智慧营销大数据云平台

智慧营销大数据云平台（精选11篇）

1.智慧营销大数据云平台 篇一

《教学研究从哪开始》——潘成宝潘老师总结了他多年来的经验，告知我们教学研究应当从以下方面进行：

一、备课，也叫策略研究。

简言之，就是要了解课标，熟习教材、学生和教学环境和教学设备;

第二、上课，也称临床研究。

我们应当以研究的态度进行教学，学会调控课堂。

第三、听课，即比较研究。

听要讲求技能，会听会记才是重点，听要分清主次，记要有重点。

第四、评课，称为诊断式研究。

评价一节课的成功与否，要从教学的目的、程序、方法、情感、基本功、效果、特点等多方面进行。

第五、教后记，反思性研究。

反思要有主题。既要反思成功的地方，还要思考不足的地方，和如何处理不足，真正起到反思的效果。

第六、读书，这是更新观念、寻求精神交点的研究。

只有多读书才会勤于思考，不断更新观念，寻求更好的进步。

2.智慧营销大数据云平台 篇二

一、“云营销”及产生背景

“云营销”是借助于云技术, 通过网络, 把多个成本较低的计算实体, 整合成一个具有强大营销能力的系统, 运用“云”之间的逻辑计算能力, 整合各类营销资源, 以取得更理想的营销效果。“云营销”网络覆盖搜索引擎、博客、论坛及微博等社会化媒体, 是分布式计算、网络存储、虚拟化等先进技术发展融合的产物。其强大的资源整合能力将传统上各个网络营销企业的计算机软硬件资源及分散的网络资源集中到“云端”, 所以“云营销”使得企业各类营销活动在操作上更加精确、便捷、高效、低成本, 不仅如此, 还将产生各种新颖的服务或产品以满足消费者多样化、个性化的需求。

随着互联网的普及, 人们对网络的依赖性逐渐增强, 一旦有难题, 很多人的第一反应是到网上找答案, 想通过网络获得更多更有价值的精确信息。怎样才能满足网民的这一要求?云计算技术的出现解决了这一问题, 云计算将任务分布在大量计算机构成的资源池上, 使各种应用系统及客户端能够根据需要获取计算力、存储空间和各种软件服务。云计算的目标是把一切都放在“云”上, “云”就是庞大而纷繁交错的网络, 这个网络由大量计算机构成。无论云计算的终端用户使用何种计算技术和接入方式, 都能够享受到“云”带来便利和可靠。因此, 云计算的出现是“云营销”产生的技术条件。

目前, 移动互联网在我国已经非常普及, 移动互联网的蓬勃发展使得互联网更加普遍, 截至2014年12月, 我国网民规模达6.49亿, 互联网普及率为47.9%, 比2013年底提升了2.1个百分点。网络普及率的不断提高使得网购呈现出快速增长态势, 网购人数随着网民数量的增加而不断增长, 2013年“光棍节”, 淘宝商城支付宝交易总额突破350亿元, 刷新了中国电商行业的纪录, 2014年中国网购人数达3.56亿。满足人们基本生活需要的“衣、食、住、行、医疗”等也纷纷从传统的开设实体店发展至网上商城, “网上看一看, 便知天下货”, 各类网店的快速发展为人们的消费提供了多样化、便利化选择。可以说, 网络普及率的提高是“云营销”产生的时代背景。

“云营销”平台帮助企业整合了搜索引擎、社区营销、专业市场三大主流平台, 能让企业快速进入浩大的网络市场, 使企业获得更多商机, 搜索、扑捉到更多目标客户, 帮助企业在日益激烈的市场竞争中脱颖而出。

二、“云营销”将成为企业营销的新亮点

传统的网络营销软件和工具, 通过对多种资源、手段和方法进行整合, 将尽可能多的产品和服务提供给顾客, 最大限度地满足供需双方的需求, 但耗费巨大的人力、物力和财力, 而且营销效果往往不近人意, 特别是无法跻身于主流之中的中小型企业, 更没有强大的实力与大企业争夺营销资源。相比之下, “云营销”网络平台具有不可比拟的优势, “云营销”网络平台通过智能引导模式, 分析和监测行业与竞争对手的商情, 引导商家进行营销信息的传播, 在操作过程中将数据具体量化, 为商家做出最优化选择, 进而为商家节省成本。利用“云”强大的信息处理能力、低廉的成本、高效的实施效果, 能把所有整合的营销功能高效快速地加以体现, 真正实现一个平台掌控天下营销, 一个界面打通整合无极限。通过“云”平台的神奇能量, 中小企业的营销信息可以在最短的时间内, 以最快的速度, 无时无刻、无处不在地展示在潜在和现实客户的面前, 所有这一切只需要一系列非常简单的操作和相关的信息输入就可以轻松实现。“云营销”网络平台“出色的性能、稳定的运营、过硬的支持、一流的服务”, 为广大中小企业客户营销开辟了新天地, 提高他们的品牌在互联网上的知名度, 获得更多消费者的支持和认可。

通过“云营销”庞大的消费者数据库, 以及商家信息优惠库, 根据消费者的消费习惯、消费能力、消费需求等数据, 能够把商家的营销信息反馈给最有可能实现消费的重点人群, 从而完成整个营销过程, 并可根据消费者和商家的不同特点, 实施不同的营销策略, 保证受众面广且精准有效的营销效果, 让商家的服务及各项优惠通过顾客的手机客户端时刻围绕顾客进行无微不至的营销, 从而实现商家的持续发展。可以说, 在大数据时代, “云营销”模式将越来越受到企业的欢迎, 也将成为企业营销的新亮点。

摘要：互联网已经彻底改变了我们的生活, “大数据”已成为互联网时代的热点词汇之一, 以这样或那样方式继续影响改变着各方面的生活。在商业领域, “大数据”给企业营销活动带来的变化之一是“云营销”。“云营销”充分利用云计算平台的各类数据信息, 通过描绘、预测、分析并引导消费者的行为, 帮助企业制定有针对性的营销策略。本文首先阐述了“云营销”及其产生的时代背景和技术条件, 并指出“云营销”是大数据时代企业营销的新亮点。

参考文献

[1]史贤龙.“云营销”时代:中国式营销革命3.0[J].销售与市场, 2012, (02) .

3.云营销：大数据时代的新营销革命 篇三

营销学领域过去半个多世纪的发展让我们见证了从“以产品为中心”向“以客户为中心”的转变，最受欢迎的营销理论也转向了以消费者需求和以关系营销为导向的理论。

互联网与移动互联网主导下的数字化信息时代可以帮助企业以前所未有的速度收集用户的海量行为数据，在大数据的基础上分析、洞察和预测消费者的偏好，并据此为消费者提供最能满足他们需求的产品、信息和服务。

然而，即使在大数据时代，每一个企业对他们的用户的了解也只能是片面的或者单一维度的。比如，有三家网站：网站A卖运动装，网站B卖休闲装，网站C卖包，这三家网站都分别了解用户在自己网站内所展示的偏好，比如对颜色的喜好和对价格的敏感度，但是他们却无法了解用户在自己网站外的行为和偏好。

如果网站A能够了解它的用户在网站B和C上的兴趣（比如非常喜欢紫色的休闲衣服和包），这就是极有帮助的信息，网站A可以借此更加精准地为该用户提供他可能也会喜欢的运动装。

这不仅增强了网站的转化率，也大幅提高了用户体验。在不侵害用户隐私的条件下来构建消费者全面兴趣图谱，将会直接帮助所有参与的企业提高对用户的理解和行业竞争力。

云营销不陌生

云计算对绝大多数读者来说早已不是陌生的词汇，简单来说，是指将计算、服务和应用进行集成化管理。比如，谷歌、亚马逊、IBM这样的专业网络和技术公司均已搭建了计算机存储和运算中心，用户通过一根网线借助浏览器就可以很方便地访问，随时在线获取所需要的数据、服务和应用。

云计算和软件服务化正在逐步改变企业运营和管理基础设施的方式。通过将企业的软硬件基础设施和相关的管理工作外包出去的方式，企业可以降低管理成本，同时将更多的时间和精力运用在它们的日常商业工作上。

同时，软件服务提供商可以将其全部时间和资源用于帮助企业打造合适的、定制化的基础设施上。这种将基础设施外包出去的做法既为企业降低了管理成本，又打造了更好的基础设施。

那么，为什么不将这一逻辑运用在营销上呢？

事实上，在这个海量信息的网络营销环境中，大多数企业并不具备充分的时间、数据和资源去做全面的营销。这时，就需要一个营销信息提供商，辅助企业实施相关的营销活动。一些基本的营销活动自动化的方式包括内容的集成、自动化电子邮件服务等。

通过这种服务，企业得到的好处是更快的、定制化的帮助和提供商基于市场研究和品牌管理的专业知识，而提供商得到的好处则是企业们提供的全面的、充分的消费者偏好信息。

结合了传统营销和软件服务化的理念，云营销致力于将网络上各种渠道的营销资源集成起来，以便各方对这些资源进行创造、修正、利用和分享。

从渠道的角度上讲，提供商或增值服务商不用去掌握管理这些资源的技术和知识，这些都交由一家负责维护平台的第三方来管理。简单来说，云营销是多个终端的消费者偏好数据与营销数据的集中化管理与应用。

