關於大資料庫的案例分析

① 什麼是大數據，大數據的典型案例有哪些

隨著大數據時代的到來，大數據早已被逐步的運用在我們生活中的方方面面，那麼除了之前眾所周知的大數據殺熟事件，對於大數據你還了解多少呢？科學運用案例你又知道多少?今天就跟隨千鋒小編一起來看看。
洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。
google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。
統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。
麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。
梅西百貨的實時定價機制，根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。
……
種種的案例實在是太多，或許我們永遠說不完一樣，所以我們就來看一看大數據被科學運用的一個經典案例：

「啤酒與尿布」的故事產生於20世紀90年代的美國沃爾瑪超市中，沃爾瑪的超市管理人員分析銷售數據時發現了一個令人難於理解的現象：在某些特定的情況下，「啤酒」與「尿布」兩件看上去毫無關系的商品會經常出現在同一個購物籃中，這種獨特的銷售現象引起了管理人員的注意，經過後續調查發現，這種現象出現在年輕的父親身上。
如果這個年輕的父親在賣場只能買到兩件商品之一，則他很有可能會放棄購物而到另一家商店，直到可以一次同時買到啤酒與尿布為止。沃爾瑪發現了這一獨特的現象，開始在賣場嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區域，讓年輕的父親可以同時找到這兩件商品，並很快地完成購物;而沃爾瑪超市也可以讓這些客戶一次購買兩件商品、而不是一件，從而獲得了很好的商品銷售收入，這就是「啤酒與尿布」 故事的由來。
當然「啤酒與尿布」的故事必須具有技術方面的支持。1993年美國學者Agrawal提出通過分析購物籃中的商品集合，從而找出商品之間關聯關系的關聯演算法，並根據商品之間的關系，找出客戶的購買行為。艾格拉沃從數學及計算機演算法角度提 出了商品關聯關系的計算方法——Aprior演算法。沃爾瑪從上個世紀 90 年代嘗試將 Aprior 演算法引入到 POS機數據分析中，並獲得了成功，於是產生了「啤酒與尿布」的故事。
其實大數據，其影響除了以上列舉的方面外，它同時也能在經濟、政治、文化等方面產生深遠的影響，大數據可以幫助人們開啟循「數」管理的模式，也是我們當下「大社會」的集中體現，三分技術，七分數據，得數據者得天下。

② 求一些"數據倉庫和數據挖掘"的案例

與商業智能相關的詞彙有例如數據倉庫，數據裝載（ETL），數據挖掘（Data Mining）， 客戶關系管理（CRM），SAS，PeopleSoft, SAP等。理清他們之間的關系才能准確制訂個人職業發展規劃。

到上個世紀九十年代，以數據存儲為目的的聯機分析處理系統（OLTP）已經發展得相當成熟，關系型資料庫的應用已經非常普及，大型企業或部門積累了大量原始數據。這些數據是按照關系型結構存儲，在更新，刪除，有效存儲（少冗餘數據）方面表現出色，但在復雜查詢方面效率卻十分低下。為充分利用已有數據，提供復雜查詢，提供更好的決策支持，出現了數據倉庫（Data Warehouse）。數據倉庫與資料庫（這里的資料庫指關系型資料庫）的區別在於，數據倉庫以方便查詢（稱為主題）為目的，打破關系型資料庫理論中標准泛式的約束，將資料庫的數據重新組織和整理，為查詢，報表，聯機分析等提供數據支持。數據倉庫建立起來後，定期的數據裝載（ETL）成為數據倉庫系統一個主要的日常工作。

在數據倉庫發展的同時，一項從大量數據中發現隱含知識的技術也在學術領域興起,這就是數據挖掘。數據挖掘也稱為資料庫知識發現（Knowledge Discovery in Databases, KDD），就是將高級智能計算技術應用於大量數據中，讓計算機在有人或無人指導的情況下從海量數據中發現潛在的，有用的模式（也叫知識）。最初的數據挖掘應用一般需要從組織數據做起，經歷演算法設計（建模），挖掘，評價，改進等步驟。其中組織整理數據占據大部分時間，大約佔到整個數據挖掘項目80%的時間。

數據挖掘是近年來信息爆炸推動下的新興產物，是從海量數據中提取有用知識的熱門技術。傳統的交易型系統，九十年代興起的互連網技術及ERP系統在越來越廉價的存儲設備配合下，產生了大量的數據。但與之相配合的數據分析和知識提取技術在相當長一段時間里沒有大的進展，使得存儲的大量原始數據沒有被充分利用，轉化成指導生產的「知識」，形成「數據的海洋，知識的荒漠」這樣一種奇怪的現象。

數據挖掘(Data Mining)就是從大量數據中發現潛在規律、提取有用知識的方法和技術。因為與資料庫密切相關，又稱為資料庫知識發現(Knowledge Discovery in Databases，KDD)。數據挖掘不但能夠學習已有的知識，而且能夠發現未知的知識；得到的知識是「顯式」的，既能為人所理解，又便於存儲和應用，因此一出現就得到各個領域的重視。從80年代末的初露頭角到90年代末的廣泛應用，以數據挖掘為核心的商業智能(BI)已經成為IT及其它行業中的一個新寵。目前數據挖掘技術在零售業的貨籃數據（Basket data）分析、金融風險預測、產品產量、質量分析、分子生物學、基因工程研究、Internet站點訪問模式發現以及信息搜索和分類等許多領域得到了成功的應用。如果你訪問著名的亞馬遜網上書店(www.amazon.com)，會發現當你選中一本書後，會出現相關的推薦數目「Customers who bought this book also bought」，這背後就是數據挖掘技術在發揮作用。

數據挖掘的真正普及是建立在數據倉庫的成功應用之上。一個設計完善的數據倉庫已經將原始數據經過了整理和變換，在此基礎上再進行深入挖掘就是順理成章的事情。數據挖掘滲透到某些行業，產生了一些特定的應用，比如現在經常會聽到的客戶關系管理（Customer Relationship Management, CRM）。客戶關系管理的概念由來已久，但現代的客戶關系管理一般指以客戶數據為處理對象的一類商業智能應用。通過挖掘客戶信息，發現潛在的消費趨勢或動向。比如電信公司通過分析用戶通話模式（通話時間，時段，通話量等），制訂不同的計費方案，滿足用戶的同時也提高自己的利潤。同其它應用一樣，客戶關系管理發展到一定階段，會出現相應的系統供應商。據2003年1月的一項調查，CRM市場的領先者從高到低依次為PeopleSoft, Seibel, Oracle, SAP. 微軟公司也將加入CRM市場。

從上可以看出，商業智能的應用領域非常廣泛。它通常以數據倉庫為基礎，以數據挖掘為核心，演變出類似CRM這樣的應用。一個商業智能系統的開發涉及到很多知識和技能，能夠從事商業智能系統開發，那當然是最好不過的。如果沒有這樣的機會，對於想進入商業智能領域的朋友，應該如何規劃自己的職業發展？

首先，根據自己想從事的應用領域，比照該行業商業智能應用所需的知識和經驗，找出自己的長處和不足。比如已經有零售業，醫葯業，製造業的工作經驗，或熟悉資料庫，編程，人工智慧，統計學等。然後補充自己的不足。通過與該領域有經驗人士交流，查閱資料，自學或參加相關培訓或選修大學課程都是彌補自己不足的手段。當你對將要從事的工作心中有數後，可以開始嘗試申請入門級職位。不要編造經歷，但要展示你對所申請職位所具備的相關經驗（如 business方面的）和知識（會用到的技術，名詞，清晰的概念）。在得到入門級職位後，要留心更高級職位用到的技術，軟體等。然後利用業余時間繼續補充相關知識。一旦內部有更高級職位的空缺，你又能夠展示你具備的相關知識，就具有很強的競爭里，因為一般情況下公司都會願意給內部職員一個嘗試的機會的。

如果既沒有business背景，又沒有數據挖掘方面經驗，該如何尋求突破呢？下面的例子不是唯一的道路，有心的朋友應該能得到啟發。

一般正規的呼叫中心（這里指呼出服務）的工作方式是這樣的：每天分析員根據現階段的任務，從大量客戶數據中篩選出響應可能性高的客戶名單，交給業務代表；業務代表根據下達的客戶名單做電話推銷，對每個電話的結果做相應記錄；根據客戶實際響應情況，分析員調整篩選演算法，選出第二天的客戶名單；分析客戶響應或不響應的原因。這就是一個典型的客戶關系管理在呼叫中心應用的例子。

取得一個呼叫中心客戶代表的職位並不難。難的是有沒有看到做客戶代表除每小時11，12元工資外潛在的價值。通過做客戶代表，應該對該中心使用的客戶關系管理系統有了應用經驗，通過與主管或分析員的交流，應該了解交到你手裡的客戶名單是怎麼分析出來的。心中有數後，就是等待時機的出現了。一個客戶篩選演算法的改進建議，一個內部分析員職位的空缺，就是展示自己商業智能方面能力的機會。這時的你，已經具備了其他應聘者所不具備的優勢：有相關工作背景知識，熟悉應用環境和內部主管，提前知道空缺消息…

規劃個人職業發展的時候，在眾多考慮因素中有兩個是非常重要的：所要投入的技術所處的發展階段和能否結合已有專業知識。

一種技術從提出到廣泛應用（或失敗被拋棄）有一定的發展周期，稱為科學技術的生命周期（Technological life cycle）。該周期大致分為創新（Innovators），早期成長（Early adopters），分歧點（Chasm），早期流行（Early majority），晚期流行（Late majority）和衰退階段（Laggards）。對於應用型技術人員來說，早期流行階段是進入一個新技術領域的最佳時機，因為該技術已經通過分歧點的考驗，又處於上升階段，風險最小，競爭最少，更容易脫穎而出。數據挖掘技術現在就處在這樣一個早期流行階段。

數據挖掘的對象是某一專業領域中積累的數據；挖掘過程是一個人機交互、多次反復的過程；挖掘的結果要應用於該專業。因此數據挖掘的整個過程都離不開應用領域的專業知識。「Business First, technique second」是數據挖掘的特點。因此學習數據挖掘不意味著丟棄原有專業知識和經驗。相反，有其它行業背景是從事數據挖掘的一大優勢。如有銷售，財務，機械，製造，call center等工作經驗的，通過學習數據挖掘，可以提升個人職業層次，在不改變原專業的情況下，從原來的事務型角色向分析型角色轉變。

我們正處於一個信息爆炸的年代，能夠在第一時間內獲得或者找到最有價值的信息和資源，則成為企業在激烈地競爭中取勝的重要的因素，所以，商業智能（Business Intelligence）應運而生，而與之相關的技術和工具如Data Warehouse、 Data Mining、SAS則以驚人的速度得到快速、蓬勃的發展。

