1 数据资源管理平台设计
1.1 需求分析
1.1.1 数据需求
1.1.1.1 数据分析
XX省水资源管理系统业务涉及的信息资源包括信息采集和信息共享。信息采集按获取方式应分为仪器自动在线监测和非在线监测两种采集畴。以共享方式获取的其他信息获取(包括水文、水资源保护部门负责采集的实时水雨情、水质监测数据)，属于信息共享畴。
信息采集传输应充分利用现代化科技成果，通过对信息采集和传输基础设施设备的改造和建设，配置适合当地水资源特性的仪器设备。信息采集传输的设备选型与配置应充分考虑当地的水文、气候特征、供电条件和环境安全等因素。
（1）在线监测信息对象
在线监测信息对象包括：水源地、取用水、行政边界河流控制断面、地下水超采区以及水功能区水量水质信息。监测规模、监测手段和监测代价的衡量要应充分考虑当地的经济发展水平、经济承受能力、设站技术可行性和运行维护便捷性。
水源地监测：包括地表水水源地(水库、江河、湖泊等水体)和地下水水源地。应按照先列入水利部公布的全国重要饮用水水源地名录的水源地、大中型水库水源地，后其它饮用水水源地的顺序安排布设。
取用水监测：包括重点取水口水量水质监测。按照先取水环节后排水环节、先集中用水户后分散用水户顺序安排；取水量级考虑先重点用水户后一般用水户、同等取水量级先第二、三产业用水户后第一产业用水户顺序安排；同时兼顾设站条件通盘考虑。
水资源管理单元出入断面监测：包括省际、地市际以及县际边界河流控制断面。按照先地市际边界河流控制断面监测后县际边界河流控制断面的监测，水资源管理单元逐级细化、控制能力逐步加强的思路顺序建设。
水功能区监测：按照《XX省水功能区规划》的部署，按照先保护、保留、缓冲、饮用水源等重要水功能区水质监测、后其余水功能区水质监测、入河排污口监测的原则布设。
地下水超采区监测：包括地下水水位、水质监测。按照先禁采区限采区、后地下水集中开采区、先平原区后山丘区的顺序安排布设。
水生态监测：重点区域和水域水生态监测。按照先水利部水生态系统保护与修复试点后其它区域的顺序安排布设。
社会用水户、水源地、水资源管理单元出入断面、水功能区、地下水水量水质监测点的布设应在充分利用既有水文观测站网络的基础上统筹规划，有些观测面监测可通过上下游监测点观测数据插方式满足，有些可通过既有测站增加观测项的方式满足。
（2）新设监测点的工作方式
新设水量监测点选用应答／自报兼容的工作方式。按照“无人
值守、有人看守、定期巡检”的运行维护机制实施信息采集作业。对不适宜设置全自动监测点的地方，亦可按有人值守模式配置设备、设点观测。
1）流量监测
对采用直接流量监测方式的信息采集点，由采集端设备直接采集流量瞬时值，并存储在本地记录单元；对采取水位监测方式的采集点，采集、记录、传输的均是水位信息，并参照水文测验规定期对采集端实施水位流量关系率定，尤其是平、枯水位流量关系的率定，在信息接收端利用水位流量关系将采集的水位信息转换成时段采集量或过流量信息。采集端设备按照15分钟采集一次瞬时值。
2）水质监测
对新设水质监测点采用定期巡测、人工取用、室分析化验方式开展监测工作；对已建立水质自动监测设施的监测点，采用增加其报信设施的方式进行汇接和功能升级。对确需要设置自动水质监测点的地方应审慎选择建设自动水质建设设施。水质监测不同采集方式分别规定的监测间隔和记录周期不同。
（3）监测点的采集频次
在正常工作状态下的采集频次按照：
单纯以水资源管理应用需求布设的各类水量信息采集自动站点，支持旬周期用水调度业务按6小时间隔报信；支持月周期用水调度业务按12小时间隔报信；支持季度周期用水调度业务按24小时间隔报信，人工监测点均按24小时间隔报信。多用途信息采集
站点报信间隔超过水资源管理需要的，应比照同站点完成水量信息描述时段的归一化。报信间隔不能满足水资源管理需要的应比照专用站点调整信息报送间隔。
社会用水户取水口、水源地、入河排污口、行政边界河流控制断面、水功能区的水质监测，根据工作规和实际要施采集频次。
突发应急状态下的采集频次按照：
固定站的水量、水质监测报信工作机制均可临时调整为1小时间隔。在固定观测不能满足要求时，可动态设立移动监测点，对水量、水质进行跟踪监测。
（4）时空基准
系统工作统一采用时间作为标准计时基准，日界统一为时间8时，水资源信息采集站点每日首次报信时间遵从水文或防汛部门规定的每日首次报信时间即8时为准。
