大数据时代计量校准理论与技术的发展展望

发表时间：2019-03-29T14:19:19.970Z 来源：《基层建设》2019年第1期作者：闫影[导读] 摘要：电子信息和计算机技术的发展使越来越多的公司在计量和校准中实施计量和校准理论和技术。

天津市电子仪表实验所天津 300210

摘要：电子信息和计算机技术的发展使越来越多的公司在计量和校准中实施计量和校准理论和技术。该技术的开发不仅有助于优化校准环境，还有助于大规模简化校准速度和过程。从而加快了测量和校准决策的速度，有必要加强该技术下的测量和校准理论和技术体系。然而，目前，中国大数据的发展存在许多测量和校准理论和技术问题。并提出相应的对策，为进一步加强计量和标定理论和技术提供了发展思路。

关键词：大数据，计量理论与技术，问题，对策

一、大数据和计量校准理论与技术概述

大数据，顾名思义，主要以数据为本，并且把存储的数据放在互联网的交流之上。大数据是一组数据，它使用通用软件工具来捕获，管理和处理超过允许时间的数据。在大数据时代，计量校准工作载体已从传统纸质转变为数字化网络。基于原始数据的积累和保存，大数据时代的特点是海量数据处理。

计量校准理论与技术是电子技术和信息技术应用于计量校准实务的缩写。实现数据处理的自动化，将传统的人工计量校准信息系统转化为信息化的计量校准信息系统。进入计量校准信息时代，这些信息大多来自机构企业和合作伙伴，信息量变得越来越大，信息种类越来越多，信息的及时性也越来越强，并嵌入信息系统的计量校准信息系统中，以确保信息的真实完整性。但由于不同企业和部门各自管理活动，使用的软件在数据接口中使用方法不同，而且还导致数据查询，数据传输不方便，无法及时实现数据更新和共享。

二、大数据下测量校准理论和技术面临的问题

大数据时代有助于企业在测量和校准管理过程中有效工作和标准化，有助于提高工作效率。然而，大数据时代不可避免地导致企业测量和校准理论和技术出现更多问题，给管理和决策过程带来了错误，给企业带来了更大的损失。

2.1缺少准确连续的原始数据

大数据时代的发展使公司能够广泛使用信息和计算机系统来处理计量和校准信息。但是，大量原始数据仍然依赖于相关计量人员的手动记录和输入。因此，一旦原始数据有错误或泄漏，它将导致校准过程的其他工作中的计算和其他主要错误。与此同时，信息技术的发展使得企业的测量和校准理论和技术越来越依赖于计算机系统。如果计算机系统处于初始状态，则会有许多系统与企业的开发不一致。另外，初始数据如果在录入的时候未备份会很可能引起数据丢失，容易造成计量校准信息不全面，对计量校准理论与技术体系产生影响。

2.2缺乏全面有效的测量和校准监督系统

计量校准理论与技术的一个重要部分是监管体系。然而，中国企业的一个主要问题是缺乏全面有效的测量和校准监督系统，因为测量和校准监督需要使用相关的管理权限。然后由相关管理人员和校准人员授权进行相应处理。但是，由于这些授权管理缺乏某些流程和痕迹，因此相关领导者无法保证这些处理方式。因此，公司的测量和校准监督系统缺乏。

2.3大数据下计量校准理论与技术人才不足

大数据已成为人们关注的焦点，技术进步的关键是人才。大数据是信息技术的产物。必须由技术人员对信息进行深入研究和处理，以分析有关业务的有价值信息。目前，世界普遍面临着大数据技术人才的严重短缺。中国也面临着大数据人才短缺的问题。在大数据的背景下，计量校准工作人员不仅限于掌握计量专业知识，更需要掌握计算机和网络运营的能力，我国目前很多具有经验丰富的年长计量校准工作人员不会使用计算机并且他们还没有意识到运用大数据技术可以带来工作上的方便，另一方面，可以熟练操作计算机的年轻职员又不精通计量校准知识，这样带来的结果就是大数据计量校准人才的稀缺。人才稀缺使企业难以在大数据时代进入计量校准理论与技术转型，企业可持续发展。

三、大数据时代的测量与校准理论与技术对策

通过以上分析发现，在中国企业推广计量校准和计量校准理论与技术的过程中仍存在许多问题。因此，相关人员必须深入探索和研究这些问题，并制定符合要求的企业校准理论和技术。因此，加强各方面的企业管理，为建立健全的企业计量校准和计量校准理论与技术做出相应的贡献。

3.1提高计量校准工作人员的业务能力

在计量和校准理论和技术的背景下，计算机系统需要在分析，设计，操作和维护的所有阶段进行深入研究。这需要明确每个部门的校准和校准人员的功能范围，以确保系统的正常运行。同时，用于计量和校准的计算机系统应该在手动系统上建模。防止员工和工作部门之间的联合欺诈，同时也阻止企业领导人员超越计量理论和技术。以免计量校准理论与技术失效。通过这些位置的明确分工，有助于确保校准数据的独立性，正确性和完整性，从而有助于加强企业校准理论和技术的各个方面。

