빅데이터 시대에 따른 기회와 과제에 대한 간략한 토론입니다. 추천 논문
공부나 직장에서 누구나 접하게 되는 논문의 종류는 많습니다. 학술 논문, 졸업 논문, 논문, 과학 논문, 업적 논문 등을 포함한 논문. 여러분이 보다 쉽고 편리하게 논문을 작성할 수 있도록 빅데이터 시대에 따른 기회와 과제를 세심하게 정리한 논문을 모두에게 참고할 수 있기를 바랍니다.
빅데이터 시대의 기회와 과제에 대한 간략한 논의
1. 빅데이터 기본 개요
빅 데이터(빅데이터)는 기존 데이터베이스 시스템의 처리 능력을 뛰어넘는 데이터를 말하며, 거대성, 다양성, 가변성, 고속이라는 네 가지 기본 특성을 갖고 있습니다. 동시에 다양한 데이터 유형, 상대적으로 낮은 데이터 값 밀도, 빠른 처리 속도 및 높은 적시성 요구 사항도 주요 특징입니다.
2. 시대적 빅데이터의 영향력
빅데이터는 경제, 정치, 문화 등 여러 측면에서 광범위한 영향을 미치며 사람들이 정량적 관리를 수행하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 좀 더 과학적이게, 데이터를 얻는 사람이 세상을 이길 것입니다. 빅데이터가 시대에 미치는 영향은 주로 다음과 같은 측면을 포함합니다.
(1) '빅데이터 의사결정'이 더 과학적이고 효과적입니다. 사람들이 빅 데이터 분석을 기반으로 결정을 내리면 관련 의사 결정 정보를 충분히 얻을 수 있고 데이터가 의사 결정을 지배하게 할 수 있습니다. 이 방법은 확실히 의사 결정 방법의 혁신과 변화를 촉진하고 전통적인 의사 결정 방법을 완전히 바꾸고 개선할 것입니다. 의사 결정의 과학적 성격 정보 관리 분야의 방향 전환을 촉진합니다. 2009년 인플루엔자 A(H1N1) 발병은 빅데이터 활용의 성공적인 사례다. 구글은 인플루엔자 전염원을 파악하기 위해 수많은 온라인 검색 기록을 분석해 이 귀중한 데이터를 활용해 조치를 취했다. 행동 결정.
(2) "빅 데이터 애플리케이션"은 산업 통합을 촉진합니다. 빅데이터는 통신산업에서 시작되지만, 그 영향력은 결코 통신산업에만 국한되지 않고, 다른 분야에도 광범위한 영향을 미칠 수밖에 없습니다. 현재 빅데이터는 다양한 산업과 분야에서 점차 널리 활용되고 있으며, 기업의 일상 경영과 운영 관리를 강화하기 위한 보조 수단으로 데이터 분석을 활용하는 기업이 늘어나고 있습니다. 맥도날드, KFC, 애플 모두 빅데이터 분석을 기반으로 위치선정이 완료된다. 또한, 유통업계에서도 데이터 분석 기술의 활용이 늘어나고 있다.
(3) "빅 데이터 개발"은 기술 변화를 촉진합니다. 빅데이터의 적용 요구사항은 새로운 빅데이터 기술 개발의 원천입니다. 시대의 지속적인 발전에 따라 컴퓨터 시스템의 데이터 분석 및 데이터 마이닝 기능은 사람 자신의 판단에만 의존했던 이전 현장 응용 프로그램을 점차 대체할 것으로 믿어집니다. 이러한 혁신적인 빅 데이터 애플리케이션의 도움으로 데이터의 힘은 단계적으로 증폭될 것입니다.
또한, 빅데이터는 개인정보 측면에서도 일부 사생활 유출을 쉽게 야기할 수 있다는 점에 유의해야 한다. 우리는 이 문제를 심각하게 받아들여 법률, 홍보, 도덕적 등의 수단을 종합적으로 활용하여 개인정보 보호를 위해 더욱 적극적으로 노력해야 합니다.
3. 빅데이터 대응 전략
3.1 핵심 기술 연구 및 개발 혁신을 마련합니다.
