大数据共享服务平台探索与实践
运营商网络运营大数据应用实践研究
运营商网络运营大数据应用实践研究摘要：以电信运营商的大数据资源为基础，对网络运营大数据平台所要汇聚的数据范围、系统定位及功能架构进行了分析，并与4 G网络的建设和推广相联系，说明了怎样才能更好地运用网络运营大数据平台的大量数据资源，来对移动互联网的业务进行全面的评估，同时还可以对网络运营大数据平台在网络精细化运营中所具有的价值进行挖掘，为运营数据资源的内部应用提供借鉴。
关键词：运营商；网络运营；大数据平台；数据资源1.网络运营大数据概述1.1客户信息由顾客的实际注册信息、业务定单、消费、付款、投诉等信息构成，该信息以顾客关系管理（CRM）和客服系统为主，以“客户/人”为“主KEY”进行相关聚合，并体现出该用户所使用的电信服务的基础信息。
1.2用户实时业务信息具体包含了用户的实时位置信息、正在使用的业务类型、业务内容、 APP名称、终端型号版本、业务使用感知（时延、成功率、速率）等内容，它的主要作用是对用户的行为进行描述，能够反映出用户使用业务时实时体验的动态信息。
通常情况下，运营商会使用部署探针、镜像抓包等方式来对其进行捕捉和存储，之后再对其进行分析。
1.3网络/设备运行信息：具体内容有：反映各设备/各端口/各链路的速率、带宽、抖动、延时等硬件运行情况的信息，还有能够反映网络情况的业务统计信息（例如，无线信号强度/覆盖/干扰等一系列指标、各端口消息收发成功率及处理时延、各协议定义的计数器情况、性能指标等）等，这类信息通常是由网管系统进行监控和采集的。
在这些数据中，无论是用户实时业务信息还是网络/设备运行信息，都是从现网实时产生并实时采集到的动态信息。
这一类型的信息，不仅包括了用户使用电信业务及互联网业务的行为特点，而且还能反映出用户使用业务时的网络实时状况，这对运营商提升网络质量以及提升用户使用业务时的感知有着十分重要的作用。
2.网络运营大数据平台架构2.1实时性通信网络每时每刻都在对各种业务进行处理，因此，网络的运行情况也是实时变化的。
大数据应用案例与实践经验分享
大数据应用案例与实践经验分享随着数字化时代的到来，大数据的应用已经成为公司和企业的重要策略之一。
而对于大数据的应用始终还是处于一个探索和实践的阶段。
在实践过程中，公司和企业需要充分了解和利用大数据的特点和优势，在实践过程中摸索出自己的应用模式和解决方案，从而更有效的应用大数据，取得更好的业绩。
在下面的文章中，将通过几个大数据应用案例与实践经验的分享，从不同角度探讨大数据的应用之道。
一、金融领域的机器学习与大数据分析目前在金融领域，基于机器学习的大数据分析已经成为了越来越普及的趋势。
通过大数据分析和机器学习的模型训练，可以给出更加精准的风险预测和投资建议。
在实践中，金融公司需要建立一个完整的数据分析系统，从数据采集、数据清洗、数据挖掘、机器学习模型训练和投资建议等方面进行设计和实施。
具体来说，这就需要对各个环节进行深入研究和开发，比如如何通过大数据来识别潜在的逾期借款和欺诈风险、如何通过监督学习来识别高风险的交易和投资机会、如何利用非监督学习来发现新的市场机会等。
二、制造业的生产过程智能化对于制造业而言，大数据的应用可以带来更高效和更准确的生产过程控制和优化。
通过收集大量的数据并进行分析，制造企业可以深入了解整个生产过程的细节和瓶颈，从而制定出更加合理的生产策略。
在实践中，制造企业可以利用云计算、物联网等技术来构建一个完整的制造业生产过程智能化系统。
该系统可以实现全局监控、智能调度、预测分析和实时反馈等功能，可以精准优化整个生产过程的效率和精度，达到节能减排、降本增效、提升品质等目的。
三、电商领域的推荐算法电商领域是一个需要大数据应用的典型例子。
通过对用户行为、商品数据等大量数据的收集和分析，可以提高交易的成功率和用户留存率。
在实际应用中，电子商务公司可以使用基于协同过滤、内容过滤或者混合的推荐算法来实现商品推荐。
另外，在商品搜索方面，也可以利用机器学习的技术来识别并推荐相关的搜索关键字或者商品。
大数据分析平台的性能优化方法与实践经验总结
大数据分析平台的性能优化方法与实践经验总结随着大数据时代的到来，大数据分析平台的重要性日益凸显。
企业、机构和政府都意识到，通过充分利用大数据，可以获得更深入的洞察力，并为决策和业务发展提供有力支持。
然而，大数据分析平台的性能优化却是一个持续的挑战。
为了提高数据分析的效率和准确性，我们需要探索一些性能优化的方法和实践经验。
1. 数据存储优化数据存储是大数据分析平台的核心部分，也是性能优化的重点。
以下是一些常用的优化方法：（1）数据分片：将数据划分成多个分片，可以提高分析过程的并行性。
通过合理划分数据，可以减少数据倾斜和负载不平衡的问题。
（2）数据压缩：对于大规模的数据集，数据压缩可以降低存储成本，同时提高数据传输和处理的效率。
（3）数据索引：建立适当的索引可以加快数据的查询和访问速度。
通过索引，可以减少数据的扫描量，提高查询的响应速度。
2. 数据预处理优化大数据分析平台通常需要对原始数据进行预处理，以提高分析的质量和效率。
以下是一些常用的数据预处理优化方法：（1）数据清洗：清洗数据是为了去除错误、重复、缺失和异常值等，以减少数据分析时的干扰和误差。
通过合理的数据清洗方法，可以提高数据的准确性和一致性。
（2）数据归一化：不同数据源和数据格式的数据需要进行归一化处理，以保证数据的一致性和可比性。
通过归一化，可以减少数据分析过程中的误差和冗余。
（3）数据采样：针对大规模数据集，可以采用数据采样的方法，选取代表性的子集进行分析。
通过数据采样，可以减少分析过程的计算量，提高分析的效率。
3. 并行计算优化大数据分析通常需要进行大规模的并行计算，以提高计算速度和效率。
以下是一些常用的并行计算优化方法：（1）任务划分：将复杂的计算任务划分成多个子任务，分布式地进行并行计算。
通过合理划分任务，可以充分利用计算资源，提高计算过程的并行性。
（2）数据本地性：将计算任务分配给最接近数据的计算节点，减少数据传输过程中的网络延迟和带宽消耗。
