『壹』 移動互聯時代 大數據的應用價值
移動互聯時代 大數據的應用價值
隨著大數據的發展,企業也越來越重視數據相關的開發和應用,從而獲取更多的市場機會。一方面,大數據能夠明顯提升企業數據的准確性和及時性;此外還能夠降低企業的交易摩擦成本;更為關鍵的是,大數據能夠幫助企業分析大量數據而進一步挖掘細分市場的機會,最終能夠縮短企業產品研發時間、提升企業在商業模式、產品和服務上的創新力,大幅提升企業的商業決策水平,降低了企業經營的風險。
一、大數據助企業挖掘市場機會探尋細分市場
大數據能夠幫助企業分析大量數據而進一步挖掘市場機會和細分市場,然後對每個群體量體裁衣般的採取獨特的行動。獲得好的產品概念和創意,關鍵在於我們到底如何去搜集消費者相關的信息,如何獲得趨勢,挖掘出人們頭腦中未來會可能消費的產品概念。用創新的方法解構消費者的生活方式,剖析消費者的生活密碼,才能讓吻合消費者未來生活方式的產品研發不再成為問題,如果你了解了消費者的密碼,就知道其潛藏在背後的真正需求。大數據分析是發現新客戶群體、確定最優供應商、創新產品、理解銷售季節性等問題的最好方法。
在數字革命的背景下,對企業營銷者的挑戰是從如何找到企業產品需求的人到如何找到這些人在不同時間和空間中的需求;從過去以單一或分散的方式去形成和這群人的溝通信息和溝通方式,到現在如何和這群人即時溝通、即時響應、即時解決他們的需求,同時在產品和消費者的買賣關系以外,建立更深層次的夥伴間的互信、雙贏和可信賴的關系。
大數據進行高密度分析,能夠明顯提升企業數據的准確性和及時性;大數據能夠幫助企業分析大量數據而進一步挖掘細分市場的機會,最終能夠縮短企業產品研發時間、提升企業在商業模式、產品和服務上的創新力,大幅提升企業的商業決策水平。因此,大數據有利於企業發掘和開拓新的市場機會;有利於企業將各種資源合理利用到目標市場;有利於制定精準的經銷策略;有利於調整市場的營銷策略,大大降低企業經營的風險。
企業利用用戶在互聯網上的訪問行為偏好能為每個用戶勾勒出一副「數字剪影」,為具有相似特徵的用戶組提供精確服務滿足用戶需求,甚至為每個客戶量身定製。這一變革將大大縮減企業產品與最終用戶的溝通成本。例如:一家航空公司對從未乘過飛機的人很感興趣(細分標準是顧客的體驗)。而從未乘過飛機的人又可以細分為害怕飛機的人,對乘飛機無所謂的人以及對乘飛機持肯定態度的人(細分標準是態度)。在持肯定態度的人中,又包括高收入有能力乘飛機的人(細分標準是收入能力)。於是這家航空公司就把力量集中在開拓那些對乘飛機持肯定態度,只是還沒有乘過飛機的高收入群體。通過對這些人進行量身定製、精準營銷取得了很好的效果。
二、大數據提高決策能力
當前,企業管理者還是更多依賴個人經驗和直覺做決策,而不是基於數據。在信息有限、獲取成本高昂,而且沒有被數字化的時代,讓身居高位的人做決策是情有可原的,但是大數據時代,就必須要讓數據說話。
大數據能夠有效的幫助各個行業用戶做出更為准確的商業決策,從而實現更大的商業價值,它從誕生開始就是站在決策的角度出發。雖然不同行業的業務不同,所產生的數據及其所支撐的管理形態也千差萬別,但從數據的獲取,數據的整合,數據的加工,數據的綜合應用,數據的服務和推廣,數據處理的生命線流程來分析,所有行業的模式是一致的。
這種基於大數據決策的特點是:一是量變到質變,由於數據被廣泛挖掘,決策所依據的信息完整性越來越高,有信息的理性決策在迅速擴大,拍腦袋的盲目決策在急劇縮小。二是決策技術含量、知識含量大幅度提高。由於雲計算出現,人類沒有被海量數據所淹沒,能夠高效率駕御海量數據,生產有價值的決策信息。三是大數據決策催生了很多過去難以想像的重大解決方案。如某些葯物的療效和毒副作用,無法通過技術和簡單樣本驗證,需要幾十年海量病歷數據分析得出結果;做宏觀經濟計量模型,需要獲得所有企業、居民以及政府的決策和行為海量數據,才能得出減稅政策最佳方案;反腐倡廉,人類幾千年歷史都沒解決,最近通過微博和人肉搜索,貪官在大數據的海洋中無處可藏,人們看到根治的希望等等。
如果在不同行業的業務和管理層之間,增加數據資源體系,通過數據資源體系的數據加工,把今天的數據和歷史數據對接,把現在的數據和領導和企業機構關心的指標關聯起來,把面向業務的數據轉換成面向管理的數據,輔助於領導層的決策,真正實現了從數據到知識的轉變,這樣的數據資源體系是非常適合管理和決策使用的。
