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  • 哪些不能用大数据解决
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    2021-10-28 10:14:30

    近年来,国家多部门发布了关于劳动者就业、行业发展和企业发展等政策,为灵活用工业态的发展提供了强有力的政策支撑,灵活用工迎来了重大发展契机。

    灵活用工是长期用工的一种非常好的补充形式,既能满足企业临时性用工的需求,也能实现员工的充分就业,对社会资源的充分利用也是有好处的。

    但是缺点也很明显:

    1.沟通对接频繁,任务零散管理困难

    企业通过灵活用工可以重新调整业务模式提升经营效率,如将业务拆分、划段,将不同工作分包给掌握优质资源、具备较强能力和经验的人来完成。但这种情况下往往是经营效率上升了,管理压力却要“爆表”了。企业要和成百甚至上千的灵活就业者逐一沟通对接,频繁的签署协议;个人任务进度不可控,跟进管理困难;成果也要逐一验收确定……

    如何解决人员对接和管理成了灵活用工中的一大难题,细想下来,用了灵活用工到底是增效了还是更麻烦了?

    2.资金结算麻烦,没有保障

    除了管理,酬劳结算是另一大难题。面对众多的灵活就业者,企业需要根据每个人完成任务的情况一一核对结算,光人员信息匹配就要耗费不少精力,更不用说个人还要求支付宝、微信、各种银行卡等五花八门的结算方式。其次灵活用工因为任务零散,企业一般都是统一一个时间或者按一定批次结算,个人并不能在完成任务时马上收到酬劳,后期会不会按时到手也都没有保障。

    3.税务问题处理不清

    在灵活用工中,如果直接与个人合作,在个人提供相应服务后,可以要求个人到税务局代开增值税发票,但现实情况中因为很多灵活就业者个人税务意识不强,企业很难从个人这里取得合规发票,导致成本不能进行税前列支。其次企业还有帮个人代扣代缴个人所得税的义务,但因要给大量个人代扣缴,完税效率非常低。甚至有企业不履行代扣代缴义务,导致个人纳税不合规,征信也会受影响。

    灵活用工平台新模式出现

    那么如何解决上面的这些问题呢?一种基于平台的新的模式又出现了,也就是现在大家常说的“灵活用工平台”或者“平台型灵活用工”。注意这里的平台和快递外卖这种共享经济平台是两个不同的概念。

    灵活用工平台是作为一个中间平台,连接企业和灵活就业者,利用信息技术高效解决双方在灵活用工过程中的痛点难题。企业通过用工平台灵活的发布任务,个人通过平台灵活的承揽任务,像上述所说的企业对接管理个人的问题,绝大部分可由灵工平台来完成,例如身份认证信息核对、任务跟进、成果验收等等。

    然后平台利用系统操作,快捷完成酬劳结算,企业省去大量支付核算工作,个人也不用再担心结算周期长、酬劳难到手等问题。此外灵工平台作为服务方给企业提供合规凭证,并代征灵活就业者税费。

    通过一个平台,灵活用工中企业和个人之间存在的种种问题便都可以解决,能真正实现运营效率的提升。

    但新的问题又来了,是不是随便找一个平台就能实现以上说的种种?当然也不是。平台型灵活用工也有它的问题,卷了企业资金跑路的、虚开发票的、盗用他人信息的、诈骗的、洗钱的……种种暴雷层出不穷。这也是很多人总觉得“灵活用工不靠谱”的原因。其实都是概念的混淆,你只能说部分平台不靠谱。

    因此相关部门现在对于灵活用工平台的监管也越来越严格,整个灵活用工市场也逐渐规范起来了。

    解决灵活用工痛点,哪些大数据能发挥作用?

    1、公安大数据、运营商大数据、工商大数据解决身份核验难题

    用户身份核验-基于公安大数据、运营商大数据验证平台上的用户注册身份真伪;

    企业信息核验-基于工商大数据验证企业的基础信息(包含企业背景、法人、经营状况、经营风险等);

    2、银联大数据解决发薪难题
    为了提高发薪结算效率,银联大数据可以帮助平台快速核验银行卡是否一致。

    3、实人实名实证一致性核验
    基于活体检测、OCR技术,结合公安大数据实时在线准确验证用户身份真伪,平台安全性能提升十倍。

    数据宝积极响应国家网络可信身份战略,推出基于公安、银联、运营商、工商等多源数据身份核验数据平台——认证宝,并结合活体检测、OCR等技术进行个人、企业实名认证,让企业、平台、个人三方信息透明、真实可查,确保灵活用工业务真实、合规,助力企业实现全面降本增效。

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  • 大数据解决的核心问题

    千次阅读 2020-06-01 11:55:41
    大数据解决的核心问题: 海量数据的存储: 底层硬件存储 数据库存储层 海量数据的计算: 计算向数据移动 Java学习 Java EE Hibernate或Mybites的原理,不要只学API,这样可以增加你对Java操作数据库的理解,因为...

