简介：摘要：为加强医疗大数据中心数据的安全性，本文按照数据的重要性、数据易发生盗取和泄露的概率、数据的敏感程度等将数据进行分级安全管理。应用全生命周期数据安全管理的对策，渗透于不同级别数据采集、数据传输、数据储存等环节之中，起到提升数据安全管理效果和水平，帮助医院及时做好数据处理和应急防范的作用，全面助推医疗事业的可持续发展。

简介：摘要：在油田企业数据湖框架下，数据治理成为一项至关重要的任务。数据湖作为一个集成多样数据源的集中存储库，能够帮助油田企业更好地管理和分析海量数据。然而，数据湖中的数据量庞大、来源复杂，如果没有有效的数据治理机制，就很容易陷入混乱和无效的状态。

简介：摘要：数据挖掘与大数据分析方法的研究已成为信息技术领域的热点之一。本文首先介绍了数据挖掘的基础概念、预处理方法以及常用模型与算法，然后阐述了大数据的概念、处理技术和分析工具与平台。接着探讨了数据挖掘在大数据环境中的应用以及大数据技术对数据挖掘的支持，分析了两者之间的关系与互补性。最后，总结了数据挖掘与大数据分析方法的结合对决策制定和业务发展的重要意义，并提出了未来研究的方向和挑战。

简介：摘要：在信息化社会的高速发展下，大数据、云计算、物联网等技术应运而生，海量的数据资源逐渐在人们的生产生活中高速地产生、积累，带动全社会迈入了大数据时代。这一时代背景下的数据信息，在规模与数量上相较过去都有了显著的扩充，在挖掘、应用上难度较大。因此，运用数据挖掘技术提升数据信息挖掘的便利性与准确性，具有重要的意义。

简介：摘要：大数据时代的到来为各行业带来了巨大的机遇，但同时也引发了严重的隐私保护与数据安全问题。本论文围绕大数据隐私保护和数据安全技术展开讨论。首先，概述了大数据的定义和特点，强调了隐私保护的必要性，并分析了当前面临的主要挑战。接着，介绍了几种关键的大数据隐私保护技术，包括数据匿名化、差分隐私、同态加密和数据去标识化，探讨了各技术的优势和局限性。在数据安全方面，重点介绍了数据加密、访问控制、数据审计与监控以及数据备份与恢复技术，阐述了这些技术在保护数据安全方面的重要作用。最后，强调了隐私保护和数据安全技术的应用需要结合法律法规和用户隐私意识的提升，以构建完善的数据保护生态系统。

简介：摘要：随着大数据时代的到来，数据资产成为了组织中不可或缺的宝贵资源。有效的数据治理不仅需要识别和管理数据资产，还需要对其进行准确评估，以指导管理决策和资源配置。本文探讨了数据资产评估的相关概念、主要评估模型（包括成本模型、市场模型和效益相关模型），以及这些模型在数据治理中的应用。通过建立评估体系、管理激励约束以及动态调整完善，本文提出了数据资产评估在数据治理中发挥作用的策略，旨在帮助组织更有效地管理和利用其数据资产。

简介：摘要：信息技术特别是互联网的高速发展，促使人们以巨大规模相互交流．超大数量的网上应用极度频繁。由此产生的网上数据呈现指数级增长。各层次的计算领域需要花费大量的精力处理大规模、海量数据，对计算能力的需求远远超出了网络机构自身信息技术架构的计算能力。因此，需要一种新的计算模式来有效地解决海量数据处理问题。本文探讨了大数据的定义概述,分析了大数据时代数据信息管理流程,研究了大数据时代数据管理技术优化理念。

简介：摘要：随着大数据技术的广泛应用，数据安全问题日益凸显。本文深入分析了大数据环境下数据安全面临的主要威胁，包括数据泄露、非法访问与数据篡改等。针对这些威胁，文章探讨了当前主流的数据安全策略与技术，如加密技术、访问控制及数据脱敏等。为进一步提升大数据安全性，文章还提出了强化法律法规建设、推动技术创新与应用、加强人才培养与教育等优化建议。这些策略与建议对于保障大数据的安全应用、促进信息社会的健康发展具有重要的理论与实践意义。

简介：摘要：智能工厂作为制造业的新兴发展方向，依赖于大数据技术来提升生产效率和产品质量。数据分类在智能工厂中发挥着核心作用，通过监督学习、无监督学习和深度学习方法，实现对大量复杂数据的有效处理。监督学习如决策树和支持向量机等技术在有标签数据的分类中表现优异，而无监督学习的聚类分析和主成分分析在无标签数据中找出潜在模式。深度学习方法，特别是卷积神经网络，在图像识别和序列数据分析中具有显著优势。通过实际案例分析，展示了数据分类在智能工厂中的应用价值。

简介：摘要：近年来，信息呈现爆炸性增长趋势，实时数据监测系统逐渐成为一体化、综合性应用平台，其功能主要有数据管理与资产管理、数据库管理、可用性监控等。开发并运用实时数据监测系统，能够提高企业运营效率，增强企业服务质量，降低运营成本。

