“大数据时代的海量存储”总结报告

“大数据时代的海量存储”总结报告

经过几周的学习，我们逐渐了解了大数据时代的存储技术的发展，通过各小组的介绍，初步了解了各种存储器的原理、应用和发展历程。这些知识也许不是那么精深，但对我们来说是一种启蒙，在学习这些知识的过程中，我们也学会了一种学习方法，这对我们未来的学习生活将会有莫大的帮助。下面就针对这几周的学习，对所掌握的知识和自己的思考进行一个总结。

一、各存储介质

1.磁盘

磁盘的基础是一个个磁片，磁片里有扇区和磁道。扇区是存储的最小单元，一

个扇区里只能存一个文件的数据，这意味着即使文件没有占用扇区的所有空间，

也不能存放其他文件了，而大的文件可能要占用多个扇区，因此在使用磁盘的

过程中，要经常进行碎片整理，使磁盘的空间能得到有效的利用。磁道则是决

定磁盘存储量的因素。一般来说，硬盘和软盘都是磁盘。

①软盘：由单片磁盘构成，存储量小，容易物理损坏，但作为最早的移动存储

介质，在历史上占有无法磨灭的地位，也为早期的文件转移提供便利。

②硬盘：由多个磁片组成，因此存储量大了许多，通过磁头将数据传输出去，

在计算机系统里属于外存，需要驱动器才能被识别和使用，能永久地

存储数据，在现阶段依然被广泛的运用在各个领域。

③移动硬盘：将硬盘小型化，通过USB接口与电脑连接，传输数据，相对U

盘来说，容量也大了许多，为当代生活提供了便利。

2.U盘

U盘，全称USB闪存盘。它是通过识别浮动栅中电子的有无来判断二进制的0

和1，以此来存储数据。因为它的电子可以长时间存在，所以数据可以保存在

U盘内。因为U盘小巧轻便、价格便宜、存储量大、性能可靠，所以受到了欢

迎，成为当代移动存储介质中的重要一员。不过因为技术和结构的限制，它在

电脑中的读写速度仍比不上移动硬盘，但抗物理损坏能力强于移动硬盘，算是

各有千秋，为人们的数据转移带来了方便。

3.固态盘

固态盘有两种，一种是基于闪存的，另一种则是基于DRAM。用闪存作为介质

的固态盘一般擦写次数为3000次左右，而因为它的平衡写入机制，在实际运

用中，它几乎是可以无限利用的，读写速度又远超机械硬盘，所以现在大多数

笔记本电脑都将光驱的位置用来放置固态盘，使电脑性能得到了提高；而利用

DRAM的固态盘虽然速度也很快，但是需要一个独立电源来保存它里面的数据，

因此相对于前者来说，它有些不便，是一种非主流的固态盘。

4.光盘

光盘是用聚碳酸酯做成基板，通过激光烧录后来进行数据记录，虽然以现在的

眼光来看，光盘的使用有着种种不便，但是在以往为半结构化和非结构化的数

据的传输做出了巨大的贡献。但近年来，大多数笔记本电脑放弃了光驱，换上

了固态盘，光盘也逐渐退出了历史的舞台。

二、海量存储器

1.磁盘存储阵列

这是通过将大量磁盘组合在一起，并进行分组，从而满足人类对大量数据的存

储需求。各个磁盘会组合成RAID阵列，根据不同的需求，可以组合成不同功

能的阵列，使得阵列更为可靠，比如说RAID 0，RAID 1，RAID 0+1等。同时，

它也具有多个借口，这大大提高了数据传输的速度。它也是大数据时代的存储

基础，也使得计算机的计算性能得到了充分的利用。

2.存储服务器

这是为特定目标而设计的服务器，因此会有一些与常规服务器不同的配置。它

具有比一般服务器更多的内部磁盘，也会具有一些特殊的功能，如存储管理软

件、高灵活性的额外硬件、更多的网络接口等，以便于用户进行数据管理和数

据传输。

3.DAS

DAS即开放系统直连式存储，通过服务器的主机操作系统进行数据的IO读写

和存储维护管理，为企业的数据管理带来了很大的帮助。但是，随着数据量的

逐渐增大，它的局限性逐渐体现出来，在数据的备份和维护方面，当数据量达

到数百GB后，管理员的维护工作越来越难以完成，对硬件的要求也越来越高。

而且直连式存储与服务器主机之间靠SCSI通道连接，SCSI的ID是有限的，这

一点也局限了DAS的功能。

4.NAS

NAS指网络附属存储，也成为“网络存储器”，它是一种专用数据存储服务器，

在局域网上占有自己的节点，其他设备通过网络进行访问和数据管理。它以数

据为中心，将存储设备和服务器分离，从而集中管理数据，释放带宽、降低成

本、提高效率。它还支持多种计算机平台，使它的使用更加便利。可是因为接

在网络上，所以它的速度会受到网络流量的影响，在有些时候会有不利之处。

5.SAN

SAN指存储区域网络，它是通过FC交换机，将服务器和存储设备连接起来，

建立的一种专用存储网络。它的网络是专为存储建立的独立于TCP/IP协议的专

用存储网络，因此传输速度很快，一般可以达到2GB/S到8GB/S，大大提高了

效率。同时通过交换机，它可以连接任意的存储设备和服务器，扩展性极佳。

而且SAN采用了光纤接口，传输速度快，且光纤最高可达十公里，这样使得物

理上分离的设备能得以连接，这是很大的一个优势。虽然光纤信道的架构成本

较高，但它在企业级数据管理方便仍有巨大的优势，未来前景较好。

三、虚拟存储

虚拟存储是指将多个不同类型、独立存在的物理存储体，通过软、硬件技术，集成转化为一个逻辑上的虚拟的存储单元，集中管理供用户统一使用。这个虚拟逻辑存储单元的存储容量是它所集中管理的各物理存储体的存储量的总和，而它具有的访问带宽则在一定程度上接近各个物理存储体的访问带宽之和。在进行作业的时候，我们可以将部分作业装入主存，另一部分放在磁盘里，当需要时再将其余部分放入主存，使得我们在一定程度上可以摆脱一定要编写小于主存容量的作业的限制。其实，它就是一种逻辑存储器，使得系统的带宽得到了很大的提高，容量也得以增大，方便了我们的作业。

