树立大数据管理理念

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使12315数据驭“数”有道

北京市工商局12315消费者投诉中心

党的第十八届三中全会指出~要“推进国家治理体系和治理能力现代化”。随着信息技术的发展~大数据时代已经到来~数据分析及应用将对国家管理、组织决策等方面产生深刻影响。12315中心作为工商部门延伸市场监管、听取百姓心声的触角~每天都会采集到大量信息~而这些信息蕴含着巨大价值~不仅能灵敏、真实、迅速地捕捉商品和服务状况以及消费热点~反映出市场监管的薄弱环节和行政执法的重点所在。在优化消费环境为领导决策提供有力的数据支持同时~更是消费信心的“风向标”和“晴雨表”。因此~如何继续深入挖掘12315信息资源~进一步激发数据活力~充分发挥数据应用的内在动力~真正实现驭“数”有道~是大数据时代下12315中心最根本也是最重要的任务。

如果说数据采集是基础~那么数据分析就是让数据产生价值的关键手段和过程~数据运用则是将数据分析得出的结论和结果达到最终应用的目的。为了不断强化北京市工商局12315中心数据综合分析应用能力~全面提升服务社会的水平~我中心通过对数据采集入口进行标准化的规范~对信息

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收集内容进行科学提炼~对分析结果的灵活应用~实现了“死”数据资源向“活”信息资源的转换~下面我结合北京市工商局的实践和大家交流三个方面的体会。

一、科学管理,使12315数据采集更加规范化

数据信息真实、准确、完整是科学进行数据分析和运用的前提~我中心在对数据资源进行深层次挖掘时发现~基础数据的质量需要向标准化和规范化进军~特别

是在某些数据的采集上存在遗漏、不完整、关联性和逻辑性不强等问题~实践证明基础数据如果不准确~就会导致数据统计分析出现偏差~从而给领导决策和行政执法产生误导。对此~我中心高度重视12315数据质量建设~采取完善功能、规范标准、加强培训、强化考核等一系列举措~有效的确保了数据质量的提升~实现了信息采集工作的科学化管理。

,一,注重需求~完善功能。随着市场经济的蓬勃发展~新生事物和消费方式层出不穷~随时关注市场动态、捕捉消费“热”点与“痛”点是我们日常对数据监测的重中之重~所以完善数据采集平台的指标项~拓展整合采集信息的内容~是优化现行数据平台的关键。结合北京工作的实际情况~我们重点抓了两个方面:一是充分了解各类业务需求~针对各个层次对数据利用的不同要求~进行各类指标项归集与整理~并在需求发生变化时及时予以修正。二是完善软件信息采集功能~利用智能化操作提升信息录入的准确性~实现对

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数据的快速搜索与准确调取~灵活准确的把握重点监测信息~解决过去数据分析中存在的“信息孤岛”现象。

,二,统一标准~规范录入。12315数据源的质量是数据分析报告好与坏的基础~而保证数据质量就必须解决数据的完整性、准确性和真实性~为了抓好数据质量工作~我们明确了数据采集标准和定义~详细规范了操作步骤和流程~并制定出台了《12315工单录入规范》、《12315系统数据统计标准》等~要求每一位工作人员充分认识数据质量和信息化建设的重要性~全市统一严格按照规范执行。

,三,加强培训~提高意识。影响信息采集质量的另一重要因素就是录入人员的责任意识与业务能力~由于我中心采取的是呼叫平台外包机制~工作人员的综合素质参差不齐~为了确保软件系统可以高效运转~我中心加强了对平台录入人员的培训力度~并根据员工的不同特点~进一步完善了培训机制与内容~如:针对新员工

采取设臵专职培训教员面对面教授、手把手指导的方式~对各数据指标逐项讲解,针对所有工作人员利用每天下班前半小时的讲评时间~对当日录入工作中存在的普遍性问题进行纠正~对易出现的问题和需要注意的事项进行提示。最后还会通过每月考核的形式强化全体人员掌握12315系统的熟练成度。

,四,纳入考核~严格管理。将外包员工的录入规范、月考成绩以及各分局的信息采集和办理情况纳入绩效管理~

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并加重其指标比重~以此引起全系统工作人员对数据采集工作的高度重视~从而实现12315数据质量建设工作的持续深入推进。

二、立足服务,使12315数据分析更加精细化

近年来~在推进政府行政体制改革过程中~中央提出了建设服务型政府的要求~具体到工商部门就是要打造服务型工商。服务型工商不仅指加强行政执法~建立规范的市场秩序~为促进社会经济又好又快发展创造良好发展环境~还包括充分发挥自身资源优势强化社会服务职能。所以立足职能定位~如何利用12315数据资源提升公共服务能力一直是我中心积极探索的重要课题。12315中心拥有大量的宝贵数据~这些数据是整个社会消费活动的数字化记录~是可以无限次重复利用的特殊非物质财富~是优化消费环境不可或缺的管理和决策依据。如果对这些数据资源进行深度的价值挖掘~12315数据分析将是有效规范市场经济秩序的利器~更是工商部门满足社会公共服务需求的有力支撑。

针对12315数据涉及业务广、信息数量大、运转速度快、存在形式多样等特点~我中心以服务为前提~丰富了分析手段~通过加强实时分析、关联分析和可视化分析~提高了统计分析的时效性、趋势性和直观性~提升了统计工作的分析水平和预警预测能力。不仅如此~我中心还按照服务对象的

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不同~对分析进行了详细分类~通过细化分析类型~保证服务的针对性和全面性~具体分类如下:

,一,12315日常分析。日常分析是一种常态化工作~我们通过对咨询、投诉、举报情况的日常数据监测~查找热点、焦点、难点问题~按照月、季、半年、年度的时间段进行科学汇总~采用排序、同比、环比等统计手段对数据进行比较分析~对问题根源进行定性、定量和深层分析~判断消费行为和侵权行为的发展趋势~及时分析原因~提出解决对策与执法建议。

,二,12315专项分析。每年国家局和市局都会结合市场经济领域中新兴消费热点和突出违法行为的变化趋势~组织多次专项整治活动~我中心依托12315的数据资源~为专项整治工作的有效开展提供了重要的信息参考。此外~我中心还积极开展了与社会组织的密切合作~并定期对电子商务、美容美发、洗染、洗沐等行业的投诉举报情况进行专项分析~客观反映该行业的消费“痛点”~帮助行业协会、商会等社会组织梳理问题成因~为协会指导企业诚信守法经营提供了有力的数据支持。

,三,12315重点测监分析。充分发挥12315数据集成度高的优势~加强对投诉举报信息及处理结果的综合分析~对重点行业、重点企业、重点领域、重点区域和重点时期,如节假日等,进行科学的定量与趋势分析~合理确定风险监测