    大数据解决的核心问题:

    海量数据的存储:

    • 底层硬件存储
    • 数据库存储层

    海量数据的计算:

    • 计算向数据移动

    Java学习

    Java EE Hibernate或Mybites的原理,不要只学API,这样可以增加你对Java操作数据库的理解,因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。

    Linux

    Linux因为大数据相关软件都是在Linux上运行的,所以Linux要学习的扎实一些,学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助,能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置,能少踩很多坑,学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。

    Hadoop

    这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的名词,所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN,HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面,MapReduce是对数据进行处理计算的,它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完,但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了,这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如我们就不用再单独建一个spark的集群了,让它直接跑在现有的hadoop yarn上面就可以了。其实把Hadoop的这些组件学明白你就能做大数据的处理了,只不过你现在还可能对"大数据"到底有多大还没有个太清楚的。

    Spark

    Spark它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点,它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算,所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它,因为它们都是用JVM的。

    Hbase

    Hbase这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库,他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的,所以它能用来做数据的排重,它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

    Zookeepe

    Zookeeper这是个万金油,安装Hadoop的HA的时候就会用到它,以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息,这些信息比较小一般不会超过1M,都是使用它的软件对它有依赖,对于我们个人来讲只需要把它安装正确,让它正常的run起来就可以了

    Mysql (Java里面学习)

    Mysql我们学习完大数据的处理了,接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库,因为一会装hive的时候要用到,mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好,运行起来,会配置简单的权限,修改root的密码,创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法,因为hive的语法和这个非常相似。Sqoop这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个,直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的,当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

    Hive

    Hive这个东西对于会SQL语法的来说就是神器,它能让你处理大数据变的很简单,不会再费劲的编写MapReduce程序。

    Kafka

    Kafka这是个比较好用的队列工具,队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理,这样与你协作的其它同学不会叫起来,你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来,你别怪他因为他不是搞大数据的,你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿,这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了。因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS,这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用,它是专门用来提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

    后续提高 :

    当然还是有很有可以提高的地方,比如学习下python,可以用它来编写网络爬虫。这样我们就可以自己造数据了,网络上的各种数据你高兴都可以下载到你的集群上去处理。最后再学习下推荐、分类等算法的原理这样你能更好的与算法工程师打交通。

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  • 美国NASA如何提前预知各种天文奇观?风力发电机和创业者开店如何选址?如何才能准确预测并对气象灾害进行预警?包括在未来的城镇化建设过程中,如何打造智能城市?等等,这一系列问题的背后,其实都隐藏着大数据的...

    美国NASA如何能提前预知各种天文奇观?风力发电机和创业者开店如何选址?如何才能准确预测并对气象灾害进行预警?包括在未来的城镇化建设过程中,如何打造智能城市?等等,这一系列问题的背后,其实都隐藏着大数据的身影——不仅彰显着大数据的巨大价值,更直观地体现出大数据在各个行业的广阔应用。这些行业应用也都更直白地告诉人们,什么是大数据……

    其实,大数据不是突然出现的,在过去的几十年间,数学分析就已经涉猎金融行业了,诺贝尔经济学奖获得者哈里.马克维茨、威廉.夏普、罗伯特.恩格尔就是利用计量经济学知识和金融市场数据来建立数学模型,预测金融市场产品收益同风险波动的关系。

    大数据时代的出现简单的讲是海量数据同完美计算能力结合的结果,确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据,大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。

    当我们最初谈大数据的时候,谈的最多的可能是用户行为分析,即通过各种用户行为,包括浏览记录,消费记录,交往和购物娱乐,行动轨迹等各种用户行为产生的数据。由于这些数据本身符合海量,异构的特征,同时通过分析这些数据之间的关联性容易匹配某些结果现象。即有一堆的行为因子x,同时又有一堆的结果构成y,我们找寻到了某种相关性,有利于我们调整后续的各种策略。

    为何Google能够做大数据?你思考过吗?因为搜索本身往往是用户行为的一个重要入口,即搜索引擎具备了实时采集多个用户行为的x因子的能力。而这个能力往往是单个电商门户网站无法做到的。但是搜索引擎做大数据的弱势在哪里?即前面谈到的用户和用户之间的关系较难建立,而更多是本身行为之间的相关性。从这个差异上也可以看到搜索引擎更加容易做交通,疾病,气象等方面的大数据分析和预测;而类似电商平台或类似腾讯更加容易做消费和娱乐类的大数据分析和预测。

