大數據控制平台

⑴ 神州金融靠譜嗎

神州金融靠譜，神州金融是大數據風能控制平台和信用決策運營商。 並且徵信數據挺全的，聽說各種信貸業務的風俗管理戰略、微信等手機移動展示店系統、以及信貸系統都可以免費使用。
一、神州金融的服務范疇
神州融是中國互聯網金融服務公司，總部設在北京。 神州融提供信用業務處理系統、審批系統、會計系統、支付清算系統、催收系統等價值千萬的信用系統，並與第三方合作提供專業的增值服務。 包括信貸客戶獲取、徵信服務、評分建模、風控考核和資金中介等。 其主要力量是，中小金融機構提供業務流程管理、大數據分析、風險決策、信用資產交易中介服務，中小金融機構實現量化風險管理和互聯網化業務轉型，普通大眾和零星企業等享受公平、高效、適宜的金融服務平台合作夥伴為全球信息服務公司和徵信機構益博睿、阿里金融雲。
二、神州金融的產品
大數據風控平台和信用決策管理：借鑒本土個人和小額信貸業務經驗，引入益博和零售小額信貸風控和流程管理，以「信用工廠」運營理念為標准，量化風控決策為核心的大數據風控信用管理雲平台協助小額信貸實現整個信用生命周期各階段的模式、戰略調整和優化調整。 按業務設定行業實踐的風控流程和業務戰略模式。
神州金融與大型互聯網平台深入合作，平台開發了基於不同商業場景和垂直細分客戶市場的信用服務產品。 幫助互聯網平台實現高流量轉換和快速差異化的金融服務，助力小金融規模化獲取有效信貸客戶，通過對用戶的網上行為、交易數據的收集和應用，改善信貸資產質量，提高業務運營效率實現信貸資產生產過程的數字化管理和量化評估，提高金融資產轉讓和交易的透明度和可靠性，促進金融資產交易。

⑵ 大數據平台具有哪些特點

1. 高效分布式

有必要是高效的分布式體系。物聯網發生的數據量巨大，僅我國而言，就有5億多台智能電表，每台電表每隔15分鍾採集一次數據，一天全國智能電表就會發生500多億條記載。這么大的數據量，任何一台伺服器都無能力處理，因而處理體系有必要是分布式的，水平擴展的。

2. 實時處理

有必要是實時處理的體系。互聯網大數據處理，大家所了解的場景是用戶畫像、推薦體系、輿情分析等等，這些場景並不需求什麼實時性，批處理即可。可是關於物聯網場景，需求根據採集的數據做實時預警、決議計劃，延時要控制在秒級以內。

3. 高牢靠性

需求運營商等級的高牢靠服務。物聯網體系對接的往往是生產、經營體系，假如數據處理體系宕機，直接導致停產，發生經濟有丟失、導致對終端顧客的服務無法正常供給。比方智能電表，假如體系出問題，直接導致的是千家萬戶無法正常用電。

4. 高效緩存

需求高效的緩存功用。絕大部分場景，都需求能快速獲取設備當前狀態或其他信息，用以報警、大屏展示或其他。體系需求供給一高效機制，讓用戶能夠獲取全部、或契合過濾條件的部分設備的最新狀態。

5. 實時流式核算

需求實時流式核算。各種實時預警或猜測現已不是簡單的根據某一個閾值進行，而是需求經過將一個或多個設備發生的數據流進行實時聚合核算，不只是根據一個時間點、而是根據一個時間窗口進行核算。不僅如此，核算的需求也適當雜亂，因場景而異，應容許用戶自定義函數進行核算。

6. 數據訂閱

需求支持數據訂閱。與通用大數據渠道比較共同，同一組數據往往有很多使用都需求，因而體系應該供給訂閱功用，只要有新的數據更新，就應該實時提醒使用。並且這個訂閱也應該是個性化的，容許使用設置過濾條件，比方只訂閱某個物理量五分鍾的平均值。

⑶ 智慧農業大數據可視化管控平台建設方案

不可否認，說起大數據在金融稅務等領域的表現確實是更加亮眼一些。目前也開始向醫療、製造業、能源等方面傾斜。爛帆而農業似乎鮮有耳聞有落地的項目。但其實，國家近年來也一直在推動和扶持農業大數據的發展。而大數據也實實在在會給傳統農業帶來翻天覆地的變革和變化。

1、監管更加透明公開

農業行業是具有時間屬性和空間屬性的行業，因此跟農業相關的數據呈現的狀態是多而繁雜，其中它還貫穿了農業的整個產業鏈。包括：播種過程的種子、農葯、化肥、氣象、環境飢此雹、土壤、作物等，運輸過程的農產品加工、市場經營、物流、農業的交易等。這樣長線的流程下來，如果沒有公開透明的監管很容易在中間環節出現紕漏和問題，大數扒哪據使得這個過程更加的公開並被監督。

2、使得農業更加高效

我們都知道大數據的誕生解決了很多問題，其中最明顯的是要降低成本提高效率。通過農業產業鏈的快速整合，從育種等前端科學的研發應用速度，生產到產品端的流程的高效化，區域供需匹配的高效化，減少信息流和物流在不必要的環節打轉，實現信息流和物流的高速匹配！提高效率是一個從上至下滲入內部的重要目的。

