大数据技术项目可行性研究报告

大数据技术项目可行性研究报告
大数据技术项目可行性研究报告

【大数据技术项目可行性研究方法论及编撰技巧】

【大数据技术项目可行性研究目录】

第一部分大数据技术项目总论

总论作为可行性研究报告的首要部分,要综合叙述研究报告中各部分的主要问题和研究结论,并对项目的可行与否提出最终建议,为可行性研究的审批提供方便。

一、大数据技术项目概况

(一)项目名称

(二)项目承办单位

(三)可行性研究工作承担单位

北京华经纵横咨询有限公司

(四)项目可行性研究依据

本项目可行性研究报告编制依据如下:

1.《中华人民共和国公司法》;

2.《中华人民共和国行政许可法》;

3.《国务院关于投资体制改革的决定》国发(2004)20号;

4.《产业结构调整目录2011版》;

5.《国民经济和社会发展第十二个五年发展规划》;

6.《建设项目经济评价方法与参数(第三版)》,国家发展与改革委员会2006

年审核批准施行;

7.《投资项目可行性研究指南》,国家发展与改革委员会2002年

8. 企业投资决议;

9. ……;

10. 地方出台的相关投资法律法规等。

(五)项目建设内容、规模、目标

(六)项目建设地点

二、大数据技术项目可行性研究主要结论

在可行性研究中,对项目的产品销售、原料供应、政策保障、技术方案、资金总额及筹措、项目的财务效益和国民经济、社会效益等重大问题,都应得出明确的结论,主要包括:(一)项目产品市场前景

(二)项目原料供应问题

(三)项目政策保障问题

(四)项目资金保障问题

(五)项目组织保障问题

(六)项目技术保障问题

(七)项目人力保障问题

(七)项目风险控制问题

(八)项目财务效益结论

(九)项目社会效益结论

(十)项目可行性综合评价

三、主要技术经济指标表

在总论部分中,可将研究报告中各部分的主要技术经济指标汇总,列出主要技术经济指标表,使审批和决策者对项目作全貌了解。

表1 技术经济指标汇总表

序号名称单位数值

1 项目投入总资金万元10427.00 1.1 固定资产建设投资万元7298.90

1.2 流动资金万元3128.10

2 项目总投资万元8237.3

3 2.1 固定资产建设投资万元7298.90

2.2 铺底流动资金万元938.43

3 年营业收入(正常年份)万元17725.90

4 年总成本费用(正常年份)万元11521.84

5 年经营成本(正常年份)万元10635.54

6 年增值税(正常年份)万元1348.50

7 年销售税金及附加(正常年份)万元134.85

8 年利润总额(正常年份)万元6204.07

9 所得税(正常年份)万元1551.02

10 年税后利润(正常年份)万元4653.05

11 投资利润率% 75.32

12 投资利税率% 86.61

13 资本金投资利润率% 97.91

14 资本金投资利税率% 112.97

15 销售利润率% 56.49

16 税后财务内部收益率(全部投资)% 21.41

17 税前财务内部收益率(全部投资)% 32.12

18 税后财务净现值FNPV(i=8%)万元3649.45

19 税前财务净现值FNPV(i=8%)万元4692.15

20 税后投资回收期年 4.46

21 税前投资回收期年 3.72

22 盈亏平衡点(生产能力利用率)% 44.88

四、存在的问题及建议

对可行性研究中提出的项目的主要问题进行说明并提出解决的建议。

1.项目总投资来源及投入问题

项目总投资主要来自项目发起公司自筹资金,按照计划在2012年3月份前完成项目申报审批工作。预计项目总投资资金到位时间在2011年4月底。整个项目建设期内,主要完成项目可研报告编制、项目备案、土建及配套工程、人员招聘及培训、设备签约、设备生产、设备运行及验收等工作。

项目发起公司拟设立专项资金账户用于项目建设用资金的管理工作。对于资金不足部分则以银行贷款、设备融资,合作,租赁等多种方式解决。

2.项目原料供应及使用问题

项目产品的原料目前在市场上供应充足,可以实现就近采购。项目本着生产优质产品、创造一流品牌的理念,对原材料环节进行严格把关,对原料供应商进行优选,保证生产顺利进行。

3.项目技术先进性问题

项目生产本着高起点、高标准的准则,拟采购先进技术工艺设备,引进先进生产管理经验,对生产技术员工进行专业化培训,保证生产高效、工艺先进、产品质量达标。

第二部分大数据技术项目建设背景、必要性、可行性

这一部分主要应说明项目发起的背景、投资的必要性、投资理由及项目开展的支撑性条件等等。

一、大数据技术项目建设背景

(一)大数据技术项目市场迅速发展

大数据技术项目所属行业是在最近几年间迅速发展。行业在繁荣国内市场、扩大出口创汇、吸纳社会就业、促进经济增长等方面发挥的作用越来越明显……

(二)国家产业规划或地方产业规划

我国非常中国大数据技术领域的发展,国家和地方在最近几年有关该领域的政策力度明显加强,突出表现在如下几个方面:

(1)稳定国内外市场;

(2)提高自主创新能力;

(3)加快实施技术改造;

(4)淘汰落后产能;

(5)优化区域布局;

(6)完善服务体系;

(7)加快自主品牌建设;

(8)提升企业竞争实力。

(三)项目发起人以及发起缘由

……

二、大数据技术项目建设必要性

(一)……

(二)……

(三)……

(四)……

三、大数据技术项目建设可行性

(一)经济可行性

(二)政策可行性

(三)技术可行性

本项目建设坚持高起点、高标准方案,为保证工艺先进性,关键设备引进国外厂商,其他辅助设备从国内厂商中优选。该公司始建于1998年,2001年改制为股份有限公司,经过多年的技术改造和生产实践,公司创造出一流的大数据技术工艺和先进的管理技术,完全能够按照行业标准进行生产和检测,其新技术方案的引入,将有效保证本项目顺利开展。

(四)模式可行性

大数据技术项目实施由项目发起公司自行组织,引进先进生产设备,土建工程由公司自主组织建设。项目建成后,项目运作由该公司全资注册子公司主导,项目产品面向国内、国际两个市场。目前,国内外市场发展均较为迅速,市场空间放量速度加快,市场需求强劲,可以保证产品有效销售。

(五)组织和人力资源可行性

第三部分大数据技术项目产品市场分析

市场分析在可行性研究中的重要地位在于,任何一个项目,其生产规模的确定、技术的选择、投资估算甚至厂址的选择,都必须在对市场需求情况有了充分了解以后才能决定。而且市场分析的结果,还可以决定产品的价格、销售收入,最终影响到项目的盈利性和可行性。在可行性研究报告中,要详细研究当前市场现状,以此作为后期决策的依据。

