戴尔公司对IT业做出的贡献

问题一：目前大数据产品有哪些？ 大数据产品的分类在狭义的范畴里，从使用用户来看，可以是企业内部用户，外部企业客户，外部个人客户等。从产品发展形态来看，从最初的报表型（如静态报表、DashBoard、即席查询），到多维分析型（OLAP等工具型数据产品），到定制服务型数据产品，再到智能型数据产品等。

普通报表型数据产品过于苍白、可视化能力有限，而多维分析型数据产品更适合于专业的数据分析师而不是业务或运营人员，使用局限性也越来越大，所为未来的趋势可能是定制服务式和智能式的数据产品。举个例子，像企业级的大数据产品商业智能正是此趋势下的衍生品，发展数年，像国外的SAP，IBM，Oracle厂商，国内的FineBI等都是代表。

问题二：国内真正的大数据分析产品有哪些 大数据产品是有很多的，例如微信的大数据平台，DD打车的平台。

基于数据挖掘技术的舆情监测系统为另外一个十分重要的产品。

很多 ，企业会采用。它的作用，简单来说，就是发现负面信息，收集情报，有价值信息。

实施后好处: 1 可实时监测微博，论坛，博客，新闻，搜索引擎中相关信息2 可对重点QQ群的聊天内容进行监测3 可对重点首页进行定时截屏监测及特别页面证据保存4 对于新闻页面可以找出其所有转载页面5 系统可自动对信息进行分类6 系统可追踪某个专题或某个作者的所有相关信息 7 监测人员可对信息进行挑选，再分类8 监测人员可以基于自己的工作结果轻松导出制作含有图表的舆情日报周报

问题三：国内真正的大数据分析产品有哪些 国内的大数据公司还是做前端可视化展现的偏多，BAT算是真正做了大数据的，行业有硬性需求，别的行业跟不上也没办法，需求决定市场。

说说更通用的数据分析吧。

大数据分析也属于数据分析的一块，在实际应用中可以把数据分析工具分成两个维度：

第一维度：数据存储层――数据报表层――数据分析层――数据展现层

第二维度：用户级――部门级――企业级――BI级

1、数据存储层

数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通最好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。

Access2003、Access07等，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。

SQL Server2005或更高版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。

DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台。

BI级别，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。Data Warehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现！BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。

2、报表层

企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。传统报表解决的是展现问题，目前国内的帆软报表FineReport已经算在业内做到顶尖，是带着数据分析思想的报表，因其优异的接口开放功能、填报、表单功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。

Tableau、FineBI之类，可分在报表层也可分为数据展现层。FineBI和Tableau同属于近年来非常棒的软件，可作为可视化数据分析软件，我常用FineBI从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言，可视化Tableau更优，但FineBI又有另一种身份――商业智能，所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。

3、数据分析层

这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具；

Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的；当然对excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作！但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件；

SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我从30开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件；

SAS软件：SAS相对SPSS其实功能更强大，SAS是平台化的，EM挖掘模块平台整合，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开，会有收获的！

JMP分析：SAS的一个分析分支

XLstat：Excel的插件，可以完>>

问题四：国内真正的大数据分析产品有哪些 目前，大数据分析工具在金融服务、零售、医疗卫生/生命科学、执法、电信、能源与公共事业、数字媒体/精准营销、交通运输等行业都有着广泛的应用。

问题五：目前大数据在哪些行业有案例或者说应用？ 1、体育行业预测

世界杯期间,谷歌、百度、微软和高盛等公司都推出了比赛结果预测平台。其中,百度在小组赛阶段的表现最为亮眼,而进入淘汰赛阶段,百度与微软则以16场比赛15场准确预测的成

绩让人们见识到大数据在预测领域的魅力。从互联网公司的经验来看,只要有体育赛事相关的历史数据,并且与指数公司进行多方合作,就可以在赛事预测领域取得不错的成绩。

2、经济、金融行业预测

2013年,英国华威商学院和美国波士顿大学物理系的研究发现,用户通过谷歌搜索的金融关键词或许可以把脉金融市场的走向,相应的投资战略收益高达326%。而此前,也有专家尝试