四、云存储

云存储是在云计算概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是一种新兴的网络存储技术，它将大量数据存储在大容量设备里，通过互联网提供服务，使得任何人能随时随地通过任意能连网的设备对数据进行处理。这一技术使得存储管理可以

自动化和智能化，将所有资源整合在一起，提高了存储的效率和存储空间的利用率，未来可能主要应用在在数据备份、归档等方面，也为需要服务的用户带来了便利，降低了成本。可是它也有一些不足之处，除了对网络带宽的消耗之外，存储在云端的数据在事实上是可以被管理员读取的，虽然有着操守和道德方面的制约，但仍不能保证用户的隐私能得到有效的保护；另一方面，如果服务器的安全性能不够好，用户的数据也可能会遭到黑客的盗取，对用户的权益造成侵害。虽然它有着很好的未来前景，但这些方面也需要我们关注。

五、存储系统

1.文件系统

它是命名文件及放置文件的逻辑存储和恢复的系统。通过它，我们才能在计算

机里对数据进行便捷地操作，具体地说，它负责为用户建立文件，存入、读出、

修改、转储文件，控制文件的存取，当用户不再使用时撤销文件等。

2.数据库系统

数据库由数据库管理系统统一管理，数据的插入、修改和检索均要通过数据库

管理系统进行。它是适应数据管理需要而发展起来的一种系统。一般来说，它

运行可靠，通过系统管理员的维护，使得数据库里的数据能被任何有权限的人

使用，提高了效率，从而降低了相关成本。

3.海量数据存储系统

它泛指非关系型的数据库，是伴随着大数据发展而诞生的，它的产生就是为了

解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。它不

同于传统数据库的架构，而是针对大数据时代进行了改变。它拥有异步复制、无共享架构、弹性可扩展等特点，解决了当前的一些问题。现在它的技术正在

逐渐发展，在未来也必然占有重要的地位。

六、个人总结

随着大数据的逐渐发展，新技术的逐渐出现，一些技术可能将会被淘汰，而有些设备和技术仍在其特定的领域发挥着作用。从历史的角度来看，需求和技术是在共同发展的，而新技术可能是基于对以往技术的改进，也可能是一种新思维，那么我们就需要去广博的学习，去获取更多的知识。以上知识虽然只是与大数据时代的存储相关的一些浅显的知识，但它就像第一块砖，有了它，我们才能继续进步，去逐步了解和学习与大数据有关的信息和知识，最后铸就大厦。更重要的是，我们从这门课中学到的学习方法和思维方式，对未来也有着很大的帮助。希望我能从这一小步开始，继续学习更多的知识。

2017年10月8日

大数据文献综述

信息资源管理文献综述 题目：大数据背景下的信息资源管理 系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015 任课教师： 2017年6月 大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。

关键词：大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念.......................................................... 大数据定义...................................................... 大数据来源...................................................... 传统数据库和大数据的比较........................................ 大数据技术.......................................................... 大数据的存储与管理.............................................. 大数据隐私与安全................................................ 大数据在信息管理层面的应用.......................................... 大数据在宏观信息管理层面的应用.................................. 大数据在中观信息管理层面的应用.................................. 大数据在微观信息管理层面的应用.................................. 大数据背景下我国信息资源管理现状分析................................ 前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日

2019年大数据云计算行业分析报告

2019年大数据云计算行业分析报告 2019年8月

目录 一、流量数据爆发，大数据时代正式来临 (6) 1、移动设备加速普及，移动流量正值爆发 (6) （1）移动设备渗透率持续提升 (6) （2）高速网络用户群体不断扩大，移动流量爆发可期 (7) （3）分地区来看，西部地区流量需求巨大 (7) 2、固定宽带纵向横向同步发展 (8) （1）固定宽带逐渐普及，农村宽带用户增长明显 (8) （2）网络提速加快，高速宽带渗透率提升 (9) （3）大数据时代正式来临 (10) （4）大数据分析挖掘商机决定企业未来 (11) 二、摩尔定律或将失效，云计算成有力支撑 (11) 1、摩尔定律出现与失效 (11) 2、云计算成优秀解决方案 (12) 3、云计算优势明显，政府大力推动 (14) （1）云计算在商业应用上优势明显 (14) （2）云计算对社会发展贡献不可忽略 (16) （3）政策体系日趋完善，助力云计算产业高速发展 (16) 三、云计算市场空间广阔，IaaS领域快速成长 (18) 1、公有云市场仍是主力军，混合云有望快速增长 (18) （1）全球：云计算市场增长趋于稳定 (19) （2）公有云市场仍是主力军 (19) （3）混合云有望异军突起 (20) 2、SaaS占据主要份额，IaaS快速增长 (21) （1）根据云计算服务类型可分为三种：IaaS、PaaS、SaaS (21)

