基于大数据的云数据库平台可行性报告
大数据分析平台可行性分析报告
大数据分析平台可行性分析报告1. 引言随着信息技术的不断发展，大数据分析平台作为一种新兴的数据分析工具，其在商业、科研、政府等领域有着广泛的应用前景。
本报告对大数据分析平台的可行性进行分析，旨在评估该平台在当前社会背景下的实际可行性，并提供决策支持。
2. 大数据分析平台概述大数据分析平台是一种基于大数据技术的综合性数据分析工具，旨在帮助用户高效地处理、存储和分析海量数据。
该平台通常包括数据采集、清洗、存储、分析和可视化等功能模块，为用户提供全方位的数据分析服务。
3. 市场需求分析当前，随着信息化水平的提高，各行各业对数据分析需求日益增加。
传统的数据处理方式已无法满足海量数据的高效分析需求，大数据分析平台应运而生。
市场上存在巨大的数据分析需求，为该平台的发展提供了良好的机遇。
4. 技术可行性分析大数据分析平台基于成熟的大数据技术，如Hadoop、Spark等，具有较高的技术可行性。
这些技术能够有效地处理海量数据，并实现数据的实时分析和处理，为用户提供高效、准确的数据分析服务。
5. 人力资源支持大数据分析平台的建设和运营需要一定的技术人才支持，包括数据分析师、数据工程师等。
目前，这些人才在市场上需求量较大，具备一定的供给保障，为平台的人力资源支持提供了基础条件。
6. 用户需求调研通过对潜在用户的需求调研，我们发现用户对大数据分析平台的需求主要集中在数据可视化、实时分析、个性化定制等方面。
因此，在平台设计和开发过程中，需重点考虑这些需求，以提高用户体验和满足用户需求。
7. 风险分析在大数据分析平台建设和运营过程中，可能存在数据安全风险、技术变革风险等多种风险。
因此，在平台设计时需合理规划和控制风险，确保平台的稳定性和可靠性。
8. 结论综合以上分析，大数据分析平台在当前社会背景下具有较高的可行性。
市场需求量大、技术支持良好、人力资源保障充足等因素为该平台的发展提供了有利条件。
然而，平台建设和运营过程中仍需谨慎规划和控制风险，确保平台的成功运行。
云数据中心项目可行性深度研究报告
云数据中心项目可行性深度研究报告一、项目背景及意义云计算的快速发展和普及，带动了云数据中心的需求增长。
云数据中心是为了满足大规模数据存储、处理和分析需求而建立的数据中心，将数据存储和处理的任务交给云平台，使用户可以通过网络随时随地访问数据和应用。
云数据中心项目具有重要的战略意义和经济效益，对于推动信息技术发展和提高企业竞争力具有重要作用。
二、市场分析1.市场规模：云数据中心市场规模呈现快速增长趋势。
据统计，全球云数据中心市场规模将在未来几年内达到1000亿美元以上。
2.市场需求：随着企业数字化转型的推进，大数据的广泛应用，以及人们对高效数据存储和处理的需求，云数据中心的市场需求将持续增长。
3.竞争形势：云数据中心市场竞争激烈，主要竞争对手有亚马逊、微软、谷歌等国际云计算巨头，以及阿里云、腾讯云等国内云服务提供商。
三、技术分析1.网络技术：云数据中心项目需要具备高速、高可靠、高安全性的网络技术支持，包括网络架构设计、防火墙配置、入侵检测等。
2.存储技术：云数据中心需要应用先进的存储系统，包括分布式存储、闪存存储等。
3.虚拟化技术：云数据中心项目需要应用虚拟化技术，实现资源的虚拟化管理和动态分配，提高资源利用率。
四、经济分析1.投资成本：云数据中心项目的投资成本主要包括硬件设备、软件系统、人力资源等方面，预计投资规模为5000万元人民币。
2.经营成本：云数据中心项目的经营成本主要包括人员工资、能源消耗、维护费用等方面，预计年均经营成本为2000万元人民币。
3.收益预测：根据市场需求和竞争情况进行收益预测，预计项目年均收入为3000万元人民币。
五、风险分析1.技术风险：云数据中心项目的技术风险主要包括网络故障、安全隐患等方面。
