摘要：大数据（Big data）作为时下最火热的词汇，已成为社会各界争论的焦点，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为各行各业人士争相追捧的利润焦点。文章结合大数据技术的应用与水电站的运维管理中存在的一些问题，提出了一些具体的解决建议，从而有效降低水电站的运营成本，降低事故的发生率甚至消除事故的发生。
关键词：大数据；水电站；运营管理
1 大数据技术的产生与发展现状
何为大数据呢？从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。早在1980年，著名未来学家阿尔文?托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。不过，大约从2009年开始，“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。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专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。
近年来，大数据技术已成功运用到了各行各业，成功的案例包括：洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生，google流感趋势（Google Flu Trends）利用搜索关键词预测禽流感的散布，统计学家内特银（Nate
Silver）利用大数据预测2012美国选举结果，麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划……由此可见，随着大数据技术的发展，以前一些觉得不可能的事情变成了可能。
2 大数据技术在水电站的运营与管理中的应用
大数据技术目前还处于婴幼儿时期，虽然展现出了强大的生命力和能力，由于发展的年限较短，还未能成功应用到各行各业之中，特别是专业性强的行业大数据技术的应用显得更加困难。那么怎样才能让大数据技术服务于水电站的运营与管理呢？
2.1 建立大数据数据库，将我们的日常信息全部记录在数据库中，这些应当至少包括河道的常年降雨量、常年河道流量、日发电量、天气情况、自然灾害发生情况，设备运行情况，设备维护保养周期及保养情况、备品备件的规格尺寸及生产厂家、备品备件的购买和使用情况等等，均应一一记录在库，以备日后分析与应用，数据库是一个长年累月积累的过程，数据越丰富、越详细，则数据分析的准确性越高。
2.2 大数据技术在水电站运行工作中的应用
有了大数据作为依托，就可以根据常年来水量，制订切实可行的发电目标与计划，并利用丰水期与枯期电价系数的不同以及每日峰平谷电价的不同获取最大效益，也可以根据对不同负荷下机组的效率的统计分析，让相同的水量发更多的电，同时也可以根据对机组运行数据及耗材数据统计分析，以达到降低消耗，节约成本的目的……如此这些，都能为水力发电企业进行成本核算、计划统计和预决算及创造更好的经济效益等提供可靠的保障。
2.3 大数据技术在设备维护工作中的应用
有这么一个成功案例：一个医院六千多台设备，在他们利用大数据及物联网技术以后，仅需要十三个人运行维护与检修，可见，大数据在设备维护和保养方面具有相当大的潜力可挖。现在，广大具有一定规模电厂都在对设备进行KKS 编码（KKS编码被广泛用于电厂的规划设计、工程建设和经营管理过程之中；它拥有足够的容量且可扩充，能够标识不同类型电厂所有的设备；KKS编码的逻辑结构和组成体系层次分明，代码简单明了，能够不依赖于计算机程序语言而独立存在）工作，依托KKS编码，完全可以在KKS编码后面再加上设备的维修保养情况及维修更换周期等等详情，有了这些数据做保障，完全可以在这个设备还没有出现故障（问题）的时候就能知道什么时候，什么部件，需要更换或者保养，就可以将基于固定周期的维护计划变为基于需求的维护计划，将机械（电气）故障降低甚至为零。
2.4 大数据技术在备品备件的购买及仓储管理工作中的应用
当前，备品备件的采购也是困扰水力发电企业的一个症结，有些备品备件买回来了，很长时间用不上，不仅占用库藏和资金，也加大了仓储管理的难度，有些备品备件需要用的时候才发现库房理根本没有，临时才去采购，不仅影响设备的正常运行，也造成采购成本高企。那么可有解决之道呢？作者认为，应当依托KKS编码，当知道设备什么时候需要更换了，就可以提前一段时间购买备品备件，这样既保证在需要用的时候有备品备件，在不需要用的时候又不占用仓储空间，同时也减少了仓储管理的工作量和难度，减少对仓库空间的需求，减少库存积压资金，最大限度盘活资金。由于是有计划地采购，也可以降低采购成本，而且可以货比三家提高备品备件的质量。
2.5 大数据技术在水电站安全工作中的应用
由于水电站一般建于自然条件较差的山区，自然灾害发生的可能性高，有些灾害破坏力大甚至具有毁灭性的特点，譬如泥石流、滑坡等，然而这些灾害又往往是具有一定规律性的。根据对大数据的分析，可以对自然灾害进行较为准确的预报。在灾害发生之前，就可以有针对性采取相应的措施，比如对河道的梳理，对防护工程的修缮；在灾害发生时，也可以及时对相关人员人员进行疏散，并能对灾害进行更好的应对。
同时，由于设备在发生故障之前就得到了很好的维护和保养，设备运行工况更加良好，发生设备事故的几率也就大大减小了。
3 结束语
大数据是一个持续不断产生的过程，所以对数据的分析也应该是一个持续不断的过程。当前，水电站的运维正逐步走向集中控制及区域化管理，这也为我们的大数据技术提供了更广阔的施展空间。当然，并不是有了大数据作为保证就可以高枕无忧，应该不断提高大数据库内数据的可靠性、真实性，并不断提高对大数据的分析能力。
参考文献
[1]阿尔文?托夫勒.第三次浪潮[M].中信出版社，2006.
