大数据标准化
数据标准化方法
数据标准化方法数据标准化是指将不同格式、不同来源、不同类型的数据转化为统一的格式和标准，以便于数据的比较、分析和共享。
在数据分析和数据管理的过程中，数据标准化是一个非常重要的环节。
本文将介绍数据标准化的方法和步骤。
一、数据标准化的意义数据标准化的主要目的是消除数据的异构性，提高数据的一致性和可比性。
通过数据标准化，可以使得不同数据源的数据能够进行有效的整合和分析，为后续的数据挖掘、数据分析和决策提供可靠的基础。
二、数据标准化的方法1. 数据清洗数据清洗是数据标准化的第一步，主要是对数据进行去重、去噪和填充缺失值等处理。
通过数据清洗，可以保证数据的完整性和准确性。
2. 数据转换数据转换是指将数据从一种格式转换为另一种格式，以满足数据标准化的要求。
常见的数据转换方法包括数据格式转换、单位转换、编码转换等。
3. 数据归一化数据归一化是将不同量纲的数据进行统一的处理，以消除数据之间的量纲差异。
常见的数据归一化方法有最小-最大归一化、Z-Score归一化和小数定标归一化等。
4. 数据编码数据编码是将非数值型数据转换为数值型数据的过程，以便于数据的比较和分析。
常见的数据编码方法有独热编码、标签编码和序号编码等。
5. 数据集成数据集成是将多个数据源的数据进行整合的过程，以便于进行综合分析和决策。
数据集成的方法包括数据合并、数据关联和数据连接等。
6. 数据验证数据验证是对标准化后的数据进行验证和检查，以确保数据的准确性和一致性。
数据验证的方法包括数据比对、数据逻辑检查和数据统计分析等。
三、数据标准化的步骤1. 确定数据标准化的目标和需求，明确标准化的范围和要求。
2. 进行数据清洗，包括去重、去噪和填充缺失值等处理。
3. 进行数据转换，将数据从不同格式转换为统一的格式。
4. 进行数据归一化，消除数据之间的量纲差异。
5. 进行数据编码，将非数值型数据转换为数值型数据。
6. 进行数据集成，将多个数据源的数据进行整合。
大数据的标准化和规范化研究
大数据的标准化和规范化研究引言现在，大数据已经成为世界各行业发展的关键驱动力。
大数据的价值无可估量，然而，由于数据来源的多样性和数据质量的不确定性，很难将大数据有效地应用于决策和创新中。
为了解决这个问题，大数据的标准化和规范化研究应运而生。
本文将探讨大数据标准化和规范化的重要性，以及目前的研究进展和挑战。
什么是大数据标准化和规范化？大数据标准化是指对大数据进行一致的编码和格式化，以便不同的数据源和应用程序之间能够进行互操作和集成。
大数据规范化是指定义适当的数据模型、结构和语义，以便数据可以被正确地解释和使用。
标准化和规范化是大数据管理中的关键环节。
大数据的线索分散在不同的数据源中，例如传感器、社交媒体、云存储等。
这些数据源可能使用不同的数据格式、命名约定和结构。
此外，不同的应用程序和组织可能对数据的需求和用途也不尽相同。
标准化和规范化可以帮助消除数据源之间的障碍，使得数据能够在不同的系统和应用程序之间无缝地流动和交换。
大数据标准化和规范化的重要性大数据标准化和规范化对于实现大数据的互操作性、可持续性和应用可能性至关重要。
以下是为什么大数据标准化和规范化如此重要的原因：1. 提高数据质量大数据质量是数据分析和决策的基础。
标准化和规范化可以帮助提高数据的一致性、准确性和完整性。
通过定义统一的数据模型和结构，可以减少数据的冗余和错误。
此外，标准化和规范化可以帮助发现和纠正数据质量问题，保证数据的可信度和可靠性。
2. 促进数据集成和共享大数据通常来自不同的数据源，可能包括多个组织和部门。
标准化和规范化可以帮助消除数据集成和共享的障碍。
通过定义统一的数据编码和格式，可以使不同的数据源之间能够无缝地交换和整合数据。
这样，不同的组织和部门可以更好地共享数据，促进合作和创新。
3. 提高数据分析和挖掘的效率标准化和规范化可以提高数据分析和挖掘的效率。
通过定义统一的数据模型和语义，可以减少数据的预处理和转换过程，提高数据分析和挖掘的速度和精度。
