大数据行业的核心技术最重要的包含数据存储与计算、数据管理、数据流通、数据应用和数据安全五大领域,它们分别涉及到大数据的采集、存储、传输、计算、管理、分析、挖掘、应用、安全等方面,构成了大数据的技术体系和技术架构。
数据存储与计算是大数据的基础,它主要涉及到数据的存储、传输和计算等硬件设备和软件系统,如云计算、分布式存储、分布式计算、边缘计算等技术,它们为大数据的高效处理和快速响应提供了强大的支撑和保障。
数据管理是大数据的核心,它主要涉及到数据的质量、安全、隐私、合规等方面的管理和保障,如数据治理、数据质量、数据安全、数据隐私、数据合规等技术,它们为大数据的可信赖和可持续提供了重要的保障和基础。
数据流通是大数据的动力,它主要涉及到数据的整合、交换、共享、开放等方面的协作和创新,如数据融合、数据交换、数据共享、数据开放等技术,它们为大数据的高效利用和价值创造提供了有效的手段和途径。
数据应用是大数据的目标,它主要涉及到数据的分析、挖掘、应用等方面的技术和能力,如数据分析、数据挖掘、数据可视化、数据智能、数据产品、数据解决方案等技术,它们为大数据的智能化和价值化提供了重要的目标和方向。
数据安全是大数据的保障,它主要涉及到数据的安全、隐私、合规等方面的防护和应对,如数据加密、数据脱敏、数据备份、数据恢复、数据审计、数据监控等技术,它们为大数据的安全运行和风险防范提供了有效的保障和应对。
数据质量的提升,如何在数据的规模、类型、速度、价值等方面保持数据的高质量和高可用性,是大数据行业面临的一个重要的技术难点。
数据安全的保障,如何在数据的采集、存储、传输、计算、管理、分析、应用等环节保障数据的安全、隐私、合规等方面,是大数据行业面临的一个重要的技术难点。
数据智能的提升,如何在数据的分析、挖掘、应用等方面提升数据的智能化和价值化,利用数据驱动业务创新和决策优化,是大数据行业面临的一个重要的技术难点。
数据流通的促进,如何在数据的整合、交换、共享、开放等方面促进数据的协作和创新,打造数据的生态和价值,是大数据行业面临的一个重要的技术难点。
数据标准的制定,如何在数据的定义、描述、格式、接口、协议等方面制定统一的数据标准,促进数据的互操作和互通,是大数据行业面临的一个重要的技术难点。
数据技术的融合,通过将大数据技术与其他技术如人工智能、物联网、区块链、5G等技术进行深层次地融合,形成新的技术模式和应用场景,提升数据的智能化和价值化。
数据技术的创新,通过对大数据技术的不断研发和改进,突破数据的技术难点和瓶颈,形成新的技术方法和技术成果,提升数据的质量和安全。
数据技术的应用,通过将大数据技术应用于各个行业和领域,解决实际的业务问题和社会问题,形成新的业务模式和社会价值,提升数据的效率和影响。
大数据行业的技术标准主要涉及到数据的定义、描述、格式、接口、协议等方面,它们是数据的技术规范和技术保障,对于数据的互操作和互通具备极其重大的作用。目前,大数据行业的技术标准主要由以下几个方面的组织和机构制定和发布:
国际标准化组织(ISO),是国际上最权威的标准化组织,负责制定和发布国际标准,如ISO/IEC 20546:2019《信息技术——大数据——概念和术语》等。
国家标准化管理委员会(SAC),是中国最高的标准化管理机构,负责制定和发布国家标准,如GB/T 35273-2020《信息安全技术——个人信息安全规范》等。
行业标准化组织,是各个行业和领域的标准化组织,负责制定和发布行业标准,如中国互联网协会(CIA)发布的《互联网大数据标准体系白皮书》等。
企业标准化组织,是各个企业和机构的标准化组织,负责制定和发布企业标准,如阿里巴巴发布的《阿里巴巴大数据平台标准体系》等。
大数据行业的技术服务主要指通过提供数据的技术上的支持、技术咨询、技术培养和训练、技术转移等服务,帮助数据的使用者和提供者提升数据的技术能力和技术水平,解决数据的技术问题和技术需求。目前,大数据行业的技术服务主要由以下几类的机构和组织提供:
数据技术的提供者,是指提供数据的存储、计算、管理、分析、应用等技术的机构和组织,如云计算服务商、大数据平台商、大数据解决方案商等,它们通过提供数据的技术上的支持和技术咨询,帮助数据的使用者和提供者实现数据的技术实现和技术优化。
数据技术的培训者,是指提供数据的技术培养和训练和技术教育的机构和组织,如大数据培训机构、大数据教育学习管理机关、大数据认证机构等,它们通过提供数据的技术培养和训练和技术教育,帮助数据的使用者和提供者提升数据的技术知识和技术能力。
数据技术的转移者,是指提供数据的技术转移和技术创新的机构和组织,如大数据研究机构、大数据创新机构、大数据孵化机构等,它们通过提供数据的技术转移和技术创新,帮助数据的使用者和提供者实现数据的技术创新和技术价值。返回搜狐,查看更加多