过去这些年，我们的确看到机器或者机器人取代了一些人类的工作，举个例子，比如电梯，直升梯、扶梯是50年前出现的，取代了一些人类劳动，但我觉得它不会朝着取代人类的方向发展。我认为，现在我们处在人类历史上非常独特的一个时期，已经开发出的系统能够取代一部分的人类工作。比如我们回看美国农业史，曾经有90%的美国人都从事农业劳动，大规模自动化以后，只有2%-3%的美国人口从事农业工作。这样的取代在我看来是件好事，把人解放出来，去从事更有价值的活动：去创造、去生活、去爱。
我更愿意用“增强智能”这个词来解释“人工智能”。托马斯·沃森是IBM的创始人之一，他曾经说过一句话，人工智能的主要目的是拓展人的能力。所以我们从另一个视角看待“人工智能”（Artificial Intelligent），称之为“增强智能”（Augmented Intelligence），这意味着科学家们可以让认知计算变得非常个性化，但是它不会取代人类的专业能力，只会加强人类的认知能力。
“人工智能”的发展的方向显然不仅仅是机器人。过去几年，我一直在忙的事被称为“具象化认知”（embodied cognition）。你可以设想，把具有推理能力的IBM Watson系统放在现实世界，给它“眼睛、手、脚”，把它具象化。应用范围要远远广于机器人，可以把我们的认知能力放在机器人里面，放在拟人的化身里面，放在空间当中，放在设备和终端当中。一旦我们这样做了以后，将给人类带来无限的机会。
我们所做的可能会改变人类的未来，需要保持警惕。作为一个科学家、一个计算机“极客”我不只希望谈技术，更希望去做一些能够让人回归本性、作为完整的人而存在的一些努力。
“机器人革命”成为推动产业变革的重要切入点。
“机器人革命”如今已成为推动产业变革的重要切入点，未来必须重视在人工智能与机器人的深度融合领域进行研发与突破。随着人工智能的发展，实现人机融合将不再遥远。
在如今“机器换人”的大潮之下，必须发展“心灵手巧”的机器人，积极探索人机融合的创新制造模式。“心灵手巧”意味着机器人需要具备灵活的柔性手臂以适应多样性的工作内容。
“机器换人”并不是让机器完全代替人，而是要实现机器与人的完美协同、共存共享。随着互联网、物联网的迅速发展，过去制造业盛行的自动流水线生产方式已不能满足当下人类的个性化生产需求，机器人行业更是如此。因此，只有着力打造个性化、规模化的网络智能生产新模式，才能推动机器人产业蓬勃发展。机器人行业的从业者必须清晰地认识到自身优势和市场需求，不能一味地跟风盲目创新。1、电子商务代表着未来贸易发展方向。
2、在未来，要么电子商务，要么无商可务。
3、在二十一世纪，人类将处在一个无固定化职业的社会。
4、互联网是一次新的商机，每一次新商机到来，都会造就一批富翁！
5、如果错过互联网，与你擦肩而过的不仅仅是机会，而是整整一个时代。
6、互联网是一种先进的生产力，用互联网的思想武装后做事情会事半功倍。
7、聪明只是一个基础条件，但不能保证你的成功，极客们需要做更多的准备！
8、信息产业革命是人类有史以来最大的一次革命，也是人类几百年才有的一次机遇。
9、从做pc到做农业，就是从头等舱到拖拉机，从高大上到两脚泥，从搭积木到玩魔方。
10、不管你现在做什么或有什么想法，你必须要迎接互联网，然后适应互联网，除此之外你别无选择。
11、马化腾拿了张船票，雷军造了艘船，这是玩笑话。未来更多还是跟各家公司联合起来，合作共赢。
12、不能识别现代社会符号的人，不能使用计算机进行学习、交流和管理的人，被认为是功能型文盲。
13、在互联网的世界，你的女朋友可能是一位男性，而你的男朋友可能是一位女性，这很痛苦，但你得接受。
14、物联网和智能硬件将成为互联网的下一个机会，而不仅仅是穿戴设备，硬件跟线下需求相匹配蕴含着巨大商机。
15、人类现有的绝大多数职业再过20年将会在这个地球上永远的消失。失业和破产将成为二十一世纪最时髦的名词之一。
16、汽车公司不会被互联网公司颠覆掉，但是汽车公司必须拥抱互联网，未来的汽车应该是“四个轮子+一块电池+一台电脑”。
17、做ucweb最初的原因，就是为了在厕所用手机上网更方便，需求是做事情的最核心驱动力，发现需求是做事情的最重要能力。
18、日前全球虚拟经济的总量已经大大超过了实体经济，2000年底达到160万亿美元。随着电子商务和电子货币的发展，虚拟经济的规模会迅速进一步膨胀。
19、百度在移动互联网已经有一些布局，这个过程中我们还需要去做更多的尝试，除了创造更多还是整理与整合。未来的两三年对于百度在移动互联网的布局，是非常关键的。
电信战略转型30中三大方向是网络智能化、业务生态化、运营智慧化。
1、网络智能化方面：