位置描述使用全球定位系统GPS和具有我国自主知识产权的北斗导航定位系统对水资源信息采集站点的坐标定位，统一采用2000地心坐标系统纬度坐标进行位置描述。已有数据应逐步过渡到2000地心坐标系。
绝对高程基准采用1985黄海高程基准，对确需采用地方基准或相对基准进行水位观测的测站，进行地表水水体水位流量关系转换时，应在其预处理环节先行滤除因高程基准不统一导致的测验误差。
（5）在线监测信息传输方式
数据中心运行可视化平台 技术方案 北京优锘科技有限公司 2015-08-13
目录 第1章项目背景 (3) 第2章建设内容 (4) 2.1地理位置可视化 (4) 2.2数据中心可视化 (4) 2.3IT架构可视化 (5) 第3章建设目标 (5) 第4章解决方案 (6) 4.1 地理位置可视化 (6) 4.1.1 位置分布可视化 (6) 4.1.2 分级浏览可视化 (7) 4.1.3 场景浏览可视化 (7) 4.1.4 网点配置可视化 (7) 4.2 数据中心可视化 (8) 4.2.1 环境可视化 (8) 4.2.2 资产可视化 (9) 4.2.3 配线可视化 (10) 4.2.4 容量可视化 (11) 4.2.5 监控可视化 (11) 4.2.6 演示可视化 (12) 4.3 IT架构可视化 (13) 4.3.1 业务交易可视化 (13) 4.3.2 应用关系可视化 (13) 4.3.3 系统架构可视化 (14) 4.3.4 应用组件可视化 (14) 4.3.5 基础设施可视化 (15) 4.3.6 监控数据可视化 (15) 4.4 第三方系统集成 (16)
第1章项目背景 随着业务的飞速发展，IT规模也越来越庞大而复杂，为保障IT 系统的正常运行，针对各类管理对象已完成了监控系统的基础建设，关注各类管理对象的数据采集、异常报警，并取得了良好的监控效果。在建设过程中，比较缺乏从统一可视化的角度，整合监控数据，构建整合的可视化操作平台。目前监控系统的操作方式和使用界面在易用性、友好性方面有待进一步提升，充分发挥监控平台对日常工作的支撑作用。存在如下问题： ●监控展示缺乏从业务到IT的端到端全景视图，各个技术团队只能看到管理 范围内的监控对象和内容，缺乏对关联业务和所依赖基础设施的关联分析和可视化管理能力，对系统整体的理解存在一定偏差。 ●应用系统监控缺乏全景视角，各个系统采用独立监控的方式，无法从应用 端到端管理的角度，实现跨系统的监控分析和可视化管理，在出现应用系统运行出现故障时，无法快速定位到发生故障的根源应用系统，同时，在一个应用系统监控报警时，无法判断其所影响的关联应用系统。 ●应用层监控与系统层监控整合程度较低，当应用系统出现故障时，无法快 速定位是应用本身问题，还是所支撑的IT组件问题。同时，在系统层面出现故障时，无法直观评估其所影响的应用系统范围。 ●系统层监控与物理层监控脱节，当系统层出现故障时，无法定位其所依赖 的基础设施和硬件设备。同时，当物理设备出现故障时，无法判断其所影响的系统平台范围。 因此，在统一可视化监控平台的建设过程中，会着力从“平台整合，组织结合，用户友好”的角度出发，借鉴先进数据中心可视化监
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。
一张图读懂工业大数据 1. 工业大数据 工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。 工业大数据的主要来源有三类： 第一类是生产经营相关业务数据。主要来自传统企业信息化范围，被收集存储在企业信息系统内部。此类数据是工业领域传统的数据资产，正在逐步扩大范围。 第二类是设备物联数据。主要指工业生产设备和目标产品在物联网运行模式下，实时产生收集的涵盖操作和运行情况、工况状态、环境参数等体现设备和产品运行状态的数据。此类数据是工业大数据新的、增长最快的来源。 第三类是外部数据。指与工业企业生产活动和产品相关的企业外部互联网来源数据。 2. 工业大数据的地位 2.1 在智能制造标准体系中的定位 工业大数据位于智能制造标准体系结构图的关键技术标准的左侧，属于智能制造标准体系五大关键技术之一。
