概述

我司大数据平台提供海量级大数据采集、传输、存储、管理、查询和分析的一体化平台，实现对多源异构数据资源的汇集融合、海量数据的分析碰撞、实时和非实时的分析和挖掘、分析成果的可视化展示，全流程的管理与运维。平台助力政府及企业快速接入零散多态的多源数据，统一数据口径，沉淀全貌数据，打造全业务数据池，释放数据累加价值，将帮助政府、企业从海量数据信息中获取到真正的价值，为政府和企业的数据应用提供基础支撑，及时洞察和决策新的机会和防线。

图 1 大数据架构

特色功能

1、富的数据接入类型

30+的数据接入类型，定制开发，满足多种企业的不同需求，支持批量数据同步导入。

2、高效安全的数据交换体系

高效、透明、安全的完成各业务系统之间、业务系统与数据中心之间的各种数据交换与共享，实现不同应用系统间的数据无缝连接。

3、一站式资源管理

建立资源管理层，通过数据标准与数据质量管理，提供统一的数据资源管理、动态资源分配、多部门之间资源配置和动态共享，灵活支持多用户多应用在统一平台上平滑运行，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。

4、全方位数据服务体系

通过云计算技术、大数据技术等多种技术融合，结合信息化实际情况，建立高安全、高可用、高扩展的数据服务体系。提供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、实时流处理和全文搜索，为客户提供广泛的计算支持服务能力，为大数据建立一个良性运转的全方位数据服务体系，为政府提供高质量的大数据资源服务。

5、统一监管运维

平台提供对内对外提供的数据服务进行全生命周期的管理，对服务进行动态的调度管理；依赖丰富的信息库，可方便接入任意监控资源，提供统一的监控运维管理。

应用场景

1、医疗大数据 看病更高效

借助于大数据平台我们可以收集不同病例和治疗方案，以及病人的基本特征，可以建立针对疾病特点的数据库。如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊，明确定位疾病。在制定治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制定出适合病人的治疗方案，帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业开发出更加有效的药物和医疗器械。

2、金融大数据 理财利器

大数据在金融行业的应用主要体现在以下五个方面：

（1）精准营销：依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐

（2）风险管控：依据客户消费和现金流提供信用评级或融资支持，利用客户社交行为记录实施信用卡反欺诈

（3）决策支持：利用抉策树技术进抵押贷款管理，利用数据分析报告实施产业信贷风险控制

（4）效率提升：利用金融行业全局数据了解业务运营薄弱点，利用大数据技术加快内部数据处理速度

（5）产品设计：利用大数据计算技术为财富客户推荐产品，利用客户行为数据设计满足客户需求的金融产品

3、零售大数据 最懂消费者

零售行业大数据应用有两个层面，一个层面是零售行业可以了解客户消费喜好和趋势，进行商品的精准营销，降低营销成本。另一层面是依据客户购买产品，为客户提供可能购买的其它产品，扩大销售额，也属于精准营销范畴。另外零售行业可以通过大数据掌握未来消费趋势，有利于热销商品的进货管理和过季商品的处理。零售行业的数据对于产品生产厂家是非常宝贵的，零售商的数据信息将会有助于资源的有效利用，降低产能过剩，厂商依据零售商的信息按实际需求进行生产，减少不必要的生产浪费。

4、教育大数据  因材施教

随着技术的发展，信息技术已在教育领域有了越来越广泛的应用。考试、课堂、师生互动、校园设备使用、家校关系……只要技术达到的地方，各个环节都被数据包裹。

在课堂上，数据不仅可以帮助改善教育教学，在重大教育决策制定和教育改革方面，大数据更有用武之地。美国利用数据来诊断处在辍学危险期的学生、探索教育开支与学生学习成绩提升的关系、探索学生缺课与成绩的关系。举一个比较有趣的例子，教师的高考成绩和所教学生的成绩有关吗？究竟如何，不妨借助数据来看。比如美国某州公立中小学的数据分析显示，在语文成绩上，教师高考分数和学生成绩呈现显著的正相关。也就是说，教师的高考成绩与他们现在所教语文课上的学生学习成绩有很明显的关系，教师的高考成绩越好，学生的语文成绩也越好。这个关系让我们进一步探讨其背后真正的原因。其实，教师高考成绩高低某种程度上是教师的某个特点在起作用，而正是这个特点对教好学生起着至关重要的作用，教师的高考分数可以作为挑选教师的一个指标。如果有了充分的数据，便可以发掘更多的教师特征和学生成绩之间的关系，从而为挑选教师提供更好的参考。

5、碳中和大数据 赋能助力

自从国家提出碳达峰、碳中和目标之后，爆火的碳中和概念已经在互联网上“掀”起一股热潮，碳中和作为绿色发展的主旋律已经悄悄奏响。“以天地之心存心，以生灵之命立命”，为应对全球气候变化，大力推进生态文明建设，讲好“绿水青山就是金山银山”的中国故事，积极探索一条中国特色的数字碳中和之路已经势在必行、刻不容缓。

建立温室气体排放清单，庞大数据高效掌控

首先，要建立符合MRV要求的温室气体排放清单，排放量如何分布，具体排放多少，这些是必须要说清楚的问题。从2005年起，我国就开始打造全国“一公里网格”，并在960个网格上增加了14个图层的数据，一个个参数不断叠加，最终形成巨大的数字系统。如此庞大复杂的数据则必须依靠大数据技术进行精确管理、严格掌控。

建立城市碳中和“大脑”，实现城市“碳数据”深度分析

王金南院士提到：“全中国有337个地级以上的城市，我们除了要掌控全国这个大局，更要每个城市的重点抓起来。”一个城市的碳生产、碳排放等包含许多要素，城市的碳中和“大脑”将涵盖排放上报系统、决策辅助系统、数据管理系统等多个系统，通过大数据对这些系统进行深度分析，将对助力实现城市碳生产与消费活动的发展产生深刻影响。

