解读大数据在成都医保管理中的应用与拓展论文

解读大数据在成都医保管理中的应用与拓展论文（共7篇）

解读大数据在成都医保管理中的应用与拓展论文 篇1

“大数据前沿技术及应用”专题研修活动

大数据技术是“互联网+”时代的利器之一，它可以帮助我们从不同角度和层面来剖析教学，探索教育教学的新规律，大数据的全样本特征解决了教育管理中局部数据或抽样数据的片面性问题，使得教育需求的把握更加整体化。请结合实际，谈谈大数据在教育管理中的应用。（考核要求：内容充实，原创，800字以上；提交得20分，辅导教师评分20分，满分40分。）

最近几年，在我们的教育界中，有那个几个关键词是那么的火，例如翻转课堂、微课、慕课，当然还有大数据，这些都是我们现在甚至将来的教育趋势。翻转课堂、微课、慕课现在我们正如火如荼地进行着，大数据在一些地区和学校也开始试点应用。我个人认为大数据在我们的教育管理应用中发挥着重要作用，主要体现在哪？下面就结合实际情况，谈谈自己的一些粗浅想法：

1、现在社会进入互联网时代，学生在学校的每一次考试，在哪方面有特长、曾经获得过哪些奖励、参加过哪些社会活动等，其实在电子档案中就可以一目了然，再加上现在的学生都会有微博、微信、QQ 等网络社交工具，这些社交平台中会会留下大量的信息，学生的成长轨迹也可以说是非常清晰的。只要把这些信息过程数据化，教师的教育教学工作可以有更明确的指向性，学生也可以更好地了解自己，以后自己的努力方向在哪，这对学生更为重要。

2、在我们的教育领域，有着很多的数据，比如平均分、升学率、就学率等。使用大数据来分析问题，要比传统数据来得更科学，更方便，更有价值，能很好地帮助信息收集方获取精准材料，从而做出更准确的教学分析。如教师可以通过平台统计出学生的普遍的答题情况，大数据可以让教师清楚知道哪道题学生错得最多，哪道题学生掌握得最好，从而在上课时强化训练，这样得出的课程教学模式、师生评估方法等就更具针对性、可行性，得出的结论也更科学、更精确。

3、其实利用大数据也可以开发一些智能数字教科书。简单来说，就是学生可以按照自己的节奏来控制学习进度，而不会受到周围其他学生的行为的影响。然后，系统会给教师一个反馈，告知哪个学生在哪个方面有困难，同时给出全班学生的表现的整体分析数据。

所以，我认为当进入大数据时代后,我们的教育管理和运行会迎来了更多的发展机遇。更多的大数据的预测、分析将逐步融入我们的教育管理和决策中去，从而帮助我们更好地做好教育发展的规划,改变我们的教育教学评价体系,甚至还有更深远的影响，就让我们以积极的态度迎接大数据时代的来临吧！

开展智慧课堂研究，探索智慧课堂建设 探索智慧课堂教学如何更有效地激发学生学习兴趣，发展学生数学思维

1.全体教师认真学习有关智慧课堂的网络培训视频，发表感想评论； 2.集体备课，然后每位教师根据自己对智慧课堂的感悟上交一篇数学教学设计； 3.上传教学优质课例，开展听课研讨活动。

科程名称：张齐华讲座《数学课堂的新“常态”》 活动时间：2017-09-30 至2017-11-15 学段/学科

小学

数学

选用教材：人教版五年级《用数对确定位置》、六年级《圆的认识》和一年级《认识1-5》

观摩要求：请各位教师在观看过程中认真做好笔记，把自己的一些感受体会记录下来并实践用于自己的教学当中去。

大数据在海事管理中的应用与挑战 篇2

关键词：大数据 海事管理 场景及应用挑战 对策

0 引 言

大数据（big data）是具有5V特征--Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）、Veracity（真实性）的数据，涉及的数据集合规模非常庞大，需要更强的决策力、洞察力和流程优化能力对其进行运算。

李克强总理在2015年政府工作报告中，首次提出“互联网+”行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等的发展。同时，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》，可见大数据在当今信息化时代的巨大影响力。海事管理机构在这样的背景下，应积极尝试将大数据与海事管理相结合，深入开展数据挖掘，让大数据应用到海事现代化监管与服务中。

