分布式文件存储，NoSQL数据库，NewSQL数据库。
分布式文件存储是一种数据存储技术，通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散存储在企业的各个角落。分布式文件存储采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。
NoSQL泛指非关系型的数据库，NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。关系型数据库已经无法满足Web2.0的需求，主要表现为：无法满足海量数据的管理需求、无法满足数据高并发的需求、高可扩展性和高可用性的功能太低。
NewSQL是各种新的可扩展/高性能数据库的简称，这类数据库不仅具有NoSQL对海量数据的存储管理能力，还保持了传统数据库支持ACID和SQL等特性。
B. 供应链大数据分析
供应链大数据分析
供应链大数据分析，越来越多的企业采用数据分析来应对供应链中断，并加强供应链管理(SCM)，目前有几项重大中断正在影响供应链。以下分享供应链大数据分析，一起来看看。
全面解析大数据给供应链带来的益处
时下，大数据已经完全跨越概念炒作，而成为很多行业业务发展中实实在在应用的重要武器，但是在供应链管理领域，大数据技术的应用产业发展则处于起步阶段，但是相信伴随其他行业大数据的快速发展，供应链管理中的大数据也会迅速跟上来，那么人们势必会问大数据到底能够为供应链带来哪些益处呢，下面请随乾元坤和我一同了解大数据给供应链带来的好处。
大数据与供应链
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。
企业如何部署大数据?
要让数据发挥价值，首先要处理大数据，要能够共享、集成、存储和搜索来自众多源头的庞大数据。而就供应链而言，这意味着要能够接受来自第三方系统的数据，并加快反馈速度。
其整体影响是增强协同性、加快决策制定和提高透明度，这对所有相关人员都有帮助。传统供应链已经在使用大量的结构化数据，企业部署了先进的供应链管理系统，将资源数据，交易数据，供应商数据，质量数据等等存储起来用于跟踪供应链执行效率，成本，控制产品质量。
大数据给供应链带来的好处
而当前大数据的概念则超出了传统数据产生、获取、转换、应用分析和存储的概念，出现非结构化数据，数据内容也出现多样化，大数据部署将面临新的挑战。
针对如今所生成、传输和存储的海量信息进行简单处理所带来的挑战。当前，数据量呈爆炸式增长，而随着M2M(机器对机器的通讯)的应用，此趋势仍将持续下去。
但是，如若能够解决这些挑战，将可以打开崭新的局面?核心在两个方面：
1、解决数据的生成问题，即如何利用物联网技术M2M获取实时过程数据，虚拟化供应链的流程。通过挖掘这些新数据集的潜力，并结合来源广泛的信息，就可能获得全新的洞见。如此，企业可以开发全新的流程，并与产品全生命周期的各个方面直接关联。与之集成的还有报告和分析功能，为流程提供反馈，从而创建一个良性的强化循环。
2、解决数据应用的问题，如何让供应链各个价值转换过程产生的数据发生商业价值，是发挥数据部署的革命性生产力的根本。大数据在供应链的应用已经不是简单的交易状态可视，支撑决策库存水平，传统ERP结构是无法承担的。因此企业必须重新做好数据应用的顶层设计，建立强大全面的大数据应用分析模型，才能应对复杂海量的数据如何发挥价值的挑战。
大数据在供应链领域的应用刚刚起步，随着供应链的迅速发展，大数据分析，数据管理，大数据应用，大数据存储在供应链领域蕴含巨大的发展潜力，大数据的投资也只有与供应链结合，才能产生可持续、规模化发展的产业
大数据分析对供应链有什么影响
