大数据技术在环境影响评价中的应用

发表时间：2017-03-27T11:13:31.370Z 来源：《基层建设》2016年35期作者：单丹

[导读] 摘要：在当前时代发展的过程中，大数据技术的应用是十分广泛的，其基础是互联网以及物联网等相关技术的发展，所以呈现出大量数据不断涌现的趋势。

黑龙江省标准化研究院

摘要：在当前时代发展的过程中，大数据技术的应用是十分广泛的，其基础是互联网以及物联网等相关技术的发展，所以呈现出大量数据不断涌现的趋势，在这一环境发展下，大数据技术受到人们更加广泛的关注，尤其是很多研究都针对大数据技术的特点以及应用情况展开了广泛的探究，从商业领域方面进行分析，人们已经积极的应对大数据技术带来的挑战。在我国的发展过程中，大数据技术的发展并没有成熟，还处在起步阶段，将其应用在环境影响评价中是具有现实意义的，因此本文重点对大数据技术在环境影响评价中的应用情况展开了进一步的论述，希望在今后社会发展的过程中带来一定的帮助。

关键词：大数据；环境影响评价；云计算；可视化；应用

在对环境影响评价的研究过程中，主要是针对生态破坏的有效预防以及对环境污染的控制来说的，这一工作与我国的社会生活具有十分密切的联系，在多年不断研究以及进一步探索的过程中，我国在这方面的工作已经取得了不错的进展，并且在管理制度以及运作模式方面也已经相对成熟，但是在实际的工作上，并不是十全十美的，其中还存在一些问题在某种程度上影响着对环境影响的评价工作，在开展这一工作的过程中，需要大量的数据提供支持，所以大数据技术就在这一过程中起到了重要的支持作用，对于今后的发展变革是十分重要的，本文对此展开了进一步的研究。

1、大数据的概念及特征

对大数据这一概念进行研究，其实是一个比较抽象的概念，并且不能用准确的概念对其定义，在对大数据进行收集的过程中，主要应用的是一些软件工具，并且在此基础上进行管理以及处理，对于大数据这一概念并没有统一的规定，但是其具有四个主要的特征，首先是具有大范围的规模，其次是具有十分丰富的种类，第三是在处理数据时的速度较快，最后是数据的价值密度相对较低，所以通过上述的四个特点我们可以了解到其与传统的数据是存在很大不同之处的，在应用大数据的过程中，是结合了数据的采集、传输以及处理等多方面工作于一体的技术，我国在应用大数据的过程中，主要是对静态数据进行处理，可以实现实时性的效果，并且这是一个综合处理的过程。

在对其进行综合应用的过程中，主要是从数据的特性出发的，并且选择合适的处理方式，然后再根据统一的标准对数据进行存储。在这一过程中将有效的信息提炼出来，最终展现给用户，满足其需要，在应用大数据的过程中，大多都是与计算机信息技术以及很多其他的领域结合在一起的，所以能够体现出十分重要的价值，对于很多领域的发展来说都带来了极大的变革。此外，大数据的价值还在于具有简单的算法，这样就可以有效的提高其应用效果，所以是当前十分重要的一种技术。

2、大数据时代的环境影响评价

在应用大数据技术的过程中，对于环境影响评价是很有帮助的，在环境影响评价的过程中，需要大量的数据提供支持，并且在其他新技术的应用过程中，使得环境影响评价所获得的数据变得更加复杂以及多元化，这些都是与大数据技术所蕴含的特征相一致的。

2.1环境影响评价数据提取与集成

在获得环境影响评价数据的过程中，主要是建立在环境保护的相关法律法规以及环境现状数据等基础智商的，并且在当前的数据类型中变得越发多样化，相应的数据结构也更加复杂，很多情况下还会出现半结构化数据，体现出广泛异构的特征。所以在当前的工作中，需要进一步对相关的数据进行应用，并且加以进一步的建设，这样才能为环境影响评价提供有效的信息，解决实际工作中存在的问题。在进行数据提取的过程中，一般都是从专业人员的角度出发，并取决于专业技术人员的知识结构、专业水平和技术经验。在面对日益复杂的环境影响评价数据体系时，这种方式的工作难度大大增加，不仅影响评价的效率与质量，也给评价工作引入了不确定性因素。

由于环境影响评价基础数据符合大数据特性，对环境影响评价数据的提取和集成时，首先需要对数据进行“降噪”、“清洗”和集成存储，以保证数据质量及可信度。针对环境影响评价数据特征建立专门的数据存储系统是提取和集成评价工作所需数据的基础。环境影响评价数据广泛异构的特征使传统的关系数据库已经不能适应环境影响评价数据存储和管理的需求。目前，可扩展的分布式文件系统的实现，为大数据时代环境影响评价数据提取和集成提供了一种方法和模式。

2.2环境影响评价数据分析

环境影响评价数据分析是整个评价工作流程的核心，其技术体系包括环境问题识别技术、环境现状调查技术、环境影响预测技术、环境影响控制技术、利益协调技术等。经过30多年的发展，环境影响评价数据的分析技术已经相对完善，形成了一整套行之有效的分析体系。但是随着大数据时代的到来，环境自动监测网络、3D扫描、3D打印等新技术的快速发展，环境影响评价工作上游的数据形式将发生巨大变化;环境影响评价的对象也将从目前通过文字、图片描述和数字概化的现实逐渐向虚拟现实、全息显示、“智慧地球”等方向发展，评价概化的环境越加接近真实世界。这将给传统环境影响分析技术带来巨大的冲击和挑战。