高校大数据平台建设与实践
高校大数据平台建设与实践在当前信息爆炸的时代，各行各业都在积极探索和利用大数据技术，以提高效率、降低成本、优化决策和服务质量。
作为教育领域的重要组成部分，高校也在不断打造自己的大数据平台，以促进教学、科研、管理等方面的发展。
一、大数据平台的概念和作用所谓大数据平台，是指通过收集、存储、管理、分析和应用大量数据，为用户提供基于数据的决策支持、业务管理、分析应用等一站式服务的综合性系统。
这种平台可以整合各种数据来源，包括人工采集、传感器监测、社交媒体、公共数据库等，以便各种用户即时、准确、完整地使用数据来支持事务和决策。
在高校中，大数据平台的作用主要有以下几个方面：1. 教学管理。
通过大数据的智能化分析、应用和挖掘，可以帮助高校实现对学生、教师、课程、教学设施等资源的精准管理和优化，以提高教学效果和质量。
2. 科学研究。
通过对数据资源的整合和分析，可以加速科学研究的进程和成果，并为研究人员的科研工作提供更多的参考信息、理论支持和数据支持。
3. 校园管理。
通过对学生、教师、校友等人群的数据分析和管理，可以帮助高校更加有效地规划、管理和改进校园的建设、运营和服务，提高校园管理的智能化水平。
二、高校大数据平台的建设和运营高校大数据平台的建设和运营，需要从多个方面进行考虑和策划。
具体来说，可以分为以下几个环节：1. 数据采集和整合。
高校大数据平台涉及的数据来源广泛多样，如何把这些数据整合起来，统一管理和规范化，是平台建设的首要任务。
2. 数据清洗和处理。
收集到的大数据往往存在错误、不完整、重复等问题，需要进行清洗和处理，从而确保数据的质量和准确性。
3. 数据存储和分析。
对清洗和处理后的数据，需要选用合适的数据存储方案(如 Hadoop、HBase、MongoDB、Redis、MySQL 等)，以及相应的分析工具和技术(如 R、Python、Hive、Spark 等)，进行数据分析和挖掘。
4. 数据可视化和应用。
大数据专业实习报告心得体会大数据实训收获和心得体会
大数据专业实习报告心得体会大数据实训收获和心得体会0_年10月25号至10月27号我和张老师于北京首都师范大学参加了教师信息化教学能力提升培训会，此次培训会是由中国教育技术协会主办，101教育研究院承办的。
此次培训会由华南师范大学焦建利教授为主，江苏的王力维vivi老师，郑州的范瑞晴老师，郝苗苗老师等为我们进行培训。
每节讲座都以鲜活的实例、丰富的知识内涵及精湛的理论阐述打动了我的心，使我认识到信息技术的综合运用不应只停留在课件的制作上，感受到作为一名合格的教师，应积极主动吸纳当今最新的信息技术，并致力于把它们应用于课堂内的教与学活动中。
与全国同行们的交流更是开阔了我的视野，找到了自己的不足。
这样的培训对于我而言，真的是宝贵的学习机会，来得及时，来得实在，我觉得受益匪浅，深受启迪。
我将感想总结如下：1、提升视野，感受到信息化教学的魅力这次的培训不像温水煮青蛙，而是能给我们大家一个刺激。
我在听完了范瑞晴等老师的成果演示后，她优秀的教学作品提升了我的视野，让我感觉到先进的多媒体应用在教学上的巨大魅力，我憧憬未来教育信息化时代的到来，更激发了我深入钻研信息技术的信心和决心。
以前我以为信息化技术只是做做课件，数学教学上应用几何画板或者matlab软件已经是了不得的事情，甚至肤浅认为信息化是计算机老师的事，培训后我深刻体会到信息化教学是个内涵丰富的领域，它不仅仅是计算机老师的事，它应该是每个老师要去努力的方向，利用信息技术服务于教学，达到资源网络化、学习自主化、活动协助化、情景虚拟化、媒体数字化。
2、更新观念，体验信息技术支持下的知识创新教学江苏的王力维vivi老师给我做了《如何设计线上线下相结合的混合课程》讲座，通过实际课例分析了如何设计混合式课程，同时给我们提出了职业教育需要创新教育的观念。
她的讲座主要解决了三个问题：1.信息化我们遇到了什么问题?2.混合式教学我们解决了什么问题?3.分享和反思我们需要什么课堂?听着她遇到的问题和解决的办法，我不由得想到我们学校在最开始课程的时候也是遇到了层层困难，但是经过十年多的努力与探索，我们也是拥有了自己的教学特点教学模式，我很能理解vivi老师所说的的阻力。
机场大数据探索与实践
机场大数据探索与实践1. 简介机场作为重要的交通枢纽，在日常运行中产生了大量的数据。
这些数据可以包括机场的航班信息、乘客流量、货运量、飞机信息等各种类型的数据。
利用机场大数据进行探索与实践，可以帮助机场管理部门更好地了解和优化机场运营，提高效率和服务质量。
2. 机场大数据的来源机场大数据的来源非常广泛，主要包括以下几个方面：2.1 航班数据航班数据是机场大数据中最重要的一部分。
它包括了航班的起降信息、航班号、航班公司、到达和出发时间等。
通过分析航班数据，可以得到机场的航班数量、航班运营情况等相关信息。
2.2 乘客数据乘客数据是指机场接待的乘客的相关信息。
这些数据可以包括乘客的人数、国籍、年龄、航班选择偏好等信息。
通过分析乘客数据，可以对机场的客流量进行监控和预测，为机场提供更好的服务。
2.3 货运数据货运数据是指机场货运业务的相关信息。
这些数据可以包括货运量、货物类型、目的地等信息。
通过分析货运数据，可以帮助机场管理部门优化货运流程，提高货运效率。
2.4 飞机数据飞机数据是指机场所运营的飞机相关的信息。
这些数据可以包括飞机型号、飞机运行状态、维护记录等信息。
通过分析飞机数据，可以了解飞机的使用情况和维护需求，提高机场的飞机调度和维护效率。
3. 机场大数据的应用机场大数据的应用非常广泛，可以包括以下几个方面：3.1 机场运营优化通过分析机场大数据，可以了解机场的运营情况，包括航班运行情况、乘客流量、货运量等。
通过对这些数据进行挖掘和分析，可以帮助机场管理部门更好地进行运营决策，提高机场的运营效率。
3.2 客流预测和安全监控通过分析乘客数据，可以对机场的客流情况进行预测和监控。
这对于机场的安全和服务质量非常重要。
