炼油与大数据

Ⅰ 大数据需要理性认知

大数据需要理性认知
认清大数据
“当前对于大数据最明显的认识误区是把大数据和Hadoop MapRece划等号，和互联网UGC（用户生成内容）画等号。”

《计算机世界》：“大数据”是当前最流行的概念，应该怎样理解这个概念？
潘越：大数据原来只是技术领域里的概念，后来逐渐发展到与产业和商业紧密相关，这导致围绕着大数据的很多观念和做法都发生了转变。过去人们更强调数据本身的价值，只保存“有用的”数据，然后对此做出分析就可以了。但是随着数据管理和数据分析技术的进步，现在已经可以处理更大规模的数据，所以此时就需要考虑数据分析服务的个性化问题，人们对于数据应用的理念也开始发生转变。现在的大数据服务商可以先把各种各样的数据保存下来，包括那些原来被认为是“没有用”的数据，然后进行有针对性的分析和实现按需交付，从而给客户带来快捷和更细化的服务，推动商业的进步。
《计算机世界》：大数据应用就是保存所有的数据、分析所有的数据？
潘越：把数据尽可能地保存并不是说把数据像堆杂物一样地储存，而是需要对数据进行组织和管理，IBM称之为数据治理，意思就是把数据当做资产来看待。资产肯定包括不同的类型，数据也一样。
对一个企业来说，它的主数据就是核心资产，其中可能包括客户信息、产品信息、供应商信息等。核心资产非常重要，也经常要被使用，所以必须保证其在安全和高效的环境下得到利用和保护；还有一类数据关系到企业的业绩水平，它将决定企业的运营做得好还是不好，体现出的是绩效管理的结果，这部分数据由数据仓库支持；第三类则是关系到企业未来的数据，它们的价值在于“潜力”，比如原始单据就是这类数据，企业有可能从中挖掘出新价值，让自己的业务做得更好、更有前景，它们是“内容管理”的对象；此外还有一类“很快的数据”，它们是需要迅速得出处理结果的数据。比如一个客户来了，企业马上就要分析出该客户的兴趣点是什么、与其他客户有何关联关系等，以便及时做出最有效的应对。这种数据的形态与前几种都不同，它们需要以流数据的方式进行处理。
需要指出的是，每一类数据都有一个生命周期，都有一个从获取、管理、应用，到用于决策支持的过程。
《计算机世界》：大数据应用发展到理想状态，企业就可以精准预测客户需求，提前解决供应问题吗？人们对大数据的认识是否有误区？
潘越：1974年的诺贝尔经济学奖得主哈耶克，他发表的获奖演说题为《知识的伪装》，其中说到：“随着科学知识的增加，我们高估了自己理解构成世界的微妙变化能力，也高估了我们对每个变化的重要性做出判断的能力。”所以，无所不知只是人的错觉。现在很多研究者制作出一些精确的数学模型，认为这就是因果模型，但其实它们是关联模型。同样，大数据本身也不能帮你得出因果关系，而只能显现关联关系。
当前对于大数据最明显的认识误区是把大数据和Hadoop MapRece画等号，和互联网UGC画等号。其实MapRece只对处理大数据中的一类数据有效，而且只是一种处理方法。互联网UGC也只是大数据分类中的一部分，许多行业都有待挖掘的大数据资源，包括传统零售行业、医疗行业、政府信息等。
数据就是资产
“各行各业都有大规模的数据资源，只不过因为种种原因，很多没有开放，只要有合理的机制解决开放问题，让数据能在被充分保护的基础上加以利用，就能发掘出很多大数据的应用机会。”
《计算机世界》：大数据时代，IBM追寻怎样的目标？
