大数据助力企业实时应对市场挑战
云计算如何助力企业实现可持续发展
云计算如何助力企业实现可持续发展在当今数字化快速发展的时代，云计算已成为企业发展的重要驱动力。
它不仅仅是一种技术手段，更是企业实现可持续发展的有力支撑。
云计算为企业带来了显著的成本效益。
传统的企业 IT 架构需要大量的硬件投资，包括服务器、存储设备等，还需要专业的维护人员进行管理和维护，这无疑增加了企业的运营成本。
而云计算采用按需付费的模式，企业可以根据实际业务需求灵活地调整计算资源，避免了资源的闲置和浪费。
例如，在业务高峰期，企业可以迅速增加云计算资源来应对高并发的访问，而在业务低谷期则可以相应地减少资源使用，从而降低成本。
这种弹性的资源配置方式，使得企业能够更加精准地控制成本，提高资金的使用效率。
云计算极大地提升了企业的创新能力。
在快速变化的市场环境中，企业需要不断推出新的产品和服务来满足客户的需求。
云计算提供了丰富的开发工具和平台，使得企业能够更加便捷地进行创新实验和产品研发。
开发者可以快速获取所需的计算资源和环境，无需花费大量时间进行基础设施的搭建和配置。
同时，云计算的大数据处理能力也为企业提供了深入的市场洞察和用户分析，帮助企业发现新的商业机会和创新点。
比如，一家电商企业可以通过分析云计算平台上的用户购买行为数据，精准地推出符合市场需求的个性化产品，从而提升市场竞争力。
云计算还为企业带来了高效的协作和沟通方式。
随着企业规模的扩大和业务的全球化，团队成员之间的协作和沟通变得越来越重要。
基于云计算的办公软件和协作平台，使得员工可以在任何时间、任何地点访问和共享文件、数据，实现实时的协作和沟通。
这种跨地域、跨部门的高效协作模式，不仅提高了工作效率，还促进了团队的创新和知识共享。
无论是项目管理、文档编辑还是视频会议，云计算都为企业提供了便捷、高效的解决方案，打破了时间和空间的限制，让企业的运营更加灵活和敏捷。
在数据安全和备份方面，云计算也具有显著的优势。
企业的数据是其核心资产之一，数据的安全和可靠备份至关重要。
大数据时代企业财务管理面临的机遇与挑战
大数据时代企业财务管理面临的机遇与挑战目录一、内容描述 (2)二、大数据时代企业财务管理的机遇 (3)1. 数据驱动决策，提高管理效率 (4)1.1 数据挖掘与分析技术的应用 (5)1.2 精准预测与风险防范能力增强 (6)1.3 推动企业实现资源优化配置 (8)2. 信息化提升，优化业务流程 (9)2.1 财务数据处理的自动化与实时化 (11)2.2 业务流程的精简与优化 (12)2.3 加强企业内部协同合作 (13)三、大数据时代企业财务管理面临的挑战 (15)1. 数据安全与隐私保护问题 (16)1.1 数据泄露风险增加 (17)1.2 隐私保护意识需加强 (18)1.3 安全防护技术的更新与升级 (19)2. 信息系统建设与维护成本较高 (20)2.1 信息系统硬件投入大 (22)2.2 软件系统维护与升级成本高 (23)2.3 专业人才短缺问题突出 (24)3. 财务分析人才匮乏，高素质团队难组建 (25)3.1 传统财务人员转型难度较在 (26)3.2 大数据技术背景的专业人才稀缺 (27)3.3 高效协作的财务分析团队构建困难 (28)四、应对策略与建议措施概述 (29)五、结论与启示 (30)一、内容描述在大数据时代，企业财务管理正面临着前所未有的机遇与挑战。
随着数据量的爆炸式增长，传统的财务管理模式已经难以满足企业日益复杂的需求。
大数据技术的应用为企业带来了全新的财务管理视角和工具，使得财务信息的获取、处理和分析更加高效、准确。
在机遇方面，大数据技术能够帮助企业实现更精细化的管理。
