網路數據哪個平時有價值

❶ 大數據和網路安全在今後的發展前景哪個會更好那

應該說，兩個都是都是今後發展的重點，再加上人工智慧，個人覺得將會是互聯網乃至工業的一次革命。
1、大數據方面。大數據范圍很廣，每個行業都有相應的應用，但是投入也是很大的，例如鐵路系統，車輛違章監控系統，ETC系統等都應用了大數據，這些大數據將進行提煉後，用於基礎分析、客戶引導、智能管理等。對於提高政府職能，降低能耗，開源節流，人工輔助等都有很大很深的應用。總的來說，大數據中所有的數據都是有價值的，但是採集數據有很多的路要走，更多的需要物聯網、人工智慧的配合。
2、網路安全方面。這個應該是當下整個社會的一個突出問題。網路改變了人們的使用方式，推動了一系列的變革，但問題也是很突出，它是一把雙刃劍，有利有弊，但總體利大於弊，正因為網路的不斷發展，才推動了大數據的進步。
3、人工智慧方面。人工智慧應該是一個 今後發展的這個重點及亮點。人工智慧主要利用語言、圖像識別、感測器等設備集中進行運算，發揮其特定的作用，來執行任務。

❷ 網路課程數據共享有什麼價值

• 哈哈，三姐
  

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❸ 大數據是什麼有什麼價值作用

大數據是什麼？官方解答是巨量資料，指需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據最早提出者，指不用隨機分析法（抽樣調查）的捷徑，而是採用所有數據進行分析處理。擁有4V特點，即大量、高速、多樣、價值。大數據應用廣泛，與人工智慧和雲計算處境頻率較高。在金融領域、營銷領域、甚至醫療領域等各行各業中發揮著它的作用。當你擁有了大量數據後，這些結果會對每個行業發展方向解決問題有指向性作用，得數據者得人心，得人心者的天下。祝你今天有個好心情，我是u由二毛（微信：ermaodaxia）

❹ 互聯網大數據有哪些好處多

1.開闊視野,及時了解時事新聞,獲取各種最新的知識和信息;
2.加強對外交流。網路給我們創造了一個新的虛擬世界,可以與網友聊天,傾吐心事,減輕課業負擔,緩解壓力等等;
3.促進個性化發展。可以提高自己某項業余愛好的水平,動手做主頁,把喜愛的圖片資料傳上去,開一個討論區,發一些貼子,和大家交流。
4.拓展受教育的空間。可以在各個BBS里張貼自己對各種問題的看法和見解。等等

❺ 淘寶大數據和百度大數據哪個更有價值，各自的優勢在哪裡

我個人覺得淘寶大數據更有價值。
淘寶大數據可以記錄個人的消費數據以及個人的很多詳細信息，這為精準營銷或者後續的長尾延伸產品提供更多可能。例如：你經常買嬰幼兒的產品，那我或許可以推斷出你未來一段時間可能會購買兒童的產品。優勢是更加精準。
網路大數據主要是基於搜索的，它給的數據不是居於個體而是群體。例如：某款產品最近會很火很好賣。優勢是預測一些居於面的東西更好，例如，可以預測輿情什麼的！這個淘寶大數據應該就做不到，弊端當然就是不夠精準啦！

❻ 網路數據採集的應用價值

1、應用於搜索引擎與垂直搜索平台搭建與運營
2、應用於綜合門戶與行業門戶、地方門戶、專業門戶網站數據支撐與流量運營
3、應用「電子政務」與「電子商務平台」的運營
4、應用於知識管理與知識共享
5、應用於「企業競爭情報系統」的運營
6、應用於「BI商業智能系統」
7、應用於「信息咨詢與信息增值」
8、應用於「信息安全和信息監控」等
9、應用於「千瓦通信-輿情雷達監測與測控系統」等

❼ 企業最有價值的數據在哪裡

企業最有價值的數據在哪裡

當前，傳統(非互聯網類)企業已認識到大數據的價值，但如何結合企業現狀有效應用大數據，仍普遍存在著迷茫。針對這種現狀，HCR基於企業大數據應用的相關服務經驗，提出一些可行性的思路和建議，供企業客戶了解和實施。

