大数据和小数据的应用区别只是分享
大数据和小数据的应用区别
《大数据时代》一书的核心观点是说：“在大数据时代，我们正经历着一场生活、工作与思维的大变革。
大数据技术的出现带给人们的思维方式、行为方式、媒体传播方式及社会治理方式等都诸多方面带来了革命性的变革。
我们没必要非得知道现象背后的原因，而是要让数据自己发声。”在大数据时代，相关关系能够帮助我们更好地了解这个世界，建立在相关关系分析法上面的预测是大数据的核心，通过找到“关联物”并监控它，我们就能够预测未来。
作者还提出了“大数据三原则”：要全体不要抽样，要效率不要精确，要相关不要因果。虽说该书作者提出的“要相关不要因果”的观点还值得商榷，但“相关性”观点还是从某个层面上说出了大数据时代的核心特征。大数据是往往是商业自动化产生的数据，又具有实时在线的特征。
与大数据概念相对应的，在这之前的数据似乎就是所谓小数据，如果有所谓的小数据概念的话，应该特指采用调查方法获得的抽样数据，或者是结构化的海量数据。对于小数据的分析通常采用的是传统的统计分析方法，是一种自上而下的实证研究方法论。小数据往往依托数理统计的大数定律，描述了抽样理论下样本最终服从中心极限定
理的正态分布理论，强调描述性统计学和推断统计学。
大数据重预测，小数据重解释
大数据的开放性、公开性和易获得性，社交网络每天产生的大数据可以在一定规则开放性下，通过应用程序接口（API）和爬虫技术采集，一些商业机构和政府组织也向社会研究机构提供各种海量数据源，特别是政府开始提供权威开放数据源。大数据往往带有时间标签，更具预测性。国内外众多机构开始采集海量Twitter和微博上的传播信息和个人属性特征和标签，期望预测社会舆情和社会情感、预测电影票房、预测商业机会，进而期望预测人们的态度和行为。开放、公开易获得数据源是大数据时代的基本特征和产生社会影响本质。
大数据重发现，而小数据重实证
传统的小数据重实证研究，强调在理论的前提下建立假设，收集数据，证伪理论的适用性，采用随机抽样的定量调查问卷获取数据，验证假设。这是一种自上而下的决策和思维过程。而大数据重发现知识，预知未来，为探索未知的社会现象和发展规律带来机遇。这种预见性是一种自下而上的知识发现过程，是在没有理论假设的前提下去预知社会和洞察社会现象、趋势和规律。
大数据重相关，小数据重因果
大数据重关系，而不关心因果，关注是什么而不关心为什么，尽
管大数据依然可以回答因果问题，但因果关系并非来自统计或数据，而是来自研究者的理论和假设。大数据分析更关注数据的相关性测量和商业应用价值。大数据挖掘往往是发现那些不能靠直觉发现的信息和知识，甚至是违背直觉的，有时候越是出乎意料可能越有社会和商业价值。媒体人应该有责任和有能力从数据中发现事物内在规律，发现内在，预警社会。
大数据重全体，小数据重抽样
大数据是商业自动化存储的数据，在软硬件满足的条件下可以分析海量数据。随着存储和软硬件的经济性和分析工具的高性能，海量数据的处理能力得到提升，数据挖掘算法不断改进和丰富，特别是统计分析和机器学习的神经网络建模技术发展，抽样并非是必要的手段和方法论。尽管大数据不一定是总体，理论上讲再大的局部也没有随机抽样更具代表性，但机器学习算法所带来的个性化推荐技术、非线性建模、网络分析、空间地理分析、实时在线的数据可视化分析手段都应成为我们认识世界、感知社会的重要手段和目的。
大数据重感知，小数据重精确
大数据具有变生产边应用，边应用边生产，实时在线分析的特点，往往更关注数据从总体上感知社会，通过大数据的在线可视化技术呈现大规模数据的流动模式，大数据时代背景下的社会治理、舆情研究、智慧城市、智能交通、传染病传播、谣言传播提供了数据基础。大数据同时关注对个体的数据挖掘，个性化推荐，精准营销，传播路径分
互联网大数据案例分享
互联网大数据案例 手中握有数据的公司站在金矿上，挖掘用户的行为习惯和喜好，凌乱纷繁的数据背后找到更符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并对产品和服务进行针对性地调整和优化，这就是大数据的价值。 有某互联网咨询公司，其手中有大量用户行为数据，希望建立用户行为分析系统，但面临数据量大，无法做到分析的实时性。也曾组建过Hadoop团队，但基于Hive 的分析系统不够实时，且项目预算有限。 这家咨询公司后来通过Yonghong Z-Suite搭建大数据分析平台，完成了大数据量下的用户行为实时分析，那么下面就介绍下这个互联网大数据案例： 首先需要分析的数据量是90 天细节数据约50 亿条数据，硬盘存储空间10TB左右。这些数据已经存储在Hadoop上，只是Hadoop无法做到实时分析，需要将其导入到Data Mart 中。考虑到数据压缩到Data Mart中后所需存储空间会变小，10TB的数据导入到Data Mart 中会经过压缩后大致需要900G的存储空间。假设900G的数据中有1/3是热数据需要分析的，则认为系统内存量需要300G，假设每台机器有64G内存，则大致需要5台机器。于是有如下配置： 90天的50亿详细数据已经导入到Data Mart中，经过系统调优，基于这些数据做的电商用户行为分析，互联网视频分析，互联网金融网站访问分析等等都可以在秒级响应。 之后进行每日数据增量更新，并删除超过90天的数据，保存用于分析的数据为90天。
如何达到高性能计算呢？ 目前很多产品都是通过分布式并行计算来处理大数据计算，需要的技术有分布式文件系统，分布式通讯，计算任务拆解为可分布执行的分布式任务，需要库内计算等技术；另外列存储也是大数据高性能计算所需要的技术。 上述互联网大数据案例的大数据分析平台的架构 有了大数据，还要从大数据中提取价值，离不开分析工具，通过丰富的分析功能，在繁杂的数据中找到其中的价值。而大数据给分析提供了一定的挑战，需要高性能计算做支撑，才能在大数据的金矿中挖到金子。
