中國的資料庫

1. 近年來,中國一直致力於五大資料庫建設,指哪些

摘要 第五大國家基礎資料庫：

2. 中國大數據要發展必備三個條件

中國大數據要發展必備三個條件

大數據的經濟價值已經被人們認可，大數據的技術也已經逐漸成熟，一旦完成數據的整合和監管，大數據爆發的時代即將到來。我們現在要做的，就是選好自己的方向，為迎接大數據的到來，提前做好准備。大數據概念的橫空出世，有賴於短短幾年出現的海量數據。據統計，互聯網上的數據每兩年翻一番，而目前世界上90%以上的數據都是最近幾年才產生的。當然，海量數據僅僅是「大數據」概念的一部分，只有具備4個「V」的特徵，大數據的定義才算完整，而價值恰恰是決定大數據未來走向的關鍵。

大數據的發展需要三個必要條件：數據源、數據交易、數據產生價值的過程。近年來，社交網路的興起、物聯網的發展和移動互聯網的普及，誕生了大量有價值的數據源，奠定了大數據發展的基礎。大數據時代到來的重要標志，則是大批專業級「數據買賣商」的出現，以及圍繞數據交易形成的，貫穿於收集、整理、分析、應用整個流程的產業鏈條。大數據發展的核心，則是使用戶從海量的非結構化數據和半結構化數據中獲得了新的價值，數據價值是帶動數據交易的原動力。

IBM、甲骨文、SAP近年紛紛斥巨資收購數據管理和分析公司，在這些互聯網巨頭的帶動下，數據分析技術日漸成熟。2013年6月，愛德華·斯諾登將「棱鏡計劃」公之於眾，「棱鏡門」事件一方面說明大數據技術已經成熟；另一方面也佐證了現在阻礙大數據發展的不是技術，而是數據交易和數據價值。

大數據技術的發展促進了雲計算的落地，雲計算的部署完成又反過來加大了市場對數據創造價值的期待。大數據概念提出之後，市場終於看到了雲計算的獲利方向：各地的一級系統集成商與當地政府合作，建雲數據中心；各大行業巨頭在搭建各自行業的雲平台；IT巨頭想盡辦法申請中國的公有雲牌照。大數據促成了雲計算從概念到落地。藉助於智慧城市概念的普及，雲計算基礎設施已基本准備就緒，一方面完成了大數據應用的硬體基礎；另一方面迫於回收雲計算投資的壓力，市場急需應用部署，大數據恰如雪中送炭，被市場寄予厚望。

現在，問題的核心指向了「數據如何創造價值？」

大數據服務創業公司Connotate對800多名商業和IT主管進行了調查。結果顯示，60%受調查者稱：「目前就說這些大數據投資項目肯定能夠帶來良好回報尚為時過早。」之所以如此，是由於當前大數據缺乏必需的開放性：數據掌握在不同的部門和企業手中，而這些部門和企業並不願意分享數據。大數據是通過研究數據的相關性來發現客觀規律，這依賴於數據的真實性和廣泛性，數據如何做到共享和開放，這是當前大數據發展的軟肋和需要解決的大問題。

2012年美國大選，奧巴馬因數據整合而受益。在奧巴馬的競選團隊中有一個神秘的數據挖掘團隊，他們通過對海量數據進行挖掘幫助奧巴馬籌集到10億美元資金；他們通過數據挖掘使競選廣告投放效率提升了14%;他們通過製作「搖擺州」選民的詳細模型，每晚實施6.6萬次模擬選舉，推算奧巴馬在「搖擺州」的勝率，並以此來指導資源分配。奧巴馬競選團隊相比羅姆尼競選團隊最有優勢的地方：對大數據的整合。奧巴馬的數據挖掘團隊也意識到這個全世界共同的問題：數據分散在過多的資料庫中。因此，在前18個月，奧巴馬競選團隊就創建了一個單一的龐大數據系統，可以將來自民意調查者、捐資者、現場工作人員、消費者資料庫、社交媒體，以及「搖擺州」主要的民主黨投票人的信息整合在一起，不僅能告訴競選團隊如何發現選民並獲得他們的注意，還幫助數據處理團隊預測哪些類型的人有可能被某種特定的事情所說服。正如競選總指揮吉姆·梅西納所說，在整個競選活中，沒有數據做支撐的假設很少存在。

