大数据应用分析解决方案
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目录
第一章大数据分类和架构简介 (3)
1.1概述 (3)
1.2从分类大数据到选择大数据解决方案 (3)
1.3依据大数据类型对业务问题进行分类 (4)
1.4使用大数据类型对大数据特征进行分类 (6)
1.5结束语和致谢 (8)
第二章如何知道一个大数据解决方案是否适合您的组织 (11)
2.1简介 (11)
2.2我的大数据问题是否需要大数据解决方案 (11)
2.3维度可帮助评估大数据解决方案的可行性 (12)
2.4业务价值：可通过大数据技术获取何种洞察 (13)
2.5我当前的环境能否扩展 (17)
2.6扩展我当前的环境的成本是多少 (17)
2.7对数据的治理和控制：对现有的 IT 治理有何影响 (18)
2.8我能否增量地实现大数据解决方案 (19)
2.9人员：是否已有恰当的技能并调整了合适的人员 (19)
2.10是否拥有可用于获取洞察的现有数据 (19)
2.11数据复杂性是否在增长 (19)
2.11.1 数据量是否已增长 (19)
2.11.2 数据种类是否已增多 (20)
2.11.3 数据的速度是否已增长或改变 (20)
2.11.4 您的数据是否值得信赖 (20)
2.12是否所有大数据都存在大数据问题 (21)
第三章理解大数据解决方案的架构层 (22)
3.1概述 (22)
3.2大数据解决方案的逻辑层 (22)
3.2.1 大数据来源 (24)
3.2.2 数据改动和存储层 (27)
3.2.3 分析层 (27)
3.2.4 使用层 (27)
3.3垂直层 (29)
3.3.1 信息集成 (29)
3.3.2 大数据治理 (30)
3.3.3 服务质量层 (30)
3.3.4 系统管理 (32)
3.4结束语 (32)
第四章了解用于大数据解决方案的原子模式和复合模式 (33)
4.1简介 (33)
4.2原子模式 (34)
4.2.1 数据使用模式 (34)
4.2.2 处理模式 (36)
4.2.3 访问模式 (38)
4.2.4 存储模式 (42)
4.2.5 复合模式 (43)
4.3结束语 (45)
第五章对大数据问题应用解决方案模式并选择实现它的产品 (48)
5.1简介 (48)
5.2解决方案模式 (48)
5.3用例描述：保险欺诈 (48)
5.4解决方案模式：入门 (49)
5.5解决方案模式：获得高级业务洞察 (51)
5.6解决方案模式：采取下一个最佳行动 (53)
5.7形成大数据解决方案骨干的产品和技术 (55)
5.8在欺诈检测中使用大数据分析的好处 (56)
5.9结束语 (57)
第一章大数据分类和架构简介
摘要：大数据问题的分析和解决通常很复杂。大数据的量、速度和种类使得提取信息和获得业务洞察变得很困难。以下操作是一个良好的开端：依据必须处理的数据的格式、应用的分析类型、使用的处理技术，以及目标系统需要获取、加载、处理、分析和存储数据的数据源，对大数据问题进行分类。
1.1概述
大数据可通过许多方式来获取、存储、处理和分析。每个大数据来源都有不同的特征，包括数据的频率、速率、数量、类型和真实性。处理并存储大数据时，会涉及到更多维度，比如治理、安全性和策略。选择一种架构并构建合适的大数据解决方案极具挑战，因为需要考虑非常多的因素。
本“大数据架构和模式“系列提供了一种结构化和基于模式的方法来简化定义完整的大数据架构的任务。因为评估一个业务场景是否存在大数据问题很重要，所以我们包含了一些线索来帮助确定哪些业务问题适合采用大数据解决方案。
1.2从分类大数据到选择大数据解决方案
如果您花时间研究过大数据解决方案，那么您一定知道它不是一个简单的任务。本系列将介绍查找满足您需求的大数据解决方案所涉及的主要步骤。
我们首先介绍术语“大数据” 所描述的数据类型。为了简化各种大数据类型的复杂性，我们依据各种参数对大数据进行了分类，为任何大数据解决方案中涉及的各层和高级组件提供一个逻辑架构。接下来，我们通过定义原子和复合分类模式，提出一种结构来分类大数据业务问题。这些模式有助于确定要应用的合适的解决方案模式。我们提供了来自各行各业的示例业务问题。最后，对于每个组件和模式，我们给出了提供了相关功能的产品。
第 1 部分将介绍如何对大数据进行分类。本系列的后续文章将介绍以下主题：
●定义大数据解决方案的各层和组件的逻辑架构
●理解大数据解决方案的原子模式
●理解用于大数据解决方案的复合（或混合）模式
●为大数据解决方案选择一种解决方案模式
●确定使用一个大数据解决方案解决一个业务问题的可行性
●选择正确的产品来实现大数据解决方案
1.3依据大数据类型对业务问题进行分类
业务问题可分类为不同的大数据问题类型。以后，我们将使用此类型确定合适的分类模式（原子或复合）和合适的大数据解决方案。但第一步是将业务问题映射到它的大数据类型。下表列出了常见的业务问题并为每个问题分配了一种大数据类型。
表 1. 不同类型的大数据业务问题
按类型对大数据问题分类，更容易看到每种数据的特征。这些特征可帮助我们了解如何获取数据，如何将它处理为合适的格式，以及新数据出现的频率。来自不同来源的数据具有不同的特征；例如，社交媒体数据包含不断传入的视频、图像和非结构化文本（比如博客文章）。
我们依据这些常见特征来评估数据，下一节将详细介绍这些特征：
●内容的格式
●数据的类型（例如，交易数据、历史数据或主数据）
●将提供该数据的频率
●意图：数据需要如何处理（例如对数据的临时查询）
●处理是否必须实时、近实时还是按批次执行。
1.4使用大数据类型对大数据特征进行分类
按特定方向分析大数据的特征会有所帮助，例如以下特征：数据如何收集、分析和处理。对数据进行分类后，就可以将它与合适的大数据模式匹配：
●分析类型—对数据执行实时分析还是批量分析。请仔细考虑分析类型的选
择，因为这会影响一些有关产品、工具、硬件、数据源和预期的数据频率的其他决策。一些用例可能需要混合使用两种类型：
?欺诈检测；分析必须实时或近实时地完成。
?针对战略性业务决策的趋势分析；分析可采用批量模式。
●处理方法—要应用来处理数据的技术类型（比如预测、分析、临时查询和
报告）。业务需求确定了合适的处理方法。可结合使用各种技术。处理方法的选择，有助于识别要在您的大数据解决方案中使用的合适的工具和技术。
●数据频率和大小—预计有多少数据和数据到达的频率多高。知道频率和大
小，有助于确定存储机制、存储格式和所需的预处理工具。数据频率和大小依赖于数据源：
?按需分析，与社交媒体数据一样
?实时、持续提供（天气数据、交易数据）
?时序（基于时间的数据）
●数据类型—要处理数据类型—交易、历史、主数据等。知道数据类型，
有助于将数据隔离在存储中。
●内容格式（传入数据的格式）结构化（例如 RDMBS）、非结构化（例如音频、
视频和图像）或半结构化。格式确定了需要如何处理传入的数据，这是选择工具、技术以及从业务角度定义解决方案的关键。
●数据源—数据的来源（生成数据的地方），比如 Web 和社交媒体、机器
生成、人类生成等。识别所有数据源有助于从业务角度识别数据范围。该图显示了使用最广泛的数据源。
●数据使用者—处理的数据的所有可能使用者的列表：
?业务流程
?业务用户
?企业应用程序
