大数据有序

㈠ 如何确保大数据安全有序的运行

众所周知安全产事故渐变程安全素量积累达定程度现飞跃性质变表现形式采取切实效措施防止量积累缺少重要手段俗说：凡事预则立预则废抓安全产需要平做面卓效工作本提高安全意识增强职工岗位安全自觉性关键安全意识素质提高安全培训教育效途径通鲜安全培训教育切实提高员工安全意识素质断强化员工安全事故防范意识真安全第预防主落实位效控制减少安全事故确保企业安全产

、安全培训教育作用

安全培训教育指强化员工安全意识素质、提高员工安全技能水平进行各种宣传、教育培训其作用主要体现几面：

1、安全培训教育企业控制事故效手段

根据统计关键少数要数原理造某种结诸原起主要作用少数几项找关键项目抓住主要矛盾由于部事故都由安全行造通安全培训教育提高职工安全意识素质杜绝违章作业减少操作失误降低事故发率

2、安全教育企业安全工作治本措施

安全培训教育仅能提高广职工安全意识素质增强职工安全工作责任自觉性能增职工安全知识、提高操作技能实现要我安全我要安全、我安全、我懂安全思想转变根本提高安全靠性同责任强、技术水平高员工能及发现消除事故隐患消除物安全状态提高物靠性安全培训教育事故能起釜底抽薪作用

3、安全培训教育企业安全文化建设基础工作

安全文化建设企业保持期稳定安全产局面、实现持续发展战略基础企业安全文化建设必须借助于安全培训教育通各种形式宣传教育仅能提高职工安全意识安全技能水平能使员工树立确安全价值观安全行准则企业安全文化建设提供精神力智力支持

4、安全培训教育企业创造经济效益前提

企业产经营经济效益安全工作安全培训教育面投入主要涉及配备、建立安全教育室、购置宣传材料、举办安全培训班、展安全等像设备更新改造、安全设施配备投入费用相较少经济角度看具较高投入产比

二、鲜安全培训教育式

安全培训教育项经性、基础性工作由于战线加企业教员、场、工期、进度等面条件限制式进行变化创新容易使教育培训象产乏味、厌情绪使教育培训流于形式难取应效安全培训教育程应坚决克服变照本宣科、我讲听、坐论道呆板单形式力求内容形式鲜性丰富彩形式激发员工主参与热情跃培训教育气氛增强培训教育客观效

1、讨论式真理越辩越明非越辩越清楚思路越辩越清晰通专题讨论使家相互启发思想统认识提高缺点纠安全知识充实

2、答题式经测验形式安全管理规定、操作规程、应知应等内容填空、选择、判断、简答等题型式发给职工让答卷能提高家习理论积极性并起相互督促作用

3、竞赛式每安全产月、安康杯安全产警示等展奖论文征集评选、二、三等奖颁发荣誉证书并给予定经济奖励通赛、施工队（班组）团体赛等种形式增强教育培训趣味性调职工习进取

4、演讲式演讲员写演讲稿程本身自我教育程

同听身边同事演讲使家亲切、自能够产共鸣利于教共同进步

5、观看式影像教育直观视听效职工般都比较乐于接受要经组织家收看些安全教育音像片通反面典型警醒、面典型教育吸取营养

6、见缝插针式企业连续性产特点决定能用量整块间展安全教育培训必须充利用冬雨季闲歇、职工倒班、轮休、班前班间见缝插针进行做流水断线保持教育培训经化

三、安全培训教育应注意问题

1、安全教育要注重实施安全教育应拘形式要注重实效避免形式主义

2、要坚持教育奖惩相结合原则要引入激励机制安全工作事要给予表彰奖励违章违纪行要进行暴光些屡教改者要给予处罚

3、要重视身教作用俗说：身教重于言传领导干部言谈举止职工思想意识潜移默化影响领导干部平安全工作关事故坚持四放原则事化、事化难让职工真重视安全工作

4、要加强员工思想政治工作员工容易岗位变、家庭等问题影响工作情绪造思想波、散精力发事故企业领导关部门要刻注意职工思想态及加确引导同要关职工群众注意解决实际问题消除顾忧

我电力企业安全产所面临主要问题部电力职工安全工作重要性认识足由于思想位影响组织、责任措施位提高职工安全意识工作责任显尤重要

四、加强宣传教育提高安全意识

加强思想教育工作让员工树立敬业意识严意识忠诚企业养精操作、遵章守纪习惯坚持严肃认真工作作风尽尽责工作态度增强员工主体意识、局意识、责任意识克服侥幸理职工牢固树立存侥幸万祸源思想展规章制度教育培训考试家安全产律规培训宣贯重点通展安全产针、政策宣传营造遵章守关命企业安全文化氛围通习让员工切实掌握安全规章制度、技术规程劳纪律明确安全职责思想、行认识掌握工作岗位应熟悉规章制度进行警示教育典型教育工作展事故追忆讨论由事故责任者现身说结合自身谈认识、谈经验、谈教训提高员工事故危害性认识让每位职工吸取用命代价换血教训切实增强员工自我保护意识通先进典型示范、带作用强化员工安全意识促进安全产工作顺利展

