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工业大数据：制造业数据管理的再认知

文/美林数据技术总监于洋

工业大数据这个词其实并不是标准词汇，更类似于工业+大数据的组合概念。在工信部下发的《智能制造综合标准化体系建设指南》提到“工业大数据是工业领域完成相关信息化（包括企业内部的数据采集和集成，产业链横向的数据采集和集成，以及客户/用户和互联网上的大量外部数据）所产生的海量数据的基础上，经过深入分析和挖掘，为制造企业提供看待价值网络的全新视角，从而为制造业创造更大价值。”

这几年大数据的火爆是互联网行业引燃的，但制造行业与互联网行业的业务模式决定了数据特点及利用模式的巨大差异。工业大数据更关注数据本身，例如数据属性的准确定义，数据与数据之间的联系等。

工业大数据的除了具备4V特性外，还在微观层面体现在产品全属性，在宏观层面体现在产品全生命周期，在社会层面体现在上下游数据交换，在技术层面体现在基于物联网的虚拟物理数据融合。

工业大数据的价值和意义不言而喻，但面对种类繁多、尺度不一、模态多样的数据，如何进行有效管理和利用是对企业很大的考验。从数据管理角度，我们将数据分为公共类数据、管理类数据、产品类数据和实时类数据。

公共类数据：主要指企业内静态不变且跨业务部门共享的数据，如客户、供应商、产品、物料等数据，也就是主数据。目前由于MBD的概念兴起，

如电子元气件、标准件等三维模型也作为制造企业主数据进行管理。

企业管理类数据：主要指企业运营过程中的，财务、人力、物资等管理数据，传统的商务智能和数据仓库的应用领域就集中在企业管理领域。

这里的数据以结构化数据为主。

产品工程类数据：主要指在设计、工艺、制造等环节生成的各类BOM，包括BOM结构、物料属性信息、相关图文档信息等。以非结构化数据为

主。

物联实时类数据：产品制造过程中，在制品、生产线、人员等制造资源的状态数据；产品服役过程中，外部环境、操作使用和产品运营数据等。

以实时数据和音视频监控数据为主。

按照企业信息化建设阶段，一般分为单点建设、集成应用、集中管控等三个阶段。正如在数据集成应用阶段，SOA和物联网技术风起云涌，在数据集中管控阶段Hadoop和机器学习等技术正在兴起。各企业的大数据应用在数据集成和数据集中阶段，所以制造企业一方面通过建设应用系统集成平台，利用SOA技术实现异构业务系统间、异种智能设备间的主数据和BOM数据的管理；另一方面通过建设大数据环境，利用Hadoop、Spark等工具实现海量数据的采集、存储、管理和利用。

如下图所示，构建集中的数据管理和应用环境，实现分布在企业各处的数据采集和集成。

作者简介：

于洋，美林数据技术股份有限公司技术总监，国家信标委工业大数据标准编制组成员，参与多个国家大型集团公司数据中心及数据架构设计工作，参与军工制造，电力装备等行业智能制造方案论证与申报工作，拥有多年的信息化建设经验

