在大数据时代的大数据管理形式不断发展过程中，给企业发展带来冲击非常巨大。因此，企业要根据我国信息技术不断发展的形式，对大数据管理框架进行全面的设计和创新，如图1所示。在大数据的处理的过程中，主要是围绕着数据资产进行管理的，同时对大数据时代的大数据管理制度，进行全面的规划行、设计、创新，这样对其它信息技术管理领域，提供了便利的条件。其实，大数据时代的大数据管理最主要的目的，就是将大数据的价值进行充分的展现。另外，在大数据时代的大数据管理框架不断创新的过程中，有效的实现了大数据共享等性能，不断扩大了大数据时代的大数据管理的内容，对我国现代化信息技术的发展，起到了重要的作用和意义。
近几年，在大数据管理不断发展的过程中，也取得了一定的成绩。但是，大数据管理也经历了一个漫长的过程，主要经历的人工、文件、数据库等管理阶段。 同时，随着大数据时代的大数据不断增加，所管理的范围和环境也在不断的变化。并且，在大数据管理不断发展的过程中，一些管理问题逐渐的暴露出来，为大数据管理的发展带来了新的挑战和机遇，下面就大数据管理的发展历程，管理中存在的不足进行简要的分析和阐述。
数据科学教育特点：不仅依赖于传统的信息管理于信息系统专业，更依赖于计算机、数学、统计等学科。大数据专业十一门涉及广泛的交叉性的学科。
随着大数据技术的飞速发展，大数据已经融入到各行各业，不断提高各行各业的生产运作效率。2017年中国的大数据行业发展趋势是什么？大数据行业整体市场规模如何?大数据行业前景如何?请仔细浏览本文。 （一）大
近日，中共中央印发了《深化党和国家机构改革方案》，并发出通知，要求各地区各部门结合实际认真贯彻执行。一场真正的改革正式开启了！
近年来，数字经济正在影响着每个人的日常生活，数据已经贯穿了企业日常业务的各个方面，对于企业来说，数字化转型不仅是战略举措，更是其生存和整个业务模式的基础。但59%的受访高管表示，企业人员与大数据之间的的鸿沟让数字化转型变得困难重重… 本文目录： 一、用户与大数据之间的鸿沟让数字化转型困难重重 二、通过自服务的大数据治理消除用户与大数据之间的鸿沟 三、企业如何应用自服务的大数据治理加速数字化转型 四、总结 一、用户与大数据之间的鸿沟 让数字化转型困难重重 目前虽然不少企业已经广泛建设大数据平台，但却难以直接
张涵诚：贵阳模式值得参考，政府发展大数据需要方法论
互联网时代产生了海量的数据，但是对于数据的管理，一直缺乏相应的措施。很多数据也没有得到联通。
近日，广州市政府官方网站公布了工信委、商务委和国资委3个部门的“三定方案”。三个部门共“定编”339名，其中商务委编制最多，占比超4成。机构设置方面，工信委下设的广州市大数据管理局（正处级）颇具创新，其承载着建设工业大数据库等9项重要职责。 城市发展到了今天这么大的体量，社会治理模式也需要不断升级。大数据，无疑是一个重要的发展方向。随着网络的普及，越来越多的行为在网上发生，“凡走过必留下痕迹”，有的商业数据公司将其收集起来，分析用户情况，还能卖个高价。政府部门也亟需重新认识自己手中掌握的数据价值
信息技术、计算机技术和互联网技术的高速发展促进了人类社会各类数据的爆炸性增长如何对这些结构复杂的大数据[注]进行有效管理己经成为当前社会的热点问题之一。自2011年EMC公司首次在年度大会中提出大数据的概念，己有多家公司和机构对大数据问题进行了研究。由于信息技术己经渗透到人类社会的多个领域，大数据问题会给整个社会带来深刻的影响可以预见，大数据问题必然会给信息技术产业带来一场深刻的技术变革。基于大数据的信息系统的技术创新是未来发展信息技术的关键，也是有关国家发展战略的重要课题。面对着大数据问题带来的机遇和挑战