3、讓決策更加及時智能

農業大數據會使得農業更加智能化！通過科技、自然、生產、消費、價格、信息等海量農業信息數據的挖掘，可以大大提高農業生產的智能化程度，未來農民將不會為種什麼發愁、不會為怎麼種發愁、不會為市場銷路發愁，通過對消費市場的把控，生產高度訂單化，生產的時候就已經賣出了，政府管理的決策也將智能化，而且政府管理應用的空間也越來越小，因為可以通過企業的商業行為或者各種公共平台來實現政府管理的部分功能，加強農業生產的有序性。

4、追溯及問責

關注農產品的物流可以進一步的防止疾病、減少環境污染和農作商可增加利益。物流的發達使農產品的供應鏈也越來越長，這讓農作商對農產品的跟蹤和把控的越來越緊張。大數據的介入讓農作商能更加快捷、更加方便的提高運營質量和檢測質量。同時，可以通過大數據分析技術和基因組工具來檢測和發現以事物為傳播載體的病菌傳播規律，進而減少疾病。

億信華辰作為一家專業的大數據方案提供商，已經為100多個細分行業提供成功的方案並覆蓋智能數據產品全生命周期，農業方面的也有不少。雲南省糧食局的省級糧食信息管理雲平台就是其中一個例子，為實現省、市、縣的物資儲備和糧食的產量的趨勢掌控分析，實現年趨勢分析、流通總覽、倉儲管理倉儲基礎建設使用情況、倉儲倉容的投資情況，糧食的購銷與庫存的實時監測，在供求的平衡和交易情況做出智慧分析，神州良實助力雲南省糧食局搭建糧食和物資儲備可視化平台，幫助雲南省糧食局實現一站式全局掌控信息駕駛艙。

另外，億信華辰為貴州農委打造的脫貧攻堅統計監測系統也是一個很好的例子，1、數據採集：建立扶貧數據採集系統；2、數據整合：完成扶貧大數據整合工作；3、大數據分析：建立扶貧大數據分析平台。面向政府決策、產業發展和公眾服務，通過統一的農業產業脫貧攻堅大數據平台，支撐政府與企業、上級與下級、省內與省外數據的共享交換、整合關聯及業務功能協作融合。

⑷ 零信任網路助力工業互聯網安全體系建設

隨著雲計算、大數據、物聯網、5G、邊緣計算等IT技術的快速發展，支撐了工業互聯網的應用快速落地。作為「新基建」的重點方向之一，工業互聯網發展已經進入快軌道，將加速「中國製造」向「中國智造」轉型，並推動實體經濟高質量發展。

新型 IT 技術與傳統工業 OT 技術深度融合，使得工業系統逐步走向互聯、開放，也加劇了工業製造面臨的安全風險，帶來更加艱巨的安全挑戰。CNCERT 發布的《2019 年我國互聯網網路安全態勢綜述》指出，我國大型工業互聯網平台平均攻擊次數達 90 次/日。

工業互聯網連接了大量工業控制系統和設備，匯聚海量工業數據，構建了工業互聯網應用生態、與工業生產和企業經營密切相關。一旦遭入侵或攻擊，將可能造成工業生產停滯，波及范圍不僅是單個企業，更可延伸至整個產業生態，對國民經濟造成重創，影響 社會 穩定，甚至對國家安全構成威脅。

近期便有重大工業安全事件發生，造成惡劣影響，5 月 7 日，美國最大燃油運輸管道商 Colonial Pipeline 公司遭受勒索軟體攻擊，5500 英里輸油管被迫停運，美國東海岸燃油供應因此受到嚴重影響，美國首次因網路攻擊而宣布進入國家緊急狀態。

以下根據防護對象不同，分別從網路接入、工業控制、工業數據、應用訪問四個層面來分析 5G 與工業互聯網融合面臨的安全威脅。

01

網路接入安全

5G 開啟了萬物互聯時代，5G 與工業互聯網的融合使得海量工業終端接入成為可能，如數控機床、工業機器人、AGV 等這些高價值關鍵生產設備，這些關鍵終端設備如果本身存在漏洞、缺陷、後門等安全問題，一旦暴露在相對開放的 5G 網路中，會帶來攻擊風險點的增加。

02

工業控制安全

傳統工業網路較為封閉，缺乏整體安全理念及全局安全管理防護體系，如各類工業控制協議、控制平台及軟體本身設計架構缺乏完整的安全驗證手段，如數據完整性、身份校驗等安全設計，授權與訪問控制不嚴格，身份驗證不充分，而各類創新型工業應用軟體所面臨的病毒、木馬、漏洞等安全問題使原來相對封閉的工業網路暴露在互聯網上，增大了工控協議和工業 IT 系統被攻擊利用的風險。

03

數據傳輸及調用安全

雲計算、虛擬化技術等新興IT技術在工業互聯網的大規模應用，在促進關鍵工業設備使用效率、提升整體製造流程智能化、透明化的同時，打破原有封閉自治的工業網路環境，使得安全邊界更加模糊甚至弱化，各種外來應用數據流量及對工廠內部數據資源的訪問調用缺乏足夠透明性及相應監管措施，同時各種開放的 API 介面、多應用的的接入,使得傳統封閉的製造業內部生產管理數據、生產操作數據等，變得開放流動，與及工廠外部各類應用及數據源產生大師交互、流動和共享，使得行業數據安全傳輸與存儲的風險大大增加。

04

訪問安全

工業互聯網核心的各類創新型場景化應用，帶來了更多的參與對象基礎網路、OT 網路、生產設備、應用、系統等，通過與 5G 網路的深度融合，帶來了更加高效的網路服務能力，收益於愈發靈活的接入方式，但也帶來的新的風險和挑戰，應用訪問安全問題日益突出。

