大数据产品和解决方案详细介绍【模板】

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运营商大数据产品及解决方案

运营商大数据产品及解决方案
业务运营情况和市场趋势。
网络优化分析
基于网络信令数据和其他相关数 据,分析网络覆盖、质量、容量 等性能指标,为网络优化提供依
据。
数据安全类产品
数据脱敏与加密
对敏感数据进行脱敏处理或加密存储,保护用户隐私和数据安全 。
数据访问控制
建立严格的数据访问控制机制,确保只有授权人员能够访问敏感 数据。
数据安全审计
数据安全与隐私保护挑战
数据泄露风险
随着数据量不断增长, 如何确保数据不被非法 获取和滥用成为重要挑 战。
隐私保护法规
各国纷纷出台数据保护 法规,要求运营商在收 集、存储和使用数据时 必须遵守相关法律法规 ,保护用户隐私。
加密与脱敏技术
为应对数据安全和隐私 保护挑战,运营商需加 强数据加密、脱敏等技 术的应用,确保数据的 安全性和可用性。
运营商大数据发展趋势
数据资源不断扩展
随着5G、物联网等技术的普及,运营商的数据资源将更加丰富和 多元化。
技术创新持续深入
人工智能、机器学习等技术在运营商大数据领域的应用将不断加深 ,提高数据分析和挖掘的准确性和效率。
行业融合加速推进
运营商大数据将与更多行业进行深度融合,推动产业数字化升级。
未来展望与期待
利用自然语言处理和机器学习技术,实现智能问答、智能推荐等 功能,提高客户服务效率和质量。
客户画像构建
基于客户历史数据和行为分析,构建客户画像,为个性化服务提供 支持。
客户满意度分析
通过收集和分析客户反馈数据,评估客户满意度和忠诚度,为改进 客户服务提供依据。
CHAPTER 04
运营商大数据应用案例
数据应用类产品
针对特定行业和场景的数 据应用产品,如用户画像 、精准营销、信用评分等 。

大数据分析报告 大数据分析方案(优秀3篇)

大数据分析报告 大数据分析方案(优秀3篇)

大数据分析报告大数据分析方案(优秀3篇)(经典版)编制人:__________________审核人:__________________审批人:__________________编制单位:__________________编制时间:____年____月____日序言下载提示:该文档是本店铺精心编制而成的,希望大家下载后,能够帮助大家解决实际问题。

