论文网
数据类有关论文范文文献,与大数据时代的科学数据共享模式相关论文答辩
本论文是一篇数据类有关论文答辩,关于大数据时代的科学数据共享模式相关研究生毕业论文开题报告范文。免费优秀的关于数据及科学及地球科学方面论文范文资料,适合数据论文写作的大学硕士及本科毕业论文开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
摘 要科学数据是科学研究的重要成果,也是科技发展的必然成果.论文指出大数据时代科学数据共享的四种模式：国家政策驱动、部门之间交换、企业发展带动以及国际组织参与.此外,对我国科学数据共享提出了相应的建议.
关 键 词大数据科学数据共享模式公众需求数据开放
分类号G250.73
AbstractScientificdataaretheimportantachievementsofscientificresearchandtheinevitableresultsofthedevelopmentofscienceandtechnology.FoursharingmodesofscientificdataintheeraofBigDataareintroducedbythispaper,thatisthenationalpolicy-driven,theexchangebetweensectors,theenterprisedevelopmentandtheparticipationofinternationalanizations.Finally,somesuggestionsaregivenforthedevelopmentofsharingscientificdatainChina.
KeywordsBigData.ScientificData.Sharingmode.Publicdemand.Opendata.
1概述
1.1大数据时代的信息特征分析
随着社交网络、电子商务以及移动通信的发展,一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启.以“PB”（1024TB）为单位的大数据时代已经来临.“大数据”一词由英文“BigData”翻译过来.麦肯锡全球研究所报告《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》对“大数据”的定义为：大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集.
本篇论文地址 http://www.sxsky.net/zhengzhi/050215788.html
大数据走近人们视野不久,但业界公认的大数据有四个“V”字开头的特征：Volume（容量）,Variety（种类）,Velocity（速度）和最重要的Value（价值）.Volume是指大数据巨大的数据量与数据完整性,数据量级已从TB发展至PB乃至ZB,可称海量、巨量乃至超量.Variety则意味着数据类型繁多,越来越多地表现为网页、图片、视频、图像等半结构化和非结构化数据信息.Velocity是指数据传递速度快时效高,更快地满足实时性需求.Value则是大数据的终极意义――满足人类的需求,在尽可能短的时间内发掘其价值[1].
1.2科学数据的概念分析
科学数据是人类社会从事科技活动所产生的原始观测数据、探测数据、试验数据、实验数据、调查数据、考察数据、遥感数据、统计数据、研究数据以及相关的元数据和按照某种需求系统加工的数据,具有科学价值和使用价值[2].科学数据是信息时代一种特殊的社会资源,具有明显的潜在价值和可开发价值,并在应用过程中得以增值.很显然,大数据这一宽泛的概念包括科学数据,科学数据也是大数据的内容之一.
2大数据时代科学数据的信息共享需求
2.1国家战略需求
大数据时代的到来使得数据成为一种资产,正成为与物质资产和人力资本相提并论的重要生产要素.科学数据这一具有战略意义的资源,更是成为社会的重要资产.一个国家和企业的发展在很大程度上取决于其科技创新水平,而对科学数据进行系统的综合分析是实现科技进步与创新的重要方式.无论是资源、能源的开发,还是高新技术产业化,无不是在科学数据的积累与支持下,实现理论与技术创新的结果.特别是在以知识为基础的经济中,越来越多的以知识、信息和数据应用为主要目的信息管理、加工与发布的产业,在现代信息技术引领下正在拉动“数字经济”[3],也就是现在正在发生的“大数据经济”.长期以来,我国已经积累了较为丰富的科学数据资源,但大多数仍存在于资料堆或档案柜中,没有经过有效的整理和建库,数字化程度较低,很多数据库往往局限于本部门、本单位使用,甚至个人使用,造成了科技资源的巨大浪费.所以打破科学数据壁垒,实施科学数据共享,是国家发展战略的必然要求.
