PARTONE/什么是大數(shù)據(jù)PARTTWO/大數(shù)據(jù)起源與發(fā)展PARTTHREE/大數(shù)據(jù)核心技術(shù)PARTFOUR/大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域PARTFIVE/大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)目錄contents什么是大數(shù)據(jù)？什么是大數(shù)據(jù)？一組漫畫帶你了解什么是大數(shù)據(jù)。什么是大數(shù)據(jù)？***宅急送電話鈴聲響起.什么是大數(shù)據(jù)？您好？請(qǐng)問您需要我為您服務(wù)？你好,我想要一份…什么是大數(shù)據(jù)？1357178****先生，請(qǐng)先把您的會(huì)員卡號(hào)告訴我好嗎？什么是大數(shù)據(jù)？你怎么知道我所有電話號(hào)碼?張先生，您好？您的地址是水木清華小區(qū)12棟831，您的電話1357178****,1330917***，您公司電話72148**，您家里電話72583**，請(qǐng)問您用哪個(gè)電話付費(fèi)？什么是大數(shù)據(jù)？張先生，因?yàn)槲覀兟?lián)機(jī)CRM系統(tǒng)。我想要一個(gè)海鮮披薩什么是大數(shù)據(jù)？為什么？海鮮披薩不太適合您.什么是大數(shù)據(jù)？那你有什么可以推薦的？根據(jù)您的醫(yī)療記錄，您的膽固醇和血壓都偏高.什么是大數(shù)據(jù)？你怎么知道我喜歡低脂食物？低脂健康披薩.什么是大數(shù)據(jù)？好的，我要一個(gè)家庭大號(hào)披薩您上周在國(guó)家圖書館借閱了《低脂健康食譜》什么是大數(shù)據(jù)？為什么？張先生，大號(hào)的不夠吃哦？什么是大數(shù)據(jù)？要付多少錢因?yàn)槟伊谌耍瑏韨€(gè)特大號(hào),咋樣？什么是大數(shù)據(jù)？可以刷卡嗎？99元，足夠吃了，但您母親應(yīng)該少吃，她上周剛做了手術(shù)，正在恢復(fù)期。什么是大數(shù)據(jù)？為什么不能刷卡？張先生，對(duì)不起，請(qǐng)您付現(xiàn)金。什么是大數(shù)據(jù)？那我去附近提款機(jī)提現(xiàn)。一般是可以的，但您的信用卡已經(jīng)刷爆了，您現(xiàn)在還欠銀行5897，不包括房貸和車貸。什么是大數(shù)據(jù)？算了，你們直接送我家吧，多久送到？張先生，根據(jù)您的記錄，您已經(jīng)超過今日限額了什么是大數(shù)據(jù)？為什么？大約30分鐘，如果您不想等，可以自己開車來取。什么是大數(shù)據(jù)？好吧根據(jù)我們的CRM全球定位系統(tǒng)車輛行駛跟蹤記錄顯示，您駕駛的尾號(hào)BJ-458的車輛正在銀泰百貨停車場(chǎng)，距離我們的店僅50米什么是大數(shù)據(jù)？這就是大數(shù)據(jù)!什么是大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)的定義;“大數(shù)據(jù)(bigdata)”，IT行業(yè)術(shù)語或稱巨量資料，是指無法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要全新的處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高速增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)，大數(shù)據(jù)就是“未來的新石油”什么是大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)意義將數(shù)據(jù)資源利用各類手段統(tǒng)一協(xié)調(diào)成一個(gè)有機(jī)整體，然后利用不同的可視化分析工具直觀呈現(xiàn)給用戶，讓其通俗易懂的發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的一些關(guān)鍵因素點(diǎn)，保障相關(guān)人員提升工作效率及分析數(shù)據(jù)核心指標(biāo)，并且會(huì)為企業(yè)帶來收益價(jià)值。什么是大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)意義想象一下這樣的場(chǎng)景，當(dāng)顧客在地鐵候車時(shí)，墻上有某一零售商的巨幅數(shù)字屏幕廣告，可以自由瀏覽產(chǎn)品信息，對(duì)感興趣的或需要購(gòu)買的商品用手機(jī)掃描下單，約定在晚些時(shí)候送到家中。而在顧客瀏覽商品并最終選購(gòu)商品后，商家已經(jīng)了解顧客的喜好及個(gè)人詳細(xì)信息，按要求配貨并送達(dá)顧客家中。什么是大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)意義在用戶瀏覽選購(gòu)商品時(shí)，企業(yè)收集的各種信息非常重要，對(duì)于這些信息數(shù)據(jù)的收集進(jìn)行分析，能夠了解顧客行為偏好操作制造更好的營(yíng)銷方案，幫助企業(yè)精準(zhǔn)定位客戶，還能夠從中挖掘更多的商業(yè)機(jī)會(huì)以了解市場(chǎng)動(dòng)態(tài)。什么是大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)意義未來，甚至顧客都不需要有任何購(gòu)買動(dòng)作，利用之前購(gòu)買行為產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)，當(dāng)你的沐浴露剩下最后一滴時(shí)，你中意的沐浴露就已送到你的手上，而雖然顧客和商家從未謀面，但已如朋友般熟識(shí)。第一節(jié)

