精选-大数据可视化平台产品白皮书
LBPM产品介绍白皮书

白皮书文档控制/Document Control 文档属性模板修改记录文档修改记录审阅记录分发目录第一章传统BPM面临的问题和挑战 (3)1.1IT需要支撑业务在频繁的调整和优化 (3)1.2传统BPM严重割裂业务 (3)1.3对于复杂的中国特色企业管理的有效支撑 (3)1.4高可扩展性和高性能的挑战 (4)1.5移动端的挑战 (4)第二章LBPM解决之道 (4)2.1提出非常6+1接口规范来规约业务系统(去业务化解决方案) (4)2.2不干预任何业务以避免割裂业务 (5)2.3长期关注复杂的中国特色企业管理 (5)2.4从底层架构就支持业务流程的高可扩展和高性能 (5)2.5充分支持跨浏览器 (6)第三章为何要使用LBPM? (6)3.1快速应对市场和业务的频繁变化和调整 (6)3.2业界性价比最高的BPM (7)3.3多种手段提升业务系统与LBPM之间高效通讯 (7)3.4完善的监控机制来保障快速跟踪和分析问题 (8)第四章LBPM产品核心架构概述 (9)4.1LBPM流程虚拟机 (10)4.2LBPM流程引擎 (10)4.3LBPM流程应用 (10)4.4LBPM流程扩展服务 (10)4.5LBPM集成引擎 (11)第五章LBPM产品功能概述 (11)5.1流程建模平台 (11)5.1.1对接业务系统全局配置 (12)5.1.2创建流程模板 (12)5.1.3节点绑定业务表单 (13)5.1.4业务字段映射配置 (13)5.1.5节点的事件监听器配置业务逻辑 (14)5.2流程运行平台 (15)第六章LBPM流程分析平台 (16)附录A 非常6+1参考 (17)附录B BPM思想流派参考 (17)第一章传统BPM面临的问题和挑战传统BPM都是一味的强调PDCA(著名的戴明环)方法论,强调如何事前仿真,遵循什么业界标准,迭代演进等等高大上的理论和包装。
实际上,真正把BPM实施好,在企业中发挥预期的效果,几乎没有一例。
LBPM产品介绍白皮书

白皮书文档控制/Document Control 文档属性模板修改记录文档修改记录审阅记录分发目录第一章传统BPM面临的问题和挑战 (3)1.1IT需要支撑业务在频繁的调整和优化 (3)1.2传统BPM严重割裂业务 (3)1.3对于复杂的中国特色企业管理的有效支撑 (3)1.4高可扩展性和高性能的挑战 (4)1.5移动端的挑战 (4)第二章LBPM解决之道 (4)2.1提出非常6+1接口规范来规约业务系统(去业务化解决方案) (4)2.2不干预任何业务以避免割裂业务 (5)2.3长期关注复杂的中国特色企业管理 (5)2.4从底层架构就支持业务流程的高可扩展和高性能 (5)2.5充分支持跨浏览器 (6)第三章为何要使用LBPM? (6)3.1快速应对市场和业务的频繁变化和调整 (6)3.2业界性价比最高的BPM (7)3.3多种手段提升业务系统与LBPM之间高效通讯 (7)3.4完善的监控机制来保障快速跟踪和分析问题 (8)第四章LBPM产品核心架构概述 (9)4.1LBPM流程虚拟机 (10)4.2LBPM流程引擎 (10)4.3LBPM流程应用 (10)4.4LBPM流程扩展服务 (10)4.5LBPM集成引擎 (11)第五章LBPM产品功能概述 (11)5.1流程建模平台 (11)5.1.1对接业务系统全局配置 (12)5.1.2创建流程模板 (12)5.1.3节点绑定业务表单 (13)5.1.4业务字段映射配置 (13)5.1.5节点的事件监听器配置业务逻辑 (14)5.2流程运行平台 (15)第六章LBPM流程分析平台 (16)附录A 非常6+1参考 (17)附录B BPM思想流派参考 (17)第一章传统BPM面临的问题和挑战传统BPM都是一味的强调PDCA(著名的戴明环)方法论,强调如何事前仿真,遵循什么业界标准,迭代演进等等高大上的理论和包装。
实际上,真正把BPM实施好,在企业中发挥预期的效果,几乎没有一例。
大数据白皮书2024(一)2024

