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大数据时代发展趋势范文1
【关键词】大数据 产业发展 商务智能 产业环境
一、引言
一般意义上，大数据是指无法在可容忍的时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。大数据的特点可以总结为：体量浩大、模态繁多、生成快速以及价值密度低。大数据之所以产生，是因为今天无所不在的传感器和微处理器，在普适计算的时代，任何使用电子设备的人都会留下数据痕迹，这些数据通过互联网的交流，又形成了一个庞大的数据库。这些数据通过一定的方法，可以被分析和使用。大数据隐含的巨大科研，社会与经济价值已被人们所感知且引起了各行各业的巨大关注。毫无疑问，人类社会正在步入大数据的时代，大数据这把巨桨，必将在未来科学技术和经济社会发展的洪流中翻江倒海，中国这艘经济巨轮，将何去何从？本文将详细叙述大数据时代对我国产业经济发展趋势的影响。
二、大数据时代的产业发展趋势
国民经济核算体系与政府统计调查机制的一系列改革只是大数据时代下国民经济运行趋势的一个方面，但由于其代表政府在信息化时代中角色，任务的转变，其影响能够辐射到经济运行的方方面面，而信息化，数据化的时展趋势，会深重改变着国民经济的产业发展，尤其是技术层面与产业环境。
作为大数据应用的一个耳熟能详的例子，大概就是依靠数据挖掘技术成功预测了流感的爆发。多年来，医务人员一直致力于研究流感爆发的周期特点，1999年，美国的研究人员通过对全美两万多个药店的销售数据进行挖掘，发现在医院大规模收治流感病人的两个星期前，药店柜台的感冒药会有一个销售高峰，而这个高峰只要超过一定的临界点，就会预示着一场流感即将爆发。其中的原因研究人员也给出了解释：人们患了流感后，一般会先尝试自己买药，若不见效，病情加重才会到医院看医生，此时，流感往往已经在社会上爆发，难以控制。然而，在大数据时代，人们已经具备在大量的信息中挖掘出事物发展的相关关系，而且现实中人们常常更热衷于知道事物如何会发生而不是为什么发生。研究因果关系的传统科学思维受到了挑战。正如上例，成功预测流感何时何地爆发比知道其为何会爆发更具有迫切性与实用性。
正是因为统计方法不能寻找出事物背后的真正原因，只能对其进行概率性的归纳。因此大数据技术在商业领域广泛流行并推动者产业的不断更替发展。企业是盈利性的组织，只要某种决策有利可图，则大可为之。而不必深究为何此举能够产生利润，更不必发掘其中的内在规律。因此，企业使用大数据走的不是通常理解的搜集处理数据、分析、得出结论、获得知识的道路，而是直接从大数据到其价值。
（一）商务智能的高度发展是产业技术层面的重要体现
仅仅几年以前，商务智能技术还是大公司的专利，但随着各种未处理区，存储器的不断普及，这种技术渐渐成为商业界的主流，所有大大小小的企业都收集着大量的数据，通过整理存储在数据仓库中，并且在内部不同部门之间互相连通，继而爆发出惊人的能量。
大数据的分析处理技术归纳起来主要有联机分析，数据挖掘以及数据可视化。联机分析，也称多维分析，本意是把分离的数据库“相联”，进行多维度地分析。数据挖掘是赋予商务智能“生命”的一个产业链。传统的数据挖掘是从结构化的数据中提取有关信息并建立模型，然后大数据时代对数据挖掘技术提出的最大挑战就是从海量的半结构化、非结构化数据中进行清洗转换，整理汇总并建立反映事物关联性的模型。典型的例子是零售行业巨头沃尔玛的研究人员通过对数据仓库中的数据进行分析后，发现跟尿布一起搭配购买最多的竟然是啤酒。这是由于有30%到40%的爸爸会在为婴儿购买尿布后顺便带点啤酒犒劳自己，沃尔玛发现了其中规律后，对尿布和啤酒进行捆绑销售，结果其销售量双双增加。
传统的商务智能产业链条只有上述数据仓库，联机分析以及数据挖掘三块。然而技术的进步是无止境的，进入21世纪后，数据可视化作为商务智能产业的最新链条大放异彩。数据可视化的技术，可以通过图像在逻辑思维的基础上进一步激发人的形象思维和空间想象能力，吸引、帮助用户洞察数据之间隐藏的关系和规律。
