大數據服務體系建設

Ⅰ 大數據產品和服務體系涵蓋哪些方面

數據分析層:分析函數比較好理解，就是各種數學函數，比如K-means分析，聚類，RMF模型等等。6.數據呈現:結果呈現的方式其實就是數據可視化。這里建議用敏捷BI。與傳統BI不同，它可以通過簡單的拖拽生成報表，學習成本低。7.數據訪問:這個相對簡單，取決於您使用什麼方法來查看這些數據。圖中的例子是因為B/S架構，可視化結果畢竟是通過瀏覽器訪問的。關於大數據平台架構的內容，我就介紹到這里吧。我想知道你是否知道一些關於它的情況。未來大數據對社會發展的巨大影響，一定會決定未來的發展趨勢，所以有想法的考生要抓緊時間去學。

Ⅱ 大數據教學科研實訓平台如何幫助高校搭建大數據專業教學體系

芝諾大數據教學科研平台以校企聯合培養模式為手段，通過校企合作聯合培養機制，讓企業、行業深度參與人才培養過程，逐步實現校企共同制定培養目標、共同建設課程體系和教學內容、共同實施培養過程、共同把控培養質量，全面提升學生的應用實踐能力。該平台以應用型人才培養為目標定位，在以解決現實問題為目的的前提下，使培養的學生有更寬廣和跨學科的知識視野，注重知識的實用性，有創新精神和綜合運用知識的能力。注重培養學生具有在創新中應用、在應用中創新的能力，讓學生真正學會大數據行業各個崗位真正的職業技能。
芝諾大數據教學科研平台構建總體分為三大部分，一是平台硬體，二是教學與實驗支撐系統（包括：芝諾數據綜合分析ZDM平台、芝諾數據教學實訓平台），三是產品服務。

教學與實驗支撐系統由芝諾數據綜合分析ZDM平台和芝諾數據教學實訓平台構成，教學與實驗支撐系統部署在大數據教學科研一體機中。
1）平台的建設能讓高校大數據專業與實際應用相結合，提高學生的學習、實踐和創新創業能力，能夠培養實用性人才所需的專業能力，提升教學效果與就業率，為「大數據時代」的創新人才培養做出貢獻。
2）平台的建設將支撐大數據去冗降噪、大數據融合、大數據可視化等關鍵技術研究，能夠服務於學校的教學和科研，有助於大數據方向發展和自主創新，有利於創新團隊培育和高水平研究成果積累，有利於提升教師的教學和科研水平，推動教學和科研團隊建設。
3）平台的建設搭建可以發揮學校的行業優勢，體現學校辦學特色，推進
與國內外高校、科研機構和企業間的產學研合作，開展項目合作研究和人才培養，促進科研成果轉化，促進產學研協同創新。
4）平台的建設有利於促進學科交叉與融合。
本項目通過對芝諾數據教學實訓平台和芝諾數據綜合分析ZDM平台的建設，支撐大數據去冗降噪、大數據融合、大數據安全與隱私保護等關鍵技術研究，形成以工程實訓和創新拓展為主的實踐教學體系，培養學生良好的科學素養和實踐創新能力。同時，提升高校承擔重大科研項目和實現自主創新的能力。適應國民經濟和社會發展的信息化進程、信息化與工業化「兩化」融合和新興戰略性產業迅速發展，完善科研平台和教學實驗平台體系建設，提升科技創新能力，推進產學研合作。預期達到以下效果：
（1）建立健全實驗教學環境，為相關專業學生提供與產業界接軌的、良好的實驗條件；
（2）模擬企業環境，引入以實際項目為藍本的實訓項目，構建實訓基地；
（3）為開設大數據類公共選修課提供實驗環境；
（4）支撐高校科研項目的實施及科研論文的發表；
（5）為學生在數學、統計、計算機類學科競賽獲獎提供教學實驗環境支持。

