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。
在中国数据中心行业结构方面，电信、金融行业数据中心的建设较早，投入较大，应用相对成熟，目前这两大行业数据中心建设投入占据了50%以上的份额。2008年，在金融、电信、政府、企业等行业数据集中化管理的带动下，中国数据中心建设进一步加快，数据中心建设进入一个快速发展阶段。
随着信息技术的发展，近年来，无论是芯片、架构、系统还是软件都取得了很大进步，刀片系统、多核技术、虚拟化应用、冷却技术、智能管理软件等新技术层出不穷，对传统数据中心应用和管理带来极大地冲击;另一方面企业业务模式也发生了极大变革，急需建设新一代数据中心来适应这一变化。
四、大数据运营管理中心未来趋势
数据集中已经成为国电子政务、企业信息化建设的主流趋势。数据集中是管理集约化的必然要求。大数据运营管理中心建设已成为数
据集中趋势下的必然产物。
绿色是大数据运营管理中心建设的灵魂，围绕节能减排和优化环境进行谋划建设，以可持续发展为出发点和归宿点，借以提高城市的宜居度。
通过减少资源消耗，开发新能源和实现资源的循环使用，推动城市经济增长。
大数据运营管理中心承载着大量的机密数据，同时为部、外部提供业务交互和数据交换。所以说作为业务应用核心和敏感数据的汇集点，数据中心永远是攻击者最感兴趣的目标，大数据中心安全、可靠、可持续的服务是大数据运营管理中心首要任务。
充分实现高效的运营方式，优化资产，提升包括硬件、软件、其他支持设备和员工与流程在整体数据中心运营效率。数据中心基础架构需要具有自适应能力，以便提高经济高效性，同时降低前期购置和后期运营成本。
能够满足当前业务发展的需求，同时具备足够的灵活性响应未来未知的业务需求、技术和计算模型;
可以提供端到端的数据服务，全面支持业务发展的需求，推动业务的高速发展，以云计算及虚拟化管理技术，满足城市信息化应用支撑平台的需求，实现所有硬件设备资源、应用系统的统一管理和自动
分配，屏蔽底层不同服务器、存储设备、网络设备的差异，实现对存储资源、网络资源的异构支持。
可以实现主动式监测和管理能力，提供针对数据中心运营的深刻洞察，以满足对数据中心可用性、容量及能源效率需求。用户需要使用更多的系统管理工具将自动化和智能融入到日常运营中，以便积极监控和管理环境，专注于满足业务增长提出的可用性、容量规划和能源效率需求。
五、大数据运营管理中心总体架构
1.感知层
大数据运营管理中心的感知围重点围绕交通、能源、物流、工农业、金融、智能建筑、医疗、环保、市政管理、城市安全等重点行业的应用和难点，分别采用移动终端、RFID、智能卡、GPS定位等不同技术进行基础数据采集。
2.网络层
随着各种通信技术逐步走向融合，如电信网、数字宽带、有线电
视网、无线网络等走向融合，传输层形成天地一体化的基础网络、服务化的信息系统、聚合化的运营平台和多样化的业务应用。
3.信息资源层
信息资源层由基础数据、服务数据、业务数据三部分组成。在统一信息资源模型体系、统一信息编码体系和数据仓库的基础上，通过信息系统数据库和文件库为日常的业务管理与查询提供支撑，数据仓库体系为决策支持应用提供支撑，信息资源访问渠道为各种信息资源应该提供访问接口。
4.应用服务层
应用服务层紧扣城市的产业发展体系、智慧的环境和资源体系、智慧的城市运行体系、智能的城市交通体系、智能的民生保障体系以及智慧的幸福生活体系。
5.交互层
与用户交流沟通平台，如门户、APP应用、移动设备、办事大厅等。
6.用户层
大数据运营中心服务人群，企业、政府、公众均是大数据收益者。
技术架构采用“一网、一库、三平台、多应用系统”的模式建设，一网是指电信网、广播电视网、互联网三网融合形成的“一网”，一库是指城市基础信息数据库，三平台是指公共信息资源共享交换平台、城市视频监控资源共享服务平台、城市网格信息可视化平台，多应用系统是指面向政府、企业、公众提供的各类智慧城市应用服务，城市运营状态监控系统、城市综合应急指挥系统、城市发展决策分析支持系统、跨部门协同办公系统，同时与技术支撑体系还需要政策保障体系和信息安全保障体系相配套。
数据架构采用二级层次模式。第一层是公共数据，包含整个体系的核心基础数据集、公共代码数据，以及为决策支持而装载到数据仓库中的数据。公共数据遵循统一的数据标准，提供给所有信息系统共享。第二层是应用数据，这些数据由信息系统产生，或者与信息系统关联紧密。应用数据的结构设计遵循统一的规，与公共数据有关的数据需要严格遵循统一的数据标准。公共数据与应用数据之间，或者是应用数据与应用数据之间，通过数据交换的模式互通有无。此外，公共数据还通过数据服务平台，为其他系统或用户提供数据的查询检索等服务。
以城市基础信息数据建设和信息交换、共享、可视为核心，形成统一的居民、法人、地理、建筑等数据库，实现各垂直部门系统之间的互联互通和数据动态共享；通过对社会治安、交通车辆、水/燃气/能源等市政设施、环境污染等的监控，实时把握城市运营状态，及时发现重大事件，并通过协同多部门协同应对突发事件；通过建立针对市民服务的统一信息门户，实现对各类市民投诉集中地处理与督办和实现跨部门协同。通过城市运营状态和城市服务绩效的可视化实现城市管理的可视化，通过大数据挖掘实现对城市未来趋势的分析和预测，提高科学决策水平。
1.城市基础信息数据库
采用云计算及虚拟化管理技术，满足城市信息化应用支撑平台的需求，实现所有硬件设备资源、应用系统的统一管理和自动分配，屏蔽底层不同服务器、存储设备、网络设备的差异，实现对存储资源、网络资源的异构支持。
建立涵盖城市空间地理、人口信息、企业信息、诚信、车辆、房屋、公共基础设施、自然资源和宏观经济数据的城市公共信息基础数据库；协调组织部门定期完成数据的普查与更新；制定公共信息查询和服务标准，探索市场化信息维护、开发和利用机制。
（1)数据分类原则
◆数据来源，主要可以分成政府统计部门数据和政府其他各部
门数据；
◆数据层次，分成原貌数据层和整合数据层；原貌数据按照数
