大数据技术的发展趋势有哪些_百度知道
大数据技术的发展趋势有哪些
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大数据技术目前已日趋成熟，日后会在系统研发、大数据应用开发和大数据分析方向上分类更加的精确和细致。总的来说大数据有5个部分。数据采集，数据存储，数据清洗，数据挖掘，数据可视化。数据采集有硬件采集，如OBD，有软件采集，如滴滴，淘宝。数据存储就包括NOSQL，hadoop等等。数据清洗包括语议分析，流媒体格式化等等。数据挖掘包括关联分析，相似度分析，距离分析，聚类分析等等。数据可视化就是WEB的了。大数据技术是指在海量量的数据中提取到对自身有用的数据，加以分析和处理，其现阶段的主要特点有主要是4个V：Volume——数据体量巨大；Variety——数据种类繁多；Value——价值密度低；Velocity——处理速度快；由系统或人工抓取数据，将其收集、整合、统计，这些数据的集中指向性非常的强，在反馈的过程中已经指向了一个明确的目标。这方面的例子也非常多，大家在浏览百度网页时，当你关注了几次某个明星的消息，在之后的浏览过程中会集中出现这个明星的消息推送。在逛淘宝时，当你关注某种类型的产品超过一定次数，页面便会集中推送此种产品的相关种类，及周边给用户。
　　1.数据分析成为大数据技术的核心
数据分析在数据处理过程中占据十分重要的位置，随着时代的发展，数据分析也会逐渐成为大数据技术的核心。大数据的价值体现在对大规模数据集合的智能处理方面，进而在大规模的数据中获取有用的信息。要想逐步实现这个功能，就必须对数据进行分析和挖掘。而数据的采集、存储、和管理都是数据分析步骤的基础，通过进行数据分析得到的结果，将应用于大数据相关的各个领域。未来大数据技术的进一步发展，与数据分析技是密切相关的　　2.广泛采用实时性的数据处理方式
在现如今人们的生活中，人们获取信息的速度较快。为了更好地满足人们的需求，大数据处理系统的处理方式也需要不断地与时俱进。目前大数据的处理系统采用的主要是批量化的处理方式，这种数据处理方式有一定的局限性，主要是用于数据报告的频率不需要达到分钟级别的场合，而对于要求比较高的场合，这种数据处理方式就达不到要求。传统的数据仓库系统、链路挖掘等应用对数据处理的时间往往以小时或者天为单位。这与大数据自身的发展有点不相适应。大数据突出强调数据的实时性，因而对数据处理也要体现出实时性。如在线个性化推荐、股票交易处理、实时路况信息等数据处理时间要求在分钟甚至秒极。要求极高。在一些大数据的应用场合，人们需要及时对获取的信息进行处理并进行适当的舍弃，否则很容易造成空间的不足。在未来的发展过程中，实时性的数据处理方式将会成为主流，不断推动大数据技术的发展和进步。　　3.基于云的数据分析平台将更加完善
近几年来，云计算技术发展的越来越快，与此相应的应用范围也越来越宽。云计算的发展为大数据技术的发展提供了一定的数据处理平台和技术支持。云计算为大数据提供了分布式的计算方法、可以弹性扩展、相对便宜的存储空间和计算资源，这些都是大数据技术发展中十分重要的组成部分。此外，云计算具有十分丰富的IT资源、分布较为广泛，为大数据技术的发展提供了技术支持。随着云计算技术的不断发展和完善，发展平台的日趋成熟，大数据技术自身将会得到快速提升，数据处理水平也会得到显著提升。　　4.开源软件的发展将会成为推动大数据技术发展的新动力
开源软件是在大数据技术发展的过程中不断研发出来的。这些开源软件对各个领域的发展、人们的日常生活具有十分重要的作用。开源软件的发展可以适当的促进商业软件的发展，以此作为推动力，从而更好地服务于应用程序开发工具、应用、服务等各个不同的领域。虽然现如今商业化的软件也是发展十分迅速，但是二者之间并不会产生矛盾，可以优势互补，从而共同进步。开源软件自身在发展的同时，为大数据技术的发展贡献力量。
本回答被提问者采纳
随着企业努力克服由变化带来的冲击，同时需要立足于数字化时代与竞争对手进行对抗，大数据人才越来越被需要。1. 支撑业务用户受到大数据人才短缺以及必要商业信息交付能力匮乏的影响，市场需要更多分析师及数据科学家补充进来，并利用更多工具与相关功能将信息直接交付给对应的用户群体。举例来说，微软与Salesforce双方最近各自公布了此类方案，旨在帮助非程序员用户创建应用以审查商业数据。2.智能化嵌入无代码编写要求的应用已经成为企业需要重视的一种可行方案，旨在简化业务用户获取所需信息的流程。不过还将有另一些成果不断涌现，即在企业内各应用程序中直接嵌入分析功能。IDC公司预测称，到2020年将有半数商业分析软件包含以认知计算功能为基础的规范性分析能力。3.实时分析结论Forrester公司预测数据流提取与分析将在2016年年内成为数字化领域胜出企业们的必要能力。
