前言：中文期刊網精心挑選了大數據治理方案范文供你參考和學習，希望我們的參考范文能激發你的文章創作靈感，歡迎閱讀。
大數據治理方案范文1
1 引言
2013年至2014年，國網公司信通部就逐步開展大數據研究與應用推進工作，完成編制《大數據應用研究報告》、《公司大數據典型應用需求分析報告》，組織中國電科院、南瑞集團等完成省公司大數據平臺總體設計，編制形成《公司大數據應用指導意見》。2015年正式啟動大數據平臺建設、應用試點工作。
目前，國網公司范圍內各單位陸續開展了一系列大數據的研究試點工作，但大多是集中于大數據平臺的技術研究實現，在應用方面多數是基于營銷系統、用電信息采集數據的相關應用業務探索和嘗試，而在大數據應用機制以及基礎數據治理上開展的研究工作較少。在進行數據綜合應用和智能分析的過程中，發現數據質量問題從表象看是數據不完整、數據質量差，但從深層次看是欠數據標準、缺數據管理職責、無數據考核機制等等。
2 數據治理的發展
上世紀九十年代以前，國外企業在數據治理方面也存在很多問題，IBM和摩托羅拉就是典型代表。
1992年之前，IBM在數據治理方面存在很多問題，沒有明確的可依賴的數據源，沒有明確的數據所有人，數據質量差。1995年，IBM梳理并制定了業務數據標準，定義了15大類業務標準、79個分類子業務標準，這樣全公司看到的是一個統一的業務定義；2004年，IBM制定了數據責任人體系，并聯合業界多家公司和學術研究機構，成立了數據治理論壇，制定包括四大領域11個要素的數據治理框架和方法，來指導數據治理工作的開展。2005年成立了數據治理委員會，之后又成立數據審核委員會。通過數據治理，IBM簡化了基礎架構，并降低了管理的復雜度。
同樣在上世紀末，摩托羅拉提出了六西格瑪管理策略，包含定義、測量、分析、改進、控制的DMAIC流程，初期用于解決產品/服務質量問題，后來也在解決數據質量方面得到很好的應用。
近幾年，IBM開展大數據治理研究，提出了18步大數據治理統一流程模型，并應用于電信、零售、金融和公共交通等行業。
2014年，中國出現了專門的數據治理研究組織ITSS WG1，并向ISO正式提交和了數據治理研究白皮書。
目前，國內電力行業開展的數據治理工作主要包含兩大類，一類是處理現有業務環節的數據質量問題，如營銷稽查；另一類是針對業務主題應用的數據治理，如營配貫通、運檢中心的數據質量評價。目前的數據治理工作沒有形成體系，缺少統一的標準、組織架構、管理考核機制，難以持續有效開展。
隨著對數據資產認識的不斷清晰，電力行業數據治理的目標也在發生轉變，國家電科院也已經開始著手數據治理體系的研究，但暫未涉及包含數據、應用、技術和管理的數據治理體系建設和應用。
3 電力大數據治理方法論
國網合肥供電公司在此背景下，制定深化大數據應用工作方案，以市縣公司實體業務為切入點，推進大數據應用方法在供電企業應用實踐，打造大數據應用環境，同r從以下幾個方面定義合肥供電公司數據治理的方法論：
（1）理解數據治理的職能；
（2）把握數據治理的核心；
（3）明確數據治理的目標。
通過執行數據治理，對電力企業數據的管理和利用進行評估、指導和監督，提供不斷創新的數據服務，為企業創造價值。
4 電力大數據治理體系探索
國網合肥供電公司經過不斷的在營銷系統、用電信息采集數據的相關應用業務探索和嘗試，在大數據基礎數據治理上的研究也在不斷加深，電力大數據治理體系建立需要明確的工作至少包含以下幾點：
（1）需要在哪些業務領域或應用場景作出電力業務數據治理的決策；
（2）需要哪些角色的人，以及如何參與到決策過程中；
（3）明確、完善電力大數據治理的最終目標。