据来源并保持原貌特征存储的数据，整合数据是原貌数据经过整合处理后形成的逻辑统一的数据；
◆数据粒度，分为宏观和中观两个层面数据。宏观层指标为反
映地区社会经济发展整体运行状况的主要社会经济总量指标及其结构、速度、效益指标数据；中观层指标为按照产业、行业、区域等特征进行分组的汇总数据和分类数据；
◆业务指标体系划分，主要包括经济运行、城市建设、人口就
业、社会发展、环境资源；经济运行又可以分成总量、财
政、税收、投资、工业生产、房地产开发等等；
区域特征，按照行政区划和区域功能划分数据。
（2)数据分布
根据数据业务分布与数据系统分布确定数据库分布方式（3)数据管理
建立标准数据模型与数据标准管理，数据分布管理，数据质量管理，数据安全管理，数据生命周期、存储维护管理
2.公共信息资源共享交换平台
（1)建立统一的信息标准和交换机制
建立和完善全市统一的政务信息资源共享标准规体系和查询、交换及访问授权等共享交换机制，为信息资源共享交换平台的实现奠定底层基础。
（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
政府制定政策逐步开放公安、工商、税务、国土、水利、安检、交通、环保等业务部门的数据信息，建设社会征信、人口管理、城市管理、应急指挥等一批跨部门、跨行业、跨区域的共享业务数据库；推动各部门根据业务需要制定本部门的信息资源共享目录，加强部门部信息资源共享目录更新和市共享交换平台同步；探索信息资产开发与共享市场化运营机制。
（3)建设信息资源交换共享平台
依托云计算、大数据中心，升级和完善信息资源交换与共享平台功能，实现基础信息的共享交换、统一管理和及时更新，为各部门提供数据交换、信息安全、导航等服务。推动县级政务共享交换平台的建设，实现与市级平台的有效对接。推动各部门基于平台通过查询、交换和发布等方式实现跨部门、跨区域、跨行业信息资源的共建共享。
（4)平台总体架构
从根本上打通政府各机关、各部门之间的壁垒，解决历史遗留的“信息孤岛”问题，实现城市公共信息资源地有效共享，有利于降低政府运行成本、提升办公效率；围绕财政、工商、税务、卫生、人口、教育、交通、环保、金融等新业务需求，可开发具有各种创新型应用系统。
（5)平台业务架构
（6)平台交换架构
支持异构数据源，统一采用标准数据格式，方便进行数据转换、交换等处理。解析各种应用协议，通过图形化配置动态实现应用集成
（7)平台共享流程架构
通过流程管理实现流程的动态变化
3.城市视频监控资源共享服务平台
（1)建设共享服务平台，接入各社会视频资源
通过建设统一视频监控接入骨干网络和定义统一视频接入标准，建立统一的视频服务共享平台，将各委办局已有的零散视频监控资源进行整合接入平台统一管理，鼓励学校、小区、银行、超市、公交、餐饮、景区等单位加大视频监控设备改造力度，推动社会单位视频资源接入共享平台。
（2)建立集约化智能化的视频监控资源管理机制
建立视频设备的运行及维护机制，实时监控前端设备的运行状态，确保接入视频资源质量。通过对视频图像进行智能分析，实现海量视频数据的快速智能检索，为公安部门侦办案件提供支持。
（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探索建立视频资源分享与补偿机制，推动公安、交通、城
管等大型视频监控资源的开放和通过平台进行共享，从而实现对各种视频监控资源的有效利用。
（4)平台总体架构
根据行政区划或者摄像机的数量，若干个委办局级的监控点汇聚到一个分区的监控中心，在区级中心往上开始部署相应规模的监控平台。市级监控中心管理本市下属所有区级中心，区级中心管理辖区委办局级监控平台。整体呈现一个树形的分级划管理。
（5)平台视频流调度架构
分层管理架构和管理权限，有层次地开展监控指挥工作，可以按行政区域部署，从市、县，向下无限延伸，体现出分级多域结构很好的扩展性；
实现第三方独立的域的互信无缝接入，即在两个域的中心服务器和数据库中设置好对方域的基本信息，做到彼此数据同步，信息互通。
（6)平台存储架构
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。
西安邮电大学 科研训练（论文）题目：大数据时代运营商的SWOT分析 院（系）：经济与管理学院（工商管理系） 专业：人力资源管理 班级：1102班 学生姓名：刘丹 导师姓名：尹丽英职称：讲师 起止时间：2013年9月16日至12月6日
科研训练（论文）成绩鉴定表 指导教师评语
目录 摘要........................................ 错误!未定义书签。Abstract......................................... 错误!未定义书签。 1 引言...................................... 错误!未定义书签。 2 大数据时代运营商的发展现状 (1) 2.1大数据的含义及特征............................... 错误!未定义书签。 2.2大数据的应用领域及其价值......................... 错误!未定义书签。 2.3大数据时代运营商的发展现状 (3) 2.4大数据时代运营商的发展趋势 (4) 3 大数据时代运营商的SWOT分析 (5) 3.1优势与劣势分析 (5) 3.2机会与威胁分析 (6) 4大数据时代运营商的经营策略 (8) 5结论 (10) 参考文献 (11)
摘要 近年来，大数据所带来的挑战推动了计算技术的快速发展，催生了分布式并行处理平台Hadoop、软硬件一体化数据库服务器Exadata等一批新产品。对于电信运营商这样的大型企业而言，需要思考如何应用这些新技术，解决在大数据时代背景下所面临的挑战，从而提升企业价值。本文立足于电信行业，通过分析大数据的现状及发展趋势，利用SWOT分析模型，阐述电信运营商在大数据时代背景下的优势与劣势，以及所面临的机遇与挑战，并提出相关应对策略，最后展望在大数据时代电信企业的发展及转变趋势。 关键词：大数据运营商 SWOT分析模型数据挖掘
