前言
在你出生的那一刻：男孩、7 斤8 两，而你的父母不再争论你长得像谁，因为他们早就知道了关于你的一切。计算机通过计算你的基因、出生环境等遗传信息，数据分析的结果你会有43% 像母亲、57%像父亲，而你的未来的一切更是清晰可见：你的智力水平决定你只会上当地大学（你就不用太努力读书考清华、北大或者耶鲁、哈佛了）、你不擅长滑雪但擅长跑步（跳远也不太行）、你是个异性恋会喜欢棕色头发的苗条女孩（根据GPS 和其他信息的推断，她将会在你隔壁的隔壁的医院出生，只不过比你晚两年）、你喜欢喝可乐（会热爱可口可乐，去超市就不用考虑百事可乐或其他牌子了）??如果关于你的一切已经注定，当真实的你来到人世，你是打算努力拼搏一把过个真正属于自己的人生，还是打算按照计算机计算出的？这并不是天方夜谈，一切都会因大数据时代的到来，而变为可能实现的事情。
这是一个信息爆炸的时代，根据IDC《数字宇宙膨胀：到2010年全球信息增长预测》中统计的数据显示，2006年全球产生，复制出的数字信息量共计16.1万PB，当年信息产量达到历史上图书信息总量的3000倍。2020年的数据产出量将比2009年的44倍还要多，超过70%的数据产生于个人，但其中有80%会通过企业存储、保护和管理。
被誉为大数据应用楷模的谷歌、亚马逊等数据型公司在2013 年第一季度确实取得了不俗的业绩。其中谷歌营业收入增长了31%，亚马逊增长了22%。大数据的时代即将到来，而最普遍的运用就是，通过数据处理和分析，预测事务走向，这是人类历史发展的机遇，却也是一个不可小视的挑战。
大数据预测技术前景无限
美国率先抢占“大数据”这块面包
回顾近几十年的发展历程，美国在全球经济中一直独占鳌头，其中最重要的因素就是美国政府在“高技术”的直接推动。1920-1930年，美国通过“高速公路计划”踏入超级大国的征程；1960-1970年，通过“星球大战”计划让美国摆脱全球性经济危机，走向高科技成为世界第一强国；1990年，“信息高速公路计划”，让美国继续在人才、技术和资金等方面占据世界制高点，拉大与他国的差距；2012年3月，奥巴马政府发起《大数据研究和发展倡议》，并将此形成国家的发展战略。
数据正在呈指数级增长，各种传感器的剧增，高清晰度的图像和视频都是数据爆炸的原因之一。美国国防部利用数据支持决策：每年将投资2.5亿美元左右，开展以创新方式使用海量数据、提高作战人员和分析人员的环境和状况感知能力、大数据领域的技术创新的系列研究。此外，美国国防部、能源部、地质调查局等也推出了相关项目。 大数据已经成为美国着手争夺的又一战场。
大数据预测成功案例
奥斯卡获奖影片《点球成金》讲述了一个美国棒球大联盟中的真实事件，奥克兰勇士队在刚有起色时，球队主力纷纷被重金挖走，资方投入严重不足，新赛季的前途非常渺茫。此时球队经理另辟蹊径，打破原有球队经营理念。利用数学建模，定量分析不同球员之间的特点，合理搭配，颠覆了传统球界靠明星组队的理念。在新赛季中，奥克兰勇士队创造了20连胜的新历史。这只是一个视频，但现实中也有许多诸如此类的案例。
2003年，美国计算机专家奥伦·埃齐奥尼在一次航空旅行中发现，虽然自己早早就预定了机票，但是票价却比同行的比他买票更晚的人还要贵。他决定开发一个预测机票价格走势的系统，供人买票时参考。这个预测系统建立在连续41天内价格波动产生的12 000个价格样
本基础之上，需要分析所有特定航线机票的销售价格并确定票价与提前购买天数的关系。这个预测系统不知道是哪些因素导致了机票价格的波动，只知道利用其他航班的数据来预测未来机票价格的走势。之后，这个项目被微软公司以1.1亿美元收购。到2012年为止，这个系统用了将近十万亿条价格记录来帮助预测美国国内航班的票价，票价预测的准确度已经高达75%，使用这个预测工具购买机票的旅客，平均每张机票可节省50美元。[2]大数据预测成功的案例很多，在现今数据暴增的年代，如何进行数据处理和分析是一项亟需开发和重视的一项技术，大数据预测前景一片光明。
迎接大数据预测时代
“大数据”是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。对国家治理模式、企业决策、组织和业务流程、个人生活方式等都将产生巨大的影响。2012年世界经济论坛发布了“Big Data, Big Impact”的报告，从金融服务、健康、教育、农业、医疗等多个领域阐述了大数据为国际发展带来的新机会[3]
大数据是一笔庞大无比的资产，但如何盘活资产，让大数据证明自己?这才是关键所在，也是市场利益驱动所在。据相关机构统计，2012 年中国大数据IT 应用市场规模约为10.5 亿元，其中，互联网、电信、金融等行业大数据IT 应用投资占据较大的市场份额，分别达到16.8%、12.3%和11.2%。在未来三年，大数据市场规模将呈爆发式增长，达到近90%的年复合增长率。在大数据时代，各个行业的用户对数据分析功能的需求更加旺盛，同时对数据分析的深度和速度都有更高的要求，促使IT 厂商加快对于数据分析技术的研发创新。一方面，大数据分析不再局限于结构化的历史数据，它更倾向于分析来自社交网络、RFID 传感器等的非结构化数据，这可以促进对非结构化数据的分析技术的创新；另一方面，激烈的市场竞争促使大数据解决方案厂商加大了对数据的快速实时分析、智能决策技术的研发投入。[4]大数据时代即将到来，数据分析与预测将是其价值最直接的体现。从国内市场来看，智慧城市、电信、金融等行业对大数据的应用需求迫切，今年年初住建部公布了90 个首批国家智慧城市试点名单，并配套4400 亿元授信额度，标志着我国智慧城市建设已经进入提速发展时期；还有就是移动互联网终端热度居高不下，移动互联网业务的需求呈爆炸式增长，电信业将围绕着面向移动互联网的应用和内容平台转移，以大数据为依托，走向以融合为中心的新时代；同时国内金融业务的载体与社交媒体、电子商务的融合越来越充分，金融业仅对原有15%的结构化数据进行分析已经不能满足发展的需求，急需借助大数据战略打破数据边界，构建更全面的企业运营全景视图。
