大数据开发公司

大数据开发公司（共12篇）

大数据开发公司 篇1

信息军事时代,信息资源开发利用水平直接影响着军队信息化的建设发展,直接影响着军事斗争准备进程。随着互联网技术、云计算技术、物联网等技术的在军事领域的大量应用,军事领域迈入了大数据军事时代。在大数据军事时代,如何高效开发利用信息资源,推动我军信息化建设发展,对提高我军基于信息系统的体系作战能力,具有重要的意义。

1 大数据时代对我军信息资源开发利用提出的现实需求

大数据正在影响和推动着军队发展和变革,有信息学家曾指出,“世界的本质是数据,大数据将开启一次重大的时代转型”,未来影响、决定军事行动的最大核心是数据,数据开发利用水平直接影响到战争的胜负。

1)数据体量巨大,需要具备更强的存储能力

大数据的首要特点就是数据体量大,随着现代侦察技术,特别是传感技术的发展,军事信息资源总量呈指数增长,这就要求信息资源开发与利用具备比以往更强的存储能力,能够把这些海量数据存储起来。海量数据存储是大数据信息资源开发利用的基础,没有这个基础,大数据分析与利用就无从谈起。

2)数据类型众多,需要具备更强的处理方法

大数据不单是数据量的爆炸性增长,还带来数据类型的巨大改变,结构化数据占比减少,非结构化数据在大量增加。结构化数据当前已有非常成熟的处理方法,而非结构化数据难以用现有的数据库系统、数据软件等进行处理,而如不对这些数据进行处理,大量数据就得不到有效利用,体现不了数据的价值,也就不能促进我军信息化建设发展。大数据时代,要求信息资源开发与利用具备比以往更强的数据处理方法。

3)价值密度低,需要具备更强的挖掘能力

价值密度的高低与数据问题的大小成反比。大数据时代,尽管有着海量的数据,但其自身的价值密度却比以往低。要从大量的数据中,“海底捞针”的发掘出有价值的内容,就需要信息资源开发利用具备更强的挖掘能力。

4)处理速度快,需要具备更强的处理能力

由于大数据应用与决策紧密相关,需要迅速的提供分析结果。所以,对大数据的处理有着快速化的要求,线性搜索、事后分析等技术已无法适应大数据处理需求,以“1秒”为目标的实时处理成为大数据的又一重要特征。因此数据处理速度越快、越及时,发挥的效能就越好,其价值就越大,就越能在快速变化的形势面前赢得先机,这就要求信息资源开发利用具备更强的信息处理能力。

2 大数据时代我军开发利用信息资源的基本思路

大数据时代背景下,信息资源的开发利用是一个庞大的系统工程,必须从全局出发,统筹开展。

1)科学谋划、有序推进

要以新时期军事战略方针为统揽,科学谋划,有序推进,加大信息资源开发利用的统筹设计、指导协调和分工协作力度。针对大数据数量大、处理难的特点,正确处理局部与全局、当前与长远、一般与重点、核心与外围、共用与专用、集中与分散的关系,优先抓好作战数据和共用信息资源开发利用。充分发挥业务部门积极性,在分工建设专业信息资源的基础上,逐步提高共享信息资源和决策支持信息资源的开发利用水平。

2)需求牵引,技术推动

坚持以提高信息主导的新质战斗力为根本目的,以军事斗争准备需要为牵引,紧贴联合作战信息保障和业务工作需求,大力推进信息系统研发,突出数据工程建设和软件管理,推进信息资源共享,完善服务保障环境,着力解决“有硬件无软件”、“有软件缺数据”、“有数据难共享”的问题,以技术进步推动军队信息资源深度开发和高效利用。

3)平战结合,注重积累

重视作战指挥系统和日常业务信息系统的建设与组织运用,把作战数据和各类业务信息资源的开发积累作为常态化工作突出出来。注重在作战指挥和训练演习中收集整理各类数据,注重海量数据挖掘分析和加工处理。重视标准化建设,在完善作战数据标准的同时,以原数据标准和共享交换目录体系建设为重点,推动相关标准的健全完善和贯彻落实,不断丰富作战数据和各类专业信息资源。

4)军民融合,联动发展

将军事信息资源开发利用建设纳入国家建设规划,拓宽信息资源开发利用的渠道,按照军民共建、民建军用的思路,建立军地信息资源开发利用的领导体制及联合发展的长效机制,实现军民信息资源的优势互补和一体化推进,在军民共建、共用、共管、共维中实现双向兼容、互相促进,提高军民协同联合保障能力。

3 加强我军大数据时代信息资源开发利用的对策建议

加强大数据时代的军事信息资源开发利用,必须从数据工程、软件工程、资源共享、安全防护等几方面入手:

1)突出抓好数据工程建设

大数据并不仅仅在于其容量的大,更大的意义在于通过对海量数据的交换、整合和分析,发现新的知识,创造新的价值。为了有效应对大数据时代挑战,必须强化科学先进的时代理念,用系统工程的方法推动数据工程建设。一是强化大数据时代理念。破除对数据的神秘感、恐惧感、茫然感,树立以“数”制胜、向“数”求策、循“数”管理的理念,培养依据数据决策、依据数据指导、依据数据保障的意识和能力。二是强化数据基础设施建设。采用共用统建、专用分建,区域部署、综合利用的方法,加快建设采集、存储、处理、传输等数据基础设施。三是强化数据采集更新。突出专业数据采集,加强各类业务数据的标准化采集和常态化更新,做到种类齐全、内容丰富、数据准确、实时保鲜。注重实践数据积累,为战时运用奠定基础。四是强化数据深度挖掘。运用数据挖掘的方法和手段,对各类数据库系统中存储的海量数据进行提取、分析、整合,生成具有更高价值的决策支持数据。

2)切实加强软件工程建设

大量的军事信息通过软件将其贯穿起来、生产出指挥员必需的决策信息。为此要按照规范化管理、常态化应用、集约化开发的思路,不断加强软件工程建设。一是切实加强软件管理。纠正重硬件轻软件的思想,及时了解掌握全军软件开发应用情况,制定发布软件目录,推行网络准入制度,规范软件应用秩序,解决应用软件多、杂、乱的问题;二是着力强化软件应用。依据软件目录,推行网络准入制度,规范软件应用秩序。用好列装配发软件,组织推广优秀软件、改进一般软件,淘汰差评软件。三是高效组织软件研发。按照通用软件上级统一开发、专用软件主管部门开发、急用软件部队力所能及开发的原则,有力有序有效地组织软件研发。

3)健全信息资源共享机制

信息资源开发的目的就是为了利用,在共享中实现资源增值。一是建立信息共享服务机构。建立各类共用信息服务中心,负责从各级各类数据中心抽取共用信息资源,进行生产、加工、存储、分发,提供共用信息服务。二是建立信息共享工作机制。建立各类信息服务的保障机制,提供面向广大官兵的综合信息服务、跨领域跨部门的交互式服务和保障重要对象的专向定制服务。三是着力营造共享环境。建立标准化的信息资源共享接口、共享内容、共享链路和共享模式,突破、分割、化解“信息孤岛”,实现高效融合共享。四是构建信息共享管理手段。按照信息共享需求,筛选组织、整合共享资源,提供信息分发服务;完善资源配置系统,科学配置、动态调控各类共享资源,实现信息资源的可管控、可处理。

4)筑牢信息资源安全防线

三军之事,莫重于密,信息资源安全工作直接关系到信息化建设的全局和军事斗争的胜负,必须慎重对待。一是构建网络信任体系。构建以实名制管理为核心,以身份认证、授权管理和责任认定为内容的可信任体系。二是实施安全等级保护。科学区分保护等级,按级建立防护设施,使信息系统重要程度与安全保护能力相匹配。三是完善技术防护措施。统一设计安全架构、统一建设防护手段、统一提供安全服务,为信息资源安全使用提供支撑保障。

大数据开发公司 篇2

学习大数据开发前需要掌握哪些技能？

1.数学知识

数学知识是数据分析师的基础知识。

对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。

对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数(主要是矩阵计算相关知识)最好也有一定的了解。

而对于数据挖掘工程师，除了统计学以外，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。

2.分析工具

对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。

对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具(如Matlab)视情况而定。

对于数据挖掘工程师……嗯，会用用Excel就行了，主要工作要靠写代码来解决呢。

3.编程语言

对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。

对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。

老男孩IT教育，只培养技术精英

对于数据挖掘工程师，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一门，Shell得会用……总之编程语言绝对是数据挖掘工程师的最核心能力了。

4.业务理解

业务理解说是数据分析师所有工作的基础也不为过，数据的获取方案、指标的选取、乃至最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。

对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。

对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

5.逻辑思维

这项能力在我之前的文章中提的比较少，这次单独拿出来说一下。对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。

对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。

对于数据挖掘工程师，逻辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。

6.数据可视化

数据可视化说起来很高大上，其实包括的范围很广，做个PPT里边放上数据

老男孩IT教育，只培养技术精英

图表也可以算是数据可视化，所以我认为这是一项普遍需要的能力。

对于初级数据分析师，能用Excel和PPT做出基本的图表和报告，能清楚的展示数据，就达到目标了。

对于高级数据分析师，需要探寻更好的数据可视化方法，使用更有效的数据可视化工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。

对于数据挖掘工程师，了解一些数据可视化工具是有必要的，也要根据需求做一些复杂的可视化图表，但通常不需要考虑太多美化的问题。

7.协调沟通

对于初级数据分析师，了解业务、寻找数据、讲解报告，都需要和不同部门的人打交道，因此沟通能力很重要。

对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。

小公司分析大数据 篇3

网飞(Netflix)和Facebook等大型科技公司正在巧妙地利用用户遗留在网络上的数字痕迹(digital traces)：他们开发的算法把用户留下的数字痕迹彼此连接起来，然后向用户推荐观看电影或者与某人联系的建议。如今，很多不必考虑自身技术专长的小型公司就能够做到与此类似的事情。一些像客户关系管理(CRM)类的日常商务软件都添加了分析功能，这使得公司更容易从如今随处可见的数据中提取出有用数据——不仅包括客户记录，还有像微博、在线帮助论坛等开放性网络和上下文中的数据。

2011年4月，开发协作软件的捷舞(Jire)软件公司收购了成立仅1年时间的邻近实验室(ProximalLabs)，这使构想的实现近在眼前。捷舞需要这些已在美国国防高级研究计划局(DARPA)资助的机器学习项目(machine-learningprojects)中证明了能力的邻近实验室的计算机专家。

邻近实验室创始人大卫·古特琉斯(David Gutehus)说，DARPA的工作主要是对已上传至中央系统的论坛，维基(wiki)和美国陆军文件等数据进行分析。古特琉斯和他的同事们一起研发了用于“显式信号”(explicit signals)和“隐式信号”(imphcit signals)分析的程序。显式信号主要是分析数据点的重要性，比如系统田户所表达的意见；隐式信号主要分析比如主题谈论中某人被提及的频率这样的数据。对于军队的情况越了解，程序分析就会越精准。举个西点军校的例子，当古特琉斯和同事们看到程序推荐某人作为简易爆炸装置(IEDs)专家时都感到十分吃惊。古特琉斯只说这个人叫“尼尔”，至少在使用军队内部网之前，他似乎都没有做过太多关于简易爆炸装置的工作。“但是刚从伊拉克费卢杰(Fallujah)回来，正在训练的一组人看到屏幕时，其中一个人大喊‘尼尔’。”古特琉斯说道。很显然，该系统能够判断出在伊拉克的人相信尼尔的专业知识能够胜任拆除简易爆炸装置的工作，尽管尼尔的经验并没有立刻显现出来。

