浪潮大数据处理的核心产品是

㈠ 大数据三大核心技术：拿数据、算数据、卖数据！

大数据的由来

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

1

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

大数据的应用领域

大数据无处不在，大数据应用于各个行业，包括金融、 汽车 、餐饮、电信、能源、体能和 娱乐 等在内的 社会 各行各业都已经融入了大数据的印迹。

制造业，利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

金融行业，大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

汽车 行业，利用大数据和物联网技术的无人驾驶 汽车 ，在不远的未来将走入我们的日常生活。

互联网行业，借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。

电信行业，利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。

能源行业，随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。

物流行业，利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。

城市管理，可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。

体育 娱乐 ，大数据可以帮助我们训练球队，决定投拍哪种 题财的 影视作品，以及预测比赛结果。

安全领域，政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系，企业可以利用大数据抵御网络攻击，警察可以借助大数据来预防犯罪。

个人生活， 大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为习惯，为其提供更加周到的个性化服务。

大数据的价值，远远不止于此，大数据对各行各业的渗透，大大推动了 社会 生产和生活，未来必将产生重大而深远的影响。

大数据方面核心技术有哪些？

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。

数据采集与预处理

对于各种来源的数据，包括移动互联网数据、社交网络的数据等，这些结构化和非结构化的海量数据是零散的，也就是所谓的数据孤岛，此时的这些数据并没有什么意义，数据采集就是将这些数据写入数据仓库中，把零散的数据整合在一起，对这些数据综合起来进行分析。数据采集包括文件日志的采集、数据库日志的采集、关系型数据库的接入和应用程序的接入等。在数据量比较小的时候，可以写个定时的脚本将日志写入存储系统，但随着数据量的增长，这些方法无法提供数据安全保障，并且运维困难，需要更强壮的解决方案。

Flume NG

Flume NG作为实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据，同时，对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方(比如文本，HDFS，Hbase等)。Flume NG采用的是三层架构：Agent层，Collector层和Store层，每一层均可水平拓展。其中Agent包含Source，Channel和 Sink，source用来消费(收集)数据源到channel组件中，channel作为中间临时存储，保存所有source的组件信息，sink从channel中读取数据，读取成功之后会删除channel中的信息。

NDC

Logstash

Logstash是开源的服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据、转换数据，然后将数据发送到您最喜欢的 “存储库” 中。一般常用的存储库是Elasticsearch。Logstash 支持各种输入选择，可以在同一时间从众多常用的数据来源捕捉事件，能够以连续的流式传输方式，轻松地从您的日志、指标、Web 应用、数据存储以及各种 AWS 服务采集数据。

Sqoop

Sqoop，用来将关系型数据库和Hadoop中的数据进行相互转移的工具，可以将一个关系型数据库(例如Mysql、Oracle)中的数据导入到Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中，也可以将Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中的数据导入到关系型数据库(例如Mysql、Oracle)中。Sqoop 启用了一个 MapRece 作业(极其容错的分布式并行计算)来执行任务。Sqoop 的另一大优势是其传输大量结构化或半结构化数据的过程是完全自动化的。

流式计算

流式计算是行业研究的一个热点，流式计算对多个高吞吐量的数据源进行实时的清洗、聚合和分析，可以对存在于社交网站、新闻等的数据信息流进行快速的处理并反馈，目前大数据流分析工具有很多，比如开源的strom，spark streaming等。

Strom集群结构是有一个主节点(nimbus)和多个工作节点(supervisor)组成的主从结构，主节点通过配置静态指定或者在运行时动态选举，nimbus与supervisor都是Storm提供的后台守护进程，之间的通信是结合Zookeeper的状态变更通知和监控通知来处理。nimbus进程的主要职责是管理、协调和监控集群上运行的topology(包括topology的发布、任务指派、事件处理时重新指派任务等)。supervisor进程等待nimbus分配任务后生成并监控worker(jvm进程)执行任务。supervisor与worker运行在不同的jvm上，如果由supervisor启动的某个worker因为错误异常退出(或被kill掉)，supervisor会尝试重新生成新的worker进程。

Zookeeper

Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。它的作用主要有配置管理、名字服务、分布式锁和集群管理。配置管理指的是在一个地方修改了配置，那么对这个地方的配置感兴趣的所有的都可以获得变更，省去了手动拷贝配置的繁琐，还很好的保证了数据的可靠和一致性，同时它可以通过名字来获取资源或者服务的地址等信息，可以监控集群中机器的变化，实现了类似于心跳机制的功能。

