大数据自助式分析解决方案
智慧超市解决方案
谢谢观看
提供会员注册服务，用户可以注册成为超市会员，享受会员专属 权益。
积分系统
建立积分系统，用户在超市购物可以获得积分，积分可以用于兑 换商品或抵扣现金。
会员特权
针对不同等级的会员提供不同的特权服务，如免费停车、生日礼 物、优惠券等。
供应链优化
库存管理
通过实时库存监控和预测分析，实现库存优化和减少缺货现象。
02
03
消费者行为分析
通过分析消费者的购物行 为和习惯，为超市的经营 策略提供数据支持。
商品销售预测
基于历史销售数据和市场 趋势，预测商品的销售情 况，指导进货和库存管理。
营销策略制定
利用大数据分析结果，制 定针对性的营销策略，提 高销售额和客户满意度。
人工智能技术
智能导购
通过人工智能技术，为消费者提供智能化的导购 服务，帮助他们快速找到所需商品。
03
智慧超市的运营模式
个性化推荐系统
推荐算法
利用大数据和人工智能技术，通 过分析用户的购物历史、浏览记 录和购买偏好，为其推荐个性化 的商品和服务。
用户画像
通过收集和分析用户信息，构建 用户画像，以便更好地理解用户 需求，提供更精准的推荐。
动态调整
根据用户的反馈和行为，不断调 整和优化推荐内容，提高用户满 意度和忠诚度。
智慧超市解决方案
目录
• 智慧超市概述 • 智慧超市的技术实现 • 智慧超市的运营模式 • 智慧超市的案例分析 • 智慧超市的未来展望
01
智慧超市概述
定义与特点
定义
智慧超市是一种基于物联网、大数据 、人工智能等技术，实现智能化运营 管理的超市。
特点
提供便捷的购物体验、提高运营效率 、实现精细化管技术实现自助结账功能，提高结账 效率，减少排队等待时间。
如何利用大数据分析提升客户满意度
如何利用大数据分析提升客户满意度引言：在当今商业领域，客户满意度被视为企业成功的关键因素之一。
随着现代技术迅猛发展，大数据分析提供了一种有力手段，能够帮助企业洞察消费者的需求和行为模式，从而改善产品和服务，提升客户满意度。
本文将探讨如何利用大数据分析来提升客户满意度，并介绍几个实际案例。
一、大数据分析的背景和意义1.1 大数据分析的定义和重要性大数据分析是指通过收集和分析大规模数据，以发现隐藏在数据中的有价值的信息和内在规律的过程。
企业可以利用大数据分析了解客户需求、行为习惯和反馈意见，从而为客户提供个性化的产品和服务，提高客户满意度。
1.2 大数据分析在提升客户满意度中的优势大数据分析具有如下优势，有助于提升客户满意度：首先，大数据分析可以帮助企业了解客户的喜好和需求。
通过收集大量的客户数据，企业可以深入了解客户的消费习惯、购买决策和产品偏好，为客户提供更加个性化的产品和服务。
其次，大数据分析可以发现隐藏的市场机会。
通过对大数据的挖掘和分析，企业可以发现潜在的市场需求和未满足的客户需求，及时推出相应的产品和服务。
再次，大数据分析可以提高客户服务的效率和质量。
通过分析客户反馈数据和在线交流记录，企业可以识别客户的疑问、问题和投诉，并及时做出回应和解决方案，提升客户服务质量。
最后，大数据分析可以实现客户关系的持续发展。
通过分析客户数据，企业可以建立客户画像，深入了解客户特征和关系，从而制定个性化的营销策略和客户关怀计划，提升客户的忠诚度和满意度。
二、利用大数据分析提升客户满意度的方法2.1 数据采集和整合要利用大数据分析提升客户满意度，首先需要进行数据采集和整合。
企业可以通过各种方式收集客户数据，如销售数据、用户行为数据、客户反馈数据等。
这些数据可以来自企业内部系统、社交媒体、在线调研等渠道。
然后，将这些数据整合到一个统一的平台中，进行清洗、去重和标准化，以便后续的分析和应用。
2.2 数据分析和挖掘在数据采集和整合完成后，企业可以利用各种数据分析工具和技术，对数据进行挖掘和分析。
大数据规划方案
大数据规划方案大数据规划方案1. 引言随着现代技术的不断发展，大数据已经成为企业决策和业务发展的重要基石。
有效的大数据规划方案可帮助企业更好地管理和分析海量的数据资源，从而获得有价值的见解和优化业务流程。
本文将提供一个全面的大数据规划方案，旨在帮助企业实现数据驱动的增长。
2. 目标和范围大数据规划的首要目标是帮助企业更好地利用其数据资产，以实现商业目标。
具体而言，本规划方案将关注以下几个方面：- 建立适当的数据基础设施，包括存储、处理和分析平台。
- 优化数据采集和清洗流程，确保数据质量和准确性。
- 建立高效的数据分析和挖掘系统，以获取有价值的见解。
- 提供数据可视化工具和报告，帮助决策者快速理解和使用数据。
- 保护数据隐私和安全，确保符合法规要求和最佳实践。
3. 大数据基础设施为了有效管理和分析大数据，企业需要建立一个稳定、可扩展的基础设施。
以下是一些建议：- 数据存储：选择合适的数据库技术，如关系型数据库、文档数据库或分布式数据库，并考虑使用云存储解决方案，以提高可靠性和弹性。
- 数据处理：使用大数据处理平台，如Hadoop、Spark等，以便能够快速处理大规模数据。
- 数据集成：建立数据集成层，将不同数据源的数据整合到一个统一的数据湖或数据仓库中，以便更好地进行分析和挖掘。
- 数据备份和恢复：确保定期备份数据并建立应急恢复计划，以防止数据丢失和系统故障。
4. 数据采集和清洗数据质量是大数据分析的基石。
以下是一些数据采集和清洗的建议：- 数据源识别：确定需要采集和分析的关键数据源，并建立正确的数据源连接和接口。
- 数据采集：使用自动化工具或流程来收集和抓取数据，以避免人工错误和提高效率。
- 数据清洗：通过清洗和校验规则来清洗数据，包括去重、修复缺失值和格式化数据等。
- 数据标准化：统一数据格式和命名规范，以确保数据一致性和可比性。
5. 数据分析和挖掘数据分析和挖掘是从大数据中获取有价值见解的重要环节。
大数据处理及分析理论方法技术
