大数据控制平台

⑴ 神州金融靠谱吗

神州金融靠谱，神州金融是大数据风能控制平台和信用决策运营商。 并且征信数据挺全的，听说各种信贷业务的风俗管理战略、微信等手机移动展示店系统、以及信贷系统都可以免费使用。
一、神州金融的服务范畴
神州融是中国互联网金融服务公司，总部设在北京。 神州融提供信用业务处理系统、审批系统、会计系统、支付清算系统、催收系统等价值千万的信用系统，并与第三方合作提供专业的增值服务。 包括信贷客户获取、征信服务、评分建模、风控考核和资金中介等。 其主要力量是，中小金融机构提供业务流程管理、大数据分析、风险决策、信用资产交易中介服务，中小金融机构实现量化风险管理和互联网化业务转型，普通大众和零星企业等享受公平、高效、适宜的金融服务平台合作伙伴为全球信息服务公司和征信机构益博睿、阿里金融云。
二、神州金融的产品
大数据风控平台和信用决策管理：借鉴本土个人和小额信贷业务经验，引入益博和零售小额信贷风控和流程管理，以“信用工厂”运营理念为标准，量化风控决策为核心的大数据风控信用管理云平台协助小额信贷实现整个信用生命周期各阶段的模式、战略调整和优化调整。 按业务设定行业实践的风控流程和业务战略模式。
神州金融与大型互联网平台深入合作，平台开发了基于不同商业场景和垂直细分客户市场的信用服务产品。 帮助互联网平台实现高流量转换和快速差异化的金融服务，助力小金融规模化获取有效信贷客户，通过对用户的网上行为、交易数据的收集和应用，改善信贷资产质量，提高业务运营效率实现信贷资产生产过程的数字化管理和量化评估，提高金融资产转让和交易的透明度和可靠性，促进金融资产交易。

⑵ 大数据平台具有哪些特点

1. 高效分布式

有必要是高效的分布式体系。物联网发生的数据量巨大，仅我国而言，就有5亿多台智能电表，每台电表每隔15分钟采集一次数据，一天全国智能电表就会发生500多亿条记载。这么大的数据量，任何一台服务器都无能力处理，因而处理体系有必要是分布式的，水平扩展的。

2. 实时处理

有必要是实时处理的体系。互联网大数据处理，大家所了解的场景是用户画像、推荐体系、舆情分析等等，这些场景并不需求什么实时性，批处理即可。可是关于物联网场景，需求根据采集的数据做实时预警、决议计划，延时要控制在秒级以内。

3. 高牢靠性

需求运营商等级的高牢靠服务。物联网体系对接的往往是生产、经营体系，假如数据处理体系宕机，直接导致停产，发生经济有丢失、导致对终端顾客的服务无法正常供给。比方智能电表，假如体系出问题，直接导致的是千家万户无法正常用电。

4. 高效缓存

需求高效的缓存功用。绝大部分场景，都需求能快速获取设备当前状态或其他信息，用以报警、大屏展示或其他。体系需求供给一高效机制，让用户能够获取全部、或契合过滤条件的部分设备的最新状态。

5. 实时流式核算

需求实时流式核算。各种实时预警或猜测现已不是简单的根据某一个阈值进行，而是需求经过将一个或多个设备发生的数据流进行实时聚合核算，不只是根据一个时间点、而是根据一个时间窗口进行核算。不仅如此，核算的需求也适当杂乱，因场景而异，应容许用户自定义函数进行核算。

6. 数据订阅

需求支持数据订阅。与通用大数据渠道比较共同，同一组数据往往有很多使用都需求，因而体系应该供给订阅功用，只要有新的数据更新，就应该实时提醒使用。并且这个订阅也应该是个性化的，容许使用设置过滤条件，比方只订阅某个物理量五分钟的平均值。

⑶ 智慧农业大数据可视化管控平台建设方案

不可否认，说起大数据在金融税务等领域的表现确实是更加亮眼一些。目前也开始向医疗、制造业、能源等方面倾斜。烂帆而农业似乎鲜有耳闻有落地的项目。但其实，国家近年来也一直在推动和扶持农业大数据的发展。而大数据也实实在在会给传统农业带来翻天覆地的变革和变化。

1、监管更加透明公开

农业行业是具有时间属性和空间属性的行业，因此跟农业相关的数据呈现的状态是多而繁杂，其中它还贯穿了农业的整个产业链。包括：播种过程的种子、农药、化肥、气象、环境饥此雹、土壤、作物等，运输过程的农产品加工、市场经营、物流、农业的交易等。这样长线的流程下来，如果没有公开透明的监管很容易在中间环节出现纰漏和问题，大数扒哪据使得这个过程更加的公开并被监督。

2、使得农业更加高效

我们都知道大数据的诞生解决了很多问题，其中最明显的是要降低成本提高效率。通过农业产业链的快速整合，从育种等前端科学的研发应用速度，生产到产品端的流程的高效化，区域供需匹配的高效化，减少信息流和物流在不必要的环节打转，实现信息流和物流的高速匹配！提高效率是一个从上至下渗入内部的重要目的。

