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          ???關于無關第三方假冒我司名義進行電信網絡詐騙的聲明 ?

          兩會前后大數據的政策將助力各企業更上一個臺階

          ????? 從工信部、發改委等部委了解到,兩會前后,大數據系列推進政策將密集推出,國家政策將為今年大數據產業的快速成長提供良好的發展環境。

          ????? 據經濟參考報2月6日消息,業內預期,我國大數據產業正在從起步階段步入黃金期,2020年中國有望成世界第一數據資源大國,但數據開放度低、技術薄弱、人才缺失、行業應用不深入等難題亟待解決。

          ????? 工信部信軟司副司長李冠宇表示,“我國大數據產業頂層設計不斷加強,政策機制日益健全。發改委、工信部、網信辦等46個部委共同建立了促進大數據發展部際聯席會議制度,全國有30多個省市制定實施了大數據相關的政策文件?!?/p>

          ????? 業內預期,2018年,隨著國家大數據戰略推進實施以及配套政策的貫徹落實,大數據產業發展環境將進一步優化,社會經濟各領域對大數據服務的需求將進一步增強,大數據的新技術、新業態、新模式將不斷涌現,產業規模將繼續保持30%以上的高速增長態勢。

          ????? 信息來源:經濟參考報 內容原標題:兩會前后大數據系列推進政策將密集推出

          ????? 首要解決的就是數據孤島問題

          ????? 目前大數據仍然是一個技術驅動的行業,大部分的大數據項目和產品,還沒走到標準接口的階段。

          ?? “開著寶馬吃低?!?、“開著寶馬購經適房”,這些令人發指的不誠信現象之所以屢禁不絕,一個重要原因就是部門之間存在著信息壁壘。盡管我國銀行、工商、稅務、海關等都建立了相關信息平臺,但部門之間難以共享。

          ????? 信息不被共享,固然有安全考慮。但更多的恐怕還是部門利益考量,因此不愿拿出來共享。正是這種以鄰為壑的想法,造成各部門、各層級間條塊分割成為“信息孤島”,數據采集重復、標準不同、一致性差、開發利用程度低,制約了政府的協同管理和應急響應,極大地阻礙了我國信用體系建設的進程。

          ????? 值得注意的是,有的部門明知“大數據”浪潮勢不可擋,生怕將來建立統一公共信息平臺會讓自己的利益受損,竟千方百計保留“自留地”,不惜另起爐灶,建各式各樣的數據中心、信息中心,重復建設、標準不一,不僅造成資源浪費,為下一步信息整合制造了新的難題。信息互聯互通對公共服務領域、政府監管市場、建立公平競爭環境等的便利不言而喻。

          ????? 由于各個公司的技術基因不一樣,所以公司直接本身形成了數據孤島,要打破數據孤島,規范開放協議,開放標準是個關鍵。數據安全一直是一個大家都比較關心的問題,面對“大數據”時代,打破“信息孤島”是無法回避的趨勢,同時也會出現信息安全的問題。只有建立符合中國國情的數據應用法律體系,確?!按髷祿苯^對安全,保護公民個人信息不被商業化、公民隱私權不受侵犯。還應加快制定數據產權歸屬、保護以及采集、存儲、加工、傳遞、檢索、授權應用等法律法規,明確數據擁有者、使用者、管理者、社會第三方等各方的責、權、利,推動更多部門、企業和個人共同參與到社會信用體系建設中來。

          ????? 其次,數據的正確分析處理及合理應用離不開大數據的核心技術

          ????? 數據源越來越復雜,應用越來越廣泛,只有使用正確的大數據核心技術分析處理數據,才能使數據得到更加合理的應用。大數據已經滲透到各行各業,大數據有哪些技術是剛需的呢?哪些技術潛在著巨大的價值呢?

          ????? 預測分析:是一種統計或數據挖掘解決方案,包含可在結構化和非結構化數據中使用以確定未來結果的算法和技術??蔀轭A測、優化、預報和模擬等許多其他用途而部署,也可為規劃流程提供各種信息,并對企業未來提供關鍵洞察。

          ????? NoSQL數據庫:非關系型的數據庫包括Key-value型(Redis)數據庫、文檔型(MonogoDB)數據庫、圖型(Neo4j)數據庫。主要應用適用場景:1、數據模型比較簡單;2、需要靈活性更強的IT系統;3、對數據庫性能要求較高;4、不需要高度的數據一致性;5、對于給定key,比較容易映射復雜值的環境。

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          ????? 分布式存儲系統:分布式存儲是指存儲節點大于一個、數據保存多副本以及高性能的計算網絡;利用多臺存儲服務器分擔存儲負荷,利用位置服務器定位存儲信息,它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率,還易于擴展。

          ????? 數據可視化:大數據分析的使用者有大數據分析專家,同時還有普通用戶,但是他們二者對于大數據分析最基本的要求就是可視化分析,因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點,同時能夠非常容易被讀者所接受,就如同看圖說話一樣簡單明了。

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          ????? 數據挖掘算法:大數據分析的理論核心就是數據挖掘算法,各種數據挖掘的算法基于不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點,也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理)才能深入數據內部,挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的算法才能更快速的處理大數據,如果一個算法得花上好幾年才能得出結論,那大數據的價值也就無從說起了。

          ????? 數據質量和數據管理:大數據分析離不開數據質量和數據管理,高質量的數據和有效的數據管理,無論是在學術研究還是在商業應用領域,都能夠保證分析結果的真實和有價值。

          ????? 最后,大數據推進政策將助力各企業更上一層臺階

          ????? 大數據發展大致經歷了由科學研究領域進入商業發展模式、然后上升為國家戰略的過程。政府是推動大數據發展的重要力量,世界各國都在大力應用大數據推動經濟發展、完善社會治理、提升政府能力,因此政府是大數據發展中重要的推進者之一。大數據應用企業依托國家政策的實施,形成了多個大數據典型應用項目,這些項目在數據基礎服務、電力能源、裝備制造、健康醫療、智慧交通等領域取得良好效果,全方位助力各傳統企業經濟轉型升級。隨著大數據政策的推進,各項目的落地,將促使大數據戰略發展邁向新臺階,提升大數據應用水平,全面實現企業信息化、智能化,助力各企業更上一層臺階。

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