国外主要大数据战略

国外主要大数据战略
国外主要大数据战略

国外主要大数据战略

■李荣

当前大数据应用的成功案例主要集中在欧美发达国家,除技术突破和应用创新之外,大数据正逐渐引起公众意识形态的变革甚至社会结构的深层调整。大数据受到世界各主要国家和地区的广泛关注,纷纷从国家层面提出具体的大数据发展战略。

由于大数据自身内涵发展迅速,随着存储设备、记录工具和分析技术的不断发展,其应用的深度与影响力也与日俱增,各国在大数据战略也是基于国家整体发展趋势进行布局。

美国

2012年3月美国联邦政府推出“大数据研究和发展倡议”,其中对于国家大数据战略的表述如下:“通过收集、处理庞大而复杂的数据信息,从中获得知识和洞见,提升能力,加快科学、工程领域的创新步伐,强化美国国土安全,转变教育和学习模式”。作为响应,同年5月,奥巴马政府发布了“构建21世纪数字政府”战略规划,通过Data.gov平台的建设吸引更多参与者加入,同时以行政管理和预算局牵头推进政府自身的公共数据开放,2015年3月,联邦总务管理局公民服务与科技创新办公室旗下的18F创新小组会同联邦数字服务中心与白宫科技政策办公室联名发布了关于政府网站的数字化分析仪表盘,协助公众实时、便捷地了解美国联邦政府网站提供的社会公共服务。

英国

英国政府于2010上线政府数据网站Data.gov.uk,同美国的Data.gov平台功能类似,但主要侧重于大数据信息挖掘和获取能力的提升,以此作为基础,在2012年发布了新的政府数字化战略,具体由英国商业创新技能部牵头,成立数据战略委员会,通过大数据开放为政府、私人部门、第三方组织和个体提供相关服务,吸纳更多技术力量和资金支持协助拓宽数据来源,以推动就业和新兴产业发展,实现大数据驱动的社会经济增长。2013年英国政府加大了对大数据领域研究的资金支持,提出总额1.89亿英镑的资助计划,包括直接投资1000万英镑建立“开放数据研究所”。

欧盟

作为一个政治共同体,欧盟制定大数据战略的出发点与一般实体国家存在区别,其更强调技术导向的数据共享,消除成员国家间的信息屏障。2010年11月欧盟通信委员会向欧洲议会提交了题为《开放数据:创新、增长和透明治理的引擎》的研究报告,围绕开放数据制定大数据的相关战略,于2011年11月被欧盟数字议程采纳,作为“欧盟开放数据战略”部署实施。其核心在于促进成员国政府拥有的公共数据的开放度与透明度,通过数据处理、共享平台与科研数据基础设施建设,向全社会开方欧盟公共管理部门的所有信息,实现“泛欧门户”成员国的无障碍信息共享。

澳大利亚

澳大利亚政府信息管理办公室于2013年8月发布了《公共服务大数据战略》,其中提出了大数据战略的6条原则:

1.数据属于国有资产;

2.隐私保护机制设计;

3.数据完整性与处理程序透明;

4.技术、资源与数据处理能力共享;

5.与工业界和学术界合作;

6.加强数据开放。

可以看出,澳大利亚大数据战略中重视公众隐私保护,鼓励政府与其他领域社会主体合作以提供更好的公共服务和政策指导,从而获取公众对政府占有和管理大数据的信任。

日本

2010年5月,日本发达信息通信网络社会推进战略本部发布了以实现国民本位的电子政府、加强地区间的互助关系等为目标的《信息通信技术新战略》,在其基础上,总务省于2012年7月发布“活跃ICT日本”新综合战略,侧重于以技术革新发展大数据战略,进而实现国民本位的电子政府、加强地区间的互助关系。在应用当中,日本的大数据战略已经发挥了重要作用,ICT技术与大数据信息能力的结合为协助解决抗灾救灾和核电事故等公共问题贡献明显,实现社会公共价值促生。

韩国

在朴槿惠政府倡导的“创意经济

”国家发展方针指导下,韩国多个部门提出了具体的大数据发展计划,包括2011年韩

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大数据文献综述

信息资源管理文献综述 题目:大数据背景下的信息资源管理 系别:信息与工程学院 班级:2015级信本1班 姓名: 学号:1506101015 任课教师: 2017年6月 大数据背景下的信息资源管理 摘要:随着网络信息化时代的日益普遍,我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代,在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之,从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力就是大数据技术,这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用,我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说,我们在享受它带来的便利的同时,无偿的贡献了我们的“行踪”,比如说我们的上班地点,我们的家庭住址,甚至是我们的出行方式他们也可以知道,但我们不得不接受这个现实,我们每个人在互联网进入大数据时代,都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大,所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。

关键词:大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念.......................................................... 大数据定义...................................................... 大数据来源...................................................... 传统数据库和大数据的比较........................................ 大数据技术.......................................................... 大数据的存储与管理.............................................. 大数据隐私与安全................................................ 大数据在信息管理层面的应用.......................................... 大数据在宏观信息管理层面的应用.................................. 大数据在中观信息管理层面的应用.................................. 大数据在微观信息管理层面的应用.................................. 大数据背景下我国信息资源管理现状分析................................ 前言:大数据泛指大规模、超大规模的数据集,因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注,但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日

