2015-IBM大数据

1摘要

1.1 我们对您的目标的理解

今天，中国已成为制造大国，标注“中国制造”的产品已经成为全球一道独特的风景线，出口遍及世界各地。但是，中国还不是制造强国，质量整体水平的提高滞后于经济规模的增长。一直以来，制造业面临的最大挑战就是：如何从制造到“智造”，如何从设计源头提升产品质量, 如何实现从生产向服务的转型,占据价值链高端? 要实现所有这些, 都要用大数据分析的手段, 实现企业资源利用的最优化。

最近，在中国制造当中，电动汽车行业的发展尤其抢眼。并且随着电动车的发展，能量和环境的协调问题有了很大的改善，可以明显看出，电动车的发展前景十分广阔。但是，电动车的发展受到了不同因素的制约，其中关键的难题表现在能源（也就是电池）自身和能源管理两个方面。能源问题，也就是电池自身性能表现能力问题，比如电池寿命、安全系数、一致性等；能源管理问题，也就是动力电池管理问题，完善的电池管理系统不但可以让使用者及时、详细地了解电池状态，而且能够保证电池安全运行。显然，动力电池技术是电动汽车的核心技术，而电池管理系统(BMS)技术又是动力电池组的关键，可以说BMS是新能源电动汽车的核心关键技术。

事实上，运行中的电动车辆不断移动位置，这给电动车辆的维护工作带来许多困难，尤其是电动车辆的核心部件锂动力电池组，其运行工况时刻都在变化，及时了解锂电池组的工作状况变得非常重要，这是保证电动车辆安全稳定运行的重要手段之一。BMS远程监控系统，将传统费时费力的锂离子动力电池组维护工作变得非常简便快速，用户足不出户就能够及时的了解电池的运行状况。

作为国内锂电池系统解决方案的领导者，科列技术有限公司一直在积极的探索提升动力电池组性能和安全性的技术，针对当前国内动力电池的发展状况，公司推出的带有‘主动均衡’和‘无线传输’功能的电池管理系统(ABMS)，能

够主动调整动力电池组单体间的能量，实现能量高效率转移。而为了进一步地在现有电池性能的条件下，能够更好地服务电池使用者，改善和优化电池管理系统，我们希望能够通过对电池监控数据的收集整理，通过IBM大数据PMQ平台，挖掘提取电池监控数据中的价值信息，从而进一步完善电池管理系统，实现智能化目标，具体来说，可能在如下方面实现改进：

（1）搭建PMQ大数据平台，完善BMS数据存储分析管理；

（2）通过分析电池容量与其他相关因素的联动关系，优化对电池容量预测，提前预知电池故障；

（3）通过对电池监控数据分析，能够自动识别运行过程中的潜在问题，提前预警；

（4）通过对历史监控数据的大数据挖掘，自动识别新的异常模式；

在完善现有BMS系统的基础上，考虑到以后业务模式的发展，科列技术在未来能够在如下方面进一步拓展解决方案的应用范围：

（1）通过结合锂电池生产记录，帮助生产厂家进一步完善锂电池的产品质量管理系统，保证产品质量；

（2）通过结合锂电池的制造流程数据，能够帮助生产厂家发现影响产品良率的重要因素，从而进一步完善生产；

（3）通过结合电动车的行驶记录信息，能够服务电动车车主更好监控车辆状况，并进行针对性地车辆维护保养，提升客户体验满意度；

1.2 IBM预测性维护和质量管理解决方案简述及价值

多年来，制造商已经制定了一系列成熟的方法来控制质量、管理供应链和维护设备。现在，有一种方式可以超越传统的预防性和定期维护方式以及传统的统计过程控制，最大程度减少设备的非计划停机和质量缺陷，确保生产流程的高效连续性和质量管理的提前预警，并在每一步流程中优化资源。

制造业设备的预测性维护和质量管理，采用状态监测技术在线监控设备健康状况，依据分析结果发现潜在问题，决定哪台设备需要维修、何时修、重点

关注此类设备哪些影响因素，哪台设备可以继续使用。预测性维护和质量管理在设备大修进行前就可以知道要做什么，从而大幅度减少和缩短无计划性停机检修时间，并进一步提高设备高可靠性和企业盈利能力。同时IBM PMQ的质量预警系统（QEWS），利用先进的统计学算法，相比于传统的SPC质量控制方法，通过对微小变化的累积放大，能够大大提前质量缺陷预警，同时不同于SPC复杂的判定规则，QEWS可以直观明确的告知质量管理人员何时质量会发生问题，从而及时干预，及早解决质量问题，避免更大损失。

具有前瞻性的制造商依赖预测性维护和质量管理来超越预防性和定期的维护，确保生产质量，并在每一步流程中最大化价值。通过使用 IBM PMQ预测分析解决方案，制造商可以最大限度地减少非计划性维护的停机时间，真正消除不必要的维护，并很好的预测保修费用，同时及早发现质量隐患，从而达到新的质量标准，并节约资金。

IBM PMQ预测分析软件解决方案可以从多种数据源实时收集信息，这些数据源包括维护日志、性能日志、监测数据、检查报告、环境数据、甚至财务数据。该解决方案甚至可以在这种结构化和非结构化的数据中检测到微小的异常情况或故障模式，以确定风险最大的领域。然后，它在风险成为现实之前主动将资源引向这些领域。该方案可以帮助制造商实现可观的成本节约，并提升劳动效率、提高生产连续性和客户满意度，使他们能够在一个全新的水平上展开竞争。

（1）生产线的预测分析

执行及时维护对于防止故障发生至关重要，这些故障可能会导致代价高昂的生产中断。但依赖于一个固定的时间表，可能会带来比必要的零件和人工成本更高的成本。IBM PMQ 预测分析解决方案利用制造商已有的、可用的丰富数据，这些数据（既有结构化数据也有非结构化数据）来自各种数据源。

一个完全自动化的流程实时分析这些数据。它快速检测故障模式，并确定问题的根源。由于工程师可以每周 7 天，每天 24 小时地访问每一个设备上的数据，他们可以评估所有资产的可靠性，并建立一个维护计划，及时执行检