中国电信将瞄准网络技术、网络质量、网络能力三个领先，打造4G、全光、物联网三张精品网。2017年至2019年，在云资源池广泛部署SDN，开展云网协同服务，建成全球最大的vIMS网络，引入vBRAS，并试点vEPC。
预期在2020年，50%的政企组网业务由SDN提供，实现40%的网络功能虚拟化，可自主研发SDN控制器和编排器。2025年左右，实现80%的网络功能虚拟化，规模提供随选网络服务，建成下一代运营系统。
2、业务生态化方面：
打造智能连接、智慧家庭、新型ICT应用、互联网金融、物联网五大生态圈，推进业务重构。
3、运营智慧化方面：
以智能IT系统为载体，打造以数据驱动为核心的企业中台，把数据变成流淌在企业中的血液，构建市场和一线导向的一体化智慧运营体系。
扩展资料：
从2017年起，中国电信将按照转型30战略指引，重点推进以下举措：
1、坚持党建统领，进一步落实全面从严治党要求。
2、细化战略举措，加快推动网络智能化、业务生态化、运营智慧化取得实效。
3、深化改革创新，为企业转型发展注入动力。加快组织变革，借鉴军改模式，条块结合，提升专业化运营水平。
4、加快能力提升，增强企业整体竞争力。
5、是强化落地执行，全面完成各项工作任务。
参考资料来源：新华网-中国电信详解转型30路径及服务举措
科技术语有虚拟现实、人工智能、认知计算、量子计算、深度学习、DT时代、计算机视觉、人脸识别、物联网等等。科技术语有很多，指的是科技类的术语，属于专业术语、科技名词。
科技术语，是指科技类的术语，属于专业术语、科技名词。主要有两层意思：第一，科学有若干种解释，每一种解释都反映出科学某一方面的本质特征，而且科学本身也在发展，人们对它的认识不断深化，给科学下一个永恒不变的定义是难以做到的。我们把众多的科学定义解释加以概括，指出为多数人可以接受的共同概念，那就是科学知识、科学研究活动、科学社会建制的统一体。第二，技术是人类运用知识、经验和技能，并借助物质手段以达到利用、控制和改造自然目的的完整系统。它是人们的知识和能力同物质手段相结合，对自然界进行改造的过程。科技术语有很多，如下：
1、虚拟现实
虚拟现实是一套由计算机仿真系统创建出来的虚拟世界。通俗讲，就是使用技术手段，让人身临其境，并可以与这个环境进行交互。这套技术主要包括模拟环境、感知、自然技能和传感器各等方面，除了计算机图形技术所生成的视觉感知外，还有听觉、触觉、力觉、运动等感知，甚至还包括嗅觉和味觉等多感知。目前，虚拟现实技术已经应用于医学、军事航天、室内设计、工业仿真、游戏、娱乐等多个行业。
2、人工智能
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
3、认知计算
认知计算出自于IBM人工智能超级计算机“沃森”的称谓，而现在，它更多的代表着一种全新的大数据分析方式。随着信息的增加，计算机可在已有经验的基础上随着时间推移，以学习的、交互的方式，随着数据的进一步增长逐步提高认知的分析行为，就像大脑会自然而然地做事情，“认知计算”是人工智能和大数据的“联姻”。
4、量子计算
量子计算，是当前最热门的研究领域。相对于普通计算机，基于量子力学特性的量子计算机，拥有超乎想象的并行计算与存储能力，求解一个亿亿亿变量的方程组，具有亿亿次计算能力的“天河2号”需要100年，而万亿次的量子计算机理论上只需要001秒就可解出。当量子计算机应用之时，现在的密码破译、基因测序等科学难题，将可迎刃而解。
5、深度学习
深度学习DeepLearning的概念源于人工神经网络的研究。机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。自2006年以来，机器学习领域，取得了突破性的进展。图灵试验至少不是那么可望而不可及了。在技术手段上不仅仅依赖于云计算对大数据的并行处理能力，而且依赖于算法。这个算法就是DeepLearning。借助于DeepLearning算法，人类终于找到了如何处理“抽象概念”这个亘古难题的方法。
6、DT时代
DT时代数据处理技术。这个词虽然很早就被人提出了。但是直到2015年3月的IT领袖峰会上，马云演讲中提出“从IT时代走入DT世界”之后才在中国火热起来。马云称，二者的区别在于，IT时代以“我“为中心，DT时代则以“别人”为中心，让别人更强大，开放和承担更多的责任。
7、计算机视觉
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。形象地说，就是给计算机安装上眼睛(相机)和大脑(算法)，让机器能够感知环境与对象。我们中国人的成语“眼见为实”和西方人常说的"One picture is worth ten thousandwords"表达了视觉对人类的重要性。不难类比，机器有了视觉以后的前途是不可估量的，例如:智能机器人、智能视频监控、新型人机界面等等。
