大數據立項

❶ 大數據中心建設需要具備哪些條件

您好！大數據中心是近幾年才發展起來的，僅2011年到年上半年全國共規劃建設數據中心255個，已投入使用173個，總用地約713.2萬平方米，總機房面積約400萬平方米。數據中心建設條件主要包括以下方面：
一、能源供應：數據中心三分之一以上的預算將是環境成本。數據中心約60%的資產支出和50%的運營成本都與能源有關。在確保高性能的同時，將冷卻散熱降至最低是雲數據中心實現「綠色」所必須要做的，這就要求更科學、更合理的供電方式和製冷系統的配置。
二、氣候因素：雖然氣溫、台風、洪水、乾旱等自然氣候因素都是雲數據中心布局的影響因素，但溫度條件是需要重點考慮的氣候因素。所在地的常年平均氣溫是影響雲數據中心能耗的決定性因素之一，甚至是決定PUE高低的重要因素。
三、地質條件：地殼穩定，發生地質災害的可能性小，為數據中心的階段內的穩定運營提供保證。
目前我國數據中心產業雖然已經開始呈現出向規模化、集中化、綠色化、布局合理化發展的趨勢，也涌現出一些成功的案例。比如鄂爾多斯大數據中心，該數據中心機房嚴格按照國際領先的行業設計標准，集IDC設計理念和綠色節能技術於一體，與世界一流IDC保持同步，能夠為全社會提供同等級服務的數據中心。

❷ 大學生科研立項課題 本人是學統計的 才大二 想做大數據方向的課題 有沒有什麼好的建議 和統計或者數

「社會統計學與數理統計學的統一」理論的重大意義
2011-10-23 23:05

王見定教授指出：社會統計學描述的是變數，數理統計學描述的是隨機變數，而變數和隨機變數是兩個既有區別又有聯系，且在一定條件下可以相互轉化的數學概念。王見定教授的這一論述在數學上就是一個巨大的發現。

我們知道「變數」的概念是17世紀由著名數學家笛卡爾首先提出，而「隨機變數」的概念是20世紀30年代以後由蘇聯學者首先提出，兩個概念的提出相差3個世紀。截至到王見定教授，世界上還沒有第二個人提出變數和隨機變數兩者的聯系、區別以及相互的轉化。我們知道變數的提出造就了一系列的函數論、方程論、微積分等重大數學學科的產生和發展；而隨機變數的提出則奠定了概率論和數理統計等學科的理論基礎和促進了它們的蓬勃發展。可見變數、隨機變數概念的提出其價值何等重大，從而把王見定教授在世界上首次提出變數、隨機變數的聯系、區別以及相互的轉化的意義稱為巨大、也就不視為過。

下面我們回到：「社會統計學和數理統計學的統一」理論上來。王見定教授指出社會統計學描述的是變數，數理統計學描述的是隨機變數，這樣王見定教授准確地界定了社會統計學與數理統計學各自研究的范圍，以及在一定條件下可以相互轉化的關系，這是對統計學的最大貢獻。它結束了近400年來幾十種甚至上百種以上五花八門種類的統計學混戰局面，使它們回到正確的軌道上來。

由於變數不斷地出現且永遠地繼續下去，所以社會統計學不僅不會消亡，而且會不斷發展狀大。當然數理統計學也會由於隨機變數的不斷出現同樣發展狀大。但是，對隨機變數的研究一般來說比對變數的研究復雜的多，而且直到今天數理統計的研究尚處在較低的水平，且使用起來比較復雜；再從長遠的研究來看，對隨機變數的研究最終會逐步轉化為對變數的研究，這與我們通常研究復雜問題轉化為若干簡單問題的研究道理是一樣的。既然社會統計學描述的是變數，而變數描述的范圍是極其寬廣的，絕非某些數理統計學者所雲：社會統計學只作簡單的加、減、乘、除。從理論上講，社會統計學應該復蓋除了數理統計學之外的絕大多數數學學科的運作。所以王見定教授提出的：「社會統計學與數理統計學統一」理論，從根本上糾正了統計學界長期存在的低估社會統計學的錯誤學說，並從理論上和應用上論證了社會統計學的廣闊前景。