五、突重点加强安全产监督管理

安全第产力、效益重要保障、电力企业发展必备条件抓安全产要本实行性化管理严格纪律关员工命维护企业社稳定保证身安全、电网安全设备安全才能实现企业持续、健康发展才能实现、维护广员工根本利益

安全产要严违章绝姑息安全产工作重点难点基层线、产现场我要强化产现场管理加安全监督检查力度标准、要求、制度、奖罚严用铁制度、铁面孔、铁处理制止违章指挥、违章作业违反劳纪律行标准要严达安全产要求坚决推倒重危及员工命安全必须停工整改要求要严安全产于严失于宽制度要严严格落实各项安全产规章制度使员工行进行效约束规范奖罚要严坚持重奖重罚原则调员工搞安全产积极性效防止各类事故发

安全产要精细细节决定败安全事些管理者忽视安全工作细节没认真待产第线安全隐患殊知差错事故总隐藏某些看似琐碎微细节责任安全产号敌量事实表明许安全事故发我安全管理考虑周、安排细、粗枝叶、疏忽意造要确保安全产平稳健康发展必须精细化管理功夫掌握情况要细做数工作部署要细做措施力监督检查要细隐患险于明火许事故发都由于存隐患没及消除造安全监督检查要坚决克服监督位、检查细致、走马观花、表面浮华坏习惯每环节、每都放每安全产隐患都要坚决排除各种隐患消灭萌芽状态

安全产要扎实半点虚假安全产实打实、硬碰硬工作要切实做章循、违章必究、令行禁止作风必须扎实没扎实工作作风没扎实工作实绩抓安全产搞花架应付检查抓管理、抓基础、抓现场功夫求真务实作风安全产各项制度、措施落实处基础必须夯实基础牢山摇要规范安全产管理健全各项规章制度做章循违章必究使安全产进入序控状态加安全投入产设备存质量问题进行认真整治积极采用新安全产设备提高设备科技含量实用性用科技手段先进装备支撑、保证安全产

六、注重员工素质提高实现科本管理

随着电力企业电力技术断发展新设备新技术断投入电力系统运行员素质要求越越高原电力系统才结构布局与现企业发展战略明显适应工文化素质整体偏低技能型才缺乏已经严重制约电力企业发展某些工种员化现青黄接优秀技能员足由于员工新设备结构、性能、运行特点解导致设备缺陷能及发现等问题逐渐显现面严峻形势断优化员工队伍知识结构强化业务能力提高各类员综合素质前保证电力企业安全产迫切需要

随着网络化、知识化代员工追求物质追求向精神追求转变更加重视参与机遇重视自身价值实现追求与企业发展协调致重视员素质培养企业要才培训视企业存发展关键员工教育培训列企业发展重要环节坚持本管理理念营造尊重、关、理解、培育良氛围培育职工岗敬业工作精神精益求精习精神加强技能培训工作现场岗位培训工作与产经营实际工作结合起让员工既能实践知识能理论知识加快员工随意规范转变主转变针新技术、新设备采用内外相结合办内部挖掘潜力请关员现场讲解外部采用厂家技术员讲课或外培训等形式快速度掌握新技术确保能熟练操作维护提高设备安全运行水平才培训继续教育企业要根据自身发展产技能员培养要求强化岗培训继续教育工作根据电力产技术发展水平高技能才习需求采取灵培训模式模块化培训内容远程或集授课等手段断完善高技能才培训继续教育创新完善高技能才选拔激励机制企业要加高技能才培养、评价、使用、激励、交流、保障相结合工作力度推行使用与培训考核相结合待遇与业绩贡献相联系做促进高技能才队伍规范化、制度化建设使企业依靠科技进步依靠设备改进依靠员工素质提高安全系数工作效率

安全种保障远看安全满足益增物质精神需要保证社发展需要维护家权益需要近处看安全保障企业快速发展需要保住我员工饭碗需要事故极短暂瞬间、思想麻痹刹、制度执行严格悄发命属于我甜甜美美、平平稳稳产、久久命让我自觉遵章守纪、规范作业积极履行安全职责共同构建谐企业发展做贡献

㈡ 福建省大数据发展条例

（2021年12月15日福建省第十三届人民代表大会常务委员会第三十次会议通过）

目 录

第一章 总则

第二章 数据资源

第三章 基础设施

第四章 发展应用

第五章 数据安全

第六章 保障措施

第七章 法律责任

第八章 附则

第一章 总 则

第一条 为了促进大数据有序 健康 发展，发挥数据生产要素作用，推进数字福建建设，根据有关法律、行政法规，结合本省实际，制定本条例。

第二条 本省行政区域内大数据发展及其相关活动适用本条例。

本条例所称大数据，是指以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，包含公共数据和非公共数据，以及对数据集合开发利用形成的新技术和新业态。

第三条 大数据发展应当遵循统筹规划、创新引领、开放开发、保障安全的原则。

第四条 县级以上地方人民政府应当加强对本行政区域大数据发展工作的领导，将大数据发展纳入国民经济和 社会 发展规划，建立工作协调机制，解决大数据发展和安全工作中的重大问题，所需经费列入本级财政预算。

