大數據的產生：從采用數據庫作為數據管理的主要方式開始，人類社會的數據產生方式大致經歷了3個階段，而正是數據產生方式的巨大變化才導致大數據的產生。1）運營式系統階段。數據庫的出現使得數據管理的復雜度降低，在實際使用中，數據庫大多為運營系統所采用，作為運營系統的數據管理子系統，如超市的銷售記錄系統、銀行的交易記錄系統、醫院病人的醫療記錄等。2）用戶原創內容階段。互聯網的誕生促使人類社會數據量出現第二次大的飛躍，但是真正的數據爆發產生于Web2.0時代，而Web2.0的重要標志就是用戶原創內容。這類數據近幾年一直呈現爆性的增長。3）感知式系統階段。人類社會數據量第三次大的飛躍導致了大數據的產生，現在我們正處于這個階段。這次飛躍的根本原因在于感知式系統的普遍使用。隨著技術的發展，人們已經有能力制造極其微小的帶有處理功能的傳感器，并開始將這些設備普遍地布置于社會的各個角落，通過這些設備來對整個社會的運轉進行監控。大數據采集系統還需要從社交系統、互聯網系統及各種類型的機器設備上獲取數據。福建智能大數據殺熟

在如今的數字經濟時代，提及大數據，人們不禁想到了大數據網上購物推薦和大數據閱讀推薦。但事實上，大數據的深度和廣度并不局限于此，它在人類社會的各個方面都發揮了重要作用和巨大優勢。大數據可以幫助企業了解和定位客戶：企業可以利用社交媒體數據、瀏覽器日志、文本信息等各類大數據的收集工作，然后通過預先運用大數據技術建立起來的數據模型，來全方面分析客戶的行為偏好，方便企業制定下一步的營銷規劃方案。大數據可以幫助了解和優化業務流程：優化比如商品供應鏈和配送路徑。在這一方面，需求方可通過定位和識別系統來追蹤貨物或運輸車輛，并根據實時交通路況傳回的數據對運輸路線進行提前優化，幫助運輸流程更加省時省力。黃浦區應用大數據專業大數據采集與傳統數據采集有很大的區別。

在大多數人根本不知道大數據（BigData）到底是什么的時候，不可否認的是，大數據已經在21世紀掀起一場驚濤駭浪。從一般意義上講，大數據是指無法在有限時間內用常規軟件工具對其進行獲取、存儲、管理和處理的數據集中。一般情況下,如果當前的工具無法處理一個數據集的話,那么這個數據集在當下就會被稱之是大數據集;目前，業界對大數據還沒有一個統一的定義，但是大家普遍認為，大數據具備Volume、Velocity、Variety和Value四個特征，簡稱“4V”，即數據體量巨大、數據速度快、數據類型繁多和數據價值密度低。

數據服務讓消費者無需去訪問或者更新多個數據源，更重要的是，當消費者需要操作多個數據源時，數據服務有助于維持數據的完整性。此外，它們還能夠幫助構建可被多個項目和創新利用的可重用數據服務。數據服務還能夠執行關鍵的治理職能——它們有助于度量指標的集中化、監視、版本管理、數據類型的重用，以及執行數據可視化和訪問規則。數據服務帶來的額外好處有：數據源抽象、聚合數據提供者、重用（以通用的、可互操作的、靈活的消費模式）、與邏輯數據模型保持一致、支持服務的多版本、提供增值特性，以及單點交互。因此，數據服務為企業改進業務需求提供了一個可持續的基礎。數據資產管理效率與主營業務收入增長率、銷售收入增長率明顯正相關。

未來，物聯網可能是一個非確定性的開放網絡，其中自動組織或智能實體(網絡服務，SOA組件)和虛擬對象(化身)將是可互操作的，并且能夠根據上環境或環境單獨行動(追求自己的目標或共享的目標)。通過收集和推理上下文信息的自主行為以及對象檢測環境變化(影響傳感器的故障)和引入合適的緩解措施的能力構成了主要的研究趨勢，顯然需要為物聯網技術提供可信度。市場上的現代物聯網產品和解決方案使用各種不同的技術來支持這種環境感知自動化，但需要更復雜形式的智能來允許傳感器單元和智能網絡物理系統部署在真實環境中。大數據的趨勢：數據管理成為關鍵競爭力：數據管理成為關鍵競爭力，直接影響財務表現。閔行區云大數據

大數據采集：社交系統會產生大量的內容數據，以及線上行為數據。福建智能大數據殺熟

云數據庫簡稱為“云庫”。它把各種關系型數據庫看成一系列簡單的二維表，并基于簡化版本的SQL或訪問對象進行操作。傳統關系型數據庫通過提交一個有效地鏈接字符串即可加入云數據庫。云數據庫解決了數據集中與共享的問題，剩下的是前端設計、應用邏輯和各種應用層開發資源的問題。使用云數據庫的用戶不能控制運行著原始數據庫的機器，也不必了解它身在何處。云數據庫是指被優化或部署到一個虛擬計算環境中的數據庫，可以實現按需付費、按需擴展、高可用性以及存儲整合等優勢。根據數據庫類型一般分為關系型數據庫和非關系型數據庫（NoSQL數據庫）。云數據庫的特性有：實例創建快速、支持只讀實例、讀寫分離、故障自動切換、數據備份、Binlog備份、SQL審計、訪問白名單、監控與消息通知等。福建智能大數據殺熟

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