Linkoop领象大数据平台白皮书
云原生发展白皮书(2020年)
2
谐机制，可实现应用故障的自动摘除与重构，具有极强的自愈能力及 随意处置性；大规模可复制能力，可实现跨区域、跨平台甚至跨服务 商的规模化复制部署能力。
1
一、 新机遇下的云原生
(一) 重新认识云原生
云原生成为近几年云计算领域炙手可热的话题，但业界普遍存在 对云原生概念理解不清晰、内涵认知不统一的问题，为了更好的推广 云原生理念，信通院针对云原生概念进行重新梳理，重点从产业效用、 技术特征和应用价值三个方面进行深入剖析，以帮助不同领域的受众 群体更好的理解云原生，进一步推进国内的云原生产业发展和落地实 践。
云原生发展白皮书
（2020 年）
云原生产业联盟 Cloud Native Industry Alliance，CNIA
2020 年 7 月
版权声明
本白皮书版权属于云原生产业联盟，并受法律保护。转载、摘编
或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的，应注明“来源：云原
生产业联盟”。违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。
0
5452..30 5.2
75.1 7.6 87.4
11.6 148.7
2015
2016
2017
145.2 21.8 270.4
2018
194.8 41.9
452.6
SaaS市场规模 PaaS市场规模 IaaS市场规模
2019
数据来源：中国信息通信研究院，2020 年 5 月
数据中心基础设施智能运维白皮书
模板及任务优化（Action）：
优化巡检模板或者调整巡检任务，如根据实际情况动态调整巡检频次，或对 UPS 巡检增加检查项等。
6
数据中心基础设施智能运维白皮书
自动风险闭环管理
在传统模式下，风险主要来自人工输入，数字运维风险识别除了通过监控系统发现、专家组织识别外，在运维活动中会自 动识别风险，自动触发风险管理，如电子巡检中发现的不遵从项，可以直接产生一项风险（规则在巡检模板中定义），这 样可以给运维团队带来最大的好处：运维安全依赖 DCIM 系统，而不像传统模式下完全取决于运维团队的技能和责任心。
图 5 风险总览
图 6 风险闭环流程
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数据中心基础设施智能运维白皮书
故障预测性维护
AI 在基础设施运维活动中有广阔的应用前景，特别是在设备故障预测方面，有效的样本数据结合人工经验能够快速训练出 较高准确度的故障预测模型，通过对设备故障的预测，可以把例行的巡检、保养变成更有针对性的运维活动，随着预测准 确率的不断提升，最终可以取消日常的人工运维。
APP 巡检（Do）：
巡检 APP 支持问题快速记录、支持现场拍照、支持一键上传巡检报告。 • 按时发起巡检任务，包括每天定时巡检及每周定时巡检； • 发送短信或邮件进行提醒； • 巡检人用自己的账号登陆手机 App； • 获取当前巡检设备类型信息； • 根据设备类型信息，通过 DCIM 自动获取设备关键指标实时信息，跟设备面板显示示数做确认即可，对于一些重要 设备状态或运行参数进行拍照，设备的巡检结果实时上传后台，后台会利 AI 技术自动比对分析，确认巡检结果是 否合格。
运 维 流 程
传统运维
智能运维
运维演进 图1
智能化程度
大数据白皮书2024(二)
大数据白皮书2024（二）引言概述：随着科技的不断发展，大数据已经成为了企业和组织中的不可或缺的一部分。
2024年，大数据的发展将进一步加速，并为各行各业带来更多的机遇和挑战。
本文将以大数据白皮书2024（二）为切入点，从五个大点出发，分别阐述大数据在社会、经济、科技、教育和医疗领域的应用和影响。
正文内容：1. 大数据在社会领域的应用a) 大数据助力城市管理和规划：- 实现智慧城市的建设和发展- 提升城市交通、环境和安全管理的效率b) 大数据在社会治理中的作用：- 改善政府决策和公共服务- 实现社会风险防控和公共安全的提升c) 大数据驱动社交媒体和网络平台：- 改善广告和营销策略- 推动个性化服务和用户体验的提升d) 大数据助力社会创新和公益事业：- 促进科研和创新的进步- 加强社会组织和非营利机构的运营和服务能力e) 大数据在法律和法律制度中的应用：- 改善司法判决和执法效率- 加强数据隐私和信息安全的保护2. 大数据在经济领域的应用a) 大数据驱动商业智能和决策：- 提升企业竞争力和市场份额- 优化供应链和产品设计b) 大数据在金融行业中的应用：- 改进风险管理和决策制定- 推动普惠金融和金融科技的发展c) 大数据促进新兴产业的崛起：- 加速人工智能、物联网和云计算等行业的发展 - 为创业者和创新企业提供更多机会和支持d) 大数据在市场营销和销售中的应用：- 实现个性化营销和广告定制- 提高销售效率和客户满意度e) 大数据推动数字经济的发展：- 促进互联网经济和在线消费的增长- 增强数字技术和数据治理的能力和规范3. 大数据在科技领域的应用a) 大数据支持科学研究和创新发展：- 推动基础科学和应用科学的进步- 加速技术创新和产业升级b) 大数据在人工智能领域的应用：- 提供数据驱动的智能决策和预测- 促进机器学习和深度学习技术的发展c) 大数据助力智能制造和工业互联网：- 提高生产效率和质量- 推动智能制造和工业数字化转型d) 大数据在物联网中的应用：- 实现设备和物品之间的互联互通- 改善供应链和物流管理的效率e) 大数据推动区块链和密码学的发展：- 加强数据安全和隐私保护的能力- 提升数字资产和交易的可信度和可追溯性4. 