① 大數據在土木工程上的應用
大數據技術在土木工程中的應用
一、大數據技術在建築能耗分析中的應用
在土木工程建設及建築過程中，建築能耗的產生與很多因素均存在密切關系，主要包括空間局部、佔地面積以及光照條件等方面。相關研究人員可以通過對數據挖掘框架進行合理應用，深入分析辦公室區域佔用數據，在此基礎上通過對各種先進大數據技術進行利用，可將建築佔用模式及相關時間表計算出來，依據計算所得到的結果可提出多種能源節約方案，在建築能耗分析方面能夠得到更多有價值思路。另外，可利用消耗模式對建築能耗問題進行分析，在建築能耗分析中電力數據屬於比較重要的一種，利用傳統數據分析方法無法將其完成，而通過對大數據技術進行利用，對於大量建築空間樣本中各種用電設備，可實行定時數據採集，也就能夠得到大量用電數據。在此基礎上，利用特徵提取、聚類及關聯分析等相關大數據處理技術，可對用途及類型不同的各種耗電設備數據實行統計，也就能夠得到通用電力消耗模式，利用這種模式能夠對今後建築中實際電力消耗情況實行預測，從而更好把握能源消耗情況，也就能夠更好進行工程建設。
二、大數據技術在建築破壞檢測中的應用
對於破壞檢測而言，其所指的就是在特定情況下檢測建築物實際受損情況，比如，在發生過自然災害之後，需要利用無人機設備採集建築物圖像，且利用多角度圖像合成，可在檢測建築物破壞情況方面提供比較理想的相關基礎數據。但是，利用無人機進行圖像拍攝，其速度比較快，若建築區域比較多，則需要在一定時間內處理大量數據圖像，在這種情況下便需要通過對大數據技術的利用，從而對大量圖像數據進行處理，在此基礎上也就能夠更好獲得建築實際損壞情況，也就能夠得到更理想的檢測結果。
三、大數據技術在土木工程中的應用前景
目前，在土木工程中大數據技術雖然有著比較廣泛的應用，並且有關研究也越來越多，然而其整體應用及發展情況仍處於初步發展階段，仍舊有很多關鍵性技術問題需要進一步解決。在目前物聯網技術不斷發展及應用的背景下，感測器在土木工程中也有著越來越多的應用，其數據採集方面的頻率越來越高，這對於土木工程技術創新發展具有很好促進作用。在目前土木工程建設及發展過程中，利用大數據技術探索基本規律已經成為必然趨勢，通過對這些規律進行利用，在土木工程建設、維護及管理方面能夠具有更科學合理的依據。另外，在當前土木工程實際發展過程中，大數據技術表現出較大應用發展潛力，在構建大數據技術應用系統框架方面，可提供有效技術支持。隨著今後建築行業及大數據技術不斷發展，在建築、道路以及橋梁等各種土木工程中，大數據技術也必然會有著越來越廣泛的應用，在基礎設施建設方面也必然會成為重要技術保障，表現出比較理想的應用前景，具有較高的價值。
在目前土木工程建設及實際發展過程中，對現代化技術及方法進行應用已經成為必然趨勢，並且也是必然需求，而大數據技術就是各種技術中比較重要的，且比較有優勢的一一種。作為土木工程專業人員及研究人員，應當對土木工程特點及優勢加強認識，並且應當對大數據技術在土木工程中各個方面的應用充分掌握，把握其應用前景，以實現大數據技術的更理想應用，為土木工程發展奠定更理想的基礎。
② 中國將建設哪些大數據工程
大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管版理和處理的數據權集合。
有人把數據比喻為蘊 藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。
大數據的價值體現在以下幾個方面：
1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;
2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型;
3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。