1.数据分析成为大数据技术的核心
2.广泛采用实时性的数据处理方式
3.基于云的数据分析平台将更加完善
4.开源软件的发展将会成为推动大数据技术发展的新动力
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你可能喜欢2018警务大数据发展六大趋势展望
从拿起手机时收到的精准广告，到出行时乘坐利用大数据分析维护的飞机，“大数据”已经从一个模糊的概念逐渐成为落地的工具，越来越深入全行业。对于拥有海量高价值数据的警务领域，大数据的意义更是非同小可。2017年，全国各地的公安机关积极探索警务大数据建设，成果主要集中于四大方向：数据平台基础建设、群众办事流程简化、视频图像识别追踪、刑事案件线索打通。
未来，大数据将进一步在警务领域获得推广和深化：进一步扩大数据融合工程，打造跨地域、跨部门、跨警种的协同管理和服务；进一步加强大数据支持决策战略，构建实时性、综合性、直观性的研判和分析工具；进一步深化大数据智慧应用，建设智能化、场景化、定制化的业务系统和应用；进一步深化大数据安保实战，开发能监测、能预警、能感知的城市管理和调度平台。
2018年，全国各省、地市级公安机关对大数据的应用呈现出加速起飞的态势。在广大警务工作者不断的探索和实践中，警务大数据呈现出六大发展趋势。
（演示数据，非真实信息）
1、数据融合更透彻
公安行业是涉及国家和社会安全的关键领域，经过多年的信息化建设，各部门和单位已经积累了大量行业数据，然而这些高价值数据普遍呈现出分散、形式多样的特点。数据分散在各单位、各警种、各业务系统中，成为了一个个割裂、分散的“数据孤岛”，且不同系统中的数据类型高度多样化，既包含结构化数据，也有大量图片、视频等非结构化数据，难以统一管理和应用。
警务大数据趋势之一，即持续发展全量数据接入、多源数据融合的大数据平台，将数据孤岛连接成数据大陆，从而基于数据大陆建立应用、服务实战。构建统一、整合的大数据平台是警务大数据应用的首要条件，同时也是各单位挖掘大数据价值的基础。
2、经验复用更广泛
传统警务模式下，警务工作者解决某类问题或破获某种特定类型案件的过程中，所获得的成功经验、探索出的案件规律等智慧积淀，只能以口授或书面报告等方式分享，效率低、且效果不尽人意。
而在大数据背景下，这类成功经验能够固定成为各类模型，在相似案件、系列案件发生时，智能模型能够为办案人员提供借鉴作用，且使用方便、灵活，从而使资深警务工作者的丰富经验和智慧结晶得以在新老民警之间，甚至不同警种、不同单位之间得到高效的传播和复用。
警务大数据趋势之二，即以公安业务实战的需求为出发点，将案件分析、研判、处理等警务流程归纳成为应用模型。应用模型不仅应当贴合实际业务场景、使用方便快捷，更应支持跨部门、跨警种、跨地域的交流共享，并支持具体用户根据自身需求进行灵活的调整和配置，最终实现警务工作者经验和智慧的高效推广、传承发扬。
3、警情预判更智能
不同于传统警务“发生事件－分析事件－解决事件”的模式，大数据将驱动智慧警务向“全局把控－事件预警－提前干预”模式进行升级。特别是针对重点时期、重点地域的安保项目，“防患于未然”的研判预警能力将成为重点发展方向：基于大数据分析挖掘，开发各类预警模型、全要素分析工具、重点人员轨迹分析能力，逐步建立重点人员异常行为等潜在治安事件的预警功能。
警务大数据趋势之三，即发展智能研判能力。利用多部门数据融合实现对重点人员的全方位轨迹的实时监控，并通过多模式的比对进行智能研判，以实现对重点人员异动的预警。在发出预警信息的基础上，通过打通各部门信息化渠道，使预警能够同时到达多部门、多警种，使得公安机关能更好的掌握治安态势、把握稳控先机、促进跨部门信息共享及合作联动。
4、关系发现更深入
大数据时代，不仅要求公安领域把各部门、各警种所积累的大量信息相互打通、全量接入到统一的大数据平台，还要将其在平台上相互关联起来、挖掘信息。通过大数据技术，从海量信息中发现关系、从关系中发现问题和解决问题，将信息打造成情报和洞察的生产工具，实现真正意义上的信息融合、提炼。而知识图谱就是将复杂的知识通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制等一系列方式表现出来，揭示知识领域的动态发展规律，提供从“关系”的角度去分析问题的能力。知识图谱能够将海量公安数据快速转换为高价值的线索、情报，精准服务公安实战。
