龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/f94325248.html,
工业大数据集成应用综述
作者：秦明陈凯刘银森沈亚非
来源：《软件导刊》2017年第07期
摘要：近年来，无所不在的移动终端、智能系统设备、无线传感器等时时刻刻都在产生
海量的数据，拥有数以亿计用户的互联网服务也时刻都在进行着巨量的交互，与此同时，数据的价值也在不断凸显，大数据被类比为新时代的黄金和石油。随着以德国工业4.0 和美国工业互联网为代表的新工业革命的深入发展，以及“中国制造2025”、“互联网+”行动计划与《促进大数据发展行动纲要》的颁布实施，智能制造和工业大数据得到了越来越多的关注，工业大数据的应用，将成为未来制造业创新的关键要素，也是目前全球工业转型必将面临的重要问题。
关键词：大数据；工业大数据；智能制造
DOIDOI：10.11907/rjdk.171084
中图分类号：TP301
文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2017）007-0210-03
0 引言
“数据”一词由来已久，在人们日常生活、工作中反映客观世界运行状态的信息，能够通过感觉器官感知或是被传感设备检测到的信息，只要是能被记录下来的就是数据，其内容形式包括数字、图片、时间、矢量坐标等结构化或非结构化的数据格式。数据是人类对于客观世界运行信号最原始的记录，该原始数据既未被加工，也不能用来解释任何问题，数据相互之间彼此孤立，并未进行有效的关联。随着人类探索客观世界运行规律需求的逐渐强烈，这些记录了各类信号的数据成为人类开展分析的原始材料，通过对数据进行处理，人类可以建立数据之间的关联，从数据的对比中总结出规律性的结论，并用于回答某些问题，这些从数据中出来的结论被称为“信息”[1]。在从数据中获取信息的基础上，可以选择那些能够积极指导任务执行和管理的信息，借助他们解决问题或是辅助决策，这些信息被称为知识。从数据到信息再到知识，这一转化链条反映了人类记录世界、认识世界、探索世界的过程，在这个转化过程中所用到的软硬件技术、工具也都属于大数据研究范畴，工业大数据也属于该范畴，而且所涉及的领域更为广泛。
1 工业大数据的价值与发展现状
随着工业制造技术的突飞猛进及信息技术的日新月异，制造业正在从“业务驱动型”向“数据驱动型”演进，大数据分析与价值提取是“数据驱动”之源。工业大数据主要来自企业内各类信息系统、基于设备互联的物联网系统和外部互联网管道3个方向，每个方向都从不同角度记录工业产品生命周期相关信息。企业内部信息系统记录并存储了工业产品的核心业务数据，数
信息资源管理文献综述 题目：大数据背景下的信息资源管理 系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015 任课教师： 2017年6月 大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。
关键词：大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念.......................................................... 大数据定义...................................................... 大数据来源...................................................... 传统数据库和大数据的比较........................................ 大数据技术.......................................................... 大数据的存储与管理.............................................. 大数据隐私与安全................................................ 大数据在信息管理层面的应用.......................................... 大数据在宏观信息管理层面的应用.................................. 大数据在中观信息管理层面的应用.................................. 大数据在微观信息管理层面的应用.................................. 大数据背景下我国信息资源管理现状分析................................ 前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/f94325248.html, 国内外大数据产业发展现状与趋势研究 作者：方申国谢楠 来源：《信息化建设》2017年第06期 大数据作为新财富，价值堪比石油。 进入21世纪以来，随着物联网、电子商务、社会化网络的快速发展，数据体量迎来了爆炸式的增长，大数据正在成为世界上最重要的土壤和基础。根据IDC（互联网数据中心）预测，2020年的数据增长量将是2010年的44倍，达到35ZB。世界经济论坛报告称，“大数据为新财富，价值堪比石油”。随着计算机及其存储设备、互联网、云计算等技术的发展，大数据应用领域随之不断丰富。大数据产业将依赖快速聚集的社会资源，在数据和应用驱动的创新下，不断丰富商业模式，构建出多层多样的市场格局，成为引领信息技术产业发展的核心引擎、推动社会进步的重要力量。 