本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关大数据背景下的研究数据要多少以及大数据的研究现状的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
本文目录一览：
1、大数据发展背景及研究现状2、中国大数据要发展必备三个条件3、大数据时代是什么意思？大数据是在什么背景下提出的？4、如何认识大数据背景下，统计学面临的挑战与机遇5、大数据思维在金融学研究中的作用6、大数据分析到底需要多少种工具大数据发展背景及研究现状
2015年左右，大数据相关政策规划密集出台，同期为大数据企业新增数量顶峰时期。近年来，我国大数据产业迎来新的发展机遇期，产业规模日趋成熟。大数据产业主体从“硬”设施向“软”服务转变的态势将更加明显，面向金融、政务、电信、医疗等领域的大数据服务将实现倍增创新。
大数据企业数量持续增长，增速与政策出台密切相关
根据IT桔子统计，大数据企业的快速增长阶段出现在2013-2015年，增长速度在2015年达到最高峰。2015年后，市场日趋成熟，企业新增开始趋于放缓，大数据产业逐渐走向成熟。
大数据新增企业数量的变化与新政策的出台密不可分。2015年8月国务院颁布《促进大数据发展行动纲要》，大数据由此正式上升为国家发展战略。2016年工信部印发了《大数据产业发展规划(2016-2020年)》，推动大数据产业进一步发展。另一方面，新一代信息技术、智慧城市、数字中国等发展战略逐步推动社会经济数字化转型，大数据的产业支撑得到强化，应用范围加速拓展，产业规模实现相应快速增长。
大数据企业地域分布以北上广为主
根据中国信息通信研究院监测统计，当前我国活跃的大数据企业超过3000家。我国大数据企业主要分布在北京、广东、上海、浙江等经济发达省份。受政策环境，人才创新，资金资源等因素影响，北京大数据产业实力雄厚，大数据企业数量约占全国总数的35%。依托京津冀大数据综合试验区，天津、石家庄、廊坊、张家口、秦皇岛等地大数据产业蓬勃发展，依靠良好的政策基础、科研实力、地理位置和交通优势，分别形成了大数据平台服务和应用开发、数字智能制造、旅游大数据等创新企业集聚中心，在信息产业领域形成了竞争优势。
行业应用领域丰富，企业服务、医疗健康、金融等细分领域前景可期
根据中国信通院对1404家涉及行业大数据应用的企业进行的统计整理，从中可以看出，金融、医疗健康、政务是大数据行业应用的最主要类型。除此之外依次是互联网、教育、交通运输、电子商务、供应链与物流、农业、工业与制造业、体育文化、环境气象、能源行业。
从融资细分领域分布来看，大数据行业融资企业分布在近20个领域，大数据行业迎来历史新机遇，在企业服务、医疗健康、金融等垂直细分领域的大数据应用展现出巨大潜力。大数据产业增量蓝海市场正在逐步打开，截止到2019年，企业服务领域的企业获投占比最高为62%，金融行业次之为13%，健康医疗为8%。随着互联网与移动互联网的进一步普及渗透，以及IT基础设施的逐步完善，企业服务市场仍将继续扩大。
—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。
中国大数据要发展必备三个条件
中国大数据要发展必备三个条件
大数据的经济价值已经被人们认可，大数据的技术也已经逐渐成熟，一旦完成数据的整合和监管，大数据爆发的时代即将到来。我们现在要做的，就是选好自己的方向，为迎接大数据的到来，提前做好准备。大数据概念的横空出世，有赖于短短几年出现的海量数据。据统计，互联网上的数据每两年翻一番，而目前世界上90%以上的数据都是最近几年才产生的。当然，海量数据仅仅是“大数据”概念的一部分，只有具备4个“V”的特征，大数据的定义才算完整，而价值恰恰是决定大数据未来走向的关键。
大数据发展必备三个条件
大数据的发展需要三个必要条件：数据源、数据交易、数据产生价值的过程。近年来，社交网络的兴起、物联网的发展和移动互联网的普及，诞生了大量有价值的数据源，奠定了大数据发展的基础。大数据时代到来的重要标志，则是大批专业级“数据买卖商”的出现，以及围绕数据交易形成的，贯穿于收集、整理、分析、应用整个流程的产业链条。大数据发展的核心，则是使用户从海量的非结构化数据和半结构化数据中获得了新的价值，数据价值是带动数据交易的原动力。
IBM、甲骨文、SAP近年纷纷斥巨资收购数据管理和分析公司，在这些互联网巨头的带动下，数据分析技术日渐成熟。2013年6月，爱德华·斯诺登将“棱镜计划”公之于众，“棱镜门”事件一方面说明大数据技术已经成熟；另一方面也佐证了现在阻碍大数据发展的不是技术，而是数据交易和数据价值。
