信息大數據化

『壹』 數字化,數據化,數字化時代,大數據之間的區別已與聯系是什麼

數字化則是推進信息化的最好方法。所謂數字化，就是將許許多多復雜的、我們難以估計的信息通過一定的方式變成計算機能處理的0和1的二進制碼。數據化是指問題轉化為可製表分析的量化形式的過程。最直觀的就是企業形形色色的報表和報告。

數據化管理=數據分析+服務業務+改善管理。數據化運營（約等於）數據化管理，前者常見於互聯網行業，上升到所有行業其實都叫數據化管理。

數字時代其實就是電子信息時代的代名詞，因為電子信息的所有機器語言都是用數字代表的，所以人們將其美稱為數字時代，所有的一切都建立在電子信息的基礎上，信息傳輸高速便捷，但是人們對電腦的依賴也會越來越大，而且各種電磁輻射接踵而至，縱橫交錯於生活的每片角落，所以說有好處也有壞處。

大數據說的是一種移動互聯網和物聯網背景下的應用場景，各種應用產生的巨量數據，需要處理和分析，挖掘有價值的信息。

數據分析：

數據分析就是用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論的過程。

數據分析只能對某一個問題作出解答，比如分析得出銷售額下降的比率和原因，但並沒有告訴我們怎麼做，也就是說，數據分析本身不能帶來最大化的業績和效率。所以，數據分析結合人的決策和業務行動，將正確的分析結果用最實際的方式應用到業務層面才能產生效益，只有持續不斷的產生效益才能稱之為數據化管理。

『貳』 三次信息化浪潮與與大數據三個階段是什麼關系

大數據是信息化發展到一定階段的產物。
三次信息化浪潮改變了數據產生方式的變革同時促進成大數據時代的來臨（三個階段）：運營式系統階段、用戶原創內容階段、感知式系統階段。

大數據應用滲透寬敗歷各行各業，企業依賴數據進行決策，信息社會智能化程度大幅提高，同時出現跨行業、跨領域的數據整合，甚至是全社會的數據整合，從各種各樣的數據中找到慎搜對於社會治理、產枯帶業發展更有價值的應用。

『叄』 公安信息化大數據基礎設施建設包括哪些

公安信息化的核心是對數據的採集與應用。在數據採集方面，平安城市、雪亮工程、智慧城市等項目建設了大量攝像頭等。
我國公安信息化發展較快，但受傳統觀念、資金投入、工作機制等影響，公安信息化建設仍存有較大發展空間。
1、基礎網路實現地域的全覆蓋基本的通訊網路建設是公安信息化建設的基礎，是衡量公安軟硬體建設水平的基本要素，更是保證公安信息化資源有效傳播和共享的根本。未來，在通訊網路、監控視頻以及智能交通設施等方面將實現地域的全覆蓋。
2、治安管理信息化水平不斷提升公安信息化建設下一步應以完善升級人口管理信息系統、配合警用地理信息系統三期建設和省級「情指一體」指揮調度平台建設、整合建立治安綜合業務應用系統為主線，進一步深化治安管理基礎信息化的應用水平，提升信息化條件下治安「打防管控」的警務實戰化能力水平。
3、信息共享更加透徹信息化發展的過程中信息的整合和處理要依靠大數據的處理方式，簡單依靠傳統的警務處理模式已經無法完成大量信息資源的處理，單純依靠人力處理、篩選信息作用會越來越小，藉助大數據整合和雲計算各項工作會更加輕松、高效、便捷，通過城市間、國際警務間資源共享，實現信息資源的智能化高端應用，打造信息化的「智能城市」。

『肆』 請分析大數據、高度信息化帶來的利與弊

現今社會科技發達，大數據、高度信息化、AI不斷發展，不但給社會上各行各業帶來迅速便捷的工作效率更給人們舒適的感受；大數據和高度息化也會影響到人們脫離最基本的基礎及思維，也助長了人們的頗行為。

『伍』 大數據時代會為企業的信息化帶來什麼

大數據時代會為企業的信息化帶來什麼

大數據時代的到來使得企業的信息化更加完備，那麼"大數據"的到來又為企業信息化建設帶來了怎樣的改變呢？

1、實現對顧客群體的細分

智能設備等信息技術的發展，已經改變了人們的消費方式，以客戶為中心的思想才是當下企業的發展之路。"大數據"可以幫助企業對顧客群體進行細分，實現對內每個群體量體裁衣般的採取獨特的行動，以提高客戶的成交效率，降低成本。

