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大数据在中国的发展趋势演讲稿(大数据未来的发展趋势的论文)

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今天给各位分享大数据在中国的发展趋势演讲稿的知识,其中也会对大数据未来的发展趋势的论文进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!本文目录一览: 1、以大数据为主题,写一篇1500字的文章

今天给各位分享大数据在中国的发展趋势演讲稿的知识,其中也会对大数据未来的发展趋势的论文进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!

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以大数据为主题,写一篇1500字的文章

可参考下文9个关键字写写大数据行业2015年年终总结2015年,大数据市场的发展迅猛,放眼国际,总体市场规模持续增加,随着人工智能、物联网的发展,几乎所有人将目光瞄准了“数据”产生的价值。行业厂商Cloudera、DataStax以及DataGravity等大数据公司已经投入大量资金研发相关技术,Hadoop供应商Hortonworks与数据分析公司NewRelic甚至已经上市。而国内,国家也将大数据纳入国策。我们邀请数梦工场的专家妹子和你来聊聊2015年大数据行业九大关键词,管窥这一年行业内的发展。战略:国家政策今年中国政府对于大数据发展不断发文并推进,这标志着大数据已被国家政府纳入创新战略层面,成为国家战略计划的核心任务之一:2015年9月,国务院发布《促进大数据发展行动纲要》,大力促进中国数据技术的发展,数据将被作为战略性资源加以重视;2015年10月26日,在国家“十三五”规划中具体提到实施国家大数据战略。挑战:BI(商业智能)2015年对于商业智能(BI)分析市场来说,正由传统的商业智能分析快速进入到敏捷型商业智能时代。以QlikView、Tableau和SpotView为代表的敏捷商业智能产品正在挑战传统的IBMCognos、SAPBusinessObjects等以IT为中心的BI分析平台。敏捷商业智能产品也正在进一步细化功能以达到更敏捷、更方便、适用范围更广的目的。崛起:深度学习/机器学习人工智能如今已变得异常火热,作为机器学习中最接近AI(人工智能)的一个领域,深度学习在2015年不再高高在上,很多创新企业已经将其实用化:Facebook开源深度学习工具“Torch”、PayPal使用深度学习监测并对抗***、亚马逊启动机器学习平台、苹果收购机器学习公司Perceptio……同时在国内,百度、阿里,科大讯飞也在迅速布局和发展深度学习领域的技术。共存:Spark/HadoopSpark近几年来越来越受人关注,2015年6月15日,IBM宣布投入超过3500名研究和开发人员在全球十余个实验室开展与Spark相关的项目。与Hadoop相比,Spark具有速度方面的优势,但是它本身没有一个分布式存储系统,因此越来越多的企业选择Hadoop做大数据平台,而Spark是运行于Hadoop顶层的内存处理方案。Hadoop最大的用户(包括eBay和雅虎)都在Hadoop集群中运行着Spark。Cloudera和Hortonworks将Spark列为他们Hadoop发行的一部分。Spark对于Hadoop来说不是挑战和取代相反,Hadoop是Spark成长发展的基础。火爆:DBaaS随着Oracle12cR2的推出,甲骨文以全新的多租户架构开启了DBaaS(数据库即服务Database-as-a-Service)新时代,新的数据库让企业可以在单一实体机器中部署多个数据库。在2015年,除了趋势火爆,12c多租户也在运营商、电信等行业投入生产应用。据分析机构Gartner预测,2012年至2016年公有数据库云的年复合增长率将高达86%,而到2019年数据库云市场规模将达到140亿美元。与传统数据库相比,DBaaS能提供低成本、高敏捷性和高可扩展性等云计算特有的优点。

浅析未来大数据的发展趋势

近年来,全球正大步迈向大数据新时代,数据的高效存储、处理和分析等需求也越来越旺盛。在此背景下,行业大数据得以高速发展,应用于各个领域,根据IDC发布的有关数据预测,2025年市场规模将达到19508亿元的高点。

全球大数据储量呈爆发式增长

随着信息通信技术的发展,各行各业信息系统采集、处理和积累的数据量越来越多,全球大数据储量呈爆炸式增长。根据国际数据公司(IDC)的监测数据显示,2013年全球大数据储量为4.3ZB(相当于47.24亿个1TB容量的移动硬盘),2014年和2015年全球大数据储量分别为6.6ZB和8.6ZB。近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%,2016年甚至达到了87.21%的增长率。2016年和2017年全球大数据储量分别为16.1ZB和21.6ZB,2018年全球大数据储量达到33.0ZB,2019年全球大数据储量达到41ZB。

中国的数据产生量约占全球数据产生量的23%

根据IDC最新发布的统计数据,中国的数据产生量约占全球数据产生量的23%,美国的数据产生量占比约为21%,EMEA(欧洲、中东、非洲)的数据产生量占比约为30%,APJxC(日本和亚太)数据产生量占比约为18%,全球其他地区数据产生量占比约为8%。

我国大数据行业市场规模增速连续四年保持在20%以上

随着互联网技术的快速发展,我国大数据产业也发展迅速。中国信息通信研究院结合对大数据相关企业的调研测算,发现我国大数据产业规模稳步增长。2016-2019年,短短四年时间,我国大数据产业市场规模由2840.8亿元增长到5386.2亿元,增速连续四年保持在20%以上。

