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概念澄清:数据资源、数据资产、数据要素
视频聚焦了数据资源、数据资产和数据要素三者在大数据平台构建中的区别与联系。数据资源被描述为企业中所有潜在的有价值数据,包括自动化和非自动化的形式,如文档和图表。数据资产则是经过治理和处理的数据资源,可以被量化、交易并创造经济效益。数据要素是生产和服务中投入产生经济价值的数据,包括原始数据、衍生数据及数据产品。相关技术人员通过数据治理和AI模型合并、处理数据,以提供数据服务或生成更多数据产物。内容适合那些想要更深入理解数据管理和大数据应用的技术人员,特别是数据分析师、数据科学家和数据管理专业人士。
数据已成为第五大生产要素
本节课讲解了如何在国家战略指导下,构建适应数字经济时代的数据要素市场,并详细描述了数字经济时代的五大生产要素:土地、劳动力、资本、技术和数据。视频主要阐述了数据资产化在企业数字化转型中的重要性,以及企业如何通过数据资产运营平台,实现数据价值最大化。同时强调了国家在确权、估值和交易三大块数据基础制度方面的顶层设计,包括国家数据局的成立,以及数据要素市场的构建,这对于企业如何通过数据资产化开拓盈利模式、提升信用、进行质押贷款和促进数字化转型具有重要指导意义。内容适宜那些关注数字经济、数据管理以及企业数字化转型的专业人士。
数据要素资产化运营生态图谱
本视频深入探讨了数据资产化过程中的市场生态图谱,包括政策监管、市场化运营和增值服务三个核心部分。着重介绍了政府、企业等各方如何协同参与,通过技术服务、能力支撑以及政策制定推动数据资产化的高效、安全流通。同时指出了数据资产登记、交易、治理及价值评估等关键环节,并强调了金融机构在数据资产流通中的作用,包括数据抵押贷款以及金融产品的创新。内容最终归结于产业数字化与数字产业化,阐述了整个生态如何促进产业发展和技术革新。适合对数据资产化、市场监管、数据交易和产业数字化转型有兴趣的政府决策者、企业数据管理者、金融科技工作者和数据科研人员。
数据要素市场流通关键环节与生态建设
视频内容详细介绍了构建企业级数据资产运营平台的必备知识和流程。首先探讨了数据资产化全流程服务的重要环节,包括数据确权、治理、价值挖掘、产品设计以及流通市场的构建。视频指出了企业数据资产化服务流程及其涉及的不同组织机构,同时强调了区块链技术在数据可追溯性和信任性方面的作用。内容还涵盖了数据交换、孵化、融资和入股等关键环节,以及对数据商、数据来源供给企业、数据经纪人和金融机构的角色进行了阐述。最后,视频针对数据的合规审查、价值评估和流通环境进行了深入的分析。此内容主要适合于数据管理和分析、大数据平台构建以及具有数据资产运营意向的专业人士。
什么是“三清单一目录”,它在数据治理过程中有多重要?
视频讲解了政务领域中如何通过三清单一目录的方式进行数据治理。所谓三清单包括责任清单、需求清单以及负面清单,用以明确政府各部门数据的分享范围、管理职责以及分享限制。责任清单涉及数据的清晰列举和共享责任,需求清单集中体现跨部门数据需求,而负面清单则界定了不可共享数据的范围,特别是依法保护的个人信息。此外,一目录则为信息资源目录,确保所有数据在一个统一的平台上易于查询和使用。该技术流程的制定和执行对于确保数据安全、促进信息共享具有重要作用。
数据元、元数据都是什么鬼,有什么不同?
视频中贾老师针对学生提出的原数据与数据源概念的混淆问题进行了澄清。原数据是用于描述数据的数据,涵盖了字段名、类型、长度、表的创建信息等元信息。而数据源则指描述数据的最小业务单元,通常是指字段。此外,老师强调了数据源的标准性,举例说明不同系统中相同数据的不同命名方式,强调了应按照国家标准或公司标准确定字段命名,确保数据一致性。内容对于需要理解数据管理和数据模型基础的学生、数据架构师、数据分析师、数据库管理员和任何对数据标准化感兴趣的人都是极具价值的。
Python爬虫:Requests库的基本用法
本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库,在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库,以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中,还包含了HTTP状态码的讲解,状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性,在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外,视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示,旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。
大数据架构与生态圈01
视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段,其中大数据1.0时代遍及2006-2009年,以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术(如HDFS、MapReduce、HBase)为标志,主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年,以Spark为主流计算引擎,着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始,注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题,推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构,并且强调技术的持续更新与业务适配性。