2018年（第17届）中国软件业务收入前百家企业发展报告（附百强名单）
来源：工业和信息化部运行监测协调局 时间：2018-11-08 09:50:22 作者：
根据国家统计局批准、工业和信息化部统计的2017年全国软件和信息技术服务业年报数据,经各地工业和信息化主管部门初步审核、工业和信息化部最终核定,2018年（第17届）中国软件业务收入前百家企业（下称“本届软件百家企业”）名单揭晓。
一、本届软件百家基本情况
本届软件百家企业入围门槛为软件业务年收入16.2亿元,比上届提高1.7亿元,增长11.9%；2017年共完成软件业务收入7712亿元,比上届增长16.5%。其中,排首位的企业是华为技术有限公司,该公司已连续十七年蝉联软件百家企业之首,中兴通讯股份有限公司、海尔集团公司分别列第二和第三名。
二、本届软件百家企业发展特点
当前我国经济发展进入新常态,全社会加快形成对深化供给侧结构性改革、大力实施创新驱动战略、构建全面开放新格局的共识,进一步提升信息技术对产业发展和转型升级的引领和带动作用的认识,软件和信息技术服务业进入新的发展机遇期。软件百家企业抓住机遇,强化科技创新,加快转型升级,坚持开放发展,抓好新兴领域信息技术突破,深入推进大数据、人工智能技术在传统行业和领域的应用,实现了稳中向好的发展态势。
（一）业务收入实现快速增长,规模实力迈上新台阶
本届软件百家企业整体规模继续扩大,2017年共完成软件业务收入7712亿元,比上届增长16.5%,增速同比加快6.3个百分点,高于全行业收入增速2.3个百分点,占全行业收入比重达到14%。其中,软件业务收入过100亿元的企业达13家,比上届增加4家；软件业务收入过40亿元的企业已近半,达47家,比上届增加9家。较五年前软件百家企业的业务收入翻了一番,过百亿企业数增加了11家,过40亿元企业数增加了28家。
（二）加快探索转型升级路径,部分企业实现领先发展
本届软件百家企业中,超过三成的企业收入增长率超过20%；增速超过50%的企业达到9家；两年持续在榜企业中,排名提升超过10位的企业达到15家。部分企业依靠积极转型和自主创新实现突破,如北京华胜天成公司实施服务转型以及在云计算领域打造自主品牌“天成云”,排名提升41位；部分企业深入研究和推进新兴技术的应用,如北京易华录公司将大数据和人工智能技术应用于智慧城市和交通、安防领域,排名提升29位；部分企业推动专业领域的高端化发展和在新兴领域布局并重,如江苏润和科技在聚焦金融信息化领域的同时,围绕物联网“芯片、平台、应用”的战略布局也初步成型,排名提升20位；部分企业如科大讯飞、大疆创新等,在新兴领域积累独特核心技术,连续两年排名大幅提升,今年分别提升18和14位；另有部分企业依托自有终端品牌优势,深耕产业链上下游,提供移动端解决方案,如广东维沃软件、小米移动、云中飞均实现10位以上排名提升。
（三）企业持续发展能力增强,但盈利水平出现分化
本届软件百家企业更新率明显下降,两年都在榜企业93家,有7家企业首次或重新进入名单,企业持续增长能力增强。本届软件百家企业2017年实现利润总额1713亿元,比上届增长15.8%,占全行业利润的19.6%；受竞争激烈、人工等成本上升较快影响,本届软件百家企业平均主营利润率为10.7%,平均总资产利润率8.5%,分别低于上届0.8和0.7个百分点。其中主营利润率低于5%的企业24家,比上届增加6家；但连续两年利润率超过20%的企业达11家,比上届增加2家,持续盈利能力有所增强。
（四）企业研发投入保持增长,创新质量进一步提升
本届软件百家企业共投入研发经费1550亿元,占全行业研发投入的27.6%,远超收入和利润在全行业比重,是软件业研发投入的关键主体。企业平均研发强度9.7%（研发经费占主营业务收入比例）,高于全行业平均水平2.1个百分点；研发强度超过15%的企业有15家,其中有12家连续两年研发强度超过15%；参与研发的人员数接近46万人,占软件百家企业总从业人员数的46%,与上届相比增长17.9%。本届软件百家企业的著作权登记量超过3万件,比上届增长近40%；据国家知识产权局公布的2017年国内企业专利授权量排名,华为、中兴分列第2和5名,小米移动和深圳云中飞所属的小米、欧珀公司专利授权量也名列前茅。
（五）产业链体系不断延伸,新兴领域实现蓬勃发展
本届软件百家企业在软件产品、信息技术服务和嵌入式系统软件三个领域的收入占比分别为30%、45%和25%,与上届相比,信息技术服务领域收入占比明显上升。产业链的完整性不断提升,在传统软件开发领域,发展出“传统产品模式”和“软件服务化模式”,满足客户个性化需求；在信息技术服务领域,从单一的系统集成服务向产业链的前后端延伸扩展,基本形成信息技术咨询服务、设计与开发服务和信息系统集成、及后期运维服务齐头并进的发展格局；在新兴产业领域,充分运用大数据、移动互联网、云计算等信息技术和手段,企业实现快速迭代,催生出更多的新兴服务业态,本届软件百家企业的云服务相关的运营服务收入增长超过90%,数据处理服务收入增长1倍多。随着各项技术之间、技术与产业之间的融合加深,产业链中的分工也在进一步细化和延展,有的企业从“网”延伸到“云”,发展云数据中心、云操作系统以及拓展大数据、人工智能的应用,有的企业从“网”延伸到“端”,从现有的固定终端向云终端、从家庭终端向企业和个人终端、从通信终端向物联网终端,以及运行于各种终端的APP方面发展,构建出软、硬、服务一体化的产业链体系。
（六）坚持开放发展,国际化经营稳步推进
本届软件百家企业坚持以业务国际化为增长新动能,积极拓展国际市场,强化与重要客户和战略伙伴的深入合作,谋求海外市场布局和本地化经营。本届软件百家企业2017年实现软件出口257亿美元,比上届增长22.4%；出口主要市场由传统市场向新兴市场拓展,特别是随着“一带一路”基础设施的互联互通以及各类国际合作不断落地,对“一带一路”沿线国家和地区的软件出口明显上升,虽整体规模不大,但增势突出,对东南亚等国软件出口扩大一倍,对非洲和印度的软件出口分别增长了50和30余倍；传统的主要出口和外包服务市场发展分化,对欧洲国家出口稳步上升,对美出口小幅增长,对日出口出现下滑。本届百家企业跨国经营活动深度和广度不断拓展,有四成以上企业持续开展跨国经营活动,有20家在境外设立了分公司或研发中心,有18家在境外设立分支机构,在海外的本地化经营稳步推进。
（七）贡献日益提升,发展尚需努力