如今，从物流到客户偏好的各种数据的持续增长正在迅速改变企业的经营方式，并突出了对加强数据管理和分析的强烈需求。大数据分析(指大型和复杂的数据集)的好处是显而易见的：大数据可以完全改变组织的工作方式，在效率、成本、可见性和客户满意度方面产生巨大差异。
大数据来源广泛：
-如今的技术和社交平台允许企业以评级、评论和博客评论的形式获得直接的客户反馈。
-来自移动通信、社交平台和电子商务的数据正在与来自企业系统的数据集成。
-随着物联网和机器对机器通信的引入，制造业正在从基于事件的计划转变为实时感测。
-不断发展的传感器技术可提供实时设备和产品状况数据，从而实现自动维护和过程调整。
数据在数量上、种类上和速度上都有所增长，如果以正确的方式加以利用，可以带来巨大的价值。
研究显示，企业已经在推动整个企业供应链的生产力，但在供应链功能中使用大数据分析在全球企业中并不普遍或协调得很好。受益于大数据分析的公司有三个共同点：它们拥有强大的企业级分析战略，它们将大数据分析嵌入供应链运营，它们拥有合适的人才库，能够从大数据中产生可操作的见解。
有必要雇用、培训和扶持能够帮助企业从大数据分析中受益的领导者。从人力资本的角度来看，大多数公司的定位尚不足以接受数字化供应链转型。我们分析了各行各业的50多位高级供应链高管的个人资料，以了解他们在供应链数字化方面的定位。在涉及所谓的“数字防备连续性”方面，各行各业的公司中绝大多数高管都普遍缺乏。
调研机构采访了各行各业的商界领袖，以探讨当今日益数字化的世界对首席供应链官的角色以及供应链领导者与高级管理人员中其他高管人员之间互动的影响。通过这些访谈，我们发现了供应链领导者应具备的四个关键特征，以便能够从大数据分析中获得收益：
1、对数据和系统技术有深刻的了解。当今的企业可以通过数据分析和通过数字方式收集数据来深入了解客户行为。尽管不需要首席供应链官成为信息技术（IT）专家，但他们应该对数据收集、技术和分析有足够的了解，以引导对话并为高级领导者及其供应链团队提供数字化愿景。
供应链领导者应认识到如何实施和利用相关平台和流程以及数据来自何处，并应表现出对来自各种渠道的数据范围和规模的扎实理解。重要的是，领导者必须准备好对数据采取明智的行动。
2、具有影响力的协作方法。如果首席供应链官在孤岛工作，将无法从大数据分析中获得收益。在内部，供应链领导者必须能够与首席技术官进行沟通和协作，以帮助确定适合组织的技术和政策；
与首席数据官一起了解如何最佳地捕获和使用数据；与首席营销官一起，评估供应链如何能够更专注于客户和需求驱动，并与首席执行官具体沟通更广泛的创造价值的机会。最终，供应链执行官将需要能够与内部利益相关者和外部供应商建立桥梁。
3、跨职能经验。如今的供应链管理人员具有跨部门的经验，并且能够理解和与来自多个业务部门的人员进行交流。重要的是，首席供应链官员还必须具有销售、财务或技术方面的知识。
4、发展新技能和培训他人的能力。当今的首席供应链官必须紧跟最新技术，以确保组织适当地吸收数字技能和分析人才。企业犯的最大错误之一是在没有适当准备组织的情况下实施大数据分析项目。建立内部计划以确保在整个供应链中采用技能至关重要。
要从整个供应链或整个组织的大数据分析中获取所有好处，不仅需要技术和IT。从首席执行官和执行委员会开始，企业必须准备好支持一种全新的思维方式，培养一种对创新和技术开放的文化，并愿意挑战关于供应链管理方式的惯例。
大数据分析对供应链有什么影响、中琛魔方大数据分析平台(www、zcmorefun、com)表示由于供应网络上数十亿的连接设备提供关于服务需求、位置和库存分布的实时信息，甚至实现预期的需求，理解和接受大数据的执行领导层、数字颠覆和这些趋势的人力资本方面对未来企业的优势至关重要。
"以零售门店为中心"的供应链分析框架
一、目的
本文旨在介绍“以零售门店为中心”的供应链管理，简要介绍此框架下供应链管理的具体内容及行业痛点。
二、供应链是什么？
供应链
