港口发展与大数据时代的对接
随着信息化水平的不断提高，全球很多港口尝试将物联网技术、大数据技术、云计算技术、地理信息系统（ＧＩＳ）等信息技术应用到港口生产中，业界对大数据理念的认识逐步提升，数据应用的重心将从传统收集管理转向深度挖掘应用。以数据资源为核心，打造港口信息枢纽，提供多层次、多元化的便捷而又精细的服务，实现信息服务产业化，将成为新的经济增长点。数据资源的安全可控和深度应用，将成为港口信息化的重中之重。
一、大数据应用对港口企业的重要意义
大数据又称巨量资料、海量资料［１］，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理，并整理成为帮助企业经营决策的资讯。合理利用和管理大数据被视为改变企业决策、价值创造和价值实现的重要方式。
港口作为物流链上的重要节点，沉淀了海量的数据资源，拥有明显的数据优势，随着大数据技术和解决方案的创新和完善，港口企业能够将港口实际生产过程中的数据进行存储、分类、加工，再借助数据挖掘技
术，优化港口作业各环节，深化与客户关系，进一步提升企业的业绩。将大数据技术应用于港口企业生产是一个比较新的课题，对于提高港口企业的生产效率，为港口企业决策提供参考依据有着重要的意义。
港口的信息是经济发展变化的晴雨表。通过分析港口货物运量的变动信息，可以发现一个地区或国家的经济消长态势，这比腹地货物市场所反映的信息要敏感；通过对港口货种结构信息的分析，可以发现一个地区或国家产业结构的变动趋势；通过对港口货物关联信息的深入挖掘分析，可以发现港口的经营发展趋势；通过对港口船舶相关信息的挖掘分析，可以为港口拥塞等问题提供解决方案；对于港口企业发现新市场，明确经营方向和制定发展战略，调整港口功能布局和建设规划，都具有重要的作用。
二、港口信息化建设中大数据应用的关键技术
大数据技术在港口信息化的应用中，
首先要通过建立统一的信息集成平台，覆盖包括生产管理系统、
＊基金项目：
上海高校知识服务平台建设项目资助（编号：ＺＦ１２０９）徐凯1
郭胜童2
彭翀3
（１，２．上海海事大学上海国际航运研究中心上海２０００８２；
３．上海国际港务（集团）股份有限公司上海２０００８０）
港口发展与大数据时代的对接
摘要：
本文通过对大数据在港口企业的关键技术及其应用现状的分析，提出了大数据在港口应用中亟待解决的关键问题，并展望了未来的发展前景。
关键词：
港口；大数据；信息化技术；数据挖掘
集装箱管理系统、财务系统、设备系统、物资系统、固定资产管理系统、人力资源管理系统、工程管理系统等各应用系统的数据。再利用数据仓库技术，对数据进行抽取、清洗、整合等进一步处理，实现基础应用系统的数据由原来分散的、无规则或规则不强的业务数据的集成，形成分业务主题的各主题数据库。最后运用数据挖掘技术，通过大量的数据分析，得到对港口企业决策有一定指导作用的信息，从而达到大数据和应用的集成。
１．港口数据采集技术
在港口运作业务流程中，会生产数量非常庞大的数据，因此，通过各种方法获取数据信息显得格外重要。航运数据的采集是大数据处理流程中最基础的一步，目前常用的数据采集手段有传感器采集、ＲＦＩＤ射频识别、ＡＩＳ船舶自动识别技术等［２］，并且由于移动设备如智能手机和平板电脑的迅速普及，使得大量移动软件被开发应用，这也加快了信息的流通速度，提高了信息采集精度。
２．港口数据存储技术
港口大数据技术应用中的大数据处理对实时性、有效性提出了更高的要求，传统常规技术手段已经无法应付，目前最适用的技术是以Ｈａｄｏｏｐ、Ｓｐａｒｋ为代表的分布式存储和计算框架，基于Ｋｅｙ－Ｖａｌｕｅ型ＮｏＳＱＬ数据库进行存储，例如：Ｄｙｎａｍｏ、ＢｉｇＴａｂｌｅ、Ｃａｓａｎｄｒａ、ｈｙｐｅｒｔａｂｌｅ等。
以船舶ＡＩＳ数据为例，由于卫星ＡＩＳ数据和岸站ＡＩＳ数据的融合，目前全球ＡＩＳ船舶数据每分钟产生约２～３万条数据，一天产生３Ｇ的船舶轨迹数据，一年产生超过１００亿条轨迹数据。
为了实现千亿级的数据存储，需要有灵活可扩展的底层硬件技术支持。目前比较先进的是基于主机池概念的私有云计算技术，可随时根据需要动态调整分配的系统资源，包括ＣＰＵ、内存、存储及网络带宽。基于ＸｅｎＳｅｒｖｅｒ的虚拟化技术，服务器物理主机失效后，也可自动转移到另外一台备用的服务器主机上，提供了高可靠性服务。可采用关系型数据库存储，这一领先技术支持各类指标自定义配置，随时新建或调整指标，并指定具体的存储表。
３．港口数据加工技术
运用数据仓库技术，将港口业务数据、港区设备运作数据、船舶装卸数据、船舶ＡＩＳ数据、运输量、货物类型和港口吞吐量等不同来源的异构数据，经过ＥＴＬ［３］（Ｅｘｔｒａｃｔ抽取——
—Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ转换——
—Ｌｏａｄ装载）的处理形成统一的数据仓库。
数据加工技术主要有以下方法：
（１）处理重复数据的方法：排序、聚类、分组，Ａｐｒｉｏｒｉ算法［４］、ＶＳＭ算法、Ｎ－ｇｒａｍ方法等。
（２）处理错误数据的方法：利用统计分析或人工智能的方法检测属性可能的错误值或异常值，分箱，使用简单数据清洗规则库检测和修正错误。
（３）处理噪声数据的方法：聚类算法（孤立点挖掘），包括基于统计的孤立点检测、基于距离的孤立点检测和基于偏离的孤立点检测。
（４）处理缺失值的方法：推导，用平均值、中间值、最大值、最小值或更为复杂的概率统计函数值代替缺失的值，人工输入一个可接受的值。
（５）数据压缩：道格拉斯—普克算法，折线矢量压缩算法，改进的道格拉斯—普克算法［５］。
４．港口数据查询技术
对于港口大规模数据量，迅速找到所需对应的计算数据，并调用对应的经济技术指标，得出分析结果，需要引入分布式，支持ＲＥＳＴｆｕｌ架构的数据库技术及概念，同时还需设计支持云计算，包括高容错、高模块化、高随机读取、高可扩展等特性。目前，专门针对大数据检索的方法主要有：布隆过滤器、散列法、索引、倒排索引、Ｔｒｉｅ树等方法。
５．港口数据分析技术
数据分析是大数据技术的核心部分，传统数据分析方法有预测技术、绩效分析、能耗分析、关联规则分析和聚类分析，而港口大数据较复杂，针对大数据分析的方法主要有：并行计算、粒度计算、数据挖掘等方法。例如基于船舶实时监控数据以及电子海图，利用大数据分析中的感知技术对港口拥堵情况进行统计，可以推断出任意时间港口的拥堵情况。对港口企业的货物种类和客户群进行分析，可以找出货物之间的关联关系，以便对前方堆场及后方货运提供决策支持。另外，
通过对港口企业的客户群分析，可以对不同的客户采用不同的经营策略，从而提高港口企业的经营水平和经济效益。
航运大数据时代的数据数量和复杂度的提高带来了对数据探索、分析和理解的巨大挑战。数据分析是大数据处理的核心，但是用户往往更关心结果的展示。数据的展示通常采用的方法是可视化技术和人机交互技术，使用高级数据语言建模，实现对港口运营、船舶监控等数据的充分利用，运用可视化技术，实现港口大数据可视化查看、视图实时化、多位数据图形化、交互人性化的要求。
三、大数据技术在港口的应用
