企业大数据定制集成解决方案
人大金仓大数据平台解决方案
KingbaseDBCloud-系统功能
KingbaseDBCloud
数据共享（标准应用接口JDBC、ODBC等） 数 据 处 理
MPP
并行SQL
水平分区 垂直分区
R语言 高级分析
内置数据挖 掘算法
关系表
外部表
结构化数据
非结构化数据 HDFS
数 据 存 储
大数据平台建设内容
统一应用平台 应用架构设计 典型应用（管理驾驶仓、报表系统等）
批量数据集中 标准映射 数据集中策略 标准执行 数据质量检核 权限管理
定制数据 服务
数据目录 数据质量分析 数据防护 数据检索
数据整合
标准维护 数据整合模型
数据质量改进
安洗
管理体系
制度
服务配置
数据加工 角色 与技能
服务目录 分工 与职责 流程 方法
数据存储
人大金仓大数据管理平台 解决方案
北京人大金仓信息技术股份有限公司
目录
建设背景及目标
平台规划及架构 平台建设内容 建设策略与方法 成功案列
1
2
3 4 5
大数据发展意义
工信部在《基于云计算的电子政务公共平台顶层设 计指南》中明确提出，要求“各地充分发挥既有资源作 用和新一代信息技术潜能，积极开展基于云计算的电子 政务公共平台顶层设计，继续深化电子政务应用，全面 提升电子政务服务能力和水平，进一步提高电子政务发 展质量”。
Oracle 支持符合ODBC/JDBC 接口规范的46种数据库系统 支持主流的国内外操作系统 Windows 系列/Linux系列
SQL Server Sybase
KingbaseES
Informix DB2
工业互联网工业大数据应用解决方案
工业互联网工业大数据应用解决方案第一章工业互联网概述 (2)1.1 工业互联网的定义与特征 (2)1.2 工业互联网的关键技术 (3)第二章工业大数据概述 (4)2.1 工业大数据的定义与价值 (4)2.2 工业大数据的采集与存储 (4)2.2.1 采集 (4)2.2.2 存储 (4)2.3 工业大数据的处理与分析 (4)2.3.1 处理 (4)2.3.2 分析 (4)第三章工业大数据在设备管理与优化中的应用 (5)3.1 设备故障预测与诊断 (5)3.2 设备功能优化与维护 (5)3.3 设备寿命预测与健康管理 (5)第四章工业大数据在智能制造中的应用 (6)4.1 智能工厂设计与优化 (6)4.2 生产过程监控与优化 (6)4.3 个性化定制与生产 (7)第五章工业大数据在供应链管理中的应用 (7)5.1 供应链数据分析与优化 (7)5.2 库存管理与预测 (7)5.3 供应商管理与评价 (8)第六章工业大数据在产品研发与创新中的应用 (8)6.1 产品设计优化 (8)6.2 产品功能分析 (8)6.3 新产品研发与市场预测 (9)第七章工业大数据在能源管理与优化中的应用 (9)7.1 能源消耗监测与优化 (9)7.1.1 引言 (9)7.1.2 能源消耗监测方法 (9)7.1.3 能源消耗优化策略 (10)7.2 能源成本控制 (10)7.2.1 引言 (10)7.2.2 能源成本控制方法 (10)7.2.3 能源成本控制策略 (10)7.3 能源利用效率分析 (10)7.3.1 引言 (10)7.3.2 能源利用效率分析方法 (11)7.3.3 能源利用效率提升策略 (11)第八章工业大数据在质量管理中的应用 (11)8.1 质量数据分析与优化 (11)8.1.1 数据采集与整合 (11)8.1.2 数据处理与分析 (11)8.1.3 质量优化策略 (11)8.2 质量问题诊断与解决 (12)8.2.1 问题诊断 (12)8.2.2 解决方案制定 (12)8.3 质量趋势分析与预警 (12)8.3.1 趋势分析 (12)8.3.2 预警系统构建 (12)第九章工业大数据在安全生产中的应用 (13)9.1 安全生产数据分析与监控 (13)9.1.1 数据采集与预处理 (13)9.1.2 数据分析与监测 (13)9.1.3 安全预警与报警 (13)9.2 预警与预防 (13)9.2.1 预测性维护 (13)9.2.2 原因分析 (13)9.2.3 安全生产培训与教育 (14)9.3 安全生产管理与改进 (14)9.3.1 安全生产决策支持 (14)9.3.2 安全生产绩效评估 (14)9.3.3 安全生产流程优化 (14)第十章工业大数据应用实践与案例分析 (14)10.1 工业大数据应用实践案例 (14)10.2 应用效果评价与总结 (15)10.3 发展趋势与未来展望 (15)第一章工业互联网概述1.1 工业互联网的定义与特征工业互联网作为新一代信息技术与工业深度融合的产物，旨在实现人、机器、资源和数据的全面互联。
