属于大数据成为国家战略的论述有

大数据的国家战略

我们正在经历一场由大数据引发的社会革命。人类生活中的一切活动，每次购买，每次对话，每次社交，每次移动，甚至我们的身份和身体的变化都成为信息收集、存储、分析和使用的对象。多样化的数据、巨大的数据量以及它们潜在的商业价值已经开始对社会经济和公民隐私产生深远的影响。

当大数据快速向社会的各个方面渗透时，政府与公民、政府与企业、政府与政府之间的关系正在发生变化。如同任何一种新科学（如核物理）出现一样，政策会对这门科学的应用产生深远的影响。科学既能造福人类也可能危害人类，大数据也不例外。有远见的国家战略和政策一定是在保护公民隐私权的前提下，加速数据信息的自由流动，鼓励创新，催生新产业，创造新就业，进而促进国家的经济繁荣。

从借鉴比较国外政府的经验入手，研究制定适合国情的大数据发展战略和发展路径，是继续深化政务电子化，加快实现中央提出的健全国家治理体系与治理能力现代化的明智之举。

美国的大数据战略布局

在逐步扩大开放政府数据源，启动开放政府项目和部署政府主导的大数据项目后，2014年1月17日，奥巴马指定白宫法律总顾问波德斯塔领导行政当局与总统科技顾问委员会合作，综合评估“大数据”和公民隐私产生交集后已经带来和将会带来的新问题。作为综合研究的一部

大数据技术的战略意义

随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。从智能传感器到社交网络数据，从声音图片到在线交易数据，可能性是无穷无尽的，选择正确的数据来源并进行交叉分析可以为企业创造最显著的利益。随着数据源的爆发式增长，数据的多样性成为“大数据”应用亟待解决的问题。

最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，现在大数据的概念已经渗透到当今每一个行业和业务职能。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

水库还是沼泽由分析能力决定

大数据的多样性决定了数据采集来源的复杂性，而如果不加以正确的引导与分析，则可能让你迷失其中。诚如Teradata天睿公司首席技术官Stephen Brobst（宝立明）的表态，当数据积累到后期，会让你深陷其中如同沼泽，也可能变成水库，在其中可以游刃有余的钓到你期望的“鱼”，变成水库还是沼泽则由数据分析能力决定，善加利用则会获益良多。

现在的物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电

一、大数据定义

分析师早起定义的大数据：资料量（Volume）、资料传输速度（Velocity）、资料类型（Variety）。在此基础上衍生出真实性（Veracity）等V系列。

大数据并不是崭新的概念，几十年前科学家就在处理每秒上PB的巨量资料。近几年才出来?大数据?概念，是因为现今要处理的资料量更庞大、资料产生跟处理速度更惊人、资料来源更多样，于是处理、储存大量资料的新技术跟工具快速发展，新技术诞生后，开发者跟使用者需要一个更专业的名词来与之前的科技做出区别，于是‘大数据’诞生了。因此，大数据不只是指资料，也指这些用来分析，处理巨量资料的新兴科技。

过去的资料大部分是人工手工记录下来交易资料，现在则是机器替我们记录下来的交易资料，除此外还有人们跟事物、企业间的互动资料，最终都是通过机器自动生成、累积下来的观察资料。

大数据是由交易、互动、观察资料所组成的资料型态。 大数据定义为：以前因为科技所限而忽略的资料。即暗数据。 也有人认为大数据只是商业智慧和商业分析演化后的新字眼。

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大数据是在多样的或者大量的数据中，迅速获取信息的能力。必须在尽可能短的时间内发掘出价值。大数据的核心能力是发现规律和预测未来。

大数据是任何超过了一台计算

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

成为有思想的教师

肖 川

关于“思想”，英国现代哲学家维特根斯坦有两个重要的命题。其一即“事实的逻辑形象就是思想”，其二即“思想是有意义的命题”。

我们所说的“真理”，其实就是指的事实和逻辑。事实，即事情的真相。“事实的逻辑形象就是思想”，对于这个命题，其实还有广阔的阐释空间。首先，所谓“事实”，其实都只是每个人眼中的事实，是个人选择的结果——我们面对同一场景总会有意无意忽视什么，遗漏掉什么，也会渲染点什么，夸大点什么；其次，逻辑作为推理的有效的法则，其“有效性"对不同的人而言，其性质和程度也都是不同的，所以，强盗有强盗的逻辑，流氓有流氓的逻辑；文明社会有文明社会的逻辑，野蛮社会有野蛮社会的逻辑。譬如，在野蛮社会中，“有枪便是草头王”，“成者为王，败者为寇”，这似乎都是天经地义的；可在文明社会，“有枪便是草头王”，不过是强盗的逻辑；文明社会的逻辑是在法律的框架内的公平、公开、公正的竞争。

