大数据标准体系(可编辑修改word版)
附件 1
大数据标准体系
大数据标准体系规划与路线图(2018-2020)
大数据标准体系规划与路线图 （2018-2020） （征求意见稿） 指导单位：xx省经济和信息化委员会 编制单位：xx省大数据标准化技术委员会工作组 年月
一、xx省大数据标准体系 （一）编制原则 以《xx省促进大数据发展行动计划2016-2020》及《珠江三角洲国家大数据综合实验区建设实施方案》为基础，以继承、发展、创新、提高为出发点，全面梳理国际标准、国家标准、行业标准及地方标准，结合大数据技术及产业发展现状与趋势分析，建立适应xx省大数据产业发展需求的标准体系。标准体系建设遵循以下原则： 急用先行、成熟先上。对大数据领域急需的开放共享、交易流通等标准重点投入，先行研制；对国内外已有的数据分析、处理、数据质量、数据安全等相关国际标准及研究成果，优先支持等同转化。 面向需求、注重实效。从产业信息化和产业数字化发展的要求出发，面向我省电子政务、电子商务及重点行业的数字化服务需求，把规范服务行为、提升服务质量、培育新型服务模式为抓手，调动行业各参与方推进标准化工作的积极性，提升标准的科学性、合理性和有效性。 资源整合、统筹规划。以培育并形成完善的大数据服务市场为总体目标，明确标准化工作思路、内容及具体的推进措施，整合数据资源，统筹产业规划，破除数据孤岛，强化应用服务，保障大数据标准服务体系目标清晰、技术可行、结果可见。
（二） 标准体系框架图 大数据标准体系 1 技 术 0 基 础 3 工 具 2 安 全 21 通用要求 22 隐私保护 . . . . . 5 管 理 4 应 用 . . . . . 51数据运维 52数据治理 43 数据交易 41 数据开放 13检测与评估 12 处理与分析关键技术 11 数据质量 . . . . . 45 数据应用 42 数据共享 44 数据访问 06 语义分析 03 参考 架构 02 术语 05 元素集 04 元数据 01 总则 32 应用类工具 31 系统类工具 . . . . . . 132 风险检测 . . . . . . . . . . . . . 311 平台基础设施 312 预处理工具 314 分布式计算工具 315 数据库 316 平台管理类工具 313 存储类工具 321 应用分析智能工具 322 可视化展示工具 . . . . . . . . 421 数据开放总则 422 数据开放目录 423 数据开放平台 . . . . . 131 模型评估 . . . . . . . . . 451 电子政务大数据 454科学大数据 452 工业大数据 453电子商务大数据 大数据标准体系框架图 . . . . . . . . . . 111 通用数据 112 主数据 113 事务数据 114 产品 数据 121 数据收集 122 数据预 处 理 123 数据分析 124 数据可视化 . . . . . 125 区块链 . . . . . 07 分类分级
大数据功能模块概要设计-V1.1Word版
第1章 系统总体架构
第2章通用组件 2.1 基础页面组件 前端页面JS框架，采用jquery为基础开发框架；为考虑对IE6，7，8的兼容性；建议版本为：1.7.2； 基于jquery的UI框架，目前流行的有：easyui 、jquery ui 、dwz；这三个各有一部分对基础页面组件的支持；（考虑到这些基础UI框架可能存在的不兼容性，建议只选择一个，对于UI框架不支持的组件，另外选择开源提供） 对于常用的基础页面组件选型如下：
2.2 基础技术组件
2.3 基础类库 J2EE服务端开发所需要的基础类库包括： apache-common 对基础类的一些扩展；包括了：commons-beanutils.jar \ commons-collections.jar \ commons-fileupload.jar \ commons-io.jar \ commons-lang.jar \ commons-lang3.jar \ commons-logging.jar json-lib 对json数据格式的解析、封装；提供将json字符串，到Bean或者List
第3章选型 3.1 中间件 商业：weblogic、webshpere 开源：jboss、jetty、tomcat 对于中间件有要求：部署的时候，需要支持jdk6.0；如果是weblogic建议使用10.3以上版本，采用sun-jrocket的jdk; websphere 要求6.1以上版本； 3.2 数据库 3.2.1 关系型 Oracle / MySQL; 如果是oracle，要求10g以上版本，并且已经升级地理数据库 3.2.2 NoSQL mongodb / hadoop / hive /hbase /memcached/redis 3.3 底层开发框架 3.3.1 Java 服务端开发框架 struts2 + spring3+ ibatis (?mybatis)? spring3+ibatis (?mybatis) ?
