国家数据局发布第二批28个“数据要素×”典型案例(附案例)

区块链、云计算等先进技术手段,建立一体化农业农村大数据自动采集体系,采集汇聚土地、农作物以及技术应用情况等数据,为每块地建立“数字档案”,形成农业农村用地“一张图”;为每个村进行“精准画像”,汇聚分析人口、土地、资产、生产、环境、气象、电力等数据,形成乡村发展动态数据库。

智能数据挖掘:开启现代信息时代的智慧之门

数据收集:从各种来源收集数据,包括数据库、数据仓库和在线数据。数据预处理:对收集到的数据进行清洗和转换,以确保数据的质量和一致性。数据分析:应用各种算法和模型对数据进行分析,以发现模式和规律。结果解释:将分析结果转化为易于理解的形式,以便决策者做出明智的决策。数据挖掘的技术方法TechnicalMethodsofD...

如何构建高效的数据平台以实现数据驱动的业务决策?

数据采集后，需要进行存储和管理。数据存储的选择取决于数据的类型和使用场景：1.关系型数据库：适用于结构化数据的存储，如业务系统数据。2.NoSQL数据库：适用于非结构化数据的存储，如日志数据、社交媒体数据。3.数据仓库：适用于大规模数据的存储和分析，如历史业务数据。4.数据湖：适用于多种类型数据的存...

数据资源、数据产品、数据资产三者有何异同?

在具体运用中,中间态数据大量出现在分布式系统中。例如在数据同步和合并的过程中,不同的节点之间可能会存在中间态数据,以便进行协调和同步操作。从经济价值创造的角度看,中间态数据具体是指那些能够被其他系统用作数据原料,并能产生直接经济利益流入或内部使用价值的数据。中间态数据集合举例:征信机构开发的大模型产品使...

国家数据局向社会公开征求《数据领域名词解释》意见

31.数据挖掘。是数据分析的一种手段,是从大量数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。32.数据可视化。是指将数据以图表、图形、地图等可视化形式展示,以便更好地理解和分析数据。33.数据仓库。是指一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,通常用于支持企业或组织的决策分析处理。

研究|吕指臣、卢延纯:数据要素高质量供给的全链路建设框架

1.数据归集(www.e993.com)2024年11月8日。作为数据要素供给的关键起始环节,数据归集主要是将来自各个数据源的数据集中存储到统一的位置或平台上。这个过程包括从不同系统、日志、程序、设备或传感器中采集和提取数据,并将其转移到中央数据库、数据仓库或数据湖中。其目的是集中管理和存储数据,以便后续的数据分析、数据挖掘、业务智能和决策支持等任务...

从数据仓库到数据飞轮:数据技术演进的探索与思考

1.数据整合:数据仓库将来自多个数据源的数据整合到一个统一的系统中,消除了数据孤岛问题。这种整合使得不同业务部门可以访问一致的数据,确保数据的一致性和准确性。2.历史数据存储:与传统的操作数据库不同,数据仓库不仅存储当前数据,还保留历史数据。这使得企业可以进行时间序列分析,跟踪趋势和变化,支持长期的业务决策...

数据治理:数据集成概念全解

数据集成是一个过程,它涉及将来自不同数据源(如不同的数据库、应用程序和业务系统)的数据结合到一起,形成一个统一、一致的视图。这个过程包括数据的提取、清洗、转换和加载,通常用于构建数据仓库、数据湖或其他集成的数据存储解决方案。可以将数据集成比作制作一本综合性的食谱。

亚马逊建“数据湖”,让数据治理水到渠成

第二阶段流处理和分析,这个任务是基于AmazonEMR、AmazonKinesis来完成的。第三阶段为机器学习,数据通过AmazonMachineLearning、AmazonLex、AmazonRekognition进行深度加工,形成可利用的数据服务。数据服务方面,亚马逊AWS数据湖可为不同角色的用户提供不同的数据服务,数据科学家可以基于数据湖进行数据探索和数据挖掘...

数据仓库详细解读,你想了解的都在这

3.数据存储层：数据仓库采用特定的存储结构和索引技术，以提高数据查询和分析的效率。常见的存储方式包括列式存储和混合存储。4.数据访问层：提供数据查询和分析的接口，支持用户通过SQL、OLAP工具或数据挖掘软件等方式访问数据仓库中的数据。5.元数据管理层：管理数据仓库中的元数据，包括数据模型、数据定义、ETL...