大数据在教育领域的应用a) 大数据改善教学和学习环境：- 个性化教育和学习资源定制- 提升教育质量和学生表现b) 大数据支持教育决策和政策制定：- 提供教学评估和效果分析的依据- 优化教育资源配置和学校管理c) 大数据推动在线教育和远程学习的发展： - 扩大教育覆盖范围和机会均等性- 提高学习效率和灵活性d) 大数据助力教育研究和教师培训：- 支持教育科研和教育改革的进展- 提升教师专业发展和能力提升e) 大数据促进教育与产业融合：- 提供人才需求和供给的匹配度- 支持教育培训和职业发展的衔接5. 大数据在医疗领域的应用a) 大数据在医疗诊断和治疗中的作用：- 提供个性化用药和疾病管理方案- 改善医疗效率和患者体验b) 大数据支持医疗决策和临床研究：- 提供医学数据分析和模型预测- 促进疾病预防和医学进展c) 大数据助力医疗资源配置和优化：- 提高医疗服务的均等性和可及性- 优化医疗机构的运营和管理d) 大数据推动医疗健康产业的发展：- 加速生物科技和医药研发的进展- 推进数字医疗和远程医疗的应用e) 大数据在公共卫生和健康管理中的应用：- 实现疫情分析和预警系统- 改善健康干预和健康数据管理总结：到2024年，大数据将在更多领域发挥重要作用，如社会、经济、科技、教育和医疗等。
大数据应用白皮书
大数据应用白皮书摘要本白皮书旨在探讨大数据在不同领域的应用，并提供相关解决方案和技术支持。
通过深入研究和分析，我们认为大数据应用具有巨大的潜力，可以为企业和社会带来重要的改变和增长。
本文将从大数据的定义、应用场景、技术挑战和解决方案等方面进行阐述，旨在为决策者和技术人员提供有关大数据应用的全面指南。
1. 引言在当今数字化时代，大数据已成为企业和政府的重要资源。
大数据是指规模庞大、类型多样且难以处理的数据集合。
它可以来自各种来源，包括传感器、社交媒体、移动设备和互联网等。
大数据的应用潜力在于能够从数据中提取有价值的信息和洞察，并基于此做出更明智的决策。
2. 大数据的应用场景大数据应用广泛涉及各个行业和领域。
以下是一些常见的大数据应用场景：2.1 零售业大数据可以帮助零售商了解消费者的购买习惯、偏好和需求，从而进行更精确的市场定位和产品推广。
通过分析大量的销售数据和顾客行为数据，零售商可以提供个性化的购物体验，并实时调整产品和价格策略。
2.2 金融业金融机构可以利用大数据分析客户的信用风险、欺诈行为和市场趋势，以提高风险管理和决策的准确性。
此外，大数据还可以用于预测市场走势、优化投资组合和改进客户服务。
2.3 医疗保健大数据在医疗保健领域的应用可以改善疾病预防、诊断和治疗。
通过分析患者的健康数据、基因组学和生物信息学等，医疗机构可以提供个性化的医疗方案，并改善医疗资源的分配和利用。
2.4 物流与供应链管理大数据可以提供实时的物流和供应链信息，帮助企业优化物流路径、降低成本和提高效率。
通过分析供应链数据和交通数据，企业可以更好地预测需求、调整库存和优化配送。
3. 大数据应用的技术挑战尽管大数据应用具有巨大的潜力，但也面临一些技术挑战。
以下是一些常见的挑战：3.1 数据质量大数据的质量对于应用的准确性和可靠性至关重要。
由于大数据集合的多样性和复杂性，数据质量问题可能包括数据缺失、数据错误和数据不一致等。
大数据白皮书2024(一)2024
大数据白皮书2024（一）引言概述：大数据已经成为现代社会中的一项重要技术和战略资源。
在不断发展的数字经济时代，大数据的应用对于创新、效率和竞争力都有巨大的潜力。
本文将重点探讨2024年大数据领域的趋势和发展方向，包括数据收集与存储、数据分析与挖掘、数据隐私与安全、数据伦理与法规、以及大数据应用的社会影响。
正文：1. 数据收集与存储a. 传感器技术的发展与应用b. 云计算在大数据存储中的作用c. 数据中心的规模与效率提升d. 数据归档和备份的策略和技术e. 数据格式和标准的统一与交互性提升2. 数据分析与挖掘a. 人工智能在数据分析中的应用b. 机器学习算法的发展与应用c. 可视化分析技术的发展与应用d. 实时数据分析与流式计算e. 非结构化数据的分析与挖掘技术3. 数据隐私与安全a. 隐私保护的技术与措施b. 数据加密与身份验证技术c. 安全审计与数据防泄漏技术d. 隐私与数据安全的合规与监管e. 数据共享与隐私权利的平衡4. 数据伦理与法规a. 数据采集与搜集的道德与法律问题b. 数据使用与共享的伦理与法规约束c. 数据治理与数据伦理的实践与研究d. 数据隐私与个人权益的保护e. 数据伦理与法规的国际合作与标准制定5. 大数据应用的社会影响a. 大数据在城市管理和智慧城市中的应用b. 大数据在医疗保健和生命科学领域的应用c. 大数据在工业制造与供应链管理中的应用d. 大数据在金融和风险管理中的应用e. 大数据在教育和人才培养中的应用总结：展望2024年，大数据的发展将继续加速，数据收集与存储、数据分析与挖掘、数据隐私与安全、数据伦理与法规、以及大数据应用的社会影响将是大数据研究和实践的重要方向。
在驾驭大数据的过程中，我们必须关注隐私保护、伦理约束和法规合规，共同推动大数据的发展繁荣，并使之为人类社会的进步和福祉做出更大的贡献。
USE2.0白皮书
企业统一调度平台
Unified Scheduling for Enterprise (USE)
2.0 版
白皮书
2014 年 6 月
/
USE2.0 白皮书
北京宇信易诚科技有限公司
目录
