大数据工程实施方案

❶ 大数据工程师进行数据平台建设 有哪些方案

【导语】数据平台其实在企业发展的进程中都是存在的，在进入到数据爆发式增加的大数据时代，传统的企业级数据库，在数据管理应用上，并不能完全满意各项需求。就企业自身而言，需求更加契合需求的数据平台建设方案，那么大数据工程师进行数据平台建设，有哪些方案呢?下面就来细细了解一下吧。

1、敏捷型数据集市

数据集市也是常见的一种方案，底层的数据产品与分析层绑定，使得应用层可以直接对底层数据产品中的数据进行拖拽式分析。数据集市，主要的优势在于对业务数据进行简单的、快速的整合，实现敏捷建模，并且大幅提升数据的处理速度。

2、常规数据仓库

数据仓库的重点，是对数据进行整合，同时也是对业务逻辑的一个梳理。数据仓库虽然也可以打包成SAAS那种Cube一类的东西来提升数据的读取性能，但是数据仓库的作用，更多的是为了解决公司的业务问题。

3、Hadoop分布式系统架构

当然，大规模分布式系统架构，Hadoop依然站在不可代替的关键位置上。雅虎、Facebook、网络、淘宝等国内外大企，最初都是基于Hadoop来展开的。

Hadoop生态体系庞大，企业基于Hadoop所能实现的需求，也不仅限于数据分析，也包括机器学习、数据挖掘、实时系统等。企业搭建大数据系统平台，Hadoop的大数据处理能力、高可靠性、高容错性、开源性以及低成本，都使得它成为首选。

4、MPP(大规模并行处理)架构

进入大数据时代以来，传统的主机计算模式已经不能满足需求了，分布式存储和分布式计算才是王道。大家所熟悉的Hadoop
MapRece框架以及MPP计算框架，都是基于这一背景产生。

MPP架构的代表产品，就是Greenplum。Greenplum的数据库引擎是基于Postgresql的，并且通过Interconnnect神器实现了对同一个集群中多个Postgresql实例的高效协同和并行计算。

关于大数据工程师进行数据平台建设方案的有关内容，就给大家介绍到这里了，中国社会发展至今，大数据的应用正在逐渐普及，所以未来前景不可估量，希望想从事此行业的人员能够合理选择。

❷ 专家预计东数西算工程可撬动8倍的相关产业投资

专家预计东数西算工程可撬动8倍的相关产业投资

专家预计东数西算工程可撬动8倍的相关产业投资，17日，国家发改委批复了4个算力枢纽节点建设文件，至此，全国八大算力枢纽节点建设正式全面启动，专家预计东数西算工程可撬动8倍的相关产业投资。

专家预计东数西算工程可撬动8倍的相关产业投资1

国家发展改革委等部门17日正式发布消息，同意京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝等地启动建设全国一体化算力网络国家枢纽节点。至此，全国一体化大数据中心体系完成总体布局设计，“东数西算”工程正式全面启动。

所谓“东数西算”，“数”指的是数据，“算”指的是算力。“通俗地讲，即把东部的数据传输到西部进行计算和处理，如同南水北调、西电东送。‘东数西算’是国家又一项重要战略工程，以一体化思路，推动东西部数据中心与网络、云、算力、数据要素、应用和安全等协同发展。”中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长李洁解释说。

“东数西算”8大算力枢纽

和10个集群全部落地

同一天，京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝等全国一体化算力网络4大国家枢纽节点落地。再加上去年12月贵州、内蒙古、甘肃、宁夏启动建设全国一体化算力网络国家枢纽节点获得批复，“东数西算”8大算力枢纽和10个集群全部落地。

其中，京津冀枢纽规划设立张家口数据中心集群；长三角枢纽规划设立长三角生态绿色一体化发展示范区数据中心集群和芜湖数据中心集群；成渝枢纽规划设立天府数据中心集群和重庆数据中心集群；粤港澳大湾区枢纽规划设立韶关数据中心集群，起步区边界为韶关高新区。

“国家枢纽节点将成为推动数字经济发展的‘粮仓’和‘血库’，在打造数字城市、提供超级算力、构建城市智慧大脑、提高政府治理能力和水平、保障国家网络和信息安全等方面发挥着关键作用，是关系国家安全、稳定、发展的重要战略性基础设施。”工业和信息化部信息通信经济专家委员会委员冯杰说。