2、模擬實境

隨著越來越多的產品裝載感測器，汽車以及智能手機的普及使得可收集的數據呈爆炸性增長。而且Blog、Twitter、Facebook和微博等社交網路也在產生著海量的數據。通過雲計算和"大數據"分析技術可以幫助企業實施的把這些數據連同交易行為等的數據進行儲存和分析。通過"大數據"技術可以將這些數據整合進行深度的挖掘，可以在某些情況下通過模型模擬來判斷不同變數(比如不同地區不同促銷方案)的情況下何種方案投入回報最高。從而發覺新的需求和提高投入的回報率。

3、提高投入回報率

除了上文所提到的通過模擬實境來評估、預測和改善投入的回報率之外，還可以將"大數據"能力強的部門通過雲計算、互聯網和內部搜索引擎把"大數據"和"大數據"能力比較薄弱的部門進行分享，幫助他們利用"大數據"創造商業價值，繼而提高整個管理鏈條和產業兩套的投入回報率。

4、管理客戶關系

客戶管理應用的目的是根據客戶的屬性(包括自然屬性和行為屬性)，從不同角度深層次分析客戶、了解客戶，以此增加新的客戶、提高客戶的忠誠度、降低客戶流失率、提高客戶消費等。 "大數據"可以幫助企業了分析和了解客戶的屬性。

5、實現個性化精準推薦

在運營商內部，根據用戶喜好推薦各類業務或應用是常見的，比如應用商店軟體推薦、IPTV視頻節目推薦等，而通過關聯演算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析演算法後，可以將之延伸到商用化服務，利用數據挖掘技術幫助客戶進行精準營銷，今後盈利可以來自於客戶增值部分的分成。

以日常的"垃圾簡訊"為例，信息並不都是"垃圾"，因為收到的人並不需要而被視為垃圾。通過用戶行為數據進行分析後，可以給需要的人發送需要的信息，這樣"垃圾簡訊"就成了有價值的信息。

6、數據搜索

數據搜索是一個並不新鮮的應用，隨著"大數據"時代的到來，實時性、全范圍搜索的需求也就變得越來越強烈。我們需要能搜索各種社交網路、用戶行為等數據。其商業應用價值是將實時的數據處理與分析和廣告聯系起來，即實時廣告業務和應用內移動廣告的社交服務。

運營商掌握的用戶網上行為信息，使得所獲取的數據"具備更全面維度"，更具商業價值。典型應用如中國移動的"盤古搜索"。

7、優化企業資源

在企業的管理或生產中，總是會產生許多的信息資源，如果無法對這些資源進行有效的利用，那麼就會造成資源的浪費或者是丟失，增加企業的成本。"大數據"技術的應用可以幫助企業及時的進行數據的集成和分析，見有用的數據進行整合存儲，幫助企業進行機會的調整，最大化利用企業資源，減少損失。

"大數據"技術的應用使得企業對各種信息資源的利用更加完善，對市場動態、客戶信息的把握更加准確，使得企業的信息化建設更進一步發展。

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『陸』 大數據 信息化作戰的制勝法寶

大數據：信息化作戰的制勝法寶

大數據時代正向我們走來，大數據的廣泛運用正在深刻影響和改變著人們的生產、生活和思維方式。目前，大數據在軍事領域也得到廣泛運用，各國都在積極推進有關大數據的軍事研究開發項目。那麼，大數據究竟在未來作戰中會發揮什麼作用？有哪些軍事應用前景？將帶來哪些軍事變革？值得我們深入思考和探索。

讓核心目標顯形

美國的網路監控無處不在，只要你通過搜索引擎鍵入敏感詞彙，很快就會被監視和鎖定。有時一些看似並不相關的尋常詞彙，也可能被情報人員盯上。

從看似不相關中找出相關性，這就是大數據的魅力。未來信息化戰爭中，「目標中心戰」將是一種主要戰法，此戰法成功的關鍵又取決於對敵核心「目標」自身的識別、定位與鎖定上，這也是困擾指揮員的難題。運用大數據有可能讓未來戰場更加透明，從而使這個難題迎刃而解。根據大數據的分析原理，每個目標，無論個人還是軍事單位，都是數據的製造者，也都處在數據的包圍之中。一旦成為大數據的鎖定目標，就將「在劫難逃」。即使是深居簡出的本·拉登，自認為與信息社會高度「絕緣」，但因周圍的人不斷產生數據信息，他也只能無所遁形了。