（2）全球范围内SaaS占比最大，IaaS增速最快 (22) （3）IaaS成我国公有云主力军，云主机需求旺盛 (23) 四、西学东渐看我国发展趋势，并购外延时代拉开序幕 (24) 1、我国与美国云计算产业存在差距 (24) 2、并购持续活跃，补齐短板抢占份额 (26) （1）领先集团加速扩张布局 (26) （2）云计算领域并购活动持续活跃 (27) （3）场内场外并购抢占云计算市场 (27) 3、IDC设备需求增加，IDC成云计算公司竞争热点 (28) （1）IT巨头介入云计算产业拉动数据中心设备需求上升 (28) （2）基础设施服务价格战出现 (29) （3）数据中心资源成云计算公司竞争焦点 (29) 4、企业生态形成数字产业竞争力 (30) （1）企业生态形成数字产业竞争力 (30) （2）应用生态形成 (31) （3）业务拓展与整合 (31) （4）合作伙伴形成 (31) 五、透析云计算产业链 (32) 1、上游产业 (33) （1）通信网络运营 (33) （2）通信设备制造 (34) （3）数据运维产业 (34) 2、中游产业 (35) （1）IaaS：从全球的市场份额看，亚马逊排名第一 (35) （2）PaaS：微软的市场份额在全球范围内排名第二 (35) （3）SaaS：SAP是世界上最大的企业信息管理体制解决方案提供商 (36) 3、下游产业 (36)

大数据管理岗位工作总结汇报报告与工作计划范文模板

××单位××单位 大数据管理岗位……………………………………………………………个人工作总结报告汇报……………………………………………………………ANNUAL PERSONAL JOB SUMMARY …………………………………………………………… 部门：XXXX-XX XX XXXX-XX 岗（职）位：XXXX-XX XX XXXX-XX 姓名：XXXX-XX XX XXXX-XX （共5100字，可删改） 20XX年XX月XX日

目录 目录 (2) 一、岗位履职履责情况 (3) 1.1日常工作 (3) 1.2协助管理 (4) 1.3新建工作 (5) 二、出勤与团队建设 (5) 2.1出勤情况 (5) 2.2思想情况 (6) 2.3团队合作 (6) 三、学习与个人成长情况 (6) 3.1业务理论学习 (6) 3.2管理能力提升 (7) 3.3实践本领提高 (7) 四、不足与改进 (8) 4.1不足之处 (9) 4.2整顿整改建议 (9) 五、展望与规划 (10) 5.1总结回顾 (10) 5.2近期目标 (11) 5.3远期目标 (11) 5.4工作打算 (12)

20XX年度个人工作总结 充实而又忙碌的一年过去了，作为XX单位（部门）的一名大数据管理，在丰富自我阅历的同时，工作战果也得到了进一步的提升。20XX年，我在XX单位（部门）领导及各位同事的支持与帮助下，严格要求自己，按照XX单位（部门）的要求，较好地完成了自己作为一名大数据管理的本职工作。 通过一年来的学习与工作，我在工作模式上有了新的突破，工作方式有了新的改进，在负责XX工作时能以公正、公开、公平的原则做好服务和管理。现根据自身工作的实际情况，我对自己的工作做出分析评定，总结经验教训，提出改进方法，以便使自己在今后的工作中能惩前毖后，扬长补短，为今后不断改进工作方法，提高工作效率提供依据，以期使自己成为一名更优秀的大数据管理，为XX单位（部门）做出更大的贡献。个人总结如下： 一、岗位履职履责情况 1.1日常工作 今年工作主要是XXXX和XXXX。通过几个月的努力，我和同事们一起完成了XXXX项目，解决了多年积累下的问题。

大数据论文++

大数据时代食品企业决策问题研究 摘要 随着网络信息化时代的日益普遍，移动互联、社交网络、电子商务大大拓展了互联网的疆界和应用领域，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代,大数据时代的到来也影响着食品企业高层领导传统的决策，使得决策结果逐渐趋于数据和分析而做出。本本文首先对大数据含义和特点做出说明，然后说明了食品企业发展中存在的问题，从而引出在大数据时代背景下食品企业应采取的决策性问题，最后对于大数据时代食品企业发展的前景和期望。 关键词：大数据；食品；决策

Abstract As the network information age has become more common, mobile Internet, social network, the electronic commerce of the internet greatly expand the borders and application fields, we are in a date the explosive growth of “big date” era, Big data era also affects the food business leaders in traditional decision，becoming more and more data and analysis to make.。Firstly, the meaning and characteristics of big data make a statement, Then it explains the existing problems in the development of foodenterpris，Which leads to the problem of decision of food in the big data era background, enterprises should take，Finally the prospect and expectation for the development of food enterprises in the era of big data。 Key words: Big Date；Food；Policy decision

大数据分析报告与可视化

.数据分析与可视化1.什么是数据分析？ 数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。 2、数据收集 数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。 3、数据处理 数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。 数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。 4、数据分析 数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。 到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。 5、数据展现 一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表不如图。借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。 常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。 6、撰写报告 最后阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报. .告，把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来，以供商业目的提供参考。一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，直观地看清楚问题和结有助于阅读者更形象、可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，论，从而产生思考。另外，数据分析报告需要有明确的结论、建议和解决方案，不仅仅是找出问题，后者数据的初衷就是为解决一个同时也失去了报告的意义，是更重要的，否则称不上好的分析，商业目的才进行的分析，不能舍本求末。 数据分析常用的方法有哪些？他们多用来分析哪些类型的数据？通过分析可以得到怎样2. 的结果和结论？怎样得到保证其信度和效度？常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析； (scatter 、散点图)、直方图(Histogram)：柏拉图数据分析常用的图表方法(排列图、点