大数据产业发展现状 全球大数据产业发展概况 目前，大数据以爆炸式的发展速度迅速蔓延至各行各业。随着各国抢抓战略布局，不断加大扶持力度，全球大数据市场规模保持了高速增长态势。据IDC预测，全球大数据市场规模 年增长率达40%，在2017年将达到530亿美元。美国奥巴马政府于2012年3月宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，将“大数据研究”上升为国家意志；2015年发布“大数据研究和发展计划”，深入推动大数据技术研发，同时还鼓励产业、大学和研究机构、非盈利机构与政府一起努力，共享大数据提供的机遇。目前，美国大数据产业增长率已超过71%，大数据在美国健康医疗、公共管理、零售业、制造业等领域产生了巨大的经济效益。英国政府自2013年开始就注重对大数据技术的研发投入，2015年投入7300万英镑用于55个政府的大数据应用项目，投资兴办大数据研究中心，通过大数据技术在公开平台上发布了各层级数据资源，直接或间接为英国增加了近490亿至660亿英镑的收入，并预测到2017年，大数据技术可以为英国提供5.8万个新的工作岗位，或将带来2160亿英镑的经济增长。法国2011年推出了公开的数据平台 date.gouv.fr，以便于公民自由查询和下载公共数据；2013年相继发布《数字化路线图》、《法国政府大数据五项支持计划》等，通过为大数据设立原始扶持资金，推动交通、医疗卫生等纵向行业设立大数据旗舰项目，为大数据应用建立良好的生态环境，并积极建设大数据初创企业孵化器。日本在《日本再兴战略》中提出开放数据，将实施数据开放、大数据技术开发与运用作为2013-2020年的重要国家战略之一，积极推动日本政务大数据开放及产业大数据的发展，零售业、道路交通基建、互联网及电信业等行业的大数据应用取得显著效果。韩国政府高度重视大数据发展，科学、通信和未来规划部与国家信息社会局（NIA）共建大数据中心，大力推动全国大数据产业发展。根据《2015韩国数据行业白皮书》统计显示， 数据服务市场规模占韩国总行业市场规模的47%，位列第一；数据库构建服务以41.8%的占有
大数据综述 大数据作为互联网、物联网、移动计算、云计算之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，正在重新定义社会管理与国家战略决策、企业管理决策、组织业务流程、个人决策的过程和方式。随着科技和社会的发展进步加上计算机和网络技术的兴起，社交网络、物联网、云计算以及多种传感器的广泛应用，使数量庞大，种类众多，时效性强为特征的数据的不断涌现，引发了数据规模的爆炸式增长[1]。 国际数据公司（International Data Corporation，IDC）研究报告称：2011年全球被创建和被复制的数据总量超过1. 8ZB，且增长趋势遵循新摩尔定律（全球数据量大约每两年翻一番），预计2020 年将达到35ZB。与此同时，数据复杂性也急剧增长，其多样性（多源、异构、多模态、不连贯语法或语义等) 、低价值密度（大量不相关信息、知识“提纯”难度高）、实时性（数据需实时生成、存储、处理和分析）等复杂特征日益显著。预示着全球已然进入了“大数据”时代[2]。 1.大数据国外研究现状 大数据相关理论的研究 “大数据”这一术语从2008年开始在科技领域中出现，随之引起学术界的广泛研究兴趣。《Nature》与《Science》杂志分别出版专刊，从互联网技术、互联网经济学、超级计算、环境科学、生物医药等多个方面讨论大数据处理和应用专题。世界各国政府也高度重视大数据领域的研究和探索，并从国家战略的层面推出研究规划以应对其带来的挑战。虽然大数据研究已在全球范围内成为热点和焦点，但目前国内外大数据相关的研究仍然处于起步阶段，面向管理和决策的大数据研究与应用逐步兴起，研究理念、思路、方法和学术路线等方面的探索已经开始全面展开[3]。 大数据蕴含着巨大的价值，对社会、经济、科学研究等各个方面都具有重要的战略意义。目前，大数据已经在政府公共管理、医疗服务、零售业、制造
大数据技术与应用专业建设 调研报告 自党的十八大以来，我国提出了实施国家大数据战略的重大决策。国务院和相关部门先后印发了《促进大数据发展行动纲要》、《大数据产业发展规划（2016～2020年）》等指导性文件。各部门、各地方高度重视，据不完全统计，我国已有20多个省级地方和10余个部委出台了本地区、本行业大数据发展规划，我国大数据发展已经正式驶入快车道。 2015年9月5日经李克强总理签批，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统指导我国大数据发展的国家顶层设计和总体部署大数据发展工作。《纲要》提出从政府大数据、新兴产业大数据、安全保障体系三个方面着手推进大数据领域十大工程建设，将我国大数据发展推向了另一个制高点。 职业教育服务经济与社会发展，必须紧跟产业发展步伐，随着经济增长方式转变而“动”，跟着产业结构调整升级而“走”，围着企业技能型人才需求而“转”，适应市场的需求而“变”。在大数据技术飞速发展的今天，职业教育必须紧跟大数据产业发展步伐。为了更好地了解相关行业企业对大数据人才的需求，促进大数据技术与应用专业教学及专业建设，大数据技术与应用专业教学资源库建设团队在国内外针对大数据在行业企业的需求开展了调研。
