西安九索数据技术股份有限公司

　　大数据（big data）描述了一个整体信息管理战略，其中包含并集成了众多新的数据、数据管理以及传统数据类型

　　一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

　　大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。

　　大数据其实就是一种产业，产业实现盈利的关键在于通过对数据“加工”实现其“增值”。从技术上看，大数据与云计算的关系密不可分。大数据必须采用分布式架构，对海量数据进行分布式数据挖掘，且依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

　　众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。

　　随着云时代的来临，大数据吸引了越来越多的关注，由于实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作，则与云计算联系起来。大数据分析与云计算的深度结合逐步向数据资源化、科学理论的突破。随着数据科学和数据联盟的成立、数据泄露泛滥，数据管理将会成为核心竞争力、数据质量是BI(商业智能)成功的关键。由此大数据分析方法则显得尤为重要。

　　大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

　　大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

　　大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

　　大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。

　　大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

　　九索数据凭借在大数据领域的专业优势，致力于城市精细化管理的分析与研究，面向市场、立足创新，军民结合、安全可靠，目前产品已遍及国内数十个省市地区、海外市场占据中亚、中非、东非、南非。

　　意识形态安全是我国国家综合安全的重要内容，是坚持社会主义发展道路题中应有之义，关系到社会凝聚力、文化认同感和归属感的强弱以及社会大局的稳定。大数据时代我国意识形态安全面临着西方国家通过数据库进行意识形态渗透、大数据的汇聚整合与关联分析力度不够等多种挑战。对此，应通过实施大数据建设工程、提升意识形态宣传有效性、增强主流意识形态吸引力等手段予以应对。

　　数据带来了数据与信息处理方式的根本性变革，有助于公共安全治理者风险认知能力的提升。大数据时代的公共安全治理面临大数据收益与成本、保障安全与诱发风险、信息开放与隐私保护以及技术发展与管理滞后之间的矛盾。大数据时代的公共安全治理应走向“智慧治理”模式，它强调以大数据为代表的知识与技术的广泛性应用，借以提升国家与政府应对公共安全事务时的治理能力。