3.2提高计量和校准人员的业务能力

在测量和校准信息的背景下，计算机系统需要在分析，设计，操作和维护的各个阶段进行深入研究。这需要明确每个部门的校准和校准人员的功能范围，以确保系统的正常运行。同时，计量和校准的计算机系统应遵循手动系统，每个经济业务应由不同的校准和校准人员或测量和校准部门记录。防止员工和工作部门之间的联合欺诈，并防止公司领导人员超出测量信息化。以免计量校准信息化失效。通过这些位置的明确分工，有助于确保校准数据的独立性，正确性和完整性，从而有助于加强企业计量和校准的各个方面的信息化。

四、结束语

大数据时代的到来为企业计量和校准带来了机遇和挑战。计量与校准的理论与技术是当代电子科学技术发展和计量校准信息采集的重要必然结果。计量校准理论与技术实施后，公司的计量校准管理和决策效率均得到了很大提高。其能够打破传统的计量校准工作体系，建立以计量校准理论与技术和大数据技术相结合的新型计量校准工作模式，它将为公司带来更多便利，提高工作效率。

参考文献：

[1]专用测试系统计量校准问题讨论[J].梁志国，吕华溢，张大治.计测技术.2017（02）

大数据的应用现状与展望

自然辩证法小论文大数据的应用现状与展望指导老师：张立组长、主讲：刘开耀21428164 PPT制作：刘玉婷21428171 论文撰写：雷颖颖陈瞳资料收集：毕晨光黄一锋邵炳姜灵轩董丽华周晴黄河羚婕JX14014 2015/4/18

大数据的应用现状与展望摘要：大数据具有规模大、种类多、生成速度快、价值巨大但密度低的特点。大数据应用就是利用数据分析的方法，从大数据中挖掘有效信息，为用户提供辅助决策，实现大数据价值的过程。本文主要介绍了大数据的分析方法、分析模式以及常用的分析工具，将大数据应用归纳为6个关键领域：结构化数据分析、文本分析、Web分析、多媒体分析、社交网络分析和移动分析，并列举了若干大数据的典型应用。最后从基础理论、关键技术、应用实践以及数据安全等4个方面总结了大数据的研究现状，并对大数据应用未来的研究进行展望。关键词：大数据数据分析数据存储4V 在过去的20年中，各个领域都出现了大规模的数据增长，包括医疗保健和科学传感器用户生成数据、互联网和金融公司、供应链系统等。国际数据公司IDC报告[1]称，2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB（1ZB≈1021ZB），在短短5年间增长了近9倍，而且预计这一数字将每两年至少翻一番。大数据这一术语正是产生在全球数据爆炸增长的背景下用来形容庞大的数据集合。与传统的数据集合相比，大数据通常包含大量的非结构化数据，且大数据需要更多的实时分析。此外，大数据还为挖掘隐藏的价值带来了新的机遇，同时给我们带来了新的挑战，即如何有效地组织管理这些数据。 1 大数据的定义目前，虽然大数据的重要性得到了大家的一致认同，但是关于大数据的定义却众说纷纭。大数据是一个抽象的概念，除去数据量庞大，大数据还有一些其他的特征，这些特征决定了大数据与“海量数据”和“非常大的数据”这些概念之间的不同。一般意义上，大数据是指无法在有限时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。科技企业、研究学者、数据分析师和技术顾问们，由于各自的关注点不同，对于大数据有着不同的定义。通过以下定义，或许可以帮助我们更好地理解大数据在社会、经济和技术等方而的深刻内涵。 2010年Apache Hadoop组织将大数据定义为，“普通的计算机软件无法在可接受的时间范围内捕捉、管理、处理的规模庞大的数据集”。在此定义的基础上，2011年5月，全球著名咨询机构麦肯锡公司发布了名为“大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿”的报

浅谈大数据及展望未来

浅谈大数据及展望未来 XXX （班级:2班，学号:**********）引言早在2007年，人类制造的信息量有史以来第一次在理论上超过可用存储空间总量，近几年两者的剪刀差越来越大。2010年，全球数字规模首次达到了“ZB”（1ZB＝1024TB）级别。2012年，淘宝网每天在线商品数超过8亿件。2013年底，中国手机网民超过6亿户。随着互联网、移动互联网、传感器、物联网、社交网站、云计算等的兴起，我们这个社会的几乎所有方面都已数字化，产生了大量新型、实时的数据。无疑，我们已身处在大数据的海洋。有两个重要的趋势使得目前的这个时代（大数据时代）与之前有显著的差别：其一，社会生活的广泛数字化，其产生数据的规模、复杂性及速度都已远远超过此前的任何时代；其二，人类的数据分析技术和工艺使得各机构、组织和企业能够以从前无法达到的复杂度、速度和精准度从庞杂的数据中获得史无前例的洞察力和预见性。大数据是技术进步的产物，而其中的关键是云技术的进步。在云技术中，虚拟化技术乃最基本、最核心的组成部份。计算虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化技术，使得大数据在数据存储、挖掘、分析和应用分享等方面不仅在技术上可行，在经济上也可接受。在人类文明史上，人类一直执着探索我们处的世界以及人类自身，一直试图测量、计量这个世界以及人类自身，试图找到隐藏其中的深刻关联、运行规律及终极答案。大数据以其人类史上从未有过的庞大容量、极大的复杂性、快速的生产及经济可得性，使人类第一次试图从总体而非样本，从混杂性而非精确性，从相关关系而非因果关系来测量、计量我们这个世界。人类的思维方式、行为方式及社会生活的诸多形态（当然包括商业活动）正在开始发生新的变化。或许是一场革命性、颠覆性的变化。从这个意义上讲，大数据不仅是一场技术运动，更是一次哲学创新。 1 大数据的概述 1.1 大数据的概念大数据（Big Data）是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模

