工业企业效益评价大数据平台解决方案

工业企业效益评价大数据平台解决方

案

目录

1 平台业务功能介绍 (4)

1.1 数据归集共享子平台 (8)

1.1.1 数据统计 (8)

1.1.2 数据交换 (9)

1.1.3 数据加工 (9)

1.1.4 数据校核 (10)

1.1.5 数据共享 (10)

1.1.6 数据补充 (11)

1.1.7 更多拓展功能 (11)

1.2 数据可视化展示子平台 (12)

1.2.1 工作成果展示 (12)

1.2.2 经济运行展示 (14)

1.2.3 行业分析展示 (15)

1.2.4 企业分析展示 (17)

1.2.5 专项指标分析 (22)

1.2.6 企业信息检索 (28)

1.2.7 产业链分析 (29)

1.2.8 更多拓展功能 (31)

1.3 工作交流督查子平台 (32)

1.3.1 工作交流 (32)

1.3.2 工作督查 (35)

1.3.3 企业档案 (36)

1.3.4 基础管理 (37)

1.3.5 更多功能拓展 (39)

1.4 监控分析预警子平台 (41)

1.4.1 企业体检 (42)

1.4.2 行业体检 (42)

1.4.3 区域体检 (43)

1.4.4 产业平台体检 (44)

1.4.5 经济运行报告 (45)

1.4.6 运行预警 (47)

1.4.7 事件预警 (48)

1

基于大数据的能力开放平台解决实施方案

基于大数据的能力开放平台解决方案

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基于大数据的能力开放平台解决方案 1 摘要 关键字：大数据经分统一调度能力开放 运营商经过多年的系统建设和演进，内部系统间存在一些壁垒，通过在运营商的各个内部系统,如经分、VGOP、大数据平台、集团集市等中构建基于ESB 的能力开放平台,解决了系统间调度、封闭式开发、数据孤岛等系统问题，使得运营商营销能力和效率大大提高。 2 问题分析 2.1 背景分析 随着市场发展，传统的开发模式已经无法满足业务开发敏捷性的要求。2014 年以来，某省运营商经营分析需求量激增，开发时限要求缩短，业务迭代优化需求频繁，原有的“工单-开发”模式平均开发周期为4.5 天，支撑负荷已达到极限。能力开放使业务人员可以更便捷的接触和使用到数据，释放业务部门的开发能力。 由于历史原因，业务支撑系统存在经分、VGOP、大数据平台、集团集市等多套独立的运维系统，缺乏统一的运维管理，造成系统与系统之间的数据交付复杂，无法最大化 的利用系统资源。统一调度的出现能够充分整合现有调度系统，减少运维工作量，提升维护质量。 驱动力一：程序调度管理混乱，系统资源使用不充分

经分、大数据平台、VGOP、集团集市平台各自拥有独立的调度管理，平台内程序基本是串行执行，以经分日处理为例，每日运行时间为20 个小时，已经严重影响到了指标的汇总展示。 驱动力二：传统开发模式响应慢，不能满足敏捷开发需求 大数据平台已成为一个数据宝库，已有趋势表明，只依赖集成商与业务支撑人员的传统开发模式已经无法快速响应业务部门需求，提升数据价值。 驱动力三：大数据平台丰富了经分的数据源，业务部门急待数据开放 某省运营商建立了面向企业内部所有部门的大数据平台，大数据平台整合了接入B域、O 域、互联网域数据，近100 余个数据接口，共计820T 的数据逐步投入生产。大数据平台增强了传统经分的数据处理的能力，成为公司重要的资产，但是传统经分数据仓库的用户主要面向业支内部人员，限制了数据的使用人员范围和数据的使用频度，已经无法满足公司日益发展的业务需求，数据的开放迫在眉睫。 2.2 问题详解 基于背景情况分析，我们认为主要问题有三个： 1、缺乏统一的调度管理，维护效率低下 目前经分系统的日处理一般是使用SHELL 脚本开发的，按照串行调度的思路执行。进行能力开放后，目前的系统架构无法满足开发者提交的大量程序执行调度的运维需求。如果采用统一调度的设计思路则基于任务的数据表依赖进行任务解耦及调度，将大大简化调度配置工作和提高系统的

大数据成功案例

1.1 成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters) 利用Oracle 大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 Oracle Customer: Thomson Reuters Location: USA Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17 日，是由加拿大汤姆森 公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专 业智能信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100 个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance 大 数据机、Exadata 数据库云服务器和Exalytics 商业智能云服务器搭建了互联网资讯 和社交媒体大数据分析平台，实时采集5 万个新闻网站和400 万社交媒体渠道的资 讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机