古特琉斯现在希望能将程序扩展到商业中。就像当在电子邮件中输入“Gerber”(美国格伯公司)时，谷歌广告可能会向你推荐婴儿的摇篮，邻近实验室的技术则可能建议公司最佳员工去接听某个客户的服务电话。或者它能够表明对于即将推向市场的产品，老客户会比其他人更感兴趣。

这些功能尚未实现：捷舞计划在6月完成邻近实验室技术功能的添加工作，更晚些时候再投入市场。不过，即使在几年前这一切可能都不会实现，实现，除非某个机构已经拥有像谷歌或雅虎公司那样大规模的计算能力。过去的几年中，专门针对大型数据的处理的开源项目ApacheHadoop使得邻近实验室这样的创业公司为客户提供优质的分析能力变得更加容易。

大数据背景下写作教学资源的开发 篇4

一、超文本主题阅读———美文促写

阅读为写作提供内容,是折射生活的一种手段;阅读可以提高人文涵养,而人文涵养又是写作的基础。笔者以为,以美文促写,阅读在某种程度上是可以部分代替写作的。多年来,笔者引导学生广泛阅读经典文学作品和小品时文,引导他们在阅读过程中研究作者、学习方法、整体感悟、解剖构思、斟酌篇章、咀嚼语句,从而增强写作技艺,丰厚语文素养。初中学生如果美文积累多了,内涵领悟多了,语言感觉便形成了,也便顺理成章能写出个性化作文了。

群文阅读、连续性文本、非连续性文本是大数据时代阅读的特征,以超文本主题阅读促进学生写作能力的提高是笔者近年来经常运用的写作指导方法。笔者先从报纸杂志、互联网寻找适合中学生阅读的较为短小的议论杂感、随笔评论、通讯特写、微型小说和经典散文等“小品时文”,精选适合当今快节奏阅读时代学生的阅读习惯和欣赏口味的精品文章,寻找它们共同点(相似点),确立各种类型的主题与情感、形式与风格、题材与方式,然后进行删选组合,分阶段推荐给学生,分角度指导学生:

经过深入阅读鉴赏,学生丰富了时代语言,领会了写作技巧,在潜移默化中培养了语感,形成了情感体验,丰富了情感世界,提高了思想境界。

如笔者对九年级学生进行了以“怀旧·成长”为话题的写作指导,过程如下:

先确立主题为“乡情·亲情”,并从互联网上下载、筛改、整理、组合了系列文章四篇:桔猪的《盛满旧时光的槐花饭》、王岫榕的《清粥》、许锋的《冬天里的事情》、徐立新的《双手之间有“滋味”》。接着,指导学生仔细阅读文章,找到文中最牵动人心的精彩亮点,从借助意象的“形”入手,从姿态、颜色、气味、感官、动作等角度仔细分析描摹对象;从修辞与语言的运用,分析表达效果,领悟载体与情感之间的关系,指导学生在文中相关位置加以批注赏析。然后,引导学生发现四篇文章中能引起作者情感体验的是少年时期吃到的食物,文章的亮点是食物的制作带给人的温暖、亲手参与的那种欣喜以及味蕾中饱含的乡情与亲情。在此基础上,引导学生找到相关语段,有感情地朗读精彩之处,并赏析评价,即时点评。笔者先带领学生重点赏析《清粥》中的语段,朗读且多角度解读语段,以此作为范例指导学生发现另外三篇文章的写作亮点,并由此总结出“运用修辞手法、选用修饰语句、强调细节描写、采用议论抒情,增加文章的生动性、丰富性、思想性,有效地创造文章亮点”的方法。最后,由阅读内容引出写作话题,要求学生以创造文章亮点为目标当场模仿写作。此环节的讲解结合多媒体,学生的批注、写作、交流等也采用互联网方式。

二、超链接套组图片———美图促写

山川河流、花鸟虫鱼、春华秋实、夏雨冬雪,人们常常会被大自然所陶醉,从而产生记录美丽瞬间的强烈欲望。自然风光、人文环境无穷无尽,笔者根据四季的变化、地点的转换,拍摄和寻找了大量的植物、人物以及风景照片,并根据主题整理成册,再利用多媒体以超链接的方式制成流动的PPT,同时配以相关主题的音乐,让学生在情境中体验情感。

笔者所在的学校,校门口的道路两旁整齐地排列着银杏树,学生每天都会在树下走过,尤其是秋天,那一地金黄让他们雀跃。笔者尝试给七年级学生进行“银杏”套组作文训练,过程如下:

先让学生每天仔细观察早上到校时那一地金黄的银杏叶,每天捡一片叶子,并用照片和日记记录。然后让学生利用休息时间,和家人或朋友、同学,一起去植物园、银杏长廊等地,观察秋天的银杏,通过视、听、嗅、味、触等独特的个体体验,加入个性化的丰富情感,并结合前期的观察日记,各自独立完成写景随笔(记叙文或哲理散文),上交电子稿。最后,学生收集各方照片,也从互联网下载了不同地方的银杏,笔者再根据学生和自己的观察积累,制作“一叶知秋”超级链接套组照片,并配上充满色彩感的音乐旋律,在课堂演示,进而指导学生在仔细观察的基础上结合合理想象,着力感受银杏的色、香、味、形等方面的特点,层次分明地把景物清晰自然地描写出来。学生在经过现场指导之后,自行修改前期的观察日记和随笔,然后上传到指定公共文件夹;笔者评改并挑选出优秀作品作为范文,在文末提出评改意见,上传至班级微信讨论区;学生参考阅读之后,从公共文件夹中自行选取同学文章,根据老师提供的评改标准评改同学文章并提出评改意见,并根据同学的评改意见修改自己的文章。

用美图促写,这种写景随笔的指导,充满了生机和活力,能提升学生的审美情趣,丰富学生的审美内涵。

三、非线性多维声音———美音促写

我们可能都听说过声音(音乐)对食欲的影响,或者对身体健康的影响。无论从生物学角度还是从物理学角度,声音对大脑思维的影响是很大的,对良好的写作思维的形成更是有着重要作用。苏霍姆林斯基认为儿童往往用形象、色彩、声音来思维,往往会形成“音乐—想象—幻想—童诗—创作”这样的思维模式。笔者以为,音响加音乐就是非线性多维声音,直观的音响世界与有主题的音乐旋律能组成丰富多彩的声音世界。大自然的声音、日常生活的声音、美妙的音乐,都是可以刺激多维想象的元素,而运用连续性而非线性的声音,可以培养青少年敏锐的直觉力、丰富的想象力和活跃的创作力。大数据时代满足了教师采集声音素材的需要,避免了个人收集的不完整性和不典型性。

笔者常常在写作教学中用西洋音乐的节奏和民族音乐的旋律来营造写作氛围;将一些主题性的音乐如琵琶的温婉、二胡的哀怨、古琴的悠长等用作写作的素材,让学生在乐曲声中找到情感共鸣,激发写作激情;将大自然的声音如森林中的鸟鸣声、动物的嘶鸣声、海浪的冲击声、雨流的渐变声,将日常生活的声音如市场里的吆喝声、车站里的喧嚣声、餐桌上的话语声、物体的撞击摩擦声,配上主题旋律和应景的画面,制作成超链接PPT,作为引导学生观察生活、描写生活的方式。如笔者曾经设计了一套非常完整的有关海洋的声音,包括海浪声、海鸟声等,配以关于海洋的轻音乐和各种姿态的画面,辅导学生关于“海洋”主题的写作练习。曾经苦于没有写作素材的九年级学生在美音刺激下,产生了丰富的联想和想象,并对海洋话题有了更深刻的理解,进而写出了高质量的文章。

四、超媒体系列视频———美感促写

随着多媒体技术的迅速发展,超文本技术的管理对象从纯文本扩展到“超媒体”,超媒体包含文字、图形、图像、动画、声音、视频等,这些媒体之间用错综复杂的超级链接组织。这是大数据时代常见的处理多种素材元素的方式。民族的就是世界的,近来文艺工作者创作了不少写实影像作品,这些电视纪录片运用声音和画面元素制作出了系统的影像支持体系。如《指尖上的传承》用美轮美奂的影视语言展现了中国传统制作工艺的神奇魅力,让观众惊叹于指尖神奇的同时领悟到传统文化的传承精髓。又如《舌尖上的中国》《远方的家》《江河万里行》《记住乡愁》《百年国家博物馆》等作品,让观众动容、动情、动心。这些影视作品仅仅是大数据中的冰山一角,以前只能在电视机前按固定时间收看,现已演变成可以在网络上随时下载,即时重播,反复后退或快进,重点细看或快速略看。笔者在写作教学中,根据主题(话题)的需求将不同的镜头截取、重组,引导学生透过重组后的声像材料(包括视频、图片、声音等元素),挖掘蕴含其中的深层内涵。写作教学与多媒体网络技术整合所具有的视听震撼力,能够触及学生心灵,从而有效地提升学生的思维高度。

2022年第19届亚洲运动会花落杭州,《柔美杭州》宣传视频盛传国内外。视频巧妙地展示了杭州的历史与四季的“柔”“美”。笔者结合该视频,从文艺欣赏的角度进行了“柔美杭州———细节描写指导”教学:

笔者以老杭州的身份,带着学生解读了杭州的悠久历史与美丽传说,要求学生选择某个角度,当场写观察日记。过程中,笔者发现学生的习作过于宏观,没有抓住特征从细处着眼来表现杭州之柔美。于是,笔者重放视频,并运用软件对视频的某几个典型细节和几个重点镜头进行剪辑、拼接、重组,特别是对细节之处如“茶叶漂浮”“桃花翻飞”“古乐声声”“乡韵幽幽”“情意深深”等进行了示范性解读,随后要求学生以“目光”为题,从视频中选取某个细微点切入,强化细节描写,再现杭州之柔美。学生反复播放原视频和教学视频,进行了第二次“柔美杭州”写作训练。他们的二次作品大部分都能从细处落笔,进而凸显杭州之柔美,好句好段好篇频出。笔者将两次写作中的佳词佳句重新整理归类,并用视频转换仪直接播放,学生边评边看边修改,自由发言,相互建议,在快乐中完成了写作,并形成电子稿存档。

两次训练,第一次学生自己品赏,自己选择兴趣点,第二次教师带着学生寻找细节描写的特征处,不断回放再现、停播静止、循环反复,充分体现了多媒体教学的优越性。在大数据背景下教师通过多媒体创设情境,可以激发学生的写作兴趣,而视频材料的下载、截取、切割、拼接等,让学生即看即写,即写即评,即评即改,既锻炼了学生的观察能力,又增强了学生的分析能力,更拓展了学生的思维空间。多媒体技术形象而直观地延伸了写作课堂教学,提升了学生听读、看读、说读、写读的实践能力。

