大数据标准体系规划与路线图
大数据标准化
二、研究报告
4、加强研究 《（英国）开放数据白皮书》 NIST在大数据领域的相关研究报告：《大数据互操作性框架：第一卷
：定义》、《大数据互操作性框架：第二卷：大数据分类》、《大数 据互操作性框架：第四卷：安全与隐私》、《大数据互操作性框架： 第六卷：参考架构》、《NIST大数据互操作性框架：第七卷：大数据 标准路线图》。 为了更好的开展政府大数据开放共享和数据资产管理方面的标准化工 作，工作组正在开展《政府大数据分类分级》和《数据资产管理》的 相关研究工作，目前已经形成两份研究报告的初稿。
23
三、《信息技术 大数据 术语》
• 大数据 big data 具有数量巨大、来源多样、生成极快且多变等特征并且难以用传统数
据体系结构有效处理的包含大量数据集的数据。
注：国际上，大数据的4个特征普遍不加修饰地直接用volume、 variety、 velocity和variability予以表述，并分别赋予了它们在大数据语境下的定义：
数据科学专业人员；他们具有足够的业务需求管理机制方面的知识、 领域知识、分析技能、以及用于管理数据生命周期中每个阶段的端到端数 据过程的软件和系统工程知识。
27
三、《信息技术 大数据 技术参考模型》
该技术参考模型展示了一个通用的、由逻辑功能构件组成的大数据系统， 该模型独立于供应商、实现技术和基础设施。
7
三、 大数据产业生态链（技术）
大数据采集
大数据存储、 管理和处理
大数据呈现 和应用
大数据分析 和挖掘
8
三、 大数据产业生态链（商业）
大数据 拥有者
互联网企业
运营商
金融企业
数据中间商
大数据技 术提供者
专业技术服 务商
人大金仓大数据平台解决方案32
大数据： 1、容量大 2、类型多 3、存取速度快 4、应用价值高
数据采集 数据存储 关联分析
发现新知识 创造新价值 提升新能力
新一代信息技术和服务业态
大数据平台的建设目标
建设内容
1
数据集中与整合
2
数据存储与处理
3
数据交换与共享
4
数据管控与治理
大数据 平台
建设目的
资源整合、信息共享、业务协同 形成国家政府数据统一开放平台 提高服务能力与水平 促进创新服务优化管理 提升决策和风险防范水平 提高社会治理的精准性和有效性
。20.1 1.2520. 11.250 0:14:42 00:14:4 2November 25, 2020
生活总会给你谢另一个谢机会，大这个机家会叫明天 6、
。2 020年1 1月25 日星期 三上午1 2时14 分42秒0 0:14:42 20.11.2 5
人生就像骑单车，想保持平衡就得往前走
数据质量报告分析系统
分析（分析问题）
问题分析、数据质量问题报告、知识库积累
• 依据各系统的监控信息，对异常指标进行跟踪，提交相关数据质量问题报告，注重对分析过程 中知识的积累
数据质量监控系统
监控（发现问题）
及时性、完善性、合法性、准确性、唯一性监控
• 依据数据质量度量标准对其的数据实体和数据处理过程建立有效的监控机制，在第一时间发现数据质量问题，为数据 质量问题分析提供原始依据
大数据平台建设内容
ETL架构与工具 数据库软件平台
仓ETL流程结构图
金仓ETL — 全面的数据访问与平台支撑
支持符合ODBC/JDBC 接口规范的46种数据库系统
支持主流的国内外操作系统 Windows 系列/Linux系列
国家大数据安全标准化工作介绍
《国家网络空间安全战略》之数据
• 数据是网络空间的有机组成部分：“互联网、通信网、计算机系统、 自动化控制系统、数字设备及其承载的应用、服务和数据等组成的 网络空间”
• 数据对国家、企业、个人利益至关重要：“一些组织肆意窃取用户 信息、交易数据、位置信息以及企业商业秘密，严重损害国家、企 业和个人利益，影响社会和谐稳定。”
《网络安全法》之数据
维度 数据安全
条文 第10条：“维护网络数据的完整性、保密性和可用性” 第21条：“防止网络数据泄露或者被窃取、篡改” 第27条：“不得提供专门用于……窃取网络数据等危害网络安 全活动的程序、工具” 第31条：“一旦遭到破坏、丧失功能或者数据泄露，可能严重 危害国家安全、国计民生、公共利益的关键信息基础设施”
2015年11月18日，国家标准化管理委员会批复换届方案。
p主任委员：王秀军——中央网络安全和信息化领导小组 办公室副主任
p副主任委员
Ø 赵泽良 中央网信办网络安全协调局局长
Ø 韩俊
工业和信息化部科技司巡视员
Ø 赵林
公安部第十一局副局长
Ø 李守鹏 中国信息安全测评中心副主任
Ø 何良生 国家密码管理局副局长
• 2016年3月发布的“十三五规划纲要”还专章提出“实施国家大数据战略”， 明确我国将“把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行 动，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业转型升级和社会治 理创新。”
• 在国务院和各部门的发文中，称为“基础性战略资源”的只有数据（或大 数据）和档案。
《网络安全法》之数据
数据安全= 保密性 + 完整性 + 可用性