4月20日，京东大数据来到了北京大学光华管理学院，这次由京东大数据部平台运营管理负责人葛胜利老师给北大光华管理学院的师生们带来主题为“电子商务大数据平台技术架构与产品架构”的专题讲座，为大家讲述京东大数据平台如何在短短几年的时间里突破技术难关，实现产品创新，建设高效、安全、稳定的大数据平台，并以数据支撑京东的快速发展。 讲座中，葛胜利从京东大数据平台的“使命、架构、产品、运营”四大方面出发，全面的剖析了其中的奥秘。 在讲到平台使命时，胜利总提到，大数据平台在京东集团中的战略地位很重要，因为京东的公司运营是由
公开资料显示，在今年地方省份改革方案中，包括贵州、福建、吉林、浙江在内的8个省份设立了“大数据局”。值得关注的是，这些“大数据局”或是成立的全新机构，或是上升为省政府的直属机构。
［主讲者简介］国家统计局中国统计信息服务中心大数据研究室江青主任。 本文选自2015年8月26日在“2015中国国际大数据大会主题论坛”上江青所做的题为《大数据与领导决策》的演讲。 注：所有会议记录均为现场速记整理，未经演讲者审阅，本站刊登此文出于传递更多信息之目的，并不意味赞同其观点或证实其描述。如有问题请与组委会联系。 ［演讲全文］ 江青：很高兴今天能与各位交流一下在工作中的感悟。今天交流的主题是“大数据与领导决策”，这次会议主题是大数据与智慧城市，这里面有非常密切的关联。今天跟大家从三个方面分享。
大数据一词很早就在IT行业中兴起，但是随着产业进程的不断推进，大数据变成了只听雷声未见雨下的浮云，没有成功的案例可参考也让大数据一直饱受诟病，特别是管理软件行业，大数据就是数据大已经成为了行业内的笑柄，无论是数据驱动企业，还是决策驱动数据，都要从用户的角度出发，切实的为企业服务，否则大数据只会变成想象。 国内管理软件市场一直是金蝶和用友的天下，浪潮在特定行业的地位，使得浪潮与金用两家格格不入。但是，最近浪潮管理软件表示相当活跃，除了收购欧洲CRM厂商完善产业布局外，还推出了数据整合平台、数据采集与存储平台为
高考出分了，又是一年一度各位考生和家长手忙脚乱开始填报志愿的时候了。很多考生和家长纷纷咨询Alfred：大数据现在不是很火吗？大数据专业怎么样呀？应该填选择哪个大学比较好？
大部分电商大数据平台系统企业在实践项目的时候，并不会把大部分主力资源将品牌能力沉淀成自身的产品和平台，例如很多可以实现共用的大数据服务没有实现真正意义上的服务化、产品化，以致于很多产品总是在执行重复的动作。我们知道目前的大数据中台系统技术带来的不仅仅是数据量的火箭式增长，更重要的是利于大数据网站系统管理能力提升，所以传统的大数据平台建设已经无法满足用户需求。数据中台系统架构体量、产业规模以及云计算高速发展轻松降低基础设施成本，进一步创造企业盈利是大数据平台所关心的重点问题。通过本文我们来简单了解下：企业为什么要搭建大数据中台系统，什么叫大数据中台架构，数据中台系统架构基本构成和如何提升电商大数据平台功能管理。
导读 目前，国内外有多个标准化组织正在开展大数据和大数据安全相关标准化工作，国际上主要有国际标准化组织/国际电工委员会下的ISO/IEC JTC1 WG9（大数据工作组）ISO/IEC JTC1 SC27（信息安全技术分委员会）、国际电信联盟电信标准化部门（ITU-T）、美国国家标准与技术研究院（NIST）等；国内正在开展大数据和大数据安全相关标准化工作的标准化组织，主要有全国信息技术标准化委员会（以下简称“全国信标委”，委员会编号为TC28）和全国信安标委（TC260）以及国家网络安全各个行业主管部门的监
导读：目前，全国省级机构改革正在如火如荼地进行。从公开具体改革方案的省份来看，“大数据”已成为此轮省级机构改革中的一大亮点，全国已有多达8个省份设立了与“大数据”发展相关的全新机构。
日前，中国信息通信研究院正式发布《城市大数据平台白皮书》，阐述了城市大数据的概念和内涵，分析了建设城市大数据平台对于破解智慧城市建设难题的意义，并介绍了我国城市大数据平台的发展现状。