8、人脸识别
是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的—系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别产品目前已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。
9、物联网
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，其英文名称是:“The Internet of things”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思:其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。物联网就是“物物相连的互联网”。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算、广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新20是物联网发展的灵魂。
有位叫沃森的美国人，出生于一个贫困家庭，幼年时没读过几天书，17岁就开始打工谋生，向人们推销缝纫机和乐器。好不容易积攒一笔钱，开了一家肉铺，可人心难测，他的合伙人在一个早上把全部资金席卷一空，逃之夭夭。肉铺倒闭，沃森也破产了，他只好重返老本行搞推销。
正当他的事业越来越顺利的时候，一场飞来横祸把他打入人生的谷底。沃森因公司经营问题被控有罪，面临牢狱之灾。虽然沃森交了5000美元的保释金了事，但他的厄运还没有结束。
生性多疑的老板对他越来越猜忌，认为他在拉帮结派，结局是被老板扫地出门。在走出公司的那一刻，沃森愤然转身说道：“我要去创办一个企业，比这儿还要大！”那一年他已经40岁了，怀里抱着刚刚出生的儿子小沃森。
再说说小沃森，在沃森的严厉管教下，小沃森产生了逆反心理，成为学校有名的“坏小子”捣蛋鬼。12岁那年他买了一瓶黄鼠狼臭腺，当学校师生全体集合时，他打开了臭腺瓶，搞得整个校区臭气熏天。
学校对此事作了严肃处理，让他暂时休学。他的小学校长还断言：“这个孩子长大了也不会有出息。”
另外，在紧张的父子关系下，小沃森从13岁起得了长达6年的抑郁症，还患上了阅读障碍症。
用了6年、换了3所学校，他才将高中念完，后来勉强上了大学。大学毕业之后，小沃森成为一名推销员，但他将大部分时间都花在飞行和泡妞上。
一位客户说：“你这样的'人一辈子都会一事无成。”
看看这些，人们会觉得沃森父子俩糟糕透了，不仅命运多舛、为人不容，而且还口出狂言、差劲到顶。如果把思维定格于此，那就大错特错了。
只说沃森这个名字，人们可能不熟悉，但如果说“IBM”也就是“国际商用机器公司”，就恐怕无人不晓了！要知道IBM的创始人就是沃森父子俩。
在40岁这年，沃森来到纽约闯荡，生产制表机、计时钟等办公自动化工具，由此踏出了时来运转、迈向成功的关键一步。在他的不懈努力下，几乎所有的保险公司和铁路公司都用上了他们公司生产的制表机，美国政府也向他们发来了订单，沃森被誉为“世界上最伟大的推销员”。
厌倦推销的小沃森后来报名参军，成为一名飞行员，这段经历让小沃森走向成熟。退役后，他回IBM帮助父亲。上世纪60年代，小沃森投入50亿美元，“以整个公司为孤注一掷”，启动了一条全新的计算机生产线，大获成功，使IBM成为计算机界的“蓝色巨人”。
那个时候，美国研制第一颗原子d的曼哈顿计划才用了20亿美元。IBM以其出色的管理、超前的技术和独树一帜的产品，领导着全球信息业的发展。
从阿波罗飞船登上月球，到哥伦比亚航天飞机飞上太空，无不凝聚着IBM无与伦比的智慧。1986年，IBM公司年销售额高达880亿美元，雄踞世界100家最大公司的榜首。在领导IBM公司期间，小沃森表现出了他的卓越才能。
有一次，小沃森让一位决策失误使公司损失1000万美元的经理到他的办公室。这人畏畏缩缩进来，小沃森问：“你知道我为什么叫你来吗”这人回答：“我想是要开除我。”小沃森十分惊讶：“开除你？当然不是，我刚刚花了1000万美元让你学习。”然后，他安慰这位经理，而且鼓励他继续冒险。后来，这个人为IBM公司做出了突出贡献。
沃森打破坚冰，开通航道；小沃森继往开来，扬帆远航。沃森父子俩的传奇经历仿佛一部“美国梦”，可能没有另一对父子像沃森父子那样，共同改变了美国现代商业的面貌。一、大数据的陷阱作文
李娜再度夺得大满贯，超越了张德培的华人大满贯纪录，非举国体制下的奇迹造就了举国的愉悦。
在总结李娜成功因素的时候，也再次看到了这样的言论：是大数据起到了重要的作用。但这次李娜夺冠，最靠谱的解释就是李娜在卡洛斯的帮助下大大提升了心理层面的战斗力。