第五条 省人民政府大数据主管部门组织编制数字福建专项规划，并向 社会 公布。

县级以上地方人民政府大数据主管部门负责本行政区域内大数据统筹管理、开发利用和监督检查等工作，定期进行综合评估。

发展改革、工业和信息化等主管部门按照各自职责，做好大数据发展促进工作。

网信部门负责统筹协调网络数据和相关安全监管工作，公安、国家安全机关和相关部门按照各自职责，做好数据安全监管工作。

第六条 省人民政府大数据主管部门应当会同标准化管理部门制定公共数据采集、汇聚、共享、开放、开发、交易、安全等标准。

鼓励企业、科研机构和 社会 团体参与制定数据行业标准、地方标准以及技术规范。

第七条 省人民政府应当依法加强与海上丝绸之路沿线国家和地区在数字基础设施建设、数字贸易、数字技术等领域的交流合作，促进人才、技术、资本、数据等要素融通。

第八条 县级以上地方人民政府及其有关部门应当加强大数据发展和数据安全宣传教育，营造有利于大数据发展的良好氛围。

第九条 鼓励公民、法人、公共管理和服务机构或者其他 社会 组织在数据汇聚共享、开放开发、发展应用工作中先行先试、 探索 创新。

第二章 数据资源

第十条 公共数据资源实行目录管理。

省人民政府大数据主管部门应当会同有关公共管理和服务机构制定公共数据资源目录编制规范，组织编制并发布本省公共数据资源目录。

设区的市、县（市、区）公共数据资源目录应当与省公共数据资源目录相衔接。

第十一条 采集数据应当遵循合法、正当、必要的原则，向被采集者公开采集规则，明示采集目的、方式和范围，并经被采集者同意。

公共管理和服务机构应当按照公共数据资源目录和相关标准规范，组织开展数据采集工作。除法律、行政法规另有规定外，凡能通过共享获取的公共数据，政务部门不得重复采集。

政务部门为履行维护国家安全和公共安全职责，依照法律、行政法规，需要获取非公共数据时，掌握非公共数据的公民、法人或者其他组织应当提供相关数据。

公民、法人或者其他组织不得通过窃取或者以其他非法方式获取非公共数据。

第十二条 省人民政府大数据主管部门应当通过省公共数据汇聚共享平台汇聚、存储、管理全省公共数据资源。

设区的市人民政府大数据主管部门通过本级公共数据汇聚共享平台汇聚、存储、管理本地区公共数据资源，并接入省公共数据汇聚共享平台。

公共管理和服务机构应当将业务系统接入本级公共数据汇聚共享平台，按照本部门数据资源目录实时、全量汇聚，不得直接共享数据；依照法律、行政法规的规定，未能汇聚的数据应当经同级人民政府大数据主管部门确认，依托公共数据汇聚共享平台以服务接口的方式提供共享服务。

省公共数据汇聚共享平台汇聚的政务数据按照属地原则及时回流至设区的市公共数据汇聚共享平台。

第十三条 大数据主管部门应当建立数据治理工作机制，明确数据质量责任主体，完善数据质量核查和问题反馈整改机制，并对整改情况跟踪督查。

公共管理和服务机构应当加强数据质量管控，健全数据纠错机制，对采集的公共数据进行校核、确认，确保数据准确性、完整性和时效性。

第十四条 公共数据以共享为原则、不共享为例外，分为无条件共享、有条件共享和暂不共享三种类型。

无条件共享类公共数据可以提供给公共管理和服务机构共享使用；有条件共享类公共数据只能提供公共管理和服务机构依法履行职责的必要范围内共享使用。凡列入暂不共享类公共数据的，应当有法律、行政法规或者国家政策作为依据。

公共管理和服务机构通过公共数据汇聚共享平台共享和获取数据，获取的数据应当用于本部门履行职责需要，不得提供给第三方，也不得用于其他目的。除法律、行政法规另有规定外，所获取的数据与纸质文件具有同等效力。

第十五条 公共数据开放应当遵循统一标准、分类分级、安全有序、便捷高效的原则。

公共数据开放分为普遍开放和依申请开放两种类型。属于普遍开放类的公共数据，公民、法人或者其他组织可以直接从公共数据资源开放平台无条件免费获取；属于依申请开放类的公共数据，应当向公共数据资源开放平台申请，经大数据主管部门征求数据提供单位同意后获取。

第十六条 公共数据资源实行分级开发。省人民政府设立全省公共数据资源一级开发主体，承担公共数据汇聚治理、安全保障、开放开发、服务管理等具体支撑工作。设区的市人民政府可以根据需要设立本地区公共数据资源一级开发主体。

二级开发主体基于具体应用场景，需要获取一级开发主体汇聚治理的数据资源的，应当经大数据主管部门同意，并按要求使用数据，定期向大数据主管部门报告开发利用情况，所开发的数据产品应当注明所利用数据的来源和获取日期。

