基于大数据与人工智能的大数据获取方式变革
大数据与人工智能发展论文
大数据与人工智能发展论文随着信息技术的飞速发展，大数据和人工智能已成为当今世界最具变革性的技术之一。
大数据提供了海量的信息资源，而人工智能则提供了处理这些信息的强大工具。
本文旨在探讨大数据与人工智能的发展历程，以及它们如何相互促进，共同推动社会进步。
引言在21世纪的今天，数据已经成为一种新的经济资产，其价值甚至被比作“新的石油”。
大数据技术能够处理和分析前所未有的大量数据，而人工智能则能够从中提取有价值的信息，做出智能决策。
这种结合不仅改变了商业运作模式，也在医疗、教育、交通等多个领域产生了深远的影响。
大数据的崛起大数据的概念最早可以追溯到20世纪末，随着互联网的普及和数字化进程的加快，数据量开始爆炸性增长。
大数据的特点通常被概括为“4V”：Volume（体量大）、Velocity（速度快）、Variety（种类多）、Veracity（真实性）。
这些特征使得传统的数据处理方法不再适用，需要新的技术来应对。
人工智能的进化人工智能，简称AI，是计算机科学的一个分支，它试图理解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似方式做出反应的智能机器。
从早期的规则基础系统到现代的机器学习、深度学习，人工智能的发展经历了多个阶段。
深度学习的出现，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在图像和语言处理上的应用，标志着人工智能进入了一个新的时代。
大数据与人工智能的结合大数据与人工智能的结合，为处理和分析大量复杂数据提供了可能。
机器学习算法可以利用大数据进行训练，从而提高其预测和分类的准确性。
例如，在推荐系统中，通过分析用户的浏览和购买历史，AI可以预测用户的喜好并推荐相关产品。
在医疗领域，通过分析大量的病例数据，AI可以帮助医生做出更准确的诊断。
挑战与机遇尽管大数据和人工智能带来了巨大的潜力，但它们也面临着一些挑战。
数据隐私和安全问题是人们最为关注的，如何在保护个人隐私的同时利用数据，是一个亟待解决的问题。
未来人工智能与大数据的结合发言稿
未来人工智能与大数据的结合发言稿尊敬的各位领导、嘉宾们：大家好！我是某某某，今天很荣幸站在这里，与大家分享关于未来人工智能与大数据的结合所带来的变革和机遇。
随着科技的迅猛发展，人工智能和大数据已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
人工智能通过模拟人类智能，实现了诸多不可能完成的任务，大数据则是指海量的数据积累。
那么，未来人工智能与大数据的结合将会产生怎样的影响呢？让我们一起来探讨。
首先，人工智能与大数据的结合将改变我们的生产方式。
通过大数据的不断积累和分析，人工智能可以更加准确地预测市场趋势和用户需求。
这将使企业能够更好地制定策略，节约资源，提高生产效率。
同时，人工智能还可以通过自动化和智能化的生产过程，实现生产的自动化和智能化。
这将大大提高产品质量，降低成本，推动产业升级。
其次，人工智能与大数据的结合将改变我们的交通方式。
通过人工智能的辅助和大数据的分析，交通管理部门可以更加准确地预测交通拥堵情况，合理调配交通资源，优化交通路线。
同时，人工智能还可以通过自动驾驶技术，实现无人驾驶车辆的出行。
这不仅可以提高交通效率，减少交通事故，还可以节约能源，改善环境。
再次，人工智能与大数据的结合将改变我们的医疗方式。
通过大数据的分析，人工智能可以更加精确地诊断疾病，提供个性化的治疗方案。
同时，人工智能还可以通过远程医疗技术，实现医生和患者之间的远程诊断和治疗。
这将使医疗资源得到优化配置，提高医疗服务的效率和质量，让更多的人享受到优质的医疗服务。
最后，人工智能与大数据的结合将改变我们的生活方式。
通过人工智能的辅助，我们可以实现智能家居的梦想。