所谓供应链，是指由涉及将产品或服务提供给最终消费者的整个活动过程的上游、中游和下游企业所构成的网络。包括从原材料采购开始，历经供应商、制造商、分销商、零售商，直至最终消费者的整个运作过程。
供应链管理
供应链管理，指的是围绕核心企业，对供应链中的物流、信息流、资金流以及贸易伙伴关系等进行组织、计划、协调、控制和优化的一系列现代化管理。
它将企业内部经营所有的业务单元如订单、采购、库存、计划、生产、质量、运输、市场、销售、服务等以及相应的财务活动、人事管理均纳入一条供应链内进行统筹管理。
在传统零售或者传统行业中，供应链主要局限在供应链的后端，即采购、生产、物流等职能，与消费者、销售渠道的协同整合严重不足，导致牛鞭效应、孤岛现象、的出现，让供应链的反应总是很滞后。
三、“以零售门店为中心”的供应链管理
供应链网络
“以零售门店为中心”的'供应链网络（见下图），即以满足门店销售及运营核心、销售利润最大化的供应链管理。
在此分析框架上，核心目标是最大条件满足消费者需求，即管理缺货、减少缺货，管理滞销、处理滞销。此框架下供应链管理的内容为：门店补货、门店调拨、缺货管理管理、滞销管理、促销管理等。
供应链管理
需求预测
需求预测是所有供应链规划的基础；供应链中所有的流程都是根据对顾客需求的预测来进行的。因此，供应链管理的首要工作是对未来顾客的需求进行预测。
1、预测需要考虑的影响因素
需求预测需要考虑的重要影响因素：
历史需求
产品补货提前期
节假日
广告或其他营销活动的力度
竞争对手采取的行动
价格及促销计划
经济状况
2、预测方法
定性预测法
主要依赖于人的主观判断。当可供参考的历史数据很少或专家拥有影响预测的需求市场信息时，采用定性预测方法最合适。
时间序列预测法
运用历史需求数据对未来需求进行预测，它尤其适用于每年基本需求模式变化不大的场景。
因果关系预测法
假定需求预测与某些环境因素(经济状况、税率等)调度相关，因果关系预测法可以找到这些环境因素与需求的关联性，通过预测这些外界因素的变化来预测未来需求。
仿真法
通过模拟消费者的选择来预测需求。如价格促销将会带来什么样的影响？竞争对手在附近开设一家新店会带来什么样的影响？
门店补货
1、什么时候补货？
什么时候补货？它是时间与频次的问题，即补货的触发点问题。
通常有两种策略：
策略一、设置库存阀值，若库存低于阀值则补货。通过连续检查的方法，判断某个时刻是否需要补货。
策略二、设置固定的补货周期，零售门店通常按周来设置补货频次，即一周设置多次补货频次，并固定在某几天，如某门店在周一、周三、周五补货。
连锁零售企业一般采用第二种策略，主要是因为零售企业经营的SKU数量众多；另一方面，策略一的物流及仓库排班及排车不确定高，不适合物流及仓库的管理及运营。
本文的供应链链管理以策略二为基础，并依此展开分析及研究。
2、补什么商品？
季节性的品类调整
门店必须根据季节的变化，对商品陈列位置、商品结构、店铺氛围进行调整。一般来讲，门店应该每年进行两次大的调整，即：每年3-4月份针对春夏季的调整，每年国庆节过后的10-11月份期间的针对秋冬季节的调整; 每个季度针对本季度特殊季节、节日的变化进行的小调整，或临时调整。
调整商品结构
商品结构必须根据季节变化进行调整。季节变化对商品结构的影响是非常大的，必须在季节变化到来之前，及时调整品类结构，压缩过季商品品类，扩大应季商品的品类。
调整陈列位置和陈列资源
门店的陈列位置、陈列资源，对商品销售产出的贡献非常巨大，不同的陈列位置商品销售会有几倍甚至几十倍的差距。门店的重点陈列位置、陈列资源必须随季节变化而调整。一是季节商品是产生销售贡献*大的商品，二是季节商品是*能体现门店经营特色的商品，三是季节商品是*能提示消费者购物的商品。
重大节庆的品类调整