通过Twitter博文情绪来预测股市波动。从预测的原理上来看,稳定发展的美国股市是比较适合大数据预测发挥其作用的。

对国内而言,百度推出的中小企业景气指数预测,应用百度海量的搜索数据来刻画我国中小企业运行发展的景气状态,以期能够及时、有效地反映中小企业运行状况,提高经济监测的

全面性和及时性。目前该功能已经上线投入应用。

3、市场物价预测

CPI表征已经发生的物价浮动情况,但统计局数据并不权威。但大数据则可能帮助人们了解未来物价走向,提前预知通货膨胀或经济危机。单个商品的价格预测更加容易,尤其是机票

这样的标准化产品,去哪儿提供的“机票日历”就是价格预测,可以告知你几个月后机票的大概价位。商品的生产、渠道成本和大概毛利在充分竞争的市场中是相对稳定的,与价格相

关的变量相对固定,商品的供需关系在电子商务平台可实时监控,因此价格可以预测,基于预测结果可提供购买时间建议,或者指导商家进行动态价格调整和营销活动以利益最大化。

后面还有用户行为预测、个人健康预测、交通行为预测等领域都有涉及，你可以自己好好看看，希望对你有帮助。ruanyun/news/ryyc/n152aspx

问题六：国内大数据公司有哪些？ 大数据包涵很广泛，涉及到很多方方面面，技术难度也很大，国内能做的公司不太多，我知道的有百度、华为、联想、浪潮、电科华云、腾讯、阿里巴巴、中科曙光等。

问题七：国内比较好的大数据 公司有哪些 你好，说的是什么领域？数据挖掘、数据研发、数据应用方面都有佼佼者。像商业智能领域的话，国内我比较了解的帆软，一开始做报表软件，做得很好，有比较深的行业基础，后来出的FineBI商业智能软件也延续了FineReport的精华，在行业内比较有代表性，具体的，有官网，可以去了解一下。

问题八：大数据产品主要是用来做什么的 大数据产品有很多，宽泛来讲，大数据产品的作用是对已有数据源中的数据进行收集和存储，在这基础上，进行分析和应用，形成我们的产品和服务，而产品和服务也会产生新的数据，这些新数据会循环进入我们的流程中。当这整个循环体系成为一个智能化的体系，通过机器实现自动化就是一种新的模式，不管是商业的，或者是其他。

而大数据能够实现的应用，可以概括为两个方向，一是精准化定制，二是预测。

精准化定制可以是一些个性化的产品，精准营销，比如互联网推广。

预测主要是围绕目标对象，基于它过去、未来的一些相关因素和数据分析，从而提前做出预警，或者是实时动态的优化。可分为决策支持类的，比如典型的商业智能产品FineBI；风险预警类的,主要用于证券、银行、投资；实时优化类的，比如实时定价。

问题九：国内真正的大数据采集产品有哪些 大数据的应用分为两类

第一类：基于自身平台的数据采集，现在的三大互联网巨头等拥有大量用户数据，通过自身数据挖掘可以完成。

第二类：基于爬虫或者类爬虫技术，帮助企业， 采集网络 息，也就是网络信息采集系统，乐趣的“乐”，思维的“思”

其主要应用在于：舆情监测，品牌监测，价格监测，门户网站新闻采集，行业资讯采集，竞争情报获取，商业数据整合，市场研究，数据库营销等领域。

问题十：大数据分析领域有哪些分析模型 IT监控类或者IT运维流程类的产品工具上线运行一段时间之后，一年会产生十几万、甚至几十万的海量数据，包括告警数据、工单数据等IT运维大数据，需要从这些海量数据中获取更有效、更直接、更有价值的分析数据，更快速、有效的提取有意义的决策依据同样需要工具系统来满足运维大数据的IT数据挖掘、IT数据钻取需求。 RIIL Insight目前是国内首款定位于IT管理领域的大数据决策分析系统产品，通过建立多维数据分析模型进行信息提取、统计分析并提出决策依据，是IT运维管理领域的BI。系统通过IT运营管理、IT部门绩效管理、可视化项目管理、资产管理、业务关系管理、供应商软件管理等自定义维度的运行数据进行分析，可快速获取运维管理各方面的直观准确数据，诊断分析问题根源，预判数据走势，洞察全局运维动态。

