DreamBI大数据分析平台-技术白皮书

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大数据白皮书2024(一)2024

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。

金仓报表技术白皮书

金仓报表技术白皮书

金仓报表工具Kingbase Report 技术白皮书2 目录1.范围 (3)2.产品概述 (3)3.技术架构 (3)4.主要特性 (4)4.1快速应用,简化设计 (4)4.2高效稳定,易于扩展 (5)4.3功能完备,注重体验 (5)4.4多种格式,全面展现 (5)4.5快捷查询,方便监控 (6)4.6配置易用,简便集成 (6)版权声明 (7)1.范围本文档介绍了人大金仓报表工具Kingbase Report的技术特性和功能,主要包括产品技术构架和各项特性等。

这些产品特性和技术指标对企业的开发人员、信息专家以及企业管理者具有一定的参考意义。

本文档所描述的内容适用于金仓报表工具Kingbase Report V2.0。

2.产品概述金仓报表工具Kingbase Report是金仓BI统一平台的重要组成部分,是一款功能强大的企业级报表工具软件,集报表设计器、报表引擎和报表服务器于一体,可运行于跨平台的统一环境中,具有鲜明的中国式报表特色。

金仓报表工具提供了高效的Web报表设计方案、强大的报表展现能力和灵活的部署机制,为企业级统计分析、数据中心、商业智能前端展现提供了高性能、高效率的报表产品解决方案,让企业的开发人员、信息专家、企业管理者能够从容使用,直观全面地从历史的、海量的数据中获取信息,发掘数据的最大价值。

3.技术架构金仓报表工具由四个部分组成:报表设计器、报表引擎、报表服务器和报表客户端。

◆报表设计器设计编辑报表,自带报表运算引擎,连接数据库后可预览打印报表,并可生成其它格式保存。

设计器不依赖于其它部分,可独立工作。

◆报表引擎在后台提供统计报表运算和图表处理的服务,开放各层次的API接口调用,由程序员调用生成结果报表。

引擎运行不依赖设计器。

◆报表服务器作为服务程序运行,包括报表的模板管理、调度管理、服务监控等等。

模板管理可以在运行时添加和删除报表模板;调度管理可以在设定的时刻自动计算报表并将结果保存或推送到指定的目标。

新媒体技术与应用

新媒体技术与应用

网络直播
如花椒、映客、斗鱼等 ,网络直播可以实现实 时互动和分享,能够满 足用户的娱乐和生活需 求。
新闻资讯类应 用
如今日头条、腾讯新闻 、澎湃新闻等,这些应 用为用户提供海量的新 闻资讯,同时可以根据 用户的兴趣爱好进行个 性化推荐。
虚拟与增强现 实
如Pokemon Go、王者 荣耀等,这些应用通过 虚拟与增强现实技术为 用户带来沉浸式体验和 娱乐享受。
06
新媒体应用案例分享
新媒体在教育行业的应用
01
远程教育
利用新媒体技术实现远程在线教育,使得更多人能够接受优质教育资
源。
02
个性化学习
新媒体技术可以根据学生的学习习惯和兴趣,提供个性化的学习方案
和资源。
03
互动教学
新媒体技术可以增强课堂互动性,提高学生的参与度和学习效果。
新媒体在金融行业的应用
第三阶段
新媒体技术不断升级换代,不断涌现出新的技 术和应用,如人工智能、虚拟现实、区块链等 。
常见的新媒体形式
社交媒体
短视频
如微信、微博、 Facebook等,用户可以 在这些平台上发布文字 、图片、视频等信息, 并与其他用户进行互动 和分享。
如抖音、快手、Vine等 ,短视频具有时间短、 内容精炼的特点,能够 满足用户的碎片化时间 需求。
务模式,提高医疗服务的覆盖面和效率。
个性化健康管理
02
新媒体技术可以根据个人健康数据,提供个性化的健康管理和
咨询服务。
医疗大数据分析
03
新媒体技术可以帮助医疗行业进行大数据分析,为疾病预防、
治疗和科研提供支持。
新媒体在娱乐行业的应用
数字音乐、数字电影
新媒体技术可以让音乐和电影制作更加高效、便捷,同时提供了更丰富的交互体验和个性 化服务。