在快时尚、轻奢的品类中，很容易出现春节、妇女节(女王节)、情人节、开学季、圣诞节、双十一等的节庆影响，表现出销量井喷。零售企业需要根据节庆来完善丰富的品类结构，满足顾客在特定节庆时期的消费需求。
市场变化导致的品类调整
禁配策略
地理环境因素，如西北地区处于内陆、远离海洋，夏天不适合配沙滩游玩类用品。风俗、宗教类因素，穆斯林地区禁止配送猪肉类食品。
新品策略
若零售公司准备投放一批新品，零售门店则需要为新品调整货架，增加新品的曝光度，引导消费者产生首次购买、重复购买。
3、补多少量？
补货量 = 需求量 – 门店库存
计算门店需求时以需求预测为基础，同时考虑下述影响需求及供给的约束条件：
仓库容量
门店货架容量
过去需求
产品补货提前期
广告计划或其他营销活动的力度
价格促销计划
竞争企业采取的行动
4、缺货场景的库存分配策略
策略一：增加相似商品的补货库存 相似商品：功能、颜色、功效相似的商品。
策略二：增加其他畅销品的库存 根据商品的销售量排名，根据一定的分配策略来补货。
缺货管理
连锁零售企业商品缺货状况会引发消费者的各种反应， 最终导致零售企业的销售损失，48%的人会购买同一品种的替代品，15％的消费者不再购买，31％的顾客会到另一家店购买时再实施消费行为，顾客的转店率是37％。
1、缺货原因及应对策略
仓库缺货
渠道单一。单纯地依靠某一个供应商或过分依赖某些材料部件，一旦某个供应环节中断，将影响整个供应链的正常运作。缺乏预见能力。由于缺乏对供应链上的可预测性，不具有对供应商的供应能力和不确定性的前向洞察力，常常会面临种种不确定因素影响所带来的库存短缺。应对措施：替代商品
补货量不足
某商品销售出现显著增长，且明显大于预期、门店库存不足，但补货不及时。应对措施：门店调拨 在零售行业中，线上线下竞争如此激烈，谁能快速解决各个商圈内门店之间、商圈之间超密集的调拨需求，实现高效调拨、把握销售机会，实现销售业绩的新突破。
滞销管理
1、滞销危害
在陈列空间上，滞销商品大量陈列占据了门店的货架空间，迫使其他畅销品的陈列空间不够，新上市商品无法正常上货。
滞销商品占用大量的资金，使得零售门店的流动资金日益萎缩，严重的会影响到正常商品采购、甚至导致门店倒闭。
对于顾客来说，滞销商品大量陈列在货架上，这样既影响了顾客挑选自己需要的商品，浪费了消费者的注意力，甚至导致顾客无法找到正常的商品，损失了门店应该获取的利润。
从门店商圈来看，门店大量商品长期不做销售周转，消费可能会对门店失去信息，减少或改变原本的购物需求，转向其他门店进行消费。
2、滞销原因
季节因素
部分商品因地区差异存在明显的季节之分，该部分商品由于季末没有做特殊处理，导致在库时间高于规定的天数，形成滞销，体现在换季时门店任务按正常时段的销售量作为补货的依据产生。
补货模型不合理因素
行业中大多数公司会把门店库存管理权交给店长，由于公司的高速发展，门店会不断地有新店长上任，店长库存管理概念模糊，在补货时大多凭借个人经验确定补货数量，容易导致部分补货量较大的商品滞销。
价格因素滞销
部分商品会因为价格不合理而导致滞销，一种是低价格商品，由于门店所处的商圈消费水平较高，价格低廉的老药滞销；另一种则是因为门店商品售价明显高于竞争对手的售价导致滞销。
陈列因素
与海量商品相比，门店的货架资源永远都是稀缺的，部分企业会给予部分商品特殊待遇，不能公平合理地分配货架资源，导致部分商品因陈列位置差、曝光率低，从而导致滞销。
淘汰商品不顺畅
商品都会存在生命周期，特别是一些广告商品，然而大多数公司更新商品都比较被动，不会主动去优化商品，会导致商品因同质化严重而引起滞销。
批量采购决策失误
供应链上游对市场需求及销售情况没有准确把握，商品采购数量过多，从而导致滞销。
突发因素
某些突发因素导致消费行为发生重大变化。如”非洲猪瘟”导致猪肉类食品无法销售出去，从而导致滞销。
痛点
供应链上游滞销引发的风险转稼
