数据科学及大数据在计算机领域的应用现状

1. 数据科学及大数据在计算机领域的应用现状

2 大数据的技术和实际应用现状分析
2.1 大数据的技术分析
大数据技术在应用过程中不断完善与发展,现在主要的大数据技术有大数据分析挖掘技?g与大数据技术中的数据隐私保护技术。大数据技术一般进行数据采集,数据存储都通过传感器的网络及智能感知层进行。在对数据进行实际处理过程中,通常采用数据清理和集成与交互技术,集成与交换能有效的进行数据的应用,对数据的分析能力起到一定的提高作用。数据挖掘技术是数据提炼的一种常用技术,通过对数据的有效挖掘能把一些无规律的数据变成有规律的数据,提高数据的实际应用效果。在数据实际处理的过程中,大量的数据处理需要一定方法,需要先进的手段进行有效的完成数据处理,以适应现代数据的发展需要,提高数据的应用效果,在数据处理应用数据挖掘技术,对数据处理,数据的性能提升起到重要作用,能高效的完成数据处理。数据隐私保护技术是大数据根据用户的需要进行设计的,尤其数据在网络传输的过程中,很多重要的数据都需要进行保护,提
高其数据的保护措施,能进一步加强其实际的应用效果,完善其实际的形成过程。数据之间存在一定联系,对数据采用科学有效的应用过程,促进数据科学有效的应用,提高数据的应用效果。
2.2 大数据技术的应用现状分析
大数据技术应用各个领域,为其它领域的发展提供了技术支持。大数据在商业发展的过程中起到重要作用,对产品的分析、查询等起到重要作用。对产品的技术分析,销售分析都利用大数据软件进行分析,提高了分析的效率,促使分析的结果更加科学、准确。大数据技术在实际的工作生产生活当中的应用中,在关键技术领域方面也是多方面的。其中的结构化数据的应用领域方面,这也是传统数据分析研究的对象。当前比较主流的结构化数据管理工具就是关系型数据库,在对数据分析的能力上表现的较为突出。还有是在文本领域中的应用,是比较常见的非结构化数据,再有几岁多媒体的数据以及网页数据和移动社交网络数据等等。尤其Internt技术的广泛应用,大数据在网络平台的驱动下,发展更加迅速,更能发挥大数据技术的功能,大数据技术是在应用过程中,不断完善,不断革新技术以适应现代社会发展需要,能为企业行业的发展提供技术支持。

2. 在大数据时代计算机科学与技术专业要开展哪些方面的工作？

大数据时代的热门职业   
●数据规划师 
  在一个产品设计之前，为企业各项决策提供关键性数据支撑，实现企业数据价值的最大化，更好地实施差异化竞争，帮助企业在竞争中获得先机。   
●数据工程师 
  大数据基础设施的设计者、建设者和管理者，他们开发出可根据企业需要进行分析和提供数据的架构。同时，他们的架构还可确保系统能够平稳运行。   
●数据架构师 
  擅长处理散乱数据、各类不相干的数据，精通统计学的方法，能够通过监控系统获得原始数据，在统计学的角度上解释数据。   
●数据分析师 
  职责是通过分析将数据转化为企业能够使用的信息。他们通过数据找到问题，准确地找到问题产生的原因，为下一步的改进找到关键点。   
●数据应用师 
  将数据还原到产品中，为产品所用。他们能够用常人能理解的语言表述出数据所蕴含的信息，并根据数据分析结论推动企业内部做出调整。   
●数据科学家 
  大数据中的领导者，具备多种交叉科学和商业技能，能够将数据和技术转化为企业的商业价值。

