国有企业如何推进大数据管理

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国有企业如何推进大数据管理

作者：李国甫

来源：《企业文明》2015年第09期

历史的车轮已将人类带入大数据时代。IBM执行总裁罗睿兰认为：“数据将成为一切行业当中决定胜负的根本因素，最终数据将成为人类至关重要的自然资源。”大数据在给企业带来“数据财富”的同时，也引发了企业的管理变革。大数据可分成大数据管理、大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。本文以武钢为例，仅对国有企业推进大数据管理进行探讨。

实施“大数据战略”倡导“大数据驱动决策”新模式

“大数据”一词是舶来品，是继物联网、云计算、移动互联网之后又一个热门概念。根据维基百科的定义，它是指无法在可承受的时间范围内用常规工具进行采集、管理、处理的数据集合。大数据时代可能带来的巨大价值正渐渐被越来越多的企业所认可，同时，大数据为人们提供了一种全新的看待世界的方法。“让数据作主”的理念，将彻底根除中国“数据出官，官出数据”的痼疾，并推动一些习惯于靠“经验和直觉”作决策的企业发生巨大变革。

树立大数据价值新理念。理念是行动的指南。武钢推进大数据管理，各级领导干部和全体员工首先应树立大数据价值理念：企业“堆积如山”“浩如烟海”的数据不是“数据垃圾”，而是深藏在企业内部的原油和金矿；是企业最宝贵的资源、最重要的资产；是现代企业管理取之不尽、用之不竭的智慧源泉；是提高工作效率、进行科学决策、创造企业价值的有效途径。武钢实施“大数据战略”，国有企业推进大数据管理整体思路是对大数据价值理念认识上的一次新飞跃，是转型升级发展时期的明智选择。未来，采集、存储、分析、预测所有数据的能力，将成为武钢的一项核心能力；大数据将成为武钢的核心竞争力和核心资产。

明确智能化决策新方向。大数据至关重要的方面，就是它会直接影响企业怎样作决策、谁来作决策。长期以来，企业更多地依赖个人经验和直觉作决策，而不是基于数据。大数据时代，没有数据分析支撑的决策将越来越不可靠。大数据带来更准的预测，更准的预测带来更佳的决策。因此，推进大数据管理，武钢可以实现由传统决策向“大数据驱动决策”的新模式转变。也就是说，领导者可以从大数据中获得洞见。以大数据为智囊核心的智能化决策是企业未来发展的方向。在智能化决策过程中，大数据和云计算技术将占有越来越重要的位置，决策制度化、流程化的程度会日益增加，决策会变得更加公开、透明、可追溯。决策的精细化程度也日益增加。

拥抱大数据管理新时代。企业是数据的主要生产者，也是经验丰富的使用者，还是直接受益者。大数据时代，谁拥有了大数据，谁就占领了制高点，取得了主动权。IBM的一份最新调研报告显示：当前中国只有6%的企业对大数据有较深入的管理与应用，多数企业还处在知识积累、观望或初步尝试阶段。因此，武钢推进大数据管理，不仅前景广阔，而且时不我待。

企业数据管理系统平台

企业数据管理系统平台企业数据管理系统平台，当今很多企业的管理多为分散、独立的系统，信息组织缺乏规范化不可避免地出现一个个“信息孤岛”;在过往的发展过程中，对企业而言，员工多利用Excel或单一SaaS软件进行数据管理，故对于企业的数据化分析及应用有效性判断有一定影响。在互联网思维变革的浪潮下，很多传统行业都加速了互联网化的转型，但是有些企业的转型依然反应出较慢的速度。如何高效得做好管理工作，如何能够让企业更好的运转。接下来，我们带你了解一款企业数据化管理平台——数企BDSaaS：一、数企是什么：数企BDSaaS是一站式数据化管理云平台。只需要一个账号，就能够解决各类企业的办公问题;一个数据中心，解决数据分散，易丢失问题;一个APP解决内部信息孤岛，打破企业系统数据的孤岛现象，利用多维度企业数据化分析，为企业发展提供数据化指导。二、企业数据管理系统平台，数企能解决什么： 1、四大管理维度，让中国4600万中小企业实现数据化管理变革： a、销售管理云平台，建立企业全渠道营销互动平台，360°标签化目标客户群体，打造企业专属新零售体系; b、内部管理云平台，依托互联网+全新管理思想，打造企业专属全新协同办公环境，大幅度提升企业办公效率; c、生产管理云平台，打造产品全生命周期、全制造流程数字化管理，实现集研产销于一体的生产基础数据统一管理;