    对于大数据的应用场景,包括各行各业对大数据处理和分析的应用,最核心的还是用户需求。接下来,本文通过梳理各个行业在大数据应用领域面临的挑战、如何寻找突破口来展示其潜在存在的大数据应用场景。

    一、医疗大数据 看病更高效

    除了较早前就开始利用大数据的互联网公司,医疗行业是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业拥有大量的病例,病理报告,治愈方案,药物报告等等。如果这些数据可以被整理和应用将会极大地帮助医生和病人。我们面对的数目及种类众多的病菌、病毒,以及肿瘤细胞,其都处于不断的进化的过程中。在发现诊断疾病时,疾病的确诊和治疗方案的确定是最困难的。

    在未来,借助于大数据平台我们可以收集不同病例和治疗方案,以及病人的基本特征,可以建立针对疾病特点的数据库。如果未来基因技术发展成熟,可以根据病人的基因序列特点进行分类,如果你对大数据开发感兴趣,想系统学习大数据的话,可以加入大数据技术学习交流扣扣君羊:522189307,欢迎添加,了解课程介绍,获取学习资源。建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告,参考疾病数据库来快速帮助病人确诊,明确定位疾病。在制定治疗方案时,医生可以依据病人的基因特点,调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案,制定出适合病人的治疗方案,帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业开发出更加有效的药物和医疗器械。

    医疗行业的数据应用一直在进行,但是数据没有打通,都是孤岛数据,没有办法进行大规模应用。未来需要将这些数据统一收集起来,纳入统一的大数据平台,为人类健康造福。政府和医疗行业是推动这一趋势的重要动力。

    二、生物大数据 改良基因

    自人类基因组计划完成以来,以美国为代表,世界主要发达国家纷纷启动了生命科学基础研究计划,如国际千人基因组计划、DNA百科全书计划、英国十万人基因组计划等。这些计划引领生物数据呈爆炸式增长,目前每年全球产生的生物数据总量已达EB级,生命科学领域正在爆发一次数据革命,生命科学某种程度上已经成为大数据科学。

    我们来看看今天的准妈妈们,除了要准备尿布、奶瓶和婴儿装,她们还会把基因测试列入计划单。基因测试能让未来的父母对于他们未出生的baby的健康有更多的了解。对基因携带者筛查和胚胎植入前诊断,使一个家庭孕育小孩的过程产生了巨大改变。

    当下,我们所说的生物大数据技术主要是指大数据技术在基因分析上的应用,通过大数据平台人类可以将自身和生物体基因分析的结果进行记录和存储,利用建立基于大数据技术的基因数据库。大数据技术将会加速基因技术的研究,快速帮助科学家进行模型的建立和基因组合模拟计算。基因技术是人类未来战胜疾病的重要武器,借助于大数据技术的应用,人们将会加快自身基因和其它他生物的基因的研究进程。未来利用生物基因技术来改良农作物,利用基因技术来培养人类器官,利用基因技术来消灭害虫都即将实现。

    与全球蒸蒸日上的生物大数据创新发展热潮相比,中国的研发及应用才拉开帷幕。我国有四大方面非常欠缺:其一,国内现有的生物大数据分析能力虽然与欧美相差不大,但是在数据分析构架、软件系统与先进的IT技术接轨上有待提升。其二,国外在生物大数据领域的领先人才多,尽管我们也有国际顶级刊物上发表的论文和成果,总体而言,国内高水准团队还是少。其三,欧美讲求成果应用,层出不穷的分析软件可被实验室、临床、产业多方应用。其四,在生物大数据理论研究、标准制定和广泛应用上,中国都亟待全面跟进。

    三、金融大数据 理财利器

    金融行业的大数据面临的往往是同样的问题,但是情况可能要好点,类似企业和个人的一些信用记录现在有全国性质的统一数据库能够拿到部分数据。但是对于单个银行来说,同样是无法拿到用户在其他银行的行为记录数据的,其二银行本身在做很多信贷风险分析的时候,确实需要大量数据做相关性分析,但是很多数据来源于政府各个职能部门,包括工商税务,质量监督,检察院法院等,这些数据短期仍然是无法拿到。还有就是企业或个人本事日常产生的各种行为数据更难拿到,那么对客户的风险性评估还是得借用原来的老方法而已。

