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大數據分析方案范文1
關鍵詞：供電企業；信息安全；大數據；分析方法；思路；探討
前言
智能化的電網正在全面地實施建設。隨著以大數據為中心的IT技術的不斷融入，當前我國的供電企業展開了大數據分析的研究，以便更好地使得大數據應用到整個配網的規劃當中。此外，還要根據電網的實際數據情況，把數據應用到智能變電站的建立、智能電網的調度及供電信息的采集等各個方面。進而有效地提高我國供電企業的管理水平及處理業務的能力。然而，信息化新技術在應用的過程中也具有一定的風險因素，所以需要建立大數據的安全分析結構，進而對數據進行相應的處理并把安全分析方法應用到整個供電企業的信息系統中去，進而更好地為供電企業的數據安全提供保障。
1供電企業的信息完全風險分析
大數據作為供電企業的管理工具是一把雙刃劍，給供電企業管理提供了便利，提高供電企業的管理水平和管理能力的同時，也給供電企業帶來了一定的挑戰和風險因素。使得企業數據處理、收集及傳輸的風險等級提高。若企業內部的數據出現問題，則會使得數據在進行傳輸的過程中被盜取和竊聽，這給企業的管理帶來了很大的風險。除此之外，企業在進行數據中進行一定的儲存和利用的過程中，也會由于大數據系統的內部維護不到位而帶了很大的風險。若企業的數據被長時間地竊聽，就會使得不法分子有機可乘，采用各種方法來對數據后臺進行攻擊和試探，并尋找系統的薄弱之處。最后實行致命的攻擊，并造成系統的癱瘓。所以，大數據給在方便企業的信息管理的同時，也帶來了一定的信息安全挑戰。
2供電企業信息安全大數據所面臨的數據安全的需要
傳統的電力信息系統逐漸地走向了信息化處理的進程，智能化的電網模式帶給了供電企業信息系統數據安全更大的要求。每次進行數據的訪問時，都需要確定數據的訪問權限，并核實訪問者的身份，并查看是否被授權。供電企業的數據信息需要被完整地保護，并保障其不被刪除或者惡意的篡改。一旦供電企業發生一定的突發事件，需要大數據平臺對數據進行自動的備份，并使數據得到安全的保護。④要采取一定的措施來保證供電企業的數據在運行過程中的安全性不被破壞。⑤要切實保證整個供電企業的信息系統的網絡安全，控制供電企業信息系統的基礎安全信息網絡和供電企業內部比較重要的業務系統的安全。
3供電企業的信息安全大數據分析思路
當前供電企業內容的安全信息系統逐漸地向著對抗型的信息安全系統方式轉變，并使得電力系統的大數據網絡可以積極地應對外界的攻擊。并對潛在的敵人進行分析和識別，并歸納總結當前的供電企業的信息安全大數據的風險類型，從而采取相應的對策，并先發制人，提高安全大數據系統的防御能力。這就是當前供電企業的信息安全大數據的分析思路。大數據的分析和挖掘技術需要不斷地融入到大數據的安全分析中去，下圖是大數據的安全結構分析思路。供電企業的信息安全大數據分析思路是基于技術的安全分析和理念，是至今為止比較完善的大數據安全分析辦法，是供電企業大數據的核心環節，是對相對分散的信息進行采集并實現存儲，并對其進行一定的分析，最后把其分析結果進行分發，把所有的安全分析體系結合在一起，并實現安全技術的互動。
4供電企業信息安全大數據安全分析結構的數據處理
供電企業的信息安全大數據的結構具體根據業務的不同分為不同的數據庫進行處理。關系數據庫是當前最豐富的數據庫，是進行供電企業信息安全處理的主要形式。而數據倉庫屬于一種多維的數據結構，可以允許用戶進行匯總級別的計算，并對數據進行觀察。事務數據庫中記錄了每一個事務，并同時附帶了一些相互關聯的附加表。文本數據庫是對圖象進行描述的數據庫，文本數據庫與圖書館數據庫類似。而多媒體數據庫則是對圖像以及音頻和視頻的存儲，并用于存放內容的檢索。供電企業的信息安全大數據的存儲往往需要先確定好處理的目標，并對數據進行量化的處理，最后對數據進行一定的評估，最后進行結果的展示。將大量的數據進行集中化的處理可以切實地反映出安全數據的指標，并根據指標對安全數據進行相應的評估。
5供電企業信息安全大數據安全分析方法
當前，進行供電企業信息安全大數據安全分析的方法有很多，隨著大數據的技術體系逐漸成熟，目前對安全數據的分析算法也變得多樣化，很多分析方法比如分類技術方法、序列分析方法等等對大量的數據的分析具有很好的效果。而對于不同的數據庫可以采用不同的分析算法進行分析。比如，當利用關系數據庫和事務數據庫時，就可以利用序列分析的辦法進行數據的挖掘和統計；而數據倉庫除了需要進行聯機處理以外，還需要進行數據的挖掘；文本數據庫則是利用模式匹配以及關聯分析等方法相互結合來進行數據的挖掘分析。
6結論
針對供電企業的信息安全的大數據分析有很多的途徑，在進行供電企業信息安全的大數據分析時，需要對供電企業的安全數據信息進行全面預測，并利用多種分析辦法綜合處理。隨著當前大數據網絡技術的不斷發展，根據大數據的分析特點進行安全分析的辦法也在不斷地完善?；谛畔踩拇髷祿治龇椒ê退悸肪哂泻艽蟮陌l展前景，安全大數據技術的不斷革新，使得供電企業的防護網絡更加地發達，并逐漸實現了供電企業的大數據信息安全的評估系統的完善，使得供電企業的信息安全大數據發展更為迅速。
參考文獻
[1]鐘志琛.電力大數據信息安全分析技術研究[J].電力信息與通信技術,2015(9):45-46.