[2]展锦程.电厂标识系统KKS编码工程实施指南[M].中国水利水电出版社，2009.
受控状态：客户大数据管理制度 二〇一六年三月十二日 编制：审核：审批：
《客户大数据管理制度》更改履历
1目的 1.1为了与客户建立日常沟通机制，实现双向式的信息共享，通过信息交换在第一时间发现问题并加以解决，提高客户服务水平，规范工作人员的工作，提高销售额，增加销售效益。 1.2充分利用公司内外部资源，收集和分析客户相关数据，为营销策划、产品升级及新产品研发等工作做好参考基础，满足多地域、多层次、多专业、多类型的产品与服务需要。 1.3不断提高服务水平，面对不同客户市场特点，从地区差异、产品需求差异、人群差异等，进行具有针对性、人文特性的调研，并分析获得指导性数据。2范围 本制度适用于本部门全体员工。 3职责 3.1培训中心 3.1.1负责客户资料的搜集； 3.1.2负责客户资料的汇总整理； 3.1.3负责客户数据的初步分析测评； 3.1.4负责根据相应数据参考，策划相应的服务政策以及培训内容； 3.1.5负责为其他部门提供相应数据参考。 3.2 人事行政部 3.2.1负责根据相应数据分析，进行人才招聘。 3.3 营销中心 3.3.1负责根据相应数据分析，进行营销分析，策划相应的广告投放、有针对性的宣传推广方案。 4 内部 4.1客户基础信息汇总：接收营销中心传递至培训中心的客户资料，第一时间查看《圣仁谷教育集团合伙人信息交接表》，1个工作日内，致电客户核对并完善信息。
4.2市场调研 4.2.1初期调研：通过与客户的电话沟通，达到了解客户优势资源，帮助分析市场突破口，1个工作日内将《市场信息反馈表》《竞争对手市场调查》调查表格发至客户邮箱，并沟通完成回复时间，进而实现对地区市场前期数据分析； 4.2.2中期调研：通过填写记录《客户及其市场消费追踪》，按月分析并提供可持续支持的营销方式，整合信息季度、年度分析，根据客户特点，深入产品研发和推广，辅助实现营销目标； 4.2.3售后调研：时时收集客户反馈意见，并归纳到月度、季度、年度客户情况汇报中。 5相关表单 《教育集团合伙人信息交接表》 《市场信息反馈表》 《竞争对手市场调查》 《客户及其市场消费追踪》 教育集团合伙人信息交接表
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
大数据视频全集下载 想学大数据的同学看过来了，走过路过不要错过啦！如果不小心真的错过了，没关系，过来撩一下千锋小编，小编还是会倒戈的！大数据视频全集下载喽，请注意：是免费的！重要的事情说三遍：大数据视频全集免费下载，免费！免费！免费！ 或许你见过各种形形色色的视频教程，但这一款，小编保证你还没有看过！或许你还在学习的边缘，正在犹豫要不要进入大数据领域，相信这款大数据视频全集，一定能打消你的疑虑。里面通俗易懂但又不失专业的术语，实实在在的案例讲解，理论中穿插实战，实战中提升理论水平，这才是螺旋上升的节奏。 在本套视频的讲解中主要涉及的技术点有： hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识，具备分布式存储、分布式计算框架、大数据处理和分析技术等。 其中，大数据生态体系的各个模块的功能和开发技术，包括Hadoop 体系中的HDFS，Hbase 进行数据操作，MapReduce 进行数据开发，YARN 进
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全球十大大数据企业有哪些
全球十大大数据企业有哪些？ 大数据是目前最火热的名词之一，从事大数据分析的朋友都很清楚全世界主要以两大阵营为主：一是以IBM、惠普为代表的数据仓储业务的十大大数据老牌厂商；另一个是以大数据技术、创新力为核心的新兴企业。今天，大圣众包平台带大家了解到底有哪十大大数据企业呢？ 十大大数据企业 1.IBM 根据Wikibon发布的报告，作为大数据业务营收成绩最好的公司IBM，过去一年从大数据相关产品及服务中获得了13亿美元收益。其具体产品包括服务器与存储硬件、数据库软件、分析应用程序以及相关服务等。 2、惠普 惠普早在2012年获得的大数据营收名列第二，总值为6.64亿美元。这家供应商最为知名的方案当数Vertica分析平台。 3、Teradata Teradata凭借自家硬件平台、数据库以及分析软件而声名远播。它同时针对零售及运输行业推出了专门的分析工具。 4、甲骨文 尽管在大家眼中，甲骨文一直以其冠绝群雄的数据库产品闻名，但事实上他们也是大数据领域的主要竞逐者之一。其甲骨文大数据设备将英特尔服务器、ClouderaHadoop发行版以及甲骨文的NoSQL数据库结合到了一起。
5、SAP SAP推出了一系列分析工具，但其中知名度最高的当数其HANA内存内数据库。 6、EMC EMC一方面帮助客户保存并分析大数据，另外也充当着大数据分析智囊营销科学实验室的所在地这家实验室专门分析营销类数据。EMC推出的最新爆炸性消息是与VMware及通用电气一道支持Pivotal公司。 7、Amazon Amazon向来以企业云平台闻名于世，但同时也推出过一系列大数据产品，其中包括基于Hadoop的ElasticMapReduce、DynamoDB大数据数据库以及能够与AmazonWebservices顺利协作的Redshift规模化并行数据仓储方案。 8、微软 微软的大数据发展战略可谓雄心勃勃，包括与Hortonworks建立合作关系、建立一家大数据新兴企业以及推出基于Hortonworks数据平台的HDInsights工
