Google关于大数据处理的论文简述要点

关键词： 数据类型 档案管理 数据 技术

Google关于大数据处理的论文简述要点（通用12篇）

篇1：Google关于大数据处理的论文简述要点

在大数据时代背景之下，档案关联工作人员需合理使用大数据技术，明确具体的重要内容，并在先进技术的支持下，提升档案管理工作水平，优化管理体制，为其后续发展与进步奠定基础。

1 大数据的基本阐述

对于大数据而言，在社会数据信息增多、数据类型增长中产生的技术，其中含有庞大的数据，且数据信息的类型很多，处理速度较快，在各个行业中，工作人员可应用大数据技术对海量数据信息进行收集与整理，提升数据利用效率，并打破传统工作模式的局限性，确保工作效果。当前，我国在大数据时代的发展中，已经取得了良好的成就，可根据大数据技术形式与内容，创新工作方式，协调技术之间的关系与内容，并形成先进的数据体制。因此，在实际发展中，应关注大数据技术的应用，创建多元化的发展机制。

2 大数据技术引入档案管理的必要性

当前，我国在档案管理工作中，已经开始实现信息化建设工作，并在时代的发展与进步期间，融入云计算技术、云处理技术与计算机技术等，转变传统的档案管理模式，打破传统技术的局限性。在使用大数据技术实施档案管理工作的过程中，起到积极的作用，可促进档案管理工作的数字化与数据化的发展，整合数据资源，提升数据共享管理工作效果，并转变传统的手工操作方式，科学使用计算机技术与数字化技术针对数据信息进行整合与管理，提升管理工作水平，优化当前的工作内容。具体重要性表现为：

2.1 有利于促进智慧城市的建设

在档案管理工作中应用大数据技术，可促进智慧城市的建设与发展，充分发挥大数据技术的积极作用。在建设智慧城市的过程中，国家提倡节约能源、减少信息灾害的原则，多使用有利于群众发展的信息，并结合当前的工作情况，创建现代化信息类型的机制。而档案中记录着城市的历史信息，是凸显城市形象与发展的良好依托，使用大数据技术开展档案管理工作，可针对信息数据进行全面的整合，提升信息流的整合管理效果，科学实施决策工作，并在档案中挖掘宝贵的知识财富，创建现代化的技术体系，借助先进的大数据技术方式，创新档案数据信息的处理模式，依据当前的发展情况，提升档案数据信息的储存效果，总结丰富的经验，挖掘档案数据信息，促进档案管理工作的良好实施。

2.2 有利于实现电子文件的档案管理工作

在大数据时代背景下，电子文件的发展速度逐渐加快，能够为电子文件的管理提供机遇，但是，在实际管理期间，也面临着很多挑战。虽然在电子文件中蕴含很多有价值的数据，但是，在寻找有价值数据的过程中，会面临很多难点与困境，不能确保电子文件数据信息管理工作效果，甚至出现鉴定方面的问题。如果文件鉴定工作人员使用阅读方式鉴定，不仅无法解决问题，还会影响档案管理工作效果。然而，在应用大数据技术之后，可利用宏观鉴定方式针对电子文件内容进行严格的分析，更好地判斷电子文件价值，并合理处理数据信息，形成现代化的数据管理机制。

在非结构化电子文件处理工作中，需科学应用大数据技术，这是因为大数据的种类很多，主要为：半结构化、结构化与非结构化的数据信息，而在互联网+技术发展中，非结构化数据数量有所增加，而人们在数据管理期间，通常会使用关系型的数据库系统，与传统技术相较，无法提升档案管理工作水平，不适合应用在海量数据处理工作中。然而，在大数据的支持下，可拓宽数据规模，并容纳庞大的文件，可提升非结构化电子文件的处理效果，保证扩展性能，形成现代化的管理机制。

2.3 有利于满足档案数据储存与备份工作需求

在大数据时代的发展中，可以利用海量数据存储技术与处理系统，拓宽档案存储空间，针对数据信息进行整合，并建立档案数据库，以此提升信息的利用率，确保工作效果。随着信息技术时代的到来，档案中的数据信息量逐渐增加，经常会出现档案数据饱和的现象，严重影响着档案管理工作良好实施，不能促进档案信息的更新。然而，在使用大数据技术之后，可创建海量的数据库系统，增加数据的存储空间，并解决当前的档案数据信息处理问题，创新技术形式，优化数据库结构，节约档案管理成本，并提升工作效率。

2.4 能够满足档案馆的发展需求

在传统档案馆工作中，档案管理人员只能利用计算机系统进行处理工作，不能改革具体的工作事项与内容，难以创建沟通与协调机制，甚至出现档案数据信息分割与封闭的现象，无法创建开放式与协同性的架构机制，难以提升管理效果，导致档案馆的工作受到严重制约性影响。然而，在使用大数据技术之后，可以创建现代化与多元化的档案管理机制，提升档案馆的服务水平，优化具体的工作内容与模式，在先进管理方式的`支持下，维护档案馆的良好发展与进步，全面提升档案管理工作效果，并针对服务内容进行全面的创新与协调，在不同档案管理模式的支持下，形成不同的管理机制，满足当前的发展需求。

2.5 能够协调知识与实体管理关系

在档案管理工作中，管理人员应用大数据技术，有利于协调知识与实体管理之间的关系，转变传统的实体管理模式，提升数据与文件的利用效果，并挖掘数据背后有价值的信息。在档案利用服务工作中，工作人员应用先进的大数据技术，可将知识服务作为核心内容，创建新型的知识服务引擎，主要为：学术类型、资源类型与服务类型的引擎系统，可针对知识服务模式进行全面的分析与整合，提升档案数据信息管理与协调水平，在多维度获取档案资源的情况下，增强组织引擎的应用力度，充分使用大数据技术提升档案管理工作水平，满足当前的发展需求。

