大数据平台的愿景与战略
十四五我国大数据产业发展目标
十四五我国大数据产业发展目标一、引言大数据产业作为信息时代的核心产业之一，已经成为推动经济社会发展的重要力量。
在“十四五”时期，我国将继续加大对大数据产业的支持力度，进一步促进其健康发展。
本文将从多个方面探讨我国在“十四五”时期大数据产业发展的目标和前景。
二、打造大数据技术创新中心1. 提升数据技术研发能力•加强基础研究，提升我国在数据科学、人工智能等方面的核心竞争力。
•增加对大数据相关领域的科研投入，培养更多高水平人才。
2. 加强大数据技术创新平台建设•在国家层面建设大规模数据中心，提供强大的计算和存储能力。
•支持企业建立独立的大数据创新实验室，推动技术创新和应用落地。
三、推动大数据与实体经济深度融合1. 支持传统产业的数字化转型•鼓励企业运用大数据技术优化生产、提高效率。
•推动传统产业与互联网、物联网等技术的深度融合，提升产品和服务的智能化水平。
2. 发展智慧城市和智能交通•建设大数据支撑的智慧城市系统，提升城市管理和服务水平。
•推动智能交通建设，提高交通运输效率和安全性。
3. 推进大数据与金融业的融合发展•加强大数据分析在金融风控、信贷评估等方面的应用。
•推动金融科技的发展，提供更多普惠金融服务。
四、构建安全可信大数据环境1. 加强大数据隐私保护和安全管理•完善大数据隐私保护法律法规，保护个人隐私权益。
•建立统一的大数据安全管理体系，加强数据安全监管和技术防护。
2. 提升大数据安全技术水平•加强大数据安全技术研究，提高数据防护能力。
•推广使用可信计算等技术，保障数据在传输和存储过程中的安全性。
五、推动大数据国际合作与交流1. 加强国际标准制定和推广•积极参与国际标准制定，推动我国大数据标准的国际化。
•推广我国大数据标准，促进国内外企业的合作与交流。
2. 加强国际人才培养与交流•建立国际合作交流机制，加强与其他国家的人才培养和交流。
•吸引优秀的国际人才来华工作，促进我国大数据人才队伍的国际化。
大数据 战略规划
大数据战略规划本文档旨在介绍《大数据战略规划》的背景和目的。
大数据在当今社会中扮演着越来越重要的角色。
随着科技的发展和互联网的普及，各行各业都产生了大量的数据，这些数据蕴含着巨大的价值和潜力。
但要想充分利用这些数据，我们需要制定一套有效的大数据战略规划，以引领我们在这个信息时代中取得成功。
本文档的目的是为组织和企业提供一套简单而具有前瞻性的大数据战略规划。
我们将通过深入分析当前市场趋势和技术发展，为您提供实用的建议和指导，帮助您制定适合您组织或企业的大数据战略规划。
通过本文档，您将了解到大数据战略规划的重要性、制定规划的基本原则和步骤，以及如何将大数据战略与组织或企业的整体战略相结合。
我们还将分享一些成功企业的案例和经验，以便您可以借鉴和应用到您自己的大数据战略规划中。
祝您阅读愉快，希望本文档能为您在大数据战略规划方面提供有价值的信息和启示！大数据战略规划对于组织或企业至关重要，原因如下：挖掘商机：大数据战略规划可以帮助组织或企业从海量的数据中发现商机和潜在的增长点。
通过分析和解读数据，可以获取有关市场趋势、客户需求、竞争情报等信息，从而为组织制定明智的商业决策提供支持。
提高效率：通过大数据战略规划，组织或企业可以优化运营流程、改进业务模式，从而提高工作效率和生产力。
通过分析数据，可以识别和消除瓶颈，优化资源配置，实现运营过程的精细管理和智能化。
提升竞争力：大数据可以帮助组织或企业了解市场动态和竞争对手的情况，有助于制定更具竞争力的战略和业务发展计划。
借助大数据分析，组织可以迅速应对市场变化，把握时机，并快速适应变化的商业环境。
改善客户体验：大数据分析能够提供更准确的客户洞察，帮助组织了解客户需求、喜好和行为。
通过对客户数据的分析，可以个性化推荐产品和服务，提供更好的用户体验，增强客户黏性和忠诚度。
