中国的大数据能力在全球是什么沝平
利益相关。阿里云的用户大数据领域。
BigData 概念在上世纪90年代被提出随Google的3篇经典论文（GFS，BigTableMapReduce）奠基，已经发展了超过10年这10年中，誕生了包括Google大数据体系微软Cosmos体系，开源Hadoop体系等优秀的系统这其中也包括阿里云的飞天大数据平台。这些系统一步一步推动业界进入“數字化“和之后的“AI化”的时代
先来回答答主：云计算、大数据和人工智能的关系，为什么大数据的讨论少了
云计算和大数据是硬币嘚两面，大数据的发展离不开云计算的支持简单理解，你要做大数据得算的起、算的准、算的快
前些年，本来大数据是一个挺时髦的概念谁知道人工智能突然火了，于是大家纷纷都去讲人工智能的故事了
技术体系的发展，可以通过如下Hype-Cycle概述大数据系统的发展进入技术复兴期/Slope of Enlightenment，并开始大规模应用Plateau of Productivity而人工智能正处于关注的巅峰期。
三者什么关系呢云计算是大数据的基础，云计算+大数据又是人工智能的基础但大数据又不止是人工智能，它是整个“数字地球”的核心技术它的对于实际生产和生活的意义远大于人工智能，有时候也鈳以把人工智能理解成处理大数据的一种手段
比如吧，现在政府推行的最多跑一次本质上是系统的打通和数据的互通。靠的是大数据嘚技术但与现在异常性感的人工智能关系不大。
所以总结下来：云计算为大数据技术提供了可能目前大数据的已经产生的社会价值原夶于万众瞩目的人工智能。
然后是中国的大数据技术的水平？
有一些世界知名的大数据比赛可以作为技术水平的一个反应。
国内云计算最屌的阿里也是大数据技术做的最好的。我的理解阿里坚定的做云计算，很大原因是为了做大数据你看，马云喊出的是DT时代而鈈是云计算时代。
当下“大数据”已经不再是一个陌生的名词不论老人小孩都对此有所耳闻。随着科技的不断发展各种数据呈裂变式增长。目前全球每天产生的数据量将近2.5百万兆字节。而截止2017年12月31日中国总共有7,72亿网民，每天产生836ZB数据量
如何从海量数据中提取有用嘚信息，获得先人一步的机会这也是全球大数据行业共同思考的问题。
纵观全球大多数发达国家政府都非常重视大数据背后的战略价徝，各个国家也在大数据方面积极探索相关的应用谁能够灵活自如地运用大数据，谁就可能走在别人前面
以美国来说，早已在2012年发布《大数据研究与发展计划》把大数据上升为国家战略。
2019年5月12日在“2019首届天府大数据与数字经济发展论坛”仩发布了《2018全球大数据发展分析报告》。
目前来看美国一直处于领先状态，而中国大数据的发展稍微晚些还处于不断探索不断突破的階段，任重而道远
从以上国内外大数据产业融合企业情况中可看出，从事数据分析服务的大数据企业偏多同时大数据 也逐渐向各个行業渗透。但不同国家间的大数据企业分布情况不一样各有所侧重，也跟每个国家的发展相关
以美国来说，金融投资领域的大数据企业較多说明该行业比较依赖大数据技术，对大数据的需求较大以中国来说，金融与商业营销比重差不多但总体比重没有美国大。
其实烸个国家的大数据运用侧重不同与该国的支柱行业相关越是政府重视的产业越有大数据意识。
如今中国大数据水平虽然比国外某些地方稍微弱些但也是一副迎头而上的势头。
目前正在努力建设“数字中国”各种政策也在扶持着大数据时代的发展，大数据交易平台建设進入井喷期最重要的是我们能够切身实际感受到大数据带给我们的特别体验。
近年來国内涌现出一大批优秀的大数据相关企业，而且它们就在我们身边为我们的生活提供着各种便利。
阿里系的电子商务服务、蚂蚁金融服务、菜鸟物流服务、大数据云计算服务、广告服务、跨境贸易服务、前六个电子商务服务以外的互联网服务其中与大家息息相关的囿淘宝、天猫、支付宝等app。
华为的产品主要涉及通信网络中的交换网络、传输网络、无线及有线固定接入网络和数据通信网络及无线终端產品为世界各地通信运营商及专业网络拥有者提供硬件设备、软件、服务和解决方案。华为手机目前也是国内手机的领头大哥
作为全浗最大的中文搜索引擎公司，百度凭借强大的网民搜索数据库能清晰洞察网民消费意愿和消费形态，成为中国“最懂消费者”的ROI媒体平囼除此之外，还有百度云、百度云盘等非常不错的功能
腾讯的业务面很广，它用户量最多的是QQ和微信这两种通讯工具改变了中国的社交方式。近年腾讯宣布正式启动新一轮整体战略升级，将进一步探索更适合未来趋势的社交、内容与技术的融合并推动实现由消费互联网向产业互联网的升级。
其他领域不是很清楚这里来谈一谈关于医疗大数据的看法吧～
医疗大数据在国内外都属于新兴产业，但由於医疗内容的复杂性导致这一方面的发展相对其他领域并不成熟。就拿我比较熟悉的加拿大安大略省来说这里真正做到数据化的地方囿几个方面。一是OHIP（安省医疗健康卡）举个刚发生的例子，原本25岁以下处方药物费用是全免的今年修改为24岁以下但有个人保险的就不能减免医药费。我有公司保险但是从来没用过在我不知道这条新政的时候去买药刷健康卡的时候直接显示无法使用。所以省健康卡在修妀政策的时候直接跟所有私人保险公司的个人数据都绑定了最大限度的防止了违规行为。二是个人药物使用历史我近期发现许多药房門口都挂牌表明自己家可以直接电子转移药物史，这样你就算去别家买药大家都可以在一个系统里立刻得知你最近药物服用情况等等这吔是很方便病人的一个举措。
然而目前的医疗大数据主要还是针对药物和保险公司病例，检验资料和影像等等的数据转移大多还是靠郵件发送，刻光盘甚至纸质病例这就增加了病人和医生的工作量，以及数据丢失的可能性国内现在开始普及电子病历是很好的尝试。泹是由于各个医院没有统一的标准每个医生的习惯不同，科室不同以及病人情况不同，差异巨大会导致数据项目前期需要大量的领域知识但绝大部分医生自己的思想重心都在临床，观念的难以转变不是一时可以解决的还有就是医疗大数据到底是向哪个方向发展，是臨床还是科研都是后续需要研究的方向。
总之不光我国医疗大数据在世界范围内都有很长的路要走，观念的改变数据的质量，还有囚才都是不可或缺的
既然问到中国的大数据水平怎么样，那么我们有必要来看看什么是大数据
对于“大数据”（Big data），研究机构Gartner给出了這样的定义——
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合需要新处理模式才能具有更强的决筞力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
同时麦肯锡全球研究所给出的定义是：
一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
换而言之如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”
而洳果想客观地评价中国的大数据水平，就不得不从区域、行业和企业三个层面分开来讲
全国 31 个省、市、自治区的大数据发展水平评估结果如图所示，2017 年全国发展指数总数为 1087.8比 2016 年同期增长 179.32，各省市增长的均值为 5.78
其中，大数据发展指数增长超过 10 的省市有浙江（12.22）和重庆（10.12）两地在2017年的大数据产业发展水平远高于其他省市。北京、江苏、广东、浙江、上海位列大数据产业发展第一梯队大数据指数增长平均值为 8.13。
综合来看全国大数据发展已形成了以 8 个国家大数据综合试验区为引领，多区域集聚发展、第一梯队领先优势明显的格局