数据存储

Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。

HBase

HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。HBase是一种Key/Value系统，部署在hdfs上，克服了hdfs在随机读写这个方面的缺点，与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。

Phoenix

Phoenix，相当于一个Java中间件，帮助开发工程师能够像使用JDBC访问关系型数据库一样访问NoSQL数据库HBase。

Yarn

Yarn是一种Hadoop资源管理器，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。Yarn由下面的几大组件构成：一个全局的资源管理器ResourceManager、ResourceManager的每个节点代理NodeManager、表示每个应用的Application以及每一个ApplicationMaster拥有多个Container在NodeManager上运行。

Mesos

Mesos是一款开源的集群管理软件，支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等应用架构。

Redis

Redis是一种速度非常快的非关系数据库，可以存储键与5种不同类型的值之间的映射，可以将存储在内存的键值对数据持久化到硬盘中，使用复制特性来扩展性能，还可以使用客户端分片来扩展写性能。

Atlas

Atlas是一个位于应用程序与MySQL之间的中间件。在后端DB看来，Atlas相当于连接它的客户端，在前端应用看来，Atlas相当于一个DB。Atlas作为服务端与应用程序通讯，它实现了MySQL的客户端和服务端协议，同时作为客户端与MySQL通讯。它对应用程序屏蔽了DB的细节，同时为了降低MySQL负担，它还维护了连接池。Atlas启动后会创建多个线程，其中一个为主线程，其余为工作线程。主线程负责监听所有的客户端连接请求，工作线程只监听主线程的命令请求。

Ku

Ku是围绕Hadoop生态圈建立的存储引擎，Ku拥有和Hadoop生态圈共同的设计理念，它运行在普通的服务器上、可分布式规模化部署、并且满足工业界的高可用要求。其设计理念为fast analytics on fast data。作为一个开源的存储引擎，可以同时提供低延迟的随机读写和高效的数据分析能力。Ku不但提供了行级的插入、更新、删除API，同时也提供了接近Parquet性能的批量扫描操作。使用同一份存储，既可以进行随机读写，也可以满足数据分析的要求。Ku的应用场景很广泛，比如可以进行实时的数据分析，用于数据可能会存在变化的时序数据应用等。

在数据存储过程中，涉及到的数据表都是成千上百列，包含各种复杂的Query，推荐使用列式存储方法，比如parquent,ORC等对数据进行压缩。Parquet 可以支持灵活的压缩选项，显著减少磁盘上的存储。

数据清洗

MapRece作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算，”Map(映射)”和”Rece(归约)”，是它的主要思想。它极大的方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统中。

随着业务数据量的增多，需要进行训练和清洗的数据会变得越来越复杂，这个时候就需要任务调度系统，比如oozie或者azkaban，对关键任务进行调度和监控。

Oozie

Oozie是用于Hadoop平台的一种工作流调度引擎，提供了RESTful API接口来接受用户的提交请求(提交工作流作业)，当提交了workflow后，由工作流引擎负责workflow的执行以及状态的转换。用户在HDFS上部署好作业(MR作业)，然后向Oozie提交Workflow，Oozie以异步方式将作业(MR作业)提交给Hadoop。这也是为什么当调用Oozie 的RESTful接口提交作业之后能立即返回一个JobId的原因，用户程序不必等待作业执行完成(因为有些大作业可能会执行很久(几个小时甚至几天))。Oozie在后台以异步方式，再将workflow对应的Action提交给hadoop执行。

Azkaban

Azkaban也是一种工作流的控制引擎，可以用来解决有多个hadoop或者spark等离线计算任务之间的依赖关系问题。azkaban主要是由三部分构成：Relational Database，Azkaban Web Server和Azkaban Executor Server。azkaban将大多数的状态信息都保存在MySQL中，Azkaban Web Server提供了Web UI，是azkaban主要的管理者，包括project的管理、认证、调度以及对工作流执行过程中的监控等;Azkaban Executor Server用来调度工作流和任务，记录工作流或者任务的日志。

流计算任务的处理平台Sloth，是网易首个自研流计算平台，旨在解决公司内各产品日益增长的流计算需求。作为一个计算服务平台，其特点是易用、实时、可靠，为用户节省技术方面(开发、运维)的投入，帮助用户专注于解决产品本身的流计算需求