2012年3月，美國奧巴馬政府宣布投資2億美元啟動「大數據研究和發展計劃」，將「大數據研究」上升為國家意志。一個國家擁有數據的規模和運用數據的能力將成為綜合國力的重要組成部分。國內智慧城市建設目標之一就是實現數據的集中共享。

隨著雲計算、大數據技術和相關商業環境的不斷成熟，越來越多的「軟體開發者」正在利用跨行業的大數據平台，打造創新價值的大數據應用，而且這一門檻正在不斷降低。因為首先，數據擁有者能夠以微乎其微的成本獲取額外的收入，提高利潤水平；其次，大數據設備廠商需要應用來吸引消費者購買設備，發展合作共贏的夥伴關系勢必比單純銷售設備要有利可圖，一些具有遠見的廠商已經開始通過提供資金、技術支持、入股等方式來扶持這些「軟體開發者」；第三，行業細分市場的數據分析應用需求在不斷加大，對於整個大數據產業鏈來說，創新型的行業數據應用開發者必將是未來整個大數據產業鏈中最為活躍的部分。

未來，有三種企業將在」大數據產業鏈「中處於重要地位：掌握海量有效數據的企業，有著強大數據分析能力的企業，以及創新的「軟體開發者」。社交網路、移動互聯網、信息化企業、電信運營商都是海量數據的製造者，Facebook公司手中掌握著8.5億用戶，淘寶注冊用戶超過3.7億，騰訊的微信用戶突破3億，這些龐大用戶群所提供的數據，正在等待時機釋放出巨大商業能量。可以預測，在不久的將來，Facebook、騰訊、電信運營商等海量數據持有者或者自我延伸成為數據分析提供商，或者與IBM、ZTE等企業密切對接成為上下游合作企業，大數據產業鏈將在某個爆發時點到來之際，以令人驚訝的速度成長壯大。

大數據時代，傳統的隨機抽樣被「所有數據的匯攏」所取代，人們的思維決斷模式，已可直接根據「是什麼」來下結論，由於這樣的結論剔除了個人情緒、心理動機、抽樣精確性等因素的干擾，因此將更精確、更有預見性。不過，由於大數據過於依靠數據的匯集，一旦數據本身有問題，就很可能出現「災難性大數據」，即因為數據本身的問題，而導致錯誤的預測和決策。

大數據的理論是「在稻草堆里找一根針」，而如果「所有稻草看上去都挺像那根針」呢？過多但無法辨析真偽和價值的信息和過少的信息一樣，對於需要作出瞬間判斷、一旦判斷出錯就很可能造成嚴重後果的情況而言，同樣是一種危害。「大數據」理論是建立在「海量數據都是事實」的基礎上，而如果數據提供者造假呢？這在大數據時代變得更有害，因為人們無法控制數據提供者和搜集者本人的偏見。擁有最完善資料庫、最先接受「大數據」理念的華爾街投行和歐美大評級機構，卻每每在重大問題上判斷出錯，這本身就揭示了「大數據」的局限性。

不僅如此，大數據時代造就了一個資料庫無所不在的世界，數據監管部門面臨前所未有的壓力和責任：如何避免數據泄露對國家利益、公眾利益、個人隱私造成傷害？如何避免信息不對等，對困難群體的利益構成傷害？在有效控制風險之前，也許還是讓「大數據」繼續待在籠子里更好一些。

大數據的經濟價值已經被人們認可，大數據的技術也已經逐漸成熟，一旦完成數據的整合和監管，大數據爆發的時代即將到來。我們現在要做的，就是選好自己的方向，為迎接大數據的到來，提前做好准備。

