大数据环境下电信数据服务能力开放研究

大数据环境下电信数据服务能力开放研究

刘春1，邹海锋2，向勇3

（1.中国电信股份有限公司广东研究院广州510630；2.深圳市远行科技有限公司深圳518000；

3.中国电信股份有限公司广东研究院广州510630）

摘要数据资源是电信运营商的核心资产，在数据激增的环境下，数据服务能力开放有利于运营商增加管道的价值和收入，但对其运营能力也提出了更高的要求。本文在研究大数据环境下数据服务能力开放业务需求的基础上，明确了数据服务内容，提出了数据服务能力开放平台的建设思路、体系架构和开放机制，对运营商加强能力开放平台建设具有积极指导意义。

关键词大数据；数据服务；能力开放

1引言

随着近年来企业信息化建设的不断深化、社会化网络的兴起，以及移动互联网等新一代信息技术的广泛应用，全球数据规模及其存储容量正在迅速增长，数据的类型也变得复杂多样。海量多样化的数据对信息的有效存储、快速读取、检索提出了挑战；且其中所蕴藏的巨大商业价值也引发了对数据处理、分析的巨大需求。因此，大数据的概念应运而生，引用维基百科的定义：“大数据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。”

当前，大数据已逐渐渗透到各个行业和业务职能领域，以利用数据价值为核心的商业服务正在不断涌现，如数据资源服务、数据分析服务、数据开放平台服务等，大数据将成为重要的生产因素，它的演进将与生产力的提升有着直接的关系。

对电信运营商而言，其业务特性使得它具备了较强的大数据特征。然而，运营商业务数据快速积聚的同时，并没有从传送大量的上层应用内容中获得更多收益，却面临收入增速放缓的困境。要真正扭转这一局面，运营商必须转变过去简单粗放的网络运营方式，顺应移动互联网“开放、共享、合作、高效”等特征，逐步向综合服务提供商转变，向集约化运营模式的转变。在大数据时代，数据服务能力开放是这一转变的有力推手。

业务数据是运营商的核心资源，结合大数据技术，电信运营商开放自身的数据服务能力，为外部合作伙伴提供精确的用户行为收集与分析、提供精准广告投放推荐能力等数据分析服务，是强化流量经营，开展规模化信息服务运营的有效手段。这将有助于实现向综合服务提供商、集约化运营的有效转变，增加管道的价值和收入，进一步抓住未来广阔的信息化市场，摆脱被边缘化和底层化的危机，取更大的商业价值。

2业务需求分析

2.1业务应用场景

在电信行业，利用数据的核心价值，实现数据服务能力开放，可以满足多种的业务应用场景。

●实时营销：实时捕捉用户通信行为，通过用户实时信令信息与营销目标用户场景分设置信息匹配，向用户推送营销内容，达到在适当的时间、以适当的方式、向适当的用户推广适当的业务的目的。

●手机定向广告推荐：通过与后向商家进行合作，向用户行为符合后向商家要求（如用户到达指定地点）的用户推送相关合作商家广告信息，以赚取后向商家的广告费，丰富电信运营商的收入模式。

●用户点击流分析：将用户的上网行为进行采集与存储，使得用户上网行为信息变得可查询、可统计。统计分析的结果可以指导相关网页的页面布局、产品开发等。

●信息推送：用户行为、兴趣特征、位置等综合分析，为合作伙伴提供有针对性的信息推送服务，合作伙伴可以基于这些信息，开发第三方App应用或者进一步的数据深加工服务（如店址选择）。

●市场调研：通过用户行为了解市场动态，分析市场结构，为合作伙伴提供市场结构、用户多维特征、竞争情况等分析。

以上可知，如何能在有效保护用户信息隐私的前提下，高效、及时、便捷的向自营单位、合作伙伴等外部对象提供所需的数据是以上业务应用的关键。大数据环境下的数据服务能力开放即为运营商通过定期或实时采集海量的运营数据，在异构多样的数据中进行处理和分析，以分析结果的形式呈现，以集约化的能力开放平台向外部提供各种数据服务。

2.2存在的问题

然而，运营商在实现集约化的数据服务能力开放时，将会存在较多的挑战和困难，有如下几个方面：

●技术要求高：移动互联网带来的海量数据对处理技术提出更高要求。

●整体分析难：业务平台割裂，数据散落分布在各系统，难以支持整体分析；也不利于形成统一的客户行为视图。

●能力分散：用户获取相关数据服务可能需要通过多个渠道或平台申请相关数据服务能力，没有一个统一的服务能力开放平台，造成服务能力分散。

●资源浪费：分散的服务能力，自然需要分散的计算、存储、网络资源，重复的服务能力开放必然造成资源的多倍使用。

电信运营商需要分析内外部数据集约化运营的共享需求和业务应用，以便于提供高度共享和集约化的数据服务能力。

2.3总体需求

开放能力、创新模式并建立良好的合作机制，是电信运营商形成具有产业影响力的互联网生态系统的必经之路。数据服务能力开放平台定位为提升运营商管道价值和提供综合信息服务的主体设施，深化互联网流量经营的主体工具，实现数据服务能力开放的主体平台。

●建立基于横向业务网络体系架构之上的信息汇聚平台，通过对网络、应用客户端、业务平台和IT 系统数据的采集，获取业务行为信息，采用大数据技术构建统一的用户行为信息数据库；采用建模技术实现数据挖掘和行为分析功能，为运营商的自营单位（如基地业务平台）或合作伙伴提供个性化数据分析能力，为精准营销和精准广告投放服务提供数据支持。

●实现数据分析应用不同层次和权限的开放，如提供数据仓库、数据集市、分析模型、分析应用等不同层次的数据开放；提供面向自营业务、第三方应用和合作伙伴等不同权限的能力开放；此外，考虑用户数据在传输、存储等方面的安全保障及避免用户隐私保护在法律、技术上出现重大问题。

●实现简单易用的开放接口，封装成标准统一的能力开放API供第三方调用，提供简单易用的文档说明，降低第三方开发者开发门槛；满足一站式开发、测试、运营服务需求。

●集约化的平台运营，按照一体化运营模式进行平台建设和流程优化，着重加强在通信服务、电子渠道、用户行为分析等领域的全网集约化运营能力。

3数据服务内容分析

数据服务能力以API形式提供给外部，首要明确数据服务的形态，即通过数据服务开放平台可以提供的数据类别、形式等。本节通过分析业界数据开放的案例，结合电信行业特征，明确数据服务的内容。

3.1业界数据服务开放

数据服务开放已经开始覆盖互联网企业、政府行业，其中较为主流的两个案例为美国的政府服务数据开放以及国内淘宝在电商行业中的数据开放。

1）美国政府“一站式”数据下载（https://www.wendangku.net/doc/3514116002.html,）

美国政府为了解决公众对政府服务信息查找困难、不便的问题，于2009年5月宣布实施“开放政府计划”，提出利用开放的网络平台，公开政府信息、工作程序和决策过程，开通了“一站式”政府数据下载网站https://www.wendangku.net/doc/3514116002.html,1，要点如下：