    大数据在金融行业应用范围较广,典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品;美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务,如有竞争的信用额度;招商银行利用客户刷卡、存取款、电子银行转帐、微信评论等行为数据进行分析,每周给客户发送针对性广告信息,里面有顾客可能感兴趣的产品和优惠信息。

    可见,大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面:

    • 精准营销:依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐

    • 风险管控:依据客户消费和现金流提供信用评级或融资支持,利用客户社交行为记录实施信用卡反欺诈

    • 决策支持:利用抉策树技术进抵押贷款管理,利用数据分析报告实施产业信贷风险控制

    • 效率提升:利用金融行业全局数据了解业务运营薄弱点,利用大数据技术加快内部数据处理速度

    • 产品设计:利用大数据计算技术为财富客户推荐产品,利用客户行为数据设计满足客户需求的金融产品

    四、零售大数据 最懂消费者

    零售行业大数据应用有两个层面,一个层面是零售行业可以了解客户消费喜好和趋势,进行商品的精准营销,降低营销成本。另一层面是依据客户购买产品,为客户提供可能购买的其它产品,扩大销售额,也属于精准营销范畴。另外零售行业可以通过大数据掌握未来消费趋势,有利于热销商品的进货管理和过季商品的处理。零售行业的数据对于产品生产厂家是非常宝贵的,零售商的数据信息将会有助于资源的有效利用,降低产能过剩,厂商依据零售商的信息按实际需求进行生产,减少不必要的生产浪费。

    未来考验零售企业的不再只是零供关系的好坏,而是要看挖掘消费者需求,以及高效整合供应链满足其需求的能力,因此信息科技技术水平的高低成为获得竞争优势的关键要素。不论是国际零售巨头,还是本土零售品牌,要想顶住日渐微薄的利润率带来的压力,在这片红海中立于不败之地,就必须思考如何拥抱新科技,并为顾客们带来更好的消费体验。

    想象一下这样的场景,当顾客在地铁候车时,墙上有某一零售商的巨幅数字屏幕广告,可以自由浏览产品信息,对感兴趣的或需要购买的商品用手机扫描下单,约定在晚些时候送到家中。而在顾客浏览商品并最终选购商品后,商家已经了解顾客的喜好及个人详细信息,按要求配货并送达顾客家中。未来,甚至顾客都不需要有任何购买动作,利用之前购买行为产生的大数据,当你的沐浴露剩下最后一滴时,你中意的沐浴露就已送到你的手上,而虽然顾客和商家从未谋面,但已如朋友般熟识。

    五、电商大数据 精准营销法宝

    电商是最早利用大数据进行精准营销的行业,除了精准营销,电商可以依据客户消费习惯来提前为客户备货,并利用便利店作为货物中转点,在客户下单15分钟内将货物送上门,提高客户体验。马云的菜鸟网络宣称的24小时完成在中国境内的送货,以及京的刘强东宣传未来京东将在15分钟完成送货上门都是基于客户消费习惯的大数据分析和预测。

    电商可以利用其交易数据和现金流数据,为其生态圈内的商户提供基于现金流的小额贷款,电商业也可以将此数据提供给银行,同银行合作为中小企业提供信贷支持。由于电商的数据较为集中,数据量足够大,数据种类较多,因此未来电商数据应用将会有更多的想象空间,包括预测流行趋势,消费趋势、地域消费特点、客户消费习惯、各种消费行为的相关度、消费热点、影响消费的重要因素等。依托大数据分析,电商的消费报告将有利于品牌公司产品设计,生产企业的库存管理和计划生产,物流企业的资源配制,生产资料提供方产能安排等等,有利于精细化社会化大生产,有利于精细化社会的出现。

    六、农牧大数据 量化生产

    大数据在农业应用主要是指依据未来商业需求的预测来进行农牧产品生产,降低菜贱伤农的概率。同时大数据的分析将会更见精确预测未来的天气气候,帮助农牧民做好自然灾害的预防工作。大数据同时也会帮助农民依据消费者消费习惯决定来增加哪些品种的种植,减少哪些品种农作物的生产,提高单位种植面积的产值,同时有助于快速销售农产品,完成资金回流。牧民可以通过大数据分析来安排放牧范围,有效利用牧场。渔民可以利用大数据安排休渔期、定位捕鱼范围等。

