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企业常用OA协同办公系统

开放政府数据,建设透明政府的必要性

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用程序、140个移动应用。欧盟European data portal欧洲数据门户网站,涵盖34个欧洲国家,包括医疗、教育、交通、能源、食品、环境、科技、人口、司法等13大类,超过24万个数据集,欧盟各国公民通过这个门户网站可无缝获取公共数据。 发达国家作为全球开放数据的主要参与者,在政府数据开放的范围和程度、安全和形式、开放许可证和质量管理、开放..

面向服务架构与应用软件的不同之处

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是紧偶合、封闭式、自成体系,属于一次性投入一次性完结的产品。这样的产品很难适应或快速响应市场或客户灵活多变的需求,以及后续的扩展。在这样的市场、及客户需求下,从而催生了软件产品一种新的设计或架构的理念:面向服务架构(SOA架构),那么面向服务架构与应用软件的不同之处在哪呢?   面向服务架构其原理是,通过分析服务之间的相互调用,SOA使得公司管理..

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浅析大数据产业全球发展趋势

作者:佚名  来源:转载

   一、开源成为技术创新主要模式

    经过多年来的高速发展,大数据相关的数据采集、存储、分析、可视化等多个基础性技术领域已经取得较大的突破,形成了实用性强、稳定度高的技术能力,大数据整体技术体系已初步构建完成,未来大数据技术的发展方向将主要集中在非结构化数据的价值提取方面。

    从大数据技术的发展历程上可以看出,大数据核心技术如分布式存储、云端分布式及网格计算均是依赖于开源模式,即通过开放式的平台,吸引全球开发者通过开源社区来进行代码的开发、维护和完善,从而集全球智慧推动大数据技术的不断进步,当前全球各大企业加大了对开源社区的赞助和智力投入,开源社区在大数据技术进步中将占据核心地位,开源模式将成为大数据技术创新的主要途径。

    同时,大数据的技术发展与物联网、云计算、人工智能等新技术领域的联系将更加紧密,物联网的发展将极大提高数据的获取能力,云计算与人工智能将深刻地融入数据分析体系,开源模式在新技术的发展中举足轻重。

    二、大数据聚集资源能力更加明显

    大数据技术已经在商贸、交通、城市管理等多个领域中得到了应用,各产业领域未来的发展方向几乎都能和大数据挂钩,社会各界对大数据的未来充满信心,大数据产业正成为社会各类资源的聚集地。随着大数据产业的不断成熟,其对社会资源的吸引力将进一步加大。

    各国政府均将发展大数据作为推动信息技术产业发展的重心,大数据成为“政策资源”的聚集地。美国、欧盟、日本、韩国等发达国家及地区均将发展大数据作为重要的国家战略,印度、俄罗斯等国家更是将发展大数据产业视作实现经济赶超的黄金机遇。

    中小微企业和创业者对大数据热情高涨,大数据成为“智力资源”的聚集地。大数据产业是典型的知识密集型服务业,智力是大数据产业发展的推动力。当前,越来越多的中小微企业和创业者投身到大数据产业,力图依靠新兴技术获取快速发展。

    社会各界加大了对大数据的投资,大数据成为“金融资源”的聚集地。近年来,全球各大企业对大数据的投入不断增加,不仅设立自己的大数据研发和应用中心,还通过并购等方式加大对大数据产业的布局。大数据创业企业也吸引了更多的市场关注,因而更容易获得投资机构的资金支持。

    三、数据和应用将成为驱动创新的主动力

    当前,大数据的技术体系逐步完善,大数据技术的开源模式有效降低了产业技术的壁垒,基础技术在大数据创新中的作用依然存在,但其重要性将逐步降低,大数据创新将更多地依赖于数据驱动和应用驱动。

    数据驱动创新源于大数据的基础技术体系。在大数据技术体系中,数据的采集是一切的基础,而数据存储、分析、可视化均与数据模式紧密相关,传统的结构化数据将不再成为大数据中重点关注的内容,而大量存在的非结构化数据和半结构化数据带来的技术和应用领域是大数据的蓝海。多样类型的数据分析、复杂的数据组合、多源的数据融合等问题将成为大数据创新的重要聚焦点。

    应用驱动创新源于大数据的价值释放机制。大数据应用的基础是数据的采集、存储等环节,而大数据的市场价值主要体现在对海量数据的分析和可视化。在不同行业中,大数据应用需求也不尽相同,数据的分析手段、可视化方式均有所区别,因此符合实际应用需求的价值获取将是未来大数据关注的重点,应用将驱动大数据解决方案提供商采取不同的数据源,使用不同的数据分析方法,进而推动产业创新。

    四、商业模式伴随连接层次的加深不断创新

    在大数据技术体系中,数据是各方连接的中心,而核心价值也是在不同的连接中体现的,大数据的商业模式将根据连接方式的不断拓展而持续创新。

    大数据中初级的连接方式是数据源和中心的连接,从而带来了数据托管和数据交易商业模式。数据托管是当前最为成熟、最为普遍的大数据商业模式,本质是发挥规模效应从而降低数据信息的存储和查询成本。数据交易平台促进了大数据链的上下游整合和横向的多种产业整合,当前如亚马逊、微软等企业均建立了数据商店。

    大数据中级的连接方式是数据和价值的连接,数据关系挖掘和沉淀价利用的商业模式应运而生。关系挖掘是当前主流的大数据商业模式,是数据科学的主要应用方式,通过数据发现隐藏的相关性,从而实现商业指导、精准服务、决策服务。沉淀价值利用是将传统无意义或垃圾数据进行利用,从而得出有价值的结论,是大数据技术能力的重要体现。

    大数据中高级的连接方式是需求和供给的连接,其商业模式如数据社交O2O。在这种模式中,数据成为连接网络各个节点的中介,个体作为网络节点可以通过数据相连,而大数据可以促进网络中个体间的交流,从而有效降低需求和供给之间的连接成本。

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