篇2：Google关于大数据处理的论文简述要点

在大数据时代之下，档案管理工作人员应树立正确观念，合理应用先进技术实施档案管理工作，提升自身工作效果。第一，档案馆应建设高素质技术人才队伍，聘用专业素质较高且具备丰富技术经验的档案管理人才，要求工作人员具备一定的信息素养与专业素养，可针对档案数据信息进行合理的管理，提升档案服务工作水平。第二，需针对档案管理人员进行大数据技术的培训，在阶段性培训的过程中，使得档案管理人员掌握软件技术知识，建设大数据技术时代下的数据库系统，融合档案数据信息，提升管理工作效率与水平。同时，在培训过程中，档案馆需与当地高校相互合作，共同培养大数据时代下的档案管理技术人才，并创建良好的合作机制，满足当前的档案管理需求。第三，需针对管理系统进行完善，全面提升档案数据信息的安全性与可靠性，营造和谐的发展空间与氛围。在创建管理系统的过程中，需加大安全防御力度，根据大数据技术之下的安全隐患问题，合理使用先进的信息技术，建设专业化的档案管理系统，合理防御安全隐患问题，在病毒防控的情况下，安装使用效率较高的杀毒软件系统，并协调数据加密技术的应用，完善大数据时代之下的档案管理内容，提升数据信息的使用效率与水平。在信息技术时代之下，还需重点关注信息技术的使用情况，根据网络信息技术特点与具体形式，创新档案管理内容，总结丰富的经验[1]。

篇3：简述本科毕业论文写作要点

(1)准确性:准确是指题名要恰如其分地反映研究的范围和深度，用词要反映实质，不能用笼统的、泛指性很强的词语。如“一个值得研究的问题”，“关于若干问题”，“控制系统的研究”等，就太笼统。

(2)简洁性:简洁性是指在把内容表达清楚的前提下，题名应越短越好。gb7713-87规定，中文题名一般不宜超过20个汉字。如何使题名写得简洁呢?

1)尽可能删去多余的词语，即经过反复推敲，如果删去某些词语之后，题名仍能反映论文的特定内容，那么这些词语就应删去。

2)避免将同义词或近义词连用，同义词或近义词用其中之一就可以了，如:“问题的分析计算”，“分析”与“计算”在该处是近义的，不分析又如何计算呢?所以二者保留其一即可。又如“分析与探讨”，二者取一即可。

(3)鲜明性:鲜明性是指使人一看便知其意，不费解，无歧义。有的题名很含糊，使人分不清它属于那个学科范畴，给分类造成了困难。

篇4：企业对大数据安全的几大要点

通过大数据，人们可以分析大量的潜在安全事件，找出它们之间的联系从而勾勒出一个完整的安全威胁。通过大数据，分散的数据可以被整合起来，使得安全人员能够采用更加主动的安全防御手段。

今天，网络环境极为复杂，APT攻击以及其他一些网络攻击可以通过对从不同数据源的数据的搜索和分析来对安全威胁加以甄别，要做到这一点，就需要对一系列数据源的进行监控，包括DNS数据，命令与控制(C2)，黑白名单等。从而能够把这些数据进行关联来进行发囧。

企业针对安全的大数据分析，上讯信息安全专家提出下面是一些要点：

DNS数据

DNS数据能够提供一系列新注册域名，经常用来进行垃圾信息发送的域名，以及新创建的域名等等，所有这些信息都可以和黑白名单结合起来，所有这些数据都应该收集起来做进一步分析。

如果自有DNS服务器，就能过检查那些对外的域名查询，这样可能发现一些无法解析的域名。这种情况就可能意味着你检测到了一个“域名生成算法”.这样的信息就能够让安全团队对公司网络进行保护。而且如果对局域网流量数据日志进行分析的话，就有可能找到对应的受到攻击的机器。

命令与控制(C2)系统

把命令与控制数据结合进来可以得到一个IP地址和域名的黑名单。对于公司网络来说，网络流量绝对不应该流向那些已知的命令与控制系统。如果网络安全人员要仔细调查网络攻击的话，可以把来自C2系统的流量引导到公司设好的“蜜罐”机器上去。

安全威胁情报

有一些类似与网络信誉的数据源可以用来判定一个地址是否是安全的。有些数据源提供“是”与“否”的判定，有的还提供一些关于威胁等级的信息。网络安全人员能够根据他们能够接受的风险大小来决定某个地址是否应该访问。

网络流量日志

有很多厂商都提供记录网络流量日志的工具。在利用流量日志来分析安全威胁的时候，人们很容易被淹没在大量的“噪音”数据中。不过流量日志依然是安全分析的基本要求。有一些好的算法和软件能够帮助人们提供分析质量。

“蜜罐”数据

“蜜罐”可以有效地检测针对特定网络的恶意软件。此外，通过“蜜罐”获得的恶意软件可以通过分析获得其特征码，从而进一步监控网络中其他设备的感染情况。这样的信息是非常有价值的，尤其是很多APT攻击所采用的定制的恶意代码往往无法被常规防病毒软件所发现。参见本站文章企业设置“蜜罐”的五大理由

数据质量很重要

最后，企业要注意数据的质量。市场上有很多数据可用，在安全人员进行大数据安全分析时，这些数据的质量和准确性是一个最重要的考量。因此，企业需要有一个内部的数据评估团队针对数据来源提出相应的问题，如：最近的数据是什么时候添加的?有没有样本数据以供评估?每天能够添加多少数据?这些数据哪些是免费的?数据总共收集了多久?等等。如果不了解，可以找玉环红狐网络，备份软件及容灾系统。

篇5：统计局大数据中心工作要点

根据省局大数据中心2018年信息化工作安排及南充市、县、乡三级目前统计信息化建设现状及存在的短板及问题，结合市局统计工作改革与发展对信息化提出的支撑与保障要求，2018年大数据中心工作要点如下：

一、亮特点工作

（一）全力推进和做好统计大数据中心建设

不断深化优化新建大数据中心机房建设、网络系统、安全系统、应用系统的建设技术方案，做实做细各项准备，以便机房技术用房确定后，能在尽量短的时间内高效推进统计大数据中心的建设，并同步做好机房、高清视频会议暨综合管理展示大屏的建设、升级工作和局内现有机房各信息化系统的调试集成工作。

（二）建立基本完备的信息网络安全体系

在大数据中心的建设过程中，优化网络结构，通过部署防火墙、行为管理、堡垒机、数据库审计、日志审计等安全设备，建立起较全面的安全技术防护设施。通过采取多种措施，确保市县两级VRV安全客户端注册率每月均达100%，提升杀毒软件安装率，进一步完善安全管理有关制度。按《网络安全法》的要求，在新的大数据中心各项信息系统建设完成后，聘请有资质的专业测评公司对信息系统进行安全检测及提出完善整改报告，通过等级保护测评。圆满完成省局及市政府及有关部门对我局的各类安全检查，确保全年不出任何安全事故，建成省内市州领先的基本完备的信息网络安全体系。

