全球及中国实时数据库系统市场分析

——中国金融数据及解决方案首席服务商Wind中国金融数据库介绍上海万得信息技术有限公司Shanghai Wind Information Co., Ltd.地址: 上海市浦东新区福山路33号建工大厦9楼邮编Zip: 200120电话T el: (8621) 6888 2280传真Fax: (8621) 6888 2281Email: sales@.cn目录1为什么选择WIND中国金融数据库................................................................ 错误!未定义书签。

2数据库分类介绍............................................................................................... 错误!未定义书签。

2.1宏观经济数据库 ...................................................................................... 错误!未定义书签。

2.1.1中国宏观经济数据库 ......................................................................错误!未定义书签。

2.1.2进出口数据库..................................................................................错误!未定义书签。

2.1.3世界经济国民经济帐户数据库 ......................................................错误!未定义书签。

2.2中观经济数据库 ...................................................................................... 错误!未定义书签。

W i n d金融数据库介绍 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020——中国金融数据及解决方案首席服Wind中国金融数据库介绍上海万得信息技术有限公司Shanghai Wind Information Co., Ltd.地址: 上海市浦东新区福山路33号建工大厦9楼邮编Zip: 200120电话Tel: (8621) 6888 2280传真Fax: (8621) 6888 2281Email目录1为什么选择Wind中国金融数据库数据全面：Wind资讯作为中国最领先的金融数据服务商，经过十年的积累，已建成国内最完整、最准确的以金融证券数据为核心的一流大型金融工程和财经数据仓库，数据内容涵盖股票、基金、债券、外汇、保险、期货、金融衍生品、现货交易、宏观经济、财经新闻等领域。

收集了所有金融品种完整的（包括上市前和上市后）数据，尤其是推出了很多独具特色的深度加工数据，为其他公司所不具备。

万得数据库的全面完整已经得到了中国证券行业高端专业人士的公认。

数据准确：Wind资讯视数据的准确为生命，%的准确率倚靠科学的核查方法和先进的管理手段得以保证。

从核查方法来看，除了传统的人工校对外和数据库约束条件外，更多地利用各种平衡公式和经验公式对数据进行合法性校验、一致性校验和统计校验。

第一层是合法性校验，即表内校验，不符合公式的不得入库，起到事前控制的作用；第二层是一致性校验，即表间校验，每日所有数据处理完毕后，找出不同表中相互矛盾的数据，并制作出报告，提交相关人员解决，起事后稽核的作用；第三层是统计校验，即从数据库中提取大量数据制作专题报表，与权威机构的公布报表核对，从中发现问题，如每年年报结束后的综合统计。

从管理手段来看，Wind资讯成立质量检验部门，选派专人负责数据核查工作，通过一系列的激励措施，使数据质量始终保持在很高的水准之上。

中国数据库一体机应用场景-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述：中国数据库一体机是一种集成了数据库管理系统和硬件设备的一体化解决方案，为用户提供了便捷、高效的数据管理服务。

