第一篇：数据整理工作报告大全
数据整理工作报告 数据整理内容
1.1 数据库新建
数据库新建主要完成业务数据新建整理：包括业务属性入库，业务逻辑关联处理，地块坐标入库、坐标上图等处理工作，提供数据库建库标准和数据库成果检查规范文档，并建立和完善数据汇交、数据更新的机制。
1.1.1 建设用地项目数据库
2008年～2016年城区范围内所有的建设用地报项目（分批次、单独选址）。
1.1.2 出让供地项目数据库
2008年～2016年城区范围内所有的出让供地项目（单位、个人）。
1.1.3 划拨供地项目数据库
2008年～2016年城区范围内所有的单位划拨供地项目（单位、个人）。
1.2 数据库整合
完成对遥感影像数据库、行政区划数据库、土地利用现状数据库、城镇地籍数据库、土地利用总体规划数据库、基本农田数据库等数据库的整合。数据整理过程
国土资源局数据中心（一张图）建设项目从2016年1月，至2016年6月，完成项目的所有建设内容，包括核心数据库建设及整合和应用系统（核心数据库管理系统和数据应用服务系统）的开发、部署及培训。共投入人员12人，其中高级工程师3人，工程师5人，技术人员4人；共投入仪器设备12台（PC电脑、笔记本电脑等）；共历时6个月。
2.1 数据库新建
2.1.1 项目工期
本项目从2016年3月启动，开始资料收集，至2016年7月完成建库，共历时5个月
2.1.2 投入人员
本项目投入专业技术人员4人，其中高级工程师1人，工程师1人，技术人员2人。
2.2 数据库整合
2.2.1 项目工期
本项目从2016年1月启动，开始数据库文件收集，至2016年4月完成数据库整合，共历时1个月。
2.2.2 投入人员
本项目共计投入专业技术人员1人。数据整理成果
此次数据整理是在2015年核心数据库建库项目基础上对业务数据库再次进行对比、新增。对省厅新产生已验收的专题类数据进行整合。主要是对前面整理过的2010～2016的建设用地项目报批征地数据，出让供地数据，划拨供地数据进行比对，调整。对2015～2016年6月的建设用地报批征地项目数据，出让供地数据，划拨供地数据进行新增，截止到2016年8月底已完成所有建库工作内容，具体成果如下。3.1 数据库新建成果
新建公安城区建设用地报批项目数据库一个（2010～2016.6.30分批次、单独选址项目）：（1）荆州市本级项目总量***条，有效数据***条，不完善数据但通过查询档案已完善***条，监测中心抽查***条，正确率达到90%，具体数据细节参考文档“”或者综合监管系统（2）荆州区项目总量***条，有效数据***条，不完善数据但通过查询档案已完善***条，监测中心抽查***条，正确率 达到90%，具体数据细节参考文档“”或者综合监管系统（3）荆州区项目总量***条，有效数据***条，不完善数据但通过查询档案已完善***条，监测中心抽查***条，正确率 达到90%，具体数据细节参考文档“”或者综合监管系统
新建荆州城区出让供地项目数据库一个（2010～2016.6.30单位、个人）：
（1）荆州市本级项目总量***条，有效数据***条，不完善数据但通过查询档案已完善***条，监测中心抽查***条，正确率达到90%，具体数据细节参考文档“”或者综合监管系统（2）荆州区项目总量***条，有效数据***条，不完善数据但通过查询档案已完善***条，监测中心抽查***条，正确率 达到90%，具体数据细节参考文档“”或者综合监管系统（3）荆州区项目总量***条，有效数据***条，不完善数据但通过查询档案已完善***条，监测中心抽查***条，正确率 达到90%，具体数据细节参考文档“”或者综合监管系统
新建荆州城区划拨供地项目数据库一个（2010～2016.6.30单位）：
（1）荆州市本级项目总量***条，有效数据***条，不完善数据但通过查询档案已完善***条，监测中心抽查***条，正确率达到90%，具体数据细节参考文档“”或者综合监管系统（2）荆州区项目总量***条，有效数据***条，不完善数据但通过查询档案已完善***条，监测中心抽查***条，正确率 达到90%，具体数据细节参考文档“”或者综合监管系统（3）荆州区项目总量***条，有效数据***条，不完善数据但通过查询档案已完善***条，监测中心抽查***条，正确率 达到90%，具体数据细节参考文档“”或者综合监管系统
3.2 数据库整合成果
新整合了2015土地利用现状数据 新整合了2015土地利用规划数据 新整合了2015城镇地籍数据 新整合了2015农业地分等级数据 新整合了2016不动产数据 新整合了2015遥感影像数据 新整合了2015基本农田数据
第二篇：大数据工作报告
大数据分析政府工作报告： 那注定牵动生活的十大新词 有权不可任性
【出处】
在今年的政府工作报告中，国家总理李克强在谈及简政放权时强调：“大道至简，有权不可任性。”
大数据分析： 2014年，政府交出了一张漂亮的简政放权成绩单：10多次国务院常务会议进行专题研究，2次电话会议全国动员，246项行政审批事项被取消和下放、149项职业认证被取消。获得感
【出处】
两会前夕，习近平再次强调，要把改革方案的含金量充分展示出来，让人民群众有更多获得感。政府工作报告提出基本实现高速公路电子不停车收费联网、综合治理农药兽药残留问题、大幅提升宽带网络速率等细节，力图让群众获得实实在在的获得感。
健康中国
【出处】
“健康是群众的基本需求，我们要不断提高医疗卫生水平，打造健康中国。”李克强总理在作政府工作报告时，这句承诺得到了热烈的掌声。
大数据分析：
“健康中国”最核心的是加快健全基本医疗卫生制度，让民众看得上病、看得起病、看得好病。《报告》提出要全面推开县级公立医院综合改革，在100个地级以上城市进行公立医院改革试点，破除以药补医，降低虚高药价，合理调整医疗服务价格，通过医保支付等方式减轻群众负担。
互联网+ 【出处】
李克强总理提出“互联网+”行动计划，可以预见这将成为新兴产业和新兴业态的竞争高地。大数据分析：
互联网+新媒体=网络媒体
互联网+娱乐=网络游戏
互联网+零售=电子商务
互联网+金融=互联网金融
书香社会
【出处】
书香社会今年第一次出现在《政府工作报告》中，李克强指出，要提供更多优秀文艺作品，倡导全民阅读，建设书香社会。
大数据分析：
一个民族的文化自信离不开崇尚阅读、尊重文化的氛围，让阅读成为一座城市高贵的坚持。3月2日，国家新闻出版广电总局发布通知，将加快全民阅读立法进程，其中，“深圳读书月”作为“书香中国”的活动品牌，截至2014年已坚守了15年，15年参与总人次达1.06亿。