本届软件百家企业2017年上缴了全行业30%的税金,吸纳从业人数99.4万人,占全行业从业人数的16%,比上届增加了17.4万人,有力支撑经济和社会的发展。与此同时,也要清醒的认识到,与国际大企业相比,百家企业整体偏小偏弱,技术创新能力和竞争力仍不强,核心技术自主性差,基础软件、系统软件仍掌握在欧美企业手中。除此之外,本届百家企业还出现一些值得注意的问题：一是成本和费用上升较快,盈利能力和研发投入有待提高。本届软件百家企业主营业务成本增长26.1%,销售费用增长34.9%,管理费用增长14.9%,人工成本增长超过10%,均呈现较快增长势头,部分企业主营利润率和研发强度的提高已受影响。二是企业转型和跨界发展仍面临不少困难和障碍,很多企业仍处于转型探索过程中,主营方向与定位模式不清晰,增长受到影响；一些企业顺应技术与产业融合趋势努力跨界,推进信息技术在工业领域的融合应用仍面临多方面挑战。三是高端顶层设计人才和跨界型核心人才缺乏、人才流失问题持续突出,影响着企业未来的发展能力。国内外环境变化,可能会使一些问题更加凸显,这些需要我国软件企业持续深化改革创新,坚定转向高质量发展之路。
2018年（第17届）中国软件业务收入前百家企业名单

序号	企业名称
1	华为技术有限公司
2	中兴通讯股份有限公司
3	海尔集团公司
4	中国银联股份有限公司
5	浪潮集团有限公司
6	杭州海康威视数字技术股份有限公司
7	南京南瑞集团公司
8	海信集团有限公司
9	国网信息通信产业集团有限公司
10	航天信息股份有限公司
11	北京小米移动软件有限公司
12	金山软件有限公司
13	北京中软国际信息技术有限公司
14	软通动力信息技术（集团）有限公司
15	武汉邮电科学研究院
16	株洲中车时代电气股份有限公司
17	东华软件股份公司
18	亚信科技（中国）有限公司
19	东软集团股份有限公司
20	熊猫电子集团有限公司
21	上海华东电脑股份有限公司
22	大族激光科技产业集团股份有限公司
23	浙江大华技术股份有限公司
24	用友网络科技股份有限公司
25	深圳市云中飞网络科技有限公司
26	文思海辉技术有限公司
27	福建星网锐捷通讯股份有限公司
28	同方股份有限公司
29	新华三技术有限公司
30	江苏省通信服务有限公司
31	北京京东尚科信息技术有限公司
32	科大讯飞股份有限公司
33	中国软件与技术服务股份有限公司
34	北京华胜天成科技股份有限公司
35	上海宝信软件股份有限公司
36	福州福大自动化科技有限公司
37	国电南京自动化股份有限公司
38	神州数码信息服务股份有限公司
39	上海华讯网络系统有限公司
40	深圳市大疆创新科技有限公司
41	广州佳都集团有限公司
42	广东维沃软件技术有限公司
43	新大陆科技集团有限公司
44	北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
45	中科软科技股份有限公司
46	太极计算机股份有限公司
47	深圳市金证科技股份有限公司
48	中国民航信息网络股份有限公司
49	中国电子科技网络信息安全有限公司
50	中兴软创科技股份有限公司
51	曙光信息产业股份有限公司
52	北明软件有限公司
53	四川省通信产业服务有限公司
54	平安科技（深圳）有限公司
55	石化盈科信息技术有限责任公司
56	北京易华录信息技术股份有限公司
57	浙江宇视科技有限公司
58	深圳天源迪科信息技术股份有限公司
59	卡斯柯信号有限公司
60	中控科技集团有限公司
61	深圳创维数字技术有限公司
62	江苏金智集团有限公司
63	东方电子集团有限公司
64	恒生电子股份有限公司
65	携程旅游网络技术(上海)有限公司
66	浙大网新科技股份有限公司
67	高德信息技术有限公司
68	信雅达系统工程股份有限公司
69	万达信息股份有限公司
70	江苏润和科技投资集团有限公司
71	金蝶软件（中国）有限公司
72	北京华宇软件股份有限公司
73	广联达科技股份有限公司
74	北京千方科技股份有限公司
75	天地伟业技术有限公司
76	四川九洲电器集团有限责任公司
77	启明星辰信息技术集团股份有限公司
78	博彦科技股份有限公司
79	北京中油瑞飞信息技术有限责任公司
80	北京立思辰科技股份有限公司
81	广州广电运通金融电子股份有限公司
82	北京四维图新科技股份有限公司
83	广州海格通信集团股份有限公司
84	普天信息技术研究院有限公司
85	南京联创科技集团股份有限公司
86	北京神州泰岳软件股份有限公司
87	海能达通信股份有限公司
88	上海汉得信息技术股份有限公司
89	先锋软件股份有限公司
90	大连华信计算机技术股份有限公司
91	银江股份有限公司
92	云南南天电子信息产业股份有限公司
93	中冶赛迪集团有限公司
94	北京和利时系统工程有限公司
95	山东中创软件工程股份有限公司
96	杭州士兰微电子股份有限公司
97	启明信息技术股份有限公司
98	广州杰赛科技股份有限公司 99	100 长城计算机软件与系统有限公司	北京宇信科技集团股份有限公司

责任编辑：陈近梅

政务数据共享交换中的创新应用：微服务总线+分布式数据区
来源： 数据观 时间：2018-11-07 15:54:08 作者：
微服作为一种新兴的软件架构,把一个大型的单个应用程序和服务拆分为数十个的支持微服务,系统中的各个微服务可被独立部署,各个微服务之间是松耦合的。每个微服务仅关注于完成一件任务并能很好地完成该任务。
与传统ESB架构相比,微服务架构主要用于实现业务系统之间的松散耦合框架,ESB仅仅帮助实现系统间的紧耦合；微服务架构属于有状态框架,而ESB属于无状态的业务框架。因此,采用微服务架构、云平台、Docker技术的组合可以摒弃原有ESB的缺点。比如：基于SOA的ESB实现服务是一种粗粒度的服务,而微服务属于细粒度的服务。针对微服务的技术特点,我们可以在电子政务共享交换实际应用过程中,对每一个数据项建立标准接口,对数据接口进行二次封装,提供规范化、标准化、统一化的发布、访问管理,以及推送用户数据、消息队列等服务。微服务架构基于云平台和Docker之类虚拟容器,允许不同语言开发,方便轻量集成,这也减少集成或接入第三方软件数据时候的开发成本,提高响应速度。
在现有的电子政务数据共享交换应用场景中,建设以微服务技术为支撑的数据服务体系,通过微服务总线技术模式,实现数据共享交换服务。对于数据迁移中不能或不愿进行数据搬家的数据生产者源数据,可以建设分步式数据区。这种“微服务总线+数据区”创新应用模式,也为现有政务数据共享交换模式提出了全新的实践路线。
图：微服务总线+数据区逻辑架构示意图
微服务总线作为基于微服务架构所呈现的一种形态,微服务总线的建立,可以满足块调度中心数据调度过程的可控、可溯,对经由微服务总线的所有数据接口、数据流进行全程监控,并能够对整体流程进行审计。