③ 管理信息系統案例分析 謝謝大家啦！！！

網上搜了一篇文章，希望對你有幫助

概述
醫院信息系統（Hospital Information System簡稱HIS）是一門容醫學、信息、管理、計算機等多種學科為一體的邊緣科學，在發達國家已經得到了廣泛的應用，並創造了良好的社會效益和經濟效益。HIS是現代化醫院運營的必要技術支撐和基礎設施，實現HIS的目的就是為了以更現代化、科學化、規范化的手段來加強醫院的管理，提高醫院的工作效率，改進醫療質量，從而樹立現代醫院的新形象，這也是未來醫院發展的必然方向。
為了滿足我國醫院發展的需要，為了使祖國醫學早日與世界科技接軌，大連匯源電子系統工程有限公司集中了大量的人力和物力，借鑒國內外HIS的先進經驗，並結合國內各家醫院的傳統管理模式和實際需求，開發了該醫院管理信息系統， 2001年《匯源醫院管理信息系統》被大連市信息產業局認定為軟體產品，該產品是真正適合我國國情的醫院管理信息系統，是唯一能在中國境內與IBM醫院信息系統解決方案平分天下的有自主知識產權的醫院信息系統。

系統設計概述

該系統的實施將在整個醫院建設企業級的計算機網路系統，並在其基礎上構建企業級的應用系統，實現整個醫院的人、財、物等各種信息的順暢流通和高度共享，為全院的管理水平現代化和領導決策的准確化打下堅實的基礎。該系統具有成熟、穩定、可靠、適用期長、擴充性好等特點，可以根據各醫院各自的特點度身製作。該系統已成功地運行在普蘭店市第一人民醫院、庄河市第一人民醫院、大連市中山醫院、蓋州市中心醫院、蓬萊市人民醫院、丹東市中醫院、撫順市中醫院、鐵嶺中醫院、鐵嶺縣醫院、黑龍江省呼蘭縣中醫院、大連大學附屬醫院、瓦房店第一人民醫院等一系列三甲、三乙、二甲等醫院，為各醫院取得了良好的社會效益與經濟效益，同時也受到客戶的廣泛好評。
應用軟體功能
（一）、醫院各職能部門微機配備表
整個系統由一台伺服器和若乾颱工作站構成一個網路，各個子系統在網路上協調運行，部門間業務查詢靈活，又提供嚴格的許可權控制。每個子系統提供一個公用查詢功能，每個子系統在此功能下只能使用它有權調用的功能。網路間共享的數據是實時的，避免造成部門間數據不一致的現象。
（二）、醫院管理子系統功能視圖
醫院管理子系統（HIS）通常包含門診、住院兩部分，而管理的主線則為葯品和收款金額。
1、視圖說明：
以上為醫院的各職能部門的功能視圖。方框內的部門為配備計算機的部門；平行線內的部門為醫院內相關部門。各部門間傳遞的是數據信息。由於人事科、總務科等相對功能獨立，所以未包括在內。
2、功能詳細設計見附錄
硬體平台系統設計
硬體是系統實施的基礎，在設計方案中，我們考慮到系統實施的各種要求及特點，同時兼顧醫院的實際情況，硬體選型時必須符合系統需求，兼顧系統性能，以性價比最高為原則，使系統達到最優、也最經濟的方案。
1.伺服器（SERVER）
主伺服器是系統的心臟，系統中所有工作站都必須與其進行信息交換，所以必須保證其速度快、穩定、質量可靠。
2.工作站（WorkStation）
工作站的選用是以保證網路的高速度運行、高可靠性為標准。同時考慮到醫院的具體實際情況，達到系統的要求並為醫院自身節省有限的資金。
3.列印機（PRINTER）
我們選用列印機主要以列印速度快、耐用、運行成本低為主。世界著名的列印機生產商產品完全符合其要求。
4.配電電源（UPS）
電源中斷時，如果網路正在運行，可能導致數據丟失、設備損壞從而造成無法彌補的損失。因此，必須保證機器的不間斷運行，但僅能提供一段很短的時間，並發出警報。
網路設計
醫院管理系統是一個綜合性的系統。因此，在設計方案中，大連匯源電子系統工程有限公司考慮到管理面廣、部門多、信息交換要求及時等特點，同時兼顧醫院的實際情況，網路採用國際標準的星型的網路拓撲結構，其具有擴充靈活、維護方便、運行穩定、互連性好、性能價格比合理等特點，是計算機網路系統採用的最優、也最經濟的方案。
1. 綜合布線
纜線是計算機網路的生命線，是傳送信息的動脈，線路如因質量問題而造成損壞，將會使網路全部癱瘓，而停止工作。因此，我們在設計中採用樓宇自動化的綜合布線方案，嚴格按照綜合布線的技術要求，以此提高線路的質量和穩定性。同時可用於語言傳輸，便於用戶自由選擇，根據現場情況，線纜可連接於RJ-45插座於牆面上，也可用RJ-45插頭直接連工作站,這樣便於維護和擴充
2. 網路設備
網路設備主要是交換機（Switch HUB） 和集線器（HUB） ，它們是連接主伺服器和工作站的中間設備。交換機（Switch）是網路中的核心設備，它提供伺服器、工作站之間的交換式的快速連接，網路中還有一個硬體設備，就是網路適配器，又稱網卡，用於連接每一個工作站與線纜。因為網卡是每一個工作站與網路連接的主要設備，為了使工作站穩定的工作，兼容性好、可靠性高的網卡是一定要保證的。
3.網路管理
我們使用以上的網路方案是為了充分利用網路資源，便於管理與維護。在規劃中我們使各工作站不互相依賴， 但又互相聯系。即一個工作站的運行狀態的好壞並不影響其它工作站的正常運行，提高了網路的可靠性。
資料庫系統和系統管理平台
1、 資料庫系統
醫院管理信息系統因其數據量巨大、實時性強，所以在資料庫系統選型時必須選擇高效、穩定的大型資料庫系統。
2、 網路操作系統
網路操作系統是網路硬體設備基礎上的一層軟體平台，沒有網路操作系統將不能構成合理的計算機網路系統。 網路操作系統是網路的重要組成部分，因其穩定並與資料庫系統配合緊密。
工程服務
1.網路安裝
大連匯源電子系統工程有限公司負責網路工程安裝，遵循EIA/TIA568B布線標准，安裝內容如下：
● 提供網路拓撲設計圖
● 安裝伺服器及網路適配器
● 安裝工作站及網路適配器
● 安裝Switch HUB 、HUB
● UTP 及所有接頭
● 安裝伺服器網路操作系統
● 安裝工作站應用軟體
2.網路調試
按照標准調試每一個節點，保證每一個工作站能正常運行，並進行嚴格的安裝後測試，減少每一個點的不良隱患，使網路能穩定的運行。
3.網路管理
大連匯源電子系統工程有限公司在工程完工後，保證定期派工程技術人員對網路進行管理和維護，定期對使用人員提供技術指導。
培訓服務
1.網路系統管理人員培訓
網路管理人員是高級操作人員，網路正常運行必須由網路高級管理人員隨時維護，因此對高級操作人員要求有一定的網路知識及網路維護水平。本公司提供對網路管理人員為期兩個月的技術培訓，使其達到能獨立維護保養網路的能力。
2.工作站管理人員培訓
工作站管理人員是維護管理應用系統軟體的中級人員，必須能夠管理整個系統及各部門子系統的銜接和調用。本公司對中級人員提供30天的培訓，使其能夠了解各部門子系統的調用，及時為各部門提供維護和系統的正常運作。
3.工作站使用人員培訓
工作站使用人員培訓是單機工作站的操作人員，只能了解本部門的子系統的操作，不必也不能接觸其它子系統，本公司提供30天的培訓，學習單機單系統、本部門的相關操作。
系統維護與支持
大連匯源電子系統工程有限公司提供用戶網路及硬體設備一年質保，軟體系統自交付使用後一年內免費維護。對網路和軟體系統提供終身技術支持，我們承諾並保證24小時時刻響應用戶的呼叫，及時提供完善周到的技術支持和服務。

④ 大數據有哪些具體的應用案例

大數據有具體的應用案例還是很多的，比如 ：

1、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。
2. Tipp24 AG針對歐洲博彩業構建的下注和預測平台。該公司用KXEN軟體來分析數十億計的交易以及客戶的特性，然後通過預測模型對特定用戶進行動態的營銷活動。這項舉措減少了90%的預測模型構建時間。SAP公司正在試圖收購KXEN。
3. 沃爾瑪的搜索。自行設計了最新的搜索引擎Polaris，利用語義數據進行文本分析、機器學習和同義詞挖掘等。根據沃爾瑪的說法，語義搜索技術的運用使得在線購物的完成率提升了10%到15%。「對沃爾瑪來說，這就意味著數十億美元的金額。」Laney說。
4. 快餐業的視頻分析。該公司通過視頻分析等候隊列的長度，然後自動變化電子菜單顯示的內容。如果隊列較長，則顯示可以快速供給的食物;如果隊列較短，則顯示那些利潤較高但准備時間相對長的食品。
5. Morton牛排店的品牌認知。當一位顧客開玩笑地通過推特向這家位於芝加哥的牛排連鎖店訂餐送到紐約Newark機場（他將在一天工作之後抵達該處）時，Morton就開始了自己的社交秀。首先，分析推特數據，發現該顧客是本店的常客，也是推特的常用者。根據客戶以往的訂單，推測出其所乘的航班，然後派出一位身著燕尾服的侍者為客戶提供晚餐。
6. PredPol Inc.。PredPol公司通過與洛杉磯和聖克魯斯的警方以及一群研究人員合作，基於地震預測演算法的變體和犯罪數據來預測犯罪發生的幾率，可以精確到500平方英尺的范圍內。在洛杉磯運用該演算法的地區，盜竊罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。
7. Tesco PLC（特易購）和運營效率。這家超市連鎖在其數據倉庫中收集了700萬部冰箱的數據。通過對這些數據的分析，進行更全面的監控並進行主動的維修以降低整體能耗。
8. American Express（美國運通，AmEx）和商業智能。以往，AmEx只能實現事後諸葛式的報告和滯後的預測。「傳統的BI已經無法滿足業務發展的需要。」Laney認為。於是，AmEx開始構建真正能夠預測忠誠度的模型，基於歷史交易數據，用115個變數來進行分析預測。該公司表示，對於澳大利亞將於之後四個月中流失的客戶，已經能夠識別出其中的24%。

