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数据类硕士论文范文,与第三个10年:“大数据”先机不可错失相关论文范文例文

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随着智能手机、GPS、可便捷携带的计算设备的迅速普及,我们的行为、活动甚至是生理数据的细微变化,都被记录了下来,连成了一条条或有规律可循的轨迹.以此为基础,“反馈经济”(feedback economy)等新经济、新商业模式也正在加速形成.一个大规模生产、分享和应用数据的大数据时代正在开启.

大数据, 顾名思义, 就是数据量规模巨大到用“海量”都不能形容其万一.我们不再以GB 或TB 作为数据的计算单位,而是以PB、EB、ZB 或者YB 来衡量数据规模.对此,我们可以用直观的方法,来解释这些远离我们认知常识的字母,比如2PB 相当于全美学术研究图书馆藏书资讯内容,5EB 相当于至今全世界人类所讲过的话语,1ZB就如同全世界海滩的沙子总数,1YB 相当于7000 个人类体内的微细胞总和等.

未来,数据将会像土地、石油和资本一样,成为经济运行中的根本资源.在以数据和网络为基础的大数据时代背景下,互联网与现实世界的疆界越来越模糊,借此发展起来的物联网、移动互联、3D 打印技术等将带来的人类社会的巨大变革,当然也包括难以想象的巨大商机.

数据爆炸与移动互联

在解释“大数据时代”的意义前,也许我们要先明白三个问题:

第一,怎样证明我们进入了“大数据时代”?

1998 年全球网民平均每月使用流量是1MB,2000 年是10MB,2003 年是100MB,2008 年是1GB( 相当于1024MB),2014 年将是10GB.全网流量累计达到1EB( 即10 亿GB) 的时间,在2001 年是一年,在2004 年是一个月,在2007 年是一周,到了2013 年仅需一天,即一天产生的信息量可刻满1.88 亿张DVD 光盘.根据互联网数据中心的报告显示,2011 年全世界创造了1.8ZB(大约为1.8 万亿GB) 的数据.这相当于3 亿人按照每分钟发3 条微博的速度,不停地写上2.6976 万年.在未来十年,这样的数据大爆炸速度会进一步加快.报告预测,到2020 年全球数据使用量将达到35.2ZB,2023 年前后全球的数据规模将是现在的50 倍.

第二,什么造成了这样的“数据大爆炸”?

其实大数据现象在物理学、天文学、生物学、环境生态学、自动控制等科学领域和军事、通讯、金融、医疗、甚至是城市建设等行业早就存在,比如按照一个8Mbps(兆比特每秒)的摄像头一小时产生3.6GB 数据来计算,一个安装了几十万个交通和安防摄像头的城市,每月将产生几十PB 的数据量;比如医院里一个病人的CT 影像往往多达2000幅,数据量约为几十GB,国内每年门诊人数多达数十亿,并且这些数据信息需要长时间保存.

但真正加速数据爆炸的原因是互联网和移动互联的快速发展.互联网用户数量和平均在网时长的高速增长,互联网内容由单一文字形式到图片、语音、影像等多媒体形式的变化,以及网络终端由台式机扩展到平板电脑、书刊阅读器、手机和电视等移动互联的发展,都是数据量暴增的主要原因.


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如今,谷歌公司每天要处理超过24PB 的数据,这意味着其每天的数据处理量是美国国家图书馆所有纸质出版物所含数据量的上千倍;Facebook 每天更新1000 万张照片,人们在网站上点击“喜欢”按钮或者写评论的数量大约是30 亿;谷歌的子公司YouTube 每月接待多达8亿的访客,平均每秒钟都会有一段长度在1 小时以上的视频上传.

“全球用户拥有50 亿台手机,其中20 亿台为智能,这相当于80 年代,把20 亿台IBM 的大型机放在消费者手里.”全球最大的企业软件公司甲骨文的总裁马克赫德说.可以想象一下,如果我们的肉眼能看到数据传输的“线”,那么50 亿台手机、超过10 亿台电脑,随时随地都在向分布在全球各地的服务器发送数据,这是一种怎样的景象?

