数据-信息-知识-智慧分析与对比

数据，信息，知识，智慧分析与对比

随着人类社会从工业经济时代进入知识经济时代，知识管理的出现为21世纪知识经济时代的企业组织提供必须的管理基础。以彼得.德鲁克博士（Peter F. Drucker）和斯威比博士为代表提出的理论为知识管理领域的开拓和发展作出了杰出贡献。

知识管理（ Knowledge Management, KM ）是识别组织中的知识资产、并充分发挥知识资产的杠杆作用，来帮助企业获取竞争优势的过程。毫无疑问，我们已经生活在知识经济和知识管理的环境当中。每时每刻，我们身边都充满了各种各样的数据。但只有将这些杂乱无章的数据，转换为信息和知识，才能帮助我们做出聪明的选择。可见知识是从数据到智慧划分为不同层次的。

由于数据，信息，知识与智慧四者之间有着密切的相关性，他们常被混淆使用。本文将重点对数据，信息，知识与智慧进行分析和对比。

一。数据

2.数据(Data) [Applehans, Globe&Laugero,1999]认为数据是一系列外部环境的事实，是未经组织的数字、词语、声音和图像等。

3.据是计算机程序加工的撛蠑。例如，一个代数方程求解程序中所用的数据是整数和实数，而一个编译程序或文本编辑程序中使用的数据是字符串。随着计算机软，硬件的发展，计算机的应用领域的扩大，数据的含义也扩大了。例如，当今计算机可以处理的图象，声音等，它都被认为是数据的范畴。

4.数据泛指对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系的抽象表示，以适合于用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。

我们认为第四个定义较符合我们对数据的理解。例如，水的温度是100℃，礼物的重量是500克，木头的长度是2米，大楼的高度时100层。在这些表述中：水，温度，100℃，礼物，重量，500克，木头，长度，2米，大楼，高度，100

层就是数据。通过这些数据的描述我们的大脑里形成了对客观世界的清晰印象。这些数据也可以同过编码被录入到计算机中。从上面的例子中。我们看到数据要通过人们约定俗成的字符和定义表现出来。我们也可以把这些字符和定义称之为关键词，数据就是通过对这些关键词的应用把人类认知的物质世界清晰的描述出来。我们提到关键词必须是人们约定俗成的。这就表示不同阶级，不同宗教。不同国家的人对于关键词的约定必然会有差异。由此我们可以推导出数据其实也具有一个使用范围。不同领域的人在描述同一事物是会出现不同的数据。例如，中国人会称每个星期的最后一天为斝瞧谔鞊。美国人会把这一天叫做揝unday敗；浇掏交岢普庖惶煳獡礼拜天?

数据的有范围性导致由此建立的信息世界，知识世界在不同的国家。不同的宗教，不同的阶级中会产生差异。认识到数据的有范围性可以帮助我们在一个领域进行知识管理时，首先要统一关键词的约定。

最后我们对数据进行这样的定义：数据是使用约定俗成的关键字，对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系进行抽象表示，以适合在这个领域中用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。

从图一我们可以看到，数据是知识阶层中最底层也是最基础

的一个概念。数据是形成信息，知识和智慧的源泉。

关于数据的定义，比较典型的我们可以看到以下几种：

1.数据是对现实生活的理性描述，尽可能地从数量上反映现实世界。也包括汇总、排序、比例、等等处理。

二。信息

撔畔是当代使用频率很高的一个概念，由于很难给出基础科学层次上的信息定义。系统科学界曾下决心暂时不把信息作为系统学的基本概念，留待条件成熟后再做弥补。

到目前为止，围绕信息定义所出现的流行说法已不下百种。以下是一些比较典型、比较有代表性的说法。

1948年信息论的创始人C.E.香农在研究广义通信系统理论时把信息定义为信源的不定度。1950年控制论创始人N.维纳认为，信息是人们在适应客观世界，并使这种适应被客观世界感受的过程中与客观世界进行交换的内容的名称。1964年R.卡纳普提出语义信息。语义不仅与所用的语法和语句结构有关，而且与信宿对于所用符号的主观感知有关。所以语义信息是一种主观信息。

80年代哲学家们提出广义信息，认为信息是直接或间接描述客观世界的，把信息作为与物质并列的范畴纳入哲学体系。90年代以后一些经典的定义有：

1．数据是从自然现象和社会现象中搜集的原始材料，根据

使用数据人的目的按一定的形式加以处理，找出其中的联系，就形成了信息。

2．信息（Information）有一定含义的、经过加工处理的、对决策有价值的数据。信息＝数据＋处理

3．信息：人们对数据进行系统组织、整理和分析，使其产生相关性，但没有与特定用户行动相关联，信息可以被数字化;

作为知识层次中的中间层，有一点可以确认，那就是信息必然来源于数据并高于数据。我们知道象7度，50米，300吨，大楼，桥梁这些数据是没有联系的，孤立的。只有当这些数据用来描述一个客观事物和客观事物的关系，形成有逻辑的数据流，他们才能被称为信息。我们刚才看到一个公式：信息＝数据＋处理，这个公式符合我们的思路，但我们认为它还不够完整。信息事实上还包括有一个非常重要的特性?BR> 时效性。例如新闻说北京气温9摄氏度，这个信息对我们是无意义的，它必须加上今天或明天北京气温9摄氏度。再例如通告说，在会议室三楼开会，这个信息也是无意义的，他必须告诉我们是哪天的几点钟在会议室三楼开会。注意信息的时效性对于我们使用和传递信息有重要的意义。它提醒我们失去信息的时效性，信息就不是完整的信息，甚至会变成毫无意义的数据流。

所以我们认为信息是具有时效性的有一定含义的，有逻辑

的、经过加工处理的、对决策有价值的数据流。信息＝数据＋时间+处理。

三．知识

什么是知识？作为比数据，信息更高阶层的知识有哪些特点，在对此进行分析之前我们看一看理论界都有哪些经典的定义：

1．知识是让从定量到定性的过程得以实现的、抽象的、逻辑的东西。知识是需要通过信息使用归纳、演绎得方法得到。知识只有在经过广泛深入地实践检验，被人消化吸收，并成为了个人的信念和判断取向之后才能成为知识，

2．撝稊是一种流动性质的综合体：其中包括结构化的经验、价值、以及经过文字化的信息。在组织中，知识不仅存在文件与储存系统中，也蕴含在日常例行工作、过程、执行与规范中。知识来自于信息，信息转变成知识的过程中，均需要人们亲自参与。知识包括摫冉蠑、摻峁麛、摴亓詳与摻惶笖之过程。 3．国际经济合作组织组编的《知识经济》（knowledge based economy,1996）中对知识的界定，采用了西方20世纪60年代以来一直流行的说法棗知识就是知道了什么（Know-what）、知道为什么（Know-why）、知道怎么做（Know-how）、知道谁（Know-who）。这样的界定可以概括为

撝妒?个W敗?/P>

4．Harris(1996)将知识定义为：知识是信息、文化脉络以及经验的组合。其中，文化脉络为人们看待事情时的观念，会受到社会价值、宗教信仰、天性以及性别等影响；经验则是个人从前所获得的知识；而信息则是在数据经过储存、分析以及解释后所产生的，因此信息具有实质内容与目标。知识之所以在数据与信息之上，是因为它更接近行动，它与决策相关。