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3. 國內五大論文資料庫

國內五大論文資料庫如下：

一、中國知網提供的《中國學術期刊（光碟版）》

也稱中國期刊全文資料庫由清華同方股份有限公司出版。

收錄1994年以來國內6 600種期刊，包括了學術期刊於非學術期刊，涵蓋理工、農業、醫葯衛生、文史哲、政治軍事與法律、教育與社會科學綜合、電子技術與信息科學、經濟與管理。

收錄的學術期刊同時作為「中國學術期刊綜合評價資料庫統計源期刊」。

但是收錄的期刊不很全面，一些重要期刊未能收錄。

二、中國生物醫學文獻資料庫（CBMDISC)

資料庫是中國醫學科學院信息研究所開發研製，收錄了自1978年以來1 600餘種中國生物醫學期刊。

范圍涉及基礎醫學、臨床醫學、預防醫學、葯學、中醫學及中葯學等生物醫學的各個領域。

三、中文生物醫學期刊資料庫（CMCC)

由中國人民解放軍醫學圖書館資料庫研究部研製開發。

收錄了1994年以來國內正式出版發行的生物醫學期刊和一些自辦發行的生物醫學刊物1 000餘種的文獻題錄和文摘。

涉及的主要學科領域有：基礎醫學、臨床醫學、預防醫學、葯學、醫學生物學、中醫學、中葯學、醫院管理及醫學信息等生物醫學的各個領域。

並具有成果查新功能醫學全在線

四、萬方數據資源系統（China Info)

由中國科技信息研究所，萬方數據股份有限公司研製。

該資料庫收錄的期刊學科範圍廣，包括了學術期刊於非學術期刊，提供約2 000種的電子期刊的全文檢索。

被收錄的學術期刊都獲得了「中國核心期刊（遴選）資料庫來源期刊」的收錄證書。

個別期刊甚至將「遴選」改成「精選」，或者乾脆去掉。

很多作者因此誤以為這就是核心期刊。

五、維普資料庫

也稱中文科技期刊資料庫，維普科技期刊資料庫，由中國科學技術信息研究所重慶分所出版。

收錄了1989年以來我國自然科學、工程技術、農業科學、醫葯衛生、經濟管理、教育科學和圖書情報等學科9 000餘種期刊，包括了學術與非學術期刊。

收錄期刊數量很大，但不足之處是部分國家新聞出版總署公布的非法期刊也被收錄了。

一般的，學術期刊都能進入至少1個國內期刊資料庫。

期刊據資料庫不是期刊的評價體系，對科研處的期刊性質評價也就缺乏足夠的意義，故不宜作為期刊性質評價的依據。

另外還有：

1、萬方數據

萬方數據提供中國大陸科技期刊檢索，是萬方數據股份有限公司建立的專業學術知識服務網站。

隸屬於萬方數據資源系統，對外服務數據由萬方數據資源系統統一部署提供。

2、全國報刊索引

收錄全國包括港台地區的期刊8000種左右，月報道量在1.8萬條以上，年報道量在44萬條左右，書本式用戶有3500多家，現又出版光碟資料庫。

反映了中國政治、經濟、軍事、科學、文化、文學藝術、歷史地理、科技等方面的發展情況，提供了國內外最新學術進展信息。

該索引是我國收錄報刊種類最多，內容涉及范圍最廣，持續出版時間最長，與新文獻保持同步發展的權威性檢索刊物，也是查找建國以來報刊論文資料最重要的檢索工具。

正文採用分類編排，先後採用過《中國人民大學圖書分類法》和自編的《報刊資料分類表》，1980年起，仿《中國圖書館圖書分類法》分21類編排，1992年全面改用《中國圖書資料分類法》（第三版）編排，2000年開始用《中國圖書館分類法》（第四版）標引，計算機編排。

在著錄上，《全國報刊索引》從1991年起採用國家標准——《檢索期刊條目著錄規則》進行著錄，包括題名、著譯者姓名、報刊名、版本、卷期標識、起止頁碼、附註等項。

同時，「哲社版」採用電腦編排，增加了「著者索引」、「題中人名分析索引」、「引用報刊一覽表」，方便了讀者的使用。

3、超星數字圖書館

為目前世界最大的中文在線數字圖書館，提供大量的電子圖書資源提供閱讀，其中包括文學、經濟、計算機等五十餘大類，數十萬冊電子圖書，300萬篇論文，全文總量4億余頁，數據總量30000GB，大量免費電子圖書，並且每天仍在不斷的增加與更新。

