电力环保大数据平台开发及智能运用

大数据时代：电力行业如何掘金

大数据时代：电力行业如何掘金 一、大数据顶层设计出台 国务院总理李克强8月19日主持召开国务院常务会议，通过《关于促进大数据发展的行动纲要》（下称《纲要》），这意味着大数据顶层设计出台，国家大数据战略成形，大数据产业有望成为新经济的重要引擎。 从流量到数据，是对整个互联网经济的重新定义和洗牌，两种思维分别是两代互联网经济的代表。 流量时代，互联网撬动的GDP约为3万亿元；而在经历了第一代互联网时期的爆发式增长后，BAT等互联网巨头的流量规模已经形成，变现方式的单一将导致流量变成一种相对廉价资源；数据思维时代，企业将从单纯追求“量”向追求“质”转变，大数据能够帮助企业从有限的流量中挖掘更大的价值；据推算，大数据有望撬动的GDP至少在万亿元量级，可比肩流量经济。 从应用层面来说，互联网金融、智能安防、智能医疗等各领域都已加入对于大数据的采集和分析。BAT等互联网龙头更是大数据经济的积极推进者，马云将数据比作互联网时代的石油，大数据从某种程度上已成为互联网经济的生产要素之一，并加速了线上线下的融合。 目前，所有传统行业都在积极借助大数据的力量，帮助企业实现转型。在电力行业，大数据已经被提升企业战略层面。大数据时代为电力行业带来了新的发展机遇，同时也提出了新的挑战。必须通过良好的大数据管理，切实提高电力生产、营销及电网运维等方面的管理水平。 二、电力行业数据量大、类型多、价值高 如仅从体量特征和技术范畴来讲，电力大数据是大数据在电力行业的聚焦和子集。但是，电力大数据不仅仅是技术进步，更是涉及整个电力系统在大数据时代发展理念、管理体制和技术路线等方面的重大变革，是下一代智能化电力系统在大数据时代下价值形态的跃升。 电力大数据的特征可以概括为3“V”、3“E”。其中3“V”分别是体量大（Volume）、类型多（Variety）和速度快（Velocity），3“E”分别是数据即能量（Energy）、数据即交互（Exchange）、数据即共情（Empathy）。 重塑电力核心价值和转变电力发展方式是电力大数据的两条核心主线。电力

银行,大数据,解决方案

银行,大数据,解决方案 篇一：商业银行-大数据建设规划 XX银行大数据建设规划 一、项目背景 随着信息化程度的加深，以及移动互联网、物联网的崛起，人们产生的数据急剧膨胀，传统的数据处理技术难以支撑数据大量的增长和处理能力。经过近几年的发展，大数据技术逐步成熟，可以帮助企业整合更多的数据，从海量数据中挖掘出隐藏价值。大数据已经从“概念”走向“价值”，逐步进入实施验证阶段。人们越来越期望能实现海量数据的处理，从数据中发现价值。数据越来越成为一种重要的资产。在20XX年Gartner技术炒作曲线的报告中也体现了大数据技术将走向实际应用。 我行已深刻认识到数据战略对企业运营以及企业未来发展方向的重要性。互联网金融的本质是金融，核心是数据，载体是平台，关键是客户体验，发展趋势是互联网与金融的深度融合，要提升大数据贡献度。因此，要深化互联网思维理念，稳步推进互联网金融产品和服务模式创新，积极利用移动互联网、大数据等新技术新手段，沉着应对冲击和挑战，实现传统金融与互联网金融的融合发展。做好海量异构数据的专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理，深度

挖掘数据内含的巨大价值，探索银行业务创新，实现数据资源的综合应用、深度应用，已成为提升企业核心竞争力，实现企业信息化可持续发展的关键途径。按照行领导部署，信息科技部组织力量对大数据技术进行研究，完成对市场上主流的大数据平台及应用技术预研，征求业务部门建议，提出项目建设要求。 二、建设目标 以大数据项目建设作为契机，凝聚我行优势力量，全面梳理数据 资源，完善数据体系架构，自主掌握大数据关键技术，加速大数据资源的开发利用,将数据决策化贯穿到经营管理全流程，建设智慧银行，提升核心竞争力。 （一）建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 构建大数据平台，实现更广泛的半结构化、非结构化数据集中采集、存储、加工、分析和应用，极大地丰富我行的信息资源，同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起，形成基础数据体系，提供支撑经营管理的各类数据应用。 （二）开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 建设离线数据分析、实时数据/流数据分析集群和各类数据分析集市，提供高性能可扩展的分布式计算引擎，通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段，对丰富的大数据资源进行开发使用，并将数据决策化过程结合到风控、营销、

