有关大数据，看这一篇就够了
（导读）科技的进步在很多的时候总会超出我们的想象，如果未来我们一个人拥有的电脑设备超过现在全球现在计算能力的总和，一个人产生的数据量超过现在全球数据量的总和，甚至你的宠物小狗产生的信息量都超过现在全球数据量的总和，世界会发生什么呢？阅读本文，大数据（Big Data）会告诉你一个充满奇幻色彩的世界。
来源：华为IT产品解决方案
作者：潘少
一、详解时髦词汇：大数据
似乎一夜之间，大数据（Big Data）变成一个IT行业中最时髦的词汇。
首先，大数据不是什么完完全全的新生事物，Google的搜索服务就是一个典型的大数据运用，根据客户的需求，Google实时从全球海量的数字资产（或数字垃圾）中快速找出最可能的答案，呈现给你，就是一个最典型的大数据服务。只不过过去这样
规模的数据量处理和有商业价值的应用太少，在IT行业没有形成成型的概念。现在随
着全球数字化、网络宽带化、互联网应用于各行各业，累积的数据量越来越大，越来
越多企业、行业和国家发现，可以利用类似的技术更好地服务客户、发现新商业机会、扩大新市场以及提升效率，才逐步形成大数据这个概念。
有一个有趣的故事是关于奢侈品营销的。PRADA在纽约的旗舰店中每件衣服上
都有RFID码。每当一个顾客拿起一件PRADA进试衣间，RFID会被自动识别。同时，数据会传至PRADA总部。每一件衣服在哪个城市哪个旗舰店什么时间被拿进试衣间
停留多长时间，数据都被存储起来加以分析。如果有一件衣服销量很低，以往的作法
是直接干掉。但如果RFID传回的数据显示这件衣服虽然销量低，但进试衣间的次数多。那就能另外说明一些问题。也许这件衣服的下场就会截然不同，也许在某个细节
的微小改变就会重新创造出一件非常流行的产品。
从这个案例来看，大数据并不是很神奇的事情。就如同电影《永无止境》提出的
问题：人类通常只使用了20%的大脑，如果剩余80%大脑潜能被激发出来，世界会变
得怎样？在企业、行业和国家的管理中，通常只有效使用了不到20%的数据（甚至更少），如果剩余80%数据的价值激发起来，世界会变得怎么样呢？特别是随着海量数
据的新摩尔定律，数据爆发式增长，然后数据又得到更有效应用，世界会怎么样呢？
单个的数据并没有价值，但越来越多的数据累加，量变就会引起质变，就好像一
个人的意见并不重要，但1千人、1万人的意见就比较重要，上百万人就足以掀起巨
大的波澜，上亿人足以改变一切。
中国的航班晚点非常多，相比之下美国航班准点情况好很多。这其中，美国航空
管制机构一个的好做法发挥了积极的作用，说起来也非常简单，就是美国会公布每个
航空公司、每一班航空过去一年的晚点率和平均晚点时间，这样客户在购买机票的时
候就很自然会选择准点率高的航班，从而通过市场手段牵引各航空公司努力提升准点率。这个简单的方法比任何管理手段都直接和有效。
没有整合和挖掘的数据，价值也呈现不出来。《永无止境》中的库珀如果不能把
海量信息围绕某个公司的股价整合起来、串联起来，这些信息就没有价值。
因此，海量数据的产生、获取、挖掘及整合，使之展现出巨大的商业价值，这就
是我理解的大数据。在互联网对一切重构的今天，这些问题都不是问题。因为，大数
据是互联网深入发展的下一波应用，是互联网发展的自然延伸。目前，可以说大数据
的发展到了一个临界点，因此才成为IT行业中最热门的词汇之一。
二、大数据将重构很多行业的商业思维和商业模式
我想以对未来汽车行业的狂野想象来展开这个题目。
在人的一生中，汽车是一项巨大的投资。以一部30万车、7年换车周期来算，每
年折旧费4万多（这里还不算资金成本），加上停车、保险、油、维修、保养等各项
费用，每年耗费应在6万左右。汽车产业也是一个很长产业链的龙头产业，这个方面
只有房地产可以媲美。
但同时，汽车产业链是一个低效率、变化慢的产业。汽车一直以来就是四个轮子、一个方向盘、两排沙发（李书福语）。这么一个昂贵的东西，围绕车产生的数据却少
的可怜，行业产业链之间几无任何数据传递。
我们在这里狂野地想象一番，如果将汽车全面数字化，都大数据了，会产生什么
结果？
有些人说，汽车数字化，不就是加个MBB模块吗？不，这太小儿科了。在我理
想中，数字化意味着汽车可以随时联上互联网，意味着汽车是一个大型计算系统加上
传统的轮子、方向盘和沙发，意味着可以数字化导航、自动驾驶，意味着你和汽车相
关的每一个行动都数字化，包括每一次维修、每一次驾驶路线、每一次事故的录像、
每一天汽车关键部件的状态，甚至你的每一个驾驶习惯（如每一次的刹车和加速）都记录在案。这样，你的车每月甚至每周都可能产生T比特的数据。
好了，我们假设这些数据都可以存储并分享给相关的政府、行业和企业。这里不讨论隐私问题带来的影响，假设在隐私保护的前提下，数据可以自由分享。
那么，保险公司会怎么做呢？保险公司把你的所有数据拿过去建模分析，发现几个重要的事实：一是你开车主要只是上下班，南山到坂田这条线路是非繁华路线，红绿灯很少，这条路线过去一年统计的事故率很低；你的车况（车的使用年限、车型）好，此车型在全深圳也是车祸率较低；甚至统计你的驾驶习惯，加油平均，临时刹车少，超车少，和周围车保持了应有的车距，驾驶习惯好。最后结论是你车型好，车况好，驾驶习惯好，常走的线路事故率低，过去一年也没有出过车祸，因此可以给予更大幅度的优惠折扣。这样保险公司就完全重构了它的商业模式了。在没有大数据支撑之前，保险公司只把车险客户做了简单的分类，一共分为四种客户，第一种是连续两年没有出车祸的，第二种过去一年没有出车祸，第三种过去一年出了一次车祸，第四种是过去一年出了两次及以上车祸的，就四种类型。在大数据的支持下，保险公司可以真正以客户为中心，把客户分为成千上万种，每个客户都有个性化的解决方案，这样保险公司经营就完全不同，对于风险低的客户敢于大胆折扣，对于风险高的客户报高价甚至拒绝，一般的保险公司就完全难以和这样的保险公司竞争了。拥有大数据并使用大数据的保险公司比传统公司将拥有压倒性的竞争优势，大数据将成为保险公司最核心的竞争力，因为保险就是一个基于概率评估的生意，大数据对于准确评估概率毫无疑问是最有利的武器，而且简直是量身定做的武器。
在大数据的支持下，4S店的服务也完全不同了。车况信息会定期传递到4S店，4S店会根据情况及时提醒车主及时保养和维修，特别是对于可能危及安全的问题，在客户同意下甚至会采取远程干预措施，同时还可以提前备货，车主一到4S店就可以维修而不用等待。
对于驾驶者来说，不想开车的时候，在大数据和人工智能的支持下，车辆可以自动驾驶，并且对于你经常开的线路可以自学习自优化。谷歌的自动驾驶汽车，为了对周围环境作出预测，每秒钟要收集差不多1GB的数据，没有大数据的支持，自动驾驶是不可想象的；在和周围车辆过近的时候，会及时提醒车主避让；上下班的时候，会根据实时大数据情况，对于你经常开车的线路予以提醒，绕开拥堵点，帮你选择最合适的线路；到城市中心，寻找车位是一件很麻烦的事情，但未来你可以到了商场门口后，让汽车自己去找停车位，等想要回程的时候，提前通知让汽车自己开过来接。
