Ⅰ IDC運營商的IDC定義大數據四大特徵

第一,數據容量大(Volume)。從TB級別,躍升到PB級別;

第二,數據類型專繁多(Variety)。相屬對於以往便於存儲的以文本為主的結構化數據,非結構化數據越來越多,包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等,這些多類型的數據對數據的處理能力提出了更高要求。

第三,商業價值高(Value)。價值密度的高低與數據總量的大小成反比。以視頻為例,一部1小時的視頻,在連續不間斷的監控中,有用數據可能僅有一二秒。如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」成為目前大數據背景下亟待解決的難題。

第四,處理速度快(Velocity)。1秒定律。這是大數據區分於傳統數據挖掘的最顯著特徵。根據IDC的「數字宇宙」的報告,預計到2020年,全球數據使用量將達到35.2ZB。在如此海量的數據面前,處理數據的效率就是企業的生命。

Ⅱ IDC託管商的IDC定義大數據四大特徵

1,中國IDC評述網07月25日報道:在今天舉辦的英特爾大數據論壇上,IDC中國企業級系統與軟體研究部高級研究經理周震剛表示,IDC定義了大數據的四大特徵——海量的數據規模(volume)、快速的數據流轉和動態的數據體系(velocity)、多樣的數據類型(variety)和巨大的數據價值(value)。

5,「大數據推動基礎架構向Scale-out發展。因為從比較傳統的數據處理方式和大數據的處理方式來講,我們發現在處理結構化和非結構化數據方面,在對數據進行處理的時候,因為大數據的類型比較復雜,數據量比較大,可以通過分布式的處理方式把應用復雜分散到分布式系統的各個節點上,而傳統的數據處理將是運算能力非常強、CPU主頻非常高的一台機器來處理,而不是大數據這種多個節點、多個CPU核數來處理,這代表了大數據時代發展方向從Scale-up轉向Scale-out。」周震剛說。「中國成為全球最重要的大數據市場之一,中國人口數是全球第一,也就造就了全球第一互聯網用戶數和全球第一的移動互聯網用戶數,創造數據的規模遠遠超過全球其他各個國家。大數據給市場帶來的將是更廣泛的機會,對於中國來說這個市場是非常有前景的。另外各行業的客戶和各行業的開發商也應該在大數據市場抓住機會,藉助自己的優勢創造更多的價值。」

Ⅲ 「大數據」 到底有多大

截止到2012年,數據量已經從TB(1024GB=1TB)級別躍升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。內

國際數據容公司(IDC)的研究結果表明,2008年全球產生的數據量為0.49ZB,2009年的數據量為0.8ZB,2010年增長為
1.2ZB,2011年的數量更是高達1.82ZB,相當於全球每人產生200GB以上的數據。而到2012年為止,人類生產的所有印刷材料的數據量是
200PB,全人類歷史上說過的所有話的數據量大約是5EB。

IBM的研究稱,整個人類文明所獲得的全部數據中,有90%是過去兩年內產生的。而到了2020年,全世界所產生的數據規模將達到今天的44
倍。每一天,全世界會上傳超過5億張圖片,每分鍾就有20小時時長的視頻被分享。然而,即使是人們每天創造的全部信息——包括語音通話、電子郵件和信息在
內的各種通信,以及上傳的全部圖片、視頻與音樂,其信息量也無法匹及每一天所創造出的關於人們自身的數字信息量。這樣的趨勢會持續下去。