2.3环境影响评价结果解释

环境影响评价结果解释是整个评价过程的最后环节，在评价工作中至关重要。若数据分析的结果不能得到恰当的显示，则会对环境管理者产生困扰，甚至会误导环境管理者的决策。大数据时代的环境影响评价结果往往也是海量的，并且结果之间存在的关联关系极其复杂，以文本的形式对评价结果进行的传统解释方式将不能满足大数据技术支持的环境影响评价要求。

环境影响评价结果归结起来无非是环境污染物迁移、扩散的时空轨迹，以及对环境污染物迁移、扩散提出的一系列预防和控制措施。目前，环境影响评价解释方式主要以图、表、文本等形式，最终在环境影响评价报告中实现。通常一个环境影响评价报告书有上百页、数万字的文本篇幅，这不仅增加了对评价结果的理解难度，也大大影响了环境管理者的决策效率。研究认为，人类从外界获得的信息约有80%以上来自于视觉系统，当大数据时代的环境影响评价结果以直观的可视化的如3D模型、全息显示影像等形式展示在评估与决策者面前时，他们往往能够一眼洞悉评价结果隐藏的信息并转化知识智慧和决策能力。

3、结语

随着移动互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，半结构化、非结构化数据大量涌现，大数据时代已经到来。环境影响评价自1969年美国颁布国家环境政策法（NEPA）以来，不仅在全球100多个国家和地区得以普及和开展，而且评价领域、评价类型和评价内涵也

对于大数据的认识和理解

对于大数据的认识和理解这学期选修了网络工程这门课程，当时是抱着扫盲的态度选的这门课程，给自己定的目标不高，只需要对一些基础的概念和网络结构有些认识就可以，以免以后在人前谈论的时候不至于成为IT文盲，被一些专业性的技术人员所吓倒。事实证明，态度决定一切，由于自己刚开始设定的目标就比较低，所以注定能够上升到的水平也就不高。经过这几周的学习，对计算机网络的基础知识和大致结构有了一个粗浅的认识。由于学生本身这方面的基础不扎实，知识结构在这方面比较薄弱，所以不能在技术方面进行深入的研究，只能对一些理论性的知识做一些了解和认识，建立起大概的知识框架。在学习过程中，魏忠老师所提及的知识中有一点印象最为深刻，关于大数据Big Data方面的提及引起了我很大的兴趣，越是自己私下里做了一些阅读和查询（主要是维克托·迈尔-舍恩伯格的《大数据时代》和网络上查看的一些资料）。最后提交的这篇课程总结就着重报告一下自己在阅读了他人关于大数据的一些理论后自身的认识。在这之前，我发现身边很多人都提起过大数据，其中包括老师和同学。可是对于这些热门的新技术、新趋势人们往往趋之若鹜却又很难说的透彻，如果你问他大数据和你有什么关系？估计很少同学能说出一二三来。究其原因，一是因为大家对新技术有着相同的原始渴求，至少知其然在聊天时不会显得很“无知”，因为现在人们普遍都有以一种信息焦虑感，别人知道的东西我不知道，就会感到焦

虑，无论这些信息对你有没有用；二是在工作和生活环境中真正能参与实践大数据的案例实在太少了，所以大家没有必要花时间去知其所以然。当然我也一样，虽然我希望能有些不一样，但是自己实在欠缺IT这方面的知识，所以也只能查阅一些资料，翻阅了最新的专业书籍，在自己局限的认识下把这些些零散的资料碎片或不同理解论述综合起来做一个类似于文献综述的报告，其实我很真诚的希望进入事物探寻本质。下面就从理论、技术、实践这三个层面写一下大数据的认识大数据的一些相关理论：最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“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。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 业界（IBM 最早定义）将大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity），或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）；第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。很早就流传着一句话：三分技术，七分数据，得数据者得天下。先不论这句话是谁说得，但是这句话的正确性已经不用去论证了。维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了很多例证，都是为了说明一个道理：在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。书中，作者提及最多的是Google如何利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值，比如预测某地流感

大数据技术与应用专业人才需求分析和预测性调研报告优选

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名大数据产业高端人才，形成500亿元大数据产业规模，建成国内重要的大数据产业基地，大数据应用人才在的需求量也将越来越大。 2）大数据行业发展趋势整体来看，2017 年中国大数据行业的发展依然呈稳步上升趋势，市场规模达到了 234 亿元，和2016年相比增速超过 39%。随着政策的支持和资本的加入，未来几年中国大数据规模还将继续增长，但增速可能会趋于平稳。 “大数据技术与应用”是个新兴专业必能带动”IT时代“走向”DT时代”。2016年国家发展改革委、工业和信息化部、中央同意贵州省建设国家大数据（贵州）综合试验区，这也是首个国家级大数据综合试验区。此举旨在贯彻落实《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发201550号），加快实施国家大数据战略，促进区域性大数据基础设施的整合和数据资源的汇聚应用，发挥示范带动作用中国国家信息中心发展，在2017年发布的《中国大数据发展报告》显示贵州的大数据发展政策环境指数居全国第一，贵州各级政府在大数据这件事情上给企业也提供了许多的政策支持。随着贵州大数据产业的发展，贵州正吸引越来越多年轻人创业寻梦，吸引本土人才的回流。年轻人的选择，代表了趋势，聚人气的地方，一定有发展。在贵州大数据政策的指引下，走上了快速发展的通道。我们的发展速度也反映了贵州速度，据我所知，贵州省大数据相关企业已经达到8900家。