大数据下的资源整合和知识共享上(2020)
大数据下的资源整合和知识共享（上）（2020） 卷1 1.本讲提到，“工业4.0”是指利用物联信息系统，将生产中的供应、制造、销售信息（），最后达到快速、有效、个人化的产品供应。（10.0分） A.立体化 B.数据化 C.表面化 D.方便化 2.2015年5月19日，经李克强总理签批，国务院印发《中国制造2025》，部署全面推进实施（）战略。（10.0分） A.全面发展 B.工业强国 C.制造强国 D.创新强国 3.本讲提到，大数据在给社会带来巨大的社会价值，也对（）构成严重威胁。（10.0分） A.个人隐私 B.个人安全 C.个人信用 D.社会公平
4.本讲提到“互联网+”行动将重点促进以移动互联网、云计算、物联网、大数据等与（）相结合。（10.0分） A.金融业 B.旅游业 C.现代制造业 D.林业 1.本讲提到，云计算的核心技术有（）。（10.0分）） A.虚拟化技术 B.分布式数据存储技术 C.分布式并行编程模式 D.大规模数据管理 E.分布式资源管理 2.本讲提到，《中国制造2025》的核心目标就是推动产业结构迈向中高端，坚持（）,加快从制造大国转向制造强国。（10.0分）） A.创新驱劢 B.提高产量 C.智能转型 D.强化基础 E.绿色发展 1.”互联网+“对传统行业的影响巨大而深远，它将来会替代传统行业。（10.0分）
2.以纸牌屋为例，Netflix可以通过大数据分析电影题材、挑选演员、播放形式，再根据这些内容拍摄用户感兴趣的电影。（10.0分） 3.工业 4.0称之为第四次工业革命，它是基于信息、物理融合系统，基于大数据和物联网传感器融合的系统，在生产中大规模使用。（10.0分） 4.“互联网+”是互联网和传统行业融合的新形式和新业态，“互联网+”就等于“互联网+传统行业”。（10.0分） 卷2 1.本讲讲到，云计算是一种按（）付费的模式。（10.0分） A.会员 B.下载量 C.使用量 D.使用空间 2.本讲提到，除了3“V”,大数据还有一个隐含的特征，称之为（）。（10.0分） A.价值洼地 B.价值增值 C.数据总量 D.数据更新
信息技术 大数据 政务数据开放共享 第1部分：总则(标准状态：现行)
I C S35.020 L70 中华人民共和国国家标准 G B/T38664.1 2020 信息技术大数据政务数据开放共享 第1部分:总则 I n f o r m a t i o n t e c h n o l o g y B i g d a t a G o v e r n m e n t d a t a o p e n i n g a n d s h a r i n g P a r t1:G e n e r a l p r i n c i p l e s 2020-04-28发布2020-11-01实施 国家市场监督管理总局
目 次 前言Ⅲ 引言Ⅳ 1 范围1 2 规范性引用文件1 3 术语和定义1 4 概述2 5 政务数据开放共享系统参考架构2 6 总体要求3 6.1 网络设施要求3 6.2 数据资源要求3 6.3 平台设施要求3 6.4 安全保障要求3 6.5 管理评价要求3
前言 G B/T38664‘信息技术大数据政务数据开放共享“预计分为四个部分: 第1部分:总则; 第2部分:基本要求; 第3部分:开放程度评价; 第4部分:共享评价指标三 本部分为G B/T38664的第1部分三 本部分按照G B/T1.1 2009给出的规则起草三 请注意本文件的某些内容可能涉及专利三本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任三 本部分由全国信息技术标准化技术委员会(S A C/T C28)提出并归口三 本部分起草单位:中国电子技术标准化研究院二国家信息中心二中电科大数据研究院有限公司二华为技术有限公司二北京东方国信科技股份有限公司二南京大学二陕西省大数据集团有限公司二智慧神州(北京)科技有限公司二浪潮软件集团有限公司二东南大学二复旦大学二中国人民大学二北京大学二内蒙古自治区大数据发展管理局三 本部分主要起草人:梅宏二孙文龙二吴东亚二王晓冬二卫凤林二张群二王皓磊二董超二雷吉成二牟其林二周志华二路琨二符海芳二张永丽二张慧敏二张晓磊二石峰二张月二张敏灵二姜育刚二杜小勇二赵俊峰二张建军二崔连伟二全鑫二孙卫三
大数据时代,数据共享“倒逼”政府治理改革
通信世界网消息(CWW)在大数据应用快速发展的时代，政府数据通过开放、交换、融合与共享，将原来各部门的“条数据”逐步整合成“块数据”，深入实施大数据政务应用，数据价值才会产生成百倍的裂变效应。 作者：联通西安研究院殷明杨颖席晓 近年来，随着大数据、云计算以及移动互联网等新兴信息技术的不断成熟，以这些新兴信息技术为基础的政府各信息化系统也得到了长足的发展和规模应用，大数据不断被应用到政府日常管理和各种惠民、便民服务中。 通过大数据分析，政府不仅能了解过去发生了什么，更重要是，可以预测未来将会有什么样的变化，从而帮助政府更科学、准确以及快速地制定相应决策，这也成为推动政府政务公开、完善服务、依法行政的重要工具。但与此同时，政府各业务系统之间条块分割、数据孤立，“信息孤岛”现象普遍存在，成为现阶段大数据在政府大规模应用的重要掣肘，而由此引发的重复建设，不仅造成大量浪费，也让政府工作效率乃至公信力大打折扣。因此，现阶段如何有效实现政府各部门的数据共享和交换迫在眉睫。 在大数据应用快速发展的时代，政府数据通过开放、交换、融合与共享，将原来各部门的“条数据”逐步整合成“块数据”，深入实施大数据政务应用，数据价值才会产生成百倍的裂变效应，大数据的应用价值才会被深入挖掘，“倒逼”政府创新社会治理改革，形成政府层面的创新示范，有助于政府深入推进体制机制和经济社会改革，加快向透明、高效、廉洁的服务型、责任型政府转变。 政府各部门数据共享交换存在问题
