不管你是否意识到,“互联网+”大潮正裹挟着每个人奔向未来,当“互联网+”与大数据浪潮重叠,又会爆发出怎样的力量?国务院常务会议审议通过的《关于促进大数据发展的行动纲要》,在产业宏观层做出行动指导,顺应潮流引导支持大数据产业发展,深化大数据在各行业创新应用,形成与需求紧密结合的大数据产品体系。 “互联网+”时代的大数据未来给了我们充足的想象空间……
为了推进数据整合和信息共享、发展以数据为基础的医疗健康服务体系,2015年11月28日至29日,“2015中国医疗健康大数据峰会”即将在北京召开,此次会议将围绕“开放、变革、发展”的主题,届时将邀请主管部门、科研机构、医疗机构、优秀企业、市场研究机构等领导与专家、高层及千余位行业精英参与。
第二届大数据营销与程序化购买论坛将汇聚业内顶尖专家和营销服务公司高层、知名品牌高管一起,共同探讨快速发展的大数据营销与程序化购买所面临的问题、机遇与挑战,分享实战一线的最新成功案例。
大数据超越想象,大数据时代正朝我们疾速走来,而在这个势不可挡的潮流里,谁能走在前列,谁就占据抢夺未来的先机。变革、机遇和挑战!当“大数据”与“智慧家庭”融合,将碰撞出怎样的火花? 对这一切您将会有怎样的期待?
围绕行动纲要,政府数据开放共享进程将加速推进;大数据将积极推动产业创新发展,培育新业态,助力经济转型;健全的大数据安全保障体系也将逐步建立。同时,巨大的大数据的市场需求和商业活力也将被彻底激发。在此背景下,2015大数据产业年会将汇聚大数据产业链各方专业人士,聚焦大数据行动之年的产业发展和商业再造,分享前沿技术趋势,交流行业应用经验,共同回顾大数据行动之年的卓越成就,展望大数据产业黄金发展期的全新机遇。
据GE评估显示,按照传统经济计量方式计算,工业活动约占经济活动的1/3(我国所占比重更大),但这还不能涵盖工业互联网的全部潜力。由于工业互联网覆盖广泛,因此,大约全球经济的46%,或者相当于32.3万亿美元的全球年产值将会受益于工业互联网。到2025年,工业互联网的应用领域将达到82万亿美元的规模,换言之将占全球经济的一半。
本文研究的是新三板挂牌企业数据堂(代码:831428)。数据堂作为挂牌新三板的第一个数据源公司,在国内整个数据源行业处于领先位置。其主要商业模式包括 1)向 B 端用户提供定制
想起写这篇文章时,是我在阿里的最后一周,所有工作要交接出去。 我在阿里做了2年的行业运营,1年半的市场。当我交接完手上的市场相关的工作,机智的实习生开始问我运营相关的
9月24日,京东金融发布了消费金融战略,提出了未来三年,白条用户数将与京东用户用户体量匹配的战略目标。同时还公布了京东白条上半年的相关数据,第二款白条产品校园白条也正
百度CBG(用户消费事业群组)发布了《90后洞察报告》。这份洞察报告以90后网民在百度全平台的行为数据和在贴吧90后五观调查中的主观认知态度为基准,试图撕下90后身上的标签,以
产品简介 Bit Yota主要提供数据仓库服务,对象为Rackspace和亚马逊那样的云提供商。设计的出发点是对瞬息万变的应用(包括web和移动端分析、MongoDB那样的NoSQL商店)产生的JSON数据进行高效
前言 对北漂一族来说,租房是一项浩大而繁重的工程。相对外在因素,如房屋地理位置、采光、内部装修等,小区环境、安保等附加值往往难以估量。小区周边安全堪忧、物业服务不到
几乎全世界的人,都在为大数据着迷,甚至疯狂我们正在经历一个大规模生产、分享、分析和应用数据的伟大时代这使得人类第一次有机会和条件,广泛和深入地获得并应用全面数据、
TED创始人、信息架构之父理查德索尔沃尔曼(Richard Saul Wurman)近日和百度副总裁李明远进行了对话。他认为云和大数据是我们理解数据的方式之一,但比数据更重要的是理解,只有真正理
最近,大数据已经取代了云技术,成为了新技术的热门话题,各类大数据的书籍层出不穷,文章更是琳琅满目,仿佛你要是不和大数据扯上点关系,你就OUT了!笔者对这些文章也略有涉猎
你的内容从哪里来?要到哪里去?在没有互联网的时代,除非你能整出传世之作 ,否则一般的内容都是转瞬即逝的。有了互联网之后,你十年前放的一个屁都可以保存完好,说不定还可
进入互联网时代,各个传统行业都在经历着阵痛和挑战。互联网不仅从技术上给行业带来了便利,对传统的法律行业也产生了思路上的颠覆性冲击。 在法律服务这样典型的传统行业,对
百分点数据管家是大数据技术与应用服务商百分点集团,在本月底推出的面向企业级应用产品,而这距其第一款产品百分点推荐引擎的推出已经5年。 百分点数据管家浓缩了百分点集团
当越来越多的人不假思索、脱口而出某个名词的时候,其内涵难免被空心化,与此同时,谈论者会将大量劣质和廉价的私货填充其中。这差不多是最近流行的商业概念们共有的命运,
拼写错误、以及各种不准确和过时的信息就好比米堆里的砂子,如果不挑出来,企业和研究人员就很难利用大数据技术做出一锅好饭,而数据净化要做的工作就是去芜存菁。 卡里姆科夏