4.1 數據治理原理研究
4.1.1 六西格瑪（Six Sigma，6σ）管理及其數據管理延伸
六西格瑪（Six Sigma，6σ）是一種能夠嚴格、集中和高效地改善企業流程管理質量的實施原則和技術，以”零缺陷”的完美商業追求，帶動質量成本的大幅度降低，最終實現財務成效的提升與企業競爭力的突破。實施步驟包括：定義、測量、分析、改進、控制。
六西格瑪管理延伸到數據質量管理方面，一般采用十步數據質量管理方法。
（1）定義和商定問題、時機和目標，以指導整個數據質量管理的工作；
（2）收集、匯總、分析有關形式和信息環境。設計捕獲和評估的方案；
（3）按照數據質量維度對數據質量進行評估；
（4）使用各種技術評估劣質數據對業務產生的影響；
（5）確定影響數據質量的真實原因，并區分這些原因的影響的數據質量的級別；
（6）最終確定行動的建議，為數據質量改善制定方案，包括數據級和組織級的；
（7）建立數據錯誤預防方案，并改正當前數據問題；
（8）通過改進組織管理流程，最大限度控制由管理上的缺陷造成的數據質量問題；
（9）對數據和管理實施監控，維護已改善的效果；
（10）溝通貫穿管理始終，循環的評估組織管理流程，以確保數據質量改善的成果得到有效保持。
依據六西格瑪（Six Sigma，6σ）管理的原則和技術，借鑒十步數據質量管理方法，以業務驅動，用數據說話，進行數據治理體系的研究和典型實踐，開展長效數據治理工作，為業務應用和決策分析提供優質數據。
4.2 數據治理關鍵點研究
4.2.1 識別數據質量關鍵要素
依據特定的業務需求或完整的業務場景，明確需要進行數據治理的關鍵要素。數據要素的涉及范圍廣，業務邏輯復雜，同時也就牽涉到的數據內容較多。
以供電公司統推PMS系統、營銷MIS系統為例，其中數據質量關鍵要素包括電網設備臺帳和參數：營銷系統中的用戶檔案、計量臺帳和臺戶關系，電能量采集系統中開關臺帳和電量數據，調度技術支持系統中負荷數據、電網電壓、停電等運行數據，用電信息采集系統中負荷、電量和停電等運行數據。例如PMS系統中線路設備的編號、名稱、電壓等級、所屬變電站、運維單位、運行狀態等信息，調度技術支持系統中線路的電流、電壓、有功功率、無功功率、功率因素、運行狀態、狀態切換等數據。
4.2.2 數據標準的制訂
制訂數據標準是一個非常系統和復雜的工作，但它是開展數據治理工作的基礎。根據數據質量定義，制定數據度量規則，包括完整性、唯一性、一致性、精確性、合法性、及時性等，這是一個反復迭代的過程，度量規則需要進行實踐驗證并不斷補充和完善，這是開展數據質量度量的關鍵。
4.3 數據治理管理責任研究
國網合肥供電公司在大數據應用項目中，經過不斷的摸索，梳理出關鍵性基礎數據的責任分解，大致如圖1。
4.4 數據治理考核研究
（1）設立數據治理M織機構，明確工作權責，建立部門間管理協同和業務統籌協調機制，推動數據治理工作長效開展。
（2）制訂數據治理考核制度，明確考核指標、考核周期、考核范圍、考核標準等，落實數據認責，以績效考核的方式促進數據質量的提升。
5 總結
供電公司已經進入大數據時代，數據治理面臨著多重問題，因此，合肥供電公司不斷在大數據應用過程中加強數據文化意識，推行數據治企的理念。摸索建立數據治理組織機構、培養大數據人才、學數據質量治理技術、制訂數據標準，同時加強數據安全，保護供電公司個人隱私，建立數據責任人認責體系。最后，持續不斷進行質量改進，為合肥公司電力大數據應用提供堅實的高價值數據基礎。
參考文獻
[1]涂子沛.大數據：正在到來的數據革命[M].桂林：廣西師范大學出版社，2012.
