大数据融资平台互联网论文范文

大数据融资平台互联网论文范文第1篇

一、互联网+税收大数据机制建设价值

(一) 提高税收管理有效性

基于互联网+建立税收大数据体系有助于形成税收部门与多部门的有效互动机制, 可以更好地落实党在税收工作方面的要求, 切实为国民经济的转型发展贡献力量。运用大数据可以提高税务管理的抗风险能力, 有助于全面的掌握纳税人信息, 可以基于大数据技术对各种税务数据分析, 从而达到对税务数据信息进行甄别、对比、实时监管的目标, 这样更有助于降低纳税管理的成本, 对纳税人的情况进行分析测评, 进一步确定下一年度的税收管理重点, 提高税务管理的主动性, 达到针对性的、全面性开展税务工作, 发挥税务在经济发展中的促进作用。

(二) 实现税务现代化

基于互联网+构建符合大数据环境的税收管理体系, 可以实现税收的现代化目标, 有助于提高税收的治理能力, 并且可以全面的推动税收的现代化。税务部门不断扩大税务数据规模, 提高税务数据信息质量, 有效挖掘税务数据的潜在价值, 可以基于税务数据预测国民经济的运行情况, 可以用数据检测和制定税收决策, 推动税务管理的改革, 提高税务管理工作效率, 达到提高税务治理能力, 完善税务管理工作体系的目标。传统的税务分析以历史数据为主, 数据分析往往滞后于经济发展情况, 运用大数据的方式对税收数据进行分析可以提高对经济的时实预测能力, 有效洞悉宏观经济的情况, 达到提高经济分析时效性目标。

(三) 破解税务工作的难题

构建互联网+税收大数据管理体系, 有助于提高税收管理的科学性和综合性, 可以更好地破解税收管理的难题, 达到优化现代税务管理工作系统, 存储海量的纳税人数据信息, 以及达到建立完善的税收管理平台目标。首先, 基于大数据技术开展税收数据管理有助于提高税务数据信息的精准性、真实性和关联性, 可以准确的反映纳税人的基本情况, 有助于提高税收数据应用的准确性。其次, 基于大数据与互联网+技术可以实现税务总局、各税务数据应用系统、各地方政府部门之间的数据整合, 从而有效消除数据信息彼此割裂的弊端, 达到真正意义上的涉税数据的彼此共享, 这样有助于破解税收工作难题, 实现税务数据的有效整合, 从而为税制改革, 纳税服务, 以及税务管理的科学化提供依据。第三, 借助大数据技术还可以提高服务纳税人的有效性和科学性, 有助于鉴别纳税人的需求, 进一步提高纳税人的整体纳税情况。

二、互联网+税收大数据机制管理问题

(一) 税务信息整合难度大

信息资源是促进社会发展的重要资源, 当前科学技术的发展速度较快, 税收部门的税务信息集中度不足, 一些高价值的税务信息没能纳入到基于互联网+的数据信息系统当中, 造成了税务数据信息应用效率较低的问题。例如, 税务信息的集中度不足, 税务数据信息还分散在各个子系统当中, 数据信息的整合力度不够, 当前税务系统还未能建立覆盖全国的税务数据体系。现有的税务数据信息系统还未能与企业的管理系统整合, 目前企业财务管理使用的ERP系统难以与税务管理系统有效结合, 使得税务管理部门无法有效地应用企业的生产经营数据与财务数据, 这使得税务部门没能掌握第一手数据材料, 无法有效确定企业数据的真实性。当前各类税务数据的共享性不足, 税务数据没能与财政、工商、银保监会等部门相关联, 因此影响税务数据整合分析的质量。

(二) 不适应现代发展趋势

当前的税收制度还不适应信息化社会的发展趋势, 尤其在现代商业体系与更为广阔的市场空间下, 传统的税收法律已经不适应大数据时代的经济运行方式。例如, 跨国企业的利润转移问题屡见不鲜, 很多高科技企业收入来源于无形资产, 有的企业把利润转移到税率较低的国家或者地区。而且, 当代企业的股权结构复杂, 很多企业的财务与决策权在总公司, 现行的税收管理机制不利于税务部门处理分公司涉税事项, 因此税务机关无法掌握企业经营数据, 企业总部没能及时的与分公司进行沟通, 导致税务管理存在着漏洞, 存在着税务监管不到位问题。大企业应对税收征管的信息与资源较为分散, 因此没能达到有效监管税源, 无法科学全面的统计企业数据信息, 造成税源流失等具体的问题。