一、调研目的 1、了解大数据行业企业对大数据技术与应用专业人才的需求倾向、人才需求规格预测、就业预测、人才的市场定位等； 2、了解大数据行业企业对大数据技术与应用专业人才培养模式、培养目标的意见，以及对专业知识、岗位分工、职业技能等的要求； 3、了解往届相关专业毕业生在工作单位的表现及用人单位对往届毕业生的工作、岗位能力评价； 4、与相关企业建立校企合作模式，促进教学与社会实践的联系，为大数据技术与应用专业教学资源库的专业建设、课程体系建设及培养模式寻找更完善的发展方向。 二、调研方式 1.问卷调查：印制问卷涵寄或面交，请企业相关人员作答。 2.实地调研：教师到企业和用人单位实地调研。 3.座谈调研：邀请用人单位的技术人员、管理人员到系里开展座谈交流。 4.网上调查：到网上搜索有关人才需求、课程设计、教学计划等信息。 三、国内外大数据发展现状 （一）大数据产业呈现爆炸式增长 由IDC和EMC联合发布的《The Digital Universe of Opportunities : Rich Data and the Increasing Value of Internet of Things》研究报告中指出，2011年全球数据总量已达到1.8ZB，并将以每两年翻一番的速度增长，
信息资源管理文献综述题目：大数据背景下的信息资源管理 系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015 任课教师： 2017年6月
大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。 关键词：大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念 (3) 大数据定义 (3) 大数据来源 (3) 传统数据库和大数据的比较 (3) 大数据技术 (4) 大数据的存储与管理 (4)
大数据隐私与安全 (5) 大数据在信息管理层面的应用 (6) 大数据在宏观信息管理层面的应用 (6) 大数据在中观信息管理层面的应用 (7) 大数据在微观信息管理层面的应用 (8) 大数据背景下我国信息资源管理现状分析 (9) 前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日 报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的大技术变革.“世界经济论坛”报告指出大数据为新财富，价值堪比石油.因此，目前世界各国纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要举措. 当前大数据分析者面临的主要问题有:数据日趋庞大，无论是入库和查询，都出现性能瓶颈;用户的应用和分析结果呈整合趋势，对实时性和响应时间要求越来越高;使用的模型越来越复杂，计算量指数级上升;传统技能和处理方法无法应对大数据挑战. 正文：
摘要：随着条形码、二维码、RFID、工业传感器、自动控制系统、工业互联网、ERP、CAD/CAM/CAE等信息技术在工业领域的广泛应用，大量与工业生产活动相关的数据被实时采集并存储到企业的信息系统中。对这些数据进行分析，有助于改进生产工艺、提高生产效率、降低生产成本，为实现智能制造奠定基础。因此，工业大数据分析引起了工业界和学术界的广泛关注。模型和算法是大数据分析理论和技术中的两个核心问题。介绍了工业大数据分析的基本概念，综述了几种流行的工业大数据分析模型在工业大数据分析领域的应用情况以及相应求解算法方面的研究成果，并探索了大数据分析模型和算法的未来研究方向。 关键词：工业大数据; 大数据分析; 模型; 算法; 智能制造 1 引言 当今时代，信息化和工业化的融合已经成为发展趋势，《中国制造2025》指出：“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”。工业大数据在两化融合过程中起着至关重要的作用，国务院颁发的《促进大数据发展行动纲要》把发展工业大数据列为主要任务之一：“推动大数据在工业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产品全生命周期、产业链全流程各环节的应用，分析感知用户需求，提升产品附加价值，打造智能工厂。建立面向不同行业、不同环节的工业大数据资源聚合和分析应用平台”。工业大数据是指在工业领域中产生的大数据。随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、射频识别（radio frequency identification，RFID）、工业传感器、工业自动控制系统、工业互联网、企业资源计划（enterprise resource planning，ERP）、计算机辅助设计（computer
大数据技术与应用专业详细解读 大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几
乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。
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。
信息资源管理文献综述题目：大数据背景下的信息资源管理系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015 任课教师： 2017年6月