创新和迭代：通过大数据战略规划，组织或企业可以不断进行创新和迭代，提供更具竞争力的产品和服务。
大数据分析可以揭示市场变化和趋势，发现新的市场机会，促进组织在产品开发和运营中的持续创新。
联通大数据平台规划方案
推进AI与大数据深度融合
通过统一的云管理平台，实现多云环境之 间的资源调度、数据共享和业务协同。
引入AI技术，为大数据平台提供智能化的 数据处理、分析和决策支持能力。
02
数据架构设计与优化
数据存储层建设方案
01
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分布式存储系统
采用Hadoop HDFS、 Ceph等分布式存储系统 ，实现PB级数据存储和容 灾备份。
数据安全与隐私保护
随着数据量的不断增长，如何保障数 据的安全性和隐私性成为亟待解决的 问题。
实时数据处理需求
业务需求对实时数据处理的要求越来 越高，需要平台具备更强的实时数据 处理能力。
多云管理与跨云协同
企业多云环境日益普遍，如何实现多 云之间的统一管理和跨云协同成为重 要挑战。
AI与大数据深度融合
安全保障
加强了数据安全管理和隐私保护机 制，降低了数据泄露风险。
04
经验教训分享
数据质量问题
在项目初期，部分数据存在质量 问题，影响了分析结果的准确性 。未来应提前进行数据清洗和治 理工作。
技术选型风险
在项目实施过程中，部分技术选 型未达到预期效果，导致资源浪 费。未来需充分调研和评估技术 方案的成熟度和适用性。
云原生架构
云原生架构将成为大数据平台的主流技术方向。联通大数 据平台可逐步向云原生架构迁移，提高平台的可扩展性和 灵活性。
THANKS
谢谢您的观看
采用Apache Kafka、 Storm等实时计算引擎， 满足实时数据处理和分析 需求。
机器学习平台
集成TensorFlow、 PyTorch等机器学习平台 ，支持数据挖掘和智能应 用。
数据治理与安全保障措施
大数据平台规划方案
大数据平台规划方案
一、整体规划。
在构建大数据平台之前，首先需要明确整体规划。
企业需要明确大数据平台的
定位和目标，明确数据的来源和去向，明确数据的存储和计算需求，以及数据的分析和挖掘目标。
同时，需要考虑到未来的扩展和升级需求，确保大数据平台具有良好的可扩展性和灵活性。
二、技术架构。
在选择技术架构时，需要根据企业的实际需求和现有技术基础进行选择。
可以
考虑采用分布式存储和计算技术，如Hadoop、Spark等，以及实时流处理技术，如Kafka、Flink等。
同时，需要考虑到数据的采集、清洗、存储、计算和展现等环节，选择合适的技术和工具进行支撑。
三、数据治理。
数据治理是大数据平台建设中至关重要的一环。
需要建立完善的数据管理体系，包括数据的采集、存储、清洗、加工、分析和展现等环节。
同时，需要建立数据质量管理机制，确保数据的准确性和完整性。
此外，还需要建立数据安全和隐私保护机制，保障数据的安全和合规性。
四、安全保障。
在大数据平台建设过程中，安全保障是不可忽视的一环。
需要建立完善的安全
策略和机制，包括数据的加密、访问控制、安全审计等方面。
同时，需要建立灾备和容灾机制，确保数据的持久性和可靠性。
此外，还需要建立监控和预警机制，及时发现和应对安全威胁。
综上所述，构建一套完善的大数据平台需要从整体规划、技术架构、数据治理
和安全保障等方面进行综合考虑。
只有在这些方面都做到位，才能确保大数据平台
的稳定运行和持续发展。
希望本文的内容能够为企业构建大数据平台提供一些参考和帮助。
大数据建设数据强国的指导思想和总体目标
大数据建设数据强国的指导思想和总体目标随着信息技术的飞速发展和互联网的普及应用，大数据已经成为推动社会经济发展和创新的重要力量。
