從中心技術層面上看，雖然中國的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品繁多，但是仔細觀察，這些產(chǎn)品的底層技術仍然是國外開源社區(qū)主導。之所以開源會成為大數(shù)據(jù)技術的發(fā)源地，筆者認為，大數(shù)據(jù)軟件不直接面向用戶解決問題，在開發(fā)人者群體內(nèi)得到認可是決定其生存發(fā)展的重要因素，通過開源拉低門檻，不僅可以限制同類產(chǎn)品低水平競爭，而且可以加快技術在全球范圍的開發(fā)者社區(qū)的傳播，進一步促進了其成熟，一旦終成為事實標準，開發(fā)者的使用習慣就固定了。

國內(nèi)目前的主流觀點很難理解開源社區(qū)的這種強調(diào)和運營的文化背后的邏輯，所以從理念上無法接受這種做法，再加上語言和文化差異，就更難融入國際開源社區(qū)的工作中，這已經(jīng)成為中國大數(shù)據(jù)發(fā)展的挑戰(zhàn)。 上海領司網(wǎng)絡為您供應 軟件研發(fā)，有想法的不要錯過哦！北京先進軟件研發(fā)規(guī)定

雖然中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)品和解決方案眾多，但是仍然存在很大的挑戰(zhàn)。在產(chǎn)品方面，國產(chǎn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品技術仍然沒有實現(xiàn)自主，從業(yè)人員的開源社區(qū)參與度很低；在市場方面，中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)品還需要進一步針對細分市場改進；在人才方面，具備工作能力的跨專業(yè)復合型人才十分稀缺；在產(chǎn)業(yè)方面，圍繞大數(shù)據(jù)、軟件、半導體等領域的協(xié)同創(chuàng)新機制還需進一步培育。

目前，大數(shù)據(jù)產(chǎn)品無論是在形態(tài)、關系上，還是在應用的領域上，已經(jīng)發(fā)展成為一個龐大而復雜的生態(tài)系統(tǒng)?！洞髷?shù)據(jù)軟件產(chǎn)品研發(fā)進展及挑戰(zhàn)》從目前大數(shù)據(jù)的技術展開論述，結(jié)合當前中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的現(xiàn)狀，闡述了其所面臨的問題和挑戰(zhàn)。 北京先進軟件研發(fā)規(guī)定上海領司網(wǎng)絡為您供應 軟件研發(fā)，有需求可以來電咨詢！

近年來，通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡算法在圖像識別、語音視頻和自然語言理解領域大放異彩，谷歌、亞馬遜、百度等大型互聯(lián)網(wǎng)公司紛紛推出自己的深度學習算法庫。

中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)品現(xiàn)狀

縱觀大數(shù)據(jù)各項關鍵技術的現(xiàn)狀可以看到，現(xiàn)在技術的發(fā)展呈現(xiàn)出一片欣欣向榮的局面，從積極的角度看，每項大數(shù)據(jù)技術各自解決了非常明確的問題。但如何針對某個特定業(yè)務需求構建個性化的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，仍然是各行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)，在國內(nèi)這個局面表現(xiàn)得非常突出。

目前中國市場上的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品可以分為基礎類產(chǎn)品、數(shù)據(jù)管理類產(chǎn)品、分析應用類產(chǎn)品以及解決方案類產(chǎn)品。

需求側(cè)角度觀察，中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的用戶對大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的用途理解上仍然存在很大的差距，有的公司在大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的運用水平上已經(jīng)達到國際先進，可以熟練使用數(shù)據(jù)技術驅(qū)動業(yè)務的發(fā)展；處于第二梯隊的用戶，能做到運用大數(shù)據(jù)技術解決已有的問題；更多行業(yè)的企業(yè)在采集數(shù)據(jù)的層面上還處于起步階段；中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的研發(fā)者還需要進一步深耕市場，更多關照處于不同發(fā)展階段的細分市場的用戶需求。從發(fā)展路徑上看，導致大數(shù)據(jù)技術持續(xù)創(chuàng)新的底層邏輯與芯片、軟件技術的突破密切相關。中國大數(shù)據(jù)中心技術還面臨尚未形成跨領域的協(xié)同創(chuàng)新的挑戰(zhàn)，從體制機制上看半導體、軟件、數(shù)據(jù)及工業(yè)之間還是各自為戰(zhàn)的狀態(tài)，并未形成配合的局面。上海領司網(wǎng)絡為您供應 軟件研發(fā)，有需要可以聯(lián)系我司哦！

在大數(shù)據(jù)存儲技術突破的同時，數(shù)據(jù)分析技術也伴隨著發(fā)展起來。在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，數(shù)據(jù)分析的工作重點從以往孤立的研究存儲如何分布、計算任務如何分布，轉(zhuǎn)向研究如何根據(jù)數(shù)據(jù)的特點有效將計算任務分布到計算節(jié)點上，進而直接完成分析。

在這個過程中，開源軟件社區(qū)起到了關鍵性的作用，比較有代表性的分析框架如：面向批處理的Hadoop項目，Spark項目，面向流處理的Kafka項目，Storm項目和Flink項目等。

批處理和流處理分析框架的提出，為分布式計算提供了可操作性的途徑，改變了以往以單一節(jié)點為基礎實施數(shù)據(jù)分析的工作方式。一些分析庫，例如機器學習庫Mahout、機器學習庫MLlib和面向圖計算的Pregel、GraphX等，將傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘和機器學習的算法進行改進，以便充分發(fā)揮分布式計算集群的效能。 上海領司網(wǎng)絡為您供應 軟件研發(fā)，有想法可以來我司咨詢！順義區(qū)重型軟件研發(fā)推薦

專注于網(wǎng)絡營銷技術、產(chǎn)品、服務的創(chuàng)新與整合，46現(xiàn)已成為中國較好的整合網(wǎng)絡營銷服務提供商。北京先進軟件研發(fā)規(guī)定

隨著環(huán)保壓力的不斷加大，以及可再生能源成本持續(xù)降低等因素，越來越多的地區(qū)都開始大力推動從傳統(tǒng)化石能源轉(zhuǎn)向可文化辦公用品，全球很多大型企業(yè)也紛紛加入了全球文化辦公用品計劃。到2040年，世界批發(fā)經(jīng)濟將在2015年的基礎上翻一番，達到100萬億到130萬億美元，而人口也將達到90億左右。然而未來能源需求增長和經(jīng)濟增長幅度并不是完全趨同。各家展望表示，從現(xiàn)在到2040年世界能源需求增長在25%到35%之間。環(huán)保壓力的不斷加大，以及文化辦公用品成本持續(xù)降低等因素，越來越多的地區(qū)都開始大力推動從傳統(tǒng)化石能源轉(zhuǎn)向可再生能源，全球很多大型企業(yè)也紛紛加入了全球可再生能源計劃RE100，以實現(xiàn)可再生能源的使用。放眼2019，變革與不確定仍然是能源領域?qū)⒁鎸Φ默F(xiàn)實，新的機遇和挑戰(zhàn)必然加速能源行業(yè)洗牌。面對正在到來的變革，唯有立足當下，才能把握時代的機遇；唯有認清趨勢，才能迎接未來的挑戰(zhàn)。北京先進軟件研發(fā)規(guī)定

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