大数据平台产品体系介绍

数据产品规格说明书

数据产品规格说明书 Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT

数据管控产品规格说明书

第一章引言 1.1编写目的 本文档作为数据管控产品体系(元数据和数据质量管理)的产品方案说明书，介绍元数据和数据质量的解决方案。 1.2项目背景 经过多年建设，企业一般已经初步建成了各类管理信息系统，虽然在运用和分析数据支持经营决策方面已初见成效，但是对比战略发展要求和国内外最佳实践经验，还是存在数据管控水平不高，以及配套体系建设相对滞后的问题。为解决这些问题，企业会做种种努力，但由于未采用系统性的管控治理，数据问题并未能从根本上解决，阻碍了企业管理精细化的进程。 参考国内外同业先进理念、做法，一般会从数据标准、数据质量、数据模型、数据分布、数据安全、数据生命周期管理等6个方面，采用全面规划、分步实施的策略，分阶段有序推进数据管控项目建设，包括构建统一的数据管控制度体系、优化数据管控流程、实施有针对性的数据管控配套系统建设，实现对数据资产的全面管理和深度利用，进而提升数据资产管理水平和信息服务水平，形成差异化的竞争优势和核心竞争力。 第二章方案概述 2.1方案目标 本方案主要完成以下工作：

①完成元数据管理系统和数据质量评估管理系统的引进、集成部署和客户化定制； ②完成风险相关数据标准在元数据管理系统的落地； ③完成风险相关数据质量的评估及数据质量评估分析模型的开发。 ④完成其他业务需求中明确的试点系统的数据标准发布和质量评估落地工作。 2.2项目范围 2.2.1实施内容 1)元数据管理系统和数据质量评估管理系统相关基础性工作 根据业务需求，结合企业现有系统的情况，制定具体项目实施方案，确保能完成相关咨询成果在系统内的部署和设置。完成系统接口设计、系统架构设计和形成实施所需的需求规格化文档等工作。完成产品的集成安装和初步调试工作。若提供的软硬件配置建议书不能完全满足企业软硬件选型需要的，需要协助事先完成必要的产品测试工作，确定最终的系统软硬件配置清单。 2)元数据管理系统和数据质量评估管理系统的客制化开发实施 根据企业的业务需求，对产品或应用进行客制化实施。根据对业务、技术元数据进行抽取和加载，在系统中建立元数据之间的映射关系。根据评分模型对评分卡进行客制化开发，并能将评分结果数据在第三方报表平台上展现。本阶段需要完成系统的概要设计、详细设计；完成数据接口设计和数据ETL工作；完成产品的配置，应用和报表的客制化开发等。产品客户化过程中，出现在场人员无法解决的技术或产品问题时，投标人应及时组织国内国外资源，快速解决问题，不能因此对项目进度造成影响。 3)元数据管理系统和数据质量评估管理系统的测试

大企业数据采集分析平台软件产品说明

北京紫光华宇软件有限责任公司 2020年1月

大企业数据采集分析平台- VICDP 相关产品VICDP-税务版、VICDP-集团版、VICDP-录入版 程序版本V4.1.1 修订时间2009年05月 版权声明 本产品的所有部分，包括安装程序、联机帮助文档等，其知识产权归北京紫光华宇软件股份有限公司（简称“本公司”）所有，本公司会根据本系统程序的升级，更新本帮助文档的内容，恕不另行通知。未经本公司书面许可，不得任意仿制、拷贝、誊抄或转译。除此之外，本帮助文档中所涉及到的数据或报表的示例，均是为了尽可能地说明产品功能而虚构的，如与实际单位所使用的名称和报表数据相似，纯属巧合。 ■版权所有■不得翻印 北京紫光华宇软件股份有限公司 地址：北京市海淀区中关村东路1号院清华科技园科技大厦 C座23F 邮编：100084 E-Mail： 网址： 售后热线： 大企业数据采集报送流程 全国税务大企业管理分为国家级大企业和省级大企业，本次下发的大企业数据采集分析平台软件支持三种工作模式： 1、税务机关录入。这种形式可以同时支持国家级和省级大企业，由基层税务机 关录入，层层上报。对于国家级大企业，省局负责将这部分数据报送总局； 省级大企业数据，由省局大企业处负责管理使用。 2、大企业集团上报。国家级大企业填报数据后，通过邮件方式或其他方式直报 总局和本省省局大企业处。省级大企业数据报送本省省局大企业处之后，数据不再报送总局。（本方式将通过VICDP集团版和VICDP录入版支持，产品相关事宜将于2009年6月1日发布在我公司产品网站：） 3、省局导入CTAIS数据。省局负责将国家级大企业数据导入大企业数据采集分 析平台软件中，报送总局。省局也可以将省级大企业数据导入大企业数据采集分析平台软件，数据由省局大业务处负责管理使用。

