1、1浅谈大数据应用现状与展望摘要：阐明大数据的概念，分析大数据的特点，探究大数据在各行业各领域的应用现状，展望大数据的发展趋势。 关键词：概念 应用 现状 展望 1、大数据的概念及特点 大数据的概念源于英文的“Big data”，指的是由于所涉信息量过于庞大，而无法用常规的计算机软硬件工具完成传送及存储、计算与应用的数据信息资源。大数据是经由多元渠道搜集而成的实时性数据库，大数据应用是对全部信息汇总分析而舍弃随机抽样的传统方式的新型信息处理方法。 大数据的特征是：Volume（数据量大） ，已从 TB 级别跃升为 PB 级别；Velocity（处理高速） ，数据处理具有“1 秒定律“的高速特征，
2、这就完全有别于传统的数据处理方法；Variety（多元化） ，数据来源及数据类型多样，如社交网络、物联网、电商数据、PAD 等都是其数据渠道；Value（价值潜力大） ，由于信息庞杂，很多信息需要过滤后才能发挥其有效价值。 大数据的数据来源渠道多样，主要有：各类用户上网产生的数据；各类搜索引擎、电商网络服务等产生的数据；各类政务数据；各行业发展产生的数据；各类图文音像数据等。这些数据经网络传输后形成一个庞大的数据库，已经与政府执政、企业管理和公民日常生活息2息相关。挖掘大数据的潜在价值，对国家及社会可持续发展大有裨益。在知识经济时代，掌握专业的大数据挖掘和应用技术并妥善保管信息的企业或社会主体
3、，将占据行业发展先机。 2、 大数据的广泛应用 利用大数据进行分析，挖掘出数据的价值，可以帮助用户更科学地做出相应决策。目前大数据在各领域中都有广泛应用。 2.1 在线社交网络的大数据应用 社交网络现在已非常普及。其中用户信息在线传递、微博及空间日志等，涵盖了人们日常生活的各类信息。通过对社交网络信息互动及传播状况的分析，可以计算分析人们的各种复杂社会关系，并搜集网络情报，从而总结其中的各种规律。这样既可以对异常状况及时预警，又可以实时监控网民动向，有利于有关部门及时对网络群体活动做出反馈并制定处理方案。 2.2 企业管理的大数据应用 企业大数据的应用可以优化企业内部管控，提升企业的市场竞争力
4、。例如通过市场调查大数据分析，了解市场动向及发掘利润增长点；通过分析市场价格体系，优化企业内部的成本管控；通过生产及人力综合数据的分析，优化人力资源配置及节约成本；通过对供应链的数据的分析，优化上下游供应环节的配合及物流服务等。 这其中有代表性的是金融行业和电商领域。例如银行通过数据分析确定消费者的使用需求及消费能力，制定有针对性的信用卡发行制度；通过对客户交易状况的分析，预测贷款发放风险等。 3在电商领域，例如京东的平台上，每天都有海量的交易信息和商品信息及物流信息在传递与记录。通过对这些数据的科学分析，掌握同类产品的行业状况及价格状况，了解消费者需求，从而制定品牌营销推广对策及做好整体产品
5、推广规划，实现商家和消费者的双赢。在此基础上推行贷款计划，依据大数据的客观性，可以有效规避坏账风险。 2.3 物联网的大数据应用 物联网中的每个环节都在生产数据的同时又在消费数据。以物流行业为例，顺丰的每个基层的快递人员都配备了订单扫描上传仪器，这有利益公司全程监控物流包裹的运送全程，及时追踪每个包裹的状况。同时，现在积极推广的智慧城市项目，也是基于物联网的大数据应用的基础1。 2.4 国家政务的大数据应用 我国已建成了针对户籍、企业法人、空间地理、社保等方面的基础数据库，用于保障政务信息的通畅及高效管理。同时，在宏观调控及社会安全管理等领域也在推广信息共享及大数据分析，这些应用领域的拓展，有
6、利于国家行政服务体系的完善。 在多个大中型城市，电子政务已普遍开展。可以通过协调不同层级部门的数据资源，实现信息的共享及联合监管，完成电子政务的协同2。3 、大数据的应用现状 3.1 基础理论和关键技术尚待深入研究 基础理论方面，首先，大数据缺乏科学的定义和准确的结构化表述，4尚无法科学地对其进行论证；其次，对大数据的计算效率及计算质量缺少统一的数据化评估标准，无法进行有效的评价。 在关键技术方面，由于数据来源多元化，多样化的格式影响了转化效率，需要提升格式转化的技术以提升数据转化效率；信息量的剧增导致大数据的计算模式已转化为数据密集型，尚待开发新型的计算模型以满足数据转移的需求，这已成提升大
7、数据计算效率的瓶颈；提高建立实时应用的计算模型的技术可以保障数据的有效性，也是核心难题；同时，如何对有效数据进行再次利用及重组也亟待解决3。 3.2 实践研究需加强 目前在许多领域的大数据应用尚处于初期阶段。原有的传统数据管理模式，不适用于大数据的管理。如何在实际运用中，更好地完成数据的搜索整理与深入分析，尚待深入研究。而如何将多种数据资源进行科学整合并发挥更大的综合价值，亟待解决。 3.3 数据安全性缺少保障 数据剧增且传播加速，引起了人们对数据安全性的重视。数据的传播令人的隐私更易于暴露，加强隐私保护势在必行；大数据中也充斥着大量无效信息，需提升对信息进行科学检测并过滤的技术，以便完整地保
8、留高质量的信息。 4、未来展望 大数据引发了各行业的变革和时代的转型。未来要面对的是规模更大、类型更为繁杂的数据。笔者以为，将有如下趋势：资源化趋势。数据资源将成为企业创新和发展的基础，成功挖掘大数据的价值并进行5有效整合的企业，将藉此创造巨大的经济效益。大数据将加速多领域科技的融合。大数据加速了跨行业的技术合作，并在数据的存取计算过程中，衍生出很多新的技术，所包含知识横跨多个学科，也催生了跨领域的高科技人才。可视化趋势。报表、图形及视频等直观而立体的表现方式更易于被人们理解接受，也更有助于人们高效地利用数据资源大数据也推动了程序语言由面向过程（如 C 语言）到面向对象（如 JAVA语言）开发。 参考文献 1.王钦敏.经济社会发展中的大数据应用J.地理学报，2015.（5）. 2.马奔，毛庆铎.大数据在应急管理中的应用J.公共安全，2015.（3）. 3.林青.大数据应用与文化发展趋势大数据大文化研究报告述评J.江西社会科学，2014.（3）. 作者简介： 郑宝山，男，1982.8，天津中环电子信息集团有限公司，科技管理，河北省临漳县。