在这个数字化时代，大数据已经成为现代社会运行的重要基础，也为国家治理提供了新的机遇和挑战。
因此，大数据建设对于实现数据强国的目标至关重要。
一、指导思想数据强国是指借助大数据的应用和智能化的技术手段，实现数据资源的整合和优化，促进数据的开放共享，加强数据的价值挖掘和应用，从而提升国家的综合竞争力和创新能力。
在大数据建设中，需要遵循以下指导思想：1. 数据驱动：将数据置于中心地位，以数据为导向，依靠数据洞察驱动创新和发展。
2. 优化治理：加强数据治理，推进数据共享、数据协同和数据安全，搭建数据安全保障体系。
3. 创新驱动：通过大数据技术和应用创新推动经济增长和社会发展，突破传统的发展模式和思维方式。
4. 人才培养：加强人才队伍建设，培养具备大数据分析和应用能力的专业人才，支撑大数据产业发展。
二、总体目标建设数据强国的总体目标是构建一个数据资源充足、数据治理完善、数据应用广泛、数据产业繁荣的国家。
具体包括以下几个方面：1. 数据基础设施建设：加快建设数据中心和云计算平台，提升数据存储和处理能力，构建可靠的数据基础设施。
2. 数据标准制定：制定统一的数据标准和规范，推进数据格式的统一和互操作性，实现跨部门、跨行业数据的无障碍流通。
3. 数据共享与开放：建立健全的数据共享机制，推动政府数据和企业数据的共享，鼓励社会数据的开放和利用，推动数据资源的整合和优化。
4. 数据安全保障：加强数据安全管理，完善数据安全政策和法律法规，落实数据隐私保护措施，确保数据的安全可控。
5. 数据应用创新：加强大数据技术和应用研究，促进数据与人工智能、物联网、区块链等新兴技术的融合创新，推动数据在各领域的广泛应用。
6. 数据产业发展：培育壮大数据产业，加大对数据相关企业的支持力度，推动数据与实体经济深度融合，形成新的经济增长点。
公共数据运营方案
公共数据运营方案一、背景与意义随着信息技术的快速发展，大数据已经成为了一种新的生产要素和风险因素。
在这个新形势下，数据已成为了企业竞争的核心。
而公共数据运营作为一种新的经济形态，不仅可以为政府提供更好的服务，也可以为企业及个人提供更多更丰富的信息资源。
因此，为实现大数据的价值，推动数据驱动的发展和应用，需要建立一个公共数据运营平台，实现数据资源的共享和协同。
二、目标与愿景1. 目标：建立一个公共数据运营平台，实现全市各部门和单位之间的数据资源共享和互联互通，推动数据资源的开放和共享，促进数据运营的协同和整合，推动数据资源的价值挖掘和应用。
2. 愿景：通过建立公共数据运营平台，实现政府数据资源的整合共享，推动数据资源的市场化运营，推动数据应用的创新与发展，实现数据资源的高效利用和增值转化，促进数据资源的跨部门共建、跨地区共享、跨行业融合，为政府决策提供科学依据，促进城市发展的智慧化、数字化、网络化。
三、方案设计与实施1. 数据开放与共享（1）政府数据开放建立城市政务信息资源共享平台，推动政务信息资源的互联互通、共建共享，建立政务信息资源目录，实现政务信息资源的公开共享和应用。
（2）企业数据开放鼓励企业开放数据资源，推动企业数据资源的市场化运营，促进数据资源的增值与开发，推动数据资源的创新与应用。
2. 数据融合与整合（1）建立数据融合与整合机制，实现数据资源的全面整合和协同运营，推动数据资源的共建共享和合作共赢。
（2）搭建数据融合平台，实现不同数据源的数据融合，提高数据的价值和效益。
3. 数据治理与安全（1）建立数据资源管理与治理机制，推动数据资源的规范化管理和利用，实现数据资源的共建共享、公开透明。
（2）加强数据安全技术和保护手段，保障数据资源的安全和可靠。
4. 数据应用与服务（1）推动数据应用与服务，建立数据应用示范基地，推动数据资源的应用与开发，推动数据应用的创新与发展。
（2）开展数据资源共建与使用，推动数据资源的共建共享、开放共享、互利共赢。
为什么要建设大数据平台—得数据者得天下
