大数据标准化白皮书2016|《2016年中国大数据交易产业白皮书》是什么部分发布

❶ 《2016年中国大数据交易产业白皮书》是什么部分发布

5月26日 ，由来数博会组委会主办、贵阳大自数据交易所承办的“2016中国（贵阳）大数据交易高峰论坛”在贵阳生态会议中心召开。会上，贵阳大数据交易所正式发布《2016年中国大数据交易产业白皮书》，聚焦大数据产业宏观环境及产业结构，深入分析市场规模、竞争格局，从15个行业入手，解读行业大数据应用及交易现状，多维度展望大数据产业发展趋势。

❷ 如何评价《大数据标准化白皮书》

居委会或者村委会

❸ 为破局而生，情报分析师决胜大数据

大数据时代，谁拥有数据，谁也就拥有财富。数据服务产业的发展，提高数据的应用水平，所离不开的关键核心都是专业的情报分析师。通常所说的大数据分为三种，企业数据、公权机构数据和开源网络数据。前两种可供挖掘和应用的价值有限，目前世界上各国所重视的都是开源网络数据。挖掘大数据价值，获取目标对象（人物、事件、机构、项目等）精确可靠的信息，需要经由情报分析师充分利用自身的技术、方法、经验和手段，建立和理清调查任务内在的逻辑关系，通过综合研判，才能从纷繁冗余的数据中找出价值。大数据是座挖不完的“钻石矿”，随着科学技术的发展，每个人的生活都与大数据息息相关，同时随着国家政策对于大数据等前沿技术的愈发重视，大数据行业已逐步形成了一个万亿级别的市场。截至2018年底，致力于打造“中国数谷”的贵州省会贵阳正推动大数据与相关领域深度融合，全国人大代表、贵阳市市长陈晏表示，贵阳建成大数据产业园10个，大数据企业1632家，全年企业主营业务收入1000亿元人民币。在推动大数据与实体经济、社会治理等方面，贵阳市“融”出了新动能、新前景、新生活、新效率。贵阳市政府数据已实现100%共享交换，向社会免费开放618余万条数据。基于大数据对各个行业的深入影响，近几年，美国、欧盟、日本等主要发达经济体都积极推进各自的大数据战略。2009年，美国科学家委员会(NSTC)就发布了《开发数字数据的威力》报告，初步提出发展大数据的框架，奥巴马政府亦对大数据行业大力支持，帮助美国取得世界领先地位。参考《大数据白皮书(2016)》，2016年全球大数据核心产业规模约为300亿美元，预计2020年有望达到近600亿美元。中国亦将大数据视为新经济的重要支撑。2014年“大数据”首次出现在《政府工作报告》，奠定了行业快速发展的政策基础。2017 年，工信部印发了《大数据产业发展规划(2016-2020 年)》，全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作。发改委、工信部及农业部、运输部等部委先后颁布相关后续政策，推动大数据产业发展。预计未来将有更多部门出台相应具体政策，推动大数据行业的发展。根据中国信通院数据显示，2017年中国大数据产业规模(包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务)为4700亿元人民币，同比增长30%，且预计2020年这一规模有望赶超1万亿，年均复合增速近30%。其中，大数据核心产业规模2017年为234亿元，同比增长39%，预计2018年为329亿元。目前中国金融数据体量位居全球第一，其中金融行业数据量是数据的重要贡献和使用机构，互联网金融占据相当大的比重，活跃的交易账户和交易事项为金融领域贡献了大量可供挖掘的有价数据。受互联网金融的影响，金融行业大数据也迎来了迅速发展，大数据在金融行业正实现全面普及应用。大数据在金融行业的应用，除了传统的风险管理、运营管理及业务创新外，近年金融行业大数据应用呈现新的趋势，主要包括高频金融交易、小额信贷、P2P放款审核、客户管理、精准营销等。随着大数据发展和应用的持续推进，未来金融大数据行业中的机构和企业将围绕建立新的金融环境而竞争，主要表现在围绕生态圈、战略和产品三个层面的竞争，并由此确定金融行业企业的市场地位及竞争力。因此，金融机构、互联网企业都不会局限于某一个层面的发展，更倾向于多维度、多层面的布局。此外，A股上市公司在大数据产业的各个领域布局广泛，目前A股大数据概念板块中，有118个标的，但是在各个子版块中有较强变现能力的龙头企业的数量却很少，对于一些概念炒作，没有核心技术能力的公司，很容易因为一些市场环境的变化，产生大幅下跌，让投资者蒙受损失。由此可见，大数据进一步发展急切需要综合解决方案提供商，专注于利用当代最先进的IT技术推动企业和政府部门在管理和商业模式上的创新发展，提供综合解决方案，包括运营支撑、大数据、移动互联网解决方案等。最终形成电信+政府+金融的大数据全面布局。内生外延布局金融大数据，业务协同发展。在公共安全、运营商等传统大数据业务将大数据平台和应用技术研发落地，继而可将经验快速复制到金融、农业等其他领域。形成强协同效用。大数据是未来的发展趋势，现今人人也都可以谈一点大数据，任何行业都可以直接间接的与大数据相关联，但是真正专业应用大数据技术的公司却也屈指可数，更难辨别出真正具有大数据业务变现能力的企业。身处信息爆炸的时代，要想透过大数据去发现背后的真相，也并不是一件易事。术业有专攻，作为企业方需要有意识培养大数据技术和情报分析师等专业人才，而作为个人也要有意识培养情报分析师思维，如此才能真正将大数据为己所用，如此也才能在未来市场的角逐中不被淘汰出局。未来，每一个人都离不开对于数据的分析。

