『壹』 學大數據需要什麼基礎知識和能力
大數據的發展歷程總體上可以劃分為三個重要階段，萌芽期、成熟期和大規模應用期，20世紀90年至21世紀初，為萌芽期，隨著，一批商業智能工具和知識管理技術的開始和應用，度過了數據萌芽。
21世紀前十年則為成熟期，主要標志為，大數據解決方案逐漸走向成熟，形成了並行計算與分布式系統兩大核心技，谷歌的GFS和MapRece等大數據技術受到追捧，Hadoop平台開始大行期道，2010年以後，為大規模應用期，標志為，數據應用滲透各行各業，數據驅動決策，信息社會智能化程度快速提高。
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數據時代的到來，也推動了數據行業的發展，包括企業使用數據獲取價值，促使了大量人員從事於數據的學習，學習大數據需要掌握基礎知識，接下從我的角度，為大家做個簡要的闡述。
學習大數據需要掌握的知識，初期了解概念，後期就要學習數據技術，主要包括：
1.大數據概念
2.大數據的影響
3.大數據的影響
4.大數據的應用
5.大數據的產業
6.大數據處理架構Hadoop
7.大數據關鍵技術
8.大數據的計算模式
後三個牽涉的數據技技術，就復雜一點了，可以細說一下：
1.大數據處理架構Hadoop：Hadoop的特性、Hadoop生態系統、Hadoop的安裝與使用；
2.大數據關鍵技術技術：數據採集、數據存儲與管理、數據處理與分析、數據隱私與安全；
3.大數據處理計算模式：批處理計算、流計算、圖計算、查詢分析計算
數據的核心技術就是獲取數據價值，獲取數據前提是，先要有數據，這就牽涉數據挖掘了。
一、java語言以java語言為基礎掌握面向對象編程思想所涉及的知識，以及該知識在面向對象編程思想中的應用，培養學生設計程序的能力。掌握程度：精通
二、數據結構與演算法掌握基於JAVA語言的底層數據結構和演算法原理，並且能夠自己動手寫出來關於集合的各種演算法和數據結構，並且了解這些數據結構處理的問題和優缺點。掌握程度：熟練。
三、資料庫原理與MYSQL資料庫掌握關系型資料庫的原理，掌握結構化數據的特性。掌握關系型資料庫的範式。通過MYSQL資料庫掌握通過SQL語言與MYSQL資料庫進行交互。熟練掌握各種復雜SQL語句的編寫。掌握程度：熟練。
四、LINUX操作系統全面了解LINUX。詳解LINUX下的管理命令、用戶管理、網路配置管理等。掌握SHELL腳本編程，能夠根據具體業務進行復雜SHELL腳本的編寫。掌握程度：精通。
五、Hadoop技術學習Hadoop技術的兩個核心：分布式文件系統HDFS和分布式計算框架MapRece。掌握MR的運行過程及相關原理，精通各種業務的MR程序編寫。掌握Hadoop的核心源碼及實現原理。掌握使用Hadoop進行海量數據的存儲、計算與處理。掌握程度：精通。
六、分布式資料庫技術:精通分布式資料庫HBASE、掌握Mongodb及了解其它分布式資料庫技術。精通分布式資料庫原理、應用場景、HBASE資料庫的設計、操作等，能結合HIVE等工具進行海量數據的存儲於檢索。掌握程度：精通。
七、數據倉庫HIVE精通基於hadoop的數據倉庫HIVE。精通HIVESQL的語法，精通使用HIVESQL進行數據操作。內部表、外部表及與傳統資料庫的區別，掌握HIVE的應用場景及Hive與HBase的結合使用。掌握程度：精通。
八、PYTHON語言精通PYTHON語言基礎語法及面向對象。精通PYTHON語言的爬蟲、WEB、演算法等框架。並根據業務可以基於PYTHON語言開發完成的業務功能和系統。掌握程度：精通。
九、機器學習演算法熟練掌握機器學習經典演算法，掌握演算法的原理，公式，演算法的應用場景。熟練掌握使用機器學習演算法進行相關數據的分析，保證分析結果的准確性。掌握程度：熟練。
