工业数据智能安全云平台方案

工业数据智能安全云平台方案
工业数据智能安全云平台方案

工业数据智能安全云平台方案

一、项目概况

中车株洲电力机车研究所有限公司(中车株所)始创于1959 年,前身是铁道部株洲电力机车研究所,现为中国中车股份有限公司一级全资子公司。2016 年,公司销售收入达到320 亿元,位列湖南企业前15 强,株洲市第一。中车株所具备强大的自主研发与创新能力,已构建完成在轨道交通装备牵引传动与控制系统领域的自主创新研发平台,是中国轨道交通电气系统集成解决方案的首选供应商。

在向互联化、智能制造方向发展的过程中,轨道交通产业链重构转型,利益共享、风险同担。轨道交通整车与零部件厂商协作关系越来越趋向合作竞争,在产业链发挥各自的优势;客户多样化需求促使整车制造商与模块供应商在开发、制造、服务方面的紧密合作。产业生态系统互联意味着数据的互通,数据的互通也加剧了泄露风险。近两年,全球针对制造业的数据泄露事件多达2000 余起。为助力中国制造2025,提升自身的信息安全水平、促进信息安全技术创新,中车株所决定依托敏捷科技在企业内部建立具有中车株所特色的工业数据智能安全云平台。及交付、运营,努力实现全数字化驱动。“十二五”期间,中车株洲所通过开展产

1. 项目背景

中车株所具备强大的自主研发与创新能力,从设计到生产制造、检验检测以品研发设计数字化工作,各新产品设计周期普遍缩短了约30%,工程更改减少了约20%,研发成本降低了约10%,大大提高了企业技术创新的水平和能力。中车株所产线通过信息化和自动化手段升级,从人、机、料、法、环、测的维度进行全面质量管理,促进基础管理与技术的提升和优化,实现生产过程和生产管理的智能化。

中车株所目前已经建成涵盖轨道交通及工业领域大数据存储管理与分析挖掘业务,可支持海量工业设备数据接入的大数据平台,实现了打通设计、制造、物流、售后、质量等各个领域的关键数据,并形成闭环,产生服务价值。然而,轨道交通行业的特点是资产密集、长周期运营,而且信息非常分散,这就导致它对产品的质量和安全方面要求比较高。中车株所在追求企业转型升级的同时,对工控系统安全的认识达到了一个新的高度。积极推进企业级系统集成,实现生产

和经营的无缝集成和上下游企业间的信息共享,开展基于横向价值网络的协同创新,在企业间的设计协同、制造协同方面逐步由原来的纸质信息传递,转变为以三维设计模型为核心的电子文件交换,带来了便利的同时,也带来了商业秘密泄露、图纸数据随意篡改、电子文件残留等数据安全风险,需要搭建一套轨道交通行业数据安全云平台。

敏捷科技充分结合中车株所轨道交通工业互联网系统的实际情况,有针对性

的制定具体解决方案:

(1)构建轨道交通行业面向工业设计数据全生命周期安全管理的解决方案,为

企业间的高效协同提供一个安全平台。

(2)全面构筑轨道交通行业工业数据智能安全云平台,确保工业设计环境中上

下游企业在高效协同的同时,减少数据泄露风险,确保轨道交通行业向数字化、智能化、绿色化安全转型升级。

(3)确保云平台上各项云应用数据全生命周期的安全可控。

2.项目简介

本项目借助敏捷科技核心专利技术,基于我国密码标准算法构建。通过终端数据智能安全防护、网络数据安全防护、因公外出数据、云平台数据安全管控防护等数据防护作用,确保中车株所工业设计环境中上下游企业在高效协同的同时,防止商业秘密数据外泄、防止数据恶意篡改、减少图纸数据大范围分发的数据残留风险。

3.项目目标

1、提高中车株所工业互联网系统信息安全防护能力和高效协同管理水平。

对系统敏感数据进行智能识别、分级加密、权限管控,全方位提高自身信息安全管控能力,有效解决中车株所内部合法用户有意或者无意的信息泄漏。

2、满足合规性要求

满足工信部《工业控制系统信息安全行动计划(2018-2020 年)》及相关指南要求,落实工控系统常态化检查评估、风险通报、事件应急等工作,同时加强工控系统使用人员的安全意识及技能培训。

3、数字中车战略目标的契合

集团先后对各子公司开展了安全性评价标准查评,并与敏捷科技合作,对系统进行数据防泄漏体系建设工作。

二、项目实施概况

本项目在工业互联网体系架构的基础上应用了基于工业控制系统的防护手段,针对工业设计数据面临的威胁,借助敏捷科技核心专利技术“电子文件安全标签”、“高速高通云存储加密技术”,基于我国密码标准算法构建,通过阅后即焚、安全云盘、数字签名、透明加密等功能,构建了面向工业设计数据全生命周期安全管理的解决方案,确保中车株所智能制造数据集中管控的同时实现安全可靠管理,有效保护中车株所的核心资产、知识产权及其它相关数据。

1. 项目总体架构和主要内容

图1 总体架构图

(1)终端数据智能安全防护:包括数据智能安全子系统、终端虚拟化桌面子系统、终端桌面安全子系统、终端外设控制子系统、文件透明加密子系统等五个子系统,有效防止机密信息泄漏。

(2)网络数据安全防护:提供虚拟安全网络子系统,确保具体业务应用系统环境的专用性和“干净性”,实现了基于具体业务应用系统的动态“专网专用”,也从安全管理角度上对网络数据进行安全精细化管理。

(3)平台数据及因公外出数据使用安全管控防护:实现对移动设备在外使用过程中全程保护,有效的杜绝外出人员主动和被动的数据泄密,实现了外出移动设备的授权使用、安全认证和电子文件的便捷高效、安全可用。