2.市场风险：云数据中心项目的市场风险主要包括竞争压力、市场需求波动等方面。
3.政策风险：云数据中心项目的政策风险主要包括监管政策的变化、政府支持力度不足等方面。
六、可行性分析1.技术可行性：云数据中心项目的技术可行性高，具备先进的网络、存储和虚拟化技术，能够满足市场需求。
云计算平台可行性研究报告
云计算平台可行性研究报告近年来，随着信息技术的快速发展，云计算作为一种新兴的计算模式已经逐渐走进人们的生活，并在各行业得到了广泛应用。
云计算平台作为云计算的基础设施，为企业提供了高效的计算、存储和分析能力，帮助企业降低成本、提高效率。
本研究旨在分析云计算平台的可行性，探讨其在企业中的应用前景和挑战。
二、云计算平台的概念与特点云计算平台是一种基于云计算技术的计算平台，它通过虚拟化技术将计算、存储资源进行资源池化，实现资源共享和动态分配，提供低成本的弹性服务。
云计算平台具有以下特点：1.弹性伸缩：云计算平台可以根据需求对资源进行伸缩，实现快速扩容和缩容，提高资源利用率；2.按需付费：用户只需根据实际使用的资源量支付费用，避免了固定成本的投入；3.自动化管理：云计算平台可以实现自动化的资源管理和监控，减少人工干预。
三、云计算平台的优势1.降低成本：企业通过使用云计算平台可以避免昂贵的硬件和软件投资，只需支付使用费用，降低了IT成本；2.提高效率：云计算平台可以实现资源的快速调配和自动化管理，提高了企业的灵活性和效率；3.增强安全性：云计算平台具有严格的安全策略和控制措施，可以有效保护数据的安全。
四、云计算平台的挑战1.安全性问题：云计算平台中的数据传输和存储存在安全风险，如数据泄霄、数据丢失等问题；2.性能问题：云计算平台中的性能难以预测和控制，对于一些对性能要求较高的应用可能存在问题；3.法律法规问题：由于云计算跨境性强，涉及多国法律法规，企业在使用云计算平台时需要考虑合规性问题。
五、云计算平台在企业中的应用1.大数据分析：企业可以利用云计算平台进行大数据分析，挖掘数据中隐藏的商业价值，提高管理效率和决策质量；2.云存储服务：企业可以使用云计算平台提供的云存储服务，将数据存储在云端，实现数据备份和共享；3.应用部署：企业可以将应用部署到云计算平台上，实现应用的弹性伸缩和快速部署。
六、结论云计算平台作为一种新兴的计算模式，在企业中具有广泛的应用前景，可以帮助企业降低成本、提高效率。
大数据云计算数据中心项目可行性研究报告
大数据云计算数据中心项目可行性研究报告
一、项目背景
随着云计算和大数据技术的不断发展，智能分析和智能管理的概念已经逐步深入到各行各业。
作为信息基础设施和应用程序的重要基础，大数据和云计算技术的落地需要数据中心的建设，由于诸多优势，受到了越来越多企业的青睐。
二、项目内容及技术主体
项目内容主要包括：云计算的软件技术主体，如Hadoop，Spark，Cassandra等，以及基础设施，包括虚拟化、存储和网络等。
三、项目可行性分析
1、技术可行性
首先，本项目要求使用最新的云计算和大数据技术进行建设，这些技术都是成熟的，普遍应用于各行各业，从而使本项目的技术可行性大大提升。
2、经济可行性
在经济可行性方面，首先，本项目建设要求技术先进，但也要求建设成本不高，因此，可以考虑采用更先进且相对适用的建设技术，而不是采用多余的和昂贵的技术，以降低建设成本。
3、管理可行性
在管理可行性方面，本项目需要组织多专业技术人员，来统一协调项
目建设的进度和质量，注意安全，保证项目效果等要求，这需要项目管理
者组织团队，制定计划，控制进度，跟踪工作效果，以保证本项目可行性。
四、结论。
云平台可行性研究报告
云平台可行性研究报告云平台可行性研究报告一、研究目的及背景随着信息技术的发展以及互联网的普及，云计算平台逐渐成为企业和个人处理大规模数据和构建应用程序的首选方案。