第三,如果大数据现象早就存在,为什么“大数据时代”现在才来临?

原因很简单,就像《大数据时代》一书的作者维克托说的那样,大数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山,第一眼只能看到冰山的一角,绝大部分都隐藏在表面之下.互联网时代,特别是社交网络、电子商务与移动通信普及,将人类社会带入了一个庞大的数据海洋,传统的计算机根本无法处理如此大量、且不规则的“非结构数据”,直到云计算出现.它使人类发掘数据价值、征服数据海洋成为了现实.

伴随着这种变革的发生,我们现在所认知的、熟悉的一切社会模式可能都会被颠覆.传统的、包括互联网企业在内的科技企业必然会被推到迎接“大数据时代”的最前端.

Web 3.0, 网络无所不在

我们用一个例子来说明从Web 2.0到Web 3.0 的进化:当你最近准备健身或减肥,为此你准备了5000 元预算,你觉得自己最应该减掉腹部的赘肉,但因为工作太累,强度太大的运动你承受不来.借助目前的互联网技术,你不得不多次搜索以便找到最适合你的健身选择:首先要选择有针对性的运动项目,确定哪个更适合自己;然后可能要通过搜索引擎访问若干个网站,选择交通方便的健身场所或者效果明显的家用健身器材;最后,你也许要花上数个小时比较价格和服务质量,以便最终做出决定.

但当互联网进化到Web 3.0,你只要发出一个很简单的指令,剩下的事情都可以交给互联网:它会通过可穿戴式传感器获得你的身体数据,通过数据库资料分析出你的偏好运动类型来确定搜索参数,以缩小搜索服务的范围;然后根据你的日常生活轨迹和预算设定,收集并分析数据,最终提供几个明确的场所或器材供你选择.而这一切,也许就是几秒钟的事情.

“人们不停地质问Web 3.0 到底是什么?我认为当可缩放矢量图形在Web2.0 的基础上大面积使用――所有东西都起波纹、被折叠并且看起来没有棱角――以及一整张语义网涵盖着大量的数据,你就可以访问这难以置信的数据资源.”万维网的发明者蒂姆伯纳斯李说.他所描绘的,通俗些来讲就是大数据时代. 在数据爆炸的时代,拥有强大的数据库网络和先进的云计算能力,让互联网特别是移动互联网有了更广阔的前景.2012 年,运用大数据的全球贸易额约为365 亿元,预计到2016 年,这个数字将达到1272 亿.在接下来的市场竞争中,为用户提供个性化、 化、时效化的服务,发掘潜在商业机会,实现供需的无缝对接,无疑将是新商业模式的核心所在.

目前可以将大数据的商业机会分为两类:一类是以IBM、微软、惠普等公司提供“硬件+ 软件+ 数据”的整体解决方案为代表,它以平台性为特征,提供基础服务;另一类是以Facebook、亚马逊、谷歌等公司为代表,基于自身海量的用户信息,提供精准营销和个性化广告推介等.后者显然将是未来大数据的主要趋势.

作为全球科技企业的四大巨头,Facebook、谷歌、苹果、亚马逊正在成为大数据的拥有者和使用者.Facebook这个创立时间不足十年的公司,凭借其巨大的用户群体和海量的数据资源优势,俨然成了全球第一个生成大数据的“互联网巨鳄”,2011 年Facebook 通过挖掘用户信息,以主要推送广告的形式,从每个用户身上赚到5.11 美元,然而在大数据的支持下,未来我们无法想象这些由用户亲手填写的、完全满足用户个性化和 化需求的信息,能为其带来多少财富;谷歌则依靠其操作系统、搜索引擎和“Google+”平台整合终端产品,储备可以利用的大数据;苹果依靠操作系统和颠覆性的终端,正在努力打造大数据的生成之地;亚马逊作为云计算的最早倡导者之一,则通过网络平台、云计算平台和阅读终端,期望建立起一个电子商务垂直领域的大数据汇集地.