本文內容適合擁有較多客戶資源(ToC和部分ToB)和內部數據的大中型企業，對擁有大量企業/個人管理數據的政府機構(如稅務)的大數據應用也有借鑒意義。

一、企業最有價值的數據在哪裡

大數據的價值基礎來自於數據，對於企業最有價值的數據，我們認為有兩點：

1)內部業務大數據(而非外部大數據)具有最高的應用價值

企業的大數據，從來源講可分為內部(自身業務生產經營環節產生的所有數據)和外部(來自外部，如第三方/互聯網)。當前企業熱衷於引入來自外部的大數據(如互聯網/電商/移動互聯網)和相關服務應用，而忽視了一個事實：現有的內部業務大數據才是最大的價值挖掘目標。

大中型企業在信息化與數據應用過程中，大都已經完成了第一階段(信息化系統建設與業務數據採集的自動化/常態化)的工作。多年來建立的各種業務信息系統已積累了大量業務數據。而進入第二階段(挖掘數據提升企業業務經營管理)後，卻進度緩慢。相比外部數據，內部業務數據體量大，內容多樣，時間跨度長，是企業大數據的主體。因其與企業特性直接相關，深入覆蓋經營的各個環節，其對企業的價值遠大於各種外部數據。然而，這些數據很少發揮出應有的價值，大都沉睡在那裡，甚至成為負擔。

2)內部業務大數據中，應優先關注服務客戶相關的數據

企業內部業務大數據，如果按邏輯屬性劃分，可分為兩大類：

1) 產品/服務相關：圍繞企業產品/服務相關的(研發/設計/原材料/生產/製造/反饋)的數據

2)服務客戶相關：圍繞著目標客戶(可為B或者C)的相關(售前/銷售/客服/運維/活動/CRM等等)數據

以上兩類數據中，服務客戶相關的業務行為對企業經營影響巨大。其數據也是企業內部大數據的主體，應優先作為內部大數據挖掘應用的目標。

二、實施的流程

下面，針對企業最有價值的內部業務數據集，結合消費者研究與標簽化研究方法，我們來介紹如何有效挖掘其大數據價值的機制。

首先我們給出一個主要的流程，後續將對每個步驟進行詳細說明。

數據來源：大數據平台部@HCR

Step1總體體系設計： 對現有內部數據進行重構設計

對現有的業務數據體系，結合實際情況與未來的應用目標，重新進行數據組織和規劃。過程中要關注兩點：

要點1：數據的組織，要從功能為中心轉向以客戶為中心(按生命期階段組織)。企業內部業務數據，當前大多是以業務功能(系統)為中心組織，相互間未充分打通。用於價值挖掘的業務數據，要以每個客戶為中心，以用戶生命期為線，將其所有業務功能階段的數據串起來。

要點2：以類標簽化的思想建立客戶的數據描述體系，作為未來全景數據整合的框架。描述體系的來源數據不僅有內部數據，也包含外部數據(輔助)。實際的數據整合處理將基於該體系進行：已有的數據可直接引入，缺失數據內容作為後續採集/外購的主要目標。

以某車企客戶為例，其相關的大數據，對應由9大內部業務系統產生，各自獨立。在數據體系重構整合中，重構的示意圖如下：

數據來源：大數據平台部@HCR

Step2 數據整合集中：對現有數據進行實際整合，建立一個統一大數據平台

基於step1得到的規劃方案，對現有的業務數據通過技術手段從各業務系統整合到統一大數據平台上。該平台作為數據分析平台，與生產業務系統分離，提供對數據倉庫/結構化/非結構化數據的支持。

整合中要注意：

(1) 數據模型的設計以及數據ETL(清洗/轉化)，都需要以客戶為中心進行統一規劃

(2) 充分考慮新數據體系中缺失/不足的數據內容未來的融入和整合機制。

Step3 標簽化分析：對客戶進行全方位標簽化分析，生成標簽化描述結果

在step2整合得到的以用戶為中心的多維度數據空間上，基於消費者研究與業務特性建立用戶標簽體系，並對客戶進行實際的標簽化分析。標簽體系的定義，要兼顧用戶基本信息、業務特點和未來應用的目的，並不斷擴展。

比如前述的車企客戶，對用戶標簽，已經定義了如下幾類：基本屬性(性別、年齡段、購買能力、職業階層…)、家庭情況(家有兒童,第二輛車)、車型/駕駛偏好(如偏好SUV 、注重安全性.、追求速度感…)、配件關注點(喜歡原裝、喜歡功能性配件)、內裝偏好、保養習慣、參與活動偏好、觸媒習慣等。