?各种业务角色中的各个人员
?部分处理流程
?其他数据存储库或企业应用程序
●硬件—将在其上实现大数据解决方案的硬件类型，包括商用硬件或最先进
的硬件。理解硬件的限制，有助于指导大数据解决方案的选择。
图 1 描绘用于分类大数据的各种类别。定义大数据模式的关键类别已识别并在蓝色方框中突出显示。大数据模式（将在下一篇文章中定义）来自这些类别
的组合。
图 1. 大数据分类
1.5结束语和致谢
在本系列剩余部分中，我们将介绍大数据解决方案的逻辑架构和各层，从访问到使用大数据。我们将提供数据源的完整列表，介绍专注于大数据解决方案的每个重要方面的原子模式。我们还将介绍复合模式，解释可如何结合使用原子模式来解决特定的大数据用例。本系列最后将提供一些解决方案模式，在广泛使用的用例与各个产品之间建立对应关系。
感谢Rakesh R. Shinde 在定义本系列的整体结构上提供的指导，以及对本系列的审阅和提供的宝贵评论。
第二章如何知道一个大数据解决方案是否适合您的组织
摘要：本文介绍一种评估大数据解决方案的可行性的基于维度的方法。通过回答探索每个维度的问题，您可以通过自己对环境的了解来确定某个大数据解决方案对您是否适合。仔细考虑每个维度，就会发现有关是否到了改进您的大数据服务的时候的线索。
2.1简介
在确定投资大数据解决方案之前，评估可用于分析的数据；通过分析这些数据而获得的洞察；以及可用于定义、设计、创建和部署大数据平台的资源。询问正确的问题是一个不错的起点。使用本文中的问题将指导您完成调查。答案将揭示该数据和您尝试解决的问题的更多特征。
尽管组织一般情况对需要分析的数据类型有一些模糊的理解，但具体的细节很可能并不清晰。毕竟，数据可能具有之前未发现的模式的关键，一旦识别了一种模式，对额外分析的需求就会变得很明显。要帮助揭示这些未知的信息，首先需要实现一些基本用例，在此过程中，可以收集以前不可用的数据。构建数据存储库并收集更多数据后，数据科学家就能够更好地确定关键的数据，更好地构建将生成更多洞察的预测和统计模型。
组织可能也已知道它有哪些信息是不知道的。要解决这些已知的未知，组织首先必须与数据科学家合作，识别外部或第三方数据源，实现一些依赖于此外部数据的用例。
本文首先尝试回答大多数CIO在实施大数据举措之前通常会提出的问题，然后，本文将重点介绍一种将帮助评估大数据解决方案对组织的可行性的基于维度的方法。
2.2我的大数据问题是否需要大数据解决方案
大数据，曾几何时似乎很少出现。
组织多半会选择以增量方式实现大数据解决方案。不是每个分析和报告需求
都需要大数据解决方案。如果对于对大型数据集或来自多个数据源的临时报告执行并行处理的项目，那么可能没有必要使用大数据解决方案。
随着大数据技术的到来，组织会问自己：“大数据是否是我的业务问题的正确解决方案，或者它是否为我提供了业务机会？”大数据中是否隐藏着业务机会？以下是我从CIO 那里听到的一些典型问题：
●如果我使用大数据技术，可能会获得何种洞察和业务价值？
●它是否可以扩充我现有的数据仓库？
●我如何评估扩展当前环境或采用新解决方案的成本？
●对我现有IT治理有何影响？
●我能否以增量方式实现大数据解决方案？
●我需要掌握哪些具体的技能来理解和分析构建和维护大数据解决方案的需
求？
●我的现有企业数据能否用于提供业务洞察？
●来自各种来源的数据的复杂性在不断增长。大数据解决方案对我有帮助吗？
2.3维度可帮助评估大数据解决方案的可行性
为了回答这些问题，本文提出了一种依据下图中所示的维度来评估大数据解决方案的可行性的结构化方法。
图2-1. 评估大数据解决方案的可行性时要考虑的维度
●来自可通过分析数据获得的洞察的业务价值
●针对新数据来源和数据使用方式的治理考虑因素
●拥有相关技能和赞助商的承诺的人员
●捕获的数据量
●各种各样的数据源、数据类型和数据格式
●生成数据的速度，需要对它执行操作的速度，或者它更改的速度
●数据的真实性，或者数据的不确定性和可信赖性
对于每个维度，我们都给出了一些关键问题。依据业务上下文，为每个维度分配一个权重和优先级。评估会因业务案例和组织的不同而有所不同。您可以考虑在与相关的业务和IT 利益相关者召开的一系列研讨会中探讨这些问题。2.4业务价值：可通过大数据技术获取何种洞察
许多组织想知道，他们在寻找的业务洞察能否通过大数据解决方案解决。没有权威的指南能够用来定义可从大数据获取的洞察。具体场景需要由组织识别，而且这些场景在不断演变。在确定和识别在实现后会给企业带来重大价值的业务用例和场景的过程中，数据科学家
起着至关重要的作用。
数据科学家必须能够理解关键绩效指标，对数据应用统计算法和复杂算法来获得一个用例列表。用例因行业和业务不同而有所不同。研究市场竞争对手的行动、发挥作用的市场力量，以及客户在寻找什么，会很有帮助。下表给出了来自各行各业的用例示例。
表 1. 来自各行各业的示例用例
潜在的客户正在社交网络和评论站点上生成大量新数据。在企业内，随着客户切换到在线渠道来执行业务和与公司交互，交易数据和Web 日志与日俱增。
请考虑构建一个大数据解决方案的成本，并权衡它与带给业务部门的新洞察的价值。在有关现有客户的归档数据的上下文中分析此新数据时，业务人员将获得对新业务机会的洞察。
主要满足以下条件，大数据可提供可行的解决方案：
●从数据中开发的洞察所生成的价值，值得在大数据解决方案中投入的资本成本
●面向客户的场景可证明来自洞察的潜在价值
评估通过大数据解决方案获取的业务价值时，请考虑您当前的环境是否可扩展并权衡此投资的成本。
确定数据的优先级
首先为企业内存在的数据创建一个清单。识别内部系统和应用程序中存在的数据以及从第三方传入的数据。如果业务问题可使用现有数据解决，那么有可能不需要使用来自外部来源的数据。请考虑构建一个大数据解决方案的成本，并权衡它与带给业务部门的新洞察的价值。
2.5我当前的环境能否扩展
询问以下问题，确定您能否扩充现有的数据仓库平台？
●当前的数据集是否非常大，是否达到了TB或PB 数量级？
●现有的仓库环境是否包含生成或获取的所有数据的存储库？
●是否有大量冷数据或人们很少接触的数据未分析，可以通过分析这些数据获得业务
洞察？
●您是否需要丢弃数据，因为无法存储或处理它？
●您是否希望能够在复杂且大量的数据上执行数据探索？
●您是否希望能够对非操作数据执行分析？
●您是否有兴趣使用数据执行传统和新类型的分析？
●您是否试图延迟对现有数据仓库的升级？
●您是否在寻求途径降低执行分析的总体成本？
如果任何这些问题的答案是“是”，那么您就可以探索扩充现有数据仓库环境的方式。
2.6扩展我当前的环境的成本是多少
扩展现有数据仓库平台或IT 环境与实现大数据解决方案的成本和可行性取决于：
●现有工具和技术
●现有系统的可伸缩性
●现有环境的处理能力
●现有平台的存储能力
●执行的治理和策略
●现有IT 应用程序的异构性
●组织中存在的技术和业务技能。
它还依赖于将从新数据来源收集的数据量、业务用例的复杂性、处理的分析复杂性，以及获取数据和拥有恰当技能集的人员的成本。现有的资源池能否开发新的大数据技能，或者是否可从外部雇佣拥有稀缺技能的人员？
请注意，大数据举措会对其他正在实施的项目产生影响。从新的来源获取数据具有很高的成本。您首先应当识别系统和应用程序内部存在的数据，以及目前收到的第三方数据，这一点很重要。如果业务问题可以使用现有数据解决，那么有可能不需要使用来自外部来源的数据。