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点~以专报、快报等多种形式~为领导决策和部门监管提供服务~提示基层进行风险防控~推动工商履职到位。

,四,12315风险预警分析。根据12315信息反映出的问题~及时、有针对性地开展消费维权提示和消费安全预警。一方面可以引导消费者主动防范市场风险~避免群体性投诉的发生,另一方面可以对经营者起到震慑作用~有效的提升其自律意

识~主动为消费者提供合格商品和优质服务~进一步深化了12315信息的社会利用。

,五,12315个性化分析。充分发挥12315信息提示和引导功能~以企业需求为

导向~为企业提供个性化、有价值的信息~主动服务于企业良性发展。通过数据分析~帮助企业查找经营管理中存在的问题~提出合理化建议~协助企业制定切实可行的改进措施~促进企业更好的开展经营活动。

三、拓宽渠道,使12315数据运用更加多元化

首都的城市功能特点决定了首都工商的履职方向和站位~服务首都发展~提供优质服务~控制社会风险~是工商部门履行职能的出发点和落脚点。具体落实到12315中心的工作~就是要紧密围绕市委市政府关注的重点、社会聚焦的焦点、百姓关心的热点加强数据的分析和利用~在服务政府决策中、在服务行政执法中、在服务社会需求中充分发挥我们的独特优势~为优化首都良好消费环境做出贡献: 其实数据分析的立足点就是运用~数据运用直接体现了

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数据分析的作用与价值~所以如何进一步拓宽12315数据分析的应用渠道~使12315数据运用更加灵活、高效、全面~是我中心一直追求的更高目标。下面我结合北京市局12315中心近几年在数据应用方面的一些经验与作法与大家进行分享: ,一,突出12315数据的敏锐性~为领导决策提供可靠依据

消费者诉求涵盖消费市场的方方面面~承载着丰富的社会资源。市场消费领域存在的问题、消费惠民政策的实施情况、法律法规的执行效果等~都可以在12315数据分析中一一体现。我们充分利用12315数据资源捕捉消费信息敏锐度高的特点~在优化首都消费环境、服务区域经营发展等方面为辖区政府和领导决策提供了可靠依据。如:2013年我中心承担了探索消费环境监测机制的建设工作~我们通过对与消费环境密切相关数据进行有效的统计汇总~选择设臵有代表性的系统和综合指

标来对数据全盘协调把握~并采用静态和动态相结合的方式进行梳理分析~使结果能够客观真实地反映消费环境的发展特点和不平衡状况~进而实现评价、监测和预警的三大功能~在进一步优化首都市场消费环境建设方面给领导决策提供了重要的数据支撑。再比如:海淀、石景山、平谷、怀柔、昌平等分局充分挖掘12315数据资源~向所属区政府和街道报送《辖区市场秩序分析报告》。报告通

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过对投诉举报情况进行统计分析~确定出辖区需重点监测的行业和企业~分析出各类违法经营行为的发展趋势~并结合数据和辖区实际提出可行性工作建议。为促进地区经济发展~推进社会管理创新~服务政府决策提供了重要依据。

,二,突出12315数据的靶向性~为市场监管提供重要参考

在当前市场经济领域中还存在着许多不规范的行为~而这些不法行为在12315采集的诉求信息中都能够突显出来。我中心通过对此类信息的深度挖掘~根据各行政执法部门的业务需求~为首都市场经济秩序的有效监管提供了具有靶向性的参考建议。如:我们通过对重点商品投诉情况监测发现~2013年建材类商品的投诉量同比增长31.8%~是在所有被投诉的商品种类中增速最快的。对此~我中心特别针对建材类商品进行了专项分析~通过对商品品牌、品种以及涉及问题的认真梳理~找出应该作为重点监测的商品~为市局商品处开展下一步的抽检工作提供了重点参考。比如:2013年4月北京市确诊了首例禽流感病例后~市委市政府高度重视~连夜召开会议制定十项措施做好防控工作~其中重要一项即建立舆情监测机制~建立禽流感舆情专报。我中心积极落实此项工作~从即日起就制定了禽流感事情专报制度~设立专项监测指标~主动向市食品协调办公室报送《禽流感事情专项信息监测情况统计》50余篇。再比如:我中心针对全市十大

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业态总体情况持续三年进行跟踪~通过对倾向性的重点、难点问题以及消费市场变化趋势的判断产生预警分析~为市场监管部门及时开展专项整治工作提供信息参考。

,三,突出12315数据的针对性~为经营者自律和行业规范提供有效指导

促进经营者自律~引导行业自我规范、自我协调是12315中心推进消费争议快速解决绿色通道建设的重要内容。针对成为绿色通道成员单位的企业~12315中心实行实时监测~并根据12315数据分析结果~对企业开展个性化推送式服务~即按照企业发展需求~为企业测身定制个性化分析~通过问题找根源~通过根源找防范~有效的帮助企业提高法律意识、诚信意识和责任意识~切实实现了“管理”与“服务”的有机统一。仅2013年~市局中心就向企业提供个性化数据分析40余篇。此外~我中心还动员社会力量、聚集社会资源~与社会组织密切合作~定期发布重点行业专项分析~有力地推动了市场主体对法律权威的内在认同和自觉遵守~形成了市场秩序的内生性修复~更为促进行业健康发展奠定了坚实基础。如:我中心与北京电子商务协会已连续三年合作~于每年12月中下旬针对年度网络零售行业投诉情况~召开五节消费提示和网络零售业提升客户服务倡议活动~充分体现了12315中心利用自身数据资源优势~来拓展社会服务的广度与深度。

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,四,突出12315数据的防范性~为消费者理性消费提供科学引导

根据消费诉求反映较多的热点难点问题~以及对消费者较为关注的重点领域,如:格式合同、预付卡消费等,~有针对性地发布消费警示、提示~借助报纸、电视、网站、微博等各类媒体广泛开展宣传教育~指导消费者防范消费陷阱~引导科学、理性、文明消费。特别对已经引起群体性消费投诉的情况~立即启动信息应急处臵机制~及时对此类信息的登记、办理情况深入分析~查找问题根源~充分发挥绿色通道作用~积极帮助企业寻找解决措施~最后要将事件的整体情况汇集形成风

险提示~增强消费者的防范意识~尽量避免群访群诉事件的发生。如:针对西单地区的婚庆企业较为集中的情况~西城分局西长安街所充分依托西城婚庆协会自律作用~推行西单婚庆行业自律联席会议制度~引导其对协会内成员单位开展指导、协调、服务、监督作用。2012年9月份由于“茱莉雅”婚纱摄影店撤店事件引发百

