大数据咨询方法论白皮书

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奇点云DataSimba大数据平台技术白皮书

此外数据服务还提供了了API管理理能力力力，主要体现在API的权限管理理和API的监控。业务方方可以通过API市场进行行行申请API的访问权限，审批通过后，业务方方可以通过调用用SDK以及平台分配的 AppKey和AppSecret进行行行对API的访问。在API的监控⻚页面面，用用户可以查看所有API的调用用趋势以及一一些TOP指标，能清晰看到哪些API没被访问，哪些API访问频率比比较高高，哪些API调用用失败率高高以及API每天的一一个调用用趋势。
二二. 核心心功能
2.1 数据集成
DataSimba采用用了了Datax技术进行行行对各类数据源的采集，Datax是阿里里里开源的一一款基于异构数据源之间高高效的数据同步工工具。平台通过集成Datax技术，用用户可以通过可视化界面面快速的构建一一个数据同步任务，并且还提供一一系列列的同步监控功能。支支持的数据源包括MySQL、Oracle、 SqlServer、PostgreSQL、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、 MaxCompute(ODPS)、DRDS等。除了了这些数据源外还提供了了插件方方式自自定义扩展一一些非非常用用数据源进行行行采集。
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DataSimba大大数据总体架构图
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大大数据开发套件主要包含了了数据开发、数据运维、数据地图、数据质量量、数据服务、项目目管理理等模块。大大数据开发套件将数据开发、数据分析、数据算法等开发者的工工作流程有效的串串联起来，并且提供了了可视化的方方式进行行行操作，大大大大的提升了了开发效率和降低了了开发⻔门槛。

中国数据中台行业白皮书

中国数据中台行业白皮书2021年艾瑞咨询摘要数据中台不是简单的一套软件系统或者标准化产品，更多的是一种强调资源整合、集中配置、能力沉淀、分步执行的运作机制，是一系列数据组件或模块的集合，为企业数据治理效率的提升、业务流程与组织架构的升级、运营与决策的精细化赋能。

2020年数据中台市场规模达到68.2亿元。

随着企业数字化转型驱动，市场需求将持续增加，数据中台行业增长势头明显，市场规模快速扩张，预计将在2023年达到183.2亿元。

当前数据中台行业集中度较低，公有云厂商、数字化解决方案提供商、数据与智能公司及垂直的独立中台开发商纷纷入局。

但随着数据中台的技术架构和方法论趋于完善，现阶段建设的难点更多聚焦在如何将成熟的技术方案与行业及企业的实际情况和特征结合，即企业更需要厂商切身的咨询规划服务，以发挥数据中台的效能。

数据中台应用的业务领域和场景众多，其中营销领域发展最早，目前应用也最广泛成熟；而在管理会计领域，由于数据价值高且对经营决策意义重大，数据中台深化管理运营的效用明显。

从行业来看，当前数据中台在金融和泛零售行业的应用和部署程度高，在政务、工业、医疗等行业仍有较大的发展空间。

数据中台发展的驱动因素政策推动企业信息化转型各行业陆续颁布核心政策，为信息化转型提供支持和引导顺应信息化时代发展，我国很早便部署了信息化发展规划，自起步以来，多呈现政策先行的节奏，为行业的转型提供了战略参考。

近年来，随着5G技术和标准的发展，我国加快、提前部署各类基础设施，本着适度超前的原则，为企业的转型、创新提供土壤。

简而言之，我国信息化建设紧密围绕着打造网络强国、建设数字中国、“互联网+”行动计划等国家战略，充分发挥信息化驱动引领作用，积极推进以物联网、云计算、大数据、人工智能、区块链等为代表的新一代信息技术与行业深度融合。