3、让决策更加及时智能

农业大数据会使得农业更加智能化！通过科技、自然、生产、消费、价格、信息等海量农业信息数据的挖掘，可以大大提高农业生产的智能化程度，未来农民将不会为种什么发愁、不会为怎么种发愁、不会为市场销路发愁，通过对消费市场的把控，生产高度订单化，生产的时候就已经卖出了，政府管理的决策也将智能化，而且政府管理应用的空间也越来越小，因为可以通过企业的商业行为或者各种公共平台来实现政府管理的部分功能，加强农业生产的有序性。

4、追溯及问责

关注农产品的物流可以进一步的防止疾病、减少环境污染和农作商可增加利益。物流的发达使农产品的供应链也越来越长，这让农作商对农产品的跟踪和把控的越来越紧张。大数据的介入让农作商能更加快捷、更加方便的提高运营质量和检测质量。同时，可以通过大数据分析技术和基因组工具来检测和发现以事物为传播载体的病菌传播规律，进而减少疾病。

亿信华辰作为一家专业的大数据方案提供商，已经为100多个细分行业提供成功的方案并覆盖智能数据产品全生命周期，农业方面的也有不少。云南省粮食局的省级粮食信息管理云平台就是其中一个例子，为实现省、市、县的物资储备和粮食的产量的趋势掌控分析，实现年趋势分析、流通总览、仓储管理仓储基础建设使用情况、仓储仓容的投资情况，粮食的购销与库存的实时监测，在供求的平衡和交易情况做出智慧分析，神州良实助力云南省粮食局搭建粮食和物资储备可视化平台，帮助云南省粮食局实现一站式全局掌控信息驾驶舱。

另外，亿信华辰为贵州农委打造的脱贫攻坚统计监测系统也是一个很好的例子，1、数据采集：建立扶贫数据采集系统；2、数据整合：完成扶贫大数据整合工作；3、大数据分析：建立扶贫大数据分析平台。面向政府决策、产业发展和公众服务，通过统一的农业产业脱贫攻坚大数据平台，支撑政府与企业、上级与下级、省内与省外数据的共享交换、整合关联及业务功能协作融合。

⑷ 零信任网络助力工业互联网安全体系建设

随着云计算、大数据、物联网、5G、边缘计算等IT技术的快速发展，支撑了工业互联网的应用快速落地。作为“新基建”的重点方向之一，工业互联网发展已经进入快轨道，将加速“中国制造”向“中国智造”转型，并推动实体经济高质量发展。

新型 IT 技术与传统工业 OT 技术深度融合，使得工业系统逐步走向互联、开放，也加剧了工业制造面临的安全风险，带来更加艰巨的安全挑战。CNCERT 发布的《2019 年我国互联网网络安全态势综述》指出，我国大型工业互联网平台平均攻击次数达 90 次/日。

工业互联网连接了大量工业控制系统和设备，汇聚海量工业数据，构建了工业互联网应用生态、与工业生产和企业经营密切相关。一旦遭入侵或攻击，将可能造成工业生产停滞，波及范围不仅是单个企业，更可延伸至整个产业生态，对国民经济造成重创，影响 社会 稳定，甚至对国家安全构成威胁。

近期便有重大工业安全事件发生，造成恶劣影响，5 月 7 日，美国最大燃油运输管道商 Colonial Pipeline 公司遭受勒索软件攻击，5500 英里输油管被迫停运，美国东海岸燃油供应因此受到严重影响，美国首次因网络攻击而宣布进入国家紧急状态。

以下根据防护对象不同，分别从网络接入、工业控制、工业数据、应用访问四个层面来分析 5G 与工业互联网融合面临的安全威胁。

01

网络接入安全

5G 开启了万物互联时代，5G 与工业互联网的融合使得海量工业终端接入成为可能，如数控机床、工业机器人、AGV 等这些高价值关键生产设备，这些关键终端设备如果本身存在漏洞、缺陷、后门等安全问题，一旦暴露在相对开放的 5G 网络中，会带来攻击风险点的增加。

02

工业控制安全

传统工业网络较为封闭，缺乏整体安全理念及全局安全管理防护体系，如各类工业控制协议、控制平台及软件本身设计架构缺乏完整的安全验证手段，如数据完整性、身份校验等安全设计，授权与访问控制不严格，身份验证不充分，而各类创新型工业应用软件所面临的病毒、木马、漏洞等安全问题使原来相对封闭的工业网络暴露在互联网上，增大了工控协议和工业 IT 系统被攻击利用的风险。

