关于大数据分析在企业管理中的应用探讨

【摘要】随着国家经济的迅猛发展，大数据互联网技术也伴随经济改革的大潮，得到了快速发展，人们的日常生活充斥着无数的信息数据，因此大数据分析技术也应运而生。在云计算技术强大运算能力的支持下，迅速扩大了大数据的使用范围。本文通过分析传统企业管理存在的问题，引出大数据在企业管理中的应用策略，并阐述了其产生的积极效果。

【关键词】大数据分析；企业管理；应用策略

在企业管理过程中，如何选定合理有效的战略方案，需要通过大数据技术进行系统的分析。比如分析企业周围的环境，协助企业做出正确的战略判断，对企业的信息有一个准确系统全面的把控，合理的规范指导企业行为，并最终最大限度的实现企业利益。大数据能够准确分析市场需求以及管理环节出现的问题，并构建相应的模型，为企业做出正确决策提供科学的依据。

一、运用传统办法管理企业存在的问题

1.容易产生错误的企业决策

管理者一般对传统的企业决策有着非常大的影响，对企业的决策往往是依靠自身敏锐的直觉、丰富的管理经验以及精准的判断力。以往，决策者往往能依靠自身的经验做出争

取的决策，促进企业的发展。但是现如今随着现代化进程的深入发展，产生了大量的没有规律且非常复杂的数据，人力难以进行准确全面的分析，此时如果依旧沿用传统的决策方式，势必会产生决策上的失误。

2.缺乏对市场需求变化的把控，导致其产品缺乏竞争力

企业在产品生产过程中制定的战略决策，主要是依据市场的发展形势以及客户的需求变化。传统企业主要是依靠诸如问卷分析、市场调查资料以及用户的体验来分析供求关系。但随着经济的快速发展，人们的需求时刻再发生着不同变化，这些传统搜集情报的方式已经无法适应当代企业发展的需要，而且搜集的内容难免会显得片面。并且伴随全球化进程加快的影响，外国企业生产的产品大量充斥到国内市场上，加剧了市场竞争。鉴于此，企业传统的分析方法已经无法跟上时代发展的步伐了。

二、如何在企业管理中发挥大数据的有效作用

1.战略决策管理与数据挖掘

知识的发展过程主要依循数据的选择清理，数据仓库的预先处理以及对模型的选择，而大数据在管理决策上的应用，就是将获取的信息通过假设检验的方法转化为知识方案的

过程。在数据挖掘技术领域，能够发现很多对企业决策有帮助的数学模型，可以将这些数学模型存储到信息库当中，在进行问题讨论以及做出企业计划或决策的时候，可以非常方

便的调出相关模型进行参考。数据挖掘技术主要是通过提供参考模型帮助企业挖掘数据方面的信息，这种技术和方法非常适用于企业的决策方面。

2.帮助企业科学的分析供求关系

运用大数据技术对用户需求进行分析，能够更加准确、更加迅速的获得用户需求变化的数据，对自己的产品生产做出相应调整。企业通常用的大数据分析方法主要有以下两种：一是运用大数据进行预测分析，通过对用户已产生数据的分析预测其以后可能会出现的需求。强大的电商帝国天猫超市就是采用这种方法对客户需求进行分析的，它通过对用户购买记录、购买习惯、时间和地点等信息进行分析，来推算出用户的喜好以及购买力，并针对此来优化自己的商场店铺信息，设计出符合用户喜好的网站推广广告，相应的调整商品的布局，为之提供专属的服务。二是可视化分析技术，这种分析方法可以将不同数据间的各种关联清楚的展现出来，使企业对分析结果能有一个非常直观的感受。

3.创建情报分析系统

企业建立完整全面的情报系统，有助于企业对自身所处竞争环境有一个准确的认识，使企业对竞争对手更加了解，并明确竞争发展方向，并最终做出合理的企业决策，增加企业的竞争优势。大数据分析技术可以化繁为简，从大量复杂的数据信息中快速的提取出有用的信息数据，并对其进行更

加系统全面的分析，将潜在的商业情报充分的挖掘出来。跟传统的搜集商业情报的手段相比，大数据的高效快速的特点立马显现出来了。比如阿里巴巴集团为什么没有受到零八年世界经济危机的太大冲击，究其原因就是很好的运用了大数据分析技术。在经济危机爆发的半年前，阿里巴巴分析出货数据时发现，欧美市场的需求量在逐渐下滑，并果断的改变了营销策略，将销售市场的重点逐渐的转移到了国内市场，避免了经济危机对其造成的冲击和影响，最终提升了自身的市场竞争力。