潘越：IBM总的原则就是：为客户创造价值。在大数据方面，IBM所做的是帮助客户确认数据资产，对数据资产进行有效管理和有效利用，让数据资源长久为客户服务，这是我们的基本原则。短时期内，IBM的目标是通过自己的技术、产品和服务，帮助客户管好、用好数据资源。而在将来，IBM一方面希望更深层次地利用现有或者可能产生的数据，进一步挖掘数据的价值；另一方面，IBM认为数据既然是资产，就可以进行交易，未来是否可以把数据资产定价，像别的资产一样自由交易，又该怎样进行交易，这个问题IBM正在研究。
《计算机世界》：当前在行业应用方面，IBM的大数据能力体现在哪里？
潘越：目前零售行业是大数据应用非常活跃的领域，在中国，IBM跟王府井百货和苏宁都有合作，用大数据技术和服务帮助这些传统零售商在向电商形态转变。事实上，传统的零售商也有自己的优势，比如它的物流系统要比第三方更稳定可靠，所以在电商领域他们有自己的后发优势，当这种优势与大数据技术得到良好结合，他们的电商之路一定会顺畅很多。另外，医疗行业也是大数据应用的重要行业，超级电脑Watson就在朝这个方向努力。
Watson是一个问答系统，可以根据病人的病历、分析文献和其他医生的意见，给出一个诊断决策。目前Watson在医疗领域已经有应用案例，比如IBM和美国最大的保险公司WellPoint就在进行相关合作。更重要的是，IBM将Watson与大数据结合在一起，还在于探索解决非结构化数据的处理问题，尤其是多媒体数据，包括图像、视频等等。比如医学影像通常需要专业的医生去解读，而IBM现在试图让Watson也去完成这类解读，这是一个很大的挑战，但是如果能够探索出解决办法，无疑将对医疗行业的发展带来巨大推动力。
《计算机世界》：用户生成内容是大数据的重要来源，这是否意味着互联网企业在大数据时代的话语权最大？
潘越：短期来讲互联网企业很有优势，因为他们既是数据的生产者，也是数据的利用者，他们可以很方便地把数据用于改善用户体验，由此便获得了先天的话语权。但从长远来看，大数据的应用远远不限于互联网，就好像采矿，最初都会挖一些容易探到的矿产，生产出来的产品也都比较初级，然而当行业发展成熟，下游产品越来越丰富，后续的探索会更加有价值。比如石油资源可以支持化工行业，化工业的价值要比初级的炼油高得多。所以，数据的后续深挖能力，也将决定大数据领域企业的份量。另外，当把浅层的矿产挖完后，就需要具备更强的探矿能力，把用户生成数据理顺以后，对于其他类型的数据是否具备处理能力会显得更加重要。其实，各行各业都有大规模的数据资源，只不过因为种种原因，很多没有开放，只要有合理的机制解决开放问题，让数据能在被充分保护的基础上加以利用，就能发掘出很多大数据的应用机会。所以在将来，一定不是非互联网企业就没有掌控大数据产业话语权的机会。
《计算机世界》：IBM认为大数据和目前正在不断推进的认知计算的交汇点在哪里？认知计算将会是最理想的大数据计算方式吗？
潘越：认知计算，从狭义来讲，是计算机和心理学以及神经生物学交叉的研究领域。现在相关概念被扩大化了，能跟人有自然接口的、可以学习的系统，都被称为认知计算。最近认知计算领域进展比较快，有两个原因：一是因为硬件技术的进步，现在已经能够更大规模地建立神经网络，IBM有一个项目就是在研究利用立体的集成电路去搭建一个高密度的神经网络，现在能做到类猫脑的程度，最终的目标是构建一个达到人脑级别的神经网络；第二，当前计算领域，算法方面有很大的提高。在认知计算领域，越是基本的概念机器越难学会表达，以前这是计算方面的难点，而现在这一块有了突破。
不过目前，认知计算和大数据还是各做各的，没有完全融合，未来如果两者能很好地结合，将带来无限可能。事实上，认知计算属于人工智能范畴，而人工智能一直是IBM特别关注的领域，因此把认知计算和大数据应用的能力协调发挥，也是IBM的努力方向。

