今天给各位分享大数据技术是创新的的知识，其中也会对大数据时代技术创新向迈进?进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

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大数据创新的五大重要趋势

混合数据云

混合数据云是一个值得强调的话题，因为大型企业不可能放弃现有的结构化的数据基础设施。从Oracle，IBM和微软的系统的结构化数据正在支撑大多数大公司的运作。数据基础设施技术执行的目标是将这些现有的系统融入混合系统，同时吸收非结构化的数据和外部数据。

然而，传统的厂商要做到这一点可能不太容易。虽然现有的系统将保持，但那些传统厂商的技术可能局限在现有的项目，而企业新的投资更可能流向新的供应商和新的平台。

移动性推动大数据投资

移动平台和它们的位置、通信和便携性提出了一种客户平台客户定制的大数据创新。在线健康网站MapMy Fitness开始记录用户的运行路线，并已经扩展到各种各样的健身活动，以及个人健康监测。

大数据可以围绕和增强现有的应用程序

StubHub开始只作为一个体育和***项目的票券交易平台。但该公司目前正在采取一个更广泛的角度，一个项目周围的所有活动，包括社会评论，住宿，餐饮和交通服务。这些社交网络服务驱动捕获、分析大量的数据的混合模型，并驱动推荐引擎。传统的交易系统的设计根本就没有考虑这种类型的用户输入。

物联网将让当前的大数据项目看起来像小东西

美国商业智能厂商SAS高级主管Paul Bachteal指出，当你开始考虑将所有的数据引入组织，将物联网从概念变成现实，构建采集，存储，分析和创建预测分析的系统，需要的技能是供不应求的，客户和供应商将不得不展开员工技能的培训工作。

大创新来到数据频谱的前端

沃尔玛正在考虑使用crowd sourcing(众包)来设置产品价格和选择产品说明配图。沃尔玛实验室高级工程总监Digvijay Lamba表示，在决策过程的前端使用技术如crowd sourcing，完成大数据的频谱。

关于大数据创新的五大重要趋势，环球青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

大数据在社会治理中的创新应用实践

大数据在社会治理中的创新应用实践

交通拥堵一直是令城市管理者十分头疼的难题。为缓解交通拥堵，利用信息技术是其中的新方向之一。2012年IBM的研究者与法国里昂市合作开发了一套缓解道路拥堵的系统——“决策支持系统优化器”，通过整合、分析市政网络现有交通数据以及来自社交媒体的新数据来医治交通顽疾。这只是运用大数据来解决社会治理难题的一个初级案例，不远的将来，利用大数据技术进行社会决策与治理，有可能成为政府行使职能的常态。大数据技术为社会治理带来新机遇社会治理是对社会的经济、政治和文化等事务进行的组织、协调、指导、规范、监督的过程。它涉及合理有效配置社会资源，比如提供教育、文化、卫生、体育、社会保障等社会公共服务和公共产品，保障社会公平与公正；涉及通过行政及司法手段保障社会安全和社会稳定。而社会治理目标的实现，是以掌握治理对象的状况及其外部环境的信息为前提的。现阶段，我国正处在社会转型期，急剧发展变化的社会，对于包括人、财、物、事等在内的庞大而复杂的社会管理信息需求，与当前大数据技术的发展不期而遇。创新社会治理，是我国应对社会转型、化解社会矛盾、协调利益关系、维护社会秩序所面临的一项重大战略任务。针对目前社会治理领域普遍存在的服务理念滞后、决策机制不够科学、部门协作亟须加强、工作方式待改进与工作效率求提升等问题，大数据技术从认识、理论、方法、实践和效果评估等方面都能给人以启发。大数据技术通过对海量数据的快速收集与挖掘、及时研判与共享，成为支持社会治理科学决策和准确预判的有力手段，为社会转型期的社会治理创新带来了机遇。大数据在社会治理中的创新应用实践建立大数据中心，及时搜集、实时处理数据信息，为科学决策提供坚实基础。政府部门是社会治理的主导者，在出台社会规范和政策时，依赖大数据进行分析，可以减少因缺少数据支撑而带来的偏差，提高公共服务的效率。实践中，浙江***系统通过建立全国***案件信息数据库，及时、全面、准确地采集反映案件及其审理过程情况的各类信息，为加强对办案的全流程监管，实现科学分类、多元检索和海量数据的分析比对奠定了基础。打造大数据电子政务平台，畅通利益诉求与沟通渠道，建立主动应对的社会治理模式。大数据分析注重用户行为的分析和反馈，通过网上办事、区域联动、资源共享的电子政务平台和网格化社会管理体系，促进政府和公众互动，获取公众行为的大数据并加以分析，可以更加及时地发现社会矛盾和问题，将过去政府被动应对问题转变为主动发现问题和解决问题的治理模式。对社会大数据进行历时性和实时性分析，加强社会风险控制，提高政府预测预警能力和应急响应能力。无论是对现实社会各行业的运行监控，还是对网络虚拟社会的治理，都可以基于历时和实时的大数据分析，密切掌握市场调节失灵、社会秩序与稳定受到威胁等需要社会治理介入的节点或情况，这对于进一步加强和完善社会公共安全体系，完善社会应急管理体制等具有重要作用。积极发展大数据技术创新社会治理制定大数据国家战略，加强顶层规划和设计，打造“数据中国”。大数据将成为引领未来科技和社会进步的重要载体。麦肯锡的大数据研究报告称，大数据是国家和地区发展的主要指标，已经渗透到金融、健康、住房、交通、教育等重大民生领域，正在影响着企业的决策和国家发展的战略部署。国际上，美国、英国、法国等发达国家先后出台大力发展大数据技术的相关政策，日本和韩国也积极付诸大数据技术的实践。我国广东、上海、山东、浙江等部分经济发达地区也已先后启动大数据行动计划或成立大数据联盟，以促进大数据技术的发展和应用。大数据技术发展既是创新社会治理的需要，也是信息社会发展的必由之路。建议我国从国家层面设计大数据发展战略，做好顶层设计，引导和推动各领域、各行业对大数据的研究和利用。完善大数据基础设施建设，扩大社会应用，促进数据驱动的社会决策和治理常态化。信息技术基础设施是大数据技术应用的载体，大数据本身也将成为社会基础设施的一部分。大数据中心和数据应用平台建设的水平，决定了大数据时代的数据能否被有效收集、分析、挖掘和应用。这些大数据基础设施的建设可以与国家信息化建设相融合，以政府为主导、技术型企业为主力、公众参与为纽带，形成覆盖有线与无线互联网、各种社交网络、各种使用终端在内的社会化统一数据平台，通过大数据挖掘和分析技术，有针对性地解决社会治理难题；针对不同社会细分人群，提供精细化的服务和管理。同时建立数据库资源的共享和开放利用机制，不仅打破政府部门间的“信息孤岛”现象，也加强政府与社会公众间的互动反馈，不断扩大在教育、医疗等领域的应用，使数据驱动的社会决策与科学治理常态化。建立数据使用规范，规避大数据的使用风险。技术往往是一把双刃剑。大数据的收集和使用可能涉及国家信息安全和公民隐私等，需要在立法层面明确大数据采集和使用的原则。大数据平台本身的安全性也应引起重视，需要国家相关部门制定大数据技术标准和运营规范，重视大数据及信息安全体系建设，加强对重点领域敏感数据的监管。应当采取必要措施，构建大数据良性生态环境，调动全社会积极、有序地运用大数据技术来创新社会管理。

