大数据对产业的发展有什么作用

1. 大数据对产业的发展有什么作用

大数据产业应用领域进展显著 大数据智能化普惠民生大数据是信息化发展的新阶段。随着信息技术和人类生产生活交汇融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会治理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。在刚刚过去的2017年里，大数据在政策、技术、产业、应用等多个层面都取得了显著进展。
8月23日至25日，2018年智博会在重庆举办，重庆又一次吸睛全世界。近年来，随着大数据智能化潮流兴起，智慧生活概念不再是高高在上的“黑科技”。在各地高度重视大数据智能化发展的背景下，人们生活越来越“智慧化”。
2018年大数据市场产值预测
据前瞻产业研究院发布的《大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2017年中国大数据产业规模达到4700亿元，同比增长30%;其中，大数据硬件产业的产值为234亿元，同比增长39%。随着大数据在各行业的融合应用不断深化，预计2018年中国大数据市场产值将突破6000亿元，达到6200亿元。预计到2020年中国大数据市场产值将突破万亿元。
数据来源：前瞻产业研究院整理
大数据智能化在身边
大数据、智能化早已融入人们生活的日常。在机场，无纸乘机、刷脸通关、行李可视已成为现实;在医院，远程会诊被广泛使用;在商店，刷脸支付逐渐兴起。市民不用带现金，只需一部手机，就可以吃饭、就诊、购物……
定政策大数据智能化普惠民生
重庆在运用大数据、智能化引领产业转型升级的同时，积极发展数字经济，推动大数据、智能化服务广大社会民生，全面提升公共服务均等化、普惠化、便捷化水平。
通过对智能产业平台载体进行培育，重庆多个智能化特色产业园区发展良好，这些产业园区又相继培育出一批智能产业集群。在工业领域，形成研发、整机制造、系统集成等全产业体系，引进多家机器人企业，年产工业机器人超2000套。此外，重庆在集成电路、物联网、手机制造等领域，也已基本形成智能制造、系统集成、运营服务等全产业链。
新兴业态不断涌现，是智能化发展的另一个亮点。在分享经济领域，重庆已形成知识技能分享、新能源汽车出行分享等一批具有全国影响力的分享业态。在大数据及电商领域，重庆市有近30万个市场主体，平台则超过3000个。同时，重庆还推进大数据平台建设，通过大数据技术为企业提供全面、高效的服务。
智能技术的飞速发展，也带来了民生领域的普惠受益。据重庆市经信委统计，目前，智能化、大数据在工商行政、政府管理、交通出行等商用、政用、民用领域取得突破，智能化、信息化应用正融入重庆市民生活方方面面。
谋未来智能融合为生活添彩
首届智博会已落下帷幕，对重庆来说大数据、智能化发展将进入一个新台阶。特别是智博会永久落户重庆，今后每年都将举办，必将为重庆的发展注入更强大动力，也为我国科技产业发展注入新能量，意义深远。
如今，随着互联网、大数据、人工智能迅猛发展，大数据、智能化正飞入寻常百姓家中，生活变得无限可能。当未来家居生活长出“智慧大脑”，交通出行插上“智慧翅膀”，医疗健康安上“智慧心脏”……智能融合将为人们的生活增添更多色彩。

2. 发展大数据产业主要依托的是哪一领域的技术

真正制约大数据发展和应用有三大环节：

第一个制约是数据收集的合法性，导致能够用于商业应用、服务于人们的数据要远远小于理论上大数据能够采集和处理的数据。

第二个制约是用户数据隐私保护与数据商业应用间的权衡，因为单个企业仅仅基于自己掌握的独立数据是无法了解产业链各个环节数据之间的关系，因此对消费者做出的判断和影响十分有限。