d、BI效果分析，通过将企业各模块全渠道的有效数据进行整合，形成企业在当下、未来发展的仪表盘。 2、五大数据中心：利用PMCOO模式，将企业的产品、营销、客户、订单以及办公等数据，统一在一个平台中，构建企业的大数据管理平台。 3、上百款企业应用包括工作日志、公司制度、快速审批、云签到、人力资源管理、会议管理、渠道管理、分销系统、生产管理、小程序、客户管理等上百款企业应用，方便企业办公等各种需求。三、产品详细介绍：数企包含了企业内部管理云平台、销售管理云平台、生产管理云平台、BI效果分析等产品模块，将企业数据全线打通，为企业管理提供数据支持，彻底解决企业数据孤岛问题。 1、内部管理系统：包含智能办公管理系统、财务管理系统、人事管理系统、企业审批系统等产品模块;实现内部移动数据管理; 2、销售管理云平台：包含智能CRM系统、渠道管理系统、营销管理系统、企业定制中心等服务;依托全方位定制化管理，助力销售成功之路; 3、生产管理云平台：包含设备管理、场地管理、物料管理、系统配置、系统配置、生产计划实施、生产流程工艺、生产计划配置服务，为企业建立生产设备登记管理系统，对生产设备进行统一管理。 4、BI效果分析：将企业各模块全渠道的数据进行有效的整合，清晰洞察企业运转效率，为企业在当下、未来发展提供数据支持。 5、另外配置PC端总控，手机端app，方便企业使用，企业数据化管理及分析，提供切实可靠的数据保障。企业数据管理系统平台，深圳市八度云计算信息技术有限公司成立于2013年，公司专注于云计算SaaS管理软件的研发、测试与维护等服务领域，专业从事于企业管理软件的研发、测试

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书版本：1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合，分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

大大数据管理系统之大大数据可视化设计

数据管理系统企业级数据可视化项目Html5 应用实践项目经理：李雪莉组员：申欣邹丽丹陈广宇陈思班级：大数据&数字新媒体一、项目背景随着大数据、云计算和移动互联网技术的不断发展，企业用户对数据可视化的需求日益迫切。用户希望能够随时随地简单直观的了解企业生产经营、绩效考核、关键业务、分支机构的运行情况，即时掌握突发性事件的详细信息，快速反应并作出决策。随着企业信息化的不断推进，企业不断的积累基础信息、生产运行、经营管理、绩效考核、经营分析等以不同形式分布在多个系统或个人电脑文档内的业务数据。如何将大量的数据进行分析整理，以简单、直观、高效的形式提供给管理者作为经营决策的依据是当前企业数据应用的迫切需求。传统的企业数据可视化方案多基于Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术进行开发，在当前互联网和移动互联网技术高速发展的背景下，Web技术标准也随之高速发展，用户对互联网技术安全性和使用体验的要求越来越高。Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术因为落后和封闭的技术架构，以及高功耗、高系统

资源占用，已经被微软、谷歌、苹果、火狐等主流操作系统和浏览器厂商逐步放弃，转而不断支持和完善基于HTML5的新一代Web技术标准对数据进行直观的拖拉操作以及数据筛选等，无需技术背景，人人都能实现数据可视化无论是电子表格，数据库还是 Hadoop 和云服务，都可轻松分析其中的数据。数据可视化是科学、艺术和设计的结合，当枯燥隐晦的数据被数据科学家们以优雅、简明、直观的视觉方式呈现时，带给人们的不仅仅是一种全新的观察世界的方法，而且往往具备艺术作品般的强大冲击力和说服力。如今数据可视化已经不局限于商业领域，在社会和人文领域的影响力也正在显现。数据可视化的应用价值，其多样性和表现力吸引了许多从业者，而其创作过程中的每一环节都有强大的专业背景支持。无论是动态还是静态的可视化图形，都为我们搭建了新的桥梁，让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系，感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化，还能让我们理解其他形式下不易发掘的事物。二、项目简介目前，金融机构（银行，保险，基金，证劵等）面临着诸如利率汇率自由化，消费者行为改变，互联网金融崛起等多个挑战。为满足企业的发展需要，要求管理者运用大数据管理以更为科学的手段对企

公司数据管理制度

公司数据管理制度第一节总则第1条为规范业务数据管理工作，降低数据被非法生成、变更、泄露、丢失及破坏的风险，提高数据流转效率和支持业务需求的力度，特制定本制度。第2条本制度中的数据，包括并不限定于，公司信息系统数据、公司后台数据库数据、员工个人办公电脑中的各种公司业务数据及业务所涉及第三方的数据、文档、报表。第3条本制度适用于公司各部门进行数据统计、收集、审查、使用、保管、共享各环节。第二节业务数据的安全性级别第4条业务数据按照重要性程度以及隐私性的要求，暂时由低至高划分为四个级别：公司可对外公开数据 L1 ；公司对内公开数据 L2；公司部门内隐私数据、员工个人隐私数据、业务所涉及第三方对公司公开数据 L3；业务所涉及到的第三方隐私数据 L4 。第三节业务数据保存和销毁管理第5条业务数据的保存方式，分为：总部后台底层服务器、部门或区域应用层服务器、个人办公电脑及（移动）硬盘、 U 盘、光盘、书面记录、打印复印版等。第 6条对于与财务报告相关的各种业务数据，须保存7 年。第 7条业务数据的保存时间，在符合各业务需求和相关法律法规的规定下，必