(三) 技术体系不完善问题

虽然大数据技术成为税务管理工作的主流趋势, 但是各地税务部门的税务管理能力有限, 数据信息技术不足, 存在着技术体系还有待改善的问题。首先, 数据来源单一, 目前税务机关掌握的数据信息主要来自税务登记、纳税申报与税务部门的内部数据, 还有大量涉及各政府职能部门的税务信息没能有效共享。其次, 数据采集依据不科学问题较为突出, 税务数据信息采集缺乏有效地法律保障, 税务数据信息采集的操作性不强。第三, 我国税务领域的大数据主要呈现为大和杂的特征, 数据信息的种类繁多, 数据的真伪存疑, 没能实现对非结构化数据的有效应用, 导致数据信息的利用率不足, 严重的影响数据应用质量。

三、互联网+税收大数据机制管理策略

(一) 提高数据分析水平

大数据环境下的税务管理应当提高数据信息的应用质量。提高税务数据汇总的有效性只是基础, 关键在于提高数据信息的应用挖掘工作质量。数据信息的挖掘是专业性较强的工作, 应当形成专职的税务数据信息的挖掘中心, 注重在标准化的税务数据管理体系下, 提高涉税信息的交换能力, 全面提高税务数据分析有效性, 从而达到优化税务数据管理体系, 提高税务数据管理科学性, 制定完善的税务数据管理工作标准目标。具体应当建立科学的税务数据管理平台, 统一税务数据的交换机制, 制定科学的税务数据算法, 从而全面加强税务数据的分析质量, 为税务政策决策提供必要的依据, 更好地满足综合化税务管理的需要。

(二) 健全大数据管理机制

数据分析是一项系统性的工作, 需要提高各部门的协同性, 强调基于数据标准建立有效地数据汇总与存储机制。首先, 应当建立和完善现有的数据采集机制, 切实提高数据采集的科学性, 更好地通过有效数据采集方法满足税务管理工作的需要。其次, 建立综合性的数据分析机制, 建立分析结果的推送机制, 全面提高税务数据信息分析后的应用有效性, 切实发挥税务数据在税制改革、政策调整与纳税服务方面的作用。第三, 建立税务数据分析结果的反馈机制, 对数据分析成果进行再研究, 不断调整优化税务数据分析方式, 实现税务数据分析为经济服务目标, 更好地引进税务数据分析方法, 提高税务数据分析的整体质量。

(三) 优化税务数据保障机制

在大数据环境下更好地应用税务数据, 还要建立完善的税务数据应用保障机制, 切实在互联网+背景下完善数据管理体系, 满足数据应用的现实需要。首先, 加强人才配置工作, 配置有互联网+理念的专业税务数据分析人才, 切实把统计学、经济学、运筹学的理论方法应用到数据分析当中。其次, 建立多层次人才培养体系, 数据基于数据分析与格式多样的特征, 全面提高税务数据分析人员能力。第三, 优化税务数据分析机构, 强调构建一体化的税务数据分析载体, 满足税务数据分析需要。

四、结论

基于互联网+构建税务大数据管理体系, 应当从大数据的现实应用需要出发, 完善税务数据管理机构, 加强专业人才配置, 运用新型数据分析方式, 切实提供高质量的数据信息, 满足税务数据应用的现实需要。

摘要：本文主要研究建立税收大数据分析应用工作机制策略, 完善税收大数据的管理体系, 在强化大数据分析的基础上更好的建立互联网+税收大数据管理体系, 提高税收数据的应用价值, 满足现代税收管理工作需要。

关键词：税收,大数据,互联网+

参考文献

[1] 陈隆.互联网时代税收征管模式变革[J].税收经济研究, 2017 (1) :55-56.

[2] 姚巧燕.信息化视角下纳税服务研究[J].东北财经大学学报, 2011 (6) :63-65.