針對上面工業互聯網遇到的安全問題，青雲 科技 旗下的 Evervite Networks 光格網路面向工業互聯網行業，提出了工業互聯網 SD-NaaS（software definition network & security as a service 軟體定義網路與安全即服務）解決方案，依託統一身份安全認證與訪問控制、東西向流量、南北向流量統一零信任網路安全模型架構設計。工業互聯網平台可以藉助 SD-NaaS 構建動態虛擬邊界，不再對外直接暴露應用，為工業互聯網提供接入終端/網路的實時認證及訪問動態授權，有效管控內外部用戶、終端設備、工廠工業主機、邊緣計算網關、應用系統等訪問主體對工業互聯網平台的訪問行為，從而全面提高工業互聯網的安全防護能力。幫助企業利用零信任網路安全防護架構建設工業互聯網安全體系，讓 5G、邊緣計算、物聯網等能力更好的服務於工業互聯網的發展。

基於光格網路 SD-NaaS 架構的工業互聯網安全體系大體可以分四個層面：

基於統一身份認證的網路安全接入

首先 SD-NaaS 平台引入零信任安全理念，對接入工業互聯網的各類用戶及工控終端，啟用全新的身份驗證管理模式，提供全面的認證服務、動態業務授權和集中的策略管理能力，SD-NaaS 持續收集接入終端日誌信息，結合身份庫、許可權資料庫、大數據分析，身份畫像等對終端進行持續信任評估，並基於身份、許可權、信任等級、安全策略等進行網路訪問動態授權，有力的保障了 5G+ 工業互聯網場景下的終端接入的安全。

最小許可權，動態授權的工業安全控制

其次針對工業互聯網時代下的工控網路面臨的安全隱患，SD-NaaS 零信任網路平台提出全新的控制許可權分配機制， 基於「最小化許可權，動態授權」原則，控制許可權判定不再基於簡單的靜態規則（IP 黑白名單，靜態許可權策略等），而是基於工控管理員、工程師和操作員等不同身份及信任等級，控制伺服器、現場控制設備和測量儀表等不同終端的安全策略，不同工控指令許可權，結合大數據安全分析進行動態評估及授權，實現工業邊界最小授權，精細化的訪問控制。以此避免工業控制網路受到未知漏洞威脅，同時還可以有效的阻止操作人員異常操作帶來的危害。

端到端加密，精細化授權的數據防護

工業生產中會產生海量的工業數據包括研發設計、開發測試、系統設備資產信息、控制信息、工況狀態、工藝參數等，平台各應用間有大量的數據共享與協同處理需求，SD-NaaS 平台提供更強壯的端到端數據安全保護方法，通過實時信任檢測、動態評估訪問行為安全等級，建立安全加密隧道以保障數據在應用間流動過程的安全可靠。同時生產質量控制系統、成本自動核算系統、生產進度可視系統等各類工業系統之間的 API 交互，資料庫調用等行為，SD-NaaS 平台可實現細顆粒度的操作許可權控制，對所有的增刪改查等動作進行行為審計。

採用應用隱藏和代理訪問的應用防護

最後 SD-NaaS 平台採用 SDP 安全網關和 MSG 微分段技術實現工業互聯網平台的應用隱身和安全訪問代理，有效管理工業互聯網平台的網路邊界及暴露面，並基於工程師、操作員、采購、銷售、供應鏈等不同身份進行最細顆粒度的動態授權（如生產數據，庫存信息，進銷存管理等），對所有的訪問行為進行審計，構建全方位全天候的應用安全防護屏障。

基於光格網路 SD-NaaS 解決方案，我們在工業視覺、智能巡檢、遠程駕駛、AI 視頻監控等場景實現安全可靠落地；幫助企業在確保安全的基礎上，打造支撐製造資源泛在連接、彈性供給、高效配置的工業雲平台，利用工業互聯網平台 探索 工業製造業數字化、智能化轉型發展新模式和新業態。

SD-NaaS 最佳實踐：

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⑸ 大數據技術平台有哪些

java：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據。基礎

Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。

好說完基礎了，再說說還需要學習哪些大數據技術，可以按我寫的順序學下去。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的？排隊買票你知道不？數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰溜溜的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接收方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

⑹ 淺談互聯網+的發展形勢與政策論文(3)

互聯網+的形勢與政策論文篇三
《試談企業轉型互聯網+的 財務管理 》

一、互聯網+引發企業變革

所謂互聯網+，就是企業利用互聯網、大數據、雲計算等科技手段，對市場、用戶、產品、企業價值鏈乃至商業模式進行審視創新的思維模式。互聯網+的“+”，不是簡單相加，而是思維、理念、模式上的融合與重塑。18至19世紀第一次工業革命發明的蒸汽機技術，19至20世紀的電力技術，導致了社會發展的巨大變化。21世紀，互聯網也勢必會推動社會生產力的重大提升，在這樣的大環境下，企業必須要適應變化，積極變革，運用互聯網思維來實現自我轉變。

當前，管理層提出創新驅動發展的理念，提出充分利用互聯網技術和互聯網經濟模式實現新的跨越式發展思路，制定“互聯網+”行動計劃，推動移動互聯網、雲計算、大數據、物聯網等與現代製造業結合，促進電子商務、工業互聯網和互聯網金融健康發展。這也就是進入創新2.0時代創新驅動發展的“新常態”，因此，“互聯網+”也自然擁有更豐富、更深刻、更富時代特徵的內涵。

一般來說，傳統企業向互聯網+轉型會經歷四個階段(見表1)。

對於前三個階段，很多企業已經在積極實踐。第四個階段是運用互聯網思維去重構企業的價值鏈。那麼何為互聯網思維，我們可以依託邁克爾?波特的價值鏈模型，具體構建企業的互聯網思維變革(見圖1)。