大數據治理方案范文2
【關鍵詞】大數據；環境保護；云計算；應用；探究
大數據時代，不但各種數據形態發生了巨大的變化，而且現代人們的思維與管理模式也在發生深刻的變化。將大數據應用在環境保護領域，可以有效整合社會各方面資源，對當前出現的環境問題進行多元化協同治理，提高環境治理效益。下面本文簡要探討大數據在環境保護領域中的應用情況。
一、大數據概述
大數據的價值主要依據多種技術協同體現出來的，其中文件系統可以為其提供最底層存儲能力服務。為了加強數據管理，通常需要在文件系統上面構建數據庫體系，借助索引，對外界提供高效率的數據查詢等相關功能，最后利用數據分析技術從數據庫里面的大數據提取各種有益知識。
（一）云計算
云計算相當于支撐大數據“這輛汽車”運行的“高速公路”，云計算可以為大數據提供數據存儲、管理及分析方面的服務。云計算是一個服務器集群，可以為一切可以上網的顯示器服務，屬于一對多的服務模式；云計算主要通過互聯網進行信息的遠程輸送，從不確定位置的服務器集群處理用戶命令、以及各項數據。云計算的核心原理是用戶需要的應用程序，處理數據不需運行，存儲在本地個人手機或者電腦等各種終端設備上面，通過互聯網數據中心或者大規模服務器集群進行存儲。
（二）大數據處理工具
現階段，Hadoop是最流行的大數據處理平臺，它先開始是模仿GFS，MapReduce實現云計算開源平臺之一，后來逐漸成為包括數據庫、文件系統、數據處理功能模塊的體系化生態系統，事實上，Hadoop已經是大數據處理工具。目前研究焦點主要集中在如何改進Hadoop平臺的性能，構建索引，實現高效率的查詢處理，以及在Hadoop上面建設數據倉庫等。
（三）數據分析與挖掘
數據分析與挖掘是云計算最核心的業務，也是整個大數據處理流程的重點內容，這主要是因為大數據的價值在分析過程中產生。從異構數據源提取與集成的數據形成了數據分析的最原始數據，按照不同應用需求從數據中選取一部分進行挖掘分析。
二、大數據在環境保護領域中的應用探究
在將大數據技術、服務應用在現代環境保護與生態文明建設過程中時，可以合理利用大數據解決環境保護工作中的一些棘手問題：
（一）數據公開與數據收集。只有進一步提高環保系統各相關部門的數據公開水平，才有助于實現大數據應用的創新。推動我國大數據的發展，重點在于改變政府理念，推行數據公開，理應由政府牽頭帶到社會各行各業公開數據，然后收集整理數據，將數據入庫，進行數據分析，在將分析結果完整地展現在公眾面前，進而讓數據這一生產要素可以自由流動，在流動過程中逐漸提高附加值。同時，進行數據收集，借助互聯網、傳感器網絡等先進的技術手段，環保管理單位以及環保志愿者們可以很方便地將收集到的數據輸送至數據中心，間接地讓公眾成為環保部門工作的有力監督者，有助于環保部門加大力度治理違法排污企業[3]。此外，通過社會公眾提供多種類型數據，進一步豐富了環境數據，可以為數據公開、數據分析提供最新數據。
（二）空氣質量預警預報。充分利用氣象數據、空氣質量自動監測得到的數據、污染源自動監控得到的數據進行相關性分析，達到空氣質量預警預報的目的。同時，通過大數據技術、應用服務分析與環境保護、生態文明建設之間關系，進一步探究進行生態文明建設的內在規律，從宏觀角度看，可服務于人類長遠的生存、發展。另外，借助大數據技術進行空氣質量預警預報，有利于警醒現代人們對環境保護問題的重視，進一步大力普及環境保護方面的知識。且研究理論成果的出現，可以整合整個社會的力量關注環境保護問題，推動重大社會問題的治理，以此促進人類社會的和諧、快速發展[4]。
（三）利用大數據采集技術分析環境污染成因，將各種不同種類的環境指標信息和污染源排放信息相互結合，開展數據分析活動，通過科學的分析合理預測企業排污強度，污染源分布情況及其對周圍環境質量的影響，以此為依據制定環境治理方案，并定時監測環境治理效果，不斷改進治理方案。大數據作為一個重要的分析、衡量工具，但它并不能衡量所有事物，很多非量化事物需要借助人類獨特的思維力把握。但是通過大數據技術可以讓人類更加了解世界，對未來有一定的預測性，未來的數據挖掘、分析技術不但是各大環保企業的競爭力根源，還可能是國和國之間競爭的重要部分。將大數據技術應用在環保領域，可有效提高我國環境保護治理水平，為我國核心競爭力的提高提供有力支持。
三、結束語
大數據技術的發展及應用，可以說為人類治理環境問題提供了一條嶄新的途徑，對于環境保護者而言，既要積極地促進大數據技術在環境保護領域中合理應用，進而在認識自然界客觀發展規律方面獲得更多自由。同時又要注意避免大數據技術應用過程中潛在的各種風險，從戰略高度認識環境保護工作，充分發揮大數據在環境保護領域的作用。
參考文獻：
[1]孟小峰.大數據管理：概念、技術與挑戰[J].計算機研究與發展，2013，2（01）：63-66.
