大数据应用项目商业计划书企业大数据应用平台商业计划书 深圳富思数据分析技术开发有限公司 日期：二○一四年五月二十五日
目录 目录 (2) 一、项目的概述 (4) 1.1 项目提出的原因 (4) 1.2 项目的先进性与优势 (4) 1.3 公司的定位 (5) 二、项目的市场分析 (5) 2.1企业大数据应用的广阔前景： (5) 2.2 市场发展规模 (5) 三、产品功能介绍 (5) 3.1 管理咨询产品介绍 (5) 3.2 PGS智能管理系统介绍 (6) 3.2.1 PGS的基于业务平台的技术架构 (6) 3.2.2 PGS智能管理系统功能介绍 (6) 3.3 儒道网云平台的企业大数据应用平台介绍 (8) 3.3.1 云平台的数据仓库技术 (8) 3.3.2 云平台的基于数据模型的数据挖掘技术 (8) 3.3.3 儒道网云平台的功能介绍 (8) 四、市场营销推广策略 (9) 4.1 为客户提供通用型的免费产品，快速抢占客户 (9) 4.2 为客户提供增值服务，增强客户粘附性 (9) 4.3 与客户形成战略合作 (9) 五、富思的商业模式 (9) 5.1、商业模式解读 (9) 5.1.1 富思大数据应用平台的运营机制的核心： (9) 5.1.2 富思大数据应用平台示意图 (10) 5.2、盈利模式 (10) 5.2.1 管理咨询的收入模式： (10) 5.2.2 PGS智能管理系统的收入模式 (10) 5.2.3 儒道网平台的收入模式： (11) 六、项目风险分析 (11) 6.1 技术风险 (11) 6.2 市场风险 (11) 七、未来公司的战略发展规划 (11) 7.1 公司的使命和愿景 (11) 7.2 建立与企业直接关联的大数据应用平台 (12) 7.3 实现数据应用与移动商务无缝对接 (12) 八、公司概况介绍 (12) 8.1 公司基本情况 (12) 8.1.1 公司股权结构 (13) 8.1.2 企业的经营能力与业绩 (13) 8.2 管理团队介绍 (13)
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。
典型云计算平台架构 开源成熟的hadoop生态体系 从企业的技术选型角度，hadoop能满足大数据场景下绝打多数需求，同时在技术可行性与成本上，具有无可比拟额优势。 1、Hadoop是架构在廉价的硬件服务器上，不需要非常昂贵的硬件做支撑。 2、开源的产品，免费的，基于开源协议，可以自由修改，可控性更大。 3、因为属于二次开发，同时因为有非常活跃的社区讨论，对开发人员的能力要求相对不高，工程师的学习成本也并不高。 4、当集群规模非常大时，开发成本和维护成本会凸显出来。但是相对于自研系统来说的话，还是便宜的很多。 hadoop的整个生态体系，涵盖了系统数据存储、数据收集、数据导入导出到关系数据库、并行计算框架、数据序列化处理与任务调度、数据挖掘和机器学习、列式存储在线数据库、元数据中心、工作流控制、系统部署配置监控、可视化处理等等方方面面。
大数据分析平台 一、海量数据存储及扩展能力 基于分布式HDFS文件系统存储，HA高可用配置，数据多副本，异地备份容灾能力，以最经济的硬件成本支持海量数据存储和扩容。 二、高负载和海量数据处理能力 基于yarn之上的资源管控与调度模型，支持资源的动态配置与热启动，公平科学的任务调度算法，达到资源利用的最大化、合理化。优先分配就近的运算节点，尽可能降低网络带宽。高容错能力，支持任务重试和资源预估，不受个别越算节点故障影响。支持动态扩充运算资源。能在海量的服务器集群中执行高复杂度、高资源需求、高运算密集型的任务。 三、灵活快速的平台搭建及全面运营监控指标体系 一键式的平台搭建，支持快速搭建集群环境。灵活方便的配置界面，可针对集群、单机进行系统配置及调优。提供自定义的服务模块安装、资源分配、权限管理。指标体系全面的监控管理、良好的可视化界面，提供自定义脚本的预警与处理。
大数据应用项目商业计划书 目录 目录............................................................................................................... 错误!未定义书签。 