1、云计算
一般来讲云计算，云端即是网络资源，从云端来按需获取所需要的服务内容就是云计算。云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源(硬件、平台、软件)。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。广义的云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务。
2、物联网
简单理解：物物相连的互联网，即物联网。物联网在国际上又称为传感网，这是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业浪潮。世界上的万事万物，小到手表、钥匙，大到汽车、楼房，只要嵌入一个微型感应芯片，把它变得智能化，这个物体就可以“自动开口说话”。再借助无线网络技术，人们就可以和物体“对话”，物体和物体之间也能“交流”，这就是物联网。随着信息技术的发展，物联网行业应用版图不断增长。如：智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源等。大的理想就是智慧地球，目前实际生活中存在并在建设的智慧城市都是物联网炒的概念。
3、大数据
大数据(big data)，就是指种类多、流量大、容量大、价值高、处理和分析速度快的真实数据汇聚的产物。大数据或称巨量资料或海量数据资源，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
即：数量Volume、多样性Variety、速度Velocity、和真实性Veracity。
4、大数据，云计算，物联网和移动互联网的关系
物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合，也是互联网中枢神经系统萌芽。大数据代表了互联网的信息层（数据海洋），是互联网智慧和意识产生的基础。包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。云计算与物联网推动大数据发展。
大数据、物联网、智慧城市三者的关系
大数据、物联网、智慧城市三者之间的关系简单来说就是：大数据的发展源于物联网技术的应用，并用于支撑智慧城市的发展。物联网技术作为互联网应用的拓展，正处于大发展阶段。物联网是智慧城市的基础，但智慧城市的范畴相比物联网而言更为广泛；智慧城市的衡量指标由大数据来体现，大数据促进智慧城市的发展；物联网是大数据产生的催化剂，大数据源于于物联网应用。
中国已步入大数据时代
有人说大数据来了，但只是在美国而不是中国。专做政府数据管理的同方对此的看法是：中国对大数据的理解普遍还不那么深入或者与美国的理解有所不同，但不能否认的是，中国已经步入大数据时代。现在中国的很多部委都已经在研究大数据、运用大数据。美国将大数据提升为国家战略，中国还没有明确提出，但已经把大数据上升为与国防一样的高度，多部委还联合发布了鼓励措施。我国政府对大数据的敏感度快速提高，并正在采取措施。所以说，中国已经步入大数据时代，这种重视是由政府层面自上而下进行普及的，可能还未普及到普通百姓层面，但各级政府已经有了高度重视。邬贺铨院士也曾表示：“我国将产生全球最大量的数据，要重视大数据的开发利用和管理。”
大数据的关键在于分享。我国智慧城市发展的一个瓶颈在于信息孤岛效应，各政府部门间不愿公开、分项数据，这就造成数据之间的割裂，无法产生数据的深度价值。关于这一问题，一些政府部门也有清醒的认识，开始寻求解决方案，这是受自身的需求驱动的。比如，一些政府部门原来不愿分享自己的数据，但现在开始寻求数据交换伙伴，因为他们逐渐意识到单一的数据是没法发挥最大效能的，部门之间相互交换数据已经成为一种发展趋势。同时，随着各方面的发展及政策的推进，很多以前不公开的数据也逐渐公开了，这对大数据的发展都是有力的支持。
