京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代需注重数据管控
新世纪以来,信息和数据呈爆炸性增长态势,世界进入大数据时代。按信息单位计算,现在全世界每天发送的数据量达40亿个或更多,我们的数字世界已拥有超过1.8万亿吉比特的数据,并且仍将以每年40%以上的速度增长。大数据正在通过各种方式对人类经济社会发展的各个领域产生重要影响。
随着数据量的高速增长,数据的内在价值日益受到关注。数据量激增已经给各行各业带来深刻影响,以数据为研究基础的社会科学也不例外。目前,虽然文献的知识本质并没有随时代的变化而变化,但其符号、载体和记录复制方式正在发生翻天覆地变化;电子形式或网络空间中的文献正在向综合化方向发展,数字化、多媒体、可视化等正在成为文献记录、保存和传播的发展方向。面对这种形势,社会科学的研究方法、研究内容和学科疆界也在发生变化。在这一进程中, 我们面临的一个突出问题就是数据和信息的质量及其管理。虽然大数据无处不在,但社会科学研究者能够利用的毕竟只是其中极小一部分。一方面是数据和信息资源的数量无限增长,另一方面是人类对这些海量数据和信息资源的认知与利用能力还远远跟不上;一方面是有用资源具有明显稀缺性,另一方面又存在大量低质量的冗余信息。在海量数据和信息面前,如果没有数据管控,没有数据和知识挖掘、发现、组织、导航、表达的科学化管理过程,科研人员就有可能迷失在数据和信息的汪洋大海中。
当前,数据管控已成为学术研究尤其是社会科学研究中一个极为重要的问题。只有通过数据管控,加强对数据特别是分布式数据的观察和管理,充分利用网格计算等信息技术来搜集、加工、整合、共享及传播相关数据,才能达到数据和知识利用的精准化、科学化和最大化。比如,知识发现软件工具可以帮助社会科学研究者从结构化数据或非结构化的复杂数据中提取有用和便于理解的知识。文献信息服务的实践表明,包括图书馆在内的文献信息服务机构,由于掌握着大量科研数据,正是对科研数据实施动态管控的最佳信息组织。通过数据管控,可以为科研人员提供超越时空的图书馆泛化服务,即移动性的数据、信息和知识获取场所,零时差的获取时间,多样化的获取工具。
在大数据时代,鉴于离散型的文献和文献检索方法已无法满足社会科学研究者对专题性、指向性强的学术文献的需求,文献信息服务机构应推进集成式检索,优化数据挖掘技术、知识发现技术,提供定制化、个性化、知识化服务。尤其是建立面向科技创新基地、科研院所、课题组乃至个人的学科化服务机制,进一步拓宽文献信息服务范围,提升服务层次,加快学术交流和信息、知识的传播速度,提高文献信息资源的利用率和共享率,使文献信息服务机构的服务更直接、更有针对性,更好地服务于创新研究。
目前,我们对大数据的探索只是刚刚开始,科学认识和把握大数据与经济社会发展的内在关系、与信息和知识管理的内在关系,可能是包括文献信息工作者在内的整个学术界在今后相当长一段时间的重要课题。因此,文献信息工作者不能停留在低层次、低水平重复的传统内容生产模式上,而应适应大数据时代的新形势,推进知识生产过程的有序化、结构化。
人类正处在一个强调知识和信息的时代。培根曾提出“知识就是力量”,后来学术界又提出“信息就是力量”。现在,又有学者提出“共享知识就是力量”,强调把信息管理、信息共享提升到知识管理和知识共享的阶段。利用互联网来构建知识社会,在网络环境下实现知识交流与共享,这体现了时代的进步,有着丰富的时代内涵。在大数据时代,我们应做好数据管控,把“共享知识就是力量”的理念贯彻到知识服务实践中。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31