大数据时代的财务经营分析

大数据时代的财务经营分析 主讲教师：侯振兴 1．传统供应链分析 供应链从企业的范围，可以分为内部供应链和外部供应链。内部供应链是指企业内部产品生产和流通过程中所涉及的采购部门、生产部门、仓储部门、销售部门等组成的供需网络。外部供应链是指与企业同处一个利益链条上的上下游企业，供给原来的上游企业，销售企业产品的下游企业。 内部供应链和外部供应链的关系：二者共同组成了企业产品从原材料到成品到消费者的供应链。可以说，内部供应链是外部供应链的缩小化。 （1）供应链分析的目的是满足客户需求，降低成本，实现利润： ①提高客户满意度。这是供应链管理与优化的最终目标，供应链管理和优化的一切方式方法，都是朝向这个目标而努力的，这个目标同时也是企业赖以生存的根本。 ②提高企业管理水平。供应链管理与优化的重要内容就是流程上的再造与设计，这对提高企业管理水平和管理流程，具有不可或缺的作用。同时，随着企业供应链流程的推进和实施、应用，企业管理的系统化和标准化将会有极大的改进，这些都有助于企业管理水平的提高。 ③节约交易成本。结合电子商务整合供应链将大大降低供应链内各环节的交易成本，缩短交易时间。 ④降低存货水平。通过扩展组织的边界，供应商能够随时掌握存货信息，组织生产，及时补充，因此企业已无必要维持较高的存货水平。比如：丰田零库存。 ⑤降低采购成本，促进供应商管理。由于供应商能够方便地取得存货和采购信息，应用于采购管理的人员等都可以从这种低价值的劳动中解脱出来，从事具有更高价值的工作。

⑥减少循环周期。通过供应链的自动化，预测的精确度将大幅度的提高，这将导致企业不仅能生产出需要的产品，而且能减少生产的时间，提高顾客满意度。 ⑦收入和利润增加。通过组织边界的延伸，企业能履行它们的合同，增加收入并维持和增加市场份额。 ⑧网络的扩张。供应链本身就代表着网络，一个企业建立了自己的供应链系统，本身就已经建立起了业务网络。 （2）供应链管理涉及的基础理论 供应链管理是企业组织生产、采购、销售的基础，是实行产品增值的关键环节，其中涉及很多管理学基础理论。 库存管理：循环库存的部署策略，安全库存的部署策略，季节库存的部署策略。 运输管理：运输方式的选择如何，路径和网络选择如何，自营与外包，反应能力和盈利水平的权衡。 生产方式管理：订单生产，按库存生产。 信息传递：与进行供应链协调与信息共享。 （六）预算分析 1．《企业内部控制应用指引第15号——全面预算》 【文件摘要】 第一章总则 第二条本指引所称全面预算，是指企业对一定期间经营活动、投资活动、财务活动等作出的预算安排。 第三条企业实行全面预算管理，至少应当关注下列风险： （一）不编制预算或预算不健全，可能导致企业经营缺乏约束或盲目经营。 （二）预算目标不合理、编制不科学，可能导致企业资源浪费或发展战略难以实现。 （三）预算缺乏刚性、执行不力、考核不严，可能导致预算管理流于形式。 第四条企业应当加强全面预算工作的组织领导，明确预算管理体制以及各预算执行单位的职责权限、授权批准程序和工作协调机制。 企业应当设立预算管理委员会履行全面预算管理职责，其成员由企业负责人及内部相关部门负责人组成。

2015-2020年中国大数据行业市场深度调研报告

2015-2020年中国大数据行业市场深度调研及投资方向建议报告 中国产业信息网

什么是行业研究报告 行业研究是通过深入研究某一行业发展动态、规模结构、竞争格局以及综合经济信息等，为企业自身发展或行业投资者等相关客户提供重要的参考依据。 企业通常通过自身的营销网络了解到所在行业的微观市场，但微观市场中的假象经常误导管理者对行业发展全局的判断和把握。一个全面竞争的时代，不但要了解自己现状，还要了解对手动向，更需要将整个行业系统的运行规律了然于胸。 行业研究报告的构成 一般来说，行业研究报告的核心内容包括以下五方面：

行业研究的目的及主要任务 行业研究是进行资源整合的前提和基础。 对企业而言，发展战略的制定通常由三部分构成：外部的行业研究、内部的企业资源评估以及基于两者之上的战略制定和设计。 行业与企业之间的关系是面和点的关系，行业的规模和发展趋势决定了企业的成长空间；企业的发展永远必须遵循行业的经营特征和规律。 行业研究的主要任务： 解释行业本身所处的发展阶段及其在国民经济中的地位 分析影响行业的各种因素以及判断对行业影响的力度 预测并引导行业的未来发展趋势 判断行业投资价值 揭示行业投资风险 为投资者提供依据

