湖北移动大数据技术交流

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中国移动位置大数据服务产品(时空洞察)交流

中国移动位置大数据服务产品(时空洞察)交流
中国移动位置大数据服务产品“时空洞察“ 全国推广交流方案
中国移动大数据分析能力
“364”的海量聚合数据分析,支撑客户“互联网+”大数据运营。
面向3C(Characteristic)特性,基于6A(Ability)能力,获取4W结果
WHO?—用户
从自然属性、消费、社交等 角度分析和挖掘各类用户的 典型特征。
相对于传统的人工抽样调查的有 限少量样本,包含了全量的用户 信息,提升了分析统计工作的准 确性。
通过身份证信息实现实名认证,真实构建用户多维度画像。
运营商级别保障
利用运营商级的大数据集群,实时处理超百亿的信令数据,值得信赖的数字化服务专家! 中国移动“互联网+ ”定位是:为“互联网+”提供数字化服务,成为“互联网+”的基石和加速器。
热力图显示密度, 可以显示实时人流
量数据
省市人群分布
电子围栏
1、省市号段管理:可以批量导入手机号段及删除修改等号 段管理操作。 2、省市号段报警:根据来源地市即手机号段判断该地市人 进入监控区域即报警(报警条件可设定)。 3、省市号段人群分析:对符合条件的用户进行跟踪,追踪 人群进入监控区域后的居住区域等。 时间粒度 :1小时(可调整) 告警内容:某时间段内某个号段有多少进入监测区域 支持地图对目标人数钻取到目标人群的居住地
• 数据加密脱敏,原始信令加密,手机号 、IMEI加密
• 数据严格审计,对输出至客户侧的的信 令数据严控输出的小区范围,对输出至 分析平台数据进行抽查
限定客户
定价清晰
• 限定客户,在政策清晰前,主要面向政府客户 、国家级媒体和国有企业提供基于区域流量和 群体画像的大数据服务
• 针对区域流量分析的业务,以标准化产品方 式按照扇区数量、服务时间定价

大数据商科交流发言稿题目

大数据商科交流发言稿题目

尊敬的各位领导、各位嘉宾、各位同行:大家好!今天,我们相聚在这里,共同探讨大数据时代商科发展的新趋势、新机遇和新挑战。

在这个信息爆炸、技术飞速发展的时代,大数据已经成为推动经济社会发展的重要力量。

作为一名商科教育工作者,我深感责任重大,使命光荣。

在此,我谨代表全体与会人员,向各位领导、嘉宾表示热烈的欢迎和衷心的感谢!一、大数据时代商科发展的背景与趋势1. 背景分析随着互联网、物联网、云计算等技术的飞速发展,人类社会已经迈入了一个全新的时代——大数据时代。

大数据不仅改变了我们的生活方式,也深刻地影响着各行各业的发展。

商科作为一门实践性、应用性极强的学科,在大数据时代面临着前所未有的机遇和挑战。

2. 发展趋势(1)数据驱动决策:在大数据时代,商科教育将更加注重数据分析能力的培养,使学生能够运用数据分析技术解决实际问题,实现数据驱动决策。

(2)跨界融合:商科与大数据、人工智能、物联网等领域的交叉融合将不断深化,为商科教育带来新的发展空间。

(3)个性化教育:大数据技术将助力商科教育实现个性化教学,满足学生个性化发展需求。

(4)智能化教学:借助大数据技术,商科教育将逐步实现智能化教学,提高教学质量和效率。

二、大数据时代商科教育面临的挑战1. 教育理念滞后:部分商科教育工作者对大数据时代的认识不足,教育理念滞后,难以适应时代发展需求。

2. 人才培养体系不完善:现有商科人才培养体系难以满足大数据时代对人才的需求,亟需改革。

3. 课程设置不合理:部分商科课程设置与大数据技术脱节,难以培养学生的数据分析能力。

4. 师资力量不足:大数据时代对商科教师的专业素养提出了更高要求,而现有师资力量难以满足这一需求。

三、大数据时代商科教育的应对策略1. 更新教育理念:树立大数据时代商科教育的新理念,关注学生数据分析能力的培养。

2. 完善人才培养体系:以市场需求为导向,优化商科人才培养体系,培养具备数据分析、创新思维和实践能力的高素质人才。

中国电信大数据技术交流20140421

中国电信大数据技术交流20140421
用。这一点并没有在最开始的项目中体现出来,
交易数据和日志数据在这些项目中仍然占主导;
作为大数据技术的补充,很多公司都采用云计算 技术来从大数据中获取收益。
华为保密信息,未经授权禁止扩散
电信运营商大数据应用领域 Top8-Gartner调研
Gartner通过调研识别运营商数据方面目前和今后可能的潜在应用,归纳总结得出TOP 8 类数据应用Case。该报告可以作为CSP未来大数据应用的一个参考建议 1. Top-Level key performance indicators(KPIs):OSS领域的 KPI分析报告 2. Marketing-Customer experience: 从营销角度看客户体验 3. Networks-Customer experience: 从网络状态看客户体验 4. Product/device management: 利用用户使用的设备和服务信 息来加强产品管理 5. Customer services:利用客户数 据增强客服服务能力 6. Marketing:实时营销管理、客 户行为分析等 7. Third-party uses:向第三方开 放数据 8. Vertical uses:在垂直行业(如物 联网)中的数据应用
互联网女皇玛丽·米克说过,人们的生活将变得更好,因为他们将能以非常低的成本获取所有信息,娱乐服务变 得更加便宜,人们能更容易地获得帮助,更容易地趋吉避凶。
华为保密信息,未经授权禁止扩散
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Gartner 2013年最新问卷调查发现…
2013年 64% 的被调查者已经或计划在大数据领 域进行投资,这个数字相比去年的58%又有所增长;
大数据时代已经来临…
全球全网达到1000PB时间:
2001年是一年, 2004年是一月, 2007年是一周, 2013年是一天, 即一天产生的信息量可刻 满1.88亿张DVD光盘

