idc大数据市场规模
第一，数据容量大（Volume）。从TB级别，跃升到PB级别；
第二，数据类型专繁多（Variety）。相属对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
第三，商业价值高（Value）。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
第四，处理速度快（Velocity）。1秒定律。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。
Ⅱ IDC托管商的IDC定义大数据四大特征
1，中国IDC评述网07月25日报道：在今天举办的英特尔大数据论坛上，IDC中国企业级系统与软件研究部高级研究经理周震刚表示，IDC定义了大数据的四大特征——海量的数据规模(volume)、快速的数据流转和动态的数据体系(velocity)、多样的数据类型(variety)和巨大的数据价值(value)。
5,“大数据推动基础架构向Scale-out发展。因为从比较传统的数据处理方式和大数据的处理方式来讲，我们发现在处理结构化和非结构化数据方面，在对数据进行处理的时候，因为大数据的类型比较复杂，数据量比较大，可以通过分布式的处理方式把应用复杂分散到分布式系统的各个节点上，而传统的数据处理将是运算能力非常强、CPU主频非常高的一台机器来处理，而不是大数据这种多个节点、多个CPU核数来处理，这代表了大数据时代发展方向从Scale-up转向Scale-out。”周震刚说。“中国成为全球最重要的大数据市场之一，中国人口数是全球第一，也就造就了全球第一互联网用户数和全球第一的移动互联网用户数，创造数据的规模远远超过全球其他各个国家。大数据给市场带来的将是更广泛的机会，对于中国来说这个市场是非常有前景的。另外各行业的客户和各行业的开发商也应该在大数据市场抓住机会，借助自己的优势创造更多的价值。”
Ⅲ “大数据” 到底有多大
截止到2012年，数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。内
国际数据容公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB，2009年的数据量为0.8ZB，2010年增长为
1.2ZB，2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是
200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。
IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44
倍。每一天，全世界会上传超过5亿张图片，每分钟就有20小时时长的视频被分享。然而，即使是人们每天创造的全部信息——包括语音通话、电子邮件和信息在
内的各种通信，以及上传的全部图片、视频与音乐，其信息量也无法匹及每一天所创造出的关于人们自身的数字信息量。这样的趋势会持续下去。
Ⅳ 大数据是如何颠覆传统行业的
因为现在线上模式很火
Ⅳ 2018大数据的发展趋势
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，是需要通过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力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
我国大数据产业市场规模
据前瞻产业研究院发布的《大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》数据显示，2017年中国大数据行业市场规模为3615亿元，同比增长30%，其中大数据核心产业规模为236亿元人民币，增速达到40.5%，随着一系列政策的出台，大数据国家战略正在加速落地，大数据行业将持续增长，预计2018年中国大数据行业市场规模将近6000亿元，达到5979亿元。到2020年技术先进、应用繁荣、保障有力的大数据产业体系基本形成，大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元，年均复合增长率保持30%左右。
大数据产业发展必须与市场相融合才能使产业发展环境进一步优化
据前瞻产业研究院统计，我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手中，数据开放度低;企业手中的数据也呈现垄断现象，数据积累普遍分散、不足，很难真正让大数据供需自由对接，制约着大数据产业的发展。现在，公共信息资源开展了开放试点，而全球首个大数据交易所，贵阳大数据交易所已经摸索出大数据交易的一些规律，促进了大数据交易的发展。大数据产业和规范的市场交易相结合，可以打破数据的垄断，盘活各类有价值的数据资源，促进大数据的积累和社会化利用。
大数据产业和先进技术的融合则可以有助于克服大数据产业面临的技术难题
数据智能并非简单的“大数据+产业”。大数据来源众多、数量巨大、形式各异，要使其发挥效应，获得一目了然的有效信息，就需要和先进技术加以融合，这是一个渐进的过程。有关分析显示，我国交通、零售、地产、医疗、智能制造、金融服务六个行业存在着大量的非结构化数据，而这些数据对于整个行业发展起到至关重要的作用。因此，在大数据处理和分析利用中，对人工智能技术的需求也十分强劲。随着数据共享、数据开放的推进，在数据应用中处理好数据安全、网络空间治理等也成为挑战，这些除了需要设定相应的政策规则外，还需要有相应的技术支持。