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?pwd=49c1 提取码: 49c1简介：大数据是新时代最重要的“数字金矿”，是全球数字经济发展的核心动能。数据资源如同农业时代的土地、劳动力，工业时代的技术、资本，已经成为信息 时代重要的基础性战略资源和关键生产要素。

❺ 大数据如何应对成长的“烦恼”

大数据如何应对成长的“烦恼”

今天，已经几乎没有人会再怀疑大数据的价值，人们更加关心的是如何真正将大数据推向应用，真正发挥其价值。但是，尽管业界不乏探索，但客观来看大数据的整体发展目前尚处于初级阶段。换句话说，对于大数据理念的认可并不代表就能利用好大数据。尤其是在中国，尽管大数据拥有良好的产业基础和发展前景，但数据资源的开放程度较低、数据资产的保护等现实问题都是当前面临的主要挑战。如何应对这些挑战，驱动大数据快速走向普遍应用？近日工信部电信研究院发布的《大数据白皮书》，针对上述问题给出了独到的解答。

有效的应用模式还未找到

当前，大数据还未形成普遍应用的局面。究其原因，在于大多数企业，特别是传统领域的企业，还未找到有效的应用模式。

理念的应用快于数据的应用

数据就是资产。这一轮大数据浪潮，使得大数据理念迅速普及。尽管很多数据尚没有找到合适的用途，但很多公司已经将其作为资产，对其数据进行规划、存储，或自行开发，或积极寻找买家，或寻找合作者。

电信运营商最有可能成为典型的数据资产运营者。电信运营商掌握丰富的用户身份数据、语音数据、视频数据、流量数据和位置数据，数据的海量性、多元性和实时性使其具有经营大数据的先天优势。目前主要的电信运营商都已积极探索开发其内部的大数据资源，但从目前的应用发展看，电信运营商的大数据仍主要用于支持内部的客户流失分析、营销分析和网络优化分析等，对外的应用模式尚未成型。

大数据应用呈散发状

目前，大数据应用并没有形成燎原之势，主要集中于互联网的市场营销场景。尽管金融、电信、零售、制造、医疗、交通、物流、IT 等行业对大数据应用表现出极大热情，但目前在媒体和各种论坛上所公开的大数据应用案例仍然非常零散，这表明大家虽然都很关注大数据，但推进实际的应用仍然存在一定的困难。唯一众多企业都推出或者采纳大数据应用的领域是基于互联网的市场营销，在这一领域应用了大数据的公司不仅包括大型的互联网公司、众多专业性的中小型互联网公司，线下企业也在与互联网公司合作，积极开发这一领域的价值。

从数据源看，大数据的应用还处于自给自足的“小农经济”时代，现有的应用仍然以机构内部数据为主。以机构内部数据为主的主要原因是数据的开放和交易尚未形成市场的主流形态。以国内主要的电子商务交易平台为例，尽管目前推出了很多大数据应用，但这些应用基本上都局限于内部。由于法律和数据交易机制的不健全，这些交易平台在对外开放和交易数据上仍然持谨慎态度。Gartner 的一项调查显示，即使在全球，以内部数据为主仍然是大数据应用的主要特征，各行业应用最多的仍然是企业内部的交易数据（应用比例普遍超过50%，多数行业应用比例超过80%）和日志数据。

从技术角度看，大数据仍以初级应用为主，多数应用仍然使用传统分析流程和工具，只是扩大了数据的来源、增加了数量。调研发现，与传统数据分析相比，新的大数据应用虽然开始使用非结构化数据，但在实际应用过程中，这些非结构化数据只是被压缩、清洗和结构化后，放入传统的ETL和分析流程中去。另一些大数据应用通过采用云存储和云处理技术，提高了数据处理效率，从而增加了数据处理的规模，但这些应用也仍然采用原有的ETL 和分析流程。缺乏应用模式上的创新，使得目前大数据应用仍停留在初级技术阶段。

从应用效果看，目前的大数据应用以延续改善现有业务和产品为主，突破性创新应用尚不多见。以最常见的互联网营销大数据应用为例，在大数据兴起之前，精准营销和个性化推荐一直是企业营销活动的追求方向，新兴数据源和大数据技术的兴起使得企业进一步改善其营销技能，使其精准营销能力进一步增强，但这只是对企业旧有营销能力的改善。目前大家议论比较多的突破性创新如网上小贷业务，这项业务完全改变了过去金融机构贷款的流程、信用评价和控制风险的方式，从而极大地降低了贷款的成本，扩大了贷款的范围。但目前这样的突破性创新并不多见。Gartner 的调查显示，企业投资大数据的主要目的在于改善客户服务、流程优化、精准营销和削减成本等，而新产品/新商业模式这种突破性创新的方向并不是企业的主要目的。

不一样的中国式烦恼

目前，大数据在全球的发展都还处于初期，技术、制度、观念等方面都需要改变。具体到中国而言，数据资源不丰富、技术差距大和法律法规不完善是当前大数据发展面临的独特问题。

数据源不够丰富，数据开放程度较低

丰富的高质量数据资源是大数据产业发展的前提。近几年在互联网产业及金融、电信信息化快速发展的带动下，我国数据资源总量有了快速增长，已达到全球的13%，但其他行业受信息化水平制约，数据储量仍不丰富。已有数据资源还存在标准化、准确性、完整性水平低，利用价值不高的情况。同时，我国政府、企业和行业在信息化系统建设中受到各种因素制约，形成了众多“信息孤岛”，数据开放程度严重滞后。建立良性发展的数据资源储备与共享体系，是我国大数据发展的首要问题。