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

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数据即未来——浅谈大数据时代下数据质量的重要性及提高数据质量的方法摘要：数据是联系现实世界和虚拟模型重要的桥梁，也是我们探索和预测世界的重要指标。几十年以来，人们都在强调数据质量中正确性的重要性，但是当我们身处大数据时代，数据由仓库变成了海洋，数据质量的含义发生了什么变化？相对应的提高数据质量的方法或手段又有了哪些改变？本文首先解释了传统数据质量的定义，然后给出了大数据时代下数据质量的新定义。同时简要的介绍了传统数据质量提高手段和大数据时代下新的数据质量的提高手段。 1.数据质量的定义数据质量在不同的时期有着不同的定义。在几十年前，数据质量就是意味着数据的准确性。确切的说是数据的一致性、正确性、完整性和最小性这4个指标在信息系统中得到的满足程度[1]。国内学者陈远等认为[2]数据质量可以用正确性、准确性、不矛盾性、一致性、完整性和集成性来描述。但是随着信息系统的发展，数据的来源越来越多样化，数据体量越来越大，数据涵盖的面也越来越广，对于数据质量的定义也从狭义走向了广义。准确性不再是衡量数据质量的唯一标准，当数据量增大，数据格式多样，数据适合使用的程度成为了数据质量中更加关键的因素[3]。虽然众多的学者对于数据质量的定义不同，但是在大体上都涵盖了以上的指标。笔者认为在大数据时代下，衡量数据质量的指标中，数据的可读性应该放在首位。在大数据时代背景下，我们不缺少分析大数据的方法，也不缺少分布式计算的硬件，准确性对于大数据而言，单个或少部分不准确的数据在庞大的数据量面前的影响也微乎其微。现今的目标更多追求的是数据分析的效率，所以数据质量中数据的可读性便成为了影响数据质量极其重要的一环。对于格式化和非格式化数据，其不仅仅在存储空间占用大小上，相差甚远，更多消耗的是对于非格式化数据的读取、分析的时间。数据的可读性差，不仅仅造成数据分析时间长，更重要的是在当今庞大的信息系统下，难以满足各个子系统海量数据交互的需求。所以在当今大数据时代的背景下，我们在注重传统的数据质量的指标的同时，更加

计量器具检定周期

如何确定计量器具检定周期在我们日常的计量检测工作中，经常碰到的一个问题，是如何确定计量器具的检定周期？而客户也常常就我们给出的检定周期或校准有效期提出疑义，要求给予调整。对此，我们又如何做好解释？为了科学、公正地确定计量检定周期，对客户提出合理的建议校准日期，我们不妨从以下几个方面来规范与论述计量器具的检定（校准）周期。一、JJF1139-2005《计量器具检定周期确定原则和方法》是我们确定检定周期的总原则 JJF1139-2005技术规范是参照国际法制计量组织公布的国际文件OIML D10：1984《检测实验室中使用的测量设备复校间隔的确定原则》与美国国家标准实验室大会组织出版社的NCSLRP-1：1999《校准间隔的确认与调整》制定的。该规范规定了计量器具检定周期确定的基本原则和方法。规范提出了三个基本原则：一是制定或修订计量器具检定规程时，应根据所适用计量器具的本身特征、计量器具的性能要求以及计量器具使用情况来确定其检定周期；二是确定计量器具检定同期时，首先应明确所适用计量器具的测量可靠性目标R（一般计量器具的测量可靠性目标R≥90%）；三是计量器具检定周期的确定应恰当地选用反应法或最大似然估计法中某一种或某几种合适的方法进行分析测算。在这三个原则中，我们可明确：①计量器具的检定周期确定是在保证一定的测量可靠性目标前提下，由计量器具本身的性能、特征，使用状况决定的；②国家计量检定规程中提出的检定周期就是在这三个原则前提下得出的；③这个周期是通过一定的科学测算而来的。二、JJF1139-2005规范中提出的周期测算方法是编制规程或或调整周期时可以应用的方法在JJF1139-2005规范中，对计量器具的检定周期提出了反应法和最大似然估计法两种方法。而反应法又主要有“固定阶梯调整法”、“增量反应调整法”与“间隔测试法”三种方法；最大似然估计法又有三种具体的计算法：经典法、二项式法与更新时间法。三、质技监局量发［2000］182号文对计量器具的检定周期作出了相关规定为了加强对法定(含授权)计量检定机构强制检定工作计量器具检定周期的管理，规范调整强制检定周期的行为，保证强制检定工作科学、公正、有效，在2000年10发布了《关于加强调整强制检定工作计量器具检定周期管理工作的通知》，该通知中，对计量器具的检定周期作了四点规定： 1、国家计量检定规程或部门、地方计量检定规程(以下简称“规程”)中规定的检定周期是常规条件下的最长检定周期，普遍适用于强制检定的工作计量器具，法定(含授权)计量检定机构要严格执行，一般情况不需要进行调整。 2、凡连续两个检定周期检定合格率低于95%(计量器具主要计量性能指标)或某台(件)计量器具连续两个检定周期主要计量性能指标不合格的，法定(含授权)计量检定机构可以根据相关的规程，结合实际使用情况适当缩短其检定周期，但缩短后的检定周期不得低于规程规