此外，在大数据时代，依赖于互联网等媒介，数据以惊人的方式传播，企业与个人对数据保密技术的要求将会大大提高，可以预见的是，未来的大数据将会以更安全可靠的方式被人们所利用。
（二）传统产业和新兴产业对信息化不同程度的利用构成了大数据时代产业发展环境的崭新面貌
大数据产业，总结起来不外乎数据的采集加工，软硬件制造与相关的数据服务行业。美国是世界上第一个发展大数据产业的国家，其成就是令人震惊的，今年由于泄密而被全球关注的美国安全局与联邦调查局的“棱镜”计划就是一个例子，其早在2007年已经被秘密启动。英国政府也将大数据产业作为重点发展的科技领域。2013年，英国牛津大学成立首个应用大数据技术的医疗卫生研究中心，整合分析大量的医疗信息。除美英外，日本政府近年来不断推出《IT新改革战略》、《新信息通信技术战略》等信息战略并不断改革完善。2012年与2013年来依次推出“活跃ICT日本”与“新ICT战略”，不断提高政府的信息开放性。
而在国内，大数据产业在企业中也开始初露端倪并蓬勃发展，北京中关村的大数据产业的雏形已经显现。国内互联网业巨擘也开始联合起来构建大数据时代的产业环境。在内外各种因素的催生诱导下，国内产业发展趋势已不难预知。
1. 领跑大数据时代产业技术发展的信息产业将面临巨大的发展机遇。由于互联网的盛行，信息产业正在改变人们的生活方式，从以往买衣服买鞋子需要挨个店逐一比对试穿到现在足不出户，点点鼠标就能够阅览众多款式的商品，淘宝，京东，亚马逊等电子商务平台为人们的生活Ю戳吮憬荨4右酝出行需要提早出门订票到现在只需浏览个别网站如携程网，去哪儿网就能够提前数月甚至半年预定出行的车票或机票，人们出行不再掣肘于提早规划来回的时间与繁冗的买票程序。甚至在居住地区的城市内出行也有相关移动应用用来打车。可以说，信息化产业渗透到人们生活的方方面面。而我们在感受便捷的同时，却甚少人能够看到信息技术企业在面对巨大的客户群所产生的大数据面前所做的大量细致的分析工作。例如通过数据分析得到某种产品的适宜价格以及适当的销售时间段，还可以根据客户留下的数据记录提取出客户的特定需求与喜好，从而制定更加适合客户个性化选择的营销模式。
2. 依赖于传统的“IOE”信息系统的行业将面临巨大挑战，亟待转型升级。过去，中国对信息系统有所谓“金三角”的说法，即“IOE”。I指IBM的储存器，O指Oracle的数据库，E指EMC的存储。正如中国工程院院士，中科院计算所首席科学家李国杰院士所认为：这三家公司基本垄断了国内银行、证券等对数据依赖性强，对计算机处理技术要求很高的行业。而如果当今信息技术企业若仍建立在“IOE”系统的基础上，那么就不是大数据的企业。因为“IOE”系统的基础设施并不适合处理大数据，它对数据的认识仍停留在线性维度，而大数据时代数据的规模增长超过了硬件能力的增长。
银行，证券等金融行业以及一些电子营销等对数据依赖性强的行业必须开发出自己的数据存储中心，以避免突发事件所带来的灾难性损失，金融产业把控着国家经济流动的血脉，必须建立起上下游相互协作，相互支撑的大数据产业环境，构建有技术自的大数据产业链，避免核心技术受制于人，重蹈个人电脑和通信产业的老路。
3. 以往不涉及大数据的传统产业开始跃跃欲试并尝到信息化带来的甜头。在美国，大数据处理技术被应用在许多领域，除了传统的零售行业巨头沃尔玛外，数据处理技术也被应用在医疗行业，对病患的病例数据进行记录并挖掘分析，得出最佳治疗方案，甚至实现远程医疗服务。而对于新世纪全球关注的反恐问题，在数据挖掘技术者看来，正如流感的爆发存在预兆一样，在社会中的各种交易活动所留下来的数据也有迹可循，能够通过分析他们的“交易数据”进行定位侦查。此外，美国的煤矿行业也通过也通过对矿难数据的分析从而建立起相关的法律与监督制度，有效减少了矿难悲剧的发生。
在可以预见的未来，国内的潜在大数据产业将会如雨后春笋般涌现，将深刻改变企业经营的理念和企业管理者的思维方式。大数据为企业决策提供的新的思路，一切以数字说话的时代即将来临。