覆蓋范圍：涉及哲學、宗教、社科總論、經典理論、民族學、經濟學、自然科學總論、計算機等各個學科門類。

本館已訂購67萬余冊。

收錄年限：1977年至今。

4、維普資訊

維普資訊是科學技術部西南信息中心下屬的一家大型的專業化數據公司，是中文期刊資料庫建設事業的奠基人，公司全稱重慶維普資訊有限公司。

目前已經成為中國最大的綜合文獻資料庫。

從1989年開始，一直致力於對海量的報刊數據進行科學嚴謹的研究、分析，採集、加工等深層次開發和推廣應用。

5、中宏資料庫

中宏資料庫由國家發改委所屬的中國宏觀經濟學會、中宏基金、中國宏觀經濟信息網、中宏經濟研究中心聯合研創。

是由18類大庫、74類中庫組成，涵蓋了九十年代以來宏觀經濟、區域經濟、產業經濟、金融保險、投資消費、世界經濟、政策法規、統計數字、研究報告等方面的詳盡內容，是目前國內門類最全，分類最細，容量最大的經濟類資料庫。

發展現狀

在資料庫的發展歷史上，資料庫先後經歷了層次資料庫、網狀資料庫和關系資料庫等各個階段的發展，資料庫技術在各個方面的快速的發展。特別是關系型資料庫已經成為目前資料庫產品中最重要的一員，80年代以來，幾乎所有的資料庫廠商新出的資料庫產品都支持關系型資料庫，

即使一些非關系資料庫產品也幾乎都有支持關系資料庫的介面。這主要是傳統的關系型資料庫可以比較好的解決管理和存儲關系型數據的問題。隨著雲計算的發展和大數據時代的到來，關系型資料庫越來越無法滿足需要，

這主要是由於越來越多的半關系型和非關系型數據需要用資料庫進行存儲管理，以此同時，分布式技術等新技術的出現也對資料庫的技術提出了新的要求，於是越來越多的非關系型資料庫就開始出現，這類資料庫與傳統的關系型資料庫在設計和數據結構有了很大的不同，

它們更強調資料庫數據的高並發讀寫和存儲大數據，這類資料庫一般被稱為NoSQL（Not only SQL）資料庫。而傳統的關系型資料庫在一些傳統領域依然保持了強大的生命力。

以上內容參考：網路——資料庫

4. 中國大數據六大技術變遷記

中國大數據六大技術變遷記_數據分析師考試

集「Hadoop中國雲計算大會」與「CSDN大數據技術大會」精華之大成， 歷屆的中國大數據技術大會（BDTC） 已發展成為國內事實上的行業頂尖技術盛會。從2008年的60人Hadoop沙龍到當下的數千人技術盛宴，作為業內極具實戰價值的專業交流平台，每一屆的中國大數據技術大會都忠實地描繪了大數據領域內的技術熱點，沉澱了行業實戰經驗，見證了整個大數據生態圈技術的發展與演變。
2014年12月12-14日，由中國計算機學會（CCF）主辦，CCF大數據專家委員會協辦，中科院計算所與CSDN共同承辦的 2014中國大數據技術大會(Big Data Technology Conference 2014，BDTC 2014) 將在北京新雲南皇冠假日酒店拉開帷幕。大會為期三天，以推進行業應用中的大數據技術發展為主旨，擬設立「大數據基礎設施」、「大數據生態系統」、「大數據技術」、「大數據應用」、「大數據互聯網金融技術」、「智能信息處理」等多場主題論壇與行業峰會。由中國計算機學會主辦，CCF大數據專家委員會承辦，南京大學與復旦大學協辦的「2014年第二屆CCF大數據學術會議」也將同時召開，並與技術大會共享主題報告。
本次大會將邀請近100位國外大數據技術領域頂尖專家與一線實踐者，深入討論Hadoop、YARN、Spark、Tez、 HBase、Kafka、OceanBase等開源軟體的最新進展，NoSQL/NewSQL、內存計算、流計算和圖計算技術的發展趨勢，OpenStack生態系統對於大數據計算需求的思考，以及大數據下的可視化、機器學習/深度學習、商業智能、數據分析等的最新業界應用，分享實際生產系統中的技術特色和實踐經驗。

