信息资源管理实验报告三[定稿]_信息管理系统实验报告

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实验报告三

“大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。

早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》[1]一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪 潮的华彩乐章”[2]。不过，大约从2009年开始，“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。[3]此外，数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。[4]

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”。

[5]且中国物联网校企联盟认为，物联网的发展离不开大数据，依靠大数据可以提供足够有利的资源。

例子包括网络日志，RFID，传感器网络，社会网络，社会数据（由于数据革命的社会），互联网文本和文件;互联网搜索索引[2];呼叫详细记录，天文学，大气科学，基因组学，生物地球化学，生物，和其他复杂和/或跨学科的科研，军事侦察，医疗记录;摄影档案馆视频档案;和大规模的电子商务。

参考文献：

1.Mestyan, M., T.Yaeri, and J.Kertesz, Early prediction of movie box office

succe based on wikipedia activity big data.PloS one, 2013.8(8): p.e71226-e71226.2.Ting, K.M., et al., DEMa: a new density estimator for big data.Knowledge

and Information Systems, 2013.35(3): p.493-524.3.McAfee, A.and E.Brynjolfon, Big data: the management revolution.Harvard busine review, 2012.90(10): p.60-128.4.Demirkan, H.and D.Delen, Leveraging the capabilities of service-oriented

decision support systems: Putting analytics and big data in cloud.Decision Support Systems, 2013.55(1): p.412-421.5.Biem, A., et al., Real-time analysis and management of big time-series data.Ibm Journal of Research and Development, 2013.57(3-4).