GB/T 38667-2020.Information technology-Big data-Guide for data classification.
1范圍
GB/T 38667提供了大數(shù)據(jù)分類過程及其分類視角、分類維度和分類方法等方面的建議和指導(dǎo)。
GB/T 38667適用于指導(dǎo)大數(shù)據(jù)分類。
2規(guī)范性引用文件
下列文件對于本文件的應(yīng)用是必不可少的。凡是注日期的引用文件,僅注日期的版本適用于本文件。凡是不注日期的引用文件,其較新版本(包括所有的修改單)適用于本文件。
GB/T 4754-2017國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類
GB/T 35295-2017 信息技術(shù)大數(shù)據(jù)術(shù)語
3術(shù)語和定義
GB/T 35295-2017 界定的以及下列術(shù)語和定義適用于本文件。為了便于使用,以下重復(fù)列出了GB/T 35295-2017 中的某些術(shù)語和定義。
3.1
大數(shù)據(jù) big data
具有體量巨大、來源多樣、生成極快、且多變等特征,并且難以用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)有效處理的包含大量數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)。
注:國際上,大數(shù)據(jù)的4個(gè)特征普遍不加修飾地直接用volume、variety、velocity和variability予以表述,并分別賦予了它們在大數(shù)據(jù)語境下的定義:
a) 體量volume:構(gòu) 成大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集的規(guī)模.
b) 多樣性variety:數(shù)據(jù)可能來自多個(gè)數(shù)據(jù)倉庫.數(shù)據(jù)領(lǐng)域或多種數(shù)據(jù)類型。
c) 速度velocity:單 位時(shí)間的數(shù)據(jù)流量.
d )多變性variability:大數(shù)據(jù)其他 特征,即體量、速度和多樣性等特征都處于多變狀態(tài)。
[GB/T 35295-2017,定義 2.1.1]
3.2
數(shù)據(jù)集 data set
數(shù)據(jù)記錄匯聚的數(shù)據(jù)形式。
注:它可以具有大數(shù)據(jù)的體量、速度、多樣性和易變性特征。數(shù)據(jù)集的特征表征的是數(shù)據(jù)本身或靜態(tài)數(shù)據(jù),而數(shù)據(jù)的特征,當(dāng)其在網(wǎng)絡(luò)上傳輸時(shí)或暫時(shí)駐留于計(jì)算機(jī)存儲器中以備讀出或更新時(shí),表征的是動態(tài)數(shù)據(jù)。
[GB/T 35295-2017,定義2.1.46]
3.3
大數(shù)據(jù)分類 big data classification
根據(jù)大數(shù)據(jù)的屬性或特征,將其按--定的原則和方法進(jìn)行區(qū)分和歸類,并建立起一定的分類體系和排列順序的過程。

檢測流程步驟

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