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大数据技术及行业应用

1，大数据技术的广泛应用使其成为引领众多行业技术进步、促进效益增长的关键支撑技术。根据数据处理的时效性，大数据处理系统可分为批式(batch)大数据和流式(streaming)大数据两类。其中，批式大数据又被称为历史大数据，流式大数据又被称为实时大数据。

2，大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

3，麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

4，大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

5，随着云时代的临，大数据（Big data）也吸引了越越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，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一样的框架向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

我国能源大数据技术现状分析

目前能源大数据利用现状所存在的主要问题可概括为以下几点：1.能源系统普遍存在信息孤岛海量能源数据的获取是建设能源大数据的基础，但能源领域普遍存在的信息孤岛问题却成为推进能源数据资源整合的一个重要制约因素。

2.支持能源大数据的基础设施存在短板大数据需要从底层芯片到基础软件再到应用分析软件等信息产业全产业链的支撑，在这一系列基础设施建设上，我国能源信息基础设施仍存在短板。

3.能源信息安全问题突出能源系统的开放、兼容和互联必然伴随着风险，目前整个能源系统的安全形势仍然严峻，特别是随着互联网技术在能源系统的应用，开放互联的网络和信息与物理组件的交互使得能源系统面临着巨大的安全挑战[22,23]。能源大数据是建立在能源数据公开、共享的基础之上，因此，能源大数据的建设与应用需加强能源信息安全防御能力。另一方面，能源大数据技术将用户大量用能信息进行集聚，很可能造成隐私泄露。在能源大数据建设中，协调共享与安全是必须首先解决的重大课题

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