在宏觀層面,大數據使經濟決策部門可以更敏銳地把握經濟走向,制定並實施科學的經濟政策;而在微觀方面,大數據可以提高企業經營決策水平和效率,推動創新,給企業、行業領域帶來價值。
三、大數據創新企業管理模式,挖掘管理潛力
當下,有多少企業還會要求員工像士兵一樣無條件服從上級的指示?還在通過大量的中層管理者來承擔管理下屬和傳遞信息的職責?還在禁止員工之間談論薪酬等信息?《華爾街日報》曾有一篇文章就說,NO。這一切已經過時了,嚴格控制,內部猜測和小道消息無疑更會降低企業效率。一個管理學者曾經將企業內部關系比喻為成本和消耗中心,如果內部都難以協作或者有效降低管理成本和消耗,你又如何指望在今天瞬息萬變的市場和競爭環境下生存、創新和發展呢?
我們試著想想,當購物、教育、醫療都已經要求在大數據、移動網路支持下的個性化的時代,創新已經成為企業的生命之源,我們還有什麼理由還要求企業員工遵循工業時代的規則,強調那種命令式集中管理、封閉的層級體系和決策體制嗎?當個體的人都可以通過佩戴各種感測器,搜集各種來自身體的信號來判斷健康狀態,那樣企業也同樣需要配備這樣的感測系統,來實時判斷其健康狀態的變化情況。
今天信息時代機器的性能,更多決定於晶元,大腦的存儲和處理能力,程序的有效性。因而管理從注重系統大小、完善和配合,到注重人,或者腦力的運用,信息流程和創造性,以及職工個性滿足、創造力的激發。
在企業管理的核心因素中,大數據技術與其高度契合。管理最核心的因素之一是信息搜集與傳遞,而大數據的內涵和實質在於大數據內部信息的關聯、挖掘,由此發現新知識、創造新價值。兩者在這一特徵上具有高度契合性,甚至可以標稱大數據就是企業管理的又一種工具。因為對於任何企業,信息即財富,從企業戰略著眼,利用大數據,充分發揮其輔助決策的潛力,可以更好地服務企業發展戰略。
大數據時代,數據在各行各業滲透著,並漸漸成為企業的戰略資產。數據分析挖掘不僅本身能幫企業降低成本:比如庫存或物流,改善產品和決策流程,尋找到並更好的維護客戶,還可以通過挖掘業務流程各環節的中間數據和結果數據,發現流程中的瓶頸因素,找到改善流程效率,降低成本的關鍵點,從而優化流程,提高服務水平。大數據成果在各相關部門傳遞分享,還可以提高整個管理鏈條和產業鏈條的投入回報率。
四、大數據變革商業模式催生產品和服務的創新
在大數據時代,以利用數據價值為核心,新型商業模式正在不斷涌現。能夠把握市場機遇、迅速實現大數據商業模式創新的企業,將在IT發展史上書寫出新的傳奇。
大數據讓企業能夠創造新產品和服務,改善現有產品和服務,以及發明全新的業務模式。回顧IT歷史,似乎每一輪IT概念和技術的變革,都伴隨著新商業模式的產生。如個人電腦時代微軟憑借操作系統獲取了巨大財富,互聯網時代谷歌抓住了互聯網廣告的機遇,移動互聯網時代蘋果則通過終端產品的銷售和應用商店獲取了高額利潤。
縱觀國內,以金融業務模式為例,阿里金融基於海量的客戶信用數據和行為數據,建立了網路數據模型和一套信用體系,打破了傳統的金融模式,使貸款不再需要抵押品和擔保,而僅依賴於數據,使企業能夠迅速獲得所需要的資金。阿里金融的大數據應用和業務創新,變革了傳統的商業模式,對傳統銀行業帶來了挑戰。
還有,大數據技術可以有效的幫助企業整合、挖掘、分析其所掌握的龐大數據信息,構建系統化的數據體系,從而完善企業自身的結構和管理機制;同時,伴隨消費者個性化需求的增長,大數據在各個領域的應用開始逐步顯現,已經開始並正在改變著大多數企業的發展途徑及商業模式。如大數據可以完善基於柔性製造技術的個性化定製生產路徑,推動製造業企業的升級改造;依託大數據技術可以建立現代物流體系,其效率遠超傳統物流企業;利用大數據技術可多維度評價企業信用,提高金融業資金使用率,改變傳統金融企業的運營模式等。
