期刊网址：https://www.ibm.com/big-data/us/en/

JCR · 及中科院分区

根据WOS的最新JCR分区显示，当前位于COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS（74/111）类别分区为Q3，COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS（37/110）类别分区为Q2。

根据2021年12月出炉的最新升级版中科院分区显示，当前位于大类学科—计算机科学4区，小类学科—计算机：跨学科应用、计算机：理论方法4区。

接收领域

大数据分析是发现隐藏模式、行业趋势以及客户偏好的复杂过程。第四次工业革命是现实世界与虚拟世界的融合。这场数字革命以大数据分析和人工智能为王牌，催生了自动学习系统。各行业应用大数据来完善其营销活动，并在机器学习项目中使用该技术来陶冶机器和进行预测建模。此外，大数据有助于行业产生有价值的见解。航空、医疗保健、银行、政府和零售等行业包含大量数据，因此它们依赖大数据分析技术以方便使用。工业大数据分析中经常使用的技术包括高度分布式的工业数据摄取、工业大数据存储库、大规模工业数据管理、工业数据分析和工业数据治理。这些技术被用于加强教育行业的信息保留，为长期接管的犯罪做好执法准备，以及审计银行业的大量数据集。然而，如果没有Hadoop存储数据、MongoDB数据集、Talend数据集成、Cassandra数据块和Kafka容错存储等关键工具的帮助，这些行业的运营就无法进行。
尽管工业智能成功地将大数据应用到其流程中，但它也面临着安全攻击、工具选择混乱以及对海量数据缺乏正确理解的挑战。在未来，这些挑战可以通过在专家的帮助下选择apt工具来解决，也可以通过网络安全工具来实现访问控制。归根结底，大数据在工业智能领域将变得非常巨大，这是人类社会无法处理的。因此，每个人都应该准备好在生活的各个方面利用这项巨大的技术。
期刊主题包括但不限于：
· 制造业供应链管理机器学习和大数据的发展。
· 大数据和人工智能在自动化生产中的未来方向。
· 使用大数据分析在制造价值链中嵌入传感器的力量。
· 大数据在媒体和娱乐行业的作用概述。
· 大数据在提升政府流程绩效中的作用，使能更好的体验和交易流程的改进。
· 分析：大数据在制造业中的实际应用。
· 大数据安全分析：对抗日益增多的网络安全攻击的武器。

影响因子

我们通过查询WOS发现，2020年Big Data期刊最新影响因子为2.128。2016-2020年影响因子分别为：2016（1.239）、2017（1.489）、2018（2.106）、2019（3.644）、2020（2.128）。

历史发文量

我们对期刊近年的刊文量进行统计发现，2020年度最新发文量有41篇。该期刊2015-2020年发文量分别为：2015（26篇）、2016（21篇）、2017（26篇）、2018（19篇）、2019（20篇）、2020（41篇）。

国人学者发文占比

通过WOS对近几年在Big Data发文的地区进行统计，国人学者在该刊的最新发文数量有29篇。

另外，在近三年文章贡献中，我国科研机构/院校期刊发文量排名前10的有：

自引率

Big Data最新自引率是12%。该期刊2015-2020年度自引率分别为：2016（5.2%）、2017（7.1%）、2018（2%）、2019（3%）、2020（12%）。

致谢：部分图片和数据来源于科睿唯安Web of Science网站、LetPub等。

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