Ⅰ 大数据与供应链深度融合
大数据与供应链深度融合
大数据与供应链深度融合，在互联网技术的驱动下，企业产业模式也在不断更新，在互联网时代，选择什么都是大数据的，如果一个企业又或者是其他没有结合大数据的话那就说明你将被淘汰，可以说谁先掌握那就谁先抢占先机，以下是关于大数据与供应链深度融合。
大数据技术充分利用海量数据资源，加快信息共享。大数据技术的应用将引领供应链金融的变革，改变供应链金融基础数据不完善、信息流通不顺畅等实际问题。大数据技术将供应链金融风控模式数据化、动态化，实现实时风险预警的多级风控效果。
大数据技术在供应链金融中的具体应用：
（一）匹配用户需求，设计个性化金融服务。大数据技术可通过数据挖掘匹配多种数据源，结合行业发展动态，精准把握中小企业需求，将企业寻找信息转换成信息主动寻找企业，为中小企业设计各种个性化供应链金融服务。
（二）完善交易征信，降低信息不对称。大数据应用模式下征信及自动贷后基于的交易数据主要依托的是动态、可持续的财务数据源，有效提高征信服务质量，降低信息不对称。
（三）实现量化授信，精准把控风险。依托大数据技术，对企业的授信可通过模型结合动态数据源脱敏处理、行业数据、外源数据，得出行情分析，价格波动分析，实现实时监控的分级预警、量化授信，精准把控风险。
（四）建立授信主体数据库，完善数据交互。大数据应用模式通过交易网关数据模式建立授信主体全方位数据库，从云端获取中小企业交叉数据，智能匹配中小企业进销存ERP系统，系统的防范控制金融风险，实际缓解中小企业融资难题。
（五）提炼多维数据源，辅助参考决策。大数据技术可提炼授信主体高管个人数据信息，辅助参考值做出决策。
（六）判断预期交易量，精准渠道分配。在对授信主体建立完善的全方位立体数据库后，结合行业数据源，通过相应分析模型可预测出相应的供应链上各数据相互影响关系，判断预期交易量，判断渠道、市场的分配量，实现流通和消费的打通，最终提升供应链管理的效率。
（七）优化风控技术，实现高效自动化。大数据技术从机器人终端采集企业数据到数据清洗、数据整理分析全部通过计算机完成。
由此可见当前金融行业，大数据和供应链金融属于互相绑定的发展模式，通过两者的结合将金融风险控制在最小范围，同时提升供应链管理的效率。
另外，对于企业高层而言，将大数据与供应链金融相结合的模式，帮助管理者和投资方站在数据的顶端，把握资金流动的风向标，能在变幻莫测的商场抢占先机。
大数据的简要叙述
当今时代，是一个信息时代。我们的日常生活中无时无刻不在产生数据，而这些数据包含了许许多多我们个人的信息，这些信息来源十分广泛，具有十分明显的及时性。
而根据维基网络对于大数据的解释来说，大数据就是无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行收集、管理以及处理的数据的集合。
由于数据是极其庞大的，所以必然不可以单单使用计算机来处理，必须要依靠云计算的分布式处理对大数据进行采集。大数据主要体现在了对于庞大数据的处理和使用，从而得到一些想要的信息，来体现出大数据的商业价值以及公共社会价值。
伴随着互联网的不断发展，企业所要处理的信息越来越多，与此同时，由于市场竞争越来越激烈，企业对于大数据的处理提出了更高的要求，所以对于大数据技术的开发与应用十分关键。
大数据的特点有以下几点：
（1）在精不在于多，而是要把这些数据分类、编辑，使这些大数据变为有用的资料，并可以作为商业用途，为企业创造更多的经济效益。
（2）大数据的技术十分特殊，目的是为了在短时间内可以有效地处理更多的数据，所以储存大数据的机器被称为“云”。（3）大数据的另一个特点就是真实性，因为大数据的来源十分广泛，所以大数据的真实性就显得十分重要，如果数据不真实了，那么也不会有人去相信大数据。
