气象大数据资料
大数据技术在气象领域的应用研究
大数据技术在气象领域的应用研究气象是一门应用性极强的科学，也是人与自然直接互动的重要领域之一。
现代气象科学依赖于数据的收集、分析和利用，而随着大数据技术在各领域的广泛应用，也给气象领域的研究带来了新的机遇和挑战。
本文将就大数据技术在气象领域的应用研究进行探讨。
一、大数据技术在气象数据处理中的应用大数据技术是一种对海量数据进行自动化的获取、存储、管理、分析、挖掘和利用的技术，它的应用让人们在处理数据时能够快速得到结论，提高了效率和精度。
在气象数据处理方面，大数据技术有着普遍的应用。
传统上，气象数据处理一般采用的是人工干预的方式：对观测数据进行筛选、敲打、修正、推算、通报等处理，这种方法虽然一定程度上提高了数据的精度，但由于人为因素的干扰，处理结果存在较大误差。
而大数据技术能够自动化地获取大量数据，进行自动筛选、去噪、校准、预测等一系列操作，从而消除了人为因素的干扰，得到更加精确的数据。
例如，在气象预测中，采用大数据技术的天气预报系统，不仅可以获取更加全面的观测数据，还可以分析历史数据、气象模型和其它来源的数据，从而提高预测的准确度，并能及时进行预警和安全风险评估等工作。
二、大数据技术在气象模型中的应用除了数据处理外，大数据技术在气象模型中的应用也十分广泛。
气象模型是对大气环境的变化进行数学建模和模拟的工具，它是气象预报和气象研究的重要方法。
而随着数据量的不断增加，大数据技术带来的计算和存储能力的提升，使得气象模型的发展和优化能够更加顺利。
大数据技术可以对模型进行更精细的拟合和优化，通过不断的学习和分析，提高模型的准确性和稳定性。
例如，在气象预报模型中，采用大数据技术可以不断获取新的气象数据，对模型进行反馈和验证，因此可以更加准确的预测气象现象，在提高气象预报精度的同时，也可以为人们采取合理的措施提供科学依据。
三、大数据技术在气象灾害预警方面的应用气象灾害是气象领域中的一个重要研究方向，它与人类生活和生产密切相关，并关系到人们的生命和财产安全。
气象大数据分析与应用研究
气象大数据分析与应用研究随着社会的不断发展和科技的不断进步，各行各业都在不断寻求新的技术手段来帮助自己更好地发展。
在自然灾害防范和气象预报方面，气象科学一直都是重要的研究领域。
而随着气象技术的不断发展和大数据时代的到来，气象大数据分析与应用研究也日益成为热门话题。
本文将对气象大数据分析与应用研究进行探讨。
一、气象大数据的概念气象大数据指的是通过从大量气象观测设备中收集、存储和管理大量气象数据，通过数学建模、软件开发等技术手段，从大量的数据中提取出有价值的信息，并对这些信息进行深入分析的过程。
二、气象大数据的来源气象大数据来源于各种气象观测设备，包括卫星、气象雷达、气象站、探空仪、飞艇等。
这些设备产生的数据量巨大，包含的信息种类也非常丰富，如气温、气压、湿度、降雨量、风速、云量等多个方面的数据。
同时，随着互联网技术的发展，各种计算机、移动设备等也成为了气象数据的重要来源。
三、气象大数据的应用1. 气象预报气象预报一直都是气象研究的重点领域，而气象大数据的应用也能为气象预报提供更加准确的预测。
通过对历史气象数据的分析和研究，可以建立预测模型，并通过实时监测气象数据的变化来不断调整模型，从而实现更加准确的气象预报。
2. 自然灾害预警气象数据的分析和研究也对自然灾害预警起到了非常重要的作用。
通过对大量的气象数据进行分析，可以及时发现异常气象情况，从而及时发布预警信息，帮助人们预先做好防御和救援准备。
3. 农业生产气象数据的应用还可以帮助农业生产的发展。
通过分析气象数据，可以及时掌握到农业生产所需的气象信息，例如降雨情况、气温变化等，从而协助农民制定更加合理的农业生产计划，并做好防范自然灾害的准备。