大数据预测的威胁
理性对待大数据预测和分析
一些大数据技术和解决方案服务的公司并没有取得如此的业绩。比如IBM 第一季度营业收入下滑5.1%，净利润下滑1.1%；微软第一季度营业收入下滑8%，净利润下滑22%；英特尔营业收入下滑2%，利润下滑25% 。直觉主义让位于数据分析，专家决策让位于群众智慧，只能是大数据倡导者的一厢情愿。一个折中的办法是，数据做分析，专家做判断，数据给答案，专家做选择。但对企业家而言，专家可以找，思想家必须自己做。从数据战略的构建，到群体智慧的萃取；从社会关系网络的解析，到复杂的自组织系统的发现，均依赖于企业家的智慧，而不能完全依赖于机器。即便是有一将难求的数据科学家的协助，大数据决策依然是辅助系统。[5]
换言之，大数据将演绎“信息转化为数据，数据集聚成知识，知识涌现出智慧”的进程。按照哈耶克在《自由宪章》一书中对人类知识增长和进步的论述，大数据应该是一个人类知
识增长的复杂过程。首先大数据原本并不以具有明确的目标和对象为出发点，而是在不断收集、重组和聚类中，发现社会发展的先行参数和相关关系。其次，大数据在社会难题中的应用不仅没有设定的目标，也没有设定的问题，能发现什么启示是自然形成的结果。再次大数据发现的结果往往超出既有的思维和判断，往往不能为社会所接受，检验其预测的准确与否。满足市场需求的大数据应用模式，有利于技术和数据公司将既有的资源和能力转化为商品，有利于这些企业寻找到以客户需求和盈利模式为支撑的商业模式。而对于大数据应用者而言，数据的聚类和多次利用，也有利于实现跨部门、跨行业等跨界融合，有利于实现企业和产业的开放式创新。而致力于破解社会难题的大数据应用，却很难在短期内找到盈利模式。[6]
科技进步与危险同在
牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管科研项目负责人维克托·迈尔- 舍恩伯格教授，在和肯尼斯·库可耶合著的《大数据时代》一书中在肯定了大数据的核心功能是预测之外，更发人深省地提出：“也许，大数据预测可以为我们打造一个更安全、更有效的社会，但是却否定了我们之所以为人的重要组成部分——自由选择的能力和行为责任自负。大数据成为了集体选择的工具，但也放弃了我们的自由意志”。他指出，大数据的不利影响并不是大数据本身的缺陷，而是人们滥用大数据预测所导致的结果。
大数据预测是建立在相关性基础上的。而人们习惯从因管理果关系视角理解世界。一旦大数据预测被滥用，人们要为还未实施的未来行为买单，那么人类社会的道德指标将被预测系统所取代，人会一直受到集体意志的冲击。如果这一切成为可能，大数据将会把人类禁锢在可能性之中。你未来很有可能考不上清华、北大，那么你还要为此进行努力吗？要知道乔布斯可不是因为对于市场调查数据的信任而推出革命性的苹果系列产品，他的秘诀是第六感。而人类对数据的执迷会使得数据以良莠参半的方式统治人类本身。仅仅为了收集数据而收集数据，或者赋予数据根本无权得到的信任。维克托提醒人们——那些尝到大数据益处的人，不要将大数据运用到不适用的领域，不要过分膨胀对大数据分析结果的预测。越来越多想要从大数据中掘金的人会导致对其的盲目崇拜。至少，现在人们已经看到，面对大数据，保护隐私的核心技术已经不再适用了[7]。
如果不加控制，大数据将会成为一头怪兽，吞噬人类社会既有的生活和思考方式。这就要求人类信息管理准则重新进行定位。不过由于这一过程过于迅速，人们也许只有几年时间进行“责任与自由并举的信息管理”变革。《大数据时代》一书认为有四件事情人们必须现在开始行动：首先要从个人许可使用个人信息改为数据使用者承担相应责任，发明并推行新技术进行隐私保护，使用“差别隐私”——将数据模糊处理，促使对大数据库的查询不能显示精准的结果，而只有相近结果。其次，保护个人动因，拓宽对公正的理解，人们可以并应该为自己的行为而非倾向负责。第三，由于大数据的运作是在一个超出人们正常理解的范围之上，因此人们需要寻找“驯兽员”——大数据程序员。他们将是计算机科学、数学和统计学领域的专家，也许首席数据科学家会是这一类人。这些大数据时代的垄断者会像19 世纪垄断美国铁路、钢铁生产和电报网络的强盗大亨一样掌握强势的权力。
[1]美国总统科技顾问委员会报告.《规划数字化未来》[R]. 2010年.
[2]相海泉《迎接大数据时代》[N]. 特别报道e大数据时代2013年5月。
[3]李志刚《大数据——大价值、大机遇、大变革》[M]. 电子工业出版社2012年10月.
[4]郭国奇《把准脉搏，在大数据市场淘金》[N]. 电脑报2013年9月2日第14版.
[5]张建设. 大数据悖论[N]. 中国计算机报，2013年05月13日第10版.
[6]Franks,Bill,Taming,THE BIG DARA TiDALWAVE.John Wiley&Sons,2012
[7]郑悦《大数据进阶阅读》[N]. IT经理世界.CEOCIO.第355期.