大数据的核心是数据与内容：一组数据往往会代表了许多东西，一个人的生活规律，个人喜好，都是丰富的内容，而这些内容都包含在一组组的数据中，通过这些数据，企业可以开发出更加适合消费者的产品，也会更加适合用户，从而大大提高企业的竞争力，由此可见数据的珍贵之处。
供应链管理理论综述
1999年，彼得·德鲁克提出了“经济链”的概念，这是“供应链”的雏形，在这之后，迈克尔·波特依据前人的想法，提出了“价值链”的概念，在之后的不断发展中，最后形成了我们现在说的“供应链”概念。
一条完整的供应链是由下游的供应商、制造商以及仓库、配送服务中心和渠道商等等构成的一个完整的产业物流网络。一个完整的企业可能会在供应链中扮演不同的角色，但是通常的情况则是一条完整的供应链是由许多不同的企业构成的。在供应链中，每个企业之间流动的原材料、半成品库存和产品等形成了供应链上的货物流。
针对我国特殊的国情，许多的专家学者对于供应链提出了不同的看法，比如一位学者提出为了使得供应链更好地发展，可以从供应链管理出发，一个优秀的供应链管理者可以使供应链的运转达到最优化，用最少的成本把事情办好
供应链中的工作岗位、货物流通、资金运转、信息传递都可以达到高效的运转，从而将质优价廉的、合适的产品送到消费者的手上。而有的专家说要更加重视信息技术在供应链中的作用，一条完整的供应链最基本的要求就是实现各家企业之间信息的共享，为客户提供更好的服务，使各家企业在不断的合作中实现共赢。
大数据技术在供应链中的应用
近些年的不断发展，大数据技术的出现和发展改变了传统的商业模式，也在很大程度上，对于企业的正常运行和供应链管理。在国际大环境下，供应链的情况也不容乐观，由于意外情况所引发的供应链变化必须得到迅速的处理
来防止由于意外所造成的损失。对于随时随地所产生的大量数据，可以进行深度的采集、发现、挖掘，并按照实际情况可以划分出许多不同的区域、不同种类人群的需求，并且通过以往的客户留下的购买信息
以及物流的流转信息可以很准确地预测出未来价值，这个就是大数据在广泛应用中，对于供应链管理的中最主要价值。越来越多的企业看到了这一未来的发展的方向选择将大数据的技术使用到企业的经济管理当中去。
Stock在2013年总结了供应链在此之前的发展，并且为我们展望了未来一些对于供应链发展具有深刻变革的科学技术，其中就包含了大数据系统对于供应链发展的重要性，而到现在回首看来，我们不得不佩服Stock先生眼光的独到性，到了目前，大数据系统的运用给人类的生活带来了深刻的变革。
现在日趋复杂的软件技术、越来越便捷的无线系统，智能手机以及其他智能可穿戴设备，它们在不断发展中越来越方便，价格也是越来越亲民，并且越来越方便移动，可以更加便捷地帮助使用者进行快速的分析，来方便得出结果。Stock并且对于IBM的报告也深有研究
他引述了一段报告，关于IBM对于未来信息传递的看法。而如何更好地与飞速发展的信息接轨，就是要更好地使用大数据的力量，来进行分析。
许多正在使用数据分析的公司确信，企业的经济效益以及员工的工作效率，因为数据分析技术的使用而得以提高。 由此看来，现在科学技术的发展
带动着大数据的兴起，为企业的供应链管理注入了新的血液。充分利用大数据技术可以有效提高企业对于未来需求的准确预测，对于市场的波动进行准确预测。
大数据对于供应链中物流管理的创新
对于普通行业来说，物流行业是十分特殊的，它讲究十分严格的时效性，按我们的话来说就是时间就是金钱，因为一件货物的运输是要准时送到客户手中，如果晚点了，对于用户的体验度会大大下降，由此可见物流行业的.艰难。并且每一次的物流活动是否可以正常实施，不仅仅取决于人力的问题