Step4 業務實際應用/挖掘：通過業務活動，進行客戶大數據價值的實際挖掘和應用

對所有客戶分析得到標簽化描述結果，可通過統一的客戶分析平台，提供給企業內部所有部門實際應用。各部門可根據實際業務需要，通過標簽靈活准確篩選目標客戶(如市場部可以查找80後家有兒童且購買能力強的目標客戶做MPV家用車型推廣)，或發現產品客戶群的深層特性(產品設計部門可分析車型的目標客戶與實際購買客戶是否一致)。

三、如何實施

在內部大數據應用流程閉環的5個主要步驟中，每一步工作都有著不同的重點：

Step1總體體系設計

總體體系設計，決定了企業內部大數據應用未來可以發揮的價值空間，所以需要高度重視。前期要做踏實，不要急於求成。

主要工作包括：

● 對企業現有數據情況深入摸底，確定客戶相關數據在各業務系統中的情況(分布/數據屬性/關聯性/數據質量等)

● 通過在各業務部門調研和訪談方式，以及用戶研究的發展趨勢，確定企業各部門未來的應用總體需求目標，並抽象為相關對客戶屬性/標簽的需求。

● 在前兩步工作的基礎上，通過用戶研究人員與大數據架構/分析人員的合作，完成相關的總體設計。

輸出結果至少包括：

● 新數據體系的設計與重構方案，定義以客戶為中心的新數據模型的抽象/關聯性/屬性來源/生成機制等，包括對現有數據的整合機制，以及對當前(基於標簽體系要求)缺失數據屬性的採集和融合機制。

● 客戶標簽應用體系的框架性實現方案，包括對客戶標簽體系的框架與分類體系、重要標簽設計與分析思路，以及未來的應用模式等

Step2 數據整合集中

基於新數據體系的設計要求，建立一個統一的內部大數據平台，將相關的數據整合於其中並進行有效管理。

主要的工作包括：

● 搭建統一大數據平台的軟硬體/網路的基礎架構(包括應用與資料庫系統)

● 對於現有數據，基於新數據體系的設計，設計數據物理模型和對接方案，並通過技術手段(ETL/編程)對接各內部業務系統，將各業務系統的相關數據統一整合到大數據平台

● 對於缺失數據和外部來源的大數據，建立一套相應的機制，保證後續持續有效的整合此類數據。

輸出結果包括：

● 一個統一的大數據平台，能夠持續整合和管理來自企業內外部的用戶相關的所有數據資源。

● 一套技術與業務實施機制，確保數據整合和採集的可持續性和有效性。

在現有數據整合時，企業由於內部業務信息系統眾多，且往往對應不同的IT開發商，為保證整合多業務系統數據的准確性和效率，本步驟的實施者，建議優先選擇企業內部現有業務信息系統的核心IT開發商，或由企業的信息中心完成，注意：實施過程中需要有大數據架構與數據專家提供咨詢和指導。

Step3 用戶標簽化分析

本階段工作對數據未來價值的影響最大。在實際的實施中不是一蹴而就的，是個長期遞進的過程，需要根據業務變化和應用需要，不斷優化和擴展用戶標簽體系。相關工作主要由熟悉行業的用戶研究人員和數據挖掘/演算法工程師根據企業業務的需要配合完成。

● 用戶研究人員：基於全局的客戶標簽體系，對數據體現的用戶行為進行深入研究和分析，並針對業務的需求，定義高應用價值的標簽，並發現相關分析規則

● 數據挖掘/演算法工程師：綜合運用大數據技術(數據挖掘/機器學習等)方法，配合研究員進行挖掘，並完成標簽分析的演算法編程，使得大量標簽的分析處理能以自動化方式來實現。

輸出結果包括：

● 所有客戶的標簽化分析和描述結果。

● 特定客戶群體/業務需求相關的深入分析報告。

Step4 業務實際應用

由企業各部門人員完成，業務人員對step3中產生的客戶標簽分析結果，結合實際業務需求提取和分析所需要的內容，並在後續的業務活動(如針對所選擇客戶的廣告宣傳、營銷..)和決策分析中進行應用。

