❶ 大数据技术的应用有哪些
1、数据记录
有些数据记录以模拟或数据的形式存在，但都是本地存储的，不是公共数据资源，也不向互联网用户开放，如音乐、照片、视频、监控视频等音视频资料。互联网上不仅有海量的数据，而且正在以前所未有的数量被所有互联网用户共享。
2、移动互联网发展现状
移动互联网出现后，许多移动设备的传感器收集了大量用户点击行为的数据。IPHONE有三个传感器，三星有六个。它们每天生成大量的点击数据，这些数据由某些公司拥有，还有大量的用户行为数据。
3、电子地图
电子地图,如黄金、网络、谷歌地图,它产生大量数据流的数据,数据是不同于传统数据,传统的数据代表一个属性或一个度量值,但数据流图表示一个行为,一种习惯,流数据频率分析后将会产生巨大的商业价值。基于地图的数据流是一种过去不存在的新型数据。
4、社交网络的发展现状
进入社交网络时代后，网络行为主要是由用户参与创造的，大量的互联网用户创造了大量的社交行为数据，这是前所未有的。它揭示了人们的行为和生活习惯的特点。
5、电子商务
电子商务的兴起产生了大量的在线交易数据，包括支付数据、查询行为、物流运输、购买偏好、点击订单、评价行为等，这是信息流和资金流数据。
6、搜索引擎
传统门户网站转向搜索引擎后，用户的搜索行为和质疑行为收集了大量的数据。单位存储器价格的下降也使存储数据成为可能。
❷ 大数据专业和信息管理的区别
1.信息与计算科学
目的是培养具有良好的数学基础和计算机基础，掌握信息科学与计算机科学的基本理论和方法，具备系统分析、建模、数据挖掘、信息处理与应用软件开发能力。着重培养学生解决科学计算、软件开发和设计、信息处理与编码等实际问题的能力，培养能胜任信息处理、科学与工程计算部门工作的高级专门人才。
2.信息管理与信息系统
掌握管理信息系统的分析方法、设计方法和实现技术，具有信息收集、组织、分析研究、传播与综合利用的基本能力，具有综合运用所学知识分析和解决问题的基本能力。
3.数据科学与大数据技术
在政府机构、企业、公司等从事大数据管理、研究、应用开发等方面的工作。主要从事数据管理、系统开发和数据的提取、挖掘与分析等方面的工作。
丨数据科学与大数据技术专业更偏向技术，而信息管理专业则偏向管理。从知识结构上来看，大数据技术专业以计算机、数学、统计学为主要基础内容，辅助社会学、经济学、医学等学科的内容。
主要的课程有：C程序设计、数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、Java语言程序设计、Python语言程序设计，大数据算法、人工智能、应用统计（统计学）、大数据机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析与处理,大数据管理、大数据实践等课程。所以，数据科学与大数据技术的学习内容还是比较多的，侧重于计算机方面的知识，而且也有一定的难度。相比较而言信息管理专业的内容则要相对少一些，主要课程集中在管理信息系统、信息资源管理、经济学原理、运筹学、信息系统开发与管理、生产运作与管理、计算机网络等，主要集中在管理学领域，所学计算机科学与技术的内容更侧重于应用。
丨信息与计算科学开设的课程有：高等代数、数学分析、面向对象程序设计、概率论、数理统计、信息与编码、大数据技术实践、数据仓库与数据挖掘、python数据分析基础、cuda应用设计与开发、数学实验、数学模型等，是数学与应用数学与计算机科学与技术的结合，毕业后可做数据处理方面的工作，也可做程序的开发方面的工作，学习内容更偏向于数学。而大数据技术更多的要学习计算机科学与技术和软件工程的知识，工作时更侧重于数据的处理。
从就业的角度来说，大数据行业目前的人才缺口比较大，所以从就业趋势来说，大数据专业无疑具有较大的优势。信息管理与信息系统和信息与计算科学专业的毕业生也可做大数据处理方面的工作。