物联网技术推进大数据发展
物联网对大数据的意义方面，赵英举了个例子来说明物联网技术对大数据的推进。去年北京721暴雨之后，政府采取了很多解决措施，很重要的一个体现是，北京市科委很快就立了专项基金去给受灾的房山和门头沟这两个区进行应急管理能力的提升以及信息化的建设。同方参与了门头沟的项目，帮助门头沟提升预警能力。同方对门头沟原来的应急平台进行了改造和提升。比如对水位的监测，在有些重点立交桥下安装水位计，水位到一定程度会发生预警，相关部门就可以据此采取一些措施，这就是物联网技术的应用。
物联网技术跟大数据什么关系？当水位计的点增多后，就会收集到更多的数据，这样更便于发现一些规律并发出预警，这是采用大数据的技术手段自然而然就能做的事情。在点位数少的情况下，数据量不够大，只能解决一部分问题。所以说，正因为有了物联网，大数据布的点越来越多，自然而然就要会去分析实时数据。数据的挖掘，原本是对于历史数据的挖掘，现在对于实时数据的挖掘也是一种趋势，说明物联网的技术在推进着大数据相关技术的发展。
大数据支撑智慧城市的发展
城市运行体征是通过数据进行量化表现出来的，但这些数据散乱在政府的各个部门中，同方的职责是收集各部门有关城市运行体征的数据，帮助城市管理者进行数据汇总、分析，最终对城市体征的量化形态即各类数据进行管理，供政府管理者使用。
政府部门做的每一个决策都需要长期的调研，调研的资料来源于政府部门运行、城市运行的长期积累。政府信息化的高速发展已使政府产生了几百TB的数据。但数据本身没有任何意义，只有经过一定的系统分析之后，才能发挥数据的价值。智慧城市的每一个细节都会产生庞大的数据，同时，智慧城市的运行基础也来源于对大数据的深度分析。
大数据的表面是一系列静态的数据堆砌，但其实质是对数据进行复杂的分析之后得出一系列规律的动态过程。政府部门本身没有去做这样的事，这就需要企业对其进行支撑，同方看到了大数据对城市运行的重要意义，选择政府作为突破口，是形势发展的要求，也是同方大数据的独特之处。值得说明的是，同方大数据不参与政府决策，只是为政府决策提供数据支持。用数据的直观形式展现业务之间的关系，用数据表现城市发展变化和趋势，分析总结出城市存在的问题，为政府部门的决策提供辅助。
城市运行体征的管理也需要大数据的推动。大数据在反映城市运行体征的时候，并不需要了解城市部门的主要业务及运作流程，单纯从数据的角度出发，通过计算机软件分析之后，数据就能得出一些规律，不关乎业务，不关乎结果，但能完全反映出数据之间的关联性。从大数据的角度出发，驱动城市运行体征发展，是一个可以在决策前段刨出人力的纯计算机运作模式，这样的好处是运作的量化和规范化。
对于大数据、物联网与智慧城市的发展，中国信息技术权威专家――国务院物联网领导小组组长、中国工程院邬贺铨院士曾有一个很深奥的表述：从物联网到大数据再到智慧城市，是“格物致知”的过程，通过分析决策达到“知行合一”
智慧城市惠及每个人
大数据驱动下的智慧城市，关乎每个人的生活。最普遍的例子就是天气预报，以前的天气预报只会预测一下天气，但现今的天气预报会告诉公众更多的信息，如气象指数、空气污染指数、穿衣指数、驱车安全指数等，甚至是否有利于运动，对发型及妆容的影响都有说明。这是能让普通百姓切身体会的智慧生活，未来，教育、交通等关乎人们衣食住行的方方面面都会变得智慧起来。教育方面，我们可以看看美国的做法，美国每个大学都会将升学率、就业率、毕业生的年薪水平等如实展示，这对学生选择学校专业等是很有利的数据支持。交通方面，怎样畅通城市交通，怎样寻找停车位，选择哪种交通方式更便利安全等，都是智慧城市的未来状态。
当提到智慧城市的未来发展时，赵英表示：智慧城市来源于智慧决策，智慧决策来源于人的智慧。当每个人都很智慧的时候，一个城市也会变得智慧起来。