一、大数据技术项目产品市场调查

(一)大数据技术项目产品国际市场调查

(二)大数据技术项目产品国内市场调查

(三)大数据技术项目产品价格调查

(四)大数据技术项目产品上游原料市场调查

(五)大数据技术项目产品下游消费市场调查

(六)大数据技术项目产品市场竞争调查

二、大数据技术项目产品市场预测

市场预测是市场调查在时间上和空间上的延续,是利用市场调查所得到的信息资料,根据市场信息资料分析报告的结论,对本项目产品未来市场需求量及相关因素所进行的定量与定性的判断与分析。在可行性研究工作中,市场预测的结论是制订产品方案,确定项目建设规模所必须的依据。

(一)大数据技术项目产品国际市场预测

(二)大数据技术项目产品国内市场预测

(三)大数据技术项目产品价格预测

(四)大数据技术项目产品上游原料市场预测

(五)大数据技术项目产品下游消费市场预测

(六)大数据技术项目发展前景综述

第四部分大数据技术项目产品规划方案

一、大数据技术项目产品产能规划方案

二、大数据技术项目产品工艺规划方案

(一)工艺设备选型

(二)工艺说明

(三)工艺流程

三、大数据技术项目产品营销规划方案

(一)营销战略规划

(二)营销模式

在商品经济环境中,企业要根据市场情况,制定合格的销售模式,争取扩大市场份额,稳定销售价格,提高产品竞争能力。因此,在可行性研究中,要对市场营销模式进行研究。

1、投资者分成

2、企业自销

3、国家部分收购

4、经销人情况分析

(三)促销策略

……

第五部分大数据技术项目建设地与土建总规

一、大数据技术项目建设地

(一)大数据技术项目建设地地理位置

本项目位于浙江经济开发区,下图为该园区规划:

(二)大数据技术项目建设地自然情况

(三)大数据技术项目建设地资源情况

(四)大数据技术项目建设地经济情况

近年来,项目所在地多元产业经济迅速发展,第一产业基本稳定,工业经济发展势头强劲;新兴产业成为当地经济发展新的带动力量;餐饮娱乐、交通运输等第三产业蓬勃发展;一大批改制企业充满活力,民营经济发展发展步伐加快。重点调产工程扎实推进,经济多元化支柱产业结构正在形成,综合实力明显增强……

(五)大数据技术项目建设地人口情况

(六)大数据技术项目建设地交通运输

项目运作立当地,面向国内、国际两个市场,项目建设地交通运输条件优越,目前已形成铁路、公路、航空等立体方式的交通运输网。公路四通八达,境内有3条国道、2条省道,高速公路建设步伐进一步加快,将进一步改善当地的公路运输条件,逐渐优化的交通条件有利于项目产品销售物流环节效率的提升,使得产品能够及时投放到销售目标市场。

二、大数据技术项目土建总规

(一)项目厂址及厂房建设

1、厂址

2、厂房建设内容

3、厂房建设造价

(二)土建规划总平面布置图

(三)场内外运输

1、场外运输量及运输方式

2、场内运输量及运输方式

3、场内运输设施及设备

(四)项目土建及配套工程

1、项目占地

2、项目土建及配套工程内容

序号建设项目建筑结构建筑方式施工面积(m2)

1 办公楼框架结构多层建筑8197

2 展厅砖混结构单层建筑1639

3 公寓砖混结构多层建筑34428

4 餐厅砖混结构多层建筑2459

5 1号车间轻钢结构单层建筑5738

6 2号车间轻钢结构单层建筑6558

7 3号车间轻钢结构单层建筑7377

8 后序处理、库房轻钢砖混结构单层建筑6558

9 锅炉房及其它辅助实施框架砖混结构单层建筑1639

10 小计72954

11 绿化设施4918

12 厂区硬化周围美化4099

13 总施工面积(m2) 81971

(五)项目土建及配套工程造价

(六)项目其他辅助工程

1、供水工程

2、供电工程

3、供暖工程

4、通信工程

5、其他

第六部分大数据技术项目环保、节能与劳动安全方案

在项目建设中,必须贯彻执行国家有关环境保护、能源节约和职业安全卫生方面的法规、法律,对项目可能对环境造成的近期和远期影响,对影响劳动者健康和安全的因素,都要在可行性研究阶段进行分析,提出防治措施,并对其进行评价,推荐技术可行、经济,且布局合理,对环境的有害影响较小的最佳方案。按照国家现行规定,凡从事对环境有影响的建设项目都必须执行环境影响报告书的审批制度,同时,在可行性研究报告中,对环境保护和劳动安全要有专门论述。

一、大数据技术项目环境保护方案

(一)项目环境保护设计依据

(二)项目环境保护措施

(三)项目环境保护评价

二、大数据技术项目资源利用及能耗分析

(一)项目资源利用及能耗标准

(二)项目资源利用及能耗分析

三、大数据技术项目节能方案

按照国家发改委的规定,节能需要单独列一章。按照国家发改委的相关规定,建筑面积在2万平方米以上的公共建筑项目、建筑面积在20万平方米以上的居住建筑项目以及其他年耗能2000吨标准煤以上的项目,项目建设方都必须出具《节能专篇》,作为项目节能评估和审查中的重要环节。项目立项必须取得节能审查批准意见后,项目方可立项。因此,对建设规模超过发改委规定要求的项目,《节能专篇》如同《环境评价报告》一样,是项目建设前置审核的必须环节。

(一)项目节能设计依据

(二)项目节能分析

四、大数据技术项目消防方案

(一)项目消防设计依据

(二)项目消防措施

(三)火灾报警系统

(四)灭火系统

(五)消防知识教育

五、大数据技术项目劳动安全卫生方案

(一)项目劳动安全设计依据

(二)项目劳动安全保护措施

第七部分大数据技术项目组织和劳动定员

在可行性研究报告中,根据项目规模、项目组成和工艺流程,研究提出相应的企业组织机构,劳动定员总数及劳动力来源及相应的人员培训计划。

一、大数据技术项目组织

(一)组织形式

(二)工作制度

二、大数据技术项目劳动定员和人员培训

(一)劳动定员

(二)年总工资和职工年平均工资估算

(三)人员培训

本项目采用“标准化培训”实施人员培训,所谓“标准化培训”指的是定岗前招聘、基本技能培训等由公司安排各部门技术骨干统一按照规定执行,力求使得员工熟悉公司业务和需要掌握的各项基本技能。经过标准化培训后,公司根据各人表现确定岗位,然后由各岗位的技术负责人针对岗位特有业务进行学徒式指导和培训。两种方式的结合既保证了员工定岗的准确性,也缩短了员工定岗后成为合格员工的时间,这对于节约人员培训成本和缩短培训时间都具有极好的效果。

