導航:首頁 > 網路數據 > 大數據資源體系

大數據資源體系

發布時間:2024-01-14 14:30:33

大數據的分析與處理方法解讀

大數據的分析與處理方法解讀
越來越多的應用涉及到大數據,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。基於此,大數據分析的方法理論有哪些呢?
大數據分析的五個基本方面
(預測性分析能力)
數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據,而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
(數據質量和數據管理)
數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
AnalyticVisualizations(可視化分析)
不管是對數據分析專家還是普通用戶,數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據,讓數據自己說話,讓觀眾聽到結果。
SemanticEngines(語義引擎)
我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰,我們需要一系列的工具去解析,提取,分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。
DataMiningAlgorithms(數據挖掘演算法)
可視化是給人看的,數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部,挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量,也要處理大數據的速度。
假如大數據真的是下一個重要的技術革新的話,我們最好把精力關注在大數據能給我們帶來的好處,而不僅僅是挑戰。
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。具體的大數據處理方法其實有很多,但是根據長時間的實踐,筆者總結了一個基本的大數據處理流程,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,以及挖掘。
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。
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。
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。
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K-Means、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,還有,常用數據挖掘演算法都以單線程為主。

② 數字經濟如何賦能經濟高質量發展

數字經濟賦能經濟高質量發展,原因如下
高質量發展是全面建設社會主義現代化國家的首要任務。黨的二十大報告強調,「加快發展數字經濟,促進數字經濟和實體經濟深度融合,打造具有國際競爭力的數字產業集群」。當今時代,隨著大數據、雲計算、物聯網、區塊鏈等前沿信息技術的快速發展,數字技術和數字經濟日益成為新一輪國際競爭的重點領域。在全面建設社會主義現代化國家的新征程上,我們需要加快發展數字經濟,助推中國經濟高質量發展。
挖掘數據價值,激發數據要素活力。數據作為新型生產要素,是數字化、網路化、智能化的基礎,深刻改變著生產方式、生活方式和社會治理方式。因此,我們應當充分釋放數據要素活力,發揮數據要素對推動數字經濟發展的引擎作用。一是提升數據供給質量。加強數據收集、存儲、使用、加工、傳輸、提供、公開等全生命周期管理,推動數據資源標准體系建設。提升數據管理水平和數據質量,以實際應用需求為導向,適應不同類型數據特點,大力發展專業化、個性化數據服務,滿足各領域的數據需求,實現數據資源高質量供給。二是培育數據要素市場。在加快構建數據產權、流通、分配等規則體系的基礎上,重視建立健全數據資產評估、登記結算以及交易撮合、爭議仲裁等市場運營體系,探索場內和場外相結合的數據交易模式,培育規范的數據交易平台與市場主體,加快數據要素的市場化流通。三是創新數據開發機制。統籌公共數據資源的合理開發與有效利用,構建規范有序的國家數據開放共享平台。打昌基森破數據孤島,釋放數據紅利,鼓勵多方力量進行增值開發利用。在建立多樣化的數據開發利用機制基礎上,大力提升數據開發及應用水平。