二级开发主体包括公民、法人或者其他组织。

第十七条 依法获取的各类数据经处理无法识别被采集者且不能复原的，可以交易、交换或者以其他方式开发利用。

公民、法人或者其他组织按照有关规定开发利用公共数据资源获得的合法收益，受法律保护。

数据交易、交换应当遵守法律法规和 社会 公德，不得损害国家利益、 社会 公共利益和他人合法权益。

第十八条 省、设区的市人民政府大数据主管部门应当会同相关行业主管部门建立多元化的数据合作交流机制，鼓励掌握非公共数据的公民、法人或者其他组织向政府共享数据，将相关数据向公共数据汇聚共享平台汇聚，加强公共数据和非公共数据深化融合。

鼓励行业协会建立行业数据合作交流机制，推进行业数据汇聚、整合、共享。

第三章 基础设施

第十九条 县级以上地方人民政府应当遵循统筹布局、集约建设、资源共享、保障安全的原则，构建高速泛在、天地一体、云网融合、智能敏捷、绿色低碳、安全可控的数字信息基础设施体系，为大数据发展提供支撑保障，数字基础设施的建设和布局应当纳入国土空间规划。

第二十条 省、设区的市人民政府大数据主管部门应当组织建设本级公共数据资源汇聚共享、统一开放、开发服务等基础平台，推动数据跨层级、跨地域、跨部门、跨行业创新应用。

第二十一条 省人民政府通信管理等有关部门应当统筹推进全省通信基础设施建设，提高城乡宽带、移动互联网覆盖率和接入能力，推进全省通信骨干网络扩容升级，构筑空天地海一体化信息网络。

第二十二条 省、设区的市人民政府大数据主管部门以及其他有关部门应当构建全省一体化大数据中心体系，统筹推进数据中心、超算中心和边缘计算节点等算力基础设施建设，发展云计算等大数据计算能力工程，构建高效协同的智能算力生态体系。

第二十三条 县级以上地方人民政府及其有关部门应当推动交通、能源、水利、生态、市政等领域传统基础设施数字化改造和智能化升级。

第二十四条 省人民政府网信等有关部门应当构建全省统一的网络安全监测预警、应急处置平台，建立健全网络与信息安全标准体系，完善信息安全基础设施建设。

第四章 发展应用

第二十五条 县级以上地方人民政府应当坚持应用和服务导向，以数字化转型驱动生产方式、生活方式和治理方式创新，运用大数据推动经济发展，促进民生改善，完善 社会 治理，提升政府服务和管理能力。

第二十六条 省人民政府 科技 、工业和信息化、大数据等有关部门应当推进通信设备、核心电子元器件等关键技术研发和产业化，推动人工智能、物联网、区块链、云计算、网络安全等新兴数字产业的发展，形成创新协同、布局合理的产业生态体系。

省人民政府工业和信息化等有关部门应当统筹规划软件和信息技术服务业发展，培育优势特色软件产业集群，构建 健康 可持续软件产业生态。

第二十七条 县级以上地方人民政府及农业农村等有关部门应当推动数字技术在农业生产管理智能化过程中的应用，提升农业生产精细化、智能化水平。支持农产品加工、仓储、冷链、配送等环节数字化建设，促进农村电子商务发展。

县级以上地方人民政府及 科技 、工业和信息化、通信管理等有关部门应当支持制造业企业将大数据融入生产经营各环节，推动数字技术在研发设计、生产制造、经营管理、市场服务等方面应用，推进大型制造业企业和特色产业集群数字化转型。培育面向工业设计和智能制造的公共服务平台，推动制造业数字化。

第二十八条 县级以上地方人民政府及其有关部门应当发挥大数据优化公共资源配置的作用，推动数字化服务普惠应用，重点拓展交通、金融、商贸、物流、教育、医疗、养老等领域数字应用场景建设，创新服务产品和模式。

县级以上地方人民政府应当完善城市信息运行管理服务平台，构建城市数据资源体系，分级分类推进新型智慧城市建设；健全农村综合信息服务体系，建立涉农信息普惠服务机制，推进乡村管理服务数字化，推动数字乡村建设。

第二十九条 县级以上地方人民政府应当建立健全数字化 社会 治理和大数据辅助决策机制，在 社会 态势感知、综合分析、预警预测、公众参与等方面，加强大数据创新应用，提升政府科学决策和 社会 治理能力，提高宏观调控和风险防范水平。

省人民政府大数据主管部门应当会同有关部门统筹建设全省电子政务网络，县级以上地方人民政府应当推动一体化在线政务服务和协同办公，推进纵向贯通，优化办事流程，推动政务服务便捷化、标准化。

第五章 数据安全

第三十条 省人民政府应当建立健全数据分类分级保护和安全审查制度，明确各环节中数据安全的范围边界、责任主体和具体要求。

县级以上地方人民政府有关部门应当坚持数据安全和数据开发应用并重，建立数据安全工作协调机制，完善风险评估、监测预警以及应急处置机制，加强大数据环境下防攻击、防泄露、防窃取的监测、预警、控制和应急处置、容灾备份能力建设，保障数据采集汇聚、共享应用和开放开发等环节的数据安全。

第三十一条 开展数据采集、使用等活动应当遵守有关数据安全管理的法律、行政法规，维护国家安全和 社会 公共安全，保守国家秘密，保护商业秘密和个人信息。

任何单位和个人不得非法采集、传播、泄露、篡改、交易涉及国家利益、公共安全、军工科研生产、商业秘密、个人信息等内容的数据。

第三十二条 开展涉及个人信息的数据活动，应当遵守法律、行政法规规定，对所采集的个人信息进行去标识化或者匿名化处理，记录数据处理全流程，不得泄露或者篡改采集的个人信息。