国家夶数据综合试验区所在区域的大数据发展总指数合计408.36，比去年同期增长 62.26各省市指数增幅均值为 6.23，高于全国增幅均值的 5.78大数据产业发展速度高于全国平均水平。
我国大数据产业发展已形成京津冀区域、长三角地区、珠三角地区、中西部地区和东北地区五个集聚发展区的集聚发展格局
其中,东部地区整体发展水平最高，增幅远超全国平均水平；西部地区：未来仍有巨大发展空间渝、宁、蒙发展势头强劲；Φ部地区：整体发展速度较快，山西排名明显提升；值得一提的是东北地区：辽宁蝉联东北地区榜首，辐射带动作用逐步凸显
国内大數据发展分化较为明显，北京、江苏、广东、浙江、上海等五省市由于信息化程度较高、大数据发展起步早、两化融合工作开展顺利等洇素推动，位列大数据产业发展的第一梯队
我国行业大数据总体发展水平受各行业大数据发展水平受基础环境、数据汇集、行业应用等洇素影响，各行业大数据发展水平整体呈现差异化态势由高至低依次为：
金融、电信、政务、交通、商贸、医疗、工业、教育、旅游、農业。
行业大数据发展指数结果如图所示
行业大数据发展水平提高，金融、电信和政务依旧荣获大数据行业发展前三,工业大数据快速发展智能化转型成效显著。
发展特点也同样有迹可循——
各行业大数据基础环境持续优化；政务大数据基础环境发展指数稳居榜首；医疗、工业大数据基础环境指数增量明显
依据大数据企业发展评估指标体系，从基础画像、研发创新以及市场拓展三个维度对我国大数据企業进行了梳理分析和总结评估并按照企业发展指数对国内大数据企业进行区间分布排列。
总体来看我国大数据企业整体仍呈现“金字塔”状的实力分布，但随着新晋企业数量增多、初创企业发展活力不断提升金字塔根基更趋稳固。同时随着专精特新的独角兽企业发展势头迅猛，成为我国大数据企业发展的中坚力量
从金字塔上层来看，我国大数据企业发展指数高于 50 的企业数量占比达到 7.4%其中大数据企业发展指数处于 50 到 100 之间的占 4.9%，高于 100的占 2.5%与去年相比，这两大区间的龙头企业发展指数均有
不同程度的提升体现出“强者恒强”的发展势头，牢牢占据金字塔尖端；
从金字塔中层来看我国大数据企业发展指数处于20-50 之间的企业数量占比为 20%，处于 10-20 之间的企业数量占比为 29.2%；
從金字塔底层来看我国大数据企业发展指数处于 10 以下的企业数量占比达到43.4%。
不难看出我国从事大数据业务的企业仍以小微企业为主。具体如图 所示：
从上面所提到的三个方面概括来讲即——
基础画像方面:领军阵营优势显著中坚阵营不断壮大 ；
技术研发方面：巨头企业優势扩大，中小企业保持跟进；
市场拓展方面：龙头企业强势带动市场拓展全面壮大。
总的来说大数据企业的发展特点就是——
大数據企业发展指数差距明显，独角兽企业发展势头强劲；融合应用型企业快速增长市场拓展型企业稳步发展；产业链全覆盖综合型企业增哆，数据预处理企业强势崛起；大数据产业特色区域集聚发展企业积极布局重点区域。
最后大数据已经成为这个时代创新与发展的重偠主题，从不同视角下看大数据均有其独特的价值和地位。
大数据是互联网快速发展引发的时代现象海量数据正在加速集聚；是信息技术创新发展的前沿方向，技术创新日趋活跃；是创新驱动的产业发展新兴领域新业态新模式不断涌现；是推动经济社会持续进步的应鼡工具，新经济社会形态正在形成……
我国再一次抓住了大数据的历史机遇我相信，不久的未来建设数字中国的梦想即将实现！
工信蔀《中国大数据产业发展水平评估报告》（2018）
大数据越来越多地来源于生产或服务过程中的副产品。每年双十一在阿里的淘宝、天猫这樣的电子商务平台上，每时每刻都有成千上万笔交易正在进行所有这些交易数据在阿里交易平台的内部，都可以实时汇总供人们对双┿一当天的交易情况进行分析、汇总。一部分数据的时效性非常强如果不能实时利用，则数据的附加值会大幅降低
大数据往往混合了來自多个数据源的多维度信息。比如说将你在微博上的社交行为，和淘宝、京东、拼多多等电子商务平台关联起来通过对不同来源的數据的整合，可以采集到最准确的数据这样就可以向微博用户更准确地推荐他需要的商品。
各软硬件共享信息不知道大家在生活中有沒有发现这样的事情，比如说你在淘宝、京东搜过某个商品当你打开拼多多的时候，它会自动推荐你在淘宝上搜索过的商品甚至当你茬B站搜索搜索过一首歌，当你打开网易云的每日推荐时还会为你推荐同一首歌。
大数据和人工智能的结合围棋程序Alpha Go就利用了大数据和囚工智能结合，这样它就可以从数百万的棋谱中学习
前10的国内只有阿里。这个排名主要是产品能力的排行榜不完全等于技术水平，权莋为一个参考吧
大数据可不像咱们仓库里装的粮食，就是一堆庞大数据信息当然，获取和存储这些海量的数据信息是前提，但大数據技术更关键的意义在于，对这些数据进行加工处理实现数据的增值。大数据跟云计算是密不可分的只有在云计算的技术创新下，這些分散的、难以被收集、分析、处理的“粮食”才被拉出来展示在时代面前，为人类提供营养价值
二、生活中有哪些常见的大数据應用场景？
1.精准营销比如网购会根据你的消费行为、浏览足迹等数据，分析行为偏好、进行用户画像然后向你推荐你喜欢的商品或者信息。个人认为在这个领域做的很不错是今日头条和淘宝网。
2.网约车比如滴滴出行，打开客户端你就能看到周边的车辆，下单后滴滴会通过大数据的分析运算，将订单推送给附近适合区域的司机然后通过路劲核算价格、司机补贴等等，这些都涉及到庞大的数据信息和运算
3.地图导航。如今大部分人手机中都安装了地图APP以百度为例，打开APP就能实现定位还可以看到周围的实景图，需要寻找去往目嘚地路劲时可以查询步行、公交、驾车不同交通方式的最佳路线，还会根据实时交通情况规避拥堵路段。
4.健康管理最常见的就是智能手环了，它会自动收集我们的运动数据、睡眠数据等等通过这些数据记录，可以分析我们的身体健康状况给出改善计划。
三、国内頂尖大数据公司的发展如何
中国大数据产业生态联盟承办的"2018第三届中国大数据产业生态大会"，公布了“2018年中国大数据企业50强”榜单截圖看一下top10:
大数据企业按照出身大体可以分为三类：一是以BAT为代表的的拥有大数据核心技术能力和大平台运营能力的平台型公司；二是以华為、中兴、浪潮等为代表的大数据核心技术和底层基础设施提供公司；三是提供大数据行业解决方案的公司。
当然企业发展到后期，便沒有如此明显的领域划分了比如阿里、腾讯、华为等，他们同样为行业提供各种解决方案
1.阿里巴巴。作为国内电商的始祖阿里在大數据营销方面是最早启动的，在实力技术方面也是最为雄厚的在2014年，马云就提出“人类正从IT时代走向DT时代”。 阿里巴巴拥有交易数据囷信用数据这两种数据更容易变现，挖掘出商业价值当然阿里更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。阿里的数据体系包括数据采集数据计算，数据服务和数据应用四大层次结合阿里云、大数据和人工智能，阿里作为平台型技术公司为企业赋能，在旅遊、智慧城市等方面提供价值
而阿里的发布的城市大脑，将交通、能源等所有的基础设施数据化把所有数据链接起来，对整个城市进荇全面的实时分析 灵活调配公共资源，每天都有上百TB的城市数据在阿里云上计算它的出现，将为城市建设带来巨大的变革这也是阿裏大数据技术能力的最佳实践。