云营销不仅仅是传统营销和软件服务化的结合，它的实质是跨域、跨渠道、跨终端的营销信息融合与综合利用。

两个绝对优势

相比传统的营销，云营销在以下两个方面具有绝对优势：一是解决了用户偏好不完整的问题（前文已有介绍），二是解决了新用户和新产品的冷启动（Cold Start）问题。

冷启动指的是在没有历史积累的信息时，无法挖掘用户偏好的问题。接着前面的网站例子，当一个新用户进入网站A时，我们对这个用户一无所知，很容易就会失去这个潜在客户。

而云营销则会根据该用户在网站B和C的浏览轨迹或者购买行为，告诉网站A该用户可能喜欢什么样的商品。同样，当网站A想推出一款新的运动装时，由于没有历史数据，不了解哪些客户可能会喜欢这个新产品，这时如果向云端发送一个请求，第三方平台就可以根据网站B和C的用户偏好，来告诉网站A这款新品该推向什么样的消费者。

云营销不仅显著提高了信息量和信息利用效率，同时也通过云端的集中管理极大地降低了企业的营销运营和管理成本，降低新用户的获取成本，最小化顾客资本投资，同时增加潜在客户和整体利润。

云营销的最新应用

数据开放与资源共享是互联网时代最耀眼的特征。

一些国内外知名互联网企业早已开始搭建基于云营销的数据平台。

Google在今年年初对其用户隐私政策的调整已露出云营销概念的端倪，根据新的政策，Google将打通旗下多个产品与渠道的用户信息，分别来自Gmail、Google Search、YouTube、Google Map等产品的用户信息将可以拼出一张更加完整的用户偏好轮廓，打通后并集中管理的用户偏好信息将可以让Google旗下的每一个产品都为用户提供更好的用户体验和更加个性化的服务。

很多互联网的巨头企业，在扩张领地或者收购过程中，均已涉及多个领域，无论是美国的苹果与亚马逊，还是中国的腾讯与百度，对他们来说，只有整合自己旗下多家公司或者产品的用户偏好数据，用云的模式进行数据部署和数据打通，才能真正发挥其数据的价值。

4.智慧营销大数据云平台 篇四

设计宗旨

一、愿景

偶学吧让教与学更高效、更简单、更快乐！

二、产品理念

根本宗旨：“学习服务云平台”为学生学习能力提升服务，为教师开展智慧课堂、翻转课堂提供支持；

核心功能：翻转课堂，智慧课堂，大数据系统；

设计原则：方便、简洁、稳定。

三、产品价值：

《礼记·学记》：“学然后知不足；教然后知困。知不足然后能自反也。知困然后能自强也；故曰教学相长也。”据此引导学生自学，培养自主学习习惯和自主解决问题能力；老师介入答疑解惑，通过师生之间相互交流，相互促进，共同提高，起到教学相长之效，即引导介入教学方式。

云识别、智能判分、智能批阅：解决家长和老师没有时间或能力批阅和辅导功课，不了解学情。

基于阿里云大数据分析、智能画像，为学生定制适合的教育方案，因材施教。

为用户解决：

帮学生解决：基于智慧课堂、翻转课堂的知识学习和高级思维发展；

帮老师解决：资源准备、学情诊断、精准教学；

帮家长解决：解决家长没有时间或能力辅导功课，不了解学情。

四、设计原则

便捷性：一站式开展数字化学习； 智能化：大数据智能化教与学管理； 精准化：教学资源主动推送。

五、技术开发理念：

⑴仿现实，⑵简洁化，⑶情景化，⑷傻瓜型，⑸全记录。

六、产品定位 “学习服务云平台”

1、践行智慧教育

通过大数据技术实现智慧课堂，全面提升学生的学业水平和高级思维。

2、支持翻转课堂

基于微课和相关配套资源整合，通过一体化的软硬件系统帮助教师更好的开展翻转课堂教学。

3、挖掘大数据价值

通过大数据技术，标记学生学习过程中的所有“数据单元”，并建模、可视化，形成有价值的学生学习大数据，为开展基于大数据技术的智慧课堂、翻转课堂教学提供支持。

七、实现方式

智能学习终端机——教学机（已经申请专利），采用云识别技术，对字体自动识别、判分和批阅；

教学机老师端和pc端主要老师用来下发学习任务，方便老师和学校随时随地通过平台数据分析和考核；教学机学生端完成学习任务。

采用原笔迹手写技术，不改变学生书写习惯，并可同时将电子笔记和书写笔迹永久保存；

情景教学模式让学生身临其境，乐于接受，实现学生微课学习和课堂互动，也方便学校随时通过平台来实现对老师的考核。

老师通过平台布置微课练习和课堂互动教学、练习，学生通过平台来互动学习，完成提交后平台自动判分，生成《学情报告》；实现对学生微课和课堂互动、练习提供：学、判、评、考。

老师和家长通过智慧课堂、翻转课堂平台对学生掌握程度进行批阅、评语、打分、红花奖励等，及时发现每个学生生疏点，针对性教学；根据大概率报告来重点教学。

老师通过平台来实现对学生的考核和云数据分析；

学校通过平台来实现对老师的考核，提高教学效率、效果和学生成绩。

八、模块功能概述

4种角色； 24项主要功能；完整大数据记录；可视化呈现； 资源主动推送。

九、权限管理

1、学校管理员：课程表管理；科目管理；班级管理；学校课本管理；数据统计中心；静音时间管理。

2、教师：任务中心；资源中心；数据中心；弱点强化；个人中心；系统通告

3、学生：任务中心；弱点强化；数据中心；个人中心；系统通告；

4、家长：自主学习单；课前预习；智慧课堂；课后练习；错题巩固；考试复习；数据中心。

十、亮点

1、智慧课堂教学模式，完美支持“翻转课堂”：

任

2、引导介入式教育：当学生做错题时，启动引导流程，进入该知识点的微课或针对该题音视频的讲解学习，学习结束后，系统自动分配该知识点下的试题重做，如果结果正确即该知识点掌握；如果不正确，启动介入流程，系统自动筛选适合的在线老师进行在线辅导、评测、评价，在线老师决定该知识点是否掌握，计入学生学习档案，并进行成长大数据分析。（已经申请发明专利）

3、手写识别，并实现自动批阅，实时进行大数据分析。解决家长没时间或能力辅导学生作业问题，缓解老师批阅作业的劳累。

弱点

4、原笔迹书写，保护学生书写习惯。

5、学生移动轨迹及定位，实时推送学生到校或离校信息，做好家校联系。

6、“全网通4G手机卡和WiFi上网，任何场所都可以学习；“拨打电话”功能方便家校联系。

7、安卓底层ROM定制，针对学生“玩游戏”等现象进行管控。

8、挖掘大数据价值，通过大数据技术，标记学生学习过程中的所有“数据单元”，并建模、可视化，形成有价值的学生学习大数据，为开展基于大数据技术的智慧课堂、翻转课堂教学提供支持。

9、资源数字化、标签化、智能查找与主动推送，教师、学生、家长端可视化呈现，刻画学生成长轨迹，并对学生学习和老师教课流程进行评测。过程监控比结果评定更重要。

10、“视频语音”课堂互动：请假在家的学生可看到讲课视频，并进行课堂互动答题；一对一老师答疑解惑。

11、达到效果

实现智慧课堂、翻转课堂信息化、智慧化、网络学习空间人人通。根据教学规律：学生成绩的好坏梯度并不是一开始就有明显区分的，而是学习过程中逐步形成的，究其原因，并非智力的明显区别，而是在学习过程中，当一个知识点不能掌握，没有及时巩固，导致与之相关的知识点都不能学好，影响孩子的积极性，甚至产生厌学情绪，就这样一步步的落队了。

本平台就是要及时发现那个没有被掌握的“点”，并把它以报告的形式告诉老师，以便老师及时发现并为其补齐“短板”，避免产生叠加效应，以至于影响该科成绩和学习该科的兴趣，导致偏科现象的发生。同时，解决了家长无能力辅导和监督孩子学习问题。

解决老师每天批阅功课的繁重、重复劳动，及时了解学生生疏点，做到因人施教。

解决学生边做边玩，提高学习效率及兴趣，快速提高成绩。根据大数据分析结果：为学生制定不同教学方式，做到个性精准教学。使学校及时了解教育薄弱点，及时调整，提高教学效果和升学率，避免学生因对学科及老师喜厌情绪，影响最终升学分数。

十一、产品效果

促进公平教育、均衡教育！

让教与学更高效、更简单、更快乐！

5.大数据在智慧城市的10大应用 篇五

大数据是智慧城市各个领域都能够实现“智慧化”的关键性支撑技术，智慧城市的建设离不开大数据。建设智慧城市，是城市发展的新范式和新战略。大数据将遍布智慧城市的方方面面，从政府决策与服务，到人们衣食住行的生活方式，再到城市的产业布局和规划，直到城市的运营和管理方式，都将在大数据支撑下走向“智慧化”，大数据成为智慧城市的智慧引擎。

欧盟利用大数据实现智慧城市的做法给我们很多启示。

欧盟对智慧城市的评价分为六个方面：智慧经济、智慧治理、智慧生活、智慧人民、智慧环境、智慧移动性。也就是说智慧城市要促进经济的发展，要改进和帮助更多大众的参与，让老百姓享受智慧的生活，人民得到更好的服务，居住环境更加优化。智慧城市的应用很广泛，我们都知道有物流、交通、电网、工业、农业、建筑、环境、医疗等方面。现在我要讲的是，智慧城市本身会催生大数据，我们可以看到一个企业会涉及到很多环境，管理环境，开放环境，知识环境、服务环境，过去这些环境的关联度不够，那么现在通过数据库使得这些环境能够联合起来，使得企业的效率提高40%-60%，根据赛门铁克的一份最新调研报告，今天全世界所有企业的信息存储总量已达2.2ZB，企业平均10PB，大企业更大点，小企业小点。一般企业都会建立数据库，必须进行数据的集资和数据的挖掘，企业的数据在企业内部已经占有很重要的位置。

