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《大数据》题目一、单选题1)大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity，其中他们的含义分别是（ 1 ）、（ 2 ）、（ 3 ）、（ 4 ）。
A.价值密度低B.处理速度快C.数据类型繁多D.数据体量巨大2)大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行（ 5 ）。
A. 数据信息B. 专业化处理C.速度处理D. 内容处理3)随着谷歌（ 6 ）和（ 7 ）的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的（ 8 ）。
6: A.Map B.Docs C. YouTube D. MapReduce7: A. Google Mobile B. iGoogle C. GoogleFile System D. Google Docs8: A.质量 B. 速度 C.精度 D. 进度4)斯隆数字巡天是使用位于新墨西哥州阿帕奇山顶天文台的2.5米口径望远镜进行的红移巡天项目，2012年4月发布的关于Quasar spectra的数据为（ 9 ）。
A.932,891,133B. 228,468C. 1,457,002D. 668,0545)下列哪一项不属于大数据的治理：（ 10 ）A. 安全问题B. 成本问题C. 针对大用户D. 信息生命周期管理6)IBM的大数据战略以其在2012年5月发布智慧分析洞察“3A5步”动态路线图作为基础，指的是在（ 11 ）的基础上（ 12 ）、，进而（ 13 ），优化决策策划能够救业务绩效。
A. 采取行动（Act）B. 获取洞察（Anticipate）C. 掌握信息（Align）D. 应用管理（management）7)在云生态环境中，用户需求相当于（ 14 ），云数据中心相当于（ 15 ），云服务相当于（ 16 ）。
A. 降水B. 水滴C. 水库D. 阳光8)尿布啤酒是大数据分析的（ 17 ）A. A/B测试B. 分类C. 关联规则挖掘D. 数据聚类9)在GAPMINDER的Wealth & Health of Nations 中,中国在什么区域（ 18 ）A.黄色B.红色C.绿色D. 蓝色10)舆情研判，信息科学侧重（ 19 ），社会和管理科学侧重突发群体事件管理中的群体心理行为及（ 20 ），新闻传播学侧重对（ 21 ）。
大数据的范文大数据（Big Data）是指传统数据处理软件难以处理的大规模数据集合。
随着信息技术的发展，大数据已经成为当前社会和经济发展的一个重要方向。
大数据的应用范围非常广泛，包括商业、医疗、科学研究等各个领域。
本文将从大数据的定义、特点、应用以及未来发展等方面进行探讨。
首先，大数据的定义是指规模大、种类多、处理复杂的数据集合。
这些数据集合往往包含了传统数据库无法处理的数据类型，比如文本、图像、音频等非结构化数据。
大数据具有三个特点，数据规模大、数据种类多和数据处理复杂。
这些特点决定了大数据需要采用新的技术和方法来进行处理和分析。
其次，大数据的应用范围非常广泛。
在商业领域，大数据可以帮助企业进行市场分析、用户行为预测、产品推荐等工作。
在医疗领域，大数据可以帮助医生进行疾病诊断、药物研发、基因组学研究等工作。
在科学研究领域，大数据可以帮助科学家进行天文观测、气候预测、基因序列分析等工作。
可以说，大数据已经成为各个领域的重要工具，对社会和经济的发展起到了重要的推动作用。
再次，大数据的发展还面临一些挑战和问题。
首先是数据隐私和安全问题。
随着大数据的应用范围不断扩大，个人隐私数据的泄露和滥用问题日益严重。
其次是数据分析和处理能力的不足。
目前，虽然大数据技术已经取得了很大的进步，但是在数据处理和分析能力方面仍然存在一些问题，比如数据采集、存储、处理和分析等方面的技术还不够成熟。