新一代三维GIS技术白皮书v1

新一代三维GIS技术白皮书v1

SuperMap新一代三维GIS技术白皮书北京超图软件股份有限公司超图研究院2/15/2019——制定及修订记录——* 修订类型分为A - ADDED M - MODIFIED D – DELETED* 版本类型分为D –DRAFT A –ALPHA B –BETA V -VERSION注:对该文件内容增加、删除或修改均需填写此记录,详细记载变更信息,以保证其可追溯目录目录 (3)第一章新一代三维GIS技术概述 (6)1.1. SuperMap 三维技术发展历程 (6)1.2. 新一代三维GIS技术体系 (7)1.3. 新一代三维GIS产品体系 (9)1.4. 新一代三维GIS技术优势 (10)1.4.1. 新一代三维GIS产品体系 (10)1.4.2. 全空间表达的三维数据模型 (10)1.4.3. 虚拟动态单体化技术 (11)1.4.4. 符号化三维建模技术 (11)1.4.5. 多源数据融合技术 (11)1.4.6. 高性能三维GIS技术 (12)第二章二三维数据模型 (12)2.1. 二三维数据模型 (13)2.1.1. 二维点线面 (13)2.1.2. 三维点线面 (13)2.1.3. 三维体 (14)2.1.4. TIN (15)2.1.5. 栅格 (15)2.1.6. TIM (16)2.1.7. 体元栅格 (17)2.1.8. 二维网络 (18)2.1.9. 三维网络 (18)2.2. 升维运算 (19)2.2.1. 基于表面模型数据提取 (19)2.2.2. 规则建模 (20)2.2.3. 拉伸闭合体 (21)2.2.4. 缓冲区分析 (21)2.3. 降维运算 (22)2.4. 基于二三维数据模型的全空间表达 (23)第三章二三维一体化GIS技术 (24)3.1. 数据模型一体化 (24)3.2. 数据存储管理一体化 (24)3.3. 场景构建一体化 (26)3.3.1. 球面场景、平面场景 (26)3.3.2. 三维符号化表达 (26)3.3.3. 专题图制作 (27)3.3.4. 三维可视化 (28)3.4. 分析功能一体化 (28)3.4.1. 三维空间运算 (28)3.4.2. 三维空间关系判断 (29)3.4.3. 三维空间分析 (30)3.4.4. 三维网络分析 (36)3.4.5. 三维量算分析 (37)第四章多源三维数据融合技术 (37)4.1. 多源数据 (38)4.1.1. 倾斜摄影 (38)4.1.2. 激光点云 (39)4.1.3. BIM (40)4.1.4. 地下管线 (41)4.1.5. 三维场数据 (42)4.1.6. 手工建模数据 (43)4.1.7. 符号化三维场景 (44)4.1.8. 三维地形数据 (44)4.2. 多源数据融合 (45)4.2.1. 坐标转换 (45)4.2.2. 倾斜摄影与地形融合匹配 (46)4.2.3. 倾斜摄影与道路、水面融合匹配 (47)4.2.4. 倾斜摄影与视频融合 (48)4.2.5. BIM与倾斜摄影融合匹配 (48)4.2.6. BIM与地形融合匹配 (49)4.2.7. BIM与水面融合 (50)4.2.8. BIM与物联网融合 (50)4.3. 三维空间数据规范(S3M) (51)第五章三维交互与输出新技术 (53)5.1. 基于WebGL的3D GIS技术 (53)5.1.1. SuperMap iClient3D for WebGL (53)5.1.2. SuperMap iEarth (55)5.2. 移动3D GIS技术 (57)5.3. VR+GIS技术 (58)5.4. AR+GIS技术 (59)5.5. 3D打印 (60)第六章新一代三维GIS应用案例 (60)6.1. 成都市二环路道路桥梁管理信息系统 (61)6.1.1. 总体设计 (61)6.1.2. 关键技术 (62)6.1.3. 小结 (65)6.2. 北京副中心智慧监管平台 (65)6.2.1. 关键技术 (66)6.2.2. 业务系统 (67)6.2.3. 小结 (69)6.3. 白云机场工程地理信息系统 (69)6.3.1. 总体设计 (69)6.3.2. 业务系统 (70)6.3.3. 小结 (72)6.4. 上海中心BIM运营管理平台 (73)6.4.1. 总体设计 (73)6.4.2. 系统模块 (73)6.4.3. 小结 (77)6.5. 雅砻江数字化三维展示与会商平台 (77)6.5.1. 总体设计 (78)6.5.2. 关键技术 (79)6.5.3. 小结 (82)6.6. 吉林大学三维校园综合管理系统 (82)6.6.1. 总体设计 (82)6.6.2. 关键技术 (83)6.6.3. 业务系统 (83)6.6.4. 小结 (85)6.7. 智慧呼和浩特空间地理信息数据库建设项目 (86)6.8. 大连市城市规划“一张图” (88)第一章新一代三维GIS技术概述1.1.SuperMap 三维技术发展历程随着GIS技术、计算机技术、计算机图形学、虚拟现实技术、测绘技术等各种理论和技术的不断发展,三维GIS逐步成为GIS研究的主流方向之一。

空间数据平台白皮书

空间数据平台白皮书

SDP空间数据平台白皮书智能空间新纪元SPACE DATAPLATFORM当代消费者购物空间的新定义购物空间的演变过程生活中我们日常消费无处不在,有现场有远程,我们就像在一个大的“场”中完成了卖方与买方之间的各种沟通、商品评估、结算购买、推荐复购��我们所谓的这个“场”其实就是一个“购物空间”,那这个“购物空间”到底是如何理解呢,下面我们就一起探索一下吧。

原始的购物空间起源于以物易物的 “集市”,人们最初需求是自有生产能力的产物过剩,但却需要一些不能自产的物品来满足日常生活所需,于是开始慢慢的出现了以物易物的特殊 “交易”。

随着以物易物的现象越来越多,人们交易的对象逐渐从自己的部落演变成跨部落,但由于古代交通上的 “空间” 局限性,人们无法实现日行千里,所以选择一个距离交易双方相对折中的地点来做交易就尤为重要,当同一地点慢慢来往的人越来越多之后,就形成了“集市”。