一、项目的概述 (2) 1.1 项目提出的原因 (2) 1.2 项目的先进性与优势 (2) 1.3 公司的定位 (3) 二、项目的市场分析 (3) 2.1企业大数据应用的广阔前景： (3) 2.2 市场发展规模 (3) 三、产品功能介绍 (4) 3.1 管理咨询产品介绍 (4) 3.2 PGS智能管理系统介绍 (4) 3.2.1 PGS的基于业务平台的技术架构 (4) 3.2.2 PGS智能管理系统功能介绍 (5) 3.3 儒道网云平台的企业大数据应用平台介绍 (6) 3.3.1 云平台的数据仓库技术 (6) 3.3.2 云平台的基于数据模型的数据挖掘技术 (7) 3.3.3 儒道网云平台的功能介绍 (7) 四、市场营销推广策略 (7) 4.1 为客户提供通用型的免费产品,快速抢占客户 (7) 4.2 为客户提供增值服务,增强客户粘附性 (8) 4.3 与客户形成战略合作 (8) 五、富思的商业模式 (8) 5.1、商业模式解读 (8) 5.1.1 富思大数据应用平台的运营机制的核心： (8) 5.1.2 富思大数据应用平台示意图 (9) 5.2、盈利模式 (9) 5.2.1 管理咨询的收入模式： (9) 5.2.2 PGS智能管理系统的收入模式 (9) 5.2.3 儒道网平台的收入模式： (9) 六、项目风险分析 (10) 6.1 技术风险 (10) 6.2 市场风险 (10) 七、未来公司的战略发展规划 (10) 7.1 公司的使命和愿景 (10) 7.2 建立与企业直接关联的大数据应用平台 (10)
智慧城市多源异构大数据处理框架 摘要：智慧城市建设的重心已由传统IT系统和信息资源共享建设，转变为数据的深度挖掘利用和数据资产的运营流通。大数据中心是数据资产管理和利用的实体基础，其核心驱动引擎是大数据平台及各类数据挖掘与分析系统。讨论了智慧城市大数据中心建设的功能架构，围绕城市多源异构数据处理的实际需要，对数据中心大数据平台的架构进行了拆分讲解，并以视频大数据处理为例，阐述了数据中心中大数据平台的运转流程。 关键词：智慧城市；大数据；多源异构；视频分析 1 引言 随着智慧城市建设逐步由信息基础设施和应用系统建设迈入数据资产集约利用与运营管理阶段，城市大数据中心已成为智慧城市打造核心竞争力、提升政府管理效能的重要工具。一方面政府借助大数据中心建设可以将有限的信息基础设施资源集中高效管理和利用，大幅降低各自为政、运维机关庞杂、财政压力过大的问题；另一方面，可以在国务院、发展和改革委员会大力支持的政策东风下，打破部门间数据壁垒，推动政府各部门职能由管理转为服务，提高数据共享利用率和透明度。以大数据中心为核心构建城市驾驶舱，实现城市运转过程的实时全面监控，提高政府决策的科学性和及时性。智慧城市大数据中心建设功能框架如图1所示，其中针对不同部门的数据源，由数据收集系统完成数据的汇聚，并根据数据业务类型和内容的差异进行粗分类。为避免过多“脏数据”对大数据平台的污染，对于批量数据，不推荐直接将数据汇入大数据平台，而是单设一个前端原始数据资源池，在这里暂时存储前端流入的多源异构数据，供大数据平台处理调用。
图1 智慧城市大数据中心功能框架 大数据平台是城市大数据中心运转的核心驱动引擎，主要完成多源数据导入、冗余存储、冷热迁移、批量计算、实时计算、图计算、安全管理、资源管理、运维监控等功能[1]，大数据平台的主体数据是通过专线连接或硬件复制各政府部门数据库的方式获得，例如地理信息系统（geographic information system，GIS）数据、登记信息等。部分数据通过直连业务部门传感监测设备的方式获得，例如监控视频、河道流量等。大数据平台的输出主要是结构化关联数据以及统计分析结果数据，以方便各类业务系统的直接使用。 不同部门间共享与交换的数据不推荐直接使用原始数据，一方面是因为原始数据内容密级存在差异，另一方面是因为原始数据内容可能存在错误或纰漏。推荐使用经过大数据平台分类、过滤和统计分析后的数据。不同使用部门经过政务信息门户统一需求申请和查看所需数据，所有数据的交换和审批以及数据的监控运维统一由数据信息中心负责，避免了跨部门协调以及数据管理不规范等人为时间的损耗，极大地提高了数据的流通和使用效率。另外，针对特定的业务需求，可以基于大数据平台拥有的数据进行定制开发，各业务系统属于应用层，建设时不宜与大数据平台部署在同一服务器集群内，并且要保证数据由大数据平台至业务系统的单向性，尽量设置业务数据过渡区，避免应用系统直接对大数据平台核心区数据的访问。 目前主流大数据平台都采用以Hadoop为核心的数据处理框架，例如Cloudera公司的CDH（Cloud er a Distribution for Hadoop）和星环信息科技（上海）有限公司（Transwarp）的TDH（Transwarp Data Hub）、Apache Hadoop等。以Hadoop为核心的大数据解决方案占大数据市场95%以上的份额，目前国内80%的市场被Cloudera占有，剩余20%的市场由星环信息科技（上海）有限公司、北京红象云腾系统技术有限公司、华为技术有限公司等大数据公司分享。随着数据安全意识的增强、价格竞争优势的扩大，国内企业在国内大数据市场的份额和影响力正在快速提升。