技术水平不高，技术扩散不畅

我国大数据技术的发展模式也与全球类似，互联网企业具备快速将国际先进的开源大数据技术整合到自身系统中的能力，并构建了单集群上万节点的大型系统，但仍缺乏原创技术，对开源社区的贡献不足，进而对前沿技术路线的影响比较微弱。同时，由于本土开源社区等产业组织发育滞后，国内领先企业在大数据方面的技术创新也难以向社会扩散。

相关法律法规有待进一步完善

随着大数据挖掘分析将越来越精准、应用领域不断扩展，个人隐私保护和数据安全变得非常紧迫。在隐私保护方面，现有的法律体系面临着两个方面的挑战：一是法律保护的个人隐私，要体现为“个人可识别信息（PII）”，但随着技术的推进，以往并非PII 的数据也可能会成为PII，使得保护范围变得模糊。二是以往建立在“目的明确、事先同意、使用限制”等原则之上的个人信息保护制度，在大数据场景下变得越来越难以操作。而我国个人信息保护、数据跨境流动等方面的法律法规尚不健全，这成为制约大数据产业健康发展的重要原因之一。需要结合我国法治建设的实际情况，探索通过行业自律等方式弥补法律体系不完善的弊端。

多措并举走出发展误区

对于中国的大数据产业的发展而言，首先需要明确战略目标和战略重点，统筹谋划大数据应用、关键技术研发与产业培育、数据开放与数据保护、市场监管、法律法规等关键布局，引导国内各地大数据发展方向，避免一哄而上的盲目发展。

在大数据应用上，一是政务和公共服务领域的应用，应重点面向改善民生服务和城市治理等，积极推动环保、医疗、教育、交通等关键领域的大数据整合与集成应用，进一步提高政务和公共服务效率。二是市场化应用，应重点在跨行业的大数据应用方面出台推动政策，促进互联网、电信、金融等企业与其他行业开展大数据融合与应用创新，带动全社会大数据应用不断深化。

在技术创新上，一是要加强大数据技术研发方向的前瞻性和系统性，近期重点支持深度学习与人工智能、实时大数据处理、海量数据存储管理、交互式数据可视化和应用相关的分析技术。二是要聚集产学研用力量形成合力，力争在大数据平台级软件上实现突破，以此为核心发展开源生态。三是创新科研项目支持方式，将开源和开放标准作为考核指标，通过直接补助或后补助方式激励企业和科研机构参与开源技术发展，促进大数据技术扩散。

在政府数据开放上，建议推进政府和公用事业领域数据资源的普查工作，并按照相关法规制定政府和公共数据开放中的安全和隐私保护检查表，对可能涉及国家安全和公民隐私的风险点进行严格控制。在此基础上，按敏感性对政府和公共数据进行分类，确定开放优先级，制订分步骤的数据开放路线图。同时，政府也应积极规范和引导商业化的大数据交易活动，为数据资源的流通创造有利条件。

在个人信息保护上，国际上一些机构提出监管的重点应该“从数据收集环节，转移到数据使用环节”。我们要密切关注国际上立法理念的演变趋势，结合技术发展趋势和我国国情对相关制度进行前瞻性研究。同时，为了解决当前个人信息和数据保护的紧迫需求，可依托行业组织及时总结业界的最佳实践，逐步形成行业共识，在试点成熟后上升为标准或法律法规并推动实施，为大数据的健康发展保驾护航。

