大數據措施

❶ 常見的大數據項目失敗原因及應對措施有哪些

常見的大數據項目失敗原因:
1、數據泄露

這是做大數據項目最忌諱的一點，數內據一泄露，毫無疑問容，項目合作者必然會成為數據泄露的受害者。如果競爭對手獲得了機密數據，那麼一般的投資人都會考慮到數據的安全性而放棄這個項目的投資或者轉向投資別的項目，那麼對不起，數據泄露你的項目就已經失敗了。
2、不夠方便簡潔
有的程序過於復雜，導致很多人怕麻煩不願意去接觸。高度定製開發的工具可以讓系統保持適當的精簡化，並且能夠無縫地集成到現有的技術基礎架構中。這樣的項目開發能夠更好的找到受眾，而且也更容易接被接受。
3、數據不具備時效性
信息在現代這個社會也越來越擁有更高的社會價值，信息也越來越具有生產力。信息的及時性有助於幫助你更好的洞察社會現狀然後做出判斷，比別人更能夠及時抓住機遇，這樣才會更容易成功。
應對措施有:
以身作則 ，要有意識地向員工展示他們如何使用數據做決策。企業能夠建立、發展和維持一支具有所需專業數據知識的業務問題的全能的數據團隊。只有漸漸適應了這種運作模式才能更好的做大數據項目。進行相應的績效評估。

❷ 如何健全大數據技術創新體系工作措施

一是立法為基，優化誠信體系建設的體制機制。通過立法，保障信用數據來源的內合容法性；通過完善信用數據採集、管理及誠信監督、獎懲制度，提升誠信體系建設水平。
二是互通為要，實現誠信數據互相連通共同分享。統一規范我市誠信數據建設，通過發揮信用信息交換共享的樞紐功能，打通法人與自然人信息數據壁壘，釋放大數據功能，增加信用信息查詢、信用產品交易撮合等，打造我市信用數據2.0版，切實消除「信息孤島」，推動誠信數據開放共享。
三是市場為先，實現信息數據的能效開發增值。通過授信授權等方式，支持社會化徵信發展，發展數據交易和信用數據評估，為個人和提供多元化的信用服務和增值服務。
四是多元為重，在更為廣泛的領域提升社會誠信水平。以大數據為支撐加快信用體系建設，推動信用數據廣泛應用於金融服務、社會治理、行政監督、民生服務等諸多領域，並以行政誠信和經濟誠信為突破口，引領全市誠信體系建設邁上新台階。

五是環境為上，形成推動誠信體系建設的整體合力。通過加強誠信教育，營造社會氛圍，強化各部門和公共事業單位協作配合，確保全市誠信體系建設工作扎實有效推進。

❸ 大數據時代的應對措施

一個好的企業應該未雨綢繆，從現在開始就應該著手准備，為企業的後期的數據收集和分析做好准備，企業可以從下面六個方面著手，這樣當面臨鋪天蓋地的大數據的時候，以確保企業能夠快速發展，具體為下面六點。
目標
幾乎每個組織都可能有源源不斷的數據需要收集，無論是社交網路還是車間感測器設備，而且每個組織都有大量的數據需要處理，IT人員需要了解自己企業運營過程中都產生了什麼數據，以自己的數據為基準，確定數據的范圍。
准則
雖然每個企業都會產生大量數據，而且互不相同、多種多樣的，這就需要企業IT人員在現在開始收集確認什麼數據是企業業務需要的，找到最能反映企業業務情況的數據。
重新評估
大數據需要在伺服器和存儲設施中進行收集，並且大多數的企業信息管理體系結構將會發生重要大變化，IT經理則需要准備擴大他們的系統，以解決數據的不斷擴大，IT經理要了解公司現有IT設施的情況，以組建處理大數據的設施為導向，避免一些不必要的設備的購買。
重視大數據技術
大數據是最近幾年才興起的詞語，而並不是所有的IT人員對大數據都非常了解，例如如今的Hadoop，MapRece，NoSQL等技術都是2013年剛興起的技術，企業IT人員要多關注這方面的技術和工具，以確保將來能夠面對大數據的時候做出正確的決定。
培訓企業的員工
大多數企業最缺乏的是人才，而當大數據到臨的時候，企業將會缺少這方面的採集收集分析方面的人才，對於一些公司，特別是那種人比較少的公司，工作人員面臨大數據將是一種挑戰，企業要在平時的時候多對員工進行這方面的培訓，以確保在大數據到來時，員工也能適應相關的工作。
培養三種能力
Teradata大中華區首席執行官辛兒倫對新浪科技表示，隨著大數據時代的到來，企業應該在內部培養三種能力。第一，整合企業數據的能力；第二，探索數據背後價值和制定精確行動綱領的能力；第三，進行精確快速實時行動的能力。
做到上面的幾點，當大數據時代來臨的時候，面臨大量數據將不是束手無策，而是成竹在胸，而從數據中得到的好處也將促進企業快速發展。