大数据的应用历程可归纳为3个阶段：第一个阶段是面向互联网数据收集、处理的搜索推荐时代；第二个阶段是面向金融、安全、广播电视数据的用户画像和关系发现时代；第三个阶段是面向多数据源与多业务领域数据的融合分析与数据运营时代，并且对数据处理规模和实时性的要求大幅提高。 本文在智慧城市大数据中心建设方案的基础上，阐述了多源异构大数据处理的框架和流程，并以最典型的非结构化视频大数据处理为例，介绍了多源异构大数据处理框架运转的流程。 2 多源异构大数据处理框架 2.1 系统整体架构 多源异构是大数据的基本特征[2]，为适应此类数据导入、存储、处理和交互分析的需求，本文设计了如图2所示的系统框架，主要包括3个层面的内容：基础平台层、数据处理层、应用展示层。其中，基础平台层由Hadoop生态系统组件以及其他数据处理工具构成，除了提供基本的存储、计算和网络资源外，还提供分布式流计算、离线批处理以及图计算等计算引擎；数据处理层由多个数据处理单元组成，除了提供基础的数据抽取与统计分析算法外，还提供半结构化和非结构化数据转结构化数据处理算法、数据内容深度理解算法等，涉及自然语言处理、视频图像内容理解、文本挖掘与分析等，是与人工智能联系最紧密的层，该层数据处理效果的好坏直接决定了业务应用层数据统计分析的准确性和客户体验；应用展
附件2 大数据产品和解决方案详细介绍 产品或方案名称： 单位：（盖章） 联系人： 联系电话： 2020年3月
填写说明 一、填写单位应仔细阅读《工业和信息化部办公厅关于组织开展支撑疫情防控和复工复产复课大数据产品和解决方案征集工作的通知》，如实、详细地填写每一部分内容。 二、原则上，填写单位的大数据产品和解决方案需拥有自主知识产权，对提供的全部资料的真实性负责，并签署单位责任声明。 三、填写材料要求描述详实、重点突出、表述准确、逻辑性强、具有较强可读性（尽可能结合图、表等表达方式），既包括实践内容，又涵盖理论剖析，杜绝虚构和夸大。 四、请填写单位将本材料可编辑版本以及加盖公章后的扫描版本发送至各推荐单位（各地大数据产业主管部门、各有关单位），由各省级大数据产业主管部门、各有关单位汇总梳理后，一并打包发送至工业和信息化部信息技术发展司联系人邮箱：(******)）。 1
一、单位简介 （单位简要介绍，不超过500字。） 二、大数据产品和解决方案技术和功能介绍 （对大数据产品和解决方案研发背景、关键技术、平台架构、数据资源、功能特点、目标用户等方面进行简要介绍，不超过3000字。） 三、大数据产品和解决方案应用推广效果 （坚持问题导向、目标导向、结果导向，对大数据产品和解决方案在疫情防控、物资调配、保障民生、复工复产复课等方面的实际应用效果，解决难点痛点问题，以及带来的经济和社会效益等方面简要介绍，不超过3000字。） 2
单位责任声明 根据《工业和信息化部办公厅关于组织开展支撑疫情防控和复工复产复课大数据产品和解决方案征集工作的通知》要求，我单位提交了《》。 现就有关情况声明如下： 1.我单位对提供全部资料的真实性负责，并保证所涉及的产品和应用解决方案皆为自主知识产权。 2.我单位所涉及的大数据产品和解决方案内容和程序皆符合国家有关法律法规及相关产业政策要求。 3.我单位对所提交的材料负有保密责任，按照国家相关保密规定，所提交的内容未涉及国家秘密、个人信息和其他敏感信息。 4.大数据产品和解决方案材料中所填写的相关文字和图片已经由我单位审核，确认无误。 我单位对违反上述声明导致的后果承担全部法律责任。 联系人： 联系电话： 法定代表人：（签字） 单位（单位盖章） 二〇二〇年月日 3
Transwarp Data Hub (TDH)企业级一站式大数据综合平台 白皮书星环信息科技（上海）有限公司
Transwarp Data Hub (TDH) 企业级一站式大数据综合平台 Transwarp Data Hub (TDH) 企业级一站式大数据综合平台 01 2015 TRANSWARP 星环科技 大数据时代的来临为众多企业带来了更多全新的发展机遇。星环科技基于Apache Hadoop 为企业开发了一站式大数据综合平台Transwarp Data Hub （简称TDH ）， 通过提供从数据存储、分布式计算、数据分析挖掘以及数据可视化的整套支持，帮助企业建立一个统一的数据和计算平台。企业用户可以在星环科技TDH 一站式大数据综合平台上采集、存储、分析、搜索、挖掘海量数据及其内在价值。TDH 一站式大数据综合平台涵盖： TDH 一站式大数据综合平台是国内首个内嵌Apache Spark 计算框架的大数据平台软件， 也是国内外领先的高性能大数据分析平台。