格力大数据项目工作说明书
大数据技术工作计划书范文
大数据技术工作计划书范文一、项目概述随着互联网的快速发展和信息化的普及，数据规模呈现爆炸式增长，传统的数据处理和分析方法已经无法满足需求。
因此，大数据技术应运而生，成为解决海量数据存储、处理和分析的重要工具。
本次工作计划书旨在对公司的大数据技术进行规划和实施，以满足业务发展和管理需求。
二、项目目标1. 建立稳定可靠的大数据平台，实现数据的集中存储和管理。
2. 提高数据处理和分析效率，为业务决策提供更好的支持。
3. 实现数据的实时监控和分析，及时发现问题并采取措施。
4. 完善数据安全机制，保护数据的完整性和安全性。
三、项目范围1. 数据采集：建立数据采集管道，对公司各个业务系统的数据进行实时采集和整合。
2. 数据存储：构建大数据存储平台，实现数据的分布式存储和管理。
3. 数据处理：设计数据处理流程，提高数据处理效率和可靠性。
4. 数据分析：开发数据分析工具，为业务决策提供支持。
5. 数据安全：实施数据安全机制，对数据进行加密和权限控制。
四、项目计划1. 系统设计与规划（1）制定大数据平台的技术架构和规划。
（2）评估和选择合适的大数据平台和技术工具。
（3）明确数据采集、存储、处理和分析的流程和方法。
2. 数据采集（1）完成对各个业务系统的数据接入和整合设计。
（2）建立数据采集管道，实现对实时数据的采集和传输。
3. 数据存储（1）构建大数据存储平台，实现数据的分布式存储和管理。
（2）建立数据备份和恢复机制，保证数据的安全和可靠性。
4. 数据处理（1）设计数据处理流程，提高数据处理效率和可靠性。
（2）优化数据处理算法和工具，以满足实时和批处理需求。
5. 数据分析（1）开发数据分析工具，为业务决策提供支持。
（2）实现对数据的实时监控和分析，为业务发展提供参考。
6. 数据安全（1）实施数据安全机制，包括数据加密和权限控制。
（2）对数据的访问和操作进行审计和监控。
七、项目成本1. 大数据平台的技术架构和规划：100,000元。
大数据团队工作计划_模板及概述说明
大数据团队工作计划模板及概述说明1. 引言1.1 概述在当前信息化高速发展的时代，大数据已经成为企业运营和决策的重要支撑。
为了有效地应对大数据挑战和机遇，构建一个高效的大数据团队工作计划是至关重要的。
本文旨在提供一个模板和概述说明，帮助大数据团队规划和管理他们的工作，以实现预期目标。
1.2 文章结构本文分为五个部分进行阐述：引言、大数据团队工作计划模板、团队成员角色分配与协作机制、时间管理与进度把控策略以及结论与展望。
在引言部分，我们将介绍该文章的目的，并对后续章节进行简要概述。
1.3 目的本文的主要目的是提供一个全面且实用的大数据团队工作计划模板，以帮助团队明确任务目标、确定实施步骤，并有效地利用资源进行任务执行。
此外，我们还将讨论团队成员角色分配与协作机制，包括沟通方式和使用的协作工具。
同时，针对时间管理与进度把控策略这一重要方面，我们将分享任务拆解、优先级规划、时间估算和监控的方法与技巧。
最后，我们将总结收获与不足改进，并展望大数据团队在未来的发展方向。
通过阅读本文，读者将能够了解到一个完整而有效的大数据团队工作计划所需包含的内容，并能根据实际情况进行调整和应用。
希望读者能够充分利用本文提供的模板和概述说明，为他们的大数据团队建设与管理提供有力支持。
2. 大数据团队工作计划模板:2.1 内容概述:大数据团队工作计划是为了有效组织和管理大数据团队的工作，达成预期目标而制定的一项重要计划。
这个模板提供了一个全面的框架，用于规划大数据团队的日常任务和项目，确保团队成员在合理分配资源的情况下高效协同工作。
2.2 关键要点:在制定大数据团队工作计划时，需要考虑以下关键要点：- 目标设定：明确阐述每个任务或项目的具体目标与预期结果。
- 任务拆解：将每个任务或项目进一步拆解成可执行的子任务，以便更好地管理和控制进度。
