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大數(shù)據(jù)時(shí)代電子商務(wù)的挑戰(zhàn)與機(jī)遇研究畢業(yè)設(shè)計(jì)論文(編輯修改稿)

2024-10-03 16:52 本頁(yè)面
 

【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 了一種新的產(chǎn)業(yè)資源,通過(guò)盡力搜集整理全面數(shù)據(jù)、完整數(shù)據(jù)、綜合數(shù)據(jù)并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度智能分析和建模,可以顯示出各種事物的潛在關(guān)聯(lián),挖掘出各種以往不為人知的相關(guān)性,判斷事物發(fā)生的概率,預(yù)測(cè)事物變化的走向,預(yù)見(jiàn)某種社會(huì)趨勢(shì),從而使魚(yú)龍混雜的信息在大數(shù)據(jù)時(shí)代的社會(huì)管理、商業(yè)營(yíng)銷、產(chǎn)業(yè)開(kāi)發(fā)、文化創(chuàng)意、醫(yī)療保健等方面更能發(fā)揮見(jiàn)微知著的預(yù)見(jiàn)性價(jià)值,據(jù)此各行各 業(yè)都可以有的放矢地制定新策略,成就新創(chuàng)意,開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品,推出新業(yè)務(wù)。雖然早在 1980 年著名未來(lái)學(xué)家阿爾文托夫勒在其《第三次浪潮》一書中已經(jīng)提到“大數(shù)據(jù)”一詞。在 20 世紀(jì) 90 年代,“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之父”比爾伊蒙( Bill In mon)更明確提出了“大數(shù)據(jù)”的概念。但在當(dāng)時(shí)“大數(shù)據(jù)”的說(shuō)法并沒(méi)有引起世人的高度關(guān)注。最近幾年大數(shù)據(jù)一說(shuō)不脛而走,顯然與信息量的持續(xù)攀升、大數(shù)據(jù)的俯拾即是、云計(jì)算的大量運(yùn)用息息相關(guān)。一夜之間,人類儼然進(jìn)入了一個(gè)全新的“大數(shù)據(jù)”時(shí)代。實(shí)際上,大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)早有征兆。 20世紀(jì) 80、 90 年代 所謂的信息爆炸可謂是今日的大數(shù)據(jù)潮流的先聲。只不過(guò),目前物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)通訊、互聯(lián)網(wǎng)每時(shí)每刻都在不斷滋生潮水般的海量數(shù)據(jù),人類的信息數(shù)據(jù)在以幾何指數(shù)形式激增。根據(jù)市場(chǎng)調(diào)研公司 IDC 的報(bào)告,全球信息總量每過(guò)兩年就會(huì)增長(zhǎng)一倍。據(jù)統(tǒng)計(jì), 1 分鐘內(nèi),微博網(wǎng)站推特上新發(fā)信息超過(guò) 10 萬(wàn)條,臉譜上的瀏覽量超過(guò)600 萬(wàn),蘋果應(yīng)用商店下載次數(shù)以萬(wàn)計(jì),淘寶可賣出幾萬(wàn)件商品,百度能產(chǎn)生百萬(wàn)次搜索記錄。而以往的數(shù)字化信息存儲(chǔ)和處理能力嚴(yán)重限制了信息的采集、存儲(chǔ)量。這些 TB 級(jí)、 PB 級(jí)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘、處理、分析、利用對(duì)于以往時(shí)代來(lái)說(shuō)是 不可想象的。在過(guò)去,存儲(chǔ)的主要是模擬數(shù)據(jù),報(bào)紙、書籍、圖片、磁帶等媒介是信息存儲(chǔ)的主要載體,甚至在 2020 年的時(shí)候,數(shù)字存儲(chǔ)信息仍只占全球數(shù)據(jù)量的四分之一;當(dāng)時(shí),另外四分之三的信息都存儲(chǔ)在報(bào)紙、膠片、黑膠唱片和盒式磁帶這類媒介上。 P23 數(shù)據(jù)處理技術(shù)和處理能力的局限使大量在交通、醫(yī)療、商業(yè)、管理中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)資料都難以得到長(zhǎng)期有效的存儲(chǔ)。直到 MPP、 MapReduce、Hadoop 平臺(tái)、云計(jì)算等新的數(shù)據(jù)處理技術(shù)誕生后,海量的大數(shù)據(jù)才被深度挖掘 。 處理,顯示出了前所未有的價(jià)值。