图2 电子文件外出使用安全管控系统拓扑图

2. 应用场景

针对工业设计数据面临的三大威胁,工业数据智能安全云平台构建了面向工业设计数据全生命周期安全管理的解决方案,包括工业图纸协同研发设计环节的安全可控,及图纸下单给外协方的电子商务结算环节、出图进行资源调配确定生产计划环节,直至下发至智能车间生产环节,及后续产品发布环节的图纸安全控制问题。

图 3 安全协同设计图

随着市场竞争的日趋激烈和中车株所信息化的发展,跨专业、跨地域的基于网络化协同设计极大地缩短产品设计和研发周期,快速研发出适应市场变化和需求的产品,提高企业的竞争能力。项目所在的上下游企业通过商务往来沟通项目

设计需求调研,并进行项目可行性分析,在确认项目可行后设计人员进行样本设计,并分发给上下游企业进行图纸校验,校验无误后进行试制、定型。从需求、可研、设计、试制、定型的全过程会产生一系列数据,这些数据在项目各环节经多个上下游企业流转,中车株所工业数据智能安全云平台确保协同设计过程中数据从产生、流转、存储和利用都处于安全管控之下,确保协同设计数据全生命周期的安全无泄漏。

图 4 安全协同制造图

通过协同制造,中车株所各上下游企业间可以进行生产进度信息的高度、实时共享,实现其透明化。同时,项目相关企业的生产过程数据信息在网络协同制

造链中顺畅流动,可以大大提升智能制造的效率。设计部门将设计图纸通过工业数据智能安全云平台安全分发给各协同制造生产零件企业进行生产制作,给外协企业的机密文件进行授权,非授权人员无法使用文件,授权时可设置时间、次数,不同的外协企业获取文件后必须通过各自特定的外发浏览插件打开外发文件,而且文件受到严格的权限控制,阻止了文件从外协企业泄密。

图 5 智能防泄漏应用场景

图 6 核心数据强制加密保护模式

图 7 终端数据智能防泄漏保护模式

3. 安全及可靠性

图 8 多种系统集成模式

敏捷科技在数据管理及数据安全方面已经有十余年的开发经验,并积累了大量的客户案例与客户需求。本项目的研究试验将依据敏捷科技现有的大量客户基础和客户需求,采取自主创新开发模式开展。

(1)首先,我们将通过调查国内若干典型企业,充分了解企业对系统的需求。总结已有的研究成果,吸取新的技术及新的需求,保证有一个高的技术起点而不是从零开始。

(2)其次,我们将参照有关的技术标准规范,跟踪技术最新的发展方向,为用户提供一个先进的、可扩展的、开放的数据安全平台。

(3)此外,在软件的开发方面我们将实施严格的软件工程管理,组织多家用户实施及测试,确保产品的质量。

(4)最后,我们将真正实行切实的产业化运行机制及可持续发展的技术支持。

项目所采用的内核级主动加密、应用软件指纹识别的加密槽等技术通过科技成果鉴定属国内外首创,填补了智能制造安全领域的技术空白,弥补高端和前沿研究开发方面的不足。

三、下一步实施计划

1.加大工业互联网安全技术研发力度

大力开展工业数据安全前沿技术的攻关工作,研发自主可控且满足工业互联网特点的专用数据安全防护工具,提升工业设计协同平台数据分析能力,实现全方位感知工业数据安全态势。

2.建立纵深防御机制

按照“双网双机、分区分域、等级防护、多层防御”的指导方针,建立健全企业信息安全纵深防御体系,防止信息网络瘫痪、防止应用系统破坏、防止业务数据丢失等,以确保信息系统安全稳定运行,确保业务数据安全。

四、项目创新点和实施效果

1.项目先进性及创新点

(1)创新关键技术

●数据加密技术、数据传输安全和身份认证管理。

●数据挖掘技术、分布式索引检索技术。

●移动办公、嵌入式技术。

(2)可以生产全系列的工业互联网数据安全产品

●提供全系列工业互联网数据安全产品,可以满足不同工业设计系统信息安全

防护项目的需要。

●工业互联网数据安全产品覆盖了整个生产监控系统的核心部分。

(3)满足高性能要求的数据集中管控平台技术

●提升了现有PC 的使用效率,实现了IT 部门对分散的PC 的集中式管理。

●增加了高度安全性和灵活性。

●使用习惯的无需改变、PC 应用的无缝兼容、个性化桌面应用的灵活调用。

(4)持续的先进技术支持

●针对云计算环境下非结构化数据与结构化数据的透明加密处理。

●基于分区分域分级设计的云安全运维与安全管理。

2.实施效果

敏捷科技工业数据智能安全云平台在中车株所上线应用以来,实现了企业内部及产业上下游、跨领域生产设备与信息系统的互联互通、资源共享、数据集成安全共享,提高了企业数据安全防御能力,推动株洲的轨道交通产业,企业与企业之间、企业与政府之间的良性互动,为促进全国工业互联网行业持续健康发展提供有力支撑。

商业智能BI 数据分析平台解决方案

文档收集于互联网,已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持. 0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑. 数据分析平台 解决方案 成都四方伟业软件股份有限公司 2017年1月 目录 1.背景概述 (5) 2.现状分析 (6) 2.1.主流BI模式 (6) 传统BI模式 ................................................................................. 敏捷BI模式 (7) 2.2.平台推荐模式 (8) 3.整体需求 (10) 3.1.数据源支持 (10) 3.2.自助式查询 (10)

文档收集于互联网,已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑. 3.3.OLAP联机分析 (11) 3.4.UI编排功能 (12) 3.5.丰富的组件 (13) 3.6.多种展示方式 (13) 3.7.外部数据服务 (14) 4.总体设计 (15) 4.1.数据分析 (16) 4.2.设计运行 (16) 4.3.系统管理 (16) 4.4.可视化展示 (16) 5.功能设计 (17) 5.1.数据分析 (17) 多数据源 ..................................................................................... 数据建 模 ..................................................................................... 多维BI分 析 (18) 5.2.设计运行 (20) 文档收集于互联网,已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持. 0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑.