2015-2020年中国大数据行业市场深度调研及投资方 向建议报告 【出版日期】2015年 【交付方式】Email电子版/特快专递 【价格】纸介版：7000元电子版：7200元纸介+电子：7500元 【报告编号】R331187 报告目录： 前言 继物联网、云计算之后，大数据已经成为当前信息技术产业最受关注的概念之一。大数据是为了更经济地从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值，而设计的新一代架构和技术。人们普遍将该定义概括为四个“V”，即更大的容量（Volume，从TB级跃升至PB级，甚至EB级）、更高的多样性（Variety，包括结构化、半结构化和非结构化数据），以及更快的生成速度（Velocity）。前面三个“V”的组合推动了第四个因素——价值（Value）。 云计算、物联网、智慧城市、移动互联，新技术与应用的不断涌现，加速了“大数据”时代的到来。大数据，已经超越数据本身，转向数据的资产化和服务化，转向挖掘与分析数据带来新商业价值，转向以技术维护国家安全利益，并为信息服务产业和传统商业模式带来了巨大的机遇与挑战。 2013年，大数据应用带来了令人瞩目的成绩。作为新的重要资源，

医疗大数据分析报告

大数据的意义在于提供“大见解”：从不同来源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中，医疗行业有可能实现最大的回报。凭借大数据，医疗服务提供商不仅可以知道如何提高盈利水平和经营效率，还能找到直接增进人类福祉的趋势。以下是大数据在医疗行业的一些常见用途，包括商业运作和健康管理： 1.分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。 医生和医疗服务提供商之间共享患者数据，能够减少重复检查，改善患者体验。但目前，大部分的电子病历都无法共享，这在很大程度上是出于安全和合规的考虑，但找到一个安全的方法来挖掘患者数据，这能改善医护质量并降低医疗成本。 关键词：患者数据共享、信息安全、提高医疗质量、降低医疗成本 2.分析医院网络系统：不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如，对儿科 病房医疗设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者，再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。通过利用大数据，医院可以知道，医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。 关键词：入院治疗趋势分析 3.管理数据用于公共健康研究：医务人员会被铺天盖地的数据所淹没。诊所和医院会提交 关于健康状况和免疫接种的数据，但没有大数据的话，这些数据毫无意义。大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合，用以充实公共健康记录，而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规，并提供更好的医疗。 关键词: 公共健康记录、患者数据 4.循证医学：大多数医院和急诊室都实行“食谱化医学”，也就是说，医生对收治的病人 采用同一套检查项目来确定病因。而利用循证医学，医生可以将病人的症状与庞大的患者数据库进行比对，从而更快地做出准确诊断。在这里，大数据扮演的角色是从不同来源采集信息，并对数据实施标准化。在这种情况下，带有“高血压”的记录就可以映射到另一条带有“血压升高”的记录。 关键词：循证、患者数据库

大数据开题报告

篇一：大数据时代内部控制-论文开题报告(初稿) 本科毕业论文（设计）开题报告1200年月日 2 篇二：开题报告 1042806125沈东东 (1) 江苏科技大学毕业论文（设计）开题报告概述表 篇三：大数据时代下微博广告的互动营销策略分析(开题报告) 武汉工程大学 本科生毕业设计（论文）开题报告 题目：大数据时代下微博广告的互动营销策略分析 学号 1007080128 姓名指导教师院（系）专业 日期 2014年3月23日 一、研究的背景及意义 近年来，近年来大数据（big data）一词被越来越多的人提及和热议，“数据”这个词我们都很容易理解，但“大数据”却让很多人觉得很遥远，深不可测。如今不管是大企业精英还是普通公众都在呼喊要积极适应大数据时代的变革，可真正做出成果的却寥寥无几。如何在大数据时代改革的浪潮中抢占先机，成为各行各业工作者们迫切想要解决的关键问题。 其实“大数据”并不是近几年才出现的一个专业词汇，最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 据悉，“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。而对于广告行业来说大数据时代的来临无疑带来了巨大的发展潜能。 大数据背后对消费者的精准洞察能够为广告主带来有效的决策和评估，这也是广大广告主们渴求大数据的最主要原因。近年来社会化媒体的热门特别是微博平台的火爆，给企业主们提供了一个跟消费者近距离互动交流的机会。通过微博的互动营销，深度挖掘消费者背后的行为数据，可以为企业主提供最精准的决策和评估，使广告效果最大化。 二、研究的主要内容和主要目标 主要内容 研究从当今大数据时代的背景出发，来分析微博广告的互动营销策略。首先阐释大数据时代的概念及对广告行业的影响，分析大数据时代下广告格局的变化以及广告精准决策和评估的突破。接着引出微博广告的热门，从微博平台的火热到微博广告的精准投放来论述微博广告的应用价值。同时从微博广告的营销模式中挖掘最具代表性的互动营销来进行分析，如何通过大数

大数据课程论文资料

论文 题目大数据下人均消费支出及影响因素姓名xxx 学号xxxxxxxx 院、系经济与管理学院、财税系 专业财政学 指导教师袁新宇 2016年10月20日 云南师范大学教务处制

大数据下人均消费支出及影响因素 摘要：随着互联网事业的不断发展，“互联网+大数据”的时代也随之而来，从而可以让我们通过大数据来分析更多的市场前景和人们的需要，然后可以把事业做得更好，更加适合社会发展的需要。本文将通过简述基本的概念和简单的模型分析，来说明大数据下我国人均消费支出与人均收入存在的关系，更好的说明我国影响居民人均消费的因素有哪些，希望可以通过一些数据来说明这些影响因素中能有多少是可以改进和努力然后更好地改进居民的生活水平，从而增加我国的居民收入，增加国家的GDP。只有不断提高居民的收入水平，才能刺激国内消费的增长。党的十八大也明确提出，到2020年要实现城乡居民收入比2010年增长一倍的目标。本文就如何运用宏观调控中财政政策和货币政策以及政府的一些其它政策提高居民收入水平，提出合理化方法。 关键词：居民收入水平；财政政策；人均消费支出；货币政策 一、引言 根据国家统计局调查数据，2014年全国城镇居民人均可支配收入28844元，比上年增长9.0%，扣除价格因素实际增长6.8%。文章将通过简述基本的概念和简单的模型分析，来说明大数据下我国人均消费支出与人均收入存在的关系，更好的说明我国影响居民人均消费的因素有哪些，希望可以通过一些数据来说明这些影响因素中能有多少是可以改进和努力然后更好地改进居民的生活水平，从而让人民的生活水平有所提高。 二、正文 （一）研究的目的