❸ 大数据的应用领域在不断拓宽
大数据的应用领域在不断拓宽
1、数据已经成为可交易的重要资产
数据的价值在于能够产生业务价值，而产生业务价值的多少取决于数据带来的视野的宽度和深度，以及对明智决策的支持度。从这个角度将，在资源不限的理想情况下，越多的数据来源，越能够带来宽度和广度，从而得到越好的决策支持度。数据，毫无疑问已经成为了一种企业资产， 并且会成为越来越重要的资产，未来甚至可能进入资产负债表。
2015 年 4 月 15 日， 我国贵阳大数据交易所正式运营， 其交易的数据是基于底层数据，通过数据的清洗、分析、建模 、可视化后的结果， 大数据交易所本着以电子交易为主要形式，通过建立大叔局的网上交易系统，搭建交易平台。预计到 2020 年，大叔局交易所将形成日均 100 亿的数据交易金额， 发展到 1 万家与大数据有关的会员单位。
2. 云计算是大数据产业发展的助推器
云计算产业进入高速发展期。 云计算包括三个层次的服务：基础架构即服务（ IaaS），平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。来自 Oxford Economics 和 SAP 关于云计算采用的研究《The Cloud Grow Up》中提出， 69%的企业预计在未来三年内将会中度或者重度投资在云计算上，这意味着它们的核心业务功能将迁移到云上。 59%的企业认为他们使用了基于云计算的应用程序和平台系统，更好地管理和分析了数据，这反映了企业范围内进行数据分析和大数据计算日益增加的重要性。 Gartner 预测 2015 年全球云计算服务市场总收入将突破 1800 亿美元。 2015 年 2 月 ， 国务院下发《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》提到：开展基于云计算的大数据应用示范，支持政府机构和企业创新大数据服务模式，政府部门要加大采购云计算服务的力度等一系列措施。云计算已经从概念走向实际应用， 已经进入高速发展期。
云计算降低了使用 IT 资源的门槛，为数据集中化创造了基础，极大的促进了大数据产业的发展。 云计算按需付费和资源共享的商业模式，大幅提高了 IT 基础设施的使用效率；IaaS 运营商不断降价，又极大满足中小企业对于技术基础设施的需求。未来企业将不用再购买服务器，直接购买终端，输送至数据中心，从而形成服务器集群产业链，满足了大数据存储和挖掘的需求。云计算中心基础设施的不断完善使得大型数据中心和 PaaS 类运行平台的趋于成熟，又为 SaaS 类应用业务市场的大规模启动创造了条件。 SaaS 应用的大规模使用降低了用户使用软件的成本，促进了企业信息化程度额提高，又进一步促进了数据集中化。
云端处理与移动互联网行业结合，将产生不计其数的交叉业务和个性化应用。而社交网络的广泛应用，又加速了信息的传播速度和范围，促进了数据的内生增长。物联网要求的海量存储和计算能力让廉价、高性能的云计算应用方案成为所有用户的自然选择。可以说，云计算的蓬勃发展，极大促进了移动互联网、社交网络和物联网的发展，使得更多数据被采集到云端，为大数据应用提供了数据基础；同时，云计算的高性能、低成本运算能力又为大数据分析提供了极佳的计算平台，极大的促进了大数据在各行业中的应用。 因此， 数据的爆炸式增长其背后的核心支撑是云计算产业的蓬勃发展。
3. 大数据的应用领域在不断拓宽
大数据实践包含多个维度， 按照行业划分，包括金融大数据、 医疗大数据、 交通大数据、运营商大数据、 互联网大数据、物流大数据等等， 每个行业根据其 IT 系统及互联网化的完善程度不同，其大数据发展的阶段各不相同。按照数据对象划分，包括互联网大数据、政府大数据、 企业大数据、 个人大数据， 目前，互联网大数据是已经开始得到有效利用的细分领域，而政府、企业和个人的大数据应用才刚刚开始， 是“互联网 +”背景下大数据应用的重要发展方向。
