文章目录 方案概述 方案特色 系统架构 典型客户 方案概述 银行业是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。 随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。...银行在大数据技术应用方面具有天然优势：一方面，在业务开展过程中积累了大量有价值的数据，通过运用大数据技术挖掘和分析之后，这些数据将产生巨大的商业价值；另一方面，银行在资金、设备、人才、技术上都具有极大的便利条件...数据获取层：负责从各类数据源中提取、导入数据。内部数据:采用ETL（INFA、DS、Kettle）等抽取工具;外部数据：动态采集SDK、日志提取分析工具、外部数据导入工具、网页数据等。...数据存储层：负责将预处理后的数据进行存储，主要由可进行横向扩展的Hadoop集群构成，另外辅之以关系数据库作数据中转、元数据存储、供某些软件使用等用途。...按照“数据标准先行，数据管控落地，应用驱动与数据驱动相结合”的建设方法论，确立了“落实数据标准，实现集中共享，提升各个应用，支持经营决策，统一全行报表，挖掘数据 价值”建设目标 业务应用层：与前端业务交互
随着大数据时代的来临，对数据的重视提到了前所未有的高度，数据已经成为企业组织可以充分挖掘的资产财富。金融行业作为信息化程度最高的行业之一，信息系统产生的数据已经成为行业最核心的资产之一。...但由于金融机构的数据流转复杂，在缺乏清晰的数据架构、数据流图以及数据与业务之间的关系的同时，也普遍存在数据模型混乱，数据整体质量不高，开发团队迫于现实压力更加关注功能需求的实现，忽略非功能需求的管理，导致数据模型质量不高...下面这份PPT介绍了企业数据现象问题及需求，详细阐述了金融行业数据治理方案，给出了数据治理案例，最后概述了数据治理产品体系，供金融行业企业规划建设数据治理体系时参考和借鉴
随着电子商务行业的迅速发展，数据库解决方案对于电商企业来说变得至关重要。Oracle数据库作为一种强大而可靠的解决方案，提供了各种功能和特性，能够满足电商行业的需求。...本文将介绍电商行业中使用Oracle数据库的解决方案，包括数据库设计、性能优化、数据安全和可扩展性等方面。...数据库范式化：通过将数据规范化，消除冗余和数据不一致性，提高数据库的数据管理和维护效率。使用Oracle数据库的约束和触发器等功能，确保数据的完整性和一致性。...Oracle数据库提供了强大的功能和特性，适用于电商行业的数据库解决方案。通过合理的数据库设计、性能优化、数据安全和可扩展性的应用，电商企业可以实现高效的数据管理和业务运营，为用户提供优质的电商服务。...然而，随着技术的不断发展，未来的数据库解决方案可能会涉及更多创新和改进，电商企业需要密切关注行业的发展动态，并根据实际需求不断优化数据库方案。
08月25日，在微信硬件创新大赛总决赛上，微信首次公布了“微信硬件八大行业解决方案”。标志着微信硬件平台成功细分着陆，为企业用户提供了直接可行的创造性智慧方案，助推八大传统行业深度互联网化升级。...微信硬件解决方案是微信推出的，连接物与人、物与物的物联网行业解决方案，深入空调、玩具、路由器、家居、电视、充值、健康、穿戴八个行业，提供切实可行的“互联网+”解决方案。...两大核心定位，助力硬件行业升级 定位1：信息枢纽 作为信息流转中心，微信在设备间实现数据分发与联动。 ?...八大解决方案，唤醒智慧生活 微信硬件八大行业解决方案，给智能硬件厂商提供了可复制的互联网+落地方案，同时也加速了用户便捷智能生活的到来。...微信开放平台业务部高级总监王金桂在活动现场表示，以微信硬件八大行业解决方案为基础，将会根据不同行业需求提供全流程商业连接能力，进一步搭建智能硬件开放生态系统，全面驱动智慧服务不断刷新，为合作伙伴开辟更加广阔的创新空间