在技术层面领先的前提下，李娜在整场比赛中克服了节奏问题，她具备了一颗冠军的心脏。2012年9月6日，代表亚洲网球至高水平的中国选手李娜在美国迎战名将小威廉姆斯。
当时，IBM公司在综合了美网过去8年的全部比赛数据之后，为参赛球员制定了“Keys to the march”的比赛制胜策略。李娜一方获得赢球的关键包括3个指标：1一发得分率超过69%;24-9拍相持中得分利率要超过48%:3发球局30-30或40-40时得分率要超过67%。
比赛结果是，李娜溃败。比赛结束后，IBM高调地宣布李娜仅仅完成了三项制胜策略中的项，而小威廉姆斯则完成了自己三项制胜策略中的两项。
于是，很多人就顺着IBM的思路问，李娜为什么不照着BM的策略去打球？其实，当当事人的主观愿望不积极的时候，大数据对他们来说不过是噪音而已。同样，数据也会因为主观意愿具有欺骗性。
我们很多时候都会被误导，认为大数据的作用是让历史提示未来。其实不然。
在网球这样的领域里，历史数据甚至常常会成为陷阱。有意思的是，在另一场女子网球比赛中，一位球员做到了IBM为其制定的三项指标中的两个，她却失败了。
而胜利的一方，只完成了一个指标。
二、大数据时代发展历程是什么可按照时间点划分大数据的发展历程。
大数据时代发展的具体历程如下：2005年Hadoop项目诞生。 Hadoop其最初只是雅虎公司用来解决网页搜索问题的一个项目，后来因其技术的高效性，被Apache Software Foundation公司引入并成为开源应用。
Hadoop本身不是一个产品，而是由多个软件产品组成的一个生态系统，这些软件产品共同实现全面功能和灵活的大数据分析。从技术上看，Hadoop由两项关键服务构成：采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）的可靠数据存储服务，以及利用一种叫做MapReduce技术的高性能并行数据处理服务。
这两项服务的共同目标是，提供一个使对结构化和复杂数据的快速、可靠分析变为现实的基础。2008年末，“大数据”得到部分美国知名计算机科学研究人员的认可，业界组织计算社区联盟 （puting munity Consortium），发表了一份有影响力的白皮书《大数据计算：在商务、科学和社会领域创建革命性突破》。
它使人们的思维不仅局限于数据处理的机器，并提出：大数据真正重要的是新用途和新见解，而非数据本身。此组织可以说是最早提出大数据概念的机构。
2009年印度 建立了用于身份识别管理的生物识别数据库，联合国全球脉冲项目已研究了对如何利用手机和社交网站的数据源来分析预测从螺旋价格到疾病爆发之类的问题。同年，美国 通过启动://Datagov网站的方式进一步开放了数据的大门，这个网站向公众提供各种各样的 数据。
该网站的超过445万量数据集被用于保证一些网站和智能手机应用程序来跟踪从航班到产品召回再到特定区域内失业率的信息，这一行动激发了从肯尼亚到英国范围内的 们相继推出类似举措。2009年，欧洲一些领先的研究型图书馆和科技信息研究机构建立了伙伴关系致力于改善在互联网上获取科学数据的简易性。
2010年2月，肯尼斯库克尔在《经济学人》上发表了长达14页的大数据专题报告《数据，无所不在的数据》。库克尔在报告中提到：“世界上有着无法想象的巨量数字信息，并以极快的速度增长。
从经济界到科学界，从 部门到艺术领域，很多方面都已经感受到了这种巨量信息的影响。科学家和计算机工程师已经为这个现象创造了一个新词汇：“大数据”。
库克尔也因此成为最早洞见大数据时代趋势的数据科学家之一。2011年2月，IBM的沃森超级计算机每秒可扫描并分析4TB（约2亿页文字量）的数据量，并在美国著名智力竞赛电视节目《危险边缘》“Jeopardy”上击败两名人类选手而夺冠。
后来 认为这一刻为一个“大数据计算的胜利。” 相继在同年5月，全球知名咨询公司麦肯锡（McKinsey&pany）肯锡全球研究院（MGI）发布了一份报告——《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》，大数据开始备受关注，这也是专业机构第一次全方面的介绍和展望大数据。
报告指出，大数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
报告还提到，“大数据”源于数据生产和收集的能力和速度的大幅提升——由于越来越多的人、设备和传感器通过数字网络连接起来，产生、传送、分享和访问数据的能力也得到彻底变革。2011年12 月，工信部发布的物联网十二五规划上，把信息处理技术作为4 项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。
