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大数据落地必须与行业应用结合
中国计算机报
　　总统竞选与大数据分析之间有什么必然联系吗?据惠普公司大数据专家介绍，美国总统奥巴马在竞选过程中就使用了HP Vertica的产品对从各种渠道收集来的选民反馈数据进行分析，从而对最后的投票结果做到了心中有数，而实际的选票统计结果与之前用HP Vertica分析得出的结果之间只有0.4%的微小差距。大数据应用并非遥不可及，而是已经渗透到人们工作、生活的方方面面。
　　从优势领域突破
　　IDC预测，的大数据市场从2012年到2016年将增长5倍，政府、电信、银行将是最先使用大数据工具的行业。大数据的价值主要体现在以下几方面：提升企业的决策效率，改进业务流程，提升用户体验和企业的业务创新能力，提高企业的抗风险能力。目前，在亚太地区，大数据的应用还主要以结构化和半结构化数据分析为主，非结构化数据的量虽然很大，但是目前其应用需求还没有兴起。
　　用户采用大数据工具之前，要注意以下几个问题：从自己有竞争优势的应用领域入手;制定大数据战略时要综合考虑多方面的问题，比如决策层的支持力度、业务流程、数据质量、IT基础架构等;由于专业大数据技术人员数量不足，企业可以考虑采用一些成熟的商业软件;大数据应用不仅仅包括分析型应用，还包括信息访问型、交易型应用等。
　　更高性能 更低成本
　　在大数据方面，惠普有两大利器Autonomy和Vertica。惠普通过收购这两家公司获得了大数据分析工具，并与惠普自己的硬件相结合，为用户提供整合的大数据解决方案。Autonomy主要用于非结构化数据的识别与搜索，而Vertica主要用于结构化数据的在线实时分析。两个产品虽然有小部分重合，但更多的是互补关系。
　　1月15日，惠普在北京正式发布了HP Vertica Analytics Platform 6.1。惠普公司Vertica市场营销副总裁Chris Selland表示：&HP Vertica Analytics Platform 6.1是专为大数据设计的高性能数据分析平台，它具有极高的数据分析性能，查询速度比传统的关系型数据库快50～1000倍;它还具有大规模扩展能力，可以无限量添加行业标准服务器;它采用开放式架构，并内置Hadoop、R语言以及一系列ETL和业务情报工具;它基于优化的数据存储平台，利用压缩技术可以存储更多的数据。&
　　HP Vertica Analytics Platform 6.1新增了数据管理选择，通过Hadoop Distributed File System(HDFS)连接器来优化大数据。新的HDFS连接器的数据加载速度比HP Vertica Analytics Platform 6.0中的前一代连接器快4倍以上。这一改进确保HP Vertica Analytics Platform 6.1能以简单、可扩展的方式进行高性能数据分析。&目前，Vertica的数据分析平台在全球有上千个用户，分布在30～40个行业中。&Chris Selland介绍说，&Vertica产品的价格只有竞争对手的1/3，但是处理性能提高了数百倍。&
　　大数据应用难落地还有一个重要因素，就是缺少专业技术人员。Gartner的研究显示，到2015年全球需要440万大数据专业人员，而人才缺口达2/3。为了培养更多的大数据人才，惠普推出了Vertica认证服务，旨在提高HP Vertica系统管理员、数据库分析员和应用开发人员的专业技能。
　　助力企业转型
　　大数据应用若想落地，就必须与行业用户的需求相结合。中国惠普有限公司企业服务集团首席技术官王纪奎表示：&用户在决定采用大数据分析工具之前，应该先搞清楚几个问题，比如数据从哪里来，数据的质量如何，数据可以做什么用，数据的价值如何等。大数据分析应用与企业的供应链分析、网络分析、业务系统分析等之间有着千丝万缕的联系。此外，企业还要考量自己的人力、财力等情况，看是否能够应付大数据分析之所需。&