每年投资体量将达数千亿元

有力带动产业上下游投资

“东数西算”建设将拉动哪些上下游产业链发展，带动多少投资？

有权威机构和专家估算，“东数西算”工程每年投资体量将达数千亿元，对相关产业拉动作用会达到1:8。这也意味着该工程将大大超过“西气东输”和“南水北调”工程。这恰恰是中国“数字经济”的力量。

“数据中心产业链既包括传统的土建工程，还涉及IT设备制造、信息通信，基础软件、绿色能源供给等，产业链条长、覆盖门类广、带动效应大。以统筹优化布局，促进数据中心精准发力，将有力带动产业上下游投资。”国家发展改革委新高司相关负责人说。

从相关研究报告的量化数据显示，计算力指数平均每提高1个百分点，数字经济和GDP将分别增长3.3%。和1.8%。。

事实上，伴随着5G、人工智能等新技术快速发展，我国数据资源存储、计算和应用需求不断提升，带动着数据中心规模的高速增长，近5年我国数据中心机架年均规模增速超过30%。

华为、世纪互联等众多公司

积极布局“东数西算”

上海证券报记者了解到，包括华为、世纪互联、中国电信、网络等多家头部企业在积极参与“东数西算”工程中。

“我们积极参与‘东数西算’工程，业务布局和国家战略高度一致。”华为云负责人告诉记者，华为公司在2017年就提出了南贵北乌的云数据中心布局，在贵安新区和乌兰察布大数据产业园均规划建设超大型数据中心基地，远期服务器均达到100万台以上。

“世纪互联成立于1996年，在1999年建成我国第一座第三方数据中心机房。在公司发展的前20多年，资源布局主要集中在一线城市及其周边。在国家‘东数西算’工程和一体化大数据中心协同创新发展指引下，世纪互联将通过新建项目向中西部地区倾斜和东部数据中心功能提升两项措施并举。其中，公司将逐渐加大在西部地区布局建设大型与超大型数据中心的比例，预计未来5年在西部地区的数据中心投资增速将是东部的两倍。”世纪互联集团轮值CEO王世琪告诉记者。

“我们位于西部枢纽节点内的数据中心，可以充分利用西部在气候、环境等方面的优势，将绿色和智能技术融入整体设计中，大幅降低数据中心的PUE和企业的运营成本，能效比PUE仅1.12，未来满负荷运行的情况下预计每年可节省电力10.1亿度，减少碳排放81万吨，相当于年植树3567万棵。”华为云负责人说。

专家预计东数西算工程可撬动8倍的相关产业投资2

17日，国家发改委批复了4个算力枢纽节点建设文件，至此，全国八大算力枢纽节点建设正式全面启动，根据测算，十四五期间，每年将新增4000亿元以上相关投资。今后，国内大数据产业也将形成“东数西算”的格局。

国家发改委批复的全国八大算力枢纽节点，4个分布京津冀、长三角、粤港澳、成渝等算力需求较大的地区附近；4个分布在贵州、内蒙古、甘肃、宁夏等可再生能源丰富的地区。国家发改委表示，目前，我国数据中心大多分布在东部，在土地、能源等资源紧张的形势下，在东部大规模发展数据中心成本高昂，难以为继；要利用西部清洁能源丰富的优势，支撑东部对算力的高需求。

中国工程院院士 清华大学教授 郑纬民：东部土地资源有限，电比较贵，一个大概100PFlops（每秒浮点运算次数）的计算中心，在东部一年要花五六千万元电费。因此，现在要想办法把东部的数据传到西部去。

国家发改委表示，未来，国内新的大规模数据中心增量将重点布局在八大算力枢纽节点，这样的布局，既要服务于重大区域发展战略实施的需求，也考虑到了网络时延要求。对于网络时延要求较高的业务，要就近建设，对网络时延要求不高的业务，比如离线分析、存储备份等，就可以率先转移到西部算力枢纽节点承接。今后，全国范围内的大型、超大型数据中心原则上将在这八大算力枢纽节点内建设。

国家发改委高技术司副司长 孙伟：要像“南水北调”“西电东送”一样，推动全国一体化的'数据中心布局建设，扩大算力设施的规模，提高算力使用效率，实现全国算力规模化、集约化发展。

