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百度大数据(大数据技术是如何发展的)

编辑 2024-06-06 12:40:00 科技资讯

1. 百度大数据，大数据技术是如何发展的？

近年来，我国大数据产业从无到有，全国各地发展大数据积极性较高，行业应用得到快速推广，市场规模增速明显。2017年我国包括大数据核心软硬件产品和大数据服务在内的市场规模将超过2600亿元，与2016年相比，增长了49%。2017年1月，工信部发布了《大数据产业发展规划2016-2020年》，进一步明确了促进我国大数据产业发展的主要任务、重大工程和保障措施。国家政策的接连出台为推动大数据产业快速成长提供了良好的发展环境，未来2-3年市场规模的增长率将保持在50%左右。预计2020年，我国大数据市场规模将超过8000亿元，预计未来中国将成为全球数据中心。

图1中国大数据市场规模

（二）大数据投融资持续升温

持续升温的大数据创业潮，激发着国内大数据公司的“生产热情”，大数据持续被国内资本市场看好。自2011年以来，大数据领域成功融资的企业数量逐年增加，2014年进入快速上升阶段，环比增长176.47%，2014年以来持续稳步增长，2016年获得融资的企业数量达到221多家。据统计，截至2017年8月初，大数据领域有183家企业获得融资，大数据领域持续获得资本市场的高度青睐。

图2中国大数据产业投融资情况

2017年，全球优秀大数据创业企业频频传出融资消息，其中，商业化服务支持初创公司Confluent拿下5000万美元投资，数据管理公司Collibra的C轮融资额达到5000万美元。

图3 2017年1-8月全球大数据投融资情况

（三）大数据应用领域不断丰富

从国内投融资领域的分布来看，2017年1-8月的183家融资企业中，大数据行业应用方面共发生了81起投融资事件，其中，金融行业投融资事件最多为35起，医疗健康其次为12起投资事件。

图4中国2017年1-8月大数据行业应用投融资情况

大数据产业具备了良好基础，面临难得的发展机遇，但仍然存在一些困难和问题。一是数据资源开放共享程度低。数据质量不高，数据资源流通不畅，管理能力弱，数据价值难以被有效挖掘利用。二是技术创新与支撑能力不强。在新型计算平台、分布式计算架构、大数据处理、分析和呈现方面与国外仍存在较大差距，对开源技术和相关生态系统影响力弱。三是大数据应用水平不高。虽然大数据具有强劲的应用市场优势，但是目前还存在应用领域不广泛、应用程度不深、认识不到位等问题。四是大数据安全体系不健全。数据所有权、隐私权等相关法律法规和信息安全、开放共享等标准规范不健全，尚未建立起兼顾安全与发展的数据开放、管理和信息安全保障体系。五是人才队伍建设亟需加强。大数据基础研究、产品研发和业务应用等各类人才短缺，难以满足发展需要。

展望2018年，大数据产业发展将迎来“黄金期”，产业集聚将进一步特色化发展，创新驱动仍将是产业发展主基调，大数据融合应用进程加速，为做大做强数字经济、带动传统产业转型升级提供新动力。

二、中国大数据创新Top100发展预测

（一）政策影响趋势

随着国家大数据战略推进实施以及配套政策的贯彻落实，大数据产业发展环境将进一步优化，社会经济各领域对大数据服务需求将进一步增强，大数据的新技术、新业态、新模式将不断涌现，产业规模将继续保持高速增长态势。

（二）技术影响趋势

大数据的技术发展与物联网、云计算、人工智能等新技术领域的联系将更加紧密，物联网的发展将极大提高数据的获取能力，云计算与人工智能将深度融入数据分析体系，融合创新将会不断地涌现和持续深入。

（三）人才影响趋势

随着2017年教育部公布第二批获准开设“数据科学与大数据技术”的高校名单，加上第一批获批高校获批开设该专业。今年开始，大数据需要的复合型人才将源源不断形成。加之海外和传统行业跨界人才不断加入大数据行业，大数据产业将迎来创新发展。

