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第一节 概述（第2页）

1．美国

在采用“大数据”方面，美国一直处于世界领先地位。2012年3月29日，美国政府拨款2亿美元启动“大数据研究和发展倡议”计划。这是一个标志性事件，说明继集成电路和互联网之后，大数据已成为信息科技关注的重点。美国凭借其高度发展的信息技术优势，竭力推动全球大数据及云计算的发展。事实上，美国已经大规模使用大数据。例如：医疗大数据助力美国保健行业每年增收3000亿美元；在美国总统大选结果出炉之前，很多专家通过大数据和云计算进行分析，成功预测出最终结果是奥巴马战胜挑战者罗姆尼获得连任。美国总统奥巴马在2015年国情咨文演讲中谈到了“人类基因组计划”（humangenomeproject）所取得的成果，并且将投资2.15亿美元启动一项名为“精准医学”的计划。

2．英国

值得一提的是，英国政府正在开放数据领域逐步树立起领导地位。早在2011年11月，英国政府就发布了对公开数据进行研究的战略政策，并于2012年5月注资10万英镑，支持建立了世界上首个开放式数据研究所ODI（TheOpenDataInstitute），并计划在5年内投资1000万英镑，致力于开放政府有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库。2013年1月，英国商业、创新和技能部宣布，将注资6亿英镑（约9.12亿美元）发展8类高新技术，其中用来发展大数据技术的投资将高达1.89亿英镑。

3．日本

2013年6月，安倍内阁正式公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013—2020年以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略，旨在把日本建设成为“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。2013年7月，日本三菱综合研究所牵头成立了“开放数据流通推进联盟”，以促进日本公共数据的开放应用。另外据预测，2020年度日本大数据市场规模有望超过1兆日元。

4．德国

在大数据迅速发展的背景下，德国经济和能源部为更好开发德国大数据的未来市场，支持大数据相关技术的研发创新，启动了“智慧数据——来自数据的创新”项目。德国“智慧数据”技术项目紧紧围绕其ICT战略“数码德国2015”所设定的目标展开，同时以《高技术战略2020》中提出的“以互联网服务促经济发展”为依据，在联邦范围内受到高度关注。该项目涵盖并串联了重要的基础技术和标准，为大数据发展奠定了坚实基础，如德国经济和能源部发起的“THESEUS”、“可信任的云”、工业4.0、电动汽车、E-Energy等项目。“智慧数据”还将与德国教育与研究部支持的“大数据管理与分析”项目产生协同效应。

5．印度

对于印度的IT行业来说，大数据时代的到来会创造更多更新的机遇。由于成本、技能、语言和学习能力等原因，印度在大数据行业具有非常强大的优势。2012年，印度全国软件与服务企业协会预计，印度大数据行业规模在近3年将达到12亿美元，是2012年规模的6倍，同时还是全球大数据行业平均增长速度的两倍。而在数据共享方面，2012年初印度联邦内阁也批准了国家数据共享和开放政策，目的在于促进政府拥有的数据和信息得到共享及使用。

（二）我国的发展战略

在我国，目前还没有专门针对大数据制定国家战略发展规划，只是在相关部委和一些地方政府的发展规划中提到对大数据相关技术发展的支持。例如：

1．2014年8月29日，国家发改委、工信部、科技部、公安部、财政部、国土部、住建部、交通部八部委联合印发了《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》。意见在“积极运用新技术新业态”部分中提到：促进云计算和大数据健康发展，加强基于云计算的大数据开发与利用。

2．国务院于2012年5月发布的《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》中提出了支持海量数据存储、处理技术的研发与产业化。

3．国家科技部于2012年9月发布的《中国云科技发展“十二五”专项规划》的规划发展目标中提到：突破大规模资源管理与调度、大规模数据管理与处理、运行监控与安全保障等重大关键技术。

4．国家工信部于2011年11月发布的《物联网“十二五”发展规划》中提到：加强处理技术研究，重点支持适用于物联网的海量信息存储和处理，以及数据挖掘、图像视频智能分析等技术的研究。

5．2012年8月上海市政府发布的《上海推进移动互联网产业发展2012—2015年行动计划》中关于平台建设的内容中提到：结合上海“云海计划”的推进，重点突破数据挖掘、海量数据处理、计费、访问控制等平台关键核心技术。

相较于全球发达国家纷纷将大数据上升为国家战略大数据，我国急需尽快制定国家大数据发展战略，以便抓住大数据时代到来的重大机遇。

（三）各行业的应用现状

目前，大数据技术在互联网电商、金融行业、电信行业等很多领域都得到了应用。

1．互联网行业

在互联网电商中，淘宝对大数据的应用是很好的例子。早期，淘宝推出了“淘宝指数”，利用它可以了解淘宝搜索热点、查询成交走势、定位消费人群、研究细分市场等。2010年4月，淘宝推出了基于淘宝海量数据分析的商业数据产品——数据魔方，它可以分析淘宝全行业的浏览、交易、收藏、搜索、消费者特征等数据，可用于店铺运营研究。目前已经有超过10万的中高端卖家和企业在使用数据魔方。2013年3月，淘宝又上线了可以提供包含大数据计算、存储、挖掘、分析在内的一站式大数据服务的平台——“御膳房”。“御膳房”这个名字实际上是数据厨房的比喻，它主要向专注于数据应用开发的商家及服务商提供最优质的数据原材料、最锋利的数据处理工具，让这些大厨能够快速实施满足自己业务需求的大数据应用。

2．金融行业

在金融行业，以中信银行信用卡营销的大数据应用为例。近年来，随着中信银行信用卡中心业务的迅猛增长，中心无论在数据存储、系统维护等方面，还是在有效地利用客户数据方面，都面临着越来越大的压力。从2010年4月到2011年5月，中信银行信用卡中心实施了EMCGreenplum数据仓库解决方案。方案实施之后，中心实现了近似实时的商业智能和秒级营销，使得每次营销活动的配置平均时间从2周缩短到2～3天，并且每次活动当客户完成满足条件的那次刷卡后，就可以马上获得赠品，而不必像以前那样需要等待好几个工作日。

3．电信行业

在电信行业，一个典型的应用是利用大数据技术实现3G手机用户的详单查询。随着智能手机的出现，用户上网记录数据量巨大。以中国联通某一个中等省份公司为例，日均上网记录达到10亿条，每个月的数据接近9TB。在电信运营商提供手机上网服务的早期，因其所使用的传统数据库系统的局限，运营商只能提供上网总流量的统计数据，而无法提供上网明细账单，以致运营商接到大量对自己流量去处不清楚的用户的上网资费投诉。为解决此问题，中国联通于2012年与英特尔合作，通过部署一个由178台服务器组成的Hadoop大数据集群，利用英特尔大数据平台Hadoop的技术，实现了北京、黑龙江、浙江、重庆等省市的手机详单查询业务。

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