虽然“大的集市”有着非常大的优势,但也并未完全取代人们近距离交易的“小集市”,由于量小、价低、不易储存等各种问题,依然有部分货物只能就近完成交易。

这里就是我们今天所说的传统“人”“货”“场”的原始起源,也同时奠定了“人”“货”“场”的各个角色的原始职能。

购物空间的演变路径01以体验为核心的未来购物空间但在 AI、互联网和 5G 技术高速发展的今天,人们交易的方式不再局限于传统的现场当面钱物交易,电商和快递行业的快速崛起,打破了近距离交易的瓶颈,形成新的“人”“货”“场”“时空”的四维空间关系。

人们对购物的需求也不仅仅局限于购物本身,而是对购物场所周边、购物现场、购买方式、结算形式、售前推荐、过程服务、售后服务等整个购物旅程体验的便利性以及感官的精神享受方面有了更高的期待。

在新技术快速发展的支持下,虚拟“场”的搭建更多的依赖视觉 & 语音体验(直播、丰富的产品图片、视频),也会涉及越来越多的虚拟体验(AI、三方评论),网站设计(排版、便捷结账);而实体“场”的搭建会综合考量周边的交通便捷度(如地铁、公交或停车场),消费群体(如高端人群、中产阶级),业态的联合(餐饮、服饰、化妆品、休闲娱乐、儿童乐园),品牌的定位(一线、二线、三线),购物空间的风格(复古典雅、探索未来、时尚潮流),广告的推送(多屏、品牌联合),停车场的便捷(预约、导航、指引、支付),中央场区(快闪店),店铺的布置(堆头、座椅、试穿、收银台)��一切都开始围绕以消费者为中心,以消费者的连环购物需求为出发点来规划设计,从购物空间周边就开始布局吸引其入场,到入场后在场内游逛的整个旅程的每个环节,都努力让消费者在每一个关键时刻(Moment of truth,即MOT)得到超越预期的体验。

帆软BIFineBI技术白皮书

帆软BIFineBI技术白皮书

商业智能领跑者沈阳华数科技有限公司解决方案提供商目录一、产品简介 (5)1.1 FineBI产品定位 (5)1.1.1 大数据时代的解决方案 (5)1.1.2 BI现状分析 (6)1.2 系统架构 (8)1.3 产品环境支撑 (10)1.3.1 软件环境 (10)1.3.2 硬件环境 (11)二、核心优势 (12)2.1 计算性能大大优于SQL查询 (12)2.2 数据模型建立十分简单 (12)2.3 非技术人员也可以进行数据分析 (13)2.4 移动端具有特色的交互体验 (14)2.5 实施周期短,后期维护简单 (15)三、功能介绍 (16)3.1 FineBI功能模块 (16)3.2 数据处理 (16)3.2.1 数据源 (16)3.2.2 创建业务数据包 (17)3.2.3 ETL数据转化处理 (22)3.2.4 多维数据库Cube (24)3.3 智能即席查询 (27)3.3.1 维度指标分析 (27)3.3.2 ExcelView选取字段 (28)3.3.4过滤控件 (32)3.3.5数据预警 (35)3.4 多维OLAP分析 (36)3.4.1 任意多维度分析 (36)3.4.2 多层钻取 (37)3.4.3 排序 (37)3.5 FineBI的dashbord (38)3.5.1 dashboard的自适应布局和自由布局 (39)3.5.2 多个组件之间的联动钻取 (40)3.5.3 dashboard的保存与分享 (40)3.5.4 发布至FineBI平台 (42)四、技术特性 (44)4.1 FineBI主要性能特点 (44)4.1.1FineBI数据仓库 (44)4.1.2FineBI智能模块 (45)五、应用与部署 (46)5.1 服务器部署 (46)5.2 web集成 (47)5.3 权限 (49)5.3.1权限控制的层次 (49)5.3.2 权限的粒度 (50)六、结束语 (51)6.1产品价值 (51)6.1.1零编码设计 (51)6.1.2辅助决策共赢未来 (51)6.2服务宗旨和承诺 (51)一、产品简介1.1 FineBI产品定位1.1.1大数据时代的解决方案BI(Business Intelligence,商业智能)的概念最早在1996年提出。

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摘要:1.数据资产管理实践白皮书4.0 简介2.数据资产管理的重要性3.数据资产管理的主要挑战4.数据资产管理的解决方案5.数据资产管理的未来趋势正文:1.数据资产管理实践白皮书4.0 简介数据资产管理实践白皮书4.0 是一份详细的指南,旨在帮助企业和组织有效地管理和利用其数据资产。

本白皮书涵盖了数据资产管理的各个方面,包括数据资产管理的重要性、主要挑战、解决方案以及未来趋势。

2.数据资产管理的重要性随着大数据时代的到来,数据资产已经成为企业和组织最重要的资源之一。

数据资产管理是指对这些数据资产进行有效的管理和利用,以实现企业和组织的目标。

数据资产管理对于提高企业效率、降低成本、增强竞争力以及满足合规要求都具有重要意义。

3.数据资产管理的主要挑战尽管数据资产管理具有重要意义,但在实践中,企业和组织面临着许多挑战,包括数据质量问题、数据安全问题、数据冗余以及缺乏有效的数据管理策略等。