最全的大数据术语合集 大数据的出现带来了许多新的术语，但这些术语往往比较难以理解。因此，一亦在国外的一个网站上扒来了常用的大数据术语表，抛砖引玉，供大家深入了解。其中部分定义参考了相应的博客文章。当然，这份术语表并没有100%包含所有的术语。一个常见的大数据术语表大数据的出现带来了许多新的术语，但这些术语往往比较难以理解。因此，我们通过本文给出一个常用的大数据术语表，抛砖引玉，供大家深入了解。其中部分定义参考了相应的博客文章。当然，这份术语表并没有100%包含所有的术语，如果你认为有任何遗漏之处，请告之我们。 A 聚合(Aggregation) –搜索、合并、显示数据的过程 算法(Algorithms) –可以完成某种数据分析的数学公式 分析法(Analytics) –用于发现数据的内在涵义 异常检测(Anomaly detection) –在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。除了“Anomalies”,用来表示异常的词有以下几种：outliers, exceptions, surprises, contaminants.他们通常可提供关键的可执行信息 匿名化(Anonymization) –使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据 应用(Application) –实现某种特定功能的计算机软件 人工智能(Artificial Intelligence) –研发智能机器和智能软件，这些智能设备能够感知周遭的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习 B 行为分析法(Behavioural Analytics) –这种分析法是根据用户的行为如“怎么做”，“为什么这么做”，以及“做了什么”来得出结论，而不是仅仅针对人物和时间的一门分析学科，它着眼于数据中的人性化模式 大数据科学家(Big Data Scientist) –能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人 大数据创业公司(Big data startup) –指研发最新大数据技术的新兴公司 生物测定术(Biometrics) –根据个人的特征进行身份识别 B字节(BB: Brontobytes) –约等于1000 YB(Yottabytes)，相当于未来数字化宇宙的大小。 1 B字节包含了27个0！ 商业智能(Business Intelligence) –是一系列理论、方法学和过程，使得数据更容易被理解 C 分类分析(Classification analysis) –从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程; 这类数据也被称为元数据(meta data),是描述数据的数据 云计算(Cloud computing) –构建在网络上的分布式计算系统，数据是存储于机房外的（即云端） 聚类分析(Clustering analysis) –它是将相似的对象聚合在一起，每类相似的对象组合成一个聚类(也叫作簇)的过程。这种分析方法的目的在于分析数据间的差异和相似性 冷数据存储(Cold data storage) –在低功耗服务器上存储那些几乎不被使用的旧数据。但这些数据检索起来将会很耗时 对比分析(Comparative analysis) –在非常大的数据集中进行模式匹配时，进行一步步的对比和计算过程得到分析结果 复杂结构的数据(Complex structured data) –由两个或多个复杂而相互关联部分组成的数据，这类数据不能简单地由结构化查询语言或工具(SQL)解析
大数据运营管理中心 建设方案
目录 一、大数据运营管理中心建设背景 (4) 二、大数据运营管理中心的内涵 (5) 三、大数据运营管理中心发展现状 (5) 四、大数据运营管理中心未来趋势 (7) 五、大数据运营管理中心总体架构 (10) 1.感知层 (10) 2.网络层 (10) 3.信息资源层 (11) 4.应用服务层 (11) 5.交互层 (11) 6.用户层 (11) 六、大数据运营管理中心技术架构 (12) 七、大数据运营管理中心数据架构 (13) 八、大数据运营管理中心管理体系 (14) 九、大数据运营管理中心业务架构 (15) 1.城市基础信息数据库 (15) （1)数据分类原则 (16) （2)数据分布 (17) （3)数据管理 (17) 2.公共信息资源共享交换平台 (17) （1)建立统一的信息标准和交换机制 (17) （2)建立信息资源开发使用补偿机制，推动业务部门数据开放 (18) （3)建设信息资源交换共享平台 (18) （4)平台总体架构 (18) （5)平台业务架构 (19) （6)平台交换架构 (20) （7)平台共享流程架构 (20) 3.城市视频监控资源共享服务平台 (21) （1)建设共享服务平台，接入各社会视频资源 (21) （2)建立集约化智能化的视频监控资源管理机制 (21) （3)建立视频资源分享机制，确保各部门视频资源的有效共享 (21) （4)平台总体架构 (22) （5)平台视频流调度架构 (24) （6)平台存储架构 (24) 4.城市网格信息可视化平台 (25) （1)建立标准网格化GSI地图 (25) （2)三维空间建模 (25) 5.城市运行状态监控系统 (26)