摘要：在大数据背景下,写作教学有了新的内涵,语文教师要顺应时代的变化开发新型的教学资源,如超文本主题阅读、超链接套组图片、非线性多维声音、超媒体系列视频等。

大数据开发工程师的具体职责 篇5

1、大数据的分布式采集与环境搭建和测试;

2、大数据存储、处理和分析工作;

3、大数据相关产品线的改进和相关核心开发工作;

4、其他大数据相关工作。

任职要求：

1、本科及以上学历，计算机相关专业;

2、2年以上Java开发及大数据相关开发经验，java基础扎实，熟练掌握多线程、集合、缓存、序列化、nio等技术;

3、熟悉Linux环境，熟悉Linux shell/python/perl任一脚本;

4、熟悉Hadoop、Spark、ZooKeeper等主流的大数据处理架构，并有1年以上Hadoop相关的实际开发、架构及调优经验;

5、使用过阿里云;

6、熟悉架构;

天然大数据公司的各种套餐 篇6

这些天然的大数据公司，通过对用户信息的大数据分析，基本解决自己公司的精准营销和个性化广告推介等问题，基本上做到了以数据驱动的运营（data-driven processes）。

没有数据分析支撑的决定将越来越不具有可靠性，这类公司正在改变管理理念和策略制定方式，大部分公司做到了以数据驱动的决策（data-driven decision）。

在用户分析和精准营销数据模型基础上，对于自己产品和服务随时进行改进。部分公司实现了以数据驱动的产品（data-driven products），但是这需要迭代式创新能力，并不容易。

亚马逊、Facebook、LinkedIn、阿里、腾讯等大公司都在致力于发展横向的大数据整体解决方案。这些方案将改变营销学的基础，精准营销和个性化营销将有针对性地找到用户，多重渠道的营销手段将逐渐消失，这也许就是传说中的互联网思维。

很多传统企业也是天然的大数据公司，比如沃尔玛、中国移动等，也在追赶大数据前进的步伐，在挖掘数据价值方面，尽力修炼自己的独门绝技。下面就是这些天然大数据公司的挖掘价值的典型案例。

01.亚马逊的“信息公司”

【如果全球哪家公司从大数据发掘出了最大价值，截至目前，答案可能非亚马逊莫属。亚马逊也要处理海量数据，这些交易数据的直接价值更大。作为一家“信息公司”（而非国内许多电商自己定位的“零售公司”），亚马逊不仅从每个用户的购买行为中获得信息，还将每个用户在其网站上的所有行为都记录下来：页面停留时间、用户是否查看评论、每个搜索的关键词、浏览的商品等等。这种对数据价值的高度敏感和重视，以及强大的挖掘能力，使得亚马逊早已远远超出了它的传统运营方式。

亚马逊CTO Werner Vogels在CeBIT上关于大数据的演讲，向与会者描述了亚马逊在大数据时代的商业蓝图。长期以来，亚马逊一直通过大数据分析，尝试定位客户和和获取客户反馈。“在此过程中，你会发现数据越大，结果越好。为什么有的企业在商业上不断犯错？那是因为他们没有足够的数据对运营和决策提供支持，”Vogels说，“一旦进入大数据的世界，企业的手中将握有无限可能。”从支撑新兴技术企业的基础设施到消费内容的移动设备，亚马逊的触角已触及到更为广阔的领域。】

亚马逊推荐：

亚马逊的各个业务环节都离不开“数据驱动”的身影。在亚马逊上买过东西的朋友可能对它的推荐功能都很熟悉，“买过X商品的人，也同时买过Y商品”的推荐功能看上去很简单，却非常有效，同时这些精准推荐结果的得出过程也非常复杂。

亚马逊预测：

用户需求预测（Demand Forecasting）是通过历史数据来预测用户未来的需求。对于书、手机、家电这些东西——亚马逊内部叫硬需求（Hard Line）的产品，你可以认为是“标品”（但也不一定）——预测是比较准的，甚至可以预测到相关产品属性的需求。但是对于服装这样软需求（Soft Line）产品，亚马逊干了十多年都没有办法预测得很好，因为这类东西受到的干扰因素太多了，比如：用户的对颜色款式的喜好，穿上去合不合身，爱人朋友喜不喜欢…… 这类东西太易变，买得人多反而会卖不好，所以需要更为复杂的预测模型。

亚马逊测试：

你会认为亚马逊网站上的某段页面文字只是碰巧出现的吗？其实，亚马逊会在网站上持续不断地测试新的设计方案，从而找出转化率最高的方案。整个网站的布局、字体大小、颜色、按钮以及其他所有的设计，其实都是在多次审慎测试后的最优结果。

亚马逊记录：

亚马逊的移动应用让用户有一个流畅的无处不在的体验的同时，也通过收集手机上的数据深入地了解了每个用户的喜好信息；更值得一提的是Kindle Fire，内嵌的Silk浏览器可以将用户的行为数据一一记录下来。

以数据为导向的方法并不仅限于以上领域，亚马逊的企业文化就是冷冰冰的数据导向型文化。对于亚马逊来说，大数据意味着大销售量。数据显示出什么是有效的、什么是无效的，新的商业投资项目必须要有数据的支撑。对数据的长期专注让亚马逊能够以更低的售价提供更好的服务。

02.谷歌的意图

【如果说有一家科技公司准确定义了“大数据”概念的话，那一定是谷歌。根据搜索研究公司comScore的数据，仅2012年3月一个月的时间，谷歌处理的搜索词条数量就高达122亿条。谷歌的体量和规模，使它拥有比其他大多数企业更多的应用大数据的途径。

谷歌搜索引擎本身的设计，就旨在让它能够无缝链接成千上万的服务器。如果出现更多的处理或存储需要，抑或某台服务器崩溃，谷歌的工程师们只要再添加更多的服务器就能轻松搞定。将所有这些数据集合在一起所带来的结果是：企业不仅从最好的技术中获益，同样还可以从最好的信息中获益。下面选择谷歌公司的其中三个亮点。】

谷歌意图：

谷歌不仅存储了搜索结果中出现的网络连接，还会储存用户搜索关键词的行为，它能够精准地记录下人们进行搜索行为的时间、内容和方式，坐拥人们在谷歌网站进行搜索及经过其网络时所产生的大量机器数据。这些数据能够让谷歌优化广告排序，并将搜索流量转化为盈利模式。谷歌不仅能追踪人们的搜索行为，而且还能够预测出搜索者下一步将要做什么。用户所输入的每一个搜索请求，都会让谷歌知道他在寻找什么，所有人类行为都会在互联网上留下痕迹路径，谷歌占领了一个绝佳的点位来捕捉和分析该路径。换言之，谷歌能在你意识到自己要找什么之前预测出你的意图。这种抓取、存储并对海量人机数据进行分析，然后据此进行预测的能力，就是数据驱动的产品。

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谷歌分析：

谷歌在搜索之外还有更多获取数据的途径。企业安装“谷歌分析（Google Analytics）”之类的产品来追踪访问者在其站点的足迹，而谷歌也可获得这些数据。网站还使用“谷歌广告联盟（Google Adsense）”，将来自谷歌广告客户网的广告展示在其站点，因此，谷歌不仅可以洞察自己网站上广告的展示效果，同样还可以对其他广告发布站点的展示效果一览无余。

谷歌趋势：

既然搜索本身是网民的“意图数据库”，当然可以根据某一专题搜索量的涨跌，预测下一步的走势。谷歌趋势可以预测旅游、地产、汽车的销售。此类预测最著名的就是谷歌流感趋势，跟踪全球范围的流感等病疫传播，依据网民搜索，分析全球范围内流感等病疫的传播状况。

03.eBay的分析平台

【早在2006年，eBay就成立了大数据分析平台。为了准确分析用户的购物行为，eBay定义了超过500种类型的数据，对顾客的行为进行跟踪分析。eBay分析平台高级总监Oliver Ratzesberger说：“在这个平台上，可以将结构化数据和非结构化数据结合在一起，通过分析促进eBay的业务创新和利润增长。”】

eBay行为分析：

在早期，eBay网页上的每一个功能的更改，通常由对该功能非常了解的产品经理决定，判断的依据主要是产品经理的个人经验。而通过对用户行为数据的分析，网页上任何功能的修改都交由用户去决定。“每当有一个不错的创意或者点子，我们都会在网站上选定一定范围的用户进行测试。通过对这些用户的行为分析，来看这个创意是否带来了预期的效果。”

eBay广告分析：

更显著的变化反映在广告费上。eBay对互联网广告的投入一直很大，通过购买一些网页搜索的关键字，将潜在客户引入eBay网站。为了对这些关键字广告的投入产出进行衡量，eBay建立了一个完全封闭式的优

04.塔吉特（Target）的“数据关联挖掘”

【利用先进的统计方法，商家可以通过用户的购买历史记录分析来建立模型，预测未来的购买行为，进而设计促销活动和个性服务避免用户流失到其他竞争对手那边。美国第三大零售商塔吉特，通过分析所有女性客户购买记录，可以“猜出”哪些是孕妇。其发现女性客户会在怀孕四个月左右，大量购买无香味乳液。由此挖掘出25项与怀孕高度相关的商品，制作“怀孕预测”指数。推算出预产期后，就能抢先一步，将孕妇装、婴儿床等折扣券寄给客户。塔吉特还创建了一套购买女性行为在怀孕期间产生变化的模型，不仅如此，如果用户从它们的店铺中购买了婴儿用品，它们在接下来的几年中会根据婴儿的生长周期定期给这些顾客推送相关产品，使这些客户形成长期的忠诚度。】

05.中国移动的数据化运营

【通过大数据分析，中国移动能够对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。大数据系统可以在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。】

客户流失预警：

一个客户使用最新款的诺基亚手机，每月准时缴费、平均一年致电客服3次，使用WEP和彩信业务。如果按照传统的数据分析，可能这是一位客户满意度非常高、流失概率非常低的客户。事实上，当搜集了包括微博、社交网络等新型来源的客户数据之后，这位客户的真实情况可能是这样的：客户在国外购买的这款手机，手机中的部分功能在国内无法使用，在某个固定地点手机经常断线，彩信无法使用——他的使用体验极差，正在面临流失风险。这就是中国移动一个大数据分析的应用场景。通过全面获取业务信息，可能颠覆常规分析思路下做出的结论，打破传统数据源的边界，注重社交媒体等新型数据来源，通过各种渠道获取尽可能多的客户反馈信息，并从这些数据中挖掘更多的价值。

数据增值应用：

对运营商来说，数据分析在政府服务市场上前景巨大。运营商也可以在交通、应对突发灾害、维稳等工作中使大数据技术发挥更大的作用。运营商处在一个数据交换中心的地位，在掌握用户行为方面具有先天的优势。作为信息技术的又一次变革，大数据的出现正在给技术进步和社会发展带来全新的方向，而谁掌握了这一方向，谁就可能成功。对于运营商来说，在数据处理分析上，需要转型的不仅是技巧和法律问题，更需要转变思维方式，以商业化角度思考大数据营销。