这些挑战不仅限制了企业和组织对数据资产的有效利用,还可能导致数据泄露、罚款等风险。

4.数据资产管理的解决方案为了应对数据资产管理的挑战,企业和组织需要采取一系列措施,包括制定数据管理策略、提高数据质量、保障数据安全、消除数据冗余等。

此外,借助先进的数据管理技术和工具,如数据挖掘、数据分析、数据可视化等,企业和组织可以进一步提高数据资产管理的效率和效果。

5.数据资产管理的未来趋势随着人工智能、云计算等技术的发展,数据资产管理将迎来新的发展机遇。

未来的数据资产管理将更加智能化、自动化,可以更好地支持企业和组织的决策和创新。

同时,随着数据保护和隐私保护的日益重视,数据资产管理也将更加注重数据安全和合规性。

轻流-IDC《无代码平台应用白皮书——圆桌式开发推动企业数字化创新》

轻流-IDC《无代码平台应用白皮书——圆桌式开发推动企业数字化创新》

目录IDC观点��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.��.第一章以技术为驱动力,聚焦数字化业务发展.��.��.��.��.��.��第二章无代码平台应用迈向纵深,加速企业流程重塑与业务创新.��.��.��.�无代码平台概述�.�中国无代码平台应用现状�.�无代码平台时代下技术与业务关系面临改变第三章释放圆桌式开发价值,深化无代码平台落地.��.��.��.��.��.�.�数字化需求激增下,传统开发协作方式展露弊端�.�基于圆桌式开发深度赋能企业协作创新�.�圆桌式协同里的角色分工与合作�.�实现圆桌式开发落地的成功要素和方法指南�.�基于无代码平台的圆桌式开发最佳实践IDC建议.��.��.��.��.��.��..��.��.��.��.��.��..�..关于轻流.��.��.��.��.��.��..��.��.��.��.��.��..�.01 03 1020 36401无代码加速实现软件创新,支持数字化业务发展无代码开发平台作为下一代应用程序开发模式和工具,为促进数字化业务发展,破局数字化转型挑战提供了支持。

无代码开发平台具有可视化的用户界面、开放集成各类云环境、原生支持跨平台、支持团队协作开发等特点。

业务人员可以借助无代码开发平台上的大量可复用组件,通过拖拉拽的方式,自助化开发应用程序,满足企业级应用快速变化的动态需求,有助于公民开发理念的实践,加速企业软件业务创新。

圆桌式开发是推进无代码平台落地的理想协作方式无代码平台的规模化应用需要业务、IT等各部门的配合,对无代码平台的治理水平将决定该技术落地的规模化发展程度,这一点对于中大型企业尤其重要。

企业亟需一种更为先进的协作模式以帮助IT人员与业务人员在无代码时代实现更有效地配合。

圆桌式开发理念可有效帮助企业实现这一目标。

圆桌式开发是一种开发协作方式,是包括IT人员、业务人员、数据分析师、架构师等多方角色在内的协作机制,圆桌的各方基于共同目标紧密联系在一起,通过密切协同,高效敏捷地完成应用系统落地工作。

产品技术白皮书

产品技术白皮书

产品技术白皮书1、数据服务平台概述大数据作为重要的战略资源已在全球范围内得到广泛认同。

数据作为一种资产已经达到共识,将数据当作核心资源的时代,数据呈现出战略化、资产化、社会化等特征。

企业和政府部门经历了IT系统的建设都存在了海量的数据,更多的企业已经完成或者开始准备着数据中心、数据集市等一系列的系统建设,已初步形成企业级的数据资源目录。

但各个企业的数据接口在管理上存在规范不统一、数据源多样、维护成本高、集成难度大,在技术上存在SQL注入、Dos攻击、安全性差、架构不能灵活扩展等风险。

数据共享服务的需求正变得愈发迫切数据服务平台用于对企业的数据服务资源进行统一管理的B/S应用平台,是数据使用和价值变现的基础平台,在数据消费者和数据提供者之间建立了有效的通道,并可管理不同类型格式的接口。

