第一条 为了规范数据处理活动,保障数据安全,促进数据开发利用,保护个人、组织的合法权益,维护国家主权、安全和发展利益,制定本法。 第二条 在中华人民共和国境内开展数据处理活动及其安全监管,适用本法。
法律还规定了国家对数据分类分级保护制度,以及建立集中统高效权威的数据安全风险评估、报告、信息共享、监测预警机制。法律还规定了数据安全应急处置机制,以及数据安全审查制度。
《数据安全法》参考国际投资与贸易中的对等原则,规定了数据歧视对等原则。任何国家或者地区在与数据和数据开发利用技术等有关的投资、贸易等方面对中国采取歧视性的禁止、限制或者其他类似措施的,中国可以根据实际情况对该国家或者地区对等采取措施。
法律依据:《中华人民共和国数据安全法》第二十七条 开展数据处理活动应当依照法律、法规的规定,建立健全全流程数据安全管理制度,组织开展数据安全教育培训,采取相应的技术措施和其他必要措施,保障数据安全。
当今的数据处理大致可以分成两大类:联机事务处理OLTP(on-line transaction processing)、联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的、日常的事务处理,例如银行交易。
交易数据 大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据,这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析,不仅仅包括POS或电子商务购物数据,还包括行为交易数据,例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。
计算机按照所处理的数据类型可以分为如下:数字计算机、模拟计算机、混合计算机。计算机的分类有:超级计算机:通常是指由数百数千甚至更多的处理器(机)组成的、能计算普通PC机和服务器不能完成的大型复杂课题的计算机。
基本数据类型有四类八种,分别为:整型:byte,short,int,long。浮点型:float,double。逻辑型:boolean。字符型:char。数据库的所有操作增、删、改、查都是在内存中完成的,为了处理数据,数据库首先需要将数据从磁盘读取到内存中,然后进行相应的操作。
地图数据:这类数据主要来源于各种类型的普通地图和专题地图,这些地图的内容非常丰富。影像数据:这类数据主要来源于卫星、航空遥感,包括多平台、多层面、多种传感器、多时相、多光谱、多角度和多种分辨率的遥感影像数据,构成多元海量数据。
数据收集:在大数据的生命周期中,数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类,大数据的采集主要有4种来源:管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。数据存取:大数据的存去采用不同的技术路线,大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。
“交易处理业务”是指办理各种银行业务、股票买卖、票务买卖、拍卖商品买卖、费用支付等。“网络/电子设备数据处理业务”是指通过通信网络传送,对连接到通信网络的电子设备进行控制和数据处理的业务。
中国工商银行数据中心业务测试岗的主要工作内容是对工商银行网络业务和终端业务的软件货硬件,进行测试、统计、分析,最终汇集资料提交分析报告交于科研部门,根据数据升级或提高网络业务等技术水平,进一步完善工商银行数据业务的实际应用。
数据处理(data processing)是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。数据是对事实、概念或指令的一种表达形式,可由人工或自动化装置进行处理。数据的形式可以是数字、文字、图形或声音等。数据经过解释并赋予一定的意义之后,便成为信息。
银行大数据是通过对银行客户数据进行收集、处理和分析,从而获得的关于市场、客户需求和业务趋势的大量信息。这些数据集可以包括客户交易信息、信用记录、收入数据、投资组合信息等。银行可以利用这些数据集来预测客户行为、发现市场机会并改进其内部业务流程。
就是处理各营业网点存、贷款报表、散布在各地的ATM机、POS机等业务数据的计算机中心。
银行资料录入员是一种从事银行后台数据处理工作的职业,主要负责将各种电子信息按照规范和标准录入到银行系统中,例如信用卡申请资料、合同资料、凭证资料等。银行资料录入员的工作需要细心、耐心和准确性,因为他们处理的信息对于银行业务和客户的管理非常重要。
数据分析是指收集处理数据,并获取有价值信息的过程。数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
新媒体数据分析是一种利用一系列方法和工具,针对新媒体平台的数据进行收集、处理并获取有价值信息的过程。这一过程对于理解新媒体环境、评估营销策略、预测未来趋势等方面至关重要。
意思如下:采:采集是指获取和收集数据的过程,包括各种形式的数据采集,传感器数据、文档、图片、音频、视频,采集到的数据可以是实时的、批量的或定期的。存:存储是指将采集到的数据保存起来进行后续的处理和使用,数据存储可以是在本地设备、云服务器或其他存储设备上进行。
大数据处理流程包括数据收集、数据存储、数据清洗和预处理、数据集成和转换、数据分析、数据可视化、数据存储和共享,以及数据安全和隐私保护等步骤。数据收集 数据收集是大数据处理的第一步。这可以通过多种方式进行,如传感器、网页抓取、日志记录等。
大数据处理过程包括:数据采集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用,具体如下:数据采集 大数据处理的第一步是从各种来源中抽取数据。这可能包括传感器、数据库、文件、网络等。这些来源可能是物理的设备,如传感器,或者是虚拟的,如网络数据。
大数据处理的第一步是从各种数据源中收集数据。这些数据源可能包括传感器、社交媒体平台、数据库、日志文件等。收集到的数据需要进行验证和清洗,以确保数据的准确性和一致性。数据存储 大数据需要被有效地存储和管理,以便后续的处理和分析。
大数据处理流程可以概括为四步:数据收集、数据清洗、数据存储与数据分析、数据可视化。在数据收集阶段,大数据处理的首要任务是整合来自不同来源的原始数据。这些数据可能来自社交媒体、企业数据库、物联网设备等。例如,在智能交通系统中,数据收集就涉及从各个路口的摄像头、车载GPS、交通流量传感器等捕捉信息。
大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容,可以大大提高大数据的总体质量,是大数据过程质量的体现。数据分析是大数据处理与应用的关键环节,它决定了大数据集合的价值性和可用性,以及分析预测结果的准确性。
大数据处理流程如下:数据采集:收集各种数据来源的数据,包括传感器数据、日志文件、社交媒体数据、交易记录等。数据采集可以通过各种方式进行,如API接口、爬虫、传感器设备等。数据存储:将采集到的数据存储在适当的存储介质中,例如关系型数据库、分布式文件系统、数据仓库或云存储等。