中国大数据云汇聚（大数据云端）

本篇文章给大家谈谈中国大数据云汇聚，以及大数据云端对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享中国大数据云汇聚的知识，其中也会对大数据云端进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、大数据、云计算的发展趋势如何？
• 2、大数据云计算在这个新时代怎么样？
• 3、大数据云计算就业前景怎么样？
• 4、我国启动首个大数据综合试验区建设
• 5、大数据应用如何开启新局面

大数据、云计算的发展趋势如何？

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，增加用户黏性，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》

大数据云计算在这个新时代怎么样？

大数据和云计算未来的发展前景还是被广泛看好的。
大数据与云计算之间的关系非常紧密中国大数据云汇聚，可以说是一种“伴生”关系中国大数据云汇聚，云计算中涉及到的分布式存储和分布式计算也正是大数据所关注的核心问题。但是云计算的核心是服务，而大数据的核心则是数据价值化，所以云计算和大数据在定位上还是有明显区别的。
其次，大数据和云计算的应用价值决定了其广泛的应用场景。云计算通过互联网为用户提供极其廉价的计算资源，可以说云计算降低了企业的成本，同时云计算整合了众多的服务资源，为开发者节省了大量的成本，所以云计算对企业来说有非常大的实际应用价值。这个应用的价值促使了云计算目前被广泛使用，尤其是中小型企业。
大数据的应用价值则体现在场景分析及应用上，目前大数据的价值主要还是在大数据场景分析上，目标主体是人，未来大数据的一个重要应用将会是各种“智能体”，大数据为智能体提供决策的数据支撑，这是大数据的一个重要的价值。
目前大数据的应用还处在初期阶段，产业链也正在逐渐形成，未来随着大数据的逐渐落地，大数据领域将爆发出更多的岗位需求。

大数据云计算就业前景怎么样？

大数据近年来越来越火，因为有了它，好像什么行业都能精准分析。但是，大数据本身的发展却很少有人分析。近日，国家信息中心、南海大数据应用研究院联合发布了《2017中国大数据发展报告》，首次把中国大数据本身的发展特点和存在的问题，全面呈现了出来。
用大数据来了解大数据
这份报告全面汇聚了国家发改委互联网大数据分析中心、国家信息中心、“一带一路”大数据中心所掌握的30多个种类，总计40多亿条相关数据，综合运用多种大数据分析方法，对我国大数据产业发展进行了全面分析。所以，称得上是用大数据来了解大数据。
北京、广东、上海大数据发展位居前三
报告显示，我国大数据发展总体处于起步阶段。但是从地域上看，就有意思了。
国家信息中心信息化研究部副主任、南海大数据应用研究院院长于施洋指出：“从地域分布，从各个省来说，北京排第一，这个不足为怪，东部沿海地区这些省份排在前面，大家也都能够想象。但是在西南地区，四川、重庆、贵州这三个地方异军突起，是我们大数据发展的第二个增长极。”
产业落后是地方大数据发展的突出短板
具体来看，各省份大数据发展指数的排名中，贵州、重庆、四川，紧随东部沿海省份，全部排进了前十名，领先任何一个中部省份。分析认为，这主要是地方政策引领的结果。这三个西部省市，早早都把大数据产业的发展作为重点工程来打造。对于这种“弯道超车”现象，国家行政学院教授汪玉凯建议，这些地方下一步可以重点考虑产业落地问题：“它们是首先抓住了一个概念，然后占了一个先机。但是相对能够落地的产业应用还是比较少的，这是它们的软肋。所以我认为，你们一定要注意应用，要打造你的优势。”
人才短缺问题日益突出
报告指出，数据管理环节漏洞较多，是大数据发展面临的首要问题，包括由此引发的运营成本过高、资源利用率低、应用部署过于复杂等难点。而我们更关注的是另一大问题。
我们会发现，大数据领域里数据是有了，但是能驾驭这些数据的人是极其匮乏的。比如说大数据的专业人才方面，现在分析类的人才，市场是供不应求，缺口非常大，而项目管理类的人才，供给又远远大于需求，所以结构上还不平衡。高端的人才奇缺，这是最突出的问题。”
发展大数据要谨防人才“眼高手低”
大数据的核心就是数据的抓取与分析，而分析环节，目前离不开人工设置变量，建立模型。所谓“差之毫厘，谬之千里”，大数据分析对人才的要求很高。但首份大数据发展报告却揭示，我国大数据人才能搞管理的不少，真正能做分析的却远远不够，这是典型的“眼高手低”，势必伤害大数据产业的长远发展。人才短板可以从教育方面着手弥补，探索新的人才培养模式。比如，将高校大数据系列课程分为理论教学和技术教学两方面；比如社会上优质的专注大数据人才培养机构等多方面进行。