二、重点工作

（一）做好三农普、四经普有关数据处理工作 按省局有关工作时间安排，在国家审定农普数据反馈后，及时做好三农普市、县两级资料开发的数据处理系统搭建和汇总出表工作。做好四经普数据处理设备准备（PDA设备的管理、新设备的采购）、数据处理方案制定、处理环境的搭建、应用系统的技术培训、数据处理期间的技术保障等各类数据处理工作。

（二）继续推进县（区）、乡（镇）信息化基础建设 在2017年推进县、乡信息化标准化建设取得明显成效的基础上，针对各地还未达标和还存在的薄弱环节部分，按省中心有关工作要求，继续推进基层信息化基础建设。利用统计深改的形势背景，努力争取形成规范扎实的基层信息化管理体制，在机构设立、人员配备、网络建设（专网向社区延伸、市县专网增设备用网络线路）、环境设施（专用机房、二代防火墙、UPS电源等）、安全体系建设等方面持续推进，为后续统计改革发展对基层信息化工作提出的全新要求打下良好基础。并通过按月通报有关工作进展来促进各县区间互相借鉴学习经验和发现弥补自身短板，争取在信息化基层基础工作中追齐地市一流水平。

（三）清理信息化资产账目

细致清理局内现有实际使用中的信息化资产，通过与财务信息化固定资产账目的比对，及时配合局办公室审核报废已过期没再使用的信息化资产，避免信息化财务账目臃杂混乱，与实际在用资产不一致而形成的管理紊乱。

（四）进一步规范软件正版化工作

在局采购了大批正版化软件的基础上，今年在局内各计算机上全面安装部署正版软件，并加强管理，规范流程及手续，做好每台电脑软件维护安装等的工作记录，完善各类制度及资料，圆满通过各级对正版化工作的考核检查。

三、常规性工作

（一）做好网站管理维护工作。做好日常网站服务器的软硬件维护管理和监控工作，及时做好网站后台的信息审签，每月处理修改网站内发现的无效链接及错别字，按实际工作需求做好网站版面的修改完善。

（二）做好一套表平台的管理维护。每月计算生成一套表直报率情况表、一址多报企业数量情况表、内网代报表等资料并送有关科室。做好对平台账户的赋权和账户管理工作，做好对平台的技术支持保障工作。

（三）和广电对接，争取将市县网络各区县的接入带宽和市局汇聚带宽进一步提升。

（四）做好对中心机房路由器、交换机、服务器、VPN网关、磁盘阵列、视频会议MCU、UPS电源系统、空调运行、网络及各安全设备的运维监控和故障处理。

（五）完成信息化年报表的部署、收集、审核和上报工作。

（六）做好对局内各科室、局、队、办软硬件的维护管理。

（七）做好对视频会议系统、VRV安全管理系统、金山网络版杀毒系统等的运行维护管理。

篇6：大数据时代的大数据管理研究论文

数据库管理形式是大数据管理不断发展的重要成果，也是到目前为止最后的一个阶段。在计算机技术不断发展的过程中，计算机内部的容量得到了很大程度的提高，并且大数据的管理和维护成本也相应的有所下降。同时，在大数据管理形式不断发展的过程中，对其系统管理内存不足等现象，进行了全面的提高，有效的实现了资源共享，也在最大程度上保证了大数据的安全、稳定等性能。另外，在大数据时代的大数据库管理的过程中，不在近几年只是固定在某一个计算技术应用体系，而是面向整个管理体系，以此在最大程度上提高了大数据共享的性能，使大数据与大数据形成一个独立的个体，对其大数据进行了全面、有效的、统一的管理，为我国信息技术的发展提供了重要方向。

篇7：Google关于大数据处理的论文简述要点

关键词： 变电运行;跳闸故障;处理技术;

变电设备在电力系统具有不可或缺的关键作用, 并且整个电力系统工作的可靠性与稳定性均和变电运行情况有着直接联系。与此同时, 随着社会发展速度的加快, 使得电力资源已经成为人们生活以及生产活动中的必需品, 所以也在一定程度上对供电质量提出了更为严格的要求。因此, 随着社会对于变电运行情况的逐渐关注, 电力部门应对常见的跳闸故障发生原因深入分析, 及时采取针对性的技术加以处理, 提升电力系统工作的稳定性, 这对于我国电力系统的发展有着积极的意义。变电及跳闸概述

1.1 变电

在一定范围内将额定电压进行升高或者降低的操作形式便是变电的基本定义。其中, 发电机在电力系统的额定电压在15k V~20k V之间, 但是会存在输出电压在更大范围内变动的情况, 例如, 35KV~765kv等情况, 所以需要经常在变电所完成变电操作, 从而实现在电力系统中各个等级电压连接的统一性。

1.2 跳闸

对于跳闸来讲, 其主要指的是电路在变电运行阶段因为突发故障而造成的断开现象。通常来讲, 电力系统在整个电力输送过程中, 为了确保整个环节的安全性以及可靠性, 便会将继电保护装置安装于变电系统当中, 如果存在突发故障情况, 为了避免短路电流对电气设备及继电保护装置造成冲击, 便会将故障电路进行自动断开, 跳闸可以将短路电流及时断开, 从而降低故障事故所造成的影响, 确保整体电力系统的安全性以及可靠性。变电运行中比较常见的跳闸故障形式

在整个变电运行环节当中, 下列三种跳闸形式是最为常见的。

2.1 线路的开关跳闸

对于整个变电系统来讲, 线路多且复杂是其主要的特点, 并且部分线路需要具备特殊的承载性能, 所以应采取妥善的方式来加以保护, 从而提升整体变电系统的可靠性与稳定性, 避免因故障原因而影响整个线路的工作。与此同时, 电力部门应对特殊单线路的检查以及维护工作加以重点关注, 避免因跳闸而导致这部分线路出现相关的财产损失。此外, 施工因素以及恶劣的自然灾害是单线跳闸出现的主要外在因素, 而线路短路、断开、过高的承载电压、接地处理存在缺陷以及线路质量等是导致跳闸出现的主要内在因素。

2.2 主变单侧开关跳闸故障

当电流过流现象出现在主变单侧时, 为了对其进行保护并避免更为严重事故的发生, 可通过跳闸来实现主变单侧的保护, 同时这也是主变后备保护的基本定义。在对主变单侧开关跳闸问题分析后发现, 突发故障存在于主变母线处、存在越级跳闸以及误操作开关是导致主变单侧开关跳闸的主要因素。

