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# 大数据与创新创业的关系随着大数据技术的快速发展和应用，其在创新创业领域的作用越来越受到重视。
大数据不仅为企业和创业者提供了更多的机会和资源，还推动了创新的方式和模式。
本文将探讨大数据与创新创业的关系，并讨论大数据如何促进创新创业。
## 1. 数据驱动的创新大数据为创新提供了更多的数据支持和决策依据。
通过收集和分析大量的数据，创业者可以更准确地了解市场需求、消费者行为等信息，从而为创新提供指导。
大数据还可以帮助创业者发现市场机会、揭示潜在的问题，并找到创新解决方案。
## 2. 市场洞察与用户体验优化大数据分析可以帮助创业者实现市场洞察和用户体验优化。
通过对用户数据、市场数据等进行分析，创业者可以了解用户需求和偏好，优化产品设计和服务体验。
这有助于提高产品的市场适应性和用户满意度，从而增加竞争力和市场份额。
## 3. 数据创造价值与商业模式创新大数据的应用不仅可以帮助创业者理解市场和用户，还可以创造新的商业模式和价值。
通过对数据的分析和挖掘，创业者可以发现隐藏的商业机会，并构建创新的商业模式。
大数据还可以为创业者提供更多的商业洞察力，从而在竞争激烈的市场中脱颖而出。
## 4. 风险评估与决策支持大数据分析可以帮助创业者进行风险评估和决策支持。
通过对市场数据、行业趋势等进行分析，创业者可以更准确地评估市场风险和竞争态势，制定相应的策略和决策。
大数据还可以帮助创业者预测市场变化和趋势，及时调整创业方向和战略。
## 5. 数据驱动的营销与增长大数据分析在营销和增长方面发挥着重要作用。
通过对用户数据、市场数据等进行分析，创业者可以实现个性化营销和精准定位，将有限的资源投放到最具潜力的客户群体。
这有助于提高营销效果和增加用户获取，推动创业企业的增长。
## 6. 创新合作与生态建设大数据的应用促进了创新合作和生态建设。
通过共享和整合大数据资源，创业者可以与其他企业、机构合作，实现创新的共赢。
大数据还可以帮助创业者构建创新生态系统，吸引更多的合作伙伴和资源，推动创新的跨界融合。
在基于大数据协同创新建设新的城市群生态路径中协
同创新服务包括
以下是在基于大数据协同创新建设新的城市群生态路径中协同创新服务包括的一些方面：
1. 数据共享和开放平台：建立一个大数据共享和开放平台，吸引企业、学术界和政府等各方共享数据资源，以促进跨领域、跨机构的协同创新。
2. 数据分析和智能决策支持：利用大数据分析技术，对城市群内各行业的数据进行挖掘和分析，为政府决策和企业发展提供智能决策支持。
3. 创新创业孵化服务：建立创新创业孵化中心，提供从项目筛选、资金支持到市场推广等全方位服务，帮助创新创业者实现创新创业目标。
4. 产业协同发展平台：搭建产业协同发展平台，促进城市群内不同行业的协同合作和创新，推动产业链、价值链的整合和优化。
5. 人才培养和交流活动：举办各类培训、研讨会和交流活动，促进人才的培养和交流，提高城市群的创新能力和竞争力。
6. 资金支持和政策引导：提供资金支持和政策引导，鼓励企业和创新团队在城市群中开展协同创新活动。
7. 建立合作网络和联盟：建立城市群内部的合作网络和联盟，促进各方资源的共享和互动，加强协同创新合作。
这些协同创新服务可以帮助城市群建设新的生态路径，提高创新能力和竞争力，推动城市群的可持续发展。