⑤ 大數據分析應用案例四網路營銷行業的大數據分析通過使用什麼大數據分析工具實

專業的大數據分析工具
2、各種Python數據可視化第三方庫
3、其它語言的數據可視化框架
一、專業的大數據分析工具
1、FineReport
FineReport是一款純java編寫的、集數據展示(報表)和數據錄入(表單)功能於一身的企業級web報表工具，只需要簡單的拖拽操作便可以設計復雜的中國式報表，搭建數據決策分析系統。
2、FineBI
FineBI是新一代自助大數據分析的商業智能產品，提供了從數據准備、自助數據處理、數據分析與挖掘、數據可視化於一體的完整解決方案，也是我比較推崇的可視化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau類似，都主張可視化的探索性分析，有點像加強版的數據透視表。上手簡單，可視化庫豐富。可以充當數據報表的門戶，也可以充當各業務分析的平台。
二、Python的數據可視化第三方庫
Python正慢慢地成為數據分析、數據挖掘領域的主流語言之一。在Python的生態里，很多開發者們提供了非常豐富的、用於各種場景的數據可視化第三方庫。這些第三方庫可以讓我們結合Python語言繪制出漂亮的圖表。
1、pyecharts
Echarts(下面會提到)是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。當Python遇上了Echarts，pyecharts便誕生了，它是由chenjiandongx等一群開發者維護的Echarts Python介面，讓我們可以通過Python語言繪制出各種Echarts圖表。
2、Bokeh
Bokeh是一款基於Python的互動式數據可視化工具，它提供了優雅簡潔的方法來繪制各種各樣的圖形，可以高性能地可視化大型數據集以及流數據，幫助我們製作互動式圖表、可視化儀錶板等。
三、其他數據可視化工具
1、Echarts
前面說過了，Echarts是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。
大家都知道去年春節以及近期央視大規劃報道的網路大數據產品，如網路遷徙、網路司南、網路大數據預測等等，這些產品的數據可視化均是通過ECharts來實現的。
2、D3
D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一種JavaScript庫。但是D3能夠提供大量線性圖和條形圖之外的復雜圖表樣式，例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集群和單詞雲等。
回答於 2021-08-19
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大數據分析工具有哪些，有什麼特點
一、hadoop Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop 是高效的，因為它以並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。 Hadoop帶有用 Java 語言編寫的框架，因此運行在 Linux 生產平台上是非常理想的。Hadoop 上的應用程序也可以使用其他語言編寫，比如 C++。 二、HPCC HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。1993年，由美國科學、工程、技術聯邦協調理事會向國會提交了「重大挑戰項目：高性能計算與 通信」的報告，也就是被稱為HPCC計劃的報告，即美國總統科學戰略項目，其目的是通過加強研究與開發解決一批重要的科學與技術挑戰問題。HPCC是美國實施信息高速公路而上實施的計劃，該計劃的實施將耗資百億美元，其主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆 比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。 三、Storm Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。Storm很簡單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來，其它知名的應用企業包括Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、樂元素、 Admaster等等。 Storm有許多應用領域：實時分析、在線機器學習、不停頓的計算、分布式RPC(遠過程調用協議，一種通過網路從遠程計算機程序上請求服務)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的汽車行業數據分析找哪家？可以咨詢麥柯萊依斯，麥柯萊依斯信息咨詢(上海)有限公司，提供汽車行業相關企業共同需要的世界各國供應商信息 ，如采購、配套、工廠情況、動態、汽車產銷量數據、技術、市場調研報告、還有預測型市場投放計劃等，節省企業在信息收集上花費的時間與成本。麥柯萊依斯通過新聞發布、個別調查，從外部機構購買，與企業合作等方式，獨立取材，集中收集、整合並分析數據信息，構建資料庫，面向汽車行業專業人士，提供數據服務。期待您的來電！
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一般用哪些工具做大數據分析
大數據圖表分析的工具其實有很多，關鍵要看題主的是在什麼樣的業務場景下。一般情況下，Excel就可以滿足日常的使用需求，當然前提在於你對Excel足夠熟練。當然，如果你懂代碼，可以用：Echarts ，如果你懂設計，可以用：Ai。這些都可以做大數據圖表分析出來。可是從題主的描述中，我看到兩個關鍵詞：數據積累多、領導看。這就註定了Excel很難擔此重任。所以在製作統計圖表方面，你可能就需要使用一些更為靈活的軟體。作為業務人員或者分析師，你可能需要用到商業智能類的軟體，比如：永洪BI對於BI類產品來說，進行大數據圖表分析簡直就是小菜一碟，而永洪BI在國內的廠商中應該是做的最好的了。進行大數據圖表分析的時候，只需要把數據導入產品中，通過拖拖拽拽就可以生成統計圖表了，而且完全不用擔心數據量大的問題。以下是幾張有代表性的：使用BI軟體可以解決統計圖表製作的問題，但是大數據圖表分析的過程中，如何讓圖表表達更清楚的含義，有以下幾個原則可以借鑒：越簡單越好，專注於表達核心信息；在需要表達細節的時候，可以放更多的信息；差異越大越好，這樣會使得你的統計圖表更明顯，易於理解；
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一般用哪些工具做大數據分析？
大數據工具：數據建模工具SPSS：主要用於數據建模工作，功能穩定且強大，能夠滿足中小企業在業務模型建立過程中的需求。 大數據工具：數據可視化分析工具億信華辰一站式數據分析平台ABI，提供ETL數據處理、數據建模以及一系列的數據分析服務，提供的數據分析工具豐富：除了中國式復雜報表、dashboard、大屏報表外，ABI還支持自助式分析，包括拖拽式多維分析、看板和看板集，業務用戶通過簡單拖拽即可隨心所欲的進行探索式自助分析。同時，類word即席報告、幻燈片報告，讓匯報展示更加出彩。
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⑥ 大數據時代的案例分析

個案一
你開心他就買你焦慮他就拋
華爾街「德溫特資本市場」公司首席執行官保羅·霍廷每天的工作之一，就是利用電腦程序分析全球3.4億微博賬戶的留言，進而判斷民眾情緒，再以「1」到「50」進行打分。根據打分結果，霍廷再決定如何處理手中數以百萬美元計的股票。
霍廷的判斷原則很簡單：如果所有人似乎都高興，那就買入；如果大家的焦慮情緒上升，那就拋售。
這一招收效顯著——當年第一季度，霍廷的公司獲得了7%的收益率。
個案二
國際商用機器公司（IBM）估測，這些「數據」值錢的地方主要在於時效。對於片刻便能定輸贏的華爾街，這一時效至關重要。曾經，華爾街2%的企業搜集微博等平台的「非正式」數據；如今，接近半數企業採用了這種手段。
●「社會流動」創業公司在「大數據」行業生機勃勃，和微博推特是合作夥伴。它分析數據，告訴廣告商什麼是正確的時間，誰是正確的用戶，什麼是應該發表的正確內容，備受廣告商熱愛。
●通過喬希·詹姆斯的Omniture（著名的網頁流量分析工具）公司，你可以知道有多少人訪問你的網站，以及他們呆了多長時間——這些數據對於任何企業來說都至關重要。詹姆斯把公司賣掉，進賬18億美元。
●微軟專家吉拉德喜歡把這些「大數據」結果可視化：他把客戶請到辦公室，將包含這些公司的數據圖譜展現出來——有些是普通的時間軸，有些像蒲公英，有些則是鋪滿整個畫面的泡泡，泡泡中顯示這些客戶的粉絲正在談論什麼話題。
●「臉譜」數據分析師傑弗遜的工作就是搭建數據分析模型，弄清楚用戶點擊廣告的動機和方式。
處理和分析工具
用於分析大數據的工具主要有開源與商用兩個生態圈。
開源大數據生態圈：
1、Hadoop HDFS、HadoopMapRece, HBase、Hive 漸次誕生，早期Hadoop生態圈逐步形成。
2、. Hypertable是另類。它存在於Hadoop生態圈之外，但也曾經有一些用戶。
3、NoSQL，membase、MongoDb
商用大數據生態圈：
1、一體機資料庫/數據倉庫：IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。
2、數據倉庫：TeradataAsterData, EMC GreenPlum, HPVertica 等等。
3、數據集市：QlikView、 Tableau 、 以及國內的Yonghong Data Mart 。

⑦ 資料庫課程設計實例

資料庫課程設計

題目：小型超市管理系統
1、項目計劃
1.1系統開發目的
（1）大大提高超市的運作效率；
（2）通過全面的信息採集和處理，輔助提高超市的決策水平；
（3）使用本系統，可以迅速提升超市的管理水平，為降低經營成本， 提高效益，增強超市擴張力， 提供有效的技術保障。
1.2背景說明
21世紀，超市的競爭也進入到了一個全新的領域，競爭已不再是規模的競爭，而是技術的競爭、管理的競爭、人才的競爭。技術的提升和管理的升級是超市業的競爭核心。零售領域目前呈多元發展趨勢，多種業態：超市、倉儲店、便利店、特許加盟店、專賣店、貨倉等相互並存。如何在激烈的競爭中擴大銷售額、降低經營成本、擴大經營規模，成為超市營業者努力追求的目標。
1.3項目確立
針對超市的特點，為了幫助超市解決現在面臨的問題，提高小型超市的競爭力，我們將開發以下系統：前台POS銷售系統、後台管理系統，其中這兩個子系統又包含其它一些子功能。
1.4應用范圍
本系統適應於各種小型的超市。
1.5 定義
（1）商品條形碼：每種商品具有唯一的條形碼，對於某些價格一樣的商品，可以使用自定義條形碼。
（2）交易清單：包括交易的流水賬號、每類商品的商品名、數量、該類商品的總金額、交易的時間、負責本次收銀的員工號。
（3）商品積壓：在一定時期內，遠無法完成銷售計劃的商品會造成積壓。
（4）促銷：在一定時期內，某些商品會按低於原價的促銷價格銷售。
庫存告警提示：當商品的庫存數量低於庫存報警數量時發出提示。
（5）盤點：計算出庫存、銷售額、盈利等經營指標。
1.6 參考資料
《資料庫原理及設計》 陶宏才編 清華大學出版社
《SQL Server 2000 實用教程》范立南編 清華大學出版社
《SQL Server 2000 編程員指南》李香敏編 北京希望電子出版社
《輕松搞定 SQL Server 2000 程序設計》Rebecca M.Riordan編
《軟體工程規范》Watts S.Humphrey編 清華大學出版社
《軟體工程理論與實踐》 Shari Lawrence Pfleeger編 清華大學出版社
《軟體需求分析》 Swapna Kishore編 機械工業出版社
《軟體工程思想》 林銳編