数据标准化工程实施方案
数据标准化工程实施方案一、前言数据标准化是指将不同格式、不同数据源、不同数据类型的数据转换成统一、规范的数据格式和标准，以便于数据的整合和分析。
在当今大数据时代，数据标准化越来越重要，因为它可以提高数据的质量和可用性，进而提高数据分析的准确性和效率。
本文将探讨数据标准化工程的实施方案，包括数据标准化的目标、步骤、工具和实施过程等。
二、数据标准化的目标1. 提高数据质量：数据标准化可以消除或减少数据中的错误、冗余和不一致性，从而提高数据的质量和可靠性。
2. 方便数据整合：数据标准化可以将不同格式、不同数据源的数据转换成统一的格式和标准，从而方便数据整合和统一管理。
3. 提高数据分析的准确性和效率：标准化后的数据更容易进行分析和挖掘，进而提高数据分析的准确性和效率。
4. 降低数据管理成本：数据标准化可以降低数据管理、清洗和整合的成本，提高数据的可用性和价值。
三、数据标准化的步骤1. 确定标准化的范围和目标：首先需要确定标准化的范围和目标，包括需要标准化的数据类型、数据源和数据格式等。
2. 识别和评估数据：对需要标准化的数据进行识别和评估，包括数据的规模、质量、结构和一致性等。
3. 制定标准化方案：制定数据标准化的具体方案和计划，包括选择标准化的工具和方法，确定标准化的流程和规范等。
4. 数据清洗和转换：对标准化的数据进行清洗和转换，包括数据清洗、数据格式转换、数据字段映射等。
5. 数据验证和测试：对标准化后的数据进行验证和测试，确保数据的质量和准确性。
6. 数据发布和管理：将标准化后的数据发布到数据仓库或数据湖中，进行统一管理和使用。
四、数据标准化的工具1. 数据清洗工具：如OpenRefine、Trifacta等，用于数据清洗、整合和转换。
2. 数据集成工具：如Talend、Informatica等，用于数据集成、转换和加载。
3. 数据质量管理工具：如SAS Data Quality、Informatica Data Quality等，用于数据质量的监控和管理。
浅析大数据标准化工作现状与建议
浅析大数据标准化工作现状与建议随着大数据技术和应用的快速发展，数据标准化工作变得尤为重要。
本文将从大数据标准化工作的现状入手，分析其存在的问题，并提出相应的建议。
一、大数据标准化工作的现状目前，大数据标准化工作主要集中在数据格式与存储、数据分类与命名、数据质量与完整性等方面。
1. 数据格式与存储大数据的数据格式和存储方式多种多样，如文本、图像、视频等。
当前，常用的数据存储方式包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。
不同数据格式和存储方式之间缺乏统一的标准，导致了数据的互操作性较差。
2. 数据分类与命名对于大数据来说，数据的分类与命名尤为重要，可以帮助用户更好地理解和利用数据。
但是目前，大部分数据没有统一的分类体系和命名规范，导致数据的标签和关键词凌乱、重复，给数据的查找与使用带来了困难。
3. 数据质量与完整性大数据的质量问题一直是困扰大数据应用的一个难题。
数据质量不仅包括数据的准确性、一致性，还包括数据的可靠性、完整性等。
目前大部分大数据标准化工作缺乏对数据质量的关注，导致使用者在进行数据分析和决策时可能产生误导。
二、存在的问题大数据标准化工作在现阶段存在以下问题：1. 标准缺乏统一性：目前大数据标准化工作缺乏统一的标准和指导，各个行业和领域对于标准的制定和实施存在较大差异。
3. 标准实施困难：由于大数据的复杂性和多样性，标准的实施工作面临一定的困难。
缺乏有效的标准实施机制和规范，导致标准化工作无法有效地被推广和普及。
三、建议为了解决以上问题，我提出以下建议：1. 加强标准化组织：建立统一的标准化组织，组织各行业和领域的专家，制定统一的标准和指南。
3. 推动标准实施：制定标准实施的具体措施和规范，推动标准的全面实施。
加强标准化培训和宣传，提高用户对标准化工作的认知和理解。
