用“大数据”服务创新发展
-----xx市统计局综合处先进事迹
“大数据”时代，数据的价值更为凸显，数据分析的魅力日益彰显，数据挖掘的能力提升十分迫切。面对日趋复杂的经济社会发展形势，对变动不居的宏观数据进行统计分析，已成为把脉经济运行质量的重要途径，制定方针政策的重要依据，作出决策判断的重要参谋。
xx市统计局综合处始终胸怀统计服务之心，不断提高决策咨询能力，提升综合统计水平。以总揽统计全局，服务发展大局的理念，全力打造“统计求实，服务创优”的xx统计服务品牌，引领统计服务新风尚，默默耕耘在统计服务的路上。
领导决策的得力助手
统计工作涉及经济社会方方面面，在月度、季度和年度统计报告中，统计数据通常只能“点到为止”，而在看似“简略”的数据背后，却凝聚了统计部门大量的监测和深入的调研。为了提升监测时效性和针对性，xx市统计局综合处召开经济形势分析会、部门联席会议，开展基层调研，系统整合来自企业、部门、专业处室、调研的数据资源，拓展分析思路。通过时间序列数据、经济关联数据、重点企业数据、行业上下游数据，进一步提高监测分析的广度、深度和准确度。
综合处还针对不同时点和需求，做好分析。如月度分析突出及时性和变化特点；季度分析则突出原因梳理和走势预测；年度分析突出全面性和预警性。做到把情况描述清楚、把特点归纳到位、把问题分析透彻、把走势判断准确。仅经济监测运行分析及专题汇报材料年均撰写40篇以上。其经济运行监测报告多次作为市委常委会、市政府常务会的参考材料和汇报材料，为市委、市政府领导提供分析参考，成为领导决策的得力助手。
课题研究的多产能手
丰富的统计数据如果不加以综合利用和深度挖掘，就不能充分发挥“大数据”的价值。xx市统计局综合处以课题研究为抓手，瞄准经济社会发展中的热点、重点、难点，突出对质量效益、转型升级、结构调整和创新驱动开展专题探究，敏锐捕捉经济社会发生的积极变化。从区域经济的发展要求找关注点，从领导的决策需求找服务点，从提高课题的实际效用找切入点，每年人均撰写课题报告4篇以上，且受到社会各界的广泛好评。2xx0年以来，xx篇报告获得市领导批示，不少观点被市主要领导在全市的重要会议上引用；xx项课题报告编入每年由市长任主编的《xx蓝皮书》；20项课题被列为xx软科学和社科联研究计划，8篇课题报告在市委研究室和市政府研究室刊物全文刊载；在xx省统计局年度统计分析评比、xx 省优秀统计科研成果评比中，获得一、二、三等奖累计达到xx篇；在全市统计分析评比中获得一、二、三等奖累计分别达到xx篇，位居全局各部门首位。
在统计分析、课题研究的基础上，综合处负责编辑出版了《xx统计年鉴》、《xx市情市力》、《xx优秀统计分析报告选编》、《xx转型升级手册》等系列统计产品。《xx统计年鉴》连续十九年在全国地方统计年鉴评比中荣获一等奖，多次被市档案局评为全市档案编研优秀成果。
综合监测的实干好手
xx市统计局综合处承担了省“八项工程”、民生幸福“六大体系”、转型升级等多项监测任务。为做好监测工作，综合处规范“事前事中事后”的管理和控制制度，明确部门职责，实现以监测推动工作落实，以监测反映工作实效，以监测指导补软补缺的目的。在监测工作伊始，保证监测指标体系和统计实施方案的落实到位。在监测过程中，规范监测中的采集、计算、审核、评估、汇总、上报等各个环节，严把源头数据质量控制关。在监测工作后期，对监测数据严加审核，不仅仅是监测指标本身，还要与关联指标进行匹配审核，避免数据的异常变化，有效保障监测数据全面、真实反映xx发展实际。同时加强监测结果分析，对省反馈的监测
结果加强纵向分析和横向对比，及时发现掌握工作推进中的难点和薄弱点，围绕不同监测体系撰写监测分析报告，定期向市委市政府汇报各项工作推进情况，充分发挥统计部门监测评价中心的作用。
统计服务的闪亮窗口
为了让统计数据、分析报告发挥更大作用，综合处围绕全市中心工作，及时向市委、市政府两办报送统计信息，每年报送量达600条左右，为进一步提高采用率，针对两办信息快讯、综合摘报、报国办、省信息的特定要求对信息进行改编和提炼；增加建议类、问题类、创新点的信息报送；通过专业联动优质高效地完成两办信息约稿的撰写工作。两办信息报送总得分名列市级部门前列，综合质量排名进一步提升。
为加强统计品牌建设，提高统计数据公信力，综合处全力打造多样化的统计宣传形式，让统计数据深入千家万户，让统计解读深入人心。统计月度数据，坚持定时公布，分送到各级领导、部门、单位，并及时在统计信息公众网上加载电子版，让统计数据及时展示在各类统计用户面前。每年全市人大、政协两会，编印大会统计手册，为代表、委员提供贴心的统计咨询服务。从20xx年开始建立xx统计新闻发布制度，每季度与国家同步发布经济运行情况新闻发布会，xx年来，不断丰富发布内容、完善发布形式，引进事后评议、拓展网络发布，铸就了市级机关中坚持时间最长、发布效果较好的新闻发布品牌。综合处作为窗口部门，加强与主流媒体合作，提供专题数据解读，开展“统计开放日”活动，普及统计知识、统计文化，打造“xx统计”微博，推动xx统计信息网络化，提高了统计工作权威性和统计数据公信力。
能干担当的优秀团队
xx市统计局综合处是一支锐意进取、能征善战、富有朝气的团队。6名成员中有5名女同志，在处长吴蔚的带领下，他们充分发挥每个成员的智慧和力量，团结一心、开拓创新，把整个处室打造成了一支卓越而充满激情的团队，每个成员也收获了自己成功的喜悦。综合处先后获得省级、市级“巾帼文明岗”、“xx市五一巾帼标兵岗”等荣誉称号，在全市党政信息评比中每年都受到表彰奖励，综合处处长吴蔚被评为市劳动模范、省首批最美统计人；马露露被评为xx省第三次全国经济普查先进个人、全市优秀共产党员、全市党政信息工作先进个人、市统计分析能手；张鸣被评为党政信息工作先进个人。
人心齐，泰山移。在服务型统计建设的路上，xx市统计局综合处的每一位成员深知：不积跬步，无以致千里，不积小流，无以成江海。没有华丽动人的语言，没有惊天动地的壮举，他们用单调的数字谱写着动人的音符，用质朴的语言唱出统计之歌。“认真踏实”是他们的特征，“爱岗敬业”是他们的标志，全力谋服务，创新谋发展，xx市统计局综合处为打造xx统计品牌，永远在路上。