二、互聯網+轉型對企業財務管理提出的挑戰

在實現互聯網+轉型過程中，根據實際情況，每個企業都會有各自的目標和任務、困難與挑戰，但是總體方向應該是基本相向的。在互聯網+的轉型發展過程中，企業都應能夠依靠互聯網技術實時獲取到及時的產、供、銷、人、財、物的信息，從而有效支持企業的管理決策;同時，應該真正轉變思維模式，利用互聯網思維模式改變傳統企業的職能管理部門既有的條塊化的管理模式，形成互相交融支持的共享化模式。

要實現這樣的轉變，需要有效構建企業的大數據交互平台，需要理念的重塑和流程的再造，而其中極為重要的部分就是企業財務管理部門的轉型和重塑。傳統企業財務管理工作主要偏重於各種基礎數據的記錄與核算，對目前企業向互聯網+轉型急需的風險管理、戰略管理、市場管理、預算管理、供應鏈管理等涉及比較少。因此，企業在互聯網+轉型過程中，財務管理是基礎，是重中之重。如何來推進企業財務管理的互聯網+轉型，總的來說，應著重加強如下九種能力(見圖2)。

具 體操 作上，在互聯網+時代，企業財務部門要從一般職能部門轉變為核心職能部門，重點在於進一步提升管理會計的能力，努力實現三項轉型：業務支撐轉型、核心工作轉型、運作模式轉型(見圖3)。只有不斷加強管理會計能力與范圍，財務部門才能很好地進行企業經營狀況預測，進行業務計劃預算，編制財務報表及相關分析，為業務部門的經營業務提供有效的數據支持，成為業務部門的夥伴;同時，財務部門還可以利用大數據的技術與平台，綜合利用財務和非財務信息加工形成滿足相關方面需求的報告，支持相關的經營決策。

三、轉變財務管理適應互聯網+轉型需求

(一)加強財務管理的戰略支持

為加強 企業戰略 層面的管理，西方企業形成了戰略地圖、平衡記分卡等管理工具，以實現財務管理對企業發展的戰略支持。隨著市場經濟的發展和管理水平提升，一大批中國企業也在經營實際中不斷應用這些管理工具，逐步從粗放式管理階段過渡到精細化管理階段。但是從目前看，中國 企業管理 會計實踐仍更多停留在企業內部管理支撐上，停留在經營管理層面，還遠未達到戰略層面。

在互聯網+時代，企業面臨的將是一個快速調整變化時期。隨著環境變化，企業面臨著諸如組織結構、管理模式等各種各樣管理的調整和改變。在這個背景之下，財務管理就要從更高層次，包含從企業預測，到企業全面預算，到企業管理會計，再到風險管控、財務戰略管理等，對企業戰略的形成與調整進行有效支撐。

(二)財務管控去中心化

互聯網使企業之間的交易及其管理控制活動實現了充分、即時的連接，使各種組織結構呈現出扁平、多元的趨勢，這對傳統的集團財務集中管控架構提出了挑戰。互聯網自身就強調去“去中心化”，但是“去中心化”並不意味著弱化管控，“互聯網+”的管控，重在構建大數據分析平台並從大數據中挖掘出有價值的信息，這個可擴展、靈活而可管理的數據基礎架構就是企業大數據中心與管理控制平台。在這個中心與平台上，能夠提供一系列完整語義的數據處理功能，提供對流程、表單、應用程序界面數據等完整的搭建方案，完成企業各項數據的集成與交換，是一種強兼容性的數據倉庫，也是關於應用系統的集成設計器和工具箱，它可以在同一個框架下，實現對企業產供銷、人財物等各項分布式多源異構數據的管理分析。

大數據處理平台建設是一項企業頂層戰略行動，目前許多企業已經在實踐中取得了成效。比如，雲會計通過多媒體終端，使企業成員在“雲端”共享和處理會計數據，實現了遠程管控，大大提高了會計與財務管理工作效率;利用大數據平台，企業管理者可以實時通過財務信息與非財務信息融合後的深度分析，對企業的經營風險進行全面、系統地預測、識別、控制和應對，實現企業對市場變化的柔性適應，同時幫助企業實現財務共享服務，實現“核算、報賬、資金、決策”在企業內的協同應用。

(三)財務分析的非結構化

在傳統會計領域，整個會計核算工作始終是嚴格按照會計准則來處理所有經濟交易與事項，從經濟業務發生到原始憑證、記賬憑證、登記賬薄、編制會計報表等相關業務都存在著嚴格、明確、確定的程序與方向，甚至是唯一的表達方式。這種表達方式即為結構化的會計數據。在互聯網+時代，以交易、業務、事項、預測為主的財務工作有可能實現新的提升，財務分析的理念、功能、模式和方式方法也將發生顛覆性變革。將會突破原有會計和財務管理方面諸多技術上的障礙，大幅提高信息獲取、數據收集和分析的能力;同時在評判投資項目可行性、改進管理流程、全過程成本管理等方面也將發揮重要作用。

由於信息獲取與分析能力的提升，“互聯網+”的發展對於財務管理理念和模式的顛覆，將突破傳統的財務與會計領域，全面向產品銷售、研發創新、人力資源等多個領域延伸和滲透。互聯網+時代財務管理與傳統財務管理相比，不再停留於記賬算賬，將會形成新的“大數據”“大財務”的概念模式定位，跟企業業務有關的一切數據的收集、處理和分析將會進入大數據時代的財務管理范疇。