随着信息化的发展，数据库一体机在各个领域得到了广泛应用，成为了企业、政府部门和教育机构的首选方案之一。

本文将探讨中国数据库一体机在不同领域的应用场景，以及其在提升工作效率、降低成本、保障数据安全等方面的优势。

通过对不同场景下的案例分析，展示中国数据库一体机的价值和潜力。

1.2 文章结构文章结构部分主要介绍了本文的组织框架，其中包括引言、正文和结论三个部分。

引言部分主要对文章的主题进行概述，介绍了中国数据库一体机的应用场景，并阐述了本文的目的和意义。

正文部分分为企业应用场景、政府部门应用场景和教育领域应用场景三个小节，具体探讨了在各个领域中中国数据库一体机的应用情况和价值。

结论部分对本文进行了总结，展望了中国数据库一体机在未来的发展前景，同时提出了对读者的一些建议和提示。

1.3 目的文章目的是探讨中国数据库一体机在不同领域的应用场景，分析其在企业、政府部门和教育领域的具体应用情况，为读者提供更全面的了解和认识。

通过对各个领域的具体案例进行分析和比较，帮助读者更好地了解数据库一体机的应用优势和价值所在，为其在实际工作和生活中的使用提供参考和指导。

同时，通过展望未来数据库一体机在中国的发展趋势，为相关行业的专业人士和决策者提供参考和启示，促进中国数据库一体机技术的进一步创新和发展。

2.正文2.1 企业应用场景在企业领域，数据库一体机的应用场景非常广泛。

一体机的集成化设计使得其在企业内部数据管理和应用部署方面具有诸多优势。

首先，企业可以利用数据库一体机来构建大规模的数据仓库。

通过一体机的高性能和高可靠性，企业可以快速地存储和分析海量数据，从而帮助企业管理层做出更加准确的决策。

其次，企业可以利用数据库一体机来构建实时数据分析系统。

一体机的高并发处理能力和实时数据同步功能可以帮助企业实时监控业务情况并做出及时调整。

RtPM实时性能管理PI系统技 术 白 皮 书 PI中国技术支持中心Powered by目 录前言 (3)241 PI 系统的作用 (4)1.1PI 数据库系统帮助企业实现从数据到信息，从信息到生产力的转换............................4 1.2PI 数据库系统弥合了业务控制与业务管理间的信息缺口...............................................4 1.3PI 数据库系统加速了用户的投资回报...............................................................................4 1.4PI 数据库系统的安全保障体系...........................................................................................5 PI 系统的优势：专业化、使用灵活和技术领先............................................................................6 3 PI 系统技术简介.. (8)3.1PI 通用数据服务（Universal Data Server ）........................................................................8 3.2UDS 特性 ─ PI 数据储存（PI DataStorage ）...................................................................8 3.3UDS 特征 ─ PI 模型数据库（PI Module Database ）.......................................................9 3.4PI 接口（PI Interfaces ）.......................................................................................................9 3.5PI 应用服务（PI ServerApps ）..........................................................................................10 3.6PI 过程模板（PI ProcessTemplates ）..............................................................................13 3.7PI 高级计算引擎（PI Advanced Computing Engine ）（简称 PI ACE ）.........................13 3.8PI 图形显示界面（PI ProcessBook ）................................................................................14 3.9PI 数据连接（PI Datalink ）.............................................................................................14 3.10 Sigmafine ............................................................................................................................15 PI 系统保护数据的安全性..............................................................................................................16 5PI 开发环境......................................................................................................................................17 6 PI 技术服务协议（PI TSA ） (18)索 引RtPM TM 实时性能管理软件UDS 通用数据服务器PI DataStorage PI数据储存PI Module Database PI模型数据库PI接口PIInterfacesPI ServerApps PI应用服务PI Batch PI批处理SQC 实时统计质量控制ProcessTemplates PI过程模板PIPI ACE PI高级计算引擎ProcessBook PI图形显示界面PIDatalink PI数据连接PIPI DataAccess PI数据访问套件PI API PI应用编程接口PI SDK PI软件开发工具箱PI ODBC PI开放数据库连接PI OLEDB PI数据库对象连接与嵌入PI TSA PI技术服务协议前言OSIsoft公司是世界领先的实时性能管理软件（RtPM TM）系统的提供商。

制造业智能化生产管理系统开发方案第1章项目背景与需求分析 (3)1.1 制造业智能化生产管理概述 (3)1.2 市场需求与竞争分析 (4)1.3 系统功能需求分析 (4)1.4 技术可行性分析 (5)第2章系统架构设计 (5)2.1 总体架构设计 (5)2.2 系统模块划分 (6)2.3 技术选型与平台选择 (6)2.4 系统集成设计 (6)第3章数据采集与管理 (7)3.1 数据采集技术概述 (7)3.1.1 数据采集基本原理 (7)3.1.2 常用数据采集技术 (7)3.1.3 数据采集技术在制造业中的应用 (7)3.2 设备数据采集方案 (7)3.2.1 设备选型 (7)3.2.2 数据采集模块设计 (8)3.2.3 数据传输 (8)3.3 传感器与执行器接入 (8)3.3.1 传感器接入 (8)3.3.2 执行器接入 (8)3.3.3 传感器与执行器集成 (9)3.4 数据存储与管理 (9)3.4.1 数据存储设计 (9)3.4.2 数据管理策略 (9)第4章智能调度与优化 (9)4.1 生产调度算法研究 (9)4.2 智能优化算法应用 (10)4.3 调度策略与参数配置 (10)4.4 调度结果评估与优化 (10)第5章生产线自动化控制 (10)5.1 自动化控制系统概述 (10)5.2 生产线设备控制方案 (10)5.2.1 设备控制需求分析 (10)5.2.2 控制系统硬件设计 (11)5.2.3 控制系统软件设计 (11)5.3 技术应用 (11)5.3.1 选型与布局 (11)5.3.2 编程与控制 (11)5.3.3 与其他设备的协同作业 (11)5.4.1 闭环控制策略 (11)5.4.2 故障诊断与处理 (11)5.4.3 控制系统功能优化 (11)第6章仓储物流管理 (11)6.1 仓储物流系统设计 (11)6.1.1 设计原则 (11)6.1.2 系统架构 (11)6.1.3 功能模块 (12)6.2 自动化立体仓库方案 (12)6.2.1 立体仓库结构设计 (12)6.2.2 智能存取系统 (12)6.2.3 仓储管理系统 (12)6.3 智能物流设备选型与应用 (12)6.3.1 智能搬运设备 (12)6.3.2 自动化输送设备 (12)6.3.3 智能分拣设备 (12)6.4 仓储物流系统集成 (12)6.4.1 系统集成架构 (13)6.4.2 系统集成技术 (13)6.4.3 系统集成效果 (13)第7章质量管理与追溯 (13)7.1 质量管理体系构建 (13)7.1.1 质量战略规划 (13)7.1.2 质量控制流程 (13)7.1.3 质量保证机制 (13)7.1.4 质量持续改进 (13)7.2 在线检测技术 (13)7.2.1 检测设备选型 (14)7.2.2 检测系统设计 (14)7.2.3 检测数据应用 (14)7.3 质量追溯与数据分析 (14)7.3.1 质量追溯系统 (14)7.3.2 数据分析方法 (14)7.4 智能预警与决策支持 (14)7.4.1 智能预警 (14)7.4.2 决策支持 (14)第8章数据分析与决策支持 (14)8.1 数据分析方法与技术 (15)8.1.1 数据分析方法 (15)8.1.2 数据分析技术 (15)8.2 生产数据分析 (15)8.2.1 生产过程数据分析 (15)8.2.2 产品质量数据分析 (15)8.3 成本分析与控制 (16)8.3.1 成本分析方法 (16)8.3.2 成本控制策略 (16)8.4 决策支持系统设计 (16)8.4.1 系统架构 (16)8.4.2 功能模块 (16)第9章系统安全与稳定性保障 (16)9.1 系统安全策略设计 (16)9.1.1 权限管理 (17)9.1.2 数据加密 (17)9.1.3 安全审计 (17)9.1.4 防火墙与入侵检测 (17)9.2 网络安全与数据保护 (17)9.2.1 网络隔离 (17)9.2.2 数据备份与恢复 (17)9.2.3 防病毒措施 (17)9.2.4 安全协议 (17)9.3 系统稳定性分析 (17)9.3.1 系统架构设计 (18)9.3.2 负载均衡 (18)9.3.3 系统功能优化 (18)9.3.4 容错机制 (18)9.4 系统监控与运维 (18)9.4.1 系统监控 (18)9.4.2 日志管理 (18)9.4.3 定期维护 (18)9.4.4 应急预案 (18)第10章系统实施与评估 (18)10.1 系统实施步骤与策略 (18)10.1.1 实施步骤 (18)10.1.2 实施策略 (19)10.2 系统验收与培训 (19)10.2.1 系统验收 (19)10.2.2 培训方案 (19)10.3 运营效果评估 (19)10.4 持续改进与优化建议 (20)第1章项目背景与需求分析1.1 制造业智能化生产管理概述全球制造业的快速发展和我国制造业转型升级的迫切需求，智能化生产管理成为提高制造业核心竞争力的重要途径。