Ⅱ 联想“擎天”，四年养成

文|新经济沸点 郭娟

9月8日，联想在其年度创新 科技 大会上，不仅秀出了优质的朋友圈，也展示了强大的“技术肌肉”。

在这场主题为“新IT、新引擎”的创新 科技 大会上，联想定义了“端-边-云-网-智”为技术架构的新IT，这是因为企业正迎来智能化转型的新篇章，各行各业都在继信息化、数字化后，开启了智能化转型。

这一说法并非空穴来风，麦肯锡在2020年对全球800家企业的高管展开了调查：新冠疫情暴发以来，企业不仅加速了数字化转型进程，而且也加大了对机器人自动化技术 （包括物理机器人） 等的应用： 有85%的受访者表示其组织加速了数字化转型，有67%的受访者表示其组织加速了对自动化和人工智能技术的应用。

当我们谈到智能化，就意味着IT要素的变化，英特尔全球首席执行模宽衡官Pat Gelsinge在此次的联想 科技 创新大会上总结，“有四种超能力是产业数字化转型的核心”，无处不在的算力、无处不在的连接、云到边缘基础设施，以及人工智能。

几年前，联想开启了智能化转型，随着转型的成功，带动了业绩“逆周期”的增长。

根据最新财报，联想在2021/22财年第一财季营业额1094亿人民币，同比增长27%；净利润30.1亿人民币，同比增长119%；净利润率2.8%，达到多年以来的新高。联想集团再创史上最强的第一财季业绩。

其中，巧乎作为集团大本营，中国区承接大转型使命，正式迈入了智能化增长新通道：智能产品、智能基础设施和智慧服务业务 （联想内部称之为“3S业务”） 的收入分别实现了173%、58%和43%的年比年增长，3S业务占总营收的比例超过25%。

在转型智能化的过程中也形成了今日联想的智能IT引擎——擎天，联想集团执行副总裁兼中国区总裁刘军在大会上表示，擎天是基于“端边云网智”新IT架构的内核，它包含了技术中台和通用业务中台的GPaaS层，以及面向不同行业领域的VPaaS层，并且具有云原生、中台化、AI智能三大技术特征。

过去四年，联想的智能化变革，是形成“擎天”的“磨刀石”。

2017年的时候，联想的PC业务一度被外界质疑，遭遇“增长天花板”，有两个数据可以说明这点：自2012年起，联想的PC业务占到国内市场份额的38.6%后，此后一直没有太多突破；到了2017年，IDC的数据显示，联想PC业务掉出全球第一的位置，增长率在当年也下滑了1.2个百分点。

为了解决PC业务增长的问题，再用过去“产品升级”的方式来提振几乎是无效的，彼时的联想中国找到一个最优解：“以客户为中心”的转型，问题却接踵而来，旧有的IT架构无法支撑这个转变。

在这场变革中，联想中国先将产品线划分出大客户、中小企业和消旦做费者三类，再将用户进一步细化为九大客群：商用用户从B1到B5五个等级，消费者定义为C，分为四个群体——发烧友、品质精英、 时尚 新锐和新新人类。

“以客户为中心”意味着业务场景的多元化和丰富化，以及如何直达客户需求，实现服务等多方面的升级。

这就要求新IT架构应该变得模块化和敏捷型，才能多触点地高效触达客户，在这过程中，逐渐形成今天的MarTech的市场管理中台和SalesTech销售管理中台，以及为了更好地服务客户创造的智慧“魔方”客服中台。

“以客户为中心”的变革效果立竿见影。智能化转型启动后的第二年，即2018年，联想PC在国内市场份额中的占比就超过2012年的38.6%，达到38.7%。

然而， 变革更像一台“大手术”，系统性、整体性的要求很高，当前端的客户服务方式发生改变后，必然引发后端生产方式的变化，以及供应链智慧化变革等连锁反应。

以联想地处合肥的生产工厂——联宝 科技 为例，现在每天可处理5000笔以上的订单，其中80%是单笔小于5台的个性化定制，这种柔性生产方式，是前端客户服务方式改变所致，柔性生产能力的背后，是联想供应链的智慧化改造。

目前，联想智慧供应链已打造成为协调市场供应需求的“中枢大脑”，与全球400家核心供应商建立了数字化平台，让联想和上下游供应链成为一个整体联动的生态链，实现信息数据共享、协同运作及智能预测，其供应链的智能预测准确率甚至高达70%。

联想智慧供应链打破的不仅是PC“天花板”，还打开了从接单、智能排产、智能生产，到智能质量检测、智能配送在内的全数据通路，实现工业大数据平台LeapHD、工业物联网平台LeapIoT和企业级人工智能平台LeapAI三大模块的有机联动，完成了最重要的“擎天”技术中台模块的积累。

正是过去四年坚定智能化方向的持续变革，才让联想中国在2020年的业绩得到总爆发。

作为一家改革开放时期诞生的“新兵”，它穿越了互联网、移动互联网周期，走到智能化的今天，智能化转型既是联想中国经历过的考验，也是许多传统企业正在面临的时代命题。

然而，过去几年，多数企业却在数字化、智能化转型中屡屡碰壁，德勤的数据显示，85%以上的企业仍在数字化转型道路上艰难跋涉。IDC的数据也显示，传统企业数字化转型的失败率徘徊在70%到80%之间。