最新石油行业大数据分析平台方案

石油行业大数据分析 平 台 方 案

目录 一数据管理的现状 (1) 二石油行业大数据分析的概述 (2) （一）石油行业大数据分析概念 (2) （二）石油行业大数据分析目标 (3) 三石油行业大数据分析体系 (3) 四石油行业大数据分析核心领域 (4) （一）数据模型 (4) （二）数据生命周期 (5) （三）数据标准 (6) （四）主数据 (8) （五）数据质量 (9) （六）数据服务............................................................................................ 1 1 （七）数据安全............................................................................................ 1 2 五石油行业大数据分析保障机制 (13) （一）制度章程............................................................................................ 1 3 (1) 规章制度............................................................................................ 1 3 (2) 管控办法............................................................................................ 1 3 (3) 考核机制............................................................................................ 1 3 （二）石油行业大数据分析组织....................................................................... 1 5

大数据平台开发与案例分析

关于举办“Hadoop与Spark大数据平台开发与案例分析”高级工程师 实战培训班的通知 地点北京上海 时间12月20-22 01月09-12 一、课程介绍 1.需求理解 Hadoop 设计之初的目标就定位于高可靠性、高可拓展性、高容错性和高效性，正是这些设计上与生俱来的优点，才使得Hadoop 一出现就受到众多大公司的青睐，同时也引起了研究界的普遍关注。 对电信运营商而言,用户上网日志包含了大量用户个性化需求、喜好信息,对其进行分析和挖掘,能更好地了解客户需求。传统经营分析系统小型机加关系型数据库的架构无法满足对海量非结构化数据的处理需求,搭建基于X86的Hadoop 平台,引入大数据处理技术的方式,实现高效率、低成本、易扩展的经营分析系统混搭架构成为电信运营商最为倾向的选择。本课程将全面介绍Hadoop平台开发和运维的各项技术，对学员使用该项技术具有很高的应用价值。2.培训课程架构与设计思路 （1）培训架构： 本课程分为三个主要部分： 第一部分：重点讲述大数据技术在的应用，使学员对大数据技术的广泛应用有清晰的认识，在这环节当中会重点介绍Hadoop技术在整个大数据技术应用中的重要地位和应用情况。 第二部分：具体对hadoop技术进行模块化分拆，从大数据文件存储系统技术和分布式文件系统平台及其应用谈起，介绍Hadoop技术各主要应用工具和方法，以及在运维维护当中的主流做法，使学员全面了解和掌握Hadoop技术的精华。 第三部分：重点剖析大数据的应用案例，使学员在案例当中对该项技术有更深入的感观印象 （2）设计思路：

本课程采用模块化教学方法，以案例分析为主线，由浅入深、循序渐进、由理论到实践操作进行设计。 （3）与企业的贴合点： 本课程结合企业转型发展及大数据发展战略，围绕企业大数据业务及行业应用市场拓展发展目标，重点讲授Hadoop的应用技术，提升企业IT技术人员的开发和运维能力，有很强的贴合度。 二、培训对象 各地企事业单位大数据产业相关人员，运营商 IT信息化和运维工程师相关人员，金融业信息化相关人员，或对大数据感兴趣的相关人员。 三、培训目标 掌握大数据处理平台（Hadoop、Spark、Storm）技术架构、以及平台的安装部署、运维配置、应用开发；掌握主流大数据Hadoop平台和Spark实时处理平台的技术架构和实际应用；利用Hadoop+Spark对行业大数据进行存储管理和分析挖掘的技术应用；讲解Hadoop生态系统组件，包括Storm，HDFS，MapReduce，HIVE，HBase，Spark，GraphX，MLib，Shark，ElasticSearch等大数据存储管理、分布式数据库、大型数据仓库、大数据查询与搜索、大数据分析挖掘与分布式处理技术 四、培训大纲 （1）课程框架 时间培训内容教学方式 第一天上午 第一部分：移动互联网、大数据、云计算相 关技术介绍 第二部分：大数据的挑战和发展方向 理论讲授+案例分 析 下午 第三部分：大数据文件存储系统技术和分布 式文件系统平台及其应用 第四部分：Hadoop文件系统HDFS最佳实战 理论讲授+案例分 析+小组讨论 第二天上午第五部分：Hadoop运维管理与性能调优 第六部分：NOSQL数据库Hbase与Redis 理论讲授+案例分 析+实战演练