最后是数据标准和共享问题。
由于大数据的数据类型和格式非常多样化，导致数据的标准化和共享变得非常困难。
这些问题需要政府、企业和学术界共同努力来解决。
最后，大数据的未来发展充满了希望和挑战。
随着信息技术的不断发展，大数据技术也将会不断进步，数据处理和分析能力将会得到进一步提升，大数据的应用范围也将会不断扩大。
同时，大数据的发展也将会面临更多的挑战，比如数据隐私和安全问题、数据标准和共享问题等。
只有充分认识到这些问题，加强合作，共同努力，才能更好地推动大数据的发展，为社会和经济的发展做出更大的贡献。
大数据发展研讨材料大数据发展研讨材料应由本人根据自身实际情况书写，以下仅供参考，请您根据自身实际情况撰写。
大数据发展研讨材料一、大数据的定义和特点大数据是指数据量巨大、复杂度高、处理速度快的数据集合。
它具有以下特点：1. 数据量巨大：大数据的数据量通常以TB、PB甚至EB为单位，远远超过了传统数据处理能力的范围。
2. 数据类型多样：大数据包括结构化数据、非结构化数据、流数据等多种类型，需要采用不同的处理和分析方法。
3. 处理速度快：大数据处理要求在短时间内完成数据清洗、整合和分析等操作，以满足快速变化的市场需求。
4. 价值密度低：虽然大数据中蕴含着丰富的信息，但价值密度相对较低，需要采用数据挖掘、机器学习等技术进行深度挖掘。
二、大数据的应用场景大数据的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：1. 金融行业：通过大数据分析客户的消费习惯、信用记录等数据，为金融机构提供风险评估、授信审批等支持。
2. 电子商务：通过大数据分析用户的浏览记录、购买行为等数据，为电商平台提供个性化推荐、营销策略等支持。
3. 医疗健康：通过大数据分析患者的医疗记录、健康状况等数据，为医疗机构提供疾病预测、治疗方案等支持。
4. 智慧城市：通过大数据分析城市的交通流量、环境质量等数据，为城市管理部门提供智慧交通、智慧环保等支持。
三、大数据的发展趋势和挑战随着大数据技术的不断发展，未来将呈现出以下发展趋势：1. 数据整合：随着数据量的不断增加，如何有效地整合不同来源的数据成为了一个重要的问题。
未来的大数据技术将更加注重数据整合和共享。
2. 数据安全和隐私保护：随着大数据应用的普及，数据安全和隐私保护问题也日益突出。
未来的大数据技术将更加注重数据的安全性和隐私保护。
3. 数据智能：随着机器学习、人工智能等技术的发展，未来的大数据技术将更加注重数据的智能分析和应用。
同时，大数据发展也面临着一些挑战：1. 数据质量：由于数据来源的多样性、复杂性和不稳定性，如何保证数据的准确性和可靠性成为了一个重要的问题。
《大数据》读书心得《大数据》读书心得导言：在信息时代的背景下，大数据成为了一种重要的资源和工具。
本书《大数据》从理论到应用，系统介绍了大数据的基本概念、技术框架、算法方法，以及相关的应用领域。
通过阅读本书，我对大数据的内涵和应用产生了更深入的理解，并在实践中获得了一些启示。
第一章：大数据概述本章主要介绍了大数据的基本概念和特点。
大数据是指规模巨大、种类繁多的数据集合，具备高速度、高多样性和高价值的特点。
同时，本章还分析了大数据对社会经济发展的影响，以及大数据面临的挑战和机遇。
第二章：大数据技术框架本章主要介绍了大数据的技术框架，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等环节。
具体涉及到大数据的存储技术（如分布式文件系统、列式数据库等）、数据处理技术（如MapReduce、Spark等）以及数据分析技术（如机器学习、数据挖掘等）。
第三章：大数据算法方法本章主要介绍了大数据的算法方法，包括数据预处理、数据挖掘、机器学习等。
具体涉及到数据清洗、特征选择、聚类分析、分类预测等算法方法，以及相应的实现和应用案例。
