大数据措施

❶ 常见的大数据项目失败原因及应对措施有哪些

常见的大数据项目失败原因:
1、数据泄露

这是做大数据项目最忌讳的一点，数内据一泄露，毫无疑问容，项目合作者必然会成为数据泄露的受害者。如果竞争对手获得了机密数据，那么一般的投资人都会考虑到数据的安全性而放弃这个项目的投资或者转向投资别的项目，那么对不起，数据泄露你的项目就已经失败了。
2、不够方便简洁
有的程序过于复杂，导致很多人怕麻烦不愿意去接触。高度定制开发的工具可以让系统保持适当的精简化，并且能够无缝地集成到现有的技术基础架构中。这样的项目开发能够更好的找到受众，而且也更容易接被接受。
3、数据不具备时效性
信息在现代这个社会也越来越拥有更高的社会价值，信息也越来越具有生产力。信息的及时性有助于帮助你更好的洞察社会现状然后做出判断，比别人更能够及时抓住机遇，这样才会更容易成功。
应对措施有:
以身作则 ，要有意识地向员工展示他们如何使用数据做决策。企业能够建立、发展和维持一支具有所需专业数据知识的业务问题的全能的数据团队。只有渐渐适应了这种运作模式才能更好的做大数据项目。进行相应的绩效评估。

❷ 如何健全大数据技术创新体系工作措施

一是立法为基，优化诚信体系建设的体制机制。通过立法，保障信用数据来源的内合容法性；通过完善信用数据采集、管理及诚信监督、奖惩制度，提升诚信体系建设水平。
二是互通为要，实现诚信数据互相连通共同分享。统一规范我市诚信数据建设，通过发挥信用信息交换共享的枢纽功能，打通法人与自然人信息数据壁垒，释放大数据功能，增加信用信息查询、信用产品交易撮合等，打造我市信用数据2.0版，切实消除“信息孤岛”，推动诚信数据开放共享。
三是市场为先，实现信息数据的能效开发增值。通过授信授权等方式，支持社会化征信发展，发展数据交易和信用数据评估，为个人和提供多元化的信用服务和增值服务。
四是多元为重，在更为广泛的领域提升社会诚信水平。以大数据为支撑加快信用体系建设，推动信用数据广泛应用于金融服务、社会治理、行政监督、民生服务等诸多领域，并以行政诚信和经济诚信为突破口，引领全市诚信体系建设迈上新台阶。

五是环境为上，形成推动诚信体系建设的整体合力。通过加强诚信教育，营造社会氛围，强化各部门和公共事业单位协作配合，确保全市诚信体系建设工作扎实有效推进。

❸ 大数据时代的应对措施

一个好的企业应该未雨绸缪，从现在开始就应该着手准备，为企业的后期的数据收集和分析做好准备，企业可以从下面六个方面着手，这样当面临铺天盖地的大数据的时候，以确保企业能够快速发展，具体为下面六点。
目标
几乎每个组织都可能有源源不断的数据需要收集，无论是社交网络还是车间传感器设备，而且每个组织都有大量的数据需要处理，IT人员需要了解自己企业运营过程中都产生了什么数据，以自己的数据为基准，确定数据的范围。
准则
虽然每个企业都会产生大量数据，而且互不相同、多种多样的，这就需要企业IT人员在现在开始收集确认什么数据是企业业务需要的，找到最能反映企业业务情况的数据。
重新评估
大数据需要在服务器和存储设施中进行收集，并且大多数的企业信息管理体系结构将会发生重要大变化，IT经理则需要准备扩大他们的系统，以解决数据的不断扩大，IT经理要了解公司现有IT设施的情况，以组建处理大数据的设施为导向，避免一些不必要的设备的购买。
重视大数据技术
大数据是最近几年才兴起的词语，而并不是所有的IT人员对大数据都非常了解，例如如今的Hadoop，MapRece，NoSQL等技术都是2013年刚兴起的技术，企业IT人员要多关注这方面的技术和工具，以确保将来能够面对大数据的时候做出正确的决定。
培训企业的员工
大多数企业最缺乏的是人才，而当大数据到临的时候，企业将会缺少这方面的采集收集分析方面的人才，对于一些公司，特别是那种人比较少的公司，工作人员面临大数据将是一种挑战，企业要在平时的时候多对员工进行这方面的培训，以确保在大数据到来时，员工也能适应相关的工作。
培养三种能力
Teradata大中华区首席执行官辛儿伦对新浪科技表示，随着大数据时代的到来，企业应该在内部培养三种能力。第一，整合企业数据的能力；第二，探索数据背后价值和制定精确行动纲领的能力；第三，进行精确快速实时行动的能力。
做到上面的几点，当大数据时代来临的时候，面临大量数据将不是束手无策，而是成竹在胸，而从数据中得到的好处也将促进企业快速发展。