在互联网之前便已经有基于大数据的预测分析了：天气预报。因为互联网，天气预报为代表的大数据预测的以下几个特征在更多领域得到体现。 1、大数据预测的时效性。天气预报粒度从天缩短到小时，有严苛的时效要求，基于海量数据通过传统方式进行计算，得出结论时明天早已到来，预测并无价值。其他领域的大数据预测应用特征对“时效性”有更高要求，譬如股市、实时定价，而云计算、分布式计算和超级计算机的发展则提供了这样的高速计算能力。 2、大数据预测的数据源。天气预报需要收集海量气象数据，气象卫星、气象站台负责收集，但整套系统的部署和运维耗资巨大。在互联网之前鲜有领域具备这样的数据收集能力。WEB1.0为中心化信息产生、WEB2.0为社会化创造、移动互联网则是随时随地、社会化和多设备的数据上传，每一次演化数据收集的成本都大幅降低，范围和规模则大幅扩大。大数据被引爆的同时，大数据预测所需数据源不再是问题。 3、大数据预测的动态性。不同时点的计算因子动态变化，任何变量都会引发整个系统变化，甚至产生蝴蝶效应。如果某个变量对结果起决定性作用且难以捕捉，预测难上加难，譬如人为因素。大数据预测的应用场景大都是极不稳定的领域但有固定规律，譬如天气、股市、疾病。这需要预测系统对每一个变量数据的精准捕捉，并接近实时地调整预测。发达的传感器网络外加大数据计算能力让上述两点更加容易。 4、大数据预测的规律性。大数据预测与传统的基于抽样的预测不同之处在于，其基于海量历史数据和实时动态数据，发现数据与结果之间的规律，并假设此规律会延续，捕捉到变量之后进行预测。一个领域本身便有相对稳定的规律，大数据预测才有机会得到应用。古人夜观天象就说明天气是由规律可循的，因此气象预报最早得到应用。反面案例则是规律难以捉摸，数据源收集困难的地震 预测，还有双色球彩票。 大数据预测的典型应用领域 互联网给大数据预测应用的普及带来了便利条件。天气预报之外，还有哪些领域正在或者可能被大数据预测所改变呢？结合国内外案例来看，以下11个领域是最有机会的大数据预测应用领域。 1、体育赛事预测 世界杯期间，谷歌、百度、微软和高盛等公司都推出了比赛结果预测平台。百度预测结果最为亮眼，预测全程 64 场比赛，准确率为 67%，进入淘汰赛后准确率为 94%。现在互联网公司取代章鱼保罗试水赛事预测也意味着未来的体育赛事会被大数据预测所掌控。 Google 世界杯预测基于 Opta Sports 的海量赛事数据来构建其最终的预测模型。百度则是搜索 过去 5 年内全世界 987 支球队（含国家队和俱乐部队）的 3.7 万场比赛数据，同时与中国彩票网站
1.1 成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters) 利用Oracle 大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 Oracle Customer: Thomson Reuters Location: USA Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17 日，是由加拿大汤姆森 公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专 业智能信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100 个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance 大 数据机、Exadata 数据库云服务器和Exalytics 商业智能云服务器搭建了互联网资讯 和社交媒体大数据分析平台，实时采集5 万个新闻网站和400 万社交媒体渠道的资 讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机
虽然你并没有见到过买彩票中奖的算命先生，但几乎每个中奖的人都会吹嘘自己拥有了算命先生的能力。有些中奖者，就像赵本山的小品中的人物那样，会声称自己是从梦中获得的灵感来选择号码，还有一些中奖者则会声称自己拥有某种超级预测的能力。 但不管这些人如何声称自己拥有超能力，但我们可以相信，还是很少有正常的企业会高薪聘请这类人来帮助企业做市场预测分析。 这是因为，随着互联网和计算机的普及，人们做决策时越来越注重“数据驱动”，也就是说更加依赖于客观的统计数据而不是某些人的所谓“判断”。在这个以事实为基础的领域中，常见的词汇都是“分析学”、“大数据”、“商业情报”以及“数据科学”等。 统计科学的任务就是在大量微观个体的相互作用中发现可以被辨识的宏观模式，这些模式可以是数学公式，可以是图标，也可以是若干个更为直观的指标或指数，如均值，方差，CPI和PPI等。 但是大数据预测分析则更近了一步，它不仅仅是要搞清楚宏观数据下统计规律，更要弄清宏观数据中的精细结构，例如，大数据分析既关心某款手机的销售量，更关心是哪个群体的人会更有可能购买该款手机。 互联网和计算机的普遍使用每天都为我们留下海量的数据。数据仿佛只是无数事实和数字的堆砌，每条数据都显得无聊，有的人看到数据就头疼。然而正如库瓦尼先生所说的“数据是一种新型石油”那样，数据中蕴含着巨大的财富。 不过数据本身还不是财富，作为原材料的数据只是一个枯燥无味的
代码组合。只有通过合理有效的方法提炼出来的规律和知识才是如黄金般珍贵的财富。 人的能力有限，不可能同时处理如此海量的数据，幸好现在有了计算机。但是，再强的计算机面对着每天都在指数式增长的海量数据也会感到“内存”有限，再强的CPU都会担心在某一时刻是否会因为温度太高而“自焚”。 写到这里，想到了人的免疫系统。由于病毒或者细菌具有超强的变异能力，这使得新的病毒和细菌层出不穷，从理论上会趋于无限。很显然人的免疫系统中不可能储存如此多的病毒或细菌信息。面对着这样的一种情况，密执根大学的John H. Holland教授产生了这样的想法：大自然一定有自己的算法。 这个想法的伟大之处在于，只要拥有了好的算法（软件），有限的硬件就可以做无限的事情。 Holland教授指出：“正是由于适应行为而导致的复杂性，阻碍了当今世界许多重大问题的解决。” 事实上，免疫系统遵循着大自然的“节约”原则，任何一个时刻储存的信息都是有限。那些长期没有出现的细菌很病毒将会被淡忘甚至遗忘，而那些最近出现在身体的治病信息则会被储存。因此，大多数人在感冒痊愈后的一段时间不再感冒，这是因为免疫系统记住了这些细菌或病毒的特征，只要出现就坚决消灭。而过了一段时间以后，这些病毒或细菌变异后将以陌生的面孔出现在免疫系统面前，从而蒙混过关，让人得病。
