大数据时代的到来会为社会发展带来哪些影响

对社会管理提出了更高的要求、考验政府的危机应急能力和让个人隐私和国家机密更容易被泄露和窃取。

1、大数据的大众性对社会管理提出了更高的要求

在大数据时代,各类信息大规模的自由流动使得民众参与社会管理和政治事务的热情很容易被点燃,而这些海量的数据鱼目混珠,其中有很多假信息、伪信息和谣言,这对信息的监管提出了更高的要求。

2、大数据的即时性考验政府的危机应急能力

大数据时代,数据的传播不受时间和空间的限制,产生后便可即时传播,使得一旦发生社会事件,信息会通过各种渠道在第一时间传播到公众中,而公众的情绪也能第一时间呈现在庞大的数据洪流中,这让个别事件在快速传播之后会从局部事件迅速变成公众事件。

利用大数据技术,在发生一起公共事件后,通过开放式的软件平台,人人都可能实时地将自己所看、所听及所知的具体细节上传。

在这一人人参与的过程中,人们的心理也会不知不觉发生变化,形成一种共同意识,因为他们在参与的同时,也是在进行一种公开的表达。一个能够进行公开表达的人群就构成了德国政治哲学家哈贝马斯所说的“公共领域”。

3、大数据技术让个人隐私和国家机密更容易被泄露和窃取

大数据时代的到来使得各类信息的公开性和可获得性空前增加,但这并不意味着任何信息都可以被轻率地使用。

在不断进步和革新的大数据技术面前,个人的隐私面临越来越容易泄露的风险,因为日常的电话记录、邮件往来、经济消费、交通出行、甚至是医疗档案等个人信息都在逐渐实现数据化管理和存储,而这些数据都并非绝对安全。

(1)大数据时代的知识生产扩展阅读

在大数据时代,鉴于离散型的文献和文献检索方法已无法满足社会科学研究者对专题性、指向性强的学术文献的需求,文献信息服务机构应推进集成式检索,优化数据挖掘技术、知识发现技术,提供定制化、个性化、知识化服务。

尤其是建立面向科技创新基地、科研院所、课题组乃至个人的学科化服务机制,进一步拓宽文献信息服务范围,提升服务层次,加快学术交流和信息、知识的传播速度,提高文献信息资源的利用率和共享率,使文献信息服务机构的服务更直接、更有针对性,更好地服务于创新研究。

对大数据的探索只是刚刚开始,科学认识和把握大数据与经济社会发展的内在关系、与信息和知识管理的内在关系,可能是包括文献信息工作者在内的整个学术界在今后相当长一段时间的重要课题。

因此,文献信息工作者不能停留在低层次、低水平重复的传统内容生产模式上,而应适应大数据时代的新形势,推进知识生产过程的有序化、结构化。

人类正处在一个强调知识和信息的时代。培根曾提出“知识就是力量”,后来学术界又提出“信息就是力量”。现在,又有学者提出“共享知识就是力量”,强调把信息管理、信息共享提升到知识管理和知识共享的阶段。

利用互联网来构建知识社会,在网络环境下实现知识交流与共享,这体现了时代的进步,有着丰富的时代内涵。在大数据时代,我们应做好数据管控,把“共享知识就是力量”的理念贯彻到知识服务实践中。

② 带你了解大数据时代的基本特征

现在很多人都开始关注大数据以及数据分析的相关动态,如果想要对大数据有所了解,就需要知道大数据的基本特性。那么大数据时代的基本特性都有哪些呢?下面我们就给大家详细地解释一下。
1.社会性
在大数据时代,从社会角度看,世界范围的计算机联网使越来越多的领域以数据流通取代产品流通,将生产演变成服务,将工业劳动演变成信息劳动。信息产品不需要离开它的原始占有者就能够被买卖和交换,这类产品能够通过计算机网络大量复制和分配而不需要额外增加费用,其价值增加是通过知识而不是手工劳动来实现的。实现这一价值的主要工具就是计算机软件。由此可见,大数据的社会性确实能够给很多企业带来方便。
2.广泛性
在大数据时代,随着互联网技术的迅速崛起与普及,计算机技术不仅促进自然科学和人文社会科学各个领域的发展,而且全面融入了人们的社会生活中,人们在不同领域采集到的数据量之大,达到了前所未有的程度。同时,数据的产生、存储和处理方式发生了革命性的变化,人们的工作和生活基本上都可以用数字化表示,很多的用户行为都能够转变成数据,由此可见,大数据具有广泛性。
3.公开性
大数据时代展示了从信息公开运动到数据技术演化的多维画卷。在大数据时代会有越来越多的数据被开放,被交叉使用。在这个过程中,虽然考虑对于用户隐私的保护,但是大数据必然产生于一个开放的,公共的网络环境之中。大数据的公开性其实是合法的,这样就能够做到更好的为人民服务。
4.动态性
人们借助计算机通过互联网进入大数据时代,充分体现了大数据是基于互联网的及时动态数据,而不是历史的或严格控制环境下产生的内容。由于数据资料可以随时随地产生,所以大数据并不是一成不变的,大数据是具有动态性的。
大数据的特性的相关知识我们就给大家介绍到这里了。总的来说,大数据的相关特性就是社会性、广泛性、公开性、动态性,这些性能都凸显在现如今大数据的方方面面,这也促使了大数据飞快发展。最后希望这篇文章能够让大家有所收获。