创客
今年“创客”一词第一次被写入《政府工作报告》。《报告》指出，互联网金融异军突起,电子商务、物流快递等新业态快速成长。李克强鼓励众多“创客”脱颖而出，文化创意产业蓬勃发展。
大数据分析： “创客”一词来源于英文单词maker”，指把各种创意转变为现实的人。创客与众创、众包、众筹紧密结合，正在发挥经济新引擎的作用。
李克强总理今年1月初参观了深圳的柴火创客空间。《报告》中提到，2015年高校毕业生将达749万人，为历史最高。因此今年《报告》特别鼓励大学生大众创业、万众创新，有创新式解决就业问题的考量。中国已形成以北京、上海、深圳为三大中心的创客生态圈。深港通
【出处】 2015年政府工作报告首次提到深港通，并表示2015年将适时启动深港通的试点工作。大数据分析：
有评论认为，深港通核心不在于“通”，而在于“融”，不仅是深圳、香港两地股市的互联互通，更是金融、会计、法律等众多高端产业全面融合。“通”是领导一句话，“融”得市场十年功。南上资金依然会显得火热，北下资金则要看政策的安排。
领跑者
追赶者
准备者
沈阳、株洲、伊犁、江阳
智慧城市6大关键词
城镇化、工业化、信息化、低碳、绿色、可持续。
北京、上海、广州、深圳、天津、武汉、宁波、南京、佛山、扬州、浦东新区
重庆、无锡、大连、福州、杭州、青岛、昆明、成都、嘉定、莆田、江门、东莞 智慧城市
【出处】
李克强在政府工作报告中提出，发展智慧城市，保护和传承历史、地域文化。
大数据分析：
物联网、电子支付、云计算、4g网络??2015年“两会”上，构建智慧城市成为代表委员关注的热点。
事实上，“智慧城市”已成为全国新型城镇化的一种战略选择。据《中国智慧城市发展水平评估报告》，当前国内“智慧城市”发展水平可大致分为3种类型。
为官不为
【出处】
政府工作报告指出：“目前少数政府机关工作人员乱作为，一些腐败问题触目惊心，有的为官不为，在其位不谋其政，该办的事不办。”这是政府工作报告中首次纳入治理庸官懒政内容。
大数据分析：
“为官不为”20年来首次写入政府工作报告，与反腐高压下少数官员群体“懒政”有关系。《报告》提出，要完善政绩考核评价机制，分3类对待：对实绩突出的，要大力褒奖；对工作不力的，要约谈诫勉；对为官不为、懒政怠政的，要公开曝光、坚决追究责任。7% 政府工作报告中表示，2015年gdp增长目标在7%左右，居民消费价格涨幅3%左右，城镇新增就业1000万人以上。gdp“7%左右”不再是硬指标。
大数据分析：
过去十年《政府工作报告》中gdp增长目标从8%缓慢降至2015年的7%，体现了自2013年以来中央强调的不简单以gdp论英雄。据报道，全国已有29个省主动降低了gdp的增长目标，上海甚至取消了gdp的增长目标。
回望 2014年政府工作报告 已改变生活的“新词”
● 互联网金融
“互联网金融”或许是最快被写入政府工作报告的经济新词汇之一。虽然在2014年的政府工作报告中只有一句“促进互联网金融健康发展”，但其火爆态势“一发而不可收拾”。最盛行领域：
1、打车服务；
2、网上购物；
3、网上银行；
4、互联网理财。
优点：起步门槛低；手续简单，无时间地域限制；收益高。
风险：法律法规不健全；能否达到承诺的收益；监管和立法。
● 舌尖上的安全 2014年“两会”政府工作报告提出了“一个严守、三个最严”，坚决治理餐桌上的污染，切实保障“舌尖上的安全”。
亿赞普（izp）大数据显示，2013年人们对食品安全的平均关注指数是40，2014年这一数据降为34，远低于2014年人们对汽车（98）、住房（85）、教育（80）、养老（73）和空气污染（61）问题的关注度。2014年，排在食品安全搜索首位的始终是“食品安全法”。过去人们关心的是地沟油、三聚氰胺、地沟油等重大食品安全事件本身，现在则把目标从治标转向治本——监管和立法。● 企业黑名单
哪些企业会上黑名单？2014年“两会”政府工作报告中给出了答案：违背市场竞争规则，侵害消费者权益的企业。
最常出诚信问题黑名单的行业：
1、食品行业；
2、餐饮行业；
3、药品行业。
调查显示，近70%的人不了解什么是黑名单制度。大家最关心的问题包括：企业黑名单制度怎么建立？企业上黑名单的标准是什么？上了黑名单的企业要承担什么后果？篇二：教你用大数据做年终总结
教你用大数据做年终总结，提升逼格 一份好的年终总结可以回忆过往，继往开来，痛改前非;可以减轻没有完成前年设立之目标的内疚感;更可以成为给予自己新的一年可以重新做人的假象。可谓是居家旅行、自我麻痹必备之良品。
在“互联网思维”“大数据”满天飞的今天，如果你还用文字写年终总结，请问，你怎么装逼呢?!怎么获得朋友圈如潮水一般的赞呢?!如果你想时尚时尚最时尚，体验cutting edge技术的低调与华丽，请务必get此技能。经过本人潜心研究，get此技能无门槛，只要你有一颗想装逼的心，只要四步!不是一两千!不要998!真的只要四步!八星八箭装逼技能抱回家!第一步：选取分析样本
首先你需要选择在过去一年中，对你持续进行的某一行为，进行量化处理。比如，读过多少本书，背诵了多少首诗，看过多少场电影，跑过多少公里，积累了多少单词等等。数据统计得越细致，分析效果逼格越高，也就是能具体到星期，就不要月。
第二步：进行数据分析与呈现
“工欲善其事，必先利其器。” 数据分析工具直接决定了最后逼格的高低。入门阶段可以使用excel，如果你有mac，那请使用numbers，你问我有什么区别?风中飘来两个字，逼格!虽然excel功能十分强大，但是我们care么?of course not!(耸!肩!)当然，如果你想将自己定义为技术牛的话，请使用spss，stata，sas。虽然是用牛刀杀鸡，但是我们要的是什么?follow me!bigger(逼!格!)!什么?你会clementine和r语言?恭喜您已自带逼格，出门左转，慢走不送。
在分析方法上，请将你掌握的统计学知识充分利用：集中趋势、离散趋势都往上招呼，回归分析、泊松分布也不要客气。
这些都是什么?不会肿么办?是不是装逼与我无缘?没关系!请使用柱状图，彩色的!用冲击力夺人眼球!喏，就是这样咯。
第三步：图表分析
数据分析好了要得出结论才算总结吧? 首先选择一种语言。小语种优先，法语、德语、日语、韩语、意大利语都可以，无论内容是什么，先从气势上压倒对方。若是都不会，没关系，那就选择英语吧，受众面广一些，别忘了在最后添加一个c’est la vie，轻松渲染悲壮而乐观的气氛。