❸ 大數據對城市規劃將有怎樣的影響

個人判斷不是規劃換一批人來做，而是行業會細分。一部分人傾向於通過數據分析，判斷問題症結，解決建成區問題，優化格局；另一批人更偏向於設計，提供不同的解決方案。

其實判斷大數據對城市規劃未來的影響，看看當下大數據在城市規劃領域的處境多少能夠明白些。在現在的城市規劃中大數據在研究中是熱門事物，但在實際項目中卻不是。在城市規劃實務中，大數據分析一般作為專題研究附在如總體規劃等較高層面的發定規劃之中。除上海、北京等一線城市及二線主要城市，少有城市有專門的大數據研究專題，個人接觸到的也僅上海2040的上輪總規評估與武漢市總體規劃的評估有涉及相應技術，其他項目基本無涉及，僅按需要自己使用。究其原因如下，想到哪些寫哪些，排名無先後順序：
1、難立項。難立項主要體現在兩個方面，其一是因為城市規劃屬於法定流程，明文規定相應程序所需要的內容，由於大數據技術方法多樣，多針對特異性的具體問題研究，這給大數據研究應用法定化帶來極大難點。怎麼給一個或多個合適的名頭立項、立法定流程，如何定價，都是大難題，而這也是現在以專題形式依附總體規劃的主要原因之一。其二是主管部門分散，城市規劃業務主要針對住建、城建、規土口，但大數據（算上智慧城市建設吧）很多時候是工信部主導，跨部門操作也是一個問題。
2、高成本、低收益（這里僅指項目收益，不談社會收益）。目前，大數據在城市領域多立於學術研究領域，可以說很多時候是研究興趣使然下的自發行為。一項技術如果難以以模式化的方式應用，就很難降低成本，那麼就很難在市場上大范圍推廣，在城市規劃領域正是如此。對於一般的項目，比如一個1平方公里的舊城更新的控規項目，應用大數據分析需要幾個模塊？解決哪些問題？需要投入哪些成本？又能夠帶來哪些收益呢？有沒有替代方案，替代方案又會有多大差距，不用大數據分析，僅用常規數據做數據分析能否得到相近的成果？會不會增加項目的時長？思考完這些問題，再算筆賬就會發現，當下在大量控規、城市設計等項目中，運用大數據分析很可能是不劃算的。
3、沒有數據的時候怎麼辦？雖然城市規劃進入了存量規劃時代，但即使是存量規劃過程中也有大量新建的過程，部分地塊必然是要採用推平重建的方式（或者說是重要手段之一），大數據可以給出方案的限制，可以比選方案，但方案從無到有怎麼產生？
（想到再補充）
如果上述問題得以解決，那麼大數據一定能夠改變這個行業，不過這需要時間。有可能因為數據安全、隱私等問題，最終大數據分析的業務完全由規劃局或是其他政府部門完成也說不定，我相信那時，城市的大數據運營中心應該已經建成了。也可能有專門的運營公司運營，並完成相應的分析報告，這些報告最終成為規劃的基礎材料。可能今後大數據分析會成為單獨立項的東西，支持的也不僅僅是城市規劃，而是城市的全部過程。

❹ 大數據立項

先簡單建立一個大數據應用模型，等待日後有新的體會，再來修改完善。

首先第一步是確定課題、組建團隊、獲得資源。這一步看似有三部分，但實際上，這三部都是同時進行並且完成，並且在有規模的公司內部立項，將直接獲得以上支持。

第二步是建立一個簡單的數據模型，內容包括有案例分析、數據准備、數據建模以及驗證等。

第三步是部署生產，將獲得的簡單數據模型先布置到應用場景，開始獲得數據反饋。

第四步是持續調優，根據反饋的數據，不斷調整迭代數據模型，提高模型預測精度。

不同的場景可能會有不同的應用模式，以上是我暫時羅列出的簡單框架

❺ 大數據如何助力電網企業商業創新

大數據如何助力電網企業商業創新

在「互聯網+」「工業4.0」「共享經濟」等不同熱詞的引領下，現今的中國經濟有了一系列新的闡釋。雖然這些主張不盡相同，但核心思想都與大數據有著密切的關系。大數據對打通業務壁壘、發現商業價值具有重要支撐作用，促進了互聯網、金融等領域企業的市場開拓、產品研發、客戶服務。今年，國務院相繼印發《運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》《促進大數據發展行動綱要》，這表明大數據已上升為國家戰略，並具備推動傳統產業升級轉型的重要作用。由大數據帶來的商業模式創新，也給企業帶來了新的發展契機，電網企業亦是如此。