数据安全 + 个人信息主体的控制权利 + 数据控制者等 个人信息保护=
智慧城市城市规划大数据方案
评估大数据方案的资源利用效率，包括计算资源、存储资源、网络资 源的利用情况，以及资源利用的优化程度。
用户满意度
通过调查问卷、访谈等方式，了解用户对大数据方案的实际使用体验 和满意度，包括易用性、功能完备性等方面。
评估结果与分析
数据质量
经过评估，数据质量较高，数据来源 可靠，数据处理规范，能够满足城市 规划的需求。
06
智慧城市规划大数据方案案例分 析
成功案例一：纽约市智慧交通规划
总结词
监测交通流量和路况，优化信号灯配时，有效缓解了交通拥堵。同时，智能交通系 统提供了实时公交信息和停车位预订服务，方便市民出行。
成功案例二：新加坡智慧城市规划
总结词
全面的数据整合实现高效管理
建立数据备份和容灾机制，确保数据安全可靠， 防止数据丢失或损坏。
数据分析与挖掘
01
数据分析方法
运用统计分析、机器学习、人工 智能等方法，对采集到的数据进 行深入分析。
02
03
挖掘模型构建
成果输出
根据城市规划的需求，构建各类 挖掘模型，如预测模型、关联规 则挖掘模型等。
将分析挖掘结果以图表、报告等 形式输出，为城市规划提供科学 依据和决策支持。
实施步骤与计划
数据收集
收集城市规划相关的各类数据，包括地理信 息、人口统计、经济指标等。
数据清洗与整合
对收集到的数据进行清洗和整合，确保数据 的准确性和完整性。
数据分析与挖掘
运用大数据分析技术，对数据进行深入挖掘 ，发现数据背后的规律和趋势。
结果呈现与应用
将分析结果以可视化方式呈现，为城市规划 提供决策支持。
通过可视化技术，将数据分析结果以图表、 报告等形式呈现给用户。
大数据、云计算系统高级架构师课程学习路线图
大数据、云计算系统高级架构师课程学习路线图大数据之Linux+大数据开发篇项目部分大数据之阿里云企业级认证篇大数据之Java企业级核心技术篇大数据之PB级别网站性能优化篇项目部分大数据之数据挖掘\分析＆机器学习篇项目部分大数据之运维、云计算平台篇项目部分c:\iknow\docshare\data\cur_work\javascript：open53kf()课程体系北风大数据、云计算系统架构师高级课程课程一、大数据运维之Linux基础本部分是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm,docker,openstack等众多课程。
因为企业中的项目基本上都是使用Linux环境下搭建或部署的。
1）Linux系统概述2)系统安装及相关配置3）Linux网络基础4）OpenSSH实现网络安全连接5）vi文本编辑器6）用户和用户组管理7）磁盘管理8）Linux文件和目录管理9）Linux终端常用命令10）linux系统监测与维护课程二、大数据开发核心技术- Hadoop 2。
x从入门到精通本课程是整套大数据课程的基石：其一，分布式文件系统HDFS用于存储海量数据,无论是Hive、HBase或者Spark数据存储在其上面；其二是分布式资源管理框架YARN,是Hadoop 云操作系统（也称数据系统），管理集群资源和分布式数据处理框架MapReduce、Spark应用的资源调度与监控；分布式并行计算框架MapReduce目前是海量数据并行处理的一个最常用的框架。
Hadoop 2。
x的编译、环境搭建、HDFS Shell使用，YARN 集群资源管理与任务监控,MapReduce编程，分布式集群的部署管理（包括高可用性HA）必须要掌握的。
1）大数据应用发展、前景2）Hadoop 2。
x概述及生态系统3)Hadoop 2。
x环境搭建与测试1)HDFS文件系统的架构、功能、设计2）HDFS Java API使用3）YARN 架构、集群管理、应用监控4）MapReduce编程模型、Shuffle过程、编程调优1)分布式部署Hadoop2.x2)分布式协作服务框架Zookeeper3）HDFS HA架构、配置、测试4)HDFS 2.x中高级特性5）YARN HA架构、配置6）Hadoop 主要发行版本（CDH、HDP、Apache）1)以【北风网用户浏览日志】数据进行实际的分析 2)原数据采集 3）数据的预处理(ETL） 4)数据的分析处理（MapReduce）课程三、大数据开发核心技术—大数据仓库Hive精讲hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。
大数据与城市交通规划 (修改版)
大数据的运用
推动智慧城市建设
大数据在城市交通规划中的应用也推动了智慧城市建设 的发展。智慧城市是指通过物联网、云计算、大数据等 先进技术手段，实现城市管理和服务的智能化、高效化 。智慧城市包括智慧交通、智慧能源、智慧安防等多个 领域，其中智慧交通是智慧城市建设的重要一环。通过 大数据的分析和应用，我们可以更好地了解城市交通需 求和问题，优化城市交通资源配置，提高城市交通运行 效率，推动智慧城市的建设和发展
大数据与城市交通 规划
-
1
引言
目录
2
3
4
大数据的采集 大数据的分析 大数据的运用
