2019大数据分析软件介绍
大数据处理的基本思想和架构课件浙教版(2019)高中信息技术必修1(33张PPT)
A.某市高三学生模拟考成绩 B.某小区所有住户上半年的用水量 C.某市天气的实时变化情况 D.某大型超市3年的生鲜销售情况
图4.2.2 Hadoop的组成
同时适用于静态和动态数据
A
C
下列不属于Hadoop计算平台组成部分的是( ) B
mon公共库 B.分布式文件系统NTFS C.分布式数据库HBase D.分布式并行计算模型MapReduce
浙教版 信息技术（高中）
必修1 数据与计算
第4章 数据 处理与应用
4.2 大数据处理
学习 目标
1 大数据处理的基本思想 2 批处理计算和流计算、图计算，编程处理数据 3 文本数据处理，文本数据分析与应用 4 数据可视化
1 重点：大数据处理的思想和编程处理数据。
重点 难点
2 难点：编程处理数据。
课堂导入
下列关于分布式文件系统，说法错误的是( )
B
A.是一个高度容错性的系统B.适合于静态数据的存储，但不适合于流数据的
存储C.Hadoop系统采用基于列的存储方式进行存储D.大规模海量数据以文
件的形式，用多个副本保存在不同的存储节点中
C
图4.2.6 蛋白质激素构成图 （由2.7万个节点和794万条边组成）
大数据特征 表格处理软件
数据量体大 速度快 数据类型多 价值密度低
×
大数据技术、理论和处理方法
大数据处理的基本思想和架构
分治思想
开发“羊了个羊”小程序 写代码 画界面 设计游戏 宣传 计算机专业 美术专业 计算机专业 新媒体专业
成果
子问题==小问题？
n:1 1:n
n个志愿来自10个不同的城市，每个城市按每个志愿参加志愿活 动降序排列。小明把n个志愿按城市分成10个集合，在每个集合
sql2019激活步骤
sql2019激活步骤1.引言1.1 概述概述部分的内容可以从介绍SQL 2019的背景和重要性开始。
下面是一个参考示例:概述SQL 2019是一种强大的关系型数据库管理系统，被广泛应用于企业和组织中用于存储和处理大量结构化数据。
SQL（Structured Query Language）是一种标准化的计算机语言，用于管理和操作关系型数据库。
随着技术的不断发展，新版本的SQL数据库管理系统不断推出，其中SQL 2019在功能和性能方面带来了许多令人兴奋的改进。
它已经成为许多组织在数据存储和分析方面的首选。
SQL 2019引入了许多新功能和增强功能，以满足日益增长的数据处理需求。
其中最引人注目的功能之一是Big Data Clusters，它将SQL Server与Apache Spark和Hadoop等开源大数据技术集成在一起。
这使得SQL 2019能够处理和分析大规模的结构化和非结构化数据，提供更全面和灵活的分析解决方案。
此外，SQL 2019还引入了一系列面向性能和安全性的改进。
它提供了更高的查询性能和扩展性，通过智能查询处理和自动性能优化功能来提升工作负载的处理效率。
关于安全性，SQL 2019提供了更强大的数据保护功能，包括行级安全、敏感性数据掩码和动态数据脱敏等。
综上所述，SQL 2019作为一种先进的数据库管理系统，具有诸多优越性能和功能，使得其成为了众多组织和企业在数据存储和处理方面的首选。
本文将详细介绍SQL 2019的激活步骤，帮助读者了解如何成功激活并开始使用这一强大的数据库管理系统。
1.2 文章结构文章结构部分的内容应该包括以下内容：在文章结构部分，我们将介绍本文的组织结构以及各个部分的内容概要。
本文共分为三个部分。
第一部分是引言部分，主要包括概述、文章结构以及目的的介绍。
在概述部分，将简要介绍SQL 2019的激活步骤及其重要性。
文章结构部分将在本段落详细介绍本文的组织结构和各个部分的内容概要。
大数据系列专题（1）：星环科技——企业级大数据基础软件的先行者
证券研究报告 | 2022年10月19日大数据系列专题（1）：星环科技——企业级大数据基础软件的先行者证券分析师：熊莉S0980519030002联系人：黄浩峻行业研究 · 深度报告投资评级：超配（维持评级）证券分析师：朱松S0980520070001报告摘要l星环科技是国内领先的企业级大数据基础软件开发商。
星环科技是国内领先的企业级大数据基础软件开发商，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件及服务，已形成大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，支撑客户及合作伙伴开发数据应用系统和业务应用系统，助力客户实现数字化转型。
2022年6月，公司多个产品或子产品入选Gartner发布的《中国数据库管理系统供应商识别指南》，在识别的8类数据库管理系统产品中，公司入选产品覆盖其中7类，是覆盖超过7类或以上产品的四家厂商之一，以及覆盖多模数据库的四家厂商之一。
l公司营收保持稳健增长，毛利率维持高位。
公司营收保持稳健增长，公司营业收入从2018年的1.13亿元增长到2021年的3.31亿元，复合增速43.1%，公司当前各项费用投入较大，目前仍处于亏损状态。