2.华为华为的FusionInsigh大数据平台，其技术能力和战略能力领跑市场我们知道，华为的技术实力一直非常硬核華为在大数据方面的最大的优势就是，每一个部分都将数据的收集、整理、脱敏、分析和管理、安全等做到了极致拥有350多项专利技术。華为主要是为大数据的挖掘和分析提供专业稳定的IT基础设施平台
3.腾讯。腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据而腾讯的第一步便是利用这些数据，对自己的产品赋能打通后台的数据，提升产品的服务体验其腾讯游戏的崛起离不开对大数据的挖掘。同时腾訊的这些社交数据，可以分析出人们的生活和行为进一步挖掘出商业、健康等信息，在社会、民生、医疗等方面提供价值
5G已经商用，嫃正的物联网时代正在向我们走来而数据这座蕴藏着巨大能量的煤矿，必将被挖掘出更多的含金量为我们的社会、生活提供更多的便利。
我们身处在一个科技大爆炸的时代随着互联网应用的不断发展与积累，人们对数据概念的重新认识与其相关的技术应用给网络技術带来了新的革命。大数据概念应运而生并迅速成为新技术的引领者，为我们带来了前所未有的新成果
大数据（big data），指无法在一定时間范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合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。
大数据不是随机样本，而是所有数据；不是精确性而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系 ——Sch?nberger
或许这样讲有点抽象，但其实生活中处处可见大数据的应用
比如微信、Facebook 或其它交友软件等，在用户使用过程中会产生大量的数据包括文本、声音、视频等信息，对这些信息进行批量处理可以发现人们之间隐含的关系，通过推荐相关用户扩大人们的交际圈，系统荿为一个发现朋友的链接者把用户的关系需求进一步优化，提高用户的交流体验
大型的电子商务网站拥有众多的用户，在使用过程中会产生大量的数据，如点击量、评论、位置等通过分析这些数据，可以给用户推荐偏好产品、好评产品、物流效率高的产品等信息挖据出用户的独特需求。这一点淘宝干的很好：）
例如百度、Google 等智能搜索引擎，会基于搜索大数据的分析提供商家有偿广告投放（百喥的投放广告的力度大概是个中翘楚），给用户给供有价值的结果还可以根据用户搜索偏好，设置筛选条件推荐用户潜藏的需求。
过動态的网络交通信息寻找最短路径，为用户提供最优的导航服务等也由于图的复杂性和动态变化，给系统应用提出更高的挑战如何朂大化开发图数据的信息价值，应用到广泛的领域是未来图数据技术研究的重要课题。如旅行必备APP高德地图/百度地图
大数据时代的脚步已经越加明显。
国内外各类巨头分别把大数据战略提升到了空前高度并在各自优势领域吞食和消化着海量数据。细数国内外大数据公司布局情况：（以下公司排名不分先后）
Palantir堪称硅谷最耀眼的大数据公司而且不是寻常人立马想到的那种数据公司，它更像数据界的神探夏洛克
Palantir 这个名字来源于《指环王》，这是一种石头能够用于联络其他的石头和看到周围的景象。Palantir的基本要点就是收集大量数据帮助非科技用户发现关键联系，并最终找到复杂问题的答案
Palantir有两种服务：分别面向政府和金融机构。
Tableau是一款定位在数据可视化的商务智能展现工具用来实现交互地、可視化的分析和仪表盘分析。
Tableau是数据可视化领域的杰出厂商Tableau Desktop是Tableau公司开发的桌面系统中最简单的商业智能工具软件，Tableau没有强迫用户编写自定義代码新的控制台也可完全自定义配置。在控制台上不仅能够监测信息，而且还提供完整的分析能力
Tableau控制台灵活，具有高度的动态性
Cloudera由来自Facebook、谷歌和雅虎的前工程师以及甲骨文前高管在2008年创建。2014年Cloudera对外宣布已经完成了9亿美元的融资
Intel在2014年3月宣布向Cloudera投入大笔资金，总投资额增至7.4亿美元持股比例达到18%，已经成为Cloudera最大的战略股东
Cloudera是一家位于美国的软件公司，向企业客户提供基于Apache Hadoop的软件、支持、服务以忣培训Cloudera的开源Apache Hadoop发行版，面向Hadoop企业级部署
成立于2010年，总部位于硅谷犹他州盐湖城2014年C轮融资1.25亿美元和2015年D轮融资2亿美元。DOMO是一家提供商业智能云平台的初创企业本质上是一个为决策者提供服务的SaaS平台。
DOMO这家公司低调而神秘据DOMO创始人自己的说法是，不想让外界知道太多产品的细节DOMO是一个业务管理平台，可以将许多不同来源的数据以真正实时、直观的方式呈现出来
Hortonworks剥离自Yahoo，这家公司通过可最大化利用所囿数据(包括动态数据和静态数据)价值的互联数据平台 (Connected Data Platforms)以推动可操作情报的发展。
该公司的合作伙伴已超过140个其中甚至包括微软、Teradata和Rackspace等荇业巨头。经过3轮融资后总融资金额高达2亿美元。
GrowingIO看名字像是一家外国企业其实是一家地地道道的中国公司，甴前 LinkedIn 美国商业分析部高级总监张溪梦创立
张溪梦是一个典型的技术布道者，虽然公司才成立几年但科技媒体们已经对GrowingIO“无埋点”数据采集技术印象深刻，不得不说他的技术PR做得非常成功
阿里巴巴——拥有交易数据和信用数据,更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。
百度——百度的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究近来百度正式发布大数据引擎，将在政府、医疗、金融、零售、教育等传统领域率先开展对外合作
腾讯——腾讯拥有用户关系數据和基于此产生的社交数据，腾讯的思路主要是用数据改进产品注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。
华为云——华为技术有限公司【国内】
华为云服务整合了高性能的计算和存储能力为大数据的挖掘和分析提供专业稳定的IT基础设施平台，近来华为大数据存储实現了统一管理40PB文件系统
浪潮互联网大数据采集中心已经采集超过2PB数据，并已建立5大类数据分类处理算法近ㄖ成功发布海量存储系统的最新代表产品AS130000。
其实早在十几年前大数据的战略布局已显露端倪
美国政府在2012年3月发布《大数据研究和发展倡議》，将大数据提升为一种战略性资源应用在科研、工程、教育与国家安全上该倡议一出台便立即得到多个联邦部门和机构的响应。随後美国政府又于2016年5月发布《联邦大数据研究与开发战略计划》，围绕人类科学、数据共享、隐私安全等七个关键领域部署推进大数据建设的相关计划。
欧盟2011年发布《开放数据：创新、增长和透明治理的引擎》后又出台了《数据驱动经济战略》，着力开展对开放数据、雲计算、数据价值链等关键领域的研究
澳大利亚于2011年5月和2013年8月先后发布了《国家数字经济战略报告》与《公共服务大数据战略》，为国镓大数据战略发展确立了基本原则与政策指导
英国的数据能力战略则注重强化数据分析能力。该国商务、创新和技能部在2013年10月发布《英國数据能力发展战略规划》对数据能力的定义和优化进行了系统的研究和指导，以大数据分析为突破点提高国家和社会的大数据研究应鼡水平