商业智能FineBI行业应用解决方案

商业智能FineBI行业应用解决方案 目录 商业智能银行业应用方案 (2) 商业智能地产行业应用方案 (4) 商业智能制造业应用方案 (6) 商业智能税务行业应用方案 (9) 商业智能汽车行业应用方案 (13) 商业智能电信行业应用方案 (15)

商业智能银行业应用案例 随着银行信息化的不断深入,银行积累的数据越来越多,面临着“数据爆炸”和“信息缺乏”的矛盾;另一方面,在目前复杂的商业环境中,无知或一知半解做出的决策是现代银行的最大威胁。而商业智能的最大优势就是充分利用银行在日常经营活动中搜集和积累的大量数据,并将他们转化为信息和知识来为银行找出市场发展趋势和经营上的问题,发现市场机会,帮助银行企业从数据中“挖金”。 在刚刚结束的亚太银行IT价值高峰论坛上,对于提升银行企业信息化水平,实现数据价值变现,各企业IT管理者一致认为商业智能在银行业信息化数据管理中发挥着重大作用。整合数据,统一门户 商业智能系统的建立,一来是提供一个数据分析平台,为业务部门更好的分析商业特征。比如企业领导每天查看相关的数据,比如全行的主要经济指标:存款、贷款、贴现、现金、准备金、存贷款结构占比、各网点主要任务完成情况,以及各类考核指标中完成任务较好、较差的网点和个人。这些信息的背后都涉及不同的数据源和应用系统,通过商业智能平台建立数据仓库,可将银行的所有相关数据经过ETL转换,数据清洗后放到数据仓库中,给分析者和决策者一个关于银行各方面情况的分析数据。二来,业务人员在数据分析时,会不断加深数据分析的思想,可以更大程度上提高业务分析人员的决策能力。 业务多元,灵活分析

商业智能系统最基本的价值体现在有效及时地产生有用的信息。在应用商业智能FineBI 时发现,业务人员分析的难点其实在于系统中存在着大量结构或非结构化的多维数据,简单的数据关联还行,如果需求复杂多样,就难以做到及时跟进。商业智能的便捷就在于此,由于自动建模,所有维度、指标、索引关联在一开始就建立好,做分析和查看分析都可以任意切换维度。比如,在存款账户分析中可以知道发生了那些业务,业务量和频率如何,趋势是怎样,进一步深究,可切换至哪个网点,哪个业务产品实现好的效益。 研究客户,指导营销 如今银行都意识到经营方式要从经营产品转向经营客户,因此目标客户的寻找,潜在客户的挖掘成为银行数据应用的主要方向,尤其是高端财富管理和大客户的开发。 以分析大客户为例,各银行都在采用各种手段“挖”竞争对手的优质客户,现有客户的维护和二次开发也显得尤为重要,典型的营销方式就是目标营销和交叉销售。比如对已有客户分析,可以发现具有某种特征的用户具有某种特定的偏好,从而推出针对性产品。又或者通过对优质客户群体的行为分析、忠诚度分析、构成分类进行分析,采取差异化的销售策略,提供个性化的金融产品及服务,在留住优质客户的同时,增加银行的利润增长点。 加强内管,全面发展 商业智能系统可以应用是广泛的,除了银行业务分析,还可以进行人力综合成本预算分析、人员绩效考核、平衡计分卡等。领导层通过这些分析可以更加直观地了解员工工作情况,以此采取相应地奖惩措施。 总而言之,从当前我国银行业的发展趋势来看,数据到价值的转化必将驱动商业模式与运营模式的深刻变革,企业信息化建设必须跟上步伐,及早出发,积极、理性地试水投入,才能借力实现竞争优势提升。

数据共享交换平台解决方案

数据共享交换平台解决方案 1. 概述 在我国,政府职能正从管理型转向管理服务型,如何更好地发挥政府部门宏观管理、综合协调的职能,如何更加有效地向公众提供服务,提高工作效率、打破信息盲区、加强廉政建设 已成为当前各级政府部门普遍关注和亟待解决的问题。国家“十五”计划纲要要求“政府行政管理 要积极运用数字化、网络化技术,加快信息化进程”。各级政府、行政管理部门都面临着利用 信息技术推动政务工作科学化、高效率的新局面。 随着电子政务建设的不断发展,政府拥有越来越多的应用数据,如何建立政府信息资源采集、处理、交换、共享、运营和服务的机制和规程,实现分布在各类政府部门和各级政府机关 的信息资源的有效采集、交换、共享和应用,是电子政务建设的更高级的阶段和核心任务。 信息资源只有交流、共享才能被充分开发和利用,而只有打破信息封闭,消除信息“荒岛” 和“孤岛”,也才能创造价值。目前各级政府都在进行政务资源数据的“整合”,但“整合”什么? 如何“整合”?“整合”后做什么?将是摆在政府各级领导面前的首要问题。 北京华迪宏图信息技术有限公司凭借自身丰富的电子政务建设经验、自主创新的技术研发优势,为各级政府机构的实际需求提供了政务资源整合的综合解决方案——华迪宏图数据共享 交换平台。 2. 电子政务总体框架 华迪宏图数据共享交换平台总体框架如下: 由上图可以看出,华迪宏图数据共享交换平台交换体系共分为六个层次,分别是安全和标准体系、网络基础设施、信息资源中心、共享交换平台、应用层和展示层。 (1)展示层 通过建立综合信息集成门户系统为用户提供统一的用户界面,信息和应用通过门户层实现统一的访问入口和集中展现。 (2)应用层