2.2科学研究的要求
当前的科学是多学科交叉的科学,是围绕数据展开的全球研究,并将越来越依赖于数据.科学研究就是科学数据的生产过程,一些科学数据本身就是其重要的研究成果.科学数据资源既是研究的成果与积累,又是支持更为复杂的创新研究所不可替代的资源存量.尤其在大数据时代,科学数据量激增,科学研究越来越依赖于系统的、高可信度的基础科学数据分析.21世纪以来全球科技活动不断增强,一系列重大科学工程的兴起、复杂科学问题研究的提出、大型科学研究计划的产生,导致前所未有的国际合作局面的形成,也导致了全球范围内对科技信息资源交流、互通的客观需求.因此,实现科学数据的共享,科学家就可以不再受限于数据的来源、格式以及国界,也不必质疑科学技术对于数据处理与存储的能力,可以在全球海量的科学数据中发掘创新的潜力.
2.3科学数据的公众化需求
大数据的时代,科学数据的需求不仅仅局限于政府、科研单位以及企业,社会公众也越来越需要科学数据.科学数据对于社会公众,不仅仅是提高自身的知识水平和科学素养的源泉,也是日常生活中不可或缺的重要信息资源.如今个人电脑、智能手机及其掌上智能设备的普及,互联网的应用和发展,使得公众对这些基本科学数据获取的需求更为强烈.例如人们出行需要全球定位系统的信息,关注个人健康需要医学信息.以前人们出行导航只是了解路线,而现在可以用交通大数据采集到的信息来预测未来城市几点到几点的整个通行情况,给出行者提供一个非常好的决策帮助.同样,在医疗健康领域,大规模复杂数据已经变得很普遍,通过对大量病人的各类数据进行挖掘分析,可以更有效地找出疾病成因,进而提供针对性的预防、诊断和治疗措施.尽管社会公众大多数是非专业人士,但可见在大数据时代,公众对科学数据的质量要求是越来越高,对科学数据的发布渠道、发布频率、表现形式等要求也会越来越高.3大数据时代的科学数据共享模式研究
科学数据按基本社会属性分类,可分为战略性科学数据、公益性科学数据以及商业性科学数据[4].目前科学数据共享模式主要表现为国家制约的公益性无偿共享模式和市场制约的产业化运行模式.前者强调数据的公开和公益性共享,后者强调保护数据产权和商品性质.具体来讲,有以下四种模式.
3.1国家政策驱动模式
借鉴国际科学数据共享经验,美国是典型的国家政策驱动模式.早在1991年6月美国总统事务办公厅就发布了“全球变化研究数据管理政策”,该政策的核心就是实行“完全与开放”的科学数据共享.美国政府在科学数据共享方面根据投资来源的不同,严格区分两种不同的数据共享机制.政府拥有、生产和政府资助生产的数据纳人到“完全与开放”的共享机制中,即除涉及危害国家安全、影响政府政务和公务员个人隐私的数据外,其他都必须公开.私营公司投资生产的数据纳入到“平等竞争”市场化共享机制中.在这两种不同共享机制中,美国联邦政府均起到主导作用,所不同的是采取的方式和管理的环节不同.两种机制互相补充,促进全社会对科学数据的获取、共享和广泛应用.对于国有科学数据,由国家统筹规划数据共享机制与体系,提供数据共享工作预算和保障,以及相关政策法规的制定、完善和监察.“完全与开放”的科学数据共享政策,使得一度曾各自为政,混乱的数据管理走向有序运作的轨道,科学家从得不到数据的抱怨走向数据共享,科学数据的开发水平和开发能力逐步提高,惠及了地球科学、生命科学、材料科学等各个领域,也极大地刺激了美国经济的发展.人类社会在大数据背景下,数据开放已成为潮流.2009年,Data.gov网络平台在美国正式上线,按原始、地理数据和数据工具三个门类开放数据,截至2012年11月,Data.g
数据类有关论文范文文献,与大数据时代的科学数据共享模式相关论文答辩参考文献资料：