    由于农产品不容易保存,因此合理种植和养殖农产品对十分重要。如果没有规划好,容易产生菜贱伤农的悲剧。过去出现的猪肉过剩、卷心菜过剩、香蕉过剩的原因就是农牧业没有规划好。借助于大数据提供的消费趋势报告和消费习惯报告,政府将为农牧业生产提供合理引导,建议依据需求进行生产,避免产能过剩,造成不必要的资源和社会财富浪费。农业关乎到国计民生,科学的规划将有助于社会整体效率提升。大数据技术可以帮助政府实现农业的精细化管理,实现科学决策。在数据驱动下,结合无人机技术,农民可以采集农产品生长信息,病虫害信息。相对于过去雇佣飞机成本将大大降低,同时精度也将大大提高。

    七、交通大数据 畅通出行

    交通作为人类行为的重要组成和重要条件之一,对于大数据的感知也是最急迫的。近年来,我国的智能交通已实现了快速发展,许多技术手段都达到了国际领先水平。但是,问题和困境也非常突出,从各个城市的发展状况来看,智能交通的潜在价值还没有得到有效挖掘:对交通信息的感知和收集有限,对存在于各个管理系统中的海量的数据无法共享运用、有效分析,对交通态势的研判预测乏力,对公众的交通信息服务很难满足需求。这虽然有各地在建设理念、投入上的差异,但是整体上智能交通的现状是效率不高,智能化程度不够,使得很多先进技术设备发挥不了应有的作用,也造成了大量投入上的资金浪费。这其中很重要的问题是小数据时代带来的硬伤:从模拟时代带来的管理思想和技术设备只能进行一定范围的分析,而管理系统的那些关系型数据库只能刻板的分析特定的关系,对于海量数据尤其是半结构、非结构数据无能为力。

    尽管现在已经基本实现了数字化,但是数字化和数据化还根本不是一回事,只是局部的提高了采集、存储和应用的效率,本质上并没有太大的改变。而大数据时代的到来必然带来破解难题的重大机遇。大数据必然要求我们改变小数据条件下一味的精确计算,而是更好的面对混杂,把握宏观态势;大数据必然要求我们不再热衷因果关系而是相关关系,使得处理海量非结构化数据成为可能,也必然促使我们努力把一切事物数据化,最终实现管理的便捷高效。

    目前,交通的大数据应用主要在两个方面,一方面可以利用大数据传感器数据来了解车辆通行密度,合理进行道路规划包括单行线路规划。另一方面可以利用大活数据来实现即时信号灯调度,提高已有线路运行能力。科学的安排信号灯是一个复杂的系统工程,必须利用大数据计算平台才能计算出一个较为合理的方案。科学的信号灯安排将会提高30%左右已有道路的通行能力。在美国,政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯,降低了50%以上的交通事故率。机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率,航空公司利用大数据可以提高上座率,降低运行成本。铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车,提高效率、降低成本。

    八、教育大数据 因材施教

    随着技术的发展,信息技术已在教育领域有了越来越广泛的应用。考试、课堂、师生互动、校园设备使用、家校关系……只要技术达到的地方,各个环节都被数据包裹。

    在课堂上,数据不仅可以帮助改善教育教学,在重大教育决策制定和教育改革方面,大数据更有用武之地。美国利用数据来诊断处在辍学危险期的学生、探索教育开支与学生学习成绩提升的关系、探索学生缺课与成绩的关系。举一个比较有趣的例子,教师的高考成绩和所教学生的成绩有关吗?究竟如何,不妨借助数据来看。比如美国某州公立中小学的数据分析显示,在语文成绩上,教师高考分数和学生成绩呈现显著的正相关。也就是说,教师的高考成绩与他们现在所教语文课上的学生学习成绩有很明显的关系,教师的高考成绩越好,学生的语文成绩也越好。这个关系让我们进一步探讨其背后真正的原因。其实,教师高考成绩高低某种程度上是教师的某个特点在起作用,而正是这个特点对教好学生起着至关重要的作用,教师的高考分数可以作为挑选教师的一个指标。如果有了充分的数据,便可以发掘更多的教师特征和学生成绩之间的关系,从而为挑选教师提供更好的参考。

    大数据还可以帮助家长和教师甄别出孩子的学习差距和有效的学习方法。比如,美国的麦格劳-希尔教育出版集团就开发出了一种预测评估工具,帮助学生评估他们已有的知识和达标测验所需程度的差距,进而指出学生有待提高的地方。评估工具可以让教师跟踪学生学习情况,从而找到学生的学习特点和方法。有些学生适合按部就班,有些则更适合图式信息和整合信息的非线性学习。这些都可以通过大数据搜集和分析很快识别出来,从而为教育教学提供坚实的依据。