4. 能源和环境气象大数据的应用还可以为能源和环境领域提供帮助。
通过分析气象数据，可以及时掌握到清洁能源的可利用情况，为清洁能源的开发和利用提供依据。
同时，气象数据的分析还可以为环境保护提供参考，已经有效应对空气污染、水源污染等问题。
气象数据(素材)
12月25日夜间~12月26日白天各地区天气情况
城市代码城市最低温度(℃)最高温度(℃)平均温度(℃)天气状况
澳门91512多云
包头-18-5-12多云
宝鸡-550多云
承德-170-9晴
大理3159多云
大连-60-3晴
大同-18-5-12晴
东莞71813晴
佛山61712多云
福州51510多云
广州61712多云
贵阳-121阴
桂林4118多云
哈尔滨-18-11-15晴
海口122016晴
杭州-283多云
合肥-273多云
呼和浩特-16-8-12多云
惠州51812多云
济南-53-1晴
昆明41510多云
拉萨-5155晴
兰州-10-1-6多云
柳州81311阴
洛阳-571多云
绵阳3117阴
南昌195晴
南京-461晴
南宁61712多云
宁波-283晴
秦皇岛-103-4晴
青岛-330多云
三亚182622多云
汕头81813晴
上海-163晴
深圳81612晴
沈阳-17-4-11晴
石家庄-351晴
苏州-273晴
台北111513多云
太原-100-5晴
泰州-451多云
天津-92-4晴
威海-32-1晴
温州2127晴乌鲁木齐-19-9-14多云无锡-362晴芜湖-273多云武汉-1105晴西安-461多云西宁-18-4-11多云厦门81512多云香港101613多云扬州-461晴宜昌174晴银川-13-1-7晴湛江61812晴张家界2106多云郑州-571晴重庆687小雨珠海91613多云。
气象大数据的收集和分析
气象大数据的收集和分析随着科技的不断进步，气象预测已经不再是仅仅依靠经验和常识的简单工作，而是需要借助大量的数据来进行分析和推断。
气象大数据的收集和分析已经成为了气象预测的重要一环，它为人们提供了更加准确的天气预测和更高效的应对气候变化的方法。
本文将从气象大数据的收集和分析两个方向来探讨其在气象预测领域的应用。
一、气象大数据的收集气象大数据的收集主要包括气象观测站观测数据、卫星遥感数据、雷达数据和模型仿真数据等。
其中，气象观测站观测数据是最基础的数据来源，是气象预测的第一道关口。
观测站可以通过各种感应器来获取气象要素的观测值，包括气温、气压、相对湿度、降水量、风向风速等。
这些观测值可以通过计算、处理，进而形成各种气象元素，如温度场、压强场、湿度场、降水场和风场等。
卫星遥感数据则是通过卫星发射信号，获取地球大气层中各种要素的信息。
这些要素信息包括温度、湿度、云量、降水量等，并且可以在全球各个地点进行观测。
与气象观测站观测数据相比，卫星遥感数据可以提供更加全面的信息，不受区域限制，能够提供更加全面的气象信息。
雷达数据是一种采用微波信号作为探测源，对大气中各种要素进行探测和测量的技术。
这些要素包括降雨、云体、风场、能见度等，可以通过雷达数据来获取。
雷达数据具有高准确率、高时空分辨率等特点，可以帮助气象学家更好的了解风暴、降水等气象现象。
最后，模型仿真数据则是基于物理方程、数据统计方法等所建立的气象模型模拟出的数据。
这些数据可以帮助气象学家更好的预测天气变化、探究气候变化等问题。
近年来，随着计算机性能的提高，气象模型的逐步完善，模型的精确度和预测时间范围不断提高。
二、气象大数据的分析气象大数据是分析天气、探究气候变化的重要工具。
为了更好的利用这些数据，需要进行数据清洗、处理和分析。
通常情况下，气象学家会采用数学方法和算法来分析气象大数据，以得到更加准确的结果。
