大数据技术和标准化共79页文档
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
大数据标准体系
附件1word格式-可编辑-感谢下载支持大数据标准体系w/ord格式-可编辑-感谢下载支持数据分析数据访问GB/T23824.3-200920051294-T-33920051295-T-33920051296-T-33920051297-T-33920080046-T-46920080044-T-46920080045-T-46920080485-T-469GB/T12991-200820120567-T-46920120568-T-469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：值域信息技术元模型互操作性框架第1部分：参考模型信息技术元模型互操作性框架第2部分：核心模型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：模型映射的元模型信息技术元数据模块(MM)第1部分:框架信息技术技术标准及规范文件的元数据信息技术通用逻辑基于逻辑的语系的框架跨平台的元数据检索、提取与汇交协议信息技术异构媒体数据统一语义描述信息技术大数据分析总体技术要求信息技术大数据分析过程模型参考指南信息技术数据库语言SQL第1部分：框架信息技术云数据存储和管理第1部分：总则信息技术云数据存储和管理第2部分：基于对象的云存储应用接口已发布已报批已报批已报批已报批已报批已报批已报批已报批已申报暂时空缺暂时空缺已发布在研在研13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27数据质量产品和平20130323-T-46920130338-T-4692010-3324T-SJ元数据质量质量评价数据溯源关系型数据库产品非结构化数2010-3325T-SJGB/T28821-101220080484-T-46920100401-T-46920121409-T-469w/ord格式-可编辑-感谢下载支持信息安全技术个人信息保护管理要求信息安全技术移动智能终端个人信息保护技术要求信息安全技术个人信息保护指南信息安全技术大数据中的隐私保护规范信息技术元数据质量要求框架信息技术元数据质量指标软件工程软件产品质量要求和评价（SQuaRE）数据质量模型数据能力成熟度模型规范信息技术数据质量评价指标信息技术数据引用规范信息技术数据溯源描述模型关系数据管理系统技术要求关系数据库管理系统检测规范分布式关系数据库服务接口规范非结构化数据表示规范在研在研已立项暂时空缺在研在研已立项已申报暂时空缺暂时空缺暂时空缺已发布已报批在研在研43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57w/ord格式-可编辑-感谢下载支持73 数据服务平台管理操作规程暂时空缺。
大数据标准体系
大数据标准体系一、引言随着信息技术的快速发展，大数据已成为当今社会的热门话题。
大数据的广泛应用给各行各业带来了巨大的机遇和挑战。
为了更好地利用和管理大数据，建立一个科学、规范的大数据标准体系至关重要。
本文将详细介绍大数据标准体系的定义、目标、内容以及实施过程。
二、定义大数据标准体系是指为了规范和统一大数据领域的相关工作，制定的一系列标准、规范和指南。
它包括数据采集、存储、处理、分析、共享等各个环节的标准和规范，旨在提高大数据的质量、可信度和可用性，促进大数据的有效应用。
三、目标1. 提高数据质量：通过制定标准和规范，确保大数据的准确性、完整性和一致性，提高数据质量，减少数据错误和失真。
2. 保障数据安全：建立数据安全管理标准，包括数据加密、访问控制、隐私保护等，确保大数据的安全性和隐私性。
3. 提升数据可信度：建立数据验证和认证机制，确保数据来源可信、数据处理过程可追溯，增强数据的可信度。
4. 促进数据共享：制定数据共享标准和规范，推动数据共享，促进跨部门、跨领域的数据共享与交流，实现数据的最大化利用。
5. 优化数据处理效率：通过制定数据处理标准和规范，提高数据处理的效率和速度，减少资源浪费，提高数据利用效益。
四、内容大数据标准体系包括以下几个方面的内容：1. 数据采集标准：规定数据采集的方法、工具和流程，确保采集到的数据准确、完整，并满足后续处理和分析的需求。
2. 数据存储标准：制定数据存储的格式、结构和存储设备的选择标准，确保数据的安全存储和高效访问。
3. 数据处理标准：制定数据处理的算法、模型和流程，确保数据处理的准确性和效率。
4. 数据分析标准：规定数据分析的方法、工具和指标体系，确保分析结果的可靠性和实用性。
5. 数据共享标准：制定数据共享的权限管理、数据格式和接口标准，促进数据共享与交流。
6. 数据安全标准：建立数据安全管理体系，包括数据加密、访问控制、安全审计等，确保数据的安全性和隐私性。
大数据标准体系