如果英语编着也吃力，那请记住less is more的原则，用“。”塑造一个低调的逼格王。什么?你掌握英法德日韩土耳其希伯来7门外语并且有选择恐惧症?不好意思，我也想体验你的痛苦。
好了，准备就绪。最后就请优雅的打开朋友圈，点击发送。等待赞的到来。温馨小贴士： 如果你害怕今年的逼格太高，明年难以超越自身，以继续维持闪耀的公众形象。那么请从数据收集做起，今年坚持每天做一件小事并记录下来。走运动路线的请使用可穿戴设备，最差也下载个跑步app好吗?明年这个时候，你就可以有大把的数据，进行更为深(zhuang)入(bi)的分析了。
每天一小步，一年一大步。哪怕每天多吃一口饭，明天这个时候站在门边，也是literally“一头风口上的猪”了。篇三：大数据行业分析报告
大数据行业分析报告
（2014）
江苏振邦智慧城市信息系统有限公司 2014年4月25日
目录
一、大数据概述...............................................................1
1、大数据简介............................................................1
2、大数据特征............................................................1
3、大数据的技术..........................................................2
4、大数据的应用..........................................................2
5、大数据处理方法........................................................3
二、大数据发展现状与趋势分析.................................................4
1、国外现状..............................................................4
2、国内现状..............................................................6
3、发展趋势分析..........................................................8
三、重点应用领域及行业企业分析..............................................10
1、重点应用领域.........................................................11
2、重点企业.............................................................17
3、国内运营商分析.......................................................24
1、数据量的成倍增长挑战数据存储能力.....................................25
2、数据类型的多样性挑战数据挖掘能力.....................................25
3、对大数据的处理速度挑战数据处理的时效性...............................26
4、数据跨越组织边界传播挑战信息安全.....................................26
5、大数据时代的到来挑战人才资源.........................................26
五、大数据方面的相关政策和法规..............................................27
1、数据生产的相关政策和法规.............................................27
2、数据共享的相关政策与法规.............................................27
3、隐私保护的相关政策和法规.............................................28
一、大数据概述
1、大数据简介
随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长。大量新数据源的出现导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。这些数据已经远远超越了目前人力所能处理的范畴，如何管理和使用这些数据，逐渐成为一个新的领域，于是大数据的概念应运而生。
2、大数据特征
大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到收集、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策目的的咨询。大数据不单单是指数量的量大，而且包括了以下的四个方面：
首先，数据的体量（volumes）大，大数据的起始计量单位至少是p（1000个t）、e（100万个t）或z（10亿个t），和我们所熟知的g相比，体量不可谓不大。其次，是数据类别（variety）大，数据来自多种数据源，数据种类和格
式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。再次，是数据处理速度（velocity）快，在数据体量庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后，是指数据的真实性（veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴起，传统数据源的局限被打破，信息的真实性和安全性显得极其重要。
3、大数据的技术
大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。主要可分为：数据采集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测和结果呈现等8种技术。同时，由这几种技术形成了批处理、流处理和交互分析三种计算模式。