大数据中心座谈交流会发言稿

大数据中心座谈交流会发言稿

大家好!今天,我们在这里召开大数据中心座谈交流会,共同探讨大数据中心的发展趋势、技术应用、产业生态等方面的问题。

在此,我谨代表大数据中心全体员工,向各位领导和专家表示热烈的欢迎和衷心的感谢!首先,我想简要介绍一下我国大数据中心的发展现状。

近年来,我国大数据产业取得了举世瞩目的成就,大数据中心作为大数据产业的核心基础设施,在推动经济社会发展、提升国家竞争力等方面发挥着越来越重要的作用。

以下是我对大数据中心发展的几点看法:一、大数据中心发展趋势1. 数据规模持续增长:随着互联网、物联网、5G等技术的快速发展,全球数据量呈现爆炸式增长,大数据中心需要具备更高的存储和处理能力。

2. 技术创新不断突破:大数据中心在存储、计算、网络等方面不断取得技术创新,如分布式存储、人工智能、区块链等。

3. 应用场景不断丰富:大数据中心的应用场景日益丰富,涵盖金融、医疗、教育、交通、城市管理等多个领域。

4. 安全保障日益重视:随着大数据中心的广泛应用,数据安全和隐私保护成为越来越重要的议题。

二、大数据中心技术应用1. 存储技术:大数据中心采用分布式存储技术,提高数据存储的可靠性和扩展性。

同时,新型存储介质如固态硬盘、非易失性存储器等逐步应用于数据中心。

2. 计算技术:大数据中心采用高性能计算、云计算等技术,实现海量数据的快速处理和分析。

此外,边缘计算、人工智能等技术在数据中心的应用也日益广泛。

3. 网络技术:大数据中心采用高速、可靠的网络技术,保障数据传输的实时性和稳定性。

同时,SDN、NFV等新型网络架构在数据中心的应用逐渐成熟。

4. 安全技术:大数据中心采用数据加密、访问控制、入侵检测等安全技术,保障数据安全和用户隐私。

三、大数据中心产业生态1. 政策支持:我国政府高度重视大数据中心产业发展,出台了一系列政策措施,如《大数据产业发展规划(2016-2020年)》等。

2. 企业合作:大数据中心产业链上下游企业紧密合作,共同推动产业发展。

移动通信中的大数据分析

移动通信中的大数据分析

移动通信中的大数据分析随着科技的不断发展和智能手机的普及,移动通信行业正经历着巨大的变革。

越来越多的用户通过移动通信网络进行交流和信息传递,每天产生的数据量也呈现爆炸式增长。

这些海量的数据蕴藏着巨大的价值,对于移动通信运营商来说,如何利用大数据进行分析和挖掘已经成为一项重要的挑战和机遇。

移动通信中的大数据分析可以帮助运营商更好地了解用户需求、优化网络性能、提高服务质量、精准营销和增加盈利。

在本文中,我们将探讨移动通信中的大数据分析的重要性、应用场景以及具体操作。

一、大数据分析在移动通信中的重要性移动通信运营商每天收集到大量的用户数据,这些数据包括用户的通话记录、短信、上网记录、位置信息等。

通过对这些数据进行分析,运营商可以了解用户的使用习惯、用户的需求以及用户对网络服务的满意度。

在网络规划和优化方面,大数据分析可以帮助运营商识别网络瓶颈、优化网络布局、提高网络容量和覆盖范围,从而提供更好的网络服务质量。

此外,大数据分析还可以帮助运营商预测网络流量的变化趋势,及时调整网络资源,避免网络拥塞和信号覆盖不足的情况发生。

在精准营销方面,大数据分析可以帮助运营商了解用户的消费偏好、兴趣爱好以及购买行为,并根据这些信息进行个性化的推荐和营销活动。

通过精准营销,运营商可以提高用户的忠诚度和满意度,从而增加用户的使用时长和消费金额。

二、大数据分析在移动通信中的应用场景1. 用户行为分析通过分析用户的通话记录、短信、上网记录等数据,运营商可以了解用户的使用习惯和需求。

比如,通过分析用户的通话时间和时长,运营商可以了解用户的通话习惯,并根据不同的通话需求提供相应的套餐和服务。

另外,通过分析用户的上网行为,运营商可以了解用户的兴趣爱好和消费偏好,从而进行个性化的推荐和营销活动。

2. 网络性能优化通过分析网络流量、信号强度等数据,运营商可以了解网络的瓶颈和优化空间。

比如,通过分析网络流量的变化趋势,运营商可以及时调整网络资源,避免网络拥塞和信号覆盖不足的情况发生。

湖北省经济和信息化厅关于印发湖北省大数据产业“十四五”发展规划的通知

湖北省经济和信息化厅关于印发湖北省大数据产业“十四五”发展规划的通知

湖北省经济和信息化厅关于印发湖北省大数据产业“十四五”发展规划的通知文章属性•【制定机关】湖北省经济和信息化厅•【公布日期】2021.12.31•【字号】鄂经信规划〔2021〕204号•【施行日期】2021.12.31•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】发展规划正文湖北省经济和信息化厅关于印发湖北省大数据产业“十四五”发展规划的通知各市、州、县经信局,省直相关部门:现将《湖北省大数据产业“十四五”发展规划》印发给你们,请结合工作实际,认真贯彻执行。

湖北省经济和信息化厅2021年12月31日湖北省大数据产业“十四五”发展规划信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长,数据正在成为与物质、能源同等重要的基础性战略资源。

立足湖北通信枢纽、信息产业基础和人才资源优势,推动大数据产业发展,对促进经济转型和创新发展、提升政府治理能力、优化民生公共服务等具有重大意义。

为贯彻落实国家大数据发展战略,促进大数据产业快速健康发展,依据《“十四五”大数据产业发展规划》和《湖北省国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标纲要》,特编制本规划。

一、发展基础(一)发展现状一是基础设施建设有序推进。

全省在用数据中心超过80个,机架数量超过10.8万架,武钢大数据中心、国家网安基地中金大数据中心、襄阳云计算基地和宜昌三峡大数据中心等项目加快建设,初步形成了“一主两翼”的数据中心集群。

截至2020年,全省5G宏基站累计超3.6万个,百兆及以上宽带接入用户累计达到1624万户,互联网出省带宽达36.6Tbps;武汉顶级节点已接入二级节点17个,标识注册量超过48亿。