大量实践表明，在企业IT项目的生命周期中，大约80%的时间与IT项目运营维护有关，而该阶段的投资仅占整个IT投资的20%，由此形成了典型的“轻服务、重技术”现象。

Gartner的一项调查发现，在经常出现的问题中，来自技术或产品（包括硬件、软件、网络、电力失常及天灾等）失误的方面其实只占了20%，而流程方面的失误却占了40%，人员疏忽方面的同样占了40%。

流程失误包括变更管理没有做好、超载、没有测试等程序上的错误或不完整，人员疏失包括忘了做某些事情、训练不足、备份错误或安全疏忽等。

为什么IT部门需要RPA？

RPA应用于IT领域，可实现软件安装、FTP下载、上传、邮件处理、文件夹监控、文件处理、服务器监控等流程的自动化。

在企业中，RPA可帮助IT部门系统管理、解决IT请求，通过标准化IT流程来减少人为失误。通过快速响应，IT处理时间可缩短50%-90%，服务质量可提高70%。集成来自不同供应商的各种产品，使得IT管理更加高效。而自动化工作流，使新员工更易上手。

通过RPA的应用，IT运维可以实现日常任务处理和运维流程自动化，从而提高效率，降低风险，促进运维组织风险应对能力、变化适应能力、合规遵从能力升级。

在IT运维管理向自动化转型的趋势中，RPA使得人力资源不再浪费，让运维人员有更多精力和时间投入到整个服务架构的梳理、设计中。

RPA也大大简化了传统意义上的运维工作，让运维更加主动、灵活、高效，能够紧跟企业业务发展的步伐，更可靠，更智能，为企业的发展变革持续提供有力支撑。

RPA应用于IT服务十大场景

1

服务器和应用程序监控

对每个IT部门来说，服务器崩溃、停机都是噩梦般的存在。任何一次意外停机或崩溃，都可导致数据丢失、作业停止，从而给企业带来重大收入损失。

为避免这种不必要的损失并确保业务的连续性，企业可选择在其服务器和应用程序监控过程中使用RPA。机器人自动关闭、重新引导、重新配置和重新启动各种类型的服务器。它可以帮助企业降低IT运营成本，并在非工作时间内计划停机时间，节省成本。

2

日常维护和监控

IT系统的日常监控和维护对于避免可能影响业务的计划外停机或意外事件非常重要。企业可应用RPA对服务器、应用程序和其他系统执行例行检查，以确保它们正常运行。

RPA机器人会自动标记每一个问题，提醒IT部门进行修改，以确保业务连续性，直到系统修复并完全正常运行。

3

IT技术支持

在没有增加自动化能力的情况下，IT支持团队常常被简单而耗时的查询所淹没。

RPA机器人可以围绕IT应用和基础架构自动执行各种复杂的系统管理任务，包括：1）定期诊断。RPA机器人的定期诊断工作使技术支持团队领先于其他团队，并让他们在常规用户注意到可能的故障之前做出响应。2）故障修复。

4

电子邮件处理和分发

手动创建电子邮件ID会耗费大量时间。RPA通过自动向电子邮件系统添加新用户来帮助IT部门。RPA遵循工作流来创建电子邮件ID，其中包括在创建电子邮件ID并将其添加到组织内的不同分发列表之前验证用户凭据的一系列步骤。

5

密码重置和解锁

IT部门的许多时间往往花在了重置用户密码，或解锁用户登录尝试失败后的帐户上。RPA可以管理这些任务，软件交叉验证用户的详细信息并重置密码或解锁帐户。不仅减少了用户的等待时间，并且还节省了IT部门的时间，使其专注于其他重要任务。

