1H，即Why（如，为什么选择这个项目而不是别的项目、这个项目为什么要重新选址、为什么这个项目有可能选择你这个开发区而不是别的地方等）；What（如，这个项目是什么类型、生产什么产品或提供什么服务、项目洽谈中对方提出了什么样的要求，你又是如何作答的等）；Where（如，洽谈发生在什么地点、当时的洽谈环境如何、是否踏勘现场、项目选址选在哪儿、土地性质如何、是否需要土地修编及调整等）；When（如，初次洽谈是什么时候，再次拜访的时间间隔及每次洽谈的时长等）；Who（如，谁牵头洽谈该项目，过程中配合者有哪些，项目方代表是谁，什么职务等），How（如，事前是如何了解项目情况的、事中是如何跟进的、事后是如何保持联系联络感情的等）。　　二是招商成功的经验。若项目成功引进，则要记录在招商人员看来的成功经验是什么，知道“是什么”让项目方做出了选择，要善于洞察项目方做决定背后的真正原因。　　三是招商失败的教训。至于没有成功引进的项目，我们也要记录此次招商失败的原因，并尽量进行分类记录，如分清客观原因（如土地空间不足够、政策优惠力度不够、提供配套不足等）和主观原因（如招商人员没有及时掌握项目方的精确的投资信息、投资需求等）。　　这些在大数据时代被称为数据废气，表面看起来没有什么价值，若能理解其更深层次的价值，加以巧妙利用（如分类归纳不同产业项目招商失败的原因，用数据来说明真相，招商人员在了解到真相之后，形成相应的风险预期，当下次遇到类似问题时，就可以提前做出准备尽力避免）则可以不断提升招商服务水平，提高招商成功率。　　③巧妙利用数据，确保招商精确化　　大数据时代将要释放出的巨大价值使得我们选择大数据的理念和方法不再是一种权衡，而是通往未来的必然改变。我们所做的各种信息收集、整理的工作，目的在于通过分析让“数据”为开发区招商服务，那么如何分析数据，是必然要思考的问题。　　美国一个征信机构益百利（Experian）有一种服务，可以根据个人的信用卡交易记录预测个人的收入情况。证明一个人的收入状况要花10美元左右，但是益百利的预测结果售价不足1美元。所以有时候，通过代理取得数据信息比自己去操作繁琐的程序要便宜的多。因此，并不是要每个开发区去组建一个专门的数据分析团队，高额聘请专业大数据算法师，购买收集、存储大数据的设备，开发区可以向代理机构购买相关数据。当然，代理机构的崛起、数据安全相关协议等会随着大数据的广泛利用而逐步规范。也许我们现在还做不到项目数据库的建立，但是可以从招商日志做起，建立招商档案，为大数据招商收集原始数据。

1、高鸿股份：大数据龙头股，2020年营业收入70.18亿，同比增长-38.49%。2、福田汽车：大数据龙头股，2020年营业收入577.7亿，同比增长22.99%。3、中兴通讯：在近5个交易日中，中兴通讯有4天下跌，期间整体下跌8.44%。和5个交易日前相比，中兴通讯的市值下跌了123.95亿元，下跌了8.44%。4、华数传媒：近5日华数传媒股价下跌11.65%，总市值下跌了16.86亿，当前市值为145.64亿元。2022年股价下跌-10.12%。拓展资料：股票(stock)是股份公司所有权的一部分，也是发行的所有权凭证，是股份公司为筹集资金而发行给各个股东作为持股凭证并借以取得股息和红利的一种有价证券。股票是资本市场的长期信用工具，可以转让，买卖，股东凭借它可以分享公司的利润，但也要承担公司运作错误所带来的风险。每股股票都代表股东对企业拥有一个基本单位的所有权。每家上市公司都会发行股票。股票是一种有价证券，是股份公司在筹集资本时向出资人发行的股份凭证，代表着其持有者（即股东）对股份公司的所有权。股票是股份证书的简称，是股份公司为筹集资金而发行给股东作为持股凭证并借以取得股息和红利的一种有价证券。每股股票都代表股东对企业拥有一个基本单位的所有权。股票是股份公司资本的构成部分，可以转让、买卖或作价抵押，是资金市场的主要长期信用工具。股份公司的变化和发展产生了股票形态的融资活动；股票融资的发展产生了股票交易的需求；股票的交易需求促成了股票市场的形成和发展；而股票市场的发展最终又促进了股票融资活动和股份公司的完善和发展。世界上最早的股份有限公司制度诞生于1602年在荷兰成立的东印度公司。股份公司这种企业组织形态出现以后，很快为资本主义国家广泛利用，成为资本主义国家企业组织的重要形式之一。伴随着股份公司的诞生和发展，以股票形式集资入股的方式也得到发展，并且产生了买卖交易转让股票的需求。这样，就带动了股票市场的出现和形成，并促使股票市场完善和发展。股份有限公司已经成为最基本的企业组织形式之一；股票已经成为大企业筹资的重要渠道和方式，亦是投资者投资的基本选择方式；股票市场（包括股票的发行和交易）与债券市场成为证券市场的重要基本内容。