我们认为这些知识的经典定义都有其价值和意义，信息虽给出了数据中一些有一定意义的东西，但它往往会在时间效用失效后价值开始衰减，只有通过人们的参与对信息进行归纳，演绎，比较等手段进行挖掘，使其有价值的部分沉淀下来，并于已存在的人类知识体系相结合，这部分有价值的信息就转变成知识。例如。北京7月1日，气温为30度。在12月1日气温为3度。这些信息一般会在时效性消失后，变得没有价值，但当人们对这些信息进行归纳和对比就会发现北京每年的7月气温会比较高，12月气温比较低，于是总结出一年有春夏秋冬四个季节，有价值的信息沉淀并结构化后就形成了知识。

四。智慧。

从这些定义中我们可以总结出以下这些共识：

智慧是人类解决问题的一种能力

智慧是人类特有的能力。

智慧的产生需要基于知识的应用

根据这些共识并沿承知识层次的前三个概念--数据，信息，和知识。我们认为智慧是人类基于已有的知识，针对物质世界运动过程中产生的问题根据获得的信息进行分析，对比，演绎找出解决方案的能力。这种能力运用的结果是将信息的有价值部分挖掘出来并使之成为已有知识架构的一部分。

智慧是知识层次中的最高一级。它同时也是人类区别于其他生物的重要特征。我们经常看到一个人满腹经纶，拥有很多知识，但不通世故，被称做书呆子。也会看到有些人只读过很少的书，却能力超群，能够解决棘手的问题。我们会认为后者具有更多的智慧。这里面有哪些奥秘，我们首先看一下智慧的经典定义。

1.定义智慧时，英国科学家图灵做出了贡献，如果一台机器能够通过称之为图灵实验的实验，那它就是智慧的，图灵实验的本质就是让人在不看外型的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为时，这个机器就是智慧的。

2.智慧（Wisdom） -知识的选择（Selection）应对的行动方案可能有多种，但（战略）选择哪个靠智慧。行动则又会产生新的智慧。

?BR> 3.Arthur Anderson 管理顾问公司认为智慧乃以知识为根基，加上个人的运用能力、综合判断、创造力及实践能力来创造价值。;

4.迦納認為智慧是：「一種處理訊息的生理心理潛能，這種潛能在某種文化環境之下，會被引發去解決問題或是創作該文化所重視的作品」

五。总结：

2．信息是具有时效性的，有一定含义的，有逻辑的、经过加工处理的、对决策有价值的数据流。

3。通过人们的参与对信息进行归纳，演绎，比较等手段进行挖掘，使其有价值的部分沉淀下来，并于已存在的人类知识体系相结合，这部分有价值的信息就转变成知识。

4．智慧是人类基于已有的知识，针对物质世界运动过程中产生的问题根据获得的信息尽行分析，对比，演绎找出解决方案的能力。这种能力运用的结果是将信息的有价值部分挖掘出来并使之成为知识架构的一部分

回顾我们对数据，信息，知识和智慧的定义他们分别是：1．数据是使用约定俗成的关键字，对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系进行抽象表示，以适合在这个领域中用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。

根据这些定义我们尝试对企业应用知识管理提出一些建设性意见：

1。重视数据所使用关键词的统一性和完整性，这样才能避免组织内出现不同的信息和知识体系，避免成员在交流沟通时产生歧义和误会。

2。保持关键字集合的可扩展性，防止由于数据不全导致新信息和新知识无法产生。

3。重视信息的时效性，尽量在信息的时效性消失前挖掘出其有用的价值，并使之沉淀于已有的知识库中。

4。重视信息的可靠性和逻辑性，防止由于错误或逻辑混乱的信息加入到知识库中，降低知识库的质量。

5。关注企业知识库的结构化问题，尽量避免知识彼此割裂，甚至出现知识孤岛。通过不同领域知识的交叉融合，使它们连通起来，方便组织成员使用知识库时能够快速准确的定位需要的知识。

6。充分理解智慧是一种应用知识和信息处理问题的能力，在选择组织成员时应兼顾其拥有知识和运用知识能力之间的平衡。

以下文字，摘自易凌峰、杨向谊主编的《知识管理与学校发展》一书（p6~7），我以为这段论述很好的解决了楼主提出的问题－－

数据是对事件审慎、客观的记录，是一种结构化的记录，它有四种基本形式：数字、词汇、声音和图像。离散、互不相关的客观事实，以及孤立的文字、数据和符号，均表明数据的特征是缺乏关联性和目的性。

信息是已经排列成有意义的重要数据。比如，数字是数据，一张随机数字表则是

智慧社区大数据分析平台项目建设方案

智慧社区大数据平台建设方案

目录 1.智慧城市介绍 (8) 1.1智慧城市建设背景 (8) 1.2建设目标 (8) 1.3参考资料 (9) 2.项目需求分析 (11) 第2章 (11) 2.1智慧城市服务信息化业务需求分析 (11) 2.2智慧城市建设要求分析 (13) 2.2.1功能需求分析 (14) 2.2.2性能需求分析 (20) 2.2.3项目建设难点和对策分析 (21) 3.项目总体架构设计 (22) 第3章 (22) 3.1总体设计思路 (22) 3.1.1开放平台及应用整合 (22) 3.1.2安全与隐私 (23) 3.1.3可控的技术体系 (23) 3.1.4整合资源提供便民服务 (23) 3.1.5面向运营的推广思路 (24) 3.2建设原则 (24) 3.3总体架构 (26) 3.3.1软硬件基础设施 (26) 3.3.2数据资源 (27) 3.3.3应用支撑 (27) 3.3.4社区业务开发运行平台 (28) 3.3.5业务应用 (29) 3.3.6系统门户（访问渠道） (30) 3.3.7支撑体系（信息安全与标准规范体系） (30) 3.4技术架构 (30) 3.4.1基础服务 (31) 3.4.2平台服务 (31) 3.4.3数据服务 (32) 3.4.4访问服务 (32) 3.4.5应用开发框架 (32) 3.4.6安全体系 (33) 3.5信息资源架构 (35) 3.5.1建设原则 (35) 3.5.2架构体系 (35) 3.6集成架构 (64) 3.6.1应用集成平台 (65) 3.6.2系统集成整合 (69) 3.7网络拓扑结构 (73) 3.8运维体系 (73) 4.社区人房关系验证和接口系统 (75) 第4章 (75) 4.1系统概述 (75) 4.2系统架构 (75)

