电力系统大数据白皮书

精选-大数据可视化平台产品白皮书

1 行业大数据电力行业应用特点：基于GIS 组件与动态组件的实时数据监控展示，基于静态组件的多样化报表分析展示。用电量预测：基于海量历史电量数据，规划区域面积、历史人口、历史国民经济数据、三产比例等变化情况，对区域用电量进行预测，作为进一步规划设计依据。空间负荷预测：基于全网中各小区的占地面积、用地类型、容积率，行业的建筑面积负荷密度、占地面积负荷密度，小区目标年占地面积、小区目标年建筑面积，总负荷值、行业负荷值等数值，对远景年负荷进行预测。多指标关联分析：从多个外部系统（如GIS ，PMS ，OMS 等）抓取所需数据的时间一致性切片，进行综合分析利用，从而支持规划设计。金融相关行业应用特点：基于矢量图组件与动态组件的实时资金交易数据监控展示，基于静态组件的多样化报表分析展示。资金实时流向分析：重点地区资金流向、重点行业资金流向、频繁且相近额度资金流向、季节资金流向、节假日资金流向、偶尔大额资金流向。数据辅助征信风控：通过连接大数据(包括P2P 平台、小额信贷机构、征信机构、银行、第三支付、互联网大数据等)、连接不同的应用场景，挖掘和探索虚拟经济形态下的网络和商务平台数据，提供去中心化分布式查询，打破行业内信息各自孤立而形成信息漏洞的现状，高效控制风险。业务拓展：客户挖掘、精准投放、二次开发、战略指导、全民分析等多种智能分析模型，为管理层的管理决策提供了最直接的数据依据，同时绚丽易读的可视化展现带来了清晰直观的产品体验，让管理层不再拍脑袋发愁。电子政务应用特点：基于GIS 组件的基础数据关联展示，基于静态组件的多样化报表分析展示。整合分析发现群众真实需求，并强化数据预测应用功能，助推政府采取更加人性化、便民化，更有 WYDC Viewer 产品白皮书四方伟业大数据分析Data Discovery 系列产品 WYDC Viewer 是Data Discovery 系列产品中的数据可视化分析展示平台，本白皮书介绍了大数据平台的基础架构，对 WYDC Viewer 的功能及要求做了简要介绍。成都四方伟业软件股份有限公司

大数据产业生态

大数据产业生态文｜本刊记者张光明工业和信息化部电信研究院日前发布了《大数据白皮书（2014）》。《大数据白皮书（2014）》对大数据产业生态做了详细的分析。随着大数据技术不断演进和应用持续深化，以数据为核心的大数据产业生态正在加速构建。从实践情况看，大数据产业生态中主要包括大数据解决方案提供商、大数据处理服务提供商和数据资源提供商三个角色，分别向大数据的应用者提供大数据服务、解决方案和数据资源。当前大数据产业还处于构建的初期，呈现规模很小、增速快的特点。据Wikibon 公司的报告，2013 年全球大数据市场总体规模为181 亿美元，年度增幅达61%，预计到2017 年还将维持30% 的年增速。内容。其中，大数据基础软件和应用软件是大数据解决方案中的重点内容。当前，企业提供的大数据解决方案大多基于Hadoop 开源项目，例如，IBM 基于Hadoop 开发的大数据分析产品BigInsights、甲骨文融合了Hadoop 开源技术的大数据一体机、 Cloudera 的Hadoop 商业版等。大数据解决方案提供商中，主要包括传统IT 厂商和新兴的大数据创业公司。传统IT 厂商主要有IBM、 HP 等解决方案提供商以及甲骨文、 Teradata 等数据分析软件商。它们大多以原有IT 解决方案为基础，融合 Hadoop，形成融合了结构化和非结构化两条体系的“双栈”方案。通过一系列收购来提升大数据解决方案服务能力，成为这些IT 巨头的主要策略。国际上也诞生了一批专门提供非结构化数据处理方案的新兴创业公司。这些公司包括Cloudera、 Hortonworks、MapR 等，它们主要基于Hadoop 开源项目，开发Hadoop 商业版本和基于Hadoop 的大数据分析工具，单独或者与传统IT 厂商合作传统IT 厂商加快向大数据解决方案提供商转型大数据解决方案提供商面向企业用户提供大数据一站式部署方案，覆盖数据中心和服务器等硬件、数据存储和数据库等基础软件、大数据分析应用软件以及技术运维支持等方面

白皮书-移动应用(App)数据安全与个人信息保护白皮书

移动应用（App）数据安全与个人信息保护白皮书（2019年）中国信息通信研究院安全研究所 2019年12月

前言移动应用（以下简称“App”）是数字经济下的重要产品。随着移动网络和智能手机全面覆盖，App种类和数量增长迅猛。从社交到出行、从网购到外卖，从办公到娱乐，App已全面渗透用户生活，成为大众生活必需品，并因此汇集大量衣食住行、社交关系等用户个人信息。App逐渐成为承载网络应用和信息数据的核心载体。 App在满足用户美好数字生活需要，助力消费升级和经济转型发展方面发挥了不可替代的作用，但也暴露出违法违规收集使用个人信息、用户个人信息泄露与滥用等数据安全问题。App数据安全关乎个体层面的隐私权利保护，产业层面的健康发展，以及国家层面的全球数字竞争力。欧美等移动互联网发展较早的国家，在移动互联网安全制度构建方面已较为领先。近年来，我国也高度重视App数据安全与个人信息保护工作，从法规标准、专项治理、企业自律等方面多管齐下，加大治理力度。本白皮书在研判App发展趋势及社会经济影响的基础上，重点分析目前主流App存在的数据安全隐患，系统梳理总结国内外App数据安全治理现状，最后从政府、企业、行业三个维度研究提出了我国App 数据安全与个人信息保护综合治理建议，并从用户视角总结提出了用户安全使用技巧。

