可视化商业智能大数据分析平台技术白皮书

大数据开启公安情报工作新时代摘要当前，大数据已成为学术界、企业界乃至政府关注的焦点。

大数据应用于公安领域，将推动公安情报工作发展与变革。

公安情报工作以信息资源开发为核心，需要拥有数量足够庞大的信息资源，而大数据可以弥补公安机关信息资源的不足。

公安机关顺应大数据时代的发展要求，应更新观念，提高大数据获取、分析与应用能力，并做好数据安全和隐私保护工作。

关键词公安情报工作大数据信息资源一、大数据的概念关于“大数据”（BigData），目前仍未有统一的定义，通常是指“无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合”。

①它是由不断增长的数据量和数据种类逐渐衍生出来的一种现象。

大数据之“大”并不是仅仅指数据量的大小，而是体现在它的规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。

②关于大数据的特征，可归结为4V：海量的数据规模（Volume），快速的数据流转和动态的数据体系（Velocity），不同结构、不同来源、不同形态的各种数据类型（Variety），更高的准确性（Veracity）③或巨大的数据价值（Value）。

大数据一词起源甚早。

二十世纪八十年代，美国就有人提出这一概念。

近年来，大数据一词日益流行，各国企业界、学术界不断对此进行探讨，现已成为国家和政府层面的发展战略。

2008年9月，英国《自然》杂志推出“大数据”专刊，阐述大数据所带来的技术挑战、现有解决技术以及未来发展方向。

同年12月，美国“计算社区联盟”发表白皮书《大数据计算：在商务、科学和社会领域创建革命性突破》，阐述在数据驱动的研究背景下，解决大数据问题所需的技术以及面临的一些挑战。

④2011年2月，美国《科学》杂志推出“数据处理”专刊，讨论数据迅速增长带来的种种问题与机遇，提出数据的搜集、维护和使用已成为科学研究的主要方面。

2011 年5月，著名咨询公司麦肯锡发布报告《大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿》，详细列举大数据的核心技术，深入分析大数据在不同行业的应用，明确提出政府和企业决策者应对大数据发展的策略。

你现时的得分是100！1、下列单位不是数据单位？（）BA、bitB、NBC、GBD、TB2、（）主要承担了搭建大数据平台上层建筑的任务。

BA、数据存储技术B、数据开发技术C、数据计算技术D、数据挖掘技术3、下列哪项不属于商业大数据的类型。

（）DA、传统企业数据B、机器和传感器数据C、社交数据D、电子商务数据4、信息技术是指有关信息的收集、识别、提取、变换、存贮、传递、处理、检索、检测、分析和利用等的技术。

凡涉及到这些过程和技术的工作部门，都可称作（）部门。

CA、技术B、研究C、信息D、管理5、以下哪个数据单位最大？（）CA、MBB、KBC、TBD、GB6、大数据技术的战略意义是（）。

CA、掌握庞大的数据信息B、促进互联网和信息行业的发展C、对这些含有意义的数据进行专业化处理D、企业内部，以及企业与供应商、客户、合作伙伴和员工数字化共享所有形式的数据资源7、（）主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等。

BA、采集B、统计/分析C、导入 / 预处理D、数据挖掘1、云计算包括有三个部分，分别是（）。

ABCA、基础设施服务B、平台服务C、软件服务D、数据服务2、“大数据”的特点是（）。

ABCDA、数据体量大B、数据类别大C、数据处理速度快D、数据真实性高3、美国哈佛大学的研究小组给出了著名的资源三角形。

包括（）ACDA、信息B、数据C、物质D、能量4、大数据平台的三个重要的技术部分。

ABDA、数据交易技术B、数据交互技术C、数据存储技术D、数据处理技术5、大数据处理流程可以概括为（）。

ABCDA、采集B、导入和预处理C、统计和分析D、数据挖掘6、互连网上出现的海量信息可以划分为三种。

分别为（）。

ABCA、结构化信息B、非结构化信息C、半结构化信息D、特殊化信息1、政府数据资源丰富，应用需求旺盛，政府应该是大数据发展的推动者，不是大数据应用的受益者。

错对错2、电子商务数据属于商业大数据的类型错对错3、大数据或称巨量资料，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。

