❶ 大數據發展前景以及最新的研究成果有哪些

參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》顯示，中國目前的大數據應用環境和技術相對於美國而言，在整體技術水平、應用環境、國民意識、商業環境、技術廠商、技術平台上面相差超過5年左右。在大數據應用的國家戰略層面落後的也較多。
目前了解到的信息是上海政府計劃建設大數據產業園，通過政府自身投資來建立大數據平台，吸引中小企業將信息系統及數據放到政府主導的數據平台上，政府將利用此平台來挖掘數據信息，提供數據信息報告。另外一個大數據應用是地方政府請一些大數據公司來開發輿情檢測系統，及時了解社會輿論。無論是大數據產業園還是輿情監控。我個人認為沒有抓住大數據優勢的核心，大數據產業園的管理機制和創新動力不足，無法發揮大數據計算的優勢，反而浪費了大量的投資，效率較低。輿情監控本身就無法發揮大數據的商業應用優勢，反而阻礙大數據產業的商業應用。我們應該提供大數據產業優惠政策，在資金、場地、稅收、科研方面提供外部支持，讓企業自身投入到大數據產業建設之中，從企業自身商業需求出發，投入資金來發展大數據產業。
最後總結一下，大數據時代將會給人類社會帶來巨大變化，它是一個好的工具，就像計算機一樣，幫助人們提升社會生產效率，了解事物真相，認識客觀規律。重要的大數據可以幫助政府和企業進行科學決策，降低決策風險，加快進入智慧社會。

❷ 什麼是大數據時代

❸ 大數據給我們的管理活動帶來什麼挑戰

一、大數據時代網路輿情管理面臨的新形勢，大數據意味著人類可以分析和使用的數據大量增加，有效管理和駕馭海量數據的難度不斷增長，網路輿情管理面臨全新的機遇和挑戰。
二是信息選擇性傳播的挑戰。網上數據無限性和網民關注能力有限性之間的矛盾，加劇了社會輿論的「盲人摸象」效應。
三是輿論話語權分散的挑戰。大數據時代各類數據隨手可得，越來越多的機構、個人通過數據挖掘和分析得出的各種結論會不脛而走，有效管理輿情的難度越來越大。

❹ 大數據時代有哪些趨勢

數據驅動。實施國家大數據戰略。大數據時代的到來，讓「數據驅動」成為新的全球大趨勢。《政府工作報告》

❺ 大數據時代的三大技術支撐分別是

分布式處理技術：

分布式處理系統可以將不同地點的或具有不同功能的或擁有不同數據的多台計算機用通信網路連接起來，在控制系統的統一管理控制下，協調地完成信息處理任務。比如Hadoop。

雲技術：

大數據常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要分布式處理框架來向數十、數百或甚至數萬的電腦分配工作。可以說，雲計算充當了工業革命時期的發動機的角色，而大數據則是電。

存儲技術：

大數據可以抽象地分為大數據存儲和大數據分析，這兩者的關系是：大數據存儲的目的是支撐大數據分析。到目前為止，還是兩種截然不同的計算機技術領域：大數據存儲致力於研發可以擴展至PB甚至EB級別的數據存儲平台；大數據分析關注在最短時間內處理大量不同類型的數據集。

❻ 如何在大數據時代的背景下將高新科技與情報信息工作相結合

隨著學科的深入交叉融合及社會發展、經濟發展與科技發展一體化程度的增強，情報研究正從單一領域分析向全領域分析的方向發展。
首先，表現在各領域中的情報研究從視角、方法上的相互借鑒。從方法上看，社交網路分析方法、空間信息分析等其他學科的分析方法，廣泛應用於軍事情報、科技情報等領域，心理學等領域的理論也用於情報分析的認知過程，以指導情報分析及其工具的研發。同時，情報學中的引文分析等文獻計量方法也被借鑒用於網站影響力評估。從技術上看，可視化、數據挖掘等計算機領域的技術，為情報研究提供了有力的技術視角，情報研究獲得的知識反過來又給予其他技術領域的發展以引導。可見，無論從思想上、方法上、技術上，各領域之間的交叉點越來越多，雖然這種相互借鑒早就存在，但現在意識更強、手段更為綜合。 其次是分析內容的擴展，這也是最為重要和顯著的變化。在情報研究過程中，不僅僅局限於就本領域問題的分析而分析，而將所分析的內容置於一個更大的情景下做通盤考慮，從而得出更為嚴謹的結論。聯合國的創新倡議項目GlobalPulse在其白皮書「BigDataforDevelopment：Opportunities&Challenges」［7］中指出，情境是關鍵，基於沒有代表性樣本而獲得的結論是缺乏外部合法性的，即不能反映真實的世界。在情報研究領域，一些數據往往因為一些不可抗力的原因而不完整，如早期的科技數據，可能由於國際形勢等外部因素，導致一些國家的科技信息無法獲取，基於這樣缺失的分析樣本來評估該國的科技影響力，如果僅就數據論數據，無疑是會得「正確」的錯誤結論，這時應針對這樣的異常情況，將研究問題放置在當時的時代背景下，揭示背後的原因，從其他方面收集信息來補充，才能得出符合實際的結論。也就是說，必須要考察不同時間戳下的相關信息，再對分析內容加以擴充，這實質是一種基於時間軸的擴展。另外，將內容擴展至本領域的上下游則是一種更為重要的擴展。例如，考察某項技術的發展前景，如果僅就該技術本身來討論，可能會得出正面的結論，但如果結合特定地區人們對該技術的態度、當地的技術水平、物理條件、發展定位等，卻可能會得出相反的結論。這就說明，在很多領域中，環境不同，發展程度不同，要解決的問題也就不同。一些地區當前關注的問題不一定就是其他地區要關注的問題，某些欠發達地區當前不一定就必須照搬另一些所謂發達地區的當前做法。這需要通盤考察，分析相關思想、觀點和方法產生的土壤、使用的條件，結合當前環境再做出判斷，否則可能會對決策者產生誤導。

❼ 大數據時代與數學教研組的活動有什麼關系

大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規工具進行捕捉、管理回和處理的數據集合。答
有人把數據比喻為蘊 藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。

大數據的價值體現在以下幾個方面：
1)對大量消費者提供產品或服務的可以利用大數據進行精準營銷;
2) 做小而美模式的中長尾可以利用大數據做服務轉型;
3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統需要與時俱進充分利用大數據的價值。