商业智能(BI)定义和解决方案

商业智能定义和解决方案 什么是商业智能? 商业智能,或 ,是一种统称,泛指用于对一个企业的原始数据进行分析的各种各样的软件系统。商业智能( )是由若干相关的活动组成的领域,包括 数据挖掘,在线分析处理,查询和报表。 企业用商业智能( )来提高决策制定,降低成本和识别新的商机。商业智能( )不仅仅只是公司的报表或从企业系统中引导出信息的一套工具。信息主管通过商业智能( )来发现企业内低效的,需要改进的商业流程。 利用现在的商业智能( )工具,商业人士可以随时自己开始对数据进行分析,而不要等待 来运行一个复杂的报表。这样民主化的信息访问让用户在做商业决策时有了硬性数据的支持,否则就只能基于直觉来做出决策。 虽然商业智能( )有光明的前景,但它的安装启用却受到技术和企业文化挑战的困扰。高管们必须确认在商业智能( )系统中所用的数据是干净与一致的,所以用户才会信任它。 什么样的企业会使用 系统? 象 , , 和 这样的连锁餐馆业大量地使用着商业智能( )软件。他们用商业智能( )做出战略决策,诸如在菜单上添加什么新品,哪一种菜式要被删 除和哪一个业绩欠佳的店要被关闭。他们还用商业智能( )来决定战术的事项,象与食品供应商重新谈判合同和找到改进低效率流程的

机会。因为连锁餐馆深受 日常商务运作的驱动,而商业智能( )对他们经营上的帮助是如此的重要,所以他们成为所有行业中使用 的中坚力量,而真正地从这些 系统中得到实际 价值。 的关键组件之一 业务分析 是在各种行业中成为一个成功企业所必不可少的,在专业的体育团队像波士顿的 ,奥克兰的 和新英格兰的 中,业务分析就更加的必不可少。 利用一种分析的方法, 在四年中赢得了三次美国橄榄球超级杯大赛。这个球队在很多方面都用到了 数据和分析模型,无论是在场内还是场外。深入的分析帮助这个球队在全美橄榄球联盟( )的薪资上限之下选择球员。 的教练与球员对比赛 录相和统计资料的研究是出了名的,教练 阅读由经济学者写的关于足球赛结果的统计概率的学术文章。在场外,这只球队利用详细的分析评价和改进 全体球迷体验 。在每一场主场比 赛,举例来说,会特别安排 至 人进行定量测定体育场的食物、停车、人员、浴室整洁和其他因素。 在零售业,沃尔玛( )利用大量的数据和分类分析来帮助它占领市场。 在赌博业 的竞争中改变了它的基调,从建立大型赌场转向分析周边客户的忠诚度和服务上。亚马逊( )和雅虎( )不仅仅是电子商务网站,他们忙于 分析和遵循一种 测试和学习 的方法转变商业。 一年要做 多次的实验来鉴定理想的客户和为信用卡定价。 谁应该起到领导的作用?

大数据成功案例

1.1 成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters) 利用Oracle 大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 Oracle Customer: Thomson Reuters Location: USA Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17 日,是由加拿大汤姆森 公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专 业智能信息提供商,总部位于纽约,全球拥有6万多名员工,分布在超过100 个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商,其将行业专门知识与创新技术相结合,在全世界最可靠的新闻机构支持下,为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务,以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中,投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪,并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展,人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯,通过社交媒体表达自己的观点和感受,并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析,已不能涵盖市场情绪的构成因素,时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案,使用Big Data Appliance 大 数据机、Exadata 数据库云服务器和Exalytics 商业智能云服务器搭建了互联网资讯 和社交媒体大数据分析平台,实时采集5 万个新闻网站和400 万社交媒体渠道的资 讯,汇总路透社新闻和其他专业新闻,进行自然语义处理,通过基于行为金融学模型多维度的度量标准,全面评估分析市场情绪,形成可操作的分析结论,支持其专业金融机

IBM公司数据仓库商业智能解决方案(DOC 45页)

IBM公司数据仓库商业智能解决方案(DOC 45页)

1. 技术瓶颈:海量数据收集、海量数据存储、海量数据多维分析等一系列的问题,即使最热门最被业内人士看好的Hadoop技术能否撑得住? 2. 资源投入:海量数据处理伴随着相应的硬件、软件需求的增长,技术人员的投入上对企业势必成为新的负担。 3. 价值金矿:海量数据中的非结构化数据蕴含着的“价值金矿”,能够帮助企业从未所触及的角度和维度为企业提供商业决策和辅助。 从海量数据价值挖掘层面上看,传统的思维是数据量加大是一定要考虑OLAP的,一般的报表可能5、6个小时出来结果,而基于Cube的查询可能只需要几分钟,因此从一般意义上认为处理海量数据的利器是OLAP多维分析,即建立数据仓库,建立多维数据集,基于多维数据集进行报表展现和数据挖掘等。 然而目前OLAP存在的最大问题是: 业务灵活多变,必然导致业务模型随之经常发生变化,而业务维度和度量一旦发生变化,技术人员需要把整个Cube重新定义并重新生存,业务人员只能在此Cube上进行多维分析,这样就限制了业务人员快速改变问题分析的角度,从而使所谓的BI系统称为死板的日常报表系统. 在思达商业智能平台 Style Intelligence上进行海量数据的多维数据分析,从业务需求的角度出发,维度和度量才是直接针对业务人员的分析语言。在自主知识产权数据块儿技术支持下,直接把维度和度量的生成交给业务人员,由业务人员自己定义好维度和度量之后,将业务的维度和度量直接运行,并最终生成报表。 此种以终为始的设计思路,首先能解决传统OLAP分析中维度难以改变的问题,利用思达商业智能平台 Style Intelligence中数据非结构化的特征,业务人员可以灵活地改变问题分析的角度,对业务人员非常友善。其次思达商业智能平台Style Intelligence 在海量数据处理中利用分布式数据处理架构强大的分布式数据处理能力,无论OLAP分析中的维度增加多少,系统开销并不显著增长。