我国启动首个大数据综合试验区建设

我国启动首个大数据综合试验区建设

贵州大数据综合试验区建设9月18日正式启动，致力于构建“先试先行的政策法规体系、跨界融合的产业生态体系、防控一体的安全保障体系”。这是国务院本月初印发《促进大数据发展行动纲要》后我国启动的首个区域试点。

据新华社9月21日消息，贵州省委常委、贵阳市委书记、贵州省大数据产业发展领导小组副组长陈刚在此间召开的新闻发布会上说，贵州将全力打造大数据示范、大数据集聚、大数据应用、大数据交易、大数据金融服务、大数据交流合作、大数据创业创新“七大平台”，实施数据资源汇聚、政府数据共享开放、综合治理示范提升、大数据便民惠民、大数据三大业态培育、传统产业改造升级、信息基础设施提升、人才培养引进、大数据安全保障、大数据区域试点统筹发展“十大工程”。

国家发改委高技术产业司信息化处处长王娜说，推进大数据综合试验区建设，将起到示范带头、统筹布局、先行先试三大作用。开展综合试验区的地区具备一定的基础条件，在数据共享开放、大数据产业发展的支撑，数据应用创新以及数据安全保障方面有较好的基础。通过综合试验区布局建设来强化大数据中心的国家统筹布局，可以有效控制新建中心，盘活存量资源，促进聚集发展。

按照要求，贵州省将通过综合试验区建设，探索大数据应用的创新模式，培育大数据交易新的做法，开展数据交易的市场试点、鼓励产业链上下游之间的数据交换，探索数据资源机制，规范数据资源的交易行为，建设大数据的投融资体系，促进形成新的业态。

据了解，作为《促进大数据发展行动纲要》点名的大数据综合试验区，贵州省在全国率先筹建省级政府数据统一汇聚、共享、开放和交换平台——“云上贵州”系统平台，明年将率先形成省、市、县三级政府跨部门、跨区域、跨领域的数据共享共用新格局。此外，贵州将在全国率先完成信息基础建设立法工作。

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大数据应用如何开启新局面

大数据应用如何开启新局面

随着大数据应用的经济社会效应不断显现，大数据已经在市场营销、金融、交通、制造、医疗等各个领域开展试水应用，取得了一定的成果。不过，业界认为我国大数据应用仍处于初级阶段，还未形成普遍应用的局面，对大多数企业，特别是传统领域的企业而言，还未找到有效的应用模式。如何进一步普及大数据应用，通过应用带动整个产业链发展，成为当前迫切需要解决的问题之一。

大数据应用未形成燎原之势

大数据应用呈散发状，目前主要集中于互联网市场营销场景。

“目前，我国大数据应用仍处于初级阶段，《促进大数据发展行动纲要》的出台为我国大数据应用拓展起到了有力的推动作用。”工信部信息化和软件服务业司司长陈伟近日向《中国电子报》记者这样表示。他认为，大数据在电子商务领域的应用逐渐增多，成为大数据最成熟的应用模式。

京东通过建立PB级大数据平台，将每个用户在其网站上的行为数据进行记录和分析，提高与用户间的沟通效率、提升用户体验。实现了向不同用户展示不同的内容的效果，带来了10%的订单提升。比如提供给推荐搜索调用，针对不同用户属性特征、性格特点或行为习惯在他搜索或点击时展示符合该用户特点和偏好的商品，给用户以友好舒适的购买体验，能大幅提高用户的购买转化率甚至重复购买，提高用户忠诚度和用户黏性。基于用户点击数据、浏览页面信息等信息的数据模型和数据资源在经过淘宝商城的挖掘和分析之后，向用户和商家开放了查询APP。通过数据挖掘和分析为淘宝提供了定向广告投递的能力。开放查询APP则为用户和商家提供了便捷的选择服务。淘宝网还建立了“淘宝CPI”，通过采集、编制淘宝上390个类目的热门商品价格来统计CPI。

