大数据技术和标准化.ppt

【大数据技术和标准化】 大数据技术是当今信息技术领域的重要组成部分，它涉及到数据的收集、存储、管理和分析，以揭示隐藏在海量数据中的模式、趋势和关联，从而推动各行各业的智慧化进程。大数据催生了信息化3.0阶段，即以数据的深度挖掘与融合应用为特征的智慧化阶段，这标志着信息技术支撑的信息化经历了从数字化到网络化的转变。 大数据的战略意义深远，它不仅改变了人类的思维方式，从追求精确的因果关系转向寻找关联关系，而且在经济和社会层面发挥着巨大作用。例如，通过大数据分析可以优化资源配置，改善民生，促进健康医疗、就业、社保、教育、公共交通等领域的发展，并推动产业转型，催生智能制造、互联网金融等新业态。此外，面对如美国棱镜计划这样的全球性数据监控事件，自主可控的大数据技术体系显得尤为重要。 大数据产业生态链涵盖了从数据采集到分析挖掘，再到应用服务的全过程。技术层面包括大数据采集、存储管理、处理、分析挖掘以及呈现应用等环节；商业层面涉及互联网企业、运营商、金融企业、专业技术服务商等多个角色，共同构建大数据服务产业链。目前，我国大数据产业发展尚处于初级阶段，核心技术依赖国外，且数据资源开放和共享程度较低，亟需通过标准化工作来推动产业的有序发展。 我国已成立了大数据工作组，由业界专家和政府代表共同参与，负责大数据标准化工作的推进。工作组已经开展了多项活动，成立了多个专题组，致力于制定大数据标准体系框架，包括基础技术、产品和平台、安全、应用和服务等方面的标准，以覆盖数据的处理生命周期、技术、产品、服务和评估等多个维度。 标准体系框架包括基础技术标准，如术语、参考架构和元数据；技术标准，如数据治理、数据质量和分布式计算工具；以及应用和服务标准，如数据交易平台、数据开放共享平台、特定领域的数据元素集等。这些标准旨在确保大数据的安全、隐私保护、互操作性和服务质量，同时促进不同行业间的数据共享和协同创新。 大数据技术和标准化对于推动我国信息化进程、提升产业竞争力和保障国家安全具有重要意义。未来，我们需要继续加强大数据技术的研发，提升自主创新能力，完善大数据标准体系，以适应快速变化的大数据环境，推动大数据产业的健康发展。