大数据图形化软件如何设置过滤指标条件

描述

大数据图形化软件FineBI的数据过滤是指只显示满足条件的数据，大数据图形化软件FineBI中的控件天然支持数据的过滤，即无需任何其他设置，控件选择数据之后就会自动过滤；而除了控件的天然过滤之外，大数据图形化软件FineBI还支持手动设置过滤条件的功能，可手动设置过滤条件的地方有三个：指标的过滤、通用查询控件以及业务包权限配置。

下面以数值类型指标的过滤来讲解指标过滤条件的使用，为合同信息中的合同金额指标添加一个过滤条件，合同付款类型为一次性付款，即合同金额的汇总数据是汇总了合同付款类型为一次性付款的金额。

1.示例

以大数据图形化软件FineBI的BIAnalytics分析为例，点击我创建的，单击BIAnalytics，进入大数据图形化软件FineBI的即时分析编辑界面，点击右上角的按钮进入组件配置界面，选择数值区域下的合同金额后面的下拉选中中的过滤设置，进入合同金额过滤条件添加界面，如下图：

在大数据图形化软件FineBI的过滤设置界面可以添加两种数据过滤方式：添加公式和添加条件，同时还可以添加多个过滤条件，过滤条件并存方式可以选择或和且。

2添加过滤字段

点击大数据图形化软件FineBI的添加条件按钮，选择需要过滤的数据所在的表和字段，这里选择合同信息表中的合同付款类型，如下图

注：在创建业务包的时候会建立数据表之间的关联关系，这里点击添加条件按钮之后，大数据图形化软件FineBI会自动根据关联关系显示所有与该指标有关联关系的数据表，以供选择。