③ 工程建設合同三大數據指的是什麼
工程建設合同三大數據一般指的是規模、造價與工期。工程建設項目首內先要確定其規模，才容能確定工作量並最終確定造價。對於規模，建設工程合同通常以建築面積為指標。造價直接關繫到建設項目的投資成本與承包商的報酬。而工期則關系建設項目的建設周期與當事人的效益。這三者都是建設工程合同不可少的要素。
④ 通過建管家大數據平台查建築企業四庫業績怎麼查
這是屬於公司的內部機密，通常不會對外發布，因此無法查詢。
網上有公開業績的話那至少得是上市公司了，而且一般的建設情況等不會有太深入的公布的。具體工程的公布情況完全是企業的主動公布行為，除了該公司的官網、建委網站外較少途徑了。
建築施工企業（construction company）指專門從事建築物與構築物（建築工程、市政公用工程、線路管道和設備安裝工程及裝修工程）的新建、擴建、改建和拆除等有關活動的企業。
建築施工企業管理要點：施工項目管理是現代企業制度的重要組成部分，建築施工企業建立現代企業制度必須進行施工項目管理，只有搞好施工項目管理才能夠完善現代企業制度，使之管理科學。施工項目管理是市場化的管理，市場是施工項目管理的環境和條件；企業是市場的主體，又是市場的基本經濟細胞；施工企業的主體又是由眾多的工程項目單元組成的，工程項目是施工企業生產要素的集結地，是企業管理水平的體現和來源，直接維系和制約著企業的發展。施工企業只有把管理的基點放在項目管理上，通過加強項目管理，實現項目合同目標，進行項目成本控制，提高工程投資效益，才能最終達到提高企業綜合經濟效益的目的，求得全方位的社會信譽，從而獲得更為廣闊的企業自身生存、發展的空間。
⑤ 如何建設工業大數據可視化系統
1. 深圳市兒童醫院成功部署IBM集成平台與商業智能分析系統
IBM利用其行業領先的大數據與分析技術，支持深圳市兒童醫院搭建信息集成平台，整合原有分散在多系統中的海量數據，實現各部門的信息共享;同時通過商業智能分析對集成數據進行深入挖掘，為醫院各部門人員的科學決策提供全面的輔助，提升醫院的服務水平和管理能力。
2. Informatica幫助紫金農商銀行深挖數據價值
紫金農商銀行ODS數據倉庫項目建設使用Informatica產品完成數據的載入、清洗、轉換工作顯得尤為簡單，圖形化、流程化設計使維護人員能夠快速、順暢的操作，即使數據源結構發生變化，也不會像以前必須修改大量的程序代碼，只需要在PowerCenter中配置一下即可。
3. 華為大數據一體機服務於北大重點實驗室
經過大量的前期調查，比較和分析准備工作，北大重點實驗室選擇了華為基於高性能伺服器RH5885 V2的HANA數據處理平台。HANA提供的對大量實時業務數據進行快速查詢和分析以及實時數據計算等功能，在很大程度上得益於華為RH5885 V2伺服器的高可靠、高性能和高可用性的支撐。
4. IBM攜手漢端科技為飛鶴乳業打造全產業鏈可追溯體系
IBM、漢端科技與中國飛鶴乳業聯合宣布，通過利用IBM業界領先的全面大數據與分析能力，和漢端科技在商業智能領域豐富的行業經驗，飛鶴乳業實現了產品的可追溯與食品安全的數字化管理，完成了系統數字化、透明化、服務化的升級。
5. 浪潮大數據平台大大提升了濟南的警務工作能力
浪潮在幫助濟南公安局在搭建雲數據中心的基礎上構建了大數據平台，以開展行為軌跡分析、社會關系分析、生物特徵識別、音視頻識別、銀行電信詐騙行為分析、輿情分析等多種大數據研判手段的應用，為指揮決策、各警種情報分析、研判提供支持，做到圍繞治安焦點能夠快速精確定位、及時全面掌握信息、科學指揮調度警力和社會安保力量迅速解決問題。
6. 英特爾攜杭州誠道科技構建智能交通