大大数据可视化分析资料报告平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。

3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。

大数据平台架构~巨衫

1.技术实现框架 1.1大数据平台架构 1.1.1大数据库是未来提升业务能力的关键要素 以“大数据”为主导的新一波信息化浪潮正席卷全球，成为全球围加速企业技术创新、推动政府职能转变、引领社会管理变革的利器。目前，大数据技术已经从技术研究步入落地实施阶段，数据资源成为未来业务的关键因素。通过采集和分析数据，我们可以获知事物背后的原因，优化生产/生活方式，预知未来的发展动态。 经过多年的信息化建设，省地税已经积累了丰富的数据资源，为下一步的优化业务、提升管理水平，奠定了坚实的基础。 未来的数据和业务应用趋势，大数据才能解决这些问题。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P12 “银行的大数据资产和应用“，说明税务数据和业务分析，需要用大数据解决。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P14 “大数据与传统数据处理”，说明处理模式的差异。 1.1.2大数据平台总体框架 大数据平台总体技术框架分为数据源层、数据接口层、平台架构层、分析工具层和业务应用层。如下图所示：

（此图要修改，北明） 数据源层：包括各业务系统、服务系统以及社会其它单位的结构化数据和非结构化数据； 数据接口层：是原始数据进入大数据库的入口，针对不同类型的数据，需要有针对性地开发接口，进行数据的缓冲、预处理等操作； 平台架构层：基于大数据系统存储各类数据，进行处理？； 分析工具层：提供各种数据分析工具，例如：建模工具、报表开发、数据分析、数据挖掘、可视化展现等工具； 业务应用层：根据应用领域和业务需求，建立分析模型，使用分析工具，发现获知事物背后的原因，预知未来的发展趋势，提出优化业务的方法。例如，寻找服务资源的最佳配置方案、发现业务流程中的短板进行优化等。 1.1.3大数据平台产品选型 针对业务需求，我们选择巨杉数据库作为大数据基础平台。

大数据产品规格说明书

数据管控产品规格说明书

第一章引言 1.1编写目的 本文档作为数据管控产品体系(元数据和数据质量管理)的产品方案说明书，介绍元数据和数据质量的解决方案。 1.2项目背景 经过多年建设，企业一般已经初步建成了各类管理信息系统，虽然在运用和分析数据支持经营决策方面已初见成效，但是对比战略发展要求和国内外最佳实践经验，还是存在数据管控水平不高，以及配套体系建设相对滞后的问题。为解决这些问题，企业会做种种努力，但由于未采用系统性的管控治理，数据问题并未能从根本上解决，阻碍了企业管理精细化的进程。 参考国内外同业先进理念、做法，一般会从数据标准、数据质量、数据模型、数据分布、数据安全、数据生命周期管理等6个方面，采用全面规划、分步实施的策略，分阶段有序推进数据管控项目建设，包括构建统一的数据管控制度体系、优化数据管控流程、实施有针对性的数据管控配套系统建设，实现对数据资产的全面管理和深度利用，进而提升数据资产管理水平和信息服务水平，形成差异化的竞争优势和核心竞争力。 第二章方案概述 2.1方案目标 本方案主要完成以下工作： ①完成元数据管理系统和数据质量评估管理系统的引进、集成部署和客户化定制； ②完成风险相关数据标准在元数据管理系统的落地； ③完成风险相关数据质量的评估及数据质量评估分析模型的开发。 ④完成其他业务需求中明确的试点系统的数据标准发布和质量评估落地工作。

2.2项目范围 2.2.1实施内容 1)元数据管理系统和数据质量评估管理系统相关基础性工作 根据业务需求，结合企业现有系统的情况，制定具体项目实施方案，确保能完成相关咨询成果在系统内的部署和设置。完成系统接口设计、系统架构设计和形成实施所需的需求规格化文档等工作。完成产品的集成安装和初步调试工作。若提供的软硬件配置建议书不能完全满足企业软硬件选型需要的，需要协助事先完成必要的产品测试工作，确定最终的系统软硬件配置清单。 2)元数据管理系统和数据质量评估管理系统的客制化开发实施 根据企业的业务需求，对产品或应用进行客制化实施。根据对业务、技术元数据进行抽取和加载，在系统中建立元数据之间的映射关系。根据评分模型对评分卡进行客制化开发，并能将评分结果数据在第三方报表平台上展现。本阶段需要完成系统的概要设计、详细设计；完成数据接口设计和数据ETL工作；完成产品的配置，应用和报表的客制化开发等。产品客户化过程中，出现在场人员无法解决的技术或产品问题时，投标人应及时组织国内国外资源，快速解决问题，不能因此对项目进度造成影响。 3)元数据管理系统和数据质量评估管理系统的测试 完成元数据管理系统和数据质量评估管理系统的各类测试工作，包括：单元测试、集成测试、压力测试和协助用户测试，测试工作需要符合企业测试规范要求。单元测试和集成测试的主要工作是：制定测试策略和计划、准备测试案例和数据、执行各类测试案例(含功能测试、接口测试、报表测试、系统管理和非功能性需求测试等)、分析测试结果、针对测试问题进行回归测试。压力测试的主要工作是：制定测试策略和计划、准备测试案例和数据、执行性能测试案例、分析测试结果、针对测试问题进行回归测试，完成系统调优工作。用户测试的主要内容是：做好测试数据准备工作，并协助完成测试。 4)元数据管理系统和数据质量评估管理系统的上线和试运行 完成元数据管理系统和数据质量评估管理系统的上线和试运行工作。元数据管理系统和数据质量评估管理系统上线的相关事宜，主要包括：确定系统软硬件、完成系统整体部署(含集成部署)、调试和调优、完成系统的初始化工作。完成符合企业规范的上线和移交文档。编写用户操作手册、业务手册、系统操作手册等。元数据管理系统和数据质量评估管理系统试运行相关工作，主要包括：试运行实施规划、试运行过程中的问题整理和处理、试运行结果分析等。维护系统、明确系统应急处理机制并演练等。