3.添加过滤字段需满足的条件

选择字段之后，页面会回到大数据图形化软件FineBI的过滤条件添加界面，单击空白处添加需满足的条件，如下图：

4.字段值

点击空白处之后，页面会将上面添加的字段中的所有值全部罗列出来，选中一次性付款，即只显示合同付款类型为一次性付款的数据：

5.登录系统的用户信息

该选项指获取到大数据图形化软件FineBI系统的登录用户，只显示该用户的信息，根据系统登录用户过滤数据，详细请查看访问BI分析模板内容的权限。

这里对该选项不做任何操作。

点击使用选中的值，如下图，大数据图形化软件FineBI的指标配置界面的条件汇总中就已经添加了一个完整的过滤条件：

注：过滤条件的连接符号，也就是过滤方式可以有多种，如下图：

点击保存配置，完成指标过滤条件的设置。

6.效果查看

在dashboard控件的纵向表头中还是包含了一次性付款和分期付款，但是分期付款下面对应的数据却没有显示，如下图：

7.总结

大数据图形化软件FineBI的维度指标的过滤条件使用方式与数值类指标的过滤条件的使用方式一致。

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

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

基于大数据的信息管理系统研究

2019年1月 的清理电脑病毒修复电脑故障时提高计算机终端设备可靠性的重要手段。 2.2.3计算机网络的传输介质 一般的技术人员在设计计算机网络可靠性的时候都很容易忽略传输介质,事实证明,计算机网络的传输介质十分重要。如果传输介质出现问题,整个计算机网络都可能无法正常运作。现今常用的运输介质按照抗干扰性从弱到强可以分为双绞线、同轴电缆、光纤,这几种运输介质的传输速率依次增加。可以看出,光纤是不错的传输介质,但是其也有不足。如果光纤出现问题修复比较困难,一般的技术人员无法快速有效地解决问题。相比之下,双绞线则是不错的传输介质,但传输效率不如光纤。工作人员在使用传输介质的时候可以合理地使用运输介质,以求达到最优的使用效果。 3提高计算机网络可靠性的技术策略3.1优化网络人员 优化网络人员是提高计算机网络可靠性的有效手段,这里的网络人员指的是网络设计优化人员和网络管理人员。网络管理人员和优化网络设计人员的日常工作就是优化管理计算机网络,优秀的网络人员可以更加快速有效的发现网络故障并清除故障,并可以更好地管理计算机网络。因此,优化网络人员可以提高计算机网络的可靠性。 3.2使用多层网络结构 在网络拓扑的选取上尽量选取混合型拓扑,单一拓扑如果某个节点出现了故障整个系统都无法正常使用,而混合拓扑就可以避免这种问题。在一定程度上可以降低出现故障的影响,计算机网络的可靠性自然也会随之提升。 3.3采用高效优质的网络设备 在设计计算机网络设备时,充分考虑成本的控制前提下要选取高效优质的网络设备,高效优质的网络设备可以为计算机网络的稳定提供更好的保障。除此之外,在设计计算机网络时还需要注意选取的设备和程序是否满足规定的标准。在保证计算机网络的质量的同时,还要充分考虑数据传输的距离和速度、施工的条件和维护是否困难,当然工程造价也是必须要考虑的重要因素。 4结束语 如今计算机网络已经完全融入了全球的生产作业,这也决定了其可靠性的研究不能被忽视。计算机网络在不断使用中发展,其可靠性也需要不断的探究才能提升。工作人员在每次修复计算机网络故障后,要保持学习的态度,总结故障产生的原因。除了上述内容之外,计算机网络人员还要重视算机网络的发展,这也是提升其可靠性的重要之处。 参考文献 [1]王新伟.提高计算机网络可靠性的方法研究.电脑知识与技术[J].2013 (21). [2]任晓波.基于智能计算的计算机网络可靠性分析[J].计算机光盘软 件与应用,2014(17):195~196. [3]王亚坤.以智能计算为基础的计算机网络可靠性分析[J].黑龙江科 技信息,2015(27):177. [4]徐涛.基于智能计算的计算机网络可靠性分析[J].无线互联科技, 2015(17):40~41. [5]黄永生.UMS容错计算机网络可靠性分析技术及其容错设备可用性建模[J].九江学院学报(自然科学版),2017(02):90~93. 收稿日期：2018-12-15 基于大数据的信息管理系统研究 杨岱岩（山东省济宁市第一中学，山东省济宁市272100） 【摘要】大数据技术是信息产业的第三次浪潮，随着大数据技术的逐渐兴起，物联网技术、信息管理等方面逐渐发展起来，使人们的工作和生活逐渐信息化智能化。大数据技术作为信息管理与信息系统的应用基础，其独特的技术特点使其应用较为困难，许多问题还亟待解决。本文通过对大数据技术的分析，研究大数据在信息管理系统中的应用及发展趋势，讨论带有大数据时代信息管理系统的搭建问题。 【关键词】大数据；信息管理系统；信息处理 【中图分类号】TP315【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2019）01-0010-02 引言 近年来随着中国经济和社会的高速发展,国际地位和国际影响力的不断提高,中国在全球范围内慢慢具有一定的领导力。大数据的时代已经来临,对于我们来说更要跟上时代甚至在某种程度上领先于时代。全球信息化和信息数据指数爆炸对信息管理系统及相关提出了挑战,同时也带来了前所未有的机遇和可能。无论是在医疗、信息、经济、科研及政治领域中,如何做出准确的风险评估和合理高效的决策成为当前信息管理系统及相关需要面临的一大问题。基于大数据时代,云计算和云安全的问题接踵而至,如何搭建高效安全的信息平台,优化数据结构,提高数据安全性和质量,传输数据以及防止数据泄露等等将成为第二大问题。 1大数据的时代特征与内涵 1.1大数据概述 广义上来说,大数据(Bigdata)是巨量数据的集合。大数据被广泛地应用于计算机学、信息科学、统计学等,具体应用于 “工业4.0”,AI(人工智能),云计算,互联网+等领域范围。随着物联网、云计算的广泛应用和进步,计算机和智能手机的普及,大数据时代已经来临。这是对于传统数据库的挑战和颠覆,大数据的出现适应于这个信息量呈现指数爆炸式增长的时代,对于处理大数据的技术和理念提出更高的要求。大数据的特点和结构极具特点,其5V特点为:Volume(大量),Variety (多样),Veracity(真实性),Velocity(高速性),Value(低价值密度);结构又分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据[1]。就目前而言,大数据仍是一种新兴的数据结构,拥有广阔的发展前景。在未来,数据资源化是必然趋势,无论是国家还是企业,对于数据高效合理的管理都将以各种方式转变为有效资源,这会是企业提高其财务表现和核心竞争力的必要途径。 通信设计与应用10

