大数据时代数据领域未来发展的三大趋势

市场的变幻无常和商业全球互联的趋势使得直觉决策不再有效。今天，企业业务决策涉及的数据和参数越来越复杂，企业决策者们都希望身边能有一个数据分析专家可以求助，数据蕴含着对企业有价值的信息，所以数据已经是企业的重要资产，驾驭大数据的能力成为企业的核心能力。这种能力将帮助企业寻找最优的模式支持商业决策，并确保做出接近于最优的商业决策。那么针对信息数据自身未来的发展趋势将成为首要关注点，今天就让我们一起来探究信息数据的三大发展趋势。

大数据时代飘然而至

何为大数据，对于这个新名词相信还是有不少人会对它感到陌生。其实“大

数据”这个术语的使用不太恰当，因为它暗示着预先存在的数据比较小（其实不然）或者我们面临的唯一的挑战只是它的大小（大小是挑战之一，但还有其他许多挑战）。简言之，“大数据”指无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。为了让大家更形象的理解这个新名词，我就拿一根金条的诞生过程给大家做个比喻。如今对金矿的挖掘可使用需要巨额资本的设备来执行，用于处理数百万吨无用的泥土。如果要肉眼可看到金矿，通常需要30 mg/kg (30 ppm) 的矿石品味，也就是说，现在金矿中的大部分黄金是肉眼看不到的。尽管所有黄金（高价值数据）都在整堆泥土（低价值数据）中，但通过使用正确的设备，您可以经济地处理大量泥土并保留您找到的金箔。然后将金箔集中在一起制成金条，存储并记录在安全、受到严密监视、可靠且值得信赖的地方。这就是大数据的真正含义！

如今，许多企业日渐面临着越来越多的大数据挑战。它们能够访问丰富的

信息，但不知道如何从中获得价值，因为这些信息以最原始的形式或半结构化或非结构化格式存在，这导致他们甚至不知道这些信息是否值得保留以及如何保留。信息的搜集和存储是对信息分析的前提，云计算技术是目前信息搜集存储的首选，云计算和大数据就是相辅相成的关系，未来数据就是企业重要的资产，云计算为数据资产提供存储、访问和计算，盘活资产，使其为企业管理、企业决策、个人生活服务等选择提供依据，这是大数据核心价值，也是云计算的最终目的。

数据领域的三大发展趋势

大数据时代的来临是科技世界里的每个人决定站在哪一队的一个机会，因为这个时代将为科技公司和个人带来自互联网诞生以来最大的机会。让我们回头看看本世纪以来，科技世界发生了哪些变化：

?全球 80% 的信息是非结构化的（非结构化数据包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等）。

?非结构化信息正在以 15 倍于结构化信息的速率增长。

?原始的计算能力正在以极高的速率增长，以至于如今现成的商用机器已开始展现出5 年前的超级计算机的能力。

?对信息的访问已民主化：它可供所有人使用。

这预示着一个新的趋势。单单这些方面就需要更改我们解决信息问题的方法。这是否意味着我们过去 12 年的投入将付诸东流或无关紧要？当然不是！我们仍需要关系型数据存储，而且将继续扩大。但是，我们需要通过允许企业从大数据时代获益的技术来改进这些传统方法。谁能提供适合这一新标准的信息服务，谁就能领导大数据时代，那么未来信息数据会朝什么方向发展呢，通过触摸大数据时代的脉搏，强烈感觉到会有以下三个大的趋势

一．数据信息可视化成主流

所谓数据可视化，就是“用数据讲故事”。数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。今天数据可视化已经有了实质性的进展，数据可视化后，将非常直观形象展现出数据中蕴含的有价值信息预测未来趋势，这将有利于企业管理层发现问题，制定决策。

二．数据挖掘分析服务将受到追捧

数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃

取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。我们将看到SaaS（软件即服务）供应商开始提供数据分

析服务，这些供应商将会通过你的非结构化数据，为你提供标准的报告和数据服务。今目标工作平台也将朝着这个方向发展，帮助企业领导者做出更好的决策。正如上面介绍大数据概念时提到的，未来每个企业的领导者都会希望通过有效的信息数据挖掘分析服务得到那根“金条”，洞察自己行业的发展趋势，甚至客户的购买喜好的把握，真正实现精准个性化的营销，进而占有更多的市场份额。

三．数据存储和处理领域将成为Hadoop分布式处理的软件框架的天下

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。对数据实现可靠、高效、可伸缩的方式进行处理，Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。Hadoop 还是可伸缩的，是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。能够处理PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。

互联网和信息技术的发展让我们又一次站在了时代的转折点上，谁也说不清楚未来会怎样，但我相信未来是属于那些在看清发展方向的同时做足准备的那批人！

云计算和大数据未来发展的优点

互联网科技领域，云计算、大数据、人工智能成为最热词汇。阿里云“为了无法估算的价值”将中国的计算触角伸向海外，百度首次向外界展示“百度大脑”的科技成果。移动互联网利用人口红利带来的增长已经逐渐见顶，互联网正在进入“下一幕”智能时代，云计算、大数据、人工智能将使全社会迎来变革性的发展。无论是计算机行业，还是汽车领域，技术形态的成熟是一个必然的要素。如果某个所谓的时代在技术上、硬件上没有达到产业的要求，数据库和平台都是非完整和非稳定的，时代的产业基础也就十分薄弱。从产业的政策角度分析，当技术累积到一定层次，产业政策的出台是必然的。为了激活云计算的发展，国务院在2015年就出台了《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》、《云计算白皮书2016》等，这些政策的出现并非偶然，在其背后有很多云计算服务商多年默默的技术耕耘。技术和政策的形态达到一定的地步，真正的产业化和市场化是否也已经达到? 等待入局者必须考虑几个重要因素: 一、目的是什么(为了降低成本、提高效率，还是在渠道上更接近用户);二、企业是否愿意使用(产品同质化严重，如何体现差异化);三、是否有助于提高社会福利(消费者福利、管理效率)。