4、大数据的应用
大数据的应用范围非常广。有机构预测，“大数据”的发展，将使零售业净利润增长60%以上，制造业的产品开发、组装成本将下降50%以上。
在制造行业，企业通过对网上数据分析了解客户需求和掌握市场动向，并对大数据进行分析后，就可以有效实现对采购和合理库存量的管理，大大减少因盲目进货而导致销售损失。
在商业上，国外一些超市利用对手机的定位和购物推车获得商场内顾客在各处停留时间，利用视频监视图像软件分析顾客购物行为，优化商场布局和货架排列。
在政府决策上，分析几十年来的天气数据，将各地降雨、气温、土壤状况和
历年农作物产量做成精密图表，就可以预测农产品生产趋势，政府的激励措施、作物存储量和农业服务也可以随之确定。
5、大数据处理方法 大数据的处理方法有很多，普遍适用的大数据处理流程，可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，最后是数据挖掘。
（1）、采集。大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（web、app或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库mysql和oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，redis和mongodb这样的nosql数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片是需要深入的思考和设计。（2）、导入/预处理。虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自twitter的storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。篇四：2014中国大数据发展分析报告 2014中国大数据发展分析报告 来源：36数据|发布时间：2014-11-20|381|0 未来随着越来越多的大数据分析平台和工具的开始广泛应用，大数据的价值将会被进一步释放并获得企业认可。大数据发展究竟如何？它能给我们带来什么？或许很多人还不清楚，今天我们就来讨论一下。
目前，在对大数据的价值的态度上，除了6.9%的企业认为数据没有价值以外，绝大多数企业都认为数据具有或可能具有很高的价值，可见大数据的价值已经在企业中获得了广泛的认可。未来随着越来越多的大数据分析平台和工具的开始广泛应用，大数据的价值将会被进一步释放并获得企业认可。大数据发展究竟如何？它能给我们带来什么？或许很多人还不清楚，今天我们就来讨论一下。
一、国内外大数据的发展状况及应用 1.大数据已深耕于经济领域且创造了巨大的经济价值
美国的大数据产业已经创造了巨大的价值，具体表现在： 1）大数据使美国医疗服务质量得到提高
对于医疗服务的提供方和支付方来说，在减少医疗成本的同时不断提高医疗质量和效率仍然是一个难以实现的目标，而这也是改善民生的重大机遇。2010年，全美医疗支出占国内生产总值的17.9%，比2000年增长13.8%。而且，某些慢性疾病如糖尿病的患病率正在增加，正在消耗更多的医疗资源。
对这些疾病和其他相关健康服务的管理将深刻地影响国家的福祉。在这方面大数据可以发挥作用。为在广大人群中取得最有效的医疗效果，更多地使用电子健康记录（电子健康档案），并与新的分析工具相结合，将提供挖掘信息的机会。研究人员可以利用信息寻找有效的统计趋势，并依据真实的医疗服务质量开展医疗评估。2）大数据使美国的交通更加便利
通过完善信息和自动驾驶功能，大数据有可能在许多方面彻底改变交通的面貌。开车的人多，交通堵塞就多，其后果是浪费能源，造成全球气候变暖，耗费时间和金钱。手持设备、车辆和道路上的分布式传感器则可以提供实时交通信息。这些信息，再加上更好的自动驾驶功能，可以使驾驶更安全，交通堵塞更少。智能汽车日益互联的新型交通生态系统有可能彻底改变道路使用方式。3）大数据使美国的教育质量得到提升 大数据可以对美国教育及其在全球经济中的竞争力产生深远影响。例如，通过深入地跟踪和分析学生的在线学习活动——精细至每个鼠标点击动作，研究人员能够确定学生的学习方式和提高学习的方法。这种分析可以针对成千上万的学生进行，而不是孤立的小型研究。课程和教学方法，无论是在线的，还是传统的，都可以根据大规模分析所收集到的信息进行修订。
4）大数据提高了美国的征税效率
由于迅速发现异常的能力日益增加，政府税务部门可以缩小“税收缺口”，即纳税人应付税款与其自愿缴税额之间的差额，并且对于那些试图进行不当纳税申报的人，会深刻地改变他们的行为方式。大多数税务机构实行“自愿缴税与追讨欠税并举”的模式。在这种模式下，它们接受纳税人的纳税申报单并办理退税，并对一部分纳税申报单进行抽查，以找出有意或无意欠税的情况。大数据则能够提高欺诈检测的水平，在纳税申报之初就揭露违规情况，减少问题退税的发放。资料表明，在医疗领域每年产生3000亿美元的潜在价值；在公共管理部门，每年产生2500亿美元的潜在价值；在个人位置数据领域，每年产生1000亿美元的市场；在零售业能够增加60%的营业额；在制造业部门，能够降低50%的产品开发及装配成本。5）大数据在欧洲公共管理部门得到深入应用
大数据在oecd组织中的欧洲国家公共管理部门创造了1500到3000亿欧元或更高的潜在经济价值，这些经济价值主要通过政府公共管理机构开支的减少、转移支付的下降及税收的增加来实现。三是全球大数据人才需求将上升并且出现供需缺口。gartner咨询公司预测，到2015年，大数据人才需求达到440万人，人才需求缺口将达到三分之一。2.欧美等发达国家把数据资产上升到国家信息战略高度 1）美国已经布局大数据产业
美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国政府认为大数据是“未来的新石油与矿产”，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。