微服务总线建设目的是通过接管标准接口,形成服务目录、数据目录和安全目录,通过服务目录、数据目录及安全目录的协同使用,有效避免了服务交换过程中不可监督、不可视、不可追溯、不可控所导致的数据滥用、冒用和复用。 在政务数据共享交换中,微服务总线应具备以下能力：
1、服务交换能力
基于微服务架构的数据调度,实际是对数据资源的细粒度管理。因此,服务交换需要建设微服务总线实现服务交换功能。微服务总线在提供服务交换功能的同时,还需提供安全作用。微服务总线还需要将权限控制这些较重的非业务逻辑内容迁移到服务路由层面,使得服务集群主体能够具备更高的可复用性和可测试性。
从实际应用中来看,微服务总线具有服务目录、服务交互、服务路由的管理能力,在对外提供服务的时候,只需要通过开放微服务总线的地址就可以让调用方统一的来访问我们的服务,而不需要了解具体提供服务的主机信息。
2、接口管控能力
政务数据调度平台核心能力除了包括服务交换外,还具备相应的管控手段。因此,需要充分的考虑管理员需要具备的对当前数据资源接口的管理和控制手段,使其可以对所有接口进行管控,进而提升数据资源的安全性。管控接口需要涉及统计信息与状态、消息跟踪,消息重新传递等功能。同时,为了保证系统的安全性以及可靠性,系统还提供警报机制以及故障切换功能。
3、操作日志管控能力
微服务总线需提供服务管理日志、系统监控日志功能,用来分析和审计系统及事件日志的管理,能够对全网范围内的服务器、数据库以及各种应用服务等产生的日志,进行全面收集和细致分析,通过统一的控制台进行实时可视化的呈现。通过定义日志筛选规则和策略,帮助用户从海量日志数据中精确查找关键有用的事件数据,准确定位故障并提前识别安全威胁,从而降低系统宕机时间、提升服务性能、保障服务的运行安全。
4、安全管理能力
微服务总线需要确保将正确的数据发送给正确的用户。微服务总线需要保障数据的访问安全,所以微服务总线须具备访问控制、安全认证以及高可用服务功能。
5、级联管理能力
微服务总线可实行多级部署,在多级部署的形式下,依然要保证数据调度功能的统一性。所以为了实现数据资源的统一调度指挥,需要上级微服务总线具备通过级联功能与下级微服务总线连接的功能,并且最终在上级微服务总线实现统一管控。
微服务总线的建设目的是接管标准接口,而数据区建设目的是建立标准接口。尤其是针对无法物理集中的系统和数据资源的原始数据,建立专门的数据区进行数据的分库分表存储。然后对数据接口进行二次封装,实现交付规范化、标准化的访问接口。分布式数据区的组件整合所有数据通道,并且针对数据库服务、文件服务、消息服务、结构化数据服务进行底层数据目录的原数据收集。 因此数据区建设需具备以下能力：
1、数据接入方式多样能力
政务系统的建设周期很长,因此政务系统中包含了各种各样的数据形式,为了整合数据,完成对各类数据的收集工作。分布式数据区系统功能需要支持同步消息通道、异步消息通道、数据库通道和文件通道,以满足数据收集的需求。
2、整合相关联数据能力
政务数据管理或调度平台一个非常重要的功能就是整合分散在各个单位的数据进行统一的对比分析,为政府工作提供更加精确的数据支撑。所以分布式数据区系统需要支持关系型数据库的合库合表,在创建分布式数据库后,分布式数据区系统需要按照指定的键生成合库合表规则,实现结构化数据整合。
3、优化数据库读写性能能力
随着数据访问量的不断提高。为了满足进一步的查询需求,需要进行分布式数据库的读写分离,通过使用关系型数据库,只读实例或者备机实现读写分离,帮助应用解决事务、只读实例、指定主备访问等细节问题,对应用无侵入,在分布式数据区系统控制台完成读写分离相关操作。
4、性能和容量的平滑扩展能力
当分布式数据区的数量出现访问量以及容量瓶颈时,分布式数据区系统作为底层性能支持工具,需要具备支持存储容量和查询性能的平滑扩展,并且扩容无需进行应用改造,扩容进度支持可视化跟踪。
5、指令集运维功能能力
提供运维人员对分布式数据区系统进行运维指令的发布,包括SHOW SLOW、TRACE、SHOW NODE 等指令,快速发现和定位问题,提高运维效率。
6、统一身份认证体系能力
分布式数据区系统为了确保不同角色的账号操作安全,需要支持统一的数据账号和权限体系,提高数据接入的安全性。
7、保证数据库一致性能力
分布式数据区系统作为一个可以实现分布式数据库功能的中间件系统,需要支持分布式事务,同时结合分布式事务套件GTS,保证分布式数据库数据一致性。
8、数据库监控和报警机制能力
分布式数据区系统作为数据采集端需支持对核心资源指标和数据库实例指标的实时监控和报警。
【关于国路安科技 】
国路安科技公司成立于 2009 年,是一家专注于大数据领域,为政府、行业、企业提供数据整合共享平台、配套产品研发、一体化解决方案的高新技术企业。总部设于西藏,在北京、上海、贵州等11个地区设有分支机构,目前已形成“两个中心,七大区域平台,多行业纵深发展”的全国性战略布局。
国路安作为工信部“全国信标委大数据工作组”工作组成员之一,创新性的提出以“微服务架构+分布式数据区”为核心技术的数据整合共享解决方案,并将该方案以及相关产品、技术先后在某人力资源社会保障厅基础支撑平台建设、某省级数据交换平台建设、某部委数据资产梳理等项目中获得成功应用。
责任编辑：陈近梅

基于微服务技术的政务数据共享交换“五可”实践
来源： 数据观 时间：2018-11-06 14:45:11 作者：
从《政务信息系统整合共享实施方案》到党的十九大精神,国家对推动政府数据“聚通用”水平再上新台阶以及深化“放管服”改革转变政府职能提出了更高要求。但全国大部分地区在深化大数据“聚通用”时,依然存在较多问题。比如“聚”的方面,“金”字工程数据集聚难、数据孤岛依然存在；“通”的方面,一些涉及利益调整“不愿通”,一些由国家部委垂直建设的系统“不能通”；“用”的方面,部门单位缺乏应用意识“不想用数据”,一些实用技能不够“不会用数据”,一些担心数据揭示现实问题“不愿用数据”,没有制度支持数据共享与开放“不敢用数据”,用传统思想和方法管数据“不善用数据”。
目前,微服务作为一个新兴的软件架构,通过把一个大型的单个应用程序和服务转化拆分为数十个的微服务。针对微服务的技术特点,我们可以对每一个数据项建立标准接口,对数据接口进行二次封装,规范化、标准化、统一化的发布、访问管理,以及推送用户数据以及消息队列等服务。同时,建立微服务总线接管标准接口,按接口细粒度对数据资源进行管理,形成服务目录、数据目录和安全目录。通过服务目录、数据目录及安全目录的协同使用,有效避免了服务交换过程中不可监督、不可视、不可追溯、不可控导致的数据滥用、冒用和复用。