大数据的核心技术是什么？怎么学大数据比较合理？

大数据技术的核心技术是：

在大数据产业中，主要的工作环节包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储和管理、大数据分析和大数据显示和应用的挖掘（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全性等）。)简单地说，三个是数据、数据、数据I.大数据数据的获取和预处理大数据采集一般分为大数据智能传感层，主要包括数据传感系统、网络通信系统、传感适配系统、智能识别系统和软硬件资源访问系统，实现了结构化、半结构化和非结构化海量数据的智能识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等功能。基本支持层：提供虚拟服务器、结构化、半结构化、非结构化数据数据库和物联网资源.大数据预处理：完成接收数据的初步识别、提取、清理等操作。通用相关技术：支持日志系统中各种数据发送者定制的水槽NG实时日志收集系统，用于采集数据，同时简单处理数据，Logstore是开源服务器端数据处理流水线，可以同时从多个源采集数据，数据被转换，然后将数据发送给"存储库"；SQOP用于将关系数据库和Hadoop中的数据传送到Hadoop，Hadoop中的数据可以导入到关系数据库中；Zookeeper是提供数据同步服务的分布式、开源分布式应用程序协调服务。

数学知识数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。而对于数据挖掘工程师，除了统计学以外，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。分析工具对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）视情况而定。对于数据挖掘工程师……嗯，会用用Excel就行了，主要工作要靠写代码来解决呢。编程语言对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。对于数据挖掘工程师，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一门，Shell得会用……总之编程语言绝对是数据挖掘工程师的最核心能力了。业务理解业务理解说是数据分析师所有工作的基础也不为过，数据的获取方案、指标的选取、乃至最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。逻辑思维这项能力在我之前的文章中提的比较少，这次单独拿出来说一下。对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，逻辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。数据可视化数据可视化说起来很高大上，其实包括的范围很广，做个PPT里边放上数据图表也可以算是数据可视化，所以我认为这是一项普遍需要的能力。对于初级数据分析师，能用Excel和PPT做出基本的图表和报告，能清楚的展示数据，就达到目标了。对于高级数据分析师，需要探寻更好的数据可视化方法，使用更有效的数据可视化工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。对于数据挖掘工程师，了解一些数据可视化工具是有必要的，也要根据需求做一些复杂的可视化图表，但通常不需要考虑太多美化的问题。协调沟通对于初级数据分析师，了解业务、寻找数据、讲解报告，都需要和不同部门的人打交道，因此沟通能力很重要。对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。对于数据挖掘工程师，和人沟通技术方面内容偏多，业务方面相对少一些，对沟通协调的要求也相对低一些。快速学习无论做数据分析的哪个方向，初级还是高级，都需要有快速学习的能力，学业务逻辑、学行业知识、学技术工具、学分析框架……数据分析领域中有学不完的内容，需要大家有一颗时刻不忘学习的心。

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