大数据基金逆势猛发 主动引入量化对冲策略大数据正在持续激发商业模式创新，不断催生新业态，成为互联网等新兴领域促进业务创新增值、提升企业核心价值的重要驱动力。大数据产业正在成为新的经济增长点，对未来信息产业格局产生重要影响。在各个互联网平台纷纷拿出自己的数据做成金融产品的同时，基金公司也在希望借力大数据基金，抓住成长于互联网时代的新一代基民。　　六月以来，国内资本市场逐步走弱，基金募集依然极度低迷。新基金不仅首募规模惨淡，且频现延长募集问题。行情不好，公募也明显放慢了新产品的发行节奏。而其中，大数据基金反而是静流中的一股暗涌。不仅形形色色大数据指数陆续面世，而且基于这些指数开发的产品也将列队发行。　　大数据指数的开发也进入精耕细作的阶段。公募对互联网数据的要求越来越挑剔，尤其要求与投资者行为密切相关。公募合作的互联网平台从百度、新浪财经，亦发展到雪球、腾讯自选股、同花顺等记录了投资行为的平台。　　中国公募基金行业对大数据引入投资的应用还处于初级阶段，因此开发较为简单的指数型基金是多数试水者的首选。然而，今年6月中旬以来A股接连几度大跌，让始终保持高仓位、必须跟随指数的大数据指数基金面临着业绩的压力。　　震荡市中，配置了代表转型方向小票的高仓位大数据指数基金遭遇重挫，先行者也在思考这类产品如何转身的问题。如今，大数据基金产品的开发走向了仓位和操作更加灵活的主动量化趋势，引入对冲策略。　　大数据为新基金“贴金”　　经济观察报注意到，仅是今年7、8两个月份，中证指数公司已发布三条与雪球相关的大数据指数，三条与银联相关的大数据指数，一条与360旗下的搜索引擎有关的大数据指数，一条与搜房网房天下有关的大数据指数。记者了解到，博时基金、大成基金、天弘基金、中欧基金、鹏华基金正在开发基于上述指数的基金产品，将在未来两三个月内发行。　　大数据基金始步于2014年，升温于2015年。去年，广发基金[微博]与百度的合作打响大数据基金头炮;今年，除了新增南方、博时、大成、天弘、中欧、鹏华、嘉实等将近十家试水者之外，产品发行的速度和数量均在今年明显上升一个台阶。记者了解到，博时和大成等公募基金公司已经把大数据基金的开发作为公司的战略重点。　　年轻的大数据指数尚未建立自己的地位。大数据是否只是营销的噱头，仍是多数基民心中挥之不去的质疑。对此，博时基金副总裁王德英以量化基金在国内从不受重视到大受欢迎的经历勉励自己。他认为，前几年尚未做出业绩的量化基金发展得不温不火。但从去年开始，一些运作时间较长的量化基金已积累出业绩，尤其是在今年股市震荡期中成为很多投资者在债券、固定收益类产品之外的避险之选，“希望多积累点业绩，来说服投资者。”　　大数据因子的出现，寄予了公募在投研方式变革的期望，也希望能够把大数据开发成一个良好的策略，帮助原有的量化模型跑赢市场。　　大数据基金的选股多采用“多因子”模型，参考此类基金的基金合同，大都采用“财务”、“动量”、“大数据”等三类因子选股。　　王德英介绍，目前各家公募所引用的互联网数据要么与基本面有关，如银联跨行交易数据，以及蚂蚁金服旗下支付宝[微博]金融信息服务平台提供的网上消费类统计型趋势特征数据;要么是与市场信心或情绪有关的数据，如反映市场热点的百度或新浪财经等。　　华南一位大数据指数基金经理告诉经济观察报，大数据跟投资的相关性大小对最后出来的指数产品的影响并不是那么直接，还取决于它跟现有的模型匹配的程度有多大，“如果它在某一段时间的市场情况下我们觉得表现会好，会增加它的权重，有时候会降低。”　　大成基金首席战略官温智敏认为，原则上随着对大数据的应用能力的提升，大数据的权重会越来越大，“包括我们关于这支产品或者后续的产品方面在未来会把互联网的元素强化。”　　经济观察报了解到，大数据指数的选股模型的优劣取决与各家公募在量化投资领域的积累。仔细研究发现，来自各个互联网平台的数据只是选股模型中的一个因子，且所占的权重目前还不大，少则六分之一，多则三分之一。　　王德英表示，将大数据因子融入原有的量化模型中，考验的是模型的成熟度。包括大数据在内的各个因子的权重并不是固定的。不同因子如何调配才能优势互补，需要多年的运行经验才能总结出来，“模型经常要调整，哪个失效，要剔掉;要不断统计和优化。”　　这意味着大数据指数和传统被动管理型的指数有较大差异。通过多个因子策略的调整和权重优化，大数据指数可实现一定程度的主动管理。　　目前市面上的大数据指数基金多数是每月调一次仓。一位不愿具名的大数据指数基金的基金经理告诉经济观察报，现在大数据指数都是一个月一换仓，换手率比其它的主动管理型基金还是偏高一些。其进一步揭示了产品局限性和风险性，“主动管理型基金可以挑时间换仓，而我们每个月就定期这样去换，如果赶上时间点不好，大容量可能会容纳不下。”　　前述基金经理管理的大数据指数基金并没有设置最大的规模。其表示，“规模如果太大可能会影响一些调仓，尤其像现在股市不好成交低迷的情况。但是三十亿、五十亿正常规模的基金应该是没问题的，毕竟百只股票三千万、五千万，即使换仓一天换不了，拿三五天、一周来换的话也是很合理的。”　　不过，与主动型基金相比，大数据指数基金的管理费用低廉具有明显的竞争优势。一位业内人士认为，这也是策略指数能够在很短的时间内获得市场和投资者广泛青睐的一个重要原因。　　逆势而上 勇于创新　　温智敏告诉经济观察报，策略指数在国外很重要的一种策略就是等权重。传统的指数采用的是市值加权的方式，意味着更看重所谓市值较大的股票。而大数据指数则是在等权重的情况下，由模型中的多个因子去考量和选择。　　温智敏认为，现在经济转型的情况下，资本市场更加看重成长性股票。等权重的方式下选出了大量的小票，是有资本市场的判断逻辑在背后支撑。　　然而，先行者却在实践中发现了问题。倾向于小盘股的特点导致其收益不稳定。　　以最早成立的广发中证百度百发策略100指数基金为例，其募集金额曾高达23亿元，基金的成分股为100只，成分股中中小盘股占比较高。该指数策略采用等权重方式，以23亿元的募集金额来看，每只股票的配置资金为2300万元。值得投资者注意的是，中小盘股较多，当基金进行调仓时可能将产生一定的冲击成本。　　近几个月的震荡市中，受伤最大的是那些被认为代表转型方向，最有上升空间的小票。配置了小票的高仓位大数据指数基金，便在这一过程中遭遇了较大的回撤。百发100指数基金便是其中一员。　　百发100指数基金自去年运行以来，广发基金意识到该基金的规模局限性，广发基金大数据混合基金经理季峰表示，“假设在极端行情下，市场流动性匮乏，成分股大部分集中在小盘股上，后果就是交易过程中会产生巨大的冲击成本，对基金业绩造成影响。”　　高仓位，主动性差，作为第一波大数据指数基金的先行者，广发基金思考着如何更好地发挥大数据的优势。指数型产品碰壁之后，首只大数据主动量化基金广发大数据混合在解决问题的背景下诞生。记者发现，新发的广发大数据混合在仓位上更加灵活，为0~95%之间，而非百发100那样在任何时候都必须保持90%以上的仓位。　　在加权方式上，第二代大数据基金也做了改变，抛弃了等权的方法。广发大数据混合不再像此前那样按等权重买入，而是按照市值比例进行配置。季峰认为，由于加权方式采用类市值加权，因而基金规模不做任何限制，调仓的流动性风险和冲击成本将大幅降低。此外，在应对下跌趋势时，除了降低仓位，一旦展开趋势性行情时，该基金也会开股指期货空单对冲。　　股市行情震荡，让市场上基金的业绩表现分化。基金管理公司也开始从侧重指数型产品转型到侧重主动管理型产品。主动管理型能够在大数据选股的优势上结合择时对冲风险。以上是小编为大家分享的关于大数据基金逆势猛发 主动引入量化对冲策略的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

最近这几天，关于大数据的套路了又多了起来，那么在A股市场上，有哪些上市公司业务涉及大数据呢？这篇文章就跟大家聊聊这个话题。每日互动：公司主营利用大数据能力提供面向移动应用开发者的技术服务、面向广告主的移动互联网营销服务,以及面向其他垂直领域客户的数据服务。天下秀：公司自主研发建立的 WEIQ 新媒体大数据系统是天下秀主营业务的基础。公司在多年的新媒体营销服务实践中，不断积累新媒体营销经验和数据，为实现精准广告投放开发了“大数据挖掘智库系统”，进行高效的撮合，实现营销广告精准投放，提升广告转化效果，并建立行业数据监测及价值评估体系，具有行业领先性。奥飞数据：国内互联网持续快速发展，IDC业务需求也相应快速增长，为抢占市场和增强公司盈利能力，公司继续加紧互联网数据中心的建设、扩容和规划，为各类有IDC业务需求的企事业单位提供IDC和其他互联网综合服务。启明星辰：子公司合众数据专注于大数据处理技术和安全数据交换产品研发与销售的专业信息安全厂商,掌握了目前国内最先进的数据镜像复制技术,支持各种主流数据库,可以无干扰获取数据,广泛应用于大数据的采集、复制、集中及灾备等领域。富春股份：公司始终重视大数据领域的布局和发展。公司此前通过投资参股成都海科时代科技、国信优易数据等大数据研究及平台科技公司，巩固通信网络技术服务领域的领先优势和“数字中国”、智慧城市等建设的基础平台优势。综合以上，就是几家，在A股市场上，业务涉及大数据的上市公司，希望这篇文章能给大家带来帮助！

