大数据现状怎么样
推荐教程:Python教程
我国大数据的国家战略发展现状
争夺新一轮技术革命制高点的战役已经打响,中国政府在美国提出《大数据研究和发展计划》的2012年也批复了“十二五国家政务信息化建设工程规划”,总投资额估计在几百亿,专门有人口、法人、空间、宏观经济和文化等五大资源库的五大建设工程。我国的开放、共享和智能的大数据的时代已经来临!
2012年8月份国务院制定了促进信息消费扩大内需的文件,推动商业企业加快信息基础设施演进升级,增强信息产品供给能力,形成行业联盟,制定行业标准,构建大数据产业链,促进创新链与产业链有效嫁接。
同时,构建大数据研究平台,整合创新资源,实施“专项计划”,突破关键技术。大力推进国家发改委和中科院基础研究大数据服务平台应用示范项目,广东率先启动大数据战略推动政府转型,北京正积极探索政府公布大数据供社会开发,上海也启动大数据研发三年行动计划。当前,在政府部门数据对外开放,由企业系统分析大数据进行投资经营方面,上海无疑是先行一步。2014年5月15日,上海市自今年起推动各级政府部门将数据对外开放,并鼓励社会对其进行加工和运用。根据上海市经信委印发的《2014年度上海市政府数据资源向社会开放工作计划》,目前已确定190项数据内容作为2014年重点开放领域,涵盖28个市级部门,涉及公共安全、公共服务、交通服务、教育科技、产业发展、金融服务、能源环境、健康卫生、文化娱乐等11个领域。其中市场监管类数据和交通数据资源的开放将成为重点,这些与市民息息相关的信息查询届时将完全开放。这意味着企业运用大数据在上海“掘金”的时代来临,企业投资和上海民生相关的产业如交通运输、餐饮等,可以不再“盲人摸象”。在立足国家战略和产业政策推动大数据收集和分析技术快速发展的同时,我们也应清醒地认识到避免数据垄断和保护数据安全的重要性,及早开展相关法律法规的探讨和研究。伴随着大数据时代的来临,世界各国对数据的重视提到了前所未有的高度。套上大数据的光环后,原本那些存放在服务器上平淡无奇的陈年旧数一夜之间身价倍增。按照世界经济论坛报告的看法,“大数据为新财富,价值堪比石油”。正如大数据之父维克托所预测,“虽然数据还没有被列入企业的资产负债表,但这只是一个时间问题。”
今天的国家将大数据视为国家战略,并且在实施上,也已经进入到企业战略层面,这种认识已经远远超出当年的信息化战略。我们上面介绍了许多国外的动态,末了自然也要落脚到本国,思考本国可能采取的发展道路。
中央网络安全和信息化领导小组已经·成立,组长习近平指出,没有网络安全就没有国家安全,没有信息化就没有现代化。建设网络强国,要有自己的技术,有过硬的技术;要有丰富全面的信息服务,繁荣发展的网络文化;要有良好的信息基础设施,形成实力雄厚的信息经济;要有高素质的网络安全和信息化人才队伍;要积极开展双边、多边的互联网国际交流合作。从话的另一方面也说明目前我们没有自己的过硬技术,网络文化还有点问题,基础设施还是太差,人才队伍素质跟不上需求,也没有可靠的盟友,信息经济实力太弱。毫无疑问,中国的底子太薄了。但是,大数据是信息化时代的“石油”。开发大数据资源的能力将影响未来国家的核心竞争力。我国不能幻想走在别人修好的道路,更不能等靠,只能依赖自身能力加速前行,这种能力就是将数据转化为信息和知识的速度与技术,而这种转化速度和技术,则决定了大数据技术能力的高低。
我国发展大数据,基础和优势是什么?
一是拥有丰富的数据资源。我国国土广袤、人口众多、经济规模巨大、活跃度高、信息化发展水平日益提高,将会成为产生和积累数据量最多的国家。截至2015年6月,我国网民数量达到6.68亿,高居全球第一;预计到2020年,全球的数据量将达到40ZB,其中我国所掌握的数据将占20%。
二是拥有广阔的市场空间。我国经济社会高速发展,经济转型升级、社会治理、四化同步、两化深度融合以及促进信息消费、“互联网+”等,都为大数据发展提供了广阔空间。政府管理、企业经营、个人发展均需利用大数据加强创新和服务。
三是基于语言、文化特性的本土特色应用优势明显。依托中国语言和本土文化,在大数据领域有望再次实现互联网时代我国龙头企业与国际巨头抗衡的发展格局。
四是具备一定的技术和产业基础。经过多年努力,我国已成为信息产业大国和互联网强国。2014年,我国电子信息产业总规模超过14万亿元,同比增长超过16%;软件和信息技术服务业产值超过3.7万亿元,增长超过20%。全球10大互联网企业中,我国占据4席,前30家中占30%以上。这些都为大数据应用奠定了基础。国内的龙头互联网企业利用自身掌握大量数据资源的优势,不断创新和积累数据处理分析等关键技术,并基于大数据分析优化提升现有业务、开拓新业务。国内骨干软硬件企业开发了数据仓库、数据库一体机等产品。一批信息服务企业面向特定领域研发数据分析工具,提供创新型数据服务。
我国发展大数据,挑战和问题是什么?
一是信息孤岛普遍存在。跨部门、跨行业的数据共享仍不顺畅,有价值的公共信息资源和商业数据开放程度低,基本处于死锁状态,无法顺畅流动。
二是对大数据产业发展规律认识不足。全社会尚未形成对大数据产业发展规律的客观、科学的认识,一些地方误将数据中心建设视为大数据产业发展重点,盲目追逐硬件设施投资,轻视了数据资源汇聚、积累、处理与应用能力建设,未能主动推进大数据产业发展与应用需求间的对接。
三是技术创新与支撑能力不足。大数据需要从底层芯片到基础软件再到应用分析软件等信息产业全产业链的支撑,无论是新型计算平台、分布式计算架构,还是大数据处理、分析和呈现方面与国外均存在较大差距,难以满足各行各业大数据应用需求。
四是数据资源建设和应用水平低。用户普遍不重视数据资源的建设,即使有数据意识的机构也大多只重视数据的简单存储,很少针对后续应用需求进行加工整理。数据资源普遍存在质量差,标准规范缺乏,管理能力弱,数据价值难以被有效挖掘利用的问题。
五是信息安全和数据管理体系尚未建立。数据所有权、隐私权等相关法律法规和信息安全、开放共享等标准规范缺乏,技术安全防范和管理能力不够,尚未建立起兼顾安全与发展的数据开放、管理和信息安全保障体系,制约了大数据发展。
六是人才队伍建设亟须加强。综合掌握数学、统计学、计算机等相关学科及应用领域知识的综合性数据科学人才缺乏,远不能满足发展需要,尤其是缺乏既熟悉行业业务需求,又掌握大数据技术与管理的综合型人才。
对我国发展大数据产业的建议
大数据有巨大的社会和商业价值,就看会不会挖掘,是否善于运用数据分析的结果。同时,它又是一个应用驱动性很强的服务,要做好大数据产业,为经济发展提供更大的动力,需要从以下几人方面入手。
1、建立一套运行机制。
大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程,必须建立良好的运行机制,以促进建设过程中各个环节的正规有序,实现统合,搞好顶层设计。
2、规范一套建设标准。
没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准,为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。
3、搭建一个共享平台
数据只有不断流动和充分共享,才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上,通过数据集成,实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。
4、培养一支专业队伍。
大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成,因此,必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。
Atas ialah kandungan terperinci 大数据现状怎么样. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