首先，政府各信息化系统缺乏统一的顶层设计与系统规划，无统一的建设标准。政府信息化基础设施大部分是以前由各部门根据本部门的业务实际需求，逐步分散建立的，各信息化系统没有建立在统一规划的云计算平台之上，如：需要邮件系统就买几台服务器，装上相应的邮件系统软件，能实现日常基本的收发邮件就完事；以后如果需要建立网站，就再买几台服务器，部署上网站系统，能实现部门信息发布、用户能利用网站办理相关业务就竣工；后来再需要什么就添加什么系统，甚至各部门有各自不同版本的办公系统，信息化基础设施建设比较混乱。各部门信息化建设标准不统一，分散建设、重复建设，资源浪费，各部门的系统相互独立，之间存在物理壁垒，没有很好地形成系统之间的互联互通，不能很好地实现信息数据等共享交换。 其次，缺乏必要的法律规范体系保障数据共享交换的安全。大数据的发展与应用在创造价值的同时，也面临着复杂严峻的安全挑战。如果留意今年“两会”消息，“大数据”尤其是政府数据公开共享再次成为各界关注的焦点，现阶段大数据在政府的应用过程中，还没有相关有力的法律来规范政府数据共享交换的行为、保障相关数据共享交换的安全。在大数据时代，想完全屏蔽外部数据商“挖掘”政府相关数据信息非常困难。目前，电子邮件、微信、微博、视频发布、电子商务、社交网络等已成为人们日常数据交流发布的平台，通过交流平台数据中大量的个人信息，可以关联分析和挖掘出公民个人身份、账户、位置、轨迹等敏感或隐私信息，使得对大数据的采集和应用很容易侵犯个人信息和隐私，恶意利用的技术门槛大大降低。 数据共享交换系统因部署在分布式的云化计算平台上，系统在上传、下载、交换的同时，也极易成为黑客与病毒攻击的对象，平台一旦被入侵并产生泄密，则会对政府和相关企业的信誉、研发、销售、服务和品牌等多方面带来严重冲击，带来难以估量的损失；还可能
大数据关键技术(一)——数据采集知识讲解
大数据开启了一个大规模生产、分享和应用数据的时代，它给技术和商业带来了巨大的变化。 麦肯锡研究表明，在医疗、零售和制造业领域，大数据每年可以提高劳动生产率0.5-1个百 分点。 大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出 了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。 大数据关键技术 大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分 析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。 然而调查显示，未被使用的信息比例高达99.4%，很大程度都是由于高价值的信息无法获取 采集。 如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一。 因此在大数据时代背景下，如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素 之一，数据采集才是大数据产业的基石。那么什么是大数据采集技术呢？
什么是数据采集？ ?数据采集(DAQ)：又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。 数据分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其分为线上行为数据与内容数据两大类。 ?线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据等。 ?内容数据：应用日志、电子文档、机器数据、语音数据、社交媒体数据等。 ?大数据的主要来源： 1）商业数据 2）互联网数据 3）传感器数据
数据采集与大数据采集区别 传统数据采集 1. 来源单一，数据量相对于大数据较小 2. 结构单一 3. 关系数据库和并行数据仓库 大数据的数据采集 1. 来源广泛，数据量巨大 2. 数据类型丰富，包括结构化，半结构化，非结构化 3. 分布式数据库
大数据共享
大数据共享 时间：2017-11-25 10:45:19 | 作者：学霸 当我们生活的环境日新月异，世界运行得越来越快，“复兴号”领跑世界速度，iphone7、8不断更新……；当我们无暇回望车窗外渐行渐远的树木和风景，越来越大、越来越薄的手机占据了眼前所有的视线；当我们的大数据共享，VR、AR、共享单车、共享充电宝愈发充斥在我们的每个角落……你可曾想过慢下来点生活，可曾想过再去玩玩弹玻璃珠、跳跳橡皮筋？没有！半点儿没有！ 我们的生活已进入了这个全新的世界，回不去了——除非我们想这样做。共享，成了这个时代的代名词，共享成了人们热议的话题。共享的意义在于什么？并不是简简单单的可以方便我们的生活，它是在考验我们的素质。越来越多的装了个人车锁的共享单车，没了车垫的单车等各种令人尴尬的场景出现在我们的视野。单车的“诱惑”就摆在面前，在一部分人眼中就好像是免费的奖品，等找个没人的地方小心“行事”，共享单车成了“独享”单车和“报废”单车，这样的做法是最无聊，也是最没有意义的，希望不要有更多的人领取这份免费奖品。 随着共享单车、共享出租车发展，共享的概念似乎深入人心，将来是否可能存在共享国家、共世界呢？有，完全有，以当前人类的“共享速度”完全有能成为现实。但共享越多越好吗？不，共享有可能让生活变得更极端。 在上世纪末，最早的具有计算机模型的电脑“ABC”问世。当时的电脑使用麻烦、运行缓慢，只能每秒钟计算几百次，每计算一次都需要重新编程。发展到现在，电脑越来越轻，文字成了电脑页面的主元素。