大数据白皮书2024(一)引言概述:大数据已经成为现代社会中的一项重要技术和战略资源。
在不断发展的数字经济时代,大数据的应用对于创新、效率和竞争力都有巨大的潜力。
本文将重点探讨2024年大数据领域的趋势和发展方向,包括数据收集与存储、数据分析与挖掘、数据隐私与安全、数据伦理与法规、以及大数据应用的社会影响。
正文:1. 数据收集与存储a. 传感器技术的发展与应用b. 云计算在大数据存储中的作用c. 数据中心的规模与效率提升d. 数据归档和备份的策略和技术e. 数据格式和标准的统一与交互性提升2. 数据分析与挖掘a. 人工智能在数据分析中的应用b. 机器学习算法的发展与应用c. 可视化分析技术的发展与应用d. 实时数据分析与流式计算e. 非结构化数据的分析与挖掘技术3. 数据隐私与安全a. 隐私保护的技术与措施b. 数据加密与身份验证技术c. 安全审计与数据防泄漏技术d. 隐私与数据安全的合规与监管e. 数据共享与隐私权利的平衡4. 数据伦理与法规a. 数据采集与搜集的道德与法律问题b. 数据使用与共享的伦理与法规约束c. 数据治理与数据伦理的实践与研究d. 数据隐私与个人权益的保护e. 数据伦理与法规的国际合作与标准制定5. 大数据应用的社会影响a. 大数据在城市管理和智慧城市中的应用b. 大数据在医疗保健和生命科学领域的应用c. 大数据在工业制造与供应链管理中的应用d. 大数据在金融和风险管理中的应用e. 大数据在教育和人才培养中的应用总结:展望2024年,大数据的发展将继续加速,数据收集与存储、数据分析与挖掘、数据隐私与安全、数据伦理与法规、以及大数据应用的社会影响将是大数据研究和实践的重要方向。
在驾驭大数据的过程中,我们必须关注隐私保护、伦理约束和法规合规,共同推动大数据的发展繁荣,并使之为人类社会的进步和福祉做出更大的贡献。
大数据标准化白皮书

浪潮云海白皮书

浪潮云海Insight产品白皮书文档状态:V1.02016年4月浪潮电子信息产业股份有限公司1产品功能云海Insight是包含分布式计算引擎HD(Hadoop发行版)、分布式并行数据库MPP和内存数据库MemDB等产品的产品族,提供从GB到PB级数据在高并发访问、数据查询和分析处理等不同应用场景大数据处理的能力,帮助客户轻松构建数据采集、数据存储、数据处理、数据应用开发的整个数据生命周期管理体系,快速搭建大数据处理平台。
云海Insight产品族包含分布式计算引擎HD、分布式并行数据库MPP和内存数据库MemDB:⏹分布式计算引擎HD是一个hadoop发行版,提供企业级的大数据处理环境,无缝集成了Hadoop生态中大量工具,提供海量数据存储、查询、分析和挖掘能力;⏹分布式并行数据库MPP是一个企业级的大规模并行处理关系型数据库,支持行存储和列存储,提供PB级别数据量的即席查询能力;⏹内存数据库MemDB是一个弹性伸缩的、提供事务支持的内存数据库,具备SQL读写能力,支持多地多中心级的广域网集群部署,用于构建和加速需要超高速数据交互的、具有高度可扩展能力的应用系统。
2产品规格3产品价值⏹快速实现多源数据整合,挖掘数据全新价值实现内外部信息资源的有效整合,全面提升数据共享和信息联动的运转效率,挖掘数据全新价值,支持决策管理。
⏹减少数据计算时间,提升业务效率具有并行处理架构、内存计算等多重机制,保证数据加载、计算、访问等各个环节数据处理效率最大化,提升业务效率。
⏹实现在线扩容,提升系统稳定性支持集群在线扩展,支持数据存储、加载和查询性能线性增长,并具备多层次的容错、自动检测和自动恢复机制,保证系统安全可用,降低业务停顿和运维风险。
⏹提供专业化咨询服务,提升服务质量浪潮具备丰富的大数据应用和行业落地实践经验,提供客户专业化的咨询服务,提升客户的服务质量。
4应用场景5典型案例某省警务云建设,汇集全省多源数据,为各警种部门上层应用提供数据服务,面临数据种类多且基数大、计算场景复杂、上层应用开发商多、业务需求多样等大数据处理的巨大挑战,仅靠单一技术无法满足需求。
(完整word版)H3C大数据产品技术白皮书

