大数据标准体系规划与路线图(2018-2020)
大数据标准化
二、研究报告
4、加强研究 《（英国）开放数据白皮书》 NIST在大数据领域的相关研究报告：《大数据互操作性框架：第一卷
：定义》、《大数据互操作性框架：第二卷：大数据分类》、《大数 据互操作性框架：第四卷：安全与隐私》、《大数据互操作性框架： 第六卷：参考架构》、《NIST大数据互操作性框架：第七卷：大数据 标准路线图》。 为了更好的开展政府大数据开放共享和数据资产管理方面的标准化工 作，工作组正在开展《政府大数据分类分级》和《数据资产管理》的 相关研究工作，目前已经形成两份研究报告的初稿。
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三、《信息技术 大数据 术语》
• 大数据 big data 具有数量巨大、来源多样、生成极快且多变等特征并且难以用传统数
据体系结构有效处理的包含大量数据集的数据。
注：国际上，大数据的4个特征普遍不加修饰地直接用volume、 variety、 velocity和variability予以表述，并分别赋予了它们在大数据语境下的定义：
数据科学专业人员；他们具有足够的业务需求管理机制方面的知识、 领域知识、分析技能、以及用于管理数据生命周期中每个阶段的端到端数 据过程的软件和系统工程知识。
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三、《信息技术 大数据 技术参考模型》
该技术参考模型展示了一个通用的、由逻辑功能构件组成的大数据系统， 该模型独立于供应商、实现技术和基础设施。
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三、 大数据产业生态链（技术）
大数据采集
大数据存储、 管理和处理
大数据呈现 和应用
大数据分析 和挖掘
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三、 大数据产业生态链（商业）
大数据 拥有者
互联网企业
运营商
金融企业
数据中间商
大数据技 术提供者
专业技术服 务商
智慧粮库
信息化建设相对发达的省份
着重从信息化建设的“深度”入手 为降低成本和引入数分析能力，在省级建设云平台和大数据资源池 扩大数据获取渠道，提高数据的多元化和准确性 探索支撑五大应用系统的数据分析流程和数据挖掘预测模型
（三）“智慧粮食”任务分解
粮食质量追溯 “目标价格”测算 粮食库存动态监测与管理 粮食市场价格监测 粮食供需平衡分析预测
“智慧粮食”应用
数据交换、门户服务、工作流、内容管理、报表管理、GIS服务、 数据同步、数据交换、ETL、OLAP、数据直报
案例：东营“数字粮库” 经验与发展方向
• 东营市“数字粮库”建设在全国处于领先 地位。
• “数字粮库”为“智慧粮食”建设奠定了 良好的基础。
• 然而，东营“数字粮库”距离“智慧粮食 ”还有一定差距：
什么是粮食识别代码？
粮食识别代码,是指粮食收购入库并形成稳定货位后，以货位为单 位的唯一标识，识别代码主要解决某批粮食的身份问题。
粮食识别代码用途
保证统计的真实性 全程可追溯
粮食防伪防兑， 为完善粮食补
防范掺杂使假
贴政策服务
补充现行质量追溯索票索证制度
堵塞库存监 管的漏洞
防止转圈粮
服务于物联 网，建立物 流信息通路
发现临时性的供需 不平衡
市场价格、销售量 波动信息
市场供需监测
优化政府吞吐、粮食调节，粮 库前瞻规划
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（四）地方财政和中央补助相结合
1.顶层设计
各省的试点工作要以国家粮食局的“智慧粮食”顶层设计方 案为基础，在工作路线和技术路线上做到目标一致、协同发 展。
2.先行先试
各省要充分发挥主观能动性，以地区的行业整体发展状况和 自身实际情况确定切实合理的建设方案，在“智慧粮食”整体发展 中走在前列。
国家大数据安全标准化工作介绍
《国家网络空间安全战略》之数据
• 数据是网络空间的有机组成部分：“互联网、通信网、计算机系统、 自动化控制系统、数字设备及其承载的应用、服务和数据等组成的 网络空间”
• 数据对国家、企业、个人利益至关重要：“一些组织肆意窃取用户 信息、交易数据、位置信息以及企业商业秘密，严重损害国家、企 业和个人利益，影响社会和谐稳定。”
《网络安全法》之数据
维度 数据安全
条文 第10条：“维护网络数据的完整性、保密性和可用性” 第21条：“防止网络数据泄露或者被窃取、篡改” 第27条：“不得提供专门用于……窃取网络数据等危害网络安 全活动的程序、工具” 第31条：“一旦遭到破坏、丧失功能或者数据泄露，可能严重 危害国家安全、国计民生、公共利益的关键信息基础设施”
