❶ 大数据成为全新生产要素
大数据成为全新生产要素_数据分析师考试
近日，工信部部长苗圩介绍，工信部将编制实施软件和大数据产业“十三五”发展规划，支持软件企业和工业企业跨界融合、协同创新。业界普遍认为，随着未来“十三五”有关大数据发展规划的出炉，大数据产业将迎来发展新高峰。
李克强总理在今年十二届全国人大三次会议的政府工作报告中首次提出“互联网+”行动计划，“互联网+”战略上升至国家层面。目前，“互联网+”已全面覆盖人们的吃穿住行用，每一个传统行业都孕育着“互联网＋”的机会，带来巨大想象空间。在此趋势下，大数据成为新的生产要素。如何挖掘和开发海量数据，通过对大数据的积累和交换、分析与运用，对经济走势产生更为敏锐的洞察和判断，成为行业从业者的制胜要点。
全球最大企业管理软件供应商SAP大中华区总裁纪秉盟（Mark Gibbs）近日在上海接受记者采访时表示，他认为“互联网+”是整个中国范围内一个非常强健的政府主导的项目和倡议。它鼓励人们和企业充分利用移动、大数据和物联网，通过使用这些新兴技术，来帮助中国企业乃至中国整个国家实现自身重大的转型。
在“互联网+”背景下，数据资产将成为各类企业的核心竞争力，更多数据将会长期在线存储。大数据蕴藏着丰富的信息和价值，对许多企业来说，如何运用好大数据，发挥数据资产的商业价值，是大数据时代最核心的挑战。
“阿里巴巴本身是一个数据公司。”在不久前举行的阿里巴巴入股第一财经活动现场，马云表示，数据流通才能发挥价值，只有建构数据分享的机制和产品，提升数据使用效率，才能真正使数据更好地服务于经济和生活，提升各类商业活动的效率和质量。在马云看来，未来五年和十年，“互联网+”的核心思想就是如何把互联网加上传统经济，不管是传统制造业还是传统的各行各业加起来，只有参与传统行业的改造，整个互联网才能活得久、活得好。
据专家介绍，大数据应用起源于互联网，正在向以数据生产、流通和利用为核心的各个产业渗透。目前在国内，包括金融、零售、电信、公共管理、医疗卫生等领域已开始探索和布局“互联网+”以及大数据应用。
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❷ 工业互联网安全问题亟待解决
据了解，世界多国纷纷布局工业互联网，美国将工业互联网作为先进制造重要基础，德国将工业互联网平台作为工业4.0关键支撑，日本将工业互联网视为制造业发展目标。
然而，工业互联网发展提速，也面临着传统网络安全防护手段在复杂环境下捉襟见肘的问题。5月中旬，工信部发布的《关于工业大数据发展的指导意见》说，我国34%的联网工业设备存在高危漏洞，仅在2019年上半年嗅探事件就高达5151万起。指导意见指出，目前工业数据安全责任体系建设还是空白，技术上无法有效防护工业数据安全，进而导致工业信息安全防护能力滞后于工业融合发展进程。
专家认为，鉴于复杂的网络环境，自主可控的网络协议深度融合密码技术，或将为此开辟一条新路径，防范传统网络中存在的安全隐患。密码与自主可控的网络协议深度融合，即在网络层实现基于密码技术的身份鉴别、访问控制和数据保护等安全机制，兼顾信息安全与传输效率。
据介绍，目前视联动力正持续 探索 这一融合带来的安全性能，利用具备结构性安全的视联网协议，植入密码技术，在网络通信层面实现身份鉴别、业务权限控制等防护机制。视联动力技术中心总监王艳辉说：“这种方式可通过结构性安全，避免核心网络资源受制于人；密码与网络协议深度融合，达到保障信息安全而不影响传输效率，进而形成全新的网络传输方式。”
目前，视联网技术深度融合国产密码技术形成“SecureV2V”加密协议，可作为底层承载网络打造V2V工业互联网，建立以计算环境安全为基础、以区域边界安全和通信网络安全为保障、以安全管理中心为核心的信息安全保障体系，多角度实施安全防护，为工业互联网的网络通信、工业数据安全、业务应用安全和业务控制权可控提供操作空间。该网络的安全性能以自主安全为内核，以密码安全为基础，可以内生地隔绝和免疫IP体系网络和应用层所受攻击。2019年，其安全性能通过多项攻防测评，验证了V2V工业互联网在开展视频会议、视频监控、工业数据调度等业务时不易受到网络攻击影响。
工业互联网的发展将通过聚集、处理、分析、共享和应用各类数据资源，整体推动工业经济全要素、全产业链、全价值链的数据流通共享，实现对工业领域各类资源的统筹管理和调配。王艳辉说：“V2V工业互联网可提供全新的网络服务模式，结合大数据分析、人工智能、物联网等新兴技术，满足信息化建设融合互联、实时高效、可视化和智能化等新需求。”
业内人士表示，以创新思路解决复杂环境下的安全问题，建设新型安全基础网络，也将伴随工业互联网的建设而成为未来通信产业发展方向。（欣雯）
❸ 浅谈计算机与大数据的相关论文
在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文，希望大家喜欢!