面對大數據挑戰，杭州市和杭州誠道科技有限公司緊密合作，部署了基於英特爾大數據解決方案的誠道重點車輛動態監管系統，通過集中的數據中心將全市卡口、電子警察、視頻監控、流量檢測設備、信號機、誘導設備等有效地連接起來，從交通案件偵破能力、交通警察對機動車輛的監管能力到利用關聯車輛的數據分析能力，都得到了極大提升。
7. 步步高集團借Oracle Exadata 大大提高了IT投資回報率
步步高集團採用 Oracle Exadata資料庫雲伺服器搭建信息化平台，憑借Oracle Exadata資料庫雲伺服器的高擴展性、安全性和冗餘性，步步高集團得以在該基礎架構上運行一系列Oracle零售行業以及Oracle的應用軟體。此外，基於Oracle Exadata的步步高IT新架構比傳統架構擁有更好的性價比，最大限度地增加了IT的投資回報率。
8. 華為Anti-DDoS助阿里巴巴檢測DDoS變革
阿里巴巴現網多個數據中心出口都部署了華為的Anti-DDoS解決方案，平均每天防護的DDoS攻擊次數超過100次，每年達數萬次，峰值防護的DDoS攻擊流量超過100Gbps。如今，DDoS攻擊在阿里巴巴安全工程師眼裡已經習以為常，由華為Anti-DDoS方案自動調度進行清洗防護即可。「雙11」期間，華為Anti-DDoS方案一如既往地成功防護了多輪DDoS攻擊事件，有力保障了阿里巴巴網路交易的順暢平穩。
9. 華為大數據方案在福建移動的應用
為進一步提升外呼成功率，從2014年初開始，福建移動聯合華為公司開展基於大數據的精準營銷工作，採用大數據分析的方法選擇外呼目標價值用戶。基於大數據分析方法和傳統外呼方法分別提供20萬目標客戶清單，在前台無感知下進行對比驗證，確保對比效果不受人為因素影響，經過外呼驗證，基於大數據分析方法較傳統方法外呼成功率提升50%以上，有效支撐了福建移動4G用戶發展戰略。
10. 北京市人民政府「12345」便民電話中心選擇Oracle Exadata 實現便攜服務
為了進一步提升部門的調度能力、辦理水平和群眾滿意度，北京市人民政府「12345」便民電話中心選擇Oracle Exadata資料庫雲伺服器，升級成為北京市非緊急救助服務綜合受理調度平台，通過Oracle Exadata Database Machine支撐起新平台的資料庫訪問需求。升級後的平台能夠整合全市的便民呼叫服務，支撐來自群眾的各類訴求、求助、批評和建議，並可為公眾提供方便、快捷的公共信息服務，真正成為全市的輿情中心、信息匯集中心和城市名片。
11. 民生銀行借IBM BigInsights應對金融業的大數據挑戰
IBM BigInsights大數據解決方案和企業級NoSQL資料庫SequoiaDB合作，為民生銀行搭建低成本、高性能、高可靠且水平擴張的數據平台，幫助民生銀行通過大數據分析應對金融業的大數據挑戰，完善交易流水查詢分析系統,產業鏈金融管理系統，以及私人銀行產品貨架管理系統。
12. 中信銀行信用卡實施EMC Greenplum 數據倉庫解決方案
中信銀行信用卡中心選擇實施EMC Greenplum 數據倉庫解決方案。Greenplum 數據倉庫解決方案為中信銀行信用卡中心提供了統一的客戶視圖，藉助客戶統一視圖，中信銀行信用卡中心可以更清楚地了解其客戶價值體系，從而能夠為客戶提供更有針對性和相關性的營銷活動。基於數據倉庫，中信銀行信用卡中心現在可以從交易、服務、風險、權益等多個層面分析數據。通過提供全面的客戶數據，營銷團隊可以對客戶按照低、中、高價值來進行分類，根據銀行整體經營策略積極地提供相應的個性化服務。
13. 惠普助力雅昌集團掘金大數據
成立於1993年的雅昌集團首創「傳統印刷+IT技術+文化藝術」的商業模式，形成環環相扣的文化產業鏈，為藝術市場提供全面、綜合的一站式服務。基於企業內容數據管理體系，惠普為雅昌搭建了從數據採集、處理、管理到應用的全過程處理流程，使雅昌可以快速利用所需數據，縮短新品上線時間，快速響應市場變化。