❹ 大数据云计算环境下采取什么样的措施

产品定义：BC—oNest(ObjectNest)是一个以对象形式存储和管理海量非结构化数据的云存储系统。BC—oNest可以为互联网业务和企业用户提供低成本的PB级存储规模，具备高可靠、高安全性和高扩展性的云存储服务。产品实现了跨机架的海量对象存储和备份功能：提供WEB方问(业务使用门户以及RESTAPI)以及SDK：提供批量导入导出工具来支持oNest和Linux本地目录之间的相互拷贝：支持Windows客户端工具，方便用户的使用。产品特点按需分配的存储空间：系统支持TB级到PB级的存储空间管理，存储容量可在线平滑扩容。可靠的数据存储：系统支持对象数据跨机架存储；在每个AZ内多副本存储。系统的健康检查模块保证副本减少的情况下，自动修复副本数量：同时系统内部实现了数据的完整性校验机制，防止数据被非法篡改或损坏。安全的数据访问控制：系统的认证鉴权和ACI一访问控制机制保证数据只被授权用户访问：同时系统支持密钥签名机制，保证用户访问消息在传输通道上的安全性。高性能的数据处理：提供MultiPart的并发上传功能提高大对象上传速度：支持基于Range的多点并发下载功能提高对象下载速度：数据节点内部采用文件聚合的方法提高性能：支持高并发的用户访问和高吞吐的数据流量。高可用的数据服务能力：AZ内多副本存储和副本自动修复能力，提高了系统持续服务能力，在常见的服务器集群节点或局部网络故障情形中，系统具有高可用性。提供多种数据访问接口：系统对外提供WEB访问(业务使用门户及RESTAPI)以及SDK，并提供批量导入导出工具来支持oNest和Linux本地目录之间的相互拷贝。在服产品版本及特性:5.X版本：自主研发的以对象形式存储和管理海量非结构化数据的存储系统基于跨机架的大规模数据中心环境设计，具有极强的水平扩展能力提供类AWSS3的RESTAPI和SDK，以及本地批量数据导入导出工具支持用户、容器以及对象的访问权限管理和控制服务可用性99.9%，数据可靠性99.999999999%，无单点故障，支持线性扩展支持至少千亿级对象存储，单个对象最大5TB，千兆网络环境下4KB对象读取响应时间小于100ms支持用户可选的服务器端及客户端数据加密存储，整个过程对用户透明支持系统和存储资源监控及告警功能，易运营可管理提供面向系统、用户和容器三个级别的准实时统计计量能力，支持用户按需付费6.0版本：基于主流ceph产品，支持纠删码，支持主流s3接口核心功能：1：对象相关功能对象管理：系统支持对象的创建、读取和删除、设置用户自定义元数据等功能。对象访问控制：系统支持设置或获取容器和对象访问权限(ACL)等功能。2：容器相关功能容器管理：系统按容器组织对象，每个用户可拥有零或多个容器，每个用户可包合零或多个对象。系统支持容器的创建、删除，按字典序列出容器内的对象等功能。3：用户相关功能用户认证及权限：对用户的身份进行认证，确认访问用户的身份，完成认证后基于用户状态、配额和权限进行确认。4：系统相关功能计量信息：提供为资源池管理系统提供计费需要的计量信息，包括空间占用、访问流量等。用户控制：提供用户运营管理访问控制包括签约对象存储服务、查看对象存储服务等功能。日志管理：提供对系统日志的记录及浏览功能。统计报表：提供对系统各项指标的统计和分析，包括系统数据日志、用户日志及日志管理、访问统计、统计总空间占用、统计总用户数、统计各个节点上占用空间大小、容器总数量、流量信息统计等。运维管理：提供云存储系统内部管理、维护，包括系统管理用户认证鉴权、系统管理角色管理、设备状态监控、设备维护等功能。产品优势：BC—oNest是基于标准X86服务器集群的对象存储系统。产品优势主要体现在：容量和性能随节点增加而线性增强，且支持无缝的在线扩容和升级维护。基于X86存储服务器的结构具有低成本特点。系统的高可靠设计，单磁盘和单服务器故障不会影响系统服务，保障用户数据的可用性。安全认证和数据加密手段，为用户提供安全的数据存储服务。应用场景：广泛应用于公众云存储服务，为用户和企业提供按需扩展的云存储服务。支持各类互联网应用，如网盘类应用中对图片、文档和音视频的存储j对象存储通过与主流备份软件结合，可向用户提供更具成本效益、更低TCO的备份方案j对象存储与归档软件、分级存储软件结合，可以将在线系统中的数据无缝归档／分级存储到对象存储系统，减少阵列等在线系统存储资源。应用案例：中国移动公众服务云一：应用背景和面临的问题云存储是laaS核心服务之一，主要支撑海量非结构化数据的存储和处理需求。传统的非结构数据存储系统主要采用磁盘阵列和NAS设备实现，为本地服务器提供块存储空间或文件存储空间，本质上属于数据中心内部的解决方案，主要存在的问题包括：首先，两者的服务接口协议上都不能满足在广域网范围提供服务的能力要求j其次，磁盘阵列和NAS设备的扩展I生也有限，不能满足百亿级文件的存储需求j最后，设备成本较高，基于阵列设备提供的云存储服价格不具备竞争性。二：解决方案公众服务云的对象存储服务使用BC—oNest产品实现。300台存储服务器可以提供PB级的对象存储服务空间支持百亿级的对象存储。三：商业价值中国移动公众服务云采用自主研发的BC—oNest，系统建设上相比使用商用解决方案节约成本数百万元。自主研发产品的应用也使得研发和运营实现紧密互动，对象存储服务的功能可随着市场竞争的要求实现快速迭代开发。基于BC—oNest的对象存储服务是中国移动在公众服务云布局的重要环节之一，将为中国移动拓展行业云应用奠定坚实的基础。欢迎拨打4001100865至中移软件技术有新公司咨询！