大數據分析方案范文2
大數據市場確實存在。Gartner預測，到2015年，70%的信息基礎架構擴展與投資的主要驅動因素是業務分析需求。以前，人們把精力主要放在如何存儲好海量的數據上，而沒有想到深入挖掘數據的內在價值。隨著數據與業務之間的關系越來越緊密，以及一些大數據分析工具不斷涌現，數據分析成了企業決策的前提。
大數據不一定是復雜的分析
許多人一提到大數據，首先想到的是復雜的數據分析。這讓有些希望采用大數據分析工具的用戶產生了畏難情緒，也讓有些用戶產生了誤解，認為大數據分析只是那些擁有復雜業務流程和海量數據的大企業的事。市場研究機構麥肯錫的研究人員表示：“要創造新的重大價值，并不一定要采用復雜的大數據分析方法，有時只要能保證數據的可用性或對數據應用進行基本的分析，就能獲得所需的重要價值?！?/p>
不同的企業或一個企業內部不同的部門對數據分析和數據價值的理解都不相同。企業處于不同的信息化發展階段，也會設定不同的數據分析目標，采用不同的數據分析工具。正是基于此，戴爾率先提出了大數據成熟度模型。戴爾公司全球企業級解決方案副總裁Cheryl Cook表示：“這一模型已經得到了業內許多分析機構的認可。所有行業以及所有數據應用都適用于此模型?！?/p>
如下圖所示，大數據成熟度模型分成五個階段。第一個階段，數據處于混亂狀態，數據存儲無章可循，數據難以訪問，企業的信息系統處于高風險狀態。第二個階段，實現數據的保留。在這個階段，企業被動地對數據進行存儲。數據雖然經過一定的處理，但還不具有高質量，數據的訪問也會受到一定限制。第三個階段，實現存儲的優化。在這個階段，通過對存儲系統的進一步優化以及基于策略的控制與管理，用戶可以逐步發現數據的價值。第四個階段，實現簡單的分析。在存儲優化的基礎上，用戶可以進行數據建模和簡單的數據分析，對歸檔數據進行搜索等。第五個階段，實現復雜的分析。在這個階段，大數據分析工具將得到充分應用，用戶可以進行比較復雜的建模、分析和決策。經過上述五個階段，曾經雜亂無章的數據也將經歷從數據到信息再到知識的轉變過程，最終成為企業決策的重要依據。
這個大數據成熟度模型可以解答人們對于大數據應用的幾個疑惑。第一，用戶使用大數據分析工具，并不意味著一定要進行復雜的分析。舉例來說，處于存儲優化階段的用戶就可以實現無障礙的數據訪問，并能獲得所需的數據價值。第二，大數據的應用要經歷一個逐步完善的過程，必須循序漸進，先做好數據存儲和優化，然后再進行數據分析。第三，大數據解決方案通常包括兩個部分：一是大數據保留解決方案，二是大數據分析解決方案。將兩類解決方案有機地結合在一起，才能有效降低大數據分析應用的成本，更好地挖掘數據的價值。Cheryl Cook表示，戴爾可以提供上述兩種解決方案。一方面，戴爾可以提供針對結構化和非結構化數據的大數據保留解決方案，主要包括存儲虛擬化與整合、應用程序優化、數據保護、災難恢復以及數據保留與管理解決方案；另一方面，戴爾還能提供支持Hadoop、Cloudera等開源軟件的大數據分析解決方案。
記者曾與包括大慶油田、太平洋保險公司等在內的一些用戶進行過交流。它們目前都沒有計劃部署大數據應用?！皬娜蚍秶鷣砜?，大數據應用還處于起步階段?！贝鳡杹喬叭毡镜貐^商用事業部企業解決方案副總裁Philip A. Davis表示，“與云計算興起時一樣，可能要經過兩三年的市場培育，用戶才能逐漸接受大數據應用?！?/p>
中國東方航空股份有限公司信息部總經理嚴振紅介紹說：“在大數據的概念出現以前，我們就在做客戶數據、經營數據的分析工作。但是客戶數據庫、經營數據庫等都是相互獨立的，數據不能共享?，F在，我們要做的是將這些系統的數據整合起來，統一進行分析?！?/p>
Hadoop不是萬能的
簡單來說，Hadoop是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟件框架。Hadoop最獨特的優勢在于為用戶提供了一個分布式的、高容錯的文件系統和加速數據處理的辦法。隨著Web 2.0、社交網站的大規模興起，人們需要一個高效的處理非結構化數據的平臺。Hadoop正好可以滿足人們的需求。有些人甚至在Hadoop和大數據之間劃上了等號。Hadoop能夠解決大數據應用的所有難題嗎？
“Hadoop是一個復雜的工具套件。如果沒有廠商或專業技術人員的幫助，用戶自己部署Hadoop是一件十分困難的事。目前，Hadoop的應用并不普及?；ヂ摼W用戶是最早采用Hadoop平臺的?！盤hilip A.Davis表示，“如果想讓大數據解決方案充分發揮其作用，就必須搭建一個高效的信息基礎架構，實現信息基礎架構的自動化、智能化，同時提高其可管理性?！?/p>
Hadoop的應用是有一定技術門檻的。如今，許多IT廠商都推出了基于Hadoop的解決方案包，其目的是幫助用戶簡化Hadoop的部署與應用。Philip A.Davis表示：“戴爾提供的基于Hadoop的大數據分析方案可以將Hadoop的部署周期從原來的兩個月縮短至兩天。”
VMware全球高級副總裁范承工也認為，由于缺少精通Hadoop技術的專業人才，Hadoop的部署對于用戶來說是一件費時費力的事。如今，VMware可以將Hadoop部署在虛擬化架構之上，將部署工作從半自動化變為全自動化，從而減少了人工干預，使得Hadoop的部署變得更加簡單，也不容易出錯。
