煤炭大数据研究及发展方向

介绍了煤炭大数据的来源及特征,分析了当前煤炭大数据应用现状;阐述了煤炭大数据平台化发展对于煤炭大数据应用的意义,分析了煤炭大数据平台建设过程中在数据共享、数据质量、安全性、专业人才等方面存在的问题,提出建设煤炭大数据平台应进行顶层设计、完善煤炭数据标准体系、培养专业人才、合理设计平台框架。     

一种基于遗传算法优化的大数据特征选择方法

提出了一种基于遗传算法的大数据特征选择算法。该算法首先对各维度的特征进行评估,根据每个特征在同类最近邻和异类最近邻上的差异度调整其权重,基于特征权重引导遗传算法的搜索,以提升算法的搜索能力和获取特征的准确性;然后结合特征权重计算特征的适应度,以适应度作为评价指标,启动遗传算法获取最优的特征子集,并最终实现高效准确的大数据特征选择。通过实验分析发现,该算法能够有效减小分类特征数,并提升特征分类准确率。     

大数据背景下高职院校数据治理体系的构建与实践

高职院校信息化建设积累了大量的数据资产,但数据质量也成为高职院校信息化发展的瓶颈,需要建立面向全校的数据治理体系以有效地提升数据质量。本文在分析DAMA数据治理框架、桑尼尔·索雷斯大数据治理框架和我国制定的《数据治理白皮书》国际标准研究报告的基础上,结合高职院校的特点,从数据治理的管理和技术两大核心要素出发,提出了一种基于大数据的高职院校数据治理框架体系,并对该体系主要内容及实施方法进行了详细阐述,希望能为高职院校数据治理的实践提供思路。     

大数据环境下的数据治理框架研究及应用

大数据技术及应用创新促进了数据的业务化。从数据中发现问题到解决问题、从业务支撑到业务创新、从商业智能到决策指引,数据与业务相伴相生,大数据环境下的机遇与风险共存。通过对当前国内外数据治理理论、方法和新的应用需求分析,提出大数据环境下的数据治理框架,包含数据治理目标、治理保障、治理域和治理方法论等。并分析大数据治理框架的应用,对组织开展大数据环境下的数据治理具有重要的参考价值和意义。     

基于智慧校园环境下高校数据治理与策略研究

随着高校信息化发展,新系统新业务建设的不断增多,产生的各种业务数据已呈井喷之势.数据已成为一种战略资源.提高数据质量,对已有数据进行高效共享应用的呼声越来越高.各高校对数据治理的重要性已达成共识,开展数据治理工作是信息系统发展的必然要求,也是当前高校信息化部门的一项重要工作.文章通过对本校智慧校园建设中存在问题的深入分...     

高校信息化治理体系建设的对策研究

大数据时代带来了高校信息化建设新动力，也催生了高校信息化治理新体系，推进了高校信息化创新发展.针对高校信息化治理体系建设的现状，分析了影响高校信息化治理的制约要素：顶层设计、数据治理、评价机制，运用大数据思维理念、数据治理技术及方法等方面，提出了高校可通过建立多元主体参与、协商共治的信息化治理体系，以此开展高校信息化治理的对策分析；强调多元主体参与，部门连通、数据共享的协同治理机制，建设好人本、协同、共享的理念推进校园智慧化建设。     

基于云模型的煤矿安全大数据多粒度表示方法及应用

以大规模物联网为支撑的新一代信息技术的深入应用,为基于海量大数据挖掘的煤矿安全知识发现提供了实现的可能.现有的针对煤矿安全大数据的研究大多基于定量模型,其解决问题的角度单一且一定程度上忽略了煤矿监管中多时空、多粒度的管控需求,使得数据中蕴含的煤矿风险知识未得到客观、全面的发现.从煤矿监管中的多粒度需求出发,借助云模型定量数据与定性概念间良好的转换能力,从煤矿监管中的时间、空间监管架构角度,提出基于自适应混合云变换的面向煤矿安全大数据的多粒度表示方法.该方法能够有效满足煤矿监管中其基于宏观、微观,不同时间、空间维度的变粒度需求,实现煤矿安全大数据在不同粒度认知结构中特性的深入挖掘. 通过在煤矿数据概念提取中的应用并与高斯云变换算法对比,其提取的概念覆盖度更全且更客观,验证了所提方法的合理性;在煤矿监测数据预测应用中,其预测精度相较于ARIMA算法更高,验证了所提方法的可行性.     

强化数据应用,助力服务治理——探讨某县域城市治理中大数据技术的应用

县域城市治理水平的提升需要依托县域智慧城市建设,通过建设智慧城市向全社会提供各类智慧业务应用,推动服务型政府的建设,提高群众的获得感.而智慧城市建设由于涉及多种数据,需要依托大数据技术对数据进行整合、融合和分析研判,推动城市治理信息化、智慧化.本文从智慧城市与大数据技术的关系维度出发,对大数据技术在县域智慧城市建设中的主要应用场景进行分析,探讨大数据技术对智慧城市建设的促进作用.     