14. 德國足球隊採用SAP大數據方案迎戰世界盃
德國足協和SAP公司通過聯合創新引入SAP Match Insights解決方案，該方案基於SAP HANA平台運行處理海量數據，可以為球員和教練提供一個簡明的用戶界面，幫助雙方開展互動性更強的對話，分析球隊訓練、備戰和比賽情況，從而提升球員和球隊的成績。
15. 1號店借Oracle Exadata改善終端客戶體驗
1號店採用Oracle Exadata資料庫雲伺服器成功優化統一整合的數據平台，滿足了不斷增長的業務處理需求，並進一步改善了終端客戶體驗。經過Oracle Exadata整合後的新平台採用混合負載互備架構，將平均處理性能提升7倍，既可以支持目前規劃業務量的業務處理，還能夠隨著業務量的增長進行在線升級、擴容，滿足處理能力和數據量的增長需求。軟、硬體集成設計的Oracle Exadata 協助解決了1號店的I/O瓶頸問題，實現了比傳統架構更高的性能和可擴展性。同時，基於Exadata的1號店IT新架構比傳統架構擁有更好的性價比，最大限度地發揮了IT投資回報率。
16. 大數據在青島銀行：提升銀行交易性能、簡化運營和管理
利用IBM大數據專家PureData，青島銀行能夠高效集成業務數據，簡化運維。PureData for Transactions作為青島銀行重要業務處理系統，能夠在一個系統中整合超過幾十個資料庫，同時提供良好的性能、可用性和可擴展性支持實現廣泛的業務目標，例如地域擴張，突發的業務交易高峰，新櫃面、流程銀行等大規模的業務上線等。
17. Informatica方案幫助南京兒童醫院實現信息互通共享
南京市兒童醫院目前已建成包括HIS、LIS、PACS、電子病歷EMR、醫生工作站、移動護理、病案、財務管理、庫房管理和手術麻醉等幾十個應用系統，這些異構系統間數據調用分散，不能集中統一標准化管理。通過採用Informatica ETL工具構建數據倉庫系統，並基於數據倉庫建設醫院數據調用公共資源中心庫，南京市兒童醫院實現了實時的數據交互和信息共享，干凈、標準的數據為跨應用系統數據關聯分析打下扎實基礎。
18. 東吳大學採用達索系統EXALEAD啟動大數據應用暨產學合作
台灣東吳大學採用達索系統EXALEAD大數據智能應用開發解決方案，全方位地整合校務信息，積極開發校務經營發展的各項應用。此外還將啟動三方產學合作計劃，協助建立校內大數據相關課程、人才培訓和實習機制，使學生自入學就開始不斷提升其未來職場所需的關鍵競爭力，學用合一，實現學校、學生、企業三贏。
19. 網路大腦PK人腦 大數據押高考作文題
為了幫助考生更好地備考，網路高考作文預測通過對過去八年高考作文題及作文範文、海量年度搜索風雲熱詞、歷年新聞熱點等原始數據與實時更新的「活數據」進行深度挖掘分析，以「概率主題模型」模擬人腦思考，反向推導出作文主題及關聯詞彙，為考生預測出2014年高考作文的六大命題方向。
20. IBM助力同仁醫院構築強大的分析體系
同仁醫院通過與IBM合作，同仁醫院建立起了強大的分析能力和體系，包括對臨床、運營、科研、考核等信息的分析，實現智慧的醫院管理與考核;同時也能看到醫療設備的平均故障間隔周期，從而降低了設備的故障率、平均維修時間。這一切都讓工作效率穩步提升，也緩解了病人看病難的問題，提高了患者就醫滿意度。
21. 微軟助上海市浦東新區衛生局更加智能化
作為上海市公共衛生的主導部門，浦東新區衛生局在微軟SQL Server 2012的幫助之下，積極利用大數據，推動衛生醫療信息化走上新的高度：公共衛生部門可通過覆蓋區域的居民健康檔案和電子病歷資料庫，快速檢測傳染病，進行全面的疫情監測，並通過集成疾病監測和響應程序，快速進行響應。與此同時，得益於非結構化數據的分析能力的日益加強，大數據分析技術也使得臨床決策支持系統更智能。