十、Spark高級編程技術掌握Spark的運行原理與架構，熟悉Spark的各種應用場景，掌握基於SparkRDD的各種運算元的使用；精通SparkStreaming針對流處理的底層原理，熟練應用SparkSql對各種數據源處理,熟練掌握Spark機器學習演算法庫。達到能夠在掌握Spark的各種組件的基礎上，能夠構建出大型的離線或實時的業務項目。掌握程度：精通。
十一、真實大數據項目實戰通過幾個真實的大數據項目把之前學習的知識與大數據技術框架貫穿，學習真實的大數據項目從數據採集、清洗、存儲、處理、分析的完整過程，掌握大數據項目開發的設計思想，數據處理技術手段，解決開發過程中遇到的問題和技術難點如何解決。
『貳』 大數據技術在災害檔案數據管理中的應用優勢
1.大數據技術對實現災害檔案智能管理提供強大保障。2.大數據技術對實現災害檔案數據挖掘提供有力支持。3.大數據技術對實現災害檔案知識管理提供有效支持。4.大數據技術對實現災害檔案數據可視化提供有力支持。
『叄』 如何開展大數據時代下的電子會計檔案管理工作
檔案是復內部最為規范的知識，是制存在的歷史依據，做好檔案管理工作是一個健康發展的需要，檔案管理工作是管理工作的一部分，是提高工作質量和工作效率的基礎條件，是維護歷史真實面貌的一項重要工作，是衡量一個管理水平的重要尺度。會博通知識管理系統提供承載檔案全生命周期管理的管理體系。檔案的採集與形成：對於檔案的信息化採集，支持多種採集渠道以及多種採集方法。可以按照內部管理的習慣以及需要，匹配採用符合自身需要的檔案管理規范，對實體檔案與電子檔案進行統一管理。檔案的信息化存儲：對於來說，如何把檔案進行有序化管理，是檔案管理的重點，會博通綜合檔案管理能有效幫助，對檔案進行分門別類的有序化管理。並且，系統提供例如封面、背脊、目錄、備考表等表格列印，輔助檔案人員輕松地完成對紙質檔案的手工處理。檔案的信息化利用：在如今信息化管理時代，檔案並非單單把檔案封存在檔案室或系統中，而是利用檔案借閱、歸還與發放，搜索，提醒，歷史版本，水印防擴散等功能，助力日後的生產經營管理提供重復利用、歷史借鑒以及促進改善與創新的重要材料。
『肆』 大數據給企業帶來哪些決策
大數據對企業的作用：
1、實時准確地監控、追蹤競爭對手動態，是企業獲取競爭情報的利器。
2、及時獲取競爭對手的公開信息以便研究同行業的發展與市場需求。
3、為企業決策部門和管理層提供便捷、多途徑的企業戰略決策工具。
4、大幅度地提高企業獲取、利用情報的效率，節省情報信息收集、存儲、挖掘的相關費用，是提高企業核心競爭力的關鍵。
5、提高企業整體分析研究能力、市場快速反應能力，建立起以知識管理為核心的「競爭情報數據倉庫」，提高核心競爭力。大數據對現代企業管理決策的影響有哪些
在目前的企業管理過程中，也逐漸對大數據時代下的企業管理與決策模式引起了足夠
的重視。結合目前的實際情況來看，企業在內外部的管理模式上涉及到的內容不斷增多，
從而呈現出了非常明顯的復雜性，這對於企業決策以及決定性關系的數據分析工作帶來了
一定的影響。文章主要針對大數據對現代企業管理決策產生的影響進行了深入的分析，並
結合實際情況提出了一些有效的應對措施，希望能為相關人員提供合理的參考依據。
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關鍵詞：大數據；現代企業；管理；決策;影響
如今，各國經濟之間實現了有效的結合，這就造成企業在發展過程中所面臨的市場竟
爭壓力不斷的增加，對於相關的企業而言，而競爭不僅體現在了企業之間，同時還體現在
了企業的管理方面。針對這種現象，對於相關的決策人員而言，一定要對目前市場環境進
行全面的了解，從而才能保證最終所做的決策具備一定的合理性。因此，一定要對大數據