云数聚-云上大数据解决方案
云数聚-云上大数据解决方案云数聚-云上大数据解决方案报告随着互联网的快速发展，用户数量日益增多，数据也呈现爆炸性增长。
庞大的数据需要由专业的团队进行管理，而云数聚则是一家专业的大数据解决方案提供商。
云数聚提供的云上大数据解决方案可以帮助企业更好地管理和利用数据，提高企业决策的精准性和效率。
云上大数据解决方案具有灵活、高效等特点，适用于各行业的大数据管理需求。
云数聚提供的云上大数据解决方案可以通过云平台对数据进行存储、管理和分析处理。
目前，云数聚提供的大数据解决方案已经成功应用于金融、医疗、零售等多个领域。
云数聚云上大数据解决方案的主要特点有：1. 完整的数据生命周期管理云数聚的云上大数据解决方案可以监控、管理数据源，并对数据进行清洗、转换、导入和导出等一系列操作，同时支持数据安全加密，不仅可确保数据的完整性，还可以帮助企业满足法规合规要求。
2. 高效率的数据分析处理云数聚的解决方案可自动化、快速地对大数据进行分析处理，通过高效的机器学习算法最大化数据价值，提高企业的竞争力和盈利能力。
3. 灵活的自动化工作流云数聚的云上大数据解决方案通过可视化的图形化界面，让企业人员可以灵活的定制自动化工作流，从而提高整个企业的工作效率。
4. 多维度的数据可视化分析云数聚的云上大数据解决方案提供了多种数据可视化工具，它能够帮助企业更加直观的观察和把握数据，快速了解数据的趋势、模式，为企业提供更为准确的决策依据。
综上所述，云数聚的云上大数据解决方案是面向所有企业的高效率、智能化、多维度的数据解决方案，它将帮助企业优化业务流程，提升产品和服务质量，提高企业竞争能力和盈利能力。
当前，大数据技术已经成为促进企业数字化转型的重要途径之一。
云数聚的云上大数据解决方案为企业提供了丰富的大数据管理和分析工具，可以帮助企业管理和分析海量数据，从而为企业提供准确的商业洞察，并在各个方面实现数字化升级。
首先，云数聚的云上大数据解决方案可以帮助企业在销售和推广方面提高营销精准度。
大数据方案解决方案
大数据方案解决方案第1篇大数据解决方案一、背景随着信息技术的飞速发展，大数据已成为企业运营的重要组成部分。
有效管理和运用大数据，挖掘潜在价值，提升企业竞争力，成为当前企业发展的关键任务。
本方案旨在为我国某企业提供一套合法合规的大数据解决方案，助力企业实现数据驱动的业务发展。
二、目标1. 梳理企业现有数据资源，构建统一的数据资源库。
2. 提升数据处理能力，实现数据的实时分析与挖掘。
3. 优化数据应用场景，为企业决策提供有力支持。
4. 确保数据安全与合规，降低企业风险。
三、方案内容1. 数据资源梳理（1）数据源识别：对企业内部及外部的数据源进行识别和分类，包括但不限于业务数据、互联网数据、第三方数据等。
（2）数据采集：根据数据源特点，采用合法合规的数据采集技术，如API接口、爬虫技术等，获取所需数据。
（3）数据整合：对采集到的数据进行清洗、转换、整合，构建统一的数据资源库。
2. 数据处理与分析（1）数据存储：采用分布式存储技术，提高数据存储的可靠性和扩展性。
（2）数据处理：利用大数据处理框架（如Hadoop、Spark等）进行数据计算、分析、挖掘。
（3）实时分析：搭建实时数据处理平台，实现数据的实时分析与展示。
3. 数据应用（1）业务决策支持：结合企业业务需求，开发定制化的数据分析模型，为决策提供有力支持。
（2）数据产品研发：基于数据挖掘成果，研发具有市场竞争力的数据产品。
（3）数据服务：向企业内部及外部用户提供数据查询、报告、可视化等服务。
4. 数据安全与合规（1）数据安全：建立健全数据安全防护体系，包括数据加密、访问控制、安全审计等。
（2）合规审查：确保数据采集、处理、应用等环节符合国家法律法规及行业标准。
（3）隐私保护：对涉及个人隐私的数据进行脱敏处理，保护用户隐私。
四、实施步骤1. 项目立项：明确项目目标、范围、预算、时间表等，成立项目组。
2. 调研与评估：对企业现有数据资源、技术能力、业务需求进行全面调研与评估。
智慧工厂大数据平台建设综合解决方案
通过数据可视化技术将分析结果以图表、图像等 形式呈现，提高数据的可读性和易用性。
数据挖掘与应用
生产优化
通过对生产数据的挖掘和分析，优化生产流 程和资源配置，提高生产效率和产品质量。
预测性维护