BI-CENT V5.6 嵌入式BI套件技术白皮书目录1 产品定位及技术架构 (3)1.1 BI –决策支持技术 (3)1.2 BI 产品线与“BI-CENTER 嵌入式BI套件” (4)2 “BI-CENTER 嵌入式BI套件”的特点 (8)2.1 自由报表工具 (8)2.1.1 设计理念 (8)2.1.2 自由报表的功能特点： (10)2.1.3 性能特点 (10)2.1.4 自由报表的技术架构 (11)2.2 OLAP分析工具 (11)2.2.1 设计理念 (11)2.2.2 OLAP分析工具的功能特点 (12)2.2.3 OLAP分析工具的技术架构 (14)2.3 综合仪表板工具 (14)2.3.1 设计理念 (14)2.3.2 综合仪表板的功能特点： (16)2.3.3 综合仪表板的技术架构 (16)3 部署方式 (16)3.1 以Jar包、资源包的方式部署 (17)3.2 以独立运行的方式部署 (17)4 系统和运行环境的要求 (17)4.1 支持的关系型数据库 (17)4.2 支持的OLAP Server (18)4.3 硬件环境 (18)4.4 软件环境 (18)5 “BI-CENTER 嵌入式BI套件”的测评数据 (18)5.1 测试场景 (19)5.2 测试结果 (21)5.2.1 响应时间 (21)5.2.2 资源占用 (22)5.2.3 资源释放 (23)6 典型案例 (24)6.1 Fintelligen银行数据集成平台 (24)6.2 兰州市数据中心 (25)1 背景1.1 BI – 决策支持技术BI(商务智能或商业智能)，泛指辅助企业（或组织）进行科学决策的IT 技术和架构。

上图简要示意了企业（或组织）的决策过程。

企业（或组织）的决策过程是这样一个一个闭环的过程：生产、业务系统（如：ERP 、CRM 、进销存系统等）在运营过程中，产生了大量数据，但业务系统本身，却无法站在全局的角度，解读这些数据；因而，需要BI 应用系统来整合，分析这些数据，并以直观的方式展现给决策者。

EsDataClean数据质量管理平台产品技术白皮书北京亿信华辰软件有限责任公司2016年12月版本控制版本历史目录1.前言 (2)2.产品介绍 (2)3.产品功能 (3)3.1.规则管理 (3)3.2.流程管理 (4)3.3.监控管理 (4)3.4.结果管理 (4)3.5.统计分析 (4)3.6.绩效管理 (5)3.7.系统管理 (5)3.8.信息交换 (5)4.产品特点及优势 (5)4.1.专业的理论体系 (5)4.2.丰富的评价算法 (6)4.3.跨数据源比对 (6)4.4.问题数据多方式告警 .............................................................................. 错误!未定义书签。

4.5.灵活的数据整改流程 (7)4.6.支持自动修复策略 (7)4.7.丰富的统计分析报告 (7)4.8.知识库自动积累和查询 (8)5.软硬件环境 (8)5.1.服务器 (8)5.2.客户端 (9)1.前言面对市场环境和社会压力，越来越多的企业和单位开始重视数据中心的建设，希望通过数据来提高管理水平及竞争力。

数据已成为企业和单位最重要的资产，但有许多因素会导致这些“资产”贬值，比如数据的冗余和重复导致信息的不可识别、不可信，信息精确度不够，时效性不强；结构或非结构数据使整合有困难；管理层面的人员变动引发的影响；数据标准不能统一，相关规范不完善造成对数据理解的不充分等等。