6

备份和恢复

手动执行大批量的备份和还原流程，耗时费力。应用RPA机器人自动执行该流程，有助于节省团队时间，并减少因重复任务而导致的人为错误。一旦工作流与自动化集成，备份和恢复工作就可以自动、准确地执行。此外，RPA机器人还可以根据技术的变化轻松地进行调整，从而确保业务连续性。

7

批处理

批处理涉及调度非交互式作业以优化计算资源的使用，这个过程通常需要花费大量时间。IT部门可以使用RPA来自动执行诸如重启和恢复、文件管理、安全系统集成、发送 *** 作员警报和分类服务类型等活动。

8

自动化测试

常见的测试场景都可以使用RPA工具自动执行，并且这些测试在每个版本之后运行，以确保新的缺陷不会引入代码中。

9

系统诊断

很多监视工具都会面临同样一个问题，就是有时不能很好地适应完全异构的环境。RPA可以无缝衔接现有的监视系统，处理环境、技术和系统。机器人模拟人工 *** 作，进行系统间的迁移，生成报告并遵照一定的规则频率发送到维护团队。

10

软件安装

无论是在本地，还是通过SSH或RDP（远程桌面），IT团队都可以依靠RPA来安装具有相互依赖组件的复杂应用程序。一旦经过开发和测试，通过RPA安装和更新软件的解决方案就可以替代人力进行重复性的 *** 作，特别是对于那些必须支持数百个技术软件的团队，实现软件批量化自动安装。

戴尔计算机公司于1984年由企业家迈克尔·戴尔创立，他是目前计算机业内任期最长的首席执行官。他的理念非常简单：按照客户要求制造计算机，并向客户直接发货，使戴尔公司能够更有效和明确地了解客户需求，继而迅速地作出回应。这种革命性的举措已经使戴尔公司成为全球领先的计算机系统直销商，跻身业内主要制造商之列。截至2000年1月28日的过去四个财季中，戴尔公司的收益达到270亿美元，是全球名列第二、增长最快的计算机公司，全球有35,800名雇员。在美国,戴尔是商业用户、政府部门、教育机构和消费者市场名列第一的主要个人计算机供应商。 戴尔公司设计、开发、生产、营销、维修和支持一系列从笔记本电脑到工作站的个人计算机系统。每一个系统都是根据客户的个别要求量身订制的。戴尔公司透过首创的革命性"直线订购模式"，与大型跨国企业、政府部门、教育机构、中小型企业以及个人消费者建立直接联系。戴尔公司是首个向客户提供免费直拨电话技术支持，以及第二个工作日到场服务的计算机供应商。这些服务形式现在已成为全行业的标准。 戴尔公司与技术开发和缔造者建立的一对一直接关系，为顾客带来更多好处。直线订购模式使戴尔公司能够提供最佳价值的技术方案：系统配置强大而丰富，性能表现绝对是物超所值。同时，也使戴尔公司能以更富竞争力的价格推出最新的相关技术。从每天与众多客户的直接洽询中，戴尔公司掌握了客户需要的第一手资料。戴尔公司提供广泛的增值服务，包括安装支持和系统管理，并在技术转换方面为客户提供指导服务。通过DellWare项目，戴尔公司设计并订制产品及服务，销售包括外围硬件和计算机软件等在内的广泛产品系列。 今天，戴尔公司利用互联网进一步推广其直线订购模式，再次处于业内领先地位。戴尔在1994年推出了>

Internet Technology，即互联网技术，是在计算机技术的基础上开发建立的一种信息技术。

互联网技术有以下范围：

1、硬件

主要指数据存储、处理和传输的主机和网络通信设备；

2、软件

包括可用来收集、存储、检索、分析、应用、评估信息的各种软件，它包括我们通常所指的ERP(企业资源计划)、CRM(客户关系管理)、SCM(供应链管理)等商用管理软件，也包括用来加强流程管理的WF(工作流)管理软件、辅助分析的DW/DM(数据仓库和数据挖掘)软件等；