大数据处理及分析理论方法技术（一）大数据处理及分析建设的过程随着数据的越来越多，如何在这些海量的数据中找出我们需要的信息变得尤其重要，而这也是大数据的产生和发展原因，那么究竟什么是大数据呢？当下我国大数据研发建设又有哪些方面着力呢？一是建立一套运行机制。
大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。
二是规范一套建设标准。
没有标准就没有系统。
应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。
三是搭建一个共享平台。
数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。
应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。
四是培养一支专业队伍。
大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。
（二）大数据处理分析的基本理论对于大数据的概念有许多不同的理解。
中国科学院计算技术研究所李国杰院士认为：大数据就是“海量数据”加“复杂数据类型”。
而维基百科中的解释为：大数据是由于规模、复杂性、实时性而导致的使之无法在一定时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、搜索、分享、分析、可视化的数据集合。
对于“大数据”（Bigdata）研究机构Gartner给出了这样的定义。
“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决图2.1：大数据特征概括为5个V （三）大数据处理及分析的方向众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。
那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。
自助分析平台
析平台应用创新能力，对数据业务精细化运营起到良好的支撑作用。因 此，研究成果具有很强的复制和推广意义
地市自助分析平台的数据统计支撑能力、专项报表支撑能力、
提升三项
创
能力
营销管理支撑能力的扎实保障和不断提升，是发挥数据业务精
新
准化运营支撑的关键所在
选定目标用户后可 直接进行营销，免 去目标用户选取、 数据调取、营销等 操作跨越多个平台
18
实施后效果分析
1、自20166月开始实施部署起省公司共使用7618次 2、地市分公司使用7152次 3、减少OA流程及需求邮件：700次左右。 4、效率提升50%。
16000 14000
登录次数
14770
12000
统计评估营销政策 市场执行情况。
挖掘目标客户群，依 据场景及营销政策进 行维系营销工作。
6
课题调研及解决方案
原始数据存放在哪里?如何取数据最为直接？ 从数据库提取数据并友好的展现出来需要哪些专业技能？
7
课题调研及解决方案
提取数据后还有哪些工作要做？
•立方体数据指标 不懂业务和技术人
•查询条件
•查询结果列定义 即定义，即查询、即显示
17
实施后效果分析
1、减少流程环节，所见即所得。 2、减少需求沟通误差。 3、数据安全有效保障，人工效率大幅提升 4、减少同一数据多次开发问题。
输出
地市自助分析平台选取
用户
目标用户
明细
生成 标签
直接 营销
18
“金库审批”后可 直接导出用户明细 用于营销、稽核等 工作，提升工作效 率，增强数据安全
选定目标用户后可 生成标签，固化于 系统每月自动生成 当前最新的目标用 户群，免去人工重 复操作
智慧校园大数据中心解决方案
智慧校园大数据中心解决方案技术创新，变革未来智慧校园智慧应用智慧决策深度互联智能服务全面感知智慧校园势在必行基础建设完成部分业务管理系统无线网络覆盖管理转型服务服务信息化师生办事难使用场景变化手机场景增多校园无线网络智慧化服务化移动化智慧化的一站式服务平台大数据中心解决方案大数据在校园广泛运用预测趋势竞争策略运营决策数据交易流程优化体现关联数据交换数据报告数据，是高校的战略资产。
数据的有效资产化，有利于对内实现数据资产增值，对外实现数据共享变现。
数据的价值管理或自我驱动能力分析数据后的结论知识数据驱动单个的分散的数字综合的可比较的数据需求驱动价值驱动制度化、标准化、数据化、自动化传统数据中心的问题优点：关系型数据库存储结构化数据；数据集中存储集中管理；数据库中心，应用和数据分离；提高了硬件利用率和数据安全性。
缺点：数仓建设不完善，不能全维度数据的关联，挖掘和预测分析；不支持非（半）结构化数据和实时流数据处理；随着数据规模不断加大，海量数据查询性能降低；缺少调度，任务和服务管理的引擎等；数据源财务系统教务系统图书馆系统学分系统BBS……统一数据标准体系数据分析数据共享服务平台应用集市数据区数据探索区实时数据查询区数据挖掘教室查询一卡通消费查询教学模型综合报表课程生命周期学生模型结构化主题数据非结构化数据存储区实时数据存储区教师主题学生主题监控视频学生档案照片数据……财务主题课程主题消费记录学生位置教室状态……档案数据地理信息主题数据区贴源数据区财务数据成绩数据教师信息教务数据……学生信息校长驾驶舱QQ校园号微哨APP一卡通集群管理安全体系分布式数据库机器学习大数据技术平台FlumeKafkaHDFSHiveSqoopYarnZooKeeper ZeppelinStormElastic SearchMapReduceSparkHBaseKylin数据处理数据治理离线数据数据接入实时数据数据工厂数据加工实时数据处理数据分析数据探索数据挖掘标准制定数据标准标准实施稽核任务数据质量稽核稽核报告数据全景元数据管理数据血缘数据应用数据服务API数据分析系统SDK应用门户模型生命周期管理数据转换数据探索建模优化流程化封装投产数据标准来源结构化数据区非结构化数据区教师主题学生主题监控视频学生档案照片数据……财务主题课程主题档案数据地理信息数据标准制定数据标准执行数据标准校验数据标准数据质量稽核稽核任务调度稽核报告稽核任务配置稽核规则配置告警配置问题处理元数据管理血缘分析数据共享全景视图元数据检索元数据影响分析元数据统计主数据管理数据平台数据治理数据标准质量稽核数据血缘稽核报告数据采集数据对接+pc端采集+移动端采集总体情况主题分析教师画像数据可视化自主化分析业务人员0门槛获取与分析数据自助查询数据、自助探索分析：在浏览器上通过简单的鼠标操作，完成自助式的明细数据筛选、导出，以及进行类似Excel 透视表的互动分析，满足自由钻取、同环比计算、自定义分组等灵活分析需要。
