大数据标准（大数据标准规范体系）

本篇目录：

1、通常提到的大数据3v标准定义是指2、大数据治理要素包括哪几个方面3、大数据赋能教育教学国家标准是什么

通常提到的大数据3v标准定义是指

大数据传统的3V基本特征是指Volume、Variety和Velocity。Volume 代表数据总量大。Variety 代表数据数据的类型多。velocity 代表：数据的处理速度快。大数据管理的挑战来自于所有三个属性的扩展，而不仅仅是数据的数量 。

IBM把大数据概括成3个V，即大量化（Volume）、多样化（Variety）和快速化（Velocity）。这些特点也反映了大数据潜藏的价值（Value），46V也高度概括了大数据的基本特征。

大数据是IT行业术语，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具。

Value：数据价值密度相对较低，或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。

大数据治理要素包括哪几个方面

大数据治理数据孤岛、数据质量不可信、数据安全泄露等问题，主要包括数据质量、数据安全管理等。随着信息技术的快速发展以及互联网应用服务的普及，各类企业和组织越来越多地产生大量的数据。

数据治理包括以下几个方面：数据集中存储与管理：为降低数据治理的难度、成本和复杂度，通过建立数据集中管理的制度减少数据复制和分散存储，提高数据的集中度和集成度。

在微观层，大数据治理的概念包括以下三个层面：数据获取与采集层：这一层面涉及到从各种来源收集和获取数据的过程。包括确定需要采集的数据类型和来源，建立数据采集系统和流程，并确保数据的准确性、完整性和及时性。

大数据赋能教育教学国家标准是什么

推进教育大数据赋能教育教学改革中推行了以下标准：教育大数据存储和管理标准。此类标准通常关注于如何存储和管理大量的教育数据，包括数据的采集、加工、存储、分类和检索等方面。、学习数据分析标准。

数据隐私保护：学校应遵守相关的数据隐私法规，并建立合规的数据隐私保护措施，确保学生和教师的个人信息安全。这涉及数据收集、存储和传输的安全性，以及规定谁可以访问和使用教育大数据。

数字化教育资源建设和管理标准：数字化教育资源是大数据赋能高校教育教学的核心。需要建立数字化教育资源建设和管理标准，包括课程设计、内容编写、资源共享、版权保护等。

数据模型与架构规范：制订统一的教育大数据模型与架构要求，实现数据的规范化与标准化。数据采集与存储规范：包括数据来源、采集频率、存储记录期限等方面，统一数据采集与存储规范。

到此，以上就是小编对于大数据标准规范体系的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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