H3C大数据产品技术白皮书杭州华三通信技术有限公司2020年4月1 H3C大数据产品介绍 (1)1.1 产品简介 (1)1.2 产品架构 (1)1.2.1 数据处理 (2)1.2.2 数据分层 (3)1.3 产品技术特点 (4)先进的混合计算架构 (4)高性价比的分布式集群 (4)云化ETL (4)数据分层和分级存储 (5)数据分析挖掘 (5)数据服务接口 (5)可视化运维管理 (5)1.4 产品功能简介 (6)管理平面功能: (7)业务平面功能: (8)2 DataEngine HDP 核心技术 (9)3 DataEngine MPP Cluster 核心技术 (9)3.1 MPP + SharedNothing 架构 (9)3.2 核心组件 (10)3.3 高可用 (11)3.4 高性能扩展能力 (11)3.5 高性能数据加载 (12)3.6 OLAP 函数 (13)3.7 行列混合存储 (13)1 H3C大数据产品介绍1.1 产品简介H3C大数据平台采用开源社区Apache Hadoop2.0和MPP分布式数据库混合计算框架为用户提供一套完整的大数据平台解决方案,具备高性能、高可用、高扩展特性,可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算存储能力。
H3C大数据平台提供数据采集转换、计算存储、分析挖掘、共享交换以及可视化等全系列功能,并广泛地用于支撑各类数据仓库系统、BI系统和决策支持系统帮助用户构建海量数据处理系统,发现数据的内在价值。
1.2 产品架构第一部分是运维管理,包括:安装部署、配置管理、主机管理、用户管HSCZEFKfl上連平frKB笹堆芒12i』」Rt巽^jpRctiuce Spjrk siremCRM SGM生产记〒曲.M-噸Hadaap2.0■1 j jET辛SEmifiKettleH3C大数据平台包含4个部分:理、服务管理、监控告警和安全管理等。
第二部分是数据ETL,即获取、转换、加载,包括:关系数据库连接Sqoop、日志采集Flume、ETL工具Kettle 。
大数据产业发展白皮书

大数据产业发展白皮书前言大数据是国家基础性战略资源,是 21 世纪的“钻石矿”。
党中央、国务院高度重视大数据在经济社会发展中的作用,提出“实施国家大数据战略”,出台《促进大数据发展行动纲要》,全面推进大数据发展,加快建设“数据强国”。
“十三五”时期是我国全面建成小康社会的决胜阶段,是新旧产业和发展动能转换接续的关键时期,全球新一代信息技术产业正处于加速变革期,国内市场应用需求处于爆发期,我国大数据产业发展面临重要的发展机遇。
本白皮书首先回顾和阐述了大数据的内涵及产业界定,并以大数据产业几个关键要素为核心,重点从大数据技术发展、数据资源开放共享、大数据在重点行业的应用、大数据相关政策法规等四个方面分析了最新进展,力求反映我国大数据产业发展状况的概貌。
最后结合我国大数据发展最新状况及问题,提出了进一步促进大数据发展的相关策略建议。
目录前言 (2)一、大数据产业发展概述 (1)(一)大数据再认识 (1)(二)大数据产业界定 (2)(三)大数据关键问题 (5)二、大数据技术发展趋势 (6)(一)社交网络和物联网技术拓展了数据采集技术渠道 (6)(二)分布式存储和计算技术夯实了大数据处理的技术基础 (8)(三)深度神经网络等新兴技术开辟大数据分析技术的新时代 (11)三、大数据资源开放与共享 (15)(一)数据资源总量评估 (15)(二)政府数据共享 (16)(三)政府数据开放 (19)(四)数据交易流通 (20)1、国内外大数据交易现状 (20)2.隐私保护与行业自律 (23)3、我国大数据交易面临的问题 (25)四、重点行业大数据应用 (27)(一)大数据应用整体情况 (28)(二)各领域应用进展情况 (28)1.电信领域 (28)2.金融领域 (31)3.政务领域 (32)4.交通领域 (34)5.医疗领域 (36)(三)大数据应用发展趋势 (39)五、大数据政策法规 (40)(一)政府数据开放与信息公开 (40)1.