“很多中國企業的CIO認為，大數據解決方案是有價值的，但實施起來確實有許多困難。”戴爾全球副總裁、中國區大型企業及公共事業部總經理容永康舉例說，“國內懂得在Hadoop上進行開發的專業技術人員非常少。一些金融行業的用戶很想現在就部署大數據解決方案，但是苦于找不到既懂Hadoop技術，又懂得金融業務的專業人才?！?/p>
Informatica首席技術官James Markarian表示：“在IT環境中，Hadoop不可能作為一個孤島存在。為了讓Hadoop跨越不同平臺，用戶需要將Hadoop作為其IT大環境中的一部分來管理，并通過Hadoop重復使用他們的開發技巧、資產及數據，同時還要統籌管理全部數據?！?/p>
在美國市場上，70%的大數據應用處理的還是結構化的數據。從技術的角度看，雖然Hadoop也能處理結構化的數據，但是目前基于Hadoop的大數據分析解決方案主要還是用于處理非結構化的數據。因此，用戶處理結構化數據和非結構化數據通常是用兩套不同的分析工具。這種混合的大數據處理模式是一種普遍現象。
從未來的發展看，非結構化數據的快速增長是大數據分析的主要驅動因素。從這個角度講，Hadoop的應用前景還是十分廣闊的。
大數據不僅僅是一個解決方案
大數據分析方案范文3
Keywords：big data of archive； data scientist； post requirements； post duties； quality demands
大數據時代，數據成為重要的戰略資源。在電子辦公深度與廣度不斷拓展的進程中，人類對數據“精、準、深”的要求日益突出。在基于數據決策、依賴數據管理等“以數據說話”的理念日益深入人心的大環境下，作為大數據的關鍵組成部分――檔案大數據的地位和作用也逐漸凸顯出來，它是大數據重要維度即歷史維度數據的核心，在各個領域都有很好的應用前景。但是，應該看到，受保密、檔案管理機制等因素的制約，檔案大數據的應有價值還沒有得到充分發揮，檔案大數據與其他數據的整合還有一段很長的路要走。為提升檔案資源建設與利用效益，對檔案大數據進行分析，優化檔案事業發展方案，更好地為領導決策和各領域工作的開展提供數據支撐，成為檔案工作的重要組成部分，這就需要檔案資源和檔案事業數據的鼎力支撐。雖然從國家主管部門到各級檔案館（室），都在開展檔案數據的統計和分析工作，但是，由于缺乏固定而專業的分析人員，從數據統計和分析的全面性、系統性、多維性、深入性和規范性等方面看，仍有待進一步增強。在此種形勢下，檔案大數據作用的發揮和檔案事業發展的科學性很大程度上取決于檔案部門自身結構的優化和管理資源使用效益的提升。
1 檔案領域數據分析師崗位設置的意義
大數據時代，數據分析在各領域有著十分重要的意義，各行業對數據分析師的需求與日俱增。與其他數據相比，檔案大數據很大一部分源于政府、軍隊等組織機構的活動，具有權威性和憑證性等不可替代的價值特點，雖然有著服務社會、服務百姓的義務，但又必須確保國家利益不受侵害。因此，在行業內部設立數據分析師崗位不僅是社會需求、也是檔案行業組織機構結構優化的內在需要。
1.1 優化檔案資源體系建設的需要。從局部看，各級檔案部門都不同程度地存在著檔案收集不齊全、著錄不規范等問題。從整體看，各檔案部門之間存在著檔案資源交叉重復、數據異構等問題。系統地設置統計項目，全面地對檔案資源建設現狀進行分析，就可以準確地發現檔案資源體系建設中的弱項和“瓶頸”。通信網絡和數字設備發展實踐告訴人們：當今，電子文件的增長幾乎達到了幾何級。例如，阿富漢戰爭期間，美軍為打擊一小股恐怖分子，其情報偵測、監視系統24小時產生的數據量就達53TB。在如此大的數據量面前，如何分類電子文件、確定保管期限？網站、微博、通訊交友軟件等產生的數據，哪些是需要作為電子文件保存的、又該如何保存？現有館（室）藏檔案資源，哪些方面需要豐富、哪些方面需要“瘦身”？如何從國家層面調控檔案資源體系建設？這些均有待于檔案領域數據分析師從“保存歷史、服務社會”視角、以可靠的數據和科學的分析給出建設性的解答。
1.2 分析和把握檔案利用規律的需要。檔案資源的利用是有規律可循的，掌握了這個規律對于提升檔案資源利用率是十分有益的。有的檔案資源，其利用具有擴展效應，即一次成功利用可能會激發人數更多、范圍更廣、程度更深的利用，例如名人檔案、著名戰役檔案、歷史典故檔案等；有的檔案資源，其利用具有遞減效應，即一次成功利用之后可能很長時間內不會再有第二次利用，例如事關普通百姓的個人檔案。如果機械地根據其前段時間的關注熱點推薦檔案信息服務產品，則不僅達不到理想效果甚至還會引起用戶反感。依托數據分析師的科學分析，有助于檔案部門聚焦服務熱點，提前做好檔案信息服務預案，根據用戶需求方向準確提供檔案資源及其編研產品服務。