其实数据处理从人类诞生时期就有了，古人结绳记事就是基本的统计，统计自己吃了几顿饭打了几次猎等等；再往近说，皇帝每晚翻嫔妃的牌子也是数据处理，在翻牌子之前，要从一大堆牌子里分析“方便”、“热度高”、“新鲜度...，所以大家才都往这个行业里扔火柴（话说现在很多人跟风乱吵，个人认为也不是坏事）。...不过我想说，欢迎来炒，一个行业炒的越凶，真正有价值的人就更能发挥自己的作用。...误区三：数据量特别大才叫大数据 在 “数据界”存在这样有一波人，他们认为“只有Peta级以上的才叫大数据，甚至到了Zeta以上才叫大数据，目前还没有到真正的大数据时代！”...所以我想说，数据量的大小并不是衡量大数据的标准，如果按数据量去判断是否大数据的话，那么“大数据”这个词真的是一个伪命题， 就如同“老虎比如是老的，小伙必须是小的，巨头必须是脑袋大的，飞人必须是长翅膀的”
小编邀请您，先思考： 1 银行业的业务是什么？ 2 数据科学可以解决银行业什么问题？ 在银行业中使用数据科学不仅仅是一种趋势，它已成为保持竞争的必要条件。...银行必须认识到，大数据技术可以帮助他们有效地集中资源，做出更明智的决策并提高绩效。 以下我们罗列银行业使用的数据科学用例清单，让您了解如何处理大量数据以及如何有效使用数据。...这就是为什么风险模型对于银行来说显得非常重要，最好是通过掌握更多信息和储备数据科学工具来评估。现在，通过大数据的力量，行业内的创新者正在利用新技术进行有效的风险建模，从而实现更好的数据驱动型决策。...分析在银行业中的重要性不可低估。机器学习算法和数据科学技术可以显着改善银行的分析策略，因为银行业务的每个使用案例都与分析密切相关。随着信息的可用性和多样性迅速增加，分析变得更加复杂和准确。...不要忘记，客户细分旨在改善客户服务，并帮助客户忠诚和留住客户，这对银行业是非常必要的。 8 推荐引擎 数据科学和机器学习工具可以创建简单的算法，分析和过滤用户的活动，以便向他建议最相关和准确的项目。
这两年大数据的风头明显盖过了云计算，这不是好事。”近日，华为IT产品线大数据解决方案规划总监徐兴海在2015中国大数据技术大会上如是说。...几个月后，由中国计算机协会（CCF）大数据专家委员会编撰的第三版关于大数据的白皮书将发布，CCF大数据专家委员会副秘书长潘柱延却“提前泄密”，他分析了大数据行业的几个关键词：民生、多样性和融合性、政策拉动...十大趋势不容忽视 据潘柱延介绍，今年CCF大数据专家委列出了2016年大数据产业技术发展的十大趋势，而这些趋势可以解释上面提到的关键词。...“可视化技术推动大数据平民化被专家选为了第一大趋势，这是非常有意思的结论，工作组也感到很意外。”...不仅如此，大数据的应用领域还将从“老三样”迈进到“新三样”，即从互联网、金融、健康这三个增长点转换成城市、企业和工业数据这三大新增长点。