数据中心建设与运行管理 2010年07月26日 《数据中心建设与运行管理》 作者：林小村主编马玉林翁小云副主编（2010年04月第1版第1次） 科学出版社SCIENCE PRESS https://www.doczj.com/doc/172098020.html, 北京东黄城根北街16号（100717） 内容简介 本书旨在为推动我国企业（机构）数据中心的发展而献出微力。《数据中心建设与运行管理》介绍了数据中心建设和管理的具体做法和体会，全面阐述了数据中心建设的规划与基本要求。全书共12章，包括：数据中心概述、数据中心总体规划、数据中心机房、数据中心网络系统、数据中心主机和存储系统、数据规划和数据库设计、数据中心应用支撑平台、数据中心应用系统、数据中心安全系统、数据中心容灾备份系统、数据中心建设管理、数据中心运行管理。 《数据中心建设与运行管理》观点前瞩、面向应用、深入浅出、图文并茂、重于实用，以数据中心的规划为主线，涵盖了数据中心系统工程全过程、全方位、多目标的全部内容。
《数据中心建设与运行管理》可供企业（机构）信息化管理部门、各类数据中心的建设与管理人员、技术人员、各级信息系统工程建设单位等参考，也可作为工科院校相关专业师生的辅导材料。 P2，互联网接入服务提供商ISP主要为各机构单位或个人提供互联网接入服务，同时还提供公共服务器空间租赁，实现电子邮件通信、网络信息检索等功能；有的单位则将自己的WEB服务器存放在ISP所在地，分享ISP所租用的线路，以降低成本。无论是租用ISP的服务器空间还是委托ISP管理WEB服务器都是Web hosting 模式（空间租用、主机托管）。在ASP模式中，各经济组织将基于WEB技术的应用交由ASP运营商托管，又叫做Application Hosting 模式。 P7，数据中心分类：企业数据中心（Corporate/Enterprise Data Center）、互联网数据中心（Internet Data Center）。 P38，数据交换平台 数据交换平台时数据中心数据与其他应用系统沟通的桥梁，是进行数据交换的基站。数据交换平台负责从各个业务系统采集数据，对数据进行清洗与整合，按照数据中心建设标准规范数据，形成核心数据库，并提供给其他应用系统使用。
基于大数据的企业运营管理创新发展策略1 基于大数据的企业运营管理创新发展策略 大数据及其价值 大数据的产生 很多人说大数据自古有之，这种认识是不对的。或许信息、数据伴随人类社会产生而存在，但大数据却是互联网时代的产物。由于互联网、移动互联网、社交网络等信息技术和信息平台促成人们持续在线的“数字化生存”，从而造就当前人们每时每刻不断生成并消费大量数据的生活模 式――“今天人们仅仅一天所接触的数据已经远多于15世纪的人们穷其一生所能接触到的数据”“今天（2012年）世界上90%的数据是在近两年生成”，因此才出现大数据的概念，也因此当今时代才称其为大数据时代。 大数据属于数据范畴，但大数据不等于数据 在大数据概念出现之前就存在数据概念，但并不存在小数据概念。要理解大数据概念，首先得对传统数据概念有所了解。传统数据是基于关系型数据库技术而言，传统数据一般以结构化数据的形式而存在；而大数据则是相对于结构化的传统数据而言，指的是除结构化数据之外，互联网上存在的文本、图像、视频等形式存在的非结构化数据。所以，今天的大数据属于数据范畴，但不等于以往的数据概念。也即， 当前的数据概念因大数据的出现而内涵外延增大，不仅涵盖
以往的数据还涵盖新出现的大数据，因此，以往的传统结构性数据也就进一步完善界定成为与大数据相区别的小数据概念。 大数据的价值 要理解大数据的价值，首先得了解传统数据也即小数据的价值。对于企业来说，小数据价值表现为两个层面：一是宏观运营管理决策支撑层面，借助运营数据可以描述企业运营结果构成和状况，评价运营管理好坏以及存在问题，并对存在问题分析原因，从而支撑企业运营管理决策。二是微观营销运营管理以及客户管理决策层面，通过对个体客户数据的高级分析和挖掘，可以判断并识别客户价值和需求，并针对客户价值提供客户管理决策，针对客户需求提供相应产品和服务。 就数据价值而言，大数据不能完全取代小数据，但可以对小数据价值进行补充。比如，目前有些企业已经具备相应BI系统采集内部生产运营管理数据，并以报表、仪表盘甚至即席查询的方式满足企业各层各级生产运营管理状况了解及决策支撑的需要。对于这种小数据的数据价值而言，大数据则无能为力。大数据对于小数据价值补充，体现为大数据的源起是人们的“数字化生存”，因此企业采集客户或消费者信息的传统内外部数据源拓展到整个互联网平台，而将原 来分散在线下的企业所不能采集的客户或消费者的有关消 费行为、习惯、生活方式、兴趣爱好以及社会交往等信息进行采集、关联、汇集并使用。所以，相对于小数据而言，大数据是在小数据基础上，原有消费者和客户信息或字段的大量增加，而数据的价值就在于更完善和持续更新性，所以大数据因为客户
大数据时代的企业运营管理与数据分析模型 开课信息 开课时间星期课程费用开课地点 第一期2020年02月21~22 日 周五一周六6980元上海 第二期2020年06月18~19 日 周四一周五6980元上海 第三期2020年11月19~20 日 周四一周五6980元上海 备注案例式教学，小班授课，限招35人； 以报名先后顺序为准，满班后的报名学员自动转为下期； 课程费用含培训费、教材费、场地费、午餐、茶歇费及税金（增值税专用发票）。 报名流程填写最后一页的报名回执表并发送给相关联系人； 听课须知1、自备电脑，安装好2010及以上版本Office（注：不是WPS）； 2、一定携带鼠标（课程节奏紧凑，触摸屏会浪费时间）。 课程背景 在大数据时代技术改进使得管理这门看似复杂的学科变得简单和实用，更为重要的意义在于使管理者的“知其然”环节从经验主义的定性分析，进化成数据定量分析。更有效的落到操作实处，促进管理技能提升“知其然更知其所以然”的完美结合;是涵盖百年管理理论与大数据实践智慧结晶的高端管理课程体系，也是管理者追求高效管理必修的内容！ 运筹帷幄，决胜千里，刻画了战略对最终战事结局举足轻重的作用。而这句话，套用到商战上，恐怕一点也不为过。尽管没有了战场上的刀光剑影，但商界的竞争同样残酷无情。尤其是在竞争与日俱增的今天，全球化的浪潮和日进千里的技术创新，使企业稍有闪失，便有可能招招致灭顶之灾。如何在激烈动荡的市场竞争中，制定和执行正确的企业经营目标，已经成为决定企业能否立于不败之地的关键。