了解大數(shù)據(jù)起源與發(fā)展什么是大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)的定義;“大數(shù)據(jù)(bigdata)”，IT行業(yè)術(shù)語或稱巨量資料，是指無法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要全新的處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高速增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)，大數(shù)據(jù)就是“未來的新石油”大數(shù)據(jù)起源“結(jié)繩記事”開辟文明之路“文以載道”的近代文明以“數(shù)據(jù)建?！睘楹诵牡默F(xiàn)代科學(xué)以電子計(jì)算機(jī)為代表的現(xiàn)代信息技術(shù)人類掌握數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)的能力才實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛躍大數(shù)據(jù)起源

“大數(shù)據(jù)”這一概念起源自互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)的目的是為了更好了解客戶喜好，它將海量碎片化的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行加工、篩選，并最終歸納整理出企業(yè)所需的咨詢，而這些海量的數(shù)據(jù)正是來自于互聯(lián)網(wǎng)。大數(shù)據(jù)起源大數(shù)據(jù)起源

美國(guó)高性能計(jì)算公司SGI的首席科學(xué)家約翰·馬西（John?Mashey）在一個(gè)國(guó)際會(huì)議報(bào)告中指出：隨著數(shù)據(jù)量的快速增長(zhǎng)，必將出現(xiàn)數(shù)據(jù)難理解、難獲取、難處理和難組織等四個(gè)難題，并用“Big?Data（大數(shù)據(jù)）”來描述這一挑戰(zhàn)，在計(jì)算領(lǐng)域引發(fā)思考。大數(shù)據(jù)起源拓展知識(shí)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化數(shù)據(jù)資產(chǎn)化，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)不僅僅是一種“資源”，更是一種“資產(chǎn)”，應(yīng)該把數(shù)據(jù)當(dāng)作一種資產(chǎn)來進(jìn)行管理，而不僅僅是作為資源來對(duì)待，和其他的資產(chǎn)一樣，數(shù)據(jù)資源同樣具有財(cái)務(wù)價(jià)值，需要作為獨(dú)立實(shí)體進(jìn)行組織與管理。探秘大數(shù)據(jù)發(fā)展2007年，數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域的先驅(qū)人物吉姆.格雷（JimGray）2012年，牛津大學(xué)教授維克托.邁爾-舍恩伯格大數(shù)據(jù)于2012、2013年達(dá)到其宣傳高潮2014年后概念體系逐漸成形2019年10月30日，中國(guó)人大網(wǎng)發(fā)布《大數(shù)據(jù)：發(fā)展現(xiàn)狀與未來趨勢(shì)》“大數(shù)據(jù)是信息化發(fā)展的新階段，以推動(dòng)大數(shù)據(jù)技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展、構(gòu)建以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵要素的數(shù)字經(jīng)濟(jì)為抓手，運(yùn)用大數(shù)據(jù)提升代化水平及保障數(shù)據(jù)安全”。熟悉大數(shù)據(jù)特征規(guī)模性（Volume）大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)不再是傳統(tǒng)意義中的以GB、TB為單位來衡量，而是PB、EB、ZB為計(jì)量單位價(jià)值性（Value）從大量不相關(guān)的各種類型的數(shù)據(jù)中。