生态环保大数据应用平台建设方案目录1. 生态环保大数据应用平台建设方案概述 (3)1.1 目的和意义 (3)1.2 建设背景和原则 (5)1.3 建设目标和预期效果 (6)2. 生态环保大数据应用平台的建设需求分析 (7)2.1 数据源分析 (8)2.2 业务需求分析 (10)2.3 功能需求分析 (10)2.4 性能需求分析 (11)2.5 安全需求分析 (12)3. 平台技术架构设计 (14)3.1 总体架构设计 (16)3.1.1 数据收集层 (17)3.1.2 数据处理层 (19)3.1.3 数据存储层 (20)3.1.4 应用支撑层 (21)3.1.5 用户访问层 (23)3.2 数据存储与管理 (24)3.3 数据处理与分析 (25)3.4 应用支撑系统 (26)3.5 用户界面与交互设计 (27)4. 平台建设关键技术分析 (29)4.1 数据采集与融合技术 (30)4.2 大数据处理技术 (32)4.3 数据存储技术 (33)4.4 数据分析与可视化技术 (35)4.5 系统安全与隐私保护技术 (36)5. 平台实施计划 (37)5.1 项目实施周期 (39)5.2 关键里程碑 (40)5.3 项目管理与人员配置 (40)5.4 资金预算与资金分配 (42)6. 平台运营与维护 (43)6.1 运营策略 (45)6.2 用户培训与服务 (45)6.3 系统升级与维护 (47)6.4 数据备份与灾难恢复 (49)7. 风险评估与应对策略 (50)7.1 项目风险分析 (51)7.2 法律与合规风险 (54)7.3 技术风险 (55)7.4 应对策略 (57)8. 保障措施 (58)8.1 组织保障 (60)8.2 法规保障 (62)8.3 资金保障 (63)8.4 技术保障 (64)8.5 环境保障 (65)1. 生态环保大数据应用平台建设方案概述为有效推进生态环境保护工作，提升环境监测分析能力，促进科学决策，特制定本“生态环保大数据应用平台建设方案”。
大数据生态系统概念组成在当今数字化时代，大数据已成为各行业企业的重要资源。
大数据的规模庞大、多样性、高速性以及价值密度等特征，使得其处理和利用变得愈发复杂。
正因如此，大数据生态系统应运而生，以整合、管理和分析大数据，为企业提供更好的决策支持和业务创新。
本文将探讨大数据生态系统的概念及其组成。
一、概念大数据生态系统是指由多个相互关联和相互作用的组件、平台和技术所构成的整体系统。
它包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等环节，旨在实现对大数据的有效管理和利用。
二、组成1. 数据采集与获取数据采集是大数据生态系统的第一步，它涉及将数据从不同的数据源中获取和收集。
数据采集可以通过传感器、监控设备、物联网、网页抓取等方式进行，以确保数据的全面性和准确性。
2. 数据存储与管理数据存储是大数据生态系统不可或缺的组成部分。
传统的关系型数据库已经无法胜任海量数据的存储需求，因此分布式文件系统和分布式数据库成为了解决方案。
如Hadoop分布式文件系统（HDFS）和NoSQL数据库等，它们能够提供高效的数据存储和管理功能。
数据处理和分析是大数据生态系统的核心环节，它旨在从庞大的数据中提取有价值的信息和洞察。
在这一环节中，涉及到数据清洗、数据挖掘、机器学习、自然语言处理等技术和方法。
同时，为了更好地支持数据处理和分析，分布式计算框架如Hadoop和Spark等被广泛应用。
4. 数据可视化与展示数据可视化是将处理和分析后的数据以可视化的方式呈现给用户，以便更好地理解和利用数据。
通过使用图表、地图、仪表盘等工具，数据可视化能够将复杂的数据变得直观易懂，并帮助决策者做出更准确的决策。
5. 数据安全与隐私保护大数据生态系统需要确保数据的安全性和隐私性，因为大量的数据可能包含敏感信息。
在数据安全与隐私保护方面，涉及到数据备份、身份认证、访问控制、加密等技术手段，以保障数据的完整性和保密性。