针对公司在经营目标设定和执行中每一个关键节点，本课程根据目前中国企业现状，结合讲师多年留学海外经历和在国内长期担任公司总经理和上市公司董事，以及创业成功和失败的实战经验，以西方理论为基础，以东方融会贯通实用简易的实战工具，提出适当的解决步骤，促进企业可持续发展。 通过学习此课程，全面提升企业领导群体战略、决策能力和风险能力以及公司盈利能力。 课程对象 总经理、运营总监、运营官、财务总监等企业高层管理人员。 课程亮点 主要特点：详细阐述在读数据时代管理的实操精髓； 案例指导：通过日常业务数据分析管理的经典实战个案； 案例训练：掌握大数据时代管理的数据应用工具技能提升方法； 行动建议：现场指导学员设计管理实战立项； 提升建议：课后跟踪管理潜力的能力改进行动方案。 课程收益 1.以简单实用为目标设计的学习课程，帮助学员了解并深刻领会企 业在大数据环境下，运营报表体系建立方法和应用企业现有数据解决实际管理问题的思路和方法； 2.找到最适合您的使用的数据管理工具，提升数据管理的功能和技 巧，使你工作效率倍增； 3.全面深入的了解运营分析等实用技术和高级运用，解决运营工作 中的实际问题和操作。
上海蓝草企业管理咨询有限公司 蓝草课程注意突出实战性、技能型领域的应用型课程；特别关注新技术、新渠道、新知识创新型知识课程。 蓝草咨询坚定认为，卓越的训练培训是获得知识的绝佳路径，但也应是学员快乐的旅程，蓝草企业的口号是：为快乐而培训为培训更快乐！ 蓝草咨询为实现上述目标，为培训机构、培训学员提供了多种形式的优惠和增值快乐的政策和手段，可以提供开具培训费的增值税专用发票。 【课程背景】 智慧城市、智慧社区、物联网、在线支付、O2O等智慧互联网平台该如何进行有效运营管理？如何通过大数据分析，来提升平台运营的效益？ 如何了解线上客户的购买意愿和需求？如何进行网上消费行为的数据分析，从而指导各项运营工作的开展？ 如何通过大数据分析，来对互联网平台的绩效分析，发现影响平台绩效的“罪魁祸首”，并进行运营优化和管理？ 如何系统化地整体打造和改进互联网平台？从市场运营到产品创新，如何进行改进？ 互联网平台如何有效的组织运营管理？日常的运营管理主要要做什么？ 如何对互联网平台进行市场细分和定位，挖掘潜在目标客户？刺激潜在需求？ 如何组织各种营销活动，对平台商品进行展示和包装，提升电商的销售转化率？ 如何优化互联网平台的产品组合，优化品类？设计商品套装、解决方案？ 如何通过消费者研究，开展产品的改进和创新？提升产品吸引力？ 本课程将全方位提供专有技术对互联网平台进行全方位的设计和打造！包括以下内容：
上海蓝草企业管理咨询有限公司 基于我们对企业产品生产经营过程和工作模型的多年研究，本课程就是提供一个整体的方法论，拥有多项专有技术将网络平台的市场运营和规划设计，进行整体的打造！ 【课程大纲】 第一章大数据分析与智慧互联网平台绩效诊断 一、智慧互联网平台的“生态圈”：如何构建平台上各类产品和服务 集群，提升关联性和黏性？ 1.什么是智慧互联网平台？智慧互联网平台的类型和应用 2.什么是平台产品化？平台型产品与其他类型产品的差异？ 3.平台的类型：交易平台、社交平台、服务平台、言论平台、活动平台等 4.平台的产品化：如何针对不同的细分市场来定义平台 1）智慧城市、智慧社区的产品化 2）数字媒体点播平台的产品化 3）O2O平台的产品化 4）移动通讯平台的产品化
基于大数据的企业运营管理创新发展策略 大数据及其价值 大数据的产生 很多人说大数据自古有之，这种认识是不对的。或许信息、数据伴随人类社会产生而存在，但大数据却是互联网时代的产物。由于互联网、移动互联网、社交网络等信息技术和信息平台促成人们持续在线的“数字化生存”，从而造就当前人们每时每刻不断生成并消费大量数据的生活模 式――“今天人们仅仅一天所接触的数据已经远多于15世纪的人们穷其一生所能接触到的数据”“今天（2012年）世界上90%的数据是在近两年生成”，因此才出现大数据的概念，也因此当今时代才称其为大数据时代。 大数据属于数据范畴，但大数据不等于数据 在大数据概念出现之前就存在数据概念，但并不存在小数据概念。要理解大数据概念，首先得对传统数据概念有所了解。传统数据是基于关系型数据库技术而言，传统数据一般以结构化数据的形式而存在；而大数据则是相对于结构化的传统数据而言，指的是除结构化数据之外，互联网上存在的文本、图像、视频等形式存在的非结构化数据。所以，今天的大数据属于数据范畴，但不等于以往的数据概念。也即，
当前的数据概念因大数据的出现而内涵外延增大，不仅涵盖以往的数据还涵盖新出现的大数据，因此，以往的传统结构性数据也就进一步完善界定成为与大数据相区别的小数据概念。 大数据的价值 要理解大数据的价值，首先得了解传统数据也即小数据的价值。对于企业来说，小数据价值表现为两个层面：一是宏观运营管理决策支撑层面，借助运营数据可以描述企业运营结果构成和状况，评价运营管理好坏以及存在问题，并对存在问题分析原因，从而支撑企业运营管理决策。二是微观营销运营管理以及客户管理决策层面，通过对个体客户数据的高级分析和挖掘，可以判断并识别客户价值和需求，并针对客户价值提供客户管理决策，针对客户需求提供相应产品和服务。 就数据价值而言，大数据不能完全取代小数据，但可以对小数据价值进行补充。比如，目前有些企业已经具备相应BI系统采集内部生产运营管理数据，并以报表、仪表盘甚至即席查询的方式满足企业各层各级生产运营管理状况了解及决策支撑的需要。对于这种小数据的数据价值而言，大数据则无能为力。大数据对于小数据价值补充，体现为大数据的源起是人们的“数字化生存”，因此企业采集客户或消费者信息的传统内外部数据源拓展到整个互联网平台，而将原