数据标准管理平台解决方案

东南融通 行业解决方案 > 商业智能(BI) > 数据治理 数据标准管理平台解决方案 数据标准的定位与作用 数据标准是为了规范系统建设时对业务的统一理解,增强业务部门、技术部门对数据的定义与使用的一致性。新系统建设应遵照(自主开发)或尽可能与数据标准贴近(如外购软件包);对于现有系统,应贯彻统一的业务定义,通过数据转换来满足统一的技术要求,与数据标准接轨。 数据标准适用于金融业务数据描述、信息管理及应用系统开发,可以作为经营管理中所涉及数据的规范化定义和统一解释,也可作为信息管理的基础,同时也是作为应用系统开发时进行数据定义的依据。 数据标准对系统集成和信息资源共享具有重要意义。 ¤增强业务部门和技术部门对数据定义和使用的一致性 ¤减少数据转换,促进系统集成 ¤促进信息资源共享 ¤促进企业级单一数据视图的形成,支持管理信息能力的发展 数据标准管理平台架构

数据标准制定策略 数据标准的制定要适应业务和技术的发展要求,优先解决普遍的、急需的问题。制定数据标准有以下几个原则: ¤遵循“循序渐进、不断完善”的原则。 ¤制定顺序为公共代码数据标准、通用数据标准、共享数据标准、特定数据标准,以公共代码数据标准为起点。 ¤开发数据标准的同时,建立起相应的数据标准管制架构和维护流程。 ¤在公共代码和通用数据标准的基础上,遵循数据标准管制和维护的相关规定,予以维护管理,不断丰富完善。 ¤与系统建设密切配合,重点服务战略性的系统,确保贯彻执行。 数据分类策略 对数据进行分类是进行数据标准管理的基本手段,它能方便数据标准维护和扩充,同时也是实施数据标准管理和数据治理基础。 ¤数据的业务属性角度分类 数据分为十二大数据类,包括:团体,产品,账户,总账,营销,渠道,申请,事件,风险,模型,人口统计,地址和地理位置。

商业智能与数字化管理解决方案

商业智能与数字化管理解决方案 (一)方案简介 该方案基于海航集团多年实施“数字化海航”战略经验,依托先进的商业智能技术(BI),整合企业核心业务系统,建立关键管理指标数字化、可视化的管理模式,实现企业合规与风险控制的智能化框架,满足业务操作层、经营管理层和决策层不同需要的“数字化”管理整体解决方案。 (1)方案综述: 海南海航航空信息有限公司以其强大的技术实力,丰富的项目实施经验,在数据整合,辅助决策支持项目建设各个阶段都能为客户提供咨询和开发服务,并提供一套完整的解决方案 ?数据集成平台解决方案:含数据整合、数据同步、数据迁移、数据合并、数据交换、数据联邦、数据质量监控、数据整合流程监控等服务。 ?OLAP建模解决方案:采用主流的多维展现工具,支持高度的客户个性化以及强大的行业二次开发。 ?报表平台解决方案:集成业界流行的报表引擎,并支持客户化,使得报表与企业门户无缝集成。 ?BI多门户解决方案:采用B/S模式,统一以Web浏览器作为客户端,将功能实现的核心部分集中到服务器上,可以最大限度降低客户端的维护成本,同时通过灵活的权限配置管理,实现不同用户不同需求的BI多门户展示效果。 ?3G-BI门户解决方案:针对移动商业用户提供可以浏览、搜索、定位公司生产经营业绩指标并查看指标细节,从而延伸管理半径,通过智能手机随时随地掌握企业经营状况。 (2)方案价值: ?跨系统整合核心业务数据,为不同决策群体提供相关辅助决策支持服务 ?建立统一的数据规范标准,持续提高整合业务系统数据质量,同时推进业务系统的不断完善 ?建立数字化、可视化的管理、监控、预警模式 ?建立数字化、可视化管理的商业智能门户,为企业经营管理层提供准确、及时的关键指标监控平台 ?实现企业战略规划与生产经营紧密结合。将“数字化”、“精细化”和“科学化”管理贯穿于企业战略执行和日常生产经营活动中,并形成有效的“闭环管理” (3)适用客户: ?企业集团 ?大中型企事业单位 ?政府单位

大数据平台开发与案例分析

关于举办“Hadoop与Spark大数据平台开发与案例分析”高级工程师 实战培训班的通知 地点北京上海 时间12月20-22 01月09-12 一、课程介绍 1.需求理解 Hadoop 设计之初的目标就定位于高可靠性、高可拓展性、高容错性和高效性,正是这些设计上与生俱来的优点,才使得Hadoop 一出现就受到众多大公司的青睐,同时也引起了研究界的普遍关注。 对电信运营商而言,用户上网日志包含了大量用户个性化需求、喜好信息,对其进行分析和挖掘,能更好地了解客户需求。传统经营分析系统小型机加关系型数据库的架构无法满足对海量非结构化数据的处理需求,搭建基于X86的Hadoop 平台,引入大数据处理技术的方式,实现高效率、低成本、易扩展的经营分析系统混搭架构成为电信运营商最为倾向的选择。本课程将全面介绍Hadoop平台开发和运维的各项技术,对学员使用该项技术具有很高的应用价值。2.培训课程架构与设计思路 (1)培训架构: 本课程分为三个主要部分: 第一部分:重点讲述大数据技术在的应用,使学员对大数据技术的广泛应用有清晰的认识,在这环节当中会重点介绍Hadoop技术在整个大数据技术应用中的重要地位和应用情况。 第二部分:具体对hadoop技术进行模块化分拆,从大数据文件存储系统技术和分布式文件系统平台及其应用谈起,介绍Hadoop技术各主要应用工具和方法,以及在运维维护当中的主流做法,使学员全面了解和掌握Hadoop技术的精华。 第三部分:重点剖析大数据的应用案例,使学员在案例当中对该项技术有更深入的感观印象 (2)设计思路:

本课程采用模块化教学方法,以案例分析为主线,由浅入深、循序渐进、由理论到实践操作进行设计。 (3)与企业的贴合点: 本课程结合企业转型发展及大数据发展战略,围绕企业大数据业务及行业应用市场拓展发展目标,重点讲授Hadoop的应用技术,提升企业IT技术人员的开发和运维能力,有很强的贴合度。 二、培训对象 各地企事业单位大数据产业相关人员,运营商 IT信息化和运维工程师相关人员,金融业信息化相关人员,或对大数据感兴趣的相关人员。 三、培训目标 掌握大数据处理平台(Hadoop、Spark、Storm)技术架构、以及平台的安装部署、运维配置、应用开发;掌握主流大数据Hadoop平台和Spark实时处理平台的技术架构和实际应用;利用Hadoop+Spark对行业大数据进行存储管理和分析挖掘的技术应用;讲解Hadoop生态系统组件,包括Storm,HDFS,MapReduce,HIVE,HBase,Spark,GraphX,MLib,Shark,ElasticSearch等大数据存储管理、分布式数据库、大型数据仓库、大数据查询与搜索、大数据分析挖掘与分布式处理技术 四、培训大纲 (1)课程框架 时间培训内容教学方式 第一天上午 第一部分:移动互联网、大数据、云计算相 关技术介绍 第二部分:大数据的挑战和发展方向 理论讲授+案例分 析 下午 第三部分:大数据文件存储系统技术和分布 式文件系统平台及其应用 第四部分:Hadoop文件系统HDFS最佳实战 理论讲授+案例分 析+小组讨论 第二天上午第五部分:Hadoop运维管理与性能调优 第六部分:NOSQL数据库Hbase与Redis 理论讲授+案例分 析+实战演练

BI商业智能地产行业解决方案

BI商业智能地产行业 解决方案

目录 1、地产行业方案概述....................................................................................................................... - 2 - 2、房地产行业财务分析................................................................................................................... - 2 - 2.1BI财务智能分析系统 (2) 2.1.1 BI财务智能分析系统概述 ............................................................................................... - 2 - 2.1.2 BI财务智能分析系统应用价值 ....................................................................................... - 3 - 2.1.3 财务分析关键指标的建立............................................................................................... - 4 -2.2财务确认收入分析 . (4) 2.2.1 财务确认预收收入分析................................................................................................... - 5 - 2.2.2 租金收入分析................................................................................................................... - 6 - 2.2.3 收入构成分析................................................................................................................... - 7 -2.3利润分析 (8) 2.3.1利润表分析........................................................................................................................ - 8 - 2.3.2利润构成分析.................................................................................................................... - 9 - 2.3.3项目公司业绩分析.......................................................................................................... - 10 - 2.3.4利润完成情况分析........................................................................................................... - 11 -2.4开发成本分析.. (11) 2.4.1开发成本结构分析........................................................................................................... - 11 -2.5费用分析. (14) 2.5.1费用结构分析.................................................................................................................. - 14 - 2.5.2费用趋势分析.................................................................................................................. - 15 -2.6五方面能力综合统计分析 (16) 2.7关键指标分析 (18) 2.7.1短期偿债能力分析.......................................................................................................... - 18 - 2.7.2长期偿债能力.................................................................................................................. - 18 - 3、BI HR解决方案......................................................................................................................... - 19 - 3.1方案概况 (19) 3.2人力资源BI分析模型 (19) 3.2.1人力资源概况.................................................................................................................. - 19 - 3.2.2人员结构.......................................................................................................................... - 21 - 3.2.3人员变动.......................................................................................................................... - 23 -3.3关于HR的薪资方面 .. (26) 3.3.1薪资项目分类对照表...................................................................................................... - 26 - 3.3.2可参考的部分模型.......................................................................................................... - 28 -

数据分析平台解决方案设计.pdf

数据分析平台解决方案设计 一、数据建模 Microsoft? SQL Server? 2012可帮助企业构建全面的企业级分析解决方案,通过熟悉的工具进行可行性分析。SQL Server 2012 分析服务引入了商业智能语义 模型,一种可供用户以多种方式构建商业智能解决方案的统一模型。这意味着:可为强大的联机分析处理(OLAP) 技术提供持续支持,从而使SQL Server 分析服务成为商业智能专家不可或缺的好帮手。 可作为经常按行和列处理数据的IT 专业人员和开发人员的专用工具。 可跨越个人、团队和企业环境为一系列商业智能解决方案提供支持。 Figure 数据模型- 多维模型和表格模型 (1)灵活性 SQL Server 2012 分析服务可支持一系列商业智能解决方案(包括报表、分 析、仪表板和记分卡),适用于各种范围的业务环境。 更多技术选择 随着统一维度模型的发展,商业智能语义模型将强大的多维分析技术与常见 的表格格式数据模型紧密结合,从而实现分析模型创建和消费的灵活性。这种单一模型无需调整现有项目,并可为未来项目开辟新天地。