最后一个制约是大数据人才的稀缺。由于大数据的执行与管理均需要相应的执行人，因此人才的因素亦成为制约的关键。

3. 大数据技术的发展趋势有哪些

　　1.数据分析成为大数据技术的核心  数据分析在数据处理过程中占据十分重要的位置，随着时代的发展，数据分析也会逐渐成为大数据技术的核心。大数据的价值体现在对大规模数据集合的智能处理方面，进而在大规模的数据中获取有用的信息。要想逐步实现这个功能，就必须对数据进行分析和挖掘。而数据的采集、存储、和管理都是数据分析步骤的基础，通过进行数据分析得到的结果，将应用于大数据相关的各个领域。未来大数据技术的进一步发展，与数据分析技是密切相关的
　　2.广泛采用实时性的数据处理方式  在现如今人们的生活中，人们获取信息的速度较快。为了更好地满足人们的需求，大数据处理系统的处理方式也需要不断地与时俱进。目前大数据的处理系统采用的主要是批量化的处理方式，这种数据处理方式有一定的局限性，主要是用于数据报告的频率不需要达到分钟级别的场合，而对于要求比较高的场合，这种数据处理方式就达不到要求。传统的数据仓库系统、链路挖掘等应用对数据处理的时间往往以小时或者天为单位。这与大数据自身的发展有点不相适应。大数据突出强调数据的实时性，因而对数据处理也要体现出实时性。如在线个性化推荐、股票交易处理、实时路况信息等数据处理时间要求在分钟甚至秒极。要求极高。在一些大数据的应用场合，人们需要及时对获取的信息进行处理并进行适当的舍弃，否则很容易造成空间的不足。在未来的发展过程中，实时性的数据处理方式将会成为主流，不断推动大数据技术的发展和进步。
　　3.基于云的数据分析平台将更加完善  近几年来，云计算技术发展的越来越快，与此相应的应用范围也越来越宽。云计算的发展为大数据技术的发展提供了一定的数据处理平台和技术支持。云计算为大数据提供了分布式的计算方法、可以弹性扩展、相对便宜的存储空间和计算资源，这些都是大数据技术发展中十分重要的组成部分。此外，云计算具有十分丰富的IT资源、分布较为广泛，为大数据技术的发展提供了技术支持。随着云计算技术的不断发展和完善，发展平台的日趋成熟，大数据技术自身将会得到快速提升，数据处理水平也会得到显著提升。
　　4.开源软件的发展将会成为推动大数据技术发展的新动力  开源软件是在大数据技术发展的过程中不断研发出来的。这些开源软件对各个领域的发展、人们的日常生活具有十分重要的作用。开源软件的发展可以适当的促进商业软件的发展，以此作为推动力，从而更好地服务于应用程序开发工具、应用、服务等各个不同的领域。虽然现如今商业化的软件也是发展十分迅速，但是二者之间并不会产生矛盾，可以优势互补，从而共同进步。开源软件自身在发展的同时，为大数据技术的发展贡献力量。

4. 大数据技术可以融合带动哪些新兴产业发展？

当然，大数据对于行业的影响还是比较广泛和深远的，一方面大数据全面推动了社会资源的数据化进程，另一方面大数据开辟出了新的价值领域，使得数据成为了重要的生产资料，所以未来大量的行业都会与大数据技术建立起密切的联系。

当前大数据正处在落地应用的初期，目前大数据的主要应用依然集中在互联网、信息服务、金融、教育、医疗和交通等领域，这些领域也正在受益于大数据技术的使用。
从产业互联网发展的大趋势来看，大数据将带动以下几个产业实现更快的发展：

第一：信息服务行业。信息服务行业在大数据时代将得到一个快速的发展，以信息服务为主的各种咨询公司将在产业结构升级的过程中，发挥出重要的作用。信息服务行业的覆盖面还是比较广的，传统IT企业的toB业务都可以归为信息服务行业，同时随着互联网企业的崛起，互联网企业在toB领域也会逐渐发挥出更重要的作用。
第二：新兴商业。这里所谓的新兴商业指的是以互联网为基础来构建的各种商业模式，电商、线上线下服务等商业模式在大数据时代依然有广泛的发展空间。另外在5G时代，基于移动互联网、物联网和大数据技术所构建的新兴商业模式也许会给市场带来更多的惊喜。
第三：传统制造业。大数据技术的应用也能在一定程度上带动传统制造业的发展，在制造业结构升级的过程中，大数据将全面赋能产品设计和生产等诸多运营环节，不仅能够为企业创新赋能，同时也会提升企业的管理效率。
最后，大数据技术并不是孤立的，大数据与物联网、云计算、人工智能等技术也有着密不可分的关系，未来这些技术将一起为传统产业服务。