数据服务平台提供API服务创建功能,提供了多种方式生产API,创建方式非常灵活,能够支持服务代理、数据库查询、数据脱敏、参数转码等多种功能。

提供Restful风格的数据调用方式。

通过web界面即可完成数据服务接口的服务发布、审核、共享,无需编程人员开发代码。

基于微服务架构,提升服务开发效率,使服务注册,服务调用等工作变得简单,操作简洁易用;服务接入规范、简单,可灵活扩展,新的服务可以快速接入。

2、数据服务平台定位数据中心整体的功能架构及结合数据服务平台所具备的能力:数据服务平台主要包含数据服务开发、数据服务提供、数据服务管理功能。

数据服务开发:针对数据服务的开发者,系统提供多种方式生产API,包含服务代理、数据库插叙、数据脱敏、参数转码等。

通过流程化的操作步骤即可完成API的在线一体化的开发、发布、审核。

数据服务提供:基于服务目录的方式,数据服务提供者将服务发布到服务目录。

数据服务使用者即可对提供的服务进行在线申请。

数据服务管理:数据服务管理包含服务的申请、调用、授权、熔断、灰度加载、监控等。

3、数据服务平台特点与优势一键数据共享数据服务平台完美对接数据治理成果,借助治理后的数据资产目录可快捷实现数据一键开放。

2023-中国数据中台行业白皮书2021-1

2023-中国数据中台行业白皮书2021-1

中国数据中台行业白皮书2021“中国数据中台行业白皮书2021”是对中国数据中台行业现状和未来趋势的一次全面评估和预测。

下面我们将分几个步骤来阐述该白皮书所涵盖的内容。

第一步,回顾中国数据中台行业发展历程。

自2015年开始,中国数据中台行业经历了快速发展期、规范声明期和标准化推广期等多个阶段。

目前,国内数据中台技术已经相对成熟,但行业应用还需要进一步深化和广泛普及,尤其是在行业标准和政策制定等领域还需加强。

第二步,分析中国数据中台行业市场趋势。

随着大数据和人工智能技术的快速发展,以及行业标准的逐步完善,中国数据中台市场将迎来新的发展机遇。

预计到2025年,数据中台市场规模将达到4000亿元以上。

第三步,探讨中国数据中台行业的发展瓶颈。

尽管数据中台有着广阔的应用空间,但由于行业标准和政策制度不够完善,还存在数据安全等多种问题,制约了其更广泛的应用与推广。

因此,需要加强行业标准及相关法律法规制度的制定和实施,加速行业的规范化和标准化。

第四步,介绍中国数据中台行业的应用案例。

数据中台在产业升级、智慧城市、金融科技、健康医疗等行业中都有着广泛应用。

以智慧城市为例,数据中台可以整合城市各种资源,通过数据分析和挖掘,实现城市的精细化管理。

在金融科技领域,数据中台可以应用于风险管理、客户画像、智能投顾等方面,提高金融机构的业务效率和风险管控水平。

总之,中国数据中台是一个具有广阔发展前景的行业,可以为各行业的升级和智能化提供强有力的支撑。

未来,随着行业标准和政策的推进,中国数据中台的市场规模和影响力更会逐步扩大。

FusionInsight大数据解决方案白皮书

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。

大数据处理技术基础与应用读书笔记

大数据处理技术基础与应用读书笔记

《大数据处理技术基础与应用》读书笔记目录一、大数据处理技术概述 (2)1.1 大数据定义与特点 (3)1.2 大数据处理技术重要性 (4)二、大数据处理架构 (5)2.1 分布式计算框架 (6)2.2 数据存储与管理 (8)2.3 数据处理与分析流程 (10)三、大数据处理关键技术 (10)3.1 数据存储技术 (12)3.2 数据处理技术 (13)3.3 数据分析技术 (15)3.3.1 统计学方法 (16)3.3.2 机器学习算法 (17)四、大数据应用场景 (18)4.1 互联网行业 (19)4.2 金融行业 (20)4.3 医疗行业 (22)五、大数据处理技术的发展趋势 (23)5.1 技术创新 (25)5.2 行业应用拓展 (26)六、大数据处理技术的挑战与未来 (27)6.1 技术挑战 (28)6.2 人才培养与挑战 (29)七、总结与展望 (30)7.1 本书内容总结 (32)7.2 对未来大数据处理技术的展望 (33)一、大数据处理技术概述随着信息技术的飞速发展,大数据已经渗透到各行各业,成为现代社会不可或缺的重要资源。