大数据库信息管理系统-JAVA实现

任课教师签名： 日期： 注：1. 以论文或大作业为考核方式的课程必须填此表，综合考试可不填。“简要评语”栏缺填无效。 2. 任课教师填写后与试卷一起送院系研究生秘书处。 3. 学位课总评成绩以百分制计分。

图书管理信息数据库系统-JAVA实现 目录 一、需求说明 (3) 1、任务概述 (3) 2、需求分析 (3) 2.1功能需求 (3) 2.2、数据描述 (3) 2.2.1静态数据 (3) 2.2.2动态数据 (3) 2.2.3数据库介绍 (3) 3、系统功能概要图 (4) 4、运行环境 (4) 二、数据库的设计 (4) 1、数据库设计的关系模型 (4) 2、创建数据库的语句 (5) 3、给数据库中插记录的相关语句 (6) 4、数据字典 (6) 5、 ER图 (8) 三、开发方案介绍 (9) 四、应用系统设计 (10) 附录 (18)

一、需求说明 1、任务概述 满足在线书店管理的需求，实现管理流程。主要功能包括用户注册、用户登录、购物商场、在线购物、订单管理、系统导航、用户退出、权限控制等。 2、需求分析 2.1功能需求 在线书店系统作为一个网络购物，它仿照淘宝网等知名购物，其总体要求即实现购物的基本功能。具体功能要求如下： 1)商品管理。这是管理员的功能。要实现增删改查图书、仓库管理的功能。 2)用户管理。包括用户注册、用户登录和用户退出三个方面，用户还可以更改部分注册信息。用户 登录成功后，在首页面可看到书籍展示。 3)购物车管理。可以修改、删除选购书籍，并保存购物列表。当用户退出时或session失效时，自 动保存用户购物车列表书籍。 4)订单管理。要实现生成订单，删除、修改、查询订单，提交订单。提交后的订单，只能查看订单 信息，不能进行修改，也不能删除。 5)权限控制。主页面和注册页面任何人都可以访问，其他页面，只有已经登录成功的用户才可访问； 若用户还没有登录系统，则返回到登录页面。 2.2、数据描述 2.2.1静态数据 用户类型、权限类型、管理员等。 2.2.2动态数据 新用户的注册、新书的录入、购书的信息、生成订单等等。 2.2.3数据库介绍 数据库名称为shop,有八个表，分别为管理员表（Admin）、用户注册表（User）、图书信息登记表（Book）、图书上架信息登记表(Storage)、购物车图书列表(Shopcar)，用户购买书籍的订单表(Order)、订单明细表(OrderBook)、购物车表（CartItem）。

大数据处理综合处理服务平台的设计实现分析范文

大数据处理综合处理服务平台的设计与实现 （广州城市职业学院广东广州510405） 摘要：在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。大数据综合处理服务平台支持灵活构建面向数据仓库、实现批量作业的原子化、参数化、操作简单化、流程可控化，并提供灵活、可自定义的程序接口，具有良好的可扩展性。该服务平台以SOA为基础，采用云计算的体系架构，整合多种ETL技术和不同的ETL工具，具有统一、高效、可拓展性。该系统整合金融机构的客户、合约、交易、财务、产品等主要业务数据，提供客户视图、客户关系管理、营销管理、财务分析、质量监控、风险预警、业务流程等功能模块。该研究与设计打破跨国厂商在金融软件方面的垄断地位，促进传统优势企业走新型信息化道路，充分实现了“资源共享、低投入、低消耗、低排放和高效率”，值得大力发展和推广。 关键词：面向金融，大数据，综合处理服务平台。 一、研究的意义 目前，全球IT行业讨论最多的两个议题，一个是大数据分析“Big Data”，一个是云计算“Cloud Computing”。中

