大数据战略规划

甲骨文大数据战略是针对大数据时代的挑战和机遇提出的综合商业策略。甲骨文认识到大数据不仅仅是数据量增加，还包括多样性和高速度，即所谓的“三V”特性：速率、容量和种类。他们致力于帮助企业更好地管理和利用海量数据，以实现更优异的业务成果。预计大数据市场未来五年将以53.4%的年复合增长率迅速扩展。甲骨文强调数据管理不仅是技术挑战，更是商业机遇，提高数据理解和分析能力，支持组织做出更明智的决策和行动。他们的解决方案涵盖速度、容量和种类三个关键领域，满足不同行业需求，例如快速处理和分析数据的系统。通过集成系统，甲骨文还能加速大数据项目的落地，确保数据集成和企业级性能。

中国邮政集团认识到数据战略对其运营和未来发展至关重要。物流与速递行业以邮务为本质，数据为核心，平台为载体，客户体验为关键，发展趋势是互联网与邮政深度融合。 为提升大数据贡献度，中国邮政需深化互联网思维，稳步推进互联网金融产品和服务模式创新，积极利用移动互联网、大数据等新技术，应对挑战，实现传统金融与互联网金融融合发展。 通过专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理海量异构数据，深度挖掘数据价值，探索邮政业务创新，实现数据资源综合应用、深度应用，是提升企业核心竞争力，实现信息化可持续发展的关键途径。 以大数据项目建设为契机，中国邮政将凝聚优势力量，全面梳理数据资源，完善数据体系架构，自主掌握大数据关键技术，加速大数据资源开发利用，将数据决策化贯穿经营管理全流程，建设智慧银行，提升核心竞争力。

在大数据时代，IT结构设计面对前所未有的挑战与机遇。大数据不仅仅意味着数据量的增加，更需要处理速度、多样性和价值挖掘的提升。将深入探讨如何在这一背景下构建高效、灵活且可扩展的IT结构。我们需理解大数据的核心特征，即“4V”模型：Volume（数据量大）、Velocity（数据处理速度快）、Variety（数据类型多样）、Value（数据价值高）。这些特性决定了大数据处理的复杂性。在设计大数据IT结构时，通常采用分层架构，包括数据采集、存储、处理和应用服务层。数据采集层负责从多种来源获取数据，如传感器、社交媒体和日志文件；数据存储层采用分布式系统，如Hadoop的HDFS，处理海量数据；数据处理层利用批处理（如MapReduce）或流处理（如Spark）技术进行数据清洗、转换和分析；应用服务层提供面向业务的API或接口，用户可访问和利用数据洞察。在银行信息系统架构中，大数据应用尤为关键。银行需处理大量交易数据，实时风险评估和客户行为分析。因此，银行IT架构可能包含数据仓库和数据湖，存储历史交易数据和非结构化客户信息。同时，可能使用机器学习算法进行欺诈检测，通过大数据分析提供个性化金融服务。R语言在大数据分析中应用广泛。提供丰富统计分析和可视化工具，如dplyr用于数据操作，ggplot2用于图表绘制，tidyverse提供统一编程语法，高效处理和探索大数据集。此外，R语言与Hadoop、Spark集成，实现大规模数据计算和建模。大数据时代的IT结构设计需有效管理和利用大数据特性，通过合理架构设计，提升数据处理能力，支持实时决策，驱动业务创新。掌握像R语言这样的数据分析工具，对理解和挖掘大数据价值至关重要。

大数据湖是指一种存储所有数据的仓库，包括结构化、半结构化和非结构化数据，提供统一的数据访问和共享机制，确保数据的一致性和实时性。以下是大数据湖规划与搭建策略的要点：1.大数据湖的背景与理念大数据湖的兴起源于对传统数据仓库和数据集市局限性的需求，解决数据孤岛、数据冗余和数据不一致等问题。搭建大数据湖需遵循数据一致性、实时性和安全性等原则。2.数据架构与承载体系的演进大数据湖经历了数据库时代、数据仓库时代和大数据平台时代三个阶段，现今在大数据平台时代，广泛应用分布式架构、云计算和虚拟化技术处理海量数据。3.大数据湖的定义与特性大数据湖是一种统一存储结构化、半结构化和非结构化数据的仓库，具备全面采集、随时探索、灵活访问和集中存储的特性。4.大数据湖的优势相比传统数据仓库和数据集市，大数据湖支持更多数据类型、提供实时数据访问和共享机制、确保数据一致性和安全性、提高数据分析和应用效率。5.大数据湖的架构设计考虑数据采集与存储、数据处理与分析、数据共享与访问、数据安全与管理等方面。6.大数据湖的广泛应用包括数据分析、机器学习、人工智能和数据服务等领域，为这些领域提供统一的数据访问和共享机制，保障数据一致性和实时性。7.大数据湖的挑战与解决方案挑战包括数据孤岛、数据冗余、数据不一致等问题，解决需遵循数据一致性、实时性和安全性等原则。8.大数据湖的发展趋势基于大数据分析和人工智能需求，致力于提供实时数据访问和共享机制，保障数据一致性和安全性。大数据湖规划与搭建策略需遵循数据一致性、实时性和安全性原则，同时考虑架构设计、应用场景和挑战等方面。