（四）资本影响趋势

近年来，伴随着资本大量进入大数据行业，出现了创业公司估值过高的现象。泡沫期的大数据行业，许多企业的发展远远无法回归企业的本质，导致创业企业供给与市场需求之间脱节。随着资本的沉没，理性资本将引领大数据行业健康发展。一些在资本热潮褪去之后还能沿正常轨道发展的企业将占据新一轮的资本优势，得到进一步的发展和壮大。

百度大数据(大数据技术是如何发展的)

2. 云计算大数据深度学习？

人工智能的英文是artificial intelligence ，其首字母是A。大数据的英语是big data，其首字母是B。云计算的英文是cloud computing ，其首字母是C。因此，人工智能与大数据以及云计算的关系被形容为ABC的关系，但必须注意，这三个概念是相互独立的。

一般来说，云计算对数学没什么要求，这是一个纯工程的东西，说白了你要有很多CPU，有很多电脑，你就可以提供云计算服务。而大数据对数学有一定的要求，这些要求主要是概率与统计，你只要会一些SPSS一类的统计软件，基本也没有什么理解上的困难。

数学上最难的是深度学习，也就是人工智能。因为人工智能的本质是最优化，在数学上就是求极值。而求极值的时候需要用到求微分求导数，这就需要比较深的数学。

3. 大数据是什么意思？

您好，很开心为您解答。大数据是指无法在一定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。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

大数据应用

大数据虽然孕育于信息通信技术，但它对社会、经济、生活产生的影响绝不限于技术层面。更本质上，它是为我们看待世界提供了一种全新的方法，即决策行为将日益基于数据分析，而不是像过去更多凭借经验和直觉。具体来讲，大数据有以下作用。

1）对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。

移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。

云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值，大数据具有催生社会变革的能量。

2）大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。

面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。

在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生出一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。

在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析技术、数据挖掘技术和软件产品的发展。

3）大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。

各行各业的决策正在从“业务驱动”向“数据驱动”转变。

在商业领域，对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对，可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持，可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务。

在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性。

在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。

4）大数据时代，科学研究的方法手段将发生重大改变。

例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法，在大数据时代，研究人员可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。

大数据涉及到各个行业，现在能学好大数据技术，加上自己持续的学习，高薪是肯定的。

4. 大数据究竟有多厉害？

1、大数据是什么

简单点说，大数据就是海量的数据，包括用户的所有行为记录的原始数据。

2、大数据怎么来的

理论上说所有的网站、App等软件，只要是想保存数据（一般需经过用户允许），都可以将用户的浏览记录、操作记录保存下来。甚至监控摄像头、麦克风等硬件采集到的音视频数据也可以成为大数据。

网站、app等系统软件都会有一个专门的日志文件，里面会记录下来所有用户的所有操作记录：包括上网IP、时间、打开了哪些页面、搜搜词是什么等等。你上淘宝等搜索网站，会根据你的搜索记录给你推送相关产品就是因为你在别的地方搜索过。

音视频等大数据，对普通人没什么用，但是在专业人士眼里那是相当宝贵的。比如现在比较火的明星AI智能换脸，就需要大量的数据（视频+图片）进行学习训练。训练的越好，脸换的越成功。

3、大数据需要什么硬件

只是有些大数据为了方便以后使用可能只增不减，数据量会越来越大，就需要巨大的地方来进行存储，所以很多互联网巨头：微软、亚马逊、阿里、百度、腾讯等都会在全世界各地建造数据中心。一方面建造自己的云数据中心，开放给外部用户使用，另一方面自己也方便自己使用。

因为需要巨量的硬件支持，所以一般小公司根本没法玩，起步投资量可能都是上亿。花个几百万可能连个水花都打不起来。所以你市面上见到的那些所谓的大数据公司，一般都是采买的阿里、百度等数据中心的硬件支持。