设计和开发 常用的集成工具可帮助简化和加速设计和开发流程。利用在Business Intelligence Development Studio 领域的直观数据驱动经验加速商业智能应用程 序设计迭代过程。采用强大的开发工具管理源控件及无缝部署Microsoft Visual Studio? 开发、测试和生产。 (2)丰富性 SQL Server 2012 分析服务能够与大量开发工具和技术构建基块搭配使用, 因而BI 专家和其他IT 专业人员既能构建简单的商业解决方案,又能构建复杂 的商业解决方案。分析服务还能通过Microsoft Office和Microsoft SharePoint? Server 2010 的互操作性为商业智能用户提供丰富的体验,从而帮助用户获取、使 用及共享信息。 丰富多样的建模功能和成熟严谨的业务逻辑 利用分析服务丰富多样的建模功能简化构建复杂解决方案的过程。采用适当的技术满足各种不同类型的需求。 细化安全方案 分析服务中基于角色的安全模型采用Active Directory 和行级安全方案。 与Microsoft Office 2010 的互操作性 帮助企业用户从熟悉的Microsoft Excel? 2010 环境访问多维数据。利用SQL Server 数据挖掘插件直接在Excel 2010 中进行预测性数据挖掘。 无处不在的业务洞察 通过分析服务和SharePoint Server 汇总性能管理的方方面面(包括监控、 分析和规划)。 Web 服务 轻松开发新的应用程序,实时集成分析功能与运营。 (3)扩展性与性能 SQL Server 2012 分析服务充分最新硬件的优势,随时准备处理最具挑战性 的企业部署环境。 支持最新硬件

可视化商业智能大数据分析平台整体解决方案

可视化商业智能大数据 分析平台 建 设 方 案

目录 第1章客户需求概述 (1) 1.1需求分析 (1) 第2章可视化商业智能大数据整体建设解决方案 (2) 2.1解决方案系统架构 (2) 2.2解决方案组成 (3) 2.2.1数据仓库(InfoSphere Warehouse Layer) (4) 2.2.2数据集市(Data Mart Layer) (4) 2.2.3数据ETL处理系统 (4) 2.2.4业务应用 (5) 2.2.4.1Cognos客户洞察分析报表 (5) 2.2.4.2报表门户 (5) 2.2.4.3多维数据集 (11) 2.3配置建议 (15) 2.4整体解决方案优势 (17) 第3章可视化商业智能数据仓库方案 (20) 3.1可视化商业智能数据仓库方案概述 (20) 3.2可视化商业智能数据仓库解决方案带来的价值 (21) 3.3可视化商业智能数据仓库方案功能特点 (21) 3.3.1数据分区技术 (DPF, Database Partitioning Feature) (22) 3.3.2深度压缩技术 (24) 3.3.3极限工作负载管理 (25) 3.3.4嵌入式分析 (26) 3.3.5数据挖掘、建模和打分 (26) 3.3.6非结构化信息分析 (28) 3.3.7OLAP Cubing 服务 (29) 3.3.8灵活包装和许可选项 (30) 3.4为什么选择I NFORMATION M ANAGEMENT软件 (32) 第4章可视化商业智能客户分析应用方案 (35)

4.1I NFO S PHERE DW P ACK FOR C USTOMER I NSIGHT 方案概述 (35) 4.2解决方案带来价值 (37) 4.3I NFO S PHERE DW P ACK FOR C USTOMER I NSIGHT功能特点 (38) 4.3.1物理数据模型 (38) 4.3.2Cognos 应用报表 (42) 4.4为什么选择I NFO S PHERE DW P ACK FOR C USTOMER I NSIGHT (45) 第5章数据抽取、转换和加载方案 (47) 5.1I NFO S PHERE D ATA S TAGE 方案概述 (47) 5.2I NFO S PHERE D ATA S TAGE ETL方案带来价值 (49) 5.3I NFO S PHERE D ATA S TAGE 软件功能特点 (51) 5.3.1DataStage基于Information Server的架构 (51) 5.3.1.1通用用户界面 (52) 5.3.1.2通用服务 (53) 5.3.1.3通用知识库 (53) 5.3.1.4通用并行处理引擎 (54) 5.3.1.5通用连接器 (54) 5.3.2直观易用的开发和维护环境 (55) 5.3.3企业级实施和管理 (57) 5.3.3.1作业顺序器 (57) 5.3.3.2任务资源使用预估 (59) 5.3.3.3图形化监控工具 (60) 5.3.4高扩展的体系架构 (62) 5.3.5具备线性扩充能力 (65) 5.3.6ETL元数据管理 (66) 5.4为什么选择I NFO S PHERE D ATA S TAGE软件 (68) 第6章COGNOS (71) 6.1C OGNOS 方案概述 (71) 6.2C OGNOS方案带来价值 (73)

大数据成功案例

1.1成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters)利用Oracle大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 ?Oracle Customer: Thomson Reuters ?Location: USA ?Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17日,是由加拿大汤姆森公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专业智能 信息提供商,总部位于纽约,全球拥有6万多名员工,分布在超过100个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商,其将行业专门知识与创新技术相结合,在全世界最可靠的新闻机构支持下,为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务,以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中,投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪,并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展,人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯,通过社交媒体表达自己的观点和感受,并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析,已不能涵盖市场情绪的构成因素,时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案,使用Big Data Appliance大数据机、Exadata数据库云服务器和Exalytics商业智能云服务器搭建了互联网资讯和社交媒体大数据分析平台,实时采集5万个新闻网站和400万社交媒体渠道的资讯,汇总路透社新闻和其他专业新闻,进行自然语义处理,通过基于行为金融学模型多维度的度量标准,全面评估分析市场情绪,形成可操作的分析结论,支持其专业金融机构客户的交易、投资和风险管理。