[2]李國杰.大數據研究：未來科技及經濟社會發展的重大戰略領域――大數據的研究現狀與科學思考[J].中國科學院院刊，2012，7（06）：322-325.
大數據治理方案范文3
Ron Ben Natan 博士是IBM Guardium公司副總裁兼首席技術官，一位軍人出身、有著20多年數據安全領域從業經驗的專家。2009年隨著IBM收購Guardium而進入IBM。大數據是這位安全專家新近重點關注的領域。自然，作為安全專家，Ron Ben Natan博士的視角還是落在大數據的安全、審計等與數據治理相關的問題上。
在Ron Ben Natan看來，隨著大數據熱的持續升溫，大數據的應用開始從互聯網企業向金融、電信、制造等傳統企業滲透，安全和審計需求正在逐步顯示出來，如何在充分挖掘大數據潛在價值的同時確保企業信息的安全與合規開始引起業界的關注。
大數據的安全隱患
大數據為數據分析開啟了一個新的世界。以Hadoop為代表的大數據處理平臺利用開源軟件結合通用服務器實現了商業智能，大大降低了商業分析的門檻，從而惠及了更多普通的中小企業。然而，由于大數據是一種數據集中存儲的方式，這種集中存儲也給企業的信息安全帶來更高的風險。
“總結過去有關數據安全的事件，90%以上都與數據庫相關。應該說，把好了數據庫的安全關，大部分數據安全的問題也就基本解決了。如今，大數據面臨的安全風險與數據庫是非常相似的。”Ron Ben Natan說。
Ron Ben Natan解釋說，目前來看，大數據的安全問題還不是特別突出。原因在于早期的大數據用戶主要是互聯網公司，比如谷歌、亞馬遜以及一些電子商務網站，其應用側重于對用戶上網后的點擊行為進行分析，用于了解用戶對品牌的偏好、挖掘新的商業機會等，其安全問題還不突出。不過，隨著大數據的用戶向更多行業和領域進行擴展，比如，在金融和電信領域，一些大數據應用就涉及用戶的隱私，此時，安全問題就會顯現出來。
“即使在互聯網公司，也不能說大數據的安全就不重要。實際上，如果社交網站把用戶的一些網頁瀏覽行為等信息泄露出去，也可能帶來非常不好的結果，至少會引發用戶對它的不滿和不信任，最終可能導致客戶的流失。”Ron Ben Natan說，比如，Facebook現在有超過10億用戶，它如果出現安全漏洞，可能影響這10多億的用戶，其影響是很大的，因此，這類互聯網公司對數據安全也有很高要求。
來自合規的推動力
就大數據的安全而言，除了確保數據本身的安全這個需求外，合規也是一個重要的推動力，尤其是對一些上市公司而言。
“一些用戶常常只是重視數據本身的安全需求，而較少注意到合規。其實，不少法律、法規都會對數據安全有著嚴格的規定，保證合規也是確保信息安全的重要手段?！盧on Ben Natan表示。
Ron Ben Natan認為，合規和安全本身追求的目標本質上是一樣的?！盀槭裁次覀儠贫ǚ?、法規對安全進行監管，就是因為過去曾出現過數據泄露。比如，過去幾乎所有數據的泄露都是發生在數據庫，所以相關部門制定了很多法律法規來專門針對數據庫的安全?！?/p>
Ron Ben Natan表示，大部分的法律法規提出的各種合規要求不只是確保數據安全，還會要求監控對數據庫的訪問行為，這一點對像APT（高級持續威脅）這樣的攻擊行為非常關鍵。如果不監控數據的訪問行為，數據可能泄露很長時間了都不知道。比如，APT攻擊發生后，數據非法訪問就可能會持續很長的時間。
借鑒數據庫的最佳實踐
目前，大數據相關技術還處于發展過程之中，因此，大數據的安全技術也在繼續演進，好在過去幾十年來，人們在數據庫安全方面積累了非常豐富的經驗，這些寶貴的最佳實踐完全可以復用到大數據的安全方面，這也正是Guardium將業務從傳統數據庫領域拓展到大數據的重要原因。