警务大数据趋势之四，即推广应用知识图谱，从信息中发现关系。从各部门收集的出行、住宿、卡口等信息中，归纳出“人、事、地、物、组织、身份”等点状实体，在实体之间挖掘相互的从属、往来、共同特征等线状的关联关系，最终连线成网，通过关系大网展示数据中蕴含的线索和情报。
（演示数据，非真实信息）
5、机器学习更先进
在大数据技术日渐成熟的基础上，机器学习成为全行业新的发展方向。针对公安领域，各级单位、各警种多年来所积累的海量数据为机器学习奠定了坚实的基础，而机器学习能让大数据平台更加智能、帮助智能研判、智能预警等应用更加精准。机器学习能大幅缩短人类积累知识和经验所需要的时间，迅速将海量历史数据和办案人员的经验智慧相互结合，极大帮助警务工作人员节约时间、提升效率。
警务大数据趋势之五，即在现有大数据应用的基础上进一步发展机器学习，为数据赋予智慧，从海量历史数据中探索规律，优化多种智能分析研判应用。警务领域的机器学习应用包括，通过聚类进行群体画像、通过分类预测判断人员所属类别、通过关联分析对相关人群进行定位、通过回归／相关分析判断犯罪相关因素、通过主成分／因子分析判断犯罪群体特征等等。
6、数据展示更直观
人类接受视觉信息的效率高于文字信息，数据可视化能够从根本上帮助警务工作者增强态势感、提高信息获取的效率、节约时间。然而传统警务模式下，数据、情报大多以文字的形式出现，且分散在各单位、各警种的大量业务系统中，警务工作者读取不方便、不直观、不高效。特别是在重大事件安保等需要跨部门合作的时期，传统的数据呈现模式不利于统筹部门快速把控全局、精准部署战略。
警务大数据趋势之六，即数据的可视化、直观化、实时化。通过统一的平台集成“人、车、场、住、行”五大感知要素以及多种实时监测系统数据，并以适应具体业务场景的方式灵活展示出来，为警务工作者提供实时、直观、整合的信息，支持决策层快速、精准制定战略。
正如习近平总书记主持中共中央政治局第二次集体学习时强调的，要运用大数据提升国家治理现代化水平：要建立健全大数据辅助科学决策和社会治理的机制，实现政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化；要构建全国信息资源共享体系，实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务；要充分利用大数据平台，提高对风险因素的感知、预测、防范能力。
2018年，大数据有望在公安领域加速推广和深化，而公安事业也将获益于更多更广的大数据应用，加速向“智慧警务”转型升级迈进。
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国内外大数据发展现状和趋势(2018)
&&当前,许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用,纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手,实施大数据战略,对大数据产业发展有着高度的热情。
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你可能喜欢2018大数据进入应用时代，未来的发展趋势写在这些政策里了2018大数据进入应用时代，未来的发展趋势写在这些政策里了泰一数据百家号2014年“大数据”的概念首次正式写入《政府工作报告》，其后的2015年是大数据政策顶层设计年、2016年政策细化落地，国家发改委、环保部、工信部、国家林业局、农业部等均推出了关于大数据的发展意见和方案，行至2017年，大数据产业的发展正从理论研究加速进入应用时代，相关的政策内容已经从全面、总体的指导规划逐渐向各大行业、细分领域延伸，物联网、云计算、人工智能、5G技术与大数据的关系越走越近…… *2017年大数据及相关领域部分政策趋势一：行业标准化标准是经济活动和社会发展的技术支撑。目前，国际ISO、IEC、ITU、NIST及国内的信息技术标准化技术委员会（SAC TC28）等标准组织结合大数据产业现状，已经开展行业标准化制定的相关工作，但就大数据整体技术体系和发展规模而言，仍处于起步阶段，与产业发展水平和需求并不相称。