
中国电信主导国际电联首个大数据标准获得批准_数据分析师考试
4日从中国电信获悉,由中国电信主导制定的基于云计算的大数据需求与能力标准获得国际电信联盟ITU-SG13会议批准,ITU建议Y.3600进入发布流程。
在当今的大数据时代,由于数据量大且复杂,使得传统的数据技术无法快速且准确的传输和分析数据。 TU Y.3600指出了大数据环境下的功能需求和能力需求,并且列举了云计算的使用案例,还详细介绍了基于云计算的大数据,它具有数据收集、数据存储、数据分析、数据可视化和数据管理等能力,广泛运用于各个领域。
ITU Y.3600标准首先明确给出了大数据的定义:在信息和通信技术快速发展的当代,巨大的数据量出现在我们的视野里,在传统数据处理方法和工具无法满足我们的要求时,新的解决技术应运而生,这就是大数据技术。大数据的出现带有它自己独特的特征:Volume、Variety、Velocity、Veracity、Value,分别代表着大数据的大量化、多样化、快速化、准确化、价值化,我们一般简称它们为“5V”特征,基于这五大特征,大数据可以解决许多新的挑战,创造更多新的机会。
同时该标准也描述了整个“大数据生态系统”,在该系统中包含数据供应商、大数据服务供应商和大数据服务客户这三个角色,并给出了每个角色在业务链上的各自的角色扮演、必要的工作以及他们之间的关系。
美国市场研究公司IDC周二发布报告称,全球大数据技术和服务市场将在未来几年保持31.7%的年复合增长率,2016年的总规模有望达到238亿美元。
照此计算,大数据市场的增速将达到同期整个信息和通信技术领域增速的7倍。
Y.3600标准是ITU-T在大数据系列标准中的第一个标准。该标准由中国电信牵头编制,基于电信、互联网、交通等行业大数据分析需求和技术发展提出的。该标准于2013年6月立项,历时25个月的时间编制完成并获得批准。
同时中国电信还在国际电信联盟ITU-T主导制定了云计算基础设施需求(Y.3510)、IaaS服务功能需求(Y.3513)等多项标准,同时正在制定大数据即服务参考架构、云间互联参考架构等相关国际标准,这也标志着中国在云计算、大数据研究领域已经处于领先地位,并将推进云计算、大数据等领域国际标准研究制定工作。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02