客户服务大数据运营管理 一、前言 对于客户服务中心而言，客户服务涉及企业服务的众多客户，加之为其提供服务的企业组织内部众多部门，客户服务将产生大量的数据，如何能够对于这些数据采集、存储并加以深入分析利用将是进行及时、有效的客户服务的关键。对于供电企业客户服务所拥有的大数据，通过挖掘分析处理，充分发掘客户服务数据的价值，为供电企业提升客户服务、创新运营管理和电网投资规划建设提供数据支撑。 二、客户服务数据在整个企业层面上有什么价值 1、客户服务数据有什么数据 1）客户数据。 客户数据主要分为描述类数据、行为类数据和关联类数据三种类型。 （1）档案类数据。包括客户的基本属性的信息，如个人客户的联系信息、地理信息和人口统计信息，企业客户的社会经济统计信息等。 （2）客户的行为类数据。包括客户业扩报装的记录、用电记录、服务记录、联络记录以及客户的消费行为，客户偏好等。 （3）关联类数据。包括客户满意度、客户忠诚度、客户对用电与服务的偏好或态度等等。 2）运营管理数据。 （1）业务流程数据。包括业扩报装、用电检查、客户服务等处理过程数据。（2）管理数据。包括考勤、绩效、培训等管理行为数据。 （3）员工行为数据。包括员工的操作记录、奖励/惩罚记录、音视频监控记录的数据等。 2、客户服务数据的价值 客户服务数据的分析与发掘分为两个方面，一方面是对运营数据的分析，一方面是对客户数据的分析与挖掘。以往我们都是割裂的分析这两个数据，运营仅仅为了解决效率，看员工行为及流程；而客户分析仅仅是运用营销学中对客户的分析方法进行分析，这在“客户服务数据运营总揽”中表现在只看左边绩效管理
或者只看右边的服务与营销管理上。在运营与客户数据单独分析的基础上，更多的是交叉、综合性分析。只有充分了解了客户的行为，才会根据客户行为针对性调整各渠道的发展战略及运营；而只有了解到运营管理面临的挑战，才能有意识的去培养客户行为，对客户行为进行良性引导，既降低企业运营成本，又能提升客户体验。集客户管理、服务与营销管理、多渠道整合管理于一身的客户数据运营管理中心，才能真正实现企业的战略决策以客户为导向。 客户服务数据运营总揽 在供电企业，客户服务数据的价值主要体现在以下三个方面： （1）提升客户服务 我们能够总结出客户在企业各触点的行为规律及轨迹，不仅仅盯在消费规律上，这样使得我们对客户行为具有一定的预见性，形成洞察力。这种洞察力会加强我们对客户体验的管理，找到提升体验的关键环节；也有利于我们去全面挖掘客户价值；同时也可以谈到对客户行为的管理。因为我们对我们的客户了解的足够全面，了解的层面足够深入。 （2）内部运营管理 各个接触点的管理是提升客户体验的重要环节；客户的行为规律让我们找到恰当的渠道为恰当的客户提供恰当的服务。运营管理已经不仅仅是提升单一渠道的效率和质量，而是对整体渠道进行有机规划，互动配合的运营管理，达到各渠道全面提升。运营配套的系统支撑、知识库支撑等，也会因为对客户行为的充分理解，充分的体现客户导向。以前我们不知道什么是客户语言，而现在我们知道我说什么话客户会满意，我这样描述产品客户会不舒服。这些变化不再仅仅是凭借感觉，而是在强大的客户行为分析的基础上形成的。也正是对客
数据中心运营的一常见问题（解决方案) 1.多大规模的数据中心才足够大? 第一个问题通常的最难回答的或者最简单的问题。对于分析师来说，这个问题的答案是“取决于许多因素”。但是，当你投资数千万美元建设一个新的数据中心的时候，这个答案就不行了。这个问题的困难部分不是搞清楚你现在的需求有多大，而是要搞清楚你在15年中的需求是什么。 2.我确实需要多少可用性? 数据中心通常是由层次水平确定的。层次水平实际上确定了这个环境的可用性(正常运行时间)的目标。虽然经常引用TIA 942行业标准，但是，许多公司在设计的早期阶段都使用正常运行时间学会(UPTIME INSTITUTE)的4层可用性指南作为一个良好的拇指定律。确定这个层是非常重要的，因为你的60%的资本预算都是由你确定层次的决策确定的。 3.我需要多少能源? 传统的数据中心是根据旨在支持当时典型的IT设备的最大容量的静态能源需求建设的。这种模式现在不在起作用了，数据中心的设计需要考虑能源的伸缩性，以支持未来安装高密度的机架环境。 4.绿色技术如何? 在设计数据中心的时候，有没有我需要了解的市场上的绿色技术或者将出现的绿色技术?从设计的角度看，在数据中心中使用句柄头和冷却工作量的最有效的方法是什么?
5.这个数据中心要使用多长时间? 一个新的数据中心的实际的生命周期是什么?传统数据中心一般使用寿命是15至20年。但是，由于目前的技术和计算需求的迅速变化，这个时间段是现实的吗?有没有一些方法把新的数据中心寿命延长到20年以上? 6.所有的应用程序都以同样的水平创建吗? 在传统的数据中心设计中，我们要支持例外的情况：高可用性、高性能和伸缩性。但是，你的应用程序都需要这些水平的支持吗?我能根据我的应用程序的要求建立一个环境以支持不同的服务和技术水平吗? 7.当前最新的设计趋势是什么? 当前占主导地位的数据中心设计趋势是什么?使用(或者忽略)这些趋势有什么好处和坏处? 8.我应该建设一个还是多个数据中心? 在整合项目中，最常提出的问题是“我需要多少了数据中心?”这些问题的答案取决于风险与回报、资本预算、地理位置、服务水平和恢复时间目标。在某些情况下，建造两个数据中心能够建造一个数据中心便宜一些。 9.业务持续性与灾难恢复如何? 当设计一个数据中心的时候，我应该还要制定我的业务持续性计划吗?或者在整个设计阶段考虑业务持续性与灾难恢复?有没有新的技术在解决业务持续性与灾难恢复问题的同时还能为重要的应用程序提供高增长和冗余水平? 10.谁建设这个数据中心?我应该提前提出什么问题?