国外港口大数据技术的应用相对来说要早于国内，如欧洲第一大港鹿特丹港的港区系统庞大而复杂，物流信息系统较为繁琐，该港联合了荷兰的几个港口和运输公司共同开发了以港口为中心的国际运输信息系统（ＩＮＴＩＳ），对庞大的港口信息数据进行系统整合；然后，组织物流环节中的船东、货主、船代、货代、海事、船检、商检及陆上运输企业、商业、海关、金融服务业等加入到系统中来，协调相互间的业务关系，提高物流效率，降低成本；最后，通过因特网的开放环境面向多类用户，编制便利的软件实现信息自动化处理，达到船方、货方、代理方、港方以及海关、税务、银行等多方资源共享和高效运作。通过这一平台，港口极大地提高了运作效率和运输管理效率，进一步增强了港口的竞争力。正是通过对数据的合理运用，鹿特丹港始终保持欧洲第一大港的地位。
近年来，国内大数据技术逐步应用到港口业务当中。２０１４年６月１０日，交通运输部发布的《关于推进港口转型升级的指导意见》［６］指出，要促进智慧型港口建设，大力推进物联网、云计算、大数据等新一代信息技术在港口推广应用。支持港口企业加快建设高效、安全、智能的感知网络，积极打造港口数据云服务平台，发展基于大数据的高品质增值信息服务新业态，实现资源集中管理与大集成应用，全面提升港口物流供应链一体化服务能力与水平。
近几年，上海港加大“信息化、精益化、系统化”建
设的力度，推进集团数据中心建设，建立跨平台的大数据云分析平台，强化分析决策功能，实现从传统的数据线下收集线下分析，到数据线上自动即时流通和共享的转变，为领导决策提供准确及时的数据和信息支持；大连港打造大连口岸公共信息平台，以满足口岸监管机构、港航物流企业及货主等多方面的业务需求；福州港构建港口物流信息平台，整合了相关港口物流企业的生产动态信息；武汉新港构建智慧港口“航运特区”，通过构建港口、口岸与用户的数字化平台，实现海量信息的跨部门和跨区域的交换和共享与信息的价值增值。
２０１２年，中国航运数据库平台上线，标志着港航公共数据服务平台的问世，其中港口码头数据库收录了国内外近百个港口生产的各类详细数据以及港口基础信息数据，目前已经达到１９０万条统计数据；同时，上海国际航运研究中心还于２０１４年６月启动了“港航大数据实验室”建设，将针对港航大数据存储、加工、分析、挖掘等关键技术进行研究和开发，尝试建立基于全球船舶监控数据库挖掘港航统计数据来源。
四、大数据在港口应用中面临的问题
１．数据标准
港口每时每刻产生海量的数据，包括与货物有关的港区内流动数据，与船舶有关的靠泊数据，与成本有关的设备使用数据、能耗数据等等。但目前这些港口数据往往标准不一，如船舶离港后生成的数据格式不尽相同的理货数据，它们除了有ＢＡＰＬＩＥ１．２、１．５、２．０版，甚至还有自成体系的“上海港格式”［７］。这些版本格式互不兼容，时常需要人工通过专用软件进行繁琐的转换，造成了信息传递的迟滞与低效。因此建立一个统一的数据格式标准是亟待解决的问题。
２．数据共享
目前，港口仍然存在一些数据孤岛，即使已经实现集中存储的数据也没有真正为企业发挥商业价值，各港口之间信息孤立分散；另外，港口是航运链条上的一个环节，要使其数据发挥重要作用，必须要联合船舶、海关、商检、海事、企业等共同对信息进行分析研究，目
前这些信息平台缺乏信息共享、各自孤立，信息的孤岛问题直接带来了大数据应用的难题。要打通这些信息孤岛，就需要建立一种多方共赢互利的信息共享机制，让信息的分享者可以同时从信息平台获取自己需要的信息，以“需求拉动”来建设信息共享平台。
３．数据挖掘
数据挖掘是整个大数据处理流程的核心，因为大数据的价值产生于分析过程。传统的分析技术如数据挖掘、统计分析等在大数据时代需要做出调整。首先，数据量大就意味着数据噪音的增多，因此在数据分析之前必须进行数据清洗等预处理工作，但清洗如此大量的数据对硬件设备以及算法都是严峻的考验；其次，大数据分析更重视实时性的特点，不仅要保证算法的准确性，更要考虑实时性的要求；再次，对数据挖掘的结果好坏的衡量也是大数据挖掘中面临的一个挑战。
４．数据安全
大数据时代数据的快速变化，也给数据安全带来了新的挑战。首先，由于数据量庞大，存储和复制都要耗费大量硬件资源，出现软硬件故障而导致数据损坏的风险大大增加。其次，大数据包含了更全面的更有价值的数据，对潜在攻击者的吸引力更大，容易受到恶意攻击。此外，港口业务中的大数据涉及到部分个人隐私，如港口作业人员信息、船员信息等，需要有效的机制和措施防止重要信息的泄漏，避免因为隐私泄漏而造成的损失。
五、结语
港口大数据的应用符合时代发展趋势，但是大数据在港口的应用不会一蹴而就，因为港口信息化标准规范体系建设是庞大的系统工程，要循序渐进、逐步完成，需要把握制定各类标准和规范的先后顺序与工作衔接，以保证制定的标准规范有效指导每一阶段的信息化建设。顶层设计的合理性、数据的共享、先进的数据处理技术、数据的安全可控等都是最终实现有效应用的关键。
参考文献：
［１］雷海．乘大数据东风扬追越之帆——
—大数据时代提高航运服务业品质的理念及策略［Ｊ］．水运管理，２０１４，３６（５）：１－３．［２］徐凯，李建丽．物联网技术对港口生产力的影响［Ｊ］．水运管理，２０１１（４）：２８－３０．
［３］ＣｒｉｓｔｉａｎｏＸａｖｉｅｒ，ＦｅｒｎａｎｄｏＭｏｒｅｉｒａ．ＡｇｉｌｅＥＴＬ［Ｊ］．ＳｃｉｅｎｃｅＤｉｒｅｃｔ，ＰｒｏｃｅｄｉａＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ９（２０１３）３８１－３８７．
［４］安相璧，杜艾永，李树珉等．基于Ａｐｒｉｏｒｉ算法的车辆检测相似重复记录消除方法［Ｊ］．天津大学学报，２０１０（７）．
［５］徐凯，胡杰，李建丽．内河船员行政许可类业务的信息化管理［Ｊ］．水运管理，２０１０（６）：２９－３１．
［６］交通运输部．关于推进港口转型升级的指导意见［Ｊ］．综合运输，２０１４（７）：８４－８７．
［７］闫书颖．航运大数据：机遇与建议［Ｊ］．中国远洋航务，２０１４（６）：４８－４９．
责任编辑：尹靖
“三关四港”共促环北部湾经济一体化
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今年1月，湛江海关、南宁海关、海口海关，湛江港（集团）股份有限公司、广西北部湾国际港务集团有限公司、海南港航控股有限公司、国投裕廊洋浦港口有限公司签署合作备忘录，共同促进环北部湾港口竞合发展，力促环北部湾区域经济一体化发展，推进环北部湾地区与21世纪海上丝绸之路沿线国家经贸往来。
备忘录合作事项包括推动三地港口竞合发展，探索区域通关合作新机制，打造对接中南和西南、面向东盟的进出口物流大平台，共同提高服务外贸水平，建立湛江、南宁、海口三地海关及四个港口企业七方联系协调工作机制等6个方面。
根据备忘录，湛江、南宁、海口三地海关将扩大“属地申报、口岸验放”、“属地申报、属地放行”等区域通关模式应用，推进区域执法统一性建设，打造三地港口与海关监管场所、特殊监管区域统一的信息化管理系统。三关还将综合运用区港联动、内外贸同船运输、水运中转、海铁联运等监管新举措，支持三地港口与物流腹地共建“无水港”，减少货物在港滞留时间，进一步延伸港口功能和拓展区域物流。
（冯楠）
大数据时代的三大发展趋势和投资方向