国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。据IDC（国际数据公司）预测，用于云计算服务上的支出在接下来的5 年间可能会出现3 倍的增长，占据IT支出增长总量中25%的份额。目前企业的各种业务系统中数据从GB、TB到PB量级呈海量急速增长，相应的存储方式也从单机存储转变为网络存储。传统的信息处理技术和手段，如数据库技术往往只能单纯实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能，无法充分利用和及时更新海量数据，更难以进行综合研究，中国的金融行业也不例外。中国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。通过对不同来源，不同历史阶段的数据进行分析，银行可以甄别有价值潜力的客户群和发现未来金融市场的发展趋势，针对目标客户群的特点和金融市场的需求来研发有竞争力的理财产品。所以，银行对海量数据分析的需求是尤为迫切的。再有，在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。随着国内银行业竞争的加剧，五大国有商业银行不断深化以客户为中心，以优质业务为核心的经营理念，这对银行自身系统的不断完善提出了更高的要求。而“云计算”技术的推出，将成为银行增强数据的安全性和加快信息共享的速度，提高服务质量、降低成本和赢得竞争优势的一大选择。

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

大数据采集可视化及应用管理平台

大数据采集、可视化及应用管理平台 进入21世纪，新一代信息技术将使工业由自动化时代进入数字化和智能化时代，这是一种智慧化的新形态。未来，大数据和物联网会给人类带来更多可能，工业大数据可应用在包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面，通过信息化与工业化的深度融合，企业使用大数据和分析，并与物联网相结合以作出决定，实现对设备的远程监控、诊断维护和故障预警，再通过对数据的大量收集、分析处理、有效应用，实现设备和运维的优化。 数网星大数据采集及应用管理平台，通过工业远程数据采集系统，实时、高效地实现PC及移动端的数据采集、录入、查询、挖掘、统计等功能，同时解决了设备远程监控、调试运维问题。数网星未来能帮助企业对采集的大数据进行加密、清理、打包、分析等，为企业深度挖掘工业信息、设备物联下的数据价值，从而助力企业更好的实现远程监控运维管理、预测性维护、产品竞争力及客户满意度提升、营销精准拓展等，助力企业成功迈向未来。 大数据采集、可视化及应用管理平台功能实现 业界专家认为以云平台为依托所构建的工业制造行业大数据具备以下功能： （1）不仅能为制造企业提供针对性推销、定向研发、智能维保

等服务； （2）还可以告诉企业设备未来可能出现故障的时间，并提供避免事故发生的解决方案，消除设备故障停机给客户带来的损失； （3）就客户体验度而言，客户可以通过企业建立的移动端宣传平台，以场景化的方式参与产品的认知，无形之中也增加了品牌的传播效果； （4）就行业技术创新而言，制造企业可以借助平台的专家经验共享、智能决策库等内容，提高环保运维领域的装备管理水平，降低行业运营成本； （5）更为重要的是，企业主可通过数据集的切分和规律查找到最优化的数据集，以实现人员投入及控制过程的节能提效。 1、实现设备远程维护调试，在线仿真； 2、实现控制器远程编程及程序上下载； 3、实现触摸屏远程监控及调试； 4、实现组态画面的远程展示； 5、设备运行参数及数据远程采集，实现设备集中化管理； 6、串口协议转为以太网传输；