这导致我们对数据进行汇总分析和数据挖掘时，分析的结果有很大的偏差，为决策来带来了负面影响。

EsDataClean数据质量管理平台正是为了解决这类问题而研发的。

通过 EsDataClean，可以及时发现、定位和解决数据仓库建设过程中各环节的数据质量问题，并完成问题数据的流转和处理，同时对数据质量进行评估和监控，有助于不断改进数据质量管理水平，大大提高数据仓库建设效率及展现层的数据可靠性。

四大数字技术对数字经济的影响数字经济是以数字化的知识和信息作为关键生产要素，以数字技术为核心驱动力量，以现代信息网络为重要载体，通过数字技术与实体经济深度融合，不断提高经济社会的数字化、网络化、智能化水平，加速重构经济发展与治理模式的新型经济形态。

1、数字经济的核心产业据中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展白皮书（2020年）》（以下简称信通院白皮书），从生产力和生产关系的角度来看，数字经济由数字产业化、产业数字化、数字化治理和数据价值化构成，其中数字产业化、产业数字化是数字经济核心产业。

图表：数字经济内涵资料来源：中国信息通信研究院前瞻产业研究院整理（1）数字经济核心产业之一——数字产业化数字产业化即信息技术、及通信产业，是数字经济发展的基础产业，为数字经济的发展提供提供技术、产品、服务等方面的支持。

数字产业化包括电子信息制造业、电信业、软件和信息技术服务业、互联网等行业，具体包括但不限于5G、集成电路、人工智能、大数据、云计算、区块链等。

2019年数字经济稳步发展，据信通院白皮书统计，数字产业化增加值达到7.1万亿元，占GDP比重为7.2%。

数字产业化内部结构持续软化，软件业和互联网行业占比小幅提升；云计算、大数据、人工智能三个新型“硬科技”领域，基本达到普惠应用水平，并呈现出交融趋势；在网络基础设施建设方面，“十三五”期间，我国建成了全球最大的光纤网、4G/5G网络。

资料来源：前瞻产业研究院整理（2）数字经济核心产业之一——产业数字化产业数字化是指在新一代数字科技支撑和引领下，以数据为关键要素，以价值释放为核心，以数据赋能为主线，对产业链上下游的全要素数字化升级、转型和再造的过程。

包括但不限于工业互联网、智能制造、车联网等融合型新产业新模式新业态。

产业数字化转型由单点应用向连续协同演进，传统产业利用数字技术进行全方位、多角度、全链条的改造提升，数据集成、平台赋能成为推动产业数字化的关键。

目录1.引言 (1)2.产品介绍 (2)2.1.产品概述 (2)2.2.产品架构 (2)2.3.部署模式 (4)2.4.产品模块 (4)3.技术特点 (6)3.1.平台稳定可靠 (6)3.2.丰富的安全服务组件 (7)3.3.分布部署，统一管理 (9)3.4.用户与资产结构 (10)3.5.安全服务链编排 (12)3.6.用户自助服务 (13)3.7.计量计费账单 (14)3.8.云安全态势感知 (14)3.9.集中升级管理 (15)3.10.支持IPv4/IPv6双栈 (15)4.产品简述 (17)4.1.安全市场 (17)4.1.1.自主安全组件 (17)4.1.2.第三方安全组件 (19)4.2.组件管理 (20)4.3.资产管理 (21)4.4.租户信息同步 (21)4.5.监控告警 (22)4.6.订单管理 (24)4.7.工单管理 (25)4.8.计量计费 (26)4.9.报表管理 (27)4.10.云安全态势 (27)4.11.日志审计 (29)5.产品价值 (30)1.引言随着云计算的普及，大量分散数据集中到私有云和公有云内，这些数据中包含的巨大信息和潜在价值也吸引了更多的攻击者，根据国家计算机网络应急技术处理协调中心（简称CNCERT/CC）报告，网络安全事件依然持续不断爆发，而针对云上安全防护的需求也将与日俱增。

