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数据技术的发展伴随着数据应用需求的演变，影响着数据投入生产的方式和规模，数据在相应技术和产业背景的演变中逐渐成为促进生产的关键要素。因此，“数据要素”一词是面向数字经济，在讨论生产力和生产关系的语境中对“数据”的指代，是对数据促进生产价值的强调。即数据要素指的是根据特定生产需求汇聚、整理、加工而成的计算机数据及其衍生形态，投入于生产的原始数据集、标准化数据集、各类数据产品及以数据为基础产生的系统、信息和知识均可纳入数据要素讨论的范畴。或者从外部收集数据过程的合法、合规及安全性，而采取的一系列措施。扬州质量大数据服务设置

因此，狭义上的数据分析与数据挖掘的本质一样，都是从数据里面发现关于业务的知识(有价值的信息)，从而帮助业务运营、改进产品以及帮助企业做更好的决策，所以侠义的数据分析与数据挖掘构成广义的数据分析。（2）常见应用场景金融行业：在金融服务中利用数据挖掘应用程序来解决复杂、合规、风险管理和客户流失问题，同时，大数据分析可以帮助金融机构进行市场趋势分析、投资组合优化和个性化推荐。医疗行业：医疗机构可以利用大数据分析患者的病历数据、医学影像和基因组数据，以辅助疾病诊断盐城制造大数据服务比较（1）数据采集安全：指为确保在组织系统中生成新数据，或者从外部收集数据过程的合法.

4.数据模型结果（1）概念/定义数据模型结果是指数据建模过程的输出结果，它是对数据对象及其之间关系的结构化表示。在数据产品中，数据模型结果可以包括表格、图表、图形等可视化形式，帮助用户理解数据及其关联关系。（2）常见的数据模型结果应用在金融业中，数据模型结果可以用于分析市场趋势和客户需求，从而实现营销和风险管理。在零售业中，数据模型结果可以用于分析商品销售情况、顾客行为和偏好，进行优化库存管理、改善定价策略并提供个性化推荐服务等应用。

数据仓库：数据仓库是数据的存储库，是专为快速查询和分析而设计的数据库。NoSQL 数据库：NoSQL 或非关系数据库，支持存储和操作非结构化及半结构化数据（与关系数据库相反，关系数据库定义了应如何组合插入数据库的数据）。随着 Web 应用的日益普及和复杂化，NoSQL 数据库得到了越来越广泛的应用。图形数据库：图形数据库根据实体和实体之间的关系来存储数据。OLTP 数据库：OLTP 数据库是一种高速分析数据库，专为多个用户执行大量事务而设计。随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术。

（2）蚂蚁集团数据安全治理实践蚂蚁集团在过去几年的数据安全实践中，持续加大对数据、算法、产品的建设力度，不断强化流程规范的制定和实际落地，同时大幅提升数据安全基线、度量、审计、心智等重要环节工作，总结出一套行之有效、覆盖数据处理全生命周期的数据安全复合治理管理模式。蚂蚁数据安全复合治理管理模式如图所示。百度基于现有的数据安全策略及相关规范要求集成多维安全检测和防护能力，建立了覆盖数据全生命周期的数据安全与隐私保护解决方案，可实现“事前主动识别，事中灵活控制（3）分析所有SKU，以利润大化为目标来定价和清理库存。连云港国产大数据服务设置

如在数据分类分级的基础上，结合业务场景，明确不同类别和级别数据的加密存储要求。扬州质量大数据服务设置

物联网：通过数据可视化，物联网应用可以更直观地了解设备的运行状态和数据流量，从而实现实时监测和远程控制。例如，通过数据可视化展示设备的运行数据和传感器数据，物联网应用可以实现设备的远程控制和智能决策，如图。数据治理/应用（解决方案）1.大数据在金融行业的应用交易识别：通过大数据分析，可以识别出交易诈行为，帮助金融机构减少损失，如中国交通银行中心电子渠道实时反监控交易系统。准营销：通过分析客户的消费行为和偏好，扬州质量大数据服务设置

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