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一、大数据概念 "大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 "大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。 大数据云计算全文共10页，当前为第1页。 大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。

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阐述了智能化矿山建设是矿业转变发展方式、实现高质量发展的核心驱动力，煤矿智能化是煤炭工业第4次重大技术变革。提出了基于矿山数字逻辑模型，以物联网、云计算、大数据、人工智能等为核心技术，可实现自我学习、自我升级的智能化矿山系统内涵；分析了智能化矿山融合、迭代、变革的技术特征，提出了智能化煤矿分类分级建设标准，指出分阶段发展目标，到2025年，实现煤矿多系统智能化，建立智能生产、智能安控及智慧保障系统的基本运行框架，初步形成空间数字化、信息集成化、设备互联化、虚实一体化、决策智能化和控制网络化，实现全国煤矿一线生产工人总数减少1/2、全员工效提高1倍以上，资源开发利用水平显著提高，煤矿职业健康和工作环境根本改善，矿山生态恢复和保护全面实施；建立了智能化煤矿顶层架构和技术路径，进行了典型煤矿智能化建设实践，取得系列重要成果和经验，为同类煤矿智能化建设提供了可复制的模式样板；最后分析了智能化矿山发展中亟待解决的突出问题。