Ⅰ 大數據與供應鏈深度融合
大數據與供應鏈深度融合
大數據與供應鏈深度融合，在互聯網技術的驅動下，企業產業模式也在不斷更新，在互聯網時代，選擇什麼都是大數據的，如果一個企業又或者是其他沒有結合大數據的話那就說明你將被淘汰，可以說誰先掌握那就誰先搶佔先機，以下是關於大數據與供應鏈深度融合。
大數據技術充分利用海量數據資源，加快信息共享。大數據技術的應用將引領供應鏈金融的變革，改變供應鏈金融基礎數據不完善、信息流通不順暢等實際問題。大數據技術將供應鏈金融風控模式數據化、動態化，實現實時風險預警的多級風控效果。
大數據技術在供應鏈金融中的具體應用：
（一）匹配用戶需求，設計個性化金融服務。大數據技術可通過數據挖掘匹配多種數據源，結合行業發展動態，精準把握中小企業需求，將企業尋找信息轉換成信息主動尋找企業，為中小企業設計各種個性化供應鏈金融服務。
（二）完善交易徵信，降低信息不對稱。大數據應用模式下徵信及自動貸後基於的交易數據主要依託的是動態、可持續的財務數據源，有效提高徵信服務質量，降低信息不對稱。
（三）實現量化授信，精準把控風險。依託大數據技術，對企業的授信可通過模型結合動態數據源脫敏處理、行業數據、外源數據，得出行情分析，價格波動分析，實現實時監控的分級預警、量化授信，精準把控風險。
（四）建立授信主體資料庫，完善數據交互。大數據應用模式通過交易網關數據模式建立授信主體全方位資料庫，從雲端獲取中小企業交叉數據，智能匹配中小企業進銷存ERP系統，系統的防範控制金融風險，實際緩解中小企業融資難題。
（五）提煉多維數據源，輔助參考決策。大數據技術可提煉授信主體高管個人數據信息，輔助參考值做出決策。
（六）判斷預期交易量，精準渠道分配。在對授信主體建立完善的全方位立體資料庫後，結合行業數據源，通過相應分析模型可預測出相應的供應鏈上各數據相互影響關系，判斷預期交易量，判斷渠道、市場的分配量，實現流通和消費的打通，最終提升供應鏈管理的效率。
（七）優化風控技術，實現高效自動化。大數據技術從機器人終端採集企業數據到數據清洗、數據整理分析全部通過計算機完成。
由此可見當前金融行業，大數據和供應鏈金融屬於互相綁定的發展模式，通過兩者的結合將金融風險控制在最小范圍，同時提升供應鏈管理的效率。
另外，對於企業高層而言，將大數據與供應鏈金融相結合的模式，幫助管理者和投資方站在數據的頂端，把握資金流動的風向標，能在變幻莫測的商場搶佔先機。
大數據的簡要敘述
當今時代，是一個信息時代。我們的日常生活中無時無刻不在產生數據，而這些數據包含了許許多多我們個人的信息，這些信息來源十分廣泛，具有十分明顯的及時性。
而根據維基網路對於大數據的解釋來說，大數據就是無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行收集、管理以及處理的數據的集合。
由於數據是極其龐大的，所以必然不可以單單使用計算機來處理，必須要依靠雲計算的分布式處理對大數據進行採集。大數據主要體現在了對於龐大數據的處理和使用，從而得到一些想要的信息，來體現出大數據的商業價值以及公共社會價值。
伴隨著互聯網的不斷發展，企業所要處理的信息越來越多，與此同時，由於市場競爭越來越激烈，企業對於大數據的處理提出了更高的要求，所以對於大數據技術的開發與應用十分關鍵。
大數據的特點有以下幾點：
（1）在精不在於多，而是要把這些數據分類、編輯，使這些大數據變為有用的資料，並可以作為商業用途，為企業創造更多的經濟效益。
（2）大數據的技術十分特殊，目的是為了在短時間內可以有效地處理更多的數據，所以儲存大數據的機器被稱為「雲」。（3）大數據的另一個特點就是真實性，因為大數據的來源十分廣泛，所以大數據的真實性就顯得十分重要，如果數據不真實了，那麼也不會有人去相信大數據。