大数据、物联网、智慧城市三者之间的关系

大数据、物联网、智慧城市三者之间的关系 来源：来源：CIO时代网互联网 大数据、物联网、智慧城市三者之间的关系简单来说就是：大数据的发展源于物联网技术的应用，并用于支撑智慧城市的发展。物联网技术作为互联网应用的拓展，正处于大发展阶段。物联网是智慧城市的基础，但智慧城市的范畴相比物联网而言更为广泛；智慧城市的衡量指标由大数据来体现，大数据促进智慧城市的发展；物联网是大数据产生的催化剂，大数据源于于物联网应用。 中国已步入大数据时代 有人说大数据来了，但只是在美国而不是中国。专做政府数据管理的同方对此的看法是：中国对大数据的理解普遍还不那么深入或者与美国的理解有所不同，但不能否认的是，中国已经步入大数据时代。现在中国的很多部委都已经在研究大数据、运用大数据。美国将大数据提升为国家战略，中国还没有明确提出，但已经把大数据上升为与国防一样的高度，多部委还联合发布了鼓励措施。我国政府对大数据的敏感度快速提高，并正在采取措施。所以说，中国已经步入大数据时代，这种重视是由政府层面自上而下进行普及的，可能还未普及到普通百姓层面，但各级政府已经有了高度重视。邬贺铨院士也曾表示：“我国将产生全球最大量的数据，要重视大数据的开发利用和管理。” 大数据的关键在于分享。我国智慧城市发展的一个瓶颈在于信息孤岛效应，各政府部门间不愿公开、分项数据，这就造成数据之间的割裂，无法产生数据的深度价值。关于这一问题，一些政府部门也有清醒的认识，开始寻求解决方案，这是受自身的需求驱动的。比如，一些政府部门原来不愿分享自己的数据，但现在开始寻求数据交换伙伴，因为他们逐渐意识到单一的数据是没法发挥最大效能的，部门之间相互交换数据已经成为一种发展趋势。同时，随着各方面的发展及政策的推进，很多以前不公开的数据也逐渐公开了，这对大数据的发展

据、信息、知识与智慧的联系和区别

数据、信息、知识与智慧的联系和区别 数据，信息，知识与智慧四者之间有着密切的相关性，它们常被混淆使用。本文将重点对数据，信息，知识与智慧进行分析和对比。 一、数据 数据是知识阶层中最底层也是最基础的一个概念。数据是形成信息，知识和智慧的源泉。关于数据的定义，比较典型的我们可以看到以下几种： 1.数据是对现实生活的理性描述，尽可能地从数量上反映现实世界。也包括汇总、排序、比例、等等处理。 2. Applehans [Globe & Laugero,1999]认为数据是一系列外部环境的事实，是未经组织的数字、词语、声音和图像等。 3.据是计算机程序加工的“原料”。例如，一个代数方程求解程序中所用的数据是整数和实数，而一个编译程序或文本编辑程序中使用的数据是字符串。随着计算机软，硬件的发展，计算机的应用领域的扩大，数据的含义也扩大了。例如，当今计算机可以处理的图象，声音等，它都被认为是数据的范畴。 4.数据泛指对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系的抽象表示，以适合于用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。 我们认为第四个定义较符合我们对数据的理解。例如，水的温度是100℃，礼物的重量是500克，木头的长度是2米，大楼的高度时100层。在这些表述中：水，温度，100℃，礼物，重量，500克，木头，长度，2米，大楼，高度，100层就是数据。通过这些数据的描述我们的大脑里形成了对客观世界的清晰印象。这些数据也可以同过编码被录入到计算机中。从上面的例子中。我们看到数据要通过人们约定俗成的字符和定义表现出来。我们也可以把这些字符和定义称之为关键词，数据就是通过对这些关键词的应用把人类认知的物质世界清晰的描述出来。我们提到关键词必须是人们约定俗成的。这就表示不同阶级，不同宗教。不同国家的人对于关键词的约定必然会有差异。由此我们可以推导出数据其实也具有一个使用范围。不同领域的人在描述同一事物是会出现不同的数据。例如，中国人会称每个星期的最后一天为“星期天”。美国人会把这一天叫做“Sunday”。基督教徒会称这一天为“礼拜天”。数据的有范围性导致由此建立的信息世界，知识世界在不同的国家。不同的宗教，不同的阶级中会产生差异。认识到数据的有范围性可以帮助我们在一个领域进行知识管理时，首先要统一关键词的约定。最后我们对数据进行这样的定义：数据是使用约定俗成的关键字，对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系进行抽象表示，以适合在这个领域中用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。 二、信息 “信息”是当代使用频率很高的一个概念，由于很难给出基础科学层次上的信息定义。系统科学界曾下决心暂时不把信息作为系统学的基本概念，留待条件成熟后再做弥补。到目前为止，围绕信息定义所出现的流行说法已不下百种。以下是一些比较典型、比较有代表性的说法。 1948年信息论的创始人C.E.香农在研究广义通信系统理论时把信息定义为信源的不定度。1950年控制论创始人N.维纳认为，信息是人们在适应客观世界，并使这种适应被客观世界感受的过程中与客观世界进行交换的内容的名称。1964年R.卡纳普提出语义信息。语义不仅与所用的语法和语句结构有关，而且与信宿对于所用符号的主观感知有关。所以语义信息是一种主观信息。 80年代哲学家们提出广义信息，认为信息是直接或间接描述客观世界的，把信息作为与物质并列的范畴纳入哲学体系。 90年代以后一些经典的定义有：1．数据是从自然现象和社会现象中搜集的原始材料，根据使用数据人的目的按一定的形式加以处理，找出其中的联系，就形成了信息。

从信息到知识

从信息到知识 院（系）名称： 专业名称： 学生姓名： 学号： 二○一三年四月

摘要 从信息到知识的转化主要经历四个步骤，数据、信息、知识到智慧。认清这四者之间的概念和关系。本文分析、归纳了数据、信息、知识和智慧的定义，提出了对这些概念的认识了解，并对他们之间的关系进行了详细分析。本文认为数据通过接受、记忆转化为信息，信息通过分析思考变为知识，而知识通过集成、内化为智慧。 关键词：数据；信息；知识；智慧 从信息到知识 1．数据、信息、知识与智慧的含义 从图中我们可以看到，数据是知识阶层中最底层也是最基础的一个概念。数据是形成信息，知识和智慧的源泉。 关于数据的定义，比较典型的我们可以看到以下几种： 1.数据是对现实生活的理性描述，尽可能地从数量上反映现实世界。也包括汇总、排序、比例、等等处理。 2.数据(Data) [Applehans, Globe&Laugero,1999]认为数据是一系列外部环境的事实，是未经组织的数字、词语、声音和图像等。 3.据是计算机程序加工的“原料”。 4.数据泛指对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系的抽象表示，以适合于用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。以下介绍一个关于数据、信息、知识到智慧的实例： 信息系统角度的传统划分——数据努力/价值 Effort/ Value 数据 Data 信息 Informa 知识 Knowled 企业智慧 Corporate Wisdom 时间 Time

乔纳森?吴(Jonathan Wu) (1)数据。例如，一个杂货店收集和存储了有关顾客购物的交易数据，包括如下的数据元素:货物名称、数量、价格、日期等(见表1.1)。交易处理系统存储了大量的相关数据，为更高层次的理解奠定了基础。 表1.1 交易数据实例 货物名称数量价格日期登记号店员ID会员卡ID 尿布 1 4.99 11/1/2000001 213 1209 信息系统角度的传统划分——信息 (2) 信息。例如，不同货物名称、数量和价格就提供了被购货物的信息，包括货物种类、数量和价格等。通过计算每种货物的销售额，就可以进行货物销售额排序。 表1.2 数据积聚形成信息 货物名称数量价格销售总额啤酒265 6.85 1815.25 谷物430 3.90 1677.00 面包850 1.59 1351.50 牛奶1100 1.20 1320.00 尿布200 4.99 998.00 信息系统角度的传统划分——分析 (3) 分析。将不同的数据元素积聚形成信息是很有用的，同时，将数据分离和重新组织将能够提升信息的价值，这就是进行信息分析的意义。例如，可以对杂货店中存储的信息按照特定的时间周期进行分析，可以得到有价值的分析结果，尿布和啤酒的销售受到时间周期的影响，而谷物、面包和牛奶则保持稳定的销售态势。 表1.3 对信息的分析 货物名称时期1时期2时期3时期4数量价格销售总额啤酒35 75 100 55 265 6.85 1815.25 谷物110 110 100 110 430 3.90 1677.00