中国企业信用平台简介中国企业信用服务平台简介：公司在香港注册成立，公司使用名为中国企业信用管理中心，是第三方企业征信服务平台，是我国社会信用体系建设的重要组成部份。

公司依法注册的经营范围包括企业信用信息管理、采集、加工、档案建立和信用评级。

政府职能部门监管信息发布平台：企业信用信息服务平台给国家各级政府职能部门提供了企业监管信息发布端口，实现了把分散在不同区域、不同部门、不同文档格式、不同类别、不便查询的零散监管信息，汇聚于本平台内相关联的企业信用档案中，使之成为企业信用档案的重要组成部份，并免费供大众查询、参考。

消费者投诉维权平台：企业信用信息服务平台与实名制下的消费者维权档案系统有机结合，为企业与消费者搭建了“面对面” 、“点对点”的在线沟通渠道，是从征信角度化解消费纠纷、商业纠纷、劳务纠纷等信用危机的友好和解机制。

将实名制下的消费投诉纳入企业征信系统，置于公众监督之下，匡助尊重消费者、重视社会责任的企业树立良好形象。

企业信用查询平台：市场经济是信用经济，信用是企业的命脉。

企业信用信息服务平台把企业的基本信息，政府各职能部门的监管信息、行业协会 (社团组织) 的评价信息、银行信贷信用信息、企业管理信息、企业运营信息，媒体的评价信息，企业相关负责人的信息以及实名制下的消费者评价信息按照统一的征信规则，汇集到相关企业信用档案。

通过科学的数学分值计算，适时反映出企业动态的信用状况。

企业信用信息服务平台，是消费者消费之前进行决策的指南，是商家交易之前进行决策的重要参考，是有效规避消费侵权、商业欺诈的重要保障，是政府政策支持、银行信贷的重要依据。

匡助企业建立客户信任，促成更多交易。

企业信用信息服务平台提供的所有政府职能部门信息，全部来自国家工商，人民银行，法院，税务，人社局等政府部门。

中国企业信用信息服务平台是中国企业信用管理有限公司惟一官方网站平台，企业信用信息由金信企业信用管理(北京)有限公司提供。

数据库未来发展趋势(更新版)数据库诞生于20世纪60年代，经历近十年蝶变，到了70年代，IBM提出了商用的关系型数据库，此后，这种商用数据库经过包括Honeywell、IBM、微软等主流厂商的迭代更新，逐渐推广于市场。

随着数据化趋势的发展和大数据时代的到来，数据库逐渐从灯光边缘来到舞台中心，成为了大数据时代最为重要的基础设施之一。

自商业化后，长期以来，商用关系型数据库始终处于本地化部署阶段，直到2010年以后，数据库逐渐发展出了以下三大新趋势：第一，数据库的多元化。

随着人们的需求逐渐多元化，一些非关系型的数据库得到了蓬勃发展，可以适应更多应用场景。

第二，数据库上“云”。

随着云技术、通讯和网络技术的大发展，数据库逐渐从本地部署向云上转化。

第三，数据库的开源。

最早的数据库是以闭源为主，后来逐渐有更多开源的数据库入场。

第一个发展趋势是数据库的多元化。

当下，关系型数据库仍然是市场主流。

什么是关系型数据库？最常见的就是我们常用的excel，非常直观地用二维的行列来排布数据。

非关系型数据库即储存形式不是二维结构的数据库，从实时性来看，数据库还分为两类：一个是事务性的数据库，特点是要求有互动行为，对于响应的时间要求比较高；另一种是非事务性数据库，单纯把这些数据储存在里面，后续再进行分析。

关系数据库中的数据，彼此之间的关系一目了然，理解起来轻而易举。

由于它的储存性能比较好，所以有易于维护、便于理解、使用方便等优点。

但它有几点问题：一点数据库的灵活性较差，数据只能以规定的形式来填取，一旦一个数据库成型之后，想更改它的形式非常困难；二是它的数据储存方式非常讲究数据关系，对海量数据的处理非常不友好。

随着数据行业的大发展，数据要求的应用场景越来越多，出现了不以二维结构而是其他一些关系来储存数据的数据库，这些统称为非关系型数据库。

它们的特点是格式灵活。

由于不通过关系处理数据，所以它的响应速度和性能比较优秀。

但是非关系型数据库也有一些问题：第一，它的逻辑比较难，比如图数据库就是以图形或者网络作为储存的结构，以网络结构勾结起数据之间的关系，在理解和学习上需要投入较高成本；第二，不适合进行复杂操作，由于不是通过强关系性来储存，在调取复杂查询的时候，需要从一个表跳到另外一个表，再跳到后一个，以此类推，效率比关系型数据库要低。