关于数据采集技术的内容

关键词：声卡数据采集MATLAB 信号处理 论文摘要：利用数据采集卡构建的数据采集系统一般价格昂贵且难以与实际需求完全匹配。声卡作为数据采集卡具有价格低廉、开发容易和系统灵活等优点。本文详细介绍了系统的开发背景,软件结构和特点,系统地分析了数据采集硬件和软件设计技术,在此基础上以声卡为数据采集卡,以MATLAB为开发平台设计了数据采集与分析系统。 本文介绍了MATLAB及其数据采集工具箱, 利用声卡的A/ D、D/ A 技术和MATLAB 的方便编程及可视化功能,提出了一种基于声卡的数据采集与分析方案,该方案具有实现简单、性价比和灵活度高的优点。用MATLAB 语言编制了相应软件,实现了该系统。该软件有着简洁的人机交互工作界面,操作方便,并且可以根据用户的需求进行功能扩充。最后给出了应用该系统采集数据的应用实例。 1绪论 1.1 课题背景 数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出。数据采集，又称数据获取，就是将系统需要管理的所有对象的原始数据收集、归类、整理、录入到系统当中去。数据采集是机管理系统使用前的一个数据初始化过程。数据采集技术广泛引用在各个领域。比如摄像头，麦克风，都是数据采集工具。 数据采集（Data Acquisition）是将被测对象(外部世界、现场)的各种参量(可以是物理量，也可以是化学量、生物量等)通过各种传感元件作

适当转换后，再经信号调理、采样、量化、编码、传输等步骤，最后送到控制器进行数据处理或存储记录的过程。 被采集数据是已被转换为电讯号的各种物理量，如温度、水位、风速、压力等，可以是模拟量，也可以是数字量。采集一般是采样方式，即隔一定时间（称采样周期）对同一点数据重复采集。采集的数据大多是瞬时值，也可是某段时间内的一个特征值。准确的数据测量是数据采集的基础。数据测量方法有接触式和非接触式，检测元件多种多样。不论哪种方法和元件，都以不影响被测对象状态和测量环境为前提，以保证数据的正确性。数据采集含义很广，包括对连续物理量的采集。在计算机辅助制图、测图、设计中，对图形或图像数字化过程也可称为数据采集，此时被采集的是几何量数据。 在智能仪器、信号处理以及自动控制等领域，都存在着数据的测量与控制问题，常常需要对外部的温度、压力、流量、位移等模拟量进行采集。数据采集技术是一种流行且实用的技术。它广泛应用于信号检测、信号处理、仪器仪表等领域。近年来，随着数字化技术的不断，数据采集技术也呈现出速度更高、通道更多、数据量更大的发展态势。 数据采集系统是一种应用极为广泛的模拟量测量设备，其基本任务是把信号送入计算机或相应的信号处理系统，根据不同的需要进行相应的计算和处理。它将模拟量采集、转换成数字量后，再经过计算机处理得出所需的数据。同时，还可以用计算机将得到的数据进行储存、显示和打印，以实现对某些物理量的监视，其中一部分数据还将被用作生产过程中的反馈控制量。

