如何看待大数据行业的发展大数据具备Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）的特点（IBM）。随着信息技术不断发展，互联网快速普及，与人们的生产、生活日益紧密，全球数据亦呈现倍数级增长的特点，对经济发展、社会治理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。
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2005年Hadoop项目的诞生，使得大规模处理结构化、半结构化、非结构化数据1的廉价方案成为可能，为大数据产业的快速普及创造了基础条件。2008年，大数据得到部分美国知名计算机研究人员认可。2009年，美国政府为构建开放、透明机制，启动Data.gov网站向公众开放多种政府数据，包括交通、经济、医疗、教育和人口服务等。2012年，Data.gov已累积来自172个政府机构的数据集，数量从2009年的47个暴增至40万个以上，催化美国政府推出相关政策，加速大数据技术发展。至此，大数据产业迎来其发展的大时代。
根据赛迪智库数据，偶国大数据产业2018年达到4384.5亿元，到2021年将达到8070.6亿元，复合增速超过20%。大数据贯穿到下游众多应用，数字化促使传统产业转型升级，主要应用领域包括政府大数据、工业大数据、农业大数据、金融大数据、医疗大数据、营销大数据、交通大数据、电信大数据等，2018年金融大数据产业规模达到470亿，政府大数据达到279亿，工业大数据达到371亿，医疗大数据达到198亿，未来将保持30-40%快速增长。
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分析大数据产业链，主要涵盖数据来源、数据管理与分析（包括集成、存储、安全、挖掘、分析等）、数据应用。数据管理与分析位于产业中游，基于多种处理框架及算法，数据管理负责数据的集成、存储、安全等环节；数据分析按应用类型包括AI、BI、可视化分析等，按数据类型包括图像、文本、视频、语音分析等。应用为王，对大数据分析结果进行应用是完成产业商业化目标，实现价值的终点。经过近几年的发展，大数据应用已渗透政府、电信、金融、人力资源、医疗、物流、等多个行业。
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