Press release

China: Erstes mehrsprachiges Terminologiebuch von CSPM

0
Präsentiert von Businesswire

Big Data Terminology, das weltweit erste mehrsprachige Terminologiebuch zu diesem Thema, wurde im Mai 2020 in Peking von China Science Publishing and Media Ltd. herausgegeben und weltweit veröffentlicht. Durch die Zusammenstellung anhand systematischer Forschung ist es weltweit das erste umfassende Nachschlagewerk für eine standardisierte Terminologie zum Thema Big Data in mehreren Sprachen.

Diese Pressemitteilung enthält multimediale Inhalte. Die vollständige Mitteilung hier ansehen: https://www.businesswire.com/news/home/20200510005034/de/

The World’s First Multilingual Big Data Terminology Book Published in China by CSPM (Photo: Business Wire)

The World’s First Multilingual Big Data Terminology Book Published in China by CSPM (Photo: Business Wire)

Das Buch, dessen Titel von Redaktionsleiter, Zhao Deming, vorgeschlagen wurde, ist als ein standardisiertes Terminologiesystem zum Thema Big Data definiert. Forschung und Zusammenstellung wurden von Chinas jungen und relevanten Think-Tank für Big Data, dem Key Laboratory of Big Data Strategy, exekutiert, wobei der Direktor des Labors, Professor Lian Yuming, als Chefredakteur fungierte. Es ist das Ergebnis der Zusammenarbeit und des gemeinsamen Wissens von dutzenden Organisationen und Hunderten von Experten innerhalb und außerhalb Chinas. Es ist ein Produkt theoretischer und praktischer Innovationen aus dem China Data Valley in Guiyang und ein weiterer Meilenstein der National Big Data (Guizhou) Comprehensive Pilot Zone.

Big Data Terminology bietet ein umfassendes Bild des Wissenssystems zu Big Data im globalen Kontext und aus Zukunftsperspektive. Die Einträge sind in neun Kategorien eingeteilt: Big Data-Grundlagen, Big Data-Strategie, Big Data-Technologie, Big Data-Wirtschaft, Big Data-Finanz, Big Data-Governance, Big-Data-Normen, Big Data-Sicherheit und Big-Data-Gesetzgebung. Außerdem hat es den bahnbrechenden Aspekt, dass jeder Eintrag in Chinesisch, Arabisch, Englisch, Französisch, Deutsch, Italienisch, Japanisch, Koreanisch, Portugiesisch, Russisch und Spanisch dargestellt wird. Diese 11 Sprachen repräsentieren vier der weltweiten Sprachfamilien, die in über 200 Ländern und Regionen auf sechs Kontinenten gesprochen werden. Dieses mehrsprachige Buch wurde in einer Weise zusammengestellt, die international anerkannten Normen entspricht, und bietet einen systematischen Leitfaden für den akademischen Diskurs und die Terminologie. Es wird China ermöglichen, einen größeren Einfluss im globalen Kontext zu Big Data und bei der Festlegung von internationalen Standards zu haben. Darüber hinaus wird es die Verbreitung und Anwendung von Wissen über Big Data beschleunigen und gleichzeitig einen Beitrag zur Belt and Road Initiative und zum Aufbau einer weltweiten Gemeinschaft mit gemeinsamer Zukunft für die Menschheit leisten.

Big Data Terminology stellt ein innovatives Projekt dar, das die Ergebnisse interdisziplinärer, spezialisierter und offener Forschung über Big Data präsentiert. Dank der bahnbrechenden Arbeit des Key Laboratory of Big Data Strategy im Anschluss an seine Forschungsbemühungen im Zusammenhang mit Blockdaten, Datenrechtsgesetzen und Souveränitätsblockchains zeigt das Buch bemerkenswerte Weitsicht und Originalität. Infolgedessen wurde es vom Chinesischen Nationalkomitee für Begrifflichkeiten in Wissenschaft und Technologie (CNCTST) und der UNESCO gelobt und empfohlen. Das CNCTST erklärte: „Das Buch ist emblematisch für die Arbeit, mit der versucht wird, eine solide Grundlage für die von China geleitete Forschung im Bereich der Terminologie zu Big Data zu schaffen.“ In ihrer Empfehlung des Buches schrieb die UNESCO, dass die Veröffentlichung der Big Data Terminology in verschiedenen Sprachen, zu denen die offiziell in den Vereinten Nationen verwendeten Sprachen gehören, es den Menschen ermöglicht hat, die Internationalisierung und Innovationsfähigkeit des China Data Valley in Guiyang zu erkennen. Sie begrüßte das Buch nicht nur als Nachschlagewerk, sondern auch als einen der Eckpfeiler des Übergangs vom Zeitalter von Big Data hin zum Zeitalter der Großforschung.