中国消费市场大数据分析报告目录中国消费市场大数据分析报告 (1)引言 (1)背景介绍 (1)目的和意义 (2)中国消费市场概况 (3)消费市场规模 (3)消费结构 (4)消费趋势 (5)大数据在中国消费市场的应用 (6)大数据的定义和特点 (6)大数据在消费市场中的作用 (7)大数据分析方法和工具 (8)中国消费市场大数据分析结果 (9)消费者画像分析 (9)消费行为分析 (10)消费偏好分析 (12)中国消费市场大数据分析的启示和挑战 (13)启示 (13)挑战 (14)结论 (15)总结 (15)展望 (16)引言背景介绍中国消费市场大数据分析报告背景介绍随着中国经济的快速发展和人民生活水平的提高，中国消费市场正经历着前所未有的变革和增长。

消费者的购买行为和偏好正在发生巨大的变化，这对企业和政府来说都是一个重要的挑战和机遇。

为了更好地了解和把握中国消费市场的发展趋势，大数据分析成为了一种重要的工具和方法。

中国是世界上最大的消费市场之一，拥有庞大的人口和日益增长的中产阶级。

随着城市化进程的加速，中国消费者的购买力不断增强，消费需求也在不断扩大。

然而，中国消费市场的复杂性和多样性也给企业带来了巨大的挑战。

了解消费者的需求和行为变化，对企业来说至关重要。

大数据分析是一种基于海量数据的分析方法，通过对消费者的购买行为、偏好和社交媒体数据等进行深入挖掘和分析，可以揭示出消费者的潜在需求和市场趋势。

大数据分析可以帮助企业更好地了解消费者的需求，优化产品设计和营销策略，提高市场竞争力。

中国消费市场的大数据分析可以从多个维度进行，包括消费者的年龄、性别、地理位置、收入水平等。

通过对这些数据的分析，可以了解不同消费群体的消费习惯和偏好，为企业提供有针对性的产品和服务。

此外，大数据分析还可以揭示出消费者的购买决策过程和影响因素，帮助企业更好地制定市场营销策略。

在中国消费市场的大数据分析中，社交媒体数据也扮演着重要的角色。

PI 实时数据库系统详细介绍PI.实时数据库系统---详细介绍2010-08-20 11：50PI实时数据库系统(Plant Information System)是由美国OSI Software公司开发的基于C/S、B/S结构的商品化软件应用平台，是工厂底层控制网络与上层治理信息系统连接的桥梁，PI在工厂信息集成中扮演着特别和重要的角色。

PI实时数据库系统适用于电力、石油、化工、冶金、造纸、制药、水处理、食品饮料、通讯等各种生产流程企业的生产过程优化。

PI是全世界装机量最多的实时数据库系统，已成为OSI公司的标志产品。

美国OSI Software公司创建于1980年，总部设在加州San Leandro。

在休斯顿、西雅图、克里夫兰设有分部，在美国的IL、FL、MO、MA、NY、NC等州设有办事处，在澳大利亚、新西兰、德国、新加坡设有办事处，全球范围有超过50多个分销商，智网科技(杭州)有限公司是OSI Software公司在中国的指定分销商。

同时，智网科技还利用自身的技术优势，在PI系统的平台上，二次开发了诸多的电厂应用子系统，使用户十分方便地进行电厂生产过程优化及安全运行治理。

OSI Software公司与Microsoft、SAP、KBC等闻名公司保持着良好的合作关系，PI的客户端产品中底层完全采用微软Windows技术，同时也将用户界面Windows化。

迄今为止，PI的客户端模块以功能强盛、灵活、易用的特点在业界一直保持着领先的地位。

OSI Software公司还与世界上几乎所有的DCS/PLC厂商保持着良好合作关系，这就使得PI与DCS/PLC的数据接口建立在坚实的基础之上。

PI实时数据库系统概述世界上众多的企业都熟悉到生产过程的实时数据与历史数据是企业最有价值的信息财富，是整个企业信息系统的核心和基础。

但是，假如生产现场缺乏数据，数据不完整或者不一致，以及历史数据丢失，都将导致管理者对工厂的现状无法判断，给管理带来困难，严峻时甚至导致工厂停产，发生事故等等。

一种近实时全球电离层数据同化和预报系统的构建与实现欧明;陈龙江;甄卫民;朱庆林【期刊名称】《电波科学学报》【年(卷),期】2024(39)2【摘要】电离层天气变化正成为目前空间天气预报最重要的内容之一,建立一个可靠的、精确的电离层特征参量现报和预报系统对空间科学研究及军民用无线电信息系统保障均具有重要价值。

基于国际GNSS服务组织(International GNSS Service,IGS)的地基GNSS和全球电离层无线电观测站(Global Ionospheric Radio Observatory,GIRO)数字测高仪的实时数据,以国际参考电离层(International Reference Ionosphere,IRI)模型为背景模型,采用高斯-马尔可夫-限带卡尔曼滤波同化技术,结合超大规模矩阵稀疏存储与处理方法,在云计算平台上构建完成了近实时全球电离层数据同化和预报系统(near-Real-Time Global Ionospheric Data AssiMilation and forecasting system,RT-GIDAM)。

该系统具备了全球电离层TEC和电子密度的近实时(延时约5 min)、较高空间(5°×2.5°)和时间分辨率(15 min)的同化和预报功能,可为空间物理研究及相关无线电系统应用提供数据支撑。

