大数据平台 数据质量评价维度

附录A

（资料性附录）

数据质量评价维度

A.1 完整性

按照数据规则要求，数据元素被赋予数值的程度。即完整性指的是数据信息是否存在缺失的状况，数据缺失的情况可能是整个数据记录缺失，也可能是数据中某个字段信息的记录缺失。不完整的数据所能借鉴的价值会大大降低，完整性是数据质量评估标准的基础。

表A.1完整性评价指标

A.2 规范性

数据符合数据标准、数据模型、业务规则、元数据或权威参考数据的程度。

表A.1规范性评价指标

表A.2 （续）

A.3 一致性

数据与其他特定上下文中使用的数据无矛盾的程度。即一致性是指数据是否遵循了统一的规范，数据集合是否保持了统一的格式。数据质量的一致性主要体现在数据记录的规范和数据是否符合逻辑。

表A.2 一致性评价指标

11

数据准确表示其所描述的真实实体（实际对象）真实值得程度。即准确性是指数据记录的信息是否存在异常或错误。

表A.3 准确性评价指标

A.5 唯一性

数据唯一不重复。即唯一性是指度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。

A.6 关联性

数据的关联不可缺失的。即关联性是度量哪些关联的数据缺失或者未建立索引。

关联性评价因素：

a)查找到的信息和主题不完全一致，但确是其中某一方面的阐述；

b)查找到的信息集合多数在用户需要的检索主题内；

c)提供的信息主题与用户检索主题相匹配；

d)查找到的信息多数与用户需要的信息无关；

e)信息必须和用户需求有相关性。

数据在时间变化中的正确程度。即及时性是指数据从产生到可以查看的时间间歇，也叫做数据的延时时长，及时性对数据分析本身要求并不高，但如果数据分析周期加上数据建立的时间过长，就可能导致分析出的结论失去借鉴意义。

表A.4 时效性评价指标

A.8 可访问性

数据能被访问的程度。

表A.5 可访问性评价指标

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评价语文高考试题质量的五个维度

评价语文高考试题质量的五个维度上海师范大学中文系郑桂华每年社会各界对语文试题虽然众说纷纭，但归纳起来，评价不外乎出自这样几种维度：语文学科本体知识的维度，语文课程维度，教育理想维度，测试学的维度，作为试题的自洽及与考试组织的融洽性维度。从不同的维度出发去评价一份试题，其着眼点不尽相同，对试题质量高下的判断有时会相差甚远。一、语文学科的本体知识，包括语言学、文学、写作学等知识维度在一份语文试题中，涉及的语文本体知识可以分为两类。一类是阅读材料中隐含的、能够作为考点的语言学、文学（包括文章学）的知识。例如常见的表达手法、修辞方法、文章结构特点、语言风格以及一些文化常识等。语文学科本体知识既是构成一个人语文素养的基本内容，也是语文试题的专业性标志，通过语文本体知识的检测可考查学生对语文学科知识的掌握情况，因此，命题时常常依托语文学科本体知识来设置考点。从学科知识的角度考察一份语文试题，应要求试题涉及的语文知识类型典型、界限明晰、表述准确。所谓典型，是说这些知识在语文学习领域是被公认有学习价值且与考卷中具体的文本特点相关：所谓清晰性是指在一份试题具体的文本中是可以被解读出来而没有异议的；所谓准确，是指试题对知识、概念的理解、阐释必须是正确的，不是命题人想当然的说法。例如我们以杜甫的《秋兴》（风）这首七律诗作阅读鉴赏材料，那么“对仗”、“意象”等知识，就属于与律诗有关的典型的知识，在这首诗中也是没有异议的。如果用“人物形象生动”、“逻辑严密”、“语言平实”去解读它，就属于不典型、不清晰的知识。恰当的语文学科本体知识能为试题的命制提供支撑，确保考试内容的科学性和严肃性。但是，语文试题中对学科知识的利用，要受到许多因素的制约，如在上下语段中是否重复该测量目标、试题难度和分值限制等。再以《秋兴》为例，如果在一份试题前面的部分中已经考过“对仗”了，那么到了《秋兴》鉴赏部分，即使“对仗”手法在这首诗中很典型很精彩，也可以舍弃不考，而去考“押韵”这个看上去不一定最有价值的知识点。值得高兴的是，近年有一些高考卷将学界一些已经成为公共知识的研究成果引入试题的编制中，作为新的测量目标，如2011的浙江卷：“13.故事的主体部分采用第几人称叙述？有什么效果？”该题是文学文本阅读中的一道试题，浙江卷选取了小说《第9车厢》作为阅读材料。近年来，不少人提出，现代文阅读的考题应体现出阅读材料的文体特点，但实际上，很多试题的现代文阅读题与文体没有任何关系，大都是信息筛选整合、句意理解、修辞手法写作手法的分析或者主旨的归纳。这样一来，选文无论是小说、散文还是社科文，其区分就意义不大。这道题目的考点非常明确，即“叙述人称”，这是只有小说才有的，也是以前小说教学比较忽视的，却又是学界基本取得共识的研究成果。题目难度虽然不大，但考点紧扣文体且要求具体，是值得肯定的。试题中还有一类语文本体知识，它要求一份试题的表述语言需要符合语文学科本体知识的要求。它体现着命题人运用语言文字的基本素养。在历年语文高考试题中总有语言不够规范的地方。有些试题题干指向不明，考生容易失去答题的方向。如2011年全国新课标卷第8题：这首诗表现了诗人什么样的感情？请简要分析。参考答案：表现了怀古伤今之情。诗人春日眺望泾水之滨，不见春草，只见古碑，行客之路尽是黄沙，想当年泰国何等强盛，看如今唐王朝国势日衰，眼前一片荒凉，于是“不堪回首”之情油然而生。该题中“什么样”的提问非常宽泛，可以回答的方向很多，既可以是感情内容，也可以是程度，也可能是倾向，如“细腻与粗疏”、“忧伤与喜悦”、“复杂与单纯”、“爱与恨”、“积极与消极”等。该题的题干中缺乏必要的支撑，学生难以把握答题方向。类似的试题如2011年江西卷的第14题：“（1）这首诗首联写景抒情有什么特点？”这道试题也让考生无所适从，是回答语言风格，还是回答写作手法修辞方法等？似乎都可以，但是参考答案是从修辞与写作手法的角度来回答的。再次，语文试题中还涉及语言材料中的内容是否符合语文学科的知识。这里就不再展开了。二、语文课程的维度即从语文课程标准规定的内