TDH 包含四个组成部分： Transwarp Hadoop 基础版、TranswarpInceptor 分布式内存分析引擎、Transwarp Hyperbase 分布式实时数据库和Transwarp Stream 流处理引擎。 一站式数据存储平台： TDH 通过内存计算技术、高效索引、执行计划优化和高度容错的技术，使得一个平台能够处理从GB 到PB 的数据，并且在每个数量级上都能提供比现有技术更快的性能； 企业客户不再需要混合架构，不需要孤立的多个集群。TDH 可以伴随企业客户的数据增长而动态不停机扩容，避免MPP 或传统架构数据迁移的棘手问题。 一站式资源管理平台： TDH 在统一存储上建立资源管理层，提供企业用户统一的计算资源管理、动态资源分配、多部门之间的资源配置和动态共享等功能，使多部门多应用可以灵活地在统一平台上平滑运行。一站式数据分析平台： TDH 支持批处理统计分析、交互式SQL 分析、在线数据检索、R 语言数据挖掘、机器学习、实时流处理、全文搜索和图计算，为企业客户提供广泛的计算支持能力，客户无需切换平台或架构即可完成复杂的任务。 一站式管理平台： TDH 作为企业级解决方案，开发了用户友好的管理界面、提供了系统安装、集群配置、安全访问控制、监控及预警等多方面支持，在可管理性方面优势显著。 系统可线性扩充存储容量或提高处理性能，只需要简单地向集群中增加机器，无需停机。有效解决企业由于数据增长导致的处理性能缓慢或频繁迁移数据的问题。满足新一代数据管理需求的TDH 一站式大数据综合平台改进的YARN 资源管理框架，可在同一份数据集上运行多种计算框架，动态创建SQL 统计、数据挖掘、机器学习、流处理等计算集群，满足企业多部门数据和计算资源统一管理的需求。Inceptor 交互式内存分析引擎，同时支持SQL 2003和R 语言，满足数据交互式分析和挖掘需求，加快企业决策速度。内置改进后的Apache Spark ，SQL 执行性能比Apache Hadoop 快10倍左右。 Hyperbase 实时数据库支持结构化、半结构化 、 非结构化等多种类型数据的在线存储、OLTP 事务、OLAP 检 索、全文搜索 、图分析和批处理统计业务等全方位 需求。Stream 分布式实时流处理引擎提供强大的流计算表达能力，可支持复杂的实时处理逻辑，满足企业实时告警、风险控制、在线统计 和挖掘等应用需求。采用普通商用服务器构建集群，最大程度降低成本；内置Erasure Code 先进编码技术，提供两倍存储效率和两倍容错能力；高效支持内存/闪存/硬盘混合存储，可提供最佳性价比存储配置。 无限水平扩展 统一数据处理平台 高速数据分析 灵活数据处理 实时流计算 超高性价比
云计算大数据处理分析六大最好工具 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二、第一种工具：Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点： ●高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 ●高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩 展到数以千计的节点中。 ●高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非 常快。 ●高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。 ●Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的 应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。 三、第二种工具：HPCC HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与通信”的报告，
大数据平台技术厂商研究 1.Oracle Oracle主要提供BDA（Big Data Appliance）大数据一体机、RTD（Real Time Decision）实施决策引擎作为整套企业大数据解决方案。大数据一体机满柜可支持648核CPU，2304G内存，864TB硬盘以及40GB/s的网络带宽，软件则与Cloudera 合作，统一安装Cloudera企业版及NoSQL数据库。 针对银行数据平台建设的特殊需求，Oracle为银行建议的解决方案为采用大数据一体机（三分之一柜）搭配传统结构化数据库以及RTD实时决策引擎，在解决异构数据整合、储存问题的同时，简化系统优化成本，并为业务部门提供实时营销能力支持，扩展营销业务场景。 