（三）迈入大数据时代我国亟待解决的问题
大数据所带来的信息化改革的风暴席卷了几乎所有的产业领域，走在前面的信息化产业以及快步跟上的传统的数据依赖型产业，还有如梦初醒，随即投入大数据信息化洪流的政府各部门和各行各业，它们引领国民经济走向新的景象。然而，这种趋势是否能够正常发展取决于我们对几个问题的解决程度。
第一个问题是我国数据资源与数据储备较低，而且开放程度不高。数据表明，今天的中国，是一个人口大国，互联网大国，手机大国，却不是一个数据大国。以2010年度新增储存器为基准，中国2010年新增数据量约为250拍，不及日本的400拍，和美国的3500拍相比，更是连十分之一都不到。加之大数据本身的特点决定了其数据价值密度低，这就使得我们从有限的数据中获得有价值的信息更是少之又少。政府全新构建的核算体系需要尽快完善，此外，各行业间，各经济主体间数据流通性也需要加强，否则，即使徒有技术，也是“巧妇难为无米之炊”。
第二个问题是我国在大数据领域的技术水平整体不高。在国际开源社区上，缺少中国能够拿得出手的技术成果，尽管国内互联网企业已经大量吸取整合国外开源大数据技术，但整体上原创能力不强，这种状况若持续下去，中国的大数据产业技术的发展将会一直处于被动的局面。
第三个问题是思维方式的问题，是中国传统观念和大数据时代的思维理念出现了碰撞。中国在大数据时代的落后，并不是偶然的。著名华裔历史学家黄仁宇曾经对中国人缺乏“数据精神”的根源进行剖析：中国人倾向于粗略的主观定性，排斥精确的客观度量，从而养成了重形象，重概括，轻逻辑，轻数据的文化习惯。这种文化习惯使中国人长期满足于基于相似的“模糊联想”，止步于用逻辑来分析，用数据来证明。这种习惯，从中国人的烹饪习语中可见一斑：盐少许，酒若干，油两勺……若国人不摘下“差不多先生”的帽子，在一切谈数据，谈精准的大数据时代，在历史发展机遇的岔口等待我们的，将又是一个落后的世纪。
参考文献：
[1] 李红艳，汪涛. 大数据时代背景下的新型国民经济核算体系研究[J]. 经济视角，2013（8）；24-26.
[2] 李国杰，程学旗. 大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略领域[J]. 中国科学院院刊，2012（6）；647-657.
[3] 宋之杰，杜亚丽. 大数据产业发展及我国应对措施[J]. 2014（2）；99-104.
[4] 赵国栋. 大数据时代的三大发展趋势[J]. 高科技与产业化，2013（5）；50-53.
[5] 魏凯. 大数据产业发展状况与政策思考[J]. 电信网技术，2014（4）.
[6] 林洪，乔. 大数据与官方统计方法制度改革与发展[J]. 第十五次全国中青年统计科学研讨会.
[7] 徐子沛. 大数据：正在到来的数据革命[M]. 桂林：广西师范大学出版社，2012.
大数据时代发展趋势范文2
【关键词】 大数据；银行业；互联网金融；发展趋势
一、大数据的概念和研究回顾
1.大数据的概念。
目前，大数据还没有一个明确的概念。维基百科以“大数据”被定义为“一个庞大而复杂的，难以使用现有的数据库管理工具来处理数据集”。美国研究公司的Gartner认为，大数据是新的处理模型有较强的决策权的需要，洞察能力和过程的大规模优化能力，高增长率和多样化的信息资产。
2.大数据的本质特征
James、Vlahos、Risenthal、Jonathan和Black等通过大数据发现，大数据的本质特征的研究，一是分析对象的相关数据，对数据的不只是部分，但数据不全；两强调数据的复杂性，即探索应力之间的关系；非因果关系。
二、大数据带给银行业的历史机遇
1.广阔的业务发展空间
目前，在大数据库的基础上，互联网金融的发展突飞猛进，对银行业造成了不小的影响。中国的传统银行过去对大数据的应用是有限的，你可以从网上银行的快速发展经验借鉴。随着多元化社交网络平台的快速发展，银行与客户之间的联系渠道也不局限于传统的网点，越来越多的人选择了便捷的移动互联网和第三大媒体平台来完成交易。导致大量的结构性和非结构性数据交织在一起，大量的，这给银行提供了更广阔的发展空间。通过对银行大数据的分析，挖掘、更全面的把握客户资源、更高效的产品营销，更大程度上拓展了其业务空间。