1. 概述...........................................................................................................................................3 1.1. 编写目的.......................................................................................................................3 1.2. 背景...............................................................................................................................3 1.3. 术语、缩略词说明.......................................................................................................4
大数据标准化白皮书
中国数字经济发展白皮书
中国数字经济发展白皮书前言纵观世界文明史，人类先后经历了农业革命、工业革命、信息革命。
每一次产业技术革命，都给人类生产生活带来巨大而深刻的影响，不断提高人类认识世界、改造世界的能力。
数字技术日新月异，应用潜能全面迸发，数字经济正在经历高速增长、快速创新，并广泛渗透到其他经济领域，深刻改变世界经济的发展动力、发展方式，重塑社会治理格局。
当前，我国数字经济正在进入快速发展新阶段。
2016 年，中国数字经济规模达到22.6 万亿，同比增长18.9%，占GDP 比重达到30.3%，数字经济基础设施实现跨越式发展数字经济基础部分增势稳定，结构优化，新业态新模式蓬勃发展，传统产业数字化转型不断加快，融合部分成为增长主要引擎，面向数字经济的社会治理模式在摸索中不断创新。
数字经济在各行业中的发展出现较大差异，数字经济占本行业增加值比重呈现出三产高于二产、二产高于一产的典型特征。
2016 年，服务业中数字经济占行业比重平均值为 29.6%，工业中数字经济占行业比重平均值为17.0%，农业中数字经济占行业比重平均值为 6.2%。
报告编制了中国数字经济指数（Digital EconomyIndex，简称 DEI 指数）。
DEI 指数表明，数字经济增速显著高于我国宏观经济景气指数，成为拉动经济增长的重要引擎。
DEI 预警指数显示，我国数字经济发展“冷热适中”，处于正常运行区间。
预计未来我国数字经济发展将在“正常”区间上部和“趋热”区间下部波动调整。
但同时也应该看到，我国发展数字经济还面临很多问题与瓶颈，主要是新型生产力发展尚处于初级阶段，数据资源开发利用水平低，核心技术和设备受制于人，人才和投融资体制还无法适应数字经济发展需要，经济主要领域数字化转型仍存在较多障碍，国际化拓展刚刚起步，数字经济市场体系尚不健全，经济治理面临全新挑战，全球竞争和话语权争夺日益激烈。
未来几十年，是数字化改造提升旧动能、培育壮大新动能的发展关键期，是全面繁荣数字经济的战略机遇期。
数据白皮书发布制度
数据白皮书发布制度数据白皮书发布制度是针对组织、机构在数据处理活动过程中，为应对数据安全威胁与监管合规要求，而建立的一套规范和指南。
该制度旨在促进数据资产的开发利用、价值实现与安全保护之间的平衡，并确保组织、机构在数据处理活动中能够履行合规义务。
在数据白皮书的发布过程中，需要明确以下几点：1. 发布的目的和背景：组织、机构需要明确数据白皮书发布的目的和背景，以便读者能够更好地理解白皮书的内容和意义。
2. 发布的内容：数据白皮书应包括组织、机构在数据处理活动中的战略规划、组织架构、流程规范、风险管理等方面的内容。
此外，还应对数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等环节进行详细阐述，并提供相应的解决方案和最佳实践。
3. 发布的范围和受众：组织、机构需要明确数据白皮书的发布范围和受众群体，以便更好地确定发布方式和渠道。
一般来说，数据白皮书适用于组织内部员工、合作伙伴及监管机构等。
4. 发布的时间和频率：组织、机构需要根据实际情况确定数据白皮书的发布时间和频率。
通常来说，数据白皮书应定期发布，以便及时更新数据处理活动的战略规划、组织架构、流程规范等方面的内容。
5. 发布的审批程序：为确保数据白皮书的质量和合规性，组织、机构需要建立相应的审批程序。
审批程序应包括撰写、审核、修改、定稿等环节，并需经过相关部门或专业人士的审核和批准。
6. 发布后的跟踪与评估：数据白皮书发布后，组织、机构需要对其实施情况进行跟踪和评估。
通过收集反馈意见和建议，及时发现和处理问题，不断完善和优化数据处理活动的过程和规范。
7. 宣传和培训：针对新发布的数据白皮书，组织、机构应进行适当的宣传和培训，以确保员工和合作伙伴能够充分了解和遵守其中的规定和要求。
可以通过内部通讯、培训课程、专题讲座等方式进行宣传和培训。
8. 定期更新和维护：数据处理活动是一个动态的过程，因此数据白皮书也需要定期进行更新和维护。
组织、机构应定期审查和修订数据白皮书，以反映数据处理活动的变化和更新。
中国产业链大数据白皮书
中国产业链大数据白皮书佚名【摘要】伴随着中国经济结构体制改革的逐步深化，在中国大陆上各行各业的领袖们都在谋划新的业务增长点来提升自身实力，在新的经济浪潮中占领先机。
在新经济时代，互联网经济、大数据经济被越来越多的人所重视。
《大数据时代》作者英国牛津大学维克托教授提醒：“未来数据将会像土地、石油和资本一样，成为经济运行中的根本性资源”。
因此，如何在大数据时代抢占资源赢得先机是企业家、股东们争相寻找的。
大数据在新经济时代可以将产业链上的供求信息、风险信息、企业数据信息有效分享，这样产业链变得更加紧密，产业链的各环节数据的互通，可以大大降低交易成本，提高产业链效率。