也与许多的外部条件有关，比如说：时间、地点、物力甚至是天气的因素。由于物流行业的随机性、突发性以及不确定性，所以企业为了自身更好的发展，十分有必要建立起完整的预警系统，来抵御这些情况，但是以往传统的预警系统，常常因为信息的不足，以及消息传递的缓慢已经不能适应时代的发展。
所以十分有必要将大数据与物流行业相结合，打造一个云物流系统。云物流依靠了云计算强大的数据处理能力、以及规矩的作业流程、灵活的产业覆盖、精准的环节控制，对于物流行业是十分重要的帮助，对于突发情况可以迅速给出完整的解决方案。
一直在说大数据与物流业的结合可以提高供应链管理的效率，可是具体体现在哪里，却没有具体的说明，那现在就来详细叙述一下大数据对于供应链管理的作用。
大数据技术与物流平台的结合，可以更加高效、快速地收集用户订单、并抓取、分析客户的数据信息，来整合物流公司的资源，从而实现以最快的速度将货物送到用户手中。
现在统一的信息管理，对于用户的个人信息提供更加安全可靠的保障，对于信息的泄露能够及时查出是哪里出现了问题，来更好地为用户服务。
所以说，大数据在供应链物流管理中的应用，不仅对于用户信息是一种保障，而且有效地将物流公司的资源进行整合，提升了运输效率，形成规模效应，提高了物流行业的服务质量以及用户的满意程度。
未来发展展望
大数据的使用，引发了越来越多人的关注，但是大数据技术提出时间较晚，应用在供应链管理的技术业不甚成熟，所以，对于这类的研究到目前来说并不是太多。
在经过研究前人的成果后，笔者认为大数据的发展是不容忽视的时代的必然，之后，大数据将会作为供应链管理领域的热点问题不断地衍生、发展，也会更好地服务于社会。
Ⅱ BI如何融合大数据
大数据明确将被持续下去。Gartner公司的分析师声称信息量每年正以最少59%速度在递增。IDC最新的数字宇宙(Digital Universe)研究估计到2020年世界上的数据存储总额将达到35 ZB(zettabytes)(1zettabyte等于一万亿GB字节)。大数据将改变商业智能 (BI)的布局，并为企业提供一种有价值的数据源。首席信息官(CIO)应遵行以下的步骤才能成功地将大数据融合在他们的商业智能 (BI)程序中。找到合适的项目— 可以说最重要的一步是确定在合适的项目上测试大数据(Big Data)。需要解决的必需是一种商业问题，而不是一种技术问题。确保项目能提供直接利益或好处，而这些在现有的基础设施上是无法实现的。那样你就能赢得主管的支持。获得主管的支持 — 大数据(Big Data)是对你在数据仓库技术中现有投资的补充。主管的支持将基于对以证据为基础的策略价值的接受(例如，他们可能广泛在企业内部已经使用着数据仓库和数据挖掘)。找到合适的人— 你会需要有非常特殊技能的人;那些能处理大型、分布式数据集和与之相关的硬件的人。然后是一些让所有的数据有意义并能把它们放入商业内容的人;要把数据科学家想成是和现有的数据分析师和数据挖掘师不一样的人。接受开源 — 大数据意味着对工具集不一样的思考并很快能适应开源。传统的供应商不一定能解决这方面的问题;大多数大数据工具都是开源的。在这个市场上的创新团体是由来自谷歌、雅虎、苹果和Facebook这样的公司中最聪明的人组成。不要从零开始 — 最广为接受的大数据工具是Hadoop，它是一种可以从Cloudera 或EMC获得的开源技术。Hadoop旨在缓解在数据上执行规模化批处理的复杂性，并在Apache的项目框架内进行管理;它能提供你需要的基本工具。主要的商业智能 (BI)供应商都宣布对大数据技术的支持，或在解决方案中使用大数据技术。对架构和硬件的改变作好准备 — 数据海洋中的大数据要做的事不仅要对大规模的信息运行分析而且也成为数据仓库的一种来源。你会更少需要对少数大型机器的依赖和更多依靠大量的通用硬件和云资源。