完善的大数据

1. 大数据治理和数据治理的区别概述

大数据时代的特征：一、数据量大（Volume）二、类型繁多（Variety）三、价值密度低（内Value）四、速度快容时效高（Velocity）第四个特征Velocity是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。运用大数据提升政府治理能力，需要用大数据思路发展大数据；在运用方面，改变政府部门领导的工作方式、决策思路；部门信息化机构需要大量的数据科学专业人才，国家有关部门应及早制订招生计划。制定完善的大数据应用规则，划分部门信息使用权限，确保信息在指定部门、指定情况下按照规范流程使用，确保个人信息安全。在此基础上，设立大数据监督部门，依法监督大数据采集、使用，保证数据的真实性和安全性。望采纳我的回答。

2. 电子政务对政府管理体制改革的促进作用表现在哪些方面

现代治理能力，仅仅依靠大数据框架的应用推进依托，力度是不够的，我们还需要提供相关的配套政策和制度保障。

(一)探索适应大数据特征的行政管理新方式
互联网时代，大量来自社会和政府数据不断涌现，行政决策和公共服务需求的及时性不断增加。以“体验”为服务和管理的基础上，要逐步转移到“数据”说话“，一步一步的指示”式的决策需要逐步转变为政府与社会之间的“平磋商。”在此背景下，需要根据对大数据应用和管理需求的政府行政改革的适应，重点加强管理数据资源。在中央和地方政府层面，即建立数据管理和整合机制来收集协调部门数据资源，管理，分析，分析，使用，开放的工作，打开了一个跨部门的数据利用通道，大数据提升社会意识，依法严格管理，进行科学决策的重要手段。通过行政管理创新，打造新一代的“政府数据”建立国家战略的大数据应用程序的开发，加强整体规划，各地政府和收集数据的组织和管理，分析和发现大数据管理的过程中，应用和服务。加快顶层设计，确定科学和现实的目标和任务，促进内容，把握推进的重点领域，合理布局核心环节的治理和现代化建设，逐步构建现代政府大数据容量。

(二)在大数据应用创新中推进数据开放与共享
创新应用，以提高大容量数据的管理，数据必须被视为一个开放和分享的必然趋势，以保证使用的数据取得实效数据的全面和可靠的来源。首先，需要加强部门开放的数据共享工作，还积极推进政务公开数据到其他部门和社会各界，实现提高整体执政能力。数据已经成为一种资产，资产有价，有用的资产，数据拥有者保护其最积极的部门的数据，但是，受限制的部门和数据采集功能和力量的权力，每个部门都有一个难以实现全面和准确的数据，非常想从其他部门获取数据。数据孤岛的现实和数据共享，创新应用的强劲需求，需要大量的数据过程中，我们必须高度重视开放部门的数据，至少在公开政府部门之间的同一水平。

在一个开放的数据政策，政府应该内部数据共享，数据共享和社会公众之间的区别。首先，明确了数据不同的开放范围，用途限制，公开的方式，公开的程序和开放的数据，规费公开数据指引，完善分级评估数据，点播和交互展会展出的验证要求。通过数据开放政策，开放的数据资源指南，政府管理和服务创新。其次，积极探索建立跨部门数据共享的管理体制和工作机制。一是要研究建立一个数据源，以保护他们的数据所有权和数据权限的数据，明确的政策和机制的所有权。逐步推行政务公开的数据相关规范，制度和实施细则，各部门在信息采集，传输，加工，法定职责过程中的共享和安全的规定。二是要研究横截面数据交换渠道，实现资源共享，探索建立一个目录服务的数据中心，数据共享交换中心，数据交易平台，实现了数据的交易模式的长期市场份额。第三，促进建立第三方数据服务提供商，交易数据和其他第三方专业服务机构和人员，并出台相关资质，管理要求及相关行业从业人员和机构的规范。

