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数据资源常识(3.5)数据资源目录(Data Resources Directory)

第二篇《数据资源概观》数据资源类型 A.数据资源(Data Resource)常识 三、行业数据资源概念(Industry Data Resources Concept) 3.1 数据管理 3.5.1 数据资源目录(Data Resources Directory)概念 我国的数据资源目录概念源自于政务信息系统。早在2002年国家相关部门就制定了政务资源管理的相关规范和标准。 政务数据资源目录是通过对政务信息资源依据规范的元数据描述,按照一定的分类方法进行排序和编码的一组信息,用以描述各个政务信息资源的特征,以便于对政务信息资源的检索、定位与获取。 3.5.2 政务数据资源目录的主要作用和应用范围 政务信息资源目录是实现政务信息资源共享、业务协同和数据开放的基础,是各政务部门之间信息共享及政务数据向社会开放的依据。 目前数据资源目录系统的应用在各个政府部门、事业单位已经非常普遍,尤其是在国家大数据战略布局的背景下,各个地方政府也在积极通过数字化的手段,整合各类信息资源,并在不同的委办局进行共享,目的是“让数据多跑路

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    资源 | 数据工程师的衣柜,资源之家

    数据文摘出品 编译:CoolBoy 今天,文摘菌要给大家介绍一个数据工程(注:非数据分析)资源超级大列表,你想找的全部在这儿~(Github链接见文末) 这个资料集是由区块链公司POA Network 资源本身并没有代码之类的内容,而是为大家总结了数据工程上必要工具的链接,包含了从数据库到并行处理,再到数据集等一系列内容。每一项分类下都有清楚的链接和简介。 这个资源集的目录如下: ? 着实是很全面的一个列表,从事数据工程的同学应该很熟悉。 这个列表的内容有多详细呢?我们可以看一下关系数据库(relational database)的例子来窥斑见豹: ? 可以看到,仅仅是关系数据库这一项,作者就总结出了一份很齐全的工具列表,包括了MySQL、PostgreSQL等大家熟悉的工具,也有其它稍微陌生一点的名字。 在整个数据库(Databases)的大板块下,其他的数据库模型(Key-Value、Column、Document、Graph、Distributed、Timeseries、Others)也被如此详细地总结出来

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    免疫相关数据资源:ImmPort

    导语 GUIDE ╲ ImmPort项目是收集、整理、共享免疫学相关研究的资源,由为不同的生命科学研究者社区提供科学数据的归档和交换方面的先进信息技术支持,并作为研究和临床数据的长期、可持续的归档。 Analysis(数据分析)和Resources(资源)。 Analysis 小编点进去是这样的,不知道怎么回事.... 05 Resources 资源 这里提供了一些与ImmPort的联盟合作,促进参与实验室之间的数据管理和共享。 ④10K Immunome Project 是一个人类免疫学的参考数据集,从NIAID ImmPort数据库的超过10,000 control subjects衍生 小编总结 ImmPort是免疫分析必不可少的数据资源 ,对我们来讲比较重要的一方面是提供的公共数据,另一方面是Resources部分提供的各种相关的工具和资源,由于篇幅有限这些就不详细介绍了,大家有时间可以去浏览了解,一定会有收获的哦!

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    数据学习资源汇总

    关系数据库管理系统(RDBMS) SQLServer:世界最有活力的数据库; MySQL:世界最流行的开源数据库; PostgreSQL:世界最先进的开源数据库; Oracle 数据库:对象- NoSQL数据库技术; MongoDB:面向文档的数据库系统; RavenDB:一个事务性的,开源文档数据库; RethinkDB:支持连接查询和群组依据等查询的文档型数据库。 前一组在这里被称为“key map数据模型”,这两者和Key-value 数据模型之间的界限是相当模糊的。后者对数据模型有更多的存储格式,可在列式数据库中列出。 可为内存列表数据提供SQL接口,在HDFS中较持久化; SAP HANA:是在内存中面向列的关系型数据库管理系统; SenseiDB:分布式实时半结构化的数据库; Sky:用于行为数据的灵活、高性能分析的数据库 列式数据库 注意:请在键-值数据模型 阅读相关注释。

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    数据资源常识(3.2)数据治理(Data Governance)

    第二篇《数据资源概观》数据资源类型 A.数据资源(Data Resource)常识 三、行业数据资源概念(Industry Data Resources Concept) 3.1 数据管理( Information Governance, IG)包含以下三个方面的内容[ISA13]:(1)确保信息利益相关者的需要、条件和选择得到评估,以达成平衡的、一致的企业目标,这些企业目标需要通过对信息资源的获取和管理实现 ;(2)确保通过优先排序和决策机制为信息管理职能设定方向;(3)确保基于达成一致的方向和目标对信息资源的绩效和合规进行监督。 例如,简单地建立和规划一个数据仓库,这是数据管理层面的工作。定义谁以及如何访问这个数据仓库,并且实施各种各样针对元数据资源库管理工作的标准,这是治理层面的工作。 (6)数据治理的主要技术:数据建模 数据建模是依赖于数据治理的另一个数据管理中的关键领域,它结合了数据管理与数据治理两者进行协调工作。