在零售连锁供应链网络中，供应链上游由于产品开发、采购失误等决策失误导致的库存积压，上游往往会将库存风险转稼到供应链末端(零售门店)，从而占用零售门店大量的流动资金及货架资源。
市场快速变化，难以准确预测和判断供货情况。
门店端某款产品突然爆发，致使供应链上下游仓库出现大面积缺货，此种情况供应链无法快速反应或供应周期过长，从而导致销售机会的浪费。
预期范围内、延迟或产能不足，导致销售机会的损失。
某些品类由于供应链上游(采购、供应商)等原因，如产能不足或机器故障等原因导致交付延迟，从而导致销售机会的浪费。
市场竞争加剧，线下实体店客流下滑
总结
供应链末端(零售门店)缺乏足够或针对性的应对措施
供应链上下游协同是解决”零售门店”问题的重要方向
科学、精准的货架管理将是提升门店销售、实现供应链价值的重要方向
四、供应链的发展趋势
全渠道趋势
移动互联网的迅猛发展催生了O2O、C2B、P2P等新业态，全球传统产业开始受冲击，受互联网思维与互联网、大数据、云计算等技术深度影响出现变革，全球传统行业将互联网化，拥抱O2O全渠道零售大时代。
供应链日趋可视化
在运营中对商品广泛使用了电子标签，将线上线下数据同步，如SKU同步、库存同步、价格同步、促销同步；实现线上下单，线下有货，后台统一促销和价格。
供应链可视化以后，未来所有业务职能包括销售、市场、财务、研发、采购和物流等进行有机的集成和协同就有了可能，可以对消费者需求、门店或网上库存、销售趋势、物流信息、原产地信息等进行可视化展示，实现供应链敏捷和迅速反应。
新时代下的供应链可视化未来将持续向消费者、SKU、店员延伸，通过可视化集成平台，战略计划与业务紧密链接，需求与供应的平衡，订单履行策略的实施，库存与服务水平的调整等具体策略将得到高效的执行。
供应链预测智能化
在新零售的业态中，大量零售运营数据包括消费者、商品、销售、库存、订单等在不同的应用场景中海量产生，结合在不同业务场景和业务目标，如商品品类管理、销售预测、动态定价、促销安排、自动补货、安全库存设定、仓店和店店之间的调拨、供应计划排程、物流计划制定等，再匹配上合适的算法，即可对这些应用场景进行数字建模，逻辑简单来说就是“获取数据—分析数据—建立模型—预测未来—支持决策”。
本质上说，智能算法是一项预测科技，而预测的目的不是为预测而预测，而是用来指导人类的各项行为决策，以免人在决策时因为未知和不确定而焦虑。
当全新的供应链体系，能够实时显示运营动态，如货龄、售罄率、缺货率、畅售滞销占比、退货率、订单满足率、库存周转率、目标完成比率等，同时又能相互链接和协同，那么将很容易形成通用运营决策建议，如智能选品、智能定价、自动预测、自动促销、自动补货和下单等。
在此基础之上，供应链管理人员所做的事情就是搜集信息、判断需求、和客户沟通、协同各种资源、寻找创新机会等。
C. 基于大数据的配电设备状态可视化平台技术领域
1.一种基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，所述配电设备状态可视化平台采用松耦合方式与众多的信息系统连接，以进行交互，所述耦合方式为采用面向服务的体系结构SOA，所述SOA是一个组件模型，所述SOA用于通过定义的接口和契约将应用程序的不同功能单元联系起来，所述接口采用中立的方式进行定义，并应该独立于实现服务的硬件平台、操作系统和编程语言，以使得构建在各种这样的系统中的服务通过统一和通用的方式进行交互，其中，所述配电设备状态可视化平台包括：