旅游大数据平台方案

旅游研究院大数据挖掘与分析科研平台建设方案

一.背景 1.1 数据挖掘和大数据分析行业背景和发展趋势 移动互联网、电子商务以及社交媒体的快速发展使得企业需要面临的数据量 成指数增长。根据 IDC 《数字宇宙》 (Digital Universe) 研究报告显示, 2020 年全 球新建和复制的信息量已经超过 40ZB,是 2015 年的 12 倍 ; 而中国的数据量则会在2020 年超过 8ZB,比 2015 年增长 22 倍。数据量的飞速增长带来了大数据 技术和服务市场的繁荣发展。 IDC 亚太区 ( 不含日本 ) 最新关于大数据和分析 (BDA) 领域的市场研究表明,大数据技术和服务市场规模将会从 2012 年的 5.48 亿美元增 加到 2017 年的 23.8 亿美元,未来 5 年的复合增长率达到 34.1%。该市场涵盖了存储、服务器、网络、软件以及服务市场。数据量的增长是一种非线性的增长速度。 据IDC 分析报道,最近一年来,亚太区出现了越来越广泛的大数据和分析领 域的应用案例。在中国,从互联网企业,到电信、金融、政府这样的传统行业, 都开始采用各种大数据和分析技术,开始了自己的大数据实践之旅 ; 应用场景也在 逐渐拓展,从结构化数据的分析,发展到半结构化、非结构化数据的分析,尤 其是社交媒体信息分析受到用户的更多关注。用户们开始评估以 Hadoop、数据库 一体机以及内存计算技术为代表的大数据相关新型技术。 最新调研结果显示,提高竞争优势,降低成本以及吸引新的客户是中国用户对 大数据项目最期望的三大回报。目前现有的大数据项目主要集中在业务流程优化以 及提高客户满意度方面的应用。 IDC 发现很多用户希望大数据能够为企业带来业务 创新,并且开始使用高级分析的解决方案以管理复杂的数据环境。过去一年中用户 对社交数据的收集和分析应用的关注度增加明显。未来,地理位置信息分析将会增 长迅速,这也会推动用户对大数据安全和隐私管理的关注。在亚太区,澳大利亚和 新加坡的用户对大数据的相关投资主要在咨询服务方面,更关注如何根据新的最佳 实践需求设计和实施方案。中国和印度在大数据领域的硬件投资则非常明显,更倾 向于数据中心相关的基础架构的投资。

2015年东城区高三二模数学理科试题及答案

7 8 3 5 5 7 2 3 8 9 4 5 5 6 1 2 9 7 8 乙 甲 北京市东城区2014-2015学年度第二学期综合练习(二) 高三数学 (理科) 学校_____________班级_______________姓名______________考号___________ 本试卷共5页,共150分。考试时长120分钟。考生务必将答案答在答题卡上,在试卷上作答无效。考试结束后,将本试卷和答题卡一并交回。 第一部分(选择题 共40分) 一、选择题(共8小题,每小题5分,共40分。在每小题列出的四个选项中,选出符合题目要求的一项) (1)23sin()6 π - = (A )32 - (B )12- (C )12 (D )32 (2)设4log a =π,14 log b =π,4 c =π,则a ,b ,c 的大小关系是 (A ) b c a >> (B )a c b >> (C ) a b c >> (D )b a c >> (3)已知{}n a 为各项都是正数的等比数列,若484a a ?=,则567a a a ??= (A )4 (B )8 (C )16 (D )64 (4)甲、乙两名同学8次数学测验成绩如茎叶图所示,12,x x 分别表示甲、乙两名同学8次数学测验成绩 的平均数,12,s s 分别表示甲、乙两名同学8次数学测验成绩的标准差,则有 (A )12x x >,12s s < (B )12x x =,12s s < (C )12x x =,12s s = (D )12x x <,12s s > (5)已知p ,q 是简单命题,那么“p q ∧是真命题”是“p ?是真命题”的 (A )充分而不必要条件 (B )必要而不充分条件 (C )充分必要条件 (D )既不充分也不必要条件 (6)若实数y x ,满足不等式组330101x y x y y +-≤?? -+≥??≥-? ,,,则2||z x y =+的取值范围是 (A )[1,3]- (B )[1,11] (C )]3,1[ (D )]11,1[- (7)定义在R 上的函数()f x 满足)()6(x f x f =+.当)1,3[--∈x 时,2)2()(+-=x x f ,当) 3,1[-∈x 时,x x f =)(,则(1)(2)(3)(2015)f f f f +++ += (A )336 (B )355 (C )1676 (D )2015

河北省承德市双滦区实验中学2021届高三政治一轮复习早测一

河北省承德市双滦区实验中学2021届高三政治一轮复习早测一1.2021年9月17日,北京2022年冬奥会吉祥物“冰墩墩“和冬残奥会吉祥物“雪容融”正式亮相。特许生产企业拿到“冰墩墩”和“雪容融”的设计素材后立即展开产品开发工作,发售了吉祥物玩具、服装等类别共61款,并在天猫奥林匹克官方旗舰店出售。在天猫旗舰店出售的冬奥会吉祥物() A.不是商品,因为它不是劳动产品 B.是商品,因为它具有使用价值 C.不是商品,因为它没有用于交换 D.是商品,因为它是用于交换的劳动产品 2.“我们不生产水,我们只是大自然的搬运工”,这是农夫山泉矿泉水的广告语。对此,有人说,既然只是搬运大自然的水,那农夫山泉矿泉水就不是商品。对此,你的看法是()A.不是商品,因为它并不是劳动产品 B.是商品,因为它是使用价值和价格的统一体 C.是商品,因为它是用于交换的劳动产品 D.不是商品,因为它只有使用价值而没有价值 3.“以你所需换我所求”,时下换物网站日渐大爆起来,正为时尚白领所追棒。借助当今的高科技网络平台,这种在货币被发明之前的原始交易方式得到了“新生”。利用网络换物() ①突破了原有交换在时间空间上的限制 ②是种新的商品流通方式 ③使换客获得了商品的使用价值和价值 ④使交换物品的使用价值最大化,减少了资源浪费 A.①②B.①③C.①④D.③④ 4.如今,消费者在选择商品时非常关注商品的品牌,好品牌就有好价钱。因此,企业做好品牌的第一步就要为产品量身定制一个叫得响的“商标”。若想使“商标”取得好而又不被侵犯,并不是一件容易的事,稍有不慎可能会引发一场商标战。这里所说的“商标”() ①是被强制使用的价值符号 ②执行了价值尺度的职能 ③凝结着无差别的人类劳动 ④是用于交换的劳动产品

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