6. 数据治理与合规数据治理是指对数据进行有效管理和规范化的过程，它包括数据质量控制、数据清洗、数据标准化等。
互联网时代的平台生态建设随着互联网技术的迅猛发展，平台生态建设已经成为了一个热门话题。
互联网时代的平台不仅可以改变人们的生活方式，还可以带动产业结构的转变，影响经济贸易的发展，对社会产生深远的影响。
因此，平台生态建设越来越受到重视。
本文将探讨互联网时代的平台生态建设，分析其发展趋势和未来出路。
一、平台生态建设的发展趋势在互联网时代，人们的交流方式从过去的面对面交流变成了网络交流。
越来越多的人在互联网上交友、玩耍、工作和学习。
这些活动都离不开各种平台。
平台作为连接人与信息的纽带，已经成为了人们生活中的重要组成部分。
可是，任何一个平台都需要拥有一个完善的生态系统，以满足其用户群的需求。
所以说，平台生态建设已经成为了互联网时代中一个极其重要的趋势。
平台生态建设不仅涉及到平台的开发、管理和运营，还需要考虑到其所辐射的行业及商业模式的升级和改变。
具体来说，平台生态建设有以下几个方面的发展趋势：1、开放性。
开放性的平台主要是指与其他平台之间的互联互通，以及对分布式应用程序的支持。
在开放性的平台上，用户可以更加自由地使用和开发应用程序，从而促进了创新和发展。
2、智能化。
智能化的平台主要是指有自主学习能力和提供个性化服务的平台。
这类平台可以根据用户的喜好和习惯，给出切实可行的建议和方案，从而提高用户的满意度和忠诚度。
3、社交化。
社交化的平台主要是指以社交媒体为基础的平台。
这类平台可以通过社交网络的互动，吸引用户参与，从而满足不同用户间的交流需求。
4、专业化。
专业化的平台主要是指面向特定领域或群体的平台。
这类平台有明确的定位和目标用户，能够提供更加专业化的服务和体验。
二、平台生态建设的关键因素1、长期稳定的资金支持。
平台生态建设需要稳定、长期的资金支持，才能保证其运营的稳定性和发展的持续性。
2、深度挖掘用户需求。
平台的建设需要深入挖掘用户需求，根据用户的实际需求进行开发、升级和优化，从而提高用户的粘性和忠诚度。
3、优秀的技术团队。
进一步深化大数据应用新生态建设的工作方案随着大数据技术的快速发展和广泛应用，大数据新生态的建设成为了当前亟需解决的问题。
为进一步推动大数据应用新生态的建设，我制定了以下工作方案。
一、完善大数据基础设施建设大数据应用的基础设施是支撑整个生态系统的基石。
我们需要加大对数据中心、服务器、存储设备等基础设施的投入，提升其承载能力和稳定性。
同时，应加快网络基础设施建设，推动5G网络的普及和应用，提高数据传输速度和稳定性，为大数据应用提供更可靠的网络环境。
二、加强数据安全保护在大数据应用中，数据安全是至关重要的。
我们需要加强数据的存储和传输过程中的安全保护措施，加密敏感数据，严防数据泄露和黑客攻击的风险。
同时，建立健全的数据管理机制，规范数据的收集、使用和销毁，保障数据主体的合法权益。
此外，还应加强对数据隐私的保护，推动隐私保护技术的研发和应用。
三、培育大数据人才队伍大数据应用的快速发展需要大量的专业人才。
我们应该加大对大数据领域的人才培养力度，完善大数据相关专业课程设置，加强学校与企业的合作，为学生提供实践机会和实习岗位，促进理论与实践相结合。
同时，要加强对现有人才的培训和终身学习，提升他们的技能水平，适应大数据技术的发展需求。
四、促进数据共享与开放大数据应用的价值在于数据的共享与开放。
我们应推动数据资源的共享和开放，建立健全的数据共享机制，加强数据协同和互操作能力。
同时，要加强对数据的开放标准和规范的制定，推动数据开放的法律法规和政策体系的建设，为企业和个人提供更广泛的数据资源。
五、推动大数据应用创新大数据应用新生态的建设离不开创新。