③ 什么是大数据时代

随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
简言之,从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。明白这一点至关重要,也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。 大数据的4个“V”,或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质
的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。 物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器,无一不是数据来源或者承载的方式 著云台
例子包括网络日志,RFID,传感器网络,社会网络,社会数据(由于数据革命的社会),互联网文本和文件;互联网搜索索引;呼叫详细记录,天文学,大气科学,基因组学,生物地球化学,生物,和其他复杂和/或跨学科的科研,军事侦察,医疗记录;摄影档案馆视频档案;和大规模的电子商务。
大的数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。
一些但不是所有的MPP的关系数据库的PB的数据存储和管理的能力。隐含的负载,监控,备份和优化大型数据表的使用在RDBMS的。
斯隆数字巡天收集在其最初的几个星期,比在天文学的历史,早在2000年的整个数据收集更多的数据。自那时以来,它已经积累了140兆兆 字节的信息。这个望远镜的继任者,大天气巡天望远镜,将于2016年在网上和将获得的数据,每5天沃尔玛处理超过100万客户的交易每隔一小时,反过来进口量数据库估计超过2.5 PB的是相当于167次,在美国国会图书馆的书籍 。
FACEBOOK处理400亿张照片,从它的用户群。解码最初的人类基因组花了10年来处理时,现在可以在一个星期内实现。
“大数据”的影响,增加了对信息管理专家的需求,甲骨文,IBM,微软和SAP花了超过15亿美元的在软件智能数据管理和分析的专业公司。这个行业自身价值超过1000亿美元,增长近10%,每年两次,这大概是作为一个整体的软件业务的快速。 大数据已经出现,因为我们生活在一个社会中有更多的东西。有46亿全球移动电话用户有1亿美元和20亿人访问互联网。
基本上,人们比以往任何时候都与数据或信息交互。 1990年至2005年,全球超过1亿人进入中产阶级,这意味着越来越多的人,谁收益的这笔钱将成为反过来导致更多的识字信息的增长。思科公司预计,到2013年,在互联网上流动的交通量将达到每年667艾字节。
最早提出“大数据”时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡在研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,逐渐成为重要的生产因素;而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
“麦肯锡的报告发布后,大数据迅速成为了计算机行业争相传诵的热门概念,也引起了金融界的高度关注。”随着互联网技术的不断发展,数据本身是资产,这一点在业界已经形成共识。“如果说云计算为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道,那么如何盘活数据资产,使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务,则是大数据的核心议题,也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。”
事实上,全球互联网巨头都已意识到了“大数据”时代,数据的重要意义。包括EMC、惠普(微博)、IBM、微软(微博)在内的全球IT 巨头纷纷通过收购“大数据”相关厂商来实现技术整合,亦可见其对“大数据”的重视。
“大数据”作为一个较新的概念,目前尚未直接以专有名词被我国政府提出来给予政策支持。不过,在12月8日工信部发布的物联网“十二五”规划上,把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来,其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析,这都是大数据的重要组成部分。而另外3项关键技术创新工程,包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术,也都与“大数据”密切相关。

④ 大数据时代有哪些主要特点

大数据有4个特点,为别为:Volume(大量)、Variety(多样)、Velocity(高速)、Value(价值),一般我们称之为4V。

1.大量。大数据的特征首先就体现为“大”,从先Map3时代,一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求,然而随着时间的推移,存储单位从过去的GB到TB,乃至现在的PB、EB级别。

