公需科目資料4
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作者:chenyong    通知公告來源:本站原創    點擊數:    更新時間:2019/9/27

第四章 智能時代的數據本源——大數據

第一節 大數據的由來

什么是大數據,大數據是不是就是互聯網上的各種數字信息的總和,它是虛擬的嗎?所謂的數字經濟會不會是個泡沫?如果你這樣認為,就說明你還沒有真正認識大數據。我們先來看看大數據的4V特性和技術特征,就能更好的理解到底什么是大數據。

一、大數據的4V特性

數據度量(容量:Volume):數據度量可以反應一個數據的大小,那么多大的數據才算是大數據呢?大家都知道計算機的容量單位,我們現在在屏幕上看到的紅色字體的都是常見計算機容量單位,每一個容量單位的進制是1024。比較小的單位是MB,一本76萬字的《紅樓夢》所占存儲空間是1.66MB。一個32G存儲空間的手機,可裝下12337部紅樓夢,但只能存放4000多張照片。一部IMAX 3D的標準時長電影,大約需要500GB的存儲空間,和我們自貢市圖書館的藏書總量差不多(截止到201612月,藏書28萬冊,總容量450GB)。最球最大的圖書館——美國國會圖書館(截止到201612月)藏書1.5億冊共計數字存儲空間約為235TB。這些單位都不是大數據的單位,因為它們太小了。全美共有3689個學術研究圖書館,信息總量約為2PB,人類從有語言開始,所有人說過的話的總和約為5EB,地球上所有沙灘的沙粒,一粒一粒的數約為1ZB。而大數據的度量單位就是從PB開始的,判斷一個國家是否真正進入大數據時代的基本標準,就是這個國家的數據總量是否突破ZB級別,我國是在2016年,數據總量達到ZB級別的。現在全球的數據總量正處于爆炸式增長期,年增長率達到58%以上,也就是說兩年產生的數據總量是就超過了人類有歷史以來的數據總和,每兩年數據總量就要翻番。中國的大數據增速要高于最球平均水平,截止到2016年,我國大數據占全球數據總量的13%,預計到2020年后占比將超過20%

數據類別(類別:Variety):大數據無處不在,每天我們上網點擊的網站,鏈接、搜索引擎搜索的各類信息;每天的實時通信,包括電話、微信、QQ等信息;每天辦公使用的各種文檔,電子郵件;每天運行的計算機應用程序和手機APP;各種各樣的社交媒體生成的信息數據,國外的Facebook、推特,國內的新浪微博、QQ空間等;大量的音視頻及分享網站上的資源;物聯網及其設備的傳感器數據信息:WEB4.0工廠的自動化信息、交通管理中的監控信息、可穿帶設備的個人健康監控數據等。大數據的類別龐雜而多樣,只要能數字化的信息都是大數據的組成部分。實際上我們日常生活中的所有信息數字信息占比已超過95%

因為大數據與互聯網的密切相關性,導致互聯網公司幾乎都是大數據公司,特別是大型互聯網公司,我國超過80%的大數據都被中國互聯網公司所擁有。從國家層面而言,這會帶來一定的網絡信息安全隱患,如何來杜絕這種大數據信息安全的不可控性,確保大數據的安全,我們會在第三個問題中探討。

實時有效性(速度:Velocity):說到速度,大家都會想到高鐵動車,復興號京滬線已達到350KM/h,已然成為了中國速度的代表。而發生在2011723日溫州市境內的高鐵甬溫段動車追尾事故,卻是一起數據處理不夠及時,信息溝通嚴重滯后的典型交通事故。在大數據處理速度方面,IBM公司有一個著名的“1秒定律”,即要在秒級時間范圍內給出分析結果,超出這個時間,數據就失去價值了,所以真正有價值的大數據都是實時的。大數據的實時有效性體現在兩個方面:一是數據產生得快。有的數據是爆發式產生,例如,歐洲核子研究中心的大型強子對撞機在工作狀態下每秒產生PB級的數據;有的數據是涓涓細流式產生,但是由于用戶眾多,短時間內產生的數據量依然非常龐大,例如,點擊流、日志、射頻識別數據、GPS(全球定位系統)位置信息。二是數據處理得快。正如水處理系統可以從水庫調出水進行處理,也可以處理直接對涌進來的新水流。大數據也有批處理(“靜止數據”轉變為“正使用數據”)和流處理(“動態數據”轉變為“正使用數據”)兩種范式,以實現快速的數據處理。只有高速處理的大數據才會產生價值。