查和/或维护以防止发生故障。这就不需要只是为执行“定期维护”而关停一条生产线。

随着运营状况的变化，每个设备的指标都被实时更新。该解决方案中所包含的先进算法，可以确定每件资产在未来任何一个时间点上的可靠性，因而可以在合适的时间检查和维护这些资产。该预测性维护和质量管理解决方案还识别所需要的更换零件，以支持这种更准确的维护计划。它不再需要存储没有必要且昂贵的备件。制造商现在可以最大化所分配的劳动力资源和备件库存。其结果是去除不必要的维护，避免代价高昂的停机时间/维修和减少 MRO 库存账面成本。

（2）预测性分析提供更好的客户服务并减少保修索赔

预测性分析可以解决一系列客户服务问题，其中包括顾客对因计划外维修和产品故障而造成停机的投诉。请考虑以下场景：某 HVAC 制造商使用预测性分析，发现其中一个设施中生产的鼓风机风叶将可能因长时间使用而过早损坏。不幸的是，直到组装的空调单元已经出售给最终客户时，这个问题才被发现。使用预测性维护和质量管理，该制造商可以确定

（3）特定的生产过程是否比其它生产过程更频繁地发生故障

他们分析了根本原因，以确定问题的来源，然后分析故障的财务影响，以确定是召回已出售的产品，或只是对其分销商发一个服务公告。他们的分析还显示故障发生的位置，以及某个给定区域对更换零件的需求。然后，他们可以确保在适当的时候能够提供正确的更换零件供应。因此，在大多数的客户还不知道存在问题的时候，该公司就向其服务渠道提供了解决方案，从而避免了许多昂贵的保修索赔。

在许多类似的情况下，预测分析都可以识别现场的设备何时可能出现故障或需要维护，最大化设备（包括销售给客户的设备或用于提供服务的设备）的正常运行时间/服务时间。这可以帮助制造商避免由于识别后期产品问题而带来

的高服务成本和产品召回。它也可以最大限度地减少或消除不良宣传以及因召回或顾客的负面产品评论所导致的销售额下降。

各行业的预测分析

汽车、电子、航空航天、化学品和石油等不同行业的制造业务都得益于其运营中所应用的预测分析。例如，宝马集团在德国的 Landshut 的工厂采用了IBM 预测分析软件，将捕获的生产数据和已知的质量结果结合起来，以开发一个预测零件质量和流程的模型。这种模式使宝马可以更好地了解工艺参数的影响，以及零部件的质量。这加快了开发时间，并且可以在目前的生产流程中实施新产品。

预测性维护和质量管理为用户带来的业务价值包括但不限于以下方面：

?真正实现防患于未然, 由此彻底降低事后维护的高代价和定期维护的高成本

?实现库存优化, 降低运营成本

?发现关键小磨损与大故障之间的关联关系, 发现故障模式,避免重大灾难

?进行早期预防, 排除故障隐患

?精确地地预测保修费用

?及时明确的预警质量问题，减少次品率；

消费品和工业产品的全球制造商正在维护运营中使用预测分析，以防止生产中断，为客户提高可用性和服务水平，并提高对潜在保修费用的可见性。他们在问题变得严重和花费更多金钱之前就隔离并解决维护及运营问题。这就是智慧。

1.3成功案例

1.3.1 本田汽车

统汽车或混合动力汽车一样使用汽油，

而是完全依赖于电池动力，因此，是

否能够了解动力系统（电池组）的关

键性能，就成为本田研发的一个重要

课题，他们想要更好地了解有哪些因

素可以影响电池的性能和寿命，从而

为车主使用以及产品设计提供更有价

值的建议。

借助IBM预测性维护解决方案，本

田汽车研发中心现在可以通过收集和

分析飞度EV在行驶过程中的实时数据，确定哪些因素，如：道路状况，行驶里程，电池温度，电池电压对电池的寿命影响最大，并且通过进一步的分析可以帮助企业预测电池的生命周期，因而可以提及时醒车主进行更换。

1.3.2 宝马汽车

宝马汽车集团需要持续的对

数据的来源多种多样，包括汽车

部件内置的故障记录记忆芯片，

经销商的反馈，维修保养的记录。

宝马需要从这些种类纷杂的数据

中提取有价值的信息，来改善相

应的流程。通过借助IBM预测性维

护解决方案，通过采用关联分析，聚类分析，神经元网络分析等智能分析手段，系统自动对驾驶人员的驾驶习惯、行程、汽车部件内置的故障记录记忆芯片和维修保养记录相关数据的结构，相关性等指标进行科学的数据挖掘。通过这种持续不断的改进，宝马汽车将保修期内的维护成本降低了5%。这个系统的上线，

让宝马拥有了对其产品和服务进行持续不断的评估，分析和改进的能力。

入门大数据,需要学习哪些基础知识

大数据的发展历程总体上可以划分为三个重要阶段，萌芽期、成熟期和大规模应用期，20世纪90年至21世纪初，为萌芽期，随着，一批商业智能工具和知识管理技术的开始和应用，度过了数据萌芽。21世纪前十年则为成熟期，主要标志为，大数据解决方案逐渐走向成熟，形成了并行计算与分布式系统两大核心技，谷歌的GFS和MapReduce等大数据技术受到追捧，Hadoop平台开始大行期道，2010年以后，为大规模应用期，标志为，数据应用渗透各行各业，数据驱动决策，信息社会智能化程度快速提高。数据时代的到来，也推动了数据行业的发展，包括企业使用数据获取价值，促使了大量人员从事于数据的学习，学习大数据需要掌握基础知识，接下从我的角度，为大家做个简要的阐述。学习大数据需要掌握的知识，初期了解概念，后期就要学习数据技术，主要包括： 1.大数据概念 2.大数据的影响

3.大数据的影响 4.大数据的应用 5.大数据的产业 6.大数据处理架构Hadoop 7.大数据关键技术 8.大数据的计算模式后三个牵涉的数据技技术，就复杂一点了，可以细说一下： 1.大数据处理架构Hadoop：Hadoop的特性、Hadoop生态系统、Hadoop 的安装与使用； 2.大数据关键技术技术：数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据隐私与安全； 3.大数据处理计算模式：批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算

