大数据时代数据的重要性(精选5篇)

1、保护个人的安全和权利。随着商业运作中对互联网技术的应用越来越成熟,部分商家尝试利用互联网技术,对用户在使用网络中留下的痕迹进行搜集和整理,对用户的基本信息、爱好、需求等进行反向定位,在此过程中,虽然网络信息痕迹是用户提供的,但用户在留下此类个人信息的过程中并不知道商家会对此部分信息进行二次加工,甚至部分用户并不了解在互联网使用过程中会产生浏览、应用痕迹。所以在大数据时代对个人信息安全进行保护,在一定程度上是维护互联网用户知情权的一种体现,商家在用户不知情的情况下,对其个人信息进行搜集和利用,不仅侵犯用户的知情权,甚至在某些情况下会威胁用户的人身安全,所以在大数据时代下保护个人信息安全至关重要。

3、降低网络犯罪案件发生的概率。据资料显示,1998年我国公安机关全年办理的网络案件数量为142件,2008年提升到3.5万件,2012年上升到12.5万件,而2015年高达17.9万件,结合近年来网络安全的数据可以发现,尽管我国对网络犯罪的打击力度不断提升,但我国网络犯罪仍呈快速增长势头,此现象的发生与我国个人信息安全保护的效果不理想具有密切的关系,因为要进行网络犯罪,首先要通过各种途径对个人信息进行获取,如现阶段较常见的用木马攻击互联网用户的计算机设备,对其网上银行信息进行窃取,然后通过欺骗等方式获取用户手中的验证码,盗取用户与互联网“挂钩”的银行卡资金的网络犯罪,以非法获取个人信息为基本前提。可见在大数据时代下个人信息安全可以有效的降低网络犯罪的概率,维护社会稳定,所以个人信息安全非常重要。

二、大数据时代下保障个人信息安全的途径

2、技术方面。首先,我国应加大对信息保护软件的研发力度,以此提升个人信息的安全性,使不法分子对个人信息进行窃取和使用的难度加大;其次,我国应有意识的扩大匿名化信息的适用范围,使用户的性名、地址等个人信息在网络中自动隐藏,只留下对用户个人安全威胁性极低或并不存在威胁性的信息,以此保证商家可以对有效的网络数据进行利用的同时不威胁个人的合法权益。

3、加大对网络用户的安全宣传。在法律对不法分子打击力度不断提升的过程中,虽然会对不法分子起到震慑作用,但并不能从根本上消除网络犯罪,所以用户个人应提高安全意识,在面对可能侵害个人合法权益的行为时提高警惕,这要求加大对网络用户个人信息安全的宣传力度。

关键词:大数据时代;大数据;统计学;

一、大数据与统计学

(一)大数据与统计学关系密切

(二)大数据时代下的非结构化数据与结构化数据需整合

二、结语

参考文献:

[1]朱建平,张悦涵.大数据时代对传统统计学变革的思考[J].统计研究,2016(02):3-9.

[2]朱建平,章贵军,刘晓葳.大数据时代下数据分析理念的辨析[J].统计研究,2014(02):10-19.

关键词:“大数据”;美术编辑;思维方式

“大数据”时代是一个多种技术快速应用的时代,技术应用的主要特点一般表现为依靠对复杂信息的快速处理而展开工作。美术编辑的工作职责就是用创意设计来提升刊物的美观性和可读性。就“大数据”时代下的报刊版式发展趋势而言,传统的美术编辑一般呈现出版式种类少、构思简单的状态,无法满足“大数据”时代的要求。从根本上看,这是一种思维落后的反映,思维是人进行工作的一种导向,采用新型的思维是报刊美术编辑工作快速发展的重要保障。

二、“大数据”时代美术编辑思维的探讨

三、“大数据”时代探讨美术编辑思维的意义

在“大数据”时代进行美术编辑思维的探讨,改变了原来报刊美术编辑思维中空间单一、元素单一、应用数据单一以及缺乏用户体验功能的各种不足,使得美术编辑能够很好地把握用户的感受和市场的动向,从而提高美术编辑工作的效率。因此,在“大数据”时代进行美术编辑思维的探讨具有十分重要的实用意义。我们知道,任何一项工作、任何一项事业都需要相应的理论研究,同时这些理论研究也成了这项工作的一部分。

四、结语

“大数据”时代的来临给美术编辑工作带来了巨大的挑战,使得传统的美术编辑工作无法跟上时代的步伐,其根本原因在于美术编辑的思维方式已经落伍。美术编辑工作要在新时代有效发展就应该立足于转变思维方式。“大数据”时代,美术编辑的思维方式应该呈现出多维空间的构建和多种元素的整合以及对多种数据进行处理,力图展现出一种非线性的思维,更多地考虑用户的感受。新思维方式的应用推动了美术编辑工作的开展,具有十分重要的意义。

[1]王岽.“大数据”时代美术编辑思维方式初探[J].科技与出版,2014(03):82-85.

