大数据处理分析研究服务

大数据处理分析研究服务
大数据处理分析研究服务

大数据处理分析研究服务竞争性磋商文件

招标编号:

采购人:北京市西城区统计局

采购代理机构:北京市京发招标有限公司

年月

目录

第一章采购邀请 ................................................................................................ 第二章磋商单位须知 ........................................................................................ 第三章采购需求 ................................................................................................ 第四章采购合同 ................................................................................................ 第五章评审办法 ................................................................................................ 第六章磋商响应文件格式................................................................................

第一章采购邀请

北京市京发招标有限公司受北京市西城区统计局的委托,对大数据处理分析研究服务按照竞争性磋商方式进行采购,特邀请符合条件的单位参加竞争性磋商。

1.项目信息:

项目名称:大数据处理分析研究服务

项目编号:采计【】号

招标编号:

包号及包名称:

项目预算金额:元

采购需求:(详尽参数见第三章采购需求)

服务名称用途数量简要技术要求

预算金额

(元)

大数据处理分析研究服务评估

决策

地图绘制服务:根据西城区宏观经济社会

发展数据监测平台的功能建设需求,以及

西城区相关数据分析需求,为满足区域经

济社会发展决策的精细化数据支撑,将据

此对主题数据进行处理,进行定制化的数

据地图绘制工作,并与现有的地理信息地

图进行叠加。

部门统计数据和互联网数据处理服务:

部门统计数据与互联网数据,是当前区域

大数据应用的空白和薄弱环节,计划加强

对该类数据的精细化处理,形成不同维度

的独立数据池,支持区内不同部门的决策

使用需求。同时,在处理过程中,会对历

年数据进行比对,逐步校准数据。

数据地址和坐标清洗服务:为满足大数据

关联计算应用,需要将来自不同部门的企

业、人员和社会资源点的数据,对其地址

坐标进行清洗比对。同时,在清晰比对的

过程中,逐步形成地名地址和坐标基础列

表,以便为今后的数据处理,特别是地理

信息处理提供标准。

大数据分析研究服务:目前,紧紧依靠统

计报表数据和行政记录,不能满足精细化

管理的需求,所以,需要对社会化的大数

据使用进行研究,同时,对可利用的社会

化大数据进行分析比对,找出可同现用统

计和其他部门行政记录进行关联的部分,

进行获取和应用测试,建立分析研究的方

向和方法。

服务期限:年月至年月

用途:自用

2.获取磋商文件的期限、地点、时间、方式及磋商文件售价:

获取文件期限及地点:

年月日至年月日(:时至:时,节假日除外);现场获取磋商文件。

获取地点:北京市京发招标有限公司室(北京市东城区崇文门外大街号)

售价:每套人民币元。

首次响应文件提交时间、截止时间及地点:

提交时间:年月日上午至(北京时间)

截止时间:年月日上午(北京时间)

地点:北京市京发招标有限公司会议室(北京市东城区崇文门外大街号)

在以上截止时间后送达到指定地点的响应文件为无效文件,该文件将被拒收。3.最后报价提交时间及地点:

提交时间:预计为年月日上午(北京时间),具体时间待磋商后另行通知。地点:同响应文件提交地点

4.采购项目需要落实的政府采购政策及采购目标:

()鼓励节能政策:在技术、服务等指标同等条件下,优先采购属于国家公布的节能清单中产品。

()鼓励环保政策:在性能、技术、服务等指标同等条件下,优先采购国家公布的环保产品清单中的产品。

()扶持中小企业政策:评审时小型和微型企业产品享受的价格折扣参与评审。监狱企业、残疾人企业视同小型、微型企业,但不重复享受政策。

5.凡对竞争性磋商提出询问,请按下列内容与北京市京发招标有限公司联系:地址:北京市东城区崇文门外大街号室

电话:

传真:

邮政编码:

联系人:石立新

第二章磋商单位须知

磋商单位须知前附表

本表是关于要采购服务的具体资料,是对磋商单位须知的具体补充和修改,如有矛盾,应以本表为准。

条款号内容

采购人:北京市西城区统计局

地址:北京市西城区太平桥大街号

联系方式:

()磋商单位资格条件及其他要求:

、磋商单位须具备《中华人民共和国政府采购法》第二十二条关于磋商单位条件的规定:

()具有独立承担民事责任的能力;

()具有良好的商业信誉和健全的财务会计制度;

()具有履行合同所必需的设备和专业技术能力;

()有依法缴纳税收和社会保障资金的良好记录;

()参加政府采购活动前三年内,在经营活动中没有重大违法记录;()法律、行政法规规定的其他条件。

、根据财库〔〕号《财政部关于在政府采购活动中查询及使用信用记录有关问题的通知》的要求,通过“信用中国”网站()、中国政府采购网()查询相关主体信用记录,截止时点为递交响应文件当天。对列入失信被执行人、重大税收违法案件当事人名单、政府采购严重违法失信行为记录名单的供应商,拒绝其参与政府采购活动(由代理机构在递交响应文件截止时间当天查询);

、投标人需在投标文件中提供由检查机关出具的近三年内无行贿犯罪证明(若所在地检察机关不再出具纸质证明的,中国裁判文书网已将法院的裁判文书全面上网公开,相关单位和个人如有查询需要,可以自行查询打印并加盖公章:)。

、本项目不接受联合体响应。

是否允许联合体参加磋商:否

()对联合体的其他资格要求:不适用

是否组织现场考察:否

是否召开磋商前答疑会:否

现场考察时间:年月日

集合地点:

联系人:

磋商前答疑会时间:

会议地点:

采购需求响应文件内容要求:详见“第二章磋商单位须知”中的“三响

应文件编制”

响应文件有效期:日历天

响应文件数量:

正本:份、副本:份;电子版:份。

保证金形式:■支票■电汇

保证金数额:■万元

开户行:招商银行北京分行崇文门支行

户名:北京市京发招标有限公司

银行帐号:

说明:保证金应在提交响应文件的截止时间之前个工作日到账至以上指定

账号,并从基本账户中转出。

其中,以电汇形式递交的保证金需在附言成交注:大数据处理分析研究服

务磋商保证金。

()采购单位认可的情形:

1、出现本章第条的情况,采购活动终止的;

认可的情形:

、磋商单位递交的首次响应文件未满足资格条件或其它实质性要求的;、磋商小组对竞争性磋商文件进行修改变动后,磋商单位不能实质性响应的。

()竞争性磋商文件可以修改变动的内容:技术、服务要求以及合同草案条款成交服务费:依据成交金额并参照国家计委《招标代理服务收费管理暂行办

法》(计价格[]号)和《国家发展改革委办公厅关于招标代理服务收费有关

问题的通知》(发改办价格[]号)的规定向成交人收取成交服务费。

本项目成交服务费由成交人在领取成交通知书时一次性向采购代理机构支

付。

适用于磋商单位须知的额外增加的变动:无

一总则

.项目简介

采购人名称、地址及联系方式:见前附表。

项目名称、项目编号、包号及包名称:见第一章。

采购方式:竞争性磋商。

采购代理机构名称:北京市京发招标有限公司。

采购代理机构地址及联系方式:见第一章。

采购预算及分包控制金额:见第一章。

.合格磋商单位资格条件

满足以下条件的单位是合格的磋商单位,可以参加本次竞争性磋商:

()在中华人民共和国境内注册,能够独立承担民事责任,有生产或服务能力的本国单位,包括企业法人、其他组织、自然人或者联合体。

()具备《中华人民共和国政府采购法》第二十二条关于供应商条件的规定,具备其它法规规定的本项目磋商单位应当具备的资格条件。遵守国家有关法规和政府采购的有关规定。()从代理机构正式获得了本项目的竞争性磋商文件。

()符合前附表中规定的其他要求。

如前附表中允许联合体参加磋商,对联合体规定如下:(不适用)

()两个以上磋商单位可以组成一个联合体,以一个单位的身份磋商。

()联合体各方均应符合《中华人民共和国政府采购法》第二十二条规定的条件。

()采购人根据采购项目对磋商单位的特殊要求,联合体中至少应当有一方符合其规定。()联合体各方应签订共同磋商协议,明确约定联合体各方承担的工作和相应的责任,并将共同磋商协议连同响应文件一并提交。