通过合理预测客流，可以合理安排机场的人员和资源，提供更好的服务。
3.3 噪音和环境监测机场周围的噪音和环境问题一直是困扰机场的一个难题。
通过分析机场大数据，可以对噪音和环境问题进行监测和分析，及时采取相应的措施，保护机场周围的环境。
大数据分析综合实践报告(3篇)
第1篇一、前言随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
大数据作为一种新型资源，蕴含着巨大的价值。
为了更好地理解和应用大数据技术，提升数据分析能力，我们团队开展了本次大数据分析综合实践。
本报告将对实践过程、实践成果以及实践体会进行详细阐述。
二、实践背景与目标1. 实践背景随着互联网、物联网、云计算等技术的普及，人类社会产生了海量数据。
这些数据不仅包括传统的文本、图像、音频、视频等，还包括社交媒体、传感器、电子商务等新型数据。
如何从这些海量数据中提取有价值的信息，成为当前数据科学领域的重要课题。
2. 实践目标（1）掌握大数据分析的基本方法和技术；（2）运用所学知识对实际数据进行处理和分析；（3）提高团队协作能力和解决问题的能力；（4）培养创新意识和实践能力。
三、实践内容与方法1. 数据采集与预处理（1）数据采集：根据实践需求，我们从互联网上获取了相关数据集，包括电商数据、社交媒体数据、气象数据等；（2）数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去重、格式转换等操作，确保数据质量。
2. 数据分析与挖掘（1）数据可视化：利用Python、R等编程语言，对数据进行可视化展示，直观地了解数据特征；（2）统计分析：运用统计方法对数据进行描述性分析，挖掘数据背后的规律；（3）机器学习：运用机器学习方法对数据进行分类、聚类、预测等分析，挖掘数据中的潜在价值。
3. 实践工具与平台（1）编程语言：Python、R；（2）数据库：MySQL、MongoDB；（3）数据分析工具：Jupyter Notebook、RStudio；（4）云计算平台：阿里云、腾讯云。
四、实践成果1. 数据可视化分析通过对电商数据的可视化分析，我们发现了以下规律：（1）消费者购买行为与时间、地区、产品类别等因素密切相关；（2）节假日、促销活动期间，消费者购买意愿明显增强；（3）不同年龄段消费者偏好不同，年轻消费者更倾向于追求时尚、个性化的产品。
2. 社交媒体情感分析利用社交媒体数据，我们对用户评论进行情感分析，发现以下结果：（1）消费者对产品的满意度较高，好评率较高；（2）消费者关注的产品功能主要集中在质量、价格、服务等方面；（3）针对消费者提出的问题，企业应加强售后服务，提高客户满意度。
大数据实训结果与总结报告
大数据实训结果与总结报告1.引言1.1 概述概述本篇长文是关于大数据实训结果与总结的报告。
在这篇报告中，我们将详细介绍我们所进行的大数据实训的背景、内容以及最终的结果总结。
通过这次实训，我们旨在提高对大数据技术的理解和应用能力，并探索该领域的新趋势和挑战。
在现代社会中，数据已经成为了一种宝贵资源。
大数据技术的发展和应用已经对我们的生活和工作产生了深远的影响。
为了掌握和应对这一趋势，我们参与了一次为期数周的大数据实训。
通过这次实训，我们希望能够通过实践学习大数据技术和工具，提高我们的数据处理和分析能力。
在实训内容方面，我们学习了大数据技术的基础概念和相关工具。
我们了解了大数据的特点和挑战，学习了Hadoop、Spark等大数据处理框架的使用方法，并通过实际操作来进行数据清洗、分析和可视化。
在实训过程中，我们也进行了一些案例研究，以应用所学知识解决真实世界的问题。
通过这次实训，我们获得了一些宝贵的经验和收获。
我们不仅深入理解了大数据技术的概念和原理，还学会了如何运用这些技术解决实际问题。
我们发现，大数据技术对于数据处理和分析的效率和准确性有着显著的提升作用，可以帮助我们更好地理解数据、发现规律并做出有针对性的决策。
然而，我们也发现在实际应用中还存在一些挑战和问题。
例如，大数据的处理速度和规模对于计算资源和存储资源有较高的要求，这可能对一些中小型企业和个人来说是一个挑战。
此外，数据的质量和隐私问题也需要引起足够的重视和解决。
总之，通过这次大数据实训，我们对大数据技术有了更深入的了解，也积累了一定的实践经验。
我们相信，大数据技术将会在未来的各个领域中起到重要作用，为我们带来更多的机遇和挑战。
在本文的后续部分，我们将详细介绍实训背景、实训内容以及总结出的实训结果，并提出可能的改进方向。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以包括以下内容：文章结构部分旨在介绍本篇长文的整体结构和各个部分的主要内容，以使读者更好地了解文章的框架和组织。
基于“雨课堂+共享数据”智慧平台的课程教学探索与实践
基于“雨课堂+共享数据”智慧平台的课程教学探索与实践郭晨荣 1 闫延鹏 1 陈韶 2(1.新乡医学院三全学院 河南新乡 453000; 2.安阳学院 河南安阳 455000)摘要： 为提升高等教育质量，促进医学生综合素质能力，医工融合将“医科”“工科”等多学科知识融会贯通。
随着信息化水平不断提升，教育信息化平台不断发展，智慧教学工具进入课堂。
基于雨课堂平台数据，采用大数据分析工具，对医学大数据概论课程的过程数据，如学生课堂考勤、课堂参与、课程互动以及查看线上资源等全量数据进行行为分析。
同时结合共享数据平台，为学生自主探究学习提供更多资源，以期提升医学大数据概论的课程质量，并为更多的课程教学模式提供有益的参考和借鉴。