2020年应用市场数据规模市场份额将达到40%

随着大数据相关产品及应用的不断普及,未来五年,应用层规模将逐步增长。在技术层、数据源层以及衍生层的共同支撑下,应用市场规模份额将达到40%。其中,交易市场规模虽然占比最少,但是正是由于他的存在,使得数据的交易从法律上实现数据的合法化问题,以及实现了数据价值兑现。

预计2025年中国大数据产业规模将达19508亿元的高点

当前,我国正在加速从数据大国向着数据强国迈进。随着中国物联网等新技术的持续推进,到2025年,其产生的数据将超过美国。数据的快速产生和各项配套政策的落实推动我国大数据行业高速发展,预计未来我国行业大数据市场规模增速将维持在15%-25%之间,到2025年中国大数据产业规模将达19508亿元的高点。

—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

大数据未来的发展趋势

由于数据科学的兴起,Web应用程序开发即将经历一场重大革命。到目前为止,开发者已经基于焦点小组、调查和对用户需求的合理猜测开发了应用程序。这种旧的工作方式是有偏见的,不能包括统计上显著数量的用户的输入。

由于物联网提供了千兆字节的可用数据,这种情况正在扭转。即时且持续的互联网接入引发了一波前所未有的用户生成数据浪潮,这些数据可以转化为可执行的见解。

网络开发公司从设计阶段就开始利用人工智能来理解所有这些数据点,并将这些发现整合到应用程序中。这种方法通过观察目标群体的特定行为和偏好,帮助公司节省时间和成本。

数据重新定义了软件生产领域

目前,软件开发涉及程序员编码或重新利用现有模块,以创建一个可工作的应用程序,满足一些预先设定的需求。深度学习将彻底改变这一现状。

开发者将不再决定应用菜单的位置。通过分析类似应用的使用情况,可以得出哪些对用户来说是必不可少的,哪些是应该强调的。与谷歌的自动补全功能相比,这是向前迈进了一步。

新版本

应用程序的升级也将取决于数据,而不是直觉或焦点小组的反馈。用户通过与app互动或在论坛和社交媒体上陈述需求来表达自己的需求。为了使用这些信息,开发团队应该收集这两种数据流,并将它们转化为可操作的见解。

事实上,英伟达副总裁兼总经理吉姆·麦克休(Jim McHugh)表示,升级将不再是战略团队的关注点,而是会自然而然地从数据中显现出来。当有更多的数据可供训练时,机器学习算法会变得更智能。当这种情况发生时,新的版本就会出现。

例如,一个新版本的聊天机器人将不断升级,使用用户生成的输入来包含以前没有返回令人满意结果的搜索或查询的答案。在这种升级中,开发者几乎没有投入。

数据扰乱开发人员的工作模式

由于当前的工作模式正在发生巨大的变化,网络应用开发者很可能在未来几年内担心失去工作。然而,这并不是对程序员需求降低的问题,而是对一套不同技能的需求。程序员和编码员的需求将比以往任何时候都高,但他们可能必须升级数据科学和数据分析方面的专业知识。

Web开发不再仅仅是写代码,而更多的是结构化数据,清理数据,管理数据,并确保它准备好教授算法。这些技能与十年前面向对象或web编程的含义相比有很大的不同,但在这个行业,进步是必然的。现在的趋势是用R或Matlab编写Python脚本和进行数据分析。

随着代码变得越来越丰富,对于我们现在所知道的开发人员来说,这可能意味着一个时代的结束。机器将有需要的代码在手边,他们也将知道如何整理这些片段到一个工作程序。

数据驱动的web应用程序可以带来什么

目前,理解数据仍然可以给组织带来竞争优势,但它很快将成为最低操作要求。

数据科学可以在几个领域产生真正的影响,包括生产力、效率和个性化。

生产力和虚拟助手

网络应用能够记住我们的喜好,帮助我们重新开始,这样可以节省时间和精力。人工智能可以了解我们的消费习惯、时间使用和生活方式。通过分析这些经历背后的数据,它可以提供个性化的建议,简化我们的选择。

这些应用程序有潜力成为某种私人助理、值得信赖的合作伙伴、智能数据库或智能存储库。有些应用程序会提醒你重要的任务,找出你日程表上的空白,你可以利用这些空白,甚至可以阻止某些有害的习惯,比如拖延症。

加强个性化

人工智能应用很快就会像忠实的助手一样出现在你身边,但它们也比朋友和家人更能进入你的脑海。如今,我们的智能手机已经可以根据地理位置、过去的喜好以及与特定品牌的互动,为我们提供出色的提示。

很像Netflix和Amazon,推荐引擎可以扩展到其他需要提供定制响应的web应用程序。

这不仅是消费世界的下一个潮流,也是应用开发的总体方向。iPhone X和Galaxy S8等新一代智能手机都内置了人工智能功能。

预测的影响

在web应用开发中使用数据科学所引发的变化将对消费者和开发者产生同样的影响。存储在浏览器中的cookie,以及用户在网络会话期间提供的任何数据,将成为用户偏好的暗示,以及用户与之交互的应用的定制方式。对于开发人员来说,相同的数据可以作为升级和增强的主要来源。速度、可靠性和功能仍然有很高的要求,但将用户自己的数据整合到应用的外观、感觉和功能将产生不同。

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