2.科学的信息决策判断
传统银行业在判断信息的决策上，往往更多的是基于经验的判断或相对较小的市场调研范围。然而，在信息的大数据时代，大数据的价值中所包含的信息，不能仅仅依靠历史的经验和市场调查，掌握所有的信息，必须通过挖掘大数据的处理和分析，以深入了解银行业本身和整个市场的情况，谈随着数据业务的风险程度和银行资源的评价更为科学的银行绩效评价和合理有效配置，使银行的决策更加科学、合理和有效的。
3.优秀的经营管理能力
目前，为了满足消费者多样化的需求，越来越多的项目在银行业务中，对业务流程的发展提出了更高的风险识别和监控的要求。但在大数据的视角下，通过对业务发展过程中的数据挖掘，可以有效地挖掘出潜在的风险，并及时根据客户的属性、行为和信用风险监控体系建立一个合理、有效的。
三、大数据背景下银行业的未来发展
1.打好数据基础、培养专业人才
大数据时代，大部分数据来源于各种社交平台，电子商务媒体、多种类型、数据的增长远远超过了传统的数据库技术，构建了数据仓库管理的能力。银行要处理大数据，我们必须充分考虑到各种硬件和软件成本、劳动力和材料成本、管理成本和效率和安全成本等因素，以挖掘大数据的价值。因此，第一银行推进技术创新，开发适合高效的软件程序和硬件平台，建立大数据仓库，为数据的收集、存储和分析提供支持。其次，银行可以有效地从海量数据中提取有价值的信息，你需要培养专业人才，不仅需要熟悉大数据技术人才，也需要考虑数据业务人才的能力，需要数据科学家的综合素质。
2.开展精准营销、提高客户满意度
中国的传统商业银行发展至今，日积月累的很长一段时间后，在客户的身份信息有非常丰富的数据信息，消费与收入、风险偏好、资产状况、交易习惯等。之前和之后的大数据技术营销策略差异的应用可以发现，相比之下，一方面，可以得到客户的贡献度、活动和行为的客户特征的偏好，使这些数据在许多银行客户的需求和潜在的商业机会，更好地了解客户，更好地识别客户的服务起点。根据客户的特点进行分类，通过差异化的营销设计，组织营销活动，推荐相关的产品和服务，以提高银行的精准营销能力；另一方面，数据处理是由客户服务中心进行咨询、投诉，及时的产品或服务中发现，客户意见收集的数据分析，了解不同人群的需求和偏好，做到以客户为产品和服务的设计和开发中心，提供客户提供更加个性化的服务准确，提高客户满意度。
3.推进跨界合作、创新产品业务
近年来，各国为了促进金融发展和繁荣，鼓励民间资本进入银行业，越来越多的企业开始形成网络参与金融业，建立了各种类型的第三方支付公司。金融企业通过各种、销售来涉足一般的商务活动。在大数据刺激互联网金融增长的大数据中，银行必须适应形势发展的需要，积极寻求跨界合作。银行可以通过与电子商务平台的战略合作，扩大大数据，分享对大客户数据的处理和分析的结果，得到用户行为更多的信息，更快速、准确地把握客户的行为特征。此外，微信的普及，微博客和其他社会媒体目前，银行应该根据虚拟社区服务及时的客户需求，创新产品和服务，提供更优质的金融服务，信息服务和商业服务的客户。
四、结语
通过本文的分析可以看出，在这一阶段，在大数据时代的逐步成熟，商业银行需要适应新时代的金融服务的发展，保证金融信息新业务模式的顺利进行，促进企业数据的发展。但无法照搬西方发达国家的模式，商业银行的财务信息的发展是一个渐进的探索和发展，成熟的过程中，需要政府、商业银行、信息技术服务公司的共同努力。
参考文献：
[1]阙方平.大数据时代银行业十大转型趋向[J].银行家，2013（ 11） ： 25.
[2]陈晓雁.基于大数据的银行业管理路径探索[J].价值工程，2014（ 1） ： 134.
[3]李[，贾鸿飞.大数据时代银行业的机遇与挑战[J].中国金融电脑，2012（ 12） ： 25.
[4]韩耀强.金融行业大数据应用崭露头角[N].通讯产业报，2013.15.01.
