大数据服务体系建设

Ⅰ 大数据产品和服务体系涵盖哪些方面

数据分析层:分析函数比较好理解，就是各种数学函数，比如K-means分析，聚类，RMF模型等等。6.数据呈现:结果呈现的方式其实就是数据可视化。这里建议用敏捷BI。与传统BI不同，它可以通过简单的拖拽生成报表，学习成本低。7.数据访问:这个相对简单，取决于您使用什么方法来查看这些数据。图中的例子是因为B/S架构，可视化结果毕竟是通过浏览器访问的。关于大数据平台架构的内容，我就介绍到这里吧。我想知道你是否知道一些关于它的情况。未来大数据对社会发展的巨大影响，一定会决定未来的发展趋势，所以有想法的考生要抓紧时间去学。

Ⅱ 大数据教学科研实训平台如何帮助高校搭建大数据专业教学体系

芝诺大数据教学科研平台以校企联合培养模式为手段，通过校企合作联合培养机制，让企业、行业深度参与人才培养过程，逐步实现校企共同制定培养目标、共同建设课程体系和教学内容、共同实施培养过程、共同把控培养质量，全面提升学生的应用实践能力。该平台以应用型人才培养为目标定位，在以解决现实问题为目的的前提下，使培养的学生有更宽广和跨学科的知识视野，注重知识的实用性，有创新精神和综合运用知识的能力。注重培养学生具有在创新中应用、在应用中创新的能力，让学生真正学会大数据行业各个岗位真正的职业技能。
芝诺大数据教学科研平台构建总体分为三大部分，一是平台硬件，二是教学与实验支撑系统（包括：芝诺数据综合分析ZDM平台、芝诺数据教学实训平台），三是产品服务。

教学与实验支撑系统由芝诺数据综合分析ZDM平台和芝诺数据教学实训平台构成，教学与实验支撑系统部署在大数据教学科研一体机中。
1）平台的建设能让高校大数据专业与实际应用相结合，提高学生的学习、实践和创新创业能力，能够培养实用性人才所需的专业能力，提升教学效果与就业率，为“大数据时代”的创新人才培养做出贡献。
2）平台的建设将支撑大数据去冗降噪、大数据融合、大数据可视化等关键技术研究，能够服务于学校的教学和科研，有助于大数据方向发展和自主创新，有利于创新团队培育和高水平研究成果积累，有利于提升教师的教学和科研水平，推动教学和科研团队建设。
3）平台的建设搭建可以发挥学校的行业优势，体现学校办学特色，推进
与国内外高校、科研机构和企业间的产学研合作，开展项目合作研究和人才培养，促进科研成果转化，促进产学研协同创新。
4）平台的建设有利于促进学科交叉与融合。
本项目通过对芝诺数据教学实训平台和芝诺数据综合分析ZDM平台的建设，支撑大数据去冗降噪、大数据融合、大数据安全与隐私保护等关键技术研究，形成以工程实训和创新拓展为主的实践教学体系，培养学生良好的科学素养和实践创新能力。同时，提升高校承担重大科研项目和实现自主创新的能力。适应国民经济和社会发展的信息化进程、信息化与工业化“两化”融合和新兴战略性产业迅速发展，完善科研平台和教学实验平台体系建设，提升科技创新能力，推进产学研合作。预期达到以下效果：
（1）建立健全实验教学环境，为相关专业学生提供与产业界接轨的、良好的实验条件；
（2）模拟企业环境，引入以实际项目为蓝本的实训项目，构建实训基地；
（3）为开设大数据类公共选修课提供实验环境；
（4）支撑高校科研项目的实施及科研论文的发表；
（5）为学生在数学、统计、计算机类学科竞赛获奖提供教学实验环境支持。