Ⅳ 大數據是如何顛覆傳統行業的

因為現在線上模式很火

Ⅳ 2018大數據的發展趨勢

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要通過新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
我國大數據產業市場規模
據前瞻產業研究院發布的《大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》數據顯示,2017年中國大數據行業市場規模為3615億元,同比增長30%,其中大數據核心產業規模為236億元人民幣,增速達到40.5%,隨著一系列政策的出台,大數據國家戰略正在加速落地,大數據行業將持續增長,預計2018年中國大數據行業市場規模將近6000億元,達到5979億元。到2020年技術先進、應用繁榮、保障有力的大數據產業體系基本形成,大數據相關產品和服務業務收入突破1萬億元,年均復合增長率保持30%左右。
大數據產業發展必須與市場相融合才能使產業發展環境進一步優化
據前瞻產業研究院統計,我國信息數據資源80%以上掌握在各級政府部門手中,數據開放度低;企業手中的數據也呈現壟斷現象,數據積累普遍分散、不足,很難真正讓大數據供需自由對接,制約著大數據產業的發展。現在,公共信息資源開展了開放試點,而全球首個大數據交易所,貴陽大數據交易所已經摸索出大數據交易的一些規律,促進了大數據交易的發展。大數據產業和規范的市場交易相結合,可以打破數據的壟斷,盤活各類有價值的數據資源,促進大數據的積累和社會化利用。
大數據產業和先進技術的融合則可以有助於克服大數據產業面臨的技術難題
數據智能並非簡單的「大數據+產業」。大數據來源眾多、數量巨大、形式各異,要使其發揮效應,獲得一目瞭然的有效信息,就需要和先進技術加以融合,這是一個漸進的過程。有關分析顯示,我國交通、零售、地產、醫療、智能製造、金融服務六個行業存在著大量的非結構化數據,而這些數據對於整個行業發展起到至關重要的作用。因此,在大數據處理和分析利用中,對人工智慧技術的需求也十分強勁。隨著數據共享、數據開放的推進,在數據應用中處理好數據安全、網路空間治理等也成為挑戰,這些除了需要設定相應的政策規則外,還需要有相應的技術支持。
中國大數據產業的發展還要和世界先進各國加強融合發展。產業發展越深入,就可能遇到越來越多難題,要把握好大數據發展的重要機遇,處理好數據安全、網路空間治理等方面的挑戰,和世界先進國家加強交流互鑒、深化溝通合作必不可少。
總之,「數化萬物,智在融合」,構建良好的大數據產業生態,需要多維度做好大數據產業的融合。我們相信,隨著社會各界對大數據融合發展的認識越來越深化,大數據產業一定會快速發展,迎來廣闊的產業空間。

Ⅵ 大數據行業發展現狀與未來前景分析

近年來,全球正大步邁向大數據新時代,數據的高效存儲、處理和分析等需求也越來越旺盛。在此背景下,行業大數據得以高速發展,應用於各個領域,根據IDC發布的有關數據預測,2025年市場規模將達到19508億元的高點。

全球大數據儲量呈爆發式增長

隨著信息通信技術的發展,各行各業信息系統採集、處理和積累的數據量越來越多,全球大數據儲量呈爆炸式增長。根據國際數據公司(IDC)的監測數據顯示,2013年全球大數據儲量為4.3ZB(相當於47.24億個1TB容量的移動硬碟),2014年和2015年全球大數據儲量分別為6.6ZB和8.6ZB。近幾年全球大數據儲量的增速每年都保持在40%,2016年甚至達到了87.21%的增長率。2016年和2017年全球大數據儲量分別為16.1ZB和21.6ZB,2018年全球大數據儲量達到33.0ZB,2019年全球大數據儲量達到41ZB。

—— 以上數據及分析均來自於前瞻產業研究院《中國行業大數據市場發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》。