各领域信息化建设紧紧围绕行业任务部署及关键战略统筹，以新技术、新模式为支撑，强调网络安全保障能力的同时，积极规划产业进程，稳步促进信息化转型。

数据价值管理技术白皮书

数据价值管理技术白皮书
背景
随着互联网和物联网的发展，大数据已成为企业中日益重要的
资产，但在大数据分析中，数据的价值被忽略或低估的情况很常见。

如何科学有效的管理数据价值成为一个亟待解决的问题。

数据价值管理的重要性
通过数据价值管理，企业可以将数据转化为实际盈利和业务价值，提高数据利用率和决策效率。

而忽视数据价值管理则会导致企
业在数据资产方面的投资白白浪费，缺少有效决策和战略。

数据价值管理技术
数据价值管理技术包括以下几个方面：
数据分类和管理
数据管理是数据价值管理的核心。

需要对数据进行分类和分组，明确数据的来源、格式、时效性、价值等属性，然后根据数据属性
对数据进行不同级别的管理和保护，确保数据可以在需要时被快速
查找和使用。

数据清洗和预处理
数据清洗和预处理是提高数据价值的关键步骤，它们可以帮助
数据更好地被定性和定量，从而减少数据偏差和误差，使数据更准
确和可靠。

数据挖掘和分析
数据挖掘和分析是数据价值实现的重要途径。

通过对数据进行
挖掘和分析，可以发现数据中的隐含规律和价值，进而制定有效的
业务策略和决策。

数据可视化
数据可视化是数据呈现的一种方式，可以将数据转化为可视化、易于理解的图形和图表，方便用户理解和使用数据。

合理使用数据
可视化可以提高用户对数据的理解和数据价值的实现。

结论
数据价值管理技术是企业管理数据资产和提高数据价值的必要
手段，合理使用数据价值管理技术可以帮助企业更好地进行数据管
理和决策，提高企业的竞争力和盈利能力。

IT售前--白皮书

IT售前咨询白皮书前言到现在为止，我一直在问自己，你够格吗？懵懂地闯入了售前咨询领域时，我几乎不明白售前是什么、应该做哪些工作，只记得最初的工作是从投标开始的。

记得自己第一次独立承接标书任务时，整整用了三天时间才理出了一个提纲，然后用了十天时间完成了方案的编写，很幸运的是公司中了那个标，从此就开始了自己的售前之路。

在浑浑噩噩的头几年，我的主要工作是针对公司现有的产品编写解决方案和演示PPT，以及进行项目投标活动（主要还是标书的编写和PPT的制作）。

在写方案的时候，针对客户关系管理、物流管理等系统，我比较注重理论体系的学习，并把相关的理论体系应用到方案中（说明理论的框架，并如明系统与理论的匹配度），这是我与公司之前的售前的最大区别——他们习惯直奔主题阐述系统有哪些功能。

这大概是我对售前工作理解的第一阶段吧。

今天回过头去看看那段过程，最大的欠缺有两方面：一是IT售前的方法论，不能从全局的观点去定义售前的工作，采用方法论去指导自己的工作过程；二是理论与实践的脱结，与客户接触较少，不清楚也不了解客户的实际问题，不能用理论框架去实际地解决客户的问题。

事实上，当时根本不明白这些，甚至颇有些自得地认为自己还挺不错的，当然有时心情也挺复杂的，毕竟售前咨询面临的领域太广了，明显觉得自己知识不够用。

2004年开始接触到了信息化规划，在不以为然其提交物的时候，也深深地被其方法论给震憾了。

此后，比较多地关注了信息化规划的路线图和方法框架，在售前咨询过程中会以一些信息化规划模版为参照物，进行方案的编写。

不可否认，起初生搬硬套的痕迹非常地明显，随着不断地学习和思考，慢慢地较深入地了解了信息化规划的容以及实施路线，同时也领悟到售前咨询方案的编写也可采用规划的方法进行，二者的区别在于前者是基于全局业务的，而后者是基于局部业务的。

采用信息化规划的方法论指导自己的售前工作，也算是对售前工作理解的第二阶段吧。

后来自己开始带团队，为了培训团队中的新人，我尽量把自己理解的售前咨询的方法论教给他们，这过程中也发现自己了解的容也不是非常地体系。

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。

华为智慧城市顶层规划咨询方法论白皮书v1.0

智慧城市顶层规划咨询方法论白皮书目录五.结束语15一.智慧城市建设的时代背景1.智慧城市是现代城市发展的新模式2.智慧城市是政府数字化转型的必经之路3.智慧城市须要重构新五大基础设施和一大安全保障体系4.智慧城市发展依然面临诸多挑战，要有长期战略定力5.智慧城市顶层规划是解决智慧城市挑战的关键方法01010*******四.实践参考：华为智慧城市顶层规划咨询案例1.智慧城市顶层规划咨询开启数字深圳新时代2.大庆高新区以顶层规划咨询加速智慧城市建设升级3.全球智慧城市顶层规划咨询案例12121314三.华为智慧城市评估模型与评价体系1.SC-BCMM ：智慧城市业务能力成熟度模型2.CTIME ：智慧城市评价体系090911二.华为智慧城市顶层规划咨询方法详述1.三协同2.四步骤3.四架构4.四体系3.1 业务架构：“一条链”3.2 应用架构：“一张图”3.3 信息架构：“一张网”3.4 技术架构：“三方案”030304090405060703智慧城市顶层规划咨询方法论白皮书智慧城市顶层规划咨询方法论白皮书011、智慧城市是现代城市发展的新模式城市是人类生活和社会发展最重要的承载体，其内涵随着时代发展、科技进步不断丰富和延伸，人们的生活方式也被源于信息技术的创新力量持续影响和改变。