通过与大数据的结合，智能家居可以根据我们的习惯和需求，智能地调节家居设备，提供更加舒适和便利的居住环境。
同时，人工智能还可以通过语音识别和图像识别技术，实现智能助理的功能，帮助我们更好地管理和规划生活。
未来人工智能与大数据的结合将给我们带来巨大的机遇和挑战。
我们应该积极拥抱这一变革，主动适应新的技术和模式。
AI与大数据的结合数据分析与预测
AI与大数据的结合数据分析与预测AI与大数据的结合：数据分析与预测在信息时代的背景下，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）和大数据已经成为了当今社会中的热门话题。
AI和大数据的结合被视为一种强大的工具，能够为人们带来巨大的潜力和变革。
在此文章中，我们将探讨AI与大数据的结合，以及其在数据分析和预测方面的应用。
一、AI与大数据结合的背景和意义AI是一门研究如何使机器能够展现出人类智能的学科，它致力于构建能够模仿人类思维和行为的计算机系统。
而大数据则表示海量的数据集合，这些数据来自各种来源，如传感器、社交媒体、互联网等，它们以前所未有的速度增长。
将AI和大数据相结合，可以使得AI系统更加强大和智能。
大数据提供了AI所需的庞大的数据量，而AI则可以通过对大数据的分析和学习，提取出其中的隐含规律和知识，实现更精准的预测和决策。
因此，AI与大数据的结合是未来发展的必然趋势，其应用领域包括但不限于金融、医疗、交通等多个领域。
二、AI与大数据在数据分析中的应用1. 数据清洗与处理大数据中的数据质量参差不齐，其中可能包含大量的噪声、重复数据等。
AI技术可以通过自动化的方式对数据进行清洗和处理，提高数据质量。
例如，利用AI算法可以识别并删除重复数据，减少数据冗余，提高数据的准确性。
2. 数据挖掘与模式识别大数据中蕴含着大量的信息和知识，但这些信息是隐含在海量数据中的。
AI可以通过数据挖掘和模式识别的技术，从大数据中提取出有用的信息和规律。
通过对大数据的深入分析，AI可以发现数据背后的潜在规律和趋势，为决策提供科学依据。
3. 多元数据关联分析在大数据中，包含着各种各样的数据，而这些数据之间可能存在着复杂的关联关系。
AI可以通过连接不同类型的数据，进行多元数据关联分析，并发现数据之间的内在联系。
这有助于对大数据进行整体的了解，并探索数据之间的互动关系。
三、AI与大数据在预测中的应用1. 预测用户行为和趋势大数据中包含了大量的用户行为数据，如购物记录、搜索历史等。
人工智能与大数据课件
03
通过Yarn等资源调度器，实现对计算资源的统一管理和调度，
提高资源利用率。
数据挖掘和分析方法
数据预处理
对数据进行特征提取、降维等处理，以便于后续的数据挖掘和分析 。
数据挖掘算法
应用分类、聚类、关联规则等数据挖掘算法，发现数据中的潜在规 律和模式。
结果评估与优化
对挖掘结果进行评估和优化，提高挖掘结果的准确性和实用性。同时 ，根据评估结果对算法进行调整和优化，提高算法的效率和性能。
04
人工智能在大数据领域应用实践
推荐系统设计与实现
推荐算法原理
基于用户行为、内容相似度等数据进行挖掘，实 现个性化推荐。
推荐系统架构
包括数据收集、特征提取、模型训练、推荐结果 展示等模块。
推荐算法应用
在电商、视频、音乐等领域实现个性化推荐服务 。
智能客服机器人开发
自然语言处理技术
运用词法分析、句法分析等技术处理用户输入的自然语言文本。
将不同来源、格式的数据 进行整合，形成一个统一 的数据集，以便于后续的 分析和处理。
分布式存储和计算框架
分布式存储
01
采用分布式文件系统，如HDFS等，实现大规模数据的可靠存储
和高效访问。
分布式计算
02
利用MapReduce、Spark等分布式计算框架，实现对大规模数
据的并行处理和计算。
资源调度与管理
大数据基础
阐述大数据概念、 特点、处理流程等 。
人工智能基本概念