2、邏輯分析與詳細分析
2.1系統功能
（1）、零售前台（POS）管理系統，本系統必須具有以下功能：
 商品錄入：根據超巿業務特點制定相關功能，可以通過輸入唯一編號、掃描條形碼、商品名稱等來實現精確或模糊的商品掃描錄入。該掃描錄入方法可以充分保證各種電腦操作水平層次的人員均能准確快速地進行商品掃描錄入。
 收銀業務：通過掃描條形碼或者直接輸入商品名稱（對於同類多件商品採用一次錄入加數量的方式）自動計算本次交易的總金額。在顧客付款後，自動計算找零，同時列印交易清單（包括交易的流水賬號、每類商品的商品名、數量、該類商品的總金額、交易的時間、負責本次收銀的員工號）。如果顧客是本店會員並持有本人會員卡，則在交易前先掃描會員卡，並對所購物品全部實行95折優惠，並將所購物品的總金額累計到該會員的總消費金額中。 會員卡的有效期限為一年，滿一年未續卡者，該會員卡將被注銷。
 安全性：OS登陸、退出、換班與操作鎖定等許可權驗證保護；斷電自動保護最大限度防止意外及惡意非法操作。
 獨立作業：有的斷網收銀即在網路伺服器斷開或網路不通的情況下，收銀機仍能正常作業
(2)、後台管理系統，本系統必須具備以下功能
 進貨管理： 根據銷售情況及庫存情況，自動制定進貨計劃（亦可手工制定修改），可以避免盲目進貨造成商品積壓。 按計劃單有選擇性地進行自動入庫登記。 綜合查詢列印計劃進貨與入庫記錄及金額。
 銷售管理： 商品正常銷售、促銷與限量、限期及禁止銷售控制。 綜合查詢各種銷售明細記錄、各地收銀員收銀記錄以及交結賬情況等。 按多種方式統計生成銷售排行榜，靈活察看和列印商品銷售日、月、年報表。
 庫存管理： 綜合查詢庫存明細記錄。 庫存狀態自動告警提示。如庫存過剩、少貨、缺貨等。軟體為您預警，避免庫存商品積壓損失和缺貨。 庫存自動盤點計算。
 人員管理： 員工、會員、供貨商、廠商等基本信息登記管理。 員工操作許可權管理。 客戶銷售許可權管理。

（3）系統結構
系統總體結構

模塊子系統結構

功能描述：商品錄入子系統要求能快速錄入商品，因此必須支持條形碼掃描。

功能描述：收銀業務子系統能計算交易總額，列印交易清單，並根據會員卡打折。

功能描述：進貨管理子系統可以根據庫存自動指定進貨計劃，進貨時自動等級，以及提供查詢和列印計劃進貨與入庫記錄的功能。

功能描述：銷售管理子系統可以控制某商品是否允許銷售，查詢每種商品的銷售情況並產生年、月、日報表，同時可以生成銷售排行榜。

功能描述：庫存管理子系統提供查詢庫存明細記錄的基本功能，並根據庫存的狀態報警，以及自動盤點計算。

功能描述：人員管理子系統提供基本信息登記管理，員工操作許可權管理，客戶銷售許可權管理的功能。
2.2、流程圖
前台管理系統

頂層DFD圖

第0層DFD圖

第1層DFD圖

2.3、戶類型與職能
（1）、員工（營業員）：
 通過商品條形碼掃描輸入商品到購買清單
 操作軟體計算交易總金額
 操作軟體輸出交易清單
 對會員進行會員卡掃描以便打折
（2）、：超市經理
 操作軟體錄入商品，供貨商，廠商
 操作軟體制定進貨計劃
 查詢列印計劃進貨與入庫記錄
 操作軟體控制商品銷售與否
 查詢列印銷售情況
 操作軟體生成銷售排行榜
 查詢庫存明細記錄
 根據軟體發出的庫存告警進行入貨
 操作軟體進行盤點計算
（3）、總經理：
 基本信息登記管理
 員工操作許可權管理
 客戶銷售許可權管理
2.4、統開發步驟
 確定參與者和相關的用況
 為每個用況設計過程
 建立順序圖，確定每個腳本中對象的協作
 創建類，確定腳本中的對象
 設計, 編碼, 測試, 集成類
 為過程編寫系統測試案例
 運行測試案例，檢驗系統
2.5、系統環境需求
 系統模式

本系統採用C/S模式作為開發模式
 硬體環境
伺服器端：
高性能的計算機一台，
普通的雙絞線作為連接。
客戶端： 普通的計算機或者工作站，
普通的雙絞線作為連接。
 軟體環境
伺服器端：安裝SQL Server 2000的伺服器版本，
安裝windows 2000伺服器版本，
配置了諾頓等必須的防毒軟體。
客戶端： 安裝SQL Server2000的伺服器版本，
安裝了VB等可視化開發工具軟體，
安裝windows2000伺服器版本。

2.6、系統安全問題
信息系統盡管功能強大，技術先進，但由於受到自身體系結構，設計思路以及運行機制等限制，也隱含許多不安全因素。常見因素有：數據的輸入，輸出，存取與備份，源程序以及應用軟體，資料庫，操作系統等漏洞或缺陷，硬體，通信部分的漏洞，企業內部人員的因素，病毒，「黑客」等因素。因此，為使本系統能夠真正安全，可靠，穩定地工作，必須考慮如下問題：為保證安全，不致使系統遭到意外事故的損害，系統因該能防止火，盜或其他形式的人為破壞。
 系統要能重建
 系統應該是可審查的
 系統應能進行有效控制，抗干擾能力強
 系統使用者的使用許可權是可識別的
3、基於UML的建模
3.1語義規則
用例模型（use cases view）（用例視圖）的基本組成部件是用例（use case）、角色(actor)和系統(system)。用例用於描述系統的功能，也就是從外部用戶的角度觀察，系統應支持哪些功能，幫助分析人員理解系統的行為，它是對系統功能的宏觀描述，一個完整的系統中通常包含若干個用例，每個用例具體說明應完成的功能，代表系統的所有基本功能（集）。角色是與系統進行交互的外部實體，它可以是系統用戶，也可以是其它系統或硬體設備，總之，凡是需要與系統交互的任何東西都可以稱作角色。系統的邊界線以內的區域（即用例的活動區域）則抽象表示系統能夠實現的所有基本功能。在一個基本功能（集）已經實現的系統中，系統運轉的大致過程是：外部角色先初始化用例，然後用例執行其所代表的功能，執行完後用例便給角色返回一些值，這個值可以是角色需要的來自系統中的任何東西。
UML：是一種標準的圖形化建模語言，它是面向對象分析與設計的一種標准表示；它不是一種可視化的程序設計語言而是一種可視化的建模語言；不是工具或知識庫的規格說明而是一種建模語言規格說明是一種表示的標准；不是過程也不是方法但允許任何一種過程和方法使用它。

用例（use case）：

參與者（actor）：

3.2、UML模型
3.21、系統UML模型

3.22、子系統UML模型
（1）零售前台（POS）管理系統用例視圖

（2）後台管理系統用例視圖

3.3、系統實現圖

4、超市銷售系統概念設計文檔
（1）、系統ER圖

（2）、系統ER圖說明
1) 商店中的所有用戶（員工）可以銷售多種商品，每種商品可由不同用戶（員工）銷售；
2) 每個顧客可以購買多種商品，不同商品可由不同顧客購買；
3) 每個供貨商可以供應多種不同商品，每種商品可由多個供應商供應。
（3）、視圖設計
1) 交易視圖(v_Dealing)——用於查詢交易情況的視圖；
2) 計劃進貨視圖(v_PlanStock)——用於查詢進貨計劃的視圖；
3) 銷售視圖(v_Sale)——用於查詢銷售明細記錄的視圖；
4) 入庫視圖(v_Stock)——用於查詢入庫情況的視圖。
5、邏輯設計文檔
（1）、系統關系模型
a) 商品信息表（商品編號，商品名稱，價格，條形碼，促銷價格，促銷起日期，促銷止日期，允許打折，庫存數量，庫存報警數量，計劃進貨數，允許銷售，廠商編號，供貨商編號）
b) 用戶表（用戶編號，用戶名稱，用戶密碼，用戶類型）
c) 會員表（會員編號，會員卡號，累積消費金額，注冊日期）
d) 銷售表（銷售編號，商品編號，銷售數量，銷售金額，銷售日期）
e) 交易表（交易編號，用戶名稱，交易金額，會員卡號，交易日期）
f) 進貨入庫表（入庫編號，入庫商品編號，入庫數量，單額，總額，入庫日期，計劃進貨日期，入庫狀態）
g) 供貨商表（供貨商編號，供貨商名稱，供貨商地址，供貨商電話）
h) 廠商表（廠商編號，廠商名稱，廠商地址，廠商電話）

（2）、系統資料庫表結構
資料庫表索引
表名 中文名
MerchInfo 商品信息表
User 用戶表
Menber 會員表
Sale 銷售表
Dealing 交易表
Stock 進貨入庫表
Provide 供貨商表
Factory 廠商表

商品信息表(MerchInfo)
欄位名 欄位類型 長度 主/外鍵 欄位值約束 對應中文名
MerchID int 4 P Not null 商品編號
MerchName Varchar 50 Not null 商品名稱
MerchPrice Money 4 Not null 價格
MerchNum Int 4 Not null 庫存數量
CautionNum Int 4 Not null 庫存報警數量
PlanNum Int 4 null 計劃進貨數
BarCode Varchar 50 Not null 條形碼
SalesProPrice Money 4 促銷價格
SalesProDateS Datetime 8 促銷起日期
SalesProDateE Datetime 8 促銷止日期
AllowAbate Int 4 Not null 允許打折
AllowSale Int 4 Not null 允許銷售
FactoryID Varchar 10 F Not null 廠商編號
ProvideID Varchar 10 F Not null 供貨商編號

用戶表(User)
欄位名 欄位類型 長度 主/外鍵 欄位值約束 對應中文名
UserID varchar 10 P Not null 用戶編號
UserName Varchar 25 Not null 用戶名稱
UserPW Varchar 50 Not null 用戶密碼
UserStyle Int 4 Not null 用戶類型

會員表(Menber)
欄位名 欄位類型 長度 主/外鍵 欄位值約束 對應中文名
MemberID Varchar 10 P Not null 會員編號
MemberCard Varchar 20 Not null 會員卡號
TotalCost Money 4 Not null 累積消費金額
RegDate Datetime 8 Not null 注冊日期

銷售表(Sale)
欄位名 欄位類型 長度 主/外鍵 欄位值約束 對應中文名
SaleID Varchar 10 P Not null 銷售編號
MerChID Varchar 10 F Not null 商品編號
SaleDate Datetime 8 Not null 銷售日期
SaleNum Int 4 Not null 銷售數量
SalePrice Money 4 Not null 銷售單額

交易表(Dealing)
欄位名 欄位類型 長度 主/外鍵 欄位值約束 對應中文名
DealingID Varchar 10 P Not null 交易編號
DealingPrice Money 4 Not null 交易金額
DealingDate Money 4 Not null 交易日期
MemberID Varchar 10 會員卡號
UserName Varchar 10 F Not null 用戶名稱

入庫紀錄表(Stock)
欄位名 欄位類型 長度 主/外鍵 欄位值約束 對應中文名
StockID Varchar 10 P Not null 入庫編號
MerchID Varchar 10 F Not null 入庫商品編號
MerchNum Int 4 Not null 入庫數量
MerchPrice Money 4 Not null 單額
TotalPrice Money 4 Not null 總額
StockDate Datetime 8 Datetime 入庫日期
PlanDate Datetime 8 Datetime 計劃進貨日期
StockState Int 4 Not null 入庫狀態