Ⅲ 智慧环保大数据一体化管理平台建设和运营方案

建立智慧环保大数据一体化管理平台就需要有一个中心 三套体系 多种应用形成一张图。

指间科技的智慧环保大数据一体化管理平台是以生态环境大数据资源中心应用系统为核心框架，以智能监管体系、精准监测体系、公共服务体系为支撑。以11个子系统多种应用形成环保一张图，全方位多角度的展现环境问题。
一、智能监管体系下的部分子系统
1. 生态环境天地立体视频监控系统：从天地两个角度，在饮用水源地、小流域、湖库、生态红线保护区的敏感位置设立地面高清视频监控点，对敏感区域进行全方位、全天候、立体化的监视监控和数据采集，并根据业务需求采用无人机技术巡视巡航监控，来弥补固定位置的监控点不足之处，实现随时随地、实时、便捷地查看每个区域实际情况，为监督、应急指挥提供了犹如亲临现场的高效的视频平台。
2. 生态环境网格化监管系统：按照“属地管理、分级负责、全面覆盖、责任到人”的原则，通过GIS技术将网格中的网格划分、网格员、污染企业、网格事件、空气质量监测、水质量监测等内容在地图上进行叠加并集中展示，进行环境监管资源整合，逐步构建一个“横向到边，纵向到底”的环境监管网络。
二、精准监测体系下的部分子系统
1. 空间地理信息系统：利用网络、通讯、信息技术、3S(GPS GIS GRS)技术，整合各类环境信息资源，建立统的环境信息资源数据库，将环保数据中心汇集在各级各类环保业务信息，完整准确地定位在信息相关的地理环境中。
2.环境质量（水、气、土）染源监测应用系统：通过对生态环保区、环境敏感区域、企业污染源排放点安装视频监控设备，整合融合现有污染源监控系统数据，将环境数据和视频监控数据实时传达到政务外网云平台，为用户提供在PC端、移动端进行实时查询、报警提醒、远程查看、远程取证管理等功能。
三、公共服务体系下的部分子系统
1. 公众服务平台应用系统：将管辖区域进行统一区域化管理，通过GIS技术将地理区域单元的大气环境监测、水环境监测、污染源监管、排放清单、风险源等相关的数据跟气象、人口、交通、敏感点等数据进行关联汇通、交互共享。为公众显示实时的兴趣点和周边区域环境质量等信息。
2. 企业服务平台系统：通过建立统一的数据标准实现对省环保厅企业信息填报的现有系统的有效整合，形成面向企业的统一窗口，方便企业网上办事。

Ⅳ 商院案例:大数据安全隐患与体系建设

商院案例:大数据安全隐患与体系建设

着互联网、云计算、物联网等网络技术快速发展和智能终端、智慧城市广泛应用及大范围建设，全球数据量呈现爆炸式增长，驱动着整个互联网世界迈入大数据时代。

为应对大数据时代的挑战，推广大数据基础分析、技术研发与应用、安全技术，以及推进大数据技术创新管理能力和业务能力、加强大数据安全与隐私管理，广东省信息协会、广东省计算机信息网络安全协会、广东省大数据技术联盟联合主办的“2014广东省大数据应用与安全高峰论坛”定于10月21日(星期二)上午在广东亚洲国际大酒店召开且圆满结束。

蓝盾股份作为中国信息安全行业领先的专业网络安全企业和服务提供商，也应邀参加该次峰会，并围绕“大数据应用安全隐患与安全体系建设”作出了重要演讲。

下文就演讲的几个重要方面整理成文，重点归纳总结了大数据的应用价值、大数据背景下面临的安全问题以及对大数据时代安全建设的几点考虑。

一、大数据背景介绍

1、大数据特性

大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的基本特征。

一是数据体量巨大(Volume)。据国际知名数据公司IDC 提供的更为复杂的新数据已经出现，而且生成的速度达到了前所未有的程度，IBM预计，到2020年将增至40万亿GB的水平。

二是数据类型繁多(Variety)。大数据来源种类丰富，更为复杂的新数据已经出现，社交网络数据、网络日志、存档数据和传感器数据、地理位置信息都属于人们在分析中关注的新数据源。

三是价值密度低(Value)。虽然每天产生25亿GB数据，但其中只有接近0.5%的经检测数据才具有分析价值。

四是处理速度快(Velocity)。面对如此海量的数据，非结构化数据也越来越多，如何快速地处理这些数据并挖掘出有价值的信息，这也是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。

