一个数据中心的主要目的是运行应用来处理商业和运作的组织的数据。这样的系统属于并由组织内部开发，或者从企业软件供应商那里买。
为此，各行各业为何不统一建立一个大数据分中心（平台）呢？如此一来，各行各业都可以作为其用户，查询具体信息和分析信息。信息达成共享，市场中什么产品已经饱和、什么产品紧缺大家都能查询到。各行各业都可紧密联系起来，将现有资源充分利用，合理分配。何乐不为呢？您说是吧？
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黄奇帆：大数据有静态的、动态的，以及使用之后反复叠加的。一个巨大的大英博物馆的数据是静态的，假如有一千个指标每一秒采一次就一千个数据，一天有多少秒，一年有多少秒，然后就这么一千一千的叠加，这是动态的叠加。还有这些动态、静态的大数据不断的被人使用，每使用一次就叠加一个使用过以后的新数据，数据作为一种资源是用之不尽的可以反复使用的，不像石油资源使用一千吨就少了一千吨，数据资源可以反复使用，越用越多的，这就是大数据的魅力。
(0)随着时间的推移，随着科学的发展，量子物理学也不断地在突破物质、能量和信息的边界，甚至突破有和无的边界；大数据时代，基于去中心化的模式而带来的巨大的人们生活的改变，所以科学思维的质疑性和自我进化性，可能会带来一种结果：我相信会在未来的某个地方，东西方文明、科学和传统、西医和中医有一种全新的对话的可能和空间。
(0)目前由于科技支撑能力有限，基层在精准“找到人”后，在末段防控上普遍遇到能力短板。 部分专家表示，基层科技支撑问题背后是数字政府和数字社区的融合问题。如何让网格员、社区工作人员用上更有战斗力的武器是其中重要一环。 ——数据交互存堵点。多地基层干部反映，信息交互是一大问题。“下指令可以通过短信等，但反馈就困难了。个人信息、体温等填写都是靠人工手写，整理完了再录入电脑，最后通过邮箱等传统手段上报。”一位社区书记说。 数据交互存在堵点让许多基层干部、社工、志愿者不得不处于应付表格、数据的事务性工作中，占用了本应该参与更多服务的时间。 ——应用设计有缺陷。基层干部反映，现在正在使用的智能应用存在缺陷。“我们目前没有一个数据化的‘疫情防控信息收集平台’，传统使用的智能网格等应用都没有这类模块，所以导致我们看似有了智慧终端，但派不上用场。”一位东部城市社区网格员说。 还有一些基层干部表示，此次疫情反映出居家隔离突发应对时，一些智能设备的缺乏，比如是否可以配备一些低成本管理设备，既保护被隔离户的隐私，也减轻防控人员精力消耗。
(0)商业银行的数字化转型，离不开对发展目标、战略重点、基本保障等要素的把握，从而实现理性、健康、高效、可持续的转型探索。具体来看，需要考虑以下核心要素。 第一，明确数字化转型的战略定位。目前，整个经济社会发展都在从IT时代向DT时代转化，数字化成为最重要的生产动力。在此背景下，银行数字化转型已经是不可避免，当然具体的数字化转型步伐、节奏、程度、重点，并非一成不变。无论如何，商业银行必须从战略层面高度重视数字化探索，无论是主动出击，还是做好准备，都需要尽快实现数字化的自我“赋能”，把数字化贯穿到银行变革与发展的“基因”中。 第二，构建适应于数字化转型的组织架构。组织架构是现代商业银行高效运行的基础保障，组织架构设计是否科学合理，关系到银行的核心竞争力与服务能力。在银行数字化转型过程中，面临的最大挑战往往是原有组织架构难以支撑敏捷反应和快速决策。尤其传统银行通常是以产品为中心，采取相对割裂的部门制，IT又和业务相互独立。近年来国内银行已经不断围绕战略进行组织架构调整，未来应该结合数字化转型战略的优化，进一步提升组织架构的轻型、敏捷、智能、高效、活力。 第三，保障数字化转型的安全原则与边界。传统银行在数字化转型过程中，出现了各类数字网络型、互联网型、直销型、虚拟型的业务类型，就行业整体来看，逐渐从过去的封闭走向开放，在此过程中，遭遇的风险挑战更加复杂，如：客户信息保护、网络风险防范、外包风险、业务连续性风险等等。银行的数字化转型，如果离开了安全保障，甚至带来了难以避免的风险，则这项改革就成为“无源之水、无本之木”。当然，数字化反过来也能够服务于银行风控，如推动风控体系的流程自动化、决策自动化、数字化监控和预警，尤其是着眼于信用风险、压力测试、运营风险与合规等。
(0)电子商贸业者与第三方物流供应商的合作机会越来越多，他们可使用大数据建立反应迅速的供应链，整个流程清晰可见，并让供应链各方在采购及订单管理等方面实时沟通。 大数据分析能弄清关键数据，有助企业了解其业务运作及市场。大数据亦有助企业准确地预测某种产品的需求，以便持续满足客户的需要。 在供应链和物流管理方面，大数据分析可以提供不少的好处，其中包括提高生产力、竞争力及效率。从非结构化的客户数据获取资讯，可以得出有用的见解，藉此优化制造、计划和订单履行等程序的整合工作。 例如，在客户下订单之前预先向目的地区发货，就是一个在人口稠密地区运送快速流转物品的可行解决方案。这种预先发货程序，可根据大数据分析来启动。因此，第三方物流供应商使用大数据的潜力很大，不仅在于预测需求，还有助促成和改变需求。
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