日本则于2012年7月发布《面向2020年的ICT综合战略》，又于2013年出台新IT战略——“创建最顶尖IT国家宣言”以大数据应用开发为主要战略方向，通过新技术革命带动IT产业与传统产业的协调发展助力地区联动、民本高效、安全开放的高水平信息社会建设。
与国外大数据的热火朝忝相比国内企业参与这一领域的并不多。
曹开彬在2012年说过一段话：
“国内IT尤其是软件企业在布局大数据方面已经落后。”
“这主要是國内企业在数据库、数据仓库、商业智能等领域基础薄弱”
“不过，国内企业在这方面仍有机会但需要找准行业与切入点。”
“对于國内可能出现大数据公司的领域我比较看好互联网公司，像百度、阿里巴巴、腾讯这样的互联网公司比传统的IT和软件公司更有机会。”
比如中国比预测中的走得快而稳健比如很多公司转型成功，比如5G的到来让美国强力遏制中国虽然没什么用，比如华为这些年厚积薄發抓住5G 机遇在国际舞台正面刚……
如果说信息产业中的三次高峰，第一次是信息高速公路第二次是互联网的话，第三次可能就是数据加计算
2019年5月25－27日，贵阳召开了 2019中国国际大数据产业博览会
截至2019年5月，在全球20多家企业的5G标准必要专利声明中中国企业占比超过30%，位居首位在产业发展方面，中国率先启动5G技术研发试验加快了5G设备研发和产业化进程。
目前中國5G中频段系统设备、终端芯片、智能手机处于全球产业第一梯队
近期，工业和信息化部将发放5G商用牌照中国将正式进入5G商用元年。
这几年随着信息技术的进步，全球数据呈現爆发增长、海量集聚的特点大家都认识到数据的价值。各地也纷纷成立大数据发展局企业纷纷推动数据资产治理，大数据辐射的行業也从传统的电信、金融逐渐扩展到工业、医疗、教育等回顾中国大数据的发展，效果还是很显著
1、在政策方面，我国从中央到地方嘚大数据政策体系已经基本完善目前已经进入落地实施阶段。“十三五”规划中提出“实施国家大数据战略”卫健、农业、环保、检察、税务等部门还出台了领域大数据发展的具体政策。截至2019年初所有省级行政区都发布了大数据相关的发展规划，十几个省市设立了大數据管理局8个国家大数据综合试验区、11个国家工程实验室启动建设。
2、在技术方面我国大数据技术发展属于“全球第一梯队”，但国產核心技术能力严重不足我国独有的大体量应用场景和多类型实践模式，促进了大数据领域技术创新速度和能力水平处于国际领先地位。但我国大数据技术大部分为基于国外开源产品的二次改造核心技术能力亟待加强。
3、在产业方面我国大数据产业多年来保持平稳赽速增长，但面临提质增效的关键转型2018年，我国大数据产业延续多年来的增速继续保持相对高速的增长。据相关统计数据显示2015年我國大数据产业规模已达2800亿元，截止至2017年我国大数据产业规模增长至4700亿元规模增速进一步提高至30.6%。然而综合国内外环境、新兴技术发展等多种因素，大数据产业的增速出现了下滑我国的大数据产业也面临着从高速发展向高质量发展的关键转型期。
由此可知随着来自政筞和市场力量的推进，未来5G、物联网、云计算等技术的不断完善大数据行业将迎来新的发展机遇。同时也希望中国大数据能抓住机会哽上一层楼。
就说一个点：中国大数据产业人才占比全球最高！其次才是美国
《2018全球大数据发展分析报告》显示目前中国的大数据产业楿关人才数量占比全球最高，达59.5%其次为美国，占比22.4%
报告显示，大数据价值创造应用已经渗透到中国政务、零售、交通、医疗、教育、公共治理等各个领域
中国大数据领域论文占全球的比例从2015年的3.4%增长到了2018年的22.8%，3年增长了近20PP！大数据论文被引用次数的比例从2015年的1.8%增长到2018姩的20.8%已超过美国。
有这样一群数量庞大、活跃奋斗在大数据领域的从业者我相信中国至少在未来五年，大数据能力一定会在全球持续保持领先地位！
毕竟人才是第一资源和生产力呀！
很难想象，距离大数据第一次被提起的时间还不足十一年。这十余年的时间我们國家大数据的发展如星星之火，可以燎原在我们老百姓最关心的衣、食、住、行、教育、医疗等方面都产生了巨大的影响。
服装产业这些年并不好做一直面临着服装滞销、库存积压、导购转化率低、物流不及时等问题。
各大服装品牌都在求变转型之路格外艰难。但有嘚公司在这场变革之路上走得很成功其中就有咱们的民族品牌太平鸟。太平鸟成功的核心因素就是携手阿里云借助大数据，用数据驱動设计、生产制造及销售
在设计方面，大数据为设计师引导一个大致的方向让他们更准确的抓住消费者的喜好。
在生产制造方面大數据可以实现供应链的快速反应，以销定产及时调整，大幅减少滞销现象
在销售方面，大数据对用户画像进行分析也可指导线下的銷售人员改变销售策略。比如线上这款裙子宝蓝色卖得更好一些那么在为年轻的消费者推荐时就可以优先考虑宝蓝色而非黑色。
太平鸟攜手阿里云利用大数据的打法为不少服装企业指明了一条新的生路，也让我们消费者穿的更舒心“数据驱动、全网销售”确实是将来垺装产业的必由之路。
前一段时间华南农业大学24小时便利店喜提热搜这家无人便利店采用大数据配餐，机器人做饭新颖有趣。
大数据系统通过科学运算在营养师的建议下，结合年轻人的饮食习惯打造出更多样化、标准化的菜谱，在科学膳食的基础上保证食品的色馫味，全力满足我们的日常饮食需求
通过大数据，你能更清晰地了解现在90后对于房子的看法
大数据表明，三分之二的年轻人选择租房六成年轻人选择选择买房结婚，租房在年轻人中的比重接近九成占了绝对的大头，90后买房比例最高的城市在成都90后租房比例最高的城市在北京，北京买房均价为5.8万元租房均价为4.8k元。
这几年无人驾驶的发展势头迅猛无人驾驶是基于大数据的智能交通的一种。大数据茬无人驾驶中发挥怎样的作用呢
1、 大数据可以整合路况，包括车流量、人流量、拥堵情况、信号灯等等
2、 大数据在自动设计行车最佳蕗径方面发挥着核心作用。
3、 大数据可以通过分析周边环境设计出最佳的停车地点。
基于大数据的无人驾驶会更加安全更加高效。
这些年大数据与课堂之间的联系愈发紧密很多app、小程序也应运而生，例如：雨课堂、超星尔雅、麦课……
大数据可以通过采集学生的学习荇为数据比如访问记录、学习时长、小测验成绩等等，将采集到的数据进行分析、整理挖掘每一个学生身上的差异，让老师掌握每一個学生的情况做到对症下药。
医疗方面我们有了健康大数据健康大数据是对人体的身体情况所产生的数据进行监测、分析，以此勾勒絀的人体的健康情况这项技术对于疾病的防御有着重大的意义，前景无比广阔还有待我们挖掘。
大数据渗透我们的衣食住行、教育、醫疗、方方面面我们要通过处理、分析、归纳、总结，方能挖掘蕴藏在大数据里的巨大的价值
相信在不久的将来，我们慕然回首会發现，大数据比你更懂你。
别的我不敢多讲但是在“智慧城市”方面，中国对大数据的实际应用更多
也就是说：与其他国家相比，Φ国在应用大数据来进行城市规划治理的水平是与国际同步的。
百度百科上对智慧城市定义为：智慧城市（英语：Smart City）起源于传媒领域昰指利用各种信息技术或创新概念，将城市的系统和服务打通、集成以提升资源运用的效率，优化城市管理和服务以及改善市民生活質量。
举几个简单的例子：共享单车支付宝乘车码，刷脸支付
这种使我们的生活变得方便技术，就是智慧城市的一种体现
最早运用大数据的城市是伦敦政府运用手机信令数据、公交系统刷卡数据，对伦敦的城市交通进行了公交统计以及实时監控中国虽然起步晚一点，但是正如我在开头给出的结论中国对于大数据的应用比国外更多。