❺ 如何进行大数据分析及处理

探码科技大数据分析及处理过程

聚云化雨的处理方式

• 聚云：探码科技全面覆盖各类数据的处理应用。以数据为原料，通过网络数据采集、生产设备数据采集的方式将各种原始数据凝结成云，为客户打造强大的数据存储库；

• 化雨：利用模型算法和人工智能等技术对存储的数据进行计算整合让数据与算法产生质变反应化云为雨，让真正有价值的数据流动起来；

• 开渠引流，润物无声：将落下“雨水”汇合成数据湖泊，对数据进行标注与处理根据行业需求开渠引流，将一条一条的数据支流汇合集成数据应用中，为行业用户带来价值，做到春风化雨，润物无声。

❻ 大数据解决方案都有哪些

在信息时代的我们，总会听到一些新鲜词，比如大数据，物联网，人工智能等等。而现在，物联网、大数据、人工智能已经走进了我们的生活，对于很多人看到的大数据的前景从而走进了这一行业，对于大数据的分析和解决是很多人不太了解的，那么大数据的解决方案都有哪些呢？一般来说，大数据的解决方案就有Apache Drill、Pentaho BI、Hadoop、RapidMiner、Storm、HPCC等等。下面就给大家逐个讲解一下这些解决方案的情况。