企业大数据业务分析体系设计方案
企业大数据业务分析体系设计方案目录1.项目需求理解 (2)1.1.建设目标 (2)1.2.建设原则 (3)1.3.需求分析 (3)2.总体方案设计 (5)2.1.总体建设思路 (5)2.2.业务规范与技术标准体系 (6)2.3.系统实现架构 (21)3.业务分析体系 (21)3.1.管理驾驶舱 (21)3.2.资金分析内容 (22)3.3.经营绩效分析内容 (27)3.4.风险分析内容 (35)3.5.报表分析内容 (39)3.6.业务管理主题分析 (40)1.项目需求理解1.1.建设目标企业企业大数据自助分析工具提供从数据抽取、数据加工处理、数据存储、自助数据分析、数据可视化于一体的功能。
支持连接多种类型数据源，跨数据源取数；支持自带ETL流功能能够完成将来自异构系统的数据进行抽取、清洗、加工处理、装载到工具自带的多维数据仓库中；支持直接连接已有的大数据平台；支持基于BI的多维数据仓库或所连接的数据源进行OLAP多维度自由分析；支持让用户自主拖拽设计出自己需要的业务分析界面或管理驾驶舱；支持将自己的分析界面进行分享；支持通过PC、移动端、大屏查看报表及分析数据。
分析的内容初步包含：•供应链管理建立供应链管理数据仓库，全面展示公司原材料、成品、标准件等器材的配套、缺件、合同签订、到货、供应商指标评价等信息，并进行数据分析。
•质量管理建立质量管理数据仓库，实现展示飞机全生命流程的质量信息，深度分析采购、生产、交付、运行过程的全部质量事件。
•生产制造管理建立生产制造数据仓库，全面展示设备资产状态、飞机生产状态等信息，并进行数据分析。
•与人力资源系统集成获取人力资源的用户和组织信息，能够根据人力资源系统数据的变化或状态的变化，在系统中对用户的权限以适当的形式做出相应的更新。
实现角色、岗位的定义和操作权限的控制；系统需具备兼职部门功能，保证组织机构调整过渡阶段中，业务可正常办理。
1.2.建设原则具备标准性。
智慧公安警务视频大数据智能实战平台解决方案 智慧公安视频大数据立体化治安防控平台解决方案
智慧公安警务视频大数据智能实战平台解决方案智慧公安视频大数据立体化治安防控平台解决方案1项目概述1.1需求分析目前，XX省公安厅“公安云”平台提供了基于政务应用系统的云服务平台，包含政务统一门户平台，信息交互平台，用户自助平台，软件开发平台、数据库服务平台，新应用接口、授权认证平台和运维管理等。
申请云平台主机，没有与数据中心部署的VMware虚拟化平台之间实现对接，往往需要管理员根据用户申请与交付单，手动去VCenter上创建虚拟机并部署各种数据库服务器环境、中间件服务器环境、WEB应用服务器环境等，整个公安云平台没有实现应用服务与底层资源之间的智能化资源分配和管理，资源分配统计分析数据都是手动录入采集，导致目前：1）各种接入的虚拟化资源池都以独立的形式存在，没有打通实现统一管理和按需调度。
2）公安云与基础架构底层资源池也都未打通，记录的数据和统计报表不真实，只能作为参考，没有实现用户自助申请、自动审批，资源自动按需交付。
3）单个虚拟资源池资源满载，无法弹性进行调度，迁移到其他资源池，释放压力。
4）管理压力、业务部署，资源调配等工作都集中在科信处，没有将权限下放到各个部门，进行分级资源核算管理，没有计量标准。
5）针对不断扩大的服务器数量和业务需求，没有一个统一的平台入口集中管理，不符合公安信息化建设要求和规划。
在这种情况下，XX省公安厅科技信息处为了保证整个“公安云”平台的可用性和功能完整性，在保障平台稳定性的前提下，能实现定制化开发和后期扩展，满足公安云的后期业务变化需求，同时考虑平台的易操作性、方便部署，采用集中化的管理方式，整合基础架构底层资源实现互联互通，公安厅计划采用国产可控的开源云计算基础架构云平台解决方案，通过云平台提供基础架构所需的虚拟化计算资源池、虚拟化网络资源池、虚拟化存储资源池，统一运营管理，为用户资源自助申请提供云服务，从而搭建以省公安厅信息化应用为中心的服务型公安系统云平台。
统一运维大数据分析平台建设和应用综合解决方案
统一运维大数据分析平台建设和应用综合解决方案2020年3月30统一运维大数据分析管理平台建设方案目录第1章.方案概述 (4)1.1.项目背景 (4)1.2.需求分析 (5)1.3.建设目标 (7)1.3.1.建立统一运维门户 (7)1.3.2.建立IT异构资源的全面集中化管理 (7)1.3.3.建立全面准确的资产配置管理 (8)1.3.4.建立符合最佳实践的服务流程管理 (9)1.3.5.建立IT资源全面直观的可视化管理 (9)第2章.解决方案 (10)2.1.系统设计原则 (10)2.1.1.实用性和模块化原则 (10)2.1.2.一致性和开放性原则 (11)2.1.3.安全性与可靠性原则 (11)2.2.系统安全设计 (12)2.2.1.用户安全机制 (12)2.2.2.SSO统一认证 (12)2.2.3.权限分权分域 (12)2.3.系统建设方法 (13)2.3.1.体系架构 (13)2.3.2.功能架构 (17)2.3.3.技术架构 (17)2.3.4.