大數據有序

㈠ 如何確保大數據安全有序的運行

眾所周知安全產事故漸變程安全素量積累達定程度現飛躍性質變表現形式採取切實效措施防止量積累缺少重要手段俗說：凡事預則立預則廢抓安全產需要平做面卓效工作本提高安全意識增強職工崗位安全自覺性關鍵安全意識素質提高安全培訓教育效途徑通鮮安全培訓教育切實提高員工安全意識素質斷強化員工安全事故防範意識真安全第預防主落實位效控制減少安全事故確保企業安全產

、安全培訓教育作用

安全培訓教育指強化員工安全意識素質、提高員工安全技能水平進行各種宣傳、教育培訓其作用主要體現幾面：

1、安全培訓教育企業控制事故效手段

根據統計關鍵少數要數原理造某種結諸原起主要作用少數幾項找關鍵項目抓住主要矛盾由於部事故都由安全行造通安全培訓教育提高職工安全意識素質杜絕違章作業減少操作失誤降低事故發率

2、安全教育企業安全工作治本措施

安全培訓教育僅能提高廣職工安全意識素質增強職工安全工作責任自覺性能增職工安全知識、提高操作技能實現要我安全我要安全、我安全、我懂安全思想轉變根本提高安全靠性同責任強、技術水平高員工能及發現消除事故隱患消除物安全狀態提高物靠性安全培訓教育事故能起釜底抽薪作用

3、安全培訓教育企業安全文化建設基礎工作

安全文化建設企業保持期穩定安全產局面、實現持續發展戰略基礎企業安全文化建設必須藉助於安全培訓教育通各種形式宣傳教育僅能提高職工安全意識安全技能水平能使員工樹立確安全價值觀安全行准則企業安全文化建設提供精神力智力支持

4、安全培訓教育企業創造經濟效益前提

企業產經營經濟效益安全工作安全培訓教育面投入主要涉及配備、建立安全教育室、購置宣傳材料、舉辦安全培訓班、展安全等像設備更新改造、安全設施配備投入費用相較少經濟角度看具較高投入產比

二、鮮安全培訓教育式

安全培訓教育項經性、基礎性工作由於戰線加企業教員、場、工期、進度等面條件限制式進行變化創新容易使教育培訓象產乏味、厭情緒使教育培訓流於形式難取應效安全培訓教育程應堅決克服變照本宣科、我講聽、坐論道呆板單形式力求內容形式鮮性豐富彩形式激發員工主參與熱情躍培訓教育氣氛增強培訓教育客觀效

1、討論式真理越辯越明非越辯越清楚思路越辯越清晰通專題討論使家相互啟發思想統認識提高缺點糾安全知識充實

2、答題式經測驗形式安全管理規定、操作規程、應知應等內容填空、選擇、判斷、簡答等題型式發給職工讓答卷能提高家習理論積極性並起相互督促作用

3、競賽式每安全產月、安康杯安全產警示等展獎論文徵集評選、二、三等獎頒發榮譽證書並給予定經濟獎勵通賽、施工隊（班組）團體賽等種形式增強教育培訓趣味性調職工習進取

4、演講式演講員寫演講稿程本身自我教育程

同聽身邊同事演講使家親切、自能夠產共鳴利於教共同進步

5、觀看式影像教育直觀視聽效職工般都比較樂於接受要經組織家收看些安全教育音像片通反面典型警醒、面典型教育吸取營養

6、見縫插針式企業連續性產特點決定能用量整塊間展安全教育培訓必須充利用冬雨季閑歇、職工倒班、輪休、班前班間見縫插針進行做流水斷線保持教育培訓經化

三、安全培訓教育應注意問題

1、安全教育要注重實施安全教育應拘形式要注重實效避免形式主義

2、要堅持教育獎懲相結合原則要引入激勵機制安全工作事要給予表彰獎勵違章違紀行要進行暴光些屢教改者要給予處罰

3、要重視身教作用俗說：身教重於言傳領導幹部言談舉止職工思想意識潛移默化影響領導幹部平安全工作關事故堅持四放原則事化、事化難讓職工真重視安全工作

4、要加強員工思想政治工作員工容易崗位變、家庭等問題影響工作情緒造思想波、散精力發事故企業領導關部門要刻注意職工思想態及加確引導同要關職工群眾注意解決實際問題消除顧憂

我電力企業安全產所面臨主要問題部電力職工安全工作重要性認識足由於思想位影響組織、責任措施位提高職工安全意識工作責任顯尤重要

四、加強宣傳教育提高安全意識

加強思想教育工作讓員工樹立敬業意識嚴意識忠誠企業養精操作、遵章守紀習慣堅持嚴肅認真工作作風盡盡責工作態度增強員工主體意識、局意識、責任意識克服僥幸理職工牢固樹立存僥幸萬禍源思想展規章制度教育培訓考試家安全產律規培訓宣貫重點通展安全產針、政策宣傳營造遵章守關命企業安全文化氛圍通習讓員工切實掌握安全規章制度、技術規程勞紀律明確安全職責思想、行認識掌握工作崗位應熟悉規章制度進行警示教育典型教育工作展事故追憶討論由事故責任者現身說結合自身談認識、談經驗、談教訓提高員工事故危害性認識讓每位職工吸取用命代價換血教訓切實增強員工自我保護意識通先進典型示範、帶作用強化員工安全意識促進安全產工作順利展

五、突重點加強安全產監督管理

安全第產力、效益重要保障、電力企業發展必備條件抓安全產要本實行性化管理嚴格紀律關員工命維護企業社穩定保證身安全、電網安全設備安全才能實現企業持續、健康發展才能實現、維護廣員工根本利益

安全產要嚴違章絕姑息安全產工作重點難點基層線、產現場我要強化產現場管理加安全監督檢查力度標准、要求、制度、獎罰嚴用鐵制度、鐵面孔、鐵處理制止違章指揮、違章作業違反勞紀律行標准要嚴達安全產要求堅決推倒重危及員工命安全必須停工整改要求要嚴安全產於嚴失於寬制度要嚴嚴格落實各項安全產規章制度使員工行進行效約束規范獎罰要嚴堅持重獎重罰原則調員工搞安全產積極性效防止各類事故發