的真正含義進行全面的了解，這樣才有助於企業的管理人員做出正確的管理決策，從而促
]進企業可以在未來實現更加穩定的發展。
『伍』 大數據的生命周期的九個階段
大數據的生命周期的九個階段
企業建立大數據的生命周期應該包括這些部分：大數據組織、評估現狀、制定大數據戰略、數據定義、數據收集、數據分析、數據治理、持續改進。
一、大數據的組織
沒有人，一切都是妄談。大數據生命周期的第一步應該是建立一個專門預算和獨立KPI的「大數據規劃、建設和運營組織」。包括高層的首席數據官，作為sponsor，然後是公司數據管理委員會或大數據執行籌劃指導委員會，再往下就是大數據的項目組或大數據項目組的前身：大數據項目預研究團隊或大數據項目籌備組。這個團隊是今後大數據戰略的制定和實施者的中堅力量。由於人數眾多，建議引入RACI模型來明確所有人的角色和職責。
二、大數據的現狀評估和差距分析
定戰略之前，先要做現狀評估，評估前的調研包括三個方面：一是對外調研：了解業界大數據有哪些最新的發展，行業頂尖企業的大數據應用水平如何？行業的平均尤其是主要競爭對手的大數據應用水準如何？二是對內客戶調研。管理層、業務部門、IT部門自身、我們的最終用戶，對我們的大數據業務有何期望？三是自身狀況摸底，了解自己的技術、人員儲備情況。最後對標，作差距分析，找出gap。
找出gap後，要給出成熟度現狀評估。一般而言，一個公司的大數據應用成熟度可以劃分為四個階段：初始期（僅有概念，沒有實踐）；探索期（已經了解基本概念，也有專人進行了探索和探討，有了基本的大數據技術儲備）；發展期（已經擁有或正在建設明確的戰略、團隊、工具、流程，交付了初步的成果）；成熟期（有了穩定且不斷成熟的戰略、團隊、工具、流程，不斷交付高質量成果）。
三、大數據的戰略
有了大數據組織、知道了本公司大數據現狀、差距和需求，我們就可以制定大數據的戰略目標了。大數據戰略的制定是整個大數據生命周期的靈魂和核心，它將成為整個組織大數據發展的指引。
大數據戰略的內容，沒有統一的模板，但有一些基本的要求：
1. 要簡潔，又要能涵蓋公司內外干係人的需求。
2. 要明確，以便清晰地告訴所有人我們的目標和願景是什麼。
3. 要現實，這個目標經過努力是能達成的。
四、大數據的定義
我認為：「數據不去定義它，你就無法採集它；無法採集它，你就無法分析它；無法分析它，你就無法衡量它；無法衡量它，你就無法控制它；無法控制它，你就無法管理它；無法管理它，你就無法利用它」。所以「在需求和戰略明確之後，數據定義就是一切數據管理的前提」。
五、 數據採集
1. 大數據時代的數據源很廣泛，它們可能來自於三個主要方面：現有公司內部網各應用系統產生的數據（比如辦公、經營生產數據），也有來自公司外互聯網的數據（比如社交網路數據）和物聯網等。
2.大數據種類很多，總的來講可以分為：傳統的結構化數據，大量的非結構化數據（比如音視頻等）。
3. 數據採集、挖掘工具很多。可以基於或集成hadoop的ETL平台、以互動式探索及數據挖掘為代表的數據價值發掘類工具漸成趨勢。
4. 數據採集的原則：在數據源廣泛、數據量巨大、採集挖掘工具眾多的背景下，大數據決策者必須清楚地確定數據採集的原則：「能夠採集到的數據，並不意味著值得或需要去採集它。需要採集的數據和能夠採集到的數據的"交集"，才是我們確定要去採集的數據。」
六、數據處理和分析
業界有很多工具能幫助企業構建一個集成的「數據處理和分析平台」。對企業大數據管理者、規劃者來講，關鍵是「工具要滿足平台要求，平台要滿足業務需求，而不是業務要去適應平台要求，平台要去適應廠商的工具要求」。那麼這個集成的平台應該有怎樣的能力構成呢？它應該能檢索、分類、關聯、推送和方便地實施元數據管理等。見下圖：
七、 數據呈現