3. 大数据技术与应用

大数据技术与应用研究方向是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术相结合的“互联网+”前沿科技专业。本专业旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。【摘要】
大数据技术与应用【提问】
大数据技术与应用研究方向是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术相结合的“互联网+”前沿科技专业。本专业旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。【回答】
您好，这个专业算是当下热门专业，现在全国都在倡导数智化转型。这个专业学的技能应该是一些数据处理工具、数据处理方法，再学些编程语言。【回答】
还有什么想问的吗【回答】
电子信息工程技术专业【提问】
我就是电子与通信工程这个专业研究生毕业的[左捂脸]【回答】
以后就业路子很广啊，大学学的内容：通信原理，信号处理，信号与系统，编程语言，大学物理，电子电路啥都学。【回答】
毕业后可以去华为中兴互联网公司大厂敲代码，也可以去三大运营商电信移动联通，也可以考其他的公务员事业单位去学校当信息老师【回答】
包括计算机专业 电子信息专业 通信专业 这三个专业都差不多相通的【回答】
就业可供选择机会很多 当然前提是学校不错【回答】
考不上本科，只能去读专科【提问】
[二哈]考虑复读吗【回答】
不考虑复读的话【回答】
可能毕业要先进厂学技术【回答】
什么鬼？那本科可不可以学这个专业【提问】
这个专业专科本科都有【回答】
我刚说的这些就业选择【回答】
最低都是本科，本科是门槛【回答】
专科就业选择受限我说实话【回答】
这个专业专升本难吗？还有就是专升本考试考什么科目【提问】
如果不想复读，读个专科，建议您选个专升本容易些的，考个专升本。【回答】
因为我没考过专升本，但是听说专升本挺难的。不过努力也能上岸。如果做了以后专升本的打算，那读专科可以。你刚说的电子与信息工程和数据处理专业，我建议学电子与信息工程。【回答】
好的，谢谢学姐【提问】
专升本考试内容有文史类（政治、英语、大学语文）；艺术类（政治、英语、艺术概论）；理工类（政治、英语、高等数学）；法学类（政治、英语、民法）；教育学类（政治、英语、教育理论）；农学类（政治、英语、生态学基础）；医学类（政治、英语、医学综合）。不同专业不同学校考试内容也不同，具体以实际情况为准。自考每个专业有10多门课程，全部通过可获得国家承认本科学历。考生可自学，也可参加业余辅导班，适应边工作边学习。时间自己把握，课程考试全部合格即可申请毕业。费用低廉，通过率低。【回答】
专升本应该要考语数英加专业课。【回答】
语这里是政治【回答】
难度不小[左捂脸]【回答】
如果真的复读不下去，那就走；如果对复读没那么抵触，建议复读看看，说真的。现在没文凭很难的。【回答】
自己考的话和3➕2专升本有什么区别，不是说3加2的含金量要高一些吗？【提问】
3+2专升本考试其实就是我们意义上的统招专升本，指的是由各省教育厅领导，各省教育考试院统一组织管理，各设区市招考机构具体组织实施，考试选拔对象为全日制普通高校的高职高专(专科)应届毕业生。实质是大学专科阶段教育与本科阶段的专业教育的衔接，实行的是3+2模式，即:在普通专科全日制学习三年，再考入普通本科全日制学习二年的模式(临床医学为三年)。而自考专升本指的是即已经获得了专科文凭的学生或者在读大专生，通过自考的方式拿到本科的毕业证。两者区别：第一：选择专业与学校问题自考专升本：不受专科专业限制，可以换专业，并且可以自由选择报读的学校。统招专升本：升本不可以换专业，只能是专科什么专业，本科报什么专业。并且只能报本省的二本院校。第二：报名时间限制问题自考专升本：在统招大专期间或是大专毕业后都可以报名考试。统招专升本：只能在专科大三那年报名考试第三：考试机会问题【回答】
第三：考试机会问题自考专升本：一年两次考试机会，专科大读期间都可以报。常年报名。每次考试可以考4-6科。快的话可以在一年半拿到毕业证，当然，只要有一门不过，毕业时间将无限延期。统招专升本：只能在大专的时候报名考试，只有一次机会，如果没有考过，只能大专就此毕业。第四：所需时长问题自考专升本：一般在1年，1.5年或是2年就可以毕业。如果在专科大一期间报名。大专毕业时，自考本科也就可以申请毕业证了。相当于专科本科一起拿证。统招专升本：要在大三时报名考试，如果考上了。还得去所报的本科(二本)学校读两年。第五：继续深造考研问题自考专升本：自考本科在读期间可以报名研究生考试，只要在研究生考试通过后，入学时已拿到了自考本科毕业证就可以了。相当于专科毕业后2-3年研究生已可以毕业了。统招专升本：专科毕业后要满3年才能报考研究生，研究生再读2-3年。相当于专科毕业后5-6年才【回答】
这些区别您可以看看哈，3+2肯定含金量高些，无缝衔接直接升本，培养方式好一些，全国统招，感觉和本科也没啥区别了。一般就业单位选择毕业生自考和3+2肯定选3+2的【回答】
如果能选到3+2的专业学校，建议选这样的学校[鲜花]【回答】