数据清洗是指通过数据预处理、数据纠错等方式来保证原始数据准确可靠。
气象大数据的分析与应用
气象大数据的分析与应用随着科技的快速发展和数据技术的日益成熟，气象大数据的分析与应用逐渐成为当今气象领域的热点话题。
本文将探讨气象大数据的定义、来源和意义，以及它在天气预测、灾害预警和气候研究等方面的应用。
一、气象大数据的定义与来源气象大数据是指通过气象观测、卫星遥感、气象雷达等手段获取的大规模数据集合。
这些数据包括气温、降水、风速、湿度等多种气象要素的观测数据，以及云图、降水雷达回波等多种气象图像数据。
现代气象观测设备的发展使得我们能够获取更多、更精确的气象数据，进而为气象大数据的分析与应用提供了更多的可能性。
气象大数据的来源多种多样，主要包括气象观测站、卫星系统和气象雷达。
气象观测站位于地面和海洋上，通过测量气象仪器记录各种气象要素的数值。
卫星系统利用卫星对地球进行遥感观测，获取气象要素的全球分布情况。
气象雷达通过发射微波信号，接收并分析反射回来的信号，得出降水的位置和强度。
这些观测手段将气象大数据不断积累起来，为后续的分析与应用奠定了基础。
二、气象大数据的意义气象大数据的分析与应用具有重要的意义。
首先，它可以提供准确的天气预报。
利用气象大数据可以分析大气环流、云系的演变等信息，从而准确地预测未来一段时间内的天气情况。
这对于农田灌溉、交通运输等方面都具有重要的参考价值。
其次，气象大数据可以帮助进行灾害预警。
利用气象雷达数据和降水观测数据，可以及时发现、预警暴雨、冰雹等极端天气事件，为国家和地方政府提供预警信息，以便采取相应的应急措施，最大程度地减少灾害造成的损失。
另外，气象大数据也对气候研究具有重要意义。
现如今，人们对气候变化越来越关注。
通过分析大量的气象监测数据，可以探究气候系统的运行规律和变化趋势，为气候变化的研究提供科学依据，并为制定应对气候变化的政策和措施提供支持。
三、气象大数据的应用气象大数据的应用广泛而深入。
在天气预报方面，通过分析气象大数据，可以建立气象数值预报模型，实现对未来天气变化的准确预测；同时，基于气象大数据，还可以进行人工智能算法的训练和优化，提高天气预报的准确性和时效性。
气象资料数据
气象资料数据
气象资料数据是通过气象仪器和系统获取的大量关于天气、气候、空气等环境变量的信息。
目前，气象资料数据在气象预报和气象分析中发挥着越来越重要的作用。
气象资料数据的种类比较丰富，并不局限于短期气象资料。
它还包括长期气候信息，比如月平均温度、日照时数、降水量、海洋面气象数据等。
这些资料都有助于气象学家分析气候变化，从而更好地预测未来气候。
气象资料数据可以通过气象站、直接观测、数据读取记录仪、卫星遥感等多种方式获取，比如大气压强、湿度、温度、风速、风向等。
这些资料通过气象仪器采集后，由即时传输系统传输到存储室，从而形成气象资料数据库。
气象资料数据不仅可以用于气象预报，还可以用于其他各种科学研究和工程实践，比如水文学、农业、生态、水资源、气象建模、气候变化分析等领域。
它还为整个社会服务，可以帮助我们了解天气的变化趋势，从而便于制定风险预警和灾害防范措施。
随着科学技术的发展，气象资料数据获取技术也获得了很大的进步，气象站设备也发生了很大变化。
目前，气象仪器和系统都已经实现了自动采集、自动分析、自动传输和自动存储等功能，从而更有效地收集气象数据。
另外，还有一种新型的气象资料数据通过独立居民自行记录和上传的气象数据。
这些数据往往比官方气象站更加精确，可以更好地反
映室外环境变化及其影响。
总之，气象资料数据在气象预报和气象分析中发挥着越来越重要的作用，它为社会经济可持续发展和人们的安全健康提供了重要的参考。
未来，气象资料数据获取技术将继续发展，将给社会带来更多的有用信息。