此外，大数据使得产业链的结构变得更加稳固，有助于将原有的一些产业链的过多环节省去，重新打造更高效的产业链结构。
《国际融资》将分两期刊发九次方大数据研究院《中国产业链大数据白皮书》【期刊名称】《国际融资》【年(卷),期】2015(000)001【总页数】4页(P14-17)【正文语种】中文伴随着中国经济结构体制改革的逐步深化，在中国大陆上各行各业的领袖们都在谋划新的业务增长点来提升自身实力，在新的经济浪潮中占领先机。
在新经济时代，互联网经济、大数据经济被越来越多的人所重视。
《大数据时代》作者英国牛津大学维克托教授提醒：“未来数据将会像土地、石油和资本一样，成为经济运行中的根本性资源”。
因此，如何在大数据时代抢占资源赢得先机是企业家、股东们争相寻找的。
大数据在新经济时代可以将产业链上的供求信息、风险信息、企业数据信息有效分享，这样产业链变得更加紧密，产业链的各环节数据的互通，可以大大降低交易成本，提高产业链效率。
此外，大数据使得产业链的结构变得更加稳固，有助于将原有的一些产业链的过多环节省去，重新打造更高效的产业链结构。
《国际融资》将分两期刊发九次方大数据研究院《中国产业链大数据白皮书》迎接金融大数据时代到来大数据起源大数据的应用和技术是在互联网快速发展中诞生的，起点可追溯到2000年前后。
大数据白皮书
大数据白皮书在当今信息化时代，大数据已经成为推动社会进步和经济发展的关键因素之一。
本白皮书旨在深入探讨大数据的内涵、价值、挑战以及未来的发展趋势，为相关领域的决策者、研究者和实践者提供参考。
大数据的概念起源于20世纪末，随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，数据量呈现出爆炸式增长。
大数据不仅仅是数据量的简单增加，它更代表了一种全新的数据处理和分析方式。
大数据的核心价值在于通过高效的数据挖掘和分析，揭示数据背后的深层次规律和趋势，从而为决策提供支持。
大数据的应用领域非常广泛，包括但不限于金融、医疗、教育、交通、政府管理等。
在金融领域，大数据可以用于风险评估、信用评分和市场预测；在医疗领域，它可以帮助医生进行疾病诊断和治疗计划的制定；在教育领域，大数据可以用于个性化教学和学习效果评估；在交通领域，它能够优化交通流量管理和事故预防；在政府管理中，大数据有助于提高公共服务的效率和质量。
然而，大数据的发展也面临着诸多挑战。
首先是数据安全和隐私保护问题。
随着数据的广泛收集和使用，如何确保个人信息不被滥用、数据不被非法获取，成为了亟待解决的问题。
其次是数据质量的问题。
大数据的有效性很大程度上取决于数据的质量，数据的不准确或不完整都可能导致错误的分析结果。
此外，还有数据存储和处理的技术挑战，以及跨领域数据整合和标准化的问题。
面对这些挑战，我们需要采取一系列措施来推动大数据的健康发展。
首先，加强数据安全和隐私保护的法律法规建设，明确数据收集、存储、使用和共享的规则。
其次，提高数据质量管理，确保数据的准确性和完整性。
此外，还需要加强技术研发，提高大数据存储和处理的能力，以及推动跨领域数据整合和标准化的工作。
展望未来，大数据将继续在各个领域发挥重要作用。
随着人工智能、机器学习等技术的不断进步，大数据的分析和应用将更加智能化和精准化。
同时，随着5G、物联网等新技术的普及，数据的收集和传输将更加高效，为大数据的发展提供更加广阔的空间。
_大数据标准化白皮书v2_0_发布大数据标准体系框架
12月22日，无人机系统标准化协会理事会及技术委员会成立大会在北京召开。
大会由无人机系统标准化协会（筹备）主要发起，中国航空综合技术研究所的徐明总工程师主持。
来自工业和信息化部、中国民用航空局、国家标准化管理委员会、中国航空工业集团公司等59家单位的160名代表参加大会。
在理事会第一次扩大会会议上，理事会成员及协会成员针对无人机系统设计生产单位基本条件及评价方法、无人机系统行业发展与标准化现状等议题展开了讨论。
同时，全体技术委员会专家对《无人机系统术语》和《民用无人机系统分类及分级》两项团体标准进行了审查，经过专家讨论与质询，两项标准最终通过技术委员会的审查。
近年来，中国无人机系统产业市场规模在逐年扩大，这个新兴产业的发展需要标准的引领和规范。
我国无人机系统产业亟需标准提升企业竞争力、打造高效产业链、规范市场秩序。
协会的成立为夯实产业发展基石、拓展市场空间提供强有力的支撑服务。
目前，无人机产业技术创新联盟已发布了《民用无人机系统通用要求》1项联盟标准，民用无人机系统性能测试方法联盟标准“第1部分：多旋翼飞行平台”“第2部分：直升机飞行平台”“第3部分：无线射频性能”、《民用无人机系统身份识别技术要求》和《民用无人机飞控系统技术要求》5项联盟标准立项，正在研究制定中。
（摘编自深圳市标准化研究院网站）12月29日，中国电子技术标准化研究院网站发布了《大数据标准化白皮书v2.0》，新版大数据标准化白皮书展示了由中国电子技术标准化研究院提出的“大数据标准体系框架”。
大数据标准体系由基础标准、技术标准、产品和平台标准、安全标准、应用和服务标准五个类别的标准组成。
（1） 基础标准为整个标准体系提供包括总则、术语、参考模型、元数据等基础性标准。
（2） 技术标准该类标准主要针对大数据相关技术进行规范。
包括大数据集描述与评估、大数据处理生命周期技术和互操作技术三类标准。
其中，大数据集描述与评估主要针对描述模型、分类方法、质量模型、评估和数据溯源等方面进行规范。
大数据标准化白皮书
大数据标准化白皮书随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据的应用已经渗透到各个行业，为企业和政府决策提供了重要的数据支持。