大数据资源管理系统平台

1 数据资源管理平台设计 1.1 需求分析 1.1.1 数据需求 1.1.1.1 数据分析 XX省水资源管理系统业务涉及的信息资源包括信息采集和信息共享。信息采集按获取方式应分为仪器自动在线监测和非在线监测两种采集畴。以共享方式获取的其他信息获取(包括水文、水资源保护部门负责采集的实时水雨情、水质监测数据)，属于信息共享畴。 信息采集传输应充分利用现代化科技成果，通过对信息采集和传输基础设施设备的改造和建设，配置适合当地水资源特性的仪器设备。信息采集传输的设备选型与配置应充分考虑当地的水文、气候特征、供电条件和环境安全等因素。 （1）在线监测信息对象 在线监测信息对象包括：水源地、取用水、行政边界河流控制断面、地下水超采区以及水功能区水量水质信息。监测规模、监测手段和监测代价的衡量要应充分考虑当地的经济发展水平、经济承受能力、设站技术可行性和运行维护便捷性。 水源地监测：包括地表水水源地(水库、江河、湖泊等水体)和地下水水源地。应按照先列入水利部公布的全国重要饮用水水源地名录的水源地、大中型水库水源地，后其它饮用水水源地的顺序安排布设。

取用水监测：包括重点取水口水量水质监测。按照先取水环节后排水环节、先集中用水户后分散用水户顺序安排；取水量级考虑先重点用水户后一般用水户、同等取水量级先第二、三产业用水户后第一产业用水户顺序安排；同时兼顾设站条件通盘考虑。 水资源管理单元出入断面监测：包括省际、地市际以及县际边界河流控制断面。按照先地市际边界河流控制断面监测后县际边界河流控制断面的监测，水资源管理单元逐级细化、控制能力逐步加强的思路顺序建设。 水功能区监测：按照《XX省水功能区规划》的部署，按照先保护、保留、缓冲、饮用水源等重要水功能区水质监测、后其余水功能区水质监测、入河排污口监测的原则布设。 地下水超采区监测：包括地下水水位、水质监测。按照先禁采区限采区、后地下水集中开采区、先平原区后山丘区的顺序安排布设。 水生态监测：重点区域和水域水生态监测。按照先水利部水生态系统保护与修复试点后其它区域的顺序安排布设。 社会用水户、水源地、水资源管理单元出入断面、水功能区、地下水水量水质监测点的布设应在充分利用既有水文观测站网络的基础上统筹规划，有些观测面监测可通过上下游监测点观测数据插方式满足，有些可通过既有测站增加观测项的方式满足。 （2）新设监测点的工作方式 新设水量监测点选用应答／自报兼容的工作方式。按照“无人

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。

大数据与应用系统怎样管理

大数据与应用系统怎样管理 《易达乐-DT大数据营销系统-创富平台》推荐： 大数据时代是信息时代新的起点，大数据概念是对思维模式的冲击，大数据改变的是人们对于事物的常规理解思路，对社会理解提供了更为广阔的信息空间和数据支撑；“大数据”对于应用系统的运营管理提出了新的挑战，也提供了更好的机遇；大数据对于本单位的业务开展提供了更好的机会：1、充分挖掘本单位现有数据，本单位每天各个系统产生的数据约近100G，从交易数据到客户申请信息、客户服务请求信息等等，这些数据并未完全被应用，我们已有的数据尚不能充分运用，更何谈外部的社会数据，这些数据可以为活跃客户提供更佳的服务目标、市场目标等，目前的数据分析还基于样本数据抽取的模式，与大数据的全本数据要求有差距，是否能在数据分析上开拓云分析的模式；2、系统稳定是业务开展的基础，大数据时代对系统的开发、运行、分析都提出了更高的要求，现有的基础设施基本上都是基于传统模式的，为了适应大数据时代，基础架构上是否可以思考别的方式，譬如分布式内存数据库等，同时我们也缺乏对系统数据的收集分析工具；3、传统客户服务中心对于每一个客户的服务内容都是一样的，而电销商城之类的，往往会记录每一个用户在网站上的活动轨迹，并根据活动轨迹来分析客户近期对于商品的购买意愿，并推送不同的服务给不同客户，我们的客户服务中心是否也能根据客户的交易、请求等活动信息进行分析，为每一个客户定制