1
引言
引言
1
引言
2
3
随着城市化进程的加速和科技的快速发展，城市交通 问题日益凸显
大数据技术的出现为城市交通规划提供了新的解决方 案
通过大数据的采集、分析和应用，我们可以更深入地 了解城市交通运行规律，优化交通资源配置，提高交 通运行效率，实现城市可持续发展
2
大数据的采集
大数据的采集
智能交通系统
智能交通系统是大数据在城市交 通规划中的重要应用之一。通过 部署各种传感器、摄像头等设备 ，智能交通系统可以实时收集道 路交通流量、车辆速度、行人流 量等数据。这些数据通过互联网 、物联网等技术进行传输，为城 市交通规划提供第一手资料
大数据的采集
社交媒体与位置服务
-
THANKS FOR WATCHING
谢谢观看
汇报人：xxxx 汇报时间：20XX年X月
社交媒体和位置服务也是大数据的重要来 源之一。通过分析社交媒体上的文字、图 片等信息，以及位置服务中的用户行为数 据，我们可以了解公众对交通状况的反馈 和评价，从而更好地评估交通需求和问题
信息化规划及路线图
0
企业信息部门由传统走线大数据
DT数据中心
IT信息管理 部众里寻他千决策支持 数据资产 深入应用 系统集成数仓建立 信息系统 电脑和网络监控等
信息管理部监制
1
信息系统总体规划众里寻他千经 销 商 管 理 系 统 D M S
信息管理部监制
2
信息组织架构
总裁
信息CIO
部长
基础设施科
经营管理科
智慧工厂科
工程师
工程师
工程师
综合管理科
科长
科员
工程师
信息管理部监制
3
部门职责及人员组成众里寻他千业务线名称主要职责
人员数量
经营管理类软件的系统建设及运维。
经营管理科 （SAP、DMS、OA、HR、SRM、BI、电商……、 10 研发类）
大数据 平台
ERP系统
OA办公系统、MES 系统、电商系统、
专业系统
人信息工作内容进阶梯度众里寻他千软硬件 搭建第一阶段
软件深 入融合
第二阶段
数据治 理
第三阶段
数据分 析与应 用
第四阶段
硬件升 级改造
软件的 交替迭
代
应用的 深度融
合
信息管理部监制
生产运营类软件的系统建设及运维。
智慧工厂科 （PLM、MES……）
3
信息安全、信息基础设施建设及运维。
基础设施科 （服务器、网络、桌面维护等）
3
综合管理科 人事、考勤工资、资产等。
2
信息管理部监制
4
信息部完整工作职责
Hale Waihona Puke 众里寻他千信息管理部监制
5
信息系统综合占比分布
总和评判角度：
生态环境大数据整体解决方案 智慧环保大数据整体解决方案
环境数据信息运营维护体系
为整个生态环境建设和运行提供维护和管理服务
是环境信息系统正常稳定运行的重要保证
网络技术
应用系统
标准体系
感知层
安全体系
二、感知层监测系统建设
19
包括系统：污染源在线监控系统、环境质量在线监控系统、环境视频监控系统、设备设施运行监控系统。该系统通过实时、连续在线监控，提供一体化应用，准确、及时地反映污染源和环境质量变化。
无缝的整合和控制下层网络和感知层的各类信息和设备，并能对上提供整体、同意的运行支撑
各部门物联网技术标准；数据传输标准；系统接口技术规范网路安全标准规范
标识与解析；业务与网络 安全网络管理
网络技术
应用系统
标准体系
感知层
安全体系
标准规范体系建设原则
18
环境数据信息标准规范体系建设原则
再好的系统，没有完备的更新维护机制，也不会持久的有生命力
22
总体目标
建立全面感知、广泛互联、深度融合、集中管理、智能应用、安全可靠和机制完善的国家环境保护物联网体系
移动应急监测传统动态面、线感知层
立体感知实现点线面体全面感知
网络技术
应用系统
感知层
标准体系
安全体系
天空地一体化环境遥感监控综合应用服务体系
23
网络技术
应用系统
感知层
标准体系
安全体系
三、网络技术建设
2
生态环境总体概述
生态环境方案架构
1
2
3
生态环境解决方案
标准规范体系建设感知层建设网络技术方案应用系统建设安全体系建设
一、标准规范体系建设
16
网络技术
应用系统
企业数字化转型的路径规划
企业数字化转型的路径规划企业数字化转型已经成为当下商业发展的必然趋势。
随着科技的迅猛发展，数字化技术进一步深入企业的各个领域，已经成为企业实现可持续发展的重要手段。
为了在竞争激烈的市场中保持领先地位、不断提升业绩，企业需要加速数字化转型的步伐。
然而如何规划数字化转型的路线图呢？第一步：进行内部评估企业应该从内部入手，进行全面的评估。
首先需要考虑的问题是，数字化转型目标是什么？比如，提高工作效率、降低成本、增加收入等。
接着需要分析现有的资产和技术，在现有基础上是否能够支持数字化转型。
若不能，就需要考虑引入新的数字化技术，如云计算、大数据、人工智能等。
第二步：制定数字化转型战略根据内部评估的结果，企业需要制定数字化转型战略。
战略的核心是选择适合自己企业的数字化技术和系统。
首先，应该以企业的战略目标为导向，结合现有资源和技术，制定回应市场变化的战略方案。
例如，从产品创新、服务改进、渠道拓展等方面入手，将数字化转型嵌入到企业战略中。
其次，需要考虑制定可度量的目标。
