對(duì)于大數(shù)據(jù)，Gartner給出的定義是需要運(yùn)用新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫(kù)克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》提出，大數(shù)據(jù)不是隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù)；不是精確性，而是混雜性；不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。

大數(shù)據(jù)具備Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性）的特點(diǎn)（IBM）。隨著信息技術(shù)不斷發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)快速普及，與人們的生產(chǎn)、生活日益緊密，全球數(shù)據(jù)亦呈現(xiàn)倍數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的特點(diǎn)，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)治理、國(guó)家管理、人民生活都產(chǎn)生了重大影響。

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2005年Hadoop項(xiàng)目的誕生，使得大規(guī)模處理結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)1的廉價(jià)方案成為可能，為大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的快速普及創(chuàng)造了基礎(chǔ)條件。2008年，大數(shù)據(jù)得到部分美國(guó)知名計(jì)算機(jī)研究人員認(rèn)可。2009年，美國(guó)政府為構(gòu)建開放、透明機(jī)制，啟動(dòng)Data.gov網(wǎng)站向公眾開放多種政府?dāng)?shù)據(jù)，包括交通、經(jīng)濟(jì)、醫(yī)療、教育和人口服務(wù)等。2012年，Data.gov已累積來(lái)自172個(gè)政府機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)集，數(shù)量從2009年的47個(gè)暴增至40萬(wàn)個(gè)以上，催化美國(guó)政府推出相關(guān)政策，加速大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展。至此，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)迎來(lái)其發(fā)展的大時(shí)代。

根據(jù)賽迪智庫(kù)數(shù)據(jù)，我國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)2018年達(dá)到4384.5億元，到2021年將達(dá)到8070.6億元，復(fù)合增速超過(guò)20%。大數(shù)據(jù)貫穿到下游眾多應(yīng)用，數(shù)字化促使傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，主要應(yīng)用領(lǐng)域包括政府大數(shù)據(jù)、工業(yè)大數(shù)據(jù)、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)、金融大數(shù)據(jù)、醫(yī)療大數(shù)據(jù)、營(yíng)銷大數(shù)據(jù)、交通大數(shù)據(jù)、電信大數(shù)據(jù)等，2018年金融大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到470億，政府大數(shù)據(jù)達(dá)到279億，工業(yè)大數(shù)據(jù)達(dá)到371億，醫(yī)療大數(shù)據(jù)達(dá)到198億，未來(lái)將保持30-40%快速增長(zhǎng)。

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分析大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈，主要涵蓋數(shù)據(jù)來(lái)源、數(shù)據(jù)管理與分析（包括集成、存儲(chǔ)、安全、挖掘、分析等）、數(shù)據(jù)應(yīng)用。數(shù)據(jù)管理與分析位于產(chǎn)業(yè)中游，基于多種處理框架及算法，數(shù)據(jù)管理負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的集成、存儲(chǔ)、安全等環(huán)節(jié)；數(shù)據(jù)分析按應(yīng)用類型包括AI、BI、可視化分析等，按數(shù)據(jù)類型包括圖像、文本、視頻、語(yǔ)音分析等。應(yīng)用為王，對(duì)大數(shù)據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行應(yīng)用是完成產(chǎn)業(yè)商業(yè)化目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)價(jià)值的終點(diǎn)。經(jīng)過(guò)近幾年的發(fā)展，大數(shù)據(jù)應(yīng)用已滲透政府、電信、金融、人力資源、醫(yī)療、物流、等多個(gè)行業(yè)。

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