大數據資源整合

❶ 國家大數據戰略是什麼

國家實施大數據戰略，推進數據基礎設施建設，鼓勵和支持數據在各行業、各領域的創新應用。

大數據發展日新月異，我們應該審時度勢、精心謀劃、超前布局、力爭主動，深入了解大數據發展現狀和趨勢及其對經濟社會發展的影響，分析我國大數據發展取得的成績和存在的問題，推動實施國家大數據戰略，加快完善數字基礎設施，推進數據資源整合和開放共享，保障數據安全，加快建設數字中國，更好服務我國經濟社會發展和人民生活改善。

要求：

建設現代化經濟體系離不開大數據發展和應用。我們要堅持以供給側結構性改革為主線，加快發展數字經濟，推動實體經濟和數字經濟融合發展，推動互聯網、大數據、人工智慧同實體經濟深度融合，繼續做好信息化和工業化深度融合這篇大文章，推動製造業加速向數字化、網路化、智能化發展。

要深入實施工業互聯網創新發展戰略，系統推進工業互聯網基礎設施和數據資源管理體系建設，發揮數據的基礎資源作用和創新引擎作用，加快形成以創新為主要引領和支撐的數字經濟。

❷ 如何實現大數據時代的政府治理創新

1、在政府系統進一步確立大數據的理念，研究制定大數據施政發展規劃

2、夯實大數據產業基礎，提供大數據施政平台技術支撐。

3、打通各部門各層級之間信息孤島，實現大數據信息資源互聯共享。

4、發揮第三方力量的作用，政府積極購買大數據相關技術服務

❸ 大數據資源整合營銷能帶來哪些好處

大數據營銷現在已經不算是什麼很稀罕的事了。大數據營銷也逐漸被越來越的商家所利用和推廣。很多大數據營銷案例都告訴我們，大數據營銷已經越來越成為時代的趨勢。
■實現渠道優化
企業可以根據用戶的互聯網瀏覽痕跡進行渠道營銷效果優化，即根據互聯網上用戶的行為軌跡來找出哪個營銷渠道的顧客來源最多、哪種用戶的實際購買量最多、是否是目標用戶等等，從而調整企業的營銷資源在各個渠道的投放。
■精準營銷信息推送
相比傳統狂轟濫炸或等客上門的營銷，大數據營銷無論在主動性還是在精準性方面，都有非常大的優勢。精準是建立在對海量消費者的行為分析基礎之上的。消費者的網路瀏覽、搜索行為被網路留下，線下的購買和查看等行為可以被門店的POS機和視頻監控記錄，再加上他們在購買和注冊過程中留下的身份信息……在商家面前，正逐漸呈現出消費者信息的海洋。
■打通線上線下營銷
可以將互聯網上海量的客戶行為痕跡數據與線下購買數據打通，實現線上與線下營銷的協同。
■幫助企業領導者作出決策
在大數據時代，企業面對眾多新的數據源和海量數據，能否基於對這些數據的分析進行決策，進而將其變成一項企業競爭優勢的來源，這是對鋼鐵企業高層的挑戰。
同傳統營銷相比，運用大數據決策難度最高，因為它需要一種依賴數據的思維習慣。目前，已有少數企業開始嘗試。國內一些金融機構在推出一個金融產品時，會廣泛分析該金融產品的應用情況和效果、目標顧客群數據、各種交易數據和定價數據等，然後決定是否推出某個金融產品。

❹ 社區治理有「智商」亦有「情商」

8月5日，重慶市沙坪壩區井口街道美麗陽光社區養老服務中心，工作人員正在察看大數據統計。

孫凱芳攝(人民視覺)

5月28日，參觀者在貴陽市舉辦的2019中國國際大數據產業博覽會「追夢·未來」數字藝術特展上觀看和體驗藝術作品《宇宙深空》。

新華社記者 楊文斌攝

8月14日上午，筆者走進北京市朝陽規劃藝術館數字沙盤展廳，巨大的屏幕及地板上投射的傾斜攝影三維模型讓展廳充滿科技感。屏幕上，柱狀圖、扇形圖等各式圖表將一些街道的年齡結構、人口來源結構、娛樂消費等數據展示得清晰明了。這些數據，是朝陽區責任規劃師規劃社區的重要依據。

工作人員向筆者介紹，6月12日，朝陽區責任規劃師啟動儀式暨培訓大會在該館舉行，朝陽區責任規劃師制度全面正式啟動。據了解，朝陽區責任規劃師體系突出以大數據手段為基礎的智慧化治理，為責任街區提供「大數據體檢化驗+責任規劃師開方/專家會診+街鄉去疾」的全過程、陪伴式「診治」服務。