[2]满都拉.创意是美术编辑专业高度的标尺[J].军事记者,2012(12):34-35.

关键词:大数据;客户管理;模糊层次;策略

引言

当前,在计算机技术和信息技术的推动下,数据和信息已经占据了整个世界,并且还在以较高的速度不断增长,社交平台上每天新增上亿条共享内容,搜索引擎每天进行上亿次搜索服务。数据研究巨头IDC在研究报告中指出,当前包括各种信息在内的大数据总量增长率保持在60%左右,2015年全球范围内的数据总量达到2500EB,预计到2020年,数据总量将达到35.2ZB。

在当前大数据时代,如何利用丰富的信息构建完善的客户评价体系,并且在对客户评价和分类的基础上,构建合理有效的客户管理策略,已经成为商业银行当前扩展业务的范围,提高市场竞争力的核心技术。本文从商业银行客户业务特点出发,以大数据时代为背景,根据银行客户的特点构建出具有较强操作性的客户评价体系,并且使用综合评价结果分类客户类别,对不同类别的客户采用不同的管理策略和管理方法,从而为商业银行的客户识别、分类和管理提供支持。

一、大数据的影响

(一)大数据的特点

(二)大数据对银行客户管理策略的影响

客户管理策略指的是企业根据客户信息提升其与客户之间在销售、服务上的沟通和交互,并且根据当前客户的变化对客户服务不断进行改进,从而不断提升客户管理水平,实现企业保留旧客户,吸引新客户,转化忠实客户的目标。银行客户管理体现了银行的经营管理模式从以“产品为中心”的模式转化为“以客户为中心”的管理模型,多家银行也开始构建客户管理系统,加强客户服务,提升自身竞争力。

二、客户管理评价

(一)评价指标体系构建

本文以公司客户为分析对象,在公司客户价值指标体系构建和评价的基础上,构建了基于公司价值的银行公司客户管理策略。

传统的指标评价方法把客户价值分为客户潜在价值和客户当前价值两个方面,并在此基础上构建多层的客户综合评价体系,从而对客户进行综合评价。在大数据时代,银行可以通过互联网、交易等多个渠道去了解到更多的客户信息,因此可以采用更多的指标,对公司客户进行更为准确的评价。本文在调查研究的基础上,以大数据时代为背景,构建了更加丰富全面的评判指标体系,并且以此为基础,对客户进行评价,从而能够准确挖掘客户价值。

(二)模糊综合评价

在构建指标体系的基础上,采用该指标体系对客户进行综合评价,某行支行共有21个公司客户,公司客户的规模、行业、生产经营状况各不相同,该行为了实现客户的差异化管理,需要在客户综合评价的基础上,根据评价结果为不同的客户提供差异化服务,从而实现银行效益的最大化[6]。

首先,采用专家讨论打分的方法计算指标权重,该方法首先采用专家讨论的方法得到指标重要性比较矩阵,然后通过特征值计算的方法计算指标权重。在指标权重计算的基础上,对照指标的评价标准计算每个所有客户每个指标的评分,在指标值归一化的基础上,采用隶属度函数计算得到模糊判断矩阵,并且采用模糊算子逐层递推计算每个客户的综合评价结果,根据评价结果对客户进行分类(如下表所示)。

客户分类结果

三、客户管理策略

基于客户价值的客户管理策略主要包括客户价值评判和目标客户服务分配这两个环节,其中客户价值评判首先需要构建客户价值评判指标,并且根据当前银行发展目标和自身特点合理调整指标权重,然后根据指标评价方法计算指标分值,采用一定的算法计算当前客户价值的高低。目标客户服务分配是指根据客户价值的高低分配合理的服务资源,对于高价值客户,银行优先分配服务资源,并且努力构建与高价值客户的良好关系。对于次价值或者是具有良好增长潜力的客户,银行也要分配合适的服务资源,从而提升银行未来发展能力。