艺术大数据中数据治理方法研究

数字经济背景下艺术品数字资产化逐渐成为趋势，探讨艺术大数据治理过程中面临的问题、挑战，并在此基础上提出了艺术数据治理的原则、框架和艺术品多维元模型，同时针对艺术数据治理过程中数据处理和存储给出解决方案。     

一种基于大数据的可视化数据治理平台的研究

博物馆和科技馆等场馆的系统数据量非常巨大,系统需要的数据处理都是按照固定的算法和程序进行开发的,扩展性和灵活性差,不能满足用户灵活多变的需求且对业务处理人员不是很友好。本文研究一种基于大数据的可视化数据治理平台通过综合运用大数据及互联网等新技术,构建可视化的大数据治理平台,平台提供数据采集能力组件进行数据采集,数据处理组件进行数据处理,而且用户还可以自定义选择具体算法进行大数据计算处理,最终进行数据资源输出。系统通过搭建模块化架构,为用户提供可视化数据处理能力组件,帮助用户完成数据采集和数据计算处理等服务,用户可以通过平台对数据处理进行灵活定制化选择,保证灵活性的处理数据来满足业务需求。     

大数据时代政府治理现代化的研究

本文总结了国内外关于大数据对政府监督影响的研究现状。首先,定义了大数据的概念,并突出了与政府治理相关的概念。以此为理论基础,支持撰写文章,然后进行全面总结。分析大数据与政府治理能力提高的内在逻辑和相互关系,即相互促进和相互影响,二者共同促进国家治理的发展。     

构建教育大数据治理框架探析

教育信息化建设日新月异,产生的数据愈发庞大复杂,由此催生出教育大数据管理与应用方面的诸多问题,数据治理势在必行。本文针对当前教育大数据普遍存在的问题,提出教育大数据治理的参考框架,以期能够为教育大数据治理的研究者和实践工作者提供参考。     

基于智慧校园的职业本科大数据治理中的信息安全应对策略

随着现代信息技术的快速发展,智慧校园应运而生。智慧校园虽然能够为高校提供丰富的数据资源,但是在大数据治理方面存在诸多问题,尤其是信息安全问题。为此,文章从构建信息安全防护体系、应用数据加密技术、加强数据备份、强化数据审计、防止数据泄露五个方面深入探讨基于智慧校园的职业本科大数据治理中的信息安全应对策略,旨在为职业本科的大数据治理提供参考。     

政务大数据安全治理体系研究

政务大数据作为数字政府建设的核心要素，蕴藏着难以估量的政治、经济、文化和社会价值，在国家安全战略体系中的地位日益凸显。在复杂的网络环境中，数据安全问题不容忽视，本文从政务大数据全生命周期视角出发，从外部攻击、内部泄露、技术漏洞、管理缺陷四个角度分析了政府数据治理过程中面临的安全挑战；聚焦于“数据采集、数据存储、数据传输、数据处理、数据交换与共享、数据销毁”六个阶段，构建了管理、技术、运营三位一体的政务大数据安全治理体系。     

高校信息化数据治理研究

高校多年的信息化建设过程中，积累了大量教学、科研、管理、服务等方面的业务数据。加强数据治理、业务和技术的融合，可以促进信息技术与教育教学深度融合，为学生提供个性化学习，为老师提供智能化教学，为管理人员提供精细化决策。信息化数据治理可以提升学校治理现代化水平。     

企业大数据治理研究

介绍了面对大数据的数据量大、种类多、速度快和高价值的处理技术挑战,企业应当如何建立可靠的大数据平台。利用信息架构原则和实践,实现大数据与企业数据的灵活集成,通过结合使用分布式文件系统、NoSQL与关系型数据库,企业可以获取、组织和分析其所有企业数据(包括结构化和非结构化数据),从而做出最科学的决策。     

大数据对物流业发展研究

大数据推动了智慧物流产业的兴起,物流业如何利用大数据实现跨越式发展是摆在眼前的一个严峻的挑战。本文分析了大数据在物流业的应用,并指出了当前物流业大数据存在的问题。     

智慧校园的数据中台建设与数据治理研究

当前,智慧校园的建设已成为教育信息化建设的重要方向。以大数据、人工智能、云计算等技术为支撑,构建面向教师、学生和管理部门的智慧校园应用体系,促进教育教学模式改革和管理方式创新。通过数据中台的建设,可以实现对大数据的高效处理,对校园数据进行统一治理,实现数据的共享和开放。本文通过研究智慧校园数据中台建设与数据治理问题,探讨如何建立数字化时代下智慧校园的管理机制,旨在为相关人士提供参考与借鉴。     

面向科技前瞻预测的大数据治理研究

从模仿到创新、从跟随到引领,不仅是现阶段我国科学技术发展需要完成的重大转变,更是国家发展的重大战略需求。近年来,国内外相关学者陆续开展了科技发展趋势分析和热点跟踪等方面的研究,但由于缺乏系统的大数据采集与治理体系,其数据分析与挖掘范围往往局限于科技文献这一单一数据样本。文中面向科技发展前瞻预测这一目标,全面分析了影响科学技术发展过程的各类科技文献、学者动态、论坛热点和社交评论等海量异构数据,通过构建数据驱动的大数据治理体系,解决科技大数据在探测发现、精准采集、清洗聚合、融合处理、模型构建、预测计算过程中的数据整治难题。同时,在大数据整治基础上采用LDA模型实现技术趋势预测与分析,研究成果为系统解决海量科技大数据中隐含信息发现和关系推理提供了技术支撑。     

ARP数据治理体系研究与实践

[目的]信息化项目的显著成果是形成了大量数据资源,提高数据质量,充分挖掘数据资源,辅助管理决策,推动数据赋能是信息化纵深发展的目标.[背景]ARP(Academia Resource Planning)系统是中国科学院院属单位日常科研管理的工作平台,系统中存储了十余年的管理数据,但由于数据质量问题制约了数据分析的精准性...