加強技術引領,提升數字研發能力。堅持國家戰略目標導向,明確主攻方向和核心技術突破口,重點研發具有先發優勢的關鍵技術和引領未來發展的基礎前沿技術。一是推動核心技術自主創新。瞄準量子信息、網路通信、集成電路、關鍵軟體、智能硬體等戰略性前瞻性領域,有針對性地開展高端晶元、操作系統、人工智慧等關鍵核心技術研發,注重原始創新,重點突破「卡脖子」難題。二是培育數字技術研發人才。實施「互聯網+技能」培訓計劃,支持校企共建高水平產教融合實訓基地。開展數字人才技能大賽,打通高技能人才與專業技術人才發展通道。加強創新型、應用型、技能型人才培養,加快培育復合型「數字工匠」。三是打造數字技術研發平台。完善黨中央對科技工作統一領導的體制,強化國家戰略的科技力量,優耐畝化國家科研機構、高水平研究型大學、科技領軍企業定位和布局,形成國家實驗室體系。統籌推進科研院所、高校、企業等科研力量優化配置,加大多元化科技投入,加強國際化科研環境建設,擴大國際科技交流合作,匯智聚力推動戰略性顛覆性技術向前發展。
深化產業融合,推進數字產業升級。黨的二十大報告指出,「推動戰略性新興產業融合集群發展,構建新一代信息技術、人工智慧、生物技術、新能源、新材料、高端裝備、綠色環保等一批新的增長引擎」。這就要求堅持用新動能推動新發展,釋放新技術對產業發展的放大、疊加、倍增作用。一是夯實數字基礎。加快建設信息網路基礎設施,推進基礎設施智能升級,建設高速泛在、天地一體、雲網融合、智能敏捷、綠色低碳、安全可控的智能化綜合性數字信息基礎設施。推進雲網協同和算網融合發展,加快構建算力、演算法、數據、應用資源協同的全國一體化大數據中心體系,為數字產業優化升級提供技術支撐。二是強化技術應用。發揮「數字技術鋒陸+應用場景」優勢,把握數字化、網路化、智能化方向,推動數字技術與實體經濟深度融合。利用新技術對產業進行全方位、全形度、全鏈條改造,發展平台賦能的新模式新業態。加快推進線上營銷、遠程協作、數字化辦公、智能生產線等應用,實現線上線下融合發展。三是營造產業生態。加快營造數字賦能的產業生態,實施數字變革創新行動。發揮工業互聯網產業新優勢,推動鏈主企業建設產業鏈賦能平台。打造5G全連接工廠和全場景數字經濟園區,探索全鏈條、整園區賦能增效路徑,以數字化轉型整體驅動產業升級。
完善數字治理,規范數字經濟發展。堅持促進發展和監管規范兩手抓,在發展中規范,在規范中發展。一是加強數字經濟監管。建立全方位、多層次、立體化監管體系,把監管和治理貫穿創新、生產、經營、投資全過程,實現事前、事中、事後全鏈條全領域監管。明確主管部門和監管機構職責,開展社會、媒體、公眾監督,建設行業自律機制。形成監督合力,改進監管技術和手段,探索建立適應平台經濟特點的監管機制,有效打擊數字經濟領域違法犯罪行為。二是加快數字經濟立法。健全相關法律法規,保障數據安全,建立數據安全管理、風險評估、檢測認證等機制。強化個人信息保護,健全技術規則治理體系,規范數字經濟發展,切實保障市場主體、從業人員以及消費者的合法權益。三是推進多元主體治理。建立完善政府、平台、企業、行業組織和社會公眾多元參與、有效協同的數字經濟治理新格局,形成治理合力,鼓勵良性競爭,維護市場秩序。暢通和規范多元主體合理訴求表達和正常權益保障渠道,做好各類矛盾、問題及糾紛化解與預警工作,為數字經濟高質量發展營造良好環境。

③ SQLSERVER大資料庫解決方案

在微軟的大數據解決方案中,數據管理是最底層和最基礎的一環。

靈活的數據管理層,可以支持所有數據類型,包括結構化、半結構化和非結構化的靜態或動態數據。

在數據管理層中主要包括三款產品:SQLServer、SQLServer並行數據倉庫和

Hadoop on Windows。

針對不同的數據類型,微軟提供了不同的解決方案。

具體來說,針對結構化數據可以使用SQLServer和SQLServer並行數據倉庫處理。

非結構化數據可以使用Windows Azure和WindowsServer上基於Hadoop的發行版本處理;而流數據可以使用SQLServerStreamInsight管理,並提供接近實時的分析。