智慧社区健康大数据分析简述

智慧社区健康大数据分析简述 目录 1.概述 (2) 2.智慧社区健康管理蓝图 (4) 3.人口健康信息化总体框架 (5) 4.颠覆传统的云计算和大数据 (6) 5.云计算大数据在医疗行业中应用的思考 (6) 6.中医临床信息学? 云梦想 (7) 7.IBM 云计算大数据科技助力医疗行业应用 (7) 8.智慧社区健康行业应用大数据分析技术 (7)

1.概述 智慧城区（社区）是指充分借助互联网、物联网，涉及到智能楼宇、智能家居、路网监控、智能医院、城市生命线管理、食品药品管理、票证管理、家庭护理、个人健康与数字生活等诸多领域，把握新一轮科技创新革命和信息产业浪潮的重大机遇，充分发挥信息通信（ICT）产业发达、RFID 相关技术领先、电信业务及信息化基础设施优良等优势，通过建设 ICT 基础设施、认证、安全等平台和示范工程，加快产业关键技术攻关，构建城区（社区）发展的智慧环境，形成基于海量信息和智能过滤处理的新的生活、产业发展、社会管理等模式，面向未来构建全新的城区（社区）形态。[ 智慧社区作为智慧城市的重要组成部分,既是政务大数据的来源,也是政务大数据的应用主体。政务大数据为智慧社区建设带来更广阔的空间。 有人说，2013年是大数据元年，未来五年会有一大批基于大数据商业模式的公司催生出来。在味库身上，的确看到了这种趋势。 资深互联网评论人士谢文认为，大数据时代将首先对健康和医疗领域带来深刻变革，因为该领域已经过了思想革命的概念阶段，逐步迈入商业模式创新时期。这或许恰好解释了为何移动健康行业在今年成为风险投资的热土。 如果把大数据时代分为前台、中台和后台三个主战场，前台就是数据终端，负责数据获取和传输，如手机、电脑、智能眼镜、汽车以及各种传感器等，将物质世界和人类社会的一切数据化。在谢文看来，前台是目前争夺的主要战场，出现的创新数不胜数——这正是近两年智能手表、智能手环、电子秤等智能可穿戴设备大热的背景。 与此同时，各种健康数据收集平台也在今年陆续登台亮相：先是三星公司5月底发布一款健康追踪腕带Simband和智能健康追踪平台SIMI，接着苹果公司在6月WWDC大会上发布移动应用平台HealthKit，数天之后，谷歌紧追不舍在其年度开发者大会上推出名为Google Fit的健康平台。近日，微信以公众号为接口，与咕咚、华为、乐心和iHealth四款运动手环展开合作的消息又博到不少

大数据在智慧城市建设中的实际应用

大数据在智慧城市建设中的实际应用 大数据在智慧城市建设中的实际应用 2015-09-26 07:38:00 来源：数据观 手机看新闻扫描到手机楼盘消息早知道扫一扫，用手机看本文更加方便的分享给朋友评论 当前，全球范围内城市化进程不断推进。随着互联网和信息化的发展，在云平台、大数据和物联网等技术的支持下，率先在美国“智慧星球”概念下诞生的“智慧城市”，逐渐成为当今世界各国城市建设的发展趋势和选择。 一国外案例 自21世纪初期，美国、英国、德国、荷兰、日本、新加坡、韩国等先一步开展了智慧城市的实践，诞生了许多经典案例。 1. 迪比克 美国第一个智慧城市，也是世界第一个智慧城市，它的特点是重视智能化建设。为了保持迪比克市宜居的优势，并且在商业上有更大发展，市政府与IBM合作，计划利用物联网技术将城市的所有资源数字化并连接起来，含水、电、油、气、交通、公共服务等，进而通过监测、分析和整合各种数据智能化地响应市民的需求，并降低城市的能耗和成本。该市率先完成了水电资源的数据建设，给全市住户和商铺安装数控水电计量器，不仅记录资源使用量，还利用低流量传感器技术预防资源泄漏。仪器记录的数据会及时反映在综合监测平台上，以便进行分析、整合和公开展示。 2. 纽约 通过数据挖掘，有效预防了火灾。据统计，纽约大约有100万栋建筑物，平均每年约有3000栋会发生严重的火灾。纽约消防部门将可能导致房屋起火的因素细分为60个，诸如是否是贫穷、低收入家庭的住房，房屋建筑年代是否久远，建筑物是否有电梯等。除去危害性较小的小型独栋别墅或联排别墅，分析人员通过特定算法，对城市中33万栋需要检验的建筑物单独进行打分，计算火灾危险指数，划分出重点监测和检查对象。目前数据监测项目扩大到2400余项，诸如学校、图书馆等人口密集度高的场所也涵盖了。尽管公众对数据分析和防范措施的有效性之间的关系心存疑虑，但是火灾数量确实下降了。 3. 芝加哥 通过“路灯杆装上传感器”，进行城市数据挖掘。在人们的生活里，无处不在的传感器被应用在了芝加哥市的街边灯柱上。通过“灯柱传感器”，可以收集城市路面信息，检测环境数据，如空气质量、光照强度、噪音水平、温度、风速。芝加哥城市信息技术委员会提供的资料表明，“灯柱传感器”不会侵犯个人隐私，它只侦测信号，不记录移动设备的MAC和蓝牙地址。在今后几年“灯柱传感器”将分批安装，全面占领芝加哥市的大小街区，每台传感器设备初次采购和安装调试成本在215～425美元之间，运行后的年平均用电成本约为15美元。该项目得到了思科、英特尔、高通、斑马技术（Zebra Technologies）、摩托罗拉以及施耐德等公司的技术和资金支持。 4. 西雅图 利用数据节省电力能源。该市与微软和埃森哲（Accenture）合作了一个试验项目，以减少该地区的能源使用。该项目收集并分析从市区建筑物管理系统中得来的众多数据集，通过预测分析，找出哪里可以减少能源使用，或者根本不需要使用能源。项目的目标是将该地区的电力消耗减少25%。 5. 伦敦 利用数据管理交通。在2012年奥运会期间，负责运行伦敦公共交通网络的公共机构“伦敦运输（Transport for London）”，在使用者增加25%的情况下，使用收集自闭路电视

RichData智慧城市行业大数据智能分析解决方案副本

R i c h D a t a智慧城市行业大数据智能分析解决 方案副本 文档编制序号：[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]