但大數(shù)據(jù)潮流的深層根源顯然還是利潤(rùn)最大化的商業(yè)沖動(dòng),大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)說(shuō)到底不過(guò)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)、知識(shí)經(jīng)濟(jì)的最新形態(tài),這也是“大數(shù)據(jù)”這個(gè)為管理咨詢公司、經(jīng)濟(jì)學(xué)家、 IT 界巨頭歡欣鼓舞的概念招人 本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文) 8 質(zhì)疑的重要原因。但是商業(yè)化潮流既可能導(dǎo)致文化的沙化、社會(huì)的急功近利、商業(yè)的唯利是圖,也會(huì)成為文化創(chuàng)新的不竭動(dòng)力,開(kāi)啟知識(shí)創(chuàng)造的新天地和新境界。事實(shí)上,正是近年來(lái)數(shù)字化領(lǐng)域的商業(yè)逐利沖動(dòng)驅(qū)使商家不斷改換思路,升級(jí)設(shè)備,實(shí)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新,提升數(shù)字服務(wù)水準(zhǔn),開(kāi)辟新的產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域,開(kāi)發(fā)新的文化產(chǎn)品,開(kāi)創(chuàng)了蔚為潮流的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè),也開(kāi)啟了有別于互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的“數(shù)字化生存“的新境界 。 電子商務(wù)大數(shù)據(jù)時(shí)代的特點(diǎn) 大數(shù)據(jù)是一個(gè)較為抽象的概念,正如信息學(xué)領(lǐng)域大多數(shù)新興概念,大數(shù)據(jù)至今尚無(wú)確切、統(tǒng)一的定義。在維基百科中關(guān)于大數(shù)據(jù)的定義為 :大數(shù)據(jù)是指利用常用軟件工具來(lái)獲取、管理和處理數(shù)據(jù)所耗時(shí)間超過(guò)可容忍時(shí)間的數(shù)據(jù)集。個(gè)人認(rèn)為,這并不是一個(gè)精確的定義,因?yàn)闊o(wú)法確定常用軟件工具的范圍,可容忍時(shí)間也是個(gè)概略的描述。 IDC 在對(duì)大數(shù)據(jù)作出的定義為 :大數(shù)據(jù)一般會(huì)涉及 2 種或 2 種以上數(shù)據(jù)形式。它要收集超過(guò) 100TB 的數(shù)據(jù),并且是高速、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流 ; 或者是從小數(shù)據(jù)開(kāi)始,但數(shù)據(jù)每年會(huì)增長(zhǎng) 60%以上。這個(gè)定義給出了 量化標(biāo)準(zhǔn),但只強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)量大,種類多,增長(zhǎng)快等數(shù)據(jù)本身的特征。研究機(jī)構(gòu) Gartner 給出了這樣的定義 :大數(shù)據(jù)是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。這也是一個(gè)描述性的定義,在對(duì)數(shù)據(jù)描述的基礎(chǔ)上加入了處理此類數(shù)據(jù)的一些特征,用這些特征來(lái)描述大數(shù)據(jù)。當(dāng)前,較為統(tǒng)一的認(rèn)識(shí)是大數(shù)據(jù)有四個(gè)基本特征 :數(shù)據(jù)規(guī)模大 (Volume),數(shù)據(jù)種類多(Variety),數(shù)據(jù)要求處理速度快 (Velocity),數(shù)據(jù)價(jià)值密度低 (Value),即所謂的四 V 特性。這些特性使得大數(shù)據(jù)區(qū) 別于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)概念。大數(shù)據(jù)的概念與“海量數(shù)據(jù)”不同,后者只強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的量,而大數(shù)據(jù)不僅用來(lái)描述大量的數(shù)據(jù),還更進(jìn)一步指出數(shù)據(jù)的復(fù)雜形式、數(shù)據(jù)的快速時(shí)間特性以及對(duì)數(shù)據(jù)的分析、處理等專業(yè)化處理,最終獲得有價(jià)值信息的能力。 