大数据时代的三大发展趋势和投资方向 (2012-03-27 14:01:49) 赵国栋 应约写一篇介绍大数据的文章，发表在某公司的内刊上。阅读对象多为非IT行业的咨询顾问和投资人。因此，必须做到深入浅出，言之有物。IT本身枯燥，大数据这个概念又过于时髦，业界亦是众说纷纭。不用技术词汇说明白这件事情，还是蛮有挑战的，因此写成博文，先请方家、网友们批驳。 1993年《纽约客》刊登了一副漫画：标题是：“互联网上，没有人知道你是一条狗”。据说作者彼得·施泰纳因为此漫画的重印而赚取了超过5万美元。彼时关注互联网社会学的一些专家，甚至担忧“计算机异性扮装”而引发的社会问题。譬如同性恋和恋童癖，可能会借助互联网而大行其道。 20年后互联网发生的巨大的变化，移动互联、社交网络、电子商务大大拓展了互联网的疆界和应用领域。我们在享受便利的同时，也无偿贡献了自己的“行踪”。现在互联网不但知道对面是一只狗，还知道这只狗喜欢什么食物、几点出去遛弯，几点回窝睡觉。我们不得不接受这个现实，每个人在互联网进入到大数据时代，都将是透明性存在。在物理世界中，许多行为是“人似秋鸿有来信，事如春梦了无痕”。但在互联网上却是“处处行迹处处痕”。任何行为，皆有前兆。要买商品，必先浏览，对比，询价；要搞活动，必先征集、讨论、策划；互联网上恰恰保留了大量的前兆性的数据，通过对这些数据的收集和分析，互联网企业具备了预判物理世界中，人类未来行为的能力。收集分析海量的各种类型的数据，并快速获取影响未来的信息的能力，这就是大数据技术的魅力。事实上大数据的来源非常广泛，天上的卫星、地上汽车、埋在土壤里面的各类传感器，无时无刻不在生成大量的数据。这些数据如果综合利用，产生的社会价值和经济价值将是难以估量的。 第一篇报告——《大数据时代即将到来》，之所以用时代这个词作为标题，是因为大数据是历史上首个可以预测人类短期行为的技术。未来的不确定性，是人类产生恐惧的根源之
大数据时代的利与弊
虽然早已听说过舍恩伯格的《大数据时代》，但直到前不久才浏览本书的内容，看完之后还是有点震撼的，主要是大数据对我们日常生活和思维的影响太大了。下面摘取部分原文表述或案例来梳理一下这本书，其中有我本人的部分总结和评述。 有三个案例比较有意思，一是福特的名言，“如果当年去问顾客他们想要什么，他们肯定会告诉我：一匹更快的马。” 乔布斯多年来持续不断地改善Mac笔记本依赖的可能是行业分析，但是他发行的iPod、iPhone和iPad靠的不是数据，而是直觉，第六感。谷歌公司内部的研究表明工作表现与大学毕业时的平均绩点没有关系，但其创始人依然要应聘者提供分数。 前两个例子（福特和苹果）说明大数据有时候是无效的，后面谷歌的例子则说明管理层对数据过度的执着。 大数据对人类生活的破坏莫过于它过于强大的预测功能，如通过一个人过去的表现可以准确预测到他在特定环境下一定会犯罪，那么，社会保障机制就会惩罚一个从来没有犯错的人。如书中所述： “因为预测的结果几乎不可辩驳，人们也就无法为自己开脱。但这种基于预测得出的惩罚不仅违背自由意志的原则，同时也否定了人们会突然改变选择的可能性。” 以上弊多些，下面谈利。
聪明的公司会从人们与信息交互中收集数据废气，以用来改善现有的服务或推出全新的服务。 “拥有知识曾意味着掌握过去，现在则更意味着能够预测未来。”-----这句话很精辟。 “情报分析员结合实地考察报告和过去IED袭击地点、时间和人员伤亡的详细信息，据此预测一天中最安全的运送路线。”类似的，我也听说过美国建立的爆炸物碎片博物馆的事情，基于爆炸物的各种信息追踪恐怖分子武器弹药的生产基地和储存地点。 “为了促进大数据平台的良性竞争，政府必须运用反垄断条例。” 谷歌对量化数据的极致追求可能过头了，因此激起了员工的反抗。（弊）通过大数据预测来判断和惩罚人类的潜在行为是对公平公正和自由意 志的一种亵渎。（弊） 过去是要成为一个优秀的生物学家就需要认识很多生物学家，但现在可能是，要解决一个生物难题或许和天体物理学家或数据视图设计师联系即可。 由于大数据的功劳，微软机器翻译部门的统计学家在茶余饭后的谈资就是每次一有语言学家离开他们的团队，翻译质量就会好一点。 当亚马逊的贝索斯发现算法推荐能促进销量增加的时候，他就不再需要书籍评论员了。
大数据时代下一城一报的发展趋势
大数据时代下一城一报的发展趋势 1、概念界定： 1.1“一城一报” “一城一报”现象最早出现在世界大战至第二次世界大战期间的美国，资本主义经济经济迅猛发展，报纸发行量亦不断持续上升。但在激烈的竞争下，报业发展下却出现了极度垄断的态势。日报的总数不断减少，为数众多的日报经过激烈的竞争兼并之后，以至于出现了许多城市只有一家日报，或有几家报纸但却同属一个老板。据悉，美国98%的城市只有一家报纸，“一城一报”现象也是报业经过多年自由竞争的结果。其实早在2008年，中国本土传统媒体行业也有类似的合并尝试。 以互联网为代表的新媒体技术的冲击加大，再加上全球性的金融危机以及中国传媒业的体制困境等多重压力，中国传媒界开始了新一轮的重组，各家报业集团纷纷进行“报网融合”，出版集团则纷纷股改上市，个别传媒集团甚至兼并报纸和进军影视。但是，这一轮传媒集团重组的声势和效果并不明显。直到2013 年前后，随着新一轮文化体制改革的深化，包括非时政类报刊转企改制等一系列举措出台，新闻出版总署与广电总局合并，传媒产业新的合并重组拉开了帷幕。上海两大报业集团合并重组，可谓引领风气之先。新媒体乃至“自媒体”的崛起彻底改变了受众接受信息的途径与习惯，导致传统媒体受众大量流失。上海报业集团的成立带着浓厚的新媒体意味，不再类似以往的重组兼并，仅
仅局限在几家报纸媒体的融合或是仅停留在组织、经营的合并层面。此举也意味着中国报业真正迎来转型的拐点。 1.2大数据时代： 大数据，顾名思义即数据规模庞大之意，至少需要满足规模性(volume)、多样性(variety)和高速性(velocity)三个特点。大数据时代，通信技术的发展造就了信息传播的数字化、社会化和移动化，因此产生了巨大的数据量，新浪微博每日发博量超过一亿条，百度则每日处理数十亿次搜索指令，淘宝网站交易次数超过千万，联通每日用户的上网记录信息流量高到为计算机信息技术用于计量存储容量和传输容量的一种计而太字节甚至拍字节将 成为大数据时代数据处理的基本单位。 如果数据能够提炼出规律，它就是知识；如果数据能够借助于各种各样的工具在分析的基础之上为我们提供正确的决策，它就是资源。”可见，身处大数据时代，突发事件舆论引导不应止于发布信息、引导舆论，还应重视对信息进行挖掘、处理、管理、运用，“基于特定社会需求，在特定的社会理论指导下，收集、整理和分析数据足迹以便进行社会解释、监控、预测与规划的过程因此，面对规模化、多样性、高速化的数据，思维转变是第一步。 “一种信息传播的新方式随之带来的社会变迁，绝不止于它所传递的内容，其更大意义在于它本身定义了某种信息的象征方式、传播速度、信息的来源、传播的数量以及信息存在的语境”
智慧港口方案