后来科技革命，2G、3G接踵而至，图像、视频接近我们日常生活。现在的电脑每秒上千亿次计算，这是大数据的时代，而是否想过接下来的发展是什么样子？是VR、AR和共享时代。当共享时代过度“共享”会发生什么？《三体》中三体星人的思想也算是共享，也遭到的是破壁和毁灭，毕竟这是科幻小说，三体人并不存在。可当我们换位到三体星人的角度，当我们进VR、AR世界，事态就不简单了。什么叫现实世界？有人会说那个人多的看得见摸得着的世界。可如果进虚拟世界的人多了，并在那儿建立又一个“真实”的世界。或将一个人在刚生下来就让他进入虚拟，那是否意味着现实和虚拟将逆转？你是否可以共享世界，帮他人活着呢？笛卡尔曾说：“我思故我存（在）”，这就是我们活着的意义，当我们随口一声吩咐，机器人帮你做，帮你算，那不就成了“活死人”了，在这个世界为谁而活呢？如果把你的世界共享，你就没有存在的价值了！《苏菲的世界》中苏菲和席德原先只是两个互不相识的人，可当席德的事越来越多卷入苏菲的生活中，苏菲也不由地为此抓狂。 “共享”其实并不可怕，可如果这种趋势扭转过多的话，这就失去了“共享”原本的意义了。当共享过度就会成为无思维的幻想，这才是非常可怕的。
江苏省大数据开放共享与应用试验区综合类申报书
附录 A （规范性附录） 江苏省大数据开放共享与应用试验区（综合类）申报书 江苏省大数据开放共享与应用试验区（综合类）申报书 申报单位名称：______________________（盖章） 地址及邮编：_____________________________ 申报联系人：_____________________________ 联系电话：_____________________________ 填报日期：_____________________________ 江苏省工业和信息化厅 2019年10月 江苏省大数据开放共享与应用试验区（综合类）申
报书 （大纲） 一、申报区域的基础条件 （一）经济社会发展现状 （二）申报区域及所在地市大数据产业现状 包括但不限于：申报区域及所在地市大数据产业发展政策环境、大数据重点企业、园区载体、研发机构情况。 （三）申报区域数据资源汇聚及开放共享现状 包括但不限于：区域基础数据库、公共数据库、行业数据库建设及数据汇聚情况；政务数据资源目录编制、政务数据资源共享交换平台建设应用情况；公共数据开放平台建设应用情况。 （四）大数据应用现状 包括但不限于：区域社会管理、民生服务、智慧城市等领域大数据应用情况。 二、试验区创建方案 （一）总体思路 （二）试点目标 至2020年，试验区在数据资源汇聚、政务数据共享、公共数据开放、试点应用等方面的目标。 （三）组织管理 大数据开放共享协调工作大数据管理相关机构、包括但不限于：
机制作用发挥情况。 （四）试点任务 1、扩大开放共享 包括但不限于：完善政务数据资源目录、政务数据资源共享交换平台、公共数据开放平台；提高部门接入率，扩大跨部门数据共享；提高公共数据开放比例，提高开放数据质量。 2、实施重点项目 包括但不限于：项目名称、承担单位、主要内容、投资金额、实施期限、预期成果。 3、创新制度规范 包括但不限于：探索制定的大数据开放共享相关政策法规等。 4、营造环境氛围 包括但不限于：举办大数据开放共享与应用为主题的评比、培训、论坛等活动等。
大数据应用与案例分析
大数据应用与案例分析 当下，”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。 一、大数据应用案例之：医疗行业 Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，
通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。 它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。 二、大数据应用案例之：能源行业 智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。 维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。
大数据共享研究
大数据共享研究 摘要：文章介绍了大数据及大数据共享的含义，详细介绍了实现大数据共享的硬件及软件条件。在硬件方面着重介绍了大数据中心的模块建设方式，在软件方面比较系统地介绍了大数据共享的相关技术手段等，对大数据相关立法和政策进行了讨论和展望，文章紧贴当下大数据的发展，在此基础上积极探索目前还尚未成熟的大数据共享领域。 关键词：大数据；数据共享；平台 1 大数据共享的含义 1.1 大数据共享介绍 大数据共享，是让不同地方使用不同计算机、不同软件的用户，即不同终端，按照一定的规定和安全共享机制，通过网络（局域网或互联网）等读取他人共享的数据并进行各种操作、运算、分析和管理的行为。从广义上理解，大数据共享在内容上不仅包含了海量数据的共享，还涉及到大数据软件程序、大数据科学和工程系统及大数据的应用实践等内容。数据开放利用程度越高，信息知识作为生产要素就会越高。 1.2 大数据共享的意义 大数据共享，涉及大数据技术及大数据应用，在实际应