2、大数据技术趋势

1)Hadoop技术的应用

Apache

hadoop是一个开源的分布式计算框架，通过集成MapRece技术，Hadoop将大数据分布到多个数据节点上进行处理。Hadoop遵循Apache 2.0许可证，可以轻松处理结构化、半结构化和非结构化数据，一举成为现在非常流行的大数据解决方案，可以用来应对PB甚至ZB级的海量数据存储。

2)与云计算的融合

大数据和云是两个不同的概念，但两者之间有很多交集。支撑大数据以及云计算的底层原则是一样的，即规模化、自动化、资源配置、自愈性，因此实际上大数据和云之间存在很多合力的地方。可以说大数据和云计算是相伴而生的，大数据的处理离不开云，大数据应用是在云上跑的、非常典型的应用。

二、大数据的应用价值

《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料，大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。更有世界经济论坛报告认定：大数据为新财富，价值堪比石油。

就国内外对大数据的研究与投入来看，2014年，Intel、IBM、微软、阿里巴巴[微博]等行业巨头纷纷布局大数据。IDC预测2014年产生2万TB数据，2014年大数据产值超6亿，2016年将可望突破100亿。

那么，这些看似平凡的数据能为我们带来什么？事实上当你把微博等社交平台当作发泄工具时，专业的敛财高手们却正在挖掘这些互联网的“数据财富”，先人一步用这些数据来预判市场走势，做出正确的决定，并取得不俗的收益。

大数据的核心价值是能够为政府、企业提供决策服务，帮助企业把握市场机遇、迅速实现大数据商业模式创新，协助政府建设智慧城市和应对公共安全，帮助公安进行犯罪预测与预防。

例如，华尔街根据民众情绪抛售股票；美国疾控中心依据国民搜索，分析全球范围内流感等病疫的传播状况；投资机构搜集并分析上市企业声明，从中寻找破产的蛛丝马迹；电信行业利用大数据帮助电信业对业务的分析和优化；电子商务收集、分析海量的消费者数据，从中挖掘消费者多变、复杂的需求。

总之，在大数据时代，以利用数据价值为核心，合理挖掘和利用大数据，已经为各行各业带来了巨额财富。

三、大数据的安全隐患

随着大数据应用的爆发性增长，大数据衍生出独特架构，并推动存储、网络及计算机技术的发展，同时也引发了新的安全问题。

1、网络化社会使大数据成攻击目标

开放的网络化社会，大数据的数据量大且相互关联，对于攻击者而言，相对低的成本可以获得“滚雪球”的收益。用户数据泄露，个人账号信息失窃的事件时有发生，一旦遭受攻击，失窃的数据量也是巨大的。

最近几年来数以百万计的信息大泄密和大量的网络犯罪案件说明，大数据和云环境下的信息安全的风险度已非昔时可比。

2、大数据加大隐私泄露风险

大数据是把“双刃剑”，快捷的网络、精准的营销，虽能带给人们一个更加便捷的生活方式，同时，却也让个人隐私的保护几成空谈。数据分析技术的发展，势必对用户隐私产生极大威胁。如今的大数据营销，对于消费者而言，就好似被一双眼睛盯着，每时每刻窥探着你的一举一动，作为个体消费者，我们早就无法避免自己的个人隐私被网络系统记取被商家掌握并挖掘利用，甚至被恶意使用。

3、技术短板带来的安全隐患

NOSQL(非关系型数据库)作为大数据处理的基础技术，与当前广泛应用的SQL(关系型数据库)技术不同，没有经过长期改进和完善，在维护数据安全方面也未设置严格的访问控制和隐私管理，缺乏保密性和完整性特质。

4、大数据环境打破传统安全壁垒

大数据的处理和存储离不开云，其运营环境的特殊性打破了传统的网络边界壁垒，使得传统的安全技术手段无法做到有效的安全防护。

大数据本身的安全防护存在漏洞，虽然云计算对大数据提供了便利，但对大数据的安全控制力度仍然不够。

5、大数据可能成为高级可持续攻击的载体

APT攻击是一个持续的过程，不具有被实时检测到的明显特征。同时，隐藏在大量数据中的APT攻击代码也很难被发现。此外，攻击者还可以利用社交网络和系统漏洞进行攻击，在威胁特征库无法检测出来的时间段发起攻击行为。