购买设备从少量标准部件起 — 设施即服务(IaaS)供应商们和云资源为所需的企业提供大量的最新，及时的基础设施。安全的忧患往往是个阻力，但是可以克服的。找到一种未使用的数据源 — 比如说，看一看从你公司网站上收集的数据。它可以给你提供网页的受欢迎程度、一天中对网站访问的集中的时间和你的客户使用的是哪一个网络服务提供商(ISP)这样一些信息。挖掘用于市场和销售的这些信息的潜能。考虑可视化 — 想一想呈现数据的新方式。由于数据容量的原因，表格或图形的使用对一些大数据分析根本没有意义。Edward Tufte 和 Stephen Few在这方面是卓越的作者。管理期望值 — 大数据有益于大型分析以及长期的战略方向。
Ⅲ 如何实现大数据与知识产权的深度融合
课程整合。 课程整合应该分几步走。 第一步，信息技术课程，信息技术作为学习的对象版。信息技术课程作为一门权专门的学科开设，主要学习信息技术的基本技能和基本工具的使用。 第二步，与其他学科的整合，信息技术作为教学工具。学生在教师的组织下利用信息技术进行学习，信息技术完全为其他学科的教学服务。 第三步，研究型课程，信息技术作为学习工具。学生作为积极主动的学习者，以类似科学研究的方式，在信息技术的帮助下，获取信息、交流信息，并最终以电脑作品的形式完成研究任务。
Ⅳ 将大数据与政府治理有机融合
将大数据与政府治理有机融合
对于政府治理来说,大数据蕴藏大价值,主要内体现在通过打造大数据施容政平台,将原本分散存储在不同部门、行业的数据,作为整体进行统一管理、整合共享。这种情况下,有利于打破数据壁垒、跨越协同鸿沟,诸如“证明我妈是我妈”的奇葩问题会得到有效杜绝,且能促进政府与个人之间、政府与组织之间以及政府部门之间各式各样的信息化交流。
在大数据思维引导下,一些看似无用甚至垃圾的数据信息都可能变得非常有价值。比如,目前被热捧的PPP融资模式,实行难点往往是如何找到第二个P(企业和社会资源),政府用大数据能够将高度分散但又依存相关的信息碎片迅速整合成具有完整参考价值的数据信息,从而在较短时间内找到合作对象。
对于市场监管来说,大数据也能发挥重要作用。政府管理者可以通过对海量数据的深入挖掘与分析汇总,全面了解和准确掌握市场经济信息,综合分析经济社会发展趋势,不断提高市场监管的效率和质量。与此同时,也意味着所有信息数据都能在一个系统平台内查询。换句话说,政府行为就更容易受到监督,从而有效促使政府负面清单、权力清单和责任清单的透明化管理。
Ⅳ 大数据分析系统平台方案有哪些
目前常用的大数据解决方案包括以下几类
一、Hadoop。Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
二、HPCC。HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。HPCC主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
三、Storm。Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。 Storm支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来
四、Apache Drill。为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。
Ⅵ 院士专家谈 - 时空大数据：地理信息产业融合发展必由之路
作 者 ：中国工程院院士 王家耀
地理信息产业是以现代测绘和地理信息系统、遥感、卫星导航定位等技术为基础，以地理信息资源开发利用为核心，从事地理信息获取、处理、应用的高技术服务业。自20世纪60年代地理信息系统提出以来，其应用逐渐拓展到多个行业，从产生、成长到壮大，地理信息产业发展取得了可喜成绩。