二是大数据应用领域不断拓宽。

省内龙头企业积极开展大数据应用探索,在装备、汽车、电子、化工等行业建成15个重点工业互联网平台,长飞、武重等龙头企业获得全国工业互联网试点示范。

湖北省政务大数据能力平台入库数据达172亿条,对接完成179个重点信息系统,省政务办“破信息共享藩篱筑政务一窗底座”实践案例荣获政务服务创新奖。

中国移动技术的机遇及挑战

中国移动技术的机遇及挑战

培训和教育的重要性: 提高员工的专业技能和 综合素质,增强企业的 竞争力和创新能力
加强培训和教育:制定 完善的培训计划和教育 方案,提供多样化的培 训课程和教育方式
提升员工素质和能 力:通过培训和教 育,提高员工的素 质和能力,增强企 业的整体绩效和竞
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• 汇报人:
竞争压力:随着市场的竞争加剧,中国移动技 术需要不断提高自身的竞争力,提供更好的服 务和产品。
法规和政策限制:法规和政策 中国移动技术产生挑战,需要 相关规定。
• 04
中国移动技术的未来展望
加强技术研发和创新
加大投入力度,提高研发水平 关注前沿技术,积极跟进发展 加强产学研合作,推动技术创新
推动5G技术的全面商用
推动经济发展:通过移动支付、电子商务等方式,促进消费和经济增长
积极参与公益事业和社会责任项目
开展教育公益活动:支持贫困地区学校 建设,提供教育资源
助力乡村振兴:支持农村产业发展,提 高农民收入,改善农村环境
添加标题
添加标题
添加标题
推动环保事业:参与环保项目,推广绿
抗击疫情
加强员工培训和教育,提升员工素质和能力
添加标题
智能家居:通过移动技术实现家居设备
政府政策
移动互联网的快速发展
移动互联网的定义 和特点
移动互联网的发展 历程
移动互联网对人们 生活的影响
• 03
中国移动技术面临的挑战
技术更新换代带来的挑战
物联网、人工智能等新兴技术的 快速发展
5G技术的普及和应用
网络安全和隐私保护的挑战
网络安全和隐私保护的挑战
5G技术的推广:5G技术的推广 将促进云计算和大数据的发展,
物联网的普及:物联网的普及将带 为中国移动提供更广泛的数据分析 业务发展。

大数据论坛策划方案

大数据论坛策划方案

大数据论坛策划方案1. 引言随着数字化时代的到来,大数据已经成为企业决策的重要依据。

大数据技术的快速发展和应用,使得各行各业都在积极探索其在业务中的应用和潜在价值。

为了促进大数据技术的交流与合作,我们计划组织一场大数据论坛。

2. 目标和宗旨本次大数据论坛的目标是为大数据技术的研究、应用和发展提供一个交流平台,促进学术界、企业界以及政府部门之间的深入合作,推动大数据技术的创新和应用。

3. 论坛内容本次大数据论坛将涵盖以下内容:3.1 主题演讲邀请国内外知名的大数据专家、学者和企业代表,就大数据技术的最新研究成果和应用案例进行主题演讲。

主题演讲将涉及以下领域: - 大数据算法与模型 - 大数据挖掘与机器学习 - 大数据分析与可视化 - 大数据安全与隐私保护 - 大数据在行业中的应用和创新3.2 分论坛根据参会人员的需求和兴趣,将组织不同的分论坛,以便深入探讨特定领域的大数据技术和应用,包括但不限于以下方向: - 金融行业的大数据分析与风险控制- 健康医疗领域的大数据应用与个性化医疗 - 零售业的大数据营销和用户行为分析 - 物联网中的大数据处理与智能决策 - 媒体与娱乐行业的大数据挖掘与内容推荐3.3 交流与合作除了演讲和分论坛,还将安排充分的交流和合作时间,鼓励参会人员与其他领域专家和企业代表进行面对面的深入讨论,寻找潜在的合作机会。

4. 时间和地点本次大数据论坛计划于明年10月在北京举办,具体的时间和地点将在后续确定并及时公布。

我们将选择一家设备设施齐全、交通便利的大型会议中心作为论坛的举办场所。

5. 参会人员本次大数据论坛邀请的参会人员包括: - 大数据领域的研究专家和学者 - 大型企业的技术和业务决策者 - 政府相关部门的官员 - 大数据技术和应用领域的创业者和投资者6. 赞助与合作为了确保论坛的顺利进行,我们将积极寻找赞助商和合作伙伴。

赞助商将享有以下权益: - 在论坛会场展示宣传物料和产品 - 在论坛官方网站和会刊上展示广告- 参会人员名单及合作伙伴名单的相关宣传 - 赞助商将有机会与参会人员进行面对面的交流和合作7. 宣传推广为了吸引更多的参会人员,我们将通过以下渠道进行宣传推广: - 在大数据领域的相关机构、学术期刊和网站发布论坛信息 - 利用社交媒体平台进行广告投放和宣传 - 通过与合作伙伴的合作推广,如大数据技术培训机构、大数据专业协会等8. 预算和费用本次大数据论坛的预算将包括场地租赁、演讲嘉宾费用、宣传推广等各项费用。

大数据应用交流活动方案

大数据应用交流活动方案

大数据应用交流活动方案一、活动背景随着互联网和移动互联网的快速发展,大数据已经成为推动社会经济发展的重要引擎。

为了促进大数据应用的创新与发展,提升相关行业的技术水平与应用能力,我们计划组织一场大数据应用交流活动。

该活动旨在为各行各业的从业者提供一个分享经验、交流思想、展示成果的平台,同时也为大数据行业的专家学者搭建一个深入探讨大数据应用前沿技术和趋势的机会。

二、活动目标1.分享经验与成果:搭建行业交流平台,促进大数据从业者之间的经验分享,相互借鉴,共同进步。

2.探讨热点话题:邀请行业内大数据领域的专家学者,围绕大数据领域的热点话题进行深入探讨和交流。

3.展示最新成果:提供展示大数据应用成果的机会,为参会者提供学习和借鉴的机会。

4.拓展合作机会:为各行各业的从业者和企业搭建合作的平台,促进资源共享和互利合作。

三、活动时间与地点活动时间:XX年XX月XX日(周六)活动地点:XX会议中心四、活动内容1.主题演讲邀请行业内的大数据专家进行主题演讲,分享最新的大数据应用技术、案例和趋势。

演讲内容包括但不限于以下方面:- 大数据在金融、医疗、零售等行业的应用案例分享- 大数据技术在智能驾驶、智能家居等领域的创新应用- 大数据分析与挖掘的最新方法与工具介绍- 大数据隐私与安全保护的挑战与应对策略等2.交流分享会设置专题讨论环节,分为不同领域的小组,由行业内专家与从业者共同参与讨论。

