分布式文件存儲，NoSQL資料庫，NewSQL資料庫。
分布式文件存儲是一種數據存儲技術，通過網路使用企業中的每台機器上的磁碟空間，並將這些分散的存儲資源構成一個虛擬的存儲設備，數據分散存儲在企業的各個角落。分布式文件存儲採用可擴展的系統結構，利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷，利用位置伺服器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴展。
NoSQL泛指非關系型的資料庫，NoSQL資料庫的產生就是為了解決大規模數據集合多重數據種類帶來的挑戰，尤其是大數據應用難題。關系型資料庫已經無法滿足Web2.0的需求，主要表現為：無法滿足海量數據的管理需求、無法滿足數據高並發的需求、高可擴展性和高可用性的功能太低。
NewSQL是各種新的可擴展/高性能資料庫的簡稱，這類資料庫不僅具有NoSQL對海量數據的存儲管理能力，還保持了傳統資料庫支持ACID和SQL等特性。
B. 供應鏈大數據分析
供應鏈大數據分析
供應鏈大數據分析，越來越多的企業採用數據分析來應對供應鏈中斷，並加強供應鏈管理(SCM)，目前有幾項重大中斷正在影響供應鏈。以下分享供應鏈大數據分析，一起來看看。
全面解析大數據給供應鏈帶來的益處
時下，大數據已經完全跨越概念炒作，而成為很多行業業務發展中實實在在應用的重要武器，但是在供應鏈管理領域，大數據技術的應用產業發展則處於起步階段，但是相信伴隨其他行業大數據的快速發展，供應鏈管理中的大數據也會迅速跟上來，那麼人們勢必會問大數據到底能夠為供應鏈帶來哪些益處呢，下面請隨乾元坤和我一同了解大數據給供應鏈帶來的好處。
大數據與供應鏈
1、庫存優化。比如，SAS獨有的功能強大的庫存優化模型可以實現在保持很高的客戶滿意度基礎上，把供應成本降到最低並提高供應鏈的反應速度。
其庫存成本第一年就可下降15%～30%，預測未來的准確性則會上升20%，由此帶來的是其整體營收會上升7%～10%。當然還有一些其他的潛在好處，如提升市場份額等。此外，運用SAS系統，產品質量會得到顯著提升，次品率也會因此減少10%～20%。
2、創造經營效益，從供應鏈渠道，以及生產現場的儀器或感測器網路收集了大量數據。利用大數據對這些資料庫進行更緊密的整合與分析，可以幫助改善庫存管理、銷售與分銷流程的效率，以及對設備的連續監控。製造業要想發展，企業必須了解大數據可以產生的成本效益。對設備進行預測性維護，現在就具備採用大數據技術的條件。製造業將是大數據營業收入的主要來源。
3、B2B電商供應鏈整合。強大的電商將引領上游下游生產計劃-下游銷售對接，這種對接趨勢是上游製造業外包供應鏈管理Supply-Chain，只專注於生產Manufacturing，ProctionChain(R&D)。
物流外包上升到供應鏈外包是一個巨大的飛躍，體現了電商的強大競爭力和整合能力，海量數據支持和跨平台、跨公司的對接成為可能。B-B供應鏈整合具有強大的市場空間，能夠改善我國產業布局、產業鏈優化、優化產能分配、降低庫存、降低供應鏈成本、提高供應鏈效率。
4、物流平台規模發展，B-C商業模式整合已經成為現實，但是物流執行平台的建設是拖後腿的瓶頸。多樣產品的銷售供應鏈的整合有很大的技術難題，如供貨周期、庫存周期、配送時效、物流操作要求等，這樣的物流中心難度很大。
大數據平台建設將驅動整體銷售供應鏈整合;中國的還有的現實問題跨區域物流配送、城鄉差異等，政府的管制是一大難點/疑難雜症，大數據平台有助於政府職能調整到位。
5、產品協同設計，過去大家最關心的是產品設計。可是現在，在產品設計和開發過程中，相關人員相互協同，工廠與製造能力也在同步設計和開發中。當前的壓力在於向市場交付更具競爭力、更高配置、更低價格、更高質量的產品，而同時滿足所有這些要求，是製造和工程企業的下一個重大的價值所在。這也正是大數據的用武之地。
企業如何部署大數據?