5. 大数据技术的发展趋势有哪些

云计算将为大数据带来以下发展趋势变化：

首先云计算为大数据提供了可以弹性扩展、相对便宜的存储空间和计算资源，使得中小企业也可以像亚马逊一样通过云计算来完成大数据分析。

其次，云计算IT资源庞大、分布较为广泛，是异构系统较多的企业及时准确处理数据的有力方式，甚至是唯一的方式。

数据分析集逐步扩大，企业级数据仓库将成为主流，未来还将逐步纳入行业数据、政府公开数据等多来源数据。

当人们从大数据分析中尝到甜头以后，数据分析集就会逐步扩大。目前大部分的企业所分析的数据量一般以TB为单位。按照目前数据的发展速度，很快将会进入PB时代。特别是目前在100-500TB和500+TB范围的分析数据集的数量会呈3倍或4倍增长。

6. 大数据技术的发展趋势有哪些

2016年，我国大数据产业保持高速发展态势，各级政府和企业大力推进，技术创新取得明显突破，大数据应用推进势头良好，产业体系初具雏形，支撑能力日益增强。2017年，大数据产业发展迎来“黄金期”，产业集聚将进一步特色化发展，大数据融合应用进程加速，为做大做强数字经济、带动传统产业转型升级提供新动力。
趋势一：政策环境持续优化，产业发展将迎来“黄金期”
随着国家大数据战略推进实施以及配套政策的贯彻落实，大数据产业发展环境将进一步优化，社会经济各领域对大数据服务需求将进一步增强，大数据的新技术、新业态、新模式将不断涌现，产业规模将继续保持30%以上的高速增长态势。
趋势二：大数据产业集聚，将呈现特色化发展
大数据综合试验区建设是国家统筹推进大数据产业发展的重要举措。2016年，国家对大数据产业区域发展进行整体规划布局，共计批复了8个国家大数据综合试验区建设。2017年，随着8大国家大数据综合实验区建设不断加快，产业发展将推动形成特色领域。围绕京津冀和珠三角跨区域类综合试验区，将更加注重数据要素流通，以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，支撑跨区域公共服务、社会治理和产业转移，促进区域一体化发展。结合地方产业发展和应用特色，大数据产业集聚区和大数据新型工业化产业示范基地建设也将持续推进。
趋势三：大数据与人工智能、云计算、物联网，等技术的融合创新将更加深入
网络信息技术领域是全球研发投入最集中、创新最活跃、应用最广泛、辐射带动作用最大的技术创新领域，是全球技术创新的竞争高地。大数据、云计算、物联网、人工智能等新一代信息技术是最典型的网络信息技术，创新驱动是其发展的原动力，新兴技术间的融合创新更是产业发展的主基调。2017年，大数据的技术发展与物联网、云计算、人工智能等新技术领域的联系将更加紧密，物联网的发展将极大提高数据的获取能力，云计算与人工智能将深刻地融入数据分析体系，融合创新将会不断地涌现和持续深入。
趋势四：工业大数据对智能制造的，赋能效应将进一步释放
在《大数据产业发展规划2016-2020年》中，提出了深化工业大数据创新应用的重点任务和实施工业大数据创新发展工程，加快工业大数据基础设施建设，推进工业大数据全流程应用，培育数据驱动的制造业新模式。2017年，随着《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》、《大数据产业发展规划2016-2020年》等政策规划的落地实施，我国将进一步深化工业云、大数据等技术在工业领域的集成应用，探索建立工业大数据中心，实施工业大数据应用示范工程，工业大数据对智能制造的赋能效应将进一步释放。
趋势五：大数据安全和数据跨境流动，将成为国家和社会关注的焦点
数据资源作为信息社会的重要生产要素、无形资产和社会财富，成为一个国家的基础性战略资源。近年来，由于数据在网络空间传播迅速，且当前技术手段和行政手段都无法对其实施有效监管，使得大数据安全问题和数据跨境流动安全风险日益加剧。2016年，国家和地方大力推动大数据安全创新发展。2017年，随着《中华人民共和国网络安全法》及相关配套细则的正式实施，大数据安全的市场空间将进一步释放，政府和企业在大数据安全技术、产品和服务创新方面的投入进一步加大；国家大力推进双边区域性跨境数据流动合作，建立国家间数据流通保护的协调机制，参与数据跨境流动国际标准和规则制定的积极性将不断提高。

