大數據技術創新
『壹』 大數據的價值體現在創新用上對嗎
1、理念創新，積極宣傳智能大數據應用
首先要拓展大數據應用理念，不能將大數據應用局限在政府信息決策的狹窄領域之中，而要看到智能大數據應用的廣泛空間，將智能大數據應用與大眾創業萬眾創新結合起來，將一切智能化應用都歸入大數據應用的范圍，大數據概念越廣闊應用越繁榮。
利用大數據改善政府決策是大數據應用的重要方面，過去已強調得很多了，現在需要強調的是政府公共服務的智能化、精細化。大數據不僅能改善決策還能改善服務，改善服務有著更廣闊的發展空間，公眾的獲得感更好。
2、為大數據應用創造良好的基礎環境
對大數據應用最給力的推動是提供優良的通信環境和完善的信息基礎設施。大數據應用的基礎是超強的通信能力，通信能力影響全社會大數據應用的成本，包括用戶的時間成本與服務商的開發與服務成本，降低通信成本是對大數據應用創新極大的支持，土壤肥沃莊稼才能茂盛。
政府數據開放是推動大數據應用的措施之一，可為大數據應用帶來示範效果，政府要鼓勵企業利用政府大數據開展增值服務，使更多缺乏大數據處理能力的公眾也能從政府數據開放中獲益。
3、鼓勵社會大數據應用的自組織創新
大數據應用是一項創新，政府不能只從政府決策的視角來引導大數據應用方向，而要從方便公眾受益的視角推動智能化的大數據應用，要鼓勵社會各界智能化大數據應用的合作與自組織創新，好服務都是各種應用技術組合創新的結果，政府宜推動智慧城市大數據應用的互操作，降低不同技術合作創新的成本來促進應用創新的繁榮。
『貳』 如何健全大數據技術創新體系工作措施
一是立法為基，優化誠信體系建設的體制機制。通過立法，保障信用數據來專源的合法性；通過完善屬信用數據採集、管理及誠信監督、獎懲制度，提升誠信體系建設水平。
二是互通為要，實現誠信數據互相連通共同分享。統一規范我市誠信數據建設，通過發揮信用信息交換共享的樞紐功能，打通法人與自然人信息數據壁壘，釋放大數據功能，增加信用信息查詢、信用產品交易撮合等，打造我市信用數據2.0版，切實消除「信息孤島」，推動誠信數據開放共享。
三是市場為先，實現信息數據的能效開發增值。通過授信授權等方式，支持社會化徵信發展，發展數據交易和信用數據評估，為個人和提供多元化的信用服務和增值服務。
四是多元為重，在更為廣泛的領域提升社會誠信水平。以大數據為支撐加快信用體系建設，推動信用數據廣泛應用於金融服務、社會治理、行政監督、民生服務等諸多領域，並以行政誠信和經濟誠信為突破口，引領全市誠信體系建設邁上新台階。
五是環境為上，形成推動誠信體系建設的整體合力。通過加強誠信教育，營造社會氛圍，強化各部門和公共事業單位協作配合，確保全市誠信體系建設工作扎實有效推進。
『叄』 大數據撬動創新創業新契機
大數據撬動創新創業新契機
大數據被視為雲計算之後的又一科技熱點。從走在前沿的互聯網新興行業，到與人們生活息息相關的醫療、電力、通信等傳統行業，大數據浪潮無時無刻不在改變著人們的生產生活方式。巨變之下，國內外各行各業也在面臨新一輪創新創業的重大契機。
日前，上海大數據產業技術創新戰略聯盟（下稱「上海大數據聯盟」）召開數據中國產業創新峰會，並推出中國大數據最具投資價值排行榜。該聯盟秘書長孔華威表示：「參與競爭此次價值排行榜的，共有近450家大數據領域創業團隊，我們或許能從中發現新一代的『馬雲』。」
隨著大數據逐漸由概念轉化為生產力，無論是企業、資本機構還是政府、行業協會或聯盟，均開始積極布局大數據。之前，北京、上海、廣東，甚至河北、貴州、陝西等地方政府已將大數據作為重要戰略部署，並開始由鬆散走向組織化。河北成立秦皇島開發區數據產業基地；貴州8月份剛剛成立大數據產業技術聯盟，並正式出台文件，開放數據環境；而北京早在2012年便成立中關村大數據產業聯盟。
作為經濟發展重鎮，上海近兩年也積極推動大數據的發展。2011年，上海成立了智慧島數據產業園；上海科委副主任干頻表示，去年上海市科委正式發布了《上海推進大數據研究與發展三年行動計劃（2013-2015年）》，重點推進6大行業大數據公共平台和6類大數據行業應用的發展。