財會人員的分析對象將是報表數據與非報表數據的雙重並行，實現對非結構化數據進行分析。比如對財務報表的分析依次從償債能力、盈利能力、周轉能力、發展能力等結合外圍情況進行關聯性分析，同時，對報表附註、業務信息等電子數據進行分類歸納、篩選對比，重點掌握大額資金往來、重大資本運作、重大或有風險、重大資產損失等態勢，實現非結構化數據與財務結構數據的關聯分析。

對全面或相關環節內部控制的測評數據、內部 規章制度 等電子數據進行存在性、符合性分析，對照有關法律法規和企業的規章制度，評價內部控制的健全性、合理性和有效性，評估控制風險水平，並對非結構化數據中的關鍵分析信息進行抽取和結構化處理，結合結構化財務數據，對具體問題進行深入分析。

(四)建立立體互動式預算系統

互聯網+的基本要求是使信息管理體系建設更加智能。預算從編制、執行到監督，始終面臨著技術實施、心理博弈的挑戰，從時間與空間角度看，也需要多維視角，而不應該局限於“先編制、後執行、再分析”的一維視角。目前，企業預算管理面臨諸多挑戰：在預算編制環節，目前大部分企業還在初級階段，管理層對於數據的真實性與合理性很難做出判斷，因為很多數據仍然是經驗化數據，科學性得不到認證，很多基礎性預算數據並不會充分考慮企業面臨的不斷變化的市場環境，也很少有企業真正實現合理的預算調整。在預算控制環節，缺乏科學合理的控制體系，沒有有效的信息化手段控制;在預算分析環節，大部分企業仍在進行簡單的圖表分析，無法針對不同需求和不同角度對財務數據進行全面分析。

針對上述問題，在引入互聯網+財務管理模式下，利用大數據支持的信息管理體系即可以有效打破數據存儲和利用的壁壘，對企業多年積累的業務、財務、市場和人事等方面的各種信息進行深入的挖掘和分析，以實現企業的戰略目標分解、預算編制和預算報告等工作，形成更加系統化、科學化的預算管理流程。尤其在企業的預算執行監控過程中，可以有效完成企業預算系統和業務系統的集成。由於業務信息系統數據是及時更新的，而預算系統只是在規定的編制與調整期間才會發生。通過大數據下的企業全面預算管理信息化平台，可以實現數據及時對照與調整，實現科學有效監控，從而使預算管理能更加符合企業發展的需要。

(五)基於互聯網思維的財務信息流程再造

我國企業的財務管理信息化先後經歷四個階段，一是運用單機進行會計核算。二是實現集團化資源部分共享，即主機的終端式管理。三是局域聯網，通過伺服器與各埠等進行聯系和數據交互。四是互聯網+引發的大數據管理。

傳統的會計信息主要按照固有的處理流程和方法服務於企業決策層、政府、債權人和投資人等，但是隨著市場經濟的發展，希望獲得會計信息包括特定用途會計信息的相關方不斷增加，由於傳統會計信息的處理流程和方法的限制，會計信息還未真正實現及時性與個性化。在互聯網+時代，由於網路和計算機的存在，提升了財務效率，打破了時間性限制，突破了間隔的瓶頸，使會計信息按需求加工和實時傳送成為可能，能夠隨時為會計信息需求方提供符合需要的財務信息，將極大提升企業的經營效率和發展水平。從具體業務流程來說，在企業內部以及企業與外部環境之間存在著四種循環，即信息流、資金流、物資流和人員流。

財務管理主要是處理兩種活動：信息流和資金流，對於企業而言，普通主要處理的就是資金的活動和業務的活動。傳統財務管理由於間隔的緣由，業務流和資金流常常呈現一定的分化，存在著業務流和資金流的不同步，這也是由於客觀條件導致的。在互聯網+時代，隨著電子商務和網上銀行應用越來越廣泛，業務流和資金流將呈現一種交融的傾向，財務與業務之間的信息不對稱將會改變，財務流程與業務流程的協同化將會進一步提高，從而更加有利於財務信息資源與業務信息資源的優化配置。

四、結語

“互聯網+”所帶來的革命性變革，已經在社會發展的各個領域產生重大影響。同樣，也對現代企業的財務管理系統產生了巨大的沖擊和影響，基於技術環境的改變，大數據量、多樣的格式、分散化的存儲將成為互聯網+時代會計數據的發展趨勢。企業財務管理必須積極適應互聯網+轉型的需要，根據企業經營實際，不斷加以創新，不斷提升發展，從而實現企業新的跨越發展。
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⑺ 如何架構大數據系統hadoop

大數據數量龐大，格式多樣化。

大量數據由家庭、製造工廠和辦公場所的各種設備、互聯網事務交易、社交網路的活動、自動化感測器、移動設備以及科研儀器等生成。

它的爆炸式增長已超出了傳統IT基礎架構的處理能力，給企業和社會帶來嚴峻的數據管理問題。

因此必須開發新的數據架構，圍繞「數據收集、數據管理、數據分析、知識形成、智慧行動」的全過程，開發使用這些數據，釋放出更多數據的隱藏價值。

一、大數據建設思路

1）數據的獲得

大數據產生的根本原因在於感知式系統的廣泛使用。

隨著技術的發展，人們已經有能力製造極其微小的帶有處理功能的感測器，並開始將這些設備廣泛的布置於社會的各個角落，通過這些設備來對整個社會的運轉進行監控。

這些設備會源源不斷的產生新數據，這種數據的產生方式是自動的。

因此在數據收集方面，要對來自網路包括物聯網、社交網路和機構信息系統的數據附上時空標志，去偽存真，盡可能收集異源甚至是異構的數據，必要時還可與歷史數據對照，多角度驗證數據的全面性和可信性。

