大數(shù)據(jù)公司簡(jiǎn)介3篇(大數(shù)據(jù)公司是什么)

時(shí)間：2022-12-09 23:10:29 綜合范文

　　下面是范文網(wǎng)小編收集的大數(shù)據(jù)公司簡(jiǎn)介3篇(大數(shù)據(jù)公司是什么)，供大家參考。

大數(shù)據(jù)公司簡(jiǎn)介1

　　附件2：

　　收錄期刊的數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)介

　　1、SCI：《科學(xué)引文索引》（Science Citation Index）

　　是由美國(guó)科學(xué)信息研究所(ISI)1961年創(chuàng)辦出版的引文數(shù)據(jù)庫(kù)，是國(guó)際公認(rèn)的進(jìn)行科學(xué)統(tǒng)計(jì)與科學(xué)評(píng)價(jià)的主要檢索工具，現(xiàn)為雙月刊。SCI是一部國(guó)際性的檢索刊物，包括有：自然科學(xué)、生物、醫(yī)學(xué)、農(nóng)業(yè)、技術(shù)和行為科學(xué)等，主要側(cè)重基礎(chǔ)科學(xué)。所選用的刊物來(lái)源于94個(gè)類、40多個(gè)國(guó)家、50多種文字，這些國(guó)家主要有美國(guó)、英國(guó)、荷蘭、德國(guó)、俄羅斯、法國(guó)、日本、加拿大等，也收錄一定數(shù)量的中國(guó)刊物。

　　2、EI：《工程索引》（The Engineering Index）

　　是美國(guó)工程信息公司出版的著名工程技術(shù)類綜合性檢索工具。EI每月出版1期，文摘萬(wàn)至萬(wàn)條；每期附有主題索引與作者索引；每年還另外出版年卷本和年度索引，年度索引還增加了作者單位索引。收錄文獻(xiàn)幾乎涉及工程技術(shù)各個(gè)領(lǐng)域。它具有綜合性強(qiáng)、資料來(lái)源廣、地理覆蓋面廣、報(bào)道量大、報(bào)道質(zhì)量高、權(quán)威性強(qiáng)等特點(diǎn)。

　　3、CSSCI：《中文社會(huì)科學(xué)引文索引》（Chinese Social Science Citation Index)

　　是由南京大學(xué)研制成功的、我國(guó)人文社會(huì)科學(xué)評(píng)價(jià)領(lǐng)域的標(biāo)志性工程?？茖W(xué)引文索引是從文獻(xiàn)之間相互引證的關(guān)系上，揭示科學(xué)文獻(xiàn)之間的內(nèi)在聯(lián)系。它被認(rèn)為是中國(guó)人文社科走向世界的一個(gè)大型數(shù)據(jù)庫(kù)。為保證極具價(jià)值的CSSCI的科學(xué)性、公正性和代表性，教育部社政司在南京成立了“南京大學(xué)中國(guó)社會(huì)科學(xué)研究評(píng)價(jià)中心咨詢委員會(huì)”，該委員會(huì)由全國(guó)17所高校的社會(huì)科學(xué)專家和社科管理專家組成。目前，CSSCI來(lái)源期刊是由教育部社政司組織全國(guó)社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域的1000名教授評(píng)選出來(lái)的，共計(jì)528種，占全國(guó)文科類中文期刊

　　總數(shù)的7-8%。

　　4、CSCD：《中國(guó)科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫(kù)》（Chinese Science Citation Database）

　　創(chuàng)建于1989年，1999年起作為中國(guó)科學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量評(píng)價(jià)系列數(shù)據(jù)庫(kù)之A輯，由中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心與中國(guó)學(xué)術(shù)期刊（光盤(pán)版）電子雜志社聯(lián)合主辦，并由清華同方光盤(pán)電子出版社正式出版。通過(guò)清華大學(xué)和中國(guó)科學(xué)院資源與技術(shù)的優(yōu)勢(shì)結(jié)合和多年的數(shù)據(jù)積累，CSCD已發(fā)展成為我國(guó)規(guī)模最大、最具權(quán)威性的科學(xué)引文索引數(shù)據(jù)庫(kù)——中國(guó)的《科學(xué)引文索引》（SCI），為中國(guó)科學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量和引文分析研究提供了強(qiáng)大工具。