特别是随着数字技术深度融入到政府管理、百姓民生、公共安全和产业发展等城市活动中，城市已逐步成为物理世界和数字世界融合的综合体，并被赋予了前所未有的内涵，即智慧城市。

智慧城市是现代城市发展的新模式，是指在城市规划、城市建设、城市治理与运营等领域中，充分利用物联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等新技术手段，对城市居民生活工作、企业经营发展、政府行政管理过程中的相关活动，进行智慧化的感知、分析与集成，从而为市民提供更美好的生活和工作服务、为企业创造更有利的商业发展环境、为政府赋能更高效的运营与管理机制。

3、智慧城市需要重构新五大基础设施和一大安全保障体系城市发展的基础设施建设将从传统钢筋混凝土的物理世界转到各种ICT 新技术的数字世界，云、大数据、IoT 、视频、人工智能将成为智慧城市新五大基础设施。

白皮书种类

白皮书种类全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：白皮书是一种用来介绍或解释某种议题、问题、事实或政策的文件或报告。

在不同领域和行业，都有各种类型的白皮书存在，它们具有不同的特点和用途。

本文将介绍一些常见的白皮书种类，并对它们进行详细的解释和分析。

1. 政府白皮书政府白皮书是由政府或政府机构发布的一种官方文件，用来说明政府的政策、立场或决策。

政府白皮书通常包含政府对某个议题或政策的看法、理由、背景信息和对未来发展的展望。

政府白皮书的目的是向公众、媒体、利益相关者和其他政府部门提供透明和准确的信息，以便他们可以更好地了解政府的决策和行动。

2. 企业白皮书企业白皮书是由企业或商业机构发布的用来介绍公司产品、服务、技术、战略或行业趋势的文件。

企业白皮书通常包含公司的历史、愿景、使命、价值观、产品或服务特点、解决方案等内容。

企业白皮书的目的是向潜在客户、合作伙伴、投资者或其他利益相关者展示公司的实力和竞争优势，以求获得更多的商机和支持。

3. 技术白皮书技术白皮书是由科技公司、研究机构或专业团队发布的一种技术文档，用来介绍某种技术、产品、解决方案或标准。

技术白皮书通常包含技术原理、实施方法、应用场景、优势特点、案例分析等内容。

技术白皮书的目的是向技术专业人士、工程师、开发者、决策者或其他感兴趣的人群提供价值和指导，以促进技术的普及和应用。

4. 行业白皮书行业白皮书是由行业协会、专业机构或咨询公司发布的一种针对某个行业或领域的研究报告，用来介绍行业发展趋势、市场规模、竞争格局、政策法规等信息。

行业白皮书通常包含行业分析、市场数据、趋势预测、案例分享等内容。

行业白皮书的目的是向行业内从业者、投资者、政府部门或其他关注者提供行业的全貌和发展动态，以促进行业的健康发展和持续创新。

5. 研究白皮书研究白皮书是由学术机构、研究团队或学者发布的一种研究报告，用来介绍某个研究领域、问题、方法或成果。

研究白皮书通常包含研究背景、问题定义、方法论、数据分析、结论等内容。

《大数据标准化白皮书(2018版)》在京发布

《门皮书》透露，２０１４年ｌ２月２｝｛，伞国信标委大数据标准一１：
作组正式成立，一ｒ作组组长由中Ｉ垂１科学院院士、北京理工大学副校长梅宏担任２０１６年４月，全国信息安令标准化技术委员会（信安委）大数据安全标准特别工作组正式成立。目前，全困信标委大数据标准工作组已发布６项家标准，３项国家标准正在报批阶段，１５项国家标准正在研制。其中已经发布的６项国标是《信息技术大数据术语》（ＧＢ／Ｔ３５２９５—２０１７）、《信息技术大数据技术参考模型》（ＧＢ／Ｆ３５５８９—２０１７）、《多媒体数据语义描述要求》（ＧＢ／Ｔ３４９５２—２０１７）、《信息技术数据溯源模描述》（ＧＢｆｌ、３４９４５—２０１７）、《信息技术科学数据引用》（ＧＢ／Ｔ３５２９４—２０１７）和《数据管理能力成熟度评估模型》（ＧＢ／Ｔ３６０７３—２０１８）。
一