构建应用场景，支撑减污降碳协同增效

减污降碳对改善环境、实现绿色可持续发展至关重要，所以从这个层面上，我们需要利用大数据来支撑减污降碳目标的实现。这个过程需要模拟，每一个城市怎么制定，里面都涉及到许多科学的数据，这不是一个单一的控制环境质量的问题，而是一个更加复杂的系统。

建立排放总量控制体系，生成数据速报系统

建立全国二氧化碳排放总量控制体系是一项重要工作，这是最后实现碳达峰、碳中和的核心问题。这个总量既有国家层面总量的问题，又有各个省份和地区等地方层面的总量控制问题，更要加强部分重点行业的总量控制。这些总量控制制度都需要大量的数据来支持，要利用大数据、大网络来提出一个速报系统，及时传递消息，反馈问题，从而高效准确获取参数、处理信息、解决问题。

协助公众有效参与，打造个人“碳收支”系统

王金南和团队提出设想，在大数据的支撑下，建立自愿性个人碳收支信用体系。在这样个体系中，个人的出行用电、用气等生活中的碳足迹、碳排放都将被记录和计算，同时根据地区城市和农村人均用电、用气、用油水平核定人均碳排放配额，这个配额还将与个人信用挂钩，甚至可以用来交易并做一些慈善事业，这个构想值得深入研究。

6、舆情监控大数据 名探柯南

国家正在将大数据技术用于舆情监控，其收集到的数据除了解民众诉求，降低群体事件之外，还可以用于犯罪管理。大量的社会行为正逐步走向互联网，人们更愿意借助于互联网平台来表述自己的想法和宣泄情绪。社交媒体和朋友圈正成为追踪人们社会行为的平台，正能量的东西有，负能量的东西也不少。一些好心人通过微博来帮助别人寻找走失的亲人或提供可能被拐卖人口的信息，这些都是社会群体互助的例子。国家可以利用社交媒体分享的图片和交流信息，来收集个体情绪信息，预防个体犯罪行为和反社会行为。最近警方通过微搏信息抓获了聚众吸毒的人，处罚了虐待小孩的家长。

大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变，驱动着行业变革，衍生出新的商机和发展契机。驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力，这种能力能够帮助企业打破数据边界，绘制企业运营全景视图，做出最优的商业决策和发展战略。其实，不论是哪个行业的大数据分析和应用场景，可以看到一个典型的特点还是无法离开以人为中心所产生的各种用户行为数据，用户业务活动和交易记录，用户社交数据，这些核心数据的相关性再加上可感知设备的智能数据采集就构成一个完整的大数据生态环境。

7、农牧大数据 量化生产

大数据在农业应用主要是指依据未来商业需求的预测来进行农牧产品生产，降低菜贱伤农的概率。同时大数据的分析将会更见精确预测未来的天气气候，帮助农牧民做好自然灾害的预防工作。大数据同时也会帮助农民依据消费者消费习惯决定来增加哪些品种的种植，减少哪些品种农作物的生产，提高单位种植面积的产值，同时有助于快速销售农产品，完成资金回流。牧民可以通过大数据分析来安排放牧范围，有效利用牧场。渔民可以利用大数据安排休渔期、定位捕鱼范围等。

由于农产品不容易保存，因此合理种植和养殖农产品对十分重要。如果没有规划好，容易产生菜贱伤农的悲剧。过去出现的猪肉过剩、卷心菜过剩、香蕉过剩的原因就是农牧业没有规划好。借助于大数据提供的消费趋势报告和消费习惯报告，政府将为农牧业生产提供合理引导，建议依据需求进行生产，避免产能过剩，造成不必要的资源和社会财富浪费。农业关乎到国计民生，科学的规划将有助于社会整体效率提升。大数据技术可以帮助政府实现农业的精细化管理，实现科学决策。在数据驱动下，结合无人机技术，农民可以采集农产品生长信息，病虫害信息。相对于过去雇佣飞机成本将大大降低，同时精度也将大大提高。

8、交通大数据 畅通出行

通过建设大数据集成平台、大数据管理平台、大数据服务平台为交通运输行业数据信息归集的最大化、交通分析研判的科学化、交通组织管理的智能化、交通指挥调度的精准化和交通综合治理的一体化提供情报支撑。

大数据集成平台，实现多源数据资源的汇集。形成原始库，以及接入过程中的流程处理、管理能力；

大数据管理平台，基于分布式的文件系统存储形成索引库、分析库；对情报平台的大数据环境进行统一的管理监控以及部署维护；

大数据服务平台，为大交通提供通用的数据服务组件与管理，提供针对交通运输应急平台的分析研判模型，满足海量数据分析碰撞、定制分析研判以及自定义分析研判建模的需要，为情报平台提供大数据服务能力支撑；

专题情报应用，真真正正的把情报平台的数据分析研判结果应用到实战中去；并建设情报网上工作平台，方便交警本身、公安、政府来使用数据、使用情报分析的成果。

交通大数据应用价值

· 为政府部门制定错峰出行、出租车定价、路线规划、外地车限行等交通调控措施，评估市民出行方式，完善城区路网结构等道路交通综合治理工作提供决策参考。

· 针对市民实际需求，向社会发布出行指南、交通诱导信息，引导市民选择合理的方式、线路出行。

· 作为进一步提升道路交通管理效能的催化剂，对交通流量时空特性分析、交通拥堵自动报警、交通安全隐患深入排查、深度隐性交通违法有效查处、重点车辆动态监管、重点交通违法行为精准打击等业务工作提供大数据支撑。