()联合体各方签订共同磋商协议后,不得再以自己名义单独在同一项目的同一分包(或标段)中磋商,也不得组成新的联合体参加同一项目的同一分包(或标段)磋商。

()联合体各方在同一磋商项目的同一分包(或标段)中以自己名义单独磋商或者参加其他联合体磋商的,相关磋商响应文件均无效。

()对联合体的其他资格要求见前附表。

.适用法律和磋商费用

本次活动及由此产生的合同受《中华人民共和国政府采购法》及其他有关的法律法规制约和

保护。

磋商单位应承担自身所有与磋商活动有关的费用,不论磋商的结果如何,在任何情况下磋商组织者均无义务和责任承担这些费用。

二竞争性磋商文件

.竞争性磋商文件构成

竞争性磋商文件(以下简称“磋商文件”)包括:采购邀请(含采购公告)、磋商单位须知、技术规范、合同条款、附件。

磋商单位应认真阅读磋商文件中各有关事项、格式、条款和规范等,按要求编制响应文件,并对其提交的响应文件的真实性、合法性承担法律责任。如果磋商单位没有按照磋商文件的要求对磋商文件做出实质性响应,该响应文件将有可能被拒绝。

.磋商文件的澄清或者修改

在首次提交响应文件截止时间前,建设单位、采购代理机构或者磋商小组可以对已发出的竞争性磋商文件进行必要的澄清或者修改,并由采购代理机构发出。澄清或者修改的内容作为竞争性磋商文件的组成部分。对磋商文件的修改,将以书面形式通知已获取磋商文件的每一磋商单位。

澄清或者修改的内容可能影响响应文件编制的,采购代理机构将在提交首次响应文件截止之日日前通知,不足日的,将相应顺延提交首次响应文件截止时间。

采购人、采购代理机构可能视采购项目的具体情况,组织磋商单位进行现场考察或召开磋商前答疑会,具体时间详见前附表。

在磋商过程中,磋商小组根据与单位磋商情况,可能对服务需求中的技术、服务要求以及合同草案条款等内容作出实质性变动。对磋商文件作出的实质性变动是磋商文件的有效组成部分,磋商小组将以书面形式同时通知所有参加磋商的单位。磋商单位应当按照磋商文件的变动情况和磋商小组的要求重新提交响应文件。

三响应文件的编制

.响应文件的构成

按照磋商文件的要求,磋商单位首次编制的响应文件具体构成如下:

()磋商单位的资格证明文件(需单独密封递交)

()商务部分

()技术部分

()最终报价

*内容均为实质性要求,磋商单位未按上述要求编写响应文件而造成内容不完整的,视为没有对磋商文件作出实质性响应,其响应文件按无效处理。详见资格性审查

.报价

在提交响应文件时,磋商单位要按照磋商文件给出的格式提供报价一览表和参考报价表;在磋商结束后,磋商单位按照磋商小组的要求及磋商文件给出的格式提供报价一览表、最后报价表。报价货币应为人民币。

每种货物或服务只能有一个报价,不接受具有附加条件的报价,否则其响应文件将作为无效处理。

. 响应文件有效期

响应文件应自首次提交之日起,按照前附表中规定时间内保持有效,有效期短于要求的响应文件将按无效处理。

四响应文件的签署规定和递交

.响应文件签署及规定

磋商单位应按前附表中的规定准备和递交响应文件正本、副本和电子文档,纸质响应文件封面应注明“正本”或“副本”字样,副本可以是正本的复印件,当正本和副本之间出现差异时,以正本为准。

响应文件的正本需打印或用不褪色墨水书写,并由磋商单位的法定代表人或经其正式授权的代表按磋商文件规定签字或者加盖公章。由授权代表签字的,应附法定代表人授权书。磋商单位为自然人的,应当由本人签字并附身份证明。

磋商单位在提交响应文件截止时间前,可以对所提交的响应文件进行补充、修改或者撤回,并书面通知采购代理机构。补充、修改的内容作为响应文件的组成部分。补充、修改的内容与响应文件不一致的,以补充、修改的内容为准。

磋商单位根据磋商小组的要求对响应文件中含义不明确、同类问题表述不一致或者有明显文字和计算错误的内容等做出的澄清、说明或者更正,以及磋商中根据磋商文件实质性变动重新提交的响应文件,其签署规定同款要求。

.响应文件的递交

响应文件及电子版应密封递交,封套上注明磋商单位名称、项目编号及项目名称。首次提交的响应文件必须在第一章规定的截止时间前密封送达到指定地点。在截止时间后送达的响应

文件为无效文件,采购代理机构将拒收。

五保证金

.保证金的提交

磋商单位在提交响应文件的同时,向采购代理机构提交保证金凭证,保证金的形式和数额见前附表要求。磋商单位为联合体的,可以由联合体中的一方或者多方共同交纳保证金,其交纳的保证金对联合体各方均具有约束力。

.保证金的没收

发生下列情况之一,保证金将被没收:

()磋商单位在提交响应文件截止时间后撤回响应文件的;

()磋商单位在响应文件中提供虚假材料的;

()除因不可抗力或磋商文件认可的情形以外,成交单位不与采购人签订合同的;

()磋商单位与采购人、其他磋商单位或者采购代理机构恶意串通的。

.保证金的退还

已提交响应文件的供应商属于前附表认可的情形的,在提交最后报价之前根据磋商情况退出磋商,保证金将及时予以退还。

未成交单位的保证金将在成交通知书发出之日暨成交结果公告公布之日起个工作日内无息退还,磋商单位应在成交结果公告公布后及时联系采购代理机构办理保证金退还手续。

成交单位的保证金在采购合同签订后个工作日内及时联系采购代理机构办理保证金无息退还手续。

因采购单位原因逾期退还保证金的,除应当退还保证金本金外,还应当按银行同期贷款利率支付利息。

六评审和磋商

.响应文件的评审与澄清

采购人将资格性审查的权利赋予磋商小组,磋商小组在确认了磋商文件后,按照磋商文件规定的资格条件对磋商单位进行资格审查,符合资格条件的单位将被认定为参加磋商的单位。磋商小组按照磋商文件规定的除资格条件外的其它实质性条款,对参加磋商的单位进行有效性、完整性和响应程度的审查。未实质性响应磋商文件的供应商将按无效处理,不参加后续磋商。

采购单位或采购代理机构将在响应截止时间前后小时内查询磋商单位的信用记录,磋商单位存在不良信用记录的,其响应文件将被作为无效文件被拒绝。

注:不良信用记录指:在“信用中国”网站()、中国政府采购网()查询的失信被执行人、重大税收违法案件当事人名单、政府采购严重违法失信行为记录名单中。

联合体投标的,联合体成员存在以上不良信用记录的,视同联合体存在不良信用记录。

出现下列情形之一的,将被认定为未实质性响应磋商文件:

()未按要求交纳保证金的;

()未按照磋商文件规定要求密封、签署、盖章的;

()磋商单位在报价时采用选择性报价;

()磋商单位不具备磋商文件中磋商单位须知前附表要求的;

()不符合法律、法规和磋商文件中规定的其他实质性要求的(本磋商文件中用*、★、※等标明为实质性要求和条件);

()其他法律、法规及本磋商文件规定的属于按无效处理的响应文件的情形。

如果响应文件实质上没有响应磋商文件的要求,磋商小组将予以拒绝,磋商单位不得通过修改或撤销不合要求的偏离或保留而使其响应文件成为实质性响应的文件。

在按照的规定进行审查时,磋商小组可以以书面形式要求磋商单位对响应文件中含义不明确、同类问题表述不一致或者有明显文字和计算错误的内容等作出必要的澄清、说明或者更正。磋商单位的澄清、说明或者更正不得超出响应文件的范围或者改变响应文件的实质性内容。接到磋商小组澄清等要求的磋商单位如未按规定做出澄清,其风险由供应商自行承担。对未被认定为参加磋商的单位和其它未实质性响应磋商文件的单位,磋商小组将给予告知。.磋商