国内外大数据产业发展现状与趋势研究

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/5011461807.html, 国内外大数据产业发展现状与趋势研究 作者:方申国谢楠 来源:《信息化建设》2017年第06期 大数据作为新财富,价值堪比石油。 进入21世纪以来,随着物联网、电子商务、社会化网络的快速发展,数据体量迎来了爆炸式的增长,大数据正在成为世界上最重要的土壤和基础。根据IDC(互联网数据中心)预测,2020年的数据增长量将是2010年的44倍,达到35ZB。世界经济论坛报告称,“大数据为新财富,价值堪比石油”。随着计算机及其存储设备、互联网、云计算等技术的发展,大数据应用领域随之不断丰富。大数据产业将依赖快速聚集的社会资源,在数据和应用驱动的创新下,不断丰富商业模式,构建出多层多样的市场格局,成为引领信息技术产业发展的核心引擎、推动社会进步的重要力量。 大数据产业发展现状 全球大数据产业发展概况 目前,大数据以爆炸式的发展速度迅速蔓延至各行各业。随着各国抢抓战略布局,不断加大扶持力度,全球大数据市场规模保持了高速增长态势。据IDC预测,全球大数据市场规模 年增长率达40%,在2017年将达到530亿美元。美国奥巴马政府于2012年3月宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”,将“大数据研究”上升为国家意志;2015年发布“大数据研究和发展计划”,深入推动大数据技术研发,同时还鼓励产业、大学和研究机构、非盈利机构与政府一起努力,共享大数据提供的机遇。目前,美国大数据产业增长率已超过71%,大数据在美国健康医疗、公共管理、零售业、制造业等领域产生了巨大的经济效益。英国政府自2013年开始就注重对大数据技术的研发投入,2015年投入7300万英镑用于55个政府的大数据应用项目,投资兴办大数据研究中心,通过大数据技术在公开平台上发布了各层级数据资源,直接或间接为英国增加了近490亿至660亿英镑的收入,并预测到2017年,大数据技术可以为英国提供5.8万个新的工作岗位,或将带来2160亿英镑的经济增长。法国2011年推出了公开的数据平台 date.gouv.fr,以便于公民自由查询和下载公共数据;2013年相继发布《数字化路线图》、《法国政府大数据五项支持计划》等,通过为大数据设立原始扶持资金,推动交通、医疗卫生等纵向行业设立大数据旗舰项目,为大数据应用建立良好的生态环境,并积极建设大数据初创企业孵化器。日本在《日本再兴战略》中提出开放数据,将实施数据开放、大数据技术开发与运用作为2013-2020年的重要国家战略之一,积极推动日本政务大数据开放及产业大数据的发展,零售业、道路交通基建、互联网及电信业等行业的大数据应用取得显著效果。韩国政府高度重视大数据发展,科学、通信和未来规划部与国家信息社会局(NIA)共建大数据中心,大力推动全国大数据产业发展。根据《2015韩国数据行业白皮书》统计显示, 数据服务市场规模占韩国总行业市场规模的47%,位列第一;数据库构建服务以41.8%的占有

大数据文献综述

信息资源管理文献综述题目:大数据背景下的信息资源管理 系别:信息与工程学院 班级:2015级信本1班 姓名: 学号:1506101015 任课教师: 2017年6月

大数据背景下的信息资源管理 摘要:随着网络信息化时代的日益普遍,我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代,在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之,从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力就是大数据技术,这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用,我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说,我们在享受它带来的便利的同时,无偿的贡献了我们的“行踪”,比如说我们的上班地点,我们的家庭住址,甚至是我们的出行方式他们也可以知道,但我们不得不接受这个现实,我们每个人在互联网进入大数据时代,都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大,所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。 关键词:大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念 (3) 大数据定义 (3) 大数据来源 (3) 传统数据库和大数据的比较 (3) 大数据技术 (4) 大数据的存储与管理 (4)

大数据隐私与安全 (5) 大数据在信息管理层面的应用 (6) 大数据在宏观信息管理层面的应用 (6) 大数据在中观信息管理层面的应用 (7) 大数据在微观信息管理层面的应用 (8) 大数据背景下我国信息资源管理现状分析 (9) 前言:大数据泛指大规模、超大规模的数据集,因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注,但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日 报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的大技术变革.“世界经济论坛”报告指出大数据为新财富,价值堪比石油.因此,目前世界各国纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要举措. 当前大数据分析者面临的主要问题有:数据日趋庞大,无论是入库和查询,都出现性能瓶颈;用户的应用和分析结果呈整合趋势,对实时性和响应时间要求越来越高;使用的模型越来越复杂,计算量指数级上升;传统技能和处理方法无法应对大数据挑战. 正文:

大数据产业的发展现状及发展举措

大数据产业的发展现状及发展举措 摘要:数据是信息化时代的“石油”。随着大数据的 兴起,与大数据技术相关的产业已成为抢占全球科技发展战略的制高点。本文在分析大数据产业分类及特点的基础上,重点探讨了我国大数据产业的发展现状和发展举措,以期为我国大数据产业发展探索更明晰的思路。 关键词:大数据;大数据产业;发展现状;发展举措 随着大数据的兴起,与大数据技术相关的产业已成为抢占全球科技发展战略的制高点。大数据产业是以互联网、物联网为基础建立起来的一种信息服务业,适时发展大数据产业不仅有助于提高信息资源的利用率,促进国家治理模式和企业决策流程重塑,而且还有利于进一步加强产业创新能力,促进我国创新型国家的早日建成。 一、大数据产业分类及特点 (一)大数据产业分类 根据不同的角度,大数据产业有不同的划分方法。一是二分法。根据占有大数据情况不同,大数据产业可以分为自身生产数据或获取数据的产业和为大数据产业生产基础设 施和技术支持的大数据衍生产业;二是三分法。根据数据的营销模式不同,大数据产业可以分为数据产品销售,为用户

提供个性化服务的服务类产业、整合数据为用户提供整套服务的产业以及通过专业化分析为用户提供产品销售和广告 推介的产业;三是五分法。根据价值模式不同,大数据产业可以分为五种模式:内生型、外生型、寄生型、产品型以及云计算服务型。 (二)大数据产业特点 一是产业服务个性化。据相关调查显示,利用数据进行分析的企业不仅在销售额上比未运用数据分析的企业增长 百分之二十,而且在企业增长率上表现得更为突出,高达百分之五十。由此可见,种类广泛、数量庞大的大数据不仅能够挖掘用户需求,开展个性化定制,创造巨大的价值,而且还能满足高端客户的需求,提升企业生产率,获得更高的经济受益。换句话说,大数据产业已成为企业实现个性化发展的重要工具。二是产业决策智能化。随着大数据产业的发展,大数据产业不仅能促进劳动与资本一体化,提升企业自身的决策智能化发展水平,而且还能推动生产组织去中心化,为行业决策智能化提供平台。过去,局限于信息化技术发展水平,企业只关注数据的存储和传输,对数据的获取、分析和处理还不足企业存储和传输信息的百分之五,也就是说,大数据作为企业发展的重大战略仍未得到充分的重视,其在推动企业决策智能化和科学化发展过程中未能发挥领头羊的 作用。三是产业技术的高创新性。在大数据时代,数据已渗

文献综述 英文

文献综述 大学生时间管理研究——以郑州大学西亚斯国际学院为例 姓名:代永寒学号:20091211205 专业:工商管理班级:工本2班 史蒂芬?柯维的《要事第一》 “要事第一”,顾名思义是指重要的主要的事情要放在第一时间去完成。而在实际工作中我们往往是将认为急迫的紧要的事情放在第一时间完成; 本书通过四个象限来告诉我们如何区分事情的紧急性与重要性,从而告诉我们在平常的工作中应怎样去区分事情属轻属重,以及造成事情紧急性的原因,在平常工作中要注意哪些方面以避免出现紧急事件的情况。 第一象限包括四点:A危机 B 急迫的问题C最后期限迫近的项目 D 会议准备工作等。第一象限显得紧迫与重要,但我们要知道形成第一象限的紧迫与重要主要是因被延误及没有进行计划与预测及计划所致。第二象限包含准备工作、预防、价值、筹划、建立关系、真正的再创造与赋予能力。第二象限属于质量象限,属于重要但不紧迫的事情,但我们必须要去做,因只有这样才能避免出现第一象限包含的情况。第三象限包含干扰、电话;邮件、报告;某些会议;很多临近、急迫的事情及很多流行的活动。第三象限包括“紧急但不重要的事情”,而事实上它易给人造成假象,从而形成第一象限情况。第四象限包含琐事、打发时间的工作、某些电话,解闷,“逃避”行为、无关紧要的邮件及过多地看电视;第四象限属于既不紧急也不重要的事情,它是浪费象限,第四象限中的行为是堕落行为。这四个象限告诉我们如果在办事过程中不是以重要性而是以紧要性为出发点,就会出现第一第三甚至第四象限的情况,在平常的工作中,我们要加以区分,日常工作生活中往往事情越是紧迫,反而说明事情越不重要!像最近存货系统因急着想能早日上线,在运作过程中被卡住,故一心想着去解决软件中存在的问题,而忽略了与其他人员的沟通协调,存货上软件固然重要,但与公司整体运作相比就稍显其次,没合理分配其他人员手头事项,这样会导致其他问题的增多,从而会出现第一第三象限甚至于第四象限的浪费情况。 “要事第一”,告诉我们在日常的工作与生活中要从以下方面着手加以区分、