数据查询分析

Hive

Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapRece。可以将Hive理解为一个客户端工具，将SQL操作转换为相应的MapRece jobs，然后在hadoop上面运行。Hive支持标准的SQL语法，免去了用户编写MapRece程序的过程，它的出现可以让那些精通SQL技能、但是不熟悉MapRece 、编程能力较弱与不擅长Java语言的用户能够在HDFS大规模数据集上很方便地利用SQL 语言查询、汇总、分析数据。

Hive是为大数据批量处理而生的，Hive的出现解决了传统的关系型数据库(MySql、Oracle)在大数据处理上的瓶颈 。Hive 将执行计划分成map->shuffle->rece->map->shuffle->rece…的模型。如果一个Query会被编译成多轮MapRece，则会有更多的写中间结果。由于MapRece执行框架本身的特点，过多的中间过程会增加整个Query的执行时间。在Hive的运行过程中，用户只需要创建表，导入数据，编写SQL分析语句即可。剩下的过程由Hive框架自动的完成。

Impala

Impala是对Hive的一个补充，可以实现高效的SQL查询。使用Impala来实现SQL on Hadoop，用来进行大数据实时查询分析。通过熟悉的传统关系型数据库的SQL风格来操作大数据，同时数据也是可以存储到HDFS和HBase中的。Impala没有再使用缓慢的Hive+MapRece批处理，而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎(由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成)，可以直接从HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据，从而大大降低了延迟。Impala将整个查询分成一执行计划树，而不是一连串的MapRece任务，相比Hive没了MapRece启动时间。

Hive 适合于长时间的批处理查询分析，而Impala适合于实时交互式SQL查询，Impala给数据人员提供了快速实验，验证想法的大数据分析工具，可以先使用Hive进行数据转换处理，之后使用Impala在Hive处理好后的数据集上进行快速的数据分析。总的来说：Impala把执行计划表现为一棵完整的执行计划树，可以更自然地分发执行计划到各个Impalad执行查询，而不用像Hive那样把它组合成管道型的map->rece模式，以此保证Impala有更好的并发性和避免不必要的中间sort与shuffle。但是Impala不支持UDF，能处理的问题有一定的限制。

Spark

Spark拥有Hadoop MapRece所具有的特点，它将Job中间输出结果保存在内存中，从而不需要读取HDFS。Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。

Nutch

Nutch 是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具，包括全文搜索和Web爬虫。

Solr

Solr用Java编写、运行在Servlet容器(如Apache Tomcat或Jetty)的一个独立的企业级搜索应用的全文搜索服务器。它对外提供类似于Web-service的API接口，用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件，生成索引;也可以通过Http Get操作提出查找请求，并得到XML格式的返回结果。

Elasticsearch

Elasticsearch是一个开源的全文搜索引擎，基于Lucene的搜索服务器，可以快速的储存、搜索和分析海量的数据。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。

还涉及到一些机器学习语言，比如，Mahout主要目标是创建一些可伸缩的机器学习算法，供开发人员在Apache的许可下免费使用;深度学习框架Caffe以及使用数据流图进行数值计算的开源软件库TensorFlow等，常用的机器学习算法比如，贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、协同过滤等。

数据可视化

对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。主流的BI平台比如，国外的敏捷BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等，国内的SmallBI和新兴的网易有数等。

在上面的每一个阶段，保障数据的安全是不可忽视的问题。

基于网络身份认证的协议Kerberos，用来在非安全网络中，对个人通信以安全的手段进行身份认证，它允许某实体在非安全网络环境下通信，向另一个实体以一种安全的方式证明自己的身份。

控制权限的ranger是一个Hadoop集群权限框架，提供操作、监控、管理复杂的数据权限，它提供一个集中的管理机制，管理基于yarn的Hadoop生态圈的所有数据权限。可以对Hadoop生态的组件如Hive，Hbase进行细粒度的数据访问控制。通过操作Ranger控制台，管理员可以轻松的通过配置策略来控制用户访问HDFS文件夹、HDFS文件、数据库、表、字段权限。这些策略可以为不同的用户和组来设置，同时权限可与hadoop无缝对接。

