IRP的基础工作——数据标准化体系建设

本文介绍了信息资源管理基础标准的概念和内容,提出了数据标准化体系并论述了其重要意义.     

IRP的基础工作——数据标准化体系建设

本文介绍了信息资源管理基础标准的概念和内容,提出了数据标准化体系并论述了其重要意义。     

异构数据库之间数据标准化工具的设计与实现

企事业单位的信息化建设已经初有成效,随之而来的是各个MIS系统之间的信息共享问题的加剧,本文介绍了一个在Visual C＋＋6．0环境下开发的用于异构数据库标准化的工具,有效的解决了异构数据库之间的数据互导,以达到数据标准化,资源共享的目的。     

数据标准化的实践与思考——以财政业务数据为例

以财政业务数据为例,界定了数据标准化的内涵;阐述了标识标准、分类编码标准、数据元标准等在信息化建设和电子政务中的重要性;根据财政业务数据标准化的实践,分析了数据标准、业务和信息系统建设三者的关系;并结合未来的发展趋势,指出了数据标准化工作中应当注意的问题。     

城市规划专题信息数据标准化研究

从现有城市规划数据的数据分类、数据代码、数据标准、数据报告入手,结合城市用地国家分类标准进行分析,提出一种包括专题规划信息分类、数据编码、数据分层的规划专题信息数据标准化技术。     

节目数据标准化建设的障碍及对策

就目前图书馆书目数据建设存在不标准的情况,分析了阻碍书目数据标准化建设的因素,并针对障碍因素提出解决的对策。     

教育资源标准化中的XML数据转换方法

XML为网上教育资源规范化和标准化提供了有效的解决方法。在研究现有的XML文档与教育资源进行数据转换的方法的基础上,提出了一种基于元素树的新的数据转换方法。     

大数据驱动下技术标准化与知识管理的协同机制研究

[目的/意义]大数据驱动背景下，技术标准化知识管理面临新的发展机遇与挑战。在公共、经济和社会等多元化领域，借助大数据技术手段，发挥政府、企业与公众等主体联盟在技术标准化知识管理中的作用，对于促进知识资源合理配置、推动技术标准化演化进程和提升知识管理能力而言具有重要意义。[方法/过程]结合生命周期和协同学理论，分析大数据驱动对技术标准化和知识管理产生的影响；建立技术标准化知识管理关系模型，从基础层、流动层和驱动层探讨了大数据驱动下技术标准化与知识管理的协同作用机制。[结果/结论]由政府、企业和公众层面建立知识管理主体联盟，为大数据驱动下的技术标准化知识管理提出保障建议。     

浅论信息系统数据标准化问题及对策

文章分析我国各类信息系统数据标准化的现状和存在问题,找出信息系统建设中数据标准化存在问题的主要原因,并提出解决对策,以引起信息系统建设者和使用者对数据标准化问题的重视,从而更好地促进信息系统建设向规范化、标准化、国际化的方向健康发展。     

浅谈书目数据的标准化问题

从文献标引、文献著录和数据格式三个方面探讨了我国书目数据的标准化问题，分析了存在的不足，指出了改进措施。     

科研管理标准化与数字化研究

从推进我国科研管理能力现代化需求出发,深入分析科研管理标准化数字化必要性和紧迫性,提出科研管理标准体系和基于大数据的科研管理系统框架,为政府科研管理标准化数字化基础方法支撑提供参考。     

试论书目数据著录标准化与编目质量控制

图书馆的馆藏书目数据库建设的好坏在于数据的质量,文章分析了影响书目数据库质量的原因,提出几点控制书目数据著录及编目质量的对策,即书目数据著录标准化控制;书目数据录入质量控制.     

大数据与大数据经济学

本文从大数据的发展现状分析入手,讨论了大数据对传统经济学的挑战,首次提出大数据经济学的概念.认为大数据经济学包括大数据计量经济学、大数据统计学和大数据领域经济学,并分析了大数据经济学与信息经济学、信息技术等相关学科的关系,最后对大数据经济学发展前景进行了展望,认为大数据经济学不仅将理论科学、实验科学、复杂现象模拟统一在一起,而且将自然科学和社会科学统一在一起,将理论研究与实践应用实时地统一在一起,大数据经济学具有“智能经济学”的特点.     

“大集中”实施方案中数据合并迁移的必要性

实施“大集中”方案，是否将原来的业务数据迁移到“大集中”服务器直接关系到具体实施步骤和实施效果。很多人考虑的一种方案是．割断历史．从零开始．即不对原来的业务数据进行整合，只是简单地将支持新加机构业务运作必须的一些基本信息（如人员、部门、权限，HS编码对应施检部门、报检单位、报检员信息等等)设置进去。虽然．这种做法从技术上来说的确是方便了，但是对实际业务的正常运作其实是不利的。原因有以下几个方面：     

书目数据标准化建设的障碍及对策

就目前图书馆书目数据建设存在不标准的情况，分析了阻碍书目数据标准化建设的因素，并针对障碍因素提出解决的对策。     

大数据应用促进大数据产业落地

首先对大数据做简要诠释;其次重点阐述大数据在国内外各个领域的应用现状,以此来对大数据产业的发展、社会定位以及价值实现途径进行探索;最后分析我国大数据产业发展当中存在的主要问题并给出相关建议。     

冷链物流大数据实时监控优化研究

对冷链"断链","信息孤岛",冷链"食品安全"等凸显问题进行分析,通过融合北斗导航、物联网、云计算、大数据、移动互联等先进信息技术,构建"四位一体"冷链物流工程管理技术体系,建立国家大数据分析中心和国家冷链物流大数据实时监控预警平台,打通物流信息链,实现物流信息全程可追踪,促进物流信息与公共服务信息有效对接,鼓励区域间和行业内的物流平台信息共享,实现互联互通。     

大数据背景下的情报分析

大数据时代的到来,将数据和信息分析提升到前所未有的高度。探讨了大数据背景下情报分析面临的新环境：数据流分析倍受关注、信息粒度更为细小、情报问题动态复杂、分析技术丰富多样;进一步提出情报分析的发展趋势：注重情境研究,开展协同分析,分析实时数据;最后指出在新环境下情报分析需要注意的两个问题：大数据的陷阱和待构建的指标。     

“大数据观”辨析

现有"大数据观"是在先入为主的情况下形成的,存在一些偏差或错误,有必要加以辨析、纠偏。从大数据概念角度分析,不能将数据规模的大小作为衡量大数据的标准,不必强调大数据与小数据之间的区分与对立,而应该推动不同数据的多元融合。从大数据功能角度分析,"让大数据发声""大数据革命""数据为王"等表述,夸大了大数据的作用,关于大数据功能的定位也不准确;其实,大数据同样存在缺陷和不足,它的功能是有限的,甚至还可能会带来危害。     

科学大数据――国家大数据战略的基石

作为人类的新型战略资源,大数据已成为知识经济时代的战略高地。其少量依赖因果关系、主要依靠数据相关性发现知识的新模式,使得其成为继经验、理论和计算模式之后的数据密集型科学范式的典型代表,带来了科研方法论的变革,正成为科学发现的新引擎。科学大数据作为大数据的重要分支,具有不可重复性、高度不确定性、高维性及计算分析高度复杂性的内部特征,以及在数据内容、数据体量、数据获取、数据分析等方面的外部特征,这给科学大数据的处理技术与方法提出了新的挑战。在以上分析基础上,文章提出了科学认知科学大数据,建设科学大数据基础设施,建立科学数据研究中心,以及构建科学大数据学术平台等建议。