大數據的核心是數據與內容：一組數據往往會代表了許多東西，一個人的生活規律，個人喜好，都是豐富的內容，而這些內容都包含在一組組的數據中，通過這些數據，企業可以開發出更加適合消費者的產品，也會更加適合用戶，從而大大提高企業的競爭力，由此可見數據的珍貴之處。
供應鏈管理理論綜述
1999年，彼得·德魯克提出了「經濟鏈」的概念，這是「供應鏈」的雛形，在這之後，邁克爾·波特依據前人的想法，提出了「價值鏈」的概念，在之後的不斷發展中，最後形成了我們現在說的「供應鏈」概念。
一條完整的供應鏈是由下游的供應商、製造商以及倉庫、配送服務中心和渠道商等等構成的一個完整的產業物流網路。一個完整的企業可能會在供應鏈中扮演不同的角色，但是通常的情況則是一條完整的供應鏈是由許多不同的企業構成的。在供應鏈中，每個企業之間流動的原材料、半成品庫存和產品等形成了供應鏈上的貨物流。
針對我國特殊的國情，許多的專家學者對於供應鏈提出了不同的看法，比如一位學者提出為了使得供應鏈更好地發展，可以從供應鏈管理出發，一個優秀的供應鏈管理者可以使供應鏈的運轉達到最優化，用最少的成本把事情辦好
供應鏈中的工作崗位、貨物流通、資金運轉、信息傳遞都可以達到高效的運轉，從而將質優價廉的、合適的產品送到消費者的手上。而有的專家說要更加重視信息技術在供應鏈中的作用，一條完整的供應鏈最基本的要求就是實現各家企業之間信息的共享，為客戶提供更好的服務，使各家企業在不斷的合作中實現共贏。
大數據技術在供應鏈中的應用
近些年的不斷發展，大數據技術的出現和發展改變了傳統的商業模式，也在很大程度上，對於企業的正常運行和供應鏈管理。在國際大環境下，供應鏈的情況也不容樂觀，由於意外情況所引發的供應鏈變化必須得到迅速的處理
來防止由於意外所造成的損失。對於隨時隨地所產生的大量數據，可以進行深度的採集、發現、挖掘，並按照實際情況可以劃分出許多不同的區域、不同種類人群的需求，並且通過以往的客戶留下的購買信息
以及物流的流轉信息可以很准確地預測出未來價值，這個就是大數據在廣泛應用中，對於供應鏈管理的中最主要價值。越來越多的企業看到了這一未來的發展的方向選擇將大數據的技術使用到企業的經濟管理當中去。
Stock在2013年總結了供應鏈在此之前的發展，並且為我們展望了未來一些對於供應鏈發展具有深刻變革的科學技術，其中就包含了大數據系統對於供應鏈發展的重要性，而到現在回首看來，我們不得不佩服Stock先生眼光的獨到性，到了目前，大數據系統的運用給人類的生活帶來了深刻的變革。
現在日趨復雜的軟體技術、越來越便捷的無線系統，智能手機以及其他智能可穿戴設備，它們在不斷發展中越來越方便，價格也是越來越親民，並且越來越方便移動，可以更加便捷地幫助使用者進行快速的分析，來方便得出結果。Stock並且對於IBM的報告也深有研究
他引述了一段報告，關於IBM對於未來信息傳遞的看法。而如何更好地與飛速發展的信息接軌，就是要更好地使用大數據的力量，來進行分析。
許多正在使用數據分析的公司確信，企業的經濟效益以及員工的工作效率，因為數據分析技術的使用而得以提高。 由此看來，現在科學技術的發展
帶動著大數據的興起，為企業的供應鏈管理注入了新的血液。充分利用大數據技術可以有效提高企業對於未來需求的准確預測，對於市場的波動進行准確預測。
大數據對於供應鏈中物流管理的創新
對於普通行業來說，物流行業是十分特殊的，它講究十分嚴格的時效性，按我們的話來說就是時間就是金錢，因為一件貨物的運輸是要准時送到客戶手中，如果晚點了，對於用戶的體驗度會大大下降，由此可見物流行業的.艱難。並且每一次的物流活動是否可以正常實施，不僅僅取決於人力的問題
也與許多的外部條件有關，比如說：時間、地點、物力甚至是天氣的因素。由於物流行業的隨機性、突發性以及不確定性，所以企業為了自身更好的發展，十分有必要建立起完整的預警系統，來抵禦這些情況，但是以往傳統的預警系統，常常因為信息的不足，以及消息傳遞的緩慢已經不能適應時代的發展。