数智化转型的实质代表了企业抓住先进生产力的诉求。在移动互联网时代，通过“商业模式革新”就能让一家企业迅速成为“时代的企业”，智能化时代的到来，企业转型的核心变成了“底层技术驱动”，但不是每一家企业都能具备这种原生技术积累。

联想中国不一样，多年来持续布局前沿技术，它拥有17个研发基地、4个AI创新中心，和近3万专利及专利申请；它申请的5G标准必要专利数已经超过1200项，同时联想AI实力也受到权威认可，入选网信办人工智能典型应用案例。端方面更不用说，联想的PC、平板和高性能计算的技术积累都位列世界前列。

这些技术都在使“擎天”得到爆发，形成联想内生的原生技术，并具备“外化”的能力，泛化成许多行业的底层原生技术。

上文提及的联宝 科技 在构造智慧供应链中形成的技术中台，同样能应用在石化行业。 石化行业的炼油催化裂化环节有1000多个信息采集点，通过联想的工业互联网平台 （LeapIoT） 的智能物联网设备和传感器代替人力，收集数据，再用工业大数据平台 （LeapHD） 进行清洗、人工智能平台 （LeapAI） 进行分析，就能让机器根据优化结果自动调节、自动管理。

据了解，这一方案已帮助某石化企业把原油转化为汽油的收率提升0.9个百分点，一年净利润提升5000万以上。

又如，联想中国“客户服务”转型中形成的智能客服“魔方”，在仅有400位工程师在线的情况下，完成年度2000万的线上服务量， 具备深度学习能力的魔方AI机器人独立完成近一半的客户咨询，同时，魔方机器人还根据用户的ID，调出以往的服务记录，运用智能推荐的技术辅助工程师精准快速地解决客户的问题。

现在，“魔方”的能力外化到支持在线客服、热线客服等全渠道客服、营销预测与智能推荐等客户服务功能，可帮助电信、金融、零售等行业客户加速实现数字化转型。

另外，“魔方”与新IT中的AI、区块链、大数据等中台模块封装，形成城市运营管理平台，从而快速调度城市服务资源、赋能城市运营管理应用生态，实现“魔方”在智慧城市建设中的应用。目前，该城市运营管理平台已运用在很多重大国际赛事的赛事指挥中心。 联想在智能制造、智慧服务上积累的技术能力，变成一个个的能力模块，逐渐架构成 “擎天”智能IT引擎。擎天架构中另一个重要模块是联想大脑（AI能力），如今也广泛外化给其他企业使用。

比如，联想大脑Edge AI平台，不仅提供AI静态环境，还提供AI动态环境支持，通过边缘小样本终身学习技术，实现本地AI模型动态持续更新，从而实现低延时，更精准和数据隐私保护等客户需求。

同时，基于智能推荐算法，通过Edge AI平台，联想可以给客户提供最优的AI模型和联想智能化硬件匹配的方案。针对连锁门店这种大范围部署的场景，通过多通道云端协同技术，将AI模型规模化部署到边缘设备端。

联想为一家全球大型连锁餐饮企业，拥有2200多家门店，实现了门店的智能化改造，远程巡店，产品管理，入侵检测等多个场景的智能化应用。 更关键的是，它是在保留以前传统摄像头的情况下进行的部署，也就是说，仅赋能旧设备，唤醒了新的能量，使得客户智能化硬件成本投入减少了66%，年投资回报率介于10-15%之间，三年可以收回投资成本，同时安保成本每年节省达到千万级以上。

联想中国通过“内生外化”打磨出的“擎天”，具备“端、边、云、网、智”全要素能力，同时在使用方式上模块化，可定制和可选择，如何去理解呢？“ 对于大型企业来说，擎天可以释放全模块的能力；对于中小企业来说，可以只选擎天里面的部分模块能力。”

总之，从“渡己”打磨出“擎天”的实力，到现在对外输出智能化转型的能力“渡人”，联想中国的这场变革具有开创意义和参考意义， 谈及擎天的未来，刘军在本次大会上正式发布了“擎天联盟”，他表示，作为一家以“端边云网智”全要素服务客户的企业，联想将以“擎天”引擎为内核，跟业界的各类合作伙伴， 比如：智能设备伙伴、新IT技术伙伴、应用伙伴、内容伙伴、服务交付伙伴，一道，建立“擎天联盟”，共同打造智能制造、智慧城市、智慧教育、智慧零售、智慧商务等生态系统。

