数据平台
史上最全的数据来源和数据分析平台
史上最全的数据来源和数据分析平台数据在现代社会中起着至关重要的作用，它们可以匡助我们了解事物的本质、发现问题的根源，并为决策提供支持。
为了满足不同领域的数据需求，许多数据来源和数据分析平台被开辟出来。
在本文中，我们将介绍一些史上最全的数据来源和数据分析平台，它们提供了丰富的数据资源和强大的分析功能。
1. 数据来源平台1.1 公共数据平台公共数据平台是由政府或者非盈利组织提供的数据资源平台，其目的是为公众和研究人员提供公共数据。
这些平台提供了各种类型的数据，包括人口统计数据、环境数据、经济数据等。
例如，世界银行的开放数据平台提供了来自全球各地的大量数据，可以用于研究和决策。
1.2 商业数据平台商业数据平台是由私营企业提供的数据资源平台，其目的是为企业和组织提供商业相关的数据。
这些平台通常包含市场调研数据、销售数据、消费者行为数据等。
例如，尼尔森公司的数据平台提供了全球消费者购买行为和媒体消费数据，可以匡助企业了解市场趋势和消费者偏好。
1.3 学术研究平台学术研究平台是由学术机构提供的数据资源平台，其目的是为研究人员和学生提供学术研究所需的数据。
这些平台包含各种学科领域的数据，例如生物医学数据、社会科学数据、地理数据等。
例如，国家生物技术信息中心提供了大量的生物医学数据，可以用于基因组学研究和药物开辟。
2. 数据分析平台2.1 可视化分析平台可视化分析平台是一种通过图表、图象和地图等可视化方式呈现数据分析结果的工具。
这些平台可以匡助用户更直观地理解数据，并发现数据中的模式和趋势。
例如，Tableau是一种流行的可视化分析平台，它提供了丰富的可视化工具和交互功能，可以匡助用户创建交互式的数据可视化。
2.2 统计分析平台统计分析平台是一种通过统计方法和模型对数据进行分析和判断的工具。
这些平台可以匡助用户发现数据之间的关联性、进行预测和建模等。
例如，R语言是一种广泛使用的统计分析平台，它提供了丰富的统计分析函数和库，可以进行各种统计分析和建模。
大数据平台简介
大数据平台的出现背景
数据量的爆炸式增
长
随着互联网、物联网、移动设备 等技术的快速发展，数据量呈指 数级增长，传统的数据处理方式 难以应对。
处理和分析需求的
提升
企业和组织对数据处理和分析的 需求日益提升，要求更高效、更 精准地处理和分析数据。
技术进步的推动
云计算、分布式计算、存储技术 等技术的进步为大数据平台的出 现提供了技术支撑。
全性和隐私保护。
02
国内外知名大数据平台 概览
阿里指数
总结词
综合商业数据平台
详细描述
阿里指数是阿里巴巴集团推出的一个综合商业数据平台，提供市场趋势、行业洞察、消费者研究等多方面的数据 服务。该平台整合了阿里巴巴集团旗下多个电商平台的交易数据、用户行为数据和行业报告等信息，帮助企业和 商家了解市场动态、竞争态势和消费者需求。
技术创新与人才培养
持续技术创新
关注大数据技术的最新发展动态，不断引入新技术和方法，提升 平台的技术水平和处理能力。
人才培养与团队建设
加强大数据领域的人才培养和团队建设，提高团队的技术水平和 创新能力。
学术交流与合作
积极参与学术交流和合作，推动大数据技术的深入研究和发展。
跨界融合与产业升级
跨界合作与资源整合
易观智库
总结词
互联网产业研究机构
详细描述
易观智库是中国领先的互联网产业研究机构，致力于为政府和企业提供互联网产业趋势 分析、市场研究、竞争情报等服务。该机构通过深入研究互联网行业的发展动态、竞争
格局和商业模式，为企业战略决策提供有力支持。
03
大数据平台的功能与作 用
数据采集与整合
数据采集
大数据平台能够从各种数据源中自动 或手动采集数据，包括数据库、文件 、API等，确保数据的完整性和准确 性。
行业数据共享平台有哪些
行业数据共享平台有哪些在当今数字化时代，数据已经成为企业发展和决策的重要资产。