供貨商表(Provide)
欄位名 欄位類型 長度 主/外鍵 欄位值約束 對應中文名
ProvideID varchar 10 P Not null 供貨商編號
ProvideName Varchar 50 Not null 供貨商名稱
ProvideAddress Varchar 250 供貨商地址
ProvidePhone Varchar 25 供貨商電話

廠商表(Provide)
欄位名 欄位類型 長度 主/外鍵 欄位值約束 對應中文名
FactoryID varchar 10 P Not null 廠商編號
FactoryName Varchar 50 Not null 廠商名稱
FactoryAddress Varchar 250 廠商地址
FactoryPhone Varchar 25 廠商電話
6、物理設計文檔
/*----------創建資料庫----------*/
create database SuperMarketdb
on primary
(
name=SuperMarketdb,
filename='C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL\Data\SuperMarketdb.mdf',
size=100MB,
maxsize=200MB,
filegrowth=20MB
)
log on
(
name=SuperMarketlog,
filename='C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL\Data\SuperMarketdb.ldf',
size=60MB,
maxsize=200MB,
filegrowth=20MB
)
go

/*----------創建基本表----------*/
use [SuperMarketdb]
go
/*創建交易表*/
CREATE TABLE Dealing (
DealingID int identity(1,1) Primary key ,
DealingDate datetime NOT NULL ,
DealingPrice money NOT NULL ,
UserName varchar(25) NULL ,
MemberCard varchar(20) NULL
)
GO
/*創建廠商表*/
CREATE TABLE Factory (
FactoryID varchar(10) Primary key ,
FactoryName varchar(50) NOT NULL ,
FactoryAddress varchar(250) NULL ,
FactoryPhone varchar(50) NULL
)
GO
/*創建會員表*/
CREATE TABLE Member (
MemberID varchar(10) Primary key ,
MemberCard varchar(20) NOT NULL ,
TotalCost money NOT NULL ,
RegDate datetime NOT NULL
)
GO
/*創建商品信息表*/
CREATE TABLE MerchInfo (
MerchID int identity(1,1) Primary key ,
MerchName varchar(50) Unique NOT NULL ,
MerchPrice money NOT NULL ,
MerchNum int NOT NULL ,
CautionNum int NOT NULL ,
PlanNum int NOT NULL ,
BarCode varchar(20) Unique NOT NULL ,
SalesProPrice money NULL ,
SalesProDateS datetime NULL ,
SalesProDateE datetime NULL ,
AllowAbate int NOT NULL ,
AllowSale int NOT NULL ,
FactoryID int NOT NULL ,
ProvideID int NOT NULL
)
GO
/*創建供應商表*/
CREATE TABLE Provide (
ProvideID varchar(10) Primary key ,
ProvideName varchar(50) NOT NULL ,
ProvideAddress varchar(250) NULL ,
ProvidePhone varchar(25) NULL
)
GO
/*創建銷售表*/
CREATE TABLE Sale (
SaleID int identity(1,1) Primary key ,
MerChID int NOT NULL ,
SaleDate datetime NOT NULL ,
SaleNum int NOT NULL,
SalePrice money NOT NULL
)
GO
/*創建入庫表*/
CREATE TABLE Stock (
StockID int identity(1,1) Primary key ,
MerchID int NOT NULL ,
MerchNum int NOT NULL ,
MerchPrice money NULL ,
TotalPrice money NULL ,
PlanDate datetime NULL ,
StockDate datetime NULL,
StockState int NOT NULL
)
GO
/*創建用戶表*/
CREATE TABLE User (
UserID varchar(10) Primary key ,
UserName varchar(25) NOT NULL ,
UserPW varchar(50) NOT NULL ,
UserStyle int NOT NULL ,
)
GO

/*----------創建表間約束----------*/
/*商品信息表中廠商編號、供應商編號分別與廠商表、供應商表之間的外鍵約束*/
ALTER TABLE MerchInfo ADD
CONSTRAINT [FK_MerchInfo_Factory] FOREIGN KEY
(
[FactoryID]
) REFERENCES Factory (
[FactoryID]
),
CONSTRAINT [FK_MerchInfo_Provide] FOREIGN KEY
(
[ProvideID]
) REFERENCES Provide (
[ProvideID]
)
GO
/*銷售表中商品編號與商品信息表之間的外鍵約束*/
ALTER TABLE Sale ADD
CONSTRAINT [FK_Sale_MerchInfo] FOREIGN KEY
(
[MerChID]
) REFERENCES MerchInfo (
[MerchID]
) ON DELETE CASCADE
GO
/*入庫表中商品編號與商品信息表之間的外鍵約束*/
ALTER TABLE Stock ADD
CONSTRAINT [FK_Stock_MerchInfo] FOREIGN KEY
(
[MerchID]
) REFERENCES MerchInfo (
[MerchID]
) ON DELETE CASCADE
GO

/*----------創建索引----------*/
/*在交易表上建立一個以交易編號、交易日期為索引項的非聚集索引*/
CREATE nonclustered INDEX IX_Dealing ON Dealing(DealingID, DealingDate)
GO
/*在商品信息表上建立一個以商品編號為索引項的非聚集索引*/
CREATE nonclustered INDEX IX_MerchInfo ON MerchInfo(MerchID)
GO
/*在銷售表上建立一個以銷售編號、銷售日期為索引項的非聚集索引*/
CREATE nonclustered INDEX IX_Sale ON Sale(SaleID, SaleDate)
GO
/*在入庫表上建立一個以入庫編號、入庫日期、商品編號為索引項的非聚集索引*/
CREATE nonclustered INDEX IX_Stock ON Stock(StockID, StockDate, MerchID)
GO

/*----------創建視圖----------*/
/*創建用於查詢交易情況的視圖*/
CREATE VIEW v_Dealing
AS
SELECT DealingDate as 交易日期,
UserName as 員工名稱,
MemberCard as 會員卡號,
DealingPrice as 交易金額
FROM Dealing
GO
/*創建用於查詢進貨計劃的視圖*/
CREATE VIEW v_PlanStock
AS
SELECT Stock.StockID as SID,
MerchInfo.MerchName as 商品名稱,
MerchInfo.BarCode as 條形碼,
Factory.FactoryName as 廠商,
Provide.ProvideName as 供貨商,
Stock.MerchNum as 計劃進貨數量,
Stock.PlanDate as 計劃進貨日期
FROM Stock,MerchInfo,Provide,Factory
Where Stock.MerchID = MerchInfo.MerchID
and Provide.ProvideID=MerchInfo.ProvideID
and Factory.FactoryID=MerchInfo.FactoryID
and Stock.StockState=0
GO
/*創建用於查詢銷售明細記錄的視圖*/
CREATE VIEW v_Sale
AS
SELECT MerchInfo.MerchName as 商品名稱,
MerchInfo.BarCode as 條形碼,
MerchInfo.MerchPrice as 商品價格,
Sale.SalePrice as 銷售價格,
Sale.SaleNum as 銷售數量,
Sale.SaleDate as 銷售日期
FROM Sale INNER JOIN
MerchInfo ON Sale.MerChID = MerchInfo.MerchID
GO
/*創建用於查詢入庫情況的視圖*/
CREATE VIEW v_Stock
AS
SELECT MerchInfo.MerchName as 商品名稱,
MerchInfo.BarCode as 條形碼,
Factory.FactoryName as 廠商,
Provide.ProvideName as 供貨商,
Stock.MerchPrice as 入庫價格,
Stock.MerchNum as 入庫數量,
Stock.TotalPrice as 入庫總額,
Stock.StockDate as 入庫日期
FROM Stock,MerchInfo,Provide,Factory
Where Stock.MerchID = MerchInfo.MerchID
and Provide.ProvideID=MerchInfo.ProvideID
and Factory.FactoryID=MerchInfo.FactoryID
and Stock.StockState=1
GO

7、小結
和傳統管理模式相比較，使用本系統，毫無疑問會大大提高超市的運作效率，輔助提高超市的決策水平，管理水平，為降低經營成本， 提高效益，減少差錯，節省人力，減少顧客購物時間，增加客流量，提高顧客滿意度，增強超市擴張能力， 提供有效的技術保障。
由於開發者能力有限，加上時間倉促，本系統難免會出現一些不足之處，例如：
 本系統只適合小型超市使用，不能適合中大型超市使用；
 超市管理系統涉及范圍寬，要解決的問題多，功能復雜，實現困難，但由於限於時間，本系統只能做出其中的一部分功能；
對於以上出現的問題，我們深表歉意，如發現還有其它問題，希望老師批評指正。
請採納。

⑧ 大數據攻略案例分析及結論

大數據攻略案例分析及結論

我們將迎來一個「大數據時代」。與變化相始終的中國企業，距離這場革命還有多遠？而追上領先者又需要多快的步伐？

｛研究結論｝

怎樣才能用起來大數據？障礙如何解決?中國企業家研究院對10多家在大數據應用方面的領先企業進行了采訪調研，更多家企業進行了書面資料調研，我們發現：

■ 當前中國企業的大數據應用可以歸類為：大數據運營、大數據產品、大數據平台三大=領域，前兩者更多是企業內部的應用，後者則在於用大數據來繁榮整個平台企業群落的生態。

■ 大數據營銷的本質是一個影響消費者購物前心理路徑的問題，而這在大數據時代前很難做到。

■ 對於傳統企業而言，要打通線上與線下營銷，實現新的商業模式，如O2O等，離不開大數據。

■ 雖然大數據應用往往集中於大數據營銷，但對於一些企業，大數據的應用早已超越了營銷范疇，全面進入了企業供應鏈、生產、物流、庫存、網站和店內運營等各個環節。

■ 對於大部分企業，由於數據分析人員與業務人員之間的彼此視角與思考方向不同，大數據分析和運營之間存在脫節情況，這是大數據無法用於企業運營最大的阻力

■ 對於大多數互聯網公司來說，大數據量、大用戶量是一個相互促進，強者越強的循環過程。

■ 對於大型互聯網平台，大數據已經成為其生態循環中的血液，對於這些企業，最重要

的不是如何利用大數據改進自身運營，而是利用大數據更好地繁榮平台生態。

■ 對於平台企業，它們的大數據策略正逐漸從大數據運營，向運營大數據轉變，前者和

後者的差別在於，前者只是運營改進的動力，而後者則成為企業實現未來戰略的核心資源。

我們都已被反復告知：我們將迎來一個「大數據時代」。

大數據應用，將和雲計算、3D列印這些技術變革一樣，顛覆既有規則，並成為先行企業的制勝關鍵。

與變化相始終的中國企業，距離這場革命還有多遠？而追上領先者又需要多快的步伐？

來自於互聯網、移動互聯網、物聯網感測器、視頻採集系統的數據正海量增長，匯成大數據的海洋，相伴的是海量數據存儲、分析技術的突破性發展，所有這一切都給企業的應用帶來了無限可能性。

