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大數據庫建設方案范文1
【關鍵詞】大數據 民族文化 數據庫 【中圖分類號】G203 【文獻標識碼】A
近幾年來，大數據思維已經在圖書館文獻數字化建設和民族文化遺產保護、開發、利用等方面逐步顯示出廣泛的應用性。計算機大數據技術逐步優化了文化產業的發展，與此同時，文化產業的發展在一定程度上也改變了文化的傳承方式。未來，“大數據”思維和技術必將不斷引領科學技術和文化藝術事業的蓬勃發展。
引入大數據技術構建特色資源數據庫，將會使民族文化煥發出蓬勃生機與活力
首先，資源數據庫能夠有效提升民眾對民族文化特色資源的認知水平。文化資源既是體現民族文化軟實力的核心要素，也是一個民族促進文化產業發展的基礎和源頭。當前，我們正在通過多種途徑對國家各類文化資源進行數字化建設，很多文化工作者都認識到，利用大數據技術構建資源數據庫，不僅能讓我們σ觳史壯實拿褡邐幕有更加系統、充分的認知，同時，對有效數據的充分運用，也將會極大地促進文化產業的快速發展，起到有利于中華民族文化傳承的良好作用。
其次，資源數據庫能夠更好地實現民族文化資源共享，維護民族文化的多樣性。借助新媒體和大數據技術，人們可以隨時隨地獲取、接收以及傳播信息，這無疑更便于展現民族文化的成果。互聯網提升了民族文化的知名度，維護了民族文化的多樣性，在全球范圍內實現了資源共享，同時也豐富了世界民族文化的內涵。
再次，資源數據庫能夠有力促進民族文化的保護、開發和利用。新媒體、大數據、人工智能技術等高科技手段的充分運用，為民族文化的永久性保存提供了技術支持，尤其是對于那些瀕危的民族文化，我們可以借助新媒體技術進行虛擬的數字化重構，利用大數據分析技術對古文獻和古畫作進行鑒別和修復，對歷史文物進行細致研究，這都將有利于促進民族文化的保護、開發和利用。
最后，資源數據庫能夠拓寬研究思路、提升研究價值。在大數據分析處理技術基礎上形成的歷史文化分析研究，對于我們進一步探究民族文明發展的歷史、提升民族文化特色“基因”辨識度、制定民族文化特色的有效傳播策略、明確民族文化產業的發展思路等方面，都有著重要戰略意義。
數據庫建設在初級階段發展迅速，但也存在一些不足之處
數據庫的建設已經引起了政府、文化部門的重視。當前，各級、各區域的政府、文化部門，對于建設文化特色數據庫的意義已經有了明晰的認識，并且也一直致力于區域民族特色文化資源的收集和整理。此外，數據庫的信息儲存方式日趨多樣化，計算機互聯網的工作環境非常廣闊。當今的民族文化特色數據庫，不僅能夠儲存文獻、圖片、聲音、高清影像等類型的文件，也便于人們隨時隨地查找、篩選、下載和轉發各類資料。數據庫在降低信息儲存成本的同時，也能快速實現數據的結構化處理，提高了存儲和獲取信息的效率。但與此同時，由于數據庫的構建尚處于起步階段，還存在一些不足之處。
數據庫的構建還未實現規范、統一、系統和共享。雖然很多民族文化博物館正在借助互聯網和新媒體技術對各類歷史文化資源進行數字化處理，但因為當前各民族的歷史文化資源分散在不同的地方，各部門信息管理方式不統一，使得民族文化數據信息呈現出碎片化的特點。這種數據信息的匯聚，僅僅是數據庫中海量數據的構成因子，并非真正意義上的大數據，不易實現有效整合。
數據庫的采集還缺乏對特色文化傳承歷史的深入挖掘和整理。借助新媒體，對口口相傳的少數民族語言、歌曲進行信息采集，從技術層面來說，是很容易做到的。但如果僅停留在信息采集層面，這些特色文化很快就會失傳。這就需要研究者充分發揮大數據的數據分析和數據處理功能，對民族語言藝術文化的發展進行綜合性評估，在此基礎上提出有效的發展方案。
數據庫的價值運用沒有實現最大化。當前文化研究領域的數據采集過程存在采集單一的缺陷，且采集思路不完整，數據庫建設體系缺乏規范的頂層設計，導致信息采集、數據獲取、數據分析、數據運用的鏈條價值沒有實現最大化。
文化信息安全、知識產權等問題仍然突出。信息的安全，直接影響著國家文化的安全。因此，數據庫平臺的建設，需要在數據的安全維護、知識產權的保護、部門利益分配等方面提供技術上的支持與政策法律上的保障。
民族文化特色數據庫的建設，關乎民族文化的安全和國家軟實力水平的提升
加強數據庫建設的頂層設計，提高多元異構數據庫的建設水平。在采集思路和方案的設置過程中，應注重數據采集的多樣化，提高數據信息的采集質量和多元異構數據庫的建設水平，進而提高數據的運用價值，實現民族特色文化的高質量發展。在數據的分析和處理過程中，也要充分發揮其他行業的數據價值，實現行業間的數據大融合。