4. 促进国际合作：加强与国际标准组织的合作，借鉴国际先进经验和标准，推动大数据标准化工作的国际化。
大数据标准化工作的现状存在一些问题，但随着技术的进步和标准化工作的不断完善，相信大数据标准化工作将迎来更好的发展。
大数据和新一代信息技术标准化
大数据和新一代信息技术标准化大数据和新一代信息技术标准化是当前科技领域中重要的议题之一。
随着信息技术的迅速发展，大数据技术已经成为了各行各业的关键驱动力，引领着整个社会的变革。
而对于新一代信息技术的标准化，更是为了确保其在全球范围内的互操作性和可持续性，以推动信息技术产业的健康发展。
本文将从大数据和新一代信息技术标准化的重要性、现状及发展趋势等方面进行探讨，以期更好地认识这一领域的关键问题。
一、大数据和新一代信息技术标准化的重要性1.推动全球产业合作与发展：大数据和新一代信息技术标准化是不同国家和地区之间进行信息技术合作的基础。
通过统一的标准，可以促进不同地区之间的信息技术交流与合作，推动全球信息技术产业的发展。
2.提升数据安全性与隐私保护：标准化可以通过建立一系列的数据安全和隐私保护标准，从而确保大数据和新一代信息技术的安全性。
这对于个人隐私的保护和数据的安全至关重要。
3.提高产品质量和服务水平：通过标准化，可以确保不同厂商生产的产品在质量和服务水准上有统一的标准，从而为消费者提供更好的产品和服务。
4.促进技术创新与应用发展：标准化可以促进技术创新和知识产权的保护，从而为技术和应用的发展提供更好的环境。
二、大数据和新一代信息技术标准化的现状目前，国际标准化组织（ISO）、国际电工委员会（IEC）、国际电信联盟（ITU）等组织已经启动了大数据和新一代信息技术标准化的工作，推动相关标准的制定和实施。
在大数据标准方面，ISO/IEC JTC 1/SC 32作为国际标准化组织的一个专门委员会，已经制定了一系列的大数据标准，涵盖了大数据概念、架构、安全等多个方面，并逐步在全球范围内得到广泛的认可和应用。
在新一代信息技术标准化方面，ITU作为国际电信联盟的主要标准制定机构，在5G通信、物联网、人工智能等领域推动了一系列技术标准的制定和发布，以促进这些新一代信息技术的健康发展。
我国也已经制定了一系列的大数据和新一代信息技术标准，例如《大数据安全技术指南》、《人工智能术语规范》等，为我国相关产业的发展提供了重要的支持。
大数据和新一代信息技术标准化
大数据和新一代信息技术标准化大数据和新一代信息技术是当今社会中非常重要的领域，它们的发展对于经济、社会和科学的发展有着重大的影响。
在这个快速发展的行业中，标准化是至关重要的，因为标准化能够帮助确保信息技术的互操作性、安全性和可持续性。
本文将探讨大数据和新一代信息技术标准化的重要性，并分析一些当前的标准化工作和未来的发展趋势。
让我们来了解一下大数据和新一代信息技术的概念。
大数据是指利用各种技术手段从庞大的数据中发现新的价值、洞察新的趋势以及解决复杂的问题。
而新一代信息技术则是指以人工智能、物联网、云计算、5G等为代表的新兴技术，它们正在改变着我们的生活和生产方式。
这些技术的快速发展给我们带来了巨大的挑战，也为标准化工作提出了新的需求。
为什么需要对大数据和新一代信息技术进行标准化呢？标准化能够帮助确保不同厂商生产的产品和技术能够互相兼容和互操作。
这对于促进产业的发展、降低成本、提高效率非常重要。
标准化能够提高技术的安全性和可靠性，能够减少技术引入市场后可能出现的问题。
标准化还能够促进国际间的合作和交流，为全球范围内的信息技术发展提供了共同的基础。
在大数据领域，目前已经有一些相关的标准化工作正在进行中。
ISO/IEC JTC 1/SC 32团体就是负责制定数据管理和交换方面的国际标准的。
国内也成立了中国大数据产业技术标准联盟，致力于推动大数据产业标准化。
这些标准化工作对于促进我国大数据产业的发展、提高大数据技术的可信度和可用性具有非常重要的意义。
未来，随着大数据技术的不断发展和应用，标准化工作也将面临更多的挑战，例如怎样更好地标准化数据采集、存储、处理、共享等环节，怎样更好地标准化大数据分析和应用等环节。