2）數據的匯集和存儲

互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟體定製也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果你真的想做，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了

數據只有不斷流動和充分共享，才有生命力。

應在各專用資料庫建設的基礎上，通過數據集成，實現各級各類信息系統的數據交換和數據共享。

數據存儲要達到低成本、低能耗、高可靠性目標，通常要用到冗餘配置、分布化和雲計算技術，在存儲時要按照一定規則對數據進行分類，通過過濾和去重，減少存儲量，同時加入便於日後檢索的標簽。

3）數據的管理

大數據管理的技術也層出不窮。

在眾多技術中，有6種數據管理技術普遍被關注，即分布式存儲與計算、內存資料庫技術、列式資料庫技術、雲資料庫、非關系型的資料庫、移動資料庫技術。

其中分布式存儲與計算受關注度最高。

上圖是一個圖書數據管理系統。

4）數據的分析

數據分析處理：有些行業的數據涉及上百個參數，其復雜性不僅體現在數據樣本本身，更體現在多源異構、多實體和多空間之間的交互動態性，難以用傳統的方法描述與度量，處理的復雜度很大，需要將高維圖像等多媒體數據降維後度量與處理，利用上下文關聯進行語義分析，從大量動態而且可能是模稜兩可的數據中綜合信息，並導出可理解的內容。

大數據的處理類型很多，主要的處理模式可以分為流處理和批處理兩種。

批處理是先存儲後處理，而流處理則是直接處理數據。

挖掘的任務主要是關聯分析、聚類分析、分類、預測、時序模式和偏差分析等。

5）大數據的價值：決策支持系統

大數據的神奇之處就是通過對過去和現在的數據進行分析，它能夠精確預測未來；通過對組織內部的和外部的數據整合，它能夠洞察事物之間的相關關系；通過對海量數據的挖掘，它能夠代替人腦，承擔起企業和社會管理的職責。

6）數據的使用

大數據有三層內涵：一是數據量巨大、來源多樣和類型多樣的數據集；二是新型的數據處理和分析技術；三是運用數據分析形成價值。

大數據對科學研究、經濟建設、社會發展和文化生活等各個領域正在產生革命性的影響。

大數據應用的關鍵，也是其必要條件，就在於"IT"與"經營"的融合，當然，這里的經營的內涵可以非常廣泛，小至一個零售門店的經營，大至一個城市的經營。

二、大數據基本架構

基於上述大數據的特徵，通過傳統IT技術存儲和處理大數據成本高昂。

一個企業要大力發展大數據應用首先需要解決兩個問題：一是低成本、快速地對海量、多類別的數據進行抽取和存儲；二是使用新的技術對數據進行分析和挖掘，為企業創造價值。

因此，大數據的存儲和處理與雲計算技術密不可分，在當前的技術條件下，基於廉價硬體的分布式系統（如Hadoop等）被認為是最適合處理大數據的技術平台。

Hadoop是一個分布式的基礎架構，能夠讓用戶方便高效地利用運算資源和處理海量數據，目前已在很多大型互聯網企業得到了廣泛應用，如亞馬遜、Facebook和Yahoo等。

其是一個開放式的架構，架構成員也在不斷擴充完善中，通常架構如圖2所示：

Hadoop體系架構

（1）Hadoop最底層是一個HDFS（Hadoop Distributed File System，分布式文件系統），存儲在HDFS中的文件先被分成塊，然後再將這些塊復制到多個主機中（DataNode，數據節點）。

（2）Hadoop的核心是MapRece（映射和化簡編程模型）引擎，Map意為將單個任務分解為多個，而Rece則意為將分解後的多任務結果匯總，該引擎由JobTrackers（工作追蹤，對應命名節點）和TaskTrackers（任務追蹤，對應數據節點）組成。