须尽量保证较长期限的留存，原则上不小于三年。第8条 L3 以及 L4 级别的业务数据，需要保证存放数据的介质必须在安全的地方，非授权人员（公司最高管理层、相关部门负责人（直线业务总监 -- 直线业务总经理 -- 直线业务经理 -- 直线业务管）、相关工作具体责任人）不得进入相关区域。 L2 及以上级别的数据，不允许通过保存在电子设备上或通过书面的方式携带出公司，或在公司区域外公开讨论。如有特需，必须通过部门数据安全负责人或总经理级批准，并上报综合管理部记录在案第9条数据备份的计划和管理，按各业务需求进行。第10 条原则上通过电子方式保存的数据不需要进行销毁。书面记录、打印复印版的数据，在超过数据保存时间的要求后，可以选择性销毁， L2 及以上级别的业务数据，销毁时必须由责任人、直线管理层或部门数据安全负责人通过粉碎机粉碎。第四节数据的导入、录入和修改管理第11 条数据的录入，指各部门逐一将业务数据备案的过程。数据录入必须由相关部门总经理级提前向综合管理部报备。第12 条数据修改，指软件部门、数据部门改变备案系统中已有的数据的过程。数据修改必须通过相关部门总经理级的审批，上报综合管理部记录在案，由部门指定的专人操作。第五节数据的查看、提取、报表的制作和发放的管理第13 条数据查看或提取指数据部或综合管理部应数据拥有部门或公司管理层的要求，对公司业务数据进行查看或导出的过程。第 14 条数据和报表的需求，需要通过相关业务总经理级汇总书面提出，由数据

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

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。

企业大数据管理平台软件哪家好

大数据时代，企业大数据管理显得尤为重要。企业大数据管理分为企业自身的数据管理，如企业的客户、产品、销售、库存等数据和企业的外部数据管理，如产品服务的评价、情报信息、行业信息的收集等。所以选择一个好用的企业大数据管理平台软件对企业的发展非常重要。移动互联网、社交媒体和其他来源的数据爆炸式增长，产生了海量的数据，企业会仔细收集这些数据，并将其存储起来，以便重复使用。数据已经作为企业重要资产被广泛应用于盈利分析与预测、客户关系管理、合规性监管、运营风险管理等业务当中。大数据对企业有多重要? 1. 帮助企业了解用户通过大数据分析技术，企业可以将客户、用户和产品进行有机串联，对用户的产品偏好，客户的关系偏好进行个性化定位，生产出用户驱动型的产品，提供客户导向性的服务。从大数据技术方面来看，用数据来指引企业的成长，将不再单单是一句口号。通过运用大数据，不仅可以从数据中发掘出适应企业发展环境的社会和商业形态，用数据对用户和客户对待产

品的态度，进行挖掘和洞察，准确发现并解读客户及用户的诸多新需求和行为特征，这必将颠覆传统企业在用户调研过程中，过分依赖主观臆断的市场分析模式。 2. 帮助企业进行资源精准定位通过大数据技术，可以实现企业对所需资源的精准定位，在企业在运营过程中，所需要的每一种资源的挖掘方式、具体情况和储量分布等，企业都可以进行搜集分析，形成基于企业的资源分布可视图，就如同“电子地图”一般，将原先只是虚拟存在的各种优势点，进行“点对点”的数据化、图像化展现，让企业的管理者可以更直观地面对自己的企业，更好地利用各种已有和潜在资源。 3. 帮助企业做好运营推广以往企业品牌如果需要做市场预测，大多靠自身资源、公共关系和以往的案例来进行分析和判断，得出的结论往往也比较模糊;很少能得到各自行业内的足够重视。通过大数据的相关性分析，根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合，企业的运营方向将会变得直观而且容易识别，在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。通过大数据分析可以判断客户话题各类来源的占比，确定客户上网的习惯;信息的主要话题，以及相关媒体平台曝光量，企业可以针对性得选择并制定营销活动平台、推广方向等，提升企业运营效果。 4. 协助企业更好的开展服务