安全產要精細細節決定敗安全事些管理者忽視安全工作細節沒認真待產第線安全隱患殊知差錯事故總隱藏某些看似瑣碎微細節責任安全產號敵量事實表明許安全事故發我安全管理考慮周、安排細、粗枝葉、疏忽意造要確保安全產平穩健康發展必須精細化管理功夫掌握情況要細做數工作部署要細做措施力監督檢查要細隱患險於明火許事故發都由於存隱患沒及消除造安全監督檢查要堅決克服監督位、檢查細致、走馬觀花、表面浮華壞習慣每環節、每都放每安全產隱患都要堅決排除各種隱患消滅萌芽狀態

安全產要扎實半點虛假安全產實打實、硬碰硬工作要切實做章循、違章必究、令行禁止作風必須扎實沒扎實工作作風沒扎實工作實績抓安全產搞花架應付檢查抓管理、抓基礎、抓現場功夫求真務實作風安全產各項制度、措施落實處基礎必須夯實基礎牢山搖要規范安全產管理健全各項規章制度做章循違章必究使安全產進入序控狀態加安全投入產設備存質量問題進行認真整治積極採用新安全產設備提高設備科技含量實用性用科技手段先進裝備支撐、保證安全產

六、注重員工素質提高實現科本管理

隨著電力企業電力技術斷發展新設備新技術斷投入電力系統運行員素質要求越越高原電力系統才結構布局與現企業發展戰略明顯適應工文化素質整體偏低技能型才缺乏已經嚴重製約電力企業發展某些工種員化現青黃接優秀技能員足由於員工新設備結構、性能、運行特點解導致設備缺陷能及發現等問題逐漸顯現面嚴峻形勢斷優化員工隊伍知識結構強化業務能力提高各類員綜合素質前保證電力企業安全產迫切需要

隨著網路化、知識化代員工追求物質追求向精神追求轉變更加重視參與機遇重視自身價值實現追求與企業發展協調致重視員素質培養企業要才培訓視企業存發展關鍵員工教育培訓列企業發展重要環節堅持本管理理念營造尊重、關、理解、培育良氛圍培育職工崗敬業工作精神精益求精習精神加強技能培訓工作現場崗位培訓工作與產經營實際工作結合起讓員工既能實踐知識能理論知識加快員工隨意規范轉變主轉變針新技術、新設備採用內外相結合辦內部挖掘潛力請關員現場講解外部採用廠家技術員講課或外培訓等形式快速度掌握新技術確保能熟練操作維護提高設備安全運行水平才培訓繼續教育企業要根據自身發展產技能員培養要求強化崗培訓繼續教育工作根據電力產技術發展水平高技能才習需求採取靈培訓模式模塊化培訓內容遠程或集授課等手段斷完善高技能才培訓繼續教育創新完善高技能才選拔激勵機制企業要加高技能才培養、評價、使用、激勵、交流、保障相結合工作力度推行使用與培訓考核相結合待遇與業績貢獻相聯系做促進高技能才隊伍規范化、制度化建設使企業依靠科技進步依靠設備改進依靠員工素質提高安全系數工作效率

安全種保障遠看安全滿足益增物質精神需要保證社發展需要維護家權益需要近處看安全保障企業快速發展需要保住我員工飯碗需要事故極短暫瞬間、思想麻痹剎、制度執行嚴格悄發命屬於我甜甜美美、平平穩穩產、久久命讓我自覺遵章守紀、規范作業積極履行安全職責共同構建諧企業發展做貢獻

㈡ 福建省大數據發展條例

（2021年12月15日福建省第十三屆人民代表大會常務委員會第三十次會議通過）

目 錄

第一章 總則

第二章 數據資源

第三章 基礎設施

第四章 發展應用

第五章 數據安全

第六章 保障措施

第七章 法律責任

第八章 附則

第一章 總 則

第一條 為了促進大數據有序 健康 發展，發揮數據生產要素作用，推進數字福建建設，根據有關法律、行政法規，結合本省實際，制定本條例。

第二條 本省行政區域內大數據發展及其相關活動適用本條例。

本條例所稱大數據，是指以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特徵的數據集合，包含公共數據和非公共數據，以及對數據集合開發利用形成的新技術和新業態。

第三條 大數據發展應當遵循統籌規劃、創新引領、開放開發、保障安全的原則。

第四條 縣級以上地方人民政府應當加強對本行政區域大數據發展工作的領導，將大數據發展納入國民經濟和 社會 發展規劃，建立工作協調機制，解決大數據發展和安全工作中的重大問題，所需經費列入本級財政預算。