工业大数据白皮书2017版

一张图读懂工业大数据 1. 工业大数据工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。工业大数据的主要来源有三类：第一类是生产经营相关业务数据。主要来自传统企业信息化范围，被收集存储在企业信息系统内部。此类数据是工业领域传统的数据资产，正在逐步扩大范围。第二类是设备物联数据。主要指工业生产设备和目标产品在物联网运行模式下，实时产生收集的涵盖操作和运行情况、工况状态、环境参数等体现设备和产品运行状态的数据。此类数据是工业大数据新的、增长最快的来源。第三类是外部数据。指与工业企业生产活动和产品相关的企业外部互联网来源数据。 2. 工业大数据的地位 2.1 在智能制造标准体系中的定位工业大数据位于智能制造标准体系结构图的关键技术标准的左侧，属于智能制造标准体系五大关键技术之一。

2.2与大数据技术的关系工业领域的数据累积到一定量级，超出了传统技术的处理能力，就需要借助大数据技术、方法来提升处理能力和效率，大数据技术为工业大数据提供了技术和管理的支撑。首先，工业大数据可以借鉴大数据的分析流程及技术，实现工业数据采集、处理、存储、分析、可视化。其次，工业制造过程中需要高质量的工业大数据，可以借鉴大数据的治理机制对工业数据资产进行有效治理。 2.3与工业软件和工业云的关系工业软件承载着工业大数据采集和处理的任务，是工业数据的重要产生来源，工业软件支撑实现工业大数据的系统集成和信息贯通。工业大数据技术与工业软件结合，加强了工业软件分析与计算能力，提升场景可视化程度，实现对用户行为和市场需求的预测和判断。工业大数据与工业云结合，可实现物理设备与虚拟网络融合的数据采集、传输、协同处理和应用集成，运用数据分析方法，结合领域知识，形成包括个性化推荐、设备健康管理、物品

城市大数据平台白皮书》解读：智慧城市中的应用

《城市大数据平台白皮书》解读：智慧城市中的应用日前，中国信息通信研究院正式发布《城市大数据平台白皮书》，阐述了城市大数据的概念和内涵，分析了建设城市大数据平台对于破解智慧城市建设难题的意义，并介绍了我国城市大数据平台的发展现状。同时，白皮书还提出了城市大数据平台的通用技术架构，梳理了城市大数据平台的运营模式，并就城市大数据平台发展给出了相应的建议。什么是城市大数据? 随着数据处理技术的不断进步，人们对于数据应用的意识不断提高，人们生活和各行业运行产生的数据呈现爆发式增长，形成了城市大数据。城市大数据是指城市运转过程中产生或获得的数据，及其与信息采集、处理、利用、交流能力有关的活动要素构成的有机系统，是国民经济和社会发展的重要战略资源。用简单、易于理解的公式可以表达为：城市大数据=城市数据+大数据技术+城市职能。城市大数据的数据资源来源丰富多样，广泛存在于经济、社会各个领域和部门，是政务、行业、企业等各类数据的总和。同时，城市大数据的异构特征显著，数据类型丰富、数量大、速度增长快、处理速度和实时性要求高，且具有跨部门、跨行业流动的特征。按照数据源和数据权属不同，城市大数据可以分为政务大数据、产业大数据和社会公益大数据。政务大数据指的是政务部门在履行职责过程中制作或获取的，以一定形式记录、保存的文件、资料、图表和数据等各类信息资源。产业大数据指的是在经济发展中产生的相关数据，包括工业数据、服务业数据等。此外，还有一些社会公益大数据。当前，城市大数据多数为政务大数据和产业大数据，所以城市大数据的主要推动者应为一个城市的政府和相关的具有一定数据规模的企业。

为保障城市运转的安全高效，智慧城市建设需要对海量的数据资源进行收集、整合、存储与分析，并使用智能感知、分布式存储、数据挖掘、实时动态可视化等大数据技术实现资源的合理配置。因此，城市大数据是实现城市智慧化的关键支撑，是推动“政通、惠民、兴业”的重要引擎。新型智慧城市发展面临挑战数据驱动的新型智慧城市发展面临诸多问题。白皮书认为，虽然当前各级地方政府和企业都在积极探索智慧城市建设，但仍存在着特色不明、体验不佳、共享不足等问题。究其根源在于，未能实现城市大数据资源与城市业务的良好融合。具体而言，挑战包括三个方面：一是信息系统烟囱林立，阻碍数据共享;二是数据治理普遍薄弱，价值大打折扣;三是数据管理水平不一，缺乏整体联动。如何应对新型智慧城市建设中的困难和挑战?白皮书认为城市大数据平台的建设能够发挥积极作用，具体表现在三个方面。一、通过数据汇集加速信息资源整合应用第一，城市大数据平台建立了数据治理的统一标准，提高数据管理效率。通过统一标准，避免数据混乱冲突、一数多源等问题。通过集中处理，延长数据的“有效期”，快速挖掘出多角度的数据属性以供分析应用。通过质量管理，及时发现并解决数据质量参差不齐、数据冗余、数据缺值等问题。第二，城市大数据平台规范了数据在各业务系统间的共享流通，促进数据价值充分释放。通过统筹管理，消除信息资源在各部门内的“私有化”和各部门之间的相互制约，增强数据共享的意识，提高数据开放的动力。通过有效整合，提高数据资源的利用水平。二、通过精准分析提升政府公共服务水平在交通领域，通过卫星分析和开放云平台等实时流量监测，感知交通路况，帮助市民优化出行方案;在平安城市领域，通过行为轨迹、社会关系、社会舆情等集中监控和分析，为公安部门指挥决策、情报研判提供有力支持。在政务服务领域，依托统一的互联网电子政务数据服务平台，实现“数据多走路，群众少跑腿”;在医疗健康领域，通过健康档案、电子病历等数据互通，既能提升医疗服务质量，也能及时监测疫情，降低市民医疗风险。三、通过数据开放助推城市数字经济发展开放共享的大数据平台，将推动政企数据双向对接，激发社会力量参与城市建设。一方面，企业可获取更多的城市数据，挖掘商业价值，提升自身业务水平。