為了便於實際使用，對Step 3 中的分析結果建立統一的應用分析平台，支持業務人員靈活篩選/分析所有客戶的標簽化屬性，並能夠提供更深入的研究報告和最新的可視化分析工具，以支持企業更多更深層次的數據應用。

對於業務人員，如果缺乏使用分析結果的思路和想法，可通過培訓和案例拓展其思路。同時在使用之後，需要根據業務情況與數據研究人員交流和不斷反饋，協助提升標簽分析模型的精度。

Step5 應用結果的反饋

在各部門使用數據開展業務後，需盡可能收集所接觸客戶的反饋結果。反饋結果的採集內容要參照全局數據體系的定義，通過便捷的電子化形式(如二維碼問卷)完成和提交。這種反饋的閉環機制，可有效避免長期以來對客戶實際感知的斷裂，能有效提升用戶標簽化畫像的准確度與後續應用價值。我們的一家外資葯品企業客戶，已經開始進行相關嘗試，收到了良好的效果。

四、要注意的問題和解決方法

企業內部大數據整合挖掘與應用，當前已經受到許多行業內的領頭企業的關注，並開始嘗試。但由於缺乏體系化的思路和經驗，遇到不少困難。企業在進行計劃相關實施時，首先要注意如下問題：

1、建設思路與實施者的選擇

從前面的闡述可以發現，內部大數據整合與應用挖掘，本質是用戶深入研究與相關應用。不僅數據組織和標簽體系，甚至IT相關的數據平台整合與建設，也遵循用戶研究的思路來完成。用戶研究/大數據挖掘技術(如數據挖掘/演算法)人員是實施的核心團隊。

遺憾的是，在我們接觸的一些企業中，建設思路仍有很大偏差。有的仍然遵循IT系統建設的思路，認為應由IT企業來完成此事。實際上，IT企業並不具備實施中最重要的用戶研究/數據挖掘等專業能力(其更適合step2/4所需的相關IT平台的開發)。而有的企業則認為這是CRM業務的延伸，適合CRM服務商完成。這也是不對的，CRM數據 /業務只是企業用戶大數據/應用中的子集，CRM人員是用戶研究結果的應用者而不是建立者。

以上錯誤認識直接影響了諸多企業內部大數據挖掘與相關應用的有效推進。某主流手機製造廠商，就是重技術平台，不重深入研究，覺得採集整合了大量數據後應用價值就水到渠成了。而某合資車企則是意向將該項目由國際著名it服務咨詢企業來完成(事實上我們並不認為該咨詢企業能夠深入了解汽車行業的產業規律與用戶特點)。某省移動運營商，在針對集團客戶進行大數據整合與營銷支撐服務時，由某上市it企業進行實施。雖然該企業的it研發能力很強，但由於因循傳統業務流程管理的思路，一線客戶經理無法從系統中獲得對所服務集團客戶的深入認識，也難以進行針對性的業務推廣。

因此，企業內部大數據應用的實施，選擇一個能力全面的實施者很重要。該實施者既要熟悉企業業務特性、具有專業的用戶研究能力外，也要具有大數據相關的技術(平台架構設計/數據挖掘/大數據演算法分析)能力，兩者缺一不可。

2、整合數據時會遇到較大困難

企業在實施step2(數據整合集中)時大都遇到相同的問題：進度延誤和數據集中未達設計目標，大大影響了後續的數據應用。

其原因主要如下：

●數據涉及的內部業務系統眾多，而且開發商往往不同，加上各系統通常又被不同業務部門管理。因此，從各部門各業務系統整合數據，要牽扯多方(管理方、開發方)的部門許可權、利益和精力。相關的協調/推進通常比較低效。

●實施整合的it企業，雖然熟悉內部數據細節，但大都是開發能力強，對大數據整合數據的主要工作(對接、同步和數據清洗等)缺乏經驗和最優的方法

以上原因，再加上全局目標不明確，導致整合集中成為企業數據價值應用環節上最大的障礙。以某省運營商為例，其內部用戶大數據整合工作，斷斷續續已經進行了近兩年，仍未完成預期目標。