依据磋商文件的要求和各磋商单位响应文件的应答情况,磋商小组所有成员集中在通知的时间,与参加的磋商单位逐一进行一轮或多轮磋商。磋商小组将给予所有参加磋商的单位平等的磋商机会。

磋商包括但不限于以下内容:

()磋商小组根据磋商文件要求,对照各磋商单位提交的响应文件中技术、服务以及合同草案条款等应答情况,进行确认或者询问;

()按前附表修改变动磋商文件,并及时以书面形式同时通知所有参加磋商的单位;

()针对修改变动的磋商文件,与所有参加磋商的单位进行确认或者询问。

.保密原则

磋商小组成员以及与磋商工作有关的人员不得泄露评审和磋商过程中员告知评审和磋商情况。

七最后报价

.最后报价的提交

磋商结束后,所有继续参加磋商的单位应在磋商小组规定时间内提交最后报价。如果磋商文件不能详细列明采购标的的技术、服务要求,磋商结束后,磋商小组将按照少数服从多数的原则投票推荐家以上单位的实施方案或者解决方案,并要求其在规定时间内提交最后报价。最后报价是磋商单位响应文件的有效组成部分。

报价一览表、最后报价表须单独递交,仅需一份正本,签署规定同本章款要求。

.逾期提交的最后报价

最后报价须在磋商小组规定的时间内送达指定地点。逾期提交最后报价的磋商单位将被取消授予合同的资格。

八评审

.评审

磋商小组采用综合评分法对各个提交最后报价的单位进行评审。

磋商小组各成员应当独立对每个有效响应的文件进行评价、打分,然后汇总每个单位的得分,计算得分平均值。分值计算保留小数点后一位,第二位四舍五入。

评审表格见第六章评审办法。

九推荐成交候选磋商单位

.推荐成交候选磋商单位原则

磋商小组按照磋商单位得分平均值由高到低的顺序推荐成交候选磋商单位。被推荐为成交候选供应商的最后报价应不高于本项目采购预算或分包控制金额。

如出现评审得分相同的,按照最后报价由低到高的顺序推荐。如出现评审得分且最后服价相同的,按照技术指标优劣顺序推荐。

.确定成交单位

采购人从评审报告提出的成交候选单位中,按照排序由高到低的原则确定成交单位,也可以书面授权磋商小组直接确定成交单位。

获悉的国家秘密、商业秘密,不得超越法规的规定向无关人泄露。

.签订合同

采购代理机构将以书面形式向成交单位发出结果通知。

成交结果通知书发出后,采购人将与成交单位签订合同。

. 采购终止

出现下列情形之一的,采购人或者采购代理机构将终止竞争性磋商采购活动,发布项目终止公告并说明原因,重新开展采购活动:

()因情况变化,不再符合规定的竞争性磋商采购方式适用情形的;

()出现影响采购公正的违法、违规行为的;

()在采购过程中符合要求的单位或者报价未超过采购预算的单位不足家的;但市场竞争不充分的科研项目,以及需要扶持的科技成果转化项目只有家的情形除外。

九成交服务费

. 成交服务费

依据成交金额,参照国家计委《招标代理服务收费管理暂行办法》(计价格[]号)和《国家发展改革委办公厅关于招标代理服务收费有关问题的通知》(发改办价格[]号)的规定向成交人收取成交服务费。本项目成交服务费由成交人在领取成交通知书时一次性向采购代理机构支付。

第三章采购需求

一、项目介绍

.项目概述

依照区大数据中心领导小组工作部署,区统计局作为西城区大数据工作领导小组成员单位,承担西城区宏观经济社会发展数据监测分析等工作,根据工作需要,开展大数据分析研究处理服务,为区领导的决策依据提供有力的数据保障。为此,一方面需要对现有统计数据和部门统计数据进行清洗比对,并形成可视化图层;另一方面需要获取部分互联网数据,通过整合分析进行经济社会发展形势的研判。

.信息化现状

随着西城区宏观经济社会发展数据监测分析工作的深入,现已初步形成围绕区域宏观经济社会发展数据的采集、处理、服务、可视化展示等需求,同时,可通过管理驾驶舱、可视化地图、多维分析等方式对数据进行深度挖掘,实现宏观经济社会数据以区、街道、社区、行业、企业、人为链条的逐级精准查询,为社会经济发展的精细化管理和决策需求,提供数

据支持技术。

.系统运行环境

建成后运行在政务云平台上核心服务器的操作系统为,数据库为。

二、项目目标

利用现今大数据采集和挖掘技术,对政府统计数据与部门统计数据、社会化大数据进行整合使用,形成更为多样有效的应用场景。形成包括经济热力、社会资源等数据可视化定制图层。同时,对计划内的部门统计数据和部分互联网数据进行处理,形成不同维度的独立数据池,支持区内不同部门的决策使用需求。对企业、人员和社会资源点的数据,进行地址和坐标清洗比对,形成可为大数据应用平台和算法使用的串联数据。对诸如住宅、商铺、办公楼宇售价、租金等社会化大数据,进行获取和应用测试,找到同现有政府行政记录的比对分析方法,以弥补现有数据在分析维度和频度上的不足。

三、建设内容

大数据分析研究处理服务分为四个主要内容:一是地图绘制服务;二是部门统计数据和互联网数据处理服务;三是数据地址和坐标清洗服务;四是大数据分析研究服务。

(一)地图绘制服务

根据西城区宏观经济社会发展数据监测平台的功能建设需求,以及西城区相关数据分析需求,为满足区域经济社会发展决策的精细化数据支撑,将据此对主题数据进行处理,进行定制化的数据地图绘制工作,并与现有的地理信息地图进行叠加。

(二)部门统计数据和互联网数据处理服务

部门统计数据与互联网数据,是当前区域大数据应用的空白和薄弱环节,计划加强对该类数据的精细化处理,形成不同维度的独立数据池,支持区内不同部门的决策使用需求。同时,在处理过程中,会对历年数据进行比对,逐步校准数据。

(三)数据地址和坐标清洗服务

为满足大数据关联计算应用,需要将来自不同部门的企业、人员和社会资源点的数据,对其地址坐标进行清洗比对。同时,在清晰比对的过程中,逐步形成地名地址和坐标基础列表,以便为今后的数据处理,特别是地理信息处理提供标准。

(四)大数据分析研究服务

目前,紧紧依靠统计报表数据和行政记录,不能满足精细化管理的需求,所以,需要对社会化的大数据使用进行研究,同时,对可利用的社会化大数据进行分析比对,找出可同现

用统计和其他部门行政记录进行关联的部分,进行获取和应用测试,建立分析研究的方向和

方法。

四、集成和方案要求

本项目中标人负责西城区大数据中心大数据处理分析研究服务工作,负责按照招标人要求的进度完成本招标建设内容。

投标人须提供所投部分软件的授权函,授权函格式参照商务部分。

本章提及中标人,是在认为中标人即合同乙方的前提下;本章所有针对中标人的要求,投标人必须逐条做出履约承诺,投标人不做应答的同样视为接受全部要求。

投标人所投软件必须是可正常运行在要求环境上的且满足建设需求的品牌最新版本的产品,投标人拥有完全知识产权。

投标人的报价应包含为完成本项目的各项建设任务过程中所有可能发生的费用,即所需的一切人工、物耗、工具、设备、用水、用电、保安、保险和所有可能发生的相关费用,所

有费用计入投标总价。

本项目免费售后服务期为一年,自本项目内所约定服务内容完成制作交付,并经由甲方验收合格之日起开始计算。

本项目需经甲方对所采集数据和制作的图层、数据关联关系进行验收确认,并安排不少于十五个工作日的试运行。具体验收条件如下:

验收条件:①全面完成本项目的数据采集、处理、分析、测试和集成工作,达到功能、性能、使用等方面的要求;②对各项工作内容的成果及使用情况基本满意;③在统计部门现有使用的西城区宏观经济社会发展数据监测平台上运行基本稳定。