在生成新工具和应用程序之前，请评估组织的应用程序组合。例如，一个普通的Hadoop 平台可能无法满足您的需求，您可能必须购买专业的工具。或者相对而言，Hadoop 的商业版本对当前用例而言可能很昂贵，但可能需要用作长期投资来支持一个战略性的大数据平台。考虑大数据工具和技术需要的基础架构、硬件、软件和维护的成本。
2.7对数据的治理和控制：对现有的 IT 治理有何影响
在决定是否实现一个大数据平台时，组织可能会查看新数据源和新的数据元素类型，而这些信息当前的所有权尚未明确定义。一些行业制度会约束组织获取和使用的数据。例如，在医疗行业，通过访问患者数据来从中获取洞察是否合法？类似的规则约束着所有行业。除了IT 治理问题之外，组织的业务流程可能也需要重新定义和修改，让组织能够获取、存储和访问外部数据。
请在您的情况的上下文中考虑以下治理相关问题：
●安全性和隐私—为了与当地法规一致，解决方案可以访问哪些数据？可以存储哪些数
据？哪些数据应在移动过程中加密？静止数据呢？谁可以查看原始数据和洞察？
●数据的标准化—是否有标准约束数据？数据是否具有专用的格式？是否有部分数据为
非标准格式？
●数据可用的时段—数据在一个允许及时采取操作的时段是否可用？
●数据的所有权—谁拥有该数据？解决方案是否拥有适当的访问权和权限来使用数据？
●允许的用法：允许如何使用该数据？
2.8我能否增量地实现大数据解决方案
大数据解决方案可以采用增量方式实现。明确地定义业务问题的范围，并以可度量的方式设置预期的业务收入提升，这样做会很有帮助。
对于基础业务案例，请仔细列出问题的范围和解决方案带来的预期收益。如果该范围太小，业务收益将无法实现，如果范围太大，获得资金和在恰当的期限内完成项目就会很有挑战性。在项目的第一次迭代中定义核心功能，以便能够轻松地赢得利益相关者的信任。2.9人员：是否已有恰当的技能并调整了合适的人员
需要特定的技能来理解和分析需求，并维护大数据解决方案。这些技能包括行业知识、领域专长，以及有关大数据工具和技术的技术知识。拥有建模、统计、分析和数学方面的专业经验的数据科学家，是任何大数据举措成功的关键。
在实施一个新的大数据项目之前，确保已安排了合适的人员：
●您是否获得利益相关者和其他愿意投资该项目的业务赞助者的支持？
●是否拥有熟悉该领域、能分析大量数据、而且能识别从数据生成有意义且有用的洞察的
途径的数据科学家？
2.10是否拥有可用于获取洞察的现有数据
所有组织都拥有大量未用于获取业务洞察的数据。这些数据包括日志文件、错误文件和来自应用程序的操作数据。不要忽略此数据，它是宝贵信息的潜在来源。
2.11数据复杂性是否在增长
查找数据复杂性增长的线索，尤其是在数据量、种类、速度和真实性方面。
2.11.1数据量是否已增长
如果满足以下条件，您可能希望考虑大数据解决方案：
●数据大小达到PB 和EB 级，而且在不久的将来，它们可能增长到ZB 级别。
●这一数据量给使用传统方法（比如关系数据库引擎）存储、搜索、共享、分析和可视化
运营商大数据应用解决方案
运营商大数据应用 解决方案
目录 1.大数据概述 (9) 1.1.概述 9 1.2.大数据定义 9 1.3.大数据技术发展 11 2.大数据应用 (14) 2.1.大数据应用阐述 14 2.2.大数据应用架构 16 2.3.大数据行业应用 16 2.3.1.医疗行业 16 2.3.2.能源行业 17 2.3.3.通信行业 17
2.3.4.零售业 18 3.大数据解决方案 (19) 3.1.大数据技术组成 19 3.1.1.分析技术 19 3.1.1.1.................. 可视化分析 19 3.1.1.2................. 数据挖掘算法 19 3.1.1.3................. 预测分析能力 19 3.1.1. 4................... 语义引擎 19 3.1.1.5............. 数据质量和数据管理 20 3.1.2.存储数据库 20 3.1.3.分布式计算技术 21 3.2.大数据处理过程 23 3.2.1.采集 23 3.2.2.导入/预处理
24 3.2.3.统计/分析 24 3.2. 4.挖掘 24 3.3.大数据处理的核心技术-Hadoop 25 3.3.1.Hadoop的组成 25 3.3.2.Hadoop的优点： 28 3.3.2.1.................. 高可靠性。 28 3.3.2.2.................. 高扩展性。 28 3.3.2.3................... 高效性。 29 3.3.2. 4.................. 高容错性。 29 3.3.3.Hadoop的不足 29 3.3. 4.主要商业性“大数据”处理方案 29 3.3.2.5....... IBM InfoSphere大数据分析平台 30 3.3.2.6...... Or a c l e Bi g Da t aApplianc 31
XXX大数据资产交易中心 项目建议书 （代可研报告） 编制：XXXX 二Ｏ一X年X月
目录 一、项目建设背景和必要性 (3) 1.1项目名称 (3) 1.2建设单位概况 (3) 1.3项目提出的背景 (3) 1.4项目建设的必要性 (4) 二、项目选址 (6) 三、建设规模 (6) 四、建设内容 (7) 4.1 总体建设思路 (7) 4.2 硬件及设备明细 (8) 4.3 软硬件设备表及系统设计预算 (10) 4.4 大数据资产交易中心实施方案 (10) 4.5 各功能中心建设内容 (12) 4.6 安全系统设计 (13) 五、项目建设期 (14) 六、项目总投资及资金筹措 (14) 七、主要技术经济指标 (15) 八、组织机构与人力资源配置 (15) 九、项目实施进度表 (17) 十、风险分析 (17) 十一、结论与建议 (20)
一、项目建设背景和必要性 1.1项目名称 XXX大数据资产交易中心项目（以下简称：交易中心） 1.2建设单位概况 合资公司... 1.3项目提出的背景 2014年3月，“大数据”首次出现在《政府工作报告》中，2015年一年内国务院常务会议6次提及大数据运用。在2015年7月和9月，国务院办公厅印发了《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》和《促进大数据发展行动纲要》。 大数据成为推动经济转型发展的新动力。以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，将深刻影响社会分工协作的组织模式，促进生产组织方式的集约和创新。大数据推动社会生产要素的网络化共享、集约化整合、协作化开发和高效化利用，改变了传统的生产方式和经济运行机制，可显著提升经济运行水平和效率。大数据持续激发商业模式创新，不断催生新业态，已成为互联网等新兴领域促进业务创新增值、提升企业核心价值的重要驱动力。大数据产业正在成为新的经济增长点，将对未来信息产业格局产生重要影响。 大数据成为重塑国家竞争优势的新机遇。在全球信息化快速发展的大背景下，大数据已成为国家重要的基础性战略资源，正引领新一轮科技创新。充分利用我国的数据规模优势，实现数据规模、质量和应用水平同步提升，发掘和释放数据资源的潜在价值，有利于更好发挥数据资源的战略作用，增强网络空间数据主权保护能力，维护国家安全，有效提升国家竞争力。