车辆是城市最大最活跃的移动物体，是拥堵的来源，也是最大的污染来源之一。数字化的车辆、大数据应用将带来很多的改变。红绿灯可以自动优化，根据不同道路的拥堵情况自动进行调整，甚至在很多地方可以取消红绿灯；城市停车场也可以大幅度优化，根据大数据的情况优化城市停车位的设计，如果配合车辆的自动驾驶功能，停车场可以革命性演变，可以设计专门为自动驾驶车辆的停车楼，地下、地上楼层可以高达几十层，停车楼层可以更矮，只要能高于车高度即可（或者把车竖起来停），这样将对城市规划产生巨大的影响；政府还可以每年公布各类车型的实际排污量、税款、安全性等指标，鼓励民众买更节能、更安全的车。
电子商务和快递业也可能发生巨大的变化。运快递的车都可以自动驾驶，不用赶白天的拥堵的道路，晚上半夜开，在你家门口设计自动接收箱，通过密码开启自动投递进去，就好像过去报童投报一样。
这么想象下来，我认为，汽车数字化、互联网化、大数据应用、人工智能，将对汽车业及相关的长长的产业链产生难以想象的巨大变化和产业革命，具有无限的想象空间，可能完全被重构。当然，要实现我所描述的场景，估计至少50年、100年之后的事情了，估计我这辈子是看不到的。
在这个章节的最后，我想总结一下自己对大数据的看法。
第一，大数据使企业真正有能力从以自我为中心改变为以客户为中心。企业是为
客户而生，目的是为股东获得利润。只有服务好客户，才能获得利润。大数据的使用
能够使对企业的经营对象从客户的粗略归纳（就是所谓提炼归纳的“客户群”）还原
成一个个活生生的客户，这样经营就有针对性，对客户的服务就更好，投资效率就更高。
第二，大数据一定程度上将颠覆了企业的传统管理方式。现代企业的管理方式是
来源于对军队的模仿，依赖于层层级级的组织和严格的流程，依赖信息的层层汇集、
收敛来制定正确的决策，再通过决策在组织的传递与分解，以及流程的规范，确保决
策得到贯彻，确保每一次经营活动都有质量保证，也确保一定程度上对风险的规避。
第三，大数据另外一个重大的作用是改变了商业逻辑，提供了从其他视角直达答
案的可能性。现在人的思考或者是企业的决策，事实上都是一种逻辑的力量在主导起
作用。大数据给了我们其他的选择，就是利用数据的力量，直接获得答案。就好像我
们学习数学，小时候学九九乘法表，中学学几何，大学还学微积分，碰到一道难题，
我们是利用了多年学习沉淀的经验来努力求解，但我们还有一种方法，在网上直接搜
索是不是有这样的题目，如果有，直接抄答案就好了。很多人就会批评说，这是抄袭，是作弊。但我们为什么要学习啊？不就是为了解决问题嘛。
第四，通过大数据，我们可能有全新的视角来发现新的商业机会和重构新的商业
模式。我们现在看这个世界，比如分析家中食品腐败，主要就是依赖于我们的眼睛再
加上我们的经验，但如果我们有一台显微镜，我们一下就看到坏细菌，那么分析起来
完全就不一样了。大数据就是我们的显微镜，它可以让我们从全新视角来发现新的商
业机会，并可能重构商业模型。我们的产品设计可能不一样了，很多事情不用猜了，
客户的习惯和偏好一目了然，我们的设计就能轻易命中客户的心窝；我们的营销也完
全不同了，我们知道客户喜欢什么、讨厌什么，更有针对性。特别是显微镜再加上广
角镜，我们就有更多全新的视野了。这个广角镜就是跨行业的数据流动，使我们过去
看不到的东西都能看到了。
最后一点，我想谈的是大数据发展对IT本身技术架构的革命性影响。大数据的
根基是IT系统。我们现代企业的IT系统基本上是建立在IOE（IBM小型机、Oracle
数据库、EMC存储）+Cisco模型基础上的，这样的模型是Scale-UP型的架构，在解
决既定模型下一定数据量的业务流程是适配的，但如果是大数据时代，很快会面临成本、技术和商业模式的问题，大数据对IT的需求很快就会超越了现有厂商架构的技术
顶点，超大数据增长将带来IT支出增长之间的线性关系，使企业难以承受。因此，目
前在行业中提出的去IOE趋势，利用Scale-out架构+开源软件对Scale-up架构+私有软
件的取代，本质是大数据业务模型所带来的，也就是说大数据将驱动IT产业新一轮的
架构性变革。去IOE潮流中的所谓国家安全因素，完全是次要的。
所以，美国人说，大数据是资源，和大油田、大煤矿一样，可以源源不断挖出大
财富。而且和一般资源不一样，它是可再生的，是越挖越多、越挖越值钱的，这是反
自然规律的。对企业如此，对行业、对国家也是这样，对人同样如此。
三、新智慧生物的诞生？
自然语言的机器翻译，是长期以来人工智能研究的一个重要体现。人工智能从过
去到未来都有清晰而巨大的商业前景，是以前IT业的热点，其热度一点不亚于现在的“互联网”和“大数据”。但是，人类过去在推进人工智能的研究遇到了巨大的障碍，最后几乎绝望。
当时人工智能就是模拟人的智能思考方式来构筑机器智能。以机器翻译来说，语
言学家和语言专家必须不辞劳苦地编撰大型词典和与语法、句法、语义学有关的规则，数十万词汇构成词库，语法规则高达数万条，考虑各种情景、各种语境，模拟人类翻译，计算机专家再构建复杂的程序。最后发现人类语言实在是太复杂了，穷举式的做
法根本达不到最基本的翻译质量。这条道路最后的结果是，1960年代后人工智能的技
术研发停滞不前数年后，科学家痛苦地发现以“模拟人脑”、“重建人脑”的方式来
定义人工智能走入一条死胡同，这导致后来几乎所有的人工智能项目都进入了冷宫。
后来有人就想，机器为什么要向人学习逻辑呢，又难学又学不好，机器本身最强
大的是计算能力和数据处理能力，为什么不扬长避短、另走一条道路呢？这条道路就
是IBM“深蓝”走过的道路。1997年5月11日，国际象棋大师卡斯帕罗夫在和IBM
公司开发的计算机“深蓝”进行对弈时宣布失败，计算机“深蓝”因此赢得了这场意
义深远的“人机对抗”。
类似的逻辑在后续也用到了机器翻译上。谷歌、微软和IBM都走上了这条道路。
就是主要采用匹配法，同时结合机器学习，依赖于海量的数据及其相关相关统计信息，不管语法和规则，将原文与互联网上的翻译数据对比，找到最相近、引用最频繁的翻
译结果做为输出。
总而言之，利用这种技术，计算机教会自己从大数据中建立模式。有了足够大的
信息量，你就能让机器学会做看上去有智能的事情，别管是导航、理解话语、翻译语言，还是识别人脸，或者模拟人类对话。
假设目前刚刚兴起的穿戴式计算设备取得巨大的进展。这种进展到什么程度呢？
就是你家的宠物小狗身上也装上了各种传感器和穿戴式设备，比如有图像采集，有声
音采集，有嗅觉采集，有对小狗的健康进行监控的小型医疗设备，甚至还有电子药丸
在小狗的胃中进行消化情况监控。小狗当然也联上网，也一样产生了巨大的数据量。
这时，我们假设基于这些大数据建模，能够模拟小狗的喜怒哀乐，然后还能够通过拟
人化的处理进行语音表达，换句话说，就是模拟小狗说人话，比如主人回家时，小狗
摇尾巴，旺旺叫，那么这个附着于小狗身上的人工智能系统就会说，“主人，真高兴
看到你回家”。不仅如此，你还可以和小狗的人工智能系统进行对话，因为这个人工
智能系统能基本理解你的意思，又能够代替小狗拟人化表达。
我们继续把这个故事来做延伸，把小狗换成未来的人，人在一生中产生大量的数据，根据这些数据建模可以直接推演出很多的结论，比如喜欢看什么样的电影啊，喜