第四章：大数据应用领域本章主要介绍了大数据在各个领域的应用，包括金融，电子商务，医疗，交通等。
具体涉及到大数据在风险评估、用户行为分析、病症诊断、交通优化等方面的应用案例，以及相应的效果和问题。
结语：通过阅读《大数据》，我深刻认识到大数据在当今社会中的重要性和应用潜力。
大数据技术的发展不仅可以提高传统产业的效率和竞争力，还可以为新兴产业的创新和发展提供支持。
在未来，我将进一步探索大数据的应用，为社会经济发展做出贡献。
附件：本文档涉及的附件包括大数据应用案例、相关技术论文等。
法律名词及注释：1、数据保护法：指保护个人数据安全和隐私的法律法规。
2、知识产权法：指保护知识产权（包括专利、版权、商标等）的法律法规。
3、隐私权：指个人对其个人信息和隐私的控制权利。
4、可追溯性：指通过大数据技术可以追踪数据来源和变化历史。
《大数据》读后感(精选多篇) 《大数据》读后感佘洁婕读完《大数据》，我才意识到这并不是一本枯燥无味的书籍。
作者运用案例和讲故事的方式，把美国数据开放、收集、使用背后的立法故事、公民故事、技术故事、商业故事娓娓道来，引人入胜，令我大开眼界。
我在想，大数据概念对于教育来说会产生什么样的实用价值呢？一直以来，中国教育在研究教育的数字化，比如数字化校园，这个思路就是把我们们教育的内容进行数字化，，其结果指向的就是电子教教材的研发或者是教学过程程的数字化。
美其名曰，这这是教育技术的重要内涵。
在教学过程中，学生的的行为表现都可以被数据化化，而这项研究不是任何一一个专业可以深入下去的，，它的专业性太强，所以我我才会想到，所谓教育技术术与其研究教育的数字化，，不如研究教育的数据化来来得实在，来的有意义。
长长期以来，我们并不了解教教育对一个人的影响具体会会如何表现，我们有的只是是一个轮廓，我们也并不确确定一个教师的行为对学生生具体产生了哪些影响。
所所以，人们对教育一直有一一个深深的质疑，它是不是是科学的？大数据概念至少少提出了关注“是什么”比比“为什么”要有实际意义义得多。
而我们的教育恰好好需要把注意力从“为什么么”转移到“是什么”上面面来，只有如此，才能把教教育从为什么发展成“可能能成为什么”上来，这会是是一次思想上的革命。
而对对于现在地位岌岌可危的教教育技术来说，把研究的重重点从数字化转移到数据化化上面，这才是它的出路。
如何将数据融入教学，，教育者首先通过标准化全全科教学处方，实现了教师师授课模板和教学内容的标标准化，保证每个教学过程程和内容是可控的，然后结结合每天的教学内容，处理理好面对的数据，处理好数数据，自然也就处理好了课课堂的反馈，最终形成了既既注重教学体验又以教学结结果为导向的教学体系。
与此同时，不仅要注重课课上的学生资源，在课后还还要对这些资源进行跟踪处处理。
这与过去的教育教学学显然是不同的，面对大数数据时代的到来，教学有所所改变是必然的。
大数据研讨交流材料随着信息技术的不断发展和互联网的普及，大数据已经成为现代社会中普遍存在的一个概念。
大数据可以理解为一种数据集合，它具有数据量大、数据类型复杂、数据获取速度快等特点。
大数据的出现不仅意味着信息时代的到来，更是对传统数据处理方法和技术的一种挑战和改进。
作为一个全新的领域，大数据的研讨和交流显得尤为重要。
大数据的研讨交流可以促进不同领域的专家学者和研究人员之间的交流与合作，加速大数据技术的发展和应用。
此外，大数据技术的研讨交流还能够促使政府和企业对大数据的重视和投入，从而推动大数据产业的蓬勃发展。
大数据研讨交流的目的主要有以下几个方面：第一，促进学术研究的深入发展。
大数据的研讨交流可以使不同领域的研究者们进行跨学科的交流与合作，碰撞出更多新的研究思路和方向。
不同学科领域的交流与合作不仅有助于推动大数据技术的发展，还能够促进各领域研究的创新和突破。
第二，推动大数据技术的应用与发展。
大数据研讨交流可以促进科研人员与企业、政府的合作与交流，推动大数据技术在各行各业的应用与发展。
通过合作共享数据资源和技术经验，可以加快大数据技术在医疗、金融、交通、政务等领域的应用，并取得更好的效果。