第三十三条 省、设区的市人民政府大数据主管部门应当建立健全数据资源使用的监管制度，并会同本级有关政务部门加强数据资源使用情况的监督检查。

对公民、法人或者其他组织未按照要求使用公共数据的，省、设区的市人民政府大数据主管部门应当责令改正，并暂停提供数据服务；拒不改正的，可以终止提供数据服务。

第三十四条 公共管理和服务机构应当制定数据安全事故应急预案，并定期开展安全评测、风险评估和应急演练；发现共享数据使用部门有违规、超范围使用数据等情况，应当向同级大数据主管部门通报，要求暂停或者终止对其提供数据服务；发生重大数据安全事故时，应当按照规定立即启动应急预案，及时采取补救措施，告知可能受到影响的用户，并向同级大数据主管部门和网信等有关部门报告。

第三十五条 公共管理和服务机构在处理和使用公共数据过程中，因数据汇聚、关联分析等原因，可能产生涉密、涉敏数据的，应当由专家委员会进行安全评估，根据评估意见采取相应的安全措施。

政务部门应当会同大数据主管部门按照保密、安全监管等规定，提高风险识别和风险处置能力，定期对开放的数据进行风险评估。

有关行业组织应当建立健全本行业的数据安全保护规范和协作机制，加强对数据风险的分析评估，定期进行风险警示。

第三十六条 公共数据汇聚共享、统一开放、开发服务等基础平台的建设、运行、维护管理单位，应当明确数据安全保护的工作责任，加强平台数据安全保护措施，防止数据丢失、毁损、泄露、篡改。

任何单位和个人不得非法接触、破坏、侵入公共数据汇聚共享、统一开放、开发服务等基础平台。

第六章 保障措施

第三十七条 省人民政府应当根据本省大数据发展水平和各地区经济差异，统筹规划全省大数据产业发展，完善大数据产业链，充分发挥数据要素作用，提升产业整体竞争力。

县级以上地方人民政府应当按照全省大数据产业发展要求，制定促进本地区产业发展的政策措施，优化发展环境，建立政产学研用合作机制，推动关键技术、重点产品、配套服务、商业模式等创新发展。

第三十八条 县级以上地方人民政府应当充分利用现有资金渠道，优先支持大数据核心关键技术攻关、大数据基础设施和公共平台建设、数字园区建设和龙头企业培育。

县级以上地方人民政府应当支持数字产业化、产业数字化，鼓励金融机构创新大数据产业金融服务，拓宽大数据企业融资渠道。

县级以上地方人民政府及其有关部门应当落实政府购买服务政策，加大对大数据应用产品和服务的采购力度。

县级以上地方人民政府应当支持大数据企业发展壮大，扶持技术水平高、市场竞争力强、具有自主知识产权的大数据龙头企业和创新型中小微企业，培育大数据创新企业。

第三十九条 鼓励有条件的市、县（区）建立数字园区，促进大数据产业集聚发展。

数字园区所在地人民政府应当大力推进大数据产业集群招商、关联业态和衍生业态招商，引进国内外知名大数据研发机构、大数据企业孵化器、大数据企业、大型数据中心，鼓励和支持入园企业参与公共数据资源开发。

第四十条 省、设区的市人民政府大数据主管部门以及其他有关部门应当采取措施培育数据交易市场，鼓励和支持数据交易活动，促进数据资源有效流动。

省人民政府大数据主管部门应当规范数据交易行为，鼓励和引导数据交易主体在依法设立的数据交易平台进行交易，加强对数据交易平台的监管。数据交易平台应当采取措施，防止数据交易过程中的个人信息泄露。

第四十一条 县级以上地方人民政府应当结合本行政区域大数据发展应用重点领域，制订大数据人才发展计划，培养和引进领军人才、高层次人才和急需紧缺人才，在工程系列职称中增设大数据相关专业，为大数据人才开展教学科研和创业创新等活动创造条件。

县级以上地方人民政府应当支持高等教育、职业教育、职业培训机构开展本土大数据产业人才培养和专业建设。鼓励高等院校、科研机构和其他企事业单位采用设立研发中心、学术交流、技术持股、期权激励、服务外包、产业合作等方式开展产学研合作，实现人才培养、技术创新、产业发展的深度融合。

第四十二条 县级以上地方人民政府应当保障大数据项目建设用地，对符合条件的新增大数据项目建设用地，统筹安排年度计划指标。

省人民政府有关部门根据有关政策和产业转型升级的实际需要，对大数据企业用电给予扶持。电力部门应当采取有效措施，组织、推动供电企业为大数据企业提供用电保障。

第四十三条 县级以上地方人民政府应当推进信息无障碍建设，为老年人、残疾人等运用智能技术困难的群体提供相应的智能化产品和服务，保障其在出行、就医、办事、消费等方面的基本服务需求。