大数据标准体系规划与路线图
附件 广东省大数据标准体系规划与路线图 (2018-2020 )
指导单位：广东省工业和信息化厅 编制单位：广东省大数据标准化技术委员会工作组 二?一八年九月 -可编辑修改-
、广东省大数据标准体系 （一）编制依据 按照国家《信息化发展战略纲要》、《关于促进大数据 发展行动纲要》、《大数据产业发展规划（2016 - 2020 年）》、《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》及广东省《广东省促进大数据发展行动计划（2016-2020年）》、《珠江三角洲国家大数据综合试验区建设实施方案》等政策文件对标准化工作的要求，制定广东省大数据标准体系。b5E2RGbCAP （二）编制原则 以《广东省促进大数据发展行动计划（2016-2020 ）》 及《珠江三角洲国家大数据综合实验区建设实施方案》为基础，以继承、发展、创新、提高为出发点，全面梳理国际标准、国家标准、行业标准及地方标准，结合大数据技术及产业发展现状与趋势分析，建立适应广东省大数据产业发展需求的标准体系。标准体系建设遵循以下原则：P1E anqFDPw 急用先行、成熟先上。对大数据领域急需的开放共享、 交易流通等标准重点投入，先行研制；对国内外已有的数据分析、处理、数据质量、数据安全等相关国际标准及研究成果，优先支持等同转化。DXDi T a9E3d 面向需求、注重实效。从数字产业化和产业数字化发展 的要求出发，面向我省电子政务、电子商务及重点行业的数字化服务需求，以规范服务行为、提升服务质量、培育新型服务模式为抓手，调动行业参与方推进标准化工作的积极性，提升标准的科学性、合理性和有效性。RTCrpUDGiT 资源整合、统筹规划。以培育并形成完善的大
物流大数据word版本
大数据在物流行业的现状及应用 随着大数据时代的到来，大数据技术可以通过构建数据中心，挖掘出隐藏在数据背后的信息价值，从而为企业提供有益的帮助，为企业带来利润。面对海量数据，物流企业在不断增加大数据方面投入的同时，不该仅仅把大数据看作是一种数据挖掘、数据分析的信息技术，而应该把大数据看作是一项战略资源，充分发挥大数据给物流企业带来的发展优势，在战略规划、商业模式和人力资本等方面做出全方位的部署。 所谓物流的大数据，即运输、仓储、搬运装卸、包装及流通加工等物流环节中涉及的数据、信息等。通过大数据分析可以提高运输与配送效率、减少物流成本、更有效地满足客户服务要求。将所有货物流通的数据、物流快递公司、供求双方有效结合，形成一个巨大的即时信息平台，从而实现快速、高效、经济的物流。信息平台不是简单地为企业客户的物流活动提供管理服务，而是通过对企业客户所处供应链的整个系统或行业物流的整个系统进行详细分析后，提出具有中观指导意义的解决方案。许多专业从事物流数据信息平台的企业形成了物流大数据行业。 自2012年，国家已陆续出台相关的产业规划和政策，从不同侧面推动大数据产业的发展。然而，专门针对大数据发展尤其是物流大数
据的政策规划还没有。目前，国家出台的与大数据相关的物流行业规划和政策，主要包括《第三方物流信息服务平台建设案例指引》、《商贸物流标准化专项行动计划》、《物流业发展中长期规划(2014-2020年)》、《关于推进物流信息化工作的指导意见》等一系列政策，将大数据、信息化处理方法作为物流行业转型升级的重要指导思想。 2011年11月推出的《物联网”十二五”发展规划》将“信息处理技术”列为四项关键技术创新工程之一，包括海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析。另外三项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也是大数据产业的重要组成部分，与大数据产业发展密切相关。2013年6月发布的《交通运输业推进物流业健康发展的指导意见》指出，加快推进交通运输物流公共信息平台建设，完善平台基础交换网络，加快推进跨区域、跨行业平台之间的有效对接，实现铁路、公路、水路、民航信息的互联互通。加快完善铁路、公路、水路、民航、邮政等行业信息系统，推进互联互通，增强一体化服务能力。鼓励企业加快推进信息化建设。2014年2月发布的《第三方物流信息服务平台建设案例指引》指出，对第三方物流信息服务平台建设的指导思想、基本原则、建设类型、建设标准、保障措施与考核要求等进行了具体说明，并收录了目前国内经营模式较为先进、取得较好经济社会效益的第三方物流信息平台建设案例。 此外，交通运输部正在编制的物流发展“十三五”规划，其中统筹谋划现代物流发展，指出要发展智慧物流，适时研究制定“互联网”
标准规范体系建设方案设计