《白皮书》建议．我旧的大数据标准化工作要完善大数据际准体系建设、加强大数据标准的宜传推广作、加强大数据重点标准应用示范１：作、加强大数据标准化在数据治理领域的推进作用、加快大数
２８日用电器／ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＡｐｐｌｉａｎｃｅｓ
标准 ·检测认证／ＳｔａｎｄａｒｄｓＴｅｓｔｉｎｇ＆Ｃｅｒｔｉｆｉｃａｔ书（２０１８版）》在京发布
３川２９日，南中国电子技术标准化研究院、全日信息技术标准化技术委员会（全国信标委）大数据标准Ｉ：作组主办的 “２０１８全周大数据标准化作会议暨全同信标委大数据标准Ｉ作组第五次全会 ” 在京

大数据咨询方法论白皮书

看见
发生了什么？怎么发生的？
使用
为什么发生？未来将发生什么？
赋能
能否用机器来处理？
千人干面
全面上云 70%以上的GMV由机器运营
从人指挥机器到机器指挥人
50%的服务器用于处理数据而不是处理业务
数据平台部成立
不去IOE会死
阿里云成立
PB
推荐算法对存储和计算消耗最大人群定向对存储和计算消耗最大
TB
大数据咨询方法论白皮书
Big Data Consultancy White Book
Contents 目录
01 大数据咨询的时代背景 02 大数据咨询的需求来源 03 大数据咨询的方法论
大数据咨询的时代背景
Big Data Consultancy
01
数字化转型的本质是信息技术驱动商业变革
智能经济成为经济发展新引擎
1.0 数字化跟随者
2.0 数字化转型者
3.0 数字化变革者
OLTP（联机事务处理）为主
OLAP（联机分析处理）为主
OLAP（联机分析处理）为主
通过系统对接OLAP和OLTP
用
记账需求
事后差距分析追溯分析
经营效率提升经营预测
商业模式创新数据创收
数据在线化
通
业务在线化
IT基础设施建设
数据中心化
（业务）高内聚，低耦合
数据业务化
场景化使用数据 AI驱动业务自动化、无人化、智能化
云+数据仓库
视图声数据（EB级）
数据中台阶段
数据引领业务
大数据咨询覆盖范围
业务价值
数据驱动的商业设计数据业务化效果成本-收益分析
技术架构

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。

IT咨询简介介绍

IT咨询的市场规模及前景
市场规模不断扩大
随着企业对信息化建设的重视程度不断提高，IT咨询市场规模不断扩大，成为咨询行业中的重要分支。
前景广阔
未来，随着人工智能、大数据、云计算等技术的不断发展和应用，IT咨询行业的前景将更加广阔，为企业提供更加智能化、个性化的咨询服务。同时，随着国际化的趋势加强，IT咨询企业也将面临更多的机遇和挑战。
推动行业创新发展
行业趋势分析
IT咨询公司通常会对所在行业进行深入研究，为企业提供关于新技术、新趋势的建议。
创新解决方案
通过结合企业的实际需求，IT咨询可以为企业定制创新性的信息技术解决方案资源，能够推动不同领域的企业进行跨界合作，共同推动行业发展。
IT咨询发展历程
起始阶段
IT咨询起源于20世纪80年代，当时主要是为企业提供计算机系统规划和设计等方面的咨询服务。
发展阶段
90年代以后，随着互联网和电子商务的兴起，IT咨询逐渐扩展到电子商务战略、业务流程重组等领域。
成熟阶段
进入21世纪，IT咨询行业逐渐成熟，服务领域和服务形式不断拓展和创新，为企业提供全方位的信息化咨询服务。
04
IT咨询的价值与意义
提升企业IT建设水平
01
02
03
优化IT架构
IT咨询可以帮助企业优化信息技术架构，提高系统的稳定性和效率。
引入先进技术
咨询专家通常会为企业引入行业最佳实践和先进技术，助力企业提升IT建设水平。
降低成本
通过合理的IT规划和实施策略，IT咨询有助于降低企业的IT成本和运营风险。
02
IT咨询服务的类型
IT咨询服务的类型
• IT咨询是一种专业服务，旨在为企业提供有关信息技术方面的咨询和建议。随着企业信息化建设的不断深入，IT咨询已成为企业不可或缺的一部分。IT咨询服务可帮助企业优化信息化建设，提升企业的竞争力和运营效率。