不过，研究机构中国信息通信研究院研究成果表明，大数据应用呈散发状，并没有形成燎原之势。目前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。

另外，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。中国信息通信研究院调研发现，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。

陈伟也认为，目前我国数据资源建设和应用水平较低。“目前，用户普遍不重视数据资源的建设，即使有数据意识的机构也大多只重视数据的简单存储，很少针对后续应用需求进行加工整理。数据资源普遍存在质量差，标准规范缺乏，管理能力弱，数据价值难以被有效挖掘利用。”陈伟说。

与新一代信息技术集成应用势在必行

物联网、3D打印等新一代信息技术与大数据相互作用，促进应用落地。

业界认为，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。

事实上，国家战略层面也已经意识到这个趋势。国务院正式印发的《促进大数据发展行动纲要》指出，推动大数据与新一代信息技术融合发展。抓住互联网跨界融合机遇，促进大数据、物联网、云计算和3D打印技术、个性化定制等在制造业全产业链集成运用，推动制造模式变革和工业转型升级。

记者从工信部获悉，工信部将组织实施“工业和新兴产业大数据工程”，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。

对于大数据与新一代信息技术集成应用，三迪时空网络科技股份有限公司董事长李培学在接受《中国电子报》记者采访时表示，以大数据为中心的3D打印分布式智能制造将是趋势。在未来的云智造平台上，任何人即使不具备建模的知识，但只要有创意，就可以和设计师沟通，设计出自己想要的三维模型，然后通过3D打印机来实现，同时，云智造平台必须能够确保设计师赢利，设计师的创造力、创意思维才能源源不断地发挥出来。有了完善的设计师平台，在人群聚集的互联网上，创新就可以得到实现，有了以3D打印机为工具的分布式制造单元，可以为周边的普通用户提供个性化定制的产品，而这一切都基于大数据。

例如，以大数据平台为基础的3D打印定制鞋是3D打印技术在垂直行业领域中的具体应用。通过对人足部特征扫描、采样，将三维数据和人员信息汇聚到数据中心，构建大数据平台，再结合3D打印定制化生产的特点和传统制造批量生产的优势，将虚拟的三维数据对象转化为实体成品。“用户可以利用大数据平台的查询检索功能，找到真正适合自己的鞋类，实现个性化定制；鞋类厂商则可以根据大数据分析，精确地定位消费群体的需求，包括特殊人群的脚型数据，将精确估算出产品的订单需求，更加精确地批量生产。定制化数据可以跟踪人们足部生长的阶段来进行调整，用户可以根据数据分析来选择不同的品牌不同的类型。”李培学表示。

PTC全球副总裁兼中国区总裁寿宇澄在接受《中国电子报》记者采访时也表示，大数据在物联网中起到至关重要的作用，相互依赖。

“在制造业一些核心技术领域，例如飞机发动机的研发，我国的研发水平要追上国际先进水平还需要一定的时间积累，但是我们若把信息化扩大到产品全生命周期尤其是重视产品出厂后的流程优化，把产品出厂前的虚拟世界和出厂后的实体世界并行发展，那么我国的制造业整体实力也能得到有效提升，而物联网恰恰能实现这一点。物联网的初衷之一就是把信息化延伸到产品全生命周期，不仅包括研发环节，还包括产品出厂后的流程。当然，物联网应用的形态也发生了变化。

以前是过程驱动模式，是以企业家的经验为主，但当企业发展到一定阶段，面临的市场环境更为复杂，企业产生的数据量更大，面对这些庞大的数据，公司管理者很难再像以前那样以事先定好的流程和经验进行处理和决策，必须要依靠机器的智能帮助人们进行大数据分析，这就需要数据驱动模式。从流程的驱动变为数据的驱动，产品出厂前以研发为主的数据只是一类数据，但当这类产品出厂后每个产品流向市场后的数据则成几何规模扩大，这就形成了大数据。这时，企业就需要对这些大量的数据进行分析，从而对公司决策进行支持。

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