1.3 推動檔案管理科學發展的需要。近年來，檔案事業出現了一派欣欣向榮的景象，尤其是檔案信息化建設、民生檔案的收集與管理等得到了長足發展。但是，無論是硬件建設、還是軟件建設，離精細式、集約化科學發展尚有一定距離，這就需要發揮檔案大數據的決策助手作用。對于不同學識背景、不同工作經歷、不同職業精神的數據分析人員來說，同樣的統計數據得出的結論也是不盡相同的。設置固定的數據分析師崗位，則有益于提升數據統計和分析工作的科學性。通過數據分析師對檔案事業分門別類的統計和分析，可以有效地沖破經驗主義思維的“籬笆”，發現和把握新形勢下檔案管理工作的發展規律，更加統籌、協調和集約化地利用管理資源，構建檔案事業發展的良好生態。
1.4 更好地服務社會發展的需要。如果說“讀史可以明智”只能模糊地形容檔案的作用，檔案大數據在金融、醫藥、衛生、交通、安全和軍事等領域的成功應用，已經很好地量化和解釋了檔案大數據的價值。它是轉換思維方式、科學決策的直接支撐，是引領社會更快、更好發展的“催化劑”。設置檔案大數據分析師，無疑會有助于提升檔案信息服務于社會的廣度與深度。同時，也有助于檔案部門把握契機創新服務社會的模式與內容。
2 檔案領域數據分析師的崗位職責
檔案領域數據分析師，可以依據各級主管部門、檔案館（室）的編制和事業發展狀況合理配置，其職責主要是從檔案資源建設、檔案利用、檔案事業綜合發展以及檔案文件內容等方面進行數據統計和分析，并制定優化方案和提出發展規劃建議。
2.1 檔案資源數據統計和分析。檔案資源數量統計和分析，主要是對館（室）藏或者主管范圍內的檔案資源數量情況進行統計和分析，包括對各全宗文件數量的分類統計和分析、同類全宗文件數量的對比分析、現行全宗文件產生量與歸檔量的對比分析、永久檔案與定期檔案數量的對比分析、不同類型載體檔案數量的對比分析、不同地域不同系統檔案移交數量對比分析、不同時期檔案數量對比分析、不同密級檔案數量對比分析等。
檔案資源質量統計和分析。主要是對館（室）藏或者主管范圍內的檔案質量情況進行統計和分析，包括檔案資源載體和信息完好度分析、檔案資源結構分析、檔案著錄情況分析、檔案信息化建設情況分析、檔案目錄數據庫質量分析、檔案全文數據質量分析、檔案縮微情況分析、檔案修復情況分析等。
檔案資源優化方案的制定。基于館（室）功能，在科學分析的基礎上，提出一定范圍內檔案資源體系建設優化方案。主要是從檔案資源結構和數量視角，有重點地對現有檔案資源進行豐富、再鑒定工作。對明顯存在缺失的館（室）藏方向，分析檔案資源可能的分布點，為收（征）集工作提供指導。具體分析檔案著錄、目錄數據庫構建情形，提供檔案著錄尤其是電子文件著錄以及檔案目錄數據庫優化方案。必要時，對全文數據質量進行優化。根據檔案完好度統計，制定檔案修復計劃。
2.2 檔案利用數據統計和分析。檔案利用人群統計和分析。主要是對用戶基本情況進行統計和分析，包括用戶職業、單位、年齡、學歷、檔案專業知識、興趣點、檔案意識等，從共性和個性等方面進行分析和研究。
檔案利用目的、利用效益統計和分析。主要是對檔案利用目標和用戶所獲得的收益進行分析。從編史修志、工作查考、解決個人問題等方面對檔案利用目的作進一步細分，分別進行統計和分析，并關注其利用效益。同時，分析一定時期內得到用戶關注和利用的檔案資源，尤其是得到用戶重點關注或利用的檔案資源。
檔案檢索效率統計和分析。主要是對檔案目錄和全文的檢索效率進行分析，與圖書情報資源等相關領域的檢索效率進行對比，考慮其是否滿足用戶需要，有無改進策略。密切跟蹤信息和知識領域的發展前沿，將先進的技術和工具應用到檔案檢索效率的提升上來，主要是對檔案信息組織和檢索模式提出創新方案。
檔案利用發展趨勢預測。由于社會和國家發展的需要，人們會在一定時期內有重點地開展某個或某些方面的工作。數據分析師應密切關注某個系統、國家乃至整個人類社會的發展形勢，科學地統計和分析用戶的潛在需求，準確地預測出檔案利用的重點方向，從而有針對性地做好檔案利用準備工作。例如，編史修志工作往往在國家層面、某一系統或行業層面進行統一行動，有的又會與編制體制調整、大型紀念活動、大項任務開展等時機緊密結合；個人利用檔案，往往會與國家出臺某項政策、某一年齡段人群的成長經歷、某些文化活動的開展等密切關聯。根據檔案利用歷史數據的分析、當前社會熱點、用戶關注方向等，引導檔案信息資源的開發，借助大數據工具，利用檔案信息資源整合平臺，充分地進行知識挖掘，高效地構建專題數據庫，向用戶推送檔案信息資源。
2.3 檔案事業數據綜合統計和分析。檔案人才隊伍建設情況統計和分析。當今時代，不僅要求檔案工作者具有較高的信息素養，而且需要檔案工作者轉變理念，從知識管理視角出發，為用戶提供問題解決方案。檔案領域數據分析師應該對檔案工作者個體素質和整個隊伍建設情況進行統計和分析，要重點關注專業學歷、知識儲備、年齡結構、管理能力、信息素養和職業精神等方面。
檔案事業組織領導形勢統計和分析。組織領導是檔案事業發展的關鍵。檔案領域數據分析師，應可以系統地設置檔案事業各類統計表格，并根據形勢發展創新地設置統計項目和衡量指標。不僅要分析檔案主管部門對檔案工作的組織領導情況，還要分析各級組織機構對檔案事業的組織領導形勢，包括工作規劃、經費投入和對檔案事業的關注度等。
檔案專業硬件、軟件建設情況統計和分析。在國家大力倡導檔案信息共享平臺建設的情形下，對行業內硬件、軟件建設情況進行統計和分析，要重點對檔案館（室）庫房建設、檔案安全體系建設、業務設備建設、檔案軟件系統建設等方面進行統計和分析，避免低水平重復建設、提升管理資源利用效益。