但電網企業大數據在應用方面有兩種做法不可取。一是將大數據作為新概念，將原有商業模式、管理模式進行包裝，最終結果往往過於空洞且不盡如人意；二是將大數據作為新的IT技術，在沒有明確戰略意義與發展路徑的前提下，僅依靠信息化應用的方式進行實施推廣，最終結果往往成為信息系統的立項依據且發揮作用有限。電網企業如何應用大數據，如何使之成為推動管理創新、商業模式創新與產業革命的內在動力，成為大數據應用中的關鍵問題。要實現電網大數據的商業模式創新，建立大數據的系統思維至關重要，表現為應用格局、應用主線與應用基礎三個方面。

首先，要建立能源大數據的商業生態系統格局。這意味著電網企業開展大數據應用不能局限於本企業掌握的電力數據及相關客戶數據、設備數據，而應從促進能源生產、供應、存儲、消費的產業格局下發揮電網企業的數據資源優勢。未來電網企業要將電力、燃氣等能源領域數據及人口、地理、氣象等其他領域數據進行綜合採集、處理、分析與應用，發揮能源大數據「黏合劑」與「助推劑」作用，在產業層面探索建立具有「平台」特徵的完整能源生態系統。「黏合劑」主要是指對其他企業的吸引力以及形成平台模式後的協同效應，「助推劑」主要是指對能源產業生產、消費革命以及企業發展轉型的推動作用。對電網企業來說，在以能源大數據為基礎的生態系統中占據主導地位具有十分重要的意義。一方面，電網企業的價值將不再局限於傳輸電力流的物理盈利模式，而是能夠通過信息、知識、數據的匯集與分享創造價值，增強核心競爭力；另一方面，電網企業通過吸引社會資本及不同主體的參與，共建互利合作的商業環境，可提升企業的科技創新與可持續發展能力。

其次，要以電力能源價值鏈延伸為主線，轉變應用模式。電網面向內部大數據分析、應用已具備成熟基礎，在電力負荷預測、電網設備狀態監測、配網故障搶修精益化管理等方面積累了大量經驗。未來，電網企業對數據資產的應用重點將體現內部數據與外部數據的交叉應用，這也將進一步拓展企業商業空間，實現業務價值鏈向電網外部延伸。一方面，由發現電網運行規律轉向提升用戶價值。在電力供給、需求、客戶負荷特徵等數據分析基礎上，注重對用戶的數據挖掘與價值發現。在需求側管理、家庭能源管理、節能服務、智能家居、合同能源管理、95598客戶服務等業務中縮短與用戶的距離，挖掘用戶行為的特點，加強對用戶需求與體驗的引導與滿足，不僅使公司具備應對電力市場化改革與數據化競爭的技術優勢，還會為社會促進節能減排、實現「兩個替代」等作出貢獻。另一方面，由支撐內部管理轉向提供外部服務，公司不僅能夠通過數據分析提升運營管理效率，還可將數據資產作為一項產品或服務進行變現。一是借鑒大數據交易所的運營模式，將底層數據清洗、脫敏、建模，轉化為可視化後的數據結果，使數據資產能夠在隱私得到保護的前提下進行交易；二是對相關行業提供數據咨詢服務，如用電行業能耗數據、居民用電特徵數據、電力數據APP軟體等；三是提供徵信數據產品，向P2P、商業銀行等終端客戶廣泛提供信用報告、信用評分及反欺詐、商業決策等產品。

最後，要加快建設統一的基礎數據管理平台，形成平等、共享的創新創業氛圍。以往電網企業在數據利用方面以業務系統設計的功能為主，數據可二次利用程度較低，不利於不同部門、員工開展商業模式創新。產生這種情況的主要原因是各信息系統的數據編碼、元數據規則不同，且一些信息系統在初期開發就將功能固化難以二次修改完善。未來，圍繞基礎數據的融合、共享是開展商業模式創新的重要前提與基礎。一方面，建設統一的基礎數據管理平台，以全面、准確、實時、高效為原則，整合現有信息系統，對數據資產中涉及敏感信息的經營管理與客戶數據可採用清洗、脫敏、建模等技術手段，保證處理後的數據能夠被公司大多數部門與單位共享；另一方面，加快形成數據資產創新創業機制，鼓勵各單位建立以產品需求、應用需求為導向的數據資產開發小組，提高數據資產的利用效率與質量。