《大数据分析与企业精细化管理》 蓝草课程注意突出实战性、技能型领域的应用型课程；特别关注新技术、新渠道、新知识创新型知识课程。 蓝草咨询坚定认为，卓越的训练培训是获得知识的绝佳路径，但也应是学员快乐的旅程，蓝草企业的口号是：为快乐而培训为培训更快乐！ 蓝草咨询为实现上述目标，为培训机构、培训学员提供了多种形式的优惠和增值快乐的政策和手段，可以提供开具培训费的增值税专用发票。 课程背景 什么是大数据？大数据包括哪些内容？如何通过大数据来指导企业进行精细化管理和运营？如何发现市场需求和机会？如何让企业的各种生产经营活动，符合消费者需求，达到最佳的市场效益？ 本课程将全方位提供各种大数据分析的方法、技术和模型，指导如何通过了解市场需求，对企业的产品和市场经营双向进行改进和升级！ 【专有技术】：“基于PLM大数据分析的产品创新和孵化技术” ——该技术是以产品绩效为核心，通过市场调研和分析，对产品技术模型和商业模型进行改进升级的完整工具系统，涵盖市场分析、战略、商业模式、需求分析和产品设计、技术创新全过程！
基于我们对企业产品生产经营过程和工作模型的多年研究，本课程的特点在于能够将市场研究工作与后续的企业各项生产经营工作进行有效对接，能够准确地指导企业的各项生产经营活动与市场需求是相符的！而不是泛泛的就市场研究的方法本身进行论述！ 通过本课程，您可以使用市场研究的方法来分析建模，来指导开展以下工作： ?细分市场和产品战略制定：用于发现选择目标市场，制定产品战略，优化产品组合。 ?发现、细分新的目标市场和客户群； ?研究细分市场的人口、需求、频率、流动性等要素，评估细分市场规模； ?分析产品绩效的吸引力和竞争力指标，选择最适合进入的细分市场和制定产品定位战 略； ?分析细分市场的政策、经济、科技等环境影响要素，分析产品未来发展趋势； ?优化企业产品组合，确定企业该经营哪些产品或服务？那些产品或服务该调整了？ ?营销宣传策略：用于制定最佳的销售、宣传和客服工作策略。 ?制定营销的商品组合、套餐和解决方案； ?制定商品定价和促销；
基于大数据的城市运行和综合管理平台建设探讨 摘要随着城镇化进程和经济社会的发展，现代城市越来越呈现出复杂巨系统的特性。传统的将城市系统分割成若干子系统，以专业职能部门为基本单位强化专业的管理方式，已经越来越难以适应和解决现代城市运行中出现的一系列问题。大数据技术以及城市大数据的发展，为将钱老先生提出的描绘和分析复杂巨系统的综合集成法应用于城市综合管理提供了基础。本文将综合集成法应用于城市综合管理，创新性地提出了城市运行和综合管理平台应用建设，对城市运行和综合管理平台在城市综合管理中的意义、与城市管理中涉及的各行业应用系统的关系、功能组成等进行了阐述。同时针对乌鲁木齐市城市特点以及发展要求，提出了在乌鲁木齐市的应用和推广城市运行和综合管理平台建设的必要性。 关键词复杂巨系统；城市综合管理；从定性到定量综合集成法；大数据 1 现代城市发展以及信息技术的发展，为现代城市综合管理创新提供新机遇 城市管理是指以城市为对象，以城市基本信息流为基础，运用决策、计划、组织、指挥、协调、控制等一系列机制，采用法律、经济、行政、技术等手段，通过政府、市场与社会的互动，围绕城市运行和发展进行的决策引导、规范协调、服务和经营行为[1]。随着城镇化步伐的不断加快和社会经济发展，城镇化水平不断提高，人口、资源、交通、环境、公共服务等因素陆续集中在城市中，现代城市作为区域政治、经济、文化、教育、科技和信息中心，是劳动力、劳动资本、各类经济、生活基础设施高度聚集，人流、资金流、能量流、信息流高度交汇，呈现出多维度、多层次、多结构、多系统、从宏观到微观的纵横交织、错综复杂的动态非线性等复杂特征。从复杂性科学的视角审视城市管理，现代城市及城市管理是一类开放的复杂巨系统。 城市管理的复杂巨系统特性使得传统的分析、叠加方法在城市管理中失效。传统的分析、叠加方法，将城市系统分割成若干子系统，以专业职能部门为基本单位强化专业的管理方式，而城市管理各子系统之间的复杂交错性使得子系统分割难以科学。同时在城市管理中的分解和简化的还原造成条块分割、各自为政、职责交叉、管理粗放、缺乏协调一系列问题。复杂性科学的发展，为现代城市提供了新的思路和新机遇。1992年钱学森先生提出了通过人机结合、從定性到定量的综合集成法，采用整体思维、动态思维和关系思维，实现对复杂巨系统的描述和分析。综合集成法就是将专家群体、数据和各种信息、计算机、网络等信息技术有机结合起来从而把各类数据、信息、经验、知识、智慧集成起来，构成一个高度智能化的人机结合的系统，从多方面经验性的定性认识上升到定量认识，从而对复杂巨系统进行描述和分析[2]。 同时随着信息技术的发展以及智慧城市建设，物联网、云计算和移动互联网、大数据技术在城市建设和管理中得以充分应用，城市物联感知体系、城市WIFI、城市视频联网系统、城市网格化采集系统等建设，使得城市积累了大量的城市数据，为现代城市管理者，以开放的复杂巨系统理论为指导，充分利用钱老先生的
广东省水利数据资源管理暂行办法 广东省水利厅 二〇一三年九月
目录 第一章总则 (1) 第二章管理机构与职责 (2) 第三章数据生产、汇交和更新 (4) 第四章数据保管 (7) 第五章数据利用和共享 (8) 第六章附则 (10) 附表广东省水利数据资源管理责任单位 (12)
广东省水利数据资源管理暂行办法 第一章总则 第一条为加强全省水利数据资源的管理，规范水利数据资源的生产、汇交、保管、利用等工作，充分发挥数据资源对水利业务的支撑作用，制定本办法。 第二条本办法水利数据资源是指各级水行政主管部门在履行职能过程中需要使用的各类非涉密数字化数据。 全省水利数据资源涵盖本省行政区域内的水利基本数据，主要包括：水利工程、水文、水利空间、社会经济信息、水利政策法规、行政管理、水资源、水质、实时水雨情、历史大洪水、实时工情、气象、灾情、热带气旋、水土保持、水利工程建设管理、农田水利、农村水电及电气化、水利工程移民、水利规划、人才、水利科技信息、河道管理、地下水、水政监察信息等。