2015年11月18日，国家标准化管理委员会批复换届方案。
p主任委员：王秀军——中央网络安全和信息化领导小组 办公室副主任
p副主任委员
Ø 赵泽良 中央网信办网络安全协调局局长
Ø 韩俊
工业和信息化部科技司巡视员
Ø 赵林
公安部第十一局副局长
Ø 李守鹏 中国信息安全测评中心副主任
Ø 何良生 国家密码管理局副局长
• 2016年3月发布的“十三五规划纲要”还专章提出“实施国家大数据战略”， 明确我国将“把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行 动，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业转型升级和社会治 理创新。”
• 在国务院和各部门的发文中，称为“基础性战略资源”的只有数据（或大 数据）和档案。
《网络安全法》之数据
数据安全= 保密性 + 完整性 + 可用性
数据安全 + 个人信息主体的控制权利 + 数据控制者等 个人信息保护=
大数据、云计算系统高级架构师课程学习路线图
大数据、云计算系统高级架构师课程学习路线图大数据之Linux+大数据开发篇项目部分大数据之阿里云企业级认证篇大数据之Java企业级核心技术篇大数据之PB级别网站性能优化篇项目部分大数据之数据挖掘\分析＆机器学习篇项目部分大数据之运维、云计算平台篇项目部分c:\iknow\docshare\data\cur_work\javascript：open53kf()课程体系北风大数据、云计算系统架构师高级课程课程一、大数据运维之Linux基础本部分是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm,docker,openstack等众多课程。
因为企业中的项目基本上都是使用Linux环境下搭建或部署的。
1）Linux系统概述2)系统安装及相关配置3）Linux网络基础4）OpenSSH实现网络安全连接5）vi文本编辑器6）用户和用户组管理7）磁盘管理8）Linux文件和目录管理9）Linux终端常用命令10）linux系统监测与维护课程二、大数据开发核心技术- Hadoop 2。
x从入门到精通本课程是整套大数据课程的基石：其一，分布式文件系统HDFS用于存储海量数据,无论是Hive、HBase或者Spark数据存储在其上面；其二是分布式资源管理框架YARN,是Hadoop 云操作系统（也称数据系统），管理集群资源和分布式数据处理框架MapReduce、Spark应用的资源调度与监控；分布式并行计算框架MapReduce目前是海量数据并行处理的一个最常用的框架。
Hadoop 2。
x的编译、环境搭建、HDFS Shell使用，YARN 集群资源管理与任务监控,MapReduce编程，分布式集群的部署管理（包括高可用性HA）必须要掌握的。
1）大数据应用发展、前景2）Hadoop 2。
x概述及生态系统3)Hadoop 2。
x环境搭建与测试1)HDFS文件系统的架构、功能、设计2）HDFS Java API使用3）YARN 架构、集群管理、应用监控4）MapReduce编程模型、Shuffle过程、编程调优1)分布式部署Hadoop2.x2)分布式协作服务框架Zookeeper3）HDFS HA架构、配置、测试4)HDFS 2.x中高级特性5）YARN HA架构、配置6）Hadoop 主要发行版本（CDH、HDP、Apache）1)以【北风网用户浏览日志】数据进行实际的分析 2)原数据采集 3）数据的预处理(ETL） 4)数据的分析处理（MapReduce）课程三、大数据开发核心技术—大数据仓库Hive精讲hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。
信息化规划及路线图
0
企业信息部门由传统走线大数据
DT数据中心
IT信息管理 部众里寻他千决策支持 数据资产 深入应用 系统集成数仓建立 信息系统 电脑和网络监控等
信息管理部监制
1
信息系统总体规划众里寻他千经 销 商 管 理 系 统 D M S
信息管理部监制
2
信息组织架构
总裁
信息CIO
部长
基础设施科
经营管理科
智慧工厂科
工程师
工程师
工程师
综合管理科
科长
科员
工程师
信息管理部监制
3
部门职责及人员组成众里寻他千业务线名称主要职责
人员数量
经营管理类软件的系统建设及运维。
经营管理科 （SAP、DMS、OA、HR、SRM、BI、电商……、 10 研发类）
大数据 平台
ERP系统
OA办公系统、MES 系统、电商系统、
专业系统
人信息工作内容进阶梯度众里寻他千软硬件 搭建第一阶段
软件深 入融合
