张鹏涛，男，1982年10月14日出生，汉族，毕业于空军工程大学，副教授。2004年进入空军工程大学从事教育教学工作至今，研究方向为系统工程、数据挖掘与智能计算。主讲过系统工程、系统工程导引、系统建模与仿真等多门课程，在省级以上正式刊物发表论文10余篇，参编教材、专著3部，获军队级教学成果二等奖2项。
　　
　　周瑜，男，1982年11月5日出生，汉族，毕业于国防科技大学，现为空军工程大学装备管理与无人机工程学院教学科研处处长、讲师。先后参与全国教育科学国防军事教育学科规划课题、陕西省高等教育教学改革项目3项，获国家教学成果二等奖1项，军队教学成果一等奖2项，发表论文9篇，被评为“2017年陕西高等学校教学管理工作先进个人”。
　　
　　李姗姗，女，1985年7月8日出生，汉族，毕业于空军工程大学，讲师。2012年进入空军工程大学从事教育教学工作至今，研究方向为教育训练管理、大数据在军事领域的应用等。在省级以上正式刊物发表论文8篇，参编教材、专著3部。

　　《大数据技术应用研究》共分为十一章，首章简述大数据的基本内容，包括数据资源、数据质量和大数据生命周期；第二至六章阐述大数据在各领域中的应用，重点阐述了科学数据与资源共享以及大数据在交通、能源、教育和公共安全等方面的应用；第七章介绍大数据的治理，十分详细地解释了大数据的治理框架及服务方向；第八、九章的主要内容是数据工程与数据挖掘，着重阐述大数据的储存、管理和处理；第十章简述人工智能的基本内容，包括人工智能的概述、相关学科、操作应用以及大数据与人工智能的未来等；第十一章详细介绍人工智能的一个重要应用方向——智能人工系统，这是人工智能与系统工程的结合，是人工智能的系统化。