标准规范体系建设方案设计 1.1需求分析 1.1.1采购范围与基本要求 收集智慧园区建设涉及的国家标准、行业标准、管理规范、技术标准和信息标准，编写XX高新区开发区智慧园区的接口规范、信息交换标准、元数据标准等。1.1.2建设内容要求 (1)编写 《XX高新区开发区智慧园区元数据信息标准》 《XX高新区开发区智慧园区数据代码规范目录》 《XX高新区开发区智慧园区数据交换方式》 《XX高新区开发区智慧园区数据交换内容标准》 《XX高新区开发区智慧园区数据接口标准》 《XX高新区开发区智慧园区数据采集规范》 《XX高新区开发区智慧园区数据处理规范》 《XX高新区开发区智慧园区数据质量规范》 《XX高新区开发区智慧园区数据管理制度》 《XX高新区开发区智慧园区系统运维管理规范》 《XX高新区开发区智慧园区文档管理制度》 《XX高新区开发区智慧园区运营管理标准》 (2)收集 （住建部智慧城市文件(2013年4月) 《智慧城市公共信息平台建设指南(试行)》 《智慧城市评价模型及基础评价指标体系》（全国通信标准化技术委员会） 《基于云计算的电子政务公共平台顶层设计指南》（工信部，2013年4月） 《政务信息资源目录体系》（GB/T21063-2007） 《政务信息资源交换体系》（GB/T21062-2007） 《信息技术大数据术语》（20141191-T-469） 《信息技术大数据参考架构》（20141191-T-469）
《关系数据管理系统技术要求》（GB/T28821-1012） 《城市基础地理信息系统技术规范》 《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》 《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》 《促进大数据发展行动纲要》 《国家信息化发展战略纲要》 《国家电子政务工程建设项目管理暂行办法》 《国家信息化领导小组关于我国电子政务建设指导意见》 《国家电子政务总体框架》 《城市地下管线工程档案管理办法》（住建部2005年） 《城市地下空间开法利用管理规定》（建设部59号、第108号） 《电信建设管理办法》（国发委第20号） 《2006—2020年国家信息化发展战略》 1.2设计方案 XX高新区智慧园区是一个大规模的建设工程。该工程以业务系统的相关数据为业务处理核心，以其它相关部门为信息交换对象，实现跨机构的大型综合与分布式的信息化系统。 面对这样一个大型的信息系统，XX高新区智慧园区建设首先必须建立完善的标准体系和相关制度。保障XX高新区智慧园区生态XX高新区智慧园区建设标准的可持续发展能力，实现真正意义上的互联互通。 1.2.1标准在系统建设中的作用 XX高新区智慧园区建设与标准规范建设是相辅相成的。一方面，生态XX高新区智慧园区各项内容的建设必须遵循标准和规范，其设计、开发和实施等需要标准和规范进行指导；另一方面，标准和规范的制订和维护离不开生态XX高新区智慧园区的建设实践，标准和规范必需符合实际需求，随着生态XX高新区智慧园区建设的不断建设和推广，标准和规范也要根据生态XX高新区智慧园区建设的进展不断完善。 没有规矩不成方圆，生态XX高新区智慧园区及其配套体系的建设需要相应的标准和规范进行指导。标准和规范具有以下指导作用：
广东省大数据标准体系规划与路线图
广东省大数据标准体系规划与路线图（）（征求意见稿） 指导单位：广东省经济和信息化委员会 编制单位：广东省大数据标准化技术委员会工作组 二〇一八年五月
一、广东省大数据标准体系 （一）编制原则 以《广东省促进大数据发展行动计划》及《珠江三角洲国家大数据综合实验区建设实施方案》为基础，以继承、发展、创新、提高为出发点，全面梳理国际标准、国家标准、行业标准及地方标准，结合大数据技术及产业发展现状与趋势分析，建立适应广东省大数据产业发展需求的标准体系。标准体系建设遵循以下原则： 急用先行、成熟先上。对大数据领域急需的开放共享、交易流通等标准重点投入，先行研制；对国内外已有的数据分析、处理、数据质量、数据安全等相关国际标准及研究成果，优先支持等同转化。 面向需求、注重实效。从产业信息化和产业数字化发展的要求出发，面向我省电子政务、电子商务及重点行业的数字化服务需求，把规范服务行为、提升服务质量、培育新型服务模式为抓手，调动行业各参与方推进标准化工作的积极性，提升标准的科学性、合理性和有效性。 资源整合、统筹规划。以培育并形成完善的大数据服务市场为总体目标，明确标准化工作思路、内容及具体的推进措施，整合数据资源，统筹产业规划，破除数据孤岛，强化应用服务，保障大数据标准服务体系目标清晰、技术可行、结果可见。
（二）标准体系框架图
（三）标准体系说明 . 标准体系设计依据 按照国家《信息化发展战略纲要》、《关于促进大数据发展行动纲要》、《大数据产业发展规划（－年）》、《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》及广东省《广东省促进大数据发展行动计划（年）》、《珠江三角洲国家大数据综合实验区建设实施方案》等政策文件对标准化工作的要求，制定广东省大数据标准体系。标准体系共划分为“基础—技术—安全—工具—应用—管理”等个子体系。 . 标准体系框架明细 标准体系采用树形结构，分层级展开，层与层之间是包含与被包含关系，平行层之间是平行并列关系。 第一层是大数据通用标准体系。包括基础类标准（）、技术类标准（）、安全类标准（）、工具类标准（）、应用类标准（）、管理类标准（）。 第二层的分类情况及原则如下所述： （）基础标准为整个标准体系提供包括总则、术语、参考架构、元数据、元素集、语义分析、分类分级等通用的基础性标准。 （）技术类标准主要是对大数据相关的技术进行标准化规范。包括：数据质量标准、数据处理与分析关键技术标准、数据评估技术标准等。其中数据质量标准主要参考数据质量系列标准，该系列标准主要是对数据质量的把控，并根据当