配合机制创新、制度创新、技术创新,遵循“责权清晰、统建共用、全程管控、标准一致”的原则,建立“谁拥有,谁负责”、“谁使用,谁负责”、“谁流转、谁负责”的机制。明晰数据在共享交换过程中数据的归属权、使用权、管理权,通过微服务总线技术模式,实现数据共享交换服务。最终在“三融五跨”的基础上,实现政务数据共享交换的“可有”“可用”“可视”“可控”“可溯”,实现“聚、通、用”的新跨越。构建以“三融五跨”为特征的政府数据“聚通用”发展新格局。  
微服务总线+数据区实现逻辑
【可有】分步建立“分布式数据区”,解决物理分散、数据不搬家问题
借助数据资产“一张图”,建立数据资产登记情况、目录发布情况、数据上架等政务信息资源目录体系,并对数据进行分级分类。通过数据盘点、登记,建立清晰的数据归属权、共享管理权、使用权,确保数据共享交换全流程的可监控、可追溯。
对于实现信息系统和数据资源的原始数据,通过数据调度平台进行数据接入,故需建立专门的数据区进行数据存储。采用建立数据区对数据接口进行标准化二次封装,替代建立数据前置区方案。分布式系统主要包含分布式存储、分布式文件系统、分布式数据库系统、数据接入功能和异构数据库接入等功能。实现 “数据不搬家、数据不重写、不打破原有数据管理模式”,解决数据共享交换问题。
针对存量业务系统原始数据,可采用BaaS服务（后端即服务,是一种新型的垂直领域微服务）,进行数据接口的二次封装,并对数据接口提供规范化、标准化、统一化的数据缓存、消息推送、消息队列、数据目录、接口发布等服务。
【可用】基于“微服务总线”架构,建立标准化共享交换管道
微服务总线核心功能是按接口细粒度对数据资源进行管理。在提供基于接口总线的指挥调度功能的同时,还提供安全服务,充分满足数据调度管理的要求。同时,微服务总线将权限控制这些较为繁重的非业务逻辑内容,迁移到服务路由层面,使得服务集群主体能够具备更高的可复用性和可测试性。微服务总线业务流程大致分为：服务管理、权限控制、服务交换。
服务管理的主要功能是将服务管理系统化,可以直接在数据调度方中,方便的维护接口,而且需要有版本管理和权限管理。服务实际上架完成后,可以根据服务管功能,直接进行服务的实际调用测试。
权限控制的主要功能是实现APIKey,通过以密钥为参数,配合适当的签名算法,可以得到原始信息的数字签名,防止内容在传递过程中被伪造或篡改。
服务交换的主要功能是透明化服务路由,服务调用者只可以知道当前服务提供者提供了哪些方法,并不知道服务具体在什么位置。以此实现服务的透明化指挥调度,实现对服务的全面掌控。
【可控】基于“ 微服务总线”架构的服务控制
微服务总线提供服务控制功能,如服务流量控制、优先级控制,限制了用户对微服务总线资源的访问,确保使用者只能访问它应该访问到的资源。
提供多级（实例、服务、授权）的服务流量,用于防止在端口阻塞的情况下丢帧,这种方法是当发送或接收缓冲区开始溢出时,通过将阻塞信号发送回源地址实现的。服务流量控制可以有效的防止由于服务中瞬间增大的数据量对网络带来的冲击,保证用户服务和网络高效而稳定的运行。流量控制可以用于管控服务的被访问频率、APP的请求频率、用户的请求频率,控制的时间单位可以是分钟、小时、天。当流量超过阈值,新来的请求会被微服务总线拦截,确保后端服务可以正常运行。因此流量控制可以用于管控 API的被访问频率、APP的请求频率、用户的请求频率,是微服务总线重要的控制手段之一。
通过配置决定服务优先通行权的控制方式。例如,要按照服务的性质或是按照服务的来源等,指定其优先级,然后微服务总线根据各服务优先级的高低,来决定处理各服务的先后次序,甚至在处理过程中,还能允许优先级较高的程序中断优先级较低的程序。
【可视】基于“ 微服务总线”架构管控操作日志可视化
微服务总线可将管控操作日志推送至可视化平台。管控操作日志内容包括：操作日志、故障定位和资源监控。微服务总线提供的操作系统日志,包括统计信息,如数量错误、最小和最大响应时间以及处理的消息数量。故障定位包括管控、服务消费与管理审计日志,详尽的服务调用状况统计、网络链路分析,以及系统巡检和报警。资源监控,提供日志监控以及实时报警功能,同时支持提供实例管理、用户管理、灵活的系统角色权限定制能力。
【可溯】基于“ 微服务总线”架构的数据全流程的追溯
微服务总线是基于微服务架构所呈现的形态,微服务总线的建立,可以满足数据调度过程的可控、可溯,对经由微服务总线的所有数据接口、数据流进行全程监控,并能够对整体流程进行审计。同时,微服务组件化管理中的服务目录还需要形成服务库表,以供数据调度进行使用。
微服务总线接收数据调度指令,根据数据来源,将数据区封装发布的标准API/SDK接口回调到数据调度平台,完成整个调度流程。微服务总线可以说是数据调用接口的详细信息集,用于存储数据调用的具体参数、调用方式、接口等信息。以此达到全流程化的精细化管理助推政务信息数据资源“一数一源”。
【关于国路安科技 】
国路安科技公司成立于 2009 年,是一家专注于大数据领域,为政府、行业、企业提供数据整合共享平台、配套产品研发、一体化解决方案的高新技术企业。总部设于西藏,在北京、上海、贵州等11个地区设有分支机构,目前已形成“两个中心,七大区域平台,多行业纵深发展”的全国性战略布局。
国路安作为工信部“全国信标委大数据工作组”工作组成员之一,创新性的提出以“微服务架构+分布式数据区”为核心技术的数据整合共享解决方案,并将该方案以及相关产品、技术先后在某人力资源社会保障厅基础支撑平台建设、某省数据交换平台、某部委数据资产梳理等项目中获得成功应用。
责任编辑：陈近梅

区块链释放汽车大数据共享潜能
来源：经济参考报 时间：2018-10-16 11:08:17 作者：毛振华
　　随着汽车智能时代澎湃来袭,如何充分发掘伴生的海量大数据价值,正在成为备受关注的焦点。在业内看来,汽车大数据如能有效利用,不但可以为汽车全生命周期提供更为精准的服务,而且有望取代汽车产品本身成为主要赢利点。区块链技术的介入,无疑为打开汽车大数据的潘多拉魔盒,提供了一把精准的钥匙。
　　 汽车大数据时代汹涌来袭
　　“当前,汽车制造技术正在与信息技术、网络技术、通信技术、人工智能技术等新技术加速融合。”国家发展和改革委员会产业协调司司长年勇日前表示,“这正是全球产业变革的一个方向,即智能化的方向。”
　　当前,以无人驾驶、智能语音交互、人脸识别等技术为代表的智能网联化,正在成为全球汽车行业追逐的新方向。“用户对新事物核心技术的追求和渴望是我们的机遇。”长安汽车总裁朱华荣表示,根据麦肯锡的研究报告,中国消费者认为全自动驾驶非常重要的比例高达49％,远远高于德国、美国等国家,“这是我们大力发展智能网联汽车的动力。”
