信息大数据化

『壹』 数字化,数据化,数字化时代,大数据之间的区别已与联系是什么

数字化则是推进信息化的最好方法。所谓数字化，就是将许许多多复杂的、我们难以估计的信息通过一定的方式变成计算机能处理的0和1的二进制码。数据化是指问题转化为可制表分析的量化形式的过程。最直观的就是企业形形色色的报表和报告。

数据化管理=数据分析+服务业务+改善管理。数据化运营（约等于）数据化管理，前者常见于互联网行业，上升到所有行业其实都叫数据化管理。

数字时代其实就是电子信息时代的代名词，因为电子信息的所有机器语言都是用数字代表的，所以人们将其美称为数字时代，所有的一切都建立在电子信息的基础上，信息传输高速便捷，但是人们对电脑的依赖也会越来越大，而且各种电磁辐射接踵而至，纵横交错于生活的每片角落，所以说有好处也有坏处。

大数据说的是一种移动互联网和物联网背景下的应用场景，各种应用产生的巨量数据，需要处理和分析，挖掘有价值的信息。

数据分析：

数据分析就是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论的过程。

数据分析只能对某一个问题作出解答，比如分析得出销售额下降的比率和原因，但并没有告诉我们怎么做，也就是说，数据分析本身不能带来最大化的业绩和效率。所以，数据分析结合人的决策和业务行动，将正确的分析结果用最实际的方式应用到业务层面才能产生效益，只有持续不断的产生效益才能称之为数据化管理。

『贰』 三次信息化浪潮与与大数据三个阶段是什么关系

大数据是信息化发展到一定阶段的产物。
三次信息化浪潮改变了数据产生方式的变革同时促进成大数据时代的来临（三个阶段）：运营式系统阶段、用户原创内容阶段、感知式系统阶段。

大数据应用渗透宽败历各行各业，企业依赖数据进行决策，信息社会智能化程度大幅提高，同时出现跨行业、跨领域的数据整合，甚至是全社会的数据整合，从各种各样的数据中找到慎搜对于社会治理、产枯带业发展更有价值的应用。

『叁』 公安信息化大数据基础设施建设包括哪些

公安信息化的核心是对数据的采集与应用。在数据采集方面，平安城市、雪亮工程、智慧城市等项目建设了大量摄像头等。
我国公安信息化发展较快，但受传统观念、资金投入、工作机制等影响，公安信息化建设仍存有较大发展空间。
1、基础网络实现地域的全覆盖基本的通讯网络建设是公安信息化建设的基础，是衡量公安软硬件建设水平的基本要素，更是保证公安信息化资源有效传播和共享的根本。未来，在通讯网络、监控视频以及智能交通设施等方面将实现地域的全覆盖。
2、治安管理信息化水平不断提升公安信息化建设下一步应以完善升级人口管理信息系统、配合警用地理信息系统三期建设和省级“情指一体”指挥调度平台建设、整合建立治安综合业务应用系统为主线，进一步深化治安管理基础信息化的应用水平，提升信息化条件下治安“打防管控”的警务实战化能力水平。
3、信息共享更加透彻信息化发展的过程中信息的整合和处理要依靠大数据的处理方式，简单依靠传统的警务处理模式已经无法完成大量信息资源的处理，单纯依靠人力处理、筛选信息作用会越来越小，借助大数据整合和云计算各项工作会更加轻松、高效、便捷，通过城市间、国际警务间资源共享，实现信息资源的智能化高端应用，打造信息化的“智能城市”。

『肆』 请分析大数据、高度信息化带来的利与弊

现今社会科技发达，大数据、高度信息化、AI不断发展，不但给社会上各行各业带来迅速便捷的工作效率更给人们舒适的感受；大数据和高度息化也会影响到人们脱离最基本的基础及思维，也助长了人们的颇行为。

『伍』 大数据时代会为企业的信息化带来什么

大数据时代会为企业的信息化带来什么

大数据时代的到来使得企业的信息化更加完备，那么"大数据"的到来又为企业信息化建设带来了怎样的改变呢？

1、实现对顾客群体的细分

智能设备等信息技术的发展，已经改变了人们的消费方式，以客户为中心的思想才是当下企业的发展之路。"大数据"可以帮助企业对顾客群体进行细分，实现对内每个群体量体裁衣般的采取独特的行动，以提高客户的成交效率，降低成本。

2、模拟实境

随着越来越多的产品装载传感器，汽车以及智能手机的普及使得可收集的数据呈爆炸性增长。而且Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。通过云计算和"大数据"分析技术可以帮助企业实施的把这些数据连同交易行为等的数据进行储存和分析。通过"大数据"技术可以将这些数据整合进行深度的挖掘，可以在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。从而发觉新的需求和提高投入的回报率。

3、提高投入回报率

除了上文所提到的通过模拟实境来评估、预测和改善投入的回报率之外，还可以将"大数据"能力强的部门通过云计算、互联网和内部搜索引擎把"大数据"和"大数据"能力比较薄弱的部门进行分享，帮助他们利用"大数据"创造商业价值，继而提高整个管理链条和产业两套的投入回报率。