而要想避免此事，需要做到以下兩點：

●高層要重視，且要有強有力的內部實施控制。公司層面的重視對打破各業務系統的數據壁壘有很大幫助，而專業的總控團隊對進度和效果影響較大。以某大型企業客戶為例，整合數據時涉及6個部門9大系統，難度相當大。公司由副總擔任專項組長，信息中心組建專門團隊負責實際協調和考核，最終按計劃完成了相關工作，走在了同行的前列。

●由大數據處理與整合方面的技術專家，通過咨詢/培訓等手段，幫助it實施企業提升在數據整合技術方面的能力。

3、內部業務數據的完善任重而道遠

數據屬性缺失和數據質量問題，是企業內部業務數據最常見的問題，也很大影響了未來的應用價值。同時，在大數據環境下，客戶數據的粒度/深度的不足也逐漸明顯。如對某上市葯企進行相關數據摸底時，發現客戶相關的數據只到渠道級別，沒有到達最終用戶，導致大量最有價值的內容缺失。造成這些問題的核心原因是之前缺乏全局、體系性的數據框架和實施機制，業務各環節中採集數據的目標、方法和主動性都有不足，而這相關改變非一朝一夕可以完成。

對此，企業要注意：

●客戶識別/接觸體系不完善的，需盡快建立公司統一的客戶體系(如會員系統)。

●要有明確的全局數據體系作為指導，相應建立採集和整合的制度化機制，使得各環節的業務人員對相關工作從自發變為自覺。

●要把外部大數據/應用反饋數據也納入到數據體系中，統一規劃構建相關的收集機制和融合方法。

●在此過程中不要攤子過大，結合情況分步驟實施，優先考慮最重要/最容易採集的數據資源。

三、hcr助力企業內部大數據應用

企業內部大數據研究應用要求實施者在行業/應用研究與大數據應用技術上具有全面而深入的綜合能力。當前國內無論是研究行業還是it行業，符合相關要求的實施企業鳳毛麟角。

而hcr作為領先的大小數據結合的數據研究公司，則完全具備相關能力：

●10多個行業的資深研究人員，長期面向企業研究，具有豐富的行業/用戶研究經驗。以b，qgroup為代表的研究團隊，在幫助企業進行內外大數據研究方面經驗豐富。

●hcr大數據平台部具有行業最強的大數據技術能力。數據架構組可幫助企業進行業務數據摸底，設計/規劃適合企業特點的大數據體系與平台，並具有實際的技術實施能力。而挖掘演算法組，在大數據環境下的挖掘演算法/機器學習/非結構化文本分析方面實力強大，在配合研究人員進行用戶標簽化分析方面已經取得了豐富成果。