所以十分有必要將大數據與物流行業相結合，打造一個雲物流系統。雲物流依靠了雲計算強大的數據處理能力、以及規矩的作業流程、靈活的產業覆蓋、精準的環節控制，對於物流行業是十分重要的幫助，對於突發情況可以迅速給出完整的解決方案。
一直在說大數據與物流業的結合可以提高供應鏈管理的效率，可是具體體現在哪裡，卻沒有具體的說明，那現在就來詳細敘述一下大數據對於供應鏈管理的作用。
大數據技術與物流平台的結合，可以更加高效、快速地收集用戶訂單、並抓取、分析客戶的數據信息，來整合物流公司的資源，從而實現以最快的速度將貨物送到用戶手中。
現在統一的信息管理，對於用戶的個人信息提供更加安全可靠的保障，對於信息的泄露能夠及時查出是哪裡出現了問題，來更好地為用戶服務。
所以說，大數據在供應鏈物流管理中的應用，不僅對於用戶信息是一種保障，而且有效地將物流公司的資源進行整合，提升了運輸效率，形成規模效應，提高了物流行業的服務質量以及用戶的滿意程度。
未來發展展望
大數據的使用，引發了越來越多人的關注，但是大數據技術提出時間較晚，應用在供應鏈管理的技術業不甚成熟，所以，對於這類的研究到目前來說並不是太多。
在經過研究前人的成果後，筆者認為大數據的發展是不容忽視的時代的必然，之後，大數據將會作為供應鏈管理領域的熱點問題不斷地衍生、發展，也會更好地服務於社會。
Ⅱ BI如何融合大數據
大數據明確將被持續下去。Gartner公司的分析師聲稱信息量每年正以最少59%速度在遞增。IDC最新的數字宇宙(Digital Universe)研究估計到2020年世界上的數據存儲總額將達到35 ZB(zettabytes)(1zettabyte等於一萬億GB位元組)。大數據將改變商業智能 (BI)的布局，並為企業提供一種有價值的數據源。首席信息官(CIO)應遵行以下的步驟才能成功地將大數據融合在他們的商業智能 (BI)程序中。找到合適的項目— 可以說最重要的一步是確定在合適的項目上測試大數據(Big Data)。需要解決的必需是一種商業問題，而不是一種技術問題。確保項目能提供直接利益或好處，而這些在現有的基礎設施上是無法實現的。那樣你就能贏得主管的支持。獲得主管的支持 — 大數據(Big Data)是對你在數據倉庫技術中現有投資的補充。主管的支持將基於對以證據為基礎的策略價值的接受(例如，他們可能廣泛在企業內部已經使用著數據倉庫和數據挖掘)。找到合適的人— 你會需要有非常特殊技能的人;那些能處理大型、分布式數據集和與之相關的硬體的人。然後是一些讓所有的數據有意義並能把它們放入商業內容的人;要把數據科學家想成是和現有的數據分析師和數據挖掘師不一樣的人。接受開源 — 大數據意味著對工具集不一樣的思考並很快能適應開源。傳統的供應商不一定能解決這方面的問題;大多數大數據工具都是開源的。在這個市場上的創新團體是由來自谷歌、雅虎、蘋果和Facebook這樣的公司中最聰明的人組成。不要從零開始 — 最廣為接受的大數據工具是Hadoop，它是一種可以從Cloudera 或EMC獲得的開源技術。Hadoop旨在緩解在數據上執行規模化批處理的復雜性，並在Apache的項目框架內進行管理;它能提供你需要的基本工具。主要的商業智能 (BI)供應商都宣布對大數據技術的支持，或在解決方案中使用大數據技術。對架構和硬體的改變作好准備 — 數據海洋中的大數據要做的事不僅要對大規模的信息運行分析而且也成為數據倉庫的一種來源。你會更少需要對少數大型機器的依賴和更多依靠大量的通用硬體和雲資源。購買設備從少量標准部件起 — 設施即服務(IaaS)供應商們和雲資源為所需的企業提供大量的最新，及時的基礎設施。