電網企業要順應大數據發展趨勢，立足企業，服務社會，深化大數據商業模式創新，將能源大數據作為實現企業發展戰略的催化劑，發揮對「全球能源互聯網」建設、「兩個替代」方面的助推作用，將數據資產作為推動傳統產業轉型升級、建設創新型社會的驅動因素，全面提升服務客戶、服務社會的水平。

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❻ 科研立項的步驟怎麼做啊

一般都是有以下的步驟：

1、申報者撰寫項目申報書並經所在部門審核同意；

2、所有待申報項目的開題報告，提交研究所辦公室初審；

3、由研究所辦公室組織學術委員會召開項目評審會，就該課題的立題意義、社會推廣的預期效果、技術路線的可行性、課題組成員及經費預算等進行論證，提出評審意見，並上報有關部門審批；

4、研究所提供的課題，經研究所學術委員會評審後，報研究所領導審批；

5、得到經費的合作課題，應將課題相關資料及合同復印件報研究所辦公室登記、備案；

6、上報科研項目應列入研究所年度工作計劃。

科研立項種類：

1、國際合作課題；

2、國家、省、市、區科技部門立項及中標課題；

3、上級下達的科研項目和研究任務；

4、學院立項、研究所自選的課題；

5、合作課題（有經費支持）；

6、其他項目或課題（相關學會、機構等）。

(6)大數據立項擴展閱讀

據中國政府網消息，國務院近日印發關於優化科研管理提升科研績效若干措施的通知。通知要求優化科研項目和經費管理，包括簡化科研項目申報和過程管理，精簡科研項目申報要求，減少不必要的申報材料。

通知要求簡化科研項目申報和過程管理。聚焦國家重大戰略任務，優化中央財政科技計劃項目形成機制，合理確定項目數量。加快完善國家科技管理信息系統，2018年底前要將中央財政科技計劃(專項、基金等)項目全部納入。

逐步實行國家科技計劃年度指南定期發布制度，並將指南提前在網上公示，加強項目查重、避免重復申報，增加科研人員申報准備時間；精簡科研項目申報要求，減少不必要的申報材料。

針對關鍵節點實行「里程碑」式管理，減少科研項目實施周期內的各類評估、檢查、抽查、審計等活動；自由探索類基礎研究項目和實施周期三年以下的項目以承擔單位自我管理為主，一般不開展過程檢查。

通知提出，合並財務驗收和技術驗收。由項目管理專業機構嚴格依據任務書在項目實施期末進行一次性綜合績效評價，不再分別開展單獨的財務驗收和技術驗收，項目承擔單位自主選擇具有資質的第三方中介機構進行結題財務審計，利用好單位內外部審計結果。

通知要求，推行「材料一次報送」制度。整合科技管理各項工作和計劃管理的材料報送相關環節，實現一表多用。國家科技管理信息系統按許可權向項目承擔單位、項目管理專業機構、行業主管部門等相關主體開放，加強數據共享，凡是國家科技管理信息系統已有的材料或已要求提供過的材料，不得要求重復提供。

項目管理專業機構和承擔單位要簡化報表及流程，加快建立健全學術助理和財務助理制度，允許通過購買財會等專業服務，把科研人員從報表、報銷等具體事務中解脫出來。

通知要求，賦予科研人員更大技術路線決策權。科研人員具有自主選擇和調整技術路線的權利，科研項目申報期間，以科研人員提出的技術路線為主進行論證，科研項目實施期間，科研人員可以在研究方向不變、不降低申報指標的前提下自主調整研究方案和技術路線，報項目管理專業機構備案。

科研項目負責人可以根據項目需要，按規定自主組建科研團隊，並結合項目實施進展情況進行相應調整。

通知要求，賦予科研單位科研項目經費管理使用自主權。直接費用中除設備費外，其他科目費用調劑權全部下放給項目承擔單位。項目承擔單位應完善管理制度，及時為科研人員辦理調劑手續。對於接受企業或其他社會組織委託取得的項目經費，納入單位財務統一管理，由項目承擔單位按照委託方要求或合同約定管理使用。

高校和科研院所要簡化科研儀器設備采購流程，對科研急需的設備和耗材，採用特事特辦、隨到隨辦的采購機制，可不進行招投標程序，縮短采購周期；對於獨家代理或生產的儀器設備，按程序確定採取單一來源采購等方式增強采購靈活性和便利性。

