业界关注

麦肯锡：2020中国对车市贡献率将过半 全球管理咨询公司麦肯锡最新报告预计，未来7年全球汽车厂商利润有望增长近50％，其中新兴市场将占汽车总利润约三分之二，而中国对全球新增利润贡献率将达一半以上，约130亿欧元。与此同时，利润源将发生根本性转变，新兴市场增速将远超成熟市场。     

大数据时代

全球知名咨询公司麦肯锡发布的《大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿领域》报告指出:"大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,逐渐成为重要的生产因素;而人们对于海量数据的运用将预示新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。"     

关于大数据运用于朔黄铁路机车监控的思考

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。人类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。"数据已经成为生产力的一部分,数据经济正日益受到重视。经李克强总理签批,2015年9月,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,系统部署大数据发展工作。"大数据"时代的来临,让大家更加明晰信息已成为一种重要资产,将为我们带来不可限量的价值。     

大数据与现代商业的相生相克

各方关于大数据的定义各有千秋.麦肯锡全球研究院将大数据定义为“无法在一定时间内使用传统数据库软件工具对其内容进行获取、管理和处理的数据集合”.美国国家科学基金会则将大数据定义为“由科学仪器、传感设备、互联网交易、电子邮件、音视频软件、网络点击流等多种数据源生成的大规模、多元化、复杂、长期的分布式数据集”.总之,大家普遍认为:大数据是由数量巨大、结构复杂、类型众多的数据构成的数据集合.     

智慧金融深谙大数据之道

大数据产业进入高速发展的快车道之后,很多企业意识觉醒,纷纷“上车补票”.金融业正面临着前所未有的科技挑战,面对激增的海量数据,实现分析洞察将是行业创新和转型的关键. 2015年9月,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》的通知.一夜之间,大数据成了金融行业的重点发展对象.因为金融没有类似实物的物理生产、仓储、物流等过程,但其本身建立在数据生产、仓储、挖掘、传输、分析和集成之上,所以大数据对于金融而言具有天然的吸引力.麦肯锡的研究也显示,金融业在大数据价值潜力指数中排名第一.对金融业来说,只有将互联网技术融入服务手段,不断创新商业模式,有效切入实体经济,才能在“新常态”的背景下实现“新增长”,即智慧式增长与内涵式增长并进,这就是所谓的“互联网时代的金融”,或者说“智慧金融”.     

资金营运分析的最优计量基础

营运资金分析的关键，在于能够更全面地揭示企业筹资、经营及投资活动中资金流量的信息。营运资金流动的信息量与界定资金流量计量基础直接相关，不同性质资金所包括的经济内涵不同，其流动过程所能提供的信息量也不同。现金会计报表体系是以营运资金本身作为流量基础进行分析的，由于营运资金范畴大于“现金”范畴，所以在提供信息量以及判断企业偿债能力、获利能力方面，其适应性和相关性都不如“现金”广泛。本文从相关会计指标的逻辑关系角度进行推导，说明现金流量的这一特点。     

智能视频大数据平台实践

伴随着互联网技术的发展,现代社会的信息量和数据量飞速增长。面对高效存储和海量数据管理的需求,"大数据"概念应运而生。大数据在视频分析领域已经有了较为成熟的应用,在城市管理及安防领域中起到了不容忽视的作用。在介绍智能视频分析原理及视频大数据平台技术的基础上,通过使用区域智慧视频大数据平台实例,描述了视频大数据平台的实际应用,并指出了现有技术的缺陷及未来发展方向。     

大数据时代来袭 中国宜加紧布局

得大数据者得天下,是一些推崇大数据时代的变革者坚信不疑的判断。很多专家认为,在大数据时代,谁能有效地垄断数据,谁就有可能成为世界霸主。2009年爆发甲型H1N1流感病毒时,谷歌公司就是通过观察人们在网上搜索的大量记录,在流感爆发几周前,就判断出流感是从哪里传播出来的。大数据及其分析,将会在未来10年改变几乎每一个行业的业务功能。根据麦肯锡预测,如果具备相关的IT设施、数据库投资和分析能力等条件,大数据将在未来10年,使美国医疗市场获得每年3 000亿美元的新价值。2012年3月,美国奥巴马政府发起了《大数据研究和发展倡议》,将大数据定义为"未来的新石油",称将斥资2亿美元用于大数据研究,以应对大数据革命正在带来的大机遇。据美国咨询机构Gartner预测,从现在起到2015年,大数据将会在世界范围内创造440万个工作岗位。"大数据",这一新兴概念,正在被赋予极其丰富的内涵,并被寄予特别巨大的希望……大数据时代,我们该如何寻找对策,迎接挑战?     

大数据时代档案工作的挑战与展望

随着互联网技术的飞速发展,获取信息的途径越来越多,大数据时代的到来使得人们能够获取的信息量越来越大.对大数据的理念对传统的档案工作的重要性、档案存储、分析与管理、档案资源的利用、档案工作方式等各个方面带来的挑战进行分析,将为我国档案工作带来新的机遇与挑战.     

数据挖掘方法的评述

决策离不开知识,从数据库中采掘知识,是解决从大信息量中获取有用知识的有效途径.但是在实际数据库中,数据的复杂性(如信息量大、噪声等)对数据挖掘方法提出了比机器学习更高的要求,这方面的研究正受到越来越多的关注.本文就当前数据挖掘的几种主要方法,即神经网络、决策树、粗集和云模型等方法的研究现状进行了评述,指出其存在的问题.从总体上看,这些方法都有局限性,但它们的有机组合具有互补性,多方法融合将成为数据挖掘的发展趋势,最后指出数据挖掘方法面临的挑战.     