安全的憂患往往是個阻力，但是可以克服的。找到一種未使用的數據源 — 比如說，看一看從你公司網站上收集的數據。它可以給你提供網頁的受歡迎程度、一天中對網站訪問的集中的時間和你的客戶使用的是哪一個網路服務提供商(ISP)這樣一些信息。挖掘用於市場和銷售的這些信息的潛能。考慮可視化 — 想一想呈現數據的新方式。由於數據容量的原因，表格或圖形的使用對一些大數據分析根本沒有意義。Edward Tufte 和 Stephen Few在這方面是卓越的作者。管理期望值 — 大數據有益於大型分析以及長期的戰略方向。
Ⅲ 如何實現大數據與知識產權的深度融合
課程整合。 課程整合應該分幾步走。 第一步，信息技術課程，信息技術作為學習的對象版。信息技術課程作為一門權專門的學科開設，主要學習信息技術的基本技能和基本工具的使用。 第二步，與其他學科的整合，信息技術作為教學工具。學生在教師的組織下利用信息技術進行學習，信息技術完全為其他學科的教學服務。 第三步，研究型課程，信息技術作為學習工具。學生作為積極主動的學習者，以類似科學研究的方式，在信息技術的幫助下，獲取信息、交流信息，並最終以電腦作品的形式完成研究任務。
Ⅳ 將大數據與政府治理有機融合
將大數據與政府治理有機融合
對於政府治理來說,大數據蘊藏大價值,主要內體現在通過打造大數據施容政平台,將原本分散存儲在不同部門、行業的數據,作為整體進行統一管理、整合共享。這種情況下,有利於打破數據壁壘、跨越協同鴻溝,諸如「證明我媽是我媽」的奇葩問題會得到有效杜絕,且能促進政府與個人之間、政府與組織之間以及政府部門之間各式各樣的信息化交流。
在大數據思維引導下,一些看似無用甚至垃圾的數據信息都可能變得非常有價值。比如,目前被熱捧的PPP融資模式,實行難點往往是如何找到第二個P(企業和社會資源),政府用大數據能夠將高度分散但又依存相關的信息碎片迅速整合成具有完整參考價值的數據信息,從而在較短時間內找到合作對象。
對於市場監管來說,大數據也能發揮重要作用。政府管理者可以通過對海量數據的深入挖掘與分析匯總,全面了解和准確掌握市場經濟信息,綜合分析經濟社會發展趨勢,不斷提高市場監管的效率和質量。與此同時,也意味著所有信息數據都能在一個系統平台內查詢。換句話說,政府行為就更容易受到監督,從而有效促使政府負面清單、權力清單和責任清單的透明化管理。
Ⅳ 大數據分析系統平台方案有哪些
目前常用的大數據解決方案包括以下幾類
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。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。
二、HPCC。HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。HPCC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支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來
四、Apache Drill。為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快Hadoop數據查詢的方法，Apache軟體基金會近日發起了一項名為「Drill」的開源項目。該項目幫助谷歌實現海量數據集的分析處理，包括分析抓取Web文檔、跟蹤安裝在Android Market上的應用程序數據、分析垃圾郵件、分析谷歌分布式構建系統上的測試結果等等。
Ⅵ 院士專家談 - 時空大數據：地理信息產業融合發展必由之路
作 者 ：中國工程院院士 王家耀