工业大数据白皮书2017版

一张图读懂工业大数据 1. 工业大数据 工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。 工业大数据的主要来源有三类： 第一类是生产经营相关业务数据。主要来自传统企业信息化范围，被收集存储在企业信息系统内部。此类数据是工业领域传统的数据资产，正在逐步扩大范围。 第二类是设备物联数据。主要指工业生产设备和目标产品在物联网运行模式下，实时产生收集的涵盖操作和运行情况、工况状态、环境参数等体现设备和产品运行状态的数据。此类数据是工业大数据新的、增长最快的来源。 第三类是外部数据。指与工业企业生产活动和产品相关的企业外部互联网来源数据。 2. 工业大数据的地位 2.1 在智能制造标准体系中的定位 工业大数据位于智能制造标准体系结构图的关键技术标准的左侧，属于智能制造标准体系五大关键技术之一。

2.2与大数据技术的关系 工业领域的数据累积到一定量级，超出了传统技术的处理能力，就需要借助大数据技术、方法来提升处理能力和效率，大数据技术为工业大数据提供了技术和管理的支撑。 首先，工业大数据可以借鉴大数据的分析流程及技术，实现工业数据采集、处理、存储、分析、可视化。其次，工业制造过程中需要高质量的工业大数据，可以借鉴大数据的治理机制对工业数据资产进行有效治理。 2.3与工业软件和工业云的关系 工业软件承载着工业大数据采集和处理的任务，是工业数据的重要产生来源，工业软件支撑实现工业大数据的系统集成和信息贯通。 工业大数据技术与工业软件结合，加强了工业软件分析与计算能力，提升场景可视化程度，实现对用户行为和市场需求的预测和判断。 工业大数据与工业云结合，可实现物理设备与虚拟网络融合的数据采集、传输、协同处理和应用集成，运用数据分析方法，结合领域知识，形成包括个性化推荐、设备健康管理、物品

综合素质评价内容及标准

综合素质评价内容和标准 （一）综合素质评价内容，分为道德品质、公民素养、学习能力、交流与合作、运动与健康、审美与表现六个维度。与这六个方面对应的评价要素及关键表现如下表：

（二）关于等级评价标准的说明 1. 道德品质等级评价需要提供的有关材料：（1）班主任期末评语的原始资料；（2）反映学生思想品德、包括奖励或处分等原始记录；（3）担任校、班或小组干部、参加校内外劳动的证据；（4）在校级及其以上有关活动中的获奖情况。 2. 公民素养等级评价需要提供的有关材料：（1）反映学生公民素养，包括为同学服务、为困难群体提供帮助的原始证据；（2）自我评价的原始记录；（3）有关心家庭成员、参与家务劳动、参加社区公益活动的证据；（4）有维护环境卫生和公共设施、参加环保活动的记录。

3. 学习能力等级评价需要提供的有关材料：（1）反映学生学习能力，包括体现创新精神、参与探究活动、课外阅读的证据（如：实验报告或探究活动方案的原始记录、课外阅读的书目和反思笔记、小制作或小论文等）；（2）个人学习计划、总结或自我反思的原始证据；（3）在校三年的阶段性学习水平考试与考查成绩的原始记录；（4）生物和地理的笔试成绩及理化生实验考核成绩、综合实践活动原始记录；（5）校级及以上学科获奖证书、实践性活动的成果或作品。 4. 交流与合作等级评价需要提供的有关材料：（1）参加学校或班级活动的记录；（2）与他 人交流合作共同完成学习任务的证据，包括同学提供的交流、分享资料；（3）有关心集体、为集 体争得荣誉的证据。