正如很多业内人士所言，联想已经步入了智能化发展的新周期。

Ⅲ 石油炼制技术专业主要学什么-专业课程有哪些

石油炼制技术专业主要学无机及分析化学、有机化学、物理化学、化工识图及制图、炼油设备基础、化工自动化及仪表、大数据分析及应用、化工单元及操作、石油及产品概论、燃料油生产技术等课程，以下是相关介绍，供大家参考。

1、专业课程

专业基础课程：无机及分析化学、有机化学、物理化学、化工兄圆识图及制图、炼油设备基础、化工自动化及仪表、大数据分析及应用。

专业核心课程：化工单元及操作、石油及产品概论、燃料油生产技术、润滑剂生产及应用、重油加工技术、绿色化工与清洁生产、化工安全技术。

2、培养目标

本专业培养德智体美劳全面发展，掌握扎实的科学文化基础和化工单元操作、催化裂化、燃料油与润滑油生产、设备正局维护羡清塌保养等知识，具备炼油生产装置操作、事故处理、工艺优化操作、环境因素和危险源的识别等能力，具有工匠精神和信息素养，能够从事燃料油生产、润滑油加工、石化原料加工、产品检测等 工作 的高素质技术技能人才。

3、 就业方向

面向石油炼制生产人员等职业，生产现场操作、总控操作、产品检测等岗位（群）。

Ⅳ 大数据各岗位有何不同

一、数据分析师/数据科学家

从本质来说数据分析师和数据科学家是相同的，因为他们做同样的事情——从数据中获取价值。价值可以有不同的形式：对于数据分析师来说，价值意味着洞察，而对于数据科学家来说，是在洞察之上的产品发展智能。

数据分析师分析数据以获得洞察，并帮助形成业务决策。而数据科学家更关心的是使用机器学习和 A / B 测试来驱动和改进产品。

数据科学家专注于前瞻，即做出预测，而数据分析师则更多地聚焦在回顾，如分析历史数据。

二、数据工程师

没有数据工程师的帮助，数据科学家就无法做出贡献。为什么?由于数据工程师构建了引入数据的数据管道!如同炼油厂闲置，是由于没有原油进入，最终原因是石油管道还没有建成。

三、业务分析师

传统的 BA 引导，记录业务需求并充当业务和技术之间的联络人。相反，我们使用业务分析师的头衔作为总括头衔来涵盖所有具有业务性质(非技术性)且需要重要数据技能的分析师角色。

由于数据的普及，几乎所有分析师角色都需要某些数据技能集。因此，业务分析师角色是对于具有领域专业知识，并且精于数据的候选人来说，业务分析师是非常不错的职位目标。

四、BI分析师/工程师/开发人员

我们还拥有传统的商业智能( BI )分析师和商业智能工程师角色。一般来说，当我们谈论 BI 时，我们指的是使用“定义良好的BI基础设施”在“大公司”环境中进行数据分析和报告，基础设施指的是各种企业软件系统( ERP，CRM 等)以及在他们之上进行连接和报告 BI 工具。

Ⅳ 大数据巫师般神力 令人悲喜交加

大数据巫师般神力 令人悲喜交加
随着大数据应用的深入，大数据的影响力，已经深入到各个领域，而就在近两年，大数据应用突然爆炸，五彩缤纷的创意都变成现实。即使最谨慎的观察家也承认，大数据的商业应用时代已经来临，正因为它前所未有的能力——准确预测。
《大数据时代》一书中强调，大数据不关心“因果”，只在乎“相关”。这一点也被此书的拥趸们反复强调。因为大数据分析，人们理解世界，不再需要探讨“内在机理”。大数据不是教机器像人一样思考，而是简单的数学算法用在海量数据上，让数据自己说话。
在最难确定因果关系的人体科学领域，大数据分析同样屡有斩获。中英人寿保险公司用几百种生活方式的数据，比如爱好、常浏览的网站、常看的节目以及收入等，找出更可能患高血压、糖尿病和抑郁症的人。
丹麦癌症协会2011年发表文章，利用1985年以来的全部手机用户数据，与同期所有癌症患者数据结合来看，发现癌症跟使用手机并没有关系。
还有美国研究者通过16个不同数据，发现早产儿稳定的生命体征不是病情好转的标志，而是暴风雨前的宁静。研究者并不知道具体原因，只知道数据显示出是如此。
有了大数据，分析不必知其所以然。着名的谷歌翻译小组，竟然不需要语言学家。他们完全是让计算机根据网上的数据，去判断一段英文可能对应于哪一段中文。一开始这种翻译质量不会太好，随着信息量的增加，机器会翻译得越来越让人满意。
有了大数据，分析也不需要太精确，因为批量处理允许瑕疵存在。英国石油公司在美国的一个炼油厂里，安装了很多无线感应器，因为高温和电器干扰，不少感应器读数是错的，但数据一多，这些错误就可以弥补。通过随时监测管道承压，厂方发现某些原油更具腐蚀性，就可以发现和防止。
UPS快递公司在所有卡车上安装传感器，如果发现数据异常，他们就提前更换零件，这样节省了好几百万美元修理费用。他们并不在乎传感器数据是否准确。但这样做的确有效。
俗话说：“量变引起质变”，对于大数据来说，这个道理同样适用，数据量极多时，数据分析就呈现出我们所不熟悉的属性——因果关系淡出；单个数据准确不再重要；而预测几乎必然准确。大数据如同巫师一样的神力，既让我们陌生，又让我们激动。