大数据时代的科学数据战略 一、引言 随着互联网的飞速发展以及信息技术的不断进步，我们正处在一个数据爆炸的时代——即所谓的大数据时代。在这个时代背景下，如何有效地收集、存储、处理和分析这些海量的数据成为了一个重要的课题。《大数据时代的科学数据战略》这本书正是为了解决这些问题而诞生的。将根据给定的文件信息，重点解析作者卢东明关于大数据时代的一些核心观点和关键技术。 二、卢东明简介及其贡献 卢东明，Sybase软件（中国）有限公司的技术总监，拥有丰富的行业经验。自1992年起加入Sybase China，并于1994年至2006年间在美国硅谷工作，效力于Sybase公司及巴克莱资产管理公司（BGI）。2006年返回Sybase China担任技术总监。卢东明不仅在技术领域有着深厚的积累，还在微博上积极分享知识，其微博名为“Sybase卢东明”。 三、大数据的定义与特征 大数据的“大”：我们需要理解“大数据”的“大”不仅仅指的是数据量的大，更包括了数据的多样性和复杂性。卢东明通过亚马逊的新用户体验案例来说明这一点。例如，亚马逊能够根据用户的浏览历史、搜索记录和其他用户的购买行为等数据，为用户提供个性化的推荐服务。 大数据的处理：卢东明还讨论了如何处理这些数据。传统的数据库技术和工具已经无法满足当前的需求，因此需要新的技术和方法来应对大数据带来的挑战。 四、社交媒体与大数据 社交媒体成为了大数据领域的又一个重要来源。卢东明以Twitter为例，详细分析了社交媒体产生的数据量及其特点：- 用户数量：Twitter拥有20亿注册用户，每天新增45万用户。- 数据生成速度：每天生成近1.8亿条推文，相当于每分钟13.8888万条，每秒1650条。- 活跃度：大约52%的用户每天都会发布消息，但仅有5%的用户创造了75%的内容。- 多平台使用：50%的用户会通过多个平台访问Twitter，如手机、iPad或个人电脑。- 语言分布：61%的推文是英文的。- 用户构成：70%的Twitter用户来自非美国地区；性别分布方面，46%为男性，54%为女性。 五、品牌与社交媒体 品牌也开始利用社交媒体进行营销活动，其中Twitter是一个重要的平台。卢东明提到了几个案例..."

大数据研究是未来科技和经济社会发展的重要战略领域，其现状和科学思考备受关注。

大数据分析在商业智能与数据分析中的重要性不断增强。尽管大数据分析项目复杂，但通过选择合适的分析工具和技术，企业能够有效应对挑战。项目规划阶段至关重要，帮助企业明确需求和目标。成功的大数据分析项目遵循最佳实践，从业务角度出发并避免常见错误。未来，面对数据整合和处理速度等挑战，供应商的高效解决方案将至关重要。

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低成本运营和大数据平台规划方案一体化运营，精细化管理全网运营，实时智能化运营集中化建设、管理和维护，可线性扩展提高资源综合利用率。标准化功能组件可共享和复用，按业务量和需求支付BASS与BOSS，CRM的一体化BSS与MSS，OSS，VAS等跨域一体化服务，对外部客户和应用实施片区化和网格化管理。支持长尾市场和小众市场，满足个性化和短周期需求。支持异地客户、家庭客户和集团客户一点接入，全网服务和全网客户画像。推广全国统一套餐和全网营销，统一客服实时数据获取、处理和分析，智能化主动事件触发和智能管道。支持移动互联网业务运营发展趋势，集中化要求对业务支撑平台和数据架构的大容量、高扩展和高可用性需求。支持全网型数据和跨域数据的集中化管理，形成企业级数据中心，满足3G时代更高的实时性和动态资源共享需求。形成可重用和标准化的组件，支持一次开发和各省共享的模式，实现规模效益。