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介绍了大数据的概念与特点,举例说明大数据应用的优势;论述了大数据给图书馆带来的影响及挑战,指出图书馆应该顺应大数据时代潮流,运用大数据分析来提升图书馆的服务;认为控制硬件成本、重视用户隐私及数据、人才培养等问题是大数据时代图书馆发展需要解决的问题. 相似文献
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针对目前科技服务数据管理中普遍存在的数据标准多样化、壁垒多,数据交互及时性与安全性难以得到保障等问题,综合考虑安全性、易用性和可扩展性等,在科技服务数据管理中融入区块链即服务(BaaS)架构和思想方法构建数据共享系统结构,基于系统结构和数据分类结构构建数据共享实现机制。基于此机制,根据数据交互流程设计出科技服务数据分类结构,实现对数据整合及其所有权确定;利用智能合约和加密密钥实现对数据的有效检索和共享,并保证数据共享过程中的安全性和隐私性。研究以期为科技服务业的创新发展及其数据管理标准化提供参考。 相似文献
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大数据挖掘为经济和社会问题研究提供了崭新方法,但对隐私权在内的个人基本权利的潜在侵犯风险不容忽视。归纳大数据挖掘所面临的隐私风险问题,探讨隐私保护数据分析的流程及策略,从数据格式、知识产权、服务条款、社交网络等方面指出网络环境下隐私保护的技术趋势,并就立法完善提出建议。 相似文献
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基于上海市2003—2017年科技服务业与制造业的相关数据,构建VAR向量自回归模型与ECM误差修正模型,从变量平稳性检验、协整检验、Granger因果检验、脉冲响应、方差分解等五个维度分析样本指标数据间的长短期动态作用机制,实证研究了上海市科技服务业与制造业的产业发展互动关系。研究结果表明,上海市科技服务业与制造业之间存在长期稳定的均衡关系;科技服务业的发展是影响制造业发展的格兰杰因,反之不成立,两个变量之间存在长期的正向互动影响效应;上海市科技服务业的发展对制造业的发展产生了较为显著的长期波动影响,但二者之间的互动融合发展成效有待进一步优化与完善。 相似文献
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大数据时代的到来,促进了计算机科学技术的飞速发展,同时也给科技情报分析方法的研究带来发展机遇。有效的数据分析方法是获取有价值情报的基础。科技政策数据分析是指利用计算机处理技术自动地从科技政策数据中提取简练且有代表性的语句,识别出数据的核心内容或用户感兴趣的语句内容。基于科技政策数据内容的特点,本文提出适用于科技政策数据内容特点的数据分析方法,设计并构建科技政策数据内容分析实验系统,验证了本文提出方法的有效性。为探索深层次的科技数据情报分析方法提供了新思路。 相似文献
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<正>党的二十大报告强调实现高质量发展是中国式现代化的本质要求,科技服务业是为科技创新提供专业化服务的新兴产业,连接了经济与科技,助推了我国经济高质量发展,成为高质量发展体系的重要组成部分。文中运用了熵权TOPSIS、耦合协调度和障碍度模型,根据建立的5个维度、20个指标的科技服务业高质量发展水平评价指标体系对2011—2021年青海省科技服务业高质量发展水平进行评价,基于研究结果发现青海省科技服务业高质量发展存在的问题并提出建议。 相似文献
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大数据环境下图书馆个性化服务研究 总被引：1，自引：0，他引：1
文章在描述大数据研究背景及其特点的基础上,分析大数据对图书馆信息推送、参考咨询、学科服务,好书推荐等个性化服务的影响,总结大数据在图书馆个性化服务及图书馆管理中的应用,针对数据分析的平台、成本问题、用户隐私等关键问题展开讨论。 相似文献
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【目的/意义】现代科学技术的进步和发展给情报研究工作,特别是给情报分析技术带来了变化。传统的情 报分析技术面对海量数据的快速增长和技术进步的事实,采用新方法和新技术充实到科技情报分析过程中已是必 然趋势。【方法/过程】本文以科技大数据为研究和分析对象,论述国内外的相关研究现状,介绍科技大数据的建模 和分析流程,阐述科技大数据分析平台的设计和研发工作。【结果/结论】论文通过实例介绍科技数据分析平台的数 据分析过程,为实现科技大数据情报分析平台的实用化奠定了研究基础和方法。 相似文献
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科技服务业集聚可以降低服务对象(企业)的经营管理成本,促进行业专业化投入和服务发展,产生规模经济和溢出效应。通过调查2012-2016年四川科技服务业发展数据,选取2012-2015年广东、江苏、山东、浙江、河南进行比较研究发现：四川科技服务业行业体量、产业基础、市场规模与经济社会发展不同步;分析2016年数据发现四川科技服务业在业态结构、区域分布、资本结构、产业支撑等方面缺乏协同性。针对集聚发展初期出现的协同偏差,构建了协同视域下的“政策—区域—产业—资源”四位一体的四川科技服务业集聚发展模式,以期为相关决策和研究提供参考。 相似文献
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大数据浪潮在全球范围内呈愈演愈烈的趋势。既有的隐私乱象在灵活多变的大数据影响下,会受到更多的挑战,但同时,大数据也为个人隐私的妥善处理与保护带来了多种可能,危机与机遇并存。全文从新的视角出发,运用哲学的思维,采取以定性论述为主,定量建模为辅的方法,重新探讨信息的时效性,并针对现有的隐私问题逐一进行探究,并分别提出相应的对策。隐私问题不仅关乎个人,更关乎国家,良好的隐私意识和智慧保护技术都将保证现有的隐私问题最终得以妥善解决。 相似文献
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美国政府NIST大数据互操作性框架的特点研究及启示 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 对美国政府大数据互操作性框架提出的背景、具体内容和主要特点进行分析与总结,以期为我国制定大数据参考框架、促进跨界合作提供有益的参考。[方法/过程] 以内容分析法和文本分析法为主要研究方法,以从美国NIST官网获得的公开政策、研究报告等作为主要数据来源,从数据层、框架层、角色层和应用层等方面分析总结美国大数据参考框架的特点。[结果/结论] 分析发现：NIST构建了一个具有较强参考性与适用性的大数据概念框架,着重体现了大数据范式的前后变化并鼓励挖掘大数据应用的可能性。启示我国政府在制定大数据参考框架时,应当在理论层面达成共识的前提下,关注可参考价值与利益相关者的开发需求,同时在需求与价值之间构建起映射关系。 相似文献