制定檔案事業科學發展方案。檔案領域數據分析師要適應大環境的需要，從檔案工作者個體出發，提出人才培養和培訓方案。從檔案人才隊伍整體建設出發，合理提出編制調整、人才配備和人才發展等建議。在硬件建設方面，從檔案事業整體發展視角提供指導意見，合理配置各類設備設施。在應用系統開發方面，針對技術發展形勢及時提供建議，為頒布軟件系統需求標準、協調資源做出貢獻。
2.4 檔案文件內容大數據的分析和知識挖掘。無論是科技檔案、專門檔案，還是文書檔案，其利用都是圍繞著組織機構（或個人）的業務行為開展的。因此，從業務層面對檔案內容大數據進行分析，是檔案大數據分析的重要內容。根據各專業發展的需要，利用高效、可視化的圖形分析工具，對檔案文件內容大數據進行分析，挖掘出其中蘊含的知識點，以指導各領域業務工作的科學開展。
3 檔案領域數據分析師的基本素質要求
數據分析師肩負著對檔案事業各類數據進行統計和分析的職責，并且要根據分析結果制定出推動各行業科學發展的、切實可行的方案，這就要求其具有高度的事業心和責任感，具備檔案、計算機、數學和管理等領域專業知識和技能。
3.1 思維開闊，開拓精神強。無論是統計項目的設置、還是優化方案的制定，都要求檔案領域數據分析師關注相關領域前沿發展形勢，具有開闊的思維和較強的創新意識，能夠敏銳地捕捉到檔案事業發展中的主要矛盾，打破舊的思維和工作運行模式，為建立起切合實際的、具有前瞻性的檔案工作機制貢獻力量。
3.2 檔案專業功底扎實。檔案領域的數據分析，其出發點和落腳點均在檔案收集、管理和利用。因而，數據分析師應具備系統的檔案專業理論知識。不僅要熟知檔案領域基本理論，而且要掌握領域前沿發展和理論創新情況，密切跟蹤行業發展實踐，能夠科學地設計好統計與衡量指標、優化和促進檔案事業的綜合發展。
3.3 掌握計算機應用專業知識。數據分析師經常要與計算機網絡、多種軟件工具打交道，必須具備較高的信息素養和扎實的計算機應用專業知識。檔案領域數據分析師，應了解機器學習、人工智能和自然語言知識，能夠結合領域實際，提出具體的統計、分析軟件系統需求；能夠熟練操作基本分析軟件，掌握大數據分析工具的使用（如R軟件、SPSS、MATLAB），準確地采集、處理數據，必要時進行數據遷移；能夠在看似無關的數據中挖掘出蘊含的關聯、發現檔案資源建設和檔案事業發展內在規律。
3.4 熟悉管理學基本理論。無論是檔案資源管理、還是檔案事業的綜合管理，都離不開管理學基本理論的運用。因此，檔案領域數據分析師應熟悉現代管理學基本理論，具有嚴謹的邏輯思維能力和較好的文字表述能力，能夠運用管理學前沿理論來指導檔案資源建設和檔案事業科學發展方案的制定。
大數據分析方案范文4
為此，近日英特爾與SAP聯手，充分發揮彼此在計算力和數據分析應用上的優勢，共同打造了大數據實時分析平臺。該平臺以英特爾架構的開放硬件平臺為基礎，部署了SAP基于內存的數據庫和商業智能技術，提供優異的性能及數據分析速度，幫助企業用戶更快地決策或創造新的業務模式及流程，從而捕獲新機遇，并進一步降低業務運營成本。
英特爾數據中心及云計算業務產品市場總監賀曉東認為，數據處理需要朝著更快、支持更大的數據量和更高的性價比發展?！坝⑻貭栍弥翉奅5和E7來提供對數據分析生命周期的支撐。首先是對核心業務系統、數據庫業務數據的收集，如傳統的CRM、ERP等，至強E7可為用戶提供一個可靠的、穩定的、可服務的平臺來滿足用戶的需求。對于數據進一步的抽取、梳理、存檔，以及進行深度挖掘分析，這時需要可彈性擴充的平臺，而E5可提供這樣的平臺。最后對于結果的呈現，可通過臺式機、平板甚至手機，形成智能的可視化報告，英特爾的產品線從性能、可擴展性方面都可提供支持?！?/p>
據賀曉東介紹，大數據實時分析平臺是英特爾中國和SAP中國共同研發完成的，在英特爾的云創新中心，兩家公司的團隊搭建了HANA加Hadoop測試平臺和環境，并做了調優。賀曉東說，用戶可以帶著自己的數據到這里進行測試，并能跟SAP和英特爾的架構師一起制定一個優化方案和測試計劃，以縮短部署時間，并降低前期的成本。
SAP公司數據庫及技術平臺部售前總監宋一平說：“SAP一直在聆聽企業用戶在大數據應用方面的需求和困難，并對自身產品和技術不斷進行相應的優化與改進，使之能夠符合企業用戶日益提升的在計算性能與大數據實時分析方面的需求?！彼我黄秸f，SAP中國與英特爾就大數據實時分析平臺合作了一年多，利用雙方共同搭建的測試環境，為許多用戶解決了方案驗證、性能測試等問題。
大數據分析方案范文5
【關鍵詞】 大數據 HDFS MapReduce CIMS
一、研究背景
工業化和計算機技術的發展，使制造系統每天產生的數據量不斷增加，整個制造業產生的數據量遠高于其他行業[1]。面對日益復雜的制造業生產系統，通過保存其運行過程中的中間數據，并對數據進行研究，能夠解決當前的系統建模手段無法解決的問題。傳統的數據分析方案一般先將數據保存到關系型數據庫中，然后借助聯機分析、處理等手段為決策提供支持[2]。
當面對制造業的海量數據時，可能會有如下缺陷[3]：
（1）數據來自不同地區的工作站、傳感器等，而且數據格式不統一，既有結構化數據，也有非結構化數據，不利于處理；
（2）聯機分析處理過程中會有大量的數據移動操作，當數據量達到PB級時，大量數據移動造成的開銷變得難以接受。
