大数据介绍52

大数据服务平台功能简介

大数据服务平台简介 1.1 建设目标大数据服务平台以“整合资源、共享数据、提供服务”为指导思想，构建满足学校各部门信息化建设需求，进而更好为广大师生、各级管理人员、院领导等角色提供集中、统一的综合信息服务。因此，要建设大数据服务平台主要包括综合查询，教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等数据统计分析和数据采集终端（含数据录入及数据导入）。通过此平台为学校的校情展示提供所需的基础数据，为学校的决策支持积累所需的分析数据，为广大师生、各级管理人员、校领导的综合信息服务提供所需的开发数据，为学校的应用系统建设提供所需的公共数据。 1.2建设效益协助领导决策、提供智能分析手段通过建设大数据服务平台：为校领导提供独特、集中的综合查询数据，使校领导能够根据自身需要随时查询广大师生的个人情况，有助于校领导及时处理广大师生的各种诉求。为校领导提供及时、准确的辅助决策支持信息，使校领导能够全面掌握多方面的信息，有助于校领导提高决策的科学性和高效性（以往各部门向校领导提供的信息往往只从部门角度考虑，而校领导无法及时获取多方面的信息，无法及时做出决策）。为校领导提供丰富、全面的校情展示数据，使校领导能够实时掌握教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等情况，有助于校领导制定学校未来发展战略。为校领导提供教育部《普通高等学校基本办学条件指标》检测报表，包括具有高级职务教师占专任教师的比例、生均占地面积、生均宿舍面积、百名学生配教学用计算机台数、百名学生配多媒体教室和语音实验室座位数、新增教学科研仪器设备所占比例、生均年进书量。对提高教学质量和高等学校信息化程度等具有积极的指导作用。1.3 建设内容基于中心数据库，将学校长期以来积累的大量管理数据以一种多维的形式进行重新组织，多层次、多维度的整合、挖掘和分析，从各个层面、各个角度充分展示学校的办学理念、教学质量、科研水平、师资队伍、学生风貌、后勤保障、办学条件等，为各级管理人员、校领导科学决策提供强有力的技术保障与数据支持。 1、信息查询包括教职工信息查询和学生信息查询。

大数据介绍

大数据与“我” 又一批新生的到来，不知他们是不是和我们那时一样对大数据了解甚微，所以就由我们来向小十九们介绍一下吧！什么是大数据？大数据是指所涉及的数据规模巨大到无法通过人工或计算机在合理的时间内达到截取、管理、处理并整理成人们所能理解的形式的信息。

你知道什么是大数据的4V特性吗？ 1、数据量巨大（Volume）根据著名咨询机构IDC（internet data center）做出的预测，人类社会产生的数据一直都在以每年50%的速度增长，基本上是每两年度就增加一倍，被形象的称之为“数据量摩尔定律”。而相信这样的预测有望被汹涌而至的大数据时代和人工智能时代的来临而很大程度上突破，数据量的真实增长会是怎样的只有明天才有结论，但是数据量大的大数据时代却是一定的牢不可动的第一标签。 2、数据类型繁多（Variety）数据类型分为结构化、半结构化以及非结构化这三大类。大型商业运营阶段的数据类型多为传统的结构化数据，这些数据多为隐私性和安全性级别都十分高的商业、贸易、物流以及财务、保险、股票等等的传统支柱行业数据；而互联网时代产生的数据类型多为非结构化的电子商务交易数据、社交网络数据、图片定位数据以及商业智能报表、监控录像等。数据类型的改变也促进了新型数据库的大力发展，如Nosql和Newsql数据库都得到了长足的发展。 3、信息处理数据高（Velocity）大的数据量、繁杂的数据类型，必然要求高的信息处理速度，而确实最近这些年计算机核心处理单元CPU的综合信息处理能力是呈指数级别增长的。实际CPU运算速度的增长是分为两个阶段的，第一阶段行业的关注重点是单个核心的睿频的不断地提升，但到了21世纪初提高单核CPU已很困难，且成本也不再符合市场的需求，因此行业领导者如intel和AMD都把提高信息的处理速度的方式转变到多核心联动处理，而大数据时代的到来为多核心多线程的信息处理提供了极大的技术融合优势。 4、价值密度底（Value）数据量虽然巨大，但是人们关注的其中的有用信息却是不容易寻觅和发现的，这也是大数据时代的一个很大的特点，数据量级巨大，但是人们需要的有价值的数据资料和数据决策却是十分难得，需要专业人员根据各自行业的需求，通过特定的技术手段和研究方法，在海量的价值密度极低的数据海洋里找到合适的数据集，通过具体可行的数据分析挖掘方法去得到可以利用的高密度价值的数据，促进低密度数据的高价值信息提取，从而实现大数据的科学合理利用。

工业大数据介绍

一、工业大数据的定义工业大数据是指在工业领域，主要通过传感器等物联网技术进行数据采集、传输得来的数据，由于数据量巨大，传统的信息技术已无法对相应的数据进行处理、分析、展示，而在传统工业信息化技术的基础上借鉴了互联网大数据的技术，提出新型的基于数据驱动的工业信息化技术及其应用。二、工业大数据特点工业大数据主要有以下几个特点： 1、数据来源主要是企业内部，而非互联网个人用户； 2、数据采集方式更多依赖传感器而非用户录入数据； 3、数据服务对象是企业，而不是个人； 4、在技术上，传统的企业架构技术已无法提供相应的分析应用，更多的采用了互联网大数据领域成熟的技术； 5、改变了企业原先对数据的看法，使得原先看似无用的、直接丢弃的数据重新得到了重视，并且切实改进了企业的生产、销售、服务等过程；三、大数据在工业领域的作用 1、实现数据的全面采集并持久化在前大数据时代，很多工业现场采集到的数据的生命周期仅仅是在显示屏上一闪而过，大量的数据由于种种原因被丢弃了，丢弃的一个很

重要的原因就是无法有效存储，全部存储成本过高且数据量过大导致无法使用。大数据时代之后，新型的数据处理技术及云计算带来的低成本，使得数据的全面采集并且持久化成为可能，即采集到的数据可以实现长时间的存储，且海量的数据可处理、可分析，工业用户就有了存储数据的意愿。而这一切又反过来为大数据分析提供了坚实的数据基础，使得分析的结果更准确，成为一种正向循环。 2、实现全生产过程的信息透明化随着现代生产技术的飞速提高，生产过程已经呈现高度复杂性和动态性，逐渐出现了不可控性。生产过程信息呈现碎片化倾向，只有专业部门、专业人员才掌握本部门、本专业的数据，企业无法全面有效了解全生产流程。随着大数据处理和可视化技术的不断发展，目前，通过全生产过程的信息高度集成化和数据可视化，从而达到了生产过程的信息透明化，企业总调度中心不仅可以清晰地识别产品，定位产品，而且还可全面掌握产品的生产经过、实际状态以及至目标状态的可选路径。 3、实现生产设备的故障诊断和故障预测当前，已经可实现对设备各类数据的采集，包括设备运行的状态参数，例如温度、震动等，设备运行的工况数据，例如负载、转速、能耗等，设备使用过程中的环境参数，例如风速、气压等，设备的维护保养记录，包括检查、维护、维修、保养等信息，以及设备的使用情况，例如使用单位、操作人员等。收集到设备的各类数据后，再加上同类设备的数据、长周期的使用数据等等，就构成了大数据分析的基础数据。这个时候，再加上好的算法及模型，通过数据的分析处理实现设备