能源行业大数据应用融合解决方案

技术创新，变革未来

能源大数据技术的应用与发展

能源大数据技术的应用与发展一、前言在全球迫切需要实现能源转型的发展潮流下，“互联网+”智慧能源已成为广受能源领域关注的热点，能源网与互联网的深度融合是解决当前能源问题，重塑全球能源格局的重要变革力量。能源大数据融合了海量能源数据与大数据技术，是构建“互联网+”智慧能源的重要手段。它集成多种能源（电、煤、石油、天然气、供冷、供热等）的生产、传输、存储、消费、交易等数据于一体，是政府实现能源监管、社会共享能源信息资源、促进能源体制市场化改革的基本载体。同时，能源大数据以数据开放共享为核心理念，是应用互联网机制与技术改造传统能源系统的最佳切入点，是推进能源系统智慧化转型升级的有效手段。进一步地，能源大数据是打破行业壁垒，促进各种能源系统融合的助推剂，将催生一批智慧能源新兴业态，亦是实现能源行业转型升级、打造新的经济增长点的关键技术。为此，本文从能源大数据技术的基本内涵出发，阐述了能源大数据的基本架构及典型特征，总结了国内外大数据在能源领域的应用现状，并探讨了目前我国能源大数据建设中所存在的问题。立足现存问题，对我国下一步能源大数据产业的布局提出了若干发展建议，以支撑“互联网+”智慧能源战略发展。二、能源大数据技术的基本内涵大数据是以整个数据集合为研究对象的一项综合技术，是传感技术、信息通信技术、计算机技术、数据分析技术与专业领域技术的结合，是对传统的数据挖掘、数据分析技术的继承和发展。随着我国“互联网+”在能源行业的深入发展，所衍生的“互联网+”智慧能源融合互联网的思维和技术，改造传统能源的生产、传输、消费、转换、交易等全产业链，依托能源大数据技术，形成能源与信息高度融合、互联互通、透明开放、互惠共享的新型能源体系。面向“互联网+”智慧能源的能源大数据基本架构由应用层、平台层、数据层以及物理层组成，如图1所示。

大数据技术与应用专业建设

大数据技术与应用专业建设调研报告自党的十八大以来，我国提出了实施国家大数据战略的重大决策。国务院和相关部门先后印发了《促进大数据发展行动纲要》、《大数据产业发展规划（2016～2020年）》等指导性文件。各部门、各地方高度重视，据不完全统计，我国已有20多个省级地方和10余个部委出台了本地区、本行业大数据发展规划，我国大数据发展已经正式驶入快车道。 2015年9月5日经李克强总理签批，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统指导我国大数据发展的国家顶层设计和总体部署大数据发展工作。《纲要》提出从政府大数据、新兴产业大数据、安全保障体系三个方面着手推进大数据领域十大工程建设，将我国大数据发展推向了另一个制高点。职业教育服务经济与社会发展，必须紧跟产业发展步伐，随着经济增长方式转变而“动”，跟着产业结构调整升级而“走”，围着企业技能型人才需求而“转”，适应市场的需求而“变”。在大数据技术飞速发展的今天，职业教育必须紧跟大数据产业发展步伐。为了更好地了解相关行业企业对大数据人才的需求，促进大数据技术与应用专业教学及专业建设，大数据技术与应用专业教学资源库建设团队在国内外针对大数据在行业企业的需求开展了调研。

一、调研目的 1、了解大数据行业企业对大数据技术与应用专业人才的需求倾向、人才需求规格预测、就业预测、人才的市场定位等； 2、了解大数据行业企业对大数据技术与应用专业人才培养模式、培养目标的意见，以及对专业知识、岗位分工、职业技能等的要求； 3、了解往届相关专业毕业生在工作单位的表现及用人单位对往届毕业生的工作、岗位能力评价； 4、与相关企业建立校企合作模式，促进教学与社会实践的联系，为大数据技术与应用专业教学资源库的专业建设、课程体系建设及培养模式寻找更完善的发展方向。二、调研方式 1.问卷调查：印制问卷涵寄或面交，请企业相关人员作答。 2.实地调研：教师到企业和用人单位实地调研。 3.座谈调研：邀请用人单位的技术人员、管理人员到系里开展座谈交流。 4.网上调查：到网上搜索有关人才需求、课程设计、教学计划等信息。三、国内外大数据发展现状（一）大数据产业呈现爆炸式增长由IDC和EMC联合发布的《The Digital Universe of Opportunities : Rich Data and the Increasing Value of Internet of Things》研究报告中指出，2011年全球数据总量已达到1.8ZB，并将以每两年翻一番的速度增长，

能源大数据中心建设方案

大数据实验室建设方案

目录 1概述 (3) 1.1建设背景 (3) 1.2建设现状 (4) 2总体设计 (5) 2.1总体架构 (5) 2.2分步实施方案 (6) 2.2.1一期：实现大数据教学实验入口，建立稳定可靠的大数据实验平台 (6) 2.2.2二期：基于大数据领域的深入拓展研究 (7) 3详细设计 (9) 3.1一期建设内容 (9) 3.1.1机房装修建议方案 (9) 3.1.2云存储平台 (25) 3.1.3大数据实验平台 (29) 3.1.4桌面虚拟化 (96) 3.1.5教学云盘 (98) 3.2二期建设内容 (106) 3.2.1深度学习平台 (106) 3.2.2数据立方大数据库 (111) 3.2.3数据挖掘平台 (117) 3.2.4数据可视化 (122) 3.2.5物联网智能硬件服务平台 (127) 4建设意义 (132) 5规格配置 (134)