注册数据安全治理专业人员(CISPDSG)白皮书.doc

注册数据安全治理专业人员（CISP-DSG）白皮书发布日期2019年8月版本：1.0 中国信息安全测评中心北京天融信网络安全技术有限公司

CISP-DSG白皮书咨询及索取关于中国信息安全测评中心CISP-DSG培训考试相关的更多信息，请与CISP-DSG运营中心联系。 CISP-DSG运营中心联系方式：【联系地址】北京市海淀区上地东路1号华控大厦4层【电话】【电子邮件】【官方网站】北京天融信网络安全技术有限公司（简称天融信）创始于1995年，是中国领先的网络安全、大数据与安全云服务提供商。是中国信息安全测评中心授权的注册数据安全治理专业人员（CISP-DSG）运营机构，负责注册数据安全治理专业人员（CISP-DSG）专项证书的知识体系研发和维护、考题研发、考试服务、授权培训机构管理及市场推广等内容。 CISP-DSG证书专注于考核、培养从事数据安全治理相关工作的安全人才，是业界首个数据安全治理方向的注册考试。

目录引言 4 一、CISP-DSG考试要求4 二、CISP-DSG考试方向5 三、CISP-DSG注册流程7 四、CISP-DSG职业准则7 五、CISP-DSG考生申请资料要求 8 六、CISP-DSG收费标准9 七、注册数据安全治理专业人员运营中心联系方式10

引言当前，政府与企业的信息化程度不断加深，IT系统的复杂度与开放度随之提升，伴随云计算、大数据、人工智能等新兴技术的飞速发展，数据作为支撑这些前沿技术存在与发展的生产资料，已经成为组织的核心资产，受到前所未有的重视与保护。数据的安全问题将引发企业和社会决策的安全问题。数据的安全问题，已成为企业资产安全性、个人隐私安全性、国家和社会安全的核心问题。数据安全是一个复杂的问题，单靠技术手段无法完整解决，需要用数据安全治理的理念进行体系化建设。通过数据安全治理，能使信息系统安全建设更加突出重点、统一规范、科学合理。通过数据安全技术措施的实施，为各类组织机构提供先进的、科学的技术手段和管理依据，大大降低重要数据及公民个人信息的泄漏风险，更好地遵循技术防范和管理并重的原则，提高整体管理水平。数据安全治理过程的推广和应用，专业人才是关键。加快培养符合各类组织机构信息安全建设需求的专业人才是应用数据安全治理理念系统化解决数据安全问题的重点。中国信息安全测评中心主导的“CISP-DSG”（Certified Information Security Professional - Data Security Governance）注册数据安全治理专业人员技能水平注册考试，锻炼考生通过数据安全治理过程，帮助各类组织机构解决数据安全顶层设计及管理体系建设的问题，从而促进国家企事业单位信息安全管理能力提升，提高我国信息安全产业的整体实力和在国际市场的竞争力。一、CISP-DSG考试要求成为注册数据安全治理专业人员（CISP-DSG）必须同时满足以下基本要求： 1.申请成为注册数据安全治理专业人员（CISP-DSG），具备一定数据安全治理基础，或有意向从事数据安全治理的人员； 2.申请成为注册数据安全治理专业人员（CISP-DSG）无学历与工作经验的报考要求； 3.通过注册数据安全治理专业人员运营中心组织的CISP-DSG考试； 4.同意并遵守CISP职业道德准则；

HC大数据产品技术白皮书

H3C大数据产品技术白皮书杭州华三通信技术有限公司 2020年4月

目录 1 H3C大数据产品介绍 (1) 1.1产品简介 (1) 1.2产品架构 (1) 1.2.1 数据处理 (2) 1.2.2 数据分层 (3) 1.3产品技术特点 (4) 先进的混合计算架构 (4) 高性价比的分布式集群 (4) 云化ETL (5) 数据分层和分级存储 (5) 数据分析挖掘 (6) 数据服务接口 (6)

可视化运维管理 (7) 1.4产品功能简介 (7) 管理平面功能： (12) 业务平面功能： (14) 2DataEngine HDP核心技术 (15) 3DataEngine MPP Cluster核心技术 (16) 3.1MPP + Shared Nothing架构 (16) 3.2核心组件 (16) 3.3高可用 (17) 3.4高性能扩展能力 (18) 3.5高性能数据加载 (18) 3.6OLAP函数 (19) 3.7行列混合存储 (19)