- 时间估算：基于过去经验和相关因素对每个子任务所需时间进行估算，并根据此来安排时间表。
大数据应用部门项目工作汇报
大数据应用部门项目工作汇报尊敬的各位领导：我是大数据应用部门负责人，特此向各位领导汇报我部门在最近一段时间内的项目工作情况。
以下是详细的工作概述：一、项目背景近年来，随着信息时代的到来，大数据技术对企业的发展起到了至关重要的作用。
为了推动企业业务的发展，我部门积极引进并运用了大数据技术，并开展了一系列项目工作，旨在提升企业决策层面的数据化水平。
二、项目一：数据收集与清洗在过去的几个月里，我们专注于数据收集与清洗的工作。
通过与各相关部门的合作，我们成功搜集了大量的企业内部和外部数据，并进行了系统化整理和清洗工作。
目前，我们已经建立了一套完善的数据收集与清洗流程，并提供了数据质量的保障。
三、项目二：数据分析与挖掘基于清洗后的数据，我们展开了数据分析与挖掘工作。
通过运用先进的统计学和机器学习算法，我们对数据进行了深入挖掘，并得出了一系列有价值的商业洞察。
通过这些洞察，企业可以更好地把握市场需求，并做出针对性的决策。
四、项目三：大数据平台建设为了更好地支持企业的数据化发展，我们启动了大数据平台建设项目。
该平台以Hadoop为基础，集成了各种数据处理工具和可视化工具，能够更好地支持数据的存储、处理和分析。
目前，该平台已经初步建成，并开始在企业内部推广使用。
五、项目四：数据安全与隐私保护随着大数据应用的推进，数据安全与隐私保护变得尤为重要。
为了保障企业数据的安全性，我们加强了对数据的权限管理和访问控制，建立了一套完善的数据安全和隐私保护机制。
我们还定期对系统进行安全漏洞的检测和修复，以确保数据的机密性和可靠性。
六、项目五：应用范围拓展除了企业内部应用，我们还积极推动数据应用的范围扩展。
目前，我们已经与部分合作企业建立了数据共享合作机制，为他们提供数据分析服务，以帮助他们更好地优化业务流程和决策。
七、项目六：人才培养大数据技术的应用需要专业的人才支持。
因此，我们注重人才培养工作。
通过内部培训和外部交流，我们提升了团队成员的专业素养和技术水平。
大数据项目管理手册范本
大数据项目管理手册范本1. 引言大数据项目管理手册是为了规范和指导大数据项目的开展而编制的。
本手册旨在提供一个全面的指导框架，帮助项目管理人员有效地规划、执行和控制大数据项目，从而提高项目交付的质量和效率。
2. 项目背景描述大数据项目的背景和目标，明确项目的重要性和价值，包括项目的发起机构、关键干系人以及项目的目标和范围。
3. 项目管理团队3.1 项目经理- 描述项目经理的角色和职责，包括项目经理的技能要求和责任范围。
3.2 项目团队成员- 列举项目团队成员的角色和职责，包括技术人员、业务人员和管理人员等。
4. 项目管理流程4.1 项目启动阶段- 制定项目章程，明确项目的目标和可交付成果。
- 进行项目立项评估和风险评估。
- 定义项目范围、时间表和资源计划。
- 制定项目管理计划，包括计划的变更管理和沟通管理。
4.3 项目执行阶段- 执行项目计划，组织团队成员进行工作。
- 监控项目进展，进行风险管理和问题解决。
4.4 项目收尾阶段- 完成项目可交付成果，进行验收和交付工作。
- 进行项目总结和经验教训总结，以便于后续项目的改进和学习。
5. 项目管理工具5.1 项目计划工具- 描述常用的项目计划工具，如Microsoft Project等。
5.2 项目协作工具- 介绍协作工具，如Slack、Trello等，用于团队合作和沟通。
5.3 项目文档管理工具- 推荐文档管理工具，如SharePoint、Google Drive等，用于管理项目文档和知识。
6. 项目监控与评估- 描述项目进度监控的方法和指标，如甘特图、里程碑等。
6.2 项目质量评估- 确定项目质量评估方法和指标，如产品质量检查、用户满意度调查等。