欢什么口味的菜啊，在遇到什么问题时会怎么采取什么行动啊。
这样的数据一直累积下来，直到这个人去世。我们有个大胆的想象，这些巨大的
数据能否让这个人以某种方式继续存在下去呢？后代有什么问题需要寻求答案的时候，比如在人生的关键抉择时，比如大学要上什么专业、该不该和某个姑娘结婚，可不可
以问问这个虚拟的人（祖先）有什么建议呢？答案是当然可以。在这种情况下，数字
化生存不仅在人生前存在，也可以在人死后继续存在。人死了，可以在虚拟空间中继
续存在。一辈子、一辈子的人故去，这些虚拟的智慧都可以继续存在，假设很多年过
去了，这些虚拟智慧的祖宗们太多太多了，活着的子孙们甚至可以组建一个“祖宗联
席参谋委员会”，优选那些考得好的（比如中过状元），当过国家高级公务员（比如
太守）、当过企业高管（比如CEO）、当过教授、当过作家的等等当过成功人士的祖宗，专门用于后代的咨询、解惑。让这些祖宗死后还有竞争，别死了就没有事情干了。
这些说明什么呢？就是随着大数据和机器学习的进一步进展，这个世界出现了新
的智慧生物！大数据和机器学习在改变、重构和颠覆很多企业、行业和国家以后，终
于到了改变人类自身的时候了！人类的演进出现了新的分支！
有科学家画了下面一张图，来描述这两者智慧生物。一种是基于生物性的，经过
几百万年的进化而来；一种是基于IT技术，基于大数据和机器学习，通过自模拟、自
学习而来。前者更有逻辑性，更有丰富的情感，有创造力，但生命有限；后者没有很
强的逻辑性，没有生物上的情感，但有很强的计算、建模和搜索能力，理论上生命是
无限的。
当然，这些事情要发生都会非常非常遥远。反正我们活着的时候是见不到了，死
了也见不到，因为我们死的时候，我相信这种建立在大数据和机器学习之上的虚拟生
命还不会存在。
四、结束语
我最后想说的是，我们对未来的认知，主要是基于常识和对未来的想象。根据统计，现在《纽约时报》一周的信息量比18世纪一个人一生所收到的资讯量更大，现在
18个月产生的信息比过去5000年的总和更多，现在我家一台5000元电脑的计算能力比我刚入大学时全校的计算能力更强大。科技的进步在很多的时候总会超出我们的想象，试想如果未来我们一个人拥有的电脑设备超过现在全球现在计算能力的总和，一个人产生的数据量超过现在全球数据量的总和，甚至你的宠物小狗产生的信息量都超过现在全球数据量的总和，世界会发生什么呢？那就取决于你的想象力了。
对于未来，你想象到什么了呢？
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得蓬勃发展, 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得“新I T”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+”与大数据时代得机遇与挑战, 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、可视化平台于一体得大数据平台, 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与话语权。 二、建设目标 大数据平台就是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革得架构平台。它得主要目标就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，推进政务数据共享与业务协同，为决策提供及时、准确、可靠得信息依据, 提高政务工作得前瞻性与针对性, 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、企业单位数据与互联网抓取数据, 构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固得数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源得关联性，编制数据资源目录, 建立信息资源交换管理标准体系, 在业务可行性得基础上, 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”得原则,全面提升信息化建设水平, 促进全省经济持续健康发展。
大数据各产业应用 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 (11) 2.1.大数据应用阐述 (11) 2.2.大数据应用架构 (13) 2.3.大数据行业应用 (13) 2.3.1.医疗行业 (13) 2.3.2.能源行业 (14) 2.3.3.通信行业 (14) 2.3.4.零售业 (15) 3.大数据解决方案 (16) 3.1.大数据技术组成 (16) 3.1.1.分析技术 (16) 3.1.1.1.可视化分析 (16) 3.1.1.2.数据挖掘算法 (16) 3.1.1.3.预测分析能力 (16) 3.1.1.4.语义引擎 (16) 3.1.1.5.数据质量和数据管理 (17) 3.1.2.存储数据库 (17) 3.1.3.分布式计算技术 (18) 3.2.大数据处理过程 (20) 3.2.1.采集 (20) 3.2.2.导入/预处理 (21) 3.2.3.统计/分析 (21) 3.2.4.挖掘 (21) 3.3.大数据处理的核心技术-Hadoop (21) 3.3.1.Hadoop的组成 (22) 3.3.2.Hadoop的优点： (25) 3.3.2.1.高可靠性。 (25) 3.3.2.2.高扩展性。 (25) 3.3.2.3.高效性。 (25) 3.3.2.4.高容错性。 (25) 3.3.3.Hadoop的不足 (25) 3.3.4.主要商业性“大数据”处理方案 (26) 3.3.2.5.IBM InfoSphere大数据分析平台 (26) 3.3.2.6.Or a c l e Bi g Da t aApplianc (27) 3.3.2.7.Mi c r o s o f t S QLServer (27) 3.3.2.8.Sybase IQ (28)
大数据在金融行业的应用与发展展望 现如今，人们的生活中无不充斥着互联网的痕迹，越来越多的行为和事件被大数据记录又被大数据影响，金融行业因其安全性的重要更是与大数据技术息息相关。 金融业务对于数据应用的广泛性与质量要求 在互联网发展日新月异的时代背景下，人们的生活、工作、消费、活动的习惯与行为特点在被不断重塑，大量数据被留存记录，各行业对于数据的挖掘和使用有了适应时代发展的新特点，这在银行等金融机构的业务中尤为凸显。获客、信用风险控制、留存客户、触发客户消费是金融行业的几大痛点，而以集奥聚合(北京集奥聚合科技有限公司简称)为代表的大数据技术公司引领的大数据行业的发展正好满足了这些需求，有效克服了目前金融机构数据来源单一、覆盖率不足、数据挖掘程度不深等问题。 金融行业既涉及宏观国民经济的方方面面，又与微观社会主体的经济生活密切相关，中国是一个人口大国，也是社会活动多样性的代表性国家，金融机构为了在纷繁的条件下做出正确的商业判断越发需要依据海量的高质量数据进行分析，但这也与相关数据覆盖人群不足、信息孤岛尚未联通等社会大环境形成了相对矛盾。例如，在个人信用风险控制方面，过去金融机构主要依托从各金融机构上报的信贷类数据的集中管理者——人民银行征信中心调取相关数据对于个人