第八部分大数据技术项目实施进度安排

项目实施时期的进度安排也是可行性研究报告中的一个重要组成部分。所谓项目实施时期亦可称为投资时间,是指从正式确定建设项目到项目达到正常生产这段时间。这一时期包括项目实施准备,资金筹集安排,勘察设计和设备订货,施工准备,施工和生产准备,试运转直到竣工验收和交付使用等各工作阶段。这些阶段的各项投资活动和各个工作环节,有些是相互影响的,前后紧密衔接的,也有些是同时开展,相互交叉进行的。因此,在可行性研究阶段,需将项目实施时期各个阶段的各个工作环节进行统一规划,综合平衡,作出合理又切实可行的安排。

一、大数据技术项目实施的各阶段

(一)建立项目实施管理机构

(二)资金筹集安排

(三)技术获得与转让

(四)勘察设计和设备订货

(五)施工准备

(六)施工和生产准备

(七)竣工验收

二、大数据技术项目实施进度表

三、大数据技术项目实施费用

(一)建设单位管理费

(二)生产筹备费

(三)生产职工培训费

(四)办公和生活家具购置费

(五)其他应支出的费用

第九部分大数据技术项目财务评价分析

图-4 财务评价基本思路

一、大数据技术项目总投资估算

二、大数据技术项目资金筹措

一个建设项目所需要的投资资金,可以从多个来源渠道获得。项目可行性研究阶段,资金筹措工作是根据对建设项目固定资产投资估算和流动资金估算的结果,研究落实资金的来源渠道和筹措方式,从中选择条件优惠的资金。可行性研究报告中,应对每一种来源渠道的资金及其筹措方式逐一论述。并附有必要的计算表格和附件。可行性研究中,应对下列内容加以说明:

(一)资金来源

(二)项目筹资方案

三、大数据技术项目投资使用计划

(一)投资使用计划

(二)借款偿还计划

四、项目财务评价说明&财务测算假定

(一)计算依据及相关说明

1.《中华人民共和国会计法》,[主席令第24号],2000年1月1日起实施。

2.《企业会计准则》,[财政部令第5号],2007年1月1日起实施。

3.《中华人民共和国企业所得税法实施条例》,[国务院令第512号],2008年1月1日起实施。

4.《中华人民共和国增值税暂行条例实施细则》,[财政部、国家税务总局令第50号],2009年1月1日起实施。

5.《建设项目经济评价方法与参数(第三版)》,国家发展与改革委员会2006年审核批准施行。

6.项目必须遵守的国内外其他工商税务法律文件。

(二)项目测算基本设定

五、大数据技术项目总成本费用估算

(一)直接成本

(二)工资及福利费用

(三)折旧及摊销

(四)工资及福利费用

(五)修理费

(六)财务费用

(七)其他费用

(八)财务费用

(九)总成本费用

六、销售收入、销售税金及附加和增值税估算

(一)销售收入

(二)销售税金及附加

(三)增值税

(四)销售收入、销售税金及附加和增值税估算

七、损益及利润分配估算

八、现金流估算

(一)项目投资现金流估算

(二)项目资本金现金流估算

第十部分大数据技术项目不确定性分析

在对建设项目进行评价时,所采用的数据多数来自预测和估算。由于资料和信息的有限性,将来的实际情况可能与此有出入,这对项目投资决策会带来风险。为避免或尽可能减少

风险,就要分析不确定性因素对项目经济评价指标的影响,以确定项目的可靠性,这就是不确定性分析。

根据分析内容和侧重面不同,不确定性分析可分为盈亏平衡分析、敏感性分析和概率分析。在可行性研究中,一般要进行的盈亏平衡平分析、敏感性分配和概率分析,可视项目情况而定。

(一)盈亏平衡分析

(二)敏感性分析

第十一部分大数据技术项目财务效益、经济和社会效益评价

在建设项目的技术路线确定以后,必须对不同的方案进行财务、经济效益评价,判断项目在经济上是否可行,并比选出优秀方案。本部分的评价结论是建议方案取舍的主要依据之一,也是对建设项目进行投资决策的重要依据。本部分就可行性研究报告中财务、经济与社会效益评价的主要内容做一概要说明

一、财务评价

财务评价是考察项目建成后的获利能力、债务偿还能力及外汇平衡能力的财务状况,以判断建设项目在财务上的可行性。财务评价多用静态分析与动态分析相结合,以动态为主的办法进行。并用财务评价指标分别和相应的基准参数——财务基准收益率、行业平均投资回收期、平均投资利润率、投资利税率相比较,以判断项目在财务上是否可行。

(一)财务净现值

财务净现值是指把项目计算期内各年的财务净现金流量,按照一个设定的标准折现率(基准收益率)折算到建设期初(项目计算期第一年年初)的现值之和。财务净现值是考察项目在其计算期内盈利能力的主要动态评价指标。

如果项目财务净现值等于或大于零,表明项目的盈利能力达到或超过了所要求的盈利水平,项目财务上可行。

(二)财务内部收益率(FIRR)

财务内部收益率是指项目在整个计算期内各年财务净现金流量的现值之和等于零时的折现率,也就是使项目的财务净现值等于零时的折现率。

财务内部收益率是反映项目实际收益率的一个动态指标,该指标越大越好。

一般情况下,财务内部收益率大于等于基准收益率时,项目可行。

(三)投资回收期Pt

投资回收期按照是否考虑资金时间价值可以分为静态投资回收期和动态投资回收期。以动态回收期为例:

(l)计算公式

动态投资回收期的计算在实际应用中根据项目的现金流量表,用下列近似公式计算:Pt=(累计净现金流量现值出现正值的年数-1)+上一年累计净现金流量现值的绝对值/出现正值年份净现金流量的现值

(2)评价准则

1)Pt≤Pc(基准投资回收期)时,说明项目(或方案)能在要求的时间内收回投资,是可行的;

2)Pt>Pc时,则项目(或方案)不可行,应予拒绝。

(四)项目投资收益率ROI

项目投资收益率是指项目达到设计能力后正常年份的年息税前利润或营运期内年平均息税前利润(EBIT)与项目总投资(TI)的比率。总投资收益率高于同行业的收益率参考值,表明用总投资收益率表示的盈利能力满足要求。

ROI≥部门(行业)平均投资利润率(或基准投资利润率)时,项目在财务上可考虑接受。

(五)项目投资利税率

项目投资利税率是指项目达到设计生产能力后的一个正常生产年份的年利润总额或平均年利润总额与销售税金及附加与项目总投资的比率,计算公式为:

投资利税率=年利税总额或年平均利税总额/总投资×100%

投资利税率≥部门(行业)平均投资利税率(或基准投资利税率)时,项目在财务上可考虑接受。

(六)项目资本金净利润率(ROE)

项目资本金净利润率是指项目达到设计能力后正常年份的年净利润或运营期内平均净利润(NP)与项目资本金(EC)的比率。

项目资本金净利润率高于同行业的净利润率参考值,表明用项目资本金净利润率表示的盈利能力满足要求。

(七)项目测算核心指标汇总表

二、国民经济评价

国民经济评价是项目经济评价的核心部分,是决策部门考虑项目取舍的重要依据。建设项目国民经济评价采用费用与效益分析的方法,运用影子价格、影子汇率、影子工资和社会折现率等参数,计算项目对国民经济的净贡献,评价项目在经济上的合理性。国民经济评价采用国民经济盈利能力分析和外汇效果分析,以经济内部收益率(EIRR)作为主要的评价指标。根据项目的具体特点和实际需要,也可计算经济净现值(ENPV)指标,涉及产品出口创汇或替代进口节汇的项目,要计算经济外汇净现值(ENPV),经济换汇成本或经济节汇成本。

三、社会效益和社会影响分析

在可行性研究中,除对以上各项指标进行计算和分析以外,还应对项目的社会效益和社会影响进行分析,也就是对不能定量的效益影响进行定性描述。

第十二部分大数据技术项目风险分析及风险防控

一、建设风险分析及防控措施

二、法律政策风险及防控措施

三、市场风险及防控措施

四、筹资风险及防控措施

五、其他相关风险及防控措施

第十三部分大数据技术项目可行性研究结论与建议

一、结论与建议

根据前面各节的研究分析结果,对项目在技术上、经济上进行全面的评价,对建设方案进行总结,提出结论性意见和建议。主要内容有:

1、对推荐的拟建方案建设条件、产品方案、工艺技术、经济效益、社会效益、环境影响的结论性意见

2、对主要的对比方案进行说明

3、对可行性研究中尚未解决的主要问题提出解决办法和建议

4、对应修改的主要问题进行说明,提出修改意见

5、对不可行的项目,提出不可行的主要问题及处理意见

6、可行性研究中主要争议问题的结论

二、附件

凡属于项目可行性研究范围,但在研究报告以外单独成册的文件,均需列为可行性研究报告的附件,所列附件应注明名称、日期、编号。

1、项目建议书(初步可行性报告)

2、项目立项批文

3、厂址选择报告书

4、资源勘探报告

5、贷款意向书

6、环境影响报告

7、需单独进行可行性研究的单项或配套工程的可行性研究报告

8、需要的市场预测报告

9、引进技术项目的考察报告

10、引进外资的名类协议文件

11、其他主要对比方案说明

12、其他

三、附图

1、厂址地形或位置图(设有等高线)

2、总平面布置方案图(设有标高)

3、工艺流程图

4、主要车间布置方案简图

5、其它

大数据的五大关键技术

大数据的五大关键技术 大数据技术,就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术,它们成为大数据采集、存储、处理和展现的有力武器。 一、大数据接入 1、大数据接入 已有数据接入、实时数据接入、文件数据接入、消息记录数据接入、文字数据接入、图片数据接入、视屏数据接入 2、大数据接入技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Flume、Sqoop、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp 二、大数据存储 1、大数据存储 结构化数据存储、半结构化数据存储、非结构化数据存储 2、大数据存储技术 Hdfs、Hbase、Hive、S3、Kudu、MongoDB、Neo4J 、Redis、Alluxio(Tachyon)、Lucene、Solr、ElasticSearch 三、数据分析挖掘 1、大数据分析与挖掘 离线分析、准实时分析、实时分析、图片识别、语音识别、机器学习

2、大数据分析与挖掘技术 MapReduce、Hive、Pig、Spark、Flink、Impala、Kylin、Tez、Akka、Storm、S4、Mahout、MLlib 四、大数据共享交换 1、大数据共享交换 数据接入、数据清洗、转换、脱敏、脱密、数据资产管理、数据导出 2、大数据共享交换技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Dubbo、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp、RestFul、Web Service 五、大数据展现 1、大数据展现 图化展示(散点图、折线图、柱状图、地图、饼图、雷达图、K线图、箱线图、热力图、关系图、矩形树图、平行坐标、桑基图、漏斗图、仪表盘),文字展示; 2、大数据展现技术 Echarts、Tableau 国家规划大数据产业发展战略,各行各业需要大数据技术支撑指数级的数据增量服务,越来越多的企业逐渐转型于大数据,大数据方面市场需求呈爆发式增长。为了应对大数据人才的缺乏,加米谷大数据培训中心制定了全流程的大数据课程,主要包括Linux、java、CentOS、mysql、HDFS、Hadoop、Hbase、Hive、Kafka、Spark、Storm等。除了在理论方面深入讲解外,还有对应代码实战,全流程学完之后会有实战大数据项目,整体把控学习效果,教学目的旨在提高学员实战能力,真实提升自身大数据能力。

大数据关键技术

术大数据关键技 大数据技术,就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技 术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术,它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。 大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大 数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。 一、大数据采集技术 社交网络交互数据及数据是指通过 RFID传感器数据、射频数据、(或称之半结构化移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、是大数据知识服务模型的根本。为弱结构化)及非结构化的海量数据,重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型,开发数据质量技术。 大数据采集一般分为大数据智能感知层:主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入非结构化的海量数据的智能化识别、实现对结构化、系统,半结构化、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层:提供大数据服务平台所需的虚拟服务器,结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻

克分布式虚拟存储技术,大数据获取、存储、组织、分析和决. 大数据隐策操作的可视化接口技术,大数据的网络传输与压缩技术,私保护技术等。 二、大数据预处理技术 )抽取:1主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。数据抽取过程可以帮助我们因获取的数据可能具有多种结构和类型,以达到快速分将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型,)清洗:对于大数据,并不全是有价值的,有些数析处理的目的。2据并不是我们所关心的内容,而另一些数据则是完全错误的干扰项,因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。 三、大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来,建立相 半结构化和应的数据库,并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、可表示、非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去件系统(DFS突破分布式非关系型大数冗余及高效低成本的大数据存储技术;据管理与处理技术,异构数据的数据融合技术,数据组织技术,突破大数据移动、研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。 非关系型数据开发新型数据库技术,数据库分为关系型数据库、数非关系型数据库主要指的是库以及数据库缓存系统。其中,NoSQL据库,