企业大数据管理解决方案

企业大数据管理解决方案摘要：大数据的应用方兴未艾,根据国内企业的应用场景,给出了企业大数据管理解决方案。此方案还为数据的进一步处理打下了基础。关键词：大数据; 企业大数据管理 IT行业一直在不断地努力，以最佳方案满足日益增长的各种需求。继云计算之后，大数据又成为业界关注的热点。云计算更多地体现在它的商业模式与服务模式上，而大数据则更关注数据的处理，而这些纷杂的数据则是关系社会、企业乃至个人生活的核心关键，可以说数字时代数据为要。1 大数据参考架构通常人们认为大数据具有4V特点，即：Variety(多样性）、Volume(大容量或海量)、Velocity(快速)和Value(价值)。至于大数据的严格定义，则是人者见人、智者见智，莫衷一是[1]。根据调研与实践，本文给出了相关的参考架构，。可以将大数据的参考层次分为4个： (1) 数据采集。主要涉及对数据源的采集，包括各种结构化与非结构化数据、静态数据与动态实时数据等。(2) 数据存储。主要涉及对数据的存储，包括分布式存储、海量存储、虚拟存储等。(3) 数据处理。主要涉及对数据的转换、传输、分发等。 (4) 数据分析。主要涉及对数据的清洗、比对、挖据、钻取等。同时,按照数据平台管理、数据维护、安全保护等维度，存在着贯穿各层的管理机制，即： (1) 系统管理。对构建的系统平台进行管理与维护。 (2) 数据管理。按照数据生命周期对数据进行管理。 (3) 安全管理。对数据隐私、数据安全、访问安全、系统安全等方面进行管理。2 企业大数据解决方案由于大数据的应用很多，本文更加关注企业所处的混杂数据的应用场景，基于上面给出的参考架构，给出相应的解决方案。2.1 应用场景企业的数据是企业的核心资料，企业信息化的核心问题就是数据的应用的效率与效果。目前企业的数据主要包括：财务类数据、管理类数据、业务类数据等，这些数据可以是结构化数据和非结构化数据。从容量上看，随着信息化应用的不断提高，可以达到GB或TB级，对于一些行业，甚至有可能达到PB级。2.2 解决方案本文提出的企业大数据解决方案是从业务连续性的角度来考虑用户数据的问题。参考了业界流行的ISO20000、ISO27000、BCP/DRP、ＳＯＡ等相关标准和技术，从安全、服务的范畴来管理数据、保护数据、使用数据。方案主要解决企业用户的结构化与非结构化数据的存储、管理，为企业相关应用提供基础数据，为企业的业务连续性保驾护航。2.2.1 技术特点方案主要融合了信息安全技术、数据管理技术、数据同步复制技术、数据库技术、商务智能技术等，区别于现有的数据备份产品、数据复制产品、数据管理产品，更关注数据在复制之后能够被快速使用与恢复，以延续业务的连续性。方案为用户数据的进一步加工处理打下了基础，有助于用户整合数据、整合应用、数据加工、商务智能、决策分析等。主要特点：(1)支持多种数据库的不同版本，也支持多种异构数据库之间的同步，如Oracle、SQL Server、MySQL、Sybase、DB2、AS400等可以同步到Oracle 数据库或其他数据库上。 (2)支持一对一、一对多、多对一、多对多等异构数据库同步方式。 (3)比较强的数据加工能力，可以选择数据源的不同字段，也可以对数据源做相应的转换、逻辑判断、映射等处理，还可以设置在数据同步时做异常数据检查等。 (4)比较强的传输能力，内置数据传输平台，满足复杂网络情况下的数据可靠传输，支持广域网下的数据同步，支持跨网段的数据同步，支持物理隔离情况下的数据同步。 (5)易用性。提供中文工具，方便可视化操作和监控。2.2.2 技术原理统一支持结构化数据和非结构化数据的同步及相应加工。提供可视化工具配置结构化数据和非结构化数据的同步与加工。 (1)非结构化数据文件既可以通过系统内置的传输平台同步到备份方的文件夹下，也可以将备份方文件夹下的数据文件映射到数据库上。对于非结构化的文件备份，可以在数据源方部署一个节点，负责监控和发送文件，通过可视化配置的数据推送服务，选择要发送的文件夹、文件、接收节点、接收文件夹等信息，通过定时等调度策略将文件发送到备份方。当然要发