大数据技术进展与发展趋势

大数据技术进展与发展趋势在大数据时代，人们迫切希望在由普通机器组成的大规模集群上实现高性能的以机器学习算法为核心的数据分析，为实际业务提供服务和指导，进而实现数据的最终变现。与传统的在线联机分析处理OLAP不同，对大数据的深度分析主要基于大规模的机器学习技术，一般而言，机器学习模型的训练过程可以归结为最优化定义于大规模训练数据上的目标函数并且通过一个循环迭代的算法实现，如图4所示。因而与传统的OLAP相比较，基于机器学习的大数据分析具有自己独特的特点[24]。图4 基于机器学习的大数据分析算法目标函数和迭代优化过程（1）迭代性：由于用于优化问题通常没有闭式解，因而对模型参数确定并非一次能够完成，需要循环迭代多次逐步逼近最优值点。（2）容错性：机器学习的算法设计和模型评价容忍非最优值点的存在，同时多次迭代的特性也允许在循环的过程中产生一些错误，模型的最终收敛不受影响。（3）参数收敛的非均匀性：模型中一些参数经过少数几轮迭代后便不再改变，而有些参数则需要很长时间才能达到收敛。这些特点决定了理想的大数据分析系统的设计和其他计算系统的设计有很大不同，直接应用传统的分布式计算系统应用于大数据分析，很大比例的资源都浪费在通信、等待、协调等非有效的计算上。传统的分布式

计算框架MPI（message passing interface，信息传递接口）[25]虽然编程接口灵活功能强大，但由于编程接口复杂且对容错性支持不高，无法支撑在大规模数据上的复杂操作，研究人员转而开发了一系列接口简单容错性强的分布式计算框架服务于大数据分析算法，以MapReduce[7]、Spark[8]和参数服务器ParameterServer[26]等为代表。分布式计算框架MapReduce[7]将对数据的处理归结为Map和Reduce两大类操作，从而简化了编程接口并且提高了系统的容错性。但是MapReduce受制于过于简化的数据操作抽象，而且不支持循环迭代，因而对复杂的机器学习算法支持较差，基于MapReduce的分布式机器学习库Mahout需要将迭代运算分解为多个连续的Map 和Reduce 操作，通过读写HDFS文件方式将上一轮次循环的运算结果传入下一轮完成数据交换。在此过程中，大量的训练时间被用于磁盘的读写操作，训练效率非常低效。为了解决MapReduce上述问题，Spark[8] 基于RDD 定义了包括Map 和Reduce在内的更加丰富的数据操作接口。不同于MapReduce 的是Job 中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，这些特性使得Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的大数据分析算法。基于Spark实现的机器学习算法库MLLIB 已经显示出了其相对于Mahout 的优势，在实际应用系统中得到了广泛的使用。近年来，随着待分析数据规模的迅速扩

计量技术规范

国家计量技术规范目录JJF （截止2014年05月） JJF 1001-2011 通用计量术语及定义 JJF 1002-2010 国家计量检定规程编定规则 JJF 1004-2004 流量计量名词术语及定义 JJF 1005-2005 标准物质常用术语和定义 JJF 1006-1994 一级标准物质技术规范 JJF 1007-2007 温度计量名词术语及定义 JJF 1008-2008 压力计量名词术语及定义 JJF 1009-2006 容量计量术语及定义 JJF 1010-1987 长度计量名词术语及定义 JJF 1011-2006 力值与硬度计量术语及定义 JJF 1012-2007 湿度与水分计量名词术语及定义 JJF 1013-1989 磁学计量常用名词术语及定义(试行) JJF 1014-1989 罐内液体石油产品计量技术规范 JJF 1015-2002 计量器具型式评价和型式批准通用规范 JJF 1016-2009 计量器具型式评价大纲编写导则 JJF 1017-1990 使用硫酸铈-亚铈剂量计测量γ射线水吸收剂量标准方法 JJF 1018-1990 使用重铬酸钾(银)剂量计测量γ射线水吸收剂量标准方法 JJF 1019-1990 60Co远距离治疗束吸收剂量的邮寄监测方法 JJF 1020-1990 r射线辐射加工剂量保证监测方法 JJF 1021-1990 产品质量检验机构计量认证技术考核规范 JJF 1022-1991 计量标准命名规范 JJF 1023-1991 常用电学计量名词术语(试行) JJF 1024-2006 测量仪器可靠性分析 JJF 1025-1991 机械秤改装规范 JJF 1026-1991 光子和高能电子束吸收剂量测定方法 JJF 1028-1991 使用重铬酸钾银剂量计测量γ射线水吸收剂量标准方法JJF 1029-1991 电子探针定量分析用标准物质研制规范 JJF 1030-1998 恒温槽技术性能测试规范