Ⅵ 大数据在各行各业几乎都站稳了脚跟

大数据时代的到来，改变的不仅仅是传统的商业模式，更深入到人们的生活、工作等各个环节，以及人们的传统观念之中。随着互联网的发展，信息交流也在不断加速，大数据在各行各业几乎都站稳了脚跟，特别是越来越多的政府机构与公司组织都已经把大数据应用作为了重要的一环。
大数据不仅是一场颠覆性的技术革命，更是一种思维方式、行为模式与治理理念的全方位变革。那么，大数据在社会生活中都有哪些运用与实践呢 在瞬息万变的时代，行业信息也显得愈发重要，数据猿编辑在此为您做详细解析。
大数据助推金融机构的战略转型
随着互联网特别是移动互联网的爆发式增长，未来将迎来一个大数据浪潮。在宏观经济结构调整和利率逐步市场化的大环境下，目前国内的金融机构主要表现出盈利空间收窄、业务定位亟待调整、核心负债流失等问题。而大数据技术正是能够帮助金融机构深入挖掘既有数据，找准市场定位，明确资源配置方向，推动业务创新的重要手段。
国务院颁布的《推进普惠金融发展规划(2016-2020年)》中更是直接提到“鼓励金融机构运用大数据、云计算等新兴信息技术，打造互联网金融服务平台。”国内外各金融与类金融机构、互联网金融企业纷纷开始探索大数据的应用，希望大数据可以带来技术与应用上的突破，实现现有风控模型体系的升级，探索基于场景化的新消费金融市场，并提升催收效率、建设互联网深层次大面积获客能力，从而彻底提升国家金融行业的国际竞争力。
大数据提升科技管理系统升级
“在物联网产生之前，或者大的传感器产生之前，我们的采集数据来源于访谈、测量或者是记录在纸上，那个时候我们的数据量比较少，而如今，主要靠科学仪器获取大量源源不断产生的数据，数据产生的量非常大，而且复杂度非常高。”正如中国科学院计算机网络信息中心大数据部主任、CODATA中国委员会秘书长黎建辉所言，从手工记录到仪器采集，大数据正发生着翻天覆地的变化。
在智能汽车研发方面，重要的一项工作就是大数据分析。福特汽车早已把大数据应用到了公司生产的每一个环节里面，无论是商品的价格、消费者理想的汽车状态，还是公司应该生产的车型以及这种车型采购的零部件，抑或汽车应有的设计构造，福特汽车已将大数据应用深入骨髓。车联网时代的到来，让大数据应用于汽车领域越来越广泛。
大数据促进政务大数据共享进程
如今，政务大数据共享还没真正落实，有些政府部门基于风险考虑而不敢将管理数据拿出来与其他部门共享。主要原因是担心共享会带来负面影响和不利后果，要么害怕共享时暴露出本部门原有数据不真实、不精确而问责，要么认为“数据安全与保密比共享更重要”、采取封闭行为更妥当。
大数据时代的到来，给政府管理变革带来了新的契机。2015年8月国务院印发《促进大数据发展行动纲要》明确提出“推动政府数据开放共享”;2016年12月国务院通过了《“十三五”国家信息化规划》，提出要打破各种信息壁垒和“孤岛”，推动信息跨部门、跨层级共享共用。如何推动政府部门数据共享，打破信息壁垒和“数据烟囱”，优化政府管理流程和提升协同治理能力，已经成为当务之急。
大数据加速能源产业发展及商业模式创新
能源大数据理念是将电力、石油、燃气等能源领域数据进行综合采集、处理、分析与应用的相关技术与思想。不仅是大数据技术在能源领域的深入应用，也是能源生产、消费及相关技术革命与大数据理念的深度融合，将加速推进能源产业发展及商业模式创新。随着信息化的深入和两化的深度融合，大数据在石油石化行业应用的前景将越来越广阔。