在新一代信息技术领域，同样也需要进行标准化工作。
在人工智能领域，国际上已经成立了IEEE P7000系列标准工作组，力求在人工智能的伦理、可解释性和可信赖性等方面达成共识。
在物联网领域，IEEE、ISO/IEC等组织也都在致力于相关标准的制定。
大数据分析师如何进行数据标准化和整合
大数据分析师如何进行数据标准化和整合随着大数据时代的到来，大数据分析师的角色变得越来越重要。
在处理庞大的数据量时，数据标准化和整合是大数据分析的重要步骤之一。
本文将介绍大数据分析师在数据标准化和整合方面的方法和技巧。
一、数据标准化数据标准化是将不同来源、不同格式的数据统一为一致性、规范化的数据格式。
数据标准化的目的是方便后续的数据整合、分析和应用，提高数据的质量和价值。
1. 确定标准化的数据格式在进行数据标准化之前，大数据分析师需要确定标准化的数据格式。
可以根据业务需求和数据来源的不同，选择合适的数据格式，如CSV、JSON、XML等。
根据数据的特点和处理方式，确定字段的命名规则、数据类型和数据长度等标准化规范。
2. 数据清洗和处理在进行数据标准化之前，需要对原始数据进行清洗和处理。
这包括去除噪声数据、处理缺失值和异常值，使数据更加准确和可靠。
清洗和处理过程需要使用合适的工具和算法，如数据挖掘、机器学习等。
3. 数据规范化和归一化数据规范化和归一化是数据标准化的重要步骤。
通过对数据进行规范化和归一化，可以将不同数据之间的差异性降到最小，提高数据的可比性和可解释性。
常用的数据规范化和归一化方法包括最小-最大值归一化、Z-Score标准化等。
二、数据整合数据整合是将不同数据源的数据合并为一个一致性的数据集。
数据整合的目的是实现数据的集成和共享，提高数据的综合利用和分析能力。
1. 数据源的识别和调研在进行数据整合之前，大数据分析师需要识别和调研不同的数据源。
根据业务需求和数据分析的目的，确定需要整合的数据源，包括内部数据、外部数据、结构化数据、非结构化数据等。
2. 数据匹配和连接数据匹配和连接是数据整合的核心过程之一。
通过对数据集进行匹配和连接操作，可以将不同数据源的数据进行关联和整合。
常用的数据匹配和连接方法包括基于字段的连接、基于索引的连接等。
3. 数据交换和融合数据交换和融合是数据整合的重要环节。
大数据标准化培训(精品培训)
一、工作组概况
（二）组织管理
总体专题组
n 2014年12月2日，工作组 成立大会
国际专题组
n 2015年7月14日，工作组
第二次全会，正式成立7个来自题组秘书处工作组
n 2015年12月17日，工作组
第三次全会（2015年年终
总结）
n 工作组开展了一系列调 研活动，组织线下活动5 次，召开专题组会议18次
GDP
Ø改善民生：
大数据时代，信息技术不仅是行业发展的“倍增 器”、“催化器”，甚至会成为行业的颠覆者
优化资源配置,健康医疗、就业、社保、教育、公共交通 Ø产业转型，创新业态：
颠覆传统产业,提高运行效率和决策能力,催生智能制造、 互联网金融等新业态
6
二、 大数据的战略意义
自主可控的大数据技术体系是不 可或缺的基础！
二、标准体系框架
15
n 基础标准
为整个标准体系提供包括总二则、、术标语和准参考体模系型、框元架数据等基础性标准。
n 技术标准 该类标准主要针对大数据相关技术进行规范。包括数据治理和数据质量两 类标准。其中，数据治理标准主要针对数据的收集、预处理、分析、可视 化、访问、能力成熟度评价模型等方面进行规范。数据质量标准主要针对 数据质量提出具体的管理要求和相应的指标要求，确保数据在产生、存储 、交换和使用等各个环节中的质量，为大数据应用打下良好的基础，包括 质量评价、数据溯源、质量检测等标准。
美国棱镜计划：电邮、即时消息、 视频、照片、语音、文件传输、视 频会议、社交网络等数据的收集与 综合分析
7
