(完整word版)大数据关键技术

大数据关键技术

大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。

一、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。

大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。

重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

二、大数据预处理技术

主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。1）抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统（DFS）、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术；突破大数据索引技术；突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术。

开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数

据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。

开发大数据安全技术。改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术；突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。

四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等；根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web；根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法

等。统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：1.可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。2.数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。3.预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。4.语义引擎。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。5.数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量

的分析结果。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大

提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统（道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统），大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

大数据功能模块概要设计-V1.1Word版

第1章 系统总体架构

第2章通用组件 2.1 基础页面组件 前端页面JS框架，采用jquery为基础开发框架；为考虑对IE6，7，8的兼容性；建议版本为：1.7.2； 基于jquery的UI框架，目前流行的有：easyui 、jquery ui 、dwz；这三个各有一部分对基础页面组件的支持；（考虑到这些基础UI框架可能存在的不兼容性，建议只选择一个，对于UI框架不支持的组件，另外选择开源提供） 对于常用的基础页面组件选型如下：

2.2 基础技术组件

2.3 基础类库 J2EE服务端开发所需要的基础类库包括： apache-common 对基础类的一些扩展；包括了：commons-beanutils.jar \ commons-collections.jar \ commons-fileupload.jar \ commons-io.jar \ commons-lang.jar \ commons-lang3.jar \ commons-logging.jar json-lib 对json数据格式的解析、封装；提供将json字符串，到Bean或者List的转换；或者将Bean或者List转换为 json字符串； junit 进行单元测试的基础包；建议使用 junit4 struts2 / spring mvc MVC 的 C 层的选型 spring 业务处理逻辑层，建议使用spring3.0以上版本； ibatis / mybatis/ hibernate ORM层的选型

第3章选型 3.1 中间件 商业：weblogic、webshpere 开源：jboss、jetty、tomcat 对于中间件有要求：部署的时候，需要支持jdk6.0；如果是weblogic建议使用10.3以上版本，采用sun-jrocket的jdk; websphere 要求6.1以上版本； 3.2 数据库 3.2.1 关系型 Oracle / MySQL; 如果是oracle，要求10g以上版本，并且已经升级地理数据库 3.2.2 NoSQL mongodb / hadoop / hive /hbase /memcached/redis 3.3 底层开发框架 3.3.1 Java 服务端开发框架 struts2 + spring3+ ibatis (?mybatis)? spring3+ibatis (?mybatis) ?

物流大数据word版本

大数据在物流行业的现状及应用 随着大数据时代的到来，大数据技术可以通过构建数据中心，挖掘出隐藏在数据背后的信息价值，从而为企业提供有益的帮助，为企业带来利润。面对海量数据，物流企业在不断增加大数据方面投入的同时，不该仅仅把大数据看作是一种数据挖掘、数据分析的信息技术，而应该把大数据看作是一项战略资源，充分发挥大数据给物流企业带来的发展优势，在战略规划、商业模式和人力资本等方面做出全方位的部署。 所谓物流的大数据，即运输、仓储、搬运装卸、包装及流通加工等物流环节中涉及的数据、信息等。通过大数据分析可以提高运输与配送效率、减少物流成本、更有效地满足客户服务要求。将所有货物流通的数据、物流快递公司、供求双方有效结合，形成一个巨大的即时信息平台，从而实现快速、高效、经济的物流。信息平台不是简单地为企业客户的物流活动提供管理服务，而是通过对企业客户所处供应链的整个系统或行业物流的整个系统进行详细分析后，提出具有中观指导意义的解决方案。许多专业从事物流数据信息平台的企业形成了物流大数据行业。 自2012年，国家已陆续出台相关的产业规划和政策，从不同侧面推动大数据产业的发展。然而，专门针对大数据发展尤其是物流大数