计算机与大数据的相关论文篇一
浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术
[摘 要]在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。
[关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术
在科学技术迅速发展的当前，大数据时代已经到来，大数据时代已经占领了整个环境，它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内，从稀少到普及，使人们的生活有了翻天覆地的变化，计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代，这就要求对计算机信息处理技术应用时，则也就需要在之前基础上对技术实施创新，优化结构处理，从而让计算机数据更符合当前时代发展。
一、大数据时代信息及其传播特点
自从“大数据”时代的到来，人们的信息接收量有明显加大，在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点，随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大，只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点，计算机在信息传播中传播途径相当广泛，传播速度也相当惊人，1s内可以完成整个信息传播任务，具有较高传播效率。在传播信息过程中，还需要实施一定的信息处理，在此过程中则需要应用相应的信息处理工具，实现对信息的专门处理，随着目前信息处理任务的不断加强，信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化，则也就是目前数据具有多种类型，在庞大的数据库中，信息以不同的类型存在着，其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化，从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升，尤其是当前软件技术的迅速发展，进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展，进一步强化了计算机应用管理条件。
大数据信息不但具有较大容量，同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性，同时关联结构也越来越复杂，导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上，在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定，从而打破之前计算机信息处理中，硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足，在完成云计算机网络构建之后，才能够在信息处理过程中，真正的实现收放自如[2]。
二、大数据时代的计算机信息处理技术
(一)数据收集和传播技术
现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型，但是在进行信息发布之前，工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理，此过程具有一定复杂性，首先需要进行数据收集，在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析，完成信息的初级操作处理，总体上来说信息处理主要包括：分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后，才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播，让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息，借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。
(二)信息存储技术
在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容，随着人们信息接收量的不断加大，对信息储存空间也有较大需求，这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中，已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求，因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足，但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求，在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3]，从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式，不但可以有效的满足用户信息存储需求，同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。
(三)信息安全技术
大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现，导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移，构建出一些新的计算机信息关联结构，同时具有非常强大的数据关联性，从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题，一旦在信息处理过程中某个信息出现问题，也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候，也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立，必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析，这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升，并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向，但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足，也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障，就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设，另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养，提高管理人员专业素质和专业能力，从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求，同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟，对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测，因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系，因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理，这些信息一旦发生泄漏，就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看，这种 方法 具有一定可行性。
(四)信息加工、传输技术
在实施计算机信息数据处理和传输过程中，首先需要完成数据采集，同时还要实时监控数据信息源，在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储，所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理，通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息，通过数据传送系统完整的传输到客户端，为用户阅读提供便利。
结语：
在大数据时代下，计算机信息处理技术也存在一定的发展难度，从目前专业方面来看，还存在一些问题无法解决，但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中，想要完成计算机更新也存在一定的难度，但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络，把网络数据和计算机硬件数据两者分开，也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。
参考文献
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[4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用，2014，(21)：109-110
计算机与大数据的相关论文篇二
试谈计算机软件技术在大数据时代的应用
摘要：大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面，全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时，也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言，能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而，如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。
关键词：计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案
1 概述