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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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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。
23
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。
27
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。
7
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
8
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
综合技术服 务商
大数据云存 储和云服务
商
大数据服 务提供者
应用服务提 供商
咨询服务提 供商
26
三、《信息技术 大数据 术语》
• 大数据工程化 big data engineering 为适应大数据对于有效存储、操作和分析的需求而运用治理独立资源
的先进技术构建可伸缩数据系统的过程。 • 读时模式 schema-on-read
一种数据模式应用；按此应用，在从数据库读取数据时，先经过诸如 转换、净化、整合之类准备步骤。 • 数据科学家 data scientist
数量 Volume
多样性Variety
速度Velocity 多变性variability
构成大数据的数据 数据可能来自多个
集的规模。
Volume
数据仓库、数据领
域或V多o种lu数m据e类型
。
单位时间的数据流 大数据其他特征，
量。
Volume
即数量、速度和多
样性V等o特lu征m都e处于
多变状态。
24
三、《信息技术 大数据 术语》
25
三、《信息技术 大数据 术语》
• 大数据生命周期模型 lifecycle model for big data 用于描述大数据的“数据 – 信息 – 知识 – 价值”生命周期和指
导大数据相关活动的模型；这些活动主要由收集、准备、分析和行动等阶 段覆盖。
注：几个阶段的主要活动如下：
a.收集阶段——采集原始数据并按原始数据形式存储； b.准备阶段——将原始数据转化为干净的、有组织的信息； c.分析阶段——利用有组织的信息产生合成的知识； d.行动阶段——运用合成的知识为企业生成价值。
业 商融政通 育
数 务数务数 数
据 数据数据 据
元 据元据元 元
素 元素元素 素
集 素集素集 集
集
集
. . .
电 工子 业商 大务 数大 据数
据
. . .
15
二、标准体系框架
基础标准 为整个标准体系提供包括总则、术语和参考模型、元数据等基础性标准。 技术标准 该类标准主要针对大数据相关技术进行规范。包括数据治理和数据质量两 类标准。其中，数据治理标准主要针对数据的收集、预处理、分析、可视 化、访问、能力成熟度评价模型等方面进行规范。数据质量标准主要针对 数据质量提出具体的管理要求和相应的指标要求，确保数据在产生、存储 、交换和使用等各个环节中的质量，为大数据应用打下良好的基础，包括 质量评价、数据溯源、质量检测等标准。
大数据技术和标准化
科学、公正、诚信、服务
内容
• 大数据发展背景 • 标准化工作现状 • 下一步工作重点
2
一、大数据催生了信息化3.0（智慧化阶段）
数据规模更大，来源更丰富，类型更复杂，变化更快
信息化1.0
--1995 以单机应用为特 征的数字化阶段
信息化2.0
--2015 以联网应用为特 征的网络化阶段
. . .
平
据
台
描分质 述类量 模方模 型法型
数 评据 估溯
源
收 集
预 处 理
分 析
可 视 化
访 问
. . .
平 台 基 础 设 施
预 处 理 类 产 品
存 储 类 产 品
分 布 式 计 算 工 具
数 据 库 产 品
应 用 分 析 智 能 工 具
平 台 管 理 工 具 类 产 品
. . .