通过对海量数据的挖掘和分析，企业可以更加准确地把握市场趋势和客户需求，从而优化产品结构和定价策略。
大数据还可以降低财务风险，通过实时监控和分析财务数据，企业可以及时发现潜在的风险点并采取相应的措施进行防范和应对。
在挑战方面，大数据时代也给企业财务管理带来了诸多问题。
数据安全问题不容忽视，大量的财务数据涉及到企业的核心机密和商业秘密，一旦泄露可能会给企业带来严重的损失。
突破瓶颈创新解决方案助力企业发展
突破瓶颈创新解决方案助力企业发展随着市场的竞争日趋激烈，企业面临着各种瓶颈与挑战。
只有通过持续的创新，才能在竞争中立于不败之地。
本文将探讨突破瓶颈的创新解决方案，并探索其如何助力企业发展。
一、市场调研和数据分析在企业发展的过程中，充分了解市场需求和潜在机会是至关重要的。
通过市场调研和数据分析，企业可以获取有关消费者需求、竞争对手情况等信息，从而明确自身发展的方向。
采用市场调研和数据分析的创新解决方案，可以帮助企业更好地了解目标市场，分析消费者的购买行为和偏好，并预测未来的市场趋势。
通过这种方式，企业能够根据市场需求进行产品创新、服务创新，从而突破市场瓶颈，提升竞争力。
二、技术创新和数字化转型随着科技的日新月异，技术创新成为企业突破瓶颈的重要手段之一。
通过引入新技术、应用互联网思维，并进行数字化转型，企业可以实现生产与管理的高效化，提升运营效益。
技术创新和数字化转型的创新解决方案，可以帮助企业改进生产流程、优化资源配置，实现智能化控制与管理。
同时，利用大数据分析和人工智能技术，企业可以更好地洞察市场，提供个性化产品和定制化服务，满足消费者多样化的需求。
三、合作创新和共赢模式在市场竞争日益激烈的背景下，合作创新和共赢模式成为企业突破瓶颈的有效途径。
通过与供应商、客户、研究机构等多方合作，企业可以共享资源、知识和经验，实现协同创新，促进企业发展。
合作创新和共赢模式的创新解决方案，可以通过共同研发、共享渠道等方式，实现资源优势的互补，提升企业的竞争力。
同时，通过建立稳定的合作关系，企业可以降低市场风险，提升市场反应的速度与准确度，从而更好地适应市场的变化。
四、人力资源管理和人才培养在企业发展过程中，人才是最宝贵的资源之一。
因此，合理的人力资源管理和人才培养是企业突破瓶颈的重要因素。
只有通过培养高素质员工、建立科学的绩效评估体系，企业才能蓬勃发展。
人力资源管理和人才培养的创新解决方案，包括培训计划、员工激励机制、绩效管理体系等。
大数据对社会经济的影响
大数据对社会经济的影响随着信息化时代的到来，大数据已经成为一种趋势和现象，与此同时，大数据的发展也在不断影响着社会经济。
本文将就大数据对社会经济的影响进行深入探讨。
一、大数据推动社会经济智能化发展大数据的出现，使得信息处理和分析的速度得到了极大的提升，同时使得人类可以更加快速地获取信息。
这种快速获取信息的能力，改变了人们的思维方式，也改变了企业经营的模式。
通过大数据分析，企业可以更准确地了解用户的需求，提升产品研发和销售能力。
大数据还可以帮助企业更好地了解市场竞争，及时确认新产品、新市场的机会以及改进销售策略等。
这些都可以帮助企业在市场竞争中获得先机，促进经济的发展。
而且，大数据的智能化应用，还可以用于智能图像识别和自然语言处理等方面，帮助企业更快速更精准地应对市场变化。
同时，企业也能够减少浪费成本，提高工作效率。
在商业领域，大数据也可以帮助企业找到更为精准的营销对象，减少市场营销成本，提高投资的效益。
二、大数据助力社会主义市场经济发展在社会主义市场经济的运作中，大数据起到了巨大的作用。
它可以帮助政府及相关机构的工作人员更好地了解市场的变化情况，发现和解决市场中存在的问题。