我国制造业发展的现状及与发达国家的差距

我国制造业发展的现状及与发达国家的差距班级：机械五班学号：2010301390148 姓名：李维崧

摘要：制造业是一个提供人类生存与发展所需物质产品的行业,是一切生产和装配制成品企业群体的总称,是工业的主体。自从改革开放以来，我国的制造业得到了飞速的发展。目前，虽然我国制造业发展迅猛，可其制造实力仍排在美国、日本之后，位居第三。本文着重分析了我国制造业的现状、趋势及与发达国家的差距。关键词：制造业、发展现状、发达国家、差距一、引言制造业是一个提供人类生存与发展所需物质产品的行业,是一切生产和装配制成品企业群体的总称,是工业的主体。制造业是一个国家经济发展的基石,也是增强国家竞争力的基础。无论是发达国家还是发展中国家,经济的发展都离不开制造业。制造业从手工作坊、机器生产、机械化生产、流水线生产到自动生产线,再发展到柔性生产,经历了两个世纪的发展历程。我国自改革开放以来，我国制造业发展迅速，现在已经成为世界制造业强国。但是，发达国家的制造业仍然处于领先地位，美日等国领先我国的差距仍然较大，尤其是在劳动生产率较低，产业结构不合理，科技研发能力弱，有些市场还不够完善，教育制度较落后等方面差距仍然非常明显。我国制造业要缩小与发达国家的差距，必须加强人才培养，合理规划发展战略，改善教学体系，抓住经济全球化带来的国际产业分工调整重组的机遇，提升我国制造业的竞争力。二、我国制造业的发展现状自从改革开放以来，我国的制造业得到了飞速的发展。一方面，为了满足国内基础设施建设的需要和人民生活水平的提高的需求，制造业的发展必须紧跟国民经济的步伐。于是大型工业机械、重大民用装备和众多武器装备快速发展起来。通过从国外引进新的技术，再进行消化、吸收、创新等举措。把制造业提高到新的台阶。另一方面，国际产业的转移使得我国装备制造业得到了迅速的发展。目前，虽然我国制造业发展迅猛，可其制造实力仍排在美国、日本之后，位居第三。值得注意的是，尽管美国的服务业已经超过80％，但是它还是世界上制造业最强的国家。可见制造业，特别是装备制造业始终是高于GDP的速度在增长，它已经成为我国最大的产业和国民经济重要的组成部分。我国制造技术经建国以来40余年的发展已形成较完整的技术体系，为国民经济发展所需各类机械产品的制造提供基本的工艺技术，并取得了重要成就。虽然在80年代受到“第三次浪潮”的影响，一度认为制造业进入了夕阳阶段，影响到了制造业的发展。但近几年来国家对制造技术的发展获得了重新认识，政府及有关领导对制造业的发展都给与了高度的关注。国务院委员宋健1995年4月在接见先进制造技术专家时，对于发展先进制造技术给予高度的重视。并指出“先进制造技术是一个国家，一个民族赖以繁荣昌盛的重要手段”、“如果制造技术不发达，这个国家、民族就不可能富裕”。1995年5月《中共中央、国务院关于加速科技进步的决定》中提出：为提高工业增长的质量和效益，要重点开发推广电子信息技术、先进制造技术、节能降耗技术、清洁生产和环保技术等共性技术。1995年9月《中共中央关于制定国民经济和社会发展“九五”计划和2010年远景目标的建议》明确要大力采用先进制造技术。在“九五”计划的实施中，制造技术也有多个项目开始实施，如“精密成型与加工研究开发和应用示范”、“金属材料热成形过程动态模拟及组织性能质量优

数据库技术发展趋势

数据库技术领域的发展趋势 1 泛数据研究 2 国际数据库研究界动态 3 主流技术发展趋势 3.1 信息集成 3.2 数据流管理 3.3 传感器数据库技术 3.4 XML 数据管理 3.５网格数据管理 3.6 DBMＳ的自适应管理 3．７移动数据管理 3．8 微小型数据库技术３.9 数据库用户界面 1 泛数据研究的时代数据库技术从诞生到现在,在不到半个世纪的时间里,形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域,吸引了越来越多的研究者加入,使得数据库成为一个研究者众多且被广泛关注的研究领域.随着信息管理内容的不断扩展和新技术的层出不穷,数据库技术面临着前所未有的挑战.面对新的数据形式,人们提出了丰富多样的数据模型(层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型、半结构化模型等),同时也提出了众多新的数据库技术（XML 数据管理、数据流管理、Weｂ数据集成、数据挖掘等). 回顾数据库发展之初,数据模型是制约数据库系统的关键因素．E.F Cｏdd 博士(19２3-2003）提出的关系模型充分考虑了企业业务数据的特点，从现实问题出发,为数据库建立了一个坚实的数学基础.在整个计算机软件领域,恐怕难以找到第2 个像关系模型这样，概念如此简单,但却能带来如此巨大市场价值的技术. 关系模型在关系数据库理论基本成熟后,各大学、研究机构和各大公司在关系数据库管理系统(RDBＭS）的实现和产品开发中，都遇到了一系列技术问题.主要是在数据库的规模愈来愈大,数据库的结构愈来愈复杂，又有愈来愈多的用户共享数据库的情况下,如何保障数据的完整性、安全性、并发性以及故障恢复的能力,它成为数据库产品是否能够进入实用并最终