大数据智慧旅游案例分析 来源：时间：2016-03-07 11:57:38作者： 随着“互联网+”被写入政府工作报告、国家旅游局局长李金早对于“旅游+” 发展战略的提出，酝酿多年的“互联网+”和“大数据思维”以“旅游+大数据”的智慧旅游形式开始在全国范围内推进，并逐渐在一些地区形成了“政府主导、企业运作、产业化推进”的发展模式。大数据智慧旅游服务具有充分收集、分析、整合 大数据，以调配旅游服务资源的功能。旅游业相关主体依据搜集到的游客消费 动向、旅游资源状况、自然环境变化等数据进行量化分析，并及时调整、制定 相应的策略，可为游客提供更好的服务。 收集、分析、整合大数据 小编觉得大数据智慧旅在需要搜集到的游客消费动向、通讯数据，互联网 数据，自然环境变化等数据进行量化分析的同时，也会用大数据理念重新审视一些东西。例如： 以大数据理念重新审视公共WIFI：可以获取游客的手机号码，可以针对游 客进行线上市场调研问卷，可以推送旅游APP资讯。免费WIFI服务不再只是一个营销卖点;以大数据理念重新审视一卡通：可以将旅游一卡通服务看做是最直接获得旅游消费清单的工具，一种便捷的游客旅游消费轨迹数据采集方式。而 不只是促销手段;以大数据理念重新审视旅游手机应用：它是游客信息关注行为、 游客旅行轨迹数据采集平台和进行游客满意度调研与促进反馈的途径之一。而 不仅仅是传统智慧旅游倡导的为游客导游、导览、导购、导航服务的移动终端; 以大数据理念重新审视旅游资讯网，高效的消费者旅游信息关注数据采集、高 效的旅游网络营销效果评估工具、智慧化的旅游信息服务提供平台。而传统意 义上的旅游资讯网是旅游目的地品牌形象，旅游信息服务平台。 旅游资讯网只能宣传推广旅游目的地;以大数据理念重新审视旅游呼叫中心，高效的游客需求数据采集工具、高效的旅游CRM维护平台、高效的旅游新产品
预测是大数据核心价值 人们在谈论大数据的采集、存储和挖掘时，最常见的应用案例便是“预测股市”“预测流感”“预测消费者行为”，预测性分析是大数据最核心的功能。 大数据还拥有数据可视化和大数据挖掘的功能，对已发生的信息价值进行挖掘并辅助决策。传统的数据分析挖掘在做相似的事情，只不过效率会低一些或者说挖掘的深度、广度和精度不够。大数据预测则是基于大数据和预测模型去预测未来某件事情的概率。让分析从“面向已经发生的过去”转向“面向即将发生的未来”是大数据与传统数据分析的最大不 同。 大数据预测的逻辑基础是，每一种非常规的变化事前一定有征兆，每一件事情都有迹可循，如果找到了征兆与变化之间的规律，就可以进行预测。大数据预测无法确定某件事情必 然会发生，它更多是给出一个概率。 从天气预报看大数据预测的四个条件 在互联网之前便已经有基于大数据的预测分析了：天气预报。因为互联网，天气预报为代表的大数据预测的以下几个特征在更多领域得到体现。 1、大数据预测的时效性。天气预报粒度从天缩短到小时，有严苛的时效要求，基于海量数据通过传统方式进行计算，得出结论时明天早已到来，预测并无价值。其他领域的大数据预测应用特征对“时效性”有更高要求，譬如股市、实时定价，而云计算、分布式计算和超级计算机的发展则提供了这样的高速计算能力。 2、大数据预测的数据源。天气预报需要收集海量气象数据，气象卫星、气象站台负责收集，但整套系统的部署和运维耗资巨大。在互联网之前鲜有领域具备这样的数据收集能力。WEB1.0 为中心化信息产生、WEB2.0为社会化创造、移动互联网则是随时随地、社会化和多设备的数据上传，每一次演化数据收集的成本都大幅降低，范围和规模则大幅扩大。 大数据被引爆的同时，大数据预测所需数据源不再是问题。 3、大数据预测的动态性。不同时点的计算因子动态变化，任何变量都会引发整个系统变化，甚至产生蝴蝶效应。如果某个变量对结果起决定性作用且难以捕捉，预测难上加难，譬如人为因素。大数据预测的应用场景大都是极不稳定的领域但有固定规律，譬如天气、股市、疾病。这需要预测系统对每一个变量数据的精准捕捉，并接近实时地调整预测。发达的传感器网络外加大数据计算能力让上述两点更加容易。 4、大数据预测的规律性。大数据预测与传统的基于抽样的预测不同之处在于，其基于海量历史数据和实时动态数据，发现数据与结果之间的规律，并假设此规律会延续，捕捉到变量之后进行预测。一个领域本身便有相对稳定的规律，大数据预测才有机会得到应用。古人夜观天象就说明天气是由规律可循的，因此气象预报最早得到应用。反面案例则是规律难以捉摸，数据源收集困难的地震预测，还有双色球彩票。
大数据技术与应用专业 人才需求分析和预测性调研报告 一、调研情况分析 (一)政府发展规划与政策动态 推动大数据产业持续健康发展，是党中央、国务院作出的重大战略部署，是实施国家大数据战略、实现我国从数据大国向数据强国转变的重要举措。日前，工业和信息化部正式印发了《大数据产业发展规划（2016－2020年）》（以下简称《规划》），全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作，加快建设数据强国，为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。 2018年，贵州提出“万企融合”大行动，计划用五年时间，带动10000家企业通过应用大数据技术，提升企业数字化、网络化、智能化水平，实现发展新增长、服务升级。有预测称，这次行动将在贵州形成超过1200亿美元的市场。 (二)市场需求和行业发展趋势 1）大数据市场需求 大数据经过前几年的概念热炒之后，逐步走过了探索阶段、市场启动阶段，当前已经在接受度、技术、应用等各个方面趋于成熟，开始步入产业的快速发展阶段。大数据巨大的应用价值带动了大数据行业的迅速发展，行业规模增长迅速。截至 2014 年，全球大数据市场规模已经成长到300 亿美元的空间，预测到2017 年全球大数据技术和服务市场的2018 年的复合年增长率将达到26.4%，规模达到415 亿美元，是整个IT 市场增幅的6 倍。大数据市场规模在2020 年有望达到611.6 亿美元，符合年增长率将达到26%。 中国大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。“大数据”已成为一个热门词语高频出现在各种场合，其专门人才已不能满足市场需求。经过专门调研数据显示，大数据人才岗位缺口2018年高达150万，俱预测2025年中国大数据人才缺口达到200万，这给高校和人力资源企业的一个很大的优惠。未来几年人才需求将持续走俏。引进和培养1000