第五條 省人民政府大數據主管部門組織編制數字福建專項規劃，並向 社會 公布。

縣級以上地方人民政府大數據主管部門負責本行政區域內大數據統籌管理、開發利用和監督檢查等工作，定期進行綜合評估。

發展改革、工業和信息化等主管部門按照各自職責，做好大數據發展促進工作。

網信部門負責統籌協調網路數據和相關安全監管工作，公安、國家安全機關和相關部門按照各自職責，做好數據安全監管工作。

第六條 省人民政府大數據主管部門應當會同標准化管理部門制定公共數據採集、匯聚、共享、開放、開發、交易、安全等標准。

鼓勵企業、科研機構和 社會 團體參與制定數據行業標准、地方標准以及技術規范。

第七條 省人民政府應當依法加強與海上絲綢之路沿線國家和地區在數字基礎設施建設、數字貿易、數字技術等領域的交流合作，促進人才、技術、資本、數據等要素融通。

第八條 縣級以上地方人民政府及其有關部門應當加強大數據發展和數據安全宣傳教育，營造有利於大數據發展的良好氛圍。

第九條 鼓勵公民、法人、公共管理和服務機構或者其他 社會 組織在數據匯聚共享、開放開發、發展應用工作中先行先試、 探索 創新。

第二章 數據資源

第十條 公共數據資源實行目錄管理。

省人民政府大數據主管部門應當會同有關公共管理和服務機構制定公共數據資源目錄編制規范，組織編制並發布本省公共數據資源目錄。

設區的市、縣（市、區）公共數據資源目錄應當與省公共數據資源目錄相銜接。

第十一條 採集數據應當遵循合法、正當、必要的原則，向被採集者公開採集規則，明示採集目的、方式和范圍，並經被採集者同意。

公共管理和服務機構應當按照公共數據資源目錄和相關標准規范，組織開展數據採集工作。除法律、行政法規另有規定外，凡能通過共享獲取的公共數據，政務部門不得重復採集。

政務部門為履行維護國家安全和公共安全職責，依照法律、行政法規，需要獲取非公共數據時，掌握非公共數據的公民、法人或者其他組織應當提供相關數據。

公民、法人或者其他組織不得通過竊取或者以其他非法方式獲取非公共數據。

第十二條 省人民政府大數據主管部門應當通過省公共數據匯聚共享平台匯聚、存儲、管理全省公共數據資源。

設區的市人民政府大數據主管部門通過本級公共數據匯聚共享平台匯聚、存儲、管理本地區公共數據資源，並接入省公共數據匯聚共享平台。

公共管理和服務機構應當將業務系統接入本級公共數據匯聚共享平台，按照本部門數據資源目錄實時、全量匯聚，不得直接共享數據；依照法律、行政法規的規定，未能匯聚的數據應當經同級人民政府大數據主管部門確認，依託公共數據匯聚共享平台以服務介面的方式提供共享服務。

省公共數據匯聚共享平台匯聚的政務數據按照屬地原則及時迴流至設區的市公共數據匯聚共享平台。

第十三條 大數據主管部門應當建立數據治理工作機制，明確數據質量責任主體，完善數據質量核查和問題反饋整改機制，並對整改情況跟蹤督查。

公共管理和服務機構應當加強數據質量管控，健全數據糾錯機制，對採集的公共數據進行校核、確認，確保數據准確性、完整性和時效性。

第十四條 公共數據以共享為原則、不共享為例外，分為無條件共享、有條件共享和暫不共享三種類型。

無條件共享類公共數據可以提供給公共管理和服務機構共享使用；有條件共享類公共數據只能提供公共管理和服務機構依法履行職責的必要范圍內共享使用。凡列入暫不共享類公共數據的，應當有法律、行政法規或者國家政策作為依據。

公共管理和服務機構通過公共數據匯聚共享平台共享和獲取數據，獲取的數據應當用於本部門履行職責需要，不得提供給第三方，也不得用於其他目的。除法律、行政法規另有規定外，所獲取的數據與紙質文件具有同等效力。

第十五條 公共數據開放應當遵循統一標准、分類分級、安全有序、便捷高效的原則。

公共數據開放分為普遍開放和依申請開放兩種類型。屬於普遍開放類的公共數據，公民、法人或者其他組織可以直接從公共數據資源開放平台無條件免費獲取；屬於依申請開放類的公共數據，應當向公共數據資源開放平台申請，經大數據主管部門徵求數據提供單位同意後獲取。

第十六條 公共數據資源實行分級開發。省人民政府設立全省公共數據資源一級開發主體，承擔公共數據匯聚治理、安全保障、開放開發、服務管理等具體支撐工作。設區的市人民政府可以根據需要設立本地區公共數據資源一級開發主體。

二級開發主體基於具體應用場景，需要獲取一級開發主體匯聚治理的數據資源的，應當經大數據主管部門同意，並按要求使用數據，定期向大數據主管部門報告開發利用情況，所開發的數據產品應當註明所利用數據的來源和獲取日期。

二級開發主體包括公民、法人或者其他組織。

第十七條 依法獲取的各類數據經處理無法識別被採集者且不能復原的，可以交易、交換或者以其他方式開發利用。

公民、法人或者其他組織按照有關規定開發利用公共數據資源獲得的合法收益，受法律保護。

數據交易、交換應當遵守法律法規和 社會 公德，不得損害國家利益、 社會 公共利益和他人合法權益。

第十八條 省、設區的市人民政府大數據主管部門應當會同相關行業主管部門建立多元化的數據合作交流機制，鼓勵掌握非公共數據的公民、法人或者其他組織向政府共享數據，將相關數據向公共數據匯聚共享平台匯聚，加強公共數據和非公共數據深化融合。

鼓勵行業協會建立行業數據合作交流機制，推進行業數據匯聚、整合、共享。

第三章 基礎設施

第十九條 縣級以上地方人民政府應當遵循統籌布局、集約建設、資源共享、保障安全的原則，構建高速泛在、天地一體、雲網融合、智能敏捷、綠色低碳、安全可控的數字信息基礎設施體系，為大數據發展提供支撐保障，數字基礎設施的建設和布局應當納入國土空間規劃。

第二十條 省、設區的市人民政府大數據主管部門應當組織建設本級公共數據資源匯聚共享、統一開放、開發服務等基礎平台，推動數據跨層級、跨地域、跨部門、跨行業創新應用。

第二十一條 省人民政府通信管理等有關部門應當統籌推進全省通信基礎設施建設，提高城鄉寬頻、移動互聯網覆蓋率和接入能力，推進全省通信骨幹網路擴容升級，構築空天地海一體化信息網路。

第二十二條 省、設區的市人民政府大數據主管部門以及其他有關部門應當構建全省一體化大數據中心體系，統籌推進數據中心、超算中心和邊緣計算節點等算力基礎設施建設，發展雲計算等大數據計算能力工程，構建高效協同的智能算力生態體系。

第二十三條 縣級以上地方人民政府及其有關部門應當推動交通、能源、水利、生態、市政等領域傳統基礎設施數字化改造和智能化升級。

第二十四條 省人民政府網信等有關部門應當構建全省統一的網路安全監測預警、應急處置平台，建立健全網路與信息安全標准體系，完善信息安全基礎設施建設。

第四章 發展應用

第二十五條 縣級以上地方人民政府應當堅持應用和服務導向，以數字化轉型驅動生產方式、生活方式和治理方式創新，運用大數據推動經濟發展，促進民生改善，完善 社會 治理，提升政府服務和管理能力。

第二十六條 省人民政府 科技 、工業和信息化、大數據等有關部門應當推進通信設備、核心電子元器件等關鍵技術研發和產業化，推動人工智慧、物聯網、區塊鏈、雲計算、網路安全等新興數字產業的發展，形成創新協同、布局合理的產業生態體系。

