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  • 简介:摘要:大数据时代的到来,对处置突发事件能力提出了更高的要求,只有顺应形势需要,不断强化数据素养、提高数据处理能力,才能提升应对处置突发事件的能力,对可能发生事件或可能发生的危机进行预测,并做出有效应对。

  • 标签: 数据素养 处置突发事件
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  • 简介:摘要:随着社会经济的发展以及科学技术的进步,大数据技术应运而生。目前大数据技术在各行各业中得到了充分的应用,并且在数据治理方面的应用比较广泛。目前我国很多企业以及机构都在积极的利用大数据技术,比如云计算技术对各种数据进行治理和处理,相对于传统的数据处理方式,大数据技术下的数据治理和处理效率更高,精准度也变得更好。基于此,本文重点对大数据数据治理进行详细的分析,并且探讨大数据数据处理技术,分析目前大数据数据处理的真实情况,并且提出个人看法,希望能够更好的利用大数据技术对数据进行治理和处理。

  • 标签: 大数据技术 数据治理 数据处理 治理问题
  • 简介:【摘要】大数据技术是伴随着社会经济的发展和科技的进步而产生的。当前,大数据技术已被充分运用于各个行业,并被用于数据治理。当前,国内有许多的企业和机构都在积极地运用大数据技术,例如,云计算技术来治理和处理各类数据。与传统的数据处理方式相比,在大数据技术下,数据治理和处理的效率更高,准确度也更好。以此为基础,本文着重对大数据数据治理展开了详细的分析,并对大数据数据处理技术展开了讨论,对当前大数据数据处理的实际状况进行了分析,并提出了自己的见解,希望可以更好地使用大数据技术来对数据进行治理和处理。

  • 标签: 大数据技术 数据治理 数据处理 治理问题
  • 简介:摘要:随着社会经济的发展以及科学技术的进步,大数据技术应运而生。目前大数据技术在各行各业中得到了充分的应用,并且在数据治理方面的应用比较广泛。目前我国很多企业以及机构都在积极的利用大数据技术,比如云计算技术对各种数据进行治理和处理,相对于传统的数据处理方式,大数据技术下的数据治理和处理效率更高,精准度也变得更好。基于此,本文重点对大数据数据治理进行详细的分析,并且探讨大数据数据处理技术,分析目前大数据数据处理的真实情况,并且提出个人看法,希望能够更好的利用大数据技术对数据进行治理和处理。

  • 标签: 大数据技术 数据治理 数据处理 治理问题
  • 简介:摘要:基于大数据时代背景下,各种数据呈现出爆炸式增长的态势,这也对数据科学发展提出了更为严苛的要求,同时也给数据科学家的工作带来了不小的挑战。如何科学地处理数据,强化数据驱动,是推进企业运行效率的重要保证,同时是强化企业经营效益、促进企业健康发展的软措施和硬道理。文章从多个视角出发,对基于大数据时代的数据科学与数据驱动决策展开系统性研究和分析,以供参考。

  • 标签: 大数据 数据科学 数据驱动决策
  • 简介:摘要:随着经济和基础设施建设的不断发展,也随着时代的不断进步,因此在信息时代数据即是资源。数据可靠无误才能准确地反映现实状况,有效地支持组织决策。因此,数据清洗方法研究意义重大。本文阐述了数据异常存在那些种类,并阐述了响应的处理方法,总结了数据清洗的应用前景。

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  • 简介:摘要:随着科学技术的不断发展,遥感技术已然成功的应用到社会生产领域中,并且获得了显著的应用成效。众所周知,采用遥感技术从搜集信息作业时,不但可以降低外界环境的干扰,还能够提升信息数据的多样性、准确性和价值,然后通过对获取的大数据,采取自动分析和数据挖掘,筛选出有利信息和数据。本文就遥感大数据自动分析与数据挖掘,展开了相关分析和研究。

  • 标签: 遥感技术 大数据 数据挖掘 自动分析
  • 简介:【摘要】 随着大数据技术的不断发展以及对大数据价值的深入挖掘,大数据作为一种资源受到人们越来越多的关注,数据呈现出战略化、资产化、社会化等特征。而数据开放和数据共享成为大数据利用过程的关键因素 .开放数据 (Open Data)是指一种经过挑选与许可的数据,这些数据不受限制,可以被任何人自由免费的使用获取 .