进行信用评价，但人民银行征信中心的数据并未对中国全部人口有实质性的广泛覆盖，甚至可以说只覆盖了偏少一部分有信贷、信用卡消费记录的人群，加之考虑到因互联网金融日益发展等因素而对金融产品需求愈发多样的人群，仅基于信贷类数据评价这些人群可能会误伤很多暂时还没有信贷纪录的中低收入人群，利用不同来源的“大数据”及相关技术(以下统称大数据)解决个人客户信用评价的全面性与客 观性问题的重要作用凸显出来。 有价值大数据汇聚具备的特点 有价值的大数据的汇聚具备以下特点，这也是金融业应用大数据时要考虑的关键： 一、数据的联通性。由于很多数据是基于不同渠道、场景和主键进行的汇聚，要把这些碎片化数据进行准确整合，需要有很强的ID MAPPING能力，数据的联通解决不同数据是否归属于同一主体的能力。问题举例，10条行为信息，究竟是10个不同主体产生的，还是1个人在10个不同渠道留下的，不同的判断会直接影响数据分析的结果。 二、数据的连续性。数据汇聚需要在“约定“的频率下持续不断、全面地进行才能产生集合价值。首先，数据连续性要求数据源本身具备稳定提供数据的能力、数据全面和质量可靠的能力。就完整和可靠而言，金融机构是公认的最完整和可靠的数据来源。就稳定性而言，
中国移动网优大数据安全管理办法 （征求意见稿） 中国移动通信集团公司网络部 二〇一六年八月
一一一总则 一一一近年来随着集中优化的不断深入，所涉及的IT系统不断增多，数据范围不断扩大，加强无线优化相关数据管理，防控 因为数据外泄给企业带来的可能风险和损失变得尤为重要。 总部网络部参照集团公司相关管理办法制定了本管理办法。一一一本管理办法适用于中国移动各省、市、自治区网优中心及相关合作单位（以下统称“各单位”）。 一一一本管理办法所称的网优大数据安全是指对各单位使用网优平台、资管平台、话务网管、主设备厂家OMC、自动路测平 台、信令监测平台、大数据应用平台、经分系统等平台中的 工程参数（基站天线高度、经纬度、方向角等位置信息）、网 络参数、性能指标、测试指标及文件、信令数据 （S1_MME、S1_U、Uu、X2接口的信令、MR）以及通过关联 分析产生的精确位置信息等数据进行安全管控。 一一一各单位应加强网优大数据安全管理，围绕数据采集、传输、存储、使用、共享、销毁等各个环节，对可能存在数据外泄风 险的环节及相关责任人员，尤其针对可能含有用户号码、位 置、通话及上网记录等敏感信息的信令XDR数据，建立网 优大数据安全责任体系，健全网优大数据安全管理制度，完 善防护措施和技术手段；同时对公司内外部人员开展网优大 数据安全意识教育，建立常态化的监督检查机制，深化落实
“ 网优大数据安全责任，确保管理制度及安全防护手段的有效 落实。 一一一 网优大数据安全管理应遵循如下原则： 应明确网优大数据安全管理职责，谁主管，谁负责；谁运营，谁负 责；谁使用，谁负责；谁接入，谁负责”。 （一）所有无线优化专业使用的各类数据，均由省网优中心统一负 责，地市或其他单位应经省网优中心授权方可应用上述数据； （二）对于无线专业自身的工程参数、网络参数、MR 、性能指标、 Uu 口信令等数据，省网优中心应负责数据生成、存储、传输、应用、 共享、销毁等全部环节的安全管理；对于源自统一 DPI 、性能管理、信 令平台、经分等系统中的数据，网优中心应严格遵从相关单位在数据 安全等方面的要求，从支撑网优生产的实际需求出发，严格控制数据 提取的范围、频次以及关键字段等内容； （三）在网优大数据的使用方面，应做到核心数据不出机房，数据 清洗处理均应在网优中心内部进行，并做到核心数据“先脱敏，再使 用；用多少，取多少”； （四）对网优平台、主设备厂家 OMC-R 以及其他平台的操作维护 必须通过 4A 管控，严格防控直连设备操作。 （五）在账号权限设置、弱口令检测、远程访问等方面加强安全管 理，定期重设口令，不再需要的账号及时删除。
大数据平台项目建设方案(本文为word格式，下载后可编辑使用)
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。
第７期 ２４ ２０１４年４月１０日 计算机教育 ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点 文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６ 中图分类号：Ｇ６４２ 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 （中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３） 摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上 的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘 １ 大数据早已存在，为何现在称之为大
数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例 如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０ 年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到１ ０００ ＰＢ，即１０亿 ＧＢｔ２１。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用ＲＦＩＤ等技术实现了