●提供易于发现、访问和理解的数据，以各种标准数据接口，方便用户下载，改善联邦数据利用率。

●整合现有1100多个数据中心，削减到100—200个，实现数据集中和节能减耗，并制定完备法律体系保障信息公开与获取。

●采集与发布的政府数据，主要有两类：1）原始数据集：范围涵盖了美国的人口特征统计数据、

GIS地理信息、环保、教育、能源、地域、法令等相关主题的政府信息。2）综合数据集：使用原始数据与地理信息的叠加，生成地理空间信息服务和综合地理数据。

提供标准的应用程序接口（API），方便第三方机构开发特色应用。如福布斯杂志利用人口流动数据开发人口迁移的应用，方便查看地点间的人口迁出和迁入情况，为企业提供决策参考。

2）淘宝数据开放

淘宝“大淘宝”战略中生态商业系统的核心竞争能力是利用互联网信息技术累计的数据提高自身开展电子商务业务的能力，即解读互联网数据能力和对快速市场的应急能力，通过数据开放，提高其在电子商务业务中的核心竞争能力。它分为三个层面进行开放：

1）涉及电子商务行业的宏观数据，以及让消费者了解最新消费风向标的数据，淘宝将实行免费开放策略；

2）涉及各个行业市场情况、消费者行为研究等商业数据，淘宝将通过商业方式开放；

3）涉及消费者个人隐私、企业商业隐私数据，淘宝绝对保护，防止任何泄漏。

通过淘宝数据开放，将推进企业提高开展电子商务活动的核心竞争能力，有助于社会促进整个电子商务生态链中各个物种的成长。

3.2电信运营商数据服务内容

3.2.1数据服务开放考虑因素

总结以上两个案例，电信运营商实现数据服务能力开放，需要考虑以下因素：

表1

3.2.2数据来源分析

在明确数据服务内容前，首先总结一下运营商的大数据来源，主要为以下三个方面：

1)用户提供的信息

用户提供的信息包括用户的许可和偏好所得到的数据；用户与运营商的合同数据；用户社会网络数据；从合同或用户注册中来的直接内容；对用户的调研数据和用户使用的电信产品。

2)直接获取的数据

通过用户行为分析（使用的各类介质或传感器）可直接获取得到的数据。包括所使用的物理终端连接状态；终端类型；位置信息；用户网络流量数据；用户点击广告和推荐的数据；用户购买、下载的习惯；用户网站浏览行为；电视观看习惯以及CDR（CALL DETAIL RECORD 是由电话交换机产生的计算机记录，包含经过他的每个电话呼叫的详细信息）。

3)推理分析挖掘数据

除了上面所述主动获取的数据之外，还需通过推理分析所挖掘对运营商有用的数据。包括用户离网的风险进行分析；对用户社交圈进行分析和挖掘数据等。

3.2.3数据服务内容

通过对业界数据服务的分析，结合电信运营商业务需求、数据来源，总结出以下数据服务内容：1）基础数据查询能力服务：提供对电信业务数据的高性能查询服务，实现对客户基础信息、位置信息、订购信息等、终端信息、用户行为等数据的提供。

2）数据分析服务能力服务：提供对外数据分析能力服务的提供，为外部提供数据分析结果，如用户的应用偏好（微博、游戏、阅读等）、消费习惯（历史消费情况、位置出现规律、付费习惯等）、行为偏好（如军事、旅游等）以及个性化信息推送（利用电信业务的综合行为分析结果，提供个性化推荐结果）；

3）数据运算能力服务：随着业务需求不断多样化，以及技术架构的进步，探索对外提供大数据运算服务：

●数据分析挖掘能力：通过数据隔离、沙盒管控等措施，为合作伙伴提供快速的分析挖掘能力；

●实时数据探索服务开放：利用电信的大数据综合分析结果，为合作伙伴提供实时数据探索分析

服务。

4能力开放平台架构研究

实现面向大数据的数据服务能力开放，需要建立基于横向业务网络体系架构之上的信息汇聚平台，以下将进行平台架构的研究。

4.1平台建设思路

●综合数据平台的提供者，拓展电信运营商的业务范围：综合企业内、外部数据资源，对外开放数据服务，帮助合作伙伴提升精确营销能力；为行业客户提供大数据的解决方案和数据分析服务。

●支撑商业模式创新：通过对外的数据服务支撑，更好的聚集价值链中的优秀合作伙伴；面向后向客户收费，进行收入分成或内容收费。

●标准化操作：构建“表达标准化、实现模块化”的能力封装与开放体系。

4.2平台架构研究

能力开放是对底层复杂的业务、技术、流程实现进行了抽象和封装，对外提供一个开发、运营环境2。本文结合电信运营商的业务需求以及IT建设现状，提出了数据能力开放平台架构，如下图所示：

图1 数据服务能力开放平台架构

1）数据源

数据源主要包括IT应用系统的业务数据（如CRM系统、计费系统、网管系统、数据仓库等）、电信移动终端数据（如连接状态、终端类型、位置信息等）、网络通讯协议和数据（如DPI、Netflow、网络及拓扑结构、移动网CDR等）、业务平台数据（如业务订购信息、浏览点击行为等）。

2）数据采集

数据采集层需要支持关系数据库、日志数据、文件数据、XML文档数据等多数据源的采集，满足联机/脱机、实时/定时/周期性等采集方式；采用任务驱动的采集机制，根据采集任务的触发条件和优先级等设置，加载、激活和协调采集任务的运行，要求所采用的方式对现有系统影响最小。

3）数据存储

从所采集的数据特征可知，其数据结构复杂多样，且体量巨大，需要改变目前以结构化为主的单一存储方案。要求满足不同的存储要求，支持SMP、MPP、RDBMS等多种架构的数据库以及内存数据库、分布式缓存等技术能力。将采用如下策略：

对非结构化数据采用分布式文件系统进行存储；对结构松散无模式的半结构化数据采用面向文档的分布式key/value存储引擎；对海量的结构化数据采用shared-nothing的分布式并行数据库系统存储；支持行、列混合存储；支持存储的在线、线性扩展；构建各存储引擎之间的连接器，使得非结构化数据在处理成结构化信息后，能方便的和分布式数据库中的关系型数据快速融通，保证大数据分析的敏捷性。

4）数据处理

为了满足海量数据处理以及响应时效高的要求，需要分布式批处理和实时流处理的计算能力。

在分布式批处理层面，需要支持对海量数据的并行化处理；自动处理节点/任务的故障检测和恢复；处理节点可以灵活加入和退出，自动感知节点状态并进行处理；计算任务灵活调度，提升执行性能。

在实时流处理方面，支持数据连续注入、连续分析，实时对流数据进行分布式并行分析计算（达到毫秒/秒级）；以极高性能分析处理结构化和非结构化动态数据流（如关系、文本、图片、视频等）；支持事件驱动，捕获实时事件，触发相应的处理流程；具备高速数据传输，极低延迟、极高速率等特性。

5）数据分析

数据分析层主要是对经过存储和处理后的数据进行OLAP分析、搜索引擎、专题分析、数据挖掘、标签分析等操作。海量数据使得计算速度难以保证，数据结构变化导致计算模式变。在实现以上的数据分析时，需要融合MapReduce、流计算等先进技术思路。要求支持非结构化数据分析能力（如文本分析和挖掘技术、视频分析技术，网络爬虫关键字分析技术、客户标签化处理等）；支持对非结构化数据向结构化数据转换的处理能力；实现基于结构化数据和非结构化数据混合环境下的数据分析处理；具备分布式并发的大规模计算能力；提供数据分析模型管理和分析应用创建能力。