因此，有必要研究并實現一個能夠合并存儲異構數據、并且可以完成基于大數據的CIMS數據分析處理的平臺。本文將Hadoop大數據技術引入到CIMS海量工業數據的監測和分析中。
二、研究現狀
范劍青[4]闡述了大數據獨有的特點，說明大數據提供的海量數據給統計、處理以及統計估算和檢驗帶來的問題。Jiang 等人[5]對電子商務網站的大量商品數據進行分析處理，提出了基于Hadoop的協同過濾算法。
Duke能源公司模擬大數據解決方案，使維護專家遠程觀看設備和記錄異常指數，甚至可以及時采取糾正操作，但還不能真正實現大數據分析和處理平臺。通用電氣（GE）于2013年推出其大數據分析平臺，用以將云平臺中的工業機器產生的海量數據轉化為實時信息，此平臺可以認為是第一個能夠真正管理工業海量數據的平臺，但是難以處理來自多個數據源的數據。美國國家儀器公司和IBM聯手推出InfoSphereStreams大數據解決方案，能夠以很高的數據吞吐率分析來自多個數據源的信息，但其處理帶有一定的數據延時，實時性不佳。
為解決海量數據處理時的實時性問題，本文擬采用開源的Storm流處理技術，并借助類SQL和Piglatin等過程化語言擴展，以實時監控整個大數據平臺。
三、大數據技術在CIMS監測與分析平臺中的設計
工業應用數據在數據量上遠超普通應用，其海量數據存儲的要求超過了傳統的關系型數據庫的存儲能力。另外，工業應用數據也由傳統的結構化數據擴展到結構化、半結構化以及非結構化數據并存，對這些數據格式以及數據類型都存在不同的工業數據進行采集、分析和處理的方式有別于傳統方式，因此需要對監測和分析平臺進行設計，從軟件結構、通信方式以及數據存儲方式等各個方面進行分析。
3.1 CIMS海量數據監測與分析平臺的設計
在將大數據技術應用于CIMS海量數據的監測與分析時，海量的工業數據不再存放在傳統的關系型數據庫，而是存放到HDFS分布式文件系統上。因此，軟件結構設計要與Hadoop的HDFS文件系統相對應。
3.1.1 軟件結構
本文設計的CIMS海量工業數據監測和分析平臺（以下簡稱“平臺”）采用Master-slave主從架構，Hadoop集群的NameNode節點作為監測和分析平臺的管理節點，完成數據采集、數據分析等各功能的功能模塊是工作節點。管理節點管理整個集群的相關信息，并維護包括節點的主機名、IP地址等機器狀態。工作節點可以根據工業應用的需求進行靈活的配置，也可以動態增加或減少。
平臺主要分為如下部分[6]：客戶端、消息中間件、數據查詢模塊、數據分析模塊、數據采集模塊以及Hadoop集群?？蛻舳私邮沼脩粽埱螅蚱脚_發出任務請求；數據采集模塊、數據查詢模塊以及數據分析模塊是平臺的功能組件，分別提供工業大數據分析流程中的對應功能[7]：數據采集模塊對外提供數據的訪問接口，其功能是從不同的數據源獲取數據，并將這些數據存儲到Hadoop的HDFS文件系統上。
數據查詢模塊從HDFS文件系統中查詢數據的存儲索引，并返回給數據分析模塊；數據分析模塊中實現不同的數據分析配置方法，并交由MapReduce框架分布式地實現數據分析任務。
3.1.2 系統功能模塊
平臺中監測和分析的數據一般都是離散數據，所以選擇消息中間件作為通信管理模塊，消息中間件實現平臺中各個模塊間的通信。
以功能節點上線為例，由于管理節點存儲了所有節點的狀態信息，所以為保證整個集群信息的一致性，功能節點上線時需要先向管理節點注冊其信息，管理節點會向消息中間件訂閱“注冊”這一主題，消息中間件接收到訂閱請求后會創建相應的隊列，并持續監聽此隊列的消息情況。消息隊列中的消息是以文本格式存在的，本文的消息傳遞方式采用XML。平臺中的操作請求都會發送給任務管理模塊，由其解析后，再發送給相應的功能模塊執行。
數據采集模塊從基于HDFS文件系統的Hbase數據庫中獲取來自客戶端的數據，由于工業數據的采集并發量可能比較大，因此要在采集端部署大量數據庫；除此之外，ETL工具負責將異構數據源的數據抽取處理進行數據清洗。Hadoop上的數據分析模塊能夠完成多維分析，由于MapReduce的具備很強的并行處理能力，因此分析維度的增加并不會使數據分析的開銷顯著增加，這無疑是傳統的數據分析平臺所無可比擬的。
3.1.3 數據存儲方式
傳統的關系型數據庫不能很好的支持結構化和半結構化的數據，HDFS分布式文件系統克服了這一缺陷，將非結構化數據和結構化數據都以文件形式存放，實現了廉價而又可靠數據存儲。
工業數據可能來自多個不同的數據源，平臺借助中間件屏蔽了它們之間的異構性，然后將這些原本異構的數據存儲到HDFS文件系統中。這種異構數據存儲方式不需要昂貴的存儲設備，廉價的服務器即可組成可靠的存儲集群；另外，存儲集群節點同時還是Hadoop集群的工作節點，提高了數據存儲節點的利用率[8]。
四、大數據技術在CIMS監測與分析平臺的性能優化
軟件工程思想中，不能只設計軟件的結構，同時要對軟件進行不斷優化。平臺集中了多個數據來源的數據，因此平臺間的數據傳遞吞吐量比較大；另外，平臺各個組件間的網絡依賴關系比較復雜，合理分配網絡資源對提升平臺性能有重要的影響。
