广电大数据技术规范

A. h3c是什么牌子

H3C品牌中文名称为华三，是杭州华三通信技术有限公司的简称，主要提供IT基础架构产品及方案的研究、开发、生产、销售及服务，目前的产品的主要包括云计算、路由器、交换机、安全、大数据、网络安全等服务。

H3C是杭州华三通信技术有限公司，也被常常称为华三。H3C的前身是华为3COM（华为三康）公司，是华为与美国的3COM公司的合资公司。

(1)广电大数据技术规范扩展阅读：

杭州华三通信技术有限公司（简称华三通信），致力于IT基础架构产品及方案的研究、开发、生产、销售及服务，拥有完备的路由器、以太网交换机、无线、网络安全、服务器、存储、IT管理系统、云管理平台等产品。

华三通信在中国设有38个分支机构，目前公司有员工5000人，其中研发人员占55％。

华三通信每年将销售额的15％以上用于研发投入，在中国的北京和杭州都设有研发机构，并设有可靠性试验室以及产品鉴定测试中心。截至2014年底，华三通信累计申请专利超过5500件，其中发明专利比例超过90%。2014年，华三通信发明专利授权量排名国内企业第十名。

在互联网大变革的时代，IT的角色从传统的行业辅助工具变成革新的核心驱动力。传统IT的个性化架构支撑个性化应用的方式正在转变，华三通信提出了"新IT基础架构领导者"的愿景，用一种架构支撑面向用户的所有个性化应用，快速适应业务变化，实现动态平衡。

以"云网融合"为技术战略，华三通信在移动互联、大数据、云计算、SDN、BYOD、智慧城市等关键领域持续创新，与应用合作伙伴深度融合，为用户提供整合、一体化的新IT方案。

根植中国，华三通信始终以"为客户创造价值"作为公司发展的源动力，不断细分客户需求。

到2014年底，华三通信已服务于70%以上的中央部委、"十二金工程"中的九个全国骨干网，四大国有商业银行，500强企业中的400家，全部"211"高校和"985"高校，并规模服务于电信、移动、联通、广电等运营商市场。

在全球市场，华三通信研发和生产的产品服务近百个国家和地区，客户包括惠普、梦工厂、瑞士电信、西班牙电信、英国沃达丰、法国国铁、法国标致雪铁龙集团、俄罗斯联邦储蓄银行、澳大利亚昆士兰政府、美国麻省理工学院、韩国三星电子、AMD、时代华纳、美国太平洋人寿保险等。

B. 大数据技术有哪些应用

大数据技术有这些应用——

1、电商领域：相信大数据在电商领域的应用，大家已经屡见不鲜了，淘宝京东等电商平台利用大数据技术，对用户信息进行分析衡弯，从而为用户推送用户感兴趣的产品，从而刺激消费。

2、政府领域：“智慧城市”已经在多地尝试运营，通过大数据，政府部门得以感知社会的发展变化需求，从而更加科学化、精准化、合理化的为市民顷凳提供相应的公共服务以雀拦旅及资源配置。

金融领域

C. 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

d

D. 大数据的关键技术

大数据的关键技术:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用,其中包括大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等。

技术是解决问题的方法及方法原理，是指人们利用现有事物形成新事物，或是改变现有事物功能、性能的方法。技术应具备明确的使用范围和被其它人认知的形式和载体，

如原材料（输入）、产成品（输出）、工艺、工具、设备、设施、标准、规范、指标、计量方法等。技术与科学相比，技术更强调实用，而科学更强调研究；技术与艺术相比，技术更强调功能，艺术更强调表达。

引证解释

技艺；法术。《史记·货殖列传》：“医方诸食技术之人，焦神极能，为重糈也。”宋陆游《老学庵笔记》卷三：“忽有一道人，绝隐迟亦美风表，多技术…… 张若水 介之来谒。”

清侯方域《再与贾三兄书》：“盖足下之性好新异，喜技术，作之不必果成，成之不携困必果用，然凡可以尝试为之者，莫不为之。”Technology;Art;Skill;Technique在劳动生产方面的经验、知识和技巧,也泛指其他操作方面的技巧。

知识技能和操作技巧。周而复《上海的早晨并李》第一部七：“张学海是沪江纱厂保全部的青年工人，思想进步，对机器特别有兴趣，有空就钻研技术。”

李准《李双双小传》六：“两个人见面， 双双 总要说他们猪场的新鲜事。比如一个猪下了十个猪娃呀，人工授精的新技术呀。”

E. 大数据技术是什么

大数据本身是一个抽象的概念。从一般意义上讲，大数据是指无法在有限时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、管理和处理的数据集合。
目前，业界对大数据还没有一个统一的定义，但是大家普遍认为，大数据具备 Volume、Velocity、Variety 和 Value 四个特征，简称“4V”，即数据体量巨大、数据速度快、数据类型繁多和数据价值密度低，如图 1 所示。下面分别对每个特征作简要描述。

1）Volume：表示大数据的数据体量巨大。
数据集合的规模不断扩大，已经从 GB 级增加到 TB 级再增加到 PB 级，近年来，数据量甚至开始以 EB 和 ZB 来计数。

例如，一个中型城市的视频监控信息一天就能达到几十 TB 的数据量。网络首页导航每天需要提供的数据超过 1-5PB，如果将这些数据打印出来，会超过 5000 亿张 A4 纸。图 2 展示了每分钟互联网产生的各类数据的量。

2）Velocity：表示大数据的数据产生、处理和分析的速度在持续加快。

加速的原因是数据创建的实时性特点，以及将流数据结合到业务流程和决策过程中的需求。数据处理速度快，处理模式已经开始从批处理转向流处理。

业界对大数据的处理能力有一个称谓——“ 1 秒定律”，也就是说，可以从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。大数据的快速处理能力充分体现出它与传统的数据处理技术的本质区别。

3）Variety：表示大数据的数据类型繁多。

传统 IT 产业产生和处理的数据类型较为单一，大部分是结构化数据。随着传感器、智能设备、社交网络、物联网、移动计算、在线广告等新的渠道和技术不断涌现，产生的数据类型无以计数。

现在的数据类型不再只是格式化数据，更多的是半结构化或者非结构化数据，如 XML、邮件、博客、即时消息、视频、照片、点击流、 日志文件等。企业需要整合、存储和分析来自复杂的传统和非传统信息源的数据，包括企业内部和外部的数据。

4）Value：表示大数据的数据价值密度低。

大数据由于体量不断加大，单位数据的价值密 度在不断降低，然而数据的整体价值在提高。以监控视频为例，在一小时的视频中，有用的数据可能仅仅只有一两秒，但是却会非常重要。现在许多专家已经将大数据等同于黄金和石油，这表示大数据当中蕴含了无限的商业价值。

通过对大数据进行处理，找出其中潜在的商业价值，将会产生巨大的商业利润