2017年大数据产业将迎来哪些变化

2017年大数据的变化个人认为将主要在如下几点：
1物联网(IoT)
公司日益期望从所有数据中获得价值，企业组织将不得不改动技术，以便与物联网数据衔接起来。这在数据治理、标准、健康保障、安全和供应链等方面带来了无数新的挑战和机遇。
物联网和大数据是同一枚硬币的两面，数十亿与互联网连接的“物件”将生产大量数据。然而，这本身不会引发另一场工业革命，不会改变日常的数字化生活，也不会提供拯救地球的预警系统。来自设备外部的数据才是企业让自己与众不同的方面，结合上下文来捕获和分析这种类型的数据为公司带来了新的发展前途。
2深度学习
深度学习主要用于从大量未标记/未监督的数据当中学习，因而对于从大数据中提取有意义的标识和模式颇具吸引力。比如说，它可以用来识别许多不同类型的数据，比如视频中的形状、颜色和对象，或者甚至是图像中的猫，就像谷歌研制的一个神经网络在2012年所做的那样。因此，企业可能会看到更多的注意力投向半监督式或未监督式训练算法来处理进入的大量数据。
3内存中分析
不像常规的商业智能(BI)软件对存储在服务器硬盘上的数据运行查询，内存中技术查询的是载入到内存中的信息，这可以通过减少或甚至消除磁盘输入/输出瓶颈来显著提升分析性能。就大数据而言，正是由于TB级系统和大规模并行处理，让内存中分析技术更令人关注。
在现阶段，大数据分析的核心其实是发现数据。要是没有毫秒级延迟，面对数百万次/数十亿次的迭代，运行迭代以查找数据点之间的关联就不会成为现实。在内存中处理的速度比磁盘上处理要快三个数量级。
4云计算
混合云和公共云服务越来越受欢迎。大数据成功的关键是在d性基础设施上运行(Hadoop)平台。我们会看到数据存储和分析趋于融合，带来新的更智能的存储系统，它们将经过优化，用于存储、管理和排序庞大的PB级数据集。展望未来，我们可以预计会看到基于云的大数据生态系统将继续迎来发展，不仅仅局限于“早期采用者”。
5Apache Spark
Apache Spark在点亮大数据。流行的Apache Spark项目提供了Spark Streaming技术，通过主要采用一种在内存中微批量处理的方法，近实时地处理数据流。它已从Hadoop生态系统的一部分，变成许多企业青睐的一种大数据平台。

大数据、云计算和物联网的区别。大数据侧重于对海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活；云计算本质上旨在整合和优化各种IT资源并通过网络以服务的方式，廉价地提供给用户；物联网的发展目标是实现物物相连，应用创新是物联网发展的核心。

大数据、云计算和物联网的联系。从整体上看，大数据、云计算和物联网这三者是相辅相成的。大数据根植于云计算，大数据分析的很多技术都来自于云计算，云计算的分布式数据存储和管理系统提供了海量数据的存储和管理能力，分布式并行处理框架MapReduce提供了海量数据分析能力，没有这些云计算技术作为支撑，大数据分析就无从谈起。

大数据比物联网专业好。

大数据定义：

1、现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。

2、大数据概念应用到IT *** 作工具产生的数据中，大数据可以使IT管理软件供应商解决大广泛的业务决策。IT系统、应用和技术基础设施每天每秒都在产生数据。

3、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，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。

大数据的结构：

1、大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。

2、大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

3、实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

大数据和物联网是什么听院士给你讲课
大数据、物联网这些热词到底怎么理解？这些技术如何应用到实践？7月23日至28日，由人社部主办、江苏省人社厅承办、江苏省工程师学会协办的“2018年物联网和大数据技术在农业、环保及工业领域的应用”国家级高级研修班在南京举行。尹浩和徐宗本两大中科院院士现场讲课，为大家答疑解惑。