部署架构 (18)第3章.功能概述 (19)3.1.运维监控系统 (19)3.1.1.统一运维管理 (19)3.1.2.资源监控管理 (23)3.1.3.拓扑管理 (45)3.1.4.IP地址管理 (59)3.1.5.告警管理 (61)3.1.6.业务管理 (66)3.2.3D机房管理 (70)3.2.1.监控可视化管理 (72)3.2.2.资产管理可视化 (76)3.2.3.机房3D图形化展示 (78)3.2.4.配线可视化管理 (80)3.2.5.容量可视化管理 (82)3.2.6.资源分配情况管理 (84)3.2.7.上下架可视化 (85)3.2.8.自定义动画 (86)3.2.9.交互式演示汇报 (87)3.3.配置文件管理 (87)3.3.1.巡检管理 (88)3.3.2.机房虚拟现实展现 (91)3.3.3.资产管理系统 (95)3.3.4.供应商管理 (96)3.3.5.配置建模管理 (97)3.3.6.空间资源管理 (99)3.3.7.配置项导入 (101)3.3.8.配置项管理 (102)3.3.9.配置项视图 (105)3.4.运维流程管理系统 (107)3.4.1.服务台 (107)3.4.2.服务设计 (115)3.4.3.服务产品设计向导 (116)3.4.4.服务流程管理 (135)3.4.5.服务量化管理 (169)3.4.6.值班管理 (186)3.4.7.任务管理 (192)3.4.8.公告管理 (193)3.4.9.移动终端运维 (194)3.4.10.报表统计分析 (196)3.4.11.第三方接口 (201)3.4.12.运维知识库系统 (203)3.5.统一运维大数据管理分析系统 (210)3.5.1.统一运维大数据基础系统 (210)3.5.2.统一运维数据分类管理 (210)3.5.3.运维大数据检索与展现 (215)3.5.4.海量日志文件分析 (219)3.5.5.指标动态基线预测 (223)3.5.6.运维支撑能力评估 (226)第1章. 方案概述1.1.项目背景运维大数据分析系统是一套深度分析和挖掘多种异构数据源运维数据的大数据平台。
大数据数据分析方法数据处理流程实战案例
方法、数据处理流程实战案例时代,我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。
确实,数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点,不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。
今天就来和大家分享一下关于方法、数据处理流程的实战案例,让大家对于这个岗位的工作内容有更多的理解和认识,让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。
一、大数据思维在2011年、2012年大数据概念火了之后,可以说这几年许多传统企业也好,互联网企业也好,都把自己的业务给大数据靠一靠,并且提的比较多的大数据思维。
那么大数据思维是怎么回事我们来看两个例子：案例1：输入法首先,我们来看一下输入法的例子。
我2001年上大学,那时用的输入法比较多的是智能ABC,还有微软拼音,还有五笔。
那时候的输入法比现在来说要慢的很多,许多时候输一个词都要选好几次,去选词还是调整才能把这个字打出来,效率是非常低的。
到了2002年,2003年出了一种新的输出法——紫光拼音,感觉真的很快,键盘没有按下去字就已经跳出来了。
但是,后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题,比如当时互联网发展已经比较快了,会经常出现一些新的词汇,这些词汇在它的词库里没有的话,就很难敲出来这个词。
在2006年左右,搜狗输入法出现了。
搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索,它积累了一些用户输入的检索词这些数据,用户用输入法时候产生的这些词的信息,将它们进行统计分析,把一些新的词汇逐步添加到词库里去,通过云的方式进行管理。
比如,去年流行一个词叫“然并卵”,这样的一个词如果用传统的方式,因为它是一个重新构造的词,在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。
然而,在大数据思维下那就不一样了,换句话说,我们先不知道有这么一个词汇,但是我们发现有许多人在输入了这个词汇,于是,我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇,把它加到司库里面并更新给所有人,大家在使用的时候可以直接找到这个词了。
大数据报表解决方案
大数据报表解决方案简介随着企业对数据的需求不断增长，大数据报表解决方案的重要性也日益凸显。
大数据报表解决方案可以帮助企业有效地分析和展示海量的数据，提供决策支持和业务洞察。
本文将介绍大数据报表解决方案的概念、优势以及常见的实现方式。
什么是大数据报表解决方案大数据报表解决方案是指利用大数据技术和工具，将海量的数据进行分析和可视化展现的一种解决方案。
通过将数据进行清洗、汇总和可视化处理，大数据报表解决方案可以帮助用户从数据中快速获取有价值的信息，从而辅助决策和优化业务。
大数据报表解决方案的优势大数据报表解决方案具有以下几个优势：数据可视化大数据报表解决方案可以将复杂的数据通过图表、表格等形式呈现，使数据更具可读性和可理解性。
这不仅可以帮助用户快速获取数据信息，还可以有效地传递数据的洞察和分析结果。
大数据报表解决方案可以对海量数据进行实时分析，用户可以及时获得最新的数据信息。
这对于需要快速响应市场变化、调整策略的企业非常重要。
多维度分析大数据报表解决方案支持多维度、多角度的数据分析，可以通过切换维度和度量，深入挖掘数据背后的规律和关联性。