6）数据服务

数据服务层将屏蔽底层针对各类数据服务需求的数据处理过程，将加工后的数据、应用等通过集中的数据/服务提供功能，为外部合作伙伴提供数据服务能力，简化数据共享逻辑，集约化数据分析能力。

数据服务能力的对外提供需要满足敏捷、安全可靠、能力复用的总体目标。功能层面上要求将满足共享需求的数据资源以服务的方式暴露到平台上，通过数据服务定义、数据服务目录、服务路由、传输加密、在线联调测试、流量控制等功能5, 为接入的外部平台提供数据服务。同时也实现对服务从需求提出->开发->发布->部署上线->维护更新->下线的全过程的服务生命周期的管理。技术层面上满足异步、消息实时响应、发布订阅、并行处理、松耦合等核心技术需求。

7）数据门户

数据门户是开放平台的数据应用统一入口，面向不同角色的使用者。可以实现数据服务内容搜索和推荐，能够通过短信、邮件等方式能够把关键业务指标、系统分析应用推送给目标用户。

8）基础管理

基础管理主要包含安全管理、元数据管理和系统管理等功能。元数据管理贯穿于大数据分析子平台的构建、运行和维护的整个生命周期。数据安全管理是数据管理工作的重要组成部分，它包括传输安全、存储安全和访问控制。系统管理提供认证、权限、用户等基础信息管理。

4.3能力开放机制

从数据服务能力开放的业务特性看，数据服务提供主要是一对多的服务共享方式，这要求满足高性能、高实时性的服务并行处理，且要与外部平台实现充分的解耦。业界能力开放平台在服务提供时主要采用传统的SOA思路进行构建，此种方式下，存在几个方面的问题：

●实时性：主要基于消息的同步模式机制，其流程处理方式为顺序、线性，即只有前面步骤处理完成才能发起后续步骤和服务调用，这影响到服务调用的性能和调用时效；

●服务效率：在针对一对多的服务共享场景，较为普遍的实现方式会开发多个服务，且增加路由服务，服务提供方必须要知道所有的消费方，并对所有的服务消费方进行服务调用和数据分发，这无疑给平台增加性能压力。

●耦合度：企业服务总线能起到松耦合的作用，但其建设过程是逐步渐进的。当前消息机制多采用同步模式的情况下，当服务消费/提供两方任何一方存在系统异常时都将直接导致另外一方功能系统和服务调用失败，业务系统间没有彻底实现解耦。

SOA能把那些线性的、可预测内容的服务连接起来，但缺乏对动态实时业务做出应答的能力。数据服务提供需要满足异步、消息实时响应、发布订阅、并行处理、松耦合等核心技术需求，而应用事件驱动架构(Event Driven Architecture, EDA) 模式建立起来的系统可对动态实时业务做出有效的处理，它允许复式、不可预测、异步的事件并行地发生和在一个单一的活动中被触发，并且由于服务可以像事件一样被触发，因此EDA实际上是SOA的一种有效补充3。

经过以上分析，本文所述平台的数据服务能力将采用EDA服务共享机制，具备以下的特性：

●异步：支持异步活动，在服务发布后，可不必再关心消费方是否能收到响应，同样也不必在源和目的之间维持一条活动的链路；

●发布/订阅：支持一对多或多对多的服务交互。在平台中发布一个关于事件的信息到网络中，许多个其它的已经订阅和授权的系统可以收到消息并做出响应的动作；

●解耦：实现与外部系统的充分解耦，服务在两个系统间交互时，不需要知道对方的详细信息。

在对以上的服务机制实现时，主要满足以下的功能要求：

1）异步消息支撑：平台架构需要保证当外部服务请求事件发生时，能传送异步的消息。采用JMS 作为消息实现方法，用于创建、发送、接收和读取消息。通过JMS接口，消息生产者和消费者能够以

点对点或发布/订阅模型发送和接收消息。

2）事件管理：将消服务提供方/消费方所发生的工作定义为事件，平台的体系结构必须保证有相应的功能用来识别、定义和聚合事件，如企业数据和业务流程那样被统一管理。这包括了在事件发生时和发生后都可以访问，并且可以在特定的业务场景中识别和访问一系列事件。

5结束语

本文分析了在大数据环境下，电信运营商数据服务能力开放的业务需求、数据服务内容，重点研究了数据服务能力开放平台的建设思路、体系架构，针对数据服务提供的业务特点，研究了集约化运营下运营商数据服务共享的机制。本文研究成果对电信运营商能力开放平台的建设具有较好的指导意义，它为运营商向集约化运营、综合服务提供的战略方向转型提供了技术参考。而在本文的研究领域中，需要进一步考虑数据安全性问题，特别是涉及个人数据隐私的内容，后续将做更进一步的研究。

参考文献

1 刘增明,贾一苇.美国政府https://www.wendangku.net/doc/3514116002.html,和https://www.wendangku.net/doc/3514116002.html,的经验与启示. 电子政务.2011年第4期

2 吴钢移动互联网时代电信运营商的商业模式—能力开放. 信息通信技术.2011.01

3 季云峰.基于SOA的EDA的研究和实现. 软件 2012 年第33卷第7期

4 刘秋生，李红贵.基于事件驱动SOA 架构的企业应用集成模式研究. 中国管理信息化. 2009年2

月第12卷第4期

5 刘斌王桂荣华竹轩.移动互联网环境下电信IT能力开放研究.广东通信技术. 2011.12

6 赵钧. 构建电信物联网开放数据服务体系的思考. 电信科学2012年第2期

[作者简介]刘春（1974-1），男，硕士，中国电信股份有限公司广东研究院，工程师，一直从事数据仓库、数据挖掘及大数据技术等方面的技术研究工作；邹海锋（1979-8），男，硕士，深圳市远行科技有限公司，一直从事数据分析、挖掘，以及IT规划等方面的研究工作；向勇（1977-12），男，硕士，中国电信股份有限公司广东研究院，高级工程师，主要研究方向为电信IT系统研发及数据应用等，目前专注于大数据相关技术的研究及应用。

Research on T elecom Data Services Open Ability under the Environment of

Big Data

Liu Chun1, Zou Haifeng2, Xiang Y ong3

(1. China Telecom Co Guangdong Research Institute Guangzhou 51630, China;

2.Shenzhen V ispractice Technology Corporation, Shenzhen 518000, China

3. China Telecom Co Guangdong Research Institute Guangzhou 51630, China;)

Abstract:Data resource is the core asset of telecom operators, under the environment of the data surging, opening data service ability is advantage to the operator to increase the value and revenue of the pipeline, but it’s also put forward higher requirements of the operating capacity. On the basis of researching the requirements of the data service ability open business under the environment of the big data, this article was clear about the data service content, put forward the construction ideas, system architecture and open mechanism of the data service ability open platform, and had a positive guiding significance for operators to strengthen the construction of ability open platform.