1概述 1.1建设背景随着移动互联网、云计算、物联网的快速发展，特别是智能手机端博客、社交网络、位置服务（LBS）等信息发布方式的不断涌现，数据正以前所未有的速度在不断地增长和累积，全球在2010年正式进入ZB 时代，根据IDC监测，人类自有史以来所有数据量大约每18 个月翻一番，意味着人类在最近18个月产生的数据量相当于之前产生的全部数据量，预计到2020 年，全球将总共拥有35ZB的数据量，是2010年的近30倍，大数据时代已经来到。在海量数据面前，大数据人才无疑是其中最关键环节之一，然而，不论国内外，大数据人才却紧缺相当稀缺，在未来5-10年，我国大数据市场规模年均增速将超过30%，而大数据人才缺口将突破150万，目前大数据人才平均月薪达1.5万，在BAT发布的招聘职位中，大数据人才超过60%。我校为顺应新形式的发展，着手建立大数据学院，创建大数据实验室、大数据实验平台，开设大数据教学培训，实现我校教学科研一体化流程，将为我校增加学生就业机会和薪资水平，提高师资水平，逐步培养当今互联网时代IT行业的大数据人才起到至关重要的作用。而大数据学科方向是一门交叉专业方向，与不同专业相结合可以发展成特定方向的专业或研究领域。经济金融学、应用数学、统计学、计算机科学等传统专业方向与大数据学科方向相结合表现出多样化的差异特征，包括专业研究方向与社会需求岗位在内。除了课堂学习，通过实验来加深理解和提高实际应用操作能力也是主要途径。调查表明，当前大数据涉及到很多内容，如大数据实验、数据分析、数据挖掘、数据可视化等，其中的很多实验，都无法在我校现有的实验室中完成。因此，我校建设专门的大数据实验室就显得非常重要。

大数据技术与应用专业详细解读

大数据技术与应用专业详细解读大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。专业背景近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测专业发展现状填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几

乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。专业示例笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。

能源行业大数据安全系统解决方案设计

能源行业数据安全解决方案一、能源行业行业背景能源行业是国家的支柱行业，也是政府大力支持的核心产业之一。办公自动化(OA)、生产管理、机械自动化控制、ERP、财务管理等信息化管理手段已在能源行业广泛应用。信息技术的发展对于能源行业有着革命性的意义，为了完善企业生产、管理，发展更新更好更为先进的专业应用平台，企业需要累积大量的信息数据。能源行业已从基础的生产自动化逐步向管理信息化发展，以提高自身在国内国际的竞争力，从而提高企业效益。信息化的发展极大推动了电力、水利、石油、煤矿产业的发展，信息技术大幅度提高企业的内部管理效率、降低管理所需成本、提高生产效率及价值链竞争效率。数据资料在各种系统中起到重要决策依据的能源行业，如何确保数据的安全，完善信息化管理也是目前急需解决的问题。二、需求分析能源行业主要的数据为历史积累数据、生产控制系统数据、企业管理数据、办公文档及财务管理数据等。根据能源行业的自身特点，数据多样化、信息量庞大以及计算机分散是其数据安全管理的难点，各部门、各科室、分支机构地域分散，而如何将分散的数据集中备份、集中管理、防止泄漏是我们解决的重点，下图向您展示了能源行业网络结构图。

根据数据的重要性，需要实现对各服务器数据库、数据进行备份，当服务器数据丢失或损坏时能够以最快速度恢复生产和管理，减少生产中断时间。自动备份企业各部门的办公、管理、财务等数据，有效防止数据丢失或损坏。PYD信息防泄漏系统还能够为企业提供了全面的信息防泄漏保护，有效防止因重要管理数据泄漏造成的不可弥补的损失。三、软件向能源行业提供的全面数据安全解决方案在信息化管理中还意味着有以下令人堪忧的隐患：硬件设备损坏、磁盘逻辑错误、应用程序故障，导致关键数据丢失、业务中断；人为误操作、破坏，导致数据丢失或系统无法正常运行；病毒破坏、黑客攻击、操作系统故障导致数据丢失或损坏；没有预防火灾、天灾等不可抗力灾难对系统构成的威胁；重要管理数据损坏；重要生产、管理数据被窃取; 数据信息的安全性、可靠性和私密性影响企业的生存能力。企业需要信息数据安全的可靠保障，软件为您提供全面的数据安全解决方案。强大的数据安全备份解决方案和信息防泄漏保护方案，为企业信息化发展保驾护航：数据备份 LAN 备份解决方案 NAS存储备份解决方案

