技术为基础的经济新兴产业 (大数据产业指是以数据库)
随着时代的发展，越来越多的新兴产业涌现出来，其中以尤为突出。这类产业具有以下几个特点：一、技术创新驱动，致力于研究和发展新技术，以此为基础改进生产过程并提高产量和产品质量；二、占据市场份额，具有较高的市场竞争力，其产品和服务一般拥有高附加值；三、对高素质劳动力的需求较高，通常需要具有较高技术水平的人才。
一、充电桩产业
近年来，随着新能源汽车市场的不断扩大，充电桩产业崛起。据统计，2023年，全国充电桩数量已经超过58万台。充电桩是连接电网与电动车的重要充电设备，它的作用是将电流从电网输送到电动车，完成充电功能。当前，充电桩产业处于快速发展的时期，极大地推动了新能源汽车普及。
充电桩产业的发展动力主要来自于国家政策的支持与相关技术的进步。此外，随着新能源汽车规模日益扩大，充电设施缺乏也成为新问题。因此，发展充电桩产业是一个必要的趋势。同时，充电桩制造商也逐渐普及应用互联网技术，将线下的充电桩服务转移到线上，提高用户体验，提升产业智能化水平。
二、（）产业
（）是近年来科技领域的一大亮点，互联网、物联网、大数据等技术的不断进步，为技术的应用提供了更广泛的途径，也为产业的发展打下了坚实的基础。
是一种以机器智能为核心的新型产业，在领域涉及的内容非常广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。其中，技术可以应用到各个领域，如医疗、农业、金融、智慧城市等，具有广泛的应用前景和市场空间。
当前，产业不断创新和进步，市场规模不断扩大。发达国家也在大力发展产业，中国亦在迎头赶上，相信未来我们会看到更多的应用示范和技术的突破。
三、云计算产业
云计算产业是基于互联网技术而产生的一种新型服务模式，它可以将服务器集成在云端，通过互联网提供计算、存储、网络等方面的资源管理服务。
云计算技术可以在很大程度上提升企业、、个人等用户的工作效率、安全性和便利性。目前，云计算已经广泛应用于各个领域，如电子商务、金融、医疗等。云计算产业市场巨大，具有巨大的潜力和发展空间。
四、生物医药产业
生物医药产业是应用现代技术和方法生产生物制品的产业。当前，生物医药产业涉及的领域非常广泛，包括基因工程、细胞工程、蛋白质工程、抗体工程等。
随着国家对医药行业的积极扶持和市场需求的不断增长，生物医药产业也面临巨大的发展机遇。未来，随着科技水平的不断进步，生物医药产业将会在医药领域中扮演越来越重要的角色。
是经济领域中的一大亮点，它具有相当大的市场前景和发展空间。我们需要加大投入和科技支持，不断推动这些产业的发展。同时，更要注重人才培养和高技能人才队伍的建设，为技术产业发展提供强有力的人力保障。
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大数据的概念
刨根问底，没有隐私
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了定义，“大数据”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高粗量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据技术的战略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。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技芦念孝术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，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。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的陪稿存储系统。
以容量大、类型多、存取速度快、模冲应用价值高为主要特征的数扒正据，最早应用于IT行业，目前正快速发旦此歼展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。大数据必须采用分布式架构，对海量数据进行分布式数据挖掘，因此必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
2023年8月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，提出建设数据资源共享开放、国家大数据资源统筹发展、大数据关键技术及产品研发与产业化、大数据产业支撑能力提升、网络和大数据安全保障、治理、公共服务、工业和新兴产业、现代农业、万众创新等10个大数据工程，加快建设数据强国。
什么是大数据，看完这篇就明白了
什么是大数据
如果从字面上解释的话，大家很容易想到的可能就是大量的数据，海量的腔尘闷数据。这样的解释确实通俗易懂，但如果用专业知识来描述的话，就是指数据集的大小远远超过了现有普通数据库软件和工具的处理能力的数据。
大数据的特点
海量化
这里指的数据量是从TB到PB级别。在这里顺带给大家科普一下这是什么概念。
MB，全称MByte，计算机中的一种储存单位，含义是“兆字节”。
1MB可储存1024×1024=字节（Byte）。
字节（Byte）是存储容量基本单位，1字节（1Byte）由8个二进制位组成。
位（bit）是计算机存储信息的最小单位，二进制的一个“0”或一个“1”叫一位。
通俗来讲，1MB约等于一张网络通用图片（非高清）的大小。
1GB=1024MB，约等于下载一部电影（非高清）的大小。
1TB=1024GB，约等于一个固态硬盘的容量大小，能存放一个不间断的监控摄像头录像（200MB/个）长达半年左右。
1PB=1024TB，容量相当大，应用于大数据存储设备，如服务器等。
1EB=1024PB，目前还没有单个存储器达到这个容量。
多样化
大数据含有的数据类型复杂，超过80%的数据是非结构化的。而数据类型又分成结构化数据，非结构化数据，半结构化数据。这里再对三种数据类型做一个分类科普。
①结构化数据兄御
结构化的数据是指可以使用关系型数据库(例如:MySQL,Oracle,DB2)表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。所以，结构化的数据的存储和排列是很有规律的，这对查询和修改等操作很有帮助。
