人工很贵的背后是什么?

国家开始鼓励回乡农民创业,说要做好务工人员回乡创业的服务工作。非常奇特的氛围:

一方面招人很难,人工很贵;一方面腾笼换鸟,机器换人;但另一方面大量的厂倒闭,务工人员找不到工作;城市无法生存,回乡就是必然,但乡下的就业机会本来就不多,所以鼓励创业就是必然的逻辑;但问题是现在到处都是生产过剩,创业做什么呢?看来只有全民皆商。

互联网+,工业4.0,大数据等等都是非常好的东西,但这些东西都是需要知识和技术(人才)的积累的,没有这些,最后其实就是全民皆电商。这就是结构性就业问题,经济高速增长的时候大家都觉得无所谓,但一旦经济增速放缓,问题就会暴露出来。放在古代,上面都是要开疆拓土的。

不过,倒是可以大大的鼓励回乡的人们多种粮食,多生小孩。降税也是不错的选择,但这个太难了,毕竟有那么多人要养。

美国有特里芬两难,中国何尝不是呢?

粮食,降税,教育,就看国家怎么处理了。


写了个问答标题,居然忘记回答问题了,答案其实很简单:大人们学会了独一无二的剪羊毛(房地产+印钞)。


一句话,只要有饭吃就都还问题不大,大家都开始种粮食吧!



多源数据接入 支持校园各业务系统数据接入:包括教务系统(学生成绩、课程信息)、学工系统(奖惩记录、资助信息)、后勤系统(宿舍分配、能耗数据)、图书馆系统(借阅记录、馆藏信息)、一卡通系统(消费数据、门禁记录)等。 接入方式:提供数据库直连(MySQL、SQL Server)、文件导入(CSV、Excel、JSON)、API 接口调用等多种方式,支持实时同步与定时批量同步。 数据标准化与治理 建立校园数据标准体系:统一数据格式(如日期格式、学号编码规则)、定义核心数据元(如 “学生” 包含学号、姓名、专业等必选字段)、规范代码集(如性别代码 “1 - 男,2 - 女”)。 数据清洗:自动检测并处理缺失值、重复值、异常值(如成绩 > 100 分),通过规则引擎实现数据校验(如 “学生年龄需在 16-30 岁之间”)。 元数据管理:记录数据来源、格式、更新频率、负责人等信息,生成数据血缘图谱,追踪数据从产生到应用的全生命周期。 二、数据共享与交换核心功能 分布式数据存储 基于 Hadoop HDFS 实现海量数据存储:结构化数据(成绩、消费记录)存入 HBase,非结构化数据(文档、图片、视频)直接存储于 HDFS,日志类数据通过 Flume 采集至 HDFS。 支持数据分片与副本机制,确保数据高可用(默认 3 副本存储),满足校园 PB 级数据存储需求。 数据交换引擎 构建点对点数据交换通道:各部门系统可通过交换引擎向平台上传数据或申请获取授权数据,支持同步 / 异步交换模式。 交换流程管理:定义数据交换规则(如 “学工系统每日向平台同步新增学生信息”),记录交换日志(成功 / 失败状态、数据量),失败时自动重试。 数据脱敏:对敏感数据(如身份证号、银行卡号)在交换过程中进行脱敏处理(如显示 “110********5678”),兼顾共享与隐私保护。
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