Key words: Big Data; Data Service; Open Ability

基于大数据的能力开放平台解决实施方案

基于大数据的能力开放平台解决方案

————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：

基于大数据的能力开放平台解决方案 1 摘要 关键字：大数据经分统一调度能力开放 运营商经过多年的系统建设和演进，内部系统间存在一些壁垒，通过在运营商的各个内部系统,如经分、VGOP、大数据平台、集团集市等中构建基于ESB 的能力开放平台,解决了系统间调度、封闭式开发、数据孤岛等系统问题，使得运营商营销能力和效率大大提高。 2 问题分析 2.1 背景分析 随着市场发展，传统的开发模式已经无法满足业务开发敏捷性的要求。2014 年以来，某省运营商经营分析需求量激增，开发时限要求缩短，业务迭代优化需求频繁，原有的“工单-开发”模式平均开发周期为4.5 天，支撑负荷已达到极限。能力开放使业务人员可以更便捷的接触和使用到数据，释放业务部门的开发能力。 由于历史原因，业务支撑系统存在经分、VGOP、大数据平台、集团集市等多套独立的运维系统，缺乏统一的运维管理，造成系统与系统之间的数据交付复杂，无法最大化 的利用系统资源。统一调度的出现能够充分整合现有调度系统，减少运维工作量，提升维护质量。 驱动力一：程序调度管理混乱，系统资源使用不充分

经分、大数据平台、VGOP、集团集市平台各自拥有独立的调度管理，平台内程序基本是串行执行，以经分日处理为例，每日运行时间为20 个小时，已经严重影响到了指标的汇总展示。 驱动力二：传统开发模式响应慢，不能满足敏捷开发需求 大数据平台已成为一个数据宝库，已有趋势表明，只依赖集成商与业务支撑人员的传统开发模式已经无法快速响应业务部门需求，提升数据价值。 驱动力三：大数据平台丰富了经分的数据源，业务部门急待数据开放 某省运营商建立了面向企业内部所有部门的大数据平台，大数据平台整合了接入B域、O 域、互联网域数据，近100 余个数据接口，共计820T 的数据逐步投入生产。大数据平台增强了传统经分的数据处理的能力，成为公司重要的资产，但是传统经分数据仓库的用户主要面向业支内部人员，限制了数据的使用人员范围和数据的使用频度，已经无法满足公司日益发展的业务需求，数据的开放迫在眉睫。 2.2 问题详解 基于背景情况分析，我们认为主要问题有三个： 1、缺乏统一的调度管理，维护效率低下 目前经分系统的日处理一般是使用SHELL 脚本开发的，按照串行调度的思路执行。进行能力开放后，目前的系统架构无法满足开发者提交的大量程序执行调度的运维需求。如果采用统一调度的设计思路则基于任务的数据表依赖进行任务解耦及调度，将大大简化调度配置工作和提高系统的

基于大数据的能力开放平台解决方案精编版

基于大数据的能力开放平台解决方案 1 摘要 关键字：大数据经分统一调度能力开放 运营商经过多年的系统建设和演进，内部系统间存在一些壁垒，通过在运营商的各个内部系统,如经分、VGOP、大数据平台、集团集市等中构建基于ESB 的能力开放平台,解决了系统间调度、封闭式开发、数据孤岛等系统问题，使得运营商营销能力和效率大大提高。 2 问题分析 2.1 背景分析 随着市场发展，传统的开发模式已经无法满足业务开发敏捷性的要求。2014 年以来，某省运营商经营分析需求量激增，开发时限要求缩短，业务迭代优化需求频繁，原有的“工单-开发”模式平均开发周期为4.5 天，支撑负荷已达到极限。能力开放使业务人员可以更便捷的接触和使用到数据，释放业务部门的开发能力。 由于历史原因，业务支撑系统存在经分、VGOP、大数据平台、集团集市等多套独立的运维系统，缺乏统一的运维管理，造成系统与系统之间的数据交付复杂，无法最大化 的利用系统资源。统一调度的出现能够充分整合现有调度系统，减少运维工作量，提升维护质量。 驱动力一：程序调度管理混乱，系统资源使用不充分

经分、大数据平台、VGOP、集团集市平台各自拥有独立的调度管理，平台内程序基本是串行执行，以经分日处理为例，每日运行时间为20 个 小时，已经严重影响到了指标的汇总展示。 驱动力二：传统开发模式响应慢，不能满足敏捷开发需求 大数据平台已成为一个数据宝库，已有趋势表明，只依赖集成商与业 务支撑人员的传统开发模式已经无法快速响应业务部门需求，提升数据价值。 驱动力三：大数据平台丰富了经分的数据源，业务部门急待数据开放 某省运营商建立了面向企业内部所有部门的大数据平台，大数据平台 整合了接入B域、O 域、互联网域数据，近100 余个数据接口，共计820T 的数据逐步投入生产。大数据平台增强了传统经分的数据处理的能力，成为公司重要的资产，但是传统经分数据仓库的用户主要面向业支内部人员，限制了数据的使用人员范围和数据的使用频度，已经无法满足公司日益发展的业务需求，数据的开放迫在眉睫。 2.2 问题详解 基于背景情况分析，我们认为主要问题有三个： 1、缺乏统一的调度管理，维护效率低下 目前经分系统的日处理一般是使用SHELL 脚本开发的，按照串行调度的思路执行。进行能力开放后，目前的系统架构无法满足开发者提交的大量程序执行调度的运维需求。如果采用统一调度的设计思路则基于任务的数据表依赖进行任务解耦及调度，将大大简化调度配置工作和提高系统的

中国电信物联网开放平台编解码库开发指南

（V1） 中国电信股份有限公司物联网分公司 二〇一八年十二月 编制单位： 修订记录：

目录 1 整体方案 (1) 2 消息处理流程 (2) 3 线上开发参考 (4) 4 线下开发参考 (10) 4.1 开发环境准备 (10) 4.2 开发编解码插件 (13) 4.2.1 导入编解码插件DEMO工程 (13) 4.2.2 开发插件 (16) 4.2.3 编解码插件打包 (16) 4.2.4 编解码插件质检 (19) 4.2.5 编解码插件包离线签名 (23) 5 上传编解码插件 (26) 6 附录 (i) 6.1 接口说明 (i) 6.1.1 decode接口说明 (i) 6.1.2 encode接口说明 (iv) 6.1.3 getManufacturerId接口说明 (vi) 6.1.4 getModel接口说明 (vi) 6.1.5 接口实现注意事项 (vi) 6.2 编解码插件的输入/输出格式 (x) 6.3 实现样例讲解 ........................................................................................................................................................... x ii 6.4 实现样例附件 . (xix) 6.5 编解码插件线上开发实例 (xix) 6.5.1 基本上下行消息的编解码插件在线开发 (xix) 6.5.2 多条上下行消息的编解码插件在线开发 (xxxi) 6.5.3 字符串及可变长字符串的编解码插件在线开发............................................................................................... x lix 6.5.4 数组及可变长数组的编解码插件在线开发....................................................................................................... l xiv 6.5.5 命令执行结果的编解码插件在线开发............................................................................................................. l xxix