智能化电网大数据平台与关键技术研究

智能电网大数据平台及其关键技术研究 智能电网是大数据的重要技术应用领域之一。智能电网大数据结构复杂、种类繁多，具有分散性、多样性和复杂性等特征，这些特征给大数据处理带来极大的挑战。智能电网大数据平台是大数据挖掘的基础，通过智能电网大数据平台可实现智能电网全数据共享，为业务应用开发和运行提供支撑。 引言 智能电网是以物理电网为基础，将现代先进的传感测量技术、通信技术、信息技术、计算机技术和控制技术与物理电网高度集成而形成的新型电网，见图1。它涵盖发电、输电、变电、配电、用电和调度等各个环节，对电力市场中各利益方的需求和功能进行协调，在保证系统各部分高效运行、降低运营成本和环境影响的同时，尽可能提高系统的可靠性、自愈性和稳定性。随着智能电网的发展，电网在电力系统运行、设备状态监测、用电信息采集、营销业务系统等各个方面产生和沉淀了大量数据，充分挖掘这些数据的价值具有重要的意义。

图1 智能电网示意图 大数据是近年来受到广泛关注的新概念，一般是指无法在可容忍的时间用传统的IT技术、软硬件工具和数学分析方法，对其进行感知、获取、管理、处理和分析的数据集合。智能电网被看作是大数据应用的重要技术领域之一。目前许多学者正在进行智能电网大数据研究，包括发展战略研究、大数据技术研究、应用研究等。 智能电网大数据应用众多，涉及电网安全稳定运行、节能经济调度、供电可靠性、经济社会发展分析等诸多方面，进行智能电网大数据分析需要统一智能电网大数据，并且由于应用众多，对计算、存储、网络等性能提出了较高要求，因此需要构建面向智能电网应用的统一大数据处理平台。本文首先分析智能电网大数据特点以及业务应用需求，接着结合业务应用介绍大数据关键技术，进而提出智能电网大数据平台和应用框架。

大数据在数字电网建设中的应用

融合论坛INTEGRATION FORUM 60软件和集成电路SOFTWARE AND INTEGRATED CIRCUIT 我们公司于2017年3月份成立，是南方电网的全资子公司，专注于电网信息化、电网大数据以及A I人才队伍培养等。我今天的汇报分为两部分，一部分是介绍一下数字南网建设，另一部分是分享我们在大数据领域的平台建设及应用。2019年公司董事长孟振平同志提出数字化转型，2019年5月份公司发布了数字化转型的行动方案和“数字南网”建设行动方案。整个战略的侧重点包括对内和对外两部分：对内提升公司运营效率和效益，同时提升物理电网的安全可靠；对外服务消费者，应对市场变化，并且能够重塑能源产业链生态环境。总体来说，南网利用“云大物移智”等数字化技术，将物理世界的人、事、物在数字世界进行重构，从而实现能源流、价值流和信息流的 融合，形成新的企业形态。 数字化转型则是以数据为核心，依托数字化平台开展业务运营，进行平台赋能，支撑公司进行数据变现和业务创新，并提升用户体验。我们的总体蓝图是向末端通过物联网联接各类 监测和自动化终端，向前端通过大数据中心和 数字电网平台，构建电网管理、调度运行、运营管控、客户服务等一系列柔性应用。在此基础上，我们构建大数据中心，实现IoT数据、企业内部数据及用户数据的汇聚与分析，从而为数字电网平台提供能力支撑。技术架构可以分为感知、网络、数据源、平台、应用、渠道六层，以 及支撑数字化转型和“数字南网”建设的安全 防御、运营管理、标准规范三大体系。 —南方电网数字电网研究院有限公司 助理总监张世良 能源网和信息网的深度融合，物 联网终端与大数据中心、数字 电网平台的相向驱动，共同构建 起电网管理、调度运行、运营管 控、客户服务等一系列柔性应 用。 大数据在数字电网建设中的应用

智慧环保大数据一体化管理平台建设方案(天空地一体化解决方案)

智慧环保大数据一体化管理平台 建 设 方 案 I

目录 第1章前言 (8) 1.1、建设背景 (9) 1.1.1、相关政策 (9) 1.1.2、政策引导：三个说得清 (10) 1.2、环境面临问题 (10) 1.2.1、全球十大环境问题 (10) 1.2.2、国内面临环境问题 (11) 1.3、智慧环保发展需求 (11) 1.4、建设目标 (12) 1.4.1、业务协同化 (12) 1.4.2、监控一体化 (13) 1.4.3、资源共享化 (13) 1.4.4、决策智能化 (13) 1.4.5、信息透明化 (14) 第2章智慧环保大数据一体化管理平台 (15) 2.1、智慧环保大数据一体化平台结构图 (15) 2.2、智慧环保大数据一体化管理平台架构图 (17) 2.3、智慧环保大数据一体化管理平台解决方案（3721解决方案） (17) 2.3.1、一张图：“天空地”一体化地理信息平台 (18) 2.3.1.1、领导驾驶舱一张图统一展示 (19) I

2.3.1.2、一张图监测 (20) 2.3.1.3、一张图应急 (23) 2.3.1.4、基于一张图的放射源在线监控管理系统 (25) 2.3.2、两个中心 (25) 2.3.2.1、大数据中心 (25) 2.3.2.2、云计算中心 (26) 2.3.3、三个体系 (27) 2.3.3.1、标准和规范体系 (27) 2.3.3.2、安全及运维体系 (27) 2.3.3.3、组织和管理体系 (27) 2.3.4、七大平台 (27) 2.3.4.1、环境政务管理平台 (27) 2.3.4.2、环境监测管理平台 (29) 2.3.4.3、环境监察管理平台 (31) 2.3.4.4、环境风险防控平台 (33) 2.3.4.5、辅助决策支持平台 (34) 2.3.4.6、环境监管平台 (36) 2.3.4.7、公众服务平台 (43) 第3章智慧环保大数据一体化管理平台功能特点 (45) 3.1、管理平台业务特点 (45) 3.1.1、开启一证式管理，创新工作模式 (45) II