4. 大数据技术与应用

大数据技术与应用是普通高等学校专科专业，属于电子信息大类。该专业培养适应现代市场需要，具备人文精神、科学素养和诚信品质，掌握大数据技术、数据库建模等方面基本知识和技能，具备综合运用相关知识发现、分析和解决实际问题的能力，能够进行统计数据分析、抽样调查、数据信息挖掘和管理等应用型、复合型专业人才【摘要】
大数据技术与应用【提问】
你好，亲针对你的问题有以下答案【回答】
大数据技术与应用是普通高等学校专科专业，属于电子信息大类。该专业培养适应现代市场需要，具备人文精神、科学素养和诚信品质，掌握大数据技术、数据库建模等方面基本知识和技能，具备综合运用相关知识发现、分析和解决实际问题的能力，能够进行统计数据分析、抽样调查、数据信息挖掘和管理等应用型、复合型专业人才【回答】
亲，你好这个专业很有前途的，【回答】
可以专升本吗？【提问】
可以专升本的【回答】
这个专业可以专升本【回答】
亲不用担心【回答】
云南有哪些专科院校有这个专业【提问】
这个专业属于热门专业【回答】
每个学校都有的【回答】
专科都会开设这个专业【回答】
好的【提问】
学这个专业专升本需要考哪些科目【提问】
专升本需要考高数和英语【回答】
电子信息工程技术专业【提问】
电子信息工程技术是普通高等学校专科专业，属于电子信息类专业。本专业培养德、智、体、美全面发展，具有良好职业道德和人文素养，熟悉电子技术、通信技术等知识，具备电子设备安装调试、系统调试、工程实施等能力，从事电子工程实施、技术支持等工作的高素质技术技能人才【回答】
那为什么本科生也会学【提问】
亲，这个专业【回答】
专本都有的【回答】
因为这些专业等毕业之后，最低起步就是专科学历【回答】

5. 大数据下的计算机信息处理技术研究论文

 大数据下的计算机信息处理技术研究论文
                    　　 摘要： 现如今，随着科学技术的快速发展，计算机技术已经融入到人们的生活之中，想想10年前的计算机技术和现如今的计算机技术，真的是天壤之别，发生了翻天覆地的变化。同时，大数据的应用也越来越广泛，带来了丰厚的利润，各种“云”层出不断，对大数据的背景下，计算机信息处理的技术提出更高的竞争和要求。本文首先介绍大数据的概念，阐述基于大数据背景下的各种计算机信息处理技术，并对技术进行分析研究，最后对大数据未来的发展的机会做出分析。
    