工业大数据在工业企业中的典型应用介绍

工业大数据在工业企业中的典型应用介绍工业大数据可广泛应用于企业整个生产过程。下面按照企业生产过程的研发设计、供应链、生产制造、营销与服务环节，对工业大数据的应用场景及其应用进行探讨。 4.1 研发设计环节工业大数据的应用场景在研发设计环节，工业大数据应用主要有产品协同设计、设计仿真、工艺流程优化等。产品协同设计，主要是利用大数据存储、分析、处理等技术处理产品数据，建立企业级产品数据库，以便不同地域可以访问相同的设计数据，从而实现多站点协同、满足工程组织的设计协同要求。设计仿真，是指将大数据技术与产品仿真排程相结合，提供更好的设计工具，减少产品交付周期。如波音公司通过大数据技术优化设计模型，将机翼的风洞实验次数从2005年11次缩减至2014年的1次；玛莎拉蒂通过数字化工具加速产品设计，开发效率提高30%。工艺流程优化，主要是应用大数据分析功能，深入了解历史工艺流程数据，找出工艺步骤和投入之间的模式和关系，对过去彼此孤立的各类数据进行汇总和分析，评估和改进当前操作工艺流程。例如一家排名前五强的生物药品制造商广泛收集与工艺步骤和使用材料相关的数据，应用大数据分析技术，来确定不同工艺参数之间的相关性，以及参数对产量的影响，最终确定影响最大的9种参数，针对与这9种参数相关的工艺流程做出调整，从而把疫苗产量增加了50%以上。 4.2 供应链环节工业大数据的应用场景

供应链环节工业大数据的应用主要体现在供应链优化，即通过全产业链的信息整合，使整个生产系统达到协同优化，让生产系统更加动态灵活，进一步提高生产效率和降低生产成本。主要应用有供应链配送体系优化和用户需求快速响应。供应链配送体系优化，主要是通过RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术获得供应商、库存、物流、生产、销售等完整产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，确定采购物料数量、运送时间等，实现供应链优化。如海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。用户需求快速响应。即利用先进数据分析和预测工具，对实时需求预测与分析,增强商业运营及用户体验。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。 4.3 生产制造环节工业大数据的应用场景在制造环节，工业大数据的应用主要有智能生产、生产流程优化、设备预测维护、生产计划与排程、能源消耗管控和个性化定制等应用。智能生产。就是生产线、生产设备都将配备传感器，抓取数据，然后经过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时监控。

大数据技术与应用专业人才培养方案

附件： 2017年大数据技术与及用人才培养方案一、培养目标本专业培养适应生产、建设、服务和管理第一线需要的，德、智、体、美等方面全面发展的，具有大数据行业对应岗位必备的科学文化知识及相关专业知识，以大数据系统运维与管理、数据处理、数据分析、应用系统开发能力为目标，系统掌握大数据技术与应用专业基本理论、大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算技术等前沿技术，旨在培养适应新形势下新兴的“互联网+”专业，具有良好职业道德和敬业精神的高素质技能型专门人才。二、学制及招生对象（一）学制：三年（二）招生对象：高中毕业生和中职毕业生三、人才培养规格（一）职业面向、预期工作岗位名称 1.主要岗位本专业大数据基础类岗位：大数据文档编写、大数据采集清洗与转换；大数据技术类岗位：大数据系统搭建与运维、海量数据库管理、大数据软件开发、大数据可视化、大数据分析； 2.相关岗位大数据销售服务类岗位：大数据营销、大数据呼叫、大数据售后服务。 3.进阶岗位大数据技术公司管理岗位和高级技术岗位（二）起薪标准 4500元/月（三）人才质量标准 1.知识要求毕业生应具有大数据技术与应用专业必要的基础理论知识，掌握从事本专业领域实际工作的基本能力和基本技能；具备适应生产、管理、服务一线岗位需要的工作能力，具备良好的职业道德与素养。

①掌握本专业培养目标所要求的基础理论知识、专业知识和技能； ②具备一定的英语知识，能够借助工具书阅读理解本专业所使用的常用计算机英语，包括技术性文档和资料； ③掌握计算机方面的专业基础知识，能适应信息化建设； ④掌握Linux平台下大数据平台搭建，数据库系统搭建、优化、管理等方面的专业技能； ⑤掌握大数据技术与应用专业基本的专业技能，能满足大数据岗位的基本素质。 2.能力要求通过三年的学习，学生应具备从事本专业领域相关工作的能力。 ①熟练操作办公自动化软件； ②具备计算机组装、计算机软硬件故障的判断与定位以及故障排除的能力。 ③具备办公自动化设备维护的能力；具备数据库系统管理维护的能力； ④具备非结构化数据处理能力； ⑤具备数据仓库管理基本能力； ⑥具备OOP程序设计能力； ⑦具备Web应用开发能力； ⑧具备Linux Server、Hadoop项目管理维护的能力； ⑨具备数据挖掘、数据清洗、数据可视化的处理能力。 3.素质要求 ①政治思想素质：热爱祖国，拥护党的基本路线。遵纪守法，善于独立思考，勇于创新的精神。具备良好的职业道德与素养。 ②文化素质：具有一定的文化素质修养，诚实守信、礼貌待人、为人谦逊的文明习惯；具有自尊自强、爱岗敬业、勤奋好学、追求进步的品格；具备良好的人际交往与勾通和工作协调能力。 ③业务素质：掌握大数据技术与应用专业的基础理论知识；掌握计算机组装与维护、办公自动化软件操作、办公自动化设备维护、计算机网络系统维护及管理、关系型/非关系型数据库系统维护及管理、Windows/Linux服务器系统配置管理等方面、各类大数据平台搭建管理维护的专业技能的能力。