简单说有三大核心技术：拿数据，算数据，卖数据。

㈡ 在大数据时代，怎么充分挖掘数据价值很重要，所以要构建更智能的大数据平台，那么浪潮服务器是怎么做的

在大数据时代，各行各业想要具备核心竞争力，就需要充分挖掘数据价值，所以构建全智能的大数据平台就显得尤为重要。为此，浪潮推出兼顾计算与存储能力的存储服务器NF5266M5。浪潮NF5266M5服务器2U空间内支持2颗最新CLX-R处理器，可容纳24块3.5寸硬盘与4块2.5寸SSD硬盘，内置盘可支持SAS/SATA/NVMe等类型硬盘，构成多层缓冲存储体系，每块硬盘最大存储空间为18TB，单机 432TB 以上的数据存储能力和磁盘热插拔能力，网络层面最高可支持 100Gb 光纤网络，支持了大数据云平台PB 级别的业务场景，实现海量数据的存储及高性能的计算分析。

㈢ 浪潮信息在帮助企业实现数字化转型期间有哪些优秀的核心产品

浪潮数据云IBP可以，它是浪潮信息协助行业用户跨越“数字鸿沟”的核心产品
已广泛应用于智慧城市、智慧园区、数字政府、智慧交通、智慧水利、智慧应急等众多行业数百项目中，为数据管理者、开发者、使用者提供高效、稳定、安全的数字化底座。

㈣ 浪潮服务器怎样代表性的产品有什么

目前，浪潮服务器已经做到了中国第一，全球第三，在服务器领域绝对处于领先地位。浪潮服务器不仅独创了JDM模式，实现全运营链周期定制化，开启了服务器产业从大规模标准化到需求驱动的大规模定制化时代，还具有丰富的产品线，可覆盖更多应用场景，为各规模、类型的企业提供最恰当的解决方案。其代表性产品有浪潮服务器NF5488A5，在最新的MLPerf全球AI推理基准测试中，一举刷新18项世界纪录，在ResNet50基准测试，NF5488A5完成训练仅需33.37分钟，单机性能高居第一；推理性能达到每秒54.9万张图片，3倍于2019年榜单性能记录。

㈤ 大数据的核心技术有哪些

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据版预处理、分布权式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

1、数据采集与预处理：

Flume NG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；

Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。

2、数据存储：

Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。

HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。

3、数据清洗：MapRece作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算

4、数据查询分析：

Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。

Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

5、数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。

㈥ 什么是大数据，大数据的核心价值是什么

大数据(BigData)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。

• 数据体量巨大(Volume)。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。

• 数据类型繁多(Variety)。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

• 价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。

• 处理速度快(Velocity)。大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。

-------------------------------------------

社交网络，让我们越来越多地从数据中观察到人类社会的复杂行为模式。社交网络，为大数据提供了信息汇集、分析的第一手资料。从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好，找出更符合用户“口味”的产品和服务，并结合用户需求有针对性地调整和优化自身，就是大数据的价值。