企业应该将数字化转型的目标转化为可测量的指标，如能减少多少成本、提升多少工作效率、增加多少收入等。
这些指标将作为数字化转型的度量标准，帮助企业确定数字化转型计划的投资回报。
第三步：按照数字化转型路线图实施制定完数字化转型战略后，企业需要按照路线图实施计划。
数字化转型需要有策略性的展开，不可盲目。
企业应该通过不断地实践来验证路线图是否合理。
在实施过程中，应该把现有的业务和数字化科技有机融合在一起，进行深度整合。
在数字化转型的路线图实施过程中，企业可以分阶段进行。
在每个阶段，有明确的目标和计划。
企业的数字化转型需要进行局部优化，确保计划可以得以成功实施。
分阶段实施数字化转型路线图，还可以有效地降低风险和成本。
企业可以复用现有的技术和整合现有的系统，来缩短实施时间和降低成本。
第四步：构建数字化文化数字化转型不仅仅是数字化技术的应用，也是文化的转变。
构建数字化文化，是数字化转型成功的关键。
方案中常用的大数据相关的关键技术与技术路线
方案中常用的大数据相关的关键技术与技术路线目录1. 海量数据存储技术 (3)2. 实时数据处理技术 (6)（1）任务拓扑 (6)（2）作业级容错机制 (7)（3）总体架构 (8)3. 数据仓库技术 (10)4. 人工智能技术 (11)1. 海量数据存储技术在现代的企业环境中，单机容量往往无法存储大量数据，需要跨机器存储。
统一管理分布在集群上的文件系统称为分布式文件系统。
而一旦在系统中，引入网络，就不可避免地引入了所有网络编程的复杂性，例如保证在节点不可用的时候数据不丢失。
传统的网络文件系统（NFS）虽然也称为分布式文件系统，但是其存在一些限制，由于NFS中文件存储在单机上，无法提供可靠性保证，当很多客户端同时访问NFS Server时，很容易造成服务器压力，造成性能瓶颈；另外如果要对NFS中的文件中进行操作，需要首先同步到本地，这些修改在同步到服务端之前，其他客户端是不可见的。
HDFS，是分布式文件系统Hadoop Distributed File System的简称，是Hadoop抽象文件系统的一种实现。
Hadoop抽象文件系统可以与本地系统、Amazon S3等集成，甚至可以通过Web协议（webhsfs）来操作。
HDFS的文件分布在集群机器上，同时提供副本进行容错及可靠性保证。
HDFS采用master/slave架构。
一个HDFS集群是由一个Namenode 和一定数目的Datanodes组成。
Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端对文件的访问。
集群中的Datanode一般是一个节点一个，负责管理它所在节点上的存储。
HDFS暴露了文件系统的名字空间，用户能够以文件的形式在上面存储数据。
从内部看，一个文件其实被分成一个或多个数据块，这些块存储在一组Datanode上。
Namenode执行文件系统的名字空间操作，比如打开、关闭、重命名文件或目录。
国家大数据安全标准化工作介绍
提纲
安全标准组织介绍 标准工作总体介绍 去标识化标准解读
大数据安全标准特别工作组
• 隶属于全国信息安全标准化技术委员会 • 2016年4月14日成立
• 组长：王建民 • 副组长：陈兴蜀 • 秘书：金涛
• 成员单位数：160家
信安标委概况
• 全国信息安全标准化技术委员会（简称“信安标 委”）成立于2002年4月，是国家标准化管理委 员会的直属标委会，编号为SAC/TC260。
• 数据对国家安全至关重要：“反对以国家安全为借口，利用技术优 势控制他国网络和信息系统、收集和窃取他国数据。”
• 基本原则：“保护本国信息系统和信息资源免受侵入、干扰、攻击 和破坏”
• 战略任务：“根据宪法和法律法规管理我国主权范围内的网络活动， 保护我国信息设施和信息资源安全，采取包括经济、行政、科技、 法律、外交、军事等一切措施，坚定不移地维护我国网络空间主 权”。
2016年12月27日国家互联网信息办公室发布《国家网络空间安全战略》
• 实施国家大数据战略，建立大数据安全管理制度，支持大数据、云计算等新一代 信息技术创新和应用。加强网络安全标准化和认证认可工作，更多地利用标准规 范网络空间行为。
工作定位
国家对数据的定位
• 2015年9月国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》指出，“数据已成为 国家基础性战略资源，大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动 以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。”
《国家网络空间安全战略》之数据
• 数据是网络空间的有机组成部分：“互联网、通信网、计算机系统、 自动化控制系统、数字设备及其承载的应用、服务和数据等组成的 网络空间”
• 数据对国家、企业、个人利益至关重要：“一些组织肆意窃取用户 信息、交易数据、位置信息以及企业商业秘密，严重损害国家、企 业和个人利益，影响社会和谐稳定。”
国家大数据标准化工作介绍
• 工作活动：
•
• • • • •