随着企业规模的扩大和业务范围的增加，行业数据的规模和复杂性也在不断增长。
为了更好地利用和共享这些宝贵的资源，许多行业数据共享平台应运而生。
本文将介绍几种常见的行业数据共享平台。
1. 数据联盟平台数据联盟平台是由多个企业或组织共同参与的数据共享平台。
它们将自身的数据整合到一起，形成更大规模的数据集，并为成员提供数据访问和共享的机会。
数据联盟平台可以帮助企业从多个角度分析和利用数据，提高业务决策的准确性和效率。
同时，数据联盟平台也允许成员之间进行数据交换和合作，促进行业创新和发展。
2. 数据市场平台数据市场平台类似于传统市场，提供数据交易和交换的场所。
它们将各类数据供应商和需求方连接在一起，为数据提供者提供销售和交换数据的渠道，为数据需求方提供获取和购买各类数据的机会。
数据市场平台通常具备数据的分类和搜索功能，帮助用户快速找到所需数据，并提供数据质量和安全性的保障机制。
3. 数据开放平台数据开放平台主要面向公众和开发者，提供公开和共享的行业数据。
这些平台通常由政府、非营利组织或行业协会维护和管理，目的是促进行业的透明度和合作。
数据开放平台提供各类数据集和API接口，使开发者可以使用这些数据进行创新和开发，以推动行业和社会的进步。
4. 数据协同平台数据协同平台是一种针对企业内部数据整合和共享的解决方案。
它们允许企业内部的不同部门和团队在一个平台上共享数据并进行协作。
数据协同平台可以帮助打破信息孤岛，提高数据的共享和流动性，促进企业内部的协同办公和决策效率。
5. 数据合规平台数据合规平台专注于数据隐私和合规性的管理。
在严格的数据保护法规下，企业需要采取措施确保数据的安全和合规。
数据合规平台提供数据脱敏、加密、访问控制等功能，帮助企业遵守相关的法规和标准。
它们还可以对数据进行审计和监控，发现和防止数据泄露和滥用的风险。
总结行业数据共享平台是数字化时代的重要工具，可帮助企业组织更好地管理和利用数据。
关于数据仓库、数据湖、数据平台和数据中台的概念和区别
企业数字化转型或者信息化建设过程中，不可避免的都会产生大量的数据，而继ERP、MES与PDM等企业信息化三驾马车建设完成之后，迎面而来的就是数据治理，关于数字化、信息化的区别见数据化、信息化、数字化和智能化之间联系和区别解析（建设收藏），而数据治理的载体无非是数据仓库、数据湖与数据中台等内容，前几天我们发布了一篇关于辨析BI、数据仓库、数据湖和数据中台内涵及差异点(建议收藏)的文章，今天我们来看下几个概念的区别与联系：我们谈论数据中台之前，我们也听到过数据平台、数据仓库、数据湖的相关概念，它们都与数据有关系，但他们和数据中台有什么样的区别，下面我们将围绕数据平台、数据仓库、数据湖和数据中台的区别进行介绍。
数据仓库数据仓库(Data Warehouse)，也称为企业数据仓库，它是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合存储系统，它将来自不同来源的结构化数据聚合起来，用于业务智能领域的比较和分析，数据仓库是包含多种数据的存储库，并且是高度建模的。
数据仓库系统的作用能实现跨业务条线、跨系统的数据整合，为管理分析和业务决策提供统一的数据支持。
数据仓库能够从根本上帮助你把公司的运营数据转化成为高价值的可以获取的信息（或知识），并且在恰当的时候通过恰当的方式把恰当的信息传递给恰当的人。
数据仓库的作用主要体现在企业决策、分析、计划和响应以下几个方面：数据仓库针对实时数据处理和非结构化数据处理能力较弱，以及在业务在预警预测等方面应用有一定的限制。
数据湖数据湖(Data Lake)是Pentaho公司CTO James Dixon提出来一种数据存储理念—即在系统或存储库中以自然格式存储数据的方法。
数据湖作为一个集中的存储库，可以在其中存储任意规模的结构化和非结构化数据。