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。
世界主要国家的大数据战略和行动 美国将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面，并大力发展相关信息网络安全项目。 2009年，美国政府推出https://www.doczj.com/doc/fe12297119.html,，这是为了增加政府资料透明度而设立的一系列网站。 该网站依照原始、地理数据和数据工具三个门类，截至2012年11月，https://www.doczj.com/doc/fe12297119.html, 共开放出了超过40万项原始数据和地理数据，涵盖大约50个细分门类。为方便公众使用和分析，https://www.doczj.com/doc/fe12297119.html,平台还加入了数据的分级评定、高级搜索、用户交流以及和社交网站互动等新功能，汇集了1264个应用程序和软件工具、103个手机应用插件。通过开放API接口，https://www.doczj.com/doc/fe12297119.html,使得私人领域的开发者能够利用那些政府采集但未经梳理的各类信息，开发应用来提供公共服务或者进行盈利。但随着近年美国政府陷入财政困局，白宫于2011年4月宣布这些网站将终止营运，但会将它们开源化，以供各国的开发者使用或者根据需要修改。 2012年3月29日，美国白宫科技政策办公室发布《大数据研究和发展计划》，成立“大数据高级指导小组”。 该计划旨在通过对海量和复杂的数字资料进行收集、整理，以增强联邦政府收集海量数据、分析萃取信息的能力，提升对社会经济发展的预测能力。美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构宣布将进行2亿美元的投资，提高从大量数据中访问、组织、收集发现信息的工具和技术水平。同时，奥巴马政府还计划与工业界、大学研究界、非营利性机构与管理者一起利用大数据所创造的机会。这是美国政府在政策层面上将“大数据”上升到国家意志的重要举措，其影响极为深远。
大数据运营管理中心 一、大数据运营管理中心建设背景 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；如今，全球信息总量每两年就可以翻一番。2011年全球被创建和被复制的数据总量为 1.8ZB （1ZB=1021Byte）其中75%来自于个人。互联网数据中心（IDC）认为，到下一个十年（2020年），全球所有IT部门拥有服务器的总量将会比现在多出10倍，所管理的数据将会比现在多出50倍。根据麦肯锡全球研究院（MGI）预测，到2020年，全球数据使用量预计将暴增44倍，达到35ZB。 十八大提出坚持走中国特色新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化“四化”同步道路，同时指出新型城镇化的四种表现形式是：绿色生态、现代智慧、宜业宜居及民俗特色。在新型城市化过程中，政府正积极推动技术创新为城市管理提供新思路，以现代信息化为基础的智慧政府建设是治理能力现代化不可或缺的重要元素。智慧城市作为城镇化、信息化交汇融合的概念，为加快城市现代化进程和发展转型提供了实践模式。 大数据已成为与自然资源、人力资源一样重要的战略资源，隐含巨大的价值，已引起科技界和和企业界的高度重视。如果我们能够有效地组织和使用大数据，人们将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用，孕育着前所未有的机遇。
二、大数据运营管理中心的涵 大数据运营管理中心是指 需要通过快速获取、处理、分析 以从中提取有价值的海量、多样 化的交易数据、交互数据与传感 数据，通过现代信息技术、物联 网、云计算、互联网、等技术，将无法通过人工在合理时间完成的信息采集、处理、管理海量数据，并将其整理成为人类所能解读的信息，找到物与物、人与物、人与人之间的数据关联，发现它们背后的规律，这些数据通过集成共享，交叉复用，形成一种智力资源和知识服务能力，为管理者提供准确、可靠的决策依据，最终来提升城市公共服务能力和管理决策水平。 三、大数据运营管理中心发展现状 目前城市息孤岛、网断联难现象仍存在。大数据运营管理中心实际上是物联网的具体应用，其障碍主要有三方面：其一，部门分割、条块分割的小数据中心建设，形成了众多的“信息孤岛”。其二，标准建设相对滞后，标准不统一，业务操作系统软件难以模块化开发。比如人车路等基本的数据单元，在不同的领域、不同的管理部门各搞一套，基础数据单元标准不一。其三，业务传感与应用装备建设，各部门各搞各的，甚至一个部门部也各搞各的，造成“有网无联”。比如，治安一套监控系统、城管的一套监控系统、交警的一套监控系统。