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牧原最近新闻有点多：前三季度扭亏为盈、三季度大赚82亿、配合稳价保供工作加大出栏、停止向二次育肥客户售猪、目前在建养殖产能约600万头、通榆牧原“400万头生猪屠宰项目”竣工投产、出资4500万增资新能源科技公司、出资4亿设立4家粮食贸易子公司细看会发现，牧原涉足的领域又增加了。此前，牧原还出资与中牧股份成立合资公司，布局兽药板块。其实，不只是牧原，业内大多数猪企都在布局其他板块业务。可以说，近两年，大多数猪企已经不再“专心”养猪了。猪企内卷：全产业链竞争加剧当前，饲料、屠宰、预制菜、光伏、粮食贸易等热门行业总能看到一些大型猪企的身影。其实，猪企涉足的板块远不止这些。先来说说常见的养猪上中下游板块。今年以来，豆粕价格高涨带动饲料经历了多轮涨价，养猪人叫苦不迭。在业内讨论饲料成本上涨时，牧原表示，公司没有外购饲料，全部由内部饲料厂生产。据透露，2021年，牧原已经生产了低蛋白低豆粕饲料约1587万吨，覆盖的生猪规模达到了4000万头。温氏目前的业务也涉及了饲料生产，产出的饲料基本为自用。正邦、新希望、大北农、傲农、天邦等企业的饲料板块更是重点业务。不止饲料生产，猪企的产业链还在往更上一层延伸。2020-2021年，牧原在黑龙江、辽宁、山东、安徽等地区成立了多家粮食贸易公司，如今还要新设立4家粮食贸易子公司，至此，牧原将有16家公司涉及粮食板块。2022年9月，正邦科技与湖北省粮食有限公司达成战略合作，布局饲料原粮业务。新希望六和在厦门思明的供应链公司，可满足其国内进口粮食需求及对外贸易，预计年进口粮食可达300万吨。受去年猪价低谷的影响，猪企对屠宰产能布局也越发积极。今年年初，牧原预计2022年底屠宰产能将达到3700万头。温氏股份表示现阶段共有广东、江西、江苏和内蒙古等4个屠宰项目投入运营，合计年屠宰产能达350万头左右。今年上半年，新希望屠宰生猪达135万头，同比增加65万头，增幅为93.6%。天邦食品表示阜阳屠宰场的设计产能为500万，后续产量增加还需一个过程。除了养猪直接相关的产业布局，我们再来说说猪企鲜见的板块布局。新希望六和除了常见的饲料、养猪、肉禽、食品板块外，其实从2016年起就开始布局供应链金融，其旗下的四川新网银行是全国三家互联网银行之一。新希望六和还组建了数字农业研究院、智慧物流公司等。而牧原除了是“猪茅”外，涉及的板块还有石油、计算机等。2021年5月，牧原物流出资40%，与当地一家国企与一家央企成立了石油天然气有限公司，从源头控制上了运输最大的燃油成本。同年12月，牧原斥资1亿成立了河南牧原云计算技术有限公司，专业从事大数据、人工智能等前沿技术研发，赋能智能化养猪。要说明的是，以上均为不完全统计数据，猪企实际涉及的范围可能更广。猪企为何要大力扩张产业链？大家都知道，养猪是一个周期性很强的行业。就拿2018年这一轮猪周期来说，我国生猪产能经历了暴涨暴跌，猪价也跟着大起大落。2021年受低猪价高成本的影响，不少散户被淘汰出局，绝大多数猪企都处于深度亏损的状态。布局产业链则可以改善这一局面。首先，上游产业链延伸可助力猪企强化成本控制能力。今年以来，养猪成本一路高升。根据《2022年8月份全国饲料生产形势》数据，今年1-8月份育肥猪的配合饲料和浓缩饲料平均价分别为3.65元/公斤、5.56元/公斤，分别累计同比增长6%和6.5%。布局粮食板块和饲料业务，可以从源头提升控价权，规避部分粮价波动带来的风险，达到降本的目的。其次，下游产业链布局则可以对冲猪价下跌的风险。养殖-运输-屠宰-销售，四个环节中，从养殖直接到销售，可以省掉中间商运输带来的成本，尤其是猪价处于低谷的时候，能适当缓解对养猪企业的整体影响。但是，受高成本投入以及我国屠宰行业产能利用率低等影响，下游产业链布局出成果是一个长期的过程，短期投很难看得见利润。另外，全产业链布局是增强企业综合实力与竞争力的重要环节。从前端饲料到后端屠宰再到冷链销售，把养殖整个环节的控制权都攥在手里，毫无疑问可以养殖利润最大化。而且多环节发力能够消解掉某一环节的周期涨跌带来的利润损失，提升应对猪周期的能力。结语我国养猪业已经脱离了脏乱差的局面，迈向了精细化管理的时代，养殖企业之间的竞争也不再仅限于谁家出栏的猪多，还要看谁成本低、疫病少、成活高。当下，国内猪企正在全力布局，力争做到生猪养殖、屠宰、加工、配送、销售全产业链发展，甚至还在单一环节的成本控制上发力，这对整个行业进一步向前是十分有利的。可以预见的是，未来的猪企会以猪为起点多方发散，行业发展将也具有更多的可能性。您认为未来养猪业会不会出现“全能型猪企”呢？欢迎留言讨论！

随着大数据接踵而来和企业云部署的加速，各种app也是不断收集我们的个人信息，网络安全在这时候就显得极其重要。提高网络技术供应链的安全性的方法，今天给大家分享关于一个网络安全的优质企业，他的名称是美亚柏科。在正式分析美亚柏科之前，云计算行业龙头股名单我已经整理好了现在分享给大家，点开便能浏览：宝藏资料：云计算行业龙头股名单一、从公司角度来看公司介绍：电子数据取证和网络信息安全产品及相关服务都被归纳为美亚柏科的主营业务。公司的主要产品包括：网络空间安全产品、大数据智能化平台、网络开源情报、智能装备制造。它在国内，是属于先锋的电子数据取证与网络信息安全产品提供商。下面我们来谈谈这家公司的好处。优势一、国内电子数据取证领域龙头，以数据安全为核心打造网络空间安全防护体系存证云是公司的主要产品，他是"公证 鉴定"电子证据综合服务平台，以""互联网 司法鉴定"服务平台为基础，电子证据采集、固定、应用的闭环得以实现。目前，公司正在由事后"电子数据调查取证"向事中"审计"及事前"防护"推进，致力于打造云、网、端、边的360度网络空间安全防护体系。公司一直是国内电子数据取证领域的行业巨头，网络空间安全及大数据信息化专家，致力于为国内各级司法机关和行政执法部门实现社会治理和政务信息化服务，配置电子数据取证设备和对应的网络信息安全解决方案。优势二、从公安大数据延伸到城市大数据，助力新型智慧城市建设以公安大数据中台的成功经验为依托，公司创造了行业级产品"乾坤"大数据操作系统，并提供大数据智能化解决方案。同时，公司借助大数据治理等核心技术为根基，创建新型智慧城市事业部，依附城市公共安全平台、公安大数据、应急大数据等项目经验和技术，创造"1+5+N"顶规方案，抢抓发展机遇期，打造服务新型智慧城市的生态体系。因为篇幅的局限性，跟美亚柏科相关的深入报告和风险提示，我整理在这篇研报当中，点击进去就能直接查看：【深度研报】美亚柏科点评，建议收藏！二、从行业角度来看数字经济正在迅猛发展，我国在网络安全方面的投入也不断增强。由BCS2021整理发现，在2020年我国网络安全产业规模已多于1700亿元，不仅年均增速超过15%，而且较2015年还翻了一番，远高于9%的全球平均的水平。另据工信部今年编制的《网络安全产业高质量发展三年行动计划》（2021-2023年）》征求意见稿，2023年我国网络安全产业规模超过2500亿元；比如电信这样的重点行业网络安全的投资在信息化总投资中占比至少10%以上。依据预测，未来十年我国网络安全行业的增速将保持在25%以上，十年之后，市场规模的数值肯定要超过1.4万亿元，领头企业会等到巨大的发展机会。总体来讲，我认为美亚柏科公司作为数据取证领域的龙头企业，有机会在此行业快速发展时期从中获取不小的红利。但是文章没有超前性，如果想要对美亚柏科未来的态势有更多的了解，链接已经备好，会有专业的投顾在股票诊断方面给你帮助，看下美亚柏科现在行情是否到买入或卖出的好时机：【免费】测一测美亚柏科还有机会吗？应答时间：2021-12-09，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