为什么要建设大数据平台—得数据者得天下没有那一个时代像现在这样对数据这么依恋。
行业的深刻变革，人与物的互联，让一切流动传输、获得更加方便。
星星之火可以燎原，人类如果能把更多的数据收集、储存、处理起来将帮助人类更好的改造人类自己、改造行业以及大自然。
回顾信息化的历程，早期的信息系统就是对数据的存储，简单的出出报表。
从单系统时代跨越到多系统交互时代，数据系统之间的流动也变得频繁，跨部门，跨区域的协作使数据需求服务更便捷，从整体考虑一个单位、一个公司甚至一个国家的数据应用，才能更好的发挥数据价值。
随着行业认知、科技发展以及行业对数据挖掘的需求，人们逐渐重视数据大集中，从上到下打破数据孤岛，实现基础数据根据数据模型互联互通，从而为上层应用提炼统计指标以及数据挖掘打好数据矿山基础。
搭建大数据平台成为未来各行各业以及一个国家层面必须要做的一个数据工程。
行业数据为行业服务，国家数据为整个国家服务，就像人类医疗数据，必须从国家层面搭建大数据平台，实现医疗数据互联互通，积累医疗数据方便研究病因以及医药等。
金融属性相关的数据也是国家层面数据，从金融风控、金融风险防范预警来说都是未来必须要做的。
大数据平台真正解决了井底之蛙的问题，防止了一叶障目不见泰山，解决了瞎子摸象的现实问题。
通过大数据平台更全面的获得数据、实现数据价值最大化。
提高了企业甚至国家的认知能力，是社会发展的必然产物。
大数据平台可以使行业之间的关联性已经越来越强，打破数据行业堡垒，引入外部数据源、进行多源数据汇聚融合，依靠大数据平台让大数据分析与数据挖掘更好的实现人工智能的大发展。
通过大数据分析结果将一定程度上纠正过去人们对行业以及事物的片面的认识，带来全新的认知行业认知，知道行业发展，防范风险。
大数据平台为我们提供一个尽可能全局的、综合的视图。
利用大数据平台帮助人们发现事物间的关联性以及依存度，多个角度去看待问题，辅助做出正确的决策，并推测出整个形式的发展趋势进行预测未来，辅助用户决策，从而实现更大的商业价值。
大数据分析平台规划设计方案
硬件与基础设施需求分析
硬件资源配置
01
根据大数据分析平台的规模和性能要求，配置合适的硬件资源
，如服务器、存储设备等。
基础设施规划
02
规划大数据分析平台所需的基础设施，如网络、电力、空调等
基础设施的规划。
硬件与基础设施成本估算
数据交互
02
03
大屏展示
提供丰富的数据交互功能，如筛 选、过滤、排序等，方便用户对 数据进行操作和探索。
支持大屏展示，方便用户对多个 可视化组件进行整合和展示，提 高数据可视化效果。
04
大数据分析平台关键技术
数据清洗与整合技术
数据预处理
包括数据去重、异常值处理、缺失值填充等，确保数 据质量。
数据转换
数据挖掘与机器学习技术
特征工程
提取和生成有效特征，提高模型性能。
算法选择
根据业务需求选择合适的算法，如分类、聚 类、回归等。
模型评估
使用准确率、召回率等指标评估模型性能。
数据可视化技术
提供交互式界面，支持用 户深入探索数据。
使用图表、地图等形式展 示数据关系和趋势。
生成各类数据报表，直观 展示关键指标。
06
大数据分析平台效益评估
经济效益评估
直接经济效益
通过大数据分析，企业可以更精准地定位目标客户，提高营销效果 ，从而增加销售额和利润。
间接经济效益
大数据分析有助于企业优化内部管理，降低运营成本，提高生产效 率。
长期经济效益
大数据分析能够帮助企业预测市场趋势，提前布局，抢占先机，实现 可持续发展。
未来趋势
人工智能、机器学习等技术的融合，将进一步提 高大数据分析的智能化和自动化水平。
智慧政务大数据共享融合平台解决方案
平台目标与愿景
目标
构建一个集成、高效、安全的政务大 数据共享融合平台，实现政府各部门 数据资源的互联互通和共享利用，推 动政府决策科学化、精准化。
愿景