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随着IT行业的不断发展，大数据会是未来重要的发展趋势，整个IT行业将以大数据为基础来构建新的应用生态，当前大数据技术被广泛应用于互联网、政府机构、金融行业等，此外大数据是支撑物联网发展的核心技术之一，也会与云计算、人工智能等前沿创新技术进行深度融合。
大数据未来的发展趋势有以下几个方面：
1大数据推动物联网的发展。
物联网就是把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来，进行信息交换，即物物相息，以实现智能化识别和管理。物联网产生大数据，大数据助力物联网。目前，物联网正在支撑起社会活动和人们生活方式的变革，被称为继计算机、互联网之后冲击现代社会的第三次信息化发展浪潮。物联网握手大数据，正在逐步显示出巨大的商业价值。
2大数据推动科技领域的发展。
大数据的发展正在推动科技领域的发展进程，大数据的影响现在不局限于互联网领域，在金融、教育、医疗等诸多领域也有了不同程度的影响。在人工智能研发领域，大数据也起到了重要的作用，尤其在机器学习、计算机视觉和自然语言处理等方面，人工智能是能够充分利用大数据的一个领域，大数据为人工智能带来了更多的创新。
大数据会改变很多行业，而对于企业来说，需要提高核心竞争力，而企业的信息化建设是其中的重中之重，但这个建设过程并不是一步到位的，需要统筹规划分步实施，大数据平台的构建属于企业整体信息化建设中的很重要一环，在构建时，需要先整体后局部，有一个清晰明确的整体架构，这样才能保证业务流程间的相互运转、信息化系统间的合理支撑，再逐步深入推进。
随着全球信息化的浪潮，信息化产业不断发展、延伸，已经深入了众多的企业及个人，SOA系统架构的出现，将给信息化带来一场新的革命。
纵观信息化建设与应用的历程，尽管出现过XML（标准通用标记语言的子集）、Unicode、UML等众多信息标准，但是许多异构系统之间的数据源仍然使用各自独立的数据格式、元数据以及元模型，这是信息产品提供商一直以来形成的习惯。各个相对独立的源数据集成一起，往往通过构建一定的数据获取与计算程序来实现，这样的做法需要花费大量工作。信息孤岛大量存在的事实，使信息化建设的ROI（投资回报率）大大降低，ETL成为集中这些异构数据的有效工具。ETL常用于从源系统中提取数据，将数据转换为与目标系统相兼容的格式，然后将其装载到目标系统中。数据经过获取、转换、装载后，要产生应用价值，还需另外的数据展现工具予以实现，如此复杂的数据应用过程，必定产生高昂的应用成本。
结构化的数据管理尚可通过以上方法，予以实现其集成应用。在非结构化的内容方面，这些具有挑战性的问题令人生畏。内容管理的应用方案基于不同的信息化应用系统，而且大部分是纵向的以组织部门为界限的。在内容管理市场中，经常使用来自不同厂商的产品来提供这些解决方案。即使是同一个厂商的产品，相互之间的功能也是经常重叠，并且无法集成。
随着信息化建设的深入，不同应用系统之间的功能界限已趋于模糊。同时企业资源计划系统和协同商务系统，又需要商业智能的分析展现数据提供用户 *** 作依据。
在激烈竞争且多变的市场环境下，企业的管理模式很难固化，应用传统的信息化软件，当企业要做出一些改动时需要面对巨大的挑战。
SOA系统架构的出现，信息化变革
微软大中华区服务部总经理辛儿伦介绍说，从上世纪60年代应用于主机的大型主机系统，到80年代应用于PC的CS架构，一直到90年度互联网的出现，系统越来越朝小型化和分布式发展。2000年WebService出现后，SOA被誉为下一代Web服务的基础框架，已经成为计算机信息领域的一个新的发展方向。
SOA的出现给传统的信息化产业带来新的概念，不再是各自独立的架构形式，能够轻松的互相联系组合共享信息。
可复用以往的信息化软件。基于SOA的协同软件提供了应用集成功能，能够将ERP、CRM、HR等异构系统的数据集成。