例如，在保障食品安全方面，政府可以通过大数据技术收集和分析全国各地食品安全违法行为情况，及时发现和解决问题，提升人民的生活质量。
同时，政府还能通过大数据技术更好地履行监管职责，保障公共安全，维护社会稳定。
除此之外，大数据还能为政府提供更多，更细致，更精确的经济数据，帮助政府及其机构更好地分析和把握经济发展的走向，提出相应的政策建议。
三、大数据对人类社会生活的影响大数据也对人类社会生活产生了显著的影响。
随着大数据技术和智能化的应用，更多的人们则习惯于用手机、电脑等信息技术产品获取信息、娱乐、交流和买卖等。
这种快速获取和处理信息的习惯，既方便了人们日常生活，同时也推动了社会发展的进步。
比如，手机上的各种APP应用，让人们的出行变得更加便利，社交平台让人们的交流更加自由，丰富多彩的线上交易也让消费变得更加轻松。
大数据在中国经济中的应用
大数据在中国经济中的应用随着信息时代的来临，数据成为了各个领域的核心资源，而随之而来的大数据的概念也逐渐为人们所接受。
在中国，大数据在经济发展中的应用日益广泛，为推动经济创新和高质量发展提供了重要支撑。
一、大数据助力企业转型升级企业转型升级是中国经济发展的重要方向。
随着大数据技术的不断成熟和应用的广泛推广，越来越多的企业正在借助大数据实现从传统制造业向智能制造业、数字化生产、服务化运营转型。
大数据的应用让企业能够更好地了解市场需求、优化资源配置、提升生产效率，从而提高企业的竞争力和创新力。
以某家互联网企业为例，其通过对用户行为数据的分析，不断优化产品和服务，实现了快速增长和市场占有率提升。
二、大数据促进消费升级消费升级是中国经济增长的内在动力。
这个时代，消费者购买商品和服务的方式已经发生了巨大的变化，大数据技术正成为推动新消费、服务升级的重要工具。
例如，在购物中心内安装了感知人群的热力图技术，可供商家了解哪些商品更受欢迎，进而更好地优化产品定位和销售策略。
此外，用户对于自己喜好的表达也越来越多地依赖于网络和数字化平台，这就为商家提供了更加直接、有效的购物指导，提高消费者的满意度和忠诚度。
三、大数据催生新经济生态随着大数据应用的深入，新经济初步形成。
这类企业以数据为核心资源，通过整合分析、挖掘价值，生成新的商业模式和服务形态，开拓新市场。
以互联网金融为例，大数据技术让这些公司能够实现对数据的多维度分析和风控管理，为投资者提供更加个性化、智能化的投资产品。
此外，在在线旅游等新型服务领域，大数据还充当了基础设施的作用，使得供应链、营销等环节的效率得到了提升。
总之，大数据已经成为中国经济发展的重要力量。
但是，也要认识到，在大数据应用中仍然存在一些挑战，例如数据安全性的保护、专业人才的培养等问题。
中国经济应当注重解决这些问题，进一步发挥大数据的应用价值，助力推动高质量经济发展。
大数据分析在数字化转型中扮演什么角色
大数据分析在数字化转型中扮演什么角色在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，企业和组织纷纷踏上数字化转型的征程，以适应快速变化的市场环境和日益激烈的竞争。
而在这一过程中，大数据分析扮演着至关重要的角色，犹如一艘轮船的导航仪，为企业指引前进的方向。
首先，大数据分析为数字化转型提供了坚实的数据基础。
在数字化转型之前，企业往往依赖于有限的、局部的数据来做出决策，这些数据可能存在偏差或不完整。
然而，随着数字化技术的发展，企业能够收集到海量的、多维度的数据，包括用户行为数据、销售数据、供应链数据等等。
通过大数据分析技术，企业可以对这些数据进行整合、清洗和处理，将其转化为有价值的信息。
这些信息能够全面、准确地反映企业的运营状况和市场动态，为企业的数字化转型提供可靠的依据。