据的政策规划还没有。目前，国家出台的与大数据相关的物流行业规划和政策，主要包括《第三方物流信息服务平台建设案例指引》、《商贸物流标准化专项行动计划》、《物流业发展中长期规划(2014-2020年)》、《关于推进物流信息化工作的指导意见》等一系列政策，将大数据、信息化处理方法作为物流行业转型升级的重要指导思想。 2011年11月推出的《物联网”十二五”发展规划》将“信息处理技术”列为四项关键技术创新工程之一，包括海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析。另外三项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也是大数据产业的重要组成部分，与大数据产业发展密切相关。2013年6月发布的《交通运输业推进物流业健康发展的指导意见》指出，加快推进交通运输物流公共信息平台建设，完善平台基础交换网络，加快推进跨区域、跨行业平台之间的有效对接，实现铁路、公路、水路、民航信息的互联互通。加快完善铁路、公路、水路、民航、邮政等行业信息系统，推进互联互通，增强一体化服务能力。鼓励企业加快推进信息化建设。2014年2月发布的《第三方物流信息服务平台建设案例指引》指出，对第三方物流信息服务平台建设的指导思想、基本原则、建设类型、建设标准、保障措施与考核要求等进行了具体说明，并收录了目前国内经营模式较为先进、取得较好经济社会效益的第三方物流信息平台建设案例。 此外，交通运输部正在编制的物流发展“十三五”规划，其中统筹谋划现代物流发展，指出要发展智慧物流，适时研究制定“互联网”

联通大数据9大产品Word版

中国联通大数据九大产品 用户标签 用户标签是中国联通对其用户的全量业务、网络、消费数据进行归纳提取后，以标签化形式输出的分类结果，包括用户360°的属性特征和行为偏好，可实现用户标签信息的多维度查询、潜在目标用户群的精准定位、对开放平台内模型构建的标签支撑、行业专属标签的定制。该产品可应用于潜客识别、用户画像、精准营销支撑服务、数据能力开放服务等场景。 沃指数 沃指数是以中国联通全量数据为基础，结合数据处理能力，打造面向公众和政企客户的综合评价产品。目前沃指数产品体系包含行业指数和市场洞察两部分。其中行业指数是综合各类指标，通过多方面反映行业属性特征及变动趋势的一种综合指数，当前包括旅游指数、户外媒体价值指数、投资指数、信用指数、金融指数、App指数、终端指数、交通指数等。市场洞察是基于客户个性化需求而研发的各类大数据信息整合模型，它能够对客户品类市场的需求、竞品情况、消费者整体行为或分化特点等信息进行系统收集和综合分析，从而帮助客户识别并把握市场机会，实现经营目标。该产品可根据不同行业指数应用于不同场景。 征信产品 征信产品基于中国联通真实全面的客户信息大数据资产，在保障客户隐私安全的前提下，利用脱敏数据提供金融行业数据验证和征信评估服务，为专业化的授信机构提供信用信息共享服务，主要面向商业银行、各保险机构、央行批准的移动支付公司和征信机构等合作伙伴行业客户提供API接口查询服务。征信产品可应用于三要素验证、盗刷实时位置验证、语音呼转验证、终端厂商换机频率等场景。 精准营销 精准营销产品是在确保数据隐私安全的前提下，依托中国联通全网用户的消费、行为等海量数据，根据客户营销需求，进行多种维度的数据匹配与关联，准确把握目标用户行为习惯和喜好，通过短信、邮件、外呼、互联网等渠道将营销信息推送给目标人群，有效提升触达精准度和营销效率，深度挖掘新用户，有力

大数据处理分析的六大最好工具Word版

大数据处理分析的六大最好工具 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 【编者按】我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。本文转载自中国大数据网。 CSDN推荐：欢迎免费订阅《Hadoop与大数据周刊》获取更多Hadoop技术文献、大数据技术分析、企业实战经验，生态圈发展趋势。 以下为原文： 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

大数据中心建设功能要求技术规范word

大数据中心建设功能要求技术规范WORD版本下载后可编辑

一、数据服务中心建设规划 数据服务中心是整个智慧旅游大数据项目核心组成部分，在规划建设过程中，坚持以数据资源为核心，面向数据应用与服务、信息数据资源标准化与管理，实现数据资源横向集成、纵向贯通、全局共享的运转模式。数据服务中心数据流转图和逻辑架构如下图。 数服务中心逻辑架构图 整个数据服务中心逻辑组成部分有：数据存储、数据组织、数据处理、资源管理、数据服务支撑。 数据存储：基于大规模并行处理（Massively Parallel Processing，简称MPP）、Hadoop等分布式计算平台进行搭建，以满