大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。 关键词：大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念 (2) 大数据定义 (2) 大数据来源 (2) 传统数据库和大数据的比较 (3) 大数据技术 (3) 大数据的存储与管理 (4) 大数据隐私与安全 (4) 大数据在信息管理层面的应用 (5) 大数据在宏观信息管理层面的应用 (5) 大数据在中观信息管理层面的应用 (6) 大数据在微观信息管理层面的应用 (7) 大数据背景下我国信息资源管理现状分析 (8)
前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日 报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的 大技术变革.“世界经济论坛”报告指出大数据为新财富，价值堪比 石油.因此，目前世界各国纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞 争制高点的重要举措. 当前大数据分析者面临的主要问题有:数据日趋庞大，无论是入 库和查询，都出现性能瓶颈;用户的应用和分析结果呈整合趋势，对 实时性和响应时间要求越来越高;使用的模型越来越复杂，计算量指 数级上升;传统技能和处理方法无法应对大数据挑战. 正文： 大数据概念 大数据定义 维基百科对大数据的定义则简单明了:大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。也就是说大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理 大数据来源 1)来自人类活动:人们通过社会网络、互联网、健康、金融、经济、交通等活动过程所产生的各类数据，包括微博、病人医疗记录、文字、图形、视频等
大数据相关技术综述及调研 大数据本身就是一个很抽象的概念，提及大数据很多人也只能从数据量上去感知大数据的规模，如: 百度每天大约要处理几十PB 的数据; Facebook 每天生成300 TB 以上的日志数据; 据著名咨询公司IDC 的统计，2011 年全球被创建和复制的数据总量为1．8 ZB( 1021 ) ，但仅仅是数据量并不能区分大数据与传统的海量数据的区别。在2008 年《Science》杂志出版的专刊中，大数据被定义为“代表着人类认知过程的进步，数据集的规模是无法在可容忍的时间内用目前的技术、方法和理论去获取、管理、处理的数据”。比较有影响力的Gartner 公司也给出了大数据的定义，大数据是高容量、高生成速率、种类繁多的信息价值，同时需要新的处理形式去确保判断的作出、洞察力的发现和处理的优化。这种定义不仅是数据规模大，更重要的是如何从这些动态快速生成的数据流或数据块中获取有用的具有时效性价值的信息，但是这些数据类型众多，结构化、半结构化、非结构化的数据对已有的数据处理模式带来了巨大的挑战，其中也体现了大数据在3V 基础上发展的4V定义。4V 定义即volume，variety，velocity，value，关于第4 个V的说法并不统一，国际数据公司( International Data Corporation，IDC) 认为大数据还应当具有价值性( value)，大数据的价值往往呈现出稀疏性的特点; 而IBM 认为大数据必然具有真实性( veracity)，这样有利于建立一种信任机制，有利于领导者的决策。百度百科对大数据的定义是: 大数据( big data) ，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的科学家Ｒauser提到一个简单的定义: 大数据就是超过了任何一个计算机处理能力的庞大数据量。 以下为大数据与传统数据应用的对比：
大数据外文翻译参考文献综述 (文档含中英文对照即英文原文和中文翻译) 原文： Data Mining and Data Publishing Data mining is the extraction of vast interesting patterns or knowledge from huge amount of data. The initial idea of privacy-preserving data mining PPDM was to extend traditional data mining techniques to work with the data modified to mask sensitive information. The key issues were how to modify the data and how to recover the data mining result from the modified data. Privacy-preserving data mining considers the problem of running data mining algorithms on confidential data that is not supposed to be revealed even to the party