1H3C大数据产品介绍 1.1产品简介 H3C大数据平台采用开源社区Apache Hadoop2.0和MPP分布式数据库混合计算框架为用户提供一套完整的大数据平台解决方案，具备高性能、高可用、高扩展特性，可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算存储能力。H3C大数据平台提供数据采集转换、计算存储、分析挖掘、共享交换以及可视化等全系列功能，并广泛地用于支撑各类数据仓库系统、BI 系统和决策支持系统帮助用户构建海量数据处理系统，发现数据的内在价值。 1.2产品架构 H3C大数据平台包含4个部分：第一部分是运维管理，包括：安装部署、配置管理、主机管理、用户管理、服务管理、监控告警和安全管理等。第二部分是数据ETL，即获取、转换、加载，包括：关系数据库连接Sqoop、日志采集Flume、ETL工具 Kettle。

大数据态势感知系统白皮书_V2.0

目录一、安全现状及挑战 (2) 1.1安全现状 (2) 1.2面临挑战 (2) 二、安全态势感知系统 (3) 2.1方案概述 (3) 2.2方案内容 (4) 2.2.1典型网络状况 (4) 2.2.2态势感知工作流程 (5) 2.2.3态势感知功能组成 (5) 3、系统技术体系 (8) 3.1系统总体架构 (8) 3.2系统主要功能 (9) 4、系统部署方式 (10) 4.1部门级部署 (10) 4.2企业应用部署 (10) 4.3集团应用部署 (11) 4.4部署要求 (12) 五、系统优势 (12)

一、安全现状及挑战 1.1安全现状近年来，我国政府和企业信息化建设得到快速发展，越来越多的各类核心业务的开展高度依赖于信息技术应用，信息安全问题的全局性影响作用日益增强。为了保障国内各企事业单位的信息系统安全，国家出台了网路安全法，各行业和相关主管部门也出台了各类信息安全监控、审计作为保障信息系统安全的制度，相关的制度标准包括ISO/IEC17799、COSO、COBIT、ITIL、NISTSP800等。这些标准制度从不同角度提出信息安全控制体系，可以有效地控制信息安全风险。同时公安部发布的《信息系统安全等级保护技术要求》中也对安全监控、审计提出明确的技术要求。目前，很多政府企业在信息安全保障体系建设方面已经达到了一定的水平，先后建立了非法外联监控管理系统、防病毒系统、补丁分发系统、防火墙、入侵检测系统、漏洞扫描系统等，为客户端安全管理、网络安全管理和系统安全管理提供了技术支撑手段。 1.2面临挑战目前政府企事业单位通过各类安全产品建立起信息安全保障体系，但当前各种信息安全保障工作相对独立，各自为政，单点的工作开展的多，缺乏有效手段将这些安全工作有效串接，并未形成一个综合防御体系。这些安全设备往往产生大量违反安全策略和安全规则的告警事件，其中不乏大量的重复报警和误报警，且各类安全事件之间分散独立，缺乏联系，无法给安全管理员提供在攻击时序上和地域上真正有意义的指导，加重了安全运维人员的工作负担，所以通过购买更多的单点的安全设备已经无法保证企业的信息安全综合保障能力的提升。

人工智能数据白皮书-CAICT

人工智能数据安全白皮书中国信息通信研究院安全研究所 2019年8月

前言人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，已成为世界主要国家谋求新一轮国家科技竞争主导权的关键领域。随着政府人工智能战略布局的落地实施，全球人工智能发展正进入技术创新迭代持续加速和融合应用拓展深化的新阶段，深刻改变着国家政治、经济、社会、国防等领域的运行模式，对人类生产生活带来翻天覆地的变化。数据作为驱动本轮人工智能浪潮全面兴起的三大基础要素之一，数据安全风险已成为影响人工智能安全发展的关键因素。与此同时，人工智能应用也给数据安全带来严峻挑战,如何应对人工智能场景下的数据安全风险日渐成为国际人工智能治理的重要议题。部分国家已率先探索人工智能数据安全风险的前瞻研究和主动预防，并积极推动人工智能在数据安全领域应用，力求实现人工智能与数据安全的良性互动发展。本白皮书从人工智能数据安全的内涵出发，首次提出人工智能数据安全的体系架构，在系统梳理人工智能数据安全风险和安全应用情况的基础上，总结了国内外人工智能数据安全治理现状，研究提出了我国人工智能数据安全治理建议。

目录一、人工智能数据安全概述 (1) （一）人工智能安全 (1) （二）人工智能数据安全内涵 (2) （三）人工智能数据安全体系架构 (3) 二、人工智能数据安全风险 (5) （一）人工智能自身面临的数据安全风险 (5) （二）人工智能应用导致的数据安全风险 (7) （三）人工智能应用加剧的数据治理挑战 (11) 三、人工智能数据安全应用 (13) （一）人工智能与数据安全治理 (13) （二）人工智能在数据安全治理中的应用 (15) 四、国内外人工智能数据安全治理动态 (23) （一）国内外人工智能数据安全战略规划情况 (24) （二）国内外人工智能数据安全伦理规范情况 (28) （三）国内外人工智能数据安全法律制定情况 (30) （四）国内外人工智能数据安全技术发展情况 (32) （五）国内外人工智能数据安全标准规范情况 (34) 五、人工智能数据安全治理建议 (36) （一）明晰发展与安全并举的治理思路 (36) （二）引导社会遵循人工智能伦理规范 (37) （三）建立人工智能数据安全法律法规 (37) （四）完善人工智能数据安全监管措施 (38) （五）健全人工智能数据安全标准体系 (39) （六）创新人工智能数据安全技术手段 (39) （七）培养复合人工智能数据安全人才 (40)