03

数据传输及调用安全

云计算、虚拟化技术等新兴IT技术在工业互联网的大规模应用，在促进关键工业设备使用效率、提升整体制造流程智能化、透明化的同时，打破原有封闭自治的工业网络环境，使得安全边界更加模糊甚至弱化，各种外来应用数据流量及对工厂内部数据资源的访问调用缺乏足够透明性及相应监管措施，同时各种开放的 API 接口、多应用的的接入,使得传统封闭的制造业内部生产管理数据、生产操作数据等，变得开放流动，与及工厂外部各类应用及数据源产生大师交互、流动和共享，使得行业数据安全传输与存储的风险大大增加。

04

访问安全

工业互联网核心的各类创新型场景化应用，带来了更多的参与对象基础网络、OT 网络、生产设备、应用、系统等，通过与 5G 网络的深度融合，带来了更加高效的网络服务能力，收益于愈发灵活的接入方式，但也带来的新的风险和挑战，应用访问安全问题日益突出。

针对上面工业互联网遇到的安全问题，青云 科技 旗下的 Evervite Networks 光格网络面向工业互联网行业，提出了工业互联网 SD-NaaS（software definition network & security as a service 软件定义网络与安全即服务）解决方案，依托统一身份安全认证与访问控制、东西向流量、南北向流量统一零信任网络安全模型架构设计。工业互联网平台可以借助 SD-NaaS 构建动态虚拟边界，不再对外直接暴露应用，为工业互联网提供接入终端/网络的实时认证及访问动态授权，有效管控内外部用户、终端设备、工厂工业主机、边缘计算网关、应用系统等访问主体对工业互联网平台的访问行为，从而全面提高工业互联网的安全防护能力。帮助企业利用零信任网络安全防护架构建设工业互联网安全体系，让 5G、边缘计算、物联网等能力更好的服务于工业互联网的发展。

基于光格网络 SD-NaaS 架构的工业互联网安全体系大体可以分四个层面：

基于统一身份认证的网络安全接入

首先 SD-NaaS 平台引入零信任安全理念，对接入工业互联网的各类用户及工控终端，启用全新的身份验证管理模式，提供全面的认证服务、动态业务授权和集中的策略管理能力，SD-NaaS 持续收集接入终端日志信息，结合身份库、权限数据库、大数据分析，身份画像等对终端进行持续信任评估，并基于身份、权限、信任等级、安全策略等进行网络访问动态授权，有力的保障了 5G+ 工业互联网场景下的终端接入的安全。

最小权限，动态授权的工业安全控制

其次针对工业互联网时代下的工控网络面临的安全隐患，SD-NaaS 零信任网络平台提出全新的控制权限分配机制， 基于“最小化权限，动态授权”原则，控制权限判定不再基于简单的静态规则（IP 黑白名单，静态权限策略等），而是基于工控管理员、工程师和操作员等不同身份及信任等级，控制服务器、现场控制设备和测量仪表等不同终端的安全策略，不同工控指令权限，结合大数据安全分析进行动态评估及授权，实现工业边界最小授权，精细化的访问控制。以此避免工业控制网络受到未知漏洞威胁，同时还可以有效的阻止操作人员异常操作带来的危害。

端到端加密，精细化授权的数据防护

工业生产中会产生海量的工业数据包括研发设计、开发测试、系统设备资产信息、控制信息、工况状态、工艺参数等，平台各应用间有大量的数据共享与协同处理需求，SD-NaaS 平台提供更强壮的端到端数据安全保护方法，通过实时信任检测、动态评估访问行为安全等级，建立安全加密隧道以保障数据在应用间流动过程的安全可靠。同时生产质量控制系统、成本自动核算系统、生产进度可视系统等各类工业系统之间的 API 交互，数据库调用等行为，SD-NaaS 平台可实现细颗粒度的操作权限控制，对所有的增删改查等动作进行行为审计。

采用应用隐藏和代理访问的应用防护

最后 SD-NaaS 平台采用 SDP 安全网关和 MSG 微分段技术实现工业互联网平台的应用隐身和安全访问代理，有效管理工业互联网平台的网络边界及暴露面，并基于工程师、操作员、采购、销售、供应链等不同身份进行最细颗粒度的动态授权（如生产数据，库存信息，进销存管理等），对所有的访问行为进行审计，构建全方位全天候的应用安全防护屏障。

基于光格网络 SD-NaaS 解决方案，我们在工业视觉、智能巡检、远程驾驶、AI 视频监控等场景实现安全可靠落地；帮助企业在确保安全的基础上，打造支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的工业云平台，利用工业互联网平台 探索 工业制造业数字化、智能化转型发展新模式和新业态。

SD-NaaS 最佳实践：

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⑸ 大数据技术平台有哪些

java：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。基础

Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的？排队买票你知道不？数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰溜溜的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方(比如Kafka)的。

Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

⑹ 浅谈互联网+的发展形势与政策论文(3)