(三)加快制定大数据隐私保护和数据质量管理制度
长时间运行的大数据，需要对隐私保护制度。如果没有合理的隐私保护，数据共享往往难以开展，甚至政府内部各部门之间。然而，在隐私往往会限制数据的共享。一些地方政府对涉及个人隐私的信息，这种特殊待遇，个人信息等多重保护的实施提供技术信息基础数据;与规划问题包括从个人信息保护政策，政府公共信息资源管理的保护将清除隐私保护的内容，以保护身体，保护等级要求的责任。

开发数据质量管理体系的关键是大数据应用取得成功。的大量数据的应用程序的成功，其核心是数据的质量是有效的和可靠的。没有高质量的真实数据，所有数据收集和分析，没有实际价值，不能来，以高品质的决定。为了保证可靠的数据质量，东城区制定了专门的数据标准和管理制度，规范的数据管理流程，全面清理本地区的网格数据，再重复数据，删除无效数据，来验证数据的遗失物品保护数据分析科学准确的决策提供服务。大数据技术在其执政能力的现代化过程中，要高度重视数据质量问题，并建立一个综合的数据质量管理体系，数据质量测量的统一标准的制定，完善的质量管理流程，建立质量救助机构，从系统水平，以确保数据的质量。

(四)积极完善大数据基础支撑环境
为促进治理的现代化大数据容量应用，需要加快大型数据的基础支撑环境建设。首先，建立了完善的大数据云计算运行环境，采用分布式云存储环境，多服务器的存储资源，满足多种类型的数据的海量存储需求，构建高效，可扩展的大数据存储系统，同时确保数据读写安全运行提供高性能，高可靠性，从而为支持的现代化数据的存储和快速检索所需的治理能力。充分发挥云计算的并行计算的优势，点播资源，打造大数据集群环境中的快速，高效的处理，支持各种统计，分析，挖掘，预测和可视化显示。二，完善大型多通道数据的网络环境。物联网探索和完善网络环境下实现快速收购各类实时数据，并汇总到现有的基于网络的通信环境，积极探索的东西，互联网，无线通信网络等多网融合的工作来实现支持高速网络的大数据采集传输，以保护政府数据来源的丰富性。第四，构建信息安全环境。

(五)积极探索政府、社会组织、企业、公众协同的工作模式
在提前大数据，我们要积极探索政府，协会，企业的协同工作模式，建立政府引导，协会推动，企业，公众参与的创新模式。政府应提高大量数据的应用程序相关的政策和做法，推进政务公开的数据共享，优化出台相关政策，引导大数据应用的工作？？。在协会的全面融合发挥积极作用，建立一个连接政府，科研机构，服务提供商和应用业务的关系，促进资源的对接。同时，政府应利用自身的优势资源协会，充分发挥顾问协会的作用，政府决策，促进科学;出台相关的行业标准，补充政府的政策和法规，引导行业的发展。在企业方面，企业应该发挥大数据来优化利用内部管理流程，完善细化和电力需求的管理水平，使企业逐步成为大数据和应用的主要开发和利用。方法和渠道发挥政府管理创新的公众积极参与，逐步提高公众的政治参与渠道。通过建立政府，社会团体，企业，公众协同工作模式，推动大数据的实际应用。

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3. 为什么现在大数据那么完善了人失踪后还是找不到

1、最危险的地方就是最安全的地方，从几年前他赖账的那天起，他就提前做足了准备，凭他的资源，提前准备个几百上千万不成任何问题，这是从物质的保障上能确保他能衣食无忧的重要原因。

2、既然有了钱，那么找一个藏身的场所就不是难题了，他在公司的时候有心腹之人，提前选一个铅樱段安全的地方简直太容易。说不定槐誉在失踪之前他早就秘密兴颂答建了一个可以很好做掩护的山庄会所之类，这是从场地上确保他不会被发现的原因。

3、有心腹之人定期不定期提供生活物质，他根本无需出门抛头露面，所以什么监控什么大数据根本无可奈何。

4. 大数据系统体系建设规划包括哪些内容是什么

大数据系统体系建设规划包括的内容是：强化大数据技术产品研发，深化工业大数据创新应用，促进行业大数据应用发展，加快大数据产业主体培育，推进大数据标准体系建设，完善大数据产业支撑体系，提升大数据安全保障能力。