4.优化革新企业管理模式

企业管理中要不断革新传统的管理模式，广泛采用大数据分析技术。首先是改变决策者，以往企业的决策者往往是高管，而在大数据环境下，往往由底层员工代替高管扮演决策者的角色。因为基层员工总是工作在一线，对产品的特性和制作有着丰富的经验，一旦产品出现问题，他们可以及时给出处理意见并做出相应处理。基于此，很多企?I会隔一段时间收集一次基层员工的决策信息，来优化企业的管理模式。其次是改变决策方式，以往对某件事进行决策之前要弄清其本质。而在大数据被广泛应用的情况下，决策者往往通过电脑就可以掌握所有的数据，只需要将不同数据之间的关联找到，并对此进行研究分析后作出决策。最后是针对企业运营成本进行改革，用大数据可以对去也的生产、运营等各个环

节实施有效的检测，对发现资源分配不合理的现象能够及时的做出调整。以此来提高企业的生产经营效率以及资源材料的利用率，达到有效控制经营成本的目的。

三、采用大数据分析对企业管理产生的积极作用

1.增加企业统计信息的真实性

通过大数据分析技术的合理运用，可以有效的收集企业内部各个生产环节的数据信息，以前数据信息主要是员工通过报表方式进行统计收集，统计的数据基本都是结果数据，很少会涉及到生产过程相关的数据，因此难免会造成编辑的数据不够客观，有人为主观因素的干扰。所以有可能会对决策者的判断产生误导，导致出现决策失误的情况。而通过大数据对结果进行分析对比，以及从各个角度来分析数据结果，可以充分的确保形成数据的真实性。例如，生产车间需要将每天、每周、每月的兑现率进行上报，工人为了达到这个数据产量，就必须要按时按量进行生产。上报的月产量会将日产量自动求和，如果出现偏差就说明生产数据出现了问题，会直接从企业财务的核算成本反映出来。

2.缩短决策周期

随着大数据在各行各业中的广泛应用，其发挥的重要作用也逐渐显现出来，为管理者做出正确决策提供了必要的技术支持。大数据分析产生的结果，能够将不同数据之间潜在的联系以及内部规律，更加准确全面的反应出来，通过大数

据分析技术支持可以做出更加科学的决策。大数据正在推动和革新企业管理准则，它将直接影响决策的发展变化。现代化改革进程快的公司企业，更加注重管理的数据化，更加重视大数据分析的积极作用，应用大数据分析结果无疑会极大的缩短决策周期。

四、结束语

总而言之，企业管理者要发挥与时俱进的精神，顺应时代发展的潮流，有效的利用科学技术给企业管理带来的巨大福利。在企业管理以及企业决策中要充分结合大数据分析技术，合理有效的将其运用到企业的发展上去，检测并及时发现生产过程中可能产生的问题，提高企业决策的准确度和可行性，提高企业管理的效率，并不断扩大市场占有率，提高企业的竞争力，促进企业可持续发展。

参考文献：

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[2] 杨伊蒙. 大数据分析在企业管理中的应用[J]. 环球

市场信息导报，2017（5）：46-47.

[3] 时小麟，薛训明，陆琨，等. 大数据在企业精益管理中的探索与应用[J]. 电脑知识与技术，2016.12（11）：232-234.

[4] 张金磊. 浅析大数据技术在企业战略管理中的应用[J]. 电脑知识与技术，2016. 12（20）：17-20.

大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)

第７期２４２０１４年４月１０日计算机教育ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６中图分类号：Ｇ６４２大数据分析及其在医疗领域中的应用邹北骥（中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３）摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗大数据分析的目的、意义和主要方法。关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘１大数据早已存在，为何现在称之为大

数据时代计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理还难以实现。互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数据量达到１０００ＰＢ，即１０亿ＧＢｔ２１。推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技术通过给每个物品贴上标签并应用ＲＦＩＤ等技术实现了

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成；五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

２数据统计分析数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等．数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现．三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计；传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

大数据技术与应用专业详细解读

大数据技术与应用专业详细解读大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。专业背景近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，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。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测专业发展现状填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几

乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。专业示例笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。

大数据应用案例分析

在如今这个大数据的时代里,人人都希望能够借助大数据的力量:电商希望能够借助大数据进一步获悉用户的消费需求,实现更为精准的营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者的意图,实现主动、超前的安全防护;而骇客们也在利用大数据,更加详尽的挖掘出被攻击目标信息,降低攻击发起的难度。大数据应用最为典型的案例就是国外某著名零售商,通过对用户购买物品等数据的分析,向该用户——一位少女寄送了婴儿床与衣服的优惠券,而少女的家人在此前对少女怀孕的事情一无所知。大数据的威力正在逐步显现,银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足的开始搜集整理自己用户的各类数据资料。但与之相比极度落后的数据安全防护措施,却让骇客们乐了:如此重要的数据不仅可以轻松偷盗,而且还就是整理好的,凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”的欺诈攻击。好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击的方法了。扰动安全的大数据 2014年IDC在“未来全球安全行业的展望报告”中指出,预计到2020年信息安全市场规模将达到500亿美元。与此同时,安全威胁的不断变化、IT交付模式的多样性、复杂性以及数据量的剧增,针对信息安全的传统以控制为中心的方法将站不住脚。预计到2020年,60%的企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础的快速检测与响应的产品上。瀚思(HanSight)联合创始人董昕认为,借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式。“您不能保护您所不知道的”已经成为安全圈的一句名言,即使部署再多的安全防御设备仍然会产生“不为人知”的信息,在各种不同设备产生的海量日志中发现安全事件的蛛丝马迹非常困难。而大数据技术能将不同设备产生的海量日志进行集中存储,通过数据格式的统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法,自动发现威胁与异常行为,让安全分析更简单。同时通过丰富的可视化技术,将威胁及异常行为可视化呈现出来,让安全瞧得见。爱加密CEO高磊提出,基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生的安全问题、病毒样本、攻击策略等,对于安全问题的分析能够以宏观角度与微观思路双管齐下找到问题根本的存在。所以,在安全领域使用大数据技术,可以使原本