这有助于发现隐藏的业务模式和趋势，为企业提供更全面的决策支持。
可扩展性大数据报表解决方案具有良好的可扩展性，可以支持处理大规模的数据和用户并发访问。
无论是数据量的增长、业务的扩展还是用户的增加，都能够保持较高的性能和稳定性。
大数据报表解决方案的实现方式大数据报表解决方案的实现方式多种多样，下面介绍几种常见的实现方式。
传统商业智能工具传统商业智能工具如Tableau、PowerBI等可以帮助用户通过简单的拖拽和配置操作，实现对数据的可视化展示。
这些工具可以方便地连接各种数据源，进行数据清洗、处理和可视化分析，并提供丰富的图表和可视化方式供用户选择。
数据仪表盘是一种集中展示关键指标以及重要数据的可视化工具。
通过仪表盘，用户可以直观地了解企业的业务状况和运营情况，及时掌握关键指标的变化和趋势。
统一运维大数据分析平台建设方案一体化智能运维管理平台解决方案
数据 管理
统一调 度
任
务
元数
调
据管
度
理
数 据 调 度
数据
质量
资
管理
源
管
理
一体机资源池 (DW)
OLAP 应用
-8-
中国移动大数据目标架构
在当前数据种类繁多、数据处理复杂的情形下，不适合采用一种的单一的技术解决全部问题，大数据 平台据需要采用Hadoop资源池、MPP数据库、流处理资源池混搭大数据技术架构
数据平台基于MPP、 Hadoop、流处理等云计 算、大数据技术
?DW数据库用于分析处理 统计分析类OLAP应用
提升网络 运维效率
改善客户 满意度
Байду номын сангаас
创新商业 模式
建
洞察：用户/服务/资源/终端/......
模
分 结构化数据处理
非结构化数据处理
析
网络数据 数 ?话单XDR 据 ?性能监测 采 ?故障监测 集 ?网络资源
用户数据 ?HSS信息 ?BSS数据 ?OSS数据 ?终端
应用数据 ?内容 DPI ?Web ? Social media ?APPS
数据处理实时性与价值呈正比
价值
流处理，实时 的内容智能感 知，策略执行， 连续更新
大数据2
非结构化的数据， 包括互联网日志、
web文本信息,非 实时或准实时
大数据1
批处理，事先定 义的查询和模型
传统商业智能
实时性
大数据具备Volume 海量、 Variety 多样、 Velocity 快速、Value 价值的特点。据Ericsson预测，到 2018年，每个手机终端每个月将产生2G的数据。（Ericsson Mobility Report，2013年）
智慧校园大数据决策系统解决方案(29页PPT)
• 根据全校的消费平均情况，按照周、月、学 期进行统计分析，对于校内消费过低的学生 进行预警提示，便于辅导员跟学生进行沟通 交流，了解学生是否存在经济困难
心理异常预警
• 基于学生消费、网络、门禁等“在校轨迹”， 根据学校内部心理问卷调查内容和结，分析 学生的性格分析、心理异常情况，对于由严 重心理问题的学生，及时通知其家属与辅导 员，协调心理咨询进行适当的治疗
智慧 管理
智慧 服务
目录
8
公校安园业大务数架据构概及述特性分析 曙光校园大数据决策系统解决方案 典型案例
融合创新 合作共赢
9
资源分散管理 资源集中管理 建设资源驱动 建设业务驱动 资源被动更新 资源统一分配
10
以学促进关键 技术的发展
整合大数据业 务及服务渗透
实现科学化管 理智能化决策
科学智能化管理
25
• 整合教职工个体基本信息、 教学数据、科研数据，构建 行为画像 • 不同教师群体画像 • 学院、职称、学历分布 • 工龄、校领、年龄分布 • 论文、专利发表情况 • 教学质量分析
26
• 网络流控数据和访问 数据的分析，追踪不 同用户的上网习惯、 访问内容、软件使用 • 不同群体上网情况 分析 • 上网习惯分析 • 成绩关联关系分析
多而孤不岛精 共享 困难 举步维艰
财务资源平
业务
台
孤岛
设备与实验• 系统繁多
管理系统• 兼容性不够
服务孤岛
迎新系统• 用户体验不好 • 分析挖掘难度大
审议系统
下一步怎 么办？
校友系统
……
重数个工 复据性作 建共服协 设享务同 严不不受 重足深阻
数据来源受限
分析数据量少
利用技术创新提升服务效率的方法
利用技术创新提升服务效率的方法随着信息技术的迅速发展，各行各业都在不断探索如何利用技术创新提升服务效率。
在这个信息爆炸的时代，公司和组织需要更加高效地满足客户的需求，提供优质的服务，从而保持竞争力。
本文将探讨几种利用技术创新提升服务效率的方法，并分析其优势和应用场景。
1. 自助服务系统自助服务系统是一种通过技术手段将服务交予客户自行操作的方式。
这类系统可以包括自助取款机、自助点餐机、自助购物系统等。
通过自助服务系统，客户无需排队等候，可以自己选择所需服务，大大提高了服务效率。
而且，自助服务系统可以通过数据分析和智能推荐等功能，提供个性化的服务，增加客户满意度。
2. 大数据分析利用大数据分析提升服务效率已经成为现代企业的重要手段。
通过收集和分析海量数据，企业可以了解客户需求、预测市场趋势、优化服务流程等。
例如，电商企业可以通过大数据分析了解客户购买偏好，从而进行精准的商品推荐；金融机构可以利用大数据分析预测风险，优化风险管理策略。
通过合理利用大数据，企业可以更加高效地满足客户需求，提高服务效率。
3. 人工智能技术人工智能技术在提升服务效率方面有着巨大潜力。
例如，智能客服系统可以通过自然语言处理和机器学习等技术，准确理解客户需求并提供实时支持；智能助手可以通过语音识别和语音合成等技术，帮助用户完成各种任务。
人工智能技术可以帮助企业实现自动化、智能化的服务，大大提高服务效率和用户体验。
4. 云计算和移动互联网云计算和移动互联网技术的发展，为企业提供了更加灵活、高效的服务方式。
通过云计算，企业可以将繁重的数据存储和计算任务交由云端完成，减少了本地服务器和设备的投入。