大會召開前期，特別梳理了歷屆大會亮點以記錄中國大數據技術領域發展歷程，並立足當下生態圈現狀對即將召開的BDTC 2014進行展望：
追本溯源，悉大數據六大技術變遷
伴隨著大數據技術大會的發展，我們親歷了中國大數據技術與應用時代的到來，也見證了整個大數據生態圈技術的發展與衍變：
1. 計算資源的分布化——從網格計算到雲計算。 回顧歷屆BDTC大會，我們不難發現，自2009年，資源的組織和調度方式已逐漸從跨域分布的網格計算向本地分布的雲計算轉變。而時至今日，雲計算已成為大數據資源保障的不二平台。
2. 數據存儲變更——HDFS、NoSQL應運而生。 隨著數據格式越來越多樣化，傳統關系型存儲已然無法滿足新時代的應用程序需求，HDFS、NoSQL等新技術應運而生，並成為當下許多大型應用架構不可或缺的一環，也帶動了定製計算機/伺服器的發展，同時也成為大數據生態圈中最熱門的技術之一。
3. 計算模式改變——Hadoop計算框成主流。 為了更好和更廉價地支撐其搜索服務，Google創建了Map/Rece和GFS。而在Google論文的啟發下，原雅虎工程師Doug Cutting開創了與高性能計算模式迥異的，計算向數據靠攏的Hadoop軟體生態系統。Hadoop天生高貴，時至今日已成為Apache基金會最「Hot」的開源項目，更被公認為大數據處理的事實標准。Hadoop以低廉的成本在分布式環境下提供了海量數據的處理能力。因此，Hadoop技術研討與實踐分享也一直是歷屆中國大數據技術大會最亮眼的特色之一。
4. 流計算技術引入——滿足應用的低延遲數據處理需求。 隨著業務需求擴展，大數據逐漸走出離線批處理的范疇，Storm、Kafka等將實時性、擴展性、容錯性和靈活性發揮得淋漓盡致的流處理框架，使得舊有消息中間件技術得以重生。成為歷屆BDTC上一道亮麗的風景線。
5. 內存計算初露端倪——新貴Spark敢與老將叫板。 Spark發源於美國加州大學伯克利分校AMPLab的集群計算平台，它立足於內存計算，從多迭代批量處理出發，兼容並蓄數據倉庫、流處理和圖計算等多種計算範式，是罕見的全能選手。在短短4年，Spark已發展為Apache軟體基金會的頂級項目，擁有30個Committers，其用戶更包括IBM、Amazon、Yahoo!、Sohu、網路、阿里、騰訊等多家知名公司，還包括了Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX等多個相關項目。毫無疑問，Spark已站穩腳跟。
6. 關系資料庫技術進化—NewSQL改寫資料庫歷史。 關系資料庫系統的研發並沒有停下腳步，在橫向擴展、高可用和高性能方面也在不斷進步。實際應用對面向聯機分析處理（OLAP）的MPP（Massively Parallel Processing）資料庫的需求最迫切，包括MPP資料庫學習和採用大數據領域的新技術，如多副本技術、列存儲技術等。而面向聯機事務處理（OLTP）的資料庫則向著高性能演進，其目標是高吞吐率、低延遲，技術發展趨勢包括全內存化、無鎖化等。
立足揚帆，看2014大數據生態圈發展
時光荏苒，轉眼間第2014中國大數據技術大會將如期舉行。在技術日新月異的當下，2014年的BDTC上又可以洞察些什麼？這里我們不妨著眼當下技術發展趨勢：