大数据处理技术作为应对海量数据挑战的核心技术,其重要性日益凸显。

在阅读《大数据处理技术基础与应用》我对大数据处理技术有了更深入的了解。

大数据处理技术概述部分,主要介绍了大数据的基本概念、特征以及处理技术的演进和发展趋势。

大数据概念:大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大、复杂的数据集。

这些数据集规模巨大,处理和分析难度大,但对数据的挖掘和利用具有极高的价值。

大数据特征:大数据的四大特征为数据量大、类型多样、处理速度快和价值密度低。

随着物联网、社交媒体、云计算和移动设备的普及,大数据的类型和规模不断扩展,处理速度要求也越来越高。

大数据处理技术演进:大数据处理技术的演进经历了批处理、流处理、图处理等多个阶段。

随着技术的发展,大数据处理正在向实时、在线、智能的方向发展。

大数据技术白皮书数据挖掘数据分析和大数据平台建设

大数据技术白皮书数据挖掘数据分析和大数据平台建设

大数据技术白皮书数据挖掘数据分析和大数据平台建设在大数据时代的到来和高速发展之下,大数据技术已经成为了各行各业中不可或缺的一部分。

数据挖掘和数据分析作为其中非常重要的两个方面,为企业和组织提供了深入洞察和决策支持的能力。

同时,大数据平台建设也成为了企业追求高效数据管理和处理的关键环节。

本白皮书旨在全面介绍大数据技术中的数据挖掘、数据分析以及大数据平台建设的相关内容,为读者提供深入了解和应用这些技术的指导和参考。

一、数据挖掘数据挖掘是指从庞大的数据集中自动发现、提取出所需的模式、关系和趋势的过程。

它通过运用统计学、机器学习等方法,挖掘数据中潜在的规律和价值,为企业和组织提供决策支持和商业洞察。

数据挖掘的过程包括数据预处理、特征选择、模型建立和模型评估等环节。

数据挖掘技术的应用广泛,涉及到市场营销、金融风险管理、医疗健康、社交网络等多个领域。

以金融风险管理为例,数据挖掘可以帮助银行和金融机构识别潜在的风险,预测信贷违约、欺诈行为等,提高决策的准确性和效率。

二、数据分析数据分析是指通过对数据进行整理、加工和统计,从中提取有用的信息和洞察,为企业决策提供支持的过程。

数据分析的目的是发现数据中的价值和规律,揭示数据背后的隐藏信息。

数据分析的方法包括描述性分析、预测性分析和决策优化。

数据分析在企业管理中起到了至关重要的作用。

通过数据分析,企业可以了解市场需求、用户行为和产品趋势,从而制定相应的市场营销策略和产品策略。

同时,数据分析也可以帮助企业预测业务增长和风险,优化生产和供应链管理。

三、大数据平台建设大数据平台建设是指构建适应大数据处理和管理的技术基础设施的过程,包括数据采集、数据存储、数据处理和数据应用等环节。

大数据平台需要具备高性能、高可扩展性、高可靠性和高安全性等特点,以满足企业对于大数据的需求。

在大数据平台建设中,关键的考虑因素包括数据采集和清洗、数据存储和管理、数据处理和计算、数据安全和隐私保护等。

精选-大数据可视化平台产品白皮书

精选-大数据可视化平台产品白皮书

1 行业大数据电力行业应用特点:基于GIS 组件与动态组件的实时数据监控展示,基于静态组件的多样化报表分析展示。

用电量预测:基于海量历史电量数据,规划区域面积、历史人口、历史国民经济数据、三产比例等变化情况,对区域用电量进行预测,作为进一步规划设计依据。

空间负荷预测:基于全网中各小区的占地面积、用地类型、容积率,行业的建筑面积负荷密度、占地面积负荷密度,小区目标年占地面积、小区目标年建筑面积,总负荷值、行业负荷值等数值,对远景年负荷进行预测。

多指标关联分析:从多个外部系统(如GIS ,PMS ,OMS 等)抓取所需数据的时间一致性切片,进行综合分析利用,从而支持规划设计。

金融相关行业应用特点:基于矢量图组件与动态组件的实时资金交易数据监控展示,基于静态组件的多样化报表分析展示。

资金实时流向分析:重点地区资金流向、重点行业资金流向、频繁且相近额度资金流向、季节资金流向、节假日资金流向、偶尔大额资金流向。

数据辅助征信风控:通过连接大数据(包括P2P 平台、小额信贷机构、征信机构、银行、第三支付、互联网大数据等)、连接不同的应用场景,挖掘和探索虚拟经济形态下的网络和商务平台数据,提供去中心化分布式查询,打破行业内信息各自孤立而形成信息漏洞的现状,高效控制风险。

业务拓展:客户挖掘、精准投放、二次开发、战略指导、全民分析等多种智能分析模型,为管理层的管理决策提供了最直接的数据依据,同时绚丽易读的可视化展现带来了清晰直观的产品体验,让管理层不再拍脑袋发愁。

电子政务应用特点:基于GIS 组件的基础数据关联展示,基于静态组件的多样化报表分析展示。

整合分析发现群众真实需求,并强化数据预测应用功能,助推政府采取更加人性化、便民化,更有WYDC Viewer 产品白皮书四方伟业大数据分析Data Discovery 系列产品WYDC Viewer 是Data Discovery 系列产品中的数据可视化分析展示平台,本白皮书介绍了大数据平台的基础架构,对 WYDC Viewer 的功能及要求做了简要介绍。

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DreamBI大数据分析平台技术白皮书目录第一章产品简介 (4)一、产品说明 (4)二、产品特点 (4)三、系统架构 (4)四、基础架构 (7)五、平台架构 (7)第二章功能介绍 (7)2.1.元数据管理平台 (7)2.1.1.业务元数据管理 (8)2.1.2.指标元数据管理 (10)2.1.3.技术元数据管理 (14)2.1.4.血统管理 (15)2.1.5.分析与扩展应用 (16)2.2.信息报送平台 (17)2.2.1.填报制度管理 (17)2.2.2.填报业务管理 (33)2.3.数据交换平台 (54)2.3.1.ETL概述 (55)2.3.2.数据抽取 (56)2.3.3.数据转换 (56)2.3.4.数据装载 (57)2.3.5.规则维护 (58)2.3.6.数据梳理和加载 (65)2.4.统计分析平台 (67)2.4.1.多维在线分析 (67)2.4.2.即席查询 (68)2.4.3.智能报表 (70)2.4.4.驾驶舱 (74)2.4.5.图表分析与监测预警 (75)2.4.6.决策分析 (79)2.5.智能搜索平台 (83)2.5.1.实现方式 (84)2.5.2.SolrCloud (85)2.6.应用支撑平台 (87)2.6.1.用户及权限管理 (87)2.6.2.统一工作门户 (94)2.6.3.统一消息管理 (100)2.6.4.统一日志管理 (103)第三章典型用户 (106)第四章案例介绍 (108)一、高速公路大数据与公路货运统计 (108)二、工信部-数据决策支撑系统 (110)三、企业诚信指数分析 (111)四、风险定价分析平台 (112)五、基于斯诺模型的增长率测算 (113)六、上交所-历史数据回放引擎 (114)七、浦东新区能耗监控 (115)第一章产品简介一、产品说明DreamBI摒弃了原有数据采集及开发应用系统建设时间长、花费高的传统建设模式,提供了一套方便易用的元数据管理平台,并以此为基础,采用独有的拖拽式可视化操作,为用户提供了一整套简单快捷的数据采集、查询统计、在线分析、资料制作、信息发布等功能模块。