永洪科技大数据实时分析 永洪科技基于自有技术研发的一款数据存储、数据处理的软件Yonghong Z-Data Mart是一款专业的数据集市软件。Hadoop Map Reduce适合通过批处理方式访问海量数据，但无法满足海量数据的实时处理的需求。实时商业智能建设的主要目标是支持实时决策，这就对海量数据处理的即时、快速、稳定提出了更高的要求。Yonghong Z-Suite Map Reduce解决方案更好的实现了这些特点： 完全放弃了心跳机制，采用实时信息交换底层，进行实时的Map-Reduce任务分配与执行。这一信息交换底层能够保障几十甚至上百个节点之间的高效信息交换，使得实时的Map-Reduce 任务分配与执行能够在毫秒级完成任务分解与派发工作。 Map Reduce任务服务于海量数据处理，任务清晰。通过在Map Node中预先部署Map的数据处理和数据分析功能的代码文件集，在Reduce节点中预先部署Reduce的数据处理和数据分析功能的代码文件集，在运行Job之前，每个Map和Reduce节点已经具备了相应的数据处理和分析能力。这种方式极大地减少了实时传输和部署的时长。 直接在各节点之间传输中间结果和最终结果(Stream Computing)。由于Map-Reduce采用了具有自主知识产权的高效率的实时信息交换底层，这一底层保障了大量传输Map的中间结果、Reduce的中间结果及最终结果的实效性。 本文档主要介绍两个案例，一个是互联网行业大数据案例，一个是电信行业的大数据案例。互联网大数据案例 案例背景 某著名咨询公司用户行为分析系统面临问题：实时分析的数据量大，基于Hive的分析系统不够实时，但预算有限。 问题解决步骤 1.首先提出了测试方案： 90天细节数据约50亿条导入Yonghong DM，再定制Dashboard分析。 2.简单测试： 先通过5台PC Server，导入1-2天的数据，演示如何ETL，如何做简单应用。 3.按照提出的测试方案开始导入90天的数据，在导入数据中解决了如下问题： 解决步长问题，有效访问次数，在几个分组内，停留时间大于30分钟。 解决HBase数据和SQL Server数据的关联问题。 解决分组太多，Span过多的问题。 4.数据源及数据特征分析： 90天的数据，Web数据7亿，App数据37亿，总估计在50亿。 每个表有20多个字段，一半字符串类型，一半数值类型，一行数据估计2000Byte。 每天5000万行，原始数据每天100G，100天是10T的数据。
大数据应用分析案例分析大数据应用与案例分析当下，”大数据"几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势,也是革命技术的创新.大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据,不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体.大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用,帮助人们真正从中获益.大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。...感谢聆听... 大数据应用的关键，也是其必要条件,就在于＂IT”与”经营"的融合,当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业,不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。
一、大数据应用案例之：医疗行业 ＳetｏｎＨｅaｌｔhcare是采用ＩBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息,通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过30０0次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施,避免早产婴儿夭折. ...感谢聆听... 它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类Apｐ。也许未来数年后,它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药. 二、大数据应用案例之:能源行业 智能电网现在欧洲已经做到了终端,也就是所谓的智能电表。在德国,为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来.通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据,收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等,从而推断出在未来2~３个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电.因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便
[ 数据挖掘]大数据预测：4个特征，11个典型行业 2014-7-18 14:49||原作者: 罗超|来自: 创之 简介：世界杯期间各家科技巨头利用大数据预测比赛结果，再现“章鱼保罗”雄风。世界杯结束了但大数据预测还会继续。从夜观天象到气象预报，从童话里的水晶球到今日的科技预言家，从地震云的传说再到科学家猛攻的地震预测， ... 世界杯期间各家科技巨头利用大数据预测比赛结果，再现“章鱼保罗”雄风。世界杯结束了但大数据预测还会继续。从夜观天象到气象预报，从童话里的水晶球到今日的科技预言家，从地震云的传说再到科学家猛攻的地震预测，人类一直希望能够更早突破局限看穿未来。随着信息革命的深入，大数据时代的预测更加容易，人类的生活正在被大数据预测深刻改变。 预测是大数据核心价值 人们在谈论大数据的采集、存储和挖掘时，最常见的应用案例便是“预测股市”“预测流感”“预测消费者行为”，预测性分析是大数据最核心的功能。 大数据还拥有数据可视化和大数据挖掘的功能,对已发生的信息价值进行挖掘并辅助决策。传统的数据分析挖掘在做相似的事情，只不过效率会低一些或者说挖掘的深度、广度和精度不够。大数据预测则是基于大数据和预测模型去预测未来某件事情的概率。让分析从“面向已经发生的过去”转向“面向即将发生的未来”是大数据与传统数据分析的最大不同。 大数据预测的逻辑基础是，每一种非常规的变化事前一定有征兆，每一件事情都有迹可循，如果找到了征兆与变化之间的规律，就可以进行预测。大数据预