數(shù)據(jù)量大 大數(shù)據(jù)聚合在一起的數(shù)據(jù)量是非常大的,根據(jù) IDC 的定義至少要有超過(guò) 100TB的可供分析的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)量大是大數(shù)據(jù)的基本屬性。導(dǎo)致數(shù)據(jù)規(guī)模激增的原因有很多,首先是隨著互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的廣泛應(yīng)用,使用網(wǎng)絡(luò)的人、企業(yè)、機(jī)構(gòu)增多,數(shù)據(jù)獲取、分享變得相對(duì)容易,以前,只有少量的機(jī)構(gòu)可以通過(guò)調(diào)查、取樣 的方法獲取數(shù)據(jù),同時(shí)發(fā)布數(shù)據(jù)的機(jī)構(gòu)也很有限,人們難以短期內(nèi)獲取大量的數(shù)據(jù),而現(xiàn)在用戶可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)非常方便的獲取數(shù)據(jù),同時(shí)用戶在有意的分享和無(wú)意的點(diǎn)擊、瀏覽都可以快速的提供大量數(shù)據(jù) ; 其次是隨著各種傳感器數(shù)據(jù)獲取能力的大幅提高,使得人們獲取的數(shù)據(jù)越來(lái)越接近原始事物本身,描述同一事物的數(shù)據(jù)量激增。 本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文) 9 早期的單位化數(shù)據(jù),對(duì)原始事物進(jìn)行了一定程度的抽象,數(shù)據(jù)維度低,數(shù)據(jù)類型簡(jiǎn)單,多采用表格的形式來(lái)收集、存儲(chǔ)、整理,數(shù)據(jù)的單位、量綱和意義基本統(tǒng)一,存儲(chǔ)、處理的只是數(shù)值而已,因此數(shù)據(jù)量有限,增長(zhǎng)速度慢而隨著應(yīng)用的發(fā)展,數(shù)據(jù)維 度越來(lái)越高,描述相同事物所需的數(shù)據(jù)量越來(lái)越大。以當(dāng)前最為普遍的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)為例,早期網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)以文本和一維的音頻為主,維度低,單位數(shù)據(jù)量小。近年來(lái),圖像、視頻等二維數(shù)據(jù)大規(guī)模涌現(xiàn),而隨著三維掃描設(shè)備以及Kinect 等動(dòng)作捕捉設(shè)備的普及,數(shù)據(jù)越來(lái)越接近真實(shí)的世界,數(shù)據(jù)的描述能力不斷增強(qiáng),而數(shù)據(jù)量本身必將以幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng)。此外,數(shù)據(jù)量大還體現(xiàn)在人們處理數(shù)據(jù)的方法和理念發(fā)生了根本的改變。早期,人們對(duì)事物的認(rèn)知受限于獲取、分析數(shù)據(jù)的能力,一直利用采樣的方法,以少量的數(shù)據(jù)來(lái)近似的描述事物的全貌,樣本的數(shù)量可以根據(jù)數(shù)據(jù)獲取 、處理能力來(lái)設(shè)定。不管事物多么復(fù)雜,通過(guò)采樣得到部分樣本,數(shù)據(jù)規(guī)模變小,就可以利用當(dāng)時(shí)的技術(shù)手段來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理和分析,如何通過(guò)正確的采樣方法以最小的數(shù)據(jù)量盡可能分析整體屬性成了當(dāng)時(shí)的重要問(wèn)題。隨著技術(shù)的發(fā)展,樣本數(shù)目逐漸逼近原始的總體數(shù)據(jù),且在某些特定的應(yīng)用領(lǐng)域,采樣數(shù)據(jù)可能遠(yuǎn)不能描述整個(gè)事物,可能丟掉大量重要細(xì)節(jié),甚至可能得到完全相反的結(jié)論,因此,當(dāng)今有直接處理所有數(shù)據(jù)而不是只考慮采樣數(shù)據(jù)的的趨勢(shì)。使用所有的數(shù)據(jù)可以帶來(lái)更高的精確性,從更多的細(xì)節(jié)來(lái)解釋事物屬性,同時(shí)必然使得要處理數(shù)據(jù)量顯著增多。 數(shù)據(jù)類型多樣 數(shù)據(jù)類型繁多,復(fù)雜多變是大數(shù)據(jù)的重要特性。