地理信息產業是以現代測繪和地理信息系統、遙感、衛星導航定位等技術為基礎，以地理信息資源開發利用為核心，從事地理信息獲取、處理、應用的高技術服務業。自20世紀60年代地理信息系統提出以來，其應用逐漸拓展到多個行業，從產生、成長到壯大，地理信息產業發展取得了可喜成績。
當前，我國的經濟和 社會 發展已經進入新的 歷史 階段， 社會 主要矛盾已經轉化為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發展之間的矛盾；以5G、雲計算、大數據、邊緣計算、物聯網等為代表的新技術快速發展，人工智慧技術也因深層神經網路的成功而獲得了巨大進步；隨著我國行政體制改革和自然資源管理體系的建立，地理信息產業已融入自然資源管理體系中。面對新的 社會 需求、新的技術進步和新的管理體系要求，亟待根據國家大政方針、 社會 生產需要、技術發展趨勢、產業發展規律，做好地理信息產業的工程技術、商業模式、產品類型的轉型升級與融合創新，進一步提高地理信息產業發展的質量和水平。
地理信息產業融合發展的驅動力——人工智慧
信息化的發展遵循從數字化到網路化再到智能化的規律，地理信息產業的發展亦如此，智能化是地理信息產業融合發展的高級階段。
「互聯網 」改變了地理信息產業發展的思維方式。「互聯網 」的本質是跨界融合。「基礎地理信息 」和「通用時空大數據平台 」的本質也是跨界融合。「 」是核心，提出跨界融合的解決方案是關鍵。只有這樣，才能更充分地發揮基礎地理信息和通用時空大數據平台的「基礎」和「通用」作用，實現地理信息產業到時空大數據產業的轉型升級。
雲計算具有的信息資源管理、處理和應用的「全面彈性」，可以支撐「地理信息產業」到「時空大數據產業」的轉型。時空大數據產業化需要超強計算能力的支持。雲計算作為一種新的計算模式，通過「池化」和「雲化」把數千台甚至上萬台機器都放在一個「池子」裡面，這是「資源彈性」；並在「資源彈性」即基礎設施即服務（IaaS）之上增加了一層「應用彈性」，包括平台即服務（PaaS）和軟體即服務（SaaS），以滿足時空大數據的「應用彈性」需求。雲計算支撐時空大數據處理的分布式、協作（同）化和智能化；通過任務分解，解決分布式問題；通過工作流重構，解決並行問題；通過演算法調度，解決協作（同）化問題。
時空大數據產業
——屬於第四產業的范疇
時空大數據，指基於統一時空基準活動或存在於時間和空間與位置直接或間接相關聯的大數據。據此，時空大數據由時空框架數據和時空變化數據兩大類數據組成。
時空框架數據指基於統一時空基準的衛星導航定位數據（含連續運行參考站 CORS數據）、遙感影像數據、地圖數據、地名數據等。時空變化數據包括 社會 經濟人文數據、位置軌跡數據、與位置相關聯的空間媒體數據、社交網路數據、搜索引擎數據、視頻觀測數據、生態環境監測數據等。時空變化數據聚合（關聯）在時空框架數據上，就構成了時空大數據。時空大數據具有位置、屬性、時間、尺度、解析度、多樣性、異構性、多維性、價值隱含性、快速性等特性。時空大數據產業，指以天空地海感測器網路為基礎，以時空信息「獲取（感測網） 處理（生產） 應用（服務）」為產業鏈，以人工智慧等新興信息技術為支撐，以數據密集型計算為特徵的知識密集型信息產業，屬於從第三產業中分離出來的第四產業的范疇。同地理信息產業相比較，時空大數據產業內涵要寬泛得多，規模要大得多，類型更具多維性和多樣性，知識更密集，速度更快，產品更加多樣化和個性化，其應用領域更加廣闊，具有良好的產業發展前景。
時空大數據產業化的核心
——時空大數據平台
時空大數據平台是時空大數據產業化的核心。