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大数据解决方案

大数据解决方案

大数据解决方案第1篇大数据解决方案一、背景随着信息技术的飞速发展,大数据已经成为企业核心竞争力的重要组成部分。

我国在政策层面积极推动大数据产业发展,各行业对大数据的应用需求日益增长。

为帮助企业充分挖掘数据价值,提高决策效率,降低运营成本,本文将结合现有信息,制定一份合法合规的大数据解决方案。

二、目标1. 构建高效稳定的大数据平台,实现数据的快速采集、存储、处理和分析。

2. 深度挖掘企业内部及外部数据,为企业提供精准、实时的数据支持。

3. 提高企业决策效率,降低运营成本,提升企业核心竞争力。

三、方案内容1. 数据采集(1)内部数据:企业内部各业务系统、财务系统、人力资源系统等产生的数据。

(2)外部数据:行业报告、公开数据、社交媒体、合作伙伴等渠道获取的数据。

(3)数据采集方式:采用合法合规的数据采集技术,确保数据来源的真实性、准确性和完整性。

2. 数据存储(1)采用分布式存储技术,提高数据存储的扩展性和可靠性。

(2)建立数据备份机制,确保数据安全。

(3)对敏感数据进行加密存储,保护用户隐私。

3. 数据处理(1)数据清洗:去除重复、错误、不完整的数据,提高数据质量。

(2)数据整合:将不同来源、格式和结构的数据进行整合,形成统一的数据视图。

(3)数据加工:对整合后的数据进行加工处理,形成可供分析的数据。

4. 数据分析(1)采用大数据分析技术,包括统计分析、机器学习、深度学习等,挖掘数据价值。

(2)根据企业需求,构建数据模型,提供定制化的数据分析服务。

(3)通过数据可视化工具,将分析结果以图表、报告等形式展示,便于企业理解和应用。

5. 数据安全与合规(1)遵循国家相关法律法规,确保数据采集、存储、处理和分析的合法合规性。

(2)建立完善的数据安全防护体系,防止数据泄露、篡改等风险。

(3)加强数据安全意识培训,提高员工对数据安全的重视。

四、实施步骤1. 项目立项:明确项目目标、范围、预算等,成立项目组。

2. 需求调研:深入了解企业业务需求,明确数据分析目标。

大数据平台产品解决方案

大数据平台产品解决方案
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权限控制
权限控制
通过角色、角色组进行用户功能权限管控,简化权 限分配操作 1、角色、角色管理和权限分配 2、机构管理和用户分配 3、功能权限分配
功能特点
1、管理用户拥有的角色和角色组,基于角色 进行权限分配,简化权限分配操作。 2、快捷建立企业组织机构,并完成用户分配 3、多层级功能和菜单权限,按角色快速分配
功能特点
1、可视化工具丰富 2、操作便捷,通过简单的拖拽即可实现数据 的可视化展现 3、不同视角解读数据,及时准确的做出决策
11
功能描述
安全组件
展示购买的外部安全组件: 1、展示通过商城购买的安全组件; 2、查询安全组件详细信息。
功能特点
1、丰富的安全服务内容,为用户提供多 元化安全服务
12
功能描述
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数据清洗
功能描述
平台集成海量清洗工具及ETL工具: 1、支持在各种主流数据库(同构或异构)间 进行对称或非对称数据同步 2、支持对各类关系数据库或平面文件的数据 进行抽取,过滤、转换,并将处理结果快速存 入Hadoop文件或HBase数据库 功能特点
1、集成海量专业ETL软件厂商 2、产品覆盖面广,涵盖数据集成、同步、容 灾备份等应用领域. 3、支持ETL任务各个环节的数据预览
功能特点
1、模型研发人员可以使用平台强大的计算能力进行 模型的计算 2、可通过平台获取模型训练所需要的数据 3、模型信息编辑方便,可自定义标签方便搜索、可 支持图标上传、自定义描述等,方便模型变现
10
可视化工具
功能描述
集成多种BI图表和可视化工具 1、提供海量的可视化模板和自定义选项 2、基于平台上的数据分析结果进行BI和可视 化制作
创客团体
5 可视化工具

大数据产品解决方案

大数据产品解决方案

大数据产品解决方案介绍随着互联网的快速发展,大数据技术在各个行业越来越受到重视。

大数据可以帮助企业更好地理解市场和客户需求、优化运营和决策、提高效率和竞争力。

为满足企业对于大数据的需求,大量的大数据产品和解决方案也应运而生。

本文将介绍大数据产品解决方案的概念、特点和应用场景,并列举一些常见的大数据产品解决方案供读者参考。

概念和特点大数据产品解决方案是指针对不同行业和业务需求,基于大数据技术和算法的一揽子解决方案。

它通过采集、存储、处理和分析海量数据,生成有价值的信息和洞察,帮助企业优化运营和决策。

大数据产品解决方案具有以下特点:1.数据源广泛:大数据产品解决方案能够处理多种数据源,包括结构化数据(如数据库数据)、半结构化数据(如日志、传感器数据)和非结构化数据(如文本、图片、音频、视频等)。

2.数据处理能力强大:大数据产品解决方案采用了分布式计算和存储技术,可以处理海量数据并实时生成有用的信息。

同时,它们还支持复杂的数据算法和模型,例如机器学习和深度学习。

3.数据可视化和报表:大数据产品解决方案提供了丰富的数据可视化和报表功能,可以将数据分析结果以图表、图像和表格等形式展现出来,方便用户更好地理解和利用数据。

4.可扩展性和灵活性:大数据产品解决方案可以根据企业的需求进行定制和扩展,支持与其他系统的集成,为企业提供灵活和可持续的数据处理和分析能力。

大数据产品解决方案可以应用于各个行业和业务领域,以下列举了一些常见的应用场景:零售业在零售业中,大数据产品解决方案可以帮助企业更好地了解消费者的购买行为和喜好,优化产品和服务。