通知還要求，避免重復多頭檢查。科技部、財政部要會同相關部門加強科研項目監督檢查工作統籌，制定統一的年度監督檢查計劃，在相對集中時間開展聯合檢查，避免在同一年度對同一項目重復檢查、多頭檢查。

探索實行「雙隨機、一公開」檢查方式，充分利用大數據等信息技術提高監督檢查效率，實行監督檢查結果信息共享和互認，最大限度降低對科研活動的干擾。

❼ 大數據助力企業革命

大數據助力企業革命_數據分析師考試

新的計算時代已經到來，我想大家對此是毫無質疑的，我們看到了雲計算、社交媒體、物聯網，還有移動，這樣一些新的技術正在改變我們每天的思考方式、行為模式和生活模式。在帶給普通人很多便利的情況下，這樣一些科技技術對我們的企業，企業的決策者也帶來了很大的危機感。 在IBM全球的CEO調研中，我們發現，企業CEO們紛紛表示科技已經成為未來5年影響企業決策層最重要的一個因素。當他們感受到新的科技技術帶給企業的很多商機的同時，其中也有不少人害怕落伍於這些科技技術，從而錯失了未來的發展機會。

而在新的計算時代，大數據悄然成為一項新的技術代名詞，它的核心是什麼？我想用管理大師，也是《世界大趨勢》、《亞洲大趨勢》和《中國大趨勢》的作者約翰?奈斯比特的一句話來概括：大數據是下一代的自然資源，它是人類歷史上第一次產生的經濟體，這個經濟體是基於信息這樣一個關鍵信息，它不但是可續的而且是可自我生成的，我們想用完它是不可能的，可我們卻有可能被它淹沒。
頂尖科技發展的趨勢正在影響著企業競爭的新格局，很多企業也非常敏感的捕捉到這些動態，並不斷的探索如何運用這些科技趨勢來探索新的業務模式，甚至改變行業發展的模式。

與此同時，來自IBM商業價值研究院的一份調查報告也顯示出，大部分企業並沒有做好相關的准備。這份報告以全球企業的決策層領導者為調查對象，請這些企業的決策層領導者們選出最影響企業競爭力的科技趨勢有哪些，以及他們所在的企業對這些趨勢的准備程度。從調查結果來看，企業決策層們認為有五大趨勢會影響企業的競爭力，這包括移動設備的增值、生態系統之間的協作、非結構化數據的爆炸、雲平台及方案、智能連接的系統，同時，大多數決策層們表明他們還未做出成熟的應對方案。

轉型變革勢在必行

來自於全球CEO們的看法，全球超過75%的精英企業的CEO們認為在今天的互聯網時代必須產生一個新的人才戰略，過去那種用傳統的規章制度來規范員工的制度已經落伍，在新的時代，需要員工們能夠充分的協作、合作，企業需要通過價值體系來激勵員工。 分享一個小的故事，2013年3月份IBM在全球員工中做了一個「價值腦風暴」的活動，活動維持了4天，我們的組織者們利用IBM的大數據以及協作平台，搭建了一個全球社交的平台，全球有超過25萬的員工一起加入到這樣的活動中。

有近34萬人次造訪，還有近13萬的留言帖。我們的CEO，以及她的智囊團同時利用我們自己的大數據分析技術，深入的分析了近13萬的留言帖,通過結論幫助智囊團一起制定如何圍繞IBM的3個核心價值制定了新的9點做法，並在員工中推廣這9點做法。可想而知，因為這9點做法實際上是來自於員工的互動，自己的聲音，它很自然的在員工中得到了最大程度的共鳴和認可。

來自全球最優秀的企業的CEO們，有超過70%的人認為在今天這個時代，企業必須建立一個非常強大的業務分析和洞察的能力，然後非常深入的了解你的客戶，去快速響應客戶的需求，以個性的服務來贏得客戶。 例如，一個來自法國，名叫歐詩丹的負責傢具用品的客戶，他們希望通過線上客戶使用行為的分析，幫助企業制定針對客戶細分市場的需求策略。這個過程中他們使用了IBM的解決方案，在對線上客戶分析的基礎上，結合現有資料庫中客戶的基本信息，完善客戶檔案，制定個性化的針對客戶的細分需求的服務方案。此方案給企業帶來的價值是：線上成長超過了50%；線上收入增長了將近17倍。