电力系统大数据平台的数据分析与研究

电力系统大数据平台的数据分析与研究 发表时间：2017-11-03T15:46:05.833Z 来源：《电力设备》2017年第18期作者：王英楠代东旭宋楠 [导读] 摘要：经过近年的发展，数据挖掘已经形成了很成熟的理论，应用也渗透到各个领域。在最近多年来，随着计算机技术和网络技术的飞速发展，人们面临的数据量呈现指数增长，传统数据采集的方法和技术面临巨大困难，如何将来自于大量原始数据的重要内容从中挖掘出来，已经成为一个亟待解决的重要课题。在电力行业，随着电力业务体系应用智能化、自动化技术的深入和普及，电力数据的数据分析、测试、仿真等应用需求与时俱增，数据挖掘技术 （国网辽宁省电力有限公司本溪供电公司辽宁本溪 117000） 摘要：经过近年的发展，数据挖掘已经形成了很成熟的理论，应用也渗透到各个领域。在最近多年来，随着计算机技术和网络技术的飞速发展，人们面临的数据量呈现指数增长，传统数据采集的方法和技术面临巨大困难，如何将来自于大量原始数据的重要内容从中挖掘出来，已经成为一个亟待解决的重要课题。在电力行业，随着电力业务体系应用智能化、自动化技术的深入和普及，电力数据的数据分析、测试、仿真等应用需求与时俱增，数据挖掘技术与大数据分析的结合已成为电力系统高效发展、稳定运行的有效智能保障。 关键字：信息大数据平台；数据分析 1、电力系统数据分析现状 近年来，全球能源市场发展迅速，全球电网规模日益增大，数据量也呈现爆发式增长。于此同时，大数据技术也随之悄然发展，并进入了技术成熟的阶段。与之相伴的深度机器学习甚至人工智能相关技术都得到了长足发展，整个大数据技术呈现蒸蒸日上的形式，并落地生根到了各行各业，电力行业也不例外。随着大数据技术在电力行业得到应用，电力大数据的概念被提出，并开始被电力行业相关从业人员及科研人员开始研究。 随着智能电网的不断建成，电力系统的数据种类、数据量、数据复杂度都在爆发式增长，电力系统的数据存储管理已然面临具体挑战，对电力系统的数据的价值挖掘就更有大量技术研究工作有待开展。目前的电力系统运行数据主要集中于各变电站、电网地放调度和电网省调中心中，其中电网省调中心存储的数据种类和数量都最多，并且能够通过访问地放调度数据，从而实现电网内部共享电力系统数据。但目前的电网省调中心内部的监控运行系统，仅实现自身业务需求就以达到其性能瓶颈，对电力系统运行产生的数据一般只作存储记录和简单的统计工作，并不再对数据进行更深入的价值挖掘。目前，如果电力系统的工作人员想对电力系统数据进行数据计算和分析，往往只能通过将数据导出至离线存储，再进行分析和计算。 2、电力系统信息大数据平台研究意义 随着我国制造业的快速发展，电力网络发展迅猛、规模庞大，大量电力系统运行设备所处地理环境分布广泛、环境恶劣，由此引发的各类故障、事故已严重威胁着电网、电力信息网络的安全运行。根据大数据监测数据，对电力系统的区域性状况进行分析评估，充分挖掘监测数据的潜在规律，是电力系统安全防范的重要手段。通过现代电力大数据技术，对监测数据进行科学有效的分析，可以为变电站及线路的清洗策略及新站点和线路选址提供科学的方案参考，从而提升电力系统安全运行能力，降低系统运行人力、物力、财力成本，为电力系统运行环境评估提供可靠的分析评估。 伴随着大数据技术的发展，大数据分析计算平台也被提出和研发，不同于传统的计算统计分析软件，大数据分析计算平台支持更多种类的数据输入、更复杂的数据分析算法，从而跳出传统的数据计算分析软件的局限，提供更强大的数据计算分析能力。 3、总体结构： 在架构设计上，平台采用松耦合架构设计，以元数据驱动各模块进行数据的处理。满足海量多源异构数据的批量采集，实现数据批量离线存储和处理、内存计算等需求，采用体系化分布式并行处理框架，实现数据的高效和流程化处理。平台实现多层架构松耦合：数据源层、数据采集层、存储与处理层、应用层。平台分多个子系统并实现模块化，内部各层各模块间实现标准化的接口和集成模式，与外部系统集成在安全可控状态下采用开放式的集成接口。 分布式电力大数据分析计算平台总体功能模块可分为两个部分，分布式数据存储管理及计算模块和系统业务逻辑功能实现模块，模块也可以物理地分为平台前端模块和平台后端服务模块。在后端模块中，包含了业务计算核心模块和业务支持模块及数据存储及访问管理模块。在前端模块中，主要包括平台业务支持基础模块、计算核心业务模块和电力大数据定制分析计算支持模块。 在传统的电力监测数据分析中，需要处理的数据量很有限，而且这些数据是通过随机采样得到的，并不是全体数据或是较为完整的数据。因此为了能够准确发掘出数据中隐含的信息，需要通过一整套严格的数学计算输出结果。这包括了数据的统计归纳，样本分析，建立理论模型，多次验证等一系列步骤，需要时间很长，资源也很多。但在电力设备状态监测数据急速增长的当下，传统的数据处理方式显然难以应对。新时代的智能电力系统需要一种高效、快速的数据分析系统，为电力设备的可靠经济运行提供参考。相关性分析是一种快速、简单的数据分析方法。这种方法能够用较为简单的算法，在海量的数据中发掘出它们之间的相关关系。相关性分析不仅计算环节简练，而且它的分析是基于数据驱动的，不会受到已有概念、模型的束缚，更容易发现新的信息。 4、信息大数据平台的关键技术 基于以上对面向大数据的电力设备状态监测、架构的分析，提出典型的大数据信息聚合方式的大数据分析系统。该应用系统包括了数据的采集、传输、转化、存储、聚合、发布，是一个完整的电力监测釆集、分析、发布式的大数据分析体系。现有的电力设备状态监测系统都是釆用设备的某一类信息来进行设备状态估计的，但在电力大数据时代，数据采集节点数量和种类都在快速的增加，状态监测系统的底层会连续不断上传多源、异构、巨量的数据。如果还是依照传统的状态监测系统的数据处理方法，不但会使处理速度的大幅降低，还会导致设备状态判断的错误。因此按数据的不同类别将状态监测量分成电气量、状态量、过程量三类，分类釆集是很有必要的。三类传感器釆集三类数据首先在低层次的数据节点实现对原始数据的分类、预处理和数据级的数据融合。经过预处理的三类数据和数据级聚合得到的信息通过数据传输网络，将初步处理的数据上传到通信控制器，完成数据的规约转化、介质转化、简单的特征提取和数据存储。通信控制器再通过以太网等方式，将数据上传到信息聚合大数据平台，实现信息级的聚合和决策级的聚合。 5、结语： 智能电网及大数据技术的发展，本文提出了一种分布式电力大数据计算分析平台，旨在为新的电力系统数据中心提供一套完整的功能