running the algorithm. In contrast, privacy-preserving data publishing (PPDP) may not necessarily be tied to a specific data mining task, and the data mining task may be unknown at the time of data publishing. PPDP studies how to transform raw data into a version that is immunized against privacy attacks but that still supports effective data mining tasks. Privacy-preserving for both data mining (PPDM) and data publishing (PPDP) has become increasingly popular because it allows sharing of privacy sensitive data for analysis purposes. One well studied approach is the k-anonymity model [1] which in turn led to other models such as confidence bounding, l-diversity, t-closeness, (α,k)-anonymity, etc. In particular, all known mechanisms try to minimize information loss and such an attempt provides a loophole for attacks. The aim of this paper is to present a survey for most of the common attacks techniques for anonymization-based PPDM & PPDP and explain their effects on Data Privacy. Although data mining is potentially useful, many data holders are reluctant to provide their data for data mining for the fear of violating individual privacy. In recent years, study has been made to ensure that the sensitive information of individuals cannot be identified easily. Anonymity Models, k-anonymization techniques have been the focus of intense research in the last few years. In order to ensure anonymization of data while at the same time minimizing the information
人文社科大数据研究现状综述 前言 数据的历史与人类的历史一样久长。步入现代社会以来，伴随信息载体、种类和数量的增多，数据种类越来越丰富，数字、文字、图像、音频、视频等也都是数据。通过数据来研究规律、发现规律，贯穿了人类社会发展的始终。不仅人类自然科学发展史上的不少进步都和数据采集分析直接相关，而且人文社会科学的发展也始终离不开数据。自20世纪后期以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发社会全面变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。信息总量的变化还导致了信息形态的变化——量变引起了质变。大数据正产生于这一大的历史背景下。 大数据就是囊括了包括各方面信息的一个庞大的数据总和，其最核心的价值在于对海量数据进行存储和分析，并实现预测某一事物发展的趋向。相比起现有的其他技术而言，大数据的廉价、迅速、优化这三方面的综合成本是最低的。大数据最重要的是如何使用，最大的挑战在于哪些领域能更好地使用数据及大数据的应用情况如何。人文社科包含人文科学和社会科学，是一个非常广泛的领域，大数据逐渐成为其研究热点，尤其是在农业、医疗、金融、社会管理等方面得到了很好的应用，为社会的发展提供了很大的帮助。 工业革命以后，以文字为载体的信息量大约每十年翻一番；1970 年以后，信息量大约每三年就翻一番。到如今，全球信息总量每两年就可以翻一番。著名管理咨询公司麦肯锡称:“数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于大数据的挖掘和运用,预示着新一波生产力增长和消费盈余浪潮的到来。”大数据无时无刻都在影响着我们的日常生活、国民经济、社会发展，受到社会各界的关注，如何利用这些海量数据去解决社会生活中的问题，已经成为当前研究的热点。人文社科领域重在研究并阐述各种社会现象及其发展规律，随着现实社会中数据量的剧增，比如社会化媒体，包括微信、微博、网站等，已经渗透到人们生活的各个领域，开放的群体通信和群体互动已经成社会生活的重要组成部分。人文社科领域原有的研究方法已经无法有效地处理这些数据。在过去，人文社科领域的研究常常采取抽样问卷调查、座谈、访谈等方法采集数据。然而，再好、再合理的抽样方法，反映的总是对局部和部分人群、阶层的研究结果，随机偶然性较大，准确性欠佳。如今，大数据处理技术为其提供了新的思想和方法。