国际趋势 (41)2.我国法律政策现状 (42)3.立法展望 (43)1.国际趋势 (44)2.我国立法现状 (44)3.立法展望 (45)(三)跨境数据流动 (46)1.国际趋势 (46)2.我国法律政策现状 (47)3.立法展望 (48)(四)数据权属问题 (48)1.国际趋势 (49)2.国内法律政策现状 (49)3.立法展望 (50)六、结论与建议 (50)(一)避免盲目跟风,大数据热潮还需冷思考 (51)(二)推动开放共享,倒逼信息化建设升级 (53)(三)强调供需对接,拉动技术产业跨越发展 (55)(四)完善法律制度,切实保障数据安全 (56)(五)突出地方特色,形成差异化的区域产业布局 (58)一、大数据产业发展概述(一)大数据再认识大数据是新资源、新技术和新理念的混合体。
2024年数据交易平台发展白皮书

一、引言数据交易平台是指通过互联网技术连接数据提供方和数据需求方,促使双方进行数据交换的平台。
随着信息技术的发展和数据的普及应用,数据交易平台在实现数据资源的有效利用和价值变现方面发挥着重要作用。
本文将对2024年数据交易平台的发展趋势进行描述和分析,以提供参考。
二、背景2024年,全球数据交易市场规模达到XX亿元,数据交易平台的相关企业数量也呈现爆发式增长。
数据交易平台通过数字化技术及算法,为用户提供个性化、高效的数据交换服务,从而加速数据资源的流动和价值的实现。
未来,数据交易平台将进一步扩大应用范围,催生新的商业模式和经济增长点。
三、2024年数据交易平台的发展趋势1.数据安全与隐私保护随着数据交易规模的不断扩大,用户对于数据安全和隐私保护的关注度也越来越高。
未来的数据交易平台将加强数据安全风险识别和防控系统,确保数据交易的合法性和可靠性。
同时,平台将积极引入新的隐私保护技术,例如区块链和加密算法,保护用户个人信息的安全。
2.产业生态整合数据交易平台将积极整合各行业的数据资源,实现跨领域的数据共享和流通。
不同领域的数据交叉应用将催生新的商业模式和产品创新。
例如,智能健康领域的医疗数据可以与智能家居领域的数据结合,实现更智能化的健康监测和服务。
3.数据交易的差异化服务数据交易平台将进一步提供差异化的服务,满足不同用户的需求。
例如,为数据需求方提供定制化的数据产品和分析报告,帮助其更好地理解和利用数据;为数据提供方提供数据清洗、标注和挖掘等增值服务,提升数据的质量和价值。
4.数据伦理和合规管理数据交易平台将加强对数据交易过程的伦理和合规管理,确保数据交易的合法性和合规性。
平台将建立完善的数据使用协议和规范,明确数据交易的权责和限制,并采取技术手段对数据使用进行监控和审核。
5.国际化合作与交流数据交易平台将加强与国际数据交易平台的合作与交流,实现跨境数据流通和价值实现。
通过国际合作,可以吸引更多跨国企业加入平台,扩大数据交易的规模和影响力。
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1 行业大数据
电力行业应用特点:基于GIS 组件与动态组件的实时数据监控展示,基于静态组件的多样化报表分析展示。
用电量预测:基于海量历史电量数据,规划区域面积、历史人口、历史国民经济数据、三产比例等变化情况,对区域用电量进行预测,作为进一步规划设计依据。
空间负荷预测:基于全网中各小区的占地面积、用地类型、容积率,行业的建筑面积负荷密度、占地面积负荷密度,小区目标年占地面积、小区目标年建筑面积,总负荷值、行业负荷值等数值,对远景年负荷进行预测。
多指标关联分析:从多个外部系统(如GIS ,PMS ,OMS 等)抓取所需数据的时间一致性切片,进行综合分析利用,从而支持规划设计。
金融相关行业应用特点:基于矢量图组件与动态组件的实时资金交易数据监控展示,基于静态组件的多样化报表分析展示。
资金实时流向分析:重点地区资金流向、重点行业资金流向、频繁且相近额度资金流向、季节资金流向、节假日资金流向、偶尔大额资金流向。