例如,通过分析大量的销售数据和用户行为数据,可以预测热销商品和潜在客户,制定精确的促销策略和库存管理计划。

电信业在电信业中,大数据产品解决方案可以帮助运营商更好地理解用户需求和网络状况,提供更好的服务。

例如,通过分析用户的通话记录、短信和数据流量使用情况,可以预测用户流失和投诉风险,及时采取措施提升用户满意度。

大数据平台整体解决方案

大数据平台整体解决方案
大数据平台整体解决方案
汇报人: 2024-01-08
目录
• 大数据平台概述 • 大数据平台架构 • 大数据平台关键技术 • 大数据平台实施方案 • 大数据平台应用案例 • 大数据平台未来展望
01
大数据平台概述
大数据的定义与特性
数据量大
数据量通常达到TB级别甚至 PB级别。
数据多样性
包括结构化数据、非结构化数 据、流数据等多种类型。
03
大数据平台的出现为解决大规模数据处理和分析问 题提供了解决方案。
大数据平台的应用场景
01
商业智能
通过大数据分析,提供商业洞察和 决策支持。
风险控制
通过大数据分析,进行风险评估和 预警。
03
02
智能推荐
基于用户行为和喜好,进行个性化 推荐。
社交媒体分析
分析社交媒体上的用户行为和舆论 趋势。
04
02
大数据平台架构
数据采集层
数据采集
支持多种数据源接入,包括数据库、 文件、API等,实现数据的统一采集 。
数据清洗
对采集到的数据进行清洗和预处理, 去除无效和错误数据,保证数据质量 。
数据存储层
数据存储
采用分布式存储系统,实现数据的可靠存储和高效访问。
数据压缩
对存储的数据进行压缩,节省存储空间,提高数据存储效率。
总结词
优化库存管理、提升用户体验
详细描述
电商企业利用大数据分析用户购买行为和喜 好,实现精准选品和库存管理,降低库存积 压风险;同时,通过数据分析优化物流配送 ,提升用户收货体验。
物流行业大数据应用案例
总结词
提高运输效率、降低运营成本
详细描述
物流企业利用大数据分析运输路线和货物流转情况, 优化运输计划,提高运输效率;同时,通过数据分析 降低人力和物力成本,提升企业盈利能力。

大数据应用及其解决方案

大数据应用及其解决方案

大数据应用及其解决方案(完整版)目录1. 大数据概述1.1. 概述1.2. 大数据定义1.3. 大数据技术发展2. 大数据应用2.1. 大数据应用阐述2.2. 大数据应用架构2.3. 大数据行业应用3. 大数据解决方案3.1. 大数据技术组成3.2. 大数据处理过程3.3. 大数据处理的核心技术-Hadoop3.4. 大数据处理技术发展前景4. 基于基站大数据应用及案例4.1. 气象灾害应急短信发布平台4.2. 旅游客源分析1大数据概述1.1. 概述大数据,IT行业的又一次技术变革,大数据的浪潮汹涌而至,对国家治理、企业决策和个人生活都在产生深远的影响,并将成为云计算、物联网之后信息技术产业领域又一重大创新变革。

未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代、随着社交网络的逐渐成熟,移动带宽迅速提升、云计算、物联网应用更加丰富、更多的传感设备、移动终端接入到网络,由此而产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多、都要快。

数据技术发展历史如图一所示:图一1.2. 大数据定义“大数据”是一个涵盖多种技术的概念,简单地说,是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。

IBM将“大数据”理念定义为4个V,即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及由此产生的价值(Value)。

如图二;图二要理解大数据这一概念,首先要从"大"入手,"大"是指数据规模,大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。

大数据同过去的海量数据有所区别,其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity),即体量大、多样性、价值密度低、速度快。

•数据体量巨大。

从TB级别,跃升到PB级别。

•数据类型繁多,如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息,等等。

•价值密度低。

企业级大数据平台产品解决方案

企业级大数据平台产品解决方案

2020.4企业级大数据平台解决方案1大数据解决方案概述采集存储处理分析应用大数据产品架构2产品定位随着大数据时代的不断发展,各大企业、政府纷纷建立大数据中心,数据分析、应用的脚步越来越快,在此过程中,异构数据源的使用、关联分析的需求越发旺盛,如何快速、便捷地采集异构数据至大数据平台,成为数据采集汇聚的关键。

