大數據對全球經濟的影響

㈠ 大數據和物聯網將對全球經濟產生什麼影響

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現在大數據正在不斷拓展和擴大。從我們的Fitbits到手機攝像頭，所有連接到互聯網的各種類型的設備數量龐大，這些設備所產生的數據和未來的潛力導致計算和存儲的需求呈指數增加。
大數據和物聯網將如何影響數據中心？這是巴爾塞爾斯在將要召開的數據中心全球會議和博覽會上演講的主題。本次會議將包括許多專題會議，將會涉及數據中心的管理者和經營者面對的問題，以及數據中心的新技術。
大量的計算和存儲需求產生更多的電力需求
巴爾塞爾斯說，他說其演講主題重點是圍繞數據中心的管理者和經營者所問的問題。比如「我們現在的電力基礎設施能否處理所有產生的數據呢？我們能提供足夠的電力嗎？」。這還將引出了下一個問題：「你知道你的數據中心現在獲得的電力，那麼在5年或10年或15年以後呢，那時該如何應對？」
為了支持計算和存儲今天的需求，「我們的數據中心需要質量可靠、高效節能的，採用可再生能源的充足電力。」他說。
不斷增長的數據需求導致更大的電力需求和成本。凡爾納全球公司位於冰島凱夫拉維克的數據中心，已經建立了圍繞可再生能源接入，可靠和具有成本效益的電源策略。探討電力因素對數據中心影響，巴爾塞爾斯對此具有獨特的視角。
電力的底線
巴爾塞爾斯表示，從財務的角度來看電力是很重要的。當數據中心管理者展望未來計劃的成本，在如何計算電力定價時，卻不知道未來會發生什麼。電力成本在今天的數據中心設施的位置產生巨大的影響。當客戶著眼於市場的發展趨勢時，其共同點就是「電力的價格」。巴爾塞爾斯說。
需求改變位置
「你看目前人們不在大都市地區建設新的數據中心。在過去的十年中，數據中心都盡量遠離人口中心，向偏遠地區地區發展。比如美國西北太平洋地區的華盛頓州、俄勒岡、甚至美國猶他州，」他說。「而全球數據中心位於北歐地區，包括冰島。」
他舉例說，Facebook在瑞典建設和數據中心，其電網是超級可靠的。而谷歌公司在芬蘭建設的數據中心，從2015年開始，其電力來自可再生能源。(根據此前DCK的報道：谷歌公司在芬蘭的哈米納數據中心將在2015年主要採用風能發風，谷歌公司與一個陸上風電場供電公司簽署了補充協議，因此該數據中心將採用100%的可再生能源發電。)
這種供電可靠性在美國當前卻不可用。「例如，海灣地區的電力並不是持續的。其可靠性不高。」巴爾塞爾斯說。
北方氣候的另一個好處是較低的散熱需求。「在數據中心的總體成本中，冷卻成本佔到發電成本的30%到40%。」他說，「數據中心正在尋找那些終年有涼爽的氣候的地點。」這減少了降低伺服器的進氣溫度所需要產生的冷空氣(無論是通過傳統的冷卻方式，或通過蒸發冷卻)。
實用的可靠性
我們日前依賴的全天候的電力基礎設施並不是都那麼可靠。巴爾塞爾斯說人們往往很快忘記供電可靠性的問題。他引用了桑迪颶風和2003年美國東北電網導致大面積停電的事例。「2003年的事故導致5000萬人受災。我們這么快就忘記了，」他說。「電力的可靠性是一個讓人關注的問題，不只是在美國，在全世界也是如此。」

㈡ 大數據對發展新經濟有多重要

隨著信息技術和人類生產生活交匯融合，互聯網快速普及，全球數據呈現爆發增長、海量集聚的特點。有人感嘆：數據是新的石油，是本世紀最為珍貴的財產。作為信息化發展的新階段，大數據對經濟發展、社會秩序、國家治理、人民生活都將產生重大影響。「誰掌握了數據，誰就掌握了主動權」。現在，世界各國都把推進經濟數字化作為實現創新發展的重要動能，在技術研發、數據共享、安全保護等方面進行前瞻性布局。抓住大數據發展的時代機遇，開創發展新局面，也是我國必須解答好的時代課題。