大數據管理的價值，最終要通過多種形式的數據呈現，來幫助管理層和業務部門進行商業決策。大數據的決策者需要將大數據的系統與BI（商業智能）系統和KM（知識管理）系統集成。下圖就是大數據的各種呈現形式。
八、 審計、治理與控制
1.大數據的審計、治理和控制指的是大數據管理層，組建專門的治理控制團隊，制定一系列策略、流程、制度和考核指標體系，來監督、檢查、協調多個相關職能部門的目標，從而優化、保護和利用大數據，保障其作為一項企業戰略資產真正發揮價值。
2.大數據的治理是IT治理的組成部分，大數據的審計是IT審計的組成部分，這個體系要統籌規劃和實施，而不是割裂的規劃和實施。
3.大數據的審計、治理與控制的核心是數據安全、數據質量和數據效率。
九、 持續改進
基於不斷變化的業務需求和審計與治理中發現的大數據整個生命周期中暴露的問題，引入PDCA等方法論，去不斷優化策略、方法、流程、工具，不斷提升相關人員的技能，從而確保大數據戰略的持續成功！
『陸』 如何做好大數據時代的檔案管理工作
檔案是機構內部最為規范的知識，是機構存在的歷史依據，做好檔案專管理工作是一個機屬構健康發展的需要，檔案管理工作是機構管理工作的一部分，是提高機構工作質量和工作效率的基礎條件，是維護歷史真實面貌的一項重要工作，是衡量一個機構管理水平的重要尺度。會博通知識管理系統提供承載檔案全生命周期管理的管理體系。檔案的採集與形成：對於檔案的信息化採集，支持多種採集渠道以及多種採集方法。機構可以按照內部管理的習慣以及需要，匹配採用符合自身需要的檔案管理規范，對實體檔案與電子檔案進行統一管理。檔案的信息化存儲：對於企業來說，如何把檔案進行有序化管理，是檔案管理的重點，3Hmis綜合檔案管理能有效幫助企業，對檔案進行分門別類的有序化管理。並且，系統提供例如封面、背脊、目錄、備考表等表格列印，輔助檔案人員輕松地完成對紙質檔案的手工處理。檔案的信息化利用：在如今信息化管理時代，檔案並非單單把檔案封存在檔案室或系統中，而是利用檔案借閱、歸還與發放，搜索平台，提醒，歷史版本，水印防擴散等功能，助力企業日後的生產經營管理提供重復利用、歷史借鑒以及促進改善與創新的重要材料。
『柒』 大數據背景下構建市場監管知識庫的戰略價值
大數據背景下構建市場監管知識庫的戰略價值_數據分析師考試
「大數據浪潮，洶涌來襲，與互聯網的發明一樣，這絕不僅僅是信息技術領域的革命，更是在全球范圍啟動透明政府、加速企業創新、引領社會變革的利器」，塗子沛在《大數據：正在到來的數據革命》一書中這樣寫道。面對移動互聯和信息技術的不斷興起和發展，大數據已經越多越多的占據著人們的生活，就連風靡全球的NBA比賽也不例外。專業的數據分析師會在每場比賽中記錄每位球員的得分多少、哪個區域得分較多等一系列數據，以此分析每位球員的命中率，為整支隊伍的球隊建設和戰略戰術助力獻策，甚至可以預測每個賽季的比賽結果等等。大數據已經深入到人們日常生活的方方面面，當然對於政府部門也是同樣，大數據背景下，政府機構也將構建行政執法知識體系，構建市場監管知識庫，為進一步提高執政能力做出更大努力。
一、大數據引領政府市場監管走向新征程
2014年8月，深圳市市場和質量監督管理委員召開了關於大市場監管職能轉變及監管方式創新的徵求意見會，會上提及了《深圳市市場和質量監督管理委員會關於推進大市場監管職能轉變及監管方式創新的意見（徵求意見稿）》，在此意見中提出了要將「大數據」監管應用於市場監管，而這也是這一意見稿中的突出亮點之一。運用大數據進行市場監管，必將是未來市場監管發展的必經趨勢。在整個市場監管體系中，搭建行政執法知識體系顯得尤為重要，構建市場監管知識庫成為其中不可或缺的一部分。
在市場監監管的知識庫中包括數字博物館、特色詞庫、業務條線、精品專區以及熱搜等五個模塊，其中業務條線可以細化為：競爭執法、消費維權、網路監管、商標監管、廣告監管、合同監管、質量監管和食品葯品監管等多個方面，逐步開展大數據監管專項研究，運用科學的數據分析方法，全面提高監管能力和效率。