气象数据的“大数据应用”浅析
气象数据的“大数据应用”浅析在当今数字化的时代，大数据的应用已经渗透到了各个领域，气象领域也不例外。
气象数据作为一种重要的信息资源，其海量、多样和实时的特点，为大数据技术的应用提供了广阔的空间。
通过对气象数据的深入挖掘和分析，我们能够更好地理解天气变化的规律，提高气象预报的准确性，为人们的生产生活提供更加精准的气象服务。
气象数据的特点首先体现在其海量性上。
每天，全球各地的气象观测站、卫星、雷达等设备都会收集到大量的数据，包括气温、气压、湿度、风速、风向、降雨量等众多气象要素。
这些数据不仅数量庞大，而且还在不断地快速增长。
其次，气象数据具有多样性。
除了常规的气象观测数据外，还包括地理信息、海洋数据、大气环流模式数据等多种类型的数据。
这些不同来源、不同格式的数据相互融合，为气象研究和应用带来了更大的挑战和机遇。
此外，气象数据的实时性也非常重要。
天气变化瞬息万变，及时获取和处理最新的气象数据，对于准确的气象预报和灾害预警至关重要。
那么，在气象领域中，大数据技术究竟有哪些具体的应用呢？首先，大数据在气象预报中的应用极大地提高了预报的准确性。
传统的气象预报方法主要基于数值天气预报模型，通过对大气物理过程的模拟和计算来预测天气变化。
然而，这些模型往往受到初始条件和物理参数的不确定性影响，导致预报结果存在一定的误差。
而大数据技术的引入，可以通过对历史气象数据的分析和挖掘，发现天气变化的隐藏模式和规律，从而对数值天气预报模型进行优化和改进。
例如，利用机器学习算法对大量的历史气象数据进行训练，可以建立更加准确的气象预报模型，提高短期和中期天气预报的精度。
其次，大数据在气象灾害预警中发挥着关键作用。
气象灾害如暴雨、台风、洪涝等给人们的生命财产安全带来了巨大的威胁。
通过对气象大数据的实时监测和分析，可以及时发现灾害天气的形成和发展趋势，提前发出预警信息，为人们争取更多的应对时间。
例如，在台风来临前，通过对卫星云图、海洋气象数据等的综合分析，可以准确预测台风的路径、强度和登陆时间，为相关地区的人员疏散和防灾减灾工作提供有力支持。
气象大数据的分析与应用
气象大数据的分析与应用一、引言气象是一门非常重要的学科，它的研究范围包括大气物理、气候变化、天气预报等等，因此它在我们生活中的应用也非常广泛。
而随着科技的进步和大数据技术的发展，气象大数据也越来越受到人们的关注和重视。
本文将从气象大数据的分析和应用两个方面来展开讨论。
二、气象大数据的分析1、气象数据的分类气象数据可分为数值预报数据和实测数据两种类型。
数值预报数据是利用气象模型进行推算得出的数据，具有一定的预报时效性；实测数据则是由各种气象观测设备（如气象站、雷达、卫星等）采集到的数据，精度更高，能真实反映当地的天气情况。
2、气象数据的处理方法气象数据处理的方法主要有以下几种：（1）数据质量控制和修正：对数据进行清洗和修正，去除异常值和错误数据，提高数据的质量和准确性。
（2）数据插值和外推：对数据进行插值和外推，填补数据缺失或延长时间序列，使数据更加完整和连续。
（3）数据统计和分析：对数据进行统计和分析，比如计算平均值、方差、相关系数等，帮助人们更好地理解和利用数据。
3、气象数据的可视化气象数据的可视化是数据分析的重要环节，主要是为了更直观地展现数据。
常用的可视化方法包括曲线图、散点图、等值线图、空间插值图等。
三、气象大数据的应用1、气象预报气象预报是气象大数据最主要的应用之一。
通过对气象大数据的分析和处理，可以得出当地的天气状况，并提供预报服务，帮助人们更好地做出安排和决策。
2、气象灾害预警基于气象大数据的分析，我们可以对可能发生的气象灾害（如台风、洪涝等）进行预警，并提前采取应对措施，减少可能造成的损失和影响。