验收合格条件:试运行期满合格,并且试运行中的问题全部解决,用户对系统的使用方式满意,并能够长期稳定运行。

以下条款均需逐条做出实质性应答,需要提供方案的条款投标人必须提供完整的解决方案,既要考虑到方案本身的要求,同时要考虑到各方案之间的相关性。

系统集成

系统集成任务应保证项目涉及的所有计算机设备和系统的正常运转,所有应用系统在统一的软硬件平台上部署和运行。

()投标人在购买招标文件时即需要做出保密承诺;中标人中标后须与招标人签署保密协议,中标人负有与所有项目参与人员签署保密协议、进行保密教育和管理的义务,并需提

出项目全周期保密管理方案。中标人必须对本项目的所有内部资料、技术文档和信息等予以保密。不得以任何形式向第三方透露本项目的任何内容。

()中标人应按照本项目有关进度要求开展工作,如因不可预见原因影响项目进度,中标人应配合招标人调整进度。本项目应在年月日前完成数据采集和图层制作、数据关联关系构建等项目约定内容。

()按照要求,编制总体实施方案。年月日前完成项目的建设、部署、测试、运行、验收。

()编制工程实施进度计划并组织实施,定期向业主提供项目实施进展情况报告,并积极协助业主开展与项目有关的协调工作和技术把关工作,为业主提供技术咨询等其他相关服务。

()在合同签署后,本项目中标人负责在项目实施过程中形成的文档,在定稿后配合有关建设单位文档管理人员对文档及时进行归档。项目完成后提交本项目完整文档,包括设计文档、程序源代码、测试报告、操作手册、运行维护指南等必须与项目中系统的最终版本保持一致。

()投标人必须提出项目团队组建方案,包括团队成员、组织架构和工作分工等。

()中标人需要对本项目建设的系统的使用与维护进行培训。在项目实施期间,实施人员应对有关实施要点对系统维护人员及使用人员进行讲解。在项目实施完成后,验收前,对系统使用用户和运维人员分别进行系统培训,使运维人员能够熟练掌握相关运维内容的使用和维护的知识、技巧等,使用户能够熟练操作相应系统。培训可包括视频培训、现场培训,集中培训、分别培训等多种方式。培训所需资料、设备、讲师等资源由中标人负责,如发生费用由中标人承担。

()中标人需提供项目建设中所需的所有软件。

售后服务

()服务质量保证。质量保证期为年,质量保证期从本项目验收合格之日算起。质量保证期内,中标人负责免费提供数据更新、解决各种及功能优化、完善、调整工作。故障发生后,工作时间(按告知时间计算)中标人应在半小时内到现场,非工作时间(如晚间、周末、节假日等)中标人应在小时内到现场;到达现场后,最长小时解决问题。

()软件服务稳定性要求。包括图层、数据库、地名地址坐标库等半年内,最大异常宕机次数次,最大异常宕机时间小时。

()电话支持。在合同建设期及质保期内中标人负责本项目全部建设内容*小时电话技术

支持。

()手册。中标人应提供包括软件安装手册、用户使用手册、运行维护手册、技术白皮书等在内的完备准确的工程技术资料,上述资料在质量保证期结束前有重要更新的,中标人应负责及时更新。

()巡检。本项目实施完成后至质量保证期结束前,中标人须对系统进行定期巡检,巡检每季度或按应用系统规定的时间要求进行巡检,巡检内容应全面;巡检方法要充分考虑到系统稳定运行和排除隐患的平衡。

()总结交流。中标人应在整个质量保证期内的服务状况和系统运行状况提供相应的分析报告,并根据系统运行状况提供优化支持。

五、技术性能及其他要求

稳定性要求

具体图层和地名地址坐标库成建后系统运行时间每小时中可用时间至少不小于小时。故

障间隔时间应大于小时。并能够及时的对数据进行更新。

交互性要求

地图层的数据挂接和对应操作在秒内完成,地名地址坐标等大数据量上传等动作在秒内

完成。

可追溯性要求

对地图层和地名地址库、数据关联关系进行的调整修改应有记录日志,确保信息处理过

程的原始性记录,根据管理需要随时可以查询和检查。

安全性要求

对所采集和项目内容建设过程中所使用的数据,应严格保证数据安全,不外泄造成损害。及时性要求

地图层和地名地址库、数据关联关系所涉及的新增、变动数据种类和数量多,对数据传

输和处理的性能要求较高,应在甲方所应用系统、网络环境正常的情况下,保证数据交换的

及时性,提高业务数据的处理效率。

准确性要求

项目所包含服务内容,必须要保障数据的一致性,完整性,准确性要求达到。

容错性

项目所包含服务内容,应确保有对应的备份和应急补救措施,从而保证数据内容的正常

使用访问。

其他要求

建成后运行在搭载于政务云平台上的西城区宏观经济社会发展数据监测平台,核心服务

器的操作系统为,数据库为

六、服务期限:年月至年月(暂定,以具体签约时间为准)

第四章采购合同

大数据处理分析研究服务合同

甲方:北京市西城区统计局

乙方:

签订时间:年月日

大数据处理分析研究服务合同

本协议由以下双方签定:

北京市西城区统计局(以下称甲方)

(以下称乙方)

甲乙双方经过友好协商,就甲方委托乙方开展大数据处理分析研究服务项目事宜达成以下协议:

第一条:项目内容

乙方依据甲方提出的项目需求,提供以下服务内容:

.地图绘制服务

应能够根据西城区宏观经济社会发展数据监测平台的坐标比对要求,以及西城区相关数据分析需求,为满足区域经济社会发展决策的精细化数据支撑,将据此对主题数据进行处理,进行定制化的数据地图绘制工作,并与现有的地理信息地图进行叠加。

.部门统计数据和互联网数据处理服务

部门统计数据与互联网数据,是当前区域大数据应用的空白和薄弱环节,通过加强对该类数据的精细化处理,形成不同维度的独立数据池,支持区内不同部门的决策使用需求。

.数据地址和坐标清洗服务

为满足大数据关联计算应用,需要将来自不同部门的企业、人员和社会资源点的数据,

对其地址坐标进行清洗比对。同时,在清晰比对的过程中,逐步形成地名地址和坐标基础列表,为地理信息处理提供标准。

.大数据分析研究服务

依据目前经济统计数据对社会化大数据的应用需求,对社会化的大数据使用进行研究,同时,对可利用的社会化大数据进行分析比对,找出可同现用统计和其他部门行政记录进行关联的部分,进行获取和应用测试,建立分析研究的方向和方法。

第二条:项目金额及付款形式、时限

.项目金额(含税)人民币元,金额大写:。

.付款方式:

甲方以支票或转账方式,向乙方支付合同款。

以上费用支付,甲方均在乙方出具正式发票后进行支付。如乙方不能如期向甲方出具正式发票,甲方延迟支付行为不构成违约。

付款时间:

甲方于本合同签订之日起十个工作日内,向乙方支付首付款项,合同总金额的,即(含税)人民币元,金额大写:。

乙方完成项目约定内容建设并交付甲方进行验收,并通过甲方验收条件后十个工作日内,甲方向乙方支付合同二期款项,合同总金额的,即(含税)人民币元,金额大写:。

乙方所交付甲方验收合格后,且稳定运行十五个工作日,符合甲方验收合格条件后十个工作日内,甲方向乙方支付合同尾款,合同总金额的,即(含税)人民币元,金额大写:。

乙方指定收款账户为:

开户名:

开户行:

账号:

行号:

乙方向甲方承诺按照合同约定进行项目建设,并在质量保修期内承担项目质量维护,费用由乙方承担,甲方或受雇于甲方的第三者人为因素造成的图层、数据库或地名地址坐标库的损坏除外。

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略,全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求: ?采用多层体系结构,应用软件系统具有相对的独立性,不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境,便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植,保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B(浏览器)/A(应用服务器)/D(数据库服务器)应用模式。 ?采用平台化和构件化技术,实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括:元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构,实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求,制定统一的技术元数据和业务元数据标准,覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节,建立相应的管理维护机制,梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括: ●根据业务特点,制定元数据标准,要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理,包括:定义、添加、删除、查询和修改等操作,