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❻ 工信部召开大数据发展媒体通气会

工信部召开大数据发展媒体通气会

9月10日，工信部召开大数据发展媒体通气会。工信部信息化和软件服务业司司长陈伟详细介绍了《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《行动纲要》）有关情况，并回答了记者提问。陈伟表示，《行动纲要》是指导我国大数据发展的国家顶层设计和总体部署。按照国务院分工，工信部重点抓好我国大数据技术和产业的创新和发展，提升产业支撑能力，培育新业态新模式。新一代信息技术与经济社会各领域的深度融合，引发了数据量的爆发式增长，使得数据资源成为国家重要的战略资源和核心创新要素。利用大数据分析，能够总结经验、发现规律、预测趋势、辅助决策，充分释放和利用海量数据资源中蕴含的巨大价值，推动新一代信息技术与各行业的深度耦合、交叉创新。大数据的发展将对经济社会发展乃至人们的思维观念带来革命性的影响，同时也能够为国家发展提供战略性的机遇。因此，从出现伊始，大数据就受到各方的热切关注。发达国家相继制定出台大数据发展的战略性指导文件，大力推动大数据的发展和应用。陈伟表示，我国发展大数据拥有丰富的数据资源和巨大的应用市场优势。近年来，经过各方的共同努力，我国大数据得到了快速发展，产业规模不断扩大，在部分关键技术上实现突破，涌现出一批骨干企业，在各行业中的应用也得到了深入推广，形成了一大批典型的示范案例。大数据日益成为推动经济增长、加速产业转型的重要力量。例如，阿里巴巴公司根据中小企业的交易情况和对银行的财务以及诚信情况进行筛选，并提供无担保的贷款。目前，已累计发放贷款2000多亿元，服务80余万家企业，有力缓解了中小企业融资难的问题。网络公司利用大数据技术，可以实时展示流感等流行病的动态，预测发病趋势，为应对疫情变化，优化医疗卫生资源配置提供了有力帮助。陈伟强调，未来，随着我国经济发展进入新常态，大数据将在稳增长、促改革、调结构、惠民生中承担越来越重要的角色，在经济社会发展中的基础性、战略性、先导性地位也将越来越突出。同时，大数据也将重构信息技术体系和产业格局，为我国信息技术产业的发展提供巨大机遇。《行动纲要》的出台，赋予了大数据作为建设数据强国、提升政府治理能力，推动经济转型升级的战略地位。陈伟指出，《行动纲要》的内容可以概括为“三位一体”，即围绕全面推动我国大数据发展和应用，加快建设数据强国这一总体目标，确定三大重点任务：一是加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力。二是推动产业创新发展，培育新业态，助力经济转型。三是健全大数据安全保障体系，强化安全支撑，提高管理水平，促进健康发展。围绕这“三位一体”，具体明确了五大目标、七项措施、十大工程，并且据此细化分解出75项具体任务，确定了每项任务的具体责任部门和进度安排，确保行动纲要的落实和实施。记者了解到，十大工程包括政府数据资源共享开放工程、国家大数据资源统筹发展工程、政府治理大数据工程、公共服务大数据工程、工业和新兴产业大数据工程、现代农业大数据工程、万众创新大数据工程、大数据关键技术及产品研发与产业化工程、大数据产业支撑能力提升工程、网络和大数据安全保障工程，工信部将重点实施其中的三项工程。“按照国务院的部署，工信部主要负责推动大数据产业发展，培育新兴业态，助力经济转型，包括推进大数据核心技术攻关、健全产品体系、完善产业链和发展环境，推进工业及新兴产业大数据应用，同时做好信息安全和规范管理等的相关工作。重点组织实施十大工程中的‘大数据关键技术及产品研发与产业化工程’、‘大数据产业支撑能力提升工程’和‘工业和新兴产业大数据工程’三项工程。”陈伟强调。据介绍，《行动纲要》为我国大数据的发展进行了顶层设计和统筹部署，工信部将按照国务院的部署，与国家发改委一起牵头，组织各部门、各地方全力做好实施工作，重点抓好我国大数据技术和产业的创新和发展，提升产业支撑能力，培育新业态新模式。主要从以下五个方面开展工作。一是支持大数据技术和产业创新发展。陈伟告诉记者，《大数据产业“十三五”发展规划》正在制定，未来还将出台促进大数据产业发展的推进计划，统筹布局大数据技术和产业发展，促进规划、标准、技术、产业、安全、应用的协同发展，为《行动纲要》实施提供技术和产业支撑和保障。另外，工信部还将组织实施“大数据关键技术及产品研发与产业化工程”，加强自主创新，通过相关项目和资金引导和支持关键技术产品研发及产业化；开发面向工业、电信、金融、交通、医疗等数据密集型行业的大数据应用解决方案；力争形成先进的技术体系、完善的产品体系和高效的应用服务体系。二是促进大数据与其他产业的融合发展，着力发展工业大数据，加强产业生态体系建设。组织实施“工业和新兴产业大数据工程”，围绕落实《中国制造2025》，支持开发工业大数据解决方案，利用大数据培育发展制造业新业态，开展工业大数据创新应用试点。促进大数据、云计算、工业互联网、3D打印、个性化定制等的融合集成，推动制造模式变革和工业转型升级。围绕落实《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，以加快新一代信息技术与工业深度融合为主线，以实施“互联网+”制造业和“互联网+”中小微企业为重点，以高速宽带网络基础设施和大数据等信息技术产业为支撑，积极培育新技术、新产品、新业态、新模式。集中资源重点培育和扶持一批龙头骨干企业，鼓励中小企业特色发展。组织实施“大数据产业支撑能力提升工程”，建立和完善大数据产业公共服务支撑体系，加快培育自主产业生态体系。三是推动大数据标准体系建设。目前，工信部已经指导全国信息技术标准化委员会组建大数据标准工作组，组织起草了《大数据标准化白皮书》，制定大数据标准体系，已经开展数据质量、数据安全、数据开放共享和交易等方面的多项国家标准的立项和研制工作，同时还将积极参与ISO/IEC、ITU等国际标准制定工作，与国际同步发展。四是支持地方开展大数据产业发展和应用试点。目前，工信部已支持和指导北京、上海、贵州、广州、陕西等地大数据产业的应用发展，已初见成效。下一步，将进一步动员和支持各地方、各行业、各部门开展大数据技术、产业、应用、政策等各方面的探索和实践，利用相关项目资金，引导和支持在重点地区和工业等重点行业开展应用示范，并总结经验、加快推广。五是加强大数据基础设施建设，探索和加强行业管理。陈伟表示，将结合工信部正在开展的“宽带中国”“建设互联网强国”等战略，落实《关于数据中心建设布局的指导意见》，指导数据中心科学布局，加快推动宽带普及提速，提升互联网数据中心业务市场管理水平。“我们还需从法规制度入手，加强行业管理和安全保障。研究制定网络数据采集、传输、存储、使用管理的标准规范。加大对隐私信息保护、网络安全保障、跨境数据流动的管理，组织开展相关的专项检查和治理。推动和配合相关部门组织开展数据共享、开放、交易、安全等方面的立法研究工作。解决制约大数据产业发展体制机制因素和不确定性的市场因素，为产业和应用发展营造良好法规和市场环境。”陈伟补充道。值得一提的是，大数据产业的发展需要政府、企业以及社会的共同关注和支持，陈伟希望各地按照《行动纲要》的统筹部署，充分认识大数据对提升政府治理能力、促进经济社会发展、保障改善民生福祉的重要意义和作用，认真做好行动纲要中各项任务的分解落实工作。一是要结合自身产业基础和资源条件合理定位、科学谋划，突出区域特色和优势，避免重复投资和建设。二是制定出台促进大数据产业发展的政策措施，引导科技、人才、资金等各项资源向产业倾斜，加快培育骨干企业，形成产业支撑能力。三是选择基础条件好、示范效应强、影响范围广的行业和领域积极开展应用示范，充分发挥应用对产业的引导和促进作用。四是加强数据资源建设和整合，避免信息孤岛和烟囱，促进数据资源合理有序流动，积极培育产业的新业态和新模式。通过中央和各地的协同推进，共同营造良好的产业发展环境，实现我国大数据产业的科学有序发展。