　　《大数据技术应用研究》：
　　一、大数据采集
　　（一）大数据采集范围
　　为满足企业或组织不同层次的管理与应用的需求，数据采集分为三个层次。第一，业务电子化。它主要实现对于手工单证的电子化存储，并实现流程的电子化，确保业务的过程被真实记录。本层次的数据采集重点关注数据的真实性，即数据质量。第二，管理数据化。在业务电子化的过程中，企业逐步学会了通过数据统计分析来对企业的经营和业务进行管理。因此，对数据的需求不仅仅满足于记录和流程的电子化，而且要求对企业内部信息、企业客户信息、企业供应链上下游信息实现全面的采集，并通过数据集市、数据仓库等平台的建立，实现数据的整合，建立基于数据的企业管理视图。本层次的数据采集重点关注数据的全面性。第三，数据化企业。在大数据时代，数据化的企业从数据中发现和创造价值，数据已经成为企业的生产力。企业的数据采集向广度和深度两个方向发展。在广度方面，包括内部数据和外部数据，数据范围不仅包括传统的结构化数据，也包括文本、图片、视频、语音、物联网等非结构化数据。在深度方面，不仅对每个流程的执行结果进行采集，也对流程中每个节点执行的过程信息进行采集。本层次的数据采集重点关注数据价值。
　　（二）大数据采集策略
　　大数据采集的扩展，也意味着企业成本和投入的增加。因此需要结合企业本身的战略和业务目标，制定大数据采集策略。企业的大数据采集策略一般有两种。第一种，尽量多地采集数据，并整合到统一平台中。该策略认为，只要是与企业相关的数据，都应当尽量采集并集中到大数据平台中。该策略的实施一般需要两个条件：其一，需要较大的成本投入，内部数据的采集、外部数据的获取都需要较大的成本投入，同时将数据存储和整合到数据平台上，也需要较大的基础设施投入；其二，需要有较强的数据专家团队，能够快速地甄别数据并发现数据的价值，如果无法从数据中发现价值，较大的投入无法快速得到回报，就无法持续。第二种，以业务需求为导向的数据采集策略。当业务或管理提出数据需求时，再进行数据采集并整合到数据平台。该策略能够有效避免第一种策略投入过大的问题，但是完全以需求为导向的数据采集，往往无法从数据中发现“惊喜”，在目标既定的情况下，数据的采集、分析都容易出现思维限制。对于完全数字化的企业，如互联网企业，建议采用第一种大数据采集策略。对于目前尚处于数字化过程中、成本较紧、数据能力成熟度较低的企业，建议采用第二种大数据采集策略。
　　（三）大数据采集的安全与隐私
　　数据采集的安全与隐私主要涉及三个方面的问题。第一，数据采集过程中的客户与用户隐私。大数据时代的数据采集，更多涉及客户与用户的隐私。从企业应用的角度来说，为避免法律风险，在大数据采集的过程中，如果涉及客户和用户隐私的采集，应注意：告知客户和用户哪些信息被采集，并要求客户和用户进行确认；客户和用户信息的采集应用于为客户提供更好的产品与服务；向客户和用户明确所采集的信息不会提供给第三方（法律要求的除外）；向客户和用户明确他们在企业平台上发布的公开信息，如言论、照片、视频等，不在隐私保护的范围之内。如果发布的内容涉及版权问题，需自行维权。第二，数据采集过程中的权限。企业通过客户接触类系统和业务流程类系统采集的数据，为了应用于企业级的管理决策，一般会传送到数据类平台进行处理（如数据仓库、数据集市、大数据平台等），这个过程也是数据采集过程的一部分。在此过程中，存在数据权限问题。第三，数据采集过程中的安全管理。企业应为数据采集制定相应的安全标准。数据采集类系统需要根据采集数据的安全级别，实现相应级别的安全保护。在数据采集的过程中，必须要确保被采集的数据不会被窃取和篡改。在数据从源系统采集到数据平台的过程中，也需要确保数据不被窃取和篡改。
　　（四）大数据采集的时效
　　数据采集的时效越快，其产生的数据价值就越大。从管理者的角度，如果通过数据能实时地了解到企业的经营情况，就能够及时地做出决策；从业务的角度，如果能够实时地了解客户的动态，就能够更有效地为客户提供合适的产品和服务，提高客户满意度；从风险管理的角度看，如果能够通过数据及时发现风险，企业就能够有效地避免风险和损失。从技术发展的角度来看，随着目前大数据计算技术的日渐成熟，对所有数据进行实时化采集已经成为可能，但在实际应用过程中，建议企业充分考虑数据实时化采集的成本。数据被实时化采集并传送到数据平台，会给计算系统带来较大的压力，从而提升计算成本。因此，哪些数据需要实时化采集，哪些数据可以批量采集，需要根据业务目标来划分优先级。
　　……

第一章 大数据概述
第一节 数据资源
第二节 数据质量
第三节 大数据生命周期

第二章 科学数据与资源共享
第一节 国内外发展研究
第二节 科学数据的组织与元数据标准
第三节 科学数据管理与共享的绩效评估

第三章 交通数据资源
第一节 大数据时代下的城市交通
第二节 城市交通及相关领域数据资源
第三节 城市交通大数据的组织、描绘及技术
第四节 城市交通大数据的应用开发与服务

第四章 能源大数据
第一节 能源大数据概述
第二节 能源大数据的分析与处理
第三节 能源大数据应用
第四节 能源大数据公共服务平台建设

第五章 大数据与教育
第一节 教育大数据的概述
第二节 现代教育大数据在教师知识管理中的应用
第三节 远程教育的大数据研究与应用
第四节 我国教育大数据应用
第五节 大数据环境下高等教育管理

第六章 公共安全与大数据
第一节 概述
第二节 公共安全大数据可视化
第三节 公共安全大数据采集、分析及处理

第七章 大数据治理
第一节 概述
第二节 大数据治理框架与架构
第三节 大数据战略与组织
第四节 大数据安全、隐私与管理
第五节 大数据服务

第八章 数据工程
第一节 概述
第二节 数据存储、备份与容灾
第三节 数据质量管理
……

第九章 数据挖掘
第十章 大数据与人工智能
第十一章 人工智能与系统工程——智能系统工程
参考文献