社会信用体系大数据平台白皮书v1.0

社会信用体系大数据平台白皮书九次方财富资讯（北京）有限责任公司 2016年5月

目录第一章社会信用体系介绍 (3) 第二章发展现状及趋势 (6) 2.1社会信用体系建设现状 (6) 2.2大数据应用情况与趋势 (7) 2.2.1新形势下的大数据已成为社会信用体系创新的重要突破口 (7) 2.2.2开启大数据时代政务和社会管理新模式 (8) 2.2.3培育经济发展新引擎，打造区域性竞争优势 (8) 2.2.4打造诚信名片，树立行业标杆 (9) 第三章九次方社会信用体系大数据平台的特征 (10) 3.1遵循大数据十三五规划和大数据相关标准规范 (10) 3.2采用大型IT应用系统设计原则 (10) 3.3技术架构对数据结构变化的适应性 (11) 3.4数据采集源的易用性及业务变更的适应性 (12) 3.5注重指标体系及数据模型的设计 (12) 3.6大数据应用场景的可视化及参数化设计 (13) 3.7采用先进、成熟、实用的软件和技术 (13) 第四章九次方社会信用体系大数据平台的总体架构 (14) 4.1数据架构设计 (16) 4.2网络架构设计 (17) 第五章标准规范体系建设 (19) 5.1标准规范建设框架 (19) 5.2标准规范建设内容 (20) 5.2.1公共信用标准规范体系建设 (20) 5.2.2统一社会公共信用代码建设 (21) 第六章社会信用体系数据中心建设 (27) 6.1大数据公共信用信息数据库 (27) 6.2大数据公共信用信息共享与交换平台 (28) 6.3信用门户网站和手机应用 (28) 第七章大数据平台建设 (29)

7.1大数据采集平台 (29) 7.2大数据清洗平台 (30) 7.3大数据挖掘与分析平台 (33) 7.4大数据可视化平台 (35) 第八章应用系统建设 (37) 8.1公共信用信息综合查询 (37) 8.2市场公共信用监管 (37) 8.3信用服务展现 (38) 8.4个人征信信息查询 (39) 8.5企业征信信息查询 (40) 8.6小微企业信用评估 (40) 8.7交易对手信用风险预警 (41) 第九章社会信用体系大数据平台建设的核心要素 (42) 第十章结束语 (43)

中国大数据产业的痛点和困难

中国大数据产业的痛点和困难大数据作为一个新兴的产业，一直在处于舆论的风口浪尖。就像互联网＋的概念一样，大数据被神话了，被送上了“宗教”的神坛。大数据企业总是有一个担心，生怕大数据被捧得的太高，将来可能会被摔的很惨。 2015年中国大数据产业的热度从贵阳大数据交易所开始，到9月国务院的2015第50号文《促进大数据发展行动纲要》进入高峰，相信10月份的乌镇互联网大会上，大数据还会是一个大的热点。大数据论坛上，数据产品和解决方案被介绍的很多。数据给企业带来的具体价值、数据应用场景、大数据产业的痛点介绍的很少。中国大数据产业经历着很多痛苦，大数据产业前景很好，但是大数据企业却很难做大，很难实现质的飞跃。中国大数据产业的痛点和困难如下。 1 大数据企业众多而弱小，很难实现产业优势中国大数据企业大概有200多家，将近60%集中在北京，以小微企业为主，年销售额达到十亿人民币的企业几乎没有。大数据产业处于春秋时代早期，各家诸侯割地而立，每家占领了一块小的细分领域，很难做大，都面临着同行的激烈竞争，有的领域例如舆情监控已成为红海。大数据企业人数大多在几十人到几百人，少有千人以上的企业。没有一家大数据企业可以统领一个行业，没有一家企业占有细分市场

10%的份额，没有一家大数据企业建立了行业标准，领导行业发展。中国大数据产业处于极度分散状态，优秀的人才分布在不同企业，很难形成人才合力。各家企业规模小，很难在企业做深做大，很难利用大数据帮助企业实现业务提升。大多数企业的工具和数据很难满足企业整体的数据要求，中国的数据挖掘和分析产品也很难和国外的产品进行竞争。大数据产业如果要形成产业优势，必须需要一批领军企业。参考国外大数据产业，中国在大数据基础架构，数据产品，数据工具、数据清洗和数据挖掘、数据分析、数据人才都需要产生一批标杆企业。每个领军企业都规模应该在千人以上，销售额应该在百亿以上，否则很难形成技术和人才优势，也很难利用大数据帮助客户实现业务提升。贵阳大数据交易所《2015年中国大数据交易白皮书》提到2014年中国大数据市场规模为767亿元。这个数字看上去不错，估计其实真正和大数据工具和大数据产品相关的不足20%（业务价值提升）。大多数的经费都用于大数据基础平台（存储和计算）、咨询、报告等和业务价值提升相关度不大的领域。中国大数据市场销售额大多数集中在传统的IT企业例如IBM，Oracle，EMC，Intel，华为，联想等。真正大数据企业所有市场份额加起来可能就在百亿元左右。中国大数据企业规模过小，领军企业缺少，行业过于分散，这些都是制约中国大数据产业发展的因素，也是产业做大的一个痛点。 2 外部数据是一个个孤岛，数据价值低