大数据时代的数据管理 作者刘庆发布于 2011年10月24日 处理大数据惯常是属于商业智能（BI）的事情。抽取数据、挖掘数据，制成报表、OLAP、仪表盘、挖掘模型，作为辅助决策之用。不过在BI领域都不这么叫法，大伙儿都说海量数据，Large-scale Data。这听起来还是略显学术气，不如Big Data来的通俗——大数据。这大概是因为如今随处可见的数据，一种爆炸效应带来的结果，已经脱离某种专业的范畴，人们需要用更简单的术语来命名这种数据爆炸。这给不温不火的BI带来一些新的刺激，让BI人看到一些希望。 以前，不说国内，就算是国外，做BI也大多是局限在几个大行当，电信、金融、零售、政府，他们需要数据来帮助自己理性决策。在国内很长一段时间里，更是仅限于电信和金融两个行当。可是尴尬的地方在于，决策者有时候更愿意相信自己的直觉，而非数据。这种意识虽然逐渐在变化，可从来没有发生过根本的变化。意识的变化是艰难的。当一些新兴行业的介入，他们对数据的利用方式，价值的榨取，让人看到数据分析不仅仅用于辅助决策，而是可以从数据中获得收益了，它已经不再是一种锦上添花的东西了，那正是因为大数据时代的到来。这得感谢互联网以及还未兴起的物联网，在这些行当里面，数据在爆发，不断增长。他们不甘心只是如报表、OLAP、仪表盘之类的分析应用。数据分析部门可以按照推荐系统的点击效果利润分成；交易的数据可以包装成分析服务销售给商户，让他们自己去洞察市场商机；根据用户的点击流行为和上网内容，个性化广告布放等等。 就在刚过去的9月，TDWI（数据仓库学院）发布了2011年第四季度最佳实践报告，而这份最佳实践的主题正是大数据分析。TDWI会通过调查问卷的方式，对全球范围的企业调查，目标对象既有IT人，有业务单位的人，也有咨询顾问。问卷的问题一般都会询问企业应用BI技术的实际情况，现在如何，计划如何。所以，这类最佳实践报告可以反映出当下某项技术的现状和趋势。报告的内容也遵循一定结构，一下定义，二看现状，三分长短，四谈趋势，最后再来个厂商介绍。同样，这份大数据分析的最佳实践报告也是如此结构。 其中关于“大数据”的定义，值得关注。如果我们仅仅从字面上看，大数据似乎跟海量数据差别不大，仅仅是变得更加通俗？并非如此，这份报告给出一些区别，TDWI赋予这个术语更多的含义，更多符合目前数据爆炸时代的含义。 大数据的3V
大数据管理规章制度-标准化文件发布号：（9556-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
XXX大数据管理规章制度 为确保全县大数据工作有效推进，进一步规范工作，特制定本规章制度。 一、工作职责 （一）推进大数据管理职责，拟订大数据、信息化发展规划并组织实施，提出大数据产业布局、结构优化的建议和意见，起草大数据相关文件办法。 （二）制订数据资源采集、存储、登记、开发利用和共享的标准规范及管理办法并组织实施。 （三）协调大数据发展和应用重大事项，推进全县大数据系统统一平台、数据统一存储和统一管理，促进数据资源整合共享。 （四）负责大数据行业管理、信息化应急协调工作。 （五）负责提出大数据、信息化固定资产投资规模及方向的建议，按照规定权限，审批、备案和核准大数据、信息化领域固定资产投资项目的申请、组织实施。 （六）指导全县大数据工作创新，促进大数据产业化，推动系统化、信息服务业等大数据新兴产业发展，推动大数据产学研用结合。 （七）协调大数据建设中的重大问题，促进通信、计算机网络融合；指导协调大数据资源整合、开发利用、电
子商务推广和信息化应用推进工作；推动大数据跨行业、跨部门互联互通和重要数据资源开发利用共享；拟订县级大数据专项资金年度计划并组织实施。 三、具体工作规范 根据上述职责，县大数据建设领导小组牵头，县信息中心具体负责。 (一)办公室处理日常工作。 负责大数据日常、会务等有关工作，负责重大事项督办督查和目标管理工作。 (二)研究制定政策法规与标准规范。组织起草大数据、信息化相关法规草案和规章；研究拟订大数据相关标准规范体系；参与重大项目谈判和合同审签；参与重大投资项目审核，监督管理财政性专项资金使用及相关项目建设；承担有关规范性文件的合法性审核工作。 (三)规划投资。研究拟订大数据发展战略、规划和政策措施；提出全县大数据、信息化固定资产投资规模及方向，拟订县级大数据发展专项资金年度计划并协调组织实施；承担大数据、信息化等专项资金项目申报工作；承担按照规定权限审批、备案和核准大数据、信息化等固定资产投资项目工作。 (四)大数据产业发展。研究拟订促进大数据产业发展的政策措施并组织实施；承担全县大数据产业发展和行业