大数据技术的发展促进了云计算的落地，云计算的部署完成又反过来加大了市场对数据创造价值的期待。大数据概念提出之后，市场终于看到了云计算的获利方向：各地的一级系统集成商与当地政府合作，建云数据中心；各大行业巨头在搭建各自行业的云平台；IT巨头想尽办法申请中国的公有云牌照。大数据促成了云计算从概念到落地。借助于智慧城市概念的普及，云计算基础设施已基本准备就绪，一方面完成了大数据应用的硬件基础；另一方面迫于回收云计算投资的压力，市场急需应用部署，大数据恰如雪中送炭，被市场寄予厚望。
现在，问题的核心指向了“数据如何创造价值？”
整合与开放是基石
大数据服务创业公司Connotate对800多名商业和IT主管进行了调查。结果显示，60%受调查者称：“目前就说这些大数据投资项目肯定能够带来良好回报尚为时过早。”之所以如此，是由于当前大数据缺乏必需的开放性：数据掌握在不同的部门和企业手中，而这些部门和企业并不愿意分享数据。大数据是通过研究数据的相关性来发现客观规律，这依赖于数据的真实性和广泛性，数据如何做到共享和开放，这是当前大数据发展的软肋和需要解决的大问题。
2012年美国大选，奥巴马因数据整合而受益。在奥巴马的竞选团队中有一个神秘的数据挖掘团队，他们通过对海量数据进行挖掘帮助奥巴马筹集到10亿美元资金；他们通过数据挖掘使竞选广告投放效率提升了14%;他们通过制作“摇摆州”选民的详细模型，每晚实施6.6万次模拟选举，推算奥巴马在“摇摆州”的胜率，并以此来指导资源分配。奥巴马竞选团队相比罗姆尼竞选团队最有优势的地方：对大数据的整合。奥巴马的数据挖掘团队也意识到这个全世界共同的问题：数据分散在过多的数据库中。因此，在前18个月，奥巴马竞选团队就创建了一个单一的庞大数据系统，可以将来自民意调查者、捐资者、现场工作人员、消费者数据库、社交媒体，以及“摇摆州”主要的民主党投票人的信息整合在一起，不仅能告诉竞选团队如何发现选民并获得他们的注意，还帮助数据处理团队预测哪些类型的人有可能被某种特定的事情所说服。正如竞选总指挥吉姆·梅西纳所说，在整个竞选活中，没有数据做支撑的假设很少存在。
2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，将“大数据研究”上升为国家意志。一个国家拥有数据的规模和运用数据的能力将成为综合国力的重要组成部分。国内智慧城市建设目标之一就是实现数据的集中共享。
合作共赢的商业模式
随着云计算、大数据技术和相关商业环境的不断成熟，越来越多的“软件开发者”正在利用跨行业的大数据平台，打造创新价值的大数据应用，而且这一门槛正在不断降低。因为首先，数据拥有者能够以微乎其微的成本获取额外的收入，提高利润水平；其次，大数据设备厂商需要应用来吸引消费者购买设备，发展合作共赢的伙伴关系势必比单纯销售设备要有利可图，一些具有远见的厂商已经开始通过提供资金、技术支持、入股等方式来扶持这些“软件开发者”；第三，行业细分市场的数据分析应用需求在不断加大，对于整个大数据产业链来说，创新型的行业数据应用开发者必将是未来整个大数据产业链中最为活跃的部分。
未来，有三种企业将在”大数据产业链“中处于重要地位：掌握海量有效数据的企业，有着强大数据分析能力的企业，以及创新的“软件开发者”。社交网络、移动互联网、信息化企业、电信运营商都是海量数据的制造者，Facebook公司手中掌握着8.5亿用户，淘宝注册用户超过3.7亿，腾讯的微信用户突破3亿，这些庞大用户群所提供的数据，正在等待时机释放出巨大商业能量。可以预测，在不久的将来，Facebook、腾讯、电信运营商等海量数据持有者或者自我延伸成为数据分析提供商，或者与IBM、ZTE等企业密切对接成为上下游合作企业，大数据产业链将在某个爆发时点到来之际，以令人惊讶的速度成长壮大。
警惕大数据的危害
大数据时代，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，人们的思维决断模式，已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此将更精确、更有预见性。不过，由于大数据过于依靠数据的汇集，一旦数据本身有问题，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而导致错误的预测和决策。
大数据的理论是“在稻草堆里找一根针”，而如果“所有稻草看上去都挺像那根针”呢？过多但无法辨析真伪和价值的信息和过少的信息一样，对于需要作出瞬间判断、一旦判断出错就很可能造成严重后果的情况而言，同样是一种危害。“大数据”理论是建立在“海量数据都是事实”的基础上，而如果数据提供者造假呢？这在大数据时代变得更有害，因为人们无法控制数据提供者和搜集者本人的偏见。拥有最完善数据库、最先接受“大数据”理念的华尔街投行和欧美大评级机构，却每每在重大问题上判断出错，这本身就揭示了“大数据”的局限性。