實現戰爭決策最優

在大數據時代，通過對海量數據信息進行分析挖掘，更加智能的計算機系統將可以輔助指揮員作出決策。基於大數據的計算機不僅能提供查詢搜索功能，還將具備一定的「思考」能力，能夠順應形勢變化搜集各種數據，篩選出有價值的信息，給出解決問題的建議。戰時指揮員的工作，將變得越來越高效，只需從「大數據」給出的所有意見建議當中優選出最佳方案即可。

在大數據支持下，一些無人作戰平台，如無人機、無人艦艇、作戰機器人等，也將具有一定的「自我」決策能力。這些作戰平台可以在計算機系統操控下，實現自主攻防。尤其是在與指揮網路失去聯系而無法接收指令時，作戰平台將可依託基於大數據的自身「智能」，迅速啟動應急機制，自動識別判斷目標性質、威脅等級，自主決定進行攻擊或者啟動自我毀滅程序。

私人定製——

使心理戰的利箭更精準

楚漢相爭，楚軍在垓下為漢軍所圍。當夜，四面漢軍皆唱楚歌，楚軍軍心震動，以為漢已盡得楚地、楚人，史稱「四面楚歌」。這是一個典型的心理戰戰例。面對項羽麾下勇猛而著稱的軍隊，漢軍通過用楚地的歌曲喚起楚軍的思鄉之情，使其精神上瀕臨瓦解，無心戀戰。

在大數據環境中，「數據腳印」可以清晰地還原每個人的心聲。人們在信息空間當中的瀏覽、點擊、搜索、購物、下載、上傳、通話、微信、微博……所有的行為都有記錄，最終都將會形成數據。於是你的性格特點、興趣愛好等個性化特徵都將不再是「隱私」。據此，心戰專家就能夠製作出現實版的「楚歌」，可以根據每個官兵個人的喜好和心理特點進行「私人定製」，採取更有針對性的措施，影響干預你的情緒和行為。這一切都可以在私人的網路空間中完成，比廣播、傳單等傳統心戰手段更具隱蔽性和誘惑性。

智能保障「送貨上門」

美國有一家零售商，通過分析所有女性客戶購買記錄，製作了「懷孕預測指數」，並據此准確判斷出哪位客戶是孕婦，哪一天是她的預產期。可以提前將孕婦裝、嬰兒床等商品的優惠券寄給客戶，並根據嬰兒的成長周期定期向客戶推介商品。憑借這項大數據技術，這家零售商開展的「送貨上門」服務深受客戶歡迎，商品銷售額實現了快速增長。

供需矛盾在未來戰場上將更加突出。大數據精準的預見功能使超前保障成為可能，這給戰場保障帶來了新的革命性機會。例如創建基於大數據的保障模式，讓擔負保障任務的部隊，對平時與戰時各個階段、各種情況下的消耗、戰損進行分析挖掘，就能夠准確地預測出部隊需求，合理調配使用各類保障資源，實現近乎智能化的精確保障。

變廢為寶——

打響「數據保衛戰」

「棱鏡門」事件昭示人們，一場以大數據為核心的「超級情報戰」已經打響，信息空間成為戰場，數據成為戰鬥力的來源。以往情報特工、間諜都致力於機密信息的獲取，這種情報戰像寶庫奪寶，關鍵在於破譯密碼，取得寶庫的鑰匙。基於大數據的情報戰則轉向了公共信息，利用大數據強大的分析功能，從看似尋常的數據中找出關系國家、軍隊重大決策的情報，像是垃圾堆里淘寶。因此，數據將越來越成為制勝的關鍵，誰能夠控制和利用更多有價值的數據，誰就能夠掌握作戰的主動權，也就擁有更多更大的勝算。

大數據情報戰無所不在、無孔不入，「數據保衛戰」已經打響。一些現在看似不起眼或無用的數據，隨著數據挖掘技術的創新，將來可能會變得至關重要。未來數據安全，必將上升至國家安全層面加以重視，必須從現在開始構築好數據安全的頂級防護層。

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『柒』 關於大數據信息化技術在流行病學調查中的作用有以下哪幾種