大数据标准体系在当今信息时代，大数据已经成为了推动社会发展和创新的重要力量。
然而，大数据的广泛应用也带来了数据的海量和多样化，为了更好地理解和利用这些数据，我们需要建立起一套完善的大数据标准体系。
一、引言大数据标准体系是指为数据的采集、管理、分析和应用等环节制定一系列的规范和标准，以便提高数据的可靠性、可用性和一致性。
它是实现数据互通和信息共享的基础，也是推动大数据产业健康发展和创新应用的重要保障。
二、大数据采集标准1. 数据源接入标准：对于大数据的采集，需要明确数据源的接入方式和要求，包括数据格式、数据结构、数据清洗等方面的规定，以确保数据的准确性和一致性。
2. 数据安全标准：大数据采集过程中需要考虑数据的安全性，包括对敏感数据的保护、数据传输的加密等方面的规范，以确保数据不被非法获取和滥用。
三、大数据管理标准1. 数据分类和命名标准：大数据管理需要对数据进行分类，便于管理和检索。
同时，对于数据的命名也需要有一套统一的标准，使得命名规范明确，方便识别。
2. 数据质量标准：大数据中存在大量的噪声数据和错误数据，为了保证数据的可信度和准确性，需要建立数据质量标准，包括数据完整性、数据一致性、数据准确性等方面的要求。
四、大数据分析标准1. 数据处理和挖掘标准：对于大数据的处理和挖掘，需要建立一套统一的规范和方法，包括数据清洗、数据预处理、数据特征提取等方面的标准，以提高数据分析的效率和准确性。
2. 数据模型和算法标准：大数据分析需要依靠一系列的模型和算法来实现，为了提高模型的可复用性和算法的可靠性，需要制定标准，明确模型和算法的使用范围和限制。
五、大数据应用标准1. 数据共享和开放标准：大数据的应用需要实现数据的共享和开放，为此需要制定数据共享的标准和机制，明确数据的开放方式和权限管理，以便实现数据资源的高效利用。
2. 数据隐私保护标准：在大数据应用中，个人隐私和数据安全是一个重要的问题，为了保护个人隐私和数据安全，需要建立起一套完善的数据隐私保护标准，确保数据在使用和传输过程中的安全性和合规性。
万字长文解读最新最全的大数据技术体系图谱！
万字长文解读最新最全的大数据技术体系图谱！正文开始大数据技术发展20年，已经形成覆盖面非常庞大的技术体系，最近信通院发布了《大数据白皮书2020》（关注本公众号后，后台回复“big2020”获得PDF），提供了一张非常全面的大数据技术体系图谱，如下图所示：从这张图谱可以看到，大数据技术体系可以归纳总结为数据分析应用技术、数据管理技术、基础技术、数据安全流通技术四大方向，每个方向大数据技术的产生都有其独特的背景。
1、基础技术：主要为应对大数据时代的多种数据特征而产生大数据时代数据量大，数据源异构、数据时效性高等特征催生了高效完成海量异构数据存储与计算的技术需求。
面对迅速而庞大的数据量，传统集中式计算架构出现难以逾越的瓶颈，传统关系型数据库单机的存储及计算性能有限，出现了规模并行化处理（MPP）的分布式计算架构，如分析型数据库GreenGreenplum。
面对分布式架构带来的海量分布式系统间信息协同的问题，出现了以Zoomkeeper为代表的分布式协调系统；为了将分布式集群中的硬件资源以一定的策略分配给不同的计算引擎和计算任务，出现了Yarn等集群管理及调度引擎；面对海量计算任务带来的管理复杂度大幅提升问题，出现了面向数据任务的灵活调度工作流平台。
面向海量网页内容及日志等非结构化数据，出现了基于Apache Hadoop和Spark生态体系的分布式批处理计算框架；面向对于时效性数据进行实时计算反馈的需求，出现了Apache Storm、Flink等分布式流处理计算框架。
面对大型社交网络、知识图谱的应用要求出现了以对象+关系存储和处理为核心的分布式图计算引擎和图数据库，如GraphX、neo4j等；面对海量网页、视频等非结构化的文件存储需求，出现了mongoDB 等分布式文档数据库；面向海量设备、系统和数据运行产生的海量日志进行高效分析的需求，出现了influxdb等时序数据库；面对海量的大数据高效开放查询的要求，出现了以Redis为代表的K-V数据库。
大数据标准体系
大数据标准体系一、引言随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据的应用范围广泛，涉及到各个行业和领域，如金融、医疗、交通、电商等。
为了确保大数据的可靠性、可用性和安全性，需要建立一个完善的大数据标准体系。
本文将对大数据标准体系进行详细的描述和规范。
二、标准体系的构建1. 概述大数据标准体系是指由一系列标准、规范和指南组成的框架，用于指导大数据的采集、存储、处理、分析和应用。
标准体系的构建需要考虑数据的质量、隐私保护、安全性、可扩展性等因素。
2. 标准分类大数据标准可以按照不同的维度进行分类，如数据采集标准、数据存储标准、数据处理标准、数据分析标准等。
每一个分类下都包含一系列具体的标准和规范。
3. 标准制定流程标准的制定需要经过一系列的流程，包括需求分析、标准制定、标准审核、标准发布等。