大数据环境下的企业管理

题目：大数据环境下的企业管理问题 作者：唐梦梦 摘要：大数据时代的来临，影响着企业的运营与商业模式，企业管理必然也要与之相匹配，才能促进企业的发展与壮大。本文主要分析了大数据的特点，大数据对企业管理的影响，讨论了在大数据的影响下，企业如何进行管理决策和利用大数据应该注意的事项。利用统计学，数据库，EXCEL和数据挖掘等知识和数学方法得出以下指标及结论。从企业的产品销售情况可以得出哪些产品要淘汰，哪些产品要更新。从各个品牌的广告投放来获得有用的信息，了解对手的广告投放。方便企业花最少的成本，获取更多的利益。因此，大数据的时代，企业可以利用大数据，对数据“清洗”、挖掘，并进行深度提炼、分析最后形成决策，进行管理决策。但是同时也要注意，合理利用大数据，不要神话大数据，要结合管理经验和数据进行共同决策管理。企业大引入大数据的时候要切合实际。 正文：第一章大数据时代的特点 视频、音频、图像、数字的等多种交互方式的丰富，让我们已经进入了数据信息爆炸的阶段。一些国外的调研机构认为：未来10年之内，全球的数据和内容将增加44倍，大数据的时代来了。要想弄清楚大数据如何影响企业，那么就需要先弄清楚大数据的概念。大数据的概念建立在数据库的基础之上，就传统的数据库来说，数据库的基本单位是以MB为单位的，但是大数据却是以GB甚至是TB为单位的，那么可以把大数据简单地理解为数据库的集成，这种定义是根据大数据在容量上的特点来定义的，但是实际上来看，大数据并不仅仅只有“大”这一个特点，规模性、多样性、高速性和价值性是目前学术界普遍认同的大数据所具有的特点，根据这种观点，我们可以对大数据进行一个宽泛的定义，大数据是一种具有多样性，高速性，规模性以及价值性的数据库集成。大数据的多样性表现为，大数据的种类不仅仅是某一个特定的单位数据，而是由多种类型的数据共同组成的，这些数据的类型不仅仅包括传统的数据库所产生的数据，还包含着结构化、半结构化以及非结构化的数据形态，随着大数据时代的特征增强，这种传统数据所占的比重在不断地下降，取而代之的是其他种类的数据，那么这种特性就决定了对于大数据的处理不能用传统的方式。 在大数据时代，要将数据作为一种资源辅助解决其他诸多领域的问题；数据库处理数据，仅用一种或少数几种工具就可以处理，而大数据不可能有一种或少数几种工具来处理数据，需要采取新的数据思维来应对。 第二章大数据对企业管理的影响 1. 大数据推动企业管理变革 当企业的某项资产非常重要，数量巨大时，就需要有效管理。如今，数据已经成为这种资产。以前人们还不会将它看做是资产，而是一种附属物。客户来办理业务，在系统中产生了这种附属物。而现在，发现在客户办理业务这条信息中，蕴含这一些客户的需求，成千上万条这类信息累积下来，就能洞察客户所需，为设计新产品，为客户个性化营销产生新的价值。数据变成一种资产了，需要被管理起来。大数据将从数据资产化和决策智能化两个方面推动企业管理变革。

大数据环境下的数据迁移技术研究_王刚

Microcomputer Applications Vol. 30, No.5, 2013 研究与设计 微型电脑应用 2013年第30卷第5期 ?1? 文章编号：1007-757X(2013)05-0001-03 大数据环境下的数据迁移技术研究 王 刚，王 冬，李 文，李光亚 摘 要：数据是信息系统运行的基础和核心，是机构稳定发展的宝贵资源。随着信息系统数据量成几何级数增加，特别是在当前大数据环境和信息技术快速发展情况下，海量数据迁移是企业解决存储空间不足、新老系统切换和信息系统升级改造等过程中必须面对的一个现实问题。如何在业务约束条件下，快速、正确、完整地实现海量数据迁移，保障数据的完整性、一致性和继承性，是一个关键研究课题。从海量数据管理的角度，阐述了海量数据迁移方法，比较了不同数据迁移的方案特点。 关键词：大数据；数据迁移；存储 中图分类号：TP391 文献标志码：A Data Migration Technology Research Based on Big Data Environment Wang Gang 1, Wang Dong 2, Li Wen 3, Li Guangya 2 (https://www.wendangku.net/doc/3514116002.html,rmation Center of Shanghai Municipal Human Resources and Social Security, Shanghai200051, China; 2. Wonders Information Co., Ltd., Shanghai201112, China; 3. Shanghai Institute of Foreign Trade, Shanghai201600, China) Abstract: The data is the core resource of the information system, it is the basis of the enterprise, With the continuous of business, a geometric increase in the amount of data generated by the information system, especially in the case of current data environment and information technology. The massive data migration is a real problem. With the business constraints, the massive data migration is a key research topic, in this paper, from the point of view of the massive data management, elaborated a massive data migration me-thod, and compare the characteristics of different data migration program. Key words: Big Data; Data Migration; Storage 0 引言 数据一直是信息系统的基础和核心。一方面，随着企业业务的发展，信息系统覆盖面的扩大，管理和服务精细化层度的深入，集中式的管理信息系统正在不断应运而生，各行各业都先后出现了规模庞大的数据中心。这些数据中心经过一段时间的运行，其数据量正成几何级增长，有的甚至可以达到TB 级或PB 级。另一方面，新的技术架构和业务操作对性能指标提出了更高的要求，而这些要求往往需要通过软件升级或者硬件更新的方式来实现，因而在新老系统的切换或升级改造过程中，势必会面临一个现实问题――数据迁 移。吕帅[1] 等人从分级存储管理的角度提出了混合存储环境下的数据价值评估模型和迁移过程控制理论，提出了数据价 值的精确判定。徐燕[2] 等人利用编程基础实现了异构数据库系统间的数据迁移，提出了数据迁移的抽取、转换和载入3个过程。李喆[3]等从项目管理和方法论角度描述了企业级数据迁移的过程。张玺[4]针对数据从磁盘到磁带的数据迁移问题，提出了并行文件处理方式。丛慧刚[5]等人，从元数据角度，提出了数据迁移中元数据对映射模式体系，对采用源数据驱动ETL 引擎进行功能实现。这些研究都是根据具体工程中数据迁移这个关键问题进行了研究，但是随着信息技术 的发展，针对数据迁移整体管理缺少研究。本文结合某特大 型城市社会保险信息系统管理过程中大数据环境下，海量数据迁移问题进行整体分析，对可能需要大数据迁移的驱动因素和在数据迁移过程中需要关注的各类风险点进行了汇总分析，根据这些风险对数据迁移的各类方案进行分析、研究和论述，最后针对实际工作给出了实际应用。 1 数据迁移驱动分析 1) 新老系统切换需要：数据作为企业的核心资源，是 企业业务连续和发展的基础，因此当信息系统更新或者新老系统切换时，需要对老系统的数据进行整理，抽取，并按照新系统的业务逻辑和数据规则进行迁移，以保障业务的连续性。 2) 搬迁或数据中心合并需求：很多政府政策上的指导 引发了组织结构的变化以及数据分布的改变。一个非常有名的例子是美国的金融监管法案 (Ring-Fencing Senario)，这个法案要求所有的银行把数据通过几个步骤和高危投资业务进行隔离。而这些步骤会涉及大量的结构性数据（数据库）和非结构性数据（金融交易的图像存档）的迁移。 3) 性能提升需求：由于业务的发展，企业规模的变大， —————————————— 基金项目：核高基重大专项课题（2009ZX01043-003-004-05）；上海市教委科研创新项目（11YS205）和上海市高校“085工程”项目资助。 作者简介：王 刚（1974-）男，上海市，上海市人力资源和社会保障信息中心，工程师，本科，研究方向：计算机信息系统集成和安全管理，上海， 200051 王 冬（1972-）男，上海市，万达信息股份有限公司，工程师，硕士，研究方向：信息系统软件工程和数据挖掘，上海，200051 李 文（1972-）女，上海市，上海对外贸易学院，副教授，博士，研究方向：计量经济和数据挖掘，上海，200051 李光亚（1973-）男，上海市，万达信息股份有限公司，教授级高工，博士，研究方向：计算机软件、系统集成、信息安全、软件工程等，上海，200051