要讓數據發揮價值，首先要處理大數據，要能夠共享、集成、存儲和搜索來自眾多源頭的龐大數據。而就供應鏈而言，這意味著要能夠接受來自第三方系統的數據，並加快反饋速度。
其整體影響是增強協同性、加快決策制定和提高透明度，這對所有相關人員都有幫助。傳統供應鏈已經在使用大量的結構化數據，企業部署了先進的供應鏈管理系統，將資源數據，交易數據，供應商數據，質量數據等等存儲起來用於跟蹤供應鏈執行效率，成本，控制產品質量。
大數據給供應鏈帶來的好處
而當前大數據的概念則超出了傳統數據產生、獲取、轉換、應用分析和存儲的概念，出現非結構化數據，數據內容也出現多樣化，大數據部署將面臨新的挑戰。
針對如今所生成、傳輸和存儲的海量信息進行簡單處理所帶來的挑戰。當前，數據量呈爆炸式增長，而隨著M2M(機器對機器的通訊)的應用，此趨勢仍將持續下去。
但是，如若能夠解決這些挑戰，將可以打開嶄新的局面?核心在兩個方面：
1、解決數據的生成問題，即如何利用物聯網技術M2M獲取實時過程數據，虛擬化供應鏈的流程。通過挖掘這些新數據集的潛力，並結合來源廣泛的信息，就可能獲得全新的洞見。如此，企業可以開發全新的流程，並與產品全生命周期的各個方面直接關聯。與之集成的還有報告和分析功能，為流程提供反饋，從而創建一個良性的強化循環。
2、解決數據應用的問題，如何讓供應鏈各個價值轉換過程產生的數據發生商業價值，是發揮數據部署的革命性生產力的根本。大數據在供應鏈的應用已經不是簡單的交易狀態可視，支撐決策庫存水平，傳統ERP結構是無法承擔的。因此企業必須重新做好數據應用的頂層設計，建立強大全面的大數據應用分析模型，才能應對復雜海量的數據如何發揮價值的挑戰。
大數據在供應鏈領域的應用剛剛起步，隨著供應鏈的迅速發展，大數據分析，數據管理，大數據應用，大數據存儲在供應鏈領域蘊含巨大的發展潛力，大數據的投資也只有與供應鏈結合，才能產生可持續、規模化發展的產業
大數據分析對供應鏈有什麼影響
如今，從物流到客戶偏好的各種數據的持續增長正在迅速改變企業的經營方式，並突出了對加強數據管理和分析的強烈需求。大數據分析(指大型和復雜的數據集)的好處是顯而易見的：大數據可以完全改變組織的工作方式，在效率、成本、可見性和客戶滿意度方面產生巨大差異。
大數據來源廣泛：
-如今的技術和社交平台允許企業以評級、評論和博客評論的形式獲得直接的客戶反饋。
-來自移動通信、社交平台和電子商務的數據正在與來自企業系統的數據集成。
-隨著物聯網和機器對機器通信的引入，製造業正在從基於事件的計劃轉變為實時感測。
-不斷發展的感測器技術可提供實時設備和產品狀況數據，從而實現自動維護和過程調整。
數據在數量上、種類上和速度上都有所增長，如果以正確的方式加以利用，可以帶來巨大的價值。
研究顯示，企業已經在推動整個企業供應鏈的生產力，但在供應鏈功能中使用大數據分析在全球企業中並不普遍或協調得很好。受益於大數據分析的公司有三個共同點：它們擁有強大的企業級分析戰略，它們將大數據分析嵌入供應鏈運營，它們擁有合適的人才庫，能夠從大數據中產生可操作的見解。
有必要僱用、培訓和扶持能夠幫助企業從大數據分析中受益的領導者。從人力資本的角度來看，大多數公司的定位尚不足以接受數字化供應鏈轉型。我們分析了各行各業的50多位高級供應鏈高管的個人資料，以了解他們在供應鏈數字化方面的定位。在涉及所謂的「數字防備連續性」方面，各行各業的公司中絕大多數高管都普遍缺乏。
調研機構采訪了各行各業的商界領袖，以探討當今日益數字化的世界對首席供應鏈官的角色以及供應鏈領導者與高級管理人員中其他高管人員之間互動的影響。通過這些訪談，我們發現了供應鏈領導者應具備的四個關鍵特徵，以便能夠從大數據分析中獲得收益：
1、對數據和系統技術有深刻的了解。當今的企業可以通過數據分析和通過數字方式收集數據來深入了解客戶行為。盡管不需要首席供應鏈官成為信息技術（IT）專家，但他們應該對數據收集、技術和分析有足夠的了解，以引導對話並為高級領導者及其供應鏈團隊提供數字化願景。