大數據的價值(價值:Value):有人認為大數據是互聯網上的一種虛擬產物,并不會帶來實際性的價值,這種認識顯然比較片面或比較傳統,就好像討論實體經濟與網絡經濟一樣。實際上以網絡經濟為主的數字經濟2016年已經占到了GDP比重30%以上。所以說大數據是很有價值的,這是大數據的本質,它就是一種生產資料和資產,完全可以等同于煤、石油、森林等國家性資源,美國前總統奧巴馬將數據比喻為未來的石油,視同為與陸權、海權、空權同等重要的美國核心資產,是美國綜合國力的重要組成部分。我國在2016年將大數據納入國家戰略性資源。

中國現在最大的互聯網公司騰訊集團,它的創始人兼CEO馬化騰在多次演講中都提到:騰訊公司最大的資產不是QQ、微信,也不是網絡游戲,而是全球近20億用戶的大數據信息,數據本身才是騰訊公司的立身之本。

2017317日,騰訊大數據系統——騰訊云以1分錢成功中標夏門市政務外云服務系統,這次中標,騰訊公司顯然看重的是數據本身帶來的價值。

這個以大數據為根本的公司,其大數據到底為其帶來了多大的價值呢?騰訊公司2004616日在香港上市,當時招股價每股3.7港元,10年后股票上漲超過600港元,隨后進行了1:5的拆股,拆股后股票繼續上仰,至今股價已超400港元,市值超過5000億美元,當之無愧的亞洲第一上市公司,全球排名第5。一個將大數據作為核心資產的公司,股票與市值的高速增長體現了其價值性。

2016年我國數字經濟規模已達到22.4萬億元人民幣,占GDP比重達到30.1%2016年我國數字經濟增速高達16.6%,分別是美國(6.8%)、日本(5.5%)和英國(5.4%)2.4倍、3.0倍、3.1倍,增速位居世界第一。未來大數據的市場規模會進一步擴大,據預估我國到2020年后大數據市場規模將超過8千億人民幣。

從大數據的4V特性我們可以看出:大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

二、大數據的技術特征

云存儲:大數據的度量性決定了其主要的存儲載體只能是云存儲,海量的數據信息是不可能存儲在單一設備上的,只能采用分布式的云存儲方式。大數據類型的龐雜性,導致大部分數據信息已經是半結構甚至是非結構化的數據,基于云端的分布式數據庫成為了大數據存儲的基本單元。

云計算:海量的數據、龐雜的種類、復雜的結構導致了大數據的處理運算不可能由單一設備完成,基于云計算的網絡多機協同工作是大數據現今最主要的計算模式。

大數據算法:大數據特性決定了常規的數據處理算法已經不適應大數據的處理,更加智能、更加高效的數據處理算法是大數據實時高效的保證。

第二節 大數據的應用領域

一、大數據在各行各業的應用

大數據不僅有非常大的價值,同時也已經深遠的影響了我們的工作生活,大數據的應用領域十分廣泛,我們可以從和我們日常生活息息相關的衣食住行四個方面來看看大數據在各行各業的應用。

“衣”——大數據在零售行業的應用

現今的零售行業已經發生了翻天覆地的變化,在中國最大的零售商已經不再是實體的大型商場了,基于互聯網的電商平臺成為了零售行業領頭羊,大數據在電子商務上發揮的作用可謂是如魚得水。

精準廣告:從2015年開始,我國最大的廣告平臺已經從傳統的電視廣播轉為了覆蓋面更廣的互聯網平臺。利用大數據分析,互聯網甚至可以根據個人喜好做出針對個人的精準廣告投放。如果我在某個電子商務網站上看了一款單反相機,即沒有放入購物車,也沒有收藏網址,僅僅是瀏覽了一下網頁,從此以后連續一周甚至幾周,我再上網訪問其它網站,甚至是用手機瀏覽新聞,哪款單反相機的廣告就會時不時跳出來提醒我一下,不要忘了你感興趣的相機喲。顯然這種基于大數據的精準廣告比電視上的廣而告之更加具有優勢。