大数据标准体系
附件1 大数据标准体系 序号一级分类二级分类国家标准编号标准名称状态 1 基础标准总则信息技术大数据标准化指南暂时空缺 2 术语信息技术大数据术语已申报 3 参考模型信息技术大数据参考模型已申报 4 数据处理数据整理GB/T 18142-2000 信息技术数据元素值格式记法已发布 5 GB/T 18391.1-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第1部分：框架已发布 6 GB/T 18391.2-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第2部分：分类已发布 7 GB/T 18391.3-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第3部分：注册系统元模型与基本属性已发布 8 GB/T 18391.4-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第4部分：数据定义的形成已发布 9 GB/T 18391.5-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第5部分：命名和标识原则已发布 10 GB/T 18391.6-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第6部分：注册已发布 11 GB/T 21025-2007 XML使用指南已发布 12 GB/T 23824.1-2009 信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第1 部分：数据元已发布 13 GB/T 23824.3-2009 信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第3 部分：值域已发布 14 20051294-T-339 信息技术元模型互操作性框架第1部分：参考模型已报批 15 20051295-T-339 信息技术元模型互操作性框架第2部分：核心模型已报批 16 20051296-T-339 信息技术元模型互操作性框架第3部分：本体注册的元模型已报批 17 20051297-T-339 信息技术元模型互操作性框架第4部分：模型映射的元模型已报批 18 20080046-T-469 信息技术元数据模块(MM) 第1 部分:框架已报批
联通大数据9大产品Word版
中国联通大数据九大产品 用户标签 用户标签是中国联通对其用户的全量业务、网络、消费数据进行归纳提取后，以标签化形式输出的分类结果，包括用户360°的属性特征和行为偏好，可实现用户标签信息的多维度查询、潜在目标用户群的精准定位、对开放平台内模型构建的标签支撑、行业专属标签的定制。该产品可应用于潜客识别、用户画像、精准营销支撑服务、数据能力开放服务等场景。 沃指数 沃指数是以中国联通全量数据为基础，结合数据处理能力，打造面向公众和政企客户的综合评价产品。目前沃指数产品体系包含行业指数和市场洞察两部分。其中行业指数是综合各类指标，通过多方面反映行业属性特征及变动趋势的一种综合指数，当前包括旅游指数、户外媒体价值指数、投资指数、信用指数、金融指数、App指数、终端指数、交通指数等。市场洞察是基于客户个性化需求而研发的各类大数据信息整合模型，它能够对客户品类市场的需求、竞品情况、消费者整体行为或分化特点等信息进行系统收集和综合分析，从而帮助客户识别并把握市场机会，实现经营目标。该产品可根据不同行业指数应用于不同场景。 征信产品 征信产品基于中国联通真实全面的客户信息大数据资产，在保障客户隐私安全的前提下，利用脱敏数据提供金融行业数据验证和征信评估服务，为专业化的授信机构提供信用信息共享服务，主要面向商业银行、各保险机构、央行批准的移动支付公司和征信机构等合作伙伴行业客户提供API接口查询服务。征信产品可应用于三要素验证、盗刷实时位置验证、语音呼转验证、终端厂商换机频率等场景。 精准营销 精准营销产品是在确保数据隐私安全的前提下，依托中国联通全网用户的消费、行为等海量数据，根据客户营销需求，进行多种维度的数据匹配与关联，准确把握目标用户行为习惯和喜好，通过短信、邮件、外呼、互联网等渠道将营销信息推送给目标人群，有效提升触达精准度和营销效率，深度挖掘新用户，有力
大数据处理分析的六大最好工具Word版
大数据处理分析的六大最好工具 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 【编者按】我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。本文转载自中国大数据网。 CSDN推荐：欢迎免费订阅《Hadoop与大数据周刊》获取更多Hadoop技术文献、大数据技术分析、企业实战经验，生态圈发展趋势。 以下为原文： 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
(完整word版)标准规范体系建设方案设计
