数据融合与数据价值挖掘

数据融合对于数据价值挖掘来说具有重要的意义。数据融合利用需要标准规范先行，实现数据可见性、数据易理解性、数据可链接性、数据可信性、数据互操作性、数据安全性。同时，数据的融合利用面临着建立数学模型的挑战，大数据挖掘面临算力与算法、数据样本准确性、小数据、人与数据融合的挑战。

在智慧城市管理与工业互联网中有很多需要数据融合应用的场景，多元异构的数据融合将盘活数据，通过数据挖掘开发数据价值，发挥数据作为生产要素的作用。数据挖掘和AI分析需要面对海量处理能力、云边端协同、建模、小数据、人与数据融合、数据自身安全、隐私与商密保护等的挑战，需要从基础理论与工程实践多方面研究数据要素价值挖掘的问题，开发出更多的大数据和AI分析技术。

在跨企业数据融合时要保证数据能共享但敏感数据不外泄，需要建立新的数据隔空分析机制，以虚拟的黑箱使得数据既不脱离所在单位的管理又能被授权的其他单位调用，现有基于黑盒子的可信计算环境方式，但仍需证明第三方的可靠性。

（编辑：阜新站长网）

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