以美国科学与技术政策办公室（ostp）为首，国土安全部、美国国家科学基金会、国防部、美国国家安全局、能源部等已经开始了与民间企业或大学开展多项大数据相关的各种研究开发。美国政府为之拨出超过2亿美元的研究开发预算。奥巴马指出，通过提高从大型复杂的数字数据集中提取知识和观点的能力，承诺帮助加快在科学与工程中的步伐，改变教学研究，加强国家安全。据悉，美国国防部已经在积极部署大数据行动，利用海量数据挖掘高价值情报，提高快速响应能力，实现决策自动化。而美国中央情报局通过利用大数据技术，将分析搜集的数据时间由63天缩减到27分钟。2012年5月美国数字政府战略发布，更是提出要通过协调化的方式，所有部门共同提高收集、储存、保留、管理、分析和共享海量数据所需核心技术的先进性，并形成合力；扩大大数据技术开发和应用所需人才的供给。以信息和客户为中心，改变联邦政府工作方式，为美国民众提供更优公共服务。2）欧盟及日韩将会紧随其后
继美国率先开启大数据国家战略先河之后，欧盟、日本及韩国等国家也将跟进，预计不久相应的战略举措也将出台。数据规模及运用数据的能力将成为综合国力的重要组成部分，对数据的占有和控制也将成为国家间争夺的焦点。法国政府为促进大数据领域的发展，将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标，开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示，将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术，法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作，投入3亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。
法国生产振兴部部长arnaudmontebourg、数字经济部副部长fleurpellerin和投资委员louisgallois在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150万欧元用于支持7个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知，法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业，同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题，日本总务省于2012年7月新发布“活跃ict日本”新综合战略，今后日本的ict战略方向备受关注。其中最为关注的是其大数据政策（从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力），日本正在针对大数据推广的现状、发展动向、面临问题等进行探讨，以期对解决社会公共问题作出贡献。2013年6月，安倍内阁正式公布了新it战略——“创建最尖端it国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013～2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新it国家战略，提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。3.我国大数据的国家战略
争夺新一轮技术革命制高点的战役已经打响，中国政府在美国提出《大数据研究和发展计划》的2012年也批复了“十二五国家政务信息化建设工程规划”，总投资额估计在几百亿，专门有人口、法人、空间、宏观经济和文化等五大资源库的五大建设工程。我国的开放、共享和智能的大数据的时代已经来临！2012年8月份国务院制定了促进信息消费扩大内需的文件，推动商业企业加快信息基础设施演进升级，增强信息产品供给能力，形成行业联盟，制定行业标准，构建大数据产业链，促进创新链与产业链有效嫁接。
同时，构建大数据研究平台，整合创新资源，实施“专项计划”，突破关键技术。大力推进国家发改委和中科院基础研究大数据服务平台应用示范项目，广东率先启动大数据战略推动政府转型，北京正积极探索政府公布大数据供社会开发，上海也启动大数据研发三年行动计划。
当前，在政府部门数据对外开放，由企业系统分析大数据进行投资经营方面，上海无疑是先行一步。2014年5月15日，上海市自今年起推动各级政府部门将数据对外开放，并鼓励社会对其进行加工和运用。
根据上海市经信委印发的《2014上海市政府数据资源向社会开放工作计划》，目前已确定190项数据内容作为2014年重点开放领域，涵盖28个市级部门，涉及公共安全、公共服务、交通服务、教育科技、产业发展、金融服务、能源环境、健康卫生、文化娱乐等11个领域。
其中市场监管类数据和交通数据资源的开放将成为重点，这些与市民息息相关的信息查询届时将完全开放。这意味着企业运用大数据在上海“掘金”的时代来临，企业投资和上海民生相关的产业如交通运输、餐饮等，可以不再“盲人摸象”。
在立足国家战略和产业政策推动大数据收集和分析技术快速发展的同时，我们也应清醒地认识到避免数据垄断和保护数据安全的重要性，及早开展相关法律法规的探讨和研究。
伴随着大数据时代的来临，世界各国对数据的重视提到了前所未有的高度。套上大数据的光环后，原本那些存放在服务器上平淡无奇的陈年旧数一夜之间身价倍增。按照世界经济论坛报告的看法，“大数据为新财富，价值堪比石油”。正如大数据之父维克托所预测，“虽然数据还没有被列入企业的资产负债表，但这只是一个时间问题。” 今天的国家将大数据视为国家战略，并且在实施上，也已经进入到企业战略层面，这种认识已经远远超出当年的信息化战略。我们上面介绍了许多国外的动态，末了自然也要落脚到本国，思考本国可能采取的发展道路。但是，尚未见到网络安全战略和信息化发展战略全文（据说两会期间公布，也就是这几天），我们也不妨先总结国外的情形，以便进行比较。2014年2月27日中央网络安全和信息化领导小组宣告成立，组长习近平指出，没有网络安全就没有国家安全，没有信息化就没有现代化。建设网络强国，要有自己的技术，有过硬的技术；要有丰富全面的信息服务，繁荣发展的网络文化；要有良好的信息基础设施，形成实力雄厚的信息经济；要有高素质的网络安全和信息化人才队伍；要积极开展双边、多边的互联网国际交流合作。从话的另一方面也说明目前我们没有自己的过硬技术，网络文化还有点问题，基础设施还是太差，人才队伍素质跟不上需求，也没有可靠的盟友，信息经济实力太弱。毫无疑问，中国的底子太薄了。但是，大数据是信息化时代的“石油”。开发大数据资源的能力将影响未来国家的核心竞争力。我国不能幻想走在别人修好的道路，更不能等靠，只能依赖自身能力加速前行，这种能力就是将数据转化为信息和知识的速度与技术，而这种转化速度和技术，则决定了大数据技术能力的高低。
