影响因素分析 一、有利因素 (一)政府将大数据作为国家发展战略之一 2017年1月，工信部发布了《大数据产业发展规划(2016-2020年)》。 《规划》具体设置了七项重点任务：一是强化大数据技术产品研发;二是深化工业大数据创新应用;三是促进行业大数据应用发展;四是加快大数据产业主体培育;五是推进大数据标准体系建设;六是完善大数据产业支撑体系;七是提升大数据安全保障能力 围绕重点任务，政府还设置了大数据关键技术及产品研发与产业化、大数据服务能力提升、工业大数据创新发展、跨行业大数据应用推进、大数据产业集聚区创建、大数据重点标准研制及应用示范、大数据公共服务体系建设、大数据安全保障等八大工程 全球大数据市场规模预测 2016年，全球大数据市场规模为281亿美元，同比增长22%。 中国大数据市场规模预测 2015年，中国大数据市场规模达到115.9亿元，同比增长38%;2016年为168.0亿元，同比增长45%。
日前发布的《2017～2022年中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》显示，中国大数据产业市场在未来五年内，仍将保持着高速增长。 预计2016年年末，市场规模将达到2485亿元，而随着各项政策的配套落实及推进，到2020年，中国大数据产业规模或达13626亿元的高点。 ? 前瞻产业研究院认为，通过大数据技术使人们可以利用以前不能有效利用的多种数据类型，抓住被忽略的机遇，使企业机构变得更加智能和高效。 大数据的重心将从数据的存储和传输过渡到数据的挖掘与应用，这将深刻地影响企业的商业模式，既可直接为企业带来利润，也可通过正反馈为企业带来难以复制的竞争优势。 大数据产业链参与者众多，覆盖面广。按照产品形态，主要分为硬件、基础软件和应用软件三大领域。综合各领域国内外竞争态势，商业智能、信息安全和云计算将是数据挖掘和应用环节国内相对受益的三驾马车。
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在平台建设方面，互联网龙头企业服务器单集群规模达到上万台，具备建设和运维超大规模大数据平台的技术实力。 云计算服务逐渐成熟，主要云计算平台的数据处理规模已跻身世界前列，为大数据提供强大的计算存储能力并促进数据集聚。在大数据资源建设、大数据技术、大数据应用领域涌现出一批新模式和新业态。 发挥我国市场规模大、应用需求旺的优势，以国家战略、人民需要、市场需求为牵引，加快大数据技术产品研发和在各行业、各领域的应用，促进跨行业、跨领域、跨地域大数据应用，形成良性互动的产业发展格局。 重点突破面向大数据应用基础设施的核心信息技术设备、信息安全产品以及面向事务的新型关系数据库、列式数据库、NoSQL数据库、大规模图数据库和新一代分布式计算平台等基础产品。 推进大数据与云计算服务模式融合，促进海量数据、大规模分布式计算和智能数据分析等公共云计算服务发展，提升第三方大数据技术服务能力。推动大数据技术服务与行业深度结合，培育面向垂直领域的大数据服务模式。
2021年11月30日，工信部发布《“十四五”大数据产业发展规划》。 “十四五”大数据产业发展规划
在平台建设方面，互联网龙头企业服务器单集群规模达到上万台，具备建设和运维超大规模大数据平台的技术实力。 云计算服务逐渐成熟，主要云计算平台的数据处理规模已跻身世界前列，为大数据提供强大的计算存储能力并促进数据集聚。在大数据资源建设、大数据技术、大数据应用领域涌现出一批新模式和新业态。 发挥我国市场规模大、应用需求旺的优势，以国家战略、人民需要、市场需求为牵引，加快大数据技术产品研发和在各行业、各领域的应用，促进跨行业、跨领域、跨地域大数据应用，形成良性互动的产业发展格局。 推进大数据与云计算服务模式融合，促进海量数据、大规模分布式计算和智能数据分析等公共云计算服务发展，提升第三方大数据技术服务能力。推动大数据技术服务与行业深度结合，培育面向垂直领域的大数据服务模式。 开展大数据可用性、可靠性、安全性和规模质量等方面的测试测评、认证评估等服务。 建立大数据开源社区。以自主创新技术为核心，孵化培育本土大数据开源社区和开源项目，构建大数据产业生态。
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 《规划》强调在大数据关键技术、推动产品和解决方案研发及产业化、创新技术服务模式等方面重点布局，通过相关项目和工程的引导和支持，形成一批自主创新、技术先进，满足重大应用需求的产品、解决方案和服务。 四是健全大数据产业支撑体系。结合大数据产业发展需求，《规划》要求加强大数据标准化顶层设计，建立健全覆盖技术、产品和管理等方面的大数据标准体系，发挥标准化对产业发展的重要支撑作用。 7项重点任务：围绕产业发展关键环节部署重点任务：一是强化大数据技术产品研发。重点加快大数据关键技术研发、培育安全可控的大数据产品体系、创新大数据技术服务模式，强化我国大数据技术产品研发。 二是深化工业大数据创新应用。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和培育数据驱动的制造业新模式，衔接《中国制造2025》、《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》等文件内容。