第二阶段
数据治 理
第三阶段
数据分 析与应 用
第四阶段
硬件升 级改造
软件的 交替迭
代
应用的 深度融
合
信息管理部监制
生产运营类软件的系统建设及运维。
智慧工厂科 （PLM、MES……）
3
信息安全、信息基础设施建设及运维。
基础设施科 （服务器、网络、桌面维护等）
3
综合管理科 人事、考勤工资、资产等。
2
信息管理部监制
4
信息部完整工作职责
Hale Waihona Puke 众里寻他千信息管理部监制
5
信息系统综合占比分布
总和评判角度：
“大数据+”模式牵手“制造业+”——乌镇大数据产业园片区建设“路线图”出炉
40特别 报道S P E C I A LP L A NBIG DATA 大数据“大数据+”模式牵手“制造业+”——乌镇大数据产业园片区建设“路线图”出炉近日，嘉兴桐乡市出台了《中国（浙江）自由贸易试验区嘉兴联动创新区乌镇大数据产业园片区建设实施方案》，希望通过探索乌镇大数据产业园片区乌镇区块“大数据+”模式和桐乡经济开发区区块“制造业+”模式的结合与创新，进一步推动高质量外资集聚地建设，全力把乌镇大数据产业园片区打造成浙江乃至全国最具发展活力的数字经济产业发展高地。
区域范围乌镇大数据产业园区总规划面积为25.66平方公里，由以乌镇镇为核心的北区部分和以桐乡经济开发区为主导的南区部分组成。
北部区块面积7.32平方公里，四至范围为：北至嘉湖公路，南至规划运河大道，西至湖盐线（姚太线），东至杜家木桥港。
南部区块面积18.34平方公里，四至范围为：北至灵安港，南至高桥大道和高铁线，西至灵安路—张家石桥港，东至人民路、迎宾大道和乌镇大道。
乌镇大数据产业园片区规划图目标定位探索乌镇大数据产业园片区乌镇区块“大数据+”模式和桐乡经济开发区区块“制造业+”模式的结合与创新，推动乌镇大数据产业园片区与长三角先进地区的产业、人才对接，努力成为数字经济集群产业发展的先进示范地。
20222025推动能在乌镇大数据产业园片区落地推广的全国自贸区改革试点经验应复尽复，全面推广；积极向上争取省级及以上经济社会管理权限下放，在片区内联动共享；引进世界500强、全球行业龙头企业和跨国公司区域总部型项目3个以上；加速建设浙江中韩（桐乡）国际合作产业园；对外贸易水平进一步提升，基本形成投资贸易便利、法制环境规范、金融服务完善的营商环境。
力争提供创新案例2个以上，推动区域改革协同、创新协同，推进片区高质量发展，探索形成可复制、可推广的创新试点经验3条以上；引进世界500强、全球行业龙头企业和跨国公司区域总部型项目5个以上，建成全省乃至全国最具吸引力的数字经济开放创新示范区。
2024年贵州专业技术继续教育公需科目考试部分试题(含答案)
2024年贵州专业技术继续教育公需科目考试试题及答案单选题01、种业种植的收益远高于农产品生产，但其中的难点不包括（C）。
A、研究周期长B、跨学科领域C、人员匮乏D、投资额巨大02、下列选项中，关于党的二十大报告中提出的构建新发展格局的理解，表述不正确的是（B）。
A、是适应我国发展新阶段要求、贯彻新发展理念塑造国际合作和竞争新优势的必然选择B、是被迫之举和权宜之计C、是以全国统一大市场基础上的国内大循环为主体，不是各地都搞自我小循环D、是具有显著制度优势和坚实改革基础的03、党的二十大报告中明确提出，在人才建设方面的基本要求是 （A）。
A、聚天下英才而用之B、深化人才发展体制机制改C、营造环境04、元宇宙的英文是Metaverse，这个词最早起源尼尔·斯蒂芬森的小说（C)。
A、《佐迪亚克》B、《神经漫游者》C、《雪崩》05、1930年冬，中央交通局开通上海至中央苏区的第一条地下交通路线，设有（D）和闽西两个交通大站、三个交通中站和多个交通小站。
A、汕头B、长汀C、武汉D、香港06、下面对人工智能是通用目的战略技术（Generalpurposetechnologies）描述不正确的是（D）。
A、通用目的技术是使能技术(enablingtechnology)，但不是完整的最终解决方案B、人工智能犹如历史上蒸气机、电力、计算机和互联网等发明创造，是一种通用使能技术，正深刻地以史无前例速度改变人类社会和经济发展C、人工智能天然具备推动学科交叉的潜力，其与不同学科专业知识结合，形成AlI+X的新研究格局D、人工智能是通用目的技术，因此就是解决方案的全部，与其他技术没有任何联系07、红色交通线，是指中国共产党在领导革命斗争中，根据需要开辟和建立的人、财、物转运输送和（A）的秘密交通路线。
A、通信联络B、情报传送C、武器装备D、信息资料08、以纯休闲为核心的农业受到很大冲击，核心原因在于其无法满足农业的（D）。
国家大数据安全标准化工作介绍
提纲
安全标准组织介绍 标准工作总体介绍 去标识化标准解读
大数据安全标准特别工作组