关键词： 雨课堂 大数据分析 医学大数据概论 医工融合中图分类号： G642文献标识码： A文章编号： 1672-3791(2023)24-0198-04Exploration and Practice of Course Teaching Based on the SmartPlatform of "Rain Classroom+Shared Data"GUO Chenrong 1 YAN Yanpeng 1 CHEN Shao 2(1.Sanquan College of Xinxiang Medical University, Xinxiang, Henan Province, 453000 China; 2.AnyangUniversity, Anyang, Henan Province, 455000 China)Abstract: In order to improve the quality of higher education and promote the comprehensive quality and ability of medical students, the integration of medicine and engineering integrates multidisciplinary knowledge such as "medicine" and "engineering". With the continuous improvement of the level of informatization and the continuous development of educational information platforms, smart teaching tools have entered the classroom. Based on data from the Rain Classroom platform, this article uses big data analysis tools to conduct a behavioral analysis of the process data of the Introduction to Medical Big Data course, such as students' classroom attendance, classroom par‐ticipation, course interaction and the view of online resources, and combines with shared data platforms to provide more resources for students to explore and learn independently, in order to improve the course quality of Introduc‐tion to Medical Big Data and provide useful references and models for more course teaching models.Key Words: Rain Classroom; Big data analysis; Introduction to Medical Big Data; Medicine-engineering integra‐tion国家为推动医学教育高质量发展，提升教学品质，提出了“新医科”“新工科”的教育理念，并通过逐步探索新医科与新工科等多学科交叉融合的医学人才培养模式，建立“医工融合”人才培养体系和项目平台。
Spark大数据技术应用于云计算平台的实践探索
Spark大数据技术应用于云计算平台的实践探索云计算平台作为近年来快速发展的技术，为企业和个人提供了各种创新和商业机会。
然而，云计算平台上的大数据处理需求也逐渐增大，要求更高效、更快速的数据处理技术。
在这方面，Spark大数据技术成为了许多云计算平台的首选。
本文将探索Spark大数据技术在云计算平台上的实践应用。
首先，让我们了解一下Spark技术。
Spark是一种基于内存的分布式计算系统，可以处理大规模的数据集并提供高效的数据处理速度。
相比于传统的MapReduce框架，Spark具有更低的延迟和更高的性能。
Spark提供了丰富的API和内置的数据处理模块，比如Spark SQL、Spark Streaming和机器学习库等，使得用户可以方便地进行数据处理、数据分析和机器学习任务。
在云计算平台上，Spark可以发挥其强大的分布式计算能力和高效的内存处理机制。
首先，Spark可以轻松地处理云计算平台上的大规模数据集。
由于云计算平台的规模通常非常大，传统的数据处理技术可能会面临扩展性和性能的挑战。
而Spark的分布式计算模型和优化的内存处理方式能够有效地解决这些问题，提供高效的数据处理能力。
其次，Spark可以与其他云计算平台上的工具和服务集成，发挥协同作用。
例如，Spark可以与Hadoop和其他分布式存储系统进行集成，从而可以直接读取和处理存储在这些系统中的数据。
此外，Spark还可以与云计算平台上的数据仓库、消息队列和流处理引擎等集成，进一步提升数据处理的便利性和效率。
除了数据处理能力，Spark还拥有丰富的数据处理模块和算法库，为云计算平台上的数据分析和机器学习任务提供了强有力的支持。
Spark SQL模块可以方便地进行数据查询和分析，使得用户可以通过类似SQL的语法进行数据探索和分析。
而Spark Streaming模块可以实时处理数据流，满足实时数据分析和处理的需求。
此外，Spark还提供了强大的机器学习库，支持各种常见的机器学习算法和深度学习框架，使得用户可以方便地进行模型训练和预测。
贵阳市建筑业大数据服务平台建设探索与实践
贵阳市建筑业大数据服务平台建设探索与实践随着网络信息技术的普及和发展，大数据服务平台也悄然而生，本文以贵阳市为例，对建筑业大数据服务平台建设进行分析和实践。
标签：建筑业；大数据服务平台；建设；实践1 项目背景发展大数据产业是贵州省实现后发超越的创新性产业方向，是贵州省实现产业转型和新型工业化的战略选择，是贵州省统筹经济发展与生态文明建设的必由之路。
大数据产业将成为贵阳市承载的主要产业形态，成为贵州省战略性新兴产业的主攻方向，成为未来贵州省的重要经济增长极。