不同的服务。 大数据改变了人类的思维方式。互联网、移动、存储、计算能力等科技的发展催生了“大数据”的产生，大数据的“大”是相对的，大数据是指被数据化的信息，随着科学的进步，能够被数据化的信息会越来越多，而目前只是数据爆炸时代的开始，就如同宇宙的发现一样。大数据的概念，一方面反映了信息时代数据到了一个爆炸式突变的年代，一方面也反映出人类对于这样一个突变年代的心理感知。无论如何，当下正处于数据爆炸发展的起始阶段，正如同当年的工业革命、信息革命年代开始一样，因此，思维模式的转变才是迎接大数据时代的根本。 社会数据化是大数据时代的标志，这个标志是随着互联网技术，特别是移动互联网技术的发展而突出出来的，10多年前互联网时代开始，在网上冲浪的人数有限，特别是需要一定的空间和时间，还需要那么一点点技术知识，能够在网上分享的数据已经很多，虚拟社区类的网站逐步兴起，电子商务也慢慢改变着人们的传统供需手段，而智能终端最终成为互联网技术的最有力推进器，越来越简单的上网方式使得更多的人参与进来，虚拟社会的雏形已经形成，可以预见，未来社会必定会存在一个实体社会和一个虚拟社会，而目前的各种移动社区、互联社区将成为虚拟社会的起源并不断发展，若干科幻片中描述的场景将成为现实，而这一切，都源于大数据时代，未来将证明，今天就是大数据的爆发点。 大数据时代的改变在于，越来越多、越来越复杂、越来越广阔的信息将被数据化，数据化的方式各种各样，数据的社会化越来越完整，而因为共享程度的放开，越来越多的人也将参与进来，这些数据被用于各种

大数据可视化系统需求书

大数据可视化系统

第一章项目背景 1.1. 项目背景 大数据可视化系统，与企业决策中心系统及其业务子系统深度结合，兼具顶级视觉效果与高性能操控。系统集成了车辆轨迹追踪信息、满足逐级、逐层生产监控管理的需求。从襄阳地区产业链地图到食品工厂生产状况实时数据统计分析，再到屠宰车间生产数据汇总呈现，最终到不同产线、主要设备的实时数据驱动和告警数据的全面呈现，为提升企业的运营管理效率和精准决策提供支撑。 1.2. 建设目标 食品加工厂运营系统的信息可以分为四个层面。第一层面是襄阳地区产业链，包括食品加工厂、附近养殖场和运输车辆的信息；第二层面是食品加工厂，包括了屠宰厂、熟食厂、无害化厂、污水厂和立体库的各个分厂的运行、运营信息；第三层面是在各个分厂部不同产品线的运行、运营信息；第四层面则是不同产品线中的主要设备运行、生产信息。 本项目总的目标是在食品加工厂建立智慧监控与可视化管理云平台，对襄阳地区产业链进行全面监控与可视化管理，最终实现全面监控、智能运维、辅助决策、可视化运营管理等综效。 第2章、需求分析 2.1. 现状分析 公司经过多年的信息化建设，累计了很多企业信息系统，但这些系统比较独立，形成信息孤岛，无法发挥数据的价值，更无法对企业的运营管理提供及时高效的支撑，要提升企业