(1)智慧经济

首先大数据在商业上怎么能很好运用，它会分析用户的购物行为，什么商品搭配在一起会卖得更好，还有很多公司通过分析找到最佳客户，淘宝数据魔方则是淘宝平台上的大数据应用方案。那么商家可以了解淘宝平台上的行业宏观情况、自己品牌的市场状况、消费者行为情况等，并可以据此作出经营决策。

美国有个投资公司分析了全球3.4亿微博账户留言，判断民众情绪，人们高兴的时候会买股票，而焦虑的时候会抛售股票，依此决定公司股票的买入或卖出，该公司今年第一季度获得7%的收益率。

阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和诚信的企业，从而无需担保来放贷，目前已放贷300多亿元，坏帐率仅0.3％，大大低于商业银行。

企业通过信息收集很好的掌握企业的运营状况，分析居民与财务有关的记录包括贷款申请、租赁、房地产、购买零售商品、纳税申报、水电费缴付、有线电视缴费、电话缴费、报纸与杂志订阅、机动车档案等，能够得出消费者的个人信用评分，从而推断客户支付意向与支付能力，发现潜在的欺诈。

IBM日本公司建立了一个经济指标预测系统，从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据，计算出采购经理人指数PMI预测值。

印第安纳大学学者利用Google提供的心情分析工具，对270万用户在2008年3～12月所张贴的970万条留言，挖掘出用户happiness、kindness、alertness、sureness、vitality 和calmness等六种心情，进而对道琼斯工业指数的变化进行预测，准确率达到87%。

利用大数据分析可实现对合理库存量的管理，华尔街对冲基金依据购物网站顾客评论分析企业产品销售状况，华尔街银行根据求职网站岗位数量推断就业率。

(2)智慧治理

美国纽约的警察分析交通拥堵与犯罪发生地点的关系，有效改进治安。美国纽约的交通部门从交通违规和事故的统计数据中发现规律，改进了道路设计。

利用短信、微博、微信和搜索引擎可以收集热点事件与舆情挖掘。

电信运营商拥有大量的手机数据，通过对手机数据的挖掘，不针对个人而是着眼于群体行为，可从中分析：实时动态的流动人口的来源及分布情况；出行和实时交通客流信息及拥塞情况。利用手机用户身份和位置的检测可了解突发性事件的聚集情况。

MIT的Reality Mining项目，通过对10万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理，提取人们行为的时空规则性和重复性，进行流行病预警和犯罪预测。

(3)环境监测

对城市的河流进行采样，通过卫星发布，收集产量的数据，这个数据非常大，通过这个数据分析能够判别城市中有没有污染。

(4)智慧医疗

无论是药品的研发还是商业模式的开发运用数据分析都能够得到很好的分析，我们医院里有大量的病例，这里有大量的数据，传统的普通病例很难挖掘数据，现在变成电子化有利于更高数据挖掘，数据的挖掘有利于发现医疗知识，由于医疗资源的分配不均，因此远程医疗十分必要，另外，居家监护很重要，谷歌公司与美国疾病控制和预防中心等机构合作，依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况，谷歌的判断与疾控中心的判断是一致的。

社交网络为许多慢性病患者提供了临床症状交流和诊治经验分享平台，医院借此可获得足够多的临床效果统计。个性化的医疗同样很重要，我们发现，同样的治疗对一些病人无效，75％癌症病人，70％的老年痴呆者、50％的关节炎病人、43％的糖尿病患者、40％的哮喘病患者，38％的抑郁症病人。因为人体对药品代谢方式的差异取决于个体特定的基因、酶和蛋白质组合，因此基因信息对选择最优治疗非常关键。对人体个性体质的挖掘会做到真正意义上的对症下药，一个人的基因信息大概1GB。

(5)智能搜索

除此之外，我们还通过网络进行学习，早期的网络学习是通过网站专业人员编制的内容，如今我们希望能够实现更加智能的搜索。随着移动互联网的出现，搜索引擎会变成基于语音的智能搜索；基于位置的搜索；基于个性化搜索。

(6)舆情监测

大众传播发展的很快，这里包含着大量的数据，例如微博传播具有裂变性、主动性、即时性、便捷性、交互性、草根性，跟进性和临场感，每一个微博用户既是“服务器”，也是“受众”。中国的微博比社交网络更热，因为140个字符的微博在英文和中为分别约等于25个和85个英语单词，即中文微博的信息量是Twitter的3～4倍。最近两个月在YouTube上上载的视频超过了ABC、NBC和 CBS 电视台自1948年以来24/7/365 连续播出的内容，而“云平台＋多屏融合”模式已成为智能家居和智能车载等的发展方向。

(7)精准营销

美国信用营销分析专家张川告诉《环球时报》记者，在大数据分析的应用上，美国政府和大公司领先新兴国家至少20年。15年前，美国的信用卡公司就可以进行数据挖掘实现精准营销：在合适的时间，通过合适渠道，把合适的营销信息投送给每个顾客。

(8)犯罪预警

随着智能电话和电脑网络的普及，美国政府和大公司把自己的触角伸到个人生活的每个方面。美国个人的一切在线行为数据都被收集储存，再加上已被有关机构掌握的个人信用数据、犯罪记录和人口统计等数据，有关公司和政府机构可以运用数据挖掘的办法，监控和预测个人的行为，并做出相关决策。

(9)全球安全监测

如美国已具备对全球网络空间的监视控制能力。斯诺登披露的“棱镜”计划，缘于美国政府的“星风”监视计划。2004年，布什政府通过司法程序，将“星风”监视计划分拆成由国家安全局执行的4个监视计划，除“棱镜”外，还包括“主干道”、“码头”和“核子”。其中，“棱镜”用于监视互联网个人信息。“核子”则主要负责截获电话通话者对话内容及关键词。“主干道”和“码头”分别对通信和互联网上数以亿兆计的“元数据”进行存储和分析。“元数据”主要指通话或通信的时间、地点、使用设备、参与者等，不包括电话或邮件等的内容。

(10)市场价格监测

肯尼思·丘基尔是《经济学家》杂志数据编辑、《大数据：一次将改变我们生活、工作和思考方式的革命》一书的合著者之一，他日前在美国《外交政策》杂志掀起一场有关“大数据时代令隐私保护问题更加突出”的讨论。丘基尔举例说，警方如果要侦破一个城市的加油站是否存在合谋操控价格的“卡特尔行为”，以往要靠线人举报。但今天，可以做大数据分析——分析该市油价变化和加油站分布情况。通过分析，可以发现正常的价格变化规律，如果价格变化持续异常，就可以怀疑存在价格垄断的行为。丘基尔认为，大数据的价值在于存储后的再使用。不过，关键的一个问题是，收集、保存一切信息，与隐私保护政策是有冲突的，“保存一切信息是必要的，但是在这么做之前，我们有必要问自己一个问题，即现行的隐私保护政策是不是妨碍了我们正在迈入的大数据世界”。丘基尔提到，社会有必要就此进行大辩论，以便为大数据时代的隐私保护划定新的边界。

结束语

美国IT咨询公司Avanade商业情报部副总裁斯蒂夫·帕尔默告诉《环球时报》记者，大数据是指非常“膨胀”的数据集，用典型的数据分析软件和工具难以对其进行捕捉、储存、管理、分享、分析和可视化。大数据有3个特征：一是数据的数量大;二是产生或被吸收的速度和频率快;三是数据的多样性。为从大数据中“挖出金矿”，一家企业或机构必须能够应对大数据上述3个特征。帕尔默说，大数据给人类带来的真正机遇是把许多信息碎片拼起来，为我们的决策服务。

附：全球顶尖大数据公司一览

企业名称：IBM

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2011年5月，IBM正式推出InfoSphere大数据分析平台。InfoSphere大数据分析平台包括 BigInsights和Streams，二者互补，Biglnsights基于Hadoop，对大规模的静态数据进行分析，它提供多节点的分布式计算，可以随时增加节点，提升数据处理能力。Streams采用内存计算方式分析实时数据。InfoSphere大数据分析平台还集成了数据仓库、数据库、数据集成、业务流程管理等组件。

企业名称：亚马逊

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对于云计算和大数据，亚马逊绝对具有先见之明，早在2009年就推出了亚马逊弹性MapReduce（Amazon Elastic MapReduce），亚马逊对Hadoop的需求和应用可谓了若指掌，无论是中小型企业还是大型组织。弹性MapReduce是一项能够迅速扩展的Web服务，运行在亚马逊弹性计算云（Amazon EC2）和亚马逊简单存储服务（Amazon S3）上。这可是货真价实的云：面对数据密集型任务，比如互联网索引、数据挖掘、日志文件分析、机器学习、金融分析、科学模拟和生物信息学研究，用户需要多大容量，立即就能配置到多大容量。

除了数据处理外，用户还可以使用Karmasphere Analyst的基于服务的版本，Karmasphere Analyst是一种可视化工作区，用于在亚马逊弹性MapReduce上分析数据。用户还可以提取结果文件，以便在数据库或者微软Excel或Tableau等工具中使用。