本报告旨在研究云平台的可行性，分析其对企业和个人的影响，以及推动云计算平台进一步发展的可行性。
二、研究方法本报告采用文献调研和案例分析相结合的方法，通过查阅相关文献和分析典型案例，探讨云平台的优势、挑战以及未来趋势，并借此评估云平台的可行性。
三、研究结果1. 云平台的优势云平台具有高度灵活性和可扩展性，可以根据用户需求自动调整资源配置，提高计算效率和性能。
此外，云平台还能提供安全可靠的数据存储和备份服务，提高数据的可靠性和可用性。
同时，云平台还可以提供各种服务和工具，简化开发和部署过程，节省企业和个人的时间和成本。
2. 云平台的挑战云平台虽然有诸多优势，但也面临一些挑战。
首先，云平台依赖于网络连接，如果网络不稳定或带宽有限，会影响云平台的性能和可用性。
其次，云平台的安全性也是一个重要问题，企业和个人需要确保云平台能够保护他们的数据和隐私。
此外，云平台的数据迁移和移植也是一个挑战，因为不同平台间的兼容性和数据格式可能存在差异。
3. 云平台的未来趋势随着人工智能、大数据和物联网的快速发展，云平台将会迎来更多的机遇和挑战。
云平台将与这些新兴技术相结合，为企业和个人提供更多定制化的服务和解决方案。
同时，云平台还将促进互联网的普及，加速数字化转型进程。
四、可行性评估根据研究结果，云平台具有许多优势，例如灵活性、可扩展性和成本节约等，能够提高企业和个人的效率和竞争力。
但云平台也面临一些挑战，例如网络稳定性和安全性等。
然而，随着技术的发展和解决方案的不断完善，这些挑战可以得到有效解决。
综上所述，云平台在当前和未来都具有良好的可行性，对于企业和个人来说，云平台是一个重要的选择，能够提供各种服务和解决方案，帮助他们应对日益复杂的业务需求和挑战。
五、结论本报告通过研究云平台的优势、挑战以及未来趋势，评估了云平台的可行性。
大数据平台可行性分析报告
大数据平台可行性分析报告1. 引言随着互联网的迅猛发展和技术的进步，各个领域的数据都呈指数级增长。
如何高效地处理和分析海量数据成为了重要的问题。
大数据平台作为一种集成处理和分析大规模数据的工具，逐渐受到企业的关注。
本报告旨在分析大数据平台的可行性以及其对企业的重要意义。
2. 大数据平台的定义大数据平台是指一系列工具、技术和体系结构的组合，用于收集、存储、处理和分析大规模数据。
它能够帮助企业从庞大的数据中提取有价值的信息，并为业务决策提供支持。
3. 大数据平台的关键技术大数据平台的核心技术包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析。
数据采集技术涉及到数据的收集和清洗，以确保数据的质量和完整性。
数据存储技术包括分布式文件系统和数据库管理系统，保证数据的高可靠性和高可扩展性。
数据处理技术包括分布式计算和并行处理，以高效地处理海量数据。
数据分析技术包括机器学习和数据挖掘，用于发现数据中的规律和模式。
4. 大数据平台的优势和意义大数据平台具有以下优势和重要意义：4.1 数据驱动的决策大数据平台能够提供全面、准确的数据基础，帮助企业做出更加科学、精确的决策。
通过对大规模数据进行分析，企业可以了解市场和客户的需求，优化运营和业务流程，并制定相应的战略计划。
4.2 提高业务效率大数据平台可以加速数据处理和分析的效率，帮助企业更快地获取和处理数据，减少人工操作的时间和成本。
同时，它还能够实时监控和分析业务数据，及时发现和解决问题，提高业务的响应速度和效率。
4.3 发掘潜在商机大数据平台可以挖掘数据中的潜在商机和趋势，帮助企业发现新产品和服务的需求，并进行市场的预测和调整。
通过精准的数据分析，企业可以更好地预测市场的变化和需求的变化，并及时调整策略，以保持竞争力。