智慧银行大数据分析综合服务平台建设方案 智慧银行大数据可视化展会平台建设方案

智慧银行大数据分析综合服务平台建设方案 1

目录 第1章项目概述 (13) 1.1、建设背景 (13) 1.2、建设目标 (13) 1.2.1、总体目标 (13) 1.2.2、分阶段建设目标 (14) 1.3、相关系统联动对接 (15) 1.3.1、数据分析综合服务平台 (15) 1.3.2、量收系统 (16) 1.3.3、金融大数据平台 (16) 1.3.4、各生产系统 (17) 1.3.5、CRM (17) 第2章业务需求分析 (17) 2.1、总体需求 (17) 2.2、数据管理 (19) 2.2.1、数据采集 (20) 2.2.2、数据交换 (20) 2.2.3、数据存储与管理 (21) 2.2.4、数据加工清洗 (22) 2.2.5、数据查询计算 (22) 2.3、数据管控 (23) 2.4、数据分析与挖掘 (24) 2

2.6、量收系统功能迁移 (26) 第3章系统架构设计 (27) 3.1、总体设计目标 (27) 3.2、总体设计原则 (27) 3.3、系统总体架构设计 (30) 3.3.1、总体技术框架 (30) 3.3.2、系统总体逻辑结构 (35) 3.3.3、平台组件关系 (38) 3.3.4、系统接口设计 (46) 3.3.5、系统网络结构 (53) 第4章系统功能设计 (56) 4.1、概述 (56) 4.2、平台管理功能 (57) 4.2.1、多应用管理 (57) 4.2.2、多租户管理 (62) 4.2.3、统一运维监控 (63) 4.2.4、作业调度管理 (88) 4.3、数据管理 (90) 4.3.1、数据管理框架 (90) 4.3.2、数据采集 (93) 4.3.3、数据交换 (97) 3