5. 运动与健康等级评价需要提供的有关材料：（1）体育与健康课程学习情况及考查记录；（2）体质健康测试成绩纪录；（3）有平时参加体育锻炼及生活习惯的观察记录；（4）有在某体育项目上具有特长的证据或参加校级及其以上体育活动的获奖记录。 6. 审美与表现等级评价需要提供的有关材料：（1）有音乐、美术课学习情况和艺术表现性活动测评成绩的记录；（2）有运用多种形式进行艺术创作，表现其审美情趣的作品；（3）有在艺术方面有一定特长的证据或在校级及其以上艺术活动获奖证据。 注意：（1）凡被评为省级或市级三好学生、优秀学生干部的学生，道德品质维度当年评定即为A等级。（2）对D 等级的评价特别是道德品质、公民素养维度的评价应非常慎重，

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

大数据平台 数据质量评价维度

附录A （资料性附录） 数据质量评价维度 A.1 完整性 按照数据规则要求，数据元素被赋予数值的程度。即完整性指的是数据信息是否存在缺失的状况，数据缺失的情况可能是整个数据记录缺失，也可能是数据中某个字段信息的记录缺失。不完整的数据所能借鉴的价值会大大降低，完整性是数据质量评估标准的基础。 表A.1完整性评价指标 A.2 规范性 数据符合数据标准、数据模型、业务规则、元数据或权威参考数据的程度。 表A.1规范性评价指标

表A.2 （续） A.3 一致性 数据与其他特定上下文中使用的数据无矛盾的程度。即一致性是指数据是否遵循了统一的规范，数据集合是否保持了统一的格式。数据质量的一致性主要体现在数据记录的规范和数据是否符合逻辑。 表A.2 一致性评价指标 11

数据准确表示其所描述的真实实体（实际对象）真实值得程度。即准确性是指数据记录的信息是否存在异常或错误。 表A.3 准确性评价指标 A.5 唯一性 数据唯一不重复。即唯一性是指度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。 A.6 关联性 数据的关联不可缺失的。即关联性是度量哪些关联的数据缺失或者未建立索引。 关联性评价因素： a)查找到的信息和主题不完全一致，但确是其中某一方面的阐述； b)查找到的信息集合多数在用户需要的检索主题内； c)提供的信息主题与用户检索主题相匹配； d)查找到的信息多数与用户需要的信息无关； e)信息必须和用户需求有相关性。

数据在时间变化中的正确程度。即及时性是指数据从产生到可以查看的时间间歇，也叫做数据的延时时长，及时性对数据分析本身要求并不高，但如果数据分析周期加上数据建立的时间过长，就可能导致分析出的结论失去借鉴意义。 表A.4 时效性评价指标 A.8 可访问性 数据能被访问的程度。 表A.5 可访问性评价指标 13

HC大数据产品技术白皮书

H3C大数据产品技术白皮书杭州华三通信技术有限公司 2020年4月

目录 1 H3C大数据产品介绍 (1) 1.1产品简介 (1) 1.2产品架构 (1) 1.2.1 数据处理 (2) 1.2.2 数据分层 (3) 1.3产品技术特点 (4) 先进的混合计算架构 (4) 高性价比的分布式集群 (4) 云化ETL (5) 数据分层和分级存储 (5) 数据分析挖掘 (6) 数据服务接口 (6)

可视化运维管理 (7) 1.4产品功能简介 (7) 管理平面功能： (12) 业务平面功能： (14) 2DataEngine HDP核心技术 (15) 3DataEngine MPP Cluster核心技术 (16) 3.1MPP + Shared Nothing架构 (16) 3.2核心组件 (16) 3.3高可用 (17) 3.4高性能扩展能力 (18) 3.5高性能数据加载 (18) 3.6OLAP函数 (19) 3.7行列混合存储 (19)

1H3C大数据产品介绍 1.1产品简介 H3C大数据平台采用开源社区Apache Hadoop2.0和MPP分布式数据库混合计算框架为用户提供一套完整的大数据平台解决方案，具备高性能、高可用、高扩展特性，可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算存储能力。H3C大数据平台提供数据采集转换、计算存储、分析挖掘、共享交换以及可视化等全系列功能，并广泛地用于支撑各类数据仓库系统、BI 系统和决策支持系统帮助用户构建海量数据处理系统，发现数据的内在价值。 1.2产品架构 H3C大数据平台包含4个部分： 第一部分是运维管理，包括：安装部署、配置管理、主机管理、用户管理、服务管理、监控告警和安全管理等。 第二部分是数据ETL，即获取、转换、加载，包括：关系数据库连接Sqoop、日志采集Flume、ETL工具 Kettle。