第三条水利数据资源管理采取“分级管理，统一汇交，共同维护，资源共享”的原则。 第四条本办法适用于水利数据的生产、汇交、更新、存储、利用等工作。 第二章管理机构与职责 第五条省水利厅和各级水行政主管部门为数据主管单位，分别负责全省和本行政区域内水利数据生产、汇交、更新、保管、利用等的组织实施和监督管理。 省水利厅相关职能处室或所属单位作为业务数据主管部门，具体负责履行对口业务数据的管理职责。 省防汛抢险技术保障中心负责全省水利数据资源管理工作，承担省水利厅数据管理日常工作。 第六条各级水行政主管单位的业务职能部门及所属单位，是数据生产单位，承担数据的生成、采集、加工、汇
数据中心项目运作流程 一、数据中心业务范畴 1.整体解决方案：UPS或高压直流、空调、机柜和通道封闭、配电柜、精密 列头柜。 2.数据中心项目总包：除整体解决方案外，数据中心建设所有设计和实施 工作（还包括其它的配套设施，包括装修、综合布线、KVM、消防等）。 二、工作内容及流程 1.项目寻找接洽 客户中心通过自己关系或总包关系跟进的项目，前期的接洽了解沟通； 2.项目报备： 客户中心以邮件形式提交《易事特项目报备表(2015版)》（见附件1）至渠道报备组进行报备，报备按渠道部的要求进行，报备成功给予项目保护； 3.项目商务报备： 客户中心接到项目后，必须了解整个项目的需求，成交率50%以上的，至现场勘查并填写好《售前技术支持勘察表》（见附件2或3）及详细的图纸和直接跟进用户联系方式；提前5个工作日反馈给数据中心项目专员； 4.项目过滤： 项目专员对报备到数据中心，需要技术支持的项目进行过滤：先了解是否在渠道部已经报备成功、项目是否已经挂网开标等信息，对符合要求的项目根据各客户中心邮件，按先后的顺序进行安排跟进； 5.项目分配 技术总监接到项目需求后，根据项目的大小及难易程度，合理分配工程师跟进并规定完成时间，回复项目专员； 6.技术支持工程师工作内容和流程 6.1确认需求：接到项目需求后，与客户沟通并确认需求； 6.2初步设计：客户中心只提供了《初步设计勘察表》（见附件2)制作 机房平面图及甲方明确要求的图纸，技术方案，PPT介绍， 设备清单及预算（如果需要）；
6.3现场交流：总部派技术支持工程师到现场交流，或者客户中心派人到 现场交流。如果是客户中心派人到现场交流，需要填写 《详细设计勘察表》，发送至技术支持工程师； 备注：总部提供免费现场支持，但总部人员差旅费由客户中心支付。 6.4详细设计：技术支持工程师分析并确认客户的意见后进行修改，制作 机房图纸、技术方案、设备清单及预算、PPT介绍； 6.5招标协助(如需要)：协助客户中心将易事特相关产品的控标点写入招 标书； 6.6投标协助(如需要)：应答、偏离表、应标技术方案、应标施工组织方 案、应标清单报价； 7.项目进度汇报 项目开展后，客户中心每两周定期向总部项目专员汇报项目进展，失败的项目必须有详细的原因分析；项目专员定期更新并汇总，如有问题及时反馈至相应工程师跟进； 8.资料收集： 项目成功落地后，客户中心必须配合公司要求收集合同影印件及项目实施完成的照片回传项目专员存档； 本工作流程从即日起执行，请周知，谢谢！ 易事特集团股份有限公 2016年4月5日 附件1：《易事特项目报备表(2015版)》 附件2：《初步设计勘察表》 附件3：《详细设计勘察表》
数据中心管理制度 第一章总则 第一条为保证数据中心正常运行，特制定本制度。 第二条本制度适用于数据中心和双活数据中心。 第二章日常运维管理 第三条值班人员负责每天4次的主机房设备巡检，双活数据中心也应安排必要巡检，并在《设备日巡检记录表》中进行记录。如发现异常情况，需立即上报主管人员，并联系相关产品服务商获取技术支持。 第三条对任何异常情况及其处理操作应在事件单中被记录，为日后的问题管理提供依据。 第四条数据中心系统管理员每天上、下午均应合理安排时间在机房查看设备运行状态，包括内存、硬盘、CPU等系统资源状态，如出现资源运行异常，应查看相关系统设备运行进程并转入事件管理流程进行处理。 第五条保持机房整洁、卫生。所有设备摆放整齐有序，不得将任何废弃物品留在机房内。不得存放与工作无关的物品，机房的物品不得私自带走。 第四章网络安全管理
第五条新购置的设备，在安装、使用前应当认真经过安检。使用之前采取防止病毒感染措施，试运行正常后，再投入正式运行。 第六条对于网络设备和服务器，要制定不同的用户账号，赋予不同的用户操作权限，并予以登记、备案。禁用guest账户，删除服务器中的多余的、过期的以及共享的账户。 第七条设置登录的操作超时锁定，超过10分钟不操作即锁定，需要重新认证后登录。 第八条系统中所涉及的涉密服务器、终端、以及应用程序的本地登录和远程登录必须进行用户身份鉴别，并与安全审计相关联，保证系统内安全事件的可查性。 第九条禁止任何部门和个人严禁进行渗透测试，严禁攻击其它联网主机，严禁散布病毒。 第十条严格执行计算机操作规程和各项管理制度，加强对管理人员和工作人员的防病毒教育。 第十一条网络服务器应当安装防火墙系统，加强网络安全管理。第十二条病毒检测和网络安全检测必须指定专门的技术和管理 人员负责；负责人员必须定期对网络安全和病毒检测进行检查。定期采用国家相关主管部门批准使用的检测工具对系统进行安全性检测，检测工具和版本应及时更新。对于发现的系统软件和应用软件的安全隐患，必须及时从系统软件开发商和应用软件开发商获取相关的补救