世界主要国家的大数据战略和行动

世界主要国家的大数据战略和行动 美国将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一,把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面,并大力发展相关信息网络安全项目。 2009年,美国政府推出https://www.360docs.net/doc/5011461807.html,,这是为了增加政府资料透明度而设立的一系列网站。 该网站依照原始、地理数据和数据工具三个门类,截至2012年11月,https://www.360docs.net/doc/5011461807.html, 共开放出了超过40万项原始数据和地理数据,涵盖大约50个细分门类。为方便公众使用和分析,https://www.360docs.net/doc/5011461807.html,平台还加入了数据的分级评定、高级搜索、用户交流以及和社交网站互动等新功能,汇集了1264个应用程序和软件工具、103个手机应用插件。通过开放API接口,https://www.360docs.net/doc/5011461807.html,使得私人领域的开发者能够利用那些政府采集但未经梳理的各类信息,开发应用来提供公共服务或者进行盈利。但随着近年美国政府陷入财政困局,白宫于2011年4月宣布这些网站将终止营运,但会将它们开源化,以供各国的开发者使用或者根据需要修改。 2012年3月29日,美国白宫科技政策办公室发布《大数据研究和发展计划》,成立“大数据高级指导小组”。 该计划旨在通过对海量和复杂的数字资料进行收集、整理,以增强联邦政府收集海量数据、分析萃取信息的能力,提升对社会经济发展的预测能力。美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构宣布将进行2亿美元的投资,提高从大量数据中访问、组织、收集发现信息的工具和技术水平。同时,奥巴马政府还计划与工业界、大学研究界、非营利性机构与管理者一起利用大数据所创造的机会。这是美国政府在政策层面上将“大数据”上升到国家意志的重要举措,其影响极为深远。

国内外大数据经典案例研究

国内外大数据经典案例研究 大数据时代的来临使得产生的数据量呈爆炸式增长,各行各业均面临着海量数据的分析、处理问题。如何运用大数据技术从海量数据中挖掘出有价值的信息,将是今后企业发展的一个巨大挑战。创想智慧城市研究中心收集研究了国内外大数据应用的经典案例,希望可以对读者有所启示。 1、塔吉特百货孕妇营销分析 最早关于大数据的故事发生在美国第二大超市塔吉特百货。孕妇对零售商来说是个含金量很高的顾客群体,但是她们一般会去专门的孕妇商店。人们一提起塔吉特,往往想到的都是日常生活用品,却忽视了塔吉特有孕妇需要的一切。在美国,出生记录是公开的,等孩子出生了,新生儿母亲就会被铺天盖地的产品优惠广告包围,那时候再行动就晚了,因此必须赶在孕妇怀孕前期就行动起来。 塔吉特的顾客数据分析部门发现,怀孕的妇女一般在怀孕第三个月的时候会购买很多无香乳液。几个月后,她们会购买镁、钙、锌等营养补充剂。根据数据分析部门提供的模型,塔吉特制订了全新的广告营销方案,在孕期的每个阶段给客户寄送相应的优惠券。结果,孕期用品销售呈现了爆炸性的增长。2002年到2010年间,塔吉特的销售额从440亿美元增长到了670亿美元。大数据的巨大威力轰动了全美。 创想智慧城市研究中心:这个案例说明大数据在企业营销上的成功,利用大数据技术分析客户消费习惯,判断其消费需求,从而进行精确营销。这种营销方式的关键在于其时机的把握上,要正好在客户有相关需求时才进行营销活动,这样才能保证较高的成功率。 2、沃尔玛“啤酒加尿布”经典案例

总部位于美国阿肯色州的世界著名商业零售连锁企业沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统,为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯,沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据,在这些原始交易数据的基础上,沃尔玛利用NCR数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘,可以很轻松地知道顾客经常一起购买的商品有哪些。一个意外的发现是:“跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒!” 这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果,反映数据内在的规律。沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一数据挖掘结果进行调查分析,经过大量实际调查和分析,揭示了隐藏在“尿布与啤酒”背后的美国人的一种行为模式:在美国,一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布,而他们中有30%~40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是:美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布,而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。 既然尿布与啤酒一起被购买的机会很多,于是沃尔玛就在其一个个门店将尿布与啤酒摆放在一起,结果是尿布与啤酒的销售量双双增长。 创想智慧城市研究中心:无论“啤酒加尿布”仅仅是一个传说,还是一个真的发生过,它都已经成为大数据技术应用的一个经典案例。这个故事的意义在于将看似不相关的商品数据放在一起进行分析,找到他们之间的相关性,从而进行交叉营销,促进商品的销量。这种思维方式才是成功的关键。 3、试衣间的大数据应用 传统奢侈品牌PRADA正在向大数据时代迈进。她在纽约及一些旗舰店里开始了大数据时代行动。在纽约旗舰店里,每件衣服上都有RFID码,每当顾客拿

我国大数据产业发展现状

我国大数据产业发展现状 一、产业总体情况 (一)市场规模快速增长,供给结构初步形成 市场规模快速增长。十二五以来,我国大数据产业从无到有,全国各地发展大数据积极性较高,行业应用得到快速推广,市场规模增速明显。易观国际数据显示,2011-2014年,我国大数据市场规模分别为37.4亿元、47.3亿元、59亿元和75.7亿元,年平均复合增长约为27%。易观国际同时预测,2015、2016年我国大数据市场规模将保持约30%的增长速度,在十二五末市场规模接近100亿元。 图1 2011-2016年我国大数据市场规模 37.447.3 5975.798.9129.326.7%24.7%28.4%30.7%30.7%0%5%10%15%20%25%30%35%0 20 40 60 80 100 120 140 201120122013 201420152016规模(亿元)增速 数据来源:易观国际数据,2015.1 我国已经初步形成了由互联网企业(以百度、阿里、腾讯为代表)、传统IT 厂商(以华为、联想、浪潮、曙光、用友等为代表)、大数据企业(以亿赞普、拓尔思、海量数据、九次方等为代表)共同组成的市场供给关系,但各环节发展水平不均衡,在