第三，加强对大数据隐私与安全问题的讨论与研究。
随着大数据技术的快速发展，大量的个人信息和敏感数据被采集和分析，给个人隐私和信息安全带来了巨大的挑战。
大数据研讨交流可以使专家学者和研究人员探讨个人隐私保护和信息安全的技术和法律问题，加强对大数据隐私与安全问题的研究，提出合理且有效的解决方案。
第四，加强国际间的大数据合作与交流。
大数据已经成为全球范围内的研究热点，各国纷纷加强和深化对大数据的研究与应用。
大数据研讨交流为各国的学者和研究人员提供平台，使他们能够分享自己的研究成果，学习他国的先进技术和经验，促进国际间的大数据合作与交流。
综上所述，大数据研讨交流是推动大数据技术发展和应用的关键环节。
在大数据研讨交流中，各领域的专家学者和研究人员可以共同探讨大数据相关技术和问题，促进学术研究的深入发展，推动大数据技术的应用与发展，加强对大数据隐私与安全问题的讨论与研究，加强国际间的大数据合作与交流。
大数据ppt资料大数据 PPT 资料在当今数字化的时代，大数据已经成为了一个热门的话题。
无论是企业的决策制定、市场营销，还是医疗保健、科学研究等领域，大数据都发挥着至关重要的作用。
接下来，让我们深入了解一下大数据的相关知识。
首先，我们要明白什么是大数据。
简单来说，大数据就是指那些规模巨大、复杂多样、快速生成的数据集合。
这些数据的规模之大，往往超出了传统数据处理工具和技术的能力范围。
大数据的特点通常可以用“4V”来概括，即 Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety （多样）和 Value（价值）。
大量意味着数据的规模极其庞大。
比如，互联网公司每天产生的用户行为数据、交易数据等，都以海量的规模存在。
高速则指数据的生成和处理速度非常快。
在一些实时应用场景中，如金融交易、物流配送等，数据需要在极短的时间内被收集、分析和处理。
多样是指数据的类型繁多，不仅包括结构化的数据，如表格中的数据，还包括非结构化的数据，如文本、图像、音频、视频等。
而价值则是大数据的核心所在，通过对海量数据的分析和挖掘，我们能够发现隐藏在其中的有价值的信息和知识，从而为决策提供支持，创造商业价值。
那么，大数据是如何产生的呢？随着信息技术的飞速发展，特别是互联网、物联网、移动设备等的普及，数据的生成和收集变得越来越容易。
人们在使用互联网进行搜索、购物、社交等活动时，都会产生大量的数据。
企业的业务系统、传感器设备、监控摄像头等也在不断地收集着各种数据。
此外，科学研究、医疗保健等领域的数字化进程也加速了数据的生成。
大数据的应用领域非常广泛。
在商业领域，企业可以利用大数据进行精准营销。
通过分析用户的消费行为、兴趣爱好等数据，企业能够向用户推送个性化的广告和产品推荐，提高营销效果和客户满意度。
大数据还可以帮助企业优化供应链管理，通过对库存、销售、物流等数据的分析，实现更高效的库存控制和物流配送。
在金融领域，银行和证券公司可以利用大数据进行风险评估和欺诈检测。
数据民主化大数据助力平等的信息共享数据民主化：大数据助力平等的信息共享近年来，随着互联网技术的飞速发展和大数据应用的普及，数据民主化成为信息时代的一大趋势。
数据民主化，指的是通过开放、共享和广泛利用大数据，促进信息的公平获取和共享，使每个人都能够平等地参与到信息资源的获取和应用中。
大数据作为一种强大的信息资源，正发挥着助力平等信息共享的重要作用。
一方面，大数据的广泛应用为数据民主化提供了有力的支撑。
随着数据的不断涌现和积累，大数据技术被广泛应用于各个领域。
政府、企业、学术界等拥有大量的数据，通过对这些数据的挖掘和分析，可以发现一些有价值的信息和规律，为各行各业的发展提供参考。
同时，大数据技术的进步也使得数据的处理更加高效和精确，大大增强了数据分析和应用的能力。
这些都为实现数据民主化的目标提供了坚实的基础。
另一方面，大数据技术的普及使得信息共享更加开放和平等。