供應鏈領導者應認識到如何實施和利用相關平台和流程以及數據來自何處，並應表現出對來自各種渠道的數據范圍和規模的扎實理解。重要的是，領導者必須准備好對數據採取明智的行動。
2、具有影響力的協作方法。如果首席供應鏈官在孤島工作，將無法從大數據分析中獲得收益。在內部，供應鏈領導者必須能夠與首席技術官進行溝通和協作，以幫助確定適合組織的技術和政策；
與首席數據官一起了解如何最佳地捕獲和使用數據；與首席營銷官一起，評估供應鏈如何能夠更專注於客戶和需求驅動，並與首席執行官具體溝通更廣泛的創造價值的機會。最終，供應鏈執行官將需要能夠與內部利益相關者和外部供應商建立橋梁。
3、跨職能經驗。如今的供應鏈管理人員具有跨部門的經驗，並且能夠理解和與來自多個業務部門的人員進行交流。重要的是，首席供應鏈官員還必須具有銷售、財務或技術方面的知識。
4、發展新技能和培訓他人的能力。當今的首席供應鏈官必須緊跟最新技術，以確保組織適當地吸收數字技能和分析人才。企業犯的最大錯誤之一是在沒有適當准備組織的情況下實施大數據分析項目。建立內部計劃以確保在整個供應鏈中採用技能至關重要。
要從整個供應鏈或整個組織的大數據分析中獲取所有好處，不僅需要技術和IT。從首席執行官和執行委員會開始，企業必須准備好支持一種全新的思維方式，培養一種對創新和技術開放的文化，並願意挑戰關於供應鏈管理方式的慣例。
大數據分析對供應鏈有什麼影響、中琛魔方大數據分析平台(www、zcmorefun、com)表示由於供應網路上數十億的連接設備提供關於服務需求、位置和庫存分布的實時信息，甚至實現預期的需求，理解和接受大數據的執行領導層、數字顛覆和這些趨勢的人力資本方面對未來企業的優勢至關重要。
"以零售門店為中心"的供應鏈分析框架
一、目的
本文旨在介紹「以零售門店為中心」的供應鏈管理，簡要介紹此框架下供應鏈管理的具體內容及行業痛點。
二、供應鏈是什麼？
供應鏈
所謂供應鏈，是指由涉及將產品或服務提供給最終消費者的整個活動過程的上游、中游和下游企業所構成的網路。包括從原材料采購開始，歷經供應商、製造商、分銷商、零售商，直至最終消費者的整個運作過程。
供應鏈管理
供應鏈管理，指的是圍繞核心企業，對供應鏈中的物流、信息流、資金流以及貿易夥伴關系等進行組織、計劃、協調、控制和優化的一系列現代化管理。
它將企業內部經營所有的業務單元如訂單、采購、庫存、計劃、生產、質量、運輸、市場、銷售、服務等以及相應的財務活動、人事管理均納入一條供應鏈內進行統籌管理。
在傳統零售或者傳統行業中，供應鏈主要局限在供應鏈的後端，即采購、生產、物流等職能，與消費者、銷售渠道的協同整合嚴重不足，導致牛鞭效應、孤島現象、的出現，讓供應鏈的反應總是很滯後。
三、「以零售門店為中心」的供應鏈管理
供應鏈網路
「以零售門店為中心」的'供應鏈網路（見下圖），即以滿足門店銷售及運營核心、銷售利潤最大化的供應鏈管理。
在此分析框架上，核心目標是最大條件滿足消費者需求，即管理缺貨、減少缺貨，管理滯銷、處理滯銷。此框架下供應鏈管理的內容為：門店補貨、門店調撥、缺貨管理管理、滯銷管理、促銷管理等。
供應鏈管理
需求預測
需求預測是所有供應鏈規劃的基礎；供應鏈中所有的流程都是根據對顧客需求的預測來進行的。因此，供應鏈管理的首要工作是對未來顧客的需求進行預測。
1、預測需要考慮的影響因素
需求預測需要考慮的重要影響因素：
歷史需求
產品補貨提前期
節假日
廣告或其他營銷活動的力度
競爭對手採取的行動
價格及促銷計劃
經濟狀況
2、預測方法
定性預測法
主要依賴於人的主觀判斷。當可供參考的歷史數據很少或專家擁有影響預測的需求市場信息時，採用定性預測方法最合適。
時間序列預測法
運用歷史需求數據對未來需求進行預測，它尤其適用於每年基本需求模式變化不大的場景。
因果關系預測法
假定需求預測與某些環境因素(經濟狀況、稅率等)調度相關，因果關系預測法可以找到這些環境因素與需求的關聯性，通過預測這些外界因素的變化來預測未來需求。
模擬法
通過模擬消費者的選擇來預測需求。如價格促銷將會帶來什麼樣的影響？競爭對手在附近開設一家新店會帶來什麼樣的影響？
門店補貨