大数据-面向服务的大数据分析平台解决方案

在大数据时代，个人、企业和机构都会面临大数据的问题。建设面向服务的大数据平台，可以为众多的中小企业和个人用户提供大数据处理和分析的能力。面向服务的大数据分析平台以区域性智能数据中心及高速互联网为基础设施，以互联网服务体系为架构，以大数据存储、处理、挖掘和交互式可视化分析等关键技术为支撑，通过多样化移动智能终端及移动互联网为用户提供数据存储、管理及分析服务。 一、平台架构 大数据分析平台的拓扑架构如下图所示： 其中部署在多个地方的智能数据中心提供大数据存储及计算平台，通过平台服务器提供系统调用功能。门户服务中心将整合所有的智能数据中心存储和计算资源，并通过 web应用服务器和 Open API 服务器以 web 调用和Open API 调用的方式提供大数据存储、管理及挖掘服务。终端用户利用移动智能终端通过互联网访问门户服务中心，使用其提供的大数据存储、管理及挖掘服务。 大数据分析平台的系统架构如下图所示：

系统包含 3 个层次：平台层为整个大数据分析平台提供基础平台支持;功能层提供基本的大数据存储和挖掘功能;服务层为用户提供基于互联网的大数据服务。具体包括： (1)平台层：为大数据存储和挖掘提供大数据存储和计算平台，为多区域智能中心的分析架构提供多数据中心调度引擎; (2)功能层：为大数据存储和挖掘提供大数据集成、存储、管理和挖掘功能; (3)服务层：基于 Web 和 Open API 技术提供大数据服务。 二、关键技术 建设面向服务的大数据分析平台，需要研究和开发一系列关键技术，主要包括： 1. 平台层 (1)大数据分布式存储系统：针对数据不断增长的挑战，需要研究大规模、非结构化数据的存储问题，突破大数据的存储、管理和高效访问关键技术，当前需要构建至少 PB 级存储能力的大数据平台才能满足一般的科研和应用需求。

流域水质大数据分析平台建设方案

1项目概述 党的十八大把生态文明建设放在了突出地位，纳入了“五位一体”总体布局，并首次把“美丽中国”作为未来生态文明建设的宏伟目标。2015年新修订的《环境保护法》将“推进生态文明建设、促进经济社会可持续发展”列入立法，以法律的形式将生态文明建设提升到了国家的战略高度。国务院出台的《水污染防治行动计划》“水十条”，对生态文明中水环境和水质保护方面的提出了重点管理要求。与此同时“互联网＋”和“大数据”应用也上升为国家战略，国务院出台的《关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见》、《关于促进大数据发展的行动计划》和环保部发布的《生态环境大数据建设总体方案》，将“互联网＋绿色生态”作为11个重点行动之一而提出，要求未来的环保工作必须紧密地与大数据建设结合起来，高度重视大数据在推进生态文明建设中的地位和作用。 2建设目标 以往信息化发展基本都是着眼于各个业务部门各自的业务需求，“管什么、想什么、干什么”，数据多头采集、相互矛盾的现象普遍，难以从环保工作全局层面支撑决策和管理。很多环境问题还处于现状不清、底数不明、原因不详的困局之中，环保部门在回应重大环境污染事件和解决人民关切的环境问题方面容易陷入被动。 通过以水环境综合大数据分析建设为契机，树立环保工作的大局观和整体观，将流域各方面相关环境管理数据整合起来，形成合力打造对内的统一的水质大数据智能分析平台，用全局性的战略眼光来谋划整个水域环境质量、影响流域污染源监控数据管理建设。

3系统建设内容 3.1水环境大数据采集 大数据时代的环境信息化建设是以数据为核心，环境大数据管理与应用是在“十三五”期间最重要的发展方向，所以环保部门未来建设重点将紧紧围绕大数据进行。而要实现大数据的智能化应用，首先要解决的就是大数据收集获取问题，因此需要夯实应用基础，全面收集内外部数据资源，整合、共享、联动、开发数据，努力实现全数据采集管理。 3.2水环境大数据管理 获取流域水质大数据分析需要的相关环境大数据资源后，建立大数据综合服务库，将采集的海量数据汇聚进入到库中，聚合原有分散在各个政务系统中的数据，并按照大数据管理标准及要求，进行集中管理与维护。 3.3水环境大数据分析应用 应用水环境模型、大数据等技术实现水环境质量模拟预测、污染源-水质响应关系建立，集流域各断面自动监测系统、排向该水域的污染源废水在线监控系统、排污申报系统、移动执法系统等，采集整合河流断面自动监测数据、手工监测数据、流域排口监测数据、污染源数据等，建立流域水系关系、河流与断面的关系、断面与排口关系、排口与企业关系、企业与污染因子关系五种数据关系，当某一个监测站点数据超过安全阈值或正常标准时，判定其污染程度，同时进行污染溯源，通过水环境模型预测出下游的污染水质变化趋势况，给出处置措施建议并提供评估管理。 2 / 2