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。

我国制造业发展现状、问题和对策分析

我国制造业发展现状、问题和对策分析摘要制造业是一个国家国际竞争力和综合实力的重要表现，制造业的可持续发展不仅对于国家的经济建设具有重要意义，也是提高生产力和人民生活水平的重要环节。现阶段中国制造业和世界发达国家相比，还存在许多亟待解决的问题，包括创新能力差、产业结构不合理、企业税负过重和成本增加、缺乏国际品牌等一系列问题。本文主要结合中国制造业的实际情况，从中国制造业存在的实际问题出发，参考国外成功的发展经验，为中国制造业提出科学、合理的发展策略；以提高自主创新能力为基础，采取正确的产业发展战略为重点，降低税负水平和成本，打造中国制造国际品牌，使中国制造业又好又快的全面可持续发展。关键词：制造业；技术创新；产业结构；自主品牌

The status, problems and countermeasures of Chinese manufacturing industry Abstract Manufacturing is a national important manifestation of the international competitiveness and comprehensive strength, the sustainable development of manufacturing industry is of great significance not only for the country's economic construction, and improve the productivity and an important part of people's living standards.Manufacturing in China at present stage compared with the developed countries in the world, there are many problems to be solved, including the poor innovation ability and irrational industrial structure, enterprise tax burden is overweight, and the cost increase, a series of problems such as lack of international brands.In this paper, combined with the actual situation of China's manufacturing industry, starting from the practical problems of China's manufacturing industry, the development of the reference of foreign successful experience, put forward scientific and rational development strategies for China's manufacturing industry.In order to improve the independent innovation ability as the foundation, take the right industry development strategy as the key point, reduce the tax burden level and cost, create international brand made in China, make China's manufacturing industry, nice and fast sustainable development in an all-round way. Keywords: manufacturing; technology innovation; industrial structure; self-ownsdbrand

数据管理技术发展的三个阶段

数据管理技术发展的三个阶段数据管理技术发展的三个阶段数据管理技术的发展可以大归为三个阶段：人工管理、文件系统和数据库管理系统。一、人工管理这一阶段（20世纪50年代中期以前），计算机主要用于科学计算。外部存储器只有磁带、卡片和纸带等还没有磁盘等直接存取存储设备。软件只有汇编语言，尚无数据管理方面的软件。数据处理方式基本是批处理。这个阶段有如下几个特点：计算机系统不提供对用户数据的管理功能。用户编制程序时，必须全面考虑好相关的数据，包括数据的定义、存储结构以及存取方法等。程序和数据是一个不可分割的整体。数据脱离了程序就无任何存在的价值，数据无独立性。数据不能共享。不同的程序均有各自的数据，这些数据对不同的程序通常是不相同的，不可共享；即使不同的程序使用了相同的一组数据，这些数据也不能共享，程序中仍然需要各自加人这组数据，谁也不能省略。基于这种数据的不可共享性，必然导致程序与程序之间存在大量的重复数据，浪费了存储空间。不单独保存数据。基于数据与程序是一个整体，数据只为本程序所使用，数据只有与相应的程序一起保存才有价值，否则就毫无用处。所以，所有程序的数据均不单独保存。

二、文件系统在这一阶段（20世纪50年代后期至60年代中期）计算机不仅用于科学计算，还利用在信息管理方面。随着数据量的增加，数据的存储、检索和维护问题成为紧迫的需要，数据结构和数据管理技术迅速发展起来。此时，外部存储器已有磁盘、磁鼓等直接存取的存储设备。软件领域出现了操作系统和高级软件。操作系统中的文件系统是专门管理外存的数据管理软件，文件是操作系统管理的重要资源之一。数据处理方式有批处理，也有联机实时处理。这个阶段有如下几个特点：数据以“文件”形式可长期保存在外部存储器的磁盘上。由于计算机的应用转向信息管理，因此对文件要进行大量的查询、修改和插人等操作。数据的逻辑结构与物理结构有了区别，但比较简单。程序与数据之间具有“设备独立性”，即程序只需用文件名就可与数据打交道，不必关心数据的物理位置。由操作系统的文件系统提供存取方法（读／写）。文件组织已多样化。有索引文件、链接文件和直接存取文件等。但文件之间相互独立、缺乏联系。数据之间的联系要通过程序去构造。数据不再属于某个特定的程序，可以重复使用，即数据面向应用。但是文件结构的设计仍然是基于特定的用途，程序基于特定的物理结构和存取方法，因此程序与数据结构之间的依赖关系并未根本改

