大数据产品体系
产品研发大数据齐套性科学管理系统
产品研发数据齐套性科学管理课程收益：1、全面认识产品数据（BOM、研发文档、图纸、研发过程数据、数据评审信息）的管理模式。
以大量案例与事例，认识研发、供应链、销售、客户服务与产品数据的联系，从而帮助企业理顺产品数据管理，制定和实施企业产品数据业务发展规划。
2、全面学习PART（零部件）、BOM（Bill Of Material,物料清单）、过程文档和技术文件等各类产品数据版本管理方法、流程、工作模板。
了解PLM系统中产品数据组织形式，了解产品数据管理IT化最佳实践。
3、重点掌握在IPD流程体系下的产品数据评审体系，以及产品数据准确性管理方法，并学习如何建立起产品数据齐套性管理方法，建立起企业产品数据高质、安全的长效解决机制。
4、掌握在企业建立系统完整的EC（Engineering Change,工程更改）流程体系、理顺控制产品数据变更与文档变更的关系。
了解PLM系统中EC流程最佳实践。
5、掌握面向客户、面向供应链的BOM结构设计原理，掌握优化产品制造和销售模式的BOM设计方法。
6、介绍如何配合产品研发流程的产品数据管理，产品数据业务发展方向。
以及相关PLM支撑系统介绍。
课程背景：产品数据为BOM、研发文档、图纸、研发过程数据、数据评审信息的整合和升华，产品数据管理是系统化的产品数据管理方法、流程、规范及其IT系统。
产品数据不但是产品研发过程和成果的记录，而且是企业ERP、CRM等IT系统的重要基础数据，对现代企业良好运转有重要影响。
尤其重要的是，产品数据是将员工个人技术和经验转化为企业技术资产的关键途径，使得企业正常经营和发展不依赖于少数员工。
产品数据管理是企业研发实现并行化和规范化提供支撑，是研发与供应链、销售、售后服务部门之间的桥梁和纽带。
产品数据管理为企业提高研发效率，改善研发与企业供应链及销售、售后服务等部门的协作，以及建立企业实现多开发中心、多制造中心，提基础平台。
为什么企业高度依赖员工个人技术和经验，一旦流失技术骨干就会严重影响企业经营？为什么研发工程师技术水平很高，但是在新产品投入批量生产后却发现图纸、清单错误百出，造成大量错货、错料，不仅导致大量经济损失，而且还导致恶劣的市场影响，使研发部门颜面扫地？为什么产品发生故障的原因，常常不是因为高难技术问题，而是源于一些简单的零部件？为什么类似的故障反复在不同产品出现？为什么技术更改总是丢三落四？为什么研发部门常常受到采购、制造、销售、售后服务部门指责，或与这些部门争执不休？企业技术文档如何建立评审体系？IT系统中的评审流程的形式？如何建立流程、模板、评审一体化的技术文档质量管理体系？什么样的文档管理系统才能支撑企业技术文档管理？怎样在企业建立EC变更流程？BOM变更时如何变更文档？为什么产品零部件版本混乱？版本常被误用？为什么研发申请的料号过多？甚至仅电缆、螺丝钉就有成千上万种？为什么研发工程师总是不愿意写文档、做清单？研发BOM（EBOM）、制造BOM（MBOM）、销售BOM（SBOM）的区别在？ODM产品面向多客户时，如何实现一套BOM解决多个客户需要？配置BOM形式，配置规则如何设计？本课程介绍了产品数据管理在现代企业产品研发、制造、销售和售后服务等核心管理链中的新地位和新作用，总结和提炼了产品数据电子化、IT化管理的新理论、新方法、新概念，结合大量案例详细介绍BOM、研发文档、图纸、研发过程数据、数据评审信息等各大种类产品数据，并提供了详细的业务流程、表单，具有很强的可操作性和实用性。
腾讯游戏大数据产品体系解密
五、数据可视化
数据可视化是大数据产品体系中至关重要的一环。腾讯游戏的数据可视化采 用了多种手段，包括图表展示、报告生成、数据大屏等，使得复杂的数据变得直 观易懂。这不仅有助于企业内部沟通协作，还可以方便地与外部合作伙伴分享数 据成果。
六、大数据在游戏优化中的应用
腾讯游戏的大数据产品体系在游戏优化中发挥了重要作用。通过分析用户行 为数据，可以了解用户的喜好和需求，进而针对性地优化游戏内容和玩法。例如， 根据用户活跃度、留存率、付费率等指标，可以判断游戏的吸引力程度，为后续 的版本更新和推广提供决策支持。
五、总结
从腾讯课堂的数据分析可以看出，中国在线教育平台用户规模庞大且活跃度 高，学习者主要集中在经济发达地区。用户更倾向于选择在线直播课程搭配课后 书法老师指导的模式进行学习，对艺术类和技能类课程的需求也在不断增加。
随着移动设备的普及和技术的发展，移动端在线学习也将成为未来的发展趋 势。
对于在线教育平台来说，要不断优化学习体验和功能设置，提高课程的品质 和学习效果。应积极探索新的应用模式和商业模式，以满足用户不断变化的需求 和市场的竞争态势。在未来发展中，中国在线教育平台还有着巨大的潜力和发展 空间。
同时，腾讯游戏的盈利模式也存在一些劣势：
1、同质化竞争严重：由于游戏行业的进入门槛较低，导致市场上同质化产 品众多，腾讯游戏在创新和差异化方面仍需加强。
2、政策监管风险：近年来，政府对游戏行业的监管力度逐渐加强，对游戏 内容和时长等方面进行了严格限制，这可能对腾讯游戏的运营产生一定影响。
3、海外市场拓展难度大：虽然腾讯游戏在海外市场取得了一定成绩，但与 国际巨头相比，其在海外市场的品牌影响力、产品创新和技术实力等方面仍有差 距。
根据研究结果，可以得出以下结论：
大数据标准体系
大数据标准体系大数据标准体系包括数据处理、数据整理和数据分析三个基础标准。
其中，数据处理标准包括总则、术语和参考模型等一级分类和数据元素值格式记法等二级分类。
数据整理标准包括元数据注册系统(MDR)的框架、分类、注册系统元模型与基本属性、数据定义的形成、命名和标识原则以及注册等六个部分。
数据分析标准包括XML使用指南和信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程等。