企业名称：甲骨文

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甲骨文在近期发布的Oracle大数据机（Oracle Big Data Appliance）为许多企业提供了一种处理海量非结构化数据的方法。在2011年10月初召开的Oracle OpenWorld 2011大会上甲骨文正式推出了Oracle大数据机。对于那些正在寻求以更高效的方法来采集、组织和分析海量非结构化数据的企业而言，该产品具有很大的吸引力。

与甲骨文近期推出的其他一体化产品一样，Oracle大数据机集成了硬件、存储和软件，包括Apache Hadoop软件的开源代码分发、新的甲骨文NoSQL数据库和用于统计分析的R语言开源代码分发。该产品被设计为能够与甲骨文Database 11g、Oracle Exadata数据库云服务器，以及针对商业智能应用的新的Oracle Exalytics商业智能云服务器一起协同工作。

企业名称：谷歌

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谷歌一直是科技行业的领军者，近年来几乎在任何一项互联网科技项目你都能看到谷歌的身影，大数据时代谷歌自然不会错过。何况如果对其拥有的海量数据进行深入挖掘，这对于提升谷歌搜索乃至所有谷歌服务的价值无可估量。

BigQuery是Google推出的一项Web服务，用来在云端处理大数据。该服务让开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超级大的数据库进行操作。BigQuery允许用户上传他们的超大量数据并通过其直接进行交互式分析，从而不必投资建立自己的数据中心。Google曾表示BigQuery引擎可 以快速扫描高达70TB未经压缩处理的数据，并且可马上得到分析结果。大数据在云端模型具备很多优势，BigQuery服务无需组织提供或建立数据仓库。而BigQuery在安全性和数据备份服务也相当完善。

去年底该服务只向一小部分开发者开放，现在任何人都可以注册这项服务。免费帐号可以让你每月访问高达100GB的数据，你也可以付费使用额外查询和存储空间。

企业名称：微软

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微软研究部门从2006年起就一直致力于某种非常类似于Hadoop的项目，被称为“Dryad”。今年年初，该计划通过与SQL Server和Windows Azure云的集成实现了Dryad的产品化。虽然现在微软还没有更新，但看上去Dryad似乎将成为在SQL Server平台上影响大数据爱好者的有力竞争者。

微软进入这一市场可谓“姗姗来迟”，而且在一定程度上说，数据仓库分析和内存分析计算市场落下了后腿。2011年初微软发布的SQL Server R2 Parallel Data Warehouse（PDW，并行数据仓库），PDW使用了大规模并行处理来支持高扩展性，它可以帮助客户扩展部署数百TB级别数据的分析解决方案。微软目前已经开始提供Hadoop Connector for SQL Server Parallel Data Warehouse和Hadoop Connector for SQL Server社区技术预览版本的连接器。该连接器是双向的，你可以在Hadoop和微软数据库服务器之间向前或者向后迁移数据。

微软在去年推出了基于Azure云平台的测试版Hadoop服务，今年它承诺会推出与Windows兼容的基于Hadoop的大数据解决方案（Big Data Solution），这是微软SQL Server 2012版本（首发日期还不知道）的一部分，现在也不清楚微软是否会与其他硬件合作伙伴或者相关大数据设备厂商合作。

企业名称：EMC

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EMC于1979年成立于美国麻州Hopkinton市，1989年开始进入企业数据储存市场。EMC公司是全球信息存储及管理产品、服务和解决方案方面的领先公司。EMC是每一种主要计算平台的信息存储标准，而且，世界上最重要信息中的 2/3 以上都是通过EMC的解决方案管理的。

面对大数据时代，EMC公司推出用于支持大数据分析的下一代平台――EMC Greenplum统一分析平台（UAP）。Greenplum UAP是一个唯一的统一数据分析平台，可扩展至其他工具，其独特之处在于，它将对大数据的认知和分享贯穿整个分析过程，实现比以往更高的商业价值。

企业名称：Teradata

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Teradata公司(Teradata Corporation，纽约证券交易所交易代码TDC)是全球领先的数据仓库，大数据分析和整合营销管理解决方案供应商，专注于数据库软件，数据仓库专用平台及企业分析方案。不久前宣布推出一款集硬件、软件和服务于一体的全面产品组合——Teradata分析生态系统(Teradata Analytical Ecosystem)，使不同的 Teradata 系统实现无缝协作，为企业客户提供分析和更深入的洞察力，帮助其预测商业机会和加速实现商业价值。Teradata Unity 将确保整个Teradata Analytical Ecosystem的同步和统一。为了增强在大数据分析领域的优势，Teradata还收购Aster Data公司，以增强其非传统数据分析的能力，突破了SQL分析的限制，协助企业从全部数据中获取更多价值。

企业名称：NetApp

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Network Appliance，Inc.（NetApp，美国网域存储技术有限公司）是IT存储业界的佼佼者，自1992年创业以来，不断以创新的理念和领先的技术引领存储行业的发展。Network Appliance, Inc.(NetApp)是向目前的数据密集型企业提供统一存储解决方案的居世界最前列的公司。

NetApp StorageGRID 是一个久经验证的对象存储软件解决方案，设计用于管理 PB 级、全球分布的存储库，这些存储库包含企业和服务提供商的图像、视频和记录。通过消除数据块和文件中数据容器的典型约束，NetApp StorageGRID 提供了强大的可扩展性。它支持单个全局命名空间内的数十亿个文件或对象和 PB 级容量。

NetApp StorageGRID 实现了智能的数据管理和安全的内容保留。它通过一个具有内置安全性的全局策略引擎来优化数据存放、元数据管理和效率，该引擎管理数据的存储、放置、保护和检索的方式。此外，使用数字指纹和加密等技术防止内容受到篡改。

NetApp StorageGRID 有助于随时随地提供数据，以便于不间断地运营。该解决方案被设计为允许灵活进行部署配置，以满足全球的多站点组织的不同需要。

企业名称：Sybase

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Sybase公司成立于1984年11月，总部设在美国加州的Emeryville(现为美国加州的Dublin市)。作为全球最大的独立软件厂商之一，Sybase公司致力于帮助企业等各种机构进行应用、内容及数据的管理和发布。

Sybase IQ是Sybase公司推出的特别为数据仓库设计的关系型数据库。相比于传统的“行式存储”的关系型数据库，Sybase IQ 使用了独特的列式存储方式，在进行分析查询时，仅需读取查询所需的列，其垂直分区策略不仅能够支持大量的用户、大规模数据，还可以提交对商业信息的高速访问，其速度可达到传统的关系型数据库的百倍甚至千倍。“随着 Sybase IQ 不断地在分析应用 POC 测试中拔得头筹，有时甚至超过其他对手 100 倍之多”，Gartner 评价道，“ Sybase IQ 逐渐成为从数据集市到企业数据仓库架构最令人渴望的 DBMS(数据库管理系统)。”

自 2009 年推出以来，Sybase 陆续发布了 Sybase IQ 15.1、15.2、15.3 以至最新的 Sybase IQ 15.4 版本，每个版本都着力于增加新的核心能力以促进更深入的高级分析。Sybase IQ 15.4是面向大数据的高级分析平台，将大数据转变成可指挥每个人都行动的情报信息，从而在整个企业的用户和业务流程范围内轻松具备大数据的分析能力。

因此，有人说Sybase IQ15.4正在彻底改变“大数据分析”。

企业名称：惠普

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大数据时代来临，老牌巨头惠普也不甘落后。不久前惠普企业服务事业部宣布推出全新服务，帮助客户更快部署惠普子公司Vertica的Vertica Analytics Platform，从而迅速洞悉关键的业务信息，辅助决策过程。

Vertica Analytics Platform 让用户能够大规模实时分析物理、虚拟和云环境中的结构化、半结构化和非结构化数据，从而深入洞悉“大数据”。

Advanced Information Services for Vertica 帮助客户最大化实现 Vertica 分析平台性能，并构建企业分析专用环境。惠普提供从评估到实施的一系列服务，与客户共同定义多种交付方式组合，并找出匹配其现有基础设施的最佳解决方案。

Advanced Information Services for Vertica已在全球上市，将为实现“瞬捷”企业构建灵活的智能环境。

企业名称：沃尔玛

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在这里看到沃尔玛的身影，可能很多人会有疑问，全球最大的传统零售业巨头沃尔玛怎么就跟大数据扯上关系了？看了下面的介绍你就会明白了。

沃尔玛是最早通过利用大数据而受益的企业之一，曾经拥有世界上最大的数据仓库系统。通过对消费者的购物行为等非结构化数据进行分析，沃尔玛成为最了解顾客购物习惯的零售商，并创造了“啤酒与尿布”的经典商业案例。早在2007年，沃尔玛就已建立了一个超大的数据中心，其存储能力高达4Pb以上。《经济学人》在2010年的一篇报道中指出，沃尔玛的数据量已经是美国国会图书馆的167倍。

沃尔玛实验室计划将沃尔玛的10个不同的网站整合成一个，同时将一个10个节点的Hadoop集群扩展到250个节点的Hadoop集群。目前实验室正在设计几个能将当前像Oracle、Neteeza这样的开放资源的数据库进行迁移、整合的工具。