据了解，汇纳科技成立于2004年，于2017年A股上市，是人工智能和大数据行业应用服务商。汇纳科技综合运用ABI（AI+BigData+IoT）技术为购物中心、品牌零售等客户提供数据采集、数据管理和数据运营服务。目前已服务2000+购物中心和50000+品牌零售店，是国家商务部“新消费试验基地”战略合作方。百度能查到相关资料的。

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　　南方大数据100指数基金(001113)成立于2015-04-24，6月28日逢周末，基金净值只能参考前一交易日，2015-06-26 基金净值1.0437元， 　　

　　南方大数据100指数基金(001113)成立于2015-04-24，6月28日逢周末，基金净值只能参考前一交易日，2015-06-26基金净值1.0437元，　　

南方大数据100指数基金（基金代码001113，高风险，波动幅度较大，适合较激进的投资者）2015年6月3日单位净值为1.3021元。

基金名称 南方大数据100指数证券投资基金基金简称 大数据100基金主代码 001113基金运作方式 契约型开放式基金合同生效日 2015年4月24日基金管理人名称 南方基金管理有限公司基金托管人名称 中国工商银行股份有限公司基金登记机构名称 南方基金管理有限公司公告依据 《南方大数据100指数证券投资基金基金合同》、《南方大数据100指数证券投资基金招募说明书》申购起始日 2015年5月28日赎回起始日 2015年5月28日转换转入起始日 2015年5月28日转换转出起始日 2015年5月28日2 日常申购、赎回、转换业务的办理时间本基金自2015年5月28日起开放日常申购、赎回、转换转入和转换转出业务。

中国有几家公司取得大数据云计算服务的牌照？云服务资质认证牌照企业已达14家 云计算市场飞速发展阿里云计算有限公司、腾讯云计算（北京）有限责任公司、北京百度网讯科技有限公司、上海福虎信息科技有限公司、浙江帕摩数据科技有限公司、上海优刻得信息科技有限公司、上海有孚网络股份有限公司、鹏博士电信传媒集团股份有限公司、中企网络通信技术有限公司、北京三快云计算有限公司、网宿科技股份有限公司、北京联想调频科技有限公司、上海蓝云网络科技有限公司、宁夏西云数据科技有限公司

总公司与分公司。2022年11月9日，鹏博士电信传媒集团股份有限公司成立了鹏博士大数据有限公司。二者的关系为总公司与分公司的关系。

未来大数据应用的六大趋势：1、区块链技术区块链是计算机技术的新应用模式，包括分布式数据存储、共识机制、点对点传输、加密算法等等。区块链技术是指全民参与记账的方式。所有系统后面都有数据库。可以将数据库看作是一个大账簿。现在各自记着自己的账。2、智慧城市智能城市是利用信息和通信技术手段检测、分析、集成城市运营核心系统的关键信息，智能地应对包括民生、环境保护、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求。其本质是利用先进的信息技术为城市人民创造更好的生活，促进城市的和谐和可持续发展。随着社会的发展，未来城市承载人口也会越来越多。目前我国正处于城市化加速时期，部分地区的“城市病”问题日益严重。建设智慧城市已成为当今世界城市发展一个新的趋势。3、虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术拟现实技术是一种可以体验虚拟世界的仿真系统，它利用计算机生成模拟环境，使用户沉浸在环境中。比起VR，AR它不是单纯被创造出来的。现实是我们肉眼能看到的东西，耳朵能听到的东西，皮肤能识别的东西，所在的世界。从广义上说，在现实基础技术上，添加相关、附加内容，就可以说是增强现实。4、物联网物联网就是所有物品都可以通过信息传感设备连接到互联网上，进行信息交换，物品与物品紧密相连，实现智能识别和管理。物联网是新一代信息技术的重要一部分，也是信息时代的一个重要发展阶段。5、语音识别技术语音识别是一门跨学科的学问。近些年来，语音识别技术有了明显的发展，开始从实验室进入市场。语音识别技术将进入产业、通信、家电、医疗、汽车、电子、家庭服务、消费电子产品等多种领域。语音识别技术包括信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声系统和听觉机理、人工智能等。语音识别是一种通用的无屏幕接口，可以快速集成到各种工具中，在智能设备和手机中非常有用。6、人工智能(AI)人工智能，英文缩写为AI。是研究、开发、开发用于模拟、扩展和扩展的智能的理论、方法、技术和应用系统的新技术科学。更懂消费者的数字营销服务点亮工场查看人工智能需要接受教育，需要输入大量信息才能进化，从而产生意想不到的结果。AI有很大的影响，比如媒体行业，现在电脑和机器人可以生产好文章，一个小时几百篇，成本也很低。AI可以对经济发展产生很大影响，很多知识产业和白领职业也可以被机器人取代。大数据已经成为时代发展的必然产物，大数据正在迅速渗透到我们的日常生活中，在衣食住行的方方面面都有体现。大数据时代，所有的可量化，所有的可分析。