测无法确定某件事情必然会发生，它更多是给出一个概率。 从天气预报看大数据预测的四个条件 在互联网之前便已经有基于大数据的预测分析了：天气预报。因为互联网，天气预报为代表的大数据预测的以下几个特征在更多领域得到体现。 1、大数据预测的时效性。天气预报粒度从天缩短到小时，有严苛的时效要求，基于海量数据通过传统方式进行计算，得出结论时明天早已到来，预测并无价值。其他领域的大数据预测应用特征对“时效性”有更高要求，譬如股市、实时定价，而云计算、分布式计算和超级计算机的发展则提供了这样的高速计算能力。 2、大数据预测的数据源。天气预报需要收集海量气象数据，气象卫星、气象站台负责收集，但整套系统的部署和运维耗资巨大。在互联网之前鲜有领域具备这样的数据收集能力。WEB1.0为中心化信息产生、WEB2.0为社会化创造、移动互联网则是随时随地、社会化和多设备的数据上传，每一次演化数据收集的成本都大幅降低，范围和规模则大幅扩大。大数据被引爆的同时，大数据预测所需数据源不再是问题。 3、大数据预测的动态性。不同时点的计算因子动态变化，任何变量都会引发整个系统变化，甚至产生蝴蝶效应。如果某个变量对结果起决定性作用且难以捕捉，预测难上加难，譬如人为因素。大数据预测的应用场景大都是极不稳定的领域但有固定规律，譬如天气、股市、疾病。这需要预测系统对每一个变量数据
在如今这个大数据的时代里，人人都希望能够借助大数据的力量：电商希望能够借助大数据进一步获悉用户的消费需求，实现更为精准的营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者的意图，实现主动、超前的安全防护;而骇客们也在利用大数据，更加详尽的挖掘出被攻击目标信息，降低攻击发起的难度。 大数据应用最为典型的案例是国外某著名零售商，通过对用户购买物品等数据的分析，向该用户——一位少女寄送了婴儿床和衣服的优惠券，而少女的家人在此前对少女怀孕的事情一无所知。大数据的威力正在逐步显现，银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足的开始搜集整理自己用户的各类数据资料。但与之相比极度落后的数据安全防护措施，却让骇客们乐了：如此重要的数据不仅可以轻松偷盗，而且还是整理好的，凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”的欺诈攻击。好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击的方法了。 扰动安全的大数据 2014年IDC在“未来全球安全行业的展望报告”中指出，预计到2020年信息安全市场规模将达到500亿美元。与此同时，安全威胁的不断变化、IT交付模式的多样性、复杂性以及数据量的剧增，针对信息安全的传统以控制为中心的方法将站不住脚。预计到2020年，60%的企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础的快速检测和响应的产品上。 瀚思(HanSight)联合创始人董昕认为，借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式。“你不能保护你所不知道的”已经成为安全圈的一句名言，即使部署再多的安全防御设备仍然会产生“不为人知”的信息，在各种不同设备产生的海量日志中发现安全事件的蛛丝马迹非常困难。而大数据技术能将不同设备产生的海量日志进行集中存储，通过数据格式的统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法，自动发现威胁和异常行为，让安全分析更简单。同时通过丰富的可视化技术，将威胁及异常行为可视化呈现出来，让安全看得见。 爱加密CEO高磊提出，基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生的安全问题、病毒样本、攻击策略等，对于安全问题的分析能够以宏观角度和微观思路双管齐下找到问题根本的存在。所以，在安全领域使用大数据技术，可以使原
大数据应用分析案例分 析 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998
大数据应用与案例分析 当下，”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。 一、大数据应用案例之：医疗行业 SetonHealthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。
大数据技术与应用专业人才需求分析和预测性调研 报告 Final revision by standardization team on December 10, 2020.
大数据技术与应用专业 人才需求分析和预测性调研报告 一、调研情况分析 (一)政府发展规划与政策动态 推动大数据产业持续健康发展，是党中央、国务院作出的重大战略部署，是实施国家大数据战略、实现我国从数据大国向数据强国转变的重要举措。日前，工业和信息化部正式印发了《大数据产业发展规划（2016－2020年）》（以下简称《规划》），全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作，加快建设数据强国，为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。 2018年，贵州提出“万企融合”大行动，计划用五年时间，带动10000家企业通过应用大数据技术，提升企业数字化、网络化、智能化水平，实现发展新增长、服务升级。有预测称，这次行动将在贵州形成超过1200亿美元的市场。 (二)市场需求和行业发展趋势 1）大数据市场需求 大数据经过前几年的概念热炒之后，逐步走过了探索阶段、市场启动阶段，当前已经在接受度、技术、应用等各个方面趋于成熟，开始步入产业的快速发展阶段。大数据巨大的应用价值带动了大数据行业的迅速发展，行业规模增长迅速。截至 2014 年，全球大数据市场规模已经成长到300 亿美元的空间，预测到2017 年全球大数据技术和服务市场的2018 年的复合年增长率将达到%，规模达到415 亿美元，是整个IT 市场增幅的6 倍。大数据市场规模在2020 年有望达到亿美元，符合年增长率将达到26%。 中国大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。“大数据”已成为一个热门词语高频出现在各种场合，其专门人才已不能满足市场需求。经过专门调研数据显示，大数据人才岗位缺口2018年高达150万，俱预测2025年中国大数据人才缺口达到200万，这给高校和人力资源企业的一个很大的优惠。未来几年人才需求将持续走俏。引进和培养1000名大数据产业高端人才，形成500亿元大数据产业规模，建成国内重要的大数据产业基地，大数据应用人才在的需求量也将越来越大。