　　5、CHSSCD：《中國(guó)人文社會(huì)科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫(kù)》（Chinese Humanities and Social Science Citation Database）

　　由中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心創(chuàng)建于1991年。從1999年開(kāi)始，它作為中國(guó)科學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫(kù)ASPT系列光盤(pán)之一，由中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心與中國(guó)學(xué)術(shù)期刊（光盤(pán)版）電子雜志社合辦，并由清華同方光盤(pán)電子出版社正式出版。通過(guò)資源與技術(shù)的優(yōu)勢(shì)結(jié)合，將該庫(kù)建設(shè)成為中國(guó)的SCI，為我國(guó)科學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量和引文分析研究提供強(qiáng)大工具。

　　6、CA：美國(guó)《化學(xué)文摘》（Chemical Abstracts）

　　1907年創(chuàng)刊。由美國(guó)化學(xué)會(huì)所屬化學(xué)文摘服務(wù)社(CAS)編輯出版，現(xiàn)為世界上收錄化學(xué)化工及其相關(guān)學(xué)科文獻(xiàn)最全面,應(yīng)用最廣泛的一種文獻(xiàn)檢索工具。CA不僅出版有印刷版,還有縮微版，機(jī)讀磁帶版和光盤(pán)版.可供聯(lián)機(jī)檢索,光盤(pán)檢索和Internet網(wǎng)上檢索。

　　7、SA：英國(guó)《科學(xué)文摘》（Science Abstracts）

　　是英國(guó)電氣工程師學(xué)會(huì)(IEE)出版的檢索性情報(bào)期刊，1898年創(chuàng)刊。供查閱有關(guān)物理、電工、電子學(xué)、計(jì)算機(jī)和控制方面的學(xué)科文獻(xiàn)。原名為《科學(xué)文

　　摘：物理與電工》(簡(jiǎn)稱 PEE)。1903年起改用現(xiàn)名。分《物理文摘》(簡(jiǎn)稱PA)、《電氣與電子學(xué)文摘》(簡(jiǎn)稱EEA)、《計(jì)算機(jī)與控制文摘》(簡(jiǎn)稱CCA)和《情報(bào)技術(shù)》(簡(jiǎn)稱IT)4輯。各輯除以期刊形式出版外，還出版有(INSPEC)縮微膠卷版和磁帶版。

　　8、CBST：日本《科學(xué)技術(shù)文獻(xiàn)速報(bào)》（Corrent Bulletin on Science Technology）

　　供查閱除基礎(chǔ)數(shù)學(xué)、天文學(xué)以外所有理工科的有關(guān)文獻(xiàn)的雜志。簡(jiǎn)稱速報(bào)。日本科學(xué)技術(shù)情報(bào)中心(JICST)編輯出版，世界三大綜合性文摘雜志之一。1958年創(chuàng)刊。最初只有5個(gè)分冊(cè)，1985年起出齊全部12個(gè)分冊(cè)，即土木與建筑工程編；化學(xué)與化學(xué)工業(yè)編（外國(guó)編）；電氣工程編；金屬工程、礦山工程與地球科學(xué)編；機(jī)械工程編；物理與應(yīng)用物理編；原子能工程編；管理與系統(tǒng)技術(shù)編；化學(xué)與化學(xué)工業(yè)編（國(guó)內(nèi)編）；環(huán)境公害編；能源編；生命科學(xué)編。每年摘錄世界科技期刊約萬(wàn)多種，還有研究報(bào)告和會(huì)議文獻(xiàn)等，報(bào)道文摘65萬(wàn)多篇。同時(shí)以印刷本、卡片、縮微膠片和計(jì)算機(jī)磁帶等形式出版。各分冊(cè)文摘按分類編排，配有每期關(guān)鍵詞索引和年度性的主題索引、著者索引和收錄資料一覽表。

　　9、Pж(AJ)：文摘雜志(俄)