互联网大数据：互联网上的数据多样、积累迅速， 包括用户行为数据、用户消费数据、用户 社交数据、 用户地理位臵数据等， 互联网企业是大数据领域的先驱， 各家互联网企业依托自身的数据优势，早已开始利用大数据技术尝试用户 行为分析、精准营销、产品优化、 信用记录分析等用途。
阿里巴巴是互联网企业中大数据应用的典范。 阿里巴巴旗下的淘宝最早于 2005 年开发“淘数据”，并在半年后成立专门的大数据团队，相继开发了自用的“无量神针”、“类目360”， 以及针对卖家的“数据魔方”、“黄金策”、“淘宝指数”、“聚石塔”等数据产品，为卖家提供增值服务， 探索盈利模式。 此后，阿里巴巴的大数据体系日益成熟， 确立了平台 、金融和数据的三大业务核心，三者相辅相成，目前的阿里巴巴金融帝国就是建立在其电商平台 +大数据之上的隐性巨人。 例如， 阿里依托电商数据积累推出阿里小贷和蚂蚁信用，本质在于通过大数据技术构建征信体系 ， 为整个阿里体系金融业务的进一步拓展打下了充分的基础。
政府大数据：政府是数据资源最丰富的部门之一，大量的优质数据资源集中在政府手中，各个政府部门掌握着构成社会基础的原始数据，例如金融数据、交通数据、医疗数据、旅游数据、电力数据、住房数据、海关数据、违法犯罪数据、教育数据、环保数据等等。目前，政府数据存在几方面的问题：第一，数据积累偏静态，没有做到动态更新，导致有些数据过于陈旧；第二，数据孤岛现象严重，没有做到数据开放和共享。倘若能将这些数据进行有效的管理和分析，其商业价值和社会价值都是不可估量的。
政府加大智慧城市建设，数据价值挖掘正当时。目前，政府已经意识到数据的重要性，2012 年开始，政府就不断加大在智慧城市建设，包括智慧交通、智慧环保、智慧教育、智慧社区、 智能电网等各个与城市相关的细分领域。 2014 年 3 月，国务院印发的《国家新型城镇化规划 (2014-2020 年)》，明确要求推进智慧城市建设，统筹城市发展的物质资源、信息资源和智力资源利用，推动物联网、云计算、大数据等新一代信息技术创新应用。 2015 年 4 月 ， 住建部公布第三批智慧城市试点城市，加上前两批，目前我国的智慧城市试点已经达到 297 个。 智慧城市建设将完善城市各个细分领域的信息化水平， 构建统一的数据平台，打破信息孤岛现象； 同时， 一些地方政府已经开始探索采用 PPP（Public-Private-Partnership） 的公私合营模式，逐渐开放部分数据， 让社会机构参与运营，挖掘数据价值。
以智慧交通为例， 通过信息化建设连接道路信息管理系统、交通信号系统、公共汽车系统、出租车系统、电子收费系统、 停车场系统等， 实现数据共享， 对于政府部门来说，通过实时挖掘为出行者和交通监管部门提供实时交通信息，有效缓解交通拥堵， 快速响应突发状况，为城市交通的良性运转提供科学的决策依据， 提高民生体验；对于参与企业来说， 可以在停车场、市民出行等领域提供增值服务，探索新商业模式。
企业大数据：在“互联网+” 时代，企业的互联网化将从传统的传播互联网化和销售互联网化， 走向供应链互联网化和经营逻辑互联网化， 运营模式已经开始发生巨大变化， 企业与供应商、 服务商、 渠道商、 客户 ， 乃至终端用户 都可以通过信息技术建立密切的联系 。 如果说过去互联网的价值主要体现在与渠道和营销的整合上，那么这一次变革将是互联网与传统行业在价值链各个关键环节的深度融合。
一方面，对于供应链环节来说， 大数据可以直接应用于产品设计、 原材料采购、 产品制造、库存、物流、配送等各个供应链环节， 清晰地把握原材料采购量、 订单完成率、库存量及产品配送等情况， 优化供应链流程， 降低不必要的损耗。 另一方面，对于生产环节来说， 企业生产设备可以通过传感器和信息系统等实现机器与机器之间的相互连接，进而获取数据， 利用大数据技术进行存储、分析和可视化，最终得到“智能信息” 供决策者使用，调解生产过程以提高效率。 未来， 当信息技术发展到一定阶段，企业生产过程甚至可以根据消费者需求进行个性化定制， 实现柔性生产。