系統動力學研究復雜系統的結構、功能以及動態行為模式，可以利用系統動力學的相關原理和方法，對本文設計的平臺進行模擬仿真研究。
在進行實際的大數據平臺仿真分析時，為搭建Hadoop集群本文配置4臺服務器，其中一臺作為NameNode，其他服務器作為DataNode。具體的配置信息如表1所示：
系統動力學分析軟件系統的基本思路是把與系統相關的網絡變量轉換為因果圖及流圖，因果圖表征了變量間的相互影響關系，流圖說明了變量的反饋積累；然后利用DYNAMO方程描述變量間的關系。因果圖反應了平臺中的反饋回路的正負極性，表示出系統元素間基本的相互影響關系。
基于以上分析，對本文設計的平臺進行系統動力學分析如下：由于平臺是一個非線性時變系統，影響其性能的因素不僅包括管理節點、消息中間件、Hadoop集群等，還包含網絡帶寬、服務器配置等客觀因素。根據系統建模目的，可以知道系統邊界應該包括如下因素：用戶請求數目、數據采集模塊采集到的輸入數據、消息中間件隊列中的消息數量、消息中間件路由消息的延遲、Hadoop集群的性能等。
平臺的系統邊界確定后，接下來需要分析系統邊界內的元素間的影響關系，以及它們之間是否有因果關系。經分析可知，用戶請求的增加會導致消息中間件隊列中的消息增加，而消息中間件路由消息的延遲降低會降低系統中消息傳遞的整體時延。
消息中間件的工作性能和系統各個模塊的工作時延組成正反饋回路，說明消息中間件和系統模塊是正相關的，所以平臺整體性能的提升依賴于消息中間件和系統模塊的合理資源配置。
消息中間件的各種配置參數，比如響應速度、吞吐量等參數對提升平臺的分析性能影響很大，在優化消息中間件的各種參數后，比較本文設計的基于大數據的數據分析平臺和傳統的工業數據平臺的性能，在同時對PB級別的工業數據進行分析時，當CPU數目相同時，響應速度的結果如表2所示：
對于不同的數據級別，兩種大數據平臺的處理效果如表3所示：
由結果可知，在處理相同的數據量時，在響應速度的性能上，本文設計的工業數據分析平臺要優于傳統的數據分析平臺。
當處理不同的數據量時，隨著數據量的增加，傳統的大數據處理平臺的處理時間也呈現顯著增加，而本文設計的大數據處理平臺處理時間是線性的，明顯優于傳統大數據處理平臺。
五、總結與展望
本文首先介紹了Hadoop大數據技術，分析了其HDFS文件系統和MapReduce計算框架；
接下來對基于大數據技術的CIMS海量工業數據監測和分析平臺進行設計，從軟件結構、通信方式以及數據存儲方式等各個方面進行了分析。最后利用系統動力學的原理，對影響平臺性能的因素進行了研究。
與Duke能源公司模擬的大數據解決方案相比，本文設計的平臺已經能夠采集、分析并處理海量數據，真正意義上在工業領域引入了大數據技術；而且此平臺還能夠處理來自多個數據源的數據，比通用電氣的大數據分析平臺具備一定的優勢。
參 考 文 獻
[1] 韓燕波，趙卓峰.面向大規模感知數據的實時數據流處理方法及關鍵技術[J].計算機集成制造系統.2013，19（3）：641-653.
[2] 鄧華鋒，劉云生，肖迎元. 分布式數據流處理系統的動態負載平衡技術[J]. 計算機科學. 2007（07）
[3] 胡茂勝.基于數據中心模式的分布式異構空間數據無縫集成技術研究[D].武漢：中國地質大學，2012.
[4] 楊林青，李湛，牟雁超等.面向大規模數據集的并行化Top-k Skyline查詢算法[J].計算機科學與探索.2014， 12（26）.
[5] J.Jiang， J. Lu， G. Zhang， and G. Long. Scaling-up item-based collaborative filtering recommendation algorithm based on hadoop. SERVICES， pp. 490 -497， 2011.
[6] 王黎維，黃澤謙，羅敏，彭智勇. 集成對象數據庫的科學工作流服務框架中的數據跟蹤[J]. 計算機學報. 2008（05）
大數據分析方案范文6
一、大數據對醫院財務管理創新的重要性
大數據背景下的醫院財務管理創新是指將先進的信息技術和現代化的財務管理理念相結合，通過流程梳理、優化和再造，以信息系統在財務工作中的應用為手段，以會計信息系統為基礎，實現醫院經營管理到運營和財務的信息集成，并進一步實現網絡環境下會計核算、財務分析、流程控制、決策支持和財務監督等現代化財務管理所要求的全流程的財務管理模式、方式及各項功能，從而能夠進一步實現醫院財務管理數字化和網絡化，并最終實現管理現代化和信息化。大數據技術可以通過分析各種醫療數據來比較各種干預措施的有效性。根據比較的效果，可以準確找出最佳治療途徑。實踐證明，醫療服務方式不同使得患者的醫療成本差異巨大。通過大數據手段，可以幫助醫生精準的制定出臨床效果和醫療成本效益雙優的治療方法，極大地避免了過度治療和治療不足從而節約患者的醫療成本。
大數據醫院財務管理的關鍵是獲取、挖掘和運用財務信息。通過財務信息系統在醫院財務管理中的運用，提高財務工作效率、強化財務關系、規范財務活動，從而提升財務工作價值，就是財務管理創新工作的目標所在。比如，在醫療費用分析應用中。通過分析可以準確把握各個科室的醫療費用構成，從而提高醫療費用結構的合理性、有效控制費用比例。與此同時，醫院也可根據分析結果調整相關資源配置，以嚴格執行國家關于藥品比例的規定。