[3] 姜敏.大数据背景下的税收管理创新[J].税收经济研究, 2017 (2) :107-108.

大数据融资平台互联网论文范文第2篇

2、职业教育数据治理的基本逻辑与行动框架

3、大数据知识产权司法保护的调研报告

4、物联网产业发展助力智慧江苏建设

5、苹果大数据标准体系构建

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21、基于大数据技术的在线教育平台研究

22、浅谈物联网、大数据、人工智能时代引领物业管理新思潮

23、大数据驱动下技术标准化与知识管理的协同机制研究

24、大数据时代高校财务管理探析

25、大数据的特征和相关技术分析与趋势研究

26、大数据：开辟石油化工企业安全生产新时代

27、国内外大数据发展与云南数“聚”创新研究

28、陕西、甘肃两省新闻院校大数据教育现状比较

29、国家治理中的过度数据化：风险与因应之道

30、物联网创投研究：以看得见的速度走来

31、基于大数据的产业链演变研究

32、大数据驱动现代职业教育治理：价值逻辑、机制设计与制度安排

33、大数据时代的教育：若干认识与思考

34、大数据时代竞技体育系统顺应的发展策略

35、政务大数据应用的“五大趋势”和“三大形态”

36、我国气象大数据的发展趋势研究

37、小数据如何“以小博大”撬动大数据？

38、大数据时代背景下的政府治理创新探析

39、大数据时代地方政府治理：挑战与应对

40、数字化转型下工业大数据在质量创新中的应用

41、大数据、人工智能与软件业发展机遇

42、学校导入教育大数据项目：动因、模式、路径与误区

43、大数据时代企业竞争力重塑

44、2019中国大数据产业发展白皮书（上）

45、浅谈大数据在企业市场营销中的应用

46、面向大数据的教育信息化持续推进模型建构

47、我国大数据审计研究综述

48、大数据对大学教学的影响

49、大数据背景下档案管理范式的转型：从信息管理到数据管理

大数据融资平台互联网论文范文第3篇

1.软件选型建议 1.1 数据传输

处理并发链接的传统方式为：为每个链接创建一个线程并由该线程负责所有的数据处理业务逻辑。这种方式的好处在于代码简单明了，逻辑清晰。而由于操作系统的限制，每台服务器可以处理的线程数是有限的，因为线程对CPU的处理器的竞争将使系统整体性能下降。随着线程数变大，系统处理延时逐渐变大。此外，当某链接中没有数据传输时，线程不会被释放，浪费系统资源。为解决上述问题，可使用基于NIO的技术。 1.1.1 Netty

Netty是当下最为流行的Java NIO框架。 Netty框架中使用了两组线程：selectors与workers。其中Selectors专门负责client端(列车车载设备)链接的建立并轮询监听哪个链接有数据传输的请求。针对某链接的数据传输请求，相关selector会任意挑选一个闲置的worker线程处理该请求。处理结束后，worker自动将状态置回空闲’以便再次被调用。两组线程的最大线程数均需根据服务器CPU处理器核数进行配置。另外，netty内置了大量worker功能可以协助程序员轻松解决TCP粘包，二进制转消息等复杂问题。 1.1.2 IBM MessageSight

MessageSight是IBM的一款软硬一体的商业产品。其极限处理能力可达百万client并发，每秒可进行千万次消息处理。

1.2 数据预处理 1.2.1 流式数据处理

对于流式数据的处理不能用传统的方式先持久化存储再读取分析，因为大量的磁盘IO操作将使数据处理时效性大打折扣。流式数据处理工具的基本原理为将数据切割成定长的窗口并对窗口内的数据在内存中快速完成处理。值得注意的是，数据分析的结论也可以被应用于流式数据处理的过程中，即可完成模式预判等功能还可以对数据分析的结论进行验证。 1.2.1.1 Storm

Storm是被应用最为广泛的开源产品中，其允许用户自定义数据处理的工作流(Storm术语为Topology)，并部署在Hadoop集群之上使之具备批量、交互式以及实时数据处理的能力。用户可使用任意变成语言定义工作流。