以往的數(shù)據(jù)盡管數(shù)量龐大,但通常是事先定義好的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是將事物向便于人類和計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)、處理、查詢的方向抽象的結(jié)果,結(jié)構(gòu)化在抽象的過(guò)程中,忽略一些在特定的應(yīng)用下可以不考慮的細(xì)節(jié),抽取了有用的信息。處理此類結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),只需事先分析好數(shù)據(jù)的意義以數(shù)據(jù)間的相關(guān)屬性,構(gòu)造表結(jié)構(gòu)來(lái)表示數(shù)據(jù)的屬性,數(shù)據(jù)都以表格的形式保存在數(shù)據(jù)庫(kù)中,數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一,以后不管再產(chǎn)生多少數(shù)據(jù),只需根據(jù)其屬性,將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在合適的位置,就可以方便的處理、查詢,一般不需要為新增的數(shù) 據(jù)顯著的更改數(shù)據(jù)聚集、處理、查詢方法,限制數(shù)據(jù)處理能力的只是運(yùn)算速度和存儲(chǔ)空間。這種關(guān)注結(jié)構(gòu)化信息,強(qiáng)調(diào)大眾化、標(biāo)準(zhǔn)化的屬性使得處理傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的復(fù)雜程度一般呈線性增長(zhǎng),新增的數(shù)據(jù)可以通過(guò)常規(guī)的技術(shù)手段處理。而隨著互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)與傳感器的飛速發(fā)展,非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)大量涌現(xiàn),非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)沒(méi)有統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)屬性,難以用表結(jié)構(gòu)來(lái)表示,在記錄數(shù)據(jù)數(shù)值的同時(shí)還需要存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu),增加了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理的難度。而時(shí)下在網(wǎng)絡(luò)上流動(dòng)著的數(shù)據(jù)大部分是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),人們上網(wǎng)不只是看看新聞,發(fā)送文字郵件,還會(huì)上傳下載照片、視頻、發(fā)送微博等非結(jié)構(gòu)化數(shù) 據(jù),同時(shí),遍及工作、生活中各個(gè)角落的傳 本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文) 10 感器也時(shí)刻不斷的產(chǎn)生各種半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),這些結(jié)構(gòu)復(fù)雜,種類多樣,同時(shí)規(guī)模又很大的半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)逐漸成為主流數(shù)據(jù)。如上所述,非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)量已占到數(shù)據(jù)總量的 75%以上,且非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)速度比結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)快 10 倍到 50 倍。在數(shù)據(jù)激增的同時(shí),新的數(shù)據(jù)類型層出不窮,已經(jīng)很難用一種或幾種規(guī)定的模式來(lái)表征日趨復(fù)雜、多樣的數(shù)據(jù)形式,這樣的數(shù)據(jù)已經(jīng)不能用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)表格來(lái)整齊的排列、表示。