大数据时代发展趋势范文3
关键词：大数据时代；预测性；数据分析能力
随着大数据时代的来临，教育事业发生了重大的变革，大数据技术已经被广泛运用在高校教育评价、课堂教学、教育模式等各个方面。课堂教学是高校教育中最为有效的教育途径，在大数据时代背景下的高效课堂教学发展趋势，值得广大教育者重点关注研究，这可以加强大数据技术在课堂教学中的应用，提高教学质量。
一、大数据相关概述
大数据主要指在高速发展的网络信息技术下，所呈现的巨量数据信息以及随之而产生的相关处理技术。大数据具有庞大的数据量，涉及的数据类型多种多样，数据价值的密度相对较低，并且对数据的时效性要求较高。其技术能够将复杂信息中有价值的数据筛选出来，为人们的工作生活带来了极大的便利，其广泛运用到生活中的各个领域，将会推动新技术的快速发展。
二、大数据时代对高校课堂教学的影响
高校的学科发展越来越复杂，尤其是交叉学科，需要教师不仅能够掌握本学科的相关知识，还要时刻关注其他学科的发展动态，并不断学习相关联的学科知识。大数据时代的到来使教师能够通过多重技术手段获取需要的信息数据，并利用信息的共享性，不断挖掘学科前沿信息，预测其发展动态，从而提升自身的教学水平。
在课堂教学中，融入大数据技术，利用与教学内容相符的视频等资源，可以使学生深入了解理论知识。或是利用大数据技术演示具有危险性的实验，避免危险实验对学生的人身安全造成威胁，通过生动形象的画面让学生充分了解实验步骤和注意事项，并利用回放功能加深学生印象，使学生既避免了实验的危险性，又提升了学习的兴趣，同时也为学校减少了一笔昂贵的实验经费。
很多学校的学生课堂行为都会被摄像系统记录，大数据时代的技术能够帮助教师对学生的学习行为等进行整理分析，使教师充分了解学生的学习情况，根据学生的差异性实施不同的教学方法。
三、大数据时代背景下高校课堂教学的发展趋势
1.增加预测性判断
教育过程具有计划性，教师与学生通常是按照教学计划进行教学活动的。大数据时代的到来，将会为教师的课堂教学提供依据。利用大数据技术对学生的学习情况和日常行为进行整理分析，教师可以充分了解适合学生的教学方法、学习时间、学习方式、理论实践方法等，进而对课堂教学的方法、内容和时间进行相应调整。大数据技术还可以预测学生思想、行为的发展倾向，帮助教师在课堂教学中对学生的不良行为进行有效预防。
大数据时代背景下的高校课堂教学，将会增加预测性判断，提升教师的教育主动权，约束学生行为，提高学习效果，培养学生成为身心健康的综合型人才。
2.发挥教师数据分析能力
大数据时代，高校教师不仅要具备丰富的专业知识，还需要一定的数据分析能力来适应数据支持的决策文化。教师的专业知识水平对课堂教学质量有着直接影响，是教师专业性和教学水平的重要衡量标准。随着大数据时代的到来，教师对教育数据的分析能力，也逐渐成为教学质量的重要影响因素。教师需要在复杂的数据中，找到与学生相关联的、有价值的信息，并运用在课堂教学中，有效地提高学生的学习效果，维护学生的身心健康。因此，其数据分析能力在高校课堂教学中的地位至关重要，在高校课堂教学中充分发挥教师的数据分析能力，已成为高校课堂教学的必然发展趋势。
为了应对这一趋势，高校应适应市场需求，转变传统观念，增加开设数据分析课程，积极培养专业性强并且数据分析能力高的复合型教师人才。
3.个性化教育
大数据技术能够将学生在互联网上留下的所有信息进行总结，对学生过去的行为数据进行分析，教师可以通过分析结果，对学生的兴趣爱好、心理特征、行为特点等进行了解，并具体问题具体分析，明确学生的差异性，适当调整课堂教学的内容、方式及时间安排，对学生因材施教。
大数据时代的来临使教师能够更深入地了解学生，以制订更加科学合理的教学方法。高校课堂教学也将趋于个性化教育发展，更加尊重学生的差异性，不断调整教学策略，以提高学生的学习质量和教师的教学效果。
大数据时代的到来，对社会上各个领域都产生了一定影响，高校课堂教学也深受大数据时代的影响，开始广泛运用大数据技术，以提升教师的教学质量和学生学习效果。增加预测性判断、提高教师数据分析能力、个性化教育已经成为大数据时代背景下高校课堂教学的必然趋势，广大教育工作者应更加深入研究，加强大数据时代高校课堂教学的有效性，推动高校教育的健康、快速发展。
参考文献：