大数据应用项目解决方案
目录 1. 大数据概述 (6) 1.1. 概述 (6) 1.2. 大数据定义 (6) 1.3. 大数据技术发展 (8) 2. 大数据应用 (13) 2.1. 大数据应用阐述 (13) 2.2. 大数据应用架构 (15) 2.3. 大数据行业应用 (15) 2.3.1. 医疗行业 (15) 2.3.2. 能源行业 (16) 2.3.3. 通信行业 (17) 2.3.4. 零售业 (17) 3. 大数据解决方案 (19) 3.1. 大数据技术组成 (19) 3.1.1. 分析技术 (19) 3.1.1.1.可视化分析 (19) 3.1.1.2.数据挖掘算法 (19) 3.1.1.3.预测分析能力 (19) 3.1.1.4.语义引擎 (19) 3.1.1.5.数据质量和数据管理 (20) 3.1.2. 存储数据库 (21) 3.1.3. 分布式计算技术 (22) 3.2. 大数据处理过程 (24) 3.2.1. 采集 (24) 3.2.2. 导入/预处理 (25) 3.2.3. 统计/分析 (25) 3.2.4. 挖掘 (25) 3.3. 大数据处理的核心技术-Hadoop (26) 3.3.1. Hadoop的组成 (26) 3.3.2. Hadoop的优点： (30) 3.3.2.1.高可靠性。 (30) 3.3.2.2.高扩展性。 (30) 3.3.2.3.高效性。 (31) 3.3.2.4.高容错性。 (31) 3.3.3. Hadoop的不足 (31) 3.3.4. 主要商业性“大数据”处理方案 (32) 3.3.2.5.IBM InfoSphere大数据分析平台 (32) 3.3.2.6.Or a c l e Bi g Da t aApplianc (34) 3.3.2.7.Mi c r o s o f t S QLServer (34) 3.3.2.8.Sybase IQ (34)
视频大数据云平台项目可行性研究报告 中咨国联出品
目录 第一章总论 (9) 1.1项目概要 (9) 1.1.1项目名称 (9) 1.1.2项目建设单位 (9) 1.1.3项目建设性质 (9) 1.1.4项目建设地点 (9) 1.1.5项目负责人 (9) 1.1.6项目投资规模 (10) 1.1.7项目建设规模 (10) 1.1.8项目资金来源 (12) 1.1.9项目建设期限 (12) 1.2项目建设单位介绍 (12) 1.3编制依据 (12) 1.4编制原则 (13) 1.5研究范围 (14) 1.6主要经济技术指标 (14) 1.7综合评价 (16) 第二章项目背景及必要性可行性分析 (17) 2.1项目提出背景 (17) 2.2本次建设项目发起缘由 (19) 2.3项目建设必要性分析 (19) 2.3.1促进我国视频大数据云平台产业快速发展的需要 (20) 2.3.2加快当地高新技术产业发展的重要举措 (20) 2.3.3满足我国的工业发展需求的需要 (21) 2.3.4符合现行产业政策及清洁生产要求 (21) 2.3.5提升企业竞争力水平，有助于企业长远战略发展的需要 (21) 2.3.6增加就业带动相关产业链发展的需要 (22) 2.3.7促进项目建设地经济发展进程的的需要 (22) 2.4项目可行性分析 (23) 2.4.1政策可行性 (23) 2.4.2市场可行性 (23) 2.4.3技术可行性 (23) 2.4.4管理可行性 (24) 2.4.5财务可行性 (24) 2.5视频大数据云平台项目发展概况 (24) 2.5.1已进行的调查研究项目及其成果 (25) 2.5.2试验试制工作情况 (25) 2.5.3厂址初勘和初步测量工作情况 (25)
大数据应用分析解决方案 （此文档为word格式,下载后您可任意修改编辑！）
目录 第一章大数据分类和架构简介 (3) 1.1概述 (3) 1.2从分类大数据到选择大数据解决方案 (3) 1.3依据大数据类型对业务问题进行分类 (4) 1.4使用大数据类型对大数据特征进行分类 (6) 1.5结束语和致谢 (8) 第二章如何知道一个大数据解决方案是否适合您的组织 (11) 2.1简介 (11) 2.2我的大数据问题是否需要大数据解决方案 (11) 2.3维度可帮助评估大数据解决方案的可行性 (12) 2.4业务价值：可通过大数据技术获取何种洞察 (13) 2.5我当前的环境能否扩展 (17) 2.6扩展我当前的环境的成本是多少 (17) 2.7对数据的治理和控制：对现有的 IT 治理有何影响 (18) 2.8我能否增量地实现大数据解决方案 (19) 2.9人员：是否已有恰当的技能并调整了合适的人员 (19) 2.10是否拥有可用于获取洞察的现有数据 (19) 2.11数据复杂性是否在增长 (19) 2.11.1 数据量是否已增长 (19) 2.11.2 数据种类是否已增多 (20) 2.11.3 数据的速度是否已增长或改变 (20) 2.11.4 您的数据是否值得信赖 (20) 2.12是否所有大数据都存在大数据问题 (21) 第三章理解大数据解决方案的架构层 (22) 3.1概述 (22) 3.2大数据解决方案的逻辑层 (22) 3.2.1 大数据来源 (24) 3.2.2 数据改动和存储层 (27) 3.2.3 分析层 (27) 3.2.4 使用层 (27) 3.3垂直层 (29) 3.3.1 信息集成 (29) 3.3.2 大数据治理 (30) 3.3.3 服务质量层 (30) 3.3.4 系统管理 (32) 3.4结束语 (32) 第四章了解用于大数据解决方案的原子模式和复合模式 (33) 4.1简介 (33) 4.2原子模式 (34) 4.2.1 数据使用模式 (34) 4.2.2 处理模式 (36) 4.2.3 访问模式 (38)
技术解决方案/项目建设书 实用案例模板 （word,可编辑）
方案概述 智慧城市是新一代信息技术支撑、知识社会创新2.0环境下的城市形态，智慧城市通过物联网、云计算等新一代信息技术以及微博、社交网络、Fab Lab、Living Lab、综合集成法等工具和方法的应用，实现全面透彻的感知、宽带泛在的互联、智能融合的应用以及以用户创新、开放创新、大众创新、协同创新为特征的可持续创新。伴随网络帝国的崛起、移动技术的融合发展以及创新的民主化进程，知识社会环境下的智慧城市是继数字城市之后信息化城市发展的高级形态。 “数据驱动世界、软件定义世界，自动化正在接管世界，建设智慧城市将是下一波浪潮和拉动IT世界的重要载体。”《大数据》一书作者涂子沛这样描述。大数据遍布智慧城市的各个方面，从政府决策与服务，到人们衣食住行的生活方式，再到城市的产业布局和规划等，都将实现智慧化、智能化，大数据为智慧城市提供智慧引擎。 近年来，相关业界的领先者们也多次预言，大数据将引发新的“智慧革命”：从海量、复杂、实时的大数据中可以发现知识、提升智能、创造价值。“智慧来自大数据”——城市管理利用大数据，才能获得突破性改善，诸多产业利用大数据，才能发现创新升级的机会点，进而获得先发优势。 大数据驱动下的智慧城市，关乎每个人的生活。结合智慧城市对信息的需求，大数据在智慧城市中的落脚点集中在为其各个领域提供强大的决策支持。智慧交通、智慧安防、智慧医疗……未来智慧城市的美好图景已经被勾勒出来。 随着企业信息化水平逐步提高，信息化建设方向出现了重要的变化，突出表现在信息的集成整合和资源的共享利用，涉及到企业的安全防护、生产过程的调度、产品计量、决策及故障排除等方面。 解决方案Solution---就是针对某些已经体现出的，或者可以预期的问题、不足、缺陷、需求等等，所提出的一个解决整体问题的方案（建议书、计划表），
