海量非结构化数据技术在运营管理中的运用
大数据技术在城市管理中的应用实施方案
大数据技术在城市管理中的应用实施方案第1章引言 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 目标意义 (3)1.3 实施策略 (3)第2章城市管理大数据技术概述 (4)2.1 大数据技术概述 (4)2.2 城市管理领域大数据应用现状 (4)2.2.1 数据采集与整合 (4)2.2.2 数据分析与挖掘 (4)2.2.3 应用场景拓展 (4)2.3 国内外案例分析 (5)2.3.1 国内案例 (5)2.3.2 国外案例 (5)第3章城市管理大数据平台建设 (5)3.1 平台架构设计 (5)3.1.1 数据源层 (5)3.1.2 数据处理层 (5)3.1.3 数据存储层 (6)3.1.4 数据分析与应用层 (6)3.2 数据采集与存储 (6)3.2.1 数据采集 (6)3.2.2 数据存储 (7)3.3 数据处理与分析 (7)3.3.1 数据预处理 (7)3.3.2 数据挖掘与分析 (7)3.3.3 数据可视化与应用 (7)第4章城市管理大数据应用场景 (8)4.1 城市安全监管 (8)4.1.1 人员密集场所安全监管 (8)4.1.2 公共设施安全监管 (8)4.1.3 灾害预警与救援 (8)4.2 城市交通优化 (8)4.2.1 交通流量分析 (8)4.2.2 拥堵预警与缓解 (8)4.2.3 公共交通优化 (9)4.3 城市环境监测 (9)4.3.1 空气质量监测 (9)4.3.2 水质监测 (9)4.3.3 噪音监测 (9)第5章大数据技术在城市公共服务中的应用 (9)5.1 公共设施管理 (9)5.3 公共服务评价 (10)第6章大数据技术在城市应急管理中的应用 (10)6.1 灾害预警与预测 (10)6.1.1 数据来源及处理 (10)6.1.2 预警模型构建 (10)6.1.3 预警信息发布 (11)6.2 应急资源调度 (11)6.2.1 数据分析 (11)6.2.2 调度策略优化 (11)6.2.3 实时监控与反馈 (11)6.3 应急事件处理 (11)6.3.1 数据收集与分析 (11)6.3.2 应急指挥调度 (11)6.3.3 事后评估与改进 (11)第7章城市管理大数据安全保障 (12)7.1 数据安全策略 (12)7.2 数据隐私保护 (12)7.3 法律法规保障 (12)第8章城市管理大数据人才培养与交流 (13)8.1 人才培养机制 (13)8.1.1 建立多层次人才培养体系 (13)8.1.2 完善课程设置 (13)8.1.3 加强师资队伍建设 (13)8.2 培训与交流平台 (13)8.2.1 建立城市管理大数据培训基地 (13)8.2.2 开展线上线下相结合的培训模式 (13)8.2.3 加强校政企合作 (14)8.3 国际合作与交流 (14)8.3.1 参与国际学术会议 (14)8.3.2 建立国际合作项目 (14)8.3.3 促进人才交流 (14)第9章实施效果评估与优化 (14)9.1 评估指标体系 (14)9.2 实施效果分析 (15)9.2.1 数据采集与处理能力分析 (15)9.2.2 城市管理效率分析 (15)9.2.3 城市环境质量分析 (15)9.2.4 市民满意度分析 (15)9.2.5 系统稳定性与安全性分析 (15)9.3 持续优化策略 (15)第十章总结与展望 (16)10.1 项目总结 (16)10.2 存在问题与挑战 (16)第1章引言1.1 项目背景信息技术的飞速发展，大数据技术作为一种新兴的信息处理方式，已广泛应用于各个领域。
非结构化数据分析的技术研究及应用
非结构化数据分析的技术研究及应用1. 引言随着现代科技的快速发展，各行各业都在涌现出海量的非结构化数据。
这些非结构化数据包括了图片、视频、音频以及文本等各种各样的格式。
如何去从非结构化数据中有效地提取出有价值的信息，已成为人们面临的重要挑战。
本文将对非结构化数据分析技术的现状以及应用进行详细介绍。
2. 非结构化数据分析的技术2.1 文本分析文本分析是非结构化数据中最为常见的形式，其应用非常广泛。
文本分析主要利用自然语言处理（NLP）技术对文本中的语义、情感和主题等进行分析。
其中包括根据关键字提取信息、聚类、分类和情感分析等。
2.2 图像分析随着计算机视觉技术的快速发展，图像分析也成为了非结构化数据分析的热门领域。
图像识别是图像分析的一个重要方面，可以将图像中的物体或者图形等进行分类、统计和分析。
2.3 视频分析视频分析是对视频数据进行处理和分析的过程。
在视频分析中，可以对视频中的动作、对象、行为等进行识别和分析。
视频分析也是计算机视觉领域中的一个热门研究方向。
2.4 音频分析音频分析是将声音数据转换成可用于分析的数字信号的过程。
音频分析在语音识别、情感分析、人声分析等方面具有广泛的应用。
3. 非结构化数据分析的应用3.1 金融领域非结构化数据的分析在金融领域中具有广泛的应用。
通过对金融新闻、社交媒体等非结构化数据的分析，可以及时了解股票市场的动态变化，并预测市场趋势。
3.2 医疗领域非结构化数据分析在医疗领域中可以对病历、医学文献等进行分析，帮助医生进行诊断和治疗决策。
3.3 酒店旅游行业非结构化数据分析在酒店旅游行业中也有着广泛的应用。
通过分析酒店顾客的评论和评分，可以对酒店的服务质量和顾客满意度进行评估。
3.4 生产制造业非结构化数据分析在生产制造业中也可以派上用场。
通过对设备传感数据、工人工作记录等进行数据分析，可以提高工厂的生产效率和产品质量。
4. 结论非结构化数据分析的应用越来越广泛，可以帮助各行各业的企业提高效率、降低成本以及增加收益。
非结构化数据处理及应用的研究与实现
非结构化数据处理及应用的研究与实现随着互联网的迅速发展和大数据时代的到来，非结构化数据在各行各业中的重要性逐渐凸显。
非结构化数据不同于传统的结构化数据，它没有明确的预定格式和组织结构，包括文本、图片、音频、视频等形式的数据。
