大数据实验室建设内容包括哪些(怎么加大金融创新力度?设立大数据实验室?)

1.怎么加大金融创新力度?设立大数据实验室?

可以在金融企业内部专门设立大数据创新实验室,统筹业务、管理、科 技、统计等方面的人才与资源,建立特殊的管理体制和激励机制。

实验室统一 负责大数据方案的制定、实验、评价、推广和升级。每次推行大数据方案之 前,实验室都应事先进行单元实验、穿行测试、压力测试和返回检验;待测试 通过后,对项目的风险收益作出有数据支撑的综合评估。

实验室的另一个任务是对"大数据"进行"大分析",不断优化模型算法。在方法论上,要突破美 国FIC式的传统评分模式,针对大数据的非结构化特征,依靠云计算等海量 分析工具,开发具备自学习功能的非线性模型。

目前市场上的许多新技术,如 谷歌MapReduce框架下的Hadp或Hive等分析系统,具备较强的整合分析功 能,可促进大数据向价值资产的转换。

2.如何建设国家大数据综合试验区

首先说明下为何要建设数据资源库,其核心目的还是需要聚合原有分散在各个政务系统中的数据,大家要注意这里不是聚合所有数据,而是需要在多个政务系统共享的数据,在进行大数据分析的时候需要使用到的本身具有相关性的各类数据。

这里的数据资源库和传统电子政务建设里面谈到的数据资源中心在业务上目标是一样的,纳入大数据平台后只是在构建过程中会应用到大数据相关技术如分布式存储,流计算等来解决对数据的海量和实时性要求。 数据资源库的建设本身包括了两个方面的内容,从业务上重点是数据标准,数据规范和接口,数据模型的建设,这个以往差别不大,唯一增加的内容是在数据模型建设中需要更多的考虑数据本身之间的相关性。

其次是数据平台的建设,这里从技术上讲和传统区别相当比较大,一个是在建设数据平台过程中需要应用到大数据相关技术平台,如Hadoop平台等,这里已经不是一个单纯的数据存储平台,而是必须提供数据存储,数据处理和数据分析能力的完整平台,其次大数据平台建设的最终目标还是希望经过处理和分析后的数据能力能够共享和开发,体现业务价值,因此需要有大数据共享服务能力提供,即大数据平台本身还必须是可开放和共享的数据能力服务平台。 对于大数据平台的建设难点不在技术而是在业务上,这里面涉及到两个层面的数据开放和共享,一个是在政府行业内部各个部门间,工商,税务,质监,交通等各个部门的数据能够共享,这里面涉及到的部门和利益壁垒要想短期解决是很困难的事情;其次是大数据平台最终处理和分析后的能力能否进一步朝外面的企业和公共服务部门共享和开放,这是第二个层面的困难,在这一点上国外类似美国在政府部门大数据资源和数据目录开放程度就远远好于我国。

具体可以看下涂子沛的《大数据时代》这本书。 二是加快计算服务能力和应用能力建设。

引进公共云服务龙头企业,提供高质量的基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)、软件即服务(SaaS)等公共云服务;引导财政资金支持的信息化项目优先部署在统一的云计算基础设施,促进政务信息系统和信息资源的共享;面向贵州省建设电子政务、智能交通、智能物流、企业管理、智慧城市等方面的需求,发展服务功能强、商业模式新、带动效果大的行业云平台;面向企业研发、产品设计、生产控制、经营管理等方面需求,提供专业化的工业云计算服务;加快研发云计算平台资源管理软件、云安全防护产品、云模式应用软件,发展面向重点行业领域的云计算系统解决方案。 解读:计算服务和应用能力建设 对于这部分内容基本可以看到是常规的云计算平台和智慧城市方面的建设内容。

政府很多时候规划往往就是没有了解一件事情的本质而一味的追求大而全的理想化建设模式。从最早的各地圈地大搞特搞云计算中心和产业基地;到智慧城市概念炒作起来的时候又把云计算,SOA,大数据,物联网等所有内容全部涵盖在智慧城市规划里面。

而到了大数据时代,我们看到的规划效果又是所有内容似乎都恨不得全部纳入到大数据产业规划里面,搞理想化的大而全建设,结果平台项目建设过程中就夭折点,这个是每个政府部门做大数据规划前必须要考虑的问题,即必须清楚大数据本质是什么?希望通过大数据平台建设来解决什么业务问题,这个都没有想清楚不适宜开始大数据产业规划和建设。 那么是不是大数据平台和云平台完全没有关系?那也不是绝对。

对于两者的关系在这里用最通俗的方式来进行下说明和对应。首先大数据本身需要存储,大数据在处理和聚合到数据资源平台过程中需要进行计算,那么就需要资源来提供计算和存储能力,而且这个能力可以弹性扩展,这块能力的提供即是云计算平台IaaS层完成的内容。

其次大数据在处理过程中涉及到数据集成,数据采集和聚合,数据并行处理,数据流处理,数据分析,数据服务能力共享和开放,这些能力已经是在资源层上层的能力,即平台层能力,而这些平台层能力都可以纳入到广义的云计算PaaS平台层。 三是加快大数据分析能力和利用能力建设。

加强大数据分析关键算法和共性基础技术研发,开发专业化的数据处理分析工具,形成大数据基础技术与产品资源池;发挥大企业平台引领作用和专业大数据服务企业创新优势,加快市场化的大数据应用,发展第三方大数据服务,提供特色化的数据服务;支持数据开放、共享和应用服务,探索商业模式创新,推进大数据的公共应用;选择重点行业领域,开展基于云计算的大数据示范应用,推动专业化的大数据挖掘、分析、应用和服务发展,提高大数据行业应用能力。 解读:数据分析和利用能力建设 再次强调大数据核心是实现了业务价值和公共服务能力提升,如果我们建设的大数据平台和数据资源中心虽然实现了数据的聚合和数据模型的标准化,但是这些海量数据如果不能进行很好的挖掘和相关性分析,如果不能将数据本身的价值和能力通过服务化方式开放出来,那么整个大数据平台将没有任何价值。

贵州大数据产业战略里面谈到的将数据开放和共享出去,发展第三方大数据服务,推荐大数据公共应。

内容包括,实验室建设,数据

3.哪类院校适合建设大数据实验室

1、开设单独的大数据课程的高校

目前该类院校还是占多数,主要是因为教育主管部门对开设新的专业方向有一定的约束,对开设单独课程则不加限制。此类高校可以通过先开设大数据技术基础的导论性课程使学生接触了解大数据知识和相关技术,建立大数据思维。推荐教材:厦门大学林子雨老师的《数据技术原理与应用》,该教材提供全套的课件、视频、习题、实验指导、学习指南。同时打算开设课程的院校可以安排授课教师参加有林子雨博士开办的“大数据教师培训交流班”,解决授课教师的问题。

2、开设数据科学与大数据专业方向的高校

目前国内已经申请获批开设数据科学与大数据技术专业方向有30多所。针对该类院校,我们建议可以通过建设大数据实验室对学生进行大数据知识的全面培养,使得学生能够系统的学习到大数据专业技能,从而胜任数据工程师、大数据分析师等工作。同时选用企业级大数据应用环境作为学生的实践环境,实现真正的产学研用。

完美校园大数据实验室建设主要由四部分建设内容构成,分别是:

大数据实验室硬件环境建设

大数据实验室软件环境建设

大数据基础课程内容建设

大数据行业项目案例课程建设

大数据实验室建设内容包括哪些

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