余人群体投诉~工商所协调婚庆协会快速反应~及时将事件整体情况、投诉人员信息收集迅速处臵~最后使事件得到圆满解决。对此情况~工商所还通过多种方式发布了婚庆服务消费提示~提醒消费者签订书面合同或协议~注意索取相关的凭证~避免消费者权益受到损害。

,五,突出12315数据的全面性~为公众提供高效服务

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有力提升工商形象

根据每年12315信息采集的整体情况看~有80%以上的数据是咨询类信息。以2013年为例,北京局12315信息采集综合服务平台共接收各类信息57.6万件,其中咨询49.3万件,占比高达85.6%。在接收的咨询中,非工商业务的咨询有20.2万件,占咨询总量的40.9%,其中涉及质量技术监督局、发改委、工信部、公安局、食品

药品监督管理局、卫生局、税务局等其他部门的业务咨询高达17.8万件。为此,我中心每年都会对涉及各职能部门的咨询类信息进行深入分析,通过政府内部通报机制,将分析结果抄送至政府或是所涉及的职能部门~为政府和有关部门决策提供参考。同时通过媒体的宣传让百姓了解工商职能~有助于市民理解和谅解工商工作~更树立了工商服务人民的良好形象。

以上就是我结合北京市局12315中心在数据采集、分析和应用工作中的一些作法~和大家交流的几点体会。12315中心作为工商局专门生产和管理信息数据的部门~面对大数据带来的新形势和新变化~对我们来说是机遇和挑战并存~动力与压力同在~只有进一步增强自身的数据分析与应用能力~通过用数据说话~才能起到

为政府决策服务的支持作用~才能有效提升工商部门的话语权。只有通过我们对自身信息资源的深度挖掘~才能让12315数据“活”起来~真正实现对12315数据的运用有道:

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基于大数据和云计算平台与应用

基于大数据和云计算平台与应用 发表时间:2018-08-20T16:09:00.780Z 来源:《基层建设》2018年第21期作者:全仲谋 [导读] 摘要:大数据应用的发展对信息系统及其应用提出了更高要求,而基于云计算的大计算平台技术已成为现代建模仿真领域的核心技术,尤其是当前社会各领域开始注重对基于数据的应用,大数据的兴起引发了社会各领域研究、应用大数据的热潮。 中国移动通信集团广东有限公司湛江分公司 524033 摘要:大数据应用的发展对信息系统及其应用提出了更高要求,而基于云计算的大计算平台技术已成为现代建模仿真领域的核心技术,尤其是当前社会各领域开始注重对基于数据的应用,大数据的兴起引发了社会各领域研究、应用大数据的热潮。本文详细阐述了大数据和云计算平台应用的基本概念,病态系讨论了大数据和云计算平台的实际应用。 关键词:大数据;云计算;平台;应用 引言 “大数据”这个词在世界上的地位日益显著,甚至隐约可以成为这个时代的代名词。对于数据信息的采集和处理已然成为各行各业创造经济突破的新增长点,是企业战略目标制定和实施的关键依据。大数据的概念决定了它需要在一个特殊的平台上才能够发挥作用,庞大的信息量并不是以往的单机处理系统可以“吃得消”的。而云计算平台的建立正好弥补了这一方面的短板,其新颖的信息处理模式与大数据概念有着很好的契合度。但是目前大多数研究者的目光都是集中在大数据分析上,关于大数据与云计算平台应用的研究尚处于初级阶段。不过可以预期,未来大数据和云计算平台必将成为社会的发展核心。 一、大数据与云计算平台概述 1、大数据的特征。大数据又被IT业称之为巨量数据集合,具体是指无法在某个特定时间范围内用常规的软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是一种海量、多样化、高增长率的信息资产。大数据的特征主要体现在如下几个方面:超大的容量、繁多的种类、获取数据的高速、数据质量真实可靠、数据来源渠道复杂等等。信息时代到来的今天,数据信息在生产生活中的重要性日益凸显,大数据的发展速度也变得越来越快,对信息处理提出了更高的要求,即需要在短时间内对数据库进行有关的操作与处理,为满足这一需求,大数据技术应运而生。 2、云计算平台的优势。云计算是以网络为平台,利用远程连接的计算机获取所需计算服务,该计算机可供给弹性伸缩的计算资源,可提高资源利用效率,节省因重复配置资源增加的成本。云计算的优点:1.计算能力强。云计算可对计算机集群中的CPU进行远程调用,使其具备强大的计算能力,每秒高达10万亿次运算。2.可靠性高。云计算使用数据容错技术和计算节点同构可互换措施,能够保证云计算服务的可靠性。3.使用成本低。云计算采用自动化集中式管理,按需分配使用硬件资源,无需支付数据管理成本。 3、大数据与云计算平台的关系。大数据与云计算的联系紧密,两者均能够为数据资源提供存储、访问和计算的平台。对于云计算而言,其核心技术为数据处理技术,最终目的是为国家、企业和个人提供便捷服务,这与大数据的发展目的一致。大数据拥有丰富的数据资源,能够与云计算平台共同一个平台,进行大数据分析与计算,两者的相似度极高。 二、大数据与云计算平台优势分析 数据处理是大数据的基础要求,新时代下的“大数据”理念已经是无法用传统计算机处理方式来满足的,因而需要一种新的计算方式作为支持。容量大、种类多、价值高、更新快的特点使得大数据看起来像是一座高楼大厦,有着巨大的价值等待人们的开发利用,而云计算所提供的安全、高效的数据应用服务可以有力地支撑这座楼房。 大数据与云计算平台是一个由众多技术融合的综合体,其主要包括虚拟化技术、分布式海量数据存储与管理和分布式并行编程技术。大数据与云计算平台充分利用云计算适用于数据密集型计算的特点,很好地贴合了大数据对数据量和数据类型的要求;云计算分散到集群电脑的处理方式能够实现数据的及时调用和动态调整,达到高效、快速处理数据信息的目的;平台可以利用虚拟化处理方式对电脑本地资源、网络资源等进行整合、按照要求进行统一调度,实现信息价值最大化。同时大数据与云计算平台具有良好的相容性,能够与各种系统应用做到有效契合。以云计算为核心的数据处理平台能够满足更加复杂的操作要求,同时其容量大、运行稳定、安全性高的特点能够适应现在对数据处理的需求;大数据可以为云计算的运行提供指导,对云计算的资源进行有效的调配。 三、基于云计算的大数据平台应用研究 3.1基于云计算的大数据平台优点分析 目前社会各领域所采用的传统单机处理模式成本较高,而且无法根据用户的使用要求进行扩展,随着用户应用数据量的不断增加及数据处理复杂程度的不断提高,这便会导致单机处理模式的性能无法满足用户的实际需求,而基于云计算技术构建而成的大数据平台可以有效解决上述问题,可以为不同层次用户提供安全、高效、便捷的应用数据服务,对提高用户对应用数据的使用效率和使用质量有着重要作用。云计算在实际运用中具备良好的弹性伸缩及动态调配等功能,对资源的虚拟化处理及系统的透明性处理可以满足用户按需使用要求,其绿色节能可以最大程度上契合新型大数据处理技术的诸多要求,而以云计算为代表的新一代计算处理模式具有更强大的处理功能,其存储空间、可靠性、安全性、便捷性都可以满足用户需求,并且大数据平台在应用中具有优秀的可平滑迁移、可弹性伸缩等有点,并且可以实现对云计算资源的统一管理和调度等诸多优势特性,所以基于云计算的大数据平台应用已成为未来计算技术的主要发展方向。 3.2基于云计算的大数据平台实际应用 基于云计算技术的大数据平台可以提供聚合大规模分布式系统中,对通讯、存储、处理等能力的需求,并可以为上层平台通过灵活、可靠的方式提供各类应用,并且其在实际应用中可以针对海量多格式、多模式大数据的跨系统、跨平台等操作,提供统一管理手段和敏捷的响应机制,对支持大数据快速变化的功能目标、系统环境以及应用配置有着重要作用。例如,基于云计算技术构建而成的企业信息系统,该新型系统在建设过程中采用了分布式集群技术来构建一个大数据平台,该平台在实际运行中可以支持不同业务应用中多种格式、多种访问模式的大数据统一存储,并采用分布式工作流和调度系统框架来构建一个数据分析系统,利用分布式计算手段实现大数据的转换、关联、提取以及聚合等功能,该类大数据平台在实际应用中可以满足企业各种业务的实际需求。 基于云计算技术的大数据平台可以实现企业决策支撑、销售预测等功能,这是因为其在实际应用中可以利用上层应用数据,通过大数据平台分析系统的功能及附加业务的逻辑功能对其进行分析,从而为现代企业利用数据决策提供科学、准确、有效的参考依据。云计算平台技术与云计算服务技术在新时期的高速发展,使大数据平台应用技术成为可能,如果没有云计算技术作为大数据平台的技术支撑,大数