互联网+的形势与政策论文篇三
《试谈企业转型互联网+的 财务管理 》

一、互联网+引发企业变革

所谓互联网+，就是企业利用互联网、大数据、云计算等科技手段，对市场、用户、产品、企业价值链乃至商业模式进行审视创新的思维模式。互联网+的“+”，不是简单相加，而是思维、理念、模式上的融合与重塑。18至19世纪第一次工业革命发明的蒸汽机技术，19至20世纪的电力技术，导致了社会发展的巨大变化。21世纪，互联网也势必会推动社会生产力的重大提升，在这样的大环境下，企业必须要适应变化，积极变革，运用互联网思维来实现自我转变。

当前，管理层提出创新驱动发展的理念，提出充分利用互联网技术和互联网经济模式实现新的跨越式发展思路，制定“互联网+”行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展。这也就是进入创新2.0时代创新驱动发展的“新常态”，因此，“互联网+”也自然拥有更丰富、更深刻、更富时代特征的内涵。

一般来说，传统企业向互联网+转型会经历四个阶段(见表1)。

对于前三个阶段，很多企业已经在积极实践。第四个阶段是运用互联网思维去重构企业的价值链。那么何为互联网思维，我们可以依托迈克尔?波特的价值链模型，具体构建企业的互联网思维变革(见图1)。

二、互联网+转型对企业财务管理提出的挑战

在实现互联网+转型过程中，根据实际情况，每个企业都会有各自的目标和任务、困难与挑战，但是总体方向应该是基本相向的。在互联网+的转型发展过程中，企业都应能够依靠互联网技术实时获取到及时的产、供、销、人、财、物的信息，从而有效支持企业的管理决策;同时，应该真正转变思维模式，利用互联网思维模式改变传统企业的职能管理部门既有的条块化的管理模式，形成互相交融支持的共享化模式。

要实现这样的转变，需要有效构建企业的大数据交互平台，需要理念的重塑和流程的再造，而其中极为重要的部分就是企业财务管理部门的转型和重塑。传统企业财务管理工作主要偏重于各种基础数据的记录与核算，对目前企业向互联网+转型急需的风险管理、战略管理、市场管理、预算管理、供应链管理等涉及比较少。因此，企业在互联网+转型过程中，财务管理是基础，是重中之重。如何来推进企业财务管理的互联网+转型，总的来说，应着重加强如下九种能力(见图2)。

具 体操 作上，在互联网+时代，企业财务部门要从一般职能部门转变为核心职能部门，重点在于进一步提升管理会计的能力，努力实现三项转型：业务支撑转型、核心工作转型、运作模式转型(见图3)。只有不断加强管理会计能力与范围，财务部门才能很好地进行企业经营状况预测，进行业务计划预算，编制财务报表及相关分析，为业务部门的经营业务提供有效的数据支持，成为业务部门的伙伴;同时，财务部门还可以利用大数据的技术与平台，综合利用财务和非财务信息加工形成满足相关方面需求的报告，支持相关的经营决策。

三、转变财务管理适应互联网+转型需求

(一)加强财务管理的战略支持

为加强 企业战略 层面的管理，西方企业形成了战略地图、平衡记分卡等管理工具，以实现财务管理对企业发展的战略支持。随着市场经济的发展和管理水平提升，一大批中国企业也在经营实际中不断应用这些管理工具，逐步从粗放式管理阶段过渡到精细化管理阶段。但是从目前看，中国 企业管理 会计实践仍更多停留在企业内部管理支撑上，停留在经营管理层面，还远未达到战略层面。

在互联网+时代，企业面临的将是一个快速调整变化时期。随着环境变化，企业面临着诸如组织结构、管理模式等各种各样管理的调整和改变。在这个背景之下，财务管理就要从更高层次，包含从企业预测，到企业全面预算，到企业管理会计，再到风险管控、财务战略管理等，对企业战略的形成与调整进行有效支撑。

(二)财务管控去中心化

互联网使企业之间的交易及其管理控制活动实现了充分、即时的连接，使各种组织结构呈现出扁平、多元的趋势，这对传统的集团财务集中管控架构提出了挑战。互联网自身就强调去“去中心化”，但是“去中心化”并不意味着弱化管控，“互联网+”的管控，重在构建大数据分析平台并从大数据中挖掘出有价值的信息，这个可扩展、灵活而可管理的数据基础架构就是企业大数据中心与管理控制平台。在这个中心与平台上，能够提供一系列完整语义的数据处理功能，提供对流程、表单、应用程序界面数据等完整的搭建方案，完成企业各项数据的集成与交换，是一种强兼容性的数据仓库，也是关于应用系统的集成设计器和工具箱，它可以在同一个框架下，实现对企业产供销、人财物等各项分布式多源异构数据的管理分析。

大数据处理平台建设是一项企业顶层战略行动，目前许多企业已经在实践中取得了成效。比如，云会计通过多媒体终端，使企业成员在“云端”共享和处理会计数据，实现了远程管控，大大提高了会计与财务管理工作效率;利用大数据平台，企业管理者可以实时通过财务信息与非财务信息融合后的深度分析，对企业的经营风险进行全面、系统地预测、识别、控制和应对，实现企业对市场变化的柔性适应，同时帮助企业实现财务共享服务，实现“核算、报账、资金、决策”在企业内的协同应用。