工业大数据：制造业数据管理的再认知 文/美林数据技术总监于洋 工业大数据这个词其实并不是标准词汇，更类似于工业+大数据的组合概念。在工信部下发的《智能制造综合标准化体系建设指南》提到“工业大数据是工业领域完成相关信息化（包括企业内部的数据采集和集成，产业链横向的数据采集和集成，以及客户/用户和互联网上的大量外部数据）所产生的海量数据的基础上，经过深入分析和挖掘，为制造企业提供看待价值网络的全新视角，从而为制造业创造更大价值。” 这几年大数据的火爆是互联网行业引燃的，但制造行业与互联网行业的业务模式决定了数据特点及利用模式的巨大差异。工业大数据更关注数据本身，例如数据属性的准确定义，数据与数据之间的联系等。 工业大数据的除了具备4V特性外，还在微观层面体现在产品全属性，在宏观层面体现在产品全生命周期，在社会层面体现在上下游数据交换，在技术层面体现在基于物联网的虚拟物理数据融合。
工业大数据的价值和意义不言而喻，但面对种类繁多、尺度不一、模态多样的数据，如何进行有效管理和利用是对企业很大的考验。从数据管理角度，我们将数据分为公共类数据、管理类数据、产品类数据和实时类数据。 公共类数据：主要指企业内静态不变且跨业务部门共享的数据，如客户、供应商、产品、物料等数据，也就是主数据。目前由于MBD的概念兴起， 如电子元气件、标准件等三维模型也作为制造企业主数据进行管理。 企业管理类数据：主要指企业运营过程中的，财务、人力、物资等管理数据，传统的商务智能和数据仓库的应用领域就集中在企业管理领域。 这里的数据以结构化数据为主。 产品工程类数据：主要指在设计、工艺、制造等环节生成的各类BOM，包括BOM结构、物料属性信息、相关图文档信息等。以非结构化数据为 主。 物联实时类数据：产品制造过程中，在制品、生产线、人员等制造资源的状态数据；产品服役过程中，外部环境、操作使用和产品运营数据等。 以实时数据和音视频监控数据为主。
环境信息大数据分析平台( 项目建议书)
目录 1建设目标 (3) 2建设内容 (4) 3功能模块详细描述 (4) 3.1基础数据采集与整合 (4) 3.2基于认知计算的环境信息大数据分析 (5) 3.3重污染预警与决策支持 (6) 3.4工业园区污染来源解析 (7) 3.5区域异常污染自动监管系统 (8)
1建设目标 本项目将借鉴国际最新大数据、物联网、云计算、移动、社交, 以及空气质量建模和预报溯源方面的研究成果, 开展环境信息大数据分析及工业园区污染溯源等方面的关键技术研究, 并在此基础上建立一套针对鄂尔多斯市的环境信息大数据分析平台, 进而实现业务化运行。 本项目的主要建设目标如下: (1)建立空气质量相关信息的360度视图, 支撑科学系统的管理决策。对空气质量监测、综合观测、污染源、交通流量、地理信息, 以及社会舆情等各类相关信息进行充分整合, 形成数据源的统一管理、统一维护和高效查询, 并提供契合现有业务逻辑的数据关联分析服务。 (2)实现基于认知计算的环境信息大数据分析。基于平台中积累的各类数据, 经过关联分析、时间序列分析、空间分布分析、案例分析和知识规则推理等多种手段, 使用认知计算技术对环境信息进行大数据分析, 产生更大的价值。 (3)构建应对措施的科学决策支持分析系统。基于高精度分析模型, 结合大气污染源排放清单, 根据污染控制措施的需求, 制作空气污染决策服务产品, 向环境管理部门提供决策支持, 制定有效、经济、低影响的科学应急处理措施。 (4)构建工业园区污染溯源系统。基于高精度预报模型, 结合
重点污染源排放清单和综合观测数据, 提供工业园区之间污染来源和去向追踪, 给出每个园区的每种污染物随时间演化的空间分布和来源比例。 (5)构建区域异常污染自动监管系统。充分利用大数据分析技术, 将跨部门、跨行业、跨地域的数据整合起来,以更加科学的方式实现未批先建、超标排放等区域异常污染事件的发现和分析, 应对环境事件、减少环境危害。把环境数据与其它关键数据结合起来, 让新的信息化手段为环境管理提供系统性的支撑, 用数据说话, 为管理者决策提供依据。 2建设内容 本项目的建设内容包括: (1)基础数据采集与整合 (2)基于认知计算的环境信息大数据分析 (3)重污染预警与决策支持 (4)工业园区污染溯源 (5)区域异常污染自动监管系统 3功能模块详细描述 3.1 基础数据采集与整合 覆盖全市的空气质量监测网络, 构建环境信息数据库, 开发一体化的数据实时采集、数据解析处理、自动质量控制、数据加工、叠置分析、预警识别等功能模块, 实现数据一体化的统一加
工业大数据如何成功推动智能制造发展 信息技术特别是互联网技术正在给传统工业发展方式带来颠覆性、革命性的影响。二维码、RFID、传感器、工控系统、物联网、ERP、CRM 等技术的广泛应用，推动工业企业实现生产流程各环节的互联互通，促进互联网与工业融合发展。但网络、通信、硬件设备等只是工业企业实现互联互通的基础，实时感知、采集、监控生产过程中产生的大量数据,运用大数据技术对企业产生、拥有的海量数据进行挖掘，得到有作用的分析结果，智能制造才能得以实现。 多源数据的融合是实现互联网与工业融合创新的必要条件，而要实现对多种来源、多种类型海量数据的分析处理，以及复杂的数据关联关系挖掘，都需要有大数据的支撑。在大数据的驱动下，互联网与工业进一步深度融合，新模式、新业态层出不穷，产业模式、制造模式、商业模式正在重塑，企业、市场与用户的互动程度和范围得到扩展，企业与用户关系加速重构，生产周期从产品的设计、研发、制造、销售、服务等逐渐构成闭环。 创新研发设计模式实现个性化定制 实现定制化设计。企业通过互联网平台能够收集用户的个性化产品需求，也能获取到产品的交互和交易数据；挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，实现定制化设计，再依托柔性化的生产流程，就能为用户生产出量身定做的产品。例如，海尔集团沈阳冰箱工厂利用云将用户需求和生产过程无缝对接，用户个性化需求可直接发送到生产线上，实现定