3、气象农业气象大数据可以为农业生产和管理提供重要参考。
通过对气象数据的分析，我们可以得出当地的气象状况，进行气象适宜性评价，以及对种植和养殖等进行合理规划和管理。
4、气象交通气象大数据也可以为交通运输提供重要的参考和支持。
通过对气象数据的分析，我们可以对当地的天气状况和路况进行预测和评估，以及制定相应的交通管理措施，提高交通运输的安全和效率。
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1 引言在气象行业内部，气象数据的价值已经和正在被深入挖掘着。
但是，不能将气象预报产品的社会化推广简单地认为就是“气象大数据的广泛应用”。
大数据实际上是一种混杂数据，气象大数据应该是指气象行业所拥有的以及锁接触到的全体数据，包括传统的气象数据和对外服务提供的影视音频资料、网页资料、预报文本以及地理位置相关数据、社会经济共享数据等等。
传统的”气象数据“，地面观测、气象卫星遥感、天气雷达和数值预报产品四类数据占数据总量的90%以上，基本的气象数据直接用途是气象业务、天气预报、气候预测以及气象服务。
“大数据应用”与目前的气象服务有所不同，前者是气象数据的“深度应用”和“增值应用”，后者是既定业务数据加工产品的社会推广应用。
“大数据的核心就是预测”，这是《大数据时代》的作者舍恩伯格的名言。
天气和气候系统是典型的非线性系统，无法通过运用简单的统计分析方法来对其进行准确的预报和预测。
人们常说的南美丛林里一只蝴蝶扇动几下翅膀，会在几周后引发北美的一场暴风雪这一现象，形象地描绘了气象科学的复杂性。
运用统计分析方法进行天气预报在数十年前便已被气象科学界否决了——也就是说，目前经典的大数据应用方法并不适用于天气预报业务。
现在，气象行业的公共服务职能越来越强，面向政府提供决策服务，面向公众提供气象预报预警服务，面向社会发展，应对气候发展节能减排。
这些决策信息怎么来依赖于我们对气象数据的处理。
气象大数据应该在跨行业综合应用这一“增值应用”价值挖掘过程中焕发出的新的光芒。
2 大数据平台的基本构成2.1 概述“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。
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”。
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，必须采用分布式架构。
它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘（SaaS），但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库（PaaS）和云存储、虚拟化技术（IaaS）。
大数据可通过许多方式来存储、获取、处理和分析。
每个大数据来源都有不同的特征，包括数据的频率、量、速度、类型和真实性。
处理并存储大数据时，会涉及到更多维度，比如治理、安全性和策略。
选择一种架构并构建合适的大数据解决方案极具挑战，因为需要考虑非常多的因素。
气象行业的数据情况则更为复杂，除了“机器生成”（可以理解为遥测、传感设备产生的观测数据，大量参与气象服务和共享的信息都以文本、图片、视频等多种形式存储，符合“大数据”的4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、veracity(真实性) 。
这些信息长期存储于气象各部门的平台上未能加以合理利用。
另一方面，这些数据本身就是分散存储于多个服务器平台上，急需应用分布式平台统一管理。
因此，我们亟需一种结构化和基于模式的方法来简化定义完整的大数据架构的任务。