3、应用

指收集、存储、检索、分析、应用、评估使用各种信息，包括应用ERP、CRM、SCM等软件直接辅助决策，也包括利用其它决策分析模型或借助DW/DM等技术手段来进一步提高分析的质量，辅助决策者作决策。

扩展资料

信息技术（Information Technology）

主要是应用计算机科学和通信技术来设计、开发、安装和实施信息系统及应用软件。它也常被称为信息和通信技术。主要包括传感技术、计算机与智能技术、通信技术和控制技术。

信息技术的应用包括计算机硬件和软件、网络和通讯技术、应用软件开发工具等。计算机和互联网普及以来，人们日益普遍的使用计算机来生产、处理、交换和传播各种形式的信息（如书籍、商业文件、报刊、唱片、**、电视节目、语音、图形、图像等）。

按表现形态的不同，信息技术可分为硬技术（物化技术）与软技术（非物化技术）。前者指各种信息设备及其功能，如显微镜、电话机、通信卫星、多媒体电脑。后者指有关信息获取与处理的各种知识、方法与技能，如语言文字技术、数据统计分析技术、规划决策技术、计算机软件技术等。

按工作流程中基本环节的不同，信息技术可分为信息获取技术、信息传递技术、信息存储技术、信息加工技术及信息标准化技术。信息获取技术包括信息的搜索、感知、接收、过滤等。如显微镜、望远镜、气象卫星、温度计、钟表、Internet搜索器中的技术等。

参考资料来源：百度百科—互联网技术

参考资料来源：百度百科—信息技术

2017it行业发展前景怎么样

1、按需定制的产品和解决方案将成为企业级it应用的主流

目前，随着it技术发展及应用的逐渐成熟，中国行业和企业的信息化建设已经进入到一个新的发展阶段。企业应用的日趋复杂化和个性化，提升了对于it企业所提供产品与服务的要求，使其产品与服务日益朝着适应用户需求的方向发展。业内越来越多的it企业正在根据用户多变、复杂的需求，提供按需定制的产品和服务，以方便用户适应日益激烈的竞争环境，并取得市场竞争中的优势。

其中面向服务的体系架构(service-orientedarchitecture，soa)正是这种理念的具体实现。利用soa，可以使用户能够以新的方式对其it系统零部件重新组合和使用，并使商业流程的自动化和彼此不同系统之间更易于共享信息。可以预见，按需定制的产品和解决方案将成为今后企业级it应用的主流2017中国IT行业发展前景分析2017中国IT行业发展前景分析。

2、与网络和移动应用相关的集成化产品成为个人应用市场增长的核心

计算机、网络与通信技术的快速发展，将使新兴产品技术不断地渗透到移动商务应用领域，包括移动办公、车载信息服务在内的个人网络应用将逐步成为移动商务产品与服务关注的中心。同时，个人消费体验需求的扩张将带动it市场从“以客户为中心”向“以个人应用为中心”转移，数字家庭解决方案的应用将逐步趋于成熟，这必将带动笔记本、数码产品等个人网络应用产品的不断创新，并成为it市场增长的重要源泉

3、tco将成为it用户关注的重心

中国信息化建设步伐正持续推进，行业和企业信息化应用水平也在不断提高，这使得it技术与应用系统已成为企业日常工作中不可或缺的基础设施。与此同时，用户关注的重心也日益转向it系统的稳定性、系统对生产效率的提升以及it投资回报率等核心问题上。今后，随着企业信息化建设逐步走向规范化，用户对于it系统的关注将逐步拓展至it系统生命周期的成本控制与管理，即系统的tco管理，这将成为用户规划、选型及实施it系统的重要决策依据2017中国IT行业发展前景分析。

4、it服务管理走向规范化

从中国企业信息化的发展历史来看，对于信息化建设过程的管理一直是相对薄弱的环节，这也是导致企业erp系统和it系统实施成功率偏低的主要原因之一。从今后的发展趋势看，企业信息化已经成为不可逆转的潮流，这必将加大对于it服务的需求。相应地，对于信息化过程的标准化、规范化的管理，将使得it服务管理的规范化显得日益重要。中国it服务市场的快速发展，将推动it服务管理快速走向规范化。