大数据分析系统项目方案

大数据分析系统方案

目录第1章项目概述 (5) 1.1项目背景 (5) 1.2项目必要性 (5) 1.3建设目标 (6) 第2章需求分析 (8) 2.1功能及性能需求 (8) 2.2系统集成需求 (9) 2.3运行环境 (10) 2.4安全需求 (10) 第3章总体设计 (12) 3.1总体设计原则 (12) 3.2总体目标 (13) 3.3系统总体结构 (13) 3.4系统逻辑结构 (15) 第4章详细设计方案 (16) 4.1信息资源规划和数据库设计 (16) 4.1.1数据模型概述 (16) 4.1.2数据建模方法论 (17) 4.1.3数据建模基本原则 (18) 4.1.4数据库架构设计 (19) 4.2数据应用支撑系统设计 (21) 4.2.1大数据平台关键技术 (21) 4.2.2云平台数据共享功能 (26) 4.3数据服务层计 (33) 4.3.1模型的应用 (33) 4.3.2平台基础应用 (33) 4.4数据处理和存储系统设计 (34) 4.4.1大数据处理核心技术 (35) 4.4.2数据存储采用MPP与hadoop融合架构 (35) 4.5网络系统设计 (35) 4.6安全系统设计 (36) 4.6.1系统安全满足情况 (36) 4.6.2系统安全配置管理功能 (37) 4.6.3系统无安全漏洞保障 (40) 4.6.4软件自身安全 (43) 4.6.5性能和可靠性 (44) 4.7运行维护系统设计 (46)

4.7.2网络设备管理 (46) 4.7.3进程管理 (46) 4.7.4服务管理 (46) 4.7.5数据库管理 (46) 4.7.6中间管理 (46) 4.7.7集群管理 (47) 4.7.8故障管理 (47) 4.7.9性能管理 (47) 4.7.10配置文件管理 (47) 4.7.11SYSLOG管理 (47) 4.8其他系统设计 (47) 4.9系统配置及软硬件选型原则 (48) 4.9.1软硬件部署 (48) 4.9.2数据要求 (48) 4.9.3技术要求 (49) 4.10系统软硬件物理部署方案 (49) 第5章项目建设与运行管理 (51) 5.1项目领导机构 (51) 5.2项目管理机构 (51) 5.3项目承建机构 (53) 5.4运行维护机构 (53) 5.5相关管理制度 (54) 5.6项目测试 (55) 5.6.1单元测试 (55) 5.6.2集成测试 (55) 5.6.3系统测试 (56) 5.6.4性能测试 (56) 5.6.5验收测试 (57) 5.6.6安装测试 (57) 5.7安全性测试 (58) 5.7.1功能验证 (58) 5.7.2漏洞扫描 (58) 5.7.3模拟攻击实验 (58) 5.8项目验收 (60) 5.8.1项目验收要求 (60) 5.8.2项目验收的目的和原则 (61) 5.8.3项目验收的组织和实施 (61) 5.8.4项目验收的步骤和程序 (61) 5.8.5项目验收的测试方案 (61) 5.8.6项目验收的文档清单 (61) 第6章项目培训计划 (62) 6.1培训对象和培训目标 (62)