大数据技术在移动通信网络优化中的有效应用 发表时间：2020-04-08T09:13:09.223Z 来源：《基层建设》2019年第31期作者：王磊 [导读] 摘要：在现代化社会的快速发展中，大数据技术作为一种热门技术，改善了原有的社会生产和生活方式，为社会生产和生活提供了很大便利。 长庆油田分公司第一采气厂陕西西安 710016 摘要：在现代化社会的快速发展中，大数据技术作为一种热门技术，改善了原有的社会生产和生活方式，为社会生产和生活提供了很大便利。在现代化社会的发展中，大数据分析技术在优化移动通信网络中发挥着重要作用，人民群众对网络通信技术提出了更加严格的要求，大家越来越认识到移动通信网络优化的重要性，文章主要研究了大数据技术在移动通信网络优化中的有效应用，希望能够有效地处理移动通信网络中的各项数据，实现优化目标。 关键词：大数据技术；移动通信网络；优化；应用 大数据技术一种基于当下这种信息化的时代背景而衍生出的一种能可同时处理海量信息的新型技术。该技术不仅能从繁多的数据流中之中精准采取到使用者所欲获取的信息，且能借由各种方式与途径来对信息予以灵活处理。因此，若我国通信体系亦能基于大数据技术的支撑来灵活处理各项数据，则势必能为我国通信体系的改革起到良好的推动作用。 1大数据技术和移动通信网络的相关分析 1.1大数据技术 在科学技术的快速发展中，大数据技术应运而生，而相关权威领域无法对大数据技术的内涵进行正确解释，导致社会各个领域对大数据技术的认识出现了很多偏差。从整体的角度进行分析，大数据技术指的是利用相关技术，有效地处理海量数据，以此为基础深度挖掘、处理并分析这些数据，实现各项资源的充分利用。在大数据技术水平不断提升的大背景下，大数据技术在社会和生产过程中得到了广泛应用，逐渐发展成影响世界发展的重要技术之一，与传统技术相比，这项具有很多优势，在各个领域中的应用为企业高层决策工作提供了支持。 1.2移动通信网络 移动通信网络是一种优质的传输介质，其应用能够实现客户和客户之间的通信、客户和服务器之间的通信，在实际通信过程中需要强大的专业技术作为支持。在社会的全面发展过程中，社会生产和生活对移动通信质量、网络运行效果提出了更加严格的要求。为了有效地提升为网络运行质量，相关部门需要深入分析网络运行过程中的各项问题，及时地优化移动通信网络，还可以引进大数据技术，实现网络优化的预期目标，大数据技术在网络通信优化中的应用取得了很好的效果，但也在一定程度上影响着网络通信的发展。 2移动通信网络优化中大数据应用问题 第一，网络系统复杂且巨大，给实际的管理造成很大的困难。目前我国移动通信网络包含有各种类型的网络架构，客户群体的数量也是非常庞大，持续不断的有新通信基站在建设，在如此背景下难以全面控制各个方面的数据信息。第二，网络应用有延迟，使得网络优化不及时。网络的维护管理不仅需大量的资金，同时也要确保工期的按时完成，这样才能保证新优化基站的正常投入使用，然而，部分区域4G网络建设不全面、相对落后，会导致通信网络结构的不一致，使得这些区域的通信网络不能很好的和其它平台进行兼容。 3大数据技术在移动通信网络优化中的应用 大数据技术在移动通信网络优化中的应用具体体现在以下方面：第一，准备阶段。在大数据优化准备过程中，相关人员需要明确优化数据目标，准备相关数据和资料；第二，测试阶段。在大数据优化测试过程中，相关人员需要收集相应的数据和信息，以此为基础进行DT/CQT测试，这些工作需要在完成准备工作后实施；第三，优化分析阶段。在大数据优化分析过程中，相关人员需要优化分析各项数据和问题，如信号覆盖问题、信息切换问题等，并实施相应的解决对策，顺利完成分析任务；第四，优化调整阶段。在大数据优化调整过程中，相关人员主要对天线射频和后台参数进行优化和调整，天线射频调整的主要目的是提升网络覆盖区域的通信质量，后台参数调整的主要目的是确保移动通信工作的顺利实施，及时地发现并调整各项错误参数，减少移动通信网络中的故障，实现移动通信网络的快速发展。 4基于大数据的移动通信网络优化措施研究 4.1获得数据信息 我国通信体系因包含众多的使用基数，故即便仅是过去一小段时间，亦将产生极其庞大的数据流。倘若通信企业始终以最纯铜的方式来获取并处理这些信息，势必将因处理效率低下而阻碍企业的有效发展。因此，各通信企业也更需对大数据技术的合理运用给与高度重视，继而在借助大数据技术来搜集并整理庞大的数据流同时还应将其融入到投资方面，以此既能为通信企业投资工资开展提供准确的数据支撑，且投资过程所需的人力、物力及财力亦将得到有效降低。 4.2充分利用存储功能 通信网络与大数据之间结合的一大隐忧在于数据的存储方面，所以为了优化通信网络，便需要对大数据技术的存储功能进行深入研究。基于网络用户不仅每天均在发生变化，且因此而产生的海量数据亦需面临管理和保存问题。故积极借助大数据技术的存储功能，将能利用虚拟化的存储功能来对现实中的存储问题予以合理转化，以此将不同机构的数据正和到同一个信息平台之上。这样不仅方便对数据的统一管理，且数据的动态变化容量亦将大幅减少，这将为数据存储节省更多能源，继而降低数据管理成本。 4.3灵活利用大数据分析技术 针对通信网络的优化过程，相关人员亦需做到对大数据分析技术的灵活使用。至于技术人员能可进行的主要工作则包括对大数据技术的简单优化与测试。而到了全面优化阶段，技术人员便需深入分析信号覆盖、切换等问题。继而积极针对大数据技术的实际运用状况来提出合理化的改进策略，以此方能为各项业务的开展质量提供有力保障。 4.4大数据技术在提高网络分析性能中的应用 移动通信网络优化的末尾阶段主要是解决定位分析的难题，包含有信息传输通道不顺畅、话务均衡性不佳以及切换不顺畅等问题。移动通信单位进行网络优化的根本目的是确保通讯信号长久稳定的覆盖，要达到这个目标需要完成四个部分，分别是优化前的准备环节、数据收集环节、问题研究环节以及改进修整环节。在准备时期要重点搞清楚数据的采集类型、需要进行优化的项目类型以及待优化的基点方位，并带上专业的检查设备和工具；在进行问题研究环节时，需要从数据库中调用数据并深入研究发生问题的原因是什么，为改进修整部
数据分析中常用的10 种图表 1 折线图 折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。 表 1 家用电器前半年销售量 月份冰箱电视电脑平均销售量合计 1 月684513984252 2 月336616688265 3 月437916094282 4 月611811565194 5 月29197842126 6 月224911863189 200 150 冰箱100电视 50电脑 1月2月3月4月5月6月 图 1数点折线图 300 250 200电脑 150电视 100 冰箱50 1月2月3月4月5月6月 图 2 堆积折线图 100% 80% 电脑 60% 40%电视 20%冰箱 0% 1月2月3月4月5月6月 图 3 百分比堆积折线图 2柱型图
柱状图主要用来表示各组数据之间的差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、 圆柱图、圆锥图和棱锥图。 200150 冰箱 100电视50电脑 1月 2月 3月 4月 5月 6月 图 4 二维圆柱图 3堆积柱形图 堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小还可以显示总量的大小。 300250200电脑150电视100冰箱 500 1月 2月 3月 4月 5月 6月 图 5 堆积柱形图 100%80%139 160 115 60%166 78 118 电脑40%45 18 电视 19667949冰箱 20% 68 61290% 3343221月2月 3月 4月5月 6月 图6 百分比堆积柱形图 百分比堆积柱形图主要用于比较类别柱上每个数值占总数的百分比，该图的目的 是强调每个数据系列的比例。 4线-柱图