每个小组围绕一个特定的主题,分享从事该领域大数据应用的经验、挑战与解决方案。

交流分享会旨在促进不同行业间的互通有无,加深行业从业者之间的合作与交流。

3.展示与展览设立展示区域,邀请大数据相关企业和团队展示最新的产品、技术和应用案例。

展示内容可包括但不限于:- 大数据分析工具和平台的展示- 大数据应用在智慧城市、智能交通等方面的展示- 数据可视化和用户界面的展示等4.酒会交流安排酒会环节,提供参会者自由交流的场所。

与会人员可以在轻松愉悦的氛围中进行深入的交流与合作洽谈,促进进一步的合作机会。

移动互联网大数据分析与应用

移动互联网大数据分析与应用

移动互联网大数据分析与应用移动互联网是指移动设备通过互联网进行信息交流、交互和服务的过程。

而大数据则是指数据量巨大、数据类型复杂、数据处理能力强的数据信息集合。

两者相结合,可以进行移动互联网大数据分析与应用,提高社会各方面的效率、创造巨大的经济增长与社会价值。

一、移动互联网大数据的营销应用移动互联网大数据对于企业营销方面有很大的帮助。

借助移动互联网,企业可以收集很多用户信息,包括用户地理位置、用户喜好、用户阅读、浏览和购买记录等等,这些信息可以以数据的形式进行整理和记录,形成用户群体的数据画像,以实现企业的精准营销,不再进行单一的陈旧营销方式,例如广告投放、营销推广等,而是通过大数据分析,我们可以更加精准地进行用户画像、产品推广、服务优化等等,达到更好的营销效果。

二、移动互联网大数据的医疗应用随着健康管理日益普及,移动互联网大数据的医疗应用也越来越重要。

通过移动互联网大数据技术,医疗机构可以收集和记录患者病历、体检数据、医学检验数据、药物治疗数据等等,以实现精准的医疗治疗方式。

通过对移动互联网大数据开展分析,可以从患者的大数据量中,发现患者的疾病特征和疾病发展趋势,并提供个性化的医疗方案。

同时,移动互联网大数据在药品研发和推广、新医药的临床试验、药品安全监测和药品追溯等方面都可以发挥重要的作用。

三、移动互联网大数据在城市管理中的应用城市建设和管理是一个永恒的主题,同时也是一个庞大的工程。

通过移动互联网大数据分析应用,可以实现对城市各方面的数据分析。

例如,在城市交通管理方面,我们可以通过大数据分析,制定实时道路拥堵的解决方案,如在繁忙的交通路段设置临时交通信号灯、公共交通的优化路线、汽车行驶限制等,提高城市的通行效率。

在公共设施管理方面,我们可以对城市公共设施问题进行分析,防止设施损坏、寻找缺陷、及时维护等。

只有通过大数据分析和应用,城市建设和管理工作才能更加高效、便捷、智能和人性化。

四、移动互联网大数据在金融领域中的应用随着移动支付的兴起,移动互联网大数据在金融领域中的应用也愈发重要。

大数据技术实训总结

大数据技术实训总结

大数据技术实训总结《大数据技术实训总结:从菜鸟到“大虾”的奇妙之旅》嘿,大家好啊!今天咱来唠唠这大数据技术实训,那可真是一段刺激又有趣的旅程啊!刚开始的时候,咱就像个没头苍蝇似的,啥都不懂,看着那些数据就跟看天书似的。

心里直犯嘀咕:“哎呀妈呀,这都是啥玩意儿啊!”但是咱可不能退缩啊,硬着头皮也得上。

慢慢地,跟着老师和同学们一起摸爬滚打,嘿,还真有点门道了。

原来那些看起来乱七八糟的数据,其实都有它们的规律和门道。

就像在一个大迷宫里找到了线索,那感觉,倍儿爽!在实训过程中,咱也闹了不少笑话。

有一次,我操作失误,差点把整个数据都给搞乱了,吓得我小心脏怦怦直跳。

还好有老师和同学们帮忙,才化险为夷。

从那以后,我可就长记性了,做什么都小心翼翼的,生怕又出什么岔子。

不过,好处也是大大的。

咱学会了怎么处理海量的数据,怎么从这些数据中提取有价值的信息。

以前觉得遥不可及的大数据技术,现在也变得亲切起来了。

而且啊,通过这次实训,我还明白了团队合作的重要性。

大家一起攻克难题,互相帮助,共同进步。

要是靠我自己单打独斗,估计这会儿还在数据的海洋里晕头转向呢。

再说说咱这老师,那可真是厉害得很呐!什么难题在他手里都能迎刃而解,就像个超级英雄一样。

他不仅教给我们知识和技能,还总是鼓励我们,给我们信心。

有这样的老师,那可真是我们的福气。

现在回过头来看看这段实训时光,虽然有过苦有过累,但是收获满满啊!感觉自己就像升级打怪一样,从一个小菜鸟慢慢变成了一只“大虾”。

我相信,这些经验和技能会在以后的生活和工作中发挥大作用。

总之啊,这次大数据技术实训让我学到了很多,也成长了很多。

我会继续努力,把大数据技术玩转得更好。

以后要是有人提到大数据,我就可以骄傲地说:“嘿,咱可是专业的!”哈哈,朋友们,一起加油吧!让我们在大数据的世界里闯出一片天!。

基于大数据的软件系统质量指标定量评价技术

基于大数据的软件系统质量指标定量评价技术

技术交流:基于大数据的软件系统质量指标定量评价技术基于大数据的软件系统质量指标定量评价技术赵仙管士勇张峰刘正铭摘要:针对软件类系统质量难以定量评价的问题,通过采集一线系统运行状态数据形成的运维大 数据,计算软件系统重要可靠性、软件故障周期性、软件故障关联性等指标,实现软件系统质量定量评 价。

通过对29个系统、602个软件近三年的运维大数据分析,试验结果表明:25个系统固有可用度小 于0.997, 5个软件存在故障周期性,6个系统内部软件故障存在关联关系。