数据的核心技术就是获取数据价值，获取数据前提是，先要有数据，这就牵涉数据挖掘了。本文内容由北大青鸟佳音校区老师于网络整理，学计算机技术就选北大青鸟佳音校区！了解校区详情可进入https://www.360docs.net/doc/4416805354.html,网站，学校地址位于北京市西城区北礼士路100号！

大数据产业的发展现状及发展举措

大数据产业的发展现状及发展举措摘要：数据是信息化时代的“石油”。随着大数据的兴起，与大数据技术相关的产业已成为抢占全球科技发展战略的制高点。本文在分析大数据产业分类及特点的基础上，重点探讨了我国大数据产业的发展现状和发展举措，以期为我国大数据产业发展探索更明晰的思路。关键词：大数据；大数据产业；发展现状；发展举措随着大数据的兴起，与大数据技术相关的产业已成为抢占全球科技发展战略的制高点。大数据产业是以互联网、物联网为基础建立起来的一种信息服务业，适时发展大数据产业不仅有助于提高信息资源的利用率，促进国家治理模式和企业决策流程重塑，而且还有利于进一步加强产业创新能力，促进我国创新型国家的早日建成。一、大数据产业分类及特点（一）大数据产业分类根据不同的角度，大数据产业有不同的划分方法。一是二分法。根据占有大数据情况不同，大数据产业可以分为自身生产数据或获取数据的产业和为大数据产业生产基础设施和技术支持的大数据衍生产业；二是三分法。根据数据的营销模式不同，大数据产业可以分为数据产品销售，为用户

提供个性化服务的服务类产业、整合数据为用户提供整套服务的产业以及通过专业化分析为用户提供产品销售和广告推介的产业；三是五分法。根据价值模式不同，大数据产业可以分为五种模式：内生型、外生型、寄生型、产品型以及云计算服务型。（二）大数据产业特点一是产业服务个性化。据相关调查显示，利用数据进行分析的企业不仅在销售额上比未运用数据分析的企业增长百分之二十，而且在企业增长率上表现得更为突出，高达百分之五十。由此可见，种类广泛、数量庞大的大数据不仅能够挖掘用户需求，开展个性化定制，创造巨大的价值，而且还能满足高端客户的需求，提升企业生产率，获得更高的经济受益。换句话说，大数据产业已成为企业实现个性化发展的重要工具。二是产业决策智能化。随着大数据产业的发展，大数据产业不仅能促进劳动与资本一体化，提升企业自身的决策智能化发展水平，而且还能推动生产组织去中心化，为行业决策智能化提供平台。过去，局限于信息化技术发展水平，企业只关注数据的存储和传输，对数据的获取、分析和处理还不足企业存储和传输信息的百分之五，也就是说，大数据作为企业发展的重大战略仍未得到充分的重视，其在推动企业决策智能化和科学化发展过程中未能发挥领头羊的作用。三是产业技术的高创新性。在大数据时代，数据已渗

大数据知识竞赛试题

大数据知识竞赛试题学院队名一、单选题（每题1分） 1、小米摄像头记录下来的10分钟视频属于哪类数据： A、结构化数据 B、半结构化数据 C、非结构化数据 2、结构化数据具备哪种特征： A、具备明确逻辑关系 B、不具备明确逻辑关系 C、不一定具备明确逻辑关系 3、指纹打卡的数据属于哪些数据： A、传感数据 B、交互数据 C、交易数据 4、大数据擅长处理哪个级别的数据？ A、MB B、GB C、TB D、PB 5、电子邮件是什么类型数据： A、非结构化数据 B、结构化数据 C、半结构化数据 6、网络新闻是什么类型数据： A、非结构化数据 B、结构化数据 C、半结构化数据 7、下列属于结构化数据的是： A、图片 B、一卡通学生信息 C、简历

8、表1属于几维列表? 姓名性别学号年级成绩张三男2016130133 2016 80 李四女2016131038 2016 60 表1 A、二维 B、三维 C、四维 D、五维 9、图1中的警衔级别属于哪种属性？图1 A、标称属性 B、二元属性 C、序数属性 D、数值属性 10、关系型数据库中所谓的“关系”是指什么 A、数据库中的数据彼此间存在任意关联 B、数据模型满足一定条件的二维表格式 C、两个数据库之间有一定的关联 11、下列哪种数据类型不适合MySQL存储： A、EXCEL报表 B、图片和声音 C、数据库里的财务数据 12、以下不属于ACID原则的是： A、原子性 B、相对性 C、隔离性 D、持久性

13、淘宝自主设计的自动化分布式存储系统是： A、MongoDB B、HBase C、Oceanbase 14、BeansDB 是一个由我国哪个公司网站自主开发的： A、淘宝 B、豆瓣社区 C、优酷 D、视觉中国 15、下列不是NewSQL数据库的是： A、Sybase B、MemSQL C、TokuDB 16、下列不是NoSQL数据库的是： A、Bigtable B、Dynamo C、DB2 17、下列不是传统关系型数据库的是： A、MySQL B、HBase C、Sybase 18、下面关于数据挖掘的说法哪些是错误的： A、数据挖掘涉及数据融合、数据分析和决策分析和决策支持等内容 B、数据源必须是真实的、大量的、含有噪声的和用户感兴趣的数据 C、所有发现的知识都是绝对的 19、下列不属于数据挖掘知识的方法 A、数学方法 B、归纳方法 C、实验方法 20、一般情况下，舆情监测内容不包含： A、对主流门户网站、国内外主流论坛、主流媒体、主流搜索引擎等站点进行全景扫描 B、对单位相关刑事、民事、行政案件与信息进行全面收集、精确分析、清晰归类和个性统计 C、对个人或家成员庭银行帐户及个人财产情况进行全面收集、分析和统计 21、科学可视化、信息可视化和可视分析三者之间如何区分： A、三者从属关系 B、三者属于递进关系 C、三者之间没有清晰边界