随着互联网、社交媒体和人工智能的技术发展和应用普及，大数据在应急管理中发挥的作用将越来越重要，是应急管理未来发展的重要方向之一。应急管理部的成立为中国应急管理的发展提供了政策上的支持，也为发展大数据在中国应急管理中的应用提供了契机。现阶段，理论研究尚无法完全预知大数据在应急管理中的具体应用。但基于对应急管理基本原理的掌握，结合对大数据本质属性的理解和对中国应急管理制度情境的了解，我们可以初步厘清大数据在中国情境中应用于应急管理的总体框架、关键功能和政策路径。
本文目录： 一、大数据时代还需要数据治理吗？ 二、如何面向用户开展大数据治理？ 三、面向用户的自服务大数据治理架构 四、总结 一、大数据时代还需要数据治理吗？ 数据平台发展过程中随处可见的数据问题 大
大数据时代已经来临。2014财年，美国政府就如何充分利用生物医学大数据，启动Big Data to Knowledge计划，这是继2012年美国国家大数据计划实施后新一轮面向生物大数据的基础研究计划。目前，发达国家在生物大数据领域的技术和应用已远远走在前端。在我国，生物大数据还处于发展的初期阶段。该如何以最快的速度赶上这一潮流，如何从国家主权层面对生物大数据进行有效的保护和管理，如何在基础研究和技术市场应用上与世界同步，已成为不可回避且值得深入思考的话题。 谁是生物大数据技术的领航者
随着大数据的日益普及，笔者一直在思考一个问题：什么是小数据？当人们在谈论小数据的时候，认为在大数据的话语体系里，应该有小数据的说法。但至于如何认识小数据，如何界定小数据，如何理清小数据跟大数据的关系，以及这个小数据会对目前的大数据产业发展以及管理制度建设方面带来哪些影响，一直一来没有相关专业的文章著作或研究成果。
导读：变革洪流总是起于微处，大数据时代一批企业已成为引领变革的先行者。本周钱塘大数据为大家专题盘点“谁是数据英雄？传统企业大数据应用案例”六连发，第一期给大家介绍《制造业新风向——航天三江用大数据驱动智能制造》 ，全文详解“航天三江”在搭建的大数据交换平台上，系列布局有关产品生命周期管理，价值管理， 质量信息管理及信息化管理等方面的应用案例，望对您有所借鉴。 信息时代，大数据正在成为社会中最有价值的资源体之一。它不为人所见，却又无处不在……企业已渐渐成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗？答案
上篇文章《漫谈大数据平台架构》（阅读原文查看）大家应该对大数据平台有了一个整体架构上的理解和认识，作为姊妹篇，本篇着重讲解大数据平台安全风险与建设。
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政务大数据在国内外都有很多的应用案例和实践，但因为目前政务数据的采集和开放、跨领域应用还面临着许多问题，政务大数据的应用还只是起步阶段。随着政务大数据信息的不断开放及规范，政务大数据会在包括城市规划、交通管理、环境保护等多领域被应用。
政府是数字城市建设的牵头者，也是城市运行的“基石”。在打造“数字政务”对数字城市建设而言格外重要。同时，在国家“新基建”的浪潮下，政务服务也将进一步向数字化和智能化的方向发展，即“数字政府”。
拥有大数据是时代特征，解读大数据是时代任务，应用大数据是时代机遇。大数据作为一个时代、一项技术、一个挑战、一种文化，正在走进并深刻影响我们的生活。党的十八届五中全会提出，“实施国家大数据战略”。实施国
