大数据时代下的人口信息管理及应用探析.pdf

大数据时代下的人口信息管理及应用探析.pdf

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1、姻2014年第10期姻现代管理科学姻管理创新大数据时代下的人口信息管理及应用探析荫李红娟摘要院当下,我们已经进入大数据时代,在这一时代,对数据的统一、规范、标准化存储及深入挖掘、有效分析利用上升到重要位置,量化分析与依靠数据决策也成为政府各部门、社会各单位提升服务水平、工作效率与效益的重要路径。然而,我国作为人口大国,虽然拥有庞大的人口信息资源,但是在人口信息资源的管理方面还有诸多不完善之处,数据统计口径不一致、数据漏报与缺失现象严重,数据共享机制不健全,致使人口数据在实际应用中发挥的作用十分有限。因此,在大数据时代,要充分利用云计算中心,

2、建立人口基础信息数据库,通过集约化和网络化的人口信息管理,实现信息的高度共享,提升工作效率。同时,通过大数据分析技术,实现对相关的人口数据信息的深入挖掘,为全面了解我国人口状况及未来的发展趋势以及通过人口预测为宏观决策提供有价值的参考依据。关键词:大数据;云计算;人口信息管理;人口信息应用随着科技尧信息尧通讯技术的不断进步与飞速发展袁云分利用云平台尧大数据分析等相关技术做好人口信息的有计算尧物联网尧大数据等概念开始逐步进入人们的视野并效管理及应用就显得十分必要且意义重大遥日益成为关注的热点与焦点袁引领我们逐步步入一个信息一尧大数据及其广泛应

3、用化尧数字化的大数据时代遥的确袁当下袁我们几乎难以找出1.何谓大数据钥大数据从字面意义来讲袁主要指的是一个比大数据更为火热的概念与词汇袁大数据已然渗透到数据量大袁但是其也常常被用于承载各种类型的相关概人们生活的方方面面遥下至个人的生活尧思维尧行为方式袁念袁涵盖了巨量数据资料尧海量数据信息尧下一代数据管理中到各行各业的运营管理袁上至经济尧社会文化乃至国家能力尧实时数据以及社交媒体数据分析等等遥目前袁比较有的宏观决策袁无一不受其影响袁引起了人们的思维方式尧行代表性的定义是3V尧4V定义遥所谓3V定义即认为大数据为方式尧生产生活方式尧科研范式尧组

4、织管理方式的全方位需要满足规模性渊Volume冤尧多样性渊Varity冤和高速性渊Ve鄄变革袁真可谓是数字至上袁一切用数据说话遥毋庸置疑袁在locity冤这三个特点2遥在3V定义的基础上袁有数据公司尧分这一时代袁数据将成为可与石油尧矿山相媲美的资源袁而收析公司又发展出了4V定义遥如IDC尧IBM遥IDC认为除了以集尧存储尧处理尧分析尧挖掘利用数据成为每一个企业尧科研上三个特点外袁大数据还应当具有价值性遥IBM则认为袁虽团队以及政府各部门的首要任务之一遥相应地袁如何从复然前3个V已基本包括了大数据本身的关键属性与相应杂尧繁乱尧非结构化的数据中

5、快速获得相应的战略尧决策信的特征袁但真实性也是当前企业亟需考虑的重要维度遥总息就成为区分各个行业胜者与输家的关键因素袁同时袁数之袁不论是大数据的3V定义还是4V论调袁均强调了对类据信息的有效管理与分析利用也是政府服务与管理创新型多样的大量数据的收集整理遥然而袁大数据不仅仅是指以及提升国家核心竞争力的重要途径遥因此袁世界上的不数据的规模性尧多样性袁大数据更多地是一种思想研究方少国家袁诸如美国尧英国尧日本尧韩国都将大数据上升到国法袁是思维尧技术尧数据和应用的四位一体袁即袁利用互联网家战略的层面遥思维袁采用量化分析袁研究尧解决相关问题袁了解现状尧

6、预测人口是各种经济社会关系系统中最为基础与根本性未来遥的要素袁相应地袁人口数据信息也就成为各类数字信息中2.大数据的价值遥大数据的出现意味着人们可以利用最为基础性的信息资源袁但同时也是极具战略性袁关乎经现代的技术尧分析工具对大量的非结构化数据进行有效存济尧资源尧社会环境尧医疗卫生尧民生百态以及教育等方方贮与整理袁快速完成一些工作量巨大的数据处理任务袁全面面的公共性资源遥因此袁对人口数据信息的有效尧高效面提升工作效率遥但是袁大数据最为重要的价值在于对来管理与充分的挖掘应用既是社会公共管理服务的基础袁也源尧结构多样的海量数据的整合尧实施分析处理

7、尧深入挖掘是国家信息化战略的重要内容袁更是制定与实施各项政策与有效利用遥而对数据的分析与处理袁对于个人而言袁可以和指导各项实践工作的重要依据遥量化自我遥对于企业而言袁可以精准把握客户需求袁提供个中国人口数量居世界之首袁互联网尧移动互联网的用性化的产品与服务袁从而有效提升企业的服务质量与核心户数也居世界各国前列袁因此袁理应也势必会成为产生数竞争力遥对于政府部门来讲袁海量数据的分析袁可以有效把据量最多的国家遥然而袁我国虽然拥有庞大的人口信息资握现状袁增加预测的精准性袁既可以提高决策的科学化袁又源袁但是在人口信息资源的管理方面还有诸多不完善之可以

8、提高公共服务水平遥因此袁2012年初的瑞士达沃斯论处袁人口数据的分析利用与充分挖掘也十分有限遥因此袁充坛上袁一份题为叶大数据袁大影响曳渊BigData袁BigImpact冤的-1

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