通过对设备数据的挖掘和分析，预测设备可能出现 的故障和问题，提前进行维护和保养，降低维修成 本和停机时间。
关系型数据库
关系型数据库如MySQL和PostgreSQL，适用于需要复杂查询和事 务一致性的数据存储。
大数据处理技术
批处理技术
01
批量处理技术如MapReduce，能够处理大规模数据
集，并在大规模计算集群上运行。
流处理技术
02 流处理技术如Apache Kafka，能够实时处理数据流
，适用于实时分析和监控。
人工智能和机器学习的应用
人工智能和机器学习技术将进一步应用到大数据平台中，实现更高 级别的数据分析和预测。
大数据平台面临的挑战与问题
01
数据安全和隐私保护
随着大数据平台的发展，数据安全和隐私保护成为了一个重要的问题，
需要采取有效的措施来确保数据的安全性和隐私性。
02
数据质量和准确性
大数据平台需要处理海量的数据，如何保证数据的质量和准确性是一个
应用人工智能和机器学习技术，实现 对数据的深度挖掘和分析，为生产决 策提供更加精准的支持。
物联网与5G通信
应用物联网和5G通信技术，实现生产 全过程的实时数据采集和传输，提高 数据质量和可靠性。
CHAPTER 02
大数据平台架构设计
数据采集与存储
数据采集
从工厂各环节、生产设备、传感器等处收集大量的数据，包括生产数据、质量数据、设备数据等。
建筑BIM大数据系统集成方案
新型建筑工业化、装 配式建筑等新型建造 方式逐渐普及。
绿色建筑、节能建筑 成为行业发展趋势。
BIM技术在建筑领域应用概述
BIM技术实现建筑信息数字化 管理，提高设计、施工效率。
BIM技术在建筑全生命周期内 实现信息共享和协同工作。
BIM技术与云计算、物联网等 技术融合，拓展应用领域。
大数据系统集成需求分析
数据处理需求。
可扩展性强
预留接口和数据标准，方便与 其他系统进行集成和扩展。
数据采集、传输和存储技术选型
01
02
03
数据采集技术
采用BIM软件自带的API 接口或者第三方插件进行 BIM数据采集。
数据传输技术
使用高效的网络传输协议 和技术，确保数据传输的 稳定性和实时性。
数据存储技术
选用高性能的关系型数据 库或非关系型数据库存储 BIM数据，保证数据的安 全性和可访问性。
整合建筑行业海量数据资源，挖掘数 据价值。
提高决策水平，优化资源配置，降低 运营成本。
实现BIM数据与项目管理、成本控制 等系统集成。
项目目标与预期成果
01
构建完善的建筑BIM大 数据系统集成平台。
02
实现BIM数据与各业务 系统的无缝对接与高效 协同。
03
提供丰富的数据分析与 可视化展示功能，支持 智能决策。
团队协作与沟通
强调团队协作和沟通在问题诊断、排查和修 复过程中的重要性。
持续改进计划制定和执行情况
改进计划制定
根据系统测试结果和性能评估结果，制定持续改进计划，明确改进目标和时间表。
技术更新与升级
关注新技术发展动态，及时更新和升级系统软硬件设施。
流程优化与规范
优化系统集成测试、评估与改进流程，形成规范化、标准化的工作流程。
集成解决方案
集成解决方案在当今快速发展的科技时代，解决问题的方式变得越来越多样化和复杂化。
在这样的背景下，集成解决方案应运而生，成为了许多企业和组织解决复杂问题的首选方案。
本文将探讨集成解决方案的定义、特点、应用领域以及发展趋势。
一、定义集成解决方案是指将多个独立的子系统或模块整合在一起，形成一个完整的、高度可靠的解决方案的过程。
它是基于问题本身的特点和需求，通过整合已有的或者定制开发的软硬件系统，提供一个综合性、高效性的解决方案。
通过集成解决方案，企业可以更好地利用现有资源，优化业务流程和系统架构，实现效率和效益的最大化。
二、特点1. 综合性：集成解决方案是一个综合性的解决方案，它可以整合不同的技术、产品和服务，满足用户的多样化需求。
2. 效率提升：通过集成解决方案，企业可以将各个独立的子系统或模块进行整合，实现更高效的信息流、物流和资金流，提升企业的运营效率。
3. 自定义化：集成解决方案可以根据企业的具体需求进行定制开发，提供个性化的解决方案，满足企业的特殊需求。
4. 可扩展性：集成解决方案具有良好的可扩展性，可以根据企业发展的需要进行灵活的升级和扩展，适应不断变化的市场环境。
三、应用领域集成解决方案在各个行业和领域都得到了广泛的应用，以下是一些典型的应用领域：1. 智能城市：通过集成解决方案，实现城市不同部门之间的信息共享和协同工作，提高城市管理的智能化水平。