足旅游行业结构化、图像视音频等非结构化多种类型格式的海量数据资源存储需求。 数据组织：对各类数据资源进行逻辑组织，形成基础数据资源库、专题应用资源库以及资源管理库，满足旅游行业数据资源应用、管理与服务的需求。 数据处理：主要包括数据整合汇集、数据标准化处理、通用数据处理、专题数据处理。从多个层面对数据资源进行分析挖掘，为不同业务需求提供数据处理服务支撑。 资源管理：资源管理从应用资源、数据资源、服务资源以及标准资源多个层面实现数据服务中心信息资源的管理与标准建设。 数据服务支撑：数据服务中心实现了智慧旅游云数据资源的存储和组织。主要包括基础数据资源库、专题应用资源库和资源管理库。 数据分析处理：面向具体业务需求，建立对应的数据分析处理模型，实现对数据资源的深度挖掘和综合利用。 1.1大数据平台建设 数据集中统一管理后，由于一体化业务为在线运行的系统，为避免大数据应用对现有生产系统造成影响，本期单独建设一套大数据平台，通过ETL将生产数据抽取到大数据平台中，进行分析处理，建立数据仓库，为上层应用提供支撑。 基于大数据等新先进理念，融合MPP、Hadoop、OLTP以及HDFS分布式文件系统等数据处理技术，构建具有海量数据处理能力

大数据的概念word版本

大数据的概念

一、大数据概念 "大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 百度知道—大数据概念大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。互联网周刊—大数据概念 "大数据"的概念远不止大量的数据（TB）和处理大量数据的技术，或者所谓的"4个V"之类的简单概念，而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。换句话说，大数据让我们以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有

巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见，最终形成变革之力研究机构Gartner—大数据概念 "大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 二、大数据技术 数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架

(完整word版)运营商大数据需求分析报告

运营商“大数据”需求分析 当前电信运营商，尤其是移动通信信息服务领域中数据的爆炸性增长为大数据技术的应用提供了丰富的数据原料。运营商已深刻认识到大数据的重要性，均在数据仓库建设方面投入了大量资源，在企业内部已经利用大数据实现消费行为记录管理。大数据分析也已经成为运营商提升核心竞争力，创新业务模式的有力手段。 运营商数据一般可分为三大类。第一类是业务数据，如用户姓名、出生日期、所用终端信息、通信行为习惯等等；第二类数据是企业内部的经营管理活动产生的；第三类是网络日志，这是所有数据里占比最大的一块。 一、运营商大数据分析应用领域。运营商对数据分析的应用主要涵盖企业管理和产品服务、客户调查、网络优化等。 1、改善用户体验。通过对大数据资产的有效利用，电信运营商能够更好的了解客户，提供客户满意的服务和产品，提高客户忠诚度，降低流失率。研究并应用大数据关键技术对各领域持续生成的服务数据、用户数据和网络数据进行分析挖掘，并将产生的结果和知识应用于服务和支撑系统中，对服务的运行数据进行缜密的评估和诊断，并实现对用户的行为数据进行深入的分析和挖掘。 2、支撑企业决策。通过大数据可视化，实时真实准确展现企业发展现状，支撑企业的战略决策和管理。在经营分析系统中，深度挖掘融合市场、集团、客户、客服、网络、财务数据，为业务和决策部门提供较完备的用户数据分析，使公司决策由“经验型”转为“分

析型”，实现了精细化运营。公司发展战略部需要依靠数据来分析了解市场情况，比如地方出现突发事件后客流量减少从话务量可以看出，通过用户的漫游话单可以看到马航失联事件对当地旅游业的影响等等。 3、创新商业模式。大数据应用为电信运营商开创了新的盈利模式。例如：产业链的合作模式、数据的开放运营等等。随着大数据技术这种全新的方法和工具在移动通信信息服务领域的深入应用，必将创造出革命性的新生产力，促进移动通信信息服务产业进入新一轮爆发性增长。例如：精准营销，促进增值业务发展，根据用户对互联网内容的偏好进行交叉销售。 4、渠道管理。数据分析也可以帮助运营商做好对渠道商的管控。比如，目前中国移动在国内大概有100万个社会渠道，根据现有政策，如果渠道商发展了新客户，中国移动会对其发放酬金。但有些渠道商会通过作假来套取酬金。但这些欺诈行为是可以通过数据分析鉴别出来的，比如说如果新客户的很多行为是高度一致的，基本可以判定这些属于假用户。 二、具体应用举例。比较成熟的应用包括：流量经营分析系统、手机阅读BI（商业智能）系统、无线音乐BI系统、垃圾短信骚扰电话分析系统、位置精准营销系统等。 以手机阅读BI系统为例：通过大数据BI平台产品，实现智能推荐、精准营销、用户分析、产品分析、门户分析、智能报表、合作伙伴管理、数据开放等大数据应用。通过打造生产型BI应用，每天为