06.Twitter中的兴趣和情绪

Twitter兴趣聚类：

通过过滤用户归属地、发推位置和相关关键词，Twitter建立了一系列定制化的客户数据流。比如，通过过滤电影片名、位置和情绪标签，你可以知道洛杉矶、纽约和伦敦等城市最受欢迎的电影是哪些。而根据用户发布的个人行为描述，你甚至能搜索到那些在加拿大滑雪的日本游客。从这个视角看，Twitter的兴趣图谱的效率优于Facebook的社交图谱。Twitter的用户数据所能产生的潜在价值同样令人惊叹。在社交媒体网站正在收集越来越多的数据的形势下，它们或许能找到更好的方式来利用这些数据盈利，并使其取代广告成为自身提高收入的主要方式。这些社交网站真正的价值可能在于数据本身。相信在不久的将来，如果寻找到既能充分利用用户数据，又可合理规避对用户隐私的威胁，社交数据所蕴藏的巨大能量将会彻底被开启。

Twitter情绪分析：

Twitter自己并不经营每一款数据产品，但它把数据授权给了像DataSift这样的数据服务公司，很多公司利用Twitter社交数据，做出了各种让人吃惊的应用，从社交监测到医疗应用，甚至可以去追踪流感疫情爆发，社交媒体监测平台DataSift还创造了一款金融数据产品。华尔街“德温特资本市场”公司首席执行官保罗·霍廷每天的工作之一，就是利用电脑程序分析全球3.4亿微博账户的留言，进而判断民众情绪，再以“1”到“50”进行打分。根据打分结果，霍廷再决定如何处理手中数以百万美元计的股票。霍廷的判断原则很简单：如果所有人似乎都高兴，那就买入；如果大家的焦虑情绪上升，那就抛售。一些媒体公司会把观众收视率数据打包到产品里，再转卖给频道制作人和内容创造者。

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精确的数据一旦与社交媒体数据相结合，对未来的预测会非常准。

07.特易购的精准定向

【聪明的商家通过用户的购买历史记录分析来建立模型，为他们量身预测未来的购物清单，进而设计促销活动和个性服务，让他们源源不断地为之买单。特易购（Tesco）是全球利润第二大的零售商（仅次于沃尔玛），这家英国超级市场巨人从用户行为分析中获得了巨大的利益。从其会员卡的用户购买记录中，特易购可以了解一个用户是什么“类别”的客人，如速食者、单身、有上学孩子的家庭等等。这样的分类可以为提供很大的市场回报，比如，通过邮件或信件寄给用户的促销可以变得十分个性化，店内的促销也可以根据周围人群的喜好、消费的时段来更加有针对性，从而提高货品的流通。这样的做法为特易购获得了丰厚的回报，仅在市场宣传一项，就能帮助特易购每年节省3.5亿英镑的费用。】

Tesco的优惠券：

特易购每季会为顾客量身定做6张优惠券。其中4张是客户经常购买的货品，而另外2张则是根据该客户以往的消费行为数据分析，极有可能在未来会购买的产品。仅在1999年，特易购就送出了14.5万份面向不同的细分客户群的购物指南杂志和优惠券组合。更妙的是，这样的低价无损公司整体的盈利水平。通过追踪这些短期优惠券的回笼率，了解到客户在所有门店的消费情况，特易购还可以精确地计算出投资回报。发放优惠券吸引顾客其实已经是很老套的做法了，而且许多的促销活动实际只是来掠夺公司未来的销售额。然而，依赖于扎实的数据分析来定向发放优惠券的特易购，却可以维持每年超过1亿英镑的销售额增长。

特易购同样有会员数据库，通过已有的数据，就能找到那些对价格敏感的客户，然后在公司可以接受的最低成本水平上，为这类顾客倾向购买的商品确定一个最低价。这样的好处一是吸引了这部分顾客，二是不必在其他商品上浪费钱降价促销。

特易购的精准运营：这家连锁超市在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。

08.Facebook的好友推荐

【Facebook是社交网络巨擎，但是在挖掘大数据价值方面，好像办法不多，值得一提的就是好友推荐。Facebook使用大数据来追踪用户在其网络的行为，通过识别你在它的网络中的好友，从而给出新的好友推荐建议，用户拥有越多的好友，他们与Facebook之间的黏度就越高。更多的好友意味着用户会分享更多照片、发布更多状态更新、玩更多的游戏。】

09.LinkedIn的猎头价值

【LinkedIn网站使用大数据在求职者和招聘职位之间建立关联。有了LinkedIn，猎头们再也不用向潜在的受聘者打陌生电话来碰运气，而可以通过简单的搜索找出潜在受聘者并联系他们。与此相似，求职者也可以通过联系网站上其他人，自然而然地将自己推销给潜在的雇主。有两个例子能够生动呈现LinkedIn的数据价值：几年前，LinkedIn忽然发现近期雷曼兄弟的来访者多了起来，当时并没引起重视，过了不久，雷曼兄弟宣布倒闭；而在谷歌宣布退出中国的前一个月，在LinkedIn发现了一些平时很少见的谷歌产品经理在线，这也是相同的道理。如果LinkedIn针对性地分析某家上】

10.沃尔玛的数据基因

【早在1969年沃尔玛就开始使用计算机来跟踪存货，1974年就将其分销中心与各家商场运用计算机进行库存控制。1983年，沃尔玛所有门店都开始采用条形码扫描系统。1987年，沃尔玛完成了公司内部的卫星系统的安装，该系统使得总部，分销中心和各个商场之间可以实现实时，双向的数据和声音传输。采用这些在当时还是小众和超前的信息技术来搜集运营数据为沃尔玛最近20年的崛起打下了坚实的地基，从而发现了“啤酒与尿布”关联。

如今，沃尔玛拥有着全世界最大的数据仓库，在数据仓库中存储着沃尔玛数千家连锁店在65周内每一笔销售的详细记录，这使得业务人员可以通过分析购买行为更加了解他们的客户。通过这些数据，业务员可以分析顾客的购买行为，从而供应最佳的销售服务。沃尔玛一直致力于改善自身的数据收集技术，从条形码扫描，到安装卫星系统实现双向数据传输，整个公司都充满了数据基因。2012年4月，沃尔玛又收购了一家研究网络社交基因（基于用户行为的偏好产品推荐）的公司Kosmix，在数据基因的基础上，又增加了社交基因。】

11.阿里小贷和聚石塔

【虽然阿里系的余额宝如日中天，但其实阿里小贷才真正体现出了大数据的价值。早在2010年阿里就已经建立了“淘宝小贷”，通过对贷款客户下游订单、上游供应商、经营信用等全方位的评估，就可以在没有见面情况下，给客户放款，这当然是对阿里平台上大数据的挖掘。数据来源于“聚石塔”——一个大型的数据分享平台，它通过共享阿里巴巴旗下各个子公司（淘宝、天猫、支付宝等）的数据资源来创造商业价值。这款产品就是大数据团队把淘宝交易流程各个环节的数据整合互联，然后基于商业理解对信息进行分类储存和分析加工，并与决策行为连接起来所产生的效果。】

12.西尔斯的数据大集成

【在过去，美国零售巨头西尔斯控股公司（Sears Holding），需要八周时间才能制定出个性化的销售方案，但往往做出来的时候，它已不再是最佳方案。痛定思痛，决定整合其专售的三个品牌——Sears、Craftsman、Lands'End的客户、产品以及销售数据，使用群集（cluster）收集来自不同品牌的数据，并在群集上直接分析数据，而不是像以前那样先存入数据仓库，避免了浪费时间——先把来自各处的数据合并之后再做分析。这种调整让公司的推销方案更快、更精准，可以从海量信息中挖掘价值，但是价值巨大，困难也巨大：这些数据需要超大规模分析，且分散在不同品牌的数据库与数据仓库中，不仅数量庞大而且支离破碎。

西尔斯的困境，在传统企业中非常普遍，这些企业家一直想不通，既然互联网零售商亚马逊可以推荐阅读书目、推荐电影、推荐可供购买的产品，为什么他们所在的企业却做不到类似的事情。西尔斯公司首席技术官菲里·谢利（Phil Shelley）说：如果要制定一系列复杂推荐方案质量更高，需要更及时、更细致、更个性化的数据，传统企业的IT架构根本不能完成这些任务，需要痛下决心，才能完成转型。】

大数据开发公司 篇7

大数据作为一个时代发展标记,已经成为不可或缺的生产要素。档案作为任何经营实体成长和发展的客观记录,在企业的发展中扮演者至关重要的角色,是企业做好数据管理的基础。如何利用好大数据技术推动档案信息资源的开发利用,是企业在现代化、规模化和信息化道路上顺利前进的必要保障。因此,发挥大数据在档案信息资源利用中的基础性作用,对于确保企业在复杂的经济环境中把握正确发展方向,拓宽发展空间具有重要意义。

1 大数据在档案信息资源开发利用中的现实意义

目前,大数据已经在全世界范围内发挥越来越重要的作用,例如:提升政府服务效率、加强社会管理、推动经济又好又快的发展等。当前,很多档案资源进入休眠期,与人们对其意义和作用认识不清有很大关系。

1.1 传承企业文化

文化可以认为是一种文化现象,是有一定的形象意识、核心理念、价值观和行为方式等构成的。对于任何一个经营实体而言,档案管理都是一项重要的工作,其成长变革、管理经验都在档案中得到了很好的体现,反映了一个实体的核心竞争力和战略发展思想。可以说,文化是内容,而档案则是承载这种内容的载体,因此在传承文化、发扬企业价值观等方面具有不可替代的作用。

1.2 助推企业发展

在互联网时代,利用大数据技术加强档案管理工作,是更好地开发利用档案信息资源的必然选择,在企业追求更大经济效益,优化管理方式,实现更好更快发展方面具有积极作用。具体而言,利用大数据深入挖掘企业的档案信息资源,可以发现更多的潜在有价值信息,能够为发展决策提供重要参考,进而转化为实际生产力,推动企业快速发展。

1.3 预防运营风险

在经济形势日益复杂的今天,任何经营实体面临的运营风险都会倍增。只有运用有效的技术手段,加强信息研判和制度管理,才能及时辨识和防范风险。运用大数据加强档案信息资源的利用,可以产生一种倒逼作用,通过暴露企业运营中的实际问题助推自身加强管理,防范管理风险,弥补管理不足。此外,档案包含了丰富的信息资源,能发挥凭证作用,是企业进行风险控制的关键信息资源。

2 运用大数据加强档案信息资源开发利用的策略

2.1 运用信息化技术,加强档案管理

运用信息化技术加强档案管理,提升档案管理系统的整体水平,是有效发挥大数据作用的前提。具体而言,需要有针对性地加强以下几项工作:①对现有的档案文件管理流程进行优化,使其符合计算机运营条件的需求,为更加高效地进行档案管理创造条件;②对档案信息化管理软件进行优化升级,按照文件处理流程需要设计相应的软件功能;③构建系统的内部控制体系,加强对信息系统的保护,使档案信息始终处于安全保护状态。