第一要说的就是Apache Drill。这个方案的产生就是为了帮助企业用户寻找更有效、加快Hadoop数据查询的方法。这个项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。

第二要说的就是Pentaho BI。Pentaho BI 平台和传统的BI 产品不同，它是一个以数据流程为中心的，面向解决方案的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，这样一来就方便了商务智能应用的开发。Pentaho BI的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项复杂的、完整的商务智能解决方案。

然后要说的就是Hadoop。Hadoop 是一个能够对海量数据进行分布式处理的软件框架。不过Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。另外，Hadoop 依赖于社区服务器，所以Hadoop的成本比较低，任何人都可以使用。

接着要说的是RapidMiner。RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，有着先进的技术。RapidMiner数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

Storm。Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。 Storm支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、Admaster等等。

最后要说的就是HPCC。什么是HPPC呢？HPCC是High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。HPCC主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

通过上述的内容，想必大家已经知道了大数据的解决方案了吧，目前世界范围内拥有的大数据解决方案种类较多，只有开发并使用好最先进的，最完备的大数据解决方案，一个公司，甚至一个国家才能走在世界前列。

❼ 列举三种大数据的解决方案

三种大数据，我觉得咱们的三种大数据，其中之一应该是人口，然后是经济。然后是，嗯发展。

❽ 大数据 解决方案能解决什么问题

资源浪费，其实大数据这个概念就是资源整合，把数据集中。我给你回举几个例子吧
在零答售业大数据的就是把全国的零售店的销量、销售时间之类和卖的好的商品的数据找出来，然后通过查看所有商品的数据，选择最优的捆绑销售的方式或者促销方式。
在政府行业应用就是智慧城市，拿智慧城市的智慧交通举例，1路公交车你等了30分钟才来，来的时候车上已经满员了，可能要等几辆车你才可以上去，如果通过大数据，进行分析挖掘这个数据，当天就可以紧急把多发几辆车。缓解了压力。智慧医疗，原先在一家医院看完病医生不是都让人保留病史和诊断报告吗？好下回再去医院的时候方便。但是如果应用大数据，你觉得这家医院看的不好，再去第二家的时候，不需要带病史和诊断报告，因为医生可以调出你在上家医院的诊断报告和病史。
而且大数据节省了IT业的人力成本，数据都集中在某个机房中了，不需要每地都存有一个机房。

❾ 大数据应用存在哪些问题，采取哪些安全防护措施

目前我国大数据应用抄现存的一些问题主要有以下几点：

首先，大数据不是IT公司的专利。第一批国家统计局引入的战略合作伙伴，大多数还是聚焦在IT公司，其实不是只有IT公司才有大数据，如线下零售巨头企业在实体经济中积累了很大的数据资源，他们数据的深度和广度不亚于甚至超过互联网公司。

第二，拥有大数据的IT公司和非IT公司应该打破数据格局。国内巨头企业掌握着搜索和社交和消费的数据，本来是三方的数据汇总才能拼凑出比较完整的网上信息图谱，但是巨头公司们为了彼此的商业利益，并没有体现出数据合作的意愿，而是互相封杀，这将给社会数据的流动带来伤害。因此，在保证一定商业利益的基础上，巨头的眼光应该放远一点，打破数据割据。

第三，应该呼吁政府相关部门进一步开放市场，因为围绕大数据不管是应用还是创业，最核心的是要有数据的源头，然后才能进行采集、编辑，重新编制。现在大量的关于国民经济或者说民生的数据其实还在封闭状态，在工商部门、银行、保险、公安、医院、社保，包括电信运营商机构的手里。如何让这些数据流动起来，能让大家更方便，其实应该由政府带头实现等级制数据的开放共享。