大數據推動行業創新

大數據在我們看來不只是一個技術上的概念，更是企業的一個商業戰略，基於信息和數據資源的一個商業戰略，而各行各業也都面臨著大數據的挑戰。

政府行業

我們知道政府行業對於潛在的一些威脅是非常敏感的，我們接觸到的一個政府客戶需要對聲音進行分析，並且他的需求是把分析時間從一個小時級別降低到一個秒級別。在採用IBM大數據技術之後，他們成功地把250TB的聲音數據查詢降低到70毫秒，大大增強了實時響應的速度。

電力行業

電力行業擁有大量的數據，包括電力網路的數據等等。所以，電力行業擁有非常好的大數據應用土壤。通過調研，我們了解到一家電力企業的客戶，希望通過分析PB級別的數據值，從中找到方式和方法更好地預測如何進行電力維修、如何提高產能。最終，通過使用IBM的深度分析設備的大數據技術手段，以上這些需求分析在幾分鍾內就完成了。

醫療行業

利用大數據的技術手段，一家醫院實現了對早產兒身體數據的實時監控，根據這些數據的分析，醫生可以提前24小時發現早產兒的病況，這24個小時對於這一類的病人來講是生和死的區別，而醫院通過使用大數據技術手段把之前的不可能變為可能。

零售行業

我們知道零售行業對於存貨是非常看重的，存貨管理的好壞往往影響它利潤的空間，我們接觸到一個零售行業的客戶，他們對存貨的查詢能力不滿意，於是在IBM的幫助下，他們改進了傳統的數據倉庫的方法，引入大數據深度分析的一體機重新進行遷移，並且進行建模，使得他們查詢能力提高了80%。同樣在股票證券，在電信運營等行業也有相關案例。

深挖大數據的價值

我們認為大數據從技術角度來講不只是一個技術，一個產品，它應該是一個集成的平台，它能夠幫助我們和客戶很好的管理具有四維特性的一些數據，並且從四維特性的數據中獲取洞察，幫助企業實現價值體現。有些人認為大數據是買一些硬體存儲這些數據就夠了，但其實這對企業來說遠遠不夠，一個企業只有從大數據中獲取價值，這些數據對你來講才是真正有價值的，如果它不能給你帶來任何價值的話，它其實就是一堆垃圾。

下面我就一些令人興奮的大數據應用場景做一些介紹。 Constant Contact是一家關注電郵營銷的美國公司，它的主要業務是針對全球50萬的中小企業做營銷推廣，他希望運用大數據的技術分析350億封電子郵件，並從中提取信息，幫助他的企業用戶制定精準的電子郵件推送策略，包括客戶在哪個時間段發送電子郵件能夠得到最佳的回復等。最終，在利用IBM大數據技術後，Constant Contact的分析能力提高了40倍，客戶電子郵件的回復率提高了15%到25%。目前，他們正希望進一步利用大數據技術對回復郵件中的細節信息進行分析，希望幫助客戶尋找到新的業務價值成長點。 我們在全球的客戶大數據使用場景中進行了一個總結，發現了五個具有高價值的大數據應用場景，這五個高價值的大數據應用場景，不僅給企業帶來了價值回報，實際獲益收入，同時也是具有高復制性的大數據應用場景。

大數據探索、尋找，可視化，通過理解所有的大數據來更好了解業務現狀； 增強360度客戶視圖，整合內部及外部信息源，獲取真正的統一客戶視圖； 安全及情報擴展，實時降低風險，發現欺詐及監控網路安全； 運維分析，分析多種多樣的機器數據來提高業務表現； 數據倉庫擴展，集成大數據和數據倉庫能力來提高運維管理效率。 我們認為大數據對於企業的採用和探索，如果只從技術角度去探求，只從技術角度去立項，這樣的大數據的價值對於企業的挖掘實際上是不夠充分的，只有企業從領導力上進行一個變革，轉變新的思維才能真正推動企業利用大數據來進行轉型和創新。

在大數據的落地過程中，我們發現大數據技術給企業的業務層面帶來的變革是非常明顯的，企業在今天這樣一個大數據時代，是完全能夠利用這樣一些科技技術的進步，去發掘企業內部的推動力，推動企業創新和轉型。