指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主，进行的相关经济活动称为大数据产业，目前我国的大数据产业体系已初具雏形，大数据系统体系的发展建设有利于全面提升我国大数据的资源掌控、技术支撑和价值挖掘各方面的能力，加快我国称为数据强国的步伐，同时有利支撑着我国成为制造强国、网络强国的建设工作。

(4)完善的大数据扩展阅读

大数据系统体系建设规划发展原则：

创新驱动、应用引领、开放共享、统筹协调、安全规范。

大数据系统体系建设规划发展目标：

技术产品先进可控、应用能力显著增强、生态体系繁荣发展、支撑能力不断增强、数据安全保障有力。

5. 什么是大数据 大数据是什么意思

大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

(5)完善的大数据扩展阅读

大数据的价值体现在以三方面：

1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；

2、做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；

3、面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

6. 大数据时代如何做好数据治理

企业数据分析系统的数据来源是各个业务系统或手工数据，这些数据的格式、内容等都有可能不同。如果不进行数据治理，数据的价值难以发挥。只有对数据标准进行规范，管理元数据、数据监控等，才能得到高质量的数据。得到规范的数据后，才可在此基础上进行主题化的数据建模、数据挖掘、数据分析等。

2013年被众多的IT人定义为中国的大数据元年，这一年国内的大数据项目开始在交通、电信、金融部门被广泛推动。各大银行对Hadoop的规划、POC尤其风生水起，带动了一波大数据应用的热潮，这个热潮和当初数据仓库进入中国时的2000年左右很相似：应用还没有想好，先归集一下数据，提供一些查询和报表，以技术建设为主，业务推动为辅。这就导致了这股Hadoop热潮起来的时候，传统企业都是以数据归集为主的，而BAT这样的企业则天生以数据为生，早早进入了数据驱动技术和业务创新的阶段。

随着Hadoop技术的提升，数据如何进来，如何整合，开展什么样的应用都已经有了成熟的案例，可是，同传统数仓时代一样，垃圾进垃圾出，如何破？相比传统数仓时代，进入Hadoop集群的数据更加的多样、更加的复杂、量更足，这个数仓时代都没有处理好的事情，如何能够在大数据时代处理好，这是所有大数据应用者最最期盼的改变，也是大数据平台建设者最有挑战的难题：数据治理难的不是技术，而是流程，是协同，是管理。 睿治数据治理平台平台架构

元数据：采集汇总企业系统数据属性的信息，帮助各行各业用户获得更好的数据洞察力，通过元数据之间的关系和影响挖掘隐藏在资源中的价值。

数据标准：对分散在各系统中的数据提供一套统一的数据命名、数据定义、数据类型、赋值规则等的定义基准，并通过标准评估确保数据在复杂数据环境中维持企业数据模型的一致性、规范性，从源头确保数据的正确性及质量，并可以提升开发和数据管理的一贯性和效率性。

数据质量：有效识别各类数据质量问题，建立数据监管，形成数据质量管理体系，监控并揭示数据质量问题，提供问题明细查询和质量改进建议，全面提升数据的完整性、准确性、及时性，一致性以及合法性，降低数据管理成本，减少因数据不可靠导致的决策偏差和损失。

数据集成：可对数据进行清洗、转换、整合、模型管理等处理工作。既可以用于问题数据的修正，也可以用于为数据应用提供可靠的数据模型。

主数据：帮助企业创建并维护内部共享数据的单一视图，从而提高数据质量，统一商业实体定义，简化改进商业流程并提高业务的响应速度。

数据资产：汇集企业所有能够产生价值的数据资源，为用户提供资产视图，快速了解企业资产，发现不良资产，为管理员提供决策依据，提升数据资产的价值。

数据交换：用于实现不同机构不同系统之间进行数据或者文件的传输和共享，提高信息资源的利用率，保证了分布在异构系统之间的信息的互联互通，完成数据的收集、集中、处理、分发、加载、传输，构造统一的数据及文件的传输交换。