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❼ 大数据分析&人工智能 技术内容价值观辨析

随着技术的不断发展，技术的种类越来越多，人们不可能掌握全部的技术，但是技术对于人们的选择有了太多太多，这时候在选择什么技术的时候，人们往往就会陷入迷茫，不知道应该选择什么样的技术，不清楚自己应该从什么技术下手，甚至说会怀疑技术的作用，认为有些技术没有意义，不知道有什么用。今天我们探讨一下数据科学领域内的技术存在的意义，分析一下大数据分析是否鸡肋，在数据科学技术体系中，最高价值技术到底是什么，以及在人工智能领域中反对派的声音越来越大的时候，人工智能是否还能走下去，还能走多远？ 大数据技术：计算资源无限，世界将会是怎样 大数据分析并不鸡肋 在计算机诞生的70年后，单台计算机的计算性能逼近物理极限，伴随计算机发展的摩尔定律逐渐失效。在这70年的发展过程中，刚开始是可以用摩尔定律进行准确的描述的，1965年，英特尔创始人之一戈登摩尔在考察计算机硬件的发展规律后，提出了著名的摩尔定律： 该定律认为，同一面积芯片上可容纳晶体管的数量，每隔16-24个月将翻一倍，计算性能也将翻一倍。换而言之，也就是每隔16-24个月，单位价格可购买到的计算能力将翻一倍。在随后的几十年内，摩尔定律被无数次的被印证。而直到现在，计算机性能已经逼近极限的情况下，摩尔定律似乎已经失效了。 发展的期间伴随着摩尔定律不断的生效，在计算机方面同步发展的还有网络宽带和物理的存储容量，半个多世纪以来，存储器的价格几乎下降到原来价格的亿分之一。 而网络宽带的的速度也在不断的突破极限。 随着这些物理硬件的升级，计算机领域内便产生了OTT式的技术革新，诞生了分布式计算和量子计算机技术，而这两者的出现，也必将决定性的改变计算机资源供给端的情况。 分布式计算机技术，已经逐渐成为大数据领域底层IT架构的行业标准，分布式计算可以实现一个计算目标可以调配无限计算资源并予以支持，解决了大数据情境中运算量过大、超出单台物理机运算承受能力极限的问题，并且同物理计算资源协同调配，为后续的云计算奠定了基础。客观 的讲，分布式计算机技术使计算资源趋于无限。 而量子计算机技术将使单体计算能力拥有质的飞跃。但是在量子计算机核心技术尚未突破之时，人类面对呈现爆发式增长的数据束手无策…. 在经过这漫长的探索后，人类现在决定先借助分布式计算技术实现新的一轮OTT式技术革新，而此举将不仅解决了海量数据存储与计算问题，还有希望帮助人类彻底摆脱计算资源瓶颈的束缚。计算资源无限，世界将会怎样…. 但是从大数据技术的发展现状来看，真正的难点还是在于底层工具的掌握，由于发展尚处于初级阶段，还需要人们掌握大量的底层工具，这条道路因为走得人少所以才会显得泥泞不堪，只有将基础工具发展和掌握成熟之后，才可以降低使用者的门槛。 对于我们而言，这条路难么？真的很难！但是是值得我们客服这条路上的困难的，因为收益会非常的划算，这条路的难处在于要掌握很多底层工具，为什么？因为走这条路的人少，现在还是一条泥巴路，很难走，但是为什么是值得我们克服困难也要走下去呢，是因为只要量子计算机不出现、随着摩尔定律的失效、数据量还在增加，大量过路的需求会催生一条又一条高速公路，然后铺路的大公司设卡收税，泥巴路迟早会变成高速公路，但只要你先过去，就能看到别人看不到的风景。 从计算机由DOS系统到桌面系统，Python机器学习由源码到算法库，不一直都是这样么。 机器生产释放脑力，机器学习释放脑力 数据革命的本质 大数据分析技术有价值、数据分析技术更有价值，那整个数据科学知识内容体系中，最有价值的到底是什么？ 如果从发现技术的角度看待问题确实很有意思，那我们不妨再来探讨一个问题，那就是从技术层面而言（非工作是否好找的角度），数据科学中最有价值的技术模块是哪个？ 人工智能是数据养育的智能，其决策的核心是算法，人工智能的发展与十八世纪工业革命通过机器生产代替手工劳动从而释放人类的劳动力类似，数据智能将通过参与、代替人类决策的方式，释放人类脑力。而机器学习就是提供人工智能决策的算法核心。 机器学习算法的核心用途是挖掘事物运行内在逻辑和规律，就是把数据作为接受外部信息形式，用数据还原外部事物的基本属性和运行状态，用机器学习算法对其规律进行挖掘，还原客观规律。再应用规律辅助决策。 机器学习可以使得人工智能在人类基础重复决策领域代替人类参与决策。 算法的核心方法论，是取法其上，仅得为中，数据分析核心价值要有技术核心价值这杆大旗；不管小数据还是大数据，都是重分析。而伴随着Python的星期，催生出了进一步完善的基础设施，Python依然成为了标准的工具。 