精確營銷:有了精準的廣告投放,再加上對用戶上網行為數據的收集分析,大數據可以很容易知道你對某個商品的購買欲望,它甚至可以做到精確到個人的營銷。美國第二大超市塔吉特百貨(Target)是最早使用大數據進入精確營銷的零售商,他們擁有專業顧客數據分析模型,可對購買行為精確分析,并判斷用戶未來的購買需求。2012年,美國一名男子闖入他家附近的一家零售連鎖超市塔吉特內抗議:你們竟然給我17歲的女兒發嬰兒尿片和童車優惠券。店鋪經理立刻向來者承認錯誤,但是該經理并不知道這一行為是總公司運行大數據挖掘和個性化推薦的結果。一個月后,這位父親前來道歉,因為這時他知道自己的女兒的確懷孕了。塔吉特的大數據系統比這位父親知道自己女兒懷孕足足早了一個月,此事后來被紐約時報報道,轟動了全美。我去年在京東上買一款平板電腦,我將其放入購物車,但沒有下單,然后我每天都會觀察一下這款平板電腦是非有優惠促銷,看看能不能以更低的價格購買到我需要的商品,連續觀察一周后未果,就在我準備繼續堅守時,京東公司通過郵箱向我發來了現金優惠卷,并指定只能用于我選擇的哪款平板電腦。這種利用大數據進行用戶行為分析,判斷用戶對商品需求和喜好,并進行精確營銷的技術手段已經被所有的大型零售商廣泛采用。

預判發貨:全球最大的電子商務網站美國的亞馬遜在2016年正式投入一種新專利技術叫做:“先發貨 后購買”,實際上就是一種預判式發貨機制。亞馬遜利用大數據分析所有用戶的購買習慣,是喜歡直接下單,還是喜歡周末才清空購物車,家里的洗滌用品是喜歡一個月買一次,還是買一次就使用三個月,是品牌產品的忠實用戶,還是喜歡嘗試不同的品牌商品,周末是喜歡宅在家里看書,還是喜歡約上三倆伙伴去海灘沖浪。在對用戶行為有了一個全面了解后,大數據可以比較精準的預估你下一次購物的商品種類、數量,以及你的下單時間,從而可以在你還沒有真正購買前就先期發貨,發出的貨物會先存放到快遞公司的轉運中心或卡車里,甚至快遞員的背包中,待用戶完成訂單后,正式發出。

精準的廣告、精確的營銷、預判式的發貨,大數據在零售行業大展拳腳,極大的促進了零售行業特別是電子商務的發展。

食——大數據在服務行業的應用

精準服務:我國近幾年服務文化產業高速發展,以電影產業為例,2017年中國電影市場總票房達到了559.11億元人民幣,比上年增長13.45%,已經成為世界第二大電影市場。大數據的應用功不可沒,我們如果要去看一場電影,從通過手機查看影片放映情況開始,到我們選擇電影院、場次、座位,最后通過移動支付付款購買電影片,整個過程甚至不需要一分鐘,如此快捷和便利的精準服務與大數據平臺的信息共享、數據關聯有著非常緊密的關系,大數據不僅提供龐大的數據信息,同時也打通了許多以前不能共享數據的網絡平臺,使數據信息可以很容易的從個人的手機到達電影院的選座系統,從支付平臺到達銀行系統、再從銀聯系統直達院線平臺,大數據在為我們提供服務時越來越精準快捷。

便利選擇:在使用手機進行新聞瀏覽或是準備團購出去吃飯時,我們發現不管是新聞內容還是團購的推薦內容都比較符合我們的喜好,這讓我們在選擇服務時更加的便利,從而也提高了我們的效率。這種讓手機變得更聰明或者說更能了解你的技術,實際上就是大數據加上人工智能的結果,通過對你長期使用數據的收集和分析,可以判斷一個人的興趣愛好。

消費預判:電子商務利用大數據可以預判發貨,服務業通過大數據可以預判你消費,臨近中午,你該吃午飯了,它會提醒你并為你推薦喜歡的餐廳;假期它會為你推薦旅行目的地;如果你還要加班,它甚至能為你叫一份宵夜。