過去,小企業想把商品賣到國外要經過國內出口商、國外進口商、批發商、商場,最終才能到達用戶手中,而現在,通過大數據平台可以直接從工廠送達到用戶手中,交易成本只是過去的十分之一。以我們熟悉的網購平台淘寶為例,每天有數以萬計的交易在淘寶上進行,與此同時相應的交易時間、商品價格、購買數量會被記錄,更重要的是,這些信息可以與買方和賣方的年齡、性別、地址、甚至興趣愛好等個人特徵信息相匹配。運用匹配的數據,淘寶可以進行更優化的店鋪排名和用戶推薦;商家可以根據以往的銷售信息和淘寶指數進行指導產品供應、生產和設計,經營活動成本和收益實現了可視化,大大降低了風險,賺取更多的錢;而與此同時,更多的消費者也能以更優惠的價格買到了更心儀的產品。
維克托曾預言2020年,大數據時代就會真正來臨。在那個時候,最經常會用到的應用就是個性化生活所需要的,尤其是智能手機的應用。
五、大數據讓每個人更加有個性
對個體而言,大數據可以為個人提供個性化的醫療服務。比如,我們的身體功能可能會通過手機、移動網路進行監控,一旦有什麼感染,或身體有什麼不適,我們都可以通過手機得到警示,接著信息會和手機庫進行對接或者咨詢相關專家,從而獲得正確的用葯和其他治療。
過去我們去看病,醫生只能對我們的當下身體情況做出判斷,而在大數據的幫助下,將來的診療可以對一個患者的累計歷史數據進行分析,並結合遺傳變異、對特定疾病的易感性和對特殊葯物的反應等關系,實現個性化的醫療。還可以在患者發生疾病症狀前,提供早期的檢測和診斷。早期發現和治療可以顯著降低肺癌給衛生系統造成的負擔,因為早期的手術費用是後期治療費用的一半。
還有,在傳統的教育模式下,分數就是一切,一個班上幾十個人,使用同樣的教材,同一個老師上課,課後布置同樣的作業。然而,學生是千差萬別的,在這個模式下,不可能真正做到「因材施教」。
如一個學生考了90分,這個分數僅僅是一個數字,它能代表什麼呢?90分背後是家庭背景、努力程度、學習態度、智力水平等,把它們和90分聯系在一起,這就成了數據。大數據因其數據來源的廣度,有能力去關注每一個個體學生的微觀表現:如他在什麼時候開始看書,在什麼樣的講課方式下效果最好,在什麼時候學習什麼科目效果最好,在不同類型的題目上停留多久等等。當然,這些數據對其他個體都沒有意義,是高度個性化表現特徵的體現。同時,這些數據的產生完全是過程性的:課堂的過程,作業的情況,師生或同學的互動情景……而最有價值的是,這些數據完全是在學生不自知的情況下被觀察、收集的,只需要一定的觀測技術與設備的輔助,而不影響學生任何的日常學習與生活,因此它的採集也非常的自然、真實。
在大數據的支持下,教育將呈現另外的特徵:彈性學制、個性化輔導、社區和家庭學習、每個人的成功……大數據支撐下的教育,就是要根據每一個人的特點,釋放每一個人本來就有的學習能力和天分。
此外,維克托還建議中國政府要進一步補錄資料庫。政府以前提供財政補貼,現在可以提供資料庫,打造創意服務。在美國就有完全基於政府提供的資料庫,如為企業提供機場、高速公路的數據,提供航班可能發生延誤的概率,這種服務這可以幫助個人、消費者更好地預測行程,這種類型的創新,就得益於公共的大數據。
六、智慧驅動下的和諧社會
美國作為全球大數據領域的先行者,在運用大數據手段提升社會治理水平、維護社會和諧穩定方面已先行實踐並取得顯著成效。
近年來,在國內,「智慧城市」建設也在如火如荼的開展。截止去年底,我國的國家智慧城市試點已達193個,而公開宣布建設智慧城市的城市超過400個。智慧城市的概念包含了智能安防、智能電網、智慧交通、智慧醫療、智慧環保等多領域的應用,而這些都要依託於大數據,可以說大數據是「智慧」的源泉。
在治安領域,大數據已用於信息的監控管理與實時分析、犯罪模式分析與犯罪趨勢預測,北京、臨沂等市已經開始實踐利用大數據技術進行研判分析,打擊犯罪。
在交通領域,大數據可通過對公交地鐵刷卡、停車收費站、視頻攝像頭等信息的收集,分析預測出行交通規律,指導公交線路的設計、調整車輛派遣密度,進行車流指揮控制,及時做到梳理擁堵,合理緩解城市交通負擔。
在醫療領域,部分省市正在實施病歷檔案的數字化,配合臨床醫療數據與病人體征數據的收集分析,可以用於遠程診療、醫療研發,甚至可以結合保險數據分析用於商業及公共政策制定等等。
伴隨著智慧城市建設的火熱進行,政府大數據應用已進入實質性的建設階段,有效拉動了大數據的市場需求,帶動了當地大數據產業的發展,大數據在各個領域的應用價值已得到初顯。
七、大數據如何預言未來?