大数据存储不是一类单独的产品，它有很多实现方式。EMC Isilon存储事业部总经理杨兰江概括说，大数据存储应该具有以下一些特性：海量数据存储能力，可轻松管理PB级乃至数十PB的存储容量；具有全局命名空间，所有应用可以看到统一的文件系统视图；支持标准接口，应用无需修改可直接运行，并提供API接口进行面向对象的管理；读写性能优异，聚合带宽高达数GB乃至数十GB；易于管理维护，无需中断业务即可轻松实现动态扩展；基于开放架构，可以运行于任何开放架构的硬件之上；具有多级数据冗余，支持硬件与软件冗余保护，数据具有高可靠性；采用多级存储备份，可灵活支持SSD、SAS、SATA和磁带库的统一管理。 通过与中国用户的接触，杨兰江认为，当前中国用户最迫切需要了解的是大数据存储有哪些分类，而在大数据应用方面面临的最大障碍就是如何在众多平台中找到适合自己的解决方案。 EMC针对不同的应用需求可以提供不同的解决方案：对于能源、媒体、生命科学、医疗影像、GIS、视频监控、HPC应用、某些归档应用等，EMC会首推以Isilon存储为核心的大数据存储解决方案；对于虚拟化以及具有很多小文件的应用，EMC将首推以VNX、XtremIO为核心的大数据存储解决方案；对于大数据分析一类的应用需求，EMC会综合考虑客户的具体需求，推荐Pivotal、Isilon等一体化的解决方案。在此，具体介绍一下EMC用于大数据的横向扩展NAS解决方案——EMC Isilon，其设计目标是简化对大数据存储基础架构的管理，为大数据提供灵活的可扩展平台，进一步提高大数据存储的效率，降低成本。 EMC Isilon存储解决方案主要包括三部分：EMC Isilon平台节点和加速器，可从单个文件系统进行大数据存储，从而服务于 I/O 密集型应用程序、存储和近线归档；EMC Isilon基础架构软件是一个强大的工具，可帮助用户在大数据环境中保护数据、控制成本并优化存储资源和系统性能；EMC Isilon OneFS操作系统可在集群中跨节点智能地整合文件系统、卷管理器和数据保护功能。 杨兰江表示，企业用户选择EMC Isilon的理由可以归纳为以下几点。第一，简化管理，增强易用性。与传统NAS相比，无论未来存储容量、性能增加到何种程度，EMC Isilon的安装、管理和扩展都会保持其简单性。第二，强大的可扩展性。EMC Isilon可以满足非结构化数据的存储和分析需求，单个文件系统和卷中每个集群的容量为18TB～15PB。第三，更高的处理效率，更低的成本。EMC Isilon在单个共享存储池中的利用率超过80%，而EMC Isilon SmartPools软件可进一步优化资源，提供自动存储分层，保证存储的高性能、经济性。第四，灵活的互操作性。EMC Isilon支持众多行业标准，简化工作流。它还提供了API可以向客户和ISV提供OneFS控制接口，提供Isilon集群的自动化、协调和资源调配能力。 EMC Isilon大数据存储解决方案已经在医疗、制造、高校和科研机构中有了许多成功应用。
随着大数据产业的迅猛发展，“大数据”三个字对我们来说早已经不再陌生，生活中我们也能经常在身边听到关于“大数据”的讨论，大数据已经代替互联网成为新时代的最热门的话题。虽然大数据已经无处不在，但很多人对于大数据的概念仍然很模糊，没有办法用一个准确的描述来形容大数据，今天，我们就将全网最受关注的大数据概念解读跟大家分享。
导读：在首届中国（杭州）工业大数据产业发展高峰论坛上，杨教授详细阐明了什么是工业大数据，工业大数据的作用以及工业大数据如何推动制造业转型升级。他的精彩发言为发展工业大数据以及其产业提供了很好的思路和方
当今，大数据的到来，已经成为现实生活中无法逃避的挑战。每当我们要做出决策的时候，大数据就无处不在。大数据术语广泛地出现也使得人们渐渐明白了它的重要性。大数据渐渐向人们展现了它为学术、工业和政府带来的巨
政务是个大市场，阿里、腾讯、电信、华为都在赔本赚吆喝。本文作者宇同学是资深从业人士，研发总监，他会写一系列文章来阐述政务云全景。 前面七篇分别深入阐述： 政务大数据点本质：《 浅谈政务大数据的本质》 政务大数据的全景图：《政务大数据的全景图》 政务大数据的上下文范围：《政务大数据的上下文范围》 政务大数据的概念模型：《政务大数据的概念模型》 政务大数据的逻辑模型：《政务大数据的逻辑模型》 政务大数据的物理模型：《政务大数据的物理模型》 政务大数据的部署结构：《政务大数据的部署结构》