其次，大数据分析帮助企业发现潜在的市场机会和客户需求。
在竞争激烈的市场中，企业要想脱颖而出，就必须敏锐地捕捉到市场的变化和客户的需求。
大数据分析可以对大量的市场数据和客户数据进行挖掘和分析，发现潜在的市场趋势和客户偏好。
例如，通过分析消费者的购买行为和浏览记录，企业可以了解到消费者的兴趣爱好和需求痛点，从而开发出更符合市场需求的产品和服务。
同时，大数据分析还可以帮助企业发现新的市场细分领域和潜在的客户群体，为企业的业务拓展提供新的方向。
再者，大数据分析助力企业优化业务流程和提高运营效率。
数字化转型的一个重要目标是实现业务流程的优化和自动化，以提高企业的运营效率和降低成本。
大数据分析可以对企业的业务流程进行深入的分析，找出其中的瓶颈和问题所在。
例如，通过分析供应链数据，企业可以发现物流环节中的延误和库存积压问题，从而优化物流路线和库存管理策略。
此外，大数据分析还可以对企业的生产流程、营销流程等进行优化，提高企业的整体运营效率。
另外，大数据分析在风险管理方面也发挥着重要作用。
在数字化转型过程中，企业面临着各种各样的风险，如市场风险、信用风险、操作风险等。
大数据技术在企业中的应用
大数据技术在企业中的应用在当前信息时代，大数据技术正逐渐成为企业管理和发展的重要工具。
大数据技术以其高效、准确、全面的数据分析能力，为企业提供了更深入的洞察力，助力企业在市场竞争中保持优势。
本文将探讨大数据技术在企业中的应用，并分析其对企业战略决策、市场营销、生产运营等方面带来的积极影响。
一、大数据技术在企业战略决策中的应用企业战略决策需要准确的市场预测和决策依据，而大数据技术的应用为企业提供了一种全新的决策分析方式。
通过收集、整理和分析大量的市场数据，企业可以更全面地了解市场动态，把握市场趋势，并基于数据结果进行科学的战略制定。
比如，企业可以通过分析消费者的购买行为、兴趣偏好和社交网络等数据，精准地定位目标市场，并制定相应的产品推广和营销策略。
二、大数据技术在市场营销中的应用市场营销是企业实现销售目标、提升竞争力的重要手段，而大数据技术在市场营销中的应用可帮助企业更有效地洞察市场需求，并精准定位目标消费者。
企业可以通过大数据技术来分析消费者的购买行为、偏好喜好以及社交媒体的用户数据等，从而准确预测消费趋势，制定个性化的营销策略。
此外，大数据技术还可以帮助企业实时监测竞争对手的动态，及时调整市场策略，增强市场敏感性和竞争力。
三、大数据技术在生产运营中的应用大数据技术在生产运营中的应用主要体现在生产过程的优化和效率提升上。
通过对生产线上各个环节的数据进行收集和分析，企业可以及时发现问题，优化流程，并根据数据结果进行实时调整。
例如，通过对生产设备的传感器数据进行监测和分析，企业可以实现对设备的预测性维护，提高设备利用率和生产效率。
此外，大数据技术还可以帮助企业进行供应链优化，实现库存管理的精细化和配送路线的优化，提升整体供应链的效率和运营成本的控制。
四、大数据技术在客户服务中的应用客户服务是企业建立和维护客户关系的重要环节，而大数据技术的应用可使企业在客户服务上更加个性化和精准。
通过分析客户的历史购买记录、投诉反馈和社交媒体的用户数据等，企业可以了解客户的需求和偏好，提供个性化的产品推荐和定制化的售后服务。
如何利用大数据制定发展战略
如何利用大数据制定发展战略在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为企业制定发展战略的重要工具。
通过对海量数据的分析和挖掘，企业可以更好地了解市场趋势、消费者需求、竞争对手动态等信息，从而制定更加精准和有效的发展战略。
本文将探讨如何利用大数据来制定发展战略，以帮助企业在激烈的市场竞争中立于不败之地。