　　汽车的智能网联化发展与大数据相生相伴。为提高汽车的智能化及安全性能,汽车厂商正在为汽车零部件加装越来越多的传感器。从轮胎气压监测,到车身稳定控制技术、自适应巡航技术、车道偏离预警系统等。
　　据测算,每辆汽车每小时基于各类传感器的监测数据达到5到250G,一个国家一天的汽车数据就堪称海量。新型概念车产生的数据更多,如谷歌的无人驾驶汽车每秒就产生约1G的数据。汽车几乎已经变成了一个数据工厂。
　　中国智能交通协会秘书长关积珍指出,快速增长的汽车在途状态数据,一旦与现有的制造和研发数据结合起来,将为汽车生态系统内的所有公司提供巨大的价值拓展空间。
　　当前,汽车行业的供给侧改革正在推进中。辽宁省汽车工业协会秘书长胡玉贤表示,把大数据运用到供给侧改革当中,既是时代的必然,也是汽车供给侧培育出新动能的基础条件之一。胡玉贤认为,通过大数据智能网联,可以把汽车生产制造、终端销售、汽车后市场等各个环节有效衔接在一起。而且通过大量数据的采集,车企可以更精确地预测市场状况及用户需求,更快捷有效地调整与共享资源,生产出更智能、更契合用户需求的汽车。
　　 区块链挖掘汽车大数据潜能
　　大数据正在推动制造产业转型升级为服务产业。有专家预测,在智能化、大数据背景下的汽车时代,汽车产品本身甚至将不再是车企的主要盈利点,汽车产品上所搭载的定制化服务和用户在使用服务时所产生的行为信息,将成为未来汽车生态链中最大的盈利因素。
　　不久前,新三板上市公司睦合达发布2018年半年报,报告期内实现营业收入6665.47万元,较上年同期增长671.67％；净利润3720.19万元,同比增长2173.76％。北京睦合达信息技术股份有限公司CEO孙翯透露,在这一跨越式增长背后,正是汽车大数据价值被充分挖掘的体现。
　　据睦合达财务总监及董秘张启龙介绍,睦合达在前期车联网数据服务的业务基础上,建成了基于区块链底层技术的数据资产管理平台,切入个人数据资产运营。“在区块链平台上,用户拥有对自己数据资产的控制权,可以自主管理包括出生日期、购买历史、驾驶行为、信用值等诸多维度的数据资产。”在该平台上,每个用户的有效数据都将被分类管理,并进行价值评估。在确保数据安全的前提下,对数据进行价值挖掘,然后应用于具体场景,产生的价值可以回馈给用户,即数据的生产者。
　　张启龙说,应用区块链技术的最大优势在于从数据确权、流转、价值实现一直到价值分享,整个数据平台的生态都会是公平、透明、防篡改的,减轻了用户数据共享的后顾之忧。
　　除了睦合达的探索,区块链与汽车大数据的结合正在成为行业趋势。最近,车联网大数据运营商国立集团宣布布局区块链,推出一款车载诊断系统产品,倡导绿色、低碳出行；车联网大数据运营商驾图也进军区块链领域,推出相关区块链产品。
　　 加速数据累积分享产业红利
　　在万物互联的基础上,全民驾驶数据资产化与价值分享应用意识,正在觉醒和强化。究竟该如何激发大数据的分享高潮？业内认为,共享大数据商业价值将是一条可行的路径。
　　不久前,由工信部旗下计世传媒集团与睦合达共同组建的“工信计世-睦合达大数据价值评估研究中心”正式揭牌。孙翯说,“数据确权、数据价值量化、数据价值分享”将是研究中心攻坚的焦点。“我们一直在呼吁,希望市场主体把汽车大数据带来的商业利益分享给整个产业链条上的每个节点,让贡献数据的公众,也能分享数据价值的红利。”他表示。
　　区块链一定程度上解决了数据共享的安全性问题,不过数据采集仍是当下面临的主要瓶颈。目前,汽车及相关产业的数据壁垒没有打通,丰富且分散的数据资源不能有效协调利用。
　　“使用数据是文化,开放数据是态度,挖掘数据是智慧。”国务院参事徐锭明认为,未来将是流量决定一切,得数据者得天下。所以,汽车要大量采集数据,否则走不到现代化。
　　汽车大数据的真正价值在于收集后的科学研判,这将给更多传统行业带来新机遇。专家表示,结合区块链、大数据、车联网等互联网技术而生的保险科技,已成为新的行业风口。通过相关技术整合,可以建立一整套“车”“人”“路”数据模型,保险机构通过分析这些数据模型,能够实现更加精准的用户细分,使得保险定价和理赔更加科学合理。这为汽车大数据的应用拓展提供了一条新思路。
　　此外,加快数据的标准化,进一步规范和整合数据资源也很有必要。业内呼吁尽快推进汽车行业的数据标准化建设,建立和完善接口规范和数据标准体系,为跨部门、跨区域、跨厂商的汽车及交通信息系统的互联互通奠定基础。
责任编辑：陈近梅

各地机构改革方案出台 大数据局、新“大部制”部门亮相
来源：21世纪经济报道 时间：2018-10-16 10:03:42 作者：
　　【 导读 】近期多地机构编制方案已经通过,各地除了根据中央部委机构改革成立新的机构外,还根据自己的实际情况,成立了大量新的机构,如大数据局、金融监管局等。
　　随着中央部委机构改革三定方案陆续出台,地方机构改革的步伐也开始加快,各地三定方案陆续出笼。
　　近期,湖南、辽宁、海南、山东、江苏、广东等省的机构改革方案已经通过,一些新的机构将出现。
　　对应中央部门机构改革,各地的自然资源厅、生态环保厅等重新组建的机构也将成立。各地除了根据中央部委机构改革方案成立新的机构外,还根据自己的实际情况,成立了新的部门。
　　山东、福建成立了大数据局,一些地方金融监管局采取了大部制方案,集中管理各个金融部门。海南设立了旅游和文化广电体育厅,将旅游、广电、文化等集中一个部门管理。
　　深圳大学管理学院教授马敬仁告诉记者,各地设立什么机构可以根据自己的情况,并不一定要和中央机构一一对应。一些新的机构成立意义重大,像大数据局,意味着地方开始向智慧城市、智慧省份方向发展。
　　“现在的问题是,各个部门都有大数据,如何解决信息孤岛,打破部门利益分割。”马敬仁说。
　 　地方机构改革步伐加快
　　近期,多个地方机构改革方案陆续公布,机构改革步伐加快。
　　10月13日,辽宁省省级机构改革动员大会举行,全面落实党中央、国务院正式批准的《辽宁省机构改革方案》。
　　此前一天,湖南全省深化机构改革动员大会举行,提出确保今年12月底前完成省本级机构改革各项任务。根据党中央批准的《湖南省机构改革方案》,本轮机构改革后,省本级共设置党政机构60个,其中党委机构17个,政府机构43个。
　　更早的10月10日,中共广东省第十二届委员会第五次全体会议举行,对广东省深化机构改革进行动员部署。会议就《广东省机构改革方案》作说明,共设置省级党政机构59个,其中省委机构17个、省政府机构42个。