省人民政府工業和信息化等有關部門應當統籌規劃軟體和信息技術服務業發展，培育優勢特色軟體產業集群，構建 健康 可持續軟體產業生態。

第二十七條 縣級以上地方人民政府及農業農村等有關部門應當推動數字技術在農業生產管理智能化過程中的應用，提升農業生產精細化、智能化水平。支持農產品加工、倉儲、冷鏈、配送等環節數字化建設，促進農村電子商務發展。

縣級以上地方人民政府及 科技 、工業和信息化、通信管理等有關部門應當支持製造業企業將大數據融入生產經營各環節，推動數字技術在研發設計、生產製造、經營管理、市場服務等方面應用，推進大型製造業企業和特色產業集群數字化轉型。培育面向工業設計和智能製造的公共服務平台，推動製造業數字化。

第二十八條 縣級以上地方人民政府及其有關部門應當發揮大數據優化公共資源配置的作用，推動數字化服務普惠應用，重點拓展交通、金融、商貿、物流、教育、醫療、養老等領域數字應用場景建設，創新服務產品和模式。

縣級以上地方人民政府應當完善城市信息運行管理服務平台，構建城市數據資源體系，分級分類推進新型智慧城市建設；健全農村綜合信息服務體系，建立涉農信息普惠服務機制，推進鄉村管理服務數字化，推動數字鄉村建設。

第二十九條 縣級以上地方人民政府應當建立健全數字化 社會 治理和大數據輔助決策機制，在 社會 態勢感知、綜合分析、預警預測、公眾參與等方面，加強大數據創新應用，提升政府科學決策和 社會 治理能力，提高宏觀調控和風險防範水平。

省人民政府大數據主管部門應當會同有關部門統籌建設全省電子政務網路，縣級以上地方人民政府應當推動一體化在線政務服務和協同辦公，推進縱向貫通，優化辦事流程，推動政務服務便捷化、標准化。

第五章 數據安全

第三十條 省人民政府應當建立健全數據分類分級保護和安全審查制度，明確各環節中數據安全的范圍邊界、責任主體和具體要求。

縣級以上地方人民政府有關部門應當堅持數據安全和數據開發應用並重，建立數據安全工作協調機制，完善風險評估、監測預警以及應急處置機制，加強大數據環境下防攻擊、防泄露、防竊取的監測、預警、控制和應急處置、容災備份能力建設，保障數據採集匯聚、共享應用和開放開發等環節的數據安全。

第三十一條 開展數據採集、使用等活動應當遵守有關數據安全管理的法律、行政法規，維護國家安全和 社會 公共安全，保守國家秘密，保護商業秘密和個人信息。

任何單位和個人不得非法採集、傳播、泄露、篡改、交易涉及國家利益、公共安全、軍工科研生產、商業秘密、個人信息等內容的數據。

第三十二條 開展涉及個人信息的數據活動，應當遵守法律、行政法規規定，對所採集的個人信息進行去標識化或者匿名化處理，記錄數據處理全流程，不得泄露或者篡改採集的個人信息。

第三十三條 省、設區的市人民政府大數據主管部門應當建立健全數據資源使用的監管制度，並會同本級有關政務部門加強數據資源使用情況的監督檢查。

對公民、法人或者其他組織未按照要求使用公共數據的，省、設區的市人民政府大數據主管部門應當責令改正，並暫停提供數據服務；拒不改正的，可以終止提供數據服務。

第三十四條 公共管理和服務機構應當制定數據安全事故應急預案，並定期開展安全評測、風險評估和應急演練；發現共享數據使用部門有違規、超范圍使用數據等情況，應當向同級大數據主管部門通報，要求暫停或者終止對其提供數據服務；發生重大數據安全事故時，應當按照規定立即啟動應急預案，及時採取補救措施，告知可能受到影響的用戶，並向同級大數據主管部門和網信等有關部門報告。

第三十五條 公共管理和服務機構在處理和使用公共數據過程中，因數據匯聚、關聯分析等原因，可能產生涉密、涉敏數據的，應當由專家委員會進行安全評估，根據評估意見採取相應的安全措施。

政務部門應當會同大數據主管部門按照保密、安全監管等規定，提高風險識別和風險處置能力，定期對開放的數據進行風險評估。

有關行業組織應當建立健全本行業的數據安全保護規范和協作機制，加強對數據風險的分析評估，定期進行風險警示。

第三十六條 公共數據匯聚共享、統一開放、開發服務等基礎平台的建設、運行、維護管理單位，應當明確數據安全保護的工作責任，加強平台數據安全保護措施，防止數據丟失、毀損、泄露、篡改。

任何單位和個人不得非法接觸、破壞、侵入公共數據匯聚共享、統一開放、開發服務等基礎平台。

第六章 保障措施

第三十七條 省人民政府應當根據本省大數據發展水平和各地區經濟差異，統籌規劃全省大數據產業發展，完善大數據產業鏈，充分發揮數據要素作用，提升產業整體競爭力。

縣級以上地方人民政府應當按照全省大數據產業發展要求，制定促進本地區產業發展的政策措施，優化發展環境，建立政產學研用合作機制，推動關鍵技術、重點產品、配套服務、商業模式等創新發展。

第三十八條 縣級以上地方人民政府應當充分利用現有資金渠道，優先支持大數據核心關鍵技術攻關、大數據基礎設施和公共平台建設、數字園區建設和龍頭企業培育。

縣級以上地方人民政府應當支持數字產業化、產業數字化，鼓勵金融機構創新大數據產業金融服務，拓寬大數據企業融資渠道。

縣級以上地方人民政府及其有關部門應當落實政府購買服務政策，加大對大數據應用產品和服務的采購力度。

縣級以上地方人民政府應當支持大數據企業發展壯大，扶持技術水平高、市場競爭力強、具有自主知識產權的大數據龍頭企業和創新型中小微企業，培育大數據創新企業。

第三十九條 鼓勵有條件的市、縣（區）建立數字園區，促進大數據產業集聚發展。

數字園區所在地人民政府應當大力推進大數據產業集群招商、關聯業態和衍生業態招商，引進國內外知名大數據研發機構、大數據企業孵化器、大數據企業、大型數據中心，鼓勵和支持入園企業參與公共數據資源開發。