第七章 法律责任

第四十四条 违反本条例规定的行为，法律、行政法规已有法律责任规定的，从其规定。

第四十五条 违反本条例规定，大数据主管部门及其工作人员在大数据发展应用及相关活动中滥用职权、玩忽职守、徇私舞弊的，对直接负责的主管人员和其他直接责任人员依法给予处分；构成犯罪的，依法追究刑事责任。

第四十六条 违反本条例规定，公共管理和服务机构有下列情形之一的，由大数据主管部门或者有关部门责令限期改正；逾期不改正的，对直接负责的主管人员或者其他直接责任人员依法给予处分；造成损失的，依法承担赔偿责任；构成犯罪的，依法追究刑事责任：

（一）未按照规定采集、汇聚、共享、开放、开发公共数据的；

（二）未按照规定实现政务信息系统互联互通、数据共享的；

（三）篡改、伪造、泄露数据的；

（四）未依法履行数据安全保护职责的；

（五）其他违反本条例规定的行为。

公共数据资源一级开发主体和二级开发主体在数据使用过程中侵犯国家、 社会 和他人合法权益、利用公共数据获取非法利益以及未履行数据安全保护职责的，依照前款规定追究相应法律责任。

第四十七条 公共数据汇聚共享、统一开放、开发服务等基础平台的建设、运行、维护管理单位未按照规定履行平台管理职责的，由同级人民政府大数据主管部门或者其他有关部门责令改正；情节严重的，对直接负责的主管人员和其他直接责任人员依法给予处分。

第四十八条 非法采集、使用涉及国家安全、公共安全、军工科研生产、商业秘密、个人信息等数据的，按照有关法律法规的规定处罚。

非法接触、破坏、侵入公共数据汇聚共享、统一开放、开发服务等基础平台的，由公安、国家安全机关依法查处；构成犯罪的，依法追究刑事责任。

第八章 附 则

第四十九条 本条例下列用语的含义：

（一）公共管理和服务机构，是指政务部门以及公益事业单位、公用企业。

（二）公共数据，是指公共管理和服务机构在依法履职或者提供公共管理和服务过程中收集、产生的，以一定形式记录、保存的各类数据及其衍生数据，包含政务、公益事业单位数据和公用企业数据。

（三）非公共数据，是指公共管理和服务机构以外的公民、法人或者其他组织开展活动所产生、获取或者加工处理的各类数据。

（四）政务数据，是指政务部门在履行职责过程中采集、获取或者通过特许经营、购买服务等方式开展信息化建设和应用所产生的数据。

第五十条 本条例自2022年2月1日起施行。

（福建日报）

㈢ 大数据都体现在哪些方面

大数据体现在方方面面，今两年疫情防控为例，大数据把海陆空交通、医院，政府，公安，安检信息全部整合到一起，比如一架飞机落地后，其中一名乘客被确诊为疑似病例。其他乘客就可以通过大数据来一个个全部找到，主要是通过他们订票信息，得知他们的联系方式，头像，行走路径，就可以找到与疑似病例的密切接触者有哪些，都去过哪儿，等等。另外，现在所有的交通事故，安全生产事故都可以通过大数据来统一调度，救援，等。
我们生活中也很多啊，我们平时点的外卖，点过一次，或者多次，就会出现在点单的最上面，这都是大数据分析出来的数据。
我们平时搜索过什么，广告推送都会崩出来，特别是淘宝和京东，直接广告就出现弹框，吸引你去购买，打开这些app，你会发现最近搜的东西推送的不光多，类似的一些也会推送。
公安领域的大数据应用，可以实现从警综、警力、警情、人口、卡口/车辆、重点场所、摄像头管理等全方位进行公安日常监测与协调管理；实现突发事件下的可视化接处警、警情查询监控、辖区定位、应急指挥调度管理，满足公安行业平急结合的应用需求。从而全面提升公安机关智能化决策能力，提升警务资源利用和服务价值，为预防打击违法犯罪、维护社会稳定提供有力支持。
交通领域的大数据应用，可以实现从公交车辆、司乘人员、运行线路、站点场站管理、乘客统计等多个维度进行日常路网运行监测与协调管理；支持突发事件下的值班接警、信息处理发布、应急指挥调度管理，发挥交通资源最大效益
电力领域的大数据应用，可以实现用户分布、节点负荷、电网拓扑、电能质量、窃电嫌疑、安全防御、能源消耗等智能电网多个环节进行日常运行监测与协调管理；满足常态下电网信息的实时监测监管、应急态下协同处置指挥调度的需要。全面提高电力行业管理的及时性和准确性，更好地实现电网安全、可靠、经济、高效运行。
园区管理的大数据应用，可以实现从园区建设规划、管网运行、能耗监测、园区交通、安防管理、园区资源管理等多个维度进行日常运行监测与协调管理；从而全面加强园区创新、服务和管理能力，促进园区产业升级、提升园区企业竞争力。
网络安全的大数据应用，能够实现对网络中的安全设备、网络设备、应用系统、操作系统等整体环境进行安全状态监测，帮助用户快速掌握网络状况，识别网络异常、入侵，把握网络安全事件发展趋势，全方位感知网络安全态势。
航天是大数据应用最早也最成熟，取得成果最多的领域，航天要对尺度远比地球大无数倍的广阔空间进行探索，其总量更多，要求更高。因此，航天大数据不仅具有一般大数据的特点，更要求高可靠性和高价值。能够实现对航天测发、测控设备控制；航天指挥作战体系模拟推演、作战评估；航天作战指挥显示控制航天器数据分析、状态监控。