不仅如此，大数据时代造就了一个数据库无所不在的世界，数据监管部门面临前所未有的压力和责任：如何避免数据泄露对国家利益、公众利益、个人隐私造成伤害？如何避免信息不对等，对困难群体的利益构成伤害？在有效控制风险之前，也许还是让“大数据”继续待在笼子里更好一些。
大数据的经济价值已经被人们认可，大数据的技术也已经逐渐成熟，一旦完成数据的整合和监管，大数据爆发的时代即将到来。我们现在要做的，就是选好自己的方向，为迎接大数据的到来，提前做好准备。
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大数据时代是什么意思？大数据是在什么背景下提出的？
大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据产生背景：
进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。
它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。
数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。
哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。
扩展资料
大数据时代的特征
1、数据量大（Volume）
第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。
2、类型繁多（Variety）
第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
3、价值密度低（Value）
第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。
参考资料来源：百度百科-大数据时代
如何认识大数据背景下，统计学面临的挑战与机遇
1.大数据对统计学带来的挑战
传统的统计学一般还停留在用抽样技术在总体中抽取样本收集数据，然后建立模型对数据进行统计分析。但是在数据如此之多的今天传统的统计学在完成这方面时面临巨大的挑战。统计学要想推陈出新，必须要自己作出改革。
2.大数据为统计学带来的机遇
统计学从古至今一直以来就是一门研究数据的学科，统计学和大数据内在具有联系性，大数据让统计学登上了学科霸主的地位，很多教学单位现在都注重统计学人才的培养。统计学能够让人们更好的把握对数据的分析和应用。总结了以下几点大数据时代为统计学带来的发展机遇。
（1）大数据为统计学提供了新的研究方向，对大数据进行分析，为统计学提供了新的实用价值，因为不仅电商，传统商家还有政府都需要对庞杂的数据进行分析，找出其中包含的关于经济发展趋势的宏观信息，微观信息，还有公众的喜好和需求等等，为了获取这些信息，更加严密和系统的科学方法会被引入统计学研究中。
（2）统计学能够充分利用计算机技术的发展，统计理论方法需要在学科交叉中获得新的生命力，统计学应该从数据发展的现在趋势中寻找统计发展的灵感。考虑到现在的信息技术、云计算、互联网的发展，并且以政府统计作为现代化统计的基础，从传统的统计学向现代统计学发展。
（3）对统计人才的培养提出了新的要求，现在需要的不仅仅是对统计学理论知识有清晰认识的统计学人才，而是高层次的数据分析师，要有数学知识、统计建模知识、计算机技能、编程技能、大数据挖掘、还要有管理技能等的复合型人才。
（4）可以进一步深化统计理论模型，现在进行统计分析不像以往，统计指标的获得要经过复杂的演算过程。现在一般都是依靠大型软件程序，但是这些大型的软
件程序的编制却需要特定的统计模型来完成的，如果想要在大数据时代获得发展的优先权，就要研发出相应的数理统计的模型。
大数据思维在金融学研究中的作用
大数据思维在金融学研究中的作用
如今，计算机信息技术的迅速发展迎来了大数据时代，大数据时代极大程度的改变了现有的市场环境，给许多经济主体活动既提供了发展机遇，又带来了些许挑战。现阶段，金融研究与大数据思维息息相关，在大数据的时代背景下，对于金融研究来说，应当积极抓住机遇，迎接挑战，金融研究人员可以利用大数据思维来为各项研究工作提供帮助，通过分析大数据的一些良好特征，优化相关技术，调整金融研究模式。
一、大数据与大数据思维概述
（一）大数据与大数据思维
数据量大、数据真实性高、高度运行是大数据的几大特征，这些也是大数据得以发展的基础，同时计算机信息技术的迅速发展，又为大数据的发展提供了技术支持。大数据的实现必须要依赖于新型数据的处理，只有这样，大数据的真实性才能得到提高，大数据是海量且高速增长的一种综合性信息资产[1]。大数据思维是大数据时代下的产物，在摆脱传统的思维模式的基础上，利用大数据思维分析问题，只有这样，决策才能更加科学合理。
（二）大数据的发展趋势