通过各个平台或网站的并联进行进一步分析，开展思想动态研究、行为方式分析、生活方式探索，发展趋势预测，乃至可以替代传统意义上的问卷调查而进行大规模的数据分析。通过大数据的这些相关技术挖掘社会化数据中隐藏的信息，揭示社会现象并为社会问题提供可靠的解决方案，解决了人文社科领域传统方法无法有效处理的问题。随着大数据研究的发展，大数据在人文社科领域已经有了很多较为典型的应用，特别是在农业、医疗、金融、社会管理等行业。 大数据是知识经济时代的战略高地，是国家和全球的新型战略资源。作为思维的革命性创新，大数据为科学研究带来了新的方法论。习近平总书记在谈到如何繁荣发展中国特色哲学社会科学时，要求我们善于“运用互联网和大数据技术，加强哲学社会科学图书文献、网络、数据库等基础设施和信息化建设”，这为信息化时代的人文社会科学研究的方式变革与理论创新指出了正确的方向。大数据正在成为当前中国社会快速信息化的最重要表征之一。我们应当深刻认识大数据及其对人文社会科学研究所
大数据云计算文献综述 一个大数据的调查 摘要：在这篇论文中，我们将回顾大数据的背景以及当前发展状况。我们首先介绍大数据的一般应用背景以及回顾涉及到的技术，例如：云计算、物联网、数据中心，以及Hadoop。接下来我们着重大数据价值链的四个阶段，也就是：数据生成，数据采集，数据存储和数据分析。对于每个阶段，我们介绍应用背景，讨论技术难题以及回顾最新技术。最后，我们介绍几个大数据的代表性应用，包括企业管理，物联网，在线社交网络，媒体应用，集成智慧，以及智能电网。这些讨论旨在提供一个全面的概述以及对读者感兴趣的领域的蓝图。这个调查包括了对开放问题和未来方向的讨论。 关键字大数据云计算物联网数据中心Hadoop 智能电网大数据分析 1、背景 1.1大数据时代的曙光 在过去的二十年，数据在各种各样的领域内爆炸式增长。按照2011年来自国际数据公司（IDC）的报告，世界上总共的创建及复制的数据量达到1.8zb,在五年内增长了大约九倍[1]。在未来这个数字至少每两年增加一倍。在全球数据的爆炸增长下，大数据这个词主要来描述巨大的数据集。与传统的数据集相比，大数据通常包括非结构化数据，这需要更实时的分析。 另外，大数据也能在发现新价值上带来新优势，帮助我们帮助我们获得一个深入隐藏价值的认识，也导致新挑战，例如，如何有效地组织和管理这样的数据集。
近日，行业产生兴趣的大数据的高潜力，许多政府机构公布主要计划加快大数据的研究和应用[2]。此外，大数据问题往往覆盖在公共媒体，如经济学[3，4]，纽约时报[5]，和全国公共广播电台[6,7]。这两个主要的科学期刊，Nature和Science，还开通了专栏讨论大数据的挑战和影响[8,9]。大数据的时代已经到来超越一切质疑[10]。 目前，与互联网公司的业务相关联的大数据快速增长。例如，谷歌处理的数据达数百拍字节（PB），Facebook的生成日志数据每月有超过10 PB，百度一家中国公司百度，业务流程有数十PB的数据，而阿里巴巴的子公司淘宝每天的网上交易产生几十太字节（TB）的数据。图1示出的全球数据量的热潮。当大型数据集的数量急剧上升，它也带来了许多具有挑战性的问题，解决方案如下： 图一、持续增长的数据 信息技术的最新发展（IT）使其更容易以产生数据。例如，每分钟有平均72个小时的视频上传到YouTube[11]。因此，我们面临的主要挑战是从广泛分布的数据源中收集和整合大量的数据。 云计算和物联网（IOT）的快速发展进一步促进数据的大幅增长。云计算提供了安全措施，访问网站以及数据资产的渠道。在物联网的典范，遍布世界各地的传感器正在收集和传送数据到云端进行存储和处理。这样的数据在数量和相互关系将远远超过对IT架构和现有企业的基础设施的能力，以及它的实时要求也将极大地强调可用的计算能力。日益增长的数据造成怎样在当前硬件和软件的基础上存储和管理如此庞大的异构数据集的问题。
大数据技术研究综述 摘要：大数据是继云计算、物联网之后IT 产业又一次颠覆性的技术革命。文中介绍了大数据的概念、典型的4“V”特征以及大数据的关键技术，归纳总结了大数据处理的一般流程，针对其中的关键技术，如MapReduce、GFS、Hadoop以及NoSQL等，介绍了基本的情况。最后，本文对大数据时代做了总结与展望。 关键词：大数据；数据处理技术；云计算
当人们还在津津乐道云计算、物联网等主题时，一个崭新的概念——大数据横空出世。大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术革命，对国家治理模式、企业决策、组织和业务流程，以及个人生活方式等都将产生巨大的影响。大数据的挖掘和应用可创造出超万亿美元的价值，将是未来IT 领域最大的市场机遇之一，其作用堪称又一次工业革命[1]。 我们身处数据的海洋，几乎所有事物都与数据有关，环境、金融、医疗……我们每天都在产生数据，打电话、发短信、进地铁站安检、进办公楼刷卡、在QQ 上聊天、上淘宝网购物……大量数据实时地影响我们的工作、生活乃至社会发展。数据成为与自然资源、人力资源同样重要的战略资源，引起了科技界和企业界的高度重视。 1大数据的概念 大数据本身就是一个很抽象的概念，提及大数据很多人也只能从数据量上去感知大数据的规模，如：百度每天大约要处理几十PB 的数据；Facebook 每天生成300 TB以上的日志数据；据著名咨询公司IDC 的统计，2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8 ZB(1021) ，但仅仅是数据量并不能区分大数据与传统的海量数据的区别。