企业大数据管理平台软件哪家好

大数据时代,企业大数据管理显得尤为重要。企业大数据管理分为企业自身的数据管理,如企业的客户、产品、销售、库存等数据和企业的外部数据管理,如产品服务的评价、情报信息、行业信息的收集等。所以选择一个好用的企业大数据管理平台软件对企业的发展非常重要。 移动互联网、社交媒体和其他来源的数据爆炸式增长,产生了海量的数据,企业会仔细收集这些数据,并将其存储起来,以便重复使用。数据已经作为企业重要资产被广泛应用于盈利分析与预测、客户关系管理、合规性监管、运营风险管理等业务当中。 大数据对企业有多重要? 1. 帮助企业了解用户 通过大数据分析技术,企业可以将客户、用户和产品进行有机串联,对用户的产品偏好,客户的关系偏好进行个性化定位,生产出用户驱动型的产品,提供客户导向性的服务。 从大数据技术方面来看,用数据来指引企业的成长,将不再单单是一句口号。通过运用大数据,不仅可以从数据中发掘出适应企业发展环境的社会和商业形态,用数据对用户和客户对待产

品的态度,进行挖掘和洞察,准确发现并解读客户及用户的诸多新需求和行为特征,这必将颠覆传统企业在用户调研过程中,过分依赖主观臆断的市场分析模式。 2. 帮助企业进行资源精准定位 通过大数据技术,可以实现企业对所需资源的精准定位,在企业在运营过程中,所需要的每一种资源的挖掘方式、具体情况和储量分布等,企业都可以进行搜集分析,形成基于企业的资源分布可视图,就如同“电子地图”一般,将原先只是虚拟存在的各种优势点,进行“点对点”的数据化、图像化展现,让企业的管理者可以更直观地面对自己的企业,更好地利用各种已有和潜在资源。 3. 帮助企业做好运营推广 以往企业品牌如果需要做市场预测,大多靠自身资源、公共关系和以往的案例来进行分析和判断,得出的结论往往也比较模糊;很少能得到各自行业内的足够重视。通过大数据的相关性分析,根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合,企业的运营方向将会变得直观而且容易识别,在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。 通过大数据分析可以判断客户话题各类来源的占比,确定客户上网的习惯;信息的主要话题,以及相关媒体平台曝光量,企业可以针对性得选择并制定营销活动平台、推广方向等,提升企业运营效果。 4. 协助企业更好的开展服务

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略,全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求: ?采用多层体系结构,应用软件系统具有相对的独立性,不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境,便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植,保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B(浏览器)/A(应用服务器)/D(数据库服务器)应用模式。 ?采用平台化和构件化技术,实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括:元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构,实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求,制定统一的技术元数据和业务元数据标准,覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节,建立相应的管理维护机制,梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括: ●根据业务特点,制定元数据标准,要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理,包括:定义、添加、删除、查询和修改等操作,

支持对派生元数据的管理,如派生指标、代码重新组合等,对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据,实现对各类业务数据的统一管理和利用,包括: ?基础数据管理:建立各类业务数据与元数据的映射关系,实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL:通过元数据获取ETL规则的描述信息,包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库:利用元数据实现对数据仓库结构的描述,包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体(CUBE)的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发,构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台,通过数据抽取、清洗和转换等操作,最终加载到数据仓库中,完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括: ●支持多种数据格式的数据交换,如关系型数据库:MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等;文件格式:DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述,包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控,如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式,增量加载的处理方式; ●支持元数据的管理,能提供动态的影响分析,能与前端报表系统结合, 分析报表到业务系统的血缘分析关系; ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力,数据处理流程,客户自定义 脚本和函数等具备可重用性; ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

云计算和大数据基础知识12296

精心整理 云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据! 云计算cloudcomputing是一种基于因特网的超级计算模式,在远程的数据中心里,成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此,云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力,拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心,按自己的需求进行运算。 二、 三、 1 );软件2 任一资源节点异常宕机,都不会导致云环境中的各类业务的中断,也不会导致用户数据的丢失。这里的资源节点可以是计算节点、存储节点和网络节点。而资源动态流转,则意味着在云计算平台下实现资源调度机制,资源可以流转到需要的地方。如在系统业务整体升高情况下,可以启动闲置资源,纳入系统中,提高整个云平台的承载能力。而在整个系统业务负载低的情况下,则可以将业务集中起来,而将其他闲置的资源转入节能模式,从而在提高部分资源利用率的情况下,达到其他资源绿色、低碳的应用效果。 3、支持异构多业务体系 在云计算平台上,可以同时运行多个不同类型的业务。异构,表示该业务不是同一的,不是已有的或事先定义好的,而应该是用户可以自己创建并定义的服务。这也是云计算与网格计算的一个重要差异。 4、支持海量信息处理 云计算,在底层,需要面对各类众多的基础软硬件资源;在上层,需要能够同时支持各类众多的异构的业务;