大数据与能源行业的结合目前主要体现在三个行业：(1)石油天然气产业链与大数据的结合。在油气勘探开发的过程中，可以利用大数据分析的方法寻找增长点，利用大数据平台可以帮助炼油厂提高炼化效率，也可帮助下游销售挖掘消费规律，优化库存，确定最佳促销方案。(2)智能电网：利用大数据实时监测技术监测家庭用电量特征，帮助电力公司调配电力供给，为客户提供最佳用电方案。(3)风电行业：进行风电场分布式风机的在线监测，周期性及瞬时的实时数据采集和在线分析，生成警报、允许维护人员可视化和管理数据，简化大规模监测系统的部署。
大数据推动天文学、微生物研究迈入新阶段
天文学作为一个典型的大数据应用领域，同样需要通过标准化和一系列规范实现全球的天文科学数据的共享与交易。为了解决国际上天文大数据的开放、共享以及数据间的操作问题，天文学家提出了虚拟天文台的构想，这是一个通过先进的信息技术将全球范围内的研究资源无缝透明连接在一起而形成的数据密集型网络化天文研究与科普教育平台。
在谈及大数据对天文学方面的贡献时，中国科学院国家天文台信息与计算中心主任崔辰州表示，探索宇宙的奥秘，大数据正在发挥越来越重要的作用。目前，中科院微生物所正在通过研究和开发云环境下微生物数据存储和计算等一系列关键技术，形成完善的微生物数字资源体系、知识发现平台和大数据服务平台，建立具有国际影响力的微生物数据库，实现我国微生物领域数字资源建设的突破。
大数据助推国家健康医疗服务新模式
当前，随着经济社会发展和人民生活水平的提高，人民群众在健康方面的需求更加迫切和多元化，这就为健康产业和医疗服务新模式新业态构造创造了良好的生态条件，健康医疗大数据以其广泛的应用性和特殊性未来将对经济发展产生重大贡献，必将成为我国国民经济的重要支柱产业。
据悉，6月20日，国家卫生和计划生育委员会副主任金小桃透露，组建以国有资本为主体的三大健康医疗大数据集团公司主要是为了落实党中央“没有全民健康就没有全面小康”及“推进健康医疗大数据应用”的精神，落实国务院办公厅47号文件要求，推动国家健康医疗大数据应用发展。这三大集团将以国家队的形式来承担国家健康医疗大数据中心、区域中心、应用发展中心和产业园建设任务，努力为提高群众获得感、深化医改新动力和增强经济发展新动能作出新贡献。
大数据构建智能交通和推动智慧城市发展
“智能交通”概念的提出，源于日益严重的交通拥堵和出行需求的复杂多元化。但是，在交通数据资源充足的情况下，如何才能真正让数据变“活” 网络地图的智能路线规划、实时路况、路况预测是交通数据价值的最佳体现。
6月14日，WGDC2017全球地理信息开发者大会进入到第二天，网络地图开放平台总经理李志堂、主任架构师张绍文、内容生态总经理刘斌共同出席“空间大数据+智能交通峰会”，从地图大数据、人工智能导航、数据内容升维表达等角度阐述了网络地图在构建智能交通和推动智慧城市发展中的作用。
大数据让人们的生活更加方便快捷
日常生活中，大数据帮助电商平台打造更极致的用户体验，尤其是网购狂欢节，电商由于提前对消费者需求做了充分调研，因此更能抓住消费者的心理，通过大数据优化产品的质量。而方兴未艾的智慧旅游，避免了旅游旺季各大旅游景点人数太多从而降低游客的好感度，特别是网络大数据通过数据分析，及时了解景区内的状况，帮助游客合理安排出行、提供智能服务。
而据经济之声《天下财经》报道，在今年的亚洲消费电子展上，京东、苏宁等企业携大数据与人工智能，打造智慧物流产业链。伴随着电商行业的迅猛发展，消费型物流需求激增，智慧物流有望成为快递业下一个重要的突破口。这些都必将在一定程度上改变人们的生活，成为大数据带给大家最直接的福利。
技术的不断更新发展，让数据的价值被重新发现和定义，进而带来整个社会的变革。如今的大数据行业，正显示出朝气蓬勃的生命力，我们在享受这个时代赋予便利的同时，也将对其进行改变与创新。大数据，想说爱你真不容易。

