大数据草案

『壹』 大数据未来将是怎样的发展趋势

我们先来看一下大数据的定义：

大数据（big data）是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。大数据到底是什么，如果简单来理解大数据就是 4V 的特征：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值），即 数据体量巨大、数据类型繁多、价值密度低、处理速度快。

大数据的应用

洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

……

还有一个经典小故事，它的背后原理也是大数据的应用！

20世纪90年代，美国沃尔玛超市管理人员分析销售数据时，发现了一个令人难以理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品，会经常出现在同一个购物篮中，且大多出现在年轻的父亲身上。

分析背后原因是，在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲去超市买尿布。

父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒。

由此，沃尔玛就在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，并很快地完成购物，从而极大提升商品销售收入。

大数据与我们息息相关

我们一定听过AlphaGo对战柯洁，机器人通过海量的围棋数据进行学习从而战胜了围棋高手柯洁。

但大数据更是与我们每个人的生活息息相关，来看看大数据为我们的生活带来了什么？

• 看视频的时候优先推选我们感兴趣的视频

• 买衣服的时候优先推选我们可能喜欢的衣服

• 同理，还有音乐APP，团购软件，旅游平台等这些都是大数据带给我们的改变

现在生活中几乎所有的便利都是大数据带给我们的改变！




大数据的前景


大数据成为时代发展一个必然的产物，并且大数据正在加速渗透到我们的日常生活中，为我们提供便利。

大数据，这个行业的前景让人实名心动♡♡♡

• 大数据行业人才缺口大，市场火爆，据悉，大数据行业目前国内的人才需求量达百万+

• 大数据行业人才薪资普遍偏高，据数据，2019年一线城市大数据开发人才月薪15-20k

• 未来的大数据将渗透到我们生活的方方面面，将在医疗、教育、服务、金融、政府、交通等行业广泛应用

『贰』 立法禁止大数据杀熟，网络新人笑旧人哭的现象能得到根治吗

何为“大数据杀熟”？简而言之，就是网络上的“从来只有新人笑，有谁听到旧人哭”。很多平台为了吸引新用户，对新用户会有各种优惠，为了让新用户养成使用习惯，针对新用户的产品价格往往会比老用户更低。老用户由于养成了使用习惯，也很少去其他平台或者去和用户比价，所以得到的优惠力度反而不如新用户，这边是所谓的“杀熟”。

既然是有了立法，就意味着今后如果遭遇了“大数据杀熟”，用户可以依法维权，要求平台做出解释和合理的赔偿，平台拒绝的话，可以到消费者权益保护机构进行投诉。

但是不是立法之后，“大数据杀熟”的现象就会销声匿迹呢？我觉得并不会，毕竟对于平台来说，“拉新”是非常重要的，新用户的增长才能使平台长发展，所以平台对新用户的各种优惠力度也会更大。“杀熟”的做法违规的话，商家自然会想出其他的办法来留住新人。作为消费者，我们要做的就是时时警惕，做到货比三家，不要形成定势思维，可以尝试交替使用不同的商家，避免成为“杀熟”的对象。

『叁』 国家队大数据的规划和意义有哪些

近年来，“大数据”议题已经成为了国务院常务会议的座上客，“大数据”战略早露端倪。2014年7月23日，国务院常务会议审议通过《企业信息公示暂行条例（草案）》，推动构建公平竞争市场环境。其中要求建立部门间互联共享信息平台，运用大数据等手段提升监管水平。2014年9月17日，部署进一步扶持小微企业发展，推动大众创业，万众创新，其中包括加大服务小微企业的信息系统建设，方便企业获得政策信息，运用大数据、云计算等技术提供更有效服务。2014年10月29日，要求重点推进6大领域消费，其中强调加快健康医疗、企业监管等大数据应用。2014年11月15日，提出在疾病防治，灾害预防，社会保障，电子政务等领域开展大数据应用示范。2015年1月14日，部署加快发展服务贸易，以结构优化拓展发展空间，提出要创新模式，利用大数据、物联网等新技术打造服务贸易新型网络平台。2015年2月6日，确定运用互联网和大数据技术，加快建设投资项目在线审批监管平台，横向联通发展改革，城乡规划，国土资源，环境保护等部门，纵向贯通各级政府，推进网上受理、办理、监管“一条龙”服务，做到全透明，可核查，让信息多跑路，群众少跑腿。2015年7月，国务院办公厅印发的《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》提出，要提高对市场主体服务水平；加强和改进市场监管；推进政府和社会信息资源开放共享；提高政府运用大数据的能力；积极培育和发展社会化征信服务。