如何高效地处理和应用非结构化数据已经成为当前研究的热点之一。
一、非结构化数据处理的挑战非结构化数据由于其自由度高、多样性大，使得其处理变得复杂且困难。
其主要挑战包括以下几个方面：1.数据来源的多样性：非结构化数据来自于各种各样的渠道，如社交媒体、博客、新闻等，这些数据具有高度的异构性。
2.数据量的庞大：随着互联网的普及和用户数量的增加，非结构化数据的规模呈指数级增长，处理海量数据成为一项重要任务。
3.数据的有效提取：非结构化数据中所包含的信息往往需要通过算法和技术手段进行提取和分析，如情感分析、实体识别等。
二、非结构化数据处理与应用的研究方法与技术1.数据清洗与预处理：由于非结构化数据的多样性和异构性，首先需要对数据进行清洗和预处理，包括去除噪声、重复数据和非法字符等，以减少后续处理的复杂度和提高数据的质量。
2.文本挖掘与自然语言处理：非结构化数据中大量是以文本形式存在，因此如何有效地挖掘和处理文本数据成为关键。
文本挖掘技术可以通过关键词提取、主题模型、情感分析等方法来发现隐藏在大量文本数据中的有用信息。
同时，自然语言处理技术可以对文本进行分词、词性标注、命名实体识别等操作，以更好地理解和处理非结构化数据。
3.图像和音频处理：除了文本数据外，非结构化数据还包括图片、音频等形式的数据。
图像处理技术可以通过图像识别、目标检测等方法提取图像中的有用信息，如识别人脸、车辆等。
音频处理技术可以通过语音识别、情感分析等方法对音频数据进行处理和应用。
4.机器学习与深度学习：非结构化数据处理中，机器学习和深度学习等技术起着重要作用。
机器学习算法可以通过训练模型来进行数据分类、文本分类、情感分析等任务。
非结构化数据管理
非结构化数据管理概述随着互联网的迅猛发展，海量的数据不断产生和积累，其中一大部分是非结构化数据。
非结构化数据是指没有固定格式和组织结构的数据，例如电子邮件、社交媒体帖子、音频和视频文件等。
这些非结构化数据对于企业来说具有巨大的商业价值，然而，由于其难以处理和利用，使得非结构化数据管理成为组织面临的一大挑战。
什么是非结构化数据管理？非结构化数据管理是指对非结构化数据进行有效的收集、存储、处理和分析的过程。
它涉及到从非结构化数据源中提取有用的信息，并将其转化为结构化数据的过程，以支持组织的业务决策和创新。
非结构化数据管理包括以下几个关键方面：1. 数据采集：非结构化数据来自不同的渠道和来源，例如电子邮件、社交媒体、网页内容等。
数据采集是指从这些不同的源中获取非结构化数据并进行整理和清洗的过程。
2. 数据存储：非结构化数据通常以文本、音频和视频等形式存在，因此需要选择合适的存储方式。
常见的存储方式包括传统的关系数据库、分布式文件系统和云存储服务。
3. 数据处理：非结构化数据的特点是多样性和复杂性，需要通过各种技术和方法进行处理。
其中，文本分析、语音识别和图像处理是处理非结构化数据的常见技术。
4. 数据分析：非结构化数据的分析可以帮助组织发现潜在的商业机会和风险。
数据科学家和分析师使用各种算法和工具来挖掘非结构化数据中的有价值的信息。
挑战与解决方案管理非结构化数据面临一些挑战，主要包括以下几个方面：1. 数据量的增长：随着互联网的普及和数字化转型的加速推进，非结构化数据的产生呈指数级增长。
如何有效管理和利用这些海量数据成为重要的问题。
解决方案：组织应该优先考虑制定合适的数据管理策略，包括数据采集、存储和处理等方面。
同时，采用先进的数据存储和处理技术，例如分布式存储和云计算等，可以提高非结构化数据的处理效率。
2. 数据质量的保证：非结构化数据通常来自不同的渠道和来源，其质量参差不齐。
如何从海量的非结构化数据中筛选出有价值的信息，并保证数据的准确性和一致性是一个挑战。
非结构化数据处理的技术与应用
非结构化数据处理的技术与应用随着信息技术的不断发展和普及，各行各业都在日益涌现出惊人的信息数据量，其中包括了海量的非结构化数据，这些数据在现实生活中广泛存在于文本、音频、图像、视频等形式中，具有千差万别的表现形式和结构。
由于数据的非结构化性，传统的数据处理技术难以处理和分析这些数据，这就需要我们使用新的技术来处理和分析非结构化数据。
本文将讨论什么是非结构化数据、非结构化数据的处理技术以及在各行业中如何应用非结构化数据。
一、非结构化数据的概念与类型非结构化数据是指那些不符合传统结构化数据模式的一类数据，也就是不用表格、字段等方式存储的数据。
它们在数据集中没有过多的格式定义，也没有数据间的规则。
非结构化数据包括以下形式：1.文本数据：像新闻文章、博客、社交媒体评论、微博、邮件等等。
2.音频数据：音乐、语音、电话录音等。
3.视频和图像数据：照片、电影、电视、监控录像等。
4.时间序列数据：股票、交易、气象等。
5.地理空间数据：地图、卫星图像、GPS数据等。
6.二进制数据：二进制文件、二进制图像等。
7.其他非结构化数据：信号数据、传感器数据、动态文档、XML文档等等。
在这些非结构化数据中，最常见、最广泛应用的是文本数据，比如新闻和社交媒体评论等。
这些信息需要分类、摘要和归纳，这就需要用到非结构化数据处理技术。
二、非结构化数据的处理技术开发者需要用不同的技术和工具来处理非结构化数据，以获得更好的方式和更有意义的结论。
1.自然语言处理（NLP）技术处理文本数据。
2.机器学习算法可以用于降噪和提取文本信息，还可以自动执行分类和聚类。
3.网络分析（bulid a network）可以在社交媒体很好应用，在非结构化文本数据集中分析主题、关系和情绪。
4.基于图像处理技术的算法可用于智能采集和分析，可以从趋势、颜色关系、人物和标记数据中分析情感。
5.基于自然语言处理技术的机器翻译技术，可对不同语言的文本数据进行自动翻译。
如何治理非结构化数据
如何治理非结构化数据作者：闻高来源：《计算机与网络》2022年第12期随着互联网技术的日新月异，内容数据逐渐在各行业的业务中占据更重要的地位。