1大数据在海事管理中的应用

交通运输部海事局组织编制的《海事信息系统顶层设计报告》，制定了“一个目标、二个模型、四套体系”的总体架构，根据系统顶层设计的核心精神。杨浦海事局利用大数据在船舶动态评价体系建设上做出了积极探索和实践，将船舶管理系统、AIS信息服务平台和船载危险货物申报系统等数据整合到“国内航行船舶现场监管和自动选船系统”（简称“选船系统”），AIS识别到的船舶被自动计算出风险值和优先等级，目标船及现场监管重点变得一目了然，避免了重复检查，改变过去人工选船的盲目低效，变为系统自动“抓取”的精准高效，实现了海事监管从“汗水型”向“智慧型”的转变，“选船系统”于2016年7月1日已在上海、天津、山东海事局试点运行，积累了一定的现场应用经验。

1.1开发选船的数学模型，用数据进行客观的决策

在信息不对称的条件下，经验可有效提高工作效率，但随着数据的积累，经验明显滞后，对不同个体也不尽适用，对新事物新变化无法把握。目前设计的选船系统充分考虑了船舶的各项信息，并结合船舶综合管理的理念来进行数据建模，通过船舶、公司、风险、绩效等多维度交叉分析实现数字化选船，让数据进行客观决策，通过“互联网+海事监管与服务”思维运用，实现海事现场监管的智能化、信息化。选船系统模型开发遵循：

（1）符合海事监管与服务的相关规范要求

（2）系统设计应严格执行有关规范并充分考虑用户的需求

（3）综合考虑各种资源，避免重复建设，降低运营成本

（4）系统应具有较强的容错能力，具有完善的系统恢复和安全机制

（5）系统方案在满足现状的情况下，充分考虑将来的发展，具备良好的扩展性。

1.2多维度建立数据关联，解决数据孤岛问题

海事管理涉及人、船、环境等多个方面，与之相配套的管理系统各地不尽相同，信息不联通也未实现共享，海事监管虽然积累了众多数据，但信息孤岛现象也逐渐凸现出来。如何将船舶基本数据、安全检查、事故调查、行政处罚、重点跟踪及协查船舶等分类信息有效集中并加以利用，是重中之重。杨浦海事局探索了一套行之有效的数据关联方法，建立集中数据服务，以船舶为中心，与之相关的船员、公司以及历史信息进行收集、整理、漂洗后有机结合在一起，形成用于选船的数据集市，不但解决了数据孤岛问题，而且可以构建开放的数据流动生态。

1.3让数据发挥其效能

如何在有限的资源条件下让海事数据的效益得以最大化是非常值得研究的课题，通过对船舶数据进行更深入的统计分析和预测，则会有很多有价值的信息可以开发，让船舶监控逐步智能化，发挥海事机构更大管理效能，提高监管针对性，让船舶更安全。

2 大数据对海事管理的挑战

2.1 数据共享难以实现

海事管理的大数据覆盖范围很广，比如船舶基本数据、登记注册信息、安全检查、事故调查、行政处罚、重点跟踪及协查船舶等分类管理信息，目前散乱分布在各个业务系统、各港口海事部门，而各港口之间的信息并没有全部互联互通，各港口海事部门仅掌握本辖区船舶在本港的数据信息，无法获得该船舶的全部营运状况信息。数据不能共享使用，对大数据的价值挖掘形成桎梏，在建立健康、有效的海事大数据生态圈过程中，数据共享问题亟待解决。

2.2 数据有待挖掘利用

海事管理信息系统经过十几年的发展，无论从业务还是技术的角度看都是一个复杂的大集合系统，信息覆盖范围广、信息量大、来源分散、结构复杂，特别是系统中既有结构化数据，也有非结构化数据。面对庞大的数据金矿，数据挖掘与数据分析已经成为发展大数据的“瓶颈”。

首先，在当前的技术条件下，往往处理数据和形成报告需要花费大量时间，而忽略了挖掘，大数据若不经过挖掘、提炼，便无法体现其价值。目前，海事管理系统数据库对大量的海事数据利用程度不够，对数据的关联性和精确性也未引起足够关注，不断增加的数据不但没有带来价值却带来巨大的存储负担。

其次，随着网络技术的发展，特别是Internet和Intranet技术的飞快发展，使得非结构化数据的量级日趋增大，之前用于管理的结构化数据关系数据库的局限性日益明显，数据库技术也步入了“后关系数据库时代”。对大量非结构化数据进行有效的数据挖掘，将是海事管理信息系统的一项挑战。非结构化文本处理可以通过三种途径展开：