世界主要国家的大数据战略和行动 2015年07月03日17:30:22 来源：中国信息安全 分享到：3 【打印】【纠错】 美国 将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面，并大力发展相关信息网络安全项目。 2009年，美国政府推出https://www.doczj.com/doc/fe12297119.html,，这是为了增加政府资料透明度而设立的一系列网站。 该网站依照原始、地理数据和数据工具三个门类，截至2012年11月，https://www.doczj.com/doc/fe12297119.html,共开放出了超过40万项原始数据和地理数据，涵盖大约50个细分门类。为方便公众使用和分析，https://www.doczj.com/doc/fe12297119.html,平台还加入了数据的分级评定、高级搜索、用户交流以及和社交网站互动等新功能，汇集了1264个应用程序和软件工具、103个手机应用插件。通过开放API接口，https://www.doczj.com/doc/fe12297119.html,使得私人领域的开发者能够利用那些政府采集但未经梳理的各类信息，开发应用来提供公共服务或者进行盈利。但随着近年美国政府陷入财政困局，白宫于2011年4月宣布这些网站将终止营运，但会将它们开源化，以供各国的开发者使用或者根据需要修改。 2012年3月29日，美国白宫科技政策办公室发布《大数据研究和发展计划》，成立“大数据高级指导小组”。
该计划旨在通过对海量和复杂的数字资料进行收集、整理，以增强联邦政府收集海量数据、分析萃取信息的能力，提升对社会经济发展的预测能力。美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构宣布将进行2亿美元的投资，提高从大量数据中访问、组织、收集发现信息的工具和技术水平。同时，奥巴马政府还计划与工业界、大学研究界、非营利性机构与管理者一起利用大数据所创造的机会。这是美国政府在政策层面上将“大数据”上升到国家意志的重要举措，其影响极为深远。 2013年11月，美国信息技术与创新基金会发布了《支持数据驱动型创新的技术与政策》的报告。 报告指出，“数据驱动型创新”是一个崭新的命题，其中最主要的包括“大数据”、“开放数据”、“数据科学”和“云计算”。一方面，数据规模不断膨胀，且可获性越来越大，极大地刺激了新技术和新方法的发展。另一方面，这些技术反过来又提高了原始数据的使用价值，激励着更广泛、更大规模的数据收集和应用。报告就政府如何支持数据型驱动的创新提出了建议。一是政府应大力培养所需的有技能的劳动力，二是政府要推动数据相关技术的研发。报告还指出政府应该发挥的一项重要作用是，不仅要收集和提供数据，还要制定推动数据共享的法律框架，并提高公众对数据共享的重大意义的认识。
一、大数据概念 "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、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已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。接着是数据处理速度（V elocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（V eracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 百度知道—大数据概念大数据(bigdata)，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4V特点：V olume、Velocity、Variety、Veracity。互联网周刊—大数据概念"大数据"的概念远不止大量的数据（TB）和处理大量数据的技术，或者所谓的"4个V"之类的简单概念，而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。换句话说，大数据让我们以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服
务，或深刻的洞见，最终形成变革之力研究机构Gartner—大数据概念"大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（A WS）、大数据科学家JohnRauser 提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。" Kelly 说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是A WS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 二、大数据技术 数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构：云存储、分布式文件存储等。数据处理：自然语言处理(NLP，
