大数据与档案管理教材PPT(共 55张)
大数据培训课件pptx
数据孤岛问题
数据分散
不同部门或业务单元之间的数据分散存储和管理 ，导致数据难以整合。
数据接口不兼容
不同系统之间的数据接口不兼容，导致数据难以 交换和共享。
ABCD
数据标准不统一
不同部门或业务单元的数据标准不一致，导致数 据难以整合和共享。
数据共享意识不足
由于缺乏数据共享的文化和意识，导致部门或业 务单元之间的数据难以共享和利用。
数据加密技术
对称加密、非对称加密等
隐私保护技术
差分隐私、匿名化等
访问控制策略
基于角色的访问控制（RBAC）、基 于属性的访问控制（ABAC）等
数据安全法规与标准
GDPR、ISO 27001等
03
大数据应用场景
金融行业应用
风险评估与控制
金融监管与合规
大数据可以帮助金融机构评估客户信 用风险、市场风险和操作风险，提高 风险预警和应对能力。
案例二：电商用户画像大数据应用
总结词
利用大数据技术构建用户画像，实现个性化推荐和精准营销。
详细描述
电商企业通过收集和分析用户的购物行为、浏览记录等数据，构建用户画像， 实现个性化推荐和精准营销。这不仅可以提高用户满意度和忠诚度，还可以增 加销售额和市场份额。
案例三：医疗影像大数据应用
总结词
利用大数据技术处理医疗影像数据，提 高诊断准确性和治疗
01
02
03
数据采集
定义、工具、方法、挑战
数据存储
分布式存储系统、NoSQL数 据库、关系型数据库
数据存储介质
SSD、HDD、磁带等
04
数据存储安全性
加密、备份、恢复策略
数据处理与分析
数据处理语言
大数据与档案管理
大数据与档案管理一、引言随着信息技术的快速发展，大数据的概念逐渐走进人们的视野，对各行各业的影响也日益显著。
档案管理作为信息管理的重要组成部分，也需要与大数据技术相结合，以提高档案管理效率和质量。
本文将详细介绍大数据与档案管理的关系，以及大数据在档案管理中的应用。
二、大数据与档案管理的关系1. 大数据的概念大数据是指数据量巨大、类型多样且处理速度快的数据集合。
它具有三个特点：大量性、多样性和高速性。
大数据的兴起使得人们可以从庞大的数据集中挖掘出有价值的信息，并进行深入的分析和决策。
2. 档案管理的概念档案管理是指对组织或个人重要信息的收集、整理、保存、利用和销毁的一系列活动。
它旨在确保信息的完整性、可靠性和可用性，以满足组织或个人的需求。
3. 大数据对档案管理的影响大数据技术的发展为档案管理带来了新的机遇和挑战。
首先，大数据技术可以帮助档案管理机构更好地管理和利用海量的档案信息，提高档案的检索效率和数据的可用性。
其次，大数据技术可以通过数据分析和挖掘，为档案管理机构提供更多的决策支持和业务洞察。
最后，大数据技术还可以帮助档案管理机构进行风险管理和安全保障，确保档案信息的安全性和可信度。
三、大数据在档案管理中的应用1. 档案数字化大数据技术可以帮助档案管理机构实现档案的数字化转型。
通过扫描、拍摄等技术手段，将纸质档案转化为电子档案，并利用大数据技术对电子档案进行存储、索引和检索。
这样可以大大提高档案的可访问性和利用效率。
2. 档案检索与分析大数据技术可以帮助档案管理机构实现更高效的档案检索和分析。
通过建立全文索引和关键词提取等技术手段，可以快速准确地检索到所需的档案信息。
同时，利用大数据分析工具，可以对档案信息进行深入挖掘和分析，发现其中的规律和价值。
3. 档案共享与协作大数据技术可以帮助档案管理机构实现档案的共享与协作。
通过建立统一的档案管理平台，不同的机构和个人可以共享档案信息，并进行协同编辑和管理。
大数据与档案管理
大数据与档案管理 引言概述： 随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题之一。大数据的应用范围广泛，其中之一就是在档案管理领域的应用。本文将详细探讨大数据与档案管理的关系，以及大数据在档案管理中的应用。
一、大数据的基本概念 1.1 大数据的定义和特点 大数据是指数据量巨大、速度快、种类繁多的数据集合。它具有四个特点：数据量大、数据来源多样、数据处理复杂、数据价值高。
1.2 大数据的技术基础 大数据的处理离不开云计算、分布式计算、数据挖掘、机器学习等技术。这些技术的发展为大数据的应用提供了强有力的支持。