当前，我国的经济和 社会 发展已经进入新的 历史 阶段， 社会 主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾；以5G、云计算、大数据、边缘计算、物联网等为代表的新技术快速发展，人工智能技术也因深层神经网络的成功而获得了巨大进步；随着我国行政体制改革和自然资源管理体系的建立，地理信息产业已融入自然资源管理体系中。面对新的 社会 需求、新的技术进步和新的管理体系要求，亟待根据国家大政方针、 社会 生产需要、技术发展趋势、产业发展规律，做好地理信息产业的工程技术、商业模式、产品类型的转型升级与融合创新，进一步提高地理信息产业发展的质量和水平。
地理信息产业融合发展的驱动力——人工智能
信息化的发展遵循从数字化到网络化再到智能化的规律，地理信息产业的发展亦如此，智能化是地理信息产业融合发展的高级阶段。
“互联网 ”改变了地理信息产业发展的思维方式。“互联网 ”的本质是跨界融合。“基础地理信息 ”和“通用时空大数据平台 ”的本质也是跨界融合。“ ”是核心，提出跨界融合的解决方案是关键。只有这样，才能更充分地发挥基础地理信息和通用时空大数据平台的“基础”和“通用”作用，实现地理信息产业到时空大数据产业的转型升级。
云计算具有的信息资源管理、处理和应用的“全面弹性”，可以支撑“地理信息产业”到“时空大数据产业”的转型。时空大数据产业化需要超强计算能力的支持。云计算作为一种新的计算模式，通过“池化”和“云化”把数千台甚至上万台机器都放在一个“池子”里面，这是“资源弹性”；并在“资源弹性”即基础设施即服务（IaaS）之上增加了一层“应用弹性”，包括平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS），以满足时空大数据的“应用弹性”需求。云计算支撑时空大数据处理的分布式、协作（同）化和智能化；通过任务分解，解决分布式问题；通过工作流重构，解决并行问题；通过算法调度，解决协作（同）化问题。
时空大数据产业
——属于第四产业的范畴
时空大数据，指基于统一时空基准活动或存在于时间和空间与位置直接或间接相关联的大数据。据此，时空大数据由时空框架数据和时空变化数据两大类数据组成。
时空框架数据指基于统一时空基准的卫星导航定位数据（含连续运行参考站 CORS数据）、遥感影像数据、地图数据、地名数据等。时空变化数据包括 社会 经济人文数据、位置轨迹数据、与位置相关联的空间媒体数据、社交网络数据、搜索引擎数据、视频观测数据、生态环境监测数据等。时空变化数据聚合（关联）在时空框架数据上，就构成了时空大数据。时空大数据具有位置、属性、时间、尺度、分辨率、多样性、异构性、多维性、价值隐含性、快速性等特性。时空大数据产业，指以天空地海传感器网络为基础，以时空信息“获取（传感网） 处理（生产） 应用（服务）”为产业链，以人工智能等新兴信息技术为支撑，以数据密集型计算为特征的知识密集型信息产业，属于从第三产业中分离出来的第四产业的范畴。同地理信息产业相比较，时空大数据产业内涵要宽泛得多，规模要大得多，类型更具多维性和多样性，知识更密集，速度更快，产品更加多样化和个性化，其应用领域更加广阔，具有良好的产业发展前景。
时空大数据产业化的核心
——时空大数据平台
时空大数据平台是时空大数据产业化的核心。
它是指把各种分散的和分割的大数据即时空框架数据和时空变化数据汇聚到一个特定的平台上，并使之发生持续的聚合效应。这种聚合效应就是通过数据多维融合和关联分析与数据挖掘，揭示事物的本质规律，对事物做出更加快捷、更加全面、更加精准和更加有效的研判和预测。从这个意义上讲，时空大数据平台是大数据的核心价值，是大数据发展的高级形态，是大数据时代的解决方案。从产业化的角度讲，通用时空大数据平台是指将时空框架数据汇聚在一个特定平台上，利用这个平台生产军民两用的基础测绘地理信息产品。