标准规范体系建设方案设计1.1需求分析 1.1.1采购范围与基本要求 收集智慧园区建设涉及的国家标准、行业标准、管理规范、技术标准和信息标准，编写XX高新区开发区智慧园区的接口规范、信息交换标准、元数据标准等。 1.1.2建设内容要求 (1)编写 《XX高新区开发区智慧园区元数据信息标准》 《XX高新区开发区智慧园区数据代码规范目录》 《XX高新区开发区智慧园区数据交换方式》 《XX高新区开发区智慧园区数据交换内容标准》 《XX高新区开发区智慧园区数据接口标准》 《XX高新区开发区智慧园区数据采集规范》 《XX高新区开发区智慧园区数据处理规范》 《XX高新区开发区智慧园区数据质量规范》 《XX高新区开发区智慧园区数据管理制度》 《XX高新区开发区智慧园区系统运维管理规范》 《XX高新区开发区智慧园区文档管理制度》 《XX高新区开发区智慧园区运营管理标准》 (2)收集 《智慧城市公共信息平台建设指南(试行)》（住建部智慧城市文件(2013年4月) 《智慧城市评价模型及基础评价指标体系》（全国通信标准化技术委员会） 《基于云计算的电子政务公共平台顶层设计指南》（工信部，2013年4月） 《政务信息资源目录体系》（GB/T21063-2007） 《政务信息资源交换体系》（GB/T21062-2007） 《信息技术大数据术语》（20141191-T-469） 《信息技术大数据参考架构》（20141191-T-469） 《关系数据管理系统技术要求》（GB/T28821-1012）
《城市基础地理信息系统技术规范》 《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》 《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》 《促进大数据发展行动纲要》 《国家信息化发展战略纲要》 《国家电子政务工程建设项目管理暂行办法》 《国家信息化领导小组关于我国电子政务建设指导意见》 《国家电子政务总体框架》 《城市地下管线工程档案管理办法》（住建部2005年） 《城市地下空间开法利用管理规定》（建设部59号、第108号） 《电信建设管理办法》（国发委第20号） 《2006—2020年国家信息化发展战略》 1.2设计方案 XX高新区智慧园区是一个大规模的建设工程。该工程以业务系统的相关数据为业务处理核心，以其它相关部门为信息交换对象，实现跨机构的大型综合与分布式的信息化系统。 面对这样一个大型的信息系统，XX高新区智慧园区建设首先必须建立完善的标准体系和相关制度。保障XX高新区智慧园区生态XX高新区智慧园区建设标准的可持续发展能力，实现真正意义上的互联互通。 1.2.1标准在系统建设中的作用 XX高新区智慧园区建设与标准规范建设是相辅相成的。一方面，生态XX高新区智慧园区各项内容的建设必须遵循标准和规范，其设计、开发和实施等需要标准和规范进行指导；另一方面，标准和规范的制订和维护离不开生态XX高新区智慧园区的建设实践，标准和规范必需符合实际需求，随着生态XX高新区智慧园区建设的不断建设和推广，标准和规范也要根据生态XX高新区智慧园区建设的进展不断完善。 没有规矩不成方圆，生态XX高新区智慧园区及其配套体系的建设需要相应的标准和规范进行指导。标准和规范具有以下指导作用： ?有利于确保XX高新区智慧园区相关信息共享和业务协同； ?有利于确保XX高新区智慧园区建设网络互联互通； ?有利于确保XX高新区智慧园区建设安全可靠；
大数据中心建设功能要求技术规范word
大数据中心建设功能要求技术规范WORD版本下载后可编辑
一、数据服务中心建设规划 数据服务中心是整个智慧旅游大数据项目核心组成部分，在规划建设过程中，坚持以数据资源为核心，面向数据应用与服务、信息数据资源标准化与管理，实现数据资源横向集成、纵向贯通、全局共享的运转模式。数据服务中心数据流转图和逻辑架构如下图。 数服务中心逻辑架构图 整个数据服务中心逻辑组成部分有：数据存储、数据组织、数据处理、资源管理、数据服务支撑。 数据存储：基于大规模并行处理（Massively Parallel Processing，简称MPP）、Hadoop等分布式计算平台进行搭建，以满
足旅游行业结构化、图像视音频等非结构化多种类型格式的海量数据资源存储需求。 数据组织：对各类数据资源进行逻辑组织，形成基础数据资源库、专题应用资源库以及资源管理库，满足旅游行业数据资源应用、管理与服务的需求。 数据处理：主要包括数据整合汇集、数据标准化处理、通用数据处理、专题数据处理。从多个层面对数据资源进行分析挖掘，为不同业务需求提供数据处理服务支撑。 资源管理：资源管理从应用资源、数据资源、服务资源以及标准资源多个层面实现数据服务中心信息资源的管理与标准建设。 数据服务支撑：数据服务中心实现了智慧旅游云数据资源的存储和组织。主要包括基础数据资源库、专题应用资源库和资源管理库。 数据分析处理：面向具体业务需求，建立对应的数据分析处理模型，实现对数据资源的深度挖掘和综合利用。 1.1大数据平台建设 数据集中统一管理后，由于一体化业务为在线运行的系统，为避免大数据应用对现有生产系统造成影响，本期单独建设一套大数据平台，通过ETL将生产数据抽取到大数据平台中，进行分析处理，建立数据仓库，为上层应用提供支撑。 基于大数据等新先进理念，融合MPP、Hadoop、OLTP以及HDFS分布式文件系统等数据处理技术，构建具有海量数据处理能力