而具体到某一业务,往往也需要面对大量的用户。由此,云计算必然需要面对海量信息交互,需要有高效、稳定的海量数据通信/存储系统作支撑。 5、按需分配,按量计费 按需分配,是云计算平台支持资源动态流转的外部特征表现。云计算平台通过虚拟分拆技术,可以实现计算资源的同构化和可度量化,可以提供小到一台计算机,多到千台计算机的计算能力。按量计费起源于效用计算,在云计算平台实现按需分配后,按量计费也成为云计算平台向外提供服务时的有效收费形式。 四、云计算按运营模式分类 1、公有云 公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云,公有云一般可通过Internet使用,可能是免费或成本低廉的。 烦。B 2 3 五、 六、 1、传统的IT部署架构是“烟囱式”的,或者叫做“专机专用”系统。 图2传统IT基础架构 这种部署模式主要存在的问题有以下两点: 硬件高配低用。考虑到应用系统未来3~5年的业务发展,以及业务突发的需求,为满足应用系统的性能、容量承载需求,往往在选择计算、存储和网络等硬件设备的配置时会留有一定比例的余量。但硬件资源上线后,应用系统在一定时间内的负载并不会太高,使得较高配置的硬件设备利用率不高。 整合困难。用户在实际使用中也注意到了资源利用率不高的情形,当需要上线新的应用系统时,会优先考虑部署在既有的基础架构上。但因为不同的应用系统所需的运行环境、对资源的抢占会有很大的差异,更重要的是考虑到可靠性、稳定性、运维管理问题,将新、旧应用系统整合在一套基础架构上的难度非常大,更多的用户往往选择新增与应用系统配套的计算、存储和网络等硬件设备。

山东政务信息系统整合共享工程大数据管理平台

山东省政务信息系统整合共享工程大数据管理平台 项目需求和技术方案要求 一、项目概况 (一)建设目标 通过大数据管理平台建设,建立统一的数据资源汇聚、数据治理、数据资源引擎和数据安全管理能力,实现大数据基础设施的集约共用和对全省政务信息资源的统筹管理和数据治理。将现有“逻辑集中、物理分散”数据共享交换方式向数据实体集中存储管理方式转变,建立完善的数据安全管理体系,实现由数据“资源”向数据“资产”的提升。 (二)建设原则 1.开放性 平台应具备良好的开放性,提供开放接口便于和第三方系统对接或者基于该接口构建新的业务。 2.先进性 在设计理念和技术体系等方面需借鉴先进的互联网技术,确保应用系统架构满足未来业务发展需求。 3.扩展性 平台应具备规范的开发接口和高可扩展性,保证未来新的需求提出时可以方便地应用到现有系统中。 4.可维护性 平台应具备良好的维护性,方便今后的扩展应用和运行维护。 5.安全性 平台应具备高安全性,确保系统正常运行的同时防止政府内部数据泄露。 (三)建设周期 2 个月。 (四)采购清单

二、建设内容 2.1数据汇聚系统建设内容 数据汇聚平台支持通过图形化的操作方式,把不同系统来源、不同类型的数据汇聚到大数据平台,能够兼容以SHE( Spark 、Hadoop、ElasticSearch )为首的大数据生态技术栈;并提供基础算子如关联、去重、过滤等完成数据转换。可以通过机器学习实现多人协作开发,提供脚本开发,工作流开发环境,能够针对任务资源实现共享以提升实施效率,可以提供基于消息流和文本的实时采集能力;提供精细化的任务调度管理,便于查看每个任务具体的数据处理情况,实现数据汇聚和加工处理一站式开发管理。 2.1.1 多源数据采集 1)支持离线数据采集,实现对各种主流数据库系统的支持,如Oracle 、DB2、SQL Server 、Sybase 、InfoMix 等主流数据库,MySQ、L PostgreSQL 等开源数据库,达梦、汉高、神通、GBase8t、KingBase 、LibrA 等国产数据库。 2)支持提供触发器、时间戳、全表对比、系统日志分析等多种数据增量采集方式。 3)支持大数据采集,实现HBase 的输入输出转换组件,可连接的数据库类型支持Hadoop Hive ,提供Hadoop HDFS文件拷贝的任务组件。 4)支持实时数据采集,实现基于Flume+Kafka 技术来采集流数据,能够接入HDFS、Hbase 或Storm 消费数据。 5)支持对FTP、SFTP、MONGOD文B件服务器的文件采集,支持包括普通文本、CSV、XML、Excel 等多种格式的文件。 2.1.2 可视化的流程设计 1)支持ETL作业调度流程和转换流程,能够通过图形化界面设计ETL转换过程和作业,支持后台批量运行ETL 转换。 2)支持200 种以上的主流数据处理组件,包括数据文件采集组件,清洗组件,大数据组件等。 3)支持图形化拖拽方式进行任务编排,将多类有顺序或者依赖关系的任务能够串接起来。同时提供任务流的管理能力。 2.1.3 统一的任务调度 1)支持多种任务管理,包括批量采集任务、实时采集任务、数据流任务等,支持多种调

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本:1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台,主要功能是多种数据库及文件数据;访问;采集;解析,清洗,ETL,同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台,应用于大数据的可视化和互动操作。 为此,根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理,包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次,主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析,清洗,整合、ETL,同时编写模型支持后台统计分析算法,提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次,在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发,采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠,性能高,满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析,实现高可信和高可用。

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境,以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础,建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角,实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展的综合情况,及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源,结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力,以人口、法人、地理,人口与地理,法人与地理,实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析,为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求:通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚,将分散的数据进行物理集中和整合管理,为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同,提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL 等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据,还是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后,持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据的离线计算能力、高效即

席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加,需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力,支撑不断增长的数据量,满足未来政务各类业务工作的发展需要,确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台的数据,通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联,即:通过分析数据间的业务关系,建立关键数据之间的关联关系,将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合,以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用,支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能,促进民生的发展。

大数据与云计算研究报告

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摘要:近年来,大数据和云计算已经成为社会各界关注的热点话题。秉承“按需服务”理念的“云计算(Cloudcomputing)”正高速发展,“数据即资源”的“大数据(bigdata)”时代已经来临[1]。大数据利用对数据处理的实时性、有效性提出了更高要求,需要根据大数据特点对传统的常规数据处理技术进行技术变革,形成适用于大数据收集、存储、管理、处理、分析、共享和可视化的技术。如何更好地管理和利用大数据已经成为普遍关注的话题。大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战,数据管理方式上的变革正在酝酿和发生。本文所提到的大数据包含着云计算,因为云计算是支撑大数据的平台。 关键词:大数据云计算数据分析数据挖掘