MySQL mempunyai versi komuniti percuma dan versi perusahaan berbayar. Versi komuniti boleh digunakan dan diubahsuai secara percuma, tetapi sokongannya terhad dan sesuai untuk aplikasi dengan keperluan kestabilan yang rendah dan keupayaan teknikal yang kuat. Edisi Enterprise menyediakan sokongan komersil yang komprehensif untuk aplikasi yang memerlukan pangkalan data yang stabil, boleh dipercayai, berprestasi tinggi dan bersedia membayar sokongan. Faktor yang dipertimbangkan apabila memilih versi termasuk kritikal aplikasi, belanjawan, dan kemahiran teknikal. Tidak ada pilihan yang sempurna, hanya pilihan yang paling sesuai, dan anda perlu memilih dengan teliti mengikut keadaan tertentu.

Hadidb: Pangkalan data Python yang ringan, tinggi, Hadidb (Hadidb) adalah pangkalan data ringan yang ditulis dalam Python, dengan tahap skalabilitas yang tinggi. Pasang HadIdb menggunakan pemasangan PIP: Pengurusan Pengguna PipInstallHadidB Buat Pengguna: CreateUser () Kaedah untuk membuat pengguna baru. Kaedah pengesahan () mengesahkan identiti pengguna. dariHadidb.OperationImportuserer_Obj = user ("admin", "admin") user_obj.

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

MySQL boleh berjalan tanpa sambungan rangkaian untuk penyimpanan dan pengurusan data asas. Walau bagaimanapun, sambungan rangkaian diperlukan untuk interaksi dengan sistem lain, akses jauh, atau menggunakan ciri -ciri canggih seperti replikasi dan clustering. Di samping itu, langkah -langkah keselamatan (seperti firewall), pengoptimuman prestasi (pilih sambungan rangkaian yang betul), dan sandaran data adalah penting untuk menyambung ke Internet.

MySQL Workbench boleh menyambung ke MariaDB, dengan syarat bahawa konfigurasi adalah betul. Mula -mula pilih "MariaDB" sebagai jenis penyambung. Dalam konfigurasi sambungan, tetapkan host, port, pengguna, kata laluan, dan pangkalan data dengan betul. Apabila menguji sambungan, periksa bahawa perkhidmatan MariaDB dimulakan, sama ada nama pengguna dan kata laluan betul, sama ada nombor port betul, sama ada firewall membenarkan sambungan, dan sama ada pangkalan data itu wujud. Dalam penggunaan lanjutan, gunakan teknologi penyatuan sambungan untuk mengoptimumkan prestasi. Kesilapan biasa termasuk kebenaran yang tidak mencukupi, masalah sambungan rangkaian, dan lain -lain. Apabila kesilapan debugging, dengan teliti menganalisis maklumat ralat dan gunakan alat penyahpepijatan. Mengoptimumkan konfigurasi rangkaian dapat meningkatkan prestasi

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

Sambungan MySQL mungkin disebabkan oleh sebab -sebab berikut: Perkhidmatan MySQL tidak dimulakan, firewall memintas sambungan, nombor port tidak betul, nama pengguna atau kata laluan tidak betul, alamat pendengaran di my.cnf dikonfigurasi dengan tidak wajar, dan lain -lain. Langkah -langkah penyelesaian masalah termasuk: 1. 2. Laraskan tetapan firewall untuk membolehkan MySQL mendengar port 3306; 3. Sahkan bahawa nombor port adalah konsisten dengan nombor port sebenar; 4. Periksa sama ada nama pengguna dan kata laluan betul; 5. Pastikan tetapan alamat mengikat di my.cnf betul.

Sebagai profesional data, anda perlu memproses sejumlah besar data dari pelbagai sumber. Ini boleh menimbulkan cabaran kepada pengurusan data dan analisis. Nasib baik, dua perkhidmatan AWS dapat membantu: AWS Glue dan Amazon Athena.