大数据产业链高端环节缺少成熟的产品和服务,面向海量数据的存储和计算服务较多,而前端环节数据采集和预处理,后端环节数据挖掘分析和可视化,及大数据整体解决方案等产品和服务较为匮乏。 (二)技术创新基础初具,应用驱动创新特征明显 技术创新基础初具。十二五以来,工业和信息化部、国家发展与改革委员会、科技部等部门高度重视大数据的发展,利用“核高基”科技重大专项、电子发展基金等进行了前沿部署,针对互联网和大数据发展的迫切需求,安排了非结构化数据管理研究、大型通用数据库系统研究等课题,对非结构化数据管理、大型数据管理的核心技术进行集中攻关。我国企业已经在大数据领域开始布局,不仅加强物理存储设备与处理能力的建设,也加快技术产品的研发与人才队伍的培养。 应用驱动创新特征明显。十二五以来,大数据领域由技术创新转驱动向应用创新驱动转变的趋势开始显现,很多技术和产品是在应用需求的引导下完成的创新和突破。在Hadoop、Spark、Storm等开源技术的影响下,大数据的技术壁垒越来越低,使得开展大数据业务的企业无需担忧技术实现问题,而是将更多的精力和资源投入到对需求的挖掘、分析和满足上。面对各行业的特性需求和不同用户的个性化需求,企业不断地创新出新技术、新产品、新业态和新模式。 (三)投融资活动初步兴起,行业应用成为热点方向 投融资活动初步兴起。十二五期间,我国大数据领域融资并

大数据文献综述

信息资源管理文献综述题目:大数据背景下的信息资源管理系别:信息与工程学院 班级:2015级信本1班 姓名: 学号:1506101015 任课教师: 2017年6月

大数据背景下的信息资源管理 摘要:随着网络信息化时代的日益普遍,我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代,在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之,从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力就是大数据技术,这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用,我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说,我们在享受它带来的便利的同时,无偿的贡献了我们的“行踪”,比如说我们的上班地点,我们的家庭住址,甚至是我们的出行方式他们也可以知道,但我们不得不接受这个现实,我们每个人在互联网进入大数据时代,都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大,所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。 关键词:大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念 (2) 大数据定义 (2) 大数据来源 (2) 传统数据库和大数据的比较 (3) 大数据技术 (3) 大数据的存储与管理 (4) 大数据隐私与安全 (4) 大数据在信息管理层面的应用 (5) 大数据在宏观信息管理层面的应用 (5) 大数据在中观信息管理层面的应用 (6) 大数据在微观信息管理层面的应用 (7) 大数据背景下我国信息资源管理现状分析 (8)

前言:大数据泛指大规模、超大规模的数据集,因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注,但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日 报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的 大技术变革.“世界经济论坛”报告指出大数据为新财富,价值堪比 石油.因此,目前世界各国纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞 争制高点的重要举措. 当前大数据分析者面临的主要问题有:数据日趋庞大,无论是入 库和查询,都出现性能瓶颈;用户的应用和分析结果呈整合趋势,对 实时性和响应时间要求越来越高;使用的模型越来越复杂,计算量指 数级上升;传统技能和处理方法无法应对大数据挑战. 正文: 大数据概念 大数据定义 维基百科对大数据的定义则简单明了:大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。也就是说大数据是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理 大数据来源 1)来自人类活动:人们通过社会网络、互联网、健康、金融、经济、交通等活动过程所产生的各类数据,包括微博、病人医疗记录、文字、图形、视频等

浅谈大数据发展现状及未来展望

浅谈大数据发展现状及未来展望 中国特色社会主义进入新时代,实现中华民族伟大复兴的中国梦开启新征程。党中央决定实施国家大数据战略,吹响了加快发展数字经济、建设数字中国的号角。国家领导人在十九届中共中央政治局第二次集体学习时的重要讲话中指出:“大数据是信息化发展的新阶段”,并做出了“推动大数据技术产业创新发展、构建以数据为关键要素的数字经济、运用大数据提升国家治理现代化水平、运用大数据促进保障和改善民生、切实保障国家数据安全”的战略部署,为我国构筑大数据时代国家综合竞争新优势指明了方向! 今天,我拟回顾大数据的发端、发展和现状,研判大数据的未来趋势,简述我国大数据发展的态势,并汇报我对信息化新阶段和数字经济的认识,以及对我国发展大数据的若干思考和建议。 一、大数据的发端与发展 从文明之初的“结绳记事”,到文字发明后的“文以载道”,再到近现代科学的“数据建模”,数据一直伴随着人类社会的发展变迁,承载了人类基于数据和信息认识世界的努力和取得的巨大进步。然而,直到以电子计算机为代表的现代信息技术出现后,为数据处理提供了自动的方法和手段,人类掌握数据、处理数据的能力才实现了质的跃升。信息技术及其在经济社会发展方方面面的应用(即信息化),推动数据(信息)成为继物质、能源之后的又一种重要战略资源。 “大数据”作为一种概念和思潮由计算领域发端,之后逐渐延伸到科学和商业领域。大多数学者认为,“大数据”这一概念最早公开出现于1998年,美国高性能计算公司SGI的首席科学家约翰·马西(John Mashey)在一个国际会议报告中指出:随着数据量的快速增长,必将出现数据难理解、难获取、难处理和难组织等四个难题,并用“Big Data(大数据)”来描述这一挑战,在计算领域引发思考。2007年,数据库领域的先驱人物吉姆·格

