《大数据应用与发展趋势调研》姓名：专业：班级：学号：一、大数据的概念对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。

“大数据”是需要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能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。

大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。

它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。

大数据的4V特点：Volume （大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

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数据和半结构化数据，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MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

大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。

二、大数据的应用(1) 商业智能今天计算和存储硬件变得非常便宜，配合大量的开源大数据工具，人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。

可以说，低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。

此外，处理性能的大幅提高（例如内存计算）使得实时互动分析更加容易实现，而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。

这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。

今天的大数据技术还处于战国时期，未来几年，随着企业间的兼并和新产品的不断推出，BI厂商们将能推出完善的，让CEO感到满意的“大数据套件”，但这并不意味着企业IT经理们的工作将受到威胁。

因为正如云计算在理想和现实间达成妥协一样，大数据也会经历类似的发展过程。

传统的BI工具将与大数据分析并存。

(2)公共服务大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。

如今，数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。

今天，城市正面临预算超支、基础设施难题以及从农村和郊区涌入的大量人口。

这些都是非常紧迫的问题，而城市，也正是大数据计划的绝佳实验室。

以纽约这样的大都市为例，政府公共数据公开化、以及市民生活的高度数字化（购物、交通、医疗等）等都是大数据分析的理想对象。

客观的市政数据，是消除争端，维系公民社会的最佳纽带。

当然，前提是让公民能够访问这些数据。

苹果的Siri和谷歌的Google Now都具备成为个人化助理的潜力。

当然，我们还需要更多的产品和技术让数据分析结果更容易被公众理解和接受（数据可视化）。

此外，IBM的Watson以及Wolfram Alpha这样的人工智能技术还能实现与用户的互动。

今天，智能手机（以及Twitter等社交网络）的普及让人类社会首次实现了公民的联网。

应用程序商店实时上已经打通了政府和公民之间的应用层面的通道（例如奥运期间伦敦警察厅发布的iphone通缉程序）。

伴随着各国政务的数字化进程，以及政务数据的透明化，公民将能准确了解政府的运作效率。

这是不可逆转的历史潮流，同时也是大数据最具潜力的应用领域之一。

(3)市场营销大数据的第三大应用领域是市场营销。

具体来说，是提升消费者与企业之间的关系。

今天，最大的数据系统是web分析、广告优化等。

今天的数字化营销与传统营销最大的区别就是个性化和精准定位。

如今，企业与客户之间的接触点也发生了翻天覆地的变化，从过去的电话和邮件地址，发展到网页、社交媒体账户、博客等等。

在这些五花八门的渠道里跟踪客户，将他们的每一次点击、收藏、“顶”、分享、加好友、转发等行为纳入企业的销售漏斗中并转化成收入是一个巨大的挑战。

也就是所谓的“360度客户视角”。

大数据已经与在线营销交织在一起，其应用可以分为两大类：首先，从线上到线下。

配备了NFC近场通讯技术的智能手机和基于位置的签到正在成为营销人员的最新利器。

他们将能跟踪商场人流，把在线零售的分析优化应用于线下。

其次，数据分析工具将更加容易使用，中小企业也许没有BI平台，但他们都有平板电脑和智能手机，移动版客户智能分析将会改变企业使用营销工具的方式。

三、大数据的发展趋势大数据及其应用的迅速发展，已经引起了社会各界的广泛关注，人们从各种不同的视角，对于这场大变革进行着思考和议论。

为了贯彻落实《国务院关于促进信息消费扩大内需的若干意见》的工作部署，考虑到发展大数据产业面临的实际需要和对促进信息消费、拉动内需的巨大作用，通过对大数据相关产业特点及其发展趋势和我国应如何加快大数据相关产业发展进行扶持与推进的研究，我们认为我国是数据大国，但还不是数据强国，大数据相关产业将有可能成为下一个创新、竞争和产业发展的前沿。

面对这场变革带来的机遇和挑战，建议国家有关部门加快组织相关专项以大力推动该领域产业的健康发展。

半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度，不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。

信息爆炸的学科如天文学和基因学，创造出来大数据这个概念，如今，这个概念几乎应用到了所有人类智力与发展的领域中。

21世纪是数据信息大发展的时代，移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据正在迅速膨胀并变大。

互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物联网（传感器、智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据，大数据时代已经到来。