2.3 主变三侧的开关跳闸故障

当主变低压部分母线故障、主变侧区域故障、线路连接失误以及内部结构故障等是导致主变三侧的开关跳闸的主要因素。此外, 为了分析主变三侧开关跳闸的真正原因, 通常需要仔细的查验主变保护动作信号以及相关的一次设备等。此外, 如果主变三侧开关跳闸故障出现配有合理瓦斯保护的主变系统当中时, 应对变压器的内部结构进行检查。另外, 当存在过流保护在主变系统当中时, 相关人员应不间断的对主变三侧开关跳闸故障发生原因进行查验, 分析故障发生的原因与检查结构的不同是否有所关联。跳闸故障发生的原因分析

变电系统自身原因以及外界因素影响是导致变电运行中出现跳闸故障的两类原因, 下面将对此进行详尽分析。

3.1 变电系统自身因素

3.1.1 变电系统自身的硬件设施问题

对于我国变电系统而言, 由于在日常维护以及检修工作方面重视程度不够, 使得其中的硬件设备存在相当程度的故障隐患。此外, 由于一些电力设备存在较长的使用时间, 在高负荷工作过程中出现性能退化以及设备老化等现象, 从而导致跳闸几率在这些电力设备中出现显着的提升。与此同时, 跳闸所引发的后续影响主要是阻断了变压高压熔丝以及烧毁变压避雷设施等。

3.1.2 变电系统中的线路问题

线路在电力输送以及使用过程中需要进行网状布置。其中, 为了避免特殊用途的线路影响人们的日常生活, 其通常设置在远离人们生活区域的位置, 但是由于位置偏僻, 所以使得这部分特殊线路疏于维护以及检修, 从而增加了跳闸故障发生的概率。此外, 跳闸故障同样多发于农村以及偏远的地区。另外, 由于一些农村地区线路改造速度有限, 并且随着用电量在农村呈现逐步加大的态势, 使得原有线路难以满足农村现阶段的发展需要, 所以线路在高负荷状态下容易出现跳闸故障。其中, 农村以及偏远地区在线路管理以及维护工作中缺乏重视, 随着线路使用时间的提升, 增加了其设备的老化速度, 从而导致跳闸故障出现, 严重的会引发火灾, 危及当地环境的安全。

3.2 外界因素影响

3.2.1 运行环境出现变化

用电负荷以及运行环境等因素均会对变电运行的效果产生不同程度的影响。如遇到恶劣天气, 例如, 雷暴、大风以及暴雨等情况, 变电运行的线路容易因为外界气候的变化而产生位移, 如果线路彼此的空气绝缘距离降低, 则会使得短路问题在配电线路之间出现, 进而引发电路跳闸故障。与此同时, 由于线路上会栖息鸟类, 或者遭遇雷击等, 使得线路温度会在一定程度下出现上升状态, 从而引发线路跳闸故障的出现。

3.2.2 外力的破坏

随着我国城市化进程速度的加快, 极大的提升了我国相关设施的建设速度。然而, 部分供电线路会因为道路中行驶的车辆所撞坏, 尤其是大型车辆将供电设施所撞坏, 将会导致跳闸故障的出现。此外, 随着城市中建设项目的增多, 在地下开挖以及高空作业过程中会将供电电路断开, 随之导致跳闸故障的出现。跳闸故障处理的技术要点

4.1 变电运行中跳闸故障的诊断

电力运维部门在发生跳闸故障后, 应积极对故障区域线路进行故障排查工作。其中, 在故障排查过程中, 故障的初步判断可根据气候因素以及环境因素进行判断。此外, 跳闸故障的处理可根据录波图以及故障性质等而有针对性的加以解决。首先, 跳闸的位置可根据保护动作来进行判断, 在出现跳闸故障后, 可根据电流速断来对故障情况进行断定, 如果故障较为严重, 则有可能出现的线路的开始端。其次, 跳闸故障的断定与天气因素有着密切联系, 如果在天气晴好且无风的情况下出现跳闸, 则外力因素将是确定跳闸故障的有力依据, 随后便可在出现故障线路的施工地点相近的范围内来查找故障源。如果故障发生的天气为雷电大风天气, 则天气原因将是导致跳闸的故障的主要因素。

4.2 跳闸故障的具体技术处理

4.2.1 对于单线路跳闸的处理

首先对出现故障问题的线路进行有针对性的排查, 如果不存在其它异常因素, 则应重点检查消弧线圈以及线路控制开关等位置。此外, 对于控制开关而言, 需要检查开关的动力保险接触是否存在问题, 并及时进行有科学有效的处理。

4.2.2 主变低压侧开关跳闸的处理

导致主变低压侧开关跳闸故障出现的原因上文有所叙述, 如果跳闸出现在主变低压侧开关位置, 则应重点检查主变和线路双层保护。此外, 如果没有相对应的保护动作在上述部位出现, 则应对低压侧相关保护工作情况进行分析, 以便对保护动作拒动而引发的跳闸现象进行判断。最后, 重点检查二次设备开关直流的保险情况和保护压板情况。结语

由此可见, 电力能源已经成为当前社会中不可或缺的重要能源, 并且与人们的生产以及生活有着最为直接的影响, 如果电力供应出现故障问题, 不仅会引发巨大的经济损失, 而且会导致人们的生活以及生产出现极大的不便, 所以电力企业应想方设法提升电力供应的可靠性与安全性。与此同时, 电力供应的可靠性与变电运行的安全有着直接联系, 所以应对变电运行跳闸故障发生的原因进行细致分析, 并了解跳闸发生的原因以及部位, 采用有针对性的故障处理技术来降低变电运行跳闸故障发生的概率, 从而有利于我国电力行业的健康快速发展。

参考文献

篇8：大数据与生活的联系论文

穆鹏 13级管理科学 20***9近年来，大数据产业正深刻改变着人们的思维、生产和生活方式，正在掀起新一轮产业和技术革命。大数据与各个行业的深度融合，也正在迸发出前所未有的社会和商业价值。近日，2016中国大数据产业峰会暨中国电子商务创新发展峰会（简称“数博会”）在贵阳召开。连日来，本报记者在本次峰会发现，已经悄然影响、融入人们生活中的大数据产业，在推动产业转型和新型工业化的进程中，实现了经济发展与生态改善双赢。

另外，技术本身是中性的 , 并无好坏之分，但其发展应用的最终目的是造福于人类。当下，正成为经济社会发展新动能的大数据技术商用、政用可谓日益广泛。而普通人更关心的是，在民用领域，“听起来很美”的大数据技术在不久的将来又将给我们的生活带来哪些改变？

传统产业加速“智造转型”