所以，建立在上述的概念上我们可以看到大数据的产业变化：

1大数据飞轮效应所带来的产业融合和新产业驱动

2信息获取方式的完全变化带来的新式信息聚合

3信息推送方式的完全变化带来的新式信息推广

4精准营销

5第三方支付——小微信贷，线上众筹为代表的互联网金融带来的全面互联网金融改革

6产业垂直整合趋势以及随之带来的产业生态重构

7企业改革以及企业内部价值链重塑，扩大的产业外部边界

8政府及各级机构开放，透明化，以及随之带来的集中管控和内部机制调整

9数据创新带来的新服务

㈦ 浪潮集团有限公司的浪潮软件产品

浪潮EXPRESS管理软件
浪潮EXPRESS管理软件处理适应于各行业企业的业务处理，可满足中小型企业深化内部管理的需要，完成复杂的财务核算及管理功能。主要包括初始建账、凭证处理、出纳管理、账表查询、正式账簿、月末处理功能。可以完成数量核算和多币种核算。帐表中包括部门核算、单位往来、个人往来、台账。一个科目可以同时对应部门核算、单位往来、台账。可完成数据一次录入，多向分流，能够从不同角度对数据进行查询分析。部门核算能够使企业加强对部门的费用、收入等各项指标的考核，例如对管理费用、制造费用的考核等。 单位往来能够管理企业应收及应付的往来款项。个人往来则是管理企业内部个人的借款，能够查询个人借款的余额和借还款的明细情况。一般核算备用金科目或其他应收款中的个人借款科目。台账是面向企业内部管理的辅助账，如生产费用台账、管理费用台账、通讯费用台账等。用户可以自己设置是否与总账的数据保持一致。组合交叉使用这四项核算功能，能够有效地起到考核、管理的作用。例如部门核算与单位往来一起使用，可以核算出各个部门中各往来单位的应收应付款情况。
浪潮GS企业管理软件
浪潮GS企业管理软件是浪潮基于多年服务于大型集团企业信息化建设的经验，并充分吸取国内外著名管理软件的设计思想，专为集团型客户度身订做的一套数据集中、管理集中、决策集中的全面解决方案。GS关键业务应用包括：集团财务管理、集团资金管理、集团全面预算、销售与分销管理软件、集团资产管理、商务智能管理、企业信息门户、内控与风险管理解决方案、养老金解决方案、集团绩效管理、eHR人力资源管理和供应链管理软件等。
浪潮商务智能（BI）
商务智能（BI）是通过对数据的收集、管理、分析以及转化，使数据成为可用的信息，从而获得必要的洞察力和理解力，更好地辅助决策和指导行动。因此，商务智能是基于数据体系来改进商务决策的一套理念与方法，如何收集、管理并使用信息，将决定一个企业最终的成败。 浪潮商务智能解决方案主要面向管理者和业务分析员，对企业关键数据信息进行整合、对比和分析，以直观、简洁的图表形式展现，从而达到支持决策的目的。针 对企业不断变化的分析需求，快速生成与之相关的查询、报表、报告、驾驶舱，及时反映企业的真实情况，为企业决策提供数据支撑。更进一步，根据企业历史数 据，预测业务发展趋势，预警企业存在的风险，帮助企业在多变的商业环境中及时了解情况，规避风险，提升竞争力。
楼上开发平台
“楼上”工作流 为应用程序开发提供了一种新的、面向服务的方法。使用直观的流程定制工具，您可以利用现有的软件资产并迅速地定义如何在一个新的 J2EE 应用程序中使用这些资产。 结合企业的实际情况，建设了一套完整的合同管理机制和系统，实现企业合同管理工作的规范运行和科学管理；实现线上、线下相结合的工作模式，真正成为公司合同管理人员的一个业务工作平台。
浪潮税务行业软件
浪潮建安业、房地产业税源控管系统 放大浪潮建安业、房地产业税源控管系统是以“信息管税”理念为导向，以建安业、房地产业项目管理为核心，通过互联网，应用信息化手段采集纳税人开发、经营等的 项目基本信息以及项目发票、项目申报、项目经营情况等信息，并采集第三方信息，以“建安房地产项目”为中心建立信息库，进而对项目的各类信息进行分析比 对，开展项目纳税评估，实现“关联登记、信息共享、全程控管、一体化管理”的目标，最终实现对建筑业、房地产业的科学化、专业化、精细化管理。
浪潮电子政务行业软件
详细说明：
浪潮政务审批平台ECGAP 基于对行政审批信息化的深刻理解和把握，在平台化理念指导下，浪潮着力研发出了政务审批平台（ECGAP），满足政府行政审批的需要，用来解决政府 G2G、G2B、G2C、G2E等各种应用的综合解决方案。它满足政府行政审批的各种应用模式和管理模式。产品概述 浪潮行政审批电子监察系统 浪潮行政审批电子监察系统围绕行政审批业务，从政务公开、办事过程、收费管理、投诉举报等方面进行事前、事中、事后全过程监控。
浪潮通信行业软件
浪潮综合分析产品浪潮通信保障产品浪潮EOMS产品浪潮综合资源产品浪潮无线网优产品浪潮NetWatcher 通信综合网管系统 和网络增值服务 。 浪潮手机支付业务浪潮基于云计算的ADC平台。