公司作为大数据产品型公司，2018-2021年毛利率分别为61.61%、60.69%、58.02%、58.94%，毛利率水平维持高位，此外，公司十分重视研发投入，研发费用绝对值保持稳定增长，研发费用率依旧维持高位。
从客户行业划分来看，金融、能源、政府等为公司当前主要行业。
l以大数据基础平台为核心，构建明日数据世界。
公司主要为客户提供数字化基础设施底层、中间层的基础软件和技术服务，支持客户的技术团队及合作伙伴构建数据和业务应用系统，助力客户进行数字化转型。
大数据基础软件业务为公司主营业务，营收占比超八成，主要包括大数据与云基础平台软件（TDH和TDC）、分布式关系型数据库（ArgoDB和KunDB）、数据开发与智能分析工具（TDS和Sophon）三大类。
01-TBDS-4.0.5.0-腾讯大数据套件介绍
2.2腾讯大数据套件功能-对接数据展现-Raydata
贵阳数博会（2017）城市政务展项
两化融合大会“RayDATA+智能制造”展项（2017）
智慧建筑项目
城市综合数据可视化项目（深圳市）
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20
2.2腾讯大数据套件功能-数据分析-Hive/Spark/Hbase
系统安全性 ✓提供安全认证，保证系统和数据安全； ✓提供权限控制，满足toB客户对系统的权限控制 需求；
系统可用性 ✓腾讯大数据领域先进经验输出，快速复制腾讯高 可用大数据系统，做到开箱即用；
系统易用性 ✓基于拖拽式交互的工作流平台，提供各类典型的 大数据处理、分析、计算模版，即拖即用；
系统开放性 ✓系统提供接口方便引入新的大数据服务； ✓兼容开源接口；
TBDS可对接数据可视化产品，包括但不限于以下两种 • 永洪BI系统：
o 支持复杂的数据可视化系统； o 更加专业的数据可视化系统；
• Raydata
o 3D渲染可视化大屏展示； o 多用于政企客户，例如智慧城市、警务指挥系统。
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2.2腾讯大数据套件功能-对接数据展现-永洪BI
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2.2腾讯大数据套件功能-对接数据展现-Raydata
数据进行提取和分析，对城市管理中可能会出现的各事件进行科学 的预见，提高了城市管理者在警务方面管理效率。
由多类型数据融合构建，将城市内各个政府管理机构系统数据打 通，包括医疗、交通、教育、金融、休闲娱乐等数据呈现。
大数据行业分析报告范文
大数据行业分析报告范文1. 引言大数据是指在传统数据处理软件和工具无法处理的数据规模，速度和多样性的数据集。
随着互联网和信息技术的发展，大数据技术和应用越来越受到关注。
本报告将对当前大数据行业进行分析，包括市场规模、发展趋势、应用领域等方面的内容。
2. 市场规模分析大数据行业的市场规模持续增长。
根据国际市场研究机构IDC的数据，2019年全球大数据市场规模达到了xx亿美元，较上一年增长了xx%。
预计到2025年，市场规模将达到xx亿美元，年均增长率约为xx%。
可以看出，大数据行业具有很大的发展潜力。
3. 发展趋势分析3.1 人工智能与大数据的结合人工智能（AI）作为大数据的重要应用领域之一，与大数据技术的结合将推动行业进一步发展。
通过对大数据进行分析和挖掘，可以为人工智能提供更为丰富的数据支持，提高智能系统的性能和应用效果。
因此，人工智能与大数据的结合将成为未来的发展方向。
3.2 云计算与大数据的融合云计算作为一种新兴的计算模式，将大大改变大数据的存储和处理方式。
云计算基于互联网提供资源的共享和可扩展性，能够满足大数据处理的需求。
随着云计算技术的不断发展，大数据与云计算的融合将进一步加强，为大数据行业带来更多的机遇和挑战。
3.3 数据隐私与安全保护随着大数据的发展，数据隐私和安全问题成为一个不可忽视的问题。
大数据的应用离不开个人信息的收集和处理，因此数据隐私保护和安全防护措施显得尤为重要。
未来，随着数据泄露和侵权问题的不断暴露，数据隐私与安全保护将成为大数据行业面临的重要挑战。
4. 应用领域分析大数据技术的应用领域广泛，目前已在各个行业得到应用。
4.1 金融领域在金融领域，大数据可以通过分析大量的金融数据，提供精确的风险评估和投资建议，帮助金融机构做出更明智的决策。
另外，大数据还可以应用于反欺诈、信用评估、智能风控等方面，提高金融的效率和安全性。
4.2 零售领域在零售领域，大数据可以通过分析顾客购买习惯和喜好，进行精准的商品推荐和营销活动，提高销售额和顾客满意度。
数据与大数据课件高中信息技术浙教版(2019)必修1(20张PPT)
不是
大数据
1TB的数据叫做大数据吗？
数据体量大 价值密度低 数据类型多
速度快
结构化、半结构化、非结构化
不是
大数据
数据体量大 价值密度低 数据类型多
速度快
1TB的数据叫做大数据吗？
不是
有关车祸的监控 只有短短5秒
大数据
1TB的数据叫做大数据吗？
数据体量大 价值密度低 价值低？ 数据类型多
速度快
不是
大数据
1TB的数据叫做大数据吗？
不是
数据体量大 价值密度低 数据类型多
速度快
我们每天都会产生5亿条推文、2940亿p消息和72 万个小时的YouTube新视频。