不斷建立和完善信息共享機制。頂層設計薄弱，將難以實現信息的有機共享；重復資源較多，會造成信息資源浪費。因此，數據庫信息共享平臺的建設，首先要加強頂層設計，在組織管理模式、機制實施的保障措施上都要有所創新。一是需加強對民族文化特色資源的整理和歸類，進而對文化數字資源管理進行系統規劃，提出有利于提升國家文化資源信息數據庫建設水平、管理水平和利用價值的模式與標準。二是需要吸納各行各業的資源，使之共同參與完成并逐步完善數據庫建設。文化企業、文化研究學者可以根據大數據所捕捉的數據，對其進行深加工，提升數據信息的有效價值。
著力加大知識產權保護和信息安全防護力度。新媒體、大數據可以有效促進民族文化的傳播。但與此同時，新媒體背景、大數據時代如何有效保護知識產權也是值得關注的。增強數據庫管理者的知識產權保護意識，需要從法律層面進行完善，實現對知識產權的有效保護。另外，數據庫建設也面臨信息安全的問題，信息安全立法迫在眉睫。真正的大數據時代，需要有強大的安全保障作為前提。
提高政府與社會的協同度，不斷形成維護數據庫平臺的長效機制。政府在民族文化特色數據庫的建設過程中，可以有效發揮管理和協調的角色。借助一定的計算機技術手段，不斷推進信息共建共享機制，匯總各類數據資源，構建數據平臺；充分發揮人才資源庫的優勢，拓寬研究視角，共享研究成果。
數據庫的建立和完善，需要各部門、社會團體的配合與支持，民族文化特色數據庫的建立、維護，需要政府與市場的協同運營。民族特色文化唯有不斷適應現代生活方式，才能真正代代相傳。通過大數據的資源整合，將民族文化中傳統的手工藝品與現代創意設計團隊結合起來，使其更容易走向市場。此外，還需提升民族文化的產品轉化能力。借助大數據技術，可以了解到民眾對于民族文化的認知程度、關注方向、情感體驗、消費能力；可以關注文化產品的消費群體特征，明確目標受眾的消費需求，進而以市場需求為導向，有針對性地創造文化產品，有效降低產品的運營風險。
（作者分別為海南師范大學講師；海南師范大學教授）
【注：本文系2014年度海南省哲學社會科學規劃課題“新媒體與海南黎族文化傳承研究”（項目編號：HNSK14-130）的研究成果】
【參考文獻】
①趙紅：《海南黎族文化特色數據庫立項及構建的可行性分析》，《農業圖書情報學刊》，2007年第7期。
②趙世環：《大數據時代民族文化傳播創新探索》，《貴州民族研究》，2015年第5期。
大數據庫建設方案范文2
大數據在2012年備受關注，主要是由需求和技術兩方面因素所決定的。在需求方面，一方面是因為企業在經過一段時期的信息化建設后，積累了大量的數據資產，迫切需要讓這些數據產生價值。另一個方面，海量非結構化數據隨著社交網絡、移動應用的普及而產生，如何分析這些非結構化數據并使其產生價值，成為企業所面臨的新的挑戰。
在技術方面，內存計算技術的成熟，使得企業實時分析海量數據成為可能。Hadoop技術的完善，為非結構化數據分析提供了可能。
在大數據解決方案方面，不能不提軟硬件一體機。這兩年，具有簡化IT、降低IT運維成本優勢的軟硬件一體機越來越受到供應商和用戶的青睞。值得一提的是，當前的軟硬件一體機中，很多都是大數據解決方案：最早推出軟硬件一體機的甲骨文公司的第一款軟硬件一體機產品Exadata數據庫一體機就與大數據相關，甲骨文后來推出的Exalytics商業智能一體機和大數據一體機都是用于數據分析的；被SAP視為革命性的產品SAP HANA屬于內存計算一體機，其最大的優勢在于可實現海量數據的實時分析；IBM今年推出的PureSystem系列一體機中，就有PureData；微軟與惠普聯合推出的BI一體機，也是用于數據分析的……
盡管市場已經非常火熱，但是當前大數據市場應該尚屬于啟動階段，因為大部分用戶對大數據僅僅有想法而沒有真正的行動，而他們對于大數據分析的需求是顯而易見的。相關的解決方案也有待完善，特別是針對非結構化數據分析的解決方案。
IBM PureData
作為IBM PureSystems專家集成系統家族的新成員，PureData能夠幫助企業在幾分鐘內完成對PB數量級大數據的管理和分析，高效獲取洞察力，從而實現企業市場、銷售等各部門業務目標的快速推進，并幫助各行各業的企業解決幾大難題：如何利用更簡便、經濟的方式分析業務數據，了解客戶購買行為，減少客戶流失，開展需要大量數據支持的市場推廣活動以及實時發現欺詐行為。
不同于其他數據系統，PureData能夠將系統安裝和配置的時間從24天減至24小時，將復雜的分析時間從數小時驟降至數分鐘，并實現在單個系統上管理100多個數據庫的卓越性能。通過PureData系統，企業得以在傳統IT環境或云環境中為業務用戶提供高性能的數據服務，在不到10天的時間里完成Web應用的部署，而同樣的任務過去至少需要6個月才能完成。
