① 大数据在土木工程上的应用
大数据技术在土木工程中的应用
一、大数据技术在建筑能耗分析中的应用
在土木工程建设及建筑过程中，建筑能耗的产生与很多因素均存在密切关系，主要包括空间局部、占地面积以及光照条件等方面。相关研究人员可以通过对数据挖掘框架进行合理应用，深入分析办公室区域占用数据，在此基础上通过对各种先进大数据技术进行利用，可将建筑占用模式及相关时间表计算出来，依据计算所得到的结果可提出多种能源节约方案，在建筑能耗分析方面能够得到更多有价值思路。另外，可利用消耗模式对建筑能耗问题进行分析，在建筑能耗分析中电力数据属于比较重要的一种，利用传统数据分析方法无法将其完成，而通过对大数据技术进行利用，对于大量建筑空间样本中各种用电设备，可实行定时数据采集，也就能够得到大量用电数据。在此基础上，利用特征提取、聚类及关联分析等相关大数据处理技术，可对用途及类型不同的各种耗电设备数据实行统计，也就能够得到通用电力消耗模式，利用这种模式能够对今后建筑中实际电力消耗情况实行预测，从而更好把握能源消耗情况，也就能够更好进行工程建设。
二、大数据技术在建筑破坏检测中的应用
对于破坏检测而言，其所指的就是在特定情况下检测建筑物实际受损情况，比如，在发生过自然灾害之后，需要利用无人机设备采集建筑物图像，且利用多角度图像合成，可在检测建筑物破坏情况方面提供比较理想的相关基础数据。但是，利用无人机进行图像拍摄，其速度比较快，若建筑区域比较多，则需要在一定时间内处理大量数据图像，在这种情况下便需要通过对大数据技术的利用，从而对大量图像数据进行处理，在此基础上也就能够更好获得建筑实际损坏情况，也就能够得到更理想的检测结果。
三、大数据技术在土木工程中的应用前景
目前，在土木工程中大数据技术虽然有着比较广泛的应用，并且有关研究也越来越多，然而其整体应用及发展情况仍处于初步发展阶段，仍旧有很多关键性技术问题需要进一步解决。在目前物联网技术不断发展及应用的背景下，传感器在土木工程中也有着越来越多的应用，其数据采集方面的频率越来越高，这对于土木工程技术创新发展具有很好促进作用。在目前土木工程建设及发展过程中，利用大数据技术探索基本规律已经成为必然趋势，通过对这些规律进行利用，在土木工程建设、维护及管理方面能够具有更科学合理的依据。另外，在当前土木工程实际发展过程中，大数据技术表现出较大应用发展潜力，在构建大数据技术应用系统框架方面，可提供有效技术支持。随着今后建筑行业及大数据技术不断发展，在建筑、道路以及桥梁等各种土木工程中，大数据技术也必然会有着越来越广泛的应用，在基础设施建设方面也必然会成为重要技术保障，表现出比较理想的应用前景，具有较高的价值。
在目前土木工程建设及实际发展过程中，对现代化技术及方法进行应用已经成为必然趋势，并且也是必然需求，而大数据技术就是各种技术中比较重要的，且比较有优势的一一种。作为土木工程专业人员及研究人员，应当对土木工程特点及优势加强认识，并且应当对大数据技术在土木工程中各个方面的应用充分掌握，把握其应用前景，以实现大数据技术的更理想应用，为土木工程发展奠定更理想的基础。
② 中国将建设哪些大数据工程
大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管版理和处理的数据权集合。
有人把数据比喻为蕴 藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。
大数据的价值体现在以下几个方面：
1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;
2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;
3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