日前，智慧城市方案提供商长威 科技 科创板IPO获得上交所受理。公司成立于2000年，20年来扎根福建，积累了大量智慧城市领域信息技术服务经验。 此次上市，公司拟募集2.81亿元，将投入新一代智慧应急管理平台、智慧城市公共支撑能力平台等项目，公司目标5年内在数据要素应用服务领域的应用创新和服务方面达到全国领先水平，成为国内大数据高端应用领域的顶尖企业。 业务集中于福建省 长威 科技 是一家从事智慧城市建设的信息技术企业，专注于智慧治理、智慧应急、政务民生等领域开展业务，为各级党政机关、金融、企业等客户提供集智慧应用开发、系统集成服务、运维和技术服务于一体的综合信息技术服务。公司以智慧应用开发带动系统集成服务、运维和技术服务，由此实现公司的规模化发展。 长威 科技 最早为硬件平台系统集成商，2002年，公司承接了“兴业银行视频会议系统”项目，在系统集成领域迈出了重要一步。2003年，公司承接了“福建省政务信息网龙岩市横向接入网工程”，成为公司积极参与“数字福建”建设的起点，也为公司在政务行业系统集成领域开拓了新的市场。 从2017年起，长威 科技 通过承建各类数据类和智慧应用型项目，认识到数据对智慧城市建设的重要性，开发了基于核心技术的“数字操作平台”，并在此基础上开发了“智慧治理”“智慧应急”“政务民生”等系列智慧应用产品。 2017年长威 科技 承建了“福建省政务服务APP统一平台”（闽政通APP）。“闽政通APP”获“2017中国信息化和软件服务业年度智慧城市最佳创新产品奖”“2019省级十大数字政府优秀创新案例”等多项奖励。在2020年疫情期间，“闽政通APP”对企业复工复产和民众出行保障等方面发挥了重要作用。“闽政通APP”在全国25个已建省级移动政务服务平台服务能力排名中位列第3名，截至2020年8月，注册用户量已突破3000万，月活跃用户超过1600万。 从收入结构来看，目前福建市场为公司最主要的市场。报告期内（2017年至2019年及2020年上半年），长威 科技 来自福建省内的业务收入占比分别为93.22％、93.72％、85.08％和72.28％。长威 科技 表示，在未来发展规划中计划在稳定福建省内市场的基础上着重开拓省外市场，以分散业务区域集中的风险，但如果公司未来不能顺利拓展福建省外市场，将对公司的持续成长产生较大影响。 瞄准智慧城市需求 长威 科技 表示，智慧城市行业需求正稳步增长。据了解，2019年，我国城市化率达到60.60％，总人口达14亿，预计到2030年，我国城市化率将超过75％，城市管理者面临着日益严峻的挑战。目前，我国智慧城市建设取得很大进展，智慧城市建设规模位于世界前列。2018年，我国全部副省级以上城市、76％以上地级市和超过32％的县级市，总计大约500座城市已明确提出或正在建设新型智慧城市。智慧城市在我国的发展实践，不断丰富着城市智能化的内涵。 IDC数据显示，截至2018年，我国智慧城市技术投资规模为200.53亿美元。2023年我国智慧城市技术投资规模预计将达到389.2亿美元，年均复合增长率为14％。 长威 科技 称，公司已经形成了包括智慧业务支撑、数据智能作业和数字化融合赋能三大类核心技术。根据业务场景赋能的需要，公司的核心技术直接应用于公司智慧治理、智慧应急、政务民生等领域的智慧应用开发和运维服务，以实现核心技术与产业深度融合。 公司此次IPO拟募集资金2.81亿元，将投入新一代智慧应急管理平台、智慧城市公共支撑能力平台、研发及测试中心升级建设。 长威 科技 称，在智慧城市领域的项目建设中，公司积累了大量大数据、人工智能等技术的研究成果，未来，公司将抓住数字经济发展的市场机遇，加大大数据、人工智能、物联网、区块链、时空信息等技术在“数据治理、数据智能、数据流通”方面的应用研究和产品研发投入，通过数据智能技术为智慧城市各业务领域应用提供更智能、更全面的业务算法模型。同时，公司将持续提升智慧应用开发与技术服务的标准化、规范化水平，从而在应急管理、城市治理、政务服务、民生服务等主要业务领域为客户提供更智能、更智慧的产品和解决方案。 公司的目标是“根植福建、立足海西、辐射全国”，争取5年内在数据要素应用服务领域的应用创新和服务方面达到全国领先水平，成为国内大数据高端应用领域的顶尖企业。 电子信息集团持股并为大客户 长威 科技 表示，报告期内，公司收入分别为3.25亿元、3.66亿元、3.81亿元和1.97亿元，毛利率分别为29.12％、35.36％、40.72％和30.72％，归母净利润分别为3068.60万元、4552.73万元、5109.18万元和581.71万元。 与榕基软件、辰安 科技 、恒锋信息、南威软件、易华录等可比上市公司相比，长威 科技 的收入规模和资产规模较小。在研发方面，报告期内，长威 科技 研发费用占营收比例分别为6.42％、5.77％、6.96％和7.70％，与上述公司水平相当。 长威 科技 经营活动现金流量净额从2018年起转为负数，2018年、2019年和2020年上半年分别为-4302.20万元、-932.60万元和-5948.95万元。公司解释称，2017年公司净利润与经营活动产生的现金流量净额差异不大，公司经营业绩基本上可以以现金方式收回。但2018年、2019年，公司应收账款增加较多，并逐步在注重发展智慧应用开发等知识密集型业务，有关成本主要构成是员工的薪酬、社保、差旅费等刚性现金支出，付款周期极短，公司在推动此类核心业务规模增长的背景下，成本增加产生的现金支出往往在短时间内发生，但销售收款受下游客户的影响相对支出有所滞后。2020年上半年，公司经营活动的现金流量净额为负，主要是因上半年受到疫情影响，有关政府类项目客户的付款进度有所延缓，进一步影响了经营活动现金流入。 在客户方面，兴业银行、福建国资旗下的福建省电子信息（集团）有限责任公司（简称“电子信息集团”）等在报告期内均位列其前五大客户。而电子信息集团还是长威 科技 第二大股东。 截至招股书签署日，电子信息集团持有公司股份1046万股，占公司发行前总股本的18.22％。此外，深创投持有公司股份329万股，占公司发行前总股本的5.73％。 本文源自中国证券报

——2022年中国大数据应用市场发展现状及市场规模分析 互联网为大数据主要应用领域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。互联网大数据领域——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。——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。政府大数据领域——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。——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。金融大数据领域——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。——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。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》。

——2022年中国大数据行业市场规模与发展趋势分析 数据治理成为大数据发展的重要方向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：中国大数据产业发展历程 市场规模 细分市场格局 应用市场格局 发展前景预测等发展历程：十年来大数据产业高速增长，我国信息智能化程度得到显著提升我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起，“大数据”首次被写进我国政府工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显著提升。市场规模：2020年市场规模超6000亿 维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。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。市场格局——细分市场格局：软硬件占据行业主要市场目前，我国的大数据产业尚处于初级建设阶段，从市场结构来分，大数据产业可划分为大数据硬件、软件以及服务三类市场。根据《IDC全球大数据支出指南》，2020年中国大数据市场最大的构成部分仍然来自于传统硬件部分——服务器和存储，占比超过40%，其次为IT服务和商业服务，两者共占33.6%的比例，剩余由25.4%的大数据软件所构成。从软件角度来看，2020年中国最大的三个细分子市场依次为终端用户查询汇报分析工具(End-UserQuery, Reporting, and Analysis Tools)、人工智能软件平台(AI SoftwarePlatforms)以及关系型数据仓库(Relational DataWarehouses)，并且IDC预计，三者总和占中国整体大数据软件市场的比例接近50%。——应用市场格局：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。发展趋势与前景——发展趋势：数据治理成为大数据发展的重要方向——发展前景预测据赛迪顾问预测，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2027年我国大数据产业市场规模将接近18000亿元。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》。

行业内主要企业：用友网络(600588)、金蝶国际(00268)、东软集团(600718)、华胜天成(600410)、优刻得(688158)等本文核心数据：中国云计算行业市场规模、中国云计算行业企业市场份额2021年我国云计算市场规模超3100亿元在我国，云计算市场从最初的十几亿增长至目前的千亿规模，行业发展迅速。据中国信息通信研究院披露的数据显示，2017-2019年期间，我国云计算行业的市场规模增速均在30%以上，呈高速增长态势。2020年，我国经济稳步回升，云计算市场呈爆发式增长，云计算整体市场规模达2091亿元，增速56.7%。2021年中国云计算市场规模达到3102亿元，增速48.4%。公有云占比接近60%从细分市场来看，公有云市场占比逐年提升，2021年我国公有云市场占比最高，达59.7%。我国IaaS市场最为成熟从公有云细分市场来看，与全球发展现状不同的是，目前，我国云计算以IaaS(基础设施即服务)市场的发展最成熟。2020年，我国公有云IaaS市场规模达到895亿元，占公有云市场规模比重达70.09%，受新基建等政策影响，IaaS市场持续攀高。同时，参考全球云计算市场发展现状，我国SaaS(软件即服务)市场将有极大的发展潜力，2020年，公有云SaaS市场规模达279亿元，占比21.85%。2021年，我国公有云SaaS市场规模占比22.82%，IaaS占比62.14%。阿里云市场份额最高中国云计算产业各领域主要领先厂商主要如下：从厂商市场份额来看，据中国信息通信研究院调查统计，阿里云、天翼云、腾讯云占据公有云IaaS市场份额前三，华为云、光环新网(排名不分先后)处于第二集团;阿里云、腾讯云、百度云、华为云位于公有云PaaS市场前列。注：截至2022年6月，中国信通院尚未发布2021年数据。更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国云计算产业发展前景预测与投资战略规划分析报告》