大数据数据中心信息数据管理制度 为进一步加强和规范数据管理，保障数据安全，提高开放共享水平，支撑政府治理能力现代化，制定本制度。 一、数据管理遵循分级管理、安全可控、充分利用的原则，明确数据的采集生产、加工整理、开放共享和管理使用等活动的责任主体，加强能力建设，促进开放共享。 二、数据采集生产、使用、管理活动应当遵守有关法律法规及规章，不得利用科学数据从事危害国家安全、社会公共利益和他人合法权益的活动。 三、贯彻落实国家数据管理政策；建立健全管理政策和制度；指导相关单位加强和规范数据管理。 四、引导督促数据产生者要按照相关标准规范组织开展数据采集生产和加工整理，形成便于使用的数据库，保证数据的准确性和可用性。 五、引导督促相关单位要对数据进行分级分类，明确数据的密级和保密期限、开放条件、开放对象和审核程序等，按要求公布数据开放目录，通过在线下载、系统共享或定制服务等方式向社会开放共享。 六、对于政府决策、公共安全、国防建设、环境保护、防灾减灾、公益性科学研究等需要使用数据的，应当无偿提供；确需收费的，应按照规定程序和非营利原则制定合理的
收费标准，向社会公布并接受监督。对于因经营性活动需要使用数据的，当事人双方应当签订有偿服务合同，明确双方的权利和义务。法律法规有特殊规定的，遵从其规定。 七、涉及国家秘密、国家安全、社会公共利益、商业秘密和个人隐私的数据，不得对外开放共享；确需对外开放的，要对利用目的、用户资质、保密条件等进行审查，并严格控制知悉范围。 八、涉及国家秘密的数据按照国家有关保密规定执行。建立健全涉及国家秘密的数据管理与使用制度，对制作、审核、登记、拷贝、传输、销毁等环节进行严格管理。 九、按照网络安全管理规定，建立网络安全保障体系，采用安全可靠的产品和服务，完善数据管控、属性管理、身份识别、行为追溯、黑名单等管理措施，健全防篡改、防泄露、防攻击、防病毒等安全防护体系。 十、建立应急管理和容灾备份机制，按照要求建立应急管理系统，对重要的数据进行异地备份。
数据集成，主要是指基于企业分散的信息系统的业务数据进行再集中、再统一管理的过程，是一个渐进的过程，只要有新的、不同的数据产生，就不断有数据集成的步聚执行。企业有了五年、八年的信息化发展，凌乱、重复、歧义的数据接踵而至，数据集成的空间与需求日渐迫切，企业需要一个主数据管理（Master Data Manager）系统来统一企业的产品信息、客户信息；企业需要一个数据仓库（Data Warehouse）系统来提高领导层的决策意识，加快市场战略调整行动；企业需要一个数据中心（Data Center）系统来集中交换、分发、调度、管理企业基础数据。 数据集成的必要性、迫切性不言而喻，不断被推至企业信息化战略规划的首要位置。要实现企业数据集成的应用，不光要考虑企业急需集成的数据范围，还要从长远发展考虑数据集成的架构、能力和技术等方面内容。从数据集成应用的系统部署、业务范围、实施成熟性看主要可分三种架构。一种是单个系统数据集成架构、一种是企业统一数据集成架构、一种是机构之间数据集成架构。 企业统一数据集成架构，组织结构较复杂的大型企业、政府机构尤为偏爱这种数据集成的架构，因此类单位具有业务结构相对独立、数据权力尤为敏感、数据接口复杂繁多等特征，更需要多个部门一起协商来建立一个统一的数据中心平台，来解决部门之间频繁的数据交换的需求。如金融机构、电信企业，公安、税务等政府机构，业务独立、层级管理的组织结构决定了内部数据交互的复杂性。概括来说此类应用属于多对多的架构、数据交换频繁、要有独立的数据交换存储池、数据接口与数据类型繁多等特点。
对于企业管理性、决策性较强的信息系统如主数据管理系统、财务会计管理系统、数据仓库系统等数据可直接来源于数据中心，摆脱了没有企业数据中心前的一对多交叉的困扰，避免了业务系统对应多种管理系统时需要数据重复传送
大数据 大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。 大数据的定义 大数据由巨型数据集组成，这些数据集大小常超出人类在可接受时间下的收集、庋用、管理和处理能力。大数据的大小经常改变，截至2012年，单一数据集的大小从数太字节（TB）至数十兆亿字节（PB）不等。 在一份2001年的研究与相关的演讲中，麦塔集团（META Group，现为高德纳）分析员道格·莱尼（Doug Laney）指出数据增长的挑战和机遇有三个方向：量（Volume，数据大小）、速（Velocity，数据输入输出的速度）与多变（Variety，多样性），合称“3V”或“3Vs”。高德纳与现在大部分大数据产业中的公司，都继续使用3V来描述大数据。高德纳于2012年修改对大数据的定义：“大数据是大量、高速、及/或多变的信息资产，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最优化处理。”另外，有机构在3V之外定义第4个V：真实性（Veracity）为第四特点。 大数据必须借由计算机对数据进行统计、比对、解析方能得出客观结果。美国在2012年就开始着手大数据，奥巴马更在同年投入2亿美金在大数据的开发中，更强调大数据会是之后的未来石油。数据挖掘（data mining）则是在探讨用以解析大数据的方法。 大数据的特点 具体来说，大数据具有4个基本特征： 一是数据体量巨大。百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。 