浅谈大数据技术的行业应用

浅谈大数据技术的行业应用其实在没上这门课之前我只是认为大数据无非是信息时代的自然产物，随着互联网的通畅自然会存在更为庞大的数据规模，只是没想过数据规模会如此的庞大，正如老师的PPT也指出人们每月在总共在facebook上浏览7000亿分钟，每天会产生超过10TB 的数据，Twitter 每天就会生成超过7TB 的数据！天啊，这简直就是数据的汪洋大海，每个IT企业都在努力的在此间浮沉，努力不被数据大海淹没同时又奋力滑向那零零星星的富庶小岛。我不知道我刚才的比喻是否恰当，不过我想表达的就是数据虽然那么多，有海量的数据和各种不同类型的数据，但这并不是垃圾堆，其中其实掩藏着很多的金矿的。老师上课讲的关于算法来识别用户是否怀孕，进而不同声色的为她们推荐即将成为妈妈的各类产品诸如纸尿裤之类的让我非常感兴趣，让我发现原来营销可以做到这样的地步，利用算法提前预测用户与自己有关的一切消费行为然后加以利用转化为自己的实际发展利益，还有银行卡通过消费行为来判断预警依次来降低风险，这样内容着实让我开了眼。我也相信随着大数据技术处理的进步，大数据对于我们生活潜移默化，还有企业经营理念深刻的影响还会进一步加大的。我以前在网上也曾看过一个关于大数据处理用于音乐App歌曲推荐的算法，主要是通过你听歌曲的历史来记录分析找寻到与你相似品味的客户，然后把他们曾经听过的喜爱的歌曲再推荐给你，这个的确效果非常好，当然这个必须要依托大数据了。大数据其实还是对海量数据进行分发，处理和筛选，然后给下游的客户们来创造的价值。而获取新的客户，还是创造客户新的消费点和欲望方面大数据的确算是颠覆了之前的公司运营模式，不必依靠打折降价烧钱促销大面积撒网，而是通过大数据找到对应的客户进行精准营销等等，的确给公司带来很多便利又节约了很多的资源，人力物力和资金。但有些时候总有些事情不尽然如人意，比如之前携程的数据库不幸泄露，然后许多客户因其真实信息曝光遭到诈骗，而考虑到银行的数据如果操纵不当，那损失可算不可估量了，其实我们一直在一艘在海上摇摆的船上，不仅要享受因海水浮力带来的便利，更要关注大数据安全的问题来保证船的稳定航行，毕竟能载舟，亦能覆舟嘛~而老师在课上也算提到过提供大数据服务的公司是可以随便浏览其客户储存在上面的信息的，这种信息隐患也算是一种无奈吧。还有一个观点其实算我之前在网上看到的，也蛮有趣的。虽然通过大数据挖掘可以找到很多商机，但总有种知其然而不知其所以然之感，虽然我们知道这俩商品放在一种卖肯定会提升销量，但我说不出其中的原因，也无法此类现象之后的逻辑推理下来的发展演变。所以大数据挖掘出的信息在某些时候算是对现实世界的一种反馈，真正的预测决策还是要依靠人们自己的判断和主观能动性的。上述算是我思绪很乱随处敲敲打打写下我对于大数据行业应用的看法吧。

大数据应用案例分析

大数据应用案例分析 1、中信银行信用卡营销实施背景：中信银行信用卡中心是国内银行业为数不多的几家分行级信用卡专营机构之一，也是国内具有竞争力的股份制商业银行信用卡中心之一。近年来，中信银行信用卡中心的发卡量迅速增长，2008年银行向消费者发卡约500万张，而这个数字在2010年增加了一倍。随着业务的迅猛增长，业务数据规模也急剧膨胀。中信银行信用卡中心无论在数据存储、系统维护等方面，还是在有效地利用客户数据方面，都面临着越来越大的压力。中信银行信用卡中心迫切需要一个可扩展、高性能的数据仓库解决方案，支持其数据分析战略，提升业务的敏捷性。通过建立以数据仓库为核心的分析平台，实现业务数据集中和整合，以支持多样化和复杂化的数据分析，比如卡、账户、客户、交易等主题的业务统计和OLAP（联机分析处理）多维分析等，提升卡中心的业务效率；通过从数据仓库提取数据，改进和推动有针对性的营销活动。技术方案：从2010年4月到2011年5月，中信银行信用卡中心实施了EMC Greenplum数据仓库解决方案。实施EMC Greenplum解决方案之后，中信银行信用卡中心实现了近似实时的商业智能（BI）和秒级营销，运营效率得到全面提升。图表中信银行大数据应用技术架构图

