큰 데이터 개발 어려움 때문에 국가 전략 수행 하지 않았다?

큰 데이터 상사의 IT 원의 뒷면입니다.

"대용량 데이터의 중요성은 의심, 일부 대형 데이터 작업 계획 또는 프로그램 도입 되 고, 그러나 국가 수준에" 고 말했다. 올해의 두 개의 세션에서 밀레 회장 Lei 6 월 국가 수준에서 큰 데이터 개발 계획을 개발 하는 긴급 한 필요는 제안 했다. 산업 원, 지금 두 NPC 법안 추진에 큰 데이터의 이전 설명 데이터 수준에서 큰 단계를 있을 것입니다.

Viktomeirschenberg의 빅 데이터 시대에 요점은 그것이 수 수 "정화", 뚫고, 뒤 또는 수학적 알고리즘에 의해 추출 하거나 유용한 정보로 처리 합니다. 아마도 더 생생하게 사용 하 여 "블랙 박스" 중간에 한 포트에서 큰 데이터는 문제의 중요성을 설명 하는 컴퓨터 공학, 다른 포트에서 대답 후 데이터 "블랙 박스"의 수천의 컬렉션입니다.

이 방법에서는, 그것은 대단할 것 이다 reworking 프로젝트는 국가 수준에 발생 시킬 수 있는 경우. 우리가 Lei 6 월의 중국 꿈 들에 대해 이야기 하기 전에 우리는 미국의 경우에 그릴 수 있습니다. 사실, 이르면 2012 년 "빅 데이터 전략" 국가 전략을 미국 정부. 오바마 행정부는 큰 데이터 관련 산업의 발전에 달러의 200 백만 투자 했다 그것을 "미래의 새로운 오일"로 큰 데이터 정의 정부는도 발표 했다.

그리고는 미국 파 새 오일의이 양동이에서 골드? 뉴욕 시장 마이클 블룸버그, 지난해 말에서 내려 강화의 대표 사례. 저자는 그의 가장 큰 혁신은은 후 "수석 디지털 책임자."의 정부에서 만든 첫 번째의 역사에서 미국 믿으십시오 이 위치의 궁극적인 책임 화재, 심장 발작, 통 학 버스의 수에 비해 건물의 주파수와 같은 큰 데이터와 실제 정보 시대로 뉴욕을가지고 하는 것 이며 지하철 봉우리, 허리케인 샌 디 뉴욕, 사람들을 명 중 하는 경우에 신속 하 게 어디 물과 전기 공급 될 수 있다, 말할 수 있는 탱크를 채우십시오.

데이터는 일상적인 동작의 뉴욕 A의 도시 파괴 감각을 준다: 더 투명 한. 뉴욕시 정부 웹사이트에 누구나 데이터를 다운로드 하 고 측정, 다른 사용자와 공유할 수 있습니다. 가장 감동 하 고 복잡 한 문제 중의 일부를 이전 솔루션 처리 되지 않은 정보를 활용 하 여 해결할 수 있다. 더 광범위 한 암시는 전환, 정부는 민간인 클래스 정부에 더 밀접 하 게 바인딩됩니다.

성가신 잔소리 중국의 국가 수준에 상승 하는 큰 데이터의 더 나은 그림에 대 한 청사진입니다. 순전히 이론적인 문장의 문자열 그룹의 경우 만큼 좋지 않을 수 있습니다. 뉴욕의 코너는 중국의 큰 데이터의 미래를 수 있습니다.

물론, 이후 물론 이점이 있다 걱정, 외부 세계를 포기 종종 개인 정보 누설에 대 한 이야기, 저자는 주로 작업 및 어려움의 구현을 말합니다.

그것은 단지 6 월 lei, 하지만 로빈 리, 올해 큰 데이터를 언급 한입니다. 회의 후 리 했다 그가 2 개의 포인트를 언급 했다: 첫째, 정부 부처는 데이터의 많은 쓸모 없는, 두 번째는, 지금, 인터넷에는 인터넷, 사람들이 설립 하지 않은 경우에 같은 습관을 사용.

이것은 또한 큰 데이터 상승 국가 수준의 큰 장애물 저자 생각입니다. 말하면, 중국 사회는 아직 비슷한 실증 시스템 구축 있습니다. 국가는 "데이터" 말하기 배경 때문에 미국에서 국가 차원에서 큰 데이터를 발생할 수 있습니다. 모두 지난 세기의 중간으로 일찍 예를 들어, 통신 분야에 잘 알고, 통신 사람들-Razasfield 문제에의 효과의 확산 연구 양적 방법을 사용 하는 방법을 알고.

커뮤니케이션 사회학의 분 지 미국에서 실증 주의의 탄생 후,이 과학이 "사회 과학." 분명히 되고있다. 데이터에 대해 얘기를 선호 하는,이 전통은 큰 데이터는 미국에서 사용할 수를 위한 중요 한 전제 조건입니다.

당신이 중국을 다시 생각? 적어도 관련 인문학에 없는 데이터에 대 한 신뢰, 좋은 분위기의 실증 연구, 학생의 졸업 논문에서이 보기는 아마 명확한.

데이터의 중국 사용은 극단적인 자기, 정부 기관에 대 한 인식의 부족과 시민 자극의 부족의 단계에서 아직도 이다. 예를 들어 정책 도입 때로는 "예측"의 어 색 한 상태에 빠지지는 이전 조사에 뿌리 이며 하지 예: 정책 처벌 후 노란 빛의 구현 완료 다음 구현을 일시 중단. 깨는 노란 빛과 교통 사고 발생의 가능성을 증명 하기 위해 데이터 집합이 있는 경우에, 직접 "매우 분명" 정책, 적은 본론만을 달성 하기 위해 수 있습니다. 그래서 국가 수준에 큰 데이터를, 우리 먼저 데이터를 사용 하 여 전체 사회의 자신감을 배양 해야 합니다.

물론, 중국 또한 장점 많이 큰 데이터, 데이터 소스, 다양 한 하드웨어, 소프트웨어, 스마트 하드웨어의 소프트 및 하드 조합 및 다른 장비 풀 스윙에서; 응용 프로그램 플랫폼, 전자-상거래 사이트의 매출에서에서 국내 개발에서의 컬렉션에에서, 알리 아마존을 능가 했다. 이 큰 데이터를 효과적으로 사용할 수 경우 어떤 큰 금광!