針對特定工作負載，PureData共有三個型號，分別是PureData System for Transactions（PureData事務系統或PureData交易系統）、PureData System for Analytics（PureData分析系統）和PureData System for Operational Analytics（PureData運營分析系統）。
目前，60多家ISV（獨立軟件供應商）已經表示將全力支持PureData。PureData將為這種開放的合作模式提供新的平臺，激勵更多合作伙伴開發適用于PureData的解決方案。同時，IBM還將在這些解決方案和應用的基礎上推出數種新模式，涵蓋社交業務、資產管理和業務流程管理，全面簡化軟硬件資源的配置和管理，為20多個行業應用領域提供支持。
IBM大數據平臺
IBM充分發揮其整合的優勢，結合信息管理、業務分析等領先的軟件提出了“大數據平臺”架構，為各行業企業選擇和構建大數據解決方案提供了全面的技術支持。IBM大數據平臺突破了傳統數據倉庫和數據管理理念，能夠為企業組織提供實時分析信息流和因特網范圍信息源的能力，讓這些企業實現更為經濟、高效的大數據管理，并為在此之上的業務分析奠定堅實的基礎。
IBM大數據平臺的四大核心能力包括Hadoop系統、流計算、數據倉庫和信息整合與治理：
·IBM在Hadoop系統領域的代表產品是InfoSphere BigInsights。IBM將其在數據管理上的豐富經驗與Hadoop開源平臺高效整合，使得BigInsights相比普通的Hadoop開源工具的可用性、可管理性、安全性得以大大提高，成為最主要的靜態大數據分析工具和平臺；
·IBM在流計算領域的代表產品是InfoSphere Streams，它是目前業界獨有的流數據處理技術。InfoSphere Streams能夠在諸如氣象信息、通信信息、金融交易數據的管理中動態捕捉信息，進行實時分析，為靜態數據的處理提供有效補充。
·IBM在數據倉庫領域的代表產品是在線交易型數據倉庫InfoSphere Warehouse和分析型數據倉庫Netezza。Netezza可將大量數據整合到統一平臺上，計算能力高達TB級。
·信息整合與治理是IBM在業界獨有的方法論和技術，其代表產品是Optim和Guardium。近期推出的Guardium 9能夠將如DB2這樣的傳統關系型數據倉庫和基于Hadoop的分布式存儲系統進行統一管理，并提供完整的數據生命周期管控。
微軟SQL Server 2012
微軟SQL Server 在市場上有著良好的口碑，是全球使用較為廣泛的數據庫與商業智能產品。微軟SQL Server提供了對混合IT環境的支持，全面支持私有云和公有云，并可實現平滑遷移，滿足企業實現數據庫以及應用擴展的需要。
作為云就緒信息平臺，SQL Server能夠滿足企業關鍵業務應用環境所提出的高穩定性、高性能、高安全和易管理等需求，同時提供全面的商業智能及數據倉庫解決方案，幫助企業更好地挖掘數據背后的知識，提供強大的工具實現并展現數據分析結果，且能根據企業需要實施個性化的云以及大數據解決方案。
作為微軟的信息平臺產品，SQL Server在數據處理與分析市場一直處于領導地位。SQL Server是全面的數據庫、數據倉庫、商業智能解決方案。它不僅提供全面的滿足OLTP處理的功能，而且提供多種組件以滿足不同規?？蛻舻亩喾N需求。它是第一個帶有商業智能全套組件的數據庫產品，在數據分析，特別是OLAP領域有著極好的口碑。
針對大數據，SQL Server具有自己本地以及云端解決方案，與微軟強大的商業智能組件以及前端展現方式相結合。
國泰君安證券股份有限公司已經借助微軟SQL Server 2012提升了數據分析能力，實現了對用戶的精準服務與趨勢跟蹤。國泰君安是目前國內規模最大、營業范圍最寬、機構分布最廣的證券公司之一?；谝酝褂?SQL Server 產品的良好經驗，以及客戶數據建模、多維分析與鉆取、動態報表分析與展現等領域的應用需求，國泰君安選用微軟 SQL Server 2012來搭建新一代的零售客戶BI分析系統。國泰君安充分利用新一代 SQL Server提供的對大數據量的數據分析及計算能力，結合Power View及PowerPivot 的易用性，更高效、更自主地發現業務數據的變化及趨勢，提高針對零售客戶的業務洞察力，優化以客戶為中心的證券服務。
SAP實時數據平臺
SAP實時數據平臺是一套緊密集成并優化，專為應對當今企業數據管理的最新挑戰的領先技術平臺。
憑借革命性的創新產品SAP HANA與業界領先的Sybase數據管理產品，SAP實時數據平臺這套全方位集成、實時處理的平臺，在包括數據交易、遷移、存儲、處理和分析等在內的信息生命周期的不同階段，不僅能夠幫助企業用戶管理海量數據存儲，即時處理高速流量數據，實現智能數據流動，數據可視化消費，而且還可以幫助用戶大大降低基礎架構的復雜性，在滿足應用基本的設計和藍圖管理需求的同時，為下一代大數據應用和分析提供卓越性能，持續保證對云計算和移動應用的平臺支持，從而有效降低成本。