　　供查閱自然科學(xué)、技術(shù)科學(xué)和工業(yè)經(jīng)濟(jì)等方面文獻(xiàn)資料的綜合性信息檢索刊物。1953年創(chuàng)刊，蘇聯(lián)全蘇科學(xué)技術(shù)信息研究所編輯出版，世界三大綜合性文摘雜志之一。除醫(yī)學(xué)、農(nóng)業(yè)和建筑科學(xué)外，它幾乎覆蓋了所有自然科學(xué)、技術(shù)科學(xué)以及經(jīng)濟(jì)和管理科學(xué)領(lǐng)域，是世界三大綜合性文摘雜志中收錄范圍最廣，分冊(cè)最多，報(bào)道量最大的一套檢索刊物。摘錄世界130多個(gè)國(guó)家和地區(qū)用66種文字出版的期刊萬(wàn)多種，專利文獻(xiàn)15萬(wàn)件，圖書(shū)1萬(wàn)多種，還有會(huì)議文獻(xiàn)、研究報(bào)告和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)等，年報(bào)道文獻(xiàn)逾百萬(wàn)篇。

大數(shù)據(jù)公司簡(jiǎn)介2

　　陜西中大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)中心

　　公司起源史：

　　中大數(shù)據(jù)中2006年建立于啟創(chuàng)旗下部門(mén)，中心主要以網(wǎng)站建設(shè)、空間域名、企業(yè)郵局、及虛擬主機(jī)、服務(wù)器托管、大型數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化設(shè)計(jì)管理（域名是”(最佳管理公司)的評(píng)選中，聯(lián)想獲得“最佳管理公司”、“最佳投資者關(guān)系”、“最佳財(cái)務(wù)管理”等全部評(píng)選的第一名。

　　面向新世紀(jì)，聯(lián)想將自身的使命概括為四為，即，為客戶：聯(lián)想將提供信息技術(shù)、工具和服務(wù)，使人們的生活和工作更加簡(jiǎn)便、高效、豐富多彩；為員工：創(chuàng)造發(fā)展空間，提升員工價(jià)值，提高工作生活質(zhì)量；為股東：回報(bào)股東長(zhǎng)遠(yuǎn)利益；為社會(huì)：服務(wù)社會(huì)文明進(jìn)步。未來(lái)的聯(lián)想將是“高科技的聯(lián)想、服務(wù)的聯(lián)想、國(guó)際化的聯(lián)想”。

　　企業(yè)定位

· 聯(lián)想從事開(kāi)發(fā)、制造及銷(xiāo)售最可靠的、安全易用的技術(shù)產(chǎn)品。

· 我們的成功源自于不懈地幫助客戶提高生產(chǎn)力，提升生活品質(zhì)。

　　使命：為客戶利益而努力創(chuàng)新

· 創(chuàng)造世界最優(yōu)秀、最具創(chuàng)新性的產(chǎn)品

· 像對(duì)待技術(shù)創(chuàng)新一樣致力于成本創(chuàng)新

· 讓更多的人獲得更新、更好的技術(shù)

· 最低的總體擁有成本（TCO），更高的工作效率

　　核心價(jià)值觀

· 成就客戶—致力于客戶的滿意與成功

· 創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新—追求速度和效率，專注于對(duì)客戶和公司有影響的創(chuàng)新

· 精準(zhǔn)求實(shí)—基于事實(shí)的決策與業(yè)務(wù)管理 · 誠(chéng)信正直—建立信任與負(fù)責(zé)任的人際關(guān)系

大數(shù)據(jù)公司簡(jiǎn)介3

　　云端大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展可行性報(bào)告

　　一、大數(shù)據(jù)概念

"大數(shù)據(jù)"是一個(gè)體量特別大，數(shù)據(jù)類別特別大的數(shù)據(jù)集，并且這樣的數(shù)據(jù)集無(wú)法用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)工具對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理。"大數(shù)據(jù)"首先是指數(shù)據(jù)體量(volumes)?大，指代大型數(shù)據(jù)集，一般在10TB?規(guī)模左右，但在實(shí)際應(yīng)用中，很多企業(yè)用戶把多個(gè)數(shù)據(jù)集放在一起，已經(jīng)形成了PB級(jí)的數(shù)據(jù)量；其次是指數(shù)據(jù)類別(variety)大，數(shù)據(jù)來(lái)自多種數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)范疇，囊括了半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。接著是數(shù)據(jù)處理速度（Velocity）快，在數(shù)據(jù)量非常龐大的情況下，也能夠做到數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理。最后一個(gè)特點(diǎn)是指數(shù)據(jù)真實(shí)性（Veracity）高，隨著社交數(shù)據(jù)、企業(yè)內(nèi)容、交易與應(yīng)用數(shù)據(jù)等新數(shù)據(jù)源的興趣，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源的局限被打破，企業(yè)愈發(fā)需要有效的信息之力以確保其真實(shí)性及安全性。