「社會治理的前提是社會感知，通過大數據的社會感知功能了解社區居民的所思所想、所期所盼，感知社區生活中發生的點點滴滴。海量信息匯聚起來就有了集聚效應，這有助於政府對民生問題作出更加精準的回應。」武漢大學社會學院副教授龔為綱對本報說。

當前，在中國的許多城市，可「感知」的大數據已成為很多社區治理過程中不可或缺的幫手，它們為社區搭建起的「大腦」，讓社區服務、管理與規劃有「智慧」，更有「人情味」。

社區服務

有「溫度」的大數據

最近，家住合肥市淺水灣社區的62歲居民陳宗平通過「二維碼」辦好了自己的老年證。老人掃了「二維碼」加一位「網格長」為好友後，「網格長」就來到他的家中，幫他現場採集、上傳電子資料。「智慧社區」服務讓陳宗平豎起大拇指：「真的很有『智慧』!」

淺水灣社區是安徽省合肥市荷葉地街道網格化管理工作的首批試點單位。淺水灣社區黨委書記趙明向本報介紹說，居民掃描樓棟里張貼的二維碼，就能直接和服務團隊聯系，社區工作人員也會及時回應。「這樣一來，具體的政策能夠更加精準地投放，雙方都更省時省力。」趙明說。

大數據將很多政務服務進行了整合，為居民辦理事務簡化流程。南京擎天科技有限公司研發的「社區治理一體化平台」已應用在江蘇省內多個地市。這個平台與政務系統實時對接、雙向互通、及時更新，老百姓通過平台的社區服務模塊，可以在線辦理居住證、犬證、尊老金、低保等各類業務，足不出戶即可完成多項審批。

在大數據的幫助下，各部門的分工更為明確，效率也有了保證。新疆奎屯市的基層服務管理智慧平台中嵌入了「三級聯動分類銷號」，使民眾反映的訴求實現在線分流、社區—街道—部門單位三級聯動、進度跟蹤提醒、效能考核於一體的完整閉環。如果在哪一層級出現處理滯後的情況，平台會自動發出提醒督促信息，如果出現未處理情況，將納入考核減分項。

4月20日上午，有居民到新疆奎屯市穗豐園社區反映因雨路面塌陷問題。穗豐園社區幹部現場查看後，立即將問題上傳到智慧平台，社區再將問題上報分流至街道，街道層面流轉至住建局、城管局等相關職能部門。當天下午，住建局幹部便前來將塌陷路面進行圍欄並施工。不到五個，系統回復「住建局已處理」，完成了整個處理流程。

如果遇到諸如水管爆裂、路燈不亮等煩心事，居民也可以直接通過APP上傳照片進行報修，很多社區服務更加精細。

「小區有人丟了張廢床墊，把路都擋了!」近日，家住重慶兩江新區翠雲花園小區的居民張先生過路時發現這一狀況，便自己拍了照片並配上文字說明，上傳到兩江新區翠雲街道社會治理(綜合執法)信息系統。2後，小區網格員便已將擋路的床墊搬走。

對於一些需要特殊關照的群體，大數據為他們提供了一張「保護網」。2019年1月，安徽省合肥市公安部門聯合科大訊飛公司研發出「智慧平安社區管理系統」並在多個小區投入使用。科大訊飛政法事業群產品總監張金鵬向本報介紹，該系統在便捷居民出行和保衛小區安全的同時，還可以對孤寡老人等弱勢群體的行為進行判斷，便於社區街道的人員為居民提供精準的關愛服務。

大數據讓不少老人受益。貴州省仁懷市中樞街道茅台路社區工作人員就曾通過轄區大數據分析，發現一位空巢老人連續三天沒有出門。上門之後，社區的工作人員了解到這位老人在家生病後怕麻煩，只服用一些普通葯物而不願意去醫院治療。了解情況後，社區幹部一邊做其思想工作，一邊將其送往市醫院治療。

「大數據平台幫助社區實現資源整合、需求整合和平台整合的同時，還可以精準地識別居民需求，暢通民情民意表達渠道。另外，通過反饋與回訪機制的建立，實現社區治理良性循環。」華中師范大學中國智慧社區研究院副院長陳榮卓在接受本報采訪時指出。

社區管理

有「智慧」的大數據

「工作效率提高了，相關成本也在減少。」談到運用大數據治理社區的改變時，重慶市渝中區石油街道的工作人員周桄銳對本報說。

2018年3月，「集景智慧社區」平台在重慶渝中區石油路街道正式上線運行，該平台將社區治理多方面信息整合在一張三維地圖里。地圖中，網格、小區、樓棟、特殊人群分布等信息一目瞭然。

據了解，「智慧社區」的人員資料庫按季度進行更新，系統運行一段時間後，還會對動態數據根據需求進行統計分析。大數據技術的應用促進石油街道的社會治理由「粗放型」向「精準型」轉變。