2012年1月份，瑞士达沃斯召开的世界经济论坛上，大数据是主题之一，会上发布的报告《大数据，大影响》（Big Data, Big Impact） 宣称，数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。2012年3月，美国奥巴马 在白宫网站发布了《大数据研究和发展倡议》，这一倡议标志着大数据已经成为重要的时代特征。
2012年3月22日，奥巴马 宣布2亿美元投资大数据领域，是大数据技术从商业行为上升到国家科技战略的分水岭，在次日的电话会议中， 对数据的定义“未来的新石油”，大数据技术领域的竞争，事关国家安全和未来。并表示，国家层面的竞争力将部分体现为一国拥有数据的规模、活性以及解释、运用的能力；国家数字 体现对数据的占有和控制。
数字 将是继边防、海防、空防之后，另一个大国博弈的空间。2012年4月，美国软件公司Splunk于19日在纳斯达克成功上市，成为第一家上市的大数据处理公司。
鉴于美国经济持续低靡、股市持续震荡的大背景，Splunk首日的突出交易表现尤其令人们印象深刻，首日即暴涨了一倍多。Splunk是一家领先的提供大数据监测和分析服务的软件提供商，成立于2003年。
Splunk成功上市促进了资本市场对大数据的关注，同时也促使IT厂商加快大数据布局。2012年7月，联合国在纽约发布了一份关于大数据政务的白皮书，总结了各国 如何利用大数据更好地服务和保护人民。
这份白皮书举例说明在一个数据生态系统中，个人、公共部门和私人部门各自的角色、动机和需求：例如通过对价格关注和更好服务的渴望，个人提供数据和众包信息，并对隐。
三、大数据时代的产生背景进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。
它已经上过《 》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。 数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
正如《 》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是 ，所有领域都将开始这种进程。”
。
四、大数据时代是什么意思大数据时代：最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡， 大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
大数据提出的背景：进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《 》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。
数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。正如《 》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。
哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是 ，所有领域都将开始这种进程。” 扩展资料 大数据影响 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。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。 在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。
有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。
这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满168亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）。
发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为378万台，高于全球每天出生的婴儿数量371万…… 截止到2012年，数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB) EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为049ZB,2009年的数据量为08ZB,2010年增长为12ZB,2011年的数量更是高达182ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。