而Python最核心的技能就可以说是利用众多强大的算法库进行算法建模分析 强人工智能、弱人工智能，还是人工智障 数据、算法、计算能力这三架马车所推动的人工智能技术发展，是否已经遇到了瓶颈 2018年1月我国国家标准化管理委员会颁布的《人工智能标准化白皮书》对人工智能学科的基本思想和内容作出了解释。认为人工智能应该是围绕智能活动而构造的人工系统，是一项知识的工程，是机器模仿人类利用知识完成一定行为的过程。 相对来说我国的人工智能的起步还是较晚，人工智能的发展阶段可以分为三个阶段，第一阶段是从20世纪50年代—80年代，在这一阶段人工智能刚诞生，但由于很多事物不能形式化表达，建立的模型存在一定的局限性。第二阶段是从20世纪80年代—90年代，专家系统得到快速发展，数学模型有重大突破，但由于专家系统在知识获取等方面的不足，人工智能的发展又一次进入低谷期。第三阶段是从21世纪初—至今，随着大数据的积聚、理论算法的革新、计算能力的提升，人工智能在很多应用领域取得了突破性进展， 迎来了又一个繁荣时期。 根据人工智能的发展定义，以及国家颁布的《人工智能白皮书》，人工智能可以分为两种，强人工智能和弱人工智能。 弱人工智能是并不能真正实现推理和解决问题的智能机器，这些机器表面看像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。但是这仍是目前的主流研究仍然集中于弱人工智能，并取得了显著进步，如语音识别、图像处理和物体分割、机器翻译等方面取得了重大突破，甚至可以接近或超越人类水平。 强人工智能是真正能思维的智能机器，并且认为这样的机器是有知觉的和 自我意识的，这类机器可分为类人与非类人两大类。从一般意义来说，达到人类水平的、能够自适应地应对外界环境挑战的、 具有自我意识的人工智能称为“通用人工智能”、“强人工智能”或“类人智能” 一般来说，在我们认为强人工智能的时代已经来临，只是尚未流行起来，但这时候，却还有一些有意思的观点，他们持反对的声音，认为人工不智能或者说是人工智障。 他们认为当我们在开车的时候，大脑在飞速的处理各种信息：交通信号、标志物、路面的井盖、积水；看到马路中央有一只狗在过马路时，我们会踩刹车；看到中央有一只鸟，我们会判断鸟会快速飞走，不用减速；如果是塑料袋，我们可以直接压过去；如果是大石头，我们就需要避让。这些都是我们通过经验的累积以及生活常识构成的。但是，人工智能却做不到这些。 目前人们所研究的人工智能是“狭义”人工智能。“真正的”人工智能需要能够理解食物之间的因果关系，比如警方在路上设置的锥标，哪怕是倒了，或是被压扁了，也要能够被识别出来。但目前的图形识别能力，哪怕是把障碍物换个角度，计算机识别起来都会很困难。而“狭义”人工智能走的是机器学习路线，换句话说，计算机会把路上所有物体（包括够、其他车辆、标志物、行人、塑料袋、石头等）都简单的看做是障碍物，同时计算和预测这些障碍物的移动路线，判断是否会和汽车的路线发生冲突，然后执行相应的动作。 那么问题来了…… 当计算机无法理解物体的时候，也就意味着不可能100%准确预测物体的移动轨迹。比如，马路中央的狗。你很难预测它下一秒的位置，即使它目前正在向前狂奔。如果马路中央是一个孩子呢？同时，让计算机识别路边的交通指示牌也是一件十分困难的事情。当指示牌有破损、遮挡物等等，都会影响计算机的识别。 所以，目前的人工智能都属于“狭义”的人工智能，它的核心是基于大数据进行的学习。但在瞬息万变的现实世界里，由于计算机无法真正理解事物的相互关系，因此并不能处理出现的意外情况。 我们可以将无人驾驶分为五个级别： 辅助性自动驾驶（如自动刹车、保持车道、停靠辅助系统等） 满足一定条件下，汽车可以自动驾驶，但需要驾驶员进行实时监控（如特斯拉的自动驾驶技术） 满足一定条件下，汽车可以自动驾驶，驾驶员不需要实时监控，但要随时准备好接管驾驶。 满足一定条件下，可实现无人看管的自动驾驶。 完全实现无人看管的自动驾驶。 就目前来看，我们距离第五个级别的无人驾驶的距离还有非常遥远的一条道路要走，当然这条道路的未来，并没有人会知道是什么样子的。 在我看来，随着技术的发展，人工智能这条道路并非是走不下去的，只是这条道路比较困难，而且并不是说在人工智能完全达到强人工智能的时候才能造福人类，目前人工智能已经用于我们身边的多个领域，并且在不断的帮助我们，我们可以通过人工智能不断的帮助我们完善人工智能，达成一个不断的循环，只是需要很多对数据科学领域感兴趣的人，来不断的完善它们。 希望你看完这篇文章能够有所收获，如果有一些想法，希望可以一起讨论一下，谢谢。