　　同一天,江苏省委常委会议召开,传达学习了中办国办《关于印发〈江苏省机构改革方案〉的通知》,专题研究江苏省机构改革相关事项。《福建省机构改革方案》也同时公布,确定共设置省级党政机构60个,其中党委机构19个、政府机构41个。
　　10月9日上午,山东省省级机构改革动员大会举行。近期,海南机构改革方案也公布了。
　　根据各地公布的机构改革方案,大部分机构与中央机构对应,但是也有地方特色。
　　辽宁省委书记、省人大常委会主任陈求发强调,辽宁省机构改革的主要特点,一是与中央基本对应设置省级党政机构。加强省委职能部门的统一归口协调管理职能。新组建一批省政府工作部门和部门管理机构,同时撤并一些机构。二是因地制宜调整优化机构设置。突出抓重点,优化营商环境机构设置,加快提升营商环境建设水平。突出补短板,加强扶贫部门机构设置,进一步强化职能。突出省情特色,发挥军工大省优势,探索军民融合深度发展新路子。
　　其他地区情况类似。比如福建新设的机构有自然资源厅、生态环境厅、文化和旅游厅、卫生健康委员会、退役军人事务厅、应急管理厅,均与国家对应新成立自然资源部、生态环境部、文化和旅游部、卫生健康委、退役军人部、应急管理部等有关。
　　暨南大学应急管理学院院长蔡立辉告诉记者,一般越往下的话,机构应该强调“合”,因为越是到基层,工作重点和工作任务都是不同的。未来,很多部门还可以整合。
　　 设立大数据局等新部门
　　值得注意的是,各地还成立了很多新的单位,并未与中央部委机构一一对应。
　　福建设有数字福建建设领导小组办公室（省大数据管理局）,山东也有省大数据局,两省都有地方金融监督管理局。
　　海南新组建省旅游和文化广电体育厅,将海南省旅游发展委员会的职责,海南省文化广电出版体育厅的文化、体育、广播电视管理职责整合,不再保留海南省旅游发展委员会、海南省文化广电出版体育厅。
　　地方设立的大数据局在中央并没有类似对应的部级机构。同时,地方金融监管局以及海南的旅游和文化广电体育厅,一个部门对应中央多个部门。
　　中央部门有银保监会、证监会、央行等,在各地对应的部门是金融办和金融监管局（一套人马、两块牌子）。同时,中央部门有文化和旅游部、国家广播电视总局,对文化旅游和广电分别进行管理,海南的旅游和文化广电体育厅,将旅游、文化、广电管理职能都集于一身。
　　马敬仁指出,各地成立机构要根据自己情况而定,设立大数据局的意义重大,过去人口、土地等数据难以掌握清楚,现在通过大数据可以查得很清楚。比如国庆期间深圳通过手机使用的人数测算出,有2500万人左右在本地,在深圳居住一个月的有2200万人。
　　马敬仁认为,大数据更广泛应用后,城市和省份以及国家可以向智慧转型,未来实体政府有望瘦身。但是,使用大数据要解决各部门的信息孤岛问题。另外,使用数据也要确保居民隐私不外泄。
　　一个国家和地区到底有多少常住人口、土地,农业、国土、统计局等多个部门数据不一样,而通过大数据可以做到相对准确。不过,目前地方和全国对大数据应用仍有限。
　　中国社科院信息化研究中心秘书长姜奇平指出,一些地方成立大数据局,将有利于该行业发展。现在各地大数据运用差别大,有的地方在农业领域运用多,有的是在工业或第三产业领域运用多。对大数据的需求,有些地方强有些地方弱,未来各地要扬长避短。
　　“如果我们单独追求大数据技术,必须解决以企业为主体的科技研发问题。同时发展大数据产业要走市场化的道路。”姜奇平说。
　　（记者 定军 实习生 彭缘 李东桔 北京报道）
责任编辑：陈近梅

人工智能给女性求职者打低分,亚马逊被迫解散研究团队
AI研究“重男轻女”要不得！
来源：科技日报 时间：2018-10-15 17:38:43 作者：冯卫东
　　视觉中国
　　自2014年以来,美国亚马逊公司的机器学习团队一直在秘密研发和使用一款计算机程序,用于审查求职者的简历,希望能将寻找顶尖人才的工作智能化。但在专家发现新招聘引擎不喜欢女性后,亚马逊最终在去年年初解散了该研究团队。
　　 效率提升需求推动机器学习应用
　　无论是在仓库内部还是在推动定价决策方面,自动化是亚马逊电子商务主导地位的关键。由于低成本计算能力的激增,机器学习在技术领域越来越受欢迎。亚马逊的智能化招聘实验就始于这家全球最大在线零售商的关键时刻。
　　监管机构的文件显示,自2015年6月以来,亚马逊的全球员工人数增加了两倍多,达到57万多名。为缓解人力资源部门剧增的工作压力,提升其工作效率,亚马逊爱丁堡工程中心建立了一支研发团队,目标是开发人工智能技术,快速抓取网络信息并发现值得招募的候选人。
　　该公司的实验性招聘工具使用人工智能为求职者提供一星到五星的评分,类似于购物者对亚马逊所售产品的评分。研究人员希望这个招聘软件能达到“给软件输入100份简历,它会吐出前5名,然后公司就可优先雇用他们”的目标。
　　 人工智能招聘软件“重男轻女”
　　经过培训,亚马逊的计算机模型学习了过去10年内提交给公司的简历,找出了其固有模式,并据此来审查申请人。但从2015年开始,亚马逊意识到在评定软件开发和其他技术职位的申请人时,该招聘系统并非性别中立。因为大多数申请者都是男性,这反映了整个科技行业男性主导地位的现实。
　　研究团队创建了500个专注于特定工作职能和职位的计算机模型。他们教会每个模型识别过去候选人简历中出现的约5万个术语。这些算法对IT应用程序中常见的技能几乎没有重要意义,例如编写各种计算机代码的能力等。相反,这项技术有利于那些用男性工程师简历中诸如“执行”“捕获”等常见动词来描述自己的候选人。
　　事实上,亚马逊的系统通过自学得出了男性候选人更可取的结论。系统对包含“女性”这个词的简历进行了处罚,如“女子国际象棋俱乐部队长”等。系统还降低了两所全女子大学毕业生的评级。
　　亚马逊曾尝试对程序进行更新,力图使其对特定术语保持中立。但这并不能保证机器不会根据其他方式来对可能具有歧视性的候选人进行分类。
　　性别偏见也不是唯一的问题。支持模型判断的数据也有问题,这意味着不合格的候选人经常被推荐到各种工作岗位。亚马逊最终在去年年初解散了该团队,因为高管们对这个项目已失去信心。
　　 算法公平之路任重道远
　　根据人才软件公司“职业创造者”2017年的一项调查显示,约55%的美国人力资源经理表示,未来5年内,人工智能将成为他们工作的常规部分。
　　长期以来,雇主一直梦想利用技术扩大招聘网络,减少对招聘人员主观意见的依赖。但亚马逊的失败案例,为越来越多正在寻求自动化招聘流程的大型公司提供了一个教训。
　　卡内基梅隆大学机器学习专家表示,如何确保算法公平、真正可理解和可解释的道路还相当遥远。