如果这些问题得到肯定的答案，云计算与时代的发展需求相契合，真正的时代大门就会开启。大数据本身除了要有数据、采集、汇聚一定量的数据之外，更重要的是数据的处理、挖掘、分析、可视化、应用这样一整套的过程。关于大数据的话题，基本围绕三个问题展开: 一是数据从哪里来;二是数据如何进行分析;三是数据如何进行商品化。任何大数据都是以应用为主的，在未来，通过多维度、多复合的大数据的精准挖掘，最终提供出优质的商务解决方案才是最关键的。数据的三个来源分别是政府、企业行业和个人消费。政府数据做了授权，但由于法律和其他方面的不健全，政府数据被滥用。消费者数据来源于电信、金融或类似BAT大企业，流量入口处的数据将被自动抓取，数据提供商可以提供所有维度的数据，但每一个都是局部。数据优化商在大数据产业链里要想长久发展，必须精通大数据的模型、算法以及数据特征，同时对行业及生态要有明显的敏感性。而算法提供商如果仅仅依赖单纯算法，未来将成为成长软肋。应用提供商最贴近客户、最熟悉客户需求，同时做的是最后的数据整合，在产业链上可能发展空间更大。

数据中心的未来发展趋势

数据中心未来的发展趋势经历了ISP/ICP飞速发展，.COM公司的风靡后，一种新的服务模式--互联网数据中心（Internet Data Center，缩写为IDC）正悄然兴起。它在国外吸引着像AT&T、AO- 、IBM、Exodus、UUNET等大公司的巨资投入；国内不但四大电信运营商中国电信、中国网通、中国联通、中国吉通开始做跑马圈地，一些专业服务商如清华万博、首都在线和世纪互联等，也参与了角逐。 IDC(Internet Data Center) - Internet数据中心，它是传统的数据中心与Internet的结合，它除了具有传统的数据中心所具有的特点外，如数据集中、主机运行可靠等，还应具有访问方式的变化、要做到7x24服务、反应速度快等。IDC是一个提供资源外包服务的基地，它应具有非常好的机房环境、安全保证、网络带宽、主机的数量和主机的性能、大的存储数据空间、软件环境以及优秀的服务性能。 IDC作为提供资源外包服务的基地，它可以为企业和各类网站提供专业化的服务器托管、空间租用、网络批发带宽甚至ASP、EC等业务。简单地理解，IDC是对入驻(Hosting)企业、商户或网站服务器群托管的场所；是各种模式电子商务赖以安全运作的基础设施，也是支持企业及其商业联盟(其分销商、供应商、客户等)实施价值链管理的平台。形象地说，IDC是个高品质机房，在其建设方面，对各个方面都有很高的要求。 IDC的总体结构如下图所示:

IDC的建设主要在如下几个方面：网络建设 IDC主要是靠其有一个高性能的网络为其客户提供服务，这个高性能的网络包括其- AN、WAN和与Internet接入等方面。 IDC的网络建设主要有： - IDC的- AN的建设，包括其- AN的基础结构，- AN的层次，- AN的性能。- IDC的WAN的建设，即IDC的各分支机构之间相互连接的广域网的建设等。- IDC的用户接入系统建设，即如何保证IDC的用户以安全、可靠的方式把数据传到IDC的数据中心，或对存放在IDC的用户自己的设备进行维护，这需要IDC 为用户提供相应的接入方式，如拨号接入、专线接入及VPN等。 - IDC与Internet互联的建设。

未来十年大数据的发展前景如何

如今的大数据不再是一个流行术语，在大数据行业火热的发展下，大数据几乎涉及到所有行业的发展。国家相继出台的一系列政策更是加快了大数据产业的落地，预计未来几年大数据产业将会蓬勃发展。未来大数据产业发展的趋势之一：与云计算、人工智能等前沿创新技术深度融合。大数据、云计算、人工智能等前沿技术的产生和发展均来自社会生产方式的进步和信息技术产业的发展。而前沿技术的彼此融合将能实现超大规模计算、智能化自动化和海量数据的分析，在短时间内完成复杂度较高、精密度较高的信息处理。百度大脑也结合了云计算、大数据、人工智能等多种技术，配合实现强大性能。未来大数据行业发展趋势之二：针对制造业的大数据解决方案不断升级，助力智能制造。制造业产品的全生命周期从市场规划、设计、制造、销售、维护等过程都会产生大量的结构化和非结构化数据，形成了制造业大数据。除此以外，制造业大数据还具多源异构、多尺度、不确定、高噪声等特征。在《智能制造发展规划 2016-2020》中，明确提出 2025 年前，推进智能制造实施“两步走”战略：“第一步，到 2020 年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展;第二步，到 2025 年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型”。而在大数据细分市场中行业解决方案占比最高达 34.3%，将在智能制造产业发展中起到重要作用。

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大数据未来五年发展趋势统计分析报告

大数据未来五年发展趋势统计分析报告随着大数据技术的飞速发展，大数据已经融入到各行各业。2017年中国的大数据行业发展趋势是什么,大数据行业整体市场规模如何,大数据行业前景如何?下面跟随物联网解决方案供应商及其蓝牙模块、iBeacon厂家云里物里科技一起来看下。 (一)大数据行业整体市场规模及预测整体来看，2017年中国大数据行业的发展依然呈稳步上升趋势，市场规模达到了234亿元，和去年相比增速超过39%。随着政策的支持和资本的加入，未来几年中国大数据规模还将继续增长，但增速可能会趋于平稳。 (二)大数据在各行业应用状况 (1)企业哪些方面需要大数据? 根据大数据分析结果，将近一半的企业将大数据运用在企业工商信息管理方面，此外，在社会保障、劳动就业、市政管理、教育科研方面分别占据33.9%，32.7%，29.4%，29%。整体来看，大数据的应用范围广泛。 (2)多少企业应用到了大数据?

