大数据对全球经济的影响

㈠ 大数据和物联网将对全球经济产生什么影响

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现在大数据正在不断拓展和扩大。从我们的Fitbits到手机摄像头，所有连接到互联网的各种类型的设备数量庞大，这些设备所产生的数据和未来的潜力导致计算和存储的需求呈指数增加。
大数据和物联网将如何影响数据中心？这是巴尔塞尔斯在将要召开的数据中心全球会议和博览会上演讲的主题。本次会议将包括许多专题会议，将会涉及数据中心的管理者和经营者面对的问题，以及数据中心的新技术。
大量的计算和存储需求产生更多的电力需求
巴尔塞尔斯说，他说其演讲主题重点是围绕数据中心的管理者和经营者所问的问题。比如“我们现在的电力基础设施能否处理所有产生的数据呢？我们能提供足够的电力吗？”。这还将引出了下一个问题：“你知道你的数据中心现在获得的电力，那么在5年或10年或15年以后呢，那时该如何应对？”
为了支持计算和存储今天的需求，“我们的数据中心需要质量可靠、高效节能的，采用可再生能源的充足电力。”他说。
不断增长的数据需求导致更大的电力需求和成本。凡尔纳全球公司位于冰岛凯夫拉维克的数据中心，已经建立了围绕可再生能源接入，可靠和具有成本效益的电源策略。探讨电力因素对数据中心影响，巴尔塞尔斯对此具有独特的视角。
电力的底线
巴尔塞尔斯表示，从财务的角度来看电力是很重要的。当数据中心管理者展望未来计划的成本，在如何计算电力定价时，却不知道未来会发生什么。电力成本在今天的数据中心设施的位置产生巨大的影响。当客户着眼于市场的发展趋势时，其共同点就是“电力的价格”。巴尔塞尔斯说。
需求改变位置
“你看目前人们不在大都市地区建设新的数据中心。在过去的十年中，数据中心都尽量远离人口中心，向偏远地区地区发展。比如美国西北太平洋地区的华盛顿州、俄勒冈、甚至美国犹他州，”他说。“而全球数据中心位于北欧地区，包括冰岛。”
他举例说，Facebook在瑞典建设和数据中心，其电网是超级可靠的。而谷歌公司在芬兰建设的数据中心，从2015年开始，其电力来自可再生能源。(根据此前DCK的报道：谷歌公司在芬兰的哈米纳数据中心将在2015年主要采用风能发风，谷歌公司与一个陆上风电场供电公司签署了补充协议，因此该数据中心将采用100%的可再生能源发电。)
这种供电可靠性在美国当前却不可用。“例如，海湾地区的电力并不是持续的。其可靠性不高。”巴尔塞尔斯说。
北方气候的另一个好处是较低的散热需求。“在数据中心的总体成本中，冷却成本占到发电成本的30%到40%。”他说，“数据中心正在寻找那些终年有凉爽的气候的地点。”这减少了降低服务器的进气温度所需要产生的冷空气(无论是通过传统的冷却方式，或通过蒸发冷却)。
实用的可靠性
我们日前依赖的全天候的电力基础设施并不是都那么可靠。巴尔塞尔斯说人们往往很快忘记供电可靠性的问题。他引用了桑迪飓风和2003年美国东北电网导致大面积停电的事例。“2003年的事故导致5000万人受灾。我们这么快就忘记了，”他说。“电力的可靠性是一个让人关注的问题，不只是在美国，在全世界也是如此。”

㈡ 大数据对发展新经济有多重要

随着信息技术和人类生产生活交汇融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点。有人感叹：数据是新的石油，是本世纪最为珍贵的财产。作为信息化发展的新阶段，大数据对经济发展、社会秩序、国家治理、人民生活都将产生重大影响。“谁掌握了数据，谁就掌握了主动权”。现在，世界各国都把推进经济数字化作为实现创新发展的重要动能，在技术研发、数据共享、安全保护等方面进行前瞻性布局。抓住大数据发展的时代机遇，开创发展新局面，也是我国必须解答好的时代课题。

大数据不仅是一场技术和产业革命，也将带来国家治理的深刻变革。运用大数据提升国家治理现代化水平，是新的治理课题。从建立健全大数据辅助科学决策和社会治理的机制，到保障国家数据安全，打破信息壁垒、推动信息共享，再到利用大数据平台形成社会治理合力，用好大数据这个利器，将有力提升治理科学化、精准化、高效化水平，增强服务经济社会发展、防范化解风险的能力。“工欲善其事，必先利其器。”善于获取数据、分析数据、运用数据，是领导干部做好工作的基本功。懂得大数据，用好大数据，增强利用数据推进各项工作的本领，已经成为领导干部的新时代必修课。