而移动互联网的普及使得用户可以随时随地通过手机、平板等移动设备访问企业的服务。
企业可以利用云计算和移动互联网技术，实现服务的弹性扩展和快速响应，提高服务效率。
综上所述，利用技术创新提升服务效率是企业持续发展的重要方向。
自助服务系统、大数据分析、人工智能技术、云计算和移动互联网等技术手段都可以帮助企业提高服务效率，实现更加高效的客户服务。
superset优秀案例
superset优秀案例Superset是一种开源的数据探索和可视化工具，它提供了强大的数据分析和可视化功能，被广泛应用于数据分析和BI领域。
下面是10个优秀的Superset案例：1. 数据仪表盘：Superset可以创建交互式的数据仪表盘，用于实时监控和分析关键业务指标。
通过简单的拖放操作，用户可以将数据图表、表格和指标指标组合在一起，以实时监控业务运营情况。
2. 数据探索：Superset可以连接各种数据源，包括数据库、数据仓库和文件等，用户可以通过SQL查询、数据切片和切片过滤等方式，对数据进行灵活的探索和分析。
3. 多维数据分析：Superset支持对多维数据进行分析，用户可以通过透视表、交叉表和多维图表等功能，对数据进行多维度的统计分析和可视化展示。
4. 地理数据可视化：Superset提供了丰富的地理数据可视化功能，用户可以通过地图、地理热力图和地理散点图等方式，展示和分析地理数据。
5. 大数据分析：Superset可以与大数据平台集成，如Hadoop、Spark和Hive等，用户可以通过Superset对大数据进行实时查询和分析。
6. 自助式数据分析：Superset提供了自助式数据分析的功能，用户可以通过简单的操作，自主创建和分享数据图表和仪表盘，无需依赖开发人员的支持。
7. 数据安全和权限管理：Superset提供了灵活的数据安全和权限管理功能，用户可以通过角色和权限的设置，控制用户对数据和仪表盘的访问和操作权限。
8. 数据报告和导出：Superset支持数据报告和导出功能，用户可以将数据图表和仪表盘导出为PDF、Excel和图片等格式，方便与他人共享和使用。
9. 数据监控和警报：Superset可以与监控系统集成，用户可以通过设置数据监控指标和警报规则，实时监控数据异常和趋势变化，并及时通知相关人员。
10. 多平台和多设备支持：Superset支持多平台和多设备的访问和使用，用户可以通过Web浏览器、移动设备和API等方式，随时随地进行数据分析和可视化。
大数据项目的主要难点和解决策略
大数据项目的主要难点和解决策略随着数据量的爆炸式增长，大数据项目已成为企业竞争力的重要组成部分。
然而，大数据项目在实施过程中面临着诸多挑战。
本文将详细介绍这些难点，并提出相应的解决策略。
一、数据质量与数据整合难点1. 数据质量参差不齐：包括数据缺失、重复、错误、异常等。
2. 数据整合难度大：来自不同来源、格式和结构的数据难以整合。
解决策略1. 建立数据质量管理机制：对数据进行全生命周期管理，包括数据采集、存储、处理、分析和展示环节。
2. 数据清洗和预处理：在数据整合前，对数据进行清洗和预处理，提高数据质量。
3. 使用数据集成工具：采用专业的数据集成工具，如Apache Nifi、Apache Kafka等，实现数据的自动化整合。
二、数据存储与计算资源难点1. 数据存储成本高：大数据项目需要存储海量数据，成本较高。
2. 计算资源需求大：数据处理和分析需要大量计算资源，且需求动态变化。
解决策略1. 采用分布式存储系统：如Hadoop HDFS、Amazon S3等，降低存储成本。
2. 云计算资源调度：利用云计算技术，如阿里云、腾讯云等，按需分配计算资源，提高资源利用率。
3. 数据压缩和优化：对数据进行压缩和优化，减少存储和计算资源需求。
三、数据安全与隐私保护难点1. 数据安全风险：大数据项目中的数据泄露、篡改等安全风险较高。
2. 隐私保护难题：在数据分析和应用过程中，如何保护用户隐私是一个挑战。
解决策略1. 建立数据安全防护体系：包括数据加密、访问控制、安全审计等措施。
2. 隐私保护技术：采用差分隐私、同态加密等技术，确保数据分析和应用过程中的隐私保护。
3. 合规与监管：遵循国家相关法律法规，加强数据安全和隐私保护的监管。
四、数据分析和挖掘难点1. 数据分析方法和技术选型：面对复杂的多维度数据分析需求，难以确定合适的方法和技术。
2. 数据挖掘难度大：在海量数据中挖掘有价值的信息，需要高效的算法和模型。
智慧运维大数据分析平台建设和应用综合解决方案
智慧运维大数据分析平台建设和应用综合解决方案2020年3月30智慧运维大数据分析管理平台建设方案目录第1章.方案概述 (4)1.1.项目背景 (4)1.2.需求分析 (5)1.3.建设目标 (7)1.3.1.建立智慧运维门户 (7)1.3.2.建立IT异构资源的全面集中化管理 (7)1.3.3.建立全面准确的资产配置管理 (8)1.3.4.建立符合最佳实践的服务流程管理 (9)1.3.5.建立IT资源全面直观的可视化管理 (9)第2章.解决方案 (10)2.1.系统设计原则 (10)2.1.1.实用性和模块化原则 (10)2.1.2.一致性和开放性原则 (11)2.1.3.安全性与可靠性原则 (11)2.2.系统安全设计 (12)2.2.1.用户安全机制 (12)2.2.2.SSO统一认证 (12)2.2.3.权限分权分域 (12)2.3.系统建设方法 (13)2.3.1.体系架构 (13)2.3.2.功能架构 (17)2.3.3.技术架构 (17)2.3.4.部署架构 (18)第3章.功能概述 (19)3.1.运维监控系统 (19)3.1.1.智慧运维管理 (19)3.1.2.资源监控管理 (23)3.1.3.拓扑管理 (45)3.1.4.IP地址管理 (59)3.1.5.