Greenplum解决方案的一个核心的功能是，它采用了“无共享”的开放平台的MPP架构，此架构是为BI和海量数据分析处理而设计。目前，最普遍的关系数据库管理系统（如Oracle 或Microsoft SQL Server），都是利用“共享磁盘”架构来实现数据处理，会牺牲单个查询性能和并行性能。而使用Greenplum 数据库提供的MPP架构，数据在多个服务器区段间会自动分区，而各分区拥有并管理整体数据的不同部分；所有的通信是通过网络互连完成，没有磁盘级共享或连接，使其成为一个“无共享”架构。Greenplum数据库提供的MPP架构为磁盘的每一个环节提供了一个专门的、独立的高带宽通道，段上的服务器可以以一个完全并行的方式处理每个查询，并根据查询计划在段之间有效地移动数据，因此，相比普通的数据库系统，该系统提供了更高的可扩展性。效益提升：2011年，中信银行信用卡中心通过其数据库营销平台进行了1286个宣传活动，

大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)

第７期２４２０１４年４月１０日计算机教育ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６中图分类号：Ｇ６４２大数据分析及其在医疗领域中的应用邹北骥（中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３）摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗大数据分析的目的、意义和主要方法。关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘１大数据早已存在，为何现在称之为大

数据时代计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理还难以实现。互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数据量达到１０００ＰＢ，即１０亿ＧＢｔ２１。推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技术通过给每个物品贴上标签并应用ＲＦＩＤ等技术实现了

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。

大数据应用案例分析

在如今这个大数据得时代里,人人都希望能够借助大数据得力量:电商希望能够借助大数据进一步获悉用户得消费需求，实现更为精准得营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者得意图，实现主动、超前得安全防护;而骇客们也在利用大数据,更加详尽得挖掘出被攻击目标信息，降低攻击发起得难度。大数据应用最为典型得案例就是国外某著名零售商,通过对用户购买物品等数据得分析,向该用户——一位少女寄送了婴儿床与衣服得优惠券,而少女得家人在此前对少女怀孕得事情一无所知.大数据得威力正在逐步显现,银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足得开始搜集整理自己用户得各类数据资料.但与之相比极度落后得数据安全防护措施,却让骇客们乐了：如此重要得数据不仅可以轻松偷盗,而且还就是整理好得,凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”得欺诈攻击.好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击得方法了。扰动安全得大数据 2０14年IDＣ在“未来全球安全行业得展望报告”中指出,预计到202０年信息安全市场规模将达到500亿美元。与此同时，安全威胁得不断变化、ＩＴ交付模式得多样性、复杂性以及数据量得剧增,针对信息安全得传统以控制为中心得方法将站不住脚。预计到２0２0年,６０%得企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础得快速检测与响应得产品上。瀚思(ＨａnSiｇht)联合创始人董昕认为,借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式。“您不能保护您所不知道得”已经成为安全圈得一句名言，即使部署再多得安全防御设备仍然会产生“不为人知”得信息,在各种不同设备产生得海量日志中发现安全事件得蛛丝马迹非常困难。而大数据技术能将不同设备产生得海量日志进行集中存储,通过数据格式得统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法,自动发现威胁与异常行为,让安全分析更简单。同时通过丰富得可视化技术,将威胁及异常行为可视化呈现出来，让安全瞧得见. 爱加密CEＯ高磊提出，基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生得安全问题、病毒样本、攻击策略等,对于安全问题得分析能够以宏观角度与微观思路双管齐下找到问题根本得存在.所以,在安全领域使用大数据技术,可以使原

A001综合信息应用大数据平台

一、技术和产品介绍（一）综合信息应用大数据平台（1）、概述综合信息应用大数据平台是开发团队经过在行业内积累了十几年，自主研发的具有自主知识产权的大数据应用平台。平台将行业内的数据与各类社会数据,建立统一的数据资源库；针对实战应用和基层需求、优化资源库存储模型，组织整理数据资源，建立出网状的客户统一视图；通过数据挖掘技术，针对各警种（部门）的业务特点，建立满足应用需求的数据模型，提高大数据应用的实时性、针对性、广泛性。从相对成熟的信息应用技战法中提炼应用模型，通过人机交互，辅助民警更加有效地应用技战法，对分析各类违法犯罪行为人员进行重点的提示与跟踪，为业务部门和专项斗争提供数据支撑服务。（2）、产品功能和架构

1、总体架构系统总体架构分为信息资源统一采集管理和流程控制平台、信息资源综合应用平台、情报研判平台、统一发布展示和对外集成共享平台四个部分组成。信息资源统一采集管理和流程控制平台解决数据来源问题。数据来源包括公安内部业务数据和部门间信息交换与服务平台接入的社会其他部门业务数据。信息资源综合应用平台建立综合资源库，通过抽取、清洗整合工具将数据接入到数据中心，从而形成综合信息资源库。同时对综合信息资源库中的数据进行应用，包含各种信息的查询、比对、分析、预警等多种应用。情报研判平台是在对综合资源库进行深度分析建立各种数据模型的基础上，建立各种分析引擎，从海量数据中挖掘出有价值的情报信息。统一发布展示和对外集成共享平台是指系统的主要服务群体以及服务方式，对公安内的各业务警种开放并提供服务，可对其他系统提供比对、查询等标准服务，对其他需求的服务群体实行标准接口提供服务。

