大数据局高效展开工作的策略与实践需要综合运用多种技术和管理方法。以下是一些建议：
1. 数据治理和标准化：建立统一的数据标准和规范，确保数据的质量和一致性。这包括制定数据分类、数据质量评估、数据清洗、数据整合等策略，以便于后续处理和分析。
2. 数据存储和计算：选择合适的数据存储解决方案，如分布式文件系统（HDFS）、列式数据库（HBase）或图数据库（Neo4j），以满足大数据处理的需求。同时，利用高性能计算资源，如GPU集群、云计算平台（如AWS、Google Cloud或Azure）进行大规模数据处理和计算。
3. 数据采集与集成：采用自动化工具和技术，如ETL（提取、转换、加载）工具，从各种源收集和集成数据。确保数据采集的高效性和准确性，减少数据丢失和重复。
4. 数据分析与挖掘：利用先进的数据分析和挖掘技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，对数据进行深入分析和模式识别。这些技术可以帮助揭示数据背后的趋势、关联和潜在价值。
5. 可视化与报告：开发直观的数据可视化工具，帮助决策者快速理解和分析数据。同时，生成定期的数据报告，为决策提供支持。
6. 安全保障：加强数据的安全性和隐私保护，实施访问控制、加密、审计等措施，防止数据泄露和滥用。
7. 人才培养与团队建设：培养专业的大数据人才，提升团队的技术能力和协作效率。定期组织培训和交流活动，保持团队的活力和创新能力。
8. 政策与法规遵循：密切关注政策和法规的变化，确保大数据工作符合相关法律法规的要求。积极参与行业标准的制定，推动行业健康发展。
9. 持续优化与迭代：根据业务需求和技术发展，不断优化和迭代大数据工作的策略和实践。通过实验和测试，验证新方法和技术的有效性，确保持续改进。
10. 跨部门合作与协同：加强与其他部门的沟通和合作，共同推进大数据工作。例如，与业务部门、IT部门、安全部门等紧密合作，形成合力，共同应对大数据挑战。
总之，大数据局高效展开工作的策略与实践需要综合考虑技术、管理、人才、政策等多个方面，通过不断优化和创新，实现大数据的价值最大化。