7. 大数据技术的发展趋势有哪些

大数据的发展趋势
 
1、算法（Algorithms）的崛起


2016年，人们更加关注对已接触数据采取什么行动。算法将大行其道。算法能够定义行为，它们是非常专业的软件，能够很好地执行专业的指令，远比人类做的要好。例如，当你访问一个网站时，根据你手上的资料，快速确定最合适的广告。或者在大量的交易数据中找出异常值来甄别欺诈行为。
2、数据湖服务作为一种解决方案（Data-Lake-as-a-ServiceSolutions）


2015年，我们已认识了数据湖。企业从M2M连接、社交网络和远程工作人员积累了越来越多的数据，数据湖将成为他们的重要数据存储工具。
据Gartner称，“到2020年，信息将被用于重新创造、数字化、或消除80％的业务流程和产品（相比于10年前——2010年）”。在传统的存储解决方案中，数据之间是相互孤立的。数据湖与之正好相反，它允许存在各处的原始的、质朴的信息字节相互整合、分析。数据湖能够帮助你实现商业的数字化，使之真正成为数据驱动的商业，就像Gartner对2020年的商业预计一样。
数据湖服务将提供主动式存储方案，通过整理大量的结构化和非结构化数据，大量的应用才能够用于对其进行加工处理，包括企业数据仓库或开源技术，如Apache Hadoop或 Spark。一个使用了数据湖服务的企业，每个月仅需要为十亿字节支付几美分。
3、区块链将被各行各业所接受



在过去的几年中，我们看到区块链主要应用于比特币，但区块链技术提供了更多的可能性。
　　一个区块链可以被看作是数字事件的一个公共分类帐或记录。这个公共分类帐由许多不同当事人共享，计算地理上和计算上的孤立节点，并且只有该系统的大部分成员都同意的情况下，这个记录才能被更新。只要新信息输入到分类帐，它就不能被擦除，而且所有人可见。因为区块链的存在，所有输入到分类账上的信息都是全透明的。
　　区块链的一个关键优势是：该系统是完全透明的，任何人都可以在不损害个人隐私的情况下，看到哪些交易输入到分类账。您可以在不透露当事人个人隐私的情况下，记录事件发生的事实，甚至记录它的正确性。
金融业将迎来的区块链技术的全面开花。世界上许多大银行正在试用区块链，更或正在对区块链初创公司进行投资。UBS（瑞银集团）已经创造了一个区块链实验室，Santander正在研究如何使用区块链管理他们的贷款活动，Goldman Sachs （高盛集团）投资了一个区块链初创公司，并且有一个大财团（R3 ’s global bank partnership），负责调查的区块链的潜力。
4、人力资源分析


   对于大多数组织而言，人才是最重要的财富；对于大多数高级管理人员而言，人才是重中之重。根据普华永道的研究，34%的美国首席执行官们“非常关注”组织中关键技能的可用性。因此，高级管理人员正在寻找其人力资源的确切数据，所以，2016年我们会看到人力资源分析将迈出一大步。
　　人力资源分析虽然是人事部门新的业务领域，但为了更好地提高人力资源的投资回报率，该业务增长极为迅速。人力资源分析可以被定义为一项大数据技术，使用人力相关数据片段优化商务产出、解决商务问题。因此，人力资源分析越来越重要。
　　人力资源分析可以帮助回答一些问题，例如：我们在组织内是否有正确的技能搭配？我们的员工，特别是那些优秀的员工是如何工作的呢？我们能更好地预测企业未来的领导人是谁么？员工的精神状况怎样......如此等等。
在一个过热的市场，对人才的争夺战愈演愈烈，优秀的大数据科学家和数据分析师资源越来越稀缺，越来越贵，因此发现人才不是一件容易的事情。对于一个组织而言，了解员工的驱动因素，并且很好的激励他们变得越来越重要。因此，在2016年，更多的组织将致力于人力资源分析，这些领域的初创企业数量将迅猛增长。
5、智能政府致力于提高社会和公民体验