广东省大数据标准体系规划与路线图(20182020)
广东省大数据标准体系规划与路线图（2018-2020） （征求意见稿） 指导单位：广东省经济和信息化委员会
编制单位：广东省大数据标准化技术委员会工作组 二〇一八年五月
一、广东省大数据标准体系 （一）编制原则 以《广东省促进大数据发展行动计划20XX-2020》及《珠江三角洲国家大数据综合实验区建设实施方案》为基础，以继承、发展、创新、提高为出发点，全面梳理国际标准、国家标准、行业标准及地方标准，结合大数据技术及产业发展现状与趋势分析，建立适应广东省大数据产业发展需求的标准体系。标准体系建设遵循以下原则： 急用先行、成熟先上。对大数据领域急需的开放共享、交易流通等标准重点投入，先行研制；对国内外已有的数据分析、处理、数据质量、数据安全等相关国际标准及研究成果，优先支持等同转化。 面向需求、注重实效。从产业信息化和产业数字化发展的要求出发，面向我省电子政务、电子商务及重点行业的数字化服务需求，把规范服务行为、提升服务质量、培育新型服务模式为抓手，调动行业各参与方推进标准化工作的积极性，提升标准的科学性、合理性和有效性。 资源整合、统筹规划。以培育并形成完善的大数据服务市场为总体目标，明确标准化工作思路、内容及具体的推进措施，整合数据资源，统筹产业规划，破除数据孤岛，强化应用服务，保障大数据标准服务体系目标清晰、技术可行、结果可见。
3 / 19 （二） 标准体系框架图 大数据标准体系 1 技 术 0 基 础 3 工 具 2 安 全 21 通用要求 22 隐私保护 。 。 。 。 。 5 管 理 4 应 用 。 。 。 。 。 51数据运维 52数据治理 43 数据交易 41 数据开放 13检测与评估 12 处理与分析关键技术 11 数据质量 。 。 。 。 。 45 数据应用 42 数据共享 44 数据访问 06 语义分析 03 参考 架构 02 术语 05 元素集 04 元数据 01 总则 32 应用类工具 31 系统类工具 。 。 。 。 。 。 132 风险检测 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 311 平台基础设施 312 预处理工具 314 分布式计算工具 315 数据库 316 平台管理类工具 313 存储类工具 321 应用分析智能工具 322 可视化展示工具 。 。 。 。 。 。 。 。 421 数据开放总则 422 数据开放目录 423 数据开放平台 。 。 。 。 。 131 模型评估 。 。 。 。 。 。 。 。 。 451 电子政务大数据 454科学大数据 452 工业大数据 453电子商务大数据 大数据标准体系框架图 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 111 通用数据 112 主数据 113 事务数据 114 产品 数 据 121 数据收集 122 数据预 处 理 123 数据分析 124 数据可视化 。 。 。 。 。 125 区块链 。 。 。 。 。 07 分类分级
大数据标准体系
附件 1 大数据标准体系 序号一级分类二级分类国家标准编号标准名称状态 1总则信息技术大数据标准化指南暂时空缺2基础标准术语信息技术大数据术语已申报3参考模型信息技术大数据参考模型已申报4GB/T 18142-2000信息技术数据元素值格式记法已发布5GB/T 18391.1-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 1 部分：框架已发布6GB/T 18391.2-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 2 部分：分类已发布7数据处理数据整理GB/T 18391.3-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 3 部分：注册系统元模型与基本属性已发布8GB/T 18391.4-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 4 部分：数据定义的形成已发布9GB/T 18391.5-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 5 部分：命名和标识原则已发布10GB/T 18391.6-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 6 部分：注册已发布
11GB/T 21025-2007XML 使用指南已发布12GB/T 23824.1-2009信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第 1 部分：数据元已发布13GB/T 23824.3-2009信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第 3 部分：值域已发布1420051294-T-339信息技术元模型互操作性框架第1部分：参考模型已报批1520051295-T-339信息技术元模型互操作性框架第2部分：核心模型已报批1620051296-T-339信息技术元模型互操作性框架第3部分：本体注册的元模型已报批1720051297-T-339信息技术元模型互操作性框架第4部分：模型映射的元模型已报批1820080046-T-469信息技术元数据模块 (MM) 第 1部分 :框架已报批1920080044-T-469信息技术技术标准及规范文件的元数据已报批2020080045-T-469信息技术通用逻辑基于逻辑的语系的框架已报批2120080485-T-469跨平台的元数据检索、提取与汇交协议已报批22信息技术异构媒体数据统一语义描述已申报23数据分析信息技术大数据分析总体技术要求暂时空缺