③ 工程建设合同三大数据指的是什么
工程建设合同三大数据一般指的是规模、造价与工期。工程建设项目首内先要确定其规模，才容能确定工作量并最终确定造价。对于规模，建设工程合同通常以建筑面积为指标。造价直接关系到建设项目的投资成本与承包商的报酬。而工期则关系建设项目的建设周期与当事人的效益。这三者都是建设工程合同不可少的要素。
④ 通过建管家大数据平台查建筑企业四库业绩怎么查
这是属于公司的内部机密，通常不会对外发布，因此无法查询。
网上有公开业绩的话那至少得是上市公司了，而且一般的建设情况等不会有太深入的公布的。具体工程的公布情况完全是企业的主动公布行为，除了该公司的官网、建委网站外较少途径了。
建筑施工企业（construction company）指专门从事建筑物与构筑物（建筑工程、市政公用工程、线路管道和设备安装工程及装修工程）的新建、扩建、改建和拆除等有关活动的企业。
建筑施工企业管理要点：施工项目管理是现代企业制度的重要组成部分，建筑施工企业建立现代企业制度必须进行施工项目管理，只有搞好施工项目管理才能够完善现代企业制度，使之管理科学。施工项目管理是市场化的管理，市场是施工项目管理的环境和条件；企业是市场的主体，又是市场的基本经济细胞；施工企业的主体又是由众多的工程项目单元组成的，工程项目是施工企业生产要素的集结地，是企业管理水平的体现和来源，直接维系和制约着企业的发展。施工企业只有把管理的基点放在项目管理上，通过加强项目管理，实现项目合同目标，进行项目成本控制，提高工程投资效益，才能最终达到提高企业综合经济效益的目的，求得全方位的社会信誉，从而获得更为广阔的企业自身生存、发展的空间。
⑤ 如何建设工业大数据可视化系统
1. 深圳市儿童医院成功部署IBM集成平台与商业智能分析系统
IBM利用其行业领先的大数据与分析技术，支持深圳市儿童医院搭建信息集成平台，整合原有分散在多系统中的海量数据，实现各部门的信息共享;同时通过商业智能分析对集成数据进行深入挖掘，为医院各部门人员的科学决策提供全面的辅助，提升医院的服务水平和管理能力。
2. Informatica帮助紫金农商银行深挖数据价值
紫金农商银行ODS数据仓库项目建设使用Informatica产品完成数据的加载、清洗、转换工作显得尤为简单，图形化、流程化设计使维护人员能够快速、顺畅的操作，即使数据源结构发生变化，也不会像以前必须修改大量的程序代码，只需要在PowerCenter中配置一下即可。
3. 华为大数据一体机服务于北大重点实验室
经过大量的前期调查，比较和分析准备工作，北大重点实验室选择了华为基于高性能服务器RH5885 V2的HANA数据处理平台。HANA提供的对大量实时业务数据进行快速查询和分析以及实时数据计算等功能，在很大程度上得益于华为RH5885 V2服务器的高可靠、高性能和高可用性的支撑。
4. IBM携手汉端科技为飞鹤乳业打造全产业链可追溯体系
IBM、汉端科技与中国飞鹤乳业联合宣布，通过利用IBM业界领先的全面大数据与分析能力，和汉端科技在商业智能领域丰富的行业经验，飞鹤乳业实现了产品的可追溯与食品安全的数字化管理，完成了系统数字化、透明化、服务化的升级。
5. 浪潮大数据平台大大提升了济南的警务工作能力
浪潮在帮助济南公安局在搭建云数据中心的基础上构建了大数据平台，以开展行为轨迹分析、社会关系分析、生物特征识别、音视频识别、银行电信诈骗行为分析、舆情分析等多种大数据研判手段的应用，为指挥决策、各警种情报分析、研判提供支持，做到围绕治安焦点能够快速精确定位、及时全面掌握信息、科学指挥调度警力和社会安保力量迅速解决问题。
6. 英特尔携杭州诚道科技构建智能交通