（央视财经《正点财经》）

专家预计东数西算工程可撬动8倍的相关产业投资3

近日，国家发展改革委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局联合印发通知，同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地启动建设国家算力枢纽节点，并规划了10个国家数据中心集群。至此，全国一体化大数据中心体系完成总体布局设计，“东数西算”工程正式全面启动。

南都记者注意到，受此消息影响，截至2月18日收盘，云计算指数、大数据指数多股掀起涨停潮——首都在线、云赛智联、数据港、佳力图、美利云、浙大网新等涨停。

预计每年拉动4000亿元投资

“东数西算”，“数”指的是数据，“算”指的是算力。通俗来讲，“即把东部的数据传输到西部进行计算和处理。

国家发改委高技术司副司长孙伟介绍，我国西部地区资源充裕，特别是可再生能源丰富，具备发展数据中心、承接东部算力需求的潜力。“要像’南水北调’’西电东送’一样，充分发挥我国体制机制优势，从全国角度一体化布局，优化资源配置，提升资源使用效率。”

按照全国一体化大数据中心体系布局，8个国家算力枢纽节点（京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏）将作为我国算力网络的骨干连接点，发展数据中心集群，开展数据中心与网络、云计算、大数据之间的协同建设，并作为国家“东数西算”工程的战略支点，推动算力资源有序向西转移，促进解决东西部算力供需失衡问题。

每个算力枢纽内，都规划设立了1至2个数据中心集群。算力枢纽和集群的关系，类似于交通枢纽和客运车站。

国家发展改革委创新驱动发展中心副主任徐彬说，数据中心集群将汇聚大型、超大型数据中心，具体承接数据流量。集群将获得更好的政策支持、配套保障，同时在绿色节能、资源利用率、安全保障水平等方面也会有更严格的要求。

围绕8个国家算力枢纽节点，10个国家数据中心集群分别是张家口集群、长三角生态绿色一体化发展示范区集群、芜湖集群、韶关集群、天府集群、重庆集群、贵安集群、和林格尔集群、庆阳集群、中卫集群。

10个国家数据中心集群分布。来源：国家发改委

据了解，“东数西算”工程数据中心产业链条长、投资规模大，带动效应强。国家发改委预计，该项工程将带动信息通信、IT设备制造、基础软件、绿色能源供给以及土建工程等产业链发展。有业内人士测算，通过算力枢纽和数据中心集群建设，将有力带动产业上下游投资，预计启动后将每年拉动4000亿元投资。

国盛证券研报分析，算力、流量持续高速增长是必然趋势，配套基础设施持续建设扩容是刚性需求，未来3-5年具有高确定性。算力、流量乃至应用的发展将带动移动网络建设力度，5G及相关产业链作为核心也将持续受益。

为什么要打造“东数西算”

根据相关数据，截至目前，我国数据中心规模已达500万标准机架，算力达到130EFLOPS（每秒一万三千亿亿次浮点运算）。随着数字技术向经济社会各领域全面持续渗透，全社会对算力需求仍十分迫切，预计每年仍将以20%以上的速度快速增长。

算力已成为国民经济发展的重要基础设施。加快推动算力建设，将有效激发数据要素创新活力，加速数字产业化和产业数字化进程，催生新技术、新产业、新业态、新模式，支撑经济高质量发展。

近年来，随着数据中心规模快速发展，对能源、土地、气候等条件提出了更高要求。一些东部地区应用需求很大，但能耗指标紧张、电力成本高，大规模发展数据中心的难度和局限性大；而一些西部地区可再生能源丰富，气候适宜，但存在网络带宽小、跨省数据传输费用高等瓶颈，无法有效承接东部需求。

国家发改委解释称，近年来，随着各行业数字化转型升级进度加快，特别是5G、人工智能、物联网等新技术的快速普及应用，全社会数据总量爆发式增长，数据存储、计算、传输、应用的需求大幅提升。因此，全国一体化算力网络国家枢纽节点，作为是我国算力网络的骨干节点，加快建设也就成了当务之急。

因此，迫切需要加大国家算力网络的顶层设计，尽快转变以网为中心的发展模式，围绕数据中心重构网络格局。

哪些数据送往西部去算？来源：国家发改委

南都记者获悉，早在2021年5月，国家发改委等四部门印发《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》，其中明确提到，支持开展“东数西算”示范工程，深化东西部算力协同。