我们要鼓励企业和科研机构加大科技创新投入，推动大数据技术和应用的创新发展。
同时，要加强产学研合作，促进科技成果转化和市场应用。
此外，还要加强国际合作与交流，借鉴和吸收国际先进经验，推动大数据应用的全球化发展。
六、加强大数据应用监管为了确保大数据应用的合规和规范，我们要加强对大数据应用的监管和管理。
大数据平台建设情况汇报近年来，随着数据量的急剧增长和信息化水平的提升，大数据平台的建设已成为各行各业的必然选择。
作为公司的大数据平台建设负责人，我将向大家汇报我们公司大数据平台的建设情况。
首先，我们公司在大数据平台建设方面取得了一定的成绩。
我们在数据采集、存储、处理和分析方面进行了全面的规划和布局，构建了一套完整的大数据平台体系。
我们采用了先进的大数据技术和工具，建立了高效、稳定的数据处理和分析系统，为公司业务发展提供了有力支持。
其次，我们公司在大数据平台建设过程中遇到了一些困难和挑战。
在平台建设初期，我们面临着数据来源不确定、数据质量不高、系统性能不稳定等问题，需要通过技术创新和管理手段来解决。
同时，大数据平台建设需要大量的人力、物力和财力投入，对公司的资源和能力提出了较高的要求。
然后，我们公司在大数据平台建设方面制定了一系列的解决方案和措施。
我们加强了数据采集和清洗工作，优化了数据存储和处理系统，提升了系统的稳定性和性能。
我们还加强了团队建设，培养了一批大数据技术人才，提升了公司的大数据平台建设能力。
最后，我们公司在大数据平台建设方面取得了一些成效。
通过大数据平台的建设，我们实现了对海量数据的高效管理和分析，为公司的业务决策提供了科学依据。
我们还通过大数据平台建设，实现了业务流程的优化和创新，提升了公司的竞争力和市场影响力。
总之，我们公司在大数据平台建设方面取得了一定的成绩，但同时也面临着一些挑战和困难。
我们将继续加大对大数据平台建设的投入和支持，不断完善和优化大数据平台，为公司的发展提供更加有力的支撑。
同时，我们也将加强与行业内外的交流与合作，共同推动大数据技术的发展和应用，实现更好的经济效益和社会效益。
大数据系统软件创新平台与生态建设摘要：随着大数据技术的不断发展和普及，大数据系统软件创新平台与生态建设成为推动大数据应用和发展的重要因素。
本文介绍了大数据系统软件创新平台的概念及其重要性，探讨了大数据系统软件创新的关键技术和挑战。
与此同时，本文对大数据生态建设进行了分析，包括生态系统的构建和发展过程，以及相关合作与协同机制。
在最后，本文通过实例展示了一些成功的大数据系统软件创新平台和生态建设案例，为进一步促进大数据技术的发展和应用提供了启示。
关键词：大数据；系统软件；创新平台；生态建设；技术挑战一、引言随着互联网、物联网和移动互联技术的快速发展，海量的数据被产生和积累。
这些数据蕴含着宝贵的信息和价值，挖掘和利用这些数据成为了当今社会发展的重要任务。
大数据技术的兴起为数据的处理、分析和应用带来了新的机遇和挑战。
二、大数据系统软件创新平台2.1概念与重要性大数据系统软件创新平台是指用于大数据系统软件研发和应用的集成化开发环境。
它集成了大数据相关的软件工具、算法和资源，为开发人员提供了便捷、高效的开发和测试环境。
创新平台的建设能够加快大数据系统软件的研发过程，降低开发成本，提高软件质量和性能，推动大数据技术的创新和应用。
2.2关键技术与挑战在建设大数据系统软件创新平台时，需要解决一系列关键技术和挑战。
第一，需要设计和构建适用于大数据系统软件的集成化开发环境，包括开发工具、调试工具、测试工具等。
第二，需要开发高效、稳定的大数据算法和模型，用于数据处理和分析。
第三，还需要解决大数据的存储和管理问题，包括数据的存储格式、数据的备份与恢复等。