1、什麼時候補貨？
什麼時候補貨？它是時間與頻次的問題，即補貨的觸發點問題。
通常有兩種策略：
策略一、設置庫存閥值，若庫存低於閥值則補貨。通過連續檢查的方法，判斷某個時刻是否需要補貨。
策略二、設置固定的補貨周期，零售門店通常按周來設置補貨頻次，即一周設置多次補貨頻次，並固定在某幾天，如某門店在周一、周三、周五補貨。
連鎖零售企業一般採用第二種策略，主要是因為零售企業經營的SKU數量眾多；另一方面，策略一的物流及倉庫排班及排車不確定高，不適合物流及倉庫的管理及運營。
本文的供應鏈鏈管理以策略二為基礎，並依此展開分析及研究。
2、補什麼商品？
季節性的品類調整
門店必須根據季節的變化，對商品陳列位置、商品結構、店鋪氛圍進行調整。一般來講，門店應該每年進行兩次大的調整，即：每年3-4月份針對春夏季的調整，每年國慶節過後的10-11月份期間的針對秋冬季節的調整; 每個季度針對本季度特殊季節、節日的變化進行的小調整，或臨時調整。
調整商品結構
商品結構必須根據季節變化進行調整。季節變化對商品結構的影響是非常大的，必須在季節變化到來之前，及時調整品類結構，壓縮過季商品品類，擴大應季商品的品類。
調整陳列位置和陳列資源
門店的陳列位置、陳列資源，對商品銷售產出的貢獻非常巨大，不同的陳列位置商品銷售會有幾倍甚至幾十倍的差距。門店的重點陳列位置、陳列資源必須隨季節變化而調整。一是季節商品是產生銷售貢獻*大的商品，二是季節商品是*能體現門店經營特色的商品，三是季節商品是*能提示消費者購物的商品。
重大節慶的品類調整
在快時尚、輕奢的品類中，很容易出現春節、婦女節(女王節)、情人節、開學季、聖誕節、雙十一等的節慶影響，表現出銷量井噴。零售企業需要根據節慶來完善豐富的品類結構，滿足顧客在特定節慶時期的消費需求。
市場變化導致的品類調整
禁配策略
地理環境因素，如西北地區處於內陸、遠離海洋，夏天不適合配沙灘遊玩類用品。風俗、宗教類因素，穆斯林地區禁止配送豬肉類食品。
新品策略
若零售公司准備投放一批新品，零售門店則需要為新品調整貨架，增加新品的曝光度，引導消費者產生首次購買、重復購買。
3、補多少量？
補貨量 = 需求量 – 門店庫存
計算門店需求時以需求預測為基礎，同時考慮下述影響需求及供給的約束條件：
倉庫容量
門店貨架容量
過去需求
產品補貨提前期
廣告計劃或其他營銷活動的力度
價格促銷計劃
競爭企業採取的行動
4、缺貨場景的庫存分配策略
策略一：增加相似商品的補貨庫存 相似商品：功能、顏色、功效相似的商品。
策略二：增加其他暢銷品的庫存 根據商品的銷售量排名，根據一定的分配策略來補貨。
缺貨管理
連鎖零售企業商品缺貨狀況會引發消費者的各種反應， 最終導致零售企業的銷售損失，48%的人會購買同一品種的替代品，15％的消費者不再購買，31％的顧客會到另一家店購買時再實施消費行為，顧客的轉店率是37％。
1、缺貨原因及應對策略
倉庫缺貨
渠道單一。單純地依靠某一個供應商或過分依賴某些材料部件，一旦某個供應環節中斷，將影響整個供應鏈的正常運作。缺乏預見能力。由於缺乏對供應鏈上的可預測性，不具有對供應商的供應能力和不確定性的前向洞察力，常常會面臨種種不確定因素影響所帶來的庫存短缺。應對措施：替代商品
補貨量不足
某商品銷售出現顯著增長，且明顯大於預期、門店庫存不足，但補貨不及時。應對措施：門店調撥 在零售行業中，線上線下競爭如此激烈，誰能快速解決各個商圈內門店之間、商圈之間超密集的調撥需求，實現高效調撥、把握銷售機會，實現銷售業績的新突破。
滯銷管理
1、滯銷危害
在陳列空間上，滯銷商品大量陳列占據了門店的貨架空間，迫使其他暢銷品的陳列空間不夠，新上市商品無法正常上貨。
滯銷商品佔用大量的資金，使得零售門店的流動資金日益萎縮，嚴重的會影響到正常商品采購、甚至導致門店倒閉。
對於顧客來說，滯銷商品大量陳列在貨架上，這樣既影響了顧客挑選自己需要的商品，浪費了消費者的注意力，甚至導致顧客無法找到正常的商品，損失了門店應該獲取的利潤。