制化生产。用户还可通过生产线上的上万个传感器随时查到自己冰箱的生产进程。目前，一条生产线可支持500多个型号的柔性化大规模定制，生产时间可以缩短到10秒一台。 利用大数据进行虚拟仿真。传统生产企业在测试、验证环节需要生产出实物来评测其性能等指标，成本随测试次数增加而不断提升。利用虚拟仿真技术，可以实现对原有研发设计环节过程的模拟、分析、评估、验证和优化，从而减少工程更改量，优化生产工艺，降低成本和能耗。长安福特采用虚拟仿真技术改良汽车设计环节，设计师带着3D眼镜能够看见最新设计的福特轿车，甚至还能够模拟坐进车内，感受内装是否符合心意。如果有任何不好的地方，设计师能够马上通过软件修改，减少了开发产品的次数，能够在短时间内完成更多的设计工作，更快地反映市场的需求。 建立先进生产体系实现智能化生产 提升车间管理水平。现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声等，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析（包括违反生产规定、零部件故障）等。在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，一旦某个流程偏离了标准工艺，就会发出报警信号，快速地发现错误或者瓶颈所在。例如，美国GE集团在纽约州斯克内克塔迪市有一家氯化镍电池工厂，18万平方英尺的电池生产厂区内，安装了1万多个传感器，用来监测相关的温度、能耗和气压，并全部连接高速内部以太网络进行数据传输。在流
工业大数据在工业企业中的典型应用介绍 工业大数据可广泛应用于企业整个生产过程。下面按照企业生产过程的研发设计、供应链、生产制造、营销与服务环节，对工业大数据的应用场景及其应用进行探讨。 4.1 研发设计环节工业大数据的应用场景 在研发设计环节，工业大数据应用主要有产品协同设计、设计仿真、工艺流程优化等。 产品协同设计，主要是利用大数据存储、分析、处理等技术处理产品数据，建立企业级产品数据库，以便不同地域可以访问相同的设计数据，从而实现多站点协同、满足工程组织的设计协同要求。 设计仿真，是指将大数据技术与产品仿真排程相结合，提供更好的设计工具，减少产品交付周期。如波音公司通过大数据技术优化设计模型，将机翼的风洞实验次数从2005年11次缩减至2014年的1次；玛莎拉蒂通过数字化工具加速产品设计，开发效率提高30%。 工艺流程优化，主要是应用大数据分析功能，深入了解历史工艺流程数据，找出工艺步骤和投入之间的模式和关系，对过去彼此孤立的各类数据进行汇总和分析，评估和改进当前操作工艺流程。例如一家排名前五强的生物药品制造商广泛收集与工艺步骤和使用材料相关的数据，应用大数据分析技术，来确定不同工艺参数之间的相关性，以及参数对产量的影响，最终确定影响最大的9种参数，针对与这9种参数相关的工艺流程做出调整，从而把疫苗产量增加了50%以上。 4.2 供应链环节工业大数据的应用场景
供应链环节工业大数据的应用主要体现在供应链优化，即通过全产业链的信息整合，使整个生产系统达到协同优化，让生产系统更加动态灵活，进一步提高生产效率和降低生产成本。主要应用有供应链配送体系优化和用户需求快速响应。 供应链配送体系优化，主要是通过RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术获得供应商、库存、物流、生产、销售等完整产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，确定采购物料数量、运送时间等，实现供应链优化。如海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。 用户需求快速响应。即利用先进数据分析和预测工具，对实时需求预测与分析,增强商业运营及用户体验。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。 4.3 生产制造环节工业大数据的应用场景 在制造环节，工业大数据的应用主要有智能生产、生产流程优化、设备预测维护、生产计划与排程、能源消耗管控和个性化定制等应用。智能生产。就是生产线、生产设备都将配备传感器，抓取数据，然后经过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时监控。
大数据时代与数据中心建设 一、指导思想 （一）大数据时代对我们的启示 创新是企业保持生命力旺盛的必然。作为国家三大金融支柱之一的证卷期货业更是如此。证卷期货业建设数据中心正处于这样的时代—信息时代响数据时代过度时期。 大数据一词越来越多地被提及，声音不绝于耳。人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。 严格的讲现在还不是大数据时代，只是即将进入大数据时代的前期。他遵循否定之否定的事物发展规律，不以人的意志而转移。他给人以崭新的思维方式，它将改变人们常有的惯性思维方法来扑捉“预测”即将发生的事情，而给于未雨绸缪的机会。这对一个企业发展规划很重要。大数据是一种方向，虽然我们仅仅站在大数据元年向远处眺望，但仍可以感觉到随之而来翻天覆地的变化。
企业不落伍就要跟上时代的发展。建设信息基地要新思维。创新的思维带来新一代绿色信息中心。 （二）建设怎样的证卷期货业信息中心 经过两年的信产业息基地“可研”的洗礼，现在不是我们要“为什么”做，而是要“做什么！“可研”本文中多次提到要建成“高端”的信息中心。可什么是“高端”？现举一个例子： 刚刚发生的事，2013年6月17日，第41届世界超级计算机500强排名榜发布，我国的天河二号以峰值每秒5.49亿亿次再次成为运算速度最快的超级计算机。 回顾一下他的前身天河一号，2010年11月16日，天河一号在世界超级计算机500强中位居第一，中国人首次站到了超级计算机世界冠军的领奖台上。然而，8个月以后，日本一台名为“京”的超级计算机就将天河一号挤下冠军台。之后，美国研制的“红杉”、“泰坦”超级计算机先后坐上世界第一把交椅，天河一号排名滑落至第8名。 这次，横空出世的天河二号不仅远远超过了天河一号，与上一届世界冠军美国“泰坦”超级计算机相比也是遥遥领先。天河二号计算速度是“泰坦”的2倍，计算密度是“泰坦”的2.5倍，体积却比它小了15%。而且天河设计出的“异构多态体系结构”不仅继承了一号CPU结合加速器的传统，又增加了兼容性，实现了与客户软件的“无缝对接”。这就