第四十條 省、設區的市人民政府大數據主管部門以及其他有關部門應當採取措施培育數據交易市場，鼓勵和支持數據交易活動，促進數據資源有效流動。

省人民政府大數據主管部門應當規范數據交易行為，鼓勵和引導數據交易主體在依法設立的數據交易平台進行交易，加強對數據交易平台的監管。數據交易平台應當採取措施，防止數據交易過程中的個人信息泄露。

第四十一條 縣級以上地方人民政府應當結合本行政區域大數據發展應用重點領域，制訂大數據人才發展計劃，培養和引進領軍人才、高層次人才和急需緊缺人才，在工程系列職稱中增設大數據相關專業，為大數據人才開展教學科研和創業創新等活動創造條件。

縣級以上地方人民政府應當支持高等教育、職業教育、職業培訓機構開展本土大數據產業人才培養和專業建設。鼓勵高等院校、科研機構和其他企事業單位採用設立研發中心、學術交流、技術持股、期權激勵、服務外包、產業合作等方式開展產學研合作，實現人才培養、技術創新、產業發展的深度融合。

第四十二條 縣級以上地方人民政府應當保障大數據項目建設用地，對符合條件的新增大數據項目建設用地，統籌安排年度計劃指標。

省人民政府有關部門根據有關政策和產業轉型升級的實際需要，對大數據企業用電給予扶持。電力部門應當採取有效措施，組織、推動供電企業為大數據企業提供用電保障。

第四十三條 縣級以上地方人民政府應當推進信息無障礙建設，為老年人、殘疾人等運用智能技術困難的群體提供相應的智能化產品和服務，保障其在出行、就醫、辦事、消費等方面的基本服務需求。

第七章 法律責任

第四十四條 違反本條例規定的行為，法律、行政法規已有法律責任規定的，從其規定。

第四十五條 違反本條例規定，大數據主管部門及其工作人員在大數據發展應用及相關活動中濫用職權、玩忽職守、徇私舞弊的，對直接負責的主管人員和其他直接責任人員依法給予處分；構成犯罪的，依法追究刑事責任。

第四十六條 違反本條例規定，公共管理和服務機構有下列情形之一的，由大數據主管部門或者有關部門責令限期改正；逾期不改正的，對直接負責的主管人員或者其他直接責任人員依法給予處分；造成損失的，依法承擔賠償責任；構成犯罪的，依法追究刑事責任：

（一）未按照規定採集、匯聚、共享、開放、開發公共數據的；

（二）未按照規定實現政務信息系統互聯互通、數據共享的；

（三）篡改、偽造、泄露數據的；

（四）未依法履行數據安全保護職責的；

（五）其他違反本條例規定的行為。

公共數據資源一級開發主體和二級開發主體在數據使用過程中侵犯國家、 社會 和他人合法權益、利用公共數據獲取非法利益以及未履行數據安全保護職責的，依照前款規定追究相應法律責任。

第四十七條 公共數據匯聚共享、統一開放、開發服務等基礎平台的建設、運行、維護管理單位未按照規定履行平台管理職責的，由同級人民政府大數據主管部門或者其他有關部門責令改正；情節嚴重的，對直接負責的主管人員和其他直接責任人員依法給予處分。

第四十八條 非法採集、使用涉及國家安全、公共安全、軍工科研生產、商業秘密、個人信息等數據的，按照有關法律法規的規定處罰。

非法接觸、破壞、侵入公共數據匯聚共享、統一開放、開發服務等基礎平台的，由公安、國家安全機關依法查處；構成犯罪的，依法追究刑事責任。

第八章 附 則

第四十九條 本條例下列用語的含義：

（一）公共管理和服務機構，是指政務部門以及公益事業單位、公用企業。

（二）公共數據，是指公共管理和服務機構在依法履職或者提供公共管理和服務過程中收集、產生的，以一定形式記錄、保存的各類數據及其衍生數據，包含政務、公益事業單位數據和公用企業數據。

（三）非公共數據，是指公共管理和服務機構以外的公民、法人或者其他組織開展活動所產生、獲取或者加工處理的各類數據。

（四）政務數據，是指政務部門在履行職責過程中採集、獲取或者通過特許經營、購買服務等方式開展信息化建設和應用所產生的數據。

第五十條 本條例自2022年2月1日起施行。

（福建日報）

㈢ 大數據都體現在哪些方面

大數據體現在方方面面，今兩年疫情防控為例，大數據把海陸空交通、醫院，政府，公安，安檢信息全部整合到一起，比如一架飛機落地後，其中一名乘客被確診為疑似病例。其他乘客就可以通過大數據來一個個全部找到，主要是通過他們訂票信息，得知他們的聯系方式，頭像，行走路徑，就可以找到與疑似病例的密切接觸者有哪些，都去過哪兒，等等。另外，現在所有的交通事故，安全生產事故都可以通過大數據來統一調度，救援，等。
我們生活中也很多啊，我們平時點的外賣，點過一次，或者多次，就會出現在點單的最上面，這都是大數據分析出來的數據。
我們平時搜索過什麼，廣告推送都會崩出來，特別是淘寶和京東，直接廣告就出現彈框，吸引你去購買，打開這些app，你會發現最近搜的東西推送的不光多，類似的一些也會推送。
公安領域的大數據應用，可以實現從警綜、警力、警情、人口、卡口/車輛、重點場所、攝像頭管理等全方位進行公安日常監測與協調管理；實現突發事件下的可視化接處警、警情查詢監控、轄區定位、應急指揮調度管理，滿足公安行業平急結合的應用需求。從而全面提升公安機關智能化決策能力，提升警務資源利用和服務價值，為預防打擊違法犯罪、維護社會穩定提供有力支持。
交通領域的大數據應用，可以實現從公交車輛、司乘人員、運行線路、站點場站管理、乘客統計等多個維度進行日常路網運行監測與協調管理；支持突發事件下的值班接警、信息處理發布、應急指揮調度管理，發揮交通資源最大效益
電力領域的大數據應用，可以實現用戶分布、節點負荷、電網拓撲、電能質量、竊電嫌疑、安全防禦、能源消耗等智能電網多個環節進行日常運行監測與協調管理；滿足常態下電網信息的實時監測監管、應急態下協同處置指揮調度的需要。全面提高電力行業管理的及時性和准確性，更好地實現電網安全、可靠、經濟、高效運行。
園區管理的大數據應用，可以實現從園區建設規劃、管網運行、能耗監測、園區交通、安防管理、園區資源管理等多個維度進行日常運行監測與協調管理；從而全面加強園區創新、服務和管理能力，促進園區產業升級、提升園區企業競爭力。
網路安全的大數據應用，能夠實現對網路中的安全設備、網路設備、應用系統、操作系統等整體環境進行安全狀態監測，幫助用戶快速掌握網路狀況，識別網路異常、入侵，把握網路安全事件發展趨勢，全方位感知網路安全態勢。
航天是大數據應用最早也最成熟，取得成果最多的領域，航天要對尺度遠比地球大無數倍的廣闊空間進行探索，其總量更多，要求更高。因此，航天大數據不僅具有一般大數據的特點，更要求高可靠性和高價值。能夠實現對航天測發、測控設備控制；航天指揮作戰體系模擬推演、作戰評估；航天作戰指揮顯示控制航天器數據分析、狀態監控。