大数据分析对企业的发展越来越重要，35.1%以上的企业已经开始在企业内部应用到了大数据;34.2%的企业正在考虑应用大数据，22.9%的企业在未来1年有应用大数据的计划，仅仅有7.8%的企业暂不考虑应用大数据。 (3)这些企业如何使用大数据? 根据数据显示，38.8%的企业使用实时动态处理大数据并提供分析结果;37.5%的企业分析历史数据;通过机器学习，辅助企业管理者更好地决策的企业占比为22.5%。 (三)各行业大数据的发展水平如何? 我国行业大数据总体发展水平较好，在各行业都有应用。其中，金融大数据、政务大数据的应用水平高，同时交通、电信、商贸、医疗、教育、旅游等行业大数据的发展水平也有显着提升。

浅谈大数据发展现状及未来展望

浅谈大数据发展现状及未来展望中国特色社会主义进入新时代，实现中华民族伟大复兴的中国梦开启新征程。党中央决定实施国家大数据战略，吹响了加快发展数字经济、建设数字中国的号角。国家领导人在十九届中共中央政治局第二次集体学习时的重要讲话中指出：“大数据是信息化发展的新阶段”，并做出了“推动大数据技术产业创新发展、构建以数据为关键要素的数字经济、运用大数据提升国家治理现代化水平、运用大数据促进保障和改善民生、切实保障国家数据安全”的战略部署，为我国构筑大数据时代国家综合竞争新优势指明了方向！今天，我拟回顾大数据的发端、发展和现状，研判大数据的未来趋势，简述我国大数据发展的态势，并汇报我对信息化新阶段和数字经济的认识，以及对我国发展大数据的若干思考和建议。一、大数据的发端与发展从文明之初的“结绳记事”，到文字发明后的“文以载道”，再到近现代科学的“数据建模”，数据一直伴随着人类社会的发展变迁，承载了人类基于数据和信息认识世界的努力和取得的巨大进步。然而，直到以电子计算机为代表的现代信息技术出现后，为数据处理提供了自动的方法和手段，人类掌握数据、处理数据的能力才实现了质的跃升。信息技术及其在经济社会发展方方面面的应用（即信息化），推动数据（信息）成为继物质、能源之后的又一种重要战略资源。 “大数据”作为一种概念和思潮由计算领域发端，之后逐渐延伸到科学和商业领域。大多数学者认为，“大数据”这一概念最早公开出现于1998年，美国高性能计算公司SGI的首席科学家约翰·马西（John Mashey）在一个国际会议报告中指出：随着数据量的快速增长，必将出现数据难理解、难获取、难处理和难组织等四个难题，并用“Big Data（大数据）”来描述这一挑战，在计算领域引发思考。2007年，数据库领域的先驱人物吉姆·格

数据库未来发展趋势(同名25272)

数据库技术最新发展数据库（Databases，简称DB）是指长期保存在计算机的存储设备上、并按照某种模型组织起来的、可以被各种用户或应用共享的数据的集合。数据库管理系统（Database Management Systems，简称DBMS）是指提供各种数据管理服务的计算机软件系统，这种服务包括数据对象定义、数据存储与备份、数据访问与更新、数据统计与分析、数据安全保护、数据库运行管理以及数据库建立和维护等。由于企业信息化的目的就是要以现代信息技术为手段，对伴随着企业生产和经营过程而产生的数据进行收集、加工、管理和利用，以改善企业生产经营的整体效率，增强企业的竞争力。所以，数据库是企业信息化不可缺少的工具，是绝大部分企业信息系统的核心。纵观数据库发展，三大数据库巨头公司纷纷推出其最新产品，数据库市场竞争日益加剧。从最新的IDC报告显示，在关系数据库管理系统(RDBMS)软件市场上，Oracle继续领先对手IBM和微软，但是微软在2006年取得了更快的销售增长率…… 根据对数据库发展的技术趋势不难看出，整个数据库发展呈现出了三个主要特征： (1)、支持XML数据格式 IBM公司在它新推出的DB2 9版本中，直接把对XML的支持作为其新产品的最大卖点，号称是业内第一个同时支持关系型数据和XML数据的混合数据库，无需重新定义XML数据的格式，或将其置于数据库大型对象的前提下，IBM DB2 9允许用户无缝管理普通关系数据和纯XML数据。对于传统关系型数据与层次型数据的混合应用已经成为了新一代数据库产品所不可或缺的特点。除了IBM，Oracle和微软也同时宣传了它们的产品也可以实现高性能XML存储与查询，使现有应用更好的与XML共存。 (2)、商业智能成重点为应对日益加剧的商业竞争，企业不断增加内部IT及信息系统，使企业的商业数据成几何数量级不断递增，如何能够从这些海量数据中获取更多的信息，以便分析决策将数据转化为商业价值，就成为目前数据库厂商关注的焦点。各数据库厂商在新推出的产品中，纷纷表示自己的产品在商业智能方面有很大提高。如：微软最新版SQL Server 2005就集成了完整的商业智能套件，包括数据仓库、数据分析、ETL工具、报表及数据挖掘等，并有针对性的做了一些优化。如何更好的支持商业智能将是未来数据库产品发展的主要趋势之一。 (3)、SOA架构支持 SOA已经成为目前IT业内的一个大的发展趋势，最初IBM和BEA是该理念的主要推动者，后来有越来越多的企业加入，开始宣称支持SOA，其中包括Oracle，而微软开始并不是非常赞同SOA的，但是，随着时间的发展，目前国内主流的数据库厂商都开始宣称他们的产品是完全支持SOA架构的，包括微软的SQL Server 2005，从微软态度的转变可以看出，未来IT业的发展与融合，SOA正在成长为一个主流的趋势。本文仅对数据库管理系统的现状以及一些重要的发展方向作一简要综述，并不具体对一些技术内容进行深入探讨，每一个方向的研究课题都可以充分地展开。

