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工信部:《大数据产业发展规划(2016-2020年)》

规划提出,目标到2020年,技术先进、应用繁荣、保障有力的大数据产业体系基本形成。大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元,年均复合增长率保持30%左右,加快建设数据强国,为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。 规划部署了七大任务,包括强化大数据技术产品研发、深化工业大数据创新应用、促进行业大数据应用发展、加快大数据产业主体培育、推进大数据标准体系建设、完善大数据产业支撑体系、提升大数据安全保障能力。 任务1:强化大数据技术产品研发 要以应用为导向,突破大数据关键技术,推动产品和解决方案研发及产业化,

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大数据安全第4期:了解大数据安全标准体系应当先从这里开始

大数据安全风险伴随大数据应用而生。随着互联网、大数据应用的爆发,数据丢失和个人信息泄漏事件频发,地下数据交易黑灰产造成数据滥用和网络诈骗,并引发恶性社会事件,甚至危害国家安全。 2015年5月,美国国税局宣布其系统遭受攻击,约71万人的纳税记录被泄露,同时约39万个纳税人账户被冒名访问; 2016年8月,犯罪团伙利用非法获取得到的数万条高考考生信息实施诈骗,山东女孩徐玉玉因学费被骗出现心脏骤停,最终抢救无效死亡; 2016年12月,雅虎公司宣布其超过10亿的用户账号已被黑客窃取,相关信息包括姓名、邮箱口令、

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国务院正式印发《促进大数据发展行动纲要》(附视频、通知及全文)

国务院印发促进大数据发展行动纲要   人民网北京9月5日电 据中国政府网消息,国务院9月5日公开发布《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》。   《纲要》指出,目前我国在大数据发展和应用方面已具备一定基础,拥有市场优势和发展潜力,但也存在政府数据开放共享不足、产业基础薄弱、缺乏顶层设计和统筹规划、法律法规建设滞后、创新应用领域不广等问题,亟待解决。《纲要》认为,坚持创新驱动发展,加快大数据部署,深化大数据应用,已成为稳增长、促改革、调结构、惠民生和推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择。   《

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【干货】解读《大数据产业发展规划(2016-2020年)》

导读:推动大数据产业持续健康发展,是党中央、国务院作出的重大战略部署,是实施国家大数据战略、实现我国从数据大国向数据强国转变的重要举措。日前,工业和信息化部正式印发了《大数据产业发展规划(2016-2020年)》(以下简称《规划》),全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作,加快建设数据强国,为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑 一、背景情况 “十二五”期间,我国信息化持续推进,信息产业迅速壮大,互联网经济日益繁荣,积累了丰富的数据资源,技术创新能力稳步增强,大数据应用推进势头良好,产业体系初具雏

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华汇数据带你了解下大数据服务能力

大数据服务能力其实是一个相对于大数据产品能力的概念。从企业实际建设大数据项目的角度来说,多数情况下简单地购买一些大数据产品并不能满足实际需求,往往需要供应商提供一定的服务来完成项目的建设。具体来说,大数据项目前期的规划、咨询、设计,实施阶段大数据平台等产品的部署以及定制化开发,进一步对已有数据的迁移、集成、整合以及在此基础上进行的数据治理,接下来的持续运维运营和迭代优化,结合业务进行的一些应用开发等,这些围绕数据开展的一系列工作都属于大数据服务的范畴。供应商向客户提供这些服务的水平就是我们提到的大数据服务能力。

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【大咖说】徐宗本院士:大数据与智能制造融合应用

2017中国工业大数据大会·钱塘峰会,由工信部、浙江省人民政府指导,中国工业经济联合会、信通院、互联网协会、浙江省经信委、萧山区人民政府共同主办,杭州市 经信委、浙江省工业经济联合会、浙江省信息化促进会、萧山科技城联合承办,于2017年5月5日在杭州国博中心顺利召开。会议围绕“数据驱动创新、融合引领发展”主题,进行探讨交流。现将中国科学院院士、西安交通大学教授徐宗本精彩演讲实录如下: 作为一个数学家,用现在的话讲,应该是一个数据科学家。今天,我的绝大部分内容是从基础上演讲。在听了各位领导致辞和专家演讲

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大数据、人工智能与云计算的融合与应用

引言 人工智能、大数据与云计算三者有着密不可分的联系。人工智能从1956年开始发展,在大数据技术出现之前已经发展了数十年,几起几落,但当遇到了大数据与分布式技术的发展,解决了计算力和训练数据量的问题,开始产生巨大的生产价值;同时,大数据技术通过将传统机器学习算法分布式实现,向人工智能领域延伸;此外,随着数据不断汇聚在一个平台,企业大数据基础平台服务各个部门以及分支机构的需求越来越迫切。通过容器技术,在容器云平台上构建大数据与人工智能基础公共能力,结合多租户技术赋能业务部门的方式将人工智能、大数据与云计算进行

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【金猿人物展】南京新百CIO:在数据安全基础上,深度融合新技术有利于大数据产业发展

任岩 大数据具有数据量大、形式多样、速度快、价值高等特征,大数据产业是围绕数据的生成、采集、存储、加工、分析、服务为主的战略新兴产业。我国数据存储规模增长迅速,据IDC统计数据显示,2013年到2019年,全球大数据储量增速每年都超过40%,2019年全球大数据储量达到41ZB(相当于440亿个1TB容量的移动硬盘)。其中中国大数据储量占全球储量约为23%,美国大数据储量占比约为21%,欧洲、中东、非洲数据储量占比约为30%,日本和亚太数据储量占比约为18%,全球其他地区储量约为8%,在数据储量上,我国已走在世界前列。数据储量是大数据产业中关键的一环,有了海量数据存储,才有可能在加工、流通、服务等环节研发创新和展开更多应用。

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深度 | 我国医疗大数据技术的发展趋势

目前我国的医疗行业现状是:优质医疗资源集中在大城市,地方以及偏远地区医疗条件较差,医疗资源的配置不合理,导致了大量的长尾需求,催生了广阔的互联网医疗市场。在此背景下,互联网的“连接”属性得以发挥,有效提高了长尾市场的信息流通,降低了产品扩大受众群的成本,而大数据技术的应用能够使得医疗服务更加完善和精准。 医疗大数据的应用主要指的是将各个层次的医疗信息和数据,利用互联网以及大数据技术进行挖掘和分析,为医疗服务的提升提供有价值的依据,使医疗行业运营更高效,服务更精准,最终降低患者的医疗支出。 目前,中国医疗大

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被热捧的云原生,和大数据怎么结合才能驱动商业?

导语 | 近几年炙手可热的云原生首先由Matt Stine提出并延续使用至今,但其并没有标准的、严格的定义,比较公认的四要素是:DevOps、微服务、持续交付、以及容器,更多的则是偏向应用系统的一种体系架构和方法论。那么在云上如何改进大数据基础架构让其符合云原生标准,同时给企业客户带来真真切切的数据分析成本降低和性能保障是一个开放性的话题。本文由腾讯专家工程师、腾讯云EMR技术负责人陈龙在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术,到海量数据分析技术」 的《云原生环境下大数据基础技术演进》演讲分享整理而成,与大家分享和探讨在云上如何实现存储计算云原生,以及未来下一代云原生大数据基础架构。

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