一、深度挖掘数据大数据的核心在于数据的深度挖掘和分析。
企业可以通过收集和整合各个渠道的数据，包括销售数据、用户行为数据、市场调研数据等，建立起完整的数据体系。
通过对这些数据进行分析，可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势，为企业制定发展战略提供有力支持。
二、市场趋势分析利用大数据技术，企业可以对市场趋势进行更加深入和全面的分析。
通过监测和分析市场数据，包括行业发展动态、竞争对手的举措、消费者偏好变化等信息，企业可以更好地把握市场脉搏，及时调整战略方向，抢占先机。
三、消费者画像建模大数据可以帮助企业更加准确地了解消费者，建立起消费者的画像模型。
通过分析消费者的购买行为、偏好、需求等信息，企业可以精准定位目标客户群体，制定针对性的营销策略，提升市场竞争力。
四、竞争对手分析利用大数据技术，企业可以对竞争对手进行全方位的分析。
通过监测竞争对手的产品推广、价格策略、市场份额等信息，企业可以更好地了解竞争格局，找准竞争优势，制定有效的竞争策略。
五、风险预警和应对大数据还可以帮助企业进行风险预警和危机应对。
通过对市场数据和内部数据的监测和分析，企业可以及时发现潜在风险和问题，采取相应措施，降低损失，保障企业的稳健发展。
六、个性化营销基于大数据的消费者画像模型，企业可以实现个性化营销。
通过对消费者的需求和偏好进行精准分析，企业可以为不同的客户提供个性化的产品和服务，提升客户满意度和忠诚度，实现持续增长。
七、创新发展大数据不仅可以帮助企业制定发展战略，还可以促进企业的创新发展。
通过对数据的挖掘和分析，企业可以发现新的商机和增长点，推动产品创新和业务模式创新，实现持续发展。
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传统 数据仓库
传统关系数据库
数据仓库 数据分析 结果
流处理
非传统非关系数据源
Storm
实时分析
超低延迟分析结果
互联网 非结构化
非传统非关系数据源 传统关系数据库
数据分析、数据操作 & 模型构建
结果
9
流数据计算技术特点
以极高性能（每天处理PBs级别数据）分布式（x86 集群）分析处理结构化和非结构化 数据
客户痛点
我们的优势
2
证券
典型需求
智能分析和推荐系统，市场近实时模拟与修正 算法交易，高频交易系统 由于投资顾问管理办法的放开，证券商能够做更多组合业务和金融商品，但是由于历史 原因，券商目前做的比较多的是金融通道服务，大部分是在打佣金战，同质化现象严重 ，缺乏竞争力 随着证券竞争已经从初期“跑马圈地”进入精细化耕作的新阶段，用户使用行为的数据 量增长已经快过新增用户的增速，原先宽松和粗犷的大笔投资已不可能，券商需要将更 多的精力放在维护客户和挖掘客户价值上面，以获得更多的收益，但由于信息化标准和 程度较低，苦于没有技术和响应的团队做进一步的客户挖掘，客户市场细分，精细化营 销 高流量，低时延的算法交易在国内才刚起步，处于市场空白期，可用案例不多，客户经 验很少 基于TBE产品的解决方案提供企业精细化运营能力。通过与传统的客户分析能力结合， 强化用户实时反馈信息、互联网业务互动信息、以及对客户投诉语音信息的挖掘，供企 业具备对新的用户需求发掘和新产品设计的服务能力。
描述
分布式文件系统
实时数据处理技术
流计算引擎
数据高速传输技术
InfiniBand
服务器/存储间高速通信
搜索技术
Enterprise Search
文本检索、智能搜索、实时搜 索
数据分析技术
Text Analytics Engine 自然语言处理、文本情感分析、 Visual Data Modeling 机器学习、聚类关联、数据模 型