許多企業希望將大數據用起來，帶動企業的經營，但不知從哪裡著手。它們不惜重金投資大數據信息系統、分析系統，聘請更多的人才，希望能從這個新趨勢中獲益，不過卻無奈地發現，大數據仍然停留在雲端，沒有帶來多少實際收益。它們找不到大數據與業務結合的突破口。而一些真正將大數據應用於實戰的企業，卻在應用過程中困難重重：大數據無法與業務結合；沒有收集、分析海量數據的能力；經營人員缺少應用大數據的動力；數據來源魚龍混雜難以使用……

中國企業家研究院對當前中國企業大數據應用的狀況進行了歸納分類，以幫助企業了解實際應用大數據時的困局難點，並提供領先企業的典型案例以資借鑒。

表1

表2

大數據運營—企業提升效率的助推力

對於大多數企業而言，運營領域的應用是大數據最核心的應用，之前企業主要使用來自生產經營中的各種報表數據，但隨著大數據時代的到來，來自於互聯網、物聯網、各種感測器的海量數據撲面而至。於是，一些企業開始挖掘和利用這些數據，來推動運營效率的提升。大數據運營應用中，大數據的應用分為三類：用於企業外部營銷、用於內部運營，以及用於領導層決策。

一、大數據營銷

大數據營銷的本質是影響目標消費者購物前的心理路徑，它主要應用在三個方面：1、大數據渠道優化，2、精準營銷信息推送，3、線上與線下營銷的連接。在消費者購物前，通過各種方式，直接介入其信息收集和決策過程。而這種介入，是建立在對於線上與線下海量用戶數據分析的基礎之上。相比傳統狂轟濫炸或等客上門的營銷，大數據營銷無論在主動性和精準性方面，都有非常大的優勢。它是目前主要的大數據應用領域。

大數據營銷不僅僅是用大數據找出目標顧客，向其發布促銷信息，它還可以做到：

實現渠道優化。根據用戶的互聯網痕跡進行渠道營銷效果優化，就是根據互聯網上顧客的行為軌跡來找出哪個營銷渠道的顧客來源最多，哪個來源顧客實際購買量最多，是否是目標顧客等等，從而調整營銷資源在各個渠道的投放。例如東風日產，它利用對顧客來源的追蹤，來改進營銷資源在各個網路渠道如門戶網站、搜索和微博的投放。

精準營銷信息推送。精準建立在對海量消費者的行為分析基礎之上，消費者網路瀏覽、搜索行為被網路留下，線下的購買和查看等行為可以被門店的POS機和視頻監控記錄，再加上他們在購買和注冊過程中留下的身份信息，在商家面前，正逐漸呈現出消費者信息的海洋。

一些企業通過收集海量的消費者信息，然後利用大數據建模技術，按消費者屬性（如所在地區、性別）和興趣、購買行為等維度，挖掘目標消費者，然後進行分類，再根據這些，對個體消費者進行營銷信息推送。比如孕婦裝品牌十月媽咪通過對自己微博上粉絲評論的大數據分析，找出評論有「喜愛」相關關鍵詞的粉絲，然後打上標簽，對其進行營銷信息推送。京東商城副總經理李曦表示：「用大數據找出不同細分的顧客需求群，然後進行相應的營銷，是京東目前在做的事情。」小也化妝品將自身網站作為收集消費者信息的雷達，對不同消費者推薦相應的肌膚解決方案，創始人肖尚略希望在未來，大數據營銷能替代網站的作用，真正成為面向顧客的前端。

打通線上線下營銷。一些企業將互聯網上海量消費者的行為痕跡數據與線下購買數據打通，實現了線上與線下營銷的協同。比如東風日產，線上與線下的協同營銷方式為：其門戶網站帶來訂單線索，而通過這些線索，服務人員進行電話回訪，從而推動顧客在線下交易。在此過程中，東風日產記錄了消費者進入、瀏覽、點擊、注冊、電話回訪和購買各個環節的數據，實現了一個橫跨線上線下，以大數據分析為支持的，營銷效果不斷優化的閉環營銷通路。而國雙科技，衡量某一地區線下促銷活動的效果，就是看互聯網上，來自這個地區對於促銷內容的搜索量。一些企業，通過鼓勵線下顧客使用微信和Wi-Fi等可追蹤消費者行為和喜好的設備，來打通線上與線下數據流，銀泰百貨計劃鋪設Wi-Fi，鼓勵顧客在商場內使用，然後根據Wi-Fi賬號，找出這個顧客，再通過與其它大數據挖掘公司合作，以大數據的手段，發掘這個顧客在互聯網的歷史痕跡，來了解這個顧客的需求類型。

二、大數據用於內部運營

相比大數據營銷，大數據在內部運營中的應用更深入，對於企業內部的信息化水平，以及數據採集和分析能力的要求更高。本質上，是將企業外部海量消費者數據與企業內部海量運營數據聯系起來，在分析中得到新的洞察，提升運營效率。（詳見P96表5：大數據在內部運營中的應用）

表5

三、大數據用於決策

在大數據時代，企業面對眾多新的數據源和海量數據，能否基於對這些數據的洞察，進行決策，進而將其變成一項企業競爭優勢的來源？同大數據營銷和大數據內部運營相比，運用大數據決策難度最高，因為它需要一種依賴數據的思維習慣。

已有少數企業開始嘗試。比如國內一些金融機構在推出一個金融產品時，會廣泛分析該金融產品的應用情況和效果、目標顧客群數據、各種交易數據和定價數據等，然後決定是否推出某個金融產品。

但是，中國企業家研究院在調研中發現，目前中國企業當中，大數據決策的應用非常之少，許多企業領導者進行決策時，仍習慣於憑借歷史經驗和直覺。

大數據產品——企業利潤滋長的新源泉

大數據除了用於運營外，還能夠與企業產品結合，成為企業產品背後競爭力的核心支持或者直接成為產品。提供大數據產品的企業分為兩類，直接提供大數據產品的企業，以及將大數據作為產品和服務核心支撐的企業。前者主要為大數據產業鏈中提供數據服務的參與者，包括數據擁有者、存儲企業，挖掘企業、分析企業等，後者則主要是那些以大數據為產品核心支撐的企業，它們大多是互聯網企業，其產品和服務先天就有大數據基因，這些企業包括搜索引擎、在線殺毒、互聯網廣告交易平台以及眾多植根於移動互聯網之上，為用戶提供生活和資訊服務的APP等。

表3

表4

一、大數據作為產品核心支持

它們主要在以下幾方面使用大數據：

1、提供信息服務。很多互聯網企業通過對海量互聯網信息和線下信息的整合和分析，為個人和企業提供信息服務，典型的如網路、去哪兒、一淘、高德地圖、春雨醫生等等。在美國，一些互聯網企業甚至根據大數據提供更深度的預測信息服務，美國科技創新公司farecast，通過分析特定航線機票的價格，幫助消費者預測機票價格走勢。

2、分析用戶的個性化需求，藉此提供個性化產品和服務，或者實現更精準的廣告。典型的有移動社交工具陌陌、網路、騰訊、廣告交易平台品友互動以及一些互聯網游戲商。這種應用往往先是收集海量用戶的互聯網行為數據，將用戶分類，根據不同類型的用戶，提供個性化的產品，或者提供個性化的促銷信息。比如網易等門戶網站推出了訂閱模式，讓使用者按照個人喜好方便地定製和整合不同來源的信息。

3、增強產品功能。對於很多互聯網產品，如殺毒軟體、搜索引擎等等，海量數據的處理能夠讓產品變得更聰明更強大，如果沒有大數據，產品的功能就大大減弱。比如奇虎360公司的360殺毒軟體，憑借每天海量的殺毒處理，建立了龐大的病毒庫，這使它能夠更快地發現病毒，而一些小的殺毒軟體公司則無法做到這一點。

4、掌控信用狀況，提供信貸服務。阿里巴巴上匯集了海量中小企業的日常資金與貨品往來，通過對這些往來數據的匯總與分析，阿里巴巴能發現單個企業的資金流與收入情況，分析其信用，找出異常情況與可能發生的欺詐行為，控制信貸風險。

5、實現智能匹配。婚戀網站、交易平台等，利用大數據可以進行精準而高效的配對服務。網易花田會挖掘用戶行為數據，比如點擊哪些異性的頁面，發表什麼樣的評論，建立用戶興趣模型，從而挖掘到用戶所期待另一半的類型，然後主動推薦與對方匹配度比較高的人選。2010年，阿里巴巴嘗試性地推出「輕騎兵」服務，由阿里巴巴將中國各產業集群地的供應商與海外買家的個性采購需求進行快速匹配，所憑借的，就是對供應商的海量交易數據信息的整合與挖掘。

大數據作為產品核心支撐的關鍵在於用戶量。對於大多數互聯網公司來說，用戶量越多，收集的數據越多，憑借更多的數據，其產品與商業模式會不斷改進，進而帶來更多的用戶。

二、大數據直接作為產品

對一些企業，大數據直接成為了產品，這些產品包括海量數據、分析、存儲與挖掘的服務等，目前大數據產業鏈正在形成過程中，出現了一批開放、出售、授權大數據和提供大數據分析、挖掘的公司和機構，前者主要是一些擁有海量數據的公司，將數據服務作為新的盈利來源。如大型的互聯網平台、民航、電信運營商、一些擁有大數據的政府機構等等，後者主要包括一些能夠存儲海量數據或者將海量數據與業務場景結合，進行分析和挖掘，或者提供相關產品的公司，如IBM、SAP、拓而思、天睿公司。它們為大數據應用者們提供海量數據存儲、數據挖掘、圖像視頻、智能分析等服務以及相關系統產品。

大數據平台——企業群落繁榮的滋養劑

相對企業本身對大數據的應用，大數據平台更多是利用大數據來搭建企業生態。一些擁有龐大數據資源的大型互聯網平台，已變為包含海量寄生者的生態系統。在這個生態系統中，它們將海量用戶互聯網行為痕跡和分析提供給平台上的企業，用於它們改善經營，推動整個平台生態繁榮，在這一過程中，它們也收取數據服務費。阿里巴巴就是一個典型的例子，從數據魔方、黃金策到聚石塔，阿里巴巴不斷地為平台上中小電商提供數據產品和服務。

而網路已建成了包括網路指數、司南、風雲榜、數據研究中心和網路統計在內的五大數據體系平台，幫助其營銷平台上的企業了解消費者行為、興趣變化，以及行業發展狀況、市場動態和趨勢、競爭對手動向等信息。