客户评价服务质量的五个维度

客户评价服务质量的五个维度 高质量服务定义为：“超越客户期望值的高水平服务。”那么客户是怎样评价服务质量的。我们关注两个关键因素：（1）服务过程质量与服务结果质量的区别；（2）服务质量的五个维度。 过程与结果 当一个客户同专业服务提供者签订合同，比如雇请管理顾问做助手时，客户会在两个层面上判断服务的质量。第一个层面是服务结果。比如，客户会问：“顾问的建议是否对业务有帮助”，“顾问是否及时提供每一阶段的服务。”第二个层面与客户对服务过程的总体印象有关。倘若结果成功而过程不愉快，客户对其服务的印象也不会很好。另一方面，要是结果很难判断，过程就变得非常重要了。如果客户认为在服务过程中专业服务人士能及时回应他们，容易相处并且满足了对他或她承诺的所有其他事宜，他们很可能会认为结果也是同样的质量水平。 评价服务质量的五个维度 一可靠性。可靠、准确的完成已经承诺的服务的能力。这是最重要的评价维度。可靠性是指专业服务人士一贯的可靠程度，他是否能兑现自己的承诺。专业服务机构或人士一定呀牢记的一点就是“不要夸大承诺”。能够及时兑现自己承诺的核心服务尤其重要。 可靠性也同服务过程有很大关系。由于客户参与了服务过程，他们会了解更多的真相。如果这些事实反复无常、没有固定的轨道，客户将很难相信结果会是有力而积极的。这将引起客户的焦虑，因为他们无法预测下一步会怎样。 二对客户的回应。积极主动的帮助客户，能够提供及时的服务。对客户的回应是指服务提供者对帮助客户解决问题是否表现出积极主动、准备充分的状态。这一维度将考虑专业服务人士解决客户的利益、需要或抱怨的速度与多渠道性，它也涉及服务提供者适应客户的特殊需要或不断改变的条件的灵活性。 三可信任度。专业、渊博的知识和礼貌的态度会增加客户的信任与信息。由于很多客户无法确定服务的结果，信任变得极端重要，特别是当客户意识到存在不同寻常的高风险时。最深程度的信任在长期积累中形成的。 针对不认识的客户，可通过下面几点方法提高自己的可信任度：一，通过公司的形象来传递信任；二，通过各种证书、文凭向客户灌输信任感；三，通过强调公司在该领域里的丰富经验来发展与客户的信任关系。 四对客户的个人关注。同情客户的处境，给予他们个人关注。任何人都希望别人认为他很重要。让客户感到自己是独一无二的、受到特殊待遇的重要人士，是服务提供者个人投入的关键。为了培养对客户的同情心，专业服务机构必须了解并牢记客户的每一点需要与匮乏。服务机构也必须建立一套体系，能迅速获取、保留并显示客户的个人信息以及背景资料。例如对客户项目的关注、成绩成就的肯定和赞美、关注客户家人的成长历程等等。 五有形资源。物理设施的外观、设备、职员以及书面材料。由于服务是无形的，客户将寻找能够反映服务质量的物理特征。专业服务提供者必须确保他们的物理设施、设备、人员和交流资料反映了客户所期待的形象。 贵州四方鼎立咨询服务有限公司 ————SFDL Consulting Co.Ltd.————

服务质量评价模型

作为21世纪美国国家创新战略之一，服务科学的概念于2004年美国竞争力委员会的国家创新计划（NII）中提出，后逐步上升为一个学科—服务科学与工程[1]。它的研究目的是结合并利用决策科学、计算机科学、法学等诸多学科理论解决服务中存在的问题，提高服务效率，进行服务管理。 服务质量的评价与管理是服务科学研究的重点。目前的服务质量评价方法与模型有10多种，著名的有IPA、SERVQUAL、SERVPERF、EPI等。我国对于服务管理问题的研究还处于初级阶段，服务质量的研究大体停留在宏观层次上的理论分析，实证研究不足，旅游服务质量方面的研究则更少。本文研究重点就是利用服务科学理论方法，建立评价模型，分析评价旅游服务质量，具有很高的应用价值。 3 构建旅游服务质量评价模型 3.1 评价标准的确定 SERVQUAL和SERVPERF两种方法无疑是目前服务管理界影响最大的感知服务质量评价方法。SERVQUAL[2]感知服务质量评价方法根据服务质量5个维度设计了22个问题的调查表，首先度量顾客对服务的期望，然后度量顾客对服务的感知，两者之间差异作为判断服务质量水平的依据，SERVQUAL法应用广泛，可以对不同行业进行质量评价，且具有一定的可靠性和有效性，但无法有效证明服务质量是由服务期望与服务绩效差异之间差距来衡量的是其一大缺陷。992年，Cronin和Taylor[3]推出了SERVPERF评价法。SERVPERF 法继承了5个维度22个属性的SERVQUAL量表，但是减少了50%的调查项目，后经实证研究证明SERVPERF法在信度、效度、预测能力等方面均优于SERVQUAL。 3.2 旅游服务质量量表的界定 本研究的调查问卷在广泛听取专家学者、旅游从业人员、游客等意见的基础上，借鉴了《旅游区（点）质量等级的划分与评定》标准。由于景区外在环境受到游客的广泛重视，我们在有形性方面细化了―服务设施‖指标，最后得出包含5个维度，22项指标的旅游服务质量修正SERVQUAL量表。问卷的反映尺度选择李克特量表，即―完全满意‖、―满意‖、―不确定‖、―不满意‖、―非常不满意‖五种，分别记为5，4，3，2，1分。 3.3 层次分析法确定指标权重 层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）的原理是将人们的经验判断和专家意见定量化，建立目标层（旅游服务质量）、准则层（有形性、可靠性、响应性、保证性和移情性5个维度）、制约因素层（22个指标）的递阶层次结构，在保持判断标准一致的情况下，利用经验判断矩阵计算得出各因子对目标的权重。 我们建立的评价模型根据修正SERVQUAL量表的调查结果和AHP确定出的各指标权重，利用加权SERVPERF法，即SQ=I×P，最终可以评测出旅游服务质量。 4 对松潘旅游服务质量的评价 本研究选松潘作为旅游服务质量评价模型的实证。松潘属四川省阿坝州，是我国著名的旅游胜地。受汶川大地震及国际金融危机的影响，松潘旅游业发展遇到严重困难，急需查找旅游服务质量中的不足，进行二次创业。 4.1 数据收集与分析 为了准确收集所需数据，本评价模型调查表先由松潘旅游局志愿人员对20名游客进行了预调查，之后请了5名志愿者从2009年3月到6月期间，在松潘黄龙、松潘古城、牟尼沟、川主寺等景区（点）向游客发放问卷220份，回收211份，回收率96%，有效问卷200份 我们根据收集上来的数据，用统计分析软件SPSS测试了服务质量总体及各维度Cronbach α信度系数，结果表明调查问卷具有较高内部一致性。 4.2 评测松潘旅游服务质量