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Big Data Analytics (BDA) is increasingly becoming a trending practice that generates an enormous amount of data and provides a new opportunity that is helpful in relevant decision-making. The developments in Big Data Analytics provide a new paradigm and solutions for big data sources, storage, and advanced analytics. The BDA provide a nuanced view of big data development, and insights on how it can truly create value for firm and customer. This article presents a comprehensive, well-informed examination, and realistic analysis of deploying big data analytics successfully in companies. It provides an overview of the architecture of BDA including six components, namely: (i) data generation, (ii) data acquisition, (iii) data storage, (iv) advanced data analytics, (v) data visualization, and (vi) decision-making for value-creation. In this paper, seven V's characteristics of BDA namely Volume, Velocity, Variety, Valence, Veracity, Variability, and Value are explored. The various big data analytics tools, techniques and technologies have been described. Furthermore, it presents a methodical analysis for the usage of Big Data Analytics in various applications such as agriculture, healthcare, cyber security, and smart city. This paper also highlights the previous research, challenges, current status, and future directions of big data analytics for various application platforms. This overview highlights three issues, namely (i) concepts, characteristics and processing paradigms of Big Data Analytics; (ii) the state-of-the-art framework for decision-making in BDA for companies to insight value-creation; and (iii) the current challenges of Big Data Analytics as well as possible future directions. 相似文献
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图书馆大数据服务背景下用户隐私权危机的治理策略 总被引：1，自引：0，他引：1
大数据在图书馆创新服务模式的同时也导致用户的隐私权危机。如何化解用户隐私权危机,保障用户隐私安全问题成为图书馆开展大数据服务的一个重要课题。本文通过梳理国内外用户隐私泄露案例和图书馆用户隐私权侵权状况,从大数据基础设施、管理方式和应用误区3个方面分析图书馆用户隐私泄露的原因。以此为基础,从构建国家立法监督、行业规范管理、技术研发保障和个人维权意识4个角度阐述图书馆用户隐私权危机的治理策略。 相似文献
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大数据（Big Data）应用已经拓展到众多领域,在以专利资源为主导的知识产权领域,将发挥重要作用。本文分析了大数据专利分析现状,对美日韩主要专利软件（平台）进行了深入分析比较,并结合其优缺点,构建出了大数据专利分析模型（PDAP）。 相似文献
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科研大数据共生作为科研大数据共享的重要过程,在科研数据生成过程中发挥着至关重要的作用,探究其内在机理具有重要的理论价值和实践价值。文章在共生理论的基础上,给出"科研大数据共生"的概念,构建了科研大数据共生模型(SM-SRBD),然后从维度分析、共生方程分析与寄生机制的关联分析等几个方面,深入阐释了科研大数据共生的内在运行机理,分析了科研大数据共生和寄生之间的趋利型和趋害型两类演化路径。研究表明:科研大数据共生是一个以利益维、自由度维、空间维、时间维、强度维等不同维度的共生活动为核心活动体系,以"共生数据源"为基,以"数据共生方程"为过程逻辑,以实现优势互补、共同成长(或偏利成长)并生成共生化新数据、构建科研大数据命运共同体、提升科研大数据质量为目标,不断趋于优化的泛在化、协同化的动态进化过程。 相似文献
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郭华东 陈润生 徐志伟 孙建军 毕军 王力哲 骆健俊 沈华伟 顾东晓 梁栋 沈文庆 张旭 Hans Wolfgang Spiess Thomas Lengauer 《中国科学院院刊》2016,31(6):707-716