_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。

移动应用数据分析白皮书

移动应用数据分析白皮书移动应用数据分析白皮书移动应用数据分析是一种通过对应用程序的数据进行分析和评估来提高应用程序性能和用户体验的过程。

这项分析可以帮助开发人员了解用户使用应用程序的方式、行为和喜好，并在此基础上进行改进和优化。

在这份白皮书中，我们将详细介绍移动应用数据分析领域的相关知识，并提供一些实用的技巧和建议。

1. 移动应用数据分析的重要性移动应用市场是一个竞争激烈的行业，每天都有大量的新应用推出。

为了确保在这个市场中取得成功，开发人员需要了解他们的用户和潜在用户，并通过改进和优化应用程序来满足他们的需求。

数据分析是这一过程的关键。

与其他行业一样，移动应用行业也需要利用数据来指导决策和创新。

2. 移动应用数据分析的挑战移动应用数据分析与传统的网站数据分析有所不同。

由于应用程序是安装在移动设备上的，因此开发人员需要考虑到一系列因素，例如移动设备的连接性、不同设备类型的差异、应用程序版本的变化等。

此外，移动数据的收集和处理也面临一些挑战，例如数据安全、隐私保护等问题。

3. 移动应用数据分析的流程移动应用数据分析的流程包括数据收集、数据处理、数据分析和数据应用四个环节。

在数据收集阶段，开发人员可以利用各种工具和技术来收集数据，例如使用Google Analytics等流行移动应用分析工具。

在数据处理阶段，开发人员需要对收集的数据进行清洗和转换，以便进行进一步的数据分析。

数据分析是最为关键的环节，通过对数据进行分析和可视化，开发人员可以了解用户行为和喜好，以及应用程序的性能和潜在问题。

最后，在数据应用阶段，开发人员需要将数据分析的结果应用到应用程序的改进和优化中，从而提高用户体验和应用程序性能。

4. 移动应用数据分析的技巧和建议为了开展移动应用数据分析，开发人员需要了解一系列技巧和建议。

以下是一些重要的建议：- 定义关键指标：开发人员应该选择一些关键指标，例如应用程序使用频率、用户留存率等，用来衡量应用程序的性能和用户体验。

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。

【白皮书】政务大数据分析与可视化应用

政务大数据分析与可视化应用白皮书DataHunter大数据事业部2019年3月26日目录1“智能+”背景下的政务大数据 (3)2 政务大数据的典型应用场景 (3)2.1 推动公共服务的创新 (3)2.2 强化社会预测 (4)2.3 推动社会治理与监管 (4)3 政务大数据系统的建设标准以及原则 (4)3.1 构建统一的政务数据汇聚平台 (4)3.2 优化政务数据共享与治理机制 (4)3.3 搭载数据分析等敏捷的上层应用 (5)4 政务大数据平台架构参考 (6)5 基于政务大数据的数据分析平台建议 (7)5.1 对数据分析与治理单独立项，建立统一的数据仓库 (7)5.2 部署敏捷的数据分析应用 (7)5.3 完善数据可视化展示体系 (8)6政务大数据平台数据分析与可视化展望 (9)6.1向基于人工智能的增强分析功能演进 (9)6.2自然语言处理和对话分析将应用于政务服务领域 (9)6.3 政务数据分析将向公众开放一部分服务 (9)7 关于DataHunter (10)1“智能+”背景下的政务大数据从2016年起，政府工作报告连续提出互联网+、数字经济、智能+这三大理念。

作为“互联网+”的升级迭代，2019年政府工作报告提出的“智能+”，要求各个行业要更加深入的利用大数据、人工智能等新兴技术，与传统产业深度融合，这体现了基于数字革命的人工智能技术对社会生产的全新赋能。

在电子政务领域，“智能+政务”要求政府机构要充分利用物联网、云计算、移动互联网、人工智能、数据挖掘、知识管理等技术，提高政府办公、监管、服务、决策的智能化水平，形成高效、敏捷、便民的新型政府，来推动智慧政务的实现，从而激发社会创新、更好地为群众服务。

在电子政务从“互联网+”到“智能+”的演进过程中，大数据将扮演着重要作用。

通过推动政务大数据的全面应用，可以跨系统、跨平台、跨数据结构地进行协同合作，同时也促进政务资源的整合并解决的信息孤岛的问题，盘活数据资产，提升政府公共服务能力等政务能力的建设。

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。