2.Cloudera Cloudera集合了包括Hadoop、Hive、Zookeeper在内的大量Hadoop技术组件的主要开发者，是目前对Hadoop技术发展贡献最大的企业之一,产品生态相对最完整。Cloudera属于最先进入中国市场的国外大数据技术服务企业，并在上海有独立技术支持团队和合作服务公司，但起步较晚。 Cloudera企业版产品在开源的社区版基础上，增加了企业管理功能，包括数据安全管理、用户权限设置、滚动更新、自动灾备等，同时提供电话及现场的技术支持。在对SQL支持度上，Cloudera开发的基于内存计算的Impala组件支持SQL99以及部分SQL2003版本，同时达到秒级的响应速率，性能超过SparkSQL 二到三倍。 3.IBM IBM提供Hadoop技术解决方案BigInsights和实时分析产品Streams作为企业大数据技术解决方案。 BigInsights以纯开源Hadoop组件搭配IBM增值组件构成。底层系统由开源Hadoop技术经IBM轻度封装后免费开放，平台上层提供自主开发的增殖组件配套销售：包括SQL支持引擎BigSQL、数据可视化工具Bigsheet、R语言工具BigR、文本分析工具TextAnalytics、管理调度工具EnterpriseManagement等。其中BigSQL对SQL支持度达到SQL2011，可大幅减小平台迁移后重复开发成本，BigR集成了开源单机版R语言中已有挖掘模型包，可直接利用，避免了在平台
大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二、第一种工具:Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点: , 高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 , 高扩展 性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务 的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 , 高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动 态平衡，因此处理速度非常快。 , 高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败 的任务重新分配。 , Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。三、第二种工具:HPCC HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大 挑战项目:高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
大数据区块链项目介绍 如今，区块链已证明了它的价值存在，那么它将如何帮助大数据，以及大数据如何促进区块链技术的应用和发展?让我们了解一下将这两种技术结合起来的六个大数据区块链项目。 1. Storj 区块链基本上是一个基于对等点访问事务的分布式分类账。网络中的每个用户都会验证这些事务，因此分类账是安全的，并且可以无限期地保持完整性。 虽然它通常应用于加密货币交易和现在的智能合约，但实际上任何数据都可以安全地存储在区块链中。 采用像Storj这样的分散式数据存储提供商提供的方法，可以为大数据节省成本，这些大数据目前正在为传统的云存储做好准备。 据VentureBeat公司的一项初步研究显示，与亚马逊网络服务的云计算解决方案相比，分散式方法可以将数据存储成本降低90%。其主要好处是隐私和安全，其数据不对单一攻击点开放。 如果数据中心的电源中断或业务损坏，区块链的算法可确保数据分布得足够广泛，以保持高可用性。 Storj目前存储了超过100 PB的数据。如果用户需要将其资金进行数据存储，可以随时使用贷款匹配服务。 2. FileCoin 与Storj类似，FileCoin的目标是彻底改变数据的存储方式，确保互联网的安全和分散。而鉴于将某些政府对网络的打击作为现有“失败点”的例子，开发人员设想在未来建立一个真正开放的区块链驱动互联网。