随着工业4.0、工业互联网、中国制造2025等词的出现，掀起制造业建设的新一轮的浪潮。 近年来随着制造业信息化应用不断的完善，形成大量的数据积累下来，大家也都希望把这些 数据进行提炼出来，形成企业自己的数据资产，使之变为企业的生产力。如何来构建企业自 己的数据资源中心，以及数据最终应该如果应用？成为了众多企业思考的问题。小编一直从 事于制造业IT数据服务建设，运用自己所了解的知识给出一些建议，希望能给大家一些帮助。我们先来看一下如何来构建企业的大数据平台(数据资源中心)，首先我们要想明白我数据资 源中心的架构，由那些模块平台来构成，我大概的整理出来一个架构图供大家参考： 我们以这张图为参考来具体的讲一下数据中心的构建： 1、数据源：也有是所有采集的数据的业务系统。根据业务统的主次，以及对接业务系统的 接口预算，咱们可以分期进行业务采集对接。也可以全部应用系统都进行对接。跟据企业现 实情况来进行判断。 2、数据的整合平台：也就是对采集好的数据进行清洗的平台，把采集到应用系统的数据进 行加工处理（ETL过程）。针对不同的数据有不同的处理方式: Flumen实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据，同时对 数据进行简单处理，并写到各种数据接收方。 Sqoop是一个用来将和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型（例如：MySQL Oracle Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导 进到关系型数据库中。 Kafka是一种高吞吐量的发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键 因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。对于像一样 的数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目 的是通过的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过来提供实时的消息。 通过这些工具把数据进行整理，输送上方的存储与计算平台。咱们也可以把这一过程理解为 在做家具时用的原材料加过的工程，一开始从各地方收集来的树，然后把树跟据不同的大小，
大数据产业发展规划运营方案下载后可修改编辑套用
序言 大数据是通过快速获取、处理、分析以从中提取价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据。大数据产业是指一切与大数据的产生与集聚、组织与管理、分析与发现、应用与服务相关的经济活动的集合，以数据挖掘分析服务为核心，包含数据中心、宽带网络等基础设施服务，数字内容服务、物联网服务、位置服务等信息服务，智能终端制造、电子元器件制造等电子产品制造，以及智能交通、互联网金融和智慧城市等应用服务。继云计算、物联网和移动互联网之后，大数据正成为信息技术的新热点，产业发展的新方向，将对人类的生产与生活产生巨大影响，对经济与社会发展带来深刻变革。把握大数据发展方向，推动大数据开发应用，发展大数据服务产业，是推进某某省信息技术产业集聚发展和经济社会跨越发展的重要抓手，对推动某某工业结构调整、加快某某新型工业化和城镇化进程、打造某某经济社会发展升级版，具有十分重要的战略意义和现实意义。 本规划纲要依据《国务院关于进一步促进某某经济社会又好又快发展的若干意见》、《黔中经济区发展规划》、《“十
二五”国家战略性新兴产业发展规划》以及《中共某某省委某某省人民政府关于加快信息产业跨越发展的意见》、《某某省人民政府关于加快培育和发展战略性新兴产业的若干意见》等文件的部署和要求制定，旨在为某某省大数据产业发展提供指导。规划期为2014年至2020年。 一、发展机遇与优势 (一)发展机遇 1.国家和某某省全力支持为大数据产业发展提供政策保障 为贯彻落实有关规划和意见，国家35个部委相继出台支持某某发展的政策文件或与某某签署合作协议，对某某省发展的支持力度明显加大。贵安新区跻身国家级新区，在财税、投资、金融、产业、土地、人才等方面享有更多广泛的改革试验权和更加优惠的产业政策，为某某省经济发展注入了强劲动力，对产业和人才、资金、数据资源的吸引力显著增强。各类政策叠加效应日益显现，为某某省大数据产业发展带来难得机遇。某某省委、省政府对大数据发展高度重视，将大数据作为某某省的战略重点之一，为加快招商引资、加速资源集聚、推动大数据产业发展提供了保障。 2.某某省重视电子信息产业为大数据产业发展提供产业基础
第一套试题 1、当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（C ）。（单选题，本题2分） A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（C）。（单选题，本题2分） A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。（单选题，本题2分） A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度 5、数据清洗的方法不包括（ D）。（单选题，本题2分） A：缺失值处理 B：噪声数据清除 C：一致性检查 D：重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。（单选题，本题2分） A：统计报表 B：网络爬虫 C：API接口 D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（A）。（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集 B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新8、智慧城市的构建，不包含（ C）。（单选题，本题2分） A：数字城市 B：物联网 C：联网监控 D：云计算 9、大数据的最显著特征是（A）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（B ）。（单选题，本题2分） A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）。（单选题，本题2分） A：互联网 B：物联网 C：综合国力 D：自然资源 13、在数据生命周期管理实践中，（ B）是执行方法。