　　《麻省理工技术评论》在此次事件的报道中指出,我们不能将人工智能视为内在的无偏见。在有偏见的数据上训练系统,意味着算法也会变得有偏见。如果这样不公平的人工智能招聘计划在实施之前没有被发现,将使长期存在于商业中的多样性问题延续下去,而不是解决它们。（驻联合国记者 冯卫东）
责任编辑：陈近梅

依托中南地区规模最大的云数据中心,打造产业互联网省级平台
来源：中国IDC圈 时间：2018-10-15 17:01:52 作者：
　　10月12日,在湖南省政府的指导下,湖南联通主办的“数字湖南,云上潇湘”2018湖南省产业互联网麓谷峰会在长沙盛大召开。湖南省副省长陈飞、中国联通副总经理梁宝俊、湖南湘江新区管委会主任张迎春、湖南省通信管理局局长许继金、湖南省经信委副主任陈松岭出席会议。
　　本届峰会围绕构建产业互联网生态共同体,依托中南地区规模最大的云数据中心,向国内外发出邀约,集聚潇湘共同打造产业互联网平台。峰会深入研讨了当前数字经济背景下产业互联网发展的机遇与挑战,以及通信行业在推动数字经济发展中新的转型思路与举措。
　　腾讯、阿里、百度、京东等国内大型互联网企业应邀参会。本次峰会参会企业达800余家,参会人数达1600余人。
　　 产业互联网建设具有战略意义
　　湖南省副省长 陈飞
　　会上,陈飞副省长指出,湖南省产业互联网麓谷峰会的召开,必将对推动全省产业互联网发展、加快产业转型升级、培育经济增长新动能产生深远而重大的影响。湖南将以此为契机,更加积极主动地推进新时代湖南产业互联网高质量发展。把湖南建设得更好,把领导人对我们提出的要求在湖南能够落实好,真正把湖南建成富饶美丽幸福新湖南。
　　中国联通副总经理 梁宝俊
　　中国联通副总经理梁宝俊在致辞中表示,中国联通将紧随国家发展战略,积极响应湖南省产业互联网实施政策,充分发挥产业互联网生态供给资源池的优势,与合作伙伴致力于建立云网一体化新生态,加快推动向“新服务”转型目标,以开放姿态建设未来网络,为湖南企业“转型升级”搭桥铺路,实现“数字湖南云上潇湘”的美好愿景。同时,他指出,目前中国联通已成立了10省产业互联网公司,在湖南成立了产业互联网研究院,推出智能制造、智能物流、电子政务、旅游大数据、金融精准营销、农业物联网等重点产品。中国联通长沙云数据中心是中国联通全国布局的十二个云数据基地之一,也是中南地区最优数据机房,是中国联通IDC核心结点。这些为推进湖南产业互联网发展进程奠定了良好基础。
　　湖南湘江新区管委会主任 张迎春
　　湖南湘江新区管委会主任张迎春表示,湘江新区紧扣“三区一高地”战略定位,加快构建产业引领、创新驱动的发展新格局,积极落实“湖南产业互联网强省”计划。湖南联通正在湘江新区打造“一院一所一中心一朵云”的高新产业园。下一步,湘江新区将继续加强与湖南联通在创新业务方面的合作,将中国联通长沙云数据中心的能力用好,资源用好,为加快湘江新区新旧动能转换,推动湘江新区质量、效率、动力三大变革做出积极贡献。
　　 湖南联通发出湖南省产业互联网联盟倡议
　　为打响“数字湖南”品牌、实现新时代湖南互联网化高质量发展,湖南联通党委书记、总经理谭明发起湖南省产业互联网联盟倡议。倡议提出,湖南联通将把握新时代湖南产业互联网发展脉搏,做好推广者、聚合者、加速者和赋能者这四大角色,全面贯通云+网+X立体化服务能力,建成全国首个产业互联网省级平台,依托中国联通（湖南）产业互联网研究院,构建集政府机构、科研机构、重要企业、行业领军企业、集成设备厂家于一体的产业互联网生态圈,最终助力联盟伙伴发展、企业客户成功、湖南成为产业信息化强省。
　　 联通(湖南)产业互联网研究院正式揭牌
　　揭牌仪式
　　签约仪式
　　此次峰会上,联通(湖南)产业互联网研究院正式宣布成立。产业互联网研究院立足湖南,依托于中国联通长沙云数据中心——中南地区最大的IDC和互联网节点,聚焦ICT、物联网、云计算和大数据等业务,集合自身在产业互联网创新领域的集成服务和市场化运营能力的优势,为客户提供生产、销售流通、融资、交付等领域的创新业务服务支撑,以满足市场快速增长的产业互联网发展需求,切实提升企业的核心竞争力,推动我省经济向“互联网+”集约化运营转型。联通(湖南)产业互联网研究院聚焦能力提升和生态建设。能力提升方面,聚焦重点领域和4+N行业研究,借力产业互联网人才和领军人物,组织合作伙伴交流培训,提升行业整体技术与管理水平；生态建设方面,联合产业互联网联盟成员,积极参与政府项目咨询规划与行业研究,着力打造产、学、研、用协同的产业互联网平台。
　　 领头企业齐聚研讨产业互联网
　　本次峰会集聚800余家企业以及学者、专家,共同探讨国内外产业互联网前沿技术和理论、产业互联网新产品、新模式等。湖南联通作为湖南省首个提出云网一体化的运营商,此次也做了云网一体化产品发布,为产业互联网的发展保驾护航。
　　峰会上,腾讯云副总裁陈平、阿里云公共事业部总经理刘强、云粒科技总经理汤子楠、奇虎360集团副总裁姚彤等众多互联网领军企业代表,围绕“携手腾讯,助力产业互联网升级 ”、“视频监控云际会联手共赢沃云”、“云粒智慧生态环境大脑”等话题展开主题演讲,共同探索产业互联网未来发展新思路,共享国内外产业互联网前沿技术和理论。
　　湖南联通与腾讯、阿里、奇虎360、金山现场签订了战略合作框架协议。
责任编辑：陈近梅

图说 ▏贵阳高科天逸：“区块链信融平台”助力解决中小微企业融资难题
来源： 数据观 时间：2018-10-15 16:48:18 作者：王婕  
贵阳高科天逸互联网科技有限责任公司由贵阳高科控股集团与天逸金融服务集团于2016年合资成立。融合大数据、区块链等高端科技,汇集企业多维度数据信息,建立底层数据库,构建用于评估不同类型企业的创新评级模型（包括企业信用自评与他评模型）,形成征信评价体系,打造“区块链信融平台”。  
“区块链信融平台”链接实体企业与金融机构两端,逐步实现企业信用价值化,帮助实体企业拓宽融资渠道、解决融资难题,帮助地方政府真正“招商引资”,推动地方经济发展。图为贵州区块链产业技术创新联盟授予贵阳高科天逸互联网科技有限责任公司的“副理事长单位”牌照。  
天逸金融服务集团2001年成立,为国际保理商联合会(FCI)会员,中国服务贸易协会商业保理专业委员会教育培训工作组组长、副主任单位,目前在全国29个省市设有分支机构。集团下辖金融服务、金融科技两大事业群,并集合两大事业群专注于应收/应付账款服务及风险管理,为企业、银行及保理商等金融机构提供应收账款管理、贸易融资、信用风险控制、操作风险管理/外包、信息化解决方案等综合性的金融服务和平台服务。图为工作人员向数据观记者介绍集团发展历程。  