包括定义、发展历 程、应用领域等。
深度学习技术
介绍神经网络、卷 积神经网络、循环 神经网络等模型。
大数据分析方法
包括数据挖掘、统 计分析、可视化分 析等。
人工智能中的数据获取与处理方法
人工智能中的数据获取与处理方法
人工智能中的数据获取与处理方法包括以下步骤：
1. 数据收集：首先，需要收集大量数据，这些数据可以是文本、图像、音频、视频等不同类型。
收集数据的方法有很多种，例如使用爬虫程序抓取网页数据，或者使用传感器收集环境数据等。
2. 数据清洗和预处理：在收集到数据后，需要进行清洗和预处理，以消除异常值、缺失值等质量问题，并统一数据格式，为后续的数据分析和建模做好准备。
3. 数据标注和分类：对于需要人工处理的数据，需要进行标注和分类。
例如，对于图像数据，需要标注出图像中的物体类别和位置等信息。
4. 数据特征提取：对于非结构化数据，需要使用特定的算法和技术进行特征提取，将数据转化为机器学习算法可以处理的格式。
5. 模型训练和调优：使用标注和分类后的数据，可以训练各种机器学习模型。
通过对模型参数的调整和优化，可以提高模型的准确性和性能。
6. 模型评估和部署：在模型训练完成后，需要对模型进行评估，以确定模型的准确性和可靠性。
如果模型满足要求，则可以部署到实际应用中，进行在线监测或预测。
总之，人工智能中的数据获取与处理方法需要经过多个步骤，每个步骤都有其特定的技术和方法。
通过不断优化和改进这些方法，可以提高人工智能技术的准确性和可靠性。
人工智能与大数据的融合及应用
人工智能与大数据的融合及应用近年来，随着人工智能技术的快速发展与普及，大数据的重要性也日益凸显，它们的结合可以实现更复杂、更高效的应用。
在不同行业领域，人工智能与大数据的融合已成为一种新的趋势，不断创造着新的商业模式与价值。
一、人工智能人工智能（AI）是一种模拟人类思维过程的科技，它可以模拟人类的学习、推理、识别、理解和判断等能力。
人工智能技术的应用范围非常广泛，比如语音识别、图像识别、自然语言处理、数据挖掘、机器人等。
人工智能的出现，使得机器能够代替人类进行许多复杂的工作，如大规模数据分析、智能推荐、预测等。
与传统技术相比，人工智能的基础是数据，因此，数据的质量和数量对人工智能的应用效果至关重要。
二、大数据大数据（Big Data）指的是数据规模巨大，同时需要使用新兴技术来处理和利用的数据，这些数据通常包含结构化、半结构化和非结构化数据。
大数据的处理和利用可以产生有益的商业价值和洞见。
大数据的出现源于计算机技术、互联网技术和社交媒体技术等的不断发展，这些技术使得数据的产生、传输、储存都变得更加容易和高效。
如果说传统技术需要人类来处理数据，那么大数据技术则是在相对短的时间内对庞大的数据进行分析和处理。
三、人工智能与大数据的融合在当今的科技发展趋势下，人工智能和大数据相互依存、相互促进，二者的融合将会得到更多的应用。
首先，在处理大数据方面，人工智能技术可以更准确地分析和处理数据，从而实现更优秀的商业价值。
同时，大数据作为人工智能技术的基础，可以提供更加精准、丰富的信息，从而提高了人工智能的准确度和效率。
其次，通过人工智能和大数据的融合，我们可以更好地分析和挖掘数据的潜在价值。
人工智能技术可以对数据进行更精确的挖掘，了解群众的心理需求、购买习惯、偏好等，这些数据对于商业市场的发展具有重要的作用。
大数据机器学习技术，则可以通过对数据的深度分析，提取出数据背后的价值，从而指导企业的决策。
最后，人工智能与大数据的结合，将会推动科技的发展，从而创造出更多创新性的产业。
从数据中心到数据驱动：大数据时代的变革之路
# 从数据中心到数据驱动：大数据时代的变革之路## 引言随着数字化时代的到来，大数据正逐渐成为推动创新和发展的重要驱动力。
从最初的数据中心到如今的数据驱动，大数据正引领着各行各业的变革。
本文将探讨大数据时代的变革之路，从数据的产生和收集，到数据的存储和分析，以及数据的应用和价值创造。
