第三層面是實踐，實踐是大數據的**終價值體現。在這里分別從互聯(lián)網的大數據，**的大數據，企業(yè)的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。 [7]概念數據技術的發(fā)展伴隨著數據應用需求的演變，影響著數據投入生產的方式和規(guī)模，數據在相應技術和產業(yè)背景的演變中逐漸成為促進生產的關鍵要素。因此，“數據要素”一詞是面向數字經濟，在討論生產力和生產關系的語境中對“數據”的指代，是對數據促進生產價值的強調。即數據要素指的是根據特定生產需求匯聚、整理、加工而成的計算機數據及其衍生形態(tài)，投入于生產的原始數據集、標準化數據集、各類數據產品及以數據為基礎產生的系統(tǒng)、信息和知識均可納入數據要素討論的范疇。數據清洗：對原始數據進行清洗和預處理，去除噪聲和不一致性。黃浦區(qū)本地大數據平臺開發(fā)聯(lián)系方式

數據采集支持結構化與非結構化兩類數據接入，使用Flume、Kafka等工具構建實時傳輸通道。存儲管理系統(tǒng)采用HDFS管理非結構化數據，Elasticsearch實現全文檢索，MySQL+HBase混合架構處理結構化數據。計算分析層整合Spark內存計算與Flink流處理框架，支持機器學習建模與實時分析。在**防控方面，2020年武漢市通過集成醫(yī)院、公安、通信等部門的**數據，實現密切接觸者追蹤與隔離管理閉環(huán)。***領域應用包括醫(yī)保基金監(jiān)管、省市人社數據回流等解決方案，通過線性擴容存儲實現海量***數據管理 [1]。工業(yè)領域應用于設備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷，環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)可進行空氣質量預警與突發(fā)污染事件推演。徐匯區(qū)國產大數據平臺開發(fā)聯(lián)系人主要組件包括HDFS（分布式文件系統(tǒng)）和MapReduce（分布式計算模型）。

醫(yī)療健康：通過數據可視化，醫(yī)療機構可以更直觀地了解患者的病歷數據和醫(yī)學影像，從而實現疾病的診斷和***。例如，通過數據可視化展示醫(yī)學影像和基因組數據，醫(yī)生可以更準確地診斷疾病和制定***方案。金融服務：通過數據可視化，金融機構可以更直觀地了解市場趨勢和客戶需求，從而實現精細營銷和風險管理。例如，通過數據可視化展示市場數據和客戶反饋，金融機構可以了解客戶需求和市場趨勢，從而制定個性化的產品和服務。物聯(lián)網：通過數據可視化，物聯(lián)網應用可以更直觀地了解設備的運行狀態(tài)和數據流量，從而實現實時監(jiān)測和遠程控制。例如，通過數據可視化展示設備的運行數據和傳感器數據，物聯(lián)網應用可以實現設備的遠程控制和智能決策，如圖。

2.核驗接口（1）概念/定義核驗接口是指通過網絡或其他方式，將需要核驗的信息傳輸到指定的接口，進行核驗并返回核驗結果的一種接口。在實名認證、身份驗證、數據安全等方面，核驗接口都有著廣泛的應用。（2）常見的核驗接口身份信息核驗接口：用于核驗身份證號碼和姓名是否一致，可以包括身份證二要素核驗（核驗姓名、身份證號是否一致）和身份證四要素核驗（核驗姓名、身份證號、有效期始、有效期止是否一致）。個人實名認證接口：用于進行個人實名認證，驗證個人身份信息的真實性和合法性。系統(tǒng)監(jiān)控：實施監(jiān)控工具，實時監(jiān)控系統(tǒng)性能和數據流動。

大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經營決策更積極目的的資訊。 [17]在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 [1]中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而采用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。 [2]“大數據”被商務印書館推出的《漢語新詞語詞典（2000—2020）》列為中國這20年生命活力指數比較高的**“時代新詞”。 [18]如MongoDB、Cassandra、Redis等，適合存儲非結構化或半結構化數據。黃浦區(qū)本地大數據平臺開發(fā)聯(lián)系方式

可視化工具：選擇可視化工具，如Tableau、Power BI、Apache Superset等。黃浦區(qū)本地大數據平臺開發(fā)聯(lián)系方式

電信行業(yè)：電信運營商需要存儲和管理大量的通信數據、用戶數據和網絡數據。數據存儲和管理可以幫助電信運營商進行網絡優(yōu)化、用戶分析、故障排查等。數據挖掘/分析（1）概念/定義數據挖掘：數據挖掘是一種計算機輔助技術，用于分析以處理和探索大型數據集。借助數據挖掘工具和方法，組織可以發(fā)現其數據中隱藏的模式和關系。數據挖掘將原始數據轉化為實用的知識。其目標不是提取或挖掘數據本身，而是對已有的大量數據，提取有意義或有價值的知識。 [19]黃浦區(qū)本地大數據平臺開發(fā)聯(lián)系方式

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