在《国家标准化体系建设发展规划（年）》中，新一代信息技术标准化工程、智能制造和装备升级标准化工程已被列为主要任务，其中就涉及物联网、云计算、大数据、工业云等相关行业标准的制定。在信标委大数据标准工作组的推动下，未来将进一步制定和完善我国大数据领域标准体系，组织开展大数据相关技术和标准的研究。包含申报国家、行业标准，承担国家、行业标准制修订计划任务，宣传推广标准实施，组织推动国际标准化活动。*大数据标准体系框架在2017年工信部发布的《工业大数据白皮书》中，再次强调了标准化的重要性，指出深入推进工业大数据发展是全球工业企业所面临的共性课题，而工业大数据标准化工作则是支撑工业转型发展，提升我国国际话语权重要的基础。趋势二：区域化协同共进随着我国大数据产业的迅速发展，已经会成为推动经济发展的重要引擎。中国信息通信研究院的《中国大数据发展调查报告（2017）》中，2016年中国大数据市场规模达168亿元，预计2017年~2020年仍将保持30%以上的增长。随着产业规模的扩大，国内大数据产业的区域化协同共进的局面愈加清晰。在协调区域发展方面，京津冀三地共同发布了《京津冀大数据综合试验区建设方案概要》为2017年直至2020年的发展指出了风向；上海、江苏、浙江和安徽三省一市经信委联合印发《长三角区域信息化合作“十三五”规划（年）》，旨在加快推进长三角信息化和信息经济发展合作……截至目前，已有超过30省市专门出台了大数据相关的政策文件，就大数据产业的管理机制、运营模式以及应用服务等不同方向释放政策红利，以促进当地大数据产业的发展。趋势三：技术融合下的应用时代据IDC报告显示，全球数据每年的增长速度在40%左右，计算存储和传输数据能力同样以指数型增长，海量数据的产生、获取、挖掘及整合，慢慢展现着背后巨大的商业价值，随着大数据技术在不同场景的成功应用，他不仅为传统企业带来了升级转型，也重构了很多行业的商业思维和商业模式。但需要注意的是，就像没有汽车与高速公路，人们很难意识到石油的重要，同样，如果不能与互联网、云计算、物联网、人工智能、5G技术等创新技术的结合应用，大数据的价值也无法凸显。在2017年发布的《新一代人工智能发展规划》《关于积极推进供应链创新与应用的指导意见》《高端智能再制造行动计划（年）》等文件中，在提出新的发展要求的同时，也强调了大数据技术的不同产业发展推动作用。据《中国大数据法治发展报告（2017）》统计，在近年政府推进的大数据政策中，25%均与信息安全相关，大数据领域的安全法治问题已经越来越受到关注。此外，国内已有北京、江苏、贵州等共18个省市已经颁布大数据相关政策法规，同时，成立大数据地方监管部23个。值得一提的是，12月29发布的由信标委归口的《信息安全技术个人信息安全规范》也将于日正式实施。其主要内容包括：个人信息及其相关术语基本定义，个人信息安全基本原则，个人信息收集、保存、使用以及处理等流转环节以及个人信息安全事件处置和组织管理要求等。趋势五：数据开发与共享在2015年国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》中提出，未来5到10年我国大数据发展和应用要实现的目标，包括2017年底前形成跨部门数据资源共享共用格局，2018年底前建成国家政府数据统一开放平台，率先在信用、交通、医疗、卫生等重要领域实现公共数据资源合理适度向社会开放。数据共享成为2018的重要趋势之一。随着数据开发共享程度的由浅及深，在2017年7月及11月发布的《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》及《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》中，也都再度提及数据的开放和共享。前者提到：倡导开源共享理念，促进产学研用各创新主体共创共享，后者则更为具体：面向关键技术和平台需求，支持建设一批能够融入国际化发展的开源社区，提供良好开发环境，共享开源技术、代码和开发工具。 随着大数据产业在应用时代的长足发展，各类政策文件陆续发布、实施，2018年，还有哪些新趋势、新变化，大家拭目以待！本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。泰一数据百家号最近更新：简介:助力企业发掘数据价值，实现营销转型升级作者最新文章相关文章