引言 在学术界,大数据这一概念的提出相对较早。2008年9月,《自然》杂志就推出了名为“大数据”(bigdata)的专刊。2011年5月,麦肯锡全球研究院发布了名为《大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿》(Bigdata:Thenextfrontierforinnovation,competition,andproductivity)的研究报告,指出大数据将成为企业的核心资产,对海量数据的有效利用将成为企业在竞争中取胜的最有力武器。2012年,联合国发布大数据政务白皮书,指出大数据可以使用极为丰富的数据资源来对社会经济进行前所未有的实时分析,帮助政府更好地响应社会和经济运行。2012年3月29日,奥巴马政府发布了《大数据研究与发展计划倡议》,宣布启动对大数据的研发计划,标志着美国把大数据提高到国家战略层面,将“大数据研究”上升为国家意志,对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。 大数据应用正在风靡全球,大数据精准营销成为企业掌舵者的口头禅,那么大数据真的是无懈可击吗?答案显然是否定的。随着互联网和移动设备的普及,大数据已经在我们的生活中无处不在,而有关大数据与隐私的问题也日益受到关注。毫无疑问,未来可以获得的个人数据量越多,其中的信息量就越大。只要拥有了足够多的数据,我们甚至可能发现有关于一个人的未来信息。另外市场是变化无常并且不可预期的,决策者的创造性思维并不能通过数据得以体现,相反,大数据在压制创新。大数据搜集到的数据的真实性也有待检验。一个人获得的数据和事实越多,预测就越有意义,人的判断也就显得愈发

大大数据管理系统之大大数据可视化设计

数据管理系统企业级数据可视化项目Html5 应用实践 项目经理:李雪莉 组员:申欣邹丽丹陈广宇陈思 班级:大数据&数字新媒体 一、项目背景 随着大数据、云计算和移动互联网技术的不断发展,企业用户对数据可视化的需求日益迫切。用户希望能够随时随地简单直观的了解企业生产经营、绩效考核、关键业务、分支机构的运行情况,即时掌握突发性事件的详细信息,快速反应并作出决策。随着企业信息化的不断推进,企业不断的积累基础信息、生产运行、经营管理、绩效考核、经营分析等以不同形式分布在多个系统或个人电脑文档内的业务数据。如何将大量的数据进行分析整理,以简单、直观、高效的形式提供给管理者作为经营决策的依据是当前企业数据应用的迫切需求。传统的企业数据可视化方案多基于Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术进行开发,在当前互联网和移动互联网技术高速发展的背景下,Web技术标准也随之高速发展,用户对互联网技术安全性和使用体验的要求越来越高。Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术因为落后和封闭的技术架构,以及高功耗、高系统

资源占用,已经被微软、谷歌、苹果、火狐等主流操作系统和浏览器厂商逐步放弃,转而不断支持和完善基于HTML5的新一代Web技术标准 对数据进行直观的拖拉操作以及数据筛选等,无需技术背景,人人都能实现数据可视化无论是电子表格,数据库还是 Hadoop 和云服务,都可轻松分析其中的数据。 数据可视化是科学、艺术和设计的结合,当枯燥隐晦的数据被数据科学家们以优雅、简明、直观的视觉方式呈现时,带给人们的不仅仅是一种全新的观察世界的方法,而且往往具备艺术作品般的强大冲击力和说服力。如今数据可视化已经不局限于商业领域,在社会和人文领域的影响力也正在显现。 数据可视化的应用价值,其多样性和表现力吸引了许多从业者,而其创作过程中的每一环节都有强大的专业背景支持。无论是动态还是静态的可视化图形,都为我们搭建了新的桥梁,让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系,感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化,还能让我们理解其他形式下不易发掘的事物。 二、项目简介 目前,金融机构(银行,保险,基金,证劵等)面临着诸如利率汇率自由化,消费者行为改变,互联网金融崛起等多个挑战。为满足企业的发展需要,要求管理者运用大数据管理以更为科学的手段对企

大数据分析平台的需求报告模板

大数据分析平台的需求报告 提供统一的数据导入工具,数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。 一、项目范围的界定 没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据分析平台的需求,需要考虑的问题主要包括下面几个方面: (1)业务边界:有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。 (2)数据边界:有哪些业务数据需要接入大数据分析平台,具体的包括哪些表,表结构如何,表间关系如何(区别于传统模式)。 (3)功能边界:提供哪些功能,不提供哪些功能,必须明确界定,该部分详见需求分析; 二、关键业务流程分析 业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数据交互流程和模式,决定了大数据平台的架构和设计,因此必须进行专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面: 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程

2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程 三、功能性需求分析 3.1.历史数据导入3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询 四、非功能性需求 4.1 性能

4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口 5.3 数据导出接口 六、集群需求 大数据平台的技术特点,决定项目的实施必须考虑单独的开发环境和生产环境,否则在后续的项目实施过程中,必将面临测试不充分和性能无法测试的窘境,因此前期需求分析阶段,必须根据数据规模和性能需求,构建单独的开发环境和生产环境。 6.1开发环境 6.1.1 查询服务器 6.1.2 命名服务器 6.1.3 数据服务器 6.2 生产环境 6.2.1 查询服务器

大数据处理框架选型分析

大数据处理框架选型分析

前言 说起大数据处理,一切都起源于Google公司的经典论文:《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时(2000年左右),由于网页数量急剧增加,Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据:爬虫爬到的网页、网页请求日志;计算各种类型的派生数据:倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解,但由于输入数据量很大,单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算,并且需要考虑如何进行并行计算、分配数据和处理失败等等问题。 针对这些复杂的问题,Google决定设计一套抽象模型来执行这些简单计算,并隐藏并发、容错、数据分布和均衡负载等方面的细节。受到Lisp和其它函数式编程语言map、reduce思想的启发,论文的作者意识到许多计算都涉及对每条数据执行map操作,得到一批中间key/value对,然后利用reduce操作合并那些key值相同的k-v对。这种模型能很容易实现大规模并行计算。 事实上,与很多人理解不同的是,MapReduce对大数据计算的最大贡献,其实并不是它名字直观显示的Map和Reduce思想(正如上文提到的,Map和Reduce思想在Lisp等函数式编程语言中很早就存在了),而是这个计算框架可以运行在一群廉价的PC机上。MapReduce的伟大之处在于给大众们普及了工业界对于大数据计算的理解:它提供了良好的横向扩展性和容错处理机制,至此大数据计算由集中式过渡至分布式。以前,想对更多的数据进行计算就要造更快的计算机,而现在只需要添加计算节点。 话说当年的Google有三宝:MapReduce、GFS和BigTable。但Google三宝虽好,寻常百姓想用却用不上,原因很简单:它们都不开源。于是Hadoop应运而生,初代Hadoop的MapReduce和