睿治数据治理管理平台白皮书-数据标准

1.1数据标准建设睿治数据治理平台提供了一套完整的数据标准管理流程及办法，通过一系列的活动，统一的数据标准制定和发布，结合制度约束、系统控制等手段，实现企业大数据平台数据的完整性、有效性、一致性、规范性、开放性和共享性管理，为后续数据质量检查、数据安全管理等提供标准依据。 1.1.1灵活配置数据标准属性定义不同的数据标准可能存在需要录入不同的属性，为了满足不同项目对数据标准的设计，睿治数据治理平台提供了数据标准集管理，内置了业务属性、技术属性、管理属性、质量属性、主数据属性、生命周期属性供用户选择使用，并支持自定义属性。 1.1.2方式丰富的数据标准录入平台提供灵活方便的操作界面，根据用户选择合适的方式，快速创建数据标准，支持用户手动创建数据标准，同时支持拾取元数据生成数据标准，简化数据标准创建的步骤，同时支持修改、删除等操作。

除了手动创建外，还支持通过导入的方式进行批量创建。通过导出标准集，让用户在线下对数据标准进行整理，将整理完成的数据标准导入到平台后，成为一条可映射、评估的数据标准。

1.1.3完备的数据标准审批数据标准创建保存后，确认无误后，支持整集发起审批。审批支持通过、退回操作，可采用邮件或任务提醒的方式通知参与审批的用户。同时支持审批列表的搜索，快速定位数据标准。 1.1.4先进的数据标准落地映射数据标准被设计出来，主要目的是为了规范各业务系统的数据建设。平台支持对数据标准设置落地映射，一条标准可根据实际业务需求进行多个映射，映射设置细化到实际业务系统对应的元数据上，为后续的落地评估提供依据，设置好的落地映射支持修改、删除。

Linkoop领象大数据平台白皮书

Linkoop 领象大数据平台白皮书 V3.0 Linkoop领象大数据平台为企业级大数据应用提供了数据全生命周期的解决方案，包含了数据集成、数据管理、数据安全、数据查询以及数据分析的整套分布式大数据平台和计算平台，帮助企业对海量数据进行采集、存储、治理、分析和挖掘，发现数据价值。 Linkoop领象大数据平台技术特点 ?业界领先的大数据计算能力不论是数据导入、清洗、查询、分析还是复杂的机器学习任务，Linkoop都将这些任务转化为Hadoop上的分布式计算任务，充分利用整个大数据集群的计算能力。Linkoop对计算任务中的关键操作进行了定制化开发和优化，如数据加载、多维关联等常用操作，在降低使用难度的同时提高了计算效率，优化后的处理性能可达Hive-tez的10倍以上，Spark的2-10倍。Linkoop在电信领域广泛应用，每天处理的新增数据量超过600TB，充分验证了平台数据处理的性能和稳定性。 ?全图形化的数据处理流程设计 Linkoop创新性地提供了数据处理流程的图形化开发界面，使得在大数据平台上的数据处理不需要编写Hadoop代码，只需要通过鼠标拖拽添加功能组件，设定功能组件的运行参数和功能组件之间的依赖关系，就能够完成大数据处理流程的定义。对于定义完成的数据处理流程，能直接生成计算任务，提交平台执行和监控。全图形化的使用界面大大降低了对大数据应用开发、实施和运维人员的技术门槛，减少了项目实施的周期和成本。 ?插件式功能扩展 Linkoop提供的功能组件既包括数据采集和ETL任务相关的数据抽取、清洗、脱敏、校验、转换等功能，也包括了数据分析所需要的多维关联、聚集、统计以及机器学习算法等功能。

2019国内外大数据行业现状

当前，许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用，纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，实施大数据战略，对大数据产业发展有着高度的热情。美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业，药物开发领域的最新前沿技术是机器学习，即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合，并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划，美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6 个联邦部门和机构。目前，欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容：研究数据价值链战略因素；资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动；实施开放数据政策；促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。英国在2017 年议会期满前，开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库，并在五年内投资1000 万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”；政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问，英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露；英国研究理事会将投资200 万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。法国政府为促进大数据领域的发展，将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标，开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示，将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术，法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作，投入3 亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin 和投资委员LouisGallois 在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150 万欧元用于支持7 个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知，法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业，同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013 年6 月，安倍内阁正式公布了新IT 战略——“创建

工业大数据驱动智能制造

工业大数据驱动智能制造随着产业互联网和智能制造时代的到来，工业大数据技术将成为制造业转型升级的重要引擎，是驱动研发设计、生产过程、管理经营、服务运维智能化的关键要素 5月5日15时19分，一架在后机身涂有象征天空蓝色和大地绿色的大型客机，潇洒稳健地降落在第四跑道上。这是一个历史性的时刻――它标志着中华民族百年的“大飞机梦”终于取得了历史性突破。而C919的下线以及首飞，不仅仅是一个产品的成功研制，更是一种新模式新体系――智能制造的实践检验。 2015年5月，国务院印发《中国制造2025》规划，部署全面推进实施制造强国战略。规划提出，以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向。智能制造是一系列热点技术的总称，它是基于物联网、大数据、云计算等新一代信息技术，贯穿于研发、设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。智能制造具有以智能工?S为载体、以关键制造环节智