Ron Ben Natan介紹說，Guardium從10年前成立以來在數據庫安全方面積累了豐富的經驗，也有著很多的相關產品。通過這些產品可以實現從用戶、應用服務器到數據庫的全程跟蹤即可記錄，實現對數據的全方位準確監控（來自網絡的訪問和本地登錄訪問），確保企業對 SOX、PCI等法律的合規。這些行為不依賴于數據庫的日志，對數據庫服務器性能影響極低，大大優于數據庫本身的審計產品。因此，擁有非常多的用戶。
“此前，Guardium專注在數據庫的安全，如今我們延伸到大數據，為大數據的軟件環境提供。這個過程中，我們把過去在數據庫方面學到的經驗和教訓，應用到大數據的環境里面?！?Ron Ben Natan表示。
實際正如Ron Ben Natan所言，Guardium已經把這些經驗復制到大數據解決方案中。比如，在其大數據安全解決方案中同樣首先要保護敏感數據，監控特權的用戶，包括授權用戶、管理員等。
大數據治理方案范文4
>> 電信運營商真正的優勢在于大數據分析 通信運營商基于位置信息的大數據安全應用研究 電信運營商大數據對外應用案例分析 電信運營商大數據引入策略分析 運營商大數據安全管理策略研究 運營商基于信令大數據的關系嗅探方案 運營商的大數據機會 大數據運營商們的“絕活兒” 大數據時代下的電信運營商變革 基于大數據分析的政府人事治理研究 基于大數據分析的運營監測信息系統應用 基于大數據分析的智慧倉儲運營支撐平臺設計 基于大數據的電信運營商業務模式研究 基于個性化服務需求的圖書館大數據分析平臺構建研究 運用大數據技術構建運營商網管數據互聯中心 提升網管數據服務能力 電信運營商跨行業大數據融合應用場景分析 基于大數據技術的告警日志數據分析 電信運營商大數據應用系統建設方案研究 運營商大數據在旅游行業應用探索研究 運營商大數據業務發展方向及策略研究 常見問題解答 當前所在位置：l.
[4] 華信郵電咨詢設計研究院有限公司. 北京移動數據業務客戶價值管理及提升項目建議書[Z]. 2013.
[5] 羅旭祥. 產品與數據――基于數據挖掘的產品設計[EB/OL]. （2016-06-26）. .
[7] 董智純，楊林，詹念武，等. 一種基于大數據技術的投訴分析與預測系統[J]. 信息通信， 2015（9）： 285-286.
[8] 吳蒙. 主動服務中服務發現及其主動機制的研究[D]. 武漢： 武漢理工大學， 2009.
大數據治理方案范文5
而隨著《中國制造2025》、智能制造等戰略和政策的實施，以及智能制造試點的逐步推進，傳統制造企業轉型升級的需求變得日益強烈。因此，在大數據、云計算、物聯網等新技術不斷涌現的時代，將新技術作為轉型升級的重要抓手也就成了制造企業必然的選擇。
在這其中，大數據憑借分布式并行算、高效海量數據采集和存儲以及數據挖掘等方面的超強能力成為與現代制造業融合發展的關鍵性技術。大數據與人工智能的集合
是大勢所趨
會前，黃代恒在接受《中國信息化周報》記者采訪時表示，從明略數據的行業實踐來看，目前大數據領域最重要的發展方向就是與人工智能的結合。這對于明略數據來說，無論是在金融、公安以及工業領域都是一個明顯的趨勢。而這種趨勢也在明略數據的具體行業解決方案商得到了充分體現。2016年年底，明略數據在第三屆世界互聯網大會上了其針對制造業的大數據深度學習算法的預知性維護服務。
明略數據此次的基于大數據分析的故障診斷和預知性維護方案，能夠幫助制造業企業及時處理海量設備傳感器狀態數據，通過基于業務規則、特征分析和神經網絡等方法構建的診斷和預測模型，并利用可視化技術實現對設備運行狀態和故障信息的快速直觀顯示，從而有效降低設備全生命周期維修成本，實現預測性維修，使設備始終處于可靠受控狀態，在提升經營效率的同時保障關鍵制造業的產品安全。