数据采集系统简介研究意义和应用

一前言 1.1 数据采集系统简介 数据采集，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。数据采集系统是结合基于计算机（或微处理器）的测量软硬件产品来实现灵活的、用户自定义的测量系统。该数据采集系统是一种基于TLC549模数转换芯片和单片机的设备，可以把ADC采集的电压信号转换为数字信号，经过微处理器的简单处理而交予数码管实现电压显示功能，并且通过与PC的连接可以实现计算机更加直观化显示。 1.2 数据采集系统的研究意义和应用 在计算机广泛应用的今天，数据采集的在多个领域有着十分重要的应用。它是计算机与外部物理世界连接的桥梁。利用串行或红外通信方式，实现对移动数据采集器的应用软件升级，通过制订上位机(PC)与移动数据采集器的通信协议,实现两者之间阻塞式通信交互过程。在工业、工程、生产车间等部门，尤其是在对信息实时性能要求较高或者恶劣的数据采集环境中更突出其应用的必要性。例如：在工业生产和科学技术研究的各行业中，常常利用PC或工控机对各种数据进行采集。这其中有很多地方需要对各种数据进行采集，如液位、温度、压力、频率等。现在常用的采集方式是通过数据采集板卡，常用的有A/D 卡以及422、485等总线板卡。卫星数据采集系统是利用航天遥测、遥控、遥监等技术，对航天器远地点进行各种监测，并根据需求进行自动采集，经过卫星传输到数据中心处理后，送给用户使用的应用系统。 1.3 系统的主要研究内容和目的 本课题研究内容主要包括：TLC549的工作时序控制，常用的单片机编辑Ｃ语言，VB 串口通信COMM控件、VB画图控件的运用等。 本课题研究目的主要是设计一个把TLC549（ADC）采集的模拟电压转换成八位二进制数字数据，并把该数据传给单片机，在单片机的控制下在实验板的数码管上实时显示电压值并且与计算机上运行的软件示波器连接，实现电压数据的发送和接收功能。

数据中心产品介绍

（大）数据中心 1系统概述 **公司，秉承“致力于数字城市、智慧城市建设，让人们生活更美好，工作更轻松”的使命，以地理信息技术为主线，依托规则引擎技术、数据ETL技术、大数据挖掘等技术，结合国家相关标准规范，构建行业内的数据中心乃至跨部门、跨行业的数据中心。实现各级应用系统结构化及非结构化数据的处理融合及统一组织管理；将各行业多源异构数据，进行统一标准的质检、分类转换和关联，为各部门提供统一的数据接口、规范的数据服务和功能服务，实现各级应用系统之间数据访问、共享和交换；支持流程化动态建模、应用模型及应用系统快速搭建，满足各应用系统对应用模型、辅助决策模型及灵活多变的业务模型的需求。 技术优势： 跨GIS平台开发框架 基于云平台构建 规则引擎技术 数据ETL技术 流程化动态建模 空间数据非空间数据一体化挖掘 2系统应用场景 随着电子政务的建设各行业应用系统越来越多，但这些应用系统都处于孤立运行状态，数据管理分散，“信息孤岛”现象严重，各应用之间难以进行数据的交换与资源的共享。然而，随着行业的发展业务的丰富，应用系统之间相互依赖的业务需求越来越多、系统之间数据的交换共享需求日益增加，急需建设数据中心来满足以下业务应用场景的需求： (1)对数据进行统一标准质检和管理

(2)实现应用系统中数据的整合梳理 (3)实现空间数据非空间数据一体化管理 (4)实现应用系统之间数据资源交换共享 (5)快速搭建应用模板响应业务需求 (6)挖掘数据价值进行辅助决策分析 3系统架构 基础层：大数据中心的基础层采用虚拟化及资源池技术，将计算资源、存储资源及网络资源进行虚拟化，在资源池中进行管理。 平台层：基于跨平台开发框架及分布式存储与索引、并行式计算架构构建高性能云GIS平台及数据共享交换平台，实现海量数据管理及共享。 数据层：将空间数据（矢量、影像、三维等）及非空间数据（表、文档、视频等）在数据中心进行数据整合及数据管理。主要构件系统有规则引擎管理系统、

DreamBI大数据分析平台-技术白皮书

DreamBI大数据分析平台 技术白皮书

目录 第一章产品简介 (4) 一、产品说明 (4) 二、产品特点 (4) 三、系统架构 (4) 四、基础架构 (7) 五、平台架构 (7) 第二章功能介绍 (7) 2.1.元数据管理平台 (7) 2.1.1.业务元数据管理 (8) 2.1.2.指标元数据管理 (10) 2.1.3.技术元数据管理 (14) 2.1.4.血统管理 (15) 2.1.5.分析与扩展应用 (16) 2.2.信息报送平台 (17) 2.2.1.填报制度管理 (17) 2.2.2.填报业务管理 (33) 2.3.数据交换平台 (54) 2.3.1.ETL概述 (55) 2.3.2.数据抽取 (56) 2.3.3.数据转换 (56) 2.3.4.数据装载 (57) 2.3.5.规则维护 (58) 2.3.6.数据梳理和加载 (65) 2.4.统计分析平台 (67) 2.4.1.多维在线分析 (67) 2.4.2.即席查询 (68) 2.4.3.智能报表 (70) 2.4.4.驾驶舱 (74)