2.2与大数据技术的关系 工业领域的数据累积到一定量级，超出了传统技术的处理能力，就需要借助大数据技术、方法来提升处理能力和效率，大数据技术为工业大数据提供了技术和管理的支撑。 首先，工业大数据可以借鉴大数据的分析流程及技术，实现工业数据采集、处理、存储、分析、可视化。其次，工业制造过程中需要高质量的工业大数据，可以借鉴大数据的治理机制对工业数据资产进行有效治理。 2.3与工业软件和工业云的关系 工业软件承载着工业大数据采集和处理的任务，是工业数据的重要产生来源，工业软件支撑实现工业大数据的系统集成和信息贯通。 工业大数据技术与工业软件结合，加强了工业软件分析与计算能力，提升场景可视化程度，实现对用户行为和市场需求的预测和判断。 工业大数据与工业云结合，可实现物理设备与虚拟网络融合的数据采集、传输、协同处理和应用集成，运用数据分析方法，结合领域知识，形成包括个性化推荐、设备健康管理、物品
1运营商大数据的价值与挑战 当前社会是一个信息大爆炸的社会，而运营商就是一个 典型的例子，用户每日的通信行为、用户基础资料、消费习 惯、上网行为等等都产生海量的数据。这些数据所承载的信 息蕴藏着不可估算的价值，数据已成为新时代最关键的生产 要素，而运营商的数据是一个巨型的金矿，等待着人类的不 断开采。 然而在国内，运营商大数据对外运营仍处于初期阶段， 没有成熟的业务模式和成功案例，当前还有不少问题需要解 决，这里只选两个较为关键的问题来分析。第一个问题是业务模式，即运营商应该选择何种业务模式；第二个问题是信 息安全，即如何解决客户的信息安全问题。2运营商大数据的业务模式研究大数据业务模式非常多，包括：咨询服务、运营分析、媒体广告、开发平台、精准营销等等。但从运营商角度出发，结合实际推广难度、用户接受度以及信息安全进行综合考虑，我们建议从“群体性数据服务”入手，优先开展以下业务。2.1提供用户基础特征分析服务面向咨询公司：针对城市规划、商业运营等大型咨询项目，基于多种维度准确描述区域内的人群分布特点及位置变化规律，辅助提升咨询项目数据质量。咨询公司针对政府行业分析的数据需求如图1。运营商提供的数据包括：人口属性数据：用户的基本属性信息，如性别、年龄、职业、消费能力等；人口分布数据：基于移动用户的位置信息、判断用户位置分布情况；人口流动数据：根据通信基站变化情况，获取人口流动数据。图1咨询公司针对政府行业分析的数据需求 2.2提供市场行业数据分析服务 面向行业分析机构：提供实时提供准确的业务数据支 撑，提升机构分析报告的实时性；提升数据获取效率，大大降低传统的数据调研成本。 运营商提供的数据包括： 终端类型情况：用户使用手机品牌、型号、价位、版本等 信息； 网购消费情况：用户所在的区域、网购的频率、购物的金额等信息； 上网行为分析：用户习惯购物的网址、时间段、喜欢的品 牌和款式等信息； 娱乐消费情况：用户喜欢的娱乐活动、场所、频率、额度等数据。 2.3提供用户行为习惯分析服务 面向商业或地产：基于用户的手机位置及基础属性，为商圈提供准确的客源分布分析、客流趋势分析、客流轨迹、竞 品分析、会员分析等数据。 运营商大数据对外运营的研究 邱俊东姚泽楠 （中国移动通信集团广东有限公司汕头分公司，广东汕头515000） [摘要]大数据是当前社会非常热门的话题，其价值已经被各行各业普遍接受。大数据时代已经到来，电信运营商也迎来了大数据时代的重大机遇。本文从运营商的角度综合分析大数据的价值与存在的挑战，结合市场与行业的需求，对大数据业务模式进行研究，提出以“群体类数据服务”为切入点的四种对外运营的业务模式，同时针对大数据的信息安全问题提出若干建设性意见。 [关键词]大数据；运营商大数据；对外运营；业务模式 中图分类号：F626文献标识码：A 文章编号：1008-6609(2015)07-0054- 02 ——————————————作者简介：邱俊东，男，广东潮州人，工学学士，助理工程师，研究方向：IT 系统架构，大数据应用。2015年第7期 学术探讨网络与通信 - - 54
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。
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。