另外，黃代恒提到，目前在工業大數據領域，明略數據正在推進兩方面的工作。一方面進行大量傳感器所產生數據的分析、處理以及挖掘工作，也逐步接入并融合MES、ERP以及供應鏈環節所產生的數據。另一方面正與眾多的制造企業進行合作，希望通過不斷的技術實踐，在完善自身布局的同時，能夠更好地滿足用戶企業的需求。
大數據研發與應用需求的契合最重要
俗話說“合適的才是最好的。”這句話放到工業大數據領域同樣適用。在黃代恒看來，不同的場景要選擇不同的技術手段，高大上的技術不一定就是最合適企業需求的技術。與此同時，這種認識也在指導著明略數據的技術實踐工作。
在工業大數據解決方案的實施方面，根據不同業務場景特點，大數據項目不僅需要處理業務相關的多樣性數據，也要兼顧業務本身邏輯，在綜合類似項目經驗的基礎上，明略數據總結了完善的項目流程。通過業務和數據理解、數據采集與治理、構建并評估模型以及最后實現業務部署，扎扎實實地解決了故障診斷和預測的實際問題。以軌道交通為例，設備在磨合期、平臺期、損耗期出現的問題，明略會從不同角度去分析解決。隨著大數據技術的日益成熟，解決方案正在日益變得更加智能和高效。
不過，關于技術研發與應用需求的結合問題，明略數據也有著自身的困惑。他提到，在實踐當中往往會遇到兩種情況。一種是拿著問題找技術；另一種是拿著技術找問題。對于第一種情況，明略作為數據型公司不是問題，而對于后一種情況，因為應用需求的不明確就會導致問題的解決不那么高效和快速，技術研發與應用需求的結合非常重要。
大數據治理方案范文6
被譽為“西部之秀”的安順，正蓄勢發力，全面推進大數據戰略行動。
今年6月，安順召開大數據戰略行動推進會，安順市委書記周建琨在會上表示，要抓好產業項目建設、抓好優強企業培育、抓好基礎設施建設、抓好數據成果運用，以大數據引領經濟轉型升級、以大數據提升政府治理能力、以大數據服務社會廣大民生。
眼下，安順正以大數據帶動產業鏈發展，推動政府治理變革、助推保障和改善民生，大數據發展與應用取得了階段性成效。
大數據服務生產制造
“這個包裹是發往天津的，這個買家是河北的，還有的發往南京、上海、浙江……”
在安順市經濟技術開發區幺鋪食品工業園，貴州高原頌食品有限公司董事長龔平指著包裝好的產品，向記者介紹。
“公司占地面積15000余平方米，于2012年投產，主要生產風干牛肉、牛板筋等系列農副產品，目前線上線下已與多家超市和平臺展開合作?！饼徠秸f，2015年，公司網絡銷售額達1890萬元。8月20日，在貴州省電子商務推進會上，公司榮獲“2016年度貴州省電子商務十佳示范企業”。
就食品工業來說，如何根據市場的需求制定精準的生產方案，避免原材料資源的浪費，節省生產成本，是企業面臨的一大難題。在貴州全力推進大數據戰略行動的背景下，高原頌公司抓住機遇，引入大數據，解決生產和銷售的“精準性”“針對性”問題。
“我們購買了阿里云開發的數據分析軟件，管理后臺有一個大屏幕，網店的流量、買家的性別、年齡層次、消費特征等，都有數據實時更新?！饼徠秸f，通過對“牛肉干大數據”的分析，可以知道全國各地各類消費者的需求、哪一類消費者喜歡吃哪一種口味、哪一個季節要多生產哪一類產品以及大概需要生產的數量。
“做食品就是做良心！”談到大數據的運用，龔平很是激動。他說，通過大數據平臺，公司制定了精準的生產方案，他可以放心地掌控生產線，實現生產、配貨的快速化、精確化，讓黔貨“翻山越嶺”依然質鮮味美、安全可靠。
與高原頌公司一樣，位于安順市西秀區產業工業園的貴州喜馬拉雅叁維科技有限公司，正努力建設以大數據為支撐的設計師平臺和分布式制造點。
“公司主要從事3D打印機控制系統、3D打印機切片軟件、頻分多路復用（FDM）設備、光固化設備等3D打印機產品的研發與銷售?！惫矩撠熑粟w慶龍說，原材料不通用、機械性能不佳、生產廠商把握不住消費者的需求是當前3D打印行業普遍存在的問題。
為了有針對性地進行生產，喜馬拉雅叁維科技公司充分運用大數據技術手段，分析消費者的需求和喜好，以此建立3D打印模型數據庫。