大數(shù)據(jù)正是在這樣的背景下產(chǎn)生的,大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理最大的不同就是重點(diǎn)關(guān)注非結(jié)構(gòu)化 信息,大數(shù)據(jù)關(guān)注包含大量細(xì)節(jié)信息的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),強(qiáng)調(diào)小眾化,體驗(yàn)化的特性使得傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方式面臨巨大的挑戰(zhàn)。 數(shù)據(jù)處理速度快 要求數(shù)據(jù)的快速處理,是大數(shù)據(jù)區(qū)別于傳統(tǒng)海量數(shù)據(jù)處理的重要特性之一。隨著各種傳感器和互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)等信息獲取、傳播技術(shù)的飛速發(fā)展普及,數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、發(fā)布越來(lái)越容易,產(chǎn)生數(shù)據(jù)的途徑增多,個(gè)人甚至成為了數(shù)據(jù)產(chǎn)生的主體之一,數(shù)據(jù)呈爆炸的形式快速增長(zhǎng),新數(shù)據(jù)不斷涌現(xiàn),快速增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量要求數(shù)據(jù)處理的速度也要相應(yīng)的提升,才能使得大量的數(shù)據(jù)得到有效的利用,否則不斷激增的數(shù)據(jù)不但不能為解決問(wèn)題帶來(lái) 優(yōu)勢(shì),反而成了快速解決問(wèn)題的負(fù)擔(dān)。同時(shí),數(shù)據(jù)不是靜止不動(dòng)的,而是在互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中不斷流動(dòng),且通常這樣的數(shù)據(jù)的價(jià)值是隨著時(shí)間的推移而迅速降低的,如果數(shù)據(jù)尚未得到有效的處理,就失去了價(jià)值,大量的數(shù)據(jù)就沒(méi)有意義。此外,在許多應(yīng)用中要求能夠?qū)崟r(shí)處理新增的大量數(shù)據(jù),比如有大量在線交互的電子商務(wù)應(yīng)用,就具有很強(qiáng)的時(shí)效性,大數(shù)據(jù)以數(shù)據(jù)流的形式產(chǎn)生、快速流動(dòng)、迅速消失,且數(shù)據(jù)流量通常不是平穩(wěn)的,會(huì)在某些特定的時(shí)段突然激增,數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)特征明顯,而用戶對(duì)于數(shù)據(jù)的響應(yīng)時(shí)間通常非常敏感,心理學(xué)實(shí)驗(yàn)證實(shí),從用戶體驗(yàn)的角度,瞬間 (moment, 3秒鐘 )是可以容忍的最大極限,對(duì)于大數(shù)據(jù)應(yīng)用而言,很多情況下都必須要在 1 秒鐘或者瞬間內(nèi)形成結(jié)果,否則處理結(jié)果就是過(guò)時(shí)和無(wú)效的,這種情況下,大數(shù)據(jù)要求快速、持續(xù)的實(shí)時(shí)處理。對(duì)不斷激增的海量數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理要求,是大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)海量數(shù)據(jù)處理技術(shù)的關(guān)鍵差別之一。 數(shù)據(jù)價(jià)值密度低 數(shù)據(jù)價(jià)值密度低是大數(shù)據(jù)關(guān)注的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的重要屬性。傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),依據(jù)特定的應(yīng)用,對(duì)事物進(jìn)行了相應(yīng)的抽象,每一條數(shù)據(jù)都包含該應(yīng)用需要考量的信息,而大數(shù)據(jù)為了獲取事物的全部細(xì)節(jié),不對(duì)事物進(jìn)行抽象、歸納等處理,直接采用原始 的數(shù)據(jù),保留了數(shù)據(jù)的原貌,且通常不對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣,直接采用全體數(shù)據(jù),由于減少了采樣和抽象,呈現(xiàn)所有數(shù)據(jù)和全部細(xì)節(jié)信息,可以分 