從門店商圈來看，門店大量商品長期不做銷售周轉，消費可能會對門店失去信息，減少或改變原本的購物需求，轉向其他門店進行消費。
2、滯銷原因
季節因素
部分商品因地區差異存在明顯的季節之分，該部分商品由於季末沒有做特殊處理，導致在庫時間高於規定的天數，形成滯銷，體現在換季時門店任務按正常時段的銷售量作為補貨的依據產生。
補貨模型不合理因素
行業中大多數公司會把門店庫存管理權交給店長，由於公司的高速發展，門店會不斷地有新店長上任，店長庫存管理概念模糊，在補貨時大多憑借個人經驗確定補貨數量，容易導致部分補貨量較大的商品滯銷。
價格因素滯銷
部分商品會因為價格不合理而導致滯銷，一種是低價格商品，由於門店所處的商圈消費水平較高，價格低廉的老葯滯銷；另一種則是因為門店商品售價明顯高於競爭對手的售價導致滯銷。
陳列因素
與海量商品相比，門店的貨架資源永遠都是稀缺的，部分企業會給予部分商品特殊待遇，不能公平合理地分配貨架資源，導致部分商品因陳列位置差、曝光率低，從而導致滯銷。
淘汰商品不順暢
商品都會存在生命周期，特別是一些廣告商品，然而大多數公司更新商品都比較被動，不會主動去優化商品，會導致商品因同質化嚴重而引起滯銷。
批量采購決策失誤
供應鏈上游對市場需求及銷售情況沒有準確把握，商品采購數量過多，從而導致滯銷。
突發因素
某些突發因素導致消費行為發生重大變化。如」非洲豬瘟」導致豬肉類食品無法銷售出去，從而導致滯銷。
痛點
供應鏈上游滯銷引發的風險轉稼
在零售連鎖供應鏈網路中，供應鏈上游由於產品開發、采購失誤等決策失誤導致的庫存積壓，上游往往會將庫存風險轉稼到供應鏈末端(零售門店)，從而佔用零售門店大量的流動資金及貨架資源。
市場快速變化，難以准確預測和判斷供貨情況。
門店端某款產品突然爆發，致使供應鏈上下游倉庫出現大面積缺貨，此種情況供應鏈無法快速反應或供應周期過長，從而導致銷售機會的浪費。
預期范圍內、延遲或產能不足，導致銷售機會的損失。
某些品類由於供應鏈上游(采購、供應商)等原因，如產能不足或機器故障等原因導致交付延遲，從而導致銷售機會的浪費。
市場競爭加劇，線下實體店客流下滑
總結
供應鏈末端(零售門店)缺乏足夠或針對性的應對措施
供應鏈上下游協同是解決」零售門店」問題的重要方向
科學、精準的貨架管理將是提升門店銷售、實現供應鏈價值的重要方向
四、供應鏈的發展趨勢
全渠道趨勢
移動互聯網的迅猛發展催生了O2O、C2B、P2P等新業態，全球傳統產業開始受沖擊，受互聯網思維與互聯網、大數據、雲計算等技術深度影響出現變革，全球傳統行業將互聯網化，擁抱O2O全渠道零售大時代。
供應鏈日趨可視化
在運營中對商品廣泛使用了電子標簽，將線上線下數據同步，如SKU同步、庫存同步、價格同步、促銷同步；實現線上下單，線下有貨，後台統一促銷和價格。
供應鏈可視化以後，未來所有業務職能包括銷售、市場、財務、研發、采購和物流等進行有機的集成和協同就有了可能，可以對消費者需求、門店或網上庫存、銷售趨勢、物流信息、原產地信息等進行可視化展示，實現供應鏈敏捷和迅速反應。
新時代下的供應鏈可視化未來將持續向消費者、SKU、店員延伸，通過可視化集成平台，戰略計劃與業務緊密鏈接，需求與供應的平衡，訂單履行策略的實施，庫存與服務水平的調整等具體策略將得到高效的執行。
供應鏈預測智能化
在新零售的業態中，大量零售運營數據包括消費者、商品、銷售、庫存、訂單等在不同的應用場景中海量產生，結合在不同業務場景和業務目標，如商品品類管理、銷售預測、動態定價、促銷安排、自動補貨、安全庫存設定、倉店和店店之間的調撥、供應計劃排程、物流計劃制定等，再匹配上合適的演算法，即可對這些應用場景進行數字建模，邏輯簡單來說就是「獲取數據—分析數據—建立模型—預測未來—支持決策」。
本質上說，智能演算法是一項預測科技，而預測的目的不是為預測而預測，而是用來指導人類的各項行為決策，以免人在決策時因為未知和不確定而焦慮。
當全新的供應鏈體系，能夠實時顯示運營動態，如貨齡、售罄率、缺貨率、暢售滯銷佔比、退貨率、訂單滿足率、庫存周轉率、目標完成比率等，同時又能相互鏈接和協同，那麼將很容易形成通用運營決策建議，如智能選品、智能定價、自動預測、自動促銷、自動補貨和下單等。