7. 项目风险管理7.1 风险识别- 列举可能的项目风险并进行评估。
7.2 风险分析和规划- 分析风险的概率和影响，制定相应的风险应对计划。
7.3 风险监控和控制- 监控和控制项目风险的实施情况，及时应对和调整。
大数据分析师职位工作说明书
大数据分析师职位工作说明书一、职位概述大数据分析师是负责收集、整理、分析和解释大量数据来辅助企业决策的专业人员。
他们利用各种数据分析工具和技术，通过对大数据进行深入挖掘和分析，提供有价值的洞察和建议，为企业的战略规划和运营决策提供支持和指导。
二、职责描述1. 数据收集与整理大数据分析师负责收集各种数据源，包括内部和外部数据，确保数据的准确性、完整性和一致性。
他们需要使用数据整理工具和技术来清洗、标准化和结构化数据，以便后续分析使用。
2. 数据分析与挖掘大数据分析师需要使用各种数据分析工具和技术，如SQL、Python、R等，对海量的数据进行分析和挖掘。
他们需要发现数据中的潜在关联、趋势和模式，提供有价值的数据洞察和预测，为企业提供决策支持。
3. 信息可视化与报告大数据分析师将分析结果以可视化形式展示，如报表、图表、仪表盘等，使数据更加易于理解和沟通。
他们需要使用数据可视化工具和技术，如Tableau、Power BI等，为业务团队和管理层提供直观的分析结果和报告。
4. 业务需求理解与支持大数据分析师需要与业务团队紧密合作，理解他们的需求和问题，并将数据分析结果与业务场景结合，为业务团队提供相关的建议和解决方案。
他们需要对企业的运营和市场有深入的了解，以便更好地解释数据背后的含义和价值。
5. 技术研究与创新大数据分析师需要持续学习和研究最新的数据分析技术和工具，不断提升自己的技术能力和专业知识。
他们需要关注行业的最新趋势和发展，积极应用新技术解决实际问题，提高数据分析的效率和质量。
三、任职要求1. 教育背景与专业知识大数据分析师通常需要具备相关的本科或研究生学位，如计算机科学、统计学、数学、经济学等。
他们需要熟悉数据分析的基本理论和方法，掌握相关的数据分析工具和技术，具备良好的统计学和数学基础。
2. 数据分析能力大数据分析师需要具备扎实的数据分析能力，包括数据收集与整理、数据挖掘和预测、数据可视化和报告等方面的技能。
大数据分析应用创新项目计划书
大数据分析应用创新项目计划书一、项目背景随着信息技术的飞速发展，数据已经成为企业和组织最重要的资产之一。
大数据分析作为一种有效的手段，可以帮助企业从海量的数据中提取有价值的信息，为决策提供支持，提升竞争力。
然而，当前的大数据分析应用仍存在一些局限性，如数据质量不高、分析方法单一、应用场景不够丰富等。
因此，本项目旨在通过创新的大数据分析应用，解决这些问题，为企业和社会创造更大的价值。
二、项目目标1、开发一种高效、准确的数据预处理技术，提高数据质量。
2、探索新的大数据分析算法和模型，提高分析的准确性和深度。
3、构建一个多场景的大数据分析应用平台，满足不同行业和领域的需求。
三、项目内容1、数据预处理技术研发设计数据清洗和转换的流程和算法，去除重复、错误和缺失的数据。
开发数据集成和融合的工具，将来自不同数据源的数据进行整合。
2、大数据分析算法和模型创新研究基于深度学习的大数据分析算法，如卷积神经网络、循环神经网络等。
探索结合图论和机器学习的大数据分析模型，挖掘数据中的复杂关系。
3、多场景大数据分析应用平台构建针对金融、医疗、电商等不同行业，设计定制化的数据分析解决方案。
开发用户友好的界面，方便用户进行数据上传、分析任务配置和结果展示。
四、项目实施计划1、第一阶段（第 1 3 个月）完成项目团队组建，包括数据科学家、工程师、产品经理等。
进行市场调研和需求分析，确定项目的重点和方向。
2、第二阶段（第 4 6 个月）开展数据预处理技术的研发工作，初步建立数据清洗和转换的框架。
启动大数据分析算法和模型的研究，确定技术路线和实验方案。