所以，這也使得企業的業務層面的參與，甚至是主導大數據的變革是必不可少的，同時也需要企業的核心決策層的領導力，以及創新力一起參與、制定一個大數據戰略。

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❽ 中國國際「互聯網+」大學生創新創業大賽大數據相關的項目有哪些

1 中國「互聯網+」大學生創新創業大賽
2 「挑戰杯」全國大學生課外學術科技作品競賽
3 「挑戰杯」全國大學生創業計劃競賽
4 全國大學生英語競賽
5 米蘭設計周-中國高校設計學科師生優秀作品展
6 中美青年創客大賽
7 全國高校數字藝術設計大賽
8 全國大學生信息安全競賽
9 全國大學生創新創業計劃訓練年會展
10 全國大學生市場調查與分析大賽
11 兩岸新銳設計競賽「華燦獎」
12 全國大學生廣告藝術大賽
13 全國大學生電子商務「創新、創意及創業」挑戰賽
14 全國大學生節能減排社會實踐與科技競賽
15 全國大學生工程訓練綜合能力競賽
16 外研社全國大學生系列賽
17 ICCC國際學生設計大賽
18 全國大學生城市管理競賽
19 中國大學生公共關系策劃創業大賽
20 全國三維數字化創新設計大賽
21 東南•中國建築新人賽
22 全國高等院校「BIM」應用技能比賽
23 全國高校商業精英挑戰賽
24 台灣國際學生創意設計大賽
25 艾景獎國際園林景觀規劃大賽
26 中國人居環境設計學年獎
27 全國大學生工業設計大賽
28 中國設計紅星獎
29 美國大學生數學建模競賽
30 中國包裝創意設計大賽
31 全國大學生微觀結構攝影大賽
32 紐西蘭最佳設計獎
33 德勤稅務精英挑戰賽
34 PIP中國平遙國際攝影大展
35 「新絲路-NEW IDEA」工業設計大賽
36 「《英語世界》杯」翻譯大賽
37 「創青春」全國大學生創業大賽
38 全國大學生創新創業計劃訓練年會展
39 德國iF設計獎
40 德國紅點設計獎
41 全國大中學生海洋文化創意設計大賽
42 全國大學生移動通信技術創新大賽
43 全國大學生數字媒體科技作品及創意競賽
44 全國高等學校大學生測繪科技論文大賽
45 全國設計大師獎
46 中國高等院校設計藝術大賽
47 全國大學生創新體驗競賽
48 亞太地區大學生數學建模競賽
49 科創杯數學建模競賽
50 經開杯全國大學生創新創業大賽

❾ 大數據建設需要怎麼做

首先是收集需求，接著根據需要定製產品，然後再實施，大方向就是這樣

❿ 你要的大數據標准都在這里

NIST 1500-4 大數據通用框架草案 第四卷 安全與隱私.pdf

NIST 大數據定義（草案）.pdf

大數據安全標准化白皮書2017 .pdf

大數據安全標准化白皮書（2018版）.pdf

大數據標准化白皮書（2018）.pdf

大數據標准化白皮書（2020版）.pdf

1 基礎

GB T 35295-2017 信息技術 大數據 術語.pdf

GB T 35589-2017 信息技術 大數據 技術參考模型》.pdf

GB T 38672-2020 信息技術 大數據 介面基本要求.txt

JRT 0236—2021《金融大數據 術語》.pdf.pdf

TGZBD 2-2020 大數據標准體系總體架構.pdf

2 數據

GBT 18142-2017 信息技術 數據元素值表示 格式記法 ISOIE C FDIS 149572009.txt

GBT 18391.1-2009 信息技術 元數據注冊系統 (MDR) 第1部分： 框架 ISOIEC11179-1 2004， IDT.txt

GBT 18391.2-2009 信息技術 元數據注冊系統 (MDR) 第2部分： 分類 ISOIEC11179-2 2005， IDT.txt

GBT 18391.3-2009 信息技術 元數據注冊系統 (MDR) 第3部分： 注冊系統 元模型與基本屬性 ISOIEC11179-3 2003， IDT.txt