大数据关键技术

大数据关键技术 大数据技术,就就是从各种类型得数据中快速获得有价值信息得技术。大数据领域已经涌现出了大量新得技术,它们成为大数据采集、存储、处理与呈现得有力武器. 大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现与应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。 一、大数据采集技术 数据就是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得得各种类型得结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化得海量数据,就是大数据知识服务模型得根本.重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型,开发数据质量技术。 大数据采集一般分为大数据智能感知层:主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统,实现对结构化、半结构化、非结构化得海量数据得智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理与管理等。必须着重攻克针对大数据源得智能识别、感知、适配、传输、接入等技术.基础支撑层:提供大数据服务平台所需得虚拟服务器,结构化、半结构化及非结构化数据得数据库及物联网络资源等基础支撑环境。

重点攻克分布式虚拟存储技术,大数据获取、存储、组织、分析与决策操作得可视化接口技术,大数据得网络传输与压缩技术,大数据隐 私保护技术等. 二、大数据预处理技术 主要完成对已接收数据得辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取:因获取得数据可能具有多种结构与类型,数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂得数据转化为单一得或者便于处理得构型,以达到快速分析处理得目得。2)清洗:对于大数据,并不全就是有价值得,有些数据并不就是我们所关心得内容,而另一些数据则就是完全错误得干扰项,因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据. 三、大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到得数据存储起来,建立相 应得数据库,并进行管理与调用。重点解决复杂结构化、半结构化与非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据得可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠得分布式文件系统(DFS)、能效优化得存储、计算融入存储、大数据得去冗余及高效低成本得大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术,异构数据得数据融合技术,数据组织技术,研 究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术. 开发新型数据库技术,数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中,非关系型数据库主要指得就是NoSQ

大数据处理常用技术简介

大数据处理常用技术简介 storm,Hbase,hive,sqoop, spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架,提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具,它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin,该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具,可以将一个关系型数据库(MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务,它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,简化分布式应用协调及其管理的难度,提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法,解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发,用于储存简单格式数据,集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统,设计用于支持数据密集型,大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具,将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具,支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统,它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP(Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。

大数据处理框架选型分析

大数据处理框架选型分析

前言 说起大数据处理,一切都起源于Google公司的经典论文:《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时(2000年左右),由于网页数量急剧增加,Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据:爬虫爬到的网页、网页请求日志;计算各种类型的派生数据:倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解,但由于输入数据量很大,单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算,并且需要考虑如何进行并行计算、分配数据和处理失败等等问题。 针对这些复杂的问题,Google决定设计一套抽象模型来执行这些简单计算,并隐藏并发、容错、数据分布和均衡负载等方面的细节。受到Lisp和其它函数式编程语言map、reduce思想的启发,论文的作者意识到许多计算都涉及对每条数据执行map操作,得到一批中间key/value对,然后利用reduce操作合并那些key值相同的k-v对。这种模型能很容易实现大规模并行计算。 事实上,与很多人理解不同的是,MapReduce对大数据计算的最大贡献,其实并不是它名字直观显示的Map和Reduce思想(正如上文提到的,Map和Reduce思想在Lisp等函数式编程语言中很早就存在了),而是这个计算框架可以运行在一群廉价的PC机上。MapReduce的伟大之处在于给大众们普及了工业界对于大数据计算的理解:它提供了良好的横向扩展性和容错处理机制,至此大数据计算由集中式过渡至分布式。以前,想对更多的数据进行计算就要造更快的计算机,而现在只需要添加计算节点。 话说当年的Google有三宝:MapReduce、GFS和BigTable。但Google三宝虽好,寻常百姓想用却用不上,原因很简单:它们都不开源。于是Hadoop应运而生,初代Hadoop的MapReduce和

大数据应用技术课程介绍

大数据应用技术网络课程 1课程目标 通过讲解几种主流大数据产品和技术的特性、实现原理和应用方向,并组织实习项目,使学员了解并初步掌握目前流行的大数据主流技术(采集、存储、挖掘等),了解其特点以及使用的场景,具备一定的大数据系统架构能力,并能自行开展简单的大数据应用开发。 2课程内容 本次课程讲解的大数据产品和技术包括:hadoop、storm、flume等,其中以hadoop为主要培训内容。 3培训课程列表 1.hadoop生态系统 (1)HDFS (2课时) (2)MapReduce2 (2课时) (3)Hive (1课时) (4)HBase (2课时) (5)Sqoop (1课时) (6)Impala (1课时) (7)Spark (4课时) 2.Storm流计算(2课时) 3.Flume分布式数据处理(2课时) 4.Redis内存数据库(1课时) 5.ZooKeeper (1课时) 4培训方式 学员以观看录像、视频会议等方式进行学习,搭建集中环境供大家实习,并设置作业和答疑环节。每周视频课程约2个课时,作业和实习时间约需2-3小时,课程持续10周左右。

5课程内容简介 大数据技术在近两年发展迅速,从之前的格网计算、MPP逐步发展到现在,大数据技术发展为3个主要技术领域:大数据存储、离线大数据分析、在线大数据处理,在各自领域内,涌现出很多流行的产品和框架。 大数据存储 HDFS、HBase 离线大数据分析 MapReduce、Hive 在线大数据处理 Impala、Storm(流处理)、Spark、Redis(内存数据库)、HBase 数据采集 Flume等 辅助工具 Zookeeper等 5.1Hadoop 1)HDFS 介绍: Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同 时,它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的 系统,适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大 规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束,来实现流式读取文件系统 数据的目的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。 培训内容: HDFS设计的思路 HDFS的模块组成(NameNode、DataNode) HADOOP Core的安装 HDFS参数含义及配置 HDFS文件访问方式 培训目标: 使学员掌握HDFS这个HADOOP基础套件的原理、安装方式、配置方法等2)MAPREDUCE 介绍: MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",和它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会

大数据处理及分析理论方法技术

大数据处理及分析理论方法技术 (一)大数据处理及分析建设的过程 随着数据的越来越多,如何在这些海量的数据中找出我们需要的信息变得尤其重要,而这也是大数据的产生和发展原因,那么究竟什么是大数据呢?当下我国大数据研发建设又有哪些方面着力呢? 一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程,必须建立良好的运行机制,以促进建设过程中各个环节的正规有序,实现统合,搞好顶层设计。 二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准,为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。

三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享,才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上,通过数据集成,实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。 四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成,因此,必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。 (二)大数据处理分析的基本理论 对于大数据的概念有许多不同的理解。中国科学院计算技术研究所李国杰院士认为:大数据就是“海量数据”加“复杂数据类型”。而维基百科中的解释为:大数据是由于规模、复杂性、实时性而导致的使之无法在一定时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、搜索、分享、分析、可视化的数据集合。 对于“大数据”(Bigdata)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决

