大数据技术创新
『壹』 大数据的价值体现在创新用上对吗
1、理念创新，积极宣传智能大数据应用
首先要拓展大数据应用理念，不能将大数据应用局限在政府信息决策的狭窄领域之中，而要看到智能大数据应用的广泛空间，将智能大数据应用与大众创业万众创新结合起来，将一切智能化应用都归入大数据应用的范围，大数据概念越广阔应用越繁荣。
利用大数据改善政府决策是大数据应用的重要方面，过去已强调得很多了，现在需要强调的是政府公共服务的智能化、精细化。大数据不仅能改善决策还能改善服务，改善服务有着更广阔的发展空间，公众的获得感更好。
2、为大数据应用创造良好的基础环境
对大数据应用最给力的推动是提供优良的通信环境和完善的信息基础设施。大数据应用的基础是超强的通信能力，通信能力影响全社会大数据应用的成本，包括用户的时间成本与服务商的开发与服务成本，降低通信成本是对大数据应用创新极大的支持，土壤肥沃庄稼才能茂盛。
政府数据开放是推动大数据应用的措施之一，可为大数据应用带来示范效果，政府要鼓励企业利用政府大数据开展增值服务，使更多缺乏大数据处理能力的公众也能从政府数据开放中获益。
3、鼓励社会大数据应用的自组织创新
大数据应用是一项创新，政府不能只从政府决策的视角来引导大数据应用方向，而要从方便公众受益的视角推动智能化的大数据应用，要鼓励社会各界智能化大数据应用的合作与自组织创新，好服务都是各种应用技术组合创新的结果，政府宜推动智慧城市大数据应用的互操作，降低不同技术合作创新的成本来促进应用创新的繁荣。
『贰』 如何健全大数据技术创新体系工作措施
一是立法为基，优化诚信体系建设的体制机制。通过立法，保障信用数据来专源的合法性；通过完善属信用数据采集、管理及诚信监督、奖惩制度，提升诚信体系建设水平。
二是互通为要，实现诚信数据互相连通共同分享。统一规范我市诚信数据建设，通过发挥信用信息交换共享的枢纽功能，打通法人与自然人信息数据壁垒，释放大数据功能，增加信用信息查询、信用产品交易撮合等，打造我市信用数据2.0版，切实消除“信息孤岛”，推动诚信数据开放共享。
三是市场为先，实现信息数据的能效开发增值。通过授信授权等方式，支持社会化征信发展，发展数据交易和信用数据评估，为个人和提供多元化的信用服务和增值服务。
四是多元为重，在更为广泛的领域提升社会诚信水平。以大数据为支撑加快信用体系建设，推动信用数据广泛应用于金融服务、社会治理、行政监督、民生服务等诸多领域，并以行政诚信和经济诚信为突破口，引领全市诚信体系建设迈上新台阶。
五是环境为上，形成推动诚信体系建设的整体合力。通过加强诚信教育，营造社会氛围，强化各部门和公共事业单位协作配合，确保全市诚信体系建设工作扎实有效推进。
『叁』 大数据撬动创新创业新契机
大数据撬动创新创业新契机
大数据被视为云计算之后的又一科技热点。从走在前沿的互联网新兴行业，到与人们生活息息相关的医疗、电力、通信等传统行业，大数据浪潮无时无刻不在改变着人们的生产生活方式。巨变之下，国内外各行各业也在面临新一轮创新创业的重大契机。
日前，上海大数据产业技术创新战略联盟（下称“上海大数据联盟”）召开数据中国产业创新峰会，并推出中国大数据最具投资价值排行榜。该联盟秘书长孔华威表示：“参与竞争此次价值排行榜的，共有近450家大数据领域创业团队，我们或许能从中发现新一代的‘马云’。”
随着大数据逐渐由概念转化为生产力，无论是企业、资本机构还是政府、行业协会或联盟，均开始积极布局大数据。之前，北京、上海、广东，甚至河北、贵州、陕西等地方政府已将大数据作为重要战略部署，并开始由松散走向组织化。河北成立秦皇岛开发区数据产业基地；贵州8月份刚刚成立大数据产业技术联盟，并正式出台文件，开放数据环境；而北京早在2012年便成立中关村大数据产业联盟。
作为经济发展重镇，上海近两年也积极推动大数据的发展。2011年，上海成立了智慧岛数据产业园；上海科委副主任干频表示，去年上海市科委正式发布了《上海推进大数据研究与发展三年行动计划（2013-2015年）》，重点推进6大行业大数据公共平台和6类大数据行业应用的发展。