生命周期：管理数据生老病死，建立数据自动归档和销毁，全面监控展现数据的生命过程。

数据安全：提供数据加密、脱敏、模糊化处理、账号监控等各种数据安全策略，确保数据在使用过程中有恰当的认证、授权、访问和审计等措施。

建立完整的、科学的、安全的、高质量的数据管控技术体系，是首要的任务。作为数据管控的基石，为了更好支撑后续工作的开展，技术体系必须一步到位，是功能完备、高质量、高扩展性的，而不是仅实现部分功能，或者功能不完善的“半成品”。

叠加更多业务数据、细化数据业务属性与管理属性、优化与调整数据管控流程，尤其是适应未来的现代企业数据管控制度的建立完善，是逐步积累推广、不断磨合改进的长期过程。这些工作应及早启动，并成为后续大数据平台建设工作的重点。

谈大数据时代的数据治理 当前要做的是功能框架的完善，而完善的着力点则是“数据资产目录”：用资产化的视角来管理一个企业的数据，只有把数据作为资产来认识和管理，大数据项目才能达成预期，也能够治理好。大数据时代带来的价值，个人认为主要有两个，一个是技术架构，主要是架构理念的进步，另外一个更重要的则是对数据的重视。大数据时代是数据的时代，IT向DT转型，不单单是BAT，所有的IT公司，未来都在数据这两个字上。

对于一个企业来说，把数据作为资产，才是建设大数据的最终目的，而不是仅仅是因为Hadoop架构带来性价比和未来的扩展性。当一个企业把数据作为资产，他就像管理自己名下存折、信用卡一样，定期梳理，无时无刻不关心资产的变化情况，关注资产的质量。

而资产目录就是管理资产的形式和手段，他像菜单一样对企业的资产进行梳理、分门别类，提供给使用者；使用者通过菜单，点选自己需要的数据，认可菜单对应的后端处理价值，后厨通过适当的加工，推出相应的数据服务；这是一个标准的流程，而这些流程之上，附着一整套数据管理目标和流程。

大数据平台以数据资产目录为核心，将元数据、数据标准、主数据、数据质量、数据生命周期、数据轮廓等信息在逻辑层面关联起来，在管理层面上整合成统一的整体，构建起数据管理体系，全面的支持数据服务等具体应用。

大数据平台实现了数据存储、清洗和应用。在数据汇入和汇出的过程中，需要对数据的元数据进行统一记录和管理，以利于后续的数据应用和数据血缘分析。数据质量一直是数据集成系统的基础工作，对数据的各个环节设置数据质量检查点，对数据质量进行剖析、评估，以保证后续应用的可信度。

在数据收集的过程中，随着数据维度、指标的聚集，如何找到所需的业务指标及属性，并且评估相关属性的业务及技术细节，需要对收集的所有数据进行业务属性，并进行分类，建立完善的数据资产目录。

数据资产目录是整个大数据平台的数据管理基础，而数据资产目录由于数据的多样性，在使用的过程中，必然涉及数据权限的申请、审批管控流程，而管控流程的建立依赖于相应岗位的设立和对应职责的建立。

大数据平台的数据管理架构规划，通过数据物理集中和数据逻辑整合，彻底摆脱企业“数据竖井”的困境。大数据平台数据管理架构分为功能架构、流向规划和数据架构三个层面。

数据管理功能架构：借鉴DAMA数据管理和DMM数据成熟度理论，着眼于数据管理技术和数据管理流程融合，组织数据管理功能。

数据流向规划架构：规划整个大数据平台的数据流向，并在数据流入、数据整合、数据服务的具体环节实现精细化管理。

数据管理的数据架构：以数据资产目录为核心，数据项为最小管理单元，将技术元数据（实体、属性和关系）、业务元数据和管理元数据（数据标准、主数据、数据质量、数据安全）融合为彼此紧密联系、密不可分的整体，共同构成精细化管理的数据基础。