❹ 大數據雲計算環境下採取什麼樣的措施

產品定義：BC—oNest(ObjectNest)是一個以對象形式存儲和管理海量非結構化數據的雲存儲系統。BC—oNest可以為互聯網業務和企業用戶提供低成本的PB級存儲規模，具備高可靠、高安全性和高擴展性的雲存儲服務。產品實現了跨機架的海量對象存儲和備份功能：提供WEB方問(業務使用門戶以及RESTAPI)以及SDK：提供批量導入導出工具來支持oNest和Linux本地目錄之間的相互拷貝：支持Windows客戶端工具，方便用戶的使用。產品特點按需分配的存儲空間：系統支持TB級到PB級的存儲空間管理，存儲容量可在線平滑擴容。可靠的數據存儲：系統支持對象數據跨機架存儲；在每個AZ內多副本存儲。系統的健康檢查模塊保證副本減少的情況下，自動修復副本數量：同時系統內部實現了數據的完整性校驗機制，防止數據被非法篡改或損壞。安全的數據訪問控制：系統的認證鑒權和ACI一訪問控制機制保證數據只被授權用戶訪問：同時系統支持密鑰簽名機制，保證用戶訪問消息在傳輸通道上的安全性。高性能的數據處理：提供MultiPart的並發上傳功能提高大對象上傳速度：支持基於Range的多點並發下載功能提高對象下載速度：數據節點內部採用文件聚合的方法提高性能：支持高並發的用戶訪問和高吞吐的數據流量。高可用的數據服務能力：AZ內多副本存儲和副本自動修復能力，提高了系統持續服務能力，在常見的伺服器集群節點或局部網路故障情形中，系統具有高可用性。提供多種數據訪問介面：系統對外提供WEB訪問(業務使用門戶及RESTAPI)以及SDK，並提供批量導入導出工具來支持oNest和Linux本地目錄之間的相互拷貝。在服產品版本及特性:5.X版本：自主研發的以對象形式存儲和管理海量非結構化數據的存儲系統基於跨機架的大規模數據中心環境設計，具有極強的水平擴展能力提供類AWSS3的RESTAPI和SDK，以及本地批量數據導入導出工具支持用戶、容器以及對象的訪問許可權管理和控制服務可用性99.9%，數據可靠性99.999999999%，無單點故障，支持線性擴展支持至少千億級對象存儲，單個對象最大5TB，千兆網路環境下4KB對象讀取響應時間小於100ms支持用戶可選的伺服器端及客戶端數據加密存儲，整個過程對用戶透明支持系統和存儲資源監控及告警功能，易運營可管理提供面向系統、用戶和容器三個級別的准實時統計計量能力，支持用戶按需付費6.0版本：基於主流ceph產品，支持糾刪碼，支持主流s3介面核心功能：1：對象相關功能對象管理：系統支持對象的創建、讀取和刪除、設置用戶自定義元數據等功能。對象訪問控制：系統支持設置或獲取容器和對象訪問許可權(ACL)等功能。2：容器相關功能容器管理：系統按容器組織對象，每個用戶可擁有零或多個容器，每個用戶可包合零或多個對象。