人们在日常的业务过程中，需要处理的大量电子文档、图片、音频视频等，这些都属于内容数据范畴。
例如，在某银行无人营业网点的远程业务办理中，要求用户上传身份证、签字页等扫描件，来核实用户身份，为其做后端支撑的影像管理平台，就属于典型的内容管理系统。
该类平台替代了业务处理中的纸质化传输，实现了海量非结构化内容数据的采集、加工、传递及服务的数据整合，大幅提升了生产效率。
内容管理系统，除了管理非结构化的内容数据（如图片、语音、视频等），还需要实现内容文件元数据（如文件标签）的管理，才能为业务系统提供服务，如批次上传/下载、标签化、全文检索、生命周期管理、文件加工转存和断点续传等。
对内容数据进行收集、存储、管理和利用的整个过程，成为企业提高业务效率和盈利能力的有效方法。
相较于记录生产、业务、交易和客户信息等的结构化数据，非结构化的信息涵盖了更为广泛的内容。
数据具有数据存储占比高、数据格式多样、结构不标准且复杂、信息量丰富、处理门槛高等特点。
当前行业公认：非结构化数据占数据总量的80 %以上。
结构化数据仅占到全部数据量的20 %，其余80 %都是以文件形式存在的非结构化和半结构化数据，非结构化数据包含各种办公文档、图片、视频、音频、设计文档、日志文件以及机器数据等。
下面对比一下结构化数据和非结构化数据的区别。
结构化数据，是指由可用二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。
非结构化数据指的是：数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑来表现的数据。
包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等。
数据种类繁杂，形式多样由于日常经营管理和业务管理的需要，企业建立了功能各异的应用系统或信息化管理平台，而这些管理系统和平台中生成了形式多样的非结构化文档数据，用以支撑企业的各类管理工作。
大数据与企业运营管理的结合分析
大数据与企业运营管理的结合分析一、引言从过去到现在，企业运营管理都是你追我赶的竞争，企业如何在市场上更具竞争力，让产品更有优势，一直是企业最关注的问题之一。
而如今，随着大数据技术不断发展，企业运营管理也逐步向着大数据的方向发展。
本文旨在探究如何将大数据与企业运营管理结合起来，为企业注入新的发展动力。
二、大数据的概述大数据，是指在传统数据处理应用程序不足以处理其大量数据时所需的技术设施。
大数据可分为结构化数据和非结构化数据两大类。
结构化数据指的是以表格、数据库为代表的数据，而非结构化数据则包括图片、音频、视频等各种格式多样的数据。
大数据技术主要包括数据采集、数据处理、数据存储和数据分析四个方面。
三、大数据的优势1. 效率：大数据的处理速度快、效率高，可迅速应对各种问题。
2. 精准度：大数据分析可提供更准确的数据分析预测，从而提高决策的精准度。
3. 可视化：大数据分析结果可利用数据可视化工具呈现，更易于理解。
4. 前瞻性：大数据分析可以追溯历史数据，发现趋势并做出预测，以便企业采取相应的措施。
四、大数据在企业运营管理中的应用1. 产品研发大数据技术可帮助企业追踪消费者需求变化，更好地了解消费者偏好和产品使用习惯，以此分析市场趋势，提高新产品的研发成功率。
2. 生产流程优化大数据技术可监测生产流程中的关键指标、问题点，如流程延迟、设备故障等，并对产生问题的根因进行分析，进而优化流程和设备，降低资源浪费和成本。
3. 库存管理大数据技术可分析销售趋势，预测产品需求量，制定合理的进货计划和库存管理策略，帮助企业减少库存积压和过剩的风险。
4. 营销策略大数据技术可分析消费者行为、喜好和购买意愿等信息，为企业提供更加精准的营销策略和推广方案，增加产品的曝光率和销售量。
5. 客户管理大数据技术可帮助企业更好地了解客户，分析客户的价值、需求和忠诚度等信息，制定个性化营销、销售和服务策略，提高客户满意度和忠诚度。
八、结语大数据技术的应用已成为企业运营管理的一项重要工具，而企业更应注重研究和创新，将大数据技术融入日常运营管理中去，以此为企业的可持续发展注入源源不断的活力。
高效处理结构化和非结构化数据的技巧和方法
高效处理结构化和非结构化数据的技巧和方法在当今科技发展日新月异的时代，数据已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
无论是个人生活还是商业运营，数据的应用都已经成为了日常工作的重要组成部分。
在数据的世界里，我们经常能够听到结构化数据和非结构化数据这两个概念。
结构化数据指的是可以通过行和列来组织的数据，比如数据库中的表格数据；而非结构化数据则指没有明显的结构、格式和组织方式的数据，比如文档、图片和音频等。
在日常工作中，我们需要处理各种各样的数据，因此如何高效处理结构化和非结构化数据显得尤为重要。
本文将介绍一些高效处理结构化和非结构化数据的技巧和方法，希望对你有所帮助。
一、处理结构化数据的技巧和方法结构化数据在数据库管理系统中通常以表格的形式进行存储和管理。
这种形式的数据比较容易处理，因为有明确的行和列的排列方式。
处理结构化数据的技巧和方法有很多，具体可以从数据清洗、数据转换、数据分析和数据可视化等方面来进行。
1.数据清洗在实际工作中，我们经常会遇到一些数据出现缺失、错误或者重复的情况。
这时我们就需要进行数据清洗工作，以确保数据的质量和一致性。
数据清洗的方法可以包括去除重复数据、填充缺失值、纠正错误值等。
在处理大规模数据时，可以借助一些数据清洗工具来进行批量处理，比如Pandas、SQL等。
2.数据转换有时候我们需要对数据进行转换，以便于后续的分析和应用。
在处理结构化数据时，数据转换常常包括数据的格式转换、数据的合并和拆分等。
在实际工作中，我们可以使用Python中的Pandas库来进行数据转换操作，它提供了丰富的函数和方法来满足我们的需求。