大数据平台项目建议书 篇一：“十三五”规划重点-大数据项目建议书 “十三五”规划重点-大数据项目建议 书（立项报告） 编制单位：北京智博睿投资咨询有限公司 定义及作用 定义：项目建议书又称立项报告，是由项目投资方向其主管部门上报的文件，从宏观上论述项目设立的必要性和可能性，建议书容包括项目的战略、市场和销售、规模、选址、物料供应、工艺、组织和定员、投资、效益、风险等，把项目投资的设想变为概略的投资建议。目前广泛应用于项目的立项审批工作中。 项目建议书通常是在项目早期使用，由于项目条件还不够成熟，仅有规划意见书，对项目的具体建设方案还不明晰，市政、环保、交通等专业咨询意见尚未办理。项目建议书主要论证项目建设的必要性，建设方案和投资估算也比较粗，投资误差为±30%左右。对于大中型项目，有的工艺技术复杂，涉及面广，协调量大的项目，还要编制预可行性研究报告，作为项目建议书的主要附件之一。 作用：项目建议书是项目发展周期的初始阶段，是选择项目的依据，也是可行性研究的依据。 项目建议书是项目发展周期的初始阶段基本情况的汇
总，可以减少项目选择的盲目性，是选择和审批项目的依据，也是制作可行性研究报告的依据。涉及利用外资的项目，只有在项目建议书批准后，才可以开展对外工作。 项目建议书批准后，可以着手成立相关项目法人。民营企业（私人投资）项目一般不再需要编写项目建议书，只有在土地一级开发等少数领域，由于行政审批机关习惯沿袭老的审批模式，有时还要求项目方编写项目建议书。外资项目目前主要采用核准方式，项目 方委托智博睿等有资格的机构编写项目建议书即可。 项目建议书和可行性研究报告的区别 项目建议书和可行性研究是项目前期两个不同的阶段，其容、深度、作用都是不一样的。 项目建议书往往是在项目早期，由于项目条件还不够成熟，仅有规划意见书，对项目的具体建设方案还不明晰，市政、环保、交通等专业咨询意见尚未办理。项目建议书主要论证项目建设的必要性，建设方案和投资估算也比较粗，投资误差为±30%左右。 一般地说，项目建议书的批复是可行性研究的依据之一。此外，在可行性研究阶段，项目至少有方案设计，市政、交通和环境等专业咨询意见也必不可少了。对于房地产项目，一般还要有详规或修建性详规的批复。此阶段投资估算要求较细，原则上误差在±10%；相应地，融资方案也要详细，
农村大数据平台解决方案
时间：2018年9月
1大数据服务基础平台 (1) 2农村大数据资源中心 (2) 2.1涉农信息基础大数据 (2) 2.2农业产业技术数据 (2) 2.3农村生活信息服务数据 (3) 2.4政务应用数据 (3) 3大数据共享平台 (3) 4大数据分析平台 (3) 4.1区域经济分析 (4) 4.2生产智能化大数据平台 (4) 4.3农产品质量安全追溯大数据应用 (5) 4.4农产品产销信息监测预警大数据分析 (5) 5智慧农业云平台 (6) 6大数据精准扶贫 (6) 7农村网络舆情监测平台 (7)
农村大数据平台解决方案 根据《关于实施乡村振兴战略的意见》（中发〔2018〕1号）、《农业部办公厅关于印发〈农业农村大数据试点方案〉的通知》（农办市〔2016〕30号）、《农业部关于印发〈”十三五”全国农业农村信息化发展规划〉的通知》（农市发〔2016〕5号）、《农业部关于推进农业农村大数据发展的实施意见》（农市发〔2015〕6号）和《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发〔2015〕50号）等有关部署文件要求，公司经过大量的调研和论证，集中技术力量研发的一整套针对我国农村农业现状的大数据平台产品体系，包含农村大数据基础服务平台、农村大数据资源中心、大数据共享平台、大数据分析平台、智慧农业云平台、大数据精准扶贫、农村网络舆情监测平台等产品。 1大数据服务基础平台 作为农村大数据平台的核心与基础，集成了大数据平台的多个底层组件，提供分布式存储（HDFS）、分布式计算、协调服务管理、数据仓库SQL服务、NoSQL数据库服务,分布式内存计算，ETL 调度与操作，实时流处理、分布式内存、索引搜索、数据库联邦查询、MPP数据库服务，图数据库和时序数据库等功能和服务。同时支持大数据的分布式机器学习算法比如多重估值算法。 平台基于镇平县农业大数据研究的个性化需求，形成一系列相关公开发布数据的采集机制，将数据采集的相关程序设计并编写完善，部署此套机制在平台上周期运转；为管理人员与数据工程师提供数据的浏览，对数据进行查询、展现和基础统计分析等初步应用，实现农业大数据分析人员的交流平台。 1
大数据平台建设项目建议书
目录 第一章、项目背景..................... 错误!未定义书签。第二章、项目思路..................... 错误!未定义书签。第三章、建设内容与方案............... 错误!未定义书签。第四章、时间进度..................... 错误!未定义书签。第五章、项目预算..................... 错误!未定义书签。第六章、企业效益及社会效益........... 错误!未定义书签。第七章、结论......................... 错误!未定义书签。
第一章、项目背景 企业对信息化工作历来较为重视，也是省内较早开始实施信息化的大型企业。目前已经建成财务系统、生产调度系统、农务系统、供应链系统等:调度系统，2015年公司共投资了175万元，按集团分步建设、逐步投入的规划，完成了系统基本硬件与亚控平台软件的结合，构建了一个以明阳糖厂生产调度指挥中心为核心，生产信息能够上至集团，下至车间的生产调度网络系统。 农务系统，2005年开始实施，经过多次升级，现涵盖了计划、报蔗、派车、质检、过磅、结算、短信管理、移动应用等一系列模块，覆盖公司4家直属糖厂和大桥制糖公司，实现了农务统一的信息化管理。 供应链系统，利用用友NC供应链系统，以公司存货管理为核心的采、供、销、存供应链管理平台，实现物资、仓储、供应、销售、物流一体化业务协同处理平台，建立了公司对各直属厂工作的监督平台，总部可以实时对下属各公司的工作进行监督，实时对各公司的具体业务执行情况进行查看，及时的对下属公司进行指导和监督。 尽管在两化融合及企业信息化方面已取得了相当的成效，但在实际应用过程中仍然存在一些较为显著的问题。 （一）总部与下属糖厂未实现完全的集约管理 a)企业在原先六家糖厂的基础上，又收购了三博公司五家糖厂。三博五厂 由上海迁回南宁，在宜州设立管理下属五厂的二级管理总部。 b)从系统部署上分析，企业总部与原先六厂为一套架构，而三博总部与下 属五厂为一套架构，各自独立，暂未整合为一体。 c)为了保证各糖厂生产的稳定，企业总部与下属六厂之间仅在NC供应链、 OA、财务、人力等系统方面实现了集约管理，农务管理系统、生产调度 系统以及化验系统均由各厂自建，因此出现各厂建设系统的厂家不同， 使用的系统版本不同等现象。三博总部与下属五厂的关系亦如此。（二）总部及各厂之间的数据共享有限 a)由于大多数生产相关的系统均为各厂自建，因此不管是企业总部，或者