1.3 大数据的应用领域 大数据的应用涵盖了各个行业，如金融、医疗、交通、电商等。其中，档案管理也成为大数据应用的一个重要领域。
二、大数据在档案管理中的作用 2.1 档案数字化与电子化 大数据技术可以帮助档案馆将海量纸质档案转化为数字化的电子档案，实现档案的数字化存储和管理。这样可以提高档案的检索效率和利用价值。
2.2 档案管理与分析 通过大数据技术，档案馆可以对档案进行深度挖掘和分析，发现其中的潜在价值和关联性。这有助于更好地理解历史和文化，并为学术研究和决策提供支持。
2.3 档案保护与安全 大数据技术可以帮助档案馆对档案进行备份和存储，确保档案的安全性和完整性。同时，通过数据加密和权限管理等手段，保护档案不被非法获取和篡改。
三、大数据在档案管理中的挑战 3.1 数据隐私和安全性 大数据的应用涉及大量的个人隐私数据，如何保护这些数据的安全性和隐私性是一个重要的挑战。
3.2 数据质量和准确性 大数据中存在着噪声和错误，如何保证数据的质量和准确性是一个需要解决的问题。
3.3 技术人才和成本 大数据的应用需要专业的技术人才和大量的投入，这对于一些资源有限的档案馆来说是一个挑战。
四、大数据与档案管理的未来发展趋势 4.1 智能化档案管理 随着人工智能和机器学习技术的发展，大数据在档案管理中的智能化应用将会得到进一步提升，提高档案管理的效率和准确性。
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Map：把统计♠数目的任务分配给每个牌友分别计数。
理和处理的数据集合。 （4）背景数据的可视化
知识计算是从大数据中首先获得有价值的知识，并对其进行进一步深入的计算和分析的过程。 1 大数据可视化简介 互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、
MapReduce由Map和Reduce两部分用户程 序组成，利用框架在计算机集群上根据需求运行 多个程序实例来处理各个子任务，然后再对结果 进行归并输出。
大数据的相关技术
MapReduce
举例： “统计54张扑克牌中有多少张♠？” 最直观的做法：你自己从54张扑克牌中一张一张地检查并数出13张♠。 而MapReduce的做法及步骤如下： 1.给在座的所有牌友（比如4个人）尽可能的平均分配这54张牌； 2.让每个牌友数自己手中的牌有几张是♠，比如老张是3张，老李是5张，老 王是1张，老蒋是4张，然后每个牌友把♠的数目分别汇报给你； 3.你把所有牌友的♠数目加起来，得到最后的结论：一共13张♠。 这个例子告诉我们，MapReduce的两个主要功能是Map和Reduce。 Map：把统计♠数目的任务分配给每个牌友分别计数。 Reduce：每个牌友不需要把♠牌递给你，而是让他们把各自的♠数目告诉 你。
企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据和联机 分析数据，是结构化的、通过关系数据库进行管理和访 问的静态、历史数据。通过这些数据，我们能了解过去 发生了什么。
海量交互数据：
源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他来源的社交 媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录CDR、设备和传 感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件传 输Manage File Transfer协议传送的海量图像文件、We b文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。可以告 诉我们未来会发生什么。
大数据与档案管理
大数据与档案管理一、引言随着信息技术的快速发展和大数据时代的到来，大数据与档案管理之间的关系日益紧密。
大数据技术的应用为档案管理带来了革命性的变化，使得档案管理更加高效、智能化。
本文将探讨大数据与档案管理的关系，介绍大数据在档案管理中的应用和优势，并提出相应的标准格式的文本。