1. MapRece已成頹勢，YARN/Tez是否可以再創輝煌？ 對於Hadoop來說，2014是歡欣鼓舞的一年——EMC、Microsoft、Intel、Teradata、Cisco等眾多巨頭都加大了Hadoop方面的投入。然而對於眾多機構來說，這一年卻並不輕松：基於MapRece的實時性短板以及機構對更通用大數據處理平台的需求，Hadoop 2.0轉型已勢在必行。那麼，在轉型中，機構究竟會遭遇什麼樣的挑戰？各個機構如何才能更好地利用YARN所帶來的新特性？Hadoop未來的發展又會有什麼重大變化？為此，BDTC 2014特邀請了Apache Hadoop committer，Apache Hadoop Project Management Committee（PMC）成員Uma Maheswara Rao G，Apache Hadoop committer Yi Liu，Bikas Saha（PMC member of the Apache Hadoop and Tez）等國際頂尖Hadoop專家，我們不妨當面探討。
2. 時過境遷，Storm、Kafka等流計算框架前途未卜。 如果說MapRece的緩慢給眾多流計算框架帶來了可乘之機，那麼當Hadoop生態圈組件越發成熟，Spark更加易用，迎接這些流計算框架的又是什麼？這里我們不妨根據BDTC 2014近百場的實踐分享進行一個側面的了解，亦或是與專家們當面交流。
3. Spark，是顛覆還是補充？ 與Hadoop生態圈的兼容，讓Spark的發展日新月異。然而根據近日Sort Benchmark公布的排序結果，在海量（100TB）離線數據排序上，對比上屆冠軍Hadoop，Spark以不到十分之一的機器，只使用三分之一的時間就完成了同樣數據量的排序。毫無疑問，當下Spark已不止步於實時計算，目標直指通用大數據處理平台，而終止Shark，開啟Spark SQL或許已經初見端倪。那麼，當Spark愈加成熟，更加原生的支持離線計算後，開源大數據標准處理平台這個榮譽又將花落誰家？這里我們一起期待。
4. 基礎設施層，用什麼來提升我們的網路？ 時至今日，網路已成為眾多大數據處理平台的攻堅對象。比如，為了克服網路瓶頸，Spark使用新的基於Netty的網路模塊取代了原有的NIO網路模塊，從而提高了對網路帶寬的利用。那麼，在基礎設施層我們又該如何克服網路這個瓶頸？直接使用更高效的網路設備，比如Infiniband能夠帶來多少性能提升？建立一個更智能網路，通過計算的每個階段，自適應來調整拆分/合並階段中的數據傳輸要求，不僅提高了速度，也提高了利用率。在BDTC 2014上，我們可以從Infiniband/RDMA技術及應用演講，以及數場SDN實戰上吸取寶貴的經驗。
5. 數據挖掘的靈魂——機器學習。 近年來，機器學習領域的人才搶奪已進入白熱化，類似Google、IBM、微軟、網路、阿里、騰訊對機器學習領域的投入也是愈來愈高，囊括了晶元設計、系統結構（異構計算）、軟體系統、模型演算法和深度應用各個方面。大數據標志一個新時代的到來，PB數據讓人們坐擁金山，然而缺少了智能演算法，機器學習這個靈魂，價值的提取無疑變得鏡花水月。而在本屆會議上，我們同樣為大家准備了數場機器學習相關分享，靜候諸位參與。
而在技術分享之外，2014年第二屆CCF大數據學術會議也將同時召開，並與技術大會共享主題報告。屆時，我們同樣可以斬獲許多來自學術領域的最新科研成果。