浅谈大数据技术在安全生产工作中的现状与应用

浅谈大数据技术在安全生产工作中的现状与应用随着信息化进程的发展，大数据技术在安全生产工作中的应用越来越广泛。文章从分析大数据技术在安全生产领域的应用现状、实施基础、实施关键入手，指出基层工作者如何应用大数据技术开展安全生产工作。标签：安全生产；大数据；信息化 21世纪是信息时代，它象征着人类的时代跨越。最显著的特征是计算机技术的飞速发展，有效支撑大数据统计分析在各行业中的运用。大数据技术正在影响和改变人们的学习式和工作方式，传统的工作方式在信息化时代凸显出一些不足和弊端。所谓大数据，单从字面来看，它表示数据规模的庞大，并满足5个特点：规模性（volume）、多样性（variety）、高速性（velocity）、价值性（value）和真实性（veracity）。以下将浅谈大数据技术在安全生产工作中的价值与应用。 1 大数据技术在安全生产领域的应用现状安全生产信息化是大数据技术在安全生产工作中的应用基础，安全生产信息化建设在各项安全生产工作顺利开展的过程中都起着重要的保障和支撑作用。20世纪90年代初，世界上一些发达国家已经建立了较为完善的政府安全生产信息系统。美国矿山安全信息中心建有安全生產业务信息系统，负责网络管理和数据处理，包括采集矿山危险源实时数据，对数据进行分析判断和预测，发现事故隐患，记录整改情况，通知现场安全监察员进行监察等。该系统还能在网上接受现场安全监察员每日的报告，对执法情况进行分析统计，确定工作重点，进行人员调配，发布每日安全生产信息，第一时间通报安全事故等业务，并对灾害事故救援采用了现代通信、信息网络、数据库技术，推行计算机模拟、虚拟现实等信息化新技术在矿山中的应用，大幅度减少了煤矿挖掘中的意外险请，不仅提高了矿山安全水平，还提高了数据效率。2010年，美国西弗吉尼亚州发生死亡29人的矿难，由于该煤矿的监管记录保存完整，每条记录都包括检查的时间、结果、违反的法律条款、处理的意见、罚款的多少、已缴纳的金额、煤矿是否申诉等记录。逾千条的监管记录为事故追责提供了重要证据，从而使调查当局迅速锁定责任方并予以正确处罚。我国在2011年12月发布了国家安全生产信息化十二五规划，分析全国安全生产监管、煤矿安全监察、应急管理和煤矿、非煤矿山、危险化学品等高危行业（领域）及冶金等工贸行业安全生产面临的形势与挑战，以及加强新形势下安全生产工作对信息化建设的迫切需求的基础上，提出安全生产信息化工作的指导思想、目标、主要任务和重点工程，旨在实现安全生产领域信息资源的深度开发利用和共享，为政府创新安全监管监察方式、企业落实安全生产主体责任提供科学有效的保障手段，促进安全生产状况持续稳定好转，是各级安全监管监察机构和企业开展信息化建设和应用的重要依据。目前，在国家安全生产总局网站上，已经投入使用的数据库信息平台有安全生产综合统计信息直报系统、企业安全生产标准化信息管理系统、非煤矿山安全生产基本情况普查系统、安全生产隐患排查

浅析大数据技术的应用风险

郭晨晨山西师范大学数计学院【摘要】从大数据的提出到现在仅仅几年时间，但已经成为整个社会各个领域的热门话题。从事大数据工作的人才更是受到了包括百度、腾讯、阿里巴巴等互联网掌舵公司的追捧。但是需要注意的是任何技术或者科学成果都有的局限性，让大数据更好的为人类服务需要我们更多的理性。【关键词】大数据局限性理性一、大数据时代的到来提到“大数据”，需要对“数据”的重要性做简单的分析。本质上数据都是人创造的，它伴随人类历史的发展，从古至今一直影响着人类的思考、行为，改变着人类的世界观、价值观。大数据时代的核心仍然是数据。传统数据是一个个数字或者可以进行编码的简单文本，是一种结构化的信息量，分析起来要简单很多。而大数据却包罗万象，以文本、图片、视频、音频等等众多形式出现。它包含很多非结构化数据和半结构化数据。麦肯锡是研究大数据的先驱，在其报告中给出的大数据定义是：大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。但它同时强调，并不是说一定要超过特定TB 值的数据集才能算是大数据。维基百科对于大数据的描述是在无法容许的时间里，用常规软件对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据时代的到来与其说是人类智慧的创造性成果，不如说是对于信息爆炸时代处理海量信息的一种无奈的https://www.360docs.net/doc/cb16512827.html,解决方法。二、大数据的技术特点任何一种新技术的应用都是水到渠成的结果，假如环境没有准备好，无论什么样的技术想取得预期的效果都是极为困难的，大数据应用对于环境的要求是极其苛刻的。 V olume、Velocity、Variety、V eracity 是大数据的4V 特点，处理数量巨大、结构博闻新闻复杂、类型众多数据构成的数据集合自然不能仅仅使用单一简单的技术来完成。大数据是基于云计算的移动互联网、物联网、社交网络、电子商务、智慧城市的跨界融合。云计算广泛应用了分布式技术，它是一个体系架构，包含分布是数据处理技术、分布式文件系统、分布式数据库等。正是云技术给了人们廉价获取海量计算和存储的能力，使大数据处理技术成为可能。三、大数据应用的副作用 3.1 大数据应用需要更多理性思考大数据的热潮其提出之初就被人们所预料到。麦肯锡称：“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。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 然而，在大数据热一浪高过一浪之时，很需要给大数据泼一盆凉水降降温。信息化宣传言过其实已经是“新常态”，人们宣传数据库、信息共享、物联网、云计算，发布会和研讨会上这些新事物、往往赋予了它超过现实本身的意义。每次都会描述一个无限乐观的前景，然而现实的发展和人们本来的预期并不是同样的轨迹。信息化效益不是一个短期工程，技术亦不是最关键的因素，理性的思考才是长久之计。 3.2 大数据热产生的浮躁社会氛围纵观人类历史，人们对于预测未知的热衷从未消失过。现实世界中，缺少实时记录的工具，许多行为看起来是“人似秋鸿有来信，事如春梦了无痕”，互联网“处处行迹处处痕”的特点确