简介：摘要：随着大数据时代的来临，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛应用。数据挖掘技术通过对大量数据的分析处理，发现数据之间的潜在联系，为企业决策提供有力支持。本文重点介绍了数据挖掘技术在大数据时代的应用场景和所面临的挑战，包括数据安全、隐私保护和算法优化等方面。

简介：摘要：本研究针对大数据背景下工业领域的数据安全评估问题进行探讨。大数据技术的快速发展为工业领域的数据应用带来了新的机遇，同时也提出了更高的安全性要求。本文首先分析了大数据背景下工业数据安全面临的主要威胁，包括数据泄露、非授权访问、数据完整性破坏等。然后深入探讨了针对这些威胁的工业数据安全评估方法，包括基于风险矩阵的定性评估、基于攻击树的定量评估等。研究表明，结合定性和定量评估可以全面、准确地判断数据安全状态，为后续安全防护决策提供支持。本研究的价值在于为工业企业安全利用大数据提供了理论支撑和技术路径。

简介：摘要：随着社会飞速发展，新型科技革命与产业变革不断深化，大数据技术已逐渐成为推动社会和谐稳定发展的新引擎。然而，在数据海量交互与信息技术迅猛进步的同时，信息安全问题日益凸显，成为大数据时代社会各界关注的焦点。人们在享受数据便捷与处理高效的同时，个人隐私安全、企业商业机密亦面临挑战。本文旨在探讨大数据技术在生活优化与传统行业转型中的关键作用，分析大数据时代信息安全所面临的潜在风险，并提出通过加强信息安全防范意识、完善信息安全法律法规及实施体系化安全防护等措施，构建坚实信息安全防线，为企业健康、持续、优质发展提供坚实保障。

简介：摘要：数据掌握和控制能力是未来战争制胜的关键要素，数据成为世界军事竞争的新焦点。美军的数据建设和管理依赖美军数据战略的引领和指导。本文介绍了美国防部和陆军层面先后发布的数据战略文件的主要内容，通过比较文件间的不同点说明美军数据战略的演变和发展。在此基础上，分析了数据战略对美军数字现代化转型的支撑作用。 

简介：摘要：数据安全治理是指组织或企业为确保数据的安全性、完整性、可用性和合规性而采取的一系列措施和实践。它是数据管理和信息安全的关键组成部分，目的在于保护数据安全，使其免于泄露、篡改或损坏。数据安全治理的目标是建立一套全面的策略、政策和控制措施，确保数据在整个生命周期中得到有效管理和保护。

简介：摘要：现阶段，我国科学技术水平在不断地发展和进步，提出了多种科学技术，其中数据采集技术发挥着重要的作用和价值，其被应用于多种行业和领域之中。在实际进行工业发展的过程中，大数据平台建设尤为重要，这时就可以积极应用数据采集技术，其可以保证相关数据的全面性以及完整性，为后续工作的开展奠定了坚实的基础，也推动工业产业朝着数据化以及信息化的方向发展。现阶段，在数据化的时代的影响下，大部分工业产业朝着数字化方向转型，以此提升自身产业的发展和进步。本文基于此，对数据采集技术的工业大数据平台建设进行研究和分析。

简介：摘要：在数字化时代，数据交换与共享技术的快速发展为各行各业带来巨大的变革和机遇。数据已经成为现代社会的核心资源，而有效的数据管理与应用则成为企业和组织获取竞争优势的重要手段。本文将探讨在数据交换共享技术的背景下，如何进行高效的数据管理与应用，以应对日益复杂的数据环境和需求。

简介：摘要：通过科学合理的应用智能数据分析技术，能够对海量的数据进行高效处理、收集、分析、归类，可以有效地对问题进行针对性的分析，通过挖掘智能数据中存在的潜在价值，可以对未来的发展趋势进行科学合理的预测、评估。因此，在当前大数据时代背景下智能数据分析技术已经成为重点研究内容。基于此，下文将对数据分析发展展开详细的分析。

简介：摘要：基于大数据分析的电力数据网络性能监控是一种先进的监控方法，它利用大数据技术和工具，对电力数据网络中的海量数据进行实时分析和挖掘，以实现对网络性能的精准监控。通过收集并分析网络流量、延迟、丢包率等关键指标，系统能够及时发现潜在的性能问题，为电力网络的优化和故障预防提供有力支持。这种监控方法不仅提高了电力数据网络的运行效率，还有助于提升电力系统的整体稳定性和安全性。 

简介：摘要：网络系统的快速发展，使各行各业都建立数字化运行的模式，为各项工作的运行带来有效的帮助。而在数字化运行过程中，对于网络系统数据安全的防控，由于产业和相关部门缺少经验，所产生的数据安全治理效果不明显。一旦非法分子利用管理漏洞对数据进行复制和盗取，就会对个体和产业的安全造成严重的影响，所以，加大对数据安全管治的研究，是保护数据信息安全的重要举措。