2 项目现状贵阳市建筑业大数据服务平台以建设工程安全质量的监督管理为核心，有效进行全局的控制管理，实现信息资源共享，进而提高安全质量监督的工作水平和工作效率，实现全面的质量管理。
3 大数据服务平台总体设计情况3.1 设计原则建设贵阳市建筑业大数据服务平台项目要高起点规划、高标准设计、高质量建设、高效率运行。
严格遵循以下建设原则：①全局规划，明确目标。
贵阳市住建局统一制定规划，明确项目建设各个阶段的目标、步骤、方法、标准，做到有的放矢；②领导关注，组织保证。
各级工程质量监督管理部门要根据本地区的实际情况建立健全相关制度，为项目建设提供相应的组织保障，保证项目建设的持久性和连续性；③整合资源，高效实用。
项目建设充分利用已有的网络基础、业务系统和信息资源，加强整合，促进各级政府联合建设，达到互联互通、信息共享的目的，使有限的资源发挥最大的效益；④统一标准，保障安全。
在国家统一的标准与指导意见下实施，各种建设都要遵循国家标准；⑤整体设计，分步实施。
按照各地区的实际情况分层次、分阶段的稳步推进；⑥切合实际，强调实用。
在不同的实施阶段突出不同的重点。
前期阶段集中于建设工程质量监督管理。
长远目标是实现建设行业的管理大集中、大联网、大协同；⑦共享协同、模式创新。
通过运用网络手段，配合与推动政府体制改革，优化整合公务流程以及建立信息的共享机制，构建一个“上传下达、左右联动、共享协同、高效运作”的新型政府工业管理模式；⑧先易后难、效果优先。
大数据管理信息化的研究与探索实践报告
大数据管理信息化的研究与探索实践报告随着科技的不断发展，大数据已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
大数据管理信息化的研究与探索实践报告，就是要对大数据管理信息化的理论与实践进行深入研究，以期为我国大数据产业的发展提供有益的参考。
一、大数据管理信息化的理论基础1.1 大数据的概念与特点大数据，顾名思义，就是数据量巨大、类型繁多的数据集合。
与传统的数据处理方式相比，大数据具有四个特点：数据量大、数据类型多样、数据处理速度快、数据价值密度低。
这些特点使得大数据的管理与信息化成为了一项极具挑战性的工作。
1.2 大数据管理信息化的内涵与外延大数据管理信息化是指通过运用现代信息技术手段，对大数据进行有效、高效的管理与利用，实现大数据的价值最大化。
大数据管理信息化的内涵主要包括数据采集、数据存储、数据分析、数据挖掘等方面；而其外延则涵盖了政策制定、技术研发、产业发展等多个领域。
二、大数据管理信息化的实践探索2.1 数据采集与整合数据采集是大数据管理的第一步，也是最为关键的一步。
通过对各种数据源进行整合，可以获取到全面、准确的数据信息。
目前，我国在数据采集方面已经取得了一定的成果，如国家统计局、中国互联网络信息中心等机构都在积极开展数据采集工作。
2.2 数据存储与管理数据存储与管理是大数据管理的核心环节。
随着技术的不断进步，我国已经在数据存储技术方面取得了长足的进步，如阿里云、腾讯云等知名企业都在积极开发新型的数据存储技术。
我国还在积极推进数据安全管理，以保障数据的安全性和可靠性。
2.3 数据分析与挖掘数据分析与挖掘是大数据管理信息化的重要环节。
通过对大量数据的分析与挖掘，可以发现其中的规律和趋势，为决策提供有力的支持。
目前，我国在数据分析与挖掘方面已经取得了一定的成果，如百度、阿里巴巴等企业在人工智能领域的研究与应用都取得了世界领先的成果。
三、大数据管理信息化的发展趋势3.1 技术创新与发展随着科技的不断进步，大数据管理信息化将会迎来更多的技术创新与发展。
开放共享平台服务社会需求——江苏省档案远程教育平台的实践与探索
葛霞（江苏省档案馆，江苏南京，210008）习近平总书记在党的十九大报告中指出，人才是实现民族振兴、赢得国际竞争主动的战略资源。
要建设高素质专业化干部队伍，注重培养专业能力、专业精神，增强干部队伍适应新时代中国特色社会主义发展要求的能力。
《2018—2022年全国干部教育培训规划》提出：干部教育培训和互联网融合发展。
统筹整合网络培训资源，建设兼容、开放、共享、规范的全国干部网络培训体系。
2015年，中共中央印发的《干部教育培训工作条例》也提出：充分运用现代信息技术，完善网络培训制度，建立兼容、开放、共享、规范的干部网络培训体系。
提高干部教育培训教学和管理信息化水平，用好大数据、“互联网＋”等技术手段。
这些对干部教育培训工作提出的新任务、新要求，一直成为我省做好新形势下档案远程教育培训工作的基本遵循。
江苏省档案远程教育平台（）（以下简称平台）自2013年12月26日开通至今，已整整运行5年。
平台以传播快捷、覆盖面宽、全免费服务、社会影响力大等优势吸引了全省档案系统和各行各业各单位档案人员踊跃上网注册学习，并吸引江苏对口援疆克州和福建、安徽、广东、四川等其他省区档案人员以及海内外民众踊跃参加学习。
平台给学员们带来了便利的学习机会和更新的专业知识，获得广泛好评。
一、平台运行基本情况（一）平台基本概况2014年1月，省档案局向各市档案部门和省各有关单位下发《关于组织开展档案人员远程教育平台的通知》，正式组织发动全省各行各业档案人员上线学习。
截至2018年底，平台共设置岗位培训课程23门，其中，必修课程5门，选修课程18门；继续教育课程27门。
截至2019年1月8日，平台已有34844人上网注册，参加学习，其中包括省外人员1116人和非中国籍学员注册15人。
（二）平台学习情况1.从注册学员身份看，有机关、团体、企业、事业单位和其他组织的专兼职档案人员，还有部分普通公民包括在校学生等。
据统计，机关单位上线学习的有5679人，占总数的16.3%；社会团体530人，占总数的1.5%；企业单位11943人，占总数的34.3%；事业单位10121人，占总数的29.1%；基层自治组织1120人，占总数的3.2%；普通民众5428人，占总数的15.6%。
构建大平台、大数据、大系统的一体化应用体系的方法与思路