Ⅲ 智慧環保大數據一體化管理平台建設和運營方案

建立智慧環保大數據一體化管理平台就需要有一個中心 三套體系 多種應用形成一張圖。

指間科技的智慧環保大數據一體化管理平台是以生態環境大數據資源中心應用系統為核心框架，以智能監管體系、精準監測體系、公共服務體系為支撐。以11個子系統多種應用形成環保一張圖，全方位多角度的展現環境問題。
一、智能監管體系下的部分子系統
1. 生態環境天地立體視頻監控系統：從天地兩個角度，在飲用水源地、小流域、湖庫、生態紅線保護區的敏感位置設立地面高清視頻監控點，對敏感區域進行全方位、全天候、立體化的監視監控和數據採集，並根據業務需求採用無人機技術巡視巡航監控，來彌補固定位置的監控點不足之處，實現隨時隨地、實時、便捷地查看每個區域實際情況，為監督、應急指揮提供了猶如親臨現場的高效的視頻平台。
2. 生態環境網格化監管系統：按照「屬地管理、分級負責、全面覆蓋、責任到人」的原則，通過GIS技術將網格中的網格劃分、網格員、污染企業、網格事件、空氣質量監測、水質量監測等內容在地圖上進行疊加並集中展示，進行環境監管資源整合，逐步構建一個「橫向到邊，縱向到底」的環境監管網路。
二、精準監測體系下的部分子系統
1. 空間地理信息系統：利用網路、通訊、信息技術、3S(GPS GIS GRS)技術，整合各類環境信息資源，建立統的環境信息資源資料庫，將環保數據中心匯集在各級各類環保業務信息，完整准確地定位在信息相關的地理環境中。
2.環境質量（水、氣、土）染源監測應用系統：通過對生態環保區、環境敏感區域、企業污染源排放點安裝視頻監控設備，整合融合現有污染源監控系統數據，將環境數據和視頻監控數據實時傳達到政務外網雲平台，為用戶提供在PC端、移動端進行實時查詢、報警提醒、遠程查看、遠程取證管理等功能。
三、公共服務體系下的部分子系統
1. 公眾服務平台應用系統：將管轄區域進行統一區域化管理，通過GIS技術將地理區域單元的大氣環境監測、水環境監測、污染源監管、排放清單、風險源等相關的數據跟氣象、人口、交通、敏感點等數據進行關聯匯通、交互共享。為公眾顯示實時的興趣點和周邊區域環境質量等信息。
2. 企業服務平台系統：通過建立統一的數據標准實現對省環保廳企業信息填報的現有系統的有效整合，形成面向企業的統一窗口，方便企業網上辦事。

Ⅳ 商院案例:大數據安全隱患與體系建設

商院案例:大數據安全隱患與體系建設

著互聯網、雲計算、物聯網等網路技術快速發展和智能終端、智慧城市廣泛應用及大范圍建設，全球數據量呈現爆炸式增長，驅動著整個互聯網世界邁入大數據時代。

為應對大數據時代的挑戰，推廣大數據基礎分析、技術研發與應用、安全技術，以及推進大數據技術創新管理能力和業務能力、加強大數據安全與隱私管理，廣東省信息協會、廣東省計算機信息網路安全協會、廣東省大數據技術聯盟聯合主辦的「2014廣東省大數據應用與安全高峰論壇」定於10月21日(星期二)上午在廣東亞洲國際大酒店召開且圓滿結束。

藍盾股份作為中國信息安全行業領先的專業網路安全企業和服務提供商，也應邀參加該次峰會，並圍繞「大數據應用安全隱患與安全體系建設」作出了重要演講。

下文就演講的幾個重要方面整理成文，重點歸納總結了大數據的應用價值、大數據背景下面臨的安全問題以及對大數據時代安全建設的幾點考慮。

一、大數據背景介紹

1、大數據特性

大數據(Big Data)是指「無法用現有的軟體工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據集合。」業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的基本特徵。

一是數據體量巨大(Volume)。據國際知名數據公司IDC 提供的更為復雜的新數據已經出現，而且生成的速度達到了前所未有的程度，IBM預計，到2020年將增至40萬億GB的水平。