4、管理客户关系

客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。 "大数据"可以帮助企业了分析和了解客户的属性。

5、实现个性化精准推荐

在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。

以日常的"垃圾短信"为例，信息并不都是"垃圾"，因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样"垃圾短信"就成了有价值的信息。

6、数据搜索

数据搜索是一个并不新鲜的应用，随着"大数据"时代的到来，实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。

运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据"具备更全面维度"，更具商业价值。典型应用如中国移动的"盘古搜索"。

7、优化企业资源

在企业的管理或生产中，总是会产生许多的信息资源，如果无法对这些资源进行有效的利用，那么就会造成资源的浪费或者是丢失，增加企业的成本。"大数据"技术的应用可以帮助企业及时的进行数据的集成和分析，见有用的数据进行整合存储，帮助企业进行机会的调整，最大化利用企业资源，减少损失。

"大数据"技术的应用使得企业对各种信息资源的利用更加完善，对市场动态、客户信息的把握更加准确，使得企业的信息化建设更进一步发展。

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『陆』 大数据 信息化作战的制胜法宝

大数据：信息化作战的制胜法宝

大数据时代正向我们走来，大数据的广泛运用正在深刻影响和改变着人们的生产、生活和思维方式。目前，大数据在军事领域也得到广泛运用，各国都在积极推进有关大数据的军事研究开发项目。那么，大数据究竟在未来作战中会发挥什么作用？有哪些军事应用前景？将带来哪些军事变革？值得我们深入思考和探索。

让核心目标显形

美国的网络监控无处不在，只要你通过搜索引擎键入敏感词汇，很快就会被监视和锁定。有时一些看似并不相关的寻常词汇，也可能被情报人员盯上。

从看似不相关中找出相关性，这就是大数据的魅力。未来信息化战争中，“目标中心战”将是一种主要战法，此战法成功的关键又取决于对敌核心“目标”自身的识别、定位与锁定上，这也是困扰指挥员的难题。运用大数据有可能让未来战场更加透明，从而使这个难题迎刃而解。根据大数据的分析原理，每个目标，无论个人还是军事单位，都是数据的制造者，也都处在数据的包围之中。一旦成为大数据的锁定目标，就将“在劫难逃”。即使是深居简出的本·拉登，自认为与信息社会高度“绝缘”，但因周围的人不断产生数据信息，他也只能无所遁形了。

实现战争决策最优

在大数据时代，通过对海量数据信息进行分析挖掘，更加智能的计算机系统将可以辅助指挥员作出决策。基于大数据的计算机不仅能提供查询搜索功能，还将具备一定的“思考”能力，能够顺应形势变化搜集各种数据，筛选出有价值的信息，给出解决问题的建议。战时指挥员的工作，将变得越来越高效，只需从“大数据”给出的所有意见建议当中优选出最佳方案即可。

在大数据支持下，一些无人作战平台，如无人机、无人舰艇、作战机器人等，也将具有一定的“自我”决策能力。这些作战平台可以在计算机系统操控下，实现自主攻防。尤其是在与指挥网络失去联系而无法接收指令时，作战平台将可依托基于大数据的自身“智能”，迅速启动应急机制，自动识别判断目标性质、威胁等级，自主决定进行攻击或者启动自我毁灭程序。

私人定制——

使心理战的利箭更精准

楚汉相争，楚军在垓下为汉军所围。当夜，四面汉军皆唱楚歌，楚军军心震动，以为汉已尽得楚地、楚人，史称“四面楚歌”。这是一个典型的心理战战例。面对项羽麾下勇猛而著称的军队，汉军通过用楚地的歌曲唤起楚军的思乡之情，使其精神上濒临瓦解，无心恋战。

在大数据环境中，“数据脚印”可以清晰地还原每个人的心声。人们在信息空间当中的浏览、点击、搜索、购物、下载、上传、通话、微信、微博……所有的行为都有记录，最终都将会形成数据。于是你的性格特点、兴趣爱好等个性化特征都将不再是“隐私”。据此，心战专家就能够制作出现实版的“楚歌”，可以根据每个官兵个人的喜好和心理特点进行“私人定制”，采取更有针对性的措施，影响干预你的情绪和行为。这一切都可以在私人的网络空间中完成，比广播、传单等传统心战手段更具隐蔽性和诱惑性。

智能保障“送货上门”

美国有一家零售商，通过分析所有女性客户购买记录，制作了“怀孕预测指数”，并据此准确判断出哪位客户是孕妇，哪一天是她的预产期。可以提前将孕妇装、婴儿床等商品的优惠券寄给客户，并根据婴儿的成长周期定期向客户推介商品。凭借这项大数据技术，这家零售商开展的“送货上门”服务深受客户欢迎，商品销售额实现了快速增长。

供需矛盾在未来战场上将更加突出。大数据精准的预见功能使超前保障成为可能，这给战场保障带来了新的革命性机会。例如创建基于大数据的保障模式，让担负保障任务的部队，对平时与战时各个阶段、各种情况下的消耗、战损进行分析挖掘，就能够准确地预测出部队需求，合理调配使用各类保障资源，实现近乎智能化的精确保障。