大数据外文翻译参考文献综述

大数据外文翻译参考文献综述 (文档含中英文对照即英文原文和中文翻译) 原文: Data Mining and Data Publishing Data mining is the extraction of vast interesting patterns or knowledge from huge amount of data. The initial idea of privacy-preserving data mining PPDM was to extend traditional data mining techniques to work with the data modified to mask sensitive information. The key issues were how to modify the data and how to recover the data mining result from the modified data. Privacy-preserving data mining considers the problem of running data mining algorithms on confidential data that is not supposed to be revealed even to the party

running the algorithm. In contrast, privacy-preserving data publishing (PPDP) may not necessarily be tied to a specific data mining task, and the data mining task may be unknown at the time of data publishing. PPDP studies how to transform raw data into a version that is immunized against privacy attacks but that still supports effective data mining tasks. Privacy-preserving for both data mining (PPDM) and data publishing (PPDP) has become increasingly popular because it allows sharing of privacy sensitive data for analysis purposes. One well studied approach is the k-anonymity model [1] which in turn led to other models such as confidence bounding, l-diversity, t-closeness, (α,k)-anonymity, etc. In particular, all known mechanisms try to minimize information loss and such an attempt provides a loophole for attacks. The aim of this paper is to present a survey for most of the common attacks techniques for anonymization-based PPDM & PPDP and explain their effects on Data Privacy. Although data mining is potentially useful, many data holders are reluctant to provide their data for data mining for the fear of violating individual privacy. In recent years, study has been made to ensure that the sensitive information of individuals cannot be identified easily. Anonymity Models, k-anonymization techniques have been the focus of intense research in the last few years. In order to ensure anonymization of data while at the same time minimizing the information

世界主要国家的大数据战略

世界主要国家的大数据战略和行动 2015年07月03日17:30:22 来源:中国信息安全 分享到:3 【打印】【纠错】 美国 将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一,把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面,并大力发展相关信息网络安全项目。 2009年,美国政府推出https://www.360docs.net/doc/5011461807.html,,这是为了增加政府资料透明度而设立的一系列网站。 该网站依照原始、地理数据和数据工具三个门类,截至2012年11月,https://www.360docs.net/doc/5011461807.html,共开放出了超过40万项原始数据和地理数据,涵盖大约50个细分门类。为方便公众使用和分析,https://www.360docs.net/doc/5011461807.html,平台还加入了数据的分级评定、高级搜索、用户交流以及和社交网站互动等新功能,汇集了1264个应用程序和软件工具、103个手机应用插件。通过开放API接口,https://www.360docs.net/doc/5011461807.html,使得私人领域的开发者能够利用那些政府采集但未经梳理的各类信息,开发应用来提供公共服务或者进行盈利。但随着近年美国政府陷入财政困局,白宫于2011年4月宣布这些网站将终止营运,但会将它们开源化,以供各国的开发者使用或者根据需要修改。 2012年3月29日,美国白宫科技政策办公室发布《大数据研究和发展计划》,成立“大数据高级指导小组”。

该计划旨在通过对海量和复杂的数字资料进行收集、整理,以增强联邦政府收集海量数据、分析萃取信息的能力,提升对社会经济发展的预测能力。美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构宣布将进行2亿美元的投资,提高从大量数据中访问、组织、收集发现信息的工具和技术水平。同时,奥巴马政府还计划与工业界、大学研究界、非营利性机构与管理者一起利用大数据所创造的机会。这是美国政府在政策层面上将“大数据”上升到国家意志的重要举措,其影响极为深远。 2013年11月,美国信息技术与创新基金会发布了《支持数据驱动型创新的技术与政策》的报告。 报告指出,“数据驱动型创新”是一个崭新的命题,其中最主要的包括“大数据”、“开放数据”、“数据科学”和“云计算”。一方面,数据规模不断膨胀,且可获性越来越大,极大地刺激了新技术和新方法的发展。另一方面,这些技术反过来又提高了原始数据的使用价值,激励着更广泛、更大规模的数据收集和应用。报告就政府如何支持数据型驱动的创新提出了建议。一是政府应大力培养所需的有技能的劳动力,二是政府要推动数据相关技术的研发。报告还指出政府应该发挥的一项重要作用是,不仅要收集和提供数据,还要制定推动数据共享的法律框架,并提高公众对数据共享的重大意义的认识。