著名的瑪雅預言,盡管背後有著一定的天文知識基礎,但除催生了一部很火的電影《2012》外,其實很多人的生活尚未受到太大的影響。現在基於人類地球上的各種能源存量,以及大氣受污染、冰川融化的程度,我們獲取真的可以推算出按照目前這種工業生產、生活的方式,人類在地球上可以存活的年數。《第三次工業革命》中對這方面有很深入的解釋,基於精準預測,發現現有模式是死路一條後,人類就可以進行一些改變,這其實就是一種系統優化。
這種結合之前情景研究,不斷進行系統優化的過程,將賦予系統生命力,而大數據就是其中的血液和神經系統。通過對大數據的深入挖掘,我們將會了解系統的不同機體是如何相互協調運作的,同樣也可以通過對他們的了解去控制機體的下一個操作,甚至長遠的維護和優化。從這個角度講,基於網路的大數據可以看作是人類社會的神經中樞,因為有了網路和大數據人類社會才開始靈活起來,而不像以前那麼死板。基於大數據,個體之間相互連接有了基礎,相互的交互過程得到了簡化,各種交易的成本減少很多。廠家等服務提供方可以基於大數據研發出更符合消費者需求的服務,機構內部的管理也更為細致,有了血液和神經系統的社會才真的擁有生命活力。
結語
透過以上這些行業典型的大數據應用案例和場景,不難悟出大數據的典型的核心價值。大數據是看待現實的新角度,不僅改變了市場營銷、生產製造,同時也改變了商業模式。數據本身就是價值來源,這也就意味著新的商業機會,沒有哪一個行業能對大數據產生免疫能力,適應大數據才能在這場變革中繼續生存下去。
當下,正處於數據大爆發的時代,如何獲取這些數據並對這些數據進行有效分析就顯得尤為重要。各種企業機構之間的競爭非常殘酷。如何基於以往的運行數據,對未來的運行模式進行預測,從而提前進行准備或者加以利用、調整,對很多企業機構其實是一種生死存亡的問題。這樣一種情況同樣適用於國家級別。正因為這一點,目前無論是在企業級別還是國家級別都開始研究、部署大數據。
可見,大數據應用已經凸顯出了巨大的商業價值,觸角已延伸到零售、金融、教育、醫療、體育、製造、影視、政府等各行各業。你可能會問這些具體價值實現的推動者有哪些呢?就是所謂的大數據綜合服務提供商,從實踐情況看,主要包括大數據解決方案提供商、大數據處理服務提供商和數據資源提供商三個角色,分別向大數據的應用者提供大數據服務、解決方案和數據資源。
未來大數據還將徹底改變人類的思考模式、生活習慣和商業法則,將引發社會發展的深刻變革,同時也是未來最重要的國家戰略之一。
『貳』 大數據和互聯網
互聯網的每一次運行(用戶上網、交互)都會在後台留下痕跡,系統就會記錄下來,隨著時專間的積累就屬會形成一個龐大的資料庫,通過整理、篩選人們可以在數據中得到許多有用的信息。通過這些信息來對後面的計劃來作為依據。這也是目前互聯網+的衍生。
所以說是先有了互聯網,而後產生了數據,是同時進行的。
『叄』 環保大數據互聯時代將到來
環保大數據互聯時代將到來
近年來,互聯網為解決環境問題創造了前提條件。通過互聯網的應用,可以實現環境數據、信息等要素互通共享,從而推動環境問題得到整體有效解決。公眾輿論藉助互聯網將對企業排污形成巨大壓力,督促其有效治污,也將推動環境改善因素由單一政府向全社會延伸。
預計在互聯網的影響下,環保領域將迎來一個大數據互聯時代。
線上線下有效互動
環保物聯網覆蓋范圍將擴大,人人參與的大環境形成
目前,我國已經基本建立起了污染排放監控體系,特別是對於國控、省控、市控重點污染企業。然而,這些數據的真實性、有效性、公開性卻一直受到不同程度的質疑。
隨著信息技術日益完善普及,特別是新《環保法》的實施將為有力打擊環境違法行為提供重要法律支撐,使「線上數據+線下執法」的模式配合大有可為。在推動環境改善驅動因素由單一政府向全社會延伸過程中,環境相關信息及數據的價值將得到顯現。