3.数据分析数据分析是处理结构化数据的一个重要环节，通过对数据进行分析，我们可以发现其中的规律和趋势。
在数据分析中，我们可以使用SQL语言、Python中的Pandas和Numpy库、R语言等工具来进行数据的统计和分析，比如计算均值、中位数、标准差等。
4.数据可视化数据可视化是将数据以图表的形式展现出来，以便于理解和传播。
大数据技术在商业运营中的应用
大数据技术在商业运营中的应用在如今时代，大数据技术作为信息时代的一项重要技术，正在迅速被各个行业所应用。
尤其是在商业运营领域中，大数据技术正逐步发挥着越来越重要的作用，对企业发展起到了至关重要的作用。
一、大数据技术的定义和特点大数据技术是指利用各种手段，以高效快速的方式收集、存储、处理和分析海量、多样化的数据。
大数据技术具有以下的特点：1.数据量大大数据的定义主要依据其数据量的大小，即海量数据。
如果没有海量的数据，就无法称之为大数据。
2.数据类型多样大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，在学术领域和商业领域的应用场景也不同。
3.数据处理能力强大数据分析的核心就是数据处理，通过大数据技术快速、可靠地提取有价值的信息，以便作出更加准确的决策。
二、大数据技术在商业运营中的应用1. 数据支持营销决策通过大数据技术的分析和挖掘，可以了解潜在消费者的需求和购买行为，量身定制的精准的营销策略，以达到最大收益。
例如，阿里巴巴的“大数据智能营销”工具中就通过对用户历史数据的分析，制定出符合客户需求的营销策略。
2. 数据可视化促进管理决策数据可视化将数据以图形的方式展现出来，能够直观地呈现数据在时间和地域上的变化，让人们更好地掌握商业运营的变化趋势。
例如，微软的Power BI提供了一个交互式的数据可视化平台，可帮助业务人员了解和决策。
3. 数据推动产品创新数据分析可以为产品设计提供更准确的方向和目标。
例如，苹果股份公司在推出新产品之前，采集大量用户数据，并加以分析判断，不仅可以发现消费者所需，同时为公司产品的设计和改进提供了指导。
三、大数据在商业运营中的挑战和未来发展1. 数据安全问题大数据技术依赖于数据的收集和保存，因此数据泄露或丢失等问题对企业运营会造成重要安全问题，因此需要完善相关措施进行保护。
2. 技术培训和人才严重缺乏目前普遍存在的大数据技术人才缺乏情况，因此，相关部门和企业需要寻求解决办法，以便对这方面的人才进行更好的培养和培训。
大数据技术在企业管理中的应用研究
大数据技术在企业管理中的应用研究随着互联网和信息技术的快速发展，大数据技术逐渐成为企业管理中的一项重要工具。
大数据技术以其强大的数据分析能力和洞察力，为企业决策提供了有力的支持。
本文将探讨大数据技术在企业管理中的应用，并分析其对企业运营和发展的影响。
一、大数据技术的概念及特点大数据技术是指利用计算机科学、统计学等技术手段，对大规模数据进行存储、管理、处理和分析的一种方法和工具。
它具有以下几个主要特点：1. 数据量庞大：大数据技术处理的数据规模通常超过传统数据库所能承载的范围，涉及到海量的结构化和非结构化数据。
2. 数据类型多样：大数据技术能够处理多种类型的数据，包括文本、图片、音频、视频等，可以从中挖掘出有用的信息。
3. 处理速度快：大数据技术采用分布式处理的方式，能够快速处理大规模的数据，实时生成结果。
4. 分析深度高：大数据技术通过数据挖掘、机器学习等算法，能够深入挖掘数据背后的关联关系和模式，提供更准确的分析结果。
二、大数据技术在企业管理中的应用领域1. 营销决策支持大数据技术可以帮助企业进行精准营销，通过对大规模客户数据进行分析，挖掘出客户的偏好和需求，为企业提供有针对性的营销策略。
通过大数据技术，企业可以更好地了解市场变化和竞争对手情报，预测产品需求趋势，提高市场反应速度和营销效果。
2. 供应链优化企业的供应链涉及到物流、仓储、采购等多个环节，大数据技术可以对这些环节进行全面监测和分析，帮助企业优化供应链的运作效率。
通过对供应链数据的实时监控和分析，企业可以较早地发现问题和瓶颈，及时调整计划和资源配置，降低成本，提高供应链的灵活性和反应能力。
3. 风险管理企业面临的风险包括市场风险、经营风险、金融风险等，大数据技术可以帮助企业对这些风险进行准确评估和预测。
通过对大规模数据的分析和模型建立，企业可以识别潜在的风险因素，制定相应的风险管理策略，降低风险对企业发展的影响。
4. 决策支持大数据技术可以为企业提供数据驱动的决策支持，通过对大规模数据的分析，为企业决策提供准确的信息和参考。
大数据技术在企业管理中的应用
大数据技术在企业管理中的应用大数据技术是当下最热门的话题之一，它被誉为第四次工业革命的产物，具有诸多优势，如能够处理大规模的数据、快速分析数据、提高决策效率等等。
这些优势让企业管理者们非常关注大数据技术，试图将其应用到企业管理中，以便更好地了解企业的运营情况，提高企业的竞争力。
因此，本文将从大数据技术的定义、特点和优势入手，分析大数据技术在企业管理中的应用。
一、大数据技术概述大数据技术是指在处理和分析大规模数据集时使用的技术和方法，它主要由以下几个部分组成：1. 数据采集：通过各种传感设备和传输协议收集数据。
2. 数据存储：将采集的数据保存在数据仓库或云端，有序化管理数据。
3. 数据分析：对存储在数据仓库中的数据进行挖掘，整理出有用的信息和规律。
4. 可视化展示：用图表、报告、仪表盘等形式展示分析结果，方便经理和决策者获取数据的价值。
二、大数据技术的特点大数据技术主要具有以下特点：1. 大规模存储：深度挖掘和分析海量数据，需要大规模存储，超过了传统数据库系统的存储能力。
2. 处理速度快：处理数据的速度可以达到每秒百万甚至亿级别，能在最短时间内分析完海量数据。
3. 不一定需要结构化数据：大数据技术可处理结构化、非结构化和半结构化数据。
4. 高度可伸缩性：可以根据需求动态扩展处理能力和存储容量。