(完整word版)H3C大数据产品技术白皮书

H3C大数据产品技术白皮书 杭州华三通信技术有限公司 2020年4月

1 H3C大数据产品介绍 (1) 1.1 产品简介 (1) 1.2 产品架构 (1) 1.2.1 数据处理 (2) 1.2.2 数据分层 (3) 1.3 产品技术特点 (4) 先进的混合计算架构 (4) 高性价比的分布式集群 (4) 云化ETL (4) 数据分层和分级存储 (5) 数据分析挖掘 (5) 数据服务接口 (5) 可视化运维管理 (5) 1.4 产品功能简介 (6) 管理平面功能： (7) 业务平面功能： (8) 2 DataEngine HDP 核心技术 (9) 3 DataEngine MPP Cluster 核心技术 (9) 3.1 MPP + SharedNothing 架构 (9) 3.2 核心组件 (10) 3.3 高可用 (11) 3.4 高性能扩展能力 (11) 3.5 高性能数据加载 (12) 3.6 OLAP 函数 (13) 3.7 行列混合存储 (13)

1 H3C大数据产品介绍 1.1 产品简介 H3C大数据平台采用开源社区Apache Hadoop2.0和MPP分布式数据库混合计算框 架为用户提供一套完整的大数据平台解决方案，具备高性能、高可用、高扩展特性，可以为 超大规模数据管理提供高性价比的通用计算存储能力。H3C大数据平台提供数据采集转换、 计算存储、分析挖掘、共享交换以及可视化等全系列功能，并广泛地用于支撑各类数据仓库 系统、BI系统和决 策支持系统帮助用户构建海量数据处理系统，发现数据的内在价值。 1.2 产品架构 第一部分是运维管理，包括：安装部署、配置管理、主机管理、用户管 HSCZEFKfl上連平fr KB 笹堆芒12 i』」Rt巽 ^jpRctiuce Spjrk sirem CRM SGM 生产记〒 曲.M-噸 Hadaap2.0 ■1 j j ET辛 SE mifi Kettle H3C大数据平台包含4个部分:

十四五大数据产业发展规划-word版

十四五大数据产业发展规划（2020-2025 ）

目录 一、我市发展大数据产业的基础 (2) 二、“十四五”时期面临的形势 (3) （一）“信息孤岛”现象 (3) （二）“纵强横弱”现象 (3) （三）信息资源重复建设 (3) （四）信息化人才匮乏 (3) （五）信息产业发展滞后 (3) （六）信息化建设投入不足 (4) 三、指导思想和发展目标 (4) （一）指导思想 (4) （二）发展原则 (4) （三）发展目标 (4) 四、GDS 大数据中心建设建议 (8) （一）规划目标 (8) （二）公共数据和信息平台建设 (9) 五、保障措施 ............................................................................... 1 0（一）推进体制机制创新.................................................................1..0..

（二）健全相关政策法规制度........................................................1...0. （三）加大政策扶持力度.................................................................1..0.. （四）建设多层次人才队伍.............................................................1..0..

根据党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，全面推进大数据 发展。为深入贯彻十八届五中全会精神，实施国家大数据战略，落实国务院《促进大数据发展行动纲要》，按照《国民 经济和社会发展第十四个五年规划纲要》的总体部署，编制GDS 大数据产业发展规划。 一、我市发展大数据产业的基础 “十三五”期间，我市信息产业迅速壮大，信息技术在社会保障、教育、卫生、交通、社会综治、城市管理等各领域 得到广泛应用。在社会保障领域实现网上信息查询、网上自 助缴费，实现全社保信息化互联互通；在教育领域实现基础 网络光纤进班，部分学校班班通开通应用，部分学校录播系

(完整word版)大数据分析系统需求

大数据分析系统需求 天津绍闻迪康科技咨询有限公司 2018/5/28 仅为需求基本框架，需要根据贵公司产品、技术路线具体面议。

目录 一、系统定位 (2) 二、功能模块 (3) 2.1爬虫系统 (3) 2.1.1数据源 (3) 2.1.2爬虫系统功能 (3) 2.2数据处理、存储、计算系统 (4) 2.2.1数据处理模块 (4) 2.2.2数据存储模块 (4) 2.2.3数据计算模块 (5) 2.3数据分析、可视化系统 (9) 2.4对外接口 (10) 2.4.1会员制体系 (10) 2.4.2其他 (10) 2.5其他 (11) 2.5.1数据痕迹 (11) 2.5.2信息安全 (11) 2.5.3注意事项 (11)