2. 金融：集成解决方案在银行、证券等金融机构中得到广泛应用，可以整合各个业务系统，提供全面的金融服务。
3. 制造业：通过集成解决方案，实现制造过程的数字化和自动化，提高生产效率和产品质量。
4. 物流和供应链管理：集成解决方案可以整合物流和供应链管理系统，实现信息的实时跟踪和优化配送，提升物流效率。
5. 电商平台：通过集成解决方案，实现电商平台各个环节的协同工作，提高用户体验和平台的竞争力。
四、发展趋势集成解决方案在未来将继续得到快速发展和广泛应用。
企业信息化建设的解决方案
企业信息化建设的发展趋势和前景展望
01
云计算的普及
随着云计算技术的不断发展，未来企业信息化建设将会更加依赖于云计
算，以降低企业的IT成本和提高企业的IT资源利用率。
02
大数据的应用
随着大数据技术的不断发展，未来企业信息化建设将会更加注重数据的
分析和利用，以更好地指导企业的决策和提升企业的市场竞争力。
建立完善的安全管理体系
制定严格的安全管理 制度和流程，确保各 项安全措施的有效执 行。
对安全事件进行监测 、预警和应对，降低 安全风险。
设立专门的安全管理 机构或岗位，负责监 督和管理企业信息安 全。
加强数据保护和备份
建立数据保护机制，确保数据的 安全性和完整性。
对重要数据进行备份，防止数据 丢失和灾难性后果。
数字化管理
利用信息技术，实现数据驱动的管理决策，提高 管理效率和决策质量。
04
解决方案三：创新信息化应用模 式
探索新的应用模式
云计算模式
采用云计算技术，实现企业信息化的集中管理和按需服务，提高 资源利用效率和降低成本。
移动应用模式
开发移动应用程序，提供灵活、便捷的信息服务，满足企业员工随 时随地获取信息的需求。
引入先进、适用的管理软件
总结词
企业管理软件可以帮助企业实现业务流程的自动化、提 高管理效率和质量、降低运营成本等。选择适合自己企 业的管理软件至关重要。
详细描述
首先，在选择管理软件时，企业需要考虑自身的业务需 求和发展战略，选择能够满足自己需求的管理软件。其 次，企业需要考虑软件的稳定性、可扩展性和易用性等 方面，以确保软件能够长期稳定地运行，并能够随着企 业的发展而扩展。最后，在引入管理软件后，企业需要 对员工进行培训和引导，以最大限度地发挥软件的效用 。
数据解决方案
数据解决方案第1篇数据解决方案一、背景随着信息化建设的深入发展，数据已成为企业核心资产之一。
如何有效管理、利用和保护数据资源，成为当前企业面临的关键问题。
为此，本方案针对某企业数据管理需求，制定一套合法合规的数据解决方案，旨在提高数据质量、保障数据安全、提升数据价值。
二、目标1. 规范数据管理流程，确保数据质量。
2. 提高数据安全防护能力，降低数据泄露风险。
3. 提升数据分析和应用能力，助力企业业务发展。
三、解决方案1. 数据管理（1）数据治理建立健全数据治理组织架构，明确数据治理职责和流程。
设立数据治理委员会，负责制定和监督执行数据治理策略、标准和规范。
设立数据管理办公室，负责日常数据管理工作。
（2）数据标准制定数据标准，包括数据命名规范、数据类型规范、数据质量标准等，确保数据的一致性和准确性。
（3）数据质量管理建立数据质量管理机制，包括数据质量评估、数据清洗、数据监控等，确保数据质量持续提升。
2. 数据安全（1）物理安全加强数据中心物理安全防护，包括门禁、监控、防火、防盗等措施，确保数据中心的正常运行。
（2）网络安全采用防火墙、入侵检测、安全审计等网络安全技术，构建安全防护体系，保障数据传输和存储安全。
（3）数据加密对敏感数据进行加密存储和传输，采用国家密码管理局认可的加密算法，确保数据安全性。
（4）权限管理建立完善的权限管理机制，实现数据访问、修改、删除等操作的严格控制，防止数据泄露和滥用。
3. 数据分析与应用（1）数据挖掘利用大数据技术和人工智能算法，对企业数据进行深入挖掘，发现潜在的业务规律和价值。
（2）数据可视化（3）数据应用将数据分析成果应用于企业各业务环节，提高业务效率，降低成本，提升竞争力。
四、实施步骤1. 调研和分析企业现有数据状况，制定数据治理方案。
2. 梳理和优化数据流程，确保数据质量。
3. 建立数据安全防护体系，开展数据加密和权限管理。
4. 引入大数据和人工智能技术，开展数据挖掘和分析。
大数据治理运营整体解决方案
引言概述大数据的快速发展和广泛应用给企业带来了前所未有的机遇和挑战。
大规模的数据收集和处理也带来了数据质量、数据保护、数据隐私等问题。
为了高效地利用大数据并确保数据的可靠性和安全性，企业需要实施一套完整的大数据治理运营整体解决方案。