【总页数】9页(P313-321)【作者】欧明;陈龙江;甄卫民;朱庆林【作者单位】中国电波传播研究所【正文语种】中文【中图分类】P352.7【相关文献】1.一种用于单片机开发系统的实时交换数据系统的软硬件实现2.基于Gauss-Markov卡尔曼滤波的电离层数值同化现报预报系统的构建——以中国及周边地区为例的观测系统模拟试验3.一种面向油气生产物联网实现实时数据库向关系数据库数据转换的方法和系统4.一种外接计算机实时数据通信与数据库管理系统的设计与实现5.基于多源数据和深度学习方法的全球实时电离层模型构建因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

全球国家地区对应的时区sql表概述及解释说明1. 引言1.1 概述本文旨在探讨全球国家地区对应的时区SQL表的设计、内容及其重要性。

随着全球化的进程，不同国家和地区之间的时间差异变得越来越重要。

准确地了解不同地区的时区信息对于跨国交流、商务合作以及数据分析都至关重要。

因此，建立一个详尽且准确的全球时区数据库将成为各行业中不可或缺的资源。

1.2 文章结构本文将分为五个主要部分进行论述。

首先，在引言部分，我们将简述文章研究领域和目标，并介绍各章节内容安排。

然后，通过第二部分，我们会概述现有时区数据库的局限性，并强调设计全球国家地区对应的时区SQL表的意义和优势。

接着，在第三部分，我们将详细解释说明这个SQL表中主要字段的含义和用途，并介绍构建该表所涉及到的方法和步骤，同时提供数据更新与维护策略和注意事项。

第四部分将通过典型应用场景与案例分析展示该全球国家地区对应时区SQL 表在实际情境下的应用效果。

最后，在第五部分，我们将总结研究工作并提供未来的展望和改进方向。

1.3 目的本文旨在为读者提供一个全面且实用的全球国家地区对应时区SQL表的概述和解释说明。

通过阐明这个SQL表的设计、内容和用途，我们希望读者能够深入了解该表对于不同行业领域中时间调整、订单处理以及数据可视化分析等方面的重要性。

同时，本文也旨在引发读者对于全球国家地区对应时区SQL表未来发展趋势和应用前景的思考。

2. 全球国家地区对应的时区sql表概述2.1 时区的定义和重要性：时区是根据地理位置，将全球各个地区按照其所属的标准时间来划分的方法。

时区的重要性在于确保不同地区之间能够进行准确的时间同步，方便人们在跨国交流、商务往来、航班计划等方面进行合理安排。

2.2 现有时区数据库的局限性：目前已经存在一些常用的时区数据库，如IANA（Internet Assigned Numbers Authority）维护的"tz"数据库和Windows操作系统中自带的"Zoneinfo"数据文件等。

wind数据库简介公司介绍：Wind资讯是中国领先的金融数据、信息和软件服务商，总部位于上海陆家嘴金融中心，在香港、北京、深圳、成都、沈阳、武汉等地设有分支机构。

万得资讯的客户涵盖证券、基金、保险、银行、QFII、政府机构、高校等1500多家企业，在金融机构的客户占有率达90％左右。

包括中国排名前50位的证券公司、最大的保险公司、资产规模最大的基金管理公司、四大国有商业银行等金融龙头企业。

以及上交所、深交所，证监会、银监会、保监会、财政部、国资委、国务院研究中心等政府机构。

Wind资讯的市场占有率不仅在国内遥遥领先，而且在国际市场上，提供的中国金融市场的数据和服务也享有最高的知名度。

高盛、美林、摩根大通、里昂、野村、瑞士信贷第一波士顿等几十家国际知名金融机构都是Wind资讯的忠实客户，大量的中英文媒体、研究报告、学术论文等同样多次引用Wind资讯的数据。

产品介绍：Wind 资讯金融终端具有在线安装、在线使用、在线服务、操作简单、界面友好等种种优点，适用于金融投资、金融信息、研究教学、金融监管等领域，是专业投资机构、专业研究机构、普通投资者、上市公司、高校财经类专业、财经类媒体及政府监管部门的理想工具。

主要功能模块：1、新闻模块特色：A、覆盖2500个信息源的滚动新闻每天超过10000篇。

B、每日跟踪3000多家上市公司、400个行业网站、50多个财经媒体的动态情报。

C、完整收集来自国务院、中国人民银行、财政部、证监会、交易所等来源的法律法规大全。

2、基金模块特色：A、各基金的评级数据：理柏、晨星、银河证券评级、Wind评级数据；B、丰富的单基金数据(F9)，各基金净值变化数据、资产组合数据、绩效评估数据、投资风格和归因分析数据。

C、各券商的基金研究报告。

D、基金分析及基金比较管理工具。

3、宏观行业模块特色：宏观行业数据浏览器涵盖中国宏观数据、中国区域数据、行业经济数据、海外经济数据四组指标体系，累计收录50000余项指标，其中：中国宏观经济23000余项指标，主要来自国家统计局、中国人民银行、外汇管理局、中国证监会、中国保监会、证券交易所；中国区域经济21000余项指标，主要来自国家统计局、统计年鉴；行业经济数据6500余项指标，主要来自各行业协会、各专业行业网站、国外行业数据提供商。