周桄銳對本報介紹說，通過大數據的研判分析，社區可以對事件多發地區有更頻繁的巡查，提高信息和資源的利用率。此外工作人員的巡查路徑清晰明了，巡查時發現的事件也可以通過平台進行上報。「有了大數據的支持，我們前後內外、指揮處理統一協調，既方便了研判分析，也方便了具體工作的開展。」周桄銳說。

針對較難管控的群 租房 ，大數據也給出了解決方法。去年8月，上海市徐匯區田林街道工作人員在「智慧社區」平台上發現了一處群租房，因為數據顯示一位居民連續10次刷卡進樓，顯然超出了正常頻率范圍。田林街道一度是群租房「重災區」，使用「智慧社區」治理後，群租房問題得到緩解，2018年1月至8月，該街道群租同比下降76%。

社區安防也是管理重點，而大數據的加入為安防增添助力，社區及相關部門可以迅速發現並處置突發情況。

近日，貴州省貴陽市觀山湖區金華園社區發生一起車輛刮擦事故，兩位車主發生爭執，金華園社區「治匯數」平台應急指揮系統「捕捉」到這一信息。接到警報，社區工作人員馬上趕赴事故現場維持交通秩序，整個過程不超過10。

「大數據技術平台延展了社區數據採集的廣度和深度，其強大的數據採集和分析能力，將復雜的社區運行體系映射在多維、動態的數據體系之中。」陳榮卓認為，大數據的應用與社區治理的互動必然重塑社區服務和管理空間。

社區規劃

有「遠見」的大數據

今年1月，北京市發布的《關於加強城市精細化管理工作的意見》提出，北京市將通過建設大數據平台、健全網格化管理體系等一系列舉措加強城市精細化管理。並提出在街區更新提升、美麗鄉村建設中落實責任規劃師、設計師制度和專家團審核制度，提高設計水平。

貓眼象限、蝠音象限、雲雀象限、蜂巢象限、海豚象限、旱獺象限……北京城市象限科技有限公司的這一系列智能化規劃工具像一個個「小動物」，融入城市的邊邊角角。

將多源城市大數據以及貓眼象限、蝠音象限採集的社區觀測數據匯總後，海豚象限可以基於數據輸入，快速進行社區體檢評估，一鍵生成社區體檢報告。配備這樣的工具箱，規劃師得以玩轉數據，用城市數據科學解決城市問題。

近日，在北京市規劃自然資源委朝陽分局的邀請下，大數據平台城市象限為雙井街道進行了健康掃描和精細體檢，並得出一份包含職住通勤、居住情況、街道活力、環境品質、休閑活動等多個維度的「體檢報告」。據了解，目前朝陽分局已為每個街區進行了人居環境大數據體檢分析。

大數據的體檢分析讓社區規劃更為嚴謹客觀。「拿到充分有效的體檢報告，責任規劃師才能在解讀數據的基礎上，為街區進行科學的診斷。」朝陽分局相關負責人介紹。

四川省成都市成華區在2018年發布「美好社區」指數體系，量化、評定社區發展治理水平。在「美好社區」指數體系中，有「安全微指數」「健康微指數」「便利微指數」「舒適微指數」「活力微指數」「親和微指數」等部分。

根據初次測評結果，成華區「美好社區」指數平均得分87.07分，「親和微指數」得分最高，折射出成華區居民社會交往緊密程度高，但「便利微指數」相對偏低，表明成華區在交通規劃、基礎服務設施等便民服務方面還需繼續加大力度。精準的「把脈」幫助社區規劃師更好地開展工作。

「通過深入准確的挖掘數據信息價值，利用沉澱數據，大數據可以助力對社區進行預判性、前瞻性、精準性的規劃。」陳榮卓指出。

❺ 大數據的數據整合和資源共享技術有哪些

1. 非常多的，問答不能發link，不然我給你link了。有譬如Hadoop等開源大數據項目的，編程語言的，以下就大數據底層技術說下。
   
   簡單以永洪科技的技術說下，有四方面，其實也代表了部分通用大數據底層技術：
   Z-Suite具有高性能的大數據分析能力，她完全摒棄了向上升級(Scale-Up)，全面支持橫向擴展(Scale-Out)。Z-Suite主要通過以下核心技術來支撐PB級的大數據：
   
   跨粒度計算(In-DatabaseComputing)
   Z-Suite支持各種常見的匯總，還支持幾乎全部的專業統計函數。得益於跨粒度計算技術，Z-Suite數據分析引擎將找尋出最優化的計算方案，繼而把所有開銷較大的、昂貴的計算都移動到數據存儲的地方直接計算，我們稱之為庫內計算(In-Database)。這一技術大大減少了數據移動，降低了通訊負擔，保證了高性能數據分析。
   