产生、处理
大数据
数据体量大 价值密度低 数据类型多
速度快
1TB的数据叫做大数据吗？
结束
速度快
1TB的数据叫做大数据吗？
不是
全世界在2018年创建、捕获、复制和消耗的数据总量 为33泽字节（ZB），相当于33万亿GB。2020年，这一 数字增长到59 ZB，预计到2025年将达到令人难以想象 的175 ZB
大数据
数据体量大 价值密度低 数据类型多
速度快
1TB的数据叫做大数据吗？
不是
我们每天都会产生5亿条推文、2940亿封电子邮件、 400万GB的Facebook数据、650亿条WhatsApp消息和72 万个小时的YouTube新视频。
A.绘制确诊病人住院前的行动轨迹，查找与之密切接触人员的去向 B.在超市、银行等场所，用手持测温仪测量入场人员的体温数据 C.相关机构实时采集各地的数据，进行每天的疫情信息发布 D.用户利用“城市热力图”等提供的信息，避开人流密度高的地区
客户产品介绍_Shareplex-Ray
最大可用性
数据安全及业务连续性的保 障
零风险迁移
降低迁移风险，极大减少停 机时间
更好的性能
提升OLTP系统的性能 实现业务负载均衡
报表业务分离
实时的报表业务分离及数据 仓库
实现大数据方案 的第一步
为商业智能分析提供数据源
6
2/8/2019
Software
提供实时的数据分享及复制，满足业务对数据的需求
可以复制整个数据库、表、表中的数据 行、表中指定的列
使用TCP/IP协议，支持广域网和局域网
支持复杂的异构环境
准实时复制，高速度、低负载
5 2/8/2019 Software
SharePlex: 高速、稳定、成熟的数据实时复制及整合方案
无关数据位置
将数据同步到任何需要的地 方，无论在本地、异地、或 者云端；支持Oracle, SQL Server, Hadoop, SAP等多种 目标端数据库
1. 2. 3. 4.
全球多个本地化技术支持中心 7*24小时支持 超过94%的客户满意度 技术支持人员平均7年以上经验
Software
After Using SharePlex……
通过零影响的数据库复制和实时数据集成，实现高可用性和可扩展性。 Source A Target B
用了SharePlex后， 实时的数据库副本 可提供容灾和报表 分离等功能，我们 的业务连续性和业 务性能都得到了非 常大的提高。
• •
在线迁移
12
2/8/2019
Software
接近实时的跨平台数据整合方案
• • •
接近实时的将Oracle中的数据同步到SQL Server, Hadoop, SAP ASE, 以及任何支持ODBC连接的数据库 可将数据变化以JMS消息队列，SQL文本或XML文件的方 式同步到用户所需的任何目标端数据库或应用 在不对OLTP数据库造成影响的前提下，构建主动实时的数 据仓库。 根据企业的发展需要，以最低的成本实现大数据方案的第 一步
visual c++2019 程序设计与应用 概述及解释说明
visual c++2019 程序设计与应用概述及解释说明1. 引言1.1 概述本篇文章旨在介绍和解释Visual C++2019程序设计与应用的相关内容。
Visual C++2019是一种常见且广泛应用于程序设计与开发的集成开发环境（IDE），它采用了C++编程语言，并提供丰富的工具和功能，帮助开发者快速构建高效、可靠且跨平台的应用程序。
1.2 文章结构本文将按照以下结构组织内容：第二部分将简要介绍Visual C++2019程序设计与应用，包括其基本概念、适用领域以及特点和优势。
第三部分将重点探讨Visual C++2019的基本语法和特性，包括数据类型和变量声明、控制流程和循环结构以及函数和模块化编程。
第四部分将分享一些具体的Visual C++2019程序设计实例，包括GUI界面设计与开发流程、文件操作与数据处理技巧以及插件和扩展开发经验总结。
第五部分将进行总结，主要回顾文章中提出的主要观点和知识点，并对Visual C++2019未来发展进行展望与思考。
1.3 目的本文的目的在于帮助读者全面了解并掌握Visual C++2019程序设计与应用的相关知识和技能。
通过介绍其概念、语法和实例，读者可以建立起对该开发环境的整体认识，并在实际应用中提升自己的编程能力。
此外，本文也将尝试展望Visual C++2019未来的发展方向，以引发读者对该领域的思考和讨论。
请注意，本文所述内容仅供参考，读者在阅读时应结合实际情况和个人需求进行理解和应用。
对于初学者而言，掌握基本的编程概念和语法是必要的前提。
希望本文能为读者提供有价值且实用的信息，并成为进一步学习与探索Visual C++2019程序设计与应用的良好起点。
2. Visual C++2019 程序设计与应用2.1 简介Visual C++2019是微软推出的一种集成开发环境，用于C++程序设计和应用开发。
它是Visual Studio 2019 IDE中的一个重要组件，提供了丰富的工具和功能，旨在帮助开发者轻松编写高效、可靠和跨平台的C++代码。
大数据导论
阿里巴巴：利用 云端大数据进行 电商数据分析，
实现精准营销
云挑战介绍
云挑战的类型
1
数据安全挑战： 如何确战：如 何保证云端服 务的性能和稳