《“十四五”信息通信行业发展规划》明确，到2025年，数据中心布局实现东中西部协调发展，集约化、规模化发展水平显著提高，形成数网协同、数云协同、云边协同、绿色智能的多层次算力设施体系，算力水平大幅提升，人工智能、区块链等设施服务能力显著增强。

此外，国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》提出，加快实施“东数西算”工程，推进云网协同发展，提升数据中心跨网络、跨地域数据交互能力，加强面向特定场景的边缘计算能力，强化算力统筹和智能调度。

粤港澳大湾区枢纽启动

粤港澳大湾区作为8个国家算力枢纽节点之一，如何发展备受关注。南都记者获悉，近日，国家发展改革委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局复函同意粤港澳大湾区启动建设全国一体化算力网络国家枢纽节点（以下简称“粤港澳大湾区枢纽”）。

根据复函，粤港澳大湾区枢纽将于韶关高新区设立数据中心集群，承接广州、深圳等地实时性算力需求，引导温冷业务向西部迁移，构建辐射华南乃至全国的实时性算力中心。

根据国家枢纽节点建设要求，粤港澳大湾区国家枢纽节点将建立包含韶关数据中心集群、城市数据中心和边缘计算、西部地区国家枢纽节点等省外数据中心在内的三个层次的数据中心空间布局结构。

其中，韶关数据中心集群提升网络级别至国家级骨干网络枢纽节点，引导全省大型、超大型(3000架以上)数据中心集聚，省内其他地区原则上不再新建大型、超大型数据中心。到2025年，韶关数据中心集群将建成50万架标准机架、500万台服务器规模，投资超500亿元(不含服务器及软件)，以承载低时延类业务(时延要求小于20ms)的大型、超大型数据中心为主，辅助建设部分确需在省内建设、承载中时延要求业务(时延要求20ms-50ms)的大型、超大型数据中心。

在韶关数据中心集群建设的结构上，国家发改委明确要求，建设应符合新型数据中心发展要求，尽快启动起步区建设，逐步落地重点建设项目，项目建设主体原则上为数据中心相关行业骨干企业，支持发展大型、超大型数据中心，建设内容将涵盖绿色低碳数据中心建设、网络服务质量提高、算力高效调度、安全保障能力提升等。

❸ 大数据建模一般有哪些步骤

1、数据测量

数据测量包括ECU内部数据获取，车内总线数据获取以及模拟量数据获取，特别是对于新能源汽车电机、逆变器和整流器等设备频率高达100KHz的信号测量，ETAS提供完整的解决方案。

2、大数据管理与分析

目前的汽车嵌入式控制系统开发环境下，人们可以通过各种各样不同的途径(如真实物体、仿真环境、模拟计算等)获取描述目标系统行为和表现的海量数据。

正如前文所述，ETAS数据测量环节获取了大量的ECU内部以及模拟量数据，如何存储并有效地利用这些数据，并从中发掘出目标系统的潜力，用以指引进一步的研发过程，成为极其重要的课题。

3、虚拟车辆模型建模与校准

基于大数据管理与分析环节对测量数据进行的分析，我们得到了一些参数之间的相互影响关系，以及相关物理变量的特性曲线。如何将这些隐含在大量数据中的宝贵的知识和数据保存下来并为我们后续的系统仿真分析所用呢?

模型是一个比较好的保存方式，我们可以通过建立虚拟车辆及虚拟ECU模型库，为后续车辆及ECU的开发验证提供标准化的仿真模型。ETAS除提供相关车辆子系统模型，还提供基于数据的建模和参数校准等完整解决方案。

4、测试与验证(XiL)

在测试与验证环节，通常包含模型在环验证(MiL)，软件在环验证(SiL)，虚拟测试系统验证(VTS)以及硬件在环验证(HiL)四个阶段，ETAS提供COSYM实现在同一软件平台上开展四个环节仿真验证工作。

关于大数据建模一般有哪些步骤，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。

❹ 大数据在系统工程中的应用

大数据技术在系统工程中的应用

（一）云计算技术在计算机信息系统中的应用。想要应用云计算技术在计算机信息系统中进行数据处理，通过云计算的分布式网格计算，对整个资源进行数据处理，首先要构建相关模型。云计算模型的构建可以让全部数据都迁移到云端，合理有效地降低计算机系统在信息处理上的经济费用。在云计算下，技术服务软件利用无线局域网自动产生了相应的传输移动数据的网格，面向大数据信息构建出了一个的闭环反馈信息处理模型。在云计算处理数据的过程中，云计算又以一个有向无环的数据流图展示出来，流图为G=(V,E)。