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5. 國家大資料庫在哪裡

中國數據中心位於貴州貴安新區的大資料庫災備中心機房內，有著一根特殊的網路虛擬專線，這條專線跨越了北京與貴州之間2200多公里的距離，實現了國家與貴州災備中心數據的同步傳輸和異地備份。

6. 請問中國最有影響力的資料庫是哪個ISTIC、CNKI、維普

「中國知網」是集知識資源大規模整合出版、原創性學術文獻出版、多媒體出版和專業化、個性化數字圖書館為一體的數字出版平台，全面整合了我國90%以上的學術文獻和海外重要的學術文獻資料庫資源，文獻類型包括：學術期刊、博士學位論文、優秀碩士學位論文、工具書、 重要會議論文、年鑒、專著、報紙、專利、標准、科技成果、知識元、哈佛商業評論資料庫、古籍等；以網路出版和數字圖書館相結合的巨大優勢，實現了知識資源的增值服務和學術文獻的個性化與專業化的實時出版，面向全社會各行各業創新與創新管理提供知識管理服務。目前，《中國知識資源總庫》中的各類文獻資源已推廣至海內外高等院校、政府、企事業單位、醫療衛生機構、情報服務機構以及農村等各個領域，帶動了學術資源在黨政領導機關管理決策、基礎教育改革、城鄉社區公共知識服務、農村文化建設中的大量普及與應用，產生了良好的社會效益和經濟效益。為我國數字與網路出版產業的高速發展和國際化奠定了重要的基礎。
CNKI工程
中國知識基礎設施工程（China National Knowledge Infrastructure），簡稱CNKI工程，始建於1995年，是以實現全社會知識信息資源傳播共享與增值利用為目標的國家信息化重點工程，由清華大學發起，同方知網技術產業集團承擔建設，是「十一五」國家重大出版工程項目。
在黨和國家領導以及教育部、中宣部、科技部、新聞出版總署、國家版權局、國家計委的大力支持下，在全國學術界、教育界、出版界、圖書情報界等社會各界的密切配合和清華大學的直接領導下，同方知網技術產業集團經過多年努力，採用自主開發並具有國際領先水平的數字圖書館技術，建成了超大型全文資料庫《中國知識資源總庫》，以「中國知網（www.cnki.net）」為網路出版與知識服務平台，通過產業化運作，為全社會知識資源高效共享提供豐富的知識信息資源和有效的知識傳播與數字化學習平台。
「中國知網」的數字出版產品總稱為《中國知識資源總庫》，是一個採用符合國際、國家和行業技術標準的CNKI網路出版產品與技術服務標准，對各種文獻資源進行規范化、標准化加工和集成化整合而成的超大型全文資料庫。
其中，國家重點出版項目---《中國學術文獻網路出版總庫》，遵循「權威性文獻檢索工具、集成化增值性整合傳播媒體、數字化學習與研究平台、智能化專業知識倉庫、規范化學術文獻與科研績效評價工具、可二次開發的數字化資源戰略館藏」六大建設標准，按照知識網路建構模式，大規模集成整合了我國學術期刊、博碩士學位論文、會議論文、報紙、年鑒、工具書、學術圖書、專利、標准、科技成果等各類文獻資源，內容涵蓋各學科、各行業領域，囊括基礎研究、工程技術、高級科普、政策指導、行業指導、實用技術、職業指導、科技信息等各個層面，連續累積出版文獻5600多萬篇，並大量整合了互聯網上外文科技資源。此外，《中國知識資源總庫》還收錄出版了大量高等教育、基礎教育、黨建、大眾科普、政策法規、經濟信息、大眾文化、文藝作品類文獻。尤其是基於《總庫》的行業、專業與個性化數字圖書館，融合了各類先進的知識服務模式，為高效率創新、學習和管理決策創造了理想的信息化環境。

不管怎麼樣，有你自己需要的東西才是最實在的，來龍去脈沒有必要搞清楚。

7. 大數據中心是什麼中國最大的大數據中心在哪裡

按理說，對於一個問題，其分析的數據量越多，得出的結果就會越准確。這就是大數據的高性能分析魅力十足的原因。對於一家公司來說，理論上它可以用充足的時間去收集大量數據，然後進行分析，從中得到一些獨特的見解，從而做出企業的最優決策。但是通常情況下，這種理想情況在現實生活中是不會發生的。

大數據分析包含巨大的潛力，但如果分析的不準確，它就會轉變成阻礙。由於技術限制和其他商業因素的考慮，數據分析公司解析數據得出的結果可能並不能反映實際情況。如果企業想要確保通過大數據分析得出的結論是他們想要的結果，他們就需要提高大數據分析的准確性。