其中，GB/T -2000是信息技术大数据标准化指南，GB/T .1-/T .6-2009是元数据注册系统(MDR)的六个部分标准，GB/T -2007是XML使用指南标准，GB/T .1-/T .3-2009是信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程的两个部分标准。
此外，还有信息技术元模型互操作性框架的四个部分标准、信息技术元数据模块(MM)的框架标准、信息技术技术标准及规范文件的元数据标准、信息技术通用逻辑基于逻辑的语系的框架标准、跨平台的元数据检索、提取与汇交协议标准、信息技术异构媒体数据统一语义描述标准以及信息技术大数据分析总体技术要求标准。
大数据标准体系的建立有助于促进大数据的开发和应用，并提高数据的可靠性和安全性。
各个标准的制定和实施，需要不断完善和更新，以适应不断发展的大数据行业需求。
数据访问和安全标准数据访问和安全是信息技术领域中非常重要的方面。
以下是一些相关的标准和指南。
GB/T -2008：该标准规定了数据元和数据元组的定义和表示方法。
GB/T -2005：该标准规定了数据交换格式。
GB/T -2006：该标准规定了数据元和数据元组的命名规则。
GB/T -2008：该标准规定了数据元和数据元组的元数据。
GB/T -2008：该标准规定了数据元和数据元组的元数据管理。
信息技术大数据分析过程模型参考指南：该指南提供了大数据分析过程模型的参考，并提供了一些实用的指导原则。
信息技术数据库语言SQL第1部分：框架：该标准规定了SQL语言的框架和基本规则。
大数据平台产品体系介绍
大数据平台产品体系介绍全面透视大数据平台的架构、能力与价值数据采集分析与挖掘可视化计算与存储•ETL •ESB•爬虫•Kafka•消息中间件•HDFS•Hbase•Hive•MapReduce•MPP•Spark Stream•Hadoop•人工智能•实时分析•离线分析•流式分析•Quick BI•UI 可视化平台•DX关联分析系统•DE根因分析系统基于大数据基础服务提供用户大数据采集、存储、计算能力；通过分析平台实现轻BI商业智能、人工智能服务，具备一站式数据应用能力。
大数据产品体系大数据平台产品架构大数据平台特点领先技术创新⚫专业实验室提供业界领先技术支撑⚫内嵌业界领先的分析技术和模型开放易集成⚫架构开放，支持构建应用百花齐放的局面⚫预置更加智能化/自动化的专项应用⚫自研系列产品，易提供定制工具，快速响应需求行业借鉴⚫商业模式洞察，创新模式快速响应⚫业界资源汇聚整合，行业经验共享安全可靠⚫专业的大数据平台建设和维护能力⚫电信级安全标准要求，保障系统数据安全低成本⚫X86化的计算云，存储云，缓解IOE 扩容带来的成本压力⚫集中化的采集、处理，解决烟囱式系统的冗余浪费BIG Data25%20%大数据交换汇集平台◆ETL、ESB、爬虫、Kafka、消息中间件原始数据源数据采集交换区大数据存储分散、种类多样化，时效性差异大多种技术手段，平台化系统，快速部署，统一监控管理为大数据应用提供全兼容数据存储任务流程调度操作控制流程控制转换流程数据抽取数据加载数据转换调度操作控制子任务Pyspider（互联网爬虫）Spark Streaming + kafka（流数据）大数据交换汇集ETL丰富的E T L构件库E T L界面及效果提高开发效率缩短周期➢图形化界面创建数据采集转换、抽取、清洗作业；➢支持智能采集；丰富的数据交换功能➢支持多种数据库、实时接口及库表交换、文件交换；➢支持全量、增量方式的数据捕捉方式；实现复杂数据处理➢零编码的数据处理产品;➢零编码图形化拖拽方式，完成数据抽取、转化、清洗设计；支持多种存储架构➢支持hadoop、Mpp、传统数仓多层次安全机制保障➢支持分级分域授权、三员分离；➢支持通道安全，支持SSL传输通道加密功能；➢支持数据加密，支持国密算法；➢支持交换全过程监控、审计，并提供邮件、短信预警功能；E T L 的监控管理单一业务的任务详情图形化展示任务执行日志任务运行情况变化曲线全方位洞察一项任务执行定义指定任务的报警规则定制指定任务的报警渠道指定报警信息的接收者根据需要控制告警规则的启用与关闭告警帮你随时把握任务异常可视化手段多角度作业监控作业执行状态与成功率监控对作业进行多角度排序ETL 任务执行一览无余四方伟业互联网爬虫工具是一个集成在数据模块下的自动下载网页的程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问网页与相关的链接，获取所需要的信息，无需安装任何软件，挖掘互联网数据、配置规则简单（支持循环翻页、集合、点击事件、模拟账号登录）支持分布式采集、定时循环采集、有效的防范IP被封，支持采集数据导出，并且能够对接各种主流存储结构的面向主题爬虫。
大数据知识体系结构
大数据知识体系结构一、引言随着信息技术的迅速发展，大数据已成为当今社会的热门话题。
大数据的应用已经深入到各个行业和领域，对社会经济的发展和个人生活的改变产生了重要影响。
为了更好地理解和应用大数据，构建一个完整的大数据知识体系结构是必不可少的。
二、大数据概述2.1 什么是大数据大数据是指规模巨大、来源广泛、类型多样的数据集合。
它具有三个关键特征：高维度、高速度和高价值密度。
大数据的处理需要运用各种数据分析技术和工具，以从中挖掘出有价值的信息。
2.2 大数据的应用领域大数据的应用涵盖了许多领域，包括但不限于金融、医疗、交通、电商和社交媒体等。
通过对大数据的分析和挖掘，我们可以发现潜在的商机、改善服务质量、提高效率等。
三、大数据知识体系结构大数据知识体系结构包括数据收集、数据存储、数据分析和数据应用四个主要部分，下面将对每个部分进行详细介绍。
3.1 数据收集数据收集是大数据处理的第一步，它包括数据源的选择、数据的获取和数据的清洗等环节。
3.1.1 数据源的选择在数据收集过程中，我们需要选择合适的数据源。
数据源可以是传感器、社交媒体、互联网等。
对于不同的领域和应用，选择合适的数据源非常重要。
3.1.2 数据获取数据获取是指从选择的数据源中获取数据。
数据获取可以通过API接口、网络爬虫、传感器等方式进行。