RichData智慧城市行业大数据智能分析解决方案 方案概述 智慧城市是新一代信息技术支撑、知识社会创新环境下的城市形态，智慧城市通过物联网、云计算等新一代信息技术以及微博、社交网络、Fab Lab、Living Lab、综合集成法等工具和方法的应用，实现全面透彻的感知、宽带泛在的互联、智能融合的应用以及以用户创新、开放创新、大众创新、协同创新为特征的可持续创新。伴随网络帝国的崛起、移动技术的融合发展以及创新的民主化进程，知识社会环境下的智慧城市是继数字城市之后信息化城市发展的高级形态。 “数据驱动世界、软件定义世界，自动化正在接管世界，建设智慧城市将是下一波浪潮和拉动IT世界的重要载体。”《大数据》一书作者涂子沛这样描述。大数据遍布智慧城市的各个方面，从政府决策与服务，到人们衣食住行的生活方式，再到城市的产业布局和规划等，都将实现智慧化、智能化，大数据为智慧城市提供智慧引擎。 近年来，相关业界的领先者们也多次预言，大数据将引发新的“智慧革命”：从海量、复杂、实时的大数据中可以发现知识、提升智能、创造价值。“智慧来自大数据”——城市管理利用大数据，才能获得突破性改善，诸多产业利用大数据，才能发现创新升级的机会点，进而获得先发优势。 大数据驱动下的智慧城市，关乎每个人的生活。结合智慧城市对信息的需求，大数据在智慧城市中的落脚点集中在为其各个领域提供强大的决策支持。智慧交通、智慧安防、智慧医疗……未来智慧城市的美好图景已经被勾勒出来。 方案架构 智慧城市大数据总体系统框架分为五层, 分别是数据层，存储层，计算层，模型层, 应用层。模型层是整个大数据的核心部分，为上层应用提供数据支撑。 智慧城市的本质是对数据的智慧处理，事实上，在任何一个行业中，都不会遇到智慧城市产业中这样跨部门、跨区域和跨类型的数据复杂度。而围绕智慧城市跨部门、跨产业数据整合和分析的大数据业务，引入彩讯大数据平台架构，实现对海量的交通数据、地理位置检测数据、环境数据、医疗数据、政务数据、教育数据、公安数据的实时、全面、系统的数据采集，存储、分析、挖掘，使我们生活的环境变得越来越具备“智慧”特征，我们也将能更“智慧”地利用信息，对世界和他人作出更加“智慧”的判断与回应。

DIKW数据信息知识智慧

在数据的世界里，为了信息，为了知识，为了智慧，最终目标，应该是真正和有意义生活。 这个世界上，失败的人除了天分太差之外，只有以下几点，懒，方向不对，方法不对，没有坚持。你是哪一种呢？ 方向、方法是否正确取决于你的知识面、视野、思考(总结)、摸索等，而知识对多数人而言是最重要的成功基础。所以此文值得你多多阅读几遍，理解它。 DIKW体系 中文名 DIKW体系 定义 关于数据信息知识及智慧的体系 作用 常用于资讯科学及知识管理. 提出 简介 DIKW体系就是关于数据、信息、知识及智慧的体系。当中每一层比下一层赋予某些特质。资料层是最基本的。资讯层加入内容。知识层加入“如何去使用”，智慧层加入“什么时候才用”。如此，DIKW体系是一个模型让我们了解分析、重要性及概念工作上的极限。DIKW体系常用于资讯科学及知识管理. 历史 这个模型可以追溯于所写的诗－《岩石》（The Rock）。在首段，他写道：“知识中的智慧我们在那里丢失？资讯中的知识我们在那里丢失？”（Where is the wisdom we have lost in knowledge / Where is the knowledge we have lost in information）。哈蓝·克利夫兰根据这个1982年12月在《未来主义者》杂志中的文章－“资讯有如资源”的基础来建设这个体系。后来这个体系得到米兰·瑟兰尼（Milan Zeleny）及（Russell .L. Ackoff）不断的扩展。 应用 DIKW体系透过以下的步骤来协助研究及分析： 原始观察及量度获得了资料。 分析资料间的关系获得了资讯。这些资讯可以回答简单问题，譬如：谁？什么？哪里？什么时候？为什么？资讯是信息，意味着有听众及目的。

智慧城市大数据的特征及业务管理

智慧城市大数据的特征及业务管理 随着经济的发展和技术的进步，城市建设呈信息化、智慧化的发展趋势。2013年1月29日，住房和城乡建设部公布了首批90个国家智慧城市试点名单，同时颁布了《国家智慧城市试点暂行管理办法》和《国家智慧城市（区、镇）试点指标体系》，这标志着我国智慧城市发展进入规模推广的阶段。 智慧城市是新一代信息技术支撑下的城市形态。智慧城市基于物联网、云计算、移动互联网等新一代信息技术，令城市生活更加智能、资源利用更加节约、城市管理更加高效，改进服务交付和生活质量，减少对环境的影响，推动城市向低碳化、可持续发展的生态文明城市转型。

智慧城市与大数据的关系 智慧城市的建设架构分为“感、传、知、用”四个组成部分，如图1所示。在感知层，采用视频监控摄像机、射频识别其多种不同设备进行信息采集；在传输层，构建视频专网，实现信息的可靠传输；在认知层，搭建应用支撑平台，提供公共信息接入、信息整合、信息交换等云服务；在应用层，提供动态监控、预测预警、智能分析等功能。感知层由无处不在的末端设备和设施组成，包括具备“内在智能”的传感器、移动终端、视频监控系统、家庭智能设施等和“外在智能”，贴上RFID的各种资产，携带智能终端的个人与车辆等智能化物件，通过各种无限的或有限的长距离或短距离通信网络均可实现互连互通、应用集成，在内网、专网或者互联网环境下，采用适当的信息安全保障机制，提供安全可控乃至个性化的实时在线检测、定位追溯、应急联动、调动智慧、预案管理、远程控制、安全防范、远程维保、决策支持等管理与服务功能，实现“万物”的高效、节能、安全、环保的“管、控、营”一体化。 不同种类、数量众多的末端设备和设施的接入，必然会产生大量的数据。智慧城市的建设和应用离不开大数据做支撑，智慧城市的应用过程实际上就是对数据采集、分析、存储和利用过程。如何从纷繁复杂、不同类型的结构化、非结构化数据中准确无误的提取出有价值的信息，需要IT服务提供商打破行业堡垒，深度挖掘行业应用，使大数据在政府决策、工业经济发展、公共安全、城市应急防控、社会公共服务等方面发挥更大的作用。 智慧城市大数据的特征 智慧城市大数据的特征通常用4个V来概括，即：V olume Variety Value Velocity