2019年大数据发展趋势

大数据在行业内的火爆程度，已经是互联网公司必不可少的一项技术配置，甚至受到了更大的重视。大数据工程师的薪资待遇和发展前景都是不可限量的！大数据这么火，2017年会是什么样的情形呢？ 1开放源码 Apache 、Hadoop、Spark等开源应用程序已经在大数据领域占据了主导地位。一项调查发现，预计到今年年底，近60%企业的Hadoop集群将投入生产。佛瑞斯特的研究显示，Hadoop的使用率正以每年32.9%的速度增长。专家表示，2017年许多企业将继续扩大他们的Hadoop和NoSQL技术应用，并寻找方法来提高处理大数据的速度。 2 内存技术很多公司正试图加速大数据处理过程，它们采用的一项技术就是内存技术。在传统数据库中，数据存储在配备有硬盘驱动器或固态驱动器(SSD)的存储系统中。而现代内存技术将数据存储在RAM中，这样大大提高了数据存储的速度。佛瑞斯特研究的报告中预测，内存数据架构每年将增长29.2%。目前，有很多企业提供内存数据库技术，最著名的有SAP、IBM和Pivotal。

3机器学习随着大数据分析能力的不断提高，很多企业开始投资机器学习(ML)。机器学习是人工智能的一项分支，允许计算机在没有明确编码的情况下学习新事物。换句话说，就是分析大数据以得出结论。机器学习是2017年十大战略技术趋势之一。它指出，当今最先进的机器学习和人工智能系统正在超越传统的基于规则的算法，创建出能够理解、学习、预测、适应，甚至可以自主操作的系统。 4预测分析预测分析与机器学习密切相关，事实上ML系统通常为预测分析软件提供动力。在早期大数据分析中，企业通过审查他们的数据来发现过去发生了什么，后来他们开始使用分析工具来调查这些事情发生的原因。预测分析则更进一步，使用大数据分析预测未来会发生什么。普华永道(PwC)2016年调查显示，目前仅为29%的公司使用预测分析技术，这个数量并不

大数据时代的数据库的创新与发展

大数据时代的数据库的创新与发展摘要：大数据时代的到来，使得传统数据库在处理百TB以上、特别是PB级数据的查询、统计、分析等应用时，遇到性能上的瓶颈。面对电信、金融、安全、政企等大数据量应用，包括电信话单、金融细帐、智能电网、经营分析、公安网监、舆情监控、审计稽查、应急指挥等，用户体验往往不可接受。海量数据的3V(数量Volume、速度Velocity、多样Variety)挑战着传统数据库曾经非常成功的“一种架构支持多类应用”的模式。互联网和大数据应用的冲击下，世界数据库格局在发生革命性的变化，通用数据库(OldSQL)一统天下变成了OldSQL、NewSQL、NoSQL共同支撑多类应用的局面。大数据是信息化的一个崭新发展阶段，通过分析各种大数据，人类对知识的认知可以见微知著、集腋成裘、由此及彼，对世界的认知也将更全面、更深入、和更具前瞻性。自2011年5月，EMC和IDC在合作研究“数字宇宙”五年之后提出“大数据”概念以来，“大数据经济”的影响力愈发显著，谷歌、Facebook竞相超过微软，曾经的“软件为王”让位于“数据为王”。可以预见，大数据时代将引发大量应用创新，比如，城市大数据应用将支撑智慧城市建设，还有智慧教育、智慧医疗、智慧交通、智慧金融等; 关键词：大数据时代，数据库；系统；创新；引言：“大数据”（ big data）或者称为“海量数据”，这个直白的名词，已经在全球引起了广泛关注，已经引领了又一轮数据技术的革命。美国EMC 公司于2011 年5 月在美国拉斯维加斯举办第11 届 EMC World 大会，大会的核心是帮助企业利用IT变革的重要趋势。此次大会以“云计算相遇大数据（ Cloud Meets Big Data）”为主题，着重展现当今两个最重要的技术趋势，正式抛出了“大数据”概念。根据IDC《数字世界》研究项目在2012年的统计，2010年全球数字资源的规模首次突破了ZB（1ZB=1万亿GB）级别，达到了1.227ZB；而2005年只有130Eb，五年增长了10倍。如果保持这种爆炸式的增长速度，到了2020年，我们的数字资源规模将超过40ZB，相当于世界上每个人拥有超过5200GB的数据。无疑，我们已进入了大数据时代。在 2011 年 12 月，我国工信部发布了物联网“十二五”规划，提出了4项关键技术创新工程。信息处理技术的内容包括海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析等，都是大数据技术的重要组成部分；另外 3 项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，这些也都与“大数据”密切相关。我国也对大数据技术给与了足够的重视。基于以上概述，大数据时代已经到来，已经对我们的社会产生了重大影响，本文将尝试对大数据时代我国的索引和数据库事业的发展与创新进行研究和展望。大数据时代：多权威机构和企业对大数据给予了不同的定义。麦肯锡认为，“大数据所涉及的数据集规模已经超过了传统数据库软件获取、存储、管理和分析的能力。”IBM公司认为，可以用3个特征相结合来定义大数据：数量（V olume）、种类（Variety）和速度（Velocity），即庞大容量、极快速度和种类丰富的数据。IDC认为，“大数据不是一个事物，而是一个跨多个信息技术领域的活动。大数据技术描述了新一代的技术和架构，其被设计用于通过使用高速（V elocity）的采集、发现或分析，从超大容量（V olume）的多样（Variety）数据中经济地提取价值（Value）。” 综合对种不同的见解，本文认为，具备以下特征的就是大数据。