二、大数据在档案管理中的应用1. 数据采集与整理大数据技术可以帮助档案管理部门快速、准确地采集和整理海量的档案数据。
通过自动化的数据采集和整理工具，可以有效地提高工作效率和数据质量。
例如，利用OCR技术，可以将纸质档案快速转换为可搜索的电子文件，大大提高了档案的检索效率。
2. 数据存储与管理大数据技术提供了强大的数据存储和管理能力，可以帮助档案管理部门存储和管理庞大的档案数据。
通过分布式存储和云计算技术，可以实现数据的高可靠性、高可用性和高扩展性。
同时，大数据技术还可以对档案数据进行备份和恢复，确保数据的安全性和完整性。
3. 数据分析与挖掘大数据技术可以对档案数据进行深入的分析和挖掘，帮助档案管理部门发现数据中的潜在价值和关联关系。
通过数据挖掘和机器学习算法，可以从海量的档案数据中提取出有用的信息和知识，为决策提供科学依据。
例如，可以通过分析档案数据中的关键词和时间序列，了解档案的发展趋势和变化规律。
三、大数据在档案管理中的优势1. 提高工作效率大数据技术可以自动化和智能化地处理档案数据，减少了人工操作的时间和工作量。
通过自动化的数据采集和整理工具，可以快速完成档案的数字化转换和整理工作。
同时，大数据技术还可以提供高效的数据存储和管理能力，加快了档案的检索和共享速度。
2. 提升数据质量大数据技术可以对档案数据进行精确的校验和清洗，提高了数据的质量和准确性。
通过数据校验和清洗工具，可以排除数据中的错误和冗余，保证数据的一致性和完整性。
同时，大数据技术还可以对档案数据进行质量评估和监控，及时发现和纠正数据质量问题。
3. 拓展数据应用大数据技术可以帮助档案管理部门拓展数据的应用领域，实现数据的多元化利用。
档案信息化研究 大数据学习PPT之2：数据采集与预处理共36页文档
谢谢
11、越是没有本领的就越加自命不凡。——邓拓 12、越是无能的人，越喜欢挑剔别人的错儿。——爱尔兰 13、知人者智，自知者明。胜人者有力，自胜者强。——老子 14、意志坚强的人能把世界放在手中像泥块一样任意揉捏。——歌德 15、最具挑战性的挑战莫过于提升自我。——迈克尔·F·斯特利
档案信息化研究 大数据学习PPT之2： 数据采集与预处理
51、没有哪个社会可以制订一部永远 适用的2、法律源于人的自卫本能。——英 格索尔
53、人们通常会发现，法律就是这样 一种的 网，触 犯法律 的人， 小的可 以穿网 而过， 大的可 以破网 而出， 只有中 等的才 会坠入 网中。 ——申 斯通 54、法律就是法律它是一座雄伟的大 夏，庇 护着我 们大家 ；它的 每一块 砖石都 垒在另 一块砖 石上。 ——高 尔斯华 绥 55、今天的法律未必明天仍是法律。 ——罗·伯顿
大数据与档案管理
大数据与档案管理一、引言大数据技术的快速发展和广泛应用，对各行各业的管理和决策产生了深远的影响。
档案管理作为信息管理的重要组成部分，也需要与大数据技术相结合，以提高档案管理的效率和质量。
本文将详细介绍大数据与档案管理的相关概念、应用场景和标准格式，以及如何利用大数据技术进行档案管理的具体步骤和注意事项。
二、大数据与档案管理的概念1. 大数据：指规模巨大、种类繁多且速度快的数据集合，具有高速度、高容量、高维度和高价值的特点。
2. 档案管理：指对组织或个人产生的各类档案进行收集、整理、保存、利用和销毁等一系列管理活动的过程。
三、大数据与档案管理的应用场景1. 档案数字化：利用大数据技术对纸质档案进行数字化处理，提高档案的可访问性和可搜索性，减少档案管理的时间和成本。
2. 档案检索与查询：通过大数据技术建立档案检索系统，实现对档案的快速查询和准确定位，提高档案利用的效率。
3. 档案保密与安全：利用大数据技术对档案进行加密和权限控制，确保档案的保密性和安全性，防止档案泄露和篡改。
4. 档案分析与决策支持：通过对大数据的分析和挖掘，提取有价值的信息和知识，为组织的决策提供科学依据和参考。
四、大数据与档案管理的标准格式1. 档案命名规范：采用统一的命名规范，包括档案名称、编号、日期等要素，便于档案的识别和管理。
2. 档案描述规范：对档案的内容、形式、载体等进行详细描述，包括档案的摘要、关键词、分类等信息，便于档案的检索和利用。