孔華威表示，大數據將成為上海科技創新的重要抓手。而成立於去年的上海大數據產業技術創新戰略聯盟則將實施具體的推動工作，下一步將著重整合資本與產業資源，連接資本與創業公司。他認為，外界都在關注BAT，但隨著產業的發展，一些創業公司也逐步崛起，應該受到更多關注。
一家名為星圖數據的創業公司不久前獲得數百萬美元的A輪投資；著名風險投資公司IDG則以4000萬元人民幣投資了大數據信用評估公司Wecash閃銀。毋庸置疑，大數據產業正在受到資本越來越多的關注。
從產業鏈角度來看，大數據主要分為三個層級：大數據的獲取、大數據傳輸和存儲、大數據應用（包括分析挖掘）。在國內，大數據獲取依然集中於BAT等大型互聯網公司；而在大數據傳輸和存儲方面，已經出現一些成功的創業公司，比如提供基礎雲計算服務的Ucloud，今年6月份已完成B輪5000萬美元的融資；更多的大數據創業公司則集中於大數據應用方面，包括剛剛獲得投資的星圖數據，以及一些軟體公司。
但整體而言，目前基於大數據的創業公司依然處於分散、規模小的狀態。孔華威表示，上海大數據聯盟將發布《2014年中國大數據產業年鑒》，構建中國大數據產業圖譜。
大數據企業成功路徑在哪裡？眾人科技創始人談劍峰表示，圍繞大數據，在硬體等基礎設施方面，國外的技術已經遙遙領先，像甲骨文、IBM這樣的公司非常成熟，因此，國內短時間內應該先從「軟」的方面入手。
目前，上海已出現一些專注大數據的公司，比如提供智慧安全及智慧交通專業解決方案博康智能、專注電商管理軟體的商派、解決移動金融安全的來誼電子等。孔華威表示，大數據創新創業企業要關注快和准，因為大數據核心在於海量數據快速和精準的計算。賽富投資基金合夥人金鳳春告訴記者，從產業和具體應用來看，圍繞社區服務的移動電商、電子游戲的渠道拓展等領域，有可能孕育引導潮流的大數據企業。七牛雲存儲CEO許式偉則認為，出於對用戶行為數據的精準分析，大數據時代的競爭會從「生產更多的商品」，轉到「生產讓客戶滿意的商品，甚至是定製化的商品」。未來大數據企業的商業模式之爭，就是服務之爭、智能化之爭。
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『肆』 企業大數據創新不容忽視的五大重要趨勢
企業大數據創新不容忽視的五大重要趨勢
「大數據」已經不僅僅是一個時髦用語，利用大數據分析正在成為越來越現實的問題，甚至IBM都已經宣布投入10億美金發展PowerLinux系統以支持其大數據戰略。
從企業規模來看，利用大數據更有優勢的是大型企業。根據研究機構Forrester Research對大量大型企業的調查數據顯示，平均每家企業產生的數據總量約為非結構化數據50TB、半結構化數據2TB、結構化數據12TB。
但Forrester Research首席分析師Bryan Wang同時指出，大型企業大數據綜合利用率僅為12%左右，「企業花了大量的金錢在存儲上」——而不是分析。
目前使用大數據技術的企業佔比約為20%，另有37%企業正在籌劃大數據項目，希望通過大數據分析的威力獲得更高的企業洞察。那麼，大數據在大型企業重要項目應當如何應用呢？這里是大型企業大數據創新的五大方向。
1 ) 混合數據雲。混合數據雲是一個值得強調的話題，因為大型企業不可能放棄現有的結構化的數據基礎設施。從Oracle，IBM和微軟的系統的結構化數據正在支撐大多數大公司的運作。數據基礎設施技術執行的目標是將這些現有的系統融入混合系統，同時吸收非結構化的數據和外部數據。
然而，傳統的廠商要做到這一點可能不太容易。雖然現有的系統將保持，但那些傳統廠商的技術可能局限在現有的項目，而企業新的投資更可能流向新的供應商和新的平台。
StubHub公司有25種結構化和非結構化數據源的數據網路。StubHub首席數據架構師Sastry Malladi表示，使用開源產品對於避免專有架構的鎖定非常重要。「眼下最重要的創新，是如何創建一個混合的數據系統，」Malladi說。