5. 大数据平台的实施方案为了实施一套有效的大数据平台，企业需要考虑以下几个方面：5.1 技术基础企业应该对自身的技术基础进行评估，包括硬件设备、网络带宽、数据存储和处理能力等。
大数据云计算数据中心项目可行性研究报告
大数据云计算数据中心项目可行性研究报告目录1. 项目概述 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 研究目的与范围 (3)1.3 项目定义与特点 (5)2. 行业分析与市场研究 (6)2.1 行业现状 (7)2.2 市场发展趋势 (9)2.3 目标客户分析 (10)2.4 竞争分析 (12)3. 技术分析 (14)3.1 技术发展趋势 (15)3.2 技术方案对比分析 (17)3.3 关键技术难度分析 (18)4. 经济性分析 (21)4.1 财务预测 (22)4.2 投资估算 (23)4.3 成本效益分析 (24)5. 项目实施计划 (26)6. 运营管理与预期效益 (27)6.1 运营模式 (29)6.2 客户服务与支持 (30)6.3 预期效益分析 (31)6.4 投资回报率分析 (33)7. 环境、法律及社会影响 (34)7.1 环境影响分析 (35)7.2 法律法规遵守 (37)7.3 社会影响评估 (39)8. 风险评估与应对措施 (40)8.1 技术风险 (42)8.2 市场风险 (43)8.3 融资风险 (44)8.4 管理风险 (46)8.5 应对措施 (48)9. 结论与建议 (49)9.1 研究成果 (50)9.2 项目可行性评价 (52)9.3 投资建议 (53)1. 项目概述本项目旨在构建一个高效、可靠、安全的大数据云计算数据中心，以满足当前及未来业务发展对于数据处理和存储的巨大需求。
随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为推动各行各业创新发展的关键因素。
本项目将采用先进的云计算技术，结合大数据分析，为企业提供全面的数据解决方案，助力企业提升运营效率，降低运营成本，并实现业务模式的创新升级。
数据中心作为信息技术基础设施的核心组成部分，其建设质量和运营效率直接关系到企业的核心竞争力。
因此，本项目的实施不仅有助于提升企业在大数据领域的处理能力，还将为企业带来长期的经济效益和社会效益。
云平台可行性研究报告
云平台可行性研究报告一、引言随着信息化时代的来临，云计算技术被广泛应用于各行各业。
云平台作为云计算的核心部分，已经在企业信息化、大数据、人工智能等领域崭露头角。
本报告旨在对云平台的可行性进行深入研究，分析其市场潜力和发展前景，为企业决策提供参考。
二、云平台的定义和特点云平台是指基于云计算技术的服务平台，可以提供基础设施即服务（Infrastructure as a Service, IaaS）、平台即服务（Platform as a Service, PaaS）和软件即服务（Software as a Service, SaaS）等服务。
云平台具有以下特点：1、弹性扩展：可以根据实际业务需求灵活调整资源规模，避免资源浪费；2、高可用性：通过多节点部署和故障转移等技术手段，保障服务的高可用性；3、自动化管理：利用自动化部署、监控、运维等技术手段，减少人工操作，提高效率；4、多租户支持：支持多个租户共享同一套资源，实现资源的合理利用。
三、云平台的市场潜力分析1、市场需求：随着企业信息化程度的提高，对于高效、安全、可靠的云计算服务的需求日益增大；2、竞争情况：当前市场上存在着阿里云、亚马逊云、微软云等领先的云平台供应商，竞争激烈；3、发展趋势：云平台的应用领域正在不断扩展，涵盖了企业级应用、物联网、人工智能等领域，发展潜力巨大。
