大数据背景介绍

大数据时代Is coming……

大数据时代 认识大数据 大数据带来的变革 大数据背景下的企业管理

大数据的商业价值 大数据的风险

大数据

何为大？—数据度量 1Byte = 8 Bit 1KB = 1,024 Bytes 1MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes 1GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB = 1,073,741,824 Bytes 1TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB = 1,099,511,627,776 Bytes 1PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB =1,125,899,906,842,624 Bytes 1EB = 1,024 PB = 1,152,921,504,606,846,976 Bytes 1ZB = 1,024 EB = 1,180,591,620,717,411,303,424 Bytes 1YB = 1,024 ZB = 1,208,925,819,614,629,174,706,176 Bytes

大数据 《红楼梦》含标点87万字(不含标点853509字) 每个汉字占

大数据发展背景与研究现状

（一）大数据时代的背景

随着计算机存储能力的提升和复杂算法的发展，近年来的数据量成指数型增长，这些趋势使科学技术发展也日新月异，商业模式发生了颠覆式变化。《分析的时代：在大数据的世界竞争》是2016年12月麦肯锡全球研究院（MGI）发表的一份报告。五年前MGI就指出大数据分析在基于定位的服务、美国零售业、制造业、欧盟公共部门及美国健康医疗领域有很大的增长潜力。数据正在被商业化，来自网络、智能手机、传感器、相机、支付系统以及其他途径的数据形成了一项资产，产生了巨大的商业价值。苹果、亚马逊、Facebook、谷歌、通用微软以及阿里巴巴集团利用大数据分析及自己的优势改变了竞争的基础，建立了全新的商业模式。稀缺数据的所有者利用数字化网络平台在一些市场近乎垄断，只需用独特方式将数据整合分析，提供有价值的数据分析，几乎可以“赢家通吃”。2011年全球的数据储量就达到1.8ZB，与2011年相比2015年大数据增长了近4倍，未来十年，全球数据存储量还将增长十倍，大数据成为提升产业竞争力和创新商业模式的新途径。大数据在企业中得到了充分的应用并实现了巨大的商业价值。梅西百货的SAS系统可以根据7300种货品的需求和库存实现实时定价。零

大数据发展背景与研究现状

（一）大数据时代的背景

随着计算机存储能力的提升和复杂算法的发展，近年来的数据量成指数型增长，这些趋势使科学技术发展也日新月异，商业模式发生了颠覆式变化。《分析的时代：在大数据的世界竞争》是2016年12月麦肯锡全球研究院（MGI）发表的一份报告。五年前MGI就指出大数据分析在基于定位的服务、美国零售业、制造业、欧盟公共部门及美国健康医疗领域有很大的增长潜力。数据正在被商业化，来自网络、智能手机、传感器、相机、支付系统以及其他途径的数据形成了一项资产，产生了巨大的商业价值。苹果、亚马逊、Facebook、谷歌、通用微软以及阿里巴巴集团利用大数据分析及自己的优势改变了竞争的基础，建立了全新的商业模式。稀缺数据的所有者利用数字化网络平台在一些市场近乎垄断，只需用独特方式将数据整合分析，提供有价值的数据分析，几乎可以“赢家通吃”。2011年全球的数据储量就达到1.8ZB，与2011年相比2015年大数据增长了近4倍，未来十年，全球数据存储量还将增长十倍，大数据成为提升产业竞争力和创新商业模式的新途径。大数据在企业中得到了充分的应用并实现了巨大的商业价值。梅西百货的SAS系统可以根据7300种货品的需求和库存实现实时定价。零