(三)财务分析的非结构化

在传统会计领域，整个会计核算工作始终是严格按照会计准则来处理所有经济交易与事项，从经济业务发生到原始凭证、记账凭证、登记账薄、编制会计报表等相关业务都存在着严格、明确、确定的程序与方向，甚至是唯一的表达方式。这种表达方式即为结构化的会计数据。在互联网+时代，以交易、业务、事项、预测为主的财务工作有可能实现新的提升，财务分析的理念、功能、模式和方式方法也将发生颠覆性变革。将会突破原有会计和财务管理方面诸多技术上的障碍，大幅提高信息获取、数据收集和分析的能力;同时在评判投资项目可行性、改进管理流程、全过程成本管理等方面也将发挥重要作用。

由于信息获取与分析能力的提升，“互联网+”的发展对于财务管理理念和模式的颠覆，将突破传统的财务与会计领域，全面向产品销售、研发创新、人力资源等多个领域延伸和渗透。互联网+时代财务管理与传统财务管理相比，不再停留于记账算账，将会形成新的“大数据”“大财务”的概念模式定位，跟企业业务有关的一切数据的收集、处理和分析将会进入大数据时代的财务管理范畴。

财会人员的分析对象将是报表数据与非报表数据的双重并行，实现对非结构化数据进行分析。比如对财务报表的分析依次从偿债能力、盈利能力、周转能力、发展能力等结合外围情况进行关联性分析，同时，对报表附注、业务信息等电子数据进行分类归纳、筛选对比，重点掌握大额资金往来、重大资本运作、重大或有风险、重大资产损失等态势，实现非结构化数据与财务结构数据的关联分析。

对全面或相关环节内部控制的测评数据、内部 规章制度 等电子数据进行存在性、符合性分析，对照有关法律法规和企业的规章制度，评价内部控制的健全性、合理性和有效性，评估控制风险水平，并对非结构化数据中的关键分析信息进行抽取和结构化处理，结合结构化财务数据，对具体问题进行深入分析。

(四)建立立体交互式预算系统

互联网+的基本要求是使信息管理体系建设更加智能。预算从编制、执行到监督，始终面临着技术实施、心理博弈的挑战，从时间与空间角度看，也需要多维视角，而不应该局限于“先编制、后执行、再分析”的一维视角。目前，企业预算管理面临诸多挑战：在预算编制环节，目前大部分企业还在初级阶段，管理层对于数据的真实性与合理性很难做出判断，因为很多数据仍然是经验化数据，科学性得不到认证，很多基础性预算数据并不会充分考虑企业面临的不断变化的市场环境，也很少有企业真正实现合理的预算调整。在预算控制环节，缺乏科学合理的控制体系，没有有效的信息化手段控制;在预算分析环节，大部分企业仍在进行简单的图表分析，无法针对不同需求和不同角度对财务数据进行全面分析。

针对上述问题，在引入互联网+财务管理模式下，利用大数据支持的信息管理体系即可以有效打破数据存储和利用的壁垒，对企业多年积累的业务、财务、市场和人事等方面的各种信息进行深入的挖掘和分析，以实现企业的战略目标分解、预算编制和预算报告等工作，形成更加系统化、科学化的预算管理流程。尤其在企业的预算执行监控过程中，可以有效完成企业预算系统和业务系统的集成。由于业务信息系统数据是及时更新的，而预算系统只是在规定的编制与调整期间才会发生。通过大数据下的企业全面预算管理信息化平台，可以实现数据及时对照与调整，实现科学有效监控，从而使预算管理能更加符合企业发展的需要。

(五)基于互联网思维的财务信息流程再造

我国企业的财务管理信息化先后经历四个阶段，一是运用单机进行会计核算。二是实现集团化资源部分共享，即主机的终端式管理。三是局域联网，通过服务器与各端口等进行联系和数据交互。四是互联网+引发的大数据管理。

传统的会计信息主要按照固有的处理流程和方法服务于企业决策层、政府、债权人和投资人等，但是随着市场经济的发展，希望获得会计信息包括特定用途会计信息的相关方不断增加，由于传统会计信息的处理流程和方法的限制，会计信息还未真正实现及时性与个性化。在互联网+时代，由于网络和计算机的存在，提升了财务效率，打破了时间性限制，突破了间隔的瓶颈，使会计信息按需求加工和实时传送成为可能，能够随时为会计信息需求方提供符合需要的财务信息，将极大提升企业的经营效率和发展水平。从具体业务流程来说，在企业内部以及企业与外部环境之间存在着四种循环，即信息流、资金流、物资流和人员流。

财务管理主要是处理两种活动：信息流和资金流，对于企业而言，普通主要处理的就是资金的活动和业务的活动。传统财务管理由于间隔的缘由，业务流和资金流常常呈现一定的分化，存在着业务流和资金流的不同步，这也是由于客观条件导致的。在互联网+时代，随着电子商务和网上银行应用越来越广泛，业务流和资金流将呈现一种交融的倾向，财务与业务之间的信息不对称将会改变，财务流程与业务流程的协同化将会进一步提高，从而更加有利于财务信息资源与业务信息资源的优化配置。

