京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
别让大数据成“大箩筐”
对于大数据标准研制在中国的发展情况,中国电子技术标准化研究院(以下简称电标院)近日发布的《大数据标准化白皮书》(以下简称白皮书)指出,全国信息技术标准化技术委员会(TC28)持续开展数据标准化工作,在元数据、数据库、数据建模、数据交换与管理等领域推动相关标准的研制与应用,为提升跨行业领域数据管理能力提供标准化支持。具体而言,全国信标委于2012年成立了非结构化数据管理标准工作组,对口ISO/IECJTC1SC32WG4。全国信标委云计算标准工作组目前正在开展大数据存储和分析应用的研究工作,旨在研究大数据存储和分析技术的应用分析、技术框架和标准研究等。全国信标委SOA分技术委员会负责面向服务的体系结构(SOA)、Web服务和中间件的专业标准化的技术归口工作,并协助全国信息技术标准化技术委员会承担国际标准化组织相应分技术委员会的国内归口工作。
另外,全国信息安全标准化委员会(TC260)是在信息安全技术专业领域内,从事信息安全标准化工作的技术工作组织。委员会负责组织开展国内信息安全有关的标准化技术工作,技术委员会主要工作范围包括:安全技术、安全机制、安全服务、安全管理、安全评估等领域的标准化技术工作。全国信安标委目前正开展大数据安全技术、产业和标准研究,为大数据的安全保障提供支撑。
呼吁设立标准工作组
现有标准适用于大数据,提供了一定基础,但缺乏整体规划,呼吁设立标准工作组。
在研究提出大数据技术框架的基础上,结合数据全周期管理,数据自身标准化特点,当前各领域推动大数据应用的初步实践,以及未来大数据发展的趋势,白皮书提出了大数据标准体系框架,即大数据标准体系由六个类别的标准组成,分别为:基础标准,数据处理标准,数据安全标准,数据质量标准,产品和平台标准及应用和服务标准。
通过对现有各类标准情况进行分析,白皮书认为,一方面,从技术标准上来看,大数据相关的技术标准具有一定的工作基础。在数据整理方面,我国已经研制的一些相关标准,同样适用于大数据环境,目前急需加强这类标准的推广应用;数据分析是大数据的特点和难点,标准较为缺乏;在数据访问方面,目前在研多项数据库、云数据存储和管理类标准,适用于大数据底层数据接口,但是尚缺乏数据导入、导出类标准;数据安全方面,部分现有标准适用,但是尚缺乏针对大数据的安全框架、隐私、访问控制类标准;数据质量是大数据应用和发展的基础,目前有多项在研标准,但是均尚未发布,较为缺乏。
另一方面,针对大数据产品和平台,目前在研多项数据库、非结构化数据管理产品类标准,尚无针对大数据可视化工具、数据处理平台的标准;在大数据环境下,数据也已成为产品,而针对开放数据集、数据服务平台等新兴产品和服务形态,尚缺乏相应的标准。
因此,针对大数据,我国在数据管理、云计算、信息安全等方面,已经发布和在研一些标准,适用于大数据环境,提供了一定的基础,但是缺乏标准化整体规划;数据分析、数据安全、数据质量管理等技术标准,数据处理平台、开放数据集、数据服务平台类新型产品和服务形态的标准较为缺乏,急需研制。
大数据标准化工作是支撑大数据产业发展和应用的重要基础。目前国际、国内大数据标准化工作都刚刚起步,白皮书建议尽快成立大数据标准化工作组,吸纳国内产学研用各方面的力量,国内、国际标准化工作同步发展,梳理国内各方面成果,系统地研究国际先进成果,适时参与国际标准化工作。建议加强大数据标准化顶层设计,从产品、技术、安全、管理、应用等多个角度梳理大数据标准需求,认真分析智慧城市、云计算、移动互联网等相关领域与大数据的关系,建立健全大数据标准体系,重点突破一批涉及大数据发展的基础性、方法性、公共性标准的研制,为大数据发展和应用夯实标准化基础。梅宏也呼吁,有必要设立大数据技术与应用标准工作组,整合各方力量从而形成合力,构建统一的大数据标准体系。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12