大数据技术下的智慧社区建设与运行

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/3516268869.html, 大数据技术下的智慧社区建设与运行 作者：舒慧欣刘仕琴胡翰肖丽萍张慧戴琴 来源：《电子技术与软件工程》2018年第23期 摘要 依托云计算与大数据技术建设的智慧社区可以让社区管理更加科学有效，让服务更加便利智能，可以打通传统信息系统的交流壁垒，让社区数据和政府各部门数据有效交融。通过智慧治理，能够在社区、政府、社会之间建立起高效的联动机制，通过对社区大数据的深度分析和发掘，能够及时发现、预警并且协作处理城市管理中方方面面的问题。 【关键词】云计算大数据智慧服务智慧社区 1 智慧社区建设的意义 随着社会经济高速发展，社会分工逐渐细化，城市管理趋于社区化，大量社会事务回归社区。同时，人们对社区服务、社区安防、物业管理、居住环境、医疗卫生等方面提出多样化、多层次的要求，传统的社区服务模式已难以满足人们的新需求。 近年来，各地政府认识到了社区建设的重要性，以改善民生、提高居民生活质量为导向积极推动社区信息化建设。但传统的信息化系统往往是独立的、局部的、无法交融的，这不利于社区的整体科学管理，同时也是信息资源的一种浪费。依托云计算与大数据建设的智慧社区可以打通传统信息系统的交流壁垒，使社区各平台数据和政府各部门数据有效交融，在社区、政府、社会之间建立起高效的联动机制，通过大数据分析与挖掘，及时发现和处理问题。 2 大数据下智慧社区的框架构建 各城市规划设计不同，各地域人文风情不同，智慧社区建设的侧重点会存在差异，但大数据下智慧社区构建的框架与技术基本一致。通过互联网信息技术将多个传统的社区应用服务系统统一接入一个平台，每一个传统服务对应于平台的一个独立模块，采用统一的数据标准与协议，以数据共享的方式增强平台的服务能力。以吉安市崇文社区为例，智慧社区建设侧重点是居民、基建、安全三方面，智慧社区服务平台框架也主要从这三方面搭建。 2.1 在居民方面 利用移动互联技术资源，完成社区居民人口的动态收集更新，智慧社区供给了多种人口数据收集方法，社区居委会干部、物业作业人员、楼门长都能够随时经过APP或许PC录入人口信息;还和小区智能门禁体系、小区常住人口库、二维码扫码信息库、运营商活动人口等体系进行了对接，实时接入这些数据，形成社区居民人口信息库，还可以对具体小区进行人口信息画像。还可以向居民的移动互联终端提供统一的信息发布通道，实现信息的点对点传送。

数据-信息-知识-智慧分析与对比

数据，信息，知识，智慧分析与对比 随着人类社会从工业经济时代进入知识经济时代，知识管理的出现为21世纪知识经济时代的企业组织提供必须的管理基础。以彼得.德鲁克博士（Peter F. Drucker）和斯威比博士为代表提出的理论为知识管理领域的开拓和发展作出了杰出贡献。 知识管理（ Knowledge Management, KM ）是识别组织中的知识资产、并充分发挥知识资产的杠杆作用，来帮助企业获取竞争优势的过程。毫无疑问，我们已经生活在知识经济和知识管理的环境当中。每时每刻，我们身边都充满了各种各样的数据。但只有将这些杂乱无章的数据，转换为信息和知识，才能帮助我们做出聪明的选择。可见知识是从数据到智慧划分为不同层次的。

由于数据，信息，知识与智慧四者之间有着密切的相关性，他们常被混淆使用。本文将重点对数据，信息，知识与智慧进行分析和对比。 一。数据 2.数据(Data) [Applehans, Globe&Laugero,1999]认为数据是一系列外部环境的事实，是未经组织的数字、词语、声音和图像等。 3.据是计算机程序加工的撛蠑。例如，一个代数方程求解程序中所用的数据是整数和实数，而一个编译程序或文本编辑程序中使用的数据是字符串。随着计算机软，硬件的发展，计算机的应用领域的扩大，数据的含义也扩大了。例如，当今计算机可以处理的图象，声音等，它都被认为是数据的范畴。 4.数据泛指对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系的抽象表示，以适合于用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。 我们认为第四个定义较符合我们对数据的理解。例如，水的温度是100℃，礼物的重量是500克，木头的长度是2米，大楼的高度时100层。在这些表述中：水，温度，100℃，礼物，重量，500克，木头，长度，2米，大楼，高度，100

贵州省智慧城市大数据产业现状及规模分析

贵州省智慧城市大数据产业现状及规模分析 智慧城市大数据产业发展现状 贵阳发展大数据产业为建设“智慧城市”提供了极大的便利。贵阳建立免费WiFi全覆盖系统，采集大量市民行为数据、企业数据、社交平台数据和感知设备数据等；以民生数据开放为切入点，全面推动政府数据开放；围绕智慧城市公共服务的发展需求，深度挖掘数据的潜在价值，“数据铁笼”的成功实践等也充分证明并发挥了“大数据改善民生”的作用。 大数据是智慧城市的核心资源，加快大数据的应用，将会使智慧城市建设的各个领域实现快速化，从而发挥重要的技术支撑作用。贵阳要做智慧城市，不仅仅是要抓好大数据的基础设施，还要注重引进高层次的技术人才，最重要的是要抓好整个市场积累下来或者是正在产生的大量数据。 中投顾问发布的《2016-2020年贵州省大数据产业深度调研及投资前景预测报告》指出智慧城市是城镇化进程中的下一个阶段，大数据作为建设智慧城市的重要信息技术手段，是城市信息化的新高度，也是现代城市发展的愿景，将会对贵阳的发展产生强大的支撑作用。智慧城市在产生大数据的同时，大数据也支撑着智慧城市的建设和发展，贵阳地理环境优越，适合做好大数据产业，有利于将其打造成多样化的智慧绿色城市、宜居城市、幸福城市。 2015年获“中国领军智慧城市”的分别是：北京、西安、杭州、成都、银川、贵阳、上海、苏州、无锡、广州、秦皇岛、福州、深圳、武汉、宁波、万宁、大连、敦煌、南京、青岛。“中国领军智慧城市”的评选，由分析师评估和网上公众投票两部分加权组成。分析师评估体系分为三个等级指标，各级指标相互关联支撑一级指标有3个，二级指标有10个，三级指标在二级指标的基础上，进一步拓展成30个细分指标。IDC智慧城市研究部门的资深分析师，对各城市在所有指标中的表现进行评分，并根据指标权重进行加权，然后累加网上票选结果分值，得到城市的最终得分和排名。

信息管理系统知识点整理教学文案

第一章信息管理和系统 1.信息的概念：信息是客观世界各种事务的特征的反映；信息是可以通信的；信 息不同于数据，信息是经过加工以后、对客观世界产生影响的数据。 2.信息的分类：按管理层次：战略信息、战术信息、作业信息；按应用领域：管 理信息，社会信息，科技信息；按反映形式：数字信息、图像信息、声音信息， 3.信息的性质：事实性，时效性，不完全性，等级性（战略级，战术级，作业级）， 变换性，价值性。 4.信息量的大小：信息量的大小取决于信息内容消除人们认识的不确定程度，消 除的不确定程度大，则发出的信息量就大，消除的不确定程度小，则发出的信 息量就小。 5.信息量的单位：比特。一比特的信息量是指含有两个独立均等概率状态的事件 所具有的不确定性能被全部消除所需要的信息。 6.系统的概念：系统是由处在一定的环境中相互联系和相互作用的若干组成部分 结合而成并为达到整体目的而存在的集合。 7.系统的特征：整体性，目的性，相关性，环境适应性。 8.信息系统的概念、：信息系统是一个人造系统，它由人、硬件、软件和数据资源 组成，目的是及时、正确地收集、加工、存储、传递和提供信息，实现组织中 各项活动的管理、调节和控制。 9.组织中各项活动表现为物流、资金流、事物流和信息流的运动。信息系统包括 信息处理系统和信息传输系统两个方面。信息处理系统对数据进行处理，使它 获得新的结构与形态或者产生新的数据。信息传输系统不改变信息本身的内容， 作用是把信息从一处传到另一处。 10.信息系统的发展阶段：电子数据处理系统（EDPS）----管理信息系统（MIS，高度 集中，定量化，数据库共享）----决策支持系统（DSS）----智能决策支持系统（IDSS）、 群体决策支持系统（GDSS）、电子商贸系统（EBPS）、总裁信息系统。 11.信息系统对职能的支持：对计划职能的支持；对组织职能的支持，对领导职能 的支持，对控制职能的支持。 12.扁平化（理解，趋势）：纵向（金字塔）的官僚体制开始崩溃。 13.决策问题的类型：按问题的结构化程度分为，结构化决策，非结构化决策，半 结构化决策。 14.管理信息系统的社会属性： 第二章管理信息系统概论 1.管理信息系统的定义：管理信息系统是一个由人、计算机等组成的能进行管理 信息收集、传递、储存、加工、维护和使用的系统；管理信息系统不仅是一个 能向管理者提供帮助的基于计算机的人机系统，而且也是一个社会技术系统； 管理信息系统通过对整个供应链上组织内和多个组织间的信息流管理，实现业 务的整体优化，提高企业运行控制和外部交易过程的效率。 2.管理信息系统的特点：它是一个为管理决策服务的信息系统；它是一个对组织 乃至整个供需链进行全面管理的综合系统；它是一个人机结合的系统；它是一 个需要与先进的管理方法和手段相结合的信息系统；它是多学科交叉形成的边 缘学科。 3.基于管理任务的系统层次结构：战略管理，管理控制（战术管理），运行控制， 业务处理。 4.管理信息系统结构的综合：横向综合（把同一管理层次的各种职能综合在一起）、