在此基礎之上，供應鏈管理人員所做的事情就是搜集信息、判斷需求、和客戶溝通、協同各種資源、尋找創新機會等。
C. 基於大數據的配電設備狀態可視化平台技術領域
1.一種基於大數據的配電設備狀態可視化平台，其特徵在於，所述配電設備狀態可視化平台採用松耦合方式與眾多的信息系統連接，以進行交互，所述耦合方式為採用面向服務的體系結構SOA，所述SOA是一個組件模型，所述SOA用於通過定義的介面和契約將應用程序的不同功能單元聯系起來，所述介面採用中立的方式進行定義，並應該獨立於實現服務的硬體平台、操作系統和編程語言，以使得構建在各種這樣的系統中的服務通過統一和通用的方式進行交互，其中，所述配電設備狀態可視化平台包括：
數據處理模塊，用於獲取多平台數據，並對所述多平台數據進行處理，並展示處理後的數據，數據獲取包括信息內網數據獲取和信息外網數據獲取，其中數據獲取/轉換裝置部署在信息內網，通過安全隔離裝置、並基於安全的傳輸通道獲取處於信息外網的業務系統數據；所述數據獲取基於跨平台編程介面企業服務匯流排，採用數據介面、數據中心共享、網路隔離下的安全文件傳輸方式；具體地，介面的實現方式包括：Web Service服務調用介面、頁面嵌入集成介面、結構化數據獲取介面、非結構化數據獲取介面和電網空間數據獲取介面，其中，所述Web Service服務調用介面，對於配電設備狀態可視化平台需要在線監測未提供服務介面的數據，通過服務調用獲取狀態監測中的數據，且隨取隨用、對於配電設備狀態可視化平台，需要進一步處理的狀態監測信息，並且狀態檢測已經提供服務介面的，數據不在配電設備狀態可視化平台資料庫中存貯；所述頁面嵌入集成介面，對於配電設備狀態可視化平台，不需要進一步處理的狀態監測信息，且狀態檢測已經提供了相應的模塊頁面，則通過url調用相應的功能頁面；所述結構化數據獲取介面：針對常規關系型資料庫數據，採用JDBC/ODBC編程介面直接獲取資料庫數據，對於安全極別高、私密的數據，由業務系統提供介面由數據獲取/轉換裝置調用獲取或由業務系統主動推送，將相關數據發送到企業消息匯流排上，數據獲取/轉換裝置會對消息匯流排進行監聽以獲取數據；所述非結構化數據獲取介面：對於文檔、音頻、監控視頻、巡檢獲得的圖片非結構化數據，數據獲取/轉換裝置通過通用的文件傳輸協議直接讀取調用相關文件，並進行後續的相關清理、轉換處理工作；所述電網空間數據獲取介面：電網空間數據包含坐標軸、經緯度結構化數據，以及圖像、文本非結構化數據，數據獲取/轉換裝置根據不同的數據類型分別利用結構化數據介面和非結構化數據介面從系統中獲取數據，對於由數據獲取/轉換裝置調用編程介面或系統介面從業務系統中拉取的數據，在裝置中配置相關策略，定義好相關的介面、周期、調用頻率、調用對象相關參數，數據獲取/轉換裝置會自動執行相關任務，從業務系統中拉取數據；
數據分析模塊，用於進行大數據集成、存儲、檢索以及數據挖掘分析；
評估模塊，用於生成基於大數據的配電設備評估模型，並根據所述配電設備評估模型對配電設備進行評價，並根據評價結果生成相應的處理策略。
2.根據權利要求1所述的基於大數據的配電設備狀態可視化平台，其特徵在於，所述多平台數據至少包括：生產管理系統數據、在線監測系統數據、空間地理信息系統數據、氣象系統數據和視頻監控平台數據。
3.根據權利要求2所述的基於大數據的配電設備狀態可視化平台，其特徵在於，所述數據處理模塊用於對獲取到的多平台數據進行預處理和清洗，包括：
根據所述多平台數據所述的業務系統、類型、結構、大小，打上統一規范的標記，用於標識該數據的來源和種類，同時，結合預設的數據規則庫，根據數據的標記，將相應的規則與數據進行封裝，封裝完成的數據可識別、可控制並帶有相應清洗規則，可以送到數據清洗階段進行清洗工作。
4.根據權利要求1所述的基於大數據的配電設備狀態可視化平台，其特徵在於，所述數據分析模塊包括感知層、網路層和應用層，其中，
所述感知層用於進行數據採集；
所述網路層用於進行數據傳輸；