1、SQLServer。去年發布的SQLServer2012針對大數據做了很多改進,其中最重要的就是全面支持Hadoop,這也是SQLServer2012與SQLServer2008最重要的區別之一。今年年底即將正式發布的SQLServer2014中,SQLServer進一步針對大數據加入內存資料庫功能,從硬體角度加速數據的處理,也被看為是針對大數據的改進。

2、SQLServer並行數據倉庫。並行數據倉庫(Parallel Data Warehouse Appliance,簡稱PDW)是在SQLServer2008 R2中推出的新產品,目前已經成為微軟主要的數據倉庫產品,並將於今年發布基於SQLServer2012的新款並行數據倉庫一體機。SQLServer並行數據倉庫採取的是大規模並行處理(MPP)架構,與傳統的單機版SQLServer存在著根本上的不同,它將多種先進的數據存儲與處理技術結合為一體,是微軟大數據戰略的重要組成部分。

3、Hadoop on Windows。微軟同時在Windows Azure平台和WindowsServer上提供Hadoop,把Hadoop的高性能、高可擴展與微軟產品易用、易部署的傳統優勢融合到一起,形成完整的大數據解決方案。微軟大數據解決方案還通過簡單的部署以及與Active Directory和System Center等組件的集成,為Hadoop提供了Windows的易用性和可管理性。憑借Windows Azure上基於Hadoop的服務,微軟為其大數據解決方案在雲端提供了靈活性。

④ 目前大型資料庫應用系統採用什麼體系結構

從資料庫最終用戶角度看,資料庫系統的結構分為單用戶結構、主從式結構、分布式結構、客戶/伺服器、瀏覽器/應用伺服器/資料庫伺服器多層結構。這是資料庫外部體系結構。
物理存儲結構、邏輯存儲結構、內存結構和實例進程結構。這是內部體系結構

⑤ 大數據如何創新應用在社會治理、民生服務、產業升級等領域

大數據促進我國經濟社會創新發展

本文作者:工信部賽迪研究院互聯網研究所 陸峰博士

近日,國務院印發《「十三五」國家信息化規劃》,明確提出要建立統一開放的大數據體系,加強數據資源規劃建設,構建統一高效、互聯互通、安全可靠的國家數據資源體系,推動數據應用,強化數據資源管理,注重數據安全保護。

數據與煤炭、石油等能源資源一樣,是國家基礎性和戰略性資源。近兩年來,我國大數據產業生態體系不斷完善,管理服務應用創新層出不窮,新服務、新模式、新業態不斷涌現,為推進產業轉型升級、創新社會治理模式、優化民生保障服務提供了重要保障,成為中國經濟社會創新發展的重要驅動力。加快推進大數據在經濟社會各領域創新應用,促進產業創新、管理創新、服務創新和治理創新,已經成為落實創新、協調、綠色、開放、共享五大發展理念重要抓手,成為推動中國經濟社會創新發展重要途徑。

一、大數據促進了產業發展模式創新,推動了產業轉型升級和提質增效

一是大數據促進傳統產業組織和運行模式創新,讓傳統產業研發設計、生產製造、物流運輸、售後服務更加精準、高效和智能。基於客戶需求反饋大數據的研發設計模式,有效解決了研發設計閉門造車問題,讓企業研發設計更加具有針對性和導向性。物流大數據有效解決了物流運輸信息不對稱問題,讓物流資源調度更加優化和智能,物流倉儲、車輛、人員等物流資源利用更加匹配和高效。生產製造大數據解決了生產數據車間流動問題,讓企業生產流線更加柔性化,有效支撐了個性化定製、體驗式製造、網路製造等新型製造業態。遠程運維、在線監測等大數據有效解決了大型機械裝備售後管理和維修問題,加強了產品的全生命周期管理,實現了對產品故障提前智能預警,促進了維修資源的優化配置,顯著縮短了維修周期。