　　惠普已经推出了针对电信行业用户的分析服务，并将它与惠普的IT基础架构解决方案打包提供给用户。惠普是许多电信运营商的IT基础设施以及应用系统的供应商。因此，惠普对电信运营商的业务流程十分熟悉，并且知道从哪里获取数据以及如何对这些数据进行整合和分析，从而为电信运营商提供更多的附加价值。&针对电信运营商，我们可以提供战略规划、数据质量管理、数据分析服务等。&王纪奎举例说，&2012年，我们曾经帮助国内某运营商将传统业务与电子商务等新兴业务进行整合，并将计费、CRM、商业智能等应用进行有效结合，还提供了数据管理和业务流程设计服务，从而帮助该运营商成功实现业务转型，&
　　为了帮助用户更好地开展大数据应用，惠普还为用户设计了信息优化转型体验研讨会，通过与用户的面对面交流，进一步了解用户的实际需求以及数据使用情况，明确业务目标，制定管理和利用信息的策略以及执行路线图等。
责任编辑：李文瑶
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大数据解决方案 大数据平台 解决方案
　　分析平台的系统架构如图 2 所示。系统包含 3 个层次：平台层为整个大数据分析平台提供基础平台支持;功能层提供基本的大数据和挖掘功能;服务层为用户提供基于的大数据服务。具体包括：
　　图2.大数据分析平台系统架构
　　(1)平台层：为大数据存储和挖掘提供大数据存储和计算平台，为多区域智能中心的分析架构提供多调度引擎;
　　(2)功能层：为大数据存储和挖掘提供大数据集成、存储、管理和挖掘功能;
　　(3)服务层：基于 Web 和 Open API 技术提供大数据服务。
　　三、大数据分析平台关键技术
　　建设面向服务的大数据分析平台，需要研究和开发一系列关键技术(如图 3 所示)，主要包括：
　　图3.大数据分析平台关键技术
　　1. 平台层
　　(1)大数据系统：针对数据不断增长的挑战，需要研究大规模、非结构化数据的存储问题，突破大数据的存储、管理和高效访问关键技术，当前需要构建至少 PB 级存储能力的大数据平台才能满足一般的科研和应用需求。
　　(2)分布式数据挖掘运行时系统：针对大数据挖掘算法运行的挑战，突破 MapReduce 技术的局限，研究有效支持迭代、递归、层次及集成机制的海量数据挖掘编程模型和运行时系统，构建大数据运行时系统。
　　(3)智能数据中心联合调度技术：针对大数据存储和挖掘的挑战，研究多数据中心的智能联合调度、负载均衡技术，整合多个数据中心的存储和计算资源，构建基于多智能中心的大数据服务平台。
　　2. 功能层
　　(1)高可扩展性大数据挖掘算法：针对大数据挖掘的挑战，研究基于的分布式大数据处理与挖掘算法，构建高可扩展的大数据处理与挖掘算法库，实现 TB 级数据的建模能力。
　　(2)大数据安全与隐私保护技术：针对数据挖掘“软件即服务”()模式的需求，研究开发数据挖掘在云环境下的隐私保护、数据审计和节点，确保大数据挖掘过程中的数据安全，保证用户的隐私不被泄露。
　　(3)分布式工作流引擎：针对大数据挖掘分布式调度的挑战，研究基于云计算的分布式工作流调度、负载均衡技术，构建高效分布式工作流执行引擎。
　　(4)交互式可视化分析技术：针对传统分析方法交互性和可理解性不足的问题，研究启发式、人机交互、可视化数据挖掘新技术，实现大数据挖掘的高度人机交互功能。
　　3. 服务层
　　(1)基于 Web 的大数据挖掘技术：突破传统的基于单机软件的数据挖掘技术，创新基于 Web 的大数据挖掘方法和流程，实现易于使用的基于 Web 的大数据挖掘技术，构建基于 Web 的大数据分析环境。
　　(2)基于 Open API 的大数据挖掘技术：突破传统的基于软件的数据挖掘技术，创新基于 Open API 的大数据挖掘方法，研究大数据挖掘开放接口、开放流程，构建基于 Open API 的大数据分析模式。