大数据云计算文献综述

大数据云计算文献综述 一个大数据的调查 摘要:在这篇论文中,我们将回顾大数据的背景以及当前发展状况。我们首先介绍大数据的一般应用背景以及回顾涉及到的技术,例如:云计算、物联网、数据中心,以及Hadoop。接下来我们着重大数据价值链的四个阶段,也就是:数据生成,数据采集,数据存储和数据分析。对于每个阶段,我们介绍应用背景,讨论技术难题以及回顾最新技术。最后,我们介绍几个大数据的代表性应用,包括企业管理,物联网,在线社交网络,媒体应用,集成智慧,以及智能电网。这些讨论旨在提供一个全面的概述以及对读者感兴趣的领域的蓝图。这个调查包括了对开放问题和未来方向的讨论。 关键字大数据云计算物联网数据中心Hadoop 智能电网大数据分析 1、背景 1.1大数据时代的曙光 在过去的二十年,数据在各种各样的领域内爆炸式增长。按照2011年来自国际数据公司(IDC)的报告,世界上总共的创建及复制的数据量达到1.8zb,在五年内增长了大约九倍[1]。在未来这个数字至少每两年增加一倍。在全球数据的爆炸增长下,大数据这个词主要来描述巨大的数据集。与传统的数据集相比,大数据通常包括非结构化数据,这需要更实时的分析。 另外,大数据也能在发现新价值上带来新优势,帮助我们帮助我们获得一个深入隐藏价值的认识,也导致新挑战,例如,如何有效地组织和管理这样的数据集。

近日,行业产生兴趣的大数据的高潜力,许多政府机构公布主要计划加快大数据的研究和应用[2]。此外,大数据问题往往覆盖在公共媒体,如经济学[3,4],纽约时报[5],和全国公共广播电台[6,7]。这两个主要的科学期刊,Nature和Science,还开通了专栏讨论大数据的挑战和影响[8,9]。大数据的时代已经到来超越一切质疑[10]。 目前,与互联网公司的业务相关联的大数据快速增长。例如,谷歌处理的数据达数百拍字节(PB),Facebook的生成日志数据每月有超过10 PB,百度一家中国公司百度,业务流程有数十PB的数据,而阿里巴巴的子公司淘宝每天的网上交易产生几十太字节(TB)的数据。图1示出的全球数据量的热潮。当大型数据集的数量急剧上升,它也带来了许多具有挑战性的问题,解决方案如下: 图一、持续增长的数据 信息技术的最新发展(IT)使其更容易以产生数据。例如,每分钟有平均72个小时的视频上传到YouTube[11]。因此,我们面临的主要挑战是从广泛分布的数据源中收集和整合大量的数据。 云计算和物联网(IOT)的快速发展进一步促进数据的大幅增长。云计算提供了安全措施,访问网站以及数据资产的渠道。在物联网的典范,遍布世界各地的传感器正在收集和传送数据到云端进行存储和处理。这样的数据在数量和相互关系将远远超过对IT架构和现有企业的基础设施的能力,以及它的实时要求也将极大地强调可用的计算能力。日益增长的数据造成怎样在当前硬件和软件的基础上存储和管理如此庞大的异构数据集的问题。

大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告

大数据的国内外研究现状及发展动态分析大数据的概念 产生的背景与意义 上世纪60年代到80年代早期,企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统,存储介质包括磁盘、磁带、光盘等。尽管当时人们称其为大数据,但以今日的数据量来看,这些数据无疑是非常有限的。随着PC的出现和应用增多,企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据,包括Word、Excel文档,以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。此时企业内部生产数据的已不仅是企业的财务人员,还包括大量的办公人员,这极大地促进了数据量的增长。互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长,在互联网的时代,几乎全民都在制造数据。而与此同时,数据的形式也极其丰富,既有社交网络、多媒体等应用所主动产生的数据,也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。时至今日,随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富,数据已呈指数级的增长,企业所处理的数据已经达到PB级,而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。在数据的这种爆炸式增长的背景下,“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。在大数据时代,我们分析的数据因为“大”,摆脱了传统对随机采样的依赖,而是面对全体数据;因为所有信息都是“数”,可以不再纠结具体数据的精确度,而是坦然面对信息的混杂;信息之“大”之“杂”,让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。 大数据热潮的掀起让中国期待“弯道超越”的机会,创造中国IT企业从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追的战略机遇。传统IT行业对于底层设备、基础技术的要求非常高,企业在起点落后的情况下始终疲于追赶。每当企业在耗费大量人力、物力、财力取得技术突破时,IT革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段。这种一步落后、处处受制于人的状态在大数据时代有望得到改变。大数据对于硬件基础设施的要求相对较低,不会受困于基础设备核心元件的相对落后。与在传统数据库操作层面的技术差距相比,大数据分析应用的中外技术差距要小得多。而且,美国等传统IT强国的大数据战略也都处于摸着石头过河的试错阶段。中国市场的规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台。大数据对于中国企业不仅仅是信息技术的更新,更是企业发展战略的变革。随着对大数据的获取、处理、管理等各个角度研究的开展,企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”。任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰,只有数据才具有长期可用性,值得积累。数据是企业的核心资产,可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在的。大数据是信息技术演化的最新产物,确立了数据这一信息技术元素的独立地位。正因为数据不再是软硬件及应用的附属产物,才有了今天爆炸式的数据增长,从而奠定了大数据的基础。