『肆』 大数据时代的几个关键词是什么

1、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；

2、种类（Variety）：数据类型的多样性；

3、速度（Velocity）：指获得数据的速度；

4、可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。

5、真实性（Veracity）：数据的质量。

6、复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。

7、价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。

(4)大数据草案扩展阅读：

大数据的精髓：

大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：是全部数据，而不是随机采样；是大体方向，而不是精确制导；是相关关系，而不是因果关系。

A、不是随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样(随机采样，以前我们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让我们意识到，这其实是一种人为限制)；

B、不是精确性，而是混杂性：研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度；

之前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱；拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可，适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力；

C、不是因果关系，而是相关关系：我们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生，但是它会提醒我们这件事情正在发生。

『伍』 目标清晰任务明确 大数据迎来大发展

目标清晰任务明确 大数据迎来大发展

业内专家分析认为，《纲要》的发布和实施，对于促进中国大数据产业和互联网新经济的持续健康发展将产生深远的影响，中国大数据产业将进入一个5到10年的稳步发展期，产业化进程将显著加快。而各类金融机构在支持大数据产业发展的过程中，也将获得创新金融服务、加快自身转型升级的新机遇。

经国务院总理李克强签批，国务院日前正式印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统部署大数据发展工作。业内专家分析认为，此次发布的《纲要》，与7月初国务院发布的《关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见》，构成规范发展中国互联网新经济发展和社会转型升级的“姊妹篇”，其发布和实施对于促进中国大数据产业和互联网新经济的持续健康发展将产生深远的影响。

促进大数据发展意义深远

大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。

当今全球，信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源，大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。

目前，我国互联网、移动互联网用户规模居全球第一，拥有丰富的数据资源和应用市场优势，大数据部分关键技术研发取得突破，涌现出一批互联网创新企业和创新应用，一些地方政府已启动大数据相关工作。坚持创新驱动发展，加快大数据工作部署，深化大数据应用，已成为稳增长、促改革、调结构、惠民生和推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择。

适应全球化的新趋势，制定和实施《纲要》，清楚地表明促进大数据发展已上升为新的国家发展战略，该战略的实施具有深远的历史意义。

促进大数据发展，将为经济转型发展提供新动力。以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，将深刻影响社会分工协作的组织模式，促进生产组织方式的集约和创新。大数据推动社会生产要素的网络化共享、集约化整合、协作化开发和高效化利用，改变了传统的生产方式和经济运行机制，可显著提升经济运行水平和效率。大数据持续激发商业模式创新，不断催生新业态，已成为互联网等新兴领域促进业务创新增值、提升企业核心价值的重要驱动力。

促进大数据发展，使我们抓住了重塑国家竞争优势的新机遇。充分利用我国的数据规模优势，实现数据规模、质量和应用水平同步提升，发掘和释放数据资源的潜在价值，有利于更好地发挥数据资源的战略作用，增强网络空间数据主权保护能力，维护国家安全，有效提升国家竞争力。

促进大数据发展，将成为提升政府治理能力的新途径。大数据应用能够揭示传统技术方式难以展现的关联关系，推动政府数据开放共享，促进社会事业数据融合和资源整合，将极大提升政府整体数据分析能力，为有效处理复杂社会问题提供新的手段。建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制，实现基于数据的科学决策，将推动政府管理理念和社会治理模式进步，加快建设法治政府、创新政府、廉洁政府和服务型政府，逐步实现政府治理能力现代化。

促进大数据产业健康发展

《纲要》明确提出了促进大数据发展的指导思想以及未来5到10年逐步实现的目标，并对三方面的主要任务作了具体部署。这三方面的任务是，一要加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力；二要推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型；三要强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展。

业内专家认为，在各项任务中，促进大数据产业持续健康发展，具有更为关键的影响和作用。事实上，《纲要》明确提出了“促进大数据产业健康发展”的方针。对此，相关各方要高度重视和积极落实。

实施大数据行动计划是一项庞大的社会系统工程，包括了对大数据的搜集、分类、整理、分析、加工，使其成为供社会和市场各方主体可用的“半成品”、“成品”和“方案”等。在这个繁杂的社会分工和协作过程中，将形成成熟的大数据产业及体系，包括各种大数据平台及生态体系，并与互联网新经济有机地融合为一体。

中国电子信息标准化研究院有关负责人日前透露，国家标准委正在着手制定首批共10项大数据标准，即大数据术语、大数据技术参考模型、数据交易平台交易数据描述、数据交易服务平台通用功能要求、数据能力成熟度评价模型、多媒体数据语义描述要求、科学数据引用、数据溯源描述模型、数据质量评价指标和通用数据导入接口规范。其中，前4项处在征求意见状态，中间4项已完成草案，最后两项还在草案大纲阶段。另外，大数据标准体系框架也已处于征求意见阶段。