1、系统定位 从数据接入到数据应用，我们需要【大数据分析系统】包括几大功能模块： （1）爬虫系统 （2）数据处理、存储、计算系统 （3）数据人工智能分析、可视化系统 （4）外部接口 其中第（3）模块是核心，需要结合我们公司业务方向建设相关的数学模型，进行人工智能的自动分析。 爬虫系统可以从指定网站自动的进行信息的抓取，对数据库中的已有词条进行更新或新建，或者从全站按照关键词抓取信息，更新数据库中词条，爬虫搜集到的数据也需要存储到系统中。 数据库系统可以将公司现有资料分库录入系统，生成词条，词条之间相互关联，可以实现跳转，可视化查看；存储爬虫得到的数据。数据库中的词条或者数据源大多是国外的，例如美国，日本等，涉及到的人物或者其它词条会有多种语言的表达。 系统可以结合爬虫的数据、库中本来的数据按照一定内容生成词条自身的时间轴，多库之间词条的的关系图。系统需要与外部互联的接口，包括微信平台，天蝎系统，邮件营销平台，调查问卷分析平台。

(完整word版)大数据关键技术

大数据关键技术 大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。 大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。 一、大数据采集技术 数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。 大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。

重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。 二、大数据预处理技术 主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。1）抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。 三、大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统（DFS）、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术；突破大数据索引技术；突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术。 开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数

大数据平台建设方案

大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变, 一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新IT”浪潮风起云涌，信息化 应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和 挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌 握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握 社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要 目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理 体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工 作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发 1

展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务 信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建 立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信 息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见 经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效， 深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省 经济持续健康发展。

大数据可视化系统需求书模板

大数据可视化系统

第一章项目背景 1.1. 项目背景 大数据可视化系统，与企业决策中心系统及其业务子系统深度结合，兼具顶级视觉效果与高性能操控。系统集成了车辆轨迹追踪信息、满足逐级、逐层生产监控管理的需求。从襄阳地区产业链地图到食品工厂生产状况实时数据统计分析，再到屠宰车间内生产数据汇总呈现，最终到不同产线、主要设备的实时数据驱动和告警数据的全面呈现，为提升企业的运营管理效率和精准决策提供支撑。 1.2. 建设目标 食品加工厂运营系统的信息可以分为四个层面。第一层面是襄阳地区产业链，包括食品加工厂、附近养殖场和运输车辆的信息；第二层面是食品加工厂，包括了屠宰厂、熟食厂、无害化厂、污水厂和立体库的各个分厂的运行、运营信息；第三层面是在各个分厂内部不同产品线的运行、运营信息；第四层面则是不同产品线中的主要设备运行、生产信息。 本项目总的目标是在食品加工厂建立智慧监控与可视化管理云平台，对襄阳地区产业链进行全面监控与可视化管理，最终实现全面监控、智能运维、辅助决策、可视化运营管理等综效。 第2章、需求分析 2.1. 现状分析 公司经过多年的信息化建设，累计了很多企业信息系统，但这些系统比较独立，形成信