正是由於研究與技術的綜合優勢，hcr當前在幫助多個客戶企業實現內部業務大數據的價值挖掘，使得客戶能夠通過大數據應用，為企業經營帶來新的提升。

以上是小編為大家分享的關於企業最有價值的數據在哪裡的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

❽ 什麼是網路數據採集，它又有什麼用

湊找歡ü嬖蚝蛻稈」曜冀惺莨槔啵⑿緯墒菘饢募的一個過程。 博遠電子看來目前網路數據採集採用的技術基本上是利用垂直搜索引擎技術的網路蜘蛛(或數據採集機器人)、分詞系統、任務與索引系統等技術進行綜合運用而完成;隨著互聯網技術的發展和網路海量信息的增長，對信息的獲取與分揀成為一種越來越大的需求。人們一般通過以上技術將海量信息和數據採集回後，進行分揀和二次加工，實現網路數據價值與利益更大化、更專業化的目的。 現階段在國內從事「海量數據採集」的企業很多，大多是利用垂直搜索引擎技術去實現,還有一些企業還實現了多種技術的綜合運用。比如：「杭州千瓦通信科技」採用的垂直搜索引擎+網路雷達+信息追蹤與自動分揀+自動索引技術，將海量數據採集與後期處理進行了結合。 一般說來，從事專業海量數據採集的企業己屬於是計算機數據分析方面的研究工作。 一、網路數據採集的應用價值： 1、應用於搜索引擎與垂直搜索平台搭建與運營 2、應用於綜合門戶與行業門戶、地方門戶、專業門戶網站數據支撐與流量運營 3、應用「電子政務」與「電子商務平台」的運營 4、應用於知識管理與知識共享 5、應用於「企業競爭情報系統」的運營 6、應用於「BI商業智能系統」 7、應用於「信息咨詢與信息增值」 8、應用於「信息安全和信息監控」等 9、應用於「千瓦通信-輿情雷達監測與測控系統」等 二、網路數據採集的系統特點： 1、支持自定義表單。 2、支持自適應採集。 3、支持集群採集。 4、支持各種報表導出。 5、支持仿人工式的隨機採集數據。 6、支持自定義閱讀模板。 7、支持登陸、代理採集。 8、支持各種列表分頁採集。 9、支持各種內容分頁採集。 10、支持各種排重過濾。 11、各種採集日誌和採集源日誌監控。 12、支持採集網站、採集源管理。 13、支持採集圖片、附件、音頻，視頻等文件或附件。附件與正文自動映射與關聯。 14、支持多種附件保存方式，可保存至磁碟或資料庫。 15、支持附件的壓縮存儲。 16、支持對採集來的信息進行二次加工。支持採集內容的自動排版。 17、真正的多用戶採集系統，每個操作都要記錄操作內容、操作人以及操作時間。 18、真正的多線層、多任務採集、集群採集。 19、圖形監控網路使用情況、採集情況等。 20、支持海量數據採集 21、軟體實用、易用、功能強大 22、可移植、可擴展、可定製 人們通常所說的「海量數據採集」就是指類似於千瓦通信的垂直搜索引擎技術數據採集技術。根據網路不同的數據類型與網站結構，一套功能強大的採集系統均採用分布式抓取、分析、數據挖掘等功能於一身的信息系統，系統能對指定的網站進行定向數據抓取和分析，在專業知識庫建立、企業競爭情報分析、報社媒體資訊獲取、網站內容建設等領域應用很廣。 採集系統能夠大大降低少企業和政府部門在信息建設過程中人工的成本。面對海量資訊世界，在越來越多的數據和信息可以從互聯網上獲得的同時，對大量數據的採集、分析和深度挖掘同時還可能產生巨大的商機。 博遠電子專業從事各類採集系統的開發、定製。竭誠為廣大客戶提供優質的採集工具。

❾ 互聯網時代數據的價值 八百字作文

美國有句諺語：「除了上帝，任何人都必須用數據來說話。」人們不能漠視數據。我認為這是很片面的，巴爾扎克在《守財奴》中說過：金錢讓葛朗台迷失了自我，讓他放棄了親情，愛情，難道我們就該為了數據二放棄人生中的真善美嗎？

古有仲尼曰：小大由之，有所不行。

而我說：數據為先，有所不行。

首先，數據不能掌控人們的話語權。雖然數據在發展中不斷成熟，人們進入了一個數據時代，但是人分為兩個層次，一位物質，另一為精神。或許，數據的運用於創新能夠帶給我們物質上的滿足，但它卻永遠滿足不了我們精神世界。有人說：「人類社會需要溫情」數據只是冰冷的數字，只有人性與真善美才是社會的永恆（原文：填滿溫情）。

其次，數據也會有出錯的時候。拉奎拉，義大利中部的一個小鎮。一次地震前，有人感到有異動，就報給了地震局的科學家，科學家們根據儀器的顯示，並將不會有地震發生的這個消息通過媒體播送。次日，地震就發生了，8.0級的地震，死傷無數。那些親人死亡的家屬親友紛紛痛罵那些科學家，科學家也只能接受這由「科學數據」帶給他們的結果。（原文：科學家也只能接受）

數據時代，我們為發展而歡呼，同時也面臨著種種來自數據的挑戰，我們既要肯定它存在的價值，同時也不要只靠數據說話，如同冰冷的機器，讓人毛骨悚然。

數據為先，有所不行。但也不能將它排在最後，畢竟，它是人類創造出來改造世界，美化生活的，所以，我們應該在數據的時代，不能只依賴於數據而活，而對我們青春路途上的親情、友情與愛情不屑一顧。

數據如同一張網，既保護了我們，但同時它也禁錮了我們的「自由」，人性的自由。我們始終要明白，人事非數據所能行也，我們也有自己的勞動力和創造力，要讓世人明白，是我們創造了數據而不是數據掌控了我們。

數據為先，有所不行。情於數同行，為上上之策也。「人類史感情的動物」有人如是說，所以我們在用真情去溫暖社會，如太陽般照耀社會的同時，讓數據也如陽光般發展，為人類社會的進步再創輝煌。