‎作‎为‎国‎内‎领‎先‎的‎时‎空‎大‎数‎据‎和‎数‎字‎孪‎生‎产‎品‎及‎服‎务‎提‎供‎商‎，‎零‎点‎有‎数‎参‎股‎公‎司‎相‎数‎科‎技‎至‎今‎已‎参‎与‎国‎内‎数‎十‎个‎城‎市‎的‎智‎慧‎城‎市‎项‎目‎和‎近‎百‎家‎企‎业‎数‎字‎化‎项‎目‎的‎建‎设‎，‎也‎是‎北‎京‎冬‎奥‎会‎的‎技‎术‎及‎服‎务‎提‎供‎商‎之‎一‎。‎相‎数‎科‎技‎基‎于‎H‎u‎b‎b‎l‎e‎时‎空‎大‎数‎据‎引‎擎‎、‎R‎A‎E‎实‎时‎计‎算‎引‎擎‎和‎S‎p‎a‎c‎e‎o‎j‎o‎时‎空‎渲‎染‎引‎擎‎等‎核‎心‎技‎术‎，‎提‎供‎的‎城‎市‎运‎行‎指‎挥‎系‎统‎能‎实‎现‎对‎城‎市‎安‎全‎运‎行‎的‎全‎天‎候‎全‎时‎段‎监‎测‎管‎理‎。‎相‎数‎科‎技‎利‎用‎数‎字‎孪‎生‎与‎时‎空‎数‎据‎技‎术‎打‎造‎虚‎实‎高‎度‎协‎同‎的‎数‎字‎世‎界在‎数‎字‎政‎府‎、‎智‎慧‎文‎旅‎、‎智‎慧‎运‎营‎等‎场‎景‎均‎有‎应‎用‎。

零点有数与相数科技举行“数创∞图景”战略合作与新产品发布会。零点有数作为国内首家基于城市问题场景，汇集数据、应用智能分析算法提供数字化解决方案的上市公司，与时空大数据及数字孪生技术服务商相数科技强强联手，宣布正式开启双方的深度战略合作——“无穷计划”，并发布该计划的首个产品——新一代城市大脑NewCity。

大数据产业产业链全景梳理：从基础支撑到融合应用，产业范围广泛大数据产业上游是基础支撑层，主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件供应，此外，相关云计算资源管理平台、大数据平台建设也属于产业链上游;大数据产业中游立足海量数据资源，围绕各类应用和市场需求，提供辅助性的服务，包括数据交易、数据资产管理、数据采集、数据加工分析、数据安全，以及基于数据的IT运维等;大数据产业下游则是大数据应用市场，随着我国大数据研究技术水平的不断提升，目前，我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。大数据产业上游基础设施具体包括IT设备、电源设备、基础运营商及其他设备，相关代表企业华为、中兴通讯、艾默生、三大运营商等。中游大数据服务领域可以细分为数据中心、大数据分析、大数据交易与大数据安全等子行业，相关代表企业包括宝信软件、数据港、久其软件、拓尔思、上海数据交易中心、贵阳大数据交易所与华云数据等。在下游应用市场，我国大数据应用范围正在快速向各行各业延伸，除发展较早的政务大数据、交通大数据外，在工业、金融、健康医疗等众多领域大数据应用均初见成效。大数据产业产业链区域热力地图：我国大数据企业多分布在东部沿海地区根据企查猫数据，截止2021年9月22日，全国大数据产业中“存续”及“在业”的企业共有61799家，多集中分布在东部沿海地区。其中，广东省的大数据企业最多，高达9246家;其次是江苏省，大数据企业数量达到5106家;中部地区的陕西大数据企业数量也较多，为4419家。从代表性企业的区域分布来看，目前我国大数据行业代表性公司主要分布在京津冀、珠三角与东部沿海等经济发达地区，行业龙头企业易华录与美亚柏科分别位于北京市与福建省。大数据产业国家综合试验区分布2016年，我国先后批复建设8个国家级大数据综合试验区，分别包括贵州国家大数据综合试验区;京津冀、珠江三角洲两个跨区域类大数据综合试验区;上海、河南、重庆、沈阳等四个区域示范类综合试验区;内蒙古大数据基础设施统筹发展类综合试验区。大数据产业国家综合试验区地域分布情况如下：注：统计的企业为公布相关产能/产量数据的上市企业，未公布具体产能/产量数据的上市企业未纳入统计中。大数据产业企业代表性投资事件2017年以来，大数据产业企业的投资动向主要包括收购公司拓展业务、通过对子公司增资的方式投资大数据生产基地项目。大数据产业企业代表性投资事件汇总如下：—— 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》

龙头股票有：1、宝信软件：宝信软件秉持“智慧化”发展战略，积极投身“新基建”与“在线新经济”，加快融入“双循环”新发展格局。公司近日发布2021年半年度业绩预增公告，预计2021年半年度实现归属于上市公司股东的净利润与上年同期相比，增加2亿元到2.8亿元，同比增长30.4%到42.5%。2、数据港：数据港的主营业务为服务业、IDC解决方案、云销售，占营收比例分别为：96.33%、0.74%、0.03%。公司4月28日晚间发布一季度业绩公告称，2021年第一季度营收约2.63亿元，同比增长51.18%；净利润约3272万元，同比增长11.59%；基本每股收益0.14元，同比增长0%。龙头股指的是在某一时期在股票市场的炒作中对同行业板块的其他股票具有影响和号召力的股票，龙头股的涨跌往往对其他同行业板块股票的涨跌起引导和示范作用。在股票市场中，龙头股并不是一成不变的，龙头股的地位往往只能维持一段时间。因此，投资者可以通过观察行业和概念中的股票表现来检验股票是否属于该行业或概念的龙头股。拓展资料：大数据(big data，mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据概念股：博彦科技、华平股份、省广股份等。大数据概念板块简介： 大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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。大数据通过对海量信息的收集、处理和展示，使人们第一次可以无限接近真实地了解现有资源的配置情况，从而指导进一步的发展。数据资源是大数据产业的源头和基础，对于数据资源的采集和积累，将成为大数据企业争夺的焦点。

珠江从化大数据中心位于广州市从化区九龙镇清新大道1号科学城。根据查询百度地图可知，珠江从化大数据中心（从化数据港）位于广州市从化区九龙镇清新大道1号科学城，地理位置十分便利，距离广州市中心仅约40公里，交通出行方便。该数据中心是由广东省政府和广州市政府合作打造的大型信息技术产业基地，旨在发展大数据、物联网、云计算等数字经济产业，为经济发展提供强有力的支持。

好。1、工作环境好。在张北大数据公司上班拥有独立的岗位，环境十分清净。2、福利待遇好。在张北大数据公司上班拥有五险一金、住行补贴等福利待遇。

大数据行业市场规模保持高速增长随着互联网技术的快速发展，我国大数据产业也发展迅速。根据中国信息通信研究院对大数据相关企业的调研数据，近年来我国大数据产业规模稳步增长。2016-2019年，短短四年时间，我国大数据产业市场规模由2841亿元增长到5386亿元，增速连续四年保持在20%以上。根据近年来大数据行业市场规模增长态势，2020年大数据行业规模约为6670亿元。10-100人的小型企业占主导我国目前大数据领域的企业超3000余家，而超70%的大数据企业为10人至100人规模的小型企业，中小企业在产业蓬勃发展过程中发挥着重要作用。随着全球经济形势的变化和行业政策的实施，大数据中小企业面临的外部市场环境和依托的基础设施也发生重大变化从而影响企业规模分布。地域上以北上广为主根据信通院统计，我国大数据企业主要分布在北京、广东、上海、浙江等经济发达省份。受政策环境，人才创新，资金资源等因素影响，北京大数据产业实力雄厚，大数据企业数量约占全国总数的35%。广东和上海市场环境开放，产业布局上以科技创新为重点，大数据相关企业布局较多，广东省大数据企业数量占比为18%，上海市占比为16%。行业应用领域丰富根据信通院对行业大数据应用相关企业统计整理。下图显示出行业大数据应用企业涉及的行业分布。从图中可以看出，金融、医疗健康、政务是大数据行业应用的最主要类型。除此之外依次是互联网、教育、交通运输、电子商务、供应链与物流、农业、工业与制造业、体育文化、环境气象、能源行业。企业服务为主要融资领域从融资细分领域分布来看，大数据行业融资企业分布在近20个领域，大数据行业迎来历史新机遇，在企业服务、医疗健康、金融等垂直细分领域的大数据应用展现出巨大潜力。大数据产业增量蓝海市场正在逐步打开，截止到2019年，企业服务领域的企业获投占比最高62%，金融行业次之为13%，健康医疗为8%。随着互联网与移动互联网的进一步普及渗透，以及IT基础设施的逐步完善，企业服务市场仍将继续扩大。