广东省大数据标准体系规划与路线图(2018-2020)
广东省大数据标准体系规划与路线图 （2018-2020） （征求意见稿） 指导单位：广东省经济和信息化委员会 编制单位：广东省大数据标准化技术委员会工作组 二〇一八年五月
一、广东省大数据标准体系 （一）编制原则 以《广东省促进大数据发展行动计划2016-2020》及《珠江三角洲国家大数据综合实验区建设实施方案》为基础，以继承、发展、创新、提高为出发点，全面梳理国际标准、国家标准、行业标准及地方标准，结合大数据技术及产业发展现状与趋势分析，建立适应广东省大数据产业发展需求的标准体系。标准体系建设遵循以下原则： 急用先行、成熟先上。对大数据领域急需的开放共享、交易流通等标准重点投入，先行研制；对国内外已有的数据分析、处理、数据质量、数据安全等相关国际标准及研究成果，优先支持等同转化。 面向需求、注重实效。从产业信息化和产业数字化发展的要求出发，面向我省电子政务、电子商务及重点行业的数字化服务需求，把规范服务行为、提升服务质量、培育新型服务模式为抓手，调动行业各参与方推进标准化工作的积极性，提升标准的科学性、合理性和有效性。 资源整合、统筹规划。以培育并形成完善的大数据服务市场为总体目标，明确标准化工作思路、内容及具体的推进措施，整合数据资源，统筹产业规划，破除数据孤岛，强化应用服务，保障大数据标准服务体系目标清晰、技术可行、结果可见。
感谢观看 感谢您的观看 （二） 标准体系框架图 大数据标准体系 1 技 术 0 基 础 3 工 具 2 安 全 21 通用要求 22 隐私保护 . . . . . 5 管 理 4 应 用 . . . . . 51数据运维 52数据治理 43 数据交易 41 数据开放 13检测与评估 12 处理与分析关键技术 11 数据质量 . . . . . 45 数据应用 42 数据共享 44 数据访问 06 语义分析 03 参考 架构 02 术语 05 元素集 04 元数据 01 总则 32 应用类工具 31 系统类工具 . . . . . . 132 风险检测 . . . . . . . . . . . . . 311 平台基础设施 312 预处理工具 314 分布式计算工具 315 数据库 316 平台管理类工具 313 存储类工具 321 应用分析智能工具 322 可视化展示工具 . . . . . . . . 421 数据开放总则 422 数据开放目录 423 数据开放平台 . . . . . 131 模型评估 . . . . . . . . . 451 电子政务大数据 454科学大数据 452 工业大数据 453电子商务大数据 大数据标准体系框架图 . . . . . . . . . . 111 通用数据 112 主数据 113 事务数据 114 产品 数 据 121 数据收集 122 数据预 处 理 123 数据分析 124 数据可视化 . . . . . 125 区块链 . . . . . 07 分类分级
2019年中国大数据时代发展调查报告
2019年中国大数据时代发展调查报告 大数据产业有望成为拉动经济发展的“新风口”。工信部信息化和软件服务业司司长陈伟近日在媒体通气会上表示，目前包括北京、上海、贵州等先行先试的地方大数据产业和应用发展已初见成效。 工信部将出台促进大数据产业发展的推进计划，促进规划、标准、技术、产业、安全、应用协同发展。其中，在标准化方面，正在研制的10项国家标准中，8项已完成草案。下一步将重点开展数据格式接口、开放共享等标准体系建设。 “近日国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，为我国大数据发展进行了顶层设计和统筹部署。工信部主要负责大数据产业发展以及应用示范相关工作。目前我们已支持和指导北京、上海、贵州、广州、陕西等地大数据产业和应用发展。”陈伟表示。他透露这些地方先行先试，主动探索，已初见成效。 数据显示，XX年我国软件和信息技术服务业实现软件业务收入3.7万亿元，同比增长超过20%。其中，贵州省电子信息产业规模总量1437亿元，比上年增长60.6%。 而中国信息通信研究院不久前发布的《XX年中国大数据发展调查报告》预测，XX年中国大数据市场规模将达到115.9亿元，增速达38%。未来随着应用效果的逐步显现，一些成功案例将产生示范效应，预计XX年至2018年中国大数据市场规模还将维持40%左右的高速增长。 不过，由于大数据产业和应用发展迅猛，亟需通过标准化的途径整合资源，固化现有成果，促进各方达成共识，形成统一的数据格式、接口、安全、开放等各类规范，为我国数据开放共享提供基础，为数据安全应用提供保障，促进数据交易等新兴服务模式规范发展。 围绕大数据标准化，下一步将重点开展以下工作：