㈣ 大数据的属性特征是指

大数据的属咐渗性特征指的是描述大数据桐橘的属性，主要关注以下几个方面：

1. 数据量：描述数据量大小，以及数据量的变化；

2. 数据类型：描述数据类型，如数值型、文本型、多媒体等；

3. 数据结构：描述数据在结构上的不同，如有序数据、无序数据等；

4. 数据质量：描述数据的质量，如准确度、可用性、一致性局简团等。

㈤ 大数据处理要遵循什么流程

数据治理流程是从数据规划、数据采集、数据储存管理到数据应用整个流程的无序到有序的过程，也是标准化流程的构建过程。

根据每一个过程的特点，我们可以将数据治理流程总结为四个字，即“理”、“采”、“存”、“用”。

1.理：梳理业务流程，规划数据资源

对于企业来说，每天的实时数据都会超过TB级别，需要采集用户的哪些数据，这么多的数据放在哪里，如何放，以什么样的方式放？

这些问题都是需要事先进行规划的，需要有一套从无序变为有序的流程，这个过程需要跨部门的协作，包括了前端、后端、数据工程师、数据分析师、项目经理等角色的参与。

2.采：ETL采集、去重、脱敏、转换、关联、去除异常值

前后端将采集到的数据给到数据部门，数据部门通过ETL工具将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。

3.存：大数据高性能存储及管理

这么多的业务数据存在哪里？这需要有一高性能的大数据存储系统，在这套系统里面将数据进行分门别类放到其对应的库里面，为后续的管理及使用提供最大的便利。

4.用：即时查询、报表监控、智能分析、模型预测

数据的最终目的就是辅助业务进行决策，前面的几个流程都是为最终的查询、分析、监控做铺垫。

这个阶段就是数据分析师的主场，分析师们运用这些标准化的数据可以进行即时的查询、指标体系和报表体系的建立、业务问题的分析，甚至是模型的预测。

㈥ 大数据最具有前景的发展是什么

1、市场需求大
随着信息产业的迅猛发展，行业人才需求量也在逐年扩大。据国内权威数据统计，未来五年，我国信息化人才总需求量高达1500万— 2000万人。以大数据分析为例，我国大数据人才需求以每年递增20%的速度增长，每年新增需求近百万。
2、就业范围广
一般稍微有规模的企业，都有自己的IT部门，如果企业里的信息量比较大，就势必需要数据库的管理、企业信息化管理等，学员除了去新兴行业外，还可以去这些比较有规模的企业，担任信息部的重要岗位。
3、高薪职位
市场经济高速发展的今天，大数据行业以其超强的发展势头，成为目前最具前景的高薪行业之一，大数据分析、大数据开发等大数据人才必将成为市场紧缺型人才，发展前景好，薪资水平也水涨船高。

㈦ 什么是大数据

大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：

①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。

②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。

③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。

④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。

⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发。

⑤python：一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。

互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

北大青鸟学生课堂实录

㈧ 如何推进大数据标准国际化

加快构建大数据交易国际（国内）标准体系。以公开公平公正为核心，建立包容审慎的数据交易治理规则、制度，促进形成政府、企业、社会多方参与、高效联动、信息共享，推动产业经济向现代化、智慧化迈进；建立数据确权工作机制，形成价值评估定价模型，健全报价、询价、竞价、定价机制，构建高效的交易服务流程，搭建区块链数据产品交易系统；建立完善“所有权与使用权分离”的数据要素管理新体制，构建数据要素有序流通、高效利用的新机制；构建规范的数据产品库，建立以信息充分披露为基础的数据登记平台，利用区块链技术、数据安全沙箱、多方安全计算等方式，明晰数据权利取得方式及权利范围，全面提升数据登记的安全性、合规性、保密性。

完善法律、法规保障体系。出台促进大数据交易的法律、法规以及行业标准等，以数据交易促发展、以数据安全保发展。

补齐专业职能监管的“短板”。汇聚专业技能人才、组建专门监管部门、明细监管职能（职责）、配备特种监管设施、实施专项监管计划，确保大数据交易规范有序发展、壮大成为互联网经济中的新的经济增长点。

依法规范中介服务。制定数据中介服务机构运营管理制度，严格数据中介服务机构准入；建立全链条数据运营服务体系，为市场参与者提供数据清洗、法律咨询、价值评估、分析评议、尽职调查等服务。