1、大数据中心则是指一个用于存储、处理和分析大数据的数据中心。大数据中心的规模通常很大，需要使用高度并行化的计算和存储技术，以应对大数据量、高速度和复杂性等方面的挑战。2、数据港是指为大规模集中式的数据存储、管理和处理而建立的物理场所。数据中心通常由大量的服务器、网络设备、存储设备等组成，用于支持企业级应用的运行，例如企业资源规划、在线交易系统、在线视频等。

美国作为全球最强大的国家，在全球拥有很多盟友，紧紧地跟随着美国。在美国众多小弟中，最核心最强大最忠实的盟友有两个：英国和日本。英国和日本分别位于欧洲和亚太地区，也是全球最重要的核心地区。 那么美国这两个最重要的盟友综合实力到底如何呢？以下通过32组大数据对比中国和英国日本的综合实力。 以下是下期，前面还有一期上期 13.中国英国日本大数据----石油储备量 （中国国内石油消耗大，产量少，70%以上靠进口，石油进口路途远，难度大，中国石油严重依赖进口，2021年中国约70%~75%的石油资源来自进口，中国是世界上最大的石油进口国；以美国为首的西方国家指着很多中东石油产油区储备了大量的石油，并能随意操控油价，储备了大量的石油，日本和英国紧紧追随美国，大量进口并储备了大量的石油资源） 14.中国英国日本大数据----进出口贸易额 （2020年中国进出口贸易额已经位列世界第一，几乎能生产并出口所有种类的商品；美国进出口贸易量3.84万亿美元，仅次于中国排名第二；美国主要出口一些高 科技 产品，实力仍然很强劲；英国主要先进产业有生物技术，化学业，电子工业，金融业；日本主要先进产业有 汽车 工业，银行金融业，奢侈品行业；2020年中国的进出口贸易量是英国的3.26倍，是日本的4.52倍） 15.中国英国日本大数据----外汇储备 （外汇准备主要就是储备美元，美元是全球通用货币；截止2020年末，中国的外汇储备排名世界第1，日本排名第2，瑞士排名第3；作为美元的制造者，美国本身不需要大量的外汇储备；近些年来，随着中国人民币的崛起和广泛应用，中国等国所持有的美元外汇储备正在逐步减少，与最高峰时已降低了20%左右；外汇储备与国家的进出口贸易密切相关，现在国际贸易仍旧大多以美元结算，作为2020年世界贸易额第一的中国，外汇储备相对来说也是最多；英国日本都是全球发达的经济强国，也有较多的外汇储备；截止2020年末中国的外汇储备是英国的15.1倍，是法国的2.2倍） 16.中国英国日本大数据----黄金储备 （黄金储备指一国货币当局持有的，用以平衡国际收支，维持或影响汇率水平，作为金融资产持有的黄金。它在稳定国民经济、抑制通货膨胀、提高国际资信等方面有着特殊作用。世界各国都有一定数量的黄金储备，会根据需要增加或者减持。各国都有很大一部分黄金储备存储在美国。美国拥有黄金储备8133吨，排名第一，遥遥领先其他国家。近些年中国在逐步减少外汇储备增加黄金储备。截止2020年中国的黄金储备排名世界第6英国黄金储备310吨世界第17。由于清朝时期大量的金银财富被掠夺，中国目前的黄金储备量极其有限，远低于美国欧洲各国，近些年已经在缓慢提升中） 17.中国英国日本大数据----承担联合国会费量 （联合国会费分摊比例是根据各国的支付能力确定的，每三年会调整一次，参考的是一个国家过去6年里的国民收入，目前中国分摊数量排第二，仅次于美国，日本第3，英国第5,；2020年中国承担联合国会费量是美国的54%，是英国的2.62倍，是日本的1.40倍） 18.中国英国日本大数据----人均预期寿命 （人均预期寿命来源于世界卫生组织官网，随着中国的崛起，人民的生活富裕，医疗水平提高，中国人均预期寿命已大幅提升，新中国成立70年来，我国医疗卫生事业取得显著成就，医疗卫生资源总量和质量、医疗服务水平和服务能力、群众就医便利程度等方面都发生了巨大变化，整体 健康 水平显著提高，居民人均预期寿命从1949年的35岁上升到2020年的77.1岁；但是目前与欧美日韩等国还有较大差距） 19.中国英国日本大数据----铁路总里程 （进入二十一世纪，中国的基建事业发展迅猛，铁路建设已经四通八达，目前拥有世界上最贯通的铁路网；英国的铁路起步比较早，早在19世纪初期就大规模的兴修铁路，当时中国还处于清朝；英国和日本是铁路最发达的国家之一，但是受国土面积辖制，总量并不多；截止2020年末中国铁路总里程是英国的8.81倍，是法国的6.21倍） 20.中国英国日本大数据----高铁总里程 （中国高铁起步较晚，之前很多技术都是引进德国和日本的，融会贯通，发展成自己的技术，目前高铁已经成为中国的一张名片享誉世界；英国日本拥有少量高铁；截止2020年中国高铁总里程比世界其他国家加起来还多） 21.中国英国日本大数据----高速公路总里程 （要致富，先修路，中国经济的发展造就了各地兴建公路，各地高速公路的发展又促进了经济的发展，目前全国各地已有四通八达的高速公路；英国和日本都数千公里的高速公路网，有最好最多的现代化高速公路；截止2020年末，中国高铁总里程是英国的43.2倍，是日本的20.5倍） 22.中国英国日本大数据----民航旅客吞吐量 （中国民航起步较晚，目前承担国内航班的飞机主要都是进口欧洲空客以及美国波音公司的，目前国产大飞机C919还在试航中，相信随着国产大飞机的投入运营，中国的民航产业一定会取得重大进步；英国所处的欧洲有欧洲空客飞机，航空业相当发达；日本是一个岛国，出行严重依赖航空业，所以日本的航空业相当发达，现在日本坐飞机就和中国坐高铁一样普遍；2020年中国民航吞吐量是英国的4.65倍，是法国的5.89倍） 23.中国英国日本大数据---- 汽车 保有量 （中国的 汽车 早期都是被日韩 汽车 ，德系美系4 汽车 所垄断，近些年来，国产 汽车 红旗，长城、比亚迪、长安、吉利、广汽等民族品牌逐渐崛起，相信以后会越来越好。英国主要 汽车 品牌有阿斯顿马丁，宾利、捷豹、劳斯莱斯、路虎、路斯特、迈凯伦、摩根、MG（名爵）,MG（名爵）等。英国豪车相信是很多男生的梦想之车，它的跑车很多都是限量版的。日本 汽车 品牌主要有丰田Toyota、本田Honda、雷克萨斯LEXUS、英菲尼迪INFINITI、铃木Suzuki，三菱等。日系车在中国公路上也很常见） 24.中国英国日本大数据----钢铁产量 (中国是钢铁产量第一强国，每年进口大量进口大量铁矿石，已经逐步从过去的粗加工转变为精加工，更多的高精度精密钢铁产品出口国外；英国和日本每年都会从中国进口大量的钢铁制品参与本国的基础建设；2020年中国钢铁产量是英国的150倍，是法国的12.6倍） 25.中国英国日本大数据----粮食产量 (中国以不多的土地养活了世界上最多的人口，进一步提高粮食产量，提升生产技术和生产效率，逐步从粮食进口大国到粮食自给自足甚至出口的新时期；日本英国的现代农业相当发达，农业设备规模化作业，很少的人就能有大量的粮食产量，但是面积少无法自给自足) 26.中国英国日本大数据----总发电量 （中国已从传统的火力发电，转变为风力，水力，核能全面发展的世界第一发电大国） 27.中国英国日本大数据----世界大学200强数量 （中国教育行业发展迅速，北京大学，清华大学，中国 科技 大学，复旦大学等一系列大学迎头进步，不断求索，在国际学术界取得一定的地位；英国的牛津大学，剑桥大学都是世界名校，日本的东京大学，早稻田大学也是享誉世界；英国和日本是中国留学生出国留学的主要国家之一，是中国留学生出国留学的主要目的地） 28.中国英国日本大数据----世界五百强企业数量 （随着经济全球化和中国经济的快速发展，中国涌现了很多巨无霸企业进入世界500强，世界五百强企业中美国数量排名第一，中国紧随其后排名第二） 29.中国英国日本大数据----东京奥运会金牌数 （东京奥运会上中国位列金牌榜第二名，仅仅比第一的美国少一枚；英国日本也是传统的 体育 强国；在即将到来的北京冬奥会上，期待中国运动健儿们取得更辉煌的成绩） 30.中国英国日本大数据----世界足球排名 （足球永远是中国人的伤痛，一次次地让国人失望，希望中国足球能够知耻而后勇，发愤图强奋起直追，取得进步吧；英国作为世界传统足球强国，实力远超中国；日本近些年足球进步神速，已经远远的将中国足球甩在身后） 31.中国英国日本大数据----新冠疫情（截止2022.1.24） （2020年开始爆发的新冠疫情是一场全球性的灾难，世界各国都饱受其害，中国最先遭遇，但是中国人民万众一心，及时遏制住疫情蔓延的趋势，成为全球的楷模，并且尽力给国外支援）