在数据湖中，可以存储不需要对其进行结构化的数据，这样就可以运行不同类型的分析。
下面的定义是维基百科所给出的“数据湖”定义。
数据湖（Data Lake）是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库，其中的数据可供存取、处理、分析及传输。
大数据平台介绍
大数据平台可以支持不同的应用场景，如 数据分析、数据挖掘、数据可视化等，满 足不同业务需求。
大数据平台的分类
根据部署方式
大数据平台可以分为私有云和公有云两种部署方式。私有云采用云计算技术构建 ，可以实现公有云的所有功能，同时保证数据的安全性和可靠性；公有云则采用 运行公共云的所有基础设施，用户可以通过互联网访问大数据服包括新闻报道、社交
媒体上的评论和论坛讨论功能，帮助用户快速
了解舆情动态，同时还支持多种数据导出方式和定制化的数据分析服务。
微信指数
概述
微信指数是微信团队推出的一款 大数据分析工具，旨在帮助用户 了解微信平台上各类关键词的热 度和趋势。
根据数据处理方式
大数据平台可以分为批处理和流处理两种方式。批处理方式适用于对大规模数据 的离线处理和分析；流处理方式适用于对实时数据的在线处理和分析。
02
知名大数据平台介绍
阿里指数
概述
阿里指数是阿里巴巴集团推出的一个大数据分析平台，旨在为用户 提供关于市场趋势、行业动态和消费者行为等方面的洞察。
大数据平台介绍
• 大数据平台概述 • 知名大数据平台介绍 • 大数据平台的应用与发展趋势 • 大数据平台的未来展望与建议
01
大数据平台概述
定义与特点
定义
大数据平台是一个集成了数据存储、 处理、分析和管理功能的综合性平台 ，旨在提供高效的大数据处理和分析 服务。
特点
大数据平台具有海量数据处理能力、 高性能计算能力、数据安全性和可靠 性等特点，能够满足不同行业和领域 的数据处理和分析需求。
大数据平台的发展趋势与挑战
发展趋势
随着技术的不断进步和应用需求的增加，大数据平台的发展 趋势包括数据实时处理、数据安全与隐私保护、人工智能与 大数据的融合等。
行业数据平台常见的有哪些
行业数据平台常见的有哪些1. 背景介绍随着科技的不断发展和互联网的普及，数据已成为各行各业的重要资产和资源。
行业数据平台作为一种集中管理和分析行业数据的工具，正逐渐被越来越多的企业和组织所采用。
行业数据平台的作用不仅在于帮助企业有效利用数据资源，还能提供有价值的数据分析和决策支持。
本文将介绍一些行业数据平台的常见类型及其特点。
2. 行业数据平台的类型2.1 数据仓库数据仓库是一种用于存储大量结构化和非结构化数据的集中式数据库系统。
它通过将来自不同来源的数据进行整合和清洗，提供一致性和高效性的数据访问。
数据仓库一般使用关系型数据库管理系统，支持复杂的数据查询和分析。
它适用于需要对大量数据进行存储和分析的行业，如金融、电信、零售等。
2.2 数据湖数据湖是一种无结构化和半结构化数据的存储系统，它将原始数据以其原始格式保存，并提供数据检索和分析的功能。
数据湖通常使用分布式文件系统进行存储，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）。
相比于数据仓库，数据湖更适合于处理大数据和非结构化数据，因为它不需要事先对数据进行处理和转换。
2.3 数据集市数据集市是一种由专门的技术团队维护和管理的数据存储和分析平台。
数据集市聚焦于特定行业或领域的数据需求，并提供相关的数据模型和分析工具。
数据集市通常具有较高的灵活性和可扩展性，可以根据不同的业务需求进行定制和扩展。
2.4 数据管道数据管道是一种用于将数据从数据源传输到目的地的工具或系统。
它可以自动化和管理数据的提取、转换和加载（ETL）过程，保证数据的准确性和一致性。