二是大數據促進了新型信息服務業態的孵化,各領域大數據分析挖掘行業信息服務快速崛起。營銷、徵信、互聯網金融等領域大數據信息服務的崛起,讓產業經濟發展更加高效、健康。營銷大數據信息服務的發展,指導了企業商業規劃,優化商業資源配置,提高商業營銷效率,實現了精準營銷。徵信大數據信息服務的發展,有效解決了交易雙方信用信息不對稱問題,提高了交易可靠性保障,讓商業活動發展更加守信和健康。互聯網金融大數據信息服務的發展,縮減了互聯網金融運營成本,降低了普惠金融的發展門檻,有效解決了中小企業短期資金缺口問題,對傳統金融服務起到了有效補充。

三是大數據倒逼著信息通信技術加速創新,為我國信息通信產業實現後發趕超、由大變強提供了難得歷史機遇。大數據技術倒逼著傳統單機數據存儲和計算分析模式向網路分布式存儲和協同計算模式方向發展,對主機存儲、網路傳輸、計算控制提出了新的要求,倒逼了存儲、傳輸、計算等技術升級換代,為我國企業利用互聯網產業發展契機,推進存儲、傳輸、計算等技術自主可控提供了歷史機遇。

二、大數據促進了社會治理模式創新,加速了國家治理能力和治理體系現代化

一是大數據提升了政府社會管理能力,基於大數據的社會管理模式讓社會管理更加主動、精準、高效。城市管網、園林綠化、市容市貌等市政管理大數據的採集、挖掘和利用,加強了對城市基礎運行部件的實時監控和智能管理,優化了市政管理資源的配置,促進了城市綠色、清潔、高效、安全運行。公路、鐵路、地鐵、水運、航空等交通大數據的採集、挖掘和利用,有效指導了道路交通規劃,促進了交通運輸資源配置優化,實現了對交通的實時疏導能力,提高了對交通事故的預判能力,更好地滿足公眾安全、高效出行需要。水災、火災、台風等應急救災大數據的採集、挖掘和利用,提高了對災難發生的預判能力,優化了救災資源配置和調度,強化了災難發展動向科學評估,促進了災難損失的降低。城市規劃大數據的採集、挖掘和利用,讓城市居住和產業規劃布局更加科學合理,實現了人口早晚合理潮汐流動,降低了城市交通擁堵,促進了城市宜商宜居和產城融合。

二是大數據提升了政府宏觀調控能力,讓宏觀調控更加精準和科學。電子支付、移動支付、互聯網金融等金融大數據的採集、挖掘和利用,實現了國家對金融運行精準掌控,提高了國家對金融運行的綜合分析能力和金融調控的決策能力。電子商務大數據的採集、挖掘和利用,實現了國家對社會商貿活動運行狀態的有效把控,促進了供需調控的精準化,為了推進供給側改革、促進產業結構調整、優化產業布局提供了科學依據。煤炭、電力、石油等能源大數據的採集、挖掘和利用,實現了國家對全社會經濟運行活躍性的有效評估,為推進節能減排、加強環境治理、優化產業政策提供了科學依據。

三是大數據提升了政府市場監管能力,強化線上線下一體化監管,實現事中監管和事前預防有機結合。煤礦、非煤礦山、煙花爆竹、石化冶煉、危化品等企業安全生產大數據的採集、挖掘和利用,提高了重點危險源企業安全生產在線監管水平,實現了對重點危險源風險的科學預判,有效防範了潛在事故和重特大事故發生,降低了安全生產事故發生概率。食品、葯品等大數據的採集、挖掘和利用,強化了產品全生命周期監管,提高了產品的溯源能力,保障了涉及民生產品安全。銀行、證券、外管等金融大數據的採集、挖掘、利用,強化了對洗錢、詐騙、非法集資、內幕操作等非法金融活動監管,有效防範了金融系統性風險的發生,保障了金融運行的穩定。金融、納稅、環保、行政處罰、刑事處罰等領域信用大數據的採集、挖掘和利用,促進了信用信息「全國一張網」建設,市場主體誠信檔案、行業黑名單制度和市場退出機制逐步健全,強化了聯合激勵與懲戒機制,實現了讓「守信者一路綠燈,失信者處處受限」。同時,大數據應用完善了政府市場監管機制,實現了讓權力運行處處留痕,把執法權力關進了「數據鐵籠」。