1.2.1.2 IBM Streams

IBM的Streams产品是目前市面上性能最可靠的流式数据处理工具。不同于其他基于Java的开源项目，Streams是用C++开发的，性能也远远高于其他流式数据处理的工具。另外IBM还提供了各种数据处理算法插件，包括：曲线拟合、傅立叶变换、GPS距离等。 1.2.2 数据推送

为了实现推送技术，传统的技术是采用请求-响应式’轮询策略。轮询是在特定的的时间间隔(如每1秒)，由浏览器对服务器发出请求，然后由服务器返回最新的数据给客户端的浏览器。这种传统的模式带来很明显的缺点，即浏览器需要不断的向服务器发出请求，然而HTTP request 的header是非常长的，里面包含的数据可能只是一个很小的值，这样会占用很多的带宽和服务器资源。

面对这种状况，HTML5定义了WebSockets协议，能更好的节省服务器资源和带宽并达到实时通讯。应用Websockets技术，服务器可以通过一个双工通道主动推送数据至客户端浏览器。 1.3 数据存储 1.3.1 车载终端数据

自2006年以来，基于Google提出的MapReduce编程模型以及分布式文件系统的开源项目Hadoop，得到了分布式计算领域的广泛关注，近年来更是几乎成为了大数据行业的标准框架。众多国际互联网公司如Yahoo!、Twitter、Facebook、Google、阿里巴巴等均开源发布了大量基于Hadoop框架的软件，从而使得此框架拥有其他大数据工具所不具备的软件生态圈。

2013年底，Hadoop 2 发布，新一代的计算框架YARN在兼容MapReduce之外，使得其他第三方计算工具可以更便捷的与HDFS整合。同时HDFS也增加了HA(高可用)等新功能。

Cloudera是一家美国的Hadoop软件发行商，其CDH提供了企业级的服务支持，超过50%的Hadoop开源项目贡献来自于Cloudera的工程师。恒润科技目前使用的是Cloudera的CDH5。

数据存入HDFS中时，Hadoop会自动将数据切分为block并均匀分布的存储在集群的各个数据节点。读取数据时，往往通过Map Reduce的方式将数据汇总并提取。这种方式非常适用于对海量数据(eg. 100GB+)进行检索或分析的场景。这是因为，首先海量数据很难用单机进行处理，因为大量数据需要先加载至内存;其次因为MapReduce(或基于YARN的其他计算方式)可以充分利用整个集群中的计算资源，任务的执行效率远远快于单机。

而对于交互应答及时性要求较高的应用场景，比如查看某列车某一时段的车速变化曲线(涉及数据量相对较小)。用户往往期望指定检索条件后可得到秒级的响应。但如果采用上述方式直接从HDFS取数据，整体集群任务派发与资源协调所需的时间将远大于数据处理与展示的时间。用户体验将会大幅下降，这种情况下一般会采用非结构型Nosql数据库。HBase是Hadoop生态圈中非结构型数据库的代表，其架构参考了Google的bigTable设计。旨在为客户提供基于HDFS，支持快速写入与读取的数据库。

HBase的一个典型应用场景便是车载终端数据存储，车载终端数据的特点包括： 数据类型多样、数据具有时序性、车载终端有移动性以及数据粒度小。车载数据也符合上述特征，因此HBase相对于HDFS是一个更加合适的选择。然而，HBase表的设计对数据检索效率的影响可谓巨大，因此必须紧密结合应用场景、数据结构以及数据的元数据才能确保HBase的性能满足应用需求。 1.3.2 应用数据

应用数据一般则采用关系型数据库进行存储。常见的关系型数据库包括：Mysql，SqlServer，Oracle等。 1.4 数据分析 1.4.1 基础运算功能

大数据平台需根据数据类型的相应特点封装基础运算功能。例如，对于布尔量，需提供某段时间区间内，0、1变化的次数统计，0、1所占比例分布等功能;对递增量如列车里程，应提供某段时间区间内该信号的变化率。而这些功能在分布式环境下主要是通过MapReduce的思想实现。