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

中国机械制造业发展现状与前景

中国机械制造业发展现状与前景【摘要】机械制造业是一个国家的基础行业，是国民经济发展的支柱产业。中国的机械制造业经过多年的发展，已逐步建立了自己的发展体系。目前，我国正处于经济发展的关键时期，机械制造技术不仅是衡量一个国家科技发展水平的重要标志，也是国际间科技竞争的重点，但机械制造技术是我们的薄弱环节，因此必须对我国机械制造业现状进行进一步的分析和研究。本文对我国机械制造技术的现状及技术特点进行分析，并简述了21世纪机械制造技术的发展方向。【关键词】中国机械制造业基础设备国家的宏观方针政策发展现状发展方向机械制造业是制造业的最主要的组成部分，是为用户创造和提供机械产品的行业，包括机械产品的开发、设计、制造、流通、和售后服务全过程。在整个制造业中，机械制造业占有特别重要的地位。因为机械制造业是国民经济的装备部，它以各种机器设备供应和装备国民经济的各个部门，并使其不断发展。国民经济的发展速度，在很大程度上取决于机械制造工业技术水平的高低和发展速度。改革开放三十年以来，中国制造业有了显著的发展。目前，我国正处于经济发展的关键时期，但机械制造技术是我们的薄弱环节，它的发展已经跟不上国民经济的发展。因此要想跟上先进制造技术的世界潮流，必须将其放在战略优先地位，并以足够的力度予以实施，才能尽快缩小与发达国家的差距，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地，才能促进国民经济的发展，因此我国机械制造的现状和发展前景也越来越受到人们的关注和重视。以下几个方面是机械制造业的重要组成部分，通过这几个方面的分析比较，基本上可以了解我国机械制造业的现状。 1 基础设备在机械制造业中，机床、刀具、夹具、检测仪器等设备很大程度上决定了加工水p2 存在着技术对外依存度高业内人士认为，我国机械行业存在一个巨大的技术隐患，最突出的表现是对外技术依存度高。当今世界，制造业的中心正在向我国等发展中国家转移，中国已经成为全球性的制造大国，令世界瞩目。然而，由于缺乏具有自主知识产权的核心技术和品牌，制造业的许多领域还停留在国际价值链分工的低端。 3 国家扶持的支点偏离科技投入占GDP的比重仍然很低，且投入不足和浪费低效并存。我国历史上科技投入占GDP的比重最高是1960年的2.32%，以后逐年下降，到1998年为0.69%，2000年以后有所回升，到2004年为1.23%，而创新型发达国家及新

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。

我国机械制造业现状及发展分析

中国机械制造业现状分析机械制造业是一个国家最基础的行业，也决定了一个国家制造业的整体水平，起步早，但发展又最令人担忧，比如现在中国的汽车工业相比机械制造业来说无论是产品质量还是生产效率都要高得多，当然这也是因为机械行业的特性起了决定性的因素。机械制造业如何发展，本人做以下几大现状分析：一、“节省”意识助长了低效率机械制造业设备是万能的，精雕细着搞出一辆坦克来也没什么惊奇，有了这种优越的条件就极尽之发挥，在加上中国人的“节省、勤劳”意识，生产辅助用具、夹具、刀具等等辅助性的生产无所不干，最后企业成了一个大杂铺。这在中国机械制造业是一个通病，表面看起来企业运转顺利，实质算一算辅助性工作人员所占的比例和产出价值就会惊人。如果站在整个行业的角度来看，这个行业就是在浪费资源。如何简化企业，剥离出非主导性的业务是未来机械制造业需重视的一个方向。二、“机械盲”关闭了企业的大门企业大门不打开就难以有大的发展。企业如何对外宣传？看过很多机械企业的产品宣传资料、企业网站，感觉就是个机械盲，不懂得用户到底需要什么信息？信息模糊。在这方面机械配件生产企业表现得更为突出。很多企业也很想将自己的一些零散性的任务转发出去，但不知找谁，逗逗转转还是自己干。一些零散性的生产任务在一个企业是零散，将很多企业的累积起来就成了专业。 “啊里把把”的机械配件交易版块就是一个最大的“机械盲”，如果其结构稍做一下改正就能解决好机械行业许多的问题。三、“保守思想”守住的是无效率 “大而全”是保守的模范，同时也是一种最虚假规模的表现，其实质就是没有效率，样样上，样样不专业。 “将图纸当机密”其实质是最没技术水平缺乏自信的表现，现代企业技术水平的不断创新与经管模式的有效性才是企业发展的关键，将一些机械配件的图纸转化为一种公共资源进而促进更多的产品成为半规范化的产品将能大步的提高整个行业的制造水平。