值得一提的是，所有這些平臺功能的交付，都將在盡可能不影響客戶現有應用的前提下進行。
作為SAP實時數據平臺的核心，SAP HANA獨具創新性，并已得到市場的充分驗證。SAP HANA不僅能幫助客戶以快10萬倍的速度獲取和傳遞信息，還將為企業信息系統提供強勁動力，通過技術創新促進業務發展，最終幫助企業以全新的思路拓展業務，達成卓越績效。
Teradata Aster大數據綜合分析平臺
Teradata Aster大數據綜合分析平臺是業內首款集成Teradata Aster以及Apache Hadoop的大數據解決方案，整合了MapReduce和Hadoop的技術優勢。
作為卓越的企業級平臺，Teradata Aster大數據綜合分析平臺使用了業內獨有的SQL-MapReduce接口語言，以及全面的MapReduce 分析功能庫。該分析庫內嵌50多項預建的MapReduce功能，提供開箱即用的圖形、文本、行為、營銷分析，以及更多分析功能。
作為一個真正采用混合架構的平臺，Teradata Aster大數據綜合分析平臺包含Aster Database、Aster SQL-MapReduce和Apache Hadoop。由于深度集成了Aster與Apache Hadoop平臺，用戶無需接受復雜的培訓即可通過SQL-H連接器和SQL-MapReduce使用標準SQL訪問Aster和Hadoop數據進行分析平臺。
與市場上其他典型平臺相比，該平臺的數據吞吐量及分析速度可分別提高19倍及35倍。
Oracle Exadata X3 Database In-Memory Machine
Oracle Exadata X3 Database In-Memory Machine是Oracle Exadata數據庫云服務器的最新升級產品。
Oracle Exadata X3 Database In-Memory Machine是甲骨文云平臺的關鍵組件。Oracle Exadata X3-2和X3-8 Database In-Memory Machine均可在閃存和隨機存儲器（RAM）中存儲多達數百TB的壓縮用戶數據，幾乎可以消除由磁盤驅動器減速而產生的讀＼寫功能運維費用，從而使Exadata X3系統成為應對云計算中不同類型和不斷變化的工作負載的理想數據庫平臺。
為了以最低成本實現最高性能，Oracle Exadata X3 Database In-Memory Machine采用了多個存儲層次，可自動將所有活動數據轉移到閃存和隨機存儲器中，同時將活動性較低的數據保留在低成本的磁盤上。
大數據庫建設方案范文3
大數據作為一項應用，其價值并不是數據本身的數量和質量能夠完全決定的，大數據更具意義的價值是能夠將這些數據進行專業化的處理，從而得出理論依據以供決策。在旅游行業中，數據加工處理的速度和準確率越高，游客獲得及時準確信息的幾率就越大，旅游的便利性也越強。當然，并不是說只有旅游行業才對大數據青眼有加，但智慧旅游依靠大數據技術能夠得以飛速發展將成為不爭的事實。
從數據來源來說，旅游業所產生的數據具有典型的大數據特質。奉化市旅游局始終致力于以游客體驗為中心，著力推進智慧旅游城市建設。2012年上半年，奉化市旅游局以智慧旅游基礎建設為重點，加強省、市對接，加強部門和行業聯動，整合資源，推進智慧旅游城市建設。全面提升旅游商務網功能，在一期基礎上著手開發SNS功能和定制服務功能，啟動地圖繪制。推進奉化旅游圖文資料信息庫建設，構建集“吃、住、行、游、購、娛”實時化的奉化旅游數據庫。該項工作也成為寧波市旅游信息庫建設的試點。啟動滕頭景區視頻導游的建設，已完成基礎數據、影像資料的采集。全面推進溪口景區的智慧旅游建設，開展與移動、電信等運營商在手機信息推送、手機報系統建設、手機wap旅游網絡建設、景區wifi熱點布局等方面進行戰略合作，推進智慧旅游城市基礎建設。奉化市旅游局副局長馮曉紅解釋，這是一種典型的利用數據技術進行的智慧旅游營銷體系的建設，也是大數據的典型應用。
具體來說，以前旅游行業的營銷體系一般是通過打廣告或者是搞活動來進行旅游營銷，基本都是“B2C”模式，效率低下、難以考核有效性。大數據時代的智慧旅游可以做到“O2O”。比如與百度等搜索引擎公司、攜程等大型旅游在線服務商合作，利用外部數據進行數據分析挖掘，實現精準營銷。
