中国信息化百人会学术委员、中国工程院院士李国杰认为，目前大数据技术还不成熟，面对海量、异构、动态变化的数据，传统的数据处理和分析技术难以应对，现有的数据处理系统实现大数据应用的效率较低，成本和能耗较大
近几年，在大数据管理不断发展的过程中，也取得了一定的成绩。但是，大数据管理也经历了一个漫长的过程，主要经历的人工、文件、数据库等管理阶段。 同时，随着大数据时代的大数据不断增加，所管理的范围和环境也在不断的变化。并且，在大数据管理不断发展的过程中，一些管理问题逐渐的暴露出来，为大数据管理的发展带来了新的挑战和机遇，下面就大数据管理的发展历程，管理中存在的不足进行简要的分析和阐述。
高考出分了，又是一年一度各位考生和家长手忙脚乱开始填报志愿的时候了。很多考生和家长纷纷咨询Alfred：大数据现在不是很火吗？大数据专业怎么样呀？应该填选择哪个大学比较好？
随着大数据概念的提出，云计算中的分布式计算技术开始更多地被列入大数据技术，而人们提到云计算时，更多指的是底层基础IT资源的整合优化以及以服务的方式提供IT资源的商业模（如Iaas、PaaS、SaaS）。
今天听了一场报告会，是清华计算机系60周年系列讲座之一，主讲人是哈工大软院院长李建中教授，主题《计算和数据资源受限的大数据计算的复杂性理论与高效算法研究》，李老师介绍的大数据计算理论体系很完善，由于只有一个小时，很多只能稍微提及，但是还是有很多观点让我受益匪浅，分享一下。
当前，安防大数据的应用也越来越多，但真正将大数据的挖掘和应用落到实处，转变为商业模式的还是很少，目前很多大数据概念都是噱头。后期安防厂家会进行分化，部分传统安防厂家更加专注于某固定安防领域继续深耕，专注于产品和技术，一部分安防厂家会向大安防集成平台转变，专注于业务整合和数据分析处理。
导读：中国信息化百人会学术委员、中国工程院院士李国杰认为，目前大数据技术还不成熟，面对海量、异构、动态变化的数据，传统的数据处理和分析技术难以应对，现有的数据处理系统实现大数据应用的效率较低，成本和能耗较大，而且难以扩展，这些挑战大多来自数据本身的复杂性、计算的复杂性和信息系统的复杂性。李国杰认为，发展大数据不要一味追求“数据规模大”，不要“技术驱动”，要“应用为先”，不能抛弃“小数据”方法，同时要高度关注构建大数据平台的成本。 以下内容节选自李国杰院士《对大数据的再认识》一文： 从复杂性的角度看大数据研
导读：中国信息化百人会学术委员、中国工程院院士李国杰认为，目前大数据技术还不成熟，面对海量、异构、动态变化的数据，传统的数据处理和分析技术难以应对，现有的数据处理系统实现大数据应用的效率较低，成本和能耗较大，而且难以扩展，这些挑战大多来自数据本身的复杂性、计算的复杂性和信息系统的复杂性。李国杰认为，发展大数据不要一味追求“数据规模大”，不要“技术驱动”，要“应用为先”，不能抛弃“小数据”方法，同时要高度关注构建大数据平台的成本。 从复杂性的角度看大数据研究和应用面临的挑战 大数据技术和人类探索复杂性的努力有
计算模式的出现有力推动了大数据技术和应用的发展，使其成为目前大数据处理最为成功、最广为接受使用的主流大数据计算模式。今天千锋小编分享的就是计算机模式和系统的对应性。
大数据和云计算作为当代信息技术的两大核心驱动力，正在以前所未有的速度改变着我们的生活、工作和思维方式。它们不仅为各行各业的创新提供了强大的技术支持，更是推动了整个社会的数字化转型。
要实现高效的大数据机器学习，需要构建一个能同时支持机器学习算法设计和大规模数据处理的一体化大数据机器学习系统。研究设计高效、可扩展且易于使用的大数据机器学习系统面临诸多技术挑战。近年来，大数据浪潮的兴起，推动了大数据机器学习的迅猛发展，使大数据机器学习系统成为大数据领域的一个热点研究问题。介绍了国内外大数据机器学习系统的基本概念、基本研究问题、技术特征、系统分类以及典型系统；在此基础上，进一步介绍了本实验室研究设计的一个跨平台统一大数据机器学习系统——Octopus（大章鱼）。 关键词：大数据；机器学
【CSDN现场报道】2014年12月12-14日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中科院计算所与CSDN共同协办，以推进大数据科研、应用与产业发展为主旨的2014中国大数据技术大会（Big Data Technology Conference 2014，BDTC 2014）暨第二届CCF大数据学术会议在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 中科院计算所研究员，CCF大数据专家委员会秘书长程学旗发表了大数据白皮书与发展趋势报告。《中国大数据技术与产业发展白皮书（2014年）》主要介绍