二、我国大数据的发展趋势及误区 1.我国大数据的发展趋势
在全球经济、技术一体化的今天，我国it行业已经开启了大数据的起航之旅，大数据已经在经济领域发挥重要作用。据计世咨讯预测，2012年，政府、互联网、电信、金融等领域市场规模占据近一半的市场份额。大数据在主要经济领域的发展趋势如下： 1）大数据在经济预警方面发挥重要作用
在2008年金融危机中，阿里平台的海量交易记录预测了经济指数的下滑。2008年初，阿里巴巴平台上整个买家询盘数急剧下滑，预示了经济危机的来临。数以万计的中小制造商及时获得阿里巴巴的预警，为预防危机做好了准备。篇五：2015-2020年中国大数据行业市场调查报告 2015-2020年中国大数据行业市场调
查与发展趋势研究报告
中国产业信息网
什么是行业研究报告
行业研究是通过深入研究某一行业发展动态、规模结构、竞争格局以及综合经济信息等，为企业自身发展或行业投资者等相关客户提供重要的参考依据。
企业通常通过自身的营销网络了解到所在行业的微观市场，但微观市场中的假象经常误导管理者对行业发展全局的判断和把握。一个全面竞争的时代，不但要了解自己现状，还要了解对手动向，更需要将整个行业系统的运行规律了然于胸。
行业研究报告的构成
一般来说，行业研究报告的核心内容包括以下五方面：
行业研究的目的及主要任务
行业研究是进行资源整合的前提和基础。
对企业而言，发展战略的制定通常由三部分构成：外部的行业研究、内部的企业资源评估以及基于两者之上的战略制定和设计。
行业与企业之间的关系是面和点的关系，行业的规模和发展趋势决定了企业的成长空间；企业的发展永远必须遵循行业的经营特征和规律。
行业研究的主要任务：
解释行业本身所处的发展阶段及其在国民经济中的地位 分析影响行业的各种因素以及判断对行业影响的力度
预测并引导行业的未来发展趋势
判断行业投资价值
揭示行业投资风险
为投资者提供依据 2015-2020年中国大数据行业市场调查与发展趋势研
究报告
【出版日期】2015年
【交付方式】email电子版/特快专递
【价 格】纸介版：7000元 电子版：7200元 纸介+电子：7500元
【报告编号】r327722 报告目录：
继物联网、云计算之后，大数据已经成为当前信息技术产业最受关注的概念之一。大数据是为了更经济地从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值，而设计的新一代架构和技术。人们普遍将该定义概括为四个“v”，即更大的容量（volume，从tb级跃升至pb级，甚至eb级）、更高的多样性（variety，包括结构化、半结构化和非结构化数据），以及更快的生成速度（velocity）。前面三个“v”的组合推动了第四个因素——价值（value）。云计算、物联网、智慧城市、移动互联，新技术与应用的不断涌现，加速了“大数据”时代的到来。大数据，已经超越数据本身，转向数据的资产化和服务化，转向挖掘与分析数据带来新商业价值，转向以技术维护国家安全利益，并为信息服务产业和传统商业模式带来了巨大的机遇与挑战。2013年，大数据应用带来了令人瞩目的成绩。作为新的重要资源，世界各国都在加快大数据的战略布局，制定战略规划。美国奥巴马政
府发起了《大数据研究和发展倡议》，斥资2亿美元用于大数据研究；英国政府预计在大数据和节能计算研究上投资1.89亿英镑；法国政府宣布投入1150万欧元，用于7个大数据市场研发项目；日本在新一轮it振兴计划中，将发展大数据作为国家战略层面提出，重点关注大数据应用技术，如社会化媒体、新医疗、交通拥堵治理等公共领域的应用。中国的“基础研究大数据服务平台应用示范项目”正在启动，有关部门正在积极研究相关发展目标、发展原则、关键技术等方面的顶层设计。
伴随互联网日益渗透人们的日常生活，基于社交平台和搜索引擎的用户行为数据开始被广泛应用于各个领域。因为能有效映射市场主体的情绪，互联网大数据也逐渐成为投资市场新的“基因”。我国积极支持大数据应用发展，在2015年3月5日举行的两会中，李克强总理在政府工作报告中提到，制定“互联网+”行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展，引导互联网企业拓展国际市场。目前我国大数据产业还处于发展初期，市场规模仍然比较小，而且主导厂商仍以外企居多。2016年我国大数据应用的整体市场规模将突破百亿元量级，未来将形成全球最大的大数据产业带。然而，相对于发展前景的乐观预测，我国发展大数据产业面临的现实挑战更值得认真分析和对待。
产业信息网发布的《2015-2020年中国大数据行业市场调查与发展趋势研究报告》共九章。
第三篇：2011年监测数据质量管理工作报告
2011年环境监测站
监测数据质量管理工作报告
环境监测数据是监测站的产品，数据的质量就是监测站的生命线，做好质量管理工作，保证监测数据的质量，是监测站自身存在和发展的基础和必要条件。为提高通城县监测站环境监测质量管理水平，规范环境监测质量管理工作，确保环境监测数据和信息的质量，使环境监测质量管理工作贯穿于环境监测的全过程。为了保证环境监测数据的质量，我站采取措施，从严要求，常抓不懈，保证监测数据的真实性和可靠性。
一是认真执行监测人员持证上岗制度，按照《湖北省环境监测人员持证上岗考核实施办法》做好监测技术人员的持证上岗理论考试和操作考核工作；建立监测人员持证情况动态档案，严把材料审核关，坚决杜绝不符合条件人员的考核申报。我站认真做好只有持证人员方能从事相应的监测工作，未取得合格证的人员在持证人员的指导下完成监测工作，保证了监测数据的质量。
二是加强对监测人员的监督管理，要求监测人员做到任何人员都不得受行政或其他有碍监测分析公正性的干预，任何人不得参与和被监测单位技术合作等有损公正性的活动，并且把公正性要求纳入年终考核，从而保证了所有技术人员都能严格按照操作规范进行监测工作。
二是建立了良好的质量保证体系。严格按照《实验室资质认定评审准则》的要求，在日常监测工作中，我站严把监测数据质量关，从采样点的布设、采样频率、样品的采集、运输、处理、污染物测定方法等均按规范标准，监测数据及各类报告，报表均实行三级审核，从而保证了每一个监测数据的准确性。
三是加强仪器设备的管理和量值溯源工作。对所有的分析仪器都制定了详细的检定计划，按计划把仪器设备送到技术监督部门进行检定，仪器必须检定合格且在检定周期内使用。按照年初制定的期间核查工作计划，认真做好仪器及标准物质的期间核查工作，对日常的仪器使用记录情况进行监督检查，保证了监测数据的量值溯源。