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。

质量管理新维度

质量管理新维度 一个新的世界制造业中心的崛起，必定带来产业链条的进一步细分和明朗化。在产业链条的各个节点上，一些最初仅是二线及次要位置的因素，逐渐在供求双方以价格为基础的考核维度外围，占据了举足轻重的阵地。质量管理、工艺、能耗、长期供货能力等等均是供求双方关注的重要因素。这一点无人怀疑。 不过，知道“为什么”是一回事，探寻“怎么做”又是另外一回事。谁能率先把握机遇，找出供求两方新维度层面综合评价平台的秘密，或许就可以在阿里巴巴找到宝藏之后，成为点亮神灯的阿拉丁。 率先而行 “质量管理刚上线，众多网友天天见，共同奋战6个月，争做质量第一站。”这是2006年圣诞节中国质量管理在线网站(https://www.sodocs.net/doc/318844248.html,)上线那天，吴中和他的同事庆祝时的即兴打油诗，风趣之中不掩豪情澎湃。 “中国质量在线是我们主要发展方向之一。”北京网连基业软件技术有限公司总经理吴中对此目标明确，同时又颇具信心。北京信息工程学院计算机软件专业毕业、出身技术工程师的吴中，于2004年辞去上海一家上市公司总经理的职位，创立了北京网连基业软件公司。网连基业最初以做外贸报检客户端程序起家，是当时全国为出入境检验检疫提供外贸报检客户端软件资格的三家企业之一(另两家分别是九城关贸和福建榕基)。 2004年起，这项软件业务每年可以固定为网连基业带来400～500万元人民币的收入。更为重要的是，通过做客户端程序，网连基业接触到了沿海一些外贸制造业企业，并对制造业中质量管理的重要性深有体会。在这个过程当中，网连基业注意到了全国制造业质量管理水平参差不齐的现状，发现制造业质量管理水平仍有较大的提高空间。 “在中国做质量管理一直没有寻求到很好的赢利模式，同时，做质量管理如果没有一些必要的工具和依托手段，很多事情都无法下手。所以，我们想在网络里先以教学的模式出现，让我们大家都从接触和学习开始。” 网连基业质量管理事业部总经理兼中国质量管理在线负责人曲肖冀说出了中国质量管理在线网站第一步的方向。 供求“新因素” 曲肖冀坚定做质量管理门户网站的决心，源于一个小插曲。 2005年，芬兰的一家知名企业要在中国寻求供应商，于是组建了一支供应商选择评价团队来中国考察。这家跨国企业对供应商提出了多达几十项的要求，比如在设计方面，要求可根据客户提供的零件图和工艺标准进行铸造;质量方面，需要供应商遵守客户方要求的完备质量管理系统，以及具备相关国际标准的质量管理能力;资金方面，可以支持三个月回款周期的财务风险承担能力等等。考察团到中国后，一度感觉无从下手。 当时，国内B2B电子商务网站的垂直搜索功能仍处在初级阶段，根本无力提供这样的服务。 后来这家芬兰企业找到了网连基业，一位精通该行业专业知识及熟悉该行业供应商能力的Sourcing(供应商选择评价)专家被邀请参与到此次的评价工作中，配合评价团队展开线下的Sourcing工作。 “他就相当于该领域内最精准的‘B2B搜索引擎’。”曲肖冀如此评价当时的情形。最后，评价团队免去了例行的、大面积的前期潜在供应商搜索工作，直接进入到现场实地考察阶段，这家芬兰企业很快就锁定了心仪的供应商，如期建立了战略供应合作伙伴关系。 这件事让吴中和曲肖冀认识到了现有B2B网站垂直搜索的软肋，以及质量管理门户网站的市场潜力。他们受到的启发是，“如果这个选择评价的过程在互联网上进行，利用一个Sourcing网络模型，使大的采购买家和有能力的供应商能够在互联网交流平台进行有效的沟通，就能更加快捷地促成优选供应商关系和战略合作伙伴供应商关系的建立。”