    在国内尤其是北京、上海、广东等城市,大数据在教育领域就已有了非常多的应用,譬如像慕课、在线课程、翻转课堂等,其中就应用了大量的大数据工具。

    毫无疑问,在不远的将来,无论是针对教育管理部门,还是校长、教师,以及学生和家长,都可以得到针对不同应用的个性化分析报告。通过大数据的分析来优化教育机制,也可以做出更科学的决策,这将带来潜在的教育革命。不久的将来个性化学习终端,将会更多的融入学习资源云平台,根据每个学生的不同兴趣爱好和特长,推送相关领域的前沿技术、资讯、资源乃至未来职业发展方向,等等,并贯穿每个人终身学习的全过程。

    九、体育大数据 夺冠精灵

    从《点球成金》这部电影开始,体育界的有识之士们终于找到了向往已久的道路,那就是如何利用大数据来让团队发挥最佳水平。从足球到篮球,数据似乎成为赢得比赛甚至是奖杯的金钥匙。

    大数据对于体育的改变可以说是方方面面,从运动员本身来讲,可穿戴设备收集的数据可以让自己更了解身体状况。媒体评论员,通过大数据提供的数据更好的解说比赛,分析比赛。数据已经通过大数据分析转化成了洞察力,为体育竞技中的胜利增加筹码,也为身处世界各地的体育爱好者随时随地观赏比赛提供了个性化的体验。

    尽管鲜有职业网球选手愿意公开承认自己利用大数据来制定比赛策划和战术,但几乎每一个球员都会在比赛前后使用大数据服务。有教练表示:“在球场上,比赛的输赢取决于比赛策略和战术,以及赛场上连续对打期间的快速反应和决策,但这些细节转瞬即逝,所以数据分析成为一场比赛最关键的部分。对于那些拥护并利用大数据进行决策的选手而言,他们毋庸置疑地将赢得足够竞争优势。”

    十、环保大数据 对抗PM2.5

    前年7月21日北京遭遇特大暴雨,在一天之内,平均降雨量达164毫米,也是北京市61年以来最大规模暴雨。此次暴雨因来势凶猛而给广大市民生活带来巨大影响。其实,摊上这种事儿,最主要的还是需要气象部门及时、准确地做出预警,并协同其他运营商部门,将这种预警信息第一时间下发到北京市民(包括在京旅行的人士)。也正是如此,前年的那场暴雨不仅暴露出了管理工作上的漏洞,也引起了业内人士关于一场“大数据”的探讨。

    气象对社会的影响涉及到方方面面。传统上依赖气象的主要是农业、林业和水运等行业部门,而如今,气象俨然成为了二十一世纪社会发展的资源,并支持定制化服务满足各行各业用户需要。借助于大数据技术,天气预报的准确性和实效性将会大大提高,预报的及时性将会大大提升,同时对于重大自然灾害,例如龙卷风,通过大数据计算平台,人们将会更加精确地了解其运动轨迹和危害的等级,有利于帮助人们提高应对自然灾害的能力。天气预报的准确度的提升和预测周期的延长将会有利于农业生产的安排。

    尤其是进入秋冬季以来,我国多个城市爆发雾霾天气,空气污染严重。随着PM2.5对于人体健康的危害日益被公众熟知,人们对于“雾霾假”的呼声也越来越高。有人调侃,重度污染天走在上班路上就是一台“人肉吸尘器”。

    由此看来,依靠大数据分析北京或其他城市空气污染的形成及对策,任重道远。一是数据的来源。高耗能企业的生产规模、排放量这些数据是否层层上报,准确统计?掌握此数据的部门是否能向社会公开?北京500万辆汽车所加汽油到底有哪些成分,产生的尾气对空气污染指数的“贡献”率到底多大?二是要冲破数据挖掘分析应用的技术壁垒,当然前提就是数据公开。

    在美国NOAA(国家海洋暨大气总署)其实早就在使用大数据业务。每天通过卫星、船只、飞机、浮标、传感器等收集超过35亿份观察数据。收集完毕后,NOAA会汇总大气数据,海洋数据,以及地质数据,进行直接测定,绘制出复杂的高保真预测模型,将其提供给NWS(国家气象局)做出气象预报的参考数据。目前,NOAA每年新增管理的数据量就高达30PB(1PB=1024TB)。由NWS生成的最终分析结果,就呈现在日常的天气预报和预警报道上。

    十一、食品大数据 舌尖上的安全

    民以食为天,食品安全问题直是国家的重点关注问题,关系着人们的身体健康和国家安全。近几年,毒胶囊、镉大米、瘦肉精、洋奶粉等食品安全事件不断考验着消费者的承受力,让消费者对食品安全产生了担忧。