能化为核心、以端到端数据流为基础、以全面深度互联为支撑四大特征，其目标是缩短研发周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能耗。 C919大型客机成功首飞意味着中国实现了民机技术集群式突破，形成了我国大型客机发展的核心能力，其中就包括工业大数据技术。中国商用飞机有限责任公司信息化中心主任王文捷介绍，大飞机一次飞行产生的数据量达到10个TB的量级，也就是说至少20台500G大硬盘的电脑才能装得下。而中国商飞公司，不仅要成功研制自主知识产权大飞机，还要成功运营大飞机制造商，从适航试飞到供应链管理，分分秒秒、日新月异的大数据堪称天量。专家表示，设计图纸将成为过去，飞机完全是在数字世界里设计的，3D几何数据模型以数字模型的形式呈现飞机。数字化样机将含有制造所需的全部信息，不仅含有产品几何体，而且还含有制造产品所需的信息，比如材料、技术要求、包含的标准件、授权发布的文件等。在装配阶段，数字化装配技术将实现飞机装配建模、装配序列建模、装配路径规划和装配过程分析。为此，中国商飞已经新合并成立信息化与管理创新部，并专门下设数据处，用数据驱动创新。如今，中国商飞建立起以零件号、版次、物料组等为基础的编码标准，给大大小

数据资产管理技术白皮书

前言党的十九大报告提出要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，进一步突出了大数据作为国家基础性战略性资源的重要地位，掌握丰富的高价值数据资源日益成为抢占未来发展主动权的前提和保障。数据是资产的概念已经成为行业共识。然而现实中，对数据资产的管理和应用往往还处于摸索阶段，数据资产管理面临诸多挑战。首先，大部分企业和政府部门的数据基础还很薄弱，存在数据标准混乱、数据质量层次不齐、各条块之间数据孤岛化严重等现象，阻碍了数据的共享应用。其次，受限于数据规模和数据源种类的丰富程度，多数企业的数据应用刚刚起步，主要集中在精准营销，舆情感知和风险控制等有限场景，应用深度不够，应用空间亟待开拓。再次，由于数据的价值很难评估，企业难以对数据的成本以及其对业务的贡献进行评估，从而难以像运营有形资产一样管理数据资产。国际上，1990 年以来，以国际数据管理协会（DAMA，Data Management Association International）、能力成熟度模型集成（CMMI，Capability Maturity Model Integration）为代表的组织机构长期从事数据管理的研究，形成了一定的理论成果。在这些理论的指导下，我国金融、电信、能源、互联网等信息化较为先进的行业，已经积累了丰富的数据资产管理经验。这些经验的总结对于补充完善数据管理理论体系、推进数据资产管理在各个行业的普及和发展有着重要意义。为了促进数据资产管理的研究，我们组织编写了《数据资产管理

实践白皮书》。本白皮书分为四大部分：第一部分介绍了数据资产管理的概述及变革中的数据资产管理呈现出来的特征趋势；第二部分从实践角度出发阐述了数据资产管理的主要内容；第三部分重点介绍了数据资产管理的实施步骤、实践模式、技术工具和成功要素；最后结合实践经验，介绍了电信、金融、政务、医疗和工业等相关领域的数据资产管理案例。本白皮书在《数据资产管理实践白皮书3.0》的基础上，以全面盘点数据资产、不断提升数据质量、实现数据互联互通、提高数据获取效率、保障数据安全合规、数据价值持续释放等角度，通过权威数据和典型事件，生动剖析了数据资产管理的重点内容和目标。在原有管理职能的介绍下，尝试说明数据资产化管理的关键活动步骤，并在实施步骤方面，增加了各实施阶段的具体输出物，并增加了“数据价值管理工具”和“数据服务管理工具”，更好的指导企业搭建数据资产管理平台，开展数据资产管理相关工作。本白皮书可以为政府和企业开展数据资产管理工作提供参考，也可以作为相关产品和服务提供商的参考依据。由于时间仓促，水平所限，我们的工作还有很多不足。下一步，我们还将广泛采纳各方面意见建议，进一步深化相关研究，持续完善白皮书内容，在已有版本的基础上，适时修订发布新版。我们诚邀各界专家学者参与我们的研究工作，积极献言献策，共同完善国内数据资产管理理论和方法论体系，为促进大数据与实体经济深度融合做出积极贡献。

大数据可视化实时交互系统白皮书

目录第1章产品定位分析 (1) 1.1产品定位 (1) 1.2应用场景 (1) 1.2.1城市管理RAYCITY (1) 1.2.2交通RAYT (2) 1.2.3医疗RAYH (3) 1.2.4警务RAYS (3) 1.3产品目标客户 (4) 1.3.1政务部门 (4) 1.3.2公共安全部门 (4) 1.3.3旅游规划部门 (5) 1.3.4其他客户 (5) 第2章产品简介及优势 (5) 2.1软件产品系统简介 (5) 2.1.1系统概述 (5) 2.1.2系统组成 (6) 2.1.3系统对比 (7) 2.1.4内容开发分项 (7) 2.2主要硬件设备简介 (9) 2.2.1［R-BOX］介绍 (9) 2.2.2［R-BOX］规格 (10) 2.2.3设备组成 (11) 2.2.4现场安装需求 (11) 2.3产品优势 (12) 2.3.1专业大数据交互可视系统 (12) 2.3.2极其便捷的操作 (13) 2.3.3震撼绚丽的高清图像 (13) 2.3.4超大系统容量 (14) 2.3.5高安全可靠性 (14) 2.3.6优异的兼容扩展能力 (14) 2.3.7灵活的部署方式 (14) 2.4方案设计规范 (14) 2.4.1设计依据 (14) 2.4.2设计原则 (15) 第3章产品报价及接入方式 (16) 3.1产品刊例价 (16) 3.2接入注意事项及常见问题 (16) 第4章成功案例 (18)

重庆：城市服务可视化解决方案 (18) 成都：政务云数据可视化解决方案 (19) 深圳：城市综合数据可视化解决方案 (20) 世界互联网大会：大数据可视化 (20) 智能建筑：物联应用解决方案 (21)

(整理)《中国产业链大数据白皮书》全文.