建立一支具有大数据应用意识和能力的专业化管理队伍,是提升档案管理信息水平的关键。高科技设备必须由专业人才操控,档案管理信息化必须加强人才队伍建设。具体而言,必须重点培养档案管理人员的以下技能:①分析和研究档案信息的能力;②运用现代化技术管理档案的能力;③提供高效率档案信息咨询和服务的能力。为此,企业必须重视和不断加强档案管理人才的教育,开展形式丰富的培训、调研和竞赛活动,打造一支具有高度政治觉悟,能自觉保守工作秘密,同时又拥有顽强作风和过硬技术能力的档案人才队伍。

2.2 采用私有云手段,建设数字档案馆

现在很多经营实体在向规模化发展,拥有比较庞大的组织架构和下属单位。在大数据时代,做好档案资源的集中开发,进行科学的分级管理,不断加强档案资源存储的安全性、信息搜集的标准性,档案管理的数字化及信息服务的网络化是推动企业档案管理数字化的必由之路。因此,建设数字化档案馆,是充分运用大数据推动档案资源开发利用的关键。相比于传统档案馆,数字化图书馆在信息的安全保护方面更需要加强,利用好私有云技术,是可行的解决之道。私有云通常设置在防火墙后,是专门为分支机构或者内部人员服务的云,是确保信息安全性、数据安全性和服务水平的最有效手段。企业档案中一般都包含了很多重要和敏感的信息,一旦建设成数字化档案馆,必然会面临更大的安全风险,因此非常有必要加强信息资源的安全性。鉴于云计算安全性还无法提供有效保障的前提下,运用私有云为数字化档案馆提供信息安全保护成为必然选择。

此外,建设优质的数字档案馆,也必须对相应的基础设施进行置换和升级。从硬件设施上,应该配备数字化设备、服务器以及相应网络设备等,同时也应该对系统软件进行升级。数字档案馆建设必须实现信息资源的数字化,一方面,运用数字化技术对声像档案、照片档案及纸质档案等原始档案进行处理,同时做好电子文件的接受、加工、整理和存储,实现信息资源的数字化转变;另一方面,加强对数字化档案资源的开发利用,避免它们进入沉睡期,提供更加优质和高效的信息检服务。

2.3 以大数据为统领,深度挖掘档案资源

很多实体在进行档案管理工作时都存在较为明显的重收藏、轻利用的现象,档案馆的建设更多的是参考资源中心模式。这样,档案管理人员将工作重心错误地放在接收资源进馆上,导致档案转化为有用信息资源的效率严重滞后,使进入半衰期的档案资源无法发挥自身应有价值,直接进入沉睡期。当前,尽管已经进入大数据时代,但很多企业的档案馆却逐渐被边缘化,成为一个可有可无的机构。大数据背景下,档案资源应该从被简单捕捞的角色转化为一种能发挥实际作用的资源,使其具备“数据”特色,为其他各类问题的解决提供参考依据。企业要利用好大数据盘活档案信息资源,通过对大量数据的分析,发掘其潜在价值。也就是说,大数据时代,档案馆的业务将会发生直接转变,从传统的资源“收集器”向综合分析、深度挖掘和利用资源转移。

对于企业而言,只有不断提高综合分析和深入挖掘档案信息资源的能力,才能为企业发展提供更好的信息服务。档案工作人员要紧跟企业中心工作,对档案信息资源有针对性地进行开发利用,能够为用户提供多样性的和精准的信息检索服务。同时,加强对现代信息处理技术的学习,如微缩复制技术、计算机技术和光盘影印技术等,在档案信息的储存、上传和管理工作中利用新技术。此外,为了确保这些新技术的有效运用,需要合理地更新档案馆的技术设备,从而提高档案管理的效率。也就是说,在大数据时代,只有不断加强综合分析和深度挖掘档案资源的能力,才能真正发挥档案的信息价值。

3 结语

在互联网高速发展的今天,大数据已经成为各行各业重要的生产要素。作为承载大量有价值信息资源的档案,更应该顺应科技发展潮流,以大数据下档案管理工作的新变化为切入点,推动档案管理工作的现代化发展。在信息资源日益重要的今天,档案资源与实物资产具有同等的重要性,各经营实体应该积极运用大数据技术推动档案管理工作的进步和发展,通过综合分析和深度挖掘,避免进入沉睡期,全面发挥其在传承企业文化、助推企业发展和预防经营风险等方面的作用。

参考文献

[1]王秀清.大数据时代企业档案信息资源开发利用的思考[J].北京石油管理干部学院学报,2014(3).

[2]吴放,冯锐.大数据时代高校档案信息资源建设的新思考[J].兰台世界,2015(29).

大数据开发公司 篇8

1.1 大数据及分享经济背景

随着云时代的来临,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。

电网的高速发展也带来了海量数据的存储和分析问题,对海量数据的挖掘、记录和运用,可以从个性中归纳共性,从偶然中窥探必然。

分享经济是指将社会海量、分散、闲置的资源平台化地集聚、复用与匹配,从而实现社会价值创新的新形态。“不使用即浪费”(Value Unused is Waste)是其核心理念,基于此理念,对于运维经验的实时分享显得尤为重要。

1.2 变电运维异常处理现状

随着电网、设备的日益发展,变电站设备种类、型号愈显繁多,部分设备在长期运行后会出现各种异常情况,运行人员在运维、操作过程中也时常碰到各种各样因设备原因造成的疑难卡阻。

然而对于普通的运行人员来说,首先要牢记、熟悉大量的设备特点已不容易,若是遇到设备故障异常、操作设备卡阻将更显得生疏、棘手和紧张。设备异常的反应速度对电网设备安全运行有重要影响,特别是倒闸操作过程中的卡阻,不仅会严重影响效率和供电可靠性,野蛮操作还可能威胁人身、设备安全[1]。

1.3 异常处理经验数据应用情况

一般来说,专业专责与班站长(下文称之为“专家”)会有比较丰富的处理经验,面对比较棘手的疑难杂症,目前普遍的做法是维护人员现场电话咨询,根据专家的资料和记忆来远程指导。

这种做法存在一些缺陷:首先,各人的表达能力有差异,信息传递有失真,处理速度缓慢且成功率不高;其次,极大地增加了专家的记忆量和工作负担,且容易因为遗忘而没有对异常情况进行后续跟踪;第三,专家的经验不能在广大员工中分享,也不符合加强员工基本技能培训的理念[2]。

目前,公司的安全生产管理系统(MIS)及差异化运维系统等都对设备缺陷这一块有系统的记录,地市级子公司也会有专门的缺陷分析,但系统中对缺陷排查、处理过程的分析不足,缺陷分析也停留在word文件学习层面,没有发散到广大员工之中。而因设备问题导致的操作卡阻这方面的记录分析更是真空。

因此,本文旨在建立一个变电运维经验大数据分享系统,填补这方面的空白,为运维人员处理异常问题提供有力依据,以保证设备安全运行。

2 PHP语言简介

本文开发基于PHP语言的专家经验系统。PHP具有非常强大的功能,所有的CGI或者Java Script的功能PHP都能实现,而且支持几乎所有流行的数据库以及操作系统[3]。

PHP的源代码完全公开,不断地有新的函数库加入以及不停地更新,使得PHP无论在UNIX或是Win32的平台上都可以有更多新的功能。它提供丰富的函数,这使得它在程式设计方面有着更好的资源。同时,PHP可以在Win32以及UNIX/Linux等几乎所有平台上良好工作。

Think PHP是一种免费开源、快速简单、面向对象的轻量级PHP开发框架,使用Think PHP框架开发系统关键在于模型的定义与实例化。Think PHP系统化封装了对数据库的4个基本操作,包括创建、更新、读取和删除,用户开发时只需实例化对应的模型就可实现对对应数据表的操作。

3 系统设计

3.1 系统概述

本系统采用的开发语言为PHP,数据库为My SQL。运行平台为PHP+My SQL+Apache,操作系统是Linux,并允许以手机微信公众号作为移动登陆界面。系统主要包含经验的新建和查询功能[4]。

本系统基于一个基础大数据库,基础数据库包含用户、组织(班站)、变电站、设备信息(类型、双重编号、厂家、型号、批次等),以此作为数据关键字段。所有经验信息均需按照关键字段录入,以保证调阅经验的精准性。数据库适用于Win7/Win8/Win XP系统,用户可以根据权限来使用计算机快速录入、审核数据[5]。

3.2 模糊匹配功能

由于不同用户的语言组织习惯不同,对同一设备同一问题的描述可能存在差异,为避免因此造成的匹配失败,系统具备基于编辑距离算法的模糊匹配及自学习功能。用户输入问题表象后,系统能自动比对汉语相似度,根据相似度进行排序匹配,列出用户可能的需求。在不断匹配的过程中系统还具备自学习提示功能,能总结用户输入历史,将比对阶段前移,即在用户输入时已能弹出类似输入历史数据的提示性文字,既能避免完全相同的经验的重复录入,也方便了用户快速录入及调取[6]。

3.3 经验分享流程

部门中的任何用户均可新建经验,经验的来源有四种:第一种是消除缺陷时专业班组积累的经验及运行班站在日常维护操作时积累的经验,第二种是根据上级下发的缺陷分析报告提炼成处理经验,第三种是根据设备说明书直接转化而成的经验,第四种是关联导入。本系统与设备问题数据库、设备维护数据库同步开发,作为问题数据库及维护模块的延伸,任一问题或每次维护都可扩展出一条处理经验[7]。

用户新建经验时必须按照数据库的字段来完整阐述,新建经验后,系统自动识别经验类别(分为一次设备异常处理经验、二次设备异常处理经验和操作类经验)并发送至相应的专家账号,需要专家账号的同意确认才能审批通过正式入库,如图1所示。

经验正式入库后,任何用户都可以选择经验数据里面的任一字段(如变电站、设备、型号等)来筛选,也可以模糊查询异常事件关键词,从而调用专家的解决经验,以快速、正确判断异常情况原因、消除操作卡阻影响,保障人身设备安全、提高操作效率,从而提高经营效益。

4 系统的应用

4.1 系统推动

经验系统发挥作用的关键在于经验的不断丰富,这需要广大运维人员的智慧与付出。江门供电局变电管理一所以专家工作室牵头,以绩效奖励为推动力,发动全体运维人员记录日常工作中面对各种型号设备时遇到的异常问题及处理方法。截至2016年10月,累计已录入一次设备异常处理经验342条,二次设备异常处理经验485条,操作过程异常处理经验239条,新建经验的参与用户超过部门员工数的60%,取得了广泛的效果[8]。

4.2 移动端应用

异常处理的关键在于快速性和准确性,因此系统可使用移动端登录,并采用微信公众号为入口,既免去了专用APP的维护烦恼,也大大降低了开发成本。员工在变电站现场,面对设备就能调阅经验,实现快速查阅的功能。

从使用情况看,二次设备的异常经验条目最多,也符合实际情况。为使用户更便捷地获得经验,系统进一步基于二次设备型号生成二维码,张贴于设备面板上,用户在操作设备前有疑问时,可用手机微信扫描二维码获取操作指南和同型号的历史处理经验,方便横向类比。

5 结语

本文所述系统结构简单,数据库字段和人机界面菜单相对应,基层员工能快速上手。经验数据库具备无限扩展性,随着时间推移其实用价值将越来越大。大量数据通过字段筛选还能发现同类设备的重复性问题,为日后的家族缺陷分析、监造关注重点提供有力依据。

变电运维专家经验大数据系统不仅仅是处理问题的好助手,更是学习提升的移动堡垒。通过系统的应用,将个别专家的经验发散至普通运行人员学习应用,比小范围的培训更有效,更易获得,符合“三基”工程的要求。处置经验都经专家人员确认,保证其正确性,不但能解决现场问题,还能不断提升员工的实操技能水平,最终保障人身设备安全、提高操作效率,从而提高经营效益。

参考文献

[1]张建军,刘虎,倪芳英.基于SSH与Highcharts整合架构的Web应用研究[J].计算机技术与发展,2013,23(9):245-247,251.