四、云平台的技术可行性分析1、基础设施：云平台需要庞大的服务器集群和网络设备来支撑业务运行，需要具备相应的硬件基础；2、技术支持：云平台需要支持虚拟化、自动化管理、高可用性等关键技术，要求具备相应的技术能力；3、安全防护：云平台需要具备强大的安全防护能力，保障用户数据的安全。
五、云平台的商业可行性分析1、盈利模式：云平台可以通过按需收费、预付费、混合收费等多种盈利模式获取收入；2、成本控制：云平台需要控制好成本，降低运营成本和维护成本，提高盈利能力；3、市场定位：云平台需要确定自己的市场定位，寻找适合自己的发展路径。
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基于大数据的云数据库平台可行性报告目录一、产业化目标及实现措施 (3)（一）目标客户 (3)1、需求产生的背景 (3)2、典型目标客户 (3)（二）实现措施 (9)（三）竞争力分析 (10)1、国外竞争对手分析 (10)2、国内相关竞争产品分析 (15)二、效益分析 (23)1、经济效益分析 (23)2、社会效益分析 (23)3、市场占有率 (24)4、对产业链的拉动作用 (24)一、产业化目标及实现措施面向大数据应用的通用云数据库将在平安城市、智能交通、智能电网、互联网数据处理、移动信令处理等领域不断的深化应用并进行大规模产业推广，将对传统产业转型升级和新兴产业的培育发展起到关键的作用。
同时由于云计算代表了信息产业，由硬件向软件，软件向服务，分散服务向集中服务的发展趋势。
随着其逐步在各个行业开展应用实践，还将会促进产业升级，对国家的经济结构调整产生重要的推动作用。
（一）目标客户本项目的目标客户包括大型集团用户、国家机关、中小企业、事业单位、科研院所、军队、网站、教育、医疗、媒体等，几乎涵盖国民经济发展的各个环节的每个层面。
1、需求产生的背景市场研究机构IDC在2012年5月24日发布研究报告指出，2011年全球被创建和复制的数据总量达1.8ZB（1.8万亿GB），这相当于每个美国人按每分钟发3条微博的速度，不停发布2.7万年。
不仅如此，这浩瀚的“信息宇宙”正在以惊人的速度膨胀，据IDC预测，到2020年全球数据量将达到35ZB。
全球新产生的数据总量保持异常惊人的增长—每过18个月就会把有史以来到今天的数据总量翻一番。
世界正在走向“大数据”时代，每年50%的数据骤增速度，将“海量数据处理”这个巨大难题摆在了市场面前，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析，而非基于经验和直觉。
目前大数据的产生主要来源于“大人群”的泛互联网数据、大量传感器的机器数据以及行业内容数据多结构专业数据等。
2、典型目标客户2.1平安城市领域的目标客户现代经济活动对于数据的依赖是前所未有的。
今天，信息甚至被视为21世纪的“石油”，数据已变成生产资料，与硬资产和人同等重要，这也是为什么海量数据会在各行各业出现。
在麦肯锡的一份调查报告中，仅就商业数据及射频数据而言，美国15个主要行业中每家公司过去一年所产生的数据量，就超过了同期美国国会图书馆所存储的数据量(235TB)。
在中国，产生大数据的行业同样层出不穷。
与平安智慧城市相关的项目所产生的数据量，就达到了200PB。
而如何将海量数据转化为城市治理的方法，则是“平安城市”建设过程中亟待破解的课题。
平安城市是一个特大型的管理系统，综合性非常强。
它的建设目标是满足治安管理、城市管理、交通管理、应急指挥等需求，往往还要兼顾灾难事故预警、安全生产监控等方面对图像监控的需求，并考虑报警、门禁等配套系统的集成以及与广播系统的联动。
如何做到对海量视频数据的精准分析，正是平安城市的“大数据”痛点。
近年来数据量爆发式的增长已经将安防行业变成了典型的大数据行业。
从“事后查看”到“事前预警”的需求变化，也为安防行业以视频为核心的应用带来了巨大挑战。