对于拥有全球最庞大数量网民为基础的中国互联网企业来说,大数据的作用和意义更为明显.2012 年,全球移动互联网用户已达到15 亿,比2011 年增加4 亿人,增幅约为30%,移动互联网已占互联网总流量的15%.今年第一季度,中国iOS 和安卓用户数超过美国,中国在移动互联领域的优势明显.这让一直扮演“跟随者”角色的中国互联网企业,特别是处于第一阵营腾讯、阿里巴巴和百度,第一次有优势、有实力、有机会与全球顶尖企业站在同一起跑线上,而他们也确实正在朝此进发.

百度,作为全球最大中文搜索平台,拥有最庞大的中文信息数据库,总量接近1000PB,存储网页数量接近1 万亿页,每天大约要处理60 亿次搜索请求.如今百度正在建设的云计算中心,预计数据存储量将超过4000PB,相当于20多万个中国国家图书馆的藏书总量.同时,百度已成立了LBS( 基于位置的服务)事业部,负责包括百度地图、百度身边及即将上线的百度路况等移动互联网项目, 从产业链条上打通上下游,实现数据的互通,共享用户和信息市场.百度云更是全面开花,继为三星Galaxy 系列提供全面云存储、云协作、云分享、云 等云服务后,日前首款基于百度云开发的穿戴式设备――咕咚手环也即将亮相,其主打的三大功能:运动状况提醒、睡眠监测、智能无声唤醒,可以看做是百度进军大数据医疗的先锋之作.

大数据对于已经在海量数据中摸索许久并衍生出金融借贷业务的阿里系来说,意义更大.2012 年第四季度,阿里巴巴商品总成交额超过亚马逊与eBay之和,背靠中国互联网巨大巨大基数而展现的优势显露无疑.阿里系和马云对中国互联网、电子商务产业、甚至是金融业最大贡献就是支付宝平台的创立,作为中国最大的电子商务公司,阿里已经在利用大数据技术提供具体服务――阿里信用贷款和淘宝数据魔方.前者是通过掌握的企业交易数据,阿里巴巴可以借助大数据技术自动分析判定是否给予企业贷款,全程不会出现人工干预,坏账率大大低于商业银行.后者则是依托淘宝平台上的海量数据,商家可以了解淘宝平台上的行业宏观情况、自己品牌的市场状况、消费者行为情况等,并可以据此作出经营决策.

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国内互联网公司中市值排名第一、拥有最类似“Facebook+Twitter”基因的腾讯,无疑是大数据背景最令人期待的一家公司.它拥有超过7.836 亿活跃账户、4.69 亿微博注册用户、超过1 亿视频用户、5.976 亿 空间用户、超过2 亿微信用户的海量用户群,加上N 个产品×N 个平台×N 个终端×N个用户关系的庞大服务矩阵,使它能更完整的记录人们在互联网上的行为轨迹,拥有更有价值的个人数据信息,拥有与Facebook 和Twitter 不相上下的优势力量.

预见未来

大数据到底有怎样的魔力,使其成为企业巨头、甚至是国家竞相追捧的对象.其原因也许是它将在某种程度上实现人类自古以来就在追寻的一个目标,预测未来.

事实上,每一个人都是习惯的奴隶,大数据对你无所不知.在大数据时代,我们到处留下有迹可循的“电子指纹”.

一旦数据收集时间足够长、数量足够多且全面,每个人的日常生活在某种程度上都可以被量化和预测.