大数据的应用现状及展望

大数据的应用现状及展望摘要：互联网时代下，大数据为管理带来的新的发展方向，对人员改革、决策质量提升、服务效率改善等产生显著的影响。然而大数据在当前技术发展中存在诸多问题，因此笔者在明晰大数据技术现状基础上，结合问题对其展开分析，旨在有效提升大数据技术的应用水平。关键词：大数据；应用现状；展望 Status and Prospect of big data applications Shan Li-lin (Information Center of Fushun Financial Bureau , Fushun 113006,China) Abstract:In the Internet era, big data has become a new development direction brought by management, which has a significant impact on personnel reform, decision-making quality improvement and service efficiency improvement. However, there are many problems in the current technology development of big data. Therefore, based on the clarity of the current situation of big data technology, the author conducts an analysis of big data technology in combination with problems, aiming to effectively improve the application level of big data technology. Keywords: big data; application status; prospect 引言大数据战略已经成为当前我国的发展战略，对我国经济发展及科技进步将产生深远的影响。尤其是近些年来，随着信息化高速发展及社会转型的不断提升，大数据与企事业单位、政府行政机关的管理不断融合，将成为互联网时代下分析的核心支撑！ 1 大数据内涵大数据，又称为海量数据，是指在数据的数量体积达到一种特别庞大状态，此时，一般的数据管理工具难以在规定时间内对其提取有效信息、整合类似资料、分析类比问题并且把它转化成对企业有用的信息。这些难以在规定的有效时间内进行识别、保存和应用的大量数据的集合，需要一种全新的解决方法才可以将其转化为企业所需要的决策领导力、发现问题和提前预知问题的能力、具有更加清晰且有条理处理问题的能力。大数据分为三种类型，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，其中非结构化数据越来越成为大数据的主要组成部分。大数据需要特殊的技术，以有效地处理海量且结构复杂的数据。与之相关的核心技术主要包括数据挖掘、云计算平台、MPP数据库、分布式数据库、可扩展的存储系统、分布式文件系统等。对大数据进行分析往往需要大量的计算机所提供的计算能力，数量少则数十台，多则数千台。随着云时代的来临，将大数据与云计算相结合，利用云计算技术可以用低廉的成本获得强大的运算能力，使大数据分析的门槛降低。在大数据、云计算与数据挖掘等技术不断发展的背景下，很多过去无法收集或者收集后无法分析的数据被充分地利用起来，帮助各行各业进行改革与创新，为人类的进步与发展发挥着巨大的作用[1]。大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面均远远超过了传统类型的数据库软件工具能力范围的数据集合，它具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型以及价值密度低四大特征，而且实时性强、数据所蕴藏的

大数据发展现状与未来发展趋势研究

大数据发展现状与未来发展趋势研究朱孔村（江苏省科学技术情报研究所，江苏南京210042）【摘要】数据是信息化时代的“新石油”资源，如何利用好这种“新石油”资源需要大数据技术的支持。文章介绍了大数据技术及其发展历程，概括了当前国内外大数据的发展现状并展望了大数据技术和产业方面的未来发展趋势。【关键词】大数据；现状；趋势【中图分类号】TP391【文献标识码】A【文章编号】1008-1151(2019)01-0115-04 Research on the Current Situation and Future Development Trend of Big Data Abstract: Data is the “new petroleum” resource of the information age and how to make good use of this “new petroleum” resource needs the support of big data technology. This paper first introduces the big data technology and its development process and summarizes the current development of big data at home and abroad. Finally, the future development trend of big data technology and industry is prospected. Key words: big data; current situation; trend 1 大数据技术概述 1.1大数据技术随着物联网、云计算、移动互联网等技术的成熟，以及智能移动终端的普及，全社会的数据量呈指数型增长，全球已经进入以数据为核心的大数据时代。大数据并不是一个新的概念，信息技术发展的每一个阶段都会遇到数据处理的问题，人类需要不停的面对来自数据的挑战。为满足商业结构化数据存储的需求而产生了关系型数据库，为满足互联网时代非结构化数据存储需求而产生了NoSQL技术，而大数据技术的产生是为了解决大型数据集分析的问题。大数据技术目前还没有一个确切的定义，各行各业有着自己的见解，但总体而言，其关键在于从数量庞大、种类繁多的数据中提取出有用的信息。维基百科从数据处理的角度将大数据定义为一个超大的、难以用现有常规的数据库管理技术和工具处理的数据集。国际数据公司（IDC）给出的报告指出，大数据技术描述了一种新一代技术和构架，以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值[1]。少量的数据看似杂乱无章，但是当数据累积到一定程度时，就会呈现出一种规律和秩序。大数据的价值就在于数据分析，利用大数据分析技术，从海量数据中总结经验、发现规律、预测趋势，最终为辅助决策服务。《大数据时代》的作者克托·迈尔-舍恩伯格认为：“大数据开启了一次重大的时代转型”，他指出大数据将带来巨大的变革，改变人们的生活、工作和思维方式，改变人们的商业模式，影响人们的经济、政治、科技和社会等各个层面。 1.2大数据发展历程 1.2.1萌芽阶段 20世纪90年代，“大数据”这个术语开始出现。1998年SGI首席科学家John Masey在USENIX大会上提出大数据的概念，他当时发表了一篇名为Big Data and the Next Wave of Infrastress的论文，使用了大数据来描述数据爆炸的现象。但是那时的大数据只表示“大量的数据或数据集”这样的字面含义，还没有涵盖到相关的采集、存储、分析挖掘、应用等技术方法与特征内涵 1.2.2发展阶段从20世纪末到21世纪初期是大数据的发展期，在这一阶段中大数据逐渐为学术界的研究者所关注，相关的定义、内涵、特性也得到了进一步的丰富。2003至2006年，Google 发布的GFS、MapReduce和BigTable三篇论文对大数据的发展起到重要作用。2006至2009年，大数据技术形成并行运算与分布式系统。2009年，Jeff Dean在BigTable基础上开发了Spanner数据库。随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟，一批商业智能工具和知识管理技术如数据仓库、专家系统、知识管理系统等开始被应用。 1.2.3成熟阶段 2011年至今，是大数据发展的成熟阶段，越来越多的研究者对大数据的认识从技术概念丰富到了信息资产与思维变革等多个维度，一些国家、社会组织、企业开始将大数据上升为总第21卷233期大众科技Vol.21 No.1 2019年1月Popular Science & Technology January 2019 【收稿日期】2018-11-06 【作者简介】朱孔村（1985－），男，山东临沂人，江苏省科学技术情报研究所实习研究员，从事电子政务相关工作。 - 115 -