数据管道通常采用可视化的方式来配置和管理数据流，使数据的流动和处理变得更加简单和高效。
3. 行业数据平台的特点3.1 数据集成能力行业数据平台应具备强大的数据集成能力，能够从多个数据源中提取、清洗和整合数据。
这样可以确保数据的准确性和一致性，避免因数据分散和杂乱而导致的数据质量问题。
3.2 数据分析和挖掘行业数据平台应提供丰富的数据分析和挖掘功能，以帮助企业发现数据中潜在的信息和关联。
数据平台的基本功能是什么_如何搭建数据分析平台
数据平台的基本功能是什么_如何搭建数据分析平台是为了计算，现今社会所产⽣的越来越⼤的数据量。
以存储、运算、展现作为⽬的的平台。
是允许开发者们或是将写好的程序放在“云”⾥运⾏，或是使⽤“云”⾥提供的服务,或⼆者皆是。
类似⽬前很多舆情监测软件⼤数据分析系统,⼤数据平台是⼀个集数据接⼊、数据处理、数据存储、查询检索、分析挖掘等、应⽤接⼝等为⼀体的平台。
那么，要如何搭建⼀个数据分析平台呢？在搭建数据分析平台之前，要先明确业务需求场景以及⽤户的需求，通过⼤数据分析平台，想要得到哪些有价值的信息，需要接⼊的数据有哪些，明确基于场景业务需求的数据平台要具备的基本的功能，从下⾄上可分为四个层次： 1）数据采集层：底层就是各种数据源，主要是对企业底层数据的采集和解析，将零散的数据整合起来，包括企业的核⼼业务数据、⽤户数据、⽇志数据、集团数据等等，通常有传统的ETL离线采集和实时采集两种⽅式 2）数据储存和处理层：有了数据底层的数据，然后根据需求和场景的不同进⾏数据预处理，储存到⼀个合适的持久化储存层中，⽐如说OLAP、机器学习、数据库等等 3）数据分析层：这⾥就要⽤到BI分析系统，如果是传统的数据挖掘还有SPSS，这⼀层主要是对数据进⾏加⼯，然后进⾏深层次的分析和挖掘。
4）数据应⽤层：根据业务需求不同划分出不同类别的应⽤，主要是对最终的数据进⾏展⽰和可视化，如上图的数据报表、仪表板、数字⼤屏、及时查询等等。
搭建数据分析平台，对于企业来说，可以采⽤第三⽅的⼯具来使⽤。
⽐如国内，可以完全满⾜企业分析数据的需要。
Smartbi是企业级商业智能和⼤数据分析平台，经过多年的持续发展，整合了各⾏业的数据分析和决策⽀持的功能需求。
Smartbi满⾜最终⽤户在企业级报表、数据可视化分析、⾃助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等⼤数据分析需求。
产品⼴泛应⽤于领导驾驶舱、KPI监控看板、财务分析、销售分析、市场分析、⽣产分析、供应链分析、风险分析、质量分析、客户细分、精准营销等管理领域。
数据平台运营
数据平台运营数据平台运营是指通过数据技术和运营方式对数据平台进行管理、运营及优化，以实现最大化的数据价值。
数据平台运营是数据时代的一项重要工作，可以帮助企业改善决策、提升运营效率、优化用户体验。
首先，数据平台运营需要建立完善的数据采集和处理机制。
采集数据可以通过各种方式，如通过网站、App、传感器等收集用户行为数据、设备数据等。
然后将采集到的原始数据进行清洗、加工、分析和存储，以便后续的数据分析和挖掘。
这个过程需要使用数据技术来进行数据清洗、数据整合和数据存储，确保数据的质量和准确性。
其次，数据平台运营需要进行数据分析和挖掘。
通过对数据进行分析和挖掘，可以发现用户行为规律、市场趋势等重要信息，为企业的决策提供有力的支持。
数据分析可以使用各种分析工具和算法，如统计分析、机器学习、数据挖掘等，来挖掘数据背后的规律和模式。
同时，还可以使用可视化工具将数据分析结果以图表等形式呈现出来，以方便决策者的理解和使用。
然后，数据平台运营需要进行数据监控和运维。
数据监控是指对数据平台运行状态进行实时监控，发现问题及时进行处理和修复，确保数据平台的正常运行。
运维工作包括服务器的管理、数据备份与恢复、安全性管理等，保障数据平台的可靠性和安全性。