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    数据资源常识(3.3)数据简化(Data Simplification)

    第二篇《数据资源概观》数据资源类型 A.数据资源(Data Resource)常识 三、行业数据资源概念(Industry Data Resources Concept) 3.1 数据管理 如何界定数据资源和信息的边界?数据资源如何单独运作?如何协同工作?是“自下而上”还是“自上而下”方法更高效?如何数据建模?等等从宏观、中观到微观的问题。 图4:三级数据简化技术(DataSimpTech3Tier)框架 (1)顶层(领域概念设计) 在最顶层是设计数据资源所处领域概念体系,完成信息到数据资源、甚至数据资产的界定。 同时,数据资源的主题域和数据拥有者的思路一致,可以直接运用于最终呈现的人机交互界面。例如,数据资源BI技术元数据的报表和分析,继而被映射到数据源元数据反映的源系统中。 无论已有的和未来的多么复杂的数据资源,都可以从这个技术框架的对应简化之道来实现快速接纳和管理。

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    数据资源常识(3.4)数据资产(Data Asset)

    第二篇《数据资源概观》数据资源类型 A.数据资源(Data Resource)常识 三、行业数据资源概念(Industry Data Resources Concept) 3.1 数据管理 数据资产(Data Asset) 数据资产(Data Asset)是指由企业拥有或企业控制的,能够为企业带来未来经济利益的,以物理或电子的方式记录的数据资源,如文件资料、电子数据等。 在企业中,并非所有的数据都构成数据资产,数据资产是能够为企业产生价值的数据资源。 (DMBOK1.0, 2014) [27]在社会生产中,并非所有的数据都适合作为数据资产来建设和管理,数据资产无法覆盖所有数据资源类型。 3.4.4 数据资产管理三个关键变革 数据资源将成为战略资产。有效的数据治理才是数据资产形成的必要条件。有效的数据治理是一个持续性的过程,也是逐步实现数据价值的过程。

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    数据资源常识(3.6)数据标准(Data Standards)

    第二篇《数据资源概观》数据资源类型 A.数据资源(Data Resource)常识 三、行业数据资源概念(Industry Data Resources Concept) 3.1 数据管理 数据资源目录(Data Resources Directory) 3.6 数据标准(Data Standards) 3.6 数据标准(Data Standards) 通过确保清楚地理解数据的表示方式以及所接收的数据采用预期的格式 数据标准(Data Standards)是描述和记录数据的规则。为了共享、交换和理解数据,我们必须对格式及其含义进行标准化。 数以千计的合作伙伴和客户都在寻找它,因为它拥有自然科学的专业知识以及广阔的地球和生物数据资源。(reatedby an act of Congress in 1879, the U.S. 我们的主要职责是绘制公共土地图,检查地质结构和评估矿产资源。在下一世纪,我们的任务扩展到包括对地下水、生态系统、环境健康、自然灾害以及气候和土地利用变化的研究。

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    资源君带你抓取网站数据

    这是公众号Java模板(跟资源君一起学Java)的第一篇推文,资源君创建这个模板也是为了监督自己不断的学习,并且不断的跟大家一起分享编程当中的一些好玩的东西。我也希望通过这个模板,大家一起进步! Java和python两个模板大概一周会推出两篇文章左右,因为资源君平时也没有太多的时间,所以请各位见谅了! 2.基础知识 ? 它提供了一套非常省力的API,可通过DOM,CSS以及类似于jQuery的操作方法来取出和操作数据。 总的来说,就是可以帮我们解析HTML页面,并且可以抓取html里面的内容。 发现这两个正是我们所想要得到的数据,我们继续抓取 public static void main(String[] args) { try { Document document=Jsoup.connect

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    数据已成为全球最值钱资源资源垄断如何监管?