大数据的发展趋势的具体表现为：首先，随着计算机信息技术的不断发展，数据的种类与来源越来越多，这样一来就为大数据时代的发展增添了助力，如今，数据库已经渗透到了人们的生活与工作之中，它几乎囊括了人们生活与工作中的所有数据信息，这些数据信息给人们的生活与工作提供了极大的便利；其次，超级计算机的诞生为大数据时代的发展提供了设备支撑，数据的存储与分析更加迅速，开放式的数据平台分析能力为数据的工业运行提供了保障；再次，大数据时代下，数据的种类与数量均是非常丰富，为了能够尽量的给人们提供有用的信息，数据分析就显得越来越重要；最后，大数据时代下，数据库的发展势头强劲，但是由于数据库仍旧处于刚刚兴起阶段，国家在这方面的法律与法规体系并不健全，在这一背景下，很多大数据的建设开始受到政府部门的高度关注，国际层面的大数据建设计划也在不断推出[2]。
二、金融学研究中运用大数据思维的价值
大数据思维的价值在在金融学研究中的运用主要表现在两个方面，其一，大数据思维能够决定金融行业的兴衰，这并不是危言耸听，主要是因为金融分析不可能脱离数据而独立存在，数据获取量与主动权利直接挂钩，并有着正相关的关系，阿里巴巴和京东等能够在大数据的环境下发展自身的金融业务证实了该点；其二，大数据时代的来临给金融行业既带来了机遇，又带来了挑战，一方面大数据时代下金融行业的市场竞争越来越激烈，金融企业只有依赖于大数据的思维模式，优化对客户的服务，才能在激烈的市场竞争中占据优势地位，另一方面，大数据时代使得金融企业在市场的开拓上不再遥不可及，而是近在咫尺。
三、大数据思维在金融学研究中的具体运用
（一）完善数据平台建设
顾名思义，大数据的主要内容即是数据，为了大数据时代的良好发展，完善数据平台建设就显得非常有必要。完善数据平台首先要拓展数据来源，传统的金融数据来源主要为银行，而在网络得到普及后，网上银行、门户网站和很多的手机APP等类型的互联网产品都是不同数据的主要来源[3]。完善数据的平台建设的主要目的是为客户提供更加优质的服务，在完善数据平台的建设过程中，要特别注意应用大数据思维进行思考，从而完成数据的获取、存储以及分析，只有这样，才能有效避免传统数据的诸多不足，例如，数据丰富性和全面性缺失，也能够在极大限度上提升数据平台建设的科学性和合理性[4]。
（二）运用大数据思维提高风险管控能力
众所周知，所有金融产品在经营上均存在一定的风险，这种风险一旦危害到金融产品的经营，将会给金融企业造成很大损失，金融企业要想给自身的长远性发展提供保障，在大数据的时代背景下，运用大数据思维提高风险管控能力就显得非常有必要。研究表明，金融企业在产品的经营过程中，运用大数据思维，能够极大的提高决策的精准性，降低经营风险。比如，一些中小企业向银行寻求借贷时，银行可以利用大数据思维对这些企业的销售额、资金量和社会认可程度做出分析，从而决定是否放贷以及放贷的多少，这样银行在盈利的同时，也最大程度的降低了经营风险。与大数据思维相比，传统的数据统计形式有许多不足之处，在风险管控能力上更是不可同日而语，因此，金融企业无论出于何种考虑，在经营过程中，均需要运用大数据思维。
（三）促进互联网金融的发展
互联网金融是金融行业一种新兴产物，互联网金融的发展不仅离不开网络技术的支持，也离不开大数据的时代背景。互联网金融集数据行业与金融行业二者之长，在大数据的时代背景与网络技术的支持下，不断创新生产经营方式，发展势头良好。互联网金融始终建立在大数据的基础之上，大数据的金融模式是互联网金融得以高速发展的重要因素。
（四）大数据扩展了现代金融学的研究范围
现代金融学的研究几乎已经不能离开大数据思维，研究人员在获取样本信息时，通过实证分析与数据分析，在一定程度上能够一改传统分析模式的缺陷，拓展了对金融学的研究范围。大数据的分析方式通过开辟更多的研究思路拓展现代金融学的研究范围，主要表现在两个方面：其一，大量数据的支撑使得数据分析的准确性得到提升，取样数据的偶然性与随机性得到降低或是予以避免，这样数据分析结果的可信度与说服力大大提高；其二，大数据不仅数据数量多，而且数据种类丰富，利用数据库内部的数据进行金融学的研究，自然而然的扩大了研究范围，现阶段的数据库不仅拥有结构化数据，还拥有非结构化数据，这就使得金融企业特别关注图片信息以及视频信息。
四、金融界学习大数据思维的方式