MapReduce是Hadoop的核心组件之一。 所有计算任务都被分解为两个过程：Map与Reduce。其中Map过程的核心思想为移动计算优于移动数据’，即将计算任务Mapper分发至数据所在计算节点。计算节点对本地数据进行计算并将计算结果记录在本地HDFS。Reduce过程，则由reducer去各个计算节点收集mapper的中间计算结果再整理成最终结果。这一过程适合的场景是大批量数据运算，而针对交互性较强的应用，因整个计算过程涉及大量磁盘IO操作，很难做到及时响应。为此Hadoop软件生态圈对MapReduce过程进行了大量优化，而Spark的出现则进一步颠覆了MapReduce的实现方式。 1.4.2 Apache Spark

Spark将数据源封装为RDD(一种可伸缩的分布式数据结构)。针对RDD的Mapreduce过程，将所有中间结果都保存在内存，而不需读写HDFS，从而提高计算任务的整体效率。除MapReduce外，Spark还提供许多其他数据操作。自2014年起，spark已经成为Apache开源社区中最活跃的开源项目。 1.4.3 SQL on Hadoop

在传统关系型数据库中进行数据分析往往是依靠SQL语言。对于不熟悉分布式编程的数据分析人员，SQL on Hadoop的出现无疑为他们提供了一种便捷而强大数据分析工具。为Hbase提供SQL操作的工具包括Hive，Impala与Pheonix。其中Hive与Impala都是为HDFS而设计同时提供了对Hbase的接口;Pheonix则是专门为Hbase设计的，底层实现完全依赖Hbase 的原生接口。 1.4.4 机器学习算法

数据挖掘中常用的许多机器学习算法都是迭代式的，当数据分布在集群中，传统的单机算法实现将难以生效。Apache Mahout提供了多种机器学习算法基于MapReduce的实现，包括聚类、拟合、协同过滤等。Spark也提供了Mlib组件并以Spark的方式对上述算法进行了实现。 1.4.5 BI

传统的的BI工具近年来也开始提供基于Hadoop的数据计算接口，如Matlab提供了MapReduce的接口(http:///discovery/matlab-mapreduce-hadoop.html)。而SPSS更是宣布除与Hadoop集成之外，还将于2015年完成与Spark的集成。值得注意的是，这些集成仅是底层实现的集成，即仍然要求数据分析人员具备MapReduce的编程思想并学习这些工具关于Mapreduce的客户端接口。 1.4.6 工作流

Oozie是Hadoop生态圈中第一款关于计算流程规划的工具。通过这款工具，开发人员可以将上述数据分析工具进行整合，以完成非常复杂的数据统计任务。然而Oozie缺乏可视化的工具对工作流进行设计，且调试十分不便。

Azkaban是由LinkedIn贡献的一款类似的开源工具并提供了用户友好的可视化界面。

1.4.7 数据可视化

由于前段的框架采用的是基于浏览器的B/S架构，因此数据的可视化可以依托于大量开源的javascript工具库,例如D3(https://github.com/mbostock/d3/wiki/Gallery)、Highcharts(http:///demo)以及Baidu Echarts(http://echarts.baidu.com/doc/example.html)。

以Echarts为例，其提供的工具包括：折线(面积)图、 柱状(条形)图、 散点(气泡)图、 K线图、 饼(圆环)图、 雷达(面积)图、 和弦图、 力导向布局图、 地图、 仪表盘、 漏斗图。具体demo请参考上述链接。 2 硬件选型建议 2.1 服务器选型 2.1.1 配置

Hadoop集群中DateNode的推荐配置为： • 12～24 块1～4TB 硬盘

• 2 ～8核 CPU, 频率2～2.5GHz • 64-512GB 内存 • 10～100G以太网网口 NameNode的推荐配置为：

• 4～6 块1TB 硬盘 (操作系统1块, 文件系统2块,Zookeeper1块) • 2 ～8核 CPU, 频率2～2.5GHz • 64-128GB 内存 • 10～100G以太网网口 2.1.2 规模

车载终端数据进入Hbase后，以Hfile的形式存于HDFS。这意味着所有数据在整体集群中将会至少保存3个备份。规划集群规模时需考虑下列几个参数： •

车载终端数量(车载数据采集设备)sensors •

采集端口数量ports •

采集频率 frequency •

采集时间period •

端口大小 size •

备份数量 redundancy

大数据融资平台互联网论文范文第4篇

环境数据中心

大数据平台分析

Big data platform analysis

SOFTWARE PRODUCT

聚光科技(杭州)股份有限公司

内部资料 注意保密

目 录

1. 大数据背景............................................................................................................... 1