中国电信面向政企客户及行业应用合作伙伴能力开放指引(试行)

中国电信面向政企客户及行业应用合作伙伴能力开放指引 （试行） 中国电信集团政企客户事业部 2011年12月

目录 1前言.............................................................................................................................................. - 3 -2能力开放概述.............................................................................................................................. - 3 - 2.1能力开放内容.................................................................................................................. - 3 - 2.1.1通信能力.............................................................................................................. - 3 - 2.1.2应用加载能力...................................................................................................... - 4 - 2.2能力开放模式.................................................................................................................. - 6 - 2.2.1单产品能力模式.................................................................................................. - 6 - 2.2.2应用加载与通信融合模式.................................................................................. - 6 -3应用加载与通信融合指引.......................................................................................................... - 7 - 3.1平台接入.......................................................................................................................... - 7 - 3.2接口协议.......................................................................................................................... - 8 - 3.3应用产品上线流程........................................................................................................ - 10 - 3.3.1获取开发文档及资源........................................................................................ - 11 - 3.3.2SI应用开发 ....................................................................................................... - 12 - 3.3.3接口联调............................................................................................................ - 12 - 3.3.4应用发布............................................................................................................ - 13 - 3.3.5上线支撑服务.................................................................................................... - 13 - 3.4应用产品服务要求........................................................................................................ - 14 - 3.5结算及对账.................................................................................................................... - 14 - 3.6产品统计分析................................................................................................................ - 14 -- 2 -

基于大数据环境下的数据安全探究

基于大数据环境下的数据安全探究 一、大数据的概念 大数据是互联网技术和云计算技术迅猛发展的产物，指的是无法在规定的时间内使用当前通用的数据管理工具进行收集处理的规模巨大且形式多样化的数据信息。大数据的研究如今已成为国内外学者、政府机构、研究机构广泛关注的前沿科技。其主要来源是人们在使用互联网和各种终端设备所产生和输出的各种文字、图片或者视频、文件等种类繁多的数据信息。 二、大数据环境的特点 通过对大数据概念的研究我们可以看到大数据环境的特点如下：(一)数据量大且呈几何级数增长趋势 大数据时代的来临，各种智能终端、移动设备、传感器以及社交网络每时每刻都有大量的数据产生，并且呈现出几何级数的增长趋势。预计至2020年，全球电子数据将会超过35ZB。 (二)数据形式多种多样 随着信息化技术的发展，大数据中的主流数据由以普通文本为代表的结构化数据逐步演化为自由文本形式存在的非结构化数据。互联网技术的发展改变了传统数据的二维结构，随着手机及各种终端设备应用范围的拓展，网页、图片、音频视频等非结构化数据的发展显得尤为迅速。统计结果显示，非机构化数据在大数据中所占的比例已达百分之八十以上。

(三)价值密度低 对大数据进行分析可以获得大量有价值的信息，可以对生产生活起到一定的指导作用，因为数据来源的不同，获得的数据信息也是复杂多样，因此大数据以成千上万倍的速度增长，这使得大数据的存储和计算分析成本大大提高。同时也导致大数据的统计缺少细化处理，信息的价值含量低。 (四)具有高效的运算速度和运算能力 大数据的运算系统属于一个分布式机构的系统，以海杜普大数据框架为基础，充分发挥集群的效力，来使自身达到高效的运算速度和运算能力。信息数据发掘技术的不断发展以及大量应用程序的开发和使用和搜索引擎的使用推广必然会使大数据提取和分析变得更快更高效。 三、大数据环境下存在的数据安全问题 (一)网络技术的发展普及发展使数据安全面临巨大风险 随着互联网技术的全球推广使用以及无线路由器、服务器等设备技术的发展，网络的日常应用越来越便捷，信息数据的获取也越来越高效，同时不同行业大数据资源共享也变得十分便利。网络的发展给信息资源提供了一个开放的共享平台，在这个平台之上可以对大数据进行快速的整合分析，并且对有效数据进行整理共享。但是安全问题也接踵而至，开放的网络平台随着使用对象的变换，将众多大数据相互关联，使得网络黑客窃取数据信息变得十分容易。一旦数据泄露，数据的价值也将被窃取，并且数据产生者的个人隐私也将受到威胁。 (二)大数据环境下信息的可靠性下降

大数据环境下的数据安全研究

大数据环境下的数据安全研究 摘要：大数据蕴藏着价值信息，但数据安全面临严峻挑战。本文在分析大数据基本特征的基础上，提出了当前大数据面临的安全挑战，并从大数据的存储、应用和管理等方面阐述了大数据安全的应对策略。 关键词：大数据；数据安全；云计算；数据挖掘 Abstract：The Big Data contain Valuable information，However, data security is facing serious challenges。based on the analysis of the basic characteristics of the Big Data，The paper propose the current risk of Big Data，and further from the Big Data’s storage, application and management expounds the Big Data Security strategy. Key words：Big Data；Data security；Cloud Computing；Data Mining 0引言 随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，以及智能终端、网络社会、数字地球等信息体的普及和建设，全球数据量出现爆炸式增长，仅在2011年就达到1.8万亿GB。IDC 预计，到2020年全球数据量将增加50倍。毋庸臵疑，大数据时代已经到来。一方面，云计算为这些海量的、多样化的数据提供存储和运算平台，同时数据挖掘和人工智能从大数据中发现知识、规律和趋势，为决策提供信息参考。但是，大数据的发展将进一步扩大信息的开放程度，随之而来的隐私数据或敏感信息的泄露事件时有发生。面对大数据发展的新特点、新挑战，如何保障数据安全是我们需要研究的课题。 1 大数据的特征 大数据通常被认为是一种数据量很大、数据形式多样化的非结构化数据。随着对大数据研究的进一步深入，大数据不仅指数据本身的规模，也包括数据采集工具、数据存储平台、数据分析系统和数据衍生价值等要素。其主要特点有以下几点： 1.1数据量大 大数据时代，各种传感器、移动设备、智能终端和网络社会等无时不刻都在产生数据，数量级别已经突破TB，发展至PB乃至ZB，统计数据量呈千倍级别上升。据估计，2012年全球产生的数据量将达到2.7ZB，2015年将超过8ZB[1]。 1.2类型多样 当前大数据不仅仅是数据量的井喷性增长，而且还包含着数据类型的多样化发展。以往数据大都以二维结构呈现，但随着互联网、多媒体等技术的快速发展和普及，视频、音频、图片、邮件、HTML、RFID、GPS和传感器等产生的非结构化数据，每年都以60%速度增长。预计，非结构化数据将占数据总量的80%以上[1]。 1.3运算高效 基于云计算的Hadoop大数据框架，利用集群的威力高速运算和存储，实现了一个分布式运行系统，以流的形式提供高传输率来访问数据，适应了大数据的应用程序。而且，数据挖掘、语义引擎、可视化分析等技术的发展，可从海量的数据中深度解析，提取信息，掌控数据增值的“加速器”。 1.4产生价值 价值是大数据的终极目的。大数据本身是一个“金矿产”，可以从大数据的融合中获得意想不到的有价值的信息。特别是激烈竞争的商业领域，数据正成为企业的新型资产，追求数据最大价值化。同时，大数据价值也存在密度低的特性，需要对海量的数据进行挖掘分析