四、大数据时代下的安全体系建设

1、大数据存储安全

大量的数据产生、存储和分析，数据安全存储问题将在未来几年内成为一个更大的问题。行业必须尽快尽早规划和布局大数据安全存储防护措施，协同技术的发展，加大安全防护投入。安全存储是大数据安全的最基本需求，我们可以从集中存储、加密存储、加密传输、认证授权和日志审计等方面来对大数据的安全存储环境加大保护力度。

2、个人隐私信息的保护

大数据和个人隐私之间的“战争”早已打响，必须从技术和法规层面上保障大数据时代的隐私安全，完善用户个人信息的保障体系。

法规层面应从标准和法律两个方面界定数据属性和销售许可，出台相应资质认证和法律法规，建立健全大数据隐私安全保障体系。

技术层面应使用大数据清洗、去隐私化等技术完成对客户隐私数据的隐藏化处理。

3、大数据云安全

大数据一般都需要在云中实现上传、下载及交互，在吸引越来越多黑客和病毒攻击的云端及客户端做好安全保护必不可少。

我们可基于虚拟化的云数据中心提供系统性的安全解决方案，以安全虚拟器件代替原有硬件设备的产品交付方式，确保物理、虚拟和云环境中服务器的应用程序和数据的安全，可以为云和虚拟化环境提供主动防御、自动安全保护，将传统数据中心的安全策略扩展到云计算平台上。

4、建立防御机制

在规划大数据发展的同时，建立并完善大数据信息安全体系很有必要。结合传统信息安全技术和考量大数据收集、处理和应用时的实际环境安全需求，建立面向大数据信息安全的事件监测机制，及时发现信息系统安全问题，当大数据运营环境遭到攻击前或已经遭到攻击时，快速、准确地发现攻击行为，并迅速启动处置和应急机制。

5、重新规范管理员的权限

大数据的跨平台传输应用在一定程度上会带来内在风险，可以根据大数据的密级程度和用户需求的不同，将大数据和用户设定不同的权限等级，并严格控制访问权限。而且，通过单点登录的统一身份认证与权限控制技术，对用户访问进行严格的控制，有效地保证大数据应用安全。

总之，大数据时代机遇与挑战并存，在推进大数据技术创新管理能力和业务能力的同时，要加强大数据安全与隐私管理相关研究的力度，通过政策法规与技术手段相互作用，使大数据在我国各个行业得以沿着正确的方向更快、更深入的发展。

特别说明：由于各方面情况的不断调整与变化，新浪网所提供的所有考试信息仅供参考，敬请考生以权威部门公布的正式信息为准。

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Ⅳ 大数据产品和服务体系涵盖哪些方面

大数据产品和服务体系涵盖数据集成，数据存储，数据同享层。
数据集成：指的其实是ETL，指的是用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，终究依照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。而这儿的Kettle仅仅ETL的其中一种。数据存储：指的便是数据仓库的建设了，简略来说能够分为事务数据层(DW)、指标层、维度层、汇总层(DWA)。数据同享层：表明在数据仓库与事务体系间提供数据同享服务。WebService和WebAPI，代表的是一种数据间的衔接方法，还有一些其他衔接方法，能够依照自己的情况来确定。