数据可视化常用的五种方式及案例分析 概念借助于图形化的手段，清晰、快捷有效的传达与沟通信息。从用户的角度，数据可视化可以让用户快速抓住要点信息，让关键的数据点从人类的眼睛快速通往心灵深处。数据可视化一般会具备以下几个特点：准确性、创新性和简洁性。 常用五种可视化方法 下面从最常用和实用的维度总结了如下5种数据可视化方法，让我们来一一看一下： 一、面积&尺寸可视化对同一类图形（例如柱状、圆环和蜘蛛图等）的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。 这种方法会让浏览者对数据及其之间的对比一目了然。制作这类数据可视化图形时，要用数学公式计算，来表达准确的尺度和比例。 a: 天猫的店铺动态评分天猫店铺动态评分模块右侧的条状图按精确的比例清晰的表达了不同评分用户的占比。从下图中我们第一眼就可以强烈的感知到5分动态评分的用户占绝对的比例。 b: 联邦预算图如下图，在美国联邦预算剖面图里，用不同高度的货币流清晰的表达了资金的来源去向，及每一项所占金额的比重。
c: 公司黄页-企业能力模型蜘蛛图如下图，通过蜘蛛图的表现，公司综合实力与同行平均水平的对比便一目了然。 二、颜色可视化
通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小，是数据可视化设计的常用方法，用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。a: 点击频次热力图比如下面这张眼球热力图，通过颜色的差异，我们可以直观的看到用户的关注点。 b: 2013年美国失业率统计在图中可以看到，通过对美国地图以州为单位的划分，用不同的颜色来代表不同的失业率等级范围，整个的全美失业率状况便尽收眼底了。
大数据论文分析 随着数据化时代的到来，对于人类如何处理分析数据提出了就巨大的疑问。在医疗，经济，通信等一些行业上已经开始了比较广泛的应用。 2014巴西世界杯于7月14日凌晨落下帷幕，德国战车1:0战胜阿根廷，第四次捧起大力神杯。 与往届世界杯不同的是：数据分析成为巴西世界杯赛事外的精彩看点。伴随赛场上球员的奋力角逐，大数据也在全力演绎世界杯背后的分析故事。一向以严谨著称的德国队引入专门处理大数据的足球解决方案，进行比赛数据分析，优化球队配置，并通过分析对手数据找到比赛的“制敌”方式；谷歌、微软、Opta等通过大数据分析预测赛果...... 大数据，不仅成为赛场上的“第12人”，也在某种程度上充当了世界杯的"预言帝"。 大数据分析邂逅世界杯，是大数据时代的必然发生，而大数据分析也将在未来改变我们生活的方方面面。 由此可以看出大数据分离我们的生活并不遥远，目前，大企业是最早采用大数据分析的，往往从个别部门开始使用大数据分析工具。我们每一个人都是数据的生产者。在美国，一些农场主——他们有GPS定位设备，他们的的农业机械设备也提供了大量数据，通过对这些数据的分析可以知道土壤肥力和湿度提高农业的生产率。美国作为当今世界上唯一的超级大国，他们的大数据分析业务发展比中国早了两年，许多集群规模已经达到了上千个节点，而中国只有十几个。 中国大数据分析的案例我最早接触的是网络视频公司爱奇艺的应用，它们利用互联网收集信息的便利，研究客户在观看视频时播放，暂停，跳过等功能键的使用次数频率，从而得知客户爱观看的视频片段继而推出了既不影响剧情又没有过多大家不爱看的章节，一时间广受欢迎。 但是大数据分析在为人们带来便利的同时也存在许多风险，相信大家对于不久前美国情报部门人员斯诺登披露的美国情报监控项目记忆深刻。美国利用其掌握的大量数据信息对喜多美国公民进行监控。而大数据分析其信息量巨大，如何保证期被合理利用与保护依然是分析公司面临的大问题。 大数据分析的应用和发展前景 大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V，数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、真实性(Veracity)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧
大数据的预测原理是什么 大数据的到来，改变着人们的生产生活，让世界变得越来越透明，越来越智能，让未来从不能预测转变为可以预测。千锋教育大数据培训大咖带你分析大数据的神奇领域——大数据的预测原理。 大数据的核心就是预测，大数据能够预测体现在很多方面。大数据不是要教机器像人一样思考，相反，它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。正因为在大数据规律面前，每个人的行为都跟别人一样，没有本质变化，所以商家会比消费者更了消费者的行为。 例如：大数据助微软准确预测世界怀。微软大数据团队在2014年巴西世界足球赛前设计了世界怀模型，该预测模型正确预测了赛事最后几轮每场比赛的结果，包括预测德国队将最终获胜。预测成功归功于微软在世界怀进行过程中获取的大量数据，到淘汰赛阶段，数据如滚雪球般增多，常握了有关球员和球队
的足够信息，以适当校准模型并调整对接下来比赛的预测。 从一个人乱穿马路时行进的轨迹和速度来看他能及时穿过马路的可能性，都是大数据可以预测的范围。当然，如果一个人能及时穿过马路，那么他乱穿马路时，车子就只需要稍稍减速就好。但是这些预测系统之所以能够成功，关键在于它们是建立在海量数据的基础之上的。 此外，随着系统接收到的数据越来越多，通过记录找到的最好的预测与模式，可以对系统进行改进。它通常被视为人工智能的一部分，或者更确切地说，被视为一种机器学习。真正的革命并不在于分析数据的机器，而在于数据本身和我们如何运用数据。一旦把统计学和现在大规模的数据融合在一起，将会颠覆很多我们原来的思维。所以现在能够变成数据的东西越来越多，计算和处理数据的能力越来越强，所以大家突然发现这个东西很有意思。所以，大数据能干啥?能干很多很有意思的事情。 说明：用大数据预测思维方式来思考问题，解决问题。数据预测、数据记录预测、数据统计预测、数据模型预测，数据分析预测、数据模式预测、数据深层次信息预测等等，已转变为大数据预测、大数据记录预测、大数据统计预测、大数据模型预测和大数据分析预测、大数据模式预测、大数据深层次信息预测。 互联网、移动互联网和云计算机保证了大数据实时预测的可能性，也为企业和用户提供了实时预测的信息，相关性预测的信息，让企业和用户抢占先机。由于大数据的全样本性，人和人都是一样的，所以云计算机软件预测的效率和准确性大大提高，有这种迹象，就有这种结果。 大数据技术做为未来的核心技术，你掌握了吗？学习大数据技术，还是来千锋教育，千锋教育重金聘请一流核心骨干讲师，打造互联网大数据课程。让
大数据应用与案例分析 当下，”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。 一、大数据应用案例之：医疗行业 Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，