大数据技术的发展使得数据的获取和应用变得更加便捷和普及化。
通过互联网和移动设备，人们可以随时随地获取各种数据，并分享自己的数据和观点。
这为信息的平等获取和共享提供了便利，促进了信息的民主化。
此外，大数据技术的应用还可以实时追踪和记录各类信息，将信息公开透明化，增加了信息的可信度和公正性，进一步促进了信息的共享与传播。
实现数据民主化的关键在于打破数据壁垒和信息孤岛。
在传统模式下，数据往往集中在少数机构或个人手中，信息不对称和不对等的情况比较严重。
而大数据技术的应用能够将这些数据整合起来，并加以分析和应用，使得更多的人可以获得和使用这些数据。
这样一来，不论是政府决策还是企业发展，都能够更加公开透明，并能够更好地满足公众的需求和利益。
此外，数据民主化的实现还需要政府、企业和个人共同努力。
政府应加强对数据的管理和监督，制定相关的政策和法规，保障数据的公正、公开和安全。
企业应加强数据的收集和应用，注重个人隐私的保护，充分发挥大数据的潜力，为社会和经济发展做出贡献。
《认识大数据》学习任务单一、学习目标1、理解大数据的基本概念和特点，包括其规模、多样性、速度和价值。
2、了解大数据的来源和应用领域，能够举例说明大数据在不同行业中的作用。
3、掌握大数据处理和分析的基本技术和方法，如数据采集、存储、清洗和挖掘。
4、认识大数据带来的挑战和机遇，包括数据安全、隐私保护和人才需求等方面。
二、学习资源1、教材：《大数据导论》、《大数据技术基础》等相关书籍。
2、在线课程：各大在线教育平台上的大数据相关课程，如Coursera、EdX 等。
3、学术论文：通过学术数据库搜索大数据领域的最新研究成果。
4、案例分析：收集各行业大数据应用的成功案例，进行深入研究。
三、学习内容（一）大数据的概念和特点1、大数据的定义大数据是指无法在一定时间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。
2、大数据的特点（1）规模性（Volume）：数据量巨大，通常以 PB、EB 甚至 ZB 为单位计量。
（2）多样性（Variety）：数据类型繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、音频、视频等。
（3）速度性（Velocity）：数据产生和处理的速度快，要求能够实时或近实时地处理和分析数据。
（4）价值性（Value）：大数据虽然蕴含着巨大的价值，但价值密度相对较低，需要通过深入的分析和挖掘才能获取有价值的信息。
（二）大数据的来源1、互联网和社交媒体包括网页浏览记录、社交媒体帖子、在线评论、电子邮件等。
2、传感器和物联网来自各种传感器设备，如智能电表、智能交通系统、工业设备等，实时收集大量的数据。
3、企业内部系统企业的销售数据、客户信息、财务报表、生产流程数据等。
4、科研和公共服务科研实验数据、气象数据、医疗数据、公共交通数据等。
（三）大数据的应用领域1、商业和金融（1）市场分析和预测通过分析消费者行为数据，预测市场需求和趋势，优化产品设计和营销策略。
引言概述随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会的关键词之一。
大数据的应用已渗透到各个行业和领域，对于企业决策、市场推广、科学研究等方面起到了举足轻重的作用。
本文将进一步探讨大数据的相关概念、应用领域和技术工具，以及在大数据时代中面临的挑战和机遇。
正文内容一、大数据的概念与特征1.大数据的定义和范围：大数据是指规模巨大、类型繁多、增长迅速的数据集合，具有高速、多样和全球分布的特点。
2.大数据的四个特征：大容量、高速度、多样性和价值密度。
二、大数据的应用领域1.金融领域：大数据在银行、保险和证券等金融机构中的应用，如风险管理、反欺诈和个性化投资等。
2.零售与电商领域：大数据在零售业和电子商务中的应用，如市场分析、用户行为预测和定价策略优化等。