沃尔玛曾进行了一些列的收购，包括Kosmix（沃尔玛实验室前身）、Small Society、Set Direction、OneRiot、Social Calenda、Grabble等多家中小型创业公司，这些创业公司要么精于数据挖掘和各种算法，要么在移动社交领域有其专长，从此我们就可以看出沃尔玛进军移动互联网和挖掘大数据的决心。相信在沃尔玛的带领下，传统行业也会慢慢意识到大数据的重要性，加速步入大数据时代。

企业名称：Clustrix

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Clustrix创立于2005年，是Y Combinator 2006年冬季班的成员。Clustrix可以为SQL数据库提供专利数据应用方法，帮助人们处理大量的数据，使SQL数据库无限扩容成为可能。最近Clustrix从Sequoia Capital、USVP和 ATA Ventures三家风险投资公司处再次获得价值675万美元的风险投资，至今已获融资1200万美元。Clustrix总部设在美国旧金山，研发中心设在西雅图。为打开欧洲市场，公司计划将总部迁至荷兰的阿姆斯特丹，并将于年底前在印度设立办公室。

企业名称：Cloudera

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Cloudera是一家专业从事基于Apache Hadoop的数据管理软件销售和服务的公司，总部位于加州帕洛阿尔托，2009年3月发布了第一款商业产品，当时获得由AccelPartners领投的500万美元投资。该公司于2010年6月正式推出Cloudera企业产品。2011年11月募集到4000万美元风险投资资金，此轮融资由风险投资机构Ignition Partners的合伙人弗兰克·阿泰勒(Frank Artale)领投。Cloudera之前的投资者顶尖风投机构Accel Partners、Greylock Partners、Meritech Capital Partners 和In-Q-Tel也参与本轮投资。

6.大数据时代下贵阳建设智慧城市 篇六

2013年11月15日，第四届中国意大利创新论坛在北京召开，作为本届论坛六个平行圆桌会议之一的“贵阳智慧城市建设专题研讨会”吸引了国内和意大利政产学研界近百人参加，大家纷纷对贵阳智慧城市建设表示出浓厚的兴趣。在会上，贵阳市提出在2015年前将建成的包括“一个公共平台，一个管理中心，政务、产业、民生三大应用方向，信息基础建设、智慧应用等六大支撑体系，建筑节能、指挥交通等九个示范应用”在内的“智慧贵阳”体系框架。那么，建设智慧城市的前提条件是什么？

如果将智慧城市比喻为人，将组成智慧城市感知功能的传感器比作人的五官，将连接传感器的网络比作神经，将控制和存储信息的云技术比作中枢，那么大数据就是智慧城市的所有体征数据的总和。人要正常运作,各个零部件数据指标必须达标，一座智慧城市亦如此。

所以一座真正的“智慧城市“，要体现出人类社会对现代城市和运营管理新的科技发展的水平，智慧，它必然来自于对各种数据充分分析和利用。因此如何对数据进行分析和利用，促进人类智慧运用管理城市，建设迫切使用先进的技术包括数据挖掘和功能的强大的运算系统，从而来整合分析跨地域，跨行业，跨部门的海量数据的处理，将特定的知识应用于特定的行业和特定的解决方案中，来正好的支持整个经济社会发展的决策和相关行动。这也正是建设智慧城市面临的重要挑战。

21世纪随着大数据技术领域的开发与不断创新，现今技术已经能够短时间内处理、分析庞大复杂的数据，这为“智慧城市”的建设提供了强有力的支撑。如今，越来越多的城市提出建设“智慧城市”的命题，并不断摸索与落实，成绩显著。

作为贵州省会的贵阳同样迎来建设智慧城市的契机，早在2010年10月，在贵阳市政府与IBM共同举办的“智慧城市·感知贵阳”论坛上，就已经勾勒出“感知贵阳、智慧城市”的远景，而建设智慧城市也纳入到贵阳市“十二五” 工业和信息化发展规划中。2013年年初，贵阳乌当区入围我国首批90个智慧城市，同年8月，乌当区智慧城市综合管理平台正式开工建设。在2013年智慧城市任务书项目开展情况评分中，乌当区在全省10个国家智慧城市试点中总排名第二，在4个县级试点中排名第一，获得“以奖代补”专项资金70万元。

打造智慧城市，对贵阳市的好处无疑是十分巨大的。智慧城市所涉及的智慧交通、无线城市、智慧医疗、云电视等都对提高贵阳市民的生活品质有着极大的促进作用。智慧交通将打破贵阳传统城市交通管理与发展模式，极大地缓解交通需求与交通设施供给的尖锐矛盾，为市民出行提供便利的交通；无线城市能够为公众提供利用无线终端或无线技术获取信息的便利服务,实现城市信息化和现代化；智慧医疗能够实现医疗信息实时共享，简化就医流程、降低医疗费用，增加群众就医便利性；云电视将电视连上网络，观众就可以随时从外界调取自己需要的资源或信息。

同时引入大数据处理技术，在互联网、物联网、云计算平台、电信网、广电网、无线宽带网等技术实现系统化整合的基础上，充分利用高度集成的智慧技术，以配套设施与相关政策促进、带动智慧产业发展，为居民提供更加优质、高效、方便、快捷，更加亲民、协调、节能、集约，具有高度智慧化的公共服务。

7.智慧营销大数据云平台 篇七

随着通信行业竞争的不断加剧, 运营商如何有效地利用庞大的信令数据进一步实现深度运营和精确营销已经成为当务之急, 急需一种可控投入就可满足可控信令数据存储, 并能高效地对其分析、挖掘信令数据价值的数据平台。Big Data”大数据”是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革, 对国家治理模式, 对企业决策、组织和业务流程, 对个人生活方式都将产生巨大的影响。在研究领域, 麦肯锡认为, 数据已成为流入全球经济每一个领域的洪流。大数据完全能够成为企业的新型资产, 形成竞争力的重要基础, 并发挥重要的经济作用。IDC认为, 大数据处理将在2012年成为一项必备能力。Gartner认为, 2015年超过85%的财富500强企业将在大数据竞争中失去优势。2012年3月, 奥巴马政府发布了“大数据发展计划”, 并将其定义为“未来的新石油”。这一系列事件使得大数据成为又一个炙手可热的名词。

电信运营商引入大数据技术, 通过可控的成本实现海量数据存储分层的同时, 通过缩短数据处理路径和提供超大数据处理带宽, 有效减少数据分析响应时间, 提升信令分析的业务价值, 增强运营商核心竞争力。

2 大数据时代面临的挑战

2.1 大数据概念

(1) 数据规模大:很难给出一个绝对的数字标准来确定大小, 可能用一些模糊的感觉来相对比较;

(2) 数据结构复杂度高:复杂的数据结构的数据能够传递更丰富的信息;

(3) 数据关联度高:数据关联度的高低关系到数据的可挖掘程度, 如果数据关联度低, 无论数据量如何大, 结构如何复杂, 也形成不了大数据。

2.2 大数据时代面临的问题

(1) 简单的脚本语言预处理, 无法解析过于复杂的数据结构;

(2) 关系型数据库在大数据面前面临尴尬;

(3) 商业数据库的优化空间有限;

(4) 数据质量无法做到有效监控;

(5) 越来越多的业务需求向数据运算能力妥协。

3 基于云计算的大数据方案研究与设计

3.1 大数据统一分析平台设计思路

(1) 在企业内构建统一的数据运算平台;

(2) 企业所有者可以直接控制其数据实例;

(3) 通过实体整合直接提供企业级的数据访问功能;

(4) 灵活的扩展和配置降低了投资的平均风险。

云时代的大数据平台不仅以高性价比、高扩展性的硬件体系支撑PB级别, 甚至ZB级别的海量结构化、半结构化、甚至非结构化的数据存储。同时还需要能够高速的挖掘这些数据的价值, 为企业创造利润, 真正实现大数据等于大价值。

基于云计算的大数据统一分析平台结合数据库存储和Map Reduce架构为企业构建高效处理的结构化、半结构化、甚至非结构化数据的大数据分析平台, 客户可以以此平台为基础实现数据资产从成本中心到利润中心的转变, 以数据驱动业务。

3.2 大数据统一分析平台软件架构

(1) 软件架构

通过Master主机和多节点的Segment主机和数据库通过互联网络连接。应用程序通过Master主机访问数据, 网络中的每一个存储节点都是独立的数据库, 相互之间没有共享。在多存储节点和Master主机之间进行数据交换。

各个节点的segment服务器通过互联网络进行连接, 完成相同的任务, 从用户的角度来看是一个服务器系统。其基本特征是由segment服务器 (每个segment服务器为节点) 通过互联网络连接而成, 每个节点只访问自己的本地资源包括内存、存储等, 是一种完全的无共享结构 (share-nothing) , 因而扩展能力最好, 理论上期扩展无限制, 目前的技术可实现512个节点的互联, 数千个CPU。每个节点可运行自己的数据库、操作系统, 但是每个节点不能访问其他节点的内存, 节点之间的信息交互是通过节点互联网实现的, 这一过程称为数据重分配。

(2) 高可用性方案设计

Master主机与备Master主机采用一主一备方式同步进程, Master主机与多节点的Segment主机通过GE网络进行连接, 每一节点Segment主机上包含了主网段和镜像网段两份数据, 保障整个系统架构的高可用性。

3.3 大数据统一分析平台网络架构

(1) 目前的共享架构方案

“完全共享”体系局限于单一服务器 (通常是价格比较昂贵的SMP服务器) 。

“磁盘共享”体系允许系统带有多个服务器, 这些服务器与SAN或其它共享存储设备相连。这种体系需要通过一个狭窄的数据管道将所有I/O信息过滤到昂贵的共享磁盘子系统。