　　二、大數(shù)據(jù)特點(diǎn)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)

　　要理解大數(shù)據(jù)這一概念，首先要從"大"入手，"大"是指數(shù)據(jù)規(guī)模，大數(shù)據(jù)一般指在10TB(1TB=1024GB)規(guī)模以上的數(shù)據(jù)量。大數(shù)據(jù)同過(guò)去的海量數(shù)據(jù)有所區(qū)別，其基本特征可以用4個(gè)V來(lái)總結(jié)(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即體量大、多樣性、價(jià)值密度低、速度快。

　　1、數(shù)據(jù)體量巨大。從TB級(jí)別，躍升到PB級(jí)別。

　　2、數(shù)據(jù)類型繁多，如前文提到的網(wǎng)絡(luò)日志、視頻、圖片、地理位置信息，等等。

　　3、價(jià)值密度低。以視頻為例，連續(xù)不間斷監(jiān)控過(guò)程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有一兩秒。

　　4、處理速度快。1秒定律。最后這一點(diǎn)也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同。物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、車(chē)聯(lián)網(wǎng)、手機(jī)、平板電腦、PC以及遍布地球各個(gè)角落的各種各樣的傳感器，無(wú)一不是數(shù)據(jù)來(lái)源或者承載的方式。

　　三、大數(shù)據(jù)分析

　　從所周知，大數(shù)據(jù)已經(jīng)不簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單是數(shù)據(jù)大的事實(shí)了，而最重要的現(xiàn)實(shí)是對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，只有通過(guò)分析才能獲取很多智能的，深入的，有價(jià)值的信息。那么越來(lái)越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù)，而這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長(zhǎng)的復(fù)雜性，所以大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域就顯得尤為重要，可以說(shuō)是決定最終信息是否有價(jià)值的決定性因素。

　　四、大數(shù)據(jù)作用

　　五、政策傾向和市場(chǎng)需求

　　大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)在中國(guó)已經(jīng)被提高到國(guó)家戰(zhàn)略層面，在國(guó)務(wù)院印發(fā)的《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》中就明確指出要以企業(yè)為主體，營(yíng)造寬松公平環(huán)境，加大大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展和人才培養(yǎng)力度，著力推進(jìn)數(shù)據(jù)匯集和發(fā)掘，深化大數(shù)據(jù)在各行業(yè)創(chuàng)新應(yīng)用，促進(jìn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展。發(fā)展大數(shù)據(jù)在工業(yè)、新興產(chǎn)業(yè)、農(nóng)業(yè)農(nóng)村等行業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用，推動(dòng)大數(shù)據(jù)發(fā)展與科研創(chuàng)新有機(jī)結(jié)合，推進(jìn)基礎(chǔ)研究和核心技術(shù)攻關(guān)，形成大數(shù)據(jù)產(chǎn)品體系，完善大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈。

　　貴州省在著力打造大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展應(yīng)用新高地，推動(dòng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)成為貴州經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的新引擎，建成全國(guó)領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)資源中心和大數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)示范基地。按照?基礎(chǔ)構(gòu)建、集群聚集、創(chuàng)新突破?的思路，科學(xué)規(guī)劃大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)布局，建基地、引人才、聚企業(yè)、抓應(yīng)用、保安全、促創(chuàng)新，建設(shè)信息資源聚集地。2014年2月，貴州印發(fā)《關(guān)于加快大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展應(yīng)用若干政策的意見(jiàn)》。明確從2014年起連續(xù)3年，省和貴陽(yáng)市、貴安新區(qū)每年各安排不少于1億元資金，用于支持大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展及應(yīng)用。到2017年，貴州將形成1―2個(gè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)示范園區(qū)，引進(jìn)和培育30戶大數(shù)據(jù)龍頭企業(yè)，聚集500戶創(chuàng)新型大數(shù)據(jù)相關(guān)企業(yè)，通過(guò)大數(shù)據(jù)帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)3000億元，引進(jìn)大數(shù)據(jù)領(lǐng)軍人才100名，引進(jìn)和培養(yǎng)高端人才5000名。