现在，这意味着提供数据存储解决方案，并通过使用企业的备用空间来获取相应的FileCoins。而市场竞标过程确保了具有竞争力的价格。 3. Omnilytics Omnilytics是一家旨在将区块链与大数据分析相结合的创业公司。它使用人工智能和机器学习作为此过程的一部分，其中包括营销、财务尽职调查、审计、趋势预测，以及跨行业的许多其他应用程序。 他们认为，通过利用区块链技术，可以颠覆大数据行业巨头，并支持智能合约、分布式数据指纹识别、数据交换，以及其他协议和API。 数据合作伙伴可以跟踪其数据的性能，并且基于所述数据的使用进行定价以保持竞争力。网络固有的开放性和诚实性提供了新的信任和透明度。 4. Datum Datum是一个由数据访问令牌(DAT)驱动的分散存储网络。它将重点放在个人用户身上，他们可以在开放和诚实的市场中将自己的数据实现货币化，而不是被像Facebook这样的数据巨头所利用。 用户可以自己完全控制并获利，而不是通过默许协议让厂商使用他们的服务而获利。区块链还将确保没有违规行为。 这并没有对大企业进行限制，实际上可能给他们提供很好的访问权限，但它将是一个更公平、更安全的系统。 5. Rublix Rublix旨在通过一个更简单的交易平台将全球的加密货币投资者联系起来，该平台可以验证交易者的真实性和可信度，并提供市场信息访问，以减少当前的混乱。
大数据是IT领域热度最高的项目之一，其主体内容为统计学、运筹学、沟通能力、编程、可视化、商业直觉、数据处理和行业知识等。大数据培训是大数据发展带动下的衍生行业，是培养大数据专业人才的关键。北大青鸟佳音校区给您更好的发展，体验不一样的大数据课程。 学习内容 java基础 初识Java、变量和数据类型、初识Java重难点串讲、选择结构、循环结构、流程控制重难点串讲、多重循环及程序调试、循环进阶重难点串讲、一维数组及经典应用、二维数组、数组重难点串讲。 项目实战-吃货联盟订餐系统 java面向对象
认识类与对象、方法与方法重载、封装与继承、方法重写与多态、抽象类和接口、常见的异常类型。 项目实战-汽车租赁系统 项目实战-QuickHit Java高级API 集合框架和泛型（一）（二）、实用类介绍（一）（二）、输入和输出处理（一）（二）、多线程、网络编程、XML（一）（二）。 项目实战-超市会员管理系统 项目实战-TXT迷你小说阅读器 项目实战-嗖嗖移动业务大厅 MySQL数据库 初识MySQL、MySQL数据库数据管理、使用DQL查询数据（一）（二）、MySQL事务、索引、恢复和备份、数据库设计。 项目实战-银行ATM存取款机系统 Java Web 搭建Web环境初识JSP、JSP实现数据传递和保存、使用JDBC操作数据库、DAO模式及单例模式、数据源及分层开发、第三方控件、分页查询、EL与JSTL、Servlet与过滤器、监听器与MVC、Ajax与jQuery、jQuery的Ajax交互扩展、使用Linux操作系统、Linux系统软件安装及项目发布。 项目实战——使用Ajax技术改进新闻发布系统 MyBatis
精心整理银行业金融大数据服务平台项目 规划书
项目介绍 1.1项目背景 银行业一直是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。银行的信息化进程先后经历过业务电子化、数据集中化、管理模型化等阶段，如今随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。 目前，国内银行都积累了海量的金融数据，包括各类结构化、半结构化、非结构化数据，数据量巨大，存储方式多样。但是这些海量数据还没得到充分利用，显得价值含量较低。只有经过合适的预处理、模型设计、分析挖掘后，才能发现隐藏在其中的潜在规律。而应用大数据分析技术，可以从海量的、不完全一致的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。银行可以利用这些信息和知识来提升金融业务的服务效率和管理水平，银行的关键业务也能从中获得巨大收益。 银行在大数据技术应用方面具有天然优势：一方面，银行在业务开展过程中积累了大量有价值数据，这些数据在运用大数据技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，银行在资金、设备、人才、技术上都具有极大的便利条件，有能力采用大数据的最新技术。建立“金融大数据服务平台”，?可以通过对金融数据的挖掘、分析，创造数据增值价值，提供针对银行的精准营销、统一广告发布、业务体验优化、客户综合管理、风险控制等多种金融服务。 1.2业务需求