3、第三阶段（第 7 9 个月）完成数据预处理技术的开发和测试，确保数据质量得到显著提升。
取得大数据分析算法和模型的阶段性成果，进行性能评估和优化。
4、第四阶段（第 10 12 个月）构建多场景大数据分析应用平台的原型，进行内部测试和优化。
与部分潜在用户进行合作试点，收集反馈意见。
5、第五阶段（第 13 15 个月）根据试点反馈，对应用平台进行完善和改进。
格力大数据项目工作说明书
格力大数据项目工作说明书格力大数据项目工作说明书北京西塔网络科技股份有限公司二零一六年一月1项目目标 (3)2建设及服务内容 (4)2.1需求调研及数据标准化 (4)2.2大数据基础平台搭建 (4)2.3数据采集 (4)2.4分层存储设计 (5)2.5数据加工处理 (5)2.6数据分析挖掘 (5)2.7内存数据库 (6)2.8交互式探查分析 (6)2.9数据可视化应用 (6)2.10语音智能分析 (6)2.11文本、视频、图片存储 (6)2.12大数据平台运维监控 (6)2.13大数据平台任务调度 (7)2.14ETL过程可视化 (7)2.15培训工作 (7)3建设方案 (8)4时间进度与里程碑 (8)5费用支付 (9)6需求变更过程 (9)6.1变更依据 (9)6.2变更请求处理流程 (9)7双方责任 (10)8项目组织架构 (12)9假定条件 (13)1项目目标在珠海格力电器股份有限公司的范围内，分期实现格力工业大数据平台项目的数据集成、连接、处理、分析、挖掘等相关功能。
本期项目包括设计、搭建大数据平台，接入商技一部、商技二部、计算机中心的销售订单等相关数据，实现设备故障诊断、故障预测、产品统计、实时查询、营销支持、智能搜索等功能。
故障诊断的业务目标：大数据平台处理、分析商用空调运行时采集回传的工况数据，及时、准确定位运行故障并给出大致原因，为维护部门维修空调设备和系统提供信息支撑，降低故障定位的时间、范围和工作量，缩短停机时长并提高客户满意度、忠诚度。
故障预测的业务目标：大数据平台利用数据挖掘、机器学习技术，通过学习业已存在的设备故障数据、信息，尤其是发生故障的前兆数据，归纳故障发生的特点、规律知识，并利用流计算相关技术及时发现潜在的故障及风险，及时预警，减少停机的次数及停机时长。
另外发现停机模式、规律可以进一步应用到产品设计、改进过程中。
产品统计的业务目标：大数据平台利用集成的产品及销售数据进行统计分析，用于分析产品的销售情况，客户情况，销售规律、特点及变化趋势，用于指导产品的个性化设计及产品的推广销售。
大数据智能分析服务项目计划书
大数据智能分析服务项目计划书一、项目背景在当今数字化时代，数据已经成为企业和组织最宝贵的资产之一。
随着数据量的不断增长和数据类型的日益复杂，如何从海量数据中提取有价值的信息，并将其转化为可操作的洞察和决策支持，成为了企业面临的重要挑战。
大数据智能分析服务应运而生，旨在帮助企业更好地理解和利用其数据，提升竞争力，实现业务的可持续增长。
二、项目目标本项目的目标是为客户提供全面、高效、准确的大数据智能分析服务，帮助客户解决数据处理和分析的难题，挖掘数据中的潜在价值，为其决策提供有力支持。
具体目标包括：1、构建完善的大数据分析平台，能够处理和整合多种数据源，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。
2、运用先进的数据分析技术和算法，对数据进行深入挖掘和分析，提供精准的数据分析报告和预测模型。
3、帮助客户优化业务流程，提高运营效率，降低成本，提升市场竞争力。
4、建立长期稳定的合作关系，根据客户需求不断优化和改进服务，提高客户满意度。
三、项目服务内容1、数据采集与整合从各种数据源收集数据，包括内部业务系统、社交媒体、传感器等。
对数据进行清洗、转换和整合，确保数据的质量和一致性。
2、数据分析与挖掘运用统计分析、机器学习、数据挖掘等技术，对数据进行深入分析，发现数据中的隐藏模式、趋势和关系。
