大数据

“认知计算”带来了全新的大数据分析及应用的方式，让大数据变得更加简单。

目前，很多英特尔的合作伙伴都在研究如何让那些数据活起来，使其互相之间产生关联，从而得出一个对行业有意义的结论。何京翔表示，挖据大数据价值需要生态链和全行业的共同努力，而非一家公司可以做到的。

在大数据时代，计算将像电力一样成为自由流动并被销售的能源，今天我们为5度电付费，明天我们会为来自云基地的“10度”计算付费。

用户行为类数据是最常见的大数据形式，比如电信的通话记录、网站的访问日志、应用商店的app下载记录、银行的账户信息、机顶盒的观看记录、股票的交易记录、保险业的保单信息，连锁超市会员的购物信息、交通违法信息、医疗就诊记录。

浪潮大数据战略的关键环节之一就是与各行业大型ISV的广泛合作，通过“端到端”交付的方案型、平台型产品，快速帮助行业用户跨越大数据应用的技术门槛。

大数据那么神，你知道吗?无论是政协委员，还是普通群众，都看到大数据的价值所在，大数据的运用不仅在日常生活中，还应用于政治生活，两会上政协委员围绕大数据提出的建议和想法，希望能上升为国家战略，并在此基础上推出一系列有利于大数据发展的政策。

关于大数据的讨论往往聚焦在将大量数据进行存储，然后再进行回顾式的分析。而存储又带来了新的问题，诸如数据如何存储、数据如何组织、怎样清洗数据以及怎样的时间划分是合适的。换一个思路，我们可以选择进行实时大数据分析。

即使企业有开发大数据的能力（其实大部分并没有这个能力），他们还总是喜欢使用未经测试的想当然的想法，而非利用数据科学来做决策。

过去两年里，“云计算-大数据”概念被炒得火热，伴随“先热起来”的DSP（DemandSidePlatform，广告需求方平台），DMP（DataManagementPlatform，数据管理平台）也慢慢浮出水面。DMP及整个网络广告精准营销的变革，正在成为大数据时代具有清晰商业发展路径和巨大盈利潜力的领域。

可视化是增加和分享自己见解的一个伟大的方式，但许多大数据的团队正在以错误的方式来进行可视化。怎么能做错了呢？原来，有几种方式可以破坏数据的可视化。让我们来看看几个最常见的错误。

大数据环境下，对大数据进行揭露和预测可谓是呈现出百家争鸣的情形。

Watson，你对它的印象还停留在三年前轻松击败《危险边缘》中的人类选手吗?那你一定Out了!两个月前,IBM宣布斥资10亿美元组建WatsonGroup，加速沃森商业化。而今天，IBM宣布大数据平台更名为WatsonFoundation。看来，IBM已正式迈入了Watson时代。

这项面向全球70个国家不同规模组织的900位业务和IT主管的调研显示，领先企业正在将分析工作融合到整个组织之中，以推动更明智的决策，快速行动并优化产出。

大数据时代充满各种机遇，机不可失，时不再来，我国要及时出手，抓住大数据机遇，推动大数据产业的发展，将大数据的发展列入国家战略，从顶层入手，抢占大数据浪潮先机。

据估计，大数据技术和服务市场的规模预计每年拥有27%的增长，市值将于2017年达到324亿美元。增长的主要驱动力来自于构成物联网(IoT)的联网设备所产生的海量数据。