大数据平台建设方案 项目需求与技术方案） 、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。 1、统筹规划、分步实施。结合我省经济发展与改革领域实际需求，明确总体目标和阶段性任务，科学规划建设项目。先期完成大数据平台的整体架构建设，后期分步完成业务系统的整合及相互间数据共享问题。 2、整合资源、协同共享。对信息资源统一梳理，建立经济发展与改革信息标准资源库和数据规范，逐步消灭“信息孤岛”，加快推进数据资源整合，建设共享共用的大数据中心，实现业务协同。 3 、突出重点、注重实效。以用户为中心，以需求为导向， 以服务为目的，突岀重点，注重实效，加强平台可用性和易用性。 4、深化应用、创新驱动。深入了解用户需求，密切跟踪信息技术发展趋势，不断深化应用、拓展新技术在应用中的广度和深度，促进跨界融合，丰富管理和服务手段。 四、建设方案 为了保证项目的顺利进行和建设目标的可行性，我们采取如下几种建设方案。 1、数据采集方案。 我们统一信息资源标准规范，建立多维度数据库，拓宽 数据来源，通过不同的方式汇聚数据，增强分析力度，提高 监测预警的准确性和时效性。 1、预留接口，支持其它系统各种数据的上传导入处理。 将现存有关经济运行业务系统中的历史数据和时效数据，过上传数据文件至服务器、分析提取有效数据导入服务器数
移动通信网络优化中大数据的应用分析 发表时间：2019-08-27T10:31:06.013Z 来源：《基层建设》2019年第16期作者：杨迪曲 [导读] 摘要：随着信息技术的快速发展，我国已经正式进入大数据时代，而这一时代的到来也使得我国很多领域迎来了自身发展的契机，移动通信领域就是这其中的代表。 广州市晟创通信科技有限公司 摘要：随着信息技术的快速发展，我国已经正式进入大数据时代，而这一时代的到来也使得我国很多领域迎来了自身发展的契机，移动通信领域就是这其中的代表。随着手机的普及，我国移动通信用户已超10亿级规模，这就使得我国移动通信网络负担日渐加重，而大数据分析就是减轻这一负担的最好手段，为此本文就大数据分析在移动通信网络优化中的应用展开了具体研究，希望这一研究能够为我国移动通信业的发展带来一定启发。 关键词：大数据；移动通信网络；优化应用 引言 为了进一步适应移动通信技术的快速发展以及国家政策对于通信技术的规划指导，中国国务院早就在2013年下发了4G移动通信网络牌照，而4G时代的到来对于移动通信网络优化服务提出了更高的要求，技术提升与数据利用是关键。4G通信技术的发展，给人们带来了更好了通信体验，同时也对移动通信网络优化服务提出了更大的挑战，不论是数字家庭还是社会化网络的发展走向，都让处理与分析大数据成为急切需求，必须促使大数据得到快速应用。那么下一步的研究重点就聚焦于大数据在移动通讯网络优化中的具体应用，从而提高生产效率，因此本文接下来将对大数据在移动通信网络优化中的应用进行研究。 一、大数据的内涵 “大数据”这一词汇并不是突然出现的，它是由原有的海量数据发展演变而来，但是，这二者确有一定区别。其中，原来的海量数据主要强调的是数据量本身的规模庞大，并没有对其特性进行定义；而大数据则不同，它不仅包含了大数据的体积以及传播速率，同时还涵盖了特征等内容。目前，对于大数据并没有一个统一的定义。但是，通过对大数据特点的了解可以对它进行理解： 1.1数据量庞大。目前，大数据的最小单位通常为10～20TB量级。 1.2数据类型丰富。主要包括结构化、非结构化以及半结构化的数据。 1.3数据的价值密度极低。 1.4数据不管是形成还是处理应用，获取速度都非常快。 二、移动通网络优化行业发展现状 移动通信网络主要分为两大部分，分别为无线网络部分及交换网絡部分。交换网络与传统的ＰＳＴＮ网络相似，但是无线通信网络则是移动网络专有。无线网络与有线网络相比，有着很多种不确定的因素。由于移动无线通信的移动性、复杂恶劣的传播环境，导致移动无线通信比固定的无线通信优化工作更为困难。作为网络优化工作的重点，无线通信环境的好坏是决定移动通信网络质量的重要因素ＵＷ。较为完整的无线移动通信系统主要包括四大组成部分。首先是交换网络子系统；其次是基站子系统；最后是操作维护中心。另外还有一个与移动通信密切相关的子系统，称为移动台子系统，俗称手机。由于ＧＳＭ网络技术起源于欧洲，目前关于ＧＳＭ网络的规范则主要是由欧洲的一些通信设备公司所制定。为了均衡各大通信设备公司的利益，ＧＳＭ规范对ＧＳＭ网络通信系统的各主要接口都有十分明确的规定，即开放各主要接口。 ＧＳＭ网络通信系统的子系统包含移动业务交换中心；舜访位置寄存器；归属位置寄存器；移动鉴权中心；另外还有移动设备识别寄存器。系统则包含有基站控制器与基站收发信台。 移动通信网络优化行业起步较早，从网络建设进程和市场需求而言，北美，西欧等发达国家移动通信网络已趋于饱和，各大移动通信运营商网络建设固定投资由网络搭建、设备投入等基本投入转向网络运维和网络优化投入。由于运营商把精力集中在市场和业务拓展上，欧美等国移动通信运营商逐渐将网络运维和网络优化外包给专业性更强的第三方网络优化服务提供商及设备供应商。同时，移动通信网络运维与网络优化需求量不断增多，要求网络优化技术不断升级，从而促使移动通信网络优化业发展空间不断扩张。 三、大数据分析技术对移动通信网络优化的影响 3.1大数据分析技术移动通信网络优化的影响是有利有弊的，一方面大数据分析技术可以有效解决数据量的问题，对数据进行很好的归类和分析，而另一方面，加大了故障分析的难度。移动通信网络优化就是对用户通话状态的收集和分析，达到排除故障、提升用户使用感知的目的。 3.2 为了进一步适应移动通信技术的快速发展，使人们可以更加自由的使用网络，这对移动通信网络的技术、承载力有着更高的要求，移动通信技术经历了从2G到4G的发展历史，目前正在进行5G通信技术的研究，移动用户在使用通信业务时，天气、地区等因素都会对通信质量造成影响，因此，在通信的稳定性和抗干扰能力上需要技术的革新，合理使用大数据分析技术，可以有效发挥对移动通信网络的优化作用。 四、大数据分析在移动通信网络优化中的问题 4.1 移动通信网络数据过于庞大 在移动通信网络使用的过程中，由于现在的覆盖范围越来越广，使得用户不断增加，所建立的移动网络基站数量也在不断增加。这就使得移动通信网络会产生庞大的数据量。想要运用大数据技术对移动通信网络所产生的数据进行整体与分析，是目前移动网络通信工作所面临的难题之一。 4.2 网络建设周期长度与投入资金的问题 在移动通信网络的建立中，由于不同区域的每一项数据结构、性质均不同，导致在进行建设时，不能同时进行。这就会使得移动通信网络的建设周期与投入资金都有所增加。如何将不同区域所获取的数据整合在同一个管理平台上，成为了移动通信网络建设中的重要问题。 4.3 移动通信网络优化中大数据的安全问题 在大数据技术中，主要包括数据的储存、分析、处理以及管理等内容。而当移动通信网络在优化中使用大数据技术时，就有可能会对
大数据报表标准功能点简介