22. 湖南電信通過分析掌握電信市場動向、針對性定製營銷計劃
利用IBM大數據專家PureData，湖南電信實現了通過分析掌握市場整體經營情況、快速制定市場策略以及加強客戶經理營銷維系的高效執行。PureData for Analytics作為湖南電信本地數據集市建設工程重要組成部分，高效整合了湖南電信旗下各本地網數據，為進一步分析創造先機。
23. 攜程借SQL Server增強了數據採集和掌控
作為國內領先的綜合性旅行服務公司，攜程計算機技術有限公司曾面臨分支機構、服務城市和員工數量的增長所帶來的運營數據分散和數據集成難的 IT 問題。藉助微軟SQL Server 2012 商業智能解決方案，攜程增強了其對所有下屬分支機構的數據採集和掌控，大大減少了計劃性停機時間以及非計劃性停機的時間，靈活的部署選項也可以根據攜程的需要實現從伺服器到雲的擴展。
24. 上海公共研發平台部署Oracle Exadata應對擴展需求
上海公共研發平台部署Oracle Exadata資料庫雲伺服器，以應對其系統和應用的擴展需求。Oracle Exadata融合了一系列同類最佳的預配置的伺服器、網路、存儲和軟體，能為數據倉庫和在線事務處理應用程序提供超強性能。上海公共研發平台運行Oracle Exadata期間相對穩定，CPU佔用率控制在5%以內，極大改善了用戶應用體驗。同時，Exadata平台的可擴展性極好的滿足了上海公共研發平台的系統需求，目前整個公共研發平台的20多個應用系統已經全部遷移到Exadata上，應用部署量增長1倍，且運行十分穩定。
25. 360手機衛士10KB解決iPhone騷擾
360手機衛士通過對海量數據的運算和精準匹配下發，將一組大小僅為10KB的數據即1000個騷擾號碼同步到用戶手機上，打造個性化的騷擾號碼資料庫，此外，每天更新的騷擾號碼庫數據，會依據標記趨勢調整騷擾號碼庫中各類數據比例，即每一位360手機衛士用戶手機中的1000個騷擾號碼都是動態的，隨地域、身份以及騷擾趨勢的變化而變化。
26. 神州數碼助張家港市更「智慧」
在張家港實踐的城市案例中，市民登錄這款「神州數碼」研發的市民公共信息服務平台後，市民只要憑借自己的身份證和密碼，即可通過該系統平台進行240餘項「在線預審」服務、130餘項「網上辦事」服務等，還可通過手機及時查看辦事狀態。相比於以前來說，市民辦事的時間最少可以節省一半以上。
27. IBM助中網組委會構建安全和敏捷的內聯網
IBM專門為中網設計了具有實時大數據分析功能的MatchTracker(賽事追蹤系統)，可以為球迷提供數據呈現、計分等功能。 MatchTracker基於IBM SlamTracker分析技術，使球迷能夠利用歷史和實時性數據，洞悉比分之後的態勢和策略。此外，IBM還為中網組委會構建了安全和敏捷的內聯網。
28. Cortana基於微軟Bing大數據預測世界盃
微軟為Cortana增加了世界盃預測的功能，基於微軟Bing大數據，並綜合考慮世界盃各支球隊的過往比賽結果、比賽時間、天氣情況、主場優勢以及其他因素，使用大量的博彩市場公開數據、民意調查、社交媒體以及其它在線數據，利用大數據分析來判斷每場比賽的結果。
29. 中科曙光助同濟大學科研領域再創新高
為了滿足爆炸式增長的用戶和數據量，同濟大學攜手中科曙光，在全面整合雲計算平台和現有資產的基礎上，採用 DS800-F20存儲系統、Gridview集群管理系統，以及Hadoop分布式計算平台構建出了業內領先的大數據柔性處理平台，使得同濟大學在信息學科及其交叉學科研究領域邁上一個新台階。
30. 華為助農行完成海量數據分布式處理的需求