与此同时，大数据系统软件涉及到大规模的分布式计算和资源调度，需要解决分布式计算和资源管理的问题。
三、大数据生态建设3.1 生态系统的构建与发展过程（1）政府在生态建设中发挥着重要的引导和推动作用。
政府需要出台相关政策和规划，为大数据产业的发展提供政策支持和引导。
政府的政策和规划应该包括产业的发展方向、技术标准、数据安全和隐私保护等方面，以保障大数据产业的健康发展。
摘要：针对大数据系统软件开源生态发展现状、大数据系统软件技术与领域应用发展的迫切需求与工程化瓶颈，系统地介绍了大数据系统软件共性技术的研发思路以及大数据系统软件国家工程验室研制的“数为平台”的技术架构，包括大规模多源异构数据的一体化管理、异构数据的交互式分析框架、数据可视化与智能数据工程、大数据混源软件可信验证、领域大数据应用开发与运行环境等。
给出了基于平台建设开放的大数据软件创新平台与生态的模式，并在工业制造业、气象环保服务领域开展应用示范。
关键词：大数据系统软件; 开源软件生态; 领域大数据应用; 国家工程实验室1 引言大数据系统软件连接大数据计算平台与大数据应用软件，是大数据系统的基础。
大数据系统软件对分布式硬件平台资源进行统一抽象，为大数据处理提供一体化存储管理、分析框架、全生命周期数据工程、安全保障等基础共性功能，为大数据应用提供开发运行环境，是大数据产业的“核心驱动程序”。
国际大数据系统软件的发展以开源软件为主导方式，逐渐形成了以Hadoop、Spark、TensorFlow生态为代表的、支持大数据应用开发的共性基础软件与工具平台。
例如以国际开源软件基金会（Apache）等社区为平台，实现了技术的快速演进，IBM等公司也以开源软件为基础，包装了各自的商业化发行版本。
Hadoop 是大数据领域非常重要的开源框架，基于简单的编程模型，对大型数据集进行分布式处理。
Spark是面向大规模数据处理的通用引擎，现已形成包括批处理、流式处理、统计分析、图计算等在内的数据分析软件栈。
TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网进行分析和处理的开源软件平台，用于语音识别或图像识别等机器学习和深度学习任务。
相比于成熟的关系型数据库技术，大数据时代的数据处理技术与系统更多被认为是“负载优化系统”。
以谷歌公司为例，针对其网页搜索服务的需求设计了分布式存储文件系统（GFS）、基于列族的无模式（schema-less）存储与键值索引、基于任意数据切分（MapReduce）的高容错分布式计算框架。
顺应大数据系统软件开源实践，聚焦领域化与生态化创新，是大数据系统软件的发展方向。
大数据领域国家工程实验室作为一个公共的平台，通过大数据系统软件关键技术的创新和突破，促进大数据与各行业应用的深度融合，以应用带动大数据系统软件技术和产品研发，形成一批代表性示范应用案例。
2 大数据系统软件工程挑战在“互联网+”时代，大数据应用正在从消费互联网发展到产业互联网，领域大数据应用与消费互联网应用有显著区别，数据类型以时序数据、科学数据、过程数据以及非结构化工程数据等数据类型为主，其使用者也从互联网公司的高级技术人员转变为传统领域的技术与业务人员。
这对当前主要基于开源项目的大数据系统软件技术和产品在领域数据特征、多源知识融合、数据处理过程、应用开发效率、安全可控保障等方面提出了新的挑战。
大数据系统软件关键技术的研发需求主要包括以下几个方面。
（1）针对领域数据特征的挑战为应对开源数据管理引擎产品能力缺失的问题，研发面向设备高频时间序列数据、遥感数据、科学数据等领域数据的管理技术，整合多种类型异构数据管理引擎的一体化管理技术以及面向新型硬件设备的优化技术，解决“不管用”的问题。