构建大平台、大数据、大数据的一体化应用体系的方法与思路从2015年开始构建“大平台、大系统、大数据”的信息化建设新模式，开展了一系列的探索和实践；并最终形式了“以标准与技术体系为导向、以一体化互联开放式平台为基础、以统一数据资源管理为目标、以业务一体化为手段”的全新信息化新模式；形成为支撑该新模式所需的方法论、相关标准与规范、技术体系与平台，基于上述成果可以真正实现“大监管共治、大系统融合、大数据慧治、大服务惠民、大平台支撑”。
该模式的关键点是：让技术型的平台开发商负责平台和所有应用中共性功能和组件的开发，让业务型的应用开发商在平台上负责某一个具体业务应用的开发，但所有的业务应用对于用户和平台来说就是一个业务模块，业务应用不再是一个封闭和独立的系统，从而形成了“平台（1）＋应用（N）”的大系统，但不同的应用和平台都可以像一个服务进行分布式的部署；在数据方面，平台开发商负责公共数据集的设计、应用开发商进行业务数据集的设计，但平台开发商会审核业务数据集的设计，并统一整合公共数据集和业务数据集，形成逻辑统一的数据集；通过统一的数据访问接口为平台和应用提供针对结构化数据、非结构化数据的统一存取、查询和服务，从而实现真实的“一数一源”和“大数据”。
通过构建一个互联开放式平台为“大平台、大系统、大数据”的实现奠定基础，互联开放式平台的核心是将传统的“应用＋集成”模式转换化为“大系统”模式，从根本上解决数据孤岛和应用分隔所带来的问题；互联开放式平台的特点是：一、技术开放性，即各应用厂商均可以以此为基础进行应用的建设；二、标准化，各应用厂商遵循公开、开放的标准，不受特定厂商的影响；三、应用互联互通，各应用以平台为基础，以微服务为手段实现互联互通；四、平台化，该平台不是开发平台是支撑平台，各业务应用的开发不受平台的限制。
互联开放式平台的核心理念：“以标准为准绳、以数据资源为核心、以物理分层为基础，以服务为构件、以协同管控为目标”，最终形成以数据资源为导向的应用建设模式。
大数据管理信息化的研究与探索实践报告
大数据管理信息化的研究与探索实践报告随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为了当今社会的一个热门话题。
大数据管理信息化的研究与探索实践报告，主要从理论和实践两个方面对大数据管理信息化进行了深入的探讨。
本文将从以下几个方面展开论述：大数据的概念、特点及其在各个领域的应用；大数据管理信息化的理论基础；大数据管理信息化的实践案例；以及大数据管理信息化的发展趋势。
一、大数据的概念、特点及其在各个领域的应用1.1 大数据的概念大数据，顾名思义，是指数据量巨大、类型繁多的数据集合。
这些数据集合在传统数据处理技术下，往往难以进行有效的处理和分析。
随着计算机技术、存储技术和信息处理技术的不断进步，大数据已经成为了当今社会一个重要的资源。
1.2 大数据的特点大数据具有以下几个显著的特点：数据量大、数据类型多样、数据更新速度快、数据价值密度低。
这些特点使得大数据在各个领域的应用具有很大的挑战性和潜力。
1.3 大数据在各个领域的应用大数据在各个领域都有广泛的应用，如金融、医疗、教育、交通等。
在金融领域，大数据可以帮助银行和金融机构更好地评估风险、优化投资策略；在医疗领域，大数据可以提高疾病的诊断准确率、降低医疗成本；在教育领域，大数据可以为学生提供个性化的学习资源和教学方案；在交通领域，大数据可以提高交通运输的效率和安全性。
二、大数据管理信息化的理论基础2.1 数据治理数据治理是大数据管理信息化的理论基础之一。
数据治理主要包括数据的采集、存储、处理、分析和使用等方面。
通过建立健全的数据治理体系，可以确保数据的准确性、完整性和安全性，从而提高大数据的价值。
2.2 数据安全与隐私保护数据安全与隐私保护是大数据管理信息化的重要保障。
随着大数据的应用越来越广泛，数据安全和隐私保护问题也日益凸显。
因此，加强数据安全与隐私保护的研究和实践，对于保障大数据的安全和可持续发展具有重要意义。
三、大数据管理信息化的实践案例3.1 阿里巴巴的双十一购物节每年的双十一购物节，阿里巴巴都会面临大量的交易数据。
大数据管理信息化的研究与探索实践报告
大数据管理信息化的研究与探索实践报告大家好，今天我要给大家分享一下关于大数据管理信息化的研究与探索实践报告。
在这个信息爆炸的时代，我们每天都在接触大量的数据，如何有效地管理和利用这些数据，成为了我们面临的一个重大挑战。
那么，大数据管理信息化究竟是什么呢？简单来说，就是通过现代信息技术手段，对海量的数据进行采集、存储、处理、分析和应用，从而实现对数据的高效管理。
下面，我将从以下几个方面来详细介绍这个话题。
我们要明确大数据管理信息化的重要性。
在过去的几十年里，随着互联网的普及和技术的发展，我们产生了大量的数据。
这些数据涵盖了各个领域，如经济、社会、文化、科技等。
如果我们不能有效地管理和利用这些数据，就会浪费巨大的资源。
而大数据管理信息化正是解决这个问题的关键。
通过运用现代信息技术手段，我们可以将这些数据转化为有价值的信息，为决策者提供有力的支持。
我们要了解大数据管理信息化的基本原则。
在进行大数据管理信息化的过程中，我们需要遵循以下几个原则：一是数据安全原则。
在数据的采集、存储和传输过程中，我们要确保数据的安全性，防止数据泄露和被篡改。
二是数据质量原则。
我们要保证数据的准确性、完整性和一致性，确保数据的可靠性。
三是数据共享原则。
我们要打破数据孤岛，实现数据的共享和交流，提高数据的利用率。
四是数据分析原则。
我们要运用统计学、机器学习等方法，对数据进行深入的挖掘和分析，为决策者提供有价值的信息。
接下来，我将介绍一些大数据管理信息化的实践案例。
在这方面，国内外都有很多成功的经验。
例如，美国的国家气象局(NWS)就利用大数据分析技术，对全球的气象数据进行实时监测和分析，为政府和企业提供准确的天气预报服务。
阿里巴巴、腾讯等中国企业也在大数据管理信息化方面取得了显著的成果。
他们通过对用户行为数据的分析，为用户提供了个性化的服务，提高了企业的竞争力。