海航利用大数据精细化运行优化落地剩油工作 民航资源网2016年10月6日消息：大数据时代的来临，给航空业带来了空前的机遇和挑战。如何提升海量运行数据的利用率，深入分析获取关键信息，提升公司运行品质，是海南航空不断探索的重要课题。海南航空在建立燃油监控系统后，依托海量数据整合分析平台，使落地剩油优化工作从逐班定性分析升级为系统性全面定量解析，整体工作得到全面提升。 航班落地剩油是指飞机到达目的地机场后的实际剩余油量。通常这部分油量不能过低，触及安全底线，同时也不宜过高增加运行成本。海南航空通过系统性解析航班数据，在合理降低备份油量的同时，降低了公司运行成本，提高了运营效益。 据海南航空相关工作人员介绍，锁定主要影响因素是系统性全面分析落地剩油问题的关键。考虑运行条件随时间的变化，海南航空截取近几年航班计划与实际运行数据进行对比分析，筛选与落地剩油密切相关的航路距离、飞行高度、业载、气象等因素，排除客观运行条件的变化，计算影响因素的权重。将每条航线主要的落地剩油影响因素按权重排序，锁定关键因素，深入解析，为后续制定详细改善方案奠定基础。 此外，由于运行条件不同，影响各航线计划落地剩油也会存在差异。海南航空从差异处入手，深入解析关键因素，“辨证施治”提高运行精准度。 因素一：业载偏差 航空飞机计划业载偏高在计算飞行计划时会直接导致计划耗油增加，而当班实际飞行耗油通常会低于计划，最终表现为落地剩油增加。海南航空对过去三年近600，000条航班的计算机飞行计划、离港系统数据以及航班货运数据等综合解析表明，业载偏差与货量数据准确度，旅客行李重量偏差以及放行政策密切相关，而放行前收到的货量数据与实际偏差较大是造成计划业载偏高的
数据中心建设与管理：数据中心成本分析 《数据中心建设与管理指南》一书是由顾大伟、郭建兵、黄伟主编，并由万国数据科技发展(昆山)有限公司授权pconline发布。本书通过数据中心的规划、建设和运维，从数据中心生命周期和数据中心可持续发展的六个基本要素出发，全面阐述了数据中心建设、管理的科学体系和方法论，以及企业级数据中心的评价体系。pconline将会陆续发布此书，敬请大家关注。 第7章数据中心成本分析 关于数据中心成本，本章将分别从建设期的一次性投入成本和运行维护期的长期运营成本两个方面进行论述。 7.1一次性投入成本分析 数据中心的一次性投入成本主要发生在建设期。其建设方式可分为新建和改建两种。 7.1.1.新建数据中心 新建数据中心是指企业在自己拥有的土地上，依照数据中心等级标准，建设专用建筑物和附属设施，并形成一个功能完善的数据中心园区。 新建数据中心项目的一次性投入成本是指数据中心开发建设过程中企业需要投入的一次性费用，一般分为开发成本和开发期间费用，参见表7-1。
表7-1新建数据中心项目成本费用 7.1.2.改建数据中心 改建数据中心是指将现有不符合数据中心要求的建筑物全部改建或部分改建，使其成为符合数据中心要求的建筑物。改建数据中心项目成本费用参见表7-2。改建数据中心一般分为： (1)使用方购买需要改建的建筑物，并且按照数据中心等级标准的要求进行整体改造。 (2)使用方在某一建筑物内，将选定的区域按照数据中心等级标准的要求进行改造。
表7-2改建数据中心项目成本费用 7.2长期运营成本分析 数据中心长期运营成本是数据中心在运营维护期间发生的各类费用，可以归纳为以下几个大类。 1.房屋建筑物和土地成本摊销或租金 自建数据中心的土地成本摊销，自建或改建建筑物的成本摊销及装修费折旧均应计入数据中心长期运营成本。 数据中心场地如果采用租赁方式，每期支付给租赁方的租金费用(含物业费)应计入数据中心长期运营成本。摊销和折旧方法参见国家相关财务制度。 2.设备折旧或租金 设备购买成本折旧均应计入数据中心长期运营成本。 数据中心设备如果采用租赁方式，每期支付给租赁方的租金费用应计入数据中心长期运营成本。摊销和折旧方法参见国家相关财务制度。 3.水电费用 数据中心运营产生的水电费用在长期运营成本中所占比率较大，尤其是电力费用一般在运营成本中所占比率约为40%，大型或超大型数据中心的电力费用所占比例更高，一般会达到长期运营成本的60%左右。因此，数据中心在运营期间如何有效节约电力成本是数据中心绿色节能的关键所在。 4.网络通讯费用
数据中心机房运行管理制度 为确保计算机网络系统安全、高效运行和各类设备处于良好状态，真确使用和维护各种设备，管理有章、职责明确，特制定本制度。 一、巡视制度 （一）网络运行设备的巡视； （二）机房环境的巡视； （三）机房设备的巡视； （一）网络运行设备的巡视 1、各服务器的CPU和内存的工作状况； 2、防火墙的工作状况； 3、网站的工作状况； 4、网络交换机的工作状况； 5、客户端的网络运行速度； 6、认真做好记录。 （二）机房环境的巡视 1、机房门窗的关闭情况； 2、机房的卫生状况； 3、机房的灯光状况； 4、机房的温度、湿度及空气状况； 5、认真做好记录。
（三）机房设备的巡视 对机房的UPS、空调、消防报警等系统的运行情况进行经常性巡视，密切注意工作负荷、电池容量、室内温湿度等数值，以保证网络安全、正常的运行 1、主配电柜的供电电压、电流。 2、 UPS的输出电压、电流和负载功率。 3、 UPS电池的状况。 4、空调的工作状况。 5、消防报警系统的工作状况。 6、查看所有机房设备的报警记录。 8、认真做好巡视记录。 三、日常管理制度 1、每日清理机房的环境卫生； 2、到机房工作的人员要听从值班人员管理； 3、到机房工作的人员进入机房前需换上机房专用工作鞋； 4、到机房工作的人员不得在机房内吃食品，饮水，吸烟或其他与工作无关的事宜； 5、到机房工作的人员严禁携带与工作无关的物品，特别是易燃、易爆、强磁、腐蚀性物体等危险物品进入机房； 6、到机房工作的人员应严格遵守岗位责任制，不能乱动与自己工作无关的设备； 7、机房内不能存放任何食品；
8、严禁在机房内使用其他用电器； 9、严禁在机房内存放杂物； 10、严禁在机房大声喧哗、玩电子游戏、聊天等； 11、严禁在机房的服务器上浏览INTERNET的网页和接受电子邮件； 12、在机房工作必须按操作规程正确操作、使用各类设备。 四、运行维护制度 1、配电柜一年进行至少2次维护检查； 维护内容：清扫灰尘、检查各接点、触电的温升，松紧。 注：双路供电还应检查互投开关的吃否可靠。 2、UPS一年进行2次巡检； 维护内容：清扫灰尘、检查UPS逆变器工作状况及UPS整机 的工作状况、检查电池组机每节电池的状况并对电池进行放 电。 3、机房专用空调每月进行一次巡检； 维护内容：清扫及更换各过滤网、清洗或更换加湿罐、清扫室 外机、测量工作压力、测量工作电压、电流，检查下水管道是 否畅通及漏水报警是否正常、进行软化水更换。