挖掘出對(duì)未來趨勢(shì)與模式預(yù)測(cè)分析有價(jià)值的數(shù)據(jù)高速性（Velocity）區(qū)分于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘最顯著的特征。大數(shù)據(jù)要求的數(shù)據(jù)規(guī)模更大，處理數(shù)據(jù)的響應(yīng)速度要求更嚴(yán)格。多樣性（Variety）數(shù)據(jù)的多樣性主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)來源多、數(shù)據(jù)類型多和數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)性強(qiáng)這三個(gè)方面思考與練習(xí)討論：什么是大數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)解決了什么問題？大數(shù)據(jù)和海量數(shù)據(jù)有什么區(qū)別？第二節(jié)

掌握大數(shù)據(jù)核心技術(shù)大數(shù)據(jù)的生命周期大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)預(yù)處理大數(shù)據(jù)采集大數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)采集Sqoop和ETL，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL和Oracle等數(shù)據(jù)庫(kù)采集網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)爬蟲或網(wǎng)站公開API，從網(wǎng)頁獲取非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并將其統(tǒng)一結(jié)構(gòu)化為本地?cái)?shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集方式實(shí)時(shí)文件采集和處理技術(shù)flume、基于ELK的日志采集和增量采集等文件采集大數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)清理指利用ETL等清洗工具，對(duì)有遺漏數(shù)據(jù)（缺少感興趣的屬性）、噪音數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)中存在著錯(cuò)誤、或偏離期望值的數(shù)據(jù)）、不一致數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。數(shù)據(jù)規(guī)約在最大限度保持?jǐn)?shù)據(jù)原貌的基礎(chǔ)上，最大限度精簡(jiǎn)數(shù)據(jù)量，以得到較小數(shù)據(jù)集的操作，包括：數(shù)據(jù)立方體聚集、維規(guī)約、數(shù)據(jù)壓縮、數(shù)值規(guī)約、概念分層等。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是指對(duì)所抽取出來的數(shù)據(jù)中存在的不一致，進(jìn)行處理的過程。它同時(shí)包含了數(shù)據(jù)清洗的工作，即根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，以保證后續(xù)分析結(jié)果準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)集成將不同數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)，合并存放到統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫(kù)的，存儲(chǔ)方法，著重解決三個(gè)問題：模式匹配、數(shù)據(jù)冗余、數(shù)據(jù)值沖突檢測(cè)與處理。大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)020301改善方案基于MPP架構(gòu)的新型數(shù)據(jù)庫(kù)集群高效分布式計(jì)算模式采用SharedNothing架構(gòu)+MPP架構(gòu)。重點(diǎn)面向行業(yè)大數(shù)據(jù)所展開的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式，采用列存儲(chǔ)、粗粒度索引等多項(xiàng)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)。成本低、性能高、擴(kuò)展性高，廣泛應(yīng)用于企業(yè)分析。