面对大数据挑战，杭州市和杭州诚道科技有限公司紧密合作，部署了基于英特尔大数据解决方案的诚道重点车辆动态监管系统，通过集中的数据中心将全市卡口、电子警察、视频监控、流量检测设备、信号机、诱导设备等有效地连接起来，从交通案件侦破能力、交通警察对机动车辆的监管能力到利用关联车辆的数据分析能力，都得到了极大提升。
7. 步步高集团借Oracle Exadata 大大提高了IT投资回报率
步步高集团采用 Oracle Exadata数据库云服务器搭建信息化平台，凭借Oracle Exadata数据库云服务器的高扩展性、安全性和冗余性，步步高集团得以在该基础架构上运行一系列Oracle零售行业以及Oracle的应用软件。此外，基于Oracle Exadata的步步高IT新架构比传统架构拥有更好的性价比，最大限度地增加了IT的投资回报率。
8. 华为Anti-DDoS助阿里巴巴检测DDoS变革
阿里巴巴现网多个数据中心出口都部署了华为的Anti-DDoS解决方案，平均每天防护的DDoS攻击次数超过100次，每年达数万次，峰值防护的DDoS攻击流量超过100Gbps。如今，DDoS攻击在阿里巴巴安全工程师眼里已经习以为常，由华为Anti-DDoS方案自动调度进行清洗防护即可。“双11”期间，华为Anti-DDoS方案一如既往地成功防护了多轮DDoS攻击事件，有力保障了阿里巴巴网络交易的顺畅平稳。
9. 华为大数据方案在福建移动的应用
为进一步提升外呼成功率，从2014年初开始，福建移动联合华为公司开展基于大数据的精准营销工作，采用大数据分析的方法选择外呼目标价值用户。基于大数据分析方法和传统外呼方法分别提供20万目标客户清单，在前台无感知下进行对比验证，确保对比效果不受人为因素影响，经过外呼验证，基于大数据分析方法较传统方法外呼成功率提升50%以上，有效支撑了福建移动4G用户发展战略。
10. 北京市人民政府“12345”便民电话中心选择Oracle Exadata 实现便携服务
为了进一步提升部门的调度能力、办理水平和群众满意度，北京市人民政府“12345”便民电话中心选择Oracle Exadata数据库云服务器，升级成为北京市非紧急救助服务综合受理调度平台，通过Oracle Exadata Database Machine支撑起新平台的数据库访问需求。升级后的平台能够整合全市的便民呼叫服务，支撑来自群众的各类诉求、求助、批评和建议，并可为公众提供方便、快捷的公共信息服务，真正成为全市的舆情中心、信息汇集中心和城市名片。
11. 民生银行借IBM BigInsights应对金融业的大数据挑战
IBM BigInsights大数据解决方案和企业级NoSQL数据库SequoiaDB合作，为民生银行搭建低成本、高性能、高可靠且水平扩张的数据平台，帮助民生银行通过大数据分析应对金融业的大数据挑战，完善交易流水查询分析系统,产业链金融管理系统，以及私人银行产品货架管理系统。
12. 中信银行信用卡实施EMC Greenplum 数据仓库解决方案
中信银行信用卡中心选择实施EMC Greenplum 数据仓库解决方案。Greenplum 数据仓库解决方案为中信银行信用卡中心提供了统一的客户视图，借助客户统一视图，中信银行信用卡中心可以更清楚地了解其客户价值体系，从而能够为客户提供更有针对性和相关性的营销活动。基于数据仓库，中信银行信用卡中心现在可以从交易、服务、风险、权益等多个层面分析数据。通过提供全面的客户数据，营销团队可以对客户按照低、中、高价值来进行分类，根据银行整体经营策略积极地提供相应的个性化服务。
13. 惠普助力雅昌集团掘金大数据
成立于1993年的雅昌集团首创“传统印刷+IT技术+文化艺术”的商业模式，形成环环相扣的文化产业链，为艺术市场提供全面、综合的一站式服务。基于企业内容数据管理体系，惠普为雅昌搭建了从数据采集、处理、管理到应用的全过程处理流程，使雅昌可以快速利用所需数据，缩短新品上线时间，快速响应市场变化。