2.4.5.图表分析与监测预警 (75) 2.4.6.决策分析 (79) 2.5.智能搜索平台 (83) 2.5.1.实现方式 (84) 2.5.2.SolrCloud (85) 2.6.应用支撑平台 (87) 2.6.1.用户及权限管理 (87) 2.6.2.统一工作门户 (94) 2.6.3.统一消息管理 (100) 2.6.4.统一日志管理 (103) 第三章典型用户 (106) 第四章案例介绍 (108) 一、高速公路大数据与公路货运统计 (108) 二、工信部-数据决策支撑系统 (110) 三、企业诚信指数分析 (111) 四、风险定价分析平台 (112) 五、基于斯诺模型的增长率测算 (113) 六、上交所-历史数据回放引擎 (114) 七、浦东新区能耗监控 (115)

大数据服务平台功能简介

大数据服务平台简介 1.1 建设目标 大数据服务平台以“整合资源、共享数据、提供服务”为指导思想，构建满足学校各部门信息化建设需求，进而更好为广大师生、各级管理人员、院领导等角色提供集中、统一的综合信息服务。因此， 要建设大数据服务平台 主要包括综合查询，教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等数据统计分析和数据采集终端（含数据录入及数据导入）。通过此平台为学校的校情展示提供所需的基础数据，为学校的决策支持积累所需的分析数据，为广大师生、各级管理人员、校领导的综合信息服务提供所需的开发数据，为学校的应用系统建设提供所需的公共数据。 1.2建设效益 协助领导决策、提供智能分析手段通过建设大数据服务平台：为校领导提供独特、集中的综合查询数据，使校领导能够根据自身需要随时查询广大师生的个人情况，有助于校领导及时处理广大师生的各种诉求。 为校领导提供及时、准确的辅助决策支持信息，使校领导能够全面掌握多方面的信息，有助于校领导提高决策的科学性和高效性（以往各部门向校领导提供的信息往往只从部门角度考虑，而校领导无法及时获取多方面的信息，无法及时做出决策）。为校领导提供丰富、全面的校情展示数据，使校领导能够实时掌握教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等情况，有助于校领导制定学校未来发展战略。 为校领导提供教育部《普通高等学校基本办学条件指标》检测报表，包括具有高级职务教师占专任教师的比例、生均占地面积、生均宿舍面积、百名学生配教学用计算机台数、百名学生配多媒体教室和语音实验室座位数、新增教学科研仪器设备所占比例、生均年进书量。对提高教学质量和高等学校信息化程度等具有积极的指导作用。1.3 建设内容基于中心数据库，将学校长期以来积累的大量管理数据以一种多维的形式进行重新组织，多层次、多维度的整合、挖掘和分析，从各个层面、各个角度充分展示学校的办学理念、教学质量、科研水平、师资队伍、学生风貌、后勤保障、办学条件等，为各级管理人员、校领导科学决策提供强有力的技术保障与数据支持。 1、信息查询 包括教职工信息查询和学生信息查询。

通用数据采集管理系统(设计说明书)

软件设计说明书 版本：1.0

目录 1．引言 (3) 1.1 目的 (3) 1.2 背景 (3) 2.总体设计 (3) 2.1 软件描述 (3) 2.2 设计方法 (3) 2.3 软件结构 (3) 2.4 模块设计说明 (5) 2.4.1 设备信息管理 (5) 2.4.2 基站信息管理 (6) 2.4.3sim卡信息管理 (7) 2.4.4 恒温箱信息管理 (8) 2.5 流程图 (8) 2.5.1 数据录入流程： (8) 2.5.2 数据采集流程 (9)

1．引言 1.1 目的 编写此需求分析报告，实现公司自主研发的各个设备的数据采集进行同一管理。重点是要实现各个设备不同条件的查询功能。后台管理人员可以输入需要管理的设备信息，对设备的各项数据信息进行管理。 1.2 背景 项目名称：通用数据采集系统。 研发单位：北京创和世纪通讯技术有限公司技术部 2.总体设计 2.1 软件描述 通用数据采集系统可以实现设备、基站、sim卡、恒温箱信息的管理已经对各个模块进行实时查询，并通过报表系统形成响应的报表数据。各个模块都有信息的录入、修改、查询等功能。采用C/S的软件体系结构，服务器采用Windows2003,mysql.客户端采用Windows XP,浏览器采用IE６.０以上。 2.2 设计方法 本软件采用传统的软件开发生命周期的方法，采用自定向下，逐步求精的结构化的软件设计方法 2.3 软件结构 1.总体结构：

