❶ 智慧交通云平台实现了,跨行业跨部门跨地域数据共享对吗
对。大数据轮耐共享平台及交通云技术应用建立了国家级、省级、市级三级大数据共享云平台，数据由下至上逐级汇聚，实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的数据共享、协同管理和一体化服务；在信息资源整合上持续发力，加强与政府、社会各方面数据的汇聚整合和关联分析，加强对基层实战部门的开放接入和应用指导，切实让大数据银或充分释放“大”的能量，体现“锋桐伍大”的价值。
❷ 大数据基础平台有哪些
国内大数据平台有：
1、星环Transwarp。星环科技是一个以hadoop生态系统为基础的大型数据平台公司，被Gartner魔力象限列入名单过，它的潜力不容忽视，它在技术上对hadoop不稳定的部分进行了优化，功能得到了改进，提供了hadoop的企业大数据引擎等。
2、TalkingData。TalkingData属于独立的第三方品牌。它的产品与之服务涵盖了移动应用数据统计、公共数据查询、综合数据管理等多款极具针对性的产品及服务。在银行、互联网、电商行业有广泛的数据服务应用。
3、友盟+。友盟+是第一个第三方的全域大数据服务供应商，可以全面覆盖PC机、无线路由器等多种设备。为企业提供基础统计、操作分析、数据决策等全业务链的数据应用解决方案，帮助企业进行数据化操作和管理。
4、网易猛犸。网易猛犸大数据平台提供了海量应用开发的一站式数据管理平台，其中还包含了大数据开发套件和hadoop发布。该套件主要包括数据开发、任务操作、自助分析、以及多租户管理等。
5、GrowingIO。GrowingIO是一种基于因特网用户行为的数据分析产品，具有无埋点数据采集技术，可通过行为数据，如网页或APP的浏览轨迹、点击记录、鼠标滑动轨迹等行为数据，对用户行为数据，进行实时的分析，用于优化产品体验，实现精益化操作。
6、神策数据。神策数据原理也与GrowingIO类似。但是它在技术上提供开放的查询API和完整的SQL接口，同时与MapRece和Spark等计算引擎无缝融合，随时以最高效的方式来访问干净、规范的数据。
❸ 国内现在的物流大数据平台有哪些
一、发啦网
发啦网针对我国物流信息资源整合和跨区域应用的需要而专打造的全国性平台，应用四位属一体（四位指：政府物流、园区物流、企业物流和个人物流）平台建设理念，融入了云计算和RFID等物联网先进技术。
二、物流全搜索
物流全搜索平台以功能强、内容全为亮点，平台内容涉及物流行业的方方面面，其丰富的内容和强大的功能能够满足物流行业及周边人员实现物流及相关资料查询，将带来物流行业网络信息的聚集，实现一站满足所有物流人需求，引领中国物流企业迈进全新的互联网高速信息时代。
三、中国物通网
网站把物流公司、运输车辆、海运、空运、快递、搬家与发货企业共同汇集于一个信息平台，七者间网上互动，直接交流，实现了互相合作、相互竞争；网络互补等优势，共同形成了全方位、立体式的信息流，实现了物流信息网络化、全球化；同时网站采用了先进的“网点”“线路”设计理念，大大提高了用户获取信息的效率。
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❹ 物流与供应链管理如何有效运用大数据
首先从移动互联网和大数据的特点入手，移动互联网突破了时间和空间的限制，使得人们可以随时随地触网，同时也表现出了碎片化。大数据是建立在大规模的数据上，有了大量的数据，就可以进行分析和归类，从而精准地确定需求。大数据对供应链的影响如下：
1、库存优化。比如，SAS独有的功能强大的库存优化模型可以实现在保持很高的客户满意度基础上，把供应成本降到最低并提高供应链的反应速度。其库存成本第一年就可下降15%～30%，预测未来的准确性则会上升20%，由此带来的是其整体营收会上升7%～10%。当然还有一些其他的潜在好处，如提升市场份额等。此外，运用SAS系统，产品质量会得到显著提升，次品率也会因此减少10%～20%。
2、创造经营效益，从供应链渠道，以及生产现场的仪器或传感器网络收集了大量数据。利用大数据对这些数据库进行更紧密的整合与分析，可以帮助改善库存管理、销售与分销流程的效率，以及对设备的连续监控。制造业要想发展，企业必须了解大数据可以产生的成本效益。对设备进行预测性维护，现在就具备采用大数据技术的条件。制造业将是大数据营业收入的主要来源。
3、B2B电商供应链整合。强大的电商将引领上游下游生产计划-下游销售对接，这种对接趋势是上游制造业外包供应链管理Supply-Chain，只专注于生产Manufacturing，ProctionChain(R&D)。物流外包上升到供应链外包是一个巨大的飞跃，体现了电商的强大竞争力和整合能力，海量数据支持和跨平台、跨公司的对接成为可能。B-B供应链整合具有强大的市场空间，能够改善我国产业布局、产业链优化、优化产能分配、降低库存、降低供应链成本、提高供应链效率。
4、物流平台规模发展，B-C商业模式整合已经成为现实，但是物流执行平台的建设是拖后腿的瓶颈。多样产品的销售供应链的整合有很大的技术难题，如供货周期、库存周期、配送时效、物流操作要求等，这样的物流中心难度很大，大数据平台建设将驱动整体销售供应链整合;中国的还有的现实问题跨区域物流配送、城乡差异等，政府的管制是一大难点/疑难杂症，大数据平台有助于政府职能调整到位。
5、产品协同设计，过去大家最关心的是产品设计。可是现在，在产品设计和开发过程中，相关人员相互协同，工厂与制造能力也在同步设计和开发中。当前的压力在于向市场交付更具竞争力、更高配置、更低价格、更高质量的产品，而同时满足所有这些要求，是制造和工程企业的下一个重大的价值所在。这也正是大数据的用武之地。