孔华威表示，大数据将成为上海科技创新的重要抓手。而成立于去年的上海大数据产业技术创新战略联盟则将实施具体的推动工作，下一步将着重整合资本与产业资源，连接资本与创业公司。他认为，外界都在关注BAT，但随着产业的发展，一些创业公司也逐步崛起，应该受到更多关注。
一家名为星图数据的创业公司不久前获得数百万美元的A轮投资；著名风险投资公司IDG则以4000万元人民币投资了大数据信用评估公司Wecash闪银。毋庸置疑，大数据产业正在受到资本越来越多的关注。
从产业链角度来看，大数据主要分为三个层级：大数据的获取、大数据传输和存储、大数据应用（包括分析挖掘）。在国内，大数据获取依然集中于BAT等大型互联网公司；而在大数据传输和存储方面，已经出现一些成功的创业公司，比如提供基础云计算服务的Ucloud，今年6月份已完成B轮5000万美元的融资；更多的大数据创业公司则集中于大数据应用方面，包括刚刚获得投资的星图数据，以及一些软件公司。
但整体而言，目前基于大数据的创业公司依然处于分散、规模小的状态。孔华威表示，上海大数据联盟将发布《2014年中国大数据产业年鉴》，构建中国大数据产业图谱。
大数据企业成功路径在哪里？众人科技创始人谈剑峰表示，围绕大数据，在硬件等基础设施方面，国外的技术已经遥遥领先，像甲骨文、IBM这样的公司非常成熟，因此，国内短时间内应该先从“软”的方面入手。
目前，上海已出现一些专注大数据的公司，比如提供智慧安全及智慧交通专业解决方案博康智能、专注电商管理软件的商派、解决移动金融安全的来谊电子等。孔华威表示，大数据创新创业企业要关注快和准，因为大数据核心在于海量数据快速和精准的计算。赛富投资基金合伙人金凤春告诉记者，从产业和具体应用来看，围绕社区服务的移动电商、电子游戏的渠道拓展等领域，有可能孕育引导潮流的大数据企业。七牛云存储CEO许式伟则认为，出于对用户行为数据的精准分析，大数据时代的竞争会从“生产更多的商品”，转到“生产让客户满意的商品，甚至是定制化的商品”。未来大数据企业的商业模式之争，就是服务之争、智能化之争。
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『肆』 企业大数据创新不容忽视的五大重要趋势
企业大数据创新不容忽视的五大重要趋势
“大数据”已经不仅仅是一个时髦用语，利用大数据分析正在成为越来越现实的问题，甚至IBM都已经宣布投入10亿美金发展PowerLinux系统以支持其大数据战略。
从企业规模来看，利用大数据更有优势的是大型企业。根据研究机构Forrester Research对大量大型企业的调查数据显示，平均每家企业产生的数据总量约为非结构化数据50TB、半结构化数据2TB、结构化数据12TB。
但Forrester Research首席分析师Bryan Wang同时指出，大型企业大数据综合利用率仅为12%左右，“企业花了大量的金钱在存储上”——而不是分析。
目前使用大数据技术的企业占比约为20%，另有37%企业正在筹划大数据项目，希望通过大数据分析的威力获得更高的企业洞察。那么，大数据在大型企业重要项目应当如何应用呢？这里是大型企业大数据创新的五大方向。
1 ) 混合数据云。混合数据云是一个值得强调的话题，因为大型企业不可能放弃现有的结构化的数据基础设施。从Oracle，IBM和微软的系统的结构化数据正在支撑大多数大公司的运作。数据基础设施技术执行的目标是将这些现有的系统融入混合系统，同时吸收非结构化的数据和外部数据。
然而，传统的厂商要做到这一点可能不太容易。虽然现有的系统将保持，但那些传统厂商的技术可能局限在现有的项目，而企业新的投资更可能流向新的供应商和新的平台。
StubHub公司有25种结构化和非结构化数据源的数据网络。StubHub首席数据架构师Sastry Malladi表示，使用开源产品对于避免专有架构的锁定非常重要。“眼下最重要的创新，是如何创建一个混合的数据系统，”Malladi说。