　　为广大用户提供大数据处理和分析的服务功能，大数据分析平台要突破传统的基于软件和高端的数据挖掘传统技术体系，采用基于云计算的大数据存储和处理架构、分布式数据挖掘算法和基于互联网的大数据存储、处理和挖掘服务模式。实现这一目标需要做如下创新：
　　(1)系统架构创新：突破传统的基于软件和高端服务器的数据挖掘技术体系，研发基于互联网和云计算的大数据存储、处理和挖掘的数据中心系统架构，支持多用户、多任务的大数据分析环境;
　　(2)服务模式创新：突破传统的一次性软件销售或软件租赁的高价格解决，创新基于互联网的大数据存储、处理和分析服务模式，为用户提供按需、廉价的大数据存储、处理和分析服务;
　　(3)使用模式创新：突破传统的使用单机软件的方式，创新基于互联网的大数据存储、管理和分析服务，提供多终端(、、电脑、等)、多途径(访问，Open API 调用等)的用户使用模式。
　　四、大数据分析平台应用与产业化
　　商业应用是大数据分析平台的发展目标。随着我国程度和水平不断提高，越来越多的企业需要大数据分析的能力以提高竞争力。在互联网、、金融、电信、零售、物流等型行业，客户分群、客户行为分析、客户关系管理、市场营销、广告投放、业务优化、风险管理等企业核心业务越来越依赖于对数据的有效分析与挖掘。正如在《大数据：国家选择与产业方向》一书中所说，“公司的价值，与其拥有的数字资产的规模、活性成正比，与其解释、运用数据的能力成正比”。因此，如何从海量业务数据中挖掘有价值的信息和知识，从而指导商业运营与决策、提高企业运营效率和盈利能力，成为每个企业都将面临的重要挑战。
　　大数据分析平台基于分布式海量数据存储与计算环境，提供图形化交互式数据处理和分析工具，丰富的数据分析与挖掘算法，以及交互式可视化分析工具，通过互联网服务方式向用户提供服务。这种系统实现策略不仅符合大数据应用的发展趋势，同时也满足和个人用户对于数据分析系统的可用性、时效性和低成本等方面的要求。
　　目前，在大数据处理与分析领域，国际上三支主要力量在不断地竞争与融合，即大型互联网公司(如、Amazon)、 传 统 商 务 智 能 公 司( 如、SPSS)和传统 IT 公司(如、、)。三方从各自优势出发，不断增强针对大数据的分析智能性、计算扩展性和非结构化数据处理能力。尽管一些公司在上述领域取得突破并抢得市场先机，但国际大数据产业整体上仍然处于起步阶段，据 IDC 公司预测未来 5 年大数据分析产业年增长率高达 9.8%，到 2016年全球产业规模将超过 500 亿美元。同时，越来越多的大数据创新公司不断涌现并发展迅速，也证明了该领域蕴含着巨大的发展潜力和的市场前景。
　　大数据分析平台所采用的技术路线和应用模式融合了智能分析技术、高可扩展计算技术、非结构化数据处理技术和软件即服务(SaaS)应用模式，符合当前国际大数据产业的发展趋势和产业化应用要求。一方面，系统通过互联网服务方式向用户提供高可用、高易用和一站式的海量数据分析服务，可有效降低企业应用门槛和成本，通过专业化服务外包满足企业个性化需求。另一方面，由于是开放架构的系统平台，商业用户和其他软件提供商可通过系统提供的互联网服务开发接口(Open API)开发面向行业商务智能应用的解决方案，孵化新型咨询公司、软件公司和信息服务公司，有助于形成以平台为核心的大数据分析产业生态环境。
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大数据技术应用迎来美好时代
日 09:18:19
　　<span style="color: #月26日，参观者在博览会上参观。新华社记者欧东衢摄
　　杨朝清
　　科技改变生活，在大数据时代，我们的生活又会有哪些改变？
　　5月26日至29日，由贵阳市人民政府主办的2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会举行。此次峰会是人们认识前沿技术的专业平台，是一场引领发展潮流的行业盛会。