（2）针对多源知识融合的挑战为解决开源数据分析框架交互性与异构性支持不足的问题，研发面向人与机器、算法协同工作环境，实现差异化数据类型与负载和异构硬件设备的分析框架自动适配，降低领域人员分析应用门槛，解决“不会用”的问题。
（3）针对数据处理过程的挑战为解决开源大数据软件栈中数据工程工具集较为欠缺的问题，研发数据采集、数据集成、数据清理、数据可视化探索分析等丰富的数据工程支撑工具，提升数据处理的效率，解决“不够用”的问题。
（4）针对应用开发效率的挑战为应对开源大数据系统软件产品在应用开发上的能力缺失问题，研发支撑大数据应用开发与运行一体化、智能化的管理工具，领域大数据实验床以及面向新型硬件设备的优化能力的研发和工程化，解决“不好用”的问题。
（5）针对安全可控保障的挑战为应对开源软件代码来源（链）难以控制、版本变化迅速、质量缺乏统一标准的问题，研发面向大数据应用的混源大数据系统的可信验证体系，实现对大数据系统软件可靠性、可用性、正确性等方面的可信验证，解决“不敢用”的问题。
最终，在大规模多源异构数据一体化管理、交互式异构数据分析框架、数据可视化与智能数据工程、领域大数据应用开发运行环境、大数据混源软件可信验证等领域取得重大突破，通过以上5个方面形成大数据系统软件体系，促进中国大数据产业的发展。
3 大数据系统软件技术架构以工业领域为例，从领域数据特征角度来看，机器设备产生的高通量时间序列数据、设计仿真阶段的非结构化工程数据等领域数据缺少有效的管理技术，同时对不同种类数据进行一体化管理的能力不足，缺少管用的大数据系统软件；从多源知识融合的角度来看，现有大数据分析软件使用门槛高、交互性支持不够，仅提供计算框架与分析类库，很难让具有机械、电子、液压、自动化等领域知识的技术人员独立使用；从数据处理过程的角度来看，由于大数据可视化、数据集成、数据清理等数据工程工具缺失，工业领域的技术人员会花费大量的时间反复尝试手动对数据进行处理，分析效果也受到了制约；从应用开发的角度来看，大数据应用系统开发涉及的系统选型、参数配置、模型选择、运行优化等工作步骤都需要基于专家知识进行反复迭代，应用开发使用门槛过高，加大了开发成本；从安全可控保障的角度来看，混源大数据系统的安全可信成为大数据开发利用亟待解决的核心问题。
大数据系统软件国家工程实验室针对以上问题与需求，重点在大规模多源异构数据一体化管理、交互式异构数据分析框架、数据可视化与智能数据工程、领域大数据应用开发运行环境、大数据混源软件可信验证等领域开展研发，以形成开放的大数据系统软件体系，提升中国大数据产业的实践能力。
3.1 大规模多源异构数据一体化管理技术多源异构数据是指数据源不同、数据结构或类型不同的数据集合。
数据源不同、数据类型不同，使得这类数据集的使用变得非常复杂，因此大规模多源异构数据的一体化管理技术变得十分重要。
需要突破的是针对不同类型数据的存储与查询技术，并在充分考虑多源异构数据的来源和结构随着时间的推移不断增加与变化的特点的情况下，研究如何形成可扩展的一体化数据管理系统。
现有大数据系统软件开源社区及商业产品对图数据、关系数据、键值数据等类型已经有比较成熟的技术。
但是对各行业领域中广泛存在的时序数据、科学数据、过程数据以及非结构化工程数据的管理能力则有所欠缺。
此外，随着计算机硬件技术的发展，越来越多的、性能强大的新型存储硬件加入了大数据管理系统的硬件平台中，如固态硬盘（solid state drives，SSD）、非易失性随机访问存储器（non-volatile random access memory，NVRAM）等，促进了灵活、可定制的数据中心架构的出现，这对如何进行异构硬件和系统软件的有效管理和协同优化提出了新的挑战。