大數據通過對個人的興趣愛好、行為能力、消費水平進行綜合分析,達到為你提供量身訂做的各種服務,大數據在服務行業的應用已經改變了我們的生活。

住——大數據在公共行業的創新

環境條件:利用大數據的平臺共享性,我們可以方便的獲取區域規劃圖,以便于人們在購買住房時能對未來周邊環境了然于胸。大數據在公共服務方面還能利用移動互聯網、物聯網、云計算等相關新技術,整合公共服務資源,而市民則可以通過智能手機、平板電腦等終端設備,方便的獲得各種公共資訊。大數據是建立智慧城市的根本。

衛生醫療:2009年,Google通過分析5000萬條美國人最頻繁檢索的詞匯,利用大數據技術將美國疾病中心在2003年到2008年間季節性流感傳播時期的數據進行比較,建立一個特定的數學模型。最終Google成功預測了2009年冬季流感的傳播,甚至可以具體到特定的地區和州。大數據除了可以用于傳染病的預判外,也能為廣大的醫務工作者提供龐大的醫療比對數據,結合人工智能可以幫助醫生高效準確的判定病例。

教育設施:教育資源的不均衡是阻礙教育發展的主要障礙,大數據與移動互聯網的結合能有效地打破這種僵局,優秀的教育資源可以很方便的通過網絡傳播,讓教育資源相對薄弱的地區,也能獲得和大城市一樣的優秀師資力量、先進教學模式、以及更加科學的教學方法。學生可以方便的利用網絡平臺,通過大數據獲取更多的教學資源,帶來更好的選擇性教育,跨區域的教育模式會越來越普及。

我國大數據在公共行業的應用還處于探索階段,相信在不久的未來利用大數據,并給合新一代網絡系統和人工智能等技術,終將會更加深入的影響我們的生活。

行——大數據在交通運輸業的創新

旅游出行:在旅行之前,可以通過大數據平臺查詢旅行目的地的各種信息,包括交通線路、住宿情況、景點門票,甚至能判斷一個景點的人數,為我們的出行提供詳實而準確的數據,保障了我們旅游的順暢和便利。

地圖導航:利用移動互聯網與定位系統的結合,依附于大數據平臺的支撐,我們可以很方便的使用手機進行地圖導航,不管是自駕出行,還是公共交通線路選擇,甚至是步行,手機的地圖導航系統都能為我們提供精準的數據信息。除了常規的導航應用外,通過移動手機與基站的數據通信,交通攝像頭的數據采集、衛星定位數據共享等大數據的采集分析,地圖導航系統還可以準確的判斷交通路況,確定哪些路段有交通擁堵。

交通樞紐:傳統公共交通系統在大數據的支持下,很容易升級為智能公共交通系統,乘客不僅可以在站臺上觀察車輛的進出站信息,也能通過手機查詢每一個班次的運行時間。公共交通部門可以通過大數據動態掌控高峰期和高峰線路的情況,并動態改變發車頻率和數量,使公共交通變得更加智能。

現在大數據已經廣泛運用于交通行業,人們不僅可以方便的在網上直接購買機票,還能直接選擇座位,利用數據信息,甚至可以不用打印登機牌,一個二維碼的電子登機牌會發送到你的手機。貨車司機不用再為回程的貨物苦苦的等待,在出行前就可以發布自己的運輸路線到大數據平臺,有需要運輸商品的商家會主動找到你。大數據已經開始影響我們的交通出行。

二、大數據在思維變革上的應用

改革開放四十年來,我們深深的體會到“解放思想、實事求是”這句話的重要性,有時思想上的與時俱進、思維上的變革比行為上的實踐更加重要,在這個科學技術飛速發展的時代,變革思維模式以適應社會的發展已成必然。大數據在對人類傳統的數據統計分析和思維模式上都帶來了很大的沖擊,主要體現在三個方面:第一,人們處理的數據從樣本數據變成全部數據;第二,由于是全樣本數據,人們不得不接受數據的混雜性,而放棄對精確性的追求;第三,人類通過對大數據的處理,放棄對因果關系的渴求,轉而關注相關關系。

更多:在大數據開始廣泛應用后,數據的統計分析將拋棄小數據時代的抽樣模式,將再也不會有樣本的概念,實際上樣本就是全部數據,大數據時代在技術能力許可情況下,應盡量采用全數據模式,而傳統的隨機采樣法,就像在汽車時代騎馬一樣,雖然特定情況下仍可采用該方法,但是慢慢地我們會放棄它。全數據模式將開啟新的數據統計分析方法。