而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。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。
而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。 每一天，全世界会上传超过5亿张，每分钟就有20小时时长的视频被分享。
然而，即使是人们每天创造的全部信息——包括语音通话、电子邮件和信息在内的各种通信，以及上传的全部、视频与音乐，其信息量也无法匹及每一天所创造出的关于人们自身的数字信息量。这样的趋势会持续下去。
我们现在还处于所谓“物联网”的最初级阶段，而随着技术成熟，我们的设备、交通工具和迅速发展的“可穿戴”科技将能互相连接与沟通。科技的进步已经使创造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而从2005年起，用在硬件、软件、人才及服务之上的商业投资也增长了整整50%，达到了4000亿美元。
大数据的精髓 大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：是全部数据，而不是随机采样；是大体方向，而不是精确制导；是相关关系，而不是因果关系。A不是随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样（随机采样，以前我们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让我们意识到，这其实是一种人为限制）； B不是精确性，而是混杂性：研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度；之前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱；拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可。
适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力； C不是因果关系，而是相关关系：我们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大。
五、为什么大数据如此重要大数据是一种现代云基础架构，它包含了多种与其他人连接和共享信息的方法。它推动了“物联网”的发展，如通过社交网站连接人、通过共享朋友或网络来寻找人们之间互相认识的可能性。大数据的背后运行着人工智能，而它对于大多数人而言是完全透明的，人们不知道背后有这样的技术。大数据位于人们日常使用的智能手机之后，然后人们通过它给移动互联网贡献信息，即使他们并没有意识到这一点。
为什么大数据如此重要？
第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。
第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。
总结
在大数据时代到来的时候，要用大数据的思维去发掘大数据的潜在价值。大数据的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。从前我们所了解的数据是冷冰冰的、死气沉沉的，被存到冷备份默默地等着人拿出来用，我们对待数据的感觉十分消极，要先想清楚其用处才开始分析应用。现在，数据时代来临了，人们正在试图点燃数据，使其变热，赋予生命。所谓“活数据”，是动态的数据，流通的数据，因互动而产生，因产生而互动，是自然演化的数据，要用大数据的思维去考虑这些数据怎样才能带来效益。未来大数据的发展前景非常好，与大数据相关的职业比如数据挖掘师，数据分析师等必定会有广阔的发展空间。
六、如何实现大数据量数据库的历史数据归档这个问题是这样的：
首先你要明确你的插入是正常业务需求么？如果是，那么只能接受这样的数据插入量。
其次你说数据库存不下了 那么你可以让你的数据库上限变大 这个你可以在数据库里面设置的 里面有个数据库文件属性 maxsize
最后有个方法可以使用，如果你的历史数据不会对目前业务造成很大影响 可以考虑归档处理 定时将不用的数据移入历史表 或者另外一个数据库。
注意平时对数据库的维护 定期整理索引碎片
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