数据处理模块，用于获取多平台数据，并对所述多平台数据进行处理，并展示处理后的数据，数据获取包括信息内网数据获取和信息外网数据获取，其中数据获取/转换装置部署在信息内网，通过安全隔离装置、并基于安全的传输通道获取处于信息外网的业务系统数据；所述数据获取基于跨平台编程接口企业服务总线，采用数据接口、数据中心共享、网络隔离下的安全文件传输方式；具体地，接口的实现方式包括：Web Service服务调用接口、页面嵌入集成接口、结构化数据获取接口、非结构化数据获取接口和电网空间数据获取接口，其中，所述Web Service服务调用接口，对于配电设备状态可视化平台需要在线监测未提供服务接口的数据，通过服务调用获取状态监测中的数据，且随取随用、对于配电设备状态可视化平台，需要进一步处理的状态监测信息，并且状态检测已经提供服务接口的，数据不在配电设备状态可视化平台数据库中存贮；所述页面嵌入集成接口，对于配电设备状态可视化平台，不需要进一步处理的状态监测信息，且状态检测已经提供了相应的模块页面，则通过url调用相应的功能页面；所述结构化数据获取接口：针对常规关系型数据库数据，采用JDBC/ODBC编程接口直接获取数据库数据，对于安全极别高、私密的数据，由业务系统提供接口由数据获取/转换装置调用获取或由业务系统主动推送，将相关数据发送到企业消息总线上，数据获取/转换装置会对消息总线进行监听以获取数据；所述非结构化数据获取接口：对于文档、音频、监控视频、巡检获得的图片非结构化数据，数据获取/转换装置通过通用的文件传输协议直接读取调用相关文件，并进行后续的相关清理、转换处理工作；所述电网空间数据获取接口：电网空间数据包含坐标轴、经纬度结构化数据，以及图像、文本非结构化数据，数据获取/转换装置根据不同的数据类型分别利用结构化数据接口和非结构化数据接口从系统中获取数据，对于由数据获取/转换装置调用编程接口或系统接口从业务系统中拉取的数据，在装置中配置相关策略，定义好相关的接口、周期、调用频率、调用对象相关参数，数据获取/转换装置会自动执行相关任务，从业务系统中拉取数据；
数据分析模块，用于进行大数据集成、存储、检索以及数据挖掘分析；
评估模块，用于生成基于大数据的配电设备评估模型，并根据所述配电设备评估模型对配电设备进行评价，并根据评价结果生成相应的处理策略。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，所述多平台数据至少包括：生产管理系统数据、在线监测系统数据、空间地理信息系统数据、气象系统数据和视频监控平台数据。
3.根据权利要求2所述的基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，所述数据处理模块用于对获取到的多平台数据进行预处理和清洗，包括：
根据所述多平台数据所述的业务系统、类型、结构、大小，打上统一规范的标记，用于标识该数据的来源和种类，同时，结合预设的数据规则库，根据数据的标记，将相应的规则与数据进行封装，封装完成的数据可识别、可控制并带有相应清洗规则，可以送到数据清洗阶段进行清洗工作。
4.根据权利要求1所述的基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，所述数据分析模块包括感知层、网络层和应用层，其中，
所述感知层用于进行数据采集；
所述网络层用于进行数据传输；
所述应用层进一步包括服务层、业务层、展现层、及一个工具集，所述服务层用于提供数据的挖掘分析能力，所述业务层用于实现具体产品的业务需求，所述展现层用于提供交互界面，所述工具集用于提供安装部署工具、数据挖掘工具、业务建模工具、代码生成工具。
5.根据权利要求4所述的基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，所述感知层、网络层和应用层之间进行交互，所述交互包括消息流和数据流，通过所述消息流来控制数据流的处理。
6.根据权利要求1所述的基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，所述配电设备评估模型至少包括：变压器类设备故障预测模型、开关和组合电器类设备状态的发展趋势和故障概率动态预测模型、基于复杂关联关系的输电线路故障预测模型。