系统各项技术应遵循大数据相关规范要求

（一）系统各项技术应遵循大数据相关规范要求； 大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大 数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检 索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等） 一、大数据采集技术 数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化 （或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映 像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。 大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入 系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必 须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、 半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决 策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等. 二、大数据预处理技术

主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。 1）抽取： 因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型， 以达到快速分析处理的目的。 2）清洗： 对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。 三、大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和 非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文 件系统（DFS）、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术；突破分布式非关系型大数 据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术；突破大数据索引技术；突破大数据移动、 备份、复制等技术；开发大数据可视化技术。 开发新型数据库技术， 数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库

中国电信物联网开放平台_设备能力描述文件profile开发指南

profile开发指南 （V1） 中国电信股份有限公司物联网分公司 二〇一九年二月 编制单位：

修订记录：

目录 1 前言 (1) 2 概念 (2) 3 设备Profile写作 (3) 4 设备Profile提供形式 (6) 5 设备Profile文件字段含义说明 (7) 6 附录 (17)

1 前言 概述 开发者使用中国电信物联网开放平台集成设备时需要准备此设备的能力描述文件，本 文档针对此文件提供了具体的写作过程和步骤。 本文档能指导开发者快速写作设备能力描述Profile文件。 读者对象 本文档主要适用于智能家居设备厂商的开发人员，他们必须熟悉所要集成的智能家居 产品的功能、掌握相关的物联网协议和接口知识、具备一定的物联网知识背景。 符号约定 在本文中可能出现下列标志，它们所代表的含义如下。

2 概念 设备的Profile文件是用来描述一款设备是什么、能做什么以及如何控制该设备的文件。该文件会被上传到中国电信物联网开放平台。

3 设备Profile写作 设备的Profile文件为json格式的文件。 参考上面的说明，描述一款设备的能力信息，需要描述这款设备的识别属性和提供的 服务(功能)列表，其中： 设备型号识别属性：设备类型、厂商、型号、协议类型。 服务列表：提供具体的功能服务说明列表。 命名规范 对设备类型（deviceType）、服务类型（serviceType）、服务标识（serviceId）采用单词 首字母大写的命名法：如：MultiSensor、Switch； 参数使用第一个单次首字母小写，其余单词的首字母大写的命名法：如"paraName" : "color"，"dataType" : "int"； 命令使用所有字母大写，单词间用下划线连接的格式：如DISCOVERY， CHANGE_COLOR； 设备能力描述json文件固定命名devicetype-capability.json； 服务能力描述json文件固定命名servicetype-capability.json； 开发者需要注意，厂商标识、型号唯一标识一个设备类型，故这两者不能与其他类型 设备同时重复。仅支持英文。 在一些profile样例中您可能遇到命名为devicetype-display.json或servicetype-display.json的文 件，这些文件是用于智慧家庭领域的一些场景中的，如果中国电信人员与您交流方案的时候没有 涉及到，您的profile中可以不包含这些文件。 设计规范 要注重名称的通用性，简洁性；对于服务能力描述，还要考虑其功能性； 如：对于多传感器设备，就可以命名为Multi（多）Sensor（传感器）；对于某设备具有 显示电量的服务，就可以命名为Battery。 设备Profile 将一款新设备接入到中国电信物联网开放平台，首先需要编写这款设备的profile。 1.设备模板

互联网+环境保护监管监测大数据平台整体解决方案

互联网+环境保护 监管监测大数据平台整体 解 决 方 案

目录 1概述 (14) 1.1项目简介 (14) 1.1.1项目背景 (14) 1.2建设目标 (15) 1.2.1业务协同化 (16) 1.2.2监控一体化 (16) 1.2.3资源共享化 (16) 1.2.4决策智能化 (16) 1.2.5信息透明化 (17) 2环境保护监管监测大数据一体化管理平台 (18) 2.1环境保护监管监测大数据一体化平台结构图 (18) 2.2环境保护监管监测大数据一体化管理平台架构图20 2.3环境保护监管监测大数据一体化管理平台解决方案（3721解决方案） (20) 2.3.1一张图：“天空地”一体化地理信息平台 .. 21

2.3.2两个中心 (30) 2.3.3三个体系 (32) 2.3.4七大平台 (32) ?高空视频及热红外管理系统 (44) ?激光雷达监测管理系统 (44) ?车载走航管理系统 (44) ?网格化环境监管系统 (45) ?机动车尾气排放监测 (45) ?扬尘在线监测系统 (45) ?餐饮油烟在线监测系统 (46) ?水环境承载力评价系统 (46) ?水质生态监测管理系统 (47) ?湖泊生态管理系统 (47) ?水生态管理系统 (48) ?排污申报与排污费管理系统 (49) ?排污许可证管理系统 (49) ?建设项目审批系统 (49)

3环境保护监管监测大数据一体化管理平台功能特点 (51) 3.1管理平台业务特点 (51) 3.1.1开启一证式管理，创新工作模式 (51) 3.1.2拓展数据应用，优化决策管理 (51) 3.1.3增强预警预报、提速应急防控 (52) 3.1.4完善信息公开、服务公众参与 (53) 3.2管理平台技术特点 (54) 3.2.1技术新 (54) 3.2.2规范高 (55) 3.2.3分析透 (55) 3.2.4功能实 (56) 1、污染源企业一源一档 (59) 3.2.5检索平台 (61) 3.2.6消息中心 (62) 3.3管理平台功能 (62) 3.3.1环境质量监测 (63) 3.3.2动态数据热力图 (64)

大数据环境下的数据质量管理策略

大数据环境下的数据质量管理策略 信息时代，数据已经慢慢成为一种资产，数据质量成为决定资产优劣的一个重要方面。随着大数据的发展，越来越丰富的数据给数据质量的提升带来了新的挑战和困难。提出一 种数据质量策略，从建立数据质量评价体系、落实质量信息的采集分析与监控、建立持续 改进的工作机制和完善元数据管理４个方面，多方位优化改进，最终形成一套完善的质量 管理体系，为信息系统提供高质量的数据支持。 １信息系统数据质量 信息由数据构成，数据是信息的基础，数据已经成为一种重要资源。对于企业而言， 进行市场情报调研、客户关系维护、财务报表展现、战略决策支持等，都需要信息系统进 行数据的搜集、分析、知识发现，为决策者提供充足且准确的情报和资料。对于政府而言，进行社会管理和公共服务，影响面更为宽广和深远，政策和服务能否满足社会需要，是否 高效地使用了公共资源，都需要数据提供支持和保障，因而对数据的需求显得更为迫切， 对数据质量的要求也更为苛刻。 作为信息系统的重要构成部分，数据质量问题是影响信息系统运行的关键因素，直接 关系到信息系统建设的成败。根据“垃圾进，垃圾出（ｇａｒｂａｇｅｉｎ，ｇａｒｂａｇｅｏｕｔ）”的原理，为了使信息系统建设取得预期效果，达到数据决策的目标，就要求信息系统提供的数据是可靠的，能够准确反应客观事实。如果数据质量得不到保证，即 使数据分析工具再先进，模型再合理，算法再优良，在充满“垃圾”的数据环境中也只能