《中国产业链大数据白皮书》 2014年

一、引言 (3) 二、迎接金融大数据时代到来 (5) 1、大数据起源 (5) 2、产业链大数据由来 (7) 三、产业链大数据的外部环境 (8) 1、产业链大数据的产业环境 (8) 2、产业链大数据的政策环境 (9) 3、产业链大数据的生态圈 (10) 四、产业链大数据的应用 (10) 1、大数据对能源产业链的变革 (10) 2、大数据对汽车、配件及后市场产业链的变革 (12) 3、大数据对食品饮料产业链的变革 (15) 4、大数据对物流供应链服务的变革 (16) 5、大数据对大健康产业链的变革 (17) 6、大数据对大文化领域的变革 (19) 7、大数据对纺织服装产业链的变革 (20) 8、大数据对家电及配套产业链的变革 (22) 9、大数据加快智能交通的推广 (22) 10、大数据对连锁经营贸易服务的变革 (24) 五、产业链大数据的未来及方向 (25) 1、产业链大数据的未来价值分析 (25) 2、产业链大数据的发展方向 (27) 六、结束语 (28)

一、引言伴随着我国经济结构体制改革的逐步深化，在中国大陆上各行各业的领袖们都在谋划新的业务增长点来提升自身实力，在新的经济浪潮中占领先机。在新经济时代，互联网经济、大数据经济被越来越多的人所重视。《大数据时代》作者英国牛津大学维克托教授提醒，“未来数据将会像土地、石油和资本一样，成为经济运行中的根本性资源。”因此如何在大数据时代抢占资源赢得先机是企业家、股东们争相寻找的。大数据在新经济时代可以将产业链上的供求信息、风险信息、企业数据信息有效传统，这样产业链变得更加紧密，使产业链的各环节数据的互通，可以大大降低交易成本，提高产业链效率。此外，大数据使得产业链的结构变得更加稳固，有助于将原有的一些产业链过度环节省去，重新打造更高效的产业链结构。九次方大数据：企业大数据+金融互联网+企业征信+智慧城市+产业链社交创建于2010年的九次方大数据（JUSFOUN BIGDATA)是中国目前唯一的企业大数据服务平台，九次方大数据平台汇集分析了40多个产业链、8000多个行业、40000多个细分市场、500多个城市的750万家企业。每家企业设定了200多项指标，可以进行交叉分析。基于企业大数据平台，九次方开发出来了八类大数据服务平台，服务覆盖了25个客户群，比如商业银行、P2P公司、省市区政府、

《大数据白皮书(2019)》：数据安全合规要求不断提升

《大数据白皮书（2019）》：数据安全合规要求不断提升 12月10日，中国信息通信研究院发布了《大数据白皮书（2019）》（以下简称“白皮书”），这是中国信息通信研究院第四次发布大数据白皮书。白皮书在前三版的基础上，聚焦一年多来大数据各领域的发展，探讨了大数据技术、产业、应用、安全及数据资产管理的进展和趋势。根据白皮书显示，技术融合、数据合规、应用深化和资产管理是2019大数据发展的关键词。白皮书显示，2019年以来，全球大数据技术、产业、应用等多方面的发展呈现了新的趋势，也正在进入新的阶段。当前，大数据技术呈现出六大融合趋势：（一）算力融合：多样性算力提升整体效率（二）流批融合：平衡计算性价比的最优解（三）TA 融合：混合事务/分析支撑即时决策（四）模块融合：一站式数据能力复用平台（五）云数融合：云化趋势降低技术使用门槛（六）数智融合：数据与智能多方位深度整合近两年来，各国在数据合规性方面的重视程度越来越高，但数据合规的进程仍任重道远。2019年5月25日，旨在保护欧盟公民的个人数据、对企业的数据处理提出了严格要求的《通用数据保护条例》。欧盟EDPB的报告显示，GDPR实施一年以来，欧盟当局收到了约145000份数据安全相关的投诉和问题举报；共判处5500万欧元行政罚款。苹果、微软、Twitter、WhatsApp、Instagram等企业也都遭到调查或处罚。 GDPR的正式实施之后，带来了全球隐私保护立法的热潮，并成功提升了社会各领域对于数据保护的重视。我国大数据的行业应用更加广泛，正加速渗透到经济社会的方方面面。这几年，无论是从新增企业数量、融资规模还是应用热度来说，与大数据结合紧密的行业逐步向工业、政务、电信、交通、金融、医疗、教育等领域广泛渗透，应用逐渐向生产、物流、供应链等核心业务延伸，涌现了一批大数据典型应用，企业应用大数据的能力逐渐增强。最后，白皮书围绕技术、应用、治理三个方面对大数据发展进行了展望：