然而，由于大数据的多样性和复杂性，数据的标准化成为了一个亟待解决的问题。
本白皮书旨在探讨大数据标准化的重要性，并提出相关的解决方案。
首先，大数据标准化对于数据的质量和可信度至关重要。
在大数据时代，数据的来源和格式多种多样，如果没有统一的标准，就会导致数据的不一致和不可靠。
标准化可以帮助企业和机构更好地管理和利用数据资源，提高数据的质量和可信度，从而为决策提供更可靠的支持。
其次，大数据标准化有助于数据的共享和交换。
在不同的系统和平台之间，数据的标准化可以消除数据格式不兼容的问题，实现数据的互通互联。
这对于促进跨部门、跨行业的数据共享和交换非常重要，有利于推动数据驱动的创新和发展。
另外，大数据标准化还可以降低数据管理和维护的成本。
在没有标准化的情况下，企业和机构需要投入大量的人力和物力来处理和管理数据，成本较高且效率低下。
而通过标准化，可以实现数据的自动化处理和管理，降低成本，提高效率。
针对大数据标准化的问题，我们提出以下解决方案：首先，建立统一的数据标准和规范。
通过制定统一的数据格式、命名规范、数据词典等标准，来规范数据的采集、存储、处理和应用，确保数据的一致性和可靠性。
其次，推动行业间的数据标准化合作。
不同行业之间的数据标准可能存在差异，需要通过行业间的合作来推动数据标准的统一和整合，实现数据的互通互联。
另外，加强大数据标准化的技术支持和研发。
通过技术手段来实现数据的自动标准化和转换，提高数据标准化的效率和可行性。
总之，大数据标准化是大数据时代面临的重要问题，解决这一问题对于推动数据驱动的发展和应用至关重要。
我们应该充分认识到大数据标准化的重要性，加强合作，推动技术创新，共同推动大数据标准化的进程。
只有通过标准化，大数据才能更好地发挥其作用，为社会和经济发展带来更大的价值。
FusionInsight大数据解决方案白皮书
让数据慧说话，让企业更智能华为FusionInsight大数据解决方案概述华为FusionInsight大数据解决方案，快速集成结构化、半结构化和非结构化等多种数据，支持离线分析、实时流处理、实时检索、交互查询等各种数据处理能力，针对政府、金融、运营商、公共安全等数据密集型行业的客户需求，打造了敏捷、智慧、融合的大数据解决方案，让客户可以更快、更准、更稳的从各类繁杂无序的海量数据中发现价值，助力政府高效治理和企业卓越经营。
FusionInsight大数据平台包括HD数据底座、数据使能工具(DLF、RTD)与数据服务HDS。
2017年10月，IDC发布的《IDC MarketScape：中国大数据管理平台厂商评估，2017》报告中，华为FusionInsight 大数据平台位居领导者象限第一。
2017~2019年华为FusionInsight大数据连续3年入围Gartner Magic Quadrant for Data Management Solutions for Analytics，中国区厂商排名第一。
政务互联网+政务服务：一号一窗一网，数据多跑路，群众少跑腿，流程审批效率提升50%以上；个人或者企业办事只跑1次，提高效率和民生满意度。
城市IOC：城市运行实况直播，城市服务可视化；有效地利用数据，提升政府决策能力。
智慧海关：基于实时大数据技术，结合物流、税收、检疫风险规则、参数、模型；构建实时风控平台，缩短通关时间，提升关税征收准确性，提升查验率和查获率。
金融智慧营销：提升客户洞察能力，提高获客、挽客率和客户满意度；优化营销资源配置，提升人均销售业绩和效益。
智慧风控：信用卡全流程数据化运营，提升实时风控、实时征信、精准获客、分期预测、催收风控能力。
公共安全警务大数据：融合不同警种和各级单位数据，由“事后打”向“事前防”转变，汗水警务 向 智慧警务演进，实现协同研判和作战，提升办案效率。
视频大数据：应用和算法平台解耦；支持千亿级多维数据秒级检索，提升案件研判效率。
智能数据白皮书：智能数据如何高效驱动营销
智能数据如何高效驱动营销智能数据白皮书前言智能终端以及移动互联网的普及与飞速发展，产生了规模庞大的数据。
根据国际数据公司IDC 发布的研究报告预测，2020年全球数据信息量将达到44ZB（万亿G）。
随着数据的开放以及机器学习、人工智能等技术的成熟，数据的应用开始走向智能化和精细化。
相比规模庞大的「大数据」，那些真正能够应用于解决实际问题的大数据子集——智能数据，对于企业来说显然有着更大的价值。
在智能数据的运用上，企业面临的最大难题包括：数据收集、整合与分析以及实现数据应用的闭环。
在国外，亚马逊、可口可乐、荷兰皇家航空等公司其实已经在对内决策、对外的数据驱动营销以及客户体验的提升和优化上有了较为领先的智能数据实践。
为了让更多企业认识到智能数据的价值与意义，推动智能数据在驱动智能企业在国内的发展和应用，知名数字营销媒体SocialBeta联合智能数据技术公司Chinapex创略发布了《智能数据白皮书》。
本白皮书综述了智能数据的发展、概念和特征，重点梳理了智能数据的应用场景、解决方案，并且介绍了领先品牌的案例实践，希望能为企业实施智能数据战略提供借鉴及参考作用。
一、智能数据概述1.1智能数据：能够解决实际问题的大数据子集机器的出现带来了工业生产的黄金时代；在信息时代，计算机的出现又带来的新的商业模式。
2007年，iPhone的发布，正式宣告我们进入了智能硬件的时代。
此后，随着产业链的成熟，处理器、芯片、传感器、通信技术的有效应用，智能硬件进入高速发展阶段，各种产品开始出现，包括无人机、智能手环、智能音箱、VR 眼镜等。
众多智能终端的应用，产生大量的用户数据，为数据的商业应用提供了重要的基础。