  • 标签: 数据开放 数据共享 数据产权
  • 简介:摘要:随着互联网技术的发展、信息技术的进步,我们进入了大数据时代。信息技术在这个时代被广泛地应用于社会生产、生活的方方面面,成为加快经济发展和提高社会效益的重要助力,但同时也带来了数据信息的安全问题。本文在明确大数据概念及特点的基础上,归纳了大数据时代数据安全的保护策略,并展望了大数据时代数据安全的发展趋势。

  • 标签: 大数据时代 数据安全 发展趋势
  • 简介:摘要:数据采集分析系统是一种可以控制和监测信息的集成系统,它可以对物理和化学过程进行监测和控制,并将采集到的数据进行分析和处理。为了实现数据采集和传输,数据采集电路是必不可少的。数据采集电路可以将传感器、控制器等组件的电信号转换为数字信号,以便计算机等设备进行处理和分析。本文将分别介绍数据采集分析系统和数据采集电路的基本原理,旨在提出可借鉴化建议。

  • 标签: 数据采集分析 数据采集电路 概况
  • 简介:摘要:随着社会经济水平的不断提高和信息时代的不断发展,数据挖掘在社会的各个领域中得到广泛的应用和普及,给人们的生活方式、学习方式和工作方式带来方便的同时,却引发了一系列的网络安全问题。基于此,本文针对大数据和大数据时代的概念进行了概述,分析了数据挖掘应用的分析方法,在此基础上探讨了大数据时代数据的挖掘与应用。

  • 标签: 大数据时代 数据挖掘 应用
  • 简介:摘要:在本文中,我们探讨了大数据物联网数据网关技术的根本原理、发展现状以及未来的发展方向。首先,对于大数据和物联网的概念,进行了简要而深入的探讨。其次,介绍了基于云计算平台的大数据物联网数据网关系统架构及关键技术。最终,建议在数据网关技术的安全性、可靠性和性能等多个方面进行进一步的优化和升级。

  • 标签: 大数据 物联网 数据网关 安全性
  • 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。

  • 标签: 数据分级 医疗大数据中心 安全管理 全生命周期管理
  • 简介:摘要:目的:利用数据中心建设,对医院信息架构进行了深度优化,从而保障核心数据的质量及标准。方法:采用B/S架构建设数据治理平台,系统内置电子病历评审知识库及数据治理规则,可有效分析医疗大数据存在的问题。结果:通过对数据资产的管理,数据标准的管理,数据质量的管理对医院信息架构进行深度优化,为信息化建设打下基础。

  • 标签: 大数据 数据中心 数据质量
  • 简介:摘要:大数据时代下,人们每天都会面临海量的数据资源,数据泄露已经成为一种常态。社会各行各业数据信息安全意识逐渐提高,越来越关注数据库安全防护问题。在业务管理方面,各行各业都在利用网络存储有价值的信息,对管理人员的技术要求越来越高。在数据库安全保障方面,多数企业都已经安装了最新防护系统、杀毒软件等,通过先进技术防备病毒或黑客入侵等。因为国内企业在数据库安全保障方面仍然处于研究阶段,所以众多企业以预防为主,通过各种安全保障措施促进数据库安全管理体系完善。

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  • 简介:摘要:当前计算机、互联网、大数据技术的联姻,大力助推着现代企业管理走上高速公路。在当今和未来的相关领域,企业必将面对的挑战包括“利用信息技术提升企业组织对市场的快速响应能力”,“快速捕捉、搜集竞争信息,并迅速把它们转换成竞争情报和知识”,“快速配置和系统地集成人、技术和资源”等。企业数据中台这一理念正是在这样的应用需求场景下应运而生的,它通过对海量数据的准确分析,着眼于解决各业务领域信息共享的效率提升和技术集成等问题,为企业管理提供高效而准确的信息提供数据支撑。本文通过对企业数据中台建设过程中的核心架构剖析,阐明了数据中台应该具备的能力和作用,并结合企业自身的系统建设实践经验,指明了数据中台建设过程中需关注的核心架构功能点,以期为企业数据中台建设提供一定的借鉴和启示。

  • 标签: 大数据 数据中台
  • 简介:摘要:档案能如实地反应事件的来龙去脉,能记录人员的工作情况,以及为以后的工作作为参考文件。在大数据时代背景下,企业通过对信息技术充分的应用,将档案管理工作更加发挥出系统性和效能性,对企业的发展有重要作用。因此,本文基于大数据分析方法对企业档案管理工作现状进行了思考,分析了目前存在的问题,并相应了提出应对的建议,以期为企业档案管理工作提供参考依据。

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  • 简介:摘要:大数据时代是目前世界发展的潮流与趋势,随着智能化与信息化的快速发展,大数据成为目前主要的研究课题。通过对大数据的研究,各行各业的行业人士更加容易掌握行业的相关信息,从而促进了行业的发展,同时,大数据对于某些服务类公益类活动也有着极大的帮助。大数据时代的研究主要是指数据挖掘技术,毕竟在此时代,数据的纷繁众多使得有巨大价值的数据不被重视,数据挖掘技术的重要性在此刻就凸显出来。本论文从不同方面阐述大数据背景下数据挖掘技术的应用,希望为研究数据挖掘技术的专家和学者提供理论参考依据。

  • 标签: 大数据 数据挖掘技术 应用
  • 简介:摘要:随着全球信息技术的发展,人们对生活中事物认知度要求也随着技术的发展而不断提高,而大数据分析处理的性能正好较好的满足了人们这一需求,大数据的处理能够将足够大的样本快速、科学的以图像、音频等形式展现在人们面前,使人们在多感官全面了解事物的同时,能够更好的分析事物的现状以及事物未来的发展形态,从而更好的支持事物全寿命过程的把握。

  • 标签: 大数据时代 数据可视化 应用