企业级大数据平台架构 电信行业大数据应用案例分享 互联网+行业大数据应用案例分享 第一套题 1、哪个选项不属于大数据4V特点？（B ） A、Volume B、Valid C、Variety D、Value 2、大数据的特点不包含（ B ） A、数据体量大 B、价值密度高 C、处理速度快 D、数据不统一 3、业界对大数据典型特征定义，一下哪像描述正确 ABC 4、Hadoop包括（ABC） A、Hadoop Distrbuted Filesystem（HDFS） B、HadoopMapReduce C、Hbase D、HadoopStreaming 5、有关HDFS文件系统说法正确的是以下那些？（AD） A、HDFS本身是个高可用系统架构 B、HDFS采取的是多NameNode、DataNode架构 C、HDFS数据副本的数量越大越好 D、HDFS NameNode分主备，主备不同时对外服务 6、关于大数据的理念的描述，以下哪些不正确（BD） A、相关性比因果更重要 B、要效率也要绝对精准 C、大数据的核心价值是预测 D、遵从隐私和法律并非大数据的风险 7、HDFS文件系统适用于以下哪些场景（AC） A、将单文件分割成很多小块存储 B、存储大量小文件 C、流式数据读取 D、实时数据读取 8、对海量大数据管理可能面临的难题包括（ABCD） A、如何实现快速查找，提升检索效率； B、如何保证数据真实性，防止数据诈骗； C、如何实现PB级不同类型数据的存储； D、如何降低数据产生数量，节约存储资源。 9、大数据应用大大方便教育资源的管理，彻底改变教育模式，特别是在科研领域，面向数据密集型科研发现，将成为继三大范式之后的第四范式，此处提到的科学发展领域的三大范式是指（ABC） A、理论 B、推演 C、模拟 D、计算
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
大数据平台的软件有哪些？ 查询引擎一、Phoenix简介：这是一个Java中间层，可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。Phoenix完全使用Java编写，代码位于GitHub上，并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排执行以生成标准的JDBC 结果集。直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器，对于简单查询来说，其性能量级是毫秒，对于百万级别的行数来说，其性能量级是秒。Phoenix最值得关注的一些特性有：?嵌入式的JDBC驱动，实现了大部分的java.sql接口，包括元数据API?可以通过多部行键或是键/值单元对列进行建模?完善的查询支持，可以使用多个谓词以及优化的扫描键?DDL支持：通过CREATE TABLE、DROP TABLE及ALTER TABLE来添加/删除列?版本化的模式仓库：当写入数据时，快照查询会使用恰当的模式?DML支持：用于逐行插入的UPSERT V ALUES、用于相同或不同表之间大量数据传输的UPSERT ?SELECT、用于删除行的DELETE?通过客户端的批处理实现的有限的事务支持?单表——还没有连接，同时二级索引也在开发当中?紧跟ANSI SQL标准二、Stinger 简介：原叫Tez，下一代Hive,Hortonworks主导开发，运行在YARN上的DAG计算框架。某些测试下，Stinger能提升10倍左右的性能，同时会让Hive支持更多的SQL，其主要
优点包括：?让用户在Hadoop获得更多的查询匹配。其中包括类似OVER的字句分析功能，支持WHERE查询，让Hive 的样式系统更符合SQL模型。?优化了Hive请求执行计划，优化后请求时间减少90%。改动了Hive执行引擎，增加单Hive任务的被秒处理记录数。?在Hive社区中引入了新的列式文件格式（如ORC文件），提供一种更现代、高效和高性能的方式来储存Hive数据。?引入了新的运行时框架——Tez，旨在消除Hive的延时和吞吐量限制。Tez通过消除不必要的task、障碍同步和对HDFS的读写作业来优化Hive job。这将优化Hadoop内部的执行链，彻底加速Hive负载处理。三、Presto简介：Facebook开源的数据查询引擎Presto ，可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析。该项目始于2012 年秋季开始开发，目前该项目已经在超过1000 名Facebook 雇员中使用，运行超过30000 个查询，每日数据在1PB 级别。Facebook 称Presto 的性能比诸如Hive 和Map*Reduce 要好上10 倍有多。Presto 当前支持ANSI SQL 的大多数特效，包括联合查询、左右联接、子查询以及一些聚合和计算函数；支持近似截然不同的计数(DISTINCT COUNT)等。四、Shark简介：Shark即Hive on Spark，本质上是通过Hive的HQL解析，把HQL翻译成Spark上的RDD 操作，然后通过Hive的metadata获取数据库里的表信息，实际HDFS上的数据和文件，会由Shark获取并放到Spark