工业大数据技术架构白皮书

工业大数据技术架构白皮书

编写说明 党的十九大报告中提出要“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合”。再一次强调了运用新兴技术促进信息化和工业化的深度融合，以实现制造强国的战略目标。 工业是国民经济的主导，每一次工业届的重大变革都会对社会发展形成重大的影响。我国政府高度重视并积极推动以互联网为代表的新一代新兴技术与工业系统深度融合，以加速工业体系的智能化变革。工业互联网的建设重点概括为“网络”、“数据”、“安全”三大领域，而“数据”是实现工业智能化的核心驱动。在工业领域中合理地运用大数据技术能有效促进企业信息化发展，提升企业生产运行效率、加速生产信息在制造过程中的流动、助力企业升级转型并形成全新的智能制造模式。 为了加速新一代信息技术与传统产业的融合，工业互联网联盟（AII）针对工业领域的技术创新、标准制定、试验验证、应用实践等进行了一系列调查研究，在工业大数据领域也开展了相关工作，先后发布了《中国工业大数据技术与应用白皮书》，《工业大数据创新竞赛白皮书——风机结冰故障分析指南》等成果，以推动大数据技术在工业领域的深入应用。 本白皮书从实际出发，在现有研究的基础上，结合生产过程中的经典案例，介绍和分析了工业生产环境中大数据技术的应用方法，为工业企业建设大数据系统提供了基础架构层面的建议和指导，从数据的采集与交换、集成与处理、建模与分析、决策与控制几个层面，形成完整的大数据管理与分析架构，供相关行业伙伴参考使用，适用于广义的工业领域，包括制造业、采伐工业、原材料工业以及其他衍生的工业范围。

目录 第一章工业大数据系统综述 (1) 1.1 建设意义及目标 (1) 1.2 重点建设问题 (2) 第二章工业大数据技术架构概述 (3) 2.1 数据采集与交换 (5) 2.2 数据集成与处理 (6) 2.3 数据建模与分析 (8) 2.4 决策与控制应用 (9) 2.5 技术发展现状 (10) 第三章工业大数据技术架构实现 (12) 3.1 技术组件选择 (12) 3.1.1 数据采集 (12) 3.1.2 数据存储 (16) 3.1.3 数据计算 (17) 3.1.4 混合云架构 (18) 3.2 建设标准 (19) 3.2.1 基础业务能力 (19) 3.2.2 数据管理能力 (20) 3.2.3 运维管理能力 (21) 3.2.4 安全管理 (22) — 1 —

DreamBI大数据分析平台-技术白皮书

DreamBI大数据分析平台 技术白皮书

目录 第一章产品简介 (4) 一、产品说明 (4) 二、产品特点 (4) 三、系统架构 (4) 四、基础架构 (7) 五、平台架构 (7) 第二章功能介绍 (7) 2.1.元数据管理平台 (7) 2.1.1.业务元数据管理 (8) 2.1.2.指标元数据管理 (10) 2.1.3.技术元数据管理 (14) 2.1.4.血统管理 (15) 2.1.5.分析与扩展应用 (16) 2.2.信息报送平台 (17) 2.2.1.填报制度管理 (17) 2.2.2.填报业务管理 (33) 2.3.数据交换平台 (54) 2.3.1.ETL概述 (55) 2.3.2.数据抽取 (56) 2.3.3.数据转换 (56) 2.3.4.数据装载 (57) 2.3.5.规则维护 (58) 2.3.6.数据梳理和加载 (65) 2.4.统计分析平台 (67) 2.4.1.多维在线分析 (67) 2.4.2.即席查询 (68) 2.4.3.智能报表 (70) 2.4.4.驾驶舱 (74)

2.4.5.图表分析与监测预警 (75) 2.4.6.决策分析 (79) 2.5.智能搜索平台 (83) 2.5.1.实现方式 (84) 2.5.2.SolrCloud (85) 2.6.应用支撑平台 (87) 2.6.1.用户及权限管理 (87) 2.6.2.统一工作门户 (94) 2.6.3.统一消息管理 (100) 2.6.4.统一日志管理 (103) 第三章典型用户 (106) 第四章案例介绍 (108) 一、高速公路大数据与公路货运统计 (108) 二、工信部-数据决策支撑系统 (110) 三、企业诚信指数分析 (111) 四、风险定价分析平台 (112) 五、基于斯诺模型的增长率测算 (113) 六、上交所-历史数据回放引擎 (114) 七、浦东新区能耗监控 (115)

