哈尔滨大数据机构哪一家靠谱

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　　自2014年“大数据”进入政府工作报告，中国市场就开始了一场大数据的“淘数”热。2015年开始的中国国际大数据产业博览会（简称：数博会）到2020年新冠疫情期间的“永不落幕的数博会”，

　　经过历时5年6届数博会的洗礼，已经把“大数据”的观念推广到街头巷尾。而在过去的5年间，中国的大数据技术产业也已经蓬勃而起，

　　形成了强有力的技术支撑体系——根据中国信通院，截止2020年10月我国活跃大数据企业超过3000余家。

　　经过5年的发展，如今“大数据”已经走单纯的技术架构和技术体系，走向了社会基础设施。2020年“新基建”就将“大数据中心”定义为数字新基础设施的重要建设内容。

　　2020年底，上海市发布了《关于全面推进上海城市数字化转型的意见》，鲜明提出要“再造数字时代的社会运转流程”，特别是引导企业实现基于数据的“决策革命”，

　　引导市场重塑数字时代的认知能力与思维模式，推动政府以数据驱动流程再造。

　　然而，根据中国信通院的《大数据白皮书（2020）》：企业运营中的数据只有56%能够被及时捕获，而这其中仅有57%的数据得到了利用、43%的采集数据并没有被激活，

　　也就是说仅有32%的企业数据价值能够被激活。虽然未来两年，企业数据将以42.2%的速度保持高速增长，但如何激活数据价值、真正从大数据中“淘金”，成为2021年大数据的重中之重。

　　数据融合与数据价值挖掘

　　数据融合对于数据价值挖掘来说，具有重要的意义。中国工程院院士邬贺铨在“永不落幕的数博会”2020系列活动——“大数据产业生态创新发展高峰会”上表示，

　　数据融合利用需要标准规范先行，实现数据可见性、数据易理解性、数据可链接性、数据可信性、数据互操作性、数据安全性。

　　同时，数据的融合利用面临着建立数学模型的挑战，大数据挖掘面临算力与算法、数据样本准确性、小数据、人与数据融合的挑战。

　　邬贺铨认为，在智慧城市管理与工业互联网中有很多需要数据融合应用的场景，多元异构的数据融合将盘活数据，通过数据挖掘开发数据价值，发挥数据作为生产要素的作用。

　　数据挖掘和AI分析需要面对海量处理能力、云边端协同、建模、小数据、人与数据融合、数据自身安全、隐私与商密保护等的挑战，

　　需要从基础理论与工程实践多方面研究数据要素价值挖掘的问题，开发出更多的大数据和AI分析技术。

　　在跨企业数据融合时，还要增加数据能共享但敏感数据不外泄，需要建立新的数据隔空分析机制，以虚拟的黑箱使得数据既不脱离所在单位的管理又能被授权的其他单位调用，

　　现有基于黑盒子的可信计算环境方式，但仍需证明第三方的可靠性。

　　在创新数据流通技术手段方面，联邦学习是一种重要的机器学习框架。联邦学习是针对“数据孤岛”和数据共享中的隐私安全问题而提出的机器学习框架，

　　传统的方式是需要将数据硬拷贝移动到授信的第三方，而联邦学习则希望达到各个企业和机构的自有数据不出本地，通过加密机制下的参数交换方式，

　　建立一个虚拟的共有模型，数据本身不移动也不泄露隐私或影响数据合规。