在数据获取过程中，需要注意数据的完整性和准确性。
3.1.3 数据清洗数据清洗是指对获取的原始数据进行预处理，剔除噪声、处理缺失值、去除异常值等。
数据清洗是保证后续分析准确性的重要步骤。
3.2 数据存储数据存储是指将清洗后的数据进行持久化存储，以供后续的分析和应用使用。
3.2.1 数据库选择在选择数据库时，需要考虑数据的类型、访问速度、安全性、扩展性等因素。
常见的数据库包括关系型数据库（如MySQL、Oracle）、非关系型数据库（如MongoDB、Redis）等。
3.2.2 数据仓库数据仓库是指将不同数据源的数据进行集成和整理，形成一个统一的数据存储。
大数据时代化工产品营销体系构建研究
大数据时代化工产品营销体系构建研究【摘要】本篇文章探讨了在大数据时代下，化工产品营销体系的构建与优化。
首先介绍了大数据在化工产品营销中的应用，然后分析了现有的化工产品营销体系构建情况。
接着探讨了基于大数据的化工产品营销体系构建方法，并通过案例分析展示了大数据驱动的实践。
最后对化工产品营销策略进行了优化，并总结了大数据时代对化工产品营销体系的影响。
文章最后展望未来发展趋势，并提出相应建议。
本研究旨在为化工企业提供更有效的营销解决方案，以适应大数据时代的快速变化和挑战。
【关键词】大数据、化工产品、营销体系、研究、构建、应用、现状分析、方法探讨、案例分析、实践、策略优化、影响、展望、建议、结论总结。
1. 引言1.1 研究背景随着大数据技术的快速发展和应用，化工行业也逐渐意识到大数据在产品营销中的重要性。
传统的化工产品营销模式已经无法满足市场需求，而基于大数据的产品营销体系构建则成为了化工行业发展的必然选择。
研究者们开始关注大数据对化工产品营销体系的影响，探索如何利用大数据技术来提升产品销售和市场竞争力。
化工行业是一个典型的传统制造产业，产品种类繁多，市场需求波动较大。
传统的产品营销模式主要依靠经验和市场调研来制定销售策略，但这种方式已经无法适应当前快速变化的市场环境。
大数据技术的引入为化工产品营销带来了新的思路和方法。
通过收集和分析海量数据，化工企业可以更准确地了解市场需求，优化产品组合，精准推送产品，提升销售效率和客户满意度。
研究大数据在化工产品营销中的应用具有重要的理论和实践意义。
了解大数据技术的特点和优势，探索如何将大数据应用于化工产品营销体系构建，可以帮助化工企业更好地把握市场机遇，提高产品竞争力，实现可持续发展和创新发展。
1.2 研究目的本研究旨在探讨大数据时代如何应用于化工产品营销体系的构建，并通过案例分析和理论探讨，探讨大数据对化工产品营销的影响和优化策略。
具体目的包括：1. 分析大数据在化工产品营销中的应用现状，了解目前行业趋势和发展方向。
阿里云大数据产品体系介绍
目录大数据产品框架数据计算平台数据加工与分析服务与应用引擎大数据应用场景记录 统计大规模计算GB计算复杂程度数据量TBPB网站独立数据 集市论坛小型电商小型EDW BI/DWMPP淘宝支付宝 CRMERPHPC语言识别影音识别图像识别关系网络图像比对 行为DNA刷脸精准广告大数仓消费预测征信搜索排序EB深度学习大数据产品框架应用加速器分析引擎 推荐引擎 兴趣画像分类预测规则引擎 标签管理ID-Mapping计算引擎数据加工和分析工具离线计算 流计算 数据开发 ETL 开发调度系统机器学习分析型数据库数据可视化工具数据采集CDP （离线）数据服务和应用引擎数据管理数据 地图数据 质量智能 监控阿里云大数据集成服务平台是阿里巴巴集团统一的大数据平台，提供一站式的大数据开发、管理、分析挖掘、共享交换解决方案，可用于构建PB 级别的数据仓库，实现超大规模数据集成，对数据进行资产化管理，通过对数据价值的深度挖掘，实现业务的数据化运营。
目录大数据产品框架数据计算平台数据加工与分析服务与应用引擎大数据离线计算服务 MaxCompute离线计算流计算分析型数据库大数据计算服务(MaxCompute ，原ODPS)是由阿里巴巴自主研发的大数据产品，支持针对海量数据（结构化、非结构化）的离线存储和计算、分布式数据流处理服务，并可以提供海量数据仓库的解决方案以及针对大数据的分析建模服务，应用于数据分析、挖掘、商业智能等领域。
存储易用安全计算●支持TB 、PB 级别数据存储 ●支持结构化、非结构化数据存储●集群规模可灵活扩展，支持同城、异地多数据中心模式●支持海量数据离线计算●支持分布式数据流式处理服务 ●支持SQL 、MR 、Graph(BSP)、StreamSQL 、MPI 编程框架 ●提供丰富的机器学习算法库●支持以RESTful API 、SDK 、CLT 等方式提供服务●不必关心文件存储格式以及分布式技术细节●经受了阿里巴巴实践检验●数据存储多份拷贝 ●所有计算在沙箱中运行MaxCompute 的优势和能力高效处理海量数据1、跨集群技术突破，集群规模可以根据需要灵活扩展，支持同城、异地多数据中心模式2、单一集群规模可以达到10000+服务器（保持80%线性扩展）3、不保证线性增长的情况下，单个集群部署可以支持100万服务器以上4、对用户数、应用数无限制，多租户支持500+部门5、100万以上作业及2万以上并发作业安全性1、所有计算在沙箱中运行2、多种权限管理方式、灵活数据访问控制策略3、数据存储多份拷贝易用性1、开箱即用2、支持SQL、MR、Graph、流计算等多种计算框架3、提供丰富的机器学习算法库4、ODPS支持完善的多租户机制，多用户可分享集群资源自主可控经过实践验证1、阿里巴巴自主研发2、整套平台经受了阿里巴巴超大规模数据应用的实践验证离线计算流计算分析型数据库离线计算流计算分析型数据库自主可控•使用Hadoop组件开发受制于开源社区，最多只能维护一个分支•开源社区组件太多，版本问题，打包问题，升级维护成本太高Hadoop核心技术架构发展缓慢•一些技术阿里要比开源社区更早实现（如分布式文件系统多master实现等）没有一个Hadoop发行版可以满足阿里巴巴的业务场景•如异地多数据中心、数据安全性等要求Hadoop社区分化严重，发展状况有隐忧当前Yahoo、Facebook等公司使用的都是自己的私有版本流计算 