课程名称大数据分析与应用

课程名称：大数据分析与应用一、课程编码：课内学时：32学分：2 二、适用学科专业：计算机专业硕士三、先修课程：无四、教学目标通过本课程的课堂学习与应用案例，建立科学的大数据观，掌握大数据架构、大数据精准语义搜索、大数据语义分析挖掘、知识图谱等关键技术，熟练使用常用的大数据搜索挖掘与可视化工具，提升大数据的综合应用能力。五、教学方式课堂学习、研讨班与应用实践六、主要内容及学时分配 1.科学的大数据观2学时 1.1.大数据的定义，科学发展渊源； 1.2.如何科学看待大数据？ 1.3.如何把握大数据，分别从“知著”、“显微”、“晓义”三个层面阐述科学的大数据观。 2.大数据技术平台与架构4学时 2.1云计算技术与开源平台搭建 2.2Hadoop、Spark等数据架构、计算范式与应用实践 3.机器学习与常用数据挖掘4学时 3.1常用机器学习算法：Bayes,SVM，最大熵、深度神经网络等； 3.2常用数据挖掘技术：关联规则挖掘、分类、聚类、奇异点分析。 4.大数据语义精准搜索4学时 4.1.通用搜索引擎与大数据垂直业务的矛盾； 4.2.大数据精准搜索的基本技术：快速增量在线倒排索引、结构化与非机构化数据融合、大数据排序算法、语义关联、自动缓存与优化机制； 4.3.大数据精准搜索语法：邻近搜索、复合搜索、情感搜索、精准搜索； 4.4.JZSearch大数据精准搜索应用案例：国家电网、中国邮政搜索、国家标准搜索、维吾尔语搜索、内网文档搜索、舆情搜索； 5.非结构化大数据语义挖掘10学时 5.1.语义理解基础：ICTCLAS与汉语分词 5.2.内容关键语义自动标引与词云自动生成； 5.3.大数据聚类； 5.4.大数据分类与信息过滤； 5.5.大数据去重、自动摘要； 5.6.情感分析与情绪计算；

大数据应用与案例分析

大数据应用与案例分析当下，”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。一、大数据应用案例之：医疗行业 Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，

通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。二、大数据应用案例之：能源行业智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。

大数据智能分析软件

现在，公众安全的配置，网络系统的安全、信息中心，信息安全系统持续不断的发展和改革的扩展，迫切需要各种信息应用系统，灵活，高效的资源和云计算平台，以有效整合公共安全的各种信息资源，提高公安系统的稳定性、可扩展的，安全性。本文就为大家介绍一下大数据智能分析软件。目前，互联网正在经历新一轮的信息技术变革，如物联网、移动互联网、云计算等。新技术往往是信息技术安全性的方法和推动变革的重要引擎，已成为公安信息资源战役的重要组成部分，也带给了整个社会管理创新显著变化。 “警务大数据分析系统”是一项非常具有创新性的公安管理建设，“警务”的改变在推动变为由“管制型”往“服务型公安”。这是经过近几年的发展，它变得越来越明显的特点是数字信息网络，提高了人、警、事的一个互动力，警务功能相互作用的能力随着智能化程度的提高和工作负荷传递的智能化程度的提高，“公安大数据分析系统”的建设已成为现代信息技术革命的时代潮流。公安部正在推动的“扁平化指挥模式”是尽量降低指挥水平。现有的智能信息管理的优化，减少了中间环节，提高了快速反应能力，提高教学和减少战斗中，响应时间缩小一线部门和时空机制之间的距离。并基于电信运营商、交管部门、数据中心融合空间采集、公安部门、社会公众的移动位

置等数据形成大数据环境，建立大数据分析平台，支持警情处理、宏观决策、情报分析等大数据专题应用。大数据系统项目的信息分析的主要目标：建立密集的信息技术支持系统；建立专业的警察命令和战斗团队；建立扁平、快速的指挥调度体系等。南京西三艾电子系统工程有限公司被评选为2012年度“中国100家具发展潜力品牌企业”、“中国杰出创新企业”等荣誉称号。公司96%的员工为大学本科或以上学历，还有多名离退休的高级工程师做为本公司的技术顾问。

大数据应用分析案例分析

大数据应用分析案例分析 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998

大数据应用与案例分析当下，”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。一、大数据应用案例之：医疗行业 SetonHealthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。

大数据分析平台

一、数据分析平台层次解析大数据分析处理架构图数据源：除该种方法之外，还可以分为离线数据、近似实时数据和实时数据。按照图中的分类其实就是说明了数据存储的结构，而特别要说的是流数据，它的核心就是数据的连续性和快速分析性；计算层：内存计算中的Spark是UC Berkeley的最新作品，思路是利用集群中的所有内存将要处理的数据加载其中，省掉很多I/O开销和硬盘拖累，从而加快计算。而Impala思想来源于Google Dremel，充分利用分布式的集群和高效存储方式来加快大数据集上的查询速度，这也就是我上面说到的近似实时查询；底层的文件系统当然是HDFS独大，也就是Hadoop的底层存储，现在大数据的技术除了微软系的意外，基本都是HDFS作为底层的存储技术。上层的YARN就是MapReduce的第二版，和在一起就是Hadoop最新版本。基于之上的应用有Hive，Pig Latin，这两个是利用了SQL的思想来查询Hadoop上的数据。关键：利用大数据做决策支持。R可以帮你在大数据上做统计分析，利用R语言和框架可以实现很专业的统计分析功能，并且能利用图形的方式展现；而Mahout就是一个集数据挖掘、决策支持等算法于一身的工具，其中包含的都是