浅谈大数据与统计

朱立人12118106 浅谈大数据与统计在当今这个数据量极速膨胀的时代，大数据成为了炙手可热的名词。而统计在大数据这个时代中的作用更加的重要。大数据是一个大样本和高维变量的数据集合。针对样本大的问题，统计学可以采用抽样减少样本量，达到需要的精度。这在大数据时代实现了效率的提升这是尤为重要的。在统计工作中有两大特性，数量性和总体性。大数据时代不缺乏数量，重要的是我们需要通过数量来发现整体的规律，从而对大数据进行分析。第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境。第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。第四，大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。近年来，包括互联网、物联网、云计算等信息技术在内的IT通信业迅速发展，数据的快速增长成了许多行业共同面对的严峻挑战和宝贵机遇，因此现代信息社会已经进入了大数据时代。事实上，大数据改变的不只是人们的日常生活和工作模式、企业运作和经营模式，甚至还引起科学研究模式的根本性改变。一般

计量器具内部校准规程(完整资料).doc

此文档下载后即可编辑计量器具内部校准规程 1 目的对公司内的计量器具进行内部校验，确保其准确性和适用性，保持完好。 2 范围适用于公司内长度类度量尺（如游标卡尺、高度尺）、检具、塞规等的内部校准。 3 职责内校由质检部门标准校检量具校检。 4 校验仪器及设备送检合格的万能角度尺，送检合格的直角尺，送检合格的钢直尺，送检合格的钢卷尺，送检合格的数显卡尺等。 5 环境条件 1. 温度: 23 ±2 ℃ 2. 湿度: 50 ±20 %RH 6 校验 6.1 卡尺、高度尺、深度尺 6.1.1 校检项目: 1. 外观检查 2. 示值误差检测

6.1.2 校验仪器及设备外校合格的卡尺、外校合格的标准块（1-100mm 38块 2级）。 6.1.3 校验标准 6.1.4 校验步骤： 1. 外观检查：检查尺子测量接触面是否平整、干净，无污渍、锈迹，表头的指针/游标是否完好，有无松动，刻度是否清晰，推动表头是否平稳、平滑。各功能能稳定、工作可靠。 2. 示值误差检测：（1）将尺子调至零点位置，使读数归零、指针对准零点。（2）选取一块标准量块进行测量，读取其数值。（注意：取放标准量块时，必需戴细纱手套；测量过程卡尺要与被测量块同方向平直。（3）

用同样的方法，取3～5组不同量块进行测量。测量点如下图（4）不同量程的尺子可选用不同的基准块或其组合进行校准，对标准块量测值误差，不能大于6.1.3项表格内的允许误差。（5）将检定结果填写在《计量器具校检表》内。校准周期：12个月。 6.2 钢直尺 6.2.1 校检项目: 1. 外观检查 2. 示值误差检测 6.2.2 校验仪器及设备外校合格的标准直尺, 校准参考依据JJG1-1999钢直尺检定规程。 6.2.3 校验步骤： 1. 外观检查：（1）尺的端边、侧边及背面应光滑，不应有毛刺、锋口和锉痕等现象。（2）尺的刻线面不应有碰伤、锈迹及影响使用的明显斑点、划痕。（3）线纹必须清晰，垂直到侧边，不应有目力可见的断线现象存在，半毫米、毫米、半厘米、厘米线纹应用户不同长度的线纹表示。所有同名长度的线纹应等长。直尺分度应自端边算起，

29.设施设备验证和校准管理制度

设施设备验证和校准管理制度 1. 目的：加强设施设备验证和校准的管理，保证设施设备正常运行，确保药品的质量安全。 2. 依据：《药品经营质量管理规范》(卫生部令第90号)及《附录5：验证管理》、《中华人民共和国计量法》及其实施细则、《中华人民共和国强制检定的工作计量器具目录》等。 3. 范围：适用于本公司冷库、储运温湿度检测系统以及冷藏运输等设施设备的验证和计量器具、温湿度监测设备等的校准或者检定。 4. 职责：质量负责人、质量管理部、储运部对本制度的实施负责。 5. 内容 5.1 定义 5.1.1 校准：在规定条件下，为确定计量器具示值误差的一组操作。 5.1.2 检定：为评定计量器具计量特性，确定其是否符合法定要求所进行的全部工作。 5.1.3 验证：是证明任何设施设备、操作规程(或方法)、检测系统能够达到预期结果的一系列活动。