大数据平台在电力企业中的应用

收稿日期:20151106 作者简介:张君艳(1985-) ,女,工程师,主要从事电力信息化相关工作三大数据平台在电力企业中的应用 张君艳1,董 娜1,彭 伟2,郭禹伶1 (1.国网河北省电力公司电力科学研究院,石家庄 050021;2.华北电力大学,北京 102206 )摘要:大数据具有规模大二种类多二变化速度快二价值巨大但密度低的特点,大数据应用就是利用数据分析的方法从大数据中挖掘有效信息,为用户提供辅助决策,实现大数据价值的过程三从大数据的定义二特征及其平台三方面宏观介绍大数据技术研究现状,在此基础上分析大数据技术在电力企业中的应用,以电力信息通信客户服务系统中工单事件统计为例,展示了大数据平台的应用过程三 关键词:大数据;平台;H a d o o p ;统计中图分类号:T P 27;T P 14 文献标志码:B 文章编号:10019898(2016)01005303 A p p l i c a t i o no f B i g D a t aP l a t f o r mi nE l e c t r i cP o w e rE n t e r p r i s e Z h a n g J u n y a n 1,D o n g N a 1,P e n g W e i 2,G u oY u l i n g 1 (1.S t a t eG r i dH e b e i E l e c t r i cP o w e rR e s e a r c h I n s t i t u t e ,S h i j i a z h u a n g 0 50021,C h i n a ;2.N o r t hC h i n aE l e c t r i cP o w e rU n i v e r c i t y ,B e i j i n g 1 02206,C h i n a )A b s t r a c t :B i g d a t ah a s t h e c h a r a c t e r i s t i c s o fV o l u m e ,V a r i e t y ,V e l o c i t y a n dV a l u e .B y t h em e t h o d o f d a t a a n a l y s i s ,t h e a p p l i c a -t i o n s o f b i g d a t a c a nm i n em a n y u s e f u l i n f o r m a t i o n .A n d t h i s c a n p r o v i d e a u x i l i a r y d e c i s i o n -m a k i n g f o r u s e r s ,w h i c h c a nm a k e t h e v a l u e o f b i g d a t a c o m e t r u e .A n o v e r v i e ww a s g i v e n a b o u t t h e c u r r e n t s i t u a t i o n o f b i g d a t a f r o mt h r e e a s p e c t s :t h e d e f i n i t i o n ,f e a t u r e ,a n d t h ek e y t e c h n o l o g y o f b i g d a t a .T h e n ,a s u mm a r y o f t h e a p p l i c a t i o no f t h eb i g d a t a t e c h n o l o g y i ne l e c t r i c p o w e r e n -t e r p r i s ew a s d e s c r i b e d .F i n a l l y ,t a k i n g t h e e v e n t o r d e r s t a t i s t i c s i n c u s t o m e r s e r v i c e s y s t e mf o r e x a m p l e ,t h i s p a p e r s h o w s t h e a p p l i c a t i o no f b i g d a t a p l a t f o r m.K e y w o r d s : b i g d a t a ;p l a t f o r m ;H a d o o p ;s t a t i s t i c s 随着云计算二 物联网二移动互联网等新兴信息技术的飞速发展,网络上的信息呈现出爆炸式增 长,并且这种增长速度还在不断加快[1 ],这些信息 既包含人的,也包含各种物的三国际数据公司 (I D C )报告[2] 称,2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8Z B (1Z B ?1021 B ) ,在短短5年间增长了近9倍,而且预计这一数字将每2年翻一番,而且这个速度在2020年之前会继续保持下去,人类真正进入了一个数据的世界三大数据这一术语正是产生在全球数据爆炸增长的背景下,用来形容庞大的数据集合三如今,工业界二学术界甚至政府部门都对大数据产生了浓厚的兴趣三 1 大数据的概念与特征 大数据是一个涵盖多种技术的概念,是由数 量巨大二结构复杂二类型众多数据构成的数据集合,无法使用传统数据工具进行采集二处理二分析和管理的数据集,既包括传统结构化数据,也包括文本二图像二视频和音频等非结构化数据三一般意义上,大数据是指无法在有限时间内用传统I T 技术和软硬件工具对其进行感知二获取二管理二处理和服务的数据集合三 大数据具有数据体量巨大(V o l u m e )二数据类型多(V a r i e t y )二数据流动快(V e l o c i t y )和数据潜在价值大(V a l u e )等 4V 特征三大数据的 大 主要体现在两个方面:一是数据集 大 到一定程度,可全面表现数据所描述的对象的特征或某种规律;二是数据的规模和复杂程度 大 到传统数据工具无法处理分析三大数据除了数据量庞大外,大数据还有一些其他的特征,这些特征决定了 四 35四V o l .35N o .1 河北电力技术 第35卷第1期F e b .2016 H E B E IE L E C T R I CP OW E R 2016年2月网络出版时间：2016-03-07 14:38:09 网络出版地址：https://www.wendangku.net/doc/5d18255083.html,/kcms/detail/13.1082.TM.20160307.1438.036.html

智慧银行大数据平台建设方案

智慧银行大数据平台 建 设 方 案

目录 第1章前言 0 第2章银行大数据现状分析 (1) 2.1、基本现状 (1) 2.2、总体现状 (1) 2.2.1、行领导 (1) 2.2.2、业务人员 (1) 2.3、数据架构方面 (1) 2.3.1、业务表现 (2) 2.3.2、问题 (2) 2.4、数据应用难题 (3) 2.4.1、缺少统一的应用分析标准 (3) 2.4.1.1、业务表现 (3) 2.4.1.2、问题 (3) 2.4.2、缺少统一的基础数据标准 (4) 2.4.2.1、业务表现 (4) 2.4.2.2、问题 (4) 2.4.3、缺少反馈机制 (5) 2.4.3.1、业务表现 (5) 2.4.3.2、问题 (6) 2.5、数据应用现状总结 (6)