在2008年《Science》杂志出版的专刊中，大数据被定义为“代表着人类认知过程的进步，数据集的规模是无法在可容忍的时间内用目前的技术、方法和理论去获取、管理、处理的数据”[2]。 大数据不是一种新技术，也不是一种新产品，而是一种新现象，是近来研究的一个技术热点。大数据具有以下4个特点，即4个“V”： (1) 数据体量(V olumes) 巨大。大型数据集，从TB级别，跃升到PB级别。 (2) 数据类别(Variety) 繁多。数据来自多种数据源，数据种类和格式冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。 (3) 价值(Value) 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一两秒钟。 (4) 处理速度(Velocity) 快。包含大量在线或实时数据分析处理的需求，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。
附件： 2017年大数据技术与及用人才培养方案 一、培养目标 本专业培养适应生产、建设、服务和管理第一线需要的，德、智、体、美等方面全面发展的，具有大数据行业对应岗位必备的科学文化知识及相关专业知识，以大数据系统运维与管理、数据处理、数据分析、应用系统开发能力为目标，系统掌握大数据技术与应用专业基本理论、大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算技术等前沿技术，旨在培养适应新形势下新兴的“互联网+”专业，具有良好职业道德和敬业精神的高素质技能型专门人才。 二、学制及招生对象 （一）学制：三年 （二）招生对象：高中毕业生和中职毕业生 三、人才培养规格 （一）职业面向、预期工作岗位名称 1.主要岗位 本专业大数据基础类岗位：大数据文档编写、大数据采集清洗与转换； 大数据技术类岗位：大数据系统搭建与运维、海量数据库管理、大数据软件开发、大数据可视化、大数据分析； 2.相关岗位 大数据销售服务类岗位：大数据营销、大数据呼叫、大数据售后服务。 3.进阶岗位 大数据技术公司管理岗位和高级技术岗位 （二）起薪标准 4500元/月 （三）人才质量标准 1.知识要求 毕业生应具有大数据技术与应用专业必要的基础理论知识，掌握从事本专业领域实际工作的基本能力和基本技能；具备适应生产、管理、服务一线岗位需要的工作能力，具备良好的职业道德与素养。
①掌握本专业培养目标所要求的基础理论知识、专业知识和技能； ②具备一定的英语知识，能够借助工具书阅读理解本专业所使用的常用计算机英语， 包括技术性文档和资料； ③掌握计算机方面的专业基础知识，能适应信息化建设； ④掌握Linux平台下大数据平台搭建，数据库系统搭建、优化、管理等方面的专业技 能； ⑤掌握大数据技术与应用专业基本的专业技能，能满足大数据岗位的基本素质。 2.能力要求 通过三年的学习，学生应具备从事本专业领域相关工作的能力。 ①熟练操作办公自动化软件； ②具备计算机组装、计算机软硬件故障的判断与定位以及故障排除的能力。 ③具备办公自动化设备维护的能力；具备数据库系统管理维护的能力； ④具备非结构化数据处理能力； ⑤具备数据仓库管理基本能力； ⑥具备OOP程序设计能力； ⑦具备Web应用开发能力； ⑧具备Linux Server、Hadoop项目管理维护的能力； ⑨具备数据挖掘、数据清洗、数据可视化的处理能力。 3.素质要求 ①政治思想素质： 热爱祖国，拥护党的基本路线。遵纪守法，善于独立思考，勇于创新的精神。具备良好的职业道德与素养。 ②文化素质： 具有一定的文化素质修养，诚实守信、礼貌待人、为人谦逊的文明习惯；具有自尊自强、爱岗敬业、勤奋好学、追求进步的品格；具备良好的人际交往与勾通和工作协调能力。 ③业务素质： 掌握大数据技术与应用专业的基础理论知识；掌握计算机组装与维护、办公自动化软件操作、办公自动化设备维护、计算机网络系统维护及管理、关系型/非关系型数据库系统维护及管理、Windows/Linux服务器系统配置管理等方面、各类大数据平台搭建管理维护的专业技能的能力。
大数据系统和分析技术综述黄强 发表时间：2019-03-21T10:38:37.140Z 来源：《防护工程》2018年第34期作者：黄强1 卢荣2 [导读] 提出了不少有效的方案. 随着更丰富更先进的web 应用的出现, 一些新的爬虫机制已被用于爬取富互联网应用的数据。 1浙江大华系统工程有限公司浙江杭州 310053;2浙江泰林生物技术股份有限公司浙江杭州 310052 摘要：云计算、物联网、移动互连、社交媒体等新兴信息技术和应用模式的快速发展,促使全球数据量急剧增加,推动人类社会迈入大数据时代。一般意义上,大数据是指利用现有理论、方法、技术和工具难以在可接受的时间内完成分析计算、整体呈现高价值的海量复杂数据集合.大数据呈现出多种鲜明特征。 关键词：大数据系统；分析技术； 大数据与传统的数据相比, 除了大容量等表象特点, 大数据还具有其他独特的特点, 例如大数据通常是无结构的, 并且需要得到实时分析,因此大数据的发展需要全新的体系架构, 用于处理大规模数据的获取、传输、存储和分析。 一、大数据定义 随着大数据的流行, 大数据的定义呈现多样化的趋势, 达成共识非常困难. 本质上, 大数据不仅意味着数据的大容量, 还体现了一些区别于“海量数据” 和“非常大的数据” 的特点. 实际上, 不少文献对大数据进行了定义, 其中三种定义较为重要。一是属性定义: 国际数据中心IDC 是研究大数据及其影响的先驱, “大数据技术描述了一个技术和体系的新时代, 被设计于从大规模多样化的数据中通过高速捕获、发现和分析技术提取数据的价值”. 