本文系投稿作品 作者 | 杜圣东 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 前段时间有报道称，有学者质疑“大数据”理论，也有硅谷公司负责人质疑大数据应用的效果。结合2011年Gartner关于BI（Business Intelligence）应用70%-80%都失败的一个调查结论（这里的fail是夸张的说法，更确切地讲应该是没有达到预期效果），本文就来谈谈为什么会出现这样的问题，大数据应用落地的瓶颈是什么？为什么大数据应用容易失败？为什么大数据应用需要敏捷？敏捷
12月15日，由合肥市数据资源局、合肥市科学技术局共同指导，合肥市大数据产业创新战略联盟主办，科大国创软件股份有限公司承办的2017中国（合肥）大数据产业发展论坛暨“合肥之夜”IT年会圆满落幕。当天，中国科学院陈国良院士受邀出席并发表题为《大数据与高性能计算》的主题演讲，成为全场最大看点之一，其凭借精彩的演讲和独特的个人魅力赢得阵阵掌声。距离峰会虽已过去一周，但院士的讲话言犹在耳，特与众人分享。 📷 下面是陈国良院士演讲部分内容，有所删减： 漫谈大数据 陈国良院士今年虽已80岁高龄，但依然精神矍铄，风采无限
大数据已经成为时代发展的趋势，很多人纷纷选择学习大数据，想要进入大数据行业。大数据技术体系庞大，包括的知识较多，系统的学习大数据可以让你全面掌握大数据技能。学习大数据需要掌握哪些知识？
《中国大数据技术与产业发展报告(2014年)》针对2015年度大数据发展做了十大预测，他们分别是： 趋势一、结合智能计算的大数据分析成为热点 大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能其他相关技术结合，成为大数据分析领域的热点。大数据分析的核心是从数据中获取价值，价值体现在从大数据中获取更准确、更深层次的知识，而非对数据的简单统计分析。要达到这一目标，需要提升对数据的认知计算能力，让计算系统具备对数据的理解、推理、发现和决策能力，其背后的核心技术就是人工智能。近些年，人工智能的研究和应用又掀起新高潮，
随着如今5G时代来临，大数据技术和人工智能逐渐成为现代社会的主流技术，因此也有越来越多的人想去了解和学习大数据技术，一方面是为了紧跟时代步伐把握未来发展趋势，另一方面是为了自身利益谋求发展。随着近些年互联网科技的快速发展，大家不难发现学习大数据技术的发展前景确实未来可期。那么今天就带大家盘点一下，有哪些国内高校开设了大数据专业。
2010年，工业和信息化部与国家发改委联合发布《关于做好云计算服务创新发展试点示范工作的通知》，云计算元年开启。
大数据起源于2000年左右，也就是互联网高速发展阶段。经过几年的发展，到2008年 Hadoop 成为 Apache 顶级项目，迎来了大数据体系化的快速发展期，到如今 Hadoop 已不单单指一个软件，而成为了大数据生态体系的代名词。
《中国大数据技术与产业发展报告(2014年)》针对2015年度大数据发展做了十大预测，他们分别是：
在此次大会的大数据分析与生态系统论坛上，中兴飞流信息科技有限公司CTO郑龙发表了“Yita：基于数据流的大数据计算引擎”的演讲，阐述了数据流对于大数据的影响，以及中兴飞流自主研发的Yita平台能够给大数据产业带来的价值，在会议的间隙，CSDN记者有幸对中兴飞流信息科技有限公司CEO吕阿斌、CTO郑龙就数据流技术以及中兴飞流的Yita平台进行了深入的交流和探讨。 什么是数据流？ 中兴飞流CEO吕阿斌首先就数据流模型产生的背景进行了阐述，他表示，近年来，大数据成为继云计算以后一个重要的科技发展分支。大数据本质上
拥有大数据是时代特征，解读大数据是时代任务，应用大数据是时代机遇。大数据作为一个时代、一项技术、一个挑战、一种文化，正在走进并深刻影响我们的生活。党的十八届五中全会提出，“实施国家大数据战略”。实施国
现在的社会是一个科技与信息高速发展的社会，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据技术不知不觉地渗入人们生活的方方面面。人不仅生产大数据，同是也在使用大数据