[2]王俊芳,李隐峰,王池.基于MVC模式的Think PHP框架研究[J].电子科技,2014,27(4):151-153,158.

[3]王昭英.基于MVC设计模式的thinkphp框架的研究与应用[D].西安:西安建筑科技大学,2010.

[4]柳劲松,李晓露,刘东,等.输变电设备状态检修系统的基础数据服务平台分析[J].华东电力,2010(2):216-219.

[5]杨静.数据挖掘在输变电管理系统中的应用研究[D].保定:华北电力大学,2006.

[6]龚福维.变电运行管理系统中图形化数据的应用[J].中国高新技术企业,2012(3):79-80.

[7]解天书.基于编辑距离算法的中文模糊匹配技术在大数据量环境中的应用[D].武汉:湖北大学,2013.

大数据开发公司 篇9

公司成立16年来, 一直坚持自主知识产权创新, 现拥有14项国家发明专利、1项实用新型专利、2项集成电路布图设计登记、200余项计算机软件著作权、10余项商标 (其中2项陕西省著名商标, 1项西安市著名商标) 及多项专有技术。核心专利技术多次获国家863计划、国家高新技术产业化专项项目、国家重点新产品、火炬计划、电子发展基金、创新基金等重点支持。

“三茗科技”的“电脑卫士”“网络卫士”两大系列产品同时入选信息产业部《政府使用正版软件产品推荐目录》, 荣获陕西省科学技术 (省科技进步) 一等奖。2007年成为当年度唯一的英特尔最佳软件解决方案合作伙伴。从2003到2013年连续十一年成为台湾中信局中标产品, 并占据了台湾数据恢复市场70%的份额。

公司还应科技部邀请参加“全国科学技术大会”暨国家科技创新重大成就展, 接受国家领导人的检阅。2009年公司被国家科技部和财政部授予“科技型中小企业技术创新基金实施十周年优秀企业”称号, 2010年获得了国家发改委高技术产业化示范工程授牌。

公司研发内容现已涉及芯片、硬件、与操作系统无关的固件、软件等多领域, 基于计算机BIOS平台和自定制Linux系统的系列数据恢复和运维软件, 一直保持国内外领先水平, 4大系列20多种产品畅销国内外。

“三茗科技”传统产品技术核心是一套位于BIOS层和操作系统层之间的动态虚拟硬盘数据管理系统。该技术获得发明专利, 可以在几秒钟内快速恢复硬盘系统与分区数据, 且公司在该领域和相关应用解决方案上不断创新, 持续跟进PC软件的最新发展, 保持技术和产品功能领先。

围绕公司专利技术核心, “三茗科技”不断增加更丰富的功能, 形成了应对不同行业领域、用户场景的各种综合软件解决方案, 如三茗EDU教育机房维护、个人单机快速恢复软件、OKR静态恢复方案等几大产品体系, 以及企业网络管理、电子教室等辅助应用扩展。其中EDU教育机房管理维护和电子教室解决方案, 让电教管理员和老师进行方便、快速地教学环境部署, 以及快速的安全维护, 充分满足机房复杂的教学应用, 同时提供丰富的网络教学管理功能, 实现了安装、维护、保护、控制、教学一体化管理。通过给联想、海尔等PC厂家提供商用PC的OEM软件预装, 以及市场代理零售渠道的多年推广, 三茗EDU系列软件在国内中小学及各大高校的机房和教室信息化进程中已成为实际上的标配产品。

西安三茗科技有限责任公司拥有完善的组织结构, 高端创新的核心技术, 广阔的销售市场, 以及优良的企业文化, 为广大高校提供技术支撑!

公司地址:中国·西安·高新技术产业开发区科技二路77号西安光电园A-311

邮编:710075

公司网址:www.saming.com

国内渠道部:负责开发全国各地的客户, 以合作代理商为主, 包括网络销售。

电话:029-88452581

技术外联:负责根据用户业务需求提供软件项目咨询、建议、定制化开发外包服务和技术支持。

电视台也能成为大数据公司? 篇10

月初, 中国广播电视协会受众研究委员会在哈尔滨召开了一年一度的会员大会, 大会聚焦“电视传播的全媒体测量”主题。索福瑞公司以“CSM全媒体收视率的实现”为题, 介绍了其运用Virtual Meter音频匹配技术和视频加码跟踪技术, 监测并集成包含电视端直播收视率、电视端时移收视率、PC端网络视频收视率 (在线直播、点播、其他各类剪辑视频) 和移动终端网络视频收视率 (在线直播、点播、其他各类剪辑视频) 在内的全媒体收视率, 从而实现视频节目和视频广告受众的跨屏跨平台分析。这也是其外方母公司Kantar Media全球CPCD (Cross Platform Cross Device) 战略的一部分。央视市场研究公司与同行分享了“大数据时代的受众调查与方法创新”, 从大数据的特征“是全体不是抽样、是趋势不是精确、是相关不是因果、是总量不是结构”, 到大数据的趋势与价值以及现实应用。美兰德公司在“构建电视媒体传播的双受众市场”中提出, 电视节目的“网播时代”到来, 通过视频网站观看或浏览知名电视节目日渐成为大部分网友的收看习惯。2013年上半年视频点击量前20位的综艺节目点击均以亿次计算。

与会者的目光被最后的互动交流——“全媒体收视测量的实现路径”所吸引, 笔者作为主持人, 与爱奇艺数据研究院院长葛承志、缔元信公司总裁梅涛、艾瑞集团全国研究总经理刘雷鸣三位互联网测量专家和湖南卫视总编室副主任王旭波、中国传媒大学受众研究中心主任刘燕南一起探讨了三个问题:1.电视节目全媒体测量的意义和价值;2.如何将现有的互联网测量技术应用于电视节目的全媒体测量;3.利益相关各方如何推动建立电视节目全媒体测量的“通用货币”。

站在电视台的立场看, 如果一档电视节目在传统电视终端的被收视时间 (或者到达人群规模) 与在互联网终端的被收视时间相比差距悬殊 (如100:1以下) , 那么就不值得为全媒体测量付出成本。艾瑞提供了一个可参照数据——新版《笑傲江湖》首播一个月左右的时间里, 在网络上PC端的播放量相当于传统电视收视的30%到40%。湖南卫视以《快乐大本营》为例, 推算出该栏目电视与网络到达人群规模之比为2:1 (2012全年网络视频点击次数近16亿次, 平均每期点击量约3000万, 而在传统的收视调查中每期节目观众到达约为6000万) 。缔元信把跨终端、跨平台的收视测量比作国际贸易中的汇率体系, 刘燕南教授则将全媒体测量的意义和价值归结为“既紧急又重要”。

而关于电视节目全媒体测量的实现技术和路径, 爱奇艺的葛院长一语中的——没有技术上实现不了的, 只有谈判桌上谈不成的。虽然各方最为集中地赞同在电视节目分销新媒体时加码监测的实现方式, 但是这种方式又不是任何一个单方面独立运作能够实现的。首先是提供电视内容的电视机构。能不能在这样一种方式选择上达成共识, 乃至能不能在分销新媒体时形成统一的技术标准一致行动, 都是一个问题。其次是互联网视频媒体。这些视频播放平台对加码监测的接受态度与配合程度如何?电视机构拿什么作为与视频播放平台谈判的砝码?当电视节目在网络上的传播所带来的商业价值被精确测量出来时, 内容方和渠道方的利益博弈如何实现双赢, 既考验双方的远见, 也挑战各自的实力。再次是第三方的数据提供商。当互联网行业还没有“通用货币”时, 当阿里巴巴、腾讯、百度都已经成为大数据公司时, 当眼见着电视业的蛋糕越来越小时, 索福瑞们、艾瑞们也许早就应该成为电视节目全媒体测量的推动力。

大数据开发公司 篇11

关键词：大数据数字化数据化数字档案信息资源开发

Abstract： In recent years，Archives academia has been keen to research Big data technologies. But all things considered，some realistic predica？ ment really exists in applying Big Data technologies to develop Digital Archive Resources under the cur？ rent conditions，the unfinished Datamation，Structur？ alization，along with other problems cant meet the conditions of the application of Big Data technolo？ gies.This article argues several strategies should be taken to apply Big Data technologies to develop Dig？ ital Archive Resources，e.g.Continue to work for the Datamation and Structuralization，then capture the Archival data stream and build the Archival data re？ pository，enhance analysis and processing of Archi？ val data stream etc.

Keywords： Big data； Digitalization； Datamation； Digital archive resources development

一、引言

随着大数据技术的兴起，档案界的研究工作正在逐步深入。笔者在中国知网（CNKI）上，以“大数据”为关键词进行检索，检索时间为2013年1月1日至2015年12月31日，得到相关文章共计152篇。再将这些文章按照主题范畴进行分类，发现其主要涉及档案大数据概念、内涵与特点，大数据时代档案馆建设、应用技术和信息服务，档案工作机遇和挑战，档案大数据价值，数字档案大数据存储，档案管理，档案信息安全和资源管理等领域。

在上述相关研究中，政府和商业界普遍认识到大数据技术和大数据思维带给电子商务、电子政务以及IT行业的冲击和挑战，档案界亦持有相同观点，认为在大数据技术背景下的档案信息化工作面临着新技术、新理念带来的机遇和挑战，亟待转型和创新。对于这一趋势，本文认为，在大数据技术的热潮下，档案界更需要保持冷静的头脑，理性认知大数据技术的同时，还需要认识到档案信息资源开发工作有其自身的规律、特点和任务，不必为了贴上大数据标签而透支大数据概念。[1]

二、大数据技术应用于数字档案资源开发的现实困境

在借鉴有关文献的基础上，笔者发现档案界在应用大数据技术开发数字档案信息资源的研究方面，持有的观点集中体现为：他们认为档案大数据时代已然到来，大数据技术能够应用于数字档案资源的开发。其依据一是大数据技术在商业领域较广泛的应用实践，应用成本逐渐降低且商业价值大幅提高，能够推动该技术不断成熟，因而有望进行大范围推广。二是我国数字档案资源存量和增量均较为庞大，因而大数据技术在这一领域有用武之地。本文认为，上述观点有其合理性，即我国的数字档案资源存量和增量庞大确是事实，但是更应该看到数量庞大的数据并不一定就是可用于大数据技术开发的数据。换句话说，该观点的持有者简单地将大数据的“4V”（Volume—数据体量巨大；Variety—数据类型繁多；Value—数据价值密度低和Velocity—数据处理速度快）特征等同于“数量庞大的数字档案信息”的特征。在综合相关文献研究及实际调研的基础上，我们认为应用大数据技术开发数字档案资源的理想状态应如图1所示。