我司提供的数据汇聚产品主要功能是将各种存储方式的数据源接入到大数据平台或者其他数据仓库。

通过提供可视化界面,帮助用户轻松完成采集任务创建、运行,并实时提供任务监控,使用户随时了解自己的采集任务状态。

采用主流的流式计算引擎作为产品的主要采集框架,提供离线采集、实时采集两种方式,满足用户不同的采集需求。

产品特色01快捷易用全流程可视化操作,拖拽式编辑工作流,配置采集信息,采集任务轻松灵活完成02组件灵活提供多种基础数据源组件,处理组件,目标组件,也可根据用户需求,任意拼装该些组件部署,更可为用户提供定制化组件的开发03实时监控工具提供实时监控功能,用户可随时查看采集任务状态,及时干预,避免数据漏采,少采服务完善专业的技术团队随时为用户提供技术支持工作,提供7*24小时专业服务保障04数据采集产品——定位及特色2数据采集产品——技术架构2☐数据源类型:➢数据采集汇聚支持多种类型数据源的采集,如下表:☐采集框架:➢通过Kakfa 消息队列、Storm 流式处理以及Spark-Streaming 实时计算方式,实现实时数据采集;➢通过Flume 实现批量数据采集;☐数据存储:➢提供主流关系型数据库以及HDFS 分布式多冗余存储,支持动态扩缩容☐可视化:➢提供可配置数据源组件,处理组件,终端组件,用户可自定义工作流,实现采集任务➢提供任务监控供用户查看工作流执行情况,提供资源监控供管理员对系统资源进行整体把控数据源FTP/SFTPHDFS Kafka关系型数据库Nosql 本地文件HTTP数据采集FlumeFlumeFlume……Storm 流式处理Spark-Streaming 实时计算数据存储关系型数据库Kafka可视化自定义工作流任务调度任务监控资源监控HDFS ……文本类关系型数据库其他本地文件Oracle 消息队列FTP SQLServer Nosql 数据库SFTPMySQL协议类……数据采集产品——使用场景2数据源处理组件目标组件➢FTP➢本地文件➢HDFS➢kafkaV8➢关系型数据库(oracle、mysql、sqlserver、南大通用、武汉达梦等)➢hbase ➢Flume➢Storm➢Spark➢Flink➢FTP➢本地文件➢HDFS➢kafka➢关系型数据库(oracle、mysql、sqlserver、南大通用、武汉达梦等)➢Hbase➢Hive➢ES数据采集产品——配置化采集2STEP1.选择组件STEP2.配置信息STEP3.执行工作流STEP4.查看工作流平台提供数据源组件,处理组件,终端组件选择,用户可通过拖拽将需要的组件拖入工作流画布中连线后完成工作流组件之间关联好后,对各类组件进行信息配置,例如:处理组件进行添加节点,配置节点信息实现数据采集任务的统一调度功能,包括作业发布管理,作业审核管理,作业运行管理,作业进程管理等查看工作流各个环节的状况,通过界面查询,用户能直观的知道整个作业的执行情况,异常发生等采集存储处理分析应用大数据产品架构2复杂任务简单化对于业务算法要求每天定时执行,或者在每天晚上凌晨空闲时执行,产品提供各类型定时功能,更可用户自定义,满足多种业务场景任务定时产品提供多渠道通知功能,包括邮件,短信等。

大数据解决方案

大数据解决方案

科研数据统计与分析
基于大数据的科研数据统计和分析,为科研人员提供数据支持和研究方向。
教育资源优化
通过大数据分析教育资源的需求和利用情况,优化教育资源的配置和管理。
教育质量评估
基于大数据的教育质量评估和分析,提高教育水平和教学质量。
教育科研
基于大数据的信贷评估和分析,为金融机构提供更加准确的风险评估和信贷决策。
大数据的概念

定义与概念
大数据解决方案可以帮助企业更快地获取数据,提高业务决策的效率和准确性。
大数据解决方案的必要性
提高业务决策效率
通过大数据解决方案,企业可以更好地了解市场需求、优化产品和服务、提高运营效率,从而提升企业竞争力。
提升企业竞争力
大数据解决方案的应用可以推动整个行业的发展,提高社会生产力和生活水平。
02
01
数据处理技术
针对大数据的高维度、大规模特点,需要采用分布式计算、内存计算等技术提高数据处理效率。
数据处理与分析技术挑战
数据存储与管理
为满足数据的高并发访问、持久化存储和管理,需要采用分布式文件系统、数据库等技术。
数据挖掘与机器学习技术
从海量数据中发现有价值的信息,需要采用数据挖掘、机器学习等技术进行数据分析和预测。
基于大数据的用户反馈和市场需求分析,促进产品创新和定制化生产。
03
智能制造
02
01
基于大数据的病历数据挖掘和分析,辅助医生诊断和治疗疾病。
病历数据挖掘
通过大数据分析个人健康数据,为个人提供定制化的健康管理和预防建议。
健康管理
基于大数据的药物研发和分析,缩短新药研发周期和降低成本。
药物研发
医疗健康
城市运营

大数据智能运营方案模板

大数据智能运营方案模板

大数据智能运营方案模板一、方案背景如今,随着信息科技的飞速发展,大数据智能运营已成为企业提高运营效率、降低成本、增强竞争力的重要手段。

大数据技术的应用,为企业提供了更多丰富的数据来源,通过对这些数据的深度分析,可以帮助企业更加准确地了解市场需求、用户行为以及公司内部运营情况,从而做出更好的决策,提升企业的核心竞争力。