5、网络增值服务在创新中成长

随着全球范围内互联网产业的逐渐复苏，中国网络产业实现了蓬勃发展并呈现出广阔的增长前景，与其相关的应用和网络增值服务如网络短信、网络下载、网络广告、网络游戏等服务项目不断创新，并实现了高速成长。今后，伴随宽带网络的日益普及，网络服务的应用领域将更具拓展潜力，视频点播、网络教育、远程医疗等专业应用将成为新的应用热点，从而带动与网络相关的应用软件的快速增长。

6、企业发展趋于两极化共生

优胜劣汰、适者生存是市场竞争的必然结果2017中国IT行业发展前景分析NIIT认证。辽阔的地域和广泛的需求曾经在中国it市场培育了一批有一定竞争实力的大型计算机企业和软件及it服务企业，同时也养育了众多中小it企业。经过多年的发展，中国it行业正在步入一个完全竞争的市场环境。这必将导致企业的发展呈现出两极分化的趋势，即：大型企业借助于自身品牌、技术、渠道等方面的优势，将会逐步扩展自身的实力;而广大中小企业受自身资金、技术、人才等方面的约束，生存空间将会受到挤压，逐渐萎缩，最终结果是使市场的品牌集中度提高。

从产业长远发展的角度看，以技术创新、产品研发为主的大型企业和以合作开发、协作服务为主的中小企业这种两极化共生发展的格局，将是今后企业整合的主要趋势，这点在软件产业中的表现将会更加突出。

新IT（New IT），就是不同于传统IT的一种新型IT架构，可定义、自适应、随需而变、动态平衡是其特征。新IT让新业务的上线时间更加迅速，系统更加可靠稳定，运行维护更加智能简便。

传统IT和新IT对比

本质差异

传统IT的本质是信息技术。新IT的本质是智慧技术。

价值差异

传统IT的价值仅仅是支持传统商业效率提升工具。新IT的机制是颠覆传统商业逻辑、组织逻辑行政逻辑，建立新逻辑。

要素差异

传统IT的要素是网络、计算、存储、基础构架、 *** 作系统和系统软件。新IT的三要素是物联网、云计算和大数据。

开发差异

传统IT是细分产品品类进行技术创新。新IT是细分场景进行技术整合，整合创新。

交付差异

传统IT重视的是功能交付。新IT注重的是生态交付。实力差距传统IT着重硬实力，即研发能力、营销能力和供应链能力。新IT除硬实力外还着重软能力，即生态能力，以及是否能跟最终价值连接起来事半功倍的巧实力。

传统IT和新IT之间既不是严格的对立，也不是各自独立的平行发展。它们之间应该是对立统一，包容式的发展。首先需要共存，数据流动，打通资源。

新IT基础构架的核心要素

新网络（安全）、云计算和大数据是新IT基础构架的核心要素，此外还包括智能终端和物联网终端。如果进一步从新IT框架来解析的话，新IT基础构架是由标准化的底层加上抽象化的中间层构成，抽象化的中间层包裹标准化的物理层形成的新IT基础构架，支撑最上层的个性化应用。新IT基础构架提供商是华三通信的定位。

新网络核心特点

新网络核心特点是动态、安全、高品质，核心在于能够感知，使其虚拟化，变成标准的网络单元，并能够进行自动化的编排，就是软件定义网络（SDN）。

云计算特点

云计算特点在于“多态”而非绝对的单一形式。“多态”主要体现在3个方面：第一云可以是混合云，这种混合云可以是云与非云的混合，可以是不同的异构云的混合，可以是上级云和下级云的混合，也可以是私有云和公有云的混合，第二云本身的变化的，不同行业特征各不相同；第三云是流动的，数据之间的流动，多云之间的流动，私有公有云之间的流动。

大数据特点

大数据最终目的需要辅助决策，大数据的本质是大流动，而不是大集中。数据之间需要共享，只有共享数据才有价值。在数据交互平台之上，实现数据交换，数据共享，数据分析。

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