Ⅵ 如何推进大数据平台建设

随着信息技术的飞速发展，各领域的数据量都在爆发式增长，尤其在云计算、物联网、移动互联网等技术得到广泛应用之后，数据的增长实现了从量变到质变的转型，大数据如浪潮般席卷而来，人类社会进入大数据时代。大数据不仅仅只是一次颠覆性的技术革命，更是一场思维方式、行为模式与治理理念的全方位变革，尤其在政府治理领域，大数据带来了巨大的变革潜力和创新空间。在“全面深化改革，推进国家治理体系和治理能力现代化”的时代背景下，应充分重视大数据在政府治理中的重要价值，牢牢抓住大数据为政府治理提供的创新机遇，切实提高各级政府部门的治理能力。
一、大数据为政府治理理念转型带来新机遇
治理理念的转型是提升政府治理能力的前提，理念的转型需要新文化、新思维的融入，大数据所蕴含的数据文化与数据思维恰好可以为治理理念转型提供突破口，基于大数据探索政府治理的多元、多层、多角度特征，最终实现以政府为主体的政府管制理念向以协同共治、公共服务为导向的政府治理理念的转型。在大数据时代，政府治理的依据不再是个人经验和长官意志，而是实实在在的数据，在过去深入群众、实地调研考察的基础上，系统采集的客观数据和实证分析的科学结果将成为最为重要的政府决策依据。“尊重事实、推崇理性、强调精确”的特征和“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的理念将成为政府治理理念转型的核心要义。
二、大数据为政府治理模式创新带来新机遇
大数据通过把数学算法运用于海量数据，从数据中寻找相关关系，通过这种相关性预测事情发生的可能性，这是大数据方法论的核心思想。此外，依托于大数据技术和平台，通过外包、众包等灵活的组织方式，可以推动政府治理的组织架构从科层、分割、封闭向开放、协同、合作转型，因此把大数据的方法和手段引入到政府治理领域，是实现政府治理模式创新的有效路径。基于上述方法论，大数据为政府治理模式创新带来的新机遇主要包括：从粗放式管理到精细化治理、从单兵作战型管理到协作共享型治理、从被动响应型管理到主动预见型治理、从电子政务管理到政府2.0治理、从风险隐蔽型管理到风险防范型治理，最终实现全面数据驱动的治理模式创新。
三、大数据为政府决策科学化带来新机遇
随着公共事务的日益复杂，仅凭个人感知已经很难全面了解所有正在发生的事情并做出正确判断，政府部门想要提高决策的科学性，就需要把大数据思维与技术运用到政府治理与决策中，依靠大规模数据的收集来直观呈现经济社会运行规律，通过相应的数据挖掘来辅助政府部门进行科学决策。大数据为政府决策科学化带来的机遇主要体现在两个方面：首先，在决策的制定阶段，大数据背景下，政府决策不再是个别领导干部“拍脑袋”做出的，而是通过“用数据说话”，让听得见炮火的人（数据）做出决策，这样的政府决策是在对客观数据进行科学分析、充分了解客观现实的基础上做出的，这样大大提高了决策的精准性、适用性和科学化水平；其次，在决策实施效果的跟踪反馈阶段，通过物联网和社交网络的普及，大量的客观数据能够快速汇集给决策者，通过这些数据对决策的实施过程和效果进行实时监控，能够更全面地掌握决策的实施效果和下一步的改进方向。
四、大数据为政府服务效能提升带来新机遇
提升政府服务效能是政府治理能力提升的重要支撑，也是大数据背景下服务型政府建设的关键所在，在政府治理的范畴下，提升政府服务效能主要包括政府部门行政审批的效率提升和公共服务产品的质量提高两个方面。在提升行政审批效率方面，大数据可以打通各个政府部门的信息孤岛，打破各部门数据的条块分割，通过构建统一的政府行政审批云平台，让数据为老百姓“跑腿办事”，省去了“跑断腿、磨破嘴，办事跑十几个部门，盖几十个公章”的苦恼和无奈，这样既提高了行政审批效率，又节约了政府开支。在提高公共服务产品质量方面，大数据通过对公共服务产品数据和服务对象数据的挖掘、分析，提升公共服务产品供给的精准化、分层化、个性化；通过公共数据的开放和兼容，让公众参与到公共服务产品设计、提供和监督等各个环节，实现公共服务产品质量的提高。