（二）数据备份技术在计算机信息系统中的应用。新时代背景下，商业环境越发复杂化，企业要从多种方面来加强对数据的保护，包括数据的备份恢复系统无休运行以及提高系统的容错率，在企业建立数据备份的同时，应该建立数据备份系统的容灾系统，建立对信息数据的最优备份方案，即“数据备份加数据保险库”。现阶段大部分企业对数据备份的重要性没有足够的认识，导致应用数据备份系统的企业只有20%，而被应用的数据备份系统中含有容灾系统的只有5%-6%，应该在国内大力推广实施数据备份技术，加强对企业信息的保护，让企业家认识到数据保护对企业的帮助。想要从根本上保障企业的信息安全，除了要做到对数据的定期备份之外，还应该强化备份细节，部分企业认为拷贝数据到移动储存就是数据备份，这样的观念，给企业信息资源留下了极大的隐患。

实现数据备份的方式多种多样，首先备份的存储介质要使用磁带、移动硬盘、U盘等设备备份，还要做到异地存放，在存放的地点安装完整的计算机、互联网等相关通信设备，确保意外发生后，能够立刻启动备份数据系统。再将备份数据系统与企业系统相连接，以此恢复企业本部系统数据。除了要将数据存储到可移动设备上，还要将数据传输至远程备份中心，制作成光盘，双重保证企业信息安全。企业都会建立相关企业信息数据库，因此，在做到信息详细内容备份的同时，还应该在备份机上建立对应的备份数据库，通过通信系统，保持主数据库和备份数据库同步更新，在事故发生时，备份数据库就可以立即代替主数据库，恢复企业相关信息，减少企业因为数据丢失造成的经济损失。数据备份还可以应用对主数据库和重要文件的监控和跟踪，在备份机中生成对应的更新日志，备份系统会根据更新日志，自动对备份磁盘进行数据更新。综上所述，企业可以根据企业的实际情况，按照企业的需求，制定出对企业最佳的数据备份方案，保证系统的可实施性。

（三）Hadoop在计算机信息系统中的应用。Hadoop系统由于自身具有的极高的扩展性能和低成本，被广泛应用在各行各业中，并且对于Hadoop来说无论是怎样的数据都可以快速大量地储存信息数据，能够做到和绝大部分的数据仓库系统完美融合不出现排斥现象。以铁路货运为例，铁路运输存在数据类型多、数据资源难以进行整合、运用其他系统成本较高等诸多实际问题，而Hadoop则从根本上解决了铁路运输信息的问题，满足铁路运输中绝大部分类型的数据，Hadoop系统和铁路运输的数据仓库系统一起构成了货运信息的大数据分析平台，Hadoop系统在平台上对数据存储备份进行管理，两个系统互相配合，使得数据信息的整合和管理变得简单便捷。从铁轮货运系统对Hadoop系统的应用可以看出，Hadoop系统在针对复杂数据的整合储存、集中管理方面的优异性，Hadoop系统的各个零部件在运行过程中发挥各自功能的同时能做到相互协作，给数据资源处理提供所需的功能，目前Hadoop系统的开发逐渐步入完善阶段，各个功能部件的功能分工明确，细致划分，逐渐形成一套功能丰富、作用完善的大数据信息分析平台应用系统。

❺ 十项大数据工程如何\\\"数据强国\\\"

十项大数据工程如何"数据强国"

据了解，《纲要》是我国发布的首个大数据国家行动计划，旨在全面推进我国大数据发展和应用，加快建设数据强国。该计划提出从政府大数据、大数据产业、大数据安全保障体系三个方面着手推进大数据领域的十大工程。

其中，包括推进政府数据资源共享开放工程、国家大数据资源统筹发展工程、政府治理大数据工程、公共服务大数据工程等4大“政府大数据”工程；工业和新兴产业大数据工程、现代农业大数据工程、万众创新大数据工程、大数据关键技术及产品研发与产业化工程、大数据产业支撑能力提升工程等5大“大数据产业”工程；以及网络和大数据安全保障工程。