大数据对未来经济社会发展的影响

大数据对未来经济社会发展的影响近来，大数据似乎在一夜之间闯入了任何一个关于互联网未来的讨论，成为一个炙手可热无所不包的概念。大数据，越来越成为了一个很时髦的词汇。有人把大数据形容为未来世界的石油，有人宣称掌握大数据的人可以像上帝一样俯瞰整个世界，美国政府甚至已经把对大数据的研究上升为国家战略。2013年被称为“大数据元年”，这一年几乎所有的世界级互联网企业，都将业务触角延伸至大数据产业；无论社交平台逐鹿、电商价格大战还是门户网站的竞争，都有它的影子。如今，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启。《大数据时代》的作者维克托教授曾说，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。那么什么是大数据？我们可以这样解释，“大数据”是数量特别大、数据类别特别多的数据的集合。大数据无法用传统的数据库工具对其进行抓取、处理和管理。大数据产生的主要来源：一是媒体数据。特别是互联网、各种社交媒体产生的数据等等。二是各类企事业的生产、管理、销售数据等。三是政府部门的数据。四是物联网和各种传感器产生的数据以及未联网的各种摄像头拍摄的数据。五是人民群众留存的个人数据等等。然而，以上几个方面所产生的海量数据只是大数据的一小部分。 1.大数据的特点（1）数据体量巨大。数据量从TB级别跃升到了PB级别。（2）数据类型多种多样，如音频、视频、动画、图像、网络日志、地理位置信息等。（3）数据价值密度低。例如，在连续不间断的视频监控过程中，有用的数据可能仅仅只有两秒钟。（4）数据处理速度快。移动互联网、平板电脑、车联网、物联网、云计算、PC以及遍布全球的各种传感器。 2.大数据的特征（1）数据的综合性和完整性。（2）数据的公共性和开放性。（3）数据的及时性和动态性。日前，由中国科协举办的“科学家与媒体面对面——大数据离我们生活有多远”活动中，有关专家为我们介绍了大数据对未来生活的影响。我们生活在一个充满“数据”的时代，这里的“数据”，并不仅仅指数字，理论上讲，一切可以以文件形式储存于计算机硬盘的东西，包括数字、文字、图像、声音、视频等，均可称为“数据”。我们打电话，使用微博、QQ、博客等社交工具，都是在不断增加着社会总体数据量，据权威预测，未来每隔18个月，整个世界的数据总量就会翻倍。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。数据，除了它第一次被使用时提供的价值以外，那些积累下来的数据海洋并不是无用的废物，它还有着无穷无尽的“剩余价值”，关于这一点，人们已经有了越来越多的认识。大数据对社会发展产生的影响大数据时代的国家竞争是控制权的竞争。我国大数据的建设将围绕大智慧进行，未来十年，决定我国是否有大智慧的核心标准是国民幸福。而国民幸福的体现，一是民生：通过大数据看我们在人与人的关系上做得是否比以前更有意义；二是生态：通过大数据看我们在社会与自然、人与自然的关系上做得是否比以前更有意义。大数据对经济方面的影响：（1）大数据激发内需的剧增，引发产业的巨变。生产者具有自身的价值，而消费者则是价值的意义所在。有意义的东西才会有价值，消费者如果不认同，就卖不出去，价值就实现不了；消费者如果认同，就卖得出去，价值就得以体现。大数据可以帮助我们从消费者这

数据库未来发展趋势(更新版)

东华大学报告名称: 数据库技术最新发展学院：专业：姓名：学号：指导老师： 2015-12-10

1.引言自从计算机问世以后，就有了处理数据、管理数据的需求，由此,计算机技术新的研究分支数据库技术应运而生。数据库（Databases，简称DB）是指长期保存在计算机的存储设备上、并按照某种模型组织起来的、可以被各种用户或应用共享的数据的集合。数据库管理系统（Database Management Systems，简称DBMS）是指提供各种数据管理服务的计算机软件系统，这种服务包括数据对象定义、数据存储与备份、数据访问与更新、数据统计与分析、数据安全保护、数据库运行管理以及数据库建立和维护等。随着计算机应用领域的不断拓展和多媒体技术的发展,数据库已是计算机科学技术中发展最快、应用最广泛的重要分支之一。从20世纪60年代末开始,数据库系统已从第一代层次数据库、网状数据库,第二代的关系数据库系统,发展到第三代以面向对象模型为主要特征的数据库系统。关系数据库理论和技术在70~80年代得到长足的发展和广泛而有效地应用,80年代,关系数据库成为应用的主流,几乎所有新推出的数据库管理系统(DataBaseManagementSystem,DBMS)产品都是关系型的,他在计算机数据管理的发展史上是一个重要的里程碑,这种数据库具有数据结构化、最低冗余度、较高的程序与数据独立性、易于扩充、易于编制应用程序等优点,目前较大的信息系统都是建立在关系数据库系统理论设计之上的。但是,这些数据库系统包括层次

数据库、网状数据库和关系数据库,不论其模型和技术上有何差别,却主要是面向和支持商业和事务处理应用领域的数据管理。然而,随着用户应用需求的提高、硬件技术的发展和InternetIntranet提供的丰富多彩的多媒体交流方式,促进了数据库技术与网络通信技术、人工智能技术、面向对象程序设计技术、并行计算技术等相互渗透,互相结合,成为当前数据库技术发展的主要特征,形成了数据库新技术。目前，数据库技术已相当成熟，被广泛应用于各行各业中，成为现代信息技术的重要组成部分，是现代计算机信息系统和计算机应用系统的基础和核心。 2.数据库技术的发展历程在数据库系统出现以前，各个应用拥有自己的专用数据，通常存放在专用文件中，这些数据与其他文件中数据有大量的重复，造成了资源与人力的浪费。随着机器存储数据的日益增多，数据重复的问题越来越突出。于是人们就想到将数据集中存储、统一管理，这样就演变成数据库管理系统而形成数据库技术。数据库的诞生以20世纪60年代IBM 推出的数据库管理产品IMS 为标志。1969年IBM 公司研制了基于层次模型数据库管理系统IMS （Information Management System），并作为商品化软件投入市场。数据库的出现，实现了数据资源的整体管理。IMS系统的推出，使得数据库概念得到了普及，也使得人们认识到数据的价值和统一管理的

