
大数据分析技术将用于推进文化资源管理_数据分析师培训
近年来,随着互联网、物联网、云计算、三网融合等技术的发展,大数据(Big Data)及其挖掘利用问题,成为了产业界、学术界与政府部门各方面关注的热门话题,并正在从不同方面促进着我们的生活、工作和思维方式的改变。如何加强对具有文化内涵和特征的大数据的利用,也是需要我们,特别是从提高对各类文化资源管理和利用水平的角度,进一步加以关注的问题。
什么是大数据
所谓大数据是指数据量大。但究竟怎样的量才算大,目前并没有统一的定义。一般认为,大数据的数量级至少应该达到“太字节”(Terabyte, TB)以上。因为达到了这个量级以上的数据,利用现有IT技术和软硬件工具将难以实现在可容忍的时间内,对其进行有效的感知、获取、管理、处理和利用,必须要开发新的数据管理和处理软硬件技术,才能满足应用需求。
除了数据量浩大外,大数据还有两个特点,一是模态繁多,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据;二是生成快速,大数据往往以数据流的形式动态、快速地产生,具有很强的时效性,用户只有把握好对数据流的掌控才能有效利用这些数据,充分挖掘其中的价值。
从战略高度重视文化资源管理
关于文化资源及其管理的内涵,学术界有着不同的认识。按照维基百科的解释,所谓文化资源管理(Cultural Resource Management, CRM)是针对任何与文化相关的资产的管理,主要包括历史的、技术的、社会的、建筑的或科学价值的文化遗产等,也包括当代的、创新的科技与文化资产。
由此可以看出,对于一个国家和民族来讲,文化资源是其文明发展的历史过程中沉积形成的独有资产,具有唯一性和不可扩展性等特点,因此,具有不可估量的文化、经济、社会价值和意义,是代表一个国家文化软实力的核心内容和象征要素,也是各类文化艺术产品创作的基础资料和源泉。所以,我们应该从战略的高度来重视文化资源的管理和保护问题。
用大数据技术推进文化资源管理
仅从数据量大这一特点,可将大数据分为两类,一类是基于互联网、物联网而不断快速、随机产生的大量多形态的数据,可称为非结构化数据或随机大数据;另一类则是按照一定的计划和规则,有意识地采集的大量具有不同形态的数字化信息和数据,可称为结构化数据或有序大数据。从文化资源管理的角度看,这两类大数据都存在,并具有很大的利用价值。
其中一类大数据是由大量的网络搜索、下载、点击、上传等而形成的随机大数据。对这些数据进行挖掘分析的一个基本用途之一,就是对文化消费行为的分析。
通过对不同互联网用户群体的文化消费特点和偏好的分析,将有利于更全面地了解各类文化产品、文化活动的市场需求,更有针对性地开发创作相关内容、形式的文化产品,以满足各类消费者的需要,这对于提高文化产业的生产效率是具有重要意义的。
另一类大数据是有计划地采集的各类历史文化资源数字化信息。对这类数据的有效管理和充分挖掘、利用,或许是大数据及其分析技术更为重要的应用角度和需求。
随着数字化技术在文化资源管理中的应用,各类博物馆、图书馆,以及其他社会组织,都在对各类物质与非物质文化遗产开展数字化保护工作,以便更好地实现对历史文化资源的保护、保存和利用。
这些数字化文化资源信息的不断产生和完善,在客观上为我们建立了一个庞大的、具有大数据特征的数据库和资源库的同时,为我们进一步加强对中华民族的社会、文化发展历史和特点的系统研究,加深对中华文化精髓的认知,辨识“基因”,延续文脉,确定我国文化建设应加强保护、传承、传播的中华文化重点内容,制定国家文化发展战略,提供了前所未有的基础和条件,从而不但可以大大提高我们对于中华文化内涵、特点和历史的研究效率,更有可能实现与得到很多仅依靠传统的研究方法所无法得到的,甚至难以想象的效果和结果。
但由于这些数据资源分散在不同的单位、部门,又没有统一的格式标准,能否在现行体制下,采用技术手段,按照一定的共享共建机制,通过一个实际或虚拟数据交汇中心或平台的构建,整合各类数据资源,并在此基础上,进一步发挥计算机中文信息处理、模式识别、知识挖掘等大数据分析技术的优势,面向各类文化研究、文化艺术创作、文化管理等用户提供更为优质、高效的信息服务,便成为了一个值得文化与科技相关领域共同探讨和推进的任务。
为了实现以上文化资源管理目标,更好地发挥大数据分析技术的优势,促进文化发展,除应鼓励各类文化信息数据拥有部门、企业,结合需求加强对相关软、硬件及应用系统的开发外,通过实施跨部门的“中华文化资源保护与传承促进工程”等方式,在促进相关文化资源数据信息资源建设的同时,促进大数据分析相关先进信息技术的应用,加强对于中华文化的系统研究和传承利用。这对于推动文化体制改革、提升我国文化资源管理与利用水平、加强文化建设、促进文化产业发展、保障文化安全都将具有重要的意义。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
LSTM 为何会产生误差?深入剖析其背后的原因 在深度学习领域,LSTM(Long Short-Term Memory)网络凭借其独特的记忆单元设 ...