一、行业概述 随着经济全球化和区域经济合作的快速发展，港口的作用已逐步转变为大型运输枢纽和物流中心，港口在资源配置和物资流通中发挥着越来越重要的作用，港口的生产调度和运行管理对信息化依赖度越来越高，信息化已逐步成为港务集团的核心竞争力之一，信息化对港口运行效率，经济效益及港口流通能力的提升起到至关重要的作用。 当前，港口信息化建设主要以码头公司为单位，整体上看，其应用、数据、承载网络、信息化管理等相对独立，缺乏整体性、系统性，各信息化功能模块之间彼此关联少，信息系统稳定可靠性需要进一步提升、管理维护以及信息互通共享性不足等。以上问题制约港务集团信息化发展，而港口的业务系统（如：EDI、ERP、物流、调度等）、办公系统以及港口安防等要求IP承载网络能够提供高可靠、安全、高效、易管理的服务，因此，港口的信息化建设需要解决上述面临的问题。 二、H3C智慧港口解决方案 随着物联网、云计算、大数据等技术的进一步成熟和应用，未来的港口将是"智慧"的港口，港口传统的IT架构及运维管理模式将发生变革，港口IT基础设施将会基于资源化的云计算数据中心、虚拟化园区网、物联网来实现，并且会大量采用虚拟化、IPv6、WLAN、融合安全等技术。这种新的模式和架构，带来的将是效率和满意度的大幅提升，港口物物之间的互联，工作人员或客户可以随时查看港口集装箱、机械设备、车辆等状态、位置等等，您也可以在几天甚至几个小时内获得您所需要的IT软硬件资源并快速部署您所需要的业务，我们认为，港口信息建设需要"创新IT 赋能变革"。在这场变革中，H3C将为港口行业信息化提供成熟稳定的产品和解决方案，包括： 港务集团云计算数据中心：通过港务集团云计算数据中心建设，为港务集团及各码头分公司提供灵活、弹性、按需分配的IT服务，为港口物联网应用提供计算支撑平台，各种IT需求将在云计算模式下得到快速的响应和满足，进而大幅提升港口运行效率。H3C 港务集团云计算解决方案针对港口EDI、ERP、物流、调度等业务可以实现动态资源扩展（DRX），解决业务高峰时段底层硬件资源的动态调度，从而确保业务突发情况下系统稳定可靠提供服务；H3C分布式零存储技术可以灵活的扩展系统存储资源，并整合服务器硬盘空间，让您轻松获得高性价比的PB级存储空间，为港口大数据分析应用提供海量存储空间。 港务集团虚拟园区网：通过先进的网络虚拟化技术，实现港务集团园区网端到端虚拟化， H3C MDC、IRF2、IRF3技术可以整合港务集团园区网网络资源，实现网络资源的再分配，可以实现在一套高性能高可靠物理网络上得到N部分虚拟网络资源分配给不同的码头分公司使用，既能节省投资，又能简化管理！虚拟的网络资源能够灵活控制，相互间可实现安全隔离或可控互访，满足港口业务规划；此外，H3C港务集团虚拟园区网无缝支持IPv6，为港口物联网应用提供基础支撑。 港口码头室外无线网络：专业级的室外无线解决方案，具备IP66等级，能够稳定工作于-40~65℃环境，适用于港口室外复杂环境，为港口堆场、码头室外作业区手持终端、车载终端、RFID 读写器、无线监控、无线语音等提供无线WIFI接入。 3. H3C解决方案价值 完整、开放、标准的港务集团云计算解决方案交付，实现港务集团云计算、网络深度融合，通过自动化、智能化、全融合的方式，为港务集团构建简单、易用、动态、弹性的新IT基础架构，助力港口更加智慧化。 三、成功案例 目前，H3C已规模服务于上海港、大连港、天津港、秦皇岛港、曹妃甸港、北部湾等全国20余个大型港口，为港口生产调度、NOS、ERP、EDI、港口安防等系统提供高品质的承载网
我们的大数据时代题目及答案(2016全文本)
1、当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（C ）。（单选题，本题2分） A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（C）。（单选题，本题2分） A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。（单选题，本题2分） A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度 5、数据清洗的方法不包括（ D）。（单选题，本题2分） A：缺失值处理 B：噪声数据清除 C：一致性检查 D：重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。（单选题，本题2分） A：统计报表 B：网络爬虫 C：API接口 D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（A）。（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集 B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新8、智慧城市的构建，不包含（ C）。（单选题，本题2分） A：数字城市 B：物联网 C：联网监控 D：云计算 9、大数据的最显著特征是（A）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（B ）。（单选题，本题2分） A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）。（单选题，本题2分） A：互联网 B：物联网 C：综合国力 D：自然资源 13、在数据生命周期管理实践中，（ B）是执行方法。（单选题，本题2分） A：数据存储和备份规范 B：数据管理和维护 C：数据价值发觉和利用 D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（C）。（单选题，本题2分） A：网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C：数字轨迹用完即自动删除 D：用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（ C）。（单选题，本题2分） A：1KB＜1MB＜1GB B：基本单位是字节（Byte） C：一个汉字需要一个字节的存储空间 D：一个字节能够容纳一个英文字符， 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。（单选题，本题2分） A：不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B：要求同类数据的内容相似度尽可能小 C：要求不同类数据的内容相似度尽可能小 D：与分类挖掘技术相似的是，都是要对数据进行分类处理
大数据时代演讲稿
大家早上好 上周，财经郎眼的主题是大数据来了，我感觉这期节目很不错，所以我把大数据时代作为我今天的演讲主题。现在，我跟大家分享一个新的名次，大数据时代。我相信大家对大数据这个名次并不陌生，我们在生活中经常听到人们讨论大数据，但什么是大数据，它会对我们的生活有什么影响呢？ 在历史上，有过五个对人们生活产生了重要影响的信息革命。第一次信息革命是语言的产生，第二次信息革命是文字的产生，第三次信息革命是纸张的发明，第四次信息革命是印刷术的发明。那第五次信息革命，也是离我们最近的一次信息革命，就是互联网时代的到来。这5次信息革命，一次比一次的影响更大。互联网冲刷着一切，改变了一切。现在，互联网+信息，产生了一个现在很热的一个词，大数据。最近，贵州成立了中国首个大数据交易所，首批数据交易，卖方为腾讯计算机系统有限公司，买方为京东云平台。当大数据与经济相联系，便预示着一次新的信息革命，大数据时代。你可以想像一下它会对我们生活产生什么样的影响了。 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”今天，人们每天都会产生大量的数据，举个例子，百度导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这些数据打印出来需要5000亿张A4纸。现在，这些数据可以交易了。那企业买这些数据有什么用呢？ 在大数据时代，企业有所有的信息，通过分析，企业知道顾客需要什么，因为企业有这些顾客需求的信息，因此企业不仅可以更好的满足他们的需求，同时还可