此外，数据平台运营还需要进行数据治理和合规管理。
数据治理是指对数据进行分类、标准化和管理，建立数据共享和数据协作机制，以提高数据的管理效率和数据的利用效果。
合规管理是指对数据的使用和处理进行合规性监督和管理，确保数据的合法性和隐私保护。
最后，数据平台运营还需要进行数据应用和价值实现。
通过将数据应用到业务中，可以实现对业务流程的优化和改进，提升业务效率和质量。
同时，还可以通过数据分析和挖掘，发现新的商机和增长点，为企业创造新的价值和收益。
综上所述，数据平台运营是数据时代的重要工作之一，通过建立完善的数据采集和处理机制、进行数据分析和挖掘、数据监控和运维、数据治理和合规管理以及数据应用和价值实现等工作，来实现最大化的数据价值和业务价值。
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项目概述（三）
整合数据流
优化业务流程
第一部分 项目背景 第二部分 自动售货机数据平台解决方案
1、项目概述 2、技术方案 3、主要技术创新
第三部分 华泰恒通简介
自动售货机数据平台系统架构
自动售货数据平台系统构成及功能
前端DTU设备（以富士冰山货机为例）
前端采集DTU设备，内置RFID模块，具有采集售货机状态、销售信息，并具有 自动对时，读取收款人员刷卡的工卡信息的功能；与后台通讯使用仿CMPP3.0 协议的自定义协议，通过socket传输，具有防网络掉包、断包、粘包功能；前 端与后台断开后，将自动保存包括开关门、故障、销售等信息，并在网络恢复 后自动上传。
。
项目概述（二） 自动售货机无线信息化的优势
减少因人为因素导致的数据统计延迟、失真， 数据的及时性、准确性得到保证； 使自动售货机的经营过程透明化，量化考 核激励机制成为可能； 能够及时发现经营环节中的问题，并给予及时 纠正，避免出现重大损失； 将大量的人力资源，从繁琐的统计中解放 出来，提高管理效率和水平，降低管理成 本，为大规模扩张提供坚实的技术支撑保 障。
主要技术 富士电机 富士电机 金码智能 富士电机 富士电机
富士电机、 澳柯玛、三 电、久保田
DTU 缓存过滤
刷卡 功能 开关触发 开关触发
仓储 采购财务
数据 分析
红山科技 冰山天翼 湘晨软件 杭州鸿泉 纳亚可
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8（透传）
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自动售货机市场运营商现状
¾ 大多本土为主，跨区的运营商，如上海米源、北京友宝、北京泰和瑞通、上 海熙荣、苏州乐美、广东便捷神等 ¾ 天津康师傅、可口可乐、光明牛奶等公司也在规划进入售货运营行业。 ¾ 从2012年了解的经营情况看，目前超过1500台自动售货机厂家销售额在1亿 以上，基本上能处于较好的盈利状态。
第一部分 项目背景 第二部分 自动售货机数据平台解决方案
1、项目概述 2、技术方案 3、主要技术创新
第三部分 华泰恒通简介
主要技术创新（一）
集成值班刷卡功能：自动售货机提供24小时运营服务，目前每条运营线路 大约经营30~40台机器，至少两名（班次）值班人员。实际运营中内部容易 出现货物数量、收款金额等不一致现象。为解决这个问题，华泰恒通在自 动售货机终端采集设备中，集成RFID读头，以当班人员刷卡作为内部结算 的依据，当班人员收款金额、配货数量等后台信息与实际信息区分清晰， 避免纠纷。这在业界是首创。 本地排队缓存功能：将采集到的销售信息、状态信息、员工工卡信息等， 按照时间顺序，进行排队，每两分钟上传一次。若遇到网络不具备条件（ 如网络冗塞、宕机、停电等），保留在本地，等具备条件，再排队上传。 数据过滤功能：采集终端从自动售货机获取信息，有相当一部分是垃圾信 息，若全部上传，浪费无线数据流量。本解决方案中采集终端采用程序控 制，根据数据过滤策略将有用的信息上传到后台，垃圾信息不上传。这个 也是通用性DTU不能应用到自动售货信息采集的主要原因。