告警管理 (61)3.1.6.业务管理 (66)3.2.3D机房管理 (70)3.2.1.监控可视化管理 (72)3.2.2.资产管理可视化 (76)3.2.3.机房3D图形化展示 (78)3.2.4.配线可视化管理 (80)3.2.5.容量可视化管理 (82)3.2.6.资源分配情况管理 (84)3.2.7.上下架可视化 (85)3.2.8.自定义动画 (86)3.2.9.交互式演示汇报 (87)3.3.配置文件管理 (87)3.3.1.巡检管理 (88)3.3.2.机房虚拟现实展现 (91)3.3.3.资产管理系统 (95)3.3.4.供应商管理 (96)3.3.5.配置建模管理 (97)3.3.6.空间资源管理 (99)3.3.7.配置项导入 (101)3.3.8.配置项管理 (102)3.3.9.配置项视图 (105)3.4.运维流程管理系统 (107)3.4.1.服务台 (107)3.4.2.服务设计 (115)3.4.3.服务产品设计向导 (116)3.4.4.服务流程管理 (135)3.4.5.服务量化管理 (169)3.4.6.值班管理 (186)3.4.7.任务管理 (192)3.4.8.公告管理 (193)3.4.9.移动终端运维 (194)3.4.10.报表统计分析 (196)3.4.11.第三方接口 (201)3.4.12.运维知识库系统 (203)3.5.智慧运维大数据管理分析系统 (210)3.5.1.智慧运维大数据基础系统 (210)3.5.2.智慧运维数据分类管理 (210)3.5.3.运维大数据检索与展现 (215)3.5.4.海量日志文件分析 (219)3.5.5.指标动态基线预测 (223)3.5.6.运维支撑能力评估 (226)第1章. 方案概述1.1.项目背景运维大数据分析系统是一套深度分析和挖掘多种异构数据源运维数据的大数据平台。
客服数字化解决方案
客服数字化解决方案
《客服数字化解决方案》
随着科技的不断发展，客服行业也在不断变革。
传统的客服模式已经不能满足现代消费者的需求，因此数字化解决方案成为了客服行业的发展趋势。
通过数字化技术，客服能够更好地满足消费者的需求，提升工作效率，提高客户满意度。
客服数字化解决方案主要包括人工智能、大数据分析、云计算、自助服务系统等技术。
通过人工智能技术，客服系统可以自动识别并处理常见问题，减轻客服人员的工作负担。
大数据分析可以帮助客服部门更好地了解消费者的需求和行为，从而提供更个性化的服务。
云计算可以让客服人员随时随地访问客户信息和解决方案，提升工作效率。
自助服务系统可以让消费者通过网站、App等渠道自行解决问题，提高客户满意度。
数字化解决方案不仅提升了客服部门的工作效率，还改善了消费者的体验。
消费者可以通过多种渠道方便地联系客服部门，享受更加个性化和专业的服务。
而客服部门也能够通过数字化技术更好地了解消费者的需求，提升服务质量。
总之，客服数字化解决方案是客服行业不可或缺的趋势。
通过数字化技术，客服部门能够更好地满足消费者的需求，提高工作效率，提升客户满意度。
随着科技的不断发展，客服数字化解决方案将在未来继续发挥重要作用。
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议程
• 大数据解决方案
• 大数据的一些疑问 • 大数据分析 • 大数据处理
• 自助式分析方案
全球权威评估机构Gartner连续几年把 微软评为
BI方案实施能力第一厂商
Gartner Magic Quadrant for Business Intelligence Platforms , 2011
HDInsight on Windows Server
SQL Server Parallel Data Warehouse
SQL Server Reporting Services
Historical Data (Beyond Active Window)
Integrate/Enrich
SQL Server Analysis Server
Database
HDFS
(Hadoop)
统一查询，结构化和非结构化数据
• 查询关联Hadoop表和关系型数据库表
• 采用标准SQL语言
• Select, From Where
沿用现有 SQL 技能
无需IT人员 介入
节省时间和 成本
分析多样 的 数据类型
企业数据及商业智能平台的进化
-当前
结构化数据源 结构化数据源 结构化数据源
总结
• 大数据解决方案：
• 业务能力：
• 访问任意数据源（关系型数据库、Hadoop、非结构化数据) 的数据整合平台
• 低成本的数据价值洞察平台
• 技术能力：
• 结构化、半结构化、非结构化数据的处理能力
感谢聆听 批评指导
分析的基础是数据可视化 数据可视化是一门艺术
1.面向中高层领导------管理驾驶舱
领导驾驶舱是一个为高层管理层提供的“一 站式”（One-Stop）决策支持的管理信息中心 系统。它以驾驶舱的形式，通过各种常见的图 表（速度表、音量柱、预警雷达、雷达球）形 象标示企业运行的关键指标（KPI），直观的监 测企业运营情况，并可以对异常关键指标预警， 和挖掘分析。
现在：
经过启动新一轮BI前端工具选型，通过对各个BI厂商的POC成果对比，微软成功赢标。 新平台改造：Oracle+Sqlserver2012SP1+Excel 2013+SharePoint2013 BI实施周期从原来3-10天反应时间，提升到现在2-3小时，分析决策效率大大提高 高峰同时在线100多个用户。
你想从大数据里得到什么？
怎么从大数据得到价值？
大数据企业品牌腾飞的“肾上腺素”
Petabytes
网页点击流 Wikis/博客
传感器/RFID/ 设备
社交网络 音频/视频
广告
Terabytes
移动
协协作作 电电子子商商务务
