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大数据开发培训学习:大数据知识服务概念模型

前篇给大家介绍了大数据知识服务的典型特征,科多大数据培训带大家来看看大数据知识服务概念模型是什么。 综合现有的关于大数据的各种解释与分析,并结合大数据知识服务模式下

  前篇给大家介绍了大数据知识服务的典型特征,科多大数据培训带大家来看看大数据知识服务概念模型是什么。
  综合现有的关于大数据的各种解释与分析,并结合大数据知识服务模式下对各种类型大数据管理和处理需求,本文将大数据知识服务描述为:大数据知识服务是在大数据获取、存储、组织、分析和决策过程中产生,体现了在大数据管理和处理过程中对知识、服务、资源和过程等的知识服务配置和整合的能力,反映了知识服务实体或机构完成相应行业、领域、任务及预期目标的服务水平,包含了大数据知识服务全生命周期过程中所涉及的知识、服务、资源和过程等因素,其概念模型如图1所示:
大数据开发培训学习:大数据知识服务概念模型
  大数据知识服务概念模型包括数据、知识、资源、能力、服务、过程和任务七个元素。
  (1)数据。数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据,是大数据知识服务模型的根本。
  (2)知识。知识是指在大数据知识服务过程中所涉及的各类知识,如方法、模型、结构及流程等。知识是构建大数据的基础,贯穿于大数据知识服务全生命周期管理的各个要素,在资源、能力、服务维中的知识是指智力资源、计算能力、服务能力的描述(如行业数据处理经验、资源组合优化方案、服务组合方案等);在过程维中的知识主要是指各种服务设计方案、运行法则、基本规范和经验方法等;在任务维中的知识表现为大数据知识服务完成的状态、用户反馈等。
  (3)资源。资源是指在大数据知识服务过程中所涉及的软硬件资源、信息资源、人力资源、服务资源、网络资源等,反映了大数据知识服务是对大数据获取、存储、组织、分析和决策过程中所涉及的各类资源的有效集成与共享。
  (4)能力及服务。能力是指大数据知识服务平台所提供的计算能力、存储能力、服务组合能力等;服务则是指大数据生态系统中所提供的技术和方法等。
  (5)过程。过程是指在大数据获取、存储、组织、分析和决策过程中大数据知识服务体系对资源、能力及服务的优化配置过程,强调以资源、能力及服务为基础,对所发生业务过程及其中的各类知识、大数据的描述,如大数据处理业务过程约束条件、数据处理方案、服务方案、计算模型及经验知识等。
  (6)任务。任务反映了利用大数据知识服务平台及其他相关资源要素完成大数据管理及处理任务,主要包括两个方面的内容:一方面,大数据管理及处理的目标任务及预期目标;另一方面,指的是实现该大数据处理任务或业务功能的情况,其中包括用户完成该任务的一些客观因素(如时间、人力、软硬件、经济成本等),还包括用户对大数据处理任务完成情况的评估,以及完成任务情况满意度的表现指标(如效率、性能等内在因素,服务、创新等外在因素等)。任务维是大数据知识服务体系在大数据生态系统中面向用户的最重要的交流依据和表现形式。
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