系統支持容器的創建、刪除，按字典序列出容器內的對象等功能。3：用戶相關功能用戶認證及許可權：對用戶的身份進行認證，確認訪問用戶的身份，完成認證後基於用戶狀態、配額和許可權進行確認。4：系統相關功能計量信息：提供為資源池管理系統提供計費需要的計量信息，包括空間佔用、訪問流量等。用戶控制：提供用戶運營管理訪問控制包括簽約對象存儲服務、查看對象存儲服務等功能。日誌管理：提供對系統日誌的記錄及瀏覽功能。統計報表：提供對系統各項指標的統計和分析，包括系統數據日誌、用戶日誌及日誌管理、訪問統計、統計總空間佔用、統計總用戶數、統計各個節點上佔用空間大小、容器總數量、流量信息統計等。運維管理：提供雲存儲系統內部管理、維護，包括系統管理用戶認證鑒權、系統管理角色管理、設備狀態監控、設備維護等功能。產品優勢：BC—oNest是基於標准X86伺服器集群的對象存儲系統。產品優勢主要體現在：容量和性能隨節點增加而線性增強，且支持無縫的在線擴容和升級維護。基於X86存儲伺服器的結構具有低成本特點。系統的高可靠設計，單磁碟和單伺服器故障不會影響系統服務，保障用戶數據的可用性。安全認證和數據加密手段，為用戶提供安全的數據存儲服務。應用場景：廣泛應用於公眾雲存儲服務，為用戶和企業提供按需擴展的雲存儲服務。支持各類互聯網應用，如網盤類應用中對圖片、文檔和音視頻的存儲j對象存儲通過與主流備份軟體結合，可向用戶提供更具成本效益、更低TCO的備份方案j對象存儲與歸檔軟體、分級存儲軟體結合，可以將在線系統中的數據無縫歸檔／分級存儲到對象存儲系統，減少陣列等在線系統存儲資源。應用案例：中國移動公眾服務雲一：應用背景和面臨的問題雲存儲是laaS核心服務之一，主要支撐海量非結構化數據的存儲和處理需求。傳統的非結構數據存儲系統主要採用磁碟陣列和NAS設備實現，為本地伺服器提供塊存儲空間或文件存儲空間，本質上屬於數據中心內部的解決方案，主要存在的問題包括：首先，兩者的服務介面協議上都不能滿足在廣域網范圍提供服務的能力要求j其次，磁碟陣列和NAS設備的擴展I生也有限，不能滿足百億級文件的存儲需求j最後，設備成本較高，基於陣列設備提供的雲存儲服價格不具備競爭性。二：解決方案公眾服務雲的對象存儲服務使用BC—oNest產品實現。300台存儲伺服器可以提供PB級的對象存儲服務空間支持百億級的對象存儲。三：商業價值中國移動公眾服務雲採用自主研發的BC—oNest，系統建設上相比使用商用解決方案節約成本數百萬元。自主研發產品的應用也使得研發和運營實現緊密互動，對象存儲服務的功能可隨著市場競爭的要求實現快速迭代開發。基於BC—oNest的對象存儲服務是中國移動在公眾服務雲布局的重要環節之一，將為中國移動拓展行業雲應用奠定堅實的基礎。歡迎撥打4001100865至中移軟體技術有新公司咨詢！