数据管理技术的产生和发展

数据管理技术的产生和发展摘要:随着计算机技术的发展，特别是在计算机软件．硬件与网络技术发展的前提下，人们的数据处理要求不断提高，在此情况下，数据管理技术也不断改进。数据库技术是计算机科学技术中发展最快的领域之一，也是应用最广的技术之一，它成为计算机信息系统与应用系统的核心技术和重要基础。关键字：人工管理、文件系统、数据库系统。数据管理的水平是和计算机硬件、软件的发展相适应的，是随着计算机技术的发展人们的数据管理技术经历了三个阶段的发展：人工管理阶段；文件系统阶段；数据库系统阶段。 1.人工管理阶段： 20世纪50年代中期以前，计算机主要用于科学计算。硬件方面，计算机的外存只有磁带、卡片、纸带，没有磁盘等直接存取的存储设备，存储量非常小；软件方面，没有操作系统，没有高级语言，数据处理的方式是批处理，也即机器一次处理一批数据，直到运算完成为止，然后才能进行另外一批数据的处理，中间不能被打断，原因是此时的外存如磁带、卡片等只能顺序输入。人工管理阶段的数据具有以下的几个特点。（1）数据不保存。由于当时计算机主要用于科学计算，数据保存上并不做特别要求，只是在计算某一个课题时将数据输入，用完就退出，对数据不作保存，有时对系统软件也是这样。（2）数据不具有独立。数据是作为输入程序的组成部分，即程序和数据是一个不可分隔的整体，数据和程序同时提供给计算机运算使用。对数据进行管理，就像现在的操作系统可以以目录、文件的形式管理数据。程序员不仅要知道数据的逻辑结构，也要规定数据的物理结构，程序员对存储结构，存取方法及输入输出的格式有绝对的控制权，要修改数据必须修改程序。要对100组数据进行同样的运算，就要给计算机输入100个独立的程序，因为数据无法独立存在。（3）数据不共享。数据是面向应用的，一组数据对应一个程序。不同应用的数据之间是相互独立、彼此无关的，即使两个不同应用涉及到相同的数据，也必须各自定义，无法相互利用，互相参照。数据不但高度冗余，而且不能共享。

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。

我国石油和石油化工装备制造业发展概况

https://www.wendangku.net/doc/1c9920572.html,/view/30996.html 我国石油和石油化工装备制造业发展概况我国国民经济持续高速发展，为石油及石油化工产品提供了广阔的市场。作为石油、石油化工工业主要支柱之一的石油、石油化工装备工业，与石油、石化工业的发展息息相关，随我国石油、石油化工工业的振兴而振兴，发展而发展。石油、石油化工装备工业以我国石油和石油化工工业为依托，历经五十年发展，已经打下了坚实基础。随着二十一世纪的到来、我国加入“WTO”，石油、石油化工装备行业的市场发生了变化，在市场全球化大背景下，再不能只盯着国内市场，当务之急是融入国际大市场参与世界同行业的竞争，全面提升我国石油和石油化工装备的经济、技术水平，行业必将在新形势下取得更好成绩。一、我国石油和石油化工装备制造业已具有坚实基础石油、石油化工工业是我国的支柱产业之一，在国民经济中占有重要地位，发展很快。2001年，全国生产原油1.65亿吨；原油加工量2.10亿吨；生产乙烯480.67万吨；生产化肥3396.52万吨；生产合成材料1203.84万吨，主要经济指标居全国工业各行业之首。石油、石油化工工业的发展带动了为其提供装备的石油、石油化工设备制造业的发展。建国五十多年以来，特别是改革开放20多年来，通过研制、开发、合作生产、引进技术，使我国石油、石油化工设备制造业，从无到有、从小到大，建立起一个比较完整的制造体系。据统计，2001年行业中的石油和石油化工专用设备405家规模以上企业，工业总产值（现价）达134亿元，利润总额2.9亿元，从业人员12.8万人。（1）石油钻采设备制造体系已经形成石油钻采设备制造业是为陆地、沙漠、浅滩和海上石油、天然气的勘探、开