## 数据的产生与收集大数据时代的变革之路始于数据的产生和收集。
随着互联网、物联网和传感器技术的发展，数据的产生呈现出爆炸式增长的趋势。
无论是来自用户的在线活动、社交媒体的内容、传感器的监测数据，还是企业内部的业务数据，都成为了宝贵的数据资源。
同时，数据的收集也得到了极大的便利化。
通过云计算和分布式存储技术，数据可以从多个来源进行实时或批量收集，无论是结构化的数据库数据还是非结构化的文本、图像和音频等数据，都可以被捕捉和存储下来。
## 数据的存储与分析为了应对日益增长的数据量和复杂性，数据的存储和分析也发生了革命性的变化。
传统的数据中心架构已经无法满足大数据时代的需求。
云计算、分布式存储和虚拟化技术的出现，使得数据可以以更高效和弹性的方式进行存储和管理。
同时，数据分析也迎来了一场革命。
传统的统计分析方法已经不再适用于大规模的数据集。
随着机器学习、深度学习和人工智能的发展，数据分析可以更加准确、快速和自动化。
这些技术可以从数据中挖掘出隐藏的模式、关联性和趋势，为决策和创新提供宝贵的洞察力。
## 数据的应用与价值创造大数据的真正价值在于其应用和价值创造。
通过对大数据的分析和挖掘，我们可以获得深入的洞察和智能化的解决方案。
大数据驱动的决策和行动可以帮助企业优化业务流程、提升产品质量、改善用户体验，甚至开创新的商业模式。
在市场营销领域，大数据可以帮助企业实现个性化推荐、精准营销和市场预测。
通过分析用户的购买行为、社交媒体数据和消费趋势，企业可以向用户提供个性化的产品和服务，提高销售额和客户满意度。
在医疗健康领域，大数据可以帮助医生进行疾病诊断和治疗决策。
基于大数据的网络数据抓取方法
基于大数据的网络数据抓取方法一、引言随着互联网的快速发展，网络数据的规模和复杂性不断增加，对于各行各业来说，获取和分析网络数据已经成为一项重要的任务。
基于大数据的网络数据抓取方法可以帮助企业和研究机构从海量的网络数据中提取有价值的信息。
本文将介绍基于大数据的网络数据抓取方法的标准格式。
二、背景网络数据抓取是指从互联网上获取数据的过程。
传统的网络数据抓取方法通常采用人工方式，效率低下且容易出错。
而基于大数据的网络数据抓取方法利用大数据技术和算法，可以实现自动化的数据抓取，提高效率和准确性。
三、方法1. 数据源选择：根据需求确定要抓取的数据源。
常见的数据源包括网页、社交媒体、电子商务平台等。
2. 网络爬虫设计：设计网络爬虫程序，用于自动化地访问和抓取数据。
网络爬虫程序可以根据需求设置抓取频率、深度和范围等参数。
3. 数据抓取策略：制定数据抓取策略，确定要抓取的数据类型和字段。
根据需求可以选择抓取文本、图片、视频等不同类型的数据。
4. 数据清洗和预处理：对抓取的数据进行清洗和预处理，去除噪声和重复数据，提高数据质量。
常用的数据清洗和预处理方法包括去除HTML标签、去除停用词、词干提取等。
5. 数据存储和管理：选择合适的数据库系统，存储和管理抓取的数据。
常见的数据库系统包括关系型数据库、NoSQL数据库等。
6. 数据分析和挖掘：利用大数据分析和挖掘技术，对抓取的数据进行分析和挖掘。
可以使用机器学习算法、文本挖掘算法等进行数据分析和挖掘。
7. 数据可视化：将分析和挖掘的结果以可视化的方式呈现，帮助用户理解和使用数据。
常见的数据可视化工具包括Tableau、Power BI等。
四、案例分析以电子商务平台为例，介绍基于大数据的网络数据抓取方法的应用。
1. 数据源选择：选择知名电子商务平台作为数据源，如淘宝、京东等。
2. 网络爬虫设计：设计网络爬虫程序，自动化地访问电子商务平台的商品页面，抓取商品信息、价格、评价等数据。
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2019.21科学技术创新基于大数据与人工智能的大数据获取方式变革