云计算数据管理平台项目实施方案

云计算数据管理平台项目实施方案

目录 1.项目实施方案 (5) 1.1.项目实施 (5) 1.1.1.实施总体要求响应和承诺 (5) 1.1.2.项目实施内容 (5) 1.2.项目组织架构 (6) 1.2.1.项目实施内部组织架构 (6) 1.2.2.甲乙方联合项目组织架构 (12) 1.3.项目人员配置和管理承诺 (18) 1.4.项目人员保障 (19) 1.4.1.实施工作配置相应资质和数量承诺 (19) 1.4.2.总体资源配置和工作量估算 (19) 1.4.3.具体人力资源配置 (20) 1.5.实施进度计划 (20) 1.6.项目实施过程 (22) 1.6.1.系统运行维护 (22) 1.6.2.系统优化完善 (26) 1.6.3.数据治理 (30) 1.7.项目交付物及质量要求响应 (31) 1.8.项目管理方案 (35) 1.8.1.项目管理方法论 (35)

1.8.3.项目进度管理 (40) 1.8.4.项目需求管理 (40) 1.8.5.项目配置管理 (41) 1.8.6.项目变更管理 (43) 1.8.7.项目质量管理 (45) 1.8.8.项目风险管理 (65) 1.8.9.项目沟通管理 (70) 1.9.测试方案 (73) 1.9.1.总体测试策略 (73) 1.9.2.总体测试方案 (74) 1.9.3.单元测试方案 (112) 1.9.4.集成测试方案 (124) 1.9.5.系统测试方案 (126) 1.9.6.测试组织 (143) 1.9.7.测试工具 (148) 1.9.8.自动化测试 (153) 1.9.9.软件测试知识库 (160) 1.9.10.实施测试 (163) 1.10.应急计划 (164) 1.10.1.本项目的关键成功因素 (164) 1.10.2.重大风险及规避措施 (166)

大数据平台建设方案

大数据平台建设方案 (项目需求与技术方案) 一、项目背景 “十三五”期间,随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。***(某政府部门)为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战,适应全省经济社会发展与改革要求,大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源,打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力,及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析,实现企业信用社会化监督,建立规范化共建共享投资项目管理体系,推进政务数据共享和业务协同,为决策提供及时、准确、可靠的信息依据,提高政务工作的前瞻性和针对性,加大宏观调控力度,促进经济持续健康发

展。 1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道,整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据,构建汇聚式一体化数据库,为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性,编制数据资源目录,建立信息资源交换管理标准体系,在业务可行性的基础上,实现数据信息共享,推进信息公开,建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上,为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点,以大数据应用为核心,坚持“统筹规划、分步实施,整合资源、协同共享,突出重点、注重实效,深化应用、创新驱动”的原则,全面提升信息化建设水平,促进全省经济持续健康发展。

工程大数据分析平台

工程大数据分析平台 随着大数据时代来临、无人驾驶和车联网的快速发展,汽车研发部门需要处理的数据量激增、数据类型不断扩展。相关数据涵盖车内高频CAN 数据和车外ADAS 视频非结构化数据、位置地理空间数据、车辆运营数据、用户CRM 数据、WEB 数据、APP 数据、和MES 数据等。 在此背景下,整车厂研发部门关心的是:如何将企业内部的研发、实验、测试、生产数据,社会用户的用车数据,互联网第三方数据等结合起来,将异构数据和同构数据整合到一起,并在此基础上,实现业务系统、分析系统和服务系统的一体化;怎样利用深度的驾驶员行为感知、智能的车辆预防性维护、与实时的环境状态交互,通过大数据与机器学习技术,建立面向业务服务与产品持续优化的车联网智能分析;最终利用数据来为产品研发、生产、销售、售后提供精准的智能决策支撑。这些都是整车厂在大数据时代下亟待解决的问题。 针对这一需求,恒润科技探索出以EXCEEDDATA 大数据分析平台为核心的汽车工程大数据整体解决方案。借助EXCEEDDATA 大数据分析平台,企业可以集成、处理、分析、以及可视化海量级别的数据,可实现对原始数据的高效利用,并将原始数据转化成产品所需的智能,从而改进业务流程、实现智慧决策的产业升级。 产品介绍: ●先进的技术架构 EXCEEDDATA 采用分布式架构、包含集成处理(ETL)与分析挖掘两大产品功能体系,共支持超过20 多个企业常见传统数据库和大数据源系统,超过50 多个分析处理算法、以及超过丰富的可视化智能展现库。用户可以自主的、灵活的将各种来源的原始数据与分析处

理串联应用,建立科学的数据模型,得出预测结果并配以互动的可视化智能,快速高效的将大数据智能实现至业务应用中。 平台包括分布式大数据分析引擎、智能终端展示、以及API。大数据分析引擎为MPP 架构,建立在开源的Apache Hadoop 与Apache Spark 之上,可简易的scale-out 扩展。在分析引擎的基础上包含数据源库、数据转换匹配器、数据处理操作库、机器学习算法库、可视化图形库等子模块。智能终端展示为行业通用的B/S 架构,用户通过支持跨操作系统和浏览器的HTML5/JS 界面与API 来与平台互动。

大数据对企业管理决策影响分析

大数据对企业管理决策影响分析 随着云计算技术的快速普及,加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发,人类进入了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。研究机构Gartner将大数据定义为需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察 发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产;国际数据公司(IDC)认为大数据是从海量规模数据中抽取价值的新一代技术和架构;IBM将大数据定义为4个V即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及产生的价值(Value)。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策,成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一,探讨了如何更好地利用数据产生社会效益;2012年5月联合国“Global Pulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战,并倡议运用大数据促进全球经济发展;2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”,正式启动大数据发展计划,随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划;Google、IBM、EMC、惠普、微软和阿里巴巴、百度等国内外公司正在积极抢占大数据技术市场。大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业,已成为一个影响国家、社会和企业发展的重要因素。在互联网时代,基于数据判断、决策成为国家、企业和个人的基本技能。大数据的出现改变了企业决策环境,并将对企业的传统决策方式产生巨大影响。 1、大数据对管理决策环境的影响 1.1大数据下数据驱动的决策方式 目前人类每年产生的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、 EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。美国互联网数据中心指出,全球已有超过150 亿台连接到互联网的移动设备,互联网上的数据每年增长50%,每两年便翻一番,而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的,随着数据的急剧增长,大数据时代已经到来。大数据下的决策依赖于大量市场数据,如何有效地收集和分配数据、可靠智能地分析和执行数据成为企业未来面临的挑战。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程,进而对企业的管理决策产生影响。舍恩伯格指出,大数据的“大”,并不是指数据本身绝对数量大,而是指处理数据所使用的模式“大”:尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据,同时使用数学方法对其进行分析和建模,挖掘出背后的关系,从而预测事件发生的概率。数据驱动型决策(data-driven decision making)是大数据下决策的特点。研究表明,越是以数据驱动的企业,其财务和运营业绩越好。大数据是个极丰富的数据集,数据是知识经济时代重要的生产要素,是经济运行中的根本性资源。数据生产信息,信息改善决策,进而提高生产力。可以预期,未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据,数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。 1.2大数据下决策方式应用现状 MIT沙龙主编与IBM商业价值协会通过对100个国家30多个行业的近3000名公司执行者、管理者和数据分析工作者进行调查,基于调查结果为公司提供了5条建议,其中提出对于每个机会,企业需要从问题而不是数据开始,所以应该先定义满足商务目标的问题,然后识别那些可以解答问题的数据。枟经济学家枠杂志2010年的一项调查显示,经营大数据已成为企业管理的热门话题,但大数据的应用目前还处于初级阶段。2013年3月IBM的大数据调研白皮书枟分析:大数据在现实世界中的应用枠显示“大数据”将带来蓬勃商机,