202x年企业风险监测预警大数据平台-word版

企业风险监测预警大数据平台一. 背景介绍 1.1国内非法集资现状截至2015年底国内非法集资案件爆发式增长，发案数量、涉案金额、参与集资人数、跨区域案件、大案要案达历年峰值。新增案件6077起，数量、金额和参与人数，同比增长71% 57% 120%跨省案件、亿元以上案件、参与人数1000人以上分别同比增长73% 44% 78% 2016年公安机关非法集资类案件共立案1万余起，平均案值达1365万元，亿元以上案件逾百起。2015年法院新收非法吸收公众存款案件4825件，集资诈骗案件1018件;分别同比增长127%48.83% 2016年法院新收非法吸收公众存款案件6717件，集资诈骗案件1173 件；分别同比增长39.21%、15.22%。2017年以非法集资犯罪为案由的裁判文书为5782份，与2016年的5747份基本持平，可以判断近两年的非法集资犯罪案件的审判数量基本持平，远超过2015年的2422份，相比2015年增长了138% 随着国家对金融市场管控政策的不断调整以及互联网金融的快速发展，非法集资项目推介的主渠道也向线上转移，犯罪手段不断翻新，支付方式更加多元，扩散速度不断加快，犯罪活动周期大大缩短，给打击非法集资工作带来了新困局。面对目前非法集资案件的高发态势，国务院、市委市政府各级领导高度重视，多次批示或召开专题会议，研究部署相关事项，强调要从有效防范和化解风

险，维护社会稳定的高度出发，加大力度抓好非法集资案件处置工作。近几年来先后出台了〈〈关于办理非法集资刑事案件适用法律若干问题的意见》、〈〈促进互联网金融健康发展的指导意见》、〈〈国务院关于进一步做好防范和处置非法集资工作的意见》、〈〈北京市进一步做好防范和处置非法集资工作的管理办法》等规范性文件，强调了防范和打击非法集资工作的重要性并在政策层面上给予规范，同时上述文件中也多次提到监管部门应创新工作方式，充分利用互联网、大数据等技术手段加强对非法集资的监测预警。所以，迫切需要将大数据技术运用到非法集资的监测预警中，建立立体化、社会化、信息化的监测预警体系，及早的引导、规范、和处置非法集，遏制非法集资高发势头。针对目前的形势，九次方大数据设计并研发了大数据监测预警非法集资平台。 1.2非法集资政策法规近几年来国内先后出台了〈〈关于办理非法集资刑事案件适用法律若干问题的意见》、〈〈促进互联网金融健康发展的指导意见》、〈〈国务院关于进一步做好防范和处置非法集资工作的意见》、国务院〈〈处置非法集资条例（征求意见稿）》。在2018年两会政府工作报告，对于2018年的工作工作安排中, “坚决打好三大攻坚战”第一项就强调了“严厉打击非法集资、金融诈骗等违法活动”，可见2018年打击非法集资依旧是政府的重点工作。 1.3非法集资监控困境

云计算和大数据基础知识培训课件

云计算与大数据基础知识一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！云计算cloud computing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。通俗的理解是，云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境等），所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。云计算的核心理念是资源池。二、云计算的基本原理云计算的基本原理是，在大量的分布式计算机集群上，对这些硬件基础设施通过虚拟化技术构建不同的资源池。如存储资源池、网络资源池、计算机资源池、数据资源池和软件资源池，对这些资源实现自动管理，部署不同的服务供用户应用，这使得企业能够将资源切换成所需要的应用，根据需求访问计算机和存储系统。打个比方，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。三、云计算的特点 1、支持异构基础资源云计算可以构建在不同的基础平台之上，即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。硬件基础资源，主要包括网络环境下的三大类设备，即：计算(服务器)、存储(存储设备)和网络(交换机、路由器等设备);软件基础资源，则包括单机操作系统、中间件、数据库等。 2、支持资源动态扩展支持资源动态伸缩，实现基础资源的网络冗余，意味着添加、删除、修改云计算环境的任一资源节点，或者任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的

大数据知识

1、大数据概念：大数据(big data)，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。 2、大数据简介： “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。不过，大约从2009年开始，“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。此外，数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。且中国物联网校企联盟认为，物联网的发展离不开大数据，依靠大数据可以提供足够有利的资源。随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。 3、大数据的领域：大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，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。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。 4、大数据技术：大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。大数据技术分为整体技术和关键技术两个方面。

云计算和大数据基础知识12296

精心整理云计算与大数据基础知识一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！云计算cloudcomputing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。二、三、 1 );软件2 任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的资源节点可以是计算节点、存储节点和网络节点。而资源动态流转，则意味着在云计算平台下实现资源调度机制，资源可以流转到需要的地方。如在系统业务整体升高情况下，可以启动闲置资源，纳入系统中，提高整个云平台的承载能力。而在整个系统业务负载低的情况下，则可以将业务集中起来，而将其他闲置的资源转入节能模式，从而在提高部分资源利用率的情况下，达到其他资源绿色、低碳的应用效果。 3、支持异构多业务体系在云计算平台上，可以同时运行多个不同类型的业务。异构，表示该业务不是同一的，不是已有的或事先定义好的，而应该是用户可以自己创建并定义的服务。这也是云计算与网格计算的一个重要差异。 4、支持海量信息处理云计算，在底层，需要面对各类众多的基础软硬件资源;在上层，需要能够同时支持各类众多的异构的业务;

而具体到某一业务，往往也需要面对大量的用户。由此，云计算必然需要面对海量信息交互，需要有高效、稳定的海量数据通信/存储系统作支撑。 5、按需分配，按量计费按需分配，是云计算平台支持资源动态流转的外部特征表现。云计算平台通过虚拟分拆技术，可以实现计算资源的同构化和可度量化，可以提供小到一台计算机，多到千台计算机的计算能力。按量计费起源于效用计算，在云计算平台实现按需分配后，按量计费也成为云计算平台向外提供服务时的有效收费形式。四、云计算按运营模式分类 1、公有云公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云，公有云一般可通过Internet使用，可能是免费或成本低廉的。烦。B 2 3 五、六、 1、传统的IT部署架构是“烟囱式”的，或者叫做“专机专用”系统。图2传统IT基础架构这种部署模式主要存在的问题有以下两点：硬件高配低用。考虑到应用系统未来3～5年的业务发展，以及业务突发的需求，为满足应用系统的性能、容量承载需求，往往在选择计算、存储和网络等硬件设备的配置时会留有一定比例的余量。但硬件资源上线后，应用系统在一定时间内的负载并不会太高，使得较高配置的硬件设备利用率不高。整合困难。用户在实际使用中也注意到了资源利用率不高的情形，当需要上线新的应用系统时，会优先考虑部署在既有的基础架构上。但因为不同的应用系统所需的运行环境、对资源的抢占会有很大的差异，更重要的是考虑到可靠性、稳定性、运维管理问题，将新、旧应用系统整合在一套基础架构上的难度非常大，更多的用户往往选择新增与应用系统配套的计算、存储和网络等硬件设备。