用上大数据共享具体体现在海量数据的共享、大数据平台的共享、大数据技术的共享和大数据应用共享。大数据共享的特点，也更合理地体现了大数据自身的重要价值。大数据共享使得不同层次、不同部门信息系统更加合理地进行资源配置、节约社会成本、创造更多价值，不仅能提高信息资源利用率，避免在信息采集、存贮和管理上的重复浪费，有利于更合理安排物力和财力，发挥人的更大价值。从发展上看，工信部电信研究院政经所马志刚认为数据开放与共享是提 高社会生产力的重要前提，这里所探讨的大数据共享也更清晰地把数据共享这项发展性的工作落到实处。 2 大数据共享的软实力建设 大数据共享软实力包含大数据共享平台架构之Hadoop 技术、流计算、数据仓库、信息整合、大数据搜索引擎、大数据可视化、大数据应用程序开发、管理系统和共享安全机制等。 2.1 大数据共享平台架构之Hadoop技术 Hadoop是Apache基金会开发的一个开源分布式系统基础架构项目，Hadoop主要核心由HDFS、MapReduce组成，包含HBase和Hive等经典子项目。Hadoop底部利用分布式存储系统（HDFS）将文件分布式存储到硬盘，上部MapReduce 将大的数据分成小块逐个分析，再提取出数据汇总分析，编写简单的需求命令获得所需数据内容。
大数据技术框架
大数据技术框架 社会信息化进程进入大数据时代，海量数据的产生与流转成为常态，大数据成为人们获得新的认知、创造新的价值的源泉。大数据技术也是逐渐深得各大企业的青睐，对于大数据程序员的需求更是逐渐增加，所以现在学习大数据技术应该是良好的机遇了吧——企业需要，正好你有！ 今天千锋小编分享给大家的大数据技术框架，正是现在很火的千锋大数据培训机构的内部学习路线图，很有学习价值，对于想要自学大数据的同学来说应该是天大的好事了吧！ 千锋大数据技术框架： 阶段一、大数据基础——java语言基础方面 （1）Java语言基础 Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类 （2）HTML、CSS与JavaScript PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript 交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用
（3）JavaWeb和数据库 数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕 阶段二、Linux&Hadoop生态体系 Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架 阶段三、分布式计算框架和Spark&Strom生态体系 （1）分布式计算框架 Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming 大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统（某一线公司真实项目）、实战二：新浪网（https://www.360docs.net/doc/1819014795.html,）（2）storm技术架构体系 Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战 阶段四、大数据项目实战（一线公司真实项目） 数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用 阶段五、大数据分析—AI（人工智能） Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习 1、Python机器学习 2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目：户外设备识别分析 千锋大数据课程学习路线，崇尚从夯实基础开始，比如说编程语言的学习，所以对于真正想要学习大数据的同学来说，提前掌握一门编程语言是很有必要的；
大数据应用案例分析
在如今这个大数据的时代里，人人都希望能够借助大数据的力量：电商希望能够借助大数据进一步获悉用户的消费需求，实现更为精准的营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者的意图，实现主动、超前的安全防护;而骇客们也在利用大数据，更加详尽的挖掘出被攻击目标信息，降低攻击发起的难度。 大数据应用最为典型的案例是国外某著名零售商，通过对用户购买物品等数据的分析，向该用户——一位少女寄送了婴儿床和衣服的优惠券，而少女的家人在此前对少女怀孕的事情一无所知。大数据的威力正在逐步显现，银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足的开始搜集整理自己用户的各类数据资料。但与之相比极度落后的数据安全防护措施，却让骇客们乐了：如此重要的数据不仅可以轻松偷盗，而且还是整理好的，凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”的欺诈攻击。好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击的方法了。 扰动安全的大数据 2014年IDC在“未来全球安全行业的展望报告”中指出，预计到2020年信息安全市场规模将达到500亿美元。与此同时，安全威胁的不断变化、IT交付模式的多样性、复杂性以及数据量的剧增，针对信息安全的传统以控制为中心的方法将站不住脚。预计到2020年，60%的企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础的快速检测和响应的产品上。 瀚思(HanSight)联合创始人董昕认为，借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式。“你不能保护你所不知道的”已经成为安全圈的一句名言，即使部署再多的安全防御设备仍然会产生“不为人知”的信息，在各种不同设备产生的海量日志中发现安全事件的蛛丝马迹非常困难。而大数据技术能将不同设备产生的海量日志进行集中存储，通过数据格式的统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法，自动发现威胁和异常行为，让安全分析更简单。同时通过丰富的可视化技术，将威胁及异常行为可视化呈现出来，让安全看得见。 爱加密CEO高磊提出，基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生的安全问题、病毒样本、攻击策略等，对于安全问题的分析能够以宏观角度和微观思路双管齐下找到问题根本的存在。所以，在安全领域使用大数据技术，可以使原