所谓“通用时空大数据平台+”模式，即以通用时空大数据平台作为框架，聚合民用、军用的时空变化数据，分别构成时空大数据平台。“通用时空大数据平台+民用”模式，即将地方政府各部门各行业的政务、自然资源、规划、交通、水利、管网、人口、经济、人文、 社会 、医疗、教育、电力、公安等数据汇聚在通用时空大数据平台上，使之成为新型智慧城市的“智脑”，通过持续的聚合效应，生成各类（种）民用深加工知识产品，为政府综合决策、各部门各行业和 社会 公众提供智能化服务。
时空大数据产业化是通过时空大数据平台产业化实现的。因为时空大数据产业化是一个新问题，应该走一条从基础研究起步的产业化创新之路。这条创新之路首先要研究和建立以数据科学为核心的时空大数据理论体系。目前，“数据科学”的边界还不清晰，时空大数据理论研究薄弱，更未形成时空大数据的理论体系，而这是时空大数据产业化的基础。因此，这条创新之路要研究和建立以“数据隐含价值 计算发现价值 应用实现价值”为核心，以“数据获取（传感器网） 处理（生产） 应用（服务）”为产业链的时空大数据产业化技术体系。走在这条创新之路上的人，更要研究和设计包括软件产品、硬件产品、软硬件集成产品、各类（种）应用平台产品和数字产品在内的时空大数据产品体系。
总之，在当前全球数字经济快速发展的大背景下，数字化的知识和信息作为关键生产要素，以数字技术为核心驱动力量，以现代信息网络为重要载体，通过数字技术与实体经济深度融合，数字经济能够不断提高经济 社会 的数字化、网络化、智能化水平，以加速重构经济发展与 社会 治理模式。地理信息产业作为处理位置数据的核心产业，可以积极推动其基于“通用时空大数据平台+”模式深度融入数字产业化、产业数字化、数字化治理与数据价值化领域，积极融入自然资源管理工作整体布局，主动引领以地理信息为基础的新型智慧城市、实景三维中国、新型基础测绘建设，推进地理信息产业向全产业链发展，扩大地理信息产品供给面，加大地理信息消费级产品研发，鼓励新应用、培育新市场，让地理信息产品通过生态建设、智慧管理、数字经济服务国家战略建设并惠及全 社会 ，从而促使地理信息产业向时空大数据产业的融合发展与转型升级。
Ⅶ 如何将传统客服与互联网大数据进行深度融合
每个企业的客服职责都不尽相同，有售前、售后、执行、咨询，而大数据是可版以权融入任何一个过程的，从根本上简化操作，根据大数据得到精准客户，售前的成功率会高，而售后得到的反馈也可以通过大数据进行分析，从而提高工作质量，公司可以专设一个部门，进行数据汇总，统计与分析，个人看法，希望可以帮助到你。
Ⅷ 2020年度大数据解决方案TOP50出炉！智领云榜上有名
近年来，我国大数据生态环境不断向好，产业发展维持高增长态势，大数据技术在与政府、企业核心业务的融合中，释放出了更多创新活力和应用潜能。
此次上榜企业，均属于大数据领域的驱动力量，也是其所在行业不可替代的创新主力。入选榜单进一步提升了智领云的品牌形象和影响力，更是对公司产品与技术实力的认可。
未来我们将不断挖掘大数据的巨大潜力，扩大自身专业性和影响力，更好地支撑企业数字化建设，落地更多的数字化创新应用，不断 探索 大数据产业链的融合应用，为各行各业数字化转型提供可实践的方法论与经验，并致力于为大数据与行业的融合创新不断贡献自己的力量。
关于智领云
武汉智领云 科技 有限公司成立于2016年8月，专注于云计算、大数据领域前沿技术的研发。公司创始团队成员来自于推特（Twitter）、苹果（Apple）和艺电（EA）等硅谷知名企业，是硅谷最早一批从事云计算和大数据研究与实践的技术专家，拥有十多年的云计算、大数据系统的系统架构和系统开发经验。公司作为拥有云计算、大数据领域核心技术的高 科技 企业获得了来自硅谷、国内知名投资人和投资机构的青睐。