❽ 大数据是什么意思 大数据包括什么

大数据，在近几年越来越受到人们的关注，尽管大数据概念已经在各个行业中应用逐渐变得广泛起来，但是对于大多数的人来说，大数据概念在他们眼里还是模糊不清的，那么，什么叫大数据?大数据是什么意思呢?我查询整理了相关资料，希望能够帮助到大家！

大数据的定义

由于计量、记录、预测生产生活过程的需要，人类对数据探寻的脚步从未停歇，从原始数据的出现，到科学数据的形成，再到大数据的诞生，走过了漫漫长路。

2011年5月，麦肯锡研究院发布报告——Big data: The nextfrontier for innovation, competition, and proctivity,第一次给大数据做出相对清晰的定义：“大数据是指其大小超出了常规数据库工具获取、储存、管理和分析能力的数据集。”

2015年8月31日，国务院《促进大数据发展行动纲要》指出：“大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。”

《大数据白皮书2016》称：“大数据是新资源、新技术和新理念的混合体。从资源视角看，大数据是新资源，体现了一种全新的资源观;从技术视角看，大数据代表了新一代数据管理与分析技术;从理念的视角看，大数据打开了一种全新的思维角度。”

当前，业界公认的大数据有“4V特征，即：Volume(体量大)、Variety(种类多)、Velocity(速度快)和Value(价值高)。

大数据的作用在于在庞大的全量数据的基础上，通过算法模型，得出有意义的结果，进而进行资源配置的优化、现象的发现、未来的预测等。

大数据的内容

大数据涉及由不同设备和应用程序产生的数据，主要包括以下几个领域：

1、黑匣子数据：它是直升机，飞机和喷气机等的组件。它捕捉飞行机组的声音，麦克风和耳机的录音，以及飞机的性能信息。

2、社会媒体数据：Facebook和Twitter等社交媒体保存着全球数百万人发布的信息和观点。

3、证券交易所数据：证券交易所数据保存关于由客户在不同公司的份额上做出的“买入”和“卖出”决定的信息。

4、电网数据：电网数据保持特定节点相对于基站消耗的信息。

5、运输数据：运输数据包括车辆的型号，容量，距离和可用性。

6、搜索引擎数据：搜索引擎从不同的数据库检索大量数据。

因此，大数据包含的数据是大量、高速度和可扩展的数据，其中，数据有三种类型：

（1）结构化数据：关系数据。

（2）半结构化数据：XML数据。

（3）非结构化数据：Word，PDF，文本，媒体日志

❾ 中国实施大数据战略有五大行动支点

中国实施大数据战略有五大行动支点大数据引擎业已成为组织创新、产业升级、经济社会发展、国家治理能力现代化的核心驱动力。在借鉴欧美发达国家大数据战略实施的先进经验基础上，中国中国实施大数据战略有五大行动支点。变革时代的大数据革命自“智慧地球”概念于2008年11月提出以来，整个地球都沉浸在如何变得更加智慧这个庞大的课题里。联合国秘书长执行办公室于2009年正式启动了“全球脉动”倡议项目，旨在推动数字数据与快速数据收集和分析方式创新。联合国2012年5月对外发布了《大数据促发展：挑战与机遇》白皮书，探讨如何利用互联网数据推动全球发展。随着大数据发展战略得到全球各国的高度重视，世界主要国家的“智慧国家”建设发展战略和行动计划风起云涌。由于大数据是数字化生存时代的新型战略资源，对国家治理和社会发展作用巨大，各国科技界、产业界和政府部门极为关注，于是“智慧企业”“智慧校园”“智慧医院”“智慧政府”“智慧城市”被不同类型组织列为发展目标。科学技术是第一生产力，产业的每一次革命性跃迁都离不开科技革命的推动，往往只有那些抓住技术革命的战略机遇并迅速作出适应性调整的国家或民族才能不断生存发展。毫无疑问，大数据是当前一个事关经济社会发展全局的战略性产业，已经成为全球高科技产业竞争的前沿领域，以美、日、欧为代表的全球发达国家已经展开以大数据为核心的新一轮信息战略以及新一轮的人才竞争、技术竞争、产业竞争、企业竞争和国家竞争。报告显示，2014年，全球大数据市场增长速度达53%，总体规模为285亿美元。到2017年，全球大数据市场收入将达500亿美元，这意味着从2011年起连续6年年复合增长率达38%。中国市场情报中心有关统计显示，2012年中国大数据市场规模为4.5亿元，同比增长40.6%，到2018年，中国大数据市场规模将达到463.4亿元。2012—2013年度，在欧美国家1217家营业额收入超过10亿美元的企业中，643家企业制定了大数据战略，其中7%的企业至少投入了5亿美元，15%的企业至少投入了1亿美元发展大数据。显然，随着经济社会的发展，大数据带来的深刻影响和巨大价值逐渐被认识，它通过技术的创新与发展，以及数据的全面感知、收集、分析、共享，为我们提供了一种全新的看待世界的方法，大数据带来的信息风暴正在全方位地改变着我们的生活、工作和思维。大数据战略实施的国际经验欧美发达国家相继制定了大数据发展战略，并制订了具体的实施政策和行动计划，已经取得初步成效。总体而言，这些战略具有以下几个方面典型特征：开放性。自2009年美国政府开放数据门户网站data.gov上线以来，各国政府掀起开放数据运动。通过开放政府数据，提高政府透明度，提升政府治理能力和效率，更好地满足公众需求，促进社会创新，带动经济增长。