基于大数据的信息管理系统研究

2019年1月 的清理电脑病毒修复电脑故障时提高计算机终端设备可靠性的重要手段。 2.2.3计算机网络的传输介质 一般的技术人员在设计计算机网络可靠性的时候都很容易忽略传输介质,事实证明,计算机网络的传输介质十分重要。如果传输介质出现问题,整个计算机网络都可能无法正常运作。现今常用的运输介质按照抗干扰性从弱到强可以分为双绞线、同轴电缆、光纤,这几种运输介质的传输速率依次增加。可以看出,光纤是不错的传输介质,但是其也有不足。如果光纤出现问题修复比较困难,一般的技术人员无法快速有效地解决问题。相比之下,双绞线则是不错的传输介质,但传输效率不如光纤。工作人员在使用传输介质的时候可以合理地使用运输介质,以求达到最优的使用效果。 3提高计算机网络可靠性的技术策略3.1优化网络人员 优化网络人员是提高计算机网络可靠性的有效手段,这里的网络人员指的是网络设计优化人员和网络管理人员。网络管理人员和优化网络设计人员的日常工作就是优化管理计算机网络,优秀的网络人员可以更加快速有效的发现网络故障并清除故障,并可以更好地管理计算机网络。因此,优化网络人员可以提高计算机网络的可靠性。 3.2使用多层网络结构 在网络拓扑的选取上尽量选取混合型拓扑,单一拓扑如果某个节点出现了故障整个系统都无法正常使用,而混合拓扑就可以避免这种问题。在一定程度上可以降低出现故障的影响,计算机网络的可靠性自然也会随之提升。 3.3采用高效优质的网络设备 在设计计算机网络设备时,充分考虑成本的控制前提下要选取高效优质的网络设备,高效优质的网络设备可以为计算机网络的稳定提供更好的保障。除此之外,在设计计算机网络时还需要注意选取的设备和程序是否满足规定的标准。在保证计算机网络的质量的同时,还要充分考虑数据传输的距离和速度、施工的条件和维护是否困难,当然工程造价也是必须要考虑的重要因素。 4结束语 如今计算机网络已经完全融入了全球的生产作业,这也决定了其可靠性的研究不能被忽视。计算机网络在不断使用中发展,其可靠性也需要不断的探究才能提升。工作人员在每次修复计算机网络故障后,要保持学习的态度,总结故障产生的原因。除了上述内容之外,计算机网络人员还要重视算机网络的发展,这也是提升其可靠性的重要之处。 参考文献 [1]王新伟.提高计算机网络可靠性的方法研究.电脑知识与技术[J].2013 (21). [2]任晓波.基于智能计算的计算机网络可靠性分析[J].计算机光盘软 件与应用,2014(17):195~196. [3]王亚坤.以智能计算为基础的计算机网络可靠性分析[J].黑龙江科 技信息,2015(27):177. [4]徐涛.基于智能计算的计算机网络可靠性分析[J].无线互联科技, 2015(17):40~41. [5]黄永生.UMS容错计算机网络可靠性分析技术及其容错设备可用性建模[J].九江学院学报(自然科学版),2017(02):90~93. 收稿日期:2018-12-15 基于大数据的信息管理系统研究 杨岱岩(山东省济宁市第一中学,山东省济宁市272100) 【摘要】大数据技术是信息产业的第三次浪潮,随着大数据技术的逐渐兴起,物联网技术、信息管理等方面逐渐发展起来,使人们的工作和生活逐渐信息化智能化。大数据技术作为信息管理与信息系统的应用基础,其独特的技术特点使其应用较为困难,许多问题还亟待解决。本文通过对大数据技术的分析,研究大数据在信息管理系统中的应用及发展趋势,讨论带有大数据时代信息管理系统的搭建问题。 【关键词】大数据;信息管理系统;信息处理 【中图分类号】TP315【文献标识码】A【文章编号】1006-4222(2019)01-0010-02 引言 近年来随着中国经济和社会的高速发展,国际地位和国际影响力的不断提高,中国在全球范围内慢慢具有一定的领导力。大数据的时代已经来临,对于我们来说更要跟上时代甚至在某种程度上领先于时代。全球信息化和信息数据指数爆炸对信息管理系统及相关提出了挑战,同时也带来了前所未有的机遇和可能。无论是在医疗、信息、经济、科研及政治领域中,如何做出准确的风险评估和合理高效的决策成为当前信息管理系统及相关需要面临的一大问题。基于大数据时代,云计算和云安全的问题接踵而至,如何搭建高效安全的信息平台,优化数据结构,提高数据安全性和质量,传输数据以及防止数据泄露等等将成为第二大问题。 1大数据的时代特征与内涵 1.1大数据概述 广义上来说,大数据(Bigdata)是巨量数据的集合。大数据被广泛地应用于计算机学、信息科学、统计学等,具体应用于 “工业4.0”,AI(人工智能),云计算,互联网+等领域范围。随着物联网、云计算的广泛应用和进步,计算机和智能手机的普及,大数据时代已经来临。这是对于传统数据库的挑战和颠覆,大数据的出现适应于这个信息量呈现指数爆炸式增长的时代,对于处理大数据的技术和理念提出更高的要求。大数据的特点和结构极具特点,其5V特点为:Volume(大量),Variety (多样),Veracity(真实性),Velocity(高速性),Value(低价值密度);结构又分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据[1]。就目前而言,大数据仍是一种新兴的数据结构,拥有广阔的发展前景。在未来,数据资源化是必然趋势,无论是国家还是企业,对于数据高效合理的管理都将以各种方式转变为有效资源,这会是企业提高其财务表现和核心竞争力的必要途径。 通信设计与应用10

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