基于Hadoop来实现的经典算法，拿这个作为数据分析的核心算法集来参考还是很好的。如此一个决策支持系统要怎么展现呢？其实这个和数据挖掘过程中的展现一样，无非就是通过表格和图标图形来进行展示，其实一份分类详细、颜色艳丽、数据权威的数据图标报告就是呈现给客户的最好方式！至于用什么工具来实现，有两个是最好的数据展现工具，Tableau和Pentaho，利用他们最为数据展现层绝对是最好的选择。二、规划的数据平台产品AE(Accelerate Engine) 支持下一代企业计算关键技术的大数据处理平台：包括计算引擎、开发工具、管理工具及数据服务。计算引擎是AE的核心部分，提供支持从多数据源的异构数据进行实时数据集成、提供分布式环境下的消息总线、通过Service Gateway能够与第三方系统进行服务整合访问；设计了一个分布式计算框架，可以处理结构化和非结构化数据，并提供内存计算、规划计算、数据挖掘、流计算等各种企业计算服务。Data Studio包括了数据建模、开发、测试等集成开发环境。管理工具包括了实施、客户化及系统管理类工具。AE平台还可以通过UAP开发者社区提供丰富的数据服务。 AE架构图

大数据分析与应用

《应用统计学系列教材·大数据分析:方法与应用》可用做统计学、管理学、计算机科学等专业进行数据挖掘、机器学习、人工智能等相关课程的本科高年级、研究生教材或教学参考书。目录第1章大数据分析概述 1.1大数据概述 1.1.1什么是大数据 1.1.2数据、信息与认知 1.1.3数据管理与数据库 1.1.4数据仓库 1.1.5数据挖掘的内涵和基本特征1.2数据挖掘的产生与功能 1.2.1数据挖掘的历史 1.2.2数据挖掘的功能 1.3数据挖掘与相关领域之间的关系1.3.1数据挖掘与机器学习 1.3.2数据挖掘与数据仓库 1.3.3数据挖掘与统计学 1.3.4数据挖掘与智能决策 1.3.5数据挖掘与云计算 1.4大数据研究方法 1.5讨论题目 1.6推荐阅读第2章数据挖掘流程 2.1数据挖掘流程概述 2.1.1问题识别 2.1.2数据理解 2.1.3数据准备 2.1.4建立模型 2.1.5模型评价 2.1.6部署应用 2.2离群点发现 2.2.1基于统计的离群点检测 2.2.2基于距离的离群点检测 2.2.3局部离群点算法 2.3不平衡数据级联算法 2.4讨论题目 2.5推荐阅读第3章有指导的学习 3.1有指导的学习概述3.2K—近邻 3.3决策树 3.3.1决策树的基本概念 3.3.2分类回归树 3.3.3决策树的剪枝 3.4提升方法 3.5随机森林树 3.5.1随机森林树算法的定义 3.5.2如何确定随机森林树算法中树的节点分裂变量 3.5.3随机森林树的回归算法 3.6人工神经网络 3.6.1人工神经网络基本概念 3.6.2感知器算法 3.6.3LMS算法 3.6.4反向传播算法 3.6.5神经网络相关问题讨论 3.7支持向量机 3.7.1最大边距分类 3.7.2支持向量机问题的求解 3.7.3支持向量机的核方法 3.8多元自适应回归样条 3.9讨论题目 3.10推荐阅读第4章无指导的学习 4.1关联规则 4.1.1静态关联规则算法Apriori算法 4.1.2动态关联规则算法Carma算法 4.1.3序列规则挖掘算法 4.2聚类分析 4.2.1聚类分析的含义及作用 4.2.2距离的定义 4.2.3系统层次聚类法 4.2.4K—均值算法 4.2.5BIRCH算法 4.2.6基于密度的聚类算法 4.3基于预测强度的聚类方法 4.3.1预测强度 4.3.2预测强度方法的应用 4.3.3案例分析 4.4聚类问题的变量选择 4.4.1高斯成对罚模型聚类

大数据分析的应用和产品

大数据分析的应用和产品大数据很火。2月18日，微软宣布投资三家中国云计算和大数据公司。2月19日，IBM宣布将与AT&T在大数据分析领域展开合作——AT&T计划贡献出一个全球可访问的移动网络，用来收集数据并将其发送至应用程序；IBM公司则主要致力于生产用于数据管理和分析的软件。 “读心术”、“未卜先知”，都是大数据分析头上的耀眼光环。不管你信不信，“数据”真的会说话。人们在互联网上的一切行为都会留下数据，而通过对这些数据的分析，就能够得到消费习惯、职业、喜好甚至性格等信息。在这些信息的基础上，政府可以治理交通，减少犯罪率，而企业则可以利用这些数据进行有针对性的营销，提升业绩。虽然目前大数据分析还处于发展的初级阶段，要从海量的非结构性数据中提取出有用信息并不是一件容易的事儿，但是很多企业已经开始利用大数据分析并推出了相关的应用和产品。大数据分析究竟能做什么？大数据分析又正在做什么？让我们一起来看看吧！洞察“人类大迁徙” “春运”，被誉为人类历史上规模最大、有周期性的人类大迁徙。过去，我们只是粗略地知道在40天左右的时间里，有几十亿人次的人口流动。现在，随着大数据时代的到来，我们可以描绘出能够揭露更多细节的“迁徙地图”。 2014年的春运，央视首次推出了“据说春运”特别节目，基于“百度迁徙”提供的可视化大数据服务，实时播报国内春节人口的迁徙情况，例如最热门的迁出城市，最热门的迁入城市等等。尽管采用的是大数据这一当前最时髦的科技手段，但浅显易懂的“迁徙地图”，还是几乎让每个老百姓都看得明白。那么，这张“迁徙地图”是如何绘制的呢？原理上其实并不复杂。目前，几乎每个中国人都拥有一部手机，而每部手机每一天基本上都会产生3次与位置相关的数据：既包括来自基站的数据，也包括用户在使用定位、导航等与位置相关服务时产生的数据。因此，只要调