    智能手机和互联网使得数据更多、无处不在,也更有价值。不管你是在跑步、看电视或者堵在路上,任何活动都会带来数据痕迹,这也使得数据处理库里的原始数据越来越庞大。 随着从手表到汽车的各种设备联入网络,数据的流量也在增加:据估算,一辆自动驾驶汽车每秒会产生100GB的数据。同时,人工智能(AI),比如机器学习,可以从数据中提取出更多的价值。 数据还会带来额外的网络效应:企业收集的数据越多,就能从越多的方面改进产品,从而吸引更多的用户,再收集更多的数据,如此循环往复。特斯拉从其自动驾驶汽车上收集的数据越多,就能生产出越好的自动驾驶汽车。 由此可见,庞大的数据形成的数据池会形成护城河。 数据准入也以另一种方式保护公司,免于受到竞争伤害。对科技行业竞争的一种乐观观点认为,大公司可能对创业公司在隐秘角落里的发明或意料之外的科技转变毫无防备。 ,并且加强对数据提供者的管控。

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    顶级AI【数据资源送给你!

    这是我最喜欢的数据集之一,每个数据集都对应于一个小型社区,你可以在其中讨论数据、查找公共代码,或者在其中创建自己的项目。这里包含了大量不同类型、不同结构的数据集内容。 同时,还可以在其中获取到与每个数据集关联的资料,其中包含了许多数据科学家们提供的数据集分析笔记等。 2、Amazon数据集 AWS开放数据地址 https://registry.opendata.aws/ ? 这个数据集中包含了不同领域的数据内容,例如:公共交通、生态资源、卫星图像等。 数据集存储在Amazon Web Services(AWS)资源中,对于使用AWS构建自己机器学习实验的用户来说,传输速度将非常块。 这个数据集来自于加州大学信息与计算机科学学院,其中包含了100多个数据集。根据机器学习问题的类型对数据集进行分类,可找到单变量或多变量时间序列数据集,以及分类、回归或推荐系统的数据集。

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    WebGIS学习资源推荐(包含学习路线、软件和数据资源推荐)

    2、GIS开发方面 1、GIS理论知识 1.1、推荐书籍 《地理信息系统导论》 《地理信息技术实训系列教程:地理信息系统基实验操作100例》 1.2、需要了解的知识点 基本数据类型:矢量数据、栅格数据、 空间数据等等的含义 地理坐标系和投影坐标系,以及两类之间各种常用坐标系的转换 2、GIS开发资源 2.1、百度地图JavaScript API 网址:http://lbsyun.baidu.com/index.php 3、数据资源 3.1、资源环境科学与数据中心 网址:http://www.resdc.cn/Default.aspx 推荐理由:做WebGIS肯定需要自己动手处理和发布一些必要的数据,例如行政区划、夜间灯光遥感数据 、河流数据、路网数据等,这些数据直接在网上不好找,那么就可以去这个网站来下载,目前来看上面的数据还是比较全的,够我们学习使用了。 3.3、地理空间数据云 网址:http://www.gscloud.cn/ 推荐理由:在这里遥感影像数据基本都有,需要用到影像数据的话可以在这上面找找。

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    人力资源数据分析 - 数据维度指南

    数据分析逻辑是整个人力资源数据分析过程中最核心的一个环节。 在我们做人力资源数据分析的建模和数据报告的时候,我们首先要做的就是要想好你的数据分析要从哪几个维度进行分析,用哪些数据分析的方法,最后呈现的结果是什么,你只有这些想明白了,才可以打开电脑开始做数据的建模 人力资源数据分析的逻辑是一个数据聚焦的过程,对数据的分析我们从整体到局部。我们以往在做数据分析的时候都是从公司层面对数据进行分析,然后找到数据分差异值,在给出解决方案去改进这个差异值。 6.1.1 公司层面的数据分析 在人力资源数据分析里我们首先第一个层级我们要做公司整体的数据分析,在公司整体的数据分析里我们会从宏观的数据入手,比如公司今年有多少人,和去年比的增幅怎么样,今年离职了多少人等 这些都是通过岗位聚焦,并结合岗位人员组织的数据来做人力资源各模块的应用。

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    数据资源常识(3.1)数据管理(Data Management)

    第二篇《数据资源概观》数据资源类型 A.数据资源(Data Resource)常识 一、什么是数据资源(Data Resource) 二、数据资源管理(Data Resource Management Concept) 信息技术支持下的产品和业务发展,加快了行业数据膨胀的速度,衍生了如数据管理、数据资源管理、数据治理、数据简化、数据资产、数据资源目录、数据标准、业务数据、主题数据、基础数据、源数据数据管理的其他称谓包括:信息管理(IM)、企业信息管理(EIM)、企业数据管理(EDM)、数据资源管理(DRM)、信息资源管理(IRM)、信息资产管理(IAM)。 数据管理到数据资源管理的演进,数据资源管理继续向数据资产管理发展,他们之间的内涵的演进如下图所示。 ? 数据资源管理致力于发展处理企业数据生命周期的适当的建构、策略、实践和程序。 数据资源目标:去寻找手段,以有效的控制数据资源,并提升数据资源的利用率。

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