U8分析报表包含两个工具，分别为分析报表工具和业务模型设计器，其中分析报表工具包括分析报表系统管理、分析报表门户、数据仓库管理、数据整合平台。 一、分析报表工具 分析报表系统管理 分析报表系统管理包含基础设置、数据配置、数据抽取、权限管理四个功能。 基础设置 在基础设置中有两个地方需要设置，企业目录和加密服务器设置。企业目录功能是确立企业实际分析管理的数据范围。 加密服务器设置的功能是通过设置加密服务器IP地址或机器名，将加密监听程序指向加密服务器，以读取加密点。 数据配置 报表项目用于设置进行财务报表分析的报表项目。 图2-1 U8分析报表项目页面 自定义分类提供按照存货、客户、供应商档案进行自定义分类定义，对任何档案用户可以按照不同业务需要设置自定义分类。系统自动带入企业目录账套最新年度的档案分类，可修改。 分类维护：可对当前自定义分类下的分类明细进行新增、修改、删除操作。
档案归类：可对当前自定义分类下的分类明细所对应的档案明细提供个别编辑操作。 点击分类维护栏中的编辑，进入分类管理页面；同样点击档案归类栏下的编辑可进入档案归类页面。 数据抽取 数据抽取用于同步数据源数据到ODS数据仓库，抽取的结果形成ODS数据仓库，供企业查询及决策。数据抽取的方式有两种：手动抽取与自动抽取。自动抽取可以设置抽取计划，选择在业务系统空闲时完成数据抽取。抽取日志提供了数据抽取完成的情况的查看。 权限管理 角色用户功能可以进行角色、用户的增加、删除、修改操作，用户密码的修改操作，以及用户与角色的所属关系等维护工作。 权限管理，可对用户或角色授予新建报表权限、语义层权限、目录结构权限。目录结构的权限方式分为浏览、修改、完全控制（删除），可根据实际业务需要授予适合的权限。 U8分析报表门户 U8分析报表门户的核心对象即为报表，是基于业务模型做查询，并通过查询生成报表的平台；是一种兼分析报表设计和前端展示的平台。在U8分析报表中，我们根据财务、供应链业务模型预置了一些报表(包括财务，营销、库存、采购等主题)，对于用户的个性化报表需求，可以单独定制。 对于已经设计好的报表，可以进行查看、分析、导出、定位查找等操作。 分析报表门户针对财务、营销、库存、采购设定了四个分析主题，点击分析主题button打开分析首页。如图所示，点击财务分析主题按钮，财务首页报表则打开。
浅谈大数据技术的行业应用 其实在没上这门课之前我只是认为大数据无非是信息时代的自然产物，随着互联网的通畅自然会存在更为庞大的数据规模，只是没想过数据规模会如此的庞大，正如老师的PPT也指出人们每月在总共在facebook上浏览7000亿分钟，每天会产生超过10TB 的数据，Twitter 每天就会生成超过7TB 的数据！天啊，这简直就是数据的汪洋大海，每个IT企业都在努力的在此间浮沉，努力不被数据大海淹没同时又奋力滑向那零零星星的富庶小岛。我不知道我刚才的比喻是否恰当，不过我想表达的就是数据虽然那么多，有海量的数据和各种不同类型的数据，但这并不是垃圾堆，其中其实掩藏着很多的金矿的。老师上课讲的关于算法来识别用户是否怀孕，进而不同声色的为她们推荐即将成为妈妈的各类产品诸如纸尿裤之类的让我非常感兴趣，让我发现原来营销可以做到这样的地步，利用算法提前预测用户与自己有关的一切消费行为然后加以利用转化为自己的实际发展利益，还有银行卡通过消费行为来判断预警依次来降低风险，这样内容着实让我开了眼。我也相信随着大数据技术处理的进步，大数据对于我们生活潜移默化，还有企业经营理念深刻的影响还会进一步加大的。我以前在网上也曾看过一个关于大数据处理用于音乐App歌曲推荐的算法，主要是通过你听歌曲的历史来记录分析找寻到与你相似品味的客户，然后把他们曾经听过的喜爱的歌曲再推荐给你，这个的确效果非常好，当然这个必须要依托大数据了。大数据其实还是对海量数据进行分发，处理和筛选，然后给下游的客户们来创造的价值。而获取新的客户，还是创造客户新的消费点和欲望方面大数据的确算是颠覆了之前的公司运营模式，不必依靠打折降价烧钱促销大面积撒网，而是通过大数据找到对应的客户进行精准营销等等，的确给公司带来很多便利又节约了很多的资源，人力物力和资金。但有些时候总有些事情不尽然如人意，比如之前携程的数据库不幸泄露，然后许多客户因其真实信息曝光遭到诈骗，而考虑到银行的数据如果操纵不当，那损失可算不可估量了，其实我们一直在一艘在海上摇摆的船上，不仅要享受因海水浮力带来的便利，更要关注大数据安全的问题来保证船的稳定航行，毕竟能载舟，亦能覆舟嘛~而老师在课上也算提到过提供大数据服务的公司是可以随便浏览其客户储存在上面的信息的，这种信息隐患也算是一种无奈吧。还有一个观点其实算我之前在网上看到的，也蛮有趣的。虽然通过大数据挖掘可以找到很多商机，但总有种知其然而不知其所以然之感，虽然我们知道这俩商品放在一种卖肯定会提升销量，但我说不出其中的原因，也无法此类现象之后的逻辑推理下来的发展演变。所以大数据挖掘出的信息在某些时候算是对现实世界的一种反馈，真正的预测决策还是要依靠人们自己的判断和主观能动性的。上述算是我思绪很乱随处敲敲打打写下我对于大数据行业应用的看法吧。
A:2015 年 8 月 31 日：《促进大数据发展行动纲要》B: 2015 年 12 月 29 日：《“互联网＋”行动的指导意见》C: 2017 年 7 月 8 日：《新一代人工智能发展规划》D: 2017年4月10日：《云计算发展三年行动计划（2017－ 2019 年）》E: 2015 年5 月 8 日：《中国制造2025》 2.【判断题】人工采集效率低、成本高、错误多。自动化采集 靠技术实现，效率高、采集的数据量大。对错 3.【多选题】数据资源向信息、知识、价值转换的流程可以概 括成 5 个环节：（）（）（）（）（）正确答案:[A,B,C,D] A:数据采集B:数据存储C: 数据处理D: 数据分析与挖掘E: 知识应用 4.【判断题】由于数据采集都是在多点进行的，数据存储也从 传统中央磁盘存储变成分布式云存储。云存储的优点是容量大、 费用低。对错
5.【判断题】数据是所表达的对象或事件的信息的载体，记录 了对象的属性特征。对错 6.【多选题】数据采集可以划分为（）和（）。 A: 人工采集B:自动化采集 7.【多选题】大数据有 3 个显著的特征： A:数据规模大B:数据变化快C:数据类型复杂 8.【多选题】大数据时代是（）（）（）（） 4 大技术领域齐 头并进发展的时代，也可称作“大智移云”时代。 A:大数据B:人工智能C: 移动互联网（或物联网） 云计算
9.【判断题】目前大数据存储的另一趋势是向数据中心集中， 以便于大数据的管理、集成和综合分析。对错 10.【多选题】大数据的产生是由于信息技术及应用的不断发 展和进步的几个阶段： A: 从信息系统应用的发展来看，80 年ERP系统用于企业管理，数据规模在MB；B: 90 年度信息技 术用于客户管理，即CRM 系统，数据规模达到GB 级；C: 2000 年互联网时代的Web技术使企业数据达到TB级；D: 近年来，互联网+物联网在企业中应用使数据达到PB级
