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1、,大数据发展趋势预测,技术创新，变革未来,调研的目标、方法和过程,委员大数据专家委委员 学术界、产业界、政府、海外、跨界特 邀委员,2,大数据发展趋势十大预测,3,发展趋势十大预测,机器学习继续成智能分析核心技术 人工智能和脑科学相结合，成大数据分析领域的 热点 大数据的安全和隐私持续令人担忧 多学科融合与数据科学兴起 大数据处理多样化模式并存融合，流计算成主流 模式之一 数据的语义化和知识化是数据价值的基础问题 开源成大数据技术生态主流 政府大数据发展迅速 推动数据立法，重视个人数据隐私 10.可视化技术和工具提升大数据分析工具的易用性,4,发展趋势十大预测,机器学习继续成智能分析核心技术
2、人工智能和脑科学相结合，成大数据分析领域的 热点 大数据的安全和隐私持续令人担忧 多学科融合与数据科学兴起 大数据处理多样化模式并存融合，流计算成主流 模式之一 数据的语义化和知识化是数据价值的基础问题 开源成大数据技术生态主流 政府大数据发展迅速 推动数据立法，重视个人数据隐私 10.可视化技术和工具提升大数据分析工具的易用性,5,发展趋势十大预测,机器学习继续成智能分析核心技术 人工智能和脑科学相结合，成大数据分析领域的 热点 大数据的安全和隐私持续令人担忧 多学科融合与数据科学兴起 大数据处理多样化模式并存融合，流计算成主流 模式之一 数据的语义化和知识化是数据价值的基础问题 开源成大数
3、据技术生态主流 政府大数据发展迅速 推动数据立法，重视个人数据隐私 10.可视化技术和工具提升大数据分析工具的易用性,6,发展趋势十大预测,机器学习继续成智能分析核心技术 人工智能和脑科学相结合，成大数据分析领域的 热点 大数据的安全和隐私持续令人担忧 多学科融合与数据科学兴起 大数据处理多样化模式并存融合，流计算成主流 模式之一 数据的语义化和知识化是数据价值的基础问题 开源成大数据技术生态主流 政府大数据发展迅速 推动数据立法，重视个人数据隐私 10.可视化技术和工具提升大数据分析工具的易用性,7,20132014趋势对比,2013 数据的资源化 大数据的隐私问题突出 大数据与云计算等深度
4、融合 基于大数据的智能的出现 大数据分析的革命性方法 大数据安全 数据科学兴起 数据共享联盟 大数据新职业 更大的数据,2014 1、大数据从“概念”走向“价值” 2、大数据架构的多样化模式并存 3、大数据安全与隐私 4、大数据分析与可视化 5、大数据产业成为战略性产业 6、数据商品化与数据共享联盟化 7、基于大数据的推荐与预测流行 8、深度学习与大数据智能成为支撑 9、数据科学的兴起 10、大数据生态环境逐步完善,8,20142015趋势对比,2014 1、大数据从“概念”走向“价值” 2、大数据架构的多样化模式并存 3、大数据安全与隐私 4、大数据分析与可视化 5、大数据产业成为战略性产业
5、 6、数据商品化与数据共享联盟化 7、基于大数据的推荐与预测流行 8、深度学习与大数据智能成为支撑 9、数据科学的兴起 10、大数据生态环境逐步完善,2015,大数据分析成为数据价值化的热点 数据科学带动学科融合，但自身尚 未成体系 与各行业结合，跨领域应用 “物云移社”融合，产生综合价值 平台架构与基础设施 大数据的安全与隐私保护 计算模式：深度学习、众包计算 可视化分析与可视化呈现 大数据人才与教育 开源系统将成为主流选择,9,20152016趋势对比,2015 大数据分析成为数据价值化的热点 数据科学带动学科融合，但自身尚未 成体系 与各行业结合，跨领域应用 “物云移社”融合，产生综合价
6、值 平台架构与基础设施 大数据的安全与隐私保护 计算模式：深度学习、众包计算 可视化分析与可视化呈现 大数据人才与教育 开源系统将成为主流选择,2016,可视化推动大数据平民化 多学科融合与数据科学的兴起 大数据安全与隐私令人忧虑 新热点融入大数据多样化处理模式 大数据提升社会治理和民生领域应用 促进大数据发展行动纲要驱动产 业生态 深度分析推动大数据智能应用 数据权属与数据主权备受关注 互联网、金融、健康保持热度，智慧 城市、企业数据化、工业大数据是新 增长点 开源、测评、大赛催生良性人才与技 术生态,10,20162017趋势对比,2016,可视化推动大数据平民化 多学科融合与数据科学的兴
7、起 大数据安全与隐私令人忧虑 新热点融入大数据多样化处理模式 大数据提升社会治理和民生领域应用 促进大数据发展行动纲要驱动产 业生态 深度分析推动大数据智能应用 数据权属与数据主权备受关注 互联网、金融、健康保持热度，智慧 城市、企业数据化、工业大数据是新 增长点 开源、测评、大赛催生良性人才与技 术生态,2017,机器学习继续成智能分析核心技术 人工智能和脑科学相结合，成大数 据分析领域的热点 大数据的安全和隐私持续令人担忧 多学科融合与数据科学兴起 大数据处理多样化模式并存融合， 流计算成主流模式之一 数据的语义化和知识化是数据价值 的基础问题 开源成大数据技术生态主流 政府大数据发展迅速
8、 推动数据立法，重视个人数据隐私 可视化技术和工具提升大数据分析 工具的易用性,11,关键字：发展趋势十大预测,12,大数据发展趋势单项调研,13,最令人瞩目的应用领域,14,取得应用和技术突破的数据类型,201520162017 社会化媒体数据城市数据城市数据,视频数据,互联网交易相关图形图像数据 数据,互联网日志与电商交 易数据,企业数据,语音数据 视频数据,语音数据、图形图像 设备测量和控制数据,视频数据 图形图像数据,人体数据、宏观经济,人体数据,15,在数据资源流转上会有什么举措,20162017 会自己收集大量数据会自己收集大量数据 会利用数据提供服务会利用数据提供服务 会买数据集
9、会只下载和获得免费数据集 会只下载和获得免费数据集会买数据集,没有数据流转考虑 会免费提供数据集 会提供数据流转和交易的中 介服务 会卖数据 会进行国际数据交换,会免费提供数据集,16,大数据的最佳拍档概念是,2017 智能计算或认知计算 云计算 机器人和人工智能 物联网 智慧城市,2016 互联网+ 云计算 智慧城市 物联网 移动互联网 大众创业万众创新 工业互联网（工业4.0） 智能生活设备 一带一路,17,我国大数据发展的最主要推动者来自于,18,大数据发展阶段判断,20152016 2017 16% 极为初级 24% 即将快速扩张 23% 爆发增长中 7% 达到一个顶峰，上升乏力 4% 达到一个顶峰，将下降和幻灭 26% 稳步成长中,19,