7.根据权利要求6所述的基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，所述评估模块用于采用融合多因素的状态评价分析算法，包括：
1)分析决策问题，构造出系统的命题集，即系统的识别框架Ω {A1，A2，……，Ak}；
2)针对目标信息系统，构造基于识别框架的证据体Ei(i 1，2，……，m)；
3)根据所收集到的各证据体的资料—全局全量数据，结合识别框架中各命题集合的特点，确定出各证据体的基本可信度分配mi(Aj)，j 1，2，……，K，表示不同状态信息对设备状态的反应能力；
4)根据基本可信度分配mi(Aj)，分别计算单证据体作用下识别框架中各命题的信度区间[Beli,Pli]；
5)利用D-S合成规则计算所有证据体联合作用下的基本可信度分配m(Aj)和信度区间[Bel,Pl]；
6)根据具体问题构造相应的决策规则；
7)根据该决策规则得出决策结论。
8.根据权利要求1所述的基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，所述评估模块对配电设备进行评价，包括：
A)按照配电设备状态评价导则中的相关要求，对应导则中的各个状态量阈值逐一扫描数据，当任意一个数据超过导则中限定的阈值时，将该数据标记为异常值，与原始数据分离；
B)将数据变换为多元时间序列，计算出各一维时间序列的互协方差函数和互相关函数，从而得到传递函数分子、分母多项式的阶数及延迟参数，然后拟合传递函数模型，最后根据模型残差序列的ACF检验来判定干扰时刻及产生的异常数据；
C)基于增量递推的最小二乘回归参数估计和广义似然比变化点检测，采用增量机制确定数据序列回归模型参数和分割点,实时提取数据趋势特征，将趋势改变的数据标记为异常数据。
9.根据权利要求8所述的基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，其中，配电线路在不同天气条件下的故障率为将时间折合成单位为年时故障发生的次数，以1个日历年为单位时故障率的平均值可以表示为：
其中，N为正常天气的期望持续时间，S为恶劣天气的期望持续时间； λ表示正常天气时元件故障率的期望值，λ′为恶劣天气时元件故障率的期望值；
使用两状态天气模型来描述变压器的偶然失效模式故障率，其表达式为：
其中，为变压器偶然失效的统计平均值，N为正常天气的持续时间，S为恶劣天气的持续时间，F为发生在恶劣天气的故障的比例，w为变压器当前所处的天气状况，正常天气w 0，恶劣天气w 1。
10.根据权利要求1所述的基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，所述评估模块还用于根据设备状态和系统风险进行设备重要度评估，包括：
a)根据大数据状态评价结果、运行信息、微气象数据，利用PHM模型计算系统元件考虑大数据的实时故障概率；
b)使用枚举法选择系统状态，枚举至3阶故障，形成预想故障事件，并计算故障事件发生的概率；
c)对选取的系统状态进行静态安全分析，利用最优潮流计算系统状态是否满足充裕性，如需切负荷那么该系统状态为紧急状态，进入步骤d)，如不需切负荷则该系统状态为警戒状态或 健康 状态，对系统进行N-1校验，如果满足安全准则，则为 健康 状态，返回步骤b)，否则为警戒状态，进入步骤d)；
d)计算该系统状态下的紧急指数或警戒指数，利用风险追踪模型计算该状态下各个故障元件的贡献值；
e)返回步骤b)直到遍历预想故障集的所有故障事件；
f)计算系统总紧急指数和总警戒指数，并计算元件紧急重要度指标和警戒重要度指标，根据重要度指标排序，确定系统薄弱设备。
D. 在生产设备管理上，如何应用大数据进行管理