(完整word版)大数据分析系统需求

大数据分析系统需求天津绍闻迪康科技咨询有限公司 2018/5/28 仅为需求基本框架，需要根据贵公司产品、技术路线具体面议。

目录一、系统定位 (2) 二、功能模块 (3) 2.1爬虫系统 (3) 2.1.1数据源 (3) 2.1.2爬虫系统功能 (3) 2.2数据处理、存储、计算系统 (4) 2.2.1数据处理模块 (4) 2.2.2数据存储模块 (4) 2.2.3数据计算模块 (5) 2.3数据分析、可视化系统 (9) 2.4对外接口 (10) 2.4.1会员制体系 (10) 2.4.2其他 (10) 2.5其他 (11) 2.5.1数据痕迹 (11) 2.5.2信息安全 (11) 2.5.3注意事项 (11)

1、系统定位从数据接入到数据应用，我们需要【大数据分析系统】包括几大功能模块：（1）爬虫系统（2）数据处理、存储、计算系统（3）数据人工智能分析、可视化系统（4）外部接口其中第（3）模块是核心，需要结合我们公司业务方向建设相关的数学模型，进行人工智能的自动分析。爬虫系统可以从指定网站自动的进行信息的抓取，对数据库中的已有词条进行更新或新建，或者从全站按照关键词抓取信息，更新数据库中词条，爬虫搜集到的数据也需要存储到系统中。数据库系统可以将公司现有资料分库录入系统，生成词条，词条之间相互关联，可以实现跳转，可视化查看；存储爬虫得到的数据。数据库中的词条或者数据源大多是国外的，例如美国，日本等，涉及到的人物或者其它词条会有多种语言的表达。系统可以结合爬虫的数据、库中本来的数据按照一定内容生成词条自身的时间轴，多库之间词条的的关系图。系统需要与外部互联的接口，包括微信平台，天蝎系统，邮件营销平台，调查问卷分析平台。

大数据分析系统需求

目录大数据分析系统需求天津绍闻迪康科技咨询有限公司 2018/5/28 仅为需求基本框架，需要根据贵公司产品、技术路线具体面议。

一、系统定位 (1) 二、功能模块 (2) 2.1爬虫系统 (3) 2.1.1数据源 (3) 2.1.2爬虫系统功能 (3) 2.2数据处理、存储、计算系统 (4) 2.2.1数据处理模块 (4) 2.2.2数据存储模块 (4) 2.2.3数据计算模块 (5) 2.3数据分析、可视化系统 (9) 2.4对外接口 (10) 2.4.1会员制体系 (10) 2.4.2其他 (10) 2.5其他 (11) 2.5.1数据痕迹 (11) 2.5.2信息安全 (11) 2.5.3注意事项 (11) 1、系统定位

从数据接入到数据应用，我们需要【大数据分析系统】包括几大功能模块：（1）爬虫系统（2）数据处理、存储、计算系统（3）数据人工智能分析、可视化系统（4）外部接口其中第（3）模块是核心，需要结合我们公司业务方向建设相关的数学模型，进行人工智能的自动分析。爬虫系统可以从指定网站自动的进行信息的抓取，对数据库中的已有词条进行更新或新建，或者从全站按照关键词抓取信息，更新数据库中词条，爬虫搜集到的数据也需要存储到系统中。数据库系统可以将公司现有资料分库录入系统，生成词条，词条之间相互关联，可以实现跳转，可视化查看；存储爬虫得到的数据。数据库中的词条或者数据源大多是国外的，例如美国，日本等，涉及到的人物或者其它词条会有多种语言的表达。系统可以结合爬虫的数据、库中本来的数据按照一定内容生成词条自身的时间轴，多库之间词条的的关系图。系统需要与外部互联的接口，包括微信平台，天蝎系统，邮件营销平台，调查问卷分析平台。 2、功能模块

