关于大数据的十大谬见

大数据在全球各大媒体的追捧之下,被认为拥有无所不能的能力。但是,业界定义的大数据是指迅速收集的、各种各样的、大量的数据集合,而不是能够处理一切问题的万能解决方案。在现实中,如果企业偏信一些与大数据相关的谬见,很可能会偏离正轨。走向错误的方向。在为大数据欢呼雀跃的世界里,更需要人们理清思路,擦亮双眼。     

大数据与教育大数据探索

人类社会已进入大数据时代,大数据的利用已受到广泛的重视,并产生了巨大的应用和商业价值。教育领域的大数据被认为是大数据的一个重要领域,大数据与教育的融合是现代教育发展的必然要求,基于大数据及其教育领域应用探讨是我们值得研究的问题。     

大数据资源扩展性探究

资源是一个技术时代人类赖以生存发展的生产要素。大数据资源作为一种新的资源样式具有传统资源所不具有的特征。大数据资源的扩展性特质具体表现为数据结构的扩展、数据价值的扩展和数据体量的扩展,即数据的量和质的双重提升。数据结构的扩展不仅包括原有的结构化数据和半结构化数据,而且还包括原来的数据技术难以处理的海量而复杂的非结构性数据;数据价值的扩展表现为大数据提高了数据的有用性,降低了数据的使用成本,使大量的"数据废气"转化为"更廉价"的"非竞争性"数据;数据体量的扩展不仅表现为数据数量的级数式增长,还表现为大数据资源具有全媒体属性的"超文本性"和全数据属性的"整体性"。     

迎接大数据时代

继云计算、云平台之后,大数据又悄悄成为时下热词,"今天你云了吗?"的问候语,也变成了"今天你大数据了吗?"什么是大数据?大数据就是数据多、数据大?大数据与以往的数据(我们不妨先称之为"小数据")有什么区别?以上问题值得我们深思与探究。     

大数据思维范畴探究

大数据思维有两层含义:一是人们思想上对大数据的认识和重视,这是一种思维态度;二是大数据思维范畴,这是一种思维方式。大数据思维范畴是大数据时代主观逻辑和客观逻辑的有机统一,反映了大数据这一新生事物存在发展的辩证关系。大数据的汹涌来潮,会改变人们传统的对可能和现实、必然和偶然、原因和结果、部分和整体、精确和模糊等一系列思维范畴的认识。     

大数据思维对数字图书馆建设的启示

大数据时代的来临,使"数据"成为各行各业都要考虑的不可或缺的一种生产要素。作为图书馆行业,虽然"数字图书馆"仍是一个较新的概念,但就其发展趋势而言,在大数据时代的背景下,"数据"更应该是数字图书馆建设的重心。在大数据时代到来之际,对大数据、大数据思维的了解有助于数字图书馆在建设过程中的数据挖掘、数据处理及数据服务上形成符合时代需求的产品及模式。     

大数据：高等教育发展的新钥匙

随着信息的爆炸和技术的进步,大数据开始渗入社会的方方面面。高等教育是教育信息化程度最高的阶段,也是与社会联系最紧密的教育阶段,与大数据产生了必然的紧密联系。高校应升级管理信息系统,建立大数据应用平台,多学科合力攻关,加强大数据基础研究,关注社会需求,培养专业大数据人才,倡导和加强数据文化建设,反思大数据发展,促进高等教育与大数据的有机结合,提升高等教育质量。     

基于数据价值开发的校园大数据生态治理研究

挖掘与提升数据价值是智慧校园发展的原动力。智慧校园建设已步入深水区,各高校均已累积了相当数量的数据资产。梳理数据资产各要素之间的关系,帮助高校完善数据治理生态,可以提升数据资产的价值。通过校园大数据生态治理要素研究,构建大数据智慧服务平台,为实现高校数字化转型、建设高质量发展的智慧校园提供理论支持和决策参考。     

立足大数据时代培养学生数据素养

在大数据时代,培养学生数据素养是信息科技教学的应有之义、应然之举。本文从数据意识、数据思维、数据应用三方面入手,分析了在小学信息科技教学中培养学生数据素养的重要性。     

网络大数据研究及应用

网络大数据是对真实社会的网络映射,蕴含着丰富的信息、知识和智慧。深度挖掘网络大数据的潜在价值给人们带来了前所未有的机遇,但是同时也给现有存储能力、计算能力等带来了巨大挑战。分析了网络大数据的特点,总结了网络大数据研究的重要意义,通过实例展示了网络大数据在现实中的成功应用,并指出了网络大数据在感知与表示、存储与管理、数据挖掘和社会计算等方面所面临的挑战。     