但是，它的扩展性不好。比如，如果字段不固定，利用关系型数据库也是比较困难的，有人会说，需要的时候加伍弯个字段就可以了，这样的方法也不是不可以，但在实际运用中每次都进行反复的表结构变更是非常痛苦的，这也容易导致后台接口从数据库取数据出错。你也可以预先设定大量的预备字段，但这样的话，时间一长很容易弄不清除字段和数据的对应状态，即哪个字段保存有哪些数据。
②半结构化数据
半结构化数据是结构化数据的一种形式，它并不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构，但包含相关标记，用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层。因此，它也被称为自描述的结构。半结构化数据，属于同一类实体可以有不同的属性，即使他们被组合在一起，这些属性的顺序并不重要。常见的半结构数据有XML和ON。
③非结构化数据
非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、各类报表、图像和音频/视频信息等等。非结构化数据其格式非常多样，标准也是多样性的，而且在技术上非结构化信息比结构化信息更难标准化和理解。所以存储、检索、发布以及利用需要更加智能化的IT技术，比如海量存储、智能检索、知识挖掘、内容保护、信息的增值开发利用等。
快速化
随着物联网、电子商务、社会化网络的快速发展，全球大数据储量迅猛增长，成为大数据产业发展的基础。根据国际数据公司(IDC)的监测数据显示，2023年全球大数据储量为4.3ZB(相当于47.24亿个1TB容量的移动硬盘)，2023年和2023年全球大数据储量分别为6.6ZB和8.6ZB。近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%，2023年甚至达到了87.21%的增长率。2023年和2023年全球大数据储量分别为16.1ZB和21.6ZB，2023年全球大数据储量达到33.0ZB。预测未来几年，全球大数据储量规模也都会保持40%左右的增长率。在数据储量不断增长和应用驱动创新的推动下，大数据产业将会不断丰富商业模式，构建出多层多样的市场格局，具有广阔的发展空间。
核心价值
大数据的核心价值，从业务角度出发，主要有如下的3点：
a.数据辅助决策：为企业提供基础的数据统计报表分析服务。分析师能够轻易获取数据产出分析报告指导产品和运营，产品经理能够通过统计数据完善产品功能和改善用户体验，运营人员可以通过数据发现运营问题并确定运营的策略和方向，管理层可以通过数据掌握公司业务运营状况，从而进行一些战略决策；
b.数据驱动业务：通过数据产品、数据挖掘模型实现企业产品和运营的智能化，从而极大的提高企业的整体效能产出。最常见的应用领域有基于个性化推荐技术的精准营销服务、广告服务、基于模型算法的风控反欺诈服务征信服务，等等。
c.数据对外变现：通过对数据进行精心的包装，对外提供数据服务，从而获得现金收入。市面上比较常见有各大数据公司利用自己掌握的大数据，提供风控查询、验证、反欺诈服务，提供导客、导流、精准营销服务，提供数据开放平台服务，等等。
大数据能做什么？
1、海量数据快速查询(离线)
能够在海量数据的基础上进行快速计算，这里的“快速”是与传统计算方案对比。海量数据背景下，使用传统方案计算可能需要一星期时间。使用大数据 技术计算只需要30分钟。
2.海量数据实时计算（实时）
在海量数据的背景下，对于实时生成的最新数据，需要立刻、马上传递到大数据环境，并立刻、马上进行相关业务指标的分析，并把分析完的结果立刻、马上展示给用户或者领导。
3.海量数据的存储（数据量大，单个大文件）
大数据能够存储海量数据,大数据时代数据量巨大,1TB=1024*1G 约26万首歌(一首歌4M),1PB=1024 * 1024 * 1G约2.68亿首歌(一首歌4M)
大数据能够存储单个大文件。目前市面上更大的单个硬盘大小约为10T左右。若有一个文件20T,将 无法存储。大数据可以存储单个20T文件，甚至更大。
4.数据挖掘（挖掘以前没有发现的有价值的数据）
挖掘前所未有的新的价值点。原始企业内数据无法计算出的结果，使用大数据能够计算出。
挖掘（算法）有价值的数据。在海量数据背景下，使用数据挖掘算法，挖掘有价值的指标（不使用这些算法无法算出）
大数据行业的应用？
1.常见领域
2.智慧城市
3.电信大数据
4.电商大数据
大数据行业前景(国家政策)？
2023年7月23日，国务院常务会议审议通过《企业信息公示暂行条例（草案）》
2023年6月19日，国家主席、总理同时就“大数据”发表意见：《国务院办公厅关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》
2023年8月31日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》。国发〔2023〕50号
2023年12月18日，工业和信息化部关于印发《大数据产业发展规划》
2023年1月23日。中央全面深化改革领导小组会议审议通过了《科学数据管理办法》
2023年7月1日，国务院办公厅印发《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》
2023年工作报告中总理指出“深化大数据、人工智能等研发应用，培育新一代信息技术、高端装备、生物医药、新能源汽车、新材料等新兴产业集群，壮大数字经济。”
总结
我国著名的电商之父，阿里巴巴创始人马云先生曾说过，未来10年，乃至20年，将是人工智能的时代，大数据的时代。对于现在正在学习大数据的我们来说，未来对于我们更是充满了各种机遇与挑战。
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什么是大数据？
百度一下，就是马云说的那个
大数据(big data)，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管蚂毕理和处理的数据。
大数据技术的战略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。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
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。闷族芹
大数穗拦据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
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