㈣ 大數據的屬性特徵是指

大數據的屬咐滲性特徵指的是描述大數據桐橘的屬性，主要關注以下幾個方面：

1. 數據量：描述數據量大小，以及數據量的變化；

2. 數據類型：描述數據類型，如數值型、文本型、多媒體等；

3. 數據結構：描述數據在結構上的不同，如有序數據、無序數據等；

4. 數據質量：描述數據的質量，如准確度、可用性、一致性局簡團等。

㈤ 大數據處理要遵循什麼流程

數據治理流程是從數據規劃、數據採集、數據儲存管理到數據應用整個流程的無序到有序的過程，也是標准化流程的構建過程。

根據每一個過程的特點，我們可以將數據治理流程總結為四個字，即「理」、「采」、「存」、「用」。

1.理：梳理業務流程，規劃數據資源

對於企業來說，每天的實時數據都會超過TB級別，需要採集用戶的哪些數據，這么多的數據放在哪裡，如何放，以什麼樣的方式放？

這些問題都是需要事先進行規劃的，需要有一套從無序變為有序的流程，這個過程需要跨部門的協作，包括了前端、後端、數據工程師、數據分析師、項目經理等角色的參與。

2.采：ETL採集、去重、脫敏、轉換、關聯、去除異常值

前後端將採集到的數據給到數據部門，數據部門通過ETL工具將數據從來源端經過抽取(extract)、轉換(transform)、載入(load)至目的端的過程，目的是將散落和零亂的數據集中存儲起來。

3.存：大數據高性能存儲及管理

這么多的業務數據存在哪裡？這需要有一高性能的大數據存儲系統，在這套系統裡面將數據進行分門別類放到其對應的庫裡面，為後續的管理及使用提供最大的便利。

4.用：即時查詢、報表監控、智能分析、模型預測

數據的最終目的就是輔助業務進行決策，前面的幾個流程都是為最終的查詢、分析、監控做鋪墊。

這個階段就是數據分析師的主場，分析師們運用這些標准化的數據可以進行即時的查詢、指標體系和報表體系的建立、業務問題的分析，甚至是模型的預測。

㈥ 大數據最具有前景的發展是什麼

1、市場需求大
隨著信息產業的迅猛發展，行業人才需求量也在逐年擴大。據國內權威數據統計，未來五年，我國信息化人才總需求量高達1500萬— 2000萬人。以大數據分析為例，我國大數據人才需求以每年遞增20%的速度增長，每年新增需求近百萬。
2、就業范圍廣
一般稍微有規模的企業，都有自己的IT部門，如果企業里的信息量比較大，就勢必需要資料庫的管理、企業信息化管理等，學員除了去新興行業外，還可以去這些比較有規模的企業，擔任信息部的重要崗位。
3、高薪職位
市場經濟高速發展的今天，大數據行業以其超強的發展勢頭，成為目前最具前景的高薪行業之一，大數據分析、大數據開發等大數據人才必將成為市場緊缺型人才，發展前景好，薪資水平也水漲船高。

㈦ 什麼是大數據

大數據，指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

這里介紹一下大數據要學習和掌握的知識與技能：

①java：一門面向對象的計算機編程語言，具有功能強大和簡單易用兩個特徵。

②spark：專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。

③SSM：常作為數據源較簡單的web項目的框架。

④Hadoop：分布式計算和存儲的框架，需要有java語言基礎。

⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地簡化了分布式系統基礎設施的開發。

⑤python：一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

北大青鳥學生課堂實錄

㈧ 如何推進大數據標准國際化

加快構建大數據交易國際（國內）標准體系。以公開公平公正為核心，建立包容審慎的數據交易治理規則、制度，促進形成政府、企業、社會多方參與、高效聯動、信息共享，推動產業經濟向現代化、智慧化邁進；建立數據確權工作機制，形成價值評估定價模型，健全報價、詢價、競價、定價機制，構建高效的交易服務流程，搭建區塊鏈數據產品交易系統；建立完善「所有權與使用權分離」的數據要素管理新體制，構建數據要素有序流通、高效利用的新機制；構建規范的數據產品庫，建立以信息充分披露為基礎的數據登記平台，利用區塊鏈技術、數據安全沙箱、多方安全計算等方式，明晰數據權利取得方式及權利范圍，全面提升數據登記的安全性、合規性、保密性。

完善法律、法規保障體系。出台促進大數據交易的法律、法規以及行業標准等，以數據交易促發展、以數據安全保發展。

補齊專業職能監管的「短板」。匯聚專業技能人才、組建專門監管部門、明細監管職能（職責）、配備特種監管設施、實施專項監管計劃，確保大數據交易規范有序發展、壯大成為互聯網經濟中的新的經濟增長點。

依法規范中介服務。制定數據中介服務機構運營管理制度，嚴格數據中介服務機構准入；建立全鏈條數據運營服務體系，為市場參與者提供數據清洗、法律咨詢、價值評估、分析評議、盡職調查等服務。