四是加强日常监测的质量管理，采取各种措施确保监测质量。加强监测全过程的质量控制，是提高监测质量、保证数据准确可靠的有效途径。大部分监测技术人员均经过上岗基本理论考试、操作技能考核及样品考核并持有上岗合格证。
五是用现场平行样、实验室平行样、加标回收样和标准控制样等质控样来保证监测数据的质量。在承担建设项目环境影响评价现状监测和建设项目竣工环保验收监测时，要严格按照国家有关环评监测的技术规范要求承担相应能力的环评监测工作，强化环评监测质量管理，保证数据准确可靠，提供合法有效的环评监测报告。
二〇一二年一月
第四篇：灵山岛小学数据质量核查自查工作报告
灵山岛小学数据质量核查自查工作报告
根据《关于开展
2014年教育事业统计数质量核查工作的通知》要求，积极配合此次教育事业统计核查工作，我校按照教育局精神，对学校的教育统计情况进行全面的检查，现将我校自查情况报告如下：
1．认真组织相关人员学习通知精神，使具体工作队员按章办事，有法可依。
2．加强统计人员的管理，指派专人专项负责学校各种数据统计填报工作，使数据内外一致，不走样，不参水分，增强统计人员的责任心与使命感。
3．为提高统计人员的工作效率，专门为统计人员配备计算机，实行报账、学籍、学校国有固定资产联网，为确保数据的准确性，我们对原始数据进行保存，减少和杜绝虚报、瞒报、漏报、错报等现象的发生。
4．建立档案室，制定学校学籍管理制度、固定资产使用制度，建立学生档案，建立教职工花名册，并适时更新，建立了统计台账，实行文本档案和电子台账同步管理。
5．加强数据管理与维护，我们要求统计人员要经常与上级相关部门进行沟通，及时上报各类数据的变动情况，发现问题及时订正修改，确保学校基表与上报的数据库相一致。
6、按时上报，规范存档。我校按上级要求，将学生数经学籍会审确定后，手工填写报表一式三份，校长审核签名，加盖学校公章后上报后再存档。学校存档报表要附上完整的统计台帐（学生花名册、教职工花名册、固定资产清册、仪器设备清册等）。
7、加强数据管理与维护。我们要求统计员要经常与教育组负责统计的工作人员进行沟通，及时上报各类数据的变动情况，发现问题及时订正修改，确保了学校基表与上报的数据库相一致。
以上是对我校教育数据统计情况所进行的检查情况，我们决心借助这次教育事业重要统计数据核查工作的时机，进一步完善我们的工作，从而使我校的教育统计工作做到规范科学。
第五篇：大数据（推荐）
《新技术讲座》论文2012-2013（1）
XXXX大学—
《微软新技术系列讲座》论文
大数据
一、背景及发展趋势
1.1.背景
大数据（BigData），或称巨量资料，指的是所涉及的资料规模巨大到无
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《新技术讲座》论文2012-2013（1）
法透过目前主流软件工具，在合理的时间内撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume（海量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数量的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。
早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。不过，大约从2009年开始，“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。此外，数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。
随着云时代的来临，大数据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MapReduce一样的框架来向数
十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
1.2.发展趋势
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
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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。
大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。
谷歌搜索、Facebook的帖子和微博消息使得人们的行为和情绪的细节化测量成为可能。挖掘用户的行为习惯和喜好，凌乱纷繁的数据背后找到更符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并对产品和服务进行针对性地调整和优化，这就是大数据的价值。大数据也日益显现出对各个行业的推进力。
大数据时代来临首先由数据丰富度决定的。社交网络兴起，大量的UGC(互联网术语，全称为User Generated Content，即用户生成内容的意思)内容、音频、文本信息、视频、图片等非结构化数据出现了。另外，物联网的数据量更大，加上移动互联网能更准确、更快地收集用户信息，比如位置、生活信息等数据。从数据量来说，目前已进入大数据时代，但现在的硬件明显已跟不上数据发展的脚步。
以往大数据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，而现在提及“大数据”，通常是指解决问题的一种方法，即通过收集、整理生活中方方面面的数据，并对其进行分析挖掘，进而从中获得有价值信息，最终衍化出一种新的商业模式。
虽然大数据目前在国内还处于初级阶段，但是商业价值已经显现出来。首先，手中握有数据的公司站在金矿上，基于数据交易即可产生很好的效益；其次，基于数据挖掘会有很多商业模式诞生，定位角度不同，或侧重数据分析。比如帮企业做内部数据挖掘，或侧重优化，帮企业更精准找到用户，降低营销成本，提高企业销售率，增加利润。