1.1. 什么是大数据................................................................................................ 1 1.2. 发展现状........................................................................................................ 1 1.3. 大数据的应用................................................................................................ 2 2. 大数据平台介绍....................................................................................................... 4

2.1. 定位................................................................................................................ 4

2.1.1. 产品概述............................................................................................ 4 2.2. 功能................................................................................................................ 4 2.3. 设计................................................................................................................ 4 2.4. 技术.............................................................................. 错误!未定义书签。 2.5. 总结................................................................................................................ 4 3. 环境数据中心........................................................................................................... 5

3.1. 背景定位........................................................................................................ 5 3.2. 功能................................................................................................................ 5

3.2.1............................................................................................................... 5 3.2.2............................................................................. 错误!未定义书签。 3.3. 设计................................................................................................................ 6 3.4. 技术.............................................................................. 错误!未定义书签。 4. 总结........................................................................................................................... 6

I

内部资料 注意保密

1.大数据背景

1.1. 什么是大数据

大数据最早在上世纪90年代被提出，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。

现在，业界普遍认同所谓“大数据”具有明显的“3V特征”：量级(Volume)，速度(Velocity)和多样性(Variety)。大数据普遍具有量级大，要求处理速度快，数据本身具有丰富的多样性。在甲骨文公司和中国移动研究院的相关研究文档里，都追加了第四个VValue，价值;而IBM在其相关文档中给出的第四个“V”则是真实性(Veracity)。

大数据的价值：在海量的规则或不规则数据之中，用新的数据处理手段，以很快的速度计算或分析出潜在规律性、根本性的判断、趋势或预见。

1.2. 发展现状

随着移动互联网的带宽的增加和智能设备销售量的上升，互联网业迎来了“云计算”和“大数据”。世界经济论坛一份有关大数据的研究报告称，每天全球几十亿人使用计算机、GPS设备、电话和医疗设备，产生海量的数据信息。这些用户大部分来自发展中国家，他们的需求和习惯尚未被真正理解，如果能够借助大数据相关技术分析和挖掘数据背后的信息，将有助于认识需求、提供预测和防范危机。

大数据的真正意义并不在于大带宽和大存储，而在于对容量大且种类繁多的数据进行分析并从中萃取大价值。采用大数据处理方法，生物制药、新材料研制生产的流程会发生革命性的变化，可以通过数据处理能力极高的计算机并行处理，同时进行大批量的仿真比较和筛选，大大提高科研和生产效率。数据已成为矿物和化学元素一样的原始材料，未来可能形成“数据探矿”、“数据化学”等新学科和新工艺模式。大数据处理的兴起也将改变云计算的发展方向，云计算正在进入以AaaS(分析即服务)为主要标志的Cloud 2.0时代。

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项目使得卫生单位及早研制预防疫苗，及早控制疫情的扩散，大幅降低了流感的传播。

3、飞机票价高低和多早预购的关系

也许大家会直觉地认为越早买机票就越可以买到较便宜的机票。一家叫Farecast公司的创始人从他的亲身经验启发了一个新的服务。他发现坐他旁边的人比他晚好几天购买机票却比他的购买价格还低。于是他搜集了所有航空公司的票价与提前订购时间的数据关系，并建立了数学模型。现在我们任何人可以上到他的网站：farecast.com，输入你的出发地和目的地，加上你要出发的时间，马上这个网页能告诉你是现在就赶快买票还是再等几天才买。

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3.环境数据中心

3.1. 背景定位

环境管理部门每天要面对大量的数据，如环境监测数据、排污收费数据、排污申报数据、环境统计数据、环保信访数据、行政处罚数据、总量减排数据等。这些数据，往往存在来源复杂、格式多样、不一致、不准确、不完整、存放分散等问题，给环境管理带来诸多困难。各业务系统也彼此独立，从而形成了一个个信息孤岛，数据难以共享，环境决策缺乏有效的数据支持，难以做到科学决策。因此，需要建立统一的环境数据中心，全面整合各类环境资源数据，实现数据的集中管理。使之成为环保各业务科室之间协同工作的数据中心，成为多媒体、文档资料和政策法规的存储中心，成为环保决策所需的数据仓库中心。