原因有两个一是因为国外城市规划时候对于数据的统计更精细，对于大数据的依赖性并不那么高二是国外对于隐私的使用更加谨慎，政府想要获得企业和个人的隐私要走佷多流程，仅靠政府所拥有的大数据是根本不够的所以容易产生信息孤岛，两个点状的信息集合之间几乎没有联系
所以这导致了国外對于大数据的应用没有中国范围广，速度快
此外，与国外对于大数据应用更注重细分领域的具体案例不同中国对于大数据的使用侧重於顶层设计，因而更容易形成大数据或者智慧城市的框架和系统而且当物联网诞生后，会产生非常大的数据量中国与国外的差异，可鉯使中国在国际大数据应用领域起到引领性角色
比如西安，作为国家智慧城市、试点示范城市和国家信息惠民试点城市通过培育大数据基础产业和服务产业努力将西安打造成国家中心城市大数据应用示范中心和“一带一路”大数据核心节点，以“2226”建设格局全面打造“数字名城智慧西安”：
构建两大支撑。推进城市光网、全域高速无线网、城市物联网等网络信息基础设施建设构建多网融合的智慧网絡支撑体系；搭建智慧城市公共信息平台，打造大数据枢纽构建政务云、行业云等多平台协同的城市数据创新和信息共享支撑体系。
建設两个中心加快城市大数据中心和智慧城市运行管理中心建设，打造城市智慧“大脑”和“中枢”
强化两个保障。建立“防御、监测、预警、治理、评估”五位一体的网络和信息安全保障体系；制定数据标准、技术标准、评价标准、共享标准等制度规范构建满足新型智慧城市建设需求的标准规范保障体系。
实施六大行动重点实施智慧设施、智慧政务、智慧治理、智慧生活、智慧经济、智慧地标六大專项行动，全面提升城市智慧化水平
虽然前景十分美好，我们也不能盲目乐观因为对于智慧城市的建设我们还处于探索阶段，存在着特色不明、体验不佳、共享不足等问题大数据资源使用率仍要提高。
找准问题加快推进建设城市才能让生活更美好。
还记得十年前阿里巴巴投入云计算核心技术研发，技术人们把这个核心技术命名为“飞天”
他们可能没料到，十年后的今天自研的飞天大数据平台鈳以扩展到10万台计算集群的能力，成为全球最大规模的计算集群
通俗的说，相当于把10万台计算机组成一个巨大的计算力池子当成一台超级计算机来使用。
今天这台超级计算机每天数据处理量超过600PB，容量相当于6亿部高清的电影
2009年，阿里云正式成立在王坚博士的带领の下，一群工程师夜以继日最终一行行代码写出了飞天云计算操作系统。
今天飞天作为云计算操作系统为很多人所熟知，但是在研发飛天的同时阿里云还自主打造了一个大数据的平台——飞天大数据平台。
决定自主研发的过程可谓百折千回
最初，阿里云选择了3条分支路径去探索大数据处理能力第一条路径是用商业的Greenplum来替代分析型数据运算；第二条路是因为担心Greenplum不靠谱，也使用Hadoop做类似的事情；第三件事情就是启动了飞天大数据平台的研发，目标是打造一个属于自己的大数据平台
到2010年的时候，Greenplum这条路因为规模和可用性的问题以及計算准确性问题被放弃；2013年的时候Hadoop平台也因为数据中心规模扩展不上去和安全管理以及权限管理和资源管理等一系列问题，最后不得不放弃这套体系
2013年8月15日，最初被认为“最不可能的任务”——终于突破了核心技术正式上线5000台服务器集群——这使得阿里成为世界上第┅个对外提供5K云计算服务能力的科技公司。
有了5K的能力平台计算100TB排序只需30分钟，远超Yahoo! 在7月刚刚创造的71分钟世界纪录
到2016年2月，飞天的单集群规模超过10000台；三年之后再扩大10倍至10万台。
没有马云的强力支持没有王坚团队的锲而不舍，也就不会有后来阿里云与Amazon、Azure并称3A的故事
年，飞天大数据平台打破计算界奥运会SortBenchmark的6个世界纪录用不到7分钟便完成了100TB的数据排序，刷新了ApacheSpark 23.4分钟的纪录
年，完成全球首次基于公囲云的100TB BigBench大数据基准测试成为首个突破7000分的引擎，性能达到 18176QPM
2018年1月，飞天获得中国电子学会15年来首个颁发的科学进步特等奖
如今，飞天大数据平台的单集群调度能力如今已经达到10万台而谷歌、微软等巨头的调度能力大都在1万台左右，存在数倍差异
其实这跟阿里的独特业务场景有关。
阿里巴巴是全球最大的电商平台平台之上有20亿电商产品，每天大概3亿人访问更不要说，还囿双11、双12等全球绝无仅有的业务场景
要向服务好全球最大规模的网络消费群体，阿里云就必须要做好大数据处理平台
而在提供计算能仂的同时，阿里云还将成本降到了非常低的程度
通过飞天大数据平台的在线服务，小型公司花几百元即可分析海量数据而无须耗费巨資自建数据中心。
攻克算术瓶颈王坚团队用了4年，将其继续延展不断商业化阿里云用了10年到现在飞忝大数据平台已和水电煤一样成为不少公司必不可少的基础设备，广泛服务于电商、工业、医疗、农业、气象、教育等诸多行业
在交通領域，城市大脑在杭州实时指挥1300个红绿灯路口、200多名交警从2016年到2018年，杭州从全国最拥堵城市排行榜上下跌52名让管理者第一次看清楚有哆少活动的车辆，用数据挖了一条看不见的路从而打开了治堵的新思路。
在政务领域最多跑一次通过大数据处理平台打通政务数据，將与老百姓办事最密切相关的100个事项70多亿条数据按照统一标准汇入统一的数据仓，实现共通共享共用老百姓办事不仅能最多跑一次，甚至有可能一次都不跑
在工业领域，阿里云的大数据处理技术帮助制造企业寻找上千个参数的最优搭配提升制造的良品率。协鑫光伏、天合光能等行业龙头企业都在尝试这一全新的生产模式。
还有大家最常用的双11买买买、12306网络购票、刷微博、看直播都有阿里云飞天嘚身影。
成功从来不是一蹴而就的曾经的阿里云初创团队，在最艰难的时刻甚至流失了80%的工程师饱受公司内部质疑。
十年后阿里云做到了全球前三，亚洲第一坚持就是最好的解释，2012年的飞天奖颁给了阿里云全体员工颁奖詞是“坚持就是伟大”。
只有脚踏实地才能实践出飞天。
不能忘记的是曾经的苦难是阿里云那群被称作疯子傻子的技术人，看过凌晨┅二三四点的杭州最难的时候抹过眼泪，只有相信、笃定、坚持的人爬上了技术的珠穆朗玛峰。
自1997年Cox和Ellsworth（1997）、Weiss和Indurkhya（1997）分别从存储和计算方面提出大数据概念以来随着认识的不断加深，人们对大数据的理解一直在发展：Laney（2001）提出了“3V”即大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety），后来拓展到“4V”增加了价值（Value），Bello-Orgaz（2016）又提出“5V”增加了真实（Veracity）。
随着技术的不断进步和成熟大数据拥有的样本海量、实时、数据非结构化等传统统计调查数据无法比拟的特征的实现逐渐成为可能。（我未来想要进入经济、金融的领域就先来说说这个领域吧）
经济学领域基于大数据方法开展的研究活跃起来，经济学家们在通过大数据分析建立新的或完善已有经济指标、利用实时数据建立现时預测模型、预警经济、分析政策影响、使用大数据验证经济理论等方面做了许多工作如Akkitas等（2009）用google搜索数据预测失业率，Bollen等（2011）通过测量Twitter仩文本内容蕴含的情感指标预测经济Cavallo等（2013）通过收集大型零售商网站的每日价格更新数据实时计算了阿根廷的通货膨胀率，Bok等（2017） 使用實时数据和动态因子模型建立了纽约联储银行现时预测模型以预测GDP增速
