数据共享与工作分类的创新探索

# 数据共享与工作分类的创新探索 ## 1. 数据共享与DataCon系统 ### 1.1 数据共享现状 在当今数字化时代，数据共享面临诸多挑战。许多政府和机构虽意识到开放数据的价值，运营并推广官方数据存储库网站，鼓励使用开放数据的应用程序，但实际情况并不理想。只有少数发达国家开放了大部分数据，且政府开放的数据仅占其拥有数据的一小部分。此外，数据格式的兼容性也是一个大问题，例如美国政府在data.gov上列出了49种数据格式，而物联网社区就有数百种数据格式。 人们在共享数据时，出于隐私等担忧，往往不愿意共享原始数据，而是选择共享描述原始数据关键方面的元数据。然而，现有的元数据结构远未普及，且很少有标准是为涉及数据融合的跨领域应用而设计的。标签作为一种常用的元数据形式，虽能方便地为原始数据添加补充信息，但缺乏通用的标签方法，不同人可能会当场发明不同的标签，这使得公司和机构常常设计自己的元数据格式，给元数据的共享和理解带来困难。 ### 1.2 Automatic Metadata Generation（AMG）与DataCon对象 为了解决这些问题，提出了Automatic Metadata Generation（AMG）和DataCon对象的概念。AMG由数据所有者执行，旨在生成一个“DataCon”对象，这是一种广义的元数据结构，包含总结、标签等组件。DataCon对象的设计旨在节省数据收集、处理和融合的时间，其目标不是取代数据用户的分析，而是为分析师提供一个易于理解的数据概述，以加速数据分析过程。 一个典型的DataCon对象包含以下项目： - 作者/贡献者 - 日期/位置 - 标题/描述 - 格式/大小/数据类型 - 修订历史 - 可用数据量（开放程度） - 原始数据链接（可选） - 原始数据代表性样本链接（可选） - 摘要结构信息 - 摘要 不同的数据格式，DataCon还可以包含特定的信息，如下表所示： | 数据类型 | 包含信息 | | ---- | ---- | | 数值数据 | 最大值、最小值、平均值、四分位数值、图形数据，以及异常值和缺失值描述 | | 文本数据 | 文档估计标题、文档中的实体、文本摘要、图片说明 | | 视频数据 | 视频中的实体、对象描述、对象出现统计、视频摘要 | | 传感器数据 | 上下文信息、传感目的等 | ### 1.3 AMG与DataCon的应用 - **高效总结**：总结常用于解释非结构化数据，如文本、语音、视频和系统日志。由于数据是非结构化的，总结的格式必须灵活。大多数总结方法是由不同的机构和公司独立开发的，难以进行发现、解析和融合。而基于AMG的DataCon可以帮助数据用户生成和使用通用的总结。 - **组合数据探索**：许多数据分析解决方案提供了用于探索性分析的工具，但每个解决方案都独立开发系统来存储原始数据。当这些系统无法解释新的数据类型或工具不可用时，分析师需要收集多种原始数据并学习如何为每种数据格式生成有用的统计信息。基于AMG的DataCon可以让分析师轻松检查多种格式的数据，并建议最佳的数据融合方式。 - **设置共享级别**：DataCon可以根据数据所有者的政策指示可用的数据量。例如，可以在DataCon中定义“开放级别”，设置保护隐私的上限和强制特定数据所有者开放对公共利益有益的数据的下限。 - **支持数据融合**：大数据的价值主要来自于融合各种来源的数据。DataCon支持快速轻松地探索数据，而无需复杂且资源密集的原始数据下载。数据市场和数据门户服务可以使用DataCon而不是原始数据来帮助用户决定哪些数据值得完全下载。 - **数据发现平台**：可以基于DataCon开发一个基于云的数据发现平台，该平台支持通过DataCon搜索和下载数据，就像在智