（单选题，本题2分） A：数据存储和备份规范 B：数据管理和维护 C：数据价值发觉和利用 D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（C）。（单选题，本题2分） A：网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C：数字轨迹用完即自动删除 D：用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（ C）。（单选题，本题2分） A：1KB＜1MB＜1GB B：基本单位是字节（Byte） C：一个汉字需要一个字节的存储空间 D：一个字节能够容纳一个英文字符， 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。（单选题，本题2分） A：不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B：要求同类数据的内容相似度尽可能小
大数据时代对传统数据中心的影响及思考 摘要大数据时代对传统数据中心的数据存储能力、数据处理能力、数据交换能力、数据展现能力以及数据挖掘能力都提出了更高的要求，大数据对传统数据中心提出了新的挑战。 关键词大数据；数据中心；海量；价值 目前，多数企业已建成一体化企业级数据中心平台，能够满足日常业务的需求，但大数据时代对传统数据中心的数据存储能力、数據处理能力、数据交换能力、数据展现能力以及数据挖掘能力都提出了更高的要求，大数据对传统数据中心提出了新的挑战。 1 大数据的特征 目前大数据（Big Data）在业界尚无形成统一的定义，引用麦肯锡全球研究院在《大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿》报告中的描述，即：大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。虽然大数据的定义还未统一，但大数据的特征却是明确和公认的。 数据体量巨大（V olume）。企业的各种终端设备和传感器产生了大量的数据，PB级的数据集规模可谓是常态。 数据类型繁多（Variety）。大数据时代，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些不同类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。 处理速度快（Velocity）。这是大数据区分于传统数据中心的最显著特征，在海量的复杂数据面前，数据的处理效率就是企业的生命，并且受数据时效性的制约，大数据要求处理速度更快、实时性更高。 价值密度低（Value）。价值密度的高低与数据总量的大小成反比，一段1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。如何在海量的复杂数据中快速完成数据价值的“去噪”和“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。 2 非结构化数据的重要性越来越大 传统数据中心的数据一般来源于用户通过个人电脑、移动终端、POS机等常规渠道生成的结构化数据。而大数据时代数据类型多样化，半结构化数据和非结构化数据呈现爆发式增长，且增长速度远远超过结构化数据。这些通过传感器、监测仪、机读仪器等机器设备产生的天气、位置、音频、文本等海量复杂数据越来越多，企业开始使用这些数据来改进产品、提高效率、寻找缺陷，其数据的重
工业大数据：构建制造型企业新型能力 文/美林数据技术总监于洋 工信部的数据显示：“中国制造业约占整个世界制造业20%的份额，在500余种主要产品中，我国有220多种产量位居世界第一。2014年，我国共有100家企业入选‘财富世界500强’，其中制造业企业占56家”。但长期粗放式发展之后，中国制造业发展面临着稳增长和调结构的双重困境，进入了“爬坡过坎”的关键时刻。正如国务院发布的《中国制造2025》提到，“新一代信息技术与制造业深度融合，正在引发影响深远的产业变革，形成新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点，但我国仍处于工业化进程中，与先进国家相比还有较大差距。制造业大而不强”。 与此同时，德国提出了工业4.0，美国提出了工业互联网的概念希望藉此实现制造业的复兴。中国提出《中国制造2025》正是要推动制造业向中高端迈进，以大数据、物联网、云计算等新一代信息技术将引爆这一轮产业变革，加速传统制造企业的转型升级。 第一节工业大数据与德国工业4.0、中国制造2025的关系 工业4.0、中国制造2025的核心是工业大数据 2013年4月，德国政府汉诺威工业博览会上正式推出“工业4.0”战略，其目的是为了提高德国工业的竞争力，在新一轮工业革命中占领先机。该战略通过充分利用信息通讯技术和网络空间虚拟系统（信息物理系统Cyber-Physical System）相结合的手段，将制造业向智能化转型。 2015年5月8日，国务院公布《中国制造2025》,这是中国版的“工业4.0”规划。该规划提到“加快推动新一代信息技术与制造技术融合发展，把智能制造作为两化深度融合的主攻方向；着力发展智能装备和智能产品，推进生产过程智能化，培育新型生产方式，全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平。 无论是“德国工业4.0”还是“中国制造2025”，都提到了智能化和互联网化，而智能化和互联网化的核心是:一方面利用互联网技术实现传统的以产品为中心变为以客户为中心，加强客户需求预测并尝试让客户参与产品研发，提供个性化的产品、服务及体验；另一方面采集大量消费数据动态调整生产方式以快速适应客户需求变化，即变大规模批量生产为大规模定制生产；最后一方面利用企