當處理大數據查詢時，MapRece會將任務分解在多個節點處理，從而提高了數據處理的效率，避免了單機性能瓶頸限制。

（3）Hive是Hadoop架構中的數據倉庫，主要用於靜態的結構以及需要經常分析的工作。

Hbase主要作為面向列的資料庫運行在HDFS上，可存儲PB級的數據。

Hbase利用MapRece來處理內部的海量數據，並能在海量數據中定位所需的數據且訪問它。

（4）Sqoop是為數據的互操作性而設計，可以從關系資料庫導入數據到Hadoop，並能直接導入到HDFS或Hive。

（5）Zookeeper在Hadoop架構中負責應用程序的協調工作，以保持Hadoop集群內的同步工作。

（6）Thrift是一個軟體框架，用來進行可擴展且跨語言的服務的開發，最初由Facebook開發，是構建在各種編程語言間無縫結合的、高效的服務。

Hadoop核心設計

Hbase——分布式數據存儲系統

Client：使用HBase RPC機制與HMaster和HRegionServer進行通信

Zookeeper：協同服務管理，HMaster通過Zookeepe可以隨時感知各個HRegionServer的健康狀況

HMaster: 管理用戶對表的增刪改查操作

HRegionServer：HBase中最核心的模塊，主要負責響應用戶I/O請求，向HDFS文件系統中讀寫數據

HRegion:Hbase中分布式存儲的最小單元，可以理解成一個Table

HStore：HBase存儲的核心。

由MemStore和StoreFile組成。

HLog：每次用戶操作寫入Memstore的同時，也會寫一份數據到HLog文件

結合上述Hadoop架構功能，大數據平台系統功能建議如圖所示：

應用系統：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。

數據平台：藉助大數據平台，未來的互聯網路將可以讓商家更了解消費者的使用**慣，從而改進使用體驗。

基於大數據基礎上的相應分析，能夠更有針對性的改進用戶體驗，同時挖掘新的商業機會。

數據源：數據源是指資料庫應用程序所使用的資料庫或者資料庫伺服器。

豐富的數據源是大數據產業發展的前提。

數據源在不斷拓展，越來越多樣化。

如：智能汽車可以把動態行駛過程變成數據，嵌入到生產設備里的物聯網可以把生產過程和設備動態狀況變成數據。

對數據源的不斷拓展不僅能帶來採集設備的發展，而且可以通過控制新的數據源更好地控制數據的價值。

然而我國數字化的數據資源總量遠遠低於美歐，就已有有限的數據資源來說，還存在標准化、准確性、完整性低，利用價值不高的情況，這**降低了數據的價值。

三、大數據的目標效果

通過大數據的引入和部署，可以達到如下效果：

1）數據整合

·統一數據模型：承載企業數據模型，促進企業各域數據邏輯模型的統一；

·統一數據標准：統一建立標準的數據編碼目錄，實現企業數據的標准化與統一存儲；

·統一數據視圖：實現統一數據視圖，使企業在客戶、產品和資源等視角獲取到一致的信息。

2）數據質量管控

·數據質量校驗：根據規則對所存儲的數據進行一致性、完整性和准確性的校驗，保證數據的一致性、完整性和准確性；

·數據質量管控：通過建立企業數據的質量標准、數據管控的組織、數據管控的流程，對數據質量進行統一管控，以達到數據質量逐步完善。

3）數據共享

·消除網狀介面，建立大數據共享中心，為各業務系統提供共享數據，降低介面復雜度，提高系統間介面效率與質量；

·以實時或准實時的方式將整合或計算好的數據向外系統提供。

4）數據應用

·查詢應用：平台實現條件不固定、不可預見、格式靈活的按需查詢功能；

·固定報表應用：視統計維度和指標固定的分析結果的展示，可根據業務系統的需求，分析產生各種業務報表數據等；

·動態分析應用：按關心的維度和指標對數據進行主題性的分析，動態分析應用中維度和指標不固定。

四、總結

基於分布式技術構建的大數據平台能夠有效降低數據存儲成本，提升數據分析處理效率，並具備海量數據、高並發場景的支撐能力，可大幅縮短數據查詢響應時間，滿足企業各上層應用的數據需求。

⑻ 大數據平台構建常見的問題有哪些

平台層面的保障

傳統的許可權控制通常是以系統功能為中心來進行設計，通過控制用戶對功能的訪問來達到許可權控制的目的。這種控制方式在大數據中心已經捉襟見肘，比如對於同一個數據分析功能，不同產品的分析人員只能操作本產品的數據;

數據層面的保障

大數據中心面向公司所有的產品負責提供數據處理的能力，那麼業務數據每天都在平台上流轉，如何合理控制數據平台工程師對業務數據的訪問;

風險預防和審計

產品的業務形態決定了其系統設計，在其不斷演進過程中，數據模型也在不斷演進，必然會持續產生一些臟數據，要保證數據的質量，在數據治理環節會加入更多的人工參與，也增加數據泄漏的風險;

流程和制度

哪些數據可以公開、公開的范圍是多廣?數據可以給哪些人使用?某個業務部門想使用另外一個業務部門的數據，應該走什麼樣的流程?處理這些事情在很長一段時間都是見招拆招，看起來很靈活其實毫無規則可言。

關於大數據平台構建常見的問題有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

⑼ 辣椒5G智慧農業物聯網大數據平台丨水肥一體化控制系統

系統簡介

水肥一體化智能控制系統通過與灌溉系統相結合，實現智能化控制。系統由物聯網監控平台、氣象數據採集終端、視屏監控、施肥一體機、過濾系統、閥門控制器、電磁閥、田間水管線等組成。

圖為河南益民控股5G+智慧辣椒種植基地水肥一體化系統控制中心

概述

水肥一體化技術是將灌溉與施肥融為一體的農業新技術。水肥一體化是藉助壓力系統(或地形自然落差)，將可溶性固體或液體肥料，按土壤養分含量和作物種類的需肥規律和特點，配兌成的肥液與灌溉水一起，通過可控管道系統供水、供肥，使水肥相融後，通過管道、噴槍或噴頭形成噴灌、均勻、定時、定量，噴灑在作物發育生長區域，使主要發育生長區域土壤始終保持疏鬆和適宜的含水量，同時根據不同的作物的需肥特點，土壤環境和養分含量狀況，需肥規律情況進行不同生育期的需求設計，把水分、養分定時定量，按比例直接提供給作物。

系統原理圖

水肥一體化系統通常包括水源工程、首部樞紐、田間輸配水管網系統和灌水器等四部分，實際生產中由於供水條件和灌溉要求不同，施肥系統可能僅由部分設備組成。

水肥一體機

水肥一體機系統結構包括：控制櫃、觸摸屏控制系統、混肥硬體設備系統、無線採集控制系統。支持pc端以及微信端實施查看數據以及控制前端設備；水肥一體化智能灌溉系統可以幫助生產者很方便的實現自動的水肥一體化管理。系統由上位機軟體系統、區域控制櫃、分路控制器、變送器、數據採集終端組成。通過與供水系統有機結合，實現智能化控制。可實現智能化監測、控制灌溉中的供水時間、施肥濃度以及供水量。變送器（土壤水分變送器、流量變送器等）將實時監測的灌溉狀況，當灌區土壤濕度達到預先設定的下限值時，電磁閥可以自動開啟，當監測的土壤含水量及液位達到預設的灌水定額後，可以自動關閉電磁閥系統。可根據時間段調度整個灌區電磁閥的輪流工作，並手動控制灌溉和採集墒情。整個系統可協調工作實施輪灌，充分提高灌溉用水效率，實現節水、節電，減少勞動強度，降低人力投入成本。