依靠大数据分析技术，从海量视频图像中提取有效的安防信息，早已成为业界共识。
而城市安全建设对大联网的要求，也让云计算、物联网这样的IT基础架构成为新型平安城市的首选。
对平安城市而言，其IT基础架构不仅要完成数据的采集、传输，更要支撑对海量视频数据的分析。
在平安城市的安防项目中，视频数据有其特殊性，一方面，流量非常大，另一方面，对高清的要求也很高。
一个高清视频的流量一般是8MB，数据则来自成千上万的摄像头，这些摄像头的信息又是24小时不间断传送的，数据就像长年累月不停流出来的水一样。
如果采用全集中的计算框架，必然会存在很大风险，不仅数据传输容易出现瓶颈，还很容易导致灾难性的损失。
而全分布式的计算框架也有问题，比如管理、运维会非常复杂，因为难以把专业的IT人员也分散到各个机房。
所以，面向大数据应用的通用云数据库中的全业务支持、多存储模式、高效丰富的索引机制、多系统整合、不同种类数据的存储和处理以及通用化核心技术，将是解决上述主要问题的最佳方案。
大数据存储系统中标青奥会智能安保支撑系统技术集成与应用项目，将助世界级赛事以及与之配套的城市化管理一臂之力。
平安城市衍生出的目标客户包括：公安、交管、广电、电信运营商、政府信息中心以及与之配套的上下游客户。
2.2智能交通领域的目标客户智能城市项目及物联网的发展，正在让大数据分析技术更广泛地为城市交通提供智能监控及预测服务。
在智能交通不断发展的今天，ITS系统，GPS交通调度系统，3G监控系统，已普及全国大中小城市，并不断的完善，这些可能给管理者带来管理的便利，给交通安全带来保证，这些给社会安全稳定提供监控和依据。
智能交通系统每时每刻都要处理来自四面八方的海量数据，特别是通过RFID 采集的数据比其他技术采集的数据本身就大100倍，并且还是源源不断地产生。
以南京市为例，每年仅车辆通过卡口所产生的数据记录就达到惊人的200 亿条，而一个Oracle 数据库的数据记录上限值为10 亿条。
从数据查询速度来看，即使是一个县的卡口数据，其查询响应时间都是分钟级的，就更不要说南京市或江苏全省的数据查询响应时间了，其响应延迟时间可能是人们无法忍受的。
在智能交通不断推进的过程中，如何对海量的交通信息进行处理、分析、挖掘和利用，将是未来智能交通中信息系统的关键问题，需要建立一个高效、智慧的面向大数据应用的通用云数据库平台来统领智能交通运行中各种信息数据的处理。
在智能交通运行中，交通数据将具有以下特点：（1）数据量大：智能交通服务要提供全面的路况，需要组成多维、立体的交通综合监测网络，实现对道路交通状况、交通流信息、交通违法行为等的全面监测，特别是在交通高峰期需要采集、处理及分析大量的实时监测数据。
（2）应用负载波动大：随着道路交通状况日趋复杂化，交通流特性呈现随时间变化大、区域关联性强的特点，需要根据实时交通流数据及时全面采集、处理、分析等。
（3）信息实时处理要求性高：市民对出行服务的主要需求之一就是交通信息发布的时效性，需要将准确的信息及时提供给不同需求的主体。
（4）数据共享需求：交通行业信息资源的全面整合与共享，是智能交通系统高效运行的基本前提，智能交通相关子系统的信息处理、决策分析和信息服务建立在全面、准确、及时的信息资源基础之上。
（5）高可用性、高稳定性要求：以智能交通手段的充分利用来保障交通运输的高安全、高时效和高准确性，势必要求ITS应用系统需具有高可用性和高稳定性。
通过布署面向大数据应用的通用云数据库，将极大改善目前交通行业信息系统规模日益庞大，将带来高能耗、数据中心空间紧张、信息设备利用率低或不均衡，造成资源浪费、IT基础架构对业务需求反应不够灵敏，不能有效地调配系统资源适应业务需求等问题。