目前，银行客户对数据的利用仍是以各类统计报表为主，存在以下重大弊端： 1.对数据的分析仅按照固定项目，对业务情况进行事后统计分析和监控。实际 上没有找到隐藏在数据背后的原因，数据深度分析和数据挖掘能力不足。 2.对数据的分析仅作为专项的统计分析结果输出，对于数据间的因果影响、相 关性分组或关联规则、聚类、描述和可视化等工作尚未开展，数据关联分析能力不足。 3.统计分析侧重在事后的数据汇总，难以从数据汇总中得到客户服务事件发生 的规律，以及前瞻性判断，数据的预测性分析能力不足。 针对具体的金融业务，大数据分析在以下方面有着迫切的需求： 统一广告发布：目前金融行业客户在广告方面投入大、渠道多，但在确认真实效果、提供优化广告策略时却不能提供确切的数据证据。亟需利用大数据技术在收集各类型、各渠道广告发布数据的基础上，提供可靠的效果数据和优化策略建议。 精准营销：目前金融行业的营销方式基本上还是粗放式的，调查方式粗糙，分析原因简单，对过程的控制力差，对客户和产品的推广都缺少针对性。亟需利用大数据技术来收集详尽数据、科学分析原因、严格控制过程、并有针对性地面向客户和产品进行营销推广。 业务系统优化：目前金融行业对其业务系统的客户体验效果、客户转化率缺乏准确数据支持，也无法分析具体原因。亟需利用大数据技术获得各业务、各环节的客户转化率，从而有针对性地改进业务流程，提升服务质量。
贵阳市大数据产业概况 大数据是云计算、物联网、移动互联网、智慧城市等新技术、新模式发展的产物，它具有数据量大、类型复杂、内容变化快的特征，蕴含广泛的应用价值和巨大的市场机会,将改变新一轮产业格局，推动经济社会的深刻变革。作为新兴产业业态，大数据产业在国内外尚未形成垄断，整个行业正处于积极的竞相发展布局阶段。 贵阳市发展大数据产业，建设大数据基地，推进大数据应用，是贯彻落实国务院《“宽带中国”战略及实施方案》、《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》、《关于进一步促进贵州经济社会又好又快发展的若干意见》以及贵州省委省政府《关于加快信息产业跨越发展的意见》等的重要举措，是以科技创新为引领，大力发展高新技术产业和现代制造业的具体抓手，是依托中关村贵阳科技园和贵安新区大数据基地，发挥区位和环境等特色优势的科学选择。 贵阳市贵安新区作为国务院2014年1月6日批复同意设立的国家级新区,肩负着打造西部地区重要经济增长极、内陆开放型经济新高地、生态文明示范区的重大使命,是带动贵州后发赶超、同步小康的大平台,是引领区域经济转型升级、跨越发展的大引擎。贵安新区发展大数据产业，具有以下得天独厚的优势： 一是生态条件优越。贵阳的经济社会发展具有明显的生态示范城市效应，贵安生态条件也很优越。贵阳市气候凉爽，周边年平均气温15.1℃，夏无酷暑，冬无严寒。空气清新，达到世界卫生组织设立的清新空气负氧离子标准的上限。纬度合适，处于北纬26度，与埃及的开罗、印度的新德里、美国的夏威夷大体相当。海拔适中，在l000米左右，紫外线辐射为全国乃至全球最少的地区之一，非常适合人居。灾害罕见，没有发生过地震、台风等。坚持建设生态文明城市和地区，贵阳市周边环境质量持续提升，有利于高新技术产业特别是软件产业的发展，能有效提升信息网络设备的“安全系数”，对世界上高智商、高知识、高投资、高收入的人有很强的吸引力。 二是产业要素保障能力强。贵州省电力充沛，能源富足，是“西电东送”的起源。贵州省水资源丰富，电力水火并济，稳定可靠。随着高铁时代的到来，贵州省物流逐步通畅，交通日益便捷。生活生产配套环境相对优越。贵阳市拥有相对较好的生产、生活和产业配套环境，电子商务、金融、保险、法律、物流、会展等生产性服务业发展水平在全省处于领先。 三是大数据产业支撑基础好。运营商大数据中心奠定产业发展基础。三大运营商数据中心在贵安新区相继开工建设，其中：中国电信云计算中心用地500亩，总投资70亿元，中
最新hadoop大数据行业应用案例集
当大数据遇上SSD 大数据时代，人们越来越清楚地意识到数据中蕴藏的价值。海量数据的拥有者——运营商，银行，物流公司等等——都在积极地寻求方法利用手中的数据。然而，爆发式增长的数据量正在超出传统数据库的处理能力。为了应对这样的增长，企业需要对数据库进行升级。基于小型机DB2或Oracle架构的传统数据库升级依靠纵向扩展，也就是通过提升服务器本身的性能来提高处理能力。更大更强的服务器价格高昂，但性能的提升却是有限的。企业为自己的传统数据库做纵向扩展只会钱越花越多，收效越来越少。 Hadoop架构很好地解决了扩展的瓶颈，它设计部署在经济实惠的硬件上，通过横向扩展，便可无限地提升数据处理能力。基于Hadoop的大数据软件因为其强大的处理能力和高性价比在数据分析市场崭露头角。星环信息科技（上海）有限公司（以下简称星环科技）的企业级一站式大数据综合平台Transwarp Data Hub (以下简称TDH)是Hadoop发行版中的佼佼者。它在国内拥有最多的上线案例，已经为众多企业解决了棘手的大数据难题。