  　　 关键词： 大数据；计算机信息；技术研究
  　　随着科技的迅猛发展，大数据的应用愈来愈广，随之产生的数据系统总量大，十分庞大，这就对大数据时代下的计算机信息处理技术提出了更高的要求，如何将大数据处理的井然有序，有条不紊，值得每一位考研人员进行探讨。
  　　 一、大数据的概念 
  　　什么是大数据？大数据，另一种叫法称之为巨型资料，是一个十分复杂密集的数据集，这样的数据集在一定的时间内，依靠于传统普通的数据加工软件无法最终实现管理、抓取及处理的功能，需要进行创新，用新的处理模式才能够实现。大数据具有虚拟化、按需服务、低成本等等特点。在每一个消费者的角度来看，大数据中的计算技术资源服务可以帮助每一个大数据用户完成想要的资源信息，用户只需进行付费就可以直接使用，根本不需要到处搜寻资料，跑来派去的打听。这从根本上改变了人们对信息资源的需求方式，为用户提供一种超大规模的网络资源共享。同时，面对海量的大数据库资源，如何对大数据资源进行处理，得到用户们想要的信息资源，需要计算机信息技术不断的进行挖掘。
  　　 二、大数据下的计算机信息处理技术 
  　　总体的来说，基于大数据背景下的计算机信息处理技术总共可以分成以下3个方面：信息的获取及加工技术、信息的存储技术和信息安全方面的技术。下面就针对这三种技术，进行研究分析。1）信息的获取及加工技术。信息的获取及加工技术是实现信息化的第一步，是最基础的工作内容，只有完成了信息数据的搜集工作，才能进行下面的计算机信息技术的处理。因此，如若进行信息的采集工作，需要首先明确信息的目标源，对信息数据进行监控，时刻把握信息的流向及动态，然后将采集的信息数据输入至计算机数据库中，实现了信息的获取采集工作。接下来是第二步，信息的加工及处理工作，所有的加工和处理技术的核心在于用户的指引，完全由用户导向，设定信息的筛选范围，确定信息的丰富度等等。最后是依照于用户的要求，将信息资源传输到用户手中。这样就实现了整个信息从采集到处理，再从处理到传送工作的整个流程。2）信息的存储技术。在大数据的背景下，对于整个计算机信息的处理，信息技术的存储是十分关键的环节，可以将处理加工的数据得以保存，更方便用户对于数据的调取和应用。而且，现如今的信息数据总量大、更新速度快，合理的运用存储方面的技术，可以快速的实现信息的存储工作，提高工效效率，将复杂变简单。在目前的时代下，应用最广泛的是分布式数据存储技术，应用十分方便，能够实现快速大量的数据存储。3）信息安全方面的技术。大数据在方便用户使用和享受的同时，信息数据资源的安全性也是不容忽略的，而且随着社会的发展，数据资源的安全性和隐私性逐渐受到关注，如何实现数据库的安全是个十分值得研究的课题。首先最主要的是建立计算机安全体系，充分引进更多的人才。其次需要加强安全技术的研发速度，由于大数据发展及更新速度快，需要快速的更新原有的安全体系，尽快的适应大数据时代的更新速度。除此之外，加强对信息的监测是十分必要的，避免不法之人进行数据的盗取，在信息数据庞大的体量下，依然能够提供稳定有效的安全体系。
  　　 三、大数据下的计算机信息技术的发展前景 
  　　1）云技术的发展是必然趋势。云计算网络技术是越来越得到大的发展，一方面由于计算机硬件系统的数据处理技术有限，云技术可以完全的将弊端破除，同时，它能够利用最新的数据资源和处理技术，不依赖于计算机硬件系统。因此，随着庞大的数据越来越复杂，传统的数据处理方式已经不能够适应，未来将计算机信息处理必将朝着云计算发展。2）计算机网络不再受限于计算机硬件。未来，计算机网络技术将会不再受制于计算机硬件的限制，网络的传输技术更加趋向于开放化，计算机网络和计算机硬件将会分隔开，重新定义新的网络架构。3）计算机技术和网络相互融合。传统的计算机技术需要运用计算机的硬件系统才能够实现信息的处理、加工及存储工作，未来新的.计算技术将脱离于计算机硬件配备，可以仅仅用计算机网络就可以实现数据的加工和处理。同时，二者也将会相互融合、相互发展真正的满足由于大数据时代的更新所带来的困扰，这是未来大数据背景下计算机技术发展的又一个方向。
  　　 四、大数据下的计算机信息技术面临的机遇和挑战 
  　　在大数据背景下，计算机信息技术的机遇和挑战并存，首先，病毒及网站的恶意攻击是少不了的，这些问题是站在计算机信息技术面前的巨大挑战，同时，近些年，网络诈骗不断，社会关注度逐渐提高，网络的安全问题也是不同忽视，再者，信息之间的传送速度也有限，需要对传送技术进行创新，以适应更高的用户需求。最后，随着大数据库的不断丰富，越来越庞大的数据资源进行加工和处理，对数据的存储又有了新的要求，如何适应不断庞大的数据信息量，实现更加便捷的、满足用户需求的调取也是一个巨大的挑战。与此同时，也存在着许多的机遇。首先，大数据对信息安全的要求越来越大，一定程度上带动了信息安全的发展，其次，大数据在应用方面，对企业及用户带来了巨大的便利，同时也丰富了产业资源，未来用户及企业面前的竞争可能会转化为大数据信息资源的竞争。最后，大数据时代的来临，构造了以信息安全、云计算和物联网为主要核心的新形势。
  　　 五、结论 
  　　通过一番研究，目前在大数据时代下，计算机信息技术确实存在着一定的弊端，需要不断的进行创新和发展，相信未来的云计算会越来越先进，越来越融入到人们的生活及工作当中，计算机信息技术面临的巨大的挑战和机遇，面对挑战，抓住机遇，相信未来我国的计算机技术会越来越好，必将超过世界领先水平！
  　　 参考文献： 
  　　[1]王秀苏.计算机信息处理技术在办公自动化上的应用[J].科技经济市场,2010(03).
  　　[2]张连杰.企业管理中计算机技术的应用[J].电脑知识与技术,2011(26).
  　　[3]陈静.浅谈计算机处理技术[J].科技与企业,2012(11).
  　　[4]赵春雷,乔治纳汉."大数据"时代的计算机信息处理技术[J].世界科学,2012.
  　　[5]庄晏冬.智能信息处理技术应用与发展[J].黑龙江科技信息,2011.
  　　[6]艾伯特拉斯洛,巴拉巴西,著.马慧,译.爆发:大数据时代预见未来的新思维[M].北京:中国人民大学出版社,2012.河南省高等学校重点科研项目计划（16A520008）
    