（1）智能化理解，对文本进行量化，确定一段文字的信息要素，再进一步分析，并转化成结构化的数据输出到预测模型。

（2）处理复杂文本，可以将两种或更多数据源一起进行分析，以获得深刻的见解。

（3）实体提取和语义分析，并以图表的方式存储在一个关系型数据库中。

再者，对数据进行合理分类分析。按海事管理的要求对大数据的特征进行标注，与合适的大数据进行模式匹配，包括：如何收集、分析和处理数据。下图详细的说明了数据分类方法及层次划分。

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最后，选择合适的技术框架以适应业务场景来有效地提高工作效率。与传统的数据分析相比，大数据在分析模型和算法本身没有大的突破，但数据的处理能力与应用方式具有革命性变化，特别是大数据量下的执行效率及处理能力的并行化。目前比较成熟的技术框架，有MapReduce、Spark等。

（1）Hadoop的MapReduce框架，通过优化资源调度与利用将任务分解成适合执行的映射-整理-归纳过程，分布在不同的机器上运行，同时加强了容错性和可用性，实现了对海量数据的处理。

（2）Spark采用了基于有向图（DAG）的计算框架，将计算任务分解为多个并行任务，使用RDD（弹性分布数据集）数据模型，中间数据放入内存高效共享，避免频繁磁盘读写对处理速度的损耗，实现高效率计算，对社交网络分析、机器学习、流处理等场景具备良好支撑能力。

2.3 数据安全需关注

由于海事管理信息数据的极速增长，也给数据安全防护和信息隐私保护带来极大的挑战。若系统遭黑客入侵带来信息安全隐患甚至导致信息系统崩溃。究其原因，主要来自对系统数据监督管理不严、制度标准不衔接等问题，可从以下技术上予以改进：

（1）完全控制数据流从一个应用系统到另一个系统的流程，清晰密钥管理和访问管理的界限，完善的关键控制策略。

（2）控制好内部的数据中心私有云、混合环境中公共云的数据存储安全控制。

（3）使用足够安全的验证加密算法。在大数据应用中，采集数据，数据交互，保护隐私，都是大数据安全的责任所在。

2.4 海事管理数据标准仍缺失

在海事管理大数据的背景下，数据标准不统一问题是制约海事管理智能化发展的掣肘。现有的多套海事管理信息系统由不同的企业开发提供，没有制式标准，数据不能贯通，无法统一整合。若想构建一体化的海事集成数据平台，需要在数据规范上进行统一，实现数据的标准化。

3 加快发展海事大数据的对策

3.1 加强组织领导

在发展海事监管大数据工作中，海事各级管理机构应按照交通运输部海事局在数据顶层设计上的思路，统一思想，把发展海事大数据作为重要任务来执行，明确发展目标、通过科学建设步骤、规范化的配套措施，强有力的组织保证，坚持高质量建设、高水平管理、高效益使用，科学有序地发展海事大数据。

3.2 完善配套法规制度

海事大数据需依靠完善的规章制度，明确责任分工，从制度建设上优化资源配置，实行数据共享和安全保护，实现数据的规范管理及有效利用。在数据安全方面，建立强而可靠的攻击防范措施，最大程度控制信息泄露风险，保障网络数据安全。在保证数据安全的前提下，通过数据共享模式，促进数据资源流通，提高数据资源使用率。

3.3 建立健全行业标准

加快制定统一的海事管理数据标准，对数据分类、数据接口、数据质量、数据安全、数据共享、数据开放等通过标准的方式进行规范管理，并与国际标准对接，集约整合、协同开发，提高海事大数据的精准性和有效性，满足海事监管与服务的多样化需求。

3.4 重视人才队伍建设

人才在海事大数据建设过程中的推动作用不言而喻，必须充分重视培养既懂海事业务又懂数据的专业性人才，鼓励、引导创新，建立多层次、复合型的大数据人才队伍，引进社会先进资源，共同交流研发，培养符合社会发展需要的海事创新型人才。

参考文献：

[1] 刘智慧.张泉灵.大数据技术研究综述[J].浙江大学学报：工学版，2014，48（6）：1-16.

[2] 陶雪娇，胡要峰，刘洋.大数据研究综述[J].系统仿真学报.2013（S1）：142-146.

[3] 中国计算机协会大数据委员会.中国大数据技术与产业发展白皮书[R].2013.