它是指把各種分散的和分割的大數據即時空框架數據和時空變化數據匯聚到一個特定的平台上，並使之發生持續的聚合效應。這種聚合效應就是通過數據多維融合和關聯分析與數據挖掘，揭示事物的本質規律，對事物做出更加快捷、更加全面、更加精準和更加有效的研判和預測。從這個意義上講，時空大數據平台是大數據的核心價值，是大數據發展的高級形態，是大數據時代的解決方案。從產業化的角度講，通用時空大數據平台是指將時空框架數據匯聚在一個特定平台上，利用這個平台生產軍民兩用的基礎測繪地理信息產品。
所謂「通用時空大數據平台+」模式，即以通用時空大數據平台作為框架，聚合民用、軍用的時空變化數據，分別構成時空大數據平台。「通用時空大數據平台+民用」模式，即將地方政府各部門各行業的政務、自然資源、規劃、交通、水利、管網、人口、經濟、人文、 社會 、醫療、教育、電力、公安等數據匯聚在通用時空大數據平台上，使之成為新型智慧城市的「智腦」，通過持續的聚合效應，生成各類（種）民用深加工知識產品，為政府綜合決策、各部門各行業和 社會 公眾提供智能化服務。
時空大數據產業化是通過時空大數據平台產業化實現的。因為時空大數據產業化是一個新問題，應該走一條從基礎研究起步的產業化創新之路。這條創新之路首先要研究和建立以數據科學為核心的時空大數據理論體系。目前，「數據科學」的邊界還不清晰，時空大數據理論研究薄弱，更未形成時空大數據的理論體系，而這是時空大數據產業化的基礎。因此，這條創新之路要研究和建立以「數據隱含價值 計算發現價值 應用實現價值」為核心，以「數據獲取（感測器網） 處理（生產） 應用（服務）」為產業鏈的時空大數據產業化技術體系。走在這條創新之路上的人，更要研究和設計包括軟體產品、硬體產品、軟硬體集成產品、各類（種）應用平台產品和數字產品在內的時空大數據產品體系。
總之，在當前全球數字經濟快速發展的大背景下，數字化的知識和信息作為關鍵生產要素，以數字技術為核心驅動力量，以現代信息網路為重要載體，通過數字技術與實體經濟深度融合，數字經濟能夠不斷提高經濟 社會 的數字化、網路化、智能化水平，以加速重構經濟發展與 社會 治理模式。地理信息產業作為處理位置數據的核心產業，可以積極推動其基於「通用時空大數據平台+」模式深度融入數字產業化、產業數字化、數字化治理與數據價值化領域，積極融入自然資源管理工作整體布局，主動引領以地理信息為基礎的新型智慧城市、實景三維中國、新型基礎測繪建設，推進地理信息產業向全產業鏈發展，擴大地理信息產品供給面，加大地理信息消費級產品研發，鼓勵新應用、培育新市場，讓地理信息產品通過生態建設、智慧管理、數字經濟服務國家戰略建設並惠及全 社會 ，從而促使地理信息產業向時空大數據產業的融合發展與轉型升級。
Ⅶ 如何將傳統客服與互聯網大數據進行深度融合
每個企業的客服職責都不盡相同，有售前、售後、執行、咨詢，而大數據是可版以權融入任何一個過程的，從根本上簡化操作，根據大數據得到精準客戶，售前的成功率會高，而售後得到的反饋也可以通過大數據進行分析，從而提高工作質量，公司可以專設一個部門，進行數據匯總，統計與分析，個人看法，希望可以幫助到你。
Ⅷ 2020年度大數據解決方案TOP50出爐！智領雲榜上有名
近年來，我國大數據生態環境不斷向好，產業發展維持高增長態勢，大數據技術在與政府、企業核心業務的融合中，釋放出了更多創新活力和應用潛能。
此次上榜企業，均屬於大數據領域的驅動力量，也是其所在行業不可替代的創新主力。入選榜單進一步提升了智領雲的品牌形象和影響力，更是對公司產品與技術實力的認可。
未來我們將不斷挖掘大數據的巨大潛力，擴大自身專業性和影響力，更好地支撐企業數字化建設，落地更多的數字化創新應用，不斷 探索 大數據產業鏈的融合應用，為各行各業數字化轉型提供可實踐的方法論與經驗，並致力於為大數據與行業的融合創新不斷貢獻自己的力量。
關於智領雲