朱娉婷1贾春梅1王瑛琦2戴玉芳1
（1、宁波工程学院，浙江宁波3150002、华中农业大学，湖北武汉430070）
1目前获取方式的现状1.1大数据采集方法更加科学化大数据采集能够通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络数据和移动互联网数据获得各种类型的海量数据。由于有成千上万的用户同时进行并发访问和操作，因此，有必要采用专门针对大数据的数据采集方法，目前主要有系统日志采集、网络数据采集、数据库采集三种方式，常用的开源日志收集系统有Flume、Scribe等，网络数据采集主要是指通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站上获取数据信息，一些企业会通过关系数据库(如MySQL和Oracle)收集数据，这些更科学化的采集方法的运用也使企业获取更多可供挖掘的数据信息。1.2基于云计算的大数据平台不断完善云计算的快速发展为大数据提供了一定的技术支持和有效的数据分析处理平台。通过云计算，利用先进的网络搜索引擎技术，可以全过程实时监测新闻、论坛、博客、贴吧、微博等各类网站近千万监测源。它还提供了多种分析工具和网络信息量化方法，帮助用户节省了大量复杂的网络信息收集和分析工作。目前国内外许多云计算平台均已趋于成熟，如阿里云、腾讯云、亚马逊、GAE等，私有云模式也日渐清晰，仅在IaaS/PaaS领域，2017年获得超过亿元人民币融资的私有云相关软件企业就包括星辰天合、灵雀云、博云、云途腾等。在云计算技术有弹性和低成本的特性下，也意味着将有更多中小企业可以像谷歌、阿里云等大企业一样完成数据分析。1.3大数据处理速度不断提升为了更好满足人们日常工作生活的需要，大数据处理系统的处理速度和处理手段不断提升。数据的实时性是大数据的特点之一，所以对于数据的处理也体现出实时性。如网上购物交易处理、网络视频文字更新、实时天气和道路交通信息等数据的处理时间已经可以以秒为单位，速度要求极高。在未来的发展中，实时数据处理将成为主流，并不断推动大数据技术的发展与进步。如SPARK凭借多年大数据应用实战经验，它在流程处理、图形技术、机器学习、NoSQL查询等方面都有自己的技术应用，与其他计算引擎相比，它在机器学习方面有着无可比拟的优势，适合数据挖掘与机器学习等需要多次迭代的算法，它有出色的容错能力和调度机制，可以确保系统的稳定运行，它借助自主研究开发的采集系统和算法模型，实现了实时数据响应，以确保数据应用的时效性。2目前数据获取方式存在的主要问题2.1大数据开放流通困难对数据与信息的获取和控制是大数据产业的基础，数据流通是促进数据市场发展的首要条件。对企业而言，一是对客户以及潜在客户的数据采集和管理零散，严重影响数据的流通使用和共享，很难对线上、线下等多个维度的个人数据进行汇总，因而投资信息发送、附加产品营销、潜在客户经营等增值业务难以实现，个人数据的经济社会价值也难以发挥。二是在数据采集时，采集的数据大多数为静态数据，缺乏实时性，在我国，80%以上的数据都是政府相关数据，研究评估发现，地方政府公布的数据中，平均86.25%是静态数据，只有13.75%是动态数据，远远不能满足和激发数据使用者的需求和兴趣。2.2数据产权模糊隐私容易泄露
摘要院大数据与人工智能的快速发展正在给传统工业生产方式带来颠覆性、革命性的影响。通信、网络和硬件设备等只是实现工业化企业互联互通、融合创新的基础，在实时感知、采集信息、监控生产的过程中会产生大量的数据，运用先进的数据分析手段可以对企业拥有和产生的大量数据进行深度挖掘，获得有效的分析结果，智能制造才得以实现。通过条形码技术、无线射频技术、物联网、全球定位系统技术、地理信息系统技术、ERP、CRM、工控系统等技术的广泛应用，可以快速收集、处理、分析数据，推动工业企业实现生产流程各环节的互联互通。就目前大数据获取方式的现状、数据获取方式存在的主要问题、未来获取方式的变革和策略进行分析，并阐述了大数据获取方式的变革趋势。关键词院人工智能；大数据；获取Abstract院Therapiddevelopmentofbigdataandartificialintelligenceisbringingaboutasubversiveandrevolutionaryimpact
