简介：摘要:数据治理作为企业数据管理的重要手段，对提升数据质量起着至关重要的作用。本研究通过对数据治理对企业数据质量提升的影响因素进行分析，揭示了在复杂的商业环境中，有效的数据治理策略如何影响数据质量，为企业实现高质量数据的价值提供了理论支持。关键因素包括数据管理流程、数据质量度量、组织文化等，这些因素相互交织，共同构建了一个有序的数据治理体系，为企业提供了数据驱动决策的基础。

简介：摘要：本研究针对大数据背景下工业领域的数据安全评估问题进行探讨。大数据技术的快速发展为工业领域的数据应用带来了新的机遇，同时也提出了更高的安全性要求。本文首先分析了大数据背景下工业数据安全面临的主要威胁，包括数据泄露、非授权访问、数据完整性破坏等。然后深入探讨了针对这些威胁的工业数据安全评估方法，包括基于风险矩阵的定性评估、基于攻击树的定量评估等。研究表明，结合定性和定量评估可以全面、准确地判断数据安全状态，为后续安全防护决策提供支持。本研究的价值在于为工业企业安全利用大数据提供了理论支撑和技术路径。

简介：摘要：随着社会飞速发展，新型科技革命与产业变革不断深化，大数据技术已逐渐成为推动社会和谐稳定发展的新引擎。然而，在数据海量交互与信息技术迅猛进步的同时，信息安全问题日益凸显，成为大数据时代社会各界关注的焦点。人们在享受数据便捷与处理高效的同时，个人隐私安全、企业商业机密亦面临挑战。本文旨在探讨大数据技术在生活优化与传统行业转型中的关键作用，分析大数据时代信息安全所面临的潜在风险，并提出通过加强信息安全防范意识、完善信息安全法律法规及实施体系化安全防护等措施，构建坚实信息安全防线，为企业健康、持续、优质发展提供坚实保障。

简介：摘要：FLASH器件因其突出的优点在嵌入式系统中广泛使用，但所有FLASH都受数据丢失困扰，数据丢失造成的产品故障现象通常不易复现，难以排查。本文通过对FLASH数据丢失的现象和原因进行分析，提供几种降低数据丢失引起产品故障的措施。为FLASH的设计和使用，提供提高数据安全性的方法。

简介：摘要：数据掌握和控制能力是未来战争制胜的关键要素，数据成为世界军事竞争的新焦点。美军的数据建设和管理依赖美军数据战略的引领和指导。本文介绍了美国防部和陆军层面先后发布的数据战略文件的主要内容，通过比较文件间的不同点说明美军数据战略的演变和发展。在此基础上，分析了数据战略对美军数字现代化转型的支撑作用。 

简介：摘要：数据安全治理是指组织或企业为确保数据的安全性、完整性、可用性和合规性而采取的一系列措施和实践。它是数据管理和信息安全的关键组成部分，目的在于保护数据安全，使其免于泄露、篡改或损坏。数据安全治理的目标是建立一套全面的策略、政策和控制措施，确保数据在整个生命周期中得到有效管理和保护。

简介：

简介：摘要：随着计算机技术的不断发展，互联网逐渐普及。互联网技术已经与社会生产生活的方方面面相结合，成为各行各业必不可少的重要技术。为了保证计算机通信的安全，加强传输数据的加密是非常重要的。数据加密技术是保护传输数据质量和安全必不可少的技术。本文主要从数据加密技术入手，分析探讨数据加密技术在计算机网络通信安全中的应用，为提高计算机网络通信安全提供一些思路和参考。

简介：摘要：本文探讨了大数据时代下的审计数据挖掘与异常检测的重要性和应用。大数据技术为审计带来了前所未有的机遇，可以从庞大的审计数据中快速发现潜在的风险和异常情况。审计数据挖掘与异常检测的融合使得审计人员能够更全面地了解企业的运营状况，并提高审计效率和质量。然而，应用这些技术也需要注意数据安全和隐私问题，以及审计人员的技术培训和能力提升。展望未来，随着大数据技术的发展，审计数据挖掘与异常检测将持续发挥重要作用，推动审计实践不断创新与进步。

简介：【摘要】从“蚂蚁金服集团诉朗动公司案”可以看出，大数据商业模式下公共数据不正当竞争行为会侵害个人隐私和商业秘密，破坏市场竞争秩序。本文旨在通过案例分析法、文献调研法，从明确公共数据应用主体的资格、法律责任以及相关立法和政府责任等四个方面，提出公共数据搜集和使用的提升路径。通过分析大数据商业模式的特点，公共数据的概念及法律属性以及首例公共数据不正当竞争案的法院裁判理由，现阶段应当明确公共数据信息应用主体的资格，确定公共数据信息使用原则和法律责任，完善公共数据的相关立法和加强公共数据应用的政府责任。

简介：摘要：随着大数据时代的降临，数据成为了我国战略资源与创新生产的重要基础，资产与战略价值不断增长的同时，海量的数据也在持年增加，随之而来的就是针对这些海量数据增长下所引发的安全性问题。而机器学习在我国属于一门较为新兴的学科，应用十分广泛。对此，本文针对基于大数据分析技术的数据安全与机器学习进行深入的探讨与分析，并结合实际应用，阐述以机器学习来解决一定范围内的数据安全问题。