这个定义刻画了大数据的4 个显著特点, 即容量、多样性、速度和价值, 而“4Vs” 定义的使用也较为广泛，类似的定义注意到数据的增长是三维的, 即容量、多样性和速度的增长。二是比较定义(将大数据定义为“超过了典型数据库软件工具捕获、存储、管理和分析数据能力的数据集”。这种定义是一种主观定义, 没有描述与大数据相关的任何度量机制, 但是在定义中包含了一种演化的观点从时间和跨领域的。三是体系定义: 大数据是指数据的容量、数据的获取速度或者数据的表示限制了使用传统关系方法对数据的分析处理能力,需要使用水平扩展的机制以提高处理效率”。此外, 大数据可进一步细分为大数据科学和大数据框架，大数据科学是涵盖大数据获取、调节和评估技术的研究; 大数据框架则是在计算单元集群间解决大数据问题的分布式处理和分析的软件库及算法，一个或多个大数据框架的实例化即为大数据基础设施。 二、大数据系统和分析技术 1.流式大数据。该表现出低延迟、高吞吐、持续稳定运行和弹性可伸缩等特性,这其中离不开系统架构、数据传输、编程接口、高可用技术等关键技术的合理规划和良好设计。数据传输数据传输是指完成有向任务图到物理计算节点的部署之后,各个计算节点之间的数据传输方式。在大数据流式计算环境中,为了实现高吞吐和低延迟,需要更加系统地优化有向任务图以及有向任务图到物理计算节点的映射方式。在上游节点产生或计算完数据后,主动将数据发送到相应的下游节点,其本质是让相关数据主动寻找下游的计算节点,当下游节点报告发生故障或负载过重时,将后续数据流推送到其他相应节点.主动推送方式的优势在于数据计算的主动性和及时性,但由于数据是主动推送到下游节点,往往不会过多地考虑到下游节点的负载状态、工作状态等因素,可能会导致下游部分节点负载不够均衡;当然,主动推送方式和被动拉取方式不是完全对立的,也可以将两者进行融合,从而在一定程度上实现更好的效果. 2.编程接口。编程接口是方便用户根据流式计算的任务特征,通过有向任务图来描述任务内在逻辑和依赖关系,并编程实现任务图中各节点的处理功能.用户策略的定制、业务流程的描述和具体应用的实现,需要通过大数据流式计算系统提供的应用编程接口。良好的应用编程接口可以方便用户实现业务逻辑,可以减少用户的编程工作量,并降低用户系统功能的实现门槛。明确数据流的有向无环图,其他具体细节的实现方式用户不需要太多关心,即可满足对流式大数据的高效、实时计算;也有部分大数据流式计算系统为用户提供了类SQL 的应用编程接口,并给出了相应的组件,便于应用功能的实现;系统不仅为用户提供了类SQL 的应用编程接口来描述计算过程,也借助图形化用户视窗为用户提供了丰富的组件。大数据批量计算将数据事先存储到持久设备上,节点失效后容易实现数据重放;而大数据流式计算对数据不进行持久化存储。因此,批量计算中的高可用技术不完全适用于流式计算环境,需要根据流式计算新特征及其新的高可用要求,有针对性地研究更加轻量、高效的高可用技术和方法。大数据流式计算系统高可用是通过状态备份和故障恢复策略实现的。 3.大数据系统面临的挑战。设计和实现一个大数据系统不是一个简单的任务, 如同大数据定义描述的, 大数据超出了现有硬件和软件平台的处理能力. 新的硬件和软件平台反过来要求新的基础设施和编程模型解决大数据带来的挑战。普适的感知和计算以难以想象的速率和规模产生数据, 远超现有存储技术的发展。一个迫切的挑战是现有的存储系统难以容纳海量数据. 而数据的潜在价值和数据新鲜度有关, 因此应该设置和隐藏价值相联系的数据重要性原则, 以决定哪部分数据需要存档, 哪部分数据可以丢弃。随着在线服务和移动手机的增长, 与访问控制、个人信息分析相关的隐私和安全问题日益得到关注. 了解需要提供什么样的系统级别隐私保护机制至关重要.大数据分析技术的发展为数据解释、建模、预测和模拟带来了重大的影响。然而, 海量数据、异构数据结构和多样化的应用也带来了许多挑战，随着数据集的增长和实时处理需求的提出, 对整个数据集的分析越来越难. 一个潜在的解决方案是给出近似结果, 例如使用近似查询，近似的含义有两个方面:结果的准确度和从输出中删除的数据组。大规模计算系统的能量消耗从经济和环境的观点吸引了较大的关注。随着数据量和分析需求的增长, 数据传输、存储和处理无疑将消耗更多的能量，因此, 在大数据系统中必须提供系统级的能量控制和管理机制, 同时提供可扩展性和可访问性。大数据分析是一个交叉学科研究领域, 需要来自不同专业领域的专家协作挖掘数据中隐藏的价值。因此需要建立一个综合的大数据基础设施, 允许不同领域的科学家和工程师访问多样的数据, 并应用各自的专业知识, 协作完成分析任务。爬虫从队列中获得具有一定优先级的URL, 下载该网页, 随后解析网页中包含的所有URLs 并添加这些新的URLs 到队列中。这个过程一直重复, 直到爬虫程序停止为止.Web 爬虫是网站应用如搜索引擎和web 缓存的主要数据采集方式。数据采集过程由选择策略、重访策略、礼貌策略以及并行策略决定。选择策略决定哪个网页将被访问; 重访策略决定何时检查网页是否更新; 礼貌策略防止过度访问网站; 并行策略则用于协调分布的爬虫程序。传统的web 爬虫应用已较为成熟, 提出了不少有效的方案. 随着更丰富更先进的web 应用的出现, 一些新的爬虫机制已被用于爬取富互联网应用的数据。 大数据的一种重要形态,在商业智能、市场营销和公共服务等诸多领域有着广泛的应用前景,并已在金融银行业、互联网、物联网等场景的应用中取得了显著的成效。也使得当前诸多数据计算系统无法进一步更好地适应流式大数据在系统可伸缩性、容错、状态一致性、负载