我們正處在科技高速發展的時代，如今互聯網已經與我們的生活息息相關，我們每天在互聯網產生大量的數據，這些數據散落在網路中看似沒有怎麼作用，但是這些數據經過系統的處理整合起來確實非常有價值的。
一、 發展大數據技術可以提高生產力
大數據技術在企業已經成為投入使用很成功的案例，很多應用程序開發商和大型公司都運用大數據技術擴展大數據項目。大數據技術在運用時可以通過數據挖掘知道最需要的數據是哪些，通過這些數據獲取更多的生產力，提高生產能力，為企業帶來更多的商業價值。目前有很多企業通過數據挖掘分析解決問題，相對來說大數據分析比著傳統的數據分析速度更快，更能獲取可「回收利用」的信息流量，提高行業內的生產力。
二、 發展大數據技術可以改善營銷決策
近幾年的數據量暴增，數據盈利也很可能成為未來收入的主要來源，大數據技術在海量數據的分析中，尋求到最合適的企業營銷策略，通過數據分析給企業帶來更明智的策略。
大數據工程師通過對客戶的數據精湛分析，分析行業內的流行趨勢並且定製出更適合的產品或者服務，通過對定價的檢測和分析對客戶忠誠度有效評估，一系列的運用大數據及時改善營銷決策，給企業帶來有價值的數據決策。
三、 發展大數據技術的未來優勢
大數據行業的興起，許多開發企業都意識到，想要在行業內不斷的發展就要運用大數據技術，提升自身企業的品牌價值，在行業比拼中尋求更多的競爭優勢，微軟亞馬遜等大型跨國公司目前都在採用大數據解決問題，為消費者提供更好的服務。
目前有很多行業和企業都嘗到大數據技術的甜頭了，未來會有越來越多運用大數據技術的產業，以現在大數據發展的速度來看，2020年大數據的市場規模將達到2030億美元，很多企業都在期盼大數據項目可以運用的范圍更廣闊，然後通過運用產生更大的利益空間。
大數據技術能為行業提高生產力、改善營銷決策，給企業帶來更好的發展前景，目前大數據技術發展雖然在初級階段，但是發展勢頭很猛，未來也會有更多的行業領域涉足大數據技術運用，大數據技術未來發展形式一片大好!

『捌』 大數據信息化教育國家有扶持嗎

有
國內教育信息化基本完成了基礎辦公管理信息化，開始向教學活動信息化發力，重視新興技術與教育的深度融合。1978-2018是教育信息化1.0階段，此階段以基礎建設為主，側重於教學硬體的普及和計算機網路的搭建和連通，進而解決教育資源分布不均、效率低下等問題。2018年，《教育信息化2.0行動計劃》的出台標著著我國進入教育信息化2.0階段，此階段以「用」為出發，以數據為驅動，以提升效率和體驗為根本，強調通過大數據採集與分析，將人工智慧切實融入實際教學環境中，實現因材施教、個性化教學
教育信息化2.0新時期（2018年至今）：2018年4月，教育部印發了《教育信息化2.0行動計劃》，引領推動教育信息化轉段升級，提出到2022年基本實現「三全兩高一大」的發展目標。2019年2月，中共中央、國務院印發了《中國教育現代化2035》，要求充分利用現代信息技術，加快信息化時代教育變革。

『玖』 結合大數據時代信息化發展趨勢，試論述大數據為什麼叫大數據

大數據包含幾個方面的內涵吧
1. 數據量大，TB，PB，乃至EB等數據量的數據需要分析處理。
2. 要求回快速響應，答市場變化快，要求能及時快速的響應變化，那對數據的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數據量顯得對速度要求有些「大」。
3. 數據多樣性：不同的數據源，非結構化數據越來越多，需要進行清洗，整理，篩選等操作，變為結構數據。
4. 價值密度低，由於數據採集的不及時，數據樣本不全面，數據可能不連續等等，數據可能會失真，但當數據量達到一定規模，可以通過更多的數據達到更真實全面的反饋。

很多行業都會有大數據需求，譬如電信行業，互聯網行業等等容易產生大量數據的行業，很多傳統行業，譬如醫葯，教育，采礦，電力等等任何行業，都會有大數據需求。

隨著業務的不斷擴張和歷史數據的不斷增加，數據量的增長是持續的。
如果需要分析大數據，則可以Hadoop等開源大數據項目，或Yonghong Z-Suite等商業大數據BI工具。

不同行業的數據有不同的自身特點，還需要結合自身的行業知識才能把大數據轉換為價值。