支持对派生元数据的管理,如派生指标、代码重新组合等,对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据,实现对各类业务数据的统一管理和利用,包括: ?基础数据管理:建立各类业务数据与元数据的映射关系,实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL:通过元数据获取ETL规则的描述信息,包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库:利用元数据实现对数据仓库结构的描述,包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体(CUBE)的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发,构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台,通过数据抽取、清洗和转换等操作,最终加载到数据仓库中,完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括: ●支持多种数据格式的数据交换,如关系型数据库:MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等;文件格式:DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述,包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控,如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式,增量加载的处理方式; ●支持元数据的管理,能提供动态的影响分析,能与前端报表系统结合, 分析报表到业务系统的血缘分析关系; ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力,数据处理流程,客户自定义 脚本和函数等具备可重用性; ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

大数据分析研究现状、问题与对策

大数据分析研究现状、问题与对策 随着大数据不断的持续发展,全世界越来越注重大数据的发展,大数据领域当中最为重视的问题在于如何进行对大数据科学有效的分析。经过研究发现,目前在进行大数据的研究当中还有一些问题没有得到解决,这些问题的存在会影响到大数据今后的发展。由此,下文主要对大数据的现状进行了阐述,针对其中存在的问题进行了深入的分析,并且提出了相应的解决对策,希望能够给予同行业工作人员相应的参考价值。 标签:大数据;分析;现状;问题;对策 前言:随着IT技术迅速的发展,各个领域的数据量都在持续的增加,只用人工的智能無法将大量的数据进行处理和分析。在2012年,美国的奥巴马政府在白宫网上将《大数据研究和发展倡议》公开发布,其目的是为了加强从大量复杂数据集合而获取的知识和见解的能力。这个倡议的发布,使得对大数据的研究在全球范围内产生了热议。由此,在大数据背景之下,我们要将大数据的采集、存储以及分析的问题进行探究。 1、大数据分析研究的现状 1.1研究大数据的方法 在进行大数据的分析时,要选择有效的分析方式进行大数据的分析,这也是其中最为重要的研究内容。大数据的分析方法会影响到大数据最终的分析结果,并且针对不同的分析方法要对不同类型的大数据进行分析。复杂数据的识别技术和传统文本识别技术以及关系数据识别技术都是不同的,这就导致在进行分析大数据时有很大的难度。通常复杂数据所使用的技术是大都是XML数据、图数据以及网络上的复杂实体识别技术等。从大数据系统的构架来看,在进行大数据的分析时,主要是应用了九层构架的方式来进行的分析,但还要对其应用进行深入的探究。 1.2大数据分析驱动科学萌芽 大数据技术会严重的影响到信息科学技术,大数据技术能够转变很多产业的发展方式,例如,在社会媒体中,大数据能够将传统媒体的受众分析和传播的方式进行更改。此外,在大数据的背景之下,也将客户的生命周期的理论进行了改变。并且大数据在进行实际的发展阶段,也给其他行业的发展带来了影响,由此,在这样的状态下,大数据在发展的同时要和各个行业共同发展,要将技术进行不断地更新,促使双方发展的更好。 2大数据面临的问题 2.1存储问题

大数据分析平台的需求报告模板

大数据分析平台的需求报告 提供统一的数据导入工具,数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。 一、项目范围的界定 没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据分析平台的需求,需要考虑的问题主要包括下面几个方面: (1)业务边界:有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。 (2)数据边界:有哪些业务数据需要接入大数据分析平台,具体的包括哪些表,表结构如何,表间关系如何(区别于传统模式)。 (3)功能边界:提供哪些功能,不提供哪些功能,必须明确界定,该部分详见需求分析; 二、关键业务流程分析 业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数据交互流程和模式,决定了大数据平台的架构和设计,因此必须进行专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面: 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程

2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程 三、功能性需求分析 3.1.历史数据导入3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询 四、非功能性需求 4.1 性能

4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口 5.3 数据导出接口 六、集群需求 大数据平台的技术特点,决定项目的实施必须考虑单独的开发环境和生产环境,否则在后续的项目实施过程中,必将面临测试不充分和性能无法测试的窘境,因此前期需求分析阶段,必须根据数据规模和性能需求,构建单独的开发环境和生产环境。 6.1开发环境 6.1.1 查询服务器 6.1.2 命名服务器 6.1.3 数据服务器 6.2 生产环境 6.2.1 查询服务器

大数据研究现状综述概要

大数据研究综述 网络大数据是指“人、机、物”三元世界在网络空间(Cyberspace中交互、融合所产生并在互联网上可获得的大数据.网络大数据的规模和复杂度的增长超出了硬件能力增长的摩尔定律,给现有的IT架构以及机器处理和计算能力带来了极大挑战.同时,也为人们深度挖掘和充分利用网络大数据的大价值带来了巨大机遇.因此,迫切需要探讨大数据的科学问题,发现网络大数据的共性规律,研究网络大数据定性、定量分析的基础理论与基本方法. 文中分析了网络大数据的复杂性、不确定性和涌现性,总结了网络空间感知与数据表示、网络大数据存储与管理体系、网络大数据挖掘和社会计算以及网络数据平台系统与应用等方面的主要问题与研究现状,并对大数据科学、数据计算需要的新模式与新范式、新型的IT基础架构和数据的安全与隐私等方面的发展趋势进行了展望. 网络大数据的深挖掘、大规模利用是新兴产业界的立足点.即便针对大数据的研究目前还没有建立一套完整的理论体系,也缺少高效快速的处理、分析与挖掘的算法与范式,但大数据的应用前景毋庸置疑,因为大数据从根本上来说就是来源于应用的问题。网络大数据可为世界经济创造巨大价值,提高企业和公共部门的生产率和竞争力,并为消费者创造巨大的经济利益。 大数据近期发展: 1.网络空间感知与数据表示 2.网络大数据存储与管理体系 3.网络数据挖掘 4.社会计算以及网络数据平台系统与应用 以上四点见:网络大数据:现状与展望第3,4,5,6节作者:王元卓2013年

5.在大数据处理中,应用云计算技术,促进大数据处理系统的功能多样化。见: 讨论云计算技术下的大数据处理系统任量2014年

工程大数据分析平台

工程大数据分析平台 随着大数据时代来临、无人驾驶和车联网的快速发展,汽车研发部门需要处理的数据量激增、数据类型不断扩展。相关数据涵盖车内高频CAN 数据和车外ADAS 视频非结构化数据、位置地理空间数据、车辆运营数据、用户CRM 数据、WEB 数据、APP 数据、和MES 数据等。 在此背景下,整车厂研发部门关心的是:如何将企业内部的研发、实验、测试、生产数据,社会用户的用车数据,互联网第三方数据等结合起来,将异构数据和同构数据整合到一起,并在此基础上,实现业务系统、分析系统和服务系统的一体化;怎样利用深度的驾驶员行为感知、智能的车辆预防性维护、与实时的环境状态交互,通过大数据与机器学习技术,建立面向业务服务与产品持续优化的车联网智能分析;最终利用数据来为产品研发、生产、销售、售后提供精准的智能决策支撑。这些都是整车厂在大数据时代下亟待解决的问题。 针对这一需求,恒润科技探索出以EXCEEDDATA 大数据分析平台为核心的汽车工程大数据整体解决方案。借助EXCEEDDATA 大数据分析平台,企业可以集成、处理、分析、以及可视化海量级别的数据,可实现对原始数据的高效利用,并将原始数据转化成产品所需的智能,从而改进业务流程、实现智慧决策的产业升级。 产品介绍: ●先进的技术架构 EXCEEDDATA 采用分布式架构、包含集成处理(ETL)与分析挖掘两大产品功能体系,共支持超过20 多个企业常见传统数据库和大数据源系统,超过50 多个分析处理算法、以及超过丰富的可视化智能展现库。用户可以自主的、灵活的将各种来源的原始数据与分析处