而在公共服務體系建設，可以利用旅游行業數據庫進行分析，比如哪些是游客真正需要的公共服務，在什么時間，什么地點，哪類人群可能用到什么服務。這塊應用需要根據實際情況建立分析模型，依托行業數據庫進行分析推演?？梢杂行е笇Ц鞯鼗蛘吒骶皡^的公共服務體系建設，真正提高旅游公共服務滿意度。例如，對于信息指揮中心和監控室的應用，在整個溪口的景區，已經布滿了近120個監控，在指揮中心屏幕可以隨時切換，對于整個景區的游客量，停車情況這些可以隨時的動態掌握。一方面可以通過即時信息靈活調配引導員和接駁車輛；另一方面每日數據在后臺經過匯總和分析能夠對第二天的情況進行預判，制定更加行之有效的方案。
盡管目前旅游行業對于大數據的應用也僅停留在較為初級的階段，但其雛形和意識無疑是正確的，因此在適當的行業中讓大數據應用有的放矢，必然會讓這一行業更早體現出應用的優勢。
大數據庫建設方案范文4
關鍵詞：網絡通信；數據信息；安全保障
網絡通信系統中，其必然需要通過對于多種硬件設施和軟件系統的同時加入和構造，才能夠讓整個系統處于安全穩定運行狀態。在當前的工作中發現，與之相隨的是各類新型攻擊手段的出現，因此為了能夠讓整個系統運行的安全性提高，必須能夠通過專門構造的工作模式，才可以防范當前可能存在的安全保障技術問題。
1網絡通信中的數據信息常見安全問題
1.1數據丟包問題
在網絡通信過程中，各類數據和信息的傳遞過程會通過數據包的形式傳遞，雖然在當前網絡技術的發展之下，丟包問題基本上不會出現，但是也可以發現在一些攻擊手段的運行過程中，會通過對數據包中相關信息的調整，全面實現對信息的傳遞。然而在該過程中，由于對報文以及數據包內部的信息做出了篡改，導致出現數據丟包問題凸顯，當然通信中出現丟包問題并不意味著該條通信線路必然遭受了網絡攻擊，只不過在當前的技術體系之下，如果出現了丟包問題，通常意味著出現惡意攻擊問題的概率提高[1]。
1.2數據泄露問題
在當前的通信系統發展過程中，數據泄漏問題是所有網絡用戶面臨最為嚴重的問題，數據泄露通常發生在兩個方面。一個是數據庫內的數據泄露，通常該過程中，會通過在數據庫內部或者服務器內部通過加入相應的攻擊手段，導致具有隱蔽性和長期運行性的攻擊軟件持續不斷地向外界發送數據庫內的相關信息，從而導致整個數據庫和服務器內的數據遭受泄漏。另一方面是在數據的傳遞過程中，由于整個數據的傳遞過程和分配過程已經遭到了監視，如果該過程中未能建立專業的密鑰系統，則會導致相關數據被直接觀察。另外在一些網站的登錄過程中采用明文信息發送模式，采用該模式下，更加容易出現信息泄露問題。
2網絡通信中的數據信息安全保障技術構造思路
2.1硬件層面構造
2.1.1有線通信方案有線通信方案的建設過程中，其核心工作要領是，要能夠提高整個系統的防干擾性能，實際上在當前的通信裝置之內，無論是自然干擾還是人為干擾環境下，都可能會對整個系統的運行方案造成不利影響，因此在今后的調整過程中，必須能夠實現對硬件層面的合理建設，該過程中可以考慮使用光纖通信模式，完全替代原有的銅制線纜通信模式。
2.1.2無線通信方案無線通訊方案的建設過程中，必須能夠保障系統運行過程不會遭受嚴重的干擾，實際上當前已經開始通過使用跳頻通信模式，實現對通信信號的全面調整，因此在今后的工作過程中，必須能夠在各類網關的構造階段，實現對跳頻信號的全面加入和分配，唯有如此才可以讓無線通信系統的運行質量提升。此外對于長距離的通信，需要合理配置信號的放大器，從而讓各個設備都能夠接受穩定的信號，防止在信息傳遞過程中，由于信號傳遞能量急劇衰減，導致無法獲得足量的信息。
2.1.3硬件設備優化對于網絡通信中的數據安全，本文認為在當前的網絡通信環境下，安全性的概念需要向外擴展，而本文初步探索了安全性保障過程中，對數據傳遞系統運行穩定性和各類數據交流銜接性方面的標準，即通過對各類新型硬件設備的加入和優化，防范在數據的交流過程中，由于設備方面存在的缺陷，導致信號出現不穩定現象。對于各種硬件設備的優化過程，則需要根據當前的網絡通信環境標準和要求進行建設，比如在當前5G通信技術已經開始全面步入商用時代，各個通信基站內會大量使用MIMO天線，實現整個區域內所有移動設備的聯網，其中MIMO天線本身，無論是在能耗方面還是重量方面，都相較于4G通信設備各類參數更大，同時從網絡的覆蓋范圍上來看，相較于4G通信技術，單個基站的覆蓋面積較小，因此在這類天線的建設過程，必須能夠提高MIMO天線的建設密度，同時對電力提供裝置、天線的配置位置進行科學全面的考量，唯有如此才可以讓各類硬件設備的優化水平得到保障，從而能夠實現整個區域范圍內，所有區域都處于通信基站覆蓋范圍下，則在信號的傳遞過程，不但能夠提高數據的傳輸速度，也能夠提高數據的傳遞穩定性。
2.2軟件層面構造