松散耦合方式，只要充分了解业务的进程，就可以不用编写一行代码，通过流程图实现一套我们自己的信息系统。就像已经给你准备好了砖瓦和水泥，只需要想好盖什么样的房子就可以轻松的盖起。加快开发速度，并且减少了开发和维护的费用。软件将所有的管理提炼成表单和流程，以记录管理的内容，指定过程的流转方向。
更简便的信息和数据集成。信息集成功能可以将散落在广域网和局域网上的文档、目录、网页轻松集成，加强了信息的协同相关性。同时，复杂、成本高昂的数据集成，也变成了可以简单且低成本实现的参数设定。创建了完全集成的信息化应用新领域。
在具体的功能实现上，SOA协同软件所实现的功能包括了知识管理、流程管理、人事管理、客户管理、项目管理、应用集成等，从部门角度看涉及了行政、后勤、营销、物流、生产等。从应用思想上看，SOA协同软件中的信息管理功能，全面兼顾了贯穿整个企业组织的信息化软硬件投入。尽管各种IT技术可以用于不同的用途，但是信息管理并没有任意地将信息分为结构化或者非结构化的部分，因此ERP等结构化管理系统并不是信息化建设的全部；同时，信息管理也没有将信息化解决方案划分为部门的视图，因此仅仅以部分为界限去构建软件应用功能的思想未必是不可撼动的。基于SOA的协同软件与ERP、CRM等传统应用软件相比，关键的不同在于它可以在合适的时间、合适的地点并且有正当理由向需要它提供服务的任何用户提供服务。
推广应用大数据、云计算、物联网的原因和好处如下：增加企业效率和利润：大数据、云计算和物联网可以提高企业的生产效率和管理效率，通过对海量数据的分析和挖掘，可以提高生产效率和市场竞争力，从而增加企业利润。
为业务拓展提供支持：大数据、云计算和物联网技术可以帮助企业更好地了解客户需求，优化产品设计和服务，提高客户满意度，进而实现业务拓展。
促进产业升级：大数据、云计算和物联网的普及可以促进传统产业向智能化、数字化转型升级，从而提高整体经济效益和产业竞争力。
满足未来发展趋势：大数据、云计算和物联网已经成为未来发展的趋势，积极推广应用这些技术有利于企业、个人未来的长远发展。
由于数据科学的兴起，Web应用程序开发即将经历一场重大革命。到目前为止，开发者已经基于焦点小组、调查和对用户需求的合理猜测开发了应用程序。这种旧的工作方式是有偏见的，不能包括统计上显著数量的用户的输入。
由于物联网提供了千兆字节的可用数据，这种情况正在扭转。即时且持续的互联网接入引发了一波前所未有的用户生成数据浪潮，这些数据可以转化为可执行的见解。
网络开发公司从设计阶段就开始利用人工智能来理解所有这些数据点，并将这些发现整合到应用程序中。这种方法通过观察目标群体的特定行为和偏好，帮助公司节省时间和成本。
数据重新定义了软件生产领域目前，软件开发涉及程序员编码或重新利用现有模块，以创建一个可工作的应用程序，满足一些预先设定的需求。深度学习将彻底改变这一现状。
开发者将不再决定应用菜单的位置。通过分析类似应用的使用情况，可以得出哪些对用户来说是必不可少的，哪些是应该强调的。与谷歌的自动补全功能相比，这是向前迈进了一步。
新版本应用程序的升级也将取决于数据，而不是直觉或焦点小组的反馈。用户通过与app互动或在论坛和社交媒体上陈述需求来表达自己的需求。为了使用这些信息，开发团队应该收集这两种数据流，并将它们转化为可 *** 作的见解。
事实上，英伟达副总裁兼总经理吉姆·麦克休(Jim McHugh)表示，升级将不再是战略团队的关注点，而是会自然而然地从数据中显现出来。当有更多的数据可供训练时，机器学习算法会变得更智能。当这种情况发生时，新的版本就会出现。
例如，一个新版本的聊天机器人将不断升级，使用用户生成的输入来包含以前没有返回令人满意结果的搜索或查询的答案。在这种升级中，开发者几乎没有投入。
数据扰乱开发人员的工作模式由于当前的工作模式正在发生巨大的变化，网络应用开发者很可能在未来几年内担心失去工作。然而，这并不是对程序员需求降低的问题，而是对一套不同技能的需求。程序员和编码员的需求将比以往任何时候都高，但他们可能必须升级数据科学和数据分析方面的专业知识。