在
理想的世界裡，企業會收集大量的數據，分析它，並生成到他們要面對的問題的解決方案。但我們都知道，我們並沒有生活在一個理想的世界。大數據分析結果往往
要在短時間內獲得，一個企業可能沒有足夠先進的技術快速處理這么多的數據信息。這些限制導致許多企業對數據進行抽樣分析。換句話說，他們不看所有的數據，
而是分析小部分的數據樣品。盡管這可能是很多企業的戰略，但這些分析結果非常可能是不準確的。

從上面的例子可以看出，大數據的中心就是保證大數據的准確性！！！

8. 國內做大數據的公司有哪些

1、上海市大數據股份有限公司（簡稱「上海大數據股份」），是經上海市人民政府批准成立的國有控股混合所有制企業。

致力於成為智慧城市建設的主力軍、國內大數據應用領域的領軍企業和全球領先的公共大數據管理和價值挖掘解決方案提供商，滿足政府對公共數據治理和提升城市管理及公共服務水平的要求，構建公共大數據與商業數據服務、以及政企數據融合的橋梁，促進社會經濟發展。

2、輝略(上海)大數據科技有限公司，目前在中國交通（城市智能信號燈優化模型與平台，交通預算決策系統模型等）、環境（PM2.5污染檢測和治理）、醫療（醫院WIFI定位模型，病歷匹配模型等）、汽車（用戶購買轉化率模型）等領域進行大數據項目運營與模型開發。

3、成都市大數據股份有限公司成立於2013年，作為成都市實施國家大數據發展戰略的載體，2018年完成股份制改革並掛牌新三板，成都產業集團全資持股，主要涉及數據運營、投資並購、信息技術三大業務方向。

(8)中國的資料庫擴展閱讀：

大數據發展的一些趨勢：

趨勢一：數據的資源化

何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

趨勢二：與雲計算的深度結合

大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

9. 四大國產資料庫是什麼

四大國產資料庫：

1、南大通用：

南大通用提供具有國際先進技術水平的資料庫產品。南大通用已經形成了在大規模、高性能、分布式、高安全的數據存儲、管理和應用方面的技術儲備，同時對於數據整合、應用系統集成、PKI安全等方面具有豐富的應用開發經驗。

2、武漢達夢：

武漢達夢資料庫有限公司成立於2000年，為國有控股的基礎軟體企業，專業從事資料庫管理系統研發、銷售和服務。其前身是華中科技大學資料庫與多媒體研究所，是國內最早從事資料庫管理系統研發的科研機構。達夢資料庫為中國資料庫標准委員會組長單位，得到了國家各級政府的強力支持。

3、人大金倉：

人大金倉資料庫管理系統KingbaseES是北京人大金倉信息技術股份有限公司自主研製開發的具有自主知識產權的通用關系型資料庫管理系統。

金倉資料庫主要面向事務處理類應用，兼顧各類數據分析類應用，可用做管理信息系統、業務及生產系統、決策支持系統、多維數據分析、全文檢索、地理信息系統、圖片搜索等的承載資料庫。

4、神舟通用：

神通資料庫是一款計算機資料庫。神通資料庫標准版提供了大型關系型資料庫通用的功能，豐富的數據類型、多種索引類型、存儲過程、觸發器、內置函數、視圖、Package、行級鎖、完整性約束、多種隔離級別、在線備份、支持事務處理等通用特性，系統支持SQL通用資料庫查詢語言。

(9)中國的資料庫擴展閱讀

金倉資料庫針對不同類型的客戶需求，KingbaseES V8設計並實現了企業版、標准版、專業版版等多類版本。這些版本全部構建於同一資料庫引擎內。在不同平台上，這些版本完全兼容。資料庫應用程序可從筆記本電腦擴展到台式機、大型資料庫伺服器，以至整個企業網路，而無需重新設計。

神通資料庫安全版為了滿足政府、國防、軍工等對數據安全有特殊要求的行業應用需求，構建一個完備的數據安全存儲和訪問體系，從用戶連接資料庫那一刻起，到將數據存放於存儲介質中，每一個環節都有安全上的防控措施，為用戶提供了系統的資料庫內置安全解決方案。