Una breve discusión sobre oportunidades y desafíos en la era del big data

Una breve discusión sobre las oportunidades y desafíos basados ​​en la era del big data. Artículos recomendados

En el estudio y el trabajo, todos deben entrar en contacto con los artículos. artículos, incluidos artículos académicos y tesis de graduación, disertaciones, artículos científicos, trabajos de logros, etc. Para que le resulte más fácil y conveniente escribir un artículo, el siguiente es un artículo que recopilé cuidadosamente sobre las oportunidades y desafíos de la era del big data. Espero que pueda ayudar a todos.

Una breve discusión sobre las oportunidades y desafíos en la era del big data

1. Descripción básica del big data

Big Los datos (Big Data) se refieren a datos que exceden las capacidades de procesamiento de los sistemas de bases de datos tradicionales. Tiene las siguientes cuatro características básicas: masividad, diversidad, variabilidad y alta velocidad. Al mismo tiempo, sus principales características son una amplia variedad de tipos de datos, una densidad de valor de datos relativamente baja, una velocidad de procesamiento rápida y altos requisitos de puntualidad.

2. La influencia del big data en la era

El big data tiene un impacto de gran alcance en la economía, la política, la cultura y otros aspectos. Puede ayudar a las personas a realizar una gestión cuantitativa. y sean más científicos y específicos, aquellos que obtengan datos ganarán el mundo. El impacto del big data en la era incluye principalmente los siguientes aspectos:

(1) La "toma de decisiones con big data" es más científica y efectiva. Si las personas toman decisiones basadas en el análisis de big data, pueden obtener completamente información relevante para la toma de decisiones y dejar que los datos dominen la toma de decisiones. Este método definitivamente promoverá la innovación y el cambio en los métodos de toma de decisiones, cambiará por completo los métodos tradicionales de toma de decisiones y mejorará. el carácter científico de la toma de decisiones, y Promover la reorientación de las disciplinas de gestión de la información. El brote de influenza A (H1N1) en 2009 es un ejemplo exitoso del uso de big data. Google analizó una gran cantidad de registros de búsqueda en línea para determinar la fuente de transmisión de la influenza. Los funcionarios de la agencia de salud pública utilizaron estos valiosos datos para tomar medidas específicas. decisiones de acción.

(2) La "aplicación de big data" promueve la integración de la industria. Aunque los big data se originan en la industria de las comunicaciones, su impacto no se limita de ninguna manera a la industria de las comunicaciones y seguramente tendrá un impacto de gran alcance en otras áreas. En la actualidad, el big data se está utilizando gradualmente en diversas industrias y campos. Cada vez más empresas están comenzando a utilizar el análisis de datos como medio auxiliar para fortalecer la gestión diaria y operativa de la empresa, como la ubicación de tiendas emblemáticas. McDonald's, KFC y Apple son todos La selección de ubicación se completa en función del análisis de big data. Además, la tecnología de análisis de datos también se utiliza cada vez más en la industria minorista.

(3) El "desarrollo de big data" promueve el cambio tecnológico. Los requisitos de aplicación de big data son la fuente del desarrollo de nuevas tecnologías de big data. Se cree que con el desarrollo continuo de los tiempos, las funciones de análisis y extracción de datos de los sistemas informáticos reemplazarán gradualmente las aplicaciones de campo anteriores que dependían únicamente del propio juicio de las personas. Con la ayuda de estas innovadoras aplicaciones de big data, el poder de los datos se ampliará paso a paso.

Además, cabe señalar que el big data puede provocar fácilmente algunas filtraciones de privacidad en términos de privacidad personal. Necesitamos tomar este tema en serio, utilizar de manera integral medios legales, publicitarios, morales y de otro tipo para hacer esfuerzos más activos para proteger la privacidad personal.