本方案旨在通过对企业运营数据的采集、存储、分析、挖掘与应用,实现企业运营的智能化,提高企业的运营效率和盈利能力。

二、方案目标1. 提高企业运营效率:通过大数据技术的应用,实现数据的精准分析和智能化运营,提高企业的运营效率。

2. 降低企业成本:通过大数据智能分析,挖掘潜在的成本节约点,并制定相应的节约方案,降低企业的运营成本。

3. 提升用户体验:大数据分析用户行为和偏好,为用户提供更加个性化的服务,从而提升用户满意度。

4. 增强企业竞争力:通过大数据智能运营,提高企业的决策水平和执行力,促进企业的持续发展,增强企业的市场竞争力。

三、方案内容1. 数据采集与存储(1)建立数据采集系统:对企业的各类数据进行全面的、持续的采集,包括用户行为数据、运营数据、市场数据等。

(2)数据存储与管理:建立大数据存储系统,对采集到的数据进行规范化存储和管理,确保数据的安全和完整性。

2. 数据分析与挖掘(1)数据预处理:对采集到的数据进行清洗、去重、归一化等预处理,确保数据的质量。

(2)数据分析工具应用:选择适当的数据分析工具,如Hadoop、Spark等,对数据进行深度分析和挖掘,发现其中隐藏的规律和信息。

(3)数据可视化:将分析结果通过可视化的方式展现,使决策者能够直观地看到数据的变化和趋势,帮助其做出更加准确的决策。

3. 智能决策与执行(1)智能预测模型:建立预测模型,通过对历史数据的分析和预测,为企业提供未来发展的策略方向和决策支持。

(2)智能推荐系统:基于用户行为和偏好数据建立智能推荐系统,为用户提供个性化的服务和产品推荐,提升用户体验。

提升客户满意度的大数据产品解决方案 数据智能提升客户满意度产品方案

提升客户满意度的大数据产品解决方案 数据智能提升客户满意度产品方案

满意度一级 满意度二级
分类
分类
满意度三级分类
道路规划
整体风格
规划布局 小区设计
园林景观
公共设施 公区质量
公共区域
公共停车 楼间距
地理位置 绿化 环境
电子门禁 对讲机 电梯 消防 电线 地面 车库 地下室 楼梯
整体
文娱配套
配套设施 基础配套
公共配套 市政配套
满意度一 级分类
满意度二级 分类
满意度三级分类
物业费 停车费 其他费用 其他 手续办理 信息准确性 样板房 费用
态度
销售人员
专业性
信息安全
提升客户满意度的大数据产品解决方案 2.2 优势二:训练了一套高准确率的核心算法
经过近两年的训练,在相同的基础数据体系下,在关于保修投诉、满意度的分析中,域见四个核心算法准确率高达 92%以上。
分词聚类
文本语义识别
3.2 逻辑架构
提升客户满意度的大数据产品解决方案
满意度分析
城市地图+可视化大屏
业主画像
管理提升
客户运营
展示 层
应用 层
数据
Mapping 数
数据清洗
据 治

数据归一
房产相关系统
质量管理系统
满意度提升标签类目体系(数据资产)
客 户 标 签
房 屋 标 签
服 务 标 签
保 修 投 诉 标 签
满 意 度 标 签
目录
CONTENTS
01 【目标实现】 02 【核心优势】 03 【功能介绍】 04 【产品示意】 05 【公司简介】
提升客户满意度的大数据产品解决方案 3.1 域见四大类功能
数据资产化 自动分类 智能预警 自动派单 质量管理 供应商评估 原声分析 设计指导 业主DMP 需求预测

大数据产品和解决方案详细介绍填写说明【模板】

大数据产品和解决方案详细介绍填写说明【模板】

附件2大数据产品和解决方案详细介绍产品或方案名称:单位:(盖章)联系人:联系电话:2020年3月填写说明一、填写单位应仔细阅读《工业和信息化部办公厅关于组织开展支撑疫情防控和复工复产复课大数据产品和解决方案征集工作的通知》,如实、详细地填写每一部分内容。

二、原则上,填写单位的大数据产品和解决方案需拥有自主知识产权,对提供的全部资料的真实性负责,并签署单位责任声明。

三、填写材料要求描述详实、重点突出、表述准确、逻辑性强、具有较强可读性(尽可能结合图、表等表达方式),既包括实践内容,又涵盖理论剖析,杜绝虚构和夸大。

四、请填写单位将本材料可编辑版本以及加盖公章后的扫描版本发送至各推荐单位(各地大数据产业主管部门、各有关单位),由各省级大数据产业主管部门、各有关单位汇总梳理后,一并打包发送至工业和信息化部信息技术发展司联系人邮箱:(******))。