数据管理在整个大数据平台不仅仅是一个主要功能模块，它还是整个企业层面数据治理的重要组成部分，它是技术和管理流程的融合，也需要合理管控流程框架下组织机构之前的协调合作。如何利用统一的数据管理模块对企业所有进入到数据湖的数据进行有效管控，不单单取决于数据管理模块本身，也取决于元数据的合理采集、维护，组织结构及制度的强力支持保证。

谈大数据时代的数据治理 大数据平台数据管理参照了DAMA对于数据管理的九个管理目标，并进行裁剪，并对部分管理目标进行了合并，并参照了CMMI制定DMM数据成熟度目标，采用循序渐进，逐步完善的策略对管理目标进行分阶段完成，制定完整的管控流程和数据治理规范，以便持续的对数据进行管理，递进实现DMM定义的成熟度目标。

亿信睿治数据治理管理平台和DAMA的对应关系如下：

谈大数据时代的数据治理 大数据平台数据管理的核心内容是数据资产目录，围绕数据资产目录的数据流入、数据整合、数据服务都是数据管理的核心。数据管理主要管理数据的流动，以及管理流动带来的数据变化，并对数据底层的数据结构、数据定义、业务逻辑进行采集和管理，以利于当前和未来的数据使用。为了更好的对数据进行管理和使用，制度层面的建设、流程的设立必不可少，同时也兼顾到数据在流动过程中产生的安全风险和数据隐私风险。

因此数据管理介入到完整的数据流转，并在每个节点都有相应的管理目标对应，整个数据流框架如下图所示：

谈大数据时代的数据治理 企业在建制大数据平台的同时，对进入数据湖的数据进行梳理，并按照数据资产目录的形式对外发布。在发布数据资产之后，则对进出数据湖的数据进行严格的出入库管理，保证数据可信度，并定期进行数据质量剖析检查，确保数据资产完善、安全、可信，避免“不治理便破产”的谶言。

7. 物联网大数据时代真的到来了吗

真正的大数据时代应该没有喜不喜欢只有愿不愿意。

现阶段通过所谓的大数据功能，搜索引擎、电商平台、社交平台都可以根据用户喜好进行热点推送。除去那些商家花钱的硬推广告之外还是有许多按照个人喜好推送的物件和消息的。以购物为例，某阶段，用户需要某些东西进行了搜索购买，但因为频繁搜索，被半智能的大数据定义为“喜欢”于是进行了相关信息推送。

但这些物件已经购买完毕所以在推送不会因为好奇和喜欢再次重复购买。真正的大数据在这一块可以做的更全面。比如用户购买的是一箱苹果，那么可以智能识别一到两周后再次推送。而用户买的是红酒则自动推送冰桶、启瓶器、高脚杯或是雪碧。所以真正的大数据推送信息不应根据喜欢偏好进行，而是应该通过是否愿意接收这些讯息进行推送。

当真正的大数据时代来临安全也许根本不是问题。

很多人会担心那些出现在互联网身上的安全隐患统统会出现在物联网身上，而在物联网上的安全问题会给人们带来更大的伤害。当然，这很多人之中包括笔者。而经过对大数据的深入了解，和对大数据未来发展的预估。笔者突然发现一个很重要的实时：物联网的正常运行和发展离不开大数据，而真正的大数据要比人类聪明的多。

大数据是集合了人类所有的智慧结晶和数据资源，同时，完善的大数据具有自我手机学习功能。在日前召开的2015中国大数据技术大会上美国俄亥俄州立大学计算机科学与工程系主任张晓东教授表示，现阶段我们所应用的大数据中的数据采集90%源自近两年。而随着移动互联网化的加强和可穿戴设备的兴起，人们的每一个行为和操作都可以被精确采集并收入大数据库。

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8. 全应科技的大数据技术体系完善吗服务好吗

挺好的啊，在碳中和大背景下，越来越多的高能耗企业选择利用大数据、人腊陪亩工智能等技术来提质增效，全应科技的热电乱宴智能系统已经帮助很多企业实现了降碳目标，大数据技术体系已经轮森非常健全了，可以实时采集生产全过程的数据，实现总体运行效率的提升。