理串联应用,建立科学的数据模型,得出预测结果并配以互动的可视化智能,快速高效的将大数据智能实现至业务应用中。 平台包括分布式大数据分析引擎、智能终端展示、以及API。大数据分析引擎为MPP 架构,建立在开源的Apache Hadoop 与Apache Spark 之上,可简易的scale-out 扩展。在分析引擎的基础上包含数据源库、数据转换匹配器、数据处理操作库、机器学习算法库、可视化图形库等子模块。智能终端展示为行业通用的B/S 架构,用户通过支持跨操作系统和浏览器的HTML5/JS 界面与API 来与平台互动。

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1. 技术构架需求 采用平台化策略,全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求: 采用多层体系结构,应用软件系统具有相对的独立性,不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境,便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植,保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 实现B(浏览器)/A(应用服务器)/D(数据库服务器)应用模式。 采用平台化和构件化技术,实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括:元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构,实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求,制定统一的技术元数据和业务元数据标准,覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节,建立相应的管理维护机制,梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括: ●根据业务特点,制定元数据标准,要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理,包括:定义、添加、删除、查询和修改等操作,

支持对派生元数据的管理,如派生指标、代码重新组合等,对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据,实现对各类业务数据的统一管理和利用,包括: ?基础数据管理:建立各类业务数据与元数据的映射关系,实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL:通过元数据获取ETL规则的描述信息,包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库:利用元数据实现对数据仓库结构的描述,包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体(CUBE) 的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发,构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台,通过数据抽取、清洗和转换等操作,最终加载到数据仓库中,完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括: ●支持多种数据格式的数据交换,如关系型数据库:MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等;文件格式:DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述,包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控,如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式,增量加载的处理方式; ●支持元数据的管理,能提供动态的影响分析,能与前端报表系统结合, 分析报表到业务系统的血缘分析关系; ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力,数据处理流程,客户自定义 脚本和函数等具备可重用性; ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

旅游大数据分析及解决方案.

2016花溪旅游大数据报告 高原明珠·灵秀花溪 序言 Introduction 研究范畴本报告以花溪游客为调研对象,花溪旅游产业发展为研究目标,对游客概况、游客兴趣、旅游行为偏好、旅游路径进行多角度分析,对花溪区旅游客源地市场、花溪区游客特 征做定性分析。 编著说明本报告中的数据主要通过互联网手段收集,部分数据来自公共服务 机构提供的报告。由于数据采集受时 间和样本量的限制,故本报告中涉及 的数据不具有绝对性。数据来源

报告数据由百度提供。同时结 合携程、蚂蜂窝、同程等渠道的数据,综合2016年花溪游客行为数据、区域旅游产业数据、互联网舆情数据进行游客画像分析、旅游舆 情和品牌等分析。 名词解释 术语说明 互联网资产是指某个形象和品牌在互联网的信息量; 网络诉求指网民借助所有互联网工具来解决自身的某种需要; 本报告中所称的诉求多为旅游信息的获取需要。 网络服务信息指目的地通过互联网为网友提供的旅游服务信息; 线上产品供应量旅游服务提供商通过互联网平台为游客提供的产品数量; 活动热力反应某个区域人流活动频繁度的指标; 活力值以年为单位产生的信息量;和某个主体相关的网络信息量越大,说明该主体的活力值越高。本报告中的数值经过加权处理。 路径指游客在旅游目的地的线路轨迹; 检索(量指网友通过搜索引擎或网络搜索工具,搜索关键词的行为,一般通过搜索次数来定义检索量;

潜在诉求诉求是某种道德、动机、认同,或是说服受众应该去做某件事的理由。潜在诉求是指隐藏在诉求背后的原由。 搜索热点网民在某个时段集中搜索某个关键词的主题或内容,该关键词成为热点。 4 32 1目录CONTENTS 花溪区旅游市场发展趋势分析与发展建议 2016年花溪旅游产品研究2016年花溪旅游形象研究 2016年花溪游客研究5花溪旅游发展综合情况分析 贵阳市花溪区作为首批创建“国家全域旅游先行示范区”的城市,拥有宜居的环境、丰富的旅游资源、 淳朴的民风和悠久的文化,未来旅游业发展前景广阔,有巨大的潜力,渐渐成为旅游投资界的新宠。P art 1 综合情况分析

大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告

大数据的国内外研究现状及发展动态分析大数据的概念 产生的背景与意义 上世纪60年代到80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,但以今日的数据量来看,这些数据无疑是非常有限的。随着PC的出现和应用增多,企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据,包括Word、Excel文档,以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。此时企业内部生产数据的已不仅是企业的财务人员,还包括大量的办公人员,这极大地促进了数据量的增长。互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长,在互联网的时代,几乎全民都在制造数据。而与此同时,数据的形式也极其丰富,既有社交网络、多媒体等应用所主动产生的数据,也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。时至今日,随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富,数据已呈指数级的增长,企业所处理的数据已经达到PB级,而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。在数据的这种爆炸式增长的背景下,“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。在大数据时代,我们分析的数据因为“大”,摆脱了传统对随机采样的依赖,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的精确度,而是坦然面对信息的混杂;信息之“大”之“杂”,让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。 大数据热潮的掀起让中国期待“弯道超越”的机会,创造中国IT企业从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追的战略机遇。传统IT行业对于底层设备、基础技术的要求非常高,企业在起点落后的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,IT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、处处受制于人的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的要求相对较低,不会受困于基础设备核心元件的相对落后。与在传统数据库操作层面的技术差距相比,大数据分析应用的中外技术差距要小得多。而且,美国等传统IT强国的大数据战略也都处于摸着石头过河的试错阶段。中国市场的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的更新,更是企业发展战略的变革。随着对大数据的获取、处理、管理等各个角度研究的开展,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。数据是企业的核心资产,可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在的。大数据是信息技术演化的最新产物,确立了数据这一信息技术元素的独立地位。正因为数据不再是软硬件及应用的附属产物,才有了今天爆炸式的数据增长,从而奠定了大数据的基础。

国内外大数据发展现状和趋势(2018)

行业现状 当前,许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用,纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手,实施大数据战略,对大数据产业发展有着高度的热情。 美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一,把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业,药物开发领域的最新前沿技术是机器学习,即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合,并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划,美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破,包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构。 目前,欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容:研究数据价值链战略因素;资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动;实施开放数据政策;促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。 英国在2017年议会期满前,开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库,并在五年内投资1000万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”;政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问,英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露;英国研究理事会将投资200万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。 法国政府为促进大数据领域的发展,将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标,开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示,将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术,法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作,投入3亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin和投资委员LouisGallois在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150万欧元用于支持7个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案,并将其用于实践,来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知,法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。 日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业,同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013年6月,安倍内阁正式公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013~2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略,提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。日本著名的矢野经济研究所预测,2020年度日本大数据市场规模有望超过1兆日元。 在重视发展科技的印度,大数据技术也已成为信息技术行业的“下一个大事件”,目前,不仅印度的小公司纷纷涉足大数据市场淘金,一些外包行业巨头也开始进军大数据市场,试图从中分得一杯羹。2016年,印度全国软件与服务企业协会预计,印度大数据行业规模在3年内将到12亿美元,是当前规模的6倍,同时还是全球大数据行业平均增长速度的两倍。印度毫无疑问是美国亦步亦趋的好学生。在数据开放方面,印度效仿美国政府的做法,制定了一个一站式政府数据门户网站https://www.360docs.net/doc/aa18512451.html,.in,把政府收集的所有非涉密数据集中起来,包括全国的人口、经济和社会信息。 我国大数据行业仍处于快速发展期,未来市场规模将不断扩大 ?目前大数据企业所获融资数量不断上涨,二级市场表现优于大盘,我国大数据行业的市

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本:1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台,主要功能是多种数据库及文件数据;访问;采集;解析,清洗,ETL,同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台,应用于大数据的可视化和互动操作。 为此,根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理,包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次,主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析,清洗,整合、ETL,同时编写模型支持后台统计分析算法,提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次,在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发,采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠,性能高,满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析,实现高可信和高可用。