业内人士分析指出，在《纲要》发布实施和上述标准颁布之后，中国大数据产业将告别“跑马占地式”发展阶段，进入一个5到10年的稳步发展期，大数据产业化进程将显著加快。

金融支持与

大数据产业发展形成双赢

金融是现代经济的核心，大数据产业发展离不开金融的支持，而金融的大力支持将形成金融与大数据产业发展互动双赢的新格局。

为促进大数据发展，《纲要》明确了7个方面的政策机制，其中第5项是加大财政金融支持，包括：利用现有资金渠道，推动建设一批国际领先的重大示范工程；鼓励金融机构加强和改进金融服务，加大对大数据企业的支持力度；鼓励大数据企业进入资本市场融资，努力为企业重组并购创造更加宽松的金融政策环境；引导创业投资基金投向大数据产业，鼓励设立一批投资于大数据产业领域的创业投资基金。

这些政策机制的创新和实施，将给金融业包括银行、证券、保险、租赁等机构带来创新金融服务、加快自身转型升级的新机遇，各类金融机构在支持大数据产业发展和运用大数据的过程中，必将形成与大数据产业持续发展互动双赢的新格局。

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『陆』 什么是大数据，看完这篇就明白了

什么是大数据

如果从字面上解释的话，大家很容易想到的可能就是大量的数据，海量的数据。这样的解释确实通俗易懂，但如果用专业知识来描述的话，就是指数据集的大小远远超过了现有普通数据库软件和工具的处理能力的数据。

大数据的特点

海量化

这里指的数据量是从TB到PB级别。在这里顺带给大家科普一下这是什么概念。

MB，全称MByte，计算机中的一种储存单位，含义是“兆字节”。

1MB可储存1024×1024=1048576字节（Byte）。

字节（Byte）是存储容量基本单位，1字节（1Byte）由8个二进制位组成。

位（bit）是计算机存储信息的最小单位，二进制的一个“0”或一个“1”叫一位。

通俗来讲，1MB约等于一张网络通用图片（非高清）的大小。

1GB=1024MB，约等于下载一部电影（非高清）的大小。

1TB=1024GB，约等于一个固态硬盘的容量大小，能存放一个不间断的监控摄像头录像（200MB/个）长达半年左右。

1PB=1024TB，容量相当大，应用于大数据存储设备，如服务器等。

1EB=1024PB，目前还没有单个存储器达到这个容量。

多样化

大数据含有的数据类型复杂，超过80%的数据是非结构化的。而数据类型又分成结构化数据，非结构化数据，半结构化数据。这里再对三种数据类型做一个分类科普。

①结构化数据

结构化的数据是指可以使用关系型数据库(例如:MySQL,Oracle,DB2)表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。所以，结构化的数据的存储和排列是很有规律的，这对查询和修改等操作很有帮助。

但是，它的扩展性不好。比如，如果字段不固定，利用关系型数据库也是比较困难的，有人会说，需要的时候加个字段就可以了，这样的方法也不是不可以，但在实际运用中每次都进行反复的表结构变更是非常痛苦的，这也容易导致后台接口从数据库取数据出错。你也可以预先设定大量的预备字段，但这样的话，时间一长很容易弄不清除字段和数据的对应状态，即哪个字段保存有哪些数据。

②半结构化数据

半结构化数据是结构化数据的一种形式，它并不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构，但包含相关标记，用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层。因此，它也被称为自描述的结构。半结构化数据，属于同一类实体可以有不同的属性，即使他们被组合在一起，这些属性的顺序并不重要。常见的半结构数据有XML和JSON。

③非结构化数据

非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、各类报表、图像和音频/视频信息等等。非结构化数据其格式非常多样，标准也是多样性的，而且在技术上非结构化信息比结构化信息更难标准化和理解。所以存储、检索、发布以及利用需要更加智能化的IT技术，比如海量存储、智能检索、知识挖掘、内容保护、信息的增值开发利用等。

快速化

随着物联网、电子商务、社会化网络的快速发展，全球大数据储量迅猛增长，成为大数据产业发展的基础。根据国际数据公司(IDC)的监测数据显示，2013年全球大数据储量为4.3ZB(相当于47.24亿个1TB容量的移动硬盘)，2014年和2015年全球大数据储量分别为6.6ZB和8.6ZB。近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%，2016年甚至达到了87.21%的增长率。2016年和2017年全球大数据储量分别为16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大数据储量达到33.0ZB。预测未来几年，全球大数据储量规模也都会保持40%左右的增长率。在数据储量不断增长和应用驱动创新的推动下，大数据产业将会不断丰富商业模式，构建出多层多样的市场格局，具有广阔的发展空间。