产生地背景与意义上世纪年代到年代早期，企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统，存储介质包括磁盘、磁带、光盘等.尽管当时人们称其为大数据，但以今日地数据量来看，这些数据无疑是非常有限地.随着地出现和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为主要形式地数据，包括、文档，以及后来出现地图片、图像、影像和音频等.此时企业内部生产数据地已不仅是企业地财务人员，还包括大量地办公人员，这极大地促进了数据量地增长.互联网地兴起则促成了数据量地第三次大规模增长，在互联网地时代，几乎全民都在制造数据.而与此同时，数据地形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动产生地数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集地数据.时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用地进一步丰富，数据已呈指数级地增长，企业所处理地数据已经达到级，而全球每年所产生地数据量更是到了惊人地级.在数据地这种爆炸式增长地背景下，“大数据”地概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议.在大数据时代，我们分析地数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样地依赖，而是面对全体数据；因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据地精确度，而是坦然面对信息地混杂；信息之“大”之“杂”，让我们分析地“据”也由传统地因果关系变为相关关系.文档收集自网络，仅用于个人学习大数据热潮地掀起让中国期待“弯道超越”地机会，创造中国企业从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追地战略机遇.传统行业对于底层设备、基础技术地要求非常高，企业在起点落后地情况下始终疲于追赶.每当企业在耗费大量人力、物力、财力取得技术突破时，革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段.这种一步落后、处处受制于人地状态在大数据时代有望得到改变.大数据对于硬件基础设施地要求相对较低，不会受困于基础设备核心元件地相对落后.与在传统数据库操作层面地技术差距相比，大数据分析应用地中外技术差距要小得多.而且，美国等传统强国地大数据战略也都处于摸着石头过河地试错阶段.中国市场地规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台.大数据对于中国企业不仅仅是信息技术地更新，更是企业发展战略地变革.随着对大数据地获取、处理、管理等各个角度研究地开展，企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”.任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰，只有数据才具有长期可用性，值得积累.数据是企业地核心资产，可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在地.大数据是信息技术演化地最新产物，确立了数据这一信息技术元素地独立地位.正因为数据不再是软硬件及应用地附属产物，才有了今天爆炸式地数据增长，从而奠定了大数据地基础.为了充分利用数据资产，大数据产业也呼之欲出.大数据时代来临，使商业智能、信息安全和云计算具有更大潜力.大数据产业链按产品形态分为硬件、基础软件和应用软件三大领域，商业智能、信息安全和云计算主横跨三大领域，将构成产业链中快速发展地三驾马车.就国内而言，商业智能市场已步入成长期，预计未来年复合年均增长率( ) 为，“十二五”期间潜在产值将超亿元; 信息安全预计未来年有望保持～地快速增长，“十二五”期间潜在产值将超亿元; 云计算刚进入成长期，预计未来年将超，年产业规模预计将达万亿元.大数据处理地基础设施数据仓库、以物联网为代表地数据收集环节、实时性强地在线数据分析工具，以及数据可视化地产品呈现，数据挖掘地应用在营销、销售、人力资源、电子商务等各个商业领域广泛开展，大数据为个性化营销和精准化推荐提供了充足地养分和可持续发展地沃土.同时大数据研究会给企业管理变革带来巨大冲击.对现代企业地管理运作理念、组织业务流程、市场营销决策以及消费者行为模式等产生巨大影响，使得企业商务管理决策越来越依赖于数据分析而非经验甚至直觉.大数据将催生由信息驱动地地商业模式，在企业地价值链中发挥中间作用，通过商业交易创建极具价值地“排出数据”；数据驱动地决策制定，利用可控实验，企业能够验证假设、分析结果以指导投资决策及运作改变；利用大数据进一步提高算法和机器分析地作用，避免成本高昂地人工干预，节约成本，提高效益.文档收集自网络，仅用于个人学习国内外研究进展“大数据”这个概念早在上个世纪地年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，就将“大数据”热情地赞颂为“第三次浪潮地华彩乐章”.年月《科学》（）杂志发表了一篇文章“: ”.“大数据”这个词开始被广泛传播.目前国内外地专家学者对大数据只是在数据规模上达成共识：“超大规模”表示地是级别地数据，“海量”表示地是级地数据，而“大数据”则是级别及其以上地数据.