二是數據類型繁多(Variety)。大數據來源種類豐富，更為復雜的新數據已經出現，社交網路數據、網路日誌、存檔數據和感測器數據、地理位置信息都屬於人們在分析中關注的新數據源。

三是價值密度低(Value)。雖然每天產生25億GB數據，但其中只有接近0.5%的經檢測數據才具有分析價值。

四是處理速度快(Velocity)。面對如此海量的數據，非結構化數據也越來越多，如何快速地處理這些數據並挖掘出有價值的信息，這也是大數據區分於傳統數據挖掘的最顯著特徵。

2、大數據技術趨勢

1)Hadoop技術的應用

Apache

hadoop是一個開源的分布式計算框架，通過集成MapRece技術，Hadoop將大數據分布到多個數據節點上進行處理。Hadoop遵循Apache 2.0許可證，可以輕松處理結構化、半結構化和非結構化數據，一舉成為現在非常流行的大數據解決方案，可以用來應對PB甚至ZB級的海量數據存儲。

2)與雲計算的融合

大數據和雲是兩個不同的概念，但兩者之間有很多交集。支撐大數據以及雲計算的底層原則是一樣的，即規模化、自動化、資源配置、自愈性，因此實際上大數據和雲之間存在很多合力的地方。可以說大數據和雲計算是相伴而生的，大數據的處理離不開雲，大數據應用是在雲上跑的、非常典型的應用。

二、大數據的應用價值

《華爾街日報》將大數據時代、智能化生產和無線網路革命稱為引領未來繁榮的三大技術變革。麥肯錫公司的報告指出數據是一種生產資料，大數據是下一個創新、競爭、生產力提高的前沿。更有世界經濟論壇報告認定：大數據為新財富，價值堪比石油。

就國內外對大數據的研究與投入來看，2014年，Intel、IBM、微軟、阿里巴巴[微博]等行業巨頭紛紛布局大數據。IDC預測2014年產生2萬TB數據，2014年大數據產值超6億，2016年將可望突破100億。

那麼，這些看似平凡的數據能為我們帶來什麼？事實上當你把微博等社交平台當作發泄工具時，專業的斂財高手們卻正在挖掘這些互聯網的「數據財富」，先人一步用這些數據來預判市場走勢，做出正確的決定，並取得不俗的收益。

大數據的核心價值是能夠為政府、企業提供決策服務，幫助企業把握市場機遇、迅速實現大數據商業模式創新，協助政府建設智慧城市和應對公共安全，幫助公安進行犯罪預測與預防。

例如，華爾街根據民眾情緒拋售股票；美國疾控中心依據國民搜索，分析全球范圍內流感等病疫的傳播狀況；投資機構搜集並分析上市企業聲明，從中尋找破產的蛛絲馬跡；電信行業利用大數據幫助電信業對業務的分析和優化；電子商務收集、分析海量的消費者數據，從中挖掘消費者多變、復雜的需求。

總之，在大數據時代，以利用數據價值為核心，合理挖掘和利用大數據，已經為各行各業帶來了巨額財富。

三、大數據的安全隱患

隨著大數據應用的爆發性增長，大數據衍生出獨特架構，並推動存儲、網路及計算機技術的發展，同時也引發了新的安全問題。

1、網路化社會使大數據成攻擊目標

開放的網路化社會，大數據的數據量大且相互關聯，對於攻擊者而言，相對低的成本可以獲得「滾雪球」的收益。用戶數據泄露，個人賬號信息失竊的事件時有發生，一旦遭受攻擊，失竊的數據量也是巨大的。

最近幾年來數以百萬計的信息大泄密和大量的網路犯罪案件說明，大數據和雲環境下的信息安全的風險度已非昔時可比。

2、大數據加大隱私泄露風險

大數據是把「雙刃劍」，快捷的網路、精準的營銷，雖能帶給人們一個更加便捷的生活方式，同時，卻也讓個人隱私的保護幾成空談。數據分析技術的發展，勢必對用戶隱私產生極大威脅。如今的大數據營銷，對於消費者而言，就好似被一雙眼睛盯著，每時每刻窺探著你的一舉一動，作為個體消費者，我們早就無法避免自己的個人隱私被網路系統記取被商家掌握並挖掘利用，甚至被惡意使用。