核心价值

大数据的核心价值，从业务角度出发，主要有如下的3点：

a.数据辅助决策：为企业提供基础的数据统计报表分析服务。分析师能够轻易获取数据产出分析报告指导产品和运营，产品经理能够通过统计数据完善产品功能和改善用户体验，运营人员可以通过数据发现运营问题并确定运营的策略和方向，管理层可以通过数据掌握公司业务运营状况，从而进行一些战略决策；

b.数据驱动业务：通过数据产品、数据挖掘模型实现企业产品和运营的智能化，从而极大的提高企业的整体效能产出。最常见的应用领域有基于个性化推荐技术的精准营销服务、广告服务、基于模型算法的风控反欺诈服务征信服务，等等。

c.数据对外变现：通过对数据进行精心的包装，对外提供数据服务，从而获得现金收入。市面上比较常见有各大数据公司利用自己掌握的大数据，提供风控查询、验证、反欺诈服务，提供导客、导流、精准营销服务，提供数据开放平台服务，等等。

大数据能做什么？

1、海量数据快速查询(离线)

能够在海量数据的基础上进行快速计算，这里的“快速”是与传统计算方案对比。海量数据背景下，使用传统方案计算可能需要一星期时间。使用大数据 技术计算只需要30分钟。

2.海量数据实时计算（实时）

在海量数据的背景下，对于实时生成的最新数据，需要立刻、马上传递到大数据环境，并立刻、马上进行相关业务指标的分析，并把分析完的结果立刻、马上展示给用户或者领导。

3.海量数据的存储（数据量大，单个大文件）

大数据能够存储海量数据,大数据时代数据量巨大,1TB=1024*1G 约26万首歌(一首歌4M),1PB=1024 * 1024 * 1G约2.68亿首歌(一首歌4M)

大数据能够存储单个大文件。目前市面上最大的单个硬盘大小约为10T左右。若有一个文件20T,将 无法存储。大数据可以存储单个20T文件，甚至更大。

4.数据挖掘（挖掘以前没有发现的有价值的数据）

挖掘前所未有的新的价值点。原始企业内数据无法计算出的结果，使用大数据能够计算出。

挖掘（算法）有价值的数据。在海量数据背景下，使用数据挖掘算法，挖掘有价值的指标（不使用这些算法无法算出）

大数据行业的应用？

1.常见领域

2.智慧城市

3.电信大数据

4.电商大数据

大数据行业前景(国家政策)？

2014年7月23日，国务院常务会议审议通过《企业信息公示暂行条例（草案）》

2015年6月19日，国家主席、总理同时就“大数据”发表意见：《国务院办公厅关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》

2015年8月31日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》。国发〔2015〕50号

2016年12月18日，工业和信息化部关于印发《大数据产业发展规划》

2018年1月23日。中央全面深化改革领导小组会议审议通过了《科学数据管理办法》

2018年7月1日，国务院办公厅印发《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》

2019年政府工作报告中总理指出“深化大数据、人工智能等研发应用，培育新一代信息技术、高端装备、生物医药、新能源汽车、新材料等新兴产业集群，壮大数字经济。”

总结

我国著名的电商之父，阿里巴巴创始人马云先生曾说过，未来10年，乃至20年，将是人工智能的时代，大数据的时代。对于现在正在学习大数据的我们来说，未来对于我们更是充满了各种机遇与挑战。

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『柒』 你要的大数据标准都在这里

NIST 1500-4 大数据通用框架草案 第四卷 安全与隐私.pdf

NIST 大数据定义（草案）.pdf

大数据安全标准化白皮书2017 .pdf

大数据安全标准化白皮书（2018版）.pdf

大数据标准化白皮书（2018）.pdf

大数据标准化白皮书（2020版）.pdf

1 基础

GB T 35295-2017 信息技术 大数据 术语.pdf

GB T 35589-2017 信息技术 大数据 技术参考模型》.pdf

GB T 38672-2020 信息技术 大数据 接口基本要求.txt

JRT 0236—2021《金融大数据 术语》.pdf.pdf

TGZBD 2-2020 大数据标准体系总体架构.pdf

2 数据

GBT 18142-2017 信息技术 数据元素值表示 格式记法 ISOIE C FDIS 149572009.txt

GBT 18391.1-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第1部分： 框架 ISOIEC11179-1 2004， IDT.txt