[4] 董西成.hadoop技术内幕：深入解析YARN架构设计与实现原理[M].北京：机械工业出版社，2013.

解读大数据在成都医保管理中的应用与拓展论文 篇3

办公室部门预算

目 录

第一部分 成华区大数据和电子政务管理办概况

一、基本职能及主要工作

二、部门预算单位构成

第二部分 成华区大数据和电子政务管理办2018年部门预算情况 说明 第三部分 名词解释

第四部分 2018年部门预算表

一、部门预算收支总表

二、部门收入总表

三、部门支出总表

四、财政拨款收支预算总表 五、一般公共预算支出分科目表 六、一般公共预算支出经济分类表 七、一般公共预算基本支出表

八、财政拨款 “三公”经费表

九、政府性基金预算支出表

十、国有资本经营预算支出预算表

第一部分

成都市成华区大数据和电子政务管理办公室

概况

一、基本职能及主要工作

（一）基本职能

1.贯彻执行国家、省、市有关大数据、电子政务、政府信息公开的方针政策和法律、法规、规章。

2.负责拟订全区大数据发展战略、规划和政策措施并组织实施，引导和推动大数据研究和应用工作；组织拟订大数据收集、管理、开放、应用等标准规范和考核体系；统筹推进全区数据资源互联互通和共享开放。

3.负责编制全区电子政务和“互联网+政务服务”发展规划并组织实施；统筹协调全区电子政务（含各部门专业网）数据建设工作，牵头组织区级部门电子政务项目审核和技术方案审查；统筹、指导全区网站、新媒体平台建设工作。

4.负责推进、指导、协调、监督全区政府信息公开工作，负责组织协调、督促检查全区政务公开工作，承担区政府的信息公开工作。

5.负责全区政务服务体系建设工作；负责全区行政效能建设工作；负责推进全区行政权力依法规范公开运行工作。

6.负责大联动平台的日常管理、运转及优化完善工作。7.负责我区城市智慧治理中心建设工作；负责建设城市运行监测平台，构建城市智能感知体系；建立完善我区智慧城市标准体系。

8.拟订全区突发事件总体应急预案，审查专项预案、部门预案并组织实施；协调安排应对突发事件相关知识的宣传、培训，督促指导相关部门建立应急专家队伍；负责协调应急救援队伍和物资保障；负责全区应急避难场所建设与管理。

9.负责区委、区政府总值班室应急值守工作；负责全区值班带班工作的指导、督查、考核工作；负责各类突发公共事件的协调处置及突发事件信息的收集、甄别、整理、报送工作。

10.承担区行政效能暨发展软环境建设领导小组办公室、区政务公开工作领导小组（区权力公开透明运行工作领导小组）、区政府推进职能转变协调小组办公室的日常工作。

11.承办区委、区政府交办的其他事项。

（二）2018年重点工作

1.以提档升级为核心，做实数据开放总引擎。一是以“大联动 微治理”信息系统提档升级为核心，加快推进“智慧成华”项目建设，重点打造一个中心（即：大联动指挥调度中心3.02版）、三朵云（即：政务云、产业云、民生云）、三个工程（即：视联网、市民驿站、网格化管理）。二是全面梳理各级各类数据清单，构建包括业务目录、资源目录、共享目录、需求目录等在内的全区统一信息资源目录；三是配合市大数据办做好“成都市政务云”建设工作，构建数据汇聚体系架构，初步实现我区的“三朵云”与市大数据“政务云”平台的对接，实现市、区、街道、社区四级基础设施共建共用、信息系统上云互通、数据资源汇聚共享、业务运

用高效协同。四是大力推动部门间各种应用系统的业务协同和信息资源共享，加快推进法人证照信息数据库建设，在民生服务、经济发展等领域实现政务服务大数据示范应用。

2.以应急处突为主线，做强指挥调度总枢纽。一是强化应急管理。加快修订《成华区总体应急预案》，完善部门专项应急预案；强化基层社区应急能力建设，统筹推进避难场所规划和建设工作；加大突发事件统筹协调力度，遏制重特大事件的发生。二是增添技术手段。加大固定探头覆盖面，整合接入公安巡逻车、城管执法车、综治巡逻车等移动探头；升级视频探头运用功能，在重点点位试点运用人脸识别技术，增加烟雾、人员密集自动报警，事发点探头自动弹出等实用功能；整合接入110警务车GPS信号，在城管执法车、综治巡逻车、环境监测车等公务车辆安装定位系统，实时掌握目标的移动轨迹，为突发事件的处置提供支撑。三是健全工作机制。深化“双中心”互动机制，优化推送事件的受理、分发、交派等工作流程；健全和完善24小时值班带班制度，落实区领导在岗带班和到联动中心坐班制度，探索实行职能部门派员到联动中心的派驻制度；健全完善突发事件信息报送机制，规范报送的内容、时限和方式，畅通信息渠道。