大数据成功案例

1.1成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters)利用Oracle大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 ?Oracle Customer: Thomson Reuters ?Location: USA ?Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17日，是由加拿大汤姆森公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专业智能 信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance大数据机、Exadata数据库云服务器和Exalytics商业智能云服务器搭建了互联网资讯和社交媒体大数据分析平台，实时采集5万个新闻网站和400万社交媒体渠道的资讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机构客户的交易、投资和风险管理。

旅游大数据平台方案

旅游研究院大数据挖掘与分析科研平台建设方案

一.背景 1.1 数据挖掘和大数据分析行业背景和发展趋势 移动互联网、电子商务以及社交媒体的快速发展使得企业需要面临的数据量 成指数增长。根据 IDC 《数字宇宙》 (Digital Universe) 研究报告显示， 2020 年全 球新建和复制的信息量已经超过 40ZB，是 2015 年的 12 倍 ; 而中国的数据量则会在2020 年超过 8ZB，比 2015 年增长 22 倍。数据量的飞速增长带来了大数据 技术和服务市场的繁荣发展。 IDC 亚太区 ( 不含日本 ) 最新关于大数据和分析 (BDA) 领域的市场研究表明，大数据技术和服务市场规模将会从 2012 年的 5.48 亿美元增 加到 2017 年的 23.8 亿美元，未来 5 年的复合增长率达到 34.1%。该市场涵盖了存储、服务器、网络、软件以及服务市场。数据量的增长是一种非线性的增长速度。 据IDC 分析报道，最近一年来，亚太区出现了越来越广泛的大数据和分析领 域的应用案例。在中国，从互联网企业，到电信、金融、政府这样的传统行业， 都开始采用各种大数据和分析技术，开始了自己的大数据实践之旅 ; 应用场景也在 逐渐拓展，从结构化数据的分析，发展到半结构化、非结构化数据的分析，尤 其是社交媒体信息分析受到用户的更多关注。用户们开始评估以 Hadoop、数据库 一体机以及内存计算技术为代表的大数据相关新型技术。 最新调研结果显示，提高竞争优势，降低成本以及吸引新的客户是中国用户对 大数据项目最期望的三大回报。目前现有的大数据项目主要集中在业务流程优化以 及提高客户满意度方面的应用。 IDC 发现很多用户希望大数据能够为企业带来业务 创新，并且开始使用高级分析的解决方案以管理复杂的数据环境。过去一年中用户 对社交数据的收集和分析应用的关注度增加明显。未来，地理位置信息分析将会增 长迅速，这也会推动用户对大数据安全和隐私管理的关注。在亚太区，澳大利亚和 新加坡的用户对大数据的相关投资主要在咨询服务方面，更关注如何根据新的最佳 实践需求设计和实施方案。中国和印度在大数据领域的硬件投资则非常明显，更倾 向于数据中心相关的基础架构的投资。