息孤岛，无法发挥数据的价值，更无法对企业的运营管理提供及时高效的支撑，要提升企业的运营管理效率，发挥数据价值，更好的为企业决策提供辅助支持，需要解决目前存在的以下主要问题： 1.建立的各个信息化子系统是相互独立，数据格式互不兼容。因此，每一个子系统都保 存了大量的相关数据，多个子系统无法互通互联，海量的数据更无法整合，无法实现统一的数据分析和处理，从而大大限制了这些数据的应用范围，造成了严重的数据资源浪费。 2.每个子系统的操作不具有逻辑上的一致性，人机界面各不相同，无法为用户提供统一 的人机互动体验。 3.传统的信息子系统仅提供了原始数据界面，人们不易快速理解数据的规律和含义。人 们迫切希望能够将数据以可视化方式表达，以人类最自然的方式把数据的深层次含义和变化规律展现在人们面前。 4.移动计算的快速发展，使得运营管理人员能够随身携带计算能力强大的小型计算平台 （如智能手机，平板电脑等），大大提高了运营人员的空间自由度。如何把信息系统中的相关数据和分析结果随时随地的传递到移动智能终端，并最佳化的呈现给运营管理人员，从而实现无处不在的实时信息感知，是当前运营管理人员在日常工作和生活中非常需要的技术。 综上所述，食品加工厂的运营管理人员需要一种技术和解决方案，能够有效整合现有各个数据子系统，将所有子系统中的数据统一融合和分析，深入萃取每个数据中蕴含的信息，并将处理结果以最佳可视化方式实时展现在面前，使得运营管理人员能够及时全面感知所管辖区域的运行状态，快速做出最佳应对决策，最终实现智慧化工作和生活方式。 2.2. 系统目标 建立大数据可视化系统，全面整合已有数据子系统，实时抽取各类数据源中的信息、记录和处理相关数据、随时随地监控其管辖区域内设备或系统的运行状态、进行综合管理、建立生产运营监控中心，以满足日常生产运行监控和运维管理；同时将运营管理-职能系统全面纳入，最终将运营管理团队打造成一个安全可靠、事件驱动、物联人事、智慧决策、快速响应的高效率运营管理团队，结合现代技术的应用提升现有运营管理的效率，树立食品加工行业高效管理的标杆。 由于整个系统需要整体规划，分步实施，避免重复投入，所以我们将从顶层规划“大数据可视化系统”以满足未来的扩展和日常的运营，对本项目生产运营平台（系统）的智慧化

如何理解大数据word版本

如何理解大数据 大数据（big data），或称巨量数据、海量数据；是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的集成共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。在商业领域指的是所涉及的资料规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。对于组织和个人职业生涯而言,成功的大数据项目应该都是一场成果显著的胜利。但如果优先顺序出错，那么大数据项目在实行伊始便注定将以失败告终。区分数据真实度（veracity）、可视化（visualization）以及价值（value）的优先顺序是成功的关键。 大数据项目中首要的挑战，基本上都会听到类似的回答：数据量（volume）、速度（velocity）以及多样性（variety）。这三个V俨然已经成为大数据的同义词。然而，面对合理的挑战时，大数据的长期性、战略性价值将不会通过这三个V来体现。前面提及的另外三个V才是成功与失败的分水岭。任何大数据战略如果未能包括或纳入上述的三个新V，那么大数据将无法引起企业的兴趣、列入企业优先考虑事项并成为真正的推动力量（无论是何种用例）： 真实度（veracity）。如果您的组织与大多数组织一样，已在保证数据可信度方面耗费了大量心血，引入大数据并不会将您过去在可信度方面的努力全盘废弃。大数据分析中的洞察见解必须是可信的，并且可依据这些洞见制定业务决策或发起活动。 可视化（visualization）。访问大数据是一回事，为企业整体资源消耗提供大数据服务则是另一回事。多样性固然重要，尤其是考虑如何向需要数据的各种人员提供数据访问和使用的时候。确保您不仅能向需要数据的人员提供大数据，而且重点关注如何确保通过高度灵活、可配置以及用户友好的可视化能力充分发挥大数据的潜能。 价值（value）。当您清楚表明并证实了投资对企业造成的影响之后，技术投资的理论便拥有了实践支持。专注于大数据方案将为您的企业带来的最终价值。创建一个令人信服的业务案例，说明大数据投资如何能够增加收入、改善效率、降低业务和IT运营成本、减小风险、提高客户满意度和忠诚度，或在战略上让您的企业从众多其他竞争对手中脱颖而出。这就是大数据从沙盒试行项目广泛应用到整个组织中的方式。 这其中不乏卓越者，湖南蚁坊软件搭建的大数据平台：蚂蚁工厂（Antfact ）完美的为3V:数据真实度（veracity）、可视化（visualization）以及价值（value）做了最好诠释。 大数据分析与处理方法介绍 众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 一、大数据分析的五个基本方面