1.1. 概述 大数据，IT行业的又一次技术变革，大数据的浪潮汹涌而至，对国家治理、企业决策和个人生活都在产生深远的影响，并将成为云计算、物联网之后信息技术产业领域又一重大创新变革。未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代、随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升、云计算、物联网应用更加丰富、更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此而产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多、都要快。 互联网科技发展蓬勃兴起，人工智能时代来临，抓住下一个风口。为帮助那些往想互联网方向转行想学习，却因为时间不够，资源不足而放弃的人。欢迎加入北大青鸟佳音校区。 1.2. 大数据定义 “大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，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、管理和处理的数据集合。IBM将“大数据”理念定义为4个V，即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及由此产生的价值(Value)。 要理解大数据这一概念，首先要从"大"入手，"大"是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。?数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。?数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。
?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。?处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。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，无一不是数据来源或者承载的方式。大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息，也体现在如何加强大数据技术研发，抢占时代发展的前沿。 1.3. 大数据技术发展 大数据技术描述了一种新一代技术和构架，用于以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值，而且未来急剧增长的数据迫切需要寻求新的处理技术手段。 在“大数据”(Big data)时代，通过互联网、社交网络、物联网，人们能够及时全面地获得大信息。同时，信息自身存在形式的变化与演进，也使得作为信息载体的数据以远超人们想象的速度迅速膨胀。云时代的到来使得数据创造的主体由企业逐渐转向个体，而个体所产生的绝大部分数据为图片、文档、视频等非结构化数据。信息化技术的普及使得企业更多的办公流程通过网络得以实现，由此产生的数据
某大型企业数据平台整体解决方案
目录 1项目概述 (15) 1.1建设背景 (15) 1.1.1集团已有基础 (15) 1.1.2痛点及需提升的能力 (15) 1.1.3大数据趋势 (16) 1.2建设目标 (16) 1.2.1总体目标 (16) 1.2.2分阶段建设目标 (17) 1.3与相关系统的关系 (18) 1.3.1数据分析综合服务平台 (18) 1.3.2量收系统 (19) 1.3.3金融大数据平台 (20) 1.3.4各生产系统 (20) 1.3.5CRM (20) 1.4公司介绍和优势特点 (20) 1.4.1IDEADATA (20) 1.4.2TRANSWARP (22) 1.4.3我们的优势 (24) 2业务需求分析 (27) 2.1总体需求 (27)
2.2.1数据采集 (29) 2.2.2数据交换 (29) 2.2.3数据存储与管理 (29) 2.2.4数据加工清洗 (30) 2.2.5数据查询计算 (31) 2.3数据管控 (32) 2.4数据分析与挖掘 (32) 2.5数据展现 (33) 2.6量收系统功能迁移 (34) 3系统架构设计 (35) 3.1总体设计目标 (35) 3.2总体设计原则 (35) 3.3案例分析建议 (37) 3.3.1中国联通大数据平台 (37) 3.3.2恒丰银行大数据平台 (49) 3.3.3华通CDN运营商海量日志采集分析系统 (63) 3.3.4案例总结 (69) 3.4系统总体架构设计 (70) 3.4.1总体技术框架 (70) 3.4.2系统总体逻辑结构 (74)
3.4.4系统接口设计 (83) 3.4.5系统网络结构 (88) 4系统功能设计 (91) 4.1概述 (91) 4.2平台管理功能 (92) 4.2.1多应用管理 (92) 4.2.2多租户管理 (96) 4.2.3统一运维监控 (97) 4.2.4作业调度管理 (117) 4.3数据管理 (119) 4.3.1数据管理框架 (119) 4.3.2数据采集 (122) 4.3.3数据交换 (125) 4.3.4数据存储与管理 (127) 4.3.5数据加工清洗 (149) 4.3.6数据计算 (150) 4.3.7数据查询 (170) 4.4数据管控 (193) 4.4.1主数据管理 (193) 4.4.2元数据管理技术 (195)
云计算和大数据中心项目可行性研究报告 中咨国联出品
目录 第一章总论 (9) 1.1项目概要 (9) 1.1.1项目名称 (9) 1.1.2项目建设单位 (9) 1.1.3项目建设性质 (9) 1.1.4项目建设地点 (9) 1.1.5项目负责人 (9) 1.1.6项目投资规模 (10) 1.1.7项目建设规模 (10) 1.1.8项目资金来源 (12) 1.1.9项目建设期限 (12) 1.2项目建设单位介绍 (12) 1.3编制依据 (12) 1.4编制原则 (13) 1.5研究范围 (14) 1.6主要经济技术指标 (14) 1.7综合评价 (16) 第二章项目背景及必要性可行性分析 (18) 2.1项目提出背景 (18) 2.2本次建设项目发起缘由 (20) 2.3项目建设必要性分析 (20) 2.3.1促进我国云计算和大数据中心产业快速发展的需要 (21) 2.3.2加快当地高新技术产业发展的重要举措 (21) 2.3.3满足我国的工业发展需求的需要 (22) 2.3.4符合现行产业政策及清洁生产要求 (22) 2.3.5提升企业竞争力水平，有助于企业长远战略发展的需要 (22) 2.3.6增加就业带动相关产业链发展的需要 (23) 2.3.7促进项目建设地经济发展进程的的需要 (23) 2.4项目可行性分析 (24) 2.4.1政策可行性 (24) 2.4.2市场可行性 (24) 2.4.3技术可行性 (24) 2.4.4管理可行性 (25) 2.4.5财务可行性 (25) 2.5云计算和大数据中心项目发展概况 (25) 2.5.1已进行的调查研究项目及其成果 (26) 2.5.2试验试制工作情况 (26) 2.5.3厂址初勘和初步测量工作情况 (26)