该方法基于实际数据分析软 件系统质量,可以为软件效能评估与考核等提供准确数据支撑。

关键词:运维大数据;软件可靠性;软件故障周期性;软件故障关联性l.引言习主席在2014年全军装备工作会议上强调: “要坚持质量至上,把质量问题摆在关系官兵生命、关系战争胜负的闻度来认识,贯彻质量就是 生命、质量就是胜算的理念,建立质量责任终身 追究制度,着力构建先进实用的试验鉴定体系,确保装备实战适用性。

”随着时代的发展,信息 化战争的作用日益突显。

信息化战争需要信息化 设备,信息化设备离不开计算机软件,而软件质 量是软件类设备的生命线。

对软件进行科学合理的质量评价,从整体上把握 软件质量是软件产品质量控制中至关重要的一环m。

国内外学者对软件质量评价进行了研宄,并取 得了大量成果。

Meyerhofer提出从响应时间来定 量分析和评价软件质量[2];james G通过列举方式 说明软件质量评价还需要结合实际应用[3];S.Lee 对以IS0/IEC 9126质量模型为基础的定量质量评 价模型进行总结,并用于软件研发工作中【4]; Haigh.M定性分析了不同商业团体和I T团队对软 件质量的评价不同及原因BenhaiYu等人从软 件生命周期角度,建立了软件过程质量评价指标熊伟等人借助质量功能展开方法对软件质量进 行评价【7】。

上述研究为软件系统质量量化评价提供 了参考,但还存在三点需要改进优化的地方:一 是重点关注了定型前的软件质量,而实际交装后 软件运行的质量未受到重视。

技术交流领导总结发言稿

技术交流领导总结发言稿

大家好!今天,我们在这里隆重举行技术交流大会,共同探讨行业发展趋势、分享技术成果、交流创新经验。

在此,我谨代表主办方,向各位领导、专家、同仁表示热烈的欢迎和衷心的感谢!本次技术交流大会,我们邀请了业内众多知名专家、学者和企业家,围绕当前技术发展趋势、技术创新、产业应用等方面进行深入研讨。

通过这次大会,我们旨在加强行业间的交流与合作,推动技术创新,助力我国产业转型升级。

以下是我对本次技术交流大会的几点总结:一、技术发展趋势1. 人工智能:人工智能技术正在飞速发展,已成为全球科技竞争的新焦点。

我国政府高度重视人工智能产业发展,将其列为国家战略。

在本次大会上,多位专家分享了人工智能在医疗、教育、金融等领域的应用案例,为我们提供了宝贵的借鉴。

2. 5G技术:5G技术作为新一代移动通信技术,将推动物联网、工业互联网等产业的发展。

本次大会,专家们就5G技术在工业、医疗、交通等领域的应用进行了深入探讨,为我们揭示了5G技术在未来产业变革中的重要作用。

3. 新材料:新材料是推动产业升级的关键因素。

本次大会,专家们分享了石墨烯、碳纳米管等新型材料在新能源、航空航天、电子信息等领域的应用,为我们展示了新材料产业的发展前景。

二、技术创新1. 自主创新:我国科技创新能力不断提升,越来越多的企业开始关注自主创新。

在本次大会上,众多企业展示了其自主研发的技术成果,为我国产业转型升级提供了有力支撑。

2. 跨界融合:随着科技的不断发展,各领域之间的跨界融合日益紧密。

本次大会,专家们分享了跨界融合在新能源、智能制造、大数据等领域的应用案例,为我们提供了新的创新思路。

3. 开放合作:在全球科技竞争日益激烈的背景下,开放合作成为推动技术创新的重要途径。

本次大会,专家们就国际合作、技术引进等方面进行了深入交流,为我国产业转型升级提供了有益借鉴。

三、产业应用1. 智能制造:智能制造是制造业转型升级的重要方向。

在本次大会上,专家们分享了智能制造在汽车、家电、纺织等领域的应用案例,为我国制造业转型升级提供了有益借鉴。

数据科学与大数据技术采访内容

数据科学与大数据技术采访内容

题目:数据科学与大数据技术采访内容一、采访对象介绍1. 尊称:王小明2. 职务:数据科学家3. 公司:某知名互联网公司4. 工作经历:在数据科学领域有多年工作经验二、数据科学与大数据技术的发展现状及趋势1. 数据科学的定义:王小明认为,数据科学是通过对大量数据进行分析和挖掘,以发现数据间的关联和规律性,并从中提取有价值的信息和知识的学科领域。

2. 大数据技术的应用:王小明指出,大数据技术已广泛应用于金融、医疗、零售等领域,为企业决策提供了重要的支持和参考依据。

3. 发展趋势:王小明表示,随着人工智能技术的快速发展,数据科学与大数据技术将更加深度融合,未来将成为各行业数字化转型的重要驱动力量。

三、数据科学家的核心能力和岗位要求1. 技术能力:王小明认为,数据科学家需要具备扎实的数学、统计学、计算机等专业知识,以及熟练运用Python、R等编程语言进行数据分析和建模的能力。

2. 商业洞察力:王小明强调,数据科学家需要具备敏锐的商业洞察力,能够从数据中发现商业机会,为企业创造价值。

3. 交流能力:王小明指出,数据科学家需要具备良好的交流能力,能够与业务部门和技术团队有效交流,协同开展数据分析工作。

四、数据科学与大数据技术在企业中的应用案例1. 金融行业:王小明介绍了在金融行业中使用大数据技术进行风险评估、反欺诈、个性化推荐等方面的案例,并取得了显著的成效。

2. 医疗行业:王小明共享了在医疗领域利用数据科学技术进行病例分析、药物研发等方面的实践案例,为临床医生和药物研发人员提供了重要支持。

五、数据科学与大数据技术的挑战与未来发展1. 数据隐私和安全:王小明提到,随着数据规模的不断增大,数据隐私保护和安全问题愈发凸显,企业需要加强数据安全意识和技术保障。

2. 人才短缺:王小明表示,数据科学与大数据技术发展迅猛,但相关人才短缺严重,未来需要培养更多的专业人才来满足行业需求。

3. 未来发展:王小明对数据科学与大数据技术的未来充满信心,他表示,随着技术的不断突破与创新,数据科学与大数据技术将为社会带来更多的改变和进步。

大数据技术在移动治理中的探索

大数据技术在移动治理中的探索

大数据技术在移动治理中的探索一、移动治理概述移动治理是指利用移动互联网技术和移动设备等智能终端,将管理服务延伸到人们身边,让人们随时随地享受公共服务,提升城市治理效率的一种新型治理方式。