我们在进行大数据管理信息化的过程中，也会遇到一些挑战。
例如，如何保证数据的安全性和隐私性；如何提高数据分析的准确性和效率；如何培养大数据人才等。
大数据技术的应用与实践
大数据技术的应用与实践在数字化时代，数据已经成为企业和组织发展的重要资源，各种领域的数据呈现爆炸式增长，这也促使数据处理的技术得到了更深入的发展，其中大数据技术是最重要的一种。
大数据处理技术是将海量的数据集合通过高速网络和高效算法处理分析，在处理过程中，利用算法的学习和挖掘能力，帮助企业和组织发现有用的信息，用以引导和支持管理和业务决策。
在大数据技术的应用过程中，首先要解决的问题是如何收集数据。
例如，对于一个电商平台而言，需要收集来自用户、商户、物流等各方面的数据。
由于这些数据数量非常庞大，如果使用传统的处理方法，难以处理如此高强度的数据。
因此，可以使用大数据技术来解决这一问题。
一些主要的大数据处理框架如 Hadoop 和 Spark，均可以胜任这项任务。
除此之外，大数据处理还需要对数据进行探索性分析和数据建模。
通过探索性分析可以了解数据背后的结构和规律，这对于公司的业务发展和市场竞争具有重要意义。
数据建模则是在探索性分析的基础上对数据进行模型预测和优化。
数据建模不仅包括传统的统计学建模方法，还包括机器学习、神经网络以及深度学习等领域的模型，这些模型可以最大程度地挖掘出有用信息。
在大数据技术中，我们经常会用到的一种技术是云计算。
云计算可以将计算和存储资源进行虚拟化，使企业和组织可以消除因应对大数据而花费大量的资源和资金的负担。
云计算不仅可以提供可扩展的存储和弹性计算资源，还可以提供数据处理服务和分析工具，使得企业可以利用云计算实现数据处理并发过载的情况下的高效数据分析。
在大数据技术的应用与实践中，还要特别注意数据隐私和安全。
由于这些的数据往往包含公司和个人的敏感信息，巨大的数据集也可以成为攻击者的目标。
总的来说，在大数据技术的应用中，人们不仅需要处理海量的数据集，还需要用最高效的方式将这些数据转化为具有重要含义和信息的数据，再将数据利用于决策，提高计算和处理效率。
同时，人们要保护数据的隐私性和安全性，保证数据正常运转不受攻击。
贵阳大数据政务服务的探索与实践
贵阳市通过构建大数据政务服务，打造数字政府，立足改善公共服务环境、提升公共服务供给能力，构建扁平化和分散化的组织结构，以促进公共服务提质增效，更好地满足人民日益增长的美好生活需求。
一、贵阳大数据政务服务的创新实践贵阳市围绕政务服务进行积极探索和实践，走出一条借助大数据手段提升政府管理和社会治理能力的智慧化路径。
以政府数据共享交换平台、政府数据开放平台为核心，以“数据铁笼”“社会和云”“筑民生”等服务平台为典范，最大化释放数据价值，打造“一擎双翼”数字政府。
（一）政府数据共享开放：赋能智慧治理为进一步加快破除信息孤岛、促进技术应用融合、实现服务管理协同，贵阳市按照“物理分散，逻辑集中”数据共享交换建设思路，搭建“一网一目录一企五平台”。
统网络方面，通过电子政务外网，横向联通贵阳市党政部门、群团组织，纵向打造“五贵阳市充分发挥作为国家首个大数据综合试验区先行示范优势，以大数据为引领，探索出了一条“有别于东部、不同于西部其他省份的发展新路”。
贵阳大数据政务服务的探索与实践文｜大数据战略重点实验室级”（“五级”指国家、省、市、区、乡五级部门）。
电子政务一张网。
搭平台方面，以“云上贵州”贵阳分平台为抓手，引导各部门、各领域业务系统在云上汇聚；以政府数据共享交换平台为载体，提升政府数据互联互通能力；以政府数据开放平台为窗口，向社会分享大数据发展红利；以数据安全监管平台为保障，确保数据流转过程中的安全可信；以大数据增值服务平台为桥梁，创建各类行业应用与民生服务产品；实现62个单位105个业务系统的整体管理。
理目录方面，以“贵阳市政府数据共享交换平台”为载体，通过对全市373个政府部门实地调研，共梳理业务系统1622个，建立政府数据资源目录项17595个，贵阳实现了政府数据分类最多，数据资源目录统一存储、统一管理最全，是梳理完成市级政府数据资源全量目录第一城市。
聚数据方面，构建了人口、法人、空间地理、宏观经济和电子证照“五大基础数据库”。
云南省“数字政协”及大数据平台探索与实践
云南省“数字政协”及大数据平台探索与实践
刘雷;孙贤;朱靖
【期刊名称】《科技创新与应用》
【年(卷),期】2022(12)26
【摘要】政协信息化建设是当前各省、市、县重点推动的工作,大数据时代提供新的思路的方法,由于各地的区域性差别,如何有效地建设大数据平台目前没有统一规范的标准和参考。
该文以云南省政协大数据平台建设为例,介绍平台的建设内容和实施方案,重点对大数据平台在政协背景下的关键内容进行较为详细的梳理。
自云南省大数据平台投入运行以来,取得很好的应用效果,为政协工作、决策提供强有力的基础支撑。
建设内容、工作方法和思路具有可推广性,同时也能够为其他省市县的政协信息平台建设提供借鉴和参考。
【总页数】5页(P32-36)
【作者】刘雷;孙贤;朱靖
【作者单位】云南省政协信息中心
【正文语种】中文
【中图分类】D628
【相关文献】
1.政协工作的探索实践经验的结晶《关于人民政协履行职能的实践与探索》一书出版发行
2.抢抓数字经济机遇加快云南省数字化发展——云南省数字经济发展
实践3.抢抓数字经济机遇加快云南省数字化发展——云南省数字经济发展实践4.大数据平台数字化运营探索与实践5.云南省政协“数字政协”二期建设与优化
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一 建设目标
3个服务：体现三个服务功能（管理者、生产者、消费者）
一 建设目标
4个互联：与农业部、市政府及委办局、市农委、区农委实现数据交换共享
农业部
市农委
上海农业大数据共享 服务平台
市政府及 委办局
各区农委
一 建设目标
5个主线：围绕人、土地、资金、农产品、投入品应用主线实现数据融合
一 建设目标
采
准
集
规
抽取 归集
抽取 归集