电
电
林 子金子交 教
联络员：
刘大山 国家标准化管理委员会工业二部 处长
孙文龙 工业和信息化部信软司
处长
侯建仁 工业和信息化部电子信息司
处长
12
一、工作组概况
进一步扩大工作组规模
申请报名的成员单位170+家
成员单位管理
统一邮箱：bigdata@ 微信公众平台
建立联络关系
贵州省贵阳市政府、 中关村大数据产业联盟
安全专题组
工业大数据 专题组
电子商务大数 据专题组
组长：电子四院 张群 组长：华为 杨莉莉 组长：北大 王亚沙 联合组长：中兴 董振江 组长：浪潮电子 张东 联合组长：亚信 陈利仓 组长：阿里云 陈雪秀 联合组长：信安标委 叶润国 组长：数码大方 齐建军 组长：京东 葛胜利 联合组长：阿里 姜蕾
二、标准体系框架
5 20141194-T-469 信息技术 科学数据引用
6 20141200-T-469 信息技术 数据交易服务平台 交易数据描述
7 20141201-T-469 信息技术 数据交易服务平台 通用功能要求
8 20141202-T-469 信息技术 数据溯源描述模型
9 20141203-T-469 信息技术 数据质量评价指标
大数据标准体系框架
基 础
大
数
总 则
术 语
参 考 架 构
元 数 据
. . .
据 集 描 述 与
评
估
产
技 术
品 和 平
安 全
台
应
用
.
和
.
服
.
务
处
理 生 命 周 期 技
互
操
.
作
.
技
.
术
术
系
工
统
具
级
级
产
产
品
品
开
.
通隐 .
放
.
用私 .
数
.
要保 .
据
求护
集
数 据 交 易 平 台
数
据
领
开 放 共 享
域 应 用 数
18
二、大数据参考模型
19
二、大数据标准化白皮书V2.0
局势（产 业、技术
等）
• 基本概念和内涵 • 特征 • 重要作用
生态链
• 大数据产业链（商业） • 大数据产业链（技术）
规划
• 技术发展规划 • 国内外政策、趋势
大数据标 • 参考架构 准化 • 标准体系
成功案例 •
十一大领域 的应用案例
20
16
二、标准体系框架
产品和平台标准 该类标准主要针对大数据相关技术产品和应用平台进行规范。包括关系型 数据库产品、非结构化数据管理产品、智能工具、可视化工具、数据处理 平台和测试规范六类标准。其中关系型数据库产品标准针对存储和处理大 数据的关系型数据库管理系统，从访问接口、技术要求、测试要求等方面 进行规范，为关系型数据库管理系统进行大数据的高端事务处理和海量数 据分析提供支持；非结构化数据管理产品标准针对存储和处理大数据的非 结构化数据管理系统，从参考架构、数据表示、访问接口、技术要求、测 试要求等方面进行规范；智能工具用来帮助用户对大数据进行分析决策， 包括ETL、OLAP、数据挖掘等工具，智能工具标准对智能工具的技术及功 能进行规范；可视化工具是对大数据处理应用过程中所需用到的可视化展 现工具的技术和功能要求进行规范；大数据平台标准是针对大数据存储、 处理、分析系统从技术架构、建设方案、平台接口等方面进行规范；测试 规范针对大数据的产品和平台给出测试方法和要求。
优化资源配置,健康医疗、就业、社保、教育、公共交通
产业转型，创新业态：
颠覆传统产业,提高运行效率和决策能力,催生智能制造、 互联网金融等新业态主可控的大数据技术体系是不 可或缺的基础！
美国棱镜计划：电邮、即时消息、 视频、照片、语音、文件传输、视 频会议、社交网络等数据的收集与 综合分析
• 大数据参考体系结构 big data reference architecture 一种用作工具的、便于对大数据内在要求、设计结构和运行进行开放
性探讨的高层概念模型。
注：比较普遍认同的大数据参考体系结构一般包含系统协调者、数据提供者、 大数据应用提供者、大数据框架提供者和数据消费者等5个逻辑功能构件。
急需标准化，保证有序发展、开放共享
10
内容