大数据的概念word版本
大数据的概念
一、大数据概念 "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、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 百度知道—大数据概念大数据(bigdata)，或称巨量资料，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。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。互联网周刊—大数据概念 "大数据"的概念远不止大量的数据（TB）和处理大量数据的技术，或者所谓的"4个V"之类的简单概念，而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。换句话说，大数据让我们以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有
巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见，最终形成变革之力研究机构Gartner—大数据概念 "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。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 二、大数据技术 数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架
大数据平台建设方案
大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 4、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变，一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。GG（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务 信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。
(完整word版)运营商大数据需求分析报告
运营商“大数据”需求分析 当前电信运营商，尤其是移动通信信息服务领域中数据的爆炸性增长为大数据技术的应用提供了丰富的数据原料。运营商已深刻认识到大数据的重要性，均在数据仓库建设方面投入了大量资源，在企业内部已经利用大数据实现消费行为记录管理。大数据分析也已经成为运营商提升核心竞争力，创新业务模式的有力手段。 运营商数据一般可分为三大类。第一类是业务数据，如用户姓名、出生日期、所用终端信息、通信行为习惯等等；第二类数据是企业内部的经营管理活动产生的；第三类是网络日志，这是所有数据里占比最大的一块。 一、运营商大数据分析应用领域。运营商对数据分析的应用主要涵盖企业管理和产品服务、客户调查、网络优化等。 1、改善用户体验。通过对大数据资产的有效利用，电信运营商能够更好的了解客户，提供客户满意的服务和产品，提高客户忠诚度，降低流失率。研究并应用大数据关键技术对各领域持续生成的服务数据、用户数据和网络数据进行分析挖掘，并将产生的结果和知识应用于服务和支撑系统中，对服务的运行数据进行缜密的评估和诊断，并实现对用户的行为数据进行深入的分析和挖掘。 2、支撑企业决策。通过大数据可视化，实时真实准确展现企业发展现状，支撑企业的战略决策和管理。在经营分析系统中，深度挖掘融合市场、集团、客户、客服、网络、财务数据，为业务和决策部门提供较完备的用户数据分析，使公司决策由“经验型”转为“分
析型”，实现了精细化运营。公司发展战略部需要依靠数据来分析了解市场情况，比如地方出现突发事件后客流量减少从话务量可以看出，通过用户的漫游话单可以看到马航失联事件对当地旅游业的影响等等。 3、创新商业模式。大数据应用为电信运营商开创了新的盈利模式。例如：产业链的合作模式、数据的开放运营等等。随着大数据技术这种全新的方法和工具在移动通信信息服务领域的深入应用，必将创造出革命性的新生产力，促进移动通信信息服务产业进入新一轮爆发性增长。例如：精准营销，促进增值业务发展，根据用户对互联网内容的偏好进行交叉销售。 4、渠道管理。数据分析也可以帮助运营商做好对渠道商的管控。比如，目前中国移动在国内大概有100万个社会渠道，根据现有政策，如果渠道商发展了新客户，中国移动会对其发放酬金。但有些渠道商会通过作假来套取酬金。但这些欺诈行为是可以通过数据分析鉴别出来的，比如说如果新客户的很多行为是高度一致的，基本可以判定这些属于假用户。 二、具体应用举例。比较成熟的应用包括：流量经营分析系统、手机阅读BI（商业智能）系统、无线音乐BI系统、垃圾短信骚扰电话分析系统、位置精准营销系统等。 以手机阅读BI系统为例：通过大数据BI平台产品，实现智能推荐、精准营销、用户分析、产品分析、门户分析、智能报表、合作伙伴管理、数据开放等大数据应用。通过打造生产型BI应用，每天为