制定标准需要广泛征求各方的意见和建议，确保标准的科学性和实用性。
三、大数据标准体系的内容1. 数据采集标准数据采集是大数据处理的第一步，数据采集标准需要明确数据的来源、采集方式、采集频率等。
例如，对于传感器数据的采集，需要定义传感器的安装位置、数据采集周期、数据格式等。
2. 数据存储标准数据存储是大数据处理的关键环节，数据存储标准需要规范数据的存储格式、存储介质、数据备份策略等。
例如，对于结构化数据的存储，可以采用关系型数据库，对于非结构化数据的存储，可以采用分布式文件系统。
3. 数据处理标准数据处理是大数据分析的基础，数据处理标准需要定义数据的清洗、转换、集成等过程。
例如，对于文本数据的处理，需要进行分词、去除停用词、词性标注等处理。
4. 数据分析标准数据分析是大数据的核心价值所在，数据分析标准需要规范数据的分析方法、模型选择、结果评估等。
例如，对于销售数据的分析，可以采用时间序列分析、回归分析等方法。
5. 数据隐私保护标准随着大数据的应用，数据隐私保护变得越来越重要。
数据隐私保护标准需要明确数据的敏感性、访问控制、加密算法等。
大数据规范化：将不同类型和格式的数据标准化
大数据规范化：将不同类型和格式的数据标准化大数据时代的到来为企业带来了无限的商机和挑战。
然而，由于数据来源的多样性，数据的类型和格式也变得多样化。
为了更好地利用和分析这些数据，企业需要对其进行规范化处理，将不同类型和格式的数据标准化。
本文将介绍大数据规范化的重要性，以及如何进行数据标准化的方法和工具。
目录1.什么是大数据规范化？a.定义b.目的c.好处2.大数据规范化的方法a.数据清洗b.数据转换c.数据集成d.数据验证3.大数据规范化的工具a.数据清洗工具b.数据转换工具c.数据集成工具d.数据验证工具4.大数据规范化的挑战a.数据来源多样性b.数据格式不一致性c.数据质量问题5.大数据规范化的最佳实践a.标准化数据模型b.数据字典管理c.基于规则的数据清洗d.自动化数据转换e.数据质量监控6.结论1. 什么是大数据规范化？a. 定义大数据规范化是指将不同类型和格式的数据转化为统一的标准形式，以便于存储、管理和分析。
它涉及到数据清洗、数据转换、数据集成和数据验证等过程。
b. 目的大数据规范化的目的是使数据具有一致性、可比性和可操作性，以便更好地进行数据分析和洞察。
通过将数据标准化，企业可以更好地理解和利用数据，做出准确的决策，并提升业务效益。
c. 好处大数据规范化带来了许多好处，包括：•提高数据质量：通过清洗和验证数据，可以减少数据错误和不一致性，提高数据质量。
•促进数据整合：将不同数据源的数据统一起来，有助于企业进行全面的数据分析和跨部门的决策制定。
•简化数据处理：标准化的数据格式使数据处理更简单和高效，节省时间和成本。
•提高数据分析效果：规范化的数据能够提供一致性的结果，提高数据分析的准确性和可信度。
2. 大数据规范化的方法大数据规范化包括以下几个主要的步骤：a. 数据清洗数据清洗是指通过删除重复、缺失和错误的数据，确保数据的完整性和准确性。
数据清洗可以采用一些方法，如删除重复记录、填补缺失值和修复错误数据等。
大数据 标准
大数据标准随着信息技术的不断发展和应用，大数据已经成为当今社会发展的重要驱动力。
大数据的应用已经渗透到各行各业，对于企业和组织来说，如何规范和标准化大数据的管理和应用显得尤为重要。
因此，制定和遵守大数据标准成为当前亟待解决的问题之一。
首先，大数据标准的制定应当基于实际应用需求和技术发展水平，充分考虑数据采集、存储、处理、分析和应用等环节的特点和要求。
在数据采集方面，应明确数据来源、采集频率、采集内容等标准，确保数据的准确性和完整性。
在数据存储方面，应规范数据存储格式、存储介质、存储结构等，以便数据的高效管理和利用。
在数据处理和分析方面，应明确数据处理的流程和方法，确保数据的有效性和可靠性。
在数据应用方面，应规范数据的使用范围和权限，保护数据的安全和隐私。
其次，大数据标准的制定应当考虑到行业和地区的差异性，充分尊重和保留各自的特色和需求。
不同行业和地区对于大数据的应用场景和要求不尽相同，因此在制定大数据标准时，应当充分考虑到这些差异性，确保标准的适用性和有效性。
同时，可以借鉴和吸收其他行业和地区的经验和做法，促进大数据标准的统一和融合。
最后，大数据标准的制定应当注重标准的推广和执行，确保标准的落地和实施。
制定标准只是第一步，更重要的是将标准落实到实际的数据管理和应用中去。
因此，需要建立健全的标准宣传和培训机制，提高相关人员的标准意识和执行能力。
同时，需要建立健全的监督和评估机制，及时发现和纠正标准执行中的问题和不足，确保标准的有效实施。
综上所述，大数据标准的制定和执行对于推动大数据应用和发展具有重要意义。
只有制定科学合理的大数据标准，并将其有效执行，才能更好地发挥大数据的作用，推动社会经济的持续发展。
希望各行各业都能重视大数据标准的制定和执行，共同推动大数据应用的健康发展。