大数据时代新闻人才培养的若干思考

大数据时代的到来正在深刻地影响着传媒生态。大数据时代的数据显然具有更为广泛而深刻的意义,特别是非结构化数据挖掘的后台与数据可视化的前台呈现,使得数据新闻在互联时代已经成为一种至关重要的新闻挖掘和叙事方式。在这种形势的变化下,亟须对新闻课程的设置进行调整,在传统的新闻采访与写作课程中加大数据新闻的课程比例,培养新闻专业学生运用"数据"讲故事的能力。同时应促进新闻专业与计算机专业教师的互动合作,使得学生在掌握技术"武器"的基础上,真正知道如何利用数据工具去挖掘和呈现新闻。     

大数据关键技术及发展

在介绍大数据基本概念及特征的基础上,分析了大数据国内外研究现状及大数据技术,并针对大数据面临的相关问题提出了应对策略。最后,对大数据技术发展进行了总结与展望。     

应用型大数据人才培养

大数据产业的迅猛发展对应用型大数据人才的需求剧增,人才供需缺口持续增大,人才供需不平衡的现象也较为明显,而目前应用型大数据人才培养体系尚不完善.本文首先介绍了应用型大数据人才需求现状、专业建设现状和人才培养面临的问题,进而对应用型大数据人才培养的指导思想、培养目标、培养方式、课程体系、实习实训、师资培养、人才评价、大数...     

普通高校大数据工程师培养模式探讨

在全球信息化快速发展的趋势下,数据已经成为各个国家重要的基础性的战略资源,大数据技术正应用到生物、医学、经济、社会、媒体、金融、教育、政府的方方面面。而我国大数据人才的储备远远不够,人才数量规模及质量水平的匮乏等问题已经成为产业快速发展的瓶颈。目前我国大部分高校都具备培养大数据工程师的实力和水平,具备可操作性,本文主要探讨的是普通高校如何培养大数据工程师。     

大数据下的实体识别算法研究

大数据下的实体识别是提高数据实体同一性的关键步骤。本文概述了实体识别问题,介绍了不同类型的实体识别算法,重点分析了复杂数据类型的大数据实体识别算法,最后对实体识别算法的相关研究进行了展望。     

大数据实体识别相关技术研究

爆炸式增长的信息量带来严重的数据质量问题。实体识别是数据清洗的一项关键技术,用以识别存在不同形式的同一对象,或区分同一形式的不同对象。介绍了实体识别相关技术,阐述了实体识别技术过程与方法,并对面向大数据的实体识别技术进行了展望。     

大数据及其发展趋势研究

介绍大数据产生背景，详细剖析大数据的基本概念及其特征，同时提炼了大数据的五种关键技术．指出大数据与云计算、物联网和数据空间相结合的发展趋势，以揭示需要研究的关键内容，为大数据的相关研究者提供参考。     

工业大数据集成应用综述

近年来,无所不在的移动终端、智能系统设备、无线传感器等时时刻刻都在产生海量的数据,拥有数以亿计用户的互联网服务也时刻都在进行着巨量的交互,与此同时,数据的价值也在不断凸显,大数据被类比为新时代的黄金和石油。随着以德国工业4.0和美国工业互联网为代表的新工业革命的深入发展,以及“中国制造2025”、“互联网+”行动计划与《促进大数据发展行动纲要》的颁布实施,智能制造和工业大数据得到了越来越多的关注,工业大数据的应用,将成为未来制造业创新的关键要素,也是目前全球工业转型必将面临的重要问题。     

基于大数据的未来学校教学系统的构建

<正>一、大数据赋能教学的尝试性实践大数据技术,简言之,就是从各种各样类型的数据中快速获得有价值信息的能力。大数据的显著特征是4个"V"——Volume、Variety、Value、Velocity,即:数据体量巨大、数据类型繁多、价值密度低、处理速度快。大数据为学校带来新的发展内驱力的核心环节就是赋能有效教学。借助学乐云公司的设备、技术和平台资源,2018年、2019年秋季开学前,笔者所在学校通过教学现场展示和教师现身说法,在家长和学     

大数据时代高校数字档案资源管理研究

高校在校园信息化过程中产生和积累的数据已经具备了大数据特征,从海量数据中提取出有价值的信息归档保存和提供利用具有重要的意义。该文站在档案信息资源角度概述了大数据管理的最新研究成果。从大数据4V特征出发,分析了高校大数据来源的主要渠道,厘清数据与档案之间的关系,构建基于大数据生命周期管理模型。文中从观念转变、组织协调、战略制定、数据采集、清洗、聚合等方面着手,做好数据管理和重要数据归档工作。如何对大数据进行有效管理已经成为大数据发展的重要课题,高校尤其是档案部门作为主管历史记录和信息资源的职能机构,更应抓住机遇,履行对数字档案资源管理的职能。