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6. 软件技术大数据技术和计算机

您好，计算机专业的本科专业很多，主要就是计算机科学与技术、软件工程、网络安全、信息安全、物联网工程、数字媒体技术。这些专业是招生的主力专业，其他那些招收的都不是很多。这些专业里，计算机科学与技术、软件工程更是招生主力专业中的主力专业。计算机科学与技术是专业的一个总称，像软工、网络、信安、物联网、数媒这些都是它的细分。【摘要】
软件技术大数据技术和计算机【提问】
您好，您的问题我已经了解到了，会在5分钟左右给出答复，请您稍等哦！【回答】
您好，计算机专业的本科专业很多，主要就是计算机科学与技术、软件工程、网络安全、信息安全、物联网工程、数字媒体技术。这些专业是招生的主力专业，其他那些招收的都不是很多。这些专业里，计算机科学与技术、软件工程更是招生主力专业中的主力专业。计算机科学与技术是专业的一个总称，像软工、网络、信安、物联网、数媒这些都是它的细分。【回答】

7. 大数据技术及应用

大数据技术及应用
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度。21世纪是数据信息大发展的时代，移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据正在迅速膨胀并变大。互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物联网（传感器，智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据。2011年5 月，在“云计算相遇大数据” 为主题的EMC World 2011 会议中，EMC 抛出了Big Data概念。正如《纽约时报》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、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”
   二、什么是大数据
   大数据（Big Data）是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值，我们必须选择另一种方式来处理它。数据中隐藏着有价值的模式和信息，在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信息。如沃尔玛或谷歌这类领先企业都要付高昂的代价才能从大数据中挖掘信息。而当今的各种资源，如硬件、云架构和开源软件使得大数据的处理更为方便和廉价。即使是在车库中创业的公司也可以用较低的价格租用云服务时间了。对于企业组织来讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数据进行分析能揭示隐藏其中的信息。例如零售业中对门店销售、地理和社会信息的分析能提升对客户的理解。对大数据的二次开发则是那些成功的网络公司的长项。例如Facebook通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创造出一种新的广告模式。这种通过大数据创造出新产品和服务的商业行为并非巧合，谷歌、雅虎、亚马逊和Facebook它们都是大数据时代的创新者。
    （一）大数据的4V特征
    大量化（Volume）：企业面临着数据量的大规模增长。例如，IDC最近的报告预测称，到2020年，全球数据量将扩大50倍。目前，大数据的规模尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。简而言之，存储1PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。此外，各种意想不到的来源都能产生数据。
    多样化（Variety）：一个普遍观点认为，人们使用互联网搜索是形成数据多样性的主要原因，这一看法部分正确。然而，数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据，以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。其中，部分传感器安装在火车、汽车和飞机上，每个传感器都增加了数据的多样性。
    快速化（Velocity）：高速描述的是数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。根据IMS Research关于数据创建速度的调查，据预测，到2020年全球将拥有220亿部互联网连接设备。
    价值（Value）：大量的不相关信息，浪里淘沙却又弥足珍贵。对未来趋势与模式的可预测分析，深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能（咨询、报告等）
    三、大数据时代对生活、工作的影响
   大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。