所述應用層進一步包括服務層、業務層、展現層、及一個工具集，所述服務層用於提供數據的挖掘分析能力，所述業務層用於實現具體產品的業務需求，所述展現層用於提供交互界面，所述工具集用於提供安裝部署工具、數據挖掘工具、業務建模工具、代碼生成工具。
5.根據權利要求4所述的基於大數據的配電設備狀態可視化平台，其特徵在於，所述感知層、網路層和應用層之間進行交互，所述交互包括消息流和數據流，通過所述消息流來控制數據流的處理。
6.根據權利要求1所述的基於大數據的配電設備狀態可視化平台，其特徵在於，所述配電設備評估模型至少包括：變壓器類設備故障預測模型、開關和組合電器類設備狀態的發展趨勢和故障概率動態預測模型、基於復雜關聯關系的輸電線路故障預測模型。
7.根據權利要求6所述的基於大數據的配電設備狀態可視化平台，其特徵在於，所述評估模塊用於採用融合多因素的狀態評價分析演算法，包括：
1)分析決策問題，構造出系統的命題集，即系統的識別框架Ω {A1，A2，……，Ak}；
2)針對目標信息系統，構造基於識別框架的證據體Ei(i 1，2，……，m)；
3)根據所收集到的各證據體的資料—全局全量數據，結合識別框架中各命題集合的特點，確定出各證據體的基本可信度分配mi(Aj)，j 1，2，……，K，表示不同狀態信息對設備狀態的反應能力；
4)根據基本可信度分配mi(Aj)，分別計算單證據體作用下識別框架中各命題的信度區間[Beli,Pli]；
5)利用D-S合成規則計算所有證據體聯合作用下的基本可信度分配m(Aj)和信度區間[Bel,Pl]；
6)根據具體問題構造相應的決策規則；
7)根據該決策規則得出決策結論。
8.根據權利要求1所述的基於大數據的配電設備狀態可視化平台，其特徵在於，所述評估模塊對配電設備進行評價，包括：
A)按照配電設備狀態評價導則中的相關要求，對應導則中的各個狀態量閾值逐一掃描數據，當任意一個數據超過導則中限定的閾值時，將該數據標記為異常值，與原始數據分離；
B)將數據變換為多元時間序列，計算出各一維時間序列的互協方差函數和互相關函數，從而得到傳遞函數分子、分母多項式的階數及延遲參數，然後擬合傳遞函數模型，最後根據模型殘差序列的ACF檢驗來判定干擾時刻及產生的異常數據；
C)基於增量遞推的最小二乘回歸參數估計和廣義似然比變化點檢測，採用增量機制確定數據序列回歸模型參數和分割點,實時提取數據趨勢特徵，將趨勢改變的數據標記為異常數據。
9.根據權利要求8所述的基於大數據的配電設備狀態可視化平台，其特徵在於，其中，配電線路在不同天氣條件下的故障率為將時間摺合成單位為年時故障發生的次數，以1個日歷年為單位時故障率的平均值可以表示為：
其中，N為正常天氣的期望持續時間，S為惡劣天氣的期望持續時間； λ表示正常天氣時元件故障率的期望值，λ′為惡劣天氣時元件故障率的期望值；
使用兩狀態天氣模型來描述變壓器的偶然失效模式故障率，其表達式為：
其中，為變壓器偶然失效的統計平均值，N為正常天氣的持續時間，S為惡劣天氣的持續時間，F為發生在惡劣天氣的故障的比例，w為變壓器當前所處的天氣狀況，正常天氣w 0，惡劣天氣w 1。
10.根據權利要求1所述的基於大數據的配電設備狀態可視化平台，其特徵在於，所述評估模塊還用於根據設備狀態和系統風險進行設備重要度評估，包括：
a)根據大數據狀態評價結果、運行信息、微氣象數據，利用PHM模型計算系統元件考慮大數據的實時故障概率；
b)使用枚舉法選擇系統狀態，枚舉至3階故障，形成預想故障事件，並計算故障事件發生的概率；
c)對選取的系統狀態進行靜態安全分析，利用最優潮流計算系統狀態是否滿足充裕性，如需切負荷那麼該系統狀態為緊急狀態，進入步驟d)，如不需切負荷則該系統狀態為警戒狀態或 健康 狀態，對系統進行N-1校驗，如果滿足安全准則，則為 健康 狀態，返回步驟b)，否則為警戒狀態，進入步驟d)；
d)計算該系統狀態下的緊急指數或警戒指數，利用風險追蹤模型計算該狀態下各個故障元件的貢獻值；
e)返回步驟b)直到遍歷預想故障集的所有故障事件；