图2.1:大数据特征概括为5个V (三)大数据处理及分析的方向 众所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定

大数据处理技术的特点

1)Volume(大体量):即可从数百TB到数十数百PB、 甚至EB的规模。 2)Variety(多样性):即大数据包括各种格式和形态的数据。 3)Velocity(时效性):即很多大数据需要在一定的时间限度下得到及时处理。 4)Veracity(准确性):即处理的结果要保证一定的准确性。 5)Value(大价值):即大数据包含很多深度的价值,大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值。 传统的数据库系统主要面向结构化数据的存储和处理,但现实世界中的大数据具有各种不同的格式和形态,据统计现实世界中80%以上的数据都是文本和媒体等非结构化数据;同时,大数据还具有很多不同的计算特征。我们可以从多个角度分类大数据的类型和计算特征。 1)从数据结构特征角度看,大数据可分为结构化与非结构化/半结构化数据。 2)从数据获取处理方式看,大数据可分为批处理与流式计算方式。 3)从数据处理类型看,大数据处理可分为传统的查询分析计算和复杂数据挖掘计算。 4)从大数据处理响应性能看,大数据处理可分为实时/准实时与非实时计算,或者是联机计算与线下计算。前述的流式计算通常属于实时计算,此外查询分析类计算通常也要求具有高响应性能,因而也可以归为实时或准实时计算。而批处理计算和复杂数据挖掘计算通常属于非实时或线下计算。 5)从数据关系角度看,大数据可分为简单关系数据(如Web日志)和复杂关系数据(如社会网络等具有复杂数据关系的图计算)。

6)从迭代计算角度看,现实世界的数据处理中有很多计算问题需要大量的迭代计算,诸如一些机器学习等复杂的计算任务会需要大量的迭代计算,为此需要提供具有高效的迭代计算能力的大数据处理和计算方法。 7)从并行计算体系结构特征角度看,由于需要支持大规模数据的存储和计算,因此目前绝大多数禧金信息大数据处理都使用基于集群的分布式存储与并行计算体系结构和硬件平台。

大数据处理流程的主要环节

大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节,其中数据质量贯穿于整个大数据流程,每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常,一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释,本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中,数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据,多采用网络爬虫方式进行收集,这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置,灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源,这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等,易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响,因此需首先对收集到的大数据集合进行预处理,以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。

大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容,可以大大提高大数据的总体质量,是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面,有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成,从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等,这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模,使之简化,包括维归约、数据归约、数据抽样等技术,这一过程有利于提高大数据的价值密度,即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术,可通过转换实现数据统一,这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之,数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量,而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素 三、数据处理与分析 1、数据处理 大数据的分布式处理技术与存储形式、业务数据类型等相关,针对大数据处理的主要计算模型有MapReduce分布式计算框架、分布式内存计算系统、分布式流计算系统等。

大数据安防中的三种关键技术及五大挑战

大数据安防中的三种关键技术及五大挑战 1.大数据 在安防行业,随着前端设备分辨率的不断提高、安防系统建设规模的不断扩大以及视频、图片数据存储的时间越来越长,安防大数据问题日益凸显。如何有效对数据进行存储、共享以及应用变得愈加重要。要应用安防大数据,首先要了解安防大数据有何特点。 安防大数据涉及的类型比较多,主要包含结构化、半结构化和非结构化的数据信息。其中结构化数据主要包括报警记录、系统日志、运维数据、摘要分析结构化描述记录以及各种相关的信息数据库,如人口库、六合一系统信息等;半结构化数据如人脸建模数据、指纹记录等;而非结构化数据主要包括视频录像和图片记录,如监控、报警、视频摘要等录像信息和卡口、人脸等图片信息。区别于其他行业大数据特点,安防大数据以非结构化的视频和图片为主,如何对非结构化的数据进行分析、提取、挖掘及处理,对安防行业提出了更多挑战。 大数据 对于安防视频图像数据,传统的处理方式主要靠事后人工查阅来完成,效率极低。面对海量的安防数据,如果继续采用传统方式,不仅效率低下,而且不能达到实战应用目的,偏离了安防系统建设目的。为充分利用安防系统价值,提升对安防大数据的应用能力,大华股份(002236,股吧)从多层次、全方位考虑产品和方案规划,不断提升对于安防有效信息的快速挖掘能力。 要提升安防大数据的处理效率,首先要从智能分析做起,快速过滤无效信息。大华智能分析从多维度、多产品形态来实现。如对于事件检测、行为分析、异常情况报警等,大华前端、存储以及平台系统产品都能够快速实现智能检测,并通知系统对事件进行快速响应,这些产品从某种层面上将安防有效数据的分析分散化,大大加快了整个系统的大数据处理应用速度。此外,大华还推出了基于云存储系统的大数据应用系统,如视频编解码系统、车辆研判系统、以图搜图系统、视频浓缩摘要系统、人脸识别系统以及车型识别系统等等。 大数据安防应用的几种关键技术 1)大数据融合技术 经过十几年的发展,国内安防系统建设基本形成了是以平安城市、智能交通系统为主体,其他行业系统有效完善的发展态势。而“重建设、轻应用”的现况给安防应用提出了更高要求,如何解决这些问题成为当务之急。 为实现数据融合、数据共享,首先要解决存储“分散”问题,大华云存储系统不仅能够实现数据的有效融合与共享,解决系统在硬件设备故障条件下视频数据的正常存储和数据恢复问题,为安防大数据应用分析提供可靠基础。 2)大数据处理技术 安防大数据以半结构化和非结构化数据居多,要实现对安防大数据的分析和信息挖掘,首先要解决数据结构化问题。所谓的数据结构化就是通过某种方式将半结构化和非结构化数据转换为结构化数据。大华通过采用先进的云计算系统对安防非结构化数据进行结构化处

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如:淘宝网站交易系统、12306网站火车票交易系统、超市POS系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单,一般只有少数几步操作组成,比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成; 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如ORACLE、MYSQL、SQLSERVER,再加数据复制(DataGurad、RMAN、MySQL数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下,一般可以采用ORALCERAC集群方式或者就是通过硬件升级(采用小型机、大型机等,如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、12306等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高,必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题,而分布式事务处理很难做到高效,因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

2数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等. 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算,每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂,例如会涉及大量goupby、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等;有些复杂统计可能需要编写SQL脚本才能实现. 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计; 传统得数据统计分析主要采用基于MPP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法,把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析,以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求,基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标,采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