本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文) 11 析更多的信息,但也引入了大量沒(méi)有意義的信息,甚至是錯(cuò)誤的信息,因此相對(duì)于特定的應(yīng)用,大數(shù)據(jù)關(guān)注的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的價(jià)值密度偏低,以當(dāng)前廣泛應(yīng)用的監(jiān)控視頻為例,在連續(xù)不間斷監(jiān)控過(guò)程中,大量的視頻數(shù)據(jù)被存儲(chǔ)下來(lái),許多數(shù)據(jù)可能是無(wú)用,對(duì)于某一特定的應(yīng)用,比如獲取犯罪嫌疑人的體貌特征,有效的視頻數(shù)據(jù)可能僅僅有一兩秒,大量不相關(guān)的視頻信息增加了獲取這有效的一兩秒數(shù)據(jù)的難度。但是大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)密度低是指 相對(duì)于特定的應(yīng)用,有效的信息相對(duì)于數(shù)據(jù)整體是偏少的,信息有效與否也是相對(duì)的,對(duì)于某些應(yīng)用是無(wú)效的信息對(duì)于另外一些應(yīng)用則成為最關(guān)鍵的信息,數(shù)據(jù)的價(jià)值也是相對(duì)的,有時(shí)一條微不足道的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)可能造成巨大的影響,比如網(wǎng)絡(luò)中的一條幾十個(gè)字符的微博,就可能通過(guò)轉(zhuǎn)發(fā)而快速擴(kuò)散,導(dǎo)致相關(guān)的信息大量涌現(xiàn),其價(jià)值不可估量。因此為了保證對(duì)于新產(chǎn)生的應(yīng)用有足夠的有效信息,通常必須保存所有數(shù)據(jù),這樣就使得一方面是數(shù)據(jù)的絕對(duì)數(shù)量激增,一方面是數(shù)據(jù)包含有效信息量的比例不斷減少,數(shù)據(jù)價(jià)值密度偏低。 電子商務(wù)大數(shù)據(jù)時(shí)代的 SWOT分析 優(yōu)勢(shì)分析 資源優(yōu)勢(shì) 對(duì)檔案館而言,其最大的優(yōu)勢(shì)在于所擁有的資源。首先,檔案館信息資源總量龐大且增長(zhǎng)迅速。 2020 年,全國(guó)各級(jí)國(guó)家檔案館共保存檔案 億卷,較上年增加 1769 萬(wàn)卷,增幅達(dá) 10%,而到 2020 年各級(jí)國(guó)家檔案館館藏已達(dá) 億卷,到2020 年各級(jí)國(guó)家檔案館館藏將達(dá)到 6 億多卷。其次,檔案館數(shù)據(jù)資源種類繁多。在檔案館的數(shù)據(jù)資源中,既有數(shù)字化的紙質(zhì)檔案、接收進(jìn)館的電子文件、音視頻檔案等,也有用戶利用信息、服務(wù)數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)資源。再次,檔案館數(shù)據(jù)資源價(jià)值很高。與其它數(shù)據(jù)資源等相比,“檔案是一 種最真實(shí)、最可靠、最具權(quán)威性與憑證性的原生信息資源”,這就使得數(shù)據(jù)洪流時(shí)代檔案的價(jià)值與作用更加凸顯。 行業(yè)領(lǐng)先 首先,各級(jí)國(guó)家檔案館是集中統(tǒng)一保管黨和國(guó)家檔案的科學(xué)文化事業(yè)機(jī)構(gòu),是永久保管檔案的基地,是社會(huì)各界利用檔案史料的中心。作為一種機(jī)構(gòu)性存在與制度性安排,檔案館的公共性、服務(wù)性、公平性、永久性等特征,使得檔案館成為人們心目中最系統(tǒng)、最值得信賴的數(shù)據(jù)資源庫(kù)。大數(shù)據(jù)時(shí)代,檔案館維護(hù)和傳承記憶的功能將更加重要,構(gòu)建一個(gè)“基于互聯(lián)網(wǎng)的,以檔案數(shù)字資源為主體,以文本、圖片、音頻、視頻等為形式,為中華民族集體 記憶的建構(gòu)和傳承提供文獻(xiàn)支撐的‘中國(guó)記憶’數(shù)字將成為檔案人新的目標(biāo)與使命。其次,檔案館在數(shù)據(jù)處理上具有豐富的經(jīng)驗(yàn)??疾鞌?shù)據(jù)生命周期,涉及到數(shù)據(jù)生成、采集、傳輸、處 本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文) 12 理、分析、應(yīng)用等階段,而這也恰恰是檔案館熟悉的業(yè)務(wù)范疇。因此,檔案館可以通過(guò)模擬或借鑒傳統(tǒng)檔案處理的整套業(yè)務(wù)規(guī)范或流
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