大数据技术在石油化工的应用.docx

[摘要]大数据技术作为新世纪信息技术发展的重要产物，深刻影响着经济和社会生活的方方面面，成为时代的新引擎、新动力。在我国石油化工行业，大数据技术能够有效解决行业结构性矛盾、增强行业创新能力、减小安全环保压力。从四个方面探讨大数据技术在石油化工领域中的应用，包括化工原料或矿石勘探，油气数字化生产，化工管道风险评估，化工生产安全管理，有助于读者了解大数据在石油化工行业的应用，为石油化工领域未来发展提供思路。 [关键词]大数据技术；石油化工；信息技术大数据是指通过物联网、传感器等多种手段获取到的巨型数据集。这些数据集非常庞大，大小从数太字节，1等于1024至数拍字节，1为1024不等，远超出人类在可接受时间内通过常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的能力。海量的数据中蕴含了丰富的行业知识，促使着我们需要对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值。目前，大数据技术成为各行业发展的新推动力。从2012年起，美、日、德等西方发达国家纷纷发布大数据相关的纲领性文件，通过实施大数据战略改善社会生产力[1]。我国也紧跟时代步伐，大力发展应用大数据技术。我国在《石化和化学工业发展规划2016-2020年》中明确提出要利用大数据技术发展石油化工产业。

目前，大数据技术在石油化工领域的应用主要体现在化工原料和矿石勘测、油气的数字化生产、化工管道风险评估、化工生产安全管理等几个方面。 1应用大数据技术的化工原料或矿石勘探各类测量数据支撑着化工原料和矿石的勘探、运输、管理等过程。传统的数据整理如同做笔记一样，研究人员每发现一种矿物质便会记录并分类，不仅包括其发现的地点，矿床年龄，还包括矿物的化学成分和物理性质，数据记录量大。传统方式效率低而通过大数据技术可以较好地实现对数据的分析和利用。应用大数据技术勘探最多的化工原料是油气。通过大数据技术，实现对海量历史数据的分析，尽可能地提高采收率和油气产量，并通过对地震、钻井、生产数据的综合分析，提供更为智能的生产服务，成为改变油气开发方法的依据。 [2]大数据还应用于预测矿物勘探。传统的矿物勘探如同游戏，不同矿产产于不同高度，记录十分烦琐，大数据技术可以将数十万地点的数百万份矿物样品进行全面的记录与分类，进而提高信息利用提取效率，为矿石勘测起了重大作用。 2应用大数据技术的油气数字化生产利用大数据实现油田数字化进程，极大程度上提高了油田的产量。通过对数据的深度挖掘，以往被忽视的、不易发现的、隐藏的数据被利用起来，可以实现提高６％的采收率和８％的油气产量。

云计算和大数据基础知识

* 1: 100. 云计算（一）大数据(BigData) 1. 定义：海量数据或巨量数据，其规模巨大到无法用当前主流的计算机系统在合理时间内获取、存储、管理、处理并提取以帮助使用者决策。 2. 特点：1）数据量大（Volume）----- PB 级以上 2）快速（Velocity）----- 数据增长快 3）多样（Variety）----- 数据来源及格式多样 4）价值密度低（Value ）----- 从大量、多样数据中提取价值的体系结构 5）复杂度（Complexity）-----对数据处理和分析的难度大 3.大数据与云计算的关系：从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。（二）云计算(Cloud Computing) 1.定义：1）云计算是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。 //分布式计算 2）云计算是通过网络按需提供可动态伸缩的廉价计算服务。 2. 特点：1）超大规模 2）虚拟化 3）高可靠性 4）通用性 5）高可伸缩性 6）按需服务 7）极其廉价 3. 服务类型分类： 1）SaaS （软件即服务:：Software as a Service) //针对性更强，它将某些特定应用软件功能封装成服务如：Salesforce online CRM

2）PaaS （平台即服务：Platform as a Service）//对资源的抽象层次更进一步，提供用户应用程序运行环境如：Google App Engine ,Microsoft Windows Azure 3）IaaS （基础设施作为服务：Infrastructure as a Service）//将硬件设备等基础资源封装成服务供用户使用，如：Amazon EC2/S3 4. 云计算的实现机制（体系结构） 1）SOA （面向服务的体系结构）：它将应用程序的不同功能单元（称为服务）通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。使得其服务能以一种统一的、通用的方式进行交互。 SOA可以看作是B/S模型、XML/Web Service技术之后的自然延伸。 2）管理中间件：（关键部分） 3）资源池层：将大量相同类型的资源构成同构或接近同构的资源池。 4）物理资源层：计算机、存储器、网络设施、数据库和软件等 5. 云计算与网格计算 1）网格是基于SOA、使用互操作、按需集成等技术，将分散在不同地理位置的资源虚拟化为一个整体。 2）关系类似于TCP/IP 协议之于OSI 模型 6. 云计算与物联网 1）物联网有全面感知，可靠传递、智能处理三个特征。云计算提供对智能处理所需要的海量信息的分析和处理支持。 2）云计算架构与互联网之上，而物联网依赖于互联网来提供有效延伸。因而，云计算模式是物理网的后端支撑关键。 * 1.1: 1. Google 云计算原理（一）文件系统GFS 1）系统架构 2）实现机制:

大数据挖掘技术在石油工程的应用前景展望

大数据挖掘技术在石油工程的应用前景展望发表时间：2019-08-02T10:15:05.827Z 来源：《基层建设》2019年第9期作者：王建宇[导读] 摘要：随着信息技术不断发展，各种新进技术不断被应用于我国石油行业，促进了我国石油行业的快速发展。中国石油天然气股份有限公司吉林油田分公司红岗采油厂吉林省大安市 131300摘要：随着信息技术不断发展，各种新进技术不断被应用于我国石油行业，促进了我国石油行业的快速发展。大数据挖掘技术应用于石油生产的各个环节，大大提升了石油生产的经济效益。因此本文在此技术上重点研究了大数据挖掘技术在石油工程的应用前景展望，从而更好促进我国石油行业的发展。关键词：大数据挖掘技术；石油工程；应用前景展望背景 1.油田数据挖掘技术 1.1数据挖掘概述数据挖掘就是通过一定的技术手段来研究数据背后的规律，学界一般这样表述，数据挖掘技术就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的工业生产数据中，通过一定的算法来提出数据背后隐含的、不为人知、同时又具有价值的规律的过程。数据挖掘任务有不同的分类，一般可以概括地分成：分类和回归。对于这种任务对于不同的算法可能二者又有一定的统一性。在进行数据挖掘任务时，一般需要根据具体的任务来进行判断该任务是属于哪一种任务，是回归还是分类，然后根据不同的任务来选择合适的算法，从而使得数据挖掘出来的效果更加优异。在开展数据挖掘时，要意识到数据是数据挖掘的基础，只有通过对于当前数据的学习，得到出来数据潜在的规律，才能更好对于未来的数据执行一定的操作。但是这种预测是一定的概率的，因此通过数据挖掘的出来的结论一般是具有统计规律的。一般来说，数据量越大，算法一定时，所发掘的规律更加准备，在进行预测时也会更加精准。 1.2石油行业的数据挖掘为了更好促进石油领域的发展，很多数据挖掘技术被广泛应用于石油生产的各个环节。对于不同的环节往往采用的不同的数据模型，一般国内外在把数据挖掘技术应用于石油产业的过程中，主要是通过建立不同的数据挖掘模型，从而提高石油产业的发展。我国主要将数据挖掘的相关技术应用于石油储层评价、施工方式的选择、生产指标的预测以及石油系统的诊断。对于不同环节的工作往往采用的算法不尽相同，基于传统的机器学习的算法包括了决策树、随机森林、聚类算法以及粗糙集等，基于深度学习的方法可以应用于分类和回归等各个环节。但是深度学习的数据挖掘算法往往需要很大的数据集进行训练，同时还需要人为进行数据集的标定等等，但是基于深度学习的方法往往在准确率方面的性能远超于传统的机器学习。这是因为深度学习的算法能够具有以下的特点，第一学习深度特征、第二自主学习，第三非线性映射、第四较强泛化能力。虽然深度学习的模型在训练和调试方面需要投入大量的人力物力，但是一旦模型被训练好之后就可以一直使用。我国很多研究人员将深度学习的数据挖掘技术应用在稠油开采方式进行筛选，取得了很好的效果，在各项性能方面都超过了传统的数据挖掘算法。 2.基于大数据的数据挖掘技术的特点 2.1大数据技术的特点相关性是大数据技术很重要的一个特征。在大数据环境下，通过分析数据之间的相关性，往往可以得出来很重要的结论。具体的实现过程就是通过相关分析大量数据来挖掘数据背后存在的显著性的统计因素，然后利用这些统计因素进一步分析得到预期结果。进行相关分析的技术手段有很多，常见的手段有基于最小二乘方法或者利用多回归模型来构建大数据模型，然后进行回归分析得到影响变量的主要因素，这些因素就可以广泛应用于石油勘测的风险预测工程中,这个过程就不用使用基于风险评估的手段进行了。往往通过大数据得出来的影响因素可以直接用在石油生产的各个环节的过程中,可以有效预测出石油生产各个指标的发展趋势。因此，在大数据技术的背景下，大量的数据为石油生产的各个环节的发展奠定了基础，通过相关分析就可以很快得到石油生产各项指标的参数以及风险评估情况，以此制定的石油生产计划更加的科学合理。 2.2云计算为大数据挖掘技术提供了可靠的技术支持云计算技术使得大数据技术计算实现了可能，同时它扩展了虚拟技术、分布式技术、并行技术等技术框架，为大数据计算提供了灵活性和可扩展性的应用程序服务、资源存储服务等云服务，几乎涵盖了所有的信息资源。包括数据资源、应用程序、计算资源、存储资源和基础设施等都可以从云服务中获得。但是云计算存在着很大的安全隐患，这也是限制它发展的很重要的一个因素，但是云计算提供了很大的快捷性和可靠性。通过云服务，工程审计人员可以构建数据云，从而利用数据云的大量数据进行审计业务的开展与实施。 3.石油工程大数据挖掘应用展望 3.1能够有效提高石油产量随着信息技术不断发展，石油生产的各个环节已经实现了自动化、智能化和信息化，通过各种智能传感器和物联网技术能够采集油田生产环节的各种数据，这些数据包括了采油与地面工程的生产、作业等各个类型的数据，这些数据能够储存在数据库中，为开展数据挖掘算法研究了提供了第一手数据。另外随着我国石油企业的信息发展，各种信息系统被应用于石油生产的各个环节，尤其以中石油A5系统为代表的。A5系统的推广和油气生产物联网系统A11的实施，为采集石油生产环节的数据做出了重要贡献，然后通过数据挖掘技术来提出数据背后隐藏的规律，从而更好地指导石油生产，能够保障石油企业的经济效率。把数据挖掘技术应用石油生产的环节具有很多优点，能够保障管理人员即使更加预测的指标和风险评估来制定相应的生产技术，同时这些预测的指标往往是基于大数据得出来的统计规律，往往更具有一般性。管理者利用这些指标来指导石油生产，往往可以有效提升油田产量、采收率、效率、效益。 3.1网络化发展近些年随着石油信息技术的不断发展，行业的基于数据挖掘的物联网技术也得到了很大的提升。监督管理人员在任何地点都可以对于石油生产的各个环节进行有效的监督，这一技术得以实现主要由于网络化技术的发展。另外一方面，随着工业化网络系统的发展，石油生产环节也越来越智能化，智能传感器通过使用数据挖掘技术能够对于系统的相关参数进行合理分析，一般发现异常就通过控制系统向相关管理系统发送错误报告，从而对于故障进行合理的修复。网络化的技术使得人们加强了对于生产环节的控制力度，从而更好促进我国石油行业的发展。