中国能源大数据应用发展前景预测

中国能源大数据应用发展前景预测能源大数据理念是将电力、石油、燃气等能源领域数据进行综合采集、处理、分析与应用的相关技术与思想。能源大数据不仅是大数据技术在能源领域的深入应用，也是能源生产、消费及相关技术革命与大数据理念的深度融合，将加速推进能源产业发展及商业模式创新。随着信息化的深入和两化的深度融合，大数据在石油石化行业应用的前景将越来越广阔。大数据与能源行业的结合目前主要体现在三个行业。（1）石油天然气产业链与大数据的结合。在油气勘探开发的过程中，可以利用大数据分析的方法寻找增长点，利用大数据平台可以帮助炼油厂提高炼化效率，也可帮助下游销售挖掘消费规律，优化库存，确定最佳促销方案。（2）智能电网：利用大数据实时监测技术监测家庭用电量特征，帮助电力公司调配电力供给，为客户提供最佳用电方案。通过错峰限电，用户会在电力成本低的时间段使用，避免了高峰时期电力负荷过重的局面，未来消费者对于能源的利用会有更多经济性的选择。（3）风电行业：进行风电场分布式风机的在线监测，周期性及瞬时的实时数据采集和在线分析，生成警报、允许维护人员可视化和管理数据，简化大规模监测系统的部署。油气行业传统的勘探开采理论面临瓶颈，从传统地质，到开发地质再到石油储藏描述，油气开发理论已经不能满足提高产量的需求。而这一传统行业恰恰积累了大量的数据，大数据的出现为油气的二次开发，甚至三次、四次开发，提供了更多的可能性。不同的油田之间可从油气勘探历史上积累的数据中寻找一定的规律，并发现新的增长点。另外，在炼化、油品零售领域大数据的应用也比较广泛。诸如炼厂炼油过程中收集的数据，油品零售站的用户数据等，对同行业有很大的借鉴意义。智能电网对于大数据的需求也很强烈。国家对于智能电网的推广也为大数据的应用奠定了基础。这些数据需求包括消费者用电的规律、家用电器的耗能数据等。未来电厂和个人用户都将受益于电力大数据。风电行业涉及硬件较多，而且分布区域较广，因此也刺激了对大数据的需求。分布在野外的风电机组产生大量的数据，通过传感器传回到数据中心，利用大数据技术实时分析发电量，并据此预测可能发生的问题。这样的数据对于世界各地的风电场都有很大意义，能够从很大程度上提高发电效率。未来在风电机组领域的数据交易将会非常活跃，企业用户将成为交易主体。中国能源消耗一直以煤炭为主，近年来天然气、风电、水电等清洁能源占比缓慢提高。煤炭从2008年的占比70.3%降至2013年的66.0%，石油的消耗量始终保持在18%上下，天然气由2008年的占比3.7%升至2013年的5.8%，水电、风电、核电从2008年的7.7%升至9.8%。煤炭的主导地位短期内不会产生太大变化。受国家环保政策支持，预计未来天然气等清洁能源的消耗量将逐渐增大。据调查机构BP最新发布的2035世界能源展望，煤炭从2000年以来增长最快的化石燃

大数据技术与应用专业讲课稿

大数据技术与应用专业建设方案北京四合天地科技有限公司 2018年6月

目录 1项目背景 (4) 1.1行业背景 (4) 1.2政策导向 (5) 2人才培养方案 (6) 2.1行业人才需求 (6) 2.2大数据岗位设置 (9) 2.2.1Hadoop运维工程师 (9) 2.2.2大数据开发工程师 (9) 2.2.3数据采集工程师 (10) 2.2.4系统开发工程师 (11) 2.3大数据人才基本技能要求 (11) 2.4人才培养目标 (12) 2.5人才培养策略 (12) 3教学现状分析 (13) 3.1教学科研难以保证 (13) 3.2实训环境缺失 (13) 3.3实训内容不足 (13) 4课程体系建设 (14) 4.1培养目标 (14) 4.2课程设置 (14) 5实训室建设 ............................................................................................... 错误!未定义书签。 5.1设计理念..................................................................................................... 错误!未定义书签。 5.1.1以就业为导向...................................................................................... 错误!未定义书签。 5.1.2以能力为本.......................................................................................... 错误!未定义书签。