2020年民生保障领域的政府数据向社会开放

与十八大以来发布的诸多国务院文件一样，《纲要》明确了行动计划中的部分任务的完成时间：2017年底前跨部门数据资源共享共用格局基本形成；到2018年，开展政府和社会合作开发利用大数据试点，中央层面构建形成统一的互联网政务数据服务平台，跨部门共享校核的国家人口基础信息库、法人单位信息资源库、自然资源和空间地理基础信息库等国家基础信息资源体系基本建成，2018年底前建成国家政府数据统一开放平台等。

到2020年，形成一批具有国际竞争力的大数据处理、分析、可视化软件和硬件支撑平台等产品。培育10家国际领先的大数据核心龙头企业，500家大数据应用、服务和产品制造企业。实现关键部门的关键设备安全可靠。

2020年底前，逐步实现信用、交通、医疗、卫生、就业、社保、地理、文化、教育、科技、资源、农业、环境、安监、金融、质量、统计、气象、海洋、企业登记监管等民生保障服务相关领域的政府数据集向社会开放。

建立国家大数据发展应用统筹协调机制

《纲要》提出建立国家大数据发展和应用统筹协调机制，推动形成职责明晰、协同推进的工作格局，强化国家数据资源统筹管理。同时设立大数据专家咨询委员会，为大数据发展应用及相关工程实施提供决策咨询。

《纲要》还表示，要修订政府信息公开条例，制定政府信息资源管理办法，建立政府部门数据资源统筹管理和共享复用制度；同时研究推动网上个人信息保护立法工作，推动出台相关法律法规，加强对基础信息网络和关键行业领域重要信息系统的安全保护。

另外，《纲要》明确要加快建立大数据市场交易标准体系，同时强化中央财政资金引导，集中力量支持大数据核心关键技术攻关、产业链构建、重大应用示范和公共服务平台建设等。

延伸

十项大数据工程如何“数据强国”？

1.政府数据资源共享开放工程

推动政府数据资源共享。制定政府数据资源共享管理办法。

形成政府数据统一共享交换平台。到2018年，中央政府层面实现金税、金关、金财、金审、金盾、金宏、金保、金土、金农、金水、金质等信息系统通过统一平台进行数据共享和交换。

