大数据时代下图书馆的挑战及其应对策略

文章首先阐述了大数据的特征与内涵,指出了大数据在图书馆工作中的重要性及两者之间的关系,分析了大数据所带来的数据管理、数据存储、数据挖掘等方面的挑战。然后研究了图书馆应从数据管理、数据技术及数据队伍建设上所采取的策略。最后探讨了大数据驱动下的图书馆服务新模式,如基于数据整合的一站式资源服务,基于数据处理的学科知识服务、信息可视化服务及基于数据挖掘的个性化智慧服务。     

大数据时代的数据挖掘

通过分析大数据外显的规模、种类、变化频度和价值密度等特征,提出采用数据挖掘技术解决海量数据的分析、集成、共享等问题,阐述了数据挖掘技术的概念,数据准备、数据挖掘及解释评估等三个过程,详细论述了数据挖掘的方法,以及在大数据智能分析中的实现技术。     

大数据管理：大数据时代如何打造高效团队

《大数据管理：大数据时代如何打造高效团队》将企业管理聚焦在高效团队的打造上。挖掘隐藏在企业内部的团队社交网络．是转变公司管理模式的强力“杠杆“．简单地利用大数据分析团队中员工的互动,就能极大地提升员工绩效和企业效益。大数据分析的力量还能为企业管理模式带来意想不到的多重改变：     

许伟：行走在大数据时代

2009年4月,许伟毕业后作为一名讲师进入中国人民大学（以下简称＂人大＂）信息学院,仅仅三年的时间,便已成为一名优秀的副教授。由于在信息系统与大数据分析等研究方向的出色工作,获得北京市科技新星、北京市优秀人才和北京市哲学社会科学优秀成果奖等诸多荣誉。     

数据论文：大数据时代新兴学术论文出版类型探讨

数据论文是大数据时代一种新兴的学术论文出版类型,它旨在描述科学数据本身,意在推动科学数据共享。国际上数据论文发展迅速,不但有期刊开通了数据论文发表通道,还涌现出了一批数据期刊。相较而言,国内期刊界对数据论文的探索则显得保守。回顾了数据论文的产生背景、概念、权益管理以及出版流程,以期为国内同行了解相关信息提供参考资料,并为我国数据论文的发展提供参考。     

智慧政府：大数据治国时代的来临

现在,人类社会已经进入了一个全新的历史阶段——大数据时代。人成为一切数据足迹的总和,人们的一切行为都以数据的形式被记录、被储存、被处理。     

大数据时代科研管理系统云平台架构探析

面向科研业务管理能力科学化、现代化的现实需要,提出数据驱动的云平台加分布式的科研管理系统构建模式.通过云端的科研数据与相关业务部门数据的互联互通,创建新的基于多源数据的云平台系统,在云平台系统架构中搭建学科生态布局、科研人员评价、智能科技信息推送服务、科研决策辅助分析、科研人员画像等系统.为科研管理提供基于多源大数据技...     

大数据时代的历史机遇：产业变革与数据科学

大数据正以前所未有的速度,颠覆人们探索世界的方法、驱动产业间的融合与分立。《大数据时代的历史机遇：产业变革与数据科学》力图系统、全面的阐述大数据在社会、经济、科学研究等方方面面的影响．或许可以帮助大家澄清一些认知误区,有助于大数据在各行各业落地生根。全书分为三大部分,第一部分重点讲述大数据时代产业发展的三大趋势以及驱动产业融合、升级、转型的根本因素．并给出践行大数据的最佳范式。第二部分首次完整阐述“数据科学”的基础性价值,论述数据科学对科学研究、社会研究、产业发展的影响,并提出数据科学的教育体系。第三部分全景式的介绍重点国家、经济体、新兴企业在大数据领域取得的进展,展示一幅-真实的大数据图景．把判断留给读者,看谁拥有未来!     