StreamCompute离线计算流计算分析型数据库●阿里云流计算（StreamCompute）是一个通用的流式计算平台，提供实时的流式数据分析及计算服务●整个数据处理链路是进行压缩的，链路是即时的，完全以业务为中心，数据驱动解决用户实际问题实时ETL 监控预警实时报表实时在线系统对用户行为或相关事件进行实时监测和分析，基于风控规则进行预警用户行为预警、app crash预警、服务器攻击预警数据的实时清洗、归并、结构化数仓的补充和优化实时计算相关指标反馈及时调整决策内容投放、无线智能推送、实时个性化推荐等双11、双12等活动直播大屏对外数据产品：数据魔方、生意参谋等低延时高效流数据处理，根据不同业务场景的时效性需要，从数据写入到计算出结果秒级别的延迟高可靠●底层的体系架构充分考虑了单节点失效后的故障恢复等问题，可以保证数据在处理过程中的不重不丢， Exactly-Once 语义保证●通过定期记录的checkpoint数据，自动恢复当前计算状态，保证数据计算结果的准确性可扩展计算能力和集群能力具有良好的可扩展性，用户可以通过简单的增加Worker节点数量的方式进行水平扩展，可以支持每天PB级别的数据流量开发方便●SQL支持度高：标准SQL，语义明确，门槛低，只需要关心计算逻辑，开发维护成本低●完善的元数据管理：SQL天然对元数据友好，SQL优化支持离线计算流计算分析型数据库功能特性BI分析的发展方向离线计算流计算分析型数据库分析型数据库概述离线计算流计算分析型数据库分析型数据库(Analytic DB)，是一套实时OLAP（Realtime-OLAP）系统。
大数据生态系统概念组成
大数据生态系统概念组成（一）大数据生态系统的提出大树据时代已经到来，人们对于大数据对整个社会所起到的推动作用已经逐步认识到，但大数据的应用需要整个系统的运作，需要数据的获取渠道，数据的分析工具，数据分享的平台，数据分析人员等。
因此，大数据要得以应用发展，必须建立大数据生态系统。
随着大数据相关企业的迅速崛起以及社会对大数据信息的需求推动，大数据产业正在逐步形成一个完整的体系，从数据产生到数据输出的全过程，各个环节环环相扣，这一过程称之为大数据生态系统。
IBM架构师对大数据生态系统进行了简单描述，提出大数据生态系统就是数据的生命周期，即数据采集、存储、查找、分析和可视化的过程。
（二）大数据生态系统的组成结构CTOCTO发布的大数据生态图谱"将数百家大数据公司和IT企业从产品和商业模式划分为2种，从中我们可以看到大数据的生态结构，以及其中各个环节的发展状况和市场热点)从图谱上来看，大数据产业可以划分为*大类：大数据基础设施&大数据分析类&大数据应用类&大数据数据源类&跨基础设施分析&开源软。
大数据的概念目前被炒得非常火暴，但大数据应用还不甚成熟，大数据市场仍处于初级阶段，但大量的创业者已经涌入其中，不少企业经历了失败，但也有不少企业取得了可观的成果。
在竞争过程中，市场在逐步走向整合，IT巨头在现阶段已经开始了收购大战，市场在竞争中，逐步走向成熟，大数据的价值即将接受实践的检验。
（三）大数据生态系统的构建措施大数据生态系统的构建对于企业的未来发展具有决定性的作用，未来市场竞争将更趋于信息化科学化，企业决策将依靠大量的量化信息。
当然要建立大数据生态系统需要耗费企业大量的资源，由于目前技术还不是很稳定，整个社会的数据环境还不甚好，企业构建大数据生态系统存在较大的风险)但提前做好准备，为未来搭建一个坚实的基础是很有必要的。
首先，要培养企业的数据文化，建立数据思维模式，充分理解数据作为一种资源对企业的重要性。
大数据体系架构及其应用介绍
Variety 多样
Value 价值
Veracity 真实性
1 什么是数据仓库？
数据仓库
英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据 仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据 支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策 支持目的而创建。
数据仓库
Hadoop、Spark都可以看成是数据仓库的一种实现方式。
1 如果没有数据仓库？
业务源数据 客户
销售点 员工 库存 财务 订单
不一致 的报表
维护成 本高
报表创 建慢
数据不 准确
缺乏汇 总报表
重复工 作
商业用途 财务系统
客户管理 销售管理 产品服务
运营
1 具备了数据仓库
业务源数据 客户
销售点 员工 库存 财务 订单
➢ 一致性报表 ➢ 重用业务源中抽取的数据 ➢ 成本效益高的报表 ➢ 支持所有源和报表类型 ➢ 可扩展性
商业用途 财务系统
客户管理 销售管理 产品服务
运营
1 OLTP和OLAP
On-Line Transaction Processing （联机事务处理过程）
也称为面向交易的处理过程，其基本特征是前台接收的用户数据可以立即传送到计算中心进行处理，并 在很短的时间内给出处理结果，是对用户操作快速响应的方式之一。OLTP是传统的关系型数据库的主 要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。
1 大数据典型应用场景二：交通大数据
UPS最新的大数据来源是安装在公司4.6万多辆卡车上的远程通信传感 器，这些传感器能够传回车速、方向、刹车和动力性能等方面的数据。收集 到的数据流不仅能说明车辆的日常性能，还能帮助公司重新设计物流路线。
大数据标准体系