二、大数据技术在移动治理中的应用随着大数据技术的快速发展,其在移动治理中的应用逐渐增多。

1、实时监测和管理移动应用程序可以帮助政府管理者实时监测公共资源的使用情况,如交通、人流、环境、水资源等,通过大数据技术分析,帮助政府部门优化资源配置,实现城市各项指标的智能管理。

2、公共安全对于城市公共安全事件的预测和预警,大数据技术也可以有效应用。

结合政府数据库和其他数据来源的分析,可以预测和预警自然灾害、公共安全事件等,并通过移动应用程序及时发布警报信息,提高应急处理效率。

3、公共服务政府部门通过移动应用程序,可以为市民提供各种公共服务,如在线申办、公共事业缴费、预约挂号、交通出行等。

通过数据分析和智能推荐,政府可以为市民提供更为个性化和高效的服务。

4、人口普查大数据技术可以帮助政府实现精细化管理,通过人口普查和社区调查,获取更为准确的人口数据。

通过移动应用程序收集人口数据,方便快捷、信息准确,便于政府部门进行清晰的数据分析和统计。

5、环保监测大数据技术可以对环境进行全方位监测,收集数据并进行分析,提供数据驱动的环境评估报告,为政府决策提供参考意见。

移动应用程序可以方便市民随时随地提交环境问题反馈,促进环保问题的解决。

三、大数据技术在移动治理中的挑战大数据技术在移动治理中的应用虽然有很多优势和潜力,但也存在一些问题和挑战。

1、数据安全大数据分析涉及到的信息量庞大,数据来源众多,因此在数据采集、传输、处理和存储等环节都需要注重保护数据的安全性,防止数据泄露。

2、数据质量数据质量对于大数据技术的应用至关重要。

由于数据来源多样,数据质量参差不齐,存在很多数据垃圾和重复,这些问题也需要得到解决。

3、数据壁垒由于政府部门的数据在不同的系统中分散存储,并不是所有的数据都能够互相交流,这就造成了数据孤岛。

大数据学习笔记

大数据学习笔记

大数据学习笔记大数据学习是当今信息技术领域的热门话题,随着互联网的不断发展和各类数据的不断涌现,大数据的应用也变得越来越重要。

在大数据学习的过程中,我总结了一些关键点和个人心得,现在将其分享给大家。

一、大数据的定义和特点大数据是指以传统的数据处理软件无法进行处理的规模庞大的数据集合。

与传统的数据分析技术相比,大数据的特点主要表现在以下几个方面:1.规模庞大:大数据的规模通常以TB、PB、EB等计量单位来衡量,数据量之大超出了传统数据库的处理范围。

2.高速增长:随着互联网技术和移动互联网的不断普及,数据的增长速度呈指数级增长。

3.多样化:大数据包含了各种类型的数据,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

4.价值密度低:大数据中存在大量的噪声和冗余信息,对其进行有效的提取和分析是一个挑战。

二、大数据学习的基本内容1. 学习大数据技术的基础知识:了解大数据的基本概念、发展历程和相关的技术体系。

包括Hadoop、Spark、NoSQL等技术的原理和应用。

2. 熟悉大数据处理工具和平台:掌握常用的大数据处理工具和平台,如Hadoop、Spark、Hive、Pig等,能够使用它们进行数据的存储、处理和分析。

3. 掌握大数据分析方法和技巧:学习大数据分析的基本方法和技巧,了解数据挖掘、机器学习、深度学习等相关算法和模型。

4. 实践大数据项目:进行大数据项目的实践,通过解决实际问题来巩固所学知识,提高技术水平。

5. 学习数据可视化工具:学习使用数据可视化工具来展示大数据分析的结果,使数据分析结果更加直观和易于理解。

三、大数据学习的方法和技巧1. 多做实践:学习大数据技术是需要动手实践的,通过完成各类实际案例和项目,加深对技术的理解和掌握。

2. 深入理解原理:大数据技术的快速发展,很多新技术层出不穷,对于新技术的学习,不仅要知其然,更要知其所以然。

3. 多交流学习:在大数据学习的过程中,与同行进行交流和讨论,可以获得更多的观点和思路。

大数据中心工作要点

大数据中心工作要点

大数据中心工作要点大数据中心作为数字经济时代的重要基础设施,肩负着数据资源的整合、挖掘和应用等重要任务。

在面对日益增长的数据量和复杂的业务需求时,大数据中心的工作要点显得尤为重要。

以下是对大数据中心工作要点的详细介绍:一、数据资源整合1. 数据采集:大数据中心需要覆盖全方位的数据采集渠道,包括公共数据、企业数据、社会数据等,确保数据的全面性和准确性。

2. 数据存储:大数据中心应采用高效、稳定的数据存储技术,对各类数据进行分类、存储和管理,以便于后续的数据处理和分析。

3. 数据治理:建立完善的数据治理体系,对数据质量、数据安全、数据标准等方面进行规范管理,提高数据的可用性和可靠性。

4. 数据共享:搭建数据共享平台,推动数据资源的开放共享,促进跨部门、跨领域的数据应用和创新。

二、数据挖掘与分析1. 数据挖掘:运用大数据挖掘技术,发现数据中的规律和价值,为决策提供有力支持。

2. 数据分析:通过对数据的深入分析,挖掘数据背后的业务需求和问题,为业务创新和优化提供方向。

3. 数据可视化:将数据分析结果以图表、报表等形式进行展示,提高数据的直观性和易理解性。

三、数据应用与服务1. 数字政府建设:利用大数据技术,提升政府治理能力,实现政务信息共享、决策科学化、公共服务便捷化等。

2. 智慧城市建设:以大数据中心为核心,推动智慧城市各领域的协同发展,提高城市管理水平和居民生活质量。

3. 产业应用:大数据中心应与各行各业相结合,为传统产业转型升级提供数据支持和解决方案。

4. 创新创业:为企业和创业者提供数据资源和服务,助力创新创业,促进经济发展。

四、大数据技术研究与创新1. 技术研发:加强大数据相关技术的研发,提高数据处理、分析和应用的能力。

2. 技术交流:积极参加国内外大数据相关的技术交流活动,引进先进技术和管理经验。

3. 人才培养:加强大数据人才的培养和引进,提高大数据中心的核心竞争力。

五、数据安全与隐私保护1. 数据安全:建立健全数据安全防护体系,确保数据的安全性和完整性。

交流发言:运用大数据技术助推干部管理工作创新提质

交流发言:运用大数据技术助推干部管理工作创新提质

运用大数据技术助推干部管理工作创新提质市充分运用大数据技术,改革干部管理方式,探索开发“X干部管理大数据平台”系统,着力解决干部信息零散不集中、内部资源共享度不高、长效管理不到位等问题,助推干部管理工作更加系统化、精细化和科学化,为选人用人决策和培养方式改进提供了有效支撑,为推动X高质量转型跨越发展提供了坚强有力的组织保证。