施肥系統

水肥一體化施肥系統原理由灌溉系統和肥料溶液混合系統兩部分組成。灌溉系統主要由灌溉泵、穩壓閥、控制器、過濾器、田間灌溉管網以及灌溉電磁閥構成。肥料溶液混合系統由控制器、肥料灌、施肥器、電磁閥、感測器以及混合罐、混合泵組成。

4.1：輸配水管網系統

由干管、支管、毛管組成。干管一般採用PVC管材，支管一般採用PE管材或PVC管材，管徑根據流量分級配置,毛管目前多選用內鑲式滴灌帶或邊縫迷宮式滴灌帶；首部及大口徑閥門多採用鐵件。干管或分干管的首端進水口設閘閥，支管和輔管進水口處設球閥。

輸配水管網的作用是將首部處理過的水, 按照要求輸送到灌水單元和灌水器，毛管是微灌系統的最末一級管道，在滴灌系統中，即為滴灌管，在微噴系統中，毛管上安裝微噴頭。

4.2：環境數據採集器

4.2.1氣象信息採集

環境數據採集器由低功耗氣象感測器、低功耗氣象數據採集控制器和計算機氣象軟體三部分組成。可同時監測大氣溫度、大氣濕度、土壤溫度、土壤濕度、雨量、風速、風向、氣壓、輻射、照度等諸多氣象要素；具有高精度高可靠性的特點，可實現定時氣象數據採集、實時時間顯示、氣象數據定時存儲、氣象數據定時上報、參數設定等功能。

4.2.2土壤墒情採集

土壤檢測儀可實現對土壤不同深度的溫度、濕度、EC、 PH等數據監控，通過5G信號傳輸至AI農大數據平台，藉助於大數據平台的綜合建模分析，從而給出土壤土質的綜合評級，並語音播報。

4.3：無線閥門控制器

閥門控制器是接收由田間工作站傳來的指令並實施指令的下端。閥門控制器直接與管網布置的電磁閥相連接，接收到田間工作站的指令後對電磁閥的開閉進行控制，同時也能夠採集田間信息，並上傳信息至田間工作站，一個閥門控制器可控制多個電磁閥。

電磁閥是控制田間灌溉的閥門，電磁閥由田間節水灌溉設計輪灌組的劃分來確定安裝位置及個數。

4.4：灌水器系統

微灌按微灌灌水流量小，一次灌水延續時間較長，灌水周期短，需要的工作壓力較低，能夠較精確的控制灌水量，能把水和養分直接地輸送到作物根部附近的土壤中去。

系統功能

5.1：用水量控制管理

實現兩級用水計量，通過出口流量監測作為本區域內用水總量計量，通過每個支管壓力感測採集數據實時計算各支管的輪灌水量，與閥門自動控制功能結合，實現每一個閥門控制單元的用水量統計。同時水泵引入流量控制，當超過用水總量將通過遠程式控制制，限制區域用水。

5.2：運行狀態實時監控

通過水位和視頻監控能夠實時監測滴灌系統水源狀況，及時發布缺水預警；

通過水泵電流和電壓監測、出水口壓力和流量監測、管網分干管流量和壓力監測，能夠及時發現滴灌系統爆管、漏水、低壓運行等不合理灌溉事件，及時通知系統維護人員，保障滴灌系統高效。

5.3：閥門自動控制功能

通過對農田土壤墒情信息、小氣候信息和作物長勢信息的實時監測，採用無線或有線技術，實現閥門的遙控啟閉和定時輪灌啟閉。根據採集到的信息，結合當地作物的需水和灌溉輪灌情況制定自動開啟水泵、閥門，實現無人職守自動灌溉，分片控制，預防人為誤操作。

5.4：PC展示平台

通過物聯網水肥一體化智能監測平台，能夠為用戶提供感測器數據、圖片遠程、採集、傳輸、儲存、處理及報警信息發送等服務。該平台以集中式分區化的方式為用戶提供便捷、經濟、有效的遠程監控整體解決方案。通過物聯網智能監測平台，用戶可以不受時間、地點限制對監控目標進行實時監控、管理、觀看和接收報警信息。

5.5：移動終端

建立手機系統，客戶直接採用微信客戶端就可以控制和查看實時數據，手機端具有手動啟動、關閉電磁閥，水泵等設備功能。

5.6：運維管理功能

包括系統維護、狀態監測和系統運行的現場管理；實現區域用水量計量管理、旱情和灌溉預報專家決策、信息發布等功能的遠程決策管理；以及對用水、耗電、灌水量、維護、材料消耗等進行統計和成本核算，對灌溉設施設備生成定期維護計劃，記錄維護情況，實現灌溉工程的精細化維護運行管理。

節水灌溉自動化控制系統能夠充分發揮現有的節水設備作用，優化調度，提高效益，通過自動控制技術的應用，更加節水節能，降低灌溉成本，提高灌溉質量，將使灌溉更加科學、方便，提高管理水平。