二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。 三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。 四是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒大数据的作用 第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。 大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。 第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。 第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变“数据驱动”。 对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。 第四，大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东
大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程 三、选型思路 必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管 四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等 五、选型需要考虑 简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？ 特性：是否支持所有需要的特性？Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）？你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、技术、产品？请注意过多的特性可能会
大数据在生活中的应用 当今世界，正处于一个信息化的重大发展时代。只要你稍有关注热点时事，总能看到“大数据”、“云计算”两个高频词。稍加了解，你会发现，大数据在许多行业中起着至关重要的作用，甚至在我们的生活中也有着非常多的应用。那么什么是大数据呢？大数据的概念到底又是什么？大数据的具体应用又有哪些？ 大约从2009年开始“大数据”成为互联网信息技术行业的流行词汇，甚至连普通的网页上都可见到大数据云计算等高大上的字样，但是大数据到底是什么呢？作为一个普通人，并不是展业IT人才，怎样了解大数据？大数据和云计算是不是一样的，它们两个有区别吗？这样那样的疑问很多，可是又听说大数据在生活中的应用很多，随处可见，就连的吃喝住行都有它的影子。那么大数据在我们日常生活中又有哪些应用呢？大数据给我们的生活带来了哪些影响？下面我们就来浅谈一下“大数据”在我们日常生活中的应用和影响。 社交网络，为大数据提供了信息汇集、分析的第一手资料。大数据的价值主要就是，从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好，找出更符合用户口味或需求的产品和服务，并结合用户需求有针对性地调整和优化自身。简单的说，如果我拥有了客户大量的信息，我就能从收集到的信息中知道客户的消费习惯和消费方向，通过这些数据分析出自身产品有哪些缺失，可以及时改变策略，而不是盲目的生产一些客户并不喜欢的产品增加自身成本。大数据的核心价值就是，提升决策准确性，降低风险，提升运营精准度，降低成本。
最简单的例子，每天我们打开一些带有广告性的网页，网页的两侧总会弹出一些商品推荐，而这些推荐正是由于大数据通过你平时在淘宝、天猫等交易网站上搜索过的商品信息，再提供给商家，广告商从而给你推送与你相关的商品。 大数据最本质的应用就在于预测，即从海量数据中分析出一定的特征，进而预测未来可能会发生什么。在数据足够“大”的情况下，你生活中几乎所有的需求都可能会被预测出来。例如，从数据分析出你可能会约会，于是会向你推荐衣服；从数据推测出你会出去旅游，于是向你推荐相关装备及旅行方式等。 进而言之，这是由于浏览器缓存cookie，你通过浏览器浏览任意网站内容时，都会在你的计算机缓存文件夹内生成一个缓存文件，其记录了你什么时间，通过什么渠道，访问了什么内容，做了些什么，等等一系列的信息。然后当你访问一些特定的网站时，其有广告位，而这些广告位（后台）就会去读取你的缓存文件，根据你的缓存文件内容，广告位就会为你推送相关的内容。实例：你通过百度搜索“贷款”，之后，这个信息就会被记录，当你访问一些网站其带有百度广告位，那这些广告位就会显示和“贷款”相关的内容。 大数据从何而来？美国互联网数据中心指出,互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番,目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。此外,全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。