❺ 大数据分析平台哪个好_大数据分析平台哪个好
以下为大家介绍几个代表性数据分析平台：
1、Cloudera
Cloudera提供一个可扩展、灵活、集成的平台，可用来方便的管理您的企业中快速增长的多种多样的数据，从而部署和管理Hadoop和相关项目、操作和分析您的数据以及保护数据的安全。ClouderaManager是一个复杂的应用程序，用于部署、管理、监控CDH部署并诊断问题，ClouderaManager提供AdminConsole，这是一种基于Web的用户界面，是您的企业数据管理简单而直接，它还包括ClouderaManagerAPI，可用来获取集群运行状况信息和度量以及配置ClouderaManager。
2、星环Transwarp
基于hadoop生态系统的大数据平台公司，国内唯一入选过Gartner魔力象限的大数据平台公司，对hadoop不稳定的部分进行了优化，功能上进行了细化，为企业提供hadoop大数据引擎及数据库工具。
3、阿里数加
阿里云发布的一站式大数据平台，覆盖了企业数仓、商业智能、机器学习、数据可视化等领域，可以提供数据采集、数据深度融合、计算和挖掘服务，将计算的几个通过可视化工具进行个性化的数据分析和展现，图形展示和客户感知良好，但是需要捆绑阿里云才能使用，部分体验功能一般，需要有一定的知识基础。maxcompute(原名ODPS)是数加底层的计算引擎，有两个维度可以看这个计算引擎的性能，一个是6小时处理100PB的数据，相当于1亿部高清电影，另外一个是单集群规模过万台，并支持多集群联合计算。
4、华为
基于Apache进行功能增强的企业级大数据存储、查询和分析的统一平台。完全开放的大数据平台，可运行在开放的x86架构服务器上，它以海量数据处理引擎和实时数据处理引擎为核心，针对金融、运营商等数据密集型行业的运行维护、应用开发等需求，打造了敏捷、智慧、可信的平台软件。
5、网易猛犸
网易猛犸大数据平台使一站式的大数据应用开发和数据管理平台，包括大数据开发套件和hadoop发行版两部分。大数据开发套件主要包含数据开发、任务运维、自助分析、数据管理、项目管理及多租户管理等。大数据开发套件将数据开发、数据分析、数据ETL等数据科学工作通过工作流的方式有效地串联起来，提高了数据开发工程师和数据分析工程师的工作效率。Hadoop发行版涵盖了网易大数据所有底层平台组件，包括自研组件、基于开源改造的组件。丰富而全面的组件，提供完善的平台能力，使行凯其能轻易地构建不同领域的解决方案，满足不同类型的业郑桐务需求。
6.知于大数据分析平台
知于平台的定位与当今流行的平台定位不一样，它针对的主要是中小型档丛唤企业，为中小型企业提供大数据解决方案。现阶段，平台主打的产品是舆情系统、文章传播分析与网站排名监测，每个服务的价格单次在50元左右，性价比极高。
❻ 大数据分析平台有哪些
1、国家数据： http://data.stats.gov.cn可以查询到国家统计局调查统计的各专业领域的主要指标时间序列数据。
2、阿里指数： https://index.1688.com最权威专业的行业价格、供应、采购趋势分析。
3、微指数： https://data.weibo.com/index微指数是对提及量、阅读量、互动量加权得出的综合指数，更加全面的体现关键词在微博上的热度情况。
4、微信指数： 微信里面搜一搜“微信指数”就能直接找到。立足于微信生态，依托海量用户数据，微信指数具有天生优势。
5、淘宝生意参谋： https://sycm.taobao.com生意参谋基于“支付金额=访客数*转化率*客单价”这一公式，帮你快速定位生意波动的核心因素。
6、搜狗指数： http://shu.sogou.com/全网热门事件、品牌、人物等查询词的搜索热度变化趋势，掌握网民需求变化.
7、头条指数： https://index.toutiao.com/头条指数是巨量引擎云图推出的一种数据产品。
8、360指数： http://index.haosou.com360趋势是以360产品海量用户数据为基础的大数据展示平台。
❼ 大数据应用对跨境电子商务商务平台有哪些作用
对每个平台都有用，做市场就得大数据分析
❽ 如何构建企业内部和外部的数字化平台，实现跨部门、跨地域、跨终端的协作和沟通
针对于这个问题，企业需要脊旦哗了解和理顺数字平台商业生态系统的各类用户、供应商、合作伙伴及其之间的关系，这是实施企业数字平台发展战略的第一步。建立以用户体验为中心的数字化重塑框架，重塑企业的建设模式创新、市场激活、精准行动、敏捷运营、生态协同与组织赋能六项核心能力。建立数字化平台的愿景和目迟如标，明确企业数字平台的基本发展方向、战略重点和可行策略，并将平台化战略转化为具体的行动步骤。变革组织架构并构建新的KPI，以开放的视角、广阔的格局以及共赢的价值观看待产业链、生态问题。
同时使用用友YonSuite也可以使得这个问题樱行得到更好的解决，用友YonSuite可以帮助企业实现以下几个方面：
1)?????? 实现多源异构数据的快速接入、清洗、转换和加载；
2)?????? 提供海量并行处理（MPP）数据库服务，支持多种类型的查询语言；
3)?????? 提供多种类型的大数据分析服务，如流式分析、批量分析、交互式分析等；
4)?????? 提供多种类型的人工智能服务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等；
❾ 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。