Ⅶ 基于大数据的用户标签体系建设思路和应用

基于大数据的用户标签体系建设思路和应用
在大数据时代，数据在呈现出海量化、多样化和价值化变化的同时，也改变了传统IT行业的市场竞争环境、营销策略和服务模式。
如何在ZB级的海量数据中获取并筛选有价值的信息，是对IT企业的一大挑战。通过构建客户标签，支撑精准营销服务，是应对上述挑战的有效解决方案。
但是怎么设计一个完善的用户标签体系？怎么打标签？打哪些标签？谁来打？怎么使用用户标签创建商业价值？
这些都是产品设计层面需要解决的问题。
掌上医讯一直以来都致力于打造医生的今日头条和智能化的学习平台，通过大数据技术实现医生学习的智能化和个性化，而要构建这样一个学习平台，最基础的就是要建立用户的标签体系。
经过长时间的学习、思考、借鉴和实践，现在已经有了自己的标签构建思路，并且也已经提取出了符合自身业务的标签。我们十分重视用户行为日志的收集，现在已经有了亿万级别的日志数据，正在搭建数据处理和标签计算平台，以下是我们整理的建设思想。
标签系统的结构
标签系统可以分为三个部分：数据加工层、数据服务层和数据应用层。
每个层面向的用户对象不一样，处理事务有所不同。层级越往下，与业务的耦合度就越小。层级越往上，业务关联性就越强。
数据加工层
数据加工层收集、清洗和提取数据。掌上医讯有诸多的学习模块，同时又有网站、APP、小程序等多个产品形式，每个产品模块和产品端都会产生大量的业务数据和行为数据，这些数据极为相似又各不相同，为了搭建完善的用户标签体系，需要尽可能汇总最大范围的数据。收集了所有数据之后，需要经过清洗、去重、去无效、去异常等等。
数据业务层
数据加工层为业务层提供最基础的数据能力，提供数据原材料。业务层属于公共资源层，并不归属某个产品或业务线。它主要用来维护整个标签体系，集中在一个地方来进行管理。
在这一层，运营人员和产品能够参与进来，提出业务要求：将原材料进行切割。
主要完成以下核心任务：
定义业务方需要的标签。创建标签实例。执行业务标签实例，提供相应数据。数据应用层
应用层的任务是赋予产品和运营人员标签的工具能力，聚合业务数据，构建具体的数据应用场景。
（1）标签的类型
从数据提取维度来看，标签可分为：事实标签、模型标签和预测标签。
（2）事实标签
从生产系统获取数据，定性或定量描述用户的自然属性、产品属性、消费属性、资源属性等，以及根据工作人员经验积累的业务规则进行筛选、分析生产的标签，如是否活跃用户、是否是考生等。
（3）模型标签
对用户属性及行为等属性的抽象和聚类，通过剖析用户的基础数据为用户贴上相应的总结概括性标签及指数，标签代表用户的兴趣、偏好、需求等，指数代表用户的兴趣程度、需求程度、购买概率等。
（4）预测标签
基于用户的属性、行为、信令、位置和特征，挖掘用户潜在需求，针对这些潜在需求配合营销策略、规则进行打标，实现营销适时、适机、适景推送给用户。
从数据的时效性来看，标签可分为：静态属性标签和动态属性标签。
（5）静态属性标签
长期甚至永远都不会发生改变。比如性别，出生日期，这些数据都是既定的事实，几乎不会改变。
（6）动态属性标签
存在有效期，需要定期地更新，保证标签的有效性。比如：用户的购买力，用户的活跃情况。
标签的定义
给用户打标签，建立用户画像，最终都是为了去应用，所以我们要站在应用场景上去定义用户的标签体系，每个标签都有最终的用途。比如：我们做考试培训服务，我们需要建立“是否考生”的标签。
另外，不同的行业他们的用户特征也是有显著区别的，比如：医生用户相比普通用户来说，就多了像“科室”、“职称”、“所在医院等级”等特殊含义的标签。
而标签是有层级关系的，既是为了管理，更好的理解，又是为了控制粗细力度，方便最终的应用。标签深度一般控制在四级比较合适，到了第四级就是具体的标签实例。
我们根据公司的业务首先划分了人口属性、行为属性、用户分类和商业属性四个大的分类，下面又分了上网习惯、学习惯、人群属性、消费能力、消费习惯等分类，最末级精确到用户的活跃等级、阅读来源、考试偏好等具体的标签。
标签的维护
每个标签都不会凭空产生的，也不会一成不变，更不会凭空消失。标签的维护需要生成规则，需要定义权重，需要更新策略。
生成规则
如第一部分所说，标签分为事实标签，模型标签和预测标签三大类。对于这三类的标签，生成规则的难度和复杂性也是逐级递增的。事实标签只需要考虑从什么地方提取即可，它即包含明确的标签定义，又包含无法穷举的标签集，比如：关注的病种。
而模型标签需要进行数据的关联和逻辑关系的设计，通过一定的模型对数据进行计算得来。而预测标签相对就非常的复杂，无法从原始数据提取标签，标签的生成准确度就太依赖我们大数据分析和人工智能技术的应用。
定义权重
一个标签会在多个场景下出现，比如：一个疾病标签，它极可能在浏览过程中生成，也有可能在搜索场景下产生，但是对于这两个场景所对应的同一个标签，他们的权重是不同的。浏览相比搜索，权重要小得多，因为搜索的主动需求更大。
更新策略
上文我们从数据的时效性上对标签分为静态属性标签和动态属性标签，对于静态属性标签的处理相对比较简单，就不停的累加即可。但是对于动态属性标签，需要对过期标签进行降权甚至删除处理，比如：医生考试前和考试后，会影响“是否考生”这个标签的，这就需要制定更新策略。
标签建设的技术架构
标签体系的建设涉及很多环节，数据量也十分巨大，需要有一个健壮且高效的技术架构来支持数据的存储及计算，掌上医讯采用了sql数据库和no-sql数据库来满足结构化数据和非结构化数据的存储。
使用hadoop的分布式存储技术及hive和hbase组件作为数据仓库，使用MapRece和spark分布式计算来提高计算速度，使用kylin进行多维分析，通过BI工具和接口对外提供应用，使用sqoop和kettle进行数据的抽取及流程的调用。
更多的应用场景
用户标签建立已经基本应用在掌上医讯的内容智能推荐的学习场景中，但随着标签的完善以及智能化处理的提升，这套标签体系将有更广阔的应用场景。
（1）智能化学习场景的构建
通过用户学习需求的标签的分析进行用户分群，针对不同的用户群在APP的功能和内容上进行个性化展示，满足不同学习需求的用户个性化的学习服务。
（2）精准营销推广的建立
更细粒度的对用户进行筛选，同时能够精准预测可能存在的目标用户进行推广，从而扩大医生覆盖，提升推广的转化率。
（3）KOL用户画像的描绘
基于该标签模型，增加对外部数据的采集分析，更加完整的生成医生360度的用户画像，帮助企业寻找潜在的KOL用户，实现用户洞察，辅助市场决策。
标签的建设是一个看似高大上，其实很繁琐、纠结的过程，需要对业务抽丝剥茧，还要应对运营需求的各种变化，不过对公司发展的影响也是深远的。