通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。 它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。 二、大数据应用案例之：能源行业 智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。 维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。
2020-2024年中国大数据行业的预测分析 2020年大数据投资价值百强企业 图表2020年大数据企业投资价值百强榜 注：以上排名不分先后 资料来源：2020年大数据产业生态联盟深度调研 2020年大数据企业投资价值百强榜，依据自行设定的评判指标体系，从企业估值/市值、营收状况、创新投入、产品竞争力、细分市场潜力、领导层能力等多个维度进行评比。经过专家打分，评选出2020年度大数据领域最具投资价值的100家企业。 本榜单共选取了11个细分领域，涉及大数据基础软件、数据治理与分析、数据安全和商业智能4个通用领域，以及政府大数据、金融大数据、营销大数据、工业大数据、电信大数据、健康医疗大数据、教育大数据等7个融合应用领域。 研究显示，部分大数据企业已经在软件与信息技术服务业、互联网或传统产业等领域深耕多年，企业本身已经形成一定规模，经过长时间的沉淀，在各自的细分领域中有较好的用户、渠道、技术、创新等积累，把握新一代信息技术创新发展机遇，在大数据采集、分析挖掘、存储、平台，以及与人工智能等技术深度融合应用方面，积极拓展大数据业务，具备较强的竞争优势，如帆软、神州医疗、树根互联、人大金仓等。这些企业通过横向投资、并购等手段，拓宽自身在大数据领域的赛道。 此外，市场上大部分大数据企业成立时间较短，以中小企业为主。部分企业专注于大数据行业某一细分领域，深耕垂直行业，注重自主核心技术研发与迭代，为用户提供优质的大数据产品或服务，在这个过程中，这些大数据企业逐渐积累了稳定的用
户以及大量的数据，在细分领域中建立了品牌和竞争优势，市场份额和地位不断提升。 典型企业如百分点、三盟科技、网智天元、四方伟业、智慧星光、永洪科技、美林数据、数联铭品等。部分企业通过与大型平台企业（如阿里、腾讯、华为等）签署战略合作，加入平台生态，以及资本化运作的方式，不断扩大市场份额。 疫情给大数据行业带来的机遇 从疫情后大数据细分领域未来机会点与业务预测方面来看，随着大数据技术与人工智能、物联网、5G等新一代信息技术深度融合，大数据在政务、应急管理、交通运输、健康医疗、社会保障等领域应用场景不断丰富。 2020年，抗击新冠肺炎疫情是对国家治理体系和治理能力的一次大考，依靠整体性社会动员机制、织密的社会治理网络与现代化的网络技术正在发挥积极作用。但同时，此次疫情也暴露出社会治理存在的问题，给社会治理体系带来重大挑战，加强和创新社会治理，推动社会治理重心下移，成为了关注的焦点。 根据2020大数据产业生态联盟调研数据分析显示，2020年，社会治理（安防、舆情、应急管理、信用、环境监测、交通、能源、城市管理等）、政务、软件与信息服务三个大数据细分领域最被大数据企业看好，未来机遇点多，受企业关注度高；同时，从市场上大数据业务来看，众多大数据企业更加看好政府业务，有50%的受访企业认为政府业务将给大数据企业带来较多机遇。 图表疫情后不同类型大数据业务机遇预测 数据来源：2020大数据产业生态联盟调研
1.1成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters)利用Oracle大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 ?Oracle Customer: Thomson Reuters ?Location: USA ?Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17日，是由加拿大汤姆森公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专业智能 信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance大数据机、Exadata数据库云服务器和Exalytics商业智能云服务器搭建了互联网资讯和社交媒体大数据分析平台，实时采集5万个新闻网站和400万社交媒体渠道的资讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机构客户的交易、投资和风险管理。
大数据技术与应用专业人才需求分析和预测性 调研报告 标准化管理部编码-[99968T-6889628-J68568-1689N]
大数据技术与应用专业 人才需求分析和预测性调研报告 一、调研情况分析 (一)政府发展规划与政策动态 推动大数据产业持续健康发展，是党中央、国务院作出的重大战略部署，是实施国家大数据战略、实现我国从数据大国向数据强国转变的重要举措。日前，工业和信息化部正式印发了《大数据产业发展规划（2016－2020年）》（以下简称《规划》），全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作，加快建设数据强国，为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。 2018年，贵州提出“万企融合”大行动，计划用五年时间，带动10000家企业通过应用大数据技术，提升企业数字化、网络化、智能化水平，实现发展新增长、服务升级。有预测称，这次行动将在贵州形成超过1200亿美元的市场。 (二)市场需求和行业发展趋势 1）大数据市场需求 大数据经过前几年的概念热炒之后，逐步走过了探索阶段、市场启动阶段，当前已经在接受度、技术、应用等各个方面趋于成熟，开始步入产业的快速发展阶段。大数据巨大的应用价值带动了大数据行业的迅速发展，行业规模增长迅速。截至 2014 年，全球大数据市场规模已经成长到300 亿美元的空间，预测到2017 年全球大数据技术和服务市场的2018 年的复合年增长率将达到%，规模达到415 亿美元，是整个IT 市场增幅的6 倍。大数据市场规模在2020 年有望达到亿美元，符合年增长率将达到26%。 中国大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。“大数据”已成为一个热门词语高频出现在各种场合，其专门人才已不能满足市场需求。经过专门调研数据显示，大数据人才岗位缺口2018年高达150万，俱预测2025年中国大数据人才缺口达到200万，这给高校和人力资源企业的一个很大的优惠。未来几年人才需求将持续走俏。引进和培养1000名大数据产业高端人才，形成500亿元大数据产业规模，建成国内重要的大数据产业基地，大数据应用人才在的需求量也将越来越大。