四、结语

“互联网+”所带来的革命性变革，已经在社会发展的各个领域产生重大影响。同样，也对现代企业的财务管理系统产生了巨大的冲击和影响，基于技术环境的改变，大数据量、多样的格式、分散化的存储将成为互联网+时代会计数据的发展趋势。企业财务管理必须积极适应互联网+转型的需要，根据企业经营实际，不断加以创新，不断提升发展，从而实现企业新的跨越发展。
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⑺ 如何架构大数据系统hadoop

大数据数量庞大，格式多样化。

大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。

它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。

因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。

一、大数据建设思路

1）数据的获得

大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。

随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。

这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。

因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。

2）数据的汇集和存储

互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了

数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。

应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。

数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。

3）数据的管理

大数据管理的技术也层出不穷。

在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。

其中分布式存储与计算受关注度最高。

上图是一个图书数据管理系统。

4）数据的分析

数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。

大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。

批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。

挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。

5）大数据的价值：决策支持系统

大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来；通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系；通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。

6）数据的使用

大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集；二是新型的数据处理和分析技术；三是运用数据分析形成价值。

大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领域正在产生革命性的影响。

大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。

二、大数据基本架构

基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。

一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储；二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。

因此，大数据的存储和处理与云计算技术密不可分，在当前的技术条件下，基于廉价硬件的分布式系统（如Hadoop等）被认为是最适合处理大数据的技术平台。

Hadoop是一个分布式的基础架构，能够让用户方便高效地利用运算资源和处理海量数据，目前已在很多大型互联网企业得到了广泛应用，如亚马逊、Facebook和Yahoo等。

其是一个开放式的架构，架构成员也在不断扩充完善中，通常架构如图2所示：

Hadoop体系架构

（1）Hadoop最底层是一个HDFS（Hadoop Distributed File System，分布式文件系统），存储在HDFS中的文件先被分成块，然后再将这些块复制到多个主机中（DataNode，数据节点）。

（2）Hadoop的核心是MapRece（映射和化简编程模型）引擎，Map意为将单个任务分解为多个，而Rece则意为将分解后的多任务结果汇总，该引擎由JobTrackers（工作追踪，对应命名节点）和TaskTrackers（任务追踪，对应数据节点）组成。

当处理大数据查询时，MapRece会将任务分解在多个节点处理，从而提高了数据处理的效率，避免了单机性能瓶颈限制。

（3）Hive是Hadoop架构中的数据仓库，主要用于静态的结构以及需要经常分析的工作。

Hbase主要作为面向列的数据库运行在HDFS上，可存储PB级的数据。

Hbase利用MapRece来处理内部的海量数据，并能在海量数据中定位所需的数据且访问它。

（4）Sqoop是为数据的互操作性而设计，可以从关系数据库导入数据到Hadoop，并能直接导入到HDFS或Hive。

（5）Zookeeper在Hadoop架构中负责应用程序的协调工作，以保持Hadoop集群内的同步工作。

（6）Thrift是一个软件框架，用来进行可扩展且跨语言的服务的开发，最初由Facebook开发，是构建在各种编程语言间无缝结合的、高效的服务。

Hadoop核心设计

Hbase——分布式数据存储系统

Client：使用HBase RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信

Zookeeper：协同服务管理，HMaster通过Zookeepe可以随时感知各个HRegionServer的健康状况

HMaster: 管理用户对表的增删改查操作

HRegionServer：HBase中最核心的模块，主要负责响应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写数据

HRegion:Hbase中分布式存储的最小单元，可以理解成一个Table

HStore：HBase存储的核心。

由MemStore和StoreFile组成。

HLog：每次用户操作写入Memstore的同时，也会写一份数据到HLog文件

结合上述Hadoop架构功能，大数据平台系统功能建议如图所示：

应用系统：对于大多数企业而言，运营领域的应用是大数据最核心的应用，之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据，但随着大数据时代的到来，来自于互联网、物联网、各种传感器的海量数据扑面而至。