大数据时代数据领域未来发展的三大趋势

大数据时代数据领域未来发展的三大趋势市场的变幻无常和商业全球互联的趋势使得直觉决策不再有效。今天，企业业务决策涉及的数据和参数越来越复杂，企业决策者们都希望身边能有一个数据分析专家可以求助，数据蕴含着对企业有价值的信息，所以数据已经是企业的重要资产，驾驭大数据的能力成为企业的核心能力。这种能力将帮助企业寻找最优的模式支持商业决策，并确保做出接近于最优的商业决策。那么针对信息数据自身未来的发展趋势将成为首要关注点，今天就让我们一起来探究信息数据的三大发展趋势。大数据时代飘然而至何为大数据，对于这个新名词相信还是有不少人会对它感到陌生。其实“大数据”这个术语的使用不太恰当，因为它暗示着预先存在的数据比较小（其实不然）或者我们面临的唯一的挑战只是它的大小（大小是挑战之一，但还有其他许多挑战）。简言之，“大数据”指无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。为了让大家更形象的理解这个新名词，我就拿一根金条的诞生过程给大家做个比喻。如今对金矿的挖掘可使用需要巨额资本的设备来执行，用于处理数百万吨无用的泥土。如果要肉眼可看到金矿，通常需要30 mg/kg (30 ppm) 的矿石品味，也就是说，现在金矿中的大部分黄金是肉眼看不到的。尽管所有黄金（高价值数据）都在整堆泥土（低价值数据）中，但通过使用正确的设备，您可以经济地处理大量泥土并保留您找到的金箔。然后将金箔集中在一起制成金条，存储并记录在安全、受到严密监视、可靠且值得信赖的地方。这就是大数据的真正含义！如今，许多企业日渐面临着越来越多的大数据挑战。它们能够访问丰富的信息，但不知道如何从中获得价值，因为这些信息以最原始的形式或半结构化或非结构化格式存在，这导致他们甚至不知道这些信息是否值得保留以及如何保留。信息的搜集和存储是对信息分析的前提，云计算技术是目前信息搜集存储的首选，云计算和大数据就是相辅相成的关系，未来数据就是企业重要的资产，云计算为数据资产提供存储、访问和计算，盘活资产，使其为企业管理、企业决策、个人生活服务等选择提供依据，这是大数据核心价值，也是云计算的最终目的。数据领域的三大发展趋势大数据时代的来临是科技世界里的每个人决定站在哪一队的一个机会，因为这个时代将为科技公司和个人带来自互联网诞生以来最大的机会。让我们回头看看本世纪以来，科技世界发生了哪些变化：

2020年(发展战略)数据库新技术及其发展方向

（发展战略）数据库新技术及其发展方向

数据库新技术及其发展趋势数据库技术是计算机科学的重要分支,主要研究如何安全高效地管理大量、持久、共享的数据。数据库的研究始于20世纪60年代中期,它的发展有着三大标志性事件。第壹件大事,1969年IBMXX公司研制开发了基于层次模型的数据库管理系统的商品化软件InformationManagementSystem,即IMS系统,是首例成功的数据库管理系统软件。第二件大事,美国数据系统语言协会CODASYL(ConferenceOnDataSystemLanguage)下属的数据库任务组DBTG(DataBaseTaskGroup)对数据库方法进行系统的研究和讨论后,于20世纪60年代末到70年代初提出了若干方案。DBTG方案确定且建立了数据库系统的许多概念、方法和技术。DBTG所提议的方法是基于网状结构的,它是数据库网状模型的基础和典型代表。第三件大事,1970年IBMXX公司SanJose研究实验室的研究员E.F.Codd 博士发表了题为“大型共享数据库数据的关系模型”的论文,提出数据库的关系模型,从而开创了数据库关系方法和关系数据理论的研究领域,为关系数据库技术奠定了理论基础,E.F.Codd因此于1981年获得ACM图录奖。20世纪80年代几乎所有新开发的系统均是关系系统。随着计算机系统硬件、Internet和Web技术的发展,数据库系统所管理的数据格式、数据处理方法以及应用环境不断变化,同时人工智能、多媒体技术和其他学科技术的发展,数据库技术面临着前所未有的挑战。当前数据库技术发展的现状，关系数据库技术仍然是主流

国内外大数据发展现状和趋势(2018)

行业现状当前，许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用，纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，实施大数据战略，对大数据产业发展有着高度的热情。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。在美国的先进制药行业，药物开发领域的最新前沿技术是机器学习，即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合，并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划，美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构。目前，欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容：研究数据价值链战略因素；资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动；实施开放数据政策；促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。英国在2017年议会期满前，开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库，并在五年内投资1000万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”；政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问，英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露；英国研究理事会将投资200万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。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。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”。日本著名的矢野经济研究所预测，2020年度日本大数据市场规模有望超过1兆日元。在重视发展科技的印度，大数据技术也已成为信息技术行业的“下一个大事件”，目前，不仅印度的小公司纷纷涉足大数据市场淘金，一些外包行业巨头也开始进军大数据市场，试图从中分得一杯羹。2016年，印度全国软件与服务企业协会预计，印度大数据行业规模在3年内将到12亿美元，是当前规模的6倍，同时还是全球大数据行业平均增长速度的两倍。印度毫无疑问是美国亦步亦趋的好学生。在数据开放方面，印度效仿美国政府的做法，制定了一个一站式政府数据门户网站https://www.360docs.net/doc/5a14193732.html,.in，把政府收集的所有非涉密数据集中起来，包括全国的人口、经济和社会信息。我国大数据行业仍处于快速发展期，未来市场规模将不断扩大 ?目前大数据企业所获融资数量不断上涨，二级市场表现优于大盘，我国大数据行业的市