我们的大数据时代(83分) 红色都是本人自己对照书找过了的。 （一） 单选题（每题2分） 1. 下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D）5 A. 数据规模大 B. 数据类型多样 C. 数据处理速度快 D. 数据价值密度高 2. 下列关于大数据的分析理念的说法中，错误的是（D）8 A. 在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B. 在分析方法上更注重相关分析我不是因果分析 C. 在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D. 在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 3. 万维网之父是（C）2 A. 彼得·德鲁克 B. 舍恩伯格 C. 蒂姆·伯纳斯—李 D. 斯科特·布朗 4. 下列关于普查的缺点的说法中，正确的是（A）。52 A. 工作量较大，容易导致调查内容有限、产生重复和遗漏现象 B. 误差不易被控制 C. 对样本的依赖性比较强 D. 评测结果不够稳定 5.下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。78 A. 不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B. 要求同类数据的内容相似度尽可能小 C. 要求不同类数据的内容相似度尽可能小 D. 与分类挖掘技术相似的是，都是要对数据进行分类处理 6. 智慧城市的构建，不包含（C）。13 A. 数字城市 B. 物联网 C. 联网监控 D. 云计算 7.大数据的起源是（C）。3 A. 金融 B. 电信 C. 互联网 D. 公共管理 8. 智慧城市的智慧之源是（C）。13 A. 数字城市 B. 物联网 C. 大数据 D. 云计算
9. 假设一种基因同时导致两件事情，一是使人喜欢抽烟，二是使这个人更容易得肺癌。基因和肺癌就是（A因果）关系，而吸烟和肺癌则是（A相关）关系。8 A.因果；相关 B. 相关；因果 C. 并列；相关 D. 因果；并列 10. 下列关于数据交易市场的说法中，错误的是（C）。35 A. 数据交易市场是大数据产业发展到一定程度的产物 B. 商业化的数据交易活动催生了多方参与的第三方数据交易市场 C. 数据交易市场通过生产数据、研发和分析数据，为数据交易提供帮助 D. 数据交易市场是大数据资源化的必然产物 11. 下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（C）。2 A. 1KB<1MB<1GB B. 基本单位是字节（Byte） C. 一个汉字需要一（2）个字节的存储空间 D. 一个字节能够容纳一个英文字符 12. 当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。2 A. 微软 B. 百度 C. 谷歌 D. 阿里巴巴 13. 下列国家的大数据发展行动中，集中体现“重视基础、首都先行”的国家是（D）。23 A. 美国 B. 日本 C. 中国 D. 韩国 14. 下列演示方式中，不属于传统统计图方式的是（D）。7 A. 柱状图 B. 饼状图 C. 曲线图 D. 网络图 15. 当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）。36 A. 互联网 B. 物联网 C. 综合国力 D. 自然资源 16. 可以对大数据进行深度分析的平台工具是（C）。42 A. 传统的机器学习和数据分析工具 B. 第二代机器学习工具 C. 第三代机器学习工具 D. 未来机器学习工具 17. 智能健康手环的应用开发，体现了（D）的数据采集技术的应用。59 A. 统计报表 B. 网络爬虫 C. API接口 D. 传感器
《大数据》题目 一、单选题 1)大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity，其中他们的含 义分别是（ 1DBCA ）、（ 2 ）、（ 3 ）、（ 4 ）。 A.价值密度低 B.处理速度快 C.数据类型繁多 D.数据体 量巨大 2)大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义 的数据进行（ 5 B ）。 A. 数据信息 B. 专业化处理 C.速度处理 D. 内容处理 3)随着谷歌（ 6 ）和（ 7 ）的发布，大数据不再仅用来描述 大量的数据，还涵盖了处理数据的（ 8 ）。DCB 6: A.Map B.Docs C. YouTube D. MapReduce 7: A. Google Mobile B. iGoogle C. Google D. Google Docs 8: A.质量 B. 速度 C.精度 D. 进度 4)斯隆数字巡天是使用位于新墨西哥州阿帕奇山顶天文台的2.5米口径望远镜 进行的红移巡天项目，2012年4月发布的关于Quasar spectra的数据为（ 9 ）。B A.932,891,133 B. 228,468 C. 1,457,002 D. 668,054 5)下列哪一项不属于大数据的治理：（ 10 ）C A. 安全问题 B. 成本问题 C. 针对大用户 D. 信息生命周
期管理 6)IBM的大数据战略以其在2012年5月发布智慧分析洞察“3A5步”动态路线 图作为基础，指的是在（ 11 ）的基础上（ 12 ）、，进而（ 13 ），优化决策策划能够救业务绩效。CBA A. 采取行动（Act） B. 获取洞察（Anticipate） C. 掌握信息（Align） D. 应用管理（management） 7)在云生态环境中，用户需求相当于（ 14 ），云数据中心相当于 （ 15 ），云服务相当于（ 16 ）。DCB A. 降水 B. 水滴 C. 水库 D. 阳光 8)尿布啤酒是大数据分析的（ 17 ）C A. A/B测试 B. 分类 C. 关联规则挖掘 D. 数据聚类 9)在GAPMINDER的Wealth & Health of Nations 中,中国在什么区域 （ 18 ）B A.黄色 B.红色 C.绿色 D. 蓝色 10)舆情研判，信息科学侧重（ 19 ），社会和管理科学侧重突发群体事 件管理中的群体心理行为及（ 20 ），新闻传播学侧重对 （ 21 ）。 CBA A. 舆论的本体进行规律性的探索和研究 B.舆论控制研究 C. 互 联网文本挖掘和分析技术 11)物联网是在计算机的（ 22 ）基础上，利用（ 23 ）、 （ 24 ）等技术，构造一个覆盖世界上万事万物的“Internet of Things”。在这个网络中，物品(商品)能够彼此进行“交流”，而无需人的