Ⅶ 大數據的市場規模有多大

全球狹義(專抄門用襲於大數據的軟體、硬體及服務)大數據口徑產值280億美元。

根據中國信息通信研究院發布的《中國大數據市場調查報告》預測,2016年中國主要用於大數據的軟硬體和服務市場規模將達到115.9億元。

未來三年,中國大數據市場規模還將維持40%左右的高速增長。

Ⅷ 大數據、IDC和雲計算之間有什麼關系嗎

大數據是雲計算的殺手鐧應用
大數據與雲計算的關系,引起一些人的困惑。為了便於探討二者的關系,這里從「計算」和「數據」的歷史關系說起。因為雲計算首先是一種「計算」,大數據首先是一種「數據」,而計算機就是用來「計算」「數據」的。
計算機是軟體和硬體分離的,是一種軟體定義的電子產品(可編程)。計算機設計中的一個重要問題是如何有效管理CPU、內存和I/O等硬體資源,以及如何讓應用程序合理使用這些資源。這兩大任務最早內嵌在各種應用程序中,由應用程序自身完成,缺點是費力、復雜和易錯,難以升級和移植,而且重復工作。
上世紀60年代這些共性功能開始從應用中分離出來,逐步形成了一種通用的軟體包,這就是操作系統。操作系統是位於硬體和應用程序之間的「中間件」,讓應用軟體和硬體得以分離並獨立發展,發展成了最核心的計算機系統軟體,也成就了微軟公司的偉大。
以UNIX為始祖的常見現代操作系統有Android、BSD、iOS、Linux、 MacOSX、QNX等,以及原創的微軟Windows、 Windows Phone和IBM的z/OS.操作系統的工作范圍,也從最初的計算機蔓延到手機、游戲控制器、電視機頂盒、智能汽車和智能眼鏡等,還有與雲計算密切相關的Web伺服器。
上世紀70年代,計算機的快速發展使得數字化數據爆發式增長,「海量」數據管理成了新挑戰。把通用操作系統的文件管理用於數據管理時,無論是擴展性、效率和便利性,都不適應「海量」數據的管理需要,應用軟體被迫內嵌自己設計的數據管理系統。同樣的,「海量」數據管理由每個應用程序自身完成,缺點也是費力、復雜和易錯,難以升級和移植,並且重復工作。
於是一種專門面向「海量」數據管理的通用軟體問世了,那就是資料庫管理系統(DBMS),一種應用系統軟體。DBMS包括了資料庫定義、創建、查詢、更新和管理等功能,這些都是數據管理所必需的,是操作系統的文件管理系統所沒有的。
著名的DBMS有 MySQL、 PostgreSQL、SQLite、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Oracle、Sybase、dBASE、FoxPro和IBM DB2等,都是關系型DBMS.當然還有非關系型No SQL模式的,只是沒那麼流行。
DBMS與字處理軟體等一起,成為單機時代最重要的應用軟體,也成就了一家偉大的應用軟體公司Oracle.大約不足20年前,操作系統和資料庫的技術和市場未來,看起來都那麼可預知。一個是微軟的天下,一個是Oracle的天下。
但互聯網來了,尤其是Web開始流行。
Web伺服器所使用的操作系統,最初面向單機設計,擴展用於區域網范圍內管理多台伺服器還勉強可用。但當互聯網巨頭崛起,需要Web伺服器的操作系統管理數百萬台Web伺服器的時候,傳統操作系統勉為其難,需要「技術革命」了。「革命」的結果就是雲計算。
雲計算大傘下有很多概念,核心技術之一是虛擬化。虛擬化有「1虛N」和「N虛1」兩種模式,前者主要是為了省錢,以Amazon AWS為代表;後者主要是為了大數據處理,以Google GAE為代表。
雲計算的「N虛1」模式,可將多台物理計算機虛擬化為一台超級計算機,向應用程序提供資源池的調度管理服務,與傳統操作系統的功能幾乎完全相同,因此常被稱為「雲計算操作系統」。只是雲計算操作系統的工作范圍,擴大到數據中心甚至整個互聯網范圍內,把每台計算機也當做資源看待和管理。
有了雲計算操作系統,雲應用軟體和硬體(計算機資源)得以分離,各自可以獨立發展。歷史再次重演,雲計算以及SNS、微博、移動互聯網和物聯網等的快速發展,具有3V特點的數據爆發,大數據管理的挑戰也最先到來。同樣,面向計算設計的通用雲計算操作系統,在大數據管理方面的擴展性、效率和便利性,都面臨新挑戰。
歷史上計算機面對「海量」數據的挑戰,將數據應用和數據管理分離,催生了通用的DBMS.現在雲計算面對大數據的挑戰,也必將使大數據應用和大數據管理分離,催生「大資料庫管理系統」,並且逐步走向通用化和平台化。
ATM(非同步傳輸模式)是通信資源稀缺時代的產物,TCP/IP是通信資源富饒時代的產物。類似的,傳統DBMS是IT資源稀缺時代的產物,大數據管理系統是IT資源富饒時代的產物。
計算是工具,可以工業化提供;數據是資源,是個性化的資產。如果說Office、游戲等是PC的殺手鐧應用,瀏覽器搜索、SNS等是互聯網的殺手鐧應用,那麼大數據等就是雲計算的殺手鐧應用。