《大数据时代》给予我的启示--胡昌华
《大数据时代》给予我的启示 信息是人类社会记录、存储、传播交流的一切内容，包括文字、声音、图片、影像等。最近一个多世纪以来，伴随几次技术革命，随着计算机的发明，信息是以数据的形式存在电子元件中，呈现出爆炸式的增长。人类现在一天产生传递的信息，要超过人类几百年甚至上千年积累存贮的信息。从马克思“量变引起质变”的哲学原理来看，大数据时代就是信息积累从量变到质变的必然结果。这将是一个新的时代，海量数据的处理、利用，将改变人们的思维方式、工作方法和生活状态。我们是被动地去观望接受它的影响呢，还是主动的学习改变从而引领这种趋势呢？ 在时代变革面前，黄袍山公司选择了主动，去引领时代发展趋势。面对不确定性，变革的先行者意味着更多的风险、甚至要付出代价，但被动去接受，只会丧失大好良机，终将被时代所淘汰。世上没有坐享其成的好事，机会是留给敢于尝试的人。 数字化营销、会员营销、惠万家计划、物联网建设等一系列理念的提出和实践，充分体现了黄袍山公司领导站在时代发展的前沿，高瞻远瞩、先试先行、英明决策的战略眼光，引领时代发展的远大抱负，造福人类健康的博大胸怀。虽然黄袍山公司处在偏远的山区县城，但这并不妨碍其成为一个伟大的企业，就像韶山冲走出的毛出席，带领在边穷山区奋斗的共产党人最终夺得了天下一样。企业的比拼最终是企业家胆略和胸怀的比拼，无疑在这一点上，黄袍山公司不输给别的企业。 竞争的市场是一场不见硝烟的战场，在食用油市场上尤为剧烈。全国有近1500家茶油生产企业，各以其自有的资源禀赋分得食用油市场的一杯羹，同质产品的竞争激烈程度可见一斑。同类产品中，橄榄油在高端油品市场上摇摇领先，占据着绝大部分市场份额；新的健康油品又在不断涌现，米糠油、亚麻籽油、核桃油、苏子油等等又在不断的觊觎蚕食着这个市场。合作客户是有限的，消费者也是有限的，在供大于求的市场格局中，主动权掌握在消费者手中，有很多产品可供选择。 传统的市场营销是一种交易营销，重视的是产品、价格、渠道和促销。传统的营销模式中，制造商生产出的产品往往通过制造商—批发商—零售商—消费者的营销渠道对外销售产品，产品一般需要经历好几个环节才能到达消费者手中，这样臃长的供应链不仅降低了产品的时效性，而且增加了产品的成本。 现代网络营销是指发现、满足或创造顾客需求，利用互联网所进行的市场开拓、产品创新、定价促销、宣传推广等活动总称，强调是消费者的欲望和需求、成本、便利和沟通，重
大数据时代的大数据管理研究报告
大数据时代的大数据管理研究 摘要：进入21世纪，信息技术成为这个时代发展的主流，大数据时代也正是信息技术下的产物，对我国各个行业的发展都起到了重要作用。但是，在大数据时代不断发展的过程中，大数据管理成为急需要解决的问题。文章就从大数据时代的发展形式出发，对大数据的管理形式，进行了简要的分析和阐述，并提出了一些建议，希望对大数据时代的发展有所帮助。 关键词：大数据时代；大数据管理；策略 信息技术作为时代不断发展的象征，不管是在我国行业的发展中，还是在人们的日常生活，都起到了重要作用。同时，在信息技术不断发展的过程中，大数据时代的应用范围也在不断的扩大，其来源渠道也非常多，数量也在不断增加。在这种情况下，大数据时代的大数据管理就显的尤为重要。由于大数据的数量不断增加，现有的管理形式已经无法满足大数据时代的发展，并且在利用计算机对大数据进行全面分析和处理的过程中，也受到了严重的影响，因此，要想有效的对大数据进行充分利用，就要对大数据管理形式给予高度重视，采取有效的措施，不断加强大数据的管理形式，最终实现有效、便捷、安全等管理性能，这也为对我国信息技术
提供了重要的发展方向。 1 大数据时代的大数据管理发展历程 近几年，在大数据管理不断发展的过程中，也取得了一定的成绩。但是，大数据管理也经历了一个漫长的过程，主要经历的人工、文件、数据库等管理阶段。同时，随着大数据时代的大数据不断增加，所管理的范围和环境也在不断的变化。并且，在大数据管理不断发展的过程中，一些管理问题逐渐的暴露出来，为大数据管理的发展带来了新的挑战和机遇，下面就大数据管理的发展历程，管理中存在的不足进行简要的分析和阐述。 1.1 大数据时代的大数据人工管理形式 在20世纪50年代，计算机技术的形成主要是针对科学计算等形式。同时，根据当时的发展技术来说，并没有磁盘、U盘等一些先进设备，将其计算的结果进行去全面的保存和整理，仅仅只是依靠纸带、卡片等形式，对大数据的进行有效的记录。大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不仅仅对大数据的记录存在着一定程度上的误差，并且在保存的过程中，也会经常发生丢失的现象，对大数据时代的大数据管理形式的发展，是没有任何的帮助。但是，依照当时的技术水平来看，也只能的依靠人工管理的形式了。 1.2 大数据时代的大数据的文件管理形式 在大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不断发展
大数据时代演讲稿
大家早上好上周，财经郎眼的主题是大数据来了，我感觉这期节目很不错，所以我把大数据时代作为我今天的演讲主题。现在，我跟大家分享一个新的名次，大数据时代。 我相信大家对大数据这个名次并不陌生，我们在生活中经常听到人们讨论大数据，但什么是大数据，它会对我们的生活有什么影响呢？ 在历史上，有过五个对人们生活产生了重要影响的信息革命。第一次信息革命是语言的产生，第二次信息革命是文字的产生，第三次信息革命是纸张的发明，第四次信息革命是印刷术的发明。那第五次信息革命，也是离我们最近的一次信息革命，就是互联网时代的到来。这5次信息革命，一次比一次的影响更大。互联网冲刷着一切，改变了一切。现在，互联网+信息，产生了一个现在很热的一个词，大数据。最近，贵州成立了中国首个大数据交易所，首批数据交易，卖方为腾讯计算机系统有限公司，买方为京东云平台。当大数据与经济相联系，便预示着一次新的信息革命，大数据时代。你可以想像一下它会对我们生活产生什么样的影响了。 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”今天，人们每天都会产生大量的数据，举个例子，百度导航每天需要提供的数据超过（1PB=1024TB），这些数据打印出来需要5000亿张A4纸。现在，这些数据可以交易了。那企业买这些数据有什么用呢？
在大数据时代，企业有所有的信息，通过分析，企业知道顾客需要什么，因为企业有这些顾客需求的信息，因此企业不仅可以更好的满足他们的需求，同时还可以知道他们这个产品需要什么，同时企业可以生产产品并卖出。因此，企业在满足消费者需求的同时也降低了成本，企业不再为库存担忧，生产效率也大大提高了。举个例子，沃尔玛被称为最了解顾客购物习惯的零售商，沃尔玛曾经创造了“啤酒与尿布”的经典商业案例;在一定程度上，沃尔玛使用的大数据模式，已经从满足消费需求发展到创造消费需求。 再举一个例子。美国的塔吉特百货公司根据一个女孩在塔吉特连锁店中的购物记录，推断出这一女孩怀孕，然后开始通过短信的形式向女孩推荐一系列孕妇产品。这一作法让女孩的家长勃然大怒，事实真相却是女孩确实隐瞒了怀孕消息。为什么塔吉特知道女孩怀孕了？塔吉特认识这个女孩吗？当然不是。通过大数据分析，塔吉特百货将看似杂乱无章的购买清单，对比发现其中的规律和不符合常规的数据，实现精准营销。