得到毫无意义的垃圾信息，系统运行的结果、作出的分析就可能是错误的，甚至影响到后续决策的制定和实行。高质量的数据来源于数据收集，是数据设计以及数据分析、评估、修正等环节的强力保证。因此，信息系统数据质量管理尤为重要，这就需要建立一个有效的数据质量管理体系，尽可能全面发现数据存在的问题并分析原因，以推动数据质量的持续改进。 ２大数据环境下数据质量管理面临的挑战 随着三网融合、移动互联网、云计算、物联网的快速发展，数据的生产者、生产环节都在急速攀升，随之快速产生的数据呈指数级增长。在信息和网络技术飞速发展的今天，越来越多的企业业务和社会活动实现了数字化。全球最大的零售商沃尔玛，每天通过分布在世界各地的６０００多家商店向全球客户销售超过２．６７亿件商品，每小时获得２．５ＰＢ的交易数据。而物联网下的传感数据也慢慢发展成了大数据的主要来源之一。有研究估计，２０１５年全球数据量为８ＺＢ，而到２０２０年则高达３５．２ＺＢ，是２０１５年数据量的４４倍之多。此外，随着移动互联网、Ｗｅｂ２．０技术和电子商务技术的飞速发展，大量的多媒体内容在指数增长的数据量中发挥着重要作用。 大数据时代下的数据与传统数据呈现出了重大差别，直接影响到数据在流转环节中的各个方面，给数据存储处理分析性能、数据质量保障都带来了很大挑战。大数据与传统数据对比如表１所示。 由于以上特性，大数据的信息系统更容易产生数据质量问题：

大数据环境下电信数据服务能力开放研究

大数据环境下电信数据服务能力开放研究 刘春1，邹海锋2，向勇3 （1.中国电信股份有限公司广东研究院广州510630；2.深圳市远行科技有限公司深圳518000； 3.中国电信股份有限公司广东研究院广州510630） 摘要数据资源是电信运营商的核心资产，在数据激增的环境下，数据服务能力开放有利于运营商增加管道的价值和收入，但对其运营能力也提出了更高的要求。本文在研究大数据环境下数据服务能力开放业务需求的基础上，明确了数据服务内容，提出了数据服务能力开放平台的建设思路、体系架构和开放机制，对运营商加强能力开放平台建设具有积极指导意义。 关键词大数据；数据服务；能力开放 1引言 随着近年来企业信息化建设的不断深化、社会化网络的兴起，以及移动互联网等新一代信息技术的广泛应用，全球数据规模及其存储容量正在迅速增长，数据的类型也变得复杂多样。海量多样化的数据对信息的有效存储、快速读取、检索提出了挑战；且其中所蕴藏的巨大商业价值也引发了对数据处理、分析的巨大需求。因此，大数据的概念应运而生，引用维基百科的定义：“大数据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。” 当前，大数据已逐渐渗透到各个行业和业务职能领域，以利用数据价值为核心的商业服务正在不断涌现，如数据资源服务、数据分析服务、数据开放平台服务等，大数据将成为重要的生产因素，它的演进将与生产力的提升有着直接的关系。 对电信运营商而言，其业务特性使得它具备了较强的大数据特征。然而，运营商业务数据快速积聚的同时，并没有从传送大量的上层应用内容中获得更多收益，却面临收入增速放缓的困境。要真正扭转这一局面，运营商必须转变过去简单粗放的网络运营方式，顺应移动互联网“开放、共享、合作、高效”等特征，逐步向综合服务提供商转变，向集约化运营模式的转变。在大数据时代，数据服务能力开放是这一转变的有力推手。 业务数据是运营商的核心资源，结合大数据技术，电信运营商开放自身的数据服务能力，为外部合作伙伴提供精确的用户行为收集与分析、提供精准广告投放推荐能力等数据分析服务，是强化流量经营，开展规模化信息服务运营的有效手段。这将有助于实现向综合服务提供商、集约化运营的有效转变，增加管道的价值和收入，进一步抓住未来广阔的信息化市场，摆脱被边缘化和底层化的危机，取更大的商业价值。

大数据环境下的数据可用性研究

摘要：随着大数据时代的到来，数据可用性给企业带来的挑战更加突出，数据分析时，如何确保数据的可用性，是一项重要而复杂的问题。文章首先分析了大数据可用性研究的必要性及紧迫性，然后探讨了大数据及数据可用性的概念，并归纳了当前数据可用性的研究现状及存在的问题，最后对数据可用性的研究进行了总结。大数据环境下的数据可用性研究非常重要，需要引起足够的重视。 研究的意义 据国际著名的信息技术研究和分析公司gartner的调查显示，在全球1000强的企业中有超过25%的企业存放在其信息系统中的数据不准确，在美国，每年因为数据不准确而造成的医疗事故约占整个医疗事故的50%以上。处理数据质量问题，每年将会给企业增加10%-20%的成本。数据可用性问题的研究已变得迫在眉睫。 相关概念及研究现状 1 大数据的概念 大数据指的是数据的规模巨大，已无法通过传统的数据库处理软件，在合理的时间内对数据进行分析处理。大数据不仅从规模上变得非常巨大，数据类型上也发生了非常重大的变化，传统数据库中的数据以结构化数据为主，而大数据环境下的数据大多都是半结构化、非结构化数据②，这类数据占到总数据的80%以上，且数据的复杂性增加了很多。 2 数据可用性的概念 数据可用性是指数据满足一致性、精确性、完整性、时效性和实体同一性这五个特征的程度③。 一致性是指数据集合中不包含语义上的错误或相互矛盾的数据。 精确性是指数据集合中的数据比较精确，不存在误差。 完整性是指数据集合中的数据比较全面，能够支持各种决策分析，提供决策分析所需要的各种计算。 时效性是指数据集合中的数据都是最新的，而非过时的。 实体同一性是指在不同的数据源中，同一实体的描述是统一的。 研究现状及问题 1 研究现状 数据可用性涉及的方面很多，要想保证数据的可用性，需要做出很多工作，目前，在研究数据可用性问题上，已引起了很多学者的重视，哈尔滨工业大学的李建中教授，清华大学的舒继武教授，复旦大学的周傲英教授等都对数据的可用性进行了研究。 目前，关于数据可用性的研究，主要包含高质量数据获取与整合的方法，大数据可用性理论体系的建立，弱可用数据的近似计算与数据挖掘，数据一致性的描述问题，一致性错误的自动检测问题，实体完整性的自动修复问题，自动检测实体同一性错误的问题，半结构化、非结构化数据的实体识别问题等方面。这些研究取得了一定的成果，但研究任务处于刚起步的阶段，对很多问题的研究还是空白。 2 存在的问题 目前，虽然有一些学者投入到数据可用性的研究领域中，且获得了一些理论成果，但这些成果只是一些初步的成果，数据可用性的研究还有很多没有解决的问题，一个统一的数据可用性理论体系还没有建立。此外，国内外关于数据一致性方面的研究还是以关系数据库为基础，在非关系型数据库环境下的可用性研究比较少，而关系型数据库已不能满足对大数据分析处理的需要，因此需要更多学者投入到对非关系型数据库中数据可用性的研究中去。