从结构上分析, 采用“完全共享”或“磁盘共享”体系, 其扩展性和性能受到相应的限制。而且, 通用磁盘共享体系复杂、脆弱, 在处理万亿字节数据时难以胜任。

(2) share-nothing完全不共享架构方案

完全不共享架构的磁盘SAN/FC网络、网络主机SAN/共享磁盘、通用数据库等是针对OLTP处理功能设计的, 在运行大量小规模交易查询数据时效果最好。

在“完全不共享”体系下, 在主机上规划查询项目, 并将其分成若干部分在集群上并行执行, 所有通讯功能都在一个高宽带网络互连体系上实现。这种体系的一个重要优势就是每个节点都有一个通往本地磁盘的独立高速通道, 从而简化了体系, 并提供扩展性很好的并行扫描和

查询处理功能。

3.4 大数据统一分析平台方案特点

(1) 数据保护-节点镜像

在大数据统一分析平台中, 只有Master主机保存了系统的元数据, 每一节点的Segment主机保存了用户的部分数据, 通过镜像, Segment主机的镜像数据保存在不同的Segment主机上。

比如:Segment主机1的主要数据版本1在Segment主机1, 它的镜像数据保存在Segment主机n;Segment主机2的主要数据版本2在Segment主机2, 它的镜像数据保存在Segment主机1;Segment主机n的主要版本数据在Segment主机n, 它的镜像数据保存在Segment主机2;

根据这样的镜像配置, 如果有Segment主机down机了, 仍旧可以从其他节点的Segment主机恢复完整的可用数据到本Segment主机数据库系统。

(2) 基于外部表的高速数据加载

①并行数据流引擎, 可以直接用SQL操作外部表;

②加载完全并行, 加载速度可达4.5TB/小时。

(3) Map Reduce&SQL一体环境

与传统的RDBMS系统和编程环境不同, 大数据分析平台采用Map Reduce&SQL一体化的环境。

(4) 私有云计算平台

硬件采用X86开放架构的PC服务器, 数据分布式存储和采用大规模并行计算, 从根本上解决I/O问题, 性能线性扩展, 高可用保障, 资源按需定制。

3.5 大数据统一分析平台优势分析

(1) 允许根据业务优先级按需调配和再分配大量计算资源的敏捷性;

(2) 能够分析更细化、更多元化的低延迟数据集 (大数据) , 同时保留数据内的细微区别和关系, 以便得出有利于优化业务绩效的差异化洞见点;

(3) 围绕关键业务计划展开组织范围的协作, 快速传播最佳做法和组织发现的结果;

(4) 成本优势:可以利用商品化处理组件来分析大数据, 从而利用以前即便能利用也不能经济高效的利用的业务机会。

基于云计算的大数据统一分析平台将带来可大幅扩展的处理容量, 允许利用细粒度数据集, 实现低延迟数据访问以及紧密的数据仓库和分析集成, 为公司和企业提供有实际内容并有可操作性的洞见点。

4 结束语

根据Gartner的预测, 2012年大数据技术处于高速的发展时期, 不断取得技术上的突破, 产品密集发布或者其他能产生重大利益的项目快速大量出现。基于云计算的大数据统一分析平台将有效地支撑数据关联度高、数据结构复杂的数据, 有效支持PB级别数据、有效减少数据分析响应时间, 提升信令分析的业务价值。基于云计算的大数据统一分析平台对电信运营商未来业务和技术的发展有重要的战略意义和经济意义。

摘要：通过介绍大数据时代的业务特点以及目前大数据时代面临的挑战, 对基于云计算的大数据统一分析平台进行了详尽的研究与设计, 包括大数据分析平台的架构体系、大数据分析平台的软件架构、大数据分析平台的网络架构、大数据统一分析平台的方案特点等, 分析了基于云计算的大数据统一分析平台方案的竞争优势, 基于云计算的大数据统一分析平台将更有效支撑未来电信运营商业务的发展。

关键词：云计算,大数据,Master主机,Segment服务器,完全无共享 (share-nothing) 架构,数据保护,并行计算框架 (Map,Reduce) 高可用性

参考文献

[1]陈如明.大数据时代的挑战、价值与应对策略[J].移动通信.2012, (17) :14~15

[2]赵春雷, 乔治.纳汉.“大数据”时代的计算机信息处理技术[J].世界科学.2012, (2) :30~31

[3]易鲜成, 朱红.用Delphi5开发多层应用系统处理大数据集的方法研究[J].计算机应用研究, 2001 (12) :126~128

[4]黎宏剑, 刘恒, 黄广文, 卜立.基于Hadoop的海量电信数据云计算平台研究[J].电信科学, 2012, (8) :80-83

[5]成静静.基于Hadoop的云计算/云存储方案研究与设计[J].数据通信, 2012 (5) :14-18

[6]顾芳, 刘旭锋, 左超.大数据背景下运营商移动互联网发展策略研究[J].邮电设计技术, 2012, (8) :21~24

[7]覃雄派, 王会举, 杜小勇, 王珊.大数据分析——RDBMS与MapReduce的竞争与共生[J].软件学报.2012, (1) :32-36

[8]郑启龙, 房明, 汪胜.基于MapReduce模型的并行科学计算[J].微电子学与计算机, 2009, (08) :13~17

[9]王桂强, 陆朝俊.基于并行技术的大数据量统计分析探讨[J].计算机应用如软件, 2011 (3) :162~165

[10]王珊, 王会举, 覃雄派, 周烜.架构大数据:挑战、现状与展望[J].计算机学报.2011, (10) :1741~1752

8.智慧营销大数据云平台 篇八

1月24-25日，由腾讯公司、中国微旅、洛阳市旅游协会联合主办，洛阳微旅和洛阳智旅联合承办的中国·洛阳2015智慧旅游营销大会暨智慧旅游样板城市第一站活动在洛阳市成功举办。活动旨在探讨信息化时代的旅游营销问题，推动智慧旅游城市建设和智慧旅游营销发展，促进政府、旅游主管部门、旅游企业的升级转型。

营销大会现场

活动内容包括智慧旅游营销大会、智慧旅游样板城市第一站（洛阳）启动仪式、中国微旅平台洛阳站百城联展活动、智慧旅游城市转型与升级论坛及旅游企业转型与升级转型论坛、样板旅行社“免费旅游”体验活动等。

本次活动受到河南省政府和洛阳市政府的高度重视，来自全国100多个城市旅游主管部门领导及中国微旅平台城市运营商代表、旅行社负责人、各省市旅游企业代表及国家、省、市新闻媒体记者在内280余人参加出席了本次活动。

活动第一站：中国·洛阳2015智慧旅游营销大会

24日上午9:00，中国·洛阳2015智慧旅游营销大会成功召开。河南省旅游局旅游投资促进处处长张毅兵先生、洛阳市人民政府副秘书长朱晶莹女士出席了本次会议并致辞，洛阳智慧旅游顾问刘巍先生作了关于《如何建设洛阳智慧旅游城市》的主题演讲，为推进洛阳智慧旅游城市建设以及政府、旅游主管部门、旅游企业的转型升级提出了宝贵意见。

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市民扫码赢取礼品

考察洛阳市样板旅行社

大屏幕显示智慧旅游相关内容

活动第三站：城市与企业转型升级合作论坛

晚上19:30，分别召开了智慧旅游城市转型与升级论坛及旅游企业转型与升级转型论坛。省旅游局、洛阳旅发委、各地市政府领导、各地市旅游局及其服务商代表参加了智慧旅游城市转型与升级论坛，会与就智慧旅游城市建设、城市合作等相关事宜进行了深入的探讨；中国微旅平台各城市运营商。中国微旅平台、微旅各城市运营商代表以及旅游行业单位代表参与了旅游企业转型与升级转型论坛，会上汇报了中国微旅平台3.0升级版系统情况、发布

中国微旅平台首席执行官李东升先生作主题演讲

本次活动共同探讨了在信息化时代的旅游营销问题，并就智慧旅游营销发展问题和智慧旅游城市建设中的经验和未来发展方向的思考进行了广泛而深入的交流。会议借助腾讯资源与媒体传播实现全国范围的城市名片推广，展示旅游资源，推动旅游市场发展，并决定搭载中国微旅平台智慧旅游百城联展活动在其他兄弟城市巡回展出，达到把当地企业推广至全国的目的，最大化当地城市社会效益和经济效益。活动中所展现出的政、产、学、媒的协同联动，架构、建设、投融资、应用的系统思考，对大数据时代中国旅游业更好更快的发展将产生积极而深远的影响。

9.智慧营销大数据云平台 篇九

未来五年，大数据将与云计算更加融合

云端的大数据就像科幻小说里对未来的描绘一样：它在这，只是不是很均匀地分布罢了。

高调的厂商，比如AWS、谷歌、微软、IBM和Rackspace等，都提供云基础的Hadoop和NoSQL数据库平台来支持大数据应用程序。很多初创公司都引入了云平台上的管理服务，按需部署自己的系统。大数据和云计算的融合往往是互联网公司的首先项，尤其是初创的软件和数据服务供应商。

但很多主流公司并不像互联网公司那样看重云端数据管理。一些公司担心云端的数据安全和隐私保护。一些公司还在大型机和其他本地系统里运行大部分操作。存储在本地的数据量之大，让数据迁移充满挑战。另外，现存数据中心可用的处理能力让AWS和谷歌等公有云的成本优势不值一提，即使公司对于云系统所谓的降低成本、增加弹性有兴趣，最终也未必会选择它。