读大数据时代有感
数据的故事 ——读《大数据时代》有感信息时代的到来，我们感受到的是技术变化日新月异，随之而来的是生活方式的转变……我们这样评论着的信息时代已经变为曾经。如今，大数据时代成为炙手可热的话题。笔者在这说明信息和数据，只是试图首先说明信息、数据的关系和不同，也试图说明，为什么信息时代转变为了大数据时代？大数据时代带给了我们什么？ 信息和数据的定义。维基百科解释：信息，又称资讯，是一个高度概括抽象概念，是一个发展中的动态范畴，是进行互相交换的内容和名称，信息的界定没有统一的定义，但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。数据：或称资料，指描述的记录，是可定义为的，它涉及到事物的。它是关于事件之一组且客观的描述，是构成和的原始材料。数据可分为和两大类。数据指计算机加工的“原料”，如图形、声音、文字、数、字符和符号等。从定义看来，数据是原始的处女地，需要耕耘。信息则是已经处理过的可以传播的资讯。信息时代依赖于数据的爆发，只是当数据爆发到无法驾驭的状态，大数据时代应运而生。这是否是《大数据时代》一书所未曾阐述的背景材料？ 在《大数据时代》一书中，大数据时代与小数据时代的区别：1、思维惯例。大数据时代区别与转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。作者语言绝对，却反思其本质区别。数据的更多、更杂，导致应用主意只能尽量观察，而不是倾其所有进行推理？这也是明智之举2、使用用途。小数据停留在说明过去，大数据用驱动过去来预测未来。笔者认为数据的用途意在何为，与数据本身无关，而与数据的解读者有关，而相关关系更有利于预测未来。3、结构。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进，理论来创立处理非结构化数据的方法，处理结果与未来进行验证。4、分析基础。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。笔者认为，小数据时代也即是信息时代，是大数据时代的前提，大数据时代是升华和进化，本质是相辅相成，而并非相离互斥。 数据未来的故事。数据的发展，给我们带来什么预期和启示？银行业天然有
大数据时代数据领域未来发展的三大趋势
大数据时代数据领域未来发展的三大趋势 市场的变幻无常和商业全球互联的趋势使得直觉决策不再有效。今天，企业业务决策涉及的数据和参数越来越复杂，企业决策者们都希望身边能有一个数据分析专家可以求助，数据蕴含着对企业有价值的信息，所以数据已经是企业的重要资产，驾驭大数据的能力成为企业的核心能力。这种能力将帮助企业寻找最优的模式支持商业决策，并确保做出接近于最优的商业决策。那么针对信息数据自身未来的发展趋势将成为首要关注点，今天就让我们一起来探究信息数据的三大发展趋势。 大数据时代飘然而至 何为大数据，对于这个新名词相信还是有不少人会对它感到陌生。其实“大 数据”这个术语的使用不太恰当，因为它暗示着预先存在的数据比较小（其实不然）或者我们面临的唯一的挑战只是它的大小（大小是挑战之一，但还有其他许多挑战）。简言之，“大数据”指无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。为了让大家更形象的理解这个新名词，我就拿一根金条的诞生过程给大家做个比喻。如今对金矿的挖掘可使用需要巨额资本的设备来执行，用于处理数百万吨无用的泥土。如果要肉眼可看到金矿，通常需要30 mg/kg (30 ppm) 的矿石品味，也就是说，现在金矿中的大部分黄金是肉眼看不到的。尽管所有黄金（高价值数据）都在整堆泥土（低价值数据）中，但通过使用正确的设备，您可以经济地处理大量泥土并保留您找到的金箔。然后将金箔集中在一起制成金条，存储并记录在安全、受到严密监视、可靠且值得信赖的地方。这就是大数据的真正含义！ 如今，许多企业日渐面临着越来越多的大数据挑战。它们能够访问丰富的 信息，但不知道如何从中获得价值，因为这些信息以最原始的形式或半结构化或非结构化格式存在，这导致他们甚至不知道这些信息是否值得保留以及如何保留。信息的搜集和存储是对信息分析的前提，云计算技术是目前信息搜集存储的首选，云计算和大数据就是相辅相成的关系，未来数据就是企业重要的资产，云计算为数据资产提供存储、访问和计算，盘活资产，使其为企业管理、企业决策、个人生活服务等选择提供依据，这是大数据核心价值，也是云计算的最终目的。 数据领域的三大发展趋势 大数据时代的来临是科技世界里的每个人决定站在哪一队的一个机会，因为这个时代将为科技公司和个人带来自互联网诞生以来最大的机会。让我们回头看看本世纪以来，科技世界发生了哪些变化：
智慧港航信息化管理平台建设方案 智慧港口信息化平台建设方案
智慧港航信息化建设方案 智慧港口信息化管理平台 解 决 方 案
目录 1.总体方案设计 (1) 1.1设计目标 (1) 1.2设计思路 (3) 1.3设计原则 (3) 1.4平台整体架构 (6) 2.各业务子系统设计 (8) 2.1一张图（即GIS地理信息服务平台） (8) 2.1.1概述 (8) 2.1.1.1一张图建设需求 (8) 2.1.1.2建设目标 (13) 2.1.2系统设计原则 (14) 2.1.2.1科学性原则 (14) 2.1.2.2可靠性原则 (15) 2.1.2.3合理性原则 (15) 2.1.2.4可扩展性原则 (16) 2.1.2.5易用性原则 (16) 2.1.2.6安全性原则 (16) 2.1.2.7功能性原则 (17) 2.1.3建设方案 (17) 2.1.3.1建设思路 (17) 2.1.3.2技术路线 (17) 2.1.3.3总体结构设计 (18) 2.1.3.4数据结构设计 (20) 2.1.3.5电子地图设计 (25) 2.1.3.6系统解决方案设计 (30) 2.1.4功能设计 (33) 2.1.4.1空间数据采集、转换、入库 (33)
2.1.4.2属性数据与空间数据的关联 (36) 2.1.4.3基础功能 (37) 2.1.4.4基础数据图层展示 (49) 2.1.4.5业务数据图层展示 (56) 2.1.4.6动态感知数据图层展示 (66) 2.1.4.7统计数据图层展示 (68) 2.1.4.8系统管理模块 (68) 2.2现场执法监管系统 (71) 2.2.1概述 (71) 2.2.2系统设计原则 (72) 2.2.2.1科学性原则 (72) 2.2.2.2可靠性原则 (73) 2.2.2.3合理性原则 (73) 2.2.2.4可扩展性原则 (74) 2.2.2.5易用性原则 (74) 2.2.2.6安全性原则 (75) 2.2.2.7功能性原则 (76) 2.2.3建设方案 (76) 2.2.4功能设计 (77) 2.2.4.1执法人员管理 (77) 2.2.4.2执法基地管理 (79) 2.2.4.3锚地监控管理 (80) 2.2.4.4码头监控管理 (81) 2.2.4.5预警通告 (82) 2.2.4.6行政执法管理 (82) 2.2.4.7法规管理 (84) 2.2.4.8统计分析 (84) 2.2.4.9移动式现场执法监管系统 (85) 2.3运行监测和辅助决策系统 (88) 2.3.1概述 (88)