附件1大数据标准体系序号一级分类二级分类国家标准编号标准名称状态1基础标准总则信息技术大数据标准化指南暂时空缺2 术语信息技术大数据术语已申报3 参考模型信息技术大数据参考模型已申报4数据处理数据整理GB/T 18142-2000 信息技术数据元素值格式记法已发布5 GB/T 18391.1-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第1部分：框架已发布6 GB/T 18391.2-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第2部分：分类已发布7 GB/T 18391.3-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第3部分：注册系统元模型与基本属性已发布8 GB/T 18391.4-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第4部分：数据定义的形成已发布9 GB/T 18391.5-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第5部分：命名和标识原则已发布10 GB/T 18391.6-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第6部分：注册已发布11 GB/T 21025-2007 XML使用指南已发布12 GB/T 23824.1-2009 信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第1 部分：数据元已发布13 GB/T 23824.3-2009 信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第3 部分：值域已发布14 20051294-T-339 信息技术元模型互操作性框架第1部分：参考模型已报批15 20051295-T-339 信息技术元模型互操作性框架第2部分：核心模型已报批16 20051296-T-339 信息技术元模型互操作性框架第3部分：本体注册的元模型已报批17 20051297-T-339 信息技术元模型互操作性框架第4部分：模型映射的元模型已报批18 20080046-T-469 信息技术元数据模块(MM) 第1 部分:框架已报批19 20080044-T-469 信息技术技术标准及规范文件的元数据已报批20 20080045-T-469 信息技术通用逻辑基于逻辑的语系的框架已报批21 20080485-T-469 跨平台的元数据检索、提取与汇交协议已报批22 信息技术异构媒体数据统一语义描述已申报23数据分析信息技术大数据分析总体技术要求暂时空缺24 信息技术大数据分析过程模型参考指南暂时空缺25数据访问GB/T 12991-2008 信息技术数据库语言SQL 第1 部分：框架已发布26 20120567-T-469 信息技术云数据存储和管理第1部分：总则在研27 20120568-T-469 信息技术云数据存储和管理第2部分：基于对象的云存储应用接口在研28 20120569-T-469 信息技术云数据存储和管理第5部分：基于Key-Value 的云数据管理应用接口在研29 信息技术通用数据导入接口规范已申报30 信息技术通用数据导入接口测试规范暂时空缺31数据安全通用要求GB/T 20009-2005 信息安全技术数据库管理系统安全评估准则已发布32 GB/T 20273-2006 信息安全技术数据库管理系统安全技术要求已发布33 GB/T 22080-2008 信息技术安全技术信息安全管理体系要求已发布34 GB/T 22081-2008 信息技术安全技术信息安全管理实用规则已发布35 20100383-T-469 信息技术安全技术信息安全管理体系实施指南已发布36 信息安全技术数据库管理系统安全技术要求已立项37 信息安全技术信息技术产品在线服务信息安全规范已立项38 信息安全技术云计算服务安全能力要求已立项39 信息安全技术大数据安全指南暂时空缺40 信息安全技术大数据安全参考架构暂时空缺41 信息安全技术大数据全生命周期安全要求暂时空缺42隐私保护GB/Z 28828-2012 信息安全技术公共及商用服务信息系统个人信息保护指南已发布43 20130323-T-469 信息安全技术个人信息保护管理要求在研44 20130338-T-469 信息安全技术移动智能终端个人信息保护技术要求在研45 信息安全技术个人信息保护指南已立项46 信息安全技术大数据中的隐私保护规范暂时空缺47数据质量元数据质量2010-3324T-SJ 信息技术元数据质量要求框架在研48 2010-3325T-SJ 信息技术元数据质量指标在研49质量评价软件工程软件产品质量要求和评价（SQuaRE）数据质量模型已立项50 数据能力成熟度模型规范已申报51 信息技术数据质量评价指标暂时空缺52数据溯源信息技术数据引用规范暂时空缺53 信息技术数据溯源描述模型暂时空缺54产品和平台关系型数据库产品GB/T 28821-1012 关系数据管理系统技术要求已发布55 20080484-T-469 关系数据库管理系统检测规范已报批56 20100401-T-469 分布式关系数据库服务接口规范在研57非结构化数据管理产品20121409-T-469 非结构化数据表示规范在研58 20121410-T-469 非结构化数据访问接口规范在研59 20121411-T-469 非结构化数据管理系统技术要求在研60 实时数据库通用接口规范已申报61 非结构化数据管理系统参考模型已申报62 非结构化数据管理术语暂时空缺G 淬语惠窝炬酷愧坐临锦核郭蜘槛树蒸宗蜕又或姆灰菠听砖俞虎梯满硬金焉闲惕涸绸嘉浚躲喻究兆惫躯摘柱霜呸狂驼禁趟驻眷揉瞄颤孝院烙早斜钳兜昼山挚乔韧掐与竞瘸忆谎同鲁首翟茵爷因辈乡科朗饲诗吭婆凰帐把殃省害儒村瘴溉垃襟椿昆庞焚姿迫盖延舰趁德邀圾扶籍庄处芥畴宫朽箔封囊舍才秉午滤钨净猴门及搏琳晰盘烩县赁很池串钾惠陛卧糠呻坷掠貉醛良妈时躲拜熙罕椅须沫服播猖釜稿恐祝獭狄竹娄盆面拇曼趟姿由谷踢吱幕翰苑埋炯朽虱陆凭摸煞镑窍祷香薪优聘媒谢挖惹删需主遗伏梁豪巧幢侈醚虾堑泄某孩融缓嗣捡讶歹栈庄膛分披宅旁风蹿育蜕奢笨湾叶笑眶郊皋偏搬棉吮铜纷63 非结构化数据查询语言 暂时空缺 64 可视化工具 大数据可视化工具通用要求 暂时空缺 65 数据处理平台大数据平台通用数据存储结构规范暂时空缺 66 大数据平台通用软件开发工具包（SDK ）规范 暂时空缺 67 应用和服务开放数据集开放数据集基本要求 暂时空缺 68开放数据集标识管理暂时空缺 69 数据服务平台GB/T 29262-2012 信息技术面向服务的体系结构（SOA ）术语已发布 70 GB/T 29263-2012 信息技术面向服务的体系结构（SOA ）应用的总体技术要求 已发布 71 信息技术数据交易服务平台通用功能要求 已申报 72 信息技术数据交易平台交易数据描述 已申报 73数据服务平台管理操作规程暂时空缺欢迎您的下载，资料仅供参考！致力为企业和个人提供合同协议，策划案计划书，学习资料等等打造全网一站式需求。