本案例分析根据1995年～2008年城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出的基本数据,应用一元线性回归分析的方法研究了城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出之间数量关系的基本规律，并在预测2010年人均消费性支出的发展趋势。从理论上说，居民人均消费性支出应随着人均可支配收入的增长而提高。随着消费更新换代的节奏加快,消费日益多样化,从追求物质消费向追求精神消费和服务消费转变。因此,政府在制定当前的宏观经济政策时,考虑通过增加居民收入来鼓励消费,以保持经济的稳定增长。近年来，我国经济的主要特征从供给不足进入了供给相对过剩、需求约束为主的发展阶段,内需不足的问题凸显。如何扩大消费需求、拉动经济增长，已经成为关键问题。党的十七大报告中提出了提高居民消费率、形成合理居民消费率的关于全面建设小康社会奋斗目标的具体要求。面对当前美国金融危机所引发的经济困境，如何深入考察我国居民消费行为、采取有效政策来振兴消费，将成为我们的研究主题。本文通过计量经济学的相关研究方法，从影响城乡居民的消费因素入手，分析了这些因素对消费的影响，以期获得解决问题和改善情况的新思路。 （二）研究背景 目前，国内学者对于我国居民消费问题主要是以城镇居民、农村居民或全体居民为研究对象，分别对其消费特征、影响因素和对策等问题进行深入研究，并在我国经济学界形成了相对盛行的四种代表性观点：居民收入分配不公说、居民消费行为说、福利制度改革说和居民消费结构升级换代说。国内学者通过建立自己的理论框架和经济计量模型以及根据理论假设运用中国的经验数据进行实证检验，或多或少都存在一定的局限，尤其是将城乡居民消费问题分开进行研究的现象十分普遍。本文建立误差修正模型的同时，建立城乡居民消费和诸多主要经济影响因素之间的经济计量模型，探讨经济影响因素对我国城乡居民消费的影响效应。近几年来，中国经济保持了快速发展势头，投资、出口、消费形成了拉动经济发展的“三架马车”，这已为各界所取得共识。通过建立计量模型，运用计量分析方法对影响城镇居民人均消费支出的各因素进行相关分析，找出其中关键影响因素，以为政策制定者提供一定参考，最终促使消费需求这架“马车”能成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石。 （三）理论分析 1、影响我国居民的消费的因素分析 （1）政府支出 根据凯恩斯的收入决定模型，政府支出对消费的影响主要是通过政府支出的收入效应来实现。政府支出分为购买性支出和转移性支出，这两种支出对居民消费的作用和手段等方面都有不同。购买性支出主要是作用于生产环节，在直接增加社会总需求的同时，通过间接增加居民收入水平，改善居民消费环境来减少对消费的约束，增加消费量。转移性支出作为一种资金单方面的、无偿的转移，主要是在分配环节发挥作用，通过直接增加接受者的收入水平对居民消费需求产生 影响：一是通过社会保障支出、财政补贴和税式支出等手段调整收入分配结构，直接增加居民收入从而增强其消费能力。二是通过建立健全的社会保障制度以及大力发展社会事业来改变居民消费的支出预期，从而间接提高其消费意愿和边际消费倾向。

16种常用的大数据分析报告方法汇总情况

一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；

C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。

大数据时代的大数据管理研究报告

大数据时代的大数据管理研究 摘要：进入21世纪，信息技术成为这个时代发展的主流，大数据时代也正是信息技术下的产物，对我国各个行业的发展都起到了重要作用。但是，在大数据时代不断发展的过程中，大数据管理成为急需要解决的问题。文章就从大数据时代的发展形式出发，对大数据的管理形式，进行了简要的分析和阐述，并提出了一些建议，希望对大数据时代的发展有所帮助。 关键词：大数据时代；大数据管理；策略 信息技术作为时代不断发展的象征，不管是在我国行业的发展中，还是在人们的日常生活，都起到了重要作用。同时，在信息技术不断发展的过程中，大数据时代的应用范围也在不断的扩大，其来源渠道也非常多，数量也在不断增加。在这种情况下，大数据时代的大数据管理就显的尤为重要。由于大数据的数量不断增加，现有的管理形式已经无法满足大数据时代的发展，并且在利用计算机对大数据进行全面分析和处理的过程中，也受到了严重的影响，因此，要想有效的对大数据进行充分利用，就要对大数据管理形式给予高度重视，采取有效的措施，不断加强大数据的管理形式，最终实现有效、便捷、安全等管理性能，这也为对我国信息技术

提供了重要的发展方向。 1 大数据时代的大数据管理发展历程 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。 1.1 大数据时代的大数据人工管理形式 在20世纪50年代，计算机技术的形成主要是针对科学计算等形式。同时，根据当时的发展技术来说，并没有磁盘、U盘等一些先进设备，将其计算的结果进行去全面的保存和整理，仅仅只是依靠纸带、卡片等形式，对大数据的进行有效的记录。大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不仅仅对大数据的记录存在着一定程度上的误差，并且在保存的过程中，也会经常发生丢失的现象，对大数据时代的大数据管理形式的发展，是没有任何的帮助。但是，依照当时的技术水平来看，也只能的依靠人工管理的形式了。 1.2 大数据时代的大数据的文件管理形式 在大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不断发展