一方面,預計未來除現有重點污染企業之外,大量「漏網之魚」將逐步納入監測體系並進行全面監控,環保物聯網覆蓋范圍有望顯著擴大。而來自民間的環境信息也將通過移動互聯網等渠道大量涌現,使環境大數據具備堅實基礎。與此同時,實施數據打假及信息公開並為後續執法提供更強支撐。
另一方面,預計未來建設環境監察移動執法系統的機構以及執法人員比例都將大幅增加,從而實現公眾、企業、執法單位從線上到線下的有效互動,形成人人參與的環保大環境。
環境質量得到更多關注
多渠道信息檢驗治污效果,排污企業將改變 「驗收導向」方式
今年以來,無論政府層面還是公眾方面,在總量減排的基礎上,更多提出環境質量的改善。相關指標有望逐步取代單一的污染物減排數字,成為「十三五」以及未來中長期環境規劃的重要導向。
因此,從多渠道獲得的環境質量數據,有望成為檢驗治污工程是否真實有效的關鍵考量。排污企業也將改變傳統「驗收導向」思維方式,更加傾向於選擇具備技術和資金優勢、能夠真正解決問題的環境服務商。
大數據來源有哪些?
環境質量、污染源排放和個人活動信息將通過互聯網互通共享
環境領域將迎來一個大數據互聯時代。若要全面呈現環境問題,尤其需要通過互聯網實現環境數據、信息等要素互通共享,從而推動環境問題得到整體有效解決。具體來看,目前主要存在以下3種與環境相關的數據來源:
第一,環境質量。這是指外部自然環境質量表徵,典型數據信息包括大氣、地表水、水資源、土壤、輻射、聲、氣象等環境質量,通常由政府及有關部門(如環境保護部)公開其製作或獲取的環境信息。
基於已經建立起來的以國控、省控、市控3級為主的環境質量監測網,形成信息公開機制,初步勾勒出了我國整體環境質量狀況。比如,全國城市空氣質量日報/時報(367個城市)、全國主要流域重點斷面水質自動監測周報(145個監測斷面)、全國輻射環境自動監測站空氣吸收劑量率(44個站點)等。
第二,污染源排放。這是造成環境污染的核心原因,具體體現為廢水、廢氣、固廢、放射源等形式,主要包括污染源基本情況、污染源監測、設施運行、總量控制、污染防治、排污費徵收、監察執法、行政處罰、環境應急等環境監管信息。
《全國污染源普查公報》中的排污數據及信息,將是政府監管以及公眾監督的重要前提與基礎。目前,各地正逐步落實環境保護部出台的《關於加強污染源環境監管信息公開工作的通知》等文件。以北京市為例,雖然已按季度發布國控企業污染源監督性監測情況,而27家重點排污單位和上市企業僅於今年起初步實現自行監測信息對外發布,實時信息公開仍無法實現。
第三,個人活動產生的與環境相關的數據信息,如用水量、用電量、生活中產生的廢棄物等。盡管這些數據擁有巨大的潛在價值,但其分布卻呈現天然的分散狀態,互聯網特別是移動互聯網的快速普及應用正在使上述信息的收集利用變得可行。
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『肆』 互聯網和大數據哪個范圍更大
互聯網大數據和物聯網大數據的最大區別,一是互聯網大數據的多樣且復雜性,二是物聯網大數據的數據格式會比互聯網大數據更加規范標准,三是互聯網大數據產生者主要是人,物聯網大數據產生者是物。
1. 互聯網大數據來源更加廣泛,數據也更加多樣
截至到2019年6月,中國互聯網路發展狀況統計報告顯示,我國網民規模達8.54億人,這個數字已經占據中國人口接近61%,同時我國網民還在不斷的增加。
