你可知大数据产业的核心是什么？
作者：张老师 浏览次数： 2019-09-28 17:39
目前来看，许多企业在大数据产业链里仅拥有一项或两项能力是完全不够的，只有将大数据产业链融合连通才能催生更大的市场和利润空间。在大数据推动的商业革命浪潮中，只有打通数据流通变现的商业模式，才能创造商业价值，从而在大数据驱动的新生代商业格局中脱颖而出。
从大量的机构结构化和半结构化数据中分析出计算机可以理解的语义信息或知识；对隐性的知识，如关联情况、意图等进行挖掘。常用的方法包括分类、聚类、关联规则挖掘、序列模式挖掘、时间序列分析预测等。
数据分析与挖掘的核心算法与软件主要掌握在大型数据库公司及高校的手里，国际上主要参与者包括 IBM、甲骨文、微软、谷歌、亚马逊、Facebook 等，国内主要参与单位包括数据库企业、高校、以 BAT 为代表的大型互联网企业等。大数据分析与挖掘的能力直接决定了大数据的应用推广程度和范围，是大数据产业的核心。
由于数据的重要性得到普遍认可，除政府部门不具备数据运维服务条件外，数据的采集者通常就是数据运维者。各地政府方面则通常利用大数据平台建设来推动政府大数据的公开与共享，如云上贵州，吸引个人和企业用户开展创新与创业，积极推动大数据的增值服务。
大数据对传统信息技术带来革命性挑战，正在重构信息技术体系和产业格局。国内以阿里巴巴、百度、腾讯、人大金仓、浪潮、曙光、南大通用为代表的互联网企业、云计算和数据库厂商纷纷加大应用推广力度，在国际先进的开源大数据技术基础上，形成独自的大数据平台构建和应用服务解决方案，以支撑不同行业不同领域的专业化应用。
虽然这些企业在平台构建上有着得天独厚的优势，但是在某些具体业务领域，并不擅长或者关切。传统企业以及从事大数据的微型企业是具体业务领域上大数据应用的主力军。应用是大数据价值的体现，是大数据发展的原始推动力。
当前大数据的应用正倒逼软件技术、数据架构、数据共享方式的转变，在转变思维过程中需要积极转变思维，明确出数据共享的方式是什么，数据拥有者的利益如何平衡，商业模式如何开展等。
从大量的机构结构化和半结构化数据中分析出计算机可以理解的语义信息或知识；对隐性的知识，如关联情况、意图等进行挖掘。常用的方法包括分类、聚类、关联规则挖掘、序列模式挖掘、时间序列分析预测等。
数据分析与挖掘的核心算法与软件主要掌握在大型数据库公司及高校的手里，国际上主要参与者包括 IBM、甲骨文、微软、谷歌、亚马逊、Facebook 等，国内主要参与单位包括数据库企业、高校、以 BAT 为代表的大型互联网企业等。大数据分析与挖掘的能力直接决定了大数据的应用推广程度和范围，是大数据产业的核心。
由于数据的重要性得到普遍认可，除政府部门不具备数据运维服务条件外，数据的采集者通常就是数据运维者。各地政府方面则通常利用大数据平台建设来推动政府大数据的公开与共享，如云上贵州，吸引个人和企业用户开展创新与创业，积极推动大数据的增值服务。
大数据对传统信息技术带来革命性挑战，正在重构信息技术体系和产业格局。国内以阿里巴巴、百度、腾讯、人大金仓、浪潮、曙光、南大通用为代表的互联网企业、云计算和数据库厂商纷纷加大应用推广力度，在国际先进的开源大数据技术基础上，形成独自的大数据平台构建和应用服务解决方案，以支撑不同行业不同领域的专业化应用。
虽然这些企业在平台构建上有着得天独厚的优势，但是在某些具体业务领域，并不擅长或者关切。传统企业以及从事大数据的微型企业是具体业务领域上大数据应用的主力军。应用是大数据价值的体现，是大数据发展的原始推动力。
当前大数据的应用正倒逼软件技术、数据架构、数据共享方式的转变，在转变思维过程中需要积极转变思维，明确出数据共享的方式是什么，数据拥有者的利益如何平衡，商业模式如何开展等。
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