大数据可视化实时交互系统白皮书

大数据可视化实时交互系统白皮书

目录 第1章产品定位分析 (1) 1.1产品定位 (1) 1.2应用场景 (1) 1.2.1城市管理RAYCITY (1) 1.2.2交通RAYT (2) 1.2.3医疗RAYH (3) 1.2.4警务RAYS (3) 1.3产品目标客户 (4) 1.3.1政务部门 (4) 1.3.2公共安全部门 (4) 1.3.3旅游规划部门 (5) 1.3.4其他客户 (5) 第2章产品简介及优势 (5) 2.1软件产品系统简介 (5) 2.1.1系统概述 (5) 2.1.2系统组成 (6) 2.1.3系统对比 (7) 2.1.4内容开发分项 (7) 2.2主要硬件设备简介 (9) 2.2.1［R-BOX］介绍 (9) 2.2.2［R-BOX］规格 (10) 2.2.3设备组成 (11) 2.2.4现场安装需求 (11) 2.3产品优势 (12) 2.3.1专业大数据交互可视系统 (12) 2.3.2极其便捷的操作 (13) 2.3.3震撼绚丽的高清图像 (13) 2.3.4超大系统容量 (14) 2.3.5高安全可靠性 (14) 2.3.6优异的兼容扩展能力 (14) 2.3.7灵活的部署方式 (14) 2.4方案设计规范 (14) 2.4.1设计依据 (14) 2.4.2设计原则 (15) 第3章产品报价及接入方式 (16) 3.1产品刊例价 (16) 3.2接入注意事项及常见问题 (16) 第4章成功案例 (18)

重庆：城市服务可视化解决方案 (18) 成都：政务云数据可视化解决方案 (19) 深圳：城市综合数据可视化解决方案 (20) 世界互联网大会：大数据可视化 (20) 智能建筑：物联应用解决方案 (21)

大数据处理平台比较研究

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/318844248.html, 大数据处理平台比较研究 作者：许吴环顾潇华 来源：《软件导刊》2017年第04期 摘要：大数据环境下，传统的数据处理方式不再适用，以云计算技术为支撑的大数据处理平台应运而生。比较了开源Hadoop和Spark平台各自的优缺点，发现各自的适用范围：Hadoop适用于数据密集型任务，并广泛应用于离线分析；Spark因其基于内存计算，在迭代计算和实时分析领域占据优势。二者在功能上有较强的互补性，协同使用可以发挥更大效益。 关键词：大数据平台；Hadoop； Spark；比较研究 中图分类号：TP301 文献标识码：A 文章编号：16727800（2017）004021202 1大数据处理平台 1.1大数据特点 目前，大数据还没有一个标准定义，但是把握大数据的特征，有助于加深对大数据内涵的理解。数据具有的3V特征，即规模大（Volume）、种类多（Variety）、速度快（Velocity）。规模大，意味着数据量不断扩张，数据量级从现在的GB、TB增长到PB、EB 甚至ZB级；种类多，指数据类型有结构化、半结构化和非结构化，其中文字、图片、音频、视频等非结构化数据占很大比例；速度快，表示大数据有强时效性，数据快速产生，需要及时处理及分析才能实现大数据的经济价值。大数据的处理过程为数据抽取与集成、数据分析以 及数据解释 [1]。巨量的数据往往也意味着噪声较多，这给数据清洗工作造成困难。传统的关系型数据库处理对象单位通常为MB，适合处理存储结构化数据，而面向大数据的数据库技术能够解决海量的非结构数据存储问题。传统的数据分析方法以算法的准确率作为重要的衡量指标，而大数据的高速性要求算法必须牺牲一部分准确性以更高效地处理数据。 1.2大数据处理平台 为从规模巨大、种类繁多、生成快速的数据集中挖掘价值[2]，针对大数据的技术和方法 应运而生。GFS、NoSQL、ITHbase、MapReduce等云计算技术发展，使大数据有效存储、管理和分析成为可能。但从众多复杂的大数据技术中进行选择，并搭建完备的大数据处理框架难度很高，不利于挖掘大数据中的经济价值。大数据平台能在用户不了解架构底层细节的情况下，开发大数据应用程序。全球领先的科技巨头纷纷提出了建设与应用大数据处理平台：IBM 公司推出了云端版InfoSphere BigInsights[3]；HP推出了HP Vertica6.1分析平台[4]；Google提