船舶初步设计阶段智能决策支持系统的应用

提出了用于辅助船舶设计者在获取船型要素信息量有限情况下，进行船型方案优选决策的支持系统理论体系框架和模型。将该系统应用于某实船船型方案优选决策，证明该方法是可行的、可靠的。此外，对未来智能决策支持系统在船舶初步设计中的应用前景进行了展望和预测。     

资金营运分析的最优计量基础

营运资金分析的关键,在于能够更全面地揭示企业筹资、经营及投资活动中资金流量的信息.营运资金流动的信息量与界定资金流量计量基础直接相关,不同性质资金所包括的经济内涵不同,其流动过程所能提供的信息量也不同.现金会计报表体系是以营运资金本身作为流量基础进行分析的,由于营运资金范畴大于"现金"范畴,所以在提供信息量以及判断企业偿债能力、获利能力方面,其适应性和相关性都不如"现金"广泛.本文从相关会计指标的逻辑关系角度进行推导,说明现金流量的这一特点.     

业界关注

麦肯锡：中国成全球网购第二大市场 3月21日，麦肯锡全球研究所（MGI）发布报告《中国网络零售革命：线上购物助推经济增长》显示，2012年中国网络零售超过1．2万亿元人民币，仅次于美国，是目前世界第二大网购市场。其增长速度已大大超越其他国家，自2003年以来复合增长率达到120％。报告预计，到2020年，中国网购市场规模可能达到4．2万亿元，相当于今天美、日、英、德和法国网络零售市场的总和。     

中国2015年年收入25万家庭将达400万

麦肯锡近日发布的一项调查显示，2008年中国富裕家庭数量已达160万户，这一数字还在以16％的速度增长，预计到2015年将达到400多万白，届时中国将成为仅次于美国、日本和英国的全求富裕家庭数量第四多的国家。     

辽宁省高新技术企业技术创新能力评价指标体系

高新技术产业作为一种战略产业,是未来经济增长和社会进步的主要推动力量.企业是技术创新的主体,高新技术企业技术创新能力是以面向市场为前提,并以网络获取市场信息、技术信息为手段,研发或引进新产品、新工艺,进而将其转化为商品并获取较大的经济增长的能力.作为<辽宁省高新技术企业技术创新能力评价>的阶段性研究成果,在对辽宁省高新技术企业技术创新能力评价指标体系进行结构分析的基础上,展开体系架构的研究,是为辽宁省高新技术企业技术创新能力评价工作的基础研究.     

Deep web结构化数据集成研究综述

Deep Web的规模和所包含的信息量都在飞速发展。因此Deep Web数据集成已成为一个新的研究热点,文本对deep web数据集成领域的若干问题进行了总结,并对未来的工作进行了展望。     

浅析数据挖掘

近年来由于网络的普及应用,导致信息量迅速增长,数据库的数量和容量也相应增大,从浩瀚的数据海洋中挖掘出潜在的有价值的信息,一般的数据分析、查询工具不能满足用户的要求。同时由于建立数据库的高成本,如果不能高效的利用其中的信息就会造成成本的浪费。于是人们希望能让计算机自动智能的分析数据库中的大量数据以获取有价值的信息,即数据挖掘。     

从数据到决策的大数据时代

根据大数据时代的特点和带来的变化,明确了大数据时代的核心是从数据到决策.对大数据时代兴起的即时决策,从大企业到个人进行全面的分析说明.在数据辅助决策方面,讨论了利用统计方法的辅助决策、从数据中归纳出数学模型、从数据中获取知识等有效方法.大数据与云计算的结合,将会达到相互促进和共同发展.大数据不仅支持大企业和政府的决策,也支持个人的决策.     

大数据大智慧

自从信息化时代以来,就在不断产生大量数据.随着云计算技术的快速普及,加之物联网、移动互联网应用的大规模飙升,人类社会正在步入一个被互联网和通讯技术引爆的大数据时代.之前20余年的积累,让不断产生的海量数据正在成为虚拟世界取之不尽的能源,而它们还远未被开发. 据市场研究公司IDC统计,未来10年里,预计数字信息总量将在2009年到2020年期间增长44倍,全球数据使用量将达到大约35.2ZB(1ZB=10亿TB).与此同时,单个数据集的文件尺寸也将增加,导致对更大处理能力的需求以便分析和理解这些数据集.一项由Informatica公司赞助的UnisphereResearch调查发现,百分之九十的企业的数据量在迅速上涨,其中16％的企业每年的增长率达到50％或更高.不少企业已经感受到失控数据增长对绩效造成的冲击,87％的受访者将企业的应用程序性能问题归咎于不断增长的数据量.     

基于Hadoop/Hive的web日志分析系统的设计

互联网技术的迅速发展,使得web承载的信息量呈现出爆炸式增长的趋势,因此web日志的数据量也越来愈大.如何存储、处理大规模数据就成了新的挑战.云计算技术的出现,为这类问题的解决提供了一种思路.云计算将数据通过网络分布到集群的各个计算节点上,从而完成大规模数据的存储和运算.Hadoop是一个用于构建云计算平台的流行的开源...