大数据发展背景与研究现状

（一）大数据时代的背景

随着计算机存储能力的提升和复杂算法的发展，近年来的数据量成指数型增长，这些趋势使科学技术发展也日新月异，商业模式发生了颠覆式变化。《分析的时代：在大数据的世界竞争》是2016年12月麦肯锡全球研究院（MGI）发表的一份报告。五年前MGI就指出大数据分析在基于定位的服务、美国零售业、制造业、欧盟公共部门及美国健康医疗领域有很大的增长潜力。数据正在被商业化，来自网络、智能手机、传感器、相机、支付系统以及其他途径的数据形成了一项资产，产生了巨大的商业价值。苹果、亚马逊、Facebook、谷歌、通用微软以及阿里巴巴集团利用大数据分析及自己的优势改变了竞争的基础，建立了全新的商业模式。稀缺数据的所有者利用数字化网络平台在一些市场近乎垄断，只需用独特方式将数据整合分析，提供有价值的数据分析，几乎可以“赢家通吃”。2011年全球的数据储量就达到1.8ZB，与2011年相比2015年大数据增长了近4倍，未来十年，全球数据存储量还将增长十倍，大数据成为提升产业竞争力和创新商业模式的新途径。大数据在企业中得到了充分的应用并实现了巨大的商业价值。梅西百货的SAS系统可以根据7300种货品的需求和库存实现实时定价。零

可信、敏捷、智慧的大数据云服务华为Cloud BU

目录

华为大数据云服务介绍华为大数据整体介绍12案例3

大数据是华为ICT 战略的重要支柱

Source: Huawei corporate presentation 华为公司战略地图华为大数据研发全球配置?全球8个研究所，保持千人+的规模投入?拥有PMC/Committer 、IEEE Fellow 等世界级数据挖掘和人工智能专家

?大数据专利190+Professional Service Big Data Analytics Platform Data Center Infrastructure

Core Network IP+Optical

FBB Enterprise

Network MBB

Things (M2M Module)People

(Smart Device)Enterprise Apps SDP BSS/OSS 3rd

Partners

Content & App 3rd ISVs 西安/北京研究所：Hadoop 产品化大数据算法Elk/MPP DB

深圳研发基地/香港：大数据洞察平台数据挖掘算法印度研究所：Hadoop 数据可视化MOLAP 美研所：Spark MPP DB/Elk 大数据系

龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn

大数据背景下“今日头条”发展研究

作者：崔佳

来源：《新媒体研究》2018年第01期

摘要 21世纪是一个多元化、时尚化、创新化和一体化的世界，蓬勃发展的移动互联网技术，迅速崛起的移动智能终端，使得信息的传播方法产生了巨大的变革，新兴的媒体对传统媒体的影响和冲击不言而喻。“今日头条”作为聚合新闻客户端，是新闻媒体融合的典范，自上线后发展迅猛。它的崛起和发展并非偶然，在值得借鉴的同时，我们也能看到它所面临的困境，这些都值得我们进行一番研究，也对传统媒体有一定的借鉴意义。 关键词 大数据；今日头条；传播

中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 2096—0360（2018）01-0037-02

人们在时代浪潮的冲刷下，在大数据的时代背景下，需要更方便、更快捷地获取信息，新闻行业由此迎来新的发展契机，具有个性化特点、交互性特点的新闻媒体应运而生。它们拥有的诸如便捷性、及时性、开放性和互动性等的特点，优势很明显。“今日头条”就是在这样的背景下发展起来的，并获得了迅猛的发展，其获得巨大发展的原因可以归结为下列几个方面。

浅析大数据时代的税收风险管理

大数据技术是近年来快速兴起并广泛应用于生产和销售等各个领域的一项数据分析和应用技术。作为一种现代化的生产手段，它的产生实质上是由于生产力的发展而在客观上对生产工具产生的更新换代要求。税务机关的大数据应用，指的是采用新的平台，将申报、征收、金税、退税、登记、票管、情报等信息进行收集汇总，通过数据清洗、去轨迹等操作，使多系统数据进行共享与分析。简而言之，即是对内部管理及外部采集的大数据信息的综合归整和利用。能否对大数据进行处理、分析与整合，将成为税务管理质效的关键。在未来的税收管理工作中，我们需要利用各种大数据分析技术和工具，挖掘和处理涉税大数据，在此基础上预测和分析最佳的税收管理方案，以支持税务机关做出更加合理的决策，提高税收征管质效，加快服务创新步伐，发现和开拓新的税源增长点，促进税收事业更快发展。 一、大数据背景下税收风险管理遇到的问题及原因 大数据时代的到来，为税收征管与科技的有效融合，为税收征管服务一体化开辟了广阔空间，也为税收征管大数据平台准备了充足的技术条件，更为深化税收风险管理提供了技术支撑。但是，大数据背景下的税收风险管理不是简单地应用信息技术手段实现工作流程的计算机化，而是涉及税收管理理念、业务流