据统计，截至2014年1月12日，开放数据运动已覆盖全球44个国家(地区)。2013年6月，八国集团首脑在北爱尔兰峰会上签署《开放数据宪章》，各国表示愿意进一步向公众开放可机读的政府数据，并在2013年末制定相应的行动计划。英国承诺2015年前开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库，并将投资1000万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”。2013年11月，法国政府出台《八国集团开放数据宪章行动计划》，作出“朝着默认公开发布数据的目标前进”“建立一个开放平台以鼓励创新和提高透明度”等几项承诺。智能性。2010年11月，德国联邦政府启动“数字德国2015”战略，推动互联网服务、云计算、物联网、3D技术以及电动汽车信息通信技术等信息通讯产业的发展，推动实施基于传统制造业智能化和数据化的“工业制造4.0战略”，将物联网引入制造业，打造智能工厂，工厂通过CPS(网络物理系统)实现在全球互联。2011年，韩国就提出“智慧首尔2015”计划，目标是到2015年成为世界上最方便使用智能技术的城市，建立与市民沟通的智能行政服务，建成适应未来生活的基础设施和成为有创造力的智慧经济都市。2013年6月，日本安倍内阁公布《面向2020年的ICT综合战略》，全面阐述2013-2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略，提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”的目标。价值性。2012年4月，英国经济与商业研究中心的一份研究报告预计了2012-2017年大数据产生的经济利益：2011年英国私企和公共部门企业的数据资产价值为251亿英镑，2017年将达到407亿英镑。大数据增加的创新与就业机会，将贡献价值240亿英镑，同时为小企业创造预计价值为420亿英镑的发展前景。该报告还预测大数据将创造新业务市场，即创造58000个就业机会。大数据可以更有效地改进客户需求分析，预计此项优化将产生738亿英镑的效益。大数据可以优化产品存量和资源分配，大大降低成本，预计产生460亿英镑的效益。同时，政府部门通过大数据可对医疗保健系统进行防欺诈检测和分析，预计节省不必要的支出达20亿英镑。显然，如果有意识地在更大的合理范围内开放大数据，大数据将带来更多的价值增殖。应用性。2012年9月，IBM公司启动在加拿大安大略省巴里市兴建智能数据中心，即IBM加拿大领导数据中心，旨在推进节能化数据中心管理方面的研究和为企业提供能使其连续性经营的服务以及灾备数据服务。为响应公民对数据的需求，加拿大逐步开放地理空间数据，并将大数据研究列为政府科研基金重点资助对象。2013年8月，英国政府发布的《英国农业技术战略》指出，英国今后对农业技术的投资将集中在大数据上，目标是将英国的农业科技商业化。保障性。2012年5月，美国政府宣布投资2亿美元提高大数据技术(包括数据的储存、分析、收集)，以加快科学研究、加强国家安全、改革教学和培训体系以及促进专业人才发展。2013年1月，英国商业、创新和技能部宣布注资6亿英镑发展8类高新技术，其中，1.89亿英镑用来发展大数据技术。“欧盟开放数据战略”将重点加强在数据处理技术、数据门户网站和科研数据基础设施三方面的投入，旨在欧洲企业与市民能自由获取欧盟公共管理部门的所有信息，建立一个汇集不同成员国以及欧洲机构数据的“泛欧门户”。中国实施大数据战略的行动支点为了应对大数据战略带来的机遇和挑战，借鉴欧美发达国家大数据战略实施的先进经验，我国需要在如下几个方面下功夫：完善制度。完善知识产权保护体系，促进数据共享和整合，推动数据价值创造。加快制定相关标准和指南，制定大数据发展战略。出台法律，为涉及企业运营数据、客户信息、个人隐私和各种行为的详细记录数据提供法律保障。完善信息资源市场，界定信息产权，明确信息的所有权、使用权和收益权的规定，发挥市场在信息资源方面的优化配置作用。构筑平台。成立大数据管理局，建立信息资源共享平台，开放政府信息资源。以部门业务信息为基础，从标准、流程、数据三个方面进行设计，建设“物理分散、逻辑集中”的公共数据中心，通过数据集中挖掘，提高数据利用率，提高各级政府行政管理效率和公共服务水平。突破技术。在明确大数据关键技术的基础上，确定重点支持领域，加大研发支持力度，整合云计算、物联网等专项项目，支持大数据技术的开发、研究和应用示范，引导企业加大大数据研发力度，实现关键技术突破，特别需要优先支持大数据技术在舆情研判、疾病防治、灾害控制、交通安全、城市管理、公共服务、社会治理等民生领域的应用。在公共服务和公用事业管理中采购大数据技术，以政府采购引导国内大数据发展。培养人才。加大高水平大数据人才的引进和培养力度，重点培育数据挖掘、机器学习等方面的专业人才。制定激励措施对企业管理者进行数据分析技术培训，提高大型企业管理人员的数据分析能力。同时，在大学相应阶段有针对性地增加相关大数据技术与分析课程，增加学生在感知技术、数据仓库、数据搜索、数据挖掘与可视化等领域的知识积累，扩大人才储备规模。提供保障。设立大数据研发基金，加大大数据平台建设的投入力度，加强智慧企业、智慧医院、智慧政府、智慧城市建设。设立奖惩制度，强化大数据国家安全建设。建立预算制度，控制各部门经费流向，推动数据共享，防止“信息孤岛”现象的出现。