1. 新一代信息技术对产业的推动

1.1. 加快建设宽带、泛在、融合、安全的信息网络基础设施，推动新一代移动通信、下一代互联网核心设备和智能终端的研发及产业化，加快推进三网融合，促进物联网、云计算的研发和示范应用

1.2. 大数据

1.2.1. 【22上选22】

1.2.2. Volume （大量）、Velocity （高速）、Variety （多样）、Value （价值）和Veracity （真实性）

1.2.2.1. 【19下选07】

1.2.3. 5个主要环节，包括数据准备、数据存储与管理、计算处理、数据分析和知识展现

1.2.3.1. 【20下选09】

1.2.4. 关键技术

1.2.4.1. 大数据存储管理技术

1.2.4.1.1. 数据海量化和快速增长需求

1.2.4.1.1.1. 谷歌文件系统（GFS）和Hadoop的分布式文件系统HDFS

1.2.4.1.2. 处理格式多样化的数据

1.2.4.1.2.1. 谷歌BigTable和HadoopHbase等非关系型数据库(NoSQL)

1.2.4.2. 大数据并行分析技术

1.2.4.2.1. Apache Hadoop MapReduce

1.2.4.3. 大数据分析技术

1.3. 云计算

1.3.1. Cloud Computing

1.3.2. 在网络上配置为共享的软件资源、计算资源、存储资源和信息资源可以按需求提供给网上终端设备和终端用户

1.3.3. 特点

1.3.3.1. 宽带网络连接

1.3.3.2. 快速、按需、弹性的服务

1.3.4. 服务的类型

1.3.4.1. IaaS （基础设施即服务）

1.3.4.1.1. 向用户提供计算机能力、存储空间等基础设施方面的服务

1.3.4.2. PaaS （平台即服务）

1.3.4.2.1. 向用户提供虚拟的操作系统、数据库管理系统、Web应用等平台化的服务

1.3.4.2.1.1. 【19上选09】

1.3.4.3. SaaS （软件即服务）

1.3.4.3.1. 向用户提供应用软件（如CRM、办公软件等）、组件、工作流等虚拟化软件的服务

1.3.5. 关键技术

1.3.5.1. 基础设施关键技术

1.3.5.1.1. 通过虚拟化形成统一的服务器资源

1.3.5.2. 操作系统关键技术

1.3.5.2.1. 资源池管理技术主要实现对物理资源、虚拟资源的统一管理，并根据用户需求实现虚拟资源的自动化生成、分配和迁移

1.3.5.2.1.1. 【21上选02】

1.3.5.2.2. 分布式任务管理技术实现基于大规模硬件资源上的分布式海量计算，并支持对结构化与非结构化的数据进行存储与管理

1.4. 互联网+

1.4.1. 网络化、智能化、服务化、协同化

1.4.2. 推动互联网由消费领域向生产领域拓展

1.4.2.1. 【19上选26】

1.5. 智慧城市

1.5.1. 城市发展的新理念，是推动政府职能转变、推进社会管理创新的新方法，目标是使得基础设施更加智能、公共服务更加便捷、社会管理更加精细、生态环境更加宜居、产业体系更加优化

1.5.2. 部分

1.5.2.1. 通过传感器或信息采集设备全方位地获取城市系统数据

1.5.2.2. 通过网络将城市数据关联、融合、处理、分析为信息

1.5.2.3. 通过充分共享、智能挖掘将信息变成知识

1.5.2.4. 结合信息技术，把知识应用到各行各业形成智慧

1.5.3. 功能层

1.5.3.1. 物联感知层

1.5.3.2. 通信网络层

1.5.3.3. 计算与存储层

1.5.3.4. 数据及服务支撑层

1.5.3.5. 智慧应用层

1.5.3.5.1. 【19下选08】

1.5.3.5.2. 各种基于行业或领域的智慧应用及应用整合

1.5.4. 支撑体系

1.5.4.1. 安全保障体系

1.5.4.2. 建设和运营管理体系

1.5.4.3. 标准规范体系

1.5.5. 典型应用

1.5.5.1. 公用事业智能化

1.5.5.2. 城市智能交通

1.5.5.3. 城市应急联动

2. 商业智能

2.1. Business Intelligence, BI

2.2. 将组织中现有的数据转化为知识，帮助组织做出明智的业务经营决策

2.3. 由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成

2.3.1. 数据挖掘在这种具有固定形式的数据集上完成知识的提炼，最后以合适的知识模式用于进一步分析决策工作

2.3.1.1. 【20下选07】

2.4. 抽取(extraction)、转换(transformation)和装载(load),即ETL过程

2.5. 主要功能

2.5.1. 【22上选07】

2.5.2. 数据仓库

2.5.3. 数据ETL

2.5.4. 数据统计输出(报表)

2.5.5. 分析功能

2.6. 三个层次

2.6.1. 数据报表

2.6.2. 多维数据分析

2.6.2.1. 真题

2.6.2.1.1. 【21下选07】

2.6.2.1.2. 【21上选01】

2.6.2.1.3. 【22下选03】

2.6.2.2. 商业智能的核心

2.6.3. 数据挖掘

2.6.3.1. 【22下选03广东】

2.7. 软件工具集合

2.7.1. 终端用户查询和报告工具

2.7.2. 数据仓库.(DataWarehouse)和数据集市(DataMart)产品

2.7.3. 数据挖掘(DataMining)软件

2.7.4. OLAP工具

2.7.4.1. ROLAP （Relational OLAP）、MOLAP（Multidimensional OLAP）和 HOLAP （Hybrid OLAP）

2.7.4.2. ROLAP表示基于关系数据库的OLAP实现

2.7.4.3. MOLAP表示基于多维数据组织的OLAP实现

2.7.4.3.1. 【19上选08】

2.7.4.4. HOLAP表示基于混合数据组织的OLAP实现

2.8. 实施商业智能的步骤

2.8.1. 【19下选06】

2.8.2. 需求分析

2.8.3. 数据仓库建模

2.8.4. 数据抽取

2.8.5. 建立商业智能分析报表

2.8.6. 用户培训和数据模拟测试

2.8.7. 系统改进和完善

3. 电子政务

3.1. 政府间的电子政务(G2G)。

3.1.1. 【22下选06】

3.2. 政府对企业的电子政务(G2B)

3.3. 政府对公众的电子政务(G2C)

3.3.1. 【19上选04】

3.4. 政府对公务员(G2E)

3.4.1. 【22上选03】

4. 国家信息化战略和规划

4.1. 构建下一代国家综合信息基础设施

4.1.1. 【20下选03】

4.1.2. 加快宽带网络优化升级和区域协调发展

4.1.3. 促进下一代互联网规模商用和前沿布局

4.1.4. 建设安全可靠的信息应用基础设施

4.1.5. 加快推进三网融合

4.1.6. 优化国际通信网络布局