　　2014年,貴州以大數(shù)據(jù)為引領(lǐng)的電子信息產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)規(guī)?？偭?460億元,同比增長(zhǎng)62%；電子信息產(chǎn)業(yè)投資230億元,增長(zhǎng)225%；大數(shù)據(jù)信息企業(yè)共1721家,較2013年底增加了410家,增長(zhǎng)31%。

　　貴州提出把大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)作為重要戰(zhàn)略來(lái)抓,制訂發(fā)展規(guī)劃,出臺(tái)支持政策,成立產(chǎn)業(yè)發(fā)展領(lǐng)導(dǎo)小組,統(tǒng)一建設(shè)系統(tǒng)平臺(tái)。阿里巴巴、IBM、英特爾、惠普、戴爾、百度、浪潮、神州數(shù)碼、中國(guó)普天、中興通訊等信息產(chǎn)業(yè)龍頭企業(yè),現(xiàn)今紛紛與貴州開(kāi)展合作。

　　圍繞大數(shù)據(jù)全生命周期,貴州重點(diǎn)打造?基礎(chǔ)設(shè)施層、系統(tǒng)平臺(tái)層、云應(yīng)用平臺(tái)層、增值服務(wù)層、配套產(chǎn)品層?五個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈層級(jí),建設(shè)大數(shù)據(jù)?內(nèi)容中心—服務(wù)中心—金融中心?三個(gè)中心。

　　發(fā)展藍(lán)圖一經(jīng)確定,貴州立即付諸實(shí)踐:建成省級(jí)政府和企業(yè)數(shù)據(jù)統(tǒng)籌交換共享的基礎(chǔ)性、系統(tǒng)性云服務(wù)平臺(tái)——云上貴州；啟動(dòng)wifi免費(fèi)無(wú)線城市建設(shè),今年5月1日,16個(gè)熱點(diǎn)公共區(qū)域的免費(fèi)wifi投入試運(yùn)行；貴陽(yáng)大數(shù)據(jù)交易所投入運(yùn)營(yíng)。

　　今年初,工信部批復(fù)同意創(chuàng)建?貴陽(yáng)·貴安大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展聚集區(qū)?。按照規(guī)劃,2015年,貴州大數(shù)據(jù)信息產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)規(guī)模總量將達(dá)到2000億元,同比增長(zhǎng)37%。同時(shí),力爭(zhēng)10個(gè)國(guó)家級(jí)、行業(yè)級(jí)、龍頭企業(yè)數(shù)據(jù)資源存儲(chǔ)貴州。

　　六、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)人才需求

　　一方面，根據(jù)IDC的調(diào)查報(bào)告，全球從2012年至2015年的3年之間里，云計(jì)算的相關(guān)工作需求將出現(xiàn)26%的年增長(zhǎng)率，超過(guò)1/4的增長(zhǎng)率再次證明了企業(yè)對(duì)云計(jì)算人才的巨大需求。IDC的預(yù)測(cè)還表明，2012年有約170萬(wàn)的云計(jì)算相關(guān)崗位出現(xiàn)真空，而這方面的求職者也都缺乏云計(jì)算方面的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，并且不具備完善的培訓(xùn)機(jī)制；值得警醒的是，到2015年，這個(gè)數(shù)字將有170萬(wàn)上升到700萬(wàn)，云計(jì)算產(chǎn)業(yè)面臨著更大的人才缺口。若以地區(qū)來(lái)看，亞太地區(qū)的云計(jì)算人才缺失要更加嚴(yán)重一些，根據(jù)IDC預(yù)測(cè)，亞太區(qū)的云計(jì)算相關(guān)人才需求年增長(zhǎng)率將達(dá)到32%，超過(guò)歐洲、中東等地區(qū)8個(gè)百分點(diǎn)，到2015年的人才需求是230萬(wàn)。這其中，中國(guó)地區(qū)也占了很大比例，尤其中國(guó)還是一個(gè)擁有巨大發(fā)展?jié)摿Φ氖袌?chǎng)。