标准 接口
标准 接口
标准 接口
体
范
信息孤岛
市级现有系统
信息孤岛 区级现有系统
云服务 新建系统
基层统一采
互联网数
系
集终端填报
据抓取
二 主要内容
平台分三期建设
2期
农业公共服务门户（一网）
一库 一网
（一期） 一 套
一
农业数据资源管理中心
套
一图 一应用
标
（二期）
准 规
上海农业数据资源库 （一库）1期
上海农业“一张图” （一图）2期
采 集 监
一服务
范 体
测 体
一系统
系
农业信息服务（管理者、生产者、消费者）
系
一标准
3
（三期） 期
电子政务
信息进村入户
追溯系统
3 期
一体系
（一应用）2期
（一服务）2期 （一系统）3期
一三期上海建农设业内数容据资源库（一库）建设
（一）提升上海农业云基础设施与安全防护能力 1.“农业云”存储能力提升 2.“农业云”安全防护能力提升 （二）构建上海农业数据资源库 1.数据资源梳理 2.编制数据资源目录 3.基础元数据定义 4.数据资源库构建（基础库、主题库） （三）上海农业农村大数据共享服务平台构建 1.数据资源编目及元数据管理模块 2.数据检索查询模块 3.数据关联分析模块（画像）
4.数据发布管理模块 5.数据可视化模块 （四）采纳及制定项目标准 1.农业数据资源编目标准规范 2.涉农数据交换接口标准 3.涉农数据共享服务标准 4.市农委信息系统备案、运维等规范制度 5.市农委信息系统数据资源归集规范制度 （五）数据创新应用 1.上海农业数据魔方（融合、关联） 2.农户、合作社、家庭农场、企业单体画像 3.基于单体画像构建群体（行业、行政区划）
市级农业信息化 系统或平台情况
从2007年—2016年，据统计，围绕农业生产、经营、管理、服务等环节，本
市可整合的市级信息化系统或平台44个。其中，农业生产类7个、农业经营 类3个，农业管理类26个，信息服务类8个，管理和服务类占77%。
一 建设目标
（一）现状分析
市农委信息系统现状带来的问题
现有业务系统繁多、标准各异，普遍存在“信息孤岛、数据烟囱”现象，
二 主要内容
（一）提升上海农业云基础设施与安全防护能力
1.提升“农业云”基础设施
内存提升——扩大一倍的虚机承载能力。选取性 能较好的7台联想x3650 M5，每台扩展128G内存 （16G*8）。
存储提升——增加7T的可用空间。“农业云”内原 有宏杉存储产品一套，由两台存储产品及两台磁盘扩 展柜组成，所用硬盘均为900G SAS万转盘。目前尚有 26个空余插槽可用，预计增加26块900G SAS万转盘。
上海农业数据资源库
全面梳理市农委及直属事业单位的 网站及系统中的数据资源，编制上 海农业数据资源目录
按照综合、政务、农经、种植、蔬 菜、畜牧、水产、农机等建立相应 的基础数据库
上海农业GIS公共服务系统 按照“一田一码、一物一码”的原则
，整合委内外农业地理空间数据资源 ，形成全市农业“一张图” 实现对粮食生产功能区、蔬菜生产保 护区、涉农补贴发放等重要农业信息 资源的精准化控制与管理
需要从数据资源层面、业务系统层面实施资源融合和信息共享。
农业数据资源
家底不清
农业基础数据统计不清
信息系统与信息系统
互不相通
“烟囱化、孤岛化、碎片化”
农业信息资源
缺少融合
异构、分散、缺少融合
一 建设目标
（一）现状分析
委内部门1
对接 农业部
安全
市农委信息系统现状
委内部门2
委内部门3
安全
对接 市法人库
安全
一期主要建设内容
二 主要内容
一期主要建设内容
（一）提升上海农业云基础设施与安全防护能力
2.提升上海“农业云”安全防护能力，强化信息安全管理
对接 ……
公众ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ务
安全
服务器 信息管理
信息孤岛
服务器 信息管理
信息孤岛
服务器 信息管理
信息孤岛
服务器 信息管理
信息孤岛
一 建设目标
围绕目标导向、问题导向和需求导向，打造上海农业大数据共享服务平台
1个窗口：实现一个统一窗口（一网） 2个核心：构建两个数据核心（一图一库） 3个服务：体现三个服务功能（管理者、生产者、消费者） 4个互联：实现四个互联互通（农业部、市政府及委办局、市农委、区农委） 5条主线：围绕五条应用主线（人、土地、资金、农产品、投入品） 6个统一：坚持六个集中统一（统一门户、基础设施、数据管理、交换共享、标准规范、
安全管理）
一 建设目标
1个窗口：上海农业大数据共享服务平台，作为市农委服务三农的总窗口、数据
汇聚的总入口和信息服务的总出口。
郊 区
农 民
总窗口
对内、对外提供信息服务
入口
出口
市民
农民
管理人员
经营
主体
上海农业公共信息化平台
一 建设目标
2个核心：“一库”即上海农业数据资源库；“一图”即上海农业GIS公共服务系统
一 建设目标
构建上海农业大数据共享服务平台，是农业部农业农村大数据试 点工程对上海的任务要求；是市委、市政府对本市发展精准、精细、 精品“三精”农业的目标要求；是市委农办、市农委提升行政工作效 能、转变工作作风、推动农业供给侧结构性调整和服务上海三农发展 的工作要求；是更好地指导广大农民和新型经营主体的进行生产经营 管理的迫切要求。
一 建设目标
（一）现状分析
上海农业信息化成长发展历程
市农委及直属事 业单位网站情况
上海农业网于1999年筹建，于2000年3月22日由原冯国 勤副市长点击正式开通。据统计，现有市农委及直属
事业单位网站有17个。
新起点、新征程
1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017 2020
6个统一：
一 建设目标
上海农业大数据共享服务平台体系架构图
上
各级领导 农委处室 行业局办 涉农各区 涉农镇农办 村级工作人员
经营主体 农业从业者 市民
上
海
上海农业大数据共享服务平台（一张网）
海
农
农
业
业
数
一图
一库
一系统
一应用
一服务
数
据
据
资
资
源 关联
分析 融合
源
标
数据仓库
农业云 —统一管理软硬件基层设施