XX镇2017年大数据工作总结

XX镇2017年大数据工作总结 XX镇为落实关于省、州、市大数据工作决策和部署，积极推进大数据工作开展，按照《关于报送XX市2017年大数据工作总结的通知》（凯数据领办通〔2017〕11号）文件要求，结合我镇实际情况，现将我镇大数据工作开展情况总结如下： 一、主要做法及成效 （一）主要做法。 1、加强领导。成立以主要领导为组长，分管领导为副组长，各站办所负责人为成员的大数据工作领导小组，办公室设在镇经济发展办公室，具体负责大数据工作的宣传、协调。 2、加强宣传。在全镇12个行政村张贴大数据宣传标语，营造全民参与、全民享用的大数据氛围。 3、加强信息管理。对全镇所涉及到的电子信息系统明确专人负责监管、运作，确保数据便捷性、真实性、有效性。 4、加强各部门沟通。统筹协调全镇所涉及的部门数据，及时提供所需数据，实现部门之间的信息传输。 （二）工作成效 1、农村淘宝。农村淘宝自2015年开展以来，实现了农村线上购物更便捷，老百姓足不出户都可以享受到和城市一样的购物环境，我镇共成立了4个淘宝服务站，目前有3个服务站正常运营。

2、“广电云”。农村广电云户户通，为群众的生活增添了色彩，贫困户免费安装“广电云”，政府补助收视费。目前该项工作正在开展。 3、“扶贫云”。精准识别全镇贫困户，各村的贫困户信息录入系统，掌握贫困户家庭基本信息，制定帮扶计划和措施，对助推贫困户脱贫提供了数据基础。 4、贵州留守儿童信息系统。定期更新我镇留守儿童信息，掌握全镇留守儿童情况，关注留守儿童生活，做好留守儿童管控，对留守儿童慰问提供数据。 5、综治工作网格化管理系统。对辖区内的户籍信息，案件信息录入，为全镇安全稳定提供了数据保障。 6、贵州省最低生活保障信息系统。对我镇的农村低保、城镇低保发放、资金管理提供了完善的信息平台，保障工作顺利开展，能查询到发放金额和发放时间，群众办事更方便。 7、国家自然灾害灾情管理系统。及时上报辖区内的自然灾害灾情情况，便于上级及时了解灾情情况，为救援提供更充裕的时间。 8、XX市城乡低收入家庭认定比对系统。为全镇低收入家庭的申请、审核、入户核查等工作提供了信息平台，时时掌握全镇低收入家庭，便于低保评议，生活救助等民生工作开展。 9、贵州省新型农村合作医疗管理系统。对全镇合作医疗报销的基本材料、档案管理、门诊管理、住院管理相关信息汇总，由镇合作医疗办公室工作人员对就医报销情况进行

研究报告大数据技术报告

学号 姓名 专业计算机技术 指导教师 院（系、所）计算机学院

填表注意事项 一、本表适用于攻读硕士学位研究生选题报告、学术报告，攻读博士学位研究生文献综述、选题报告、论文中期进展报告、学术报告等。 二、以上各报告内容及要求由相关院（系、所）做具体要求。 三、以上各报告均须存入研究生个人学籍档案。 四、本表填写要求文句通顺、内容明确、字迹工整。

1研究背景 1.1研究背景以及现实意义 随着Internet的迅速发展，现在处于一个信息爆炸的时代，人们可以在网络上获取更多的信息，如文本、图片、声音、视频等，尤其是文本最为常用和重要。因此文本的分类在发现有价值的信息中就显得格外重要。文本分类技术的产生也就应运而生，与日常生活紧密联系，就有较高的实用价值[1]。 文本分类的目的是对文本进行合理管理，使得文本能分门别类，方便用户获取有用的信息。一般可以分为人工[2]和自动分类。人工分类是早期的做法，这种方式有较好的服务质量和分类精度，但是耗时、耗力、效率低、费用高。而随着信息量以惊人的速度增长，这种方式就显得很困难，所以需要一种自动分类的方式来代替人工分类；自动分类节省了人力财力，提高准确力和速度。 1.2国内外研究现状 国外对于文本分类的研究开展较早，20世纪50年代末，H.P.Luhn[3]对文本分类进行了开创性的研究将词频统计思想应用于文本分类，1960年，Maro 发表了关于自动分类的第一篇论文，随后，K.Spark，GSalton，R.M.Needham，M.E.Lesk以及K.S.Jones等学者在这一领域进行了卓有成效的研究。目前，文本分类已经广泛的应用于电子邮件分类、电子会议、数字图书馆]、搜索引擎、信息检索等方面[4]。至今，国外文本分类技术在以下一些方面取得了不错的研究成果。 (1)向量空间模型[5]的研究日益成熟Salton等人在60年代末提出的向量空间模型在文本分类、自动索引、信息检索等领域得到广泛的应用，已成为最简便高效的文本表示模型之一。 (2)特征项的选择进行了较深入的研究对于英法德等语种，文本可以由单词、单词簇、短语、短语簇或其他特征项进行表示。 国内对于文本分类的研究起步比较晚，1981年，侯汉清教授对于计算机在文本分类工作中的应用作了探讨，并介绍了国外计算机管理分类表、计算机分类检索、计算机自动分类、计算机编制分类表等方面的概况。此后，我国陆续研究出一批计算机辅助分类系统和自动分类系统。但是中英文之间存在较大差异，国内的研究无法直接参照国外的研究成果，所以中文文本分类