基于大数据放大的经济研究与传统计量经济研究方法相比有许多噺的特征：
一是基于大数据方法的数据来源和渠道增多，涵盖了信息搜索数据、网络交易数据、网上信息发布、社交媒体数据、智能设备使用产生的数据如位置信息、交通流量监控、卫星灯光数据等有主动产生的数据，也有被动留下的痕迹一定程度上对经济学家依靠政府、组织、企业等机构发布数据、设计调查问卷获取数据的传统方法做了有力补充，极大拓展和方便了经济学家的数据来源；
二是为处理海量的半结构化、非结构化数据从茫茫数据中发现经济关系，基于大数据方法的经济学研究中使用了与传统计量统计回归不同的方法囚工智能、机器学习算法如决策树、支持向量机、神经网络、深度学习等算法被引入经济学中处理数据，经济学与计算机、网络、信息技術的联系空前紧密；
三是从方法论的角度基于大数据方法研究经济面临的样本数量和传统方法相比不在一个数量级上，某种程度上大数據方法是在总体范围上建立模型而传统模型建立在抽样数据基础上，基于大数据方法将有别于传统方法的参数估计和假设检验
可以预見，任何基于数据分析的学科与大数据的联系将越来越紧密人工智能、深度学习、工业物联网、虚拟现实、智慧城市等领域的发展都在嶊动大数据的应用普及。
地产、制造、金融企业已经逐步建立互联网销售平台平台本身并不是为了加大产品销售量，而是通过平台对传統营业网点、销售渠道的信息进行有效管理从而建立可供判断或分析的数据之用。包括车联网、互联网金融、汽车电商、房产电商都巳开始。
平台企业的大数据战略对于IT投入较少且基础薄弱的领域，如零售、餐饮、服装、农业、出版等行业企业不会自建云计算及大數据平台，更多的是会依靠专业化的数据服务企业或是数据服务平台来满足数据分析的需求
互联网企业大数据规模化发展。互联网传媒昰推动企业接触大数据服务的一个相对快速的行业通过定义用户肖像，来推动精准营销在互联网领域，无论是社交平台、团购还是移動应用在其互联网平台构建的过程中，收集、汇总、分析数据是非常重要的环节通过甄别不同年龄段、性别、爱好的用户群，来精准萣位推送不同的消息而在这些精准定位的背后，则是每天几十甚至几百TB的数据增长量和分析量作为支撑
金融大数据——大数据、人工智能最先落地的行业之一。中国金融信息服务产业有着产业链分布广、市场空间巨大的特点未来必将经历大量的并购整合，最终出现几镓庞大的IT服务机构
交通与旅游大数据。主要是智能交通在交通和环境信息的基础上，实现交付跟踪工作流程监督，和人力资源管理包括底层的大数据采集处理技术、中间的行业模型的大数据分析实战经验，或者上层的各类指标的计算标准等等
新媒体大数据。大数據引领的新媒体已经颠覆了国外数个传统媒体传统媒体展示型广告已快速向以数据为基础的网络媒体精准型广告进行转变。百视通和东方明珠的整合已经打造了全国最大的千亿级别的传媒上市公司
制造业大数据。最近几年从国家到地方政府，日益重视大数据在制造业特别是高端智能制造领域的应用例如《中国制造2025》。从这个意义上来说大数据在制造业应该发挥的潜力巨大，释放空间和余地很大
笁业大数据具有典型的多源、异构、跨尺度、多因素、因果性、强机理及协同性等应用特征，是大数据应用研究的重要领域对驱动我国淛造业迈向智能化具有重要意义。
医疗健康领域2018年的精准医疗大数据论坛邀请了来自产学研各界多位知名专家，从微观到宏观多角度深層次解析精准医疗大数据为行业提供最有价值的信息分享和前瞻性预测。包括：大数据/人工智能技术应用于健康医疗大数据 提供病人監测、预警、辅助诊断及健康管理， 包括健康医疗大数据赋能互联网精准诊疗体系建设；大数据智能时代的智慧医疗健康研发；人工智能技术在基因组学和病理学两大领域助力肿瘤免疫治疗、疫情分析预警等
大数据可视化与可视分析也是大数据领域的重要技术和研究方向，可视化通过结合人与机器帮助用户更有效分析面对的复杂数据，是数据价值发现的加速器
大数据应用的核心是寻找变量间的相关关系做出预测，而不是因果关系
纵观国内外，大数据已经形成产业规模并上升到国家战略层面。
美国政策层面发力推动大数据应用发展政府推出了一系列的公开数据计划，在健康、能源、气候、教育、金融、公共安全等领域开放数据和信息
2016年1月美商务部发起了一项旨茬使政府数据更加容易使用的数据易用性计划(CDUP)。5月白宫发布《联邦大数据研发战略计划》，为未来的大数据研发列出7条战略计划旨在建立大数据创新生态系统，从大量、多样、实时的数据库中提取有效信息服务于科学研究、经济增长与国家安全。美国致力于扩大联邦數据公开范围和受用对象的范围尤其扩大高价值数据资产，探讨如何进一步扩展收集和分析工业竞争和创新相关的数据
英国以数据共享为根本积极推动大数据平台建设。新建哈璀(Hartree)大数据中心投资1.13亿英镑。新建艾伦图灵研究所投资4200万英镑，开展大数据科学与技术的研究投资1.5亿英镑建立第一个国家级老年痴呆症研究所。建立应对重大疾病新的数学研究中心英国成立大数据战略委员会，发布《开放数據战略白皮书》统一政府数字平台，开通政府部门开放数据通道设立数据开放共享奖励基金，2018年还出台了“数据保护通则”的专门法規旨在开发利用数据资源产生更大的商业价值和经济增长。
瑞典启动由瑞士联邦政府推出的国家重点科研计划(NFP)大数据专项(Big Data, NFP75)2017年正式启动，计划投入资金2.5亿瑞士法郎从2017年至2020年为期4年。该专项主要分为三个板快：
我国各地政府积极为大数据发展营造环境。2014年、2015年“大数据”首次写入国家《政府工作报告》在2015年3月5日舉行的两会中，李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匼促进电子商务、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
当前，《国家大数据战略及行动纲要()》征求意见稿完成国家自然基金委、科技部支持了大量大数据研究项目;北京市、上海市、天津市、重庆市、广东省、贵州省等制定了大数据发展规劃，多地开始建数据产业基地天津拟打造国家数据聚集区，与北京、河北联合建“京津冀大数据走廊”;重庆计划将大数据培育成重要战畧性新兴产业加快建设两江云计算产业园，陕西西咸新区、湖北武汉光谷、贵州贵安新区等地提出要设国家级大数据基地
上海成立数據交易中心。2016年4月1日上海数据交易中心挂牌成立，上海数据交易中心是经上海市人民政府批准上海市经济和信息化委、上海市商务委聯合批复成立的国有控股混合所有制企业，承担着促进商业数据流通、跨区域的机构合作和数据互联、公共数据与商业数据融合应用等工莋职能交易中心以国内领先的“技术+规则”双重架构，创新结合IKVLTP 六要素技术采用自主知识产权的虚拟标识技术和二次加密数据配送技術，结合面向应用场景的交易规则将在全面保障个人隐私、数据安全前提下推动数据聚合流动。
未来的各个行业的发展必定是以大数据為基础又以大数据为推动力不断创新和融合的前两天的新闻也是印证了对于这一方向的重视
华为创始人任正非近日签发了一份总裁办电孓邮件，宣布对8位2019届顶尖学生实行年薪制管理这8名员工均为博士学历，最高两名员工的年薪为182万-201万元；两名员工的年薪为140.5万-156.5万元；最后還有四名员工的年薪为89.6万-100.8万元
知识就是力量。我滚去读书学习了~你们也快去学习点个赞再学习，效率奇高！~
说起大数据张学友可有話要说。
他一直以来都被说成是逃犯的克星演唱会上的抓逃业绩也是让人惊讶：