f)計算系統總緊急指數和總警戒指數，並計算元件緊急重要度指標和警戒重要度指標，根據重要度指標排序，確定系統薄弱設備。
D. 在生產設備管理上，如何應用大數據進行管理
對於生產設備來說，想要實現大數據管理，首先肯定要有數據可以管理，對於設備數據管理方面，推薦鼎捷軟體的一款叫做設備雲的產品。鼎捷設備雲實現人機的互聯，起到生產設備進行設備數據的採集、互聯、分析以及監控的作用。
E. 基於大數據的無人機管控系統
基於大數據的無人機管控系統
近年來，多旋翼無人機如星火燎原之勢在民間迅速普及開來，便捷的網路銷售途徑、低廉的價格再加上智能設備介入，使得飛行門檻降低，越來越多的人開始把玩這個新玩具。多旋翼無人機為我們提供了精美的航拍畫面，完成測繪、架線、勘察等諸多特種任務，然而，伴隨著使用者增多繼而出現的是墜機、黑飛等事件頻發，這除了與飛行器本身飛行穩定性良莠不齊有關外，很大程度上是飛手缺乏相關飛行安全知識和飛行經驗，同時飛行器本身也缺乏能夠向空管部門實時上報自身位置的設備，致使軍民航空管部門不能監控其飛行情況而不願意批准其飛行。下面2例以大數據方式管控無人機的系統提供了較好的解決方案。
雲世紀無人機綜合管控系統
無人機質量大飛行距離遠，而且旋翼旋轉速度極快，無規則亂飛一單失控對他人的財產和人身安全有很大的威脅。為了解決無人機監控和向空中管制部門上報位置的難題，雲世紀信息科技研發了「雲世紀無人機綜合管控系統」，這是基於大數據概念的無人機監管系統，實現了無人機位置、無人機操縱者位置的實時顯示解析，可設置無人機飛行(動態)電子圍欄、超高報警、超速報警、禁區告警等監管策略。
系統研發團隊主要由空管系統的技術人員組成，2015年7月，系統在青島落地試運行，完成了與軍民航空管系統的信息數據對接，實現無人機飛行動態信息直接傳輸至軍民航空管自動化系統。目前正在與城市監管部門協商進駐公安、體育等監管部門的具體事宜。
除滿足用戶監管需求外，系統充分運用雲平台技術，開發了針對無人機廠家、擁有者、愛好者的雲服務平台，提供無人機注冊管理、用戶數據雲存儲、航行情報查詢、通航法規資料查詢、飛行資料下載、航線規劃服務、氣象服務、應急救援服務等眾多航空專業功能。
系統已完全兼容大疆、億航無人機介面，更多品牌無人機正在加速進駐中。目前系統正在大力推廣合作中，軍民航空管系統、城市監管部門、無人機廠家、無人機所有者均開放介面使用申請，未來會有更多地區更多無人機加入系統。為軍民航空管監管、政府監管、無人機廠家、無人機用戶、航空服務商等用戶同時提供平台，既解決了無人機無法申請飛行計劃的問題，也解決了監管「黑飛」乏力的現狀，同時用更積極的方式為無人機飛行提供可靠安全的服務，這種解決方案標志著我國無人機綜合管制系統開始走向世界前列。
AOPA的U-cloud無人機緊箍咒
U-cloud無人機監管系統以雲計算、大數據技術為依託，展望行業發展趨勢，引領無人機行業邁進大數據的門檻。根據相關規定，超過一定重量、在視距外飛行的無人機每次飛行前都需要申報飛行計劃，一些無人機需要有駕駛執照才可操作，但因為申報的程序不方便，導致很多人寧可黑飛。
該系統以雲計算為基礎進行無人機的監管，覆蓋1500米以下所有直升機、無人機等飛行器的低空監測，目前主要針對的是重量在7~25公斤，150米高度以下作業的無人機，無人機飛行時的所有動作變化，包括航跡、高度、速度、位置、航向等數據都會被系統所收納，然後系統會根據這些數據進行相關的預警、避讓工作以及安保工作相關應用的開發。無人機接入這個監管系統之後便無需自己申請飛行計劃。
由於該系統剛剛上線，接入系統的公司並不是很多。據悉，AOPA將在本月出台一份草案文件，發放給各個無人機製造商，以便將該系統在全國進行推廣，U Cloud平台將在明年開始正式運行。
在統一的監管平台下，駕駛員無須自己申請飛行計劃，通過越發系統化的駕駛培訓，持駕駛執照的操作人員就可以更容易的在規則下飛行，對於規范無人機市場的有序發展將起到積極促進作用。
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