(完整word版)浅谈大数据技术前景

浅谈大数据技术前景 21世纪开启了互联网的新时代，经过多年的发展信息科技已经渗透到国家的各个方面，如管理和经济运行等。其中政治和经济中的很大一部分的运作都与数据的采集和使用相关。促使人们重新认识数据的价值是建立在大量数据分析之上的搜索引擎和电子商务等互联网应用所取得的重大成功。伴随着互联网应用的不断深入，大数据对各行各业的影响也不断加深。在这样的背景下，可以说大数据的规模和运用是衡量一个国家竞争力的标准。数据量的不断增加、国家和企业的竞争也在增加，这就要求政府和企业能够为公众和客户提供更加快速和准确的服务。 1 国内外大数据发展动态 大数据时代的到来使得世界各国都认识到了大数据的重要作用，并提高了对大数据的重视程度。为了在这场数据战争中取得有利地位，各国政府都开始实施大数据战略。从世界各国的战略来看有三个方面是相同的： （1）推动大数据在全产业链上的应用； （2）数据开放的同时也要注重信息安全； （3）大数据应用的推动需要政府与社会力量共同合作。 美国最早在2009年实施政府数据开放，并建立了公共服务平台使40万的联邦政府的原始数据和地理数据对外开放。随后为了提高大数据的收集、储存、分析、管理和共享等核心技术的发展，美国6个联邦部门和机构投资了2亿美元。英国在2011年建立了https://www.sodocs.net/doc/8d12524271.html,网站用以公布政府数据，它有着“英国数据银行”的称号。通过此举措英国希望将进一步支持和促进大数据在各个领域的发展。2012年英国又斥巨资建立了开放数据研究所ODI，它也是世界首个级别的数据研究所。开放数据研究所为对公众有益的商业活动提供了数据支持，这个行为在推动经济发展的同时也激发了新的商业潜力。说到数据共享就不得不提英国对医学方面的贡献。2013年英国在牛津大学成立医药卫生科研中心是全球首个将综合大数据技术运用于此的科研中心。中心通过搜集医疗数据、共享医疗成果来确定新药物的研究方向，并共同突破医疗瓶颈。 在国内大数据发展也在迅速的展开，我国政府也采取了各种促进大数据发展的措施。2012年为构建大数据平台和建立大数据产业链，国务院方面颁布了促

(完整word版)大数据在轨道交通中的应用

大数据在轨道交通中的应用 0引言 近年来，我国轨道交通以其快速、安全、便捷、环保以及大运量等特点迅速发展。首先，全国各大中城市正在努力建设或规划城市轨道交通，其次是全国主要干线通道都在兴建高速铁路。虽然两者在运营模式等方面都存在差异，但是他们都有一个共同点，就是面向的服务群体数量是巨大的。这就使得城市轨道交通和国家铁路在日常的生产运营过程中，会产生巨大的数据信息，比如客流信息，旅客出行OD信息，铁路货物发送、中转、到达产生的数据信息等。这些信息需不需要储存、如何储存、储存起来有什么用以及要怎么用等问题越来越得到人们重视。而如今，伴随着互联网和云计算的发展，互联网信息数据大爆炸，大数据时代到来。大数据技术将很好的解决这些类似的问题。 1大数据概述 所谓大数据，通俗意义上讲就是大量数据的集合。维基百科认为，大数据是一个数据的集合，这个集合如此庞大和复杂，以至于很难通过现有数据库管理工具来对其进行处理。大数据的特点通常用“4V”来概括：V olume(体积大)、Velocity(速度快)、Variety(种类多)、Virtual(实时性)。大数据目前主要应用领域有气候学、天文学、生物医学等，也在“智能电网”和库存管理系统方面有所应用。而如今正向公共问题领域扩展，例如交通管理与控制，将交通运输数据由由模拟状态转化为数字状态储存起来，建立智能交通系统，实时监测交通流量计数并依据车辆行程和路况拥挤程度进行电子收费，从而对交通堵塞和交通污染排放进行隐形控制。 大数据技术的核心就是运用数学算法对大量的数据进行处理，然后进行预测。比如输入法，通过收集全世界用户每天的输入、删除、修改信息，分析大众的输入习惯，然后预测“teh”应该是“the”的可能性；再比如十字路就，通过观测行人的性别、行走速度甚至年龄等，分析每个人闯红灯的可能性，然后反馈给汽车