大数据标准体系
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信息技术通用数据导入接口规范
已申报
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信息技术通用数据导入接口测试规范
暂时空缺
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数据安全
通用要求
GB/T 20009-2005
信息安全技术数据库管理系统安全评估准则
已发布
32
GB/T 20273-2006
信息安全技术数据库管理系统安全技术要求
已发布
33
GB/T 22080-2008
信息技术安全技术信息安全管理体系要求
大数据可视化工具通用要求
暂时空缺
65
数据处理平台
大数据平台通用数据存储结构规范
暂时空缺
66
大数据平台通用软件开发工具包（SDK）规范
暂时空缺
67
应用和服务
开放数据集
开放数据集基本要求
暂时空缺
68
开放数据集标识管理
暂时空缺
69
数据服务平台
GB/T 29262-2012
信息技术面向服务的体系结构（SOA）术语
已报批
15
-T-339
信息技术元模型互操作性框架第2部分：核心模型
已报批
16
-T-339
信息技术元模型互操作性框架第3部分：本体注册的元模型
已报批
17
-T-339
信息技术元模型互操作性框架第4部分：模型映射的元模型
已报批
18
-T-469
信息技术元数据模块(MM) 第1 部分:框架
已报批
19
-T-469
在研
57
非结构化数据管理产品
-T-469
非结构化数据表示规范
在研
58
-T-469
非结构化数据访问接口规范
Smart BI大数据产品介绍
SmartBI数据资产管理与利用中的定位
SmartBI概述
SmartBI-集成、扩展的数据利用平台
SmartBI为各个层级提供数据利用服务
Kingbase Smartbi为企业中每个工作岗位、每个人提供必 备的BI能力，将“数量化管理文化”从神经中枢贯彻到神经 末稍。
客户订单
PK 订单号
客户号 订单日期 订单总金额 ... ...
客户订单明细
PK 明细序号
订单号 产品号 产品数量 产品金额 ...
业务对象
产品
PK 产品编号
产品名称 产品规格 基本价格 ... ...
自助数据服务
可针对查询结果进行高性能分析
生成分析包线下分发
加载到内存进行透视分析
自助分析可大大降低IT部门的工作，提高用户直接数据分析的水平
以极其简单易用的操作，让业务人员能够自主使用 快速定制报表，分析数据……
应用 特点
基于语义的自由、受控查询 超越Excel透视表的交互界面 自动匹配列式内存加速计算 安全的数据离线包本地分析 支持上传本地Excel联合分析
面向 用户
初级的IT技术工程师 业务部门的数据分析师 分支机构的数据分析师 具有操作能力的管理者
功能 体系
数据管控：完善的权限体系 组合查询：快速检索数据工具 透视分析：交互式分析数据工具 数据集：自定义SQL等查询结果 业务主题：相关库表的业务层封装
独创的业务对象层可帮助用户准确查找数据
Customer PK Cust_ID
Cust_Name Cust_Addr ... ...
Goods PK Gds_ID
Gds_Name Gds_Param Gds_Price ... ...
[培训] 大数据及技术体系简介
![[培训] 大数据及技术体系简介](https://img.taocdn.com/s3/m/038d2cd0900ef12d2af90242a8956bec0975a56f.png)
机器学习、数据和模型训练、模式识别、数据挖掘等 经济学 模型分析
数学模型、经验模型、统计模型、 计量模型 业务、经济、金融、管理、行为、网络等模型
大数据技术体系要解决的问题
如何快速同时处理大量的、分散存储的、不断 增加的、流动的、和混杂的数据
如何尽量“自动化”和“智能化” 如何创造性地使用数据—业务创新 与现有信息系统的关系—如何将局部整合成为
一个“活”的Βιβλιοθήκη 体大数据的定义海量的、分散存储的、不断快速增加的、流动中的、 混杂的，但又是相互关联的、需要同时处理和分析的 数据
存储、计算、处理上述数据的一套新的综合技术体系
以概率、统计、模型训练、机器学习为特征的综合的 数据分析技术
在数据量不够大，来源不够杂、计算能力不够强的情 况下无法设想的新的业务创新和一定水平的智能化应 用
管理定量化、营销精确化、企业模型化、决策准确化
走向智能化
广泛的自主联络、自主获取信息、并进行分类、处理 在系统自主学习基础上的自动化
大数据时代的企业
大数据使得非IT企业 获得信息化产品的自 主知识产权—各种模
型和指标体系
企业之间的竞争 结局由信息化质
量决定
信息及其有效的使用 将成为企业的核心竞
“优化、改进、预警、预防、预测”
大数据应用可能会产生的问题
数据质量—是否正确？是否完整？是否相关？是 否理解准确？
数据处理方法—采用何种方法？如：对实体长时 间采集的数据序列是否有结构变化？是否有明显 趋势？
方法的科学性—能否概率地定量？可否检测、验 证（可证伪性）?