根据市场调研机构IDC预测，未来全球数据总量的年增长率将保持在50% 左右，无论你是在网上购物、还是在跑步，几乎每项活动都会产生数据。
《经济学人》2017年5月的文章指出：如今，数据已经取代石油成为世界上最宝贵的资源。
数据资产管理实践白皮书4.0
数据资产管理实践白皮书4.0数据资产管理实践白皮书4.0是当下企业数据管理领域的热门话题，它代表了数据资产管理的最新理念和实践。
在当今信息爆炸的时代，企业面临着海量的数据，如何有效管理和利用这些数据成为了企业发展的关键。
数据资产管理实践白皮书4.0作为数据管理领域的权威指导，对企业的数据管理工作具有重要的指导作用。
在本文中，我们将深入探讨数据资产管理实践白皮书4.0，从多个角度对其进行全面评估，并对其进行深度探讨，以便对其理念和实践有更深入的理解。
1. 数据资产管理的概念数据资产管理是指企业对其数据资产进行规划、管理、维护和利用的过程。
数据资产管理包括对数据的收集、存储、分析和挖掘等方面的工作。
数据资产管理实践白皮书4.0从理念上提出了更加全面和系统的数据管理观念，强调数据作为企业重要资产的管理和价值挖掘。
在实践中，企业需要根据数据资产管理实践白皮书4.0的理念，构建完善的数据管理体系，提高数据管理的效率和价值。
2. 数据资产管理的挑战随着大数据时代的到来，企业面临着海量、多样化的数据，数据的复杂性和数量都给数据资产管理带来了巨大挑战。
数据的安全性和隐私保护问题也是数据资产管理面临的严峻挑战。
数据资产管理实践白皮书4.0在对挑战的认识上更加深入和全面，提出了更加系统和完善的解决方案，帮助企业更好地应对数据管理的挑战。
3. 数据资产管理的实践数据资产管理实践白皮书4.0在推动数据资产管理实践上提出了更加精细化和全面化的要求。
它强调了数据治理、数据质量管理、数据分析和挖掘等方面的工作，要求企业在实践中更加注重数据管理的细节和全面性。
数据资产管理实践白皮书4.0也提出了更加灵活和前瞻的管理理念，要求企业在数据管理的实践中不断创新和完善，以应对不断变化的市场和技术环境。
4. 个人观点和理解作为数据资产管理领域的从业者，我对数据资产管理实践白皮书4.0的理念和实践有着深入的理解和认识。
我认为，数据资产管理实践白皮书4.0在数据管理领域的指导地位无可替代，它为企业提供了更加系统和全面的数据管理理念和实践方法。
多云管理白皮书
多云管理白皮书多云管理白皮书——实现可扩展性、安全性和灵活性的完美平衡随着云计算技术的普及和应用不断扩大，企业在云计算上的投入也越来越多。
目前，越来越多的企业选择多云管理策略，将不同的云平台整合为一个系统以获取更高效、经济、灵活的云服务解决方案。
此时，多云管理白皮书便成为了实现可扩展性、安全性和灵活性的完美平衡的重要工具。
多云管理白皮书简述多云管理白皮书是一份操作指南，指导企业在不同云平台间整合服务和数据。
它是一份战略性的文件，包含了企业多云管理策略的所有方面，从安全性和性能到灵活性和可扩展性。
本文将为您精心梳理其中的内容。
多云管理的核心价值多云管理的主要价值在于，它帮助企业将云服务变得更加高效、经济和灵活。
多云管理可以提供以下价值：1. 多云体系结构多云体系结构不仅可以将不同平台整合为一个系统，还可以帮助企业实现更高效、更可靠的云解决方案。
多云管理策略的设计可以根据不同服务和应用程序的特点来选择不同云平台，从而提高响应时间和性能。
2. 费用管理多云管理可以帮助企业优化成本，将费用分配到最佳位置。
通过在服务和应用程序间动态分配服务，企业可以根据需求完美配对平台，并确保支付的费用具有回报价值。
3. 安全和合规性在多云服务中，网络安全和合规性是最重要的问题之一。
多云管理可以帮助企业确保隐私和数据保护，保证遵守规定和法规。
4. 应用程序灵活性和可扩展性多云管理可以确保企业应用程序在需要时可以轻松扩展。
多云管理平台的灵活性可以通过动态分配服务和资源来支持应用程序的扩展，以满足业务发展需求。
多云管理的操作流程多云管理可以为企业提供动态的管理和数据分析，快速构建适应性强、快速可用、可扩展、高效、经济和安全的云部署。
它的基本操作流程如下：1. 明确多云管理策略在制定多云管理策略时，企业需要考虑一系列问题，包括：选择云平台类型、设计跨云可迁移的应用程序、实现数据共享和可视化、确定容灾策略、制定网络选址和管理策略。
数商 白皮书
数商白皮书一、引言随着数字化时代的到来，各行各业都在迅速发展。
其中，数字经济的兴起为商业世界带来了巨大的变革。
在这个数字化时代，数据已经成为了企业最重要的资产之一。
对于企业而言，如何充分利用数据资源，实现商业价值最大化成为了一个迫切的问题。
为了解决这个问题，我们开发了一种新的商业模式，称为“数商”。
本白皮书旨在介绍数商的概念、原理和应用，并探讨其对商业世界的影响和价值。
二、数商概述数商是指基于数据资源的商业模式。
它通过采集、分析和应用大数据，帮助企业实现商业价值的最大化。
数商与传统商业模式相比，强调数据作为核心驱动力的重要性。
数商通过以下几个方面实现商业价值的最大化：1. 数据采集与分析数商模式强调对大数据的采集和分析。
通过采集和存储大量的数据，企业可以获取更全面、准确的信息，从而更好地了解市场和消费者需求。
同时，数据分析师可以通过对数据的处理，发现隐藏在数据中的商机和趋势，为企业决策提供支持和指导。
2. 数据应用与商机发现通过对数据的分析，数商模式可以帮助企业发现潜在的商机。
基于数据的市场洞察和消费者行为分析，企业可以了解市场的需求和趋势，并快速推出适应市场变化的产品和服务。
另外，数据还可以帮助企业在市场中精准定位，并实施个性化营销策略，提高销售和市场占有率。