第3章银行大数据治理阶段目标 0 3.1、数据平台逻辑架构 0 3.2、数据平台部署架构 (1) 3.3、建设目标 (1) 3.3.1、建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 (1) 3.3.2、开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 (2) 3.3.3、培养大数据人才队伍，建立大数据分析能力 (2) 3.4、数据治理目标 (2) 3.4.1、发现数据质量问题，推动大数据治理工作的开展，建立数据质量检核系统 (2) 3.4.2、分析、梳理业务系统，推动数据标准的建立，统一全行口径 (2) 3.4.3、建立数据仓库模型框架，优化我行数据架构，建设稳定、可扩展的数据仓库.. 3 3.5、目标建设方法 (3) 3.5.1、建设内容 (3) 3.5.2、工作阶段 (4) 3.5.2.1、源系统分析阶段 (4) 3.5.2.1.1、工作内容 (4) 3.5.2.1.2、工作依据 (4) 3.5.2.1.3、工作重点 (4) 3.5.2.2、数据质量问题检查阶段 (4) 3.5.2.2.1、工作内容 (5) 3.5.2.2.2、工作依据 (5) 3.5.2.2.3、工作重点 (5)

智能电网大数据平台及其关键技术研究

智能电网大数据平台及其关键技术研究智能电网是大数据的重要技术应用领域之一。智能电网大数据结构复杂、种类 繁多，具有分散性、多样性和复杂性等特征，这些特征给大数据处理带来极大的挑战。智能电网大数据平台是大数据挖掘的基础，通过智能电网大数据平台可实现智能电网全数据共享，为业务应用开发和运行提供支撑。 引言 智能电网是以物理电网为基础，将现代先进的传感测量技术、通信技术、信息技术、计算机技术和控制技术与物理电网高度集成而形成的新型电网，见图1。它涵盖发电、输电、变电、配电、用电和调度等各个环节，对电力市场中各利益方的需求和功能进行协调，在保证系统各部分高效运行、降低运营成本和环境影响的同时，尽可能提高系统的可靠性、自愈性和稳定性。随着智能电网的发展，电网在电力系统运行、设备状态监测、用电信息采集、营销业务系统等各个方面产生和沉淀了大量数据，充分挖掘这些数据的价值具有重要的意义。 图1智能电网示意图 大数据是近年来受到广泛关注的新概念，一般是指无法在可容忍的时间内用传统的IT技术、软硬件工具和数学分析方法，对其进行感知、获取、管理、处理和分析的数据集合。智能电网被看作是大数据应用的重要技术领域之一。目前

许多学者正在进行智能电网大数据研究，包括发展战略研究、大数据技术研究、应用研究等。 智能电网大数据应用众多，涉及电网安全稳定运行、节能经济调度、供电可靠性、经济社会发展分析等诸多方面，进行智能电网大数据分析需要统一智能电网大数据，并且由于应用众多，对计算、存储、网络等性能提出了较高要求，因此需要构建面向智能电网应用的统一大数据处理平台。本文首先分析智能电网大数据特点以及业务应用需求，接着结合业务应用介绍大数据关键技术，进而提出智能电网大数据平台和应用框架。 1智能电网大数据概述 1.1智能电网大数据特点 根据数据来源的不同，可以将智能电网大数据分为电力企业内部数据和电力企业外部数据。电力企业内部数据源主要包括广域量测系统(WAMS)、数据采集与监控系统(SCADA)、在线监测系统、用电信息采集系统、生产管理系统、能量管理系统、配电管理系统、客户服务系统、财务管理系统等;电力企业外部数据源包括气象信息系统、地理信息系统、互联网数据、公共服务部门数据、社会经济数据等。这些数据分散放置在不同地方，由不同单位/部门管理，具有分散放置、分布管理的特性。 智能电网大数据结构复杂、种类繁多，除传统的结构化数据外，还包含大量的半结构化、非结构化数据，如客户服务中心信息系统的语音数据，设备在线监测系统中的视频数据与图像数据等。这些数据的采样频率与生命周期也各不同，从微秒级、分钟级、小时级，一直到年度级，见图2。 图2智能电网数据采用频率和生命周期 1.2大数据业务需求分析

金融大数据平台建设方案详细

二、大数据平台建设 （一）大数据平台框架概述 大数据平台建设充分整合信息化资源，打破行业、部门之 间的信息壁垒，运用大数据技术进行采集、加工、建模、分析，将数 据价值融入到金融之中，从而提升创新能力和产品服务能力。 主要包括以下三部分： 1．大数据分析基础平台 按照功能划分数据区，设计数据模型，在统一流程调度下，整合各类数据，同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起，形成基础数据体系，提供支撑经营管理的各类数据应用，支撑上层应用。 2．大数据应用系统 基于基础数据平台，持续建设各类数据应用系统，通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段，对丰富的大数据资源进行开发使用，并将数据决策化过程结合到风控、营销、营运等经营 管理活动，充分发挥大数据价值。 3．大数据管控 建立数据标准，提升数据质量，加强元数据管理能力，为平台建设及安全提供保障 （二）大数据平台建设原则 大数据平台是大数据运用的基础实施，其设计、建设和系统实现过程中，应遵循如下指导原则： 经济性：基于现有场景分析，对数据量进行合理评估，确定大数据平台规模，后续根据实际情况再逐步优化扩