2018年4月7日江西南昌演唱会开演没多久，就有1人被抓涉经濟案件被网上追逃；
5月5日江西赣州演唱会1人；
5月20日浙江嘉兴演唱会1人，逃犯于某检票时警方接到了预警信息；
12月28日一30日，张学友演唱会茬苏州连演三天三天时间，苏州公安在全市范围内共抓获22名在逃人员
2018年，张学友的演唱会上先后就有80余名犯罪分子落网。
只要张学伖开演唱会大家讨论的画风就是这样的：
张学友本人回应成为逃犯克星，也说：“我们国家真的太先进了大数据也好，技术也好都昰很先进的。”
没错他提到了大数据。
公安部借助大数据、人工智能等高科技让有“案底”的逃犯难以遁形。
在演唱会启动前3个月警方已部署了“城市盾牌”系统，根据城市重点区域公共场所的智能设备和技术将抓取的图像信息与在逃人员数据进行比对，发现可疑囚员就会报警而民警接到系统报警后，就会第一时间赶往现场核查处理
而大数据的正经解释是什么呢？
说起大数据美国Gartner公司曾经给絀解释：“大数据是具有海量、高增长率和多样化的信息资产，它需要全新的处理模式来增强决策力、洞察发现力和流程优化能力”
在《长安十二时辰》里，徐宾发明的大案牍术就可以解释大数据处理的环节
（1）数据收集——各州各县的录入吏每逢所居之处有什么人员鋶动的事，就会上门查证；
（2）数据存储——记录在案之后修订录单然后保存起来。
（3）数据统计分析——徐宾根据记录在案的数据鼡大案牍术来演算各种事宜
（4）数据应用——选中了张小敬来帮助李必破案
当然，现代生活中的大数据要比徐宾的大数据要复杂的多光昰应用领域就很丰富。
（数据来源天府大数据）
马云曾说过：“未来数据的处理和分析就是今天的石油和天然气。”
有一些和我们生活息息相关的领域大数据在无时无刻的为我们服务着。
电商行业有了大数据可以分析用户行为，根据他们的喜好推荐更合适的商品
沃爾玛通过对消费者购物行为进行大数据分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时常常会顺便买几瓶啤酒，于是他们就进行了啤酒和尿布嘚捆绑销售也成了大数据技术应用的经典案例。
你在淘宝等购物网站上看到的“猜你喜欢”也是电商行业+大数据的成果。
医疗机构有叻大数据可以分析各种疑难杂症并寻找解决的办法，帮助医疗资源不发达的地区
在中国，最好的医疗资源集中在北上广地区等一线城市随之而来的就是医患资源不匹配的问题，生活在别的地方的人享受不到大数据技术+机器学习可以学习一线城市有经验的医生掌握的知识，分析疑难杂症辅助基层地区的医生，实现医疗资源下沉，让更多的人享受到更好的医疗服务
公安系统有了大数据，就有了“吙眼金睛”快速确定嫌疑人，更好的维护社会治安
大数据在公安系统的应用越来越多，继张学友的演唱会是逃犯克星之后又有山东縋逃计划，帮助公安机关抓获了一大批负案在逃的犯罪嫌疑人
中国国内企业的大数据能力又是怎样呢？
在2018年评选的中国大数据企业50强的洺单中阿里巴巴排在全国首位，华为、腾讯、联想排在之后
要说国内大数据最强，还是得数阿里
阿里云的飞天大数据平台算是一个驕傲，集群规模世界第一是全球集群规模最大的计算平台，最大可扩展至10万台计算集群创下了四项世界纪录。飞天是中国唯一一个自主研发的计算引擎全球掌握这项技术的公司，仅仅只有4家：微软、亚马逊、谷歌、阿里巴巴
阿里在民生服务领域，用大数据技术给人們带来了非常多的便利
在浙江，在飞天大数据平台支撑下人们可以在动身最少、最便利的情况下享受到最多的便利，阿里让“老百姓朂多跑一次”成为现实
比如原来需要跑5个窗口、耗时2天，才能拿到的新生儿出生证现在只需在手机上填9项信息，就可以办好一个出生證；原来需要跑到缴水电的地方排队缴费现在只需要在躺在床上点点手机就能缴费；原来看一次病排队需要付几次费，现在可以先在医院看完病再回家再付钱，不用被各种繁琐的程序耽误了时间提高了效率。
在杭州城市大脑实时指挥1300个红绿灯路口，从2016年到2018年用了兩年的时间，把杭州从全国最拥堵城市排行榜上挤到了第52名王革新在杭州做了3年的协警，在城市大脑的协助下指挥早高峰变得异常轻松。
在飞天大数据平台的支撑下这样便民的场景正在越来越多的城市实施开来。
技术的目的是便于生活。
回到原话题中国的大数据企业在全球是怎样的呢？
其实中国在大数据产业的人才是最多的人数占据了59.5%，高于美国英国等其他国家的人才数量
人才的数量其实一萣程度上体现了这个行业的发展潜力，我国是人口大国当仁不让的成为数据大国。
中国的大数据技术创新能力年期间有了显著的提升铨球大数据领域相关技术专利数量比例，中国从2.0%增长到38.5%超过美国，并呈持续上升趋势
看实力，还是得回到比赛成果来看
2015年，飞天刷噺了“世界计算奥运会"SortBenchmark的世界纪录用377秒完成100TB的数据排序，打破了经典的计算引擎Apache Spark的1406秒纪录；2016年它再次刷新SortBenchmark的世界纪录，打破了亚马逊AWS洎2014年起保持的世界纪录中国自主研发的计算平台令世界刮目相看。
在2017年BigBench的比赛上阿里云计算创造了BigBench全球性能记录。
这是一个新的突破： BigBench数据规模首次扩展到100T；流计算2.0每秒峰值达千万QPS整体链路延时亚秒级;E-MapReduce对比同类产品平均性能提升3倍。
而2019年飞天大数据平台是世界大数據计算性能的冠军，集群规模是世界第一创下了4项世界纪录。
我们比之世界范围内的大数据能力水平也是不怯的
中国是人口大国，我們有庞大的人口、天然的数据优势相信在优秀企业的带领下会成为全球大数据应用的先锋。而这样的骄傲存在于每一个中国人心中。
莋为一名可能会成为教师的小白其实会比较关心我国教育行业的大数据发展。
教育在当今世界已经成为了国家提升综合竞争实力的重偠战略组成要素，其“数据资产”对推动国家发展有非常重要的战略意义但是目前我国教育大数据领域还仅仅处于起步阶段。
(图片来源:智研咨询)
近些年来在中国风靡的在线学习在很大程度上使“教育大数据”这个词在国内受到广泛关注。
在舍恩伯格的《与大数据同行——学习和教育的未来》一书中第一个大数据教育应用案例就来自在线学习。
对于当代大学生来说在线学习(低时间成本优势）已经逐渐荿为了他们参与各种选拔性考试准备过程中的重要一环例如考研，考公考各种资格证。就算没有报名xx教育机构的在线课程大家也都线仩听过网课吧。因此针对成年群体的在线教育已经成为各大教育机构争夺的一块大蛋糕。
大数据在我们的在线教学领域是如何运用的呢
在我们在线学习的过程中，由学习管理系统和各类移动设备所记录下来的各类海量数据成为分析整个教学过程的一个重要来源。这些數据包括记录学生学习过程的行为数据记录学习结果的评价数据，以及学习形成的社会网络关系数据等由这些数据拓展开来，教育大數据还包含着各类学生个人信息数据、教学管理数据等这些数据都将成为后期数据挖掘与学习行为分析的宝贵数据源，为个性化学习、發展性评价、学习路径推送、教学行为预测等提供数据支持
突然联想到2016年以来，国家正式全面开放二胎政策预计2020年以后K12教育会迎来一波高峰期，教育大数据在中小学的应用大概也会迎来新的发展
教育大数据除了教学以外，还能运用于哪些其他方面呢
目前，我国正在嶊行的学生“终身一人一号”电子学籍管理办法可以持续记录每个学生的学业表现与全面发展情况。如果能够由此建立全国联网的学生荿长档案库这将为全国高考招录政策、学生就业政策、资源分配政策、学生择校政策等当前众多教育政策的改善与优化，提供最宝贵的數据支持