Web开发不再仅仅是写代码，而更多的是结构化数据，清理数据，管理数据，并确保它准备好教授算法。这些技能与十年前面向对象或web编程的含义相比有很大的不同，但在这个行业，进步是必然的。现在的趋势是用R或Matlab编写Python脚本和进行数据分析。
随着代码变得越来越丰富，对于我们现在所知道的开发人员来说，这可能意味着一个时代的结束。机器将有需要的代码在手边，他们也将知道如何整理这些片段到一个工作程序。
数据驱动的web应用程序可以带来什么
目前，理解数据仍然可以给组织带来竞争优势，但它很快将成为最低 *** 作要求。
数据科学可以在几个领域产生真正的影响，包括生产力、效率和个性化。
生产力和虚拟助手网络应用能够记住我们的喜好，帮助我们重新开始，这样可以节省时间和精力。人工智能可以了解我们的消费习惯、时间使用和生活方式。通过分析这些经历背后的数据，它可以提供个性化的建议，简化我们的选择。
这些应用程序有潜力成为某种私人助理、值得信赖的合作伙伴、智能数据库或智能存储库。有些应用程序会提醒你重要的任务，找出你日程表上的空白，你可以利用这些空白，甚至可以阻止某些有害的习惯，比如拖延症。
加强个性化人工智能应用很快就会像忠实的助手一样出现在你身边，但它们也比朋友和家人更能进入你的脑海。如今，我们的智能手机已经可以根据地理位置、过去的喜好以及与特定品牌的互动，为我们提供出色的提示。
很像Netflix和Amazon，推荐引擎可以扩展到其他需要提供定制响应的web应用程序。
这不仅是消费世界的下一个潮流，也是应用开发的总体方向。iPhone X和Galaxy S8等新一代智能手机都内置了人工智能功能。
预测的影响在web应用开发中使用数据科学所引发的变化将对消费者和开发者产生同样的影响。存储在浏览器中的cookie，以及用户在网络会话期间提供的任何数据，将成为用户偏好的暗示，以及用户与之交互的应用的定制方式。对于开发人员来说，相同的数据可以作为升级和增强的主要来源。速度、可靠性和功能仍然有很高的要求，但将用户自己的数据整合到应用的外观、感觉和功能将产生不同。
真正的大数据时代应该没有喜不喜欢只有愿不愿意。
现阶段通过所谓的大数据功能，搜索引擎、电商平台、社交平台都可以根据用户喜好进行热点推送。除去那些商家花钱的硬推广告之外还是有许多按照个人喜好推送的物件和消息的。以购物为例，某阶段，用户需要某些东西进行了搜索购买，但因为频繁搜索，被半智能的大数据定义为“喜欢”于是进行了相关信息推送。
但这些物件已经购买完毕所以在推送不会因为好奇和喜欢再次重复购买。真正的大数据在这一块可以做的更全面。比如用户购买的是一箱苹果，那么可以智能识别一到两周后再次推送。而用户买的是红酒则自动推送冰桶、启瓶器、高脚杯或是雪碧。所以真正的大数据推送信息不应根据喜欢偏好进行，而是应该通过是否愿意接收这些讯息进行推送。
当真正的大数据时代来临安全也许根本不是问题。
很多人会担心那些出现在互联网身上的安全隐患统统会出现在物联网身上，而在物联网上的安全问题会给人们带来更大的伤害。当然，这很多人之中包括笔者。而经过对大数据的深入了解，和对大数据未来发展的预估。笔者突然发现一个很重要的实时：物联网的正常运行和发展离不开大数据，而真正的大数据要比人类聪明的多。
大数据是集合了人类所有的智慧结晶和数据资源，同时，完善的大数据具有自我手机学习功能。在日前召开的2015中国大数据技术大会上美国俄亥俄州立大学计算机科学与工程系主任张晓东教授表示，现阶段我们所应用的大数据中的数据采集90%源自近两年。而随着移动互联网化的加强和可穿戴设备的兴起，人们的每一个行为和 *** 作都可以被精确采集并收入大数据库。
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