大数据下的资源整合和知识共享(上)2020年
1.本讲提到，除了3“V”,大数据还有一个隐含的特征，称之为（）。（10.0分） A.价值洼地 B.价值增值 C.数据总量 D.数据更新 我的答案：A√答对 2.本讲提到，大数据在给社会带来巨大的社会价值，也对（）构成严重威胁。（10.0分） A.个人隐私 B.个人安全 C.个人信用 D.社会公平 我的答案：A√答对 3.本讲讲到，云计算是一种按（）付费的模式。（10.0分） A.会员 B.下载量 C.使用量 D.使用空间 我的答案：C√答对 4.2015年5月19日，经李克强总理签批，国务院印发《中国制造2025》，部署全面推进实施（）战略。（10.0分） A.全面发展 B.工业强国 C.制造强国 D.创新强国 我的答案：A×答错 1.本讲提到，通过利用不同的云计算平台管理技术，云计算的云可分为（）。（10.0分）） A.数据云 B.公有云
C.私有云 D.混合云 E.电子云 我的答案：ABCDE×答错 2.本讲提到，《中国制造2025》的核心目标就是推动产业结构迈向中高端，坚持（）,加快从制造大国转向制造强国。（10.0分）） A.创新驱劢 B.提高产量 C.智能转型 D.强化基础 E.绿色发展 我的答案：ACDE√答对 1.工业4.0称之为第四次工业革命，它是基于信息、物理融合系统，基于大数据和物联网传感器融合的系统，在生产中大规模使用。（10.0分） 我的答案：正确√答对 2.“互联网+”是互联网和传统行业融合的新形式和新业态，“互联网+”就等于“互联网+传统行业”。（10.0分） 我的答案：错误√答对 3.”互联网+“对传统行业的影响巨大而深远，它将来会替代传统行业。（10.0分） 我的答案：正确×答错 4.大数据不是万能的，所以我们要将大数据方法结合传统的推理预测方法，才得到一个更加精确的结果。（10.0分） 我的答案：正确√答对
大数据应用分析案例分析
大数据应用分析案例分 析 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998
大数据应用与案例分析 当下，”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。 一、大数据应用案例之：医疗行业 SetonHealthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。
浅谈大数据的数据开放与共享
浅谈大数据的数据开放与共享 发表时间：2019-12-12T14:04:25.297Z 来源：《科学与技术》2019年第15期作者：盛海[导读] 随着大数据技术的不断发展以及对大数据价值的深入挖掘，大数据作为一种资源受到人们越来越多的关注，数据呈现出战略化、资产化、社会化等特征。 【摘要】随着大数据技术的不断发展以及对大数据价值的深入挖掘，大数据作为一种资源受到人们越来越多的关注，数据呈现出战略化、资产化、社会化等特征。而数据开放和数据共享成为大数据利用过程的关键因素.开放数据(Open Data)是指一种经过挑选与许可的数据，这些数据不受限制，可以被任何人自由免费的使用获取. 【关键词】数据开放数据共享数据产权 大数据的真正价值在于如何合法的充分应用，数据开放和数据共享成为大数据的关键因数.《开放数据宪章》将开放数据定义为具备必要的技术和法律特性，从而能被任何人在任何时间和任何地点进行自由使用、再利用和分发的电子数据.其定义突出强调了开放数据的两个核心因数，一是数据，是指原始的、未经处理并允许个人和企业自由利用的数据，在科学研究领域它也指代原始的、未经处理的科学数据.二是开放，开放一般来说可以从两个层面上来定义，即技术上的开放和法律上的开放.近些年来，全球各国纷纷将数据开放纳入到国家发展战略。美国政府最先对大数据革命做出战略反应的。2009 年，美国联邦政府发布《开放政府指令》，作为大数据的前奏推出了“https://www.360docs.net/doc/1819014795.html,”公共数据开放网站。2012年3 月，美国联邦政府发布了《大数据研究和发展计划》，正式启动了“大数据发展计划”，宣布将投入超过2 亿美元在大数据研究上；同年5月，联邦政府发布《数字政府战略》（Digital Government Strategy），致力于为公众提供更好的“数字化”服务，围绕数据进行的一系列措施在美国政府全面推进，大数据对美国政府的影响逐步显现。我国于2004年发布了《2004-2010国家科技基础条件平台建设纲要》，启动了国家科技基础条件平台建设专项，完成基础资源的整合。以资源共享为核心，开展科技资源的开放共享和利用.2009年我国的科学技术网站——中国科技资源共享网正式开通. 2007年12月，在蒂姆·奥莱理的召集下，创建https://www.360docs.net/doc/1819014795.html,的陶伯拉和其他29名开放公共数据的推动者共聚奥莱理出版社的加州总部。通过两天的会议，他们制定发布了开放公共数据的8条标准和原则。 1.数据必须是完整的.除非涉及国家安全、商业机密、个人隐私或者其它特别限制，所有数据都应开放. 2.数据必须是原始的.即是从数据源头采集的原始数据，而不是被加工修改过的数据. 3.