移动互联网应用、大数据概念
移动互联网应用娱乐类：工作之余的休闲及娱乐需求，包括游戏、音乐、旅游、运动、时尚信息等。交流类：社交需求与情感交流，包括交友、与亲人之间的感情交流。学习类：提升自身素质需求，包括外语、专业课程、技能培训等。生活类：包括购物需求（日用品等）和生活需求（健康、热点新闻、理财、饮食等）。商务类：工作方面的需求，包括求职、行业信息等。工具类：为了满足以上需求而进行手机优化、搜索等。
大数据概念
“大数据”这个概念早在上个世纪的1980年即已出现，著名未来学家阿尔文托夫勒在《第三次浪潮》一书中，就将“大数据”热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。2008年9月《科学》（Scie
ce）杂志发表了一篇文章“BigDataScie
cei
thePetabyteEra”。“大数据”这个词开始被广泛传播。目前国内外的专家学者对大数据只是在数据规模上达
成共识：“超大规模”表示的是GB级别的数据，“海量”表示的是TB级的数据，而“大数据”则是PB级别及其以上的数据。
2011年5月，在“云计算相遇大数据”为主题的EMCWorld2011会议中，EMC抛出了大数据（BigData）概念。
f大数据的来源包括网站浏览轨迹、各种文档和媒体、社交媒体信息、物联网传感信息、各种程序和App的日志文件等。大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
大数据发展现状数据作为一种重要的资源，对其价值的挖掘利用具有非常重要的意义，因此一直是该领域的研究重点。研究主要涉及到数字处理、数据分析以及数据挖掘，尤其是从海量、复杂、实时的大数据中挖掘知识。同时为了更好地建设数据资源，对数据的组织和存储显得尤为重点，于是相应地也成为研究热点，如元数据、数据仓库和数据存储等。通信、金融和互联网企业更注重从数据分析挖掘中获得智慧价值的利用。Hadoop迈向商业化，开源软件带来更多相关市场机会，将促使一批新型开放平台的诞生。同时大数据将由网络数据处理走向企业级应用，企业逐渐了解到大数据并不仅仅指处理网络数据，行业对大数据处理的需求也会增加，包括数据流检测和分析。大数据关键技术大数据所涉及的技术很多，主要包括数据采集、数据存储、数据管理、数据分析与挖掘四个环节。在数据采集阶段主要使用的技术是数据抽取工具ETL。在数据存储环节主要有结构化数据、非结构化数据和半结构化数据的存储与访问。结构化数据一般存放在关系数据库，通过数据查询语r