    近几年外国旅游者减少了到中国旅游,进口食品大幅度增加,这其中一个主要原因就是食品安全问题。随着科学技术和生活水平的不断提高,食品添加剂及食品品种越来越多,传统手段难以满足当前复杂的食品监管需求,从不断出现的食品安全问题来看,食品监管成了食品安全的棘手问题。此刻,通过大数据管理将海量数据聚合在一起,将离散的数据需求聚合能形成数据长尾,从而满足传统中难以实现的需求。在数据驱动下,采集人们在互联网上提供的举报信息,国家可以掌握部分乡村和城市的死角信息,挖出不法加工点,提高执法透明度,降低执法成本。国家可以参考医院提供的就诊信息,分析出涉及食品安全的信息,及时进行监督检查,第一时间进行处理,降低已有不安全食品的危害。参考个体在互联网的搜索信息,掌握流行疾病在某些区域和季节的爆发趋势,及时进行干预,降低其流行危害。政府可以提供不安全食品厂商信息,不安全食品信息,帮助人们提高食品安全意识。

    当然,有专业人士认为食品安全涉及到从田头到餐桌的每一个环节,需要覆盖全过程的动态监测才能保障食品安全,以稻米生产为例,产地、品种、土壤、水质、病虫害发生、农药种类与数量、化肥、收获、储藏、加工、运输、销售等环节,无一不影响稻米安全状况,通过收集、分析各环节的数据,可以预测某产地将收获的稻谷或生产的稻米是否存在安全隐患。

    大数据不仅能带来商业价值,亦能产生社会价值。随着信息技术的发展,食品监管也面临着众多的各种类型的海量数据,如何从中提取有效数据成为关键所在。可见,大数据管理是一项巨大挑战,一方面要及时提取数据以满足食品安全监管需求;另一方面需在数据的潜在价值与个人隐私之间进行平衡。相信大数据管理在食品监管方面的应用,可以为食品安全撑起一把有力的保护伞。

    十二、政府调控和财政支出 大数据令其有条不紊

    政府利用大数据技术可以了解各地区的经济发展情况,各产业发展情况,消费支出和产品销售情况,依据数据分析结果,科学地制定宏观政策,平衡各产业发展,避免产能过剩,有效利用自然资源和社会资源,提高社会生产效率。大数据还还可以帮助政府进行监控自然资源的管理,无论是国土资源、水资源、矿产资源、能源等,大数据通过各种传感器来提高其管理的精准度。同时大数据技术也能帮助政府进行支出管理,透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。

    大数据及大数据技术带给政府的不仅仅是效率提升、科学决策、精细管理,更重要的是数据治国、科学管理的意识改变,未来大数据将会从各个方面来帮助政府实施高效和精细化管理。政府运作效率的提升,决策的科学客观,财政支出合理透明都将大大提升国家整体实力,成为国家竞争优势。大数据带个国家和社会的益处将会具有极大的想象空间。

    十三、舆情监控大数据 名探柯南

    《黑猫警长》大家都很熟悉,它讲述的是“黑猫警长”如何精明能干、对坏人穷追不舍、跌宕起伏的故事情节。拿到大数据时代背景下的话,虽然它也能体现“黑猫警长”的尽职尽责、聪明能干,但更多的会归结到一个问题:为何还是如此的被动、低效?疾病可以预防,难道犯罪不能预防么?

    答案是肯定的。美国密歇根大学研究人员就设计出一种利用“超级计算机以及大量数据”来帮助警方定位那些最易受到不法份子侵扰片区的方法。具体做法是,研究人员通过大量的多类型数据(从人口统计数据到毒品犯罪数据到各区域所出售酒的种类、治安状况、流动人口数据等等),创建一张波士顿犯罪高发地区热点图。同时,还将相邻片区等各种因素加入到数据模型中,并根据历史犯罪记录和地点统计并不断修正所得出的预测数据。

    国家正在将大数据技术用于舆情监控,其收集到的数据除了解民众诉求,降低群体事件之外,还可以用于犯罪管理。大量的社会行为正逐步走向互联网,人们更愿意借助于互联网平台来表述自己的想法和宣泄情绪。社交媒体和朋友圈正成为追踪人们社会行为的平台,正能量的东西有,负能量的东西也不少。一些好心人通过微博来帮助别人寻找走失的亲人或提供可能被拐卖人口的信息,这些都是社会群体互助的例子。国家可以利用社交媒体分享的图片和交流信息,来收集个体情绪信息,预防个体犯罪行为和反社会行为。最近警方通过微搏信息抓获了聚众吸毒的人,处罚了虐待小孩的家长。