浅析大数据时代的税收风险管理

大数据技术是近年来快速兴起并广泛应用于生产和销售等各个领域的一项数据分析和应用技术。作为一种现代化的生产手段，它的产生实质上是由于生产力的发展而在客观上对生产工具产生的更新换代要求。税务机关的大数据应用，指的是采用新的平台，将申报、征收、金税、退税、登记、票管、情报等信息进行收集汇总，通过数据清洗、去轨迹等操作，使多系统数据进行共享与分析。简而言之，即是对内部管理及外部采集的大数据信息的综合归整和利用。能否对大数据进行处理、分析与整合，将成为税务管理质效的关键。在未来的税收管理工作中，我们需要利用各种大数据分析技术和工具，挖掘和处理涉税大数据，在此基础上预测和分析最佳的税收管理方案，以支持税务机关做出更加合理的决策，提高税收征管质效，加快服务创新步伐，发现和开拓新的税源增长点，促进税收事业更快发展。 一、大数据背景下税收风险管理遇到的问题及原因 大数据时代的到来，为税收征管与科技的有效融合，为税收征管服务一体化开辟了广阔空间，也为税收征管大数据平台准备了充足的技术条件，更为深化税收风险管理提供了技术支撑。但是，大数据背景下的税收风险管理不是简单地应用信息技术手段实现工作流程的计算机化，而是涉及税收管理理念、业务流

浅析大数据时代的税收风险管理

大数据技术是近年来快速兴起并广泛应用于生产和销售等各个领域的一项数据分析和应用技术。作为一种现代化的生产手段，它的产生实质上是由于生产力的发展而在客观上对生产工具产生的更新换代要求。税务机关的大数据应用，指的是采用新的平台，将申报、征收、金税、退税、登记、票管、情报等信息进行收集汇总，通过数据清洗、去轨迹等操作，使多系统数据进行共享与分析。简而言之，即是对内部管理及外部采集的大数据信息的综合归整和利用。能否对大数据进行处理、分析与整合，将成为税务管理质效的关键。在未来的税收管理工作中，我们需要利用各种大数据分析技术和工具，挖掘和处理涉税大数据，在此基础上预测和分析最佳的税收管理方案，以支持税务机关做出更加合理的决策，提高税收征管质效，加快服务创新步伐，发现和开拓新的税源增长点，促进税收事业更快发展。 一、大数据背景下税收风险管理遇到的问题及原因 大数据时代的到来，为税收征管与科技的有效融合，为税收征管服务一体化开辟了广阔空间，也为税收征管大数据平台准备了充足的技术条件，更为深化税收风险管理提供了技术支撑。但是，大数据背景下的税收风险管理不是简单地应用信息技术手段实现工作流程的计算机化，而是涉及税收管理理念、业务流

大数据

大数据的概念

大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。

网络上每一笔搜索，网站上每一笔交易、每一笔输入都是数据，通过计算机做筛选、整理、分析，所得出的结果可不仅仅只得到简单、客观的结论，更能用于帮助企业经营决策，搜集起来的数据还可以被规划，引导开发更大的消费力量。

大数据与传统数据的区别？

银行做数据业务做了十多年，那么大数据和传统数据的仓库有哪些差异？实际上就是群体和个体的差异。互联网数据完全瞄向个体，数据结构也是精准于个体，而传统的数据面向经营指标、面向群体。

宏观意义上来看，假如小明去了一百次书店，以前要回答的问题是他第一百零一次买不买书，即业绩和经营指标的问题；而现在，互联网关心的是什么？最关心的是他第一百零一次买什么书，需要将什么样的内容推荐给他。这不是一个概率问题，而是一个模糊的程度问题。

要量化这个程度，我们一定要基于个体，而不是基于群体的共性描述。传统定义上，更多关注的是一类人群，用同一类规则制订套餐给他们；而在互联网时代，要把每个人都精准刻画出来，进行精准匹配。有电商说他们要做到一百万用户要有一百万个商店，特别是在移动的小屏幕上，三次点击以后就会