医疗健康大数据：应用实例与系统分析

医疗健康大数据：应用实例与系统分析 1 、概述随着信息技术和物联网技术的发展、个人电脑和智能手机的普及以及社交网络的兴起，人类活动产生的数据正以惊人的速度增长。根据国际数据公司(International DataCorporation，IDC)的报告，仅2011年，全世界产生的数据就有1.8 ZB(1 ZB≈1 021 byte)，并且平均每5年增长9倍[1]。大数据一词由此而生。大数据是指难以被传统数据管理系统有效且经济地存储、管理、处理的复杂数据集。大数据一般以PB为单位计量，并包含结构化、半结构化、无结构化的数据，大数据给数据的采集、运输、加密、存储、分析和可视化带来了严峻的挑战。与传统数据相比，大数据包含5个V特性：Volume(数据规模巨大)、Variety(数据类型繁多)、Velocity(数据产生的数据非常快)、Veracity(分析结果取决于数据准确性)、Value(大数据一般包含非常重要的价值)。大数据带来了存储、管理、处理数据的挑战，也带来了发掘数据中新的价值的机遇。多个行业已经利用大数据改善业务，例如金融业、零售业、生命科学、环境研究。大数据市场估计每年会增长50亿美元的价值，到2020年将达到600亿美元的价值。医疗健康行业目前面临着巨大的挑战，其中，最主要的挑战包括：急剧升高的医疗支出、人口老龄化带来的慢性疾病问题、医疗人员短缺、医疗欺诈等。国家统计局的数据显示，我国2013年医疗卫生总支出为31 668亿元，较2012年上升12.6%，并且已经连续8年每年增长超过10%。医疗支出已经占据了社会总支出很

大的比例，在可以预见的将来，医疗支出将会持续增长。然而，根据美国医学研究院(Institute of Medicine，IOM)的一篇报告，如今医疗健康支出的1/3被浪费而没有用于改善医疗。这些浪费包括不必要的服务、行政浪费、昂贵的医疗费用、医疗欺诈和错失预防的机会。为了保持竞争力，医疗机构必须把数据作为一种战略资产，分析数据以达到提高诊断准确度、提高疗效、降低费用、减少浪费的目的。医疗健康机构采用大数据可以有效地帮助医生进行更准确的临床诊断;更精确地预测治疗方案的成本与疗效;整合病人基因信息进行个性化治疗;分析人口健康数据预测疾病爆发等。利用大数据技术还能有效减少医疗成本，麦肯锡全球研究院预计使用大数据分析技术将每年为美国节省3 000亿美元开支。其中，最有节省开支潜力的两个方面包括临床操作和研发。利用大数据技术帮助医疗企业实现其业务的例子正在快速增多。比如，ActiveHealthManagement收集用户健康方面的数据以帮助用户实现健康管理;CancerIQ整合临床数据和基因数据帮助实现癌症的风险评估、预防和治疗;CliniCast利用大数据预测治疗效果以及降低花费。本文首先介绍医疗健康行业的大数据特点以及大数据技术背景，然后举例说明目前大数据在医疗健康行业的应用，最后分析目前的医疗健康大数据系统及其相关技术。 2、背景知识

大数据处理技术发展现状及其应用展望

. ,.. 大数据处理技术发展现状及其应用展望一、定义著名的管理咨询公司麦肯锡曾预测到：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”这是大数据的最早定义。业界（于2012年，高德纳修改了对大数据的定义）将大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity），或者说特点有四个层面：第一，海量数据量。大数据计量单位至少是PB级别；第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等都是囊括进来。第三，商业价值高。第四，处理速度快。在大数据时代，三分技术，七分数据，得数据者得天下。在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。Google利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值，比如预测某地流感爆发的趋势；Amazon利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书籍购买推荐，以此有效提升销售量；Farecast利用过去十年所有的航线机票价格打折数据，来预测用户购买机票的时机是否合适。大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“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。二、大数据的技术技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。 2.1、云技术大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。云计算思想的起源是麦卡锡在上世纪60年代提出的：把计算能力作为一种像水和电一样的公用事业提供给用户。如今，在Google、Amazon、Facebook等一批互联网企业引领下，一种行之有效的模式出现了：云计算提供基础架构平台，大数据应用运行在这个平台上。业内是这么形容两者的关系：没有大数据的信息积淀，则云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地；没有云计算的处理能力，则大数据的信息积淀再丰富，也终究只是镜花水月。那么大数据到底需要哪些云计算技术呢？这里暂且列举一些，比如虚拟化技术，分布式处理技术，海量数据的存储和管理技术，NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术（类似模式识