二、大數據背景下醫院財務管理存在的問題
隨著國家醫療改革相關政策的頒布，“進一步推進醫療信息化進程”被越來越多的醫院提上醫院規劃的議事日程，然而大數據分析技術的優越性并未在醫院財務管理實際應用中充分體現。
（一）財務費用數據信息整合困難
我國大多數醫院的科室間采集的海量數據相對獨立，共享率極低。各自獨立的醫療信息系統（如HIS）使得醫院數據中心在共享、整合有效的醫療數據時變得異常困難，從而阻礙了大數據分析所需要的全面費用數據的產生。
一般情況下，醫院各科室不同醫務人員均有權進行各項數據的錄入，錄入的數據質量主要取決于操作人員的熟練程度和工作責任心。另外，數據采集工作量的多少也會影響數據質量。例如在數據采集量大的服務窗口，會發生醫務人員因為忙亂緊張而導致各種數據的漏輸、誤輸的情況。大數據分析的數據來源于醫院各個工作崗位每天對原始醫療數據的廣泛、準確的采集。原始數據質量低下就意味著輸入數據的不準確和不全面，那么建立在這些數據基礎上由大數據分析所得出來的結論便是不可靠的，從而使得大數據技術的應用失去了其應有的意義。從而使得多種財務干預措施在有效性方面大打折扣，嚴重阻礙了大數據技術的廣泛應用。
（二）醫療成本與醫院創收的矛盾
多年來醫院一直施行以科室為單位的財務核算制度，這種“自收自支、自負盈虧”的財務管理體制，一定程度上鼓勵了科室領導的創收沖動，使得科室有權在藥品的采購及定價上發揮作用。
首先，大數據分析技術倡導的提高醫療數據透明度和節約患者醫療成本都是建立在長期應用大數據分析制定科學的醫院發展戰略的基礎上的。如果醫院繼續以科室為單位執行獨立的財務核算制度并且一味的強調創收而忽略患者的利益，那么通過大數據分析的應用來改變醫院財務收入回落這一趨勢肯定難以實現。
其次，“自收自支，自負盈虧”的獨立核算制度使得科室間收入差距明顯拉大，依靠這種制度的科室為了維持自己的利益便不自覺的排斥大數據分析的實施和應用，使得全院的統籌規劃難以落實。
長期的實踐證明，現有的財務核算制度與大數據分析技術節約患者醫療成本的本質相悖，必須通過財務制度創新來扭轉這一局面。
（三）大數據財務技術人才培養滯后
醫療行業大數據本身復雜、量大、變化快、花樣多、潛在價值巨大，但如果不能有效利用它們，這些數據就是垃圾。醫療非結構化的財務數據必須經過語義分析使其變成可以分析的數據，然后進行數據挖掘。要想得出有價值的財務數據，就需要有大數據經驗的財務人才。人才問題一直是醫療行業財務大數據應用的諸多挑戰之一，因為醫療行業財務大數據的應用要求尋找既要懂得醫療財務知識，又懂得數據挖掘的新型創新人才。己經應用大數據財務分析技術的醫院迫切需要建立健全共享、共長的人才培養機制，為大數據財務分析的廣泛應用鋪好路。沒有人才的培養和積累，一切都是空談。
三、大數據背景下醫院財務管理創新的路徑
（一）醫療財務管理流程的優化
大數據分析的應用使得醫院在財務管理流程上的弊端逐步顯現，適時對其進行改造有利于進一步促進醫院財務管理走向良性發展道路。
1. 提出可行性流程改進方案，總體的設計原則是全院統一進行財務管理，包括藥品、設備采購，醫療業務費用，院職工待遇等等各個方面。徹底改變以科室為結算單位的財務管理模式，為大數據分析的深入應用創造良好的條件。
2. 為了使得流程改進方案達到最佳效果，必須制定與其配套的人力資源及組織結構。完整、成功的再造方案是以改進流程為核心，醫院各方面配套實施的結果。
3. 在實施中不斷改進。流程再造是一個持續的過程，在執行過程中必然會遇到阻力、困難，只有根據實際情況不斷進行目的性強的改善才能促進其最終達成目標。
通過實施規范、統一、高效的財務管理流程，大數據技術必將在藥品定價、提高醫療數據透明度、臨床決策支持系統支持、病人遠程監控和檔案分析等諸多方面發揮越來越明顯的作用。
（二）財務管理的創新
1. 大數據分析技術的實現使得可以在評估藥品實際效果之后，建立相應的規范化的藥品定價流程。這樣做的好處之一是制藥企業必須在藥品出售之后分擔治療風險，同時定價策略取決于實際治療效果。全新的藥品定價流程有利于控制醫療成本支出和節約醫院的運作成本。
2. 大數據分析技術的應用可以明顯提高醫療服務質量。醫療服務質量的提高是醫療過程數據透明度的明顯提升的結果。醫院的流程、成本、質量通過公共、公平透明的平臺及時反映出醫療工作者的個人、團隊績效，這極大促進了醫療工作者的積極性，有利于提高其服務質量進而提升醫療機構的競爭力。
3. 通過部署臨床決策支持系統，有效提高醫療效率和質量。臨床決策支持系統有效協助醫生進行醫療操作，從而降低因為錯誤輸入等潛在錯誤的發生率。
4. 大數據分析技術對非結構化數據處理能力的日益增強將極大地提高決策支持系統的智能程度，使得醫生把更多的精力花費在提高工作效率和科研質量上。
從長遠角度來看，數據技術的應用必將幫助醫療服務提供方提高總體工作績效，更好的控制成本，提升醫院自身競爭力，為醫院的持續發展打下堅實基礎。
四、大數據財務技術人才培養體系的改進
首先，醫院需要通過招聘來配備一些精通于統計和數學原理的財務骨干專家，他們能夠建立高級分析模型，發現趨勢和隱藏的模式，使大數據分析技術的真正作用在比較過程中得到充分發揮。