浅谈大数据在物流管理中的运用

浅谈大数据在物流管理中的运用【摘要】近年来，我国物流体系取得了快速的发展，但是与西方国家相比较还是存在一定的差距，但是我国物流企业从一开始的无到现在的点面结合，信息技术在推动物流体系的建立发挥了重要的作用。随着的信息技术的快速发展，大数据技术正在潜移默化中影响人们的生活，物流与人们的生活息息相关，不仅促进各个行业的发展，而且对人们的生活也带来诸多便捷。大数据技术作为物流管理的基础，虽然促进了物流行业的发展，但是也在无形之中加大了物流管理的压力。本文通过对大数据时代物流管理的概念分析入手，针对大数据在物流管理中出现的作用等进行深入分析。【关键词】大数据；物流管理；运用上个世纪九十年代，我国提出物流管理概念的几十年来得到快速发展。尤其是随着信息技术的发展，大数据技术应用在物流管理优化我国物流管理模式。大数据技术中的内容主要包括网络技术、条码技术和计算机技术等等，这些大数据技术在企业的物流管理具有重要的作用，但是大数据在物流管理中的运用还存在许多问题。因此，对当下物流管理中出现的问题进行分析，并探讨优化大数据物流管理的措施。一、大数据的内涵大数据一经出现就吸引许多国外企业学者的关注，大数据与传统的数据分析软件和工具相比较，在获取信息、存储信息和分析管理数据信息方面具有无可比拟的优势。大数据在物流管理中运用的

意义价值在于可以专业处理数据，而不是将大数据作为获取经济效益的手段。如果将大数据作为物流管理手段的话就需要数增值的作用。随着云计算与大数据之间联系越来越紧密，大数据也为人类创造更多的价值。大数据发展的根本是大数据理论，大数据处理的手段主要包括分布式处理和存储技术。现代社会的发展与大数据息息相关，随着科学技术的发展，大数据为人类挖掘更多有用的信息，为人们的生活带来更多便利。在企业发展中大数据成为现代企业竞争的主要因素。企业运用大数据提供优质的产品和精准的营销。一些中小企业也会利用大数据进行转型，传统的企业在转型的过程中可以利用大数据平衡企业的价值、成本和决策等等，比如可以及时发展企业发展中遇到的问题，并及时解决，会在很大程度上节省企业运营过程中大量的人力、物力和财力，从而可以根据大数据分析出来的信息的为快递信息传递最优的物流线路，并根据客户的习惯制定科学合理的优惠信息，从而避免欺诈行为的出现。二、大数据在物流管理的影响（一）掌握企业运行的信息传统的数据分析模式已经不能适应现代物流企业的发展，因此，物流管理必须与大数据作为支撑，加大对物流运行过程中每一个节点信息的优化整合，再通过数据中心分析处理这些收集的信息并转化为对物流管理有价值的信息，从而掌握物流的运作模式和运作中出现的问题。（二）为物流企业做出正确的决策提供依据

环境大数据综合应用平台建设方案

第一章概述 (2) 第二章现状分析 (3) 2.1 环保相关系统 (3) 2.1.1 环境信息发布系统 (3) 2.1.2 环境监控监测系统 (3) 2.1.3 环境管理业务系统 (4) 2.1.4 高清视频监控 (6) 2.1.5 指挥中心 (6) 2.2 系统应用情况 (6) 第三章建设方案 (7) 3.1 平台要求 (7) 3.2 平台特点 (7) 3.3 建设原则 (8) 3.4 建设目标 (8) 3.5 建设内容 (9) 3.6 接口方式 (10) 第四章环境大数据综合应用平台介绍 (11) 4.1 平台功能介绍 (11) 4.1.1 云数据处理中心 (11) 4.1.1.1 数据交换目标 (11) 4.1.1.2 环保数据交换 (11) 4.1.2 统一用户管理系统 (12) 4.1.3 综合应用管理系统 (12) 4.1.3.1 环保信息查阅 (13) 4.1.3.2 环保信息分发 (13) 4.1.3.3 日程管理 (14) 4.1.3.4 我的工作台 (14) 4.1.4 办公自动化系统 (15) 4.1.4.1 我的工作台 (15) 4.1.4.2 公文管理 (16) 4.1.4.3 会议管理 (17) 4.1.4.4 车辆管理 (17) 4.1.4.5 接待管理 (18)