H3C大数据产品技术白皮书杭州华三通信技术有限公司 2020年4月
目录 1 H3C大数据产品介绍 (1) 1.1产品简介 (1) 1.2产品架构 (1) 1.2.1 数据处理 (2) 1.2.2 数据分层 (3) 1.3产品技术特点 (4) 先进的混合计算架构 (4) 高性价比的分布式集群 (4) 云化ETL (5) 数据分层和分级存储 (5) 数据分析挖掘 (6) 数据服务接口 (6)
可视化运维管理 (7) 1.4产品功能简介 (7) 管理平面功能： (12) 业务平面功能： (14) 2DataEngine HDP核心技术 (15) 3DataEngine MPP Cluster核心技术 (16) 3.1MPP + Shared Nothing架构 (16) 3.2核心组件 (16) 3.3高可用 (17) 3.4高性能扩展能力 (18) 3.5高性能数据加载 (18) 3.6OLAP函数 (19) 3.7行列混合存储 (19)
1H3C大数据产品介绍 1.1产品简介 H3C大数据平台采用开源社区Apache Hadoop2.0和MPP分布式数据库混合计算框架为用户提供一套完整的大数据平台解决方案，具备高性能、高可用、高扩展特性，可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算存储能力。H3C大数据平台提供数据采集转换、计算存储、分析挖掘、共享交换以及可视化等全系列功能，并广泛地用于支撑各类数据仓库系统、BI 系统和决策支持系统帮助用户构建海量数据处理系统，发现数据的内在价值。 1.2产品架构 H3C大数据平台包含4个部分： 第一部分是运维管理，包括：安装部署、配置管理、主机管理、用户管理、服务管理、监控告警和安全管理等。 第二部分是数据ETL，即获取、转换、加载，包括：关系数据库连接Sqoop、日志采集Flume、ETL工具 Kettle。
浅谈大数据平台建立对企业管理的影响随着网络信息化时代在企业管理占比日益增大，数据对传、数据分析、大大拓展了互联网在企业应用管理中的疆界和应用领域，我们正处在一个数据爆炸性增长的"大数据"时代，数据将成为企业的核心资产，在企业决策管理中产生深远影响。既是机遇也是挑战。 1、大数据的建立能够使企业防范风险的能力增强， 在大数据时代来临之前，数据作为特殊“资产”，人们更多的是从历史数据中总结规律，查找上一年度的失误与缺陷。在下一年度工作中进行消缺和提升工作不足。但大数据时代的决策最主要的功能就是预测未来，也就是说从数据的分析中寻找不足与缺陷，以大数据提供的分析为依据及时针对某一方面做出整改。以此来降低企业生产运行分险。如果竞争企业可以对行业市场进行预测对企业自身承载能力进行全面透彻的了解，但自己所在的企业不能，那么企业将会失去未来。企业存在的风险是企业系统不能适应环境变化的风险，在数据时代，这种风险更多地是体现在管理者的日常决策中，体现在企业管理决策要面向需求产品的客户的变化上。 2、企业的管理决策权由原来的被动追求价值向主动增加企业价值转变。 大数据的优点在于引导价值，促使企业价值根据良性化发展，对于企业来说，企业价值体现在其企业管理组织架构中，企业原有组织形式是单一的为企业价值而存在和建立的。在数据时代，企业的组织结构形式必须以实现企业的价值增长基础，提高企业在市场经济
的核心竞争力，也就是说，企业的组织架构的变化必将会诱发企业管理决策和领导者决策的变化，大数据就是建立一条无形的通道在生产者和决策者和市场之间行成多元化的隐性联系。使管理者和决策者参与到产品塑造的过程中去，大数据的建立可以有效地可以有效地避免决策者过度的追随价值带来的被动，从根本上引导管理者和决策者改变传统的决策方式。 3.企业创造价值的方式发生改变 在大数据之前企业已形成了一套成熟的管理方法，但依靠业务驱动以及因果思维形成的管理方法始终无法实现最高的管理水平，这种模式永远是现寻求问题的原因再去寻找解决问题的方法，但在未来，数据驱动模式将代替业务驱动模式，大数据技术可以让企业决策者直接看到解决问题的方法，从而分析问题出现的原因，并帮助决策者做出正确决策，这样及排除了决策者个人主观判断对问题的影响，也让企业决策者的决策思维超越了眼前事实。大数据技术中蕴含着丰富的数据信息资源，它们的科学有效应用能够切实为企业带来巨大的经济产值，产生更多经济收益。因此，要利用好信息资源就要进一步加强大数据技术的完整型，全面性、时效性。大数据信息资源的有效应用离不开先进的数据技术和信息化思维，将传统数据信息方法与大数据技术有机地结合起来，通过将不同数据集进行重组和整合，发挥就数据集所不具有的新功能，从而为企业创造出更多的价值。利用有效的 4、企业的管理决策从单一的中高层管理向员工参与决策转变