数据必须是及时的.应当在第一时间更新数据. 4.数据必须是可读取的.即数据可被读取，并尽可能地扩大用户范围和利用种类. 5.数据必须是机器可处理的. 6.数据的获取必须是无歧视的.数据对所有人平等开放，不需要特别的手续. 7.数据格式必须是通用非专有的.即数据格式不能独家控制，不得排除他人对数据的使用权. 8.数据必须是不需要许可证的.即除非特定，数据使用不受约束. 奥莱理在会上感叹说：“我们正在进入一个新的世界，在这里，数据可能比软件还要重要。” 我国也将政府数据开放提升到“国家战略”地位,在《促进大数据发展行动纲要》中明确提出“推动政府数据开放共享”整体要求,明确政务信息应“以共享为原则,不共享为例外”,将“形成公共数据资源合理适度开放共享的法规制度和政策体系”作为中长期目标。《政府数据开放准备度报告》从政策法规保障度、政策宣传引导度、学术理论支持度、数据人才输送度、社会舆论沸腾度、公众认知敏锐度等六个维度来评价当前政府数据开放的“基础土壤”。目前有31省份至2014年至今出台231份提及“政府数据开放”的政策文件。2018年之后,数据开放政策整体走向精细化,个别地区针对政府数据开放已制定详细的目标规划。截止2019上半年,已有上海、浙江等十余个升级政府数据开放平台搭建完成。数据开放与共享的实施既是一个技术过程又是一个管理过程.技术过程是指采集用什么数据格式来发布，如何定义数据访问接口和跟新策略等涉及数据处理方面的问题。而管理过程则是指发布什么样的数据，采用什么样的开放许可协议等等.因此，一般建议数据的发布者应该遵循数据开放与共享原则和标准，按照平台的具体要求，进行数据的发布和开放共享.目前一般来说，数据开放与共享实施涉及三个主要的步骤，既数据集选择、开放许可协议和数据集的发现与获取. 1、数据集选择. 选取将要开放的数据集是数据开放与共享的第一步，但在数据开放与共享实施过程中确实工作量最大的一步.如果涉及到政府数据或者个人数据，需要数据的发布者事先制定数据开放的标准以及对数据进行分级处理. 2、开放许可协议. 在全球的各个国家法律体系下，知识产权法通常都限制第三方在没有被许可授权的情况下对数据进行使用加工.因此，在选择好待发布的数据集后，应该考虑对这些数据集应用什么样的许可协议. 3、数据发现与获取. 选择好数据开放协议后，数据发布者可将数据集发布到相应的数据开放与共享平台.数据开放的目的是数据的再利用，因此数据发布者应当保证数据是可访问可获取的，且能提供机器能够访问的文件格式.作为科研活动的基础性战略资源，科学数据开放共享意义重大。科学数据“多跑路”，科研人员就能“少跑腿”，提升科技创新效率和水平. 近年来，我国科学数据呈现井喷式增长。作为基础性战略资源，科研活动离不开数据，要提升数据使用价值，开放与共享尤为重要。同时也要注意到，开放共享的前提是充分保障数据的安全，特别是对于涉及国家安全和秘密的科学数据，更要把握好开放与保密的关系，要重视强化国家关键数据资源保护能力，增强数据安全预警和溯源能力。
大数据共享平台系统设计
共享数据中心平台系统设计 1.1.1.平台概述 共享数据中心平台即是统一的数据资源与交换应用服务平台系统，是对智慧化校园中的各种结构化数据进行统一管理的平台，还包括数据交换平台，是实现智慧化校园数据共享，提供深层次数据挖掘，数据分析的重要基础。 通过共享数据中心平台系统的建设，以《学校信息化数据标准》为基础，建立学校的数据中心平台，实现异构信息系统之间的数据交换和共享，明确业务系统与数据中心平台的接口规范；保证数据的准确一致，“谁产生、谁维护”；建立可以提供为整个学校综合查询和决策支持所需的数据信息，为学校的将来决策支持系统积累分析数据；为后续开发各种应用系统的通用数据库平台，保证新的系统建立在数据中心平台上时，不会产生新的分散数据。 图：共享数据中心架构图 1.1. 2.平台目标 通过共享数据中心设计将达到以下目标：
建立全校性的共享数据中心； 实现全校信息编码的统一和一致； 保证任何两个业务系统之间没有冗余业务数据； 保证“谁产生、谁维护”，所有的数据都只有唯一的维护者； 保证可以提供反映整个学校的全面信息； 保证可以为整个学校决策支持所需的数据信息； 为学校的将来的决策支持系统积累分析数据。 1.1.3.平台功能 主题数据库 共享数据中心平台采用作为国家标准的教育部《教育管理信息化标准》2012年版为中心数据库设计依据，并在对高校各业务系统需求进行充分调研的基础上，根据学校的实际情况进行修改增减，并形成最终的该校的事实信息标准。 共享数据中心管理与监控 图：共享数据中心监控管理 共享数据中心库管理与监控系统基于严密的安全规范下，实现对元数据的管理、数据模型管理、数据中心监管等功能。其主要功能特性有： ⑴主题（数据子集）管理：可以灵活地随时修改、增加和删除子集，以方 便地将数据库表分配到其中的某个子集中。
大数据时代科学数据元数据的开放与共享
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/1819014795.html, 大数据时代科学数据元数据的开放与共享 作者：满芮王健 来源：《现代情报》2016年第03期 〔摘要〕在当今大数据的时代背景下，数据已经成为各个科研领域不可缺少的元素之 一，而科学数据元数据是信息资源的核心。科学数据元数据的开放与共享是各个领域都急需面对的问题，关乎国家的发展，社会经济的进步，关乎科技领域的深度。本文就大数据时代科学数据元数据的开放共享问题进行探究，为我国科学数据元数据相关的工作提供进一步的参考。 