大数据实现方式

❶ 大数据产业顶层规划出炉,如何实现

大数据产业顶层规划出炉,如何实现

国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，从顶层规划角度系统部署我国大数据产业发展。

业内分析认为，我国应通过聚焦行业应用、创新产学研机制、加强人才培养、促进成果转化等方面加快推动大数据及其相关产业发展。

数据成战略资源

国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》指出，数据已成为国家基础性战略资源。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。

大数据产业发展顶层规划也给出了明确的“创新导向”：计划在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局，培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。

纲要的出炉也被认为是我国继“互联网＋”行动后，进一步从顶层规划上明晰大数据、云计算、移动互联、人工智能等前沿技术发展规划。

用友网络董事长王文京认为，移动互联网、云计算、大数据等正成为社会发展、经济增长的重要驱动，数据资产也成为人类社会继财富资产、人力资产等之后的“第四种资产”，其重要性不言而喻。

中国科学院院士、北京大学教授鄂维南认为，大数据正改变着实体经济与产业格局。例如，基于大数据的计算广告学改变了传统广告行业；一些企业正深入研究非结构化数据处理，以改变传统产业。

聚焦人才培养

各界人士认为，大数据作为新的计算方式，其对产业、实体经济的影响将极其深远。然而，以产业需求为导向的创新研发亟待提升，国内“数据人才”培养也需要进一步优化，以适应市场需求。

首先，以产业需求为导向，成果及时落地转化，企业主体创新力量须得到调动。

“在中国，数据科学发展的很多研究源于市场需求。比如，监控视频处理就是很重要的应用场景。如何让电脑对图像数据进行突破，可以智能判断，这就是很好的大数据科研突破口。”鄂维南说，尽管目前国内大数据产业发展很快，但也存在着缺乏以市场需求为导向的创新突破等问题。

各方认为，唯有释放企业的创新活力，才能推动大数据关键领域取得突破，促进大数据科研成果转化为实际成果。

其次，符合市场需求的人才培养应得到重视。

北京大学校长林建华认为，进入数据时代，人们对获取、存储、分析、处理数据的能力亟待提升。因此，数据科学人才培养成为急需加强的方面。“可以看到产业内很多大企业用非常大的资源，争取学术界数据人才，各方面拉人才。可以说，大数据能否做成，关键在能不能聚焦人才培养。”

而高校和产业界普遍认为，当前对大数据人才的培养仍相对滞后。北京航空航天大学软件学院院长孙伟认为，传统it教育很难将前沿技术和课堂传授知识结合起来，培养人才很难及时与产业接轨。高校创新人才培养应更加面向市场需求、技术前沿。

以新模式助大数据产业突破

分析认为，国内产业界对数据科学的前沿探索已经加速推进，部分高校也开始了“数据科学家”的培养。在此背景下，我国应进一步打通壁垒，以新模式探索产学研用结合，培育数据人才、助推以市场为导向的数据科学研究突破，促进产业加速发展。

调查发现，以北京中关村为例，大数据已经在商业、金融、交通、医疗、教育等行业示范应用，100多家大数据创新企业从不同领域深植数据资源。

同时，北京航空航天大学、浙江大学等高校与阿里云、慧科教育达成合作，计划3年内培养和认证5万名云计算和数据科学工作者。这些为数据人才培养提供产业与教育基础。

模式的探索已现雏形。北京中关村管委会、海淀区政府、北京大学和北京工业大学等四方启动“北京大数据研究院”，启动建立大数据高精尖创新中心，推动人才培养和科研突破；并成立股份制技术成果转化中心，围绕热点领域产业需求，推动关键共性技术研发、行业大数据分析、成果转化等。

鄂维南透露，研究院将主要聚焦包括交通大数据、金融大数据、移动互联网大数据、医疗大数据等方面，整合分析资源，支撑决策与产业发展。计划一到两年内，研究院将建立数据金融、医疗健康、交通数据、智慧城市、能源环境和气象等分中心，涉及数据与生物、化学、天体、神经科学等学科的交叉研究。

各界认为，这种灵活的产学研结合机制将成为推动大数据快速发展的有效手段。

王文京说，创新机制将有助于创新人才及时对接市场需求，让大数据切实影响改变产业现状。

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❷ 大数据模型建模方法

以下是常见的大数据模型建模方法：

❸ 大数据可以通过哪些方式为企业创造价值

大数据肯定是可以为企业带来和创造价值的！

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

具体方式我认为可以从三方面来讲：

通过对基础数据的分析及理解，有助于企业指导产品的运营、完善产品的功能、改善用户的体验，发现运营郑局中的问题，确定运营的策略及方向，为产品换代升级或者企业转型升级提供战略决策的依据。

基于个性化的精准服厅丛大务，是最常见的应用领域，比如：营销服务，广告服务，征信服务，反欺诈服务等。

通过对已有的数据进行包装，提供数据服务，从而实现数据的价值。比如提供有偿的扮竖开放数据平台服务、精准营销服务、查询服务、反欺诈服务等等。

企业能运用好大数据的红利，必然会带来不可估量的价值！

❹ 大数据解决方案有哪几种类型

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，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。