整个实施流程包括客户价值发现、客户价值创造、客户价值传递和管理绩效评价四个过程。四个过程相互关联,共同构成了基于客户价值的银行客户管理策略(如下图所示)。

四个过程的具体步骤如下:

第一,客户价值发现,客户价值发现过程是客户管理的基础,银行在做出产品推销的关键因素是发掘客户需求,并且根据客户需求不断推出新的产品。

第二,客户价值创造,客户价值创造过程同客户关系价值链一致,在实施的过程中需要注意三个关键问题,第一个问题是客户对于客户价值的需求以及商业银行如何提供满足客户需要的商业价值;第二个问题是价值客户能够给商业银行提供的关系价值以及商业银行如何得到这些价值。第三个问题是商业银行在客户关系管理的过程中如何灵活处理客户价值和关系价值,从而使两者平衡统一。

第三,客户价值传递,客艏壑荡递的过程体现了银行和客户的关系管理过程,该过程主要包括多种渠道整合过程以及银行客户交互过程。银行为了获取竞争优势需要对客户进行有效管理。在当前的信息时代,银行和客户之间可以依托信息和网络技术构建低成本高效率的沟通渠道。

第四,管理绩效评价,管理绩效评价是整个客户管理流程的最后一个环节,也是最为重要的一个环节,该环节可以评判当前客户管理的有效性,发现客户管理问题,并且及时改进。

小结

商业银行客户价值分析是商业银行客户管理的热点,在当前激烈的市场竞争条件下,价值客户的分类和保留,是银行在当前激烈的市场环境下取得快速发展的关键。本文基于大数据时代特点和商业银行发展实际,在构建了具有大时代数据特点的指标体系的基础上,采用模糊综合评价方法对客户进行分类,并且以此提出了基于客户价值的银行客户管理策略,为商业银行客户管理提供参考。

[1]ViktorMayer-Sch?inberger,KennethCukier.BigData:ARevolutionThatWillTransformHowWeLive,Work,andThink[M].Boston:

HoughtonMifflinHarcourt,2013.

[2]涂子沛.数据之巅:大数据革命,历史、现实与未来[M].深圳:中信出版社,2014:13-112.

[3]马建光,姜巍.大数据的概念、特征及其应用[J].国防科技,2013,(2):10-17.

[4]贺本岚.大数据时代数据挖掘在银行客户关系管理中的应用研究[C]//第八届中国管理学年会――金融分会场论文集,2013.

关键词:大数据管理会计机遇

一、大数据的含义、特点和作用

(一)大数据的含义

随着云计算的产生、移动互联网的广泛应用,大数据迅速发展。笔者所述大数据,又称巨量数据或海量数据;是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合,是基于云计算的数据处理与应用模式,通过数据的集成共享,交叉使用形成的能对企业管理提供帮助的各种信息资源。

(二)大数据的特点

按照西方学者的观点可将大数据的特征归纳为4个“V”,即大量(Volume),多样(Variety),速度(Velocity)、价值(Value)。

(三)大数据在管理会计中的作用

首先,海量的大数据为企业开展管理会计工作,获取企业全面的信息提供了重要的资源基础和支撑。

其次,迅速流转的数据能够促使企业经营管理效率的提高。企业所建立的能够实现海量存储和分析挖掘的数据库,能够实现对收集到的数据的及时、迅速处理。有助于企业提供实时的经营管理报告,提高会计工作的效率和效果。

最后,时效性的数据能够给企业创造价值。迅速收集到的数据对管理会计工作提出了更高的要求,要求企业必须采用相应的数据分析技术实现从海量数据中提取有价值的商业信息,并进行及时迅速的分析挖掘、以实现企业的经营管理目标,为企业创造更高的价值。

二、大数据时代管理会计的发展现状

三、大数据时代管理会计面临的挑战

(一)我国对管理会计理论的研究和应用有待深入

(二)企业对大数据在管理会计中的应用认识不足

在企业的实际会计工作中,部分企业对大数据在管理会计中的应用认识严重不足。无论是构建数据库存储设备,还是培养专业的数据分析人才,或是进行数据的加工挖掘,都需要投入大量的人财物,企业往往认为不符合成本效益原则,因此,没有必要在企业管理会计工作中推广或应用大数据技术。