中国制造业发展现状

中国制造业发展现状分析摘要：机械制造业是一个国家的基础行业，是国民经济发展的支柱产业，直接体现了一个国家的生产力水平，是区别发展中国家和发达国家的重要因素。本文通过一些权威数据分析中国制造业目前的发展现状，研究中国制造业落后的深层次原因，在此基础上提出我国制造业今后发展的策略和方向。引言制造业是指对制造资源（物料、能源、设备、工具、资金、技术、信息和人力等），按照市场要求，通过制造过程，转化为可供人们使用和利用的工业品与生活消费品的行业。作为我国国民经济的支柱产业，制造业是我国经济增长的主导部门和经济转型的基础；作为经济社会发展的重要依托，制造业是我国城镇就业的主要渠道和国际竞争力的集中体现。改革开放以后，中国制造业发展迅速，极大地带动中国的经济，中国经济总量已超越日本，成为世界第二大经济体。然而，我们必须看到制约中国制造业发展的瓶颈，找出问题所在，加以重视，中国的制造业才会有更大的发展空间，而不是继续着“大而不强”。中国制造业的现状 1.中国对外贸易快速发展，在世界贸易总额中的地位不断上升 2001-2010国内生产总值平均增长速度为10.5%，由2000年的99214.6亿元增加到2010年的403260.0亿元，第一产业增长4.2%，第二产业为11.5%，第三产业为11.2%。2010年工业总产值为698591亿元。1990-2003年我国制造业出口年均增长达17.5% ，大大高于世界平均水平。 2.工业制成品在出口商品总额中的比重不断提高，中国正逐步成为世界生产基地由1980年为49.7%，1990年为74.4%，1999年为89.8%，2000年以后接近90%，2003年已上升到92.1%。单位（亿美元） 3.中国制造业在国际市场的竞争力不断上升（1）2003年机电产品进、出口规模均首次突破2000亿美元大关，分别达到2249.9亿美元、2274.6亿美元，占总进口和总出口的比重分别达到54.5%和51.9%，其中出口比重较上年提高了3.7个百分点。2003年，中国高新技术产品的出口也突破了1000亿美元，达到1101.6亿美元，同比增长了62.7%。

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

数据库新技术及其发展趋势

数据库新技术及其发展趋势公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-

数据库新技术及其发展趋势数据库技术是计算机科学的重要分支,主要研究如何安全高效地管理大量、持久、共享的数据。数据库的研究始于20世纪60年代中期,它的发展有着三大标志性事件。第一件大事, 1969年IBM公司研制开发了基于层次模型的数据库管理系统的商品化软件InformationManagement System,即IMS系统,是首例成功的数据库管理系统软件。第二件大事,美国数据系统语言协会CODASYL (Conference On DataSystem Language)下属的数据库任务组DBTG(Data Base TaskGroup)对数据库方法进行系统的研究和讨论后,于20世纪60年代末到70年代初提出了若干报告。DBTG报告确定并建立了数据库系统的许多概念、方法和技术。DBTG所提议的方法是基于网状结构的,它是数据库网状模型的基础和典型代表。第三件大事, 1970年IBM公司San Jose研究实验室的研究员E. F. Codd博士发表了题为“大型共享数据库数据的关系模型”的论文,提出数据库的关系模型,从而开创了数据库关系方法和关系数据理论的研究领域,为关系数据库技术奠定了理论基础, E. F. Codd因此在1981年获得ACM图录奖。20世纪80年代几乎所有新开发的系统都是关系系统。随着计算机系统硬件、Internet和Web技术的发展,数据库系统所管理的数据格式、数据处理方法以及应用环境不断变化,同时人工智能、多媒体技术和其他学科技术的发展,数据库技术面临着前所未有的挑战。当前数据库技术发展的现状，关系数据库技术仍然是主流国内数据库的发展趋势也是飞速的，在数据库技术的当前及未来发展里程中, 数据仓库以及基于此技术的商业智能无疑将是大势所趋。IBM的实验室在这方面进行了10 多年的研究, 并将研究成果发展成为商用产品。除了用于