Ⅶ 新加坡炼油币怎么买

点击进入“石油币网站“
2
注册（Presale/Preventa）按钮点击。
进入后公司请选择左侧Persona Juridica，自然人请选择右侧Persona Natural
3
你需要填写注册用睁森的 姓名、证件类型、证件号、所在国家和电子邮箱地址。

方法/步骤2
点击验证图片认证，蔽腔有点类似国内12306买火车票的认证
成功后注册的邮箱会收到邮件
您的购买意愿已经注册成功
通过邮箱链接下载
石油币购买意愿协议文件，
现在开始宏早衫填写购买意愿协议

Ⅷ 洲际油气基本面和技术面分析洲际油气大数据分析股票洲际油气股票手机牛叉诊股

石油在工业生产生活中的是不能缺少的，在过去的日子里，全球石油的产量都有一定程度的上升。今天就跟大家一起讲讲在向国际延伸的炼油化工企业--洲际油气。

在还没有正式分析洲际油气股票前，这里有一份石油行业龙头股名单，我已经整理好了，大家一起看看，直接点击链接领取：宝藏资料：石油行业龙头股一览表

一、从公司角度看

公司介绍：洲际油气股份有限公司2014年转型进入油气行业，公司的主营业务目前已由房地产、租赁服务和贸易转型为石油天然气等的勘探与开发。自转型进入油气行业以来，先后获得了"2014年中国跨境投资并购金哨奖评选"的最佳一带一路实践奖,"丝绸之路和平基金会"授予的经济合作成就奖，"海南企业联合会"授予的"2016年海南省100强企业"，2018年"一带一路"投资并购十佳金哨奖。

简单介绍了洲际油气的公司情况后，我们来了解一下洲际油气具有哪些闪光点呢，能不能让股民们放心去投资呢？

亮点一：双轮驱动的发展战略助力全球业务网络布局

公司决定开展"项目增值+项目并购"双重任务，在立足中亚的基础上进军北美，深入研究现有项目的潜在力，寻求高质量的油气项目，踊跃抓好国内油气改革的机会。目前的运营区块主要集中在哈萨克斯坦，核心在产的项目是：马腾油田和克山油田，都处在哈萨克斯坦滨里海盆地，是国际公认的油气富集而勘探开发程度小的区域之一。我们国家业务主要体现在"一带一路"沿线布局当中，同时没有忽略在中国国内评估油气投资的机会。

亮点二：经验丰富的管理团队 雄厚的人才储备

公司管理团队是一支经验丰富、管理水平高的团队，有大型油气田经验非常丰富的项目高级管理人才，具备丰富跨国并购经验的投融资人才也被包含在内，管理团队配置的还是相当合理化的。并且，公司也具有许多专业技术人员，其中油气业务骨干均为行业锤炼多年的专业人才，勘探、开发、油气集输、国际合作等多方面均有涉猎，另外，还有包括管理、法律、财务、投融资等各个专业领域的优秀人才，对各个境内外项目、复杂油气田的技术、投资评价和勘探开发进行人才与技术上的大力支持。

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二、从行业角度看

供需格局仍是影响原油价格中枢的主要因素，原油价格具有商品属性和金融属性，其影响因素囊括供需、美元等多种。长期来看，原油供需格局仍是影响原油价格的主要因素。其中，需求端的影响因素主要有全球经济增速，尤其是美国、中国和印度保持较高的经济增速；供给端的影响因素主要有OPEC+的产量及美国页岩油的产量。另外，在关注供需两端的同时原油库存的变化也要一同关注，其中重点关注的是 EIA 原油库存。

三、总结

综上所述，洲际油气对"一带一路"战略规划做出了巨大贡献，既符合国家战略目标，又符合世界趋势。由于文章不能实时更新，如若想深入知道未来洲际油气股票的行情，戳下方链接，有专业的投资顾问帮助你分析股票，一起看看洲际油气股票估值怎么样呢：【免费】测一测洲际油气股票现在是高估还是低估？

应答时间：2021-10-24，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看