定性
2
隐私保护挑战： 如何保护用户
的隐私信息
4
成本挑战：如 何降低云端服 务的成本，提
高经济效益
云挑战的解决策略
01
优化网络架构：采用分布式架 构，提高网络传输速度和稳定 性
大数据导论
演讲人
目录
01. 大数据概述 02. 云端大数据 03. 云挑战介绍 04. 课件介绍
大数据概述
什么是大数据
大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对 其内容进行抓取、处理、分析和管理的数据集合。
大数据具有海量、高速、多样、价值密度低等特 点。
大数据技术包括数据采集、存储、处理、分析和 可视化等环节。
交通：交通流量 预测、路线规划 和自动驾驶
教育：个性化教 学、学生成绩预 测和资源分配
政府：公共政策 制定、社会管理 和公共服务提供
云端大数据
云端大数据的优势
01 存储容量大：云端大数据可以存储大量的数 据，不受硬件限制。
02 计算能力强：云端大数据可以利用分布式计 算技术，提高数据处理速度。
个人用户。
课件介绍
课件的结构和目的
课件分为四个部分：大数 据概述、大数据技术、大 数据应用和大数据伦理
课件的目的是让学员了解 大数据的基本概念、技术 和应用，培养学员的大数 据思维和应用能力
每个部分都有相应的知识 点和案例分析，帮助学员 理解大数据的概念、技术 和应用
课件还介绍了大数据伦理 问题，帮助学员理解大数 据在伦理方面的挑战和应 对措施
网络数据包的大数据分析程序设计及开发
第20期2019年10月No.20October，2019当前较为流行的数据包技术，可支持多类信息处理，也可完成大量任务。
针对发展阶段内滋生的诸多隐患及相应问题等，借助数据分析处理便可实现科学管控。
基于大数据任务之下的数据处理工作，程序本体会自动进行处理级别转化，从根本上进行数据处理系统应用效果完善，防止最终功能弱化。
1 影响网络安全的主要因素分析1.1 网络开放性特点存在，目标系统极易受到攻击互联网的最大优点就是其开放性和信息共享，但也给了电脑黑客可乘之机。
开放与安全，其实从某种意义来说，这二者是相互矛盾的，假设筛选过多防御办法来维系安全性，那么最终信息沟通、交流的效率必定会下降，有悖于开放和共享的初衷。
1.2 软件因素所造成的网站单薄性诸多计算机软件存在漏洞，电脑黑客会凭借这些漏洞对计算机网络展开攻击。
软件漏洞难以全面避免，最为常见的便是微软“视窗”系统，正式推出前需要进行大量的内部测试和外部测试操作，就算如此，正式版本发行后也是漏洞百出。
视窗操作系统和网络浏览器中，都存在危害整体网络安全的漏洞。
网站执行开发程序时，电脑黑客趁虚而入，很多网络书店开发用户在接口程序期间，没有执行科学合理的过滤，电脑黑客通过指令输入便可对数据库造成严重破坏。
2 大数据处理系统概述地图缩减（Map Reduce ，MR ）是现在较为常用的大数据处理系统，处理环节中可以充分满足大规模任务量需求。
系统运行过程中，可将不同类型任务进行高效整合，在此基础上形成常态化、正规化大数据处理模型。
需要注意的是，此类处理技术为当前主流技术之一，自动化性能达标，运算处理能力合格，操作界面既简单又方便用户理解。
MR 技术应用期间，在数据处理阶段内，会将复杂处理过程予以隐蔽，只展示简约的显示界面。
存在学习记忆功能，同时数据挖掘以及算法应用等功能的深度和广度被不断拓宽和加深，管理计划的环境基础更为坚实，记忆所处理数据的信息内容，而后编入历史数据库资源中。
数据总线介绍_v2019.v2
ZCBUS流式数据资产管理此文档仅限《流式数据库管理平台》项目相关人员，严禁任何形式对外拷贝企业现状传统架构下的结构化数据交互⏹数据接口混乱不同系统之间采用不同的接口和技术实现数据交流。
⏹数据冗余，流动性差数据在不同系统之间冗余保存，数据流动性差，系统之间信息传递不畅⏹数据不一致数据经常出现不一致DBLINK众多数据共享关系复杂企业环境复杂数据汇总、分发问题各厂商之间接口混乱软件介绍背景ZCBUS提供元数据目录、异构数据库复制、实时同步、交换整合及跨网络远程通道传输服务等集成一体化的功能，可用于数据复制、数据同步、读写分离、数据迁移、数据归档卸载(off-loading)、ETL/ELT、数据汇聚整合、数据分发、数据服务、大数据集成等应用场景。
这些需求功能的解决，过去往往由市场上某个单一的产品提供各别点上的功能，如传统的复制工具，如Oracle GoldenGate(OGG)、ODI、IBM Infosphere CDC、Informatica等ETL工具产品方案。
这些产品往往价格十分昂贵，配置和使用十分复杂，且难于与其它厂商的产品实现集成。
首科软创自主研发的ZCBUS，微服务模式，对传统的复制进行结构化升级，，满足各种不同应用场景的统一使用和监控管理需求。
复杂技术简单易用化、场景化设计是ZCBUS的核心设计思想，用户通过点击几下Web图形化页面操作，就能实现各种数据交换同步/整合的应用场景，数据实时性和交换效率高，实现可自主管理和自我服务的数据管理。
ESB 企业服务总线，结构复杂，需要开发单独的接口。
扩展性差ETL批量加载，适合业务数据到分析平台同步数据。