9. 关于大数据架构的相关知识

随着科技的发展和社会的进步，大数据、人工智能等新兴技术开始进入了我们的生活。我们已经从信息时代跨入了大数据时代，而大数据是一个十分火热的技术，现如今大数据已经涉及到了各行各业的方方面面。但是目前而言，很多人对于大数据不是十分清楚，下面我们就给大家讲一讲大数据的架构知识。
1.大数据架构的特点
一般来说，大数据的架构是比较复杂的，大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术面广的问题，这制约了大数据的普及。所以我们必须开发一种技术，把大数据开发中一些通用的，重复使用的基础代码、算法封装为类库，降低大数据的学习门槛，降低开发难度，提高大数据项目的开发效率。
2.大数据在工作的应用
大数据在工作中的应用有三种，第一种就是与业务相关，比如用户画像、风险控制等。第二种就是与决策相关，数据科学的领域，了解统计学、算法，这是数据科学家的范畴。第三种就是与工程相关，如何实施、如何实现、解决什么业务问题，这是数据工程师的工作。由此可见大数据是一门高深的学问。
3.对数据源的分类
根据数据源的特点，我们可以把数据源分为四大类。第一类就是从来源来看分为内部数据和外部数据，第二类就是从结构来看分为非结构化数据和结构化数据，第三类就是从可变性来看分为不可变可添加数据和可修改删除数据，第四类就是从规模来看分为大量数据和小量数据。这四类将大数据的数据源表达的淋漓尽致。完善了大数据的数据源。
4.为什么重视数据源？
为什么大数据平台十分重视数据源呢？这是因为大数据平台第一个要素就是数据源，我们要处理的数据源往往是在业务系统上，数据分析的时候可能不会直接对业务的数据源进行处理，而是先经过数据采集、数据存储，之后才是数据分析和数据处理。所以大数据平台十分重视数据源。
在这篇文章中我们给大家介绍了大数据架构的具体知识，大体包括大数据架构的特点、大数据在工作的应用、对数据源的分类、为什么重视数据源，希望这篇文章能够帮助大家更好地理解大数据。

10. 如何利用大数据完善人才识别

1、大数据人才首先要拥有技术
大数据自然离不开人才，要想成为大数据不可或缺瞎告搜的人才 ，就必须要拥有相关大数据技能。大家都知道，大数据对人才的能力提出了更加高的要求，技术能力上大数据人才要具备java、大数据开发友团、大数据架构、软件开发工程等技术背景，会用大数据分析工具，了解统计模型相关知识；在一定程度上掌握Python等一类通用型编程语言，特别是编程方面一定要精通，没有哪一种大数据不需熟练掌握一门编程语言的。
2、大数据人才需要强大的跨学科学习
随着大数据向各行业的渗透，大数据从业者往往身兼数职，需要同时掌握数据技术和业务知识。一个好的大数据人才，必须具备强大的数据分析、数据挖掘的能力，而一个既能做业务数据分析，又懂机器学习和工程开发的分析师就是数据科学家。
3、 大数据人才需要坚持
任何技术的掌握都不是一朝一夕的磨历事情，当然大数据也不例外。大数据人才对人提出了更高的需要，不仅需要掌握相关的编程语言，还需要掌握数据分析能力，这就要求我们想要全方位提升自己的大数据业务水平，必须要坚持学习，只有具备大数据知识了，我们才能投入到大数据行业添砖加瓦。
4、 坚持学习的能力
大数据人才要有较强的沟通协调能力、学习能及推动能力、善于执行和监控，有较强的组织和责任意识，还需要强大的逻辑思维能力、归纳演绎能力帮助理解业务，能快速学习全新领域的商业模式和生态。
5、心态很重要
学习大数据的时候，一定要有良好的心态，大数据学习是一个枯燥的国产。要想学有所成，心态极其重要，不是什么东西一学就会的。