形成了8个国家大数据综合试验区为引领，京津翼、长三角、珠三角、中西部四个集聚区域协同发展格局 。
各区域发展水平差异明显，东部地区是大数据发展的前沿地带，占据全国大数据发展指数前10的前6个席位，西部地区紧随其后，中部地区和东北地区发展相对滞后。
广东以11.21的指数位列榜首上海、贵州、北京、重庆等省市全国领先各省市高度重视，区域差异逐渐缩小
山东、贵州、广东和北京全国领先省域发展水平明显不均衡尚未形成区域型联动发展态势
北京发展指数26.50，全国遥遥领先广东、江苏等省市位列第一梯队集聚发展态势凸显，把大数据综合试验区
广东以20.62指数高居榜首北京、浙江等发达省市为引领第一梯队侧重政务应用，第二梯队各类应用
第一梯队多来自传统ICT产业发达的东部地区各省市技术研发创新水平差距较大
2017年中国大数据产业总体规模为4700亿元人民币，同比增长30%；2017年大数据核心产业规模为236亿元人民币，增速达到40.5%，预计2018年 -2020年增速将保持在30%以上。
更多内容：2018-2022年中国大数据行业深度调研及投资前景预测报告
大数据产业链由以数据产品为中心的纵向结构与以大数据技术为中心的横向结构结成一个T型价值链结构。
数据采集是通过RFID射频技术、传感器以及移动互 联网等方式获得的各种类型的结构化及非结构化的海量数据，并完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。
数据分析及挖掘技术是大数据的核心技术。主要是在现有的数据上进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。
大数据存储与管理技术是用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。主要解决大数据可存储。可处理及有效传输等关键问题
大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息挖掘出来，从而提高各个领域的运行效率。在我过，大数据重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。
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《中国大数据产业十三五发展趋势及投资选址研究报告》大数据政策汇总 免费下载传统数据信息化传统数据信息化大多是存贮在本地，非全部公开数据资源，例如市场调研数据、企业数据、生产数据、制造数据、消费数据、医疗数据、金融数据等数据资源；把握数据资源的企业或行业也必然成为大数据的直接受益者。移动互联网入口截止2018年6月，我国网民规模为8.02个亿，互联网普及率达到57.7%；我国手机网民规模达7.88亿，网民中使用手机上网人群的占比达98.3%。
2017 年，我国移动互联网市场规模为68913.6亿元。预计到2018年底，移动互联网市场规模将突破8万亿元，达84159万亿元。
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物联网的发展能够实现万物互联，所有事物产生的信息都是数据，所有事物之间都具有数据化的联系。
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数据中心区域布局将呈现三级层次化结构。未来数据中心将根据不同业务属性选择适宜的区域布局，冷数据备份、离线计算分析以及其他对网络时延要求较低的应用将优先选择能源充足、气候适宜地区的数据中心，降低建设运行成本。面向区域、对时延敏感、以实时应用为主的业务将选择在用户聚集地区依市场需求灵活部署数据中心。
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按照服务的类型，云计算则可分为IaaS（基础设施服务）、PaaS（平台服务）和SaaS（软件服务）三类，并在服务的深入度上依次递增，简单来说， IaaS服务深入度最低，SaaS最高，PaaS的服务深入度居中。
2017年，我国公有云市场上阿里云一家独大，市占率超过45%，加上中国电信、腾讯、金山、UCloud等的主流云服务商，总体占据80%的以上份额，寡头垄断格局已经初步形成。
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大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能!获取很多智能的，深入的，有价值的信息。
最早关于大数据的故事，发生在美国第二大的超市塔吉特百货公司。为了吸引孕妇这一含金量很高的群体，塔吉特要求顾客数据分析部建立模型以期在孕妇第2个妊娠期就把她们确认出来。
通过对顾客消费数据建模分析，顾客数据分析部选出25种典型商品的消费数据构建怀孕预测指数，可以在很小的误差范围内预测顾客的怀孕情况，便能早早把孕妇优惠广告寄给顾客。
全球零售业的巨头沃尔玛也通过大数据获益。公司在对消费者购物行为进行分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是推出了将啤酒和尿布捆绑销售的促销手段。如今，这一啤酒＋尿布的数据分析成果也成了大数据技术应用的经典案例。
国外的保险公司在给用户进行车险报价时，需要参考汽车自身存储的OBD信息，其记录了驾驶员的驾驶习惯，例如是否经常紧急刹车，是否经常瞬间加速等。保险公司会依据客户的驾驶习惯来定义车主的保险产品等级，良好驾驶习惯的车主，其车险价格就较低，反之则车险价格就较高。
博时淘金100是博时基金和阿里共同成立的基金，依托蚂蚁金服提供的海量电商交易数据(包括买卖家数量变化、商品价格变化、成交量变化等)，对用户需求，企业产品、行业成长进行分析，从预测相关行业和企业景气度。分析结果结合博时基金多因子量化投资模型，指导基金经理进行股票投资。
挖掘和分析客户与工业企业之间的交互和交易行为数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中。
现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。
通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式，以此来调整产品策略和铺货策略。
高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。传统的制造业迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。
无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。
通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。
生产环节的大数据可以提供更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定排产计划。
在传统人工手动监测的基础上，使用先进监测手段，推动开展环境质量连续自动监测和环境污染遥感监测，可以预测排污和预警、监控。
近年来，贵州省陆续发展大数据产业相关政策，在产业顶层、法律法规、数据开放等方面开展研究和制定标准，使得一些固有的发展模式被打破，真正实现了与大数据比肩而立
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中关村，中国硅谷，是中国互联网发展的重要引擎。在京津冀一体化的发展背景下，目前已经在京津冀地区初步形成了在中关村技术研发——天津装备制造——张家口、承德数据存储，分工合理、协同发展的京津冀大数据走廊。
放眼杭州，既有阿里云、华数为代表的云服务基础设施提供商，又有以华三为代表的云工程和云服务提供商，还有海量的云应用企业，云产业链日渐清晰。在这场对信息经济发展的云端对决中，杭州已有先发优势。
物联网可穿戴设备人工智能无人驾驶智慧城市智慧交通、 虚拟现实、移动互联网、云计算等