介绍GB/T35589-2017大数据技术参考模型

什么是GB/T35589-2017大数据技术参考模型？

GB/T35589-2017是中国国家标准化管理委员会发布的大数据技术参考模型。它是一种通用的大数据技术框架，旨在帮助企业和组织更好地应对大数据技术的挑战，并实现大数据价值最大化。

为什么需要大数据技术参考模型？

随着大数据应用场景的不断扩展和深入，人们越来越意识到大数据技术的重要性。然而，由于大数据技术的复杂性和多样性，很多企业和组织并不知道如何有效地构建大数据平台，如何合理地采购和使用大数据技术产品，以及如何评估已有的大数据技术方案是否适合自身业务需求。

这时候，大数据技术参考模型就能够发挥作用。它提供了一个通用的框架，帮助企业和组织更好地理解大数据技术相关概念、方法和工具，同时也为他们提供了一种评估大数据解决方案的参考标准。

GB/T35589-2017大数据技术参考模型的组成部分

GB/T35589-2017大数据技术参考模型由四个主要部分组成：

1. 大数据应用场景体系结构
2. 大数据平台架构
3. 大数据管理与治理
4. 大数据安全与隐私保护

下面我们来逐一介绍这四个部分。

大数据应用场景体系结构

大数据应用场景体系结构是GB/T35589-2017大数据技术参考模型的第一部分，也是整个参考模型的基础。这一部分主要定义了大数据应用场景的体系结构，并将其划分为几个层次，包括应用层、服务层、资源层和基础设施层。

应用层是指针对不同行业、领域的大数据应用场景，如智能交通、物联网、医疗健康等。服务层是指为应用层提供支撑的一系列服务，包括数据采集与预处理、数据存储与管理、数据分析与挖掘、数据可视化和展示等。资源层是指为服务层提供支持的基础资源，包括计算资源、存储资源、网络资源等。基础设施层是指为资源层提供支撑的基础设施，例如机房、数据中心、云平台等。

大数据平台架构

大数据平台架构是GB/T35589-2017大数据技术参考模型的第二部分，主要定义了大数据平台的体系结构，并将其划分为几个层次，包括数据采集与预处理层、数据存储与管理层、数据计算和分析层、数据可视化和展示层等。

数据采集与预处理层是指将原始数据从不同来源采集到大数据平台中，并对数据进行清洗、去重、格式转换等预处理操作。数据存储与管理层是指为采集到的海量数据提供存储和管理服务，包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。数据计算和分析层是指利用大数据技术从海量数据中提取有价值的信息，包括数据挖掘、机器学习、深度学习等。数据可视化和展示层是指将分析得到的结果以图表形式展现出来，帮助用户更好地理解数据。

大数据管理与治理

大数据管理与治理是GB/T35589-2017大数据技术参考模型的第三部分，主要定义了大数据管理和治理的体系结构，并介绍了一些相关的标准和规范。这一部分涉及到数据质量管理、元数据管理、数据分类和标准化、数据隐私保护等方面。

数据质量管理是指通过一系列的检查和筛选，保证数据的准确性、可靠性和一致性。元数据管理是指对数据的描述信息进行管理，包括数据来源、数据格式、数据类型等。数据分类和标准化是指将海量数据按照不同维度进行分类和标准化，便于数据分析和挖掘。数据隐私保护是指在保证数据安全的前提下，保护用户的隐私信息。

大数据安全与隐私保护

大数据安全与隐私保护是GB/T35589-2017大数据技术参考模型的第四部分，主要介绍了大数据应用中需要注意的安全和隐私问题，并提供了一些解决方案和标准。

这一部分涉及到数据存储安全、数据传输安全、身份认证和访问控制、数据隐私保护等方面。例如，在数据存储安全方面，可以采用数据加密、数据备份和灾备等措施来保障数据的安全性；在数据隐私保护方面，可以采用数据脱敏、匿名化、权限控制等手段来保护用户的隐私信息。

结论

GB/T35589-2017大数据技术参考模型为企业和组织提供了一个通用的大数据技术框架，能够帮助他们更好地应对大数据技术的挑战，并实现大数据价值最大化。同时，这个标准也提供了一种评估大数据解决方案的参考标准，为企业和组织在大数据领域的发展提供了重要指导。