《信息安全技术网络安全等级保护基本要求第2部分：云计算安全扩展要求》等云计算标准对云环境中的安全防护的标准和范围做出了明确的要求，云上的安全责任将由云服务提供商与租户共担，需要充分保证租户业务安全的同时还要求云服务提供商能持续运营安全服务。

传统单纯依靠部署虚拟化安全设备的方式，部署周期长，使用不便利，配置复杂已经无法满足云环境下安全的需求。

用户希望能够构建一套使用便利，可持续运营，覆盖从边界到主机、应用的立体化云安全防护体系。

2.产品介绍2.1.产品概述传统业务开始往各种云上迁移后，云内承载的业务越来越多，而云内业务安全建设却远远落后于业务迁移的进度，构建的云上业务安全体系不仅要从边界入侵防范、主机恶意代码防范、数据库审计等传统安全防护能力着手，更要让各种安全服务能力与云计算按需交付的特点进行深度的结合，并通过各种云端、大数据的能力，构建一个全方位的云安全解决方案。

大数据技术和工程硕士课程表第一学期1. 数据挖掘基础- 介绍数据挖掘的基本概念和技术- 学习数据预处理、特征选择和降维等技术- 实践使用常见的数据挖掘工具和算法2. 大数据计算框架- 研究大数据计算框架的原理和应用- 学习Hadoop、Spark等大数据处理工具和平台- 实践使用大数据计算框架解决实际问题3. 数据库系统和管理- 了解数据库系统的基本概念和原理- 学习数据库设计、查询优化和数据管理等技术- 实践使用SQL语言进行数据库操作和管理4. 数据可视化与交互- 掌握数据可视化的基本原理和技术- 学习使用各种工具和库创建交互式数据可视化应用- 实践设计和实现具有吸引力和易用性的数据可视化界面第二学期1. 机器学习与深度学习- 研究机器学习和深度学习的基本理论和方法- 学习常见的机器学习和深度学习算法- 实践使用机器学习和深度学习解决实际问题2. 大数据存储与管理- 了解大数据存储和管理的基本概念和技术- 学习分布式文件系统、NoSQL数据库等大数据存储方案 - 实践设计和实现大数据存储和管理系统3. 数据安全与隐私保护- 研究数据安全和隐私保护的基本原理和方法- 学习数据加密、访问控制等技术- 实践应用数据安全和隐私保护技术解决实际问题4. 大数据分析与决策支持- 掌握大数据分析和决策支持的基本原理和方法- 学习数据挖掘、机器学习等技术在决策支持中的应用 - 实践设计和实现大数据分析和决策支持系统第三学期1. 云计算与大数据应用- 了解云计算和大数据应用的基本概念和技术- 学习云计算平台、大数据应用框架等工具和平台- 实践开发和部署基于云计算和大数据的应用系统2. 数据科学与商业智能- 研究数据科学和商业智能的基本理论和方法- 学习数据分析、预测建模等技术在商业智能中的应用- 实践应用数据科学和商业智能技术解决实际问题3. 大数据项目管理- 了解大数据项目管理的基本概念和方法- 学习项目规划、进度控制和风险管理等技术- 实践参与大数据项目，并掌握项目管理工具和技巧4. 大数据伦理与法律- 研究大数据伦理和法律的基本原则和规定- 学习数据隐私、知识产权等法律问题的解决方法- 实践应用伦理和法律规定解决大数据相关问题这是一份以人类视角叙述的大数据技术和工程硕士课程表。