2.2.1數據解析系統數據的解析系統主要是實現對服務器和數據庫的有序跟蹤，實際上在當前的相關技術發展過程中，以大數據為首的新型計算機技術，可以實現對原有通信體系的全面沖擊，而其中基于大數據技術下的ATP攻擊，是針對計算機服務器和數據庫最嚴重的威脅手段[2]。在數據解析系統的建設過程，必須能夠依托于專業的分析技術，比如大數據技術和云計算技術，實現對于整個服務器和數據庫內各類數據節點的跟蹤和分析，當發現某節點已經存在明顯的被攻擊現象時，則需要對其上部節點、下部節點以及周邊其他的分布式節點進行共同分析，以了解當前是否已經遭受了嚴重的網絡攻擊。
2.2.2數據加密系統數據加密系統的建設過程中，可以使用當前已經開發出的各類加密軟件以及加密模型，實現對各類參數的調整，另外在當前的一些網絡系統中，已經開始實現對整個網絡層級的規劃和重建。比如針對各類商業銀行的移動軟件，已經開始支持IPv6通信模式，因此該過程中，必須能夠實現對各類信息和數據的調整，該過程中要通過建立專業的信息模式，才可以讓構造的加密系統正常運行。
2.2.3信道分析系統在信道分析系統的建設過程中，要能夠實現對相關信道報文數據的取樣與復制，通過該方法不會直接對某部分數據包進行粗暴地抽取，從而導致出現丟包問題。而通過復制之后，將報文內部的字母和數字進行記錄，并分析所有的字母和數字是否處于線性相關關系，當然，如果要能夠實現實時監管，該過程必然需要使用大數據技術和云計算技術，才能夠在最短的時間內取得專業結果。
3網絡通信中的數據信息安全保障技術應用方法
3.1硬件設施配置
3.1.1有線通信裝置安裝在有線通信裝置的安裝過程中，首先是對于光纖線纜的配置，該項工作中必須要能夠經過全面細致的檢查，以防止由于光纖線纜本身存在質量問題，導致線纜內部存在斷路現象，從而讓整個系統在后續的運行過程，無法實現對所有信息和設備的調整。其次要能夠實現對各類信息的專業化分析和明確，實際上在光纖通信過程，必須能夠在其中加入信息的轉移裝置，因此在具體的處理過程中，需要能夠在規定的位置和相關的區域內加入通信裝置，從而在這類裝置的運行過程中，可以實現對所有數據的收集。最后是對于數據分析終端的建設，要求在系統的構造過程，要能夠完全根據專業信號的配置方案和配置標準，實現對終端的科學建設。
3.1.2無線通信裝置安裝在無線通信設備的安裝過程中，首先要能夠在規定的位置內建設網關裝置，尤其是對于無線WiFi信號，同時對于這類網關裝置，也要能夠和有線通信裝置進行連接，從而讓這兩者可以在整個互聯網通信范圍之內，實現所有數據的互通。其次是要根據距離的參數信息，在整個通信渠道上建立相關裝置。比如發現通信區域直線距離為200米，而通過對無線通信系統覆蓋范圍的分析可以發現，200米范圍內顯然無法實現對無線通信信號的全面介入和使用，當此時，必須能夠在其中建立信號放大裝置，從而讓兩者之間可以實現信號的有序傳遞。
3.2軟件系統配置
3.2.1數據解析系統構造數據解析系統的建設過程中，要能夠使用大數據技術實現對于相關網絡節點的全面分析，該系統的建設過程中，可以將當前所有的服務器以及數據庫分割成多個不同的節點區域，而每個區域的運行中，如果是在正常的運行狀態下，其最終傳輸的信號可以固定，如果系統已經遭受攻擊，即使該攻擊具有穩定性和隱蔽性，但是其最終傳遞的信號方面依然會面臨數據的被篡改問題，該問題無法從技術層面上解決，因此可以通過對通信信道的監管裝置，分析當前是否在整個區域之內存在信息的更新和篡改問題。另外如果發現可以根據相關信息與報文系統，分析遭受攻擊的區塊位置，而之后引入針對ATP攻擊圖的構造軟件，實現對整個遭受攻擊系統內部的某個節點進行分析，當發現該節點并未遭受攻擊時，則需要同時對其上游和下游的相關節點進行分析，發現某個節點被攻擊之后，要以該節點為中心，向其周邊的所有節點進行逐步驗證，當此時可以分析整個攻擊范圍，并且最終精準繪制出攻擊圖，根據供給圖中的相關信息體系，可以了解攻擊的來源。
3.2.2數據加密系統構造在數據加密系統的構造過程中，要能夠依托于專業的加密方案，在數據的輸入端對相關信息進行初步性的加密，但是需要注意的是，在加密過程中，所選擇的加密公式必須要能夠配置專業的密鑰，同時，該密鑰要能夠以代碼的形式隨已經經過加密之后的數據，同時向服務器傳遞[3]。而服務器在接收到了信息指令時，根據該時間段內設定的可選數字和字母組合，根據構造的相應性密鑰符號，在系統中構造龐大數據庫，其中必然存在一個包含該密鑰的字符串，之后使用大數據技術，從已經生成的數據庫內，分析傳遞的密鑰是否在數據庫內存在一個完全相同的字符串，如果找到該字符串則可認為通過了安全驗證。
3.2.3數據分析系統構造在數據分析系統的構造過程中，首先要分析該數據的具體來源，其次要能夠實現對相關報文信息的復制，最后是對當前是否存在攻擊做出明確。需要注意的是，在數據分析系統的構造過程中，主要的分析對象為信息傳遞過程中產生的各類信道信息，尤其是對于信道中傳遞的數據包，需要對報文系統進行復制，之后分析是否處于字母和數字的線性相關關系。