如果大数据是一块蛋糕，那么大数据分析工具就是切蛋糕的刀叉。人们都期待着能用“刀叉”从大数据中挖出自己想要的“价值”，因此大数据分析工具被人们寄予厚望。而云计算技术的兴起似乎又给大数据注入了新的推进剂，那么大数据和云计算的结合又会发生怎样的化学反应？对大数据分析工具的发展又有怎样的影响？
企业数字化转型过程中，数据价值被显著放大，大数据应用成为不少企业探索的重点。 从技术上看，大数据业务由于数据体量大，且数据量很多时候呈急速膨胀状态；在进行大数据计算分析时，对资源的需求呈现浪涌式特征，又偶有突发性，因此通过上云充分发挥资源按需使用按需付费的优势，成为了不少企业在探索大数据应用时的常见模式。 这其中，企业在综合考量数据安全性、可扩展、可管理和成本效益等因素后，混合云部署的方式就成为了企业的主流选择。 近日，腾讯云存储高级产品经理贺永红在混合云主题论坛上发表演讲，详解了大数据应用上云的新
近日，由中国电信主导制定的基于云计算的大数据需求与能力标准获得国际电信联盟ITU-SG13会议批准，ITU建议Y.3600进入发布流程。 在当今的大数据时代，由于数据量大且复杂，使得传统的数据技术无法
数据科学教育特点：不仅依赖于传统的信息管理于信息系统专业，更依赖于计算机、数学、统计等学科。大数据专业十一门涉及广泛的交叉性的学科。
如今我们听到越来越多关于大数据相关的信息，无论是大数据行业的工资薪酬还是大数据的人才缺口数量，它已然成为了是继云计算、物联网后的又一全球热点问题它不断的受到了社会各界的关注。大数据已经成为一种战略资源，具有广阔的应用前景。
大数据技术是一种新一代技术和构架，大数据技术不断涌现和发展，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为利用数据的好助手，大数据技术已经运用到各个领域
腾讯云大数据技术已经从第一代的离线计算，第二代的实时计算，第三代的机器学习，发展到如今以隐私计算、数智融合以及云原生为代表的第四代。 腾讯云今天在首届大数据峰会上公布，其大数据平台算力规模已经突破千万核，日实时计算量达百万亿级、日运行容器数超亿级，日计算数据量数百 PB，服务的企业客户数超 2 万家，开源社区代码贡献量超 800 万行，进一步呈现了自身在大数据领域的顶级实力。 腾讯云副总裁黄世飞表示，基于全新的技术架构、数据治理理念以及产品能力，从底层的大数据基础引擎、中层的一站式大数据开发治理平台, 再到
中国南部沿海大省广东一次又一次地站在科技浪潮的前列。 互联网时代，门户佼佼者网易和社交巨头腾讯都诞生于广东，一个在广州，还有一个在深圳。移动互联网萌芽，广州诞生了3G门户和UC浏览器这两家『纯移动互联网公司』，以及微信这一移动互联网超级明星。总部位于北京的移动互联网上市公司猎豹移动，亦将珠海当做重要分支。大背景是广东是中国移动互联网大省，第一部大哥大手机、第一个移动基站都出现在广东。 IT时代之后，人类进入DT时代（数据时代）。现在，广东再一次站在了DT时代前列。12月23日，“广东省云计算大数据开发者大
导读：大数据已成为媒体与大众关注的新技术，大数据的应用也预示着信息时代将进入一个新阶段，但人们对大数据的认识有一个不断加深的过程。首先从“信息时代新阶段”、数据文化和认识论的高度阐述了对大数据的理解；接着通过对驱动效益和大成智慧的解释，探讨了如何正确认识大数据的价值和效益，并从复杂性的角度分析了大数据研究和应用面临的挑战；最后对发展大数据应避免的误区提出几点看法。 本文关键词:大数据；驱动效应；大成智慧；复杂性 1 大数据兴起预示“信息时代”进入新阶段 1.1 看待大数据要有历史性的眼光 信息时代是相对于
就是指各种大数据计算框架，存储系统、SQL引擎等等，这些技术比较常用，经过最近十几年的发展，主流的技术产品相对比较集中，主要就是MapReduce、Spark、Hive、Flink技术的产品。
但是，随着大数据概念的提出，云计算中的分布式计算技术开始更多地被列入大数据技术，而人们提到云计算时，更多指的是底层基础IT资源的整合优化以及以服务的方式提供IT资源的商业模式（如IaaS、PaaS、SaaS）。从云计算和大数据概念的诞生到现在，二者之间的关系非常微妙，既密不可分，又千差万别。因此，我们不能把云计算和大数据割裂开来作为截然不同的两类技术来看待。此外，物联网也是和云计算、大数据相伴相生的技术。下面总结一下三者的联系与区别（见图1-14）。