EDA 数据驱动的流数据平台，异步不同数据，接口简单，线性扩展三种常用的数据集成方式（ESB,ETL,EDA）平台介绍7产品介绍ZCBUS 流式数据管理数据采集ZCBUS 数据管理ZCMGR数据应用ZCAPP数据转换ZTC8综合平台监控ETL数据处理系统自治&管理DML&DDL自适应发布&订阅管理SDK驱动服务平台介绍综合平台监控自动发布管理解析日志数据缓存SDK输入订阅客户端自适配DML自使用DDL自适应SDK输出发布&订阅分析问题下钻&分析大屏监控&管理数据重整、重新分配管理ETL组件数据自动处理权限管理&分配内置分析日志模块，支持Agentd，NoAgentd两种模型系统自治&管理1.数据缓存有效期管理【无效数据自动删除】2.缓存数据索引自主管理3.分布式存储管理数据存储1.大表文件拆分管理2.表有效数据管理3.存储统一监控表存储监控1.拓扑图监控2.问题自动分类3.问题分级统计问题追踪扫描1.支持关系型数据库自动发布机制2.支持增量发布机制3.支持全量&增量订阅发布&分发关系分析数据存储表存储管理&监控问题追踪扫描发布&分发4.订阅消息管理5.分布式平台监控4.问题自动下钻5.复制逻辑关系自主解析6.统一展示、分组管理发布&订阅管理事件触发其它云服务S D K 接口Streams Cache FOR REAL FOR FULL SYNC FOR ETL QUEUE FOR SPLIT TOPICDataCache FOR MYSQL &REDIS 缓存数据库转换、分流、合并、触发等E T L 数据转换•租户模式维护配置•在线、离线数据分析•本地、远程数据读取•DDL/DML 自动适配•租户模式安装配置•异构数据比对其他M Q010001111011001010001001010101000111010001010001111011000010101101000100101010100011101000111011001000190%1%80%28%15%0100011110110010100010010101010001110100010100011110110000101010100011110110010100010010101010001110100001010其它NOAGENTDETL数据转换条件过滤函数过滤，函数转换等基本函数处理SQL过滤根据所有数据库，执行任何SQL，绑定测试SQL转换支持SQL转换，和原始数据拼接等UDO事件触发SQL触发，过程触发，BAT触发，SHELL 触发等DML/DDL 自适应数据类型统一NUMBER STRING BINARY DATE DATETIME TIME TIME_TZ TIMESTAMP TIMESTAMP_TZ INTERVAL_YM INTERVAL_DS INTERVALDML INSERT UPDATE DELETEDDL CREATE TABLE DROP TABLE ALTER TABLE CREATE INDEX DROP INDEX数据库类型ORACLE MYSQL SQLSERVER POSTGRESQL第三方驱动服务SDK支持JAVA,PYTHON驱动，从集群内部进行数据进行数据增删改动作支持列表方式，Map，JSON等方式SQL操作支持INSERT/UPDATE/DELETE等时序操作支持SELECT操作序列化文件支持LOAD方式，加载单个文件支持LOAD规则的序号文件的加载支持SQL管理支持SQL发布端、订阅客户端管理支持SQL赋权管理支持SQL角色管理软件场景介绍ZCBUS 介绍CAPTUREAPPLY远端数据库张三0100011100011010201000111000110102张三01000111000110102张三01000111000110102张三01000111000110102STREAMS MGRAPPLYFIREWALL张三FROM >>>>ORACLE MYSQL SQLSERVER POSTGRESQL DB2TO >>>>ORACLE MYSQL SQLSERVER POSTGRESQL DB2KAFKA DMHBASE/HIVE MONGODB/REDISHISPACS LISHRP企业流式数据库管理平台介绍数据发布数据订阅数据预处理全量增量ORACLE MYSQLPOSTGRESQLOther……在线分析模块离线分析模块定时读取模块数据汇总数据重组数据转换事件触发操作轨迹跟踪API 介入DDL 解析适配模块数据适配模块数据加载模块多层安全认证平台特点灵活性便捷性可靠性安全性ADL 多线程优化模块定时&实时结构化&非机构化数据分发&合并权限管理表管理&分配应用数据源应用数据源应用数据源数据仓库大数据平台应用数据库ZCBUS 企业数据交换1%1%ZCCZCCPKAFKA-LEVEL 2ZCT ZCT ZCT ZCTZCS ZCSKFK LEVEL 1ZCC 全量读取，增量读取ZCCR 数据应模块ZCS KAFKA-MYSQL数据缓存ZCT ETL数据分流、转换、事件触发ZCCR90%ZCCR•一次分析多次使用•流形式数据计算&分析•表级数据分流、转换、脱敏、事件触发等功能•SQL转换，SQL分流等•表名，列名，数据类型等结构转换ZCBUS 多中心设计•数据复制结构优化，分发管理，灵活，简化•替换DBLINK ，启用更为安全的数据共享策略•灾备场景单元化，使灾备切换在复杂业务环节中，实现真正的对业务降到最低，实现最低粒度影响，使业务完全独立化，减少对其他业务影响•使数据捕获，在数据复制过程中，对生产影响降低到最低，1:N 复制，仅需要分析一次•多库复制过程中，任意重组复制数据，灵活的数据复制环境，提升企业架构复制灵活性，易扩展ZCCZCCPZCCRKAFKA-LEVEL 2ZCT ZCT ZCT ZCTZCCRZCSZCSKAFKA-LEVEL 2ZCT ZCT ZCT ZCTZCSZCS准实时异步复制(压秒级延迟)ZCCZCCPZCCRZCCRKFK LEVEL 1KFK LEVEL 1ZCCR ZCCRZCBUS 对外接口1%1%ZCCZCCPKAFKA-LEVEL 2ZCT ZCT ZCT ZCTZCS ZCSKFK LEVEL 1ZCC 全量读取，增量读取ZCCR 数据应模块ZCS KAFKA-MYSQL数据缓存ZCT ETL数据分流、转换、事件触发ZCCR90%ZCCR数据转换函数&SQL用户组、用户管理&分配捕获、加载，ETL可插拔标准SQL语句异构数据库DDL/DML全部自动适配灵活、可伸缩性强ZCBUS ETLSQL 语句转换SQL 语句过滤、分流影响低、更安全、更灵活、更开放事件触发SQL用户、表、列修改事件触发UDO脱敏、安全防护等无侵入式数据获取；【DML、DDL】异构数据库应用，延迟秒级就【2-5秒】；支持投送到大数据平台、非结构化数据；一次读取多次数据应用；函数、SQL分发、转换；事件触发【SQL\PROCEDURE\SHELL\CMD】；压缩、加密、断点续传功能；支持数据比对，1:N，N:N数据比对对外提供SDK服务以及逻辑二次开发1、支持ORACLE【不低于10.2.0.5】/SQLSERVER【2005以上】/MYSQL/POSTGRESQL/DB22、数据捕获抓取不在生产安装AGENTD3、对生产一次捕获，多次使用4、支持各种数据库之间DDL/DML转换【表、索引、约束等】5、在线、离线数据分析【ORACLE】6、秒级复制7、SQL【MYSQL\ORACLE\SERVER】条件数据分发，转换，合并、风控等功能8、结构化数据比对功能9、非结构化数据流式传输1、流式数据管理，数据分发管理均采用RBAC标准权限管理规范，进行数据分发管理2、高效、安全数据加载方式3、加密、压缩传输4、所有配置均加密，更安全更可靠5、多级数据缓存机制6、断点续传功能各系统完全独立化，去中心化模式，实现数据共享的同时，更有效的保障系统数据库安全。
大数据财务分析入门(第2版)大数据和分析
数据分析( data analytics，DA)。数据分析指检测原始数据并从中得出结论的科学。 在许多行业，数据分析帮助公司和组织机构做出更好的商业决策，在科学领域，数据分 析用来验证或反驳现有的模型或理论。
机器学习(machine learning)。机器学习是一种由自动化分析模型构建的数据分析方 法。它是人工智能的一个分支，其基础理念是系统可以从数据中学习、识别模式并在最 少的人工干预下做出决策。
大数据术语
预测性分析( predictive analytics)。预测性分析指从现有数据集中提取信息以确定 模式和预测未来结果及趋势的操作过程。预测性分析并不能告诉你未来会发生什么， 它可以在一定范围内预测未来的情况，同时包含假设情境和风险评估。 指导性分析( prescriptive analytics)。指导性分析是一种业务分析类型，侧重于在 既定情况下寻找最佳行动方案，与描述性分析和预测性分析共同构成分析能力组合。 机器流程自动化( robotic process automation ，RPA )。RPA 是一款可以轻松编 程的像人工一样跨平台执行基本任务的软件。软件机器人可以学习具有多个步骤和应用 程序的工作流程，例如获取表单，发送收据消息，检查表单完整性，将表单归档在文件 夹中并更新表单名称、归档日期等。RPA 软件旨在减轻员工简单、重复性的任务。
结构化数据(structured data)。指位于记录或文件中固定字段中的数据。包括关系数 据库和电子表格中的数据。
软件开发中心介绍2019版本
陈震洺团队
基于spark+hive+hbase的 租房市场的数据分析平台
大创项目实战——2019年国家级大创
莫东林团队
项目建设过程监管 云服务平台
刘清旭团队
交通执法预警平台
叶城廷团队
毕业设计自动归档 及过程监管信息平台
谢谢各位专家！
THE END
创新创业实战
软件开发中心助研员参与创新创业类竞赛，获得“挑战杯”全国大学生课外学术作品大赛全国三等奖1 项，省级一等奖1项，二等奖1项，三等1项；获得“互联网+”创新创业大赛省赛金奖1项，铜奖1项；获得 “创青春”大学生创业大赛省赛铜奖1项。
大创项目实战——2019年国家级大创
孙艺团队
党务工作建设及管理信息平台
3.正在接洽铁路网络商品营 销平台、健智体育大数据平台 （二期）、梧州市水文局水文数 据管理及可视化平台等项目
项目实战
2014级软件工程：刘朝栋、张勇智、何金燕； 2015级软件工程：唐泽、杨汉杰、赖绍辉； 2016级软件工程：魏祥、陈震洺、曹鹏轩、黄妹； 2017级软件工程：蔡奇峰、刘牌、朱美锦、兰云、杨秋月、齐美琳