企业风险监测预警大数据平台

企业风险监测预警大数据平台一.背景介绍 1.1国内非法集资现状截至2015年底国内非法集资案件爆发式增长，发案数量、涉案金额、参与集资人数、跨区域案件、大案要案达历年峰值。新增案件6077起，数量、金额和参与人数，同比增长71%、57%、120%。跨省案件、亿元以上案件、参与人数1000人以上分别同比增长73%、44%、78%。 2016年公安机关非法集资类案件共立案1万余起，平均案值达1365万元，亿元以上案件逾百起。2015年法院新收非法吸收公众存款案件4825件，集资诈骗案件1018件；分别同比增长127%、48.83%。2016年法院新收非法吸收公众存款案件6717件，集资诈骗案件1173件；分别同比增长39.21%、15.22%。2017年以非法集资犯罪为案由的裁判文书为5782份，与2016年的5747份基本持平，可以判断近两年的非法集资犯罪案件的审判数量基本持平，远超过2015年的2422份，相比2015年增长了138%。随着国家对金融市场管控政策的不断调整以及互联网金融的快速发展，非法集资项目推介的主渠道也向线上转移，犯罪手段不断翻新，支付方式更加多元，扩散速度不断加快，犯罪活动周期大大缩短，给打击非法集资工作带来了新困局。

面对目前非法集资案件的高发态势，国务院、市委市政府各级领导高度重视，多次批示或召开专题会议，研究部署相关事项，强调要从有效防范和化解风险，维护社会稳定的高度出发，加大力度抓好非法集资案件处置工作。近几年来先后出台了《关于办理非法集资刑事案件适用法律若干问题的意见》、《促进互联网金融健康发展的指导意见》、《国务院关于进一步做好防范和处置非法集资工作的意见》、《北京市进一步做好防范和处置非法集资工作的管理办法》等规范性文件，强调了防范和打击非法集资工作的重要性并在政策层面上给予规范，同时上述文件中也多次提到监管部门应创新工作方式，充分利用互联网、大数据等技术手段加强对非法集资的监测预警。所以，迫切需要将大数据技术运用到非法集资的监测预警中，建立立体化、社会化、信息化的监测预警体系，及早的引导、规范、和处置非法集，遏制非法集资高发势头。针对目前的形势，九次方大数据设计并研发了大数据监测预警非法集资平台。 1.2非法集资政策法规近几年来国内先后出台了《关于办理非法集资刑事案件适用法律若干问题的意见》、《促进互联网金融健康发展的指导意见》、《国务院关于进一步做好防范和处置非法集资工作的意见》、国务院《处置非法集资条例（征求意见稿）》。在2018年两会政府工作报告，对于2018年的工作工作安排中，

互联网+环境保护监管监测大数据平台整体解决方案

目录 1概述 (14) 1.1项目简介 (14) 1.1.1项目背景 (14) 1.2建设目标 (15) 1.2.1业务协同化 (16) 1.2.2监控一体化 (16) 1.2.3资源共享化 (16) 1.2.4决策智能化 (16) 1.2.5信息透明化 (17) 2环境保护监管监测大数据一体化管理平台 (18) 2.1环境保护监管监测大数据一体化平台结构图 (18) 2.2环境保护监管监测大数据一体化管理平台架构图20 2.3环境保护监管监测大数据一体化管理平台解决方案（3721解决方案） (20) 2.3.1一张图：“天空地”一体化地理信息平台 .. 21

2.3.2两个中心 (30) 2.3.3三个体系 (32) 2.3.4七大平台 (32) ?高空视频及热红外管理系统 (44) ?激光雷达监测管理系统 (44) ?车载走航管理系统 (44) ?网格化环境监管系统 (45) ?机动车尾气排放监测 (45) ?扬尘在线监测系统 (45) ?餐饮油烟在线监测系统 (46) ?水环境承载力评价系统 (46) ?水质生态监测管理系统 (47) ?湖泊生态管理系统 (47) ?水生态管理系统 (48) ?排污申报与排污费管理系统 (49) ?排污许可证管理系统 (49) ?建设项目审批系统 (49)

3环境保护监管监测大数据一体化管理平台功能特点 (51) 3.1管理平台业务特点 (51) 3.1.1开启一证式管理，创新工作模式 (51) 3.1.2拓展数据应用，优化决策管理 (51) 3.1.3增强预警预报、提速应急防控 (52) 3.1.4完善信息公开、服务公众参与 (53) 3.2管理平台技术特点 (54) 3.2.1技术新 (54) 3.2.2规范高 (55) 3.2.3分析透 (55) 3.2.4功能实 (56) 1、污染源企业一源一档 (59) 3.2.5检索平台 (61) 3.2.6消息中心 (62) 3.3管理平台功能 (62) 3.3.1环境质量监测 (63) 3.3.2动态数据热力图 (64)

试卷题(大数据知识竞赛)

“曙光瑞翼杯”大数据知识竞赛试题 2018年度一、单选题（每题1分） 1、小米摄像头记录下来的10分钟视频属于哪类数据： A、结构化数据 B、半结构化数据 C、非结构化数据 2、结构化数据具备哪种特征： A、具备明确逻辑关系 B、不具备明确逻辑关系 C、不一定具备明确逻辑关系 3、指纹打卡的数据属于哪些数据： A、传感数据 B、交互数据 C、交易数据 4、大数据擅长处理哪个级别的数据？ A、MB B、GB C、TB D、PB 5、电子邮件是什么类型数据： A、非结构化数据 B、结构化数据 C、半结构化数据 6、网络新闻是什么类型数据： A、非结构化数据 B、结构化数据 C、半结构化数据 7、下列属于结构化数据的是： A、图片 B、一卡通学生信息 C、简历 8、表1属于几维列表? 表1