3. Estrategias de respuesta al big data

3.1 Diseñar las claves de innovación en investigación y desarrollo tecnológico.

En la actualidad, el umbral técnico del big data es relativamente alto y quienes son competitivos en este campo son en su mayoría empresas de tecnología de la información con ventajas en el almacenamiento y análisis de datos. Para promover la modernización industrial, debemos fortalecer la investigación y prestar atención al desarrollo y la aplicación de tecnologías clave y tecnologías emergentes para el análisis de datos. Específicamente, podemos partir de los siguientes aspectos: Primero, sentar una base sólida para el desarrollo, comenzar con. la tecnología central de big data y fortalecer la inteligencia artificial y la investigación y el desarrollo tecnológico en campos como el aprendizaje automático y la inteligencia empresarial sientan una base teórica para la aplicación de big data. El segundo es acelerar la investigación y el desarrollo de tecnologías básicas (tecnología de procesamiento de datos no estructurados, tecnología de visualización, tecnología de gestión de bases de datos no relacionales, etc.) e integrarlas orgánicamente con tecnologías como Internet de las cosas, Internet móvil y computación en la nube. sentar las bases para la formulación de soluciones.

El tercero es centrarse en la investigación y el desarrollo de tecnologías centrales, como la tecnología de computación del conocimiento (búsqueda), la tecnología de base de conocimiento y la tecnología de búsqueda web basada en aplicaciones de big data, fortalecer la investigación y el desarrollo de productos tecnológicos individuales y garantizar la mejora. de calidad, promoviendo la integración orgánica con la tecnología de procesamiento de datos. Combinar y establecer un sistema científico y tecnológico.

3.2 Mejorar el nivel de desarrollo de los productos software.

En primer lugar, promover la cooperación entre la industria, la universidad y la investigación dirigida por empresas para mejorar el nivel de desarrollo de software. El segundo es utilizar la tecnología de computación en la nube para promover la transformación y el desarrollo de la industria de servicios de tecnología de la información y promover la construcción de bases de conocimientos, bases de datos y bases de reglas chinas. El tercero es adoptar políticas alentadoras para guiar a las empresas de software y hardware y a las empresas de servicios a aplicar nuevas tecnologías para llevar a cabo servicios de información de datos y proporcionar soluciones de integración de sistemas con características de la industria. El cuarto es tomar el liderazgo de las grandes empresas de Internet y reunir a pequeños y medianos proveedores de servicios de información de Internet para integrar sistemáticamente recursos superiores y desarrollar e integrar servicios de información localizados. En quinto lugar, los proveedores de software de procesamiento de datos deben tomar la iniciativa. Estos proveedores de software deben tener ciertas ventajas básicas. Pueden aprovechar al máximo sus respectivas ventajas de datos y técnicas, complementarse entre sí, mejorar el nivel de desarrollo de software de datos y mejorar el rendimiento. exactitud y cientificidad del contenido del servicio. Al mismo tiempo, se mejorarán las capacidades de mercado y el nivel de integración de los proveedores de soluciones de big data para garantizar que sus big data puedan proporcionar soluciones relativamente maduras para diversas industrias.

3.3 Acelerar la demostración y aplicación del big data.

En la era del big data, debemos promover activamente la aplicación de demostración del big data, que se puede practicar desde los siguientes aspectos: primero, para algunos campos con grandes cantidades de datos (como finanzas, energía , circulación, telecomunicaciones, medicina y otros campos), se debe guiar a los fabricantes de la industria para que participen activamente y desarrollen vigorosamente soluciones de aplicaciones industriales que integren software y hardware, como monitoreo y análisis de datos, almacenamiento de expansión horizontal y toma de decisiones comerciales. En segundo lugar, los macrodatos se aplicarán gradualmente a la construcción de ciudades inteligentes y a los campos de la vida personal y los servicios para promover la mejora del nivel de desarrollo del software de procesamiento de contenidos digitales y otros servicios. En tercer lugar, para promover el desarrollo en profundidad de las bases de datos industriales (especialmente en el campo de la alta tecnología), se recomienda establecer diferentes bases de datos temáticas para diferentes campos industriales para proporcionar servicios de contenido de valor agregado correspondientes y formar servicios distintivos. En cuarto lugar, utilice áreas clave o empresas clave como puntos de avance para analizar, organizar y limpiar los datos corporativos en consecuencia, y reducir y eliminar gradualmente los datos duplicados y los datos ruidosos.