变废为宝——

打响“数据保卫战”

“棱镜门”事件昭示人们，一场以大数据为核心的“超级情报战”已经打响，信息空间成为战场，数据成为战斗力的来源。以往情报特工、间谍都致力于机密信息的获取，这种情报战像宝库夺宝，关键在于破译密码，取得宝库的钥匙。基于大数据的情报战则转向了公共信息，利用大数据强大的分析功能，从看似寻常的数据中找出关系国家、军队重大决策的情报，像是垃圾堆里淘宝。因此，数据将越来越成为制胜的关键，谁能够控制和利用更多有价值的数据，谁就能够掌握作战的主动权，也就拥有更多更大的胜算。

大数据情报战无所不在、无孔不入，“数据保卫战”已经打响。一些现在看似不起眼或无用的数据，随着数据挖掘技术的创新，将来可能会变得至关重要。未来数据安全，必将上升至国家安全层面加以重视，必须从现在开始构筑好数据安全的顶级防护层。

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『柒』 关于大数据信息化技术在流行病学调查中的作用有以下哪几种

我们正处在科技高速发展的时代，如今互联网已经与我们的生活息息相关，我们每天在互联网产生大量的数据，这些数据散落在网络中看似没有怎么作用，但是这些数据经过系统的处理整合起来确实非常有价值的。
一、 发展大数据技术可以提高生产力
大数据技术在企业已经成为投入使用很成功的案例，很多应用程序开发商和大型公司都运用大数据技术扩展大数据项目。大数据技术在运用时可以通过数据挖掘知道最需要的数据是哪些，通过这些数据获取更多的生产力，提高生产能力，为企业带来更多的商业价值。目前有很多企业通过数据挖掘分析解决问题，相对来说大数据分析比着传统的数据分析速度更快，更能获取可“回收利用”的信息流量，提高行业内的生产力。
二、 发展大数据技术可以改善营销决策
近几年的数据量暴增，数据盈利也很可能成为未来收入的主要来源，大数据技术在海量数据的分析中，寻求到最合适的企业营销策略，通过数据分析给企业带来更明智的策略。
大数据工程师通过对客户的数据精湛分析，分析行业内的流行趋势并且定制出更适合的产品或者服务，通过对定价的检测和分析对客户忠诚度有效评估，一系列的运用大数据及时改善营销决策，给企业带来有价值的数据决策。
三、 发展大数据技术的未来优势
大数据行业的兴起，许多开发企业都意识到，想要在行业内不断的发展就要运用大数据技术，提升自身企业的品牌价值，在行业比拼中寻求更多的竞争优势，微软亚马逊等大型跨国公司目前都在采用大数据解决问题，为消费者提供更好的服务。
目前有很多行业和企业都尝到大数据技术的甜头了，未来会有越来越多运用大数据技术的产业，以现在大数据发展的速度来看，2020年大数据的市场规模将达到2030亿美元，很多企业都在期盼大数据项目可以运用的范围更广阔，然后通过运用产生更大的利益空间。
大数据技术能为行业提高生产力、改善营销决策，给企业带来更好的发展前景，目前大数据技术发展虽然在初级阶段，但是发展势头很猛，未来也会有更多的行业领域涉足大数据技术运用，大数据技术未来发展形式一片大好!

『捌』 大数据信息化教育国家有扶持吗

有
国内教育信息化基本完成了基础办公管理信息化，开始向教学活动信息化发力，重视新兴技术与教育的深度融合。1978-2018是教育信息化1.0阶段，此阶段以基础建设为主，侧重于教学硬件的普及和计算机网络的搭建和连通，进而解决教育资源分布不均、效率低下等问题。2018年，《教育信息化2.0行动计划》的出台标着着我国进入教育信息化2.0阶段，此阶段以“用”为出发，以数据为驱动，以提升效率和体验为根本，强调通过大数据采集与分析，将人工智能切实融入实际教学环境中，实现因材施教、个性化教学
教育信息化2.0新时期（2018年至今）：2018年4月，教育部印发了《教育信息化2.0行动计划》，引领推动教育信息化转段升级，提出到2022年基本实现“三全两高一大”的发展目标。2019年2月，中共中央、国务院印发了《中国教育现代化2035》，要求充分利用现代信息技术，加快信息化时代教育变革。

『玖』 结合大数据时代信息化发展趋势，试论述大数据为什么叫大数据

大数据包含几个方面的内涵吧
1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。
2. 要求回快速响应，答市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。
3. 数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。
4. 价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。

很多行业都会有大数据需求，譬如电信行业，互联网行业等等容易产生大量数据的行业，很多传统行业，譬如医药，教育，采矿，电力等等任何行业，都会有大数据需求。

随着业务的不断扩张和历史数据的不断增加，数据量的增长是持续的。
如果需要分析大数据，则可以Hadoop等开源大数据项目，或Yonghong Z-Suite等商业大数据BI工具。

不同行业的数据有不同的自身特点，还需要结合自身的行业知识才能把大数据转换为价值。