方案案例

方案案例： 课题《如何维护教职工合法权益》 课题界定： 在当前形势下，学校工会组织应切实维护教职工的经济、政治、文化和社会权益。学校工会应该进一步完善维护教职工合法权益的制度与机制，将维权工作落到实处。《工会法》规定：“中华全国总工会及其各工会组织代表职工的利益，依法维护职工的合法权益。”维护职工合法权益是工会存在和发展的必然要求，也是党赋予学校工会组织的重要任务。把维护教职工合法权益作为学校工会的基本职责，反映了工会工作的客观规律，符合党和教职工群众对学校工会组织的要求。这对推动党的全心全意依靠工人阶级根本指导方针的贯彻落实，进一步明确学校工会在新的历史时期肩负的责任，加大学校工会代表和维护教职工合法权益的力度，调动广大教职工的积极性和创造性，推动学校工会组织自身的改革和建设，无疑有着十分重要和深远的意义。 理论依据： 教职工合法权益的基本内容： 宪法赋予公民九项基本权利，《教师法》、《劳动法》中所规定的教师权利或劳动者权利是公民基本权利的具体体现。教工权益既体现在《教师法》中，又体现在《劳动法》中，教师是《教师法》的权利主体，而教师作为劳动者又是《劳动法》的权利主体，这两者是基本一致的。在《劳动法》中规定的条款除特殊情况外，大多都适合于教师。与公民基本权利不同的是，教师权利和劳动者权利反映的是公民与职业活动相关的权利。依据这两个法律，教工权益可大体包含以下几个方面内容：民主管理权；经济权；劳动保护权；教育培训权；其他权利。 教工的民主管理权利：《教师法》第七条第五款规定：“对学校教育教学、管理工作和教育行政部门的工作提出意见和建议，通过教职工代表大会或者其他形式，参与学校的民主管理”。《劳动法》总则第八条也有相应规定：“劳动者依据法律规定，通过职工大会、职工代表大会或者其他形式，参与民主管理或者就保护劳动者合法权益与用人单位进行平等协商”。民主管理权是教工的基本权利，体现了教职工群众在学校工作中的主人翁作用，是教工权益的重要内容。 教工的经济权利：《教师法》第七条第四款规定：“按时获取工资报酬，享受国家规定的福利待遇以及寒暑假期的带薪休假。”第六章第二十五条至第三十二条又对教师的经济待遇作出了具体规定。这不仅体现了《教师法》的基本精神，还作出了符合教师职业特点的相关规定，为保障教师的经济权利提供了法律保证。 教工的劳动保护权利：《教师法》第九条第一款提到：“提供符合国家安全标准的教育教学设施和设备。”表明教工具有获得有关部门提供劳动安全卫生保护和改善工作条件的权利。这一点，在《劳动法》第五十二条至第五十七条中也作了明确具体的规定。因此，获得劳动保护的权利也是教工权益的重要内容之一。 教工的教育培训权利：这里包括了两个方面的内容：一是教工依法组织教育教学活动的权利；二是教工参加进修和接受培训的权利。《教师法》第七条第一款对教师进行教育教学活动，开展教育教学改革和实验作出了规定；第六款则规定了教师参加进修与接受培训的权利。《劳动法》则从总体上规定了劳动者有接受职业技术培训的权利。教工的教育培训权利也是教工权益的基本内容，应当列入工会“维权”的范围。 教工的其他权利：包括有关法律规定涉及到的妇女、老人、少数民族的教工特殊权利；由地方性法规规定的符合地方特点的教工权利；由当地教育行政部门制定的有关教工利益的政策和行政措施；从事教育工作的工勤人员依据政策、法规所应当享有的其他权利等等。此

金融行业大数据应用案例与解决方案

目录 来自的解决方案 金融数据聚集 每天，所有的政治事件、金融行业动态、企业动态和其他的市场动态都会发布到网上。实时地监控和了解金融行业的动态对于占领和稳固金融数据的市场份额是必不可少的。速度和精准度是最关键的。 自动化数据监控和抽取功能，大大方便了金融数据提供商持续的跟踪各银行、客户金融服务网站和世界各地的新闻、企业新闻、政府新闻和媒体新闻，并向其用户推送所需的信息，自动化监控的解决方案能够做到： ?通过监控市场动态，利用内部变化监控和关键字搜索方式，提供实时的更新报表 ?通过复制收集的数据和减少数据上传时的人工干预，大大提高了数据的精准度 ?通过选择性数据推送功能，向特定的管理员发出提醒，告知用户哪些企业网站、新闻门户和政府网站有重要的改变 ?通过增加对金融文件的监控力度（自动化抽取），大大减少了成本 ?通过从世界各网站中收集精准的数据（语言不限）并转换成结构化数据，大大提高了数据收集的广度 ?通过一些指标性特征使管理人员迅速调整监控个抽取的目标数据，提高商务和管理的灵活性 有了数据自动化监控和抽取的，管理人员和分析人员可以收到关于数据更新的报告，无需再依赖易于出错的人工方式和繁琐的脚本语言处理工具 自动化监控所有数据源的数据，如银行网站等，下载文件并把页面转化为、或者适用的文件格式 （路透社）、（道琼斯）、和其他世界各主流金融数据商都新来，用进行数据监控和抽取。 金融行业应用