“用戶可以就近在這些分布式制造點向平臺設計師提出需求，模型數據庫通過數據積累和分析，可以精準地生產符合用戶需求的產品，省去了快遞、物流的環節?！壁w慶龍說，隨著對大數據的深入挖掘和運用，高端制造業的生產將變得更加科學化和人性化，未來人們的生活方式也將發生巨大改變。
智慧平臺助力全域旅游
“我在快行漫游手機客戶端上訂的黃果樹、龍宮套票，進入景區就不需再購紙質票，只要掃一下二維碼就行了。”
來自廣東的游客李文莉告訴記者，客戶端上訂的套票價格是298元，比原價便宜了32元，不僅如此，在景區集散地還有免費WiFi，她可以即時將游玩的圖片分享到社交平臺。
記者現場掃描下載了快行漫游客戶端，除了安順周邊的門票、酒店、交通等旅游服務，全省各地優質旅游資源也一網打盡。
“黃果樹智慧旅游平臺以黃果樹為核心，集中整合安順旅游資源，具有游客咨詢、產品采購及信息交互的功能，最終將業務向全省范圍輻射，打造全省旅游一站式服務平臺?！辟F州黃果樹旅游集團股份有限公司信息服務部副經理殷磊說，平臺已與淘寶、攜程、藝龍、驢媽媽、途牛、同程網等OTA分銷商開展合作，相關數據和服務已實現互聯互通，目前平臺在建的APP自助導覽系統和智能停車場也將于年底上線。
今年6月，在騰訊公司主辦的第二屆“2016年中國互聯網+峰會”上，黃果樹“智慧旅游”榮獲“2016年十大互聯網+旅游景區”。
8月29日，站在安順黃果樹旅游集團股份有限公司智慧旅游信息數據中心的大屏幕前，可以很清楚地看到：景區總售票數5509人次，總入園數6190人次，其中大瀑布景區5595人次，陡坡塘景區3911人次，天星橋景區4302人次；歸屬地為四川的入園車流量有663輛，貴州的5802輛，云貴川車流量最大。
除了黃果樹智慧旅游平臺，安順還打造了市級智慧旅游平臺，依托安順智慧旅游網，通過旅游大數據的統計和分析，深入挖掘安順旅游資源，將全域旅游與精準扶貧相結合，帶動安順市旅游相關產業聯動發展。
“安順智慧旅游平臺于去年10月正式上線運營，目前已采集安順旅游資源超過3000家，基本覆蓋安順市景點、景區及主要涉旅企業?！卑岔樖写髷祿k主任毛連輝說，平臺將著力構建實現黃果樹、龍宮、大屯堡、格凸河等景區旅游服務一體化，以大旅游促進安順大扶貧。
“無論是安順市智慧旅游平臺，還是黃果樹智慧旅游平臺，其數據成果都是開放和共享的，是互聯互通的關系，各平臺齊發力，共同為‘智慧安順’全域旅游服務?！泵B輝表示。
打造大數據綜合試驗區
除了服務生產制造、助推智慧旅游，安順還有更多的大數據智慧應用，服務于社會廣大民生。
8月30日，在安順市大數據產業發展中心演播廳，工作人員正帶領參觀者現場觀摩。
“這是貴州（安順）中小企業云服務平臺，又稱‘貴州興業云’，運營至今已上線30余款應用，目前有16000多家中小企業和創客在使用平臺提供的服務。”
“這是即將建成的‘數字安順地理空間框架’地理信息公共平臺，基于空間信息技術，平臺推出精準扶貧服務模式，編制精準扶貧作戰圖，實現扶貧數據可視化?！?/p>
“這是安順市黨建大數據云平臺――‘安順紅云’，全市黨員分布、年齡、學歷、職業、覆蓋率等數據實時更新，平臺在國內黨建大數據領域率先創立系統參考模型，開創了以系統模型指導工作進展的新模式?！?/p>
……
目前，安順市大數據產業發展中心已與京東、東華軟件、華唐集團、賽伯樂投資集團、豬八戒網等企業開展合作，已有30多家創業團隊入駐。
“接下來，中心將建云上貴州二級管控平臺、安順產業大數據服務平臺、創新學院、大數據交易所等?！卑岔樮浲▌恿π畔⒓夹g有限公司總經理趙亦雄說，中心定位為大數據產業創新綜合體，將以龍頭企業為核心，帶動產業集聚。
今年，貴州省委省政府、省大數據發展領導小組分別下發了《關于實施大數據戰略行動建設國家大數據綜合試驗區的意見》、《貴州政府數據“聚通用”攻堅會戰實施方案》。