构建预测模型，如销售预测、客户流失预测、市场需求预测等，为决策提供前瞻性的支持。
3、数据可视化将分析结果以直观、易懂的方式进行可视化展示，如报表、图表、仪表盘等，帮助客户快速理解数据内涵。
4、咨询与解决方案根据客户的业务需求和数据分析结果，提供专业的咨询服务和定制化的解决方案。
协助客户制定数据驱动的业务策略和决策。
四、项目技术方案1、技术架构采用 Hadoop 生态系统作为大数据存储和处理的基础架构，包括HDFS 分布式文件系统、MapReduce 计算框架等。
利用 Spark 大数据处理框架进行快速数据处理和分析。
使用 Python、R 等编程语言进行数据分析和建模。
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格力大数据项目工作说明书北京西塔网络科技股份有限公司二零一六年一月项目目标在珠海格力电器股份有限公司的范围内，分期实现格力工业大数据平台项目的数据集成、连接、处理、分析、挖掘等相关功能。
本期项目包括设计、搭建大数据平台，接入商技一部、商技二部、计算机中心的销售订单等相关数据，实现设备故障诊断、故障预测、产品统计、实时查询、营销支持、智能搜索等功能。
故障诊断的业务目标：大数据平台处理、分析商用空调运行时采集回传的工况数据，及时、准确定位运行故障并给出大致原因，为维护部门维修空调设备和系统提供信息支撑，降低故障定位的时间、范围和工作量，缩短停机时长并提高客户满意度、忠诚度。
故障预测的业务目标：大数据平台利用数据挖掘、机器学习技术，通过学习业已存在的设备故障数据、信息，尤其是发生故障的前兆数据，归纳故障发生的特点、规律知识，并利用流计算相关技术及时发现潜在的故障及风险，及时预警，减少停机的次数及停机时长。
另外发现停机模式、规律可以进一步应用到产品设计、改进过程中。
产品统计的业务目标：大数据平台利用集成的产品及销售数据进行统计分析，用于分析产品的销售情况，客户情况，销售规律、特点及变化趋势，用于指导产品的个性化设计及产品的推广销售。
实时查询的业务目标：大数据平台利用NewSQL存储技术存放设备数据，提供特定编号设备、一段时间内工况信息的实时查询功能，用于业务人员分析、判断特定设备在查询时间范围内的工作状态，总结、发现业务规律。
营销支持的业务目标：大数据平台利用集成的产品及销售数据进行分析，发现其中先后、重复购买及交叉购买情况和规律，提醒、推荐客户购买特定的产品和服务，提高产品和服务的销量。
智能搜索的业务目标：大数据平台提供通过语音输入完成产品及销售数据的查询、统计及分析的功能。
建设及服务内容以下所有内容基于1月19日版本的需求文档。
详见《格力大数据需求说明》文档，建设内容为基于Hadoop生态系统构建大数据平台，内容包括商用空调、家用空调、销售等历史数据的入库，ETL处理，数据仓库、离线计算、内存计算、实时计算、即席查询、可视化展示等内容。
具体内容如下：需求调研及数据标准化包括功能商技一部、商技二部、销售、审计部门的需求调研、数据调研以及数据标准化。
大数据基础平台搭建基于Hadoop搭建大数据平台，包括HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Spark，MySql集群。
使用HDFS存储原始数据，供离线分析挖掘；使用Spark/MapReduce执行离线任务；使用HBase做实时查询；使用Hive/SparkSQL做数据仓库；使用MySql集群存储分析结果书，供上层应用查询。
数据采集大数据采集包括非结构化数据、结构化数据的采集，非结构化数据采用FlumeNG采集，Oracle/SQLServer/MySQL关系数据库中的结构化数据采用Sqoop收集。
此外还有实时流数据采用分布式消息队列采集。