2019年H3C大数据产品技术白皮书

H3C大数据产品技术白皮书 杭州华三通信技术有限公司 2020年7月

目录 1 H3C大数据产品介绍................................................................... 错误!未定义书签。 产品简介........................................................................ 错误!未定义书签。 产品架构........................................................................ 错误!未定义书签。 数据处理 ............................................................................ 错误!未定义书签。 数据分层 ............................................................................ 错误!未定义书签。 产品技术特点............................................................... 错误!未定义书签。 先进的混合计算架构........................................................ 错误!未定义书签。 高性价比的分布式集群................................................... 错误!未定义书签。 云化ETL ................................................................................ 错误!未定义书签。 数据分层和分级存储........................................................ 错误!未定义书签。 数据分析挖掘...................................................................... 错误!未定义书签。 数据服务接口...................................................................... 错误!未定义书签。 可视化运维管理................................................................. 错误!未定义书签。 产品功能简介............................................................... 错误!未定义书签。 管理平面功能：................................................................. 错误!未定义书签。 业务平面功能：................................................................. 错误!未定义书签。 2 DataEngine HDP核心技术......................................................... 错误!未定义书签。 3 DataEngine MPP Cluster核心技术 ......................................... 错误!未定义书签。 MPP + Shared Nothing架构 .................................. 错误!未定义书签。 核心组件........................................................................ 错误!未定义书签。 高可用............................................................................. 错误!未定义书签。 高性能扩展能力 .......................................................... 错误!未定义书签。 高性能数据加载 .......................................................... 错误!未定义书签。 OLAP函数..................................................................... 错误!未定义书签。 行列混合存储............................................................... 错误!未定义书签。

企业级一站式大数据综合平台白皮书

Transwarp Data Hub (TDH)企业级一站式大数据综合平台 白皮书星环信息科技（上海）有限公司

Transwarp Data Hub (TDH) 企业级一站式大数据综合平台 Transwarp Data Hub (TDH) 企业级一站式大数据综合平台 01 2015 TRANSWARP 星环科技 大数据时代的来临为众多企业带来了更多全新的发展机遇。星环科技基于Apache Hadoop 为企业开发了一站式大数据综合平台Transwarp Data Hub （简称TDH ）， 通过提供从数据存储、分布式计算、数据分析挖掘以及数据可视化的整套支持，帮助企业建立一个统一的数据和计算平台。企业用户可以在星环科技TDH 一站式大数据综合平台上采集、存储、分析、搜索、挖掘海量数据及其内在价值。TDH 一站式大数据综合平台涵盖： TDH 一站式大数据综合平台是国内首个内嵌Apache Spark 计算框架的大数据平台软件， 也是国内外领先的高性能大数据分析平台。TDH 包含四个组成部分： Transwarp Hadoop 基础版、TranswarpInceptor 分布式内存分析引擎、Transwarp Hyperbase 分布式实时数据库和Transwarp Stream 流处理引擎。 一站式数据存储平台： TDH 通过内存计算技术、高效索引、执行计划优化和高度容错的技术，使得一个平台能够处理从GB 到PB 的数据，并且在每个数量级上都能提供比现有技术更快的性能； 企业客户不再需要混合架构，不需要孤立的多个集群。TDH 可以伴随企业客户的数据增长而动态不停机扩容，避免MPP 或传统架构数据迁移的棘手问题。 一站式资源管理平台： TDH 在统一存储上建立资源管理层，提供企业用户统一的计算资源管理、动态资源分配、多部门之间的资源配置和动态共享等功能，使多部门多应用可以灵活地在统一平台上平滑运行。一站式数据分析平台： TDH 支持批处理统计分析、交互式SQL 分析、在线数据检索、R 语言数据挖掘、机器学习、实时流处理、全文搜索和图计算，为企业客户提供广泛的计算支持能力，客户无需切换平台或架构即可完成复杂的任务。 一站式管理平台： TDH 作为企业级解决方案，开发了用户友好的管理界面、提供了系统安装、集群配置、安全访问控制、监控及预警等多方面支持，在可管理性方面优势显著。 系统可线性扩充存储容量或提高处理性能，只需要简单地向集群中增加机器，无需停机。有效解决企业由于数据增长导致的处理性能缓慢或频繁迁移数据的问题。满足新一代数据管理需求的TDH 一站式大数据综合平台改进的YARN 资源管理框架，可在同一份数据集上运行多种计算框架，动态创建SQL 统计、数据挖掘、机器学习、流处理等计算集群，满足企业多部门数据和计算资源统一管理的需求。Inceptor 交互式内存分析引擎，同时支持SQL 2003和R 语言，满足数据交互式分析和挖掘需求，加快企业决策速度。内置改进后的Apache Spark ，SQL 执行性能比Apache Hadoop 快10倍左右。 Hyperbase 实时数据库支持结构化、半结构化 、 非结构化等多种类型数据的在线存储、OLTP 事务、OLAP 检 索、全文搜索 、图分析和批处理统计业务等全方位 需求。Stream 分布式实时流处理引擎提供强大的流计算表达能力，可支持复杂的实时处理逻辑，满足企业实时告警、风险控制、在线统计 和挖掘等应用需求。采用普通商用服务器构建集群，最大程度降低成本；内置Erasure Code 先进编码技术，提供两倍存储效率和两倍容错能力；高效支持内存/闪存/硬盘混合存储，可提供最佳性价比存储配置。 无限水平扩展 统一数据处理平台 高速数据分析 灵活数据处理 实时流计算 超高性价比