14. 德国足球队采用SAP大数据方案迎战世界杯
德国足协和SAP公司通过联合创新引入SAP Match Insights解决方案，该方案基于SAP HANA平台运行处理海量数据，可以为球员和教练提供一个简明的用户界面，帮助双方开展互动性更强的对话，分析球队训练、备战和比赛情况，从而提升球员和球队的成绩。
15. 1号店借Oracle Exadata改善终端客户体验
1号店采用Oracle Exadata数据库云服务器成功优化统一整合的数据平台，满足了不断增长的业务处理需求，并进一步改善了终端客户体验。经过Oracle Exadata整合后的新平台采用混合负载互备架构，将平均处理性能提升7倍，既可以支持目前规划业务量的业务处理，还能够随着业务量的增长进行在线升级、扩容，满足处理能力和数据量的增长需求。软、硬件集成设计的Oracle Exadata 协助解决了1号店的I/O瓶颈问题，实现了比传统架构更高的性能和可扩展性。同时，基于Exadata的1号店IT新架构比传统架构拥有更好的性价比，最大限度地发挥了IT投资回报率。
16. 大数据在青岛银行：提升银行交易性能、简化运营和管理
利用IBM大数据专家PureData，青岛银行能够高效集成业务数据，简化运维。PureData for Transactions作为青岛银行重要业务处理系统，能够在一个系统中整合超过几十个数据库，同时提供良好的性能、可用性和可扩展性支持实现广泛的业务目标，例如地域扩张，突发的业务交易高峰，新柜面、流程银行等大规模的业务上线等。
17. Informatica方案帮助南京儿童医院实现信息互通共享
南京市儿童医院目前已建成包括HIS、LIS、PACS、电子病历EMR、医生工作站、移动护理、病案、财务管理、库房管理和手术麻醉等几十个应用系统，这些异构系统间数据调用分散，不能集中统一标准化管理。通过采用Informatica ETL工具构建数据仓库系统，并基于数据仓库建设医院数据调用公共资源中心库，南京市儿童医院实现了实时的数据交互和信息共享，干净、标准的数据为跨应用系统数据关联分析打下扎实基础。
18. 东吴大学采用达索系统EXALEAD启动大数据应用暨产学合作
台湾东吴大学采用达索系统EXALEAD大数据智能应用开发解决方案，全方位地整合校务信息，积极开发校务经营发展的各项应用。此外还将启动三方产学合作计划，协助建立校内大数据相关课程、人才培训和实习机制，使学生自入学就开始不断提升其未来职场所需的关键竞争力，学用合一，实现学校、学生、企业三赢。
19. 网络大脑PK人脑 大数据押高考作文题
为了帮助考生更好地备考，网络高考作文预测通过对过去八年高考作文题及作文范文、海量年度搜索风云热词、历年新闻热点等原始数据与实时更新的“活数据”进行深度挖掘分析，以“概率主题模型”模拟人脑思考，反向推导出作文主题及关联词汇，为考生预测出2014年高考作文的六大命题方向。
20. IBM助力同仁医院构筑强大的分析体系
同仁医院通过与IBM合作，同仁医院建立起了强大的分析能力和体系，包括对临床、运营、科研、考核等信息的分析，实现智慧的医院管理与考核;同时也能看到医疗设备的平均故障间隔周期，从而降低了设备的故障率、平均维修时间。这一切都让工作效率稳步提升，也缓解了病人看病难的问题，提高了患者就医满意度。
21. 微软助上海市浦东新区卫生局更加智能化
作为上海市公共卫生的主导部门，浦东新区卫生局在微软SQL Server 2012的帮助之下，积极利用大数据，推动卫生医疗信息化走上新的高度：公共卫生部门可通过覆盖区域的居民健康档案和电子病历数据库，快速检测传染病，进行全面的疫情监测，并通过集成疾病监测和响应程序，快速进行响应。与此同时，得益于非结构化数据的分析能力的日益加强，大数据分析技术也使得临床决策支持系统更智能。
