| 科学大数据集成共享进展及面临的挑战 |
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| 引用本文： | 诸云强,潘,鹏,石,蕾,孙,凯,王筱萱,杨,杰.科学大数据集成共享进展及面临的挑战[J].中国信息导报,2017(5):2-11. |
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| 作者姓名： | 诸云强 潘 鹏 石 蕾 孙 凯 王筱萱 杨 杰 |
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| 作者单位： | 1. 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室，北京 100101；
2. 环境保护部环境工程评估中心，北京 100012；3. 国家环境保护环境影响评价数值模拟重点实验室，
北京 100012；4．国家科技基础条件平台中心，北京 100862；5. 中国科学院大学，北京 100049；
6. 江苏省地理信息协同创新中心, 江苏南京 210023；7. 白洋淀流域生态保护与京津冀可持续发展协同
创新中心，河北保定 071002 |
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| 基金项目： | 科技基础性工作专项重点项目“科技基础性工作数据资料集成与规范化整编”（2013FY110900）；国家自然科学基金重
点项目“网络文本蕴含地理信息理解与知识图构建”（41631177）；贵州省公益性基础性地质工作项目“贵州省岩溶地下水系统功能可
持续利用性研究”（黔国土资地环函〔2014〕23 号）；贵州省公益性基础性地质工作项目“贵州省国土资源可持续发展战略研究”（黔
国土资源函〔2016〕269 号）。 |
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| 摘 要： | 科学大数据集成共享既是数据密集型现代科学研究获取数据的重要途径，也是科学数据自身价值发掘和提
升的必然选择，更是国家政策的顶层要求。在分析科学大数据内涵和特征的基础上，总结科学数据集成共享主要进
展，指出科学大数据集成共享面临整合集成机制、集成共享质量控制、关联集成与语义搜索、数据产权与共享安全、
数据高效利用等5 个方面的问题并分别提出应对策略。
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| 关 键 词： | 科学大数据 数据共享 关联集成 数据质量 开放安全 |
| 收稿时间： | 2017/7/14 0:00:00 |
Progress and Challenge of Scientific Big Data Integration and Sharing |
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| ZHU Yunqiang,PAN Peng,SHI Lei,SUN Kai,WANG Xiaoxuan,YANG Jie.Progress and Challenge of Scientific Big Data Integration and Sharing[J].China Information Review,2017(5):2-11. |
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| Authors: | ZHU Yunqiang PAN Peng SHI Lei SUN Kai WANG Xiaoxuan YANG Jie |
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| Institution: | 1. State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, Institute of Geographic Sciences
and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101;2. Appraisal Center for
Environment and Engineering, Ministry of Environmental Protection, Beijing 100012;3. State Environmental
Protection Key Laboratory of Numerical Modeling for Environment Impact Assessment, Beijing 100012;
4.Center of National Science and Technology Infrastructure, Beijing 100862;5.University of Chinese Academy
of Sciences, Beijing 100049;6. Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information
Resource Development and Application, Nanjing Normal University, Nanjing 210023; 7. Collaborative Innovation
Centre for Baiyangdian Basin Ecological Protection and Jingjinji Regional Sustainable Development,
Hebei University, Baoding 071002 |
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| Abstract: | On the basis of analyzing the connotation and characteristics of scientific big data, this paper summarizes
the main research progress of scientific big data integration and sharing, points out 5 aspects of the problem that are
integrated integration mechanism, integrated shared quality control, associated integration and semantic search,
data property rights and shared security, efficient data utilization, and puts forward coping strategies. |
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| Keywords: | scientific big data data sharing associative integration data quality open and safe |
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