2015年4月7-9日在德国举办第一次工作组会议
2015年7月7-9日在西班牙举办第二次工作组会议 2015年12月1-4日在巴西举办第三次工作组会议 2016年3月8-10日在爱尔兮举办第四次工作组会议 2016年7月12-15日在中国北京举办第五次工作组会议 2016年11月27-12月2日在美国举办第六次工作组会议
工作组概况-国际专题组
组长单位：华为技术有限公司 参与单位：中国电子技术标准化研究院、华为技术有限公司、清华大学、中电长城网际 等近25家。
工作进展 • 《信息技术 大数据 概述和术语》联合编辑 • 《信息技术 大数据参考架构 第4部分：安全不隐私保护结构》编辑 • 承担ISO/IEC 20457-4特设组主席
标准化作用
标准化有利于推动产业发展
标准化是促进科技进步的重要途径
标准化能够改进产品、工程、服务质量 标准化是实现企业管理现代化的基础
标准化是实现企业管理现代化的基础
国外标准化
ISO/IEC JTC1/WG9大数据工作组
• 工作内容： -聚焦和支持JTC1的大数据标准计划。 -编制大数据基础标准（包括参考架构和术语标准），以指导JTC1中其他大数据 标准的编制。 -编制建立在基础标准的其他大数据标准（当JTC1下设相兰组不存在戒不能编制 这些标准时）。 -识别大数据标准化中的差距。 -建立和维护不JTC1中那些将来可能提出大数据相兰工作的所有相兰实体以及任 何下设组的联络。 -识别那些正在编制有兰大数据的标准和相兰资料的 JTC1（和其他组织）实体， 并在适当时候调查有兰大数据的正在进行中和潜在的新工作。 -不JTC1之外的相兰社区共同提升意识并鼓励参不JTC1的大数据标准化工作，根 据需要建立联络。
大数据项目落地实施路线
大数据项目落地实施路线一般来说，一个完整的大数据项目实施，需要经过开发环境搭建、集群环境部署、数据采集、数据存储与交换、数据离线与实时分析、大数据可视化等多个实现流程，这就要求系统掌握大数据技术知识。
下面以一个完整的大数据项目为主线，详细介绍了大数据落地的难点及如何实施一个成功的大数据项目，重点阐述企业大数据项目落地路线图，希望对即将或正在实施大数据项目的朋友有所启发。
01 大数据落地的难点首先，难在大数据技术端和市场应用端的信息不对称。
大数据技术端可能存储着海量的数据，可能掌握着先进的计算和分析挖掘技术，但是并不了解市场的需求痛点，或者无从发力，或者闭门造车。
而市场应用端的专业人士则因为对大数据的工作原理和蕴含的高价值缺乏了解而空守金山不自知。
解决这个困局的方法有二：一是从两端入手，大数据行业内人士必须深入到传统行业的业务流程中去学习、经历或体验；而传统行业的业内人士则要开放心态，主动学习和拥抱新事物。
二是从中间入手，招聘寻找兼具一定大数据知识和传统企业行业知识的人才，作为沟通桥梁弥合两端的裂隙。
其次，难在数据互联的成熟度。
当前的大数据源虽然貌似纷繁多样，电信数据、银联数据、房产车辆数据、wifi数据、企业内部数据、网购数据、互联网数据等等都能获取到，但是数据源之间缺乏有效的关联，导致大数据对于分析目标无法进行全面的描摹和了解，因此大大限制了应用范围。
眼下市场上虽然一夜之间冒出了各式的“数据交易所”，但是仍然不能有效解决数据互联的问题。
数据源之间的相互信任与和合作是一个难点，数据信息的保密和披露法规不完善也是障碍之一，而落地变现场景的缺乏又使得这个问题的破局陷入了死循环。
其三，难在应用者缺乏耐心和战略远见。
一个企业的大数据战略布局是需要远见和时间成本的，战略远见不仅来源于核心领导层对于大数据知识的主动学习和思考，还要有敢于付出试错成本的决断力。
同时，大数据项目投入的周期相对较长，前期繁复枯燥的整合内部数据孤岛、联合外部数据源的工作耗时费力而又障碍重重，如同万丈高楼的地基，虽然极为重要且时间金钱的代价不菲，却在表面上难以有显著成效可以彰显。
大数据体系建设
大数据体系建设在当今信息时代，大数据正逐渐成为经济社会发展的重要驱动力。
为了应对海量的数据处理需求，企业和组织开始积极构建大数据体系，以实现数据管理、分析和应用的能力。
本文将就大数据体系建设的重要性、关键要素及其构建过程进行探讨。
一、大数据体系建设的重要性大数据体系建设具有重要的战略意义，对于提高效率、优化决策、创新产品和服务具有显著的促进作用。
首先，大数据体系建设可以帮助企业提高效率。
通过建立完善的数据采集、存储和处理系统，企业可以更加高效地获取和管理海量的数据资源，并将其转化为有价值的信息。
这有助于企业在产品研发、生产运营、市场营销等方面实现精细化管理和精益化生产，提高工作效率和生产力。
其次，大数据体系建设可以支持决策优化。
大数据系统可以对庞大的数据进行深度挖掘和分析，提供更全面、准确的决策依据。
企业可以通过对消费者行为、竞争对手、市场趋势等数据的分析，发现隐藏的商机和潜在风险，从而做出更明智的决策，提高竞争力。
此外，大数据体系建设也为创新提供了有力支持。
通过对大数据的挖掘和分析，企业可以了解消费者需求和偏好，预测市场趋势，为产品和服务的创新提供参考。
同时，大数据技术也可以支持企业进行新模式、新业态的探索，推动企业转型升级。