本文将从数据收集与清洗、数据存储与管理、数据分析与挖掘、数据安全与合规、数据质量与效能这五个大点来详细阐述大数据治理运营整体解决方案的内容。
正文内容一、数据收集与清洗1.确定数据收集目标和方法：企业应明确需要收集的数据类型和来源，并选择适当的数据收集方法，如传感器、日志文件、社交媒体等。
2.数据清洗：在数据收集之后，企业需要对数据进行清洗和预处理，包括数据去重、缺失值处理、异常值处理等，确保数据的准确性和完整性。
3.数据整合与标准化：将不同来源和格式的数据整合并转换为统一的数据模型，以方便后续的数据分析和挖掘。
二、数据存储与管理1.选择合适的数据存储技术：企业可以根据数据的规模和性质选择合适的数据存储技术，如关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。
2.数据分区与分片：为了提高数据的读写性能和扩展性，企业可以将数据进行分区和分片存储，实现数据的高效管理和访问。
3.数据备份与恢复：为了保障数据的安全和可靠性，企业需要建立数据备份和恢复机制，确保在数据丢失或损坏时能够及时恢复数据。
三、数据分析与挖掘1.选择适当的数据分析工具和算法：企业可以根据自身的需求选择适合的数据分析工具和算法，如机器学习、数据挖掘、统计分析等，来探索数据中的隐藏关系和价值。
2.数据可视化：通过数据可视化技术，将分析结果以图表、仪表盘等形式展示，帮助企业决策者更直观地理解数据并做出相应决策。
3.实时分析与预测：对于需要实时决策的业务场景，企业可以使用实时数据分析和预测技术，基于历史数据和实时数据进行即时决策和预测。
四、数据安全与合规1.数据访问控制：企业需要建立严格的数据访问控制机制，限制不同用户对数据的访问权限，并记录数据的访问日志，以防止数据泄露和滥用。
数字化解决方案(3篇)
第1篇随着互联网、大数据、人工智能等技术的飞速发展，数字化已成为当今时代发展的主流趋势。
企业要想在激烈的市场竞争中立于不败之地，就必须加快数字化转型的步伐。
本文将从数字化解决方案的定义、重要性、实施策略等方面进行探讨，为企业提供有益的参考。
一、数字化解决方案的定义数字化解决方案是指运用数字化技术，对企业的业务流程、管理方式、生产方式等进行优化和升级，以提高企业的核心竞争力。
它包括以下三个方面：1. 数字化技术：如云计算、大数据、人工智能、物联网等。
2. 数字化业务流程：通过数字化技术优化企业的业务流程，提高工作效率。
3. 数字化管理：运用数字化技术对企业进行管理，提高管理水平和决策效率。
二、数字化解决方案的重要性1. 提高企业竞争力：数字化解决方案有助于企业降低成本、提高效率、优化产品和服务，从而增强企业的核心竞争力。
2. 拓展市场空间：数字化解决方案可以帮助企业实现线上线下融合，拓展市场空间，提升市场份额。
3. 优化用户体验：数字化解决方案能够提升用户体验，增强客户满意度，为企业带来更多的业务机会。
4. 促进产业升级：数字化解决方案有助于推动传统产业向智能化、绿色化、服务化方向发展，促进产业结构优化。
5. 增强企业创新能力：数字化解决方案为企业提供了丰富的数据资源和智能化工具，有助于激发企业的创新能力。
三、数字化解决方案的实施策略1. 制定数字化转型战略：企业应根据自身实际情况，制定切实可行的数字化转型战略，明确数字化转型的目标、路径和实施步骤。
2. 加强数字化基础设施建设：企业应加大投入，完善网络、服务器、存储等数字化基础设施，为数字化转型提供有力支撑。
3. 优化业务流程：运用数字化技术对企业的业务流程进行优化，简化流程、提高效率，降低成本。
4. 培养数字化人才：企业应加强数字化人才的培养，提高员工的数字化技能，为数字化转型提供人才保障。
5. 创新业务模式：结合数字化技术，创新业务模式，拓展新的市场空间，提升企业盈利能力。
企业数据管理的关键要素及解决方案
企业数据管理的关键要素及解决方案1 引言在大数据时代背景下,数据不再是简单地记录信息,海量数据为统计、分析、决策的真实性、准确性、科学性提供了来源和基础。
企业将数据转换为商业价值过程的核心就是以企业的大数据管理为基础,通过数据分析或挖掘等方式提炼出价值数据,最终实现数据创造价值。
国内外企业数据管理与应用的现状如何?如何从企业大量的数据中提取出高质量的数据,并将其应用在企业的管理决策过程中是本文研究的重点和意义所在。
2 企业数据管理概况企业数据泛指所有与企业经营相关的信息、资料,包括工资概况、产品信息、经营数据、研究成果、商业机密等。