大数据（Big Data）
助力企业实时应对市场挑战
目录
大数据（Big Data）概念与由来
大数据（Big Data）产品特点
大数据在行业中的实践与应用 问题与回答
2
大数据概念的提出
• •
最早提出“大数据”时代已经到来的机构是全球 知名咨询公司麦肯锡。 2011年，麦肯锡出版了研究报告《大数据：创新、 竞争和生产力的下一个新领域》，产学研界对 “大数据”的关注达到历史性新高度。 麦肯锡在研究报告中指出，数据已经渗透到每一 个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因 素；而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。 互联网、移动互联网、物联网、云计算的快速兴 起以及移动智能终端的快速普及，正使得当前人 类社会的数据增长比以往任何一个时期都要快。
如语音清单等。
• HIVE的优化，对HBASE 的二级索引的支持，IMPALA。
• 具备更高性能流计算SPARK的技术能力与应用
• 支持大规模数据应用的关键技术，如表内万级索引技术（支持超
大规模属性视图）
目录
大数据（Big Data）概念与由来 大数据（ Big Data Data ）产品特点 大数据（ Big ）产品特点 大数据在行业中的实践与应用
传统分析方法和大数据分析方法的整合
结构化&重复分析
业务用户: 确定问题
传统方法
迭代&探索性分析
IT： 提供了一个平台以实现 创意发现
大数据方法
IT:
组织数据回答这 个问题 业务用户：
探索什么问题可以被回 答
• 品牌认可 • 产品策略 • 资产利用率最大化
• 月度销售报告 • 盈利能力分析 • 客户调查
4
大数据的特征
大数据对商业模式变革的价值
目录
大数据（Big Data）概念与由来 大数据（Big Data）产品特点
大数据在行业中的实践与应用 问题与回答
7
拓维的大数据平台战略
拓维大数据平台战略
分析应用程序
BI / 报告 探索/可视化 功能 应用 行业 应用
预测分析
•
• • • • •
集成并管理不同种类、不同速率 及不同流量的数据
实时信息 来自新技术的数据
非传统形式的媒体 大数据量 •
最新流行词 社交媒体数据
* 拓维对多个行业的上 千名专业人员调查结 果
大数据 是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，是指无法
在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理 的数据集合。 我们将“大数据”理念定义为4个V，即数量（Volume）、多 样性（Variety）、速度（Velocity）及数据的准确性 （Veracity）。
•
•
•
越来越大、越来越快、越来越复杂，数据特性的 演变和发展，催生了一个全新的概念——大数据。
3
什麽是大数据？
定义大数据 更广的信息范围
新的数据与分析类型
•
•
结构化数据：存在于关系数据库中，多年来一直 主导着IT应用；
半结构化数据：包括电子邮件、文字处理文件以 及大量发布在网络交网络、物联网、 电子商务之中。伴随着社交网络、移动计算和传 感器等新技术不断产生，有报告称，超过80%的 数据属于非结构化数据。
将高级分析应用于信息并且不改 变信息的原本的格式 将所有可用信息可视化，供即席 分析使用 为新型分析应用程序建立开发环 境 优化工作负载并安排进度 安全和治理
内容分析 BI / 报告
拓维大数据平台
可视化 与发现 应用程序开发 系统管理
加速器
Hadoop 系统
流计算