武漢智領雲 科技 有限公司成立於2016年8月，專注於雲計算、大數據領域前沿技術的研發。公司創始團隊成員來自於推特（Twitter）、蘋果（Apple）和藝電（EA）等矽谷知名企業，是矽谷最早一批從事雲計算和大數據研究與實踐的技術專家，擁有十多年的雲計算、大數據系統的系統架構和系統開發經驗。公司作為擁有雲計算、大數據領域核心技術的高 科技 企業獲得了來自矽谷、國內知名投資人和投資機構的青睞。
公司為企業級客戶提供雲原生數據中台系統解決方案；幫助企業搭建數據和AI中台，輕松打造業務數據能力閉環，掌握全面、及時、更多維度的業務現狀，提升數據驅動應用的迭代和發布速度；實現系統資產（人/資源/數據/應用） 在同一系統中的統一管理，建立數字化運營體系，並最終完成數據驅動的數字化轉型。
公司在能源、教育、醫療 健康 、物聯網、金融等行業同國內外很多知名企業和上市公司建立了合作關系，包括：D2IQ(Mesos平台的主要開發商)，埃克森美孚（中國）、天源迪科、中電數據、天喻教育、深圳智宇、青島賽維、廣州暢驛、楚天雲、華訊網路、南瑞集團等。公司與合作夥伴在多個領域中展開緊密的合作，充分利用各自的優勢，共同為企業客戶提供更有價值的雲計算、大數據產品和技術服務。
Ⅸ 在災備和運維方面比較出眾的大數據解決方案有哪些
為了有效減輕和抵禦自然或其他突發災難對企業生存和發展造成破壞，業界曾經要求區分業務連貫性（Business Continuity）和災難恢復（Disaster Recovery），但隨著技術的發展和研究不斷深入，這兩個概念已經逐漸融合，相關措施一般統為業務連貫性計劃（BCP，Business Continuity Plan），國內則習慣性稱之為「災備計劃」。
災備計劃的實施中，核心是數據。當前，企業的發展和成功越來越依賴於對數據信息的掌握和管理，數據已經成為企業最重要的財富；災備系統的部署也正是為了在發生災難的時候實現數據的恢復並維持相關應用。然而，在目前的技術條件下，建立完善的災備系統還需要解決數據處理和安全中的一些讓人頭疼的問題。
災備系統的數據處理和安全問題
數據量急速增長
根據IDC 2008年3月的報告，2007年各種新增數據的總量（281 ExaByte）較上年增長了約75%，已經超過所有可用存儲介質總容量（264 ExaByte）約6%，預計2011年數據總量將達到2006年的10倍。在企業中，除了一般應用的數據急速增長，各種新興的信息化技術（如ERP、CRM、電子商務等等）在提高效率的同時，也同樣會產生大量數據。
急速增長的數據量給災備系統帶來的最直觀的問題是存儲空間不足，需要購買更多的存儲介質（磁帶或磁碟）。隨著系統總存儲容量的增加，除了購買介質本身的支出外，設備部署空間、降溫、電能消耗等等附帶需求也隨之迅速增長。
另一方面，數據量增長也給系統的處理能力帶來了巨大壓力。與存儲介質不同，系統的處理能力（如CPU、I/O匯流排等）一般較難擴展，通常只能通過硬體整體升級完成，如果不能通過技術手段有效平抑數據量增長對系統處理能力的壓力，系統可靠性將面臨頻繁硬體升級的嚴峻挑戰。同時，對系統的投資也不能得到充分利用。
此外，災備系統通常都需要異地部署。數據量的增加要求遠程數據傳輸具有更高的帶寬；由於傳輸帶寬的限制，傳輸時間的延長可能會降低系統運行效率，甚至無法及時完成異地數據傳輸，造成災備系統不能發揮功效。
保護敏感數據
完整的信息安全保護需要遵循AIC三原則，即對保護數據需要同時關注可用性（Availability）、完整性（Integrity）和機密性（Confidentiality）等三個關鍵特性。盡管不同的應用場景會有不同的要求，但在系統的設計時必須對這三個特性都予以足夠的重視，而目前國內的災備系統往往僅將視線主要集中在可用性上，對完整性和機密性都缺乏必要的關注。
部署災備系統是為了能在災難發生後及時恢復應用，保證相關業務的有效運行。因此數據有效性是系統設計中首要關注的內容，而與此同時，隨著信息技術的應用越來越廣泛，敏感數據被泄漏甚至篡改的風險也越來越大，一旦發生意外，企業將在激烈的市場競爭中受到沉重，甚至毀滅性的打擊。