来源：36大数据 去年十月，在埃森哲和通用电气联合发布的调研报告中突破性地指出了这一紧迫性。89%的调查者认为，一家没有大数据战略的企业将在明年就遭到市场份额和发展势头方面的损失。...虽然报告侧重的是工业互联网和医疗保健，但其中的结论对于其他行业仍有很大启示。 大约一年后，将会有10个行业因大数据战略而迅速变革。事实上，84%的企业认为大数据将在未来一年重塑竞争版图。...T-Mobile 合并了所有的客户数据集，将其分为六大类，以此来进行完整的客户行为分析，最终分析使得客户流失率降低了50%。...你可能已经注意到大部分的咖啡店都将以往笨重老旧的POS机更换成了更加轻便的 iPad 样式的 POS 系统，像是 Square 解决方案。...1、数据存储业 最后是数据存储业。由于数据量很大而且在各行各业都有其不同的特性，亟需找到一种存储入库数据的方法，这种方法不需要大量服务器的要求也没有笨重的CRM系统。 Box 的解决方案应运而生。
行业厂商Cloudera、DataStax以及DataGravity等大数据公司已经投入大量资金研发相关技术，Hadoop供应商Hortonworks与数据 分析 公司New Relic甚至已经上市。...而国内，国家也将大数据纳入国策。 我们在年底盘点了2015年大数据行业九大关键词，管窥这一年行业内的发展。...在2015年，除了趋势火爆，12c多租户也在运营商、电信等行业投入生产应用。...随着行业的发展，人才显得尤为重要，各公司都期待数据科学专业人才能够挖掘数据信息，来帮助公司开源节流。...内容来源：36大数据
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿，煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”，价值含量、挖掘成本比数量更为重要。...，定制化服务的关键是数据。《大数据时代》的作者维克托·迈尔·舍恩伯格认为，大量的数据能够让传统行业更好地了解客户需求，提供个性化的服务。 说明：用数据价值思维方式思考问题，解决问题。...数据这么大、这么多，所以人们觉得有足够的能力把握未来，对不确定状态的一种判断，从而做出自己的决定。这些东西我们听起来都是非常原始的，但是实际上背后的思维方式，和我们今天所讲的大数据是非常像的。...四 关注效率原理 由关注精确度转变为关注效率 关注效率而不是精确度，大数据标志着人类在寻求量化和认识世界的道路上前进了一大步，过去不可计量、存储、分析和共享的很多东西都被数据化了，拥有大量的数据和更多不那么精确的数据为我们理解世界打开了一扇新的大门...数据预测、数据记录预测、数据统计预测、数据模型预测，数据分析预测、数据模式预测、数据深层次信息预测等等，已转变为大数据预测、大数据记录预测、大数据统计预测、大数据模型预测，大数据分析预测、大数据模式预测
苏云科技致力于与机床制造商及机床用户携手构建数字化生态圈，让数字化技术落地多种机械加工场景，赋能更多行业加快高质量转型步伐。...深挖机床行业痛点，打造针对性行业解决方案：1. 运营成本高生产效率产能低，产线运营成本高；2. 维修成本大高价值设备维修成本大，设备维护、问题检测、巡检报修流程繁琐；3....产业链未打通产业链上下游，生产产线设备间缺乏协同，无法深度协调生产制造；1.机床行业企业数字化转型方案通过设备信息获取，可视化展示设备信息，进行设备数据采集，工况记录，故障报警，故障记录等进行设备综合管理...；解决方案主要体现在如下5个方面：1....设备物联接入:实时监控设备运行效率，提升设备稼动率实时采集生产设备工艺数据，系统设置预警规则进行预警；2. 状态呈现:采集设备数据上传平台；3. 生产管理:当前产量、设备加工记录、OEE；4.