更雜:由于采用所有數據作為樣本,數據基數變得無比龐大,導致數據的混雜性這種負面的因素開始出現,數據的精確性會發生改變,絕對的精確將很難獲取,更多的時候我們需要重新審視數據精確性的優略,大數據不僅讓我們不再期待精確性,也讓我們無法實現精確性。這就好比皮尺與哈勃天文望遠鏡,皮尺的精度可以達到豪米級,哈勃天文望遠鏡卻是以光年為單位,難道因為皮尺更精確就說皮尺比哈勃望遠鏡更好?數據的大小,對其精確性的要求是不同的。在大數據時代,數據分析統計結果的精確性是相對的,而不是絕對的。

更好:美國的Kaggle公司在2016年舉辦了關于二手車質量的競賽,二手車經銷商將二手車數據提供給參加比賽的統計學家,統計學家用這些數據建立了一個算法系統來預測經銷商拍賣的哪些車會有質量問題。通過大數據分析,最后結果表明,橙色的車有質量問題的可能性只有其他車的一半。這個結果對于大多數人來說都是瘋狂的,這是哪兒和哪兒啊,以我們聰明的大腦得出結論,橙色的二手車憑什么質量會更好呢?難道是因為橙色的車主更愛車,或者是因為橙色的車漆更貴,被車主保護的更好?還是比較顯眼,出車禍的幾率比較小?如此這樣,沒完沒了,你很快就會發現無論你怎么解釋怎么去想象就是不能接受這些風馬牛不相及的事情。但是大數據的魅力就在這里,完全的去除了情感和個人的因素,也沒有什么所謂的專家在擺弄是非,唯一操縱這些的就是那些一臉虔誠的程序員數據分析師們,讓數據以一個公平的態度來到我們面前,殘忍的告訴你,這就是事實,而你不用問為什么,這就是大數據不問原因只問相關的特點。大數據不再強調為什么,而是注重是什么,大數據不再是因果關系,而是相關的關系。大數據的多而雜,確定了它的非相關性,但最終結果卻是摒棄因果關系的大數據更好,價值更高。

三、大數據在行政管理上的應用

簡政增效:行政管理要實現科學化、現代化,離不開基于大數據的智能化。打通信息孤島,推行互聯網+政務服務,實現部門間數據共享,大數據可以發揮積極作用。我國政府實施的工商營業執照、組織機構代碼證和稅務登記證三證合一一照一碼登記制度改革之所以能夠快速推進,很大程度上得益于大數據的應用。具體來說,就是通過建立項目并聯審批平臺,形成網上審批大數據資源庫,實現跨部門、跨層級項目審批、核準、備案的統一受理、同步審查、信息共享、透明公開,大大簡化了證照辦理程序。在一站式行政審批和服務體系建設中,大數據有效的推動了政務創新,簡政增效效果明顯。

數據監管:隨著政府各個部門原有數據的關聯與共享的實現,城市開始走向智能和智慧,大數據成為了智慧城市的核心能源,在城市規劃方面,通過對城市地理、氣象等自然信息和經濟、社會、文化、人口等人文社會信息的挖掘,可以為城市規劃提供決策,強化城市管理服務的科學性和前瞻性。在交通管理方面,通過對道路交通信息的實時挖掘,能有效緩解交通擁堵,并快速響應突發狀況,為城市交通的良性運轉提供科學的決策依據。在輿情監控方面,通過網絡關鍵詞搜索及語義智能分析,能提高輿情分析的及時性、全面性,全面掌握社情民意,提高公共服務能力,應對網絡突發的公共事件,打擊違法犯罪。在安防與防災領域,通過大數據的挖掘,可以及時發現人為或自然災害、恐怖事件,提高應急處理能力和安全防范能力。在大數據時代,數據的監管、成為政府政務工作中的重中之重。

優化服務:政府大數據平臺的建成可以很方便為民眾提供政府服務職能,能更好的體現政務的服務性,一站式的網上政務中心將會出現,民眾足不出戶,就能方便的獲取政府的服務。政務系統利用大數據和互聯網平臺,也能有效的提高辦事效率,減少人力物力投入,優化服務。

第三節 大數據時代的信息安全

201365日,斯諾登披露美國棱鏡門事件,全球嘩然。大家突然發現我們的上網數據、我們的移動通話數據是那么的不安全,掌握核心互聯網技術和通訊技術的國家,可以肆無忌憚的獲取他國的各種數據信息,大家開始意識到大數據時代, 一個國家的網絡信息安全會直接影響整個國家的安全。

