電子政務(wù)發(fā)展新趨勢概述-文庫吧
2025-02-09 12:38 本頁面
【正文】 v 大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、移動通信 等都是近年涌現(xiàn)出來的新興概念，彼此之間不是孤立的，而是存在著內(nèi)部聯(lián)系。 15 大數(shù)據(jù)時代的特點： 、傳輸、存儲、處理的規(guī)模都是 海量的，除了結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)外，還有大量非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)，特別體現(xiàn)在 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和關(guān)聯(lián)性 。 ， 挖掘、查找、篩選、分析處理和存儲數(shù)據(jù)的能力 是至關(guān)重要的，人們將主要靠計算軟件完成這類工作。 完整性、隱私、安全、產(chǎn)權(quán)保護 是大數(shù)據(jù)時代的一個重要技術(shù)問題。 發(fā)生，成為 判斷、決策的工具 。 處理效率 問題急需解決。 16 v 2023年，甲型 H1N1流感在全球爆發(fā)傳播，為了發(fā)現(xiàn)和控制疫情，各國政府和衛(wèi)生相關(guān)部門付出了巨大努力，但得到的數(shù)據(jù)仍然滯后一兩周，而 Google對人們的搜索的歷史記錄進行處理，建立合理的數(shù)學(xué)模型后，得到的預(yù)測結(jié)果與官方的數(shù)據(jù) 相關(guān)性高達 97%，能夠立刻判斷出流感是從哪里傳播出來的，沒有一兩周的滯后。 v Google處理了 5000萬條 歷史記錄、 不同的數(shù)學(xué)模型。 17 v Farecast是一個對機票價格進行預(yù)測的公司，幫助消費者抓住最佳購買機票的時機，使乘客節(jié)省很多錢。 v 最初預(yù)測系統(tǒng)建立在 41天之內(nèi)的 12023個價格樣本基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)是從旅游網(wǎng)站上抓取的，如今已經(jīng)擁有超過2023億 條飛行記錄。 v 系統(tǒng)只 推測 機票的價格何時最便宜， 不關(guān)心是什么原因?qū)е碌膬r格下降。 Farecast→Bing 18 大數(shù)據(jù)帶來的思維方式的變化 v 處理的對象往往是 全部數(shù)據(jù) ，而不是部分?jǐn)?shù)據(jù)的采樣 n 采樣的不合理會導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果的偏差，在大數(shù)據(jù)時代，依靠強大的數(shù)據(jù)處理能力，應(yīng)該去處理全部的數(shù)據(jù)。 v 不再執(zhí)迷于 精確性 n 精確的、規(guī)范化的、可以被傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫處理的數(shù)據(jù)只占全部數(shù)據(jù)的 5%，必須接受不精確性才能處理另外 95%的數(shù)據(jù)。 n 錯誤的數(shù)據(jù)是客觀存在的，竭力避免它就失去了應(yīng)有的客觀性和公平性。 n 大數(shù)據(jù)的簡單算法比小數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法更有效。 v 更加關(guān)注 相關(guān)性 ，而不是因果性 n 預(yù)測依靠的是相關(guān)性。 n 很多情況下知道“是什么”即可，不必知道“為什么”。 19 2 信息空間與賽伯空間（ Cyberspace） 互聯(lián)網(wǎng) 賽伯空間 信息空間 ? ? ? 內(nèi)域網(wǎng) 1 外域網(wǎng) 內(nèi)域網(wǎng) 2 特種業(yè)務(wù)網(wǎng) 1 特種業(yè)務(wù)網(wǎng) N 物聯(lián)網(wǎng) 20 ?賽伯空間是人類構(gòu)建的一種 虛擬空間 ，它是整個宇宙中的信息空間中的一部分?；ヂ?lián)網(wǎng)是構(gòu)成賽伯空間的主要組成部分，但絕 不是全部 。 ?信息空間是由 無形的信息所構(gòu)成的虛擬空間 ，它相對于有形的物理空間。物理空間中的很多事物會 映射 到信息空間中去。 有效信息總量 知識總量和質(zhì)量 使用者總量和質(zhì)量 同一 交流平臺人數(shù) 發(fā)展環(huán)境系數(shù) 以 T主線，我們可以初步推論信息交流平臺和參與人數(shù)與社會發(fā)展的關(guān)系 有效信息總量 知識總量和質(zhì)量 使用者總量和質(zhì)量 同一 交流平臺人數(shù) 發(fā)展環(huán)境系數(shù) 110 百 千 萬 十萬 十萬 百萬 千萬 億 幾十億 原始社會 農(nóng)業(yè)社會 工業(yè)社會 信息社會 原始家族 22 大數(shù)據(jù)的價值鏈 數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)的 掌控 者，擁有或者可以收集大量數(shù)據(jù)的組織。海量的數(shù)據(jù)就是財富，可以考慮自己分析或者賣數(shù)據(jù)給政府、企業(yè)或其他組織。 技術(shù) 技術(shù)供應(yīng)商或者分析公司。掌握了從海量數(shù)據(jù)中分析出有用信息的 技能或者工具 ，但本身不一定擁有數(shù)據(jù)。 思維 有 創(chuàng)新 思維的人或者組織。他們對大數(shù)據(jù)敏感，有怎樣挖掘數(shù)據(jù)的新價值的獨特想法。 23 3 大數(shù)據(jù)在管理領(lǐng)域中的運用 ?大數(shù)據(jù)形成 ?大數(shù)據(jù)的開發(fā)和應(yīng)用 24 大數(shù)據(jù)的形成 獲取 的問題上取得進步是促進“大數(shù)據(jù)”趨勢發(fā)展的原因之一。 理解 。 25 ?分析挖掘大數(shù)據(jù)技術(shù) ——人工智能（ AI） ?；ヂ?lián)網(wǎng)中的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是巨大“寶藏”，從中可獲得知識和洞察力
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