大数据标准化培训(精品培训)
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技术专题组
产品和平台 专题组
安全专题组
工业大数据 专题组
电子商务大 数据专题组
组长:电子四院 张群 组长:华为 杨莉莉 组长:北大 王亚沙 联合组长:中兴 董振江 组长:浪潮电子 张东 联合组长:亚信 陈利仓 组长:阿里云 陈雪秀 联合组长:信安标委 叶润国 组长:数码大方 齐建军 组长:京东 葛胜利 联合组长:阿里 姜蕾
二、标准体系框架
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n 基础标准
为整个标准体系提供包括总二则、、术标语和准参考体模系型、框元架数据等基础性标准。
n 技术标准 该类标准主要针对大数据相关技术进行规范。包括数据治理和数据质量两 类标准。其中,数据治理标准主要针对数据的收集、预处理、分析、可视 化、访问、能力成熟度评价模型等方面进行规范。数据质量标准主要针对 数据质量提出具体的管理要求和相应的指标要求,确保数据在产生、存储 、交换和使用等各个环节中的质量,为大数据应用打下良好的基础,包括 质量评价、数据溯源、质量检测等标准。
培训资料
• 标题: • 培训人:xx
培训(精品培训)
数据质量指标
度量
数据质量评估
分析
数
数据质量管理
据 质
量
管
理
评
估
提高
内容
• 大数据发展背景 • 标准化工作现状 • 下一步工作重点
2
一、大数据催生了信息化3.0(智慧化阶段)
n数据规模更大,来源更丰富,类型更复杂,变化更快
信息化1.0
--1995 以单机应用为特 征的数字化阶段
GDP
Ø改善民生:
大数据时代,信息技术不仅是行业发展的“倍增 器”、“催化器”,甚至会成为行业的颠覆者
优化资源配置,健康医疗、就业、社保、教育、公共交通 Ø产业转型,创新业态:
颠覆传统产业,提高运行效率和决策能力,催生智能制造、 互联网金融等新业态
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二、 大数据的战略意义
自主可控的大数据技术体系是不 可或缺的基础!
急需标准化,保证有序发展、开放共享
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内容
• 大数据发展背景 • 标准化工作现状 • 下一步工作重点
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(一)组织架构
组长: 副组长: 秘书长: 联络员:
一、大数据工作组概况
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一、工作组概况
Ø 进一步扩大工作组规模
申请报名的成员单位170+家
Ø 成员单位管理
统一邮箱: 微信公众平台
Ø 建立联络关系 建立大数据专家团队
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n 大数据安全标准
数据安全作为数据标准的支二撑体、系标,贯准穿体于数系据整框个架生命周期的各个阶段
。抛开传统的网络安全和系统安全,大数据时代下的数据安全标准主要包 括通用要求、隐私保护两类标准。 n 应用和服务标准 应用和服务类标准主要是针对大数据所能提供的应用和服务从技术、功能 、开发、维护和管理等方面进行规范。主要包括开放数据集、数据服务平 台和领域应用数据三类标准。其中开放数据集标准主要对向第三方提供的 开放数据包中的内容、格式等进行规范;数据服务平台标准是针对大数据 服务平台所提出的功能性、维护性和管理性的标准;领域应用数据指的是 各领域根据其领域特性产生的专用数据标准,包括工业、电子商务等领域 。
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n 产品和平台标准
该 数类 据标 库准产主 品要 、针 非对 结大 构数 化据 数相 据二关 管技 理、术 产标产 品品 、准和 智应 能体用 工系平 具台 、框进可架行视规化范工。具包、括数关据系处型理
平台和测试规范六类标准。其中关系型数据库产品标准针对存储和处理大 数据的关系型数据库管理系统,从访问接口、技术要求、测试要求等方面 进行规范,为关系型数据库管理系统进行大数据的高端事务处理和海量数 据分析提供支持;非结构化数据管理产品标准针对存储和处理大数据的非 结构化数据管理系统,从参考架构、数据表示、访问接口、技术要求、测 试要求等方面进行规范;智能工具用来帮助用户对大数据进行分析决策, 包括ETL、OLAP、数据挖掘等工具,智能工具标准对智能工具的技术及功 能进行规范;可视化工具是对大数据处理应用过程中所需用到的可视化展 现工具的技术和功能要求进行规范;大数据平台标准是针对大数据存储、 处理、分析系统从技术架构、建设方案、平台接口等方面进行规范;测试 规范针对大数据的产品和平台给出测试方法和要求。
美国棱镜计划:电邮、即时消息、 视频、照片、语音、文件传输、视 频会议、社交网络等数据的收集与 综合分析
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
Leabharlann Baidu
三、 大数据产业生态链(商业)
9
基础设施和分析方法方面: • 主要依赖国外技术和产品,核心技术方面仍是学习者和追随者
大数据 现象出现
大数据应用的成功案例,激 发了基于数据,萃取知识、
数据应用 需求激增
指导实践的巨大需求
以数据的深 度挖掘与融 合应用为特 征的智慧化
阶段
信息化3.0
4
二、 大数据的战略意义
大数据正在改变 人类的思维方式
传统思维
随机样本 精确求解 因果关系
全体数据 近似求解 关联关系
大数据思维
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二、 大数据的战略意义
信息化2.0
--2015 以联网应用为特 征的网络化阶段
信息化3.0
2015以数据的深度挖掘 与融合应用为特征
的智慧化阶段
?
经历基础性变革 后的未来信息技 术支撑的信息化
金税工程
3
一、 大数据催生了信息化3.0(智慧化阶段)
技术廉价化、互联网发展、 信息化建设长期积累,形成 了规模巨大的数据资源,且 仍将加速增长
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二、大数据参考模型
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• 基本
概念
局势 (产业、
四、 我国大数据产业发展现状
应用方面: • BAT在网络大数据具有优势:网站、微博、微信、搜索、交易数据等
,互联网企业的技术优势难以顺畅地扩散到各行业 • 部门、地方和一些行业开始关注大数据资源建设 • 初级发展阶段,缺少典型性、共识性强的大数据应用; 数据资源开放方面: • 我国数据资源主要来源于互联网,业务、政务数据共享开放程度低
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一、工作组概况
(二)组织管理
总体专题组
n 2014年12月2日,工作组 成立大会
国际专题组
n 2015年7月14日,工作组
第二次全会,正式成立7
个专题组
秘书处
工作组
n 2015年12月17日,工作组
第三次全会(2015年年终
总结)
n 工作组开展了一系列调 研活动,组织线下活动5 次,召开专题组会议18次