華為向農行提供了良好的計算平台，基於華為RH2288 V2伺服器的分布式並行計算集群進行測試，以及還提供了快速響應客戶需求的研發能力，以及業界最快捷的售後服務。農行的測試結果表明，華為解決方案完全滿足農行對海量數據進行分布式處理的要求。
⑥ 面對BIM和互聯網+ 建築業大數據怎麼玩兒
日前，國務院頒發《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》，為已身處和「互聯網+」浪潮的建築行業信息化變革提供挑戰和契機。
面對大數據時代的兇猛來襲，對已經身處BIM和「互聯網+」浪潮的建築行業而言，如何處理和用好海量的工程相關數據，是實現信息化變革的最關鍵因素。日前，國務院發布《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》（下稱《意見》），正式吹響大數據應用號角。
行業大數據壁壘待破
《意見》提出，要進一步健全創新體系，鼓勵相關企業、高校和科研機構開展產學研合作，推進大數據協同融合創新，加快突破大規模數據倉庫、非關系型資料庫、數據挖掘、數據智能分析、數據可視化等大數據關鍵共性技術，支持企事業單位開展大數據公共技術服務平台建設。
建築行業是我國的支柱產業，建築全生命周期內會產生海量數據。2014年，我國在建項目達60餘萬個，其中房屋新開工面積18億平方米，而每個項目都會涉及建設方、總包方、分包方、材料設備廠商、勞務公司、設計院、監理方、政府部門等，在此過程中會產生大量數據。有公開資料顯示，平均每個建築生命周期大約產生10T級別數據，相當於630萬部《紅樓夢》。
在從事工程項目管理多年的國有建築企業某負責人看來，現階段建築企業還缺乏對信息化的有效應用，無法通過傳統方法管理海量工程數據，從而實現精細化管理。管理的支撐是數據，項目管理的基礎就是工程基礎數據的管理，及時、准確地獲取相關工程數據就是項目管理的核心競爭力。建築行業大數據應用和BIM普及的核心，是基於企業核心數據的積累、存儲和管理。
「現在很多國外公司想進入國內做建築行業信息化，目前國內做得很有規模、很深入的公司也比較少，但很多企業都想借大數據和雲計算這些新技術變革的機會努力做一些創新。」有行業分析師表示。
據分析認為，對於建築行業的大數據挖掘來說，存在天然的行業壁壘。「首先是數據維度比較復雜，簡單來看，既有建築類數據，如建築造價類數據、建築結構類數據、建築施工工藝類數據、建築材料類數據，也有管理類數據；其次是我國的建築法律法規和對專業的要求與國外不一樣，各省市的建築行業法律法規都不一樣。在這種情況下，建築行業的大數據挖掘成了一個高門檻行業。」他說。
信息增值改變行業「玩兒法」
雖然入門很難，但是大數據對建築行業的改變非常大。《意見》也指出，要充分認識運用大數據加強對市場主體服務和監管的重要性。
以傳統的工程造價咨詢公司為例，擁有100個造價人員的公司至少會有兩個人專門做詢價，即找材料價格，而一個咨詢師的年成本約30萬元，兩個人就是60萬元。從收集材料廠商數據的成本來看，收集一個廠商的信息，大約一年需要140元，而目前國內的建築材料生產廠商有約79萬家，要把這79萬家的材料信息收集回來，成本是非常高的。
「所以針對這一情況，我們努力做的事情就是把這些生產廠商的數據收集回來，結合一系列機器學習、數學建模、自然語言處理、搜索引擎等技術，把信息精細加工以後，提供給用戶。這既可以節省很多人力成本，也可以在做招標、投標和審核時的預算中直接載入做過精加工的數據，方便進行各種調度。」大數據專家付永暉說。
工程造價信息化是行業趨勢，企業資料庫建設就是排頭兵。有業內專家指出，通過BIM可以更好地處理造價管理工作，「多、快、好、省、准、全」地獲取材價數據，構建企業核心資料庫並進行有效管理。「這些都是工程造價行業從業者每天都要面對的問題，以前他們需要通過大量時間與人脈積累，去了解龐雜的產品造價和工程管理信息，而BIM和『互聯網+』能將一切都整合到網上，實現陽光、透明的采購流程，更好地搭建核心材價資料庫、指標資料庫、項目資料庫、供應商資料庫等。」他說。