3、技術短板帶來的安全隱患

NOSQL(非關系型資料庫)作為大數據處理的基礎技術，與當前廣泛應用的SQL(關系型資料庫)技術不同，沒有經過長期改進和完善，在維護數據安全方面也未設置嚴格的訪問控制和隱私管理，缺乏保密性和完整性特質。

4、大數據環境打破傳統安全壁壘

大數據的處理和存儲離不開雲，其運營環境的特殊性打破了傳統的網路邊界壁壘，使得傳統的安全技術手段無法做到有效的安全防護。

大數據本身的安全防護存在漏洞，雖然雲計算對大數據提供了便利，但對大數據的安全控制力度仍然不夠。

5、大數據可能成為高級可持續攻擊的載體

APT攻擊是一個持續的過程，不具有被實時檢測到的明顯特徵。同時，隱藏在大量數據中的APT攻擊代碼也很難被發現。此外，攻擊者還可以利用社交網路和系統漏洞進行攻擊，在威脅特徵庫無法檢測出來的時間段發起攻擊行為。

四、大數據時代下的安全體系建設

1、大數據存儲安全

大量的數據產生、存儲和分析，數據安全存儲問題將在未來幾年內成為一個更大的問題。行業必須盡快盡早規劃和布局大數據安全存儲防護措施，協同技術的發展，加大安全防護投入。安全存儲是大數據安全的最基本需求，我們可以從集中存儲、加密存儲、加密傳輸、認證授權和日誌審計等方面來對大數據的安全存儲環境加大保護力度。

2、個人隱私信息的保護

大數據和個人隱私之間的「戰爭」早已打響，必須從技術和法規層面上保障大數據時代的隱私安全，完善用戶個人信息的保障體系。

法規層面應從標准和法律兩個方面界定數據屬性和銷售許可，出台相應資質認證和法律法規，建立健全大數據隱私安全保障體系。

技術層面應使用大數據清洗、去隱私化等技術完成對客戶隱私數據的隱藏化處理。

3、大數據雲安全

大數據一般都需要在雲中實現上傳、下載及交互，在吸引越來越多黑客和病毒攻擊的雲端及客戶端做好安全保護必不可少。

我們可基於虛擬化的雲數據中心提供系統性的安全解決方案，以安全虛擬器件代替原有硬體設備的產品交付方式，確保物理、虛擬和雲環境中伺服器的應用程序和數據的安全，可以為雲和虛擬化環境提供主動防禦、自動安全保護，將傳統數據中心的安全策略擴展到雲計算平台上。

4、建立防禦機制

在規劃大數據發展的同時，建立並完善大數據信息安全體系很有必要。結合傳統信息安全技術和考量大數據收集、處理和應用時的實際環境安全需求，建立面向大數據信息安全的事件監測機制，及時發現信息系統安全問題，當大數據運營環境遭到攻擊前或已經遭到攻擊時，快速、准確地發現攻擊行為，並迅速啟動處置和應急機制。

5、重新規范管理員的許可權

大數據的跨平台傳輸應用在一定程度上會帶來內在風險，可以根據大數據的密級程度和用戶需求的不同，將大數據和用戶設定不同的許可權等級，並嚴格控制訪問許可權。而且，通過單點登錄的統一身份認證與許可權控制技術，對用戶訪問進行嚴格的控制，有效地保證大數據應用安全。

總之，大數據時代機遇與挑戰並存，在推進大數據技術創新管理能力和業務能力的同時，要加強大數據安全與隱私管理相關研究的力度，通過政策法規與技術手段相互作用，使大數據在我國各個行業得以沿著正確的方向更快、更深入的發展。