onthetraditionalindustrialproductionmode.Network,communication,hardwareequipmentandsoonareonlythebasisforindustrialenterprisestorealizeinterconnection.Real-timeperception,collectionandmonitoringoflargeamountsofdatageneratedintheproductionprocess,usingadvanceddataanalysistominethehugeamountofdatageneratedandownedbyenterprises,toobtainusefulanalysisresults,intelligentmanufacturingcanberealized.Throughthewideapplicationoftwo-dimensionalcode,RFID,sensors,industrialcontrolsystem,InternetofThings,ERP,CRMandothertechnologies,datacanbecollected,processedandanalyzed,andindustrialenterprisescanrealizetheinterconnectionofproductionprocesses.Thispapermainlyanalyzesthecurrentstatusofbigdataacquisitionmethods,themainproblemsofdataacquisitionmethods,thechangesandstrategiesoffutureacquisitionmethods,andexpoundsthechangingtrendofbigdataacquisitionmethods.Keywords：Artificialintelligence；Bigdata;Obtain中图分类号院TP18,TP311.13文献标识码院A文章编号院2096-4390渊2019冤21-0047-02
2018年国家大学生创业创新项目《智能制造能力成熟度评价体系研究》研究成果。
47--科学技术创新2019.21
大数据时代数据产权模糊，由于数据产权的模糊性，也给用户权益的保护带来了困难，非法利用和出售个人数据以获利，侵犯用户知识产权、隐私权、知情权等行为时有发生。企业或组织内部出现信息泄露更有可能会泄露几乎所有的数据资产，并且数据可能会在泄密后迅速传播，甚至会导致更严重的数据篡改和智能欺诈。目前，互联网上出现了大量的高新技术应用，如云计算，无线射频辨识系统和社交网络等，这也可能导致许多用户的隐私泄露。如今，电信诈骗、个人信息泄露等问题已经成为一个非常严重的社会现象，而这一现象大部分是由于数据隐私泄露造成的。2.3大数据的行业标准规范仍待完善由于不同行业不同企业的信息化程度不同，导致大数据行业标准难以形成。许多信息系统重复建设，造成资源的大量浪费，并且无法解决数据共享困难、数据口径不统一等问题。没有统一的数据标准、技术标准、和统一标准的系统，造成了数据共享互通的障碍。目前，大数据的相关标准建立仍处于探索阶段，行业大数据的安全规范还不够完善。随着大数据在多个领域的深入应用，在行业缺乏统一标准和规范的情况下，单纯依靠企业自身的控制管理将会带来更大的安全风险。