GB/T 38667-2020.Information technology-Big data-Guide for data classification.

1范围

GB/T 38667提供了大数据分类过程及其分类视角、分类维度和分类方法等方面的建议和指导。

GB/T 38667适用于指导大数据分类。

2规范性引用文件

下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件,仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。

GB/T 4754-2017国民经济行业分类

GB/T 35295-2017 信息技术大数据术语

3术语和定义

GB/T 35295-2017 界定的以及下列术语和定义适用于本文件。为了便于使用,以下重复列出了GB/T 35295-2017 中的某些术语和定义。

3.1

大数据 big data

具有体量巨大、来源多样、生成极快、且多变等特征,并且难以用传统数据体系结构有效处理的包含大量数据集的数据。

注:国际上,大数据的4个特征普遍不加修饰地直接用volume、variety、velocity和variability予以表述,并分别赋予了它们在大数据语境下的定义:

a) 体量volume:构 成大数据的数据集的规模.

b) 多样性variety:数据可能来自多个数据仓库.数据领域或多种数据类型。

c) 速度velocity:单 位时间的数据流量.

d )多变性variability:大数据其他 特征,即体量、速度和多样性等特征都处于多变状态。

[GB/T 35295-2017,定义 2.1.1]

3.2