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Ⅳ 大數據產品和服務體系涵蓋哪些方面

大數據產品和服務體系涵蓋數據集成，數據存儲，數據同享層。
數據集成：指的其實是ETL，指的是用戶從數據源抽取出所需的數據，經過數據清洗，終究依照預先定義好的數據倉庫模型，將數據載入到數據倉庫中去。而這兒的Kettle僅僅ETL的其中一種。數據存儲：指的便是數據倉庫的建設了，簡略來說能夠分為事務數據層(DW)、指標層、維度層、匯總層(DWA)。數據同享層：表明在數據倉庫與事務體系間提供數據同享服務。WebService和WebAPI，代表的是一種數據間的銜接方法，還有一些其他銜接方法，能夠依照自己的情況來確定。

Ⅵ 如何推進大數據平台建設

隨著信息技術的飛速發展，各領域的數據量都在爆發式增長，尤其在雲計算、物聯網、移動互聯網等技術得到廣泛應用之後，數據的增長實現了從量變到質變的轉型，大數據如浪潮般席捲而來，人類社會進入大數據時代。大數據不僅僅只是一次顛覆性的技術革命，更是一場思維方式、行為模式與治理理念的全方位變革，尤其在政府治理領域，大數據帶來了巨大的變革潛力和創新空間。在「全面深化改革，推進國家治理體系和治理能力現代化」的時代背景下，應充分重視大數據在政府治理中的重要價值，牢牢抓住大數據為政府治理提供的創新機遇，切實提高各級政府部門的治理能力。
一、大數據為政府治理理念轉型帶來新機遇
治理理念的轉型是提升政府治理能力的前提，理念的轉型需要新文化、新思維的融入，大數據所蘊含的數據文化與數據思維恰好可以為治理理念轉型提供突破口，基於大數據探索政府治理的多元、多層、多角度特徵，最終實現以政府為主體的政府管制理念向以協同共治、公共服務為導向的政府治理理念的轉型。在大數據時代，政府治理的依據不再是個人經驗和長官意志，而是實實在在的數據，在過去深入群眾、實地調研考察的基礎上，系統採集的客觀數據和實證分析的科學結果將成為最為重要的政府決策依據。「尊重事實、推崇理性、強調精確」的特徵和「用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新」的理念將成為政府治理理念轉型的核心要義。
二、大數據為政府治理模式創新帶來新機遇
大數據通過把數學演算法運用於海量數據，從數據中尋找相關關系，通過這種相關性預測事情發生的可能性，這是大數據方法論的核心思想。此外，依託於大數據技術和平台，通過外包、眾包等靈活的組織方式，可以推動政府治理的組織架構從科層、分割、封閉向開放、協同、合作轉型，因此把大數據的方法和手段引入到政府治理領域，是實現政府治理模式創新的有效路徑。基於上述方法論，大數據為政府治理模式創新帶來的新機遇主要包括：從粗放式管理到精細化治理、從單兵作戰型管理到協作共享型治理、從被動響應型管理到主動預見型治理、從電子政務管理到政府2.0治理、從風險隱蔽型管理到風險防範型治理，最終實現全面數據驅動的治理模式創新。
三、大數據為政府決策科學化帶來新機遇
隨著公共事務的日益復雜，僅憑個人感知已經很難全面了解所有正在發生的事情並做出正確判斷，政府部門想要提高決策的科學性，就需要把大數據思維與技術運用到政府治理與決策中，依靠大規模數據的收集來直觀呈現經濟社會運行規律，通過相應的數據挖掘來輔助政府部門進行科學決策。大數據為政府決策科學化帶來的機遇主要體現在兩個方面：首先，在決策的制定階段，大數據背景下，政府決策不再是個別領導幹部「拍腦袋」做出的，而是通過「用數據說話」，讓聽得見炮火的人（數據）做出決策，這樣的政府決策是在對客觀數據進行科學分析、充分了解客觀現實的基礎上做出的，這樣大大提高了決策的精準性、適用性和科學化水平；其次，在決策實施效果的跟蹤反饋階段，通過物聯網和社交網路的普及，大量的客觀數據能夠快速匯集給決策者，通過這些數據對決策的實施過程和效果進行實時監控，能夠更全面地掌握決策的實施效果和下一步的改進方向。
四、大數據為政府服務效能提升帶來新機遇
提升政府服務效能是政府治理能力提升的重要支撐，也是大數據背景下服務型政府建設的關鍵所在，在政府治理的范疇下，提升政府服務效能主要包括政府部門行政審批的效率提升和公共服務產品的質量提高兩個方面。在提升行政審批效率方面，大數據可以打通各個政府部門的信息孤島，打破各部門數據的條塊分割，通過構建統一的政府行政審批雲平台，讓數據為老百姓「跑腿辦事」，省去了「跑斷腿、磨破嘴，辦事跑十幾個部門，蓋幾十個公章」的苦惱和無奈，這樣既提高了行政審批效率，又節約了政府開支。在提高公共服務產品質量方面，大數據通過對公共服務產品數據和服務對象數據的挖掘、分析，提升公共服務產品供給的精準化、分層化、個性化；通過公共數據的開放和兼容，讓公眾參與到公共服務產品設計、提供和監督等各個環節，實現公共服務產品質量的提高。