精选文库 A、二维 B、三维 C、四维 D、五维 9、图1中的警衔级别属于哪种属性？图1 A、标称属性 B、二元属性 C、序数属性 D、数值属性 10、关系型数据库中所谓的“关系”是指什么 A、数据库中的数据彼此间存在任意关联 B、数据模型满足一定条件的二维表格式 C、两个数据库之间有一定的关联 11、下列哪种数据类型不适合MySQL存储： A、EXCEL报表 B、图片和声音 C、数据库里的财务数据 12、以下不属于ACID原则的是： A、原子性 B、相对性 C、隔离性 D、持久性 13、淘宝自主设计的自动化分布式存储系统是： A、MongoDB B、HBase C、Oceanbase 14、BeansDB 是一个由我国哪个公司网站自主开发的： A、淘宝 B、豆瓣社区 C、优酷 D、视觉中国 15、下列不是NewSQL数据库的是：

大数据在石油行业中的应用探究

REGION INFO 数字地方一、前言企业在日常的运营过程中，各部门、各单位会不断产生多种数据，这些数据中，虽然有80%～90%的数据都是无用的，但这些数据都是企业在实际运营过程中产生的，都具有一定的真实性。对这些数据进行有效的分析和整理，能够帮助企业降低运营成本，减少企业运营过程中产生的风险，使企业的生产经营活动能够顺利开展。随着大数据技术在石油企业中的应用，对石油企业员工的数据操控能力也提出了更高的要求，因此，我们应积极探索在石油行业中应用大数据技术的相关措施，并在实践过程中不断充实自己，提升自身专业技能，切实有效的促进石油企业的发展。二、大数据技术的概念大数据是指企业在日常的运营过程中，通过不断的积累，使数据量增多，人们无法对其迅速的整理和搜集的数据集合。我们目前所讲的大数据技术，它能够在短时间内将所需的数据从数据集合中提取出来，可以有效提升企业及相关部门的工作效率。随着经济的不断发展，企业的数据也在不断增多，因此，石油企业应加强对大数据技术的重视，积极运用大数据技术提升企业运行效率，降低企业运营成本。三、大数据技术在石油企业中的发展随着社会的进步以及科技的发展，大数据技术已经逐渐得到了人们的关注，在部分石油企业中，也开始将大数据技术应用于日常的运营之中，并对大数据技术进行积极的研究和探索，进而帮助企业实现更好的发展。在石油企业的数据管理方面，大数据的应用得到了一定的发展，传统的油田数据采用的是架库式管理，这种方法随着石油企业数据的增多，已经不适合当前石油企业的发展，因此，许多石油企业采用了自动磁带与磁盘阵列相结合的存储管理模式，这种管理模式有着十分庞大储存量，完全可以满足石油企业发展的需要。除此之外，将大数据技术应用到实际的石油挖掘过程中，使油田中数据结构复杂以及数据量较大的问题得到了有效的解决。因此，石油企业将大数据技术应用到实际石油挖掘过程中，可以起到描述和预测的作用，还能够对其涉及的维修情况进行预警，从而促进油田的科学生产[1]。四、大数据技术在石油企业中的应用（一）大数据技术在石油勘探开发过程中的应用大数据技术在石油勘探过程中发挥着重要的作用，大数据技术可以在石油勘探时获取不同方面的信息。石油工程人员通过对大数据获取的油气信息以及地理空间信息等先进数据进行分析，从而为石油勘探开发提供详实可靠的数据，使石油企业的勘探开发工作能够顺利开展，提升石油企业的工作效率。（二）大数据技术在石油的生产和钻井过程中的应用在石油企业进行钻井过程中，应注重对大数据技术的应用。石油企业可以通过分析大数据，来预测钻井成功的几率，进而避免石油企业的效益遭受损失。另外，石油企业通过大数据的分析，也可以有效提升石油的采收率[2]。大数据技术可以分析石油生产的数据、地震采集的数据以及石油钻井的数据，通过对这些数据的分析，可以明确储层的变化状况，分析工程师可以根据储层的变化状况设计相关的石油钻井以及开采方案，这能够有效保障石油钻井的成功率，并且提升石油的采收率。（三）大数据技术在数据管理方面的应用大数据技术可以对石油企业中的各种数据进行有效的管理，极大提高可数据管理人员的工作效率，为数据管理人员节省了大量的工作时间，进而帮助石油企业降低了人力成本。另外，大数据技术还可以帮助石油企业对本区域内的所有数据信息进行分析，从而使石油企业可以根据本区域以往的数据信息合理分配工作，使石油企业能够有效减少不必要的损失，降低石油企业的运营成本，进而提升石油企业的经济效益。五、结语随着科学技术的发展，大数据技术的应用，已成为越来越多企业的选择。石油企业在面对大数据技术的冲击下，必须改变传统的数据管理模式。石油企业在未来的发展过程中应积极探索，努力完善大数据技术在石油勘探开发过程中的应用、在石油的生产和钻井过程中的应用以及在数据管理方面的应用。有效利用大数据技术带来的好处，为石油企业的发展提供动力。H 参考文献 [1]吴锦云.基于互联网背景下的石油行业大数据的信息化应用[J].化工管理,2018,No.49423:110-111. [2]张洋.大数据技术在未来石油企业中的应用探讨[J].信息系统工程,2015,No.26210:48. （作者单位：大庆油田勘探开发研究院计算中心（大庆油田数据中心））大数据在石油行业中的应用探究赵志刚摘要：随着科学技术的飞速发展，大数据技术已经被广泛应用于人们日常的生活与工作之中，因此，在石油企业中，也要加强对大数据技术的应用。在传统的石油企业中，往往采用的都是数据库预测或者数据库分析的方法，这种方法已经无法满足如今石油企业发展的需要。在石油企业中应用大数据技术已经成为我国石油企业发展的必然选择。论文分析了大数据技术在石油企业中的应用，希望对石油企业的发展提供帮助。关键词：大数据技术；石油企业；应用 ◆　信息系统工程 │ 2019.3.20 36