8 8 9 9
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8（透传）
华泰恒通
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备注：;代表仅仅实现缺货统计
第一部分 项目背景 第二部分 自动售货机数据平台解决方案
1、项目概述 2、技术方案 3、主要技术创新
第三部分 华泰恒通简介
公司简介
深圳市华泰恒通信息技术有限公司于2011年8月成立，注册资金 500万，现有员工40多人，团队主要成员来自知名IT公司，有五年以上 的移动通讯、物联网等行业应用开发经验，专注于企业提供先进的信 息化应用解决方案、定制以及外包服务 。目前在深圳、上海、成都等 设有研发机构或办事处。2012年成功案例有珠海人寿展业系统、四川 联通一卡通项目、上海移动PTT对讲调度系统、苏州某自动售货机公司 远程运营管理系统等。是上海联通、深圳联通、珠海联通、上海电 信、四川联通、上海移动等战略合作伙伴。 华泰恒通本着长期服务、合作共赢原则，竭诚为客户提供优质、 高效、专业的服务，提供专业的成本、最优的整体解决方案。
公司介绍（企业资质）
华泰恒通将打造成为自动售货机的 数据运营商！
基于无线通讯和物联网技术的 自动售货数据支撑平台
第一部分 项目背景 第二部分 自动售货机数据平台解决方案
1、项目概述 2、技术方案 3、主要技术创新
第三部分 华泰恒通简介
项目背景（一） 各国自动售货机市场情况
美国 售货机数量（万台） 平均拥有率（人/台） 年销售额（亿美元） 700 40 290 日本 650 25 679 中国 20 6500 4.1
中国内地自动售货机应用市场预测
目前国内售货 机保有量约20 万，其中饮料 机约8万台， 销售额约26 亿，已进入了 发展期。
项目背景（二）
自动售货设备供应商现状
国内已经有自动售货机开发生产商10多家，如青岛澳柯玛、大连富士冰 山、上海三电、湖南中吉、湖南金码、杭州以勒、日本久保田、易触、白雪 电器等，其中大连富士山销量最大，达到每年3万台；
进行深入挖掘和分析。通过平台，配货和采购不仅能够预判每条运营线路
的商品需求的种类和数量，提前备货和下单，而且还能够根据售货机摆放 的不同场合、商品种类、环境（比如天气、季节、主要消费群体等）等， 预判不同消费群体不同时期的消费偏好、口味，从而及时调整商品配置。
华泰恒通在自动售货数据处理领域，目前技术上和实际装机量 处于行业领先位置，两项专利在申报之中。
自动售货机信息化、规模化是行业趋势
提供成熟的技术支撑平台，将会给自动售货行业整合和快速发展带来新 的契机，也为深度参与经营环节提供了可能。
第一部分 项目背景 第二部分 自动售货机数据平台解决方案
1、项目概述 2、技术方案 3、主要技术创新
第三部分 华泰恒通简介
项目概述（一）
随着信息技术的高速发展和物联网技术成熟商用，自动售 货机的信息管理向着网络化方向发展，利用覆盖全国的无线通 讯网络以及先进的物联网技术，将所有运营的自动售货机的销 售信息、故障信息等数据，实时上传管理总部中央服务器，自 动汇总成当期的不同部门需求的经营数据报表、配货预测表 等。
主要技术创新（二）
提供数据的完整性保障：自动售货机GPRS/3G心跳实时上传，后台能及时 看到前端设备运营状态。采集终端通过数据压缩和加密算法等设计，保证 了采集数据的完整性、有效性和安全性，技术优于业界同类产品。 管理平台的数据分析功能：华泰恒通运营决策系统，不仅能为运营、财务 、采购、仓管等部门提供运营技术支撑，提升工作效率，同时也针对数据