能源领域大数据应用前景思考

能源领域大数据应用前景思考 “十三五”是全面建成小康社会的决胜阶段，是中国经济发展的战略调整和转型机遇期。“创新、协调、绿色、开放、共享”是中国供给侧结构性改革的指针，加速能源结构调整和全面推进生态文明建设。然而在当今这个数据量极速膨胀的时代，大数据成为了炙手可热的名词。当人们充分享受信息化带来的信息便利和共享快捷时，数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，而能源行业作为国民经济与社会发展的基础，也正在受到大数据的深刻影响。一、能源行业大数据的发展现状 2016年是“十三五”的开局之年，临河区现代农牧业扎实推进。实现农业增加值45.5亿元，同比增长5%。大破大立整理土地17.5万亩。新增设施农业5657亩，累计达到4.3万亩，利用率95.6%，自来水生产量***，其中灌溉用水***。规模以上工业实现增加值88亿元，可比价增速9%，两项指标增速均居全市首位，用水量****。在国家流域限批政策引导下，全区重点加强城市污水治理设施建设和环境污染防治工作，节能降耗取得了显著成效，顺利完成了“十三五”开局年的任务。二、产业政策及规划

能源大数据理念是将农业、工业、第三产业等能源领域数据进行综合采集、处理、分析与应用的相关技术与思想。能源大数据不仅是大数据技术在能源领域的深入应用，也是能源生产、消费及相关技术革命与大数据理念的深度融合，将加速推进能源产业发展及商业模式创新。随着信息化的深入和两化的深度融合。大数据与能源行业的结合目前主要体现在三个行业。（一）农业产业与大数据的结合。农业始终是我区的发展基础和最大优势。加快推动农牧业向特色、高效、生态发展转型；夯实农业基础，可以利用大数据分析的方法创新运作方式，推进农业基础设施建设。利用大数据平台可以全面掌握斗农毛渠状况并进行疏通，修缮桥涵口闸，确保灌排系统运行安全。也可加大农业面源污染防控，科学合理控肥控药，确保土净田洁。（二）工业产业与大数据的结合。工业是我区的短板，也是加快崛起的希望所在。利用大数据分析加快实现传统产业向新型化转型，优先服务存量企业，积极构建“亲”“清”政商关系。通过大数据分析联邦制药企业，帮助其实施环保设施技术改造，全面释放产能；通过对停产企业分析，帮停产企业通过兼并合理重组、优化升级。开展多种形式的政企对接活动，以转型升级为主攻方向，引导企业建立研发、创新体系，未来企业对于能源的利用会有更多经济性的选择。

工业大数据应用

工业大数据应用 “数字化工厂”展现了信息化制造的强大魅力，“互联工厂”模式给人们无限的想象空间。工业自动化、数字化等作为“智能制造”的关键技术，大数据、人工智能在新一轮革命发展浪潮下必将成为重要的角色。新一代信息技术为核心的第四次工业革命已经悄然开始，为适应并引领新工业革命的浪潮，美国推出“再工业化”，德国提出“工业4.0”，作为世界制造大国的中国制定了“中国制造2025”并把“智能制造”、“大数据”、“人工智能”定为中国未来的主攻方向，中国制造业进入了转型升级的重要发展阶段。在工厂里，每一台自动化设备均由PLC、变频器、工控机、传感器、人机界面、伺服与运动控制、机器视觉等基础工控元件构建而成，设备与设备之间通过工业以太网连接，所有的机器设备互联组成井然有序的生产系统，再由MES、PDM/PLM、ERP、CAD/CAE/CAM/CAPP、SCADA等信息管理软件进行统筹，最终形成所谓的“智能制造”工厂解决方案。中国“智能制造”转型带来了巨大的自动化市场需求。早在几年前，德国政府推出了“工业 4.0”的计划，通用电气GE 提出了“工业互联网”的愿景，信息技术在工业领域上应用研究已积累数年。工业大数据生态要求企业有能力平台化，不管企业是生态的主导者还是参与者，工业大数据将来肯定是一种生态存在业态，只不过各家企业在其中的角色是不同的。基于云平台构建的制造企业的大数据的意义-bonc云平台

产品营销：大数据分析结果为制造企业提供针对性推销、定向研发、智能维保等服务。设备远程故障诊断分析：大数据预测设备未来可能出现故障的时间，提供避免风险的解决方案，消除设备故障停机给客户带来的损失。客户体验：在移动端建立企业宣传平台，以场景化方式让客户参与产品的认知，增加品牌的传播效果。技术创新：借助平台的专家经验共享、智能决策库的建立，提高运维领域的装备管理水平，降低行业运营成本。节约能耗：通过数据集的切分和规律查找，帮助找到最优化的数据集，实现人员投入及控制过程的节能提效。具有理想的工业大数据企业也许也要经历这样的过程，他们需要通过单个项目帮助企业完成内部的纵向集成，然后把解决方案产品化和平台化，进一步延展自己的核心竞争力。