增強資產安全意識。全面提升數據採集者、存儲者、傳輸者、使用者、監管者等群體的資產安全意識，並將其列入「固定資產」范疇。

㈨ 外行人的大數據五問 帶你了解大數據

外行人的大數據五問 帶你了解大數據
大數據是什麼？是一種運營模式，是一種能力，還是一種技術，或是一種數據集合的統稱？今天我們所說的「大數據」和過去傳統意義上的「數據」的區別又在哪裡？大數據有什麼特點？來源有哪些？又應用於哪些方面等等。接下來小編帶您一起了解大數據。
>>>>>大數據概念
"大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。 "大數據"首先是指數據體量(volumes)?大，指代大型數據集，一般在10TB?規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量；其次是指數據類別(variety)大，數據來自多種數據源，數據種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結構化數據范疇，囊括了半結構化和非結構化數據。接著是數據處理速度（Velocity）快，在數據量非常龐大的情況下，也能夠做到數據的實時處理。最後一個特點是指數據真實性（Veracity）高，隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興趣，傳統數據源的局限被打破，企業愈發需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。
網路知道—大數據概念
大數據(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據的4V特點：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
互聯網周刊—大數據概念
"大數據"的概念遠不止大量的數據（TB）和處理大量數據的技術，或者所謂的"4個V"之類的簡單概念，而是涵蓋了人們在大規模數據的基礎上可以做的事情，而這些事情在小規模數據的基礎上是無法實現的。換句話說，大數據讓我們以一種前所未有的方式，通過對海量數據進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見，最終形成變革之力
研究機構Gartner—大數據概念
"大數據"是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。從數據的類別上看，"大數據"指的是無法使用傳統流程或工具處理或分析的信息。它定義了那些超出正常處理范圍和大小、迫使用戶採用非傳統處理方法的數據集。 亞馬遜網路服務（AWS）、大數據科學家JohnRauser提到一個簡單的定義：大數據就是任何超過了一台計算機處理能力的龐大數據量。 研發小組對大數據的定義："大數據是最大的宣傳技術、是最時髦的技術，當這種現象出現時，定義就變得很混亂。" Kelly說："大數據是可能不包含所有的信息，但我覺得大部分是正確的。對大數據的一部分認知在於，它是如此之大，分析它需要多個工作負載，這是AWS的定義。當你的技術達到極限時，也就是數據的極限"。 大數據不是關於如何定義，最重要的是如何使用。最大的挑戰在於哪些技術能更好的使用數據以及大數據的應用情況如何。這與傳統的資料庫相比，開源的大數據分析工具的如Hadoop的崛起，這些非結構化的數據服務的價值在哪裡。
>>>>>大數據分析
眾所周知，大數據已經不簡簡單單是數據大的事實了，而最重要的現實是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那麼越來越多的應用涉及到大數據，而這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性，所以大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基於如此的認識，大數據分析普遍存在的方法理論有哪些呢？
>>>>>大數據技術
數據採集：ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取：關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。
數據處理：自然語言處理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機"理解"自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也稱為計算語言學(Computational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。
統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
數據挖掘：分類 （Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。
>>>>>大數據特點
要理解大數據這一概念，首先要從"大"入手，"大"是指數據規模，大數據一般指在10TB(1TB=1024GB)規模以上的數據量。大數據同過去的海量數據有所區別，其基本特徵可以用4個V來總結(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即體量大、多樣性、價值密度低、速度快。
第一，數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。
第二，數據類型繁多，如前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息，等等。
第三，價值密度低。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。
第四，處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。物聯網、雲計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的感測器，無一不是數據來源或者承載的方式。
大數據技術是指從各種各樣類型的巨量數據中，快速獲得有價值信息的技術。解決大數據問題的核心是大數據技術。目前所說的"大數據"不僅指數據本身的規模，也包括採集數據的工具、平台和數據分析系統。大數據研發目的是發展大數據技術並將其應用到相關領域，通過解決巨量數據處理問題促進其突破性發展。因此，大數據時代帶來的挑戰不僅體現在如何處理巨量數據從中獲取有價值的信息，也體現在如何加強大數據技術研發，搶占時代發展的前沿。
當下我國大數據研發建設應在以下四個方面著力
一是建立一套運行機制。大數據建設是一項有序的、動態的、可持續發展的系統工程，必須建立良好的運行機制，以促進建設過程中各個環節的正規有序，實現統合，搞好頂層設計。
二是規范一套建設標准。沒有標准就沒有系統。應建立面向不同主題、覆蓋各個領域、不斷動態更新的大數據建設標准，為實現各級各類信息系統的網路互連、信息互通、資源共享奠定基礎。
三是搭建一個共享平台。數據只有不斷流動和充分共享，才有生命力。應在各專用資料庫建設的基礎上，通過數據集成，實現各級各類指揮信息系統的數據交換和數據共享。
四是培養一支專業隊伍。大數據建設的每個環節都需要依靠專業人員完成，因此，必須培養和造就一支懂指揮、懂技術、懂管理的大數據建設專業隊伍。