22. 湖南电信通过分析掌握电信市场动向、针对性定制营销计划
利用IBM大数据专家PureData，湖南电信实现了通过分析掌握市场整体经营情况、快速制定市场策略以及加强客户经理营销维系的高效执行。PureData for Analytics作为湖南电信本地数据集市建设工程重要组成部分，高效整合了湖南电信旗下各本地网数据，为进一步分析创造先机。
23. 携程借SQL Server增强了数据采集和掌控
作为国内领先的综合性旅行服务公司，携程计算机技术有限公司曾面临分支机构、服务城市和员工数量的增长所带来的运营数据分散和数据集成难的 IT 问题。借助微软SQL Server 2012 商业智能解决方案，携程增强了其对所有下属分支机构的数据采集和掌控，大大减少了计划性停机时间以及非计划性停机的时间，灵活的部署选项也可以根据携程的需要实现从服务器到云的扩展。
24. 上海公共研发平台部署Oracle Exadata应对扩展需求
上海公共研发平台部署Oracle Exadata数据库云服务器，以应对其系统和应用的扩展需求。Oracle Exadata融合了一系列同类最佳的预配置的服务器、网络、存储和软件，能为数据仓库和在线事务处理应用程序提供超强性能。上海公共研发平台运行Oracle Exadata期间相对稳定，CPU占用率控制在5%以内，极大改善了用户应用体验。同时，Exadata平台的可扩展性极好的满足了上海公共研发平台的系统需求，目前整个公共研发平台的20多个应用系统已经全部迁移到Exadata上，应用部署量增长1倍，且运行十分稳定。
25. 360手机卫士10KB解决iPhone骚扰
360手机卫士通过对海量数据的运算和精准匹配下发，将一组大小仅为10KB的数据即1000个骚扰号码同步到用户手机上，打造个性化的骚扰号码数据库，此外，每天更新的骚扰号码库数据，会依据标记趋势调整骚扰号码库中各类数据比例，即每一位360手机卫士用户手机中的1000个骚扰号码都是动态的，随地域、身份以及骚扰趋势的变化而变化。
26. 神州数码助张家港市更“智慧”
在张家港实践的城市案例中，市民登录这款“神州数码”研发的市民公共信息服务平台后，市民只要凭借自己的身份证和密码，即可通过该系统平台进行240余项“在线预审”服务、130余项“网上办事”服务等，还可通过手机及时查看办事状态。相比于以前来说，市民办事的时间最少可以节省一半以上。
27. IBM助中网组委会构建安全和敏捷的内联网
IBM专门为中网设计了具有实时大数据分析功能的MatchTracker(赛事追踪系统)，可以为球迷提供数据呈现、计分等功能。 MatchTracker基于IBM SlamTracker分析技术，使球迷能够利用历史和实时性数据，洞悉比分之后的态势和策略。此外，IBM还为中网组委会构建了安全和敏捷的内联网。
28. Cortana基于微软Bing大数据预测世界杯
微软为Cortana增加了世界杯预测的功能，基于微软Bing大数据，并综合考虑世界杯各支球队的过往比赛结果、比赛时间、天气情况、主场优势以及其他因素，使用大量的博彩市场公开数据、民意调查、社交媒体以及其它在线数据，利用大数据分析来判断每场比赛的结果。
29. 中科曙光助同济大学科研领域再创新高
为了满足爆炸式增长的用户和数据量，同济大学携手中科曙光，在全面整合云计算平台和现有资产的基础上，采用 DS800-F20存储系统、Gridview集群管理系统，以及Hadoop分布式计算平台构建出了业内领先的大数据柔性处理平台，使得同济大学在信息学科及其交叉学科研究领域迈上一个新台阶。
30. 华为助农行完成海量数据分布式处理的需求