二、产品特点让每个人都会用的可视化展现及分析系统◆拖拽即成,人人会用◆跨平台、跨设备轻松展现◆全程元数据管理◆完美中国式报表,符合国情◆OLAP分析、即席查询、交互式图表分析、数据挖掘四项项全能三、系统架构总体架构设计采用云服务的架构模式系统建设总体架构图如下:如上图所示,项目功能整体设计以服务为理念,自下而上分别提供:一、Iaas(设备即服务)层这一层,利用服务器、存储设备、网络设备等硬件设施,同时配合操作系统、虚拟化管理软件、数据库、网络管理系统为整个项目的部署、运行提供高效可控的硬件设施服务。

二、Daas(数据即服务)层数据层,作为整个系统的信息存储层,这里主要存储信息包括:元数据、企业名录库、共享数据、私有数据以及应用信息库(用户权限信息、系统配置信息、日志信息等)。

三、Paas(平台即服务)层作为开放、可扩展、成熟的应用系统,大部分的应用模块都应该是通过完善可靠的应用开发平台,结合实际的业务需要,通过二次开发或配置完成,配合本期项目的实际需要以及未来可扩展性的考虑,我们将提供元数据管理平台、智能搜索平台、信息交换平台、信息报送平台、统计分析平台、应用支撑平台这六大基础服务平台,大部分的功能模块将通过这六大平台二次开发或配置完成,同时保证业务模块的快速调整或功能扩展。

四、Saas(软件即服务)层软件既服务这一层,将根据用户实际的业务需求,结合基础服务平台,提供具体的功能模块,包括:(一)、信息报送子系统➢任务发布➢信息报送➢数据审核➢信息归档➢任务监控➢报送情况统计(二)、数据处理子系统➢企业名录库➢数据加载➢查询、统计、计算、报表设计、图表设计➢信息发布➢批处理脚本(三)、信息共享门户➢信息发布审核➢共享目录➢智能检索➢统计出版物➢专题分析➢分析报告➢数据解读(四)、微信服务号及移动应用➢用户绑定➢智能应答➢信息推送➢报送审核➢辅助功能➢管理功能四、基础架构五、平台架构第二章功能介绍2.1.元数据管理平台数据共享平台,作为一个以资源信息库为核心的建设项目,数据标准的制定和管理是这个项目是否成功的主要因素,所以,元数据管理平台是支撑数据共享平台的主要组成部分。

通过该平台来规范管理全系统数据资源的规范定义、命名、分类等。

同时,元数据管理平台也将帮助我们从技术的角度梳理所有的信息系统,了解所有数据资源的生产、存储、转换和同步等所有相关活动,从而建立数据元的血统世系,帮助我们理解每一个数据的来龙去脉。

元数据管理系统将提供如下一些主要的功能:2.1.1.业务元数据管理根据全系统信息资源规划的结果和行业信息资源标准体系,从业务的视野出发,建立的关键数据元、指标等的分类、规范定义体系。

具体功能如下:2.1.1.1.元模型定义元模型定义用于定义元模型结构,一般包括编号、名称、说明、同义词、语境、标注字段命名、值域、备注等要素。

为建立与行业标准的对照,建议元模型应包含与行业标准的对照项。

一个推荐的业务数据元元模型如下(最后一栏为国标行政区划的案例):数据元编号建议采用特征组合编码方式进行编码,一个建议的编号模式如下:2.1.1.2.元数据维护根据业务需求,制定统一的技术元数据和业务元数据标准,覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节,建立相应的管理维护机制,梳理并加载各种元数据。

根据统计业务特点,制定元数据标准,要满足统计元数据在口径、分类等方面的历史变化。

支持对派生元数据的管理,如派生指标、代码重新组合等,对元数据管理实行权限控制。

2.1.1.3.统一管理和利用通过元数据,实现对各类数据的统一管理和利用,包括:➢填报数据:与各级业务数据系统的无缝集成。

➢基础数据管理:建立各类基础数据与元数据的映射关系,实现统一的数据查询、处理、报表管理。

➢ETL:通过元数据获取ETL规则的描述信息,包括字段映射、数据转换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。

➢数据库:利用元数据实现对数据库结构的描述,包括仓库模式、视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体(CUBE)的结构等。

