大數據平台方案ppt

1. 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。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、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。

2. 如何構建企業大數據應用研發體系

一、數據基礎平台
基礎的數據平台建設工作，包含數據平台建設，數據規范，數據倉庫、產品數據規范，產品ID，用戶ID，統一SDK等。
很多公司的數據無法有效利用，就是缺乏統一規范，產品數據上報任由開發按照自己的理解和習慣上報，沒有標准化的SDK和上報協議，並且數據散落在各個部門產品的伺服器，無法構建結構化的數據倉庫。
做數據平台的架構，很多人會理解為高大上的技術活，其實整個數據平台價值的體現，需要公司各個部門的配合，例如關鍵數據指標體系的建立，需要從各個部門業務指標進行提煉，並得到業務部門認可。常見的關鍵指標有：DAU、PCU、WAU、MAU、按天留存率(1-30日留存)、累計留存率（7日、14日、30日累計留存率），新增用戶，有效新增用戶，活躍轉化率，付費轉化率，收入指標，ARPU人均收入，渠道效果數據等。

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。

六、戰略分析與決策
戰略分析與決策層，更多的是跟很多傳統的戰略分析、經營分析層面的方法論相似，最大的差異是數據來自於大數據。
有很多企業錯誤的把「業務運營監控層」和「用戶/客戶體驗優化層」做的事情放在經營分析或者戰略分析層來做。傅志華認為「業務運營監控層」和「用戶/客戶體驗優化層」更多的是通過機器、演算法和數據產品來實現的，「戰略分析」、「經營分析」更多的是人來實現。很多企業把機器能做的事情交給了人來做，這樣導致發現問題的效率較低。
建議是，能用機器做的事情盡量用機器來做好「業務運營監控層」和「用戶/客戶體驗優化層」，在此基礎上讓人來做人類更擅長的經驗分析和戰略判斷。
在變化極快的互聯網領域，在業務的戰略方向選擇上，數據很難預測業務的大發展方向，如果有人說微信這個大方向是通過數據挖掘和分析研究出來，估計產品經理們會笑了。從本質上來說，數據在精細化營銷和運營中能起到比較好的作用，但在產品策劃、廣告創意等創意性的事情上，起到的作用較小。但一旦產品創意出來，就可以通過灰度測試，數據驗證效果了。

3. 大數據培訓內容，大數據要學哪些課程

java

數據結構、關系型資料庫、linux系統操作

hadoop離線分析、Storm實時計算、spark內存計算

4. 要做一個介紹大數據的PPT,求大神幫幫忙，感激不盡！

問題描述不清楚喲，不過還是提供點信息給你吧。

1.大數據是什麼？怎麼理解大數據？

數據就好比地球上的水，單個數據就是一滴水，小溪、河流、湖泊，對應不同的數據體量，所有的水最終匯到海洋，大數據就象地球上的海洋，它足夠大，水滴足夠多，多到用人工數不清楚，裡面的資源超級豐富，那些資源也是數據。這么說，你明白大數據了嗎？就是把超級多數據信息匯集到一起，然後在裡面「釣大魚」。

2.都說大數據有4V的特徵，是什麼意思？

大數據的4V，就是「容量大Volume」「多樣性Variety」「價值高Value」「速度快Velocity」，同樣以海洋為例：

A.容量大：地球表面有70%左右都是海洋，想想裡面都有多少水滴？大數據時代，每一個人、每一件物品的信息、狀態，都能夠形成一系列隨時更新的數據，數據量也呈現出指數級的增長；

B.多樣性：海洋裡面的物產非常多樣化，就拿海鮮來說，小智一天吃一種，這輩子都可能吃不完一遍（所以小智不會糾結吃什麼的問題），太平洋的海水和大西洋的海水是有區別的，不同地方海水裡面蘊含的物質、生活的物種都有不同，海洋就是超級大寶藏，裡面有原油、有萌寵、也有大白鯊之類的獵手……大數據也和海洋一樣復雜，各種結構化、非結構化數據，匯成了數據海洋；

C.價值高：說到這個，資深吃貨口水直流，海里好吃的有大龍蝦、石斑魚、三文魚……更不用說其它寶貝啦，數據海洋裡面各種資源同樣豐富到極致，人們利用海洋，開發海洋中無窮的價值；

D.速度快，有兩個層面的意思，一是海水流動快，二是隨著技術的提升，我們對海水的利用也加快了速度（看看快艇、游輪的發展），畢竟嘛，先來吃肉、後來喝湯，這個道理，你懂的。

3.對大數據的處理，以海洋捕魚為例：

通過技術手段，在茫茫大海中找到魚群較集中的地點，這是數據挖掘；

捕到的魚進行初步分類，把太小的魚放回海中（養大了才好吃，原諒我是吃貨），這是數據清洗；

然後把魚運上岸，仔細分類，根據實際情況決定哪些魚送到海鮮市場賣活的，哪些魚用於做魚干，這是數據分析；

魚干、魚罐頭、魚子醬、魚肝油……目不暇接的海產品最終呈現在我們面前，此為數據可視化。

更多的，可進一步交流。