华为向农行提供了良好的计算平台，基于华为RH2288 V2服务器的分布式并行计算集群进行测试，以及还提供了快速响应客户需求的研发能力，以及业界最快捷的售后服务。农行的测试结果表明，华为解决方案完全满足农行对海量数据进行分布式处理的要求。
⑥ 面对BIM和互联网+ 建筑业大数据怎么玩儿
日前，国务院颁发《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》，为已身处和“互联网+”浪潮的建筑行业信息化变革提供挑战和契机。
面对大数据时代的凶猛来袭，对已经身处BIM和“互联网+”浪潮的建筑行业而言，如何处理和用好海量的工程相关数据，是实现信息化变革的最关键因素。日前，国务院发布《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》（下称《意见》），正式吹响大数据应用号角。
行业大数据壁垒待破
《意见》提出，要进一步健全创新体系，鼓励相关企业、高校和科研机构开展产学研合作，推进大数据协同融合创新，加快突破大规模数据仓库、非关系型数据库、数据挖掘、数据智能分析、数据可视化等大数据关键共性技术，支持企事业单位开展大数据公共技术服务平台建设。
建筑行业是我国的支柱产业，建筑全生命周期内会产生海量数据。2014年，我国在建项目达60余万个，其中房屋新开工面积18亿平方米，而每个项目都会涉及建设方、总包方、分包方、材料设备厂商、劳务公司、设计院、监理方、政府部门等，在此过程中会产生大量数据。有公开资料显示，平均每个建筑生命周期大约产生10T级别数据，相当于630万部《红楼梦》。
在从事工程项目管理多年的国有建筑企业某负责人看来，现阶段建筑企业还缺乏对信息化的有效应用，无法通过传统方法管理海量工程数据，从而实现精细化管理。管理的支撑是数据，项目管理的基础就是工程基础数据的管理，及时、准确地获取相关工程数据就是项目管理的核心竞争力。建筑行业大数据应用和BIM普及的核心，是基于企业核心数据的积累、存储和管理。
“现在很多国外公司想进入国内做建筑行业信息化，目前国内做得很有规模、很深入的公司也比较少，但很多企业都想借大数据和云计算这些新技术变革的机会努力做一些创新。”有行业分析师表示。
据分析认为，对于建筑行业的大数据挖掘来说，存在天然的行业壁垒。“首先是数据维度比较复杂，简单来看，既有建筑类数据，如建筑造价类数据、建筑结构类数据、建筑施工工艺类数据、建筑材料类数据，也有管理类数据；其次是我国的建筑法律法规和对专业的要求与国外不一样，各省市的建筑行业法律法规都不一样。在这种情况下，建筑行业的大数据挖掘成了一个高门槛行业。”他说。
信息增值改变行业“玩儿法”
虽然入门很难，但是大数据对建筑行业的改变非常大。《意见》也指出，要充分认识运用大数据加强对市场主体服务和监管的重要性。
以传统的工程造价咨询公司为例，拥有100个造价人员的公司至少会有两个人专门做询价，即找材料价格，而一个咨询师的年成本约30万元，两个人就是60万元。从收集材料厂商数据的成本来看，收集一个厂商的信息，大约一年需要140元，而目前国内的建筑材料生产厂商有约79万家，要把这79万家的材料信息收集回来，成本是非常高的。
“所以针对这一情况，我们努力做的事情就是把这些生产厂商的数据收集回来，结合一系列机器学习、数学建模、自然语言处理、搜索引擎等技术，把信息精细加工以后，提供给用户。这既可以节省很多人力成本，也可以在做招标、投标和审核时的预算中直接载入做过精加工的数据，方便进行各种调度。”大数据专家付永晖说。
工程造价信息化是行业趋势，企业数据库建设就是排头兵。有业内专家指出，通过BIM可以更好地处理造价管理工作，“多、快、好、省、准、全”地获取材价数据，构建企业核心数据库并进行有效管理。“这些都是工程造价行业从业者每天都要面对的问题，以前他们需要通过大量时间与人脉积累，去了解庞杂的产品造价和工程管理信息，而BIM和‘互联网+’能将一切都整合到网上，实现阳光、透明的采购流程，更好地搭建核心材价数据库、指标数据库、项目数据库、供应商数据库等。”他说。