5. 深度挖掘：大数据技术可以深度挖掘数据中蕴含的价值，在遍历数据的同时发现数据背后的规律和趋势。
三、大数据技术在企业管理中的应用1. 企业的市场分析大数据技术可以收集和整理大量的消费者行为数据、销售数据、市场数据等，并用数据挖掘技术对这些数据进行分析，帮助企业分析市场走势、消费者需求、竞争对手动态。
这些分析能够帮助企业摸清市场状况，帮助企业进行准确定位和开展有针对性的营销活动。
2. 产品研发通过大数据技术收集用户在使用企业产品时的行为数据，如使用次数、使用时间、使用地区等，帮助企业了解消费者的使用习惯和需求，分析产品的缺陷和优点。
运营管理数据类型分类方法
运营管理数据类型分类方法在运营管理领域，数据的分类和整理是非常重要的。
合理分类数据可以帮助企业更好地进行业务分析、决策制定和运营管理。
本文将介绍几种常见的运营管理数据类型分类方法。
1. 按数据来源分类根据数据的来源，我们可以将运营管理数据分为内部数据和外部数据两类。
内部数据内部数据是指企业内部生成、收集和整理的数据，例如企业自身销售数据、库存数据、财务数据等。
这些数据通常由企业内部的系统和工具生成，具有高度的可靠性和准确性。
内部数据可以用于评估企业的运营绩效、制定销售策略、优化供应链管理等。
外部数据外部数据是指从外部获取的数据，包括市场数据、竞争数据、行业数据等。
这些数据通常来自于市场调研、第三方数据提供商等渠道。
外部数据可以帮助企业了解市场趋势、竞争对手情况，从而制定相应的营销和业务策略。
2. 按数据类型分类根据数据的性质和特点，我们可以将运营管理数据分为定量数据和定性数据两类。
定量数据定量数据是可以用数字进行度量和表示的数据。
它可以进行统计分析和量化描述，例如销售额、利润、库存量等。
定量数据具有客观性和精确性，对于运营管理来说非常重要。
企业可以通过对定量数据的分析，了解业务的具体状况，并进行相应的决策制定和运营管理。
定性数据定性数据是无法用数字进行度量和表示的数据。
它通常是通过观察和描述获得的，例如市场调研中的消费者反馈、产品品质评价等。
定性数据可以帮助企业了解消费者需求、产品不足之处等方面的情况，为企业的产品研发和营销策略提供参考。
3. 按数据处理方法分类根据数据的处理方法，我们可以将运营管理数据分为结构化数据和非结构化数据两类。
结构化数据结构化数据是指按照一定规则和格式进行组织和存储的数据。
例如数据库中的表格数据、Excel表格中的数据等。
结构化数据具有高度的可读性和可操作性，非常适合进行数据分析和管理。
在运营管理中，企业可以通过对结构化数据的分析，找到业务瓶颈、优化流程、提升效率等。
非结构化数据非结构化数据是指没有明确规则和格式的数据，通常以文本、图像、音频、视频等形式存在。
结构化数据与非结构化数据的融合研究及应用
结构化数据与非结构化数据的融合研究及应用随着信息时代的迅速发展，数据的规模和数量呈现出了爆炸式增长，对于大多数企业而言，如何从这些海量数据中找到有价值的信息，从而为自己带来商业利润已成为一个挑战。
而在这个过程中，结构化数据和非结构化数据的融合与分析显得越来越重要。
本文将从结构化数据和非结构化数据的定义入手，探讨它们的融合研究及应用。
一、结构化数据和非结构化数据的定义结构化数据是指在固定范式下呈现的数据，通常被保存在数据库和电子制表工具中。
例如，数字、日期、地址、金额等数据是可以很容易被计算机识别和操纵的结构化数据。
非结构化数据，相对而言，是未经过组织和排列的、没有固定数据模板的数据。
例如文本、语音、图像和视频数据都属于非结构化数据。
有趣的是，研究表明非结构化数据所占的比例却高达80%以上。
二、结构化数据和非结构化数据的融合研究尽管不同类型的数据可以被存储和分析，但它们之间的不兼容性和差异性仍然是一个大问题。
为了充分发挥不同类型数据的优点，研究者们提出了许多融合研究策略，具体包括以下方面：1. 数据转换和标准化为了表现数据的一致性，可以通过将非结构化数据转换为结构化数据，或者通过对结构化数据应用标记语言和表格分隔符来规范化数据。
2. 数据挖掘和机器学习通过建立机器学习模型，可以在非结构化数据中直接发现相关性。
例如，利用文本分析技术，对海量文字资料进行快速分类和处理，以发现趋势和预测未来趋势的方法。
3. 自然语言处理自然语言处理是对语言技术、心理学、计算机科学等领域的研究结果应用的一种人机交互技术。
通过自然语言处理，可以抽取非结构化数据的更多信息和知识。
4. 知识图谱本体构建知识图谱是一种用于存储图形信息、语义网络、实体和属性之间关系的信息模型。
知识图谱与非结构化数据融合可以有效提取出两种数据之间的关系。
三、结构化数据和非结构化数据的融合应用在现实应用中，已有越来越多的领域使用结构化数据和非结构化数据的融合技术，例如金融、医疗、物联网等。
非结构化数据存储解决方案
非结构化数据存储解决方案第1篇非结构化数据存储解决方案一、背景分析随着信息技术的飞速发展，非结构化数据在企业运营和个人生活中的重要性日益凸显。
非结构化数据主要包括文本、图片、音频、视频等多种格式，其存储、管理和分析对企业和个人提出了更高的要求。
为了更好地应对非结构化数据带来的挑战，本方案将针对非结构化数据存储问题，提出一套合法合规的解决方案。
二、目标定位1. 实现对非结构化数据的统一存储、管理和查询。
2. 确保数据存储安全、可靠、高效。
3. 降低存储成本，提高数据利用率。
4. 符合国家相关法律法规，确保数据合规性。
三、解决方案1. 数据分类根据非结构化数据的类型和特点，将其分为以下几类：（1）文本数据：包括文档、报告、电子邮件等；（2）图片数据：包括照片、截图、设计图等；（3）音频数据：包括语音、音乐、录音等；（4）视频数据：包括录像、电影、直播等。
2. 存储策略针对不同类型的非结构化数据，制定以下存储策略：（1）文本数据：采用分布式文件存储系统，支持海量文本数据的存储和快速检索；（2）图片数据：采用对象存储系统，支持图片数据的压缩、去重和索引；（3）音频数据：采用音频专用存储设备，支持高并发、低延迟的音频数据访问；（4）视频数据：采用分布式视频存储系统，支持视频数据的切片、转码和分发。