㈢ 大数据和物联网将对全球经济产生什么影响

物联网技术本身没问题，确实存在。例如智能家居、可穿戴设备、共享单车都是典型物联网案例。
但易物物联网这种是纯粹炒作概念的，实质上是传销骗局，请题主谨慎。

㈣ 大数据在经济方面的应用

大数据在经济方面的应用非常广泛，现在也越来越重要，很多人很多人重视到这个数据的应用

㈤ 大数据将对世界经济产生什么影响

数据的重要性相信每个人都会有所体会。就连生活中普通的人都会用数回据来做为依据去表达出一答件事物的受欢迎程度。大数据是对海量的数据进行高速有效的挖掘与分析，如果企业能很好的掌握这种技术，其运营状况会比没有掌握的企业好很多。不同的数据在不同的企业里都会发挥着不一样的效果，因为着重的点不一样，所以，谁能更好的挖掘出数据的价值，谁就能把握住更多得用户资源。大数据在未来或许会影响着世界经济的发展趋势。

㈥ 大数据时代的到来对经济学有什么影响

在互联网日益发展壮大后，随即迎来是大数据时代，本人认为，大数据时代对经济学有着双重影响。首先了解一下什么是大数据时代。

最早提出"大数据"时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称:"数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。" "大数据"在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

所以在大数据来临时代，我们应该积极适应，作为企业来说应该重视大数据技术 、培训企业的员工 。所以我认为，大数据时代对经济学只有积极影响，我们应该紧跟时代步伐，积极配合大数据时代，随着大数据时代对经济学的影响，我们应该更加重视经济学，努力学习经济学。

㈦ 大数据对经济社会有哪些重要影响

杨善林院士：大数据与具体应用领域结合才能获得大发展
（转载文章，以下是节回选部分）
杨善林在演答讲中指出：

1、我们高端装备制造是事关国家经济安全和国防安全的战略性产业，其发展水平是国家科技水平和综合实力的重要标志，是国家产业转型升级的重要支援。

2、不同领域的科学、不同领域的企业家都应该有自己不同的思考，都应该有自己的认识，都应该有自己对大数据的定义。

3、围绕大数据的相关科学研究和商业应用刚刚开始起步，大数据只有与具体应用领域紧密结合才能获得更大的发展。

4、互联网与大数据技术等新兴信息技术的快速发展，深刻地影响着制造过程，改变了制造过程中人与人、人与组织、人与资源等交互方式，呈现出制造过程协同化、制造方式个性化、制造资源全球化、制造数据多元化、制造产品服务化等特点。

实际案例的话，华域云脑提供了很多，关于工业、智能制造的，感兴趣可以看看

㈧ 大数据对经济社会生活的影响

最明显的经济效益是：降低成本、提高收益
通过大数据技术，企业可以更好的了解市场和发现自身存在的问题，制定相关的措施去解决这些问题，数据分析可以帮助企业明确业务组成，减去不必要的部分，降低成本、提高收益。
比如，大数据为美国的医疗服务业每年节省3000亿美元，为欧洲的公共部门管理每年节省2500亿欧元，为全球个人位置数据服务提供商贡献1000亿美元，帮助美国零售业净利润增长60％，帮助制造业在产品开发、组装等环节节省50%的成本。