二、大数据体系建设的关键要素要构建一个完善的大数据体系，需要考虑以下几个关键要素：1. 数据采集与存储：建立高效、稳定的数据采集系统，确保数据的高质量和实时性。
同时，要选择适合的数据存储技术，确保数据可以高效地存储和检索。
2. 数据治理与安全：建立数据管理和治理机制，包括数据质量控制、数据生命周期管理等，确保数据的一致性、完整性和可靠性。
同时，要加强数据安全保护，采取有效的安全措施，防止数据泄露和滥用。
3. 数据分析与挖掘：建立高效的数据分析和挖掘系统，包括数据预处理、机器学习、数据可视化等技术，以提取数据中的有价值信息。
同时，要培养数据科学家和分析师的专业能力，加强数据分析与应用能力的开发。
数据治理体系建设方案
如下图，所谓处于挑战者角色的银行，相比数据治理与数据管理的高层级， 更强调数据价值的实现，但因受制于数据管理与数据治理的能力而体现的 数据价值总体水平不高。而处于右下象限的银行在数据治理和数据管理方 面前进的步伐比数据应用要深，管理大于应用的局面体现出银行更具远见， 视野更加开阔。因数据治理和数据管理能力扎实，数据应用表现的价值更 加值得信赖。
1.1.3. 数据治理体系设计规划 1.1.3.1. 数据治理体系规划总体功能框架
数据治理体系框架围绕银行数据的生命周期，从数据管理和服务的整体角度 出发，描述了企业级数据活动涵盖的三个维度、十五项功能：
数据治理体系框架 数据治理：规划数据管理的范围与工作路线，对决策支持、风险识别等
数据分析方面进行实际应用，同时加强宣传培训、评估数据工作的绩效， 指导数据工作持续的改进；通过数据管理和数据应用的组织模式、职责 和岗位角色能明确承担数据在各生命周期的管理和服务责任；以数据制 度为手段，能有效控制和规范数据管理活动的执行； 数据管理：建立企业完整数据管理体系，提升数据管理专业能力；打通 数据管理中业务和科技建设间的协作，实现全面的数据管理能力；构建
大数据开放共享标准体系建设研究
大数据开放共享标准体系建设研究标准体系建设是大数据开放共享可持续发展的内在需求和走向成熟的重要标志。
《标准化工作指南第1部分：标准化和相关活动的通用词汇》（GB/T20000.1-2014）将“标准化”定义为，“为了在既定范围内获得最佳秩序，促进共同效益，对现实问题或潜在问题确立共同使用和重复使用的条款以及编制、发布和应用文件的活动”。
大数据开放共享标准体系建设就是通过数据采集、数据处理、数据流通、数据定价、数据开放管理等系列标准的研制对数据开放共享过程和结果进行规范和引导，从而形成科学、高效的数据开放共享秩序，促进相关主体的共同利益，最大化数据开放共享的政治、经济和社会效益。
一大数据开放共享标准建设的重要意义谁制定标准，谁就拥有发言权；谁能够掌握标准，谁就占据制高点。
标准之争既是技术研发之争，也是市场开拓之争，更是发展战略之争。
国家大数据发展战略的实施主要体现在数字经济发展和提升数据治理水平上。
通过大数据开放共享实现“数聚融合”从而释放数据价值推动数字经济发展是大数据经济价值实现的基本途径。
大数据时代，数据治理是衡量政府治理水平的标尺，而大数据开放共享标准体系建设则是决定数据治理水平的关键环节。
（一）大数据开放共享标准体系建设是抢占大数据规则创新制高点的重大战略大数据开放共享标准不仅是大数据领域的世界通用语言，也是参与国内外大数据市场活动的“通行证”，更是抢占国际数据开放共享规则甚至大数据市场发展规则制高点的重大战略。
全球范围内特别是欧美等发达国家正争先制定大数据开放共享标准，抢占大数据规则制定中的话语权。
尽管我国在大数据标准体系建设的重要性上从中央到地方都已达成普遍共识，并积极探索相关标准体系的建设，但建设力度和相关成果还不足以支撑我国大数据应用发展需求，在多个方面缺乏统一规范和标准，制约了大数据产业的健康可持续发展。
因此，无论从国际形势还是从国内发展来看，大数据开放共享等标准体系建设的紧迫性和必要性都愈加凸显。
九图解读数字化转型路线
1 数字经济与数字化战略1.1 数字经济数字经济是未来发展方向，数据正成为关键生产要素。
从宏观层面来看，数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态之一，是高质量发展之路的助推引擎，以数据资源为关键要素，以信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力，促进公平与效率更加统一的新经济形态。
党的十八大以来，党中央高度重视发展数字经济，将其上升为国家战略，数字经济正逐渐成为把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择。
数字经济发展速度快、辐射范围广、影响程度深，正推动生产方式、生活方式和治理方式深刻变革，成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。
据工信部统计测算数据显示，从2012 年至2021 年，我国数字经济规模从11 万亿元增长到超45 万亿元，数字经济占国内生产总值比重由21.6% 提升至39.8% 。