3. 档案存储规范：采用合适的存储介质和设备，保证档案的长期保存和可靠性，避免档案的损坏和丢失。
4. 档案传输规范：在档案传输过程中，采用加密和压缩等技术手段，保证档案的安全和完整性。
5. 档案销毁规范：对于不再需要的档案，按照规定的销毁程序进行销毁，确保档案的安全和隐私保护。
五、利用大数据技术进行档案管理的具体步骤1. 数据收集：收集各类档案数据，包括纸质档案、电子档案、图像档案等。
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随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私 保护问题日益突出，需要加强相关技术和 政策的研究与制定。
2024/1/26
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学员心得体会分享环节
学员A
通过学习这门课程，我对大数据 有了更深入的了解，掌握了大数 据处理的基本技能和方法，对未
来的职业发展充满信心。
学员B
课程中的案例分析和实践项目让 我受益匪浅，不仅加深了对理论 知识的理解，还提高了我的动手
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2024/1/26
1
contents
目录
2024/1/26
• 大数据概述与发展趋势 • 大数据核心技术解析 • 大数据在各行各业应用案例分享 • 大数据挑战与应对策略探讨 • 大数据未来创新方向展望 • 总结回顾与课程结束语
2
01
大数据概述与发展趋 势
2024/1/26
3
MapReduce应用场景
列举MapReduce在大数据分析领域的典型应用 场景，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
2024/1/26
9
实时计算技术原理与实践
2024/1/26
实时计算概念及原理
01
阐述实时计算的定义、基本原理和架构，包括数据流处理、事
件驱动、低延迟等关键技术。
典型实时计算系统
02
团队协作与沟通
探讨如何促进团队成员之间的协作和沟通，以提高工作效率和应对 复杂问题。
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05
大数据未来创新方向 展望
2024/1/26
19
人工智能赋能下的大数据创新应用
智能数据分析
通过机器学习、深度学习 等技术，对海量数据进行 自动化、智能化的分析， 挖掘数据中的潜在价值。
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1.2 大数据的特征（4V）
大量（Volume） 数据中的数据不再以几个GB或几个TB来衡量，
而是以PB（1千个T）、EB（1百万个T）或ZB （10亿个T）为计量单位。 IDC2011年6月报告显示，全球数据量在2011 年已达到1.8ZB，“如果把所有这些数据都刻录 存入普通DVD光盘里，光盘的高度将等同于从 地球到月球一个半来回，也就是720 000英里 。相当于每位美国人每分钟写3条Twitter，而 且还要不停地写2.6976万年”。
多样（Variety） 一是数据来源多，随着科技的发展，大数据数据
来源和承载方式多种多样，如微博、社交网站、 传感器等，数据处于分散状态。 二是数据类型多，包括结构化数据（如企业、行 业内数据）、半结构化数据（物联网数据）、非 结构化数据（互联网数据），并且据Gartner预 计，2012年“半结构和非结构化的数据，诸如 文档、表格、网页、音频、图像和视频等将占全 球网络数据量的85%左右”。
大数据的价值在于分析与应用 很多人认为，正是由于大数据的大容量、高速和多样性，才使得他们比其他
数据更具有优势且更重要。然而，“大”和“数据”都不是大数据中最重要 的。事实上，拥有任何一个数据集，无论它们多大或者多小，其自身都不会 带来任何价值。被收集来的数据如果从不使用，不会比存放在阁楼或地下室 的垃圾更有价值。 大数据的价值体现在如何分析它们，并采取怎样的措施来提升本身的业务水 平。换言之，数据即服务。