基于Hadoop的技術(shù)擴(kuò)展和封裝Hadoop解決了傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)無法存儲(chǔ)和處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的弊病，Hadoop以其開源優(yōu)勢(shì)和善于處理非結(jié)構(gòu)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、復(fù)雜的ETL流程、復(fù)雜的數(shù)據(jù)挖掘和計(jì)算模型等相關(guān)特性，應(yīng)用前景廣泛，最為典型的應(yīng)用場(chǎng)景是通過擴(kuò)展和封裝Hadoop來實(shí)現(xiàn)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析的支撐，其中涉及了幾十種NoSQL技術(shù)。專為大數(shù)據(jù)的分析處理而設(shè)計(jì)的軟、硬件結(jié)合的一種產(chǎn)品。它由一組集成的服務(wù)器、存儲(chǔ)設(shè)備、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，以及為數(shù)據(jù)查詢、處理、分析而預(yù)安裝和優(yōu)化的軟件組成，具有良好的穩(wěn)定性和縱向擴(kuò)展性。大數(shù)據(jù)一體機(jī)拓展知識(shí)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù):結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也稱作行數(shù)據(jù)，是由二維表結(jié)構(gòu)來邏輯表達(dá)和實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)，嚴(yán)格地遵循數(shù)據(jù)格式與長(zhǎng)度規(guī)范，主要通過關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行存儲(chǔ)和管理。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù):非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不規(guī)則或不完整，沒有預(yù)定義的數(shù)據(jù)模型，不方便用數(shù)據(jù)庫(kù)二維邏輯表來表現(xiàn)的數(shù)據(jù)。包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML,HTML、各類報(bào)表、圖像和音頻/視頻信息等。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)拓展知識(shí)hadoop的優(yōu)缺點(diǎn)優(yōu)缺高可靠性（假設(shè)計(jì)算的元素和存儲(chǔ)會(huì)出現(xiàn)故障,因此會(huì)維護(hù)多個(gè)副本,在出現(xiàn)故障的時(shí)候可以對(duì)節(jié)點(diǎn)重新分配數(shù)據(jù)）、高擴(kuò)展性（可以在集群中分配任務(wù)數(shù)據(jù),方便擴(kuò)展數(shù)以千計(jì)的節(jié)點(diǎn)）、高效性（在MapReduce思想下,Hadoop是并行工作的,提高任務(wù)的處理速度）不能進(jìn)行實(shí)時(shí)的處理,給出的結(jié)果沒有實(shí)時(shí)性,效率較慢hadoop目前可以做的是離線的數(shù)據(jù)分析處理,雖然每次會(huì)產(chǎn)生磁盤文件,速度比較慢,但相對(duì)穩(wěn)定,對(duì)于大量的對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性不高的數(shù)據(jù),使用hadoop很穩(wěn)定大數(shù)據(jù)分析可視化分析指借助圖形化手段，清晰并有效傳達(dá)與溝通信息的分析手段。數(shù)據(jù)挖掘算法通過創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘模型，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行試探和計(jì)算、數(shù)據(jù)分析手段。預(yù)測(cè)性分析通過結(jié)合多種高級(jí)分析功能，達(dá)到預(yù)測(cè)不確定事件的目的。數(shù)據(jù)質(zhì)量管理對(duì)數(shù)據(jù)全生命周期的每個(gè)階段中可能引發(fā)的各類數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，進(jìn)行識(shí)別、度量、監(jiān)控、預(yù)警等操作，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的一系列管理活動(dòng)。語義引擎通過為已有數(shù)據(jù)添加語義的操作，提高用戶互聯(lián)網(wǎng)搜索體驗(yàn)。第三節(jié)

