大数据智四个词 1、大数据：是指从互联网等媒体上获取的，以其自身为计算基础，通过海量、实时的数据处理和分析得出的一种新兴模式。2、大数据智：大数据具有高度智慧化特性，体现在信息系统方面。具体表现在对数据源的准确识别及处理能力方面；具有丰富的相关知识资源；能够将传统技术与新媒体相结合，通过大数据分析，可以指导生产或者销售活动；同时能够以自己独有的方式或群体产生价值；在服务市场中占据一定份额。3、大数据：对于人类来说，可以说是21世纪最为重要、最具活力的新型产业之一，也是最具成长性的领域之一。我国人口已经占到全球人口总数90%以上，但中国现在还不够发达国家，在一些经济指标方面存在明显不足。所以，对于我们每个人来说在未来相当长一段时间内是一个信息化和工业化深度融合发展时期。4大产业将会继续快速向前发展。但是也会带来一定程度的问题和挑战：对信息传递价值降低、效率低下、资源浪费过多且处理能力有限等原因。数据对于社会非常重要，但是如果没有对大数据进行深度挖掘或者进行合理分析就能够形成更加强大的预测和决策支持网络。 一、大数据的定义 定义：大数据是一种在计算机系统中进行大量计算的、非结构化、非智能信息处理过程。它是将海量数据通过高速处理进行有效分析和利用进而实现数据挖掘的计算能力，属于数字经济的范畴。大数据的特点有四个方面：大数据是信息的，大数据是以信息为基础进行数据交换的网络空间；大数据是有价值的资产；大数据是实时数据；大数据是信息深度的挖掘；大数据是一个多维系统模型。在实际的应用中要结合不同的场景应用来具体描述；大数据必须和其他一些概念相结合并进行研究探讨，从而形成一个科学定义—大数据是一种有价值的资源—大数据是一个更具有成长性的领域之一。大数据是可以影响经济发展和社会生活的动态过程的一种新理论、新技术；是促进互联网与传统产业有机结合从而实现社会创新的有力工具；而大数据发展过程中所产生的重要经验和成果又将成为未来信息产业升级的重要推动力。同时其发展也是当前及未来世界范围内信息产业重点发展的领域之一。 二、大数据的核心技术以及应用 大数据就是把大数据从海量的数据中挖掘出来，通过数据的处理，为我们提供更加准确的指导。而大数据的核心技术就是数据处理体系：数据存储技术；数据处理体系的基础就是存储系统；大数据存储系统主要包括数据库、网络存储系统、分布式存储设备分布式数据库等；大数据分析体系主要包括数据挖掘框架体系、数据挖掘算法体系等；大信息加工体系主要包括数据库体系及人工智能两大部分；其中大数据分析体系主要包括数据挖掘框架体系和决策支持层两大部分；大数据加工分析方法体系包括数量化模型、可视化分析方法、专家系统三种基本方法以及知识图谱等内容。 三、大数据的分类及应用标准 目前，国内外大数据产品体系繁多，但缺乏统一标准。根据国家信息中心发布的《大数据技术发展与应用白皮书》一书分析，大数据主要分为四大类，分别是大数据平台、大数据分析处理软件和大数据应用软件。中国有庞大人口基数，为发展大数据产业提供了广阔的市场空间，也为政府实现监管与决策提供了依据，同时也对数据进行收集、存储和流通等提出了新要求，而中国政府对此非常重视并积极推进相关工作。国内对大数据行业规范制定主要涉及到三方面内容；信息系统框架规范标准体系编制及数据采集存储和交换标准研究开发；大数据库定义与设计研究及存储标准研究开发；大数据交易与市场规范研究开发；数据质量控制与认证。随着大数据在社会经济中发挥越来越重要意义，未来将产生越来越多的影响企业服务、社会治理等方面的海量大数据。据统计大数据具有丰富多元且不可预测性强等特点。随着人工智能在金融大数据计算领域的深入研究及应用推广，大数据金融分析逐渐成为金融领域未来发展方向之一”。随着金融科技领域知识产权保护的不断加强，我国大数据产业将迎来更快发展时期。市场的变化需要与时俱进调整政策与策略对信息系统提出要求！ 四、大数据的发展趋势及市场需求 近年来，中国在大数据产业的发展上取得了令人瞩目的成绩。以大数据为代表的新一代信息技术日新月异，已经进入一个快速发展阶段，同时也带动了一系列新业态的快速发展，市场规模快速扩大。在这样一个背景下，各企业对大数据在各个行业中的应用和渗透，也提出了很多的挑战。中国大数据行业目前处于快速发展期，但我国目前仍然处于数据经济向“信息经济”转型阶段，数据来源主要来源于互联网等媒体所获取信息。而与之相对应的是，我国大数据行业仍处于起步阶段，与世界先进水平相比还有一定差距。这一点在很大程度上制约了我国大数据产业的快速发展。此外大数据行业目前还存在不少问题及挑战：大数据行业整体规模还不够大；缺乏行业经验与人才；在行业内部缺乏创新积极性；缺乏专业领域人才等因素都制约了大数据行业的发展。从当前我国大数据产业布局来看，大数据产业呈现出“高端化”“一体化”的发展趋势。 五、大数据对我国经济社会发展的启示 1、加快建设基于云计算技术的电子政务：加强政府管理和公共服务，实现社会资源有效利用，让政府运行更加高效。加强企业、社会组织的管理与服务工作。2、建立健全大数据处理和分析技术体系：加快提升数据处理和分析能力，提升企业管理和提供公共服务的能力。通过互联网建设，推进大数据应用与产业化，降低数据处理门槛。3、完善大数据技术平台：加快核心技术突破步伐。大力推进云计算基础设施建设，加快网络、数据结构与算法、人工智能等新型基础要素在产业体系中的应用创新，提高新型基础设施的可用性。4、建立多层次数据分析体系：推动多源融合存储与多级协同运算，构建面向多源融合的海量数据汇聚交换平台。促进政府、企业及社会机构通过云计算技术搭建基于“云”型信息化技术架构，构建政府、企业及社会多方协同的信息应用机制，实现多层面资源集约配置、高效利用和整体优化。5、建立健全大数据应用机制：积极推进大数据和云计算在行业和领域内整合应用活动当中，促进跨行业、跨领域的资源高效利用与深度融合。 六、我国的大数据产业存在哪些问题？ 中国大数据产业，特别是制造业的现状不容乐观，包括很多大公司都在寻求发展模式以及商业模式。比如国内比较知名的 IBM,它是一个拥有巨大数据处理能力和创新技术产品的公司，能够提供高质量的数据服务解决方案，而且还为客户提供技术支持，包括从信息系统集成到平台构建等一系列解决方案。但其在发展过程中确实存在一些问题：1、发展规划不够合理：我国的大数据产业发展规划不够统筹与科学，与产业发展需要形成反差，缺乏系统整体规划。2、大数据信息安全缺乏保障：随着电子商务行业不断发展成熟，如何防止个人信息泄露成为大数据领域重点关注的问题。3、大数据相关标准与政策法规缺失：目前《信息化发展规划纲要（2006-2020年）》尚未出台，很多地方都在探索创新大数据方面的管理措施及应用示范模式，但缺乏相关法律法规和标准指引，缺少配套政策保障及法律支持。 本文来源：https://www.wddqw.com/doc/2da7d8bb9a8fcc22bcd126fff705cc1755275f87.html