三大电信运营商大数据平台发展分析 9月29日消息，如今我们处在一个无处不数据的时代，坐拥大数据这座富矿，国内无论是互联网企业还是运营商都在紧锣密鼓的建设大数据平台，企图将这座宝矿开发成为熠熠生辉的“钻石”。 目前，国内三大运营商迎接大数据时代的步伐和规划各自不同，中国电信的大数据平台已经扩展到31个省，基础平台建设基本完成；中国联通虽然起步晚一些，但是其大数据产品体系已经发展成为六大产品种类；相对于中国电信和中国联通的成熟，中国移动的数据中心资源略显不足，但是需求量不断递增，也在不断努力布局中。 中国电信：大数据平台扩展到31个省基础平台建设基本完成 中国电信所有的大数据都是在云平台和云设施之上搭建的，如今其大数据平台建设从原来的5个省现在扩展到31个省，数据的种类从开始的几类主要的数据扩展到十几类，实效性是原来一周到现在小时的延时。 中国电信云计算分公司大数据事业部首席数据分析师张宇中表示：“中国电信的大数据平台跟其它合作伙伴的模式不一样，中国电信主要是做节约化运营，将数据的汇聚、接入、存储、加工、输出整合在一起，这样前端的响应可以快速的传递到客户中去，并且可以持续的循环。同时，中国电信的平台开发还做了具体功能区分。” 目前中国电信已经完成了大数据基础平台的建设，正在继续完善行业的应用。依托云网融合，中国电信的大数据开放平台一直拥有强大的资源，中国电信有八大资源基地，还有内蒙和贵州两大数据中心，并且很多区域下沉的边界。 2015年11月28日，中国电信正式发布“天翼大数据”品牌，并推出精准
营销、风险防控、区域洞察、咨询报告四类数据型产品和大数据云平台型产品，重点服务于旅游、金融、广告、政府、交通等行业。这是中国电信运营商第一个大数据业务品牌。 据了解，中国电信推出的4+1产品模块，拥有15个子项。其中有面向个人拥护推出的风控的和精准营销产品；还有一部分是输出具体数据，形成相关报告；此外，中国电信还开发了PAAS的平台对价值链的某一方面具有专业特色的公司能够利用大数据平台做它所擅长的事情。可以说，中国电信通过多种手段为产业链打造了一个比较安全可靠的大数据平台。 此外，中国电信还和其它100家企业共同发起成立BDU中国企业大数据联盟，期望能够与产业链共同推进大数据生态的建设。 中国联通：大数据产品体系发展为六大类 中国联通从2013年开始发展大数据业务，如今其大数据产品体系已经发展成为六大产品种类。 据了解，这六大产品种类分别是：一征信产品，例如大数据最大的应用是在金融行业，金融行业需求电信运营商所拥有的大量用户的真实性数据；二沃指数，分析包括市场洞察和行业指数两个方面，行业指数涉及到金融、交通、旅游、APP，以及各类的各个垂直行业分析的指数；三精准营销产品，中国联通有很多用户资源和渠道，在保护用户隐私的前提下，可以做到针对不同的场景和不同的用户，进行内部和外部的精准营销；四用户标签；五能力开放平台；六智慧足迹。 特别需要指出的是去年底中国联通在第二届世界互联网大会上，首次发布了“沃指数”大数据产品体系。该产品体系以中国联通4亿用户数据为基础，具备海量、实时的数据处理能力，通过与政府、行业权威机构的数据进行整合、提炼、分析和挖掘，具有真实、全量、安全、实时、公正的特点。 据介绍，“沃指数”涵盖了3000余个用户标签，能够轻松识别3.8亿条URL、6万个互联网产品、约3000个手机品牌、8.2万个终端型号，据此可助力政府在城市规划、公共服务、交通出行、旅游监控、抢险救灾等方面提供决策依据；帮助企业在商业选址、广告投放、信用控制、产品设计等方面提供分析报告及经营决策指导；为公众提供交通出行、旅游选择、消费指南等生活服务。 目前中国联通对移动网和固网用户的数据采集、数据存储、分析和挖掘，形