这里所指的企业数据是通过分布式渠道获取的数据,即由企业透过下属部门通过各种技术手段分散获取并统一管理,一般对数据的精确度有一定的要求。
随着机构、技术和应用需求的发展,企业对数据的关注度更多在于其时效性,因此数据管理也逐步向动态数据方向发展[1]。
同时,由于数据整合度的提升及数据使用范围的扩大,在数据的使用过程中发现了大量有关数据质量的问题,数据管理成熟度[2]如图1所示。
第1级初级阶段指意识到存在数据管理的问题,但几乎没有采取措施进行解决;第2级被动响应阶段指根据具体问题采取了部分措施,效果有限;第3级主动管理阶段指数据管理章程的一部分,从企业级层面设计、组织制度和流程来系统性进行数据管理;第4级量化管理阶段指信息作为企业资产进行管理,企业组织和流程全面覆盖数据管理的各个方面;第5级持续优化阶段指数据管理提升为企业战略要求,数据问题大部分在源头被预防和解决,并关注于架构和流程的不断优化。
现阶段国内大部分企业对数据的管理处于第3级主动管理的初步阶段。
随着信息化的快速发展,各企业对于数据信息准确度的要求越来越高,要求其自身的数据管理能力越来越成熟。
【1】3 企业数据管理的关键要素及解决方案3.1企业数据管理的关键要素企业数据管理需要有效的开发管控体系、数据管控体系和价值评估体系,需要把数据的加工处理和标准定义、数据质量管理和元数据管理进行有效的结合及合理的应用规划。
工业大数据解决方案
工业大数据解决方案工业大数据解决方案1. 引言工业生产中产生了大量的数据，这些数据包含了丰富的信息，通过对这些数据的分析和挖掘，可以为企业带来诸多益处。
工业大数据解决方案是指通过采集、存储、分析和应用工业生产中的大数据，为企业提供决策支持、优化生产、降低成本的解决方案。
2. 工业大数据解决方案的关键技术2.1 数据采集技术工业生产中的数据来源多样化，包括传感器、设备、生产线等等。
数据采集技术需要支持多种数据源的接入，包括现场总线、工业以太网、无线传感器网络等等。
同时，还需要考虑到数据采集的实时性和稳定性，确保数据能够及时准确地被采集到。
2.2 数据存储技术工业大数据的存储需要考虑到大量数据的存储和管理，同时还需要满足数据的高可靠性和易扩展性的需求。
常用的数据存储技术包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等等。
根据实际应用的需求，选择合适的数据存储技术来满足企业的要求。
2.3 数据处理技术工业大数据的处理包括数据清洗、数据挖掘、数据分析等环节。
数据清洗是指通过一系列的处理方法，去除数据中的噪音和异常值，保证数据的准确性和可靠性。
数据挖掘是指通过各种算法和模型，从大数据中发现隐藏的规律和关联性。
数据分析是指对数据进行统计和分析，挖掘其中的有价值的信息。
常用的数据处理技术包括机器学习、深度学习、数据挖掘算法等等。
2.4 数据应用技术工业大数据的应用是将数据处理结果应用到实际生产中的过程。
数据应用技术包括数据可视化、决策支持系统、生产优化等。
数据可视化是指通过图表、图形等方式，将数据展示出来，方便人们理解和分析数据。
决策支持系统是通过分析和挖掘大量数据，为企业提供决策支持的系统。
生产优化是指通过对数据的分析和挖掘，找到生产中的瓶颈和问题，并提出优化措施。
3. 工业大数据解决方案的应用3.1 工业生产过程监控通过对工业生产的数据进行实时采集和分析，可以监控生产过程中的各个环节，及时发现并解决问题，提高生产效率和质量。
模块化数据中心解决方案
模块化数据中心解决方案在当今数字化的时代，数据中心已成为企业运营和社会发展的关键基础设施。
随着业务的快速增长和技术的不断演进，传统的数据中心建设模式面临着诸多挑战，如建设周期长、扩展性差、能耗高、运维复杂等。
为了应对这些挑战，模块化数据中心解决方案应运而生。
模块化数据中心是一种将数据中心的基础设施（如机柜、制冷、供电、布线等）进行模块化设计和集成的解决方案。
它将数据中心划分为多个独立的模块，每个模块都具备完整的功能，可以根据实际需求进行灵活组合和部署。
这种模块化的设计理念极大地提高了数据中心的建设效率、可扩展性和可靠性。
一、模块化数据中心的优势1、快速部署传统数据中心的建设通常需要耗费大量的时间和精力，从规划、设计到施工、调试，整个过程可能长达数年。
而模块化数据中心采用预制化的模块，在工厂内完成生产和测试，然后运输到现场进行快速组装。