当前全球和我国大数据都呈现了井喷式爆发性增长，大数据已经渗透到各个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素，大数据的演进与生产力的提高有着直接的关系。

其发展特点，一是数据量呈现指数级增长。

二是不同行业的大数据内容和开发应用特点各有不同，如证券、投资服务以及银行等金融服务领域拥有最高的平均数字化数据存储量，通信和媒体公司、公共事业公司以及政府等组织也有规模显著的数字化数据存储，这些行业更加具有通过大数据来创造价值的潜力。

三是可以预见到大数据高速增长的现有趋势将继续推动数据增长，例如在各部门和地区之间，企业正在加快收集数据的步伐，推动了传统的事务数据库的增长；医疗卫生等面向消费者的行业中，多媒体的广泛使用刺激了大数据的增长；社交媒体的广泛普及以及物联网中应用的不断创新都进一步推动了大数据不断增长……这些相互交叉的动力刺激了数据的增长，并将继续推动数据池的迅速扩张。

发展大数据及其相关服务业将成为新兴经济体特别是我国在战略性新兴产业领域发挥后发优势赶超发达国家的重要机遇。

只要条件具备，发展中经济体能够利用大数据发挥巨大的潜力。

例如，亚洲地区移动手机用户最多，终端设备最多，其中中国设备数量最多，个人位置数据在亚洲已经领先。

此外，在IT资产方面，尽管一些新兴市场组织落后于发达市场，但发展中经济体可以用最新技术跳跃式前进。

大数据的应用不仅仅是商务，通过用户行为分析实现精准管理、科学决策和人性化服务是大数据的典型应用，大数据在各行各业特别是公共服务领域具有广阔的应用前景，包括消费行业、金融服务、食品安全、医疗卫生、军事、交通环保、电子商务、气象等。

发展大数据产业机遇可贵潜力巨大。

从经济和产业发展维度看大数据及相关产业发展的潜力，我国独特的位势和经济社会高速稳定发展，给大数据及其应用带来了巨大的发展空间。

大数据在我国各领域和不同行业的应用潜力巨大、机遇重大。

大数据的核心技术进展和大数据应用有可能带来我国新兴战略性产业发展的新机遇。

现如今在各行各业中大数据都广泛应用着，但据数据调查互联网行业在广告监测方面大数据的应用同社交网络、B2C业务相比仍处于落后状态。

以搜索推广为例，在大数据时代，几乎所有的企业都或多或少的尝试过关键词营销的投放。

然而，由于对大数据概念理解的偏差，且缺少技术与网络营销专项技术，几乎所有企业在开展搜索引擎营销时也普遍遇到了一些瓶颈。

由于搜索引擎营销日常管理较为繁琐，中小企业主经常会遇到关键词创意不足、定位不准，搜索排名管理难控制等问题，在关键词投放后没人点击，要么是找不准受众人群，几乎起不到推广效果。

于此同时，一些林林总总的SEM平台，又让那些急于做精准推广的商家无从下手。

“大数据“这一概念刚刚提出，便意味着主动变革已经开始。

从PC到手机，再到现在智能电视，网络媒体的信息分布已经从“碎片化状态”升级为“渣化状态”，传统的关键词营销投放策略正在逐渐失去其指导意义，人工往往会存在主观性、片面性、易遗漏、效率低等问题，为此就需要开展关键字自动拓词系统。

使系统会根据客户提出的主要关键词进行自动拓词处理，并根据SEM系统提供的事实监测报告选取最优关键词进行精准推广。

在大数据时代要真正做到高效、智能、无死角、无延迟的自动化网络营销。

大数据时代我国搜索引擎营销目前处于快速发展的阶段，企业在实际操作中难免会出现各种各样的实际问题，就仍需我们针对具体问题结合大数据理念进行分析、解决、不断创新。

参考文献[1] 涂子沛等.大数据：正在到来的数据革命，以及它如何改变政府、商业与我们的生活[M].广西:广西师范大学出版社,2014:1-43.[2] 赵刚等.大数据:技术与应用实践指南[M].北京:电子工业出版社,2013:140-210.[3] 维克托•迈尔-舍恩伯格 (Viktor Mayer-Schönberger), 肯尼思•库克耶 (Kenneth Cukier)等.大数据时代:生活、工作与思维的大变革[M].浙江:浙江人民出版社,2013:1-130.。