数据辅助征信风控:通过连接大数据(包括P2P 平台、小额信贷机构、征信机构、银行、第三支付、互联网大数据等)、连接不同的应用场景,挖掘和探索虚拟经济形态下的网络和商务平台数据,提供去中心化分布式查询,打破行业内信息各自孤立而形成信息漏洞的现状,高效控制风险。
业务拓展:客户挖掘、精准投放、二次开发、战略指导、全民分析等多种智能分析模型,为管理层的管理决策提供了最直接的数据依据,同时绚丽易读的可视化展现带来了清晰直观的产品体验,让管理层不再拍脑袋发愁。
电子政务应用特点:基于GIS 组件的基础数据关联展示,基于静态组件的多样化报表分析展示。
整合分析发现群众真实需求,并强化数据预测应用功能,助推政府采取更加人性化、便民化,更有
WYDC Viewer 产品白皮书
四方伟业大数据分析Data Discovery 系列产品
WYDC Viewer 是Data Discovery 系列产品中的数据可视
化分析展示平台,本白皮书介绍了大数据平台的基础
架构,对 WYDC Viewer 的功能及要求做了简要介绍。
成都四方伟业软件股份有限公司
针对性、实效性的服务管理举措。
以人口分析为例:通过对人口基础数据分析,进一步统计地区人口出生率、年龄结构、性别结构,较为准确掌握未来区域教育、医疗、卫生、文化等公共基础配套需求,为制定公共服务管理配套政策提供科学依据。
智慧城市应用特点:基于GIS组件的基础数据关联展示,基于静态组件的多样化报表分析展示。
城市规划:通过对城市地理、气象等自然信息和经济、社会、文化、人口等人文社会信息的挖掘,可以为城市规划提供强大的决策支持,强化城市管理服务的科学性和前瞻性。
交通管理:通过对道路交通信息的实时挖掘,能有效缓解交通拥堵,并快速响应突发状况,为城市交通的良性运转提供科学的决策依据。
舆情监控:通过网络关键词搜索及语义智能分析,能提高舆情分析的及时性、全面性,全面掌握社情民意,提高公共服务能力,应对网络突发的公共事件,打击违法犯罪。
安防领域:通过大数据的挖掘,可以及时发现人为或自然灾害、恐怖事件,提高应急处理能力和安全防范能力。
2 Data Discovery系列产品整体结构
3 WYDC Viewer运行环境需求
应用部署在web容器(支持tomcat、weblogic等)内,服务器配置要求如下:
CPU 内存:4C 16G
操作系统:32或64位主流操作系统如Windows、Linux、Unix等
客户端浏览器版:支持IE、Google Chrome、Firefox浏览器,至少支持如下版本号:IE11、Chrome 39.0、Firefox 19.0~Firefox 38.0)。
编程语言:JA V A, HTML, JA V ASCRIPT;
安全和保密要求:对于敏感数据(如登录用户及密码)进行加密传输;接口数据进行加密传输。
4 WYDC Viewer产品特性
●快速构建,快速部署
利用丰富且强大的UI快速搭建前端分析界面和分析流程,在几天之内就能帮助用户实现BI的业务蓝图。
大大缩短了项目的实施周期,也降低了投入成本和项目风险
●立体数据,动态呈现
强大的动态组件,支持在线实时流处理模型,对实时流状大数据进行动态呈现、智能分析。
特别适用于网络流量监控、交通疏导等对数据实时性要求较高的应用领域。
●基于空间地理位置的数据呈现方式
利用GIS组件嵌套,在常规的BI分析数据上,增加空间地理维度,结合动态组件,实现数据在地图上的实时动态呈现。
●支持移动端(手机、平板电脑)数据呈现
可以在移动端独立运行的WYDC View(MT),实现数据分析结果在移动端随时随地的呈现,并且基于WYDC MDB形成轻量化数据源,摆脱对网络的依赖,实现离线数据分析。
●灵活搭配、降低成本与风险、提高费效比
市场用户对大数据有着不同的需求,在开发时间周期、投资成本、最终效果、数据来源构成等等问题上有着许多顾虑。
我公司针对这些问题,提供以WYDC Viewer为主导来展示最终决策分析结果,以WYDC Processer产品来构建数据处理流程,以WYDC MDB来形成内存元数据库的轻量级产品搭配方式,基本可解决用户担心的此类问题,最大化地降低用户的投资成本与风险,让用户可以快速看到大数据在用户业务上的实际成果。
