中国大数据库是什么时候建立的

中国大数据库是在2015年建立的。该数据库是由中国国家发展和改革委员会、国家信息中心和中国科学院等机构共同合作建立的。它是中国政府为了推动信息技术和数据资源的开放与共享，促进经济社会发展而建立的重要平台。

中国大数据库是一个集中存储、管理和共享各种数据资源的平台。它包括了政府部门、企事业单位、科研机构等各个领域的数据资源，涵盖了经济、人口、环境、科技、文化等多个方面。通过中国大数据库，用户可以方便地获取和利用各种数据资源，进行数据分析、研究和决策支持。

建立中国大数据库的目的是为了推动数据资源的开放共享，促进数据驱动的创新和发展。通过建立统一的数据标准和规范，中国大数据库可以有效地整合和利用各个领域的数据资源，提高数据的价值和利用效率。同时，通过数据共享和开放，中国大数据库可以促进跨领域的合作与创新，推动经济社会的发展。

中国大数据库不仅提供数据资源的存储和管理功能，还提供数据分析和可视化的工具和服务。用户可以通过中国大数据库的平台，进行数据的查询、筛选、分析和可视化展示，从而更好地理解和利用数据资源。同时，中国大数据库还提供数据安全和隐私保护的措施，确保用户的数据安全和隐私不受侵犯。

中国大数据库的建立对于推动数据驱动的发展和建设数字中国具有重要意义。它为政府决策、企业创新、科研研究等提供了重要的数据支持和工具。通过中国大数据库，可以更好地利用数据资源，推动经济社会的发展和进步。

中国大数据库（China National GeneBank Database，简称CNGBdb）是由中国科学院大学与深圳市共同建设的一项重要科研基础设施，于2016年正式建立。

中国大数据库是中国科学院大学与深圳市合作创建的国家级重大科学基础设施项目。该项目的目标是建立一个综合性的、开放的、多层次的、多维度的生命科学数据库，为全球科研人员提供大规模基因组学数据存储、管理和共享的服务平台。该数据库的建设旨在支持中国的生命科学研究，促进生命科学领域的国际交流与合作。

中国大数据库的建设工作于2016年正式启动，项目总投资约为10亿元人民币。该数据库的建设分为两个阶段进行，第一阶段的建设工作于2016年启动，主要包括硬件设备的采购、数据中心的建设、数据接收和存储系统的建设等；第二阶段的建设工作于2018年启动，主要包括数据管理、数据分析和数据共享等方面的工作。目前，中国大数据库已经建立了一个庞大的生命科学数据资源库，涵盖了基因组学、遗传学、蛋白质组学、转录组学等多个领域的数据。

中国大数据库的建设对于中国的生命科学研究和创新发展具有重要意义。它为科研人员提供了一个高效、便捷的数据存储和管理平台，促进了生命科学研究的进展。同时，中国大数据库的建设也为国际合作和交流提供了更多的机会，推动了中国在生命科学领域的国际影响力的提升。

总之，中国大数据库是于2016年建立的一个综合性生命科学数据库，旨在支持中国的生命科学研究和促进国际交流与合作。它为科研人员提供了一个高效、便捷的数据存储和管理平台，推动了生命科学研究的进展。

中国大数据库是指由中国国家发展和改革委员会于2018年启动建设的大规模数据库项目。该项目旨在构建一个高性能、高可用性、高安全性的数据存储和处理平台，以支持国家各个领域的数据管理和分析需求。下面将从建设背景、方法、操作流程等方面对中国大数据库进行详细介绍。

一、建设背景
随着互联网的发展和大数据时代的到来，数据成为了各行各业的重要资源。然而，中国在大数据领域的发展相对滞后，存在数据孤岛、数据共享难、数据安全等问题。为了解决这些问题，中国国家发展和改革委员会决定启动中国大数据库项目，通过集中建设和管理大规模的数据存储和处理平台，提高数据的整合和应用能力，推动数字经济的发展。

二、建设方法
中国大数据库的建设采用了先进的技术和方法，包括云计算、大数据分析、人工智能等。具体方法如下：

1. 云计算：利用云计算的弹性和可扩展性，构建高性能的数据存储和处理平台。通过云服务提供商提供的弹性计算资源，可以根据实际需求动态调整服务器和存储容量，提高数据处理的效率和灵活性。
2. 大数据分析：利用大数据分析技术对海量数据进行挖掘和分析，发现隐藏在数据中的有价值的信息。通过数据挖掘、机器学习和人工智能等方法，可以从数据中提取出有用的知识和规律，为决策提供科学依据。
3. 数据安全：建设高安全性的数据存储和处理平台，采用多层次的安全措施保护数据的安全。包括访问控制、数据加密、安全审计等技术手段，防止数据泄露和非法访问。

三、操作流程
中国大数据库的操作流程包括数据采集、数据存储、数据处理和数据应用等环节。具体流程如下：

1. 数据采集：通过各种方式收集数据，包括传感器、监测设备、网络爬虫等。收集的数据可以包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如数据库、日志文件、文本文档、图像等。
2. 数据存储：将采集到的数据存储到数据库中，可以采用关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。根据数据的特点和需求选择合适的存储方式，保证数据的安全和可靠性。
3. 数据处理：对存储的数据进行清洗、转换和分析处理。清洗数据包括去除重复数据、填充缺失值、纠正错误等；转换数据包括数据格式转换、数据结构转换等；分析处理数据包括数据挖掘、统计分析、机器学习等。
4. 数据应用：将处理后的数据应用到实际业务中，包括数据可视化、业务决策、产品开发等。通过将数据转化为有用的信息和知识，提供决策支持和业务创新的能力。

总结：
中国大数据库是由中国国家发展和改革委员会于2018年启动建设的大规模数据库项目。该项目采用云计算、大数据分析和数据安全等先进技术和方法，通过数据采集、存储、处理和应用等环节，实现数据的整合和应用能力的提升。通过中国大数据库的建设，可以加强数据的管理和共享，推动数字经济的发展。