　　另一方面，根據(jù)麥肯錫報(bào)告，僅僅在美國(guó)市場(chǎng)，2018年大數(shù)據(jù)人才和高級(jí)分析專家的人才缺口將高達(dá)19萬(wàn)。此外美國(guó)企業(yè)還需要150萬(wàn)位能夠提出正確問(wèn)題、運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的大數(shù)據(jù)相關(guān)管理人才。

　　然而，目前在云計(jì)算和大數(shù)據(jù)行業(yè)打拼的從業(yè)者中，大部分都是半路出家，極少有人受過(guò)系統(tǒng)化的培養(yǎng)和教育。在信息周刊的調(diào)查顯示BI、數(shù)據(jù)分析和信息管理人才認(rèn)為技術(shù)培訓(xùn)、認(rèn)證課程和統(tǒng)計(jì)/分析培訓(xùn)是最重要的三種培訓(xùn)課程選擇。有趣的是，數(shù)據(jù)分析人才對(duì)財(cái)務(wù)、營(yíng)銷(xiāo)等商務(wù)技能課程的興趣遠(yuǎn)高于其他IT專業(yè)人士。

　　我國(guó)大數(shù)據(jù)所需人才儲(chǔ)量小，符合條件的人才嚴(yán)重不足，供需矛盾明顯。我國(guó)能否在云計(jì)算和大數(shù)據(jù)時(shí)代這一輪新的競(jìng)爭(zhēng)中取得先機(jī)，人才是關(guān)鍵。在一個(gè)產(chǎn)業(yè)來(lái)說(shuō)，高端科研和開(kāi)發(fā)人才其實(shí)需求量并不大，市場(chǎng)需要的更多是基礎(chǔ)開(kāi)發(fā)、項(xiàng)目實(shí)施和維護(hù)人員，這就給我省大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)和大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)彎道取直提供了一個(gè)非常好的機(jī)會(huì)。

　　七、公司大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展落腳點(diǎn)

　　公司對(duì)目前國(guó)內(nèi)外大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展形勢(shì)結(jié)合自身優(yōu)點(diǎn)，著力從四個(gè)方面落腳引領(lǐng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

　　1、云端大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用研究院，建立一套運(yùn)行機(jī)制。大數(shù)據(jù)建設(shè)是一項(xiàng)有序的、動(dòng)態(tài)的、可持續(xù)發(fā)展的系統(tǒng)工程，必須建立良好的運(yùn)行機(jī)制，以促進(jìn)建設(shè)過(guò)程中各個(gè)環(huán)節(jié)的正規(guī)有序，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)合，搞好頂層設(shè)計(jì)。

　　2、云端大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)研究院，規(guī)范一套建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)。沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)就沒(méi)有系統(tǒng)。應(yīng)建立面向不同主題、覆蓋各個(gè)領(lǐng)域、不斷動(dòng)態(tài)更新的大數(shù)據(jù)建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)，為實(shí)現(xiàn)各級(jí)各類信息系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)互連、信息互通、資源共享奠定基礎(chǔ)。

　　3、云端大數(shù)據(jù)項(xiàng)目建設(shè)部，搭建一個(gè)共享平臺(tái)。數(shù)據(jù)只有不斷流動(dòng)和充分共享，才有生命力。應(yīng)在各專用數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)的基礎(chǔ)上，通過(guò)數(shù)據(jù)集成，實(shí)現(xiàn)各級(jí)各類指揮信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交換和數(shù)據(jù)共享。

　　4、云端大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)人才培養(yǎng)基地，培養(yǎng)一支專業(yè)隊(duì)伍。大數(shù)據(jù)建設(shè)的每個(gè)環(huán)節(jié)都需要依靠專業(yè)人員完成，因此，必須培養(yǎng)和造就一支懂指揮、懂技術(shù)、懂管理的大數(shù)據(jù)建設(shè)專業(yè)隊(duì)伍。

　　八、云端大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)

　　1、攜手全國(guó)首個(gè)大數(shù)據(jù)學(xué)院貴州大學(xué)學(xué)院和貴州大學(xué)六度眾創(chuàng)空間共同成立大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)人才培養(yǎng)基地。