大数据技术与应用专业人才需求分析和预测性调研报告

大数据技术与应用专业人才需求分析和预测性调研报告一、调研情况分析 (一)政府发展规划与政策动态推动大数据产业持续健康发展，是党中央、国务院作出的重大战略部署，是实施国家大数据战略、实现我国从数据大国向数据强国转变的重要举措。日前，工业和信息化部正式印发了《大数据产业发展规划（2016－2020年）》（以下简称《规划》），全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作，加快建设数据强国，为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。 2018年，贵州提出“万企融合”大行动，计划用五年时间，带动10000家企业通过应用大数据技术，提升企业数字化、网络化、智能化水平，实现发展新增长、服务升级。有预测称，这次行动将在贵州形成超过1200亿美元的市场。 (二)市场需求和行业发展趋势 1）大数据市场需求大数据经过前几年的概念热炒之后，逐步走过了探索阶段、市场启动阶段，当前已经在接受度、技术、应用等各个方面趋于成熟，开始步入产业的快速发展阶段。大数据巨大的应用价值带动了大数据行业的迅速发展，行业规模增长迅速。截至 2014 年，全球大数据市场规模已经成长到300 亿美元的空间，预测到2017 年全球大数据技术和服务市场的2018 年的复合年增长率将达到26.4%，规模达到415 亿美元，是整个IT 市场增幅的6 倍。大数据市场规模在2020 年有望达到611.6 亿美元，符合年增长率将达到26%。中国大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。“大数据”已成为一个热门词语高频出现在各种场合，其专门人才已不能满足市场需求。经过专门调研数据显示，大数据人才岗位缺口2018年高达150万，俱预测2025年中国大数据人才缺口达到200万，这给高校和人力资源企业的一个很大的优惠。未来几年人才需求将持续走俏。引进和培养1000

大数据技术与应用

附件25：高职电子信息大类大数据技术与应用赛项技能竞赛规程、评分标准及选手须知一、竞赛容赛项名称：大数据技术与应用赛项容：以大数据技术与应用为核心容，重点考察参赛选手在Hadoop平台环境下，对于大规模并行数据处理以及存计算技术的应用能力。具体包括： 1. 掌握Hadoop平台环境部署与基本配置，了解基于大数据计算平台的常见应用； 2．综合利用numpy、pandas、matplotlib、scikit 模块和MapReduce技术、分布式存储系统HDFS、分布式计算框架MapReduce/Yarn、数据仓库Hive、Python 等开发语言工具和技术，匹配和连接数据源，实现大数据的采集，提取、清洗、转换、分析、挖掘操作，产生分析结果，并且实现可视化呈现。 3．依据项目应用需求和分析结果，完成数据分析报告的编写。二、竞赛方式本赛项为团体赛，每支参赛队由3名参赛选手组成。三、竞赛时量竞赛时间4小时，竞赛连续进行。四、名次确定办法名次确定办法原则上按照竞赛总成绩从高分到低分排序确立选手名次。总成绩相同时，完成时间较短者名次列前；成绩和完成时间均相同时，操作过程较规者名次列前。五、评分标准与评分细则 1．评分标准本赛项总分为100分，采取分项计分制（表1）。

2．评分细则竞赛成绩评定实行“裁判长合权负责制”，负责组织评分裁判进行成绩评定。评分裁判负责对参赛队伍（选手）的比赛作品、比赛表现按赛项评分标准进行评定。成绩评定根据竞赛考核目标、容对参赛队或选手在竞赛过程中的表现和最终成果做出评价。本赛项的评分方法为现场评分和结果评分，现场评分为5分，由现场裁判根据参赛队的操作规以及综合表现情况进行评分；结果评分为95分，依据赛项评价标准，对参赛选手提交的竞赛成果进行评分。

“大数据”技术在工控行业中的应用研究

《自动化博览》杂志约稿 “大数据”技术在工控行业中的应用研究中国自动化学会专家咨询工作委员会孙柏林 “大数据”时代的脚步已悄然而至，“大数据”（Big Data）已迅速成为近期争相传诵的热门科技概念。未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代。专家们认为：“‘大数据’技术就是下一个经济、国防、安全、社会活动等领域的制高点！”“大数据”是继云计算、物联网之后信息技术领域的又一热点，“大数据”时代的来临，给各行各业带来了根本性变革，让所有人都看到了“大数据”的挑战与机会。对于工业控制行业同样也是如此。本文即从《“大数据”技术及其在工控行业中的应用研究》的角度来探讨一下“大数据”技术问题。一、吹响大数据“集结号”！ “大数据”（Big Data）这所以会成为热点，主要应归因于近年来互联网、云计算、移动和物联网的迅猛发展。无所不在的移动设备、射频识别技术（RFID）、无线传感器每分每秒都在产生着成千上亿的数据，数以亿计用户的互联网服务时时刻刻都在产生巨量的数据，需要处理的数据量实在是太多、增长实在是太快了，而业务需求和竞争压力对数据处理的实时性、有效性又提出了更高要求，传统的常规技术手段根本无法应对“大数据”浪潮。国际数据公司（IDC-- International Data Corporation）预计，大量新数据无时不刻不在涌现，它们以每年50%的速度在增长，或者说每两年就要翻一番多。人类社会发展的核心驱动力，目前，已由“动力驱动”转变为“数据驱动”；经济活动重点，已从材料的使用转移到“大数据”的使用。“大数据”正在成为各个业界的焦点话题。2012年1月，在瑞士达沃斯举行的世界经济论坛上，“大数据”是框定的主题之一。该论坛的一份报告，《大数据，大影响》，宣告了“大数据时代”的到来！今天已经进入“大数据”时代，身边的一切都在“大数据”范围内。人们似乎再也没有什么秘密可言，各种信息都暴露在“大数据”之中。“大数据”几乎是无处不在。传统行业创新升级，“大数据”成背后推手！企业必须直面“大数据”的挑战。二、关于“大数据”的基本认识㈠“大数据”的定义什么是“大数据”？从一般意义上说，“大数据”是指那些超过传统数据库

工业大数据案例

工业大数据案例 This manuscript was revised by the office on December 10, 2020.