3.以网络理政为导向，做优民生诉求总平台。进一步优化完善民生诉求办理流程，建立健全线索收集、问题处置、情况反馈等工作机制；进一步健全完善会办机制，妥善解决群众普遍关心的热点难点问题；进一步健全督查督办机制，针对推诿扯皮、久

拖不决的事件，纳入目标考核，提高承办单位的执行力；进一步优化完善信息系统功能，推进区“96966”市民热线平台与“12345”市长热线的联通对接，实现事件办理“多个入口，统一出口”格局。

4.以“市民驿站”为切口，做亮政务服务新名片。不断丰富“市民驿站”服务功能，加快自助终端内容集成，逐步拓展“市民驿站”站点网络，整合集成生活、政务、金融等便民服务在自助终端“一次性办结”；坚持公开为常态、不公开为例外，积极探索推行基层政务公开标准化、集约化，大力推进决策、执行、管理、服务、结果“五公开”，切实增强公开实效；加强行政权力网上运行监管，提高全区行政权力事项网上运行质效；健全完善“96966”行政效能投诉处理机制和企业综合服务平台诉求处理机制，努力提升行政效能。

二、成华区大数据和电子政务管理办公室部门预算单位构成 从预算单位构成看，成华区大数据和电子政务管理办公室部门预算包括成华区大数据和电子政务管理办公室（以下简称区大数据办）本级预算和成都市成华区综合执法举报投诉受理中心、成都市成华区应急联动服务中心2个事业单位预算。