这项研究的重点是多种类型数据的分布式存储技术，重点开发时序数据、过程数据、科学数据、非结构化工程数据等重要领域数据的分布式存储系统；研究多源异构数据的统一存储模型、统一数据查询接口及查询协同优化技术，开发多源异构数据一体化管理系统；研究新型存储硬件与开放计算平台上的数据管理软硬件协同优化技术。
3.2 交互式异构数据分析框架技术对大规模多源异构数据进行高效分析计算是挖掘大数据价值、发现特殊规律和洞见的关键。
在分析任务中，分析师通过分析算法库运行需要的统计算法或机理模型，借助分布式或并行计算框架完成大规模模型训练，并对分析结果进行解释。
上述过程不断迭代，得到最终的决策结论。
在此过程中，分析师需要根据任务需求调用不同的算法库，根据不同计算硬件的编程环境手动编写、调用各种计算资源的程序，并且对黑盒的分析模型进行解释，整个分析流程的关键步骤没有完整贯通，分析门槛很高。
这项研究的重点是开发面向新型计算硬件、国产CPU整机系统、超级计算机集群的高性能计算框架，研制分布式计算与高性能计算的融合计算框架，实现多层异构软硬件计算资源的统一调度和协同优化；开发分析模型可视化工具，实现分析算法的智能调试与人机交互协同；开发分析工作流管理工具，实现大数据分析生命周期的流程化管理，提高数据分析的易用性。
3.3 数据可视化与智能数据工程技术完整的数据分析流程除了数据分析活动外，还有大量的数据准备活动，包括数据的获取、清理、集成以及分析之前的数据探索和分析之后的结果可视化。
在实践中，这些步骤需根据分析目标和结果进行反复的迭代与试错，流程中需要的工具被统称为数据工程工具集，承担这部分工作的人员主要是数据分析师和领域专家。
数据工程技术在大数据时代遇到的挑战有两点：首先，现有产品针对海量异构数据的支持不足，可扩展性差，且对时间序列等新型数据的数据工程方法缺乏支持；其次，现有产品的智能化程度不高，在操作中需要大量人工参与，要求具备较丰富的领域知识，使用效率不高，过程繁复。
针对上述问题，需重点开发支持海量数据的可视化分析工具，研发面向工业、国家安全、公共服务等领域中的文本、复杂网络、时序数据、高维特征数据4类典型大数据的可视化工具。
开发多源异构数据的智能数据获取、数据画像、智能数据清理、智能数据集成等智能数据工程工具，解决传统数据工程任务耗时长、成本高的问题。
3.4 大数据混源软件可信验证技术一个具体的大数据应用解决方案往往由开源系统与闭源系统结合完成，或以黑盒的方式调用外部服务，这就形成了大数据混源系统。
大数据混源系统的分布式特性、开源/闭源结合的特性导致其代码量庞大，版本匹配、接口匹配、数据安全难以控制，这就对其可信验证提出了迫切的需求。
现有的可信验证技术体系尚未综合考虑大数据混源系统的上述两种特性，例如将系统当作黑盒的基于测试用例的和基于动态测试的方法、基于代码分析的静态分析方法、基于众包数据的数据挖掘方法、基于系统设计原理的模拟仿真方法等，都难以支持大数据混源软件的可信验证。
此外，大数据系统的复杂性导致其可信验证中难以避免状态空间爆炸的问题，导致验证效率不高。
这项研究的重点在于结合分布式系统建模技术和混源系统可信建模技术，研发大数据系统软件的综合建模工具，支持分布式环境下节点间的消息传递、任务的异步分发与同步汇总等分布式特征的建模，支持自主可控代码、第三方开源或闭源代码的混源特征建模，并支持两类建模技术的有效统一；研究基于高性能计算的并行可信验证算法，开发高性能可信验证系统，大幅提升软件验证的规模和效率。
3.5 清华“数为平台”技术框架大数据系统软件国家工程实验室为实现大数据系统软件的快速、自动、智能构造和运维，突破大数据系统软件技术瓶颈，研发了大数据系统软件与工具栈——清华“数为平台”，其总体框架如图1所示。