但对其地准确定义给出地结论不一.美国国家科学基金会( ) 则将大数据定义为“由科学仪器、传感设备、互联网交易、电子邮件、音视频软件、网络点击流等多种数据源生成地大规模、多元化、复杂、长期地分布式数据集”.对大数据地定义为：所涉及地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地地资讯.麦肯锡全球数据分析研究所在年月发表地一篇论文中所说：“大数据是指大小超出了典型数据库工具收集、存储、管理和分析能力地数据集.”但它同时指出“大数据”并非总是说有数百个才算得上.根据实际使用情况，有时候数百个地数据也可称为大数据，这主要要看它地第三个维度，也就是速度或者时间维度.权威研究与顾问咨询公司将大数据定义为“在一个或多个维度上超出传统信息技术地处理能力地极端信息管理和处理问题”.公司把大数据概括为规模快速和多样，即，而则是地基础上多一个价值.具体来讲，指数据量极大并仍在持续增大；指所需地处理速度快，响应时间短；指数据类型繁多，包括结构化数据、半结构化数据甚至是非结构化数据(以此区分大数据与海量数据两个概念)；指价值密度低，以视频为例，不间断地监控录像中，有用地数据长度可能仅有一两秒.由以上概念地差异可以看出目前主要从数据来源和数据地处理工具与处理难度两个方面对大数据进行定义.但是这种定义方式会和另一个词发生混淆——海量数据.有文献指出大数据海量数据复杂类型地数据，这一公式是否成立还待进一步讨论.如今“海量数据”研究方向主要考虑各种非结构化数据地有效管理、多数据源地集成问题.由此看来能区别两次还需要借助关于大数据特征，尤其是其中地.强调数据是快速动态变化地，形成流式数据则是大数据区别于其他概念地最重要地特征.文档收集自网络，仅用于个人学习国外除在大数据地概念上地研究外，重点放在技术研究.美国政府六个部门启动地大数据研究计划中，除了国家科学基金会地研究内容提到要“形成一个包括数学、统计基础和计算机算法地独特学科”外，绝大多数研究项目都是应对大数据带来地技术挑战，重视地是数据工程而不是数据科学，主要考虑大数据分析算法和系统地效率.在国内，“大数据”尚未直接以专有名词被我国政府提出并给予政策支持.因此国内学者关于大数据概念上地研究并不充分，大多是引用以上定义进行阐释.同时在国内对“海量数据”这一说法认同度较高，更习惯将“大数据”称为“海量数据，并没有将两个词进行明确地区分.国内在大数据研究领域地重点在大数据与云计算、数据挖掘，并行计算和分布式处理，应用式主要集中在地理信息系统.文档收集自网络，仅用于个人学习发展动态（）资源地管理与利用.数据作为一种重要地资源，对它价值地挖掘利用具有非常重要地意义，因此一直是该领域地研究重点.研究主要涉及到数字处理、数据分析以及数据挖掘，尤其是从海量、复杂、实时地大数据中挖掘知识，可见，对海量数据价值地挖掘、发现和创造价值一直是当前地研究热点.同时为了更好地建设数据资源，对数据地组织和存储显得尤为重点，于是相应地也成为研究热点，如元数据、数据仓库和数据存储等.文档收集自网络，仅用于个人学习（）信息服务.数据组织和建设地主要目地便是开展服务.相关研究主要涉及到地理信息系统、互联网、物联网、遥感、数字城市、商业智能等方面.而物联网一直是重点关注地新产业，对于数字城市及智慧城市地谋划建设更强调数据地价值.此外，统计还发现，中国移动、中国电信以及金融领域更注重从数据分析挖掘中获得智慧价值地利用.文档收集自网络，仅用于个人学习（）行业调整.迈向商业化，开源软件带来更多相关市场机会，将促使一批新型开放平台地诞生.同时大数据将由网络数据处理走向企业级应用，企业逐渐了解到大数据并不仅仅指处理网络数据，行业对大数据处理地需求也会增加，包括数据流检测和分析.大数据将创造出新地细分市场文档收集自网络，仅用于个人学习（）关键技术.数据地管理和利用离不开技术地支撑，服务质量地提高更离不开技术地保障.近几年地研究主要涉及到云计算、、、并行、分布式、多线程、网格、可视化等技术.尤其是云计算、以及带来地分布式、并行式算法与“海量数据”有着密切地关系，而事实上这三者针对地具体目标本来就是大规模地数据.文档收集自网络，仅用于个人学习目前存在地主要问题分析研究方法问题大数据研究开创了科研地第四范式，与传统地逻辑推理研究不同，大数据研究是对数量巨大地数据做统计性地搜索、比较、聚类和分类等分析归纳，因此继承了统计科学地一些特点.统计学关注数据地相关性或称关联性，所谓“相关性”是指两个或两个以上变量地取值之间存在某种规律性，而不再关注因果关系.因果关系地研究曾经引发了科学体系地建立，近代科学体系获得地成就已经证明，科学是研究因果关系最重要地手段.对于相关性研究是可以替代因果分析地科学新发展还只是因果分析地补充，这是一个大数据学术界讨论比较激烈地问题.文档收集自网络，仅用于个人学习（）领域融合问题当前大数据研究地局面是各个学科地科学家都以自己为主处理本领域地海量数据，信息领域地科学家只能起到助手地作用.也就是说，各领域地科学问题还掌握在各学科地科学家手里，计算机科学家所提炼出地具有共性地大数据科学问题并不多.通过对有关文献统计，目前大数据方面已发表论文多有计算机科学方面地研究机构专家学者撰写.大多立足于信息科学，侧重于大数据地获取、存储、处理、挖掘和信息安全等方面，鲜有从管理学地角度探讨大数据对于现代企业生产管理和商务运营决策等方面带来地变革与冲击地研究．缺乏学科之间地交叉与融合，缺乏既拥有清理和组织大型数据地能力又懂得“商业语言”地数据科学家.文档收集自网络，仅用于个人学习。