二、政府構建大數據市場監管知識庫的巨大戰略價值
從我國政府的發展現狀和未來發展方向來看，合理利用大數據是我國建設服務型政府有利的技術支持和根本保障，而積極構建市場監管知識庫卻是利用大數據的最好體現。構建市場監管知識庫的戰略價值主要體現在以下四個方面：
第一，有利於政府決策的科學化。市場監管知識庫的構建，將為政府在市場監管方面提供更多的知識、案例、數據，幫助政府合理有效的利用這些資源，做出分析和判斷，提出更合理更科學的決策，減少各方行政資源的浪費，極大地提升了政府的行政效率，提高市場監管的精準度，使不良企業逐漸退出市場，保障了企業經營運轉的良好市場環境。
第二，有利於政府機構的精簡化。利用大數據構建知識庫，可以使政府機構逐漸走向扁平化，精簡職能部門，使職能相近或重復的部門進行合並和刪減，加快信息和知識的傳遞速度，減少有效數據的誤用，增加數據的效用性，保證市場監管的速度和時效，更好的完成市場監管的職能，並且有效的進行職能部門的知識管理和知識傳遞。
第三，有利於維護消費者權益。從構建知識庫的模塊和業務條線來看，市場監管的涉及面逐漸擴大，幾乎將損害消費者權益的方面全部納入進來，加之大數據的收集和分析，能夠切實有效的處理不合法的消費行為和事件，為消費者營造良好的消費環境和市場氛圍，也為相關產業的發展和政策的制定提供可靠科學的數字依據。
第四，有利於政府創新能力的培養。利用大數據構建市場監管知識庫，從一定意義上講，就是符合信息社會的發展趨勢，加快政府從傳統型轉向服務型和知識型的新舉措，是政府行政能力創新的極大體現，是市場監管由此走向知識管理的必經之路，只有不斷加強知識庫的建設，完善政府在市場監管方面的知識管理，才能使我國政府的行政能力不斷增強，創新能力不斷增強，進而不斷提升我國的競爭實力。
三、國外政府大數據的實踐與戰略
不僅我國政府在不斷利用大數據構建知識庫，在國外也早已掀起了構建大數據政府的熱潮。早在2013年3月29日，奧巴馬政府便公布了「大數據研發計劃」（Big Data Research and Development Initiative），目的便是希望政府機構可以積極利用和挖掘大數據，不斷鞏固市場監管的數據基礎和地位，實現政府的智能決策，為大數據的政府時代奠定基礎。
此外，還有法國政府也在積極響應大數據的時代號召。2013年，法國生產振興部部長Arnaud Montebourg、數字經濟部副部長Fleur Pellerin和投資委員Louis Gallois在第二屆巴黎大數據大會(le congrès Big Data)的第二天共同宣布了「法國政府為促進大數據領域的發展，將以新興企業、軟體製造商、工程師、信息系統設計師等為目標，開展一系列的投資計劃」這項重大決定，目前，法國政府將投入1150萬歐元用於支持7個未來投資項目，這足以證明法國政府對於大數據領域發展的高度重視，而這些決定的目的也是想通過發展大數據及其實踐作用，進一步促進法國在大數據領域的發展以及大數據對政府和對民眾生活的重大意義。
除了歐美發達國家的大數據政府戰略之外，2013年6月，日本安倍內閣公布了新IT戰略——「創建最尖端IT國家宣言」，該宣言強調了2013年～2020年，日本政府以發展開放公共數據和大數據為核心的新IT國家戰略，旨在把日本建設成為一個具有「世界最高水準的廣泛運用信息產業技術的社會」。由此可以看出，世界各國都已在大數據的浪潮中不斷前進，奮勇向前。
四、我國政府的大數據實踐案例
2013年11月15日黨的十八屆三中全會上正式發布了《中共中央關於全面深化改革若乾重大問題的決定》，其中提到了國家治理體系和治理能力現代化。這就要求我國政府不斷提高行政效率，加快轉變為服務創新型政府，而這一目標的實現，離不開大數據的支持。對於大數據的的利用，我國政府在摸索的道路中也取得了一定的成就。