中国大数据产业的发展还要和世界先进各国加强融合发展。产业发展越深入，就可能遇到越来越多难题，要把握好大数据发展的重要机遇，处理好数据安全、网络空间治理等方面的挑战，和世界先进国家加强交流互鉴、深化沟通合作必不可少。
总之，“数化万物，智在融合”，构建良好的大数据产业生态，需要多维度做好大数据产业的融合。我们相信，随着社会各界对大数据融合发展的认识越来越深化，大数据产业一定会快速发展，迎来广阔的产业空间。
Ⅵ 大数据行业发展现状与未来前景分析
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。
—— 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》。
Ⅶ 大数据的市场规模有多大
全球狭义（专抄门用袭于大数据的软件、硬件及服务）大数据口径产值280亿美元。
根据中国信息通信研究院发布的《中国大数据市场调查报告》预测，2016年中国主要用于大数据的软硬件和服务市场规模将达到115.9亿元。
未来三年，中国大数据市场规模还将维持40%左右的高速增长。
Ⅷ 大数据、IDC和云计算之间有什么关系吗
大数据是云计算的杀手锏应用
大数据与云计算的关系，引起一些人的困惑。为了便于探讨二者的关系，这里从“计算”和“数据”的历史关系说起。因为云计算首先是一种“计算”，大数据首先是一种“数据”，而计算机就是用来“计算”“数据”的。
计算机是软件和硬件分离的，是一种软件定义的电子产品（可编程）。计算机设计中的一个重要问题是如何有效管理CPU、内存和I/O等硬件资源，以及如何让应用程序合理使用这些资源。这两大任务最早内嵌在各种应用程序中，由应用程序自身完成，缺点是费力、复杂和易错，难以升级和移植，而且重复工作。
上世纪60年代这些共性功能开始从应用中分离出来，逐步形成了一种通用的软件包，这就是操作系统。操作系统是位于硬件和应用程序之间的“中间件”，让应用软件和硬件得以分离并独立发展，发展成了最核心的计算机系统软件，也成就了微软公司的伟大。
以UNIX为始祖的常见现代操作系统有Android、BSD、iOS、Linux、 MacOSX、QNX等，以及原创的微软Windows、 Windows Phone和IBM的z/OS.操作系统的工作范围，也从最初的计算机蔓延到手机、游戏控制器、电视机顶盒、智能汽车和智能眼镜等，还有与云计算密切相关的Web服务器。
上世纪70年代，计算机的快速发展使得数字化数据爆发式增长，“海量”数据管理成了新挑战。把通用操作系统的文件管理用于数据管理时，无论是扩展性、效率和便利性，都不适应“海量”数据的管理需要，应用软件被迫内嵌自己设计的数据管理系统。同样的，“海量”数据管理由每个应用程序自身完成，缺点也是费力、复杂和易错，难以升级和移植，并且重复工作。
于是一种专门面向“海量”数据管理的通用软件问世了，那就是数据库管理系统（DBMS），一种应用系统软件。DBMS包括了数据库定义、创建、查询、更新和管理等功能，这些都是数据管理所必需的，是操作系统的文件管理系统所没有的。
著名的DBMS有 MySQL、 PostgreSQL、SQLite、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Oracle、Sybase、dBASE、FoxPro和IBM DB2等，都是关系型DBMS.当然还有非关系型No SQL模式的，只是没那么流行。
DBMS与字处理软件等一起，成为单机时代最重要的应用软件，也成就了一家伟大的应用软件公司Oracle.大约不足20年前，操作系统和数据库的技术和市场未来，看起来都那么可预知。一个是微软的天下，一个是Oracle的天下。
但互联网来了，尤其是Web开始流行。
Web服务器所使用的操作系统，最初面向单机设计，扩展用于局域网范围内管理多台服务器还勉强可用。但当互联网巨头崛起，需要Web服务器的操作系统管理数百万台Web服务器的时候，传统操作系统勉为其难，需要“技术革命”了。“革命”的结果就是云计算。
云计算大伞下有很多概念，核心技术之一是虚拟化。虚拟化有“1虚N”和“N虚1”两种模式，前者主要是为了省钱，以Amazon AWS为代表；后者主要是为了大数据处理，以Google GAE为代表。
云计算的“N虚1”模式，可将多台物理计算机虚拟化为一台超级计算机，向应用程序提供资源池的调度管理服务，与传统操作系统的功能几乎完全相同，因此常被称为“云计算操作系统”。只是云计算操作系统的工作范围，扩大到数据中心甚至整个互联网范围内，把每台计算机也当做资源看待和管理。
有了云计算操作系统，云应用软件和硬件（计算机资源）得以分离，各自可以独立发展。历史再次重演，云计算以及SNS、微博、移动互联网和物联网等的快速发展，具有3V特点的数据爆发，大数据管理的挑战也最先到来。同样，面向计算设计的通用云计算操作系统，在大数据管理方面的扩展性、效率和便利性，都面临新挑战。
历史上计算机面对“海量”数据的挑战，将数据应用和数据管理分离，催生了通用的DBMS.现在云计算面对大数据的挑战，也必将使大数据应用和大数据管理分离，催生“大数据库管理系统”，并且逐步走向通用化和平台化。
ATM（异步传输模式）是通信资源稀缺时代的产物，TCP/IP是通信资源富饶时代的产物。类似的，传统DBMS是IT资源稀缺时代的产物，大数据管理系统是IT资源富饶时代的产物。
计算是工具，可以工业化提供；数据是资源，是个性化的资产。如果说Office、游戏等是PC的杀手锏应用，浏览器、搜索、SNS等是互联网的杀手锏应用，那么大数据等就是云计算的杀手锏应用。