增强资产安全意识。全面提升数据采集者、存储者、传输者、使用者、监管者等群体的资产安全意识，并将其列入“固定资产”范畴。

㈨ 外行人的大数据五问 带你了解大数据

外行人的大数据五问 带你了解大数据
大数据是什么？是一种运营模式，是一种能力，还是一种技术，或是一种数据集合的统称？今天我们所说的“大数据”和过去传统意义上的“数据”的区别又在哪里？大数据有什么特点？来源有哪些？又应用于哪些方面等等。接下来小编带您一起了解大数据。
>>>>>大数据概念
"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
网络知道—大数据概念
大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
互联网周刊—大数据概念
"大数据"的概念远不止大量的数据（TB）和处理大量数据的技术，或者所谓的"4个V"之类的简单概念，而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。换句话说，大数据让我们以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见，最终形成变革之力
研究机构Gartner—大数据概念
"大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。 亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。 研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限"。 大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。
>>>>>大数据分析
众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？
>>>>>大数据技术
数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构：云存储、分布式文件存储等。
数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。
统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
>>>>>大数据特点
要理解大数据这一概念，首先要从"大"入手，"大"是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。
第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。
第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。
第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息，也体现在如何加强大数据技术研发，抢占时代发展的前沿。
当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力
一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。
二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。
三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。
四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。
>>>>>大数据作用
大数据时代到来，认同这一判断的人越来越多。那么大数据意味着什么，他到底会改变什么？仅仅从技术角度回答，已不足以解惑。大数据只是宾语，离开了人这个主语，它再大也没有意义。我们需要把大数据放在人的背景中加以透视，理解它作为时代变革力量的所以然。
变革价值的力量
未来十年，决定中国是不是有大智慧的核心意义标准（那个"思想者"），就是国民幸福。一体现在民生上，通过大数据让有意义的事变得澄明，看我们在人与人关系上，做得是否比以前更有意义；二体现在生态上，通过大数据让有意义的事变得澄明，看我们在天与人关系上，做得是否比以前更有意义。总之，让我们从前10年的意义混沌时代，进入未来10年意义澄明时代。
变革经济的力量
生产者是有价值的，消费者是价值的意义所在。有意义的才有价值，消费者不认同的，就卖不出去，就实现不了价值；只有消费者认同的，才卖得出去，才实现得了价值。大数据帮助我们从消费者这个源头识别意义，从而帮助生产者实现价值。这就是启动内需的原理。
变革组织的力量
随着具有语义网特征的数据基础设施和数据资源发展起来，组织的变革就越来越显得不可避免。大数据将推动网络结构产生无组织的组织力量。最先反映这种结构特点的，是各种各样去中心化的WEB2.0应用，如RSS、维基、博客等。
大数据之所以成为时代变革力量，在于它通过追随意义而获得智慧。
>>>>>大数据处理
大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。
大数据处理的流程
具体的大数据处理方法确实有很多，但是根据笔者长时间的实践，总结了一个普遍适用的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，最后是数据挖掘。
大数据处理之一：采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
大数据处理之三：统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
大数据处理之四：挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。
>>>>>大数据应用与案例分析
大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是我整理的关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，在此申明，以下案例均来源于网络，本文仅作引用，并在此基础上作简单的梳理和分类。
大数据应用案例之：医疗行业
[1] Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。
[2] 在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。
[3] 它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。
大数据应用案例之：能源行业
[1] 智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。
[2] 维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。
大数据应用案例之：通信行业
[1] XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取措施，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。
[2] 电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。
[3] 中国移动通过大数据分析，对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。
[4] NTT docomo把手机位置信息和互联网上的信息结合起来，为顾客提供附近的餐饮店信息，接近末班车时间时，提供末班车信息服务。
大数据应用案例之：零售业
[1] "我们的某个客户，是一家领先的专业时装零售商，通过当地的百货商店、网络及其邮购目录业务为客户提供服务。公司希望向客户提供差异化服务，如何定位公司的差异化，他们通过从 Twitter 和 Facebook 上收集社交信息，更深入的理解化妆品的营销模式，随后他们认识到必须保留两类有价值的客户：高消费者和高影响者。希望通过接受免费化妆服务，让用户进行口碑宣传，这是交易数据与交互数据的完美结合，为业务挑战提供了解决方案。"Informatica的技术帮助这家零售商用社交平台上的数据充实了客户主数据，使他的业务服务更具有目标性。
[2] 零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析，从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见，此类方法已经帮助某领先零售企业减少了17%的存货，同时在保持市场份额的前提下，增加了高利润率自有品牌商品的比例

㈩ 大数据中的归并排序(Merge Sort)

最近在研究大数据的分治思想，很多场景计算得出的中间结果都是“内部有序，外部无序”，这时候就要用到“归并排序”算法将多个这样的结果集合归并为一个有序的集合。于是就复习了一下“归并排序”。

在大数据场景中，数据量远大于计算机的内存，磁盘和网络的IO又是无法解决的瓶颈，就需要用到分治思想。
比如有1000G的中国2020年某电商平台用户消费总金额数据。数据格式是用户名：消费总金额。所有数据都是无序的。现在有1台磁盘5T/内存8G（程序可用内存约为5G多）的计算机。如何将数据按消费总金额从大到小排序输出？

a. 从有序队列中取出第一个元素。
b. 将此元素数据写入输出的文件中，并从此元素所属的数组中的下一个元素放入有序队列。
c. 重复步骤a，b直到某个数组元素耗尽，从这个数组所属的5G文件中，继续加载25M数据到内存中。
d. 重复步骤a，b，c直到所有5G文件的数据全部加载到内存中，并写入到输出文件。