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()年被称为“大数据元年”
被称为大数据元年的时间是2013年，为什么呢？因为在这一年，是大数据集中爆发的年代，大数据开始普遍到世界各地去开展，知道的国家和企业越来越多了。
根据涂子沛先生所讲，哪一年被称为大数据元年
当然是2013年了，这是公认的杯成为大数据的元年，虽然那时候不景气，但是为了跟上世界发展的潮流，扭转不景气的局面，大数据元年还是被提出来了，想带动发展。改变很多的行业。柠檬学院大数据。
根据涂子沛先生所讲 哪一年被称为大数据元年
当然是2013年了，这是公认的杯成为大数据的元年，虽然那时候不景气，但是为了跟上世界发展的潮流，扭转不景气的局面，大数据元年还是被提出来了，想带动发展。改变很多的行业。柠檬学院大数据。
大数据元年是指哪一年
2013年
数据就是资源
信息爆炸推动媒体转型
大数据并不是一个新概念，但大数据时代却是伴随着近年来信息爆炸式增长而来。
互联网上，每天新浪微博用户发博量超过1亿条，百度大约要处理数十亿次搜索请求，淘宝网站的交易达数千万笔，联通的用户上网记录一天达到10TB……
数据量的爆发式增长也带来了数据储存方式的革命。“今天我们花不到100美元就可以买到1个T的存储，成本只是10年前的1%。”微软亚太研发集团首席技术官孙博凯说。在2000年，数字化储存的信息只占全球数据量的1/4，而在2007年，所有数据中只有7%是储存在报纸、书籍、图片等媒介上，其余全是数字数据。
“新媒体的本质就是数据分析。我们已经从信息时代走到了数字时代和智能时代，如果数据被赋予背景，它就成了信息；如果数据能够提炼出规律，它就是知识；如果数据能够借助于各种各样的工具在分析的基础之上为我们提供正确的决策，它就是资源。”解放日报报业集团社长尹明华在近日举行的中国传媒大会上说。
大数据时代，信息的内涵已不仅仅是消息等新闻，而是各种各样的数据。这就要求媒体必须适应新的信息生产和传播方式，以多元化媒介来承担信息传播的职能。生产、分析、解读数据，探索一条为受众和用户提供分众化服务和体验的媒体发展之路，将成为媒体竞争的必备技能。
量身打造资讯
媒体转型发展新思路
中国社科院信息化研究中心秘书长姜奇平说，“媒体通过对数据的整合和分析，针对不同的受众需求，满足个性化和专业化的需求。”
腾讯网总编辑陈菊红说：“目前门户网站之间、网络媒体之间同质化非常严重。未来的媒体和门户网站应充分利用大数据和关系链，在为用户筛选、推荐最适合的内容，提供近乎量身打造的新闻资讯的同时，使他们体验社交媒体的感受。”
从理论到实践，大数据的发展为掌握了大量数据源的媒体和门户网站提供了转型的良好契机。过去一年，国内几家大的互联网企业纷纷调整自己的发展战略，迎接大数据时代的到来。
浙报集团去年开始投资数据分析项目，将目光放在了未来社交网络的数据深度挖掘上；优酷和土豆合并，搜索平台可以挖掘和推算出4亿多视频用户的浏览行为数据；搜狐正着手搭建基于云计算的大数据平台，将旗下数据资产全面打通整合，获取每月9亿多人次的用户数据资产；腾讯启用新版首页，并启动门户、微博、视频、无线的跨平台深度整合战略……在云计算、移动互联网等新技术推动下，一场关于数据的圈地运动正在互联网上拉开大幕，竞争日益激烈。
挑战也是机遇
赢得大数据时代的主动权
大数据时代的媒体转型和发展，需要结合自身特色，走一条符合传播规律、符合自身实际、符合受众需求的发展之路。这对媒体既是机遇也是挑战。
大数据考验媒体的战略决策能力。姜奇平说：“数据量的快速增长，需要在带宽和存储设备等基础设施方面加大投入，这令很多媒体进退维谷。”不转型，就会丧失主动权，被淘汰或边缘化；要转型，就要对当前的报道形式和运行体系进行全面改造。这将考验决策者的胆魄和智慧。
媒体应对大数据时代的另一个挑战是数据加工能力的匮乏。专家指出，当前大数据建设缺乏专门的数据分析方法、使用体系和高端专业人才，很多媒体没有专门的数据管理和分析部门和专家。如果软件跟不上，却一窝蜂地投身数据平台的搭建，对媒体长远发展不利。
有媒体担心，在大数据时代的转型道路上，媒体是否会迷失方向，变成咨询公司或是社交网站？
对此，孙博凯说：“老技术既有的投资、数据和价值观，是不可能被新技术全部抹杀的，而是融合、整合到新的业务中去，在更高层次上得以发展。”媒体也应该有这样的信念。只有积极谋略全局，着眼长远，才能赢得大数据时代的主动权。
哪年哪月是中国大数据元年？
大数据元年是2013年。
大数据（big data），IT行业术语，是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。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》。 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
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