㈨ 大数据对经济政治生活的影响 2000字

大数据时代是一个将数据当作核心资产的时代，数据呈现出战略化、资产化和社会化等特征。随着数据作为国家战略资产意识的增强，以及越来越多的国家将数据管理上升到战略层面，大数据势必会以更加积极的姿态进入到公共管理和政府治理范畴内。无论是把大数据单纯作为一种技术，还是一种抽象理念，或者是一个时代背景，它都将对政府治理理念、治理范式、治理内容、治理手段等产生不同程度的影响。本文试图将大数据这一新概念与政府治理有机结合起来，阐述大数据时代背景下的政府治理将会发生什么新变化，面临哪些机遇和挑战。
一、“大数据”概念的界定
（一）“大数据”概念的提出与发展
2008年9月4日《自然》（Nature）刊登了一个名为“Big Data”的专辑，首次提出大数据（Big Data）概念，该专辑对如何研究PB级容量的大数据流，目前正在制订的、用以最为充分地利用海量数据的最新策略进行了探讨。[1]2011年5月，EMC（全球最大的外置存储硬盘供应商）举办了主题为“云计算相遇大数据”的大会，首次抛出了“大数据”（Big Data）的概念。紧随其后，IBM、麦肯锡等众多国外机构发布了“大数据”的相关研究报告，2011年6月麦肯锡全球研究所发布研究报告——《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》（Big data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Proctivity）[2]，首次提出“大数据时代”来临。此后，联合国、世界经济论坛也纷纷关注信息时代海量数据对社会经济发展所带来的冲击，2012年5月联合国“全球脉冲”(Global Pulse)计划发布《大数据开发：机遇与挑战》（Big Data for Development: Challenges & Opportunities）[3]报告，阐述了大数据带来的机遇、主要挑战和大数据应用。2011、2012年达沃斯世界经济论坛将大数据作为专题讨论的主题之一，发布了《大数据、大影响：国际发展新的可能性》（Big Data, Big Impact: New Possibilities for International Development）[4]等系列报告。
奥巴马政府创造性地将“大数据”概念全面引入到公共行政领域。2009年，美国联邦政府发布《开放政府指令》（The Open Government Directive），作为大数据的前奏推出了Data.gov公共数据开放网站。2012年3月，美国联邦政府发布了《大数据研究和发展倡议》（Big Data Research and Development Initiative）[5]，正式启动了“大数据发展计划”，宣布将投入超过2亿美元在大数据研究上[6]；同年5月，联邦政府发布《数字政府战略》（ Digital Government Strategy）[7]，致力于为公众提供更好的“数字化”服务，围绕数据进行的一系列措施在美国政府全面推进，大数据对美国政府的影响逐步显现。
（二）大数据的概念
“大数据”作为信息社会发展的一个新生事物，目前尚处在逐渐被认识、被应用的初始阶段，无论是学术界还是IT行业对大数据的理解各有侧重，尚未形成一套完整的理论体现，因此很难对行进行精准的定义。维基网络将大数据定义为“所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯”[8]。全球知名的咨询公司如麦肯锡、Gartner以及知名信息化企业如IBM等作为大数据的推崇者，更侧重于从技术层面界定大数据。2011－2013年，Gartner发布了多个与大数据有关的白皮书，如“Hype Cycle for Big Data, 2012”，定义了大数据的技术生命周期，报告中指出大数据不只是一项单一的技术，而是一个概念，是一套技术。《互联网周刊》则认为，“大数据是通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见，最终形成变革之力”。[9]
⒈大数据的技术属性
大数据在诞生之初仅仅是一个IT行内的技术术语，维基网络将其定义为“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合”，被概括为“4V”理论：
海量化数据（Volume）——数据体量巨大及规模完整性。随着数据加工处理技术的提高，网络宽带的成倍增加，以及社交网络技术的迅速发展，使得数据产生量和存储量成倍增长，数据规模从TB级别跃升到PB级别。
多样化结构（Variety）——数据类型繁多。随着物联网、社交网络、智能终端等的普及和应用，网络日志、视频、图片、地理位置信息等非结构化数据所占比例越来越大。
高速化处理（Velocity）——主要表现为数据流的处理速度快。数据规模的无限扩张既对高速化处理提出了新的要求，也为其带来了新的机遇，大数据的高速化处理要求具有时间敏感性和决策性的分析，要求能在第一时间抓住重要事件发生的信息。这一点也是大数据和传统的数据挖掘技术不同的本质区别所在。
低密度价值（Value）——体现出的是大数据运用的真实意义所有。数据规模大并不意味着价值高，相反，这些数据间更多的表现为稀缺性、不确定性和多样性。[10]
尽管对大数据难以明确定义，但大数据所具有的规模性（Volume）、多样性（Variety）和高速性（Velocity）特征被广泛地认同。在3V基础上，人们对大数据的第四特性有不同的看法，IDC认为大数据具有高价值性（Value），尽管这种价值更多地表现在低价值度的碎片化数据中，如何挖掘这种价值正是大数据的关键所在；IBM则认为大数据应该具有真实性（Veracity），真实性将促使人们利用数据融合和先进的数学方法进一步提升数据的质量，从而创造更高价值（参见图1）。[11]随着大数据应用的深入，人们对最初的“4V”有了不同的理解和看法。2013年IBM提出了新的“4V”理论。数量（Volume）、多样性（Variety）、速度（Velocity）和精确性（Veracity）。IBM认为，尽管前3个V涵盖了大数据本身的关键属性，但真实性是当前亟需考虑的重要维度，将促使他们利用数据融合和先进的数学方法进一步提升数据的质量，从而创造更高价值。[12]2014年，IBM发布了《践行大数据承诺：大数据项目的实施应用》（Realizing the Promise of Big Data: Implementing Big Data Projects）白皮书，在该报告中对进一步扩展了大数据的特性，首次提出将大数据的特性由4V扩展为“Vs”。[13] “Vs”在大数据已有特性的基础上，增加了数据粘度（Viscosity），主要用来衡量数据流间的关联性（resistance to flow of data）；数据易变性（Variability），主要衡量数据流的变化率；数据有效性（Volatility），主要表明数据有效性的期限和存储的期限时长。我们认为，未来随着大数据技术的发展成熟，以及人们对大数据应用的深入，大数据的“Vs”特性将会不断变化和拓展。

㈩ 大数据时代对统计学和经济学有何影响

已上提问抄是统计学基本概袭念不清楚：有的学者认为大数据时代统计学过时了；实际上：这是一种错误学说，就是一个大呼悠。所为的大数据就是数据流大一点而已，从数据扩展到信息，并没有超出统计学描述的范围；也就是互联网、计算机、苹果手机，小朋友手机摇啊摇，小姑娘们聊啊聊，帅哥键盘敲啊敲，这些数据、信息、资料、图片向白云一样飘啊飘，飘到空间瞬间形成庞大的几十万亿的数据云。最后这些数据流我们用计算机通过统计学专家学者加已整理、分析；这就对统计学家提出了新的挑战。统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。