四是大數據提升了政府網路空間治理能力,網路社會治理更加高效、科學。網路輿情大數據的採集、挖掘和利用,提高了對網路社會關注焦點的即時發現能力,加強了對物理社會潛在燃點的研判,倒逼社會重要問題解決,為解決社會問題提供了有效的決策數據支撐和贏得寶貴時間窗口期。網路安全大數據的採集、挖掘和利用,強化了對網路安全態勢的全面感知,提高了網路黑客攻擊發現能力,完善了網路安全保障體系,提升了對網路空間的管控能力。

三、大數據促進了民生服務模式創新,提升了民生保障便民、利民和惠民水平

一是大數據促進了民生服務資源優化配置,以人為本發展理念得到更加充分落實。大眾出行大數據的採集、挖掘和利用,促進了公共交通運輸資源配置,提升對道路交通的實時誘導,實現讓大眾出行道路更加順暢和換乘更加銜接。電、水、熱、氣、通信等服務大數據的採集、挖掘和利用,促進了服務資源的優化調度配置,讓服務更加均衡協調。流動人口、老年人口、學前兒童、居住人口等大數據的採集、挖掘和利用,完善了流動人口計劃生育、子女入學、醫療保障等服務,促進了醫養、學前教育、生活服務等資源優化配置。

二是大數據提高了大眾醫療衛生保障水平,構建起了人類生命新守護環。電子病歷、居民健康檔案、可穿戴智能健康設備數據等醫療衛生大數據的採集、挖掘和利用,提高醫療機構臨床決策智能化水平和遠程病人監控精準化水平,提升了衛生部門公共衛生和公眾健康監控的效率,縮短科研機構醫療葯品研發周期,為全社會防控大規模疫情發生、優化醫療資源配置、提高人的健康保障提供了有效的決策依據。

大數據正在深刻影響和改變世界發展,對產業發展、社會治理、民生服務帶來影響才剛剛開始,應用前景非常寬廣。牢牢把握科技革命歷史機遇,率先搶佔大數據發展先機,大力發展數據產業,推進大數據在經濟社會各領域深入應用,完善大數據採集挖掘、存儲傳輸、流通交易、安全保障等相關制度,充分釋放數據資源紅利,必將為中國經濟社會創新發展注入新的發展動力,推動中國經濟社會發展邁上新的發展台階、開啟發展新方位。

(聯系郵箱:[email protected]

閱讀全文

與大數據資源體系相關的資料

熱點內容
html調用文本文件 瀏覽:921
想學數控編程哪裡好 瀏覽:860
js獲取系統動態時間間隔 瀏覽:165
win10改win7進pe卡住 瀏覽:456
u盤中毒ink文件 瀏覽:718
蘋果換機數據遷移包含哪些數據 瀏覽:234
程式控制可編程直流電源在哪裡 瀏覽:598
容積長寬高的數據從什麼面測量 瀏覽:978
蘋果手游工作室 瀏覽:362
數據型號特別多怎麼合並 瀏覽:600
企業微信電腦版怎麼無法接受文件 瀏覽:968
微信個人相冊怎麼隱藏 瀏覽:368
上傳文件時怎麼獲取文件全路徑 瀏覽:955
linuxjs讀取文件 瀏覽:104
exe後綴的pdf文件 瀏覽:381
win8升級到專業版 瀏覽:487
快圖瀏覽quickpiciphone 瀏覽:847
app線稿圖需要哪些要求 瀏覽:752
java只能輸入漢字 瀏覽:630
java定義char 瀏覽:133

友情鏈接