企业级储存系统、智能充电系统、3D打印……本次数博会期间，2016中国国际电子信息创客大赛暨云上贵州大数据商业模式大赛也在火热进行。记者了解到，在40个参与角逐的项目里,智能制造占比近三成,不仅备受瞩目,更引来资本高度关注。比赛结束后，一家公司基于物联网技术的电梯安全管理项目在三分钟内便获得了5.3亿元的投资意向。

国家发展改革委副主任林念修表示，未来5年，我国大数据产业规模将以每年50%以上的速度增长，以大数据为代表的信息经济将对促进传统产业升级起到日益重要的推动作用。

“技术改变互联网，很多人已经感受到互联网对生活的改变，但却较少感受到技术对互联网的改变。”百度公司创始人、董事长兼首席执行官李彦宏认为，并行计算能力的提升和云存储技术产品成本的降低，使大数据走到了技术变革的临界点。利用大数据帮助传统行业挖掘数据价值，可加快传统行业转型升级。但目前，传统企业普遍面临大数据应用困境，数据存储管理和分析挖掘的能力存在瓶颈。

北京赛智时代信息技术咨询有限公司创始人赵刚博士认为，工业4.0的生产制造，实际上就是以互联网、物联网、机器人、大数据分析、3D打印等为特征的制造过程。制造的过程中，通过三维原型设计、制造仿真、3D打印的虚拟原型等，来分析和优化加工过程；通过以往产品使用数据的收集和分析，来发现缺陷，优化设计和制造工艺；通过数控机床的智能控制来实现精益的制造。例如美国的GE公司就通过收集发动机运行状况数据，来改进产品工艺和产品质量。工业4.0还将改变传统大型制造的业态和组织模式，建立起智能工厂、产销者、分布式3D打印车间等新业态。

微软云计算中国区总监沈寓实也认为，革命性技术、商业模式和全新应用必将在大数据时代应运而生。这将为中国信息产业实现跨越式发展以及向中国智造转型提供难得的战略机遇。

他以微软公司为例，讲述了在云计算引领下企业发展方向的转变。微软成立的时候是一个纯粹的计算机平台软件公司，梦想就是让计算资源走向千家万户，通过可视化的编程再加上小型化推向千家万户，从2006年开始，微软开始谋划战略转型，第三任CEO上台之后提出了云为先、移动为先的理念。如今，微软已全面转向“云端服务”。

让人工智能“加速奔跑”

在数博会进行到第四天，关于“大数据让人工智能„加速奔跑的讨论热度居高不下。

“近几年人工智能为什么这么火？最主要的一个原因就是因为大数据。”李彦宏在数博会上讲道。随着物联网、移动互联网、云计算等信息技术的飞速发展，大数据日益成为科技进步和信息化发展的核心方向。而与大数据密切相关的人工智能顺势而上，飞速发展。而无人车便是一个典型的人工智能的应用。它用一台电脑加上轮子来实现司机所做的事情。同时，一台无人车一天可能要处理十几个T的数据，它的意义甚至超出了互联网。

人工智能的产业化应用中也处理了大量大数据，节约了资源。

曾经轰动一时的小i机器人就是一款人工智能机器人。2004年msn用了这款机器人与用户对话，2006年开始，小i机器人成为很多公司的虚拟客户助手。

小机器人创始人兼CTO朱频频表示，小i机器人的运用为客户的产业发展节约了相当大的资源。“所谓的虚拟客户助手，智能客户机器人的好处显而易见。招商银行的智能客户助手不仅在微信上，在它的网站、QQ、手机APP，还有热线坐席、营业厅门店都有这个机器人出现，做到全天候、全业务的覆盖。中国建行上了虚拟客户助手之后，大概每年节省了6000个坐席，而一个坐席一年起码需要10万元人民币的成本。”

大数据加速了人工智能的发展，而人工智能的发展又会给各行各业带来极大改变，促进整个社会的进步。大数据让人工智能“加速奔跑”，让人类“轻装上阵”。

让电商销售更“个性可视”

“我相信大数据将来能够对整个中国的零售消费品行业带来极大的效率提升”。在数博会上，京东商城创始人、董事局主席兼首席执行官刘强东对“大数据+电商”的价值进行了评估。他表示，以前网络商家是被动接受订单耗时耗力，而利用大数据就可以变被动为主动。根据数据分析，可以就地提前配货，订单一旦生成，消费者随即就可以收到货物。

那么，智能+购物是怎样一种体验？

在数博会上，刘强东和他的京东集团用场景化诠释了这一概念。

站在电视屏幕前的顾客，只需要挥挥手，就能在数分钟内挑选几十款不同的眼镜和衣服。虚拟试衣间通过独特技术打造线上买衣服的新方式，终结“试穿靠想、搭配靠猜、尺码凭经验”的试衣难题。连日来，记者在数博会现场看到，在京东展馆前，这个“虚拟试镜”的体验项目前堪称火爆，电视屏前挤满了好奇的观众。

不少专家认为，“个性化”将成为未来电商的重要特征，准确探知客户的需求变得越来越重要，电商大数据中包含了大量的用户浏览、购买商品的数据，基于对用户消费行为数据的分析和挖掘，电商可以提前感知客户需求从而能够精准提供产品和服务，打造个性化商城和智能卖场。

京东集团CTO张晨表示，在大数据的驱动下，未来电商将实现效率电商、个性化电商和智慧电商，为用户带来真正的品质生活，也将推动生产企业提升产品品质。

“中国现在每天有十几万亿的库存金额”，在刘强东看来，这个库存金额永远产生不了任何价值，只会产生巨额社会成本。“我坚信有一天通过大数据在电商领域的发展，一定能够消化没有价值的库存，真正实现社会零库存”。

2016中国大数据产业峰会暨中国电子商务创新发展峰会的成功举办刷爆了贵州的“朋友圈”。马云、马化腾、李彦宏……一批批来自国内外重量级的数据“大佬”齐聚贵阳，给人们带来了大数据的“头脑风暴”。

走进五花八门的展馆，一个个虚拟的数据和概念正变身一个个APP软件，一部部终端，和人们的衣食住行联系得越来越紧密，大数据化身为了“小生活”。

不知不觉中，大数据已经悄然改变了我们的生产生活方式。通过对大数据的分析应用，企业可以对消费者的需求有更精准的把握，从而进行更对路的生产；通过对用户评价大数据的分析挖掘，企业能够更有针对性地改善用户体验，从而促进产品营销。