大数据优秀应用解决方案(总 6页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1 -CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除
大数据优秀应用解决方案 申报书 企业名称：（加盖单位公章）联系人： 电话： 邮箱：
填表须知 一、申报单位应仔细阅读《工业和信息化部办公厅关于组织开展2019年大数据优秀产品和应用解决方案征集活动的通知》的有关说明，如实、详细地填写每一部分内容。 二、申报书电子版填写后需上传系统,要求提供证明材料处,请在申报书附件处进行补充。其中，附件1为申报单位基本信息填写页面的相关证明补充材料，附件2为申报产品相关证明材料。 三、申报书纸质版须加盖公章和骑缝章,复印无效，并与相应纸质证明材料一起交报送单位邮寄。 四、电子版材料的内容与格式应与纸质材料一致，如不一致以纸质材料为准。 五、申报主体所申报的解决方案需拥有自主知识产权，对提供参评的全部资料的真实性负责，并签署企业责任声明（见附件3）。
大数据优秀应用解决方案申报书 工业农业能源营销金融安防 电信交通物流医疗教育旅游 环保食品安全其他
附件1 申报单位相关证明材料 1.申报单位相关荣誉证明材料； （高新技术企业、企业技术中心、重点实验室等相关证明材料） 提示：证明材料中的图片只支持jpg等常用图片格式，不支持WORD直接插入图表,以下同 2.申报单位研发能力证明材料； （获得专利、标准、知识产权等） 提示：如果证明材料较多，请将专利号、标准编号等判断依据进行汇总，形成excel汇总表，再将此表转换成jpg等图片格式，然后插入word中。 3.申报单位主营业务收入（2017年）证明材料； （财务会计报表、纳税证明等） 提示:1、如果是上市公司、央企等必须进行专门财务审计的企业和公司，需要提交会计事务出具的审计报告，审计报告的内容只需要提交能够证明研发投入和主营业务收入的相关内容即可。如审计报告没有专门的研发投入，可以提交审计报告中的资产负债表、利润表、收入支出表、财政补助等与研发投入相关的内容。如果非上市公司、央企等不需要进行专门财务审计的企业和公司，那么需要出具公司的财务报表，提交主要相关内容。上述材料均需附上审计报告或者财务报表的首尾盖章页，下同。
大数据优秀应用解决方案 申报书 企业名称：（加盖单位公章） 联系人： 电话： 邮箱： - 5 -
填表须知 一、申报单位应仔细阅读《工业和信息化部办公厅关于组织开展2019年大数据优秀产品和应用解决方案征集活动的通知》的有关说明，如实、详细地填写每一部分内容。 二、申报书电子版填写后需上传系统,要求提供证明材料处,请在申报书附件处进行补充。其中，附件1为申报单位基本信息填写页面的相关证明补充材料，附件2为申报产品相关证明材料。 三、申报书纸质版须加盖公章和骑缝章,复印无效，并与相应纸质证明材料一起交报送单位邮寄。 四、电子版材料的内容与格式应与纸质材料一致，如不一致以纸质材料为准。 五、申报主体所申报的解决方案需拥有自主知识产权，对提供参评的全部资料的真实性负责，并签署企业责任声明（见附件3）。 - 4 -
大数据优秀应用解决方案申报书 - 5 -
附件1 申报单位相关证明材料 1.申报单位相关荣誉证明材料； （高新技术企业、企业技术中心、重点实验室等相关证明材料）提示：证明材料中的图片只支持jpg等常用图片格式，不支持WORD直接插入图表,以下同 2.申报单位研发能力证明材料； （获得专利、标准、知识产权等） 提示：如果证明材料较多，请将专利号、标准编号等判断依据进行汇总，形成excel汇总表，再将此表转换成jpg等图片格式，然后插入word中。 3.申报单位主营业务收入（2017年）证明材料； （财务会计报表、纳税证明等） 提示:1、如果是上市公司、央企等必须进行专门财务审计的企业和公司，需要提交会计事务出具的审计报告，审计报告的内容只需要提交能够证明研发投入和主营业务收入的相关内容即可。如审计报告没有专门的研发投入，可以提交审计报告中的资产负债表、利润表、收入支出表、财政补助等与研发投入相关的内容。如果非上市公司、央企等不需要进行专门财务审计的企业和公司，那么需要出具公司的财务报表，提交主要相关内容。上述材料均需附上审计报告或者财务报表的首尾盖章页，下同。 2、纳税证明填写企业所得税，如果不交企业所得税，填写增值税。 - 4 -
***大数据中心项目项目建议书 ***市***网络科技有限公司二O一七年七月
目录 一、总论 1、项目名称 2、筹建单位概况 3、拟建地点 4、建设年限 5、概算投资 二、项目建设必要性和条件 1、建设的必要性分析（市场分析） 2、建设条件分析：包括场址建设条件（地质、气候、交通、公用设施、征地拆迁工作、施工等）、其它条件分析（政策、资源、法律法规等） 三、建设规模与产品方案 1、建设规模 2、产品方案 四、技术方案、设备方案和工程方案 （一）技术方案 1、生产方法（包括原料路线） 2、工艺流程 （二）主要设备方案 1、主要设备选型 2、主要设备来源 （三）工程方案 建、构筑物的建筑特征、结构及面积方案 五、环境和生态影响分析
1、主要污染因子 2、环境保护措施 六、能源消耗、安全生产评价 1、能源消耗 2、对安全生产的初步评价 七、投资估算及资金筹措 （一）投资估算 1、建设投资估算（先总述总投资，后分述建筑工程费、设备购置安装费等） 2、流动资金估算 （二）资金筹措 1、自筹资金 2、银行贷款 3、其它来源 八、效益分析 （一）经济效益 1、销售收入估算 2、成本费用估算 3、利润与税收分析 4、投资回收期 5、投资利润率 （二）社会效益 九、结论 一、总论
1、项目名称 ***大数据中心项目 2、筹建单位概况 单位名称：***市***网络科技有限公司 通讯地址：***县东丰路南侧***集团院内 法定代表人：李新桥 企业介绍：***市***网络科技有限公司注册成立于2017年5月份，注册资本金贰佰万元整，经营范围：***数据收集、存储、开发、处理与数据服务；***数据服务平台建设；***冷链***技术开发、技术推广、技术服务智能硬件开发、销售；第三方计算机应用平台开发服务；物联网信息系统集成服务；服务器租用以及托管；网站设计；软件开发。 3、拟建地点 ***县***街道镇国际***商贸城内（******有限公司院内），省道346南侧。（详见附件1：项目地理位置图） 4、项目建设年限 项目建设年限24个月。 项目一期工程12个月。（2017年6月——2018年6月） 项目二期工程12个月。（2018年6月——2019年6月） 5、概算投资 项目总投资21000万元。一期工程投资12000万元元；二期工程投资9000万元。 二、项目建设的必要性和条件 1、建设的必要性分析（市场分析）