3.制造业与物流领域：大数据在制造业和物流领域中的应用，如供应链优化、生产过程监控和质量控制等。
4.医疗与健康领域：大数据在医疗健康领域中的应用，如临床决策支持、疾病预测和个性化医疗等。
5.城市管理与交通领域：大数据在城市管理和交通领域中的应用，如交通流预测、智能交通系统和城市规划优化等。
三、大数据的技术工具1.数据获取和存储技术：包括数据采集、传输和存储的技术，如传感器网络、云存储和分布式文件系统等。
2.数据处理与分析技术：包括数据清洗、数据挖掘和机器学习等技术，如Hadoop、Spark和DistributedTensorFlow等。
3.数据可视化与交互技术：包括数据可视化和交互分析的技术，如Tableau、D3.js和PowerBI等。
4.大数据安全和隐私保护技术：包括大数据安全和隐私保护的技术，如加密算法、数据脱敏和访问控制等。
5.与大数据融合：大数据与的融合，如深度学习、自然语言处理和图像识别等。
四、大数据时代面临的挑战和机遇1.挑战：数据质量不稳定、数据隐私保护、技术人才缺乏和数据安全等方面的挑战。
2.机遇：数据驱动的决策、个性化营销、智能化服务和创新发展等方面的机遇。
如同三年前的云计算、两年前的移动互联网一样，大数据“火”了。
火到什么程度呢？火到麦肯锡出大数据报告，火到奥巴马做大数据战略，火到学者院士讲话谈大数据，火到精明的资本市场看官们纷纷下注大数据，火到几乎所有的IT企业都忙着给自己打上大数据标签。
大数据真的火起来了。
乐天派认为大数据应用能够推动信息产业创新发展、实现巨大经济效益；悲观主义者认为大数据作为2012年最时髦的词汇只是老外又一次概念兜售，新瓶装老酒、和数据仓库无异，其商业前景被过分夸大了。
那么，大数据究竟是IT界又一概念炒作的噱头，还是产业发展的必然趋势？大数据是一种单纯的技术形态，还是人类社会全面进步的里程碑？要解答这些问题，必须拨开迷雾、从大数据历史发展过程来全面理解大数据。
大数据：数据增长、IT技术进步和应用发展的必然结果（发展历程）早在上个世纪六十年代，美国白宫预算局就提出了当时堪称革命性的创新计划——成立一个被称为“中央数据银行”的统一大型数据库，把政府部门所有的数据库连接、集中、整合起来，提高数据的准确性和一致性；八十年代，美国就有人提出了“大数据”概念，企业界、学术界不断对此进行探讨；1995年麻省理工学院教授尼葛洛庞帝出版了《数字化生存》，率先提出“后信息时代”的概念，指出海量数据正在流动、时空障碍将被打破，个人将在后信息时代获得更大的解放；《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏，讲述了数据在数学、物理、生物、工程及社会经济等多学科扮演的愈加重要的角色；2009年，奥巴马就任美国总统，任命了美国历史上第一位首席信息官和首席技术官，并建立了统一的数据开放门户网站，全面开放政府拥有的公共数据，鼓励更多的创新型应用，提高政府的效率和效能；2011年，麦肯锡出版了《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》，产学研界对“大数据”的关注达到一个新的高度。
全球的数据总量正呈指数增长，过去三年间产生的数据量超过以往总和。
2011年全球被创建和被复制的数据总量达1.8ZB；预计2020年全球电子设备存储的数据将增至35.2ZB。
大数据已经成为一种社会现象：它既是对既往IT技术发展至今的高度抽象和概况，同时抓住了IT技术服务于人、数据蕴藏价值的本质。
大数据之“大”，不仅仅在于其规模容量之大——虽然数据容量的爆炸的确给数据的采集、存储、维护、共享带来了具有研究意义的现象和挑战，但大数据之“大”更多的意义在于：人类可以处理、分析并使用的数据在大量增加，通过这些数据的处理、整合和分析，人类可以发现新知识、创造新价值，带来“大知识”、“大科学”、“大利润”和“大发展”，逐渐走向大众创新的“大社会”时代。
