大数据技术和标准化 0.ppt

【大数据技术和标准化】 大数据，作为21世纪信息技术领域的一个核心概念，正引领着信息化发展进入新的阶段，即信息化3.0——智慧化阶段。这一阶段的特点在于数据的深度挖掘与融合应用，它不仅改变了传统的思维方式，还对社会经济产生了深远影响。 在信息化3.0阶段，大数据的崛起得益于技术的廉价化、互联网的快速发展以及长期的信息化建设积累，这导致了数据规模的急剧扩大，数据来源更加多元化，类型复杂，更新速度加快。大数据的应用案例如雨后春笋般涌现，激发了人们对于从数据中提取知识并指导实践的需求。 大数据的战略意义不可忽视。它不仅优化了资源配置，改善了民生，推动了健康医疗、就业、社保、教育和公共交通等领域的进步，还促进了产业转型，催生了诸如智能制造、互联网金融等新型业态。在这样的背景下，信息技术从行业的“倍增器”和“催化器”逐渐转变为可能颠覆传统模式的力量。 然而，大数据的发展也面临挑战。我国在大数据基础设施和分析方法上依赖国外技术，核心技术自主研发能力相对较弱。尽管BAT（百度、阿里巴巴、腾讯）在网络大数据方面有显著优势，但其技术优势并未能广泛扩散至各行各业。此外，我国的数据资源共享开放程度低，部门间、地区间的数据互通问题亟待解决。 为应对这些挑战，我国成立了大数据工作组，由知名学者和业界专家领导，旨在推进大数据产业的标准化工作。工作组已经进行了多次会议和调研活动，建立了标准体系框架，包括基础标准、技术标准、产品和平台标准等，以规范大数据的采集、存储、处理、分析、应用及质量控制等方面，旨在保障大数据的有序发展和开放共享。 基础标准为整个体系提供了基础性的规范，包括总则、术语、参考模型和元数据。技术标准则关注数据治理和数据质量，确保数据在整个生命周期中的质量和可用性。产品和平台标准则针对大数据相关的软件产品和应用平台，制定了统一的技术要求和测试规范，以便于不同系统间的互操作性和兼容性。 大数据技术和标准化的发展是我国信息化进程中的一项关键任务，旨在提升国家整体的信息技术水平，增强自主创新能力和国际竞争力，同时促进数据资源的合理利用和社会福祉的提升。随着标准化工作的不断深入，我们有望看到一个更加成熟、开放、高效的大数据生态系统在中国逐步形成。