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。

五、RapidMiner。RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

❺ 大数据怎么实现的

搭建大数据分析平台的工作是循序渐进的，不同公司要根据自身所处阶段选择合适的平台形态，没有必要过分追求平台的分析深度和服务属性，关键是能解决当下的问题。大数据分析平台是对大数据时代的数据分析产品（或称作模块）的泛称，诸如业务报表、OLAP应用、BI工具等都属于大数据分析平台的范畴。与用户行为分析平台相比，其分析维度更集中在核心业务数据，特别是对于一些非纯线上业务的领域，例如线上电商、线下零售、物流、金融等行业。而用户行为分析平台会更集中分析与用户及用户行为相关的数据。企业目前实现大数据分析平台的方法主要有三种：（1）采购第三方相关数据产品例如Tableau、Growing IO、神策、中琛魔方等。此类产品能帮助企业迅速搭建数据分析环境，不少第三方厂商还会提供专业的技术支持团队。但选择此方法，在统计数据的广度、深度和准确性上可能都有所局限。例如某些主打无埋点技术的产品，只能统计到页面上的一些通用数据。随着企业数据化运营程度的加深，这类产品可能会力不从心。该方案适合缺少研发资源、数据运营初中期的企业。一般一些创业公司、小微企业可能会选择此方案。（2）利用开源产品搭建大数据分析平台对于有一定开发能力的团队，可以采用该方式快速且低成本地搭建起可用的大数据分析平台。该方案的关键是对开源产品的选择，选择正确的框架，在后续的扩展过程中会逐步体现出优势。而如果需要根据业务做一些自定义的开发，最后还是绕不过对源码的修改。（3）完全自建大数据分析平台对于中大型公司，在具备足够研发实力的情况下，通常还是会自己开发相关的数据产品。自建平台的优势是不言而喻的，企业可以完全根据自身业务需要定制开发，能够对业务需求进行最大化的满足。对于平台型业务，开发此类产品也可以进行对外的商业化，为平台上的B端客户服务。例如淘宝官方推出的生意参谋就是这样一款成熟的商用数据分析产品，且与淘宝业务和平台优势有非常强的结合。在搭建大数据分析平台之前，要先明确业务需求场景以及用户的需求，通过大数据分析平台，想要得到哪些有价值的信息，需要接入的数据有哪些，明确基于场景业务需求的大数据平台要具备的基本的功能，来决定平台搭建过程中使用的大数据处理工具和框架。

❻ 大数据关键技术有哪些

大数据关键技术涵盖数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。

1、大数据采集技术

大数据采集技术是指通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。

因为数据源多种多样，数据量大，产生速度快，所以大数据采集技术也面临着许多技术挑战，必须保证数据采集的可靠性和高效性，还要避免重复数据。

2、大数据预处理技术

大数据预处理技术主要是指完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作。

因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取的主要目的是将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的结构，以达到快速分析处理的目的。

3、大数据存储及管理技术

大数据存储及管理的主要目的是用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。

4、大数据处理

大数据的应用类型很多，主要的处理模式可以分为流处理模式和批处理模式两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理。