浪潮金融行业软件
浪潮排队机产品主要由取号机、呼叫器、显示终端及语音合成系统组成。其中取号机为触摸立式，显示部分有窗口或柜台显示终端及综合显示终端， LED点阵显示。排队机产品的控制模块为基于WINDOWS 架构的控制系统，具有丰富的业务功能。浪潮自助设备监控管理系统 PowerView PowerView XP是浪潮集团最新开发的面向银行的综合监控管理系统，实现对各类设备的管理和监控以及对交易的实时监控，并提供丰富的查询统计功能，生成定制内容的报表。浪潮自助服务系统软件现已开发出基于B/S模式的自助服务系统软件浏览器版本（简称BCM.web）。
广电行业软件
浪潮NetMedia网上电视系统V2.0提供电视台对所有视频节目实现基于Internet的MPEG4、RM格式的信号采集、编码压缩、自动上传、格式转换、节目点播、节目直 播、用户管理、DRM加密、用户计费、系统监控等功能，方便的提供了电视节目上网24小时自动实现直播、点播的功能。
浪潮信息安全软件
浪潮SSR服务器安全加固系统 放大浪潮SSR服务器安全加固系统是基于先进的ROST技术理论,从系统层对操作系统进行加固的安全产品,通过对文件、目录、进程、注册表和服务的强制访问控 制,有效的制约和分散了原有系统管理员的权限,能够把普通的操作系统从体系上升级，使其符合国家信息安全等级保护服务器操作系统安全的三级标准。浪潮Web卫士是一套专为Web服务器应用安全需要而设计的主动安全防御的产品。通过采用具有自主知识产权的先进服务器内部模块安全技术，以人工智能精确 辨认各种恶意入侵行为，分析过滤掉信息往来中潜藏的所有攻击指令，可以有效防止各种针对Web服务器的攻击，提高网站自身的免疫力，可以保护政府电子政 务、企业Web服务器、电子商务、平台远程教育平台等各行业的网站安全。 浪潮安全网络监控管理平台是针对目前国内各种计算机网络日益庞杂、网络维护愈加困难的现状，从信息系统整体安全管理角度出发，专为国家各级政府机关及企事 业单位量身打造的一套功能强大、实用、操作简便的平台级网络维护、网络安全管理综合解决方案。 浪潮安全网络监控管理平台(监控版) 放大浪潮安全网络监控管理平台是一种高级的安全管理监控技术，可监控安全事故发生前、发生时和发生后及处理的情况，采用了先进的基于ITIL的流程化管理思路 并引用了CIESEH（标准安全事件处理推理引擎）的技术框架，是理想的全面信息安全管理的工作平台。基于多年的安全产品和安全服务经验,浪潮为您提供GCC全面解决方案。浪潮不仅拥有先进的安全监管平台，也拥有累积多年的安全运维管理经验，同时还拥有一大批专业的安全产品、安全服务、安全咨询从业人员。 浪潮安全总控中心（GCC）作为一个完整的解决方案，可以为您的企业或组织提供安全监控管理平台的建设，在此基础上帮助您的企业或组织建设完备的安全管理体系。
浪潮GSP平台
浪潮GSP平台是浪潮GS产品系列的根基，是浪潮基于微软.Net技术开发出的新一代基于模型驱动的通用业务平台。它是国家863项目的重要成果，是管理、业务和技术各方面合作共赢的纽带。浪潮GSP平台的目标是随需应变。对开发过程，能快速构建高质量的应用系统，提高生产率、降低成本；对企业应用，能满足企业个性化需求，支持企业转型和管理模式创新。企业利用GSP平台提供的统一集成开发环境，使用包括数据库设计，企业业务建模设计、服务设计、界面设计、领域流程设计、报表设计和规划设计等各种可视化构件工具，快速高效搭建或维护企业的信息化系统，满足企业随需应变的业务需求。
PS企业管理软件
浪潮PS企业管理软件是浪潮结合多年来的项目管理和开发经验，采用先进的管理思想和先进的开发工具，鼎力向企 业推出的一套ERP全面解决方案。浪潮PS解决方案主要从企业比较关心的财务、物流、生产管理、人力资源等入手，以企业工作流程为基础，对企业工作流程中 每个节点的质量、进度和成本进行有效管理和控制，使企业能够充分利用一切内部和外部资源，来提高企业的销售收入和利润，增强企业的国际竞争力 。
浪潮ERP-PS试用行业包括：医药行业、化工行业、钢铁行业、服装加工行业、机械行业、酒类酿造行业、食品饮料行业、手机流通行业、 五金加工行业、纺织行业等。

㈧ 大数据平台布局，应该选什么样的服务器浪潮服务器怎么样

大数据平台布局，一方面是选择服务器，二是选择机房。对于服务器来说，其实同等配置下性能相差不是很大。浪潮、华为、联想、DELL都可以，IBM的价格要略高一些。对于机房来说，要选择稳定性高，安全性高的机房。中关村软件园机房和铜牛机房都是不错的机房，里面有很多大数据、金融等用户，可以考虑。