大数据技术在移动通信网络优化的作用 大数据是近年来互联网飞速发展大背景下衍生出来的一个互联网应用词汇，从广义上可以从字面意义上解释为大量的互联网数据信息，大数据主要是通过 创新互联网和计算机对于信息数据的算法，打破传统互联网计算机软件与算法 在功能与承受程度等方面的局限性，具有突破性的对互联网计算机信息数据进 行几何处理。大数据出现最主要的意义是在现有的互联网和计算机网络技术的 基础上，创新互联网计算机的信息数据算法，通过对大量数据信息的收集和整理，实现数据现实价值的发掘，为社会各行各业的发展提供有意义的数据支撑 和参考。从实际应用状况来看，大数据具有种类繁多尧速度快尧容量大等多个 优点，受到越来越多业内人士的关注，并逐渐应用于移动通信网络优化和创新 发展中。 1大数据在移动通信网络优化的问题分析 从我国当前大数据技术和通信网络技术的实际发展状况来看，大数据技术 与移动通信网络的优化还未实现有效的交叉与融合，大数据技术在移动通信网 络的优化发展中作用十分有限。出现这种现象的原因主要可以从以下几个方面 来进行分析院1.1移动通信网络数据庞大。大数据在移动通信网络优化的过程中一直未能发挥出其真正的作用，很大一部分原因就是移动通信网络的数据过于 庞大，这主要是由于我国近年来移动通信网络及设备得到了极大程度的发展与 普及，移动通信网络与设备已经成为了人们日常生活尧工作尧学习尧社交等活 动中不可缺少的一个重要工具，加之我国是处于世界前列的人口大国，大批量 移动通信网络用户的剧增，必然带来的是庞大的移动通信网络数据，相关的移 动通信网络运营商在数据采集工作上面临着极大的困难，尤其在移动通信网络 信息数据收集后存储的工作环节，未能做到对有效信息数据的及时处理分析， 且数据的储存时间有较大的制约，这为大数据在移动通信网络优化的有效应用
大数据分析专项职业能力考核规范 一、定义 运用计算机及相关软件，具备对各种类型的大数据进行数据建模、管理，数据分析、数据探索和数据可视化等能力。 二、适用对象运用或准备运用本项能力求职、就业的人员三、能力标准 与鉴定内容
（六）数据 探索1. 针对不同的数据，设计 基于各种规则、公式的实 时数据过滤； 2. 针对不同的数据和模 型，设计基于各种规则、 公式的数据广度和深度探 索和钻取； 3. 针对不同的数据，设计 基于各种规则、公式的联 动模型设计； 4. 针对不同的数据，设计基 于各种规则、公式的联动 页面设计； 5. 针对不同的数据范围统 计，设计数据范围的实时 调整和统计方法调整； 1. 基于统一的大数据分析平台 配置，将模型中各种形式的数 据过滤、数据连接过滤、统计 后数据过滤进行关联，并设计 实现统一的模型实时过滤； 2. 基于统一的大数据分析平台 配置，将多个模型中各种形式 的数据过滤、数据连接过滤、 统计后数据过滤进行关联合 并，并设计实现统一的页面数 据实时过滤； 3. 基于统一的大数据分析平台 配置，配置实时多维度数据分 析； 4. 基于统一的大数据分析平台 配置，配置默认数据钻取； 5. 基于统一的大数据分析平台 配置，配置定制数据钻取； 6. 基于统一的大数据分析平台 配置，配置单模型联动； 7. 基于统一的大数据分析平台 配置，配置多模型联动； 8. 基于统一的大数据分析平台 配置，配置数据统计实时数据 范围和实时统计方法。 20% （七）数据 分析1?数据模型设计、实现； 2. 基于各种规则、公式的数 据过滤； 3. 基于各种规则、公式的数 据列输出配置； 4?数据的分类统计，基于 等间隔、固定数量、定制 的范围分类统计； 5. 基于各种规则、公式的统 计后数据过滤； 6. 基于各种规则、公式的结 果排序； 7. 基于各种规则、公式的数 据范围控制； 8. 基于各种规则、公式的模 型数据结果的二次加工、 清洗、转换； 9. 数据透视模型的配置； 10. 数据模型的固化，将数 据模型实现串联、并联， 创建复杂数据模型； 11.数据模型计算形式、快 照的配置。 1. 基于统一的大数据分析平 台配置数据的过滤、清洗； 2. 基于统一的大数据分析平台 配置各种形式的值和范围统 计，各种形式的灵活日期范围 统计； 3. 数学及统计学相关基础知 识； 4. 有通过PHP、Python、R 语 言等语言进行数据统计分析的 经验； 5. 数学表达式、条件表达 式、逻辑表达式的编写和调 试； 6. 数学、时间、字符、逻辑 等公式的编写和调试； 7. 数据透视表的配置、使用 和理解； 8. 不少于一个行业的业务理解 和积累； 9. 数据思维，基于任何数据 都可以发现背后的规律和价 值，对数据有较好的洞祭力； 10. 用户画像、用户经营分 20%
大数据的应用领域和发展前景怎么样 随着大数据进军社会的各个领域，千锋教育培训机构在疯狂的输出大数据人才，力争打造大数据全才，就今年的综合情况来看，未来几年大数据在商业智能、政府服务和市场营销三个领域的应用非常值得看好，大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。 （1）商业智能 商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 过去几十年，分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos 的BI产品分析海量数据并生成报告。数据仓库和BI工具能够很好地回答类似这样的问题：“某某人本季度的销售业绩是多少？”（基于结构化数据），但如果涉及决策和规划方面的问题，由于不能快速处理非结构化数据，传统的BI会非常吃力和昂贵。大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限： 首先，它们都是“预设-抓取”工具，由分析师预先确定收集什么数据用于分析。 其次，它们都专注于报告“已知的未知”（Known unknowns），也就是我
们知道问题是什么，然后去找答案。（而大数据会给出一些未知的未知，也就是你没有想到的一些问题的结果）传统BI工具主要用于企业运营，侧重于成本控制和计划执行报告。 而大数据技术最主要的功能/应用是ETL（Extract、Transform、Load）。将近80%的Hadoop应用都与ETL有关，例如在导入Vertica这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。 今天计算和存储硬件变得非常便宜，配合大量的开源大数据工具，人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。可以说，低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。此外，处理性能的大幅提高（例如内存计算）使得实时互动分析更加容易实现，而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。未来几年，随着企业间的兼并和新产品的不断推出，传统的BI工具将与大数据分析并存。 （2）公共服务 大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。如今，数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。