成为全国智慧政务建设的标杆，引领 政府管理和服务方式的创新发展，提 升政府治理能力和社会服务水平。
平台关键功能
数据整合
通过统一的数据标准和接口， 整合政府各部门的数据资源，
公共服务优化应用场景
01
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服务需求分析
通过分析大量公共服务数 据，平台可以帮助政府更 准确地掌握公众的服务需 求，优化服务资源配置。
服务质量监测
平台可以实时监测公共服 务的质量和效率，及时发 现并改进服务中的不足。
个性化服务推送
基于用户画像和大数据分 析，平台可以为公众提供 个性化的服务推送，提高 服务的针对性和满意度。
融合应用。
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平台应用场景与案例分析
政府决策支持应用场景
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决策数据汇聚
通过大数据共享融合平台，政府可以汇集各部门 的数据，为决策者提供全面、准确的数据基础。
数据分析与挖掘
平台利用大数据分析技术，对数据进行深度挖掘 ，发现数据背后的关联和趋势，为政府决策提供 科学依据。
决策模拟与预测
基于历史数据和模型分析，平台可以为政府提供 决策模拟和预测功能，帮助决策者预见未来，降 低决策风险。
实现数据的共享交换。
数据分析
利用大数据技术和算法，对数 据进行挖掘和分析，为政府决 策提供科学依据。
数据可视化
通过数据可视化技术，将数据 分析结果以图表、地图等形式 展示，直观反映政府管理和服 务情况。
安全保障
采用先进的安全技术和措施， 确保政务数据的安全性和保密
智慧交通大数据云平台信息化整体建设方案
智慧交通大数据云平台信息化整体建设方案智慧交通大数据云平台建设方案一、目标与范围建立智慧交通大数据云平台的最终目的是提升交通管理的智能化，借助数据的整合、分析与应用，实现对交通流量的实时监测、预测和调控。
具体来说，我们希望达到以下几个目标：1. 提升运输效率：通过对实时数据的分析，优化交通信号的控制，减少交通堵塞，让通行更加顺畅。
2. 增强安全性：利用大数据来识别潜在的交通风险，提前发出警报，从而降低交通事故的发生率。
3. 优化资源配置：通过数据分析，合理配置交通资源，提升公共交通的使用率，减少私家车的出行。
4. 改善出行体验：提供实时的交通信息和智能出行建议，让市民的出行更便捷、更舒适。
二、现状与需求分析1. 现状分析现在，交通管理部门面临着一些问题：- 数据孤岛：交通相关的数据分散在不同部门和系统中，缺乏有效的整合，无法形成全面的交通管理视图。
- 信息滞后：现有的交通监测系统更新频率低，无法满足实时调控的需求。
- 响应机制不健全：在突发交通事件中，缺乏有效的响应机制，导致事故处理不及时。
2. 需求分析为了有效解决这些问题，组织需要：- 建立一个集中化的交通数据管理平台，整合各种交通数据。
- 提高数据更新的频率，以确保信息的实时性。
- 构建一个智能响应系统，以快速处理突发事件。
三、实施步骤与操作指南1. 阶段划分整个建设方案分为四个阶段：1. 需求分析阶段- 调研现有交通管理系统与数据源，明确数据整合的需求。
- 召开需求沟通会议，征集各部门的意见。
2. 平台设计阶段- 设计云平台的架构，选择合适的云服务提供商。
- 确定数据采集、存储、分析与可视化的技术方案。
3. 系统开发与测试阶段- 开发交通数据管理系统，进行功能测试与性能测试。
- 开展用户培训，确保相关人员掌握系统的使用。
4. 部署与维护阶段- 完成系统的部署，进行数据的迁移与整合。
- 建立维护机制，定期更新系统与数据。
2. 具体实施步骤需求分析方面，首先要数据收集，包括交通流量、事故记录、公共交通运营数据等。