数据仓库信息集成和治理8来自三种分析与计算模式的整合
关键要素 机器翻译 信息检索 自动文摘 词义消歧 文本分类 文本过滤
分词方法
机械分词方法 基于统计的分词 基于规则和基于统计相 结合 句法方法 自顶向下分析法 自底向上分析法 左角分析法 其他方法
体育健身体育竞技体育新闻 足球
11
大数据涉及的关键技术
需求 海量数据存储技术
技术 Hadoop， x86/MPP Map Reduce Streaming Data
• 多点监测 • 网络安全检测
银行/保险
典型需求
历史数据管理，海量历史数据存储查询与分析 风险管控与反欺诈 非结构化数据存储与管理分析 内部运维日志管理与分析 随着历史数据的日益增长，历史数据管理应用己面临着数据备份恢复时间长、运维成本高、存储弹性 扩展能力差、存储成本高、无法满足业务多维查询的问题，离线数据的查询困难，耗时耗人力，响应 时间慢 随着数据量的膨胀，风险管理和反欺诈模型的收敛速度太慢，满足不了近实时或当日反馈的时效性要 求 内部系统多且日志类型各异，日志的数量增长非常快，但日志本身的价值不高，有价值的是海量日志 的关联分析 基于TBE高效处理的查询技术，实现万亿级数据的毫秒级查询响应。 与传统的RDB解决方案有机结合，TBE能够提供低成本的海量数据存储解决方案。 基于流计算的业务识别模型，能够实时应对业务事件并响应。
问题与回答
18
大数据已应用于各行各业
金融服务业
• 欺诈检测 • 360°客户视图
能源与公用事业
• 智能电表分析 • 资产管理
交通运输
• 物流优化 • 缓解交通拥堵
数字媒体
• 实时广告定位 • 属性分析
健康与生命科学
• 病历分析 • 疾病监测
零售
• 全渠道营销 • 实时促销
通讯
司法执法
• 客户资料货币化 • 网络分析&优化
我们的优势
混合数据仓库的解决方案，集两者之所长，已经有成熟案例。 高流量，低时延的流计算技术，以及和存量数据集成分析的方案是TBE的优势。
2
政府/公共事业
典型需求
统一数据存储中心 社交网络分析，舆情监控与分析
客户痛点
目前公共信息有很大一部分是半结构化和非结构化的信息，传统的数据库不是最佳的选择 基于海量网络信息的监督与查找是典型的互联网应用，目前政府和相关企业不具备这样的海量数据存储和分析的技术能力 对于社会洞察，政府监管和国家安全来说，公共信息的价值不可小觑。通常的分析手段需要大量依靠人工和偶然性，效率低下且 准确性，正确性不高，通常只能做事后的分析，无法及时的实时的把握情报
易于管理
自动应用部署 在线扩展应用 多用户、多应用同时运 行
10
高速数据传输:
极低延迟 极高速率
动态分析：
动态改变拓扑结构 增量部署 创建新的数据连接
内容（非结构化信息）计算技术特点
以机器学习和拟人识别为基础的计算模型 内容示例
/news/syste m/2012/11/27/011720920.shtm l 获取信息 北京时间11月26日晚间，西班牙媒 体《阿斯报》披露，足坛两大巨星梅西、 C罗双双杀入2013年劳伦斯奖候选名单， 与F1史上最年轻三冠王维泰尔、奥运会 百米飞人博尔特、 NBA 皇帝詹姆斯、 游泳巨星菲尔普斯等人一起参选。 …… 分词处理 西班牙媒体 阿斯报 足坛 梅西 C罗 F1 维泰尔 奥运会 博尔特 NBA 詹 姆斯 游泳 菲尔普斯 量化计算-归 类
面向数据流的处理语言:
可重用的“操作符” 快速应用开发 持续的“管道式”数据处理
同一进程内多个操作 符:
更有效的利用多个CPU核 分布式执行 快速数据交换 自动性能优化
处理各种类型数据：
支持结构和半结构、 非结构数据类型：如 关系、文本、图片、 视频等
易于扩展：
多种数据接口 C++ /Java 自定义操 作符