为此,我公司甚至提供上述三个产品轻量化搭配,并配置在一台PC机内的解决方案,即大数据一体机解决方案。
5 WYDC Viewer产品功能简介
WYDC Viewer为用户得到所需的信息提供相应的解决方案。
用户通过简单的操作就能实现报表的构建。
例如拖拽、右键菜单和工具条,利用丰富的组件库、事件库等,通过这些熟悉且直观的交互方式,快速构建分类、钻取、旋转的交叉表和图形报表。
并且支持执行其他诸如打印、导出Excel 等常见操作。
数据源多样,数据仓库、数据集市、ODS以及源业务系统都可以作为可使用的数据源,无需数据仓库、第三方数据库或CUBE文件。
5.1 UI编排
通过UI编辑功能,利用业务画布构建报表的UI界面,系统支持拖拽组件栏任意组件,容器组件可嵌套基础组件、图表组件、地图组件、业务组件,表格组件内可以嵌套链接、复选框、单选框组件,GIS上嵌套表格或图等
●支持组件拖拽定位/缩放
●支持组件嵌套
5.2 组件库
产品提供丰富的组件库,并支持组件自定义。
基础组件、图表组件、地图组件、动态数据组件及业务组件具备相同的公共属性,各分组组件有不同的高级属性设置。
用户可以根据自己的需要,对组件的各类属性进行调整,并保存为用户自定义组件库。
5.2.1 GIS组件
GIS组件支持嵌套基础组件和图表组件,构建基于地理位置信息的数据呈现方式
5.2.2 动态组件
该组件提供流状数据实时呈现功能,需要在线实时流处理模型支持。
结合GIS组件可以构建基于地图的动态数据呈现效果。
5.3 事件管理
系统支持事件监听,当某一事件发生时,可以设置组件间以下动作:
●组件联动关系:同一个页面中至少两个组件的关系,当某一事件发生时,当前页面组件间
的联动关系,根据联动关系中的条件设置判断,组件是否要执行联动动作,例如:a、组件A点击或选择数据区域后,组件B的数据跟着进行变化;b、点击按钮组件A时,表格某一行或列颜色改变;
●页面间跳转关系:当某一事件发生时,跳转至设置的目标页面,并将设置的参数传至目标
页面;
●页面间接口调用关系:当某一事件发生时,调用设置服务的页面数据供当前页面展示或使
用;
5.4 数据源设置
可以采集大多数源系统数据,而且剔除了传统BI基于数据仓库(集市)才能实施的弊病,可以直接挂接用户的业务系统,采集业务数据并进行多维度的分析。
5.5 过滤条件
支持对组件进行过滤条件设置,当该组件显示数据时,自动根据设置的过滤条件对数据进行筛选后呈现在组件中。
5.6 组件渲染
支持对表格组件进行渲染设置,可设定在不同条件下,每行记录显示的背景颜色。
5.7 容器监听
支持对容器组件进行监听设置,容器组件自动根据设置的监听参数对容器中的子组件产生的事件进行监听。
当这些事件发生时,可根据设置的事件处理信息进行相应的处理。
5.8 主题管理
产品提供多种风格的预定义主题供用户选择,主题皮肤支持用户自定义,用户可以编辑使用自己的主题皮肤。
5.9 布局模板管理
布局模板可以协助用户高效快速的构建个性化报表,产品提供多种预定义布局模板供用户使用,用户也可以设置个性化布局模板并添加至布局模板库。
5.10 任务管理
支持设置定时任务,可在指定时间导出某一报表数据,导出格式为EXCEL,并通过邮件方式发送至指定接收人员的邮箱中
5.11 系统基础管理
主要包括用户管理、数据访问权限设定以及操作权限设定等系统基础管理功能。
5.12 WYDC Viewer(MT)移动端数据呈现
提供移动端设备例如:手机、平板电脑的数据呈现能力,基于H5技术实现屏幕自适应。
该组件可以独立在移动端运行,运行依赖WYDC MDB的轻量化数据源构件。
支持IOS 8.0、Android 4.3以上版本。
6 WYDC Viewer产品应用6.1 资金流动实时监控
6.2 运营商案例(一)
6.3 运营商案例(二)
6.4 运营商案例(三)
6.5 全国商城销售情况
6.6 舆情分析。