而凭借大数据的支撑，我们的居家生活、旅游出行、投资理财更为便捷：动动手指，宅在家也可以享受高品质的生活，吃的喝的穿的用的，电商为你解决；点点屏幕，机票酒店美食一条龙，为你提供最优选择；查查收益，对比一下年化收益率，把闲钱交给你最信赖的“宝宝”……

而更重要的是，大数据改变了人们的思维方式。打车软件、专车服务对出租车市场的冲击与颠覆就是一个很好的佐证。

篇9：Google关于大数据处理的论文简述要点

一、遥感大数据的概述以及特征

在现代社会当中，遥感大数据已经成为了大数据的重要代表，成为了科学研究方面的重点研究方面，但是在现阶段当中还需要对其科学理论和方式进行不断的深入研究。遥感大数据具有大数据的特征，并且也具有自身独特的特征。在外部特征方面，首先具有海量的特征。遥感大数据的数据具有海量的特点，并且对着遥感技术的不断发展，在现阶段当中的高分辨率和高动态的新型卫星传感器在单位时间之内可以捕获到更多的数据量；其次还具有数据异构的特点，也就是说在数据生产过程当中所依赖到的业务系统之间会呈现出的不同状态，都需要由不同的数据中心来进行提供的，并且在逻辑结构或者组织方式上也呈现出了不同的特点；另外，还具有数据多源的特点，集中体现在数据的来源和捕获信息的手段方面，是可以拥有多种获取形式的，包括全球的观察网络点接收到的实时信息，以及民众手中的用户端的个性化信息。在内部特征方面，首先具有高维度性的特点，遥感大数据的数据类型呈现出了多样化的特点，因此数据当中的维度也变得越来越高，集中体现在了空间维度、时间维度以及光谱维度等。其次还具有多尺度性的特点，成为了遥感大数据的重要特点，也就是说在进行数据的获取过程当中，可以根据不同的遥感技术和相对应的技术水平，来进行有效的划分，在空间和时间上呈现出多尺度的特点。另外，还具有非平稳性的特点，由于遥感大数据广泛的获取方式和物理意义，在信息理论的角度上来说，就属于典型的非平稳信号，呈现出分布参数或者规律随时发生变化的特点。

二、遥感大数据的自动分析和数据挖掘

2.1自动分析。首先，需要对遥感大数据的表达进行了解，在这个过程当中需要抽取多元化的特征来进行表示，从而建立起遥感大数据的目标一体化，在研究过程当中主要包括对遥感大数据的多元离散特征的有效提取，形成在不同的传感器当中的提取方式和方法。还要对若干大数据的多元特征进行归一化的表达，从而提升对大数据的处理能力和处理效率。其次就需要对遥感大数据进行相关的检索，在检索过程当中，需要利用网络化和集成化的方式进行检索，制定出基础设施的计划，提升对其数据的访问和检索效率。并且针对海量的遥感大数据来会说，需要检索出符合用户需求和感兴趣的内容和数据，就需要对数据内容进行比对，从而判断出用户所需要的内容，从大量的数据当中进行快速的检索到目标。在检索的过程当中，发展知识驱动的遥感大数据的检索方式是最有效的方式之一，可以分为场景检索服务、多源海量复杂场景数据的智能检索以及信息数据的检索等。另外，就是对遥感大数据的理解的，通过遥感大数据的科学，可以实现数据向知识的有效转变，在这个过程当中就需要根据遥感大数据本身的特征和数据检索的方式来对数据内容实现有效的提取。最后就是遥感大数据云的技术，可以将各种方式的遥感信息资源进行有效的整合，建立起遥感云服务的相关新型业务应用和服务模式，可以将在天空当中的传感器所捕捉到的信息通过软件的计算和整合来实现数据资源的有效存储和处理，从而使得用户可以在很快的时间之内获取到有效的服务。

2.2数据挖掘。首先需要对遥感大数据的数据挖掘过程进行了解，包括数据的获取、存储以及处理和整合等，在整个过程当中都具有大数据的特点。在进行捕获数据的过程当中可以从各种不同的传感器当中进行获取，然后对数据进行采样和过滤，之后就可以对采集到的数据进行处理和分析，最后将其数据用可视化的模式进行显示，方便了客户的使用和利用。其次，就是遥感大数据和广义的遥感大数据的综合挖掘的过程，利用此种方式，一方面可以与其他的数据方式形成良好的互补关系，另外一方面也可以对其数据当中的变化规律以及其他信息进行更好的挖掘和采集。在广义的遥感时空大数据当中，存储的费用是相当昂贵的，并且在数据的分析能力方面也存在严重不足的现象，因此在现代社会的智慧城市的建设过程当中发挥不了其巨大的作用，因此需要利用其他自动化的数据智能处理和挖掘的方式来对其空间地理分布的数据进行全新的挖掘和过滤。在时空分布的视频数据挖掘过程当中，在对智能数据进行处理和信息提取的同时，还要通过时空当中所分布的视频数据进行自动化的区分，来有效的区分正常和非正常的状态。在对时空数据的挖掘过程当中，主要可以从时空数据当中进行提取出隐藏的有用的信息知识，利用各种综合性的方式和方法，比如统计法、聚类法、归纳法以及云理论等。在遥感大数据的挖掘应用方面，可以适用于地球各种尺度和方位的变化，还可以在很大程度上对未知的信息进行良好的筛选和挖掘，推动国家的科学技术的发展，实现社会的可持续化发展。

综上所述，在不断的发展过程当中，我国的遥感数据的种类和数量将呈现出飞速增长的模式，在很多方面以及领域当中已经开展了遥感大数据的研究工作。值得注意的是，现阶段当中需要将遥感大数据的理论知识进行实践化的转变，从而实现遥感大数据的自动分析和数据挖掘功能，推动科学信息的不断进步。

参考文献

篇10：大数据环境下的数据安全研究论文

自然灾害这里主要是指台风、龙卷风、飓风、地震、洪水、火灾等。随着信息技术的发展，网络已经成为世界人民生活中不可或缺的一部分。人们在使用计算机网络的过程中，有很多数据存储在服务器之中，并且经常与它们实时交互。在运营过程中，因为各种灾害例如火灾、停电、地震以及数据传送时线路的突然中断，将造成各种数据的丢失。

3.2 网络硬件

在信息化快速发展的今天，硬件虽然更新换代很快，但数据量的增长速度却是爆炸性的增长，进而造成以前的存蓄环境不能满足当前海量数据的需要，因此，应该对存储环境进行优化升级，使其能满足现今对数据存储的需要。在传输数据的过程中如果数据量过于庞大，而硬件设备由于老化导致传输速率的降低，那么网络的延迟可能会导致系统崩溃造成数据丢失，影响数据存储过程的安全。