2014年,我國中央網絡安全和信息化領導小組成立,習近平任組長,李克強、劉云山任副組長,成員包括9名副國級、10名正部級。并于同年的227日召開了第一次會議。網絡安全和信息化領導小組將會統籌協調各個領域的網絡安全和信息化重大問題,制定實施國家網絡安全和信息化發展戰略、宏觀規劃和重大政策,不斷增強安全保障能力。

一、大數據基礎設施安全保障

前面講到,我國大數據信息大部分被大型互聯網公司所擁有,為保證大數據信息的安全性,我國建立了許多數據中心(IDC)。截止至201612月,我國擁有超過3000個機柜的大型數據中心300多座,貴州作為國家特大型數據中心正在建設中。作為大數據基礎設施的數據中心,不僅是我國廣大網民上網數據的物理存放地,更是我國大數據的數字倉庫,它的安全保障顯得尤為重要。我國高度重視數據中心的安全,超過3000個機柜的中大型數據中心必須由國家規劃建設,建立好的數據中心作為國家戰略物資進行安全管理,電力供應必須確保能抗核打擊。在國家的強力保護下,我國的大數據基礎設施安全有了根本性的保障。

二、大數據信息存儲安全保障

由于大數據信息龐大的度量值,大數據只能通過云存儲的方式存儲,巨大的數字信息存貯在互聯網上的各種各樣的存儲介質上,其安全的重要性顯而易見。為了保證數據的完整性,幾乎所有的云存儲都會使用冗余備份系統,所以在數據本身的存儲安全上,云存儲的安全性要比本地存儲更加可靠。計算機病毒對數據的入侵可謂防不勝防,2017512日從英國倫敦爆發的勒索病毒,只用了兩天時間就席卷全球,醫院、學校、加油站、鐵路、銀行、行政單位相繼受到了不同程度的攻擊,個人計算機上的文檔被病毒加密,無法打開,必須向勒索者付款后才能解開加密文檔。此次全球病毒攻擊對個人計算機上存儲的數據帶來了毀滅性的打擊,而存放在云端的網上數據幾乎沒有受到任何影響,可見云存儲的安全保障是可以得到保證的。

三、大數據隱私泄露安全保障

通過云存儲可以有效的保障數據的完整性,但由于數據不是存放在本地計算機中,數據的可控性變得非常差,數據泄露事件時有發生。不管是我國的百度公司的醫療個人數據泄露案,還是Facebook的個人信息泄露案,隱私泄露屢禁不止,這些都說明在大數據時代,數據信息泄露和個人隱私泄露是最大的安全隱患。對個人而言,利用加密技術的云存儲可以有效防止個人隱私數據的泄露,對國家而言,基于中大型數據中心的數據可控性和數據可監管性,可以有效的防止數據泄露的發生。

大數據時代的互聯網信息安全不僅僅對個人有影響,也對一個國家的網絡安全提出了挑戰,為了真正保障大數據的安全,我們應該從三個方面入手:一個方面是法律保障,通過立法,制定相應的法律條款,對侵犯個人隱私、造成數據泄露的公司或個人要予以嚴厲的法律制裁,從法律上保護數據的安全性,防止數據泄露。我國自201761日開始實施的《中華中民共和國網絡安全法》就是一部這樣的法律。第二方面是行業自律,通過行業內部制定自律公約,對于隱私保護的原則與日常行為規范等給出清晰的解釋。嘗試進行第三方機構的個人隱私保護安全認證,如果滿足網絡隱私保護合格標準,將由第三方頒布合格的證書與 授權。這一方法與行業自律公約相結合,建立公眾信任,實現自我約束。鼓勵數據從業人員加大隱私保護技術的開發,未雨綢繆,在大數據時代,建立良好的大數據安全環境。第三個方面是規范個人上網行為,擁有良好的個人上網行為、文明上網,從我做起,即可杜絕一些非法數據的產生,也能有效的防范網絡病毒的侵襲,更能讓數據泄露的攻擊者無漏洞可鉆。

 “科學是第一生產力”帶動了我國科學技術的發展,互聯網改變了IT產業,移動互聯網顛覆了整個通信業,而大數據必將創新一個新興產業——人工智能。

 

 

 

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