大数据思维对于金融行业的发展具有独到的作用，但是不得不注意的是，金融界在对大数据思维的学习与应用存在许多不足之处，金融行业要想有长远性发展，必须要深入学习大数据的思维方式，具体可以从以下几个方面着手：首先，金融企业可以特别成立大数据研究部门，设立相关岗位，根据企业的发展现状进行大数据思维的学习研究。一些大中型金融企业成立了数据研究部门，主要负责信息数据的收集，分析数据信息，设立起参考的具体方案，利用互联网和电视媒体等形式做好数据的收集；其次，考虑到现阶段大数据处于刚刚起步阶段，虽说门槛较低，但由于资金的滞后，一些金融企业即使建立了自身的大数据研究部门，却缺乏硬件上的支持，使得大数据的研究受到严重阻碍，因此，对于一些中小型金融企业来说，大数据的研究并不一定完全需要自己着手进行，可以与专门从事大数据研究的机构取得联系，相互合作，共同进行大数据的研究；最后，金融企业对于大数据思维的学习要深入到日常工作中，在日常的金融研究中，要积极运用大数据的思维方式，必要时，可以借助相关培训，使得金融研究人员在对大数据思维的应用上养成一种良好的习惯。
五、在金融研究中运用大数据思维的方式
（一）挖掘自身以及相关领域
大数据金融研究的主要内容就是对数据的处理分析，实际研究过程中，运用大数据思维挖掘自身以及相关领域的数据，这样能够有效提高工作效率。通过这种应用大数据思维进行挖掘的形式，能够给我国的金融研究人员提供更加丰富的思想类型与依据，这样能够开发出更多种类型的适合客户需求的个性化服务，提高我国金融企业的市场竞争力。另外，挖掘自身以及相关领域的大数据，能够给金融企业自身提供参考，这样可以使得金融企业认清自身发展上存在的不足，预防一些安全隐患，促进自身的发展。
（二）参与大数据交易或者互换资源
在大数据时代之下，数据种类复杂，数量巨大，可以肯定的说，没有任何一个企业可以掌握所有的所有数据信息，企业要想获得更多的数据信息，进行大数据的交易或者互换资源是一种非常方便、高效的方式，这种方式也必然会成为大数据未来发展的重要走向。对于金融企业来说，在激烈的市场竞争环境下，任何一个企业不可能脱离其它企业而独立存在，因此，合作共赢就显得非常重要，各金融企业通过参与大数据交易或者互换资源，可以得到更多对自身发展有用的信息，在这一情况下，大数据交易中心平台应运而生，它可以有效的搜集到企业发展所需的数据信息，促进金融企业之间的协同合作。
（三）使用大数据为自身发展服务
对于任何一个企业来说，使用大数据均是为自身发展服务。金融企业可以根据自身的发展现状，利用大数据传达的信息，及时发现自身发展中存在的问题并予以规避，完善生产经营模式，降低发展风险，促进自身的长远性发展。
六、结语
综上所述，大数据时代是未来社会发展的重要走向，金融学的研究离不开大数据思维，金融企业只有足够重视大数据的思维方式，将其运用到具体事项中，实现大数据的价值，提升对客户的服务水平，金融企业才能在激烈的市场竞争中游刃有余的发展下去。
大数据分析到底需要多少种工具
一、hadoop
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。
二、HPCC
HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
三、Storm
Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、 Admaster等等。
Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载)等等。Storm的处理速度惊人：经测 试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错，很容易设置和操作。
四、Apache Drill
为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel。该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速)。而“Drill”将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。
通过开发“Drill”Apache开源项目，组织机构将有望建立Drill所属的API接口和灵活强大的体系架构，从而帮助支持广泛的数据源、数据格式和查询语言。
五、RapidMiner
RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。
六、 Pentaho BI
Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。
Pentaho BI 平台构建于服务器，引擎和组件的基础之上。这些提供了系统的J2EE 服务器，安全，portal，工作流，规则引擎，图表，协作，内容管理，数据集成，分析和建模功能。这些组件的大部分是基于标准的，可使用其他产品替换之。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于大数据背景下的研究数据要多少和大数据的研究现状的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。