(完整word版)银行行业大数据解决方案

银行行业大数据解决方案 银行大数据时代面临的挑战 1、银行离客户越来越远。在互联网交易链条中，银行所占比重越来越低，这使得银行越来越难以知道客户的消费行为；互联网金融的出现，在未来可能会超过以银行为中心的间接融资和以交易所为中心的直接融资模式，这会使得银行逐渐被边缘化。本质上是因为银行对于客户的了解程度，相对越来越弱。 2、客户不断流失难以挽回。市场竞争越来越激烈，银行意识到客户满意度的重要性，并将提升服务作为工作目标。在具体的操作过程中，银行关注产品特点，从服务质量、客户感知进行调查，试图找到解决办法。但是客户满意度却一直停留在原有水平。客户流失率也在不断上升。本质上是因为银行服务同质化。 3、客户维系成本不断攀升。随着互联网金融各类“宝宝”们冲击银行存款，抬升融资成本，银行越来越难以找到低价优质的资金，客户维系成本也不断攀升。银行客户维系陷入“理财收益高，客户多，收益下降，客户跑”的怪圈。本质上是由于银行无法对客户需求进行及时响应，只能通过价格这一唯一工具进行营销。 银行越来越意识到数据作为核心资产的地位，希望借助大数据的技术，聚合客户在银行内外的种种信息，深入洞察每个客户在银行内外的方方面面，以了解其兴趣、偏好、诉求，从而提供每一个客户个性化的产品与服务。

941大数据服务联盟银行大数据解决方案 941大数据服务联盟基于六年来专注于大数据的应用实践，为银行业提供端到端的整体解决方案，帮助银行实现海量多源异构数据的采集、整合，并运用大数据文本分析和数据挖掘技术，深入挖掘客户特征、需求，从而为银行向客户提供差异化服务和个性化产品、产品创新等提供数据支撑。整体解决方案如下： 银行业大数据应用 1、用户实时行为分析 互联网金融及第三方支付的出现，让银行用户流失严重，同时也更加不了解用户的需求。通过在银行官网、APP上部署采集访问用户实时行为的代码，让银行可了解用户在网上的行为特征、需求，拉近银行和用户的距离，从而为更精细化的服务提供数据依据。 实时行为包括： 用户分析：新增、活跃、沉默、流失、回流 渠道分析：渠道来源、渠道活跃、渠道流量质量 客户留存分析：留存用户（率）

(完整word版)智慧城市大数据平台项目建议书

智慧城市大数据平台 项目建议书 目前国家高度重视智慧城市规划、建设，云数据中心是推动信息技术能力实现按需供给、促进信息技术和数据资源充分利用的全新业态，是信息化发展的重大变革和必然趋势，是智慧城市建设的基础。 智慧城市实现资源整合，城市管理涉及城建、交通、医疗、环保、文化、教育、产业发展、社区管理服务等诸多领域，在传统的城市管理模式下，建立多方协调、资源共享的管理机制相对困难，智慧城市通过建立部门协作、全民参与的公共管理模式，促进官民互动、部门协同、信息共享、政务公开，使碎片化的公共管理和服务资源有效整合，既让政府部门及时摸清群众的需求，又让拉百姓实时了解有关政策，有助于提升政府的效率和决策水平。所以，大数据共享交换平台是智慧城市成败的核心。 DD州为了提高政府办事效能、提升为民服务水平、跟上时代步伐、创新发展，决定开展智慧城市建设工作。云数据中心和大数据共享交换平台作为智慧城市建设的基础核心先行。 一、建设DD州智慧城市云数据中心 （一）建设依据 1.《关于数据中心规划布局的指导意见》（工信部联通[2013]13 号），2013年1月

2.《国家绿色数据中心试点工作方案》，（工信部联节[2015]82 号），2015年3月 3.《国家电子政务总体框架》 4.《国务院关于促进信息消费扩大内需的若干意见》(国发〔2013〕 32号) 5.《国家新型城镇化规划(2014-2020年)》 6.《国家电子政务“十二五”规划》(工信部规﹝2011﹞567号) 7.《基于云计算的电子政务公共平台顶层设计指南》（工信信函 ﹝2013﹞2号） 8.《智慧城市大数据共享交换平台规划指南(试行)》（住建部 ﹝2013﹞） 9.《国家智慧城市试点暂行管理办法》 10.《国家智慧城市（区、镇）试点指标体系（试行）》 11.《关于进一步加强政务部门信息共享建设管理的指导意见》 （发改高技【2013】733号） （二）建设思路 云数据中心的建设应以科学发展为主题，以加快转变发展方式为主线，以提升可持续发展能力为目标，以市场为导向，以节约资源和保障安全为着力点，遵循产业发展规律，发挥区域比较优势，引导市场主体合理选址、长远规划、按需设计、按标建设，逐渐形成技术先进、结构合理、协调发展的数据中心新格局。 规划智慧DD云数据中心的设计、建设基于大数据、云计算、物