在对管理会计重视度不足的情况下,企业对于大数据在管理会计中的应用更是不以为意。企业的管理层并没有真正意识到管理会计在企业决策中发挥的重要作用,对大数据在管理会计中应用的认识也比较狭隘。有些企业甚至认为大数据技术是大公司或者IT技术企业才需要掌握的,财会工作是不需要大数据的,这些片面的认识严重影响大数据环境下管理会计工作的推广和应用。

(三)能够使用大数据技术开展工作的管理会计人才匮乏

近年来,会计从业人员数量的快速增长使我国成为了一个会计人员大国,但并不属于人才强国。会计人员的结构不尽合理,基层从事传统会计核算的从业人员数量庞大,而具有较高职业能力的中高端会计人才数量较少,能够对企业情况进行分析预测的管理会计人才更是少之又少,会计人员结构比例严重失衡。

(四)大数据背景下信息存储空间缺乏,数据分析方法不完善

虽然大数据时代为企业带来了更多的有价值的信息,但经常出现的是收集到的信息不能够被管理者有效地使用和进行分析。原因在于,一方面是因为大数据时代数据量急剧增大,如何从大量的数据中提取有价值信息缺乏相应的分析方法和技术;另一方面收集到的不能直接使用的非结构化数据所占分量较大且持续在增量。而此类数据并不能够采传统的数据分析方法进行加工挖掘。

四、大数据时代管理会计的应对措施

(一)建立具有中国特色的管理会计理论体系

2014年,财政部了《关于全面推进管理会计体系建设的指导意见》,提出了全面推进管理会计体系建设的重要性和必要性。我们也不能照搬西方的管理会计理论,要根据我国的国情实际,探索适合我国的实际情况的管理会计理论,制定一套完备的具有中国特色的管理会计体系。

要将高校或企业中具有优势的资源加以整合,以此来支持和推动管理会计体系的形成。同时,高校应建立科研基地,集中组织人员进行理论研究和案例研讨,在实践中总结经验。还要对管理会计的研究成果加大奖励机制,通过激励机制的方法促使更多的优秀人才对管理会计进行研究,以此来推动我国管理会计的发展。

(二)把握大数据浪潮,树立在大数据中应用管理会计的意识

管理会计的发展在大数据的浪潮下,也需要以新技术为支撑,提升管理效率。近年来云计算、大数据、移动互联网等不断发展,企业必须把握形势,抓住机遇。对管理会计来说,信息资源的开放和共享为其应用提供了更多的便利。与此同时,管理会计要在企业的发展中更好的实现其价值,就需要从海量的数据信息中发掘对其有价值的资源,并实时进行整合分析,因此,各方都需要做出努力共同为管理会计的发展增添力量。

作为企业的经营管理者,也要充分重视大数据技术对管理会计工作在管理决策方面的巨大作用,积极学习在管理会计中运用大数据技术的知识,并推动基层员工对大数据的认知和相应的培训,能够直观的对比出大数据运用于管理会计工作前后的企业各方面的变化,分析其对企业经营管理的巨大推动力,以此来加强企业的管理,提升企业的业绩和员工的绩效。

(三)树立管理会计理念,注重掌握大数据知识的管理会计人才的培养

企业的管理者要想更好的发挥管理会计在企业决策中的作用,必须树立管理理念,尤其是大数据背景下的管理会计理念。区分管理会计和传统会计,明确管理会计在企业管理中的重要地位,更好的发挥管理会计的作用。同时企业要尽快弥补既掌握大数据知识又懂得管理会计的交叉型人才的缺口,主动提高企业应用大数据进行分析、加工、挖掘有价值信息的能力,推动整个企业管理模式的创新发展,提升经营业绩,并更好的为企业的发展壮大服务。

(四)构建基于云计算的会计信息平台

大数据时代下收集到的海量的数据,要求有足够的高效的存储空间,并能够实现对大量、多样化的数据的迅速及时的处理分析,也就是能够迅速响应,提供低延迟和有价值的信息,帮助企业及时决策。随着新技术的不断出现,信息处理能力的提高,如云计算,云平台等。通过互联网提供的动态、易扩展、虚拟化的资源,企业能够较好的完成对海量多样繁杂的数据的储存,加工、分析、挖掘,这不仅能够提高企业工作的效率,而且能够实现对有价值数据的深度挖掘,使其价值得到充分运用。因此,构建基于云计算的会计信息管理系统不失为是目前解决大数据存储与分析加工难题的最便捷方法。