游戏行业的大数据分析管理作为国内最大的网页游戏和智能手机游戏的研发、运营和发行商之一，人人游戏的大数据价值发现从结构化数据集起步，逐步向非结构化数据集延伸。 在骄阳似火的七月，人人游戏的“词云”应用火热上线了。所谓“词云”，就是先对人人游戏玩家的在线聊天记录进行分词，汇总之后对玩家行为进行分析和展现。目前，“词云”已经在人人游戏的四款重点游戏中安家落户，随后有关玩家情绪的分析功能（通过关键词对应玩家的情绪指数）也将上线。人人游戏运营平台总监、数据中心负责人王坤表示，“词云”应用的上线是人人游戏对大数据的利用从结构化数据集向非结构化数据集延展的重要一步。 成立于2006年的人人游戏正在努力转型为一家跨PC、平板电脑和手机终端的多平台游戏研发、运营和发行商。从2007年推出第一款网页游戏《猫游记》至今，人人游戏一步步向着这一目标靠近。在此过程中，人人游戏坚持在“跨屏”技术创新领域的研发投入，同时也积极利用大数据技术优化整体业务运营。 目前，王坤所领导的30余人的技术团队正致力于从包括游戏日志、玩家行为数据、日常经营数据等在内的大数据集中寻找更好的数据利用和展现途经，同时他们还是大数据应用在企业内部营销推广的主力军。“我们要做每个员工的大数据分析，而不仅仅是数据中心的大数据分析。要做好游戏行业的大数据分析，构建360°的用户视图非常重要。”她说。 从0°到360° 2009年，人人游戏对于业务数据的利用还停留在汇总游戏日志数据，仅用于简单分析的阶段。而在2013年，人人游戏已经基本上完成了基于IBMCognos的BI系统整体建设。同时，其基于Greenplum社区版的分布式数据仓库也已初具规模。对人人游戏而言，这些都是获得360°用户视图的必要工作。而360°用户视图为其业务运营和决策所带来的价值则是实实在在的。 “BI系统主要是管理结构化的大数据，我们搭建了报表、行动和洞察三位一体的闭环系统，而不仅仅是一个报表系统。”王坤说。新的BI系统将人人游戏的业务模型更加清晰地呈现出来，对游戏业务覆盖用户获取、客户存留、客户付费的核心流程进行了优化，能够更准确地为业务决策提供参考。在报表设计方面，王坤所带领的技术团队坚持遵循MECE（mutually-exclusive and collectively exhaustive，即相互排斥而又集体穷尽）的分析原则，确保每张报表都有清楚的存在意义。同时，BI系统上线后，企业在开发和运维方面的投入也有所降低。 “从结构化大数据到非结构化大数据，数据分析范围和深度的扩展，让我们能够更准确地把握玩家的行为和需求。”王坤说。以“词云”应用为例，“炸金矿”是人人游戏旗下“乱世天下”这款游戏中玩家参与度很高的一个玩法，玩家需要邀请一定数量的友人帮忙炸矿来赢取金币。但在节假日期间，这款游戏的参与度通常都会下降。“通过‘词云"分析后发现，节假日期间‘求炸"成为玩家的聊天热词。我们也因此得知，并不是玩家不爱玩这个游戏，而是玩家在节假日邀请不到足够数量的友人帮忙炸矿。基于这样的分析，我们可以在节假日期间对游戏规则进行调整。”王坤说。 大数据的行业价值 “每个行业都会有自己的大数据故事。在游戏行业，大数据分析可能不会直接带来电商网站那样真金白银的收入，但其价值同样会体现在精准营销、客户体验优化等多个层面。”王坤说。她指出，全面的大数据分析能够有效提升玩家的留存率和转化指标，并且为游戏产品的研发提供指引。而个性化的精准营销同样与大数据分析紧密相关，像是针对不同性别、不同年龄、不同地域人群的广告精准投放，背后都要依靠基于360°用户视图的玩家特征分析。 王坤坦言，对人人游戏乃至整个游戏行业来说，大数据的管理与分析仍然是一件“体力活”。“大数据团队所面临的最大挑战是数据的整合，把多来源的结构化、半结构化和非结构化数据整合在一起，很多企业还没有做到。另外，在企业内部和外部找到大数据的消费者，向他们营销大数据技术，同样是一件艰苦的工作。”她说。

大数据是近些年来新兴发展起来的热词，随着互联网的普及，大数据的运用也越来越广泛。众所周知贵州是全国的大数据中心，身为一个贵州人，我想我对大数据在人们生活中的运用也有一定的发言权。在贵州，很多高校因为大数据的发展也纷纷新开设了和大数据有关的专业，比如贵州大学和贵州师范大学。而且这个专业也属于是热门专业了，每年这个专业招生名额也比较多，学校的教学资源给他们的也比较好。就拿贵州师范大学来说吧，他的大数据有关的专业就比较受重视，像我们其他专业的英语课还需要跑到公共教室去上，但在大数据技术专业上，他们有专门的外教到他们的学院去上课，从这之中就可以察觉到学校对这个专业的重视。大数据技术专业，从名字上就可以知道这个专业是一个实践性比较强的专业，但它并不是一个孤立的专业，而是和计算机息息相关。所以在贵州师范大学，大数据技术专业是归大数据与计算机专业管。从这之中我们也能了解到，要学习大数据，肯定就要学习计算机。这个专业以大数据时代为背景，主要就是研究大数据分析和方法，通过研究大数据能为各行各业的发展提供帮助，所以这个专业的就业前景还是很大的。1.政府首先说说，大数据在政府机关的发展吧。现在国家都在倡导建设“服务型政府”，要始终坚持为人民服务的宗旨，还要创新管理方式，为百姓提供跨省服务等等，这些目标要实现肯定就少不了大数据在其中的作用。所以要是学了大数据管理与应用专业，说不定也能成为政府工作人员，还带编制。2.企业这里的企业就有很多种，比如房地产、银行等各种各样的企业，这些企业要想更高速地维持企业内部的运转肯定也少不了大数据管理，到时候还怕学了大数据技术专业找不到工作吗？再加上这个专业的指向性又强，不是什么非此专业的人都能去做的，那竞争压力不就小了吗。所以，大数据应用还是很好的，唯一的不足之处就是它还属于一个新兴的专业，每个学校对于它的讲述还处于一种探索阶段，学习起来可能会比较麻烦。

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