1一、单位简介(单位简要介绍,不超过500字。

)二、大数据产品和解决方案技术和功能介绍(对大数据产品和解决方案研发背景、关键技术、平台架构、数据资源、功能特点、目标用户等方面进行简要介绍,不超过3000字。

)三、大数据产品和解决方案应用推广效果(坚持问题导向、目标导向、结果导向,对大数据产品和解决方案在疫情防控、物资调配、保障民生、复工复产复课等方面的实际应用效果,解决难点痛点问题,以及带来的经济和社会效益等方面简要介绍,不超过3000字。

)2单位责任声明根据《工业和信息化部办公厅关于组织开展支撑疫情防控和复工复产复课大数据产品和解决方案征集工作的通知》要求,我单位提交了《》。

现就有关情况声明如下:1.我单位对提供全部资料的真实性负责,并保证所涉及的产品和应用解决方案皆为自主知识产权。

2.我单位所涉及的大数据产品和解决方案内容和程序皆符合国家有关法律法规及相关产业政策要求。

3.我单位对所提交的材料负有保密责任,按照国家相关保密规定,所提交的内容未涉及国家秘密、个人信息和其他敏感信息。

运营商行业大数据产品及解决方案

运营商行业大数据产品及解决方案

系统概述
➢ 以移动互联网的方式解决了运营商用户真实行为和无线环境数据的客观采集,首次采用云平台实现了全国分权分域集中化一级管 理,也是中国联通上线的第一个全国一级系统平台,也是面向电信运营商第一个颠覆了传统空口数据采集和无线网络评估的商业 化整体解决方案。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
真正来自普通用户的感知数据:目前普通版已安装部署于联通手机营业厅
运营商行业大数据产品及解决方案
目录
背景简介 运营商大数据中心解决方案
面向用户的大数据应用平台产品
1、终端数据采集系统 2、DPI数据采集系统 3、大数据中心解决方案 4、大数据安全解决方案
终端数据采集系统
终端软件主要包括专业版和普通用户版:
专业版
通过专业版终端来评估测试网络质量,发现解决网络问题,支撑维护优化工作 专业测试终端用于专业测试数据的采集,可应用于网络评估、异常事件处理及 专业的优化分析,并为累积性数据趋势分析采集数据。
网络质量评估考核系统功能1基于终端采集数据的用户感知分析2端到端用户感知分析3大数据流量运营4pcc策略运营平台5全流程运营管控系统6实物管理系统7数据泄露防护系统平台dlp长久以来的网优思路都是做好自己网内的事无法承载端到端体验的保障?要提升用户端到端体验不能只关心ggsn内的事情苹果appstore下载速度的问题就是一个很好的案例业务终端网络都与用户感知有关?体验问题不仅是对移动网的要求也是对业务平台和基础网络的要求对最常见的用户体验问题没有建立有效的问题定位机制?类似有信号无法上网或者有信号半天出不来页面这种用户感知差的问题始终没有一个明确的机制来推定问题所在用户平均速率和成功率掩盖了单用户失败率?单用户的失败率是造成用户体验变差的重要因素对应失败率用户进行重点分析业务的整体速率掩盖了单项速率表现?如从整体速率来看微博业务没问题但是微博图片显示慢但业务的整理速率掩盖了单项体验问题网优不是端到端用户感知对用户最常见的感知问题应快速响应lastn的单用感知需要关注业务内单项体验是影响用户感知的重要因素为什么网络参数有优用户会感知不好?针对主流移动互联网业务建立用户感知评价体系对各本地网络建设提出可落地有意义的kqi体系指导网络建设和优化的验收质量目标?根据评价体系进行端到端问题定位从终端无线核心网sp等各环节找出影响用户体验的短板?建立可持续评估和优化的用户感知闭环管理机制自动实现对典型用户感知问题的评估分析定位验证