目录 来自Connotate的解决方案 (2) 金融数据聚集 (2) 金融行业应用 (2) 金融行业应用案例-华尔街个案 (4) 用户案例：FactSet (5) Conotate功能介绍： (6) 来自Datameer的解决方案 (8) 大型零售银行 (8) 金融机构 (8) Datameer简介 (9) 来自Syncsort的解决方案 (13) Syncsort为金融服务行业提供的解决方案 (13) Syncsort的产品介绍 (15)
来自Connotate的解决方案 金融数据聚集 每天，所有的政治事件、金融行业动态、企业动态和其他的市场动态都会发布到网上。实时地监控和了解金融行业的动态对于占领和稳固金融数据的市场份额是必不可少的。速度和精准度是最关键的。 自动化Web数据监控和抽取功能，大大方便了金融数据提供商持续的跟踪各银行、客户金融服务网站和世界各地的新闻、企业新闻、政府新闻和媒体新闻，并向其用户推送所需的信息，自动化监控的解决方案能够做到： ?通过监控市场动态，利用内部变化监控和关键字搜索方式，提供实时的更新报表?通过复制收集的数据和减少数据上传时的人工干预，大大提高了数据的精准度?通过选择性数据推送功能，向特定的管理员发出提醒，告知用户哪些企业网站、新闻门户和政府网站有重要的改变 ?通过增加对金融文件的监控力度（自动化抽取），大大减少了成本 ?通过从世界各网站中收集精准的数据（语言不限）并转换成结构化数据，大大提高了数据收集的广度 ?通过一些指标性特征使管理人员迅速调整监控个抽取的目标数据，提高商务和管理的灵活性 有了Web数据自动化监控和抽取的Connotate，管理人员和分析人员可以收到关于数据更新的报告，无需再依赖易于出错的人工方式和繁琐的脚本语言处理工具 Connotate自动化监控所有数据源的数据，如银行网站等，下载PDF文件并把Web页面转化为Excel、XML或者适用的文件格式 Thomson Reuters（路透社）、 Dow Jones（道琼斯）、FactSet和其他世界各主流金融数据商都新来Connotate，用Connotate进行数据监控和抽取。 金融行业应用 信息和内容随时可以在Web上获得，随着其价值的增加，对相关的信息内容做出及时的措施、分析和加快决策就越来越显得重要。 有了Connotate的帮助下，投资者和分析师可以针对企业和部门的表现有更加深刻的认识，即使在市场看来并不是很明显的表现。Connotate的必杀技在与不断的标记来自Web 上部门和政府的变化数据、新闻信息、诸如价格、库存、产品供应水平、生产力和招聘人员活动等操作数据，和各种能够帮助预测分析的指标。
农业大数据项目 建 议 书
目录 第一章方案介绍 (1) 第二章方案特色 (3) 第三章总体设计 (5) 3.1 、设计原则...................................................................................................5... 3.2 、智慧农业云平台........................................................................................7.. 3.2.1 、农业大数据监控子系统................................................................7.. 3.2.1 、农业大数据监测....................................................................9.. 3.2.2 、农业大数据控制..................................................................1 2 3.2.3 、实时视频直播监控..............................................................1 5 3.2.4 、智能大数据监控硬件产品............................................................... 1.9 3.2. 4.1 、传感器......................................................................2 2 3.2. 4.1.1 、大气环境 ................................................................. 2.2 3.2. 4.1.2 、土壤环境 ................................................................. 2.8 3.2. 4.1.3 、水体环境 ................................................................. 3.0 3.2. 4.2 、执行器......................................................................3 2 3.2. 4.2.1 、风机..............................................................3 2 3.2. 4.2.2 、遮阳..............................................................3 3 3.2. 4.2.3 、喷滴灌..........................................................3 3 3.2. 4.2.4 、侧窗..............................................................3 4 3.2. 4.2.5 、水帘..............................................................3 4 3.2. 4.2.6 、阀门..............................................................3 5 3.2. 4.2.7 、加温灯..........................................................3 5 3.2. 4.2.8 、水肥一体化设备................................................ 3. 6 3.2. 4.3 、监测站......................................................................3 7 3.2. 4.3.1 、智能气象监测站................................................ 3. 7 3.2. 4.3.2 、智能土壤监测站................................................ 3. 8
大数据平台构思方案 （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。