大數據不僅是一場技術和產業革命，也將帶來國家治理的深刻變革。運用大數據提升國家治理現代化水平，是新的治理課題。從建立健全大數據輔助科學決策和社會治理的機制，到保障國家數據安全，打破信息壁壘、推動信息共享，再到利用大數據平台形成社會治理合力，用好大數據這個利器，將有力提升治理科學化、精準化、高效化水平，增強服務經濟社會發展、防範化解風險的能力。「工欲善其事，必先利其器。」善於獲取數據、分析數據、運用數據，是領導幹部做好工作的基本功。懂得大數據，用好大數據，增強利用數據推進各項工作的本領，已經成為領導幹部的新時代必修課。

㈢ 大數據和物聯網將對全球經濟產生什麼影響

物聯網技術本身沒問題，確實存在。例如智能家居、可穿戴設備、共享單車都是典型物聯網案例。
但易物物聯網這種是純粹炒作概念的，實質上是傳銷騙局，請題主謹慎。

㈣ 大數據在經濟方面的應用

大數據在經濟方面的應用非常廣泛，現在也越來越重要，很多人很多人重視到這個數據的應用

㈤ 大數據將對世界經濟產生什麼影響

數據的重要性相信每個人都會有所體會。就連生活中普通的人都會用數回據來做為依據去表達出一答件事物的受歡迎程度。大數據是對海量的數據進行高速有效的挖掘與分析，如果企業能很好的掌握這種技術，其運營狀況會比沒有掌握的企業好很多。不同的數據在不同的企業里都會發揮著不一樣的效果，因為著重的點不一樣，所以，誰能更好的挖掘出數據的價值，誰就能把握住更多得用戶資源。大數據在未來或許會影響著世界經濟的發展趨勢。

㈥ 大數據時代的到來對經濟學有什麼影響

在互聯網日益發展壯大後，隨即迎來是大數據時代，本人認為，大數據時代對經濟學有著雙重影響。首先了解一下什麼是大數據時代。

最早提出"大數據"時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱:"數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。" "大數據"在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。

所以在大數據來臨時代，我們應該積極適應，作為企業來說應該重視大數據技術 、培訓企業的員工 。所以我認為，大數據時代對經濟學只有積極影響，我們應該緊跟時代步伐，積極配合大數據時代，隨著大數據時代對經濟學的影響，我們應該更加重視經濟學，努力學習經濟學。

㈦ 大數據對經濟社會有哪些重要影響

楊善林院士：大數據與具體應用領域結合才能獲得大發展
（轉載文章，以下是節回選部分）
楊善林在演答講中指出：

1、我們高端裝備製造是事關國家經濟安全和國防安全的戰略性產業，其發展水平是國家科技水平和綜合實力的重要標志，是國家產業轉型升級的重要支援。

2、不同領域的科學、不同領域的企業家都應該有自己不同的思考，都應該有自己的認識，都應該有自己對大數據的定義。

3、圍繞大數據的相關科學研究和商業應用剛剛開始起步，大數據只有與具體應用領域緊密結合才能獲得更大的發展。

4、互聯網與大數據技術等新興信息技術的快速發展，深刻地影響著製造過程，改變了製造過程中人與人、人與組織、人與資源等交互方式，呈現出製造過程協同化、製造方式個性化、製造資源全球化、製造數據多元化、製造產品服務化等特點。