Gigabytes Megabytes
付款 薪资 货存
ERP/CRM
联系人 订单跟踪 销售管道
数据复杂度：多元性和速度
Web 2.0
WWeebb 日日志志 数数字字市市场场 搜搜索索市市场场 网网上上推推荐荐
Big Data
日志文件 空间 & GPS 坐标数据 数据集市 电子政务 气候 文本/图像
数据的获取 主要趋势,
设备爆炸
社交网络
无处不在的连接
传感器网络
价格低廉的存储 价格低廉的计算
你想从大数据里得到什么？
Azure Market Place
ETL with SSIS, DQS, MDS
ERP CRM LOB APPS
Source Systems
$$$ What We Sell $$$
Business Insights
Interactive Reports
Performance Scorecards
微软大数据产品
洞察力 INSIGHTS
丰富数据
DATA ENRICHMENT
数据管理
DATA MANAGEMENT
Power View
PowerPivot
Hadoop on Windows
Hadoop = Big Data?
HADOOP 集成
企业级安全，高可靠性，管理 与微软商业智能工具无缝集成 SQL Server 数据平台的一部分 在Windows Azure上几分钟内完成部署
DEMO3-EXCEL 新增能力PowerMap 3D GIS自助分析
DEMO4-微软PowerBI现实应用案例（微博与电影票房）
DEMO5-微软PowerBI现实应用案例（星巴克机场选址开店）
自助式BI案例--- XX移动、XX联通成功案例
背景：
客户原有BI系统基于Cognos，后台数据库Oracle，但是业务人员学习困难，使用不易，推广工作困 难重重。领导使用界面不够友好，导致决策迟缓。当有新需求时，重新部署需要很长周期。
它能将企业管理决策提升到一个新的高度。 最大化地发挥高层经理了解、领导和控制公司 业务的管理室（即驾驶舱）
2.面向普通员工------大数据自助式分析平台
DEMO1- Excel BI分析增强能力 透视表、透视图、切片器、跨维度钻取
DEMO2-Excel 新增能力Power View自助分析
联动、动态展现、0代码GIS、业务人员与IT人员新沟通方式
SQL Server 2012 Parallel Data Warehouse 软硬件整合优化的并行数据仓库
• 从TB到PB 的高可扩展性平台 • 使用MPP架构实现卓越的可扩展性 • 硬件厂商的选择 • 通过使用遵循行业标准的硬件降低成本 • 与Microsoft 商业智能工具的深度集成 • 充分利用最新软件技术
Windows Server 2012 Storage Spaces Windows Server 2012 Hyper-V SQL Server 2012 xVelocity 列存储
L Server 2012 Parallel Data Warehouse
开放和灵活
与Apache Hadoop 100%兼容
洞察
战略/趋势 分析
操作/实时 分析
价值
微软大数据平台总体架构
Big Data Sources (Raw, Unstructured)
Sensors
Devices
Bots
Crawlers
Fast Load
Data & Compute Intensive App
Hortonworks or Cloudera Hadoop
SQL Server StreamInsight
Alerts, Notifications
Summarize & Load via PDW
Hadoop
Connector
SQL Server FTDW Data Marts
HDInsight on Windows Azure
Summarize & Load
Gartner Magic Quadrant for Business Intelligence Platforms , 2013
Gartner Magic Quadrant for Business Intelligence Platforms , 2010
大数据解决方案
-大数据的一些疑问
多大的数据才是大数据？
当前大数据分析的挑战： 大量新技术需要学习掌握、周期长、见效缓慢
HDFS
(Hadoop)
学习MapReduce
HDFS
(Hadoop)
数据仓库
需要IT人员提前手动将数据从HDFS导 入数据仓库或集市，才可进行分析
PolyBase： 数据处理的突破性技术
SQL
SQL Server 2012 PDW Powered by PolyBase
工具由丰富的合作伙伴生态系统提供 与社区的紧密合作
Accelerating the delivery of Hadoop for Windows
The Apache Software Foundation
Hadoop for Windows JavaScript libraries Hive ODBC drivers
一系列新问题
社交网络和互联网分析
我的品牌或产品 情绪
实时数据源
如何优化我的车队运行 (基于天气和未来结 果？
端到端的大数据生命周期
10101
Hot Stream
Cold Stream
HQL
Learned
E=MC2
Limits
SQL
HDFS
HQL
增强 可视化
存储 & 管理
ODS
DW
数据集市 多维度存储
存储
分析 应用 其他 使用
企业数据及商业智能平台的进化
-未来
结构化数据源 非结构化数据源
数据流
大数据存储
数据仓库
分析
数
数据集市
据 服
应用
务
多维度存储
其他
存储
服务
使用
高度可视化----数据民主化的基础
敏捷、精准的业务决策
提供面向不同层面用户的解决方案
面向中高层领导------管理驾驶舱 面向一线经营分析----大数据自助平台