而當大數據從企業內部運營的動力，變成平台企業的產品和服務時，平台企業也在經歷著一個從大數據運營到運營大數據的階段。數據從運營的支持工具，變成了生產資料。此前平台們的關注點，更多的是如何用好現有的大數據。而未來，它們的關注點則更多是如何將大數據這個生產資料管理好、經營好，如何更好地為平台上的企業服務。這就涉及到收集的數據質量怎樣？格式標準是否統一？數據作為一種原材料，其精細化程度如何？是否符合平台上企業應用的具體場景？是平台上企業拿來就能用的，還是還需要平台上的企業再加工？

為解決這些問題，各個平台在積極地努力。比如阿里巴巴建立了數據委員會，在統一數據格式標准、從源頭上保證數據的質量，採集和加工出精細化的數據，確保其能符合平台企業的應用場景等方面，不遺餘力地嘗試。尤其在大數據精細化方面，阿里巴巴更是作為其大數據戰略的重點。這方面，騰訊目前也在加快步伐。比如新版騰訊網出現了「一鍵登錄」的提示，用戶可以在上面通過一些細分標簽，訂閱自己關注的內容。實際上，這也是騰訊收集更精細化的用戶興趣數據的一個有效手段。

Tips

大數據實戰手冊

將大數據應用於內部運營中時，企業會遇到一些常見問題

1企業如何獲取與分析數據？

互聯網是大數據的一個主要來源，一些線下的傳統企業很難獲得。但它們可以：

a 和擁有或能抓取海量數據的平台、企業以及政府機構合作。比如淘寶上的電商就購買淘寶收集的海量數據中與自身運營相關的部分，用於自身業務。再如卡夫通過與IBM合作，在博客、論壇和討論版的內容中抓取了47.9萬條關於自己產品的討論信息，通過大數據分析出消費者對卡夫食品的喜愛程度和消費方式。

b 建立自己在互聯網上的平台，比如朝陽大悅城利用自己的微信、微博等平台收集消費者評論數據。

c 許多傳統企業沒有分析海量數據的能力，此時它們可以和大數據分析和挖掘公司合作，目前市場上已經有天睿公司、IBM、百分點、華勝天成等一批提供大數據分析和挖掘服務的公司，它們是傳統企業進行大數據分析可以藉助的力量。

2 如何避免大數據應用時的部門分割？

對於許多企業，其信息流被各部門彼此分割，數據難以互通，對於這種情況下，大數據的共享和匯集就只是一個泡影，更難以實現大數據的深度應用。

要打通部門之間信息分割的局面，首先要建立統一的、集中的數據系統。就像立白信息與知識總監王永紅所說的，「要真正用好大數據，企業要採用大集中的信息系統。」從更深入的角度來談，企業信息流的部門分割，更在於企業部門之間的分割，比如有一些企業的營銷按照渠道分割，導致對於顧客的大數據收集和分析效果大打折扣。

IBM智慧商務技術總監楊旭青認為，「很多時候由於組織結構問題，大數據分析有效性大大降低了。」這就需要組織與流程層面的重新設計，在這方面，阿里巴巴的部門負責人輪崗制度，對於打破部門壁壘無疑是一劑好葯。而一些企業為了打破部門分割，建立了矩陣型的組織結構，強化部門間的橫向合作，這些無疑為大數據的匯集、共享與應用創造了良好條件。

3 如何讓業務人員重視大數據的應用？

解決這個問題，一方面在於一把手對整個企業數據文化的倡導，比如1號店董事長於剛就要求業務人員無論在開會，還是匯報工作時，都以數據說話，而馬雲更是將大數據提升到了戰略高度。

另一方面，也在於數據部門的帶動，阿里巴巴數據委員會負責人車品覺分享了經驗，「因為運營部門的業務人員很難看到大數據的潛力，可以首先從一些對業務見效快，見效顯著的數據項目出發，通過一兩個項目的成功，調動對方的積極性，然後再逐步一個個地引導。」

4 為何大數據工作與運營需求脫節？

這往往是由於數據人員與業務人員視角、專業知識不同而導致的。大數據人員做了很多努力，但是業務人員卻認為這些努力無關痛癢。如何解決這個問題？

有的企業從組織設計上發力，將大數據納入業務分析部門的管理之下，用業務統馭數據。對於朝陽大悅城，由主要負責戰略和經營分析的部門來管理大數據工作，其中的大數據分析人員則作為支持人員。在負責人張岩看來，大數據要靠商業法則指導，關鍵是找到業務需求的點，然後由數據分析和挖掘人員實現。在具體操作中，大悅城對微信的數據挖掘，挖掘什麼樣的關鍵詞，由業務分析人員確定，而具體挖掘則由數據部門做；有的企業從流程設計上著手，推動業務部門與數據部門人員之間的溝通，建立數據人員工作與效果掛鉤的考核機制。

例如阿里巴巴根據數據挖掘的成效（比如帶來的商品轉化率的提升）來考核數據挖掘師，考核數據分析師則看其分析結果能否出現在經營負責人的報告中。從數據部門自身角度則需要降低運營部門使用數據的障礙和門檻，比如立白集團的數據人員會努力嘗試向運營部門提供更易懂、更生動的圖形化數據分析界面，在立白老闆辦公室上，就有一份「客戶運營健康體檢表」，讓老闆對全國經銷商的當月銷售情況一目瞭然。再如阿里巴巴開發的無線Bi，讓經營人員在手機上也可以看到大數據分析結果，拿車品覺的話說，「以數據之氧氣包圍經營人員。」