大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域近年來各地云計(jì)算、大數(shù)據(jù)中心如雨后春筍般不斷建立和完善，用大數(shù)據(jù)代替人工做出相應(yīng)的判斷，能更好的解決現(xiàn)實(shí)的問題，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已經(jīng)惠及生活的方方面面。大數(shù)據(jù)時(shí)代引領(lǐng)未來數(shù)據(jù)，已經(jīng)滲透到每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)領(lǐng)域洞見本質(zhì)，預(yù)測(cè)趨勢(shì)，指引未來是大數(shù)據(jù)時(shí)代的核心用未來牽引現(xiàn)在，用現(xiàn)在保證未來電商行業(yè)最早利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷的是電商行業(yè)，它根據(jù)客戶的消費(fèi)習(xí)慣進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，預(yù)測(cè)流行趨勢(shì)，消費(fèi)趨勢(shì)、地域消費(fèi)特點(diǎn)、客戶消費(fèi)習(xí)慣、各種消費(fèi)行為等，提前準(zhǔn)備生產(chǎn)資料、物流管理等，有利于精細(xì)社會(huì)大生產(chǎn)。金融行業(yè)大數(shù)據(jù)分析可以幫助金融機(jī)構(gòu)以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對(duì)現(xiàn)象分析和預(yù)測(cè)，精準(zhǔn)地對(duì)市場(chǎng)變化做出反應(yīng)。大數(shù)據(jù)可以幫助金融機(jī)構(gòu)識(shí)別客戶需求，量身打造金融產(chǎn)品。通過大數(shù)據(jù)底層平臺(tái)建設(shè)，并實(shí)現(xiàn)文字、圖片和視頻等更加多元化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)分析，有效提升金融結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理能力。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以幫助金融機(jī)構(gòu)通過客戶相關(guān)數(shù)據(jù)信息分析，識(shí)別可疑信息和違規(guī)操作，規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。醫(yī)療行業(yè)如果未來基因技術(shù)發(fā)展成熟，可以根據(jù)病人的基因序列特點(diǎn)進(jìn)行分類，建立醫(yī)療行業(yè)的病人分類數(shù)據(jù)庫(kù)。在醫(yī)生診斷病人時(shí)可以參考病人的疾病特征、化驗(yàn)報(bào)告和檢測(cè)報(bào)告，參考疾病數(shù)據(jù)庫(kù)來快速幫助病人確診，明確定位疾病。在制定治療方案時(shí)，醫(yī)生可以依據(jù)病人的基因特點(diǎn)，調(diào)取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制定出適合病人的治療方案，幫助更多人及時(shí)進(jìn)行治療。同時(shí)這些數(shù)據(jù)也有利于醫(yī)藥行業(yè)開發(fā)出更加有效的藥物和醫(yī)療器械。病菌、病毒，以及腫瘤細(xì)胞，不但數(shù)目及種類繁多，而且處于不斷的進(jìn)化的過程中。在發(fā)現(xiàn)診斷疾病時(shí)，疾病的確診和治療方案的確定是最困難的。醫(yī)療行業(yè)擁有大量的病例，病理報(bào)告，治愈方案，藥物報(bào)告等等數(shù)據(jù)資源，在未來，借助于大數(shù)據(jù)平臺(tái)我們可以收集不同病例和治療方案，以及病人的基本特征，建立針對(duì)疾病特點(diǎn)的數(shù)據(jù)庫(kù)。農(nóng)牧漁農(nóng)牧漁領(lǐng)域應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析，有計(jì)劃展開生產(chǎn)，降低菜賤傷農(nóng)的概率。也可以精準(zhǔn)預(yù)測(cè)天氣變化，幫助農(nóng)民做好自然災(zāi)害的預(yù)防工作，也能夠提高單位種植面積的高產(chǎn)出；牧農(nóng)也可以根據(jù)大數(shù)據(jù)分析安排放牧范圍，有效利用農(nóng)場(chǎng)，減少動(dòng)物流失；漁民也可以利用大數(shù)據(jù)安排休漁期、定位捕魚等，同時(shí)，也能減少人員損傷。