3.2. 功能

3.2.1. 数据的管理

数据中心的数据来源主要于：

1. 国家下发的软件系统，如污染源普查软件、环境统计软件; 2.已有的业务系统，如排污申报与收费管理系统、12369环保热线等。 3.Excel表格、电子文档、图片、视频、扫描件等;

4.数据直报系统：系统提供定制的录入界面，用户手工填报。

对于这些来源复杂、格式多样、不一致、不准确、不完整、存放分散的数据进行统一的标准建立，实现信息共享，数据交互

3.2.2.数据的管理

1.文件的上传、修改、删除 2.元数据的编辑

大数据融资平台互联网论文范文第5篇

环境数据中心

大数据平台分析

Big data platform analysis

SOFTWARE PRODUCT

聚光科技(杭州)股份有限公司

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目 录

1. 大数据背景............................................................................................................... 1

1.1. 什么是大数据................................................................................................ 1 1.2. 发展现状........................................................................................................ 1 1.3. 大数据的应用................................................................................................ 2 2. 大数据平台介绍....................................................................................................... 4

2.1. 定位................................................................................................................ 4

2.1.1. 产品概述............................................................................................ 4 2.2. 功能................................................................................................................ 4 2.3. 设计................................................................................................................ 4 2.4. 技术.............................................................................. 错误!未定义书签。 2.5. 总结................................................................................................................ 4 3. 环境数据中心........................................................................................................... 5

3.1. 背景定位........................................................................................................ 5 3.2. 功能................................................................................................................ 5

3.2.1............................................................................................................... 5 3.2.2............................................................................. 错误!未定义书签。 3.3. 设计................................................................................................................ 6 3.4. 技术.............................................................................. 错误!未定义书签。 4. 总结........................................................................................................................... 6

I

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1.大数据背景

1.1. 什么是大数据

大数据最早在上世纪90年代被提出，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。

现在，业界普遍认同所谓“大数据”具有明显的“3V特征”：量级(Volume)，速度(Velocity)和多样性(Variety)。大数据普遍具有量级大，要求处理速度快，数据本身具有丰富的多样性。在甲骨文公司和中国移动研究院的相关研究文档里，都追加了第四个VValue，价值;而IBM在其相关文档中给出的第四个“V”则是真实性(Veracity)。

大数据的价值：在海量的规则或不规则数据之中，用新的数据处理手段，以很快的速度计算或分析出潜在规律性、根本性的判断、趋势或预见。

1.2. 发展现状

随着移动互联网的带宽的增加和智能设备销售量的上升，互联网业迎来了“云计算”和“大数据”。世界经济论坛一份有关大数据的研究报告称，每天全球几十亿人使用计算机、GPS设备、电话和医疗设备，产生海量的数据信息。这些用户大部分来自发展中国家，他们的需求和习惯尚未被真正理解，如果能够借助大数据相关技术分析和挖掘数据背后的信息，将有助于认识需求、提供预测和防范危机。

大数据的真正意义并不在于大带宽和大存储，而在于对容量大且种类繁多的数据进行分析并从中萃取大价值。采用大数据处理方法，生物制药、新材料研制生产的流程会发生革命性的变化，可以通过数据处理能力极高的计算机并行处理，同时进行大批量的仿真比较和筛选，大大提高科研和生产效率。数据已成为矿物和化学元素一样的原始材料，未来可能形成“数据探矿”、“数据化学”等新学科和新工艺模式。大数据处理的兴起也将改变云计算的发展方向，云计算正在进入以AaaS(分析即服务)为主要标志的Cloud 2.0时代。

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项目使得卫生单位及早研制预防疫苗，及早控制疫情的扩散，大幅降低了流感的传播。