➢版本控制及追溯➢对于元数据的维护版本进行控制和追溯。

2.1.2.指标元数据管理作为一项特殊的业务元数据,指标元数据在业务应用中具有非常重要的地位,在元数据管理系统的基础上,实现对信息资源的指标元数据的管理与维护功能:➢对指标元数据的分类管理➢基本信息维护➢使用情况监管➢存储信息监管➢元数据归并管理➢派生指标的管理➢操作日志➢版本控制与追溯2.1.3.技术元数据管理技术元数据原理用于管理物理上生产、存储、传递业务元数据的信息资产,包括应用软件、程序组件(服务)、数据库、表、字段等各种对象,并描述这些错综复杂的对象之间的相互关系,以及与业务元数据的对应关系。

具体的功能如下:➢技术元数据模型定义模型在遵照CWM规范的基础上做到可扩展,能根据管理的需要扩展该模型,一个示例的纳入技术元数据管理框架的主体及内容如下:➢技术元数据导入系统提供与主流数据库产品,如DB2、ORACLE、SQLSERVER,主流ETL 产品的接口,可直接导入相关元数据到系统中系统提供导出功能,可导出元数据到EXCEL表中,手工修改维护后导入系统。

➢技术元数据维护手工增加、修改、删除(作废)、生效元数据,对字段级元数据,可建立与业务元数据的对照关系。

2.1.4.血统管理血统管理用于管理元数据的相关关系。

这种关系可帮助我们更好的理解数据,追踪出现的问题等。

部分血统数据可直接从主流ETL工具中直接导入,也可手工维护数据血统。

一个示例的数据血统示意图如下:2.1.5.分析与扩展应用➢数据元查询根据各种查询条件,模糊查询系统相关数据元信息➢血统分析分析某数据元对象的血统,从而帮助我们更好的理解数据➢影响分析分析某数据元变化对其他信息资源的影响。

➢对外服务通过web服务方式对外提供数据元服务,外部应用系统可通过调用专用服务了解某指标的定义,数据血统等要素。

2.2.信息报送平台2.2.1.填报制度管理填报制度的管理是数据采集、存储、查询、分析等一切应用的基础,如何提供方便完善的统计制度管理功能,是数据库建设成功与否的重要基石。

具体要求如下:➢支持制度方便的复制、备份、调整,并支持对统计制度的版本管控。

➢提供指标的增删改操作,以及对应的存储设计与字段的映射关系管理,并提供完整的指标生命周期管控,指标统计口径调整过程和追溯功能。

➢支持派生指标的设置与维护,满足前后计算的两种统计模式。

➢支持指标审核关系的自由设置,同时提供常规的审核公式函数库。

➢提供图形化的报表表样配置工具,要求做到设计报表表样的所见即所得。

➢提供维度(统计分类标准)管理,支持维度层级管理,唯独项基本信息描述,包括:唯一标识、名称、显示名称、排序属性等。

功能实现包括:2.2.1.1.存储设计2.2.1.1.1.数据库连接管理提供oracle、sqlserver、mysql、db2、sybase等大型关系型数据库的连接管理功能;支持多数据库同时连接功能,允许一个系统中同时管理多个异构数据库的连接;2.2.1.1.2.表关系管理实现功能包括:➢提供从当前连接的数据库中获取全部表及字段功能;➢提供可视化的表关系设置功能,通过拖拽相关表的相关字段,可以定义表之间的1:1,1:N,M:N关系;➢提供表的数据字典维护管理功能;并为后面的数据源管理、报表管理、报表查询统计等使用;➢提供向导式建表功能;通过定义通用的数据类型,系统可自动根据当前连接数据库的类型(oracle、mysql、sqlserver),自动建表。

➢提供表的版本管理,可以追溯至某个版本的变化,并导出相应的DDL 语句;➢支持上下文管理;➢以上所有操作均需要在浏览器模式下完成。

具体实现如下:一、表结构管理1)存储表管理提供表的增删改操作。

2)字段维护提供表字段的增删改操作,同时支持数据字典的维护。

字段类型支持:数字、文本、大文本、对象、日期3)提交操作点击完成,系统会根据当前数据库的类型及版本,自动生成相应的建表语句,并提交数据库完成建表操作。

二、表关系管理通过E-R图这种直观的方式,完成表关系的管理与设置,如下图所示:用户可以选择已有表或新建表,然后通过拖拽字段,完成表之间关系的设置。

支持表关系高级设置支持复杂的表关系条件设置支持内、外链接的设置支持N:N的描述⏹支持上下文管理采用上下文的方式,描述表关系的最小单位,以避免在应用的过程中,选择最小的相关表进行操作处理,避免多余的表关系导致系统性能下降。

⏹支持关系表的属性设置包括:➢别名设置➢只读属性设置➢主键设置表内条件设置2.2.1.1.3.数据源管理提供可视化拖拽式的指标选择、条件选择、排序项选择等功能,同时要求:➢条件选择支持and、or以及括号➢条件支持参数➢生成的数据源具有跨数据库的特性,能够自动匹配后台数据库,当后台连接的数据库发生变化(如oracle变为mysql时),系统任何改变(无须重新定义也无须重新生成)。

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