　　2、結(jié)合貴州省大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用研究院聯(lián)合組建大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用研究院和大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)研究院。

　　3、聯(lián)合歐美同學(xué)會(huì)和國(guó)內(nèi)知名企業(yè)利用貴州大數(shù)據(jù)發(fā)展大勢(shì)，落地或引進(jìn)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目。

　　九、大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例

　　1、Hadoop大數(shù)據(jù)分析

　　2、行業(yè)案例

　　3、貴陽(yáng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例

（1）?用數(shù)據(jù)說(shuō)話?提升政府治理能力

　　在貴陽(yáng)市公安交通管理局,民警向記者展示在日常酒駕查處過(guò)程中,利用信息化系統(tǒng)平臺(tái)對(duì)執(zhí)法過(guò)程進(jìn)行全程記錄:只見(jiàn)測(cè)試人員對(duì)測(cè)試儀進(jìn)行吹氣,顯示的測(cè)試數(shù)據(jù)立即傳入貴州省酒駕管理信息系統(tǒng)。由于數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸且無(wú)法更改,民警在權(quán)力運(yùn)行過(guò)程中成為?透明人?。

　　據(jù)貴陽(yáng)市監(jiān)察局局長(zhǎng)王軍介紹,借助于大數(shù)據(jù),貴陽(yáng)市率先在交管、住建部門(mén)建?數(shù)據(jù)鐵籠?。?運(yùn)用大數(shù)據(jù)編制制約權(quán)力的籠子,能上網(wǎng)的行政權(quán)力全部上網(wǎng)。保證權(quán)力運(yùn)行全程電子化、處處留‘痕跡’,讓權(quán)力在‘陽(yáng)光’下清晰、透明、規(guī)范運(yùn)行。?王軍說(shuō)。

　　貴陽(yáng)?數(shù)據(jù)鐵籠?只是貴州運(yùn)用大數(shù)據(jù)提升政府治理能力的一個(gè)縮影。2014年底,貴州建成省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)集聚共享的統(tǒng)一云計(jì)算平臺(tái)——?云上貴州?。?云上貴州?之上開(kāi)發(fā)了一系列基于政府?dāng)?shù)據(jù)的應(yīng)用系統(tǒng),不同程度滿足政府、企業(yè)和個(gè)人應(yīng)用,一些對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)有需求的企業(yè)也將系統(tǒng)平臺(tái)建在?云上貴州?平臺(tái)上。

　　目前,?云上貴州?日均訪問(wèn)量近2億次,最高峰值達(dá)10億次以上。馬寧宇說(shuō),大數(shù)據(jù)提升了政府的決策能力、管理能力和服務(wù)能力。比如,今年初蓉遵高速習(xí)水段發(fā)生塌方,有關(guān)部門(mén)對(duì)路過(guò)該路段車(chē)輛快速實(shí)現(xiàn)精細(xì)化排查,在最短時(shí)間內(nèi)準(zhǔn)確鎖定被掩埋車(chē)輛為1臺(tái),為搶險(xiǎn)救援提供了科學(xué)精準(zhǔn)的決策依據(jù)。（2）?大數(shù)據(jù)?走進(jìn)尋常百姓家

　　貴陽(yáng)市民陳軍從超市購(gòu)買(mǎi)了一包茶葉,然后,他打開(kāi)手機(jī)軟件?食安測(cè)?掃描商品條形碼,只見(jiàn)食品信息、食品檢測(cè)結(jié)果等立即出現(xiàn)在屏幕中。

　　貴州科學(xué)院院長(zhǎng)譚紅介紹,?食安測(cè)?是貴州食品安全云的一款產(chǎn)品。食品安全云是將原來(lái)分散在政府部門(mén)、檢測(cè)機(jī)構(gòu)、企業(yè)、公眾等各個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)匯聚起來(lái),搭建起監(jiān)管平臺(tái)、大眾門(mén)戶、食品安全測(cè)試信息管理平臺(tái)等互相聯(lián)通、支持的平臺(tái)系統(tǒng)。