由此看来，逻辑作为公理、法则，也是有域限的、有条件的，譬如说，“大前提、小前提、结论”作为三段论推理形式，并不能保证结论是正确的，如果“大前提”是错误的话。台湾中原大学林冶平教授反复指出：“错误的前提，加正确的推论，加狂热的执行，等于万劫不复的灾难。”诚哉

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2015中国大数据的市场容量有多大？

新兴产业的出现和发展有两种基本模式。一种是需求导向型，实际应用中出现了明显的痛点，必须要解决，不然就有人一直痛。另一种是技术导向型，革命性的技术先出现，慢慢地新技术扩大了用户的想象空间，进而激发出新的需求。大数据从概念提出到今天形成一个完整的产业，基本上属于第二种模式。

Hadoop 生态系统下的技术(包括 pig ，hive ，spark ，storm ，hbase 等)是目前大数据业界中事实上的标准。但在hadoop 从互联网产业走出之前，大数据本身还不能称之为一个“产业”，因为它没有形成足够大的规模。所以大数据并不是指数据量有多大，是GB ，TB 还是PB ，这其实没有关系。真正意义上的大数据是指 hadoop 体系技术从互联网行业被引入到其它行业，进而得到快速、广泛、多维度、多层次的大量普及应用。大数据之大，在于应用规模的大，而不是数据量的大。现在大数据的应用已经远远超越了互联网行业，包括公安、智慧城市、医疗、交通、教育

大数据时代中国数据量有多大？ 氧分子网

这是一个注定要被拍砖的问题，但是这样拍着改着也可能就真明确了。

所以无论如何，还是先抛出块砖头吧。

我们都在说大数据时代来临，信息和数据大爆炸。从2013年初开始，对于大数据爆发的焦虑感，紧迫感，不由自主地被卷入的甚至无力的感觉，驱动众多行业、企业和团体去关注和开始接触和了解大数据，自觉或不自觉的，主动或不得已地去融入这波洪流。但是，真的说到大数据，我们身边到底有多少数据量，它们都分布在哪些行业，哪些数据是目前可用的，哪些行业已经在使用数据，进入产业互联网和数据引导的变革了？

可能看到的版图依旧模糊。因此，我们怀抱很好的希望，以第一个吃螃蟹并期待来自行业的矫正和拍砖的态度，首先尝试对于国内各个领域，行业以及机构的数据拥有情况，使用情况以及未来路径做一个粗犷地调研、梳理和判断，对大数据时代我国各个领域数据资产的拥有和使用情况，也就是我们数据资产的家底做个盘点，也对各个行业、系统进军大数据，以及拥抱产业互联网的进度和未来做个简单判断。事实上，大数据之题无疑繁若星辰，然而只有在相对完整的视图下，繁星若尘，我们才可得以一窥天机。

闲话少叙，现在开始算账。

从我们手头掌握的数据来看，2013年度，中国存

基于大数据分析的未来消费模式研究及应用

[摘要] 一开始，人们因为需要而消费，我们饿了所以要买食物，我们冷了所以要买衣服，生存问题解决后，人们因为欲望而消费，我们要过更好的生活，更体面，更高端，让别人羡慕仰望，所以商家拼命挑起我们的欲望，让我们心甘情愿地去买我们并不需要的东西。现在，感情也成为消费的一大动力了，对于商家来说，你对一个人的喜爱，也是可以换算成钱的，感情就这样变成了一门生意。也许这就是大数据时代的消费方式，你的每一种需要都能得到满足，你的每一次喜欢都能落到实处。你以为这都是你主动的选择，其实你的好恶早已被精确分析计算过，你爱上一个偶像，他及时又熨帖地奉上打着他的标签的商品，你惊喜地发现，这东西正是你的那杯茶，你没喜欢错人，于是，你心满意足地掏钱，他欢欣鼓舞地收钱，皆大欢喜。

第一章 背景概述

40多年在人类沧海桑田的历史上仅仅是弹指一挥间，摩尔定律却见证了电脑的数据处理和储存能力从K（Kilobyte）到M（Megabyte）到G（Gigabyte）到T（Terabyte）的变迁。尤其是互联网的出现，让我们急速地跨入了大数据（Big Data）时代。其主要的驱动力有以下几点：

1、随着社会经济的发展和个人收入的增加，人们

大数据

一、大数据概念

\大数据\是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 \大数据\首先是指数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。

百度知道-大数据概念

大数据（big data），指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[3] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查

大数据

一、大数据概念

\大数据\是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 \大数据\首先是指数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。

百度知道-大数据概念

大数据（big data），指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[3] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查