大数据在工业制造业中的应用研究 刘强 摘要：工业制造业是当前社会上的一个重要行业，对社会经济发展有着很大促进作用，在信息技术快速发展的大形势下，为能够使工业制造业得到更好发展，必须要对大数据进行有效应用，通过大数据的应用使工业制造业得以创新，从而使其得到更好发展，使社会经济水平得到更大提高。本文就大数据在工业制造业中的应用进行研究。 关键词：工业制造业；大数据；应用 当前社会已经逐渐进入大数据时代，大数据时代的到来也在很大程度上影响社会上各个行业发展，并且大数据在实际生产中应用也成为今后各个行业发展必然趋势。作为社会发展过程中的重要行业，大数据在工业制造业中的应用有着十分重要的作用，对推动工业制造业发展有着不可替代的作用，因此在工业制造业中大数据的应用也就十分必要。在当前工业制造业发展过程中，各企业领导人应当在分析当前工业大数据现状基础上，在工业制造业中对大数据进行有效应用。 1 工业制造业中大数据应用现状分析 从当前我国工业制造业发展实际情况来看，虽然已经具备一些国际知名企业，然而与国际上发达国家相比较而言，在工业制造业中大数据应用仍然比较落后。就当前实际情况而言，大数据应用比较广泛，应当应用比较成熟的大多都是一些电子商务公司及企业。对于电子商务公司及企业而言，其能够对大数据的有效应用分析实际生产经营状况，同时能够通过大数据的应用对消费者进行引导，使其能够在消费过程中产生一定倾向性，但当前在工业制造业方面大数据应用仍相对比较落后。对当前工业制造企业而言，其在产品生产方面通常种类比较单一，对于本企业之外其它产品往往很少了解。一些工业制造企业在将其它企业收购之后，未能够对企业整合加强重视，从实际情况来看许多企业基本都不实行整合，大多数自身企业与收购企业在实际运行过程中仍以及其原本机制，这必然会造成信息孤岛出现，而这种情况的出现必然会对企业发展产生十分不利影响。而在工业制造业发展过程中，通过大数据的有效应用可积极推动工业制造过程中整个环节，包括产品研发、生产以及销售等，在产品生产制造过程中能够使其周期有效缩短，同时还能够使产品质量以及客户满意度均得到有效提升。对于工业制造业而言，其属于传统产业，当前整个行业均在很大程度上被大数据的智能化及创新化所影响，应当尽快将传统生产理念转变，在工业制造业发展过程中加快大数据应用。 2 在工业制造业中大数据实际应用分析 应用大数据建设智能化生产工厂 在当前工业制造业发展过程中，通过对大数据的应用能够使智能化生产制造工厂的构建得以实现，然而这并非立即能够实现，应当依据科学发展轨迹实行，通常都要经过一定环节才能够使智能化生产制造工厂建设得以实现，从实际情况来看，其所包括环节主要有智能化生产，改变小规模生产模式，实现规模定制，最终使消费者需求能够得到满足。 应用大数据分析市场情况 应用大数据对销售数据行为趋势进行分析 在大数据时代不断发展形势下，为能够使数字营造得以实现，首先应当分析并且挖掘数据，同时应当深度对数据实行提炼以及分析，最终使决策或预测可行性报告数据能够得以形成。对于大数据营销而言，其价值主要表现下以下几点： 首先，大数据营销能够分析用户行为以及特征。在产品日常销售过程中，通过用户数据的足够积累，可对用户喜好以及购买习惯进行有效分析，从而能够将用户购买意向掌握，在此基础上，可使大数据营销具有十分明确的目标。
大数据时代与数据中心建设
大数据时代与数据中心建设 一、指导思想 （一）大数据时代对我们的启示 创新是企业保持生命力旺盛的必然。作为国家三大金融支柱之一的证卷期货业更是如此。证卷期货业建设数据中心正处于这样的时代—信息时代响数据时代过度时期。 大数据一词越来越多地被提及，声音不绝于耳。人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。 严格的讲现在还不是大数据时代，只是即将进入大数据时代的前期。他遵循否定之否定的事物发展规律，不以人的意志而转移。他给人以崭新的思维方式，它将改变人们常有的惯性思维方法来扑捉“预测”即将发生的事情，而给于未雨绸缪的机会。这对一个企业发展规划很重要。大数据是一种方向，虽然我们仅仅站在大数据元年向远处眺望，但仍可以感觉到随之而来翻天覆地的变化。
、大唐电信、神舟软件为代表的电子信息产业；以安泰科技、钢研高纳、航材院、百慕航材为代表的新材料产业；以中联煤层气、光大环保、国核电力规划设计院为代表的能源环保产业；以华为、佳讯飞鸿、中科海讯为代表的网络通信产业。 2、地处环境 正在规划建设的中关村翠湖科技园紧邻位于海淀区北部的翠湖湿地公园，目前翠湖公园内规划占地面积700公顷，引进了湿地动植物400余种，形成湿地景观。园内还建有荷花塘、芦苇塘、野生湿地植物展览区、水禽保护区、湿地生态农业园、环园生态水区等。公园环境优美，湖水清澈，水生植物丰富，颇有江南水乡风韵，成为候鸟在北京过冬或中转南迁的优选之地。 在这如诗如画的地方，正在崛起一个创新与创意相结合、前沿与高端共牵手的中关村翠湖科技园。按照规划，中关村翠湖科技园是海淀北部地区规划的三个主要功能组团之一，是核心区未来十年发展的一块钻石级宝地。中关村翠湖科技园东临上庄西路，西临六环路，南至京密引水渠，北至翠湖南路，覆盖了原中关村环保园和中关村创新园两个区域。以及新规划的温泉、苏家坨信息通信及生物工程与新医药功能区。该园区规划占地面积1873公顷，建筑面积1200
工业大数据的来源及能为企业带来什么 于制造业而言，大数据分析更是带来了制造行业研究以及趋势分析的全新维度。通过全新多维度的功能和已然拓展的领域来看，数据已成为引领制造业成长的指南针。大数据分析的根本力量在于数据的质量，而数据来源自然成为重中之重。目前，制造商所面临的海量数据可谓让人应接不暇。 当今，大数据分析已不再仅限应用于对过去情况进行表述，而是更多地用于来对未来情况进行预测，进而实现对风险的规避，并加深对逐步延伸的价值链的理解，从而提高用户体验。 数据来源是什么？ 海量数据于外部、内部或由机器与机器间的互动中产生。同样，正是这些数据为制造商提供了可供于对客户、产品、流程、员工和设备进行了解所需的全部信息。 外部数据来源：通过用户组、社交媒体、兴趣组或调查报告构建用户数据；第三方调查报告、网站和呼叫中心所提供的中立的数据收集平台，同样，此种方式可用来构建准确的用户及需求文件，其中包括主观的个性化属性，如色彩、设计偏好、共同的购买动机与评价标准等。 机器到机器：智能传感器和物联网能够直接从机器和设备收集数据并传送到他企业应用平台。内置的低成本传感器能够检测到大量信息，包括位置、重量、温度、震动、流速、湿度和平衡度。这些时时被监测到的数据可用于确认及预测设备的性能问题并对其是否需要