生物技術(shù)基因技術(shù)是人類未來挑戰(zhàn)疾病的重要武器，科學(xué)家可以借助大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，從而也會(huì)加快自身基因和其它動(dòng)物基因的研究過程，這將是人類未來戰(zhàn)勝疾病的重要武器之一，未來生物基因技術(shù)不但能夠改良農(nóng)作物，還能利用基因技術(shù)培養(yǎng)人類器官和消滅害蟲等。智慧城市大數(shù)據(jù)還被應(yīng)用改善我們?nèi)粘Ｉ畹某鞘?。例如基于城市?shí)時(shí)交通信息、利用社交網(wǎng)絡(luò)和天氣數(shù)據(jù)來優(yōu)化最新的交通情況。目前很多城市都在進(jìn)行大數(shù)據(jù)的分析和試點(diǎn)。改善安全和執(zhí)法大數(shù)據(jù)現(xiàn)在已經(jīng)廣泛應(yīng)用到安全執(zhí)法的過程當(dāng)中。想必大家都知道美國(guó)安全局利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行恐怖主義打擊，甚至監(jiān)控人們的日常生活。而企業(yè)則應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行防御網(wǎng)絡(luò)攻擊。警察應(yīng)用大數(shù)據(jù)工具進(jìn)行捕捉罪犯，信用卡公司應(yīng)用大數(shù)據(jù)工具來攔截欺詐性交易。大數(shù)據(jù)應(yīng)用典型案例助力疫情防控助力精準(zhǔn)扶貧助力大學(xué)生創(chuàng)業(yè)大數(shù)據(jù)助力疫情防控迅速鎖定“涉疫”人員流動(dòng)軌跡，開展疫情發(fā)展態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)與溯源推動(dòng)病例診斷與疫情研究有力支持疫情防控知識(shí)傳播

助力地方政府科學(xué)精準(zhǔn)施策

。大數(shù)據(jù)助力精準(zhǔn)扶貧精準(zhǔn)脫貧即精準(zhǔn)擺脫貧困。中共中央要求實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)脫貧，防止平均數(shù)掩蓋大多數(shù)。精準(zhǔn)扶貧2014年12月11日閉幕的中國(guó)中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議透出了2015年經(jīng)濟(jì)工作的一系列新動(dòng)向。在扶貧方面，要求實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)脫貧，防止平均數(shù)掩蓋大多數(shù)，要求更加注重保障基本民生，更加關(guān)注低收入群眾生活。

2017年10月18日，習(xí)近平同志在十九大報(bào)告中指出，要堅(jiān)持精準(zhǔn)脫貧。大數(shù)據(jù)助力精準(zhǔn)扶貧“陜西精準(zhǔn)扶貧大數(shù)據(jù)”App是立足于本地經(jīng)濟(jì)發(fā)展特點(diǎn)和本地扶貧工作的特殊要求，推出的一款立足于大數(shù)據(jù)分析的APP。是針對(duì)陜西省駐村扶貧干部打造的移動(dòng)辦公應(yīng)用，使用這款軟件可以及時(shí)的接收最新的扶貧政策資訊，及時(shí)的錄入扶貧對(duì)象信息，并進(jìn)行核實(shí)和統(tǒng)計(jì)，做好脫貧攻堅(jiān)工作。精準(zhǔn)扶貧

根據(jù)政策解讀、范圍控制、分級(jí)負(fù)責(zé)、動(dòng)態(tài)管理、一戶一策、實(shí)時(shí)監(jiān)控、脫貧追蹤的原則，幫助各級(jí)政府扶貧部門對(duì)每一個(gè)貧困縣、鄉(xiāng)、村、戶、人口建立全面的檔案信息，推進(jìn)專項(xiàng)扶貧，深入分析致貧原因、逐村逐戶制定脫貧措施。全力實(shí)現(xiàn)扶貧對(duì)象精確化、資金使用透明化、扶貧措施多樣化、扶貧責(zé)任明確化、扶貧效果顯著化，提高扶貧工作的可控性和操作性。大數(shù)據(jù)助力精準(zhǔn)扶貧軟件功能：1.新聞搜索新聞公告頁面，增加“搜索”功能，可以快速查找新聞或公告。2.貧困戶常駐地位置增加“常駐地位置”功能。通過編輯貧困戶常駐地位置，補(bǔ)充完善貧困戶家庭位置信息。3.一鍵分享增加“一鍵分享”功能，可通過微信、微信朋友圈、Qq、新浪微博等工具將精準(zhǔn)扶貧App分享給他人。4.到村簽到優(yōu)化到村簽到功能，如果系統(tǒng)自動(dòng)獲取位置不詳細(xì)，可以“選擇”附近位置或“搜位”查找更詳細(xì)、更準(zhǔn)確位置。大數(shù)據(jù)助力精準(zhǔn)扶貧大數(shù)據(jù)助力大學(xué)生創(chuàng)業(yè)青創(chuàng)園與北京銀行的合作就開創(chuàng)了一種新穎的模式，這種模式使用大數(shù)據(jù)信息，利用一個(gè)客戶端“雙創(chuàng)服務(wù)平臺(tái)”為銀行與創(chuàng)業(yè)者之間搭起了橋梁。在雙創(chuàng)服務(wù)平臺(tái)的基礎(chǔ)上增添金融科技功能，用人工智能企業(yè)大數(shù)據(jù)以及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)解決上述問題，并得到北京銀行的支持，為園區(qū)企業(yè)授信，園區(qū)接下來會(huì)推動(dòng)更多的科技金融產(chǎn)品和文化金融產(chǎn)品落地，充分利用雙創(chuàng)的數(shù)據(jù)平臺(tái)為銀企對(duì)接做好服務(wù)。”課后思考討論：了解下個(gè)人征信報(bào)告大數(shù)據(jù)，如何提高個(gè)人征信？第四節(jié)