交通领域大数据调研报告

大数据应用交通领域大数据分析报告 前言 衣食住行是人们生活的根本需求,地图导航类应用正是从人们的出行需求出发,到目前已经从简单的工具发展为基于地理位置提供全方位的服务。整体移动地图市场发展成熟,格局稳定,百度地图与高德地图各自以超过30%的市场占有率稳占两大霸主之位。共享单车的火爆又为地图类应用提供了新的应用场景,2017年两大地图也分别接入共享单车。同时人工智能与AR等新技术的应用使得地图应用朝着更智能,更丰富的方面发展。 行业需求方面,定位导航是人们日常的重要需求。2018年数据显示地图类app 排行中百度地图、高德地图位居一二,分别达29389.76万人、29280.76万人。每5个移动网民中会有3个装有地图服务app。用户规模达6亿。在整体移动应用领域有较大的用户群且相对稳定。 2017年5月,高德地图与城市共建智慧交通,公安部交通管理科学研究所和高德地图签署了战略合协议。双方推进全国交通管理大数据与业务管理的深度融合,对接数据资源,应用大数据分析技术,研究交通路况大数据分析算法,掌握全国主干道路路况规律,研究预测全国主干道路路网的路况。

什么是大数据? “大数据”这个术语最早期可以追溯到apache org的开源项目Nutch。当时,大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌MapReduce和GoogleFile System(GFS)的发布,大数据不再仅用来描述大量的数据,还涵盖了处理数据的速度。总的来说,“大数据”主要有四个特征: 1.数据体量巨大,从T B级别跃升到PB级别。 2.数据类型繁多,包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等各种类型数据。 3.价值密度低,商业价值高。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用 的数据仅仅有一两秒。 4.处理速度快,遵循“1秒定律”,即可从各种类型的数据中快速获得高价值的 信息,这与传统的数据挖掘技术不同。 概括起来即:volume(容量)、variety(种类)、value(价值)、velocity(速度)。

大数据发展背景与研究现状

大数据发展背景与研究现状 (一)大数据时代的背景 随着计算机存储能力的提升和复杂算法的发展,近年来的数据量成指数型增长,这些趋势使科学技术发展也日新月异,商业模式发生了颠覆式变化。《分 MGI)发 “赢 技术使得在线购物的完成率提升了10%到15%。我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里,但很多数据却与世隔绝“深藏闺中”,成为极大的浪费。2015年,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,明确要求“2018年底前建成国家政府数据统一开放平台”;今年5月,国务院办公厅又印发《政务信息系

统整合共享实施方案》,进一步推动政府数据向社会开放。1 大数据可以把人们从旧的价值观和发展观中解放出来,从全新的视角和角度理解世界的科技进步和复杂技术的涌现,变革人们关于工作、生活和思维的看法。大数据的应用十分广泛,通过对大规模数据的分析,利用数据整体性与涌现性、相关性与不确定性、多样性与非线性及并行性与实时性研究大数据在 。2012年Gartner认为,不到两年时间大数据将成为新技术发展的热点,海量和多样化的信息资产使得大数据需要新的处理模式,才能为数据信息使用者提供有效的信息,使得企业洞察危险的能力增强,流程得以优化,决策更加准确。Victor 在其最新着作《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》中指出,大数据 1人民网 26个好用大数据的秘诀

时代要想得到有价值的信息,要从总体而不是少量的数据样本分析与实务相关的所有数据。更加注重数据之间的相关关系,乐于加收纷繁复杂的数据,而不再探求难以捉摸的因果关系和追求数据的精确性。欧盟在其公布的《数字议程》中指出公共数据的市场价值约有320亿欧元,公共数据的开放和再利用可以产生新的商业和工作机会。开放行、公共数据,增加政府的开放和透明度可以给 年9 展的进程。2017年8月30日,国家旅游局、银联商务股份有限公司和中国电信集团联合成立“旅游消费但是数据联合实验室”,并发布了首份研究成果《2017年上半年中国旅游消费大数据报告》。三方在各自的领域有深耕多年的技术、大数据能力、市场资源和经验,通过签署站多合作,可以实现资源共享,优势互 3国家十三五规划纲要

大数据处理综合处理服务平台的设计实现分析范文

大数据处理综合处理服务平台的设计与实现 (广州城市职业学院广东广州510405) 摘要:在信息技术高速发展的今天,金融业面临的竞争日趋激烈,信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。大数据综合处理服务平台支持灵活构建面向数据仓库、实现批量作业的原子化、参数化、操作简单化、流程可控化,并提供灵活、可自定义的程序接口,具有良好的可扩展性。该服务平台以SOA为基础,采用云计算的体系架构,整合多种ETL技术和不同的ETL工具,具有统一、高效、可拓展性。该系统整合金融机构的客户、合约、交易、财务、产品等主要业务数据,提供客户视图、客户关系管理、营销管理、财务分析、质量监控、风险预警、业务流程等功能模块。该研究与设计打破跨国厂商在金融软件方面的垄断地位,促进传统优势企业走新型信息化道路,充分实现了“资源共享、低投入、低消耗、低排放和高效率”,值得大力发展和推广。 关键词:面向金融,大数据,综合处理服务平台。 一、研究的意义 目前,全球IT行业讨论最多的两个议题,一个是大数据分析“Big Data”,一个是云计算“Cloud Computing”。中

国五大国有商业银行发展至今,积累了海量的业务数据,同时还不断的从外界收集数据。据IDC(国际数据公司)预测,用于云计算服务上的支出在接下来的5 年间可能会出现3 倍的增长,占据IT支出增长总量中25%的份额。目前企业的各种业务系统中数据从GB、TB到PB量级呈海量急速增长,相应的存储方式也从单机存储转变为网络存储。传统的信息处理技术和手段,如数据库技术往往只能单纯实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能,无法充分利用和及时更新海量数据,更难以进行综合研究,中国的金融行业也不例外。中国五大国有商业银行发展至今,积累了海量的业务数据,同时还不断的从外界收集数据。通过对不同来源,不同历史阶段的数据进行分析,银行可以甄别有价值潜力的客户群和发现未来金融市场的发展趋势,针对目标客户群的特点和金融市场的需求来研发有竞争力的理财产品。所以,银行对海量数据分析的需求是尤为迫切的。再有,在信息技术高速发展的今天,金融业面临的竞争日趋激烈,信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。随着国内银行业竞争的加剧,五大国有商业银行不断深化以客户为中心,以优质业务为核心的经营理念,这对银行自身系统的不断完善提出了更高的要求。而“云计算”技术的推出,将成为银行增强数据的安全性和加快信息共享的速度,提高服务质量、降低成本和赢得竞争优势的一大选择。

公共交通出行服务大数据平台设计方案

公共交通出行服务大数据平台 解决方案 1概述 随着近几年我省经济的快速发展,公众出行方式日趋多样化,公众对交通出行信息的需求日益增强。如何辅助出行者迅速获取有效交通信息,提高出行效率,提升服务水平,是交通部门面临的一个现实问题。 2005年,交通部将“公众出行交通信息服务系统”确定为三大交通信息化示范工程之一,在交通信息化工作基础较好的几个省市相继开发了一些应用系统,在一定程度上方便了公众的出行,得到了公众的认可。但这些应用系统主要是基于具体部门业务及所拥有的数据进行开发,信息服务的内容还缺少关联性;其次,现有的各类应用系统在服务内容、服务方式、服务质量以及服务范围,以信息发布和推送为主,很少接收来自公众的出行反馈信息,没有形成数据闭环。 目前我省各交通管理部门已经建立了功能相对完善的交通指挥控制中心,包括交通信号控制系统、道路交通监控系统、交通诱导显示系统、停车管理系统、交通违章处理系统等,初步实现了交通信号控制、道路监控、交通信息综合查询、有/无线指挥调度及交通诱导等基础功能。公安交管部门不仅具备了交通基础信息,还拥有了各类动态数据,如车辆实时营运信息、道路交通状况等,采集的数据类型包括属性数据、空间数据、影像数据等。对交通三要素(人流、车辆、道路)连续不断采集的多源交通数据流产生了巨量的交通数据,具有典型的“3V”特性:大容量、多样性、高速度,也具有价值、复杂性的特点,属于名符其实的交通“大数据”。 数据是智能交通的核心,数据为王的大数据时代已经到来。如何高效地从海量数据中分析、挖掘所需的信息和规律,结合已有经验和数学模型,实现对城市道路交通的整体运营水平和人们出行规律的深度挖掘,生成更高层次的决策支持信息,获得各类分析、评价数据,为交通诱导、交通控制、交通需求管理、紧急事件管理等提供决策支持,为交通管理者、运营者和个体出行者提供交通信息,成为当务之急。 本文面对交通大数据,就如何存储、组织和管理数据,并提供政务与商务两方面的公共交通出行服务,提出了解决方案。本文分析了交通大数据分析平台需具备的特点,提出了公共交通出行服务大数据平台逻辑框架,并在现有技术基础上,阐述了平台构建方案。 2功能需求 如前所述,交通服务要提供全面的路况,需要交通综合监测网络对城市道路交通状况、交通流信息、交通违法行为等的全面监测,采集、处理及分析大量的实时监测数据,具有数据量巨大的特点;随着城市机动车保有量不断提高,城市道路交通状况日趋复杂化,交通流特性呈现随时间变化大、区域关联性强的特点,需要根据实时的交通流数据及时全面采集、