容。 可扩展性：架构设计与功能划分模块化，考虑各接口的开放性、可扩展性，便于系统的快速扩展与维护，便于第三方系统的快速接入。 可靠性：系统采用的系统结构、技术措施、开发手段都应建立在已经相当成熟的应用基础上，在技术服务和维护响应上同用户积极配合，确保系统的可靠；对数据指标要保证完整性，准确性。 安全性：针对系统级、应用级、网络级，均提供合理的安全手段和措施，为系统提供全方位的安全实施方案，确保企业内部信息的安全。大数据技术必须自主可控。 先进性：涵盖结构化，半结构化和非结构化数据存储和分析的特点。借鉴互联网大数据存储及分析的实践，使平台具有良好的先进性和弹性。支撑当前及未来数据应用需求，引入对应大数据相关技术。 平台性：归纳整理大数据需求，形成统一的大数据存储服务和大数据分析服务。利用多租户, 实现计算负荷和数据访问负荷隔离。多集群统一管理。 分层解耦：大数据平台提供开放的、标准的接口，实现与各应用产品的无缝对接 （三）基础数据来源 1．银行内部大数据资源

智慧银行大数据平台数据治理整体解决方案 智慧银行大数据可视化平台建设方案 - 副本

智慧银行 大数据可视化平台 建 设 方 案

目录 第1章前言 0 第2章银行大数据现状分析 (1) 2.1、基本现状 (1) 2.2、总体现状 (1) 2.2.1、行领导 (1) 2.2.2、业务人员 (1) 2.3、数据架构方面 (2) 2.3.1、业务表现 (2) 2.3.2、问题 (2) 2.4、数据应用难题 (3) 2.4.1、缺少统一的应用分析标准 (3) 2.4.1.1、业务表现 (3) 2.4.1.2、问题 (3) 2.4.2、缺少统一的基础数据标准 (4) 2.4.2.1、业务表现 (4) 2.4.2.2、问题 (5) 2.4.3、缺少反馈机制 (5) 2.4.3.1、业务表现 (6) 2.4.3.2、问题 (6) 2.5、数据应用现状总结 (6)

第3章银行大数据治理阶段目标 0 3.1、数据平台逻辑架构 (1) 3.2、数据平台部署架构 (1) 3.3、建设目标 (2) 3.3.1、建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 (2) 3.3.2、开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 (2) 3.3.3、培养大数据人才队伍，建立大数据分析能力 (2) 3.4、数据治理目标 (3) 3.4.1、发现数据质量问题，推动大数据治理工作的开展，建立数据质量检核系统. 3 3.4.2、分析、梳理业务系统，推动数据标准的建立，统一全行口径 (3) 3.4.3、建立数据仓库模型框架，优化我行数据架构，建设稳定、可扩展的数据仓库 3 3.5、目标建设方法 (4) 3.5.1、建设内容 (4) 3.5.2、工作阶段 (4) 3.5.2.1、源系统分析阶段 (4) 3.5.2.1.1、工作内容 (4) 3.5.2.1.2、工作依据 (4) 3.5.2.1.3、工作重点 (5) 3.5.2.2、数据质量问题检查阶段 (5) 3.5.2.2.1、工作内容 (5) 3.5.2.2.2、工作依据 (5)

八大案例深度解析电力大数据应用

八大案例深度解析电力大数据应用 麦肯锡曾有报告预测，在全球范围内，大数据分析方案的广泛使用能够带来每年3000亿美元的电费削减。电力大数据的有效应用可以面向行业内外提供大量的高附加值的增值服务业务，对于电力企业盈利与控制水平的提升有很高的价值。有电网专家分析称，每当数据利用率调高10%，便可使电网提高20%~49%的利润。 电力行业的数据源主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，可大致分为三类：一是电网运行和设备检测或监测数据;二是电力企业营销数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面数据;三是电力企业管理数据。通过使用智能电表等智能终端设备可采集整个电力系统的运行数据，再对采集的电力大数据进行系统的处理和分析，从而实现对电网的实时监控；进一步结合大数据分析与电力系统模型对电网运行进行诊断、优化和预测，为电网实现安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。 一、电网监测及维护 1.运维监测系统及时反应 Enphase Energy（美国Enphase 能源股份有限公司） Enphase Energy每天从来自80个不同国家25万个系统收集大约2.5TB的数据。这些数据可以用来检测发电和促进远程维护、维修来确保系统无缝运行。另外，Enphase Energy还利用从发电系统收集到的数据来监测、控制或调整网络中的发电和负载状态，在电网和在出错或需要升级时做出相应的反应。 2.设备检修运维专题分析 电力企业可以基于永洪自研发的一站式大数据分析平台开展各业务领域的深度分析，如在电网检修运维领域，通过对电力设备资产管理、设备运检管理、设备技术管理、技改大修管理等方面，从安全、效益、成本三个方面进行关键 指标选取，分析检修管理中“安全”、“效益”、“成本”三者之间的相互影响，协调 三个因素综合最优，同时实现对电网企业检修指标的实时在线监控，为公司检修策略制定提供指导和服务。