的运营管理效率，发挥数据价值，更好的为企业决策提供辅助支持，需要解决目前存在的以下主要问题： 1.建立的各个信息化子系统是相互独立，数据格式互不兼容。因此，每一个子系统都保 存了大量的相关数据，多个子系统无法互通互联，海量的数据更无法整合，无法实现统一的数据分析和处理，从而大大限制了这些数据的应用围，造成了严重的数据资源浪费。 2.每个子系统的操作不具有逻辑上的一致性，人机界面各不相同，无法为用户提供统一 的人机互动体验。 3.传统的信息子系统仅提供了原始数据界面，人们不易快速理解数据的规律和含义。人 们迫切希望能够将数据以可视化方式表达，以人类最自然的方式把数据的深层次含义和变化规律展现在人们面前。 4.移动计算的快速发展，使得运营管理人员能够随身携带计算能力强大的小型计算平台 （如智能手机，平板电脑等），大大提高了运营人员的空间自由度。如何把信息系统中的相关数据和分析结果随时随地的传递到移动智能终端，并最佳化的呈现给运营管理人员，从而实现无处不在的实时信息感知，是当前运营管理人员在日常工作和生活中非常需要的技术。 综上所述，食品加工厂的运营管理人员需要一种技术和解决方案，能够有效整合现有各个数据子系统，将所有子系统中的数据统一融合和分析，深入萃取每个数据中蕴含的信息，并将处理结果以最佳可视化方式实时展现在面前，使得运营管理人员能够及时全面感知所管辖区域的运行状态，快速做出最佳应对决策，最终实现智慧化工作和生活方式。 2.2. 系统目标 建立大数据可视化系统，全面整合已有数据子系统，实时抽取各类数据源中的信息、记录和处理相关数据、随时随地监控其管辖区域设备或系统的运行状态、进行综合管理、建立生产运营监控中心，以满足日常生产运行监控和运维管理；同时将运营管理-职能系统全面纳入，最终将运营管理团队打造成一个安全可靠、事件驱动、物联人事、智慧决策、快速响应的高效率运营管理团队，结合现代技术的应用提升现有运营管理的效率，树立食品加工行业高效管理的标杆。 由于整个系统需要整体规划，分步实施，避免重复投入，所以我们将从顶层规划“大数据可视化系统”以满足未来的扩展和日常的运营，对本项目生产运营平台（系统）的智慧化建设，提供了五大业务目标解决方案：

大数据管理系统平台哪家好

大数据时代，管理系统的出现可以帮助企业提高效率，不同领域的大数据管理系统平台其侧重点不同。企业该选择哪家呢?大数据的处理过程可以分为大数据采集、存储、结构化处理、隐私保护、挖掘、结果展示(发布)等。选择大数据管理系统平台可以考虑以下因素。 (1)平台的集成度 好的平台应该具有较高的集成度，为用户提供良好的操作界面，具有完善的帮助和使用手册、系统易于配置、移植性好。同时随着目前软件开源的趋势，开源平台有助于其版本的快速升级，尽快发现其中的bug，此外，开源的架构也比较容易进行扩展，植入更多的新算法，这对于终端用户而言也是比较重要的。 (2)平台的功能与性能 由于不同平台侧重的功能不同，平台的性能也就有很多需要考察的方面。比如对于存储平台来说，数据的存储效率、读写效率、并发访问能力、对结构化与非结构化数据存储的支持，所提供的数据访问接口等方面就是比较重要的。对于大数据挖掘平台来说，所支持的挖掘算法、算法的封装程度、数据挖掘结果的展示能力、挖掘算法的时间和空间复杂度等，是比较重要的指标。

(3)是否符合技术发展趋势 大数据技术是当前发展和研究的热点，其最终将走向逐步成熟，可以预见在这个过程中，并非所有的技术平台都能生存下来。只有符合技术发展趋势的技术平台才会被用户、被技术开发人员所接受。因此，一些不支持分布式、集群计算的平台大概只能针对较小的数据量，侧重于对挖掘算法的验证。而与云计算、物联网、人工智能联系密切的技术平台将成为主流，是技术发展趋势。 数企BDSaaS是深圳市八度云计算信息技术有限公司推出的一站式企业大数据管理平台软件。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。 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。