2.设备信息管理模块： 3.基站信息管理模块： 4.sim

5.恒温箱信息管理模块： 2.4 模块设计说明 2.4.1 设备信息管理 一．设备类别信息 1.模块描述： 管理系统中涉及到的设备的类别。 2.实现功能： 对设备的类别进行添加、修改、查询功能。 3.输入、输出： 二．设备总表信息 1.模块描述： 管理系统中所有的设备。 2.实现功能： 对设备进行修改、查询功能。设备的添加是从数据库直接添加，不能随便添加。 3.输入、输出：

数据分析常用指标介绍

数据分析指标体系 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台还是在电商平台上销售产品的商户，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。因此构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提。 电商数据分析指标体系可以分为八大类指标：包括总体运营指标、网站流量指标、销售转化指标、客户价值指标、商品类目指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。能否灵活运用这些指标，将是决定电商平台运营成败的关键。 1.1.1.1总体运营指标 总订单数量：即访客完成网上下单的订单数之和。 销售金额：销售金额是指货品出售的金额总额。 客单价：即总销售金额与总订单数量的比值。 销售毛利：销售收入与成本的差值。销售毛利中只扣除了商品原始成本，不扣除没有计入成本的期间费用（管理费用、财务费用、营业费用）。

毛利率：衡量电商企业盈利能力的指标，是销售毛利与销售收入的比值。 ~ 1.1.1.2网站流量指标 独立访客数（UV）：指访问电商网站的不重复用户数。对于PC网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上添加一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如（一天）统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 页面访问数（PV）：即页面浏览量，用户每一次对电商网站或者移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。 人均页面访问数：即页面访问数（PV）／独立访客数（UV），该指标反映的是网站访问粘性。 单位访客获取成本：该指标指在流量推广中，广告活动产生的投放费用与广告活动带来的独立访客数的比值。单位访客成本最好与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联分析。若单位访客成本上升，但访客转化率和单位访客收入不变或下降，则很可能流量推广出现问题，尤其要关注渠道推广的作弊问题。 跳出率（Bounce Rate）：为浏览单页即退出的次数/该页访问次数，跳出率只能衡量该页做为着陆页面（LandingPage）的访问。如果花钱做推广，着落页的跳出率高，很可能是因为推广渠道选择出现失误，推广渠道目标人群和和被推广网站到目标人群不够匹配，导致大部分访客来了访问一次就离开。 页面访问时长：页访问时长是指单个页面被访问的时间。并不是页面访问时长越长越好，要视情况而定。对于电商网站，页面访问时间要结合转化率来看，如果页面访问时间长，但转化率低，则页面体验出现问题的可能性很大。 人均页面浏览量：人均页面浏览量是指在统计周期内，平均每个访客所浏览的页面量。人均页面浏览量反应的是网站的粘性。

大数据平台的软件有哪些

大数据平台的软件有哪些？ 查询引擎一、Phoenix简介：这是一个Java中间层，可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。Phoenix完全使用Java编写，代码位于GitHub上，并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排执行以生成标准的JDBC 结果集。直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器，对于简单查询来说，其性能量级是毫秒，对于百万级别的行数来说，其性能量级是秒。Phoenix最值得关注的一些特性有：?嵌入式的JDBC驱动，实现了大部分的java.sql接口，包括元数据API?可以通过多部行键或是键/值单元对列进行建模?完善的查询支持，可以使用多个谓词以及优化的扫描键?DDL支持：通过CREATE TABLE、DROP TABLE及ALTER TABLE来添加/删除列?版本化的模式仓库：当写入数据时，快照查询会使用恰当的模式?DML支持：用于逐行插入的UPSERT V ALUES、用于相同或不同表之间大量数据传输的UPSERT ?SELECT、用于删除行的DELETE?通过客户端的批处理实现的有限的事务支持?单表——还没有连接，同时二级索引也在开发当中?紧跟ANSI SQL标准二、Stinger 简介：原叫Tez，下一代Hive,Hortonworks主导开发，运行在YARN上的DAG计算框架。某些测试下，Stinger能提升10倍左右的性能，同时会让Hive支持更多的SQL，其主要

优点包括：?让用户在Hadoop获得更多的查询匹配。其中包括类似OVER的字句分析功能，支持WHERE查询，让Hive 的样式系统更符合SQL模型。?优化了Hive请求执行计划，优化后请求时间减少90%。改动了Hive执行引擎，增加单Hive任务的被秒处理记录数。?在Hive社区中引入了新的列式文件格式（如ORC文件），提供一种更现代、高效和高性能的方式来储存Hive数据。?引入了新的运行时框架——Tez，旨在消除Hive的延时和吞吐量限制。Tez通过消除不必要的task、障碍同步和对HDFS的读写作业来优化Hive job。这将优化Hadoop内部的执行链，彻底加速Hive负载处理。三、Presto简介：Facebook开源的数据查询引擎Presto ，可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析。该项目始于2012 年秋季开始开发，目前该项目已经在超过1000 名Facebook 雇员中使用，运行超过30000 个查询，每日数据在1PB 级别。Facebook 称Presto 的性能比诸如Hive 和Map*Reduce 要好上10 倍有多。Presto 当前支持ANSI SQL 的大多数特效，包括联合查询、左右联接、子查询以及一些聚合和计算函数；支持近似截然不同的计数(DISTINCT COUNT)等。四、Shark简介：Shark即Hive on Spark，本质上是通过Hive的HQL解析，把HQL翻译成Spark上的RDD 操作，然后通过Hive的metadata获取数据库里的表信息，实际HDFS上的数据和文件，会由Shark获取并放到Spark