2019年智慧社区大数据网格化管理平台建设和运营一体化解决方案 智慧社区整体解决方案

智慧社区大数据网格化管理平台建设和运营一体化解决方案 智慧社区整体解决方案 一、背景 社区网格化服务管理是针对传统社区中出现的多头管理、职能交叉、资源共享不畅、服务不能落地等问题提出的新的社区服务管理模式，是网格化管理技术和管理理念在社区管理中的应用。 社区网格化服务管理依托统一的社区网格化服务管理平台，根据属地管理、地理布局、现状管理等原则，将管辖地域划分成若干网格状的单元，并把“人、地、物、事、组织”等全部纳入网格管理，对每一网格实施精细化、主动化、可视化管理；同时根据网格划分，按照对等方式整合公共服务资源，对网格内的居民进行多元化、便捷化、个性化服务，实现社会服务“零距离”、社会管理“全覆盖”、居民诉求“全响应”。 社区网格化服务管理系统建设以满足政府对社区的管理需求、优化管理模式、提升效率、建设服务型政府为基本需求；同时为社区居民和社区小微企业构建和谐环境，引导创新应用，提升生活品质，打造高效、便捷、幸福生活。 以智能、人文、服务为理念，通过整合街道管理和服务运行的关键信息，探索社会管理、社区服务、惠民兴业的发展新途径，通过细

分责任网格和规范工作流程，建立科学有效的监督考核机制，打造资源数字化、管理精细化、服务人文化、工作规范化、组织高效化的社区工作运行新模式。 社区网格化服务管理实现对社区的精细化管理，使管理更高效，并实现公共服务业务下沉，由“被动受理”变为“主动服务”，由以前的线条管理演进到为社区居民提供综合服务。社区网格化服务管理系统的建设，有助于转变政府职能，着力打造“服务型政府”，对于加强政府与居民的联系，提升社区行政服务能力具有现实意义。 二、建设目标 依托社区网格化服务管理系统，整合资源，精细管理，改变传统的城市管理运行模式，提升政府管理和服务效率，实现： 1、资源整合，统筹管理，一处采集，多方共享。 针对人、地、物、组织等各类城市综合管理要素进行统一的采集、校对、分析，并采用信息化手段实施资源数据多渠道、标准化的整合，在实现统筹管理的同时，为各相关职能部门提供信息共享。 2、业务优化，协同办理，条块融合，整体联动。 围绕城市综合管理的各类资源，以所发生的事件为驱动，制定统一的处置流程，对各类资源情况变动、资源所涉及的各类社会问题、不稳定因素等通过信息化手段进行全面整合，对承担社会管理的条块

智慧城市中的大数据分析[精品文档]

智慧城市中的大数据分析 摘要：以物联网、云计算等新一代大数据技术为核心的智慧城市建设理念，是未来城市发展的全新模式。智慧城市一个重要职能就是采集、存储、分析、挖掘城市运行中所承载的大数据，具备全面感知和全面分析的能力，同时能够展示和扩展。智慧城市的建设，有利于解决城市发展问题，有利于提升城市信息管理水平。在智慧城市发展过程中必然产生大数据，因此需要通过处理大数据来体现智慧，其核心是智慧城市信息系统的大数据处理平台，其关键技术对于智慧城市的建设和运转起决定性作用，对提升城市服务、提高管理水平和城市的可持续发展具有重大的应用价值。 关键词：智慧城市；云计算；物联网；大数据；Hadoop 1.智慧城市简介 智慧城市就是运用互联网+、物联网、计算机网络、云计算等新一代信息技术手段，对城市运行系统海量数据的关键信息进行的采集、存?Α⒅悄艽?理和分析，对社会管理、政府管理及社会公共服务的各种需求做出智能化响应和智 能化决策支持，从而实现城市的智慧式管理和运行。智慧城市将改变人们传统的生产、生活方式和思想观念，将原有的粗放式模式改变为科学可持续发展的创新驱动和市场发展

模式，以满足城市的可持续发展，从而构建城市发展的全新城市形态。智慧城的关键特征有以下几点。 1.1全面感知 智慧城市中分布大量的感知终端，通过传感器网络，捕捉到人们的生活、生产及城市环境的多种数据。信息感知网络应覆盖城市的个个角落，能够大量采集不同形态、不同属性的各种数据。随着物联网技术的发展和应用，将为智慧城市提供更多的信息资源。 1.2深度互联 智慧城市的信息感知是以多种信息网络为基础的，城市中拥有快捷的互联通道，数据通过互联网、移动互联网和有线电视网等网络实现陕速互联，各个部门专用网络的加入，实现信息资源的一体化。智慧城市将大大增加信息的交互程度，将多个分散独立的小网连接成互联互通的大网络，使网络的价值大大提升，形成更强的驱动力。 1.3智能处理 智慧城市拥有海量级PB单位的信息数据，这些大数据是智慧城市得以正常运转、决策、控制、展示的基础，智慧城市要具有对所拥有的海量信息进行智能处理的能力，这要求通过大数据处理平台将收集到的数据进行效的集中存储和处理，并对数据进行分析，产生具有价值的信息，为自主进行判断和预测提供支持，从而实现智能决策。这一过程中