   並行計算(MPP Computing)
   Z-Suite是基於MPP架構的商業智能平台，她能夠把計算分布到多個計算節點，再在指定節點將計算結果匯總輸出。Z-Suite能夠充分利用各種計算和存儲資源，不管是伺服器還是普通的PC，她對網路條件也沒有嚴苛的要求。作為橫向擴展的大數據平台，Z-Suite能夠充分發揮各個節點的計算能力，輕松實現針對TB/PB級數據分析的秒級響應。
   
   列存儲 (Column-Based)
   Z-Suite是列存儲的。基於列存儲的數據集市，不讀取無關數據，能降低讀寫開銷，同時提高I/O 的效率，從而大大提高查詢性能。另外，列存儲能夠更好地壓縮數據，一般壓縮比在5 -10倍之間，這樣一來，數據佔有空間降低到傳統存儲的1/5到1/10 。良好的數據壓縮技術，節省了存儲設備和內存的開銷，卻大大了提升計算性能。
   
   內存計算
   得益於列存儲技術和並行計算技術，Z-Suite能夠大大壓縮數據，並同時利用多個節點的計算能力和內存容量。一般地，內存訪問速度比磁碟訪問速度要快幾百倍甚至上千倍。通過內存計算，CPU直接從內存而非磁碟上讀取數據並對數據進行計算。內存計算是對傳統數據處理方式的一種加速，是實現大數據分析的關鍵應用技術。

❻ 大數據時代背景下的檔案管理分析

大數據時代背景下的檔案管理分析
在大數據時代的發展進程中，應該將大數據的價值積極的展現出來，所以相應的管理模式需要加以進一步的變革。應該將相應的管理模式加以進一步的轉變，積極的採用大數據技術實現檔案數據信息的相互關聯，這樣才能更好的實現檔案資源的共享。相關的檔案管理部門也應該做相互協調的工作，將檔案數字資源中所蘊含的潛在價值充分的體現出來，這樣才能實現進一步的整合。傳統的檔案管理部門中，供給式的模式占據重要位置，而在新時期的發展下，這一思維模式應該加以進一步的轉變，從用戶面臨的問題入手，為人們的行為決策提供有益指導。以解決用戶所面臨的問題為目標整合檔案數字資源，構建起以社會利用需求為導向的檔案數字資源體系，不斷提高檔案服務與用戶需求之間的匹配程度。
構建適應大數據要求的檔案數字資源。以雲計算為例，它適應了大數據時代分布式存儲與海量數據並行處理的需要，實現了計算機資源的服務化，是大數據時代檔案數字資源整合的基礎平台和支撐技術。首先，各檔案部門應根據國家統一規劃以及自身基礎設施建設與檔案資料庫資源匹配程度的具體情況，靈活選擇適合的雲部署方案。對於那些處在檔案數字資源整合關鍵節點的部門應架設私有雲，以動態申請公有雲的方式彌補自身計算能力、存儲空間等的不足。其次，雲計算能統一各應用環境之間的業務邏輯、組織結構和表達方式等，消除信息孤島，從而建立集成的檔案數字資源管理平台，促成檔案數字資源深層次整合與知識開發的實現。再次，雲計算能實現對檔案應用的整合，並以服?盞男問較蠐沒Х⒉跡煌?時支持用戶利用各種終端設備隨時隨地訪問所需的雲服務。這些都將在最大程度上發揮檔案數字資源整合的優勢，提高檔案服務的效率和便捷性。
加強大數據時代檔案數字資源整合的安全保障體系建設。首先，應建立IAM（身份和訪問管理）和隱私保護系統，實現統一身份認證與訪問許可權控制，達到用戶安全集成管理的目標，有效應對檔案數字資源整合與大數據應用過程中的安全風險。其次，通過數據加密技術保護檔案信息安全。通過SSL（Secure Sockets Layer，安全套接層協議層）加密，實現在數據集的節點和應用程序之間移動保護大數據。再次，綜合運用大數據技術手段與安全保密制度，加強對重點領域檔案數據的日常監管，有效應對檔案數據聚集性與檔案利用需求無序性造成的檔案泄密風險。最後，實時開展檔案數字資源異地異質備份工作，提高系統容災能力。
最後，還要組建一支具有大數據素質的檔案從業者隊伍。大數據環境下，檔案從業者應加強自身素質建設，在檔案數字資源整合中承擔起業務專家的重任，成為檔案數字資源的提供者、組織者和導航者。作為檔案數字資源的提供者，就要求檔案從業者具有過硬的檔案專業知識與技能，能正確預判大數據給本單位數據處理各環節帶來的風險構成，給出基於檔案專業的解決方案，從而確保檔案數字資源的真實、完整與安全，最大限度地滿足檔案數字資源整合的需要，保證檔案價值的實現。