企业数据管理最佳实践

关于举办企业数据管理最佳实践培训班的通知一、培训背景《企业数据管理最佳实践培训课程》是由国内资深数据管理专家结合6年来“数据管理最佳实践”经验，精心打造的“CDO首席数据官”的必修课程。目的是帮助数据管理从业人士，通过学习数据管理基础理论，借鉴行业最佳实践，提升数据管理能力，从数据管理专业知识体系，核心数据管理技能和数据管理专业人员职业能力等方面提供训练，帮助数据管理专业人士获得企业数字化转型战略下的必备能力，形成企业所需新数字经济下的核心竞争能力。二、培训收益通过学习本课程，您将获得如下收益： 1、企业数据管理理论：介绍DAMA-DMBOK数据管理知识体系、DGI数据治理理论、数据资产管理2.0白皮书等数据管理理论内容，帮助数据管理从业人员理解国际数据管理理论趋势、国内数据资产管理政策及实施策略等内容； 2、企业数据管理能力成熟度：介绍国际DMM、国内DCMM、IBM数据治理成熟度模型，结合当前数据监管法案及行业监管指引，提出企业数据管理能力匹配原则，帮助企业获得当前数据管理能力所处的发展阶段，并提出未来发展和提升方向； 3、数据管理最佳实践：通过介绍数据治理、数据架构、数据标准、数据质量实践案例，帮助企业吸取行业、企业最佳实践经验，促进企业数字化成功转型。数据治理最佳实践从企业的数据管理组织、制度和流程方面提出要求，构建完整的数据治理管理体系，并阐述行业最佳实践案例；数据架构最佳实践从企业级数据模型、数据流转、数据分布、元数据管理等方面提出要求，构建完备的企业级数据模型，并阐述行业最佳实践案例；数据标准最佳实践从企业业务术语、参考数据、主数据、数据元、指标数据标准提出要求，构建全面的数据标准管理体系，并阐述行业最佳实践案例；数据质量最佳实践从数据质量基础、数据质量工程方法、数据质量评估和改进等方面提出要求，构建持续提升的数据质量最佳实践案例。三、培训对象 CIO企业首席信息官 CDO企业首席数据官

企业如何进行数据化管理

企业如何进行数据化管理对于企业来讲，数据化运用和管理无处不在，无论是企业日常运营，还是企业的营销企划，都是企业所有管理者或经营者无可否认的重要命题。然而，做好数据化应用，是一件系统而又复杂的课题。企业如何真正把生产计划、营销战略、财务战略、经营战略等体系有效的结合运用是非常考验管理者知识智慧的。但有的企业主根本无视统计管理、数据分析与经营和营销的关联性。在当今强调竞争优势的经济环境中，如果不能把握精确性的专业竞争，不根据各个专业性的概率指标与企业各种资源进行整体的科学组合，就无法使资源配置得到有效利用，资源整合价值最大化就会成为一个泡影，实施数据化管理，培育企业的竞争优势就会成为一个空话。一、明确数据化管理的基本要求 1、管理者重视数据化管理，是实施数据化管理的基本条件，管理者重视数据化，重视人的因素，确立人和数据的有效组合，充分利用数据的作用或功能，认知和使用数据的价值，调动人的积极性和主观能动性，才能构建数据化管理平台按照数据化要求开展相关工作。 2、认清数据与管理的关系。企业不重视数据管理，就无法认清数据与管理的关系。很多管理者会经常通过数据分析来比较管理效率差异的原因。如生产管理中，两个部门人员、设备、材料、时间等要素完全一致的情况下，但生产的效率不一样，我就可以通过生产流程中的数据分解，进行数据分析，就可确认是员工士气、还是员工熟练情况和或管理因素导致生产效率不同的原因。 3、采集的数据必须是真实可靠的。数据因人而存在，是从管理活动中得来。数据的采集方法和管理要有制度和流程规范，不能随心所欲，更不能估测和伪造数据。数据的真实性对企业的分析和决策非常重要。其真实性一方面要依靠人的道德行为来保证，另一方面制度的保障是不可缺少的。在双重要求下我们的数据采集才能有保障。 4、数据是连续性和系统性的。在管理活动中，数据采集不能时断时续。不能只采集某一个方面，否则影响数据的准确性和完整性，企业各业务单元或各部门可按照年度、季度、月度以及每周、每日来采集企业各方面管理和业务发生的数据，进行归纳和统计。

山东政务信息系统整合共享工程大数据管理平台

山东省政务信息系统整合共享工程大数据管理平台项目需求和技术方案要求一、项目概况（一）建设目标通过大数据管理平台建设，建立统一的数据资源汇聚、数据治理、数据资源引擎和数据安全管理能力，实现大数据基础设施的集约共用和对全省政务信息资源的统筹管理和数据治理。将现有“逻辑集中、物理分散”数据共享交换方式向数据实体集中存储管理方式转变，建立完善的数据安全管理体系，实现由数据“资源”向数据“资产”的提升。（二）建设原则 1.开放性平台应具备良好的开放性，提供开放接口便于和第三方系统对接或者基于该接口构建新的业务。 2.先进性在设计理念和技术体系等方面需借鉴先进的互联网技术，确保应用系统架构满足未来业务发展需求。 3.扩展性平台应具备规范的开发接口和高可扩展性，保证未来新的需求提出时可以方便地应用到现有系统中。 4.可维护性平台应具备良好的维护性，方便今后的扩展应用和运行维护。 5.安全性平台应具备高安全性，确保系统正常运行的同时防止政府内部数据泄露。（三）建设周期 2 个月。（四）采购清单