GBT 18391.4-2009 信息技術 元數據注冊系統 (MDR) 第4部分： 數據定義 的形成 ISOIEC11179-4 2004， IDT.txt

GBT 18391.5-2009 信息技術 元數據注冊系統 (MDR) 第5部分： 命名和標 識原則 ISOIEC11179-5 2005， IDT.txt

GBT 18391.6-2009 信息技術 元數據注冊系統 (MDR) 第6部分： 注冊 ISOIEC11179-6 2005， IDT.txt

GBT 23824.1-2009 信息技術 實現元數據注冊 系統內容一致性的規程 第 1部分： 數據元 ISOIEC TR20943-1 2003， IDT.txt

GBT 23824.3-2009 信息技術 實現元數據注冊 系統內容一致性的規程 第 3部分： 值域 ISOIEC TR20943-3 2004， IDT.txt

GBT 30881-2014 信息技術 元數據注冊系統 (MDR)模塊 ISOIEC 197732011.txt

GBT 32392.1-2015 信息技術 互操作性元模型 框架(MFI) 第1部分： 參考 模型.txt

GBT 32392.2-2015 信息技術 互操作性元模型 框架(MFI) 第2部分： 核心 模型.txt

GBT 32392.3-2015 信息技術 互操作性元模型 框架(MFI) 第3部分： 本體 注冊元模型.txt

GBT 32392.4-2015 信息技術 互操作性元模型 框架(MFI) 第4部分： 模型 映射元模型.txt

GBT 32392.5-2018 信息技術 互操作性元模型 框架(MFI) 第5部分： 過程 模型注冊元模型.txt

GBT 32392.7-2018 信息技術 互操作性元模型 框架 第7部分： 服務模型注.txt

GBT 32392.8-2018 信息技術 互操作性元模型 框架 第8部分： 角色與目標 模型注冊元模型.txt

GBT 32392.9-2018 信息技術 互操作性元模型 框架 第9部分： 按需模型選 擇.txt

GBZ 21025-2007 XML使用指南.txt

3 技術

YDT 3772-2020 大數據 時序資料庫技術要求與測試方法.txt

YDT 3773-2020 大數據 分布式批處理平台技術要求與測試方法.txt

YDT 3774-2020 大數據 分布式分析型資料庫技術要求與測試方法.txt

YDT 3775-2020 大數據 分布式事務資料庫技術要求與測試方法.txt

大數據開放與互操作技術

信息技術 大數據 互操作 技術指南 擬研製.txt

大數據生存周期處理技術

GBT 32908-2016 非結構化數據訪問介面規范.txt

GBT 36345-2018 信息技術 通用數據導入接 口規范.txt

信息技術 大數據 面向分 析的數據檢索與存儲技術 要求 在研.txt

大數據集描述

GBT 32909-2016 非結構化數據表示規范.txt

GBT 34945-2017 信息技術 數據溯源描述模型.txt

GBT 34952-2017 多媒體數據語義描述要求.txt

GBT 35294-2017 信息技術 科學數據引用.txt

GBT 38667-2020 信息技術 大數據 數據分 類指南.txt

GB T 38667-2020 信息技術 大數據 數據分類指南.pdf

4 平台、工具

GBT 38673-2020 信息技術 大數據 大數據 系統基本要求.txt

GBT 38675-2020 信息技術 大數據 計算系 統通用要求.txt

GB T 37721-2019 信息技術 大數據分析系統功能要求》.pdf

GB T 37722-2019 信息技術 大數據存儲與處理系統功能要求.pdf

GB T 38633-2020 信息技術 大數據 系統運維和管理功能要求.pdf

GB T 38643-2020 信息技術 大數據 分析系統功能測試要求.pdf

GB T 38676-2020 信息技術大數據存儲與處理系統功能測試要求.pdf

JRT 0206—2021 證券期貨業大數據平台性能測試指引.pdf

YDT 3762-2020 大數據 數據挖掘平台技術要求與測試方法.txt

5 安全和隱私

GAT 1718-2020《信息安全技術 大數據平台安全管理產品安全技術要求》.txt

GBT 大數據系統軟體安全防護指南》標准草案.pdf

GB T 35274-2017 信息安全技術 大數據服務安全能力要求 立項.pdf

GB T 37973-2019 信息安全技術 大數據安全管理指南.pdf

YDT 3736-2020 電信運營商大數據安全風險及需求.txt

YDT 3741-2020 互聯網新技術新業務安全評估要求 大數據技術應用與服務.txt

YDT 3800-2020 電信網和互聯網大數據平台安全防護要求.txt

信息安全技術電信領域大數據安全防護實現指南.doc

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