一、从“碎片式”到“系统化”转变。

干部信息的收集和存储,点多面广,实际工作中数据信息经常孤立分散,存储碎片化问题突出。

创新建设的大数据平台以全国公务员管理系统数据为基础,规范建设标准,建立了面向不同主体、覆盖各个领域、不断动态更新的数据项,改变了以往干部信息收集“单兵作战”的工作格局。

全面采集干部三龄两历、家庭信息、考察考核、日常了解、专题调研、奖惩情况、培训情况以及领导班子调整所产生的推荐、测评、谈话等一贯表现数据等信息;动态收集领导干部在重点领域、重要时期、急难险重工作面前的具体表现;定期搜集民主生活会制度、述职述廉制度、个人有关事项报告制度、审计制度等形成的相关信息资料。

结合开展“四史”教育和作风革命,全面考察班子、识别干部,坚持从征求意见上看口碑,从查摆问题上看觉悟,从批评和自我批评上看胸襟,从整改落实上看担当。

将这些零散的信息一并录入系统加以整合运用,汇总形成全方位的干部表现“数据库”。

二、从“粗放型”到“精细化”转变。

以往的干部信息管理主要是采用Wo1.-d、Exce1.,信息查阅过程工作量大,统计分析困难,难以直观地展现领导班子和干部队伍宏观分析情况。

通过系统的建成使用,干部信息查阅更加便捷,让提供分析研判的数据、材料彻底摆脱了表册、时间、地点等传统条件的限制。

系统投入运行后,在党政机构改革和历次干部调整工作中有效提升了工作效率,常规业务工作量降低30—40%,重复性工作减少90%以上。

通过设置更多筛选条件进行智能检索和条件匹配,充分运用系统内的大数据,全面了解市管领导班子年龄梯次、专业结构、工作履历和实绩等基础数据,综合分析各级领导班子配备、工作运行等情况;围绕干部年龄、性别、民族、专业等基础数据,综合分析各年龄段干部动态数量、结构及分布;围绕干部学历、特长、经历、能力等基础数据,综合分析干部知识储备、素质提升等情况,充分运用数据进行对比分析,为班子调整、干部管理提供决策依据和可靠参考。

数据应用经验交流发言稿

数据应用经验交流发言稿

大家好!今天,很荣幸能在这里与大家分享我们单位在数据应用方面的经验和心得。

在此,我代表我们单位,向各位表示衷心的感谢!近年来,随着大数据、云计算、人工智能等技术的飞速发展,数据已成为推动经济社会发展的关键要素。

我们单位紧跟时代步伐,积极探索数据应用,取得了显著成效。

下面,我将从以下几个方面与大家进行经验交流。

一、强化组织领导,明确工作目标为推动数据应用工作,我们单位成立了数据应用工作领导小组,明确工作目标,制定实施方案,确保数据应用工作有序推进。

同时,加强部门间的沟通协调,形成工作合力。

二、加强数据资源整合,构建数据共享平台我们单位注重数据资源的整合,通过内部数据梳理、外部数据采集等方式,构建了覆盖各个业务领域的数据共享平台。

平台实现了数据资源的集中管理、统一存储和高效共享,为数据应用提供了有力支撑。

三、深化数据挖掘与分析,提升决策水平我们单位积极开展数据挖掘与分析工作,通过对海量数据的深度挖掘,为领导决策提供有力支持。

例如,在项目评估、风险防控、绩效考核等方面,我们充分利用数据分析,提高了决策的科学性和准确性。

四、创新数据应用场景,提升服务效能我们单位积极探索数据应用场景,将数据应用于实际工作中,提升了服务效能。

以下是一些具体案例:1. 在政务服务方面,我们通过数据共享,实现了跨部门业务协同,简化了办事流程,提高了办事效率。

2. 在社会治理方面,我们利用数据监测,实时掌握社会动态,提高了风险防控能力。

3. 在企业服务方面,我们通过数据服务,为企业提供精准的政策解读、市场分析等,助力企业快速发展。

五、加强人才队伍建设,提升数据应用能力我们单位注重人才培养,通过举办培训班、开展技能竞赛等方式,提升员工的数据应用能力。

同时,加强与高校、科研机构的合作,引进高层次人才,为数据应用工作提供智力支持。

总之,数据应用是一项长期、系统的工程。

我们将继续努力,不断创新,为推动单位发展、服务经济社会发展贡献更大力量。

湖北省科学技术厅关于印发《湖北省技术转移体系建设实施方案》的通知

湖北省科学技术厅关于印发《湖北省技术转移体系建设实施方案》的通知

湖北省科学技术厅关于印发《湖北省技术转移体系建设实施方案》的通知文章属性•【制定机关】湖北省科学技术厅•【公布日期】2020.12.22•【字号】鄂科技通〔2020〕77号•【施行日期】2020.12.22•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】科学技术其他规定正文湖北省科学技术厅关于印发《湖北省技术转移体系建设实施方案》的通知鄂科技通〔2020〕77号各有关单位:现将《湖北省技术转移体系建设实施方案》印发你们,请结合实际认真贯彻落实。

湖北省科技厅2020年12月22日湖北省技术转移体系建设实施方案为深入贯彻落实党中央、国务院、省委、省政府决策部署,充分发挥技术转移对提升我省科技创新能力的重要作用,助推高质量发展、竞争力提升和现代化建设,现就加快建设和完善全省技术转移体系,进一步促进科技成果转移转化提出如下实施方案。

一、总体要求紧紧围绕推动湖北高质量发展要求,坚持“市场主导、需求拉动、问题导向、开放协同”,优化技术转移要素配置,打通技术转移服务链条,加快建设结构合理、功能完善、体制健全、运行高效的技术转移体系,充分发挥技术转移对提升科技创新能力、促进经济社会发展的重要作用。