    “大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求。事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。而在零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。
   大数据在个人隐私的方面，大量数据经常含有一些详细的潜在的能够展示有关我们的信息，逐渐引起了我们对个人隐私的担忧。一些处理大数据公司需要认真的对待这个问题。例如美国天睿资讯给人留下比较深刻印象的是他的一个科学家提出，我们不应该简单地服从法律方面的隐私保护问题，这些远远不够的，公司都应该遵从谷歌不作恶的原则，甚至更应该做出更积极的努力。
   四、大数据时代的发展方向、趋势
    根据ESM国际电子商情针对2013年大数据应用现状和趋势的调查显示：被调查者最关注的大数据技术中，排在前五位的分别是大数据分析（12.91%）、云数据库（11.82%）、Hadoop（11.73%）、内存数据库（11.64%）以及数据安全（9.21%）。Hadoop已不再是人们心目中仅有的大数据技术，而大数据分析成为最被关注的技术。从中可以看出，人们对大数据的了解已经逐渐深入，关注的技术点也越来越多。既然大数据分析是最被关注的技术趋势，那么大数据分析中的哪项功能是最重要的呢？从下图可以看出，排在前三位的功能分别是实时分析（21.32%）、丰富的挖掘模型（17.97%）和可视化界面（15.91%）。2012年也曾做过类似的调查，当时选择丰富的挖掘模型（27.22%）比实时分析（19.88%）多7.34%。短短一年时间内，企业对实时分析的需求激增，成就了很多以实时分析为创新技术的大数据厂商。从调查结果可以看出：企业在未来一两年中有迫切部署大数据的需求，并且已经从一开始的基础设施建设，逐渐发展为对大数据分析和整体大数据解决方案的需求。与此同时，大数据还面临人才的缺乏的挑战，需要企业和高校联合起来，培养数据领域的复合型人才，帮助企业打赢这场“数据战”。
   五、大数据的应用
    （一）行业拓展者，打造大数据行业基石
    IBM：IBM大数据提供的服务包括数据分析，文本分析，蓝色云杉（混搭供电合作的网络平台）；业务事件处理；IBM Mashup Center的计量，监测，和商业化服务（MMMS）。 IBM的大数据产品组合中的最新系列产品的InfoSphere bigInsights，基于Apache Hadoop。
    该产品组合包括：打包的Apache Hadoop的软件和服务，代号是bigInsights核心，用于开始大数据分析。软件被称为bigsheet，软件目的是帮助从大量数据中轻松、简单、直观的提取、批注相关信息为金融，风险管理，媒体和娱乐等行业量身定做的行业解决方案。
    微软：2011年1月与惠普（具体而言是HP数据库综合应用部门） 合作目标是开发了一系列能够提升生产力和提高决策速度的设备。
    EMC：EMC 斩获了纽交所和Nasdaq；大数据解决方案已包括40多个产品。
    Oracle：Oracle大数据机与Oracle Exalogic中间件云服务器、Oracle Exadata数据库云服务器以及Oracle Exalytics商务智能云服务器一起组成了甲骨文最广泛、高度集成化系统产品组合。
    （二）大数据促进了政府职能变革
    重视应用大数据技术，盘活各地云计算中心资产：把原来大规模投资产业园、物联网产业园从政绩工程，改造成智慧工程；在安防领域，应用大数据技术，提高应急处置能力和安全防范能力；在民生领域，应用大数据技术，提升服务能力和运作效率，以及个性化的服务，比如医疗、卫生、教育等部门；解决在金融，电信领域等中数据分析的问题：一直得到得极大的重视，但受困于存储能力和计算能力的限制，只局限在交易数型数据的统计分析。一方面大数据的应用促进了政府职能变革，另一方面政府投入将形成示范效应，大大推动大数据的发展。
    （三）打造“智慧城市”
    美国奥巴马政府在白宫网站发布《大数据研究和发展倡议》，提出“通过收集、处理庞大而复杂的数据信息，从中获得知识和洞见，提升能力，加快科学、工程领域的创新步伐，强化美国国土安全，转变教育和学习模式” ；中国工程院院士邬贺铨说道，“智慧城市是使用智能计算技术使得城市的关键基础设施的组成和服务更智能、互联和有效，随着智慧城市的建设，社会将步入“大数据”时代。”
    （四）未来，改变一切
    未来，企业会依靠洞悉数据中的信息更加了解自己，也更加了解客户。
    数据的再利用：由于在信息价值链中的特殊位置，有些公司可能会收集到大量的数据，但他们并不急需使用也不擅长再次利用这些数据。例如，移动电话运营商手机用户的位置信息来传输电话信号，这对以他们来说，数据只有狭窄的技术用途。但当它被一些发布个性化位置广告服务和促销活动的公司再次利用时，则变得更有价值。
   六、机遇和挑战
   大数据赋予了我们洞察未来的能力，但同时诸多领域的问题亟待解决，最重要的是每个人的信息都被互联网所记录和保留了下来，并且进行加工和利用，为人所用，而这正是我们所担忧的信息安全隐患！更多的隐私、安全性问题：我们的隐私被二次利用了。多少密码和账号是因为“社交网络”流出去的？
    眼下中国互联网热门的话题之一就是互联网实名制问题，我愿意相信这是个好事。毕竟我们如果明着亮出自己的身份，互联网才能对我们的隐私给予更好保护

8. 计算机应用技术的现状及前景

计算机应用技术专业：IT行业的先行者