我们认为，数字经济时代，软件行业是最应该C2M的，因为它的本质就是C2M，所编写的每一行代码就是数据，所以这是软件工业互联网的起点。 但是，天然的数据说不上是大数据。 所以，我们把当前的数据视为小数据，还谈不上大数据。 什么是大数据？跟踪团队及团队的状态，跟踪代码的重用，就成了大数据。 通过云互联网、大数据、人工智能和产业本身的变化，中软国际将打造解放号“四位一体”的软件服务，构建大数据平台。这个平台可以帮助政府分目实现细分、标准化，用相同的代码交换信息、汇聚能力。 在数字时代，这个群体叫digital working force。解放IT生产力就是当程序员被作为大数据群体，关注到他们的团队、人等状态时，产业大数据平台就开始成熟了。 当前，中软国际通过打造“云上软件园”来实现数据积累，以对全国近30个核心软件名城和软件园区的全覆盖，聚集软件企业、聚合代码、聚拢有活力的团队，共同为当地的政府采购、企业采购提供整合服务。
大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。大数据工程师就是一群“玩数据”的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。 大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的，规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。 2.2 数据模型技能 作为一个数据工程师，有对实体－关系模型的认知反射，规范化的清晰认识，权衡反规范化的敏锐直觉。数据工程师应该熟悉维度建模及相关概念与术语。 4.2 职业发展路径 由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。 这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。
导读：近日，国务院印发“十三五” 国家战略性新兴产业发展规划的通知，在规划中提出要实施国家大数据战略，落实大数据发展行动纲要，全面推进重点领域大数据高效采集、有效整合、公开共享和应用拓展，完善监督管理制度 大力推进高速光纤网络建设。开展智能网络新技术规模应用试点，推动国家骨干网向高速传送、灵活调度、智能适配方向升级。 发展大数据在工业、农业农村、创业创新、促进就业等领域的应用，促进数据服务业创新，推动数据探矿、数据化学、数据材料、数据制药等新业态、新模式发展。 加强海量数据存储、数据清洗、数据分析挖掘、数据可视化等关键技术研发，形成一批具有国际竞争力的大数据处理、分析和可视化软硬件产品，培育大数据相关产业，完善产业链，促进相关产业集聚发展。 推进大数据综合试验区建设。 强化大数据与网络信息安全保障。建立大数据安全管理制度，制定大数据安全管理办法和有关标准规范，建立数据跨境流动安全保障机制。
“十三五”时期，是我国全面建成小康社会的决胜阶段，是新旧动能接续转换的关键时期，全球新一代信息技术产业加速变革，国内市场应用需求处于爆发期，我国大数据产业迎来重要的发展机遇。 为贯彻落实《国家促进大数据发展行动纲要》和习近平总书记系列讲话精神，根据《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》要求和工信部“十三五”规划体系的总体安排，信软司牵头组织编制的《大数据产业发展规划（2016 四是支持建设一批大数据安全实验室。组织研究建立软硬一体化的模拟环境，支持工业、能源、金融、电信、互联网等重点行业开展数据入侵、反入侵和网络攻防演练，提升数据安全防护水平和应急处置能力。 谢少锋希望中国大数据企业联盟围绕《促进大数据发展行动纲要》、《大数据产业发展规划（2016-2020年）》的贯彻落实，汇集资源，凝聚力量，共同研究解决大数据发展中尤其是信息安全方面遇到的问题，探索大数据在各行业的典型应用 ，加快建立数据开放共享、推动产业创新发展、健全数据安全保障、数据安全标准体系建设的协作机制，助推我国大数据产业健康有序发展。
当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。 2014年，全球大数据市场规模达285亿美元，同比增加53.2%；2015年全球大数据市场规模达到384亿美元，同比增长34.7%。 综合以上因素，我们预计，2017年全球大数据市场规模将达到721亿美元，未来五年（2017-2021）行业年均复合增长率约为40.98%，2021年全球大数据市场规模将达到2，847亿美元。 ? 2014年，中国大数据市场规模约为84亿元；2015年，中国大数据市场规模达到115.9亿元，增速达38%。 综合以上因素，我们预计，2017年中国大数据市场规模将达到221亿元，未来五年（2017-2021）行业年均复合增长率约为42.04%，2021年中国大数据市场规模将达到898亿元。 ?