人們可以在網上購物、瀏覽新聞、發微博、看視頻等等,現在幾乎所有的生活行為,都可以在互聯網上得到解決。你可以以任何方式進行上網,手機、電腦、平板、電子手錶等等,人們上網的入口越來越豐富,同時你的上網行為所產生的數據也會越復雜。
人們在上網的同時,也會產生巨大的行為數據。你的購物訂單、瀏覽的新聞、視頻、查看的商品、關注等,你的數據最終都會存儲在互聯網公司的資料庫中,同時這個數據是非常巨大的。
我們也很難為互聯網大數據定義一個統一的格式,每個網民都有自己的習慣行為,他們每天所產生的數據可以都是不一樣的。互聯網大數據產生者主要是人,物聯網大數據產生者是物。
2. 物聯網設備產生的數據格式更規范標准,便於組織存儲
物聯網最大的一個特點,就是各種物聯網設備互相互連接,實現信息共享。物聯網會實時上報監測到的環境指標,比如土地上的物聯網設備,可以監測到土壤的水分濕度,從而調整是否需要澆水,物聯網設備每天都會產生巨大的數據。
同時,由於物聯網大數據來源於物聯網設備,再進行物聯網設備開發部署之前,其實這個物聯網採集什麼數據、以及數據的格式都已經指定好,採集數據的程序也已經部署在物聯網設備中,它只需要實時按照程序的命令執行。所以物聯網設備產生的數據有一個特點就是數據格式不復雜,相較於互聯網數據,格式也更加的標准
『伍』 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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『陸』 談談你對互、聯、網、雲計算、大數據的理解
雲計算是一種概念。就是把伺服器連接到一起,組成一個伺服器集群。我們的數據可以有這個集群來進行處理。這個就是雲計算。
大數據:就是把數據存儲到伺服器群。我們可以隨時從伺服器里拿出來用。
『柒』 大數據究竟能給我們帶來什麼
1,大數據改變了生產生活方式。
大數據讓企業擁有了增值的潛力與爆發力:通過對銷售大數據的分析應用,企業可以對消費者的需求有更精準的把握,從而進行更對路的生產;通過對用戶評價大數據的分析挖掘,企業能夠更有針對性地改善用戶體驗,從而促進產品營銷。
2,大數據改變了思維方式。
這種改變是雙向度的:被動改變與主動改變相互交織,外在對手與內在對手共存共生。某種程度上,大數據促進了商業生態系統的重構,從產品供應、營銷模式到競爭策略,誰掌握了大數據,誰就掌握了用戶。
3,大數據將改變了管理模式。
理念創新必然帶來技術創新,技術創新必然呼喚機制創新,管理模式的及時跟進將決定大數據價值的充分發揮。大數據的意義不在於數據本身,而在於對數據的分析與應用,從而釋放出數據所蘊含的巨大價值。
(7)大數據互互擴展閱讀:
已經有不少國家和企業開始在這一新領域謀篇布局。作為擁有龐大人群和應用市場的中國,也力爭在這次科技變革中實現創新與引領,已經取得了大數據的三大理論創新成果——《DT時代——大數據如何改變世界》、《塊數據——大數據時代真正到來的標志》、《創新驅動力》。
『捌』 物聯網大數據和互聯網大數據的區別
大數據
不是來
抽樣數據自,而是全部的數據;
所以大數據必須依賴雲計算,不可能是區域網的;
物聯網目標是把所有的物體都連接到互聯網,並把物體虛擬化,數據上傳,自然就是大數據了。
雲計算是為了大並發、大數據下的解決實際運算問題;
大數據是為了解決海量數據分析問題;
物聯網是解決設備與軟體的融合問題;
可見,它們之間的關系是互相關聯、互相作用的:
物聯網是很多大數據的來源(設備數據),而大量設備數據的採集、控制、服務要依託雲計算,設備數據的分析要依賴於大數據,而大數據的採集、分析同樣依託雲計算,物聯網反過來能為雲計算提供ISSA層的設備和服務控制,大數據分析又能為雲計算所產生的運營數據提供分析、決策依據。