1、“.....其中為中國帶來超過億人民幣約合億美元的新凈業務收入。年月日，在寧召開的打造中國云云計算促進產業轉型升級研討會中國工程院院士云計算專家李德毅報告中指出云計算是物聯網發展的基石。在中國，云計算已經走過概念炒作階段，進入實際應用部署的階段。未來年，云計算應用將以政府電信教育醫療金融石油石化和電力等行業為重點，在中國市場逐步被越來越多的企業和機構采用，市場規模也將從年的億元增長到年的億元。建設目標與任務數據中心的建設是為了解決政府部門間信息共享，實現業務部門之間的數據交換與數據共享，促進市電子商務的發展。具體目標如下建立數據中心的系統平臺。完成相應的應用軟件和數據管理系統建設，實現數據的交換保存更新共享備份分發和存證等功能，并擴展容災備份挖掘分析等功能。建立數據中心的系統平臺。完成相應的應用軟件和數據管理系統建設......”。

2、“.....要具有針對性地查詢非結構化信息的內容，必須要依靠應用程序中設置對特定非結構化信息類型進行專門處理的功能內容，才可能提高信息檢索的強度和效率。但另方面講，種專用于理解特定非結構化信息類型的處理模塊，無論在運行效率還是在可維護性上，都是非常不現實的。非結構化信息檢索的另個難度也是與數據元類型的多樣性有關的。比如......”。

3、“.....受政策和數據安全方面的約束，政府和企業不能或不會考慮國外的公有云平臺和混合云平臺。而目前在國內，進入云計算的企業由于其自身能力的限制大多仍然停留在云計算的底層設施硬件存儲網絡及其基本軟件的層級，很少能夠有能力建立自有知識產權的可以容易被用戶使用的面向服務的云計算平臺。建設背景年月，國家發改委工業和信息化部下發關于做好云計算服務創新發展試點示范工作的通知，選擇在北京上海深圳無錫等五個城市開展云計算創新發展試點示范工作，通知要求云計算創新發展試點示范工作要與區域產業發展優勢相結合......”。

4、“.....積極探索各類云計算服務以企業為主體，產學研用聯合，加強云計算核心技術研發和產業化推進云計算中心平臺建設，為提升信息服務水平培育戰略性新興產業調整經濟結構轉變發展方式提供有力支撐。十二五期間，我市電子商務建設的主要目標是建成標準統功能完善安全可靠的政務信息平臺......”。

5、“.....在十二五期間我們預期浙江乃至其他周邊區域進步發展高新產業園大力扶持高新企業，在這樣的大背景下必將有很多政府企業眼光轉向動態數據是指隨著運行而增加修改的數據并聯審批中文件流轉狀態數據，反映企業個人所處狀態的數據，國民經濟運行狀態的數據等。動態數據同各個局委辦的信息密切相關，但又是面第頁向主題的，如市社會保險這個主題，實際上同保險工資稅務和銀行密切相關個人信用使用主題......”。

6、“.....而數據倉庫顯然也有面向主題的定義，但這些主題是較長時間的，具有戰略定義的主題。因此，數據中心的建設，首先要解決數據庫異構信息類型的分類存儲和檢索體系以及針對不同類型數據模型的設計這基本問題。另方面，數據中心管理著大量的結構化和非結構化信息。所謂非結構化信息，是相對于那些有清晰的結構和類型定義以及有數據相關性的明確描述的信息類型而言的。比如，在財稅分析系統中，財政收支情況的月度數據，可以理解為種有清晰結構的信息而份綜合性包含了文字報表分析圖形的財政收支分析報告則是種非結構化的信息。網站上發布的信息，如新聞動態政務公開等等，般也是非結構化的信息。此外，非結構化信息中還包括了類對象數據信息。所謂對象數據信息，是指個包含了內斂結構的專門數據塊，這個數據塊單獨無法建立與別的數據項的關聯關的數據定義，然后才能進行非結構化信息的組織存放。而前面已經提到了在非結構化信息的數據定義方面存在的難度......”。

7、“.....當然，對非結構化信息最簡單的存儲方式是直接存放在文件系統中。這樣做避免了依據主題等分類因素對非結構化信息進行管理的問題，但也是最最低效的種存儲管理方式。在非結構化信息的存儲管理中還涉及到個問題，由于這些信息元如果對非結構化信息進行定的半結構化處理后的數據可能來自關系型數據系統比如對象數據系統多媒體數據或空間數據乃至文檔數據系統比如，所以個非結構化信息的存儲管理系統將充當個數據的匯整者，需要具備聯合各個外部數據系統的功能。缺乏對非結構化信息的有效管理造成的直接結果就是無法對非結構化信息進行有效檢索。信息檢索的難度由于不能像關系數據庫那樣建立起清晰定義的數據主題，非結構化信息的檢索依照的只能是機械的全文內容檢索。這是對信息檢索非常不利的點。雖然對信息內容的全文檢索可以做到資料檢索的遍歷，但其檢索的效率和命中率是很低的......”。

8、“.....并且在定義數據時系，并且需要工作在特定的工作模塊下。比如空間定義信息數據多媒體的聲像數據等，均為對象類型的數據。在政府決策應用中，非結構化信息將占到相當的比例。所有的政府文件均屬于非結構化信息，政策法規屬于非結構化信息，些決策分析的綜合性資料也是非結構化信息。與結構化信息相比，非結構化信息的管理利用存在些難點，就是定義管理的難度非結構化表明了沒有種象關系數據庫規范那樣的定義模型來對非結構化信息進行定義管理。雖然你可以強制對個非結構化的信息塊進行解構，將其分成類似頭中尾這樣的半結構。但是這種解構只有在制定了具有普遍含義的結構描述定義后才有真正的意義。對非結構化信息進行定義管理的另個難點在于數據元類型無法窮舉。不象關系型數據系統中，對數據元類型有完整清晰的定義。在非結構化信息中，包含了錯綜復雜的數據元類型。比如，僅文檔類型就包括第頁等等......”。

9、“.....此外，在象網頁這樣的非結構化信息中，所有的信息都是文字類型，設定時間數字等類型的信息元并不具有運算上的意義。存儲管理的難度對信息進行存儲管理的前提是能夠建立有分發和存證等功能，并擴展容災備份挖掘分析等功能。二建立全市自然人法人公共信息庫等共享數據庫，為宏觀決策提供數據支持。對基礎數據進行集中管理，保證基礎數據的致性準確性和完整性，為各業務部門提供基礎數據支持三建立數據交換共享和更新維護機制。實現各業務部門之間的數據交換與共享，以及基礎數據的標準化致化，保證相關數據的及時更新和安全管理，方便業務部門開展工作四建立數據共享和交換技術標準和相關管理規范，實現各部門業務應用系統的規范建設和業務協同第頁五為公共服務中心提供數據服務支持，實現面向社會公眾的站式服務六根據統計數據標準匯集各業務部門的原始個案或統計數據，根據決策支持的需要，整理相關數據......”。