3.3 操作失误

数据管理人员不管是面对怎样的应用软件，都有可能出现操作不当的情况。任何一个人在开展工作时都有可能会误删除系统的重要文件，或者修改影响系统运行的参数，以及没有按照规定要求或操作不当导致的系统宕机，尤其是进行数据库管理的工作人员，面对的数据量比较大，系统的运作也极为复杂，这都将导致操作不当或失误情况的发生，进而威胁到系统数据的完整性与安全性。

3.4 管理不善

篇11：大数据带来的机遇与挑战论文

大数据时代下，人们比以往多了许多对于数据信息的热情，全球有四十六亿的移动电话用户，有二十亿都在用移动电话上互联网。大数据时代的来临必然会对信息产生影响。本文分为四大部分，第一、二部分是对大数据和大数据时代的简要分析;第三部分是大数据时代下，信息安全面临的机遇和挑战;第四部分是应对策略的分析。

大数据本身并不是一种产品，也不是一种新的技术，而是科学技术发展到今天在信息领域所出现的一种必然的现象。大数据热潮的到来主要归功于互联网、云技术、物联网等科学技术网络的迅猛发展。大数据(big data)中的“大”只是一个相对的概念，它不单单指信息量的巨大，还包括在数量、质量、传播速度、涉及的领域、种类等方面的特点。

下面，笔者将从大数据以及大数据时代的简介出发，进而分析大数据以及大数据时代的特点，由此挖掘出大数据对信息安全的机遇和挑战，并提出一些建设性的建议和意见。

1 大数据及其特点

1.1 大数据的定义

麦肯锡(全球知名的咨询公司)将大数据的概念确定为：无法用传统的数据处理软件对其内容进行抓取、处理、发送等的数据信息。

1.2 大数据的特点

1.2.1 数据量(volumes)大

大数据的数据量巨大，从传统的TB级别，跃升至PB级别。

1.2.2 数据种类(variety)繁多

数据的来源通道多，互联网、云技术、物联网、平板电脑、手机、PC以及遍布世界每一个角落的客户端和传感器都是大数据的来源。数据的格式和种类已经突破了以往传统的结构化的数据格式，呈现了半结构化的数据格式和非结构化的数据格式，。例如：网络日志、通讯中的聊天记录、图片、视频、地理位置、军事侦察、医疗记录、摄影视频档案、天文学等信息。

1.2.3 数据价值量(value)低

由于大数据数据量的巨大，所以有价值的信息就相对较少。以视频这种信息格式为例，不间断的视频播放，可能具有价值的信息就仅仅两秒钟而已。

1.2.4 数据处理速度(velocity)快

大数据中包含有大量的在线和实时的数据信息分析处理。

2 大数据时代的来临

最早提出大数据时代已经到来的机构也是全球最大的咨询公司麦肯锡。麦肯锡在相关的研究报告中表示，数据已经渗透到我们生活的各个领域、各个行业，它已经与我们的生活息息相关了，并且已经成为了一种生产要素。人们对海量数据的生产与需求，必然会带来新的一轮生产率增长和消费盈余的浪潮。大数据也已成为互联网领域的热词，也已经被金融领域高度重视。

随着科技、网络的不断进步和发展，数据成为一种资产已经是不争的事实。如果说云技术为数据的保管、传播、访问等提供渠道，那么如何运用数据这份资产，并且让它成为国家治理、企业运营、个人生活服务，就是大数据的核心和灵魂，也是云技术的发展方向和核心所在。

篇12：Google关于大数据处理的论文简述要点

一、数据监护工作流程

数据监护是为了确保数据当前的使用目的，并能用于未来再发现及再利用，从数据产生伊始即对其进行管理和完善的活动。121为了有效指导数据监护实践，提高数据监护效率，一些数据监护机构和研究者对数据监护过程进行了概念化，提出了相应的数据监护生命周期模型。本文基于英国数据监护中心的DCC数据监护生命周期模型13与王芳和慎金花提出的细化的数据监护生命周期模型，梳理出了数据监护工作流程，见图1。数据监护工作流程由4个阶段、11个业务环节组成，涵盖了数据监护的所有必要阶段和核心工作。

数据收集阶段：数据采集。数据采集是数据监护活动的起点，指根据采集政策，从数据创建者、档案馆、知识库或数据中心等接收数据。元数据创建。为采集到的数据创建管理、描述、结构和技术元数据，以便进行数据管理和数据维护，以及实现数据共享。

数据处理阶段：数据评价和选择。评估数据并为长期监护和保存选择数据。数据评价和选择直接关系到科学数据库的质量，并且带有一定的主观性。数据剔除。根据成文的政策、指引或法律要求，处理未成为长期监护和保存对象的数据，将这些数据转移到其他档案馆、知识库、数据中心或其他保管机构。根据法律要求，有些数据会被安全销毁。数据导入。将经过选择的数据传送至档案馆、知识库、数据中心或其他数据监护机构。为保证数据的可用性，在导入数据之前，应进行去重、交叉注释、格式认证等。数据迁移。根据存储环境的需求，或者为了确保数据对硬件和软件退化的抗扰性，改换数据的格式、存储系统、存储类型。

数据保存阶段：数据长期保存。长期保存须确保数据的可信性、可靠性、可用性和完整性。长期保存包括数据清洗、数据验证、分配保存元数据、分配表征信息，保证数据具备可接受的数据结构和文件格式。数据存储。遵守相关标准，选择科学的组织方式和安全的存储介质组织并存储数据。数据存储既可以保证数据的安全性，又便于数据被随时使用和加工处理。

数据利用阶段：数据获取。采用适当的标准发布数据，并执行严格的访问控制和验证程序，保证用户安全、准确的访问和获取数据。数据复用。制订数据复用规则，在不违反知识产权的前提下，提供数据复制、链接、引用等服务。数据转换。根据原始数据创建新数据。例如，通过转换格式、建立子集等途径，创建新数据。

二、云计算为数据监护提供支撑

云计算作为分布式计算、网络存储、负载均衡、热备份冗余等计算机和网络技术融合的产物，具有超大规模、虚拟化、通用性、高可扩展性等诸多特点。云计算的特点与数据监护的需求非常契合，可以为数据监护提供强有力的技术支撑。