實際案例的話，華域雲腦提供了很多，關於工業、智能製造的，感興趣可以看看

㈧ 大數據對經濟社會生活的影響

最明顯的經濟效益是：降低成本、提高收益
通過大數據技術，企業可以更好的了解市場和發現自身存在的問題，制定相關的措施去解決這些問題，數據分析可以幫助企業明確業務組成，減去不必要的部分，降低成本、提高收益。
比如，大數據為美國的醫療服務業每年節省3000億美元，為歐洲的公共部門管理每年節省2500億歐元，為全球個人位置數據服務提供商貢獻1000億美元，幫助美國零售業凈利潤增長60％，幫助製造業在產品開發、組裝等環節節省50%的成本。

㈨ 大數據對經濟政治生活的影響 2000字

大數據時代是一個將數據當作核心資產的時代，數據呈現出戰略化、資產化和社會化等特徵。隨著數據作為國家戰略資產意識的增強，以及越來越多的國家將數據管理上升到戰略層面，大數據勢必會以更加積極的姿態進入到公共管理和政府治理范疇內。無論是把大數據單純作為一種技術，還是一種抽象理念，或者是一個時代背景，它都將對政府治理理念、治理範式、治理內容、治理手段等產生不同程度的影響。本文試圖將大數據這一新概念與政府治理有機結合起來，闡述大數據時代背景下的政府治理將會發生什麼新變化，面臨哪些機遇和挑戰。
一、「大數據」概念的界定
（一）「大數據」概念的提出與發展
2008年9月4日《自然》（Nature）刊登了一個名為「Big Data」的專輯，首次提出大數據（Big Data）概念，該專輯對如何研究PB級容量的大數據流，目前正在制訂的、用以最為充分地利用海量數據的最新策略進行了探討。[1]2011年5月，EMC（全球最大的外置存儲硬碟供應商）舉辦了主題為「雲計算相遇大數據」的大會，首次拋出了「大數據」（Big Data）的概念。緊隨其後，IBM、麥肯錫等眾多國外機構發布了「大數據」的相關研究報告，2011年6月麥肯錫全球研究所發布研究報告——《大數據的下一個前沿：創新、競爭和生產力》（Big data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Proctivity）[2]，首次提出「大數據時代」來臨。此後，聯合國、世界經濟論壇也紛紛關注信息時代海量數據對社會經濟發展所帶來的沖擊，2012年5月聯合國「全球脈沖」(Global Pulse)計劃發布《大數據開發：機遇與挑戰》（Big Data for Development: Challenges & Opportunities）[3]報告，闡述了大數據帶來的機遇、主要挑戰和大數據應用。2011、2012年達沃斯世界經濟論壇將大數據作為專題討論的主題之一，發布了《大數據、大影響：國際發展新的可能性》（Big Data, Big Impact: New Possibilities for International Development）[4]等系列報告。
奧巴馬政府創造性地將「大數據」概念全面引入到公共行政領域。2009年，美國聯邦政府發布《開放政府指令》（The Open Government Directive），作為大數據的前奏推出了Data.gov公共數據開放網站。2012年3月，美國聯邦政府發布了《大數據研究和發展倡議》（Big Data Research and Development Initiative）[5]，正式啟動了「大數據發展計劃」，宣布將投入超過2億美元在大數據研究上[6]；同年5月，聯邦政府發布《數字政府戰略》（ Digital Government Strategy）[7]，致力於為公眾提供更好的「數字化」服務，圍繞數據進行的一系列措施在美國政府全面推進，大數據對美國政府的影響逐步顯現。
（二）大數據的概念
「大數據」作為信息社會發展的一個新生事物，目前尚處在逐漸被認識、被應用的初始階段，無論是學術界還是IT行業對大數據的理解各有側重，尚未形成一套完整的理論體現，因此很難對行進行精準的定義。維基網路將大數據定義為「所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊」[8]。全球知名的咨詢公司如麥肯錫、Gartner以及知名信息化企業如IBM等作為大數據的推崇者，更側重於從技術層面界定大數據。2011－2013年，Gartner發布了多個與大數據有關的白皮書，如「Hype Cycle for Big Data, 2012」，定義了大數據的技術生命周期，報告中指出大數據不只是一項單一的技術，而是一個概念，是一套技術。《互聯網周刊》則認為，「大數據是通過對海量數據進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見，最終形成變革之力」。[9]