현재 빅데이터의 기술적 문턱은 상대적으로 높은데, 이 분야에서 경쟁력을 갖춘 기업은 대부분 데이터 저장과 분석에 강점을 지닌 정보기술(IT) 기업이다. 산업 고도화를 촉진하기 위해서는 연구를 강화하고 데이터 분석을 위한 핵심 기술과 신흥 기술의 개발 및 적용에 주의를 기울여야 합니다. 구체적으로 다음과 같은 측면에서 시작할 수 있습니다. 첫째, 발전을 위한 견고한 기반을 마련하고, 빅데이터 핵심기술을 발굴하고 인공지능을 강화합니다. 머신러닝, 비즈니스 인텔리전스 등의 분야에 대한 이론적 연구와 기술 연구개발은 빅데이터 활용을 위한 이론적 기반을 마련합니다. 둘째, 기초기술(비정형 데이터 처리 기술, 시각화 기술, 비관계형 데이터베이스 관리 기술 등) 연구개발을 가속화하고 이를 사물인터넷, 모바일 인터넷, 클라우드 컴퓨팅 등 기술과 유기적으로 통합하는 것이다. 솔루션 구축을 위한 기반을 마련합니다.
셋째, 빅데이터 응용을 기반으로 한 지식컴퓨팅(검색)기술, 지식기반기술, 웹 검색기술 등 핵심기술 연구개발에 집중하고, 개별 기술제품의 연구개발을 강화하여 개선을 보장한다. 데이터 처리 기술과의 유기적인 통합을 도모하며 과학기술 시스템을 구축합니다.
3.2 소프트웨어 제품의 개발 수준을 향상시킵니다.
첫째, 소프트웨어 개발 수준 향상을 위해 기업 주도의 산학연 협력을 추진한다. 두 번째는 클라우드 컴퓨팅 기술을 사용하여 정보 기술 서비스 산업의 변화와 발전을 촉진하고 중국 지식 기반, 데이터베이스 및 규칙 기반 구축을 촉진하는 것입니다. 세 번째는 소프트웨어 및 하드웨어 기업과 서비스 기업이 새로운 기술을 적용하여 데이터 정보 서비스를 수행하고 산업 특성에 맞는 시스템 통합 솔루션을 제공하도록 유도하는 장려 정책을 채택하는 것입니다. 넷째는 대형 인터넷 기업을 앞세워 중소 인터넷 정보서비스 제공자를 모아 우수한 자원을 체계적으로 통합하고 지역화된 정보서비스를 개발·통합하는 것이다. 다섯째, 데이터 처리 소프트웨어 공급업체는 각자의 데이터 장점과 기술적 이점을 최대한 활용하고, 서로의 장점을 보완하며, 데이터 소프트웨어 개발 수준을 향상시킬 수 있는 특정 기본 이점을 가져야 합니다. 서비스 내용의 정확성과 과학성. 동시에 빅데이터 솔루션 제공업체의 시장 역량과 통합 수준이 향상되어 빅데이터가 다양한 산업에 상대적으로 성숙한 솔루션을 제공할 수 있도록 보장할 것입니다.
3.3 빅데이터 실증 및 적용을 가속화합니다.
빅데이터 시대를 맞아 빅데이터 실증적용을 적극 추진해야 하는데, 이는 다음과 같은 측면에서 실천될 수 있다. 첫째, 데이터량이 많은 일부 분야(금융, 에너지 등)에 대해서는 , 유통, 통신, 의료 및 기타 분야), 업계 제조업체가 데이터 모니터링 및 분석, 수평 확장 저장, 비즈니스 의사 결정 등 소프트웨어와 하드웨어를 통합하는 산업 응용 솔루션을 적극적으로 참여하고 적극적으로 개발하도록 안내해야 합니다. 둘째, 빅데이터를 스마트시티 건설, 개인생활 및 서비스 분야에 점진적으로 적용해 디지털 콘텐츠 처리 소프트웨어 및 기타 서비스의 개발 수준 향상을 촉진한다. 셋째, 산업 데이터베이스(특히 첨단 기술 분야)의 심층적인 개발을 촉진하기 위해 다양한 산업 분야에 대한 다양한 주제별 데이터베이스를 구축하여 상응하는 콘텐츠 부가가치 서비스를 제공하고 차별화된 서비스를 형성하는 것이 좋습니다. 넷째, 핵심분야나 핵심기업을 돌파점으로 삼아 기업 데이터를 그에 맞게 분석, 정리, 정리하고, 중복 데이터와 시끄러운 데이터를 점진적으로 줄이고 제거한다.
3.4 빅데이터 개발 환경을 최적화하고 개선합니다.