大數據庫建設方案范文5
關鍵詞：大數據；健康產業；智慧健康
中圖分類號：R19 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2017）010-0-01
健康產業包括醫藥、保健品、醫療器械為代表的產品產業，也包括康復療養、健身休閑、旅游度假、咨詢培訓為代表的服務產業。相應的餐飲酒店、房地產、商務、辦公、文化創意、商貿、物流等為代表的支撐產業也包括在內。對人的衣食住行、生老病死，健身、咨詢培訓和游度假等相關服務業分別滿足人對生命實施全程、全面、全要素呵護，既追求個體不同的健康服務消費的需求，也追求心理、精神以及社會、環境、家庭的需要。移動互聯網時代，隨著大數據、云計算、物聯網和智能制造技術等不斷滲入醫療健康行業，我國健康產業將迎來新的發展。
一、大數據時代健康產業發展的機遇
1.通過數據平臺，形成智慧健康產品產業化
在移動互聯網、云計算、大數據、物聯網等與醫療健康服務相結合的趨勢下，移動醫療日漸興起并將重構醫療健康產業鏈和服務模式。移動醫療借助于可穿戴設備和大數據，實現治療保健未必上醫院的模式。未來智能可穿戴設備逐步進入普通人的生活，移動醫療應用越來越廣泛。通過數據平臺與移動通信技術的結合，提供醫療服務，包括遠程醫療、預約平臺、醫院信息移動化解決方案等
2.通過大數據分析，可提供個性化的智慧健康服務
互聯網大數據在醫療健康領域中的獨特作用在于通過數據分析，建立起數據間的聯系，最終形成有用的信息。如通過其智能穿戴系統上積累的數據，顯示其有高血壓發作的預兆，即可進行高血壓預防干預 。每個人的健康數據都是一個全樣本庫，通過對樣本針對性的分析，可以得到對該特定人進行健康服務的智慧化服務方案，使得疾病從治療為主轉為預防為主，真正實現健康中國的理念。
3.通過大數據挖掘，資源在健康支撐行業的配置更加合理
大數據非常重要的功能在于其預測作用，通過針對性的數據挖掘，再結合相應的算法，榫霾嚀峁┎慰肌H縭欠裥枰在某個社區建設一個新的健身館，可以通過對該社區區民的運動情況及運動偏好數據分析來決定是否建設以及建設哪些設施。健身休閑、商貿物流以及健康文化創意等都可以通過對大數據的挖掘決定資源的分配情況。
二、大數據時代健康產業遇到的挑戰
1.缺乏系統性的大數據
智慧型的健康產業需要有一個互聯共享的基礎數據庫的支持。但在目前的數據的采集與整合機制下，在某一地區甚至全國的醫療健康產業內建設系統性的數據庫依然難度較大。一方面，各個傳統企業所獲取到的信息往往分散在服務各自的數據庫中，由于涉及到個人的隱私信息，如果共享此類信息有侵權的可能。而且各企業之間服務器的技術標準不同，所以企業數據庫之間難以打通，集合化程度低，很難匯聚成大數據，林外，健康數據應用的研究，在結構上差異很大，并沒有統一的數據格式和標準，通過大數據中心對多維度數據進行收集和融合也較為困難。因為系統技術問題所造成的技術孤島，是大數據時代健康產業的發展遇到的挑戰之一。
2.大數據隱私與安全有待加強
健康數據的共享方便了患者就醫，但由于醫療產業范圍內健康消費品及服務行業的特殊性，企業獲取信息與大眾隱私間的矛盾成為大健康產業適用人群普通大眾發展必須解決的問題。一方面，大眾參與才能最終生成大數據，而隱私與安全是大眾參與并進行數據共資料來源的最基本的要求。只有完善數據共享機制，實現了共享數據的隱私與安全保護，避免出現隱私泄漏等問題，公眾的隱私與安全保護有風險的前提下，大眾缺乏足夠熱情參與，數據的采集來源堪憂情形下，智慧健康失去了發展的基石。安全隱私保護薄弱影響數據的共享范圍，所以對健康企業的的能力和質量提出更高要求。傳統數據庫通過基于數據跨地區跨國界計算、操作還比較欠缺有效的安全保護措施。
3.政府對數據監管有待加強
健康醫療數據更具其控制者不同，可以分為政府控制的數據與醫療衛生等健康機構控制的數據。如政府機構掌握著公共衛生檢測等相關數據。但在數據保存的過程中，各種存儲技術以及大數據的融合應用、共享協作等體制機制不健全，缺乏統一的標準從而難以兼容，導致大量數據的面對來自不同機構、采取不同格式、造成丟失，或者數據在新舊系統之間的遷移造成泄露。而健康機構存在著多學科、跨業務流程的數據，此時作為數據控制者的健康機構和組織負有對數據的管理。而政府部門對健康機構對數據的管理情況進行監管，但目前政府對數據控制著的監管機制并不完善。
三、大數據時代下發展健康產業的對策
1.醫療健康企業間建立互聯共享的數據平臺