3. 数据安全（1）物理安全：确保存储设备的安全性，采用防火墙、入侵检测等安全措施；（2）数据加密：对存储的数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中的安全性；（3）权限管理：设置严格的数据访问权限，防止未经授权的数据访问和泄露；（4）备份恢复：定期对数据进行备份，确保数据在发生故障时能够及时恢复。
4. 数据管理（1）元数据管理：为非结构化数据建立元数据信息，便于数据的查询和管理；（2）数据生命周期管理：根据数据的访问频率和重要性，制定合理的数据生命周期策略；（3）数据挖掘与分析：利用大数据分析技术，对非结构化数据进行分析和挖掘，提高数据价值；（4）数据共享与交换：搭建数据共享平台，实现非结构化数据在不同系统间的交换和共享。
大数据技术在企业成本管理中的应用
大数据技术在企业成本管理中的应用在当今信息化时代，企业越来越注重成本管理，以有效控制生产成本并提高经营效益。
与此同时，大数据技术的兴起为企业的成本管理带来了新的机遇和挑战。
本文将探讨大数据技术在企业成本管理中的应用，并分析其对企业的影响和价值。
一、大数据技术的概念和特点大数据技术是指处理和分析庞大、快速增长、复杂多样的数据集的技术和方法。
它具有以下几个特点：1.体量大：大数据技术能够处理海量的数据，包括结构化数据和非结构化数据。
2.速度快：大数据技术能够实时或近实时地分析和处理数据，使企业能够快速做出决策。
3.多样性：大数据技术能够处理各种类型的数据，如文本、图像、音频等多媒体数据。
4.价值丰富：大数据技术通过数据挖掘和分析，可以揭示数据中蕴含的潜在价值，并为企业提供决策支持。
二、大数据技术在成本管理中的应用1.数据采集与整合：大数据技术可以从企业内部和外部的多个数据源采集数据，并对数据进行清洗、整合和标准化。
这有助于企业获取全面、准确的数据，为成本管理提供基础。
2.成本分析与预测：基于大数据技术，企业可以对不同环节的成本进行分析和预测。
通过对历史数据的分析，企业可以了解成本的变化规律和趋势，为未来的成本预测提供依据。
3.成本优化与控制：大数据技术可以帮助企业找到成本的优化空间，并提出相应的控制策略。
通过数据分析，企业可以找到生产过程中的瓶颈，减少浪费和资源不匹配，从而实现成本的降低和控制。
4.供应链管理：大数据技术可以帮助企业对供应链进行优化和管理。
通过对供应链中的各个环节进行监控和分析，企业可以实时了解库存、物流等情况，并提出相应的改进方案，减少成本。
5.决策支持：大数据技术可以为企业的决策提供支持。
通过对大数据的挖掘和分析，企业可以了解市场需求和竞争对手情况，为管理层提供决策参考，从而优化成本结构。
三、大数据技术在成本管理中的影响和价值1.提高效率：大数据技术可以实现对数据的高效处理和分析，帮助企业快速获取关键信息。
大数据技术在企业管理中的应用
大数据技术在企业管理中的应用随着科技的发展和信息技术的普及，大数据技术逐渐成为企业管理的重要工具。
大数据技术以其强大的数据分析能力和业务洞察力，为企业提供了更好的决策支持和业务优化的方式。
本文将探讨大数据技术在企业管理中的应用，并分析其带来的价值和挑战。
第一部分：大数据技术的发展与特点深入探讨大数据技术在企业管理中的应用之前，我们先来了解一下大数据技术的发展和特点。
大数据技术是指通过对大规模数据的收集、存储、处理和分析，从中挖掘出有价值的信息和洞察，以支持决策和创新。
大数据技术的特点主要包括以下几个方面：1. 海量性：大数据技术能够处理以往传统技术难以处理的海量数据，如用户行为数据、社交媒体数据等。
2. 高速性：大数据技术能够实时或准实时地处理和分析数据，以提供实时的业务决策和预测。
3. 多样性：大数据技术可以处理多种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
4. 精确性：大数据技术通过复杂的算法和模型，可以从庞杂的数据中提取出有价值的信息和知识。
第二部分：大数据技术在企业管理中的应用大数据技术在企业管理中具有广泛的应用场景，其中包括但不限于以下几个方面：1. 市场营销决策支持大数据技术能够分析用户的消费行为、偏好和需求，帮助企业更好地了解市场，并制定相应的营销策略。
通过对大数据的挖掘和分析，企业可以更准确地定位目标受众、优化产品定价和促销活动，从而提高市场竞争力。
2. 供应链管理优化通过大数据技术，企业可以实时监控和分析供应链中的各环节数据，包括原材料采购、生产、物流配送等，以优化供应链的效率和成本控制。
基于大数据的预测和分析，企业可以更精确地安排生产计划、准确预测需求变化，并及时做出相应的调整。
3. 客户关系管理提升大数据技术可以帮助企业建立完整的客户资料和画像，通过分析客户行为和偏好，提供个性化的产品和服务。
同时，企业还可以通过大数据技术实时跟踪和监测客户反馈和满意度，及时调整营销策略和改进产品质量，提高客户满意度和忠诚度。
学术论文：大数据分析在金融行业中的应用
学术论文：大数据分析在金融行业中的应用1. 引言1.1 概述随着信息技术的迅速发展，大数据分析正在逐渐成为金融行业中不可或缺的重要工具。
金融行业作为一个信息密集型行业，长期以来一直在积累海量的结构化和非结构化数据，而这些数据对于提升金融机构的运营效率、优化风险管理、改善客户体验等方面具有巨大潜力。
1.2 文章结构本文将从几个方面深入探讨大数据分析在金融行业中的应用。
首先，我们将介绍大数据分析对于金融行业的重要性，并探讨金融机构对于大数据的需求以及大数据分析带来的机遇和挑战。
其次，我们将通过实际案例展示大数据分析技术在交易数据分析、客户关系管理以及舆情监测与预测分析等方面的应用。