2025-06-27LLM进入拖拽时代!只靠Prompt几秒定制大模型,效率飙升12000倍 【新智元导读】最近,来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新 ...
2025-06-27CDA 数据分析师:就业前景广阔的新兴职业 在当今数字化时代,数据已成为企业和组织决策的重要依据。数据分析师作为负责收集 ...
2025-06-27探秘 z-score:数据分析中的标准化利器 在数据的海洋中,面对形态各异、尺度不同的数据,如何找到一个通用的标准来衡量数据 ...
2025-06-26Excel 中为不同柱形设置独立背景(按数据分区)的方法详解 在数据分析与可视化呈现过程中,Excel 柱形图是展示数据的常用工 ...
2025-06-26CDA 数据分析师会被 AI 取代吗? 在当今数字化时代,数据的重要性日益凸显,数据分析师成为了众多企业不可或缺的角色 ...
2025-06-26CDA 数据分析师证书考取全攻略 在数字化浪潮汹涌的当下,数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱动力。数据分析师作 ...
2025-06-25人工智能在数据分析的应用场景 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据以前所未有的速度增长,传统的数据分析方法逐渐难以满足海 ...
2025-06-25评估模型预测为正时的准确性 在机器学习与数据科学领域,模型预测的准确性是衡量其性能优劣的核心指标。尤其是当模型预测结 ...
2025-06-25CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-06-24金融行业的大数据变革:五大应用案例深度解析 在数字化浪潮中,金融行业正经历着深刻的变革,大数据技术的广泛应用 ...
2025-06-24Power Query 中实现移动加权平均的详细指南 在数据分析和处理中,移动加权平均是一种非常有用的计算方法,它能够根据不同数据 ...
2025-06-24数据驱动营销革命:解析数据分析在网络营销中的核心作用 在数字经济蓬勃发展的当下,网络营销已成为企业触达消费者 ...
2025-06-23随机森林模型与 OPLS-DA 的优缺点深度剖析 在数据分析与机器学习领域,随机森林模型与 OPLS-DA(正交偏最小二乘法判 ...
2025-06-23CDA 一级:开启数据分析师职业大门的钥匙 在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业发展和决策的核心驱动力,数据分析师 ...
2025-06-23透视表内计算两个字段乘积的实用指南 在数据处理与分析的过程中,透视表凭借其强大的数据汇总和整理能力,成为了众多数据工 ...
2025-06-20CDA 一级考试备考时长全解析,助你高效备考 CDA(Certified Data Analyst)一级认证考试,作为数据分析师领域的重要资格认证, ...
2025-06-20统计学模型:解锁数据背后的规律与奥秘 在数据驱动决策的时代,统计学模型作为挖掘数据价值的核心工具,发挥着至关重要的作 ...
2025-06-20Logic 模型特征与选择应用:构建项目规划与评估的逻辑框架 在项目管理、政策制定以及社会服务等领域,Logic 模型(逻辑模型 ...
2025-06-19SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的利器 在数据分析的众多方法中,Mann-Kendall(MK)检验凭借其对数据分 ...
2025-06-19