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随着互联网的出现,人类每天都在产生着海量的大数据,而数据仓库、集合及信息技术如何加以高效处理?

发布日期:2020-10-17    浏览次数:6028

          随着互联网的出现,全球每天都在产生着海量的大数据,包括信息资产、文本、图像、视频、机器数据等,而数据存储、集合及信息技术如何高效处理成为关注的焦点。


          在大数据的时代浪潮下,数字化的意义被掀起到一个新的高度,高效的数据存储、集合以及信息技术成为推动各行各业前进的重要武器。其中,档案数字化(数据仓库)吸引了业内人士的眼球,档案数字化就是未来数据管理的走向与趋势,将传统文件、资料转换为数字化资源,再通过不断更新的信息技术,从而实现数据的安全存储和高效处理。大数据时代正在来临,您的工作、生活发生了什么改变呢?如果您有何锦囊妙计可以安邦治国平天下,赶快来《共绘网》评论区参与讨论吧!

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一共有人参与  条评论

道法自然2022-11-13

很详尽,应该给电信人员普及,手动设置一下ipv6

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欧耶2022-08-16

中国向世界敞开大门,并积极吸纳全球智慧相互合作,共同发展。随着5G技术深度赋能,万物感知、万物互联、万物智能的数字世界正在加速到来服务社会,造福人民。

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芳菲2022-06-20

内容没看,直接来评论区,这个标题让我想到之前的联想还是啥公司发现漏洞及时汇报给美国,建议360发现漏洞也不要告诉小美

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孙捷富2022-02-15

工信部部长肖亚庆:加强关键核心技术攻关,构建安全可控的信息技术体系。 当今时代,信息技术是全球研发投入最集中、创新最活跃、应用最广泛、辐射带动作用最大的领域,以5G、集成电路、大数据、云计算、区块链、人工智能等为代表的新一代信息技术快速演进、群体突破、交叉融合,“技术—产业”交互迭代效应持续增强,正在深刻改变全球技术产业体系、世界经济发展方式和国际产业分工格局。 “十三五”以来,我国信息技术创新能力大幅提升,5G移动通信技术、设备及应用创新全球领先,智能手机等进入世界先进行列,集成电路、软件等领域取得系列标志性成果。但也要清醒看到,我国信息技术创新能力依然不强,关键核心技术受制于人的局面尚未根本改变,在外部环境冲击下面临的风险隐患增多。 习近平总书记指出,互联网核心技术是我们最大的“命门”,核心技术受制于人是我们最大的隐患,强调要紧紧牵住核心技术自主创新这个“牛鼻子”,抓紧突破网络发展的前沿技术和具有国际竞争力的关键核心技术,构建安全可控的信息技术体系。 坚持高水平科技自立自强,深入实施创新驱动发展战略,充分发挥我国超大规模市场优势和新型举国体制优势,体系化提升信息技术自主创新能力。大力加强关键核心技术攻关,加快高端芯片、传感器、通用处理器、关键基础软件等领域研发突破和迭代应用,提升区块链、物联网、工业互联网、人工智能等创新能力,加强量子信息、先进计算、未来网络等前沿技术布局,着力打造自主可控、安全可控的产业链供应链。 加快建立以企业为主体、市场为导向、产学研用深度融合的产业技术创新体系,支持引导创新要素向企业集聚,加强产业共性技术平台建设,把构建核心信息技术和产品生态体系摆在突出位置,推动行业企业、平台企业和技术服务企业跨界创新,支持数字技术开源社区等创新联合体发展,强化产业链上中下游、大中小企业融通创新。

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楊馥郡2021-06-04

提升数字智能的产品和服务质量,打造数字智能的优质品牌,要从整体上提升数字经济质量。一是在保证电商和数字消费持续繁荣的基础上,将精力更多用在增强智能制造的实力上。既要重视数字经济基础指数,更要关注数字产业指数。在传统制造业与数字经济的深度融合中,分析生产过程中产生的大量数据,优化生产流程参数,对可能出现的问题进行预判,提高产品和服务质量。二是在保持数字经济渗透广度的基础上,分析和衡量地区数字经济产业发展状况,针对数字经济的地区差异和城乡数字鸿沟,提高数字经济在薄弱地区和行业的渗透力度,提升整体数字经济的优质占比。三是优化衡量我国数字经济质量的指标,除使用我国特色的测量指数,还可参考国际上一些指标,经常与国际数字经济作比对,清醒认识我国的优势和劣势,重视数字经济在国际竞争中面临的严峻挑战。此外,要尽可能通过数字技术应用,改善资源配置,推动产业结构优化,促进交易成本下降,实现供需双方的资源有效对接,促使整体经济在更少投入的基础上获得更高产出,提升行业和企业效率。(作者:邵春堡、北京大学中国战略研究中心研究员、中国传媒大学国家治理研究院研究员)

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UJUFGF2021-01-03

随着云计算的发展、数据规模持续指数级增长,传统数据处理面临存储成本高、集群管理复杂、计算任务多样性等巨大挑战;面对海量暴增的数据规模以及复杂多元的处理场景,人工管理和系统调优捉襟见肘。因此,通过智能化方法实现数据管理系统的自动优化,成为未来数据处理发展的必然选择。人工智能和机器学习手段逐渐被广泛应用于智能化的冷热数据分层、异常检测、智能建模、资源调动、参数调优、压测生成、索引推荐等领域,有效降低数据计算、处理、存储、运维的管理成本,实现数据管理系统的“自治与自我进化”。

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