随着信息技术的高速发展,数据开始爆发性增长。社交网络(微博、推特、脸书)、移动网络、各种智能工具,服务工具等,都成为数据的来源。淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB;脸书约10亿的用户每天产生的日志数据超过300TB。

迫切需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术,来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。

2.多样。广泛的数据来源,决定了大数据形式的多样性。任何形式的数据都可以产生作用,目前应用最广泛的就是推荐系统,如淘宝,网易云音乐、今日头条等,这些平台都会通过对用户的日志数据进行分析,从而进一步推荐用户喜欢的东西。

日志数据是结构化明显的数据,还有一些数据结构化不明显,例如图片、音频、视频等,这些数据因果关系弱,就需要人工对其进行标注。

3.高速。大数据的产生非常迅速,主要通过互联网传输。生活中每个人都离不开互联网,也就是说每天个人每天都在向大数据提供大量的资料。

并且这些数据是需要及时处理的,因为花费大量资本去存储作用较小的历史数据是非常不划算的,对于一个平台而言,也许保存的数据只有过去几天或者一个月之内,再远的数据就要及时清理,不然代价太大。

基于这种情况,大数据对处理速度有非常严格的要求,服务器中大量的资源都用于处理和计算数据,很多平台都需要做到实时分析。数据无时无刻不在产生,谁的速度更快,谁就有优势。

4.价值。这也是大数据的核心特征。现实世界所产生的数据中,有价值的数据所占比例很小。

相比于传统的小数据,大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中,挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据,并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析。

发现新规律和新知识,并运用于农业、金融、医疗等各个领域,从而最终达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。

⑤ 大数据产生的背景哪些

“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用,行业应用系统的规模迅速扩大,行业应用所产生的数据呈爆炸性增长。

动辄达到数百TB甚至数十至数百PB规模的行业,企业大数据已远远超出了现有传统的计算技术和信息系统的处理能力,因此,寻求有效的大数据处理技术、方法和手段已经成为现实世界的迫切需求。

人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战,也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。

(5)大数据时代的知识生产扩展阅读:

现在的社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流通,人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,大数据就是这个高科技时代的产物。

随着云时代的来临,大数据(Big
data)也吸引了越来越多的关注。大数据(Big
data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

在现今的社会,大数据的应用越来越彰显他的优势,它占领的领域也越来越大,电子商务、O2O、物流配送等,各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务,创新运营模式。有了大数据这个概念,对于消费者行为的判断,产品销售量的预测,精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。

“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象:互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大,以至于不能用G或T来衡量。

⑥ 大数据时代

大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已,没有必要神话它或对它保持敬畏之心,在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下,这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了,通过各行各业的不断创新,大数据会逐步为人类创造更多的价值。对于公司决策发展这块,我们都用FineBI去解决的,非常好!

⑦ 大数据时代发展历程是什么

可按照时间点划分大数据的发展历程。

⑧ 大数据时代的特点

1.大量。大数据的特征首先就体现为“大”,从先Map3时代,一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求,然而随着时间的推移,存储单位从过去的GB到TB,乃至现在的PB、EB级别。随着信息技术的高速发展,数据开始爆发性增长。社交网络(微博、推特、脸书)、移动网络、各种智能工具,服务工具等,都成为数据的来源。
2.多样。广泛的数据来源,决定了大数据形式的多样性。任何形式的数据都可以产生作用,目前应用最广泛的就是推荐系统,如淘宝,网易云音乐、今日头条等,这些平台都会通过对用户的日志数据进行分析,从而进一步推荐用户喜欢的东西。日志数据是结构化明显的数据,还有一些数据结构化不明显,例如图片、音频、视频等,这些数据因果关系弱,就需要人工对其进行标注。
3.高速。大数据的产生非常迅速,主要通过互联网传输。生活中每个人都离不开互联网,也就是说每天个人每天都在向大数据提供大量的资料。并且这些数据是需要及时处理的,因为花费大量资本去存储作用较小的历史数据是非常不划算的,对于一个平台而言,也许保存的数据只有过去几天或者一个月之内,再远的数据就要及时清理,不然代价太大。基于这种情况,大数据对处理速度有非常严格的要求,服务器中大量的资源都用于处理和计算数据,很多平台都需要做到实时分析。数据无时无刻不在产生,谁的速度更快,谁就有优势。

4.价值。这也是大数据的核心特征。现实世界所产生的数据中,有价值的数据所占比例很小。相比于传统的小数据,大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中,挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据,并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析,发现新规律和新知识,并运用于农业、金融、医疗等各个领域,从而最终达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。