简介：摘要：电力系统与人们的生活、工业的生产息息相关 , 电力系统的稳定运行关系到了国家工业领域的正常生产 , 国民的正常生活 , 随着信息化、数字化时代的到来 , 电力系统中各种智能终端设备的投入 , 智能电网、智能能源系统的建设 , 使得电力系统涌现出了大量电力数据 , 这些大量电力数据的背后隐藏着许多电力系统运行的宝贵信息 , 如何挖掘出这些宝贵的信息成为了电力系统亟待解决的问题。数据挖掘是利用数学的方法挖掘出隐藏在信息背后的价值 , 完成从知识到价值的转变 , 因此使用数据挖掘的方法来分析电力数据。

简介：

简介：摘要：随着移动电话的普及，它已广泛深入人类的工作、学习、娱乐等各种日常生活，所产生的移动通信数据，在一定程度上体现了人类的活动规律。基于移动通信数据来探索人类活动规律，已引发业界关注，产生诸多研究热点。工作对移动通信流量模式进行了观察与分析。出于隐私保护的需要，汇聚网格区域中所有用户的通信数据，得到该网格区域的移动通信数据。我们对在地理空间上构成一个行政上 的 1978 网格的移动通信流量模式分别进行了空间和时间两个维度上的分析，得到以下两个结论。首先，移动通信流量模式更多体现的是人员在流动过程中产生的活动规律（我们称之为“动态”规律），却无法全面反映人类在特定空间中特定活动的固有规律，我们称为“静态”规律。其次，在特定的物理空间中，在工作日、周末和节假日三个不同的时间区间内，人类的活动规律不尽相同。

简介：【摘要】油田企业面对不断拓展的业务需求、多种数据类型和海量的数据管理需求，需要先进的数据横向扩展能力和高频访问能力。通过引入数据切片技术，在扩展数据元模型的基础上，建立数据立方体，完成石油大数据的数据切片，把海量业务数据均匀分布到数据库集群的不同机器节点，实现数据横向扩展，有效降低单台机器的访问负载，提高数据访问速度和并发量。

简介：摘要：随着近年来大数据、物联网、 5G技术、云计算、可视化、智能控制等技术的进一步发展，电站运维管理数据也将越来越庞大。面对如此海量增长的信息数据，传统的数据采集、数据互联、数据处理等技术难以适应大数据时代调控中心对其数据存储与分析的需求，更加难以达到对数据深度挖掘、信息模型规范化、智能高级应用的要求。为此建立电力数据中心，可更好地为电力企业提供准确、有效的信息支撑，为企业的智能化建设奠定坚实的基础。 关键词：大数据技术；电力数据中心；运维管理 中图分类号： TM73 文献标识码： A 引言 近些年来，随着电力企业信息化建设进程的不断加快，电力系统的信息通信已经成为安全运营和高质量服务的重要基础。但是在目前的电力数据中心运维管理工作中，仍然存在一些显著的问题严重阻碍着电力企业的发展，针对存在的问题，进行有效地解决，是当前电力数据中心运维管理要做的重要工作。 1电力数据中心运维管理发展呈现的问题 1.1信息应用的快速交付

简介：摘要： 现如今，人们的生活质量在不断提高，对于电力的需求在不断加大， 针对电力大数据流的异常检测问题，该文将流数据聚类算法与电力大数据相结合，针对现有流数据聚类算法不易存储全部数据、断电数据易丢失等问题，以及流数据聚类算法对于离线阶段聚类算法实时应答的要求，从数据的完整性、安全性以及流数据聚类算法的低时间复杂度的角度出发，对 CluStream 流数据聚类算法进行改进，提出流式 K-means 聚类算法。对在线阶段，使用 Redis 集群进行流数据的缓冲，并设计节点时间衰减策略，增大心跳消息中有效消息所占比例；对离线阶段聚类算法进行优化，使用最佳距离法确定初始聚类中心，减少迭代次数；最后，使用所提出的流式 K-means 聚类算法进行用户用电异常行为检测，实验结果表明，该算法能够很好的发现用户用电异常行为。

简介：摘要：随着时代的发展， 在大数据背景下，档案信息化管理工作迎来了一定的机遇与挑战。随着互联网技术与物联网技术的不断推广与应用，产生了大量的数据信息，推动了大数据时代的形成。大数据时代、档案信息化管理等概念在学术界反复出现，相关企业部门如何做好档案信息化管理工作是大数据时代最重要的任务。本文探究大数据时代档案信息化管理工作的相关策略。

简介：摘要：在我国管网体制改革下，管网的互联互通，随着管网结构越来越复杂，大型管网对安全性和输气能力有着非常高的要求。面对复杂的天然气管网，如何安全可靠地向用户供气成为管网运营商考虑、关心的重要内容。国外从管网各组成部分的可靠性，即针对管道及站场设备等单元结构、生产效率、供气可支持性等方面进行可靠性评价。基于此，以下对大数据背景下天然气管网数据挖掘与应用进行了探讨，以供参考。

简介：摘要：随着环境问题的日益突出，环保检测数据的收集、处理和分析变得至关重要。本文探讨了大数据分析在环保领域中的应用，重点关注环境问题的预警与应对。首先，介绍了环保检测数据的收集与处理过程，包括环保监测网络的建设、传感器的部署，以及数据的采集、传输、存储和质量控制。接着，详细阐述了大数据分析在环保领域中的应用，包括数据挖掘、特征提取、空间分析、地理信息系统（GIS）、时间序列分析和趋势预测，以及基于机器学习的模式识别与分类方法。在此基础上，讨论了环境问题的预警与应对策略，探讨了基于大数据的环境问题预警模型构建，预警指标的选择与制定，实时监测与快速响应机制。最后，通过案例分析，展示了空气质量、水污染等环境问题预警与管控的实际应用。