GBT 18391.2-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第2部分： 分类 ISOIEC11179-2 2005， IDT.txt

GBT 18391.3-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第3部分： 注册系统 元模型与基本属性 ISOIEC11179-3 2003， IDT.txt

GBT 18391.4-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第4部分： 数据定义 的形成 ISOIEC11179-4 2004， IDT.txt

GBT 18391.5-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第5部分： 命名和标 识原则 ISOIEC11179-5 2005， IDT.txt

GBT 18391.6-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第6部分： 注册 ISOIEC11179-6 2005， IDT.txt

GBT 23824.1-2009 信息技术 实现元数据注册 系统内容一致性的规程 第 1部分： 数据元 ISOIEC TR20943-1 2003， IDT.txt

GBT 23824.3-2009 信息技术 实现元数据注册 系统内容一致性的规程 第 3部分： 值域 ISOIEC TR20943-3 2004， IDT.txt

GBT 30881-2014 信息技术 元数据注册系统 (MDR)模块 ISOIEC 197732011.txt

GBT 32392.1-2015 信息技术 互操作性元模型 框架(MFI) 第1部分： 参考 模型.txt

GBT 32392.2-2015 信息技术 互操作性元模型 框架(MFI) 第2部分： 核心 模型.txt

GBT 32392.3-2015 信息技术 互操作性元模型 框架(MFI) 第3部分： 本体 注册元模型.txt

GBT 32392.4-2015 信息技术 互操作性元模型 框架(MFI) 第4部分： 模型 映射元模型.txt

GBT 32392.5-2018 信息技术 互操作性元模型 框架(MFI) 第5部分： 过程 模型注册元模型.txt

GBT 32392.7-2018 信息技术 互操作性元模型 框架 第7部分： 服务模型注.txt

GBT 32392.8-2018 信息技术 互操作性元模型 框架 第8部分： 角色与目标 模型注册元模型.txt

GBT 32392.9-2018 信息技术 互操作性元模型 框架 第9部分： 按需模型选 择.txt

GBZ 21025-2007 XML使用指南.txt

3 技术

YDT 3772-2020 大数据 时序数据库技术要求与测试方法.txt

YDT 3773-2020 大数据 分布式批处理平台技术要求与测试方法.txt

YDT 3774-2020 大数据 分布式分析型数据库技术要求与测试方法.txt

YDT 3775-2020 大数据 分布式事务数据库技术要求与测试方法.txt

大数据开放与互操作技术

信息技术 大数据 互操作 技术指南 拟研制.txt

大数据生存周期处理技术

GBT 32908-2016 非结构化数据访问接口规范.txt

GBT 36345-2018 信息技术 通用数据导入接 口规范.txt

信息技术 大数据 面向分 析的数据检索与存储技术 要求 在研.txt

大数据集描述

GBT 32909-2016 非结构化数据表示规范.txt

GBT 34945-2017 信息技术 数据溯源描述模型.txt

GBT 34952-2017 多媒体数据语义描述要求.txt

GBT 35294-2017 信息技术 科学数据引用.txt

GBT 38667-2020 信息技术 大数据 数据分 类指南.txt

GB T 38667-2020 信息技术 大数据 数据分类指南.pdf

4 平台、工具

GBT 38673-2020 信息技术 大数据 大数据 系统基本要求.txt

GBT 38675-2020 信息技术 大数据 计算系 统通用要求.txt

GB T 37721-2019 信息技术 大数据分析系统功能要求》.pdf

GB T 37722-2019 信息技术 大数据存储与处理系统功能要求.pdf

GB T 38633-2020 信息技术 大数据 系统运维和管理功能要求.pdf

GB T 38643-2020 信息技术 大数据 分析系统功能测试要求.pdf

GB T 38676-2020 信息技术大数据存储与处理系统功能测试要求.pdf

JRT 0206—2021 证券期货业大数据平台性能测试指引.pdf

YDT 3762-2020 大数据 数据挖掘平台技术要求与测试方法.txt

5 安全和隐私

GAT 1718-2020《信息安全技术 大数据平台安全管理产品安全技术要求》.txt

GBT 大数据系统软件安全防护指南》标准草案.pdf

GB T 35274-2017 信息安全技术 大数据服务安全能力要求 立项.pdf

GB T 37973-2019 信息安全技术 大数据安全管理指南.pdf

YDT 3736-2020 电信运营商大数据安全风险及需求.txt

YDT 3741-2020 互联网新技术新业务安全评估要求 大数据技术应用与服务.txt

YDT 3800-2020 电信网和互联网大数据平台安全防护要求.txt

信息安全技术电信领域大数据安全防护实现指南.doc

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