颠覆医疗：大数据时代的个人健康革命

“创造性破坏”是奥地利经济学家约瑟夫·熊彼特最著名的理论．当一个产业在革新之时,都需要大规模地淘汰旧的技术与生产体系,并建立起新的生产体系。电器之于火器、汽车之于马车、个人计算机之于照排系统．都是一次又一次的“创造性破坏”,旧的体系完全不复存在,新的体系随之取代。     

困境与突围：大数据时代的风险管理创新

大数据带来了一场新的信息技术革命,激发了全球社会对数据规律分析和预测的潜能.大数据时代,社会风险频发、网络技术加剧社会风险,社会风险管理面临机遇与挑战.为此,需要确立风险意识、重塑风险管理理念,完善相应的制度与法律、变革风险管理体系,应用数据技术与人才、重构风险管理流程.     

王宏志：让大数据更加准确

在信息爆炸的大数据时代,随着人们生活节奏变得越来越快,据此要做出的预测的速度和数量都在不断增加。一个不容忽视的事实是,现实世界中的很多预测都失败了。 在哈尔滨工业大学计算机学院＂土生土长＂的王宏志每天都在大数据的海洋中忙碌的工作,为的是改变这个事实,让准确的大数据信息为我们所用。正因为忙碌的工作节奏,也让记者的约访经历了几次等待。令人叹服的求学经历、建树卓然的学术成就,儒雅俊朗的外表和谦和恬谈的性格,在多次的交流和沟通中,这位青年科学家的形象不断生动而深刻。     

科研大数据休眠：类型划分及消解机制研究

[目的/意义]科研大数据开放共享是科技创新发展的关键,唤醒休眠科研大数据充分挖掘其价值潜能,对于促进数据资源及科研大数据生态的良性发展具有重要的理论与实践意义。[方法/过程]以生物休眠理论为基础,提出“科研大数据休眠”的概念,并对其发展特性进行分析,进而对其类型划分以及对应的消解机制和演化路径进行论述。[结果/结论]科研大数据休眠是以自发性、潜伏性、再生性、触发性、多线性为特征,以数据被动或主动休眠为类型,以数据激活、数据复苏、数据价值重塑的三阶模型(A-R-R机制)为消解机制,以减少数据被动休眠、促进数据复苏及价值重塑为目标的多路径、多层次、循环式动态演化过程。     

大数据时代：智能交通系统发展面临机遇与挑战

[导读]大数据技术在交通运行管理优化、面向车辆和出行者的智能化服务、以及交通应急和安保等方面都将形成巨大市场。 科技专论： 近年来,电子信息领域的技术发展极其迅速,对智能交通系统发展带来了重大变革。物联网、云计算、大数据、移动互连等技术在交通领域的应用和发展,不仅给智能交通系统注入新的技术内涵,也对智能交通系统的模式、理念产生了巨大影响。目前,国际智能交通领域的车路协同系统、公众出行便捷服务、车联网等热点技术领域,都在广泛研究和应用云计算、大数据、移动互联等新技术。我们注意到,今年10月在日本举办的第20届世界智能交通大会上,交通大数据的研究非常活跃并已经形成了许多具有良好应用前景的创新成果。随着研究和应用的深入,大数据技术在交通运行管理优化、面向车辆和出行者的智能化服务,以及交通应急和安全保障等方面都将形成巨大的市场。     

大数据时代数字资源整合方法研究:模型设计和实验分析——以物流行业为例

[目的/意义]针对目前大数据时代数字资源的非结构化、海量、多类型等问题,设计一套数字资源整合的模型和方法,以满足信息用户的实际需求。[方法/过程]以物流行业中的航运信息服务产品集装箱运价指数为例,提出基于大数据的指数编制思路,以数据仓库模型为目标数据模式,构建面向海量多源异构信息的数字资源集成模型,设计Web类数字资源获取和集成流程以及增量数据的处理方法,通过具体实证研究检验模型和流程的运行效果。[结果/结论]实证结果显示,本文提出的数字资源整合模型和处理流程能有效地实现多源异构数字资源的整合,支持基于海量数据对的指数编制模式,为全世界各类指数编制的改变提供理论和技术方面的探索,也为数字资源整合在其他领域的应用提供有益参考。