大数据：数据开放运动和数据民主化的必然结果1991年免费操作系统Linux横空出世；1990年代起，互联网的普及为软件自由运动推波助澜。
随着越来越多的公司和个人采纳了开放源代码的做法，“开源（Open Source）”一词被正名并获得全世界软件行业的认同。
软件由代码和数据共同组成。
当开放代码成为共识和现实的时候，新一代的创新者，又将眼光投向了数据。
但是代码开放只涉及技术层面，而数据开放涉及面太广，不仅关乎技术，还与数据内容相关，直指安全与隐私。
因而数据开放面临更大的挑战和阻力，数据开放也没有像代码开放一样在商业领域兴起。
数据开放的诉求，首先指向了公共领域和公共数据，即政府采集、拥有的数据。
数据开放运动沿袭了软件开源运动的很多诉求，如通用非专有、机器可处理、获取无歧视等，数据开放运动可谓是开源运动在软件领域的深化。
这种深化，不仅局限在技术领域。
对美国社会乃至全世界的影响，已经渗透到政治、文化、社会生活等各个方面。
开放，已经是大数据时代的巨大风潮。
而站在数据开放运动最前沿的，是美国现任总统奥巴马。
2006年奥巴马还在担任美国国会参议员期间，和另一参议员联合推出了《联邦资金责任透明法案》（FFATA），这个法案后来产生了广泛的影响，也被称为《科伯恩——奥巴马法案》。
根据这一法案，2007年，上线发布，成为美国联邦政府发布公共支出信息的门户网站。
这是一个巨大的数据开放网站，可以对联邦政府2000年以来高达3万亿的政府资金使用情况以及30多万个政府合同商所承包的项目进行跟踪、搜索、排序、分析和对比，其数据每两周更新一次。
网站上线之后，受到了社会各界的极大好评。
2009年奥巴马就任总统，上任第一天在他的总统备忘录《透明和开放的政府》中阐述“多方协作”理念：“政府应该是多方协作的。
多方协作让人民积极参与政府工作。
各行政部门和机构应利用新工具、方法和系统，在各部门之间、各级政府之间全面协作。
此外还要与非盈利组织、企业和个人进行协作。
各行政部门和机构要广泛征求公众的反馈，以评估协作的效果，确定新的协作机会。
”他认为“人民知道得越多，政府官员才能更加负责任”。
2009年3月，奥巴马任命联邦政府历史上第一位首席信息官，4月他又任命了首位首席技术官；经过多个部门的沟通磨合、克服了众多的分歧意见，联邦政府数据开放门户网站 上线发布，全面开放政府拥有的公共数据。
这些数据，其中许多曾经是政府管理人员的内部决策参考，是官员的“专利”，市民大众无权使用；而今，这些数据允许全球任何人访问和下载。
这一做法被称为“数据民主化”。
截至2011年12月，仅在网站上，就汇集了1140个应用程序和软件工具、85个手机应用插件。
其中有近300个是由民间的程序员、公益组织等社会力量自发开发的。
由政府主导、向全社会开放政府拥有的公共数据，这种做法本身就是一种创新。
更重要的是，不仅仅是一个创新的结果，它的出现，代表着数据在社会的自由流动、知识向大众的自由流动，这位更多的大众创新、社会创新提供了一个平台。
数据不会被它所激发的思想和创新消耗，相反，它可以为创新提供无穷的燃料。
一小片合适的信息，可以促使创新迈进一大步。
一组数据，可能会得到数据收集人难以想象的应用，也可能会在另一个看起来毫不相关的领域得到应用，因为这些创新型应用，数据的能量将层层放大。
数据民主化的挑战：中国准备好了么？在大数据时代，数据将成为一种权利、数据开放将成为一种潮流，计算正在从一种必须购买的产品转变成为一种可以随时租用的服务，互联网将最终演变成智能的数据网。
在这些正在发生和演变的趋势中，大数据时代，也蕴藏着对个人、对企业或组织甚至全社会的巨大挑战。
近20年来，商务智能、社交网站、RFID、云计算、语义网等技术或理念风驰电掣一般进入我们的生活，软件开源、数据开放、普适计算、智慧地球等新思想令人应接不暇，新的技术和观念在不断涌现，甚至可以用突飞猛进来形容。
我们如同乘坐一列高速列车，往往还来不及看清窗外的风景，就已经呼啸着奔向下一个站台。
未来列车将驶向何方？我们的社会正在进入新信息时代，最大特点将是创新。