5.2 校准、检定 5.2.1 根据《中华人民共和国计量法》第九条及《中华人民共和国计量法实施细则》第十一条、第十二条等的相关规定，对本公司计量器具的检定做以下规定： (1) 实行强制检定的工作计量器具，应当向当地县（市）级人民政府计量行政部门指定的计量检定机构申请周期检定。非强制检定的公司可以自行检定或送有资质的计量检定机构检定。 (2) 执行强制检定的计量器具检定合格，留存检定合格证存档，检定不合格的不能继续使用。 5.2.2 对计量器具、温湿度监测设备等定期进行校准或者检定。 (1) 质管部经理负责组织、监督设施设备的校准或检定，质量管理员负责执行并建立相应的档案。 (2) 执行强制检定的工作计量器具检定周期由检定机构确定，如干湿球温湿度计、水银式温湿度计、电子称等；非强制检定的工作计量器具检定和温湿度检测设备(温湿度监控探头、温度记录仪、手持测温仪等)的校准，周期为一年； (3) 质管部负责建立公司计量器具、温湿度监测设备校准或者检定明细目录，目录中明确校准或者检定周期。 5.2.3 用于校准、检定的标准器应经法定机构检定合格，公司应当留存检定合格证书复印件。 5.3 验证 5.3.1 公司应当对冷库、冷藏车、冷藏箱、保温箱以及温湿度自动监测系统进

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·格雷（Jim Gray）指出大数据将成为人类触摸、理解和逼近现实复杂系统的

浅谈大数据对统计学的挑战和机遇

浅谈大数据对统计学的挑战和机遇引言国际数据公司的相关研究指出，2016年全球数据生产量达，且全球信息总量每隔两年增长一倍[1]。在大数据时代下，对于统计学发展而言，挑战与机遇并存，挑战指的是现阶段传统统计学相关方法难以适用大数据，机遇指的是基于统计学，大数据展开数据处理、分析，促使大数据具备可视化特性。由此可见，研究大数据对统计学的挑战和机遇有着十分重要的现实意义。 1.大数据及其目的现阶段，关于大数据仍旧没有一个十分明确的界定，大数据起初是源自于技术领域。在信息量不断扩大的情况下，使得常规电脑原有存储空间已不能对新处理数据进行承载，新兴数据处理技术得以产生，好比雅虎的Hadoop平台、谷歌的MapReduce等。此类技术能够对僵化层次结构、一致性予以消除，促进数据无需通过常规数据库表格进行排列，极大程度地提升了人们可处理的数据量[1]。 2.大数据与统计学的对比样本统计与全样本统计的区别样本统计属于统计学不可或缺的依赖，样本指的是结合相应的概率自总体中随机筛选并视作总体代表的集合内容，

值得一提的是随机抽样是需要成本的，包括社会关系、资金成本或者时间成本等。基于样本数量提升有限前提下，样本估计误差会随着总体数量增多而增大，这亦是样本统计无法避免的不足。大数据时代下，联盟庞大的数据信息应运而生，数据信息发展表现出总体即是样本的态势，该属性很好的消除了样本统计这一不足。大数据时代下的全样本统计，通常情况下可对完全总体进行覆盖，然而受大部分数据属于半结构、半结构数据影响，使得概率论应用遭受一定的制约[2]。鉴于此，将全样本统计应用到统计学中，应当就总体数据展开相应的归纳、筛选，即好比在样本统计中展开数据预处理。预测分析与非预测分析的区别统计学的创立，是为了对变量相互相关关系展开分析，因此获取数据是发生于变量确定之后的，数据分析价值是能够被预测的。相较于统计学的预测分析，庞大数据将互联网、传感器作为载体，存在于分析需求之前，因此构建于大数据上的分析多为非预测性分析。在统计学中，出现大数据无法有效应用局面，这是由于不具备非预测分析所需的庞大数据，庞大数据产生与数据中心、存储系统存在紧密的联系，并非短期产生。也就是说，统计学中大数据的应用发展，说明了非预测分析正逐步取代传统统计学预测分析，数据多次利用正逐步取代传统数据一次性利用的。 3.大数据对统计学的挑战与机遇

2017年公需课试卷及答案(大数据技术与发展前景)

考试：大数据技术与发展前景 ?题量：10题 ?答题时间：分钟 ?总分：100分 ?合格线：60分1 【单选】（）是一种高实时性的计算模式。 ? A. 批处理计算 ? B. 流式计算 ? C. 查询分析计算 ? D. 数据挖掘计算 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：B 2 【单选】批处理和复杂数据挖掘计算通常属于（） ? A. 分析计算 ? B. 实时计算 ? C. 查询计算 ? D. 非实时计算 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：D 3

【单选】作为老牌商业中心，吸引着短期来京者的重要地点是（）。 ? A. 北京西单 ? B. 北京王府井 ? C. 北京南锣鼓巷 ? D. 北京天安门 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：A 4 【多选】目前大数据计算模式重要发展趋势和方向有（） ? A. 主流的Hadoop 平台改进后将与其他计算模式和平台共存 ? B. 混合计算模式将成为满足多样性大数据处理和应用需求的有效手段? C. 内存计算将成为高实时性大数据处理的重要技术手段和发展方向 ? A ? B ? C ?正确答案：A B C 5 【多选】实时流式大数据的处理的需求是（） ? A. 大数据系统实现低延迟处理 ? B. 强大而又灵活的复杂事件处理引擎 ? C. 具有容错和去重能力 ? D. 对流量进行控制和动态节点增加和删除的能力 ? A ? B ? C