五、结束语

在大数据时代,信息的爆炸式增长为我们的生活带来了巨大的便利,同时也给企业的发展提供了有利的环境,与此同时,外部环境的变化给企业的传统管理模式带来了新的挑战,原本发展滞后的管理会计更是面临机遇与挑战并存的境地。大数据为管理会计工作的有效深入开展提供了更大的平台,使传统的管理会计观念发生了重大改变,大数据时代的迅猛发展促使着管理会计的不断发展,在大数据的浪潮下,企业必须抓住管理会计的发展契机,把握国家积极发展管理会计的大形势,应对大数据带来的困难和挑战,实现自身的发展跨越,而管理会计也将步入快速发展的新阶段。

[1]邓国清.以大数据之“道”践管理会计之“变”[N].中国会计报,2013-08-02

[2]姚璐.大数据时代下企业管理的应用[J].科技创业月刊,2014(1)

[3]傅红彬,官登水.大数据浪潮下的管理会计对策与发展的探讨[J].中国管理信息化,2015(3)

[4]张慧德,陈文新.大数据冲击下的会计信息变革[N].中国会计报,2013-10-18(6)

工业和信息化部

中国联合网络通信集团有限公司

上海市哲学社会科学创新研究基地——上海交通大学新媒体与社会研究中心;上海市人民政府决策咨询研究基地——谢耘耕工作室

THE END
1.非结构化数据的处理技术和应用文本分析是非结构化数据处理的一种重要技术,可用于从文本数据中提取有用的信息和知识。文本分析可以分为三个步骤:文本预处理、特征提取和建模分析。文本预处理包括分词、去除停用词、文本归一化等步骤;特征提取包括词袋模型、TF-IDF等方法;建模分析包括聚类、分类、情感分析等方法。文本分析的应用场景包括社交媒体的舆情https://wenku.baidu.com/view/fea50c8f00d8ce2f0066f5335a8102d276a261e8.html
2.大数据时代的非结构化数据处理技术图像识别和视频分析技术是非结构化数据处理中不可或缺的一部分。得益于深度学习模型的快速发展,图像和视频分析技术能够从海量的视觉数据中自动提取关键特征,如物体识别、场景分类、动作分析等。 在安全监控领域,视频分析技术可以自动识别异常事件,减少人工监控的成本和误差。此外,在制造业,图像识别技术被广泛应用于产品质https://www.gokuai.com/press/a1165
3.非结构化数据提取技术在统计工作中的应用摘要结构化数据和非结构化数据是大数据的两种类型,目前非结构化数据信息已达信息总量的85%以上,且每年以55%~65%的速度增长,统计工作受到大数据的冲击,日常总会遇到一些非结构化数据提取的难题,导致工作量加大,效率低下。本文对非结构化数据及其提取技术、大数据处理语言——Python语言进行学习研究,解决实际中遇https://tjj.changzhi.gov.cn/sjfx/202207/t20220704_2588893.html
4.IBMCloudObjectStorage在银行业非结构化数据存储嘲下的对象随着银行业IT技术的快速发展和业务的不断升级变革,业务应用系统产生的非结构化数据(包括文件、图片、音视频文件等)的规模也越来越大,银行业非结构化数据呈指数式爆发式增长。目前使用非结构化数据的主要系统包括内容管理平台、后督影像系统、身份验证、柜员办业务扫描件等需要用到影像图片,以及呼叫中心系统、电话客服的https://redhat.talkwithtrend.com/Article/242823
5.人工智能技术在群聊类数据分析中的探索5.其他非结构化数据 如表情符号、红包等,也是群聊中常见的交流形式。 二、人工智能技术应用 为了有效处理群聊数据的碎片化、多样化等特性,人工智能技术发挥了重要作用,主要包括: 1.自然语言处理 通过NLP技术,我们能够对群聊中的文字数据进行多种处理,包括分词、词性标注、命名实体识别等。这些处理步骤可以帮助我们更好http://www.51testing.com/mobile/view.php?itemid=7800371
6.大数据金融第二章大数据相关技术首先是利用多种轻型数据库收集海量数据,对不同来源的数据进行预处理后,整合存储到大型数据库中,然后根据企业或个人目的和需求,运用合适的数据挖掘技术提取有益的知识,最后利用恰当的方式将结果展现给终端用户。 数据处理流程 一 数据采集 大数据的采集是指在确定用户目标的基础上,对该范围内的所有结构化、半结构化、https://www.jianshu.com/p/d68251554c66