　　據(jù)統(tǒng)計(jì),食品安全云已匯聚食品安全監(jiān)管、檢測(cè)、標(biāo)準(zhǔn)、知識(shí)信息等數(shù)據(jù)1000余萬(wàn)條,涉及食品萬(wàn)余個(gè),檢測(cè)報(bào)告萬(wàn)余份,國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)420余份,1000余家龍頭企業(yè)參與應(yīng)用示范,35家規(guī)模超市成為數(shù)據(jù)采集試點(diǎn)單位。目前,已在廣東、北京等9省市推廣應(yīng)用。

?食品安全云使更多人步入了數(shù)據(jù)生活時(shí)代,消費(fèi)者可以利用數(shù)據(jù)去衡量產(chǎn)品品質(zhì),從而購(gòu)買(mǎi)到最適合自己的產(chǎn)品,提升‘舌尖上的安全’。?譚紅說(shuō)。

　　除了食品安全云,貴州還建設(shè)了智慧旅游云、交通云等,為民眾和企業(yè)提供更加個(gè)性化和精準(zhǔn)化的服務(wù)。

　　貴陽(yáng)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任連玉明說(shuō),大數(shù)據(jù)在生活中隨處可見(jiàn),應(yīng)用潛力巨大。?數(shù)據(jù)時(shí)代是一個(gè)融合的時(shí)代,運(yùn)用好大數(shù)據(jù),將發(fā)展指數(shù)、生活指數(shù)等覆蓋到生活的各個(gè)方面,將對(duì)城市管理、公共服務(wù)等提供巨大幫助。?連玉明說(shuō)。

　　附件

　　一、大數(shù)據(jù)技術(shù)

　　大數(shù)據(jù)技術(shù)是指從各種各樣類型的巨量數(shù)據(jù)中，快速獲得有價(jià)值信息的技術(shù)。解決大數(shù)據(jù)問(wèn)題的核心是大數(shù)據(jù)技術(shù)。目前所說(shuō)的"大數(shù)據(jù)"不僅指數(shù)據(jù)本身的規(guī)模，也包括采集數(shù)據(jù)的工具、平臺(tái)和數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)研發(fā)目的是發(fā)展大數(shù)據(jù)技術(shù)并將其應(yīng)用到相關(guān)領(lǐng)域，通過(guò)解決巨量數(shù)據(jù)處理問(wèn)題促進(jìn)其突破性發(fā)展。因此，大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來(lái)的挑戰(zhàn)不僅體現(xiàn)在如何處理巨量數(shù)據(jù)從中獲取有價(jià)值的信息，也體現(xiàn)在如何加強(qiáng)大數(shù)據(jù)技術(shù)研發(fā)，搶占時(shí)代發(fā)展的前沿。

　　1、數(shù)據(jù)采集：ETL工具負(fù)責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。

　　2、數(shù)據(jù)存?。宏P(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、NOSQL、SQL等。

　　3、基礎(chǔ)架構(gòu)：云存儲(chǔ)、分布式文件存儲(chǔ)等。

　　4、數(shù)據(jù)處理：自然語(yǔ)言處理(NLP，NaturalLanguageProceing)是研究人與計(jì)算機(jī)交互的語(yǔ)言問(wèn)題的一門(mén)學(xué)科。處理自然語(yǔ)言的關(guān)鍵是要讓計(jì)算機(jī)"理解"自然語(yǔ)言，所以自然語(yǔ)言處理又叫做自然語(yǔ)言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也稱為計(jì)算語(yǔ)言學(xué)(Computational Linguistics。一方面它是語(yǔ)言信息處理的一個(gè)分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。

　　5、統(tǒng)計(jì)分析：假設(shè)檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗(yàn)、方差分析、卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡(jiǎn)單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測(cè)與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計(jì)、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對(duì)應(yīng)分析、多元對(duì)應(yīng)分析（最優(yōu)尺度分析）、bootstrap技術(shù)等等。

　　6、數(shù)據(jù)挖掘：分類（Claification）、估計(jì)（Estimation）、預(yù)測(cè)（Prediction）、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity grouping or aociation rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)

　　7、模型預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模仿真。

　　8、結(jié)果呈現(xiàn)：云計(jì)算、標(biāo)簽云、關(guān)系圖等。

　　二、大數(shù)據(jù)處理：

　　三、一般大數(shù)據(jù)培訓(xùn)內(nèi)容：

　　數(shù)據(jù)公司簡(jiǎn)介

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