这大大缩短了建设周期，从数月缩短至数周甚至数天，能够更快地满足业务的需求。
2、灵活扩展企业的业务发展往往是不确定的，数据中心的容量需求也会随之变化。
模块化数据中心可以根据业务的增长，逐步增加模块的数量，实现按需扩展。
这种灵活的扩展性避免了过度投资和资源浪费，同时也降低了未来升级改造的难度和成本。
3、高能效能源消耗是数据中心运营的主要成本之一。
模块化数据中心通过采用先进的制冷技术、优化的气流组织和智能的电源管理系统，能够显著提高能源利用效率，降低 PUE 值（Power Usage Effectiveness，电源使用效率）。
例如，采用行间制冷、液冷等技术，可以更精准地对服务器进行冷却，减少能源的浪费。
4、高可靠性模块化数据中心采用冗余设计，确保关键设备和系统的高可用性。
例如，供电系统采用N+1 或2N 冗余配置，制冷系统也有相应的备份，从而提高了整个数据中心的可靠性。
同时，模块化的结构使得故障隔离和修复更加容易，减少了系统停机时间。
5、易于管理和维护模块化数据中心的各个模块相对独立，管理和维护更加方便。
企业大数据解决方案
一、背景分析
当前，大数据技术正逐步渗透至企业运营的各个层面，成为驱动企业创新与发展的关键力量。然而，企业在面对海量数据时，往往存在着数据管理混乱、分析能力不足、安全隐患等问题。为此，本方案旨在提供一套全面、系统的企业大数据解决方案，以帮助企业充分挖掘数据价值，提升核心竞争力。
二、现状评估
5.数据共享与协同
（1）构建数据共享平台，实现部门间数据互联互通；
（2）制定数据共享规范，明确共享范围、方式和权限；
（3）推动企业内部数据协同，提升决策效率。
五、实施步骤
1.项目筹备：明确项目目标、范围、预算和周期，组建项目团队；
2.技术调研：了解行业先进技术，选择合适的数据处理工具和技术；
3.方案设计：根据企业需求，设计详细的数据解决方案；
2.数据量庞大：企业需处理的数据量呈指数级增长；
3.数据质量参差不齐：数据准确性、完整性、一致性等方面存在问题；
4.数据分析能力不足：缺乏专业人才和高效的分析工具；
5.数据安全与合规：数据保护、合规性要求日益严格。
三、目标设定
1.提高数据质量：确保数据的准确性、完整性和一致性；
2.提升数据分析能力：为企业决策提供有力支持；
2.数据存储与管理
（1）采用分布式存储技术，提高数据存储容量和读写速度；
（2）建立数据仓库，对数据进行分类、归档和备份；
（3）采用数据加密技术，保障数据安全。
3.数据分析与挖掘
（1）引入先进的数据分析工具，提升企业数据分析能力；
（2）建立数据挖掘模型，挖掘潜在商业价值；
（3）培养专业数据分析团队，为企业决策提供支持。
三、目标定位
1.构建统一的数据资源池，提高数据利用率；
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解决 方案
销售
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运营 欺诈调查
数据资产治理 Decision Management Performance Management Data Mgmt & Warehouse Hadoop System
人力资源
行业ISV 解决方案
垂直行业 方案平台
提供了明显的差别 发现新的见解 实时操作
智慧 分析 平台
企业大数据定制集成解决方案
大数据
1
技术发展趋势
当今挑战
2
3
联想大数据 解决方案
2
全球市场规模
大数据服务类收入
包括大数据在线应用、专 业咨询服务、技术支持服 务等。服务类收入在大数 据市场中占比约44%。
Services ＄7,393 40% Hardwre ＄7，149 40% Software ＄4,117 22%
Content Analytics Discovery & Exploration Stream Computing Content Management
商业智能 和 分析预测
分析与 展现平台
可靠的基础设施与智能优化部 署 高可用 可扩展 易运维
7
数据 整合 平台
信息整合 与治理
Hadoop软 件平台 硬件平台
2013年全球大数据市场总体规模为186亿美元，2014年285亿美元，2015 年将达到384亿美元,（数据来源：Wikibon 口径：含大数据专门硬件、软 件和云服务） 大数据产业生态体系 大数据处理服务提供商
商业智能服务类
广告/媒体服务类
大数据解决方案提供商
技术服务、运维支持