3.4 Optimizar y mejorar el entorno de desarrollo de big data.

Los problemas de seguridad de la información son los principales problemas que enfrentan las aplicaciones de big data. Por lo tanto, debemos fortalecer la investigación sobre cuestiones de confidencialidad de la información en la recopilación y análisis de inteligencia basada en big data, formular contramedidas preventivas efectivas y fortalecer la gestión de la seguridad de la información. . Al mismo tiempo, para optimizar y mejorar el entorno de desarrollo de big data, se deben adoptar varias políticas alentadoras (como incluir el negocio de procesamiento de datos de empresas con ciertas capacidades en el alcance de las políticas fiscales comerciales preferenciales) para apoyar el desarrollo de empresas de procesamiento de datos y alentarlas a mejorar el análisis y procesamiento de datos. El tercero es consolidar la base de aplicación de big data, mejorar los sistemas y mecanismos relevantes y promover el intercambio centralizado de recursos de información con el gobierno como punto de entrada.

Si logras los puntos anteriores, cuando llegue la era del big data, no estarás indefenso ante una gran cantidad de datos, pero tendrás un plan en mente y los beneficios que se obtendrán de los datos. También promoverá el rápido desarrollo del país y de las empresas.

Los macrodatos proporcionan condiciones favorables para las operaciones transfronterizas horizontales, la integración transfronteriza de industrias y la integración de la producción y el consumo definitivamente tendrán un profundo impacto en la vida de las personas en los niveles socioeconómicos, aspectos políticos, culturales y otros. Al mismo tiempo, la era de los grandes datos también plantea nuevos desafíos y oportunidades para las capacidades de control de datos de los seres humanos. Ante los nuevos desafíos y oportunidades de desarrollo, debemos responder activamente a ellos para tomar la iniciativa en el futuro desarrollo de big data.

Estructura

Un artículo generalmente consta de título, autor, resumen, palabras clave, texto, referencias y apéndices, algunos de los cuales (como los apéndices) son opcionales.

1. Título de la tesis

Debe ser preciso, conciso, llamativo y novedoso.

2. Índice de contenidos

El índice de contenidos es una breve lista de los párrafos principales del artículo.

(Los artículos breves no necesitan aparecer en el índice)

3. Resumen del contenido

Es un extracto del contenido principal del artículo y debe ser breve y preciso. y completo.

4. Definición de palabras clave

Las palabras clave se seleccionan del título, resumen y texto del artículo. Son palabras que tienen un significado sustancial para expresar el contenido central del artículo. Las palabras clave son palabras utilizadas por los sistemas informáticos para indexar el contenido de los artículos, lo que facilita que los sistemas de información recopilen información para que los lectores la busquen. Cada artículo generalmente selecciona de 3 a 8 palabras como palabras clave, comienza una nueva línea y las clasifica en la parte inferior izquierda del "Resumen".

Las palabras del tema son palabras estandarizadas. Al determinar las palabras del tema, el artículo debe analizarse temáticamente y convertirse en palabras estándar en la lista de palabras del tema de acuerdo con las reglas de indexación y agrupación. (Ver "Tesauro chino" y "Tesauro chino mundial").

5. Texto de tesis

(1) Introducción: La introducción también se llama prefacio, prólogo e introducción, y se utiliza al inicio del trabajo. La introducción generalmente resume la intención del autor, explica el propósito y la importancia del tema y señala el alcance del artículo. La introducción debe ser breve, concisa y ceñirse al tema.

(2) Texto de tesis: El texto principal es el cuerpo principal del trabajo. El texto principal debe incluir argumentos, argumentos, proceso de argumentación y conclusión. La parte principal incluye el siguiente contenido:

a. Plantear el problema - argumentos

b. Analizar el problema - argumentos y demostraciones

c. el problema - métodos y pasos de argumentación;

d.

6. Referencias

Las referencias de un artículo son los principales materiales bibliográficos a los que se puede hacer referencia o citar en la investigación y redacción del artículo, y se enumeran al final del artículo. papel. Las referencias deben estar en una página nueva y marcadas de la siguiente manera.

7. Encuadernación del artículo

Una vez copiadas y comprobadas todas las partes relevantes del artículo, si no hay problemas, encuadernalo en un volumen y añade una portada. La portada del artículo debe ser sencilla y elegante, y debe incluir el título del artículo, la escuela, el departamento, el nombre del instructor, el nombre del autor y el año, mes y día de realización. El nombre del autor del título del trabajo debe escribirse en el exterior, no en las páginas complementarias del interior. ;