❺ 如何進行大數據分析及處理

探碼科技大數據分析及處理過程

聚雲化雨的處理方式

• 聚雲：探碼科技全面覆蓋各類數據的處理應用。以數據為原料，通過網路數據採集、生產設備數據採集的方式將各種原始數據凝結成雲，為客戶打造強大的數據存儲庫；

• 化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對存儲的數據進行計算整合讓數據與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的數據流動起來；

• 開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成數據湖泊，對數據進行標注與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的數據支流匯合集成數據應用中，為行業用戶帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。

❻ 大數據解決方案都有哪些

在信息時代的我們，總會聽到一些新鮮詞，比如大數據，物聯網，人工智慧等等。而現在，物聯網、大數據、人工智慧已經走進了我們的生活，對於很多人看到的大數據的前景從而走進了這一行業，對於大數據的分析和解決是很多人不太了解的，那麼大數據的解決方案都有哪些呢？一般來說，大數據的解決方案就有Apache Drill、Pentaho BI、Hadoop、RapidMiner、Storm、HPCC等等。下面就給大家逐個講解一下這些解決方案的情況。

第一要說的就是Apache Drill。這個方案的產生就是為了幫助企業用戶尋找更有效、加快Hadoop數據查詢的方法。這個項目幫助谷歌實現海量數據集的分析處理，包括分析抓取Web文檔、跟蹤安裝在Android Market上的應用程序數據、分析垃圾郵件、分析谷歌分布式構建系統上的測試結果等等。

第二要說的就是Pentaho BI。Pentaho BI 平台和傳統的BI 產品不同，它是一個以數據流程為中心的，面向解決方案的框架。其目的在於將一系列企業級BI產品、開源軟體、API等等組件集成起來，這樣一來就方便了商務智能應用的開發。Pentaho BI的出現，使得一系列的面向商務智能的獨立產品如Jfree、Quartz等等，能夠集成在一起，構成一項復雜的、完整的商務智能解決方案。

然後要說的就是Hadoop。Hadoop 是一個能夠對海量數據進行分布式處理的軟體框架。不過Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。另外，Hadoop 依賴於社區伺服器，所以Hadoop的成本比較低，任何人都可以使用。

接著要說的是RapidMiner。RapidMiner是世界領先的數據挖掘解決方案，有著先進的技術。RapidMiner數據挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數據藝術，能簡化數據挖掘過程的設計和評價。

Storm。Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。 Storm支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來，其它知名的應用企業包括Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、Admaster等等。

最後要說的就是HPCC。什麼是HPPC呢？HPCC是High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。HPCC主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。

通過上述的內容，想必大家已經知道了大數據的解決方案了吧，目前世界范圍內擁有的大數據解決方案種類較多，只有開發並使用好最先進的，最完備的大數據解決方案，一個公司，甚至一個國家才能走在世界前列。

❼ 列舉三種大數據的解決方案

三種大數據，我覺得咱們的三種大數據，其中之一應該是人口，然後是經濟。然後是，嗯發展。

❽ 大數據 解決方案能解決什麼問題

資源浪費，其實大數據這個概念就是資源整合，把數據集中。我給你回舉幾個例子吧
在零答售業大數據的就是把全國的零售店的銷量、銷售時間之類和賣的好的商品的數據找出來，然後通過查看所有商品的數據，選擇最優的捆綁銷售的方式或者促銷方式。
在政府行業應用就是智慧城市，拿智慧城市的智慧交通舉例，1路公交車你等了30分鍾才來，來的時候車上已經滿員了，可能要等幾輛車你才可以上去，如果通過大數據，進行分析挖掘這個數據，當天就可以緊急把多發幾輛車。緩解了壓力。智慧醫療，原先在一家醫院看完病醫生不是都讓人保留病史和診斷報告嗎？好下回再去醫院的時候方便。但是如果應用大數據，你覺得這家醫院看的不好，再去第二家的時候，不需要帶病史和診斷報告，因為醫生可以調出你在上家醫院的診斷報告和病史。
而且大數據節省了IT業的人力成本，數據都集中在某個機房中了，不需要每地都存有一個機房。

❾ 大數據應用存在哪些問題，採取哪些安全防護措施

目前我國大數據應用抄現存的一些問題主要有以下幾點：

首先，大數據不是IT公司的專利。第一批國家統計局引入的戰略合作夥伴，大多數還是聚焦在IT公司，其實不是只有IT公司才有大數據，如線下零售巨頭企業在實體經濟中積累了很大的數據資源，他們數據的深度和廣度不亞於甚至超過互聯網公司。

第二，擁有大數據的IT公司和非IT公司應該打破數據格局。國內巨頭企業掌握著搜索和社交和消費的數據，本來是三方的數據匯總才能拼湊出比較完整的網上信息圖譜，但是巨頭公司們為了彼此的商業利益，並沒有體現出數據合作的意願，而是互相封殺，這將給社會數據的流動帶來傷害。因此，在保證一定商業利益的基礎上，巨頭的眼光應該放遠一點，打破數據割據。

第三，應該呼籲政府相關部門進一步開放市場，因為圍繞大數據不管是應用還是創業，最核心的是要有數據的源頭，然後才能進行採集、編輯，重新編制。現在大量的關於國民經濟或者說民生的數據其實還在封閉狀態，在工商部門、銀行、保險、公安、醫院、社保，包括電信運營商機構的手裡。如何讓這些數據流動起來，能讓大家更方便，其實應該由政府帶頭實現等級制數據的開放共享。