? D ?正确答案：A B C D 6 【多选】大数据环境下的分析和挖掘方法具有的挑战是（） ? A. 数据量的膨胀 ? B. 数据深度分析需求的增长 ? C. 自动化、可视化分析需求的出现 ? A ? B ? C ?正确答案：A B C 7 【判断】对于特大城市的政府而言，在对外来人口限制的同时，对所谓“外来高端人才”通常持欢迎态度（） ? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案：正确 8 【判断】如今大概三分二的用户已经在使用企业级数据仓库，未来这一比例将会更高（） ? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案：正确 9 【判断】通常大数据描述了一个对象(物理的或逻辑的)或一个过程的全景式的和全周期的状态，因此，其来源必然是多源的，其形式是多模态的（）

计量检定校准技术服务合同.doc

***计量检定/校准技术服务合同合同编号：甲方：*** （客户号：）乙方：*** 为保证***计量器具按时检定，确保仪器仪表到期检定率100%；为保证***提供优质、方便、快捷、安全的计量检定/校准服务，确立有效的计量器具检定/校准和付费程序，经甲乙双方协商，特订立本合同，并达成如下协议：一、受甲方委托，乙方在其能力范围之内承担甲方计量器具的检定、校准工作，乙方需确保检校数据准确可靠，并可溯源至国家基准。二、计量器具检定方式 1、甲方送乙方单位检定/校准：甲方自行到乙方仪器收发窗口送取计量器具，双方进行验收交接。乙方须在服务承诺期内完成检测任务，如有后延，需提前通知甲方；甲方若有提前完成检校的要求，需提前通知乙方，并按规定签署加快协议，乙方应尽可能协调解决。 2、乙方到甲方现场检定/校准：乙方根据甲方检定需求，经过甲乙双方协商确定检定时间，每半年到***进行现场检定，乙方须在服务承诺期内完成检测任务，如有后延，需提前通知甲方；甲方若有提前完成检校的要求，需提前通知乙方，并按规定签署加快协议，乙方应尽可能协调解决。三、检定费用及结算方式 1、乙方对甲方计量器具的检定/校准费用按双方确定的协议价格收取；涉及强制检定的计量器具不在本协议价格范围内，按省标准收取费用，计量器具的型号、数量如与协议有变化，费用按实计收。

2016年***检定费用标准见下表： 2、对于部分发生故障、不能正常工作的计量器具，在接受甲方委托后，乙方可以在其能力范围内提供调试、维修服务，费用按乙方标准价格收取。 3、对于需现场检定/校准的计量器具，甲方负责提供交通工具或运输费用，以及所需的检测工作条件，乙方在完成现场检校工作后，八个工作日内出具证书/报告。四、付款周期：甲方承诺每半年结算一次检定费，即6月31日前结清上半年检定费用，12月31日前结清下半年检定费用，甲方在合同有效期内如没有履行付款周期的承诺，乙方有权随时终止本合同。乙方需要先开发票，甲方收到发票后30天内完成付款，乙方单位账户信息如下：账户名称：开户银行：

大数据时代企业管理中信息安全研究的现状与展望

大数据时代企业管理中信息安全研究的现状与展望二十一世纪以来，随着物联网及云计算的飞速发展，大数据时代应运而生，同时慢慢成为企业管理的核心技术。但是，因为大数据所处阶段为初始发展阶段，加之管理机制不完善，相应的法律法规也不完善，所以使企业信息安全面临着严峻的挑战。大数据不仅是挑战还是机遇。企业需要树立信息安全意识，全面掌握信息安全的理论知识，更新安全技术，有效提升实践能力。与大数据时代相关的企业管理问题，国内外都非常重视。标签：大数据时代;企业管理;信息安全;现状与展望引言：科技的飞速发展，促使整个世界都步入了信息化迅速发展的时代，在此种背景下，社会各界最关注的话题就是信息安全。基于此，文章将对大数据时代企业管理中信息安全保障策略进行详细分析，对大数据时代企业管理信息安全研究进行展望，进而为企业提供更加可靠的外部环境，促进企业的健康发展。 1大数据时代企业管理中信息安全保障策略 1.1企业系统终端作为一个完整的系统终端，企业包含的终端设备多种多样，因为终端设备不同，所以通信方式也不同，显然信息安全保障措施也不同，企业进行信息安全维护和保障时，必须根据国家有关信息安全保障标准，依据不同层次的终端系统来进行，对企业系统终端的不同类型及多种选择进行最大限度的满足，提出与要求相符的信息安全保障措施，实现信息安全漏洞的科学处理，进一步减少未知风险，为企业系统终端的完善性、可靠性、安全性提供保障。 1.2企业网络边界作为企业必不可少的构成部分，企業网络在企业发展期间发挥着不容小觑的作用。据相关研究表明，因为企业网络具有分区分层的特征，所以无形中增加了信息安全风险。其中，网络边界问题会产生于企业网络中，而依据网络边界漏洞，不法人员极可能攻击企业网络。所以企业必须采取信息安全保障措施，保障企业内部网络的不同区、不同层，提升企业网络的安全性，以进一步防止企业网络边界的安全漏洞，避免恶意攻击现象发生。为此，必须以不同区、不同层的实际情况，来设定企业网络边界的信息安全保障措施，尽最大限度满足可靠性、科学性及安全性的需求，进而保障企业网络边界。 1.3企业网络安全企业网络是利用专用网络及公共网络相融合的模式实施生产经营的，是企业物理设备、数据及应用平台的连接体，影响着企业的运行。专用网络主要管理企业的核心业务，其主要的内容有：生产环节、资源供给及应用设备等内容，管理