据介绍，基于互联网的信息增值服务改变了行业玩法。这种信息化、扁平化、互动化、可视化、精细化的增值服务，延伸了工程项目预决算管理的产业链，提升了建筑行业的产业链价值，呈现出新常态背景下从要素驱动、投资拉动向创新驱动、服务带动转变的特征。
信用建设必须以大数据为支撑
《意见》提出，要运用大数据加强和改进市场监管。建立国家统一的信用信息共享交换平台，整合金融、安全生产、质量监管等领域信用信息，实现各地区、各部门信用信息共建共享。充分发挥行政、司法、金融、社会等领域的综合监管效能，在招标投标、国有土地出让、企业上市、劳动用工、环境保护等方面，建立跨部门联动响应和失信约束机制。
事实上，去年发布的《关于推进建筑业发展和改革的若干意见》已经明确，要探索开展工程建设企业和从业人员的建筑市场和质量安全行为评价办法，逐步建立“守信激励、失信惩戒”的建筑市场信用环境。鼓励有条件的地区研究、试行开展社会信用评价，引导建设单位等市场各方主体通过市场化运作综合运用信用评价结果。国家发改委副主任连维良曾表示，信用建设必须以大数据为支撑，以大数据为支撑的信用建设手段，对于加强对市场主体的服务和监管具有非常重要的作用。
据了解到，浙江、湖南、安徽、山东等多地已建立或筹建工程建设信用大数据平台、建筑市场数据库等，并定期发布失信违约“黑名单”。我国建筑市场中各方主体普遍存在信用缺失情况，诚信“短板”问题突出。一些企业不按工程建设程序办事，或违法转包工程，或关键技术岗位人员不到岗履职，或在施工中偷工减料，导致质量问题和安全隐患等。而通过大数据平台动态记录信息，通过建筑市场管理和施工现场监管有效联动，有助于更好地实现“数据一个库、监管一张网、管理一条线”。
⑦ 大数据时代下的数据分析行业发展前景
【导读】报告随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。那么，今天小编将为大家分享一下，大数据行业的用途分析。
大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。工程和科学问题尚未被重视。大数据工程指大数据的规划建设运营管理的系统工程;大数据科学关注大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系。
物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
有些例子包括网络日志，RFID，传感器网络，社会网络，社会数据(由于数据革命的社会)，互联网文本和文件;互联网搜索索引;呼叫详细记录，天文学，大气科学，基因组学，生物地球化学，生物，和其他复杂和/或跨学科的科研，军事侦察，医疗记录;摄影档案馆视频档案;和大规模的电子商务。
以上就是小编今天给大家整理发送的关于“大数据时代下的数据分析行业发展前景”的相关内容，希望对大家有所帮助。那我们如何入门学习大数据呢，如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
⑧ 大数据工程师建设企业数据中台要遵守什么原则
大数据时代，数据规模急剧增大，数据从源端到应用端距离更短，数据的重塑也更快捷。数据中台就把数据渗透到了整个业务的闭环中，用系统的方式推动工作，并实现业务数据到知识分发的实时应用，那么大数据工程师建设企业数据中台要遵守什么原则?下面就来具体看看吧。
⑨ 什么是大数据工程
大数据工程需求处理数据的定义、搜集、核算与保存的作业，因而大数据工程师们在规划和布置这样的体系时首要考虑的是数据高可用的问题，即大数据工程体系需求实时地为下流事务体系或剖析体系供给数据效劳；