关于大数据时代读后感
关于大数据时代读后感 一场生活、工作与思维的大变革今天，一种可能的方式，亦是本书采取的方式。下面是的关于大数据时代读后感，欢迎大家阅读！ 对于畅销书刊、热点话题、时尚科技，始终不太感兴趣。书刊，喜欢有一定年份的；话题，钟情于务虚的观点；新奇的产品于我无缘，习惯使用成熟的科技产品。既不清高，也非冷漠，就是要与现实保持一定的距离，给自己留一点思考的空间。这一习惯最近破了例。由于工作的原因，耳濡目染，“大数据”这个新兴概念开始频繁步入我的视野。按捺不住内心的好奇，网购《大数据时代》，手不释卷，三天读完，颇有收获。此书有如下特点。 首先，作者站在理论的制高点上，条理清楚地阐述了大数据对人类的工作、生活、思维带来的革新，大数据时代的三种典型的商业模式，以及大数据时代对于个人隐私保护、公共安全提出的挑战。其次，文中的事例贴近现实生活，贴近时代，令读者既印象深刻，又感同身受。此外，作者没有使用大量的专业术语，没有假装一副专业的面孔。纵观全书，遣词造句，均通俗易懂。 作者认为大数据时代具有三个显著特点。一、人们研究与分析某个现象时，将使用全部数据而非抽样数据；二、在大
数据时代，不能一味地追求数据的精确性，而要适应数据的多样性、丰富性、甚至要接受错误的数据。三、了解数据之间的相关性，胜于对因果关系的探索。“是什么”比“为什么”重要。 作者指出，随着技术的发展，数据的存储与处理成本显著降低，人们现在有能力从支离破碎的、看似毫不相干的数据矿渣中抽炼出真知烁见。在大数据时代，三类公司将成为时代的宠儿。一是拥有大数据的公司与组织。如政府、银行、电信公司、全球性互联网公司。二是拥有数据分析与处理技术的专业公司，如亚马逊、谷歌。三是拥有创新思维的公司，他们可能既不掌握大数据，也没有专业技术，但却擅长使用大数据，从大数据中找到自己的理想天地。 面对即将来临的大数据时代，个人将如何应对自如？这是个严肃的问题。 “除了上帝，任何人都必须用数据来说话。”——这是《大数据》中出现的让人印象深刻的一句话，也是全书力图传递的信息。在数字信息时代，数据和空气一样遍布生活，对于有些人来说，数据无意义，而对于有些人来说，数据，即真相。 美国是《大数据》的主角，全书通过讲述美国半个多世纪信息开放、技术创新的历史，以别开生面的经典案例——设
大数据时代
邬贺铨：大数据时代的发展趋势 2013-07-24 13:49:31 来源：CIO时代网 摘要：中国工程院副院长、院士、国家信息化专家咨询委员会委员邬贺铨先生首先以“大数据时代的发展趋势”为主题发表了精彩的演讲。 关键词：大数据信息化CIO 以“从大数据中挖掘大价值”为主题的“第二届中国大数据应用论坛”于2013年7月21日在北京大学英杰交流中心阳光大厅隆重举办。本次活动由北京大学信息化与信息管理研究中心和北京大学CIO班教务办公室主办，北达软协办，CIO时代网承办。各企事业单位信息化负责人、北大CIO班学员及有关媒体代表200多人荟萃于此，对大数据的众多议题进行了热烈讨论。 中国工程院副院长、院士、国家信息化专家咨询委员会委员邬贺铨先生首先以“大数据时代的发展趋势”为主题发表了精彩的演讲。邬院士的精彩观点包括：大数据必然催生大带宽；云计算将改变互联网流量和流向，大数据将驱动大量部署的对等连接，网络节点位置从信源中心向能源中心扩展；大数据呼唤智能化的处理和分析。以下为演讲实录： 中国工程院副院长、院士、国家信息化专家咨询委员会委员邬贺铨尊敬的北大的各位老师、各位专家、各位CIO，很高兴来参加这次论坛。最近这几天好像有点“CIO热”，上个礼拜Gartner在北京有CIO论坛，明天在上海也有CIO论坛，大数据论坛也是到处在开。今天的标题是“大数据应用”，我知道今天后面的几位报告人会讲到大数据在教育、医疗、商业等等方面的应用，所以我这里就只讲一下大数据时代的ICT 趋势，会讲到四个方面的问题：大数据浪潮的到来、大带宽发展的趋势、大网络布局的演变、大数据挖掘的挑战。
第一，大数据浪潮的到来。绿色图表示每个网民人均每个月下载流量，1998年每个网民一个月只需要一兆流量，2003年就需要一百兆，2008年就是1G，到2014年每个月要10个G的下载量。右边的图是讲全世界互联网流量累计达到1EB所需要的时间，2001年需要一年，2004年需要一个月，而今年只需要一天。2012年去年全世界互联网一天的信息量大概是1EB，可以刻满1.68亿张DVD，。现在全世界新产生的数据量每年增加40%，每两年数据翻一番。2012年、2013年产生数据量总和是人类有历史以来到2011年产生数据量的总和，两年的数据量等于一万年的总和，这个数据规模为1.8ZB，假如把这个数据装在32G的IPad上，要装575亿个，把这些iPad摞起来，可以摞起两座中国的长城。2020年全球数据将达到40ZB，如果将数据装在光盘上，这些光盘总重量等于424艘尼米兹号航母。所以说，大数据时代到来了。 大数据有网络数据、企事业单位数据、政府数据，网络数据自媒体数据（比如社交网络、博客、微博等），有日志数据（比如搜索引擎，大家上网等等都会留下很多足迹），还有富媒体数据（视频、音频等等），每天的数据量很大。比如淘宝每天数据量就超过50个TB；新浪微博晚上高峰的时候一秒钟就要接收100万以上的响应请求；百度每天大概处理60亿次搜索请求，几十PB；中国联通每天记录用户上网条数，一秒钟记录83万条，一个月大概是300TB；国家电网信息中心目前累计收集了2PB的数据；北京公交一卡通，每天用公交一卡通的旅客有4000万刷卡记录，而北京地铁每天乘客1000万，把这些数据每天收集起来分析数据可以用于改善北京的交通状况，优化北京的公交线路。 最大的流量是视频。美国TouTube网站一分钟有72小时的视频上载，到2016年互联网上的忙时流量是720Tbps，相当于全世界有6亿人同时看不一样的高清电影。到2016年每3分钟互联网传送360万小时视频，相当于全球已经生产的全部电影。这个电影用什么量衡量呢？如果一个人要看3分钟所传送的电影，需要34年不吃饭、不睡觉才能看完。最近两个月在TouTube上载的视频量是美国三大电视台--ABC、NBC、CBS自1948年以来 24/7/365连续播出的内容，可以看到视频流量非常大。 大数据无所不在。图中是美国的一家医院（UPMC），一年能收500TB数据；伦敦有200个交通摄像头，每天是8TB数据；伦敦才200个，北京有八十万个摄像头，数据量要比伦敦大得多了。还有其他方面的数据量，大数据无所不在。就监控而言，很多城市的摄像头多达几十万个，一个月的数据就达到数十个PB。北京公安局规定，所有超市，只要有开放食品架的，全都要装高清摄像头，能清晰的拍摄到走在架前人的脸部，以防投毒，防用针管装艾滋病毒、传染病毒打到液体里等，那么产生的数据就更大了。飞机的汽轮机产生的数据是Twitter的七倍，例如波音787，它每一个飞行来回可产生TB级的数据，美国每个月收
2019年中国大数据时代发展调查报告