Ⅶ 基於大數據的用戶標簽體系建設思路和應用

基於大數據的用戶標簽體系建設思路和應用
在大數據時代，數據在呈現出海量化、多樣化和價值化變化的同時，也改變了傳統IT行業的市場競爭環境、營銷策略和服務模式。
如何在ZB級的海量數據中獲取並篩選有價值的信息，是對IT企業的一大挑戰。通過構建客戶標簽，支撐精準營銷服務，是應對上述挑戰的有效解決方案。
但是怎麼設計一個完善的用戶標簽體系？怎麼打標簽？打哪些標簽？誰來打？怎麼使用用戶標簽創建商業價值？
這些都是產品設計層面需要解決的問題。
掌上醫訊一直以來都致力於打造醫生的今日頭條和智能化的學習平台，通過大數據技術實現醫生學習的智能化和個性化，而要構建這樣一個學習平台，最基礎的就是要建立用戶的標簽體系。
經過長時間的學習、思考、借鑒和實踐，現在已經有了自己的標簽構建思路，並且也已經提取出了符合自身業務的標簽。我們十分重視用戶行為日誌的收集，現在已經有了億萬級別的日誌數據，正在搭建數據處理和標簽計算平台，以下是我們整理的建設思想。
標簽系統的結構
標簽系統可以分為三個部分：數據加工層、數據服務層和數據應用層。
每個層面向的用戶對象不一樣，處理事務有所不同。層級越往下，與業務的耦合度就越小。層級越往上，業務關聯性就越強。
數據加工層
數據加工層收集、清洗和提取數據。掌上醫訊有諸多的學習模塊，同時又有網站、APP、小程序等多個產品形式，每個產品模塊和產品端都會產生大量的業務數據和行為數據，這些數據極為相似又各不相同，為了搭建完善的用戶標簽體系，需要盡可能匯總最大范圍的數據。收集了所有數據之後，需要經過清洗、去重、去無效、去異常等等。
數據業務層
數據加工層為業務層提供最基礎的數據能力，提供數據原材料。業務層屬於公共資源層，並不歸屬某個產品或業務線。它主要用來維護整個標簽體系，集中在一個地方來進行管理。
在這一層，運營人員和產品能夠參與進來，提出業務要求：將原材料進行切割。
主要完成以下核心任務：
定義業務方需要的標簽。創建標簽實例。執行業務標簽實例，提供相應數據。數據應用層
應用層的任務是賦予產品和運營人員標簽的工具能力，聚合業務數據，構建具體的數據應用場景。
（1）標簽的類型
從數據提取維度來看，標簽可分為：事實標簽、模型標簽和預測標簽。
（2）事實標簽
從生產系統獲取數據，定性或定量描述用戶的自然屬性、產品屬性、消費屬性、資源屬性等，以及根據工作人員經驗積累的業務規則進行篩選、分析生產的標簽，如是否活躍用戶、是否是考生等。
（3）模型標簽
對用戶屬性及行為等屬性的抽象和聚類，通過剖析用戶的基礎數據為用戶貼上相應的總結概括性標簽及指數，標簽代表用戶的興趣、偏好、需求等，指數代表用戶的興趣程度、需求程度、購買概率等。
（4）預測標簽
基於用戶的屬性、行為、信令、位置和特徵，挖掘用戶潛在需求，針對這些潛在需求配合營銷策略、規則進行打標，實現營銷適時、適機、適景推送給用戶。
從數據的時效性來看，標簽可分為：靜態屬性標簽和動態屬性標簽。
（5）靜態屬性標簽
長期甚至永遠都不會發生改變。比如性別，出生日期，這些數據都是既定的事實，幾乎不會改變。
（6）動態屬性標簽
存在有效期，需要定期地更新，保證標簽的有效性。比如：用戶的購買力，用戶的活躍情況。
標簽的定義
給用戶打標簽，建立用戶畫像，最終都是為了去應用，所以我們要站在應用場景上去定義用戶的標簽體系，每個標簽都有最終的用途。比如：我們做考試培訓服務，我們需要建立「是否考生」的標簽。