2 ) 移动性推动大数据投资。移动平台和它们的位置、通信和便携性提出了一种客户平台客户定制的大数据创新。在线健康网站MapMy Fitness开始记录用户的运行路线，并已经扩展到各种各样的健身活动，以及个人健康监测。
MapMy Fitness副总裁Matt McLure已经看到公司增长到19万用户，并开发出一种混合私有云和公共云的基础设施，以支持用户的行为，如新增的夏季骑自行车的人和健身爱好者。“我们是在健康和关连健身生态系统的中心。”McLure说。额外的健康和健身监控相关的扩展要求，驱动该公司使用像 Facebook和谷歌等开发的数据技术。
3 ) 大数据可以围绕和增强现有的应用程序。StubHub开始只作为一个体育和娱乐项目的票券交易平台。但该公司目前正在采取一个更广泛的角度，一个项目周围的所有活动，包括社会评论，住宿，餐饮和交通服务。这些社交网络服务驱动捕获、分析大量的数据的混合模型，并驱动推荐引擎。传统的交易系统的设计根本就没有考虑这种类型的用户输入。
4 ) 物联网将让当前的大数据项目看起来像小东西(small stuff)。美国商业智能厂商SAS高级主管Paul Bachteal指出，当你开始考虑将所有的数据引入组织，将物联网从概念变成现实，构建采集，存储，分析和创建预测分析的系统，需要的技能是供不应求的，客户和供应商将不得不展开员工技能的培训工作。
Bachteal以铁路机车为例，表示一旦配备传感器并连接到一个数据分析系统，客户将能够更准确地预测部件的磨损，从而可以防止设备故障。
5 ) 大创新来到数据频谱的前端。沃尔玛正在考虑使用crowd sourcing(众包)来设置产品价格和选择产品说明配图。沃尔玛实验室高级工程总监Digvijay Lamba表示，在决策过程的前端使用技术如crowd sourcing，完成大数据的频谱。
现有的大数据系统擅长于分析巨大的数据池，但只有在数据进入该系统的时候。crowd sourcing代表了一种方式，把额外的数据添加到大数据流程的前端，利于提高分析结果。Lamba说：“我们需要扩展系统的前端。”
大数据已经不仅仅是一个流行的词汇，但创建大数据系统需要思考决策系统的新途径，这现在刚刚进入市场。
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『伍』 大数据技术的发展趋势有哪些
大数据来是信息技术与专自业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域，有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇，需要不断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业对于数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。
『陆』 大数据技术能够带动哪些产业的发展
金融行业：随着大数据技术的广泛普及和发展成熟，金融大数据应用已经成为行业热点趋势，在交易欺诈识别、精准营销、黑产防范、消费信贷、信贷风险评估、供应链金融、股市行情预测、股价预测、智能投顾、骗保识别、风险定价等涉及银行、证券、保险等多领域的具体业务中，得到广泛应用。对于大数据的应用分析能力，正在成为金融机构未来发展的核心竞争要素。
金融大数据发展应用趋势：
一是大数据应用水平正在成为金融企业竞争力的核心要素。金融的核心就是风控，风控以数据为导向。
二是金融行业数据整合、共享和开放成为趋势。数据越关联越有价值，越开放越有价值。随着各国政府和企业逐渐认识到数据共享带来的社会效益和商业价值，全球已经掀起一股数据开放的热潮。
『柒』 大数据技术有哪些
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。