大数据产品及解决方案

大数据产品及解决方案

大数据从采集 、存储、处理 、分析、挖掘 、展现各个环 节在不同行业 都有相关应用 ,国内企业在 硬件方面欠缺 ,厂家主要以 行业应用为主 。
数据架构技术 、商业BI和行 业数据分析服 务成为资本主 要追捧。
2016年1-7月部分大数据创业厂家融资情况
时间
厂家
简介
轮次 金额
投资方
2016.7.23 永洪科技
C 1亿美元 未透露
2016.1.15 App Annie
全面专业的APP数据,助您拓展全球应用市场。 立即获取全球APP的下载量,收入和用户行为数 据。
Greenspring Associates、
E
6300万美 元
e.ventures、Greycroft Partners、Institutional Venture Partners、
Text Analytics Engine 自然语言处理、文本情感分析、 Visual Data Modeling 机器学习、聚类关联、数据模 型
12
大数据涉及的关键技术
部署架构
大数据(Hadoop) 水平扩展
NoSQL 水平扩展
数据类型 文件存储,没有数据类型 简单数据类型
数据库
数据仓库
大部分垂直扩展,少 大部分水平扩展 数水平扩展
• 挖掘大数据的价值类似沙里淘金,从海量数据中挖掘稀疏但珍贵的信息; • 价值密度低,是大数据的一个典型特征;
10
大数据涉及的关键技术
分析技术:
存储
数据处理:自然语言处理技术 统计和分析:A/B test; top N排行榜;地域占比
;文本情感分析 数据挖掘:关联规则分析;分类;聚类 模型预测:预测模型;机器学习;建模仿真

企业级大数据平台产品解决方案

企业级大数据平台产品解决方案

企业级大数据平台产品解决方案随着互联网的迅猛发展及信息技术的快速进步,大数据已经逐渐成为企业发展的重要战略资源。

为了提升企业数据管理、分析和应用的能力,许多企业都在寻找一种适用的大数据平台产品解决方案。

本文将介绍一种具有综合功能的企业级大数据平台产品解决方案。

一、架构与技术该平台采用分布式架构,基于Hadoop技术栈进行构建,包括Hadoop分布式文件系统(HDFS)用于存储海量数据、YARN用于资源调度和管理、MapReduce实现分布式计算等。

同时,该平台还集成了其他大数据技术,如Spark、Hive、HBase等,以满足用户的不同需求。

二、数据存储与管理该平台提供了灵活的数据存储和管理方案。

用户可以选择将数据存储在HDFS中,通过Hive进行数据仓库的构建和管理,并使用HBase作为NoSQL数据库进行实时查询和分析。

另外,平台还支持数据仓库的备份和容灾,以确保数据的安全性和可靠性。

三、数据集成与清洗该平台提供了数据集成和清洗的功能,帮助用户将来自不同数据源的数据进行整合和清洗。

用户可以通过Flume进行实时数据流的采集和传输,使用Sqoop进行异构数据源的导入和导出,还可以利用MapReduce和Spark进行数据转换和清洗,确保数据的质量和一致性。

四、数据处理与分析该平台提供了强大的数据处理和分析能力。

用户可以使用MapReduce进行大规模数据的批处理和计算,利用Spark进行实时数据流的处理和分析。

此外,平台还提供了高级的分布式机器学习和图计算功能,帮助用户挖掘数据的潜在价值,并进行预测和优化。

五、数据可视化与应用该平台提供了数据可视化和应用的功能。

用户可以使用Tableau、Power BI等工具进行数据可视化和报表的生成。

此外,平台还支持开发自定义的数据应用和服务,以满足用户的特定业务需求。

六、安全与权限管理该平台提供了全面的安全和权限管理机制。

用户可以使用Kerberos进行身份认证和授权,利用Ranger进行数据访问控制。

最全的大数据解决方案(PDF 105页)

最全的大数据解决方案(PDF 105页)

• Hadoop平台标准化的领导者
• 数据采集 – Flume, Sqoop
• 数据存储 – HDFS, HBase, Avro, Parquet
• 数据处理 – MapReduce, Spark, Hive • 数据分析 – Impala, Solr
Hortonworks IBM MapR Microsoft Pivotal Databricks
无所不在的数据
物联网及智能终端数据
用户交互行为数据
企业运营数据
数据正成为企业的核心资产,数据可以帮助企业实现商业价值。
© Cloudera, Inc. All rights reserved. 3
数据价值挖掘
日志 社交数据 用户行为 机器数据 图片 音频 视频 传感器 运营数据

体量大 速度快 多样性 价值密度低
More data, more users, and more tools create complexity.
Need to balance business agility with security and governance.
Data Systems
Limited Data
Not efficient to keep existing data, let alone handle new data sources.
企业数据中心的革新 Cloudera中国 2014年9月成立,上海是大中华区总部,负责产品培训、
专业技术服务和产品支持,在北京和广州有本地支持
© Cloudera, Inc. All rights reserved. 7
Cloudera和Hadoop生态
• Cloudera是Hadoop项目的最大贡献者,同时也是No.1的Hadoop发行版提供商