大数据发展背景与研究现状

大数据发展背景与研究现状 (一)大数据时代的背景 随着计算机存储能力的提升和复杂算法的发展,近年来的数据量成指数型增长,这些趋势使科学技术发展也日新月异,商业模式发生了颠覆式变化。《分 MGI)发 “赢 技术使得在线购物的完成率提升了10%到15%。我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里,但很多数据却与世隔绝“深藏闺中”,成为极大的浪费。2015年,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,明确要求“2018年底前建成国家政府数据统一开放平台”;今年5月,国务院办公厅又印发《政务信息系

统整合共享实施方案》,进一步推动政府数据向社会开放。1 大数据可以把人们从旧的价值观和发展观中解放出来,从全新的视角和角度理解世界的科技进步和复杂技术的涌现,变革人们关于工作、生活和思维的看法。大数据的应用十分广泛,通过对大规模数据的分析,利用数据整体性与涌现性、相关性与不确定性、多样性与非线性及并行性与实时性研究大数据在 。2012年Gartner认为,不到两年时间大数据将成为新技术发展的热点,海量和多样化的信息资产使得大数据需要新的处理模式,才能为数据信息使用者提供有效的信息,使得企业洞察危险的能力增强,流程得以优化,决策更加准确。Victor 在其最新着作《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》中指出,大数据 1人民网 26个好用大数据的秘诀

时代要想得到有价值的信息,要从总体而不是少量的数据样本分析与实务相关的所有数据。更加注重数据之间的相关关系,乐于加收纷繁复杂的数据,而不再探求难以捉摸的因果关系和追求数据的精确性。欧盟在其公布的《数字议程》中指出公共数据的市场价值约有320亿欧元,公共数据的开放和再利用可以产生新的商业和工作机会。开放行、公共数据,增加政府的开放和透明度可以给 年9 展的进程。2017年8月30日,国家旅游局、银联商务股份有限公司和中国电信集团联合成立“旅游消费但是数据联合实验室”,并发布了首份研究成果《2017年上半年中国旅游消费大数据报告》。三方在各自的领域有深耕多年的技术、大数据能力、市场资源和经验,通过签署站多合作,可以实现资源共享,优势互 3国家十三五规划纲要

大数据时代 文献综述

智慧时代下大数据技术在教育 领域的应用研究综述 姓名:李欢欢学号:2012221111120004 一、前言 大数据是近年来出现在通信和计算机领域中的一个热门关键词。关于大数据,尚未有一个统一的定义,但却有两个观点能够诠释大数据的本质。第一个观点来自于Gartner公司的Merv Adrian在2011年第一季度刊登在Teradata Magazine上的一篇文章,文中指出“数据超出了常用硬件环境和软件工具在可接受的时间内为其用户收集、管理和处理数据的能力”[1]。另一个观点来自于麦肯锡全球数据分析研究所(Mckinsey Global Institute)在2011年6月发布的《大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿》报告,报告中提出“大数据是指大小超出了典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集”[2]。麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和应用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 大数据已经深刻地影响到人们的生活、工作和学习。大数据的意义在于对由多种类型数据构成的数据集体进行分析和研究,提取有利用价值的信息,从而帮助人们在解决问题时可以作出科学的决策。同样大数据的威力强烈地冲击着教育系统,正在成为推动教育系统创新与变革的颠覆性力量。 二、大数据技术在教育领域的应用现状分析 1 大数据定义与特征 大数据(bigdata),又称巨量资料,海量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。研究机构Gartner[3]认为“大数据”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。麦肯锡的定义: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采集、存储、管理和分析的数据集合。无论哪种定义,我们可以看出,大数据并不是一种新的产品也不是一种新的技术,大数据只是数字化时代出现的一种现象。 大数据的主要特点可以概括为4V+1C。4V包含了四个层面:第一,即V olume(大容量),海量数据,规模庞大,已跃升到PB 级别;第二,Velocity(高速度),实时处理,处理速度快,涉及感知、传输、决策、控制开放式循环的大数据,数据实时处理有着极高要求,通过传统数据库查询方式得到的“当前结果”可能已没有价值,这也是大数据和传统的数据挖掘技术本质上的不同;第三,Variety(多样性),数据类型繁多:网络日志、视频、地理位置信息、图片等都是大数据;第四,Veracity(低密度),数据价值大,但价值密度低。对海量数据挖掘分析,对未来趋势与模式的可预测分析,深度复杂分析;“1C”即Complexity,是通过数据库处理持久存储的数据不再适用于大数据处理,需要有新的方法来满足异构数据统一接入和实时数据处理的需求[4]。 2 国内研究现状 对于“智慧时代下大数据技术在教育领域的应用”国内研究的现状,我主要通过借助中国知网提供的论文发表数据进行分析。在中国知网中选择“高级检索”类型,并在检索条件中选择“主题”检索,输入“大数据”并含“教育”,截止到2014年4月17日共检索出303 条结果与之相关,通过手工筛选,把会议报道等无关信息剔除掉,剩余160篇文章。 大数据在教育领域的应用,与国外相比,国内起步稍晚,还未形成整体力量。虽然2009年开始,大数据就成为了流行词汇,但是它在教育领域的应用是近3年才出现的。国内最早

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