　　身处变革时代，转型的压力、创新的挑战，考验着每一个人。在新一轮科技和产业革命方兴未艾的今天，数据作为一种基础性资源，正在产生强大的能量，能够进行社会资本的积累和再生产。大数据与云计算、物联网等新技术相结合，将日益深刻地改变人们生产生活方式。准确把握大数据时代脉搏，对促进产业转型、提升核心竞争力发挥着至关重要的作用。
　　不论是阿里巴巴、联想、富士康、微软等国内外互联网行业巨头的大数据应用融合，还是以大数据交易所为代表的大数据金融板块、以日本横滨展区为代表的智慧城市板块、以携程等为代表的大数据旅游板块，抑或大数据与工业制造结合的典型案例，&互联网+&与不同产业的交互融合，有助于进一步激发社会活力，给企业、社区、城市乃至一个地区、一个国家的发展带来新的机遇。
　　作为全球网民数量最多的国家、全球最大的电子信息产品生产基地和全球最具成长性的信息消费市场，中国逐渐成长为全球重要的大数据资源集聚地和大数据应用市场，大数据产业快速发展，产业链加速形成。在&贵阳数博会&上，大数据技术的广泛应用，既是当下中国大数据产业发展成果的一个缩影，也为未来&大数据X&提供了新的发展契机。
　　大数据存在的价值在于经过逻辑性的精密分析得出对路的应用举措，释放数据的价值。作为一种技术创新的产物，大数据不仅活跃思维，还会带来管理创新。在大数据时代，经营管理者如果依然在陈词滥调中打转，依然在改革创新中趑趄不前，依然在批评质疑中自说自话，必然会遭遇&滑铁卢&。
　　正如美国物理学家爱因斯坦所言，&思维世界的发展，在某种意义上说，就是对惊奇的不断摆脱&。在大数据深入各领域的当下，各行各业的人们都要以一种开放、包容的心态来面对这一新生事物，将内在求新求变和外部推动改变有机结合起来，让&大数据X&给我们的生活带来更多、更好的改变。
　　在&互联网+&、&大数据X&逐渐嵌入日常生活的当下，&贵阳数博会&有助于搭建政府、市场和社会三方的良性互动平台，实现产学研的无缝对接和需求与供给的有机衔接，同时也有助于提升公众对大数据的理解和认同。在不久的将来，大数据会带给我们更多的惊喜。
　　　来源：
　　　 编辑：
&&&&职务消费是个“筐”，啥都可以往里装：公款吃喝、公款旅游、公款搞个学历……
&&&&“临时工”，一个在计划经济时代耳熟能详的词汇，
网际联盟　
&新闻网站:&
&政府网站:&
中央人民政府
& 地方媒体:&
伊春广电网
伊春新闻网
?伊春区　?南岔区　?五营区　?金山屯区　?带岭区　?美溪区　?西林区　?友好区　?上甘岭区　?汤旺河区　?乌伊岭区
?铁力市　?嘉荫县　?乌马河区　?新青区　?翠峦区　?桃山林业局　?朗乡林业局　?铁力林业局　?双丰林业局
哈尔滨　齐齐哈尔　牡丹江　大庆　鸡西　双鸭山　伊春　七台河　鹤岗　黑河　绥化　大兴安岭
版权所有&黑龙江东北网络台 中共伊春市委宣传部您现在的位置： > 新闻正文
我国大数据产业有待加快“价值”应用
发布时间：
来源： 新华网陕西频道
编辑： 郝云菲
　　新华网陕西频道11月20日电（陈钢　张文琪）在陕西省西咸新区近日举办的2014大数据高峰论坛上，有关专家表示，大数据正在成为新一代信息技术与产业发展的重点领域，我国大数据产业有待加快从“数据”到“价值”的步伐。
　　－－陕西数据产业聚集初显规模
　　陕西提出将西咸新区建成全国首个大数据专业园区两年来，位于陕西西咸新区信息产业园内的大数据产业园区加紧建设，规划面积5平方公里，分为基础数据聚集区、数据应用研发区和数据叠加拓展区三大板块，大力发展数据存储、呼叫中心、IDC中心、灾备中心、数据交换共享平台等业态。
　　据陕西省西咸新区沣西新城管委会主任刘宇斌介绍，在大工业电价政策扶持下，四大运营商和人口、卫生、统计、林业、测绘、财政、社保、工商等政务数据中心落户大数据产业园，其中中国联通西安数据中心成为国内通信运营商中唯一通过国际T3设计等级认证的项目，2014年11月底一期项目将全面投入使用；中国电信西安智慧云服务基地明年初投入运营；全国人口信息处理和备份（西安）中心主体已经封顶；陕西省医疗器械检测中心、未来大数据产业基地、九州通医药电子商务等项目快速推进。