Ⅷ 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。

(8)大数据服务体系建设扩展阅读

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。

Ⅸ 建设全国一体化大数据中心对数字经济发展至关重要,你认为具体应该怎么做

建设全国一体化大数据中心对数字经济发展至关重要,认为具体应该筑牢数字经济健康发展底座。
构建国家一体化大数据中心体系有四个方面的重要作用：
一是有利于推动数字经济健康发展。大数据中心体系不仅是数字设备的托管空间体，更是大数据、云计算等数字技术的科技承载体，是数字技术自主创新所必需的算力底座。据中国信通院测算，2016年~2020年，我国算力规模平均每增长一个百分点，带动数字经济增长0.4个百分点、GDP增长0.2个百分点。可以说，算力“地基”夯实与否，关系到数字经济这座“大厦”能否巍然屹立。
二是有利于加快数据要素市场化改革。一体化大数据中心体系建设能够推动构建国家数据资源体系，提升信息资源国家控制力，打造我国在全球数字经贸中数据资源配置的能力优势；能够健全数据治理和流通体系，深化数据要素市场化配置改革，推动数据融合开放，加快释放数据价值。
三是有利于推动“双碳”战略实施。一体化大数据中心体系不仅明确提出PUE和绿电占比等碳减排指标演进要求，更借助数据中心集群化、“东数西算”等建设路径，重点推动算力基础设施能效优化以及与绿色能源的融合发展，构建低碳绿色的高质量算力服务体系，并进一步释放体系建设给全社会经济转型带来的绿色价值。
四是有利于加快数据中心产业的转型发展。一体化大数据中心体系一方面能够驱动数据中心集约化、绿色化、均衡化发展，另一方面构建了含数据中心、网络、云、AI、安全等多个要素的基础设施体系，是传统数据中心的升级版，是新基建的发展典范。