TDH下的分布式内存分析引擎Transwarp Inceptor将数据和计算中间结果放在内存中，依靠内存的高速读写，克服了大数据处理中常见的I/O瓶颈，加上它对SQL和R的全面支持，可以轻松地应对海量数据的复杂计算，极大地提高了数据处理的效率，解放了企业的生产力。然而，星环科技的开发人员并不满足于此。 一方面，Transwarp Inceptor运行在JVM上，使用大内存的时候，对GC的影响非常严重，用户体验不够平滑；另一方面，完全使用内存作为存储介质价格较高。星环科技的开发人员发现，随着硬件技术的发展，SSD的读写速度已经远远甩开机械硬盘，向内存靠拢，但在价格上，SSD相对昂贵的内存有巨大的优势，这让SSD成为了内存强有力的竞争者。“我们相信，大数据分析应该朝着更经济更普及的方向发展，”星环科技的CTO孙元浩说道，“我们的产品为企业提高生产力，而将内存替换为SSD可以在不影响性能的情况下提升用户体验并且降低成本。” 在为某省级移动通信运营商部署大数据解决方案时，星环科技第一次将SSD作为内存的替代应用在了生产中。在比较市场上各品牌型号的固态盘的信息之后，星环科技最终选择了具备高稳定性技术的英特尔固态盘DC S3500系列来构建新的解决方案。对于固态盘而言，影响读写能力的最大因素在于固态盘的控制芯片和固件算法。英特尔在芯片技术和固件算法上的优势让英特尔固态盘DC S3500系列在处理读写任务时拥有得天独厚的优势。英特尔 固态盘DC S3500系列具有50微秒的顺序读取延迟，在 99.9% 的时间内 500 微秒的最大读取延迟，以及4KB 随机读取性能高达75,000的每秒输入输出操作次数（IOPS）。同时具备较低的有功读取 功率（小于 1.3 瓦）。这些特点保证了英特尔固态盘数据存储和读取的出色能力以及在频繁操作情况下的性能稳定性。作为一款优秀的企业级固态盘，除了高性能优势之外，英特尔固态盘DC S3500系列还具备防止数据丢失和损坏的特性。英特尔固态盘DC S3500系列提能够供端到端数据安全性保护，使数据从进入硬盘到离开硬盘时刻处于保护之中。此外，英特尔还将固态盘将NAND、SRAM和DRAM内存的高级错误纠正方案结合起来，通过奇偶校验、循环冗余检查（CRC），以及逻辑块地址（LBA）标记验证来保护传输中的数据。它还使用高级加密标准（AES）和增强的电源损耗保护进一步增强数据的安全性。英特尔固态盘DC S3500系列产品稳定的高性能使星环科技的解决方案得到了有效的保障。而英特尔固态盘技术人员专业而严谨的前期产品测试、积极响应的售后服务方案和强大的渠道供货能力，更是为项目提供了强有力的后盾。 与传统方案相比，星环科技的解决方案有如下几点优势：
大数据应用经典案例TOP50详细剖析 1. 梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。 2. Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。 3. 沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站https://www.doczj.com/doc/8710273285.html,自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。 4. 快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。 5. Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，
分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。 6. PredPol Inc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。 7. Tesco PLC（特易购）和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。 8. American Express（美国运通，AmEx）和商业智能。以往，AmEx只能实现事后诸葛式的报告和滞后的预测。“传统的BI已经无法满足业务发展的需要。”Laney认为。于是，AmEx开始构建真正能够预测忠诚度的模型，基于历史交易数据，用115个变量来进行分析预测。该公司表示，对于澳大利亚将于之后四个月中流失的客户，已经能够识别出其中的24%。 9、Espresso作为一个事务一致性文件存储。LinkedIn建成的一个最重要的数据库是Espresso，通过对整个公司的网络操作将取代遗留的Oracle数据库。它最初的设计就是为了提供LinkedIn InMail 消息服务的可用性。