據介紹，基於互聯網的信息增值服務改變了行業玩法。這種信息化、扁平化、互動化、可視化、精細化的增值服務，延伸了工程項目預決算管理的產業鏈，提升了建築行業的產業鏈價值，呈現出新常態背景下從要素驅動、投資拉動向創新驅動、服務帶動轉變的特徵。
信用建設必須以大數據為支撐
《意見》提出，要運用大數據加強和改進市場監管。建立國家統一的信用信息共享交換平台，整合金融、安全生產、質量監管等領域信用信息，實現各地區、各部門信用信息共建共享。充分發揮行政、司法、金融、社會等領域的綜合監管效能，在招標投標、國有土地出讓、企業上市、勞動用工、環境保護等方面，建立跨部門聯動響應和失信約束機制。
事實上，去年發布的《關於推進建築業發展和改革的若干意見》已經明確，要探索開展工程建設企業和從業人員的建築市場和質量安全行為評價辦法，逐步建立「守信激勵、失信懲戒」的建築市場信用環境。鼓勵有條件的地區研究、試行開展社會信用評價，引導建設單位等市場各方主體通過市場化運作綜合運用信用評價結果。國家發改委副主任連維良曾表示，信用建設必須以大數據為支撐，以大數據為支撐的信用建設手段，對於加強對市場主體的服務和監管具有非常重要的作用。
據了解到，浙江、湖南、安徽、山東等多地已建立或籌建工程建設信用大數據平台、建築市場資料庫等，並定期發布失信違約「黑名單」。我國建築市場中各方主體普遍存在信用缺失情況，誠信「短板」問題突出。一些企業不按工程建設程序辦事，或違法轉包工程，或關鍵技術崗位人員不到崗履職，或在施工中偷工減料，導致質量問題和安全隱患等。而通過大數據平台動態記錄信息，通過建築市場管理和施工現場監管有效聯動，有助於更好地實現「數據一個庫、監管一張網、管理一條線」。
⑦ 大數據時代下的數據分析行業發展前景
【導讀】報告隨著雲時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。那麼，今天小編將為大家分享一下，大數據行業的用途分析。
大數據可分成大數據技術、大數據工程、大數據科學和大數據應用等領域。目前人們談論最多的是大數據技術和大數據應用。工程和科學問題尚未被重視。大數據工程指大數據的規劃建設運營管理的系統工程;大數據科學關注大數據網路發展和運營過程中發現和驗證大數據的規律及其與自然和社會活動之間的關系。
物聯網、雲計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的感測器，無一不是數據來源或者承載的方式。
有些例子包括網路日誌，RFID，感測器網路，社會網路，社會數據(由於數據革命的社會)，互聯網文本和文件;互聯網搜索索引;呼叫詳細記錄，天文學，大氣科學，基因組學，生物地球化學，生物，和其他復雜和/或跨學科的科研，軍事偵察，醫療記錄;攝影檔案館視頻檔案;和大規模的電子商務。
以上就是小編今天給大家整理發送的關於「大數據時代下的數據分析行業發展前景」的相關內容，希望對大家有所幫助。那我們如何入門學習大數據呢，如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
⑧ 大數據工程師建設企業數據中台要遵守什麼原則
大數據時代，數據規模急劇增大，數據從源端到應用端距離更短，數據的重塑也更快捷。數據中台就把數據滲透到了整個業務的閉環中，用系統的方式推動工作，並實現業務數據到知識分發的實時應用，那麼大數據工程師建設企業數據中台要遵守什麼原則?下面就來具體看看吧。
⑨ 什麼是大數據工程
大數據工程需求處理數據的定義、搜集、核算與保存的作業，因而大數據工程師們在規劃和布置這樣的體系時首要考慮的是數據高可用的問題，即大數據工程體系需求實時地為下流事務體系或剖析體系供給數據效勞；