Flume收集非结构化数据，Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量数据采集、聚合和传输的系统，Flume支持定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写入到HDFS中。
Sqoop收集结构化数据，Sqoop(发音：skup)，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如：MySQL,Oracle,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
Sqoop，类似于其他ETL工具，使用元数据模型来判断数据类型并在数据从数据源转移到Hadoop时确保类型安全的数据处理。
Sqoop专为批量传输设计，能够分割数据集并创建Hadoop任务来处理每个区块。
实时数据处理，通过采集层数据通过消息队列组件Kafka接入到SparkStreaming里，SparkStreaming实时处理后把结果存到Hbase或Mysql等关系数据库中供用户查询。
分层存储设计通过将给定文件、数据集或应用程序的必需数据特征对数据进行分层存储设计，满足不同的应用场景。
提供数据利用率与使用效率。
将常用数据存储在高速设备上，而不太常用的数据存储在低速设备上。
在宏观上，数据可以在不同的设备之间进行数据复制迁移，分层保存。
数据加工处理对数据进行分析和加工。
包括对各种原始数据的分析、整理、计算、编辑等的加工和处理。
经过加工清洗后的数据根据不同的数据类型，选择不同数据存储方式，可以存入HDFS供离线挖掘，或者存储到实时性高的MPP数据库进行统计分析。
数据分析挖掘大数据分析系统以机器学习、数据挖掘等作为核心技术，构建于大数据管理系统和云计算平台之上。
其中，大数据管理系统提供数据的存储与查询功能，云计算平台提供分布式并行计算服务。
通过分布式计算与统计分析服务器访问大数据系统，实现KPI与报表统计分析服务。
采用SparkMLlib做为数据挖掘和机器学习框架，MLlib是Spark的标准机器学习框架，MLlib相对于其他机器学习库包具有更加优异的性能或者更容易入门。
MLlib机器学习库具有完整的机器学习框架和各类别机器学习算法，满足各种场合的需求。
Mllib随着Spark版本一起发布和应用。
本系统采用MLlib构建在Hadoop之上对大数据进行挖掘处理，实现故障诊断、故障预测、配件库存优化等深度挖掘。
内存数据库内存数据库是将全部数据驻留内存的分析型数据库系统，采用内存计算技术，从根本上解决了数据仓库由于磁盘I/O导致的性能瓶颈问题，具有性能高、成本低、灵活、可扩展等众多优良特性，尤其适合做为大数据的计算引擎、分析引擎使用。
把热点数据加载到内存数据库中，提供交互式探查分析、智能查询分析等功能。
交互式探查分析基于内存数据库快速查询，使用明细数据，免去清洗、聚合过程，更快速地分析和揭露数据中蕴含的问题,直接由业务人员使用，免去提需求、澄清、确认沟通环节，快速实现分析意图，提高了发现和解决问题的效率使用时可由全部数据快速过滤出关注的部分数据进行分析；关注数据的特征可进一步由明细数据刻画、佐证；可按需保存分析场景、导出明细数据付诸解决。
优异的用户体验，以客户体验为中心设计，侧重易理解（业务视角，选择、过滤、分析）、易用（平铺、图形操作）、去除干扰（功能隐藏）、快速响应（内存计算）、增加趣味性（改分档数）。
数据可视化应用提供通过实时查询、产品统计功能，不做个性化推送。
语音智能分析大数据平台提供语言智能分析，通过录入语言，将语言转换为文本，并对文本进行分词和语义分析，提交到大数据平台完成产品产品及销售数据的查询、统计及分析的功能。
文本、视频、图片存储大数据平台增加文本、音视频、图片等非结构化数据的存储。
大数据平台运维监控提供格力大数据平台管理、运维工具及说明，包括服务器和运维系统都正常运行，运维系统可以对集群所有物理机进行性能监控，包括但不限于以下指标：CPU使用率、内存使用率、硬盘利用率、网络流量、IO负载、系统负载均值、ETL监控、数据质量监控、等服务器性能指标进行监控。