到2023年,湖北省级技术交易市场建设初具规模,以国家技术转移中部中心为枢纽,省、市、县上下(三级)联动,区域性、专业性技术转移机构互联互通的技术市场网络形成,科技成果转化能力显著提升。

到2025年,技术交易市场功能更加齐全,各类创新主体协同互动更加高效,技术转移体制机制更加健全,科技成果的扩散、流动、共享、应用更加顺畅,成为具有全球影响力的国家技术转移体系枢纽节点。

二、重点任务(一)优化全省技术转移服务架构。

1.加快省级技术交易市场建设。

推进湖北技术交易大市场建设和运营,整合各类科技创新资源,联通研究开发机构、高等院校、企业等创新主体,集聚科技中介、法律、会计、资产、融资等与成果转化相关环节的服务机构,为科技成果转化和技术交易提供专业化、“一站式”服务。

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系统参考架构
数据加工平台 (数据工厂) 批量数据处理 实时流数据处理 数据服务平台 (数据超市)
高并发、实时化 的数据访问
跨SQL和NoSQL 平台的数据集成
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数据超市-数据应用:多租户的产品数据集市

自由的计算能力 支持标准SQL语法


支持order by/group by/limit
支持大表Join 支持常规的统计分析函数(count/sum/avg/max/min) 支持distinct

支持常规的数学、字符串、日期函数
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Teradata
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Exadata演进为企业级大数据中心平台
数据工厂-Hadoop定位:离线数据批量处理
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□ NoSQL是SQL的有益补充
□ 历史数据的实时计算 □ 空间换时间
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福建移动放弃原有技术路线,转向新一代技术平台
业务能力优化
• 原MPP平台无法满足业务对混合负载、高并发要求 • 通过数据库云实现快速业务部署
性能提升百分比
0.62%
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SQL虽牛,但是…
如果继续用SQL来存储数据,怎么建索引?
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数据一致性存在问题
数据分割后,数据一致性维护越来越困难,非重要业务需要牺牲
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处理器:32核(Power7 主频 3.92GHz) 内存: 256GB
15倍以上 5-15倍 5倍以下
每年维保费用(万元)
800 700 600 500 400 300 200 100 0 2012 2013 2014
维保和运维
• 2013年约下降40%,2014预计将进一步下降 • 与其他Oracle平台统一化维护、管理、备份,降低 间接运维成本
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Oracle
VOLUME
BLOG
SOCIAL
• 多结构化数据(Variety)
• 短信文本信息 • CallCenter投诉信息 • DPI/WAP日志/WEB日志/电渠点击流/社交媒体
SMART METER
VARIETY
• 增长速度快(Velocity)
• 信令数据、话单信息、互联网数据增长速度很快 • 业务上需要能够对客户行为进行快速的分析(Fast Data)
圈、…
– 项目式建设 vs 开放平台、百花齐放
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福建移动账务系统:原数据库负载特点
Commit, System 0.32% I/O, 5.12%
数据库时间分布
Network, 0.24%
传统小型机加存储,硬件配置如下:
服务器:2台IBM Power7 780,构成HA,, 每台配置
DB CPU
DB CPU, 26.04%
User I/O System I/O
难点:通过大量数据冗余避免网络传输和随机读
□ 用中间层隔离前后端 难点:异构数据源的整合 □ 缓存是系统化的工程 难点:数据一致性、穿透与雪崩
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对数据操作的“分而治之”
数据结构的去模式化、简化
了数据关联访问 需要牺牲部分业务作为代价 Copyright © 2013, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.
备注: 红色部分新建 黄色部分提升 绿色部分已建
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选择和构建怎样的数据架构?
– 不同的技术路线:RAC、MPP、 Sharding、 Hadoop、NoSQL、流技
术……
– 不同的数据类型:交易数据、信令、网络日志、VAS、外媒信息 – 不同的应用需求:交易、查询、分析、数据服务
怎样挖掘丰富的数据价值?
– 例如:信令数据--位置、住址、工作地、行为特点、兴趣喜好、轨迹、交往
VELOCITY
10110010100100100 11010101010111001 01010100100101
• 低价值(Value)
• 单条的数据没有太大的价值,需要基于对大量数据的挖掘与分析才能发现隐藏在数据 背后的“客户特征”巨大的数据量
VALUE
对大数据建设的观点
以前实时交易数据被看作为应用的血液,非结构化的碎片化数据看作为应用的排泄
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建设大数据平台必需要回答的问题
物;大数据给我们带来的价值是把许多信息碎片拼起来,更好地洞察客户、发现规 律,为我们的决策来服务。
以前数据依附于具体业务而存在,在大数据时代,数据可以作为一种独立的存在,
数据的―资产‖性价值越来越引起人们的重视。从业务引领数据发展为数据驱动业 务;
大数据时代最大的挑战是如何从大数据中获取―价值‖。从大数据中获取最大价值,
需要探索式的研究方法。大数据环境中,数据科学家职责会产生,这种科学家既要 熟悉商业环境,也要有操作层面的知识。
大数据价值链的三个C即(Collect—收集、Consolidation—整合、Consumptions—
消费)。对大数据技术进行规范是问题的关键。从强调监管大数据的收集,转向重点 监管大数据的实际使用。
湖北移动大数据技术交流
娄恒 Exadata资深解决方案顾问
议程
大数据范畴和参考架构 大数据平台典型案例 大数据的各种技术特点和发展趋势 Oracle端到端大数据平台方案
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什么是大数据?
具有4V特性的数据称为大数据
• 巨大的数据量(Volume)
• • • • 海量的话单信息(语音话单、短信话单、GPRS话单) 海量信令信息(用户位置信息、开关机信息、异常断线信息) 互联网网关信息(URL信息、查询关键词) 社交媒体、M2M数据
根据NG-BASS系统逐步向企业级大数据中心平台演进策略与目标,总体系统演进将分阶段推进实施,第一 阶段搭建企业级大数据中心平台系统框架与管理平台,同时满足2014年底大数据分析要求的系统能力。根据我省 经分系统现状以及近期正在实施流量经营基础数据支撑平台情况,对标企业级大数据中心平台目标系统架构,明 确系统建设内容。
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