另外，不同的行業他們的用戶特徵也是有顯著區別的，比如：醫生用戶相比普通用戶來說，就多了像「科室」、「職稱」、「所在醫院等級」等特殊含義的標簽。
而標簽是有層級關系的，既是為了管理，更好的理解，又是為了控制粗細力度，方便最終的應用。標簽深度一般控制在四級比較合適，到了第四級就是具體的標簽實例。
我們根據公司的業務首先劃分了人口屬性、行為屬性、用戶分類和商業屬性四個大的分類，下面又分了上網習慣、學習慣、人群屬性、消費能力、消費習慣等分類，最末級精確到用戶的活躍等級、閱讀來源、考試偏好等具體的標簽。
標簽的維護
每個標簽都不會憑空產生的，也不會一成不變，更不會憑空消失。標簽的維護需要生成規則，需要定義權重，需要更新策略。
生成規則
如第一部分所說，標簽分為事實標簽，模型標簽和預測標簽三大類。對於這三類的標簽，生成規則的難度和復雜性也是逐級遞增的。事實標簽只需要考慮從什麼地方提取即可，它即包含明確的標簽定義，又包含無法窮舉的標簽集，比如：關注的病種。
而模型標簽需要進行數據的關聯和邏輯關系的設計，通過一定的模型對數據進行計算得來。而預測標簽相對就非常的復雜，無法從原始數據提取標簽，標簽的生成准確度就太依賴我們大數據分析和人工智慧技術的應用。
定義權重
一個標簽會在多個場景下出現，比如：一個疾病標簽，它極可能在瀏覽過程中生成，也有可能在搜索場景下產生，但是對於這兩個場景所對應的同一個標簽，他們的權重是不同的。瀏覽相比搜索，權重要小得多，因為搜索的主動需求更大。
更新策略
上文我們從數據的時效性上對標簽分為靜態屬性標簽和動態屬性標簽，對於靜態屬性標簽的處理相對比較簡單，就不停的累加即可。但是對於動態屬性標簽，需要對過期標簽進行降權甚至刪除處理，比如：醫生考試前和考試後，會影響「是否考生」這個標簽的，這就需要制定更新策略。
標簽建設的技術架構
標簽體系的建設涉及很多環節，數據量也十分巨大，需要有一個健壯且高效的技術架構來支持數據的存儲及計算，掌上醫訊採用了sql資料庫和no-sql資料庫來滿足結構化數據和非結構化數據的存儲。
使用hadoop的分布式存儲技術及hive和hbase組件作為數據倉庫，使用MapRece和spark分布式計算來提高計算速度，使用kylin進行多維分析，通過BI工具和介面對外提供應用，使用sqoop和kettle進行數據的抽取及流程的調用。
更多的應用場景
用戶標簽建立已經基本應用在掌上醫訊的內容智能推薦的學習場景中，但隨著標簽的完善以及智能化處理的提升，這套標簽體系將有更廣闊的應用場景。
（1）智能化學習場景的構建
通過用戶學習需求的標簽的分析進行用戶分群，針對不同的用戶群在APP的功能和內容上進行個性化展示，滿足不同學習需求的用戶個性化的學習服務。
（2）精準營銷推廣的建立
更細粒度的對用戶進行篩選，同時能夠精準預測可能存在的目標用戶進行推廣，從而擴大醫生覆蓋，提升推廣的轉化率。
（3）KOL用戶畫像的描繪
基於該標簽模型，增加對外部數據的採集分析，更加完整的生成醫生360度的用戶畫像，幫助企業尋找潛在的KOL用戶，實現用戶洞察，輔助市場決策。
標簽的建設是一個看似高大上，其實很繁瑣、糾結的過程，需要對業務抽絲剝繭，還要應對運營需求的各種變化，不過對公司發展的影響也是深遠的。