(6)大数据实现方式扩展阅读：

大数据无处不在，大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹。

1、制造业，利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

2、金融行业，大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

3、汽车行业，利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。

4、互联网行业，借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。

5、电信行业，利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。

❼ 大数据选址是如何实现的

大数据选址为零售业创业者获得了深刻、全面的洞察能力，并提供了前所未有的空间与潜力。
何为大数据选址？
大数据时代下的精准选址是指通过大数据进行整合分析，获取用户的喜好和行为需求，对商圈消费群体的购买力进行分析，找出适合店面的绝佳位置。
大数据精准选址的核心可以概括为几大关键词：用户、需求、峰值以及热力分布。
以往的店面选址方式，是先根据当地的城市，对城市商圈、人口流动量、周围的小区、以及实际住户量等等， 做出详细的对比和考察。然后再通过自身的经济情况，选出一个自己能够承担得了，且地段好的店面位置。
而大数据选址，则为店面选址制定了更加详细周密的计划，将选址细化为两个流程。
第一步先锁定商圈，选址系统内有着全国热力值分布的整合数据，系统根据加盟商提供的区域，根据外卖峰值的数据进行按比例分成，通过区域内外卖的需求量锁定商圈。
根据外卖峰值锁定商圈是有一定的科学依据，据研究发现，人们在追求高效率的生活中，存在一个就近原则。在食客选择外卖的时候，无论是在配送时间或者是距离，都是优先考虑到的问题。
外卖峰值高的商圈有着大量的消费群体，也就蕴含着巨大的商机，而用外卖反衬堂食，在日常营业中有效的引流，更能刺激消费。
在锁定好商圈以后，第二步就是确定店面的位置了，营运师傅会亲自上门进行考察，对锁定的商圈进行分析。
根据不同项目所针对的消费群体以及加盟商自身的经济状况，选出一个客流量旺盛且地段好的店面位置。
开启餐饮作为最早一批大数据选址系统的尝试者，在8月份正式全面上线，上线一月之内就受到其合作商的一致好评，帮助了加盟商快速精确地确定店面，缩短了开业前的准备时间。实践证明，大数据选址系统确确实实存在着优越性！
大数据选址系统之所以受到合作商的关注，是因为他们深知选址的重要性。对开店创业者来说，选址关系着店铺的发展前途，关系着店铺经营目标的实现，关系着市场的火爆程度，还关系着顾客需求的满足。可以说，做好了选址，开店创业就成功了一半。
阿拉丁智店“慧选址”在国内独家实现了店铺选址相关所有权威数据源的集成和整合。
数据方面，基于三大运营商15亿去标识化的手机信令数据、BAT网民上网和搜索特征数据、全国银行卡消费数据，以及全国写字楼数据、小区数据和全量POI数据，阿拉丁智店“慧选址”实现了任选地理区域全量用户全时段、全方位覆盖。通过3700个用户标签，可以精准筛选和锁定目标客群。目前，我们日处理5480亿条上网记录信息、670亿位置记录信息，成功识别4200个手机品牌、20万个互联网产品、7000余款APP、10.5万个终端型号和4亿个URL。
选址算法和模型方面，我们通过核密度模型、空间插值模型、ODPA模型、力导向布局模型、商圈分析模型、价值因素模型等经典算法和模型的开发，为零售企业的选址提供了智能化保障。
目前，阿拉丁智店已经为麦当劳、星巴克、工商银行、武汉某知名连锁超市、中国福彩、残联等上千家政府机构和企业提供了智能选址服务，取得了明显收益和效果，受到客户的高度评价。

❽ 大数据解决方案都有哪些

在信息时代的我们，总会听到一些新鲜词，比如大数据，物联网，人工智能等等。而现在，物联网、大数据、人工智能已经走进了我们的生活，对于很多人看到的大数据的前景从而走进了这一行业，对于大数据的分析和解决是很多人不太了解的，那么大数据的解决方案都有哪些呢？一般来说，大数据的解决方案就有Apache Drill、Pentaho BI、Hadoop、RapidMiner、Storm、HPCC等等。下面就给大家逐个讲解一下这些解决方案的情况。

第一要说的就是Apache Drill。这个方案的产生就是为了帮助企业用户寻找更有效、加快Hadoop数据查询的方法。这个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。

第二要说的就是Pentaho BI。Pentaho BI 平台和传统的BI 产品不同，它是一个以数据流程为中心的，面向解决方案的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，这样一来就方便了商务智能应用的开发。Pentaho BI的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项复杂的、完整的商务智能解决方案。

然后要说的就是Hadoop。Hadoop 是一个能够对海量数据进行分布式处理的软件框架。不过Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。另外，Hadoop 依赖于社区服务器，所以Hadoop的成本比较低，任何人都可以使用。

接着要说的是RapidMiner。RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，有着先进的技术。RapidMiner数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

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，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、Admaster等等。

最后要说的就是HPCC。什么是HPPC呢？HPCC是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。

通过上述的内容，想必大家已经知道了大数据的解决方案了吧，目前世界范围内拥有的大数据解决方案种类较多，只有开发并使用好最先进的，最完备的大数据解决方案，一个公司，甚至一个国家才能走在世界前列。

❾ 大数据技术常用的数据处理方式有哪些

大数据技术常用的数据处理方式，有传统的ETL工具利用多线程处理文件的方式；有写MapRece，有利用Hive结合其自定义函数，也可以利用Spark进行数据清洗等，每种方式都有各自的使用场景。

在实际的工作中，需要根据不同的特定场景来选择数据处理方式。

1、传统的ETL方式

传统的ETL工具比如Kettle、Talend、Informatica等，可视化操作，上手比较快，但是随着数据量上升容易导致性能出问题，可优化的空间不大。

2、Maprece

写Maprece进行数据处理，需要利用java、python等语言进行开发调试，没有可视化操作界面那么方便，在性能优化方面，常见的有在做小表跟大表关联的时候，可以先把小表放到缓存中(通过调用Maprece的api)，另外可以通过重写Combine跟Partition的接口实现，压缩从Map到rece中间数据处理量达到提高数据处理性能。

3、Hive

在没有出现Spark之前，Hive可谓独占鳌头，涉及离线数据的处理基本都是基于Hive来做的，Hive采用sql的方式底层基于Hadoop的Maprece计算框架进行数据处理，在性能优化上也不错。

4、Spark

Spark基于内存计算的准Maprece，在离线数据处理中，一般使用Spark sql进行数据清洗，目标文件一般是放在hdf或者nfs上，在书写sql的时候，尽量少用distinct，group by recebykey 等之类的算子，要防止数据倾斜。