本文系投稿作品 作者 | 杜圣东 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 前段时间有报道称，有学者质疑“大数据”理论，也有硅谷公司负责人质疑大数据应用的效果。结合2011年Gartner关于BI（Business Intelligence）应用70%-80%都失败的一个调查结论（这里的fail是夸张的说法，更确切地讲应该是没有达到预期效果），本文就来谈谈为什么会出现这样的问题，大数据应用落地的瓶颈是什么？为什么大数据应用容易失败？为什么大数据应用需要敏捷？敏捷
主讲嘉宾：吴东亚 主持人：中关村大数据产业联盟 副秘书长陈新河 承办：中关村大数据产业联盟 吴东亚，中国电子技术标准化研究院信息技术研究中心标准总监。1972年生，籍贯黑龙江。1992年毕业于东南大学自动控制系毕业，1992-2001年，在中国空间技术研究院硕士学习、工作，参加“神舟一号”飞船地面测试系统研制工作，积累了一线科研和工程经验。2001-2004年，北京理工大学博士学习。2004至今，中国电子技术标准化研究院工作，期间到欧洲标准化机构留学。涉足电子信息技术领域国家/行业标准化、检测、认证、注册等
如今我们听到越来越多关于大数据相关的信息，无论是大数据行业的工资薪酬还是大数据的人才缺口数量，它已然成为了是继云计算、物联网后的又一全球热点问题它不断的受到了社会各界的关注。大数据已经成为一种战略资源，具有广阔的应用前景。
本文目录 一、大数据时代还需要数据治理吗？ 二、如何面向用户开展大数据治理？ 三、面向用户的自服务大数据治理架构 四、总结 一、大数据时代还需要数据治理吗？ 数据平台发展过程中随处可见的数据问题 大数
利率市场化改革、宏观经济新常态、互联网金融和大数据时代的来临正从经营环境和商业模式两个维度彻底颠覆着商业银行赖以生存发展的生态环境。可以预期，内外部经营环境的变化和大数据的应用将共同推动商业银行进入真正向“以客户为中心”的业务转型期。
大数据中，结构化数据只占 15%左右，其余的 85%都是非结构化的数据，它们大量存在于社交网络、互联网和电子商务等领域。另一方面，也许有 90%的数据来自开源数据，其余的被存储在数据库中。大数据的不确定性表现在高维、多变和强随机性等方面
大数据的通俗定义为用现有的一般技术难以管理的大量数据的集合，广义定义为一个综合性概念，它包括因具备4V(海量/多样/快速/价值，Volume/Variety/Velocity/Value)特征而难以进行管理的数据，对这些数据进行存储、处理、分析的技术，以及能够通过分析这些数据获得实用意义和观点的人才和组织。 📷 1、大数据分析在企业安全管理平台上的应用 目前应用于大数据分析的主流技术架构是Hadoop，业界在进行大数据分析时越来越重视它的作用。Hadoop的HDFS技术和HBase技术与大数据的超大容量存储
【核心提示】与传统数据相比，大数据的资源性特征尤为突出，成为各国重视开发大数据的依据。在知识的演化过程中，数据既是产生信息、知识、智慧的基础，又同时贯穿于其中。进入信息化时代，遇到的最大难题不是信息不足，而是信息孤岛的问题，只有实现大数据的共享和规范管理，才能破解这一难题。 曾几何时，数据是人类用于识别环境的计数工具，对其精确性的关注似乎仅限于科学研究领域。进入信息化时代，我们每一个人都明显感受到与信息相关的数据无处不在。可以说，我们自身在不断产生各种数据的同时，数据也在极大地影响我们。 两次数据革命融