4.1.4.6 通讯录 (18) 4.1.4.7 工作交流 (19) 第五章相关技术 (20) 5.1 基于SOA技术架构 (20) 5.2 采用J2EE技术 (20) 5.3 遵循XML标准 (21) 5.4 采用组件化的设计方法 (22) 5.5 Web Service接口 (22) 第一章概述近年来，国内环保信息化收到政府和环境保护部门的重视，环境保护事业进入新的发展阶段。为全面深化生态文明体制改革，2月份《关于推进环境监测服务社会化的指导意见》、6月份的《环境监测数据弄虚作假行为处理办法》和8月份的《生态环境监测网络建设方案》等国家政策的出台，全面放开了服务性监测市场，环境自动监测、第三方运营维护和智慧环保领域将出现快速增长。抓住当前国家大力发展大数据产业的政策时机，随着信息技术日益完善普及，环境相关信息及数据的价值将得到显现，将成为推进环境治理体系和治理能力现代化的重要手段，促进环保产业实现智慧化转型。推进智慧环保建设，是把环保现代化推向新阶段的战略举措，是提升环保执法能力、加快节能减排的目标、提高公共管理服务水平的战略举措。智慧环保建设一方面要认真贯彻《2006-2020年国家信息化发展战略》和《国家综合业务OA 总体框架》，另一方面要按照《国务院关于落实科学发展观加强环境保护的决定》关于“完善环境监测网络，实现‘智慧环保’，加快环境与核安全信息系统建设，实行信息资源共享机制”的要求，全面建立适应经济社会发展和环境保护工作需要的环境信息化体系。

浅谈大数据技术及应用

浅谈大数据技术及应用（黑体小二）哈尔滨商业大学管理学院物流工程2015 王兴哲摘要：大数据的概念由来已久，但在多数人眼中大数据就是数据大，甚至有时和云计算混为一谈。本文主要对大数据的定义进行重新的认识，并将其与云计算加以区别。而在大数据流行的今天，大数据究竟带来了什么有利的影响，或者说它将有什么样的前景。这些问题都将在文中一一列举关键词：大数据云计算应用浅谈大数据技术及应用 1 引言大数据这一术语正是产生在全球数据爆炸增长的背景下,用来形容庞大的数据集合。与传统的数据集合相比,大数据通常包含大量的非结构化数据,且大数据需要更多的实时分析。此外,大数据还为挖掘隐藏的价值带来了新的机遇,同时给我们带来了新的挑战,政府机构最近也宣布了一项加快大数据进程的重大计划,各行各业也都在积极讨论大数据的吸引力。大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称：“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。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑，大数据代表了互联网的信息层(数据海洋)，是互联网智慧和意识产生的基础。包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。 2 大数据的定义一般意义上,大数据是指无法在有限时间内用传统IT 技术和软硬件工具对其进行感知?获取?管理?处理和服务的数据集合。大数据技术描述了新一代的技术和架构体系,通过高速采集?发现或分析,提取各种各样的大量数据的经济价值。大数据的特点可以总结为 4 个 V,即volume(体量浩大)?variety(模态繁多)?velocity(生成快速)和value(价值巨大但密度很低)。大数据价值链可分为4个阶段:数据生成?数据采集?数据储存以及数据分析。数据分析是大数据价值链的最后也是最重要的阶段,是大数据价值的实现,是大数据应用的基础,其目的在于提取有用的值,提供论断建议或支

大数据应用案例

大数据应用案例 1 物联网大数据应用由于遍布全球的众多传感器与智能设备,物联网触发了数据或大数据的淹没。只有大数据技术与框架才能处理这样庞大的数据量,这些数据量可以传输各种类型的信息。物联网的数量增长越多,就需要更多的大数据技术。在这个领域内,机构需要将重点转移到实时易于访问的丰富数据上。这些数据会影响客户群,并可通过挖掘产生有意义的结论。来自传感器的数据应该被处理以实时发现模式与见解,以推进业务目标。现有的大数据技术可以有效利用传入的传感器数据,将其存储起来,并使用人工智能进行高效分析。实际上,对于物联网处理,大数据就是燃料而人工智能就是大脑。物联网不仅就是大数据的重要来源,还就是大数据应用的主要市场。在物联网中,现实世界中的每个物体都可以就是数据的生产者与消费者,由于物体种类繁多,物联网的应用也层出不穷。下面简述几种典型物联网大数据的使用案例。1、1 车队管理许多运输公司都携带传感器来监控驾驶员的行为与车辆的位置。好的驾驶技能与道路安全行为得到保险公司的奖励。通过提供所有机械与电气组件的详细机器日志数据,物联网为远程信息处理提供了一个优势。全球物流公司UPS广泛使用该技术来监控车队车辆的速度,行驶里程,休息停靠,油耗,发动机使用情况等。因此,该公司减少了有害排放与燃料消耗。UPS快递为了使总部能在车辆出现晚点的时候跟踪到车辆的位置与预防引擎故障,它的货车上装有传感器、无线适配器与GPS。同时,这些设备也方便了公司监督管理员工并优化行车线路。UPS为货车定制的最佳行车路径就是根据过去的行车经验总结而来的。2011年,UPS的驾驶员少跑了近4828万公里的路程。 1、2 智慧城市智慧城市,就是一个基于物联网大数据应用的热点研究项目,图1所示为基于物联网大数据的智能城市规划。迈阿密戴德县,就就是一个智慧城市的样板。佛罗里达州迈阿密戴德县与IBM的智慧城市项目合作,将35种关键县政工作与迈阿密市紧密联系起来,帮助政府领导在治理水资源、减少交通拥堵与提升公共安全方面制定决策时获得更好的信息支撑。IBM使用云计算环境中的深度分析向戴德县提供智能仪表盘应用,帮助县政府各个部门实现协作化与可视化管理。智