大数据发展现状与未来发展趋势研究

大数据发展现状与未来发展趋势研究朱孔村（江苏省科学技术情报研究所，江苏南京210042）【摘要】数据是信息化时代的“新石油”资源，如何利用好这种“新石油”资源需要大数据技术的支持。文章介绍了大数据技术及其发展历程，概括了当前国内外大数据的发展现状并展望了大数据技术和产业方面的未来发展趋势。【关键词】大数据；现状；趋势【中图分类号】TP391【文献标识码】A【文章编号】1008-1151(2019)01-0115-04 Research on the Current Situation and Future Development Trend of Big Data Abstract: Data is the “new petroleum” resource of the information age and how to make good use of this “new petroleum” resource needs the support of big data technology. This paper first introduces the big data technology and its development process and summarizes the current development of big data at home and abroad. Finally, the future development trend of big data technology and industry is prospected. Key words: big data; current situation; trend 1 大数据技术概述 1.1大数据技术随着物联网、云计算、移动互联网等技术的成熟，以及智能移动终端的普及，全社会的数据量呈指数型增长，全球已经进入以数据为核心的大数据时代。大数据并不是一个新的概念，信息技术发展的每一个阶段都会遇到数据处理的问题，人类需要不停的面对来自数据的挑战。为满足商业结构化数据存储的需求而产生了关系型数据库，为满足互联网时代非结构化数据存储需求而产生了NoSQL技术，而大数据技术的产生是为了解决大型数据集分析的问题。大数据技术目前还没有一个确切的定义，各行各业有着自己的见解，但总体而言，其关键在于从数量庞大、种类繁多的数据中提取出有用的信息。维基百科从数据处理的角度将大数据定义为一个超大的、难以用现有常规的数据库管理技术和工具处理的数据集。国际数据公司（IDC）给出的报告指出，大数据技术描述了一种新一代技术和构架，以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值[1]。少量的数据看似杂乱无章，但是当数据累积到一定程度时，就会呈现出一种规律和秩序。大数据的价值就在于数据分析，利用大数据分析技术，从海量数据中总结经验、发现规律、预测趋势，最终为辅助决策服务。《大数据时代》的作者克托·迈尔-舍恩伯格认为：“大数据开启了一次重大的时代转型”，他指出大数据将带来巨大的变革，改变人们的生活、工作和思维方式，改变人们的商业模式，影响人们的经济、政治、科技和社会等各个层面。 1.2大数据发展历程 1.2.1萌芽阶段 20世纪90年代，“大数据”这个术语开始出现。1998年SGI首席科学家John Masey在USENIX大会上提出大数据的概念，他当时发表了一篇名为Big Data and the Next Wave of Infrastress的论文，使用了大数据来描述数据爆炸的现象。但是那时的大数据只表示“大量的数据或数据集”这样的字面含义，还没有涵盖到相关的采集、存储、分析挖掘、应用等技术方法与特征内涵 1.2.2发展阶段从20世纪末到21世纪初期是大数据的发展期，在这一阶段中大数据逐渐为学术界的研究者所关注，相关的定义、内涵、特性也得到了进一步的丰富。2003至2006年，Google 发布的GFS、MapReduce和BigTable三篇论文对大数据的发展起到重要作用。2006至2009年，大数据技术形成并行运算与分布式系统。2009年，Jeff Dean在BigTable基础上开发了Spanner数据库。随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟，一批商业智能工具和知识管理技术如数据仓库、专家系统、知识管理系统等开始被应用。 1.2.3成熟阶段 2011年至今，是大数据发展的成熟阶段，越来越多的研究者对大数据的认识从技术概念丰富到了信息资产与思维变革等多个维度，一些国家、社会组织、企业开始将大数据上升为总第21卷233期大众科技Vol.21 No.1 2019年1月Popular Science & Technology January 2019 【收稿日期】2018-11-06 【作者简介】朱孔村（1985－），男，山东临沂人，江苏省科学技术情报研究所实习研究员，从事电子政务相关工作。 - 115 -

浅析大数据的特点及未来发展趋势

浅析大数据的特点及未来发展趋势摘要：随着二十一世纪的到来，人们已经进入了信息化的时代。计算机技术水平越来越先进，给人们的生活带来了极大的便利。在信息化的时代，人们每天接触的信息量成千上万。获取有用的数据，不仅可以有效缩短时间，而且可以满足具体需求。大数据技术正是适应现代社会的发展，从数据量巨大、结构复杂、类型众多的数据中，快速获取有价值的信息。因此本篇文章主要分析了大数据的特点，通过进一步探讨，并对其未来的发展趋势进行展望。关键词：大数据；特点；发展趋势大数据是继互联网、云计算技术后世界又一热议的信息技术，近几年来发展十分迅速。大数据技术的出现，给人们的生活带来了极大的便利。我们将生活中的东西数据化之后，就可以采用数据的格式对其进行存储、分析，从而获得更大的价值。一、大数据技术的特点分析 1）开源软件得到广泛的应用近几年来，大数据技术的应用范围越来越广泛。在信息化的时代，各个领域都趋向于智能化、科技化。大数据技术研发出来的分布式处理的软件框架Hadoop、用来进行挖掘和可视化的软件环境、非关系型数据库Hbase、MongoDb 和CounchDB等开源软件，在各行各业具有十分重要的意义。这些软件的研发，与大数据技术的发展是分不开的。 2）不断引进人工智能技术大数据技术主要是从巨大的数据中获取有用的数据，进而进行数据的分析和处理。尤其是在信息化爆炸的时代，人们被无数的信息覆盖。大数据技术的发展显得十分迫切。实现对大数据的智能处理，提高数据处理水平，需要不断引进人工智能技术，大数据的管理、分析、可视化等等都是与人密切相关的。现如今，机器学习、数据挖掘、自然语言理解、模式识别等人工智能技术，已经完全渗透到了大数据的各个程序中，成为了其中的重要组成部分。 3）非结构化的数据处理技术越来越受重视大数据技术包含多种多样的数据处理技术。非结构化的处理数据与传统的文本信息存在很大的不同，主要是指图片、文档、视频等数据形式。随着云计算技