　　专家介绍，陕西大数据产业在构建IT基础层和数据资源层方面已取得巨大进展，已实现了一定规模的数据聚集，数据之间相互关联补充，为数据资源的整合分析与商业应用提供了广阔空间。
　　－－全国各地数据产业创新模式各有特色
　　据赛迪顾问统计，2013年中国大数据相关市场规模达到4200亿元，并以每年50％左右的速度快速增长。赛迪顾问股份有限公司副总裁孙会峰先生表示，中国正处于大数据产业快速增长期，未来中国将形成全球最大的大数据产业带。
　　北京市创新大数据技术和应用，政府带头开放公共数据。北京于2012年底推出了“北京市政府数据资源网”，将全市政务部门可开放的各类数据公布给社会公众，提供数据下载及相关服务，推动数据社会化开发利用，促进软件与信息服务业的发展。同时，北京致力于打造全球大数据创新中心，推动大数据技术和应用创新，促进传统产业转型升级，完善大数据产业创新发展环境，加快培育中关村大数据产业集群。据估计，到2016年，中关村大数据带动的产业规模将超过万亿元。
　　重庆市也在推进物联网等大数据的应用。近日重庆市物联网产业建设基地正式落户南岸区，南岸区目前共有物联网及关联企业186户，智能交通、智慧南岸APP、智慧小区、智慧城管、智慧医疗、智慧商圈、智慧南滨等13个物联网应用示范项目取得了明显成效。自2013年底重庆市政府发布《大数据行动计划》以来，重庆市以市场需求为导向，以民生应用为示范，促进大数据在公共服务、城市管理及产业发展等方面的广泛应用。
　　山东省重点发展了农业特色大数据产业，紧紧围绕农业，创立国内首家农业大数据产业技术创新战略联盟。该联盟在搜集储存气象、水利、农资、农业科研成果、动植物产量、农业器械、病虫害防治等诸多农业大数据的基础上，分析挖掘有价值信息，对政府、企业等的决策和发展提供支持。
　　此外，贵州、武汉、绵阳等地都立足本土优势资源，在数据开放、软件开发、应用服务等方面创新发展模式，有特色地发展大数据产业，已取得明显成效。
　　－－大数据应用导向仍须加快步伐
　　专家介绍，目前全国大数据产业发展总体方向明确，数据聚集初具规模，以应用为导向，由点到面，城市示范效应明显，但仍处于探索和试验阶段，与发达国家尚有一定差距，亟待从以下几个方面进一步完善。
　　一是政府带头开放数据资源。北京、上海、成都等地已开始布局，但许多地方政府对于开放数据仍很谨慎，需要从观念和制度层面进一步加强。国家信息化专家咨询委员会常务副主任周宏仁认为，发展大数据，“开放”数据是先决条件。当务之急是政府带头开放公共数据，同时呼吁企业商务数据资源的开放，例如“淘宝”包含大量微观和宏观经济数据，对市场良性发展具有指导作用，应适当面向市场有价开放。
　　二是明确目标、精准定位。中国科学院院士徐宗本认为，以陕西为例，当务之急是明确目标，瞄准优势产业，可以着眼于丝绸之路沿线国家的国民经济建设情况，对其经济、社会、地理、历史等相关数据进行收集处理，以此推断其市场需求，指导陕西省对外贸易、旅游、文化等产业发展。
　　三是应用导向，创新商业模式。进一步明确以“应用”为导向的产业发展方向，加快制定技术标准，重点突破数据安全风险困局，面向智慧城市、电子政务、电商平台、工业制造、交通物流、互联网金融等应用领域，重大项目引进与本地资源盘活相结合，加快创新大数据公共服务和商业应用模式。
　　四是产学研投同步发展。整合企业、大学、科研等创新资源，致力于产业创新研究与应用开发、技术标准制定、科研合作等。同时引进风投模式，加强资金支持，设立大数据研发、应用和产业发展基金，促进产学研投同步发展。
　　五是大数据的挖掘与利用需要有法可依。国家应尽快制定“信息保护法”与“信息公开法”，针对数据的质量、权利、隐私、安全等出台量化标准，既要鼓励面向群体而且服务于社会的数据共享，又要防范侵犯个人隐私的数据滥用行为。
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