二、建设内容 2.1数据汇聚系统建设内容数据汇聚平台支持通过图形化的操作方式，把不同系统来源、不同类型的数据汇聚到大数据平台，能够兼容以SHE( Spark 、Hadoop、ElasticSearch )为首的大数据生态技术栈；并提供基础算子如关联、去重、过滤等完成数据转换。可以通过机器学习实现多人协作开发，提供脚本开发，工作流开发环境，能够针对任务资源实现共享以提升实施效率，可以提供基于消息流和文本的实时采集能力；提供精细化的任务调度管理，便于查看每个任务具体的数据处理情况，实现数据汇聚和加工处理一站式开发管理。 2.1.1 多源数据采集 1)支持离线数据采集，实现对各种主流数据库系统的支持，如Oracle 、DB2、SQL Server 、Sybase 、InfoMix 等主流数据库，MySQ、L PostgreSQL 等开源数据库，达梦、汉高、神通、GBase8t、KingBase 、LibrA 等国产数据库。 2)支持提供触发器、时间戳、全表对比、系统日志分析等多种数据增量采集方式。 3)支持大数据采集，实现HBase 的输入输出转换组件，可连接的数据库类型支持Hadoop Hive ，提供Hadoop HDFS文件拷贝的任务组件。 4)支持实时数据采集，实现基于Flume+Kafka 技术来采集流数据，能够接入HDFS、Hbase 或Storm 消费数据。 5)支持对FTP、SFTP、MONGOD文B件服务器的文件采集，支持包括普通文本、CSV、XML、Excel 等多种格式的文件。 2.1.2 可视化的流程设计 1)支持ETL作业调度流程和转换流程，能够通过图形化界面设计ETL转换过程和作业，支持后台批量运行ETL 转换。 2)支持200 种以上的主流数据处理组件，包括数据文件采集组件，清洗组件，大数据组件等。 3)支持图形化拖拽方式进行任务编排，将多类有顺序或者依赖关系的任务能够串接起来。同时提供任务流的管理能力。 2.1.3 统一的任务调度 1)支持多种任务管理，包括批量采集任务、实时采集任务、数据流任务等，支持多种调

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1. 技术构架需求采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。技术构架的基本要求：采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

企业数据备份管理制度(适用任何企业)

公司数据备份管理制度 1.目的：为规范公司数据备份管理工作，合理存储历史数据及保证数据的安全性，防止因硬件故障、意外断电、病毒等因素造成数据的丢失，保障公司正常的知识产权利益和技术资料的储备。备份管理工作应由系统管理员安排专人负责。备份管理人员负责制订备份、恢复策略，组织实施备份、恢复操作，指导备份介质的取放、更换和登记工作日常备份操作可由备份管理人员完成。2.适用范围：本制度适用范围为我公司所有数据的备份管理工作。 3.流程： 3.1公司服务器等主要设备均由公司授权系统管理员负责数据管理和备份。 3.2根据公司情况将数据分为一般数据和重要数据两种。一般数据比如服务器共享文件夹下面的数据，主要指：个人或部门的各种信息及办公文档、电子邮件、人事档案、考勤管理、监控数据等。重要数据主要包括：各部门日常表单记录，财务数据、技术部门图纸、商务部标书、合同、K3 服务器数据等。 3.3一般数据由各部门每月自行备份，部门经理负责整理归档后刻盘，系统管理员每半年对一般数据资料进行选择性收集归档。 3.4重要数据由系统管理员负责，具体细则如下： 3.5财务部每月底将当月电子帐、表格等数据统一整理，系统管理员负责刻盘，由财务部保存。 3.6技术部门已定稿的图纸、商务部标书须在每月底前，由各部门的专员给系统管理员做光盘和硬盘备份 3.7服务器的K3 数据由系统管理员在服务器硬盘做每周做软件备份，并在每月最后一周的周五下午统一保存，每一个季度刻录光盘保存。 3.8 当服务器、交换机及其他系统主要设备配置更新变动，以及服务器应用系统、软件修改后均要