健康數據進行市場化應用的前提是建立互聯共享的數據平臺。重點在跨行業大數據應用方面出臺推動政策，促進互聯網、電信、金融等企業與健康行業開展大數據融合，帶動全社會健康大數據應用不斷深化。在技術創新上，一是要加強健康數據技術研發方向的前瞻性和系統性，在大數據平臺和軟件上實現突破。二是推動政府和公用事業領域數據資源開發開放工作，對可能涉及國家安全和公民隱私的風險點進行嚴格控制。三是政府積極規劃和引導健康數據交易活動，為數據資源的流通創造有利條件。使健康數據在建設健康中國中發揮更大的作用。穩增長、促改革、調結構過程中承擔起越來越重要的角色，在經濟社
2.完善個人隱私保護機制
完善對個人健康數據中的隱私保護，第一是完善立法，改變目前的法規條文零散抽象，缺乏系統性和可操作性的現狀。二是利用技術手段，
依托信息社會計算機硬件和軟件飛速發展，加強個人信息的安全和保護的技術保障作用。通過加大技術研發資金投入，不斷提升數據信息系統的安全性、穩定性。加強整個信息產業鏈的行業自律機制，有效的行業自律機制對于保護隱私是最好的途徑。
大數據庫建設方案范文6
1、加大信息化人才培養力度。要制訂審計信息化人才培養計劃，舉辦信息化專題培訓，積極參加上級培訓，按時完成培訓任務，鼓勵審計人員參加計算機中級培訓與考試，進一步提高計算機中級通過人數比例；要大力開展知識培訓、技能培訓，把計算機中級培訓作為新進人員崗前第一訓，綜合運用專題培訓、網上培訓、以審帶訓、視頻培訓，提升培訓成效。
2、加大大數據分析團隊建設。采取招聘、雇用、培養等方式，加快審計大數據分析隊伍建設；整合現有審計大數據分析人才，組建大數據分析團隊，常態化開展審計大數據分析；制定大數據分析團隊管理辦法，從制度層面明確規定建立數據分析團隊的工作目標、工作原則、組織架構、主要職責和選拔機制等，促進提升大數據分析水平。
3、加大數字審計攻關團隊建設。整合審計機關信息化專業人才、審計業務骨干，組建數字審計攻關團隊，將審計知識、審計經驗 、審計規律與信息化知識、信息化功能、信息化規律結合起來，定期開展大數據分析攻關、數字化審計攻關、聯網審計攻關、信息系統審計攻關等，充分發揮攻關團隊作用。
1、完善網絡平臺建設。要緊跟“金審三期” 工程的建設步伐，增加審計信息化建設經費投入，完善聯網審計平臺，建成數據分析室，健全數據中心庫，更新辦公電腦，添加筆記本電腦，使用正版軟件，加快建設審計會商系統、審計指揮系統、審計網上監控系統。
2、完善審計模擬室建設。構建完善以案例教學和模擬教學為主導，以信息化手段為支撐，突出審計專業特色，注重學習體驗和分享，符合在職審計干部學習培訓特點的模擬實驗室，制訂相關管理制度，定期開展模擬審計實驗，加速提升審計干部業務能力，提高審計攻關水平。
3、完善審計信息化制度建設。制訂完善審計信息化發展規劃、審計信息化隊伍建設制度、審計信息化網絡設施建設制度、數字化審計管理制度、審計信息化工作管理制度、審計數據庫建設管理制度、審計信息化工作考核辦法等制度，形成審計信息化制度體系。
1、加快被審計對象數據庫建設。收集整理被審計對象基礎資料，包括單位機構人員情況、財政財務收支情況、經營管理狀況、歷年審計情況等，分類存儲，系統連接，對接OA，連通檔案信息管理系統，具備錄入、導入、導出、修改、刪除、調整、統計、打印等功能，為編制審計計劃、實施審計、健全管理發揮作用。
2、加快審計政策法規數據庫建設。收集國家頒布的法律、行政法規、部門規章，收集地方頒布的地方法規、政府規章、自治條例、單行條例，收集中央、地方各級黨委政府及其部門出臺的政策措施、規范性文件，分類錄入、分級存儲，構成審計政策法規數據庫，對接OA、AO系統，在數字化審計過程中，對審計發現的問題提供定性、處理方面的依據。
3、加快審計案例庫建設。收集各地審計機關的典型審計案例，包括預算執行審計、部門預算執行審計、政府投資審計、金融審計、外資審計、行政事業審計、社會保障審計、農業資源環境審計、國有企業審計、經濟責任審計、專項審計調查、政策措施落實情況跟蹤審計等方面的典型審計案例，將其分類錄入，構成審計案例庫，為開展審計提供借鑒。
4、加快審計事項庫建設。根據《審計法》、《審計法實施條例》、《國家審計準則》的規定，參照歷年的審計資料，收集整理財政審計、專項資金審計、企業審計、金融審計、政府投資審計、經濟責任審計等各類審計的審計事項，構成審計事項庫，對開展數字化審計發揮指導作用。
5、加快審計問題庫建設。收集整理自身歷年各類審計所發現的違紀違規違法問題，借鑒其他審計機關所發現的違紀違規違法問題，分類構成財政審計、專項資金審計、企業審計、金融審計、政府投資審計、經濟責任審計等各類審計的審計問題庫；在開展數字化審計過程中，以審計問題庫為導向，借助信息化技術搜索疑點，發現問題，提升審計效率。
6、加快審計流程模版庫建設。制訂財政審計、專項資金審計、企業審計、金融審計、政府投資審計、經濟責任審計等各類審計的審計實施方案模版、審計操作規程模版、審計報告