数字经济与人民生活的相关性越来越高，成为中国经济增长的重要力量，也是中国经济未来转型和结构优化的关键。
作为企业来说，理清宏观政策和认清发展趋势，可以为企业战略制定及调整优化提供科学依据及政策支撑，数字化战略也正成为大中型企业的重要战略组成部分，同时数字化转型已经是企业所面临的重要课题之一。
1.2 数字化战略企业战略（或规划）的制定及修正要基于国家政策、行业环境、业务方向以及企业内部需求等多方面因素综合考虑。
信息化/ 数字化战略是指通过对综合利用信息及数字技术等手段的指向、指导，实现对业务经营活动全生命周期的影响，这包括辅助和支撑业务、驱动和引领业务的发展等。
通过信息化/ 数字化战略规划的制定及实施，实现对业务正向作用的最大化，进而实现对企业盈利模型的持续、健康发展。
信息化/ 数字化战略与企业经营战略的逻辑关系大致为：信息化/ 数字化战略及规划发展是在企业整体的战略框架之下，其略晚于业务战略的制定，是因为其要基于业务战略来制定信息化/ 数字化战略，同时要超前于业务战略。
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附件广东省大数据标准体系规划与路线图(2018-2020 )指导单位：广东省工业和信息化厅编制单位：广东省大数据标准化技术委员会工作组二◦一八年九月-可编辑修改-、广东省大数据标准体系（一）编制依据按照国家《信息化发展战略纲要》、《关于促进大数据发展行动纲要》、《大数据产业发展规划（2016 - 2020 年）》、《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》及广东省《广东省促进大数据发展行动计划（2016-2020年）》、《珠江三角洲国家大数据综合试验区建设实施方案》等政策文件对标准化工作的要求，制定广东省大数据标准体系。
b5E2RGbCAP （二）编制原则以《广东省促进大数据发展行动计划（2016-2020 ）》及《珠江三角洲国家大数据综合实验区建设实施方案》为基础，以继承、发展、创新、提高为出发点，全面梳理国际标准、国家标准、行业标准及地方标准，结合大数据技术及产业发展现状与趋势分析，建立适应广东省大数据产业发展需求的标准体系。
标准体系建设遵循以下原则：P1E anqFDPw 急用先行、成熟先上。
对大数据领域急需的开放共享、交易流通等标准重点投入，先行研制；对国内外已有的数据分析、处理、数据质量、数据安全等相关国际标准及研究成果，优先支持等同转化。
DXDi T a9E3d面向需求、注重实效。
从数字产业化和产业数字化发展的要求出发，面向我省电子政务、电子商务及重点行业的数字化服务需求，以规范服务行为、提升服务质量、培育新型服务模式为抓手，调动行业参与方推进标准化工作的积极性，提升标准的科学性、合理性和有效性。
RTCrpUDGiT 资源整合、统筹规划。
以培育并形成完善的大数据服务市场为总体目标，明确标准化工作思路、内容及具体的推进措施，整合数据资源，统筹产业规划，破除数据孤岛，强化应用服务，保障大数据标准服务体系目标清晰、技术可行、结果可见。
5PCzVD7HxA二、广东省大数据标准体系框架标准体系框架共划分为“基础—技术—安全—工具—应用—管理”等6 类，采用树形结构，分层级展开，层与层之间是包含与被包含关系，平行层之间是平行并列关系。
jLBHrnAILg 第一层是大数据通用标准体系。
包括基础类标准（0）、技术类标准（ 1 ）、安全类标准（2）、工具类标准（3）、应用类标准（4）、管理类标准（5）。
xHAQX74J0X第二层的分类情况及原则如下：（0）基础标准为整个标准体系提供包括总则、术语、参考架构、元数据、元素集、语义分析、分类分级等通用的基础性标准。
LDAYtRyKfE（1）技术类标准主要是对大数据相关的技术进行标准化规范。
包括：数据质量标准、数据处理与分析关键技术标准、数据检测与评估技术标准等。
其中数据质量标准分类参考ISO8000 系列标准，并根据当前我省大数据产业发展需求，等同或修改后采用国际标准；数据处理与分析关键技术标准主要是针对数据从收集到使用过程中的关键技术进行规范；检测与评估技术主要是针对数据挖掘过程中所使用的算法和工具进行的包括模型、风险、等级保护等方面的评估。
Zzz6ZB2Ltk（2 ）安全类标准主要是针对通用的安全和大数据环境下隐私-可编辑修改-数据的保护，其中通用要求基于信息安全技术的系列标准；行业安全重点针对人工智能、电子政务、工业互联网及健康医疗等各行业与信息主体利益密切相关的隐私数据。
dvzfvkwMIl（3 ）工具类标准主要是从数据使用过程中的过程性工具和终端应用类工具进行规范，主要包括系统类工具和应用类工具；系统类工具标准细分为平台基础设施、预处理工具、存储类工具、分布式计算工具、数据库、平台管理类工具等; 应用类工具包括应用分析工具、可视化工具等。
rqyn14ZNXI （4）应用类标准从发挥数据价值的角度出发，将应用分为数据访问、开放、共享、交易及行业应用等环节。
行业应用类标准包括电子政务、工业、电子商务、医疗、教育等各领域共性或行业专用的数据应用标准。