因为评估一个业务场景是否存在大数据问题很重要，所以我们包含了一些线索来帮助确定哪些业务问题适合采用大数据解决方案。
2.2 数据基础决定平台框架2.2.1 从分类大数据到选择大数据解决方案RDBMS：关系型数据库；ETL：数据清晰、转换、装载的过程； ELT：数据清晰、装载、转换的过程；CDC：增量数据复制。
有同步和异步两种模式。
结构化数据半结构化数据“非结构化数据非结构化数据2.2.2 依据大数据类型对业务问题进行分类根据气象服务需要，业务问题可分类为不同的大数据问题类型。
以后，我们将使用此类型确定合适的分类模式（原子或复合）和合适的大数据解决方案。
但第一步是将业务问题映射到它的大数据类型。
下表列出了常见的业务问题并为每个问题分配了一种大数据类型。
2.2.3 使用大数据类型对大数据特征进行分类按特定方向分析大数据的特征会有所帮助，例如以下特征：数据如何收集、分析和处理。
对数据进行分类后，就可以将它与合适的大数据模式匹配：分析类型—对数据执行实时分析还是批量分析。
请仔细考虑分析类型的选择，因为这会影响一些有关产品、工具、硬件、数据源和预期的数据频率的其他决策。
一些用例可能需要混合使用两种类型： ? 临近分析；分析必须实时或近实时地完成。
历史分析针对战略性业务决策的趋势分析；分析可采用批量模式。
? 处理方法—要应用来处理数据的技术类型（比如预测、分析、临时查询和报告）。
业务需求确定了合适的处理方法。
可结合使用各种技术。
处理方法的选择，有助于识别要在您的大数据解决方案中使用的合适的工具和技术。
数据频率和大小—预计有多少数据和数据到达的频率多高。
知道频率和大小，有助于确定存储机制、存储格式和所需的预处理工具。
数据频率和大小依赖于数据源：按需分析，与社交媒体数据一样 ? 实时、持续提供（天气数据、交易数据） ? 时序（基于时间的数据）数据类型—要处理数据类型—交易、历史、主数据等。
知道数据类型，有助于将数据隔离在存储中。
内容格式（传入数据的格式）结构化（例如 RDMBS）、非结构化（例如音频、视频和图像）或半结构化。
格式确定了需要如何处理传入的数据，这是选择工具、技术以及从业务角度定义解决方案的关键。
数据源—数据的来源（生成数据的地方），比如 Web 和社交媒体、机器生成、人类生成等。
识别所有数据源有助于从业务角度识别数据范围。
该图显示了使用最广泛的数据源。
数据使用者—处理的数据的所有可能使用者的列表：业务流程业务用户企业应用程序各种业务角色中的各个人员部分处理流程其他数据存储库或企业应用程序硬件—将在其上实现大数据解决方案的硬件类型，包括商用硬件或最先进的硬件。
理解硬件的限制，有助于指导大数据解决方案的选择。
2.3 数据分类决定应用方案将不同的数据类型集成后，统一按照大数据进行处理，如下图：2.4 大数据平台的逻辑层次逻辑构成从框架上展示了各个组件的组织方式。
这些层提供了一种方法来组织执行特定功能的组件。
这些层只是逻辑结构；这并不意味着支持每层的功能在独立的机器或独立的进程上运行。
大数据平台通常由以下逻辑层组成：1. 数据集成层2. 数据存储层3. 数据分析层4. 数据使用层2.4.1 大数据集成层要全面考虑来自所有渠道的，所有可用于分析的数据。
要求团队中的数据专家阐明执行需求所需的数据。
这些信息包括：格式—结构化、半结构化或非结构化。
速度和数据量—数据到达的速度和传送它的速率因数据源不同而不同。
?收集点—收集数据的位置，直接或通过数据提供程序，实时或以批量模式收集数据。
数据可能来自某个主要来源，比如天气条件，也有可能来自一个辅助来源，比如媒体赞助的天气频道。
数据源的位置—数据源可能位于企业内或外部。