事实上，目前的档案工作条件与数字档案资源的大数据开发尚有一定距离。从现实角度来看，大数据技术应用于数字档案信息资源开发存在以下困境。

（一）数字档案资源的建设方式无法满足大数据开发的要求

数字化，不是数据化。[2]数字化和数据化之间的关系可以这样界定：数字化的重点在“技术”上，而数据化的重点在“信息”本身。“数字化带来了数据化，但是数字化无法取代数据化，数字化是把模拟数据变成计算机可读的数据，和数据化有本质上的不同”。[3]比如，谷歌公司和亚历山大图书馆合作对所有版权条例允许的书本内容进行数字化，这种数字化就是纸质书页的扫描，但是这些扫描（数字化）后的数字文本只是一些图片。虽然可以通过图片的标引条目对其进行检索利用，但是难以对具体的文本信息进行分析处理，因此需要进行进一步的数据化处理。基于此，谷歌公司使用了能识别数字图像的光学字符识别软件来识别数字化文本的字词句和段落，将数字化图像转化成数据化文本之后，才能对这些文本信息进行开发利用，并通过多种语言对其进行分析和处理。

笔者通过网络和实地调研发现，目前我国档案部门进行的档案资源建设方式就是将纸质档案进行扫描，其实质和上述案例中纸质图书数字化的“工序”类似，数字化后的“产品”同样只是图片，数字化内容未进行数据化处理，是无法进行大数据处理的。因此乐观地认为完成馆藏档案的数字化，便会使档案工作进入“大数据”时代是一种误区。此外，纸质图书基本上是正规的印刷体，只要字迹没有脱落，书页无污损，数字化（扫描）之后，就可以较为方便地借助光学字符识别软件将其进行数据化处理。而纸质档案的数据化处理难度要远远大于纸质图书，比如大量的手写体字迹档案（如名人手稿，信函），识别软件的辨别能力有限，难度较大。另一方面，为了保证档案的凭证价值，数据化过程要求务必精确，就目前而言需要大量人工进行反复校对。由此可见，数字档案信息资源的数据化处理任重而道远。

（二）数字档案资源的内容结构无法满足大数据开发的要求

数据宇宙中的数据按其结构化程度分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化的数据即行数据，存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达，计算机可以直接进行处理；非结构化的数据没有正规的预定义结构，特别是被数据库广泛采用的关系型数据结构，如文本、图像、音视频等。[4]大数据不是大规模数据的简单堆砌，而是强调数据的关联结构性，数据从获取、汇集到分析处理要通过建模和运算。也就是说，目前的大数据处理只能处理结构化数据，而非结构化、半结构化的数据需要通过有效的方式进行格式化转变为结构化数据，才能使用计算机程序进行分析和处理。

目前，通过纸质档案数字化和电子文件归档系统形成的大量数字档案资源很大一部分都属于非结构化的数据，这些数据难以运用大数据技术进行分析和处理，与大数据处理仍有较大距离。其一，由纸质档案扫描得到的数字档案图片，仍需进一步数据化和结构化处理后才能得到结构化的数据。其二，由电子文件生成系统形成的电子文件，由于缺乏协同合作，电子文件形成部门并没有使用统一技术标准的数据库系统，因而这些数据都是异构的，大量异构数据的存在无疑加大了使用大数据技术处理非结构化数据的难度。

（三）数字档案资源的整合共享无法满足大数据开发的要求

真正意义上的数字档案信息资源大数据开发应该强调跨馆际资源联合开发，保障档案数据的相关性和共享性，从而提高档案大数据开发的质量，因此需要相关档案部门具备跨馆际合作的意愿，建立保证合作正常进行的体制，制定相关规划，并具有执行能力。而目前我国档案资源跨馆际整合共享方面还存在明显不足：（1）档案信息化组织工作体制不完善。从全国范围内档案信息化组织工作来看，目前尚无统一的机构来组织档案馆之间数字档案信息资源整合与共享、明确各馆的职责任务与权益权限的工作，档案部门之间缺乏合作意愿；（2）档案信息化工作缺乏规划。从全国档案系统来看，档案信息化建设各自为政，缺乏统一、系统的规划，各馆建设独立的档案信息检索系统和数据库管理系统，横向（地区之间）和纵向（行业之间）均缺乏交流合作，跨馆际合作力度不够，难以完成数字档案信息资源的整合与共享。

三、大数据技术应用于数字档案信息资源开发的策略

截至2012年，Farecast利用将近十万亿条机票价格记录来预测美国国内航班的票价，准确率高达75%，每张机票节约50美元，这项技术后来迅速应用到宾馆预定、二手车购买等诸多领域，应用前景越来越广泛。[5]该案例中“以往大量机票价格波动数据”事实上就是一种数字档案信息资源，其预测结果所显示的准确率和节约的成本则表明将大数据技术应用在数字档案资源开发中是可行的，且市场价值巨大并被广泛认可。据此，我们应该坚定数字档案信息资源大数据开发的信心和前景，重点从深化数字档案馆建设建立档案资源库、加强馆际合作建立档案资源库连接池和树立新思维转变档案管理模式三个方面出发，将大数据技术应用于数字档案信息资源的开发实践。

大数据技术应用于数字档案信息资源开发的关键是解决档案数据流（即以非常高的速度输入和输出档案系统的档案数据）的问题，其实质是建立档案数据的关联问题。深化数字档案馆建设从而实现档案数据化、结构化，建立档案资源库是前提和基础，加强馆际合作建立资源库连接池促进档案资源整合共享是资源准备，树立新思维转变传统档案管理模式是管理保障，解决好这三个问题才能真正实现档案数据的关联，大数据技术应用于数字档案信息资源的开发才有实现的可能。

（一）深化数字档案馆建设建立档案资源库

大数据时代的档案工作实践需破除既有的档案工作思维，真正用大数据思维来思考问题。这就需要改变传统档案资源建设方式，深化数字档案馆建设建立档案资源库为真正意义上的数据关联做准备。传统档案管理严格按照收集、整理、保管、鉴定、统计和利用的先后顺序进行，近年来关于电子文件“在线归档”和“离线归档”的方式也只不过借助网络传输、数据库等辅助方式进行，本质上沿用了纸质档案归档存储模式，仍然将档案管理各环节按顺序割裂处理，二者均偏离了档案大数据思维。

真正意义上的档案大数据要求档案数据是动态的、实时的、相关联的。电子政务的快速发展，物联网技术的应用和智慧城市的建设，促使数字档案以数据流的形式产生、处理并归档。尽管目前档案仍以传统载体为主进行呈现，但是档案记录内容从文字、声音到视频的发展过程，说明档案内容包含信息量更为巨大，表现形式更多元、生动，信息技术的发展会加快数字档案产生，生产力的提高要求档案读取解析更便捷、快速。未来数字档案将以数据流的形态动态地生成、快速地甄别、实时地存储，数据的采集、处理将具有较强的时效性。[6]这样的档案数据符合大数据“4V”特征，“实质上是一种基于发展的、动态的、数据流的档案观；基于数据的处理和知识挖掘过程；是一种基于数据全面性、复杂性、相关性的思维分析方法”。[7]因此，应用大数据技术开发数字档案信息资源的条件之一就是深化数字档案馆建设建立档案资源库。

1.档案部门制定规划，明确权责。档案行政领导部门和业务部门都要明确数字档案数据化和结构化的宏观目标和阶段性目标，制定相关档案馆之间的合作规划，分清相关档案馆的职责任务和权益权限，加强配套资金、人员和设备的投入，并对数字档案数据化和结构化的质量进行监督和评估。

2.业务部门在具体执行时要明确任务，抓紧落实。档案业务部门强化数字档案数据化和结构化工作计划，先完成纸质档案的扫描工作，再进行数字档案数据化和非结构化档案数据的处理，协同建立电子文件在线归档、存储、分析等技术标准规范，研究数据包传输、转换规范。

（二）加强馆际合作建立档案资源库连接池

资源库连接池（亦称资源池），是为了资源整合共享而设计的一种复杂的数据库引用模式。其功能在于通过建立数据库连接池，提供一套高效的连接分配、使用策略，解决资源频繁分配、释放所造成的系统消耗问题，最终目标是实现资源复用、提高系统响应速度和稳定性，对数据库进行统一的连接管理，避免数据库连接泄漏。

大数据不是简单的信息量巨大，信息种类繁多，要求更深层次的数据关联，即数据的高度整合、真正共享。当前档案信息“孤岛”现象与应用大数据技术开发数字档案信息资源的要求相矛盾，要求加强馆际合作，通过档案资源库连接池的方式实现各行业、各系统档案资源库的连接，强化数据关联，实现数字档案信息资源的整合共享。

数字档案信息资源库连接池有助于建立和强化数字档案信息关联性，减少档案信息孤岛现象，扩充档案数据规模，降低数据冗余性，优化档案数据质量；有利于多个档案信息需求者同时访问档案数据资源库，释放档案系统压力、避免档案数据资源库连接遗漏，在行业之间和地区之间都能进行数字档案资源库的连接，为档案大数据开发准备条件。

（三）树立新思维转变档案管理模式

数据流的分析处理是大数据技术应用的重要特征。但传统的档案管理思维明显与现实要求相脱节，需要树立新思维转变档案管理模式。基于数据流的数字档案信息的产生、收集是实时的，动态的，档案数据需要实时存储，动态更新，其分析与鉴定同样是实时的，分析、鉴定和档案数据资源开发（即档案资源知识发现）都需要借助一系列数据分析规则的支持。其真实性、完整性的界定维护面临技术和法律双重问题。可见，大数据时代，数字档案信息的管理需要打破传统档案管理以收集、整理、保管、鉴定、统计和利用为先后顺序的思维惯性，将档案数据流的分析、处理作为管理的重要内容。这其实就是一种基于数据流的档案数据处理模式。如图2所示。

基于数据流的档案数据处理模式，是一种区别于传统的档案管理模式。档案数据的产生、采集、鉴别、存储和利用都是实时的、动态的，需要依赖强大的规则库和操作命令，主要通过计算机完成，档案数据的分析和利用产生的新规则和知识将及时更新到规则库和知识库中。档案数据的提交、接收需要预设规则协议存入规则库中，并体现在系统设计中。档案数据的分析和鉴别（在意义上相当于传统的档案鉴定）需要实时调用规则库中的相关规则，以检验档案数据是否合格，合格的数据准备存储，不合格或者冗余的档案数据则将被剔除，但须反馈给档案数据提交者，反馈内容应包括数据不合格原因并提供建议，此操作可能重复多次，直至数据通过接收检验。数据被存储后，也需要定期进行再分析（在意义上相当于传统的档案定期鉴定），目的是删除无需继续保存的档案数据，维护有价值的档案数据，同时对数字档案资源库进行动态更新，档案用户可以通过相关利用规则访问档案资源库。

注释及参考文献：

[1]于英香.档案大数据研究热的冷思考[J].档案学通讯，2015（2）：4-7.