    大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变,驱动着行业变革,衍生出新的商机和发展契机。驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力,这种能力能够帮助企业打破数据边界,绘制企业运营全景视图,做出最优的商业决策和发展战略。其实,不论是哪个行业的大数据分析和应用场景,可以看到一个典型的特点还是无法离开以人为中心所产生的各种用户行为数据,用户业务活动和交易记录,用户社交数据,这些核心数据的相关性再加上可感知设备的智能数据采集就构成一个完整的大数据生态环境。大数据社会的十三大具体应用场景

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  • 今天,为大家介绍流辰信息低代码开源大数据解决方案,希望给各位带来启迪和帮助。

    伴随着社会的发展与科技的进步,低代码开发平台已经在很多领域得到应用和推广。该平台可以为企业提高开发效率,方便快捷地处理问题,工作效率得到大大提升,因而已经成为很多企业信息化部门、高校、制造业、电力等行业理想的得力助手。今天,为大家介绍流辰信息低代码开源大数据解决方案,希望能给各位带来启迪和帮助。
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    一、开源大数据解决方案介绍
    不可否认的是,数据已经是现代化企业中非常宝贵的资源,很多决策、策略和方法都需要依托数据的分析才能最终实现。
    在近期发布的《2022全球企业开源现状》报告显示:92%的受访IT决策者认为,企业级开源解决方案非常有助于解决他们面临的与新冠肺炎疫情相关的挑战。开源不仅仅是一种技术,更是一种引领发展和变革的理念、重构企业和人的文化。就连红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康也这样评价:“开源文化有三观,共同构建起开放协作的健康生态系统。今天,企业级开源已势不可挡,它为创新和数字化转型护航。”
    相对于闭源而言,很多客户更倾向于选择企业开源,这是因为企业级开源可以满足客户对IT系统的要求,优点如下:可以赋予其创新能力;还可以提供安全保障。除此之外,开源还可以提升企业自身的研发创新能力。
    在新常态下,任何行业都需要与时俱进,增强创新能力。不管是技术、应用,还是商业模式、生态等都不能墨守成规,只有创新才能寻求更宽广的发展路子。
    二、IBPS是什么?
    作为低代码平台服务商,流辰信息想客户所想,围绕客户需求增强自主研发创新能力,为行业研制出的IBPS低代码开发平台是企业级应用低代码开发平台, 轻松实现APP、CRM、OA、ERP、WMS各类管理系统开发。
    不仅如此,流辰信息为客户提供一套中台产品解决系统开发、数据治理、数据分析各环节技术和方案支撑,想要提高工作效率,提质增效,不妨与流辰信息达成友好合作模式,共同迎接辉煌新未来。
    三、案例展示
    (一)某电力企业
    ①项目内容
    包括战略总监、指标监测、流程监测、重点主题、企业对标、异动中心、业务域监测、报告管理、审核管理等,针对配电网发电、输电、变电、配电、用电情况进行全面监测分析和管理。
    ②项目指标
    40万+用户
    K8S部署环境
    全面国产化运行要求
    涉及100+相关业务系统集成
    赋予工作流、表单低代码开发能力
    (二)某通信企业
    ①项目内容
    为了提升内部数字化管理能力,打造全新架构的智慧协调平台项目,针对日常管理和维护开发的内容涉及日常流程管理、表单填写、省内地级市协调办公、运营反馈等功能,将更好的控制好运营成本,提高运营效率。
    ②项目指标
    SaaS部署支持近20个地市局独立使用
    提供近1000+条公有流程
    用户低代码自定义流程500+条
    配置化开发流程表单1500+张
    在数字化转型高速发展的今天,低代码开发平台已经成为企业发展的“左膀右臂”,可以帮助客户解决管理、开发等多方面的难题。欢迎随时关注我们,了解开源大数据解决方案的最新研发动态。
    体验入口:https://cloud.bpmhome.cn:280/
    (部分资料来源于网络,如有侵权,请联系我们删除)

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  • 公共区域踩踏事件频发,缺少对重点区域人群实时监控和人流预测预警手段,不能及时提供决策支持。 传统数据统计维度少、深度不足、颗粒度较大,没有深入细化等,无法满足公众、企业及管理机构的需求。
  • 本文隶属于专栏《100个问题搞定大数据理论体系》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢! 本专栏目录结构和文献引用请见100个问题搞定大数据理论体系 解答 从数据在信息...
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  • 大数据实训整体解决方案

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空空如也

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