大数据是知识经济时代的战略高地,是国家和全球的新型战略资源。作为思维的革命性创新,大数据为科学研究带来了新的方法论。第六届中德前沿探索圆桌会议以"自然科学与人文科学大数据"为主题,在"生物医药大数据"、"物理、化学与地球科学领域大数据"、"人文与社会科学领域大数据"和"大数据处理技术与方法"4个领域进行研讨,总结了大数据对于科学发现的重要作用、意义以及面临的重大问题,形成了关于发展科学大数据研究的相关建议。 相似文献
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Over recent years, organizations have started to capitalize on the significant use of Big Data and emerging technologies to analyze, and gain valuable insights linked to, decision-making processes. The process of Competitive Intelligence (CI) includes monitoring competitors with a view to delivering both actionable and meaningful intelligence to organizations. In this regard, the capacity to leverage and unleash the potential of big data tools and techniques is one of various significant components of successfully steering CI and ultimately infusing such valuable knowledge into CI strategies. In this paper, the authors aim to examine Big Data applications in CI processes within organizations by exploring how organizations deal with Big Data analytics, and this study provides a context for developing Big Data frameworks and process models for CI in organizations. Overall, research findings have indicated a preference for a rather centralized informal process as opposed to a clear formal structure for CI; the use of basic tools for queries, as opposed to reliance on dedicated methods such as advanced machine learning; and the existence of multiple challenges that companies currently face regarding the use of big data analytics in building organizational CI. 相似文献
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《International Journal of Information Management》2017,37(6):750-760
People, devices, infrastructures and sensors can constantly communicate exchanging data and generating new data that trace many of these exchanges. This leads to vast volumes of data collected at ever increasing velocities and of different variety, a phenomenon currently known as Big Data. In particular, recent developments in Information and Communications Technologies are pushing the fourth industrial revolution, Industry 4.0, being data generated by several sources like machine controllers, sensors, manufacturing systems, among others. Joining volume, variety and velocity of data, with Industry 4.0, makes the opportunity to enhance sustainable innovation in the Factories of the Future. In this, the collection, integration, storage, processing and analysis of data is a key challenge, being Big Data systems needed to link all the entities and data needs of the factory. Thereby, this paper addresses this key challenge, proposing and implementing a Big Data Analytics architecture, using a multinational organisation (Bosch Car Multimedia – Braga) as a case study. In this work, all the data lifecycle, from collection to analysis, is handled, taking into consideration the different data processing speeds that can exist in the real environment of a factory (batch or stream). 相似文献