2019年中国大数据时代发展调查报告 大数据产业有望成为拉动经济发展的“新风口”。工信部信息化和软件服务业司司长陈伟近日在媒体通气会上表示，目前包括北京、上海、贵州等先行先试的地方大数据产业和应用发展已初见成效。 工信部将出台促进大数据产业发展的推进计划，促进规划、标准、技术、产业、安全、应用协同发展。其中，在标准化方面，正在研制的10项国家标准中，8项已完成草案。下一步将重点开展数据格式接口、开放共享等标准体系建设。 “近日国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，为我国大数据发展进行了顶层设计和统筹部署。工信部主要负责大数据产业发展以及应用示范相关工作。目前我们已支持和指导北京、上海、贵州、广州、陕西等地大数据产业和应用发展。”陈伟表示。他透露这些地方先行先试，主动探索，已初见成效。 数据显示，XX年我国软件和信息技术服务业实现软件业务收入3.7万亿元，同比增长超过20%。其中，贵州省电子信息产业规模总量1437亿元，比上年增长60.6%。 而中国信息通信研究院不久前发布的《XX年中国大数据发展调查报告》预测，XX年中国大数据市场规模将达到115.9亿元，增速达38%。未来随着应用效果的逐步显现，一些成功案例将产生示范效应，预计XX年至2018年中国大数据市场规模还将维持40%左右的高速增长。 不过，由于大数据产业和应用发展迅猛，亟需通过标准化的途径整合资源，固化现有成果，促进各方达成共识，形成统一的数据格式、接口、安全、开放等各类规范，为我国数据开放共享提供基础，为数据安全应用提供保障，促进数据交易等新兴服务模式规范发展。 围绕大数据标准化，下一步将重点开展以下工作：
智慧港口信息化管理平台建设方案
智慧港口信息化管理平台 解 决 方 案
目录 1.总体方案设计 (1) 1.1设计目标 (1) 1.2设计思路 (3) 1.3设计原则 (3) 1.4平台整体架构 (6) 2.各业务子系统设计 (8) 2.1一张图（即GIS地理信息服务平台） (8) 2.1.1概述 (8) 2.1.1.1一张图建设需求 (8) 2.1.1.2建设目标 (12) 2.1.2系统设计原则 (13) 2.1.2.1科学性原则 (13) 2.1.2.2可靠性原则 (13) 2.1.2.3合理性原则 (14) 2.1.2.4可扩展性原则 (14) 2.1.2.5易用性原则 (14) 2.1.2.6安全性原则 (14) 2.1.2.7功能性原则 (15) 2.1.3建设方案 (15) 2.1.3.1建设思路 (15) 2.1.3.2技术路线 (16) 2.1.3.3总体结构设计 (16) 2.1.3.4数据结构设计 (18) 2.1.3.5电子地图设计 (23) 2.1.3.6系统解决方案设计 (27) 2.1.4功能设计 (30) 2.1.4.1空间数据采集、转换、入库 (30)
2.1.4.2属性数据与空间数据的关联 (33) 2.1.4.3基础功能 (34) 2.1.4.4基础数据图层展示 (45) 2.1.4.5业务数据图层展示 (52) 2.1.4.6动态感知数据图层展示 (61) 2.1.4.7统计数据图层展示 (63) 2.1.4.8系统管理模块 (63) 2.2现场执法监管系统 (66) 2.2.1概述 (66) 2.2.2系统设计原则 (67) 2.2.2.1科学性原则 (67) 2.2.2.2可靠性原则 (68) 2.2.2.3合理性原则 (69) 2.2.2.4可扩展性原则 (69) 2.2.2.5易用性原则 (69) 2.2.2.6安全性原则 (70) 2.2.2.7功能性原则 (71) 2.2.3建设方案 (71) 2.2.4功能设计 (72) 2.2.4.1执法人员管理 (72) 2.2.4.2执法基地管理 (74) 2.2.4.3锚地监控管理 (75) 2.2.4.4码头监控管理 (76) 2.2.4.5预警通告 (76) 2.2.4.6行政执法管理 (77) 2.2.4.7法规管理 (79) 2.2.4.8统计分析 (79) 2.2.4.9移动式现场执法监管系统 (80) 2.3运行监测和辅助决策系统 (83) 2.3.1概述 (83)
大数据时代读后感
《大数据时代》读后感 看完“《大数据时代》——生活、工作与思维的大变革”，颇为感慨，这世界变化真的快！农业化、工业化、信息化时代的相继经历，使得世界天翻地覆。 我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系。这个命题是我读这本书最大的感触。个人认为也是这本书最核心的思想。首先，书提出一个颠覆我以前认知的命题--“并非原子而是信息才是一切的本源”，将世界看做信息，看做可以理解的数据的海洋，为我们提供了一个从未有过的审视下的视角。它是一种可以渗透到所有生活领域的世界观。这个命题是在书的最后一部分中的某一段中描写的。我之所以把它放在最前面来讲，因为我觉得，这是谈数据化世界的前提，自然也是谈论大数据的前提。书的中间部分有一节讲到数据化和数字化的区别。经过我自己脑子的整理，把数据化世界这个命题列为大数据思维的第二步。写到这里，我不由得反省下，我是不是有领悟到书的精髓所在，就是第一句话。书中另一个吸引我的地方就是，有很多观点的论述，会从哲学的高度论述。虽然，自己肚子没多少墨水，但是读这些描述的时候，就会发现自己会更好的理解作者提出的命题。比如书中有一段文字 当我们说人类是通过因果关系了解世界时，我们指的是我们再理解和解释世界各种现象时使用的两种基本方法：一种是通过快速、虚幻的因果关系，还有一种就是通过缓慢、有条不紊的因果关系。大数据会改变这两种基本方法在我们认识世界时所扮演的角色。 在附上一些事例的时候，用作者提供的“本质”去看待时，很容易理解，确实是这么回事。好了，那么大数据到底改变了我们什么呢，作者给出3点， 大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这些转变讲改变我们理解和组建社会的方法。 第一个转变就是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样（样本=总体） 第二个转变就是，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度 第三个转变因前两个转变而促成，即我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系。大数据告诉我们“是什么”而不是“为什么”。在大数据时代，我们不必知道现象背后的原因，我们只要让数据自己发声。 正如大家所知道的那样，人类的大脑具备这样的功能，它会把新输入的刺激或信息与“过去的经验或积累的部分知识”相对照，然后进行调整并接受下来。如果眼前新的现实与大脑中储存的固有信息无法协调，便会在无意识中拒绝接受新的现实；或者通过自己一知半解的知识任意推测，使自己认识到的情况偏离实际。这是人的一种本能，目的在于使自己保持冷静。所以作者称之为revolution。 讲了这么多，那么大数据到底给我们带来什么。在这里，我只想谈我感触最深的，其他的有兴趣的可以自己去了解。当然，书中提了很多，最多的就是，XXX公司或者个人利用大数据创造了多大的财富了，抛开这些表面的不说，最让我动心亦或者是害怕的是---预测。大数据的核心就是预测。它通常被视为人工智能的一部分，或者更确切地说，