电视用户大数据分析报告

电视用户数据分析

文档修改记录

目录 1 总体描述 (4) 1.1 建设目标 (4) 1.2 整体架构 (4) 2 功能实现 (6) 2.1 数据采集模块 (6) 2.1.1 数据收集 (6) 2.1.2 数据处理 (6) 2.2 数据分析 (7) 2.3 数据可视化 (8) 2.4 系统管理 (9) 3 初步方案 (10) 3.1 C平台接口日志分析 (10) 3.2 流水文件分析 (11) 4 技术实现 (11)

1总体描述 1.1建设目标 互联网电视是建立在通信网络上的互动性视频服务，可以非常灵活地实现电子菜单、节目预约、实时快进、快退等操作。通过对OTT用户的实时数据收集，统计分析，建设实时数据分析系统，对OTT的EPG界面设计、容运营有着重要意义。 系统在通过对OTT业务运营平台数据收集的基础上，实时（定期）获取用户行为数据，结合业务运营平台数据日志、用户端APK上报日志等数据，通过大数据处理平台（如Hadoop），对OTT的各纬度指标进行统计分析，并提供用户自定义分析功能，进行数据展示，为EPG的界面设计和运营建设提供决策依据。 1.2整体架构

负责整个互联网电视运营中心平台或者分平台系统的原始基础数据的获取，包括2部分容：（1）平台日志：结合运营平台的日志管理模块，实现获取并接收用户的行为数据；（2）APK日志上报。提供数据接口，且支持FTP等传输导入。 数据抓取用于接入存储数据，目前分为三部分： （1）C平台各业务系统通过AOP方式将各接口调用情况输出标准日志，由FLUME进行抓取；再通过KAFKA将数据输送到STORM 中；STORM 将元数据直接存放到HDFS中。 （2）各业务系统的错误日志转换为json后直接存放到ES中，方便查找。 （3）将流水文件（需转换为csv格式）和流水日志（导出txt格式）通过文档上传系统上传到HDFS中，文件所在的文件夹以当天日期命名（减少需处理的文件数量，提高效率）。 ●数据分析 基于hadoop大数据处理技术，将数据收集获取到的基础数据，进行数据预处理、数据统计计算，包括数据排重、数据清洗、结果展示指标计算等，并将原始数据、结果表数据进行存储和备份。根据多维度的数据展示需求，设计结果表数据，并对其进行实时统计计算，并将结果数据，推送给前端展示平台。另外还提供用户自定分析功能，用于对原始数据和结果表数据的自定义查询和分析功能，便于非数据分析人员对系统进行二次分析。 数据分析用于对指定数据进行切割分解为各个维度，给展示系统提供数据支撑：（1）由STORM 对C平台接口日志进行处理，将处理后的数据存放到ELK中进行展示。 （2）由SPARK离线处理HDFS上的流水文件，将处理后的数据保存到mongodb中。（设定时任务每天零点自动开始SPARK任务，对以前一天日期命名的文件夹下的数据进行处理）。 ●可视化系统（BI） BI系统负责可视化数据分析模块建设，将数据分析的数据，在显示终端进行可视化图形展示。BI系统是对分析后结果进行展示，用于图形化展示最终的分析结果：初期是使用ECharts 等图表插件绘制展示图形； 后期由项目根据传来的数据和模型自动绘制图形。

大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告

大数据的国内外研究现状及发展动态分析大数据的概念 产生的背景与意义 上世纪60年代到80年代早期，企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统，存储 介质包括磁盘、磁带、光盘等。尽管当时人们称其为大数据，但以今日的数据量来看，这些数据无疑是非常有限的。随着PC的出现和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据，包括Word、Excel文档，以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。此时企业内部生产数据的已不仅是企业的财务人员，还包括大量的办公人员，这极大地促进了数据 量的增长。互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长，在互联网的时代，几乎全民 都在制造数据。而与此同时，数据的形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动 产生的数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富，数据已呈指数级的增长，企业所处理的数据已经达到PB级，而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。在数据的这种 爆炸式增长的背景下，“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。在大数据时代，我们分析的数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样的依赖，而是面对全体数据；因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据的精确度，而是坦然面对信息的混杂；信息之“大”之“杂”，让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。 大数据热潮的掀起让中国期待“弯道超越”的机会，创造中国IT企业从在红海领域苦 苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追的战略机遇。传统IT行业对于底层设备、基础技术的要求 非常高，企业在起点落后的情况下始终疲于追赶。每当企业在耗费大量人力、物力、财力取 得技术突破时，IT革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段。这种一步落后、处处受制于人的状态在大数据时代有望得到改变。大数据对于硬件基础设施的要求相对较低，不会受困于基础设备核心元件的相对落后。与在传统数据库操作层面的技术差距相比，大数据分析应用的中外技术差距要小得多。而且，美国等传统IT强国的大数据战略也都处于摸着石头 过河的试错阶段。中国市场的规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台。大数据对 于中国企业不仅仅是信息技术的更新，更是企业发展战略的变革。随着对大数据的获取、处 理、管理等各个角度研究的开展，企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”。任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰，只有数据才具有长期可用性，值得积累。数据是企业的核心资产，可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在的。 大数据是信息技术演化的最新产物，确立了数据这一信息技术元素的独立地位。正因为数据不再是软硬件及应用的附属产物，才有了今天爆炸式的数据增长，从而奠定了大数据的基础。