体育大数据：例如体育数据分析师通过从 OPTA（ Opta Sports 是一家总部位于英国伦敦的体育数据提供商）提供的 2010 年世界杯以来 22904 场正式比赛的数据中，研究了梅西和其他 16574 名足球运动员与足球相关的所有数据准确发现了梅西两个性： 1、 与巴萨其他队友的数字相比，梅西有关防守行为的数字相当地少，其他方面也能体现“他不去争抢势均力敌的高球”等缺点； 2、 与在巴萨时梅西的表现指为 0.262 相比， 在阿根廷国家队里只有 0.199， 体现了 梅西在两支球队中所起作用的差异。
个人大数据：个人信息往往保存在第三方手里， 例如个人用户在互联网上留存、 在政府部门登记在案等各类信息，此类信息实际上也是互联网、政府和企业用于分析用户 行为的基础。此外，随着可穿戴设备等新事物的兴起，个人信息的采集方式越来越多样化，数据积累 也在不断完善， 例如，可以通过可穿戴设备或植入芯片等感知技术来采集身体数据、 健康数据、地理位臵信息、运动数据、 社会关系数据、饮食数据等。 未来， 可以想象的应用场景是，个人用户可以将个人数据授权给第三方机构以实现特定用途， 例如，高血压患者可以将个人血压数据、 身体机能数据、饮食数据等授权给健康管理机构使用，由他们监控和使用这些数据，进而为用户制定有效的健康维护方案。
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❹ 数据科学及大数据在计算机领域的应用现状
2 大数据的技术和实际应用现状分析
2.1 大数据的技术分析
大数据技术在应用过程中不断完善与发展,现在主要的大数据技术有大数据分析挖掘技?g与大数据技术中的数据隐私保护技术。大数据技术一般进行数据采集,数据存储都通过传感器的网络及智能感知层进行。在对数据进行实际处理过程中,通常采用数据清理和集成与交互技术,集成与交换能有效的进行数据的应用,对数据的分析能力起到一定的提高作用。数据挖掘技术是数据提炼的一种常用技术,通过对数据的有效挖掘能把一些无规律的数据变成有规律的数据,提高数据的实际应用效果。在数据实际处理的过程中,大量的数据处理需要一定方法,需要先进的手段进行有效的完成数据处理,以适应现代数据的发展需要,提高数据的应用效果,在数据处理应用数据挖掘技术,对数据处理,数据的性能提升起到重要作用,能高效的完成数据处理。数据隐私保护技术是大数据根据用户的需要进行设计的,尤其数据在网络传输的过程中,很多重要的数据都需要进行保护,提
高其数据的保护措施,能进一步加强其实际的应用效果,完善其实际的形成过程。数据之间存在一定联系,对数据采用科学有效的应用过程,促进数据科学有效的应用,提高数据的应用效果。
2.2 大数据技术的应用现状分析
大数据技术应用各个领域,为其它领域的发展提供了技术支持。大数据在商业发展的过程中起到重要作用,对产品的分析、查询等起到重要作用。对产品的技术分析,销售分析都利用大数据软件进行分析,提高了分析的效率,促使分析的结果更加科学、准确。大数据技术在实际的工作生产生活当中的应用中,在关键技术领域方面也是多方面的。其中的结构化数据的应用领域方面,这也是传统数据分析研究的对象。当前比较主流的结构化数据管理工具就是关系型数据库,在对数据分析的能力上表现的较为突出。还有是在文本领域中的应用,是比较常见的非结构化数据,再有几岁多媒体的数据以及网页数据和移动社交网络数据等等。尤其Internt技术的广泛应用,大数据在网络平台的驱动下,发展更加迅速,更能发挥大数据技术的功能,大数据技术是在应用过程中,不断完善,不断革新技术以适应现代社会发展需要,能为企业行业的发展提供技术支持。