2 ) 移動性推動大數據投資。移動平台和它們的位置、通信和便攜性提出了一種客戶平台客戶定製的大數據創新。在線健康網站MapMy Fitness開始記錄用戶的運行路線，並已經擴展到各種各樣的健身活動，以及個人健康監測。
MapMy Fitness副總裁Matt McLure已經看到公司增長到19萬用戶，並開發出一種混合私有雲和公共雲的基礎設施，以支持用戶的行為，如新增的夏季騎自行車的人和健身愛好者。「我們是在健康和關連健身生態系統的中心。」McLure說。額外的健康和健身監控相關的擴展要求，驅動該公司使用像 Facebook和谷歌等開發的數據技術。
3 ) 大數據可以圍繞和增強現有的應用程序。StubHub開始只作為一個體育和娛樂項目的票券交易平台。但該公司目前正在採取一個更廣泛的角度，一個項目周圍的所有活動，包括社會評論，住宿，餐飲和交通服務。這些社交網路服務驅動捕獲、分析大量的數據的混合模型，並驅動推薦引擎。傳統的交易系統的設計根本就沒有考慮這種類型的用戶輸入。
4 ) 物聯網將讓當前的大數據項目看起來像小東西(small stuff)。美國商業智能廠商SAS高級主管Paul Bachteal指出，當你開始考慮將所有的數據引入組織，將物聯網從概念變成現實，構建採集，存儲，分析和創建預測分析的系統，需要的技能是供不應求的，客戶和供應商將不得不展開員工技能的培訓工作。
Bachteal以鐵路機車為例，表示一旦配備感測器並連接到一個數據分析系統，客戶將能夠更准確地預測部件的磨損，從而可以防止設備故障。
5 ) 大創新來到數據頻譜的前端。沃爾瑪正在考慮使用crowd sourcing(眾包)來設置產品價格和選擇產品說明配圖。沃爾瑪實驗室高級工程總監Digvijay Lamba表示，在決策過程的前端使用技術如crowd sourcing，完成大數據的頻譜。
現有的大數據系統擅長於分析巨大的數據池，但只有在數據進入該系統的時候。crowd sourcing代表了一種方式，把額外的數據添加到大數據流程的前端，利於提高分析結果。Lamba說：「我們需要擴展系統的前端。」
大數據已經不僅僅是一個流行的詞彙，但創建大數據系統需要思考決策系統的新途徑，這現在剛剛進入市場。
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『伍』 大數據技術的發展趨勢有哪些
大數據來是信息技術與專自業技術、信息技術產業與各行業領域緊密融合的典型領域，有著旺盛的應用需求、廣闊的應用前景。為把握這一新興領域帶來的新機遇，需要不斷跟蹤研究大數據，不斷提升對大數據的認知和理解，堅持技術創新與應用創新的協同共進，加快經濟社會各領域的大數據開發與利用，推動國家、行業、企業對於數據的應用需求和應用水平進入新的階段。
『陸』 大數據技術能夠帶動哪些產業的發展
金融行業：隨著大數據技術的廣泛普及和發展成熟，金融大數據應用已經成為行業熱點趨勢，在交易欺詐識別、精準營銷、黑產防範、消費信貸、信貸風險評估、供應鏈金融、股市行情預測、股價預測、智能投顧、騙保識別、風險定價等涉及銀行、證券、保險等多領域的具體業務中，得到廣泛應用。對於大數據的應用分析能力，正在成為金融機構未來發展的核心競爭要素。
金融大數據發展應用趨勢：
一是大數據應用水平正在成為金融企業競爭力的核心要素。金融的核心就是風控，風控以數據為導向。
二是金融行業數據整合、共享和開放成為趨勢。數據越關聯越有價值，越開放越有價值。隨著各國政府和企業逐漸認識到數據共享帶來的社會效益和商業價值，全球已經掀起一股數據開放的熱潮。
『柒』 大數據技術有哪些
大數據技術的體系龐大且復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、NoSQL資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。