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。

我国制造业发展的现状及与发达国家的差距

我国制造业发展的现状及差距班级：------- 学号：--------- 姓名：---------

计算机数据管理技术的发展包括三个阶段

1．计算机数据管理技术的发展包括三个阶段：人工管理阶段、文件系统阶段、数据库系统阶段 2．E-R图是E-R模型的图形表示法，它是表示概念数据模型的有力工具，包括三个基本概念，即实体、联系、属性。关系模型中实体之间联系有三种关系：一对一关系，一对多关系，多对多关系 3．数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述、存储，具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性，并可以供各种用户共享 4．目前主流的数据库管理系统（DBMS）软件包括VISUAL FOXPRO、Acess、SQLServer、DB2、Oracle。其中VFP和Acess是小型的DBMS 5．在VFP系统中，常量表示为“T”[T]和.T. 6．给变量命名的话，只能包括数字、下划线和字母、汉字，不能用数字开头 7．日期型数据（D）、逻辑性数据（L）、备注型数据（M）和通用型（G）数据在内存中分别占用1B 1B 4B 4B 8．在VFP中，使用public和private命令可以指定内存变量的作用域 9．取整函数INT（-3.14）的返回值为-3，长度函数LEN（ALLTRIM（VISUALFOXPRO6.0））为15；长度函数LEN（STR（0987654321））为10 10．返回值为字符型的函数有CHR（）DTOC（）STR() SUBSTR()等；返回值为数值型的函数有DOW（）AT（）VAL() ASC（）等 11．函数LEN（DOTC(DATE(),1）的返回值为8 12．在VFP系统中，用户最多的可以同时打开32767张表，每张表最多有255个字段13．命令SELECT0表示选择最近未被使用的最小工作区作为当前工作的区；而函数SELECT（0）返回当前的工作区号 14．VFP中可以使用的BROWSE命令浏览当前工作去表中的记录 15．可以使用ZAP命令彻底删除当前工作区中打开的表的所有记录 16．在创建索引过程中，备注型字段不能作为索引表达式字段 17．数据库中包含了表、视图、连接、和存储过程的四种内容 18．VFP中的自由表，只能创建候选索引、普通索引和唯一索引，不可以创建主索引19．与自由表相比，数据库表可以创建所有类型的索引，数据库表可以设置一些扩展的属性。其中，字段的显示属性用来指定输入和显示字段时的格式，包括格式、输入掩码和标题等属性 20．数据库表移出数据库后，字段的默认值、字段的有效性规则、表的有效性规则失去作用 21．数据库表触发器是在对表的记录进行操作时实施的检验规则，插入触发器，更新出发和删除触发器 22．VFP中，数据库表之间通过基于公共字段创建的索引建立永久关系，分别主表和子表中分别创建主索引和普通索引 23．SOL查询语言的英文全称是Structed Query Language 24．VFP中，SELECT-SQL表示数据查询语句；UPDATE-SQL表示数据修改语句；INSERT-SQL 表示数据添加语句；DELETE-SQL表示数据删除语句 25．创建查询会生成查询文件，文件扩展名为.QPR. 视图与查询类似，但不单独保存，而是保存在数据库文件中，可更新源表数据 26．查询结果默认输出到浏览窗口，还可以输出到临时表，基本表，图形，屏幕，打印机，文本文件，报表和标签，而且查询结果只读，不能修改 27．创建多表查询，可以进行内联接、左联接、右联接和完全联接