3. 数据共享与合作数商模式强调数据共享和合作，通过与其他企业或组织共享数据资源，实现数据的互通互联。
数据的共享和合作可以帮助企业降低数据采集和处理的成本，提高数据分析和决策的效率。
同时，数据共享还可以促进不同企业之间的合作，实现资源的互补和共赢。
三、数商的应用场景数商模式可以应用于各个行业和领域，下面列举了几个常见的应用场景：1. 零售业在零售业中，数商模式可以帮助企业实现精细化管理和个性化营销。
通过对消费者的购物行为和偏好进行数据分析，企业可以实现个性化推荐和定制化服务，提高消费者的购物体验和忠诚度。
2. 物流运输业在物流运输业中，数商模式可以帮助企业实现智能调度和路线优化。
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Linkoop 领象大数据平台白皮书V3.0Linkoop领象大数据平台为企业级大数据应用提供了数据全生命周期的解决方案，包含了数据集成、数据管理、数据安全、数据查询以及数据分析的整套分布式大数据平台和计算平台，帮助企业对海量数据进行采集、存储、治理、分析和挖掘，发现数据价值。
Linkoop领象大数据平台技术特点➢业界领先的大数据计算能力不论是数据导入、清洗、查询、分析还是复杂的机器学习任务，Linkoop都将这些任务转化为Hadoop上的分布式计算任务，充分利用整个大数据集群的计算能力。
Linkoop对计算任务中的关键操作进行了定制化开发和优化，如数据加载、多维关联等常用操作，在降低使用难度的同时提高了计算效率，优化后的处理性能可达Hive-tez的10倍以上，Spark的2-10倍。
Linkoop在电信领域广泛应用，每天处理的新增数据量超过600TB，充分验证了平台数据处理的性能和稳定性。
➢全图形化的数据处理流程设计Linkoop创新性地提供了数据处理流程的图形化开发界面，使得在大数据平台上的数据处理不需要编写Hadoop代码，只需要通过鼠标拖拽添加功能组件，设定功能组件的运行参数和功能组件之间的依赖关系，就能够完成大数据处理流程的定义。
对于定义完成的数据处理流程，能直接生成计算任务，提交平台执行和监控。
全图形化的使用界面大大降低了对大数据应用开发、实施和运维人员的技术门槛，减少了项目实施的周期和成本。
➢插件式功能扩展Linkoop提供的功能组件既包括数据采集和ETL任务相关的数据抽取、清洗、脱敏、校验、转换等功能，也包括了数据分析所需要的多维关联、聚集、统计以及机器学习算法等功能。
在Linkoop的架构中，这些功能组件都是以插件的方式进行添加的，因此对于不同行业和领域的特殊需要，只需要增加相应的功能组件即可满足特定的计算需求，提高了对不同领域需求的快速响应能力和灵活的系统扩展能力。
➢流数据处理与批处理一致的操作界面在Linkoop的图形化开发界面中开发数据处理流程时，流数据处理流程的设计界面和批处理是一致的，除了部分功能组件（如部分机器学习算法）不支持流数据处理流程之外，大部分的功能组件是同时支持流数据处理和批处理的。
因此在开发面向流数据的大数据实时应用时，开发人员并不需要学习专门的流数据计算框架，只需要使用与批处理一样的操作逻辑，即可完成流数据处理的流程设计。
➢无限水平扩展Linkoop基于Hadoop开源系统开发，完全继承了Hadoop线性水平扩展的特性。
通过向集群增加机器，无需停机即可线性扩充存储容量或提高处理性能。
水平扩展的能力有效地解决了企业由于数据增长和业务增长导致的处理性能不足和频繁数据迁移的问题。
Linkoop完全依托于开源社区，支持在Cloudera CDH、Hortonworks HDP以及华为FusionInsight等开源Hadoop发行版之上部署。
Linkoop领象大数据平台体系架构图一、Linkoop大数据平台体系架构Linkoop领象大数据平台由Hadoop、分布式计算框架（Africa）、大数据支撑平台（Grassland）、数据分析产品（Rhinos）、数据管理产品（Zebra）、数据查询产品（Gazelle）、数据集成产品（Cheetah）、安全管理产品（Griffin）和运维管理产品（Hippo）构成。
Linkoop分布式计算框架（Africa）在开源Hadoop的基础上，Linkoop对开源大数据软件生态进行了大量的整合和优化工作，建立了覆盖实时流数据处理、离线批处理和SQL查询三个最常用的大数据应用场景的分布式计算框架Africa。
Linkoop分布式计算框架中包含流计算框架Flink+、离线计算框架Spark+和SQL引擎Presto+，通过在开源软件（Flink、Spark和Presto）的基础上进行功能扩展和性能优化，支持稳定高效的企业级大数据应用。
Linkoop大数据支撑平台（Grassland）在Linkoop分布式计算框架的基础上，通过对底层的计算框架和存储方案进行包装，Linkoop 能够以多个引擎对上层应用提供大数据计算和存储支持。
Grassland中的引擎包括：➢流计算引擎通过将实时流数据上的数据处理任务翻译成优化后的Flink任务，然后提交到执行队列。
流计算引擎还负责轮询任务状态供用户查询和监控。
➢离线计算引擎通过将离线数据分析任务或者数据集成任务（即批处理任务）翻译成优化后的Spark任务，然后提交到执行队列。
离线计算引擎还负责轮询任务状态供用户查询和监控。
➢数据查询引擎针对不同查询对象和查询条件，将查询派发到不同的查询引擎（HBase或Presto），能够查询存储在HDFS、Hive、HBase、Cassandra或Elastic Search中存储的数据。
➢数据存储引擎为多种数据存储方案（HDFS、Hive、HBase、Cassandra、ElasticSearch、消息队列和远程数据库）提供统一视图。