⒈大數據的技術屬性
大數據在誕生之初僅僅是一個IT行內的技術術語，維基網路將其定義為「無法用現有的軟體工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據集合」，被概括為「4V」理論：
海量化數據（Volume）——數據體量巨大及規模完整性。隨著數據加工處理技術的提高，網路寬頻的成倍增加，以及社交網路技術的迅速發展，使得數據產生量和存儲量成倍增長，數據規模從TB級別躍升到PB級別。
多樣化結構（Variety）——數據類型繁多。隨著物聯網、社交網路、智能終端等的普及和應用，網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息等非結構化數據所佔比例越來越大。
高速化處理（Velocity）——主要表現為數據流的處理速度快。數據規模的無限擴張既對高速化處理提出了新的要求，也為其帶來了新的機遇，大數據的高速化處理要求具有時間敏感性和決策性的分析，要求能在第一時間抓住重要事件發生的信息。這一點也是大數據和傳統的數據挖掘技術不同的本質區別所在。
低密度價值（Value）——體現出的是大數據運用的真實意義所有。數據規模大並不意味著價值高，相反，這些數據間更多的表現為稀缺性、不確定性和多樣性。[10]
盡管對大數據難以明確定義，但大數據所具有的規模性（Volume）、多樣性（Variety）和高速性（Velocity）特徵被廣泛地認同。在3V基礎上，人們對大數據的第四特性有不同的看法，IDC認為大數據具有高價值性（Value），盡管這種價值更多地表現在低價值度的碎片化數據中，如何挖掘這種價值正是大數據的關鍵所在；IBM則認為大數據應該具有真實性（Veracity），真實性將促使人們利用數據融合和先進的數學方法進一步提升數據的質量，從而創造更高價值（參見圖1）。[11]隨著大數據應用的深入，人們對最初的「4V」有了不同的理解和看法。2013年IBM提出了新的「4V」理論。數量（Volume）、多樣性（Variety）、速度（Velocity）和精確性（Veracity）。IBM認為，盡管前3個V涵蓋了大數據本身的關鍵屬性，但真實性是當前亟需考慮的重要維度，將促使他們利用數據融合和先進的數學方法進一步提升數據的質量，從而創造更高價值。[12]2014年，IBM發布了《踐行大數據承諾：大數據項目的實施應用》（Realizing the Promise of Big Data: Implementing Big Data Projects）白皮書，在該報告中對進一步擴展了大數據的特性，首次提出將大數據的特性由4V擴展為「Vs」。[13] 「Vs」在大數據已有特性的基礎上，增加了數據粘度（Viscosity），主要用來衡量數據流間的關聯性（resistance to flow of data）；數據易變性（Variability），主要衡量數據流的變化率；數據有效性（Volatility），主要表明數據有效性的期限和存儲的期限時長。我們認為，未來隨著大數據技術的發展成熟，以及人們對大數據應用的深入，大數據的「Vs」特性將會不斷變化和拓展。

㈩ 大數據時代對統計學和經濟學有何影響

已上提問抄是統計學基本概襲念不清楚：有的學者認為大數據時代統計學過時了；實際上：這是一種錯誤學說，就是一個大呼悠。所為的大數據就是數據流大一點而已，從數據擴展到信息，並沒有超出統計學描述的范圍；也就是互聯網、計算機、蘋果手機，小朋友手機搖啊搖，小姑娘們聊啊聊，帥哥鍵盤敲啊敲，這些數據、信息、資料、圖片向白雲一樣飄啊飄，飄到空間瞬間形成龐大的幾十萬億的數據雲。最後這些數據流我們用計算機通過統計學專家學者加已整理、分析；這就對統計學家提出了新的挑戰。統計學是通過搜索、整理、分析、描述數據等手段，以達到推斷所測對象的本質，甚至預測對象未來的一門綜合性科學。其中用到了大量的數學及其它學科的專業知識，它的使用范圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。