因此，基于面向大数据应用的通用云数据库的智能交通系统将实现以新的理念和新的技术构建具备足够灵活性、可扩展性和节能性的交通管理数据中心，通过整合硬件资源，优化基础设施配置，实现信息系统的高效应用，提升资源利用率，降低总能耗和运维成本。
目前数据立方云计算一体机已成功应用于江苏省交巡警信息服务系统中，该产品采用云计算模式，通过分布式数据库、任意关键字实时索引、实时查询、秒级响应请求、API将交通管控平台升级到智慧交通云平台，不仅提升了系统的性能和可靠性，而且降低了运营成本，可以承载江苏省上万路视频的接入，并能处理百万级用户的在线点播服务。
智能交通衍生出的目标客户包括：公安、交管、广电、电信运营商、政府信息中心以及与之配套的上下游客户。
2.3智能电网领域的目标客户普通的大型电力网是一片广阔蔓延的能量传输网络，但它包含的与能量有关的信息却令人震惊地匮乏。
电力公司主管没法“深入”地看到支撑起电力网络的数千个变电站和中转单位。
在临近区域断电时，有些电力网甚至不是通过精密的监控设备得知这一状况的，而是要等到客户向他们致电投诉时才知晓。
实时信息的匮乏是公用事业公司和IT供应商正在靠“智能电网”（smart grid）这一现代方式来解决的挑战之一。
一旦电力公司与客户拥有了电力使用的精准信息，电力的供应与需求就都能得到更有效的管理。
例如，顾客可在指导下，将一些电耗挪用于非高峰期，这样就减少了污染更多、造价更高的发电厂在高峰期被迫启动的必要。
在本质上，智能电网是大数据在电力上的应用。
当前，电网业务数据大致分为三类：一是电力企业生产数据，如发电量、电压稳定性等方面的数据；二是电力企业运营数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面的数据；三是电力企业管理数据，如ERP、一体化平台、协同办公等方面的数据。
如能充分利用这些基于电网实际的数据，对其进行深入分析，便可以提供大量的高附加值服务。
这些增值服务将有利于电网安全检测与控制（包括大灾难预警与处理、供电与电力调度决策支持和更准确的用电量预测），客户用电行为分析与客户细分，电力企业精细化运营管理等等，实现更科学的需求侧管理。
数据立方云计算一体机已成功运用于国家电网项目，成为数字化、自动化、互动化的用电环节以及各项营销业务需要来自用电信息采集系统的有力支撑。
目标客户：国家电网相关企业、互联网运营商、电信运营商等。
2.4互联网领域的目标客户互联网用户的消费习惯、兴趣爱好、关系网络以及整个互联网的趋势、潮流都将成为互联网从业者关注的热点，而这一切的获取和分析都离不开大数据。
一方面，社会化媒体基础上的大数据挖掘和分析将会衍生很多应用；另一方面，今天的大数据时代，让商业的生态环境在不经意间发生了巨大的变化：网民和消费者的界限正在变得模糊，无处不在的智能终端，随时在线的网络传输，互动频繁的社交网络让以往只是网页浏览者的网民的面孔从模糊变得清晰，对于企业来说，他们第一次有机会进行大规模的精准化的消费者行为研究；作为保持着持续变革欲望的企业，主动地拥抱这种变化，从战略到战术层面开始自我的蜕变和进化将会让他们更加适应这个新的时代。
基于数据分析的营销咨询服务也正在兴起，这些专注于数据挖掘和数据服务的公司将成为电子商务乃至互联网第三方服务业中的新兴力量。
2.5移动信令处理领域的目标客户近年来，电信运营商在语音业务增长乏力的境况下，纷纷实施战略转型，大力发展数据业务。
但基于互联网和移动互联网的OTT业务的兴起，开始对运营商尚不够强壮的数据业务形成挑战。
大数据时代的到来，为电信运营商增强竞争优势、拓展蓝海业务带来了新的机会。
电信运营商可以利用大数据提升管道智能化水平，更加精准地洞察客户需求，提升行业信息化服务的能力和水平，提供数据挖掘和分析相关的新业务与服务。
随着互联网和移动互联网的发展，运营商的网络将会更加繁忙，用于监测网络状态的信令数据也会快速增长。