大数据处理技术发展现状及其应用展望

. ,.. 大数据处理技术发展现状及其应用展望 一、定义 著名的管理咨询公司麦肯锡曾预测到:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域, 成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者 盈余浪潮的到来。”这是大数据的最早定义。业界(于2012年,高德纳修改了对大数据的定义)将大数据的特征归纳为4个“V”(量Volume,多样Variety,价值Value,速Velocity),或者说特点有四个层面:第一,海量数据量。大数据计量单位至少是PB级别;第二,数据 类型繁多。比如,网络日志、视频、图片、地理位置信息等等都是囊括进来。第三,商业价 值高。第四,处理速度快。 在大数据时代,三分技术,七分数据,得数据者得天下。在大数据时代已经到来的时候要用 大数据思维去发掘大数据的潜在价值。Google利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值, 比如预测某地流感爆发的趋势;Amazon利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书 籍购买推荐,以此有效提升销售量;Farecast利用过去十年所有的航线机票价格打折数据, 来预测用户购买机票的时机是否合适。 大数据分析相比于传统的数据仓库应用,具有数据量大、查询分析复杂等特点。对于“大数据”(Big data)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 有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 二、大数据的技术 技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。 2.1、云技术 大数据常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、 数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说,云计算充当了工业革命时期的发动机的角色,而大数据则是电。 云计算思想的起源是麦卡锡在上世纪60年代提出的:把计算能力作为一种像水和电一样的 公用事业提供给用户。如今,在Google、Amazon、Facebook等一批互联网企业引领下,一 种行之有效的模式出现了:云计算提供基础架构平台,大数据应用运行在这个平台上。 业内是这么形容两者的关系:没有大数据的信息积淀,则云计算的计算能力再强大,也难以找到用武之地;没有云计算的处理能力,则大数据的信息积淀再丰富,也终究只是镜花水月。 那么大数据到底需要哪些云计算技术呢?这里暂且列举一些,比如虚拟化技术,分布式处理技术,海量数据的存储和管理技术,NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术(类似模式识

大数据分析平台

一、数据分析平台层次解析 大数据分析处理架构图 数据源:除该种方法之外,还可以分为离线数据、近似实时数据和实时数据。按照图中的分类其实就是说明了数据存储的结构,而特别要说的是流数据,它的核心就是数据的连续性和快速分析性; 计算层:内存计算中的Spark是UC Berkeley的最新作品,思路是利用集群中的所有内存将要处理的数据加载其中,省掉很多I/O开销和硬盘拖累,从而加快计算。而Impala思想来源于Google Dremel,充分利用分布式的集群和高效存储方式来加快大数据集上的查询速度,这也就是我上面说到的近似实时查询;底层的文件系统当然是HDFS独大,也就是Hadoop的底层存储,现在大数据的技术除了微软系的意外,基本都是HDFS作为底层的存储技术。上层的YARN就是MapReduce的第二版,和在一起就是Hadoop最新版本。基于之上的应用有Hive,Pig Latin,这两个是利用了SQL的思想来查询Hadoop上的数据。 关键:利用大数据做决策支持。R可以帮你在大数据上做统计分析,利用R语言和框架可以实现很专业的统计分析功能,并且能利用图形的方式展现;而Mahout就是一个集数据挖掘、决策支持等算法于一身的工具,其中包含的都是

基于Hadoop来实现的经典算法,拿这个作为数据分析的核心算法集来参考还是很好的。 如此一个决策支持系统要怎么展现呢?其实这个和数据挖掘过程中的展现一样,无非就是通过表格和图标图形来进行展示,其实一份分类详细、颜色艳丽、数据权威的数据图标报告就是呈现给客户的最好方式!至于用什么工具来实现,有两个是最好的数据展现工具,Tableau和Pentaho,利用他们最为数据展现层绝对是最好的选择。 二、规划的数据平台产品AE(Accelerate Engine) 支持下一代企业计算关键技术的大数据处理平台:包括计算引擎、开发工具、管理工具及数据服务。计算引擎是AE的核心部分,提供支持从多数据源的异构数据进行实时数据集成、提供分布式环境下的消息总线、通过Service Gateway能够与第三方系统进行服务整合访问;设计了一个分布式计算框架,可以处理结构化和非结构化数据,并提供内存计算、规划计算、数据挖掘、流计算等各种企业计算服务。Data Studio包括了数据建模、开发、测试等集成开发环境。管理工具包括了实施、客户化及系统管理类工具。AE平台还可以通过UAP开发者社区提供丰富的数据服务。 AE架构图

交通大数据解决方案

中移智行“OSCAR+”智慧交通解决方案系列——交通大数据

运营商的大数据更有代表性和竞争力 数据局部性数据封闭性数据割裂性数据片面性 互联网公司的数据是相互割裂的,淘宝只 有淘宝的售卖数据,没有百度搜索的数据 很少有互联网公司愿意开放自己的数据, 开放更多的是商业模式层面和应用层面。 互联网的数据整合困难,同时注册的个人 账号也是短期的,不稳定的。 互联网公司的数据受限于自身的业务,其 数据的范围和深度都是有限的。 互联网的数据基因运营商的数据更有代表性和竞争力 运营商是数据管道,任何个人、企业的上网和通话的行为都流淌 在运营商的管道里,并且任何时候你的位置都需要上报给运营商 的基站以便能够随时沟通,移动互联网越发展,运营商的数据规 模优势就越大。 运营商以号码为唯一的ID来整合各类数据,因此刻画客户的 完整性是一般企业难以企及的,因为号码就是业务本身,而且还 有终端ID作为移动通信网天生的业务属性而存在。 运营商数据解决移动互联网时代最为关注的三个问题?我是 谁,我在哪里,我在干什么,这是很多企业的数据难以比拟的。 运营商承担着相当大的社会责任,不会看到互联网公司会有分享 数据的行为,数据基本是在它的体内循环。 比较维度运营商数据互联网公司数据 用户基本属性真实、准确部分真实、部分准确用户分布信息连续、准实时、不连续、部分实时 用户通信行为及轨迹真实、全面、连续、多维度,统一关联不全面、不连续、维度少,不同维度数据间需通过计算建立关联 线上线下关联唯一ID,真实一对一关联无唯一ID,难以建议唯一关联

基于运营商大数据的应用 ?人流量、人口属性分析 统计规划 ?人员聚集及人流量疏导 ?智慧景区(景区人流、来源、偏好分析) 旅游 ?旅游市场智慧管理(多维度、多数据分析旅游市场整体特征和变化) ?实时车流、拥堵情况、居民出行规律分析 交通 ?交通规划(车流分时段动图、城市道路改造、规划分析) ?重点区域重点监控 ?应急减灾精准发布 公共安全 ?民众舆情监控 ?竞品分析(行业热点、消费人群画像、频次等) 商业 ?广告评估(广告精准营销、广告转化率分析)

大数据的国内外研究现状发展动态分析.doc

大数据的国内外研究现状及发展动态分析1 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

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