形成国家政府数据统一开放平台。建立政府部门和事业单位等公共机构数据资源清单，制定实施政府数据开放共享标准，制定数据开放计划。

2.国家大数据资源统筹发展工程

整合各类政府信息平台和信息系统。在地市级以上（含地市级）政府集中构建统一的互联网政务数据服务平台和信息惠民服务平台。

整合分散的数据中心资源。构建形成布局合理、规模适度、保障有力、绿色集约的政务数据中心体系。开展区域试点。

加快完善国家基础信息资源体系。到2018年，跨部门共享校核的国家人口基础信息库、法人单位信息资源库、自然资源和空间地理基础信息库等国家基础信息资源体系基本建成。

加强互联网信息采集利用。制定完善互联网信息保存相关法律法规，构建互联网信息保存和信息服务体系。

3.政府治理大数据工程

推动宏观调控决策支持、风险预警和执行监督大数据应用。探索建立国家宏观调控决策支持、风险预警和执行监督大数据应用体系。

推动信用信息共享机制和信用信息系统建设。鼓励互联网企业运用大数据技术建立市场化的第三方信用信息共享平台，建设企业信用信息公示系统，初步建成社会信用体系。

建设社会治理大数据应用体系。实时采集并汇总分析政府部门和企事业单位的市场监管、检验检测、违法失信、企业生产经营、销售物流、投诉举报、消费维权等数据。

4.公共服务大数据工程

医疗健康服务大数据。建设覆盖公共卫生、医疗服务、医疗保障、药品供应、计划生育和综合管理业务的医疗健康管理和服务大数据应用体系。

社会保障服务大数据。建设由城市延伸到农村的统一社会救助、社会福利、社会保障大数据平台。

教育文化大数据。建立各阶段适龄入学人口基础数据库、学生基础数据库和终身电子学籍档案。

交通旅游服务大数据。建立综合交通服务大数据平台。建立旅游投诉及评价全媒体交互中心。

5.工业和新兴产业大数据工程

工业大数据应用。研究推动大数据在研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产业链各环节的应用。

服务业大数据应用。研发面向服务业的大数据解决方案。

培育数据应用新业态。大力培育互联网金融、数据服务、数据处理分析、数据影视、数据探矿、数据化学、数据材料、数据制药等新业态。

电子商务大数据应用。电子商务企业应依法向政府部门报送数据。

6.现代农业大数据工程

农业农村信息综合服务。建设农产品全球生产、消费、库存、进出口、价格、成本等数据调查分析系统工程，构建面向农业农村的综合信息服务平台。

农业资源要素数据共享。建立我国农业耕地、草原、林地、水利设施、水资源、农业设施设备、新型经营主体、农业劳动力、金融资本等资源要素数据监测体系。

农产品质量安全信息服务。建立农产品生产的生态环境、生产资料、生产过程、市场流通、加工储藏、检验检测等数据共享机制。

7.万众创新大数据工程

大数据创新应用。鼓励企业和公众发掘利用开放数据资源。

大数据创新服务。研发一批大数据公共服务产品。

发展科学大数据。构建科学大数据国家重大基础设施。发展科学大数据应用服务中心。

知识服务大数据应用。建立国家知识服务平台与知识资源服务中心。

8.大数据关键技术及产品研发与产业化工程

加强大数据基础研究。探讨建立数据科学的学科体系；研究面向大数据计算的新体系和大数据分析理论，探索建立数据科学驱动行业应用的模型。

大数据技术产品研发。加强数据存储、整理、分析处理、可视化、信息安全与隐私保护等领域技术产品的研发。

提升大数据技术服务能力。以应用带动大数据技术和产品研发，形成面向各行业的成熟的大数据解决方案。

9.大数据产业支撑能力提升工程

培育骨干企业。到2020年，培育10家国际领先的大数据核心龙头企业，500家大数据应用、服务和产品制造企业。

大数据产业公共服务。形成面向大数据相关领域的公共服务平台。

中小微企业公共服务大数据。形成全国统一的中小微企业公共服务大数据平台。

10.网络和大数据安全保障工程

网络和大数据安全支撑体系建设。到2020年，实现关键部门的关键设备安全可靠。完善网络安全保密防护体系。

大数据安全保障体系建设。建设完善金融、能源、交通、电信、统计、广电、公共安全、公共事业等重要数据资源和信息系统的安全保密防护体系。

网络安全信息共享和重大风险识别大数据支撑体系建设。建立网络安全信息共享机制，推动政府、行业、企业间的网络风险信息共享。

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❻ 大数据工程师如何进行数据精准分析

1、首先需要收集客户的各种数据。比如客户的交易时间、交易次数、消费金额、主要购买产品等等，数据一定要真实并且准确，否则就没有任何意义。
2、将收集到的数据进行分析。通常是将客户分为有效客户和无效客户，有效客户通常指的是活跃和不活跃的客户，然后再将不活跃的客户进行下一步的细分，因为这一类的客户是最有可能再转化回活跃客户的。
3、通过分析获得了客户的分类，然后就需要对客户进行管理，建立有效的客户管理制度，定期进行检测，通过客户分析会、例会等讨论出客户活动的方案，有的放矢针对客户的情况进行下一步的营销。
4、除了用有效无效来分析客户，还需要通过客户所带来的价值来分析客户。也就是说那些能够为公司带来大利润的客户就是高价值客户，数量占少数，但是重要程度高，这部分客户通过分析应该是公司重点提供支持去维护的客户。
5、需要注意的是客户分析不是一成不变的，需要定期进行分析维护。因为随着生意的变化和外界环境的变化，客户本身就存在着变化，很有可能今天这个重点客户由于公司业务调整变得不再重要，那么这种情况就需要重新划分客户的等级。

❼ 目标清晰任务明确 大数据迎来大发展

目标清晰任务明确 大数据迎来大发展

业内专家分析认为，《纲要》的发布和实施，对于促进中国大数据产业和互联网新经济的持续健康发展将产生深远的影响，中国大数据产业将进入一个5到10年的稳步发展期，产业化进程将显著加快。而各类金融机构在支持大数据产业发展的过程中，也将获得创新金融服务、加快自身转型升级的新机遇。

经国务院总理李克强签批，国务院日前正式印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统部署大数据发展工作。业内专家分析认为，此次发布的《纲要》，与7月初国务院发布的《关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见》，构成规范发展中国互联网新经济发展和社会转型升级的“姊妹篇”，其发布和实施对于促进中国大数据产业和互联网新经济的持续健康发展将产生深远的影响。

促进大数据发展意义深远

大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。

当今全球，信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源，大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。