于是，一些企业开始挖掘和利用这些数据，来推动运营效率的提升。

数据平台：借助大数据平台，未来的互联网络将可以让商家更了解消费者的使用**惯，从而改进使用体验。

基于大数据基础上的相应分析，能够更有针对性的改进用户体验，同时挖掘新的商业机会。

数据源：数据源是指数据库应用程序所使用的数据库或者数据库服务器。

丰富的数据源是大数据产业发展的前提。

数据源在不断拓展，越来越多样化。

如：智能汽车可以把动态行驶过程变成数据，嵌入到生产设备里的物联网可以把生产过程和设备动态状况变成数据。

对数据源的不断拓展不仅能带来采集设备的发展，而且可以通过控制新的数据源更好地控制数据的价值。

然而我国数字化的数据资源总量远远低于美欧，就已有有限的数据资源来说，还存在标准化、准确性、完整性低，利用价值不高的情况，这**降低了数据的价值。

三、大数据的目标效果

通过大数据的引入和部署，可以达到如下效果：

1）数据整合

·统一数据模型：承载企业数据模型，促进企业各域数据逻辑模型的统一；

·统一数据标准：统一建立标准的数据编码目录，实现企业数据的标准化与统一存储；

·统一数据视图：实现统一数据视图，使企业在客户、产品和资源等视角获取到一致的信息。

2）数据质量管控

·数据质量校验：根据规则对所存储的数据进行一致性、完整性和准确性的校验，保证数据的一致性、完整性和准确性；

·数据质量管控：通过建立企业数据的质量标准、数据管控的组织、数据管控的流程，对数据质量进行统一管控，以达到数据质量逐步完善。

3）数据共享

·消除网状接口，建立大数据共享中心，为各业务系统提供共享数据，降低接口复杂度，提高系统间接口效率与质量；

·以实时或准实时的方式将整合或计算好的数据向外系统提供。

4）数据应用

·查询应用：平台实现条件不固定、不可预见、格式灵活的按需查询功能；

·固定报表应用：视统计维度和指标固定的分析结果的展示，可根据业务系统的需求，分析产生各种业务报表数据等；

·动态分析应用：按关心的维度和指标对数据进行主题性的分析，动态分析应用中维度和指标不固定。

四、总结

基于分布式技术构建的大数据平台能够有效降低数据存储成本，提升数据分析处理效率，并具备海量数据、高并发场景的支撑能力，可大幅缩短数据查询响应时间，满足企业各上层应用的数据需求。

⑻ 大数据平台构建常见的问题有哪些

平台层面的保障

传统的权限控制通常是以系统功能为中心来进行设计，通过控制用户对功能的访问来达到权限控制的目的。这种控制方式在大数据中心已经捉襟见肘，比如对于同一个数据分析功能，不同产品的分析人员只能操作本产品的数据;

数据层面的保障

大数据中心面向公司所有的产品负责提供数据处理的能力，那么业务数据每天都在平台上流转，如何合理控制数据平台工程师对业务数据的访问;

风险预防和审计

产品的业务形态决定了其系统设计，在其不断演进过程中，数据模型也在不断演进，必然会持续产生一些脏数据，要保证数据的质量，在数据治理环节会加入更多的人工参与，也增加数据泄漏的风险;

流程和制度

哪些数据可以公开、公开的范围是多广?数据可以给哪些人使用?某个业务部门想使用另外一个业务部门的数据，应该走什么样的流程?处理这些事情在很长一段时间都是见招拆招，看起来很灵活其实毫无规则可言。

关于大数据平台构建常见的问题有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

⑼ 辣椒5G智慧农业物联网大数据平台丨水肥一体化控制系统

系统简介

水肥一体化智能控制系统通过与灌溉系统相结合，实现智能化控制。系统由物联网监控平台、气象数据采集终端、视屏监控、施肥一体机、过滤系统、阀门控制器、电磁阀、田间水管线等组成。

图为河南益民控股5G+智慧辣椒种植基地水肥一体化系统控制中心

概述

水肥一体化技术是将灌溉与施肥融为一体的农业新技术。水肥一体化是借助压力系统(或地形自然落差)，将可溶性固体或液体肥料，按土壤养分含量和作物种类的需肥规律和特点，配兑成的肥液与灌溉水一起，通过可控管道系统供水、供肥，使水肥相融后，通过管道、喷枪或喷头形成喷灌、均匀、定时、定量，喷洒在作物发育生长区域，使主要发育生长区域土壤始终保持疏松和适宜的含水量，同时根据不同的作物的需肥特点，土壤环境和养分含量状况，需肥规律情况进行不同生育期的需求设计，把水分、养分定时定量，按比例直接提供给作物。

系统原理图

水肥一体化系统通常包括水源工程、首部枢纽、田间输配水管网系统和灌水器等四部分，实际生产中由于供水条件和灌溉要求不同，施肥系统可能仅由部分设备组成。

水肥一体机

水肥一体机系统结构包括：控制柜、触摸屏控制系统、混肥硬件设备系统、无线采集控制系统。支持pc端以及微信端实施查看数据以及控制前端设备；水肥一体化智能灌溉系统可以帮助生产者很方便的实现自动的水肥一体化管理。系统由上位机软件系统、区域控制柜、分路控制器、变送器、数据采集终端组成。通过与供水系统有机结合，实现智能化控制。可实现智能化监测、控制灌溉中的供水时间、施肥浓度以及供水量。变送器（土壤水分变送器、流量变送器等）将实时监测的灌溉状况，当灌区土壤湿度达到预先设定的下限值时，电磁阀可以自动开启，当监测的土壤含水量及液位达到预设的灌水定额后，可以自动关闭电磁阀系统。可根据时间段调度整个灌区电磁阀的轮流工作，并手动控制灌溉和采集墒情。整个系统可协调工作实施轮灌，充分提高灌溉用水效率，实现节水、节电，减少劳动强度，降低人力投入成本。