迪拜当局正努力把政府变成智能政府。他们已经开始践行提高客户（例如，公民）体验，并推动知识经济的实践。他们已经为数十个智能政府服务创建了一个单独的、安全的登录界面，大量的服务也都支持移动应用程序。
　　最好的智能政府的例子就是爱沙尼亚。这个仅有130万公民的波罗的海国家被联合国提名为“具有十年最优电子政务内容“。每一次与外部的或内部的互动都是数据化的，爱沙尼亚政府对于自己的数据具有完全的掌控。此外，议会正在推行无纸化办公，电子签署法律文件，全电子化商务，因为所有的服务都是互联的，所以报税非常简单。
我们将在世界范围内看到越来越多的政府开发智能方案。我们也将看到更多的政府开放自己的数据集，应用开放的API（应用程序编程接口）使初创公司和企业够轻松地与政府部门对接。这不仅能加速政府的智能化过程，甚至可能收获更多。
6、增强大数据安全、防止数据泄露6.增强大数据安全、防止数据泄露


随着数字化进程，物联网将物物连接为网络，大数据的安全变得越来越重要。在过去的几年里，我们已经遭遇了许多大规模的数据泄露事件，包括Ashley Madison hack（婚外情网站）和TalkTalk公司（英国宽带服务供应商）的黑客攻击事件。
基本上，任何组织未来都可能被黑客攻击，如果没有被黑客攻击，说明其根本不重要。因此，任何组织不仅应该把重点放在防止安全漏洞，在遭遇黑客攻击时，还要实施正确的危机应对计划。
7、智能机器带来的雾分析（Fog Analytics)起步


　雾计算正在迅速地获得大量动力。雾计算是指推进连接到物联网的终端设备和存储数据的云计算之间的存储、传输和计算。随着物联网的进步，雾计算势头越来越猛，因为传感器变得相当精密，它们现在可以收集大量数据。
　据Gartner称，智能机器是新的现实。因此，在未来我们将看到更多的智能机器有着越来越多的精密传感器，能收集大量的数据。组织将不得不转向雾分析，以便数据易于管理，保持洞察力可用并尽可能降低成本。

8. 大数据技术的发展趋势有哪些

对2016年大数据发展展望
 
这个展望大数据专家委这是做的第四次，从之前2012年底做的2013年的展望，即会做下一年的预测，这个预测是调研方式就是大数据专家委一百多位委员内部进行这样的一个观点征集、汇总，最后进行投票和去年一样，同时邀请中国大数据产业联盟的会员参与到最后的投票环节，今年总共投票的专家是116位，从这116位专家投票中形成了下述的结果。
 
根据今年大数据专家委列出的2016大数据产业技术发展的十大趋势，从这里面我们简单解读为他出现了这样四个重点的关键字，一个是民生相关的应用，因为应用很多，应用驱动大数据，因此民生相关的大数据可能会得到更快的发展，第二就是多样性和融合性，不管是技术、产业等等各方面会出现多样融合的状况，另外第三个就是政策拉动，第四总是呼吁各个层面出现多样的生态，简单对这十各方面稍微做一个解释。
 
第一，可视化技术。作为汇总整理的时候这也是给了工作组一个很大的意外，做了这样一个解读，我们认为可视化作为技术形态能够排到第一，其实背后隐藏着大数据的贫民化。普通老百姓和常规的决策者能够更好的理解大数据的效果和价值，所以能够摆在这么重的位置，不仅仅可视化的形态，也包括可视化的分析，这是排在第一的趋势。
 
第二，多学科融合。大家对学科的发展非常关注，预测排在第二位是多学科融合，大家认为数据科学的雏形已经出现了，从表现形式来看，很多相关的数据，科学的研究院，专门的实验室，也可以看到这样的学科逐渐的完备，可能会逐渐的出现，当然本身确实也是交叉性的学科，是多学科融合的产物，所以从事大数据研究不仅仅是计算机领域的科学家，也包括数学等等方面的科学家参与到整个大数据前沿的研究中。
 
第三，大数据的安全和隐私持续受到关注。从现在大数据的发展情况来说，应该说针对大数据的威胁和大数据所产生的副作用，以及大数据发展中的障碍会逐渐成为大数据领域所要关注的点。针对大数据的攻击现在没有大规模的报道，但是隐忧已经令大家担忧。隐私大数据所带来的副作用，原来的隐私我们接受的程度，有了大数据之后隐私接受程度发生了很大的变化。由于大家对大数据的安全等等相关的问题的担忧阻碍我们在大数据的发展上的投入，这也是阻碍大数据发展的问题。