例如，在2013年召開的第二屆工商行政管理創新發展高層研討會上，大數據挖掘技術構建的企業發展工商指數這一創舉成為了會議的焦點之一。這一指數的構建樣本來源於國家工商總局的國家經濟戶籍庫，其數據量多達5500萬家的企業和個體戶。由此可見，構建大數據市場監管的知識庫體系，可以為大數據的後續利用提供樣本和服務，進一步體現了知識庫構建的重大戰略價值。該指數是一個名為「企業發展和宏觀經濟發展關系研究」課題組進行構建的，其成員分別是國家工商總局、首經貿財稅數據研究所以及著名的龍信數據公司，它將在預測宏觀經濟走勢方面發揮著不可小視的作用。一旦具有一個先導性的指標體系，我國政府就能在經濟政策和宏觀調控方面做出更為科學嚴謹的決策，為我國的經濟發展貢獻力量。這一指數的提出，從一定意義上肯定我國政府在大數據利用方面的努力，也為後續其他部門政府在監管和行政中利用大數據知識庫提供了借鑒和模板，希望能從已有和逐漸被挖掘的數據中提取更多的信息，產生更大的價值，實現真正的政府行政信息化。
五、結語
大數據時代已經來臨，它代表著信息技術未來發展的戰略走向，也將引發技術領域跨越式發展。如何利用好這一「21世紀的新石油」成了我國政府面臨的新機遇也是新挑戰。只有不斷加快數據的收集，加強數據的分析，完善數據的利用，才能不斷健全政府的市場監管職能，打造公開透明的服務型政府，成為極具競爭力的知識型政府。
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『捌』 協同辦公系統中的大數據知多少
協同辦公系統中的大數據知多少
協同辦公系統中有哪些重要的數據，可以做到這么多事情呢?可以說，企業內的人事數據、財務數據、業務數據、生產數據、項目數據、調查數據等都可以在協同辦公系統中生成，它們是如何生成的呢?
通過對華天動力協同辦公系統用戶的調研，我們發現數據來自兩個方面：
一方面，數據來自協同辦公系統自身的生成。
首先，協同辦公系統的工作流表單中包含了大量財務、人事、業務、行政等數據，這些數據在審批完畢後就會保存在協同辦公系統中，日積月累，就成為一個龐大的資料庫，也是一筆寶貴的財富。
其次，協同辦公系統的任務管理、人事管理、知識管理、客戶管理等功能中也會產生大量的數據，當這些功能中的數據積累到一定量級後，就會形成各種有意義的統計報表，為經營管理和決策提供科學依據。
另一方面，數據來自協同辦公系統外部的整合。
作為一種面向企業管理的工具，協同辦公系統正成為一個數據集成和展示的平台，各種數據在這里匯總，統一提供給管理者使用。有的企業在協同辦公系統中構建介面，提取第三方業務系統的數據;有的企業在協同辦公系統中設置數據窗口，直接由人工錄入數據。這些工作使得協同辦公系統中的數據越來越多，也越來越有價值。
既然數據有了，那麼問題來了，怎麼利用好這些數據呢?
優秀的協同辦公系統提供了強大的報表工具，可以對系統內的數據進行及時、准確的匯總和統計。
以華天動力協同辦公系統為例，它集成了國內最為領先的報表工具，可以讓用戶輕松自定義各種類型的統計報表和展示圖形，如條狀圖、餅狀圖等，對系統內的數據實現360度無死角的統計匯總。
這些統計報表設置完成後，就可以自動實時更新，並且可以直接推送給相關主管查閱。重要的`是，所有的數據都支持穿透查詢，可以一直追溯到數據的源頭。
華天動力協同辦公系統還提供了“管理駕駛艙”的功能，在一個界面上向管理者集中展示各種統計報表和圖形，這就是充分利用大數據的直觀表現。
在優秀的協同辦公系統身上，對數據的應用已經非常好。基於商業智能的理念，協同辦公系統可以將數據以不同訴求、不同緯度、更細的粒度呈現給管理者，讓管理者通過這種直觀、客觀、美觀的方式，更智慧更理性地做出判斷以及預測，從而制定合理的決策。 ;