数据库未来发展趋势

库大型对象的前提下，IBM DB2 9允许用户无缝管理普通关系数据和纯XML数据。对于传统关系型数据与层次型数据的混合应用已经成为了新一代数据库产品所不可或缺的特点。除了IBM，Oracle和微软也同时宣传了它们的产品也可以实现高性能XML存储与查询，使现有应用更好的与XML共存。 (2)、商业智能成重点为应对日益加剧的商业竞争，企业不断增加内部IT及信息系统，使企业的商业数据成几何数量级不断递增，如何能够从这些海量数据中获取更多的信息，以便分析决策将数据转化为商业价值，就成为目前数据库厂商关注的焦点。各数据库厂商在新推出的产品中，纷纷表示自己的产品在商业智能方面有很大提高。如：微软最新版SQL Server 2005就集成了完整的商业智能套件，包括数据仓库、数据分析、ETL工具、报表及数据挖掘等，并有针对性的做了一些优化。如何更好的支持商业智能将是未来数据库产品发展的主要趋势之一。 (3)、SOA架构支持 SOA已经成为目前IT业内的一个大的发展趋势，最初IBM和BEA 是该理念的主要推动者，后来有越来越多的企业加入，开始宣称支持SOA，其中包括Oracle，而微软开始并不是非常赞同SOA的，但是，随着时间的发展，目前国内主流的数据库厂商都开始宣称他们的产品是完全支持SOA架构的，包括微软的SQL Server 2005，

大数据未来五年的发展趋势分析

如果说2012年是大数据概念为人所知、引人瞩目、小试牛刀的一年，那么2013年大数据将会实现产品部署，早期投资获得回报，一小部分的产业被颠覆。到了2014年，各种大数据项目和系统很可能成为标准配置，到处可见。今年，大数据和云计算一起作为科技术语出现。大数据意味着非常多的事情，但是被援引的次数太多了，几乎失去了其本来的定义。大数据的定义通常和速率（数据移动得快），体积（数据规模庞大），和种类（非结构化和结构化的信息）三点有关。大数据真的如人们所描述的那样吗？是的。对我来说，大数据代表了科技和商业的一致——也就是首席信息官们始终追求的圣杯（Holy Grail）——成为了一件顺理成章的事情。大数据项目从本质上来说和营收、风险利润是相关的。换句话说，信息科技和商业世界情不自禁地联合了起来。显然我们正处在一个追捧大数据的阶段，我认为可以和1990年代末的Linux和2000年代初的开源软件运动相提并论。那时候Linux正要开始改变世界，和微软等厂商一较高下。从许多方面来说，Linux和开源软件（比如安卓）的确改变了一切。但是在行业变革的过程中发生了一个有趣的事情——开放软件成了每一个数据中心的标准配置，如今已经被认为是理所应当了。这场变革发生了，我们仅仅是不再谈论它而已。云计算也是一样。大数据会遵循同样的发展路线。当然，会创造数百万个工作机会，相关人才也会变得有一点抢手。公司们也会用大数据升级各自的行业。随着Cloudera这样的创业公司成为新的红帽子（Red Hats），各家厂商的市场座次也逐渐明朗。如下是我对大数据未来几年的展望。 2013年：2012年的试验项目成品化，每一个行业的垂直领域都会有一个成功的大数据案例。 2014年：在2013年成功经验和客户研究案例的基础上，一些行动快速的市场跟随者将进入大数据领域。各个行业都将遵循大数据的游戏规则。初期的回报看上去会很不错。公司的主要关注点在内部数据上，因为有很多东西可以挖掘。外部数据也很有用，但是这段时期不会有什么新进展。 2015年：在制定大数据计划时，公司们开始将目光投向外部数据。在2015年之前，消费者所面对的公司都在花费大部分时间用于研究外部信息。每一个分析师和数据仓库都将会有一个Hadoop计算簇和一个大数据层。像Hadoop这样的技术不再受人关注，因为这些技术始终非常重要，慢慢淡化进入软件栈。围绕大数据题材的整合并购开始加速。 2016年：数据驱动的决策代替了直觉和常识。这个时候公司们要开始仔细思考数据的使用，避免出现无意义的数据。公司会因为错误解读了数据而导致重大事故的发生。 2017年：云和大数据、数据仓库合并起来，成为了一项服务，“分析即服务”和“数据即服务”成为主流。很少有公司真正考虑创建自己的Hadoop计算簇进行整合工作。大数据基础设施即将实现。注意：2017年是这些大数据即服务为大众所普及的一个估算时间。大数据即服务的市场竞争在这个时间段正在进行，将会于不久涉及到关键的大范围用户群。大数据在IT采购周期上又是怎样的情况呢？大数据项目需要有更多高级别的管理人员。分析如下：首席信息官：大数据项目终于能让首席信息官解决一直以来的“我们一致吗？”问题。首席财务官：将大数据分析作为控制成本、最大化利润的方式。潜在风险是公司有可能因为忽略人的因素而失去好的机会。首席市场官：2012年，首席市场官成了IT采购的红人。不过这有点不太合理，因为首席市场官主要依赖外部数据和信号判断项目。首席运营官，采购人员：大数据可以让存货、供应和制造过程自始至终都可以进行追踪。效率能够得到改进。