大数据技术在新工业革命中将扮演着重要的角色。制造业大数据应用覆盖工业的研发设计、生产制造、供应链管理、市场营销和售后服务等产品生命周期的各个环节。在研发设计环节，可满足工程组织的设计协同要求，评估和改进当前操作工艺流程，从而提供更好的设计工具，缩短产品交付周期。在生产制造环节，可综合大量的机器、生产线、运营等数据的高级分析实现制造过程优化。在供应链管理环节，制造业大数据主要用于实现供应链资源的高效配置和精确匹配。在市场营销环节，可利用大数据挖掘用户需求和市场趋势，找到机会产品，进行生产指导和后期市场营销分析。同时大数据也是推进传统制造业转型升级的重要工具。因此在新工业革命的世界竞争中，制造业大数据必将是各国信息技术企业竞争的焦点。要迎接新工业革命的挑战，必须发展制造业大数据。制造业大数据的特点：从制造业大数据的特点来看，它符合大数据定义中的4V特点，数据规模大（Volume）、处理速度快（Velocity）、数据多样化（Variety）、数据价值密度低（Value）. 从规模来看，工业数据的主体，是由机器设备所产生的数据量远超过其它行业以人为主要产生的数据量。以风力发电机为例，终端正常状态下每秒会产生一个数据包，这个数据包包含500个左右的测点数据。如果全部数据需要处理与存储，那么1000台风机发电机产生的测点数据每秒可高达50万个。而无论是大型的风电场运营企业还是风电设备制造商，其需要监控的风机都会达到数千甚至上

工业大数据采集特点及技术应用介绍

工业大数据采集特点及技术应用价值介绍大数据应用的第一步就是采集数据。巧妇难为无米之炊，数据采集的完整性、准确性，决定了数据应用是否能真实可靠的发挥作用。大数据时代的数据采集有如下三个特点： 1）数据采集以自动化手段为主，要尽量摆脱人工录入的方式； 2）采集内容以全量采集为主，要摆脱对数据进行采样的方式； 3）采集方式多样化、内容丰富化，摆脱以往只采集基本数据的方式。从采集数据的类型上看，不仅要涵盖基础的结构化交易数据，还将逐步包括半结构化的用户行为数据，网状的社交关系数据，文本或音频类型的用户意见和反馈数据，设备和传感器采集的周期性数据，网络爬虫获取的互联网数据，以及未来越来越多有潜在意义的各类数据。 2.常见数据采集技术传统的数据采集方法包括人工录入、调查问卷、电话随访等方式，大数据时代到来后，一个突出的变化是数据采集的方法有了质的飞跃，下面所介绍的数据采集方式的突破直接改变着大数据应用的场景。移动互联网的兴起让面向移动设备的数据采集技术有了迅速发展，目前使用最多的常称为Android或iOS的采集SDK，这种技术能帮助统计APP的基础数据，包括用户数、活跃情况、流失比例、使用时长等；用户的位置、安装列表、通讯情况等通过授权也可以采集。网络爬虫是

另一类广泛使用的互联网采集技术，常被用于进行大规模全网信息采集、舆情监控、竞品分析等领域。物联网也和大数据息息相关，因为物联网的关键技术之一是无线射频标签：当安装有RFID微型标签的读卡器在近距离发出信号时，带有RFID的物品能自动返回其唯一的序列号，这样就能实现自动大批量辨识物品信息的工作。RFID技术解决了物品信息与互联网实现自动连接的问题，结合后续的大数据挖掘工作，能发挥其强大的威力。在工业制造业里，传感器是另一类常见的大数据采集装置，它能将测量到的信息按一定规律变换为电信号输出，通常用于自动检测和控制等环节。传感器的种类极为丰富：大到机械设备、汽车、飞机、建筑物，小到一部智能手机、一个智能设备，都可以安装很多种传感器，传递温度、压力、位置、位移、光敏、距离、化学感应、生物、磁场等各类信号。未来携带传感器大数据平台的智能设备将越来越多，基于传感器数据的大数据应用才刚刚起步，如智能医疗，智慧城市等，这方面有着广阔的前景。 3.数据存储技术的发展和演进传统企业信息化系统采用关系数据库来进行数据存储，其中规模较大的通常被称为“数据集市”。随着采集数据的种类越来越多，部分行业领先的公司看到了把不同数据集市集中到一个大系统中的价值，这