服务、维修和替换进行判断。通过这些，制造商便能及早发现可能出现的问题，并在事故发生之前采取措施进行预防以阻止其发生。 利用数据做什么？ 多年来，预测客户趋势、准备库存、维持足够的货源一直是制造商首要考虑的几大因素。但随着供货速度和及时交货的重要性日益增加，准确预测未来需求的能力也随之增强，由此，选择哪个或是哪几个最适合的影响因素变得愈发关键。显然，在这种情况下，单一数据来源肯定不足以满足当前状况。 预测分析这一活动切实将大量来源的数据转变为了具有实际指导意义的未来行动蓝图。同时，目前现代商业智能解决方案也已可以提供高准确度的预测趋势。 由于在任何数据倡议中，输入结果均不可能超过输出。所以，对于制造商而言，想要由海量数据中提炼出具体影响因素作为未来行动的最佳指引，必须要认真选择可靠的数据来源。 预测分析，让数据变得有价值。而良好的预测能力为制造商带来了诸多好处，如确保全体员工就绪、更好地计划即时物料库存水平、准确理解产品生命周期等。同样，预测客户需求大大加强了制造商的市场竞争力，使其可先于竞争对手在竞争激烈的市场中推出新产品，在占据市场主导地位这场竞争中占得先机。 良好的开始是成功的一半，占得先机后，成功的产品将在接下来的竞争过程中扮演更为重要的角色。而成功的产品，其创新在很大程度上依赖于制造商对市场偏好和需求的准确解读。设计工程师需了解用
大数据时代数据资产管理“五星模型” 作者：于雪 伴随着大数据时代的悄然来临,数据的价值得到人们的广泛认同,对数据的重视提到了前所未有的高度。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、运营风险关理等业务当中。 大数据与数据资产管理 数据就像企业的根基。然而并非所有数据都可能成为资产。如果没有将数据视为资产加以有效管理，即使数据再多，对于企业来说也只是垃圾和负担。在传统企业数据资产管理的过程中，以下六类问题非常普遍： 1.数据架构失控; 2.元数据管理混乱; 3.数据标准缺失; 4.数据质量参差不齐; 5.数据增长无序; 6.数据安全问题突出 导致这些问题的根本原因是数据资产管理与企业IT信息化的过程紧密相连。企业的IT建设过程不可能一蹴而就，而是通过长期不断的迭代演进而来。在这个过程中，大量数据沉睡在企业IT系统的存储介质中，没有得到充分发挥其价值的机会。 数据资产管理的核心
究竟具备什么样的特性，才可以将数据定义为资产呢?我们可以通过以下三个标准判断：可控制，可量化、可变现。 对于如何通过高效的数据资产管理,帮助企业凭借高质量的数据提供更精准的产品和服务、降低成本并控制风险，从而提升企业的核心竞争力，新炬网络董事EVP、新炬软件董事CEO 程永新提出了由“三个基础”和“两个飞轮”组成的“数据资产管理五星模型”。 三个基础： 1.数据架构：驱动企业架构成熟度 “数据驱动一切”，对于大数据时代的企业发展来说，一点也不过分。在企业中，我们不难看到ERP、CRM、财务系统、技术架构、数据中心的运营和维护……，这些资源都有专人负责管理。而当数据成为企业核心资产后，又由谁来负责呢? IT应该只负责How to Do的问题。改变架构，应该先从人改变;企业的变革，应该先从组织变革做起。当数据成为核心资产，企业应该设立专业责数据架构和管理的跨项目的专业数据管理实体化，或是虚拟的组织，不断完善数据架构，提升企业在数据规划、设计、开发和交付的质量，将IT系统建设生命周期从头到尾管理起来。
在工业制造业等领域的大数据的成功应用案例分享 随着国际社会在工业现代化、工业4.0以及国内在中国制造2025战略等方面的不断演进，使得大数据技术在工业行业以及制造业方面也进行了比较深度的技术融合和应用融合，下面我们小编就来给大家介绍一下在工业制造业等领域的大数据应用。 近年来出现的人力短缺、工资上涨、产品交付期短和市场需求变动大等问题，使得制造业正面临新一波转型挑战。如何在控制生产成本的同时，还能提高生产力与效率，则是转型的主要目的。在这样的背景下，德国、美国等制造业发达国家无不积极推动“工业4.0”。“工业4.0”本质上是通过信息物理系统实现工厂的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并反过来指导生产。大数据的作用不仅局限于此，它可以渗透到制造业的各个环节发挥作用，如产品设计、原料采购、产品制造、仓储运输、订单处理、批发经营和终端零售。数网星云平台-基于云平台构建的制造企业的大数据的意义 产品营销：大数据分析结果为制造企业提供针对性推销、定向研发、智能维保等服务。 设备远程故障诊断分析：大数据预测设备未来可能出现故障的时间，提供避免风险的解决方案，消除设备故障停机给客户带来的损失。客户体验：在移动端建立企业宣传平台，以场景化方式让客户参与
产品的认知，增加品牌的传播效果。 技术创新：借助平台的专家经验共享、智能决策库的建立，提高运维领域的装备管理水平，降低行业运营成本。 节约效能：通过数据集的切分和规律查找，帮助找到最优化的数据集，实现人员投入及控制过程的节能提效。 大数据改善订单处理方式 我们都知道，大数据技术不管是在哪个行业当中进行应用，其最为根本的优势就是预测能力，用户利用大数据的预测能力可以精准的了解市场发展趋势，用户需求以及行业走向等多方面的数据，从而为用户自身企业的发展制定更适合的战略和规划。企业通过大数据的预测结果，便可以得到潜在订单的数量，然后直接进入产品的设计和制造以及后续环节。 也就是说，企业可以通过大数据技术，在客户下单之前进行订单处理。而传统企业通过市场调研与分析，得到粗略的客户需求量，然后开始生产加工产品，等到客户下单后，才开始订单处理。这大大延长了产品的生产周期。现在已经有很多制造业行业的企业用户开始利用大数据技术来对销售数据进行大数据分析，这对于提升企业利润方面是非常有利的。 大数据击败传统仓储运输 由于大数据能够精准预测出个体消费者的需求以及消费者对于产