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未来，数据可能成为最大的交易商品。但数据量大并不能算是大数据，大数据的特征是数据量大、数据种类多、非标准化数据的价值最大化。因此，大数据的价值是通过数据共享、交叉复用后获取最大的数据价值。在他看来，未来大数据将会如基础设施一样，有数据提供方、管理者、监管者，数据的交叉复用将大数据变成一大产业。据统计，目前大数据所形成的市场规模在51亿美元左右，而到2017年，此数据预计会上涨到530亿美元。
二、实施应用
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。
“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”———哈佛大学 社会学教授加里·金
随着大数据应用的爆发性增长，它已经衍生出了自己独特的架构，而且也直接推动了存储、网络以及计算技术的发展。毕竟处理大数据这种特殊的需求是一个新的挑战。硬件的发展最终还是由软件需求推动的，我们很明显的看到大数据分析应用需求正在影响着数据存储基础设施的发展。从另一方面看，这一变化对存储厂商和其他IT基础设施厂商未尝不是一个机会。随着结构化数据和非结构化数据量的持续增长，以及分析数据来源的多样化，此前存储系统的设计已经无法满足大数据应用的需要。存储厂商已经意识到这一点，他们开始修改基于块和文件的存储系统的架构设计以适应这些新的要求。
针对大数据的世界领先品牌存储企业有：IBM、EMC、LSISandForce、INTEL、惠普、戴尔、甲骨文、日立、赛门铁克等 对于大数据的存储问题，以下问题不可忽视：
容量问题
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这里所说的“大容量”通常可达到PB级的数据规模，因此，海量数据存储系统也一定要有相应等级的扩展能力。与此同时，存储系统的扩展一定要简便，可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量，甚至不需要停机。在解决容量问题上，不得不提LSI公司的全新Nytro™智能化闪存解决方案，采用Nytro产品，客户可以将数据库事务处理性能提高30倍，并且超过每秒4.0GB1的持续吞吐能力，非常适用于大数据分析。延迟问题
“大数据”应用还存在实时性的问题。特别是涉及到与网上交易或者金融类相关的应用。有很多“大数据”应用环境需要较高的IOPS性能，比如HPC高性能计算。此外，服务器虚拟化的普及也导致了对高IOPS的需求，正如它改变了传统IT环境一样。为了迎接这些挑战，各种模式的固态存储设备应运而生，小到简单的在服务器内部做高速缓存，大到全固态介质可扩展存储系统通过高性能闪存存储，自动、智能地对热点数据进行读/写高速缓存的LSI Nytro系列产品等等都在蓬勃发展。
安全问题
某些特殊行业的应用，比如金融数据、医疗信息以及政府情报等都有自己的安全标准和保密性需求。虽然对于IT管理者来说这些并没有什么不同，而且都是必须遵从的，但是，大数据分析往往需要多类数据相互参考，而在过去并不会有这种数据混合访问的情况，大数据应用催生出一些新的、需要考虑的安全性问题，这就充分体现出利用基于DuraClass™ 技术的LSI SandForce®闪存处理器的优势了，实现了企业级闪存性能和可靠性，实现简单、透明的应用加速，既安全又方便。
成本问题
对于那些正在使用大数据环境的企业来说，成本控制是关键的问题。想控制成本，就意味着我们要让每一台设备都实现更高的“效率”，同时还要减少那些昂贵的部件。目前，像重复数据删除等技术已经进入到主存储市场，而且现在还可以处理更多的数据类型，这都可以为大数据存储应用带来更多的价值，提升存储效率。在数据量不断增长的环境中，通过减少后端存储的消耗，哪怕只是降低几个百分点，这种锱铢必较的服务器也只有LSI推出的Syncro™ MX-B机架服务器启动盘设备都能够获得明显的投资回报，当今，5 / 7
《新技术讲座》论文2012-2013（1）
数据中心使用的传统引导驱动器不仅故障率高，而且具有较高的维修和更换成本。如果用它替换数据中心的独立服务器引导驱动器，则能将可靠性提升多达100倍。并且对主机系统是透明的，能为每一个附加服务器提供唯一的引导镜像，可简化系统管理，提升可靠性，并且节电率高达60%，真正做到了节省成本的问题。
数据的积累
许多大数据应用都会涉及到法规遵从问题，这些法规通常要求数据要保存几年或者几十年。比如医疗信息通常是为了保证患者的生命安全，而财务信息通常要保存7年。而有些使用大数据存储的用户却希望数据能够保存更长的时间，因为任何数据都是历史记录的一部分，而且数据的分析大都是基于时间段进行的。要实现长期的数据保存，就要求存储厂商开发出能够持续进行数据一致性检测的功能以及其他保证长期高可用的特性。同时还要实现数据直接在原位更新的功能需求。
灵活性
大数据存储系统的基础设施规模通常都很大，因此必须经过仔细设计，才能保证存储系统的灵活性，使其能够随着应用分析软件一起扩容及扩展。在大数据存储环境中，已经没有必要再做数据迁移了，因为数据会同时保存在多个部署站点。一个大型的数据存储基础设施一旦开始投入使用，就很难再调整了，因此它必须能够适应各种不同的应用类型和数据场景。
应用感知
最早一批使用大数据的用户已经开发出了一些针对应用的定制的基础设施，比如针对政府项目开发的系统，还有大型互联网服务商创造的专用服务器等。在主流存储系统领域，应用感知技术的使用越来越普遍，它也是改善系统效率和性能的重要手段，所以，应用感知技术也应该用在大数据存储环境里。
针对小用户
依赖大数据的不仅仅是那些特殊的大型用户群体，作为一种商业需求，小型企业未来也一定会应用到大数据。我们看到，有些存储厂商已经在开发一些小型的“大数据”存储系统，主要吸引那些对成本比较敏感的用户。
实际应用
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《新技术讲座》论文2012-2013（1）
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。
三、心得体会
听完此次王老师的《大数据》讲座，让我受益匪浅。不仅充分了解了大数据的概念，大数据时代的起源、发展及实际应用产品的问世，而且对大数据的神奇很是惊讶。的确，未来的世界需要科技创新，需要技术变革，而大数据就是改变世界的助推器之一，作为即将进入IT行业的我们来说，这既是机遇，也是挑战！
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