大数据技术助力智慧银行建设

大数据技术助力信息化银行建设 2016年8月 · 北京

● IDC发布报告预测到2020年，全球数字宇宙将会膨胀到40000EB ● 全世界新产生的数据量每年增加40%，每两年翻一番● 数据爆炸式增长（每分钟...） 13000+个iPhone 应用下 载 Skype 上 20万+分钟的语音通话Twitter 上发98000+新微博上传6600张新照片到flickr 发出1.68亿+条Email Facebook 上更新69.5万+条新状态YouTube 上上传600+新视频 淘宝光棍节60万+个新订单 12306出票1840+张 大数据时代已来临 1

1、封闭的大数据挖掘体系无法满足大幅增长的大数据分析挖掘需求； 2、新形势下，客户对数据时效要求越来越高，T+1甚至T+2的数据服务时效已经无法适应客户需求和市场竞争的需要； 3、过度依赖批量交换的方式造成上下游数据冗余以及运维的复杂度增加，花费大量精力保证指标和数据的唯一性和准确性，但往往事倍功半。 银行面临的挑战和机遇 2

工商银行大数据发展历程 2002年 2007年 2013年2014年2015年 T+1动态监测报表 数据仓库 信息库 2010年 流数据处理平台（实时计算处理） 管理会计（MOVA） 分布式数据库 Hadoop 大内存分布式数据库 容量：TB级类型：结构化 容量：EB级 类型：结构化+非结构化 Exadata 一体机 容量：PB级类型：结构化 3

数据化运营业务安全 智能客服生活服务信用管理增值服务业绩考核业务分析效果评估反洗钱反欺诈交易安全身份识别诉求识别智能决策精准营销个性化推荐 信用评价信用报告风险预警资讯推送信息专享... ......... ...... 工商银行大数据体系概况 管理者监管机构客户合作伙伴 运营中心 分析师 风险监控中心 批量计算 客户特征… 数据采集 操作日志 行为事件 业务数据 … 位置变化余额变动…在线存储分钟级 秒级… 信息服务灵活查询通用查询…余额提醒机构监测…风险预警 大数据平台 智能营销 信息管理（EBM） MOVA 分析师工作台 信贷运营支持系统 业务运营风险管理 反洗钱 反欺诈 业务系统 ... 投行理财征信银行保险租赁工商注册信息融e联 融e购融e行... 外部信息 客户画像风险事件 业务量统计黑白名单信息检索信息定制实时计算客户视图定制大数据可视化4

智慧环保大数据平台整体解决方案

智慧环保大数据平台建设方案2018版 智慧环保大数据平台 建 设 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智慧环保大数据一体化管理平台 (18) 2.1智慧环保大数据一体化平台结构图 (18) 2.2智慧环保大数据一体化管理平台架构图 (20) 2.3智慧环保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智慧环保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) 3.3.3评价模型 (64) 3.3.4感知终端 (65)

智慧银行金融信息云平台建设方案

智慧银行金融信息云平台建设方案

目录 第1章平台总体方案 (2) 4.1 平台业务方案 (2) 4.2 产品功能列表 (5) 第5章平台功能简介 (8) 5.1 企业云主站 (8) 5.2 企业云客户端 (14) 5.3 小微企业管理中心 (18) 5.4 运营中心 (23) 5.5 进销存企业核心应用 (29) 5.6 移动记账应用 (36) 5.7 移动办公应用 (39) 5.8 销售机会 (42) 5.9 合同管理 (43) 5.10 批发零售 (43) 5.11 收付款管理 (44) 5.12 报销管理 (46) 5.13 工资管理 (47) 5.14 资产管理 (48) 5.16 技术方案 (63) 5.17 系统安全方案 (92) 5.18 高可用方案 (113) 5.19 系统运维方案 (124) 5.20 项目实施方案 (128) 第6章建议软件系统所需的运行环境 (147) 7.1 物理架构图（网络拓扑） (147) 7.2 设计原则 (147) 7.3 硬件设备选型建议 (148) 7.4 软件配置建议 (148) 第8章技术服务、技术培训、售后服务的内容和措施 (150) 1.1 项目培训与技术转移 (150) 1.2 项目服务方案 (153) 第2章项目实施人员 (159) 14.1 项目实施人员一览表 (159)

第1章平台总体方案 4.1平台业务方案 4.1.1业务全景图 xx银行_金融信息云平台围绕中小微企业，以企业采购，销售，结算，授信，分销商管理，催收款等流程为主线，提供覆盖企业生产全流程的面向不同部门人员使用的一系列轻量应用群，在解决企业痛点需求基础上，快速扩大兰州银行存贷量，打造同业最强的对公互联网金融信息服务生态圈。 xx银行_金融信息云平台面向中小微企业服务，有可复制性，填补了传统银行面向中小微企业服务空白。采用最新的移动互联网和云平台技术，充分利用银行服务优势和个人存款业务优势，面向企业不同关键人，提供一系列轻量应用，切入企业痛点，扩大存贷量。