在改动当天进行备份。 3.9 备份数据所使用的刻录机、光盘均由系统管理员保存，当刻录机故障或光盘不足时应及时申请、联系维修或购买，确保备份工作的正常进行。 3.10所有数据备份工作由系统管理员进行详实记录，并建立档案。 3.11如遇网络攻击或病毒感染等突发事件，各部门应积极配合系统管理员进行处理，同时将集体情况记录到备份档案中。 3.12各部门负责人应严格执行公司规定，如发现不及时上传资料、故意隐瞒资料或没有及时执行备份任务的，将进行严肃处理。 4. 备份介质的存放和管理 4.1所有备份介质一律不准外借，不准流出公司，任何人员不得擅自取用，若要取用需经总经理或执行董事批准，并填写《备份介质借用登记表》（附件六）。借用人员使用完介质后，应立即归还。由备份管理员检查，确认介质完好。备份管理人员及借用人员须分别在《备份介质借用登记表》上签字确认介质归还。 4.2备份介质要每半年进行检查，以确认介质能否继续使用、备份内容是否正确。一旦发现介质损坏，应立即更换，并对损坏介质进行销毁处理。 4.3长期保存的备份介质，必须按照制造厂商确定的存储寿命定期转储，磁盘、光盘等介质使用有效期规定为三年，三年后更换新介质进行备份。需要长期保存的数据，应在介质有效期内进行转存，防止存储介质过期失效。 4.4存放备份数据的介质必须具有明确的标识；标识必须使用统一的命名规范，注明介质编号、备份内容、备份日期、备份时间、光盘的启用日期和保留期限等重要信息有备份软件，可采用备份软件编码规则）。 4.5编码规则：

大数据中心信息数据管理制度

大数据数据中心信息数据管理制度为进一步加强和规范数据管理，保障数据安全，提高开放共享水平，支撑政府治理能力现代化，制定本制度。一、数据管理遵循分级管理、安全可控、充分利用的原则，明确数据的采集生产、加工整理、开放共享和管理使用等活动的责任主体，加强能力建设，促进开放共享。二、数据采集生产、使用、管理活动应当遵守有关法律法规及规章，不得利用科学数据从事危害国家安全、社会公共利益和他人合法权益的活动。三、贯彻落实国家数据管理政策；建立健全管理政策和制度；指导相关单位加强和规范数据管理。四、引导督促数据产生者要按照相关标准规范组织开展数据采集生产和加工整理，形成便于使用的数据库，保证数据的准确性和可用性。五、引导督促相关单位要对数据进行分级分类，明确数据的密级和保密期限、开放条件、开放对象和审核程序等，按要求公布数据开放目录，通过在线下载、系统共享或定制服务等方式向社会开放共享。六、对于政府决策、公共安全、国防建设、环境保护、防灾减灾、公益性科学研究等需要使用数据的，应当无偿提供；确需收费的，应按照规定程序和非营利原则制定合理的

收费标准，向社会公布并接受监督。对于因经营性活动需要使用数据的，当事人双方应当签订有偿服务合同，明确双方的权利和义务。法律法规有特殊规定的，遵从其规定。七、涉及国家秘密、国家安全、社会公共利益、商业秘密和个人隐私的数据，不得对外开放共享；确需对外开放的，要对利用目的、用户资质、保密条件等进行审查，并严格控制知悉范围。八、涉及国家秘密的数据按照国家有关保密规定执行。建立健全涉及国家秘密的数据管理与使用制度，对制作、审核、登记、拷贝、传输、销毁等环节进行严格管理。九、按照网络安全管理规定，建立网络安全保障体系，采用安全可靠的产品和服务，完善数据管控、属性管理、身份识别、行为追溯、黑名单等管理措施，健全防篡改、防泄露、防攻击、防病毒等安全防护体系。十、建立应急管理和容灾备份机制，按照要求建立应急管理系统，对重要的数据进行异地备份。

交通管控大数据分析研判系统

交通管控大数据分析研判系统设计方案

目录 1 系统概述 (5) 1.1 系统背景 (5) 1.2 系统意义 (5) 1.3 研发原则 (6) 1.4 系统内容 (7) 2 需求分析 (8) 2.1 业务需求 (8) 2.1.1 面向交通管理的大数据业务需求 (8) 2.1.2 面向交通安全的大数据业务需求 (8) 2.2 功能需求 (8) 2.2.1 基于大数据的在线统计和离线分析需求 (8) 2.2.2 基于大数据的车辆特征分析需求 (8) 2.2.3 基于大数据的违法事故分析需求 (9) 2.2.4 基于大数据的勤务快速处置需求 (9) 2.2.5 基于大数据平台的车辆特征二次识别需求 (9) 2.2.6 基于大数据平台的技战法需求 (9) 2.3 性能需求 (10) 2.3.1 高并发实时数据采集需求 (10) 2.3.2 海量数据存储需求 (10) 2.3.3 分布式流处理需求 (10) 2.3.4 车辆二次识别需求 (10) 3 架构设计 (10) 3.1 总体应用架构 (10) 3.2 软件框架结构 (11) 3.3 网络部署架构 (12) 3.4 数据流结构 (12) 3.5 关键技术路线 (13) 3.5.1 Hadoop技术 (13) 3.5.2 Spark技术 (14) 3.5.3 车辆特征二次识别技术 (15) 4 功能设计 (15) 4.1 功能结构图 (15) 4.2 功能模块 (15) 4.2.1 首页 (16) 4.2.2 实时预警 (18) 4.2.3 信息查询 (19) 4.2.4 统计分析 (24) 4.2.5 技战法 (27) 4.2.6 车辆布控 (29) 4.2.7 系统设置 (30) 4.2.8 运维管理 (31) 5 数据库设计 (31) 5.1 数据库ER模型 (31) 5.2 数据库表 (31) 6 接口设计 (31) 6.1 接口分布图（接口关联图） (31)