数据交易市场
公共数据 市场 免费数据 平台 盈利数据 市场
系统
安全 自有的, 云化, 当作服务
存储
8
大数据优化部署方案
易用的硬件部署
自动部署OS ready for Hadoop 多元化的基础平台软件选择 贴合应用场景的优化
BigData Foundation
Management Node
NameNode ResourceManager
挑战- 热点背后的疑点/盲点
绑定, 付费, 且无法广泛兼容, 部署工具无法按需选择不同厂 商计算框架 现有一体机设计多为仅做了简 单的加法 与既有平台的兼容和优化 ( ETL , 特征提取…) 节点数庞大时算法无法收敛且 难以优化,忽略从硬件角度优 化 与云结合, Docker 多 container集群快速部署 ( Hadoop as service )
AI
4
技术趋势
SQL on Hadoop
混合架构逐渐消失
向 Hadoop架构统一(>5TB) Hadoop: 调度与计算框架分离, 流计算与批处理走向统一
云计算与大数据的融合
多container集群快速部署 ( Hadoop as service )
On SDD Computing
固态盘替代内存做为缓存, 取代In-memory computing
大数据相关的软件和硬件产品
仍是大数据市场主要收入构成，其中软件收入占 比22%，硬件收入占比38%。
应用软件 基础软件 硬件
日志数据服务类
分析和可视化服务类
大数据分析软件 数据库、数据储存 数据库
数据交易服务类
通用在线分析工具类
数据交易市场尚处萌芽期，市场规模仍然很小。 3
热点
三个行业& 三个热点
大数据与分析基本设施
大数据需要一个新的模式 : 应用导向的定制化统一集成
所有数据
Real-time Data Processing & Analytics
深入分析 数据区 Deep Analytics data zone 企业级数据仓库 和数据集市区 EDW and data mart zone
实时数据处理与分析
联想内部使用大数据分析做产品设计的决策支持
Plus: 研究类热点
硬件演进,使机器学习(ML)重获生机, 反馈给现在的业务端,用于不可枚举型的分析 查询 ML级别的集群: Google(Google Brain), Facebo，Tecent (Mariana语音,翻译- 微信, Ali (天池, 快的打车, ) 难点: 算法收敛 ｗｈｅｎ 节点数量 > ２０
新版/增强版 应用
操作数据区 Operational data zone
着陆，勘探和归 档数据区 Landing, Exploration and Archive data zone
我学到了么， 什么是最好的选择? 认识过程
Information Integration & Governance
信息集成与管配
大数据应用在各行各业的发展呈现“阶梯式”格局 : 互联网行业是大数据应用的领 大数据应用在各行各业的发展呈现“阶梯式”格局 : 互联网行业是大数据应用的领跑 跑者，金融、零售、电信、公共管理、医疗卫生等领域尝试当中 者，金融、零售、电信、公共管理、医疗卫生等领域尝试当中 电商 实时竞价广告 & 精准营销 . 提高服务 电商 实时竞价广告 DSP DSP & 精准营销 . 提高服务 金融 互联网金融 & 行为预测, 风控, 实时授信, 信贷 金融 互联网金融 & 行为预测, 风控, 实时授信, 信贷 政府 政府监管 & 征信 税务 统计 舆情 犯罪预防 交警卡口 政府 政府监管 & 征信 税务 统计 舆情 犯罪预防 交警卡口
基础设施对大 数据的关键性 被忽略
被忽略的节点设计与 硬件接 口优化 最后一公里的集成与优化的落 地 机器学习实践意义的 与云计算的结合
1
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建设主张: 应用导向的定制化统一集成
策略和分析服务 了解业务 需求与目 标
咨询服务
风控
商业应用 加速达到商业价值 洞察商业问题的背 景
管理节点的配置和数量是系 统性能，可管理性和可用性 的关键 边缘节点定义影响整体系统 的性能和数据输入 如果不考虑这些因素可能会 导致主要瓶颈和长期增长潜 在的问题
BigData Foundation Appliance
Data Node
Data Node
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