花旗集团就是一个例子。随着网络成为普及的应用界面，金融服务公司面对的是洪水般的非结构化数据。它还需要处理线上金融应用程序中不同的数据结构。这些挑战让花旗集团最后选择了MongoDB NoSQL数据库。MongoDB获得了AWS和其他云平台的支持。花旗数据公司负责平台工程的全球领导者Michael Simone表示，花旗选择了在云端应

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用该软件。不过它应用的是私有云，应用限定在纽约公司的防火墙内，由它的IT部门全权管理。

在纽约的MongoDB大会上，Simone告诉与会者：“目前，我们还没有扩展私有云或集成公有云的打算。花旗集团的数据中心很大，技术积累也很深厚，我们可以构建自己的内部部署的云计算。” 大数据云才刚刚开始

总体来看，在云端运行大数据系统仍然是小众行为。在数据仓库研究院开发的大数据成熟度模型中，十个月内有222名IT和业务专家完成了线上测评，只有19%的人表示它们的组织在用公有云、私有云和混合云支持大数据应用程序。另有40%的人表示正在考虑云部署，同时有超过三分之一的人表示它们没有使用云计算的计划。在企业管理协会和9sight咨询公司开展的线上调查中，云计算使用比例略高：259名受访者中，39%的人表示他们的大数据安装包括云系统。

WeatherChannel公司是采用了公有云的案例，Basho技术公司在AWS可用性区域的多个分区运行了Basho技术公司的NoSQL数据库Riak的复制实例，处理和存储来自卫星、雷达系统、天气站等来源的混合数据。该数据库每五分钟就为预测引擎更新3万6千多地理天气网格的视图，它还用于归档历史数据。

美国TWC公司执行副总裁兼CIO Bryson Koehler认为，Riak的容错技术和同时支持内存和硬盘存储的功能特别好。经过比较，因为处理效果低，主流关系型数据库并不能适应高容量的云环境，至少不能以较低的成本适应高容量的云环境。

但是，在云端部署NoSQL软件也是旨在扩大TWC灵活性的更广泛的IT战略的题中之义。公司在谷歌云和AWS上运行应用程序，以免被任何供应商或技术锁定。

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云计算：更多选择 更多可能

公有云供应商已经为了满足大数据需求，已经扩展了数据管理能力，不止包含关系型数据库。例如，亚马逊近几年拓宽了AWS云选项，包含了很多新兴技术，比如NoSQL数据库DynamoDB、Hadoop部署ElasticMapReduce和ElastiCache内存缓存服务、Redshift数据仓库和Kinesis流数据系统。

美国咨询公司Cloud Technology Partners高级副总裁DavidLinthicum表示：“AWS和其他云供应商也创建了相当成熟的服务。一些可用的数据管理云平台已经发展到第五代第六代了。”

对于拥有强大的内部处理能力的大公司来说，给大数据管理池增加云基础的系统并不是必须的。美国云服务咨询公司Nimbo的首席基础架构师Aaron Ebertowski表示：“为什么要企业定购它们已经有了的东西呢？企业已经在存储架构投了成百上千美元，不会轻易舍弃的。”

业绩要求也是公有云不受大数据用户青睐的原因之一。加拿大海洋网络（ONC）是一家非营利性机构，该机构管理着英属哥伦比亚的一对海洋气象台，计划建立一个公司内部私有云，为使用海洋传感器提供数据的应用模拟地震和海啸创造条件。

目标在于更加准确地预测可能发生的自然灾害带来的后果，为政府当局采取预防措施缓解自然灾害给人们带来的影响，Benoit Pirenne这样说道，他是ONC的数字基础设施主管。

需求——充足的大数据力量

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该机构位于维多利亚大学，去年春天得到了一项三年项目的批准和资金支持。计划进行的分析工作包括收集传感器的多次测定结果，运行预测模型以得出可能发生的所有情况集。但是完成这项工作需要大量数据和强大的计算能力，Pirenne说道。“要计算现实状况中的“模拟”几乎是不可能完成的任务，就算在非常高级的平行云系统中也不行。”他说。因此，ONC正在与IBM合作构建一个内部云加过来处理流程和分析工作。

新兴的管理服务供应商——例如Altiscale, BitYota, Qubole, Treasure Data和Rackspace’sObjectRocket附属公司等——称他们通过以低于云平台供应商的价格接管部署和管理任务，能够为用户企业将大数据云装置做的更方便、更划算。美国的Sellpoints公司是一个线上营销和分析服务供应商，使用Hadoop和Spark的流程工具迅速构建查询表格，查询数据量达到TB用户网页活跃度数据，BennyBlum如此说，他是Sellpoint公司业绩营销和分析的副总裁。Hadoop实用工具

Blum的公司首先将其自身的Hadoop系统应用到了亚马逊弹性计算云（或EC2）平台上。但是现在该公司已经换成了Altiscal的Hadoop作为服务供应。这一服务也在亚马逊云上运行，但是Blum表示将Hadoop的构造和管理下线为Sellpoints带来了红利。“Altiscale为我们管理了基础设施，这样我们就不必为维护集群而付运营费了。” 但是至少迄今为止，该类服务的用户基本都是这些新兴企业自身。大多是服务供应商的顾客基础还维持在一位数或两位数。

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RickSherman是AthenaIT解决方案这一美国咨询公司的创始人，他认为有理由相信基于云端的Hadoop服务尤其能够在更广阔的基础上运行。“人们在使用自给自足的Hadoop时遇到了一堵墙，”他说。“这在时间和技巧上都需要付出很多。我认为最终Hadoop作为服务会比公司内部Hadoop更具吸引力。”

然而有些企业还完全没有准备好接受公有云中的Hadoop，而且近期内也不会准备好接受。这就是Ayad Shammout所面临的问题，他是美国Beth Israel Deaconess医学中心（BIDMC）的数据平台和商务智能主管。去年他还是位独立咨询师的时候，就与另一位咨询师合作，为BIDMC做了一个大数据和云计算定义证明项目。为了降低SQL服务器数据库上的存储量和流程需求，他们使用了Azure HDInsight，Microsoft的基于云端的Hadoop发行，用以卸载应用审计日志的存档文件，这些日志用于微软的Azure云管理报告。

Shammout表示示范项目展示出了在云端云顶Hadoop应用的潜力。他还认为像BIDMC这种卫生保健型供应商最终能够将其实现。但是在未来几年之内，美国的联邦健康保险可移植性法案和问责制法案还阻碍着生产的展开。

“如果三四年前我跟你谈论云端，我会说‘这不会发生的。’”Shammout说道。“现在我认为云端会在某些部门实现应用。我的期望是再过三四年，云数据隐私就不成问题了。

摘自：36大数据

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10.智慧营销大数据云平台 篇十

1 知识服务平台底层架构

知识服务平台底层架构基于大规模云服务应用的HADOOP架构。HADOOP架构具有高可靠性 (按位存储和处理数据) 、高扩展性 (底层包含数以千计的节点) 、高效性 (底层具备各个节点的动态平衡) 、高容错性 (底层架构能够自动保存数据的多个副本) 。HADOOP底层架构如图1所示。

2 知识服务平台系统架构

对知识服务平台进行本地部署时, 知识服务平台采用国际最为流行和领先的知识管理系统作为内核, 基于B/S架构, 融合了全球最先进的数据管理理念, 在系统架构及易用性上有着强大的稳定性及创新性。主要表现在缩短大批量数据的吞吐时间;集中管理用户在个人中心传入的所有资源;具备用户自主创建资源的特点和提供多层次浏览导航。B/S系统架构如图2所示。

2.1 可靠性

知识服务平台数据资源的庞大数量决定系统必须采用性能优越的数据库系统。这样有利于缩短大批量数据的吞吐时间, 使整个系统管理规范化, 并保证执行备份操作而不影响系统的正常运转, 使数据的完整性和安全性得到保障。

2.2 灵活性

知识服务平台资源的管理在数据管理方面应具备较大的伸缩性和扩展性, 它可以集中管理用户在个人中心传入的所有资源, 也可以将资源按类型或明细专业划分开来, 单独进行管理。保证资源条理清楚, 专业学科明确, 便于使用和查找。

2.3 开放性

知识服务平台的资源所涉及的专业范围大数量多, 服务内容的形态需求复杂, 这就要求系统具有完全的开放性, 能够容纳各种形态的内容且具备用户自主创建资源的特点。

2.4 简洁性

知识服务平台UI设计操作界面应该是友好、简单、导航清晰的。界面上的内容应该形象、直观, 能为用户提供多层检索功能, 保证用户迅速查阅资料。

2.5 安全性

知识服务平台在应用安全需求上主要针对用户和系统资源进行设计, 确保合法用户对信息的合法提取及使用。具体表现在数据保密, 即:通过数据的保密规则、数据的加密传输与校验保障关键数据, 如系统题库相关数据的安全性;数据完整性和准确性, 即:在系统业务逻辑和数据应用上保障数据的合理使用、数据的完整性、一致性、数据的容错能力和回复能力, 使数据可靠性达到要求;身份认证与访问授权, 即:建立安全的用户管理体系和访问授权机制, 除了“共享库、开放库”等类别资源可匿名访问外, 其他资源作访问权限控制。特别是对于用户信息、资源记录的访问都有权限控制;数据资源的防盗链机制, 即:数据资源防盗链机制可保证课件不会被非法访问和非法下载, 即便被检测出真实路径也不会被盗取。