大数据只不过是非结构化数据的集合。这些数据不是以特定的格式，因为数据集通常是巨大的，有时是数十兆字节，有时甚至超过了PB级别。...大数据这个术语出现之前用的是大型数据库（VLDB），由数据库管理系统（DBMS）进行管理。 大量与商业有关的数据能够有效增加公司的销售与利润。为了做到这一点，我们需要利用大数据分析。...此外，通过Elasticsearch搜索，能够更加简单的理解大数据。大数据常常用于网页搜索，日志分析和大数据分析。...以下是通过大数据分析将大大受益的十大行业： ? 1. 银行和证券 ? 通过网络活动监控和自然语言处理程序，监控金融市场，从而减少欺诈性交易。...媒体的一部分，音乐行业使用大数据关注最新的趋势，并通过自动调谐软件创作出流行的曲调。 3. 体育 ? 了解特定地区针对不同活动的收视率模式，并通过分析来监测个人球员和球队的表现。
- 前言 - 最近工作中应用到了 Kylin，因此调研了 Kylin 的原理和行业应用。本文参考了官网和众多其他公司中 Kylin 的应用案例，希望对大家有帮助。...20 亿 + 条源数据，满足大时间区间、复杂条件过滤、多维汇总聚合的单条 SQL 查询毫秒级响应，较为高效地解决了亿级大数据交互查询的性能需求。...，Kylin 利用 router 查找算法及优化的 HBase Coprocessor 解决； 痛点三：跨月、季度、年等大时间区间查询问题，对于预计算结果的存储，Kylin 利用 Cube 的 Data...同时，计算集群一旦运行大任务，内存压力大的时候，HBase 就会性能非常差，为避免和计算集群互相影响，Kylin 集群依赖独立的 Hbase 集群。...Kylin query 机器，查询或者聚合，会加载大量的数据到内存，内存占用大，甚至存在频繁 Full GC 的情况。
最近工作中应用到了 Kylin，因此调研了 Kylin的原理和行业应用。本文参考了官网和众多其他公司中 Kylin的应用案例，文末给出了出处，希望对大家有帮助。...，单表最大数据量为 20 亿 + 条源数据，满足大时间区间、复杂条件过滤、多维汇总聚合的单条 SQL 查询毫秒级响应，较为高效地解决了亿级大数据交互查询的性能需求。...痛点二：复杂条件筛选问题，用户查询时，Apache Kylin 利用 router 查找算法及优化的 HBase Coprocessor 解决； 痛点三：跨月、季度、年等大时间区间查询问题，对于预计算结果的存储...同时，计算集群一旦运行大任务，内存压力大的时候，HBase 就会性能非常差，为避免和计算集群互相影响，Kylin 集群依赖独立的 Hbase 集群。...我们通过增加配置项，可以使 kylin 强制关联维表，来过滤掉 olap 表中的脏数据； Kylin query 机器，查询或者聚合，会加载大量的数据到内存，内存占用大，甚至存在频繁 Full GC 的情况
上一篇讲到，数据分析的8大步骤里，找指标是非常重要的一步。通过这一步，把一个具体业务描述，转化为一个可以通过数据量化分析的问题。 理论上，分析指标要根据具体业务场景来设计。...今天就跟大家盘点下，互联网行业的常用指标。 用户行为类指标 用户行为指标是互联网行业和传统行业最大区别。传统行业，用户行为发生在门店里，极难用数字化手段记录，因此只有在发生交易时，才能记录数据。...传统企业的大部分数据都是交易数据。而互联网行业依托小程序/H5/APP，能记录用户在每个页面的点击，相当于在网上店铺的每一步动作都有记录，因此能分析很多东西。...活动类指标 活动类指标，在互联网和传统行业都很常见。相比之传统行业，互联网行业的营销活动密度更高、力度更大，经常是烧钱换增长。因此活动相关指标关注度很高。...比如游戏里稀有皮肤卖的贵，是因为稀有才贵，为了短期收入搞大优惠，一但烂大街，反而大家都不稀罕了。 所以控虚拟商品的库存，不是看商品动销率或者在库时间，而是看GMV整体目标。