银行行业大数据解决方案范文

银行行业大数据解决方案范文

银行行业大数据解决方案近年来,随着互联网的发展和智能技术的不断更新,数据已经成为银行业创新和竞争的重要支撑。

银行为了解决数据延迟、数据复杂度高等问题,大数据解决方案越来越受到重视。

本文将从以下几个方面介绍银行业大数据解决方案。

I. 定义大数据指的是数据量及其处理能力、存储能力等多方面规模变化大,速度快,类型多样的数据信息,而大数据技术则是指对这种大数据的处理和分析的技术手段和方法。

银行业所面临的大数据既包括客户数据、交易数据、运营数据、场景数据等大量数据来源,又需要对这些数据进行快速生成价值,发现商机,精准获取客户等维度进行处理分析的策略和技术。

II. 银行业大数据解决方案构成针对银行业的大数据解决方案,主要包括以下几个技术和数据分析层面的解决方案构成。

1. 数据采集与存储银行需要通过数据采集和存储,将各个系统的所有数据统一起来建立起银行全员的数据池,同时保证数据的完整性、一致性、安全性。

为满足存储需求,银行可以选择分布式存储技术,例如云存储等。

2. 数据处理与加工数据采集和存储后,需要对数据进行预处理和加工。

针对不同的场景,银行可以采用流式处理和批处理等技术,通过数据挖掘、机器学习等算法进行分析,尽可能的挖掘数据价值。

3. 数据建模与分析数据处理和加工得到的数据,需要经过数据建模和分析,以便这些数据可以被更准确的使用。

数据建模和分析的工作包括数据清理、数据规范化、数据集成、数据挖掘和数据建模,最终将数据的价值体现出来。

4. 数据可视化银行需要将数据转化为直观、易懂的可视化,以帮助银行全员更好地理解并分析数据的价值,从而更好地优化业务推进效率。

III. 大数据应用案例银行业大数据解决方案是一项重要的数据应用项目。

同时,我们也可以看到,银行业的不同领域,都需要大数据解决方案。

这里我们介绍几个大数据在银行业应用的案例。

1. 客户分析银行可以通过大数据技术对客户的数据进行整合、分析,来识别客户的购买习惯、偏好等,为银行的营销推广带来更加精准的方向。

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  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

XX〔2020〕1号附件
大数据产品和解决方案详细介绍
产品或方案名称:
单位:(盖章)
联系人:
联系电话:
2020年3月
填写说明
一、填写单位应仔细阅读《工业和信息化部办公厅关于组织开展支撑疫情防控和复工复产复课大数据产品和解决方案征集工作的通知》,如实、详细地填写每一部分内容。

二、原则上,填写单位的大数据产品和解决方案需拥有自主知识产权,对提供的全部资料的真实性负责,并签署单位责任声明。

三、填写材料要求描述详实、重点突出、表述准确、逻辑性强、具有较强可读性(尽可能结合图、表等表达方式),既包括实践内容,又涵盖理论剖析,杜绝虚构和夸大。

四、请填写单位将本材料可编辑版本以及加盖公章后的扫描版本打包发送至邮箱:(******)。

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一、单位简介
(单位简要介绍,不超过500字。


二、大数据产品和解决方案技术和功能介绍
(对大数据产品和解决方案研发背景、关键技术、平台架构、数据资源、功能特点、目标用户等方面进行简要介绍,不超过3000字。


三、大数据产品和解决方案应用推广效果
(坚持问题导向、目标导向、结果导向,对大数据产品和解决方案在疫情防控、物资调配、保障民生、复工复产复课等方面的实际应用效果,解决难点痛点问题,以及带来的经济和社会效益等方面简要介绍,不超过3000字。


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单位责任声明
根据《工业和信息化部办公厅关于组织开展支撑疫情防控和复工复产复课大数据产品和解决方案征集工作的通知》要求,我单位提交了《》。

现就有关情况声明如下:
1.我单位对提供全部资料的真实性负责,并保证所涉及的产品和应用解决方案皆为自主知识产权。

2.我单位所涉及的大数据产品和解决方案内容和程序皆符合国家有关法律法规及相关产业政策要求。

3.我单位对所提交的材料负有保密责任,按照国家相关保密规定,所提交的内容未涉及国家秘密、个人信息和其他敏感信息。

4.大数据产品和解决方案材料中所填写的相关文字和图片已经由我单位审核,确认无误。

我单位对违反上述声明导致的后果承担全部法律责任。

联系人:
联系电话:
法定代表人:(签字)
单位(单位盖章)
二〇二〇年月日
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