运维要考虑大数据平台的可扩展性，支持：1、在线添加节点2、服务扩展3、组件的升级4、异常处理：挂了的节点如何恢复，记录日志方便追踪大数据平台任务调度任务调度系统能够对各类任务进行配置、启动、跟踪。
同时，应并具备任务联动能力，即可以将多个任务通过流程组装成一个联合任务，各任务之间存在相互制约关系，任务调度管理能够根据各任务的执行状态、结果来自动的启动后续任务，任务间允许并发及串行两种模式。
要求各任务的配置应当为可视化的配置。
对于任务启动至少包括定时启动和条件启动两种模式。
同时允许管理员进行任务的手动执行。
任务执行可设定优先级，比如按销售>技术>质量>售后(销售量大的>销售量小的>生产>检验来设定。
ETL过程可视化ETL尽量满足可配置性及可视化操作，如果甲方购买了第三方ETL可视化工具如kettle、Dataflow、Syncsoft等工具，乙方应支持甲方做集成工作。
培训工作从格力大数据平台未来的使用及运行来看，北京西塔提供的培训将达到如下的目标：➢完成知识的转移承建单位开发完成一个软件系统后，将通过培训工作实现知识的转移，不仅包括软件系统的使用方法，同样还包括业务理念、系统运行维护方法、技术开发方法等满足系统未来业务拓展需要的各项技能与方法。
➢实现全员的应用应用系统的建设目标即要建设一个全员参与使用的系统，因此培训的目标之一，也是要使业务人员均可以熟练使用该系统，增强业务人员的知识储备，提高整个使用应用系统的业务人员素质。
➢保障系统的安全运行对格力大数据平台的技术管理人员进行技术培训，使其能掌握有关软件产品及系统的使用、维护、管理，达到能独立进行管理、故障处理、日常测试维护、个性化应用开发等工作目的，以保障北京西塔所提供的应用系统能够正常、安全地运行。
通过以上培训使用户系统管理员能够独立完成平台的设置、管理、故障恢复、应急处理等，能够进行日常的数据库备份及恢复操作、能够独立处理常见突发事件及操作员提出的常见操作问题。
建设方案详见《格力大数据项目技术方案.docx》。
时间进度与里程碑格力工业大数据平台建设。
项目工期要求：总工期10个月分3个阶段：以合同为准。
需求变更过程变更依据1.变更请求✓除特殊紧急情况，只处理书面变更请求。
2.变更标准✓当工作说明书中建设内容所说明的工作项因某种原因（如实际业务变更、可实现性变更等）发生增加、减少或变更时，认为变更发生。
3.变更申请样式详见《需求变更申请表.docx》。
变更请求处理流程✓客户项目经理将书面变更请求提交项目经理✓项目经理与技术经理或软件架构师研究可行性✓项目经理将研究结果与变更请求一同提交项目控制委员会审批✓控制委员会将审批结果提交所有相关人✓若审批通过，项目经理⏹将变更请求提交项目团队执行⏹相应修改项目管理计划以便后续跟踪双方责任甲方：珠海格力电器股份有限公司乙方：北京西塔网络科技股份有限公司甲方责任●自合同签定后，成立项目领导协调小组并委派高层经理参与项目委员会，协调解决实施过程中的各种问题；⏹共同审核批准项目实施计划；⏹共同进行项目实施过程中的重大事件的决策；⏹共同根据项目过程中的进度、质量、技术、资源、风险等实行宏观监控；⏹帮助协调项目组织中甲方相关方的工作关系●自合同签订后，委派项目经理或协调人⏹在项目的各个阶段，包括需求调研、系统开发、系统实施、验收测试用例制定、验收测试、合同收尾与上线后支持等，协调项目组织中甲方或其它相关方的工作关系，包括相关的业务人员、技术人员等⏹有责任根据双方确认的实施进度提供必要的工作环境和工作支持，及时应乙方的要求向乙方提供实施过程中所需的各种资料和数据、配合乙方人员的工作●在项目的各个阶段乙方提交评审请求后，包括需求、设计、验收测试用例与验收报告，甲方有责任在2个工作日内提供反馈确认●在项目实施过程中，能及时应乙方的通知组织有关人员参与测试与培训工作。