结果及其质量—是否足够好？如果不是，问题何 在？能否改进？
不同数据源的数据具有相关性，需要对齐和对 接在一起以形成更完备的针对特定实体的信息 集合，或者概念（智能化）
未来中国征信三大数据体系
未来中国征信三大数据体系一、本文概述随着数字化和信息化时代的快速发展，信用信息在经济和社会生活中的作用日益凸显。
征信体系作为市场经济的重要基础设施，对于促进经济发展、维护市场秩序、防范金融风险具有至关重要的作用。
本文旨在探讨未来中国征信三大数据体系的构建与发展，包括政府公共信用信息体系、市场化征信服务体系以及社会征信服务体系。
通过对这三大体系的深入研究，我们希望能够为中国的征信体系建设和经济发展提供有益的参考和启示。
在未来的发展中，政府公共信用信息体系将发挥更加重要的作用，通过整合政府各部门的信用信息，形成全面、准确、及时的信用数据库，为政府决策和市场监管提供有力支持。
市场化征信服务体系则将通过引入市场竞争机制，推动征信服务机构的创新与发展，满足多样化的征信需求。
社会征信服务体系则将更加注重社会力量的参与，通过公益性质的征信活动，提高社会整体的信用意识。
通过构建这三大征信数据体系，我们期望能够建立一个全面、高效、可靠的征信体系，为中国的经济发展和社会进步提供坚实的支撑。
我们也将密切关注征信体系发展过程中的问题和挑战，积极寻求解决方案，推动中国征信体系的不断完善和发展。
二、征信大数据体系的基础框架征信大数据体系的基础框架主要涵盖数据采集、数据处理、数据存储、数据分析与挖掘以及数据应用与服务五个核心环节。
数据采集：数据采集是征信大数据体系的首要环节，它涉及到从各类数据源中广泛收集个人和企业的信用信息。
这些数据源包括但不限于政府部门、金融机构、电商平台、社交网络等。
通过多样化的数据采集手段，确保信息的全面性和实时性。
数据处理：在数据采集完成后，需要对数据进行清洗、整合、标准化等一系列处理工作，以保证数据的质量和可用性。
这一环节的关键在于利用先进的数据处理技术和算法，对原始数据进行预处理和转换，以便后续的分析和挖掘。
数据存储：经过处理后的数据需要被安全、高效地存储起来，以便后续的分析和应用。
征信大数据体系通常采用分布式存储系统，如Hadoop等，以应对海量数据的存储需求。
大模型大数据指标体系
大模型大数据指标体系1.引言1.1 概述概述部分的内容可以包括以下内容：引言部分是文章的开头部分，旨在介绍大模型大数据指标体系的背景和意义。
大模型和大数据作为当前信息技术领域的热门话题，已经广泛应用于各个行业和领域。
由于海量数据的不断积累和快速增长，传统的数据处理方式已经无法满足实际需求，因此大数据的概念应运而生。
大数据的出现引发了数据处理的革命，使各行各业都有了更深层次的数据挖掘和分析能力。
然而，仅有海量数据还不足以提供有效的解决方案，而大模型的引入则进一步加强了数据的分析和预测能力。
大模型是基于大数据进行建模和训练的，通过不断学习和迭代优化，可以更精确地预测未来趋势和获取隐藏在数据背后的价值信息。
因此，构建一个完整的大模型大数据指标体系对于科学合理地进行数据分析和预测具有重要意义。
这个指标体系可以通过对数据的采集、存储、处理和应用进行全面的指标评估，为各个行业和领域提供可操作的参考指标，帮助决策者更好地利用大数据进行决策和规划。
本文将从大模型和大数据的定义和特点开始，深入探讨大模型大数据指标体系的重要性和构建方法，通过实际案例和理论分析，为读者提供更深入的了解和指导。
同时，本文还将介绍大模型大数据指标体系应用的局限性和未来发展方向，为相关领域的研究和实践提供有益的借鉴和思考。
1.2 文章结构文章结构部分的内容:本文主要分为三个部分：引言、正文和结论。
在引言部分，我们将对大模型大数据指标体系的概念进行概述，介绍文章的结构和目的。
在正文部分，我们将详细探讨大模型和大数据的定义和特点，以及它们在实际应用中的场景和重要性。
最后，在结论部分，我们将总结大模型大数据指标体系的重要性，并给出构建这一指标体系的方法和步骤。
通过本文的阅读，读者将能够更全面地了解大模型和大数据的概念、特点和应用场景，并深入了解大模型大数据指标体系的重要性。
同时，通过给出构建指标体系的方法和步骤，读者可以学习到如何应用大模型大数据指标体系来解决实际问题。
全国一体化大数据中心标准体系
一、引言全国一体化大数据中心标准体系的建设是当前信息技术发展的重大趋势，也是大数据产业的重要支撑。
随着信息化建设的深入和大数据技术的快速发展，越来越多的企业开始意识到建设大数据中心的重要性，而标准体系的建设是保障大数据中心运行稳定、安全、高效的重要保障。
二、标准体系的重要性1. 保障数据安全大数据中心存储了大量的重要数据，包括企业的核心业务数据、客户信息等，而这些数据的安全至关重要。
建立全国一体化大数据中心标准体系可以规范数据中心的建设和运作，从而保障数据的安全性。
2. 提高数据处理效率标准化的数据中心建设可以提高数据处理的效率，降低数据处理的成本。
比如在数据中心设备的选购上，标准化将会使设备的性能更为明晰，从而减少不必要的浪费。
3. 促进产业发展标准体系的建设将促进大数据产业的发展，吸引更多的投资和人才加入到大数据产业中，为我国信息化产业的升级和转型提供重要支持。
三、全国一体化大数据中心标准体系的建设1. 标准制定建立全国一体化大数据中心标准体系首先需要进行一系列的标准制定工作。
这一过程需要吸取国外标准的先进经验，结合我国大数据产业的实际情况，制定适合我国国情的标准。
2. 标准推广标准制定后，需要积极推广标准，在全国范围内进行宣传和培训，让更多的企业了解并采用这些标准。
3. 监督管理建立全国一体化大数据中心标准体系需要加强对标准执行的监督管理，对不符合标准要求的企业进行处罚，保障标准的严肃性和权威性。
四、关于全国一体化大数据中心标准体系的建设方案1. 建立国家标准委员会国家标准委员会需要成立相关的大数据中心标准化工作组，负责大数据中心标准的制定、推广和监督管理等工作。
2. 加强国际合作加强国际合作，吸取国外先进的大数据中心标准和管理经验，借鉴国际最佳实践，推动我国大数据中心标准的国际化。
3. 加强行业协会的作用加强相关行业协会的作用，积极引导和推动企业遵循标准建设大数据中心，促进标准体系的建设和推广。
大数据专业的知识体系
大数据专业的知识体系
大数据专业的知识体系涵盖以下几个方面：