公司为企业级客户提供云原生数据中台系统解决方案；帮助企业搭建数据和AI中台，轻松打造业务数据能力闭环，掌握全面、及时、更多维度的业务现状，提升数据驱动应用的迭代和发布速度；实现系统资产（人/资源/数据/应用） 在同一系统中的统一管理，建立数字化运营体系，并最终完成数据驱动的数字化转型。
公司在能源、教育、医疗 健康 、物联网、金融等行业同国内外很多知名企业和上市公司建立了合作关系，包括：D2IQ(Mesos平台的主要开发商)，埃克森美孚（中国）、天源迪科、中电数据、天喻教育、深圳智宇、青岛赛维、广州畅驿、楚天云、华讯网络、南瑞集团等。公司与合作伙伴在多个领域中展开紧密的合作，充分利用各自的优势，共同为企业客户提供更有价值的云计算、大数据产品和技术服务。
Ⅸ 在灾备和运维方面比较出众的大数据解决方案有哪些
为了有效减轻和抵御自然或其他突发灾难对企业生存和发展造成破坏，业界曾经要求区分业务连贯性（Business Continuity）和灾难恢复（Disaster Recovery），但随着技术的发展和研究不断深入，这两个概念已经逐渐融合，相关措施一般统为业务连贯性计划（BCP，Business Continuity Plan），国内则习惯性称之为“灾备计划”。
灾备计划的实施中，核心是数据。当前，企业的发展和成功越来越依赖于对数据信息的掌握和管理，数据已经成为企业最重要的财富；灾备系统的部署也正是为了在发生灾难的时候实现数据的恢复并维持相关应用。然而，在目前的技术条件下，建立完善的灾备系统还需要解决数据处理和安全中的一些让人头疼的问题。
灾备系统的数据处理和安全问题
数据量急速增长
根据IDC 2008年3月的报告，2007年各种新增数据的总量（281 ExaByte）较上年增长了约75%，已经超过所有可用存储介质总容量（264 ExaByte）约6%，预计2011年数据总量将达到2006年的10倍。在企业中，除了一般应用的数据急速增长，各种新兴的信息化技术（如ERP、CRM、电子商务等等）在提高效率的同时，也同样会产生大量数据。
急速增长的数据量给灾备系统带来的最直观的问题是存储空间不足，需要购买更多的存储介质（磁带或磁盘）。随着系统总存储容量的增加，除了购买介质本身的支出外，设备部署空间、降温、电能消耗等等附带需求也随之迅速增长。
另一方面，数据量增长也给系统的处理能力带来了巨大压力。与存储介质不同，系统的处理能力（如CPU、I/O总线等）一般较难扩展，通常只能通过硬件整体升级完成，如果不能通过技术手段有效平抑数据量增长对系统处理能力的压力，系统可靠性将面临频繁硬件升级的严峻挑战。同时，对系统的投资也不能得到充分利用。
此外，灾备系统通常都需要异地部署。数据量的增加要求远程数据传输具有更高的带宽；由于传输带宽的限制，传输时间的延长可能会降低系统运行效率，甚至无法及时完成异地数据传输，造成灾备系统不能发挥功效。
保护敏感数据
完整的信息安全保护需要遵循AIC三原则，即对保护数据需要同时关注可用性（Availability）、完整性（Integrity）和机密性（Confidentiality）等三个关键特性。尽管不同的应用场景会有不同的要求，但在系统的设计时必须对这三个特性都予以足够的重视，而目前国内的灾备系统往往仅将视线主要集中在可用性上，对完整性和机密性都缺乏必要的关注。
部署灾备系统是为了能在灾难发生后及时恢复应用，保证相关业务的有效运行。因此数据有效性是系统设计中首要关注的内容，而与此同时，随着信息技术的应用越来越广泛，敏感数据被泄漏甚至篡改的风险也越来越大，一旦发生意外，企业将在激烈的市场竞争中受到沉重，甚至毁灭性的打击。