我国电力行业实时数据库及其生产信息化系统市场分析一、我国电力信息化市场容量1、2008年电力信息化总投资128.40亿元，电网信息化投资已超过发电企业的信息化投资从投资增速及投资分布上看，近几年来，电网信息化投资增速持续高于发电企业的信息化投资。

2008年电网信息化投资额达到78.7亿元，发电企业信息化投资49.70亿元，两者分别占比61.29%及38.71%, 电网信息化投资已经远远超过电力生产信息化投资，电力全行业的信息化建设投资结构渐趋合理。

2、2008年发电企业信息化投资49.70亿元，其中生产信息化投资39.75亿元，管理信息化投资9.95亿元发电企业的信息化包括电力生产信息化和管理信息化两部分。

由于电力生产特别强调安全性和稳定性，厂站信息化历来是电力信息化的重点，大部分水电厂、火力发电厂都配备了计算机监控系统。

电力信息化厂级监控系统的广泛应用大大提高了生产过程的自动化水平。

相比之下，电力行业管理信息系统的建设要滞后得多。

即使在国家电网公司、华能公司这样的单位，管理信息系统(MIS)的建设也处在初级阶段，主要实现了OA、财务管理、人力资源管理等基本功能。

在实施ERP方面，现在除了电力还在继续坚持由IBM实施的ERP项目外，、、等地的电力公司都暂停了相关的管理信息化计划。

二、我国电力行业实时数据库及应用系统下游电力行业需求分析1、火力发电仍是电力供应的主要方式随着我国电力结构进一步优化，水力、风力和核能等清洁能源和可再生能源供电发展也相当迅速，但总的来看，火力发电仍是全国电力供应的主要方式。

数据来源：中国电力联合会据中国电力联合会研究表明，到2008年底，我国包括五大电力集团、四小豪门中中广核以外的三家、自备电厂、地方所属电厂在的火力发电企业共有2200多家。

主要集中在煤炭产区和电力消费市场所在区域；在水利发电领域，我国共有5万kW以上的大中型水电站230余座，其中，五十万kW级以上的40余座，百万kW级以上的水电站25座；在风电领域，我国(不含港、澳、台)有22个省区市共建成风电场239个；在核电领域，共有4座核电站处于运营阶段，有13座正在处于在建或规划；在电网领域，我国目前形成了东北电网、华北电网、华中电网、华东电网、西北电网和南方电网6个跨省的大型区域电网，其中前六个电网归属国家电网公司管理，南方电网归属南方电网公司管理。

数据科学与大数据技术专业发展现状与前景分析目录一、数据科学与大数据技术专业发展现状分析 (2)1.1 专业建设情况 (3)1.2 教育资源分布 (4)1.3 学生培养质量 (5)1.4 科研成果与贡献 (7)二、大数据技术发展趋势与挑战 (8)2.1 技术创新与发展趋势 (10)2.2 行业应用需求分析 (11)2.3 人才培养与技能提升 (13)三、数据科学与大数据技术专业发展前景展望 (14)3.1 国家政策支持与引导 (15)3.2 行业发展潜力与空间 (16)3.3 人才需求预测与岗位分析 (17)3.4 未来发展趋势与影响 (18)四、数据科学与大数据技术专业建设与改革建议 (19)4.1 优化课程体系与教学内容 (20)4.2 提升教师教学水平与能力 (21)4.3 加强实践教学与创新创业教育 (23)4.4 深化产学研合作与社会服务创新 (24)一、数据科学与大数据技术专业发展现状分析学科交叉融合：数据科学与大数据技术专业涉及数学、统计学、计算机科学、数据科学等多个学科领域。

这些学科的交叉融合为该专业的发展提供了丰富的理论基础和实践方法。

课程体系设置：数据科学与大数据技术专业的课程体系通常包括数据科学导论、统计学原理、编程语言与编程实践、数据挖掘与分析、机器学习与人工智能等核心课程。

这些课程旨在培养学生掌握数据处理、分析、挖掘和可视化的基本技能，以及解决实际问题的能力。

教育资源与师资队伍：随着大数据时代的到来，越来越多的高校开始设立数据科学与大数据技术专业。

这些学校通常拥有先进的实验设备、丰富的教学资源和优秀的师资队伍，为学生提供了良好的学习环境和发展平台。

产学研结合：数据科学与大数据技术专业的实践性非常强，因此产学研结合是该专业发展的重要途径。

通过与企业、研究机构和政府部门合作，学生可以参与实际项目的研发和实践，提高自己的综合素质和就业竞争力。

国际交流与合作：随着全球化的深入发展，数据科学与大数据技术专业的国际交流与合作也日益频繁。

农业物联网发展现状与前景分析目录1.物联网简介2.国内外农业物联网发展现状与前景3.政府相关政策物联网简介运营技术有效的应用数据访问快速部署与传统技术整合新的业务模式信息技术安全监管全球部署管理成本物联网并不神秘这是一个生态环境，其中各种传感器、设备和设施被连接到一个网络，传输并接受数据以便于追踪、分析并根据数据采取决策和控制物联网智慧农业就是将物联网技术运用到传统农业中去，运用传感器和软件通过移动平台或者电脑平台对农业生产进行控制，使传统农业更具有“智慧”。

除了精准感知、控制与决策管理外，从广泛意义上讲，智慧农业还包括农业电子商务、食品溯源防伪、农业休闲旅游、农业信息服务等方面的内容。

现在，农业的第三次革命-农业信息革命正在进行中，依靠飞速发展的计算机信息技术、网络技术、3S等技术，正向快速、精准、节能、环保、高效等多方向迅速发展！农业物联网大田经济作物蔬菜花卉果树茶叶食用菌大田经济作物蔬菜-仙游利农食用菌-尤溪洋中蜜柚果园-平和苗圃花卉-漳州漳浦茶叶种植园思考？目前来说，大田经济作物、蔬菜、食用菌、花卉、果树这几种作物的生产栽培管理过程中，应用的信息技术有何不同之处？为什么？智慧农业-大田经济作物精确农业农业遥感技术地理信息系统预测与决策系统智慧农业-蔬菜温室大棚农业信息采集数据库系统自动控制系统智慧农业-食用菌农业信息采集数据库系统自动控制系统智慧农业-花卉农业信息采集数据库系统自动控制系统智慧农业-果园山地果园几乎空白，只有喷灌或滴灌等简单的控制系统，依旧依赖人工种植。

智慧农业-物联网物联网是新一代信息技术的重要组成部分。

其英文名称是“The Internet of things”。

由此，顾名思义，“物联网就是物物相连的互联网”。

这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。

物联网就是“物物相连的互联网”。