3、飞机票价高低和多早预购的关系

也许大家会直觉地认为越早买机票就越可以买到较便宜的机票。一家叫Farecast公司的创始人从他的亲身经验启发了一个新的服务。他发现坐他旁边的人比他晚好几天购买机票却比他的购买价格还低。于是他搜集了所有航空公司的票价与提前订购时间的数据关系，并建立了数学模型。现在我们任何人可以上到他的网站：farecast.com，输入你的出发地和目的地，加上你要出发的时间，马上这个网页能告诉你是现在就赶快买票还是再等几天才买。

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3.环境数据中心

3.1. 背景定位

环境管理部门每天要面对大量的数据，如环境监测数据、排污收费数据、排污申报数据、环境统计数据、环保信访数据、行政处罚数据、总量减排数据等。这些数据，往往存在来源复杂、格式多样、不一致、不准确、不完整、存放分散等问题，给环境管理带来诸多困难。各业务系统也彼此独立，从而形成了一个个信息孤岛，数据难以共享，环境决策缺乏有效的数据支持，难以做到科学决策。因此，需要建立统一的环境数据中心，全面整合各类环境资源数据，实现数据的集中管理。使之成为环保各业务科室之间协同工作的数据中心，成为多媒体、文档资料和政策法规的存储中心，成为环保决策所需的数据仓库中心。

3.2. 功能

3.2.1. 数据的管理

数据中心的数据来源主要于：

1. 国家下发的软件系统，如污染源普查软件、环境统计软件; 2.已有的业务系统，如排污申报与收费管理系统、12369环保热线等。 3.Excel表格、电子文档、图片、视频、扫描件等;

4.数据直报系统：系统提供定制的录入界面，用户手工填报。

对于这些来源复杂、格式多样、不一致、不准确、不完整、存放分散的数据进行统一的标准建立，实现信息共享，数据交互

3.2.2.数据的管理

1.文件的上传、修改、删除 2.元数据的编辑

大数据融资平台互联网论文范文第6篇

党的十八大把生态文明建设放在了突出地位，纳入了“五位一体”总体布局，并首次把“美丽中国”作为未来生态文明建设的宏伟目标。2015年新修订的《环境保护法》将“推进生态文明建设、促进经济社会可持续发展”列入立法，以法律的形式将生态文明建设提升到了国家的战略高度。国务院出台的《水污染防治行动计划》“水十条”，对生态文明中水环境和水质保护方面的提出了重点管理要求。与此同时“互联网+”和“大数据”应用也上升为国家战略，国务院出台的《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》、《关于促进大数据发展的行动计划》和环保部发布的《生态环境大数据建设总体方案》，将“互联网+绿色生态”作为11个重点行动之一而提出，要求未来的环保工作必须紧密地与大数据建设结合起来，高度重视大数据在推进生态文明建设中的地位和作用。

2 建设目标

以往信息化发展基本都是着眼于各个业务部门各自的业务需求，“管什么、想什么、干什么”，数据多头采集、相互矛盾的现象普遍，难以从环保工作全局层面支撑决策和管理。很多环境问题还处于现状不清、底数不明、原因不详的困局之中，环保部门在回应重大环境污染事件和解决人民关切的环境问题方面容易陷入被动。

通过以水环境综合大数据分析建设为契机，树立环保工作的大局观和整体观，将流域各方面相关环境管理数据整合起来，形成合力打造对内的统一的水质大数据智能分析平台，用全局性的战略眼光来谋划整个水域环境质量、影响流域污染源监控数据管理建设。 3 系统建设内容

3.1 水环境大数据采集

大数据时代的环境信息化建设是以数据为核心，环境大数据管理与应用是在“十三五”期间最重要的发展方向，所以环保部门未来建设重点将紧紧围绕大数据进行。而要实现大数据的智能化应用，首先要解决的就是大数据收集获取问题，因此需要夯实应用基础，全面收集内外部数据资源，整合、共享、联动、开发数据，努力实现全数据采集管理。

3.2 水环境大数据管理

获取流域水质大数据分析需要的相关环境大数据资源后，建立大数据综合服务库，将采集的海量数据汇聚进入到库中，聚合原有分散在各个政务系统中的数据，并按照大数据管理标准及要求，进行集中管理与维护。

3.3 水环境大数据分析应用