以上是小編為大家分享的關於大數據攻略案例分析及結論的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

⑨ 數據安全有哪些案例

我國《網路安全法》將正式生效實施，對網路運營者數據安全管理提出了系統且嚴格的法律要求。近日，上海社會科學院互聯網研究中心發布大數據安全風險與對策研究報告，遴選了近年來國內外典型數據安全事件，系統分析了大數據安全風險產生的類型和誘因，並分別從提升國家大數據生態治理水平（政府）和加強企業大數據安全能力（企業）兩個層面提出推動我國大數據安全發展的對策建議。
大數據時代，數據成為推動經濟社會創新發展的關鍵生產要素，基於數據的開放與開發推動了跨組織、跨行業、跨地域的協助與創新，催生出各類全新的產業形態和商業模式，全面激活了人類的創造力和生產力。
然而，大數據在為組織創造價值的同時，也面臨著嚴峻的安全風險。一方面，數據經濟發展特性使得數據在不同主體間的流通和加工成為不可避免的趨勢，由此也打破了數據安全管理邊界，弱化了管理主體風險控制能力；另一方面，隨著數據資源商業價值的凸顯，針對數據的攻擊、竊取、濫用、劫持等活動持續泛濫，並呈現出產業化、高科技化和跨國化等特性，對國家的數據生態治理水平和組織的數據安全管理能力提出全新挑戰。在內外雙重壓力下，大數據安全重大事件頻發，已經成為全社會關注的重大安全議題。
綜合近年來國內外重大數據安全事件發現，大數據安全事件正在呈現以下特點：（1）風險成因復雜交織，既有外部攻擊，也有內部泄露，既有技術漏洞，也有管理缺陷；既有新技術新模式觸發的新風險，也有傳統安全問題的持續觸發。（2）威脅范圍全域覆蓋，大數據安全威脅滲透在數據生產、流通和消費等大數據產業鏈的各個環節，包括數據源的提供者、大數據加工平台提供者、大數據分析服務提供者等各類主體都是威脅源；(3)事件影響重大深遠。數據雲端化存儲導致數據風險呈現集聚和極化效應，一旦發生數據泄露等其影響都將超越技術范疇和組織邊界，對經濟、政治和社會等領域產生影響，包括產生重大財產損失、威脅生命安全和改變政治進程。
隨著數據經濟時代的來臨，全面提升網路空間數據資源的安全是國家經濟社會發展的核心任務，如同環境生態的治理，數據生態治理面臨一場艱巨的戰役，這場戰役的成敗將決定新時期公民的權利、企業的利益、社會的信任，也將決定數據經濟的發展乃至國家的命運和前途。為此，我們建議重點從政府和企業兩個維度入手，全面提升我國大數據安全
從政府角度，報告建議持續提升數據保護立法水平，構築網路空間信任基石；加強網路安全執法能力，開展網路黑產長效治理；加強重點領域安全治理，維護國家數據經濟生態；規范發展數據流通市場，引導合法數據交易需求；科學開展跨境數據監管，切實保障國家數據主權。
從企業角度，報告建議網路運營者需要規范數據開發利用規則，明確數據權屬關系，重點加強個人數據和重點數據的安全管理，針對採集、存儲、傳輸、處理、交換和銷毀等各個環節開展全生命周期的保護，從制度流程、人員能力、組織建設和技術工具等方面加強數據安全能力建設。
附十大典型事件（時間順序）：
1. 全球范圍遭受勒索軟體攻擊
關鍵詞：網路武器泄漏，勒索軟體，數據加密，比特幣
2017年5月12日，全球范圍爆發針對Windows操作系統的勒索軟體（WannaCry）感染事件。該勒索軟體利用此前美國國家安全局網路武器庫泄露的WindowsSMB服務漏洞進行攻擊，受攻擊文件被加密，用戶需支付比特幣才能取迴文件，否則贖金翻倍或是文件被徹底刪除。全球100多個國家數十萬用戶中招，國內的企業、學校、醫療、電力、能源、銀行、交通等多個行業均遭受不同程度的影響。
安全漏洞的發掘和利用已經形成了大規模的全球性黑色產業鏈。美國政府網路武器庫的泄漏更是加劇了黑客利用眾多未知零日漏洞發起攻擊的威脅。2017年3月，微軟就已經發布此次黑客攻擊所利用的漏洞的修復補丁，但全球有太多用戶沒有及時修復更新，再加上眾多教育系統、醫院等還在使用微軟早已停止安全更新的Windows XP系統，網路安全意識的缺乏擊潰了網路安全的第一道防線。
類似事件：2016年11月舊金山市政地鐵系統感染勒索軟體，自動售票機被迫關閉，旅客被允許在周六免費乘坐輕軌。
2.京東內部員工涉嫌竊取50億條用戶數據
關鍵詞：企業內鬼，數據販賣，數據內部許可權
2017年3月，京東與騰訊的安全團隊聯手協助公安部破獲的一起特大竊取販賣公民個人信息案，其主要犯罪嫌疑人乃京東內部員工。該員工2016年6月底才入職，尚處於試用期，即盜取涉及交通、物流、醫療、社交、銀行等個人信息50億條，通過各種方式在網路黑市販賣。
為防止數據盜竊，企業每年花費巨額資金保護信息系統不受黑客攻擊，然而因內部人員盜竊數據而導致損失的風險也不容小覷。地下數據交易的暴利以及企業內部管理的失序誘使企業內部人員鋌而走險、監守自盜，盜取販賣用戶數據的案例屢見不鮮。管理咨詢公司埃森哲等研究機構2016年發布的一項調查研究結果顯示，其調查的208家企業中，69％的企業曾在過去一年內「遭公司內部人員竊取數據或試圖盜取」。未採取有效的數據訪問許可權管理，身份認證管理、數據利用控制等措施是大多數企業數據內部人員數據盜竊的主要原因。
類似事件：2016年4月，美國兒童撫養執行辦公室500萬個人信息遭前員工盜竊。
3. 雅虎遭黑客攻擊10億級用戶賬戶信息泄露
關鍵詞：漏洞攻擊，用戶密碼，俄羅斯黑客
2016年9月22日，全球互聯網巨頭雅虎證實至少5億用戶賬戶信息在2014年遭人竊取，內容涉及用戶姓名、電子郵箱、電話號碼、出生日期和部分登錄密碼。2016年12月14日，雅虎再次發布聲明，宣布在2013年8月，未經授權的第三方盜取了超過10億用戶的賬戶信息。2013年和2014年這兩起黑客襲擊事件有著相似之處，即黑客攻破了雅虎用戶賬戶保密演算法，竊得用戶密碼。2017年3 月，美國檢方以參與雅虎用戶受到影響的網路攻擊活動為由，對俄羅斯情報官員提起刑事訴訟。
雅虎信息泄露事件是有史以來規模最大的單一網站數據泄漏事件，當前，重要商業網站的海量用戶數據是企業的核心資產，也是民間黑客甚至國家級攻擊的重要對象，重點企業數據安全管理面臨更高的要求，必須建立嚴格的安全能力體系，不僅需要確保對用戶數據進行加密處理，對數據的訪問許可權進行精準控制，並為網路破壞事件、應急響應建立彈性設計方案，與監管部門建立應急溝通機制。
類似事件：2015年2月，美國第二大健康醫療保險公司Anthem公司信息系統被攻破，將近8000萬客戶和員工的記錄遭遇泄露。
4. 順豐內部人員泄漏用戶數據
關鍵詞：轉賣內部數據許可權，惡意程序
2016年8月26日，順豐速遞湖南分公司宋某被控「侵犯公民個人信息罪」在深圳南山區人民法院受審。此前，順豐作為快遞行業領頭羊，出現過多次內部人員泄漏客戶信息事件，作案手法包括將個人掌握的公司網站賬號及密碼出售他人；編寫惡意程序批量下載客戶信息；利用多個賬號大批量查詢客戶信息；通過購買內部辦公系統地址、賬號及密碼，侵入系統盜取信息；研發人員從資料庫直接導出客戶信息等。
順豐發生的系列數據泄漏事件暴露出針對內部人員數據安全管理的缺陷，由於數據黑產的發展，內外勾結盜竊用戶數據謀取暴利的行為正在迅速蔓延。雖然順豐的IT系統具備事件發生後的追查能力，但是無法對員工批量下載數據的異常行為發出警告和風險預防，針對內部人員數據訪問需要設置嚴格的數據管控，並對數據進行脫敏處理，才能有效確保企業數據的安全。
類似事件：2012年1號店內部員工與離職、外部人員內外勾結，泄露90萬用戶數據。
5. 徐玉玉遭電信詐騙致死
關鍵詞：安全漏洞，拖庫，個人數據，精準詐騙，黑產
2016年8月，高考生徐玉玉被電信詐騙者騙取學費9900元，發現被騙後突然心臟驟停，不幸離世。據警方調查，騙取徐玉玉學費的電信詐騙者的信息來自網上非法出售的個高考個人信息，而其源頭則是黑客利用安全漏洞侵入了「山東省2016高考網上報名信息系統」網站，下載了60多萬條山東省高考考生數據，高考結束後開始在網上非法出售給電信詐騙者。
近年來，針對我國公民個人信息的竊取和交易已經形成了龐大黑色產業鏈，遭遇泄露的個人數據推動電信詐騙、金融盜竊等一系列犯罪活動日益「精準化」、「智能化」，對社會公眾的財產和人身安全構成嚴峻威脅。造成這一現狀的直接原因在於我國企事業單位全方位收集用戶數據，但企業網路安全防護水平低下和數據安全管理能力不足，使黑客和內鬼有機可乘，而個人信息泄漏後缺乏用戶告知機制，加大了犯罪活動的危害性和持續性。
類似事件：2016年8月23日，山東省臨沭縣的大二學生宋振寧遭遇電信詐騙心臟驟停，不幸離世。
6. 希拉里遭遇「郵件門」導致競選失敗
鍵詞：私人郵箱，公務郵件,維基解密，黑客
希拉里「郵件門」是指民主黨總統競選人希拉里·柯林頓任職美國國務卿期間，在沒有事先通知國務院相關部門的情況下使用私人郵箱和伺服器處理公務，並且希拉里處理的未加密郵件中有上千封包含國家機密。同時，希拉里沒有在離任前上交所有涉及公務的郵件記錄，違反了國務院關於聯邦信息記錄保存的相關規定。2016年7月22日，在美國司法部宣布不指控希拉里之後，維基解密開始對外公布黑客攻破希拉里及其親信的郵箱系統後獲得的郵件，最終導致美國聯邦調查局重啟調查，希拉里總統競選支持率暴跌。
作為政府要員，希拉里缺乏必要的數據安全意識，在擔任美國國務卿期間私自架設伺服器處理公務郵件違反聯邦信息安全管理要求，觸犯了美國國務院有關「使用私人郵箱收發或者存儲機密信息為違法行為」的規定。私自架設的郵件伺服器缺乏必要的安全保護，無法應對高水平黑客的攻擊，造成重要數據遭遇泄露並被國內外政治對手充分利用，最終導致大選落敗。
類似事件：2016年3月，五角大樓公布美國防部長阿什頓·卡特數百份郵件是經由私人電子郵箱發送，卡特再次承認自己存在過失，但相關郵件均不涉密。
7. 法國數據保護機構警告微軟Windows10過度搜集用戶數據
關鍵詞：過度收集數據，知情同意，合規，隱私保護
2016年7月，法國數據保護監管機構CNIL向微軟發出警告函，指責微軟利用Windows 10系統搜集了過多的用戶數據，並且在未獲得用戶同意的情況下跟蹤了用戶的瀏覽行為。同時，微軟並沒有採取令人滿意的措施來保證用戶數據的安全性和保密性，沒有遵守歐盟「安全港」法規，因為它在未經用戶允許的情況下就將用戶數據保存到了用戶所在國家之外的伺服器上，並且在未經用戶允許的情況下默認開啟了很多數據追蹤功能。CNIL限定微軟必須在3個月內解決這些問題，否則將面臨委員會的制裁。
大數據時代，各類企業都在充分挖掘用戶數據價值，不可避免的導致用戶數據被過度採集和開發。隨著全球個人數據保護日趨嚴苛，企業在收集數據中必須加強法律遵從和合規管理，尤其要注重用戶隱私保護，獲取用戶個人數據需滿足「知情同意」、「數據安全性」等原則，以保證組織業務的發展不會面臨數據安全合規的風險。例如歐盟2018年即將實施新的《一般數據保護條例》就規定企業違反《條例》的最高處罰額將達全球營收的4%，全面提升了企業數據保護的合規風險。
類似事件：2017年2月，樂視旗下Vizio因違規收集用戶數據被罰220萬美元。
8. 黑客攻擊SWIFT系統盜竊孟加拉國央行8100萬美元
關鍵詞：網路攻擊，系統控制許可權，虛假指令數據，網路金融盜竊
2016年2月5日，孟加拉國央行被黑客攻擊導致8100萬美元被竊取，攻擊者通過網路攻擊或者其他方式獲得了孟加拉國央行SWIFT系統的操作許可權，攻擊者進一步向紐約聯邦儲備銀行發送虛假的SWIFT轉賬指令。紐約聯邦儲備銀行總共收到35筆，總價值9.51億美元的轉賬要求，其中8100萬美元被成功轉走盜取，成為迄今為止規模最大的網路金融盜竊案。
SWIFT是全球重要的金融支付結算系統，並以安全、可靠、高效著稱。黑客成功攻擊該系統，表明網路犯罪技術水平正在不斷提高，客觀上要求金融機構等關鍵性基礎設施的網路安全和數據保護能力持續提升，金融系統網路安全防護必須加強政府和企業的協同聯動，並開展必要的國際合作。2017年3月1日生效的美國紐約州新金融條例，要求所有金融服務機構部署網路安全計劃，任命首席信息安全官，並監控商業夥伴的網路安全政策。美國紐約州的金融監管要求為全球金融業網路安全監管樹立了標桿，我國的金融機構也需進一步明確自身應當履行的網路安全責任和義務，在組織架構、安全管理、安全技術等多個方面進行落實網路安全責任。
類似事件：2016年12月2日,俄羅斯央行代理賬戶遭黑客襲擊,被盜取了20億俄羅斯盧布。
9．海康威視安防監控設備存在漏洞被境外IP控制
關鍵詞：物聯網安全，弱口令，漏洞，遠程挾持
2015年2月27日，江蘇省公安廳特急通知稱：江蘇省各級公安機關使用的海康威視監控設備存在嚴安全隱患，其中部分設備被境外IP地址控制。海康威視於2月27日連夜發表聲明稱：江蘇省互聯網應急中心通過網路流量監控，發現部分海康威視設備因弱口令問題（包括使用產品初始密碼和其他簡單密碼）被黑客攻擊，導致視頻數據泄露等。
以視頻監控等為代表的物聯網設備正成為新的網路攻擊目標。物聯網設備廣泛存在弱口令，未修復已知漏洞、產品安全加固不足等風險，設備接入互聯網後應對網路攻擊能力十分薄弱，為黑客遠程獲取控制許可權、監控實時數據並實施各類攻擊提供了便利。
類似事件：2016年10月，黑客通過控制物聯網設備對域名服務區發動僵屍攻擊，導致美國西海岸大面積斷網。
10. 國內酒店2000萬入住信息遭泄露
關鍵詞：個人隱私泄露，第三方存儲，外包服務數據許可權，供應鏈安全
2013年10月，國內安全漏洞監測平台披露，為全國4500多家酒店提供數字客房服務商的浙江慧達驛站公司，因為安全漏洞問題，使與其有合作關系的酒店的入住數據在網上泄露。數天後，一個名為「2000w開房數據」的文件出現在網上，其中包含2000萬條在酒店開房的個人信息，開房數據中，開房時間介於2010年下半年至2013年上半年，包含姓名、身份證號、地址、手機等14個欄位，其中涉及大量用戶隱私，引起全社會廣泛關注。
酒店內的Wi-Fi覆蓋是隨著酒店業發展而興起的一項常規服務，很多酒店選擇和第三方網路服務商合作，但在實際數據交互中存在嚴重的數據泄露風險。從慧達驛站事件中，一方面，涉事酒店缺乏個人信息保護的管理措施，未能制定嚴格的數據管理許可權，使得第三方服務商可以掌握大量客戶數據。另一方面，第三方服務商慧達驛站公司網路安全加密等級低，在密碼驗證過程中未對傳輸數據加密，存在嚴重的系統設計缺陷。