简析大数据及其处理分析流程

昆明理工大学 空间数据库期末考察报告《简析大数据及其处理分析流程》 学院:国土资源工程学院 班级:测绘121 姓名:王易豪 学号:201210102179 任课教师:李刚

简析大数据及其处理分析流程 【摘要】大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律,对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战,也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇。本文从大数据的概念特征、处理分析流程、大数据时代面临的挑战三个方面进行详细阐述,分析了大数据的产生背景,简述了大数据的基本概念。 【关键词】大数据;数据处理技术;数据分析 引言 大数据时代已经到来,而且数据量的增长趋势明显。据统计仅在2011 年,全球数据增量就达到了1.8ZB (即1.8 万亿GB)[1],相当于全世界每个人产生200GB 以上的数据,这些数据每天还在不断地产生。 而在中国,2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB(相当于8亿TB),是2012年所产生的数据总量的2倍,相当于2009年全球的数据总量[2]。2014年中国所产生的数据则相当于2012 年产生数据总量的10倍,即超过8ZB,而全球产生的数据总量将超40ZB。数据量的爆发式增长督促我们快速迈入大数据时代。 全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)2011年6月份发布了一份关于大数据的详尽报告“Bigdata:The next frontier for innovation,competition,and productivity”[3],对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入2012年以来,大数据的关注度与日俱增。

大数据技术与应用专业详细解读

大数据技术与应用专业详细解读 大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业,大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合,并引入企业真实项目演练,依托产学界的雄厚师资,旨在培养适应新形势,具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。 专业背景 近几年来,互联网行业发展风起云涌,而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前,人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别,数据将逐渐成为重要的生产因素,人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代,专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下,大数据从业人员的两个主要趋势是:1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长;2、大数据人才供不应求。 图示说明:2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送,但互联网发展一日千里,大数据技术、手段日新月异,企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注,政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几

乎以及“互联网+”专业方向,也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解,慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业,其率先联合各大高校最早开设了互联网营销,这也是它们的优势专业,后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向,在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与,所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究,共享一些主要特色给大家参考: 1.培养模式 采用校企联合模式,校企双方(即慧科教育集团和合作校方)发挥各自优势,在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下,植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究,现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力,学生在完成每个学期的理论学习后,至少有两个企业项目实战跟进,让学生在项目中应用各类大数据技术,训练大数据思路和实践步骤,做到理论与实践的充分结合。 大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。

大数据处理分析的六大最好工具

大数据处理分析的六大最好工具 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据,通常是万亿或EB的大小,如此庞大的数据,寻找一个合适处理工具非常必要,今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 【编者按】我们的数据来自各个方面,在面对庞大而复杂的大数据,选择一个合适的处理工具显得很有必要,工欲善其事,必须利其器,一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍,也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代,挖掘大数据价值,及时调整战略方向。本文转载自中国大数据网。 CSDN推荐:欢迎免费订阅《Hadoop与大数据周刊》获取更多Hadoop技术文献、大数据技术分析、企业实战经验,生态圈发展趋势。 以下为原文: 大数据是一个含义广泛的术语,是指数据集,如此庞大而复杂的,他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式,相关性和其他有用的信息,可以帮助企业更好地适应变化,并做出更明智的决策。 Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的,能够处理PB 级数据。此外,Hadoop 依赖于社区服务器,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。

大数据关键技术

大数据关键技术大数据技术,就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术,它们成为大数据采 集、存储、处理和呈现的有力武器。 大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。 一、大数据采集技术 数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据,是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大 数据整合技术;设计质量评估模型,开发数据质量技术。 大数据采集一般分为大数据智能感知层:主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统,实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层:提供大数据服务平台所需的虚拟服务器,结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术,大数据获取、存储、组织、分析和决

策操作的可视化接口技术,大数据的网络传输与压缩技术,大数据隐私保护技术等。 二、大数据预处理技术 主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取:因获取的数据可能具有多种结构和类型,数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型,以达到快速分析处理的目的。2)清洗:对于大数据,并不全是有价值的,有些数据并不是我们所关心的内容,而另一些数据则是完全错误的干扰项,因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。 三、大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来,建立相应的数据库,并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术,异构数据的数据融合技术,数据组织技术,研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。 开发新型数据库技术,数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中,非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库,分为:键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库

大数据分析与处理方法解读

大数据分析与处理方法解读 【文章摘要】要知道,大数据已不再是数据大,最重要的现实就是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。 越来越多的应用涉及到大数据,这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以,大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此,大数据分析的方法理论有哪些呢? 大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities(预测性分析能力) 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据,而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。 DataQualityandMasterDataManagement(数据质量和数据管理) 数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。 AnalyticVisualizations(可视化分析) 不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据,让数据自己说话,让观众听到结果。 SemanticEngines(语义引擎) 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战,我们需要一系列的工具去解析,提取,分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。 DataMiningAlgorithms(数据挖掘算法) 可视化是给人看的,数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部,挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量,也要处理大数据的速度。 假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话,我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处,而不仅仅是挑战。 大数据处理

大数据数据分析方法、数据处理流程实战案例

数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代,我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实,数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点,不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例,让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识,让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维 在2011年、2012年大数据概念火了之后,可以说这几年许多传统企业也好,互联网企业也好,都把自己的业务给大数据靠一靠,并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事?我们来看两个例子: 案例1:输入法 首先,我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学,那时用的输入法比较多的是智能ABC,还有微软拼音,还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多,许多时候输一个词都要选好几次,去选词还是调整才能把这个字打出来,效率是非常低的。 到了2002年,2003年出了一种新的输出法——紫光拼音,感觉真的很快,键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是,后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题,比如当时互联网发展已经比较快了,会经常出现一些新的词汇,这些词汇在它的词库里没有的话,就很难敲出来这个词。

在2006年左右,搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索,它积累了一些用户输入的检索词这些数据,用户用输入法时候产生的这些词的信息,将它们进行统计分析,把一些新的词汇逐步添加到词库里去,通过云的方式进行管理。 比如,去年流行一个词叫“然并卵”,这样的一个词如果用传统的方式,因为它是一个重新构造的词,在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而,在大数据思维下那就不一样了,换句话说,我们先不知道有这么一个词汇,但是我们发现有许多人在输入了这个词汇,于是,我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇,把它加到司库里面并更新给所有人,大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2:地图 再来看一个地图的案例,在这种电脑地图、手机地图出现之前,我们都是用纸质的地图。这种地图差不多就是一年要换一版,因为许多地址可能变了,并且在纸质地图上肯定是看不出来,从一个地方到另外一个地方怎么走是最好的?中间是不是堵车?这些都是有需要有经验的各种司机才能判断出来。 在有了百度地图这样的产品就要好很多,比如:它能告诉你这条路当前是不是堵的?或者说能告诉你半个小时之后它是不是堵的?它是不是可以预测路况情况? 此外,你去一个地方它可以给你规划另一条路线,这些就是因为它采集到许多数据。比如:大家在用百度地图的时候,有GPS地位信息,基于你这个位置的移动信息,就可以知道路的拥堵情况。另外,他可以收集到很多用户使用的情况,可以跟交管局或者其他部门来采集一些其他摄像头、地面的传感器采集的车辆的数量的数据,就可以做这样的判断了。