浅谈大数据平台建立对企业管理的影响

浅谈大数据平台建立对企业管理的影响随着网络信息化时代在企业管理占比日益增大，数据对传、数据分析、大大拓展了互联网在企业应用管理中的疆界和应用领域，我们正处在一个数据爆炸性增长的"大数据"时代，数据将成为企业的核心资产，在企业决策管理中产生深远影响。既是机遇也是挑战。 1、大数据的建立能够使企业防范风险的能力增强，在大数据时代来临之前，数据作为特殊“资产”，人们更多的是从历史数据中总结规律，查找上一年度的失误与缺陷。在下一年度工作中进行消缺和提升工作不足。但大数据时代的决策最主要的功能就是预测未来，也就是说从数据的分析中寻找不足与缺陷，以大数据提供的分析为依据及时针对某一方面做出整改。以此来降低企业生产运行分险。如果竞争企业可以对行业市场进行预测对企业自身承载能力进行全面透彻的了解，但自己所在的企业不能，那么企业将会失去未来。企业存在的风险是企业系统不能适应环境变化的风险，在数据时代，这种风险更多地是体现在管理者的日常决策中，体现在企业管理决策要面向需求产品的客户的变化上。 2、企业的管理决策权由原来的被动追求价值向主动增加企业价值转变。大数据的优点在于引导价值，促使企业价值根据良性化发展，对于企业来说，企业价值体现在其企业管理组织架构中，企业原有组织形式是单一的为企业价值而存在和建立的。在数据时代，企业的组织结构形式必须以实现企业的价值增长基础，提高企业在市场经济

的核心竞争力，也就是说，企业的组织架构的变化必将会诱发企业管理决策和领导者决策的变化，大数据就是建立一条无形的通道在生产者和决策者和市场之间行成多元化的隐性联系。使管理者和决策者参与到产品塑造的过程中去，大数据的建立可以有效地可以有效地避免决策者过度的追随价值带来的被动，从根本上引导管理者和决策者改变传统的决策方式。 3.企业创造价值的方式发生改变在大数据之前企业已形成了一套成熟的管理方法，但依靠业务驱动以及因果思维形成的管理方法始终无法实现最高的管理水平，这种模式永远是现寻求问题的原因再去寻找解决问题的方法，但在未来，数据驱动模式将代替业务驱动模式，大数据技术可以让企业决策者直接看到解决问题的方法，从而分析问题出现的原因，并帮助决策者做出正确决策，这样及排除了决策者个人主观判断对问题的影响，也让企业决策者的决策思维超越了眼前事实。大数据技术中蕴含着丰富的数据信息资源，它们的科学有效应用能够切实为企业带来巨大的经济产值，产生更多经济收益。因此，要利用好信息资源就要进一步加强大数据技术的完整型，全面性、时效性。大数据信息资源的有效应用离不开先进的数据技术和信息化思维，将传统数据信息方法与大数据技术有机地结合起来，通过将不同数据集进行重组和整合，发挥就数据集所不具有的新功能，从而为企业创造出更多的价值。利用有效的 4、企业的管理决策从单一的中高层管理向员工参与决策转变

公司的数据管理

P12-6A 使用问题12-2A中Dohn公司的数据。要求 1.编制Dohn公司截止20X2年12月31日的收益表。使用单步骤格式，所有收入和所有费用分别在一起列示。 2.编制Dohn公司20X2年12月31日的资产负债表。 3.编制Dohn公司年度截至20X2年12月31日的现金流量表。用间接法报告经营活动产生的现金流量。 P12-7A WWW. Smart公司的会计师汇集了公司截止20X4年12月31日的下列数据：

物……………………………………………… 应收账 7010073700款……………………………………………………… 9060096500存货…………………………………………………………… 32002100预付费用……………………………………………………… 流动负债：应付票据（购买存 $36300$36800货）……………………………………… 应付账 7210067500款……………………………………………………… 应付所得 59006800税…………………………………………………… 应计负2830023200

债………………………………………………………20X4年的交易数据：股票股利…………………………$12600支付现金股利……………… $48300 收回贷款…………………………10300出具长期应付票据借款…… 71000 折旧费用…………………………29200净收益……………………… 50500 购买设备…………………………69000发售优先股取得现金……… 36200 发行普通股支付长期债务………89400出售长期投资……………… 12200 购入长期投资……………………44800摊销费用…………………… 1100 出具长期应付票据购置建筑118000偿付长期债47800