自从计算机出现以后，传统的计算工作已经逐步被淘汰出去，为了在新的竞争与挑战中取得胜利，许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究，为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临，大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲，大数据指的是这样的一种现象：互联网在不断运营过程中逐步壮大，产生的数据越来越多，甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战，随着科技的发展，计算机信息处理技术一定会越来越完善，为我们提供更大的方便。
大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革，在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊，在这里，数据才是最核心的资产，对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战，但是也会迎来很大的机遇，因为只是作为一种共享的公共网络资源，其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机，而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以，知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见，这是一个竞争与机遇并存的时代。
2 大数据时代的数据整合应用
自从2013年，大数据应用带来令人瞩目的成绩，不仅国内外的产业界与科技界，还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来，大数据的内涵应是数据的资产化和服务化，而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下，为了降低成本获得更好的能效，越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍，以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。
企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面，覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本2.0系统YARN，以及Spark等新型系统架构介绍外，还将探讨研究流式计算(Storm，Samza，Puma，S4等)、实时计算(Dremel，Impala，Drill)、图计算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代，借力计算机智能(MI)技术，通过更透明、更可用的数据，企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策，让企业真正实现高度的计算机智能决策办公，下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。
2.1 通信行业：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。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。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。
2.2 商业运营：辛辛那提动物园使用了Cognos，为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此，动物园可以获得新的收入来源和提高营收，并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点，确定最好的网点位置，帮助这个银行更好地运作业务，推动业务的成长。
3 企业信息解决方案在大数据时代的应用
企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征，提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中，数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段，简记为SEMMA：
3.1 Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为：包含足够的重要信息，同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为：数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。
3.2 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据，增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为：统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。
3.3 Modify 以模型选择为目标，通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为：变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。
3.4 Model 为了获得可靠的预测结果，我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为：线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。
3.5 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为：比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而，在获得满意结果之前，可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。
在完成SEMMA步骤后，可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据，这是大多数数据挖掘问题的目标。此外，先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具，比如：能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具，以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。
如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器，便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型，从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统，通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构，进一步补充了数据挖掘过程，实现了与SAS/EM的无缝联接。
在SAS/EM环境中，您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中，这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的：一方面，掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面，具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。
4 结束语
在近十年时间里，数据采集、存储和数据分析技术飞速发展，大大降低了数据储存和处理的成本，一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能，并且大幅降低了成本，使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。
参考文献：
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[8]杨凤霞.浅析 Excel 2000对数据的安全管理[J].湖北商业高等专科学校学报，2001(01).
计算机与大数据的相关论文篇三
浅谈利用大数据推进计算机审计的策略
[摘要]社会发展以及时代更新，在该种环境背景下大数据风潮席卷全球，尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟，各领域行业对此也给予了较高的关注，针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据，依托于大数据实现长足发展，本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析，之后探讨依托于大数据良好推进CAT，以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。
[关键词]大数据 计算机审计 影响
前言：相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源，另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性，走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中，相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战，正面CAT工作，进而促使CAT紧跟时代脚步。
一、初探大数据于CAT影响
1.1影响之机遇