信息的保存、加工、发布将不再是经济的重心，基于信息的创新将成为经济的先导。
而且由于信息无处不在、人皆可得，新信息时代的创新将不再是少数人的专利，创新将走向民主化，集中表现为终端用户的创新、普通大众的创新。
由于新技术的广泛应用和深层渗透，引起了社会形态和社会结构方面的改变，如大众创新、个人获得更多自由、国家权力分散化等。
在大数据时代，信息和数据成为最重要的资源。
一旦信息自由、数据开放，就意味着信息和每一个公民之间都是等距的，而且中间没有层级的过滤。
数据的开放和流动，就代表着知识的开放和流动、代表着权力的开放和流动，这种开放和流动，是多中心的、水平的。
在大数据时代，社会的主体结构将从分层转向网状，在网状传播力量的不断冲击下，个人的主体价值将得到前所未有的张扬，集中在大政府的权力将开始分散，权力的最终流向，是社会、是大众、是一个个独立的公民个体。
大数据时代正在呼唤下一波社会化的浪潮——一个更开放的社会，一个权力更分散的社会。
这种社会变化是一个巨大的挑战。
国家政府无疑需要做更多的制度创新。
奥巴马开放数据、开放政府的举措正是试图迎接这个挑战，但这仅仅是一个开始。
那么，中国，准备好了么？《大数据》——民主与数据民主可能吗？如今在集体主义至上的国度，我们来重新审视这个话题“民主可能吗？”黄仁宇先生在《万历十五年》中以细微的分析向我们说明：中国古代帝国由于特有的文化下演绎出的文官制度，以道德为尚，导致了中国在万历（明中期）后走向衰亡、专制，于此同时西欧各国却开始了资本主义萌芽，走上了资本主义道路，从此也开始了现代民主的进程。
陈嘉映先生在《万历十五年》的书评中点出：民主在中国不可能。
我们学习历史的原因不仅仅是了解过去，更重要的是要预见未来。
未来，民主可能吗？徐子沛先生的《大数据:正在到来的数据革命》“通过讲述美国半个多世纪信息开放、技术创新的历史，以别开生面的经典案例——奥巴马建设“前所未有的开放政府”的雄心、公共财政透明的曲折、《数据质量法》背后的隐情、全民医改法案的波澜、统一身份证的百年纠结、街头警察的创新传奇、美国矿难的悲情历史、商务智能的前世今生、数据开放运动的全球兴起，以及云计算、Facebook和推特等社交媒体、Web3.0与下一代互联网的未来图景等等，他提出数据创新给公民、政府、社会带来的种种挑战和变革。
”我们不得不惊异于《黑客帝国》导演沃卓斯基姐弟的先见之明，我们生活的世界是以数据组成的。
第三次科技革命以计算机、核技术、生物工程为标志，世界正处于急剧的变化之中，我们的世界已经由网络连接起来，网络的背后是无以数计的数据。
我们生活中的一举一动，其背后都是数据的产生：当我们消费、通话、上网，都可以以数据来显现，依据数据我们可以窥测一个人的生活过程。
徐子沛先生在《大数据》这本书中，经过大量细致的调查与统计、细微的分析与思考，指出了我们这个时代的真谛：我们所处的时代是一个大数据时代。
此书以美国为主角，展现了自上世界50年代以来的数据发展进程。
我在其中则思考更多的是民主的进程。
大数据时代已然到来，任何人都无法避免。
人处于社会之中，个人在现代国家下是以数据为存在方式（以中国为例：每个人都有唯一的身份证号码证明其为该国公民，我们的生活中时时需要提供个人的身份证，如办理信用卡、手机卡、会员等），个人的活动也可以用数据描述。
相对于个人而言的企业，据作者的调查，美国社会中零售企业产生的数据最多，其次为美国政府，再次为新闻业。
人们根据数据得出信息、知识甚至是思想。
对数据的管理、分析是当今的重中之重。
在此书中我们可以窥探：美国的数据发展史是与民主进程相一致的：奥巴马建设“前所未有的开放政府”是各类政府数据信息的公开，他们深刻明白：“阳光是最好的防腐剂”，只有将政府至于人民的监督下，完善制度的建设，才有可能保证“即使流氓当政，也必须为人民做好事”。
而《数据质量法》的产生、完善更是美国民主制度的反映，人民对数据公开的强烈呼吁促进了此法的产生，并在历史中随着时代的发展不断完善。