目前，我国互联网、移动互联网用户规模居全球第一，拥有丰富的数据资源和应用市场优势，大数据部分关键技术研发取得突破，涌现出一批互联网创新企业和创新应用，一些地方政府已启动大数据相关工作。坚持创新驱动发展，加快大数据工作部署，深化大数据应用，已成为稳增长、促改革、调结构、惠民生和推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择。

适应全球化的新趋势，制定和实施《纲要》，清楚地表明促进大数据发展已上升为新的国家发展战略，该战略的实施具有深远的历史意义。

促进大数据发展，将为经济转型发展提供新动力。以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，将深刻影响社会分工协作的组织模式，促进生产组织方式的集约和创新。大数据推动社会生产要素的网络化共享、集约化整合、协作化开发和高效化利用，改变了传统的生产方式和经济运行机制，可显著提升经济运行水平和效率。大数据持续激发商业模式创新，不断催生新业态，已成为互联网等新兴领域促进业务创新增值、提升企业核心价值的重要驱动力。

促进大数据发展，使我们抓住了重塑国家竞争优势的新机遇。充分利用我国的数据规模优势，实现数据规模、质量和应用水平同步提升，发掘和释放数据资源的潜在价值，有利于更好地发挥数据资源的战略作用，增强网络空间数据主权保护能力，维护国家安全，有效提升国家竞争力。

促进大数据发展，将成为提升政府治理能力的新途径。大数据应用能够揭示传统技术方式难以展现的关联关系，推动政府数据开放共享，促进社会事业数据融合和资源整合，将极大提升政府整体数据分析能力，为有效处理复杂社会问题提供新的手段。建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制，实现基于数据的科学决策，将推动政府管理理念和社会治理模式进步，加快建设法治政府、创新政府、廉洁政府和服务型政府，逐步实现政府治理能力现代化。

促进大数据产业健康发展

《纲要》明确提出了促进大数据发展的指导思想以及未来5到10年逐步实现的目标，并对三方面的主要任务作了具体部署。这三方面的任务是，一要加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力；二要推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型；三要强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展。

业内专家认为，在各项任务中，促进大数据产业持续健康发展，具有更为关键的影响和作用。事实上，《纲要》明确提出了“促进大数据产业健康发展”的方针。对此，相关各方要高度重视和积极落实。

实施大数据行动计划是一项庞大的社会系统工程，包括了对大数据的搜集、分类、整理、分析、加工，使其成为供社会和市场各方主体可用的“半成品”、“成品”和“方案”等。在这个繁杂的社会分工和协作过程中，将形成成熟的大数据产业及体系，包括各种大数据平台及生态体系，并与互联网新经济有机地融合为一体。

中国电子信息标准化研究院有关负责人日前透露，国家标准委正在着手制定首批共10项大数据标准，即大数据术语、大数据技术参考模型、数据交易平台交易数据描述、数据交易服务平台通用功能要求、数据能力成熟度评价模型、多媒体数据语义描述要求、科学数据引用、数据溯源描述模型、数据质量评价指标和通用数据导入接口规范。其中，前4项处在征求意见状态，中间4项已完成草案，最后两项还在草案大纲阶段。另外，大数据标准体系框架也已处于征求意见阶段。

业内人士分析指出，在《纲要》发布实施和上述标准颁布之后，中国大数据产业将告别“跑马占地式”发展阶段，进入一个5到10年的稳步发展期，大数据产业化进程将显著加快。

金融支持与

大数据产业发展形成双赢

金融是现代经济的核心，大数据产业发展离不开金融的支持，而金融的大力支持将形成金融与大数据产业发展互动双赢的新格局。

为促进大数据发展，《纲要》明确了7个方面的政策机制，其中第5项是加大财政金融支持，包括：利用现有资金渠道，推动建设一批国际领先的重大示范工程；鼓励金融机构加强和改进金融服务，加大对大数据企业的支持力度；鼓励大数据企业进入资本市场融资，努力为企业重组并购创造更加宽松的金融政策环境；引导创业投资基金投向大数据产业，鼓励设立一批投资于大数据产业领域的创业投资基金。

这些政策机制的创新和实施，将给金融业包括银行、证券、保险、租赁等机构带来创新金融服务、加快自身转型升级的新机遇，各类金融机构在支持大数据产业发展和运用大数据的过程中，必将形成与大数据产业持续发展互动双赢的新格局。

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