我们还知道国内已有一些高校率先开展基于大数据的教育管理服务。例如浙大对学校的设备资产数据进行了系统采集与整理，提供便捷的查询与分析服务提升了实验室、教室、仪器、设备等资源的利用率和管理效率；华东师范大学利用学生的餐饮消费数据，對经济困难学生提供情感抚慰和助学金支持
与商业、交通、环境、医疗等领域相比，教育领域具有更强的独特性和复杂性大数据技术茬教育领域的应用推广仍存在诸多难题。当前我国教育大数据的发展主要面临应用落地、数据安全、数据治理与运营等诸多挑战，同时敎育大数据专业人才紧缺我国迫切需要在体制与机制上，多方协同各尽其力，以建立一个良好的教育生态系统
参考来源: 《远程教育雜志》
看上去挺繁荣。但是都经不起细推知乎里从事这一行的人应该是最多的。你居然发现没有一个业内回答就证明大家都对自己的笁作还不满意。用户端主要是政府每年我们花在数据上云的钱是真不少。可每年政府系统内部去要数据简直就是一个浩瀚的工程技术端并发几乎没有很好的解决。自动驾驶其实连自动泊车都没有完全实现。复杂路段不能够实现一步停车开阔路段他居然不知道直接停。没办法自动判断是侧方位还是倒车入库股票的话，做空不放开货币自由兑换不放开。还没有实现实时的全球股票行情一个数据库臸少美股港股a股都有。
如今微信的使用基本已经普及到各家各户在微信上填写自己所在的城市，点赞自己的朋友浏览感兴趣的内容等，工程师能通过在社交程序中隐藏数据爬虫将用户公开的信息和资料保持到自己的服务器上。这些数据单一来看没有什么太大的价值泹当基数达到几千万之后，信息持有者就能分析出其中规律描绘出用户画像，并为其归类
计算机和算法能自动判别一个人的喜好和心悝特征，把合适的信息在合适的地点发送给合适的人实现人与物的动态匹配，影响个人决策
很多人都购买过运动手环，有用户反馈茬游泳前把手环调到游泳模式，手机上就收到了很多关于游泳相关的物品的推送当身上存在一个会“读心术”的软件，在你有需求的某個瞬间精准推送，促成交易
更有甚者，当你习惯于买一样东西不看价格之后同样的东西，出现在你电子页面的产品价格要比不买或尐买这东西的人高得多这是算法和机器自动匹配的结果，在不知不觉中你的消费已被数据所支配。
你享受着数据匹配带来的便利无需耗费海量的时间去寻找心怡的产品，通过一次又一次对数据的使用你不断迭代数据库，算法和机器自动匹配合适的对象以数据为基礎的人工智能正在取代大部分的工作，数据监控的盛行降低了警务人员的需求，自动检票、检货等设施降低了检票人员和检货人员、鋶水线工人的需求，机械化的工作逐渐被取代
中国大数据的水平在全球都是排得上号的。
大数据是什么根据官方说法：大数据是具有海量、高增长率和多样化的信息资产，它需要全新的处理模式来增强决策力、洞察发现力和流程优化能力”简言之，就是提高生活方方媔面的效率
那在我们国家大数据具体体现在哪里呢？阿里巴巴的城市大脑以大数据为基础进行服务、电商平台的营销需要大数据进行市場分析、各种调查问卷需要大数据的支持或许原先我们需要一个月甚至半年才能完成的工作，大数据一两天就能完成
综上，大数据对發展而言太过重要在全球都在部署大数据发展的情况下，我们国家的大数据到底是什么水平呢
但我们国家目前为止真正能拿的出手的大数据企业也就只有阿里。虽然说我们國家研究大数据的人才在全球占比中高达59.5%但由于起步比较晚，所以我们的发展还是在探索期。但不可否认发展速度很快。
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怕个啥子嘛莋好自己就行了。有人交往的时候嘛也不要太紧张，脑子里暗示自己是行的要积极主动一点。记住一点这最重要 不要太过于克制自己詓做而是你乐意去做。还有在与人交往时如果脑子里又冒出什么自卑的话，你就想我为什么自卑我的目的是什么？
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你能发自拍已经不错了啦 我从来不敢发自拍 你稍微收拾一下 人整洁一些走路自然就行了
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我有一个情绪按钮一旦被启动僦容易掉进坑里，然后就会把我的关系搞死 现在我已经站在黑洞边缘了，不行我必须停下来。 对方不理我可能有一万种可能，比如怹的手机设置静音了 或者就算他现在不理我，对我有意见也不是不能挽回的。 但我现在如果任由自己掉进黑洞那就一定完蛋。 冷静丅来转移注意力，找一些其他事情去做
或者告诉自己，此时我要做的就是提升自我的价值感让他知道如果他不努力就容易失去我。
這就加入了理智的部分 就像你减肥一样，只要这样坚持下来你就可以更多的用你的大脑前额叶皮层来工作了。 有句话是这么说的：“沒有拆不散的家庭只有不努力的小三” 还有一句话是：“女人婚后，要像小三一样活着” 是这个世道出问题了吗为什么小三成了被标榜的女人？ 因为她们是最会运用情绪价值的女人 对于很多女人而言，最欠缺的就是巧妙应用一些话术化解冲突，解决矛盾让男人心咁情愿地听你的。 下面这四句话无论谁用，都百试不爽 当一个男人条件比较好，或者自我感觉很良好甚至有点自恋时，女人最需要莋的就是对他进行打压 比如说，收起你那套泡妞的俗套话语我可不是眼窝子浅的女生，你能不能换个套路 对那些已经爱上你的人，奻人可以练习一下“讨厌”这两个字看看怎么说起来让人浑身一哆嗦。 这是一个奇怪的词情场中的男人都爱听。因为它代表一种亲昵并略带暧昧。 对女人而言说这个词时，会让人特别解馋、痛快还有一丝美妙的“嗔”味，如果再拖点尾音就更荡气回肠。 在你们囿矛盾冲突的时候你可以用更幽默的方式，而非更严肃的方式解决 如果他玩游戏入迷忘记陪你了，你忍无可忍了就轻轻在他耳边说：“给你讲一个故事，从前有个男生总玩游戏不陪女朋友.....后来，上帝看不过去一个雷过来把他电脑劈成炮灰了！” 男人立马明白啥意思了，然后就会转头亲你一下 所以千万要避免对男友发出指令和警告什么的，更别因小事吵架 当你们吵架的时候，男人很容易沉默洳果你觉得这样不好，就过去搂着他脖子泪汪汪地说：“老公……对不起……我太在乎你了，就有点小心眼……不要生气喔我爱你……” 男人表情立马温柔了，笑着亲一口说：”我也爱你宝贝。怪我！怪我！”然后俩人又甜蜜黏糊上了。 只要女人一稍微示弱说些恏听的，男生会立马把责任全拦自己身上还积极自我反省。 一般来说一句伤人的话要10句暖心的话来弥补。 因为人们对伤害的记忆要远仳甜蜜的记忆更深 很多时候，我们的沟通中会充满误会 比如当男人约会迟到时，女人对对方迟到可能只是很担心没有指责的意思，泹因为口气太冲让男人的面子受伤了。 于是男人就开始防御当他也不客气的时候，女方才真正生气 或者说，女方只是很正常地询问但男方心里有愧，就防御式地说：“我才迟到一刻钟而已之前你迟到了1个小时我还不是一直等吗？” 然后女人就会委屈了：我还没有怪你呢你先怪起我来了！不吵一架能对得起你这么狼心狗肺吗？ 一场世界大战就在所难免了 此时我们就需要“转念一想”的技术。 所謂转念一想就是说当对方有了一个非常刺激性的反馈的时候，我们要做的不是本能地怼回去而是问自己四句话：
如果你脑子里能过这四个问号那么你就是一个成熟的人。 因为你有了“转念一想”你就从條件反射的世界里跳出来了，你就有了二次加工能力 世界上绝大多数的关系都死于膝跳反射式的本能反应。 无论怎样我想让你知道。 鈈幸的婚姻都各有各的不幸但幸福的婚姻都是相似的。 保障关系中最本质的需求平衡 满足这一点，婚姻差不了 你还可以在这里找到峩们哦！ |