电信运营商大数据业务运营流程深度剖析 【摘要】为了对电信运营商大数据业务运营流程进行剖析，首先针对运营商在对外开展大数据业务的过程中所面临的管理困境进行了总结和分析，并从数据资产管理流程及大数据端到端业务流程两方面提出相应的改进建议，以期为电信运营商大数据业务整体推进提供有益的参考。 【关键词】大数据业务数据资产管理流程端到端业务流程 1 引言 2015年，在“互联网+”战略及创新氛围的带动下，三大运营商均已完成大?稻萦τ贸【按幽诓坑τ米?向外部变现的破局。2016年以后，运营商的大数据业务正逐渐走向规模化和商业化。在大数据业务的规模化商业化运营过程中，运营商面临怎样的挑战，又该如何应对，成为值得探讨的问题。 本文将针对运营商的大数据业务运营全流程，从数据资产管理和大数据端到端业务流程两条管理制度流程，详细剖析运营商开展大数据业务所面临的困难，并针对这些困难提供出优化提升的管理建议，以期为后续大数据业务运营管理提供参考。 2 大数据业务管理现状及相关理论介绍
2.1 大数据业务管理现状 运营商在开展大数据业务过程中通常会涉及两条流程支线：数据资产管理流程和大数据端到端业务管理流程。 如图1所示，在大数据端到端业务管理流程方面，大部分运营商已形成了前端部门收集汇总大数据需求，后端部门与外部支撑厂商进行大数据应用功能的具体开发实现的端到端业务管理流程。 如图2所示，在数据资产管理流程方面，大部分运营商仍延续传统的采集存储规则，并未形成针对大数据应用的系统性的数据资产管理流程及制度。完整的数据资产管理是包括针对数据的计划、规范定义、采集存储、提取使用、盘点维护、数据清除环节在内的全生命周期管理，而目前大部分运营商的数据管理仅包含采集存储、提取使用、数据清除环节，且现存管理制度不适应大数据业务特征，制度有效性受限。 2.2 BPMMM和数据质量管理评估维度 （1）业务流程管理成熟度模型 业务流程管理成熟度模型（BPMMM，Business Process Management Maturity Model）是用来评价并提高企业业务流程管理水平的模型，包括外部结构和内部结构。如图3所示，BPMMM的外部结构划分为初始级、可复用级、已定义级、可管理级和优化级五个层级。
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。
1 数据资源管理平台设计 1.1 需求分析 1.1.1 数据需求 1.1.1.1 数据分析 XX省水资源管理系统业务涉及的信息资源包括信息采集和信息共享。信息采集按获取方式应分为仪器自动在线监测和非在线监测两种采集畴。以共享方式获取的其他信息获取(包括水文、水资源保护部门负责采集的实时水雨情、水质监测数据)，属于信息共享畴。 信息采集传输应充分利用现代化科技成果，通过对信息采集和传输基础设施设备的改造和建设，配置适合当地水资源特性的仪器设备。信息采集传输的设备选型与配置应充分考虑当地的水文、气候特征、供电条件和环境安全等因素。 （1）在线监测信息对象 在线监测信息对象包括：水源地、取用水、行政边界河流控制断面、地下水超采区以及水功能区水量水质信息。监测规模、监测手段和监测代价的衡量要应充分考虑当地的经济发展水平、经济承受能力、设站技术可行性和运行维护便捷性。 水源地监测：包括地表水水源地(水库、江河、湖泊等水体)和地下水水源地。应按照先列入水利部公布的全国重要饮用水水源地名录的水源地、大中型水库水源地，后其它饮用水水源地的顺序安排布设。
取用水监测：包括重点取水口水量水质监测。按照先取水环节后排水环节、先集中用水户后分散用水户顺序安排；取水量级考虑先重点用水户后一般用水户、同等取水量级先第二、三产业用水户后第一产业用水户顺序安排；同时兼顾设站条件通盘考虑。 水资源管理单元出入断面监测：包括省际、地市际以及县际边界河流控制断面。按照先地市际边界河流控制断面监测后县际边界河流控制断面的监测，水资源管理单元逐级细化、控制能力逐步加强的思路顺序建设。 水功能区监测：按照《XX省水功能区规划》的部署，按照先保护、保留、缓冲、饮用水源等重要水功能区水质监测、后其余水功能区水质监测、入河排污口监测的原则布设。 地下水超采区监测：包括地下水水位、水质监测。按照先禁采区限采区、后地下水集中开采区、先平原区后山丘区的顺序安排布设。 水生态监测：重点区域和水域水生态监测。按照先水利部水生态系统保护与修复试点后其它区域的顺序安排布设。 社会用水户、水源地、水资源管理单元出入断面、水功能区、地下水水量水质监测点的布设应在充分利用既有水文观测站网络的基础上统筹规划，有些观测面监测可通过上下游监测点观测数据插方式满足，有些可通过既有测站增加观测项的方式满足。 （2）新设监测点的工作方式 新设水量监测点选用应答／自报兼容的工作方式。按照“无人