弹性服务：云计算服务的规模可快速伸缩，以自动适应业务负载的动态变化。用户使用的云计算资源与业务的实际需求相一致，避免了因为资源供需不匹配而导致的服务质量下降或资源浪费。161数据监护的数据剔除和数据迁移等任务不需要持续不断的执行，属偶发性活动。云计算的弹性服务能够很好地满足偶发性数据监护活动的资源调用需求。

按需服务：云计算以服务的形式为用户提供基础设施、存储空间、应用程序等，并能够根据用户的需求，自动分配各种资源。17用户也可以根据需要在云中部署所需的应用程序。云计算的按需服务为数据监护中需要依赖主观意识完成的任务，如元数据创建、数据评价和选择提供了极大的便利。

泛在接入：用户通过互联网可以随时随地利用云计算服务。数据用户越来越多的使用笔记本电脑、智能手机、平板电脑，将数据监护业务流程转移至云，能够极大地方便用户上传、访问和下载数据。数据监护的数据采集、数据获取和数据复用等业务环节，可以从云计算的这一特点中受益。

服务外包：用户进行数据处理所需的计算资源价格昂贵，将提供计算资源的业务委托给云服务商，既能够节省开支，又能够使用户专注于自己的核心工作。云服务商为了利益最大化，保持最优竞争力，都会迅速应对技术变革，以更低的价格提供更快的处理器和更大的存储空间。云计算服务外包的特点使数据监护机构将部分信息技术支持业务委托给云服务商，以获得更低廉的价格和更优质的服务成为可能。

三、基于云计算的数据监护模型

云计算提供从硬件设施到应用软件的多层次服务。根据服务的对象和功能差异可以将云计算划分为三种服务模式：基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)、软件即服务(SaaS);根据租用云计算的用户对数据和环境的控制权，可以将云计算划分为公有云、私有云和混合云等部署模型。本文根据数据监护不同业务阶段的工作内容和技术需求，并结合云计算的服务模式和部署模型，构建了基于云计算的数据监护模型，见图2。下面分别从数据监护的云计算服务模式和部署模型两个方面分析基于云计算的数据监护模型。

(一)数据监护的云计算服务模式

IaaS层。IaaS提供基础设施部署服务。IaaS通过虚拟化技术整合服务器、存储设备、网络资源、高性能计算集群等物理资源，构建全局统一的动态虚拟化资源池。基于云计算的数据监护模型的IaaS层为上层云计算服务提供海量硬件资源，实现硬件资源的按需酉己置。

PaaS层。PaaS是云计算应用程序运行环境，提供应用程序部署与管理服务。PaaS不仅能够实现海量数据的存储，而且能够提供面向海量数据的分析处理功能。在基于云计算的数据监护模型的PaaS层，数据监护机构使用云供应商的软件工具和开发语言，开发数据收集和数据处理所需的各种应用程序，实现应用程序的多元化和定制化服务，并将科学数据保存于海量数据存储系统。

SaaS层。SaaS提供以服务为形式的应用程序。SaaS允许用户使用部署于供应商云基础设施上的应用程序，用户也可以根据需求向供应商定制应用程序。在基于云计算的数据监护模型的SaaS层，数据监护机构通过应用程序向用户提供数据利用服务，实现数据共享和科研协作。

(二)数据监护的云计算部署模型

数据监护的各个阶段分别面向数据监护方和数据使用方，对应不同的数据存取、处理等操作权限，因此需要采用相适应的云计算部署模型。数据监护过程中的数据利用阶段位于SaaS层，为用户提供方便高效的数据获取等服务，而公有云面向一般公众提供敏捷弹性服务的特点与数据利用阶段的功能需求相契合。用户能够通过网络浏览器像使用个人电脑中的软件那样使用公有云的应用程序，实现应用程序的泛在访问。因此，基于云计算的数据监护模型的SaaS层应采用公有云部署模型。数据收集和数据处理工作要求云计算提供量身定制的服务功能和非常稳定的服务质量，而数据保存工作要求云计算能够切实保障数据安全。私有云部署在用户数据中心的防火墙内，能够提供对数据、安全性和服务质量的最有效控制，而且不会冲击用户已有的业务流程。因此，基于云计算的数据监护模型的PaaS层适宜采用私有云部署模型。上述公有云和私有云的基础设施共同构成了基于云计算的数据监护模型的IaaS层，并且公有云和私有云具有统一的接口标准，保证服务的无缝迁移，即IaaS层采用混合云部署模型。

四、基于云计算的数据监护案例

SRF项目：英国南安普顿大学的SRF项目，针对科学研究工作集成了许多已有的协作型数据管理工具，并将这些工具部署到一个共享的虚拟云平台上，以SaaS的方式提供服务。SRF工具最大的特点是能够在网络日志中自动或者手工创建和共享实验数据。例如，SRF的一款代理软件能够植入实验仪器和计算机，自动抽取仪器在实验过程中记录的数据，并转换为XML格式，然后以博客的形式发布以实现协作复用。通过博客发布平台实现实验过程、实验数据、实验分析的互联，组织实验数据记录，构建实验、实验数据、实验设备之间的关联关系。在数据监护生命周期中，SRF工具主要用于接收和抽取数据，以保证实验数据在上传至云的过程中会被格式化成标准格式。

Data Flow项目：牛津大学的Data Flow项目，旨在创建免费的云托管Data Stage和Data Bank，以便于管理、保存、发布研究数据。其中，Data Stage以在用户电脑上运行映射驱动器的方式，提供研究组水平的、安全的“本地”文件管理环境。另外，Data Stage还提供数据的网络获取和在线存储服务，用户通过访问控制程序的认证之后，即可以访问私人、共享、协作、公众和公共数据目录。Data Bank是一种虚拟化的、基于云部署的机构研究数据仓储。机构可以选择将Data Bank部署在Eduserv教育云或者机构自己的基础设施中。Data Bank还具备包括数据抽取、储存、长期保存、访问在内的一系列数据监护功能。

Kindura项目：伦敦国王学院的Kindura项目，是一个基于混合云部署模型的科学数据管理试点项目，提供基于存储的数据管理服务和基于计算的数据处理服务。Kindura项目通过DuraSpace推出的托管云服务一DuraCloud，将本地服务与各种云服务相衔接。用户利用DuraCloud提供的统一界面，即可享受一站式数据存取服务。Kindura项目通过部署于服务器上的规则引擎，以及面向规则的集成数据管理系统(iRODS)的规则库，决定具体数据存储在本地还是存储于云端：二进制对象存储在云端，元数据和Fedora对象存储在本地。l9Kindura项目证明，混合云能够有效节省数据监护成本，并且能够更加高效地利用本地存储库，提升数据处理能力。