[2][3]维克托·迈尔—舍恩伯格大数据时代[M].浙江：浙江人民出版社，2013.105-109.

[3]David Ferrucci.uima- spec- wd- 05.Unstructured InformationManagement.Architecture（UIMA）Version 1.0 Working Draft 05[S].

[5]中国经济网.大数据如何变革商业一张机票成就了Farecast[EB/OL]. [2015-8-10].

http：//book.ce.cn/xw/jj/201212/21/t20121221_ 23964663.shtml.

[6][7]叶大凤，黄思棉，刘龙君.当前档案大数据研究的误区与重点研究领域思考[J].北京档案，2015（7）：14-17.

大数据开发公司 篇12

21世纪必然是一个互联网 、大数据主导的世界 , 不能有效获取、利用大数据为自身服务的企业必然被时代大潮所淘汰。 李克强总理也适时提出“互联网+”的概念,彰显我国自上而下都对互联网时代的大数据运用引起了足够的重视。 作为市场竞争较为充分的国内航空公司,财务管理向以提升企业价值为目的的财务价值管理转变就显得更为迫切。 财务价值管理需要全方位、 多角度地参与公司的各项管理及业务流程,更需要以量化数据作为决策及管理的依据,变主观管理为客观管理,通过经过实践检验的较为成熟的量化分析模型或工具对大数据进行分析、应用就成为当务之急。

一、 财务价值管理的目标及手段

(一 ) 企业价值最大化是财务管理的目标

探讨企业的财务价值管理,首先要明确的就是企业的财务管理目标。 企业财务管理目标不是一成不变的,是随着时代的发展而不断与时俱进发展的。 传统的企业财务管理目标大致经历了以下几个阶段:产值最大化、利润最大化、股东财富最大化。 但上述财务管理目标都有其局限性,不能完全适应当今市场竞争条件下的现代企业制度。

为了克服上述企业财务管理目标的弊端,企业价值最大化应运而生。 企业价值最大化是指通过企业财务上的合理经营,采用最优的财务政策,充分考虑资金的时间价值和风险与报酬的关系,在保证企业长期稳定发展的基础上,使企业总价值达到最大。 其基本思想是将企业长期稳定发展摆在首位、强调在企业价值增长中满足各方利益关系。 它要求在企业生产经营过程中,不仅要重视短期利益,更要追求企业长期持续健康发展;不仅要追求企业自身发展,还要为股东、用户、供应商、员工以及社会等利益相关者创造更多的价值。 因此,企业价值最大化既考虑了利润最大化的因素,又充分考虑了企业风险的因素;既有利于短期实现效益,又充分考虑了企业未来长久的发展,可以说是企业利益相关者所有利益的最佳体现,是现代财务管理的最佳目标。

(二 ) 用大数据实现企业价值最大化

较之其他企业财务管理目标,企业价值最大化无疑是现代企业管理的最佳选择。 但企业价值最大化要求兼顾各利益相关者的权益,兼顾企业短期的盈利和长远的发展,无疑也是最为复杂、庞大的财务管理系统。 用传统管理手段管理企业,或者说以主观判断作为企业战略决策的基础无疑已经不能与企业价值最大化的企业财务管理目标相匹配。

在当今大数据的时代背景下,必然要求市场竞争条件下的企业主动并善于收集来源于世界、社会、行业、竞争对手、上下游企业链条、客户群体以及企业内部各种真实、及时、有效的数据,并利用经过实践检验的较为成熟的大数据处理手段变数据为可供企业利用的资源,指导企业决策切实提升企业财务价值,实现企业价值最大化的财务管理目标。

二、 航空公司财务价值管理的特点

用大数据做航空公司的财务价值管理,实现航空公司企业价值最大化的目标,首先要了解航空公司财务价值管理的特点。 现今国内航空公司的财务价值管理具备以下特点:

(一 ) 货币资金流动量大且迅速

较之其他行业,航空公司在运营过程中资金流量巨大,客、 货销售款项在迅速聚集后又迅速用于各项成本费用的支出。

与此同时,具备一定规模的航空公司其分支机构遍布全国乃至世界,为开拓市场采用直销、分销等多种灵活的销售手段,资金来源的分散度较高,带来的管控难度也相对较大。

(二 ) 巨大资产规模给管控有效性提出更高要求

不仅仅是资金短期的巨额流动,航空公司的另一显著特点就是以飞机及飞机维修航材为代表的资产具备巨大的规模。 不仅如此,飞机及飞机维修航材的高度专业性也对其与财务管理系统融合提出了更高的挑战。 但挑战越大,提升空间及潜力也就越大。 无论是动辄以百万计飞机及飞机维修航材或者是价值较小的低值易耗品, 还有体量庞大的地面资产,都对精细化资产管理提出了更高的要求。

(三 ) 融资渠道的多样化使实现最优融资方案成为可能

企业融资是指以企业为主体融通资金,使企业及其内部各环节之间资金供求由不平衡到平衡的运动过程。 当资金短缺时,以最小的代价筹措到适当期限,适当额度的资金;当资金盈余时,以最低的风险、适当的期限投放出去,以取得最大的收益,从而实现资金供求的平衡。 企业发展的过程实质上也是一个融资、发展、再融资、再发展的不断螺旋式上升的过程。

航空公司的融资也有其行业的特殊性。 作为航空公司最大固定资产投资之一的飞机引进, 可以采取直接购买的方式,也有经营性租赁及融资租赁可供选择,融资租赁中也有不同的融资租赁方式可供选择。 获取流动资金方面,航空公司的高资金流动性往往带来的是资金的巨大缺口,也就需要从国内外的金融市场内寻找最优融资解决方案以满足自身的资金需求。

(四 ) 多角度税收筹划可有效提升航空公司价值水平

税收筹划的方法有很多,并且在实践中也可将多种方法结合起来使用,在此就不一一赘述了。

航空公司具备经营业务地域广泛的特征,在全国各地乃至海外都广泛设有分支机构或营业部,因此使充分利用地点流动筹划法进行税务筹划成为可能。 税法规定:国内航空公司的国际和地区航线收益属于境外收入,可在一定程度上享受免抵退的税收优惠政策,也使通过适当倾斜航线结构从而减税成为可能。 航空公司具备巨大的以飞机及飞机维修航材为代表的固定资产价值体量,也使通过固定资产折旧等会计处理方法进行税收筹划成为可能。 此外,航空公司对二、三线城市的航线开飞可争取到较大的政府支持,政府补贴的航线收入可计入营业外收入从而免征增值税。

三、 用大数据做航空公司价值管理

综上所述, 航空公司具有不同于其他行业的显著特点,也相比于其他行业更迫切需要利用大数据这把“利剑”实现企业价值最大化的企业财务价值管理目标。

(一 ) 用大数据实现航空公司收益管理精细化

如今的国内航空市场是一个充分竞争的市场,宽松的市场管制、灵活多变的销售渠道为航空公司的收益管理提供了较大的可操作空间;同时国内航空市场也是一个较为透明的市场,市场内外部的数据较容易被“有心”的航空公司所获取。

航空公司收益管理需要采集的数据维度主要包含:运力份额、市场份额、销售渠道所占比例、代理费、价格、客座率、客户等。

需要强调的是,仅掌握本航空公司的上述指标及数据是远远不够的,还需要通过交流、购买等手段获取其他国内航空公司乃至国外航空公司的相关数据才具备比较及指导意义。

上述指标及数据采集后,可以通过成熟的量化分析模型或工具对以往销售情况进行分析、总结,找出提升现在及今后收益水平的空间及方法、手段,用大数据实现航空公司收益管理精细化。

(二 ) 用大数据实现航空公司成本管控精细化

与收益管理相同,大数据同样可在航空公司的成本管控上大有作为。 以飞机维修航材的管理为例,航空公司普遍面临航材种类多、单价高、管理难度大的现实,采用传统管理手段存在大量库存量大于需求量、 航材与飞机型号不匹配、飞机停飞或退出前仍然在采购航材造成航材闲置等问题。

为有效解决该问题, 部分航空公司引进先进的SAP “机务——财务一体化系统”, 将机务航材管理数据和财务航材会计数据都纳入其中,并一一匹配。 从SAP系统中调取数据,各项航材的历史使用数据、采购数据、补充数据、折旧数据、报废数据都能清楚呈现,并能与飞机型号及飞机引进、退出情况进行有效关联。

经过应用实践,航空公司不必再耗费巨大的人力、物力就能实现航材的账实一致,并且为航材的采购、补充、使用、报废提供有效、科学的依据,仅就飞机航材管理一项,大数据就能为航空公司每年节省相当一部分费用。

作为航空公司第一成本大户的“航油”价格变动也受多种因素的影响具有较大的不确定性,能准确预测“航油”价格的波动对航空公司做出准确的成本费用预算至关重要。 而国际上乃至国内也经常有运用大数据对航油未来一段时间价格走势进行准确预测的成功案例。 基于对未来一段时间航油价格走向的成功预测,采用期货、套期保值等有效财务工具进行操作,能有效控制航油总体成本,是大数据应用的另一重要领域。

(三 ) 通过大数据降低航空公司融资成本

航空公司的特点决定其对资金的需求巨大且迫切,融资成本也就成为航空公司的主要成本之一。 航空公司现实的主要融资渠道包括:银行贷款、股票筹资、债券融资、融资租赁和海外融资等。 股票筹资主要用于企业长期经营发展所需资金的筹集,日常经营所需要的资金基本上通过银行贷款和债券融资取得,而融资租赁方式长期被应用于飞机采购所需资金的募集,各种融资渠道在成本、风险、社会效益等方面各有优缺点,需要根据航空公司的实际情况搭配在一起使用。

通过引入宏观经济数据和航空公司内外部各项数据,利用成熟的量化分析模型或工具,首先对航空公司在今后一段时间的资金需求做出最为准确、合理的预测。 在准确预测的基础上,合理搭配不同的筹资渠道或手段,争取以最小或者最为合理的融资成本确保航空公司各项生产经营活动的正常顺利开展,让大数据转化成控制或者降低企业融资成本的现实生产力。

(四 ) 通过大数据进行航空公司全盘税收筹划

自2012年10月开始,航空公司参加全国的“营业税改征增值税”的税收制度改革。 因增值税的管理办法及计算方法较营业税复杂, 因此税收筹划的难度要相对于营业税增大,税收筹划的潜力也相应增大。

上文提到了航空公司的税收筹划较之其他行业有其显著的特点,分散纳税的现实对税收筹划既是挑战,又是机遇。显然仍采取传统手段对航空公司进行税收筹划已经不能满足航空公司的需求了,无法得到理想的税收筹划效果,迫切需要在大数据支持下利用成熟的量化分析模型或工具进行税收筹划。

税收筹划量化分析模型或工具需要采集的数据包含:国内各分支机构及国外分支机构所在国的税收政策(包含税收征收及减免等优惠政策)、 各分支机构的纳税种类、 纳税基数、纳税周期及时限等等。

采用成熟的税收筹划量化分析模型或工具,通过大数据指导航空公司税收筹划的实务操作,让航空公司的税收筹划在法律、政策允许的范围内产生有效控制税负的应有效果。

四、 结论