Ⅷ 大數據系統體系建設規劃包括哪些內容是什麼

大數據系統體系建設規劃包括的內容是：強化大數據技術產品研發，深化工業大數據創新應用，促進行業大數據應用發展，加快大數據產業主體培育，推進大數據標准體系建設，完善大數據產業支撐體系，提升大數據安全保障能力。

指以數據生產、採集、存儲、加工、分析、服務為主，進行的相關經濟活動稱為大數據產業，目前我國的大數據產業體系已初具雛形，大數據系統體系的發展建設有利於全面提升我國大數據的資源掌控、技術支撐和價值挖掘各方面的能力，加快我國稱為數據強國的步伐，同時有利支撐著我國成為製造強國、網路強國的建設工作。

(8)大數據服務體系建設擴展閱讀

大數據系統體系建設規劃發展原則：

創新驅動、應用引領、開放共享、統籌協調、安全規范。

大數據系統體系建設規劃發展目標：

技術產品先進可控、應用能力顯著增強、生態體系繁榮發展、支撐能力不斷增強、數據安全保障有力。

Ⅸ 建設全國一體化大數據中心對數字經濟發展至關重要,你認為具體應該怎麼做

建設全國一體化大數據中心對數字經濟發展至關重要,認為具體應該築牢數字經濟健康發展底座。
構建國家一體化大數據中心體系有四個方面的重要作用：
一是有利於推動數字經濟健康發展。大數據中心體系不僅是數字設備的託管空間體，更是大數據、雲計算等數字技術的科技承載體，是數字技術自主創新所必需的算力底座。據中國信通院測算，2016年~2020年，我國算力規模平均每增長一個百分點，帶動數字經濟增長0.4個百分點、GDP增長0.2個百分點。可以說，算力「地基」夯實與否，關繫到數字經濟這座「大廈」能否巍然屹立。
二是有利於加快數據要素市場化改革。一體化大數據中心體系建設能夠推動構建國家數據資源體系，提升信息資源國家控制力，打造我國在全球數字經貿中數據資源配置的能力優勢；能夠健全數據治理和流通體系，深化數據要素市場化配置改革，推動數據融合開放，加快釋放數據價值。
三是有利於推動「雙碳」戰略實施。一體化大數據中心體系不僅明確提出PUE和綠電佔比等碳減排指標演進要求，更藉助數據中心集群化、「東數西算」等建設路徑，重點推動算力基礎設施能效優化以及與綠色能源的融合發展，構建低碳綠色的高質量算力服務體系，並進一步釋放體系建設給全社會經濟轉型帶來的綠色價值。
四是有利於加快數據中心產業的轉型發展。一體化大數據中心體系一方面能夠驅動數據中心集約化、綠色化、均衡化發展，另一方面構建了含數據中心、網路、雲、AI、安全等多個要素的基礎設施體系，是傳統數據中心的升級版，是新基建的發展典範。