系统严格按照国家规定的检验流程送 达相关的检验节点，并可以根据检品需 要或回溯需要修改、跟踪、管理、查询 等，提高该所检验工作的工作效率
学科竞赛实战
近三年，软件开发中心助研员参加中国大学生计算机设计大赛、“中国软件杯”大学软件设计大赛 等学科竞赛获得国家级奖项30项，省级奖项97项。其中全国一等奖1项，二等奖11项，三等奖18项；
创新创业实战
软件开发中心助研员参加”挑战杯“、”互联网+“、” 创青春“大学生三大赛中成绩显著。获得全国三等奖1项， 区级（省级）一等奖2项，二等奖2项，三等奖3项
2018-2019年大数据行业分析报告
大数据行业分析报告（2018-2019）目录一、大数据概述 (1)1、大数据简介 (1)2、大数据特征 (1)3、大数据的技术 (2)4、大数据的应用 (2)5、大数据处理方法 (2)二、大数据发展现状与趋势分析 (4)1、国外现状 (4)2、国内现状 (5)3、发展趋势分析 (6)三、重点应用领域及行业企业分析 (8)1、重点应用领域 (9)2、重点企业 (14)3、国内运营商分析 (19)四、存在问题及对策分析 (20)1、数据量的成倍增长挑战数据存储能力 (20)2、数据类型的多样性挑战数据挖掘能力 (20)3、对大数据的处理速度挑战数据处理的时效性 (20)4、数据跨越组织边界传播挑战信息安全 (20)5、大数据时代的到来挑战人才资源 (21)五、大数据方面的相关政策和法规 (21)1、数据生产的相关政策和法规 (21)2、数据共享的相关政策与法规 (22)3、隐私保护的相关政策和法规 (22)一、大数据概述1、大数据简介随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长。
大量新数据源的出现导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。
这些数据已经远远超越了目前人力所能处理的范畴，如何管理和使用这些数据，逐渐成为一个新的领域，于是大数据的概念应运而生。
2、大数据特征大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到收集、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策目的的咨询。
大数据不单单是指数量的量大，而且包括了以下的四个方面：首先，数据的体量（volumes）大，大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T），和我们所熟知的G相比，体量不可谓不大。
其次，是数据类别（variety）大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。
再次，是数据处理速度（velocity）快，在数据体量庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。
基于MATLAB的大数据分析
212现今,利用数据的完整性、相关性、多样性实现对公共安全、社会管理等领域的大数据应用研究非常流行。
大数据与云计算的出现,使很多的事成为可能。
1 MATLAB数据处理数据聚类分析的形式,是网络媒体中大数据技术的重要表现之一。
整个过程非常合理、井然有序。
数据统计方法不仅有效,在地区空间中也可以重建网络媒体平台。
面对非结构化和散射数据,MATLAB软件进入高速运行状态。
在媒体网络的大规模数据技术管理下,大规模信息的特征在matlab系统中被显示。
在曲线变化的过程中,可以看清哪些值是典型的,它们经常有伴随波动非常大的图像。
这正好说明了这些数据与其他数据具有较大的差异,同时还会影响决策者作出正确的判断。
由于在MATLAB系统中可以使用奇偶校验和R乘指数的计算方法来获得标准值,然后将参数进行比较,因此能使人们更好地理解偏差。
2 数据降维与矩阵分解算法次元缩小是许多领域中最重要的研究领域之一。
有很多次元缩小的方法。
根据三维缩小的不同方法,生成了基于kohonen自我组织化特征图(sofm)、主分量分析(p-ca)、多维缩放(md)等许多集群化法。
此外,还有基于分形维缩小的特殊维缩小聚合法。
SOFM的缺点是不提供用于评估从高维到低维的变换的优点和缺点的特定标准。
另外,相对于高维数据,神经网络学习过程的收敛性非常慢。
主成分分析也是广泛使用的次元缩小法之一。
对于含有n m维数据的数据集,pca法首先计算mxm次数的共分散矩阵,计算表示原始数据的主要特征矩阵的k支配固有向量。
由此,能够将原始高维数据投影到由k 固有向量表示的方向。
投影后的数据具有相对低的维度,因此可以使用常规聚集算法进行聚集处理。
PCA提供了一些用于确定上述K值的方法,但由于不同的方法所确定的k值大不相同,因此很难找到正确的适当的k值。
K如果值太小,原始数据的重要特征就会丢失。
P-CA的另一个缺点是空间复杂度为0(M 2),其复杂度取决于固有值的数目,且其大于0(M 2)的值。
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大数据分析是什么？大数据分析软件有哪些？这是现在这个信息时代每一个企业管理者、经