工业大数据技术架构白皮书
编写说明 党的十九大报告中提出要“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合”。再一次强调了运用新兴技术促进信息化和工业化的深度融合，以实现制造强国的战略目标。 工业是国民经济的主导，每一次工业届的重大变革都会对社会发展形成重大的影响。我国政府高度重视并积极推动以互联网为代表的新一代新兴技术与工业系统深度融合，以加速工业体系的智能化变革。工业互联网的建设重点概括为“网络”、“数据”、“安全”三大领域，而“数据”是实现工业智能化的核心驱动。在工业领域中合理地运用大数据技术能有效促进企业信息化发展，提升企业生产运行效率、加速生产信息在制造过程中的流动、助力企业升级转型并形成全新的智能制造模式。 为了加速新一代信息技术与传统产业的融合，工业互联网联盟（AII）针对工业领域的技术创新、标准制定、试验验证、应用实践等进行了一系列调查研究，在工业大数据领域也开展了相关工作，先后发布了《中国工业大数据技术与应用白皮书》，《工业大数据创新竞赛白皮书——风机结冰故障分析指南》等成果，以推动大数据技术在工业领域的深入应用。 本白皮书从实际出发，在现有研究的基础上，结合生产过程中的经典案例，介绍和分析了工业生产环境中大数据技术的应用方法，为工业企业建设大数据系统提供了基础架构层面的建议和指导，从数据的采集与交换、集成与处理、建模与分析、决策与控制几个层面，形成完整的大数据管理与分析架构，供相关行业伙伴参考使用，适用于广义的工业领域，包括制造业、采伐工业、原材料工业以及其他衍生的工业范围。
目录 第一章工业大数据系统综述 (1) 1.1 建设意义及目标 (1) 1.2 重点建设问题 (2) 第二章工业大数据技术架构概述 (3) 2.1 数据采集与交换 (5) 2.2 数据集成与处理 (6) 2.3 数据建模与分析 (8) 2.4 决策与控制应用 (9) 2.5 技术发展现状 (10) 第三章工业大数据技术架构实现 (12) 3.1 技术组件选择 (12) 3.1.1 数据采集 (12) 3.1.2 数据存储 (16) 3.1.3 数据计算 (17) 3.1.4 混合云架构 (18) 3.2 建设标准 (19) 3.2.1 基础业务能力 (19) 3.2.2 数据管理能力 (20) 3.2.3 运维管理能力 (21) 3.2.4 安全管理 (22) — 1 —
DreamBI大数据分析平台 技术白皮书
目录 第一章产品简介 (4) 一、产品说明 (4) 二、产品特点 (4) 三、系统架构 (4) 四、基础架构 (7) 五、平台架构 (7) 第二章功能介绍 (7) 2.1.元数据管理平台 (7) 2.1.1.业务元数据管理 (8) 2.1.2.指标元数据管理 (10) 2.1.3.技术元数据管理 (14) 2.1.4.血统管理 (15) 2.1.5.分析与扩展应用 (16) 2.2.信息报送平台 (17) 2.2.1.填报制度管理 (17) 2.2.2.填报业务管理 (33) 2.3.数据交换平台 (54) 2.3.1.ETL概述 (55) 2.3.2.数据抽取 (56) 2.3.3.数据转换 (56) 2.3.4.数据装载 (57) 2.3.5.规则维护 (58) 2.3.6.数据梳理和加载 (65) 2.4.统计分析平台 (67) 2.4.1.多维在线分析 (67) 2.4.2.即席查询 (68) 2.4.3.智能报表 (70) 2.4.4.驾驶舱 (74)
2.4.5.图表分析与监测预警 (75) 2.4.6.决策分析 (79) 2.5.智能搜索平台 (83) 2.5.1.实现方式 (84) 2.5.2.SolrCloud (85) 2.6.应用支撑平台 (87) 2.6.1.用户及权限管理 (87) 2.6.2.统一工作门户 (94) 2.6.3.统一消息管理 (100) 2.6.4.统一日志管理 (103) 第三章典型用户 (106) 第四章案例介绍 (108) 一、高速公路大数据与公路货运统计 (108) 二、工信部-数据决策支撑系统 (110) 三、企业诚信指数分析 (111) 四、风险定价分析平台 (112) 五、基于斯诺模型的增长率测算 (113) 六、上交所-历史数据回放引擎 (114) 七、浦东新区能耗监控 (115)