第二部分

成都市成华区大数据和电子政务管理办公室2018年部门预算情况说明

一、2018年财政拨款收支预算情况的总体说明

2018年财政拨款收支总预算600万元。收入包括：一般公共预算当年拨款收入600万元；支出包括：一般公共服务支出600万元。

二、2018年一般公共预算当年拨款情况说明

（一）一般公共预算当年拨款规模变化情况

成都市成华区大数据和电子政务管理办公室2018年一般公共预算当年拨款600万元，主要用于区投诉受理中心和成华区应急联动服务中心工作机构和相关职能。

（二）一般公共预算当年拨款结构情况 一般公共服务（类）支出600万元，占100%。

（三）一般公共预算当年拨款具体使用情况

一般公共服务（类）区大数据办（室）及相关机构事务（款）行政运行（项）预算数为600万元。

三、2018年一般公共预算基本支出情况说明 区大数据办无2018年一般公共预算基本支出。

四、财政拨款安排“三公”经费预算情况说明

（一）因公出国（境）经费

2018年无因公出国（境）经费预算安排。

（二）公务接待费

2018年无公务接待预算安排。

（三）公务用车购置及运行维护费

成都市成华区大数据和电子政务管理办公室为新成立单位，车辆编制尚未划入，2018年暂无公务用车运行维护预算安排。

五、2018年政府性基金预算收支及变化情况的说明 成都市成华区大数据和电子政务管理办公室2018年没有使用政府性基金预算拨款安排的支出。

六、2018年预算收支及变化情况的总体说明

按照综合预算的原则，成华区大数据和电子政务管理办公室所有收入和支出均纳入部门预算管理。收入包括：一般公共预算财政拨款收入；支出包括：一般公共服务支出。

成都市成华区大数据和电子政务管理办公室2018年收支总预算600万元，主要用于区投诉受理中心和成华区应急联动服务中心工作机构和相关职能。

七、2018年收入预算情况说明

成都市成华区大数据和电子政务管理办公室2018年收入预算600万元，其中：一般公共预算拨款收入600万元，占100%。

八、2018年支出预算情况说明

2018年部门预算本年支出总计600万元，其中：部门项目支出预算600万元，占100%。

九、其他重要事项的情况说明

（一）机关运行经费

成都市成华区大数据和电子政务管理办公室2018年履行一

般行政职能、维持机关日常运转开支的机关运行经费合计600万。

（二）政府采购情况

2018年成都市成华区大数据和电子政务管理办公室政府采购预算总额7万元，其中：政府采购货物预算7万元。

（三）国有资产占有使用情况

成都市成华区大数据和电子政务管理办公室为新成立单位，车辆编制尚未划入。

（四）绩效目标设置情况

2018年成华区大数据和电子政务管理办公室无绩效目标管理项目经费预算。

第三部分 名词解释

成都市成华区大数据和电子政务管理办公室2018年部门预算名词解释

一般公共预算拨款收入：指成都市成华区财政当年拨付的资金。

上年结转：指以前尚未完成、结转到本年仍按原规定用途继续使用的资金。

一般公共服务(类)区大数据办(款)区长公开电话 区委区政府总值班室经费(项)：指成华区大数据和电子政务管理办公室和归口单位用于保障机构正常运行、开展日常工作的基本支出。

一般公共服务(类)区大数据办(款)区应急联动中心工作经费(项)：指成华区大数据和电子政务管理办公室主要用于法律顾问；聘用人员工资、社保、绩效、培训、体检、工作服制作； 数据管理工作大数据发展战略拟定、规划和政策宣传、宣讲、考察、调研、协调等；全区城市智慧治理中心建设工作；城市运行监测平台建设、管理、维护；大联动平台的日常管理、运转及优化完善工作；96966市民服务热线号码使用、线路租赁；受理中心清洁用品、日常用品、误餐食品、通讯设备购置等费用；受理中心计算机、打印机、传真机、资料柜、沙发、办公桌等办公用品；各类民生诉求数据分析、研判；应急联动指挥调度大厅空调、音视屏的维护、管理、保洁经费；全区大数据中心的硬件维护和技术保障； “大联动”工作的考察、调研、协调、会务等费用；20个社区应急能力建设、监督、调研等。

结转下年：指以前预算安排、因客观条件发生变化无法按原计划实施，需延迟到以后按原规定用途继续使用的资金。

基本支出：指为保障机构正常运转、完成日常工作任务而发生的人员支出和公用支出。

项目支出：指在基本支出之外为完成特定行政任务和事业发展目标所发生的支出。

“三公"经费：纳入财政预决算管理的“三公”经费，是指用财政拨款安排的因公出国(境)费、公务用车购置及运行费和公务接待费。其中，因公出国(境)费反映单位公务出国(境)的国际旅费、国外城市间交通费、住宿费、伙食费、培训费、公杂费等支出；公务用车购置及运行费反映单位公务用车车辆购置支出(含车辆购置税)及租用费、燃料费、维修费、过路过桥费、保险费、安全奖励费用等支出；公务接待费反映单位按规定开支的各类公务接待(含外宾接待)支出。

机关运行经费：指成华区大数据和电子政务管理办公室部门的公用经费（包含所有单位的公用经费及行政（参公）单位的运转类项目经费），包括办公及印刷费、邮电费、差旅费、会议费、福利费、曰常维修费、专用材料及一般设备购置费、办公用房水电费、办公用房取暖费、办公用房物业管理费、公务用车运行维护费以及其他费用。

2018年部门预算表

大数据技术在精准营销中的应用 篇4

大数据时代，数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。对于海量数据数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。回顾近两年对大数据的探索历程，某基础运营商一方面顺应大势，牢牢把握大数据技术快速发展的机遇，另一方面应势而动，充分释放前期IT集中化、一体化的红利，鉴定推进数据集中。先后经历了数据集中采集的积淀、初试大数据平台、传统数据库与sefve(四方传媒)获客云混搭架构的大数据平台创建，以及目前朝开放式大数据服务平台迈进四个阶段。

sefve获客云拥有着精准化营销与维系系统，依托大数据精准定位支撑端到端多维度系体系，构建在大数据平台之上，面向客户、面向服务、面向管理，深化数据分析、数据挖掘能力、洞察客户、透视企业，是将大数据转化为实际生产力的重要云化应用之一。

大数据技术架构

MPP数据库

MPP（Massively Parallel Processing，大规模并行处理系统）由多个SMP（SymmetricMultiProcessing，对称多处理系统）服务器通过一定的节点互联网络进行连接，协同工作，完成相同的任务，从用户的角度看它是一个服务器系统。其基本特征是由多个SMP服务器（每个SMP服务器称为一个节点）通过节点互联网络连接而成，每个节点只访问自己的本地资源（内存、存储等），节点之间的信息交互是通过节点互联网络实现的。目前的技术可实现512个节点互联。MMP数据库有以下特点。