4、大数据能干什么

最常见的就是我们在上网的时候，根据我们的习惯推送个性化定制内容。实现千人千面的用户体验。我经常看互联网方面的资讯，则我看到的多是互联网相关的信息；我喜欢美食，就给我推送美食相关的内容。推送广告的原理也是类似的。总之就是将我们每个人的信息通过大数据处理之后，变成一条条有用的信息，再根据这些信息定向输出。

像现在非常火爆的人工智能，也是通过大数据进行训练的。大数据中包含了我们人类的所有操作习惯，机器可以从这些日志中学习到人类是怎样思考、操作、说话的，学习到一定程度之后就可以模拟人类的某些行为习惯。也可以通过大量学习某个人的声音信息，模拟某个人的说话，完全可以达到以假乱真的效果。

大数据也可以通过计算以前的数据，预算以后的数据发展。比如在地图中预测某日的人流量、车流量、人口密度等等。还有工业化生产中，通过大数据学习，完全可以将简单的重复式人工操作使用机器替换掉。还有互联网医疗、互联网健康等等这些都是大数据实现的。

5、大数据时代的未来

现在世界上的数据量还在爆炸式的增长，传统的数据存储方式已经无法满足这些数据了。预计世界范围内还会建造一定数量的数据存储中心，或者数据存储密度大幅提高，否则光要保存这些数据就是个大问题。

数据量越来越大，数据噪音也就越来越多，优质有用的数据会藏在大量无效数据中，需要有更好的数据算法来抽取、计算这些有用的数据，以更好的对外服务，这需要大量算法的支撑。

大数据有利有弊：一方面我们享受着大数据带给我们的种种便利，另一方面我们又担心这个人隐私的泄露问题。我觉得这不仅需要大数据公司在保存数据的时候予以处理，更需要国家加强立法监管，以保护普通用户的数据隐私安全。今年全国两会上，全国人大常委会也已将制定个人信息保护法列入本届立法规划，相关部门正在抓紧研究和起草，争取早日出台。

让我们在享受时代发展红利的同时，少一分担忧。

5. 云计算和大数据是一样的吗？

1、对象不同。云计算面对的是互联网资源和应用等，而大数据面对的是数据。

2、作用不同。云计算则是一种互联网的虚拟资源存贮，而大数据总的来说是一种信息资产。

3、出现背景不同。云计算的出现在于用户服务需求的增长，及企业处理业务能力的提高，大数据的出现在于用户和社会各行各业所产生大的数据呈现几何倍数的增长。

4、价值不同。在庞大的数据中挖掘其中有效、有价值的信息这就是大数据的价值，而云计算的价值则是能帮助企业等压缩其成本，起到节约效果。

6. 大数据如何掌握个人行程轨迹？

1、手机

在这个机不离手的科技时代，手机成为了查询个人轨迹的一个关键手段。只要我们带着手机出门，手机就会给我们定位，那么整个活动轨迹就会拉出来。

在手机上，不论是打电话，发短信还是微信，这些内容都能够被调出来，那么我们和外界联系的内容就会被掌握。手机成为了购物消费的一个关键手段，利用手机消费，我们所购买的物品，价格，购买物品的地点，这些内容都可以一目了然。

2、身份证

身份证不仅是我们身份的象征，同时利用身份证，可以查询到一些行踪轨迹。现在在很多地方都要用到身份证，但凡使用到身份证，使用过身份证就会留下痕迹，我们的轨迹自然会一目了然。

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3、其它

当我们外出购物时，现在很多正规的商场都需要开发票，此时我们的消费记录也能够被知道。我们日常所开的车，也是有很多我们的信息的，从开车到下车，一路上都是有记录的。最后能够查询我们个人轨迹的就是摄像头了，现在的摄像头几乎随处可见，即使我们出门并没有带手机，只要出门，随处可见的摄像头，就会记录我们的日常生活。

以上就是大数据查询我们个人轨迹的一些基础手段，总而言之，现在大数据的发展相当之快，每个人是无法躲避大数据追踪的。