• 隶属于全国信息安全标准化技术委员会 • 2016年4月14日成立
• 组长：王建民 • 副组长：陈兴蜀 • 秘书：金涛
• 成员单位数：160家
信安标委概况
• 全国信息安全标准化技术委员会（简称“信安标 委”）成立于2002年4月，是国家标准化管理委 员会的直属标委会，编号为SAC/TC260。
• 数据对国家安全至关重要：“反对以国家安全为借口，利用技术优 势控制他国网络和信息系统、收集和窃取他国数据。”
• 基本原则：“保护本国信息系统和信息资源免受侵入、干扰、攻击 和破坏”
• 战略任务：“根据宪法和法律法规管理我国主权范围内的网络活动， 保护我国信息设施和信息资源安全，采取包括经济、行政、科技、 法律、外交、军事等一切措施，坚定不移地维护我国网络空间主 权”。
2016年12月27日国家互联网信息办公室发布《国家网络空间安全战略》
• 实施国家大数据战略，建立大数据安全管理制度，支持大数据、云计算等新一代 信息技术创新和应用。加强网络安全标准化和认证认可工作，更多地利用标准规 范网络空间行为。
工作定位
国家对数据的定位
• 2015年9月国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》指出，“数据已成为 国家基础性战略资源，大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动 以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。”
《国家网络空间安全战略》之数据
• 数据是网络空间的有机组成部分：“互联网、通信网、计算机系统、 自动化控制系统、数字设备及其承载的应用、服务和数据等组成的 网络空间”
• 数据对国家、企业、个人利益至关重要：“一些组织肆意窃取用户 信息、交易数据、位置信息以及企业商业秘密，严重损害国家、企 业和个人利益，影响社会和谐稳定。”
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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
（三）标准体系说明
1. 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（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xx省《xx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xx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6个子体系。
2. 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（0）、技术类标准（1）、安全类标准（2）、工具类标准（3）、应用类标准（4）、管理类标准（5）。
第二层的分类情况及原则如下所述：
（0）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。
（1）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ISO8000数据质量系列标准，该系列标准主要是对数据质量的把控，
并根据当前我省大数据产业发展需求，等同或修改后采用国际标准；数据处理与分析关键技术标准主要是针对数据从收集到使用过程中的关键技术进行规范；检测与评估技术主要是针对数据挖掘过程中的方法和工具及数据本身进行的包括模型、风险、等保等方面的评估。
（2）安全类标准主要是针对通用的安全和大数据环境下隐私数据的保护，其中通用要求基于信息安全技术的系列标准；隐私数据则重点针对智能移动设备存储数据及与信息主体利益密切相关的数据。
（3）工具类标准主要是从数据使用过程中的过程性工具和终端应用类工具进行规范，主要包括系统类工具和应用类工具；系统类工具标准细分为平台基础设施、预处理工具、存储类工具、分布式计算工具、数据库、平台管理类工具等；应用类工具包括应用分析工具、可视化工具等。
（4）应用类标准从发挥数据价值的角度出发，将应用分为数据访问、开放、共享、交易及行业应用等环节。
行业应用类标准主要针对电子政务、工业、电子商务、医疗、科研等领域共性或专用的大数据应用标准进行研制。
（5）管理类标准是大数据标准的重要支撑，贯穿于数据生命周期的各个阶段。
该部分主要是包括数据运维和数据治理，其中数据运维包括数据库维护、运行维护、运行安全及大数据系统及相关工具等方面的运维及服务等方面的标准；数据治理包括数据资产管理、大数据解决方案设计、数据管理能力成熟度评价等。