大数据是一种服务变革 本质而言，大数据是信息爆炸时代对数据核心价值的再挖掘，其中综合运用
到去冗降噪技术、语义引擎、可视化分析等，因此被很多专业人士认为是继 云计算、物联网之后IT行业的又一次颠覆性变革。 事实上，大数据“不仅仅是技术变革，更实质上的是计算机服务时代的来临 ，对数据的抽丝剥茧、总结结论更体现了计算机行业正从技术供应型转为服 务供应。
1.4 大数据与云计算、数据挖掘的区别
首先，本质上，云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。云计算的目的是通 过互联网更好地调用、扩展和管理计算及存储资源和能力，因而从根本上改 变了单位的IT架构。大数据使得企业从“业务驱动”转变为“数据驱动”，从 而改变了企业的业务架构。
其次，云计算与大数据的目标受众不同。云计算的主要推动力量是存储及计 算设备的生产厂商和拥有计算及存储资源的企业，因此云计算是卖给CIO的技 术和产品，是一个进阶的IT解决方案。大数据的直接受益者不是IT部门，而是 业务部门，产业发展的主要推动力量是从事数据存储于处理的软件厂商和拥 有大量数据的企业，因此是卖给CEO、业务层的产品。
大数据与档案管理
上海大学图书情报档案系 2013年12月
1. 大数据概述
除了上帝 任何人都必须用数据来说话
1.1 大数据的定义
大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力 的数据集。 ——麦肯锡研究院（MGI）
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。 ——高德纳（Gartner Group）
1.3 大数据的认识误区
大数据之大并不仅仅指容量 在大数据的认识上，很多人存在这么一个误区：只有几百TB乃至PB的数据
才能称之为大数据。事实上，“大数据并非总是说有数百个TB才算得上， 根据实际使用情况，有时候数百个GB的数据也可称为大数据，这主要看它 的第三个维度，也就是速度或时间维度”。 事实上，解决一个问题的数据规模有一个阈值。“数据少于这个阈值，问题 解决不了；达到这个阈值，就可以解决以前解决不了的大问题；而数据规模 超过这个阈值，对解决问题也没有更多的帮助”。
大数据指的是如此大而复杂以致现有的数据管理工具或传统数据处理手段无 法处理的数据集。 ——维基百科（Wikipedia）
康奈尔大学计算机科学家JonKleinberg称，“大数据这个术语本身很模糊， 但在某些方面却又非常具体，大数据是可能改造一切的一种过程的标签”。
对于处在探索期的大数据研究来说，与其准确地予以限定性分析，倒不如更 多地将精力放在对其特征、内涵的探寻和运用的研究之中。
今天的大数据将不再是明天的大数据 当前，大数据的定义是相对于目前的技术和资源而言的，随着时间的推移，
处理数据的工具和技术、原始存储空间和处理能力的提升，大数据的界定也 必然会发生变化。 今天的大数据明天可能不再被认为是大数据，就像10年前的大数据在如今看 来什么都不是一样，大数据会继续演进下去。如今，在数据容量、速度、多 样性、复杂度等方面被认为是不可能的或无法想象的事情、几年过后情况会 完全不同，这是一个多年不变的定律，在大数据时代也同样适用。
速度（Velocity） 大数据往往以高速实时数据流的形式动态产生
，具有很强的时效性。2010年，据英国研究 咨询公司Coda预测，移动网络数据流量在未 来五年有望增长40倍，用户上传的内容将爆 发式增长。 对大数据的处理速度要非常快。传统数据仓库 系统、BI应用都是批处理方式，但对于大数据 应用，必须进行实时数据流处理。比如对于灾 难的预测，需要很快地对发生的程度、影响的 区域范围等进行量化。
价值（Value） 由于大量有用与可能没用的数据并存，因此大数据可谓是“遍地都是金子，
又遍地都是沙子”。 一方面，大数据的价值密度较低，以视频监控为例，在连续不断的监控流中
，可能仅有一两秒的数据量则是一座“富矿”
，将已有的结构化与非结构化数据进行融合、分析后，将会从中挖掘出极高 的价值。特别是竞争激烈的商业领域，数据正成为企业的新型资产，企业都 在追求数据价值的最大化。