然后，我们将探讨基于大数据分析的金融创新与发展趋势，包括区块链技术在金融领域中的应用前景、人工智能与机器学习在金融业务中的应用趋势，以及数据隐私与安全保护问题的挑战与解决方案。
最后，我们将总结文章的主要观点和论证结果，并展望未来大数据分析在金融行业中的发展前景。
1.3 目的本文旨在深入研究大数据分析在金融行业中的应用，并对其应用案例进行详细探讨。
通过对金融机构的需求、机遇和挑战的分析，以及实际案例和发展趋势的介绍，我们希望能够为读者提供关于大数据分析在金融行业中重要性和潜力的全面认识。
同时，我们也将提出一些关于未来发展方向和问题解决方案的思考，以促进大数据分析在金融行业中持续创新与进步。
2. 大数据分析在金融行业中的重要性2.1 金融行业对大数据的需求在当今数字化时代，金融行业正面临着日益增长的数据量问题。
金融交易、市场波动、客户信息等方面所产生的大量数据对于金融机构来说是宝贵的资产。
但是，这些海量数据如果无法进行高效有效地利用，将无法发挥其潜力。
大数据分析可以帮助金融机构处理和分析这些巨大的数据集，从而揭示出隐藏在其中的关联和价值。
通过深入挖掘这些数据，金融企业能够更好地了解市场趋势、客户需求以及风险因素，并为业务决策提供准确可靠的依据。
大数据在企业经营管理中的应用
大数据在企业经营管理中的应用1500字随着技术的发展，大数据（Big Data）这个术语越来越被人们所熟知。
大数据是指传统技术无法处理、存储或分析的非结构化或结构化数据。
大数据已经成为企业管理和运营中不可或缺的一部分，能够帮助企业进行更好的业务管理、战略规划、市场推广和客户关系管理等工作。
本文将探讨大数据在企业经营管理中的应用。
一、大数据在业务决策中的应用企业在制定业务决策时，大容量数据的处理能力使得企业能够更准确地评估风险、预测市场变化趋势、制定稳健且能够更快速地应对市场变化的策略。
例如，以银行为例，银行可以利用大数据技术来对客户进行信贷评估、反欺诈和反洗钱控制，从而提高风险管理能力。
在销售方面，大数据可以帮助企业了解客户的购买行为和偏好，提高销售和市场推广的效率和效果。
二、大数据在市场营销中的应用在市场营销方面，企业可以利用大数据来进行目标客户营销和精准投放，以提高营销效果。
大数据可以在分析客户行为模式、购买习惯、地理信息等方面提供极大的帮助。
例如，利用大数据分析，企业可以得出消费者购买力和购买意愿的预测结果，从而进行精准投放和广告推广。
三、大数据在客户关系管理中的应用企业可以利用大数据来监测客户反馈和满意度，以提高客户关系管理效率。
通过大数据分析客户数据可以帮助企业更好地了解客户需求，提供更好的产品和服务。
例如，通过对客户资料的收集和分析，企业可以预测客户之间的交叉销售机会，进而提高客户绑定度和忠诚度。
四、大数据在运营管理中的应用在运营管理方面，大数据可以帮助企业优化业务流程、提高效率。
例如，企业可以利用大数据分析来优化生产线、研发流程，并减少不必要的成本支出。
此外，企业也可以通过大数据分析实时监测库存水平，确保货物供应的及时性。
总之，大数据已经成为企业运营和管理的重要组成部分。
大数据的应用使得企业能够更好地了解客户需求、优化业务流程、提高效率和降低成本。
在未来，随着大数据技术的不断发展和应用，大数据在企业经营管理中的应用将会更为广泛和深入。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
18
根据不同类型数据的特点，采取不同的技术手段
网络报文为动态瞬时 存在数据，采集、解读、 处理难度大，但数据为 强客观性，分析与利用 价值高；
监控预警 运营分析 业务支持
利用Hadoop、Storm 等主流大数据技术，采 集归档并分析海量非结 构化日志，可完成跨层 面跨节点的多维度查询 与分析；
离线交易流水
9
➢ 数据管理如何实现 ➢ 哪些是结构化数据 ➢ 哪些是非结构化数据
结构化数据及其采集使用：交易流水......
A Composit系e统W名称eb Application, Involving J2EE, Integrat是io否n含有M下id列d内le容ware and Legacy Systems
诊断分析的需求
交易流水内容丰富 交易流水信息保存在数据库中 交易流水表以Inset操作为主
➢ 数据分类及采集 ➢ 日志类采集及使用 ➢ 报文类采集及使用
日志类数据采集：生产日志分析与监控的需求
日志类数据采集：日志关键字分析使用样例
日志类数据采集：非结构数据结构化的使用
➢ 数据分类及采集 ➢ 日志类采集及使用 ➢ 报文类采集及使用
系统间会话网络报文、交易报文、文本日志、数据库流水
目录
1 银行数据全生命周期管理探讨
2 海量非结构化数据特点及使用
▪ 动态数据、静态数据、结构化、非结构化、多层分布、逻辑相关 ▪ 运行监控、趋势分析、容量管理、数据归档、查询统计、运营分析
3 海量非结构化数据技术要点与实现
16
➢ 数据分类及采集 ➢ 日志类采集及使用 ➢ 报文类采集及使用
13
非结构化数据：运行产生的各类日志【静态】
运行过程中产生的各类日志为非结构化特性
• 日志的结构化程度很低 • 日志的字段标示等非标准化 • 跨日志关联性高，但搜索线索难以自动化 • 日志生成的形式多种多样（文件名不定）
• 难以采集、归档、查询 • 非标准日志难以定期清理 • 难以保证日志的完整性 • 难以做上下文关联分析
银行各类数据的产生、分布、状态、用途.......
安全事故 故障单
审计
接 入 网络 服务器 应用 存储 虚拟化 发展 安全 规范 变更 管理
安全
操作
账务
银行单笔业务的执行，引起整体架构各层面产生各类关联性数据
信息
业务执行产生 动态与静态数据
基础运行产生 技术相关数据
分析哪里存在数据、什么形式、特征如何、如何管理、如何使用
连接 网络转发、 动态分配， 后端状态
转换 快速转接、 转换，是否 有堵塞
服务 业务服务原 子交易，速 度、可靠
业务标识：可用于故障定位、容量系数、业务分析.......