许多企业领导人开始接纳大数据处理并期待神奇和奇迹，但却发现大数据带来新的复杂性——且从中获益所需要付出的努力要预计中的多得多。 每个组织机构都对大数据应用寄予厚望，期待它可以解答长期存在的业务问题，让他们在市场集中镇南关，在产品、服务交付中更具竞争力。这种对于大数据获益的预期很难实现，除非给予足够的指导和帮助。这里列举不适合大数据的10件事情，除非你能够采取正确步骤优化其价值。 1：解决你的业务问题 大数据不会处理业务问题。人们可以做的，就是要坐下来，在开始使
如今所有人都在谈论大数据，但事实上，关于它很多的言论都太过夸张。就业数据显示，大数据似乎很为企业招聘者所需要。然而，更多的数据表明，企业并不知道要利用这些大数据专业人才做些什么。 然而，比大数据本身更重要的是大数据的分析和管理。而这一潮流正让服务器自动化配置系统工具大量涌现。Puppet等就是支撑“DevOps”潮流的背后力量。 正如Dice.com数据所展示的那样，Puppet是一种潮流，因为它给企业提供了一种更加简便的方式来管理一定规模的IT基础设施。这些基础设施要不被叫做“大数据”,要不被叫做听起
规划提出，目标到2020年，技术先进、应用繁荣、保障有力的大数据产业体系基本形成。大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元，年均复合增长率保持30%左右，加快建设数据强国，为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。 规划部署了七大任务，包括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。 任务1：强化大数据技术产品研发 要以应用为导向，突破大数据关键技术，推动产品和解决方案研发及产业化，
转自：中国科学院官方网站、人民日报 作者：徐宗本 中国科学院院士、西安交通大学教授 973计划首席科学家。 拥有大数据是时代特征，解读大数据是时代任务，应用大数据是时代机遇。大数据作为一个时代、一项技术、一个挑战、一种文化，正在走进并深刻影响我们的生活。党的十八届五中全会提出，“实施国家大数据战略”。实施国家大数据战略，必须理性认识大数据，准确把握其带来的机遇，科学应对其带来的挑战，用大智慧实现大数据的大价值。 理性认识大数据 信息技术革命与经济社会活动的交融催生了大数据。大数据是经济社会、现实世界、
大数据挑战和机遇并存，大数据在未来几年的发展将从前几年的预期膨胀阶段、炒作阶段转入理性发展阶段、落地应用阶段，大数据在未来几年将逐渐步入理性发展期。未来的大数据发展依然存在诸多挑战，但前景依然非常乐观。 大数据发展的挑战 目前大数据的发展依然存在诸多挑战，包括七大方面的挑战：业务部门没有清晰的大数据需求导致数据资产逐渐流失;企业内部数据孤岛严重，导致数据价值不能充分挖掘;数据可用性低，数据质量差，导致数据无法利用;数据相关管理技术和架构落后，导致不具备大数据处理能力;数据安全能力和防范意
政务是个大市场，阿里、腾讯、电信、华为都在赔本赚吆喝。本文作者宇同学是资深从业人士，研发总监，他会写一系列文章来阐述政务云全景。 前面三篇分别深入阐述： 政务大数据点本质：《 浅谈政务大数据的本质》 政务大数据的全景图：《政务大数据的全景图》 政务大数据的上下文范围：《政务大数据的上下文范围》 政务大数据的概念模型：《政务大数据的概念模型》 反响非常好，本篇接上一篇讲讲政务大数据的逻辑模型。希望大家会喜欢！ 后续还有一系列文章；敬请期待。 在《政务大数据的概
数据猿导读 从数据交易、数据集成，到文本挖掘、算法模型、人工智能，再到数据可视化，每个细分领域都涌现出了一些专业的公司，大数据产业生态布局逐渐成熟。如同数字冰雹在数据可视化领域有着十年的技术累积一样，
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