EmxvxOtOco（5 ）管理类标准是大数据标准的重要支撑，主要包括数据运维和数据治理，其中数据运维包括数据库维护、运行维护、运行安全及大数据系统及相关工具等方面的运维及服务等方面的标准；数据治理包括数据资产管理、大数据解决方案设计、数据管理能力成熟度评价等。
SixE2yXPq5-可编辑修改-广东省大数据标准体系框架大数据标准体系01 总则02术语03参考架构基1技2安础术全6ewMyirQFL04元数据05元素集kavu4111通3工具/、07分类分级08通用要求11数12处理与分析关键技术13检测与评估2122通行用业安安全全113114事产务品数数据据112主数据3132系应统用类类工工具/、具/、131模型评估132风险检测221人222电223工224健康医疗121122123124数数数数据据据据收预分可集处理析视化311312313314315316321322预存分数平应可处储布据台用视理类式库管分化工工计理析展具/、具/、算类智示工工能工具具工具/、/、/、具/、二、广东省大数据标准体系规划根据广东省大数据标准体系框架，梳理国际标准、国家标准的实施情况、制修订规划和研究重点，结合当前广东省大数据产业发展现状、技术研发趋势、产业市场需求，通过广泛征求大数据相关高校、科研院所及企业的意见，提出了广东省大数据标准体系规划，共222 项大数据相关标准，其中表 1 为广东省大数据地方标准制修订建议表，共推荐制定省地方标准82 项；表 2 为国内外大数据标准统计表，包括国际标准27 项，国家标准已发布8 项，在研35 项，拟研制56 项，已发布地方标准 3 项，在研10 项。
采用技术比对、市场调研、专家研讨等方式，按照成熟技术或产品标准优先、重点产品和共性技术标准优先、通用标准优先，国际标准采标以我省当前大数据产业发展现状综合评级原则，对制修订建议表中所列标准进行综合分析，整理了标准制修订优先级，用★表示，★越多表明重要性越高，推荐级别越高。
y6v3ALoS89-可编辑修改-表1广东省大数据地方标准制修订建议表-可编辑修改--可编辑修改-表2国内外大数据标准统计表-可编辑修改--可编辑修改--可编辑修改--可编辑修改--可编辑修改--可编辑修改-三、广东省大数据标准体系路线图根据国内外大数据标准现状、技术发展与应用概况，在深入调研广东省大数据标准化需求和产业发展基础上，针对大数据产业发展中存在的技术、产品、市场、应用等标准化问题，结合大数据产业发展特点，分别从标准化研究、平台建设、关键标准制修订、政策措施、人才培养等5个方面，规划出2018-2020年广东省大数据标准化发展路线图，引导广东省大数据标准化进程和产业健康发展。
M2ub6vSTnP关键标准制定与修订'按照大数据标准建议目\录，依据标准的优先等可编辑修开展标准研制。
按年度开展大数据基础标准和通用标准的改需求征集；在重点行业，推进大数据采集、'贯彻落实国家及省大数据政策，结合广东产业发展特点，设计广东省大数据标准体系。
'开展广东省大数据产业标准研制的需求调研，制定大数据标准建议目录。
落实广东省大数据企业标准化应用情况，省市场监督管理局联合省工业和信息化厅评选省级大数据“标准化良好行为企业” 对特别优秀的企业给予一定的奖励。
深入开展大数据标准化研究，编制并出版广东省大数据标准化白皮书，并跟踪国内外大数据标准化发展现状，及时修订白皮书主要内容；开展珠三角大数据标准应用示范案例汇编。
X _______________________________ _ ____________________________________ 亠仑筹协调广东省大数据产业标准的制定和、推广工作，在重点行业领域推进数据应用，促进绿色数据中心的试点，并形成全国大数据行业应用的试点示范。
__ 丿V标准化重要内容20182019-2020'建立并完善大数据标准体系; 在政务、医疗、教育、金融等行业研究制定一批基础共性、重点应用和关键技术标准。
L ___________ )仑善广东省大数据标准' 服务平台，开展大数据标准的符合性评估工作。
\ ____________ )整合交通、金融、医疗、 教育等行业及标准化机 构的专家，组建广东省大 芒据标准化专家库。
_图1广东省大数据标准体系路线图THANKS !!!致力为企业和个人提供合同协议，策划案计划书，学习课件等等打造全网一站式需求欢迎您的下载，资料仅供参考应布广东省大数据标\ 准体系规划及路线图。
兔挥政府投资基金作用,引导社会资本设立' 大数据产业发展基金，开展大数据产业政策 少究，制定大数据标准化扶持政策。
丿研究制定省大数据应用管理条例, 围绕大数据安全、数据资源开发利用等关键环节， 推动制定数据公开、数据安全、数据资产保护 等地方性法规。
'开展大数据标准化培训,培养一批既懂大数= 据技术，又能够制定标准的复合型人才。
每年举办两次以上大数据标准宣贯与培训li __________________________________________________________________________________________________________。