2018级大数据技术与应用专业人才培养方案

优质参考文档附件： 2017 年大数据技术与及用人才培养方案一、培养目标本专业培养适应生产、建设、服务和管理第一线需要的，德、智、体、美等方面全面发展的，具有大数据行业对应岗位必备的科学文化知识及相关专业知识，以大数据系统运维与管理、数据处理、数据分析、应用系统开发能力为目标，系统掌握大数据技术与应用专业基本理论、大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算技术等前沿技术，旨在培养适应新形势下新兴的“互联网+”专业，具有良好职业道德和敬业精神的高素质技能型专门人才。二、学制及招生对象（一）学制：三年（二）招生对象：高中毕业生和中职毕业生三、人才培养规格（一）职业面向、预期工作岗位名称 1. 主要岗位本专业大数据基础类岗位：大数据文档编写、大数据采集清洗与转换；大数据技术类岗位：大数据系统搭建与运维、海量数据库管理、大数据软件开发、大数据可视化、大数据分析； 2. 相关岗位大数据销售服务类岗位：大数据营销、大数据呼叫、大数据售后服务。 3. 进阶岗位大数据技术公司管理岗位和高级技术岗位（二）起薪标准 4500元/月（三）人才质量标准 1. 知识要求毕业生应具有大数据技术与应用专业必要的基础理论知识，掌握从事本专业领域实际工优质参考文档作的基本能力和基本技能；具备适应生产、管理、服务一线岗位需要的工作能力，具备良好的职业道德与素养。

①掌握本专业培养目标所要求的基础理论知识、专业知识和技能； ②具备一定的英语知识，能够借助工具书阅读理解本专业所使用的常用计算机英语，包括技术性文档和资料； ③掌握计算机方面的专业基础知识，能适应信息化建设； ④掌握LinuG 平台下大数据平台搭建，数据库系统搭建、优化、管理等方面的专业技能； ⑤掌握大数据技术与应用专业基本的专业技能，能满足大数据岗位的基本素质。 2. 能力要求通过三年的学习，学生应具备从事本专业领域相关工作的能力。 ①熟练操作办公自动化软件； ②具备计算机组装、计算机软硬件故障的判断与定位以及故障排除的能力。 ③具备办公自动化设备维护的能力；具备数据库系统管理维护的能力； ④具备非结构化数据处理能力； ⑤具备数据仓库管理基本能力； ⑥具备OOP程序设计能力； ⑦具备Wet应用开发能力； ⑧具备LinuGServer、Hadoop项目管理维护的能力； ⑨具备数据挖掘、数据清洗、数据可视化的处理能力。 3. 素质要求 ①政治思想素质：热爱祖国，拥护党的基本路线。遵纪守法，善于独立思考，勇于创新的精神。具备良好的职业道德与素养。 ②文化素质：具有一定的文化素质修养，诚实守信、礼貌待人、为人谦逊的文明习惯；具有自尊自强、爱岗敬业、勤奋好学、追求进步的品格；具备良好的人际交往与勾通和工作协调能力。 ③业务素质：掌握大数据技术与应用专业的基础理论知识；掌握计算机组装与维护、办公自动化软件操作、办公自动化设备维护、计算机网络系统维护及管理、关系型/ 非关系型数据库系统维护及管理、 Windows/LinuG 服务器系统配置管理等方面、各类大数据平台搭建管理维护的专业优质参考文档技能的能力（四）职业岗位资格证书

大数据技术与应用专业培养方案

大数据技术与应用专业培养方案一、专业名称及代码专业名称：大数据技术与应用专业代码：610201 二、教育类型及学历层次教育类型：高等职业教育学历层次：大专三、招生对象及学制招生对象：普通高中毕业生或同等学历者学制：三年四、就业范围及主要岗位就业范围：在各类企事业单位、政府机关以及IT行业从事大数据系统搭建、测试、管理、运维和大数据分析等相关工作。主要岗位： 1、大数据架构工程师

2、大数据开发工程师 3、大数据分析工程师 4、售前工程师 5、销售支持工程师 6、运维工程师 7、售后技术工程师五、培养目标及规格（一）人才培养目标本专业以服务吕梁、山西省及周边省市经济社会发展为宗旨，面向大数据行业，培养德智体美全面发展和身心健康，践行社会主义核心价值观，具备良好职业道德和诚信品质，掌握计算机技术、Java开发、Mysql数据库、Linux操作系统、数量统计等基础知识、会部署和使用Hadoop及Spark身体系统的常用组件，会使用网络信息采集和页面数据抓取工具，会使用SPSS等数据分析软件，具备对大数据下信息采集、预处理、储存、处理、分析、可视化等技术。本专业毕业生能胜任政府、企事业单位、社会组织等部门的大数据系统测试、管理运维、大数据分析、数据可视化等技术工作。（二人才培养规格 1、工作岗位描述（见表1） 2、能力结构与要求（见表2）

3、职业能力证书（见表3）表1 大数据技术与应用专业面向的工作岗位

表2 大数据技术与应用专业人才能力结构与要求

表3 大数据技术与应用专业职业能力证书考核安排六、课程设置、时间分配、教学进程及实践性教学（见表4、表5、表6）本专业总课时为2840 节，其中理论课时926 节，占总课时的 32.6%，实践课时1914 节，占总学时的67.4%。