2014-2015大数据行业年终盘点和预测 大数据时代不是突然出现的，实际上过去的几十年间，数学分析就已经涉猎金融行业了，诺贝尔经济学奖获得者哈里.马克维茨、威廉.夏普、罗伯特.恩格尔就是利用计量经济学知识和金融市场数据来建立数学模型...1）交通 交通的大数据应用主要在两个方面，一方面可以利用大数据传感器数据来了解车辆通行密度，合理进行道路规划包括单行线路规划。另一方面可以利用大活数据来实现即时信号灯调度，提高已有线路运行能力。...四、大数据技术及厂商 由于本篇文章主要的目的是进行大数据知识普及，因此在大数据技术和平台方面就不进行深入探讨，主要介绍一些典型的大数据技术和行业解决方案，具体的大家可以参考赵刚老师的《大数据技术与应用实践指南...具体的解决方案请参考赵刚老师的书《大数据技术与应用实践指南》 五、大数据产业链介绍 由于大数据及大数据技术是一个工具，无法像互联网企业那样形成一个大数据生态圈，形成闭环。...在很多企业热烈拥抱这类大数据技术时，精通大数据技术的相关人才也成为一个大缺口。英特尔中国研究院首席工程师吴甘沙就曾经在一次演讲中提出，人是大数据的第一推动力。
在《智能网联汽车行业数据合规解决方案（上）》一文中，我们主要讲述了智能网联汽车行业数据合规的一些基本背景和法规要求，接下来我们将重点介绍智能网联汽车行业数据合规的相关解决方案。...轻松发现企业数据资产连接企业云上、本地结构化、非结构化数据，发现企业敏感数据资产，形成数据分类分级资产清单。3. 非结构化数据识别能力，高效准确识别人脸、车牌照等数据。4....数据处理活动全盘梳理组织数据处理情况，形成场景数据清单，清晰绘制处理活动流转图，并形成数据跨境流转大图。3....数据合规知识库收录汽车行业相关法律法规、标准、行业规范等，提供友好的检索能力，同时可为风险评估、风险治理等场景提供法律依据。...视频、图像匿名化处理车企存在大量图像、视频类数据，对图像、视频的匿名化处理工作是车企面临的一大挑战。
各国法律法规和行业规范中国出台了各项法律法规标准要求，建立数据安全法律保障体系屏障，针对智能网联汽车的数据安全行业规范也在不断完善与深化。...ISO/IEC27001信息安全管理体系发布2014年（2019年更新）ISO/IEC27018公有云个人可识别信息保护认证发布2017年8月6日英国《联网和自动驾驶车辆网络安全重要原则》发布提出保障数据存储和传输安全可控等在内的八大原则强调数据安全问题应纳入汽车生命周期...45个重要的原则网络安全问题提供了解决方案和实践指南2021年3月9日欧盟《车联网个人数据保护指南v2.0》生效将GDPR应用于联网车辆中涉及处理个人数据的场景设定了针对网联汽车数据的基本性保护规则对数据出境进行了规定...本白皮书将依据已发布的行业规范要求，从个人信息和车辆数据角度对智能网联车数据的安全合规要求展开分析。...，下一篇我们将重点介绍智能网联汽车行业数据合规的相关解决方案。
对于大医院来说，随着医保控费和医疗价格的提升，对基层病人的虹吸效应会减弱，因而，根据政策方向，主动牵手二级和基层医院是其布局重点；而对于二级医院来说，借力大医院品牌优势，是个迅速提升影响力的机会；一级医院在整个医联体中是最大的受益者...从整个行业的发展趋势来看，医疗机构正在努力整合所有的医疗数据，患者的个人数据在逐渐从临床信息转变为健康、基因组学信息等全生命周期的数据。...未来，借助云解决方案，医疗供应商可在患者家中安装远程移动诊断设备。这些设备接入云端后，医生即可通过云端预测分析等应用程序，对患者进行持续监护。...报告显示，当今的医疗机构对于IoHT解决方案的投资比例正随着IT预算的整体规模增加。...当然，不能忽视的是，医疗物联网领域的网络安全重要性要高于其他行业，大多数健康数据泄漏及黑客事件都是在物联网接入点发生的。
前言 不知不觉2018年已经到来，回顾2017年，通信行业在机遇与挑战中砥砺前行：促进行业改革的新政纷纷颁布，让我们回顾下2017年通信行业的十大关键词吧。...5 三大运营商相继成立或拟筹建投资公司 ?...由中国电信湖北公司自主研发的首个移动大数据商业化产品——公交大数据分析平台在襄阳市公交集团公司正式投入使用。...为全球数以百计的电力公司、通信运营商提供产品及系统解决方案。...10 餐饮行业数据运营的时代已来临 ? 10月24日，中国共产党第十九次全国代表大会闭幕，中国特色社会主义进入新时代。在十九大报告中，有16处提到了质量！
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