3 知识服务平台内容架构

知识服务平台内容架构基于海量元数据资源, 整合期刊、学位论文、会议论文、专利、专著、标准、科技成果、产品样本、科技报告、政策法规等中外文文献元数据, 大数据知识资源保障;通过对亿级数据进行关系的挖掘, 并解析出多个维度的文献资源知识对象, 比如:领域、主题、学者、机构、传媒、资助等, 挖掘整理千万级的人物、机构、主题、资助和传媒, 呈现出亿级数据的关系, 方便用户通过知识服务平台直观使用。在确保提供海量知识资源服务的同时, 提供及时的数据更新服务。

3.1 领域导航

用户浏览领域导航可以查看每个学科下的“重要研究主题”和“研究发展趋势”, 其领域总图可揭示科研产出在学科中的分布情况及学科之间较强的引用关联。所有可视化知识图谱都会随元数据动态更新, 无须用户投入技术分析人员, 提高用户信息归纳效率。知识图谱内容架构如图3所示。

3.2 聚类检索

知识服务平台除了包含上亿级数据保障外, 还对主题词进行了智分割, 其提示功能帮助用户做检索词的有效扩展或修正。针对检索结果, 本系统提供的多种排序功能提供用户快捷的寻优途径。同时还具备分面聚类功能, 并提供用户快速筛选检索结果的工具。也支持用户使用聚类工具对检索结果快速组配筛选。

3.3 全文保障

知识服务平台除了资源发现外, 也提供多种途径的全文保障服务, 且提供全文获取的多个解析地址并开通全文获取的文献传递渠道。

4 深层资源定制服务

4.1 定题服务

用户可通过定题服务功能, 对平台底层的资源内容进行定制, 包含云系统内的人物对象、机构对象、主题对象等。定题服务功能可以帮助用户实时获取所关注对象的最新信息。

4.2 研究趋势

用户提供主题人物列表为该研究方向与研发群体提供揭示, 按照对本主题的产出贡献依次罗列, 可按照年代筛选功能可以查看该研究方向研发群体及其贡献量的变化。

4.3 人才分析

用户提供人物的作品列表对特定人物进行研究产出的汇总, 通过不同排序方式和年代筛选可以动态展示其研发过程。

4.4 资讯抓取

知识服务平台提供网络资源抓取功能, 平台管理人员可根据平台发展需要, 指定网站进行新闻资讯等内容抓取。提供此功能可指定所需抓取的内容模块, 同时支持设置内容更新时间, 平台将根据设置自动定期去抓取最新更新的资源。

5 平台知识资源管理

5.1 入库管理

知识服务平台支持知识资源入库通道的管理, 包含:文档、图片、书籍、数据库、计算机程序、虚拟和仿真模型、多媒体出版物和学习对象等几乎所有数字格式的支持, 同时也可以通过元数据存储管理对印刷文献支持, 并能够利用URL和储藏地点来区分文献服务的方式。

5.2 资源管理

知识服务平台支持在自主创建流程中, 灵活可控的分类管理, 提供基于需求的分类预设和资源填充。本平台管理人员可按照自身组织意识及发展需要来进行调整, 同时支持管理者创建分类根栏目及多级子栏目的功能。

5.3 发布管理

知识服务平台具有功能全面的内容发布编辑器, 包含文字内容编辑、排版、修正等各种基础工具, 支持表情、涂鸦、视频、音频、地图、编码等内容加载, 还拥有打印、预览、查询替换、草稿保存等常用功能。同时支持平台管理人员添加多格式附件。

5.4 统计管理

知识服务平台具有详细的统计管理系统, 包含年、月、日的统计信息, 根据当前时间自动生成分类。支持平台管理人员查看平台访问次数, 注册用户访问次数及总的访问量等信息。同时, 可记录资源下载量的信息, 便于平台管理员根据访问量和下载量全面掌握该平台的使用频率, 可及时针对人气来对平台的内容更新做出调整。

6 结语

基于云计算和大数据为基础的知识服务平台架构的设计, 在需求论证阶段应该在充分收集相关数据的同时, 做好可行性论证, 确保设计的功能能够满足自己的需要;在平台架构阶段应该制定平台项目开发章程, 做好开发实施计划, 完善架构范围;在平台编码阶段做好交互设计, 同时进行平台测试。知识服务平台建设完成之后, 还应该进行平台推广以及收集用户的意见反馈, 以便为平台在升级迭代时提供决策参考。

参考文献

[1]崔晓菡.文化资源数据库构建思路探析文化资源数据库构建思路探析—以白银市博物馆为例[J].江苏科技信息, 2016 (22) :77-80.

11.大数据平台分析报告 篇十一

环境数据中心

大数据平台分析

Big data platform analysis

SOFTWARE PRODUCT

聚光科技（杭州）股份有限公司

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目 录

1.大数据背景...............................................................................................................1

1.1.什么是大数据................................................................................................1 1.2.发展现状........................................................................................................1 1.3.大数据的应用................................................................................................2 2.大数据平台介绍.......................................................................................................4

2.1.定位................................................................................................................4

2.1.1.产品概述............................................................................................4 2.2.功能................................................................................................................4 2.3.设计................................................................................................................4 2.4.技术..............................................................................错误！未定义书签。2.5.总结................................................................................................................4 3.环境数据中心...........................................................................................................5

3.1.背景定位........................................................................................................5 3.2.功能................................................................................................................5

3.2.1...............................................................................................................5 3.2.2.............................................................................错误！未定义书签。3.3.设计................................................................................................................6 3.4.技术..............................................................................错误！未定义书签。4.总结...........................................................................................................................6

I

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1.大数据背景

1.1.什么是大数据

大数据最早在上世纪90年代被提出，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。

现在，业界普遍认同所谓“大数据”具有明显的“3V特征”：量级（Volume），速度（Velocity）和多样性（Variety）。大数据普遍具有量级大，要求处理速度快，数据本身具有丰富的多样性。在甲骨文公司和中国移动研究院的相关研究文档里，都追加了第四个V——Value，价值；而IBM在其相关文档中给出的第四个“V”则是真实性（Veracity)。

大数据的价值：在海量的规则或不规则数据之中，用新的数据处理手段，以很快的速度计算或分析出潜在规律性、根本性的判断、趋势或预见。

1.2.发展现状

随着移动互联网的带宽的增加和智能设备销售量的上升，互联网业迎来了“云计算”和“大数据”。世界经济论坛一份有关大数据的研究报告称，每天全球几十亿人使用计算机、GPS设备、电话和医疗设备，产生海量的数据信息。这些用户大部分来自发展中国家，他们的需求和习惯尚未被真正理解，如果能够借助大数据相关技术分析和挖掘数据背后的信息，将有助于认识需求、提供预测和防范危机。

大数据的真正意义并不在于大带宽和大存储，而在于对容量大且种类繁多的数据进行分析并从中萃取大价值。采用大数据处理方法，生物制药、新材料研制生产的流程会发生革命性的变化，可以通过数据处理能力极高的计算机并行处理，同时进行大批量的仿真比较和筛选，大大提高科研和生产效率。数据已成为矿物和化学元素一样的原始材料，未来可能形成“数据探矿”、“数据化学”等新学科和新工艺模式。大数据处理的兴起也将改变云计算的发展方向，云计算正在进入以AaaS（分析即服务）为主要标志的Cloud 2.0时代。

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项目使得卫生单位及早研制预防疫苗，及早控制疫情的扩散，大幅降低了流感的传播。

3、飞机票价高低和多早预购的关系

也许大家会直觉地认为越早买机票就越可以买到较便宜的机票。一家叫Farecast公司的创始人从他的亲身经验启发了一个新的服务。他发现坐他旁边的人比他晚好几天购买机票却比他的购买价格还低。于是他搜集了所有航空公司的票价与提前订购时间的数据关系，并建立了数学模型。现在我们任何人可以上到他的网站：farecast.com，输入你的出发地和目的地，加上你要出发的时间，马上这个网页能告诉你是现在就赶快买票还是再等几天才买。

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3.环境数据中心

3.1.背景定位

环境管理部门每天要面对大量的数据，如环境监测数据、排污收费数据、排污申报数据、环境统计数据、环保信访数据、行政处罚数据、总量减排数据等。这些数据，往往存在来源复杂、格式多样、不一致、不准确、不完整、存放分散等问题，给环境管理带来诸多困难。各业务系统也彼此独立，从而形成了一个个信息孤岛，数据难以共享，环境决策缺乏有效的数据支持，难以做到科学决策。因此，需要建立统一的环境数据中心，全面整合各类环境资源数据，实现数据的集中管理。使之成为环保各业务科室之间协同工作的数据中心，成为多媒体、文档资料和政策法规的存储中心，成为环保决策所需的数据仓库中心。

3.2.功能

3.2.1.数据的管理

数据中心的数据来源主要于：

1.国家下发的软件系统，如污染源普查软件、环境统计软件； 2．已有的业务系统，如排污申报与收费管理系统、12369环保热线等。3．Excel表格、电子文档、图片、视频、扫描件等；

4．数据直报系统：系统提供定制的录入界面，用户手工填报。

对于这些来源复杂、格式多样、不一致、不准确、不完整、存放分散的数据进行统一的标准建立，实现信息共享，数据交互

3.2.2.数据的管理