大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)了解大數(shù)據(jù)的發(fā)展現(xiàn)狀全球范圍內(nèi)，研究發(fā)展大數(shù)據(jù)技術(shù)、運(yùn)用大數(shù)據(jù)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、完善社會(huì)治理、提升政府服務(wù)和監(jiān)管能力正成為趨勢(shì)。了解大數(shù)據(jù)的發(fā)展現(xiàn)狀在大數(shù)據(jù)應(yīng)用的實(shí)踐中，描述性、預(yù)測(cè)性分析應(yīng)用多，決策指導(dǎo)性等更深層次分析應(yīng)用偏少。大數(shù)據(jù)治理體系遠(yuǎn)未形成大數(shù)據(jù)時(shí)代隨之而來的就是隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)安全與數(shù)據(jù)共享利用效率三者之間的矛盾，大數(shù)據(jù)作為戰(zhàn)略資源的地位日益凸顯，人們?cè)絹碓綇?qiáng)烈地意識(shí)到制約大數(shù)據(jù)發(fā)展最大的短板之一就是：數(shù)據(jù)治理體系遠(yuǎn)未形成。數(shù)據(jù)資產(chǎn)地位歸屬尚未明確，數(shù)據(jù)的流通、管控面臨諸多問題，數(shù)據(jù)壁壘廣泛存在，阻止了數(shù)據(jù)的開放和共享，相關(guān)的法律法規(guī)發(fā)展滯后，導(dǎo)致大數(shù)據(jù)應(yīng)用存在安全隱患，嚴(yán)重制約了數(shù)據(jù)資源中所蘊(yùn)含價(jià)值的挖掘與轉(zhuǎn)化。大數(shù)據(jù)治理體系遠(yuǎn)未形成

人工智能應(yīng)用取得的重要進(jìn)展，主要源于對(duì)海量、高質(zhì)量數(shù)據(jù)資源的分析和挖掘。對(duì)于單一組織機(jī)構(gòu)而言，很難靠自身的積累聚集足夠的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)應(yīng)用的威力源自于多源數(shù)據(jù)的處理融合和深度分析，從而獲得不通角度、全方位視圖，單一的系統(tǒng)的數(shù)據(jù)只能包含事物片面、局部的信息，在此背景下，十分迫切需要開放數(shù)據(jù)共享。只有通過共享開放和數(shù)據(jù)跨域流通才能建立信息完整的數(shù)據(jù)集。然而，數(shù)據(jù)的無序流通與共享，又可能導(dǎo)致隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全方面的重大風(fēng)險(xiǎn)，必須對(duì)其加以規(guī)范和限制。迫切需要出臺(tái)相關(guān)的法律法規(guī)來約束。拓展知識(shí)：大數(shù)據(jù)相關(guān)法規(guī)網(wǎng)絡(luò)安全法規(guī)網(wǎng)絡(luò)安全法規(guī)網(wǎng)絡(luò)安全法規(guī)2018年5月25日歐盟制定了“史上最嚴(yán)格的”數(shù)據(jù)安全管理法規(guī)《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》2020年1月1日，被稱為美國(guó)“最嚴(yán)厲、最全面的個(gè)人隱私保護(hù)法案”——《加利福利亞消費(fèi)者隱私法案》（CCPA）將正式生效2016年11月7日，全國(guó)人大常委會(huì)通過的《中華人民共和國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全法》網(wǎng)絡(luò)安全法規(guī)《中華人民共和國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全法》自2017年6月1日起施行如何兼顧發(fā)展和安全，平衡效率和風(fēng)險(xiǎn)，在保障安全的前提下，不因噎廢食，不對(duì)大數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘利用造成過分的負(fù)面影響。未來很長(zhǎng)一段時(shí)間我們的努力方向?qū)⑹谴髷?shù)據(jù)治理體系建設(shè)。共同課題課后思考上網(wǎng)查詢了解，大數(shù)據(jù)時(shí)代涉及的安全防護(hù)技術(shù)，對(duì)于你的個(gè)人信息你采用了哪些防護(hù)