BI与大数据区别概述：BI（Business Intelligence，商业智能）和大数据是当前信息技术领域中两个热门的概念。

尽管它们都与数据相关，但它们在目标、处理方式和应用范围上存在着明显的区别。

本文将详细介绍BI和大数据的区别。

一、定义：1. 商业智能（BI）：商业智能是一种通过数据分析和数据可视化等方式，为企业决策提供支持的技术和工具。

它通过从各种数据源中提取、清洗、整合和分析数据，匡助企业管理者更好地理解业务情况、发现潜在问题和机会，并做出相应的决策。

2. 大数据：大数据是指规模巨大、种类繁多且难以处理的数据集合。

大数据具有数据量大、速度快、种类多、价值密度低等特点。

它包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

大数据的价值主要体现在对数据的挖掘、分析和应用。

二、数据规模：1. BI：BI处理的数据规模相对较小，通常是企业内部的历史数据、销售数据、财务数据等。

这些数据规模相对有限，可以通过传统的关系型数据库进行存储和处理。

2. 大数据：大数据处理的数据规模非常庞大，通常以TB、PB甚至EB为单位。

大数据包括海量的结构化、半结构化和非结构化数据，如社交媒体数据、传感器数据、日志数据等。

这些数据无法通过传统的关系型数据库进行存储和处理，需要借助分布式计算和存储技术。

三、数据处理方式：1. BI：BI主要通过数据仓库和OLAP（联机分析处理）技术进行数据的提取、清洗、整合和分析。

它使用预定义的报表、仪表盘和数据可视化工具，以图表、表格等形式展示数据分析结果，匡助用户更好地理解数据。

2. 大数据：大数据处理采用分布式计算和存储技术，如Hadoop、Spark等。

它通过大数据平台对海量数据进行存储、管理和处理，并利用机器学习、数据挖掘等技术从中发现模式、趋势和关联规则。

大数据处理强调对数据的实时性和多样性的处理能力。

四、应用范围：1. BI：BI主要应用于企业内部的决策支持和业务分析。

它可以匡助企业管理者了解企业的经营状况、销售趋势、市场需求等，以便做出更明智的决策。

大数据管理与应用专业认识引言随着互联网技术的快速发展与普及，大数据已逐渐成为当今社会的热门话题。

大数据的管理与应用已经成为各行各业所关注的重点。

在这个信息爆炸的时代，大数据的管理与应用专业应势而生。

本文将从以下几个方面对大数据管理与应用专业进行认识。

一、大数据管理与应用的定义大数据管理与应用专业是指运用大数据技术和方法，对大规模、复杂、高速产生的数据进行有效的管理和分析应用的学科。

它涉及到数据的采集、存储、处理、分析与应用等方面。

大数据管理与应用专业注重培养学生对大数据管理和应用的综合分析能力，以满足企业和组织的需求。

二、大数据管理与应用的重要性大数据管理与应用专业的重要性体现在以下几个方面：1.数据驱动决策：大数据管理与应用专业能够帮助企业和组织利用大数据对业务进行深入分析，从而提升决策的准确性和效率。

2.业务创新与竞争力提升：通过对大数据的管理与应用，企业和组织可以发现潜在的商机，改进产品和服务，提升与竞争对手的差异化。

3.增强数据安全与隐私保护：大数据管理与应用专业经过系统学习，对数据安全与隐私保护有专业的了解，并能运用相关技术保护数据的安全性。

三、大数据管理与应用专业的核心课程1.大数据技术基础：包括大数据存储与处理技术、数据挖掘与机器学习技术、分布式计算等方面的基础知识。

2.大数据管理与分析：学习数据采集、清洗、存储和分析的核心方法和技术，掌握数据可视化和报告撰写等技能。

3.大数据的应用与商业智能：了解大数据在不同领域中的应用案例，并深入探讨如何将大数据转化为商业价值。

4.数据安全与隐私保护：学习数据安全风险评估、加密算法和访问控制等相关知识，了解数据隐私保护的技术和法律法规。

四、大数据管理与应用专业的就业方向大数据管理与应用专业的毕业生可在以下领域找到就业机会：1.大数据分析师：负责企业或组织的数据分析工作，通过对大数据的挖掘和分析，为决策层提供决策支持。

2.数据工程师：负责构建和维护大数据平台，处理数据流，建立数据仓库和数据模型。