2. 现有解决方案及不足
为了应对上述问题，存储业界分别提出了相应的解决方案：数据缩减技术可以有效减少备份数据的总量；对敏感数据的严密保护可通过采用加密技术实现。
目前广泛应用的数据缩减技术主要有重复数据删除（Data De-plication）和数据压缩（Data Compression）。重复数据删除技术通过删除存储过程中重复出现的数据块来降低数据总量，数据缩减比通常可达10:1到20:1，即应用重复数据删除技术后的总据量将减少到原始数据量的10%到5%；数据压缩技术通过对数据重新编码来降低其冗余度，从而实现数据量的减少，一般数据的压缩比约为2:1，即数据可被压缩到原大小的一半左右。这两种技术具有不同层面的针对性，并能够结合起来使用，从而实现更高的数据缩减比例。需要注意的是，如果同时应用重复数据删除和数据压缩技术，通常会先应用数据删除技术，然后再使用数据压缩技术，从而尽量减少对系统处理能力的占用。
为了对存储系统的数据进行有效保护，业界于今年初正式通过了IEEE 1619/1619.1存储安全标准。 IEEE1619采用一种新的加密算法模式XTS-AES，有效地解决了块导向存储设备(例如，磁盘驱动器)上的数据加密问题； IEEE 1619.1则主要是针对大的磁盘驱动器，可以采用CBC、GCM等多种AES加密和验证算法模式；其他如密钥管理等后续相关标准的制定也正在有序进行。
然而，尽管有这些方案能够分别应对灾备系统面临的大数据量和安全性问题，在实际的系统设计和部署中仍然存在一些麻烦，分散的技术实现会带来资源占用过多、系统运行效率低、复杂度太高、可靠性低等等各种问题，业界迫切地需要一种新的高集成度的总体解决方案，来全面解决所有的这些问题。
更为突出的问题是，数据保护所引入的加密处理将从根本上限制数据缩减技术的应用，这几种技术之间存在着根本的矛盾：重复数据删除和数据压缩技术的基础是大量数据中存在相似或相同的特性，而加密处理后数据中的相似或相同都将被完全破坏。
3. Hifn Express DR融合技术方案介绍
要想充分利用上述数据缩减和安全保护技术，构建完善的灾备系统，就必须仔细协调这几种处理。作为存储和网络创新的推动者，Hifn凭借对数据缩减和加密处理技术的深刻理解，以及对灾备系统存储应用的准确把握，提出了全新的Hifn Express DR解决方案，如图所示。
基于Hifn Express DR解决方案，数据将在被压缩后再提交进一步处理，以增加系统I/O带宽，从而使现有系统的硬件投资得到最大限度的利用和保护；在内部处理过程中，从I/O模块得到的源数据将首先被解压缩，然后使用特定的算法（一般使用SHA-1/2）计算出数据块的识别信息，以便进行重复数据删除处理；重复数据删除处理的元数据块将会被压缩，以进一步减少数据量。为了实现全面的数据保护，还可以对压缩后的数据块进行加密，加密算法和处理方式严格遵从IEEE 1619系列标准。整个处理过程都将由相关硬件处理单元自动完成，从而极大提高系统处理器和存储单元的工作效率。
通过对重复数据删除、数据压缩和加密技术的综合运用，基于该架构的新一代Hifn Express DR系列加速卡可以帮助客户将灾备系统的数据量减少到原始数据的5%以下，并实现数据的全面安全保护，其处理性能也将达到创纪录的1,600MB/s。
Ⅹ 互联网+智慧旅游大数据一体化整体解决方案(智慧景区景区智慧旅游))
旅游大数据包含很多，票务数据、闸机、wifi探针、还有现在最先进的手机app位置数据、消费专数据、互联属网评价数据等，现在很多大场景利用外部数据进行游客的价值挖掘，国内主要基于外部数据做旅游大数据的可以了解一下海鳗云。