识别您具有有限访问权的数据，因为对数据的访问会影响可用于分析的数据范围。
2.4.2 大数据存储层此层负责从数据源获取数据，并在必要时，将它转换为适合符合分析方式的格式。
例如，可能需要转换一幅图，才能将它存储在 Hadoop Distributed Fil e System (HDFS) 存储或关系数据库管理系统 (RDBMS) 仓库中，以供进一步处理。
规范 1和治理策略要求为不同的数据类型提供合适的存储。
2.4.3 大数据分析层分析层读取数据改动和存储层整理 (digest) 的数据。
在某些情况下，分析层直接从数据源访问数据。
设计分析层需要认真地进行事先筹划和规划。
必须制定如何管理以下任务的决策：生成想要的分析从数据中获取洞察找到所需的实体定位可提供这些实体的数据的数据源理解执行分析需要哪些算法和工具。
2.4.4 大数据应用层此层使用了分析层所提供的输出。
使用者可以是可视化应用程序、人类、业务流程或服务。
可视化分析层的结果可能具有挑战。
3 大数据平台的功能架构3.1 组件构成3.1.1 横向层3.1.1.1 大数据集成层大数据来源：企业遗留系统—这些系统是企业应用程序，执行业务需要的分析并获取需要的洞察：气象网络设备监测系统气象信息共享系统MICAPS网络通信系统CMA-Cast突发应急系统气象预报系统气象服务系统办公自动化Web 应用程序开发--Web 应用程序和其他数据来源扩充了企业拥有的数据。
这些应用程序可使用自定义的协议和机制来公开数据。
数据管理系统 (DMS)—数据管理系统存储逻辑数据、流程、策略和各种其他类型的文档：Microsoft Excel 电子表格Microsoft Word 文档这些文档可以转换为可用于分析的结构化数据。
文档数据可公开为领域实体，或者数据改动和存储层可将它转换为领域实体。
? 数据存储—数据存储包含企业数据仓库、操作数据库和事务数据库。
此数据通常是结构化数据，可直接使用或轻松地转换来满足需求。
这些数据不一定存储在分布式文件系统中，具体依赖于所处的上下文。
智慧设备—智慧设备能够捕获、处理和传输使用最广泛的协议和格式的信息。
这方面的示例包括智能电话、仪表和医疗设备。
这些设备可用于执行各种类型的分析。
绝大多数智慧设备都会执行实时分析，但从智慧设备传来的信息也可批量分析。
聚合的数据提供程序—这些提供程序拥有或获取数据，并以复杂的格式和所需的频率通过特定的过滤器公开它。
每天都会产生海量的数据，它们具有不同的格式，以不同的速度生成，而且通过各种数据提供程序、传感器和现有企业提供。
其他数据源—有许多数据来自自动化的来源：地理信息：地图地区详细信息位置详细信息经济热点详细信息（工农业旅游交通教育医疗金融等等）人类生成的内容：社交媒体电子邮件博客在线信息传感器数据：环境：天气、降雨量、湿度、光线电气：电流、能源潜力等导航装置电离辐射、亚原子粒子等靠近、存在等位置、角度、位移、距离、速度、加速度声音、声震动等汽车、运输等热量、热度、温度光学、光、成像、见光度化学压力流动、流体、速度力、密度级别等来自传感器供应商的其他数据3.1.1.2 大数据存储层因为传入的数据可能具有不同的特征，所以数据改动和存储层中的组件必须能够以各种频率、格式、大小和在各种通信渠道上读取数据：数据获取—从各种数据源获取数据，并将其发送到数据整理组件或存储在指定的位置中。
此组件必须足够智能，能够选择是否和在何处存储传入的数据。
它必须能够确定数据在存储前是否应改动，或者数据是否可直接发送到业务分析层。
数据整理—负责将数据修改为需要的格式，以实现分析用途。
此组件可拥有简单的转换逻辑或复杂的统计算法来转换源数据。
分析引擎将会确定所需的特定的数据格式。
主要的挑战是容纳非结构化数据格式，比如图像、音频、视频和其他二进制格式。