大数据在近些年来越来越火热，人们在提到大数据遇到了很多相关概念上的问题，比如云计算、Hadoop等等。那么，大数据是什么、Hadoop是什么，Hadoop和大数据有什么关系呢？ 大数据概念早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒提出的概念。2009年美国互联网数据中心证实大数据时代的来临。随着谷歌MapReduce和GoogleFileSystem（GFS）的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。目前定义：大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透
记者从近日召开的2014中国大数据技术与学术大会获悉，近年来，在各方的共同推动下，我国的大数据产业取得了长足发展，但一些新特点、新现象也层出不穷。会上发布的《中国大数据技术与产业发展白皮书(2014年)》预测， 2015年我国大数据产业发展将主要有以下十大特点。 一、结合智能计算的大数据分析成为热点，包括大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能等相关技术结合。大数据分析的核心是从数据中获取价值，价值体现在从大数据中获取更准确、更深层次的知识，而非对数据的简单统计分析。要达到这一目标，需要提升对数据
转自：中国科学院官方网站、人民日报 作者：徐宗本 中国科学院院士、西安交通大学教授 973计划首席科学家。 拥有大数据是时代特征，解读大数据是时代任务，应用大数据是时代机遇。大数据作为一个时代、一项技术、一个挑战、一种文化，正在走进并深刻影响我们的生活。党的十八届五中全会提出，“实施国家大数据战略”。实施国家大数据战略，必须理性认识大数据，准确把握其带来的机遇，科学应对其带来的挑战，用大智慧实现大数据的大价值。 理性认识大数据 信息技术革命与经济社会活动的交融催生了大数据。大数据是经济社会、现实世界、
大数据无疑是目前IT领域的最受关注的热词之一。几乎凡事都要挂上点大数据，否则就显得你OUT了。相信大多数人都能顺口说出大数据的四个特点：容量大，多样化，速度快以及高价值。但随着人们对于大数据的逐渐了解
云计算、大数据和物联网代表了IT领域最新的技术发展趋势，三者既有区别又有联系。云计算最初主要包括了两类含义：一类是以谷歌的GFS和MapReduce为代表的大规模分布式并行计算技术；另一类是以亚马逊的虚拟机和对象存储为代表的“按需租用”的商业模式。
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。
又是一年乍暖还寒，春天的风迎面而来，凉意中夹杂着些许温暖。哦，你知道，是春天来了。就像那年的实习期，在挥手告别的毕业季，定格在了那年的七月。
导读 / Introduction 4月18日，在 “腾讯大数据高峰论坛”上，腾讯正式发布自研第四代数智融合计算平台“腾讯大数据-天工”，该平台以最新的“数据协同、技术互通、平台大脑”技术理念为基础，在确保数据安全这一重要前提下，真正实现万亿级数据分析无人“自动驾驶”，进而推动大数据和人工智能技术融合为一，引领全球大数据计算进入下一时代。 中国科学院院士梅宏、中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长魏凯、埃森哲战略与咨询董事总经理袁虹、腾讯数据平台部总经理蒋杰、英特尔大数据首席工程师程从超、腾讯数
【编者按】如今，大数据俨然成为IT领域最受关注的热词之一。如果不想显得过于OUT，快来一起讨论大数据的价值和未来的服务方向吧。除了在分析领域、云技术方面的应用前景，Scale-out发展将成为大数据未
随着数字经济的蓬勃发展，产业数字化进程持续推进，数据技术拥有了广泛的端到端应用场景，而借助数据技术可以实现从数据到信息、从信息到知识、从知识到决策的转换，助力实体经济的创新发展。IDC预计，到2026年，全球大数据市场的IT总投资规模将增至4491.1亿美元，实现约15.6%的复合增长率。
Doug Cutting启动了一个赫赫有名的项目Hadoop，主要包括Hadoop分布式文件系统HDFS和大数据计算引擎MapReduce，分别实现了GFS和MapReduce其中两篇论文
字面意思理解：大量的数据，海量的数据 数据集的大小已经远远超过了现有普通数据库软件和工具的处理能力的数据
来源 | https://www.leiue.com/big-data-definitions-and-concepts
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