〔关键词〕大数据；科学数据；元数据；开放与共享 DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2016.03.006 〔中图分类号〕G322 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2016）03-0038-04 〔Abstract〕Under the background of big data，data has become one of the various research fields indispensable element，and scientific metadata is the core of information resources.Openness and sharing of scientific data metadata is all areas urgent issue，relating to the countrys development，socio-economic progress，and the depth of science and technology.This paper conducted a research on openness and sharing of scientific metadata under the big data，and provided further reference for further research. 〔Key words〕big data；scientific data；metadata；openness and sharing 随着计算机信息技术的空前发展以及科学研究对象的复杂化，产生了数以兆计的数据，可以说任何一个学科领域的数据量都可以达到上千兆。在当今大数据环境下，如何整理、储存、传递通讯以及长时间的保存这些科学数据，实现其开放共享应用，仅仅以几套先进的计算机设备是远远不够的，真正需要的，是有利于开放共享的标准规范描述科学数据元数据，合理的组织体系用以数据的使用，存储灵活方便，通信机制稳定可靠，共享机制恰当合理[1]。在此过 程中，元数据的产生发挥了极其重要的作用，为越来越多的用户发掘以及再利用数据提供了可靠的依据。本文就大数据时代科学数据元数据的开放共享问题进行探究，为我国科学数据元数据的相关工作提供进一步的参考。 1 概述 11 当前信息资源概述 如今已然全面进入信息时代，核心即数据。电子商务的普及，社交网络的全面兴起，信息资源从各式各样的终端不停地涌现，一个大规模的应用数据时代已经产生于我们生活中。“大数据”3个字已经渐渐植入，大数据在各领域的重要性已得到认可，但是关于其定义却是各有
大数据成功案例
1.1成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters)利用Oracle大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 ?Oracle Customer: Thomson Reuters ?Location: USA ?Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17日，是由加拿大汤姆森公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专业智能 信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance大数据机、Exadata数据库云服务器和Exalytics商业智能云服务器搭建了互联网资讯和社交媒体大数据分析平台，实时采集5万个新闻网站和400万社交媒体渠道的资讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机构客户的交易、投资和风险管理。
大数据中心信息数据管理制度
大数据数据中心信息数据管理制度 为进一步加强和规范数据管理，保障数据安全，提高开放共享水平，支撑政府治理能力现代化，制定本制度。 一、数据管理遵循分级管理、安全可控、充分利用的原则，明确数据的采集生产、加工整理、开放共享和管理使用等活动的责任主体，加强能力建设，促进开放共享。 二、数据采集生产、使用、管理活动应当遵守有关法律法规及规章，不得利用科学数据从事危害国家安全、社会公共利益和他人合法权益的活动。 三、贯彻落实国家数据管理政策；建立健全管理政策和制度；指导相关单位加强和规范数据管理。 四、引导督促数据产生者要按照相关标准规范组织开展数据采集生产和加工整理，形成便于使用的数据库，保证数据的准确性和可用性。 五、引导督促相关单位要对数据进行分级分类，明确数据的密级和保密期限、开放条件、开放对象和审核程序等，按要求公布数据开放目录，通过在线下载、系统共享或定制服务等方式向社会开放共享。 六、对于政府决策、公共安全、国防建设、环境保护、防灾减灾、公益性科学研究等需要使用数据的，应当无偿提供；确需收费的，应按照规定程序和非营利原则制定合理的
收费标准，向社会公布并接受监督。对于因经营性活动需要使用数据的，当事人双方应当签订有偿服务合同，明确双方的权利和义务。法律法规有特殊规定的，遵从其规定。 七、涉及国家秘密、国家安全、社会公共利益、商业秘密和个人隐私的数据，不得对外开放共享；确需对外开放的，要对利用目的、用户资质、保密条件等进行审查，并严格控制知悉范围。 八、涉及国家秘密的数据按照国家有关保密规定执行。建立健全涉及国家秘密的数据管理与使用制度，对制作、审核、登记、拷贝、传输、销毁等环节进行严格管理。 九、按照网络安全管理规定，建立网络安全保障体系，采用安全可靠的产品和服务，完善数据管控、属性管理、身份识别、行为追溯、黑名单等管理措施，健全防篡改、防泄露、防攻击、防病毒等安全防护体系。 十、建立应急管理和容灾备份机制，按照要求建立应急管理系统，对重要的数据进行异地备份。