《××项目数据采集需求说明书》

版本号： 数据采集需求说明书项目名称：

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一、引言 1．编写目的 这部分说明文档编写目的，描述本系统特点及使用数据仓库技术实现的业务目标。 2．背景 这部分是项目背景描述。 3．参考资料 这部分列出本文档引用资料的名称，并说明文档上下级关系。 4．术语定义及说明 这部分列出本文档中使用的术语定义、缩写及其全名。 5．一般约束 这部分描述本系统开发过程中的各种可预见的约束条件，例如工具性能约束、开发技术支持约束、软件范围约束等。 二、数据源分析 1．数据源概述 这部分将对本项目中涉及的数据源名称及其业务功能作出简单描述，如果多个数据源之间有关联，那么需要说明他们之间的关联关系。 2．数据源物理环境描述 （1）硬件平台 这部分记录所有数据源程序运行环境需要的硬件平台，包括： ●每一个数据源所在的硬件平台环境 ●数据源服务器所在的硬件平台环境 ●数据仓库服务器的硬件平台环境 ●数据源程序运行监控硬件平台环境 这里的硬件环境包括机器的型号、硬盘的容量及其速度以及网络环境等。 （2）软件平台 这部分内容是记录所有与数据源程序相关的软件平台，包括：

●每一个数据源所在的软件平台环境 ●数据源服务器所在的软件平台环境 ●数据仓库服务器的软件平台环境 ●数据源程序运行监控软件平台环境 这里的软件环境包括操作系统的种类和版本、数据库的种类和版本等，对监控平台还要关注应用软件。 （3）网络平台 这部分记录与数据采集程序有关的所有网络环境的定义。 3．数据源数据更新特征 这部分对每一个数据源中本次项目中涉及的主表的数据更新状态进行分析，例如是日更新还是月更新以及更新的标志，以作为以后编写增量采集程序的基础。 4．数据源可以提供的文件格式 这部分对本项目中涉及的数据源可以提供的数据格式进行记录，供确认采集需求使用。 三、数据仓库环境分析 1．数据仓库数据量预估 这部分评估本次项目中所有与数据量有关的参数，包括数据源历史数据量、数据源日增量、数据仓库历史存储时间，并根据这些参数估算本次项目中需要向数据仓库增加的数据量。 2．数据仓库粒度定义 这部分根据业务需求和数据源数据分析确定本次项目中涉及的业务实体的粒度。这里讨论这个问题，是因为粒度的高低关系到数据采集的难度。 3．数据仓库运行环境描述 （1）硬件平台 这部分记录所有数据源程序运行环境需要的硬件平台，包括： ●每一个数据源所在的硬件平台环境 ●数据源服务器所在的硬件平台环境 ●数据仓库服务器的硬件平台环境 ●数据源程序运行监控硬件平台环境

大数据分析标准功能点简介.doc

大数据报表标准功能点简介

U8分析报表包含两个工具，分别为分析报表工具和业务模型设计器，其中分析报表工具包括分析报表系统管理、分析报表门户、数据仓库管理、数据整合平台。 一、分析报表工具 1.分析报表系统管理 分析报表系统管理包含基础设置、数据配置、数据抽取、权限管理四个功能。 a)基础设置 在基础设置中有两个地方需要设置，企业目录和加密服务器设置。企业目录功能是确立企业实际分析管理的数据范围。 加密服务器设置的功能是通过设置加密服务器IP地址或机器名，将加密监听程序指向加密服务器，以读取加密点。 b)数据配置 报表项目用于设置进行财务报表分析的报表项目。 图2-1 U8分析报表项目页面 自定义分类提供按照存货、客户、供应商档案进行自定义分类定义，对任何档案用户可以按照不同业务需要设置自定义分类。系统自动带入企业目录账套最新年度的档案分类，可修改。 分类维护：可对当前自定义分类下的分类明细进行新增、修改、删除操作。