2. 現有解決方案及不足
為了應對上述問題，存儲業界分別提出了相應的解決方案：數據縮減技術可以有效減少備份數據的總量；對敏感數據的嚴密保護可通過採用加密技術實現。
目前廣泛應用的數據縮減技術主要有重復數據刪除（Data De-plication）和數據壓縮（Data Compression）。重復數據刪除技術通過刪除存儲過程中重復出現的數據塊來降低數據總量，數據縮減比通常可達10:1到20:1，即應用重復數據刪除技術後的總據量將減少到原始數據量的10%到5%；數據壓縮技術通過對數據重新編碼來降低其冗餘度，從而實現數據量的減少，一般數據的壓縮比約為2:1，即數據可被壓縮到原大小的一半左右。這兩種技術具有不同層面的針對性，並能夠結合起來使用，從而實現更高的數據縮減比例。需要注意的是，如果同時應用重復數據刪除和數據壓縮技術，通常會先應用數據刪除技術，然後再使用數據壓縮技術，從而盡量減少對系統處理能力的佔用。
為了對存儲系統的數據進行有效保護，業界於今年初正式通過了IEEE 1619/1619.1存儲安全標准。 IEEE1619採用一種新的加密演算法模式XTS-AES，有效地解決了塊導向存儲設備(例如，磁碟驅動器)上的數據加密問題； IEEE 1619.1則主要是針對大的磁碟驅動器，可以採用CBC、GCM等多種AES加密和驗證演算法模式；其他如密鑰管理等後續相關標準的制定也正在有序進行。
然而，盡管有這些方案能夠分別應對災備系統面臨的大數據量和安全性問題，在實際的系統設計和部署中仍然存在一些麻煩，分散的技術實現會帶來資源佔用過多、系統運行效率低、復雜度太高、可靠性低等等各種問題，業界迫切地需要一種新的高集成度的總體解決方案，來全面解決所有的這些問題。
更為突出的問題是，數據保護所引入的加密處理將從根本上限制數據縮減技術的應用，這幾種技術之間存在著根本的矛盾：重復數據刪除和數據壓縮技術的基礎是大量數據中存在相似或相同的特性，而加密處理後數據中的相似或相同都將被完全破壞。
3. Hifn Express DR融合技術方案介紹
要想充分利用上述數據縮減和安全保護技術，構建完善的災備系統，就必須仔細協調這幾種處理。作為存儲和網路創新的推動者，Hifn憑借對數據縮減和加密處理技術的深刻理解，以及對災備系統存儲應用的准確把握，提出了全新的Hifn Express DR解決方案，如圖所示。
基於Hifn Express DR解決方案，數據將在被壓縮後再提交進一步處理，以增加系統I/O帶寬，從而使現有系統的硬體投資得到最大限度的利用和保護；在內部處理過程中，從I/O模塊得到的源數據將首先被解壓縮，然後使用特定的演算法（一般使用SHA-1/2）計算出數據塊的識別信息，以便進行重復數據刪除處理；重復數據刪除處理的元數據塊將會被壓縮，以進一步減少數據量。為了實現全面的數據保護，還可以對壓縮後的數據塊進行加密，加密演算法和處理方式嚴格遵從IEEE 1619系列標准。整個處理過程都將由相關硬體處理單元自動完成，從而極大提高系統處理器和存儲單元的工作效率。
通過對重復數據刪除、數據壓縮和加密技術的綜合運用，基於該架構的新一代Hifn Express DR系列加速卡可以幫助客戶將災備系統的數據量減少到原始數據的5%以下，並實現數據的全面安全保護，其處理性能也將達到創紀錄的1,600MB/s。
Ⅹ 互聯網+智慧旅遊大數據一體化整體解決方案(智慧景區景區智慧旅遊))
旅遊大數據包含很多，票務數據、閘機、wifi探針、還有現在最先進的手機app位置數據、消費專數據、互聯屬網評價數據等，現在很多大場景利用外部數據進行遊客的價值挖掘，國內主要基於外部數據做旅遊大數據的可以了解一下海鰻雲。