对于生产设备来说，想要实现大数据管理，首先肯定要有数据可以管理，对于设备数据管理方面，推荐鼎捷软件的一款叫做设备云的产品。鼎捷设备云实现人机的互联，起到生产设备进行设备数据的采集、互联、分析以及监控的作用。
E. 基于大数据的无人机管控系统
基于大数据的无人机管控系统
近年来，多旋翼无人机如星火燎原之势在民间迅速普及开来，便捷的网络销售途径、低廉的价格再加上智能设备介入，使得飞行门槛降低，越来越多的人开始把玩这个新玩具。多旋翼无人机为我们提供了精美的航拍画面，完成测绘、架线、勘察等诸多特种任务，然而，伴随着使用者增多继而出现的是坠机、黑飞等事件频发，这除了与飞行器本身飞行稳定性良莠不齐有关外，很大程度上是飞手缺乏相关飞行安全知识和飞行经验，同时飞行器本身也缺乏能够向空管部门实时上报自身位置的设备，致使军民航空管部门不能监控其飞行情况而不愿意批准其飞行。下面2例以大数据方式管控无人机的系统提供了较好的解决方案。
云世纪无人机综合管控系统
无人机质量大飞行距离远，而且旋翼旋转速度极快，无规则乱飞一单失控对他人的财产和人身安全有很大的威胁。为了解决无人机监控和向空中管制部门上报位置的难题，云世纪信息科技研发了“云世纪无人机综合管控系统”，这是基于大数据概念的无人机监管系统，实现了无人机位置、无人机操纵者位置的实时显示解析，可设置无人机飞行(动态)电子围栏、超高报警、超速报警、禁区告警等监管策略。
系统研发团队主要由空管系统的技术人员组成，2015年7月，系统在青岛落地试运行，完成了与军民航空管系统的信息数据对接，实现无人机飞行动态信息直接传输至军民航空管自动化系统。目前正在与城市监管部门协商进驻公安、体育等监管部门的具体事宜。
除满足用户监管需求外，系统充分运用云平台技术，开发了针对无人机厂家、拥有者、爱好者的云服务平台，提供无人机注册管理、用户数据云存储、航行情报查询、通航法规资料查询、飞行资料下载、航线规划服务、气象服务、应急救援服务等众多航空专业功能。
系统已完全兼容大疆、亿航无人机接口，更多品牌无人机正在加速进驻中。目前系统正在大力推广合作中，军民航空管系统、城市监管部门、无人机厂家、无人机所有者均开放接口使用申请，未来会有更多地区更多无人机加入系统。为军民航空管监管、政府监管、无人机厂家、无人机用户、航空服务商等用户同时提供平台，既解决了无人机无法申请飞行计划的问题，也解决了监管“黑飞”乏力的现状，同时用更积极的方式为无人机飞行提供可靠安全的服务，这种解决方案标志着我国无人机综合管制系统开始走向世界前列。
AOPA的U-cloud无人机紧箍咒
U-cloud无人机监管系统以云计算、大数据技术为依托，展望行业发展趋势，引领无人机行业迈进大数据的门槛。根据相关规定，超过一定重量、在视距外飞行的无人机每次飞行前都需要申报飞行计划，一些无人机需要有驾驶执照才可操作，但因为申报的程序不方便，导致很多人宁可黑飞。
该系统以云计算为基础进行无人机的监管，覆盖1500米以下所有直升机、无人机等飞行器的低空监测，目前主要针对的是重量在7~25公斤，150米高度以下作业的无人机，无人机飞行时的所有动作变化，包括航迹、高度、速度、位置、航向等数据都会被系统所收纳，然后系统会根据这些数据进行相关的预警、避让工作以及安保工作相关应用的开发。无人机接入这个监管系统之后便无需自己申请飞行计划。
由于该系统刚刚上线，接入系统的公司并不是很多。据悉，AOPA将在本月出台一份草案文件，发放给各个无人机制造商，以便将该系统在全国进行推广，U Cloud平台将在明年开始正式运行。
在统一的监管平台下，驾驶员无须自己申请飞行计划，通过越发系统化的驾驶培训，持驾驶执照的操作人员就可以更容易的在规则下飞行，对于规范无人机市场的有序发展将起到积极促进作用。
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