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

浅谈大数据技术及应用教案资料

浅谈大数据技术及应用

课程名称大数据分析与应用

课程名称：大数据分析与应用一、课程编码：课内学时：32学分：2 二、适用学科专业：计算机专业硕士三、先修课程：无四、教学目标通过本课程的课堂学习与应用案例，建立科学的大数据观，掌握大数据架构、大数据精准语义搜索、大数据语义分析挖掘、知识图谱等关键技术，熟练使用常用的大数据搜索挖掘与可视化工具，提升大数据的综合应用能力。五、教学方式课堂学习、研讨班与应用实践六、主要内容及学时分配 1.科学的大数据观2学时 1.1.大数据的定义，科学发展渊源； 1.2.如何科学看待大数据？ 1.3.如何把握大数据，分别从“知著”、“显微”、“晓义”三个层面阐述科学的大数据观。 2.大数据技术平台与架构4学时 2.1云计算技术与开源平台搭建 2.2Hadoop、Spark等数据架构、计算范式与应用实践 3.机器学习与常用数据挖掘4学时 3.1常用机器学习算法：Bayes,SVM，最大熵、深度神经网络等； 3.2常用数据挖掘技术：关联规则挖掘、分类、聚类、奇异点分析。 4.大数据语义精准搜索4学时 4.1.通用搜索引擎与大数据垂直业务的矛盾； 4.2.大数据精准搜索的基本技术：快速增量在线倒排索引、结构化与非机构化数据融合、大数据排序算法、语义关联、自动缓存与优化机制； 4.3.大数据精准搜索语法：邻近搜索、复合搜索、情感搜索、精准搜索； 4.4.JZSearch大数据精准搜索应用案例：国家电网、中国邮政搜索、国家标准搜索、维吾尔语搜索、内网文档搜索、舆情搜索； 5.非结构化大数据语义挖掘10学时 5.1.语义理解基础：ICTCLAS与汉语分词 5.2.内容关键语义自动标引与词云自动生成； 5.3.大数据聚类； 5.4.大数据分类与信息过滤； 5.5.大数据去重、自动摘要； 5.6.情感分析与情绪计算；

大数据处理综合处理服务平台的设计实现分析范文

大数据处理综合处理服务平台的设计与实现（广州城市职业学院广东广州510405）摘要：在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。大数据综合处理服务平台支持灵活构建面向数据仓库、实现批量作业的原子化、参数化、操作简单化、流程可控化，并提供灵活、可自定义的程序接口，具有良好的可扩展性。该服务平台以SOA为基础，采用云计算的体系架构，整合多种ETL技术和不同的ETL工具，具有统一、高效、可拓展性。该系统整合金融机构的客户、合约、交易、财务、产品等主要业务数据，提供客户视图、客户关系管理、营销管理、财务分析、质量监控、风险预警、业务流程等功能模块。该研究与设计打破跨国厂商在金融软件方面的垄断地位，促进传统优势企业走新型信息化道路，充分实现了“资源共享、低投入、低消耗、低排放和高效率”，值得大力发展和推广。关键词：面向金融，大数据，综合处理服务平台。一、研究的意义目前，全球IT行业讨论最多的两个议题，一个是大数据分析“Big Data”，一个是云计算“Cloud Computing”。中

国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。据IDC（国际数据公司）预测，用于云计算服务上的支出在接下来的5 年间可能会出现3 倍的增长，占据IT支出增长总量中25%的份额。目前企业的各种业务系统中数据从GB、TB到PB量级呈海量急速增长，相应的存储方式也从单机存储转变为网络存储。传统的信息处理技术和手段，如数据库技术往往只能单纯实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能，无法充分利用和及时更新海量数据，更难以进行综合研究，中国的金融行业也不例外。中国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。通过对不同来源，不同历史阶段的数据进行分析，银行可以甄别有价值潜力的客户群和发现未来金融市场的发展趋势，针对目标客户群的特点和金融市场的需求来研发有竞争力的理财产品。所以，银行对海量数据分析的需求是尤为迫切的。再有，在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。随着国内银行业竞争的加剧，五大国有商业银行不断深化以客户为中心，以优质业务为核心的经营理念，这对银行自身系统的不断完善提出了更高的要求。而“云计算”技术的推出，将成为银行增强数据的安全性和加快信息共享的速度，提高服务质量、降低成本和赢得竞争优势的一大选择。