基于物联网大数据处理的关键技术

Data Base Technique ? 数据库技术 Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程? 151 【关键词】物联网 大数据处理 关键技术研究 在当前社会物联网发展中,许多人们利用互联网等通信技术方法,通过新的手段紧密连接传感器,控制器,机器,人和物。形成人与物,物与物互联,实现信息快速,实现远程管理控制和智能化网络。本文现在分析了物联网中大数据的发展,并总结了它使用的关键技术。 1 物联网中大数据处理的水平和状态 1.1 物联网大数据应用设计本身存在一定缺陷,缺乏与实际情况的整合 影响物联网大数据在生活中应用的关键原因之一是计算机本身的关键技术设计不完善。有些缺陷与大数据信息的实际情况无法结合。这对大数据的保存和传播产生了不利影响。这一点原因也是极其关键的。同时,由于我国信息量众多,人流众多,大众对于不同信息的观众程度和好奇度提升,因此,计算机关键技术应结合应用的实际情况。 1.2 大数据处理过程的管理不与信息管理相结 合 计算机伴随着现代化科学技术的发展慢慢的在人们的日常生活中普及化,为人们的生活和工作提供了极大的便利。但是,由于中国物联网大数据产业发展缓慢,它仍然属于传统的基础产业。各种技术通常是传统的,这导致对该行业中相关管理者缺乏了解。分配给这部分的资金投入较少,使得工作仍主要依赖人工。此现象在我国的社会基层普遍性存在。同时在这个过程中也耗费了很大的人力和物力以及财力。同时领导层对该工作的重视程度不够,也就导致资金来源缺乏,很多设备供应不上,缺少高技术人才。基于物联网大数据处理的关键技术 文/陈云云 1.3 物联网大数据在应用前缺乏安全的数据处 理 由于物联网大数据的投入使用是一个很严谨的工作,所以计算机关键技术在投入到正式应用之前,要求相关技术人员对关键计算机技术应用的各个方面进行反复检查,并将做好数据处理工作,与此同时还要对获取到的数据参数进行多维分析,进行综合考虑各个方面的具体情况,最终得出结论是否能够投入使用当 中。尽管如此,在目前我国大部分地区都只关注相关的产业进步及经济利益,完全将一些基本的安全保障忽视掉了。 1.4 相关人员的专业水平相对较低,缺乏监督 作为一个基础产业,物联网大数据产业在中国当前仍旧处于一个低水平的状态,而且在这方面工作的相关人员在社会地位的分配方面也比较低,如此使得员工在自身的工作热情度大大减退,并且从源头上制约了行业的发展。大家对自己的职业本质尚不清楚。此外,许多工人的知识和技能熟练程度低也很常见。相对 而言工作效率比较低,并且绝大多数员工也不是很了解自己的工作,针对一些先进的技术也并不具备很高的掌握度。综合素质普遍低下。 2 基于物联网大数据处理的关键技术研究 针对以上的一些有关物联网大数据在现实生活中的实际应用,再结合物联网大数据在当今时代的发展,笔者通过分析提出了几点改进措施。 2.1 大数据关键技术 2.1.1 大数据采集技术 数据的采集通常可以划分为设备数据的收集以及web 数据的爬取两大类。而且针对不同的区域其所对应的数据采集方法亦不相同,我们比较常用的数据收集软件包括Splunk 、Scoop 、Flume 、Logstash 、Ketl 等各种各样的网络爬虫以及网站公开APL 等方式。从中获取到的大数据依据其结构的不同,又可以划分为结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据等等。 2.1.2 大数据存储技术 针对不同的大数据要求其需要具备具有差异性的存储介质以及组织管理形式。另外数据存储介质包括内存和磁盘以及磁带等;而主要的数据组织管理形式又包括了依行组织,依列组织,依健值组织,依关系组织等。如果在当大数据的处理只是为了响应用户的简单查询和处理请求的时候,同时数据量又在其轻型的存储范围能力以内,那么可以把大数据存储到轻型的数据库内。其中轻型数据库包括关系型数据库(SQL),非关系型数据库(NOSQL),和新型数据库等(NEWSQL)等等。2.1.3 大数据分析处理技术 第一步就是要对大数据进行预处理,即就是通过数据的清理和集成以及数据规约或者数据转换来有效提升数据质量,进而为数据的处理和数据的分析以及数据的可视化做好准备工作。因此,预处理技术又可以划分为四种类型:即数据清理技术和数据集成技术以及数据规约技术与数据转换技术。以目前的发展境况分析看来,对于流式数据的预处理技术可以主要划分为基于数据的技术以及基于任务的技术。2.1.4 大数据可视化技术 使降低大数据的使用难度,进而有效地在大数据和用户之间进行信息的传递,这些都使得大数据的可视化成为必要性工作内容。数据的可视化具体运用计算机图形学以及图像处理技术,有效的将数据成功转换为图形或者图像在计算机屏幕上显示出来,再做交换处理。此外对于大数据的可视化处理和传统的数据可视化他们的不同点就在于关于大数据可视化技术其主要考虑到的即大数据的4V 特征,如此便能够支持交互且进行实时更新。2.2 物联网关键技术应用对策2.2.1 改进设计方案,结合事实 物联网大数据的实际实践表明,合理的系统与方法对于大数据的应用起决定性作用。所以计算机关键技术可以在这两个方面进行改进,来提高和实际情况的融合程度。对计算机关键技术的要求是:有必要快速转换信息,输入各种类型的信息,并控制不良信息。增加这方面的投入,需要大量引进先进技术和人才。2.2.2 进行信息化管理方式 在计算机关键技术在物联网大数据中得到广泛应用后,其管理亦可以与计算机的关键技术进行有机结合,即就是需要采取某种计算机程序展开具体的管理工作,再者就需要一定数量的计算机设备的工作支持。第一步就是公司需要对其系统的日常维护任务进行进一步设 ●课题:基于大数据的物联网技术研究。山西省“1331工程”重点学科建设计划经费资助(英文缩写为“1331KSC”)和山西警察学院创新团队经费资助。 <<下转152页

相关文档
最新文档