关键词： 档案数据资源   档案信息化   标准规范体系   开放共享   数据管理   内容管理系统   大数据技术   社会化服务  

摘要： 一、引言随着大数据技术的推广、档案数据管理概念的提出,基于数据管理视角,从档案的数据属性和数据的生命周期出发,对档案数据以数据管理的方式进行全程管理,并且依托于云平台和内容管理系统进行管理的档案数据资源观逐渐兴起[1],如何开发档案数据资源成为学术研究的“新宠儿”。围绕国务院颁布的《促进大数据发展行动纲要》开展的档案信息化“十三五”发展方向研讨会也从建立档案数据资源交换标准规范体系、提供开放档案数据资源的社会化服务和对档案数据资源进行深度挖掘等方面就档案数据资源开放共享问题进行了探讨[2]。

关键词： 互联网   融资领域   运用探究  

摘要： 在信息化建设的时代背景下,互联网逐渐成为重要的商业内容和承载传播的平台,改变了商业活动的形态。随着互联网覆盖范围的迅速扩大,金融方式逐渐发生了变化,金融业务和融资服务也受到了巨大的影响。这种互联网革命模式无疑促进和加速了整个金融行业模式的良性发展,并借助互联网信息平台带来了大量的融资受众,打造了更高品质的互联网金融信息服务。文中就互联网在融资领域的应用进行了分析和探究。

关键词： 大数据   测绘地理   信息服务   应用  

摘要： 文章首先明确了大数据技术在测绘地理信息服务中的应有优势与劣势;然后提出大数据技术在测绘地理信息服务中的应用需要提高信息收集效率、提高数据处理能力、保障数据的安全共享性;接着从智慧城市建设、城乡规划、公共服务几个角度分析大数据技术在测绘地理信息服务中的应用;最后提出大数据技术在测绘地信息服务中的应用建议,希望能有助于提升测绘地理信息服务的质量。

关键词： 全面预算绩效管理   大数据技术   高校  

摘要： 传统信息技术手段已经无法满足高校全面预算绩效管理的需求,在很大程度上阻碍了高校对资源的整合能力和使用效能的提高。分析了高校全面预算绩效管理中存在的问题,探讨了大数据技术在高校全面预算绩效管理中的支持作用,并提出了构建基于大数据技术的高校全面预算绩效管理信息化平台。

关键词： 大数据技术   海量数据   智慧物流   展现形式   时效性   信息平台构建   视频   抓取  

摘要： 1.引言简单来说,大数据技术就是对海量数据进行分析,图片、视频、文本都是大数据技术的展现形式。大数据技术具有处理速度快、种类多、体量大、时效性强等优势,能够代替传统方法,对海量数据进行抓取、管理以及有效处理[1]。

关键词： 课程思政   专业建设   Python语言程序设计  

摘要： Python语言程序设计是数据科学与大数据技术专业的基础课。以Python语言程序设计课程为例,探讨了课程思政理念下数据科学与大数据技术专业课程建设与实践的路径,提出了课程思政建设的核心要求和教学理念,并给出了具体的实施方案。

关键词： 大数据   IP   运维支撑  

摘要： 在广电网络全业务运营和用户数量增加的背景下,本文以大数据技术构建统一的数据总线为基础,探索适合广电发展的IP综合承载网络智能运营支撑方案,以“网络安全稳定运行、复杂网络下优化资源配置、网络规模化高效维护”为目标,以期为同行提供参考。

关键词： 物流园区   物联网技术   在线管理   风险源   自动监控   消防设施   大数据技术   智能监管  

摘要： 本文主要针对物联网技术智能监管物流园区的消防进行研究,先阐述了物流园区火灾风险发生主要来源,然后又阐述了几点切实可行的对策,主要包括运用高清视频技术,加强园区人员管理、利用物联网技术实现消防设施在线管理、利用传感器技术实现风险源自动监控、通过大数据技术做好园区风险源统筹管理工作,进而对物流园区实现智能监管,做好其消防安全工作。

关键词： 大数据技术   电网建设   应用策略  

摘要： 电网建设中,由于电网规模较大,存在海量的数据,传统的数据分析技术已不能满足当前的发展需求,而大数据技术则为电网建设提供了全新的数据支持。将大数据技术应用于电网建设中,能够有效提高电网建设的效率和质量。基于此,首先介绍了大数据技术在电网建设中应用的必要性,其次分析了大数据技术应用在电网建设中存在的问题,最后提出了相应的解决对策,旨在为推动大数据技术在电力企业发展中的应用提供一定的参考和借鉴。

关键词： 大数据技术   矿山行业   标准体系框架   标准化  

摘要： 针对矿山行业大数据缺乏整体规划和顶层设计,系统建设兼容性差、扩展性差,信息不能共享等问题,分析矿山大数据数据源分散、数据结构复杂、数据时效性强、数据特征稀疏、数据关联性强等特性及其建设目标,提出了矿山大数据标准体系框架,详细阐述了矿山大数据标准体系框架构成以及5个核心一级域标准主要内容,并提出标准化建议,为矿山大数据标准化的建设和行业应用提供参考。