大数据应用案例分析报告

在如今这个大数据地时代里，人人都希望能够借助大数据地力量：电商希望能够借助大数据进一步获悉用户地消费需求，实现更为精准地营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者地意图，实现主动、超前地安全防护;而骇客们也在利用大数据，更加详尽地挖掘出被攻击目标信息，降低攻击发起地难度. 大数据应用最为典型地案例是国外某著名零售商，通过对用户购买物品等数据地分析，向该用户——一位少女寄送了婴儿床和衣服地优惠券，而少女地家人在此前对少女怀孕地事情一无所知.大数据地威力正在逐步显现，银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足地开始搜集整理自己用户地各类数据资料.但与之相比极度落后地数据安全防护措施，却让骇客们乐了：如此重要地数据不仅可以轻松偷盗，而且还是整理好地，凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”地欺诈攻击.好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击地方法了. 扰动安全地大数据年在“未来全球安全行业地展望报告”中指出，预计到年信息安全市场规模将达到亿美元.与此同时，安全威胁地不断变化、交付模式地多样性、复杂性以及数据量地剧增，针对信息安全地传统以控制为中心地方法将站不住脚.预计到年，地企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础地快速检测和响应地产品上.b5E2R。瀚思()联合创始人董昕认为，借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式.“你不能保护你所不知道地”已经成为安全圈地一句名言，即使部署再多地安全防御设备仍然会产生“不为人知”地信息，在各种不同设备产生地海量日志中发现安全事件地蛛丝马迹非常困难.而大数据技术能将不同设备产生地海量日志进行集中存储，通过数据格式地统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法，自动发现威胁和异常行为，让安全分析更简单.同时通过丰富地可视化技术，将威胁及异常行为可视化呈现出来，让安全看得见.p1Ean。爱加密高磊提出，基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生地安全问题、病毒样本、攻击策略等，对于安全问题地分析能够以宏观角度和微观思路双管齐下找到问题根本地存在.所以，在安全领域使用大数据技术，可以使原本单一攻防分析转为基于大数据地预防和安全策略.大数据地意义在于提供了一种新

大数据应用案例分析

在如今这个大数据的时代里，人人都希望能够借助大数据的力量：电商希望能够借助大数据进一步获悉用户的消费需求，实现更为精准的营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者的意图，实现主动、超前的安全防护;而骇客们也在利用大数据，更加详尽的挖掘出被攻击目标信息，降低攻击发起的难度。大数据应用最为典型的案例是国外某著名零售商，通过对用户购买物品等数据的分析，向该用户——一位少女寄送了婴儿床和衣服的优惠券，而少女的家人在此前对少女怀孕的事情一无所知。大数据的威力正在逐步显现，银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足的开始搜集整理自己用户的各类数据资料。但与之相比极度落后的数据安全防护措施，却让骇客们乐了：如此重要的数据不仅可以轻松偷盗，而且还是整理好的，凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”的欺诈攻击。好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击的方法了。扰动安全的大数据 2014年IDC在“未来全球安全行业的展望报告”中指出，预计到2020年信息安全市场规模将达到500亿美元。与此同时，安全威胁的不断变化、IT交付模式的多样性、复杂性以及数据量的剧增，针对信息安全的传统以控制为中心的方法将站不住脚。预计到2020年，60%的企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础的快速检测和响应的产品上。瀚思(HanSight)联合创始人董昕认为，借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式。“你不能保护你所不知道的”已经成为安全圈的一句名言，即使部署再多的安全防御设备仍然会产生“不为人知”的信息，在各种不同设备产生的海量日志中发现安全事件的蛛丝马迹非常困难。而大数据技术能将不同设备产生的海量日志进行集中存储，通过数据格式的统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法，自动发现威胁和异常行为，让安全分析更简单。同时通过丰富的可视化技术，将威胁及异常行为可视化呈现出来，让安全看得见。爱加密CEO高磊提出，基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生的安全问题、病毒样本、攻击策略等，对于安全问题的分析能够以宏观角度和微观思路双管齐下找到问题根本的存在。所以，在安全领域使用大数据技术，可以使原

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台一、背景与目标基于邳州市电子政务建设得基础支撑环境，以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础,建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办得融合数据资源视角,实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展得综合情况,及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源,结合政务大数据得分析能力与业务编排展示能力,以人口、法人、地理,人口与地理,法人与地理,实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业得数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。二、政务大数据平台 1、数据采集与交换需求:通过对各个委办局得指定业务数据进行汇聚,将分散得数据进行物理集中与整合管理,为实现对数据得分析提供数据支撑。将为跨机构得各类业务系统之间得业务协同,提供统一与集中得数据交互共享服务。包括数据交换、共享与ETＬ等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局得业务系统里抽取得数据量巨大,数据类型繁杂，数据需要持久化得存储与访问。不论就是结构化数据、半结构化数据，还就是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备

高可靠性、快速查询能力。３、数据计算分析需求:包括海量数据得离线计算能力、高效即席数据查询需求与低时延得实时计算能力。随着数据量得不断增加,需要数据平台具备线性扩展能力与强大得分析能力，支撑不断增长得数据量,满足未来政务各类业务工作得发展需要,确保业务系统得不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台得数据,通过正确得技术手段将这些离散得数据进行数据关联,即:通过分析数据间得业务关系,建立关键数据之间得关联关系,将离散得数据串联起来形成能表达更多含义信息集合,以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集,快速开发创新应用,支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量得政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能,促进民生得发展。