柏睿简评：位置”连接一切，地理信息产业大数据的应用，将在政府决策、应急处置、重大事故、基础建设、资源探测、水利森林、规划建设等方面发挥着重要的作用。 但大数据技术尚未形成绝对技术垄断，中国的数据资产规模冠于全球，这两点有利于中国信息产业跨越式发展，抢占新一轮全球经济调整的先机。 2017年我国大数据产业发展五大新突破 政务大数据开放共享呈现新格局 技术创新驱动产业发展 大数据应用迎来黄金时代 大数据产业支撑体系逐渐完善 大数据人才队伍建设进程加快 柏睿简评：2017年，大数据产业发展打开突破口 ，迎来爆发期，大数据融合应用进程加速，产业集聚进一步特色化发展，创新驱动仍是产业发展主基调，为做大做强数字经济、带动传统产业转型升级提供新动力。 而2018年，大数据产业将向垂直纵深方向发展。 【实时分析型数据库】缔造者 国际领先的核心基础数据库技术 为大数据应用提供实时分析技术支持 关注中国大数据产业发展
在这一期 大规模数据集成 中，将了解如何结合使用 RDF 和 SPARQL 与 Web 架构来创建和使用 Linked Data 。 关于本系列 本系列介绍、探讨和应用全球标准，解决开发人员、架构师和数据管理员每天所面临的大规模数据集成难题。 “ Linked Data 是一种完全不同的方法，如果您拥有与企业和编程语言相关的解决方案，那么该方法能实现难以想象的生产力、规模和灵活性水平。 您只需要考虑 Linking Open Data 社区项目，就可以看到这些想法的大规模实现。 Linked Data 是一种解决该问题的完全不同的方法，如果您拥有与企业和编程语言相关的解决方案，那么该方法能实现难以想象的生产力、规模和灵活性水平。此方法不会限制面向公众的数据的适用性。
中兴智能视觉大数据报道：人工智能有多火？平均每10.9个小时诞生一家AI企业。 在２６日国新办举行的新闻发布会上，重庆市市长唐良智透露，重庆市将着力培育智能产业，重点围绕大数据、人工智能等１２大产业，打造智能产业集群。 比如，安徽省日前发布的新一代人工智能产业发展规划（２０１８—２０３０年）明确提出，到２０２０年人工智能产业规模超１５０亿元，带动相关产业规模达到１０００亿元。 数据显示，２０１７年，我国人工智能市场规模达到了２１６．９亿元，比２０１５年增长了５２．８％。 “我国提出的智能化标准提案已经成为全球首个面向智能制造服务平台的国际标准。 （以上内容由中兴智能视觉大数据转载提供）
大数据发展阶段及市场规模 目前，从发展阶段来看，我国大数据产业处于快速推进期，中国和美国几乎同一时期关注大数据产业，但与美国存在一定的差距，究其原因，美国是全球信息技术产业的领头羊, 在硬件和软件领域都拥有超一流的实力 图2 大数据发展阶段 虽然目前中国在大数据领域稍滞后美国，但是从全球范围来看，大数据产业已经开始处于概念热潮的峰值滑落阶段，而我国大数据产业市场规模仍保持超高速增长。 ? ? 2015年我国大数据市场规模为1692亿元(由于大数据是新兴产业，统计口径没有标准，市场上对于大数据规模的统计数据各有不同，本文是根据贵阳大数据交易所数据得来)，占全球市场大数据总规模的20.30%，仍然具有增长空间 预计2020年全球大数据市场规模将超过10270亿美元，我国大数据市场规模将接近13625亿元。 4. 大数据主要应用领域 谈及大数据应用，可以分为政府服务类应用和行业商业类应用两种。 ，且产业规模仍在不断扩大。