“什么是大数据？大家看这样一张图。”讲课现场，徐宗本让大家看了一幅图，画面中一开始是很多复杂混乱的碎片，当经过成倍数据的叠加，最后形成一张大象的图像。“当数据达到量变和质变的临界点时，大家可以解读数据背后的故事，这就是大数据。”徐宗本表示，现在大数据已经不仅仅局限于一个定义，有人讲大数据时代，有人说大数据技术，还有人谈大数据文化。“这都体现了大数据拥有大价值。”
徐宗本举例，大数据提供了社会科学的方法论。“比如，通过获取分析数据，可以对社会政策进行进行分析，对社会走向进行预测，这就给文科、管科提供了公共的方法论。”更别说，大数据形成了高新科技的新领域，成为社会进步的新引擎。徐宗本表示，这都是大数据数据积累、关联聚合、数据分析出来的价值。
嗅到大数据的商机，目前全国各地也都在建立数据中心。对此，徐宗本表示，数据中心虽然多了，但是产业链条并不完整。“很多中心只是收集和存储信息，但是缺乏分析、挖掘和应用能力。”他打了一个形象的比喻，这就好比“只买米不做饭”。“大数据的分析和应用才能变现和创作价值，这是我们下一步需要好好利用的。”
如果说大数据是数据收集和分析，物联网则是将物品和互联网连接起来，进行信息交换和通信。简单说，就是人、机、物的联接。尹浩院士表示，“十三五”时期是我国物联网加速进入“跨界融合、集成创新和规模化发展”的新阶段。“万物控制”是业界面临的下一个挑战。
目前物联网已经与交通、节能环保、农业、智慧健康医护、家居、工业等各个领域进行了嫁接。“比如说，智慧交通。物联网可以通过各种基础传感设施，进行出行、消费、人口分布、交际等情况分析，然后基于公共交通网络的城市车载感知网络系统，进行智能化交通管制。设定管理路段、自动调整交通信号灯、车辆诱导通行等。”
不过，尹浩表示，物联网发展面临的瓶颈和深层次问题也很多。物联网安全管控、国际竞争压力、应用需求本地化都是下一步要迎接的挑战。

大数据和物联网将对数据中心产生哪些影响

现在大数据正在不断拓展和扩大。从我们的Fitbits到手机摄像头，所有连接到互联网的各种类型的设备数量庞大，这些设备所产生的数据和未来的潜力导致计算和存储的需求呈指数增加。

大数据和物联网将如何影响数据中心？这是巴尔塞尔斯在将要召开的数据中心全球会议和博览会上演讲的主题。本次会议将包括许多专题会议，将会涉及数据中心的管理者和经营者面对的问题，以及数据中心的新技术。

大量的计算和存储需求产生更多的电力需求

巴尔塞尔斯说，他说其演讲主题重点是围绕数据中心的管理者和经营者所问的问题。比如“我们现在的电力基础设施能否处理所有产生的数据呢？我们能提供足够的电力吗？”。这还将引出了下一个问题：“你知道你的数据中心现在获得的电力，那么在5年或10年或15年以后呢，那时该如何应对？”

为了支持计算和存储今天的需求，“我们的数据中心需要质量可靠、高效节能的，采用可再生能源的充足电力。”他说。

不断增长的数据需求导致更大的电力需求和成本。凡尔纳全球公司位于冰岛凯夫拉维克的数据中心，已经建立了围绕可再生能源接入，可靠和具有成本效益的电源策略。探讨电力因素对数据中心影响，巴尔塞尔斯对此具有独特的视角。

电力的底线

巴尔塞尔斯表示，从财务的角度来看电力是很重要的。当数据中心管理者展望未来计划的成本，在如何计算电力定价时，却不知道未来会发生什么。电力成本在今天的数据中心设施的位置产生巨大的影响。当客户着眼于市场的发展趋势时，其共同点就是“电力的价格”。巴尔塞尔斯说。

需求改变位置

“你看目前人们不在大都市地区建设新的数据中心。在过去的十年中，数据中心都尽量远离人口中心，向偏远地区地区发展。比如美国西北太平洋地区的华盛顿州、俄勒冈、甚至美国犹他州，”他说。“而全球数据中心位于北欧地区，包括冰岛。”

他举例说，Facebook在瑞典建设和数据中心，其电网是超级可靠的。而谷歌公司在芬兰建设的数据中心，从2015年开始，其电力来自可再生能源。(根据此前DCK的报道：谷歌公司在芬兰的哈米纳数据中心将在2015年主要采用风能发风，谷歌公司与一个陆上风电场供电公司签署了补充协议，因此该数据中心将采用100%的可再生能源发电。)

这种供电可靠性在美国当前却不可用。“例如，海湾地区的电力并不是持续的。其可靠性不高。”巴尔塞尔斯说。

北方气候的另一个好处是较低的散热需求。“在数据中心的总体成本中，冷却成本占到发电成本的30%到40%。”他说，“数据中心正在寻找那些终年有凉爽的气候的地点。”这减少了降低服务器的进气温度所需要产生的冷空气(无论是通过传统的冷却方式，或通过蒸发冷却)。

实用的可靠性

我们日前依赖的全天候的电力基础设施并不是都那么可靠。巴尔塞尔斯说人们往往很快忘记供电可靠性的问题。他引用了桑迪飓风和2003年美国东北电网导致大面积停电的事例。“2003年的事故导致5000万人受灾。我们这么快就忘记了，”他说。“电力的可靠性是一个让人关注的问题，不只是在美国，在全世界也是如此。”

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