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
大数据是什么_数据分析师培训 其实,现在的大数据指的并不仅仅是海量数据,更准确而言是对大数据分析的方法。传统的数 ...
2025-05-14CDA持证人简介: 万木,CDA L1持证人,某电商中厂BI工程师 ,5年数据经验1年BI内训师,高级数据分析师,拥有丰富的行业经验。 ...
2025-05-13CDA持证人简介: 王明月 ,CDA 数据分析师二级持证人,2年数据产品工作经验,管理学博士在读。 学习入口:https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-12CDA持证人简介: 杨贞玺 ,CDA一级持证人,郑州大学情报学硕士研究生,某上市公司数据分析师。 学习入口:https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-09CDA持证人简介 程靖 CDA会员大咖,畅销书《小白学产品》作者,13年顶级互联网公司产品经理相关经验,曾在百度、美团、阿里等 ...
2025-05-07相信很多做数据分析的小伙伴,都接到过一些高阶的数据分析需求,实现的过程需要用到一些数据获取,数据清洗转换,建模方法等,这 ...
2025-05-06以下的文章内容来源于刘静老师的专栏,如果您想阅读专栏《10大业务分析模型突破业务瓶颈》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/g ...
2025-04-30CDA持证人简介: 邱立峰 CDA 数据分析师二级持证人,数字化转型专家,数据治理专家,高级数据分析师,拥有丰富的行业经验。 ...
2025-04-29CDA持证人简介: 程靖 CDA会员大咖,畅销书《小白学产品》作者,13年顶级互联网公司产品经理相关经验,曾在百度,美团,阿里等 ...
2025-04-28CDA持证人简介: 居瑜 ,CDA一级持证人国企财务经理,13年财务管理运营经验,在数据分析就业和实践经验方面有着丰富的积累和经 ...
2025-04-27数据分析在当今信息时代发挥着重要作用。单因素方差分析(One-Way ANOVA)是一种关键的统计方法,用于比较三个或更多独立样本组 ...
2025-04-25CDA持证人简介: 居瑜 ,CDA一级持证人国企财务经理,13年财务管理运营经验,在数据分析就业和实践经验方面有着丰富的积累和经 ...
2025-04-25在当今数字化时代,数据分析师的重要性与日俱增。但许多人在踏上这条职业道路时,往往充满疑惑: 如何成为一名数据分析师?成为 ...
2025-04-24以下的文章内容来源于刘静老师的专栏,如果您想阅读专栏《刘静:10大业务分析模型突破业务瓶颈》,点击下方链接 https://edu.cda ...
2025-04-23大咖简介: 刘凯,CDA大咖汇特邀讲师,DAMA中国分会理事,香港金管局特聘数据管理专家,拥有丰富的行业经验。本文将从数据要素 ...
2025-04-22CDA持证人简介 刘伟,美国 NAU 大学计算机信息技术硕士, CDA数据分析师三级持证人,现任职于江苏宝应农商银行数据治理岗。 学 ...
2025-04-21持证人简介:贺渲雯 ,CDA 数据分析师一级持证人,互联网行业数据分析师 今天我将为大家带来一个关于用户私域用户质量数据分析 ...
2025-04-18一、CDA持证人介绍 在数字化浪潮席卷商业领域的当下,数据分析已成为企业发展的关键驱动力。为助力大家深入了解数据分析在电商行 ...
2025-04-17CDA持证人简介:居瑜 ,CDA一级持证人,国企财务经理,13年财务管理运营经验,在数据分析实践方面积累了丰富的行业经验。 一、 ...
2025-04-16持证人简介: CDA持证人刘凌峰,CDA L1持证人,微软认证讲师(MCT)金山办公最有价值专家(KVP),工信部高级项目管理师,拥有 ...
2025-04-15