施肥系统

水肥一体化施肥系统原理由灌溉系统和肥料溶液混合系统两部分组成。灌溉系统主要由灌溉泵、稳压阀、控制器、过滤器、田间灌溉管网以及灌溉电磁阀构成。肥料溶液混合系统由控制器、肥料灌、施肥器、电磁阀、传感器以及混合罐、混合泵组成。

4.1：输配水管网系统

由干管、支管、毛管组成。干管一般采用PVC管材，支管一般采用PE管材或PVC管材，管径根据流量分级配置,毛管目前多选用内镶式滴灌带或边缝迷宫式滴灌带；首部及大口径阀门多采用铁件。干管或分干管的首端进水口设闸阀，支管和辅管进水口处设球阀。

输配水管网的作用是将首部处理过的水, 按照要求输送到灌水单元和灌水器，毛管是微灌系统的最末一级管道，在滴灌系统中，即为滴灌管，在微喷系统中，毛管上安装微喷头。

4.2：环境数据采集器

4.2.1气象信息采集

环境数据采集器由低功耗气象传感器、低功耗气象数据采集控制器和计算机气象软件三部分组成。可同时监测大气温度、大气湿度、土壤温度、土壤湿度、雨量、风速、风向、气压、辐射、照度等诸多气象要素；具有高精度高可靠性的特点，可实现定时气象数据采集、实时时间显示、气象数据定时存储、气象数据定时上报、参数设定等功能。

4.2.2土壤墒情采集

土壤检测仪可实现对土壤不同深度的温度、湿度、EC、 PH等数据监控，通过5G信号传输至AI农大数据平台，借助于大数据平台的综合建模分析，从而给出土壤土质的综合评级，并语音播报。

4.3：无线阀门控制器

阀门控制器是接收由田间工作站传来的指令并实施指令的下端。阀门控制器直接与管网布置的电磁阀相连接，接收到田间工作站的指令后对电磁阀的开闭进行控制，同时也能够采集田间信息，并上传信息至田间工作站，一个阀门控制器可控制多个电磁阀。

电磁阀是控制田间灌溉的阀门，电磁阀由田间节水灌溉设计轮灌组的划分来确定安装位置及个数。

4.4：灌水器系统

微灌按微灌灌水流量小，一次灌水延续时间较长，灌水周期短，需要的工作压力较低，能够较精确的控制灌水量，能把水和养分直接地输送到作物根部附近的土壤中去。

系统功能

5.1：用水量控制管理

实现两级用水计量，通过出口流量监测作为本区域内用水总量计量，通过每个支管压力传感采集数据实时计算各支管的轮灌水量，与阀门自动控制功能结合，实现每一个阀门控制单元的用水量统计。同时水泵引入流量控制，当超过用水总量将通过远程控制，限制区域用水。

5.2：运行状态实时监控

通过水位和视频监控能够实时监测滴灌系统水源状况，及时发布缺水预警；

通过水泵电流和电压监测、出水口压力和流量监测、管网分干管流量和压力监测，能够及时发现滴灌系统爆管、漏水、低压运行等不合理灌溉事件，及时通知系统维护人员，保障滴灌系统高效。

5.3：阀门自动控制功能

通过对农田土壤墒情信息、小气候信息和作物长势信息的实时监测，采用无线或有线技术，实现阀门的遥控启闭和定时轮灌启闭。根据采集到的信息，结合当地作物的需水和灌溉轮灌情况制定自动开启水泵、阀门，实现无人职守自动灌溉，分片控制，预防人为误操作。

5.4：PC展示平台

通过物联网水肥一体化智能监测平台，能够为用户提供传感器数据、图片远程、采集、传输、储存、处理及报警信息发送等服务。该平台以集中式分区化的方式为用户提供便捷、经济、有效的远程监控整体解决方案。通过物联网智能监测平台，用户可以不受时间、地点限制对监控目标进行实时监控、管理、观看和接收报警信息。

5.5：移动终端

建立手机系统，客户直接采用微信客户端就可以控制和查看实时数据，手机端具有手动启动、关闭电磁阀，水泵等设备功能。

5.6：运维管理功能

包括系统维护、状态监测和系统运行的现场管理；实现区域用水量计量管理、旱情和灌溉预报专家决策、信息发布等功能的远程决策管理；以及对用水、耗电、灌水量、维护、材料消耗等进行统计和成本核算，对灌溉设施设备生成定期维护计划，记录维护情况，实现灌溉工程的精细化维护运行管理。

节水灌溉自动化控制系统能够充分发挥现有的节水设备作用，优化调度，提高效益，通过自动控制技术的应用，更加节水节能，降低灌溉成本，提高灌溉质量，将使灌溉更加科学、方便，提高管理水平。