①一般存储为结构化数据，有明显的星型或雪花型结构，适用于大数据分析的应用；

②每个服务器都有自己独立的存储、内存和CPU，允许动态地增加或删除节点； ③数据分区划分到不同的物理节点上，通过分布式查询优化来提高系统整体性能；

④主要用在数据仓库和大规模的分析处理应用中。ETL技术

ETL是指将数据从源端经过抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）至目的端的过程，该部分在数据挖掘和分析过程中为最基础的一部分。一个良好的ETL系统应该有以下几个功能。①消除数据错误并纠正缺失数据；

②对于数据可信度的评估提供文档化衡量； ③获取相互作用的数据流程来保护数据； ④整合多个源数据；

解读大数据在成都医保管理中的应用与拓展论文 篇5

摘要：针对互联电网中电能生产的地域差异以及各区域电能消耗量不同所产生的问题，提出了面向大型互联电网的大数据分析技术，使互联电网智能化、节能化，同时充分实现该技术对电力系统中现有存储数据的整合利用，分析了基于大数据分析下的互联电网模型，同时探讨了该技术在目前所面临的问题与挑战。

关键词：大数据分析;互联电网;电力调度;新能源并网

随着国民经济的发展，大量行业对电力稳定性、经济性要求日益增长，同时，电网技术的不断发展和智能化与电网技术的融合，现在电网发生了巨大的改变：由单一的、小范围的电能输送载体，变为了综合性的具有着强大能源配置能力的网络系统。但是，大型综合电力网络系统也带来了海量的数据：分布更加广泛，结构更加复杂，数量也更加庞大。这也给电网互联的经济性运行带来了巨大的挑战。为了解决上述困境，可以引入大数据分析技术，在现有电力设备基本不变的基础上，建立互联电网内的大数据处理平台，便于资源的调度优化，也便于大型互联电网的稳定运行。

解读大数据在成都医保管理中的应用与拓展论文 篇6

一、单项选择题

1.根据Chuck数据观，有针对性、与我们直接相关的信息称为（）。

A.数据

B.情报

C.智慧

D.知识

描述：Chuck数据观的主要内容

您的答案：B 题目分数：10 此题得分：10.0 批注：

2.在互联网技术中，CT是（）的简称。

A.信息技术

B.云计算技术

C.移动技术

D.大数据

描述：互联网技术发展历程

您的答案：B 题目分数：10 此题得分：10.0 批注：

3.根据FICO的信用评分体系，如果消费者的信用分数为680，则其处于（）的等级。

A.FAIR

B.OK

C.GOOD

D.GREAT

描述：FICO个人消费信用评估体系

您的答案：C 题目分数：10 此题得分：10.0 批注：

二、多项选择题

4.下列属于互联网征信数据来源的有（A.政府机构信息

B.人力招聘广告

C.电商交易评级

D.公共事业缴费

E.网上浏览数据）？描述：互联网征信数据的来源

您的答案：D,E,B,A,C 题目分数：10 此题得分：10.0 批注：

5.大数据应用平台可以提供哪些服务？

A.精准营销

B.客户服务

C.信用报告

D.风险防控

E.产品优化

描述：大数据的应用

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三、判断题

6.云计算技术带来的不仅是资源使用的集约化，同时也推动了技术的民主化过程。

描述：云计算技术的作用

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7.大数据就是对海量数据进行分析处理并提取有价值的模式/规律的相关技术。

描述：大数据

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8.根据Chuck数据观，数据从无序到有序的过程为信号—数据—信息—情报—知识—智慧。

描述：Chuck数据观的主要内容

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9.传统征信方式和互联网征信方式的差别之一是互联网征信数据来源广、频度高。

描述：传统征信与互联网征信的区别

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10.美国的信用机构由民间机构主导，而中国则是央行主导、民间参与的方式。

描述：中美两国在消费和征信方面的差异

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解读大数据在成都医保管理中的应用与拓展论文 篇7

在学校的管理工作中，经济管理是非常重要的一项。学校经济管理与学校的发展规划以及教育教学事业的改革创新发展密切相关。在当前互联网大数据技术日益成熟的背景下，学校经济管理应该充分运用大数据，发挥好大数据的管理优势作用，提高学校经济管理的质量和效率。基于此，本文以民办高校的经济管理为例，深入探讨分析了大数据在经济管理中的作用。