>>>>>大數據作用
大數據時代到來，認同這一判斷的人越來越多。那麼大數據意味著什麼，他到底會改變什麼？僅僅從技術角度回答，已不足以解惑。大數據只是賓語，離開了人這個主語，它再大也沒有意義。我們需要把大數據放在人的背景中加以透視，理解它作為時代變革力量的所以然。
變革價值的力量
未來十年，決定中國是不是有大智慧的核心意義標准（那個"思想者"），就是國民幸福。一體現在民生上，通過大數據讓有意義的事變得澄明，看我們在人與人關繫上，做得是否比以前更有意義；二體現在生態上，通過大數據讓有意義的事變得澄明，看我們在天與人關繫上，做得是否比以前更有意義。總之，讓我們從前10年的意義混沌時代，進入未來10年意義澄明時代。
變革經濟的力量
生產者是有價值的，消費者是價值的意義所在。有意義的才有價值，消費者不認同的，就賣不出去，就實現不了價值；只有消費者認同的，才賣得出去，才實現得了價值。大數據幫助我們從消費者這個源頭識別意義，從而幫助生產者實現價值。這就是啟動內需的原理。
變革組織的力量
隨著具有語義網特徵的數據基礎設施和數據資源發展起來，組織的變革就越來越顯得不可避免。大數據將推動網路結構產生無組織的組織力量。最先反映這種結構特點的，是各種各樣去中心化的WEB2.0應用，如RSS、維基、博客等。
大數據之所以成為時代變革力量，在於它通過追隨意義而獲得智慧。
>>>>>大數據處理
大數據處理數據時代理念的三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關不要因果。
大數據處理的流程
具體的大數據處理方法確實有很多，但是根據筆者長時間的實踐，總結了一個普遍適用的大數據處理流程，並且這個流程應該能夠對大家理順大數據的處理有所幫助。整個處理流程可以概括為四步，分別是採集、導入和預處理、統計和分析，最後是數據挖掘。
大數據處理之一：採集
大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
大數據處理之二：導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
大數據處理之三：統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
大數據處理之四：挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。
>>>>>大數據應用與案例分析
大數據應用的關鍵，也是其必要條件，就在於"IT"與"經營"的融合，當然，這里的經營的內涵可以非常廣泛，小至一個零售門店的經營，大至一個城市的經營。以下是我整理的關於各行各業，不同的組織機構在大數據方面的應用的案例，在此申明，以下案例均來源於網路，本文僅作引用，並在此基礎上作簡單的梳理和分類。
大數據應用案例之：醫療行業
[1] Seton Healthcare是採用IBM最新沃森技術醫療保健內容分析預測的首個客戶。該技術允許企業找到大量病人相關的臨床醫療信息，通過大數據處理，更好地分析病人的信息。
[2] 在加拿大多倫多的一家醫院，針對早產嬰兒，每秒鍾有超過3000次的數據讀取。通過這些數據分析，醫院能夠提前知道哪些早產兒出現問題並且有針對性地採取措施，避免早產嬰兒夭折。
[3] 它讓更多的創業者更方便地開發產品，比如通過社交網路來收集數據的健康類App。也許未來數年後，它們搜集的數據能讓醫生給你的診斷變得更為精確，比方說不是通用的成人每日三次一次一片，而是檢測到你的血液中葯劑已經代謝完成會自動提醒你再次服葯。
大數據應用案例之：能源行業
[1] 智能電網現在歐洲已經做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭安裝太陽能，除了賣電給你，當你的太陽能有多餘電的時候還可以買回來。通過電網收集每隔五分鍾或十分鍾收集一次數據，收集來的這些數據可以用來預測客戶的用電習慣等，從而推斷出在未來2~3個月時間里，整個電網大概需要多少電。有了這個預測後，就可以向發電或者供電企業購買一定數量的電。因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現貨就比較貴。通過這個預測後，可以降低采購成本。
[2] 維斯塔斯風力系統，依靠的是BigInsights軟體和IBM超級計算機，然後對氣象數據進行分析，找出安裝風力渦輪機和整個風電場最佳的地點。利用大數據，以往需要數周的分析工作，現在僅需要不足1小時便可完成。
大數據應用案例之：通信行業
[1] XO Communications通過使用IBM SPSS預測分析軟體，減少了將近一半的客戶流失率。XO現在可以預測客戶的行為，發現行為趨勢，並找出存在缺陷的環節，從而幫助公司及時採取措施，保留客戶。此外，IBM新的Netezza網路分析加速器，將通過提供單個端到端網路、服務、客戶分析視圖的可擴展平台，幫助通信企業制定更科學、合理決策。
[2] 電信業者透過數以千萬計的客戶資料，能分析出多種使用者行為和趨勢，賣給需要的企業，這是全新的資料經濟。
[3] 中國移動通過大數據分析，對企業運營的全業務進行針對性的監控、預警、跟蹤。系統在第一時間自動捕捉市場變化，再以最快捷的方式推送給指定負責人，使他在最短時間內獲知市場行情。
[4] NTT docomo把手機位置信息和互聯網上的信息結合起來，為顧客提供附近的餐飲店信息，接近末班車時間時，提供末班車信息服務。
大數據應用案例之：零售業
[1] "我們的某個客戶，是一家領先的專業時裝零售商，通過當地的百貨商店、網路及其郵購目錄業務為客戶提供服務。公司希望向客戶提供差異化服務，如何定位公司的差異化，他們通過從 Twitter 和 Facebook 上收集社交信息，更深入的理解化妝品的營銷模式，隨後他們認識到必須保留兩類有價值的客戶：高消費者和高影響者。希望通過接受免費化妝服務，讓用戶進行口碑宣傳，這是交易數據與交互數據的完美結合，為業務挑戰提供了解決方案。"Informatica的技術幫助這家零售商用社交平台上的數據充實了客戶主數據，使他的業務服務更具有目標性。
[2] 零售企業也監控客戶的店內走動情況以及與商品的互動。它們將這些數據與交易記錄相結合來展開分析，從而在銷售哪些商品、如何擺放貨品以及何時調整售價上給出意見，此類方法已經幫助某領先零售企業減少了17%的存貨，同時在保持市場份額的前提下，增加了高利潤率自有品牌商品的比例

㈩ 大數據中的歸並排序(Merge Sort)

最近在研究大數據的分治思想，很多場景計算得出的中間結果都是「內部有序，外部無序」，這時候就要用到「歸並排序」演算法將多個這樣的結果集合歸並為一個有序的集合。於是就復習了一下「歸並排序」。

在大數據場景中，數據量遠大於計算機的內存，磁碟和網路的IO又是無法解決的瓶頸，就需要用到分治思想。
比如有1000G的中國2020年某電商平台用戶消費總金額數據。數據格式是用戶名：消費總金額。所有數據都是無序的。現在有1台磁碟5T/內存8G（程序可用內存約為5G多）的計算機。如何將數據按消費總金額從大到小排序輸出？

a. 從有序隊列中取出第一個元素。
b. 將此元素數據寫入輸出的文件中，並從此元素所屬的數組中的下一個元素放入有序隊列。
c. 重復步驟a，b直到某個數組元素耗盡，從這個數組所屬的5G文件中，繼續載入25M數據到內存中。
d. 重復步驟a，b，c直到所有5G文件的數據全部載入到內存中，並寫入到輸出文件。