信息和内容随时可以在上获得，随着其价值的增加，对相关的信息内容做出及时的措施、分析和加快决策就越来越显得重要。 有了的帮助下，投资者和分析师可以针对企业和部门的表现有更加深刻的认识，即使在市场看来并不是很明显的表现。的必杀技在与不断的标记来自上部门和政府的变化数据、新闻信息、诸如价格、库存、产品供应水平、生产力和招聘人员活动等操作数据，和各种能够帮助预测分析的指标。 现在，从上精准的收集数据并进行数据分析成本是很高昂的。如今的自动化数据抽取和分析不仅为用户大大减少了成本而且其操作也是非常简易的—即使不是专业的编程人员或者架构人员也可以进行部署和操作。详情见下文： ?支持买卖双方的决策—通过抽取一系列操作数据来加速对整个季度的趋势分析 ?对市场变化的反应更加灵敏—通过实时地监控市场动态 ?为研究调查加大深度—通过锁定需要监控的数据源 ?加速产品上市—通过监控市场异常和机遇 利用数据支持研究调查，以增加调查的质量和效率。 优越的自动化数据监控和抽取的解决方案能够让用户实时地发现公共资源的价值，大大增加其透明度以更好的支持研究调查和投资决策。 过去使用爬虫的用户，会发现要花费很大的精力对收集的数据进行处理后，数据才会有意义。与爬虫工具不同的是，能够抽取数据并转换为结构化数据格式（、、等格式） 使用户不必等待季度报表或者成本昂贵的消费研究调查来进行投资决策。使用户对数据抽取拥有最大的控制权。无论数据集的保存期限是几天、几周、还是几个月，用户都可以精准地定位需要的数据，并获得实时的洞察。 金融行业应用案例-华尔街个案 使用户对市场部门个体股票的微小动态都了如指掌，获得支持买方购买的可行性洞察。

金融行业大数据应用案例及解决方案

目录 1 / 17 来自的解决方案 金融数据聚集 每天，所有的政治事件、金融行业动态、企业动态和其他的市场动态都会发布到网上。实时地监控和了解金融行业的动态对于占领和稳固金融数据的市场份额是必不可少的。速度和精准度是最关键的。 自动化数据监控和抽取功能，大大方便了金融数据提供商持续的跟踪各银行、客户金融服务网站和世界各地的新闻、企业新闻、政府新闻和媒体新闻，并向其用户推送所需的信息，自动化监控的解决方案能够做到： 通过监控市场动态，利用内部变化监控和关键字搜索方式，提供实时的更新报表?通过复制收 集的数据和减少数据上传时的人工干预，大大提高了数据的精准度?通过选择性数据推送功能，向特定的管理员发出提醒，告知用户哪些企业网站、新闻门户?和政府网站有重要的改变 通过增加对金融文件的监控力度（自动化抽取），大大减少了成本?通过从世界各网站中收集精准的数据（语言不限）并转换成结构化数据，大大提高了数据?收集的广度 通过一些指标性特征使管理人员迅速调整监控个抽取的目标数据，提高商务和管理的灵活?性 有了数据自动化监控和抽取的，管理人员和分析人员可以收到关于数据更新的报告，无需再依赖易于出错的人工方式和繁琐的脚本语言处理工具 自动化监控所有数据源的数据，如银行网站等，下载文件并把页面转化为、或者适用的文件格式（路透社）、（道琼斯）、和其他世界各主流金融数据商都新来，用进行数据监控和抽取。 金融行业应用 信息和内容随时可以在上获得，随着其价值的增加，对相关的信息内容做出及时的措施、分析和加快决策就越来越显得重要。 有了的帮助下，投资者和分析师可以针对企业和部门的表现有更加深刻的认识，即使在市场看来并不是很明显的表现。的必杀技在与不断的标记来自上部门和政府的变化数据、新闻信息、诸如价格、库存、产品供应水平、生产力和招聘人员活动等操作数据，和各种能够帮助预测分析的指标。 2 / 17 现在，从上精准的收集数据并进行数据分析成本是很高昂的。如今的自动化数据抽取和分析不仅为用户大大减少了成本而且其操作也是非常简易的—即使不是专业的编程人员或者架构人员也 可以进行部署和操作。详情见下文： 支持买卖双方的决策—通过抽取一系列操作数据来加速对整个季度的趋势分析?对市场变化的 反应更加灵敏—通过实时地监控市场动态?为研究调查加大深度—通过锁定需要监控的数据源?加速产品上市—通过监控市场异常和机遇?利用数据支持研究调查，以增加调查的质量和效率。优越的自动化数据监控和抽取的解决方案能够让用户实时地发现公共资源的价值，大大增加其透