2.4大数据获取质量水平仍待提高大数据的获取仍存在数据应用响应速度不足、数据系统不够集中、数据质量较低等多个问题。数据的质量不足，主要表现在获取的数据重复、数据错误、数据丢失以及数据格式不统一等方面，且大数据来源复杂，会存在小概率偏差，可能会导致大数据分析的结果有时不可信赖。数据信息大部分分散于多个数据系统中，且不同系统标准不一致，导致现有的数据采集能力难以满足当前大数据分析处理要求，数据获取手段仍需进一步提高。3未来的获取方式变革及策略3.1建立信息共享机制、进行整合规划一是针对不同企业数据封闭和分散等问题，由政府机构领导，分段推动企业进行安全可控的数据开放共享。政府可以从明确最低开放标准，制定统一数据目录入手，搭建数据共享平台，打破不同企业间的数据壁垒，进行有效的整合协同，克服跨组织数据流通障碍，推动大数据产业的发展，企业大数据、行业大数据和政府大数据可以进行产权界定及建立开放共享机制，其中一些数据可以作为公共数据，免费向社会开放。二是对行业数据应用进行整体规划，集中目前存在的大部分分散性和临时性的信息数据，充分发挥数据价值，通过政府对行业的产业规划和政策扶持，加强定向引导，从而促进信息与数据的传播与流动，使得这些生产资料和数据能够更加充分有效地被利用。三是依托行业平台推进大数据应用成果共享合作。积极打造具有品牌影响力的大数据交流分享平台，创新数据使用和流通模式，建设大数据行业进行长期有效的沟通交流机制，促进大数据应用成果的经验分享和互动沟通。3.2促进大数据行业标准和安全规范建设一是组织不同行业的各方主体，共同制定数据交易规范，使得规范统一，明确买卖双方的数据安全责任，确保大数据市场健康有序地发展；制定数据安全使用标准明细，对大数据的使用范围、使用方式、使用权限和安全机制等，进行严格规范化规定管理；建立奖惩机制和投诉机制，进行全过程的数据安全使用管理控制与源头追踪起诉。二是国家进一步开展相关的法律建设，为公民合理保护自己的隐私权提供法律依据和保护。规定在数据开放和数据共享的同时，要对数据隐私保护给予高度重视，加强相关立法工作，从法律高度对侵犯数据隐私的行为予以威慑。我国政府也逐步颁布相关法律法规，规范个人信息资料的使用，例如在2012年审议通过了《全国人民代表大会常务委员会关于加强网络信息保护的决定》，2017年出台了《中华人民共和国网络安全法》，这些规定提出了个人信息收集、使用、传输、存储的相关要求，并明确了个人信息泄露后的罚则，但个人信息的泄露仍然存在，仍需加强法律建设。三是加强对数据产权保护有关工作的统筹规划和政策协调，加快相关政策落实推进，以深化大数据融合创新产品、业务和模式的发展。其次，要完善政府监管方式，推动形成支持大数据发展的全新监管环境和体系，努力营造出破除束缚、汇集众智、促进创新、保证公平的良好环境。3.3引入数据挖掘技术开发深层次的数据采集系统一是通过使用数据挖掘技术，智能化、自动化地从数据库、系统和移动互联网等信息源中提取有效信息。为了消除数据的缺失和多余重复，可以利用查重、去重、过滤和转换等预处理方法，将散乱无序的信息标准化、规范化，提高数据采集的质量和效率。通过数据集成等工作可以推理出新的信息，实现信息增值。二是通过使用数据挖掘技术为数据采集工作提供全程全面的支持。从产品研发到生产销售、从市场营销到售后服务的提供，企业的数据采集贯穿了整个生产运作过程，数据挖掘技术可用于产品生命周期的整个循环系统中，以帮助企业从内外各种数据源中获取有用的信息和知识。三是通过使用数据挖掘技术增强数据采集的科学性。基于数据挖掘的智能采集融合了自动化、系统科学、概率统计、计算机电子信息等多学科的方法理论，利用关联模式、聚类分析、预测、时间序列、偏差检测等方法，对数以万计各种形式的数据源进行全方位地采集、统计、分析、处理和合理推理，揭示出企业、产品、人和动作等多实体之间存在的内在联系，获得隐性的、深层次的信息。参考文献[1]杨惠娟援我国工业互联网战略发展现状及对策分析[J]援信息系