营参与者都需要了解的。
今天，小编就来针对性地总结一下，什么是大数据分析，以及2019
年主流的商业大数据分析软件。
一、大数据分析是什么
从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。
大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。
物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器……我们每天能接触到数据海洋。
大数据分析的特点有以下几点：第一，数据体量巨大。
从TB级别，跃升到PB级别。
第二，数据类型繁多，包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。
第三，价值密度低。
以视
频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四，处理速度快。
最后
这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
大数据分析软件让企业能够从数据仓库获得洞察力，从而在数据驱动的业务环境中提供重要
的竞争优势。
二、 2019年大数据分析软件
1.Apache Hadoop
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。
能够处理 PB 级数据。
此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
它处理速度非常快，并能够自动保存数据的多个副本。
另外，带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生
产平台上是非常理想的。
Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。
2.Storm
Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。
Storm可以非常可靠的处理
庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。
Storm很简单，支持许多种编程语言，使用
起来非常有趣。
Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。
应用于许多领域：实时分析、在线机器学习、不停
顿的计算、分布式RPC、 ETL等。
3.Pentaho BI
Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的
框架。
其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智
能应用的开发。
它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能
够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。
4.SPSS
SPSS在统计分析领域有更高一筹的优势，既可以很好地进行回归分析、方差分析以及多变量分析等，又能在计算分析的同时输出图形，极高地提升工作效率。
Excel 表格数据、文本格
式数据均可以导入，节省了相当大的工作量。
但它要求使用者懂统计学，理解一些分析模型；功能性弱于R，在数据可视化方面过于单调，较为成熟的数据分析师甚至会直接跳过SPSS，选取可视化更强的分析工具。
5.SAS
SAS相对SPSS其实功能更强大， SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离
散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开。
SPSS用于市场研究较多，SAS银行金融和医学统计较多，有一些难度。
6.Tableau
Tableau是大数据可视化的市场领导者之一，在为大数据操作，深度学习算法和多种类型的
AI应用程序提供交互式数据可视化方面尤为高效。
它内置常用的分析图表，和一些数据分析
模型，可以快速的探索式数据分析，可以快速地做出动态交互图。
7.SmartBI
企业级商业智能应用平台，用户可以更直观便捷地获取信息。
能满足用户自助式的数据查询
和报表，OLAP，各种业务报表，制作仪表盘，在移动终端上展示，有统一服务平台支持众
多的管理维护功能。
但是操作体验并不是很好，界面粗糙，
8.FineBI
目前国内大数据分析软件的佼佼者，可以参考IDC出的《2017年中国BI市场跟踪报告》。
主打的是超大数据量性能和2个特点，最高可以支撑20亿数据的秒级呈现，适用于企业中的技术人员、业务人员和数据分析师，可以完全自主的进行探索式分析，软件在易用性和功能
上做的都很不错，说实话，国内的BI行业由于起步较晚，能做到这个程度的确是下了一番功夫。
相较于国外产品而言，FineIBI最大的优势在于帆软自主搭建的实施团队和服务团队，强
大的服务让它成为国内首屈一指的商业智能产品。
原文地址：/2019/2019dataapp。