7.Top前沿:农业和应用经济学中的机器学习,其与计量经济学的比较然后,确定了当前计量经济学和模拟模型工具箱在应用经济学方面的局限性,并探索了机器学习法提供的潜在解决方案。在预测和因果分析中,深入研究了不灵活的函数形式、非结构化数据源和大量解释性变量等情况,并强调了复杂模拟模型的挑战。最后,作者认为,当用于定量经济分析时,经济学家在解决机器学习法的缺点方面有着至关https://blog.51cto.com/u_15057855/2675591
8.互联网成数据宝库,网络数据采集技术推动人工智能发展官网互联网数据量呈指数式增长,非结构化数据的应用依赖于清洗标注 PC、互联网、消费级移动设备的兴起宣告了数据时代的来临,数据量呈指数式增长,据IDC统计,全球每年生产的数据量将从2016年的16. 1ZB猛增至2025年的163ZB,其中80%-90%是非结构化数据。过去计算机主要处理结构化数据,人工智能模型却以处理非结构化数据见长https://www.tanmer.com/blog/575
9.2022年度陕西省重点研发计划项目申报指南目录4.9 大规模非结构化网格并行剖分技术研究 4.10 大流量高温燃油调节方法及调节器设计关键技术 5.新一代通信技术 5.1 空地一体化网络立体致密多维覆盖技术 5.2 面向天地一体化大规模星座的网络化测控关键技术 5.3 新型天线形态下基于大规模 MIMO 的机载数据高速传输技术 http://www.kt180.com/html/sxs/9889.html
10.中信证券非结构化数据处理平台建设实践中信证券综合应用OCR、NLP、RPA、搜索引擎、知识图谱等AI技术,在非结构化数据识别解析、自然语言理解与结构化处理、非结构化知识存储与检索等方面,开展公司级非结构化数据处理平台建设。 作者 中信证券股份有限公司信息技术中心 岳丰 王哲 刘殊玥 余怡然 方兴 https://www.secrss.com/articles/53891
11.行政管理论文15篇工商行政管理工作想要顺应时代的潮流,跟上社会发展的步伐,就必须将现代的大数据技术应用的到工商行政管理工作中,以此来提高工作效率,更好地对企业进行监督管理,助推企业的规范化稳定快速发展。 2大数据技术概述 大数据技术是在庞大的数据信息资源中进行分析、处理和检索等过程,提取出对当前工作最有利用价值的信息资源。https://www.ruiwen.com/lunwen/6220159.html
12.科学网—[转载]武新:大数据架构及行业大数据应用所谓的“大数据应用”主要是对各类数据进行整理、交叉分析、比对,对数据进行深度挖掘,对用户提供自助的即席、迭代分析能力。还有一类就是对非结构化数据的特征提取(指纹、图像、语音自动识别、基因数据比对等),以及半结构化数据的内容检索(搜索)、理解(语义分析)等。传统数据库对这类需求和应用无论在技术上还是功能上https://blog.sciencenet.cn/blog-887780-1358813.html
13.什么是数据转换,数据转换的知识介绍图像数据转换:图像数据转换包括图像格式转换、大小调整、色彩空间转换等,广泛应用于图像处理、计算机视觉等领域。 3.数据转换分类 结构化数据与非结构化数据转换 结构化数据:指具有明确定义格式和字段的数据,如数据库表格中的数据。结构化数据转换通常涉及数据表连接、聚合、筛选等操作。 https://www.eefocus.com/baike/1694420.html
14.Python实战:非结构化数据分析非结构化数据处理在当今大数据时代,非结构化数据无处不在,包括社交媒体、电子邮件、网络日志、视频监控数据等。Python作为一种强大的编程语言,提供了丰富的库和框架,用于处理和分析非结构化数据。本文将详细介绍Python在非结构化数据分析中的关键技术,并通过具体代码示例展示如何应用这些技术。https://blog.csdn.net/oandy0/article/details/137567962
15.AnyShare内容数据湖:海量非结构化数据存储与处理的基石·海量非结构化数据难以描述,难以形成结构化的属性信息以提升识别、理解、查找、利用效率 业务系统的文档属性统一管理 ·业务系统孤岛为企业带来统一管理、搜索、整合难题,业务流程打通需要元数据管理能力支撑 海量数据的文档属性访问压力 ·非结构化数据的暴增和丰富的业务应用将带来内容元数据的增长和访问压力,元数据服务https://www.aishu.cn/cn/feature/content-lake