现在,网络供应商和搜索引擎,正在进行这样的“量化”――将人们在何时、何地、做过什么事等这些令人难以想象的庞大数据都记录下来.随后,这些数据又会以令人难以置信的速度被商业化.谷歌是实现这一趋势的标兵,它不惜挥金数十亿网罗业内顶级工程师和科学家,在签署严格的保密协议后,将他们藏在位于圣克拉拉的美国谷歌总部中.在著名的“不作恶”理念下,如今的谷歌就像一个巨大的智力黑洞,用企业的身份取代了研究人类行为、社会趋势的科学家,以庞大的数据和技术为基础,预测着一个商业帝国或某个经济体,甚至是人类的未来.

在大数据时代,产品调查员等传统职业将会消失,数据分析员等新人才将供不应求,就如同现在越来越多CDO(首席数据官)的出现.无数的企业、甚至是现在仍然平凡的个人,都可以利用大量数据来分析在十年前我们还认为永远不能被预测且杂乱无章的人类活动.

在宏观经济方面,印第安纳大学利用谷歌公司提供的心情分析工具,从近千万条网民留言中归纳出六种心情,进而对道琼斯工业指数的变化进行预测,准确率达到87%; 在农业种植方面,硅谷一个气候公司从美国气象局等数据库中获得几十年的天气数据,将各地降雨、气温、土壤状况与历年农作物产量的相关度做成精密图表,预测农场来年产量,向农户 个性化保险.

在商业经营方面,由85 个雇员组成的公司BlueYonder 通过综合梳理超市刷卡信息、天气资讯、学校放假信息以及交通报告等数据,为像沃尔玛这样的零售商提供“精准的预测”.

在金融信贷方面,阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和讲究诚信的企业,对他们发放无需担保的贷款,至今已放贷300 多亿元,坏账率仅0.3% ;

在医疗保健方面,“谷歌流感趋势”项目依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况,与美国疾病控制和预防中心提供的报告对比,追踪疾病的精确率达到97% ;

在日常生活方面,英国曼彻斯特大学利用大数据发明了一种与普通地毯看起来毫无区别的“魔法地毯”,但它存储了独居者每天走路的步

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伐次数,因此如果独居者这一天走路的步数少于正常范围,“魔法地毯”就会发出警报,尽早提醒数据接收方可能出现的意外;

在社会安全管理方面,美国麻省理工学院通过对十万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理,提取人们行为的时空规律性,进行犯罪预测.


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麦肯锡公司2011 年报告推测,如果把大数据用于美国的医疗保健,一年产生潜在价值3000 亿美元,用于欧洲的公共管理可获得年度潜在价值2500亿欧元;服务提供商利用个人位置数据可获得潜在的消费者年度盈余6000 亿美元;利用大数据分析,零售商可增加运营利润60%,制造业设备装配成本会减少50%.

然而预见未来是有风险的.“棱镜事件”就像是这部“大数据时代”的电影预告片,本片的男主角斯诺登告诉了全世界一个可以预想到但却不愿相信的事实,大数据时代的伴生物之一“数据暴政”,人们的隐私也许将不再安全.

曾有数据显示,75% 的人不希望企业存储自己的个人信息,90% 的人反对企业收集自己上网浏览网页的记录.人们最担心的,正是对这种数据的无限制利用.如果这种预测被滥用,我们每个人都有可能成为“楚门”,生活在毫无隐私可言的世界.

预见未来的另一个风险是3D 打印技术的普及和发展.3D 打印将突破制造业传

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2016年10月份自考时间
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2016年10自考报名时间
0分考试时间120分钟。2016年10月自考科目安排江苏2016年7月自考课程考试日程表, 7月7日7月8日上午9:00-11:30下午14:30-17:00上午9:00-11:3。

湖北省2016年10月自考成绩查询
2016年10月自考科目安排江苏2016年7月自考课程考试日程表, 7月7日7月8日上午9:00-11:30下午14:30-17:00上午9:00-11:30下午14:30-17。

湖北2016年10月自考成绩查询
2016年10月自考科目安排江苏2016年7月自考课程考试日程表, 7月7日7月8日上午9:00-11:30下午14:30-17:00上午9:00-11:30下午14:30-17。

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