学校经济管理是一项非常复杂和庞大的管理事项，涉及的部门众多，信息数据量庞大。而大数据技术对信息数据的处理有着独特的优势。民办学校在经济管理方面，自主性更强，对大数据技术的应用也更加灵活，因此，民办学校管理者必须充分认识到经济管理工作的重要性，与时俱进，不断更新经济管理理念，积极地探索和实践应用大数据，切实提高经济管理实效性，实现经济价值最大化、最优化。

1.经济管理中的大数据特点

民办学校经济管理方面涉及的数据来自于不同的层次和分类，既有人事、财务、资产、科研等常规管理型业务产生的结构化数据，又有多媒体教学资源等非结构化数据;既有用户使用网络产生的行为数据，又有物联网、移动互联网感知到的位置数据等。这些数据围绕着面对教师或学生的服务与管理而产生，具有碎片化、持续性特点。

1.1碎片化

“碎片化”指无论是学校的经济业务数据、教学资源数据或网络行为数据，都从某个侧面反映了“人”的一个属性。例如，从科研经费的资金数据、购买图书的资金数据，都直接或间接反映学校经济管理中的一个方面，只有将不同来源的数据进行有效整合，并建立量化分析模型，才能清晰准确地判断学校经济管理的整体质量和水平。

1.2持续性

“持续性”则体现了校园经济管理各项业务的规律，例如校园一卡通消费、上网时长、食堂费用、教师工资等，能够反映学校经济运行的基本规律，但这必须基于长期、持续的数据进行统计分析，仅靠短期数据分析获得的结论对指导学校经济管理无益。

2.大数据在民办学校经济管理中的作用

2.1为学校经费预算提供决策参考

民办学校在经济管理过程中，需要预算下一年度的各项经费，而通过大数据技术，可以对当前以及过往年份的各项费用开支情况进行综合分析，找到各项费用之间的关系，并预测其增长率。

2.2对学生的经济行为进行管理

学校经济管理并不单是学校自身的经济事务管理，也涉及学生在校期间的各种经济行为管理，通过大数据技术，可以对学生的经济行为进行统计分析。例如，有些学校通过校园一卡通消费数据来分析判断学生的经济情况，通过学习成绩变化和门禁记录数据来筛选需要心理干预的学生群体等。进行大数据的采集、处理和分析可以做出教育资源是否合理配置与均衡发展、学生行为特征、招生与就业情况、教育质量以及舆情的分析等。

2.3提高学校科研经济的效益和水平

从经济管理层面来看，科研经费的支出，是学校经济管理的重要组成部分。而科研经费的实际使用效果，在传统的管理分析工具下，很难得出有效的报告和建议。通过运用大数据技术，可以对相关科研经费的使用方向、实际效果等，进行更加合理科学的预判，从而帮助学生或者教师改进自己的学习与教学以及科研工作。

2.4减少学校经济管理的误差

大数据以及数据处理分析能力优越，而成为学校经济管理领域重要的技术手段。大数据技术在处理学校经济事务中复杂的数据方面，效率更高，精确度更高，可以大幅度降低传统经济管理事务的误差。

3.经济管理中应用大数据的措施建议

3.1做好数据的规划

早期信息化工作人员朦胧意识到：所有的数据都是有用的，但是具体怎么用，那时候并没有明确的路线。所以在数据的`规划与管理中无法预料到以后的大数据分析与应用。但现在随着各种技术的发展以及对大数据的相关需求时机已到，民办学校必须有大数据规划的思想。哪些数据需要长期保存，哪些可以短期保存，哪些数据要重点挖掘，哪些数据必须高质量等。所以，拥有一个数据的长期规划是非常必要的。

3.2建立良好的数据管理机制

加强数据标准建设、重视历史数据积累、开发数据管理经济的模式、以需求主导服务方向，建立互助互利的数据交流模式。数据只有在流转中才能体现其价值，有价值的数据才能引起使用者的关注，使数据权威生产者变被动为主动地维护数据，以保证数据有效性。信息化部门应主动出击、抛砖引玉，为学校各项经济业务部门等不同层次的用户提供定制的主题数据分析。

3.3提高信息数据的共享交流效率

运用大数据管理学校经济，除了需要信息化部门的热情与努力之外，沟通极其必要。从而建立良好的数据分析产生与消费的通道。通过对数据的收集和整理，反过来为学校经济业务部门反馈数据的统计和分析结果，相互推动工作的发展。

结束语