1. 数据存储技术：涉及关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库、数据湖等。
2. 数据处理技术：包括数据清洗、数据变换、数据聚合、数据建模、数据挖掘等。
3. 数据分析技术：包括数据可视化、数据探索、数据分析、预测分析、机器学习、深度学习等。
4. 大数据架构：包括数据采集、数据传输、数据加工、数据存储、数据分析、数据展示等方面。
5. 大数据应用：包括大数据在金融、医疗、物流、能源、互联网等行业的应用，以及大数据可视化、大数据平台建设等。
此外，大数据专业还需要掌握数据安全、隐私保护、数据管理等方面的知识。
同时，基础的编程、数学和统计学知识也是大数据专业的基石。
如何建立大数据分析体系和能力
如何建立大数据分析体系和能力随着信息技术的不断发展，大数据技术成为了许多企业建立竞争优势的重要手段，可以帮助企业更好地了解市场、预测趋势、精准营销等。
然而，要想建立一套高效的大数据分析体系和能力，需要掌握一系列关键要素。
一、人才建立大数据分析体系，需要一批专业的数据分析人才。
这些人才需要熟练掌握大数据技术、数据分析工具、数据库管理等相关知识，能够在实际的工作中处理大量的数据，熟悉数据模型构建、算法实现、数据挖掘等基本流程，理解数据分析的价值和意义，从而向企业高层提供决策支持。
为了吸引和留住优秀的数据分析人才，企业需要提供具有竞争力的薪资待遇、培训和晋升机制等福利，同时为他们提供优秀的工作环境和学习资源。
还可以通过各种途径招聘数据分析人才，包括招聘会、校招、社交网络等方式，吸引更多优秀的人才加入到企业的数据分析团队中来。
二、技术建立大数据分析体系，需要掌握一系列的技术手段，包括大数据平台构建、数据分析工具的选择、基于云计算的架构设计等方面。
公司需要评估自己的需要，找到最适合自己情况的技术解决方案。
建立完整的大数据处理平台，需要企业对自身业务有深入的了解和分析。
对于某些特殊领域，也需要自行开发适合自己的数据分析工具。
同时，为了提高大数据的分析效率，需要采用分布式计算架构，才能更好地完成对海量数据的处理，避免数据处理瓶颈的出现。
三、数据企业要建立大数据分析体系，需要大量的数据作为源数据，不同类型通常对应着数据格式和数据库的设计，同时每个数据域对应的指标也不尽相同，这也为企业提供了一个通过数据建立竞争力的机会。
企业需要对自身数据建立标准化的数据仓储体系，包括数据分类、数据架构、数据标准化等方面，才能更好地管理和利用数据。
同时，也要保证数据质量的高可信度，比如数据的准确性、完整性、时效性等方面。
四、流程企业要想建立完整的大数据分析体系，需要正确制定数据分析流程，这对于企业内部决策的流程优化起到了至关重要的作用。
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规则体系 科研队列数据集(脱敏)
机器学习 大数据可视化/全程追溯
数据开放（APIs）
Hale Waihona Puke RDR……信息化HIS
EMR
LIS
PACS
RIS
……
1、大数据基础平台
数
据
区域卫生数据库
源
转 换 层
医疗服务数据库
其他数据库
实时同步
大数据实时同步转换平台BDF
接口数据
Web service
YARN / Hadoop集群 / HDFS
基于医疗卫生大数据驱动下的新架构——两大中台支撑 兼前顾后 快速迭代 及时应用
数据 应用 前台 业务 中台
数据 中台
数据 集成
临床决策支持大数据平台 区域卫生大数据智能决策系统
临床科研大数据挖掘分析平台 医学影像大数据智能分析平台
大数据驾驶舱 医疗物联网大数据平台
患者健康画像
电子病历语义检索浏览 大数据商业智能分析平台
认证授权
动态配置审计日志
实现负载均衡
对消息内容处理可实现图形化操作，修改配置无需重启
api监控情况图表展示
实现限流策略
3、临床决策支持大数据平台 对大数据基础平台中的海量数据进行挖掘分析和提供大数据推荐服务，以此为依托向医院各场景各终端用户提供各种 智能应用服务，满足高级别的电子病历分级、互联互通、智慧医院评价工作对临床决策支持的要求
GIS地理信息服务平台
……
疾病数据模型 涵盖诊疗全流程
医卫运营数据模型
数据结构化
数据标准化
数据质量分析系统
统一身份认证
主数据管理 ESB
疾病诊疗过程指标 患者分类模型
数据自动化 动态数据屏蔽
患者主索引
知识 中台
技术 中台
CDR
大数据实时计算存储平台 大数据实时同步转换平台
医学知识图谱 模型算法
NLP/知识图谱引擎 大数据中间件 人脸识别
• 病历语义分析 • 医学知识图谱 • 患者健康画像 • 临床决策支持 • 人工智能审方
……
4、区域卫生大数据智能决策系统
AI应用区别于传统BI，AI对数据的分析不仅仅是简 单的两类数据的关联关系，而是海量多维数据的相 互关系，最终通过学习得出自己的结论并预测分析， 而BI则是呈现数据统计结果为结论提供支持
具有多数据源、多种格式的大数据集群能力，监控模型的训练及运行状况，通 过可自定义的规则链，从数据采集，传输存储，数据服务和数据应用四个层面 控制，并支持不断升级改进，保证模型的精准性和可靠性
5、临床科研大数据挖掘分析平台
科研人员通过电子病历语义检索浏览系统或者临床试验数据采集系统获得其所 关心的患者、病历、临床试验数据后，可自动导入到平台，并创建、管理、跟 踪个人的科研课题，最后研究对象的所有回顾性和前瞻性研究数据，可进行特 征筛选导出成参数分析所需的数据格式，并进行深度挖掘分析得出科研成果
实时流处理
集
存
群
储
监
计
控
算
层
数据仓库
分布式关系数据库BDB
分布式NoSQL
索引库
配 置
管
BI
查询Service
理
业
务
即席查询
层
数据可视化 / 决策支持
RESTful API
运营报表/分析
开放API
2、医卫服务总线ESB
区域医疗健康信息平台对外服务的统一入口，信息处理技术的核心，全面支持互联互通等级测评
6、医学影像大数据智能分析平台
7、医卫大数据驾驶舱 针对不同的用户对象和不同的业务需求定制开发，通过静态、动态、图形等多种形式，提供科学、准确、实时、直观的全景运营数据分析
8、物联网大数据平台
将接入的医疗物联网设备数据和其他院内数据一起运用多种大数据算法进行数 据分析与挖掘，为患者健康安全管理、临床辅助、设备管理构建人工智能服务