本学习路线图向 Java 开发人员介绍了 NoSQL 技术，以及 Apache Hadoop MapReduce 技术在处理大规模数据方面的优势。 1. NoSQL 入门 NoSQL 数据库被更多的人所关注是因为它在解决大规模数据的可扩展性上有它独到的解决方案。 使用 MapReduce 分析分布式数据 大规模数据解决方案中的一项重要技术就是 MapReduce，它是一个由 Google 提出的用于处理大规模、分布式数据集的编程模型以及实现。 在这里了解 Apache Hadoop，一个 MapReduce 的开源实现，它在 IBM 的大规模数据解决方案中起到了重要的作用。 阅读: 用 Hadoop MapReduce 进行大规模数据分析 阅读: 用 MapReduce 解决与云计算相关的 Big Data 问题 阅读: 使用 Apache Hadoop 挖掘现有数据 下载
1资本热潮背后的行业需求：大量企业数据资产的价值变现之路 透过资本对于大数据企业应用市场的关注，可以看到整个企业市场对于数据资产价值的强烈认同。 相关的传统大中型企业，才是未来大数据商业应用的主力战场和爆发点，围绕这些企业的深入数据研究与数据资产变现是大数据产业链最有价值的领域。 2大数据下的全景消费者画像 提升企业的客户价值基础 当前，谈到大数据，很多企业都会谈到一个新概念--“人物画像”。实际上，人物画像作为消费者Profile建模内容，在研究行业已经从事多年。 同时，在技术实现中，要将研究员的理论经验/规则抽象为专家知识库，再配合机器学习、自然语言理解与规则推演等大数据分析技术，从而能快速的自动化分析大规模（亿级以上）行为数据，生成个性化用户标签，为企业服务。 图：为某企业分析了200多亿移动互联网行为数据，生成了230万潜在客户特性画像 数据来源@HCR大数据平台 3企业大数据商业应用的闭环模式 当前，许多传统企业已认识到大数据的价值，但他们发现在实际应用与数据资产变现之路上困难重重
《规划》提出了发展目标，将酝酿开启万亿级别市场规模，到2020年，大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元，年均复合增长率保持30%左右；将建设10-15个大数据综合试验区，创建一批大数据产业集聚区，形成若干大数据新型工业化产业示范基地 在平台建设方面，互联网龙头企业服务器单集群规模达到上万台，具备建设和运维超大规模大数据平台的技术实力。 云计算服务逐渐成熟，主要云计算平台的数据处理规模已跻身世界前列，为大数据提供强大的计算存储能力并促进数据集聚。在大数据资源建设、大数据技术、大数据应用领域涌现出一批新模式和新业态。 发挥我国市场规模大、应用需求旺的优势，以国家战略、人民需要、市场需求为牵引，加快大数据技术产品研发和在各行业、各领域的应用，促进跨行业、跨领域、跨地域大数据应用，形成良性互动的产业发展格局。 推进大数据与云计算服务模式融合，促进海量数据、大规模分布式计算和智能数据分析等公共云计算服务发展，提升第三方大数据技术服务能力。推动大数据技术服务与行业深度结合，培育面向垂直领域的大数据服务模式。
数据中心云化对网络提出了新需求： 1、超大规模，平滑扩展：支持数万甚至更高量级的服务器接入。 2、虚机动态迁移：虚机可在不同物理机之间漂移。 受限于网络交换设备路由负载分担最大链路数64，任一Spine最多连接64个Core，任一Core最多连接64个Spine，则无阻塞网络最大提供16384端口的接入规模，网络交换设备成本支出在27M$左右 图 12 粗放型Heatsink网络 粗放型网络Spine在Group内相连，以提升网络接入规模，适用于超大规模数据中心网络。 图 13 集约型Heatsink网络 集约型网络Spine在Group外相连，以提升网络设备利用率，适用于小、中、大规模数据中心网络。 本文是作者团队面向公、私有云构建数据中心网络的相关研究与实践，主要特点有超大规模网络、白盒交换设备、虚拟与物理网络设备统一管理等，Overlay网络解决方案的本质在于将传统数据中心网络SDN化，无可否认
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