档案归类：可对当前自定义分类下的分类明细所对应的档案明细提供个别编辑操作。 点击分类维护栏中的编辑，进入分类管理页面；同样点击档案归类栏下的编辑可进入档案归类页面。 c)数据抽取 数据抽取用于同步数据源数据到ODS数据仓库，抽取的结果形成ODS数据仓库，供企业查询及决策。数据抽取的方式有两种：手动抽取与自动抽取。自动抽取可以设置抽取计划，选择在业务系统空闲时完成数据抽取。抽取日志提供了数据抽取完成的情况的查看。 d)权限管理 角色用户功能可以进行角色、用户的增加、删除、修改操作，用户密码的修改操作，以及用户与角色的所属关系等维护工作。 权限管理，可对用户或角色授予新建报表权限、语义层权限、目录结构权限。目录结构的权限方式分为浏览、修改、完全控制（删除），可根据实际业务需要授予适合的权限。 2.U8分析报表门户 U8分析报表门户的核心对象即为报表，是基于业务模型做查询，并通过查询生成报表的平台；是一种兼分析报表设计和前端展示的平台。在U8分析报表中，我们根据财务、供应链业务模型预置了一些报表(包括财务，营销、库存、采购等主题)，对于用户的个性化报表需求，可以单独定制。 对于已经设计好的报表，可以进行查看、分析、导出、定位查找等操作。 分析报表门户针对财务、营销、库存、采购设定了四个分析主题，点击分析主题button打开分析首页。如图所示，点击财务分析主题按钮，财务首页报表则打开。

史上最全的数据来源和数据分析平台

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2020大数据分析的六大工具介绍

云计算大数据处理分析六大最好工具 一、概述 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。 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。 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。 二、第一种工具：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。 Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点： ●高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 ●高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩 展到数以千计的节点中。 ●高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非 常快。 ●高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。 ●Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的 应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。 三、第二种工具：HPCC HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与通信”的报告，

数据库产品的介绍及比较

数据库产品的介绍及比较 林学院地信一班朱媛

学号：20112825 现在的数据库是以表为基本的存储单元（描述一个对象），随着其发展越来越快，对数据的复杂性也越来越大。下面介绍下各种数据库产品的特点，并对其进行比较。 Access是一种桌面数据库，只适合数据量少的应用，在处理少量数据和单机访问的数据库时是很好的，效率也很高。但是它的同时访问客户端不能多于4个。Microsoft Access数据库有一定的极限，如果数据达到100M左右，很容易造成服务器iis假死，或者消耗掉服务器的内存导致服务器崩溃，表现为英文“Service Unavailable”。 MS SQL Server是基于服务器端的中型的数据库，可以适合大容量数据的应用，在功能上管理上也要比Microsoft Access要强得多。在处理海量数据的效率，后台开发的灵活性，可扩展性等方面强大。因为现在数据库都使用标准的SQL语言对数据库进行管理，所以如果是标准SQL语言，两者基本上都可以通用的。Microsoft SQL Server 还有更多的扩展，可以用存储过程，数据库大小无极限限制。 MySql短小精悍，像access一样的文件型数据库，但比access 强百倍，是真正多用户多任务的数据库系统，从Linux上移植过来的，安全性非常好，不过大部分操作是在dos下进行，虽然也有第三方开发的图形界面但并不好用。MySQL是跨多平台的数据库管理软件，可运行于LINUX、NT、UNIX等系统，可支持命令和图形化管理，对于一般的数据库足以应付了，占用系统资源较少，速度较快，而且是开源的。

Oracle各方面都比较成熟,但对硬件要求高，用于数据完整性、安全性要求较高的场合，能在所有主流平台上运行，完全支持所有的工业标准，采用完全开放策略。可以使客户选择最适合的解决方案，对开发商全力支持。平行服务器通过使一组结点共享同一簇中的工作来扩展服务器的能力,提供高可用性和高伸缩性的簇的解决方案，获得最高认证级别的iso标准认证，多层次网络计算，支持多种工业标准，可以用odbc,jdbc,oci等网络客户连接，较复杂，同时提供gui 和命令行，在windows和unix下操作相同，如果windows不能满足需要,用户可以把数据库移到unix中。其操作和设置比较复杂，适用于有一定操作经验的用户。 DB2是一种关系型数据库, 适用于大型的分布式应用系统, 确实是非常非常好的数据库, 稳定性, 安全性, 恢复性等等都无可挑剔, 而且从小规模到大规模的应用都非常适合, 但是使用起来觉得非常繁琐, 首先安装的时候要求颇多, 很多软件都可能和DB2产生冲突, 因为一般DB2都是安装在小型机或者服务器上的, 所以在PC上安装很费事儿. 新建一个库需要设置很多东西, 分配各种各样的存储空间, 配置时间较长。 下面，让我们对这几种常用数据库产品进行比较，探寻其优缺点。 从开放性来看，SQL Serve只能在windows 上运行，没有丝毫的开放性，操作系统的系统的稳定对数据库是十分重要的。Windows9X 系列产品是偏重于桌面应用，NT server只适合中小型企业。而且windows平台的可靠性，安全性和伸缩性是非常有限的。它不象unix