Grassland还提供了任务加速器Booster和算法库。
Booster为普通用户不可见的功能模块，基于用户定义的数据处理流程和收集的数据的统计信息，Booster将计算任务转化为高效执行的分布式计算框架上的程序，使得用户不需要关注于计算任务的实现和优化，从而能够更多地关注计算任务的业务含义。
Booster对计算任务的优化方法不仅采用了启发式规则，而且对同一计算任务的不同执行计划的代价进行了估计，从而得到最优的执行计划。
算法库中提供了大量优化的数据处理方法的分布式计算版本，算法涵盖了数据集成、数据分析以及机器学习任务中所需的大多数常用方法，例如数据访问方法、数据转换方法、数据校验方法、数据过滤方法、数据聚集方法、数据合并方法、数据统计方法、图计算方法以及机器学习中的关联、聚类、分类和回归等常用算法。
数据分析产品（Rhinos）图二、Linkoop数据分析产品Rhinos分析流程设计界面不会写程序，也能分析大数据！Linkoop 数据分析产品Rhinos致力于为数据分析人员提供简便易用的图形化数据分析流程设计工具。
在Rhinos中，数据分析人员根据业务需要，把不同的数据处理单元（Step）拖拽并组合成有向无环图（DAG），形成数据分析流程。
数据处理单元是对Grassland中算法库的包装，主要包括数据访问、SQL操作、分支判断、数据校验、转换、统计以及机器学习算法等，这些数据处理单元的组合能够涵盖大多数数据分析场景。
对于暂时未能覆盖的分析功能，用户可以通过自定义UDF或者扩展数据处理单元等方式，增加数据分析流程的能力。
图三、Linkoop数据分析产品Rhinos分析流程执行监控界面在Rhinos中，流数据分析流程(Stream Flow)与批处理分析流程(Data Flow)的设计界面是一致的。
设计完成的分析流程能够直接定义为计算任务和任务的调度计划。
Rhinos中提供了任务状态监控的能力，用户能够查看每一个提交执行的任务的状态、日志以及所有输出的数据集列表。
另外，通过设计工作流（Workflow），用户可以灵活组合流数据分析流程Stream Flow、批处理分析流程Data Flow以及用户已有的处理流程，如Shell脚本、SQL脚本、MapReduce程序和Spark程序等，形成更复杂、更完整的数据分析流程。
数据管理产品（Zebra）图三、Linkoop数据管理产品Zebra数据质量分析规则管理界面Linkoop数据管理产品Zebra为大数据平台的数据管理人员提供了图形化的数据资源和数据质量的管理工具。
在Zebra中，数据管理人员能够方便地注册和管理数据源、数据资源目录。
更重要的是，Zebra提供了完善的数据质量管理工具，使得数据管理人员不仅能够用数据标准和自定义的数据质量规则校验已有的数据资源，还能够对正在执行的数据采集任务和数据分析任务进行拦截式检查。
对于数据质量检测不通过的任务，直接将其状态设置为失败，以保证错误的数据不会流入下游应用。
图四、Linkoop数据管理产品Zebra数据质量分析报告Zebra能够从取值范围、分布、缺失值等多个维度对数据集进行质量评估，对数据质量的合格率进行评级和展示，对长期的数据质量的波动进行监控和分析，并定期生成可以导出的数据质量报告。
数据查询产品（Gazelle）图四、Linkoop数据查询产品Gazelle交互式查询界面Linkoop数据查询产品Gazelle提供了数据浏览和查询界面。
用户可以通过Gazelle查询存储在大数据平台中不同存储区域的数据，包括Hive、HBase、Elastic Search、Cassandra以及Redis等。
除了标准的Web查询展现界面，Gazelle还提供了命令行查询界面（CLI）、标准的JDBC接口和Restful查询接口。
在这些访问接口的基础上，Gazelle既可以与Zeppelin、Tableau和Cognos等常用查询和BI工具集成，也可以支持基于大数据查询的应用开发。
数据集成产品（Cheetah）图五、Linkoop数据集成产品Cheetah数据导入任务配置界面Linkoop数据集成产品Cheetah是为大数据平台定制的图形化的数据集成工具包。
在Cheetah中可以方便地注册和管理数据源和数据资源目录。
为了方便对大数据平台之外的数据源进行采集，除了直接连接各种数据库（包括但不限于Oracle、MySQL、SQL Server、Teradata、PostgreSQL以及Greenplum）之外，Cheetah还支持在数据源处的前置机上部署采集器程序，通过对采集器进行采集任务下发、脱敏、数据同步等操作获取数据。
除了通过与Rhinos类似的数据处理流程的设计方式来设计ETL流程，Cheetah还提供了模板化的数据采集任务定义界面（见图五）。
用户按照界面的指示，通过对数据来源、导入目标、字段映射、脱敏规则、任务设置等步骤逐一设置，就可轻松完成数据采集任务的设计工作，对于生成大量简单而重复的数据采集任务更为高效。
Cheetah与传统的ETL工具最大的不同在于数据采集任务可以充分利用大数据平台的计算能力，采用分布式的方式并行执行采集任务，数据采集过程中的数据加载和数据转换操作更加高效，保证了大数据量和高速数据流环境下的数据导入效率。
图六、Linkoop安全管理产品Griffin用户配置界面图六、Linkoop安全管理产品Griffin角色配置界面Linkoop安全管理产品Griffin提供大数据平台上的5A安全体系所需的功能，包括账户(Account)、授权(Authorization)、鉴权(Authentication)、访问控制（Access Control）和审计(Audit)。