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主要优势：
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用例范围：
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Haven 大数据平台
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加速的 分析
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SQL on Hadoop
内部部署
在云中
新一代应用的数据发现
将“数据”转化 为“知识”
为整个企业提供强大动力
“见所未见”的洞察力 并优化我的业务
业务分析员
数据科学家
代码开发人员
IT 专业人员
交付数据驱动的 新一代应用 和服务
HPE 大数据平台
从您的所有数据中 获得深刻见解
• 连接到各种机器、 业务、人类数据源 • 快速分析大量数据 • 开发数据驱动的现 代化应用
惠普应用
客户应用
开发人员应用
Haven
定义的编程接口 分析、上下文和分类 可扩展的数据存储 数据采集器
社交 媒体 IT/OT 搜索引擎
本地云 Hadoop
视频
音频
电子邮件
文本 移动数据
事务数据
文档
图像
记录
合规性 存档
6
12/2/2017
由业内领先的大数据引擎提供强大支持
IDOL
“从混乱无序的数据中获得结构和 深刻见解”
HP IDOL：
处理自由文本、音频、视频、图像并“创建” 结构化数据的信息平台
Vertica
以极快的速 度和极大的 规模理解并 分析来自任 何源中所有 的信息
大数据平台的愿景与战略
大数据资产负债表
盈利 差异化 监管
合规
控制
个性化
监控 测量 优化 预测
资产
负债
安全 解决 弹性
…等等
数据是您企业最具战略性的资产…但您如何 发掘其价值？
如何将
您的 数据 转换 成一 份
盈利 差异化 个性化
探索
服务 行动
监控
测量 优化 预测
资产？
需要大数据平台来“兑现”您的数据资产
使用、丰富并驾驭我的 全部数据
HPE HAVEn 大数据平台
“只有企业的根基稳固，企业 才能强大。” 立即兑现您的数据资产！
10 12/2/2017
• 查询时间太长、太死板，很难发现机会、规律或 意想不到的威胁
大数据平台的愿景
愿景： 提供业内最好的大数据平台。
使命：
通过帮助开发人员和企业驾驭其所有数据来创造切实可行的深 刻见解、产品和服务，以创造价值、取悦消费者并丰富人们的 生活，从而捕获开发人员和企业的心。
产品和服务： 一个可扩展的平台，结合了 Vertica、IDOL 和 Hadoop 的最佳优 势，可快速获取、探索、提供和充分利用大规模信息，无论是 在内部还是在云中。 如何实现： 平台、团队、客户体验和执行。
“以满足业务需求的速度进行分析”
HP Vertica 分析平台：
专门构建的分析平台，以管理大规模 PB 级数据，实现 迅速分析
工作原理：
列架构，含有智能数据压缩、内置的分析功能和开放 的集成功能，以满足分析用例的要求
工作原理：
通过概率建模和模式匹配来理解上下文信息中的 概念
主要优势：
利用极易访问的技术，在几秒内即可管理和分析大量 数据，而无需数周
孤岛化数据的挑战
• 在一般企业中，只有 5% 的数据被标记和分析
• 信息孤岛 – 无处不在 • 发现和理解信息的工具，与来源和格式紧密相连
大数据平台的对策
• 特定的发现功能 – 无需预先结构化，即可发现数 据中的奥秘 • 无处不在且安全的数据访问 • 对任何格式、任何来源的数据进行实时数据收集 和分析 • 通过可扩展的平台完美驾驭您的所有数据，无论 在内部还是在云中