(完整word版)福建信息技术会考数据库知识点(答案),推荐文档

高一信息技术（选修）复习班级：姓名：座号： 一、数据管理的基本知识 1、数据及数据类型(P6-7) 1）数据是一种重要的信息资源，是对现实世界中客观事物的符号化表示，分为数值型数据和非数值型数据。可以用数字来表示的数据是数值数据,如轻重、高矮、大小等数值型数据，用非数字形式来表示的数据称为非数值数据。如字符、文字、图表、图像、声音等非数数值型数据。 数据与信息的区别和联系：数据是信息的具体描述，是信息的载体 0806） A.记录 B.数值 C.数据 D.数字 2、用一组数据“班级：05；姓名：李想；性别：男；座号：9 ；总分：369”来描述某位学生信息，其中“总分”字段适合的数据类型为（）（0906） A:数字型B:逻辑型C:日期型D:货币型 3、用一组数据“客房编号: 0101,额定人数:4,状态: 即将到达,是否可预定: TRUE”来描述某客房信息，其中“是否可预定” 字段适合的数据类型为（）（0906）A:数字型B:逻辑型C:日期型D:货币型 4、用一组数据"产品名称: 自行车,开始时间:2009-6-29,结束时间: 2009-12-3,需求数量:1010"来描述某生产计划信息，其中"开始时间"数据可设置为（）（0906）A:数字型B:逻辑型C:日期/时间型D:货币型

5、用一组数据“班级：05，姓名：李警，性别：男，座号：9 ”来描述某位学生信息，其中“姓名”数据可设置为（）（0906） A:文本型B:逻辑型C:日期型D:货币型 6、用一组数据“类型编号: BK001；类型名称:管理；可借天数:30”来描述图书类型信息，其中“类型编号”数据可设置为（）（0906） A:数字型B:逻辑型C:日期型D:文本型 7、下列关于数据的叙述，错误的是( ) （0901） A.数据只能以数字形式来表示 B.数据是人类社会的一种重要信息资源 C.数据是的信息的符号化表示 D.数据是对现实世界中客观事物的符号化表示 2、了解数据管理技术的变迁(P8) 发展历程可分为三个阶段：人工管理、文件系统、数据库系统 人工管理特点：没有专门的软件管理数据，数据与应用程序紧密联系，不能共享。 文件系统特点：数据文件与应用程序分离，但独立性、安全性和完整性较差。 ①数据结构化。这是数据库与文件系统的根本区别。数据库中的数据组织形式为二维表。 ②数据共享。数据库中的数据可以通过数据库管理系统为多个用户所共享，冗余度小。 ③数据具有较高的独立性。 ④数据的安全性得到保证。 1、数据管理技术的发展经历了三个阶段，分别为人工管理、数据库管理和（）（0906） A:网络管理B:计算机管理C:文件管理D:软件管理 2、数据管理技术的发展经历了三个阶段，其中最早出现的是（）（0906） A:人工管理阶段B:机器系统阶段C:数据库系统阶段D:文件系统阶段 3、数据管理技术的发展经历了三个阶段，按照先后顺序以下表述正确的是( )（0901） A.文件管理、人工管理、数据库管理 B.数据库管理、文件管理、人工管理 C.人工管理、文件管理、数据库管理 D.人工管理、数据库管理、文件管理 4、下面列出的数据管理技术发展的三个阶段中，有专门的软件对数据进行管理的阶段的是( )（0901） ①人工管理阶段②文件系统阶段③数据库系统阶段 A.只有② B.只有③ C.②和③ D.①和③

举例说明数据与信息之间的关系

1.举例说明数据与信息之间的关系 数据是信息的载体，而信息是数据的内涵。例如我有一条数据表明一位同学的姓名身高等，而这之间，这个学生的姓名可称为一条信息，这些信息组成起来就是一定数据。区别：数据可表示信息，但不是任何数据都表示信息，同以数据可以有不同的解释。信息是抽象的，同一信息可以有不同的数据表示方式。 2.试述MRP,闭环MRP,MRPII,ERP的原理 MRP：编制零件的生产计划，采购计划。 闭环MRP：根据长期生产计划制定短期主生产计划 MRPII：根据经营目标制定生产计划，实现按需按时进行生产 ERP:供应链管理 3.常见的管理信息系统有哪些，各有什么特点 结构化生命周期法，典型的瀑布模型，具有顺序性和依赖性；运用系统的思想和方法；信息系统有其生命周期及其严格的阶段性； 要求预先严格定义系统的需求；抽象方法；自顶向下，逐步求精；模块化方法 原型法，引入迭代的概念，自始至终强调用户的参与，在用户需求分析，系统功能描述及系统实现等方面具有较大的灵活性；可以用来评价几种不同的设计方案；用来建立系统的某个部分；不排斥传统生命周期法中采用的大量行之有效的方法和工具 面向对象的开发方法，更符合人们认识事物的思维方式；实现软件可重用；实现了数据和过程，数据与算法的融合；容易的用户沟通，从而确定系统需求 4.什么是结构化生命周期法？它对系统开发阶段所划分的每个阶段的任务是什么？ 又称结构化系统开发方法或瀑布模型 B将系统生命周期分解为几个阶段，每个阶段目标明确，任务相对独立，简单，便于不同专业人员分工协作，从而减低软件开发难度 C每个阶段有明确的要求，严格的标准和规范，及与开发的软件系统完全一的高质量致的文档资料

数据通信基础知识

路由器及RIP协议 一、路由器基本原理及功能 路由器是连接不同网络的设备，实现在不同网络中转发数据单元。 1.路由表中包含了下列关键项： 目的地址（Destination）：用来标识IP包的目的地址或目的网络。 网络掩码（Mask）：与目的地址一起来标识目的主机或路由器所在的网段的地址。将目的地址和网络掩码“逻辑与”后可得到目的主机或路由器所在网段的地址 输出接口（Interface）：说明IP包将从该路由器哪个接口转发。 下一跳IP地址（Nexthop）：说明IP包所经由的下一个路由器的接口地址。路由优先级(Priority):也叫距离管理，决定了来自不同路由来源的路由信息的优先权 2.路由信息的来源(Protocol/Owner) 在路由表中有一个Protocol字段：指明了路由的来源，即路由是如何生成的。路由的来源主要有3 种： 链路层协议发现的路由（Direct）：开销小，配置简单，无需人工维护，只能发现本接口所属网段拓扑的路由。链路层一定要ＵＰ 手工配置的静态路由（Static）：静态路由是一种特殊的路由，它由管理员手工配置而成。通过静态路由的配置可建立一个互通的网络。静态路由无开销，配置简单，适合简单拓扑结构的网络。 动态路由协议发现的路由（RIP、OSPF等）：当网络拓扑结构十分复杂时，手工配置静态路由工作量大而且容易出现错误，这时就可用动态路由协议，让其自动发现和修改路由，无需人工维护，但动态路由协议开销大，配置复杂。 3.路由的花费（metric） 标识出了到达这条路由所指的目的地址的代价，通常路由的花费值会受到线路延迟、带宽、线路占有率、线路可信度、跳数、最大传输单元等因素的影响，不同的动态路由协议会选择其中的一种或几种因素来计算花费值（如RIP用跳数来计算花费值）。该花费值只在同一种路由协议内有比较意义，不同的路由协议之间的路由花费值没有可比性，也不存在换算关系。静态路由的花费值为0。 二、路由匹配原则 1.最长匹配原则－使用路由表中达到同一目的地的子网掩码最长的路由。 2.Cost/metric值越小的路由越优先？ 不同的路由协议发现的路由Cost没有比较意义 3.在Router A上被优选的路由，Router B上也一定优选？ 路由选优完全是“单机行为” 三、路由协议原理 1.静态路由 在组网结构比较简单的网络中，只需配置静态路由就可以使路由器正常工作。接口静态路由优先级是0，这意味着它是直接连接网络的路由。