정보 보안 문제는 빅데이터 활용이 직면한 주요 문제이므로 빅데이터 기반 정보 수집 및 분석에서 정보 기밀성 문제에 대한 연구를 강화하고 효과적인 예방 대책을 수립하며 정보 보안 관리를 강화해야 합니다. . 동시에 빅데이터 개발 환경을 최적화하고 개선하기 위해 다양한 장려 정책(예: 우대 사업세 정책 범위에 특정 능력을 갖춘 기업의 데이터 처리 사업 포함)을 채택하여 개발을 지원해야 합니다. 데이터 처리 기업을 대상으로 데이터 분석 및 처리 수준과 서비스 품질을 개선하도록 권장합니다. 세 번째는 빅데이터 활용 기반을 공고히 하고, 관련 시스템과 메커니즘을 개선하며, 진입점으로 정부와 정보 자원의 중앙 집중식 공유를 촉진하는 것입니다.
위와 같은 점을 달성한다면 빅데이터 시대가 오면 엄청난 양의 데이터를 마주해도 무기력하지 않고, 계획을 염두에 두고 데이터에서 얻는 혜택을 얻게 될 것이다. 또한 국가와 기업의 급속한 발전을 촉진할 것입니다.
빅 데이터는 수평적 국경 간 운영, 국경 간 산업 통합, 생산과 소비의 통합에 유리한 조건을 제공합니다. 동시에, 빅데이터 시대는 인간의 데이터 통제 능력에 새로운 도전과 기회를 제시합니다. 새로운 도전과 발전 기회에 직면하여 우리는 이에 적극적으로 대응하여 미래 빅데이터 발전의 주도권을 잡아야 합니다.
구조
논문은 일반적으로 제목, 저자, 초록, 키워드, 텍스트, 참고 문헌 및 부록으로 구성되며, 그 중 일부(예: 부록)는 선택 사항입니다.
1. 논문 제목
정확하고 간결하며 눈길을 사로잡고 참신해야 합니다.
2. 목차
목차는 논문의 주요 단락을 간략하게 나열한 것입니다.
(짧은 논문은 목차에 기재하지 않아도 됩니다.)
3. 내용 요약
기사의 주요 내용을 발췌한 것으로 짧고 정확해야 합니다. 그리고 완료.
4. 키워드 정의
키워드는 논문의 제목, 초록, 본문 중에서 선정하며, 논문의 핵심 내용을 표현하는 데 실질적인 의미를 갖는 단어입니다. 키워드는 컴퓨터 시스템에서 종이 내용의 특징을 색인화하기 위해 사용하는 단어로, 정보 시스템이 독자가 검색할 정보를 더 쉽게 수집할 수 있도록 해줍니다. 각 논문은 일반적으로 3~8개의 단어를 키워드로 선택하고 새 줄을 시작하여 "요약" 왼쪽 하단에 순위를 매깁니다.
주제어는 표준화된 단어로 주제어를 결정할 때 논문을 주제별로 분석하여 색인화 및 그룹화 규칙에 따라 주제어 목록의 표준어로 변환해야 합니다. ("중국어 동의어 사전" 및 "세계 중국어 동의어 사전" 참조)
5. 논문 본문
(1) 서론 : 서문은 서문, 서문, 서문이라고도 하며 논문의 시작 부분에 사용됩니다. 서론에서는 일반적으로 저자의 의도를 요약하고, 주제의 목적과 의미를 설명하며, 논문의 범위를 지적합니다. 소개는 짧고 간결해야 하며 주제에 충실해야 합니다.
(2) 논문 본문: 본문은 논문의 본문이며, 본문에는 주장, 주장, 논증 과정 및 결론이 포함되어야 합니다. 주요 부분에는 다음 내용이 포함됩니다.
a. 문제 제기 - 주장
b. 문제 분석 - 주장 및 시연
c. 문제 - 논증 방법 및 단계
결론.
6. 참고문헌
논문의 참고문헌은 논문의 연구와 집필에 있어서 참조하거나 인용할 수 있는 주요 문헌자료를 말하며, 논문의 마지막 부분에 나열되어 있습니다. 종이. 참고문헌은 새 페이지에 있어야 하며 다음과 같이 표시되어야 합니다.
7. 용지 제본
용지의 해당 부분을 모두 복사하여 확인한 후 문제가 없으면 제본하고 표지를 추가합니다. 논문의 표지는 심플하고 품격있게 작성되어야 하며, 논문제목, 학교, 학과, 강사명, 저자명, 완료연도, 월, 일이 포함되어야 합니다. 논문제목의 저자명은 안쪽 별면이 아닌 바깥쪽에 표기해야 한다. ;