大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇，具体来讲，信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱，当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势：其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系，而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升，尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究，相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势，也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变，尤其是在当下海量数据生成背景下，人工审计具备较强滞后性，只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求，而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇，更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。
1.2影响之挑战
大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战，具体来讲，审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量，数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面，而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低，如数据方面人为随意修改删除等等，而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。
二、探析依托于大数据良好推进CAT措施
2.1数据质量的有效保障
依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上，对数据质量予以有效保障需要从两方面入手，其一是把控电子数据有效存储，简单来讲就是信息存储，对电子信息进行定期检查，监督数据实际传输，对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等，进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集，通常电子数据具备多样化采集方式，如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集，该种直接采集需要备份初始传输数据，避免数据采集之后相关人员随意修改，更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等，最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高，从而推动CAT发展。
2.2公共数据平台的建立
依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立，建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储，更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术，则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化，而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性，最终为推动CAT发展起到重要影响作用。
2.3审计人员的强化培训
依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外，还集中在审计人员的强化培训上，具体来讲，培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点，可以构建统一培训平台，在该培训平台中予以多元化资料的分享，聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课，提供专业技能知识沟通互动等等机会，最终通过强化培训提升审计人员综合素质，更加推动CAT未来发展。
三、结论
综上分析可知，当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整，依托于大数据促使审计人员得以素质提升，并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效，而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。
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❹ 百度山西数据基地是否合法
网络山西数据基地是合法的。
为打造数据生产与数据流通闭环，网络在综改区建设了全国首个以AI数据为特色的数据交易平台。平台于2020年7月完成开发测试并顺利上线运行。截至2021年底，AI数据交易平台已吸引数据供应方50多家，通过引流达成数据采集、标注类业务订单额上亿元。未来，网络山西数据标注基地将依托数据标注地方标准，申请国家级行业标准，抢占标注行业话语权。
同时，举办全国首届人工智能训练师技能竞赛，打造数据标注产业品牌；与云时代合作，共建山西省大数据交易中心，汇聚全国数据要素资源，促进数据要素流通
❺ 国际大数据大会传递哪些新理念
国际大数据大会传递哪些新理念
为进一步促进大数据领域与传统应用行业的深度交流与合作，中国通信学会近日在北京举办“2015中国国际大数据大会”。此次大会以“大数据+”为主题。
解读大数据行动纲要
将推动政府公信力和信用体系的建设
国家统计局信息服务中心大数据研究实验室主任江青说，大数据行动纲要代表国家从顶层设计上推动大数据。
江青主要解读了大数据行动纲要对智慧城市带来的“四化”。她认为智慧城市的核心是大数据，是大数据在城市的应用。纲要有利于智慧城市实现规划科学化、管理动态化、治理精准化、管理服务高效化。
纲要还提出推动政府信息系统和公共数据的互联共享，消除信息孤岛，加快各类政府信息平台，避免数据重复打架，江青认为，这说明了两个问题，一是增强政府公信力，一是提升社会的信用体系，相对应的就是建设政府信息公用平台和政府公信力的平台。
数据开放问题
政府部门和公共企事业单位要率先开放原始的、可机读的数据
中科院院士、北京大学、普林斯顿大学教授、普林科技董事长鄂维南认为现在大数据面临的第一个瓶颈就是没数据，数据孤岛严重，不同部门数据存在在不同的地方。
中国国际经济交流中心副研究员张茉楠认为我国数据的实体化和实体数据化还处在前期阶段，还存在数据安全、数据所属权、数据治理等各方面的问题。
西安未来国际信息公司执行总裁史晨昱提出了如何开放和开放哪些数据。他认为，应首要开放政府部门和公共企事业单位的数据。政府应该建设开放平台或者网站，以满足社会公众对信息资源的使用。开放网站是全球的普遍做法，包括美国、英国都采用这种做法。开放平台应该建立在互联网上，而非建立在电子政务网上。
其次，开放的数据应该是原始的，可机读的数据。原始数据是没有加工处理的数据，可机读是指开放的数据要便于计算机处理加工。数据开放后，政府需要鼓励企业和公众，利用公共信息资源去开发信息产品，服务于社会公众，服务于其他的企业客户或者政府客户。
大数据推动社会共治
国家的治理从原来的政府主导，转向政府、公民、企业、社会共同参与的多元共治模式
张茉楠认为大数据带来的不仅仅是生产力的变革，更是一种生产关系的变革。
大数据改变了政府的角色、企业角色和社会公众的角色，也使整个国家的治理从原来政府主导的治理，开始向政府、公民、企业、社会多元共治的新模式转型。
张茉楠举例说美国环境数据的开放，就是通过一个项目把美国各个州的环境治理数据向公众开放，让公众更多地参与环境治理，由第三方负责监管。整个过程中是政府提出需求，提供服务，公众积极参与，整个社会共同监督管理。
张茉楠认为大数据时代，社会治理主要呈现三大特点，一是从原来的一家独大、政府的独治逐渐转向多元共治。第二，由原来较多的封闭结构向开放型的治理结构转型。特别是在大数据、云计算发展之下，原来公众和政府之间的信息差、知识差已经逐步扁平化。第三，由权力决策机制转向公共决策机制。
数据交易市场
数据产品交易可以活跃信息消费市场，但法律犯规、技术都还不尽完善
史晨昱认为数据服务平台应该非盈利性和商业化并举。非盈利的数据开放网站，负责将政府部门和公共服务企事业单位的数据，免费开放给公众；在此基础上建设的商业化数据服务平台，可以连接信息服务产品的供需双方，开展数据产品交易，以此活跃整个信息消费市场。
亚信数据总裁张浩认为，维护和管理数据对任何一个部门或者企业来讲都是有代价和成本的，通过交易或者是对等交换，容易实现数据价值。但我国目前还面临着问题，第一，本身还没有形成大数据，缺少法律规范让拥有数据的部门开放数据。第二，目前缺少对个人隐私保护的技术。
鄂维南认为数据作为一种商品，有一定的特殊性，每个人都可以使用，可以重复售卖，没有任何消耗。根据经济学观点，数据的价值是零，所以数据交易理论上来说是不可行的。这也是数据交易平台需要突破的悖论。
云计算+大数据
云计算可以让大数据运行更经济化、集约化和精细化
中国移动苏州研发中心大数据项目总监徐萌提出了云计算大数据，她认为，大数据把数据整合起来，这只是粗放的状态，并不是经济的模式。云计算强调经济化、集约化、精细化。云计算可以使得大数据用集约式的平台和方式来运转。
目前来看，云计算大数据的实现需要解决4个问题，第一，统一化的数据管理，即数据从哪来到哪去、共享给谁、怎么共享、权限是什么。第二，明确云计算大数据的概念，大数据是借用云计算来实现服务的。第三，精细化的资源管理，云计算目标就是降低成本，提供更多应用和服务。大数据后续也要演变过来，实现精细化运营，合理调度资源。第四，智能化就是保证多种资源框架可以自动适配。
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