一、引言

　　在當(dāng)今社會(huì)，數(shù)據(jù)已成為重要的戰(zhàn)略資源和關(guān)鍵的生產(chǎn)要素。隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等新一代信息技術(shù)的出現(xiàn)和廣泛應(yīng)用，突出數(shù)據(jù)要素的地位、作用和價(jià)值也日益顯現(xiàn)。本文以"最準(zhǔn)一肖一碼一一中一特,數(shù)據(jù)導(dǎo)向計(jì)劃_經(jīng)典版24.764"為題,探討數(shù)據(jù)導(dǎo)向的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)共享等關(guān)鍵技術(shù),以及數(shù)據(jù)應(yīng)用對(duì)各行業(yè)的重要意義,旨在為行業(yè)數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型提供理論指導(dǎo)和決策參考。

二、數(shù)據(jù)管理的流程和方法

2.1 數(shù)據(jù)采集

　　數(shù)據(jù)采集是數(shù)據(jù)管理的基礎(chǔ)和起點(diǎn)。數(shù)據(jù)的采集遵循"先有螃蟹,再有草窩"的規(guī)律。數(shù)據(jù)的類型包括內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)。內(nèi)部數(shù)據(jù)來自系統(tǒng)日志、交易記錄、行為日志等,外部數(shù)據(jù)主要包括社交媒體數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)等。如何選擇恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)源,設(shè)計(jì)高效的采集方法,是一個(gè)值得研究的課題。

2.2 數(shù)據(jù)處理

　　數(shù)據(jù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)整合。數(shù)據(jù)清洗主要是清洗無用數(shù)據(jù)、修正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是通過轉(zhuǎn)換方法,將多種形式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一致性的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)整合是將多種數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)整合到一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。數(shù)據(jù)處理是一個(gè)復(fù)雜而耗時(shí)的工作,對(duì)于數(shù)據(jù)處理的效率和效果,直接關(guān)系到數(shù)據(jù)分析工作的成效。

2.3 數(shù)據(jù)分析

　　數(shù)據(jù)分析是數(shù)據(jù)管理的核心。數(shù)據(jù)分析的方法包括描述性分析、診斷性分析、預(yù)測(cè)性分析和指導(dǎo)性分析。描述性分析主要回答"發(fā)生了什么",診斷性分析主要回答"為什么會(huì)發(fā)生",預(yù)測(cè)性分析主要回答"將會(huì)發(fā)生什么",指導(dǎo)性分析主要回答"怎樣未雨綢繆,怎樣采取行動(dòng)"。數(shù)據(jù)分析的結(jié)果通常是數(shù)據(jù)報(bào)告或者數(shù)據(jù)可視化圖表,為科學(xué)決策提供參考。

2.4 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

　　數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是數(shù)據(jù)管理的保障。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的方法包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、文件系統(tǒng)、鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)、列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)和圖數(shù)據(jù)庫(kù)等。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需要選擇合適的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和存儲(chǔ)介質(zhì),以滿足高效存取、存儲(chǔ)擴(kuò)展和數(shù)據(jù)安全的要求。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)等新型存儲(chǔ)技術(shù)不斷涌現(xiàn),提高了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的可擴(kuò)展性和可管理性。

2.5 數(shù)據(jù)共享

　　數(shù)據(jù)共享是在保護(hù)隱私的前提下實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值。數(shù)據(jù)共享的方法包括數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)萃取和數(shù)據(jù)封裝。數(shù)據(jù)脫敏可以去除敏感信息和泄露信息的風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)萃取可以提取某一數(shù)據(jù)集中的核心信息。數(shù)據(jù)封裝是將數(shù)據(jù)封裝成API或其他形式,僅暴露接口,做到了數(shù)據(jù)在使用上的共享,同時(shí)也保護(hù)了數(shù)據(jù)的安全。

三、數(shù)據(jù)導(dǎo)向計(jì)劃的主要應(yīng)用

3.1 政府行業(yè)

　　政府行業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)的意義在于提高政府決策能力,提高公共服務(wù)水平和提高信息化應(yīng)用水平。政府行業(yè)的主要應(yīng)用場(chǎng)景有宏觀經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè),信用風(fēng)險(xiǎn)查詢,環(huán)境監(jiān)測(cè),智慧城市建設(shè)等。政府在數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)開放上擁有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì),可以推動(dòng)"數(shù)據(jù)+行業(yè)"融合發(fā)展,發(fā)揮數(shù)據(jù)要素對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的放大、疊加和倍增作用。

3.2 金融行業(yè)

　　金融行業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)的意義在于精確營(yíng)銷,提升風(fēng)控能力。具體應(yīng)用領(lǐng)域包括智能投顧、普惠金融、信貸審批等。金融行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)需求極度渴求,在數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析上有很高的要求。金融行業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)可以在線實(shí)時(shí)響應(yīng)客戶需求,同時(shí)又可以及時(shí)地為客戶規(guī)避信用風(fēng)險(xiǎn)。

3.3 制造行業(yè)

　　制造行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用意義在于優(yōu)化生產(chǎn)流程,降低生產(chǎn)成本,提高生產(chǎn)效率。主要應(yīng)用場(chǎng)景包括工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、智能工廠建設(shè)、供應(yīng)鏈管理等。制造行業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)不僅可以降低設(shè)備故障率,縮短不良品的模具修復(fù)時(shí)間,已達(dá)到提高生產(chǎn)效率的目的,同時(shí)應(yīng)用大數(shù)據(jù)提高生產(chǎn)過程透明度,做到利潤(rùn)最大化,降低生產(chǎn)成本。

3.4 醫(yī)療健康行業(yè)

　　醫(yī)療健康行業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)的意義在于疾病的預(yù)防、疾病診斷、個(gè)性化治療等。具體應(yīng)用包括電子病歷管理、疾病預(yù)測(cè)模型和精準(zhǔn)醫(yī)療等。醫(yī)療行業(yè)的數(shù)據(jù)量巨大,數(shù)據(jù)種類繁多,需要有高效的數(shù)據(jù)處理平臺(tái)對(duì)醫(yī)療行業(yè)實(shí)現(xiàn)智能決策和精準(zhǔn)醫(yī)療。醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用可以挖掘潛在的信息來預(yù)測(cè)疾病,同時(shí)精準(zhǔn)制導(dǎo)的方法可以提高疾病治愈率。

四、結(jié)語(yǔ)

　　數(shù)據(jù)導(dǎo)向計(jì)劃_經(jīng)典版24.764倡導(dǎo)的是一種以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展,通過數(shù)據(jù)管理流程和方法,深層次挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。本文介紹了數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析的方法,并詳細(xì)介紹了政府、金融、制造業(yè)和醫(yī)療等典型行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例,對(duì)于"數(shù)據(jù)導(dǎo)向計(jì)劃_經(jīng)典版24.764"在各行各業(yè)的數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型具有一定的指導(dǎo)和借鑒意義。