9
银行数据生命周期管理：从源头控制与实施
日志标准化
日志分类：应用系统，应将交易流水日志、系统debug日志，系统
报错日志
日志分级：各类日志应设置级别控制，通过动态开关，控制日志写
分析与使用：
分析：针对非结构化数据，能够完成各类逻辑分析（如：周期内同一事件的发 生次数、比例等）
使用：根据分析规则，能够产生各类、各级报警信息，并集成到监控系统，提 供业务运行状态实时数据及分析结果，提供业务运行特征分析结果；
38
虚拟设备VS 管道程序
❖ 开发和移植方面：管道兼容普通LINUX 及类UNIX 系统，而设备方式除了linux 通用外，每 一个UNIX都是一套新的设备程序。
短信平台系统(MSG)
贵金属交易系统P(bGIOnLsDer)tDBLog模块 （渠道、业务种类）
核心业务系统（ECAS）
Cal总l-Center系统(CCS) 前
总行平大前置系统（EBIP） 总行台中间业务平台（EBMP） 新网层络银行系统（NBANK）
有
有
有
有
有
有
有
有
有
有
有
有
有
有
有
有
有
有
有
有
有
有
25
网络交易报文采集分析实现原理
网络交换 机
将流量通过 网络交换机 镜像端口镜 像到流量交 换机
流量交换
探
机
针
监控服务器
流量过滤， 报文拆分 不影响网 络运行
将二进制流 转换为可读 的Pcap包
按照通讯协 议和报文格 式解包
25
26
通过网络报文分析、提前预警故障隐患
前置->Connex上海
前置->connex北京
•WEB-SERVER 日志（文本/XML） •用户打开页面 详细记录（文本） •系统日志（SYS LOG)
•中间件日志（文本， 每台服务器每个服务 一个） •交易日志（group文件 ，每台服务器50个） •程序报错日志（XML） •系统日志（SYSLOG）
•数据库日志（多 个文本） •系统日志 （SYSLOG） 数据库表
7
应用系统数据管理协议、日志输出标准化........
有效运用各类数据的基础是对其进行全程管理与控制
8 系统间会话
业务标识设计：为业务全程分析埋下“线索”、染 色
短连接： 资源共用、容 量大、连接耗 时，关注异常 波动
长连接： 资源专用、效 率高，关注超 时及挂起状态
业务流程
单系统交易
请求： 请求发起端， 超时、成功 率
利用GoldenGate等数据 库同步技术采集结构化数据， 实现离线状态下实时交易性 能分析；
19
根据不同类型数据的特点，采取不同的技术手段
采集方式
网络交易报 文采集
应用交易日 志采集
交易流水镜 像采集
适用场景
交易协议标准、规范 协议非加密 网络镜像流量获取方便 网络节点间交易监控
交易日志保存在文本文件中 日志格式标准、规范 对交易日志有归档查询、故障
告警中心视图
服 务 台 视 图
告警热度图
告警大屏视图
交易视图
一 线 视 图
应用关联性视图
交易详情视图
交易路径视图
二 线 视 图
资源使用视图
会话性能视图
系统容量数据采集：系统数据、应用数据、交易数据
历史数据综合查询：海量归档、转结构化、多维查询
31
业务运行状态分析：业务类型分布、业务类型趋势
32
系统资源层
企业年金系统（EPAMS） 客户信息统一管理系统(ECIF)
有
有
有
有
有
交易渠道
有
有
有
有
改造后有报警日志交易渠道
有
有
有
有
有
无
信贷风险流程管理系统（CECM） 市场风险管理系统总 (SU前MM生IT产) 主机
有
有
有
无
有
无
有
有
数据库有服务器
有
有 WEB前台应用无
➢ 数据管理如何实现 ➢ 哪些是结构化数据 ➢ 哪些是非结构化数据
备份数据有效性验证与管理
历史数据调用分析使用：
系统数据监控与分析 业务数据的调用与登记
业务数据的翻新与备份
4
银行数据全生命周期管理目标
- 数据特性识别 - 使用规划设计 - 备份需求确认 - 使用周期确定 - 技术手段落实
-数据采集管理 -数据加工处理 -备份计划管理 -备份操作执行 -介质归档管理 -备份周期管理
海量非结构化数据技术在运 营管理中的运用
目录
1 银行数据全生命周期管理探讨
▪ 规划、设计、线上、近线、离线、下线、调阅、销毁？ ▪ 结构化数据是哪些，非结构化数据是哪些，如何获取？
2 海量非结构化数据特点及使用
3 海量非结构化数据技术要点与实现
2
3
银行数据全生命周期管理-系统数据、业务数据
定义 控制 维护 使用
类型 syslog
Oracle-trace 文本 性能 事件 资产
网络报文
采集方式 syslogTCP syslogUDP
tail tail tail tail tail tail
日志来源 网络 防火墙
webServer APP服务器 DBServer
管理目标 采集，查询，归档
DB
采集，查询，归档 ，实时监控
数据规划
数据生产
- 在线生产数据监控采集 - 近线查询数据归档处理 - 离线归档数据备份分析 - 数据分析结果综合运用
数据
管理
数据管理
-生产状态监控 -运行趋势分析 -整体容量管理 -历史数据调阅
数据使用 -运营情况分析 -业务创新支持
科技服务之一：结构化/非结构化数据的全生命周期管理与使用
➢ 数据管理如何实现 ➢ 哪些是结构化数据 ➢ 哪些是非结构化数据
过期处理
备注
销毁
记录采集时间，日 志发生时间。
加工采集数据。
销毁
留存
销毁 销毁 留存 销毁
35
➢ 日志类采集技术要点 ➢ 网络报文采集技术要点 ➢ 数据整体管理与展现
日志类数据采集关键技术要点
采集与传输：
采集：根据业务、运维、监控、审计的需要，能够按照关联性、完整性、统计 性等要求，采集各技术层面、各类生产环境、各中类型的生产日志；
交易流水表
交易代码
交易日期
交易时间
交易状态
分类统计
图形化前端管理系统(GTS)
有
有
有
有
有
分行号
交易数据 错误日志
理财产品销售系统（FUND）
电子支付平台（EPAY总）前服务 PbMainFunc
外汇总买卖系统（EXCH） 前
动态应口令集中认证管理平台(OPT) 现金用管理系统（CaMS） 手机层银行（CEMB）