贵阳高科天逸互联网科技有限责任公司副总经理刘鹏表示,当前融资难、融资贵一直是制约中小微企业发展的“痼疾”,也是金融服务的难点所在。天逸金融服务集团希望通过搭建互联网平台,应用先进的Fintech(金融科技）并结合公司的传统金融服务,为广大的中小微企业提供投融资服务。图为刘鹏接受数据观专访。  
据介绍,“区块链信融平台”于2018年初正式运行,目前已服务5130多家中小微企业。图为公司办公区一角。  
据悉,“区块链信融平台”将关于企业的独立性数据信息汇总打包,形成一个完整的数据系统,从而实现对企业征信状况的完整刻画。当企业将项目上传平台后,系统将自动为其匹配合适的金融机构并为其提供服务。图为工作人员为数据观记者介绍公司科技厅。  
刘鹏认为,当前一些中小微企业对于Fintech（金融科技）的认知还有待提升,在此背景下,“区块链信融平台”的发展还有很大的成长空间。图为公司科技厅的一角,在此屏幕上,记者可直观地浏览平台的运行情况。  
在大数据、区块链等新兴技术的加持之下,“信融平台不仅使得中小微企业的融资变得更加便利,还能帮助中小微企业拓宽融资渠道”,刘鹏认为,此举对中小微企业意义重大。下一步,公司将继续发力,将这个平台做大做更好,让更多企业能够应用到它。
（记者 王婕）
责任编辑：陈近梅

国际生物多样性与健康大数据联盟在京成立
来源：中国日报 时间：2018-10-15 11:51:44 作者：张之豪
　　10月14日,国际生物多样性与健康大数据联盟启动仪式在京举行。该联盟依托中国科学院北京基因组研究所,成员主要来自“一带一路”沿线国家,包括巴基斯坦、沙特、泰国、俄罗斯、新加坡、美国、瑞士等多个国家的机构代表参加了启动仪式。
　　该联盟是在国际生物科学联合会倡导的“国际生物多样性及健康大数据共享”计划框架下成立的组织,创始成员包括北京基因组研究所、巴基斯坦真纳大学、泰国朱拉隆功大学、沙特阿普杜拉国王科技大学以及俄罗斯科学院遗传研究所,旨在开发生物多样性及健康大数据整合、应用和共享平台,推动和促进联盟内的生物多样性及健康大数据共享,建立涵盖多种数据和知识库的世界级生物多样性及健康大数据中心。
　　生物组学大数据主要包括生物多样性大数据及健康大数据。生物多样性大数据包括濒危物种、特有珍稀物种、古生物、经济物种等重要生物资源的基因组、变异组、转录组、表观组等多组学数据。中国科学院北京基因组研究所于2016年成立生命与健康大数据中心,中心已建成国内首个获国际认可的原始组学数据归档库。以该中心为依托,围绕“一带一路”建设,联盟将立足亚洲,辐射全球,推动和促进全球生物大数据共享,提升我国在全球生物大数据研究中的影响力。
　　该联盟将促进我国生物大数据整合、分析与利用能力,以及生物多样性及健康大数据的深度解析和转化应用,提升亚洲生物多样性研究利用和健康产业整体水平。（记者 张之豪）
责任编辑：陈近梅

科技部发布《“新一代人工智能”重大项目2018年度项目申报指南》（附下载）
来源：科技部网站 时间：2018-10-15 11:11:53 作者：
　　【 导读 】近日,科技部发布《关于科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目2018年度项目申报指南的通知》。据了解,2018年度项目申报指南在新一代人工智能基础理论、面向重大需求的关键共性技术、新型感知与智能芯片等3个技术方向启动16个研究任务,拟安排国拨经费概算8.7亿元。
　　 以下为全文内容：
科技部关于发布科技创新2030—
“新一代人工智能”重大项目2018年度项目申报指南的通知
　　国科发资〔2018〕208号
　　各省、自治区、直辖市及计划单列市科技厅（委、局）,新疆生产建设兵团科技局,国务院各有关部门科技主管司局,各有关单位：
　　为落实国务院印发的《新一代人工智能发展规划》的总体部署,现根据《新一代人工智能重大科技项目实施方案》启动实施科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目。按照《关于深化中央财政科技计划（专项、基金等）管理改革的方案》（国发﹝2014﹞64号）的相关要求,将2018年度项目申报指南予以公布。请按照指南要求组织项目申报工作。有关事项通知如下。
　　 一、项目组织申报工作流程
　　1. 申报单位根据指南支持方向的研究内容以项目形式组织申报,项目可下设课题。项目应整体申报,须覆盖相应指南任务的全部研究内容并实现相应的研究目标。项目申报单位推荐1名科研人员作为项目负责人,每个课题设1名负责人,项目负责人可担任其中1个课题的负责人。
　　2. 项目的组织实施应整合集成全国相关领域的优势创新团队,聚焦研发问题,强化基础研究、关键共性技术研发和典型应用示范各项任务间的统筹衔接,集中力量,联合攻关。
　　3. 项目申报评审采取填写预申报书、正式申报书两步进行,具体工作流程如下：
　　——项目申报单位根据指南相关申报要求,通过国家科技管理信息系统填写并提交3000字左右的项目预申报书,详细说明申报项目的目标和指标,简要说明创新思路、技术路线和研究基础。从指南发布日到预申报书受理截止日不少于50天。
　　——项目申报单位应与所有参与单位签署联合申报协议,并明确协议签署时间；项目牵头申报单位、课题申报单位、项目负责人及课题负责人须签署诚信承诺书,项目牵头申报单位及所有参与单位要落实《关于进一步加强科研诚信建设的若干意见》要求,加强对申报材料审核把关,杜绝夸大不实,甚至弄虚作假。
　　——各推荐单位加强对所推荐的项目申报材料审核把关,按时将推荐项目通过国家科技管理信息系统统一报送。
　　——专业机构受理项目预申报。为确保合理的竞争度,单个指南任务只有1家申报的,该指南任务不启动后续项目评审立项程序,择期重新研究发布指南。
　　——专业机构组织形式审查,并根据申报情况开展首轮评审工作。首轮评审不需要项目负责人进行答辩。根据专家的评审结果,遴选出3~4倍于拟立项数量的申报项目,进入答辩评审。对于未进入答辩评审的申报项目,及时将评审结果反馈项目申报单位和负责人。
　　——申报单位在接到专业机构关于进入答辩评审的通知后,通过国家科技管理信息系统填写并提交项目正式申报书。正式申报书受理时间为30天。
　　——专业机构对进入答辩评审的项目申报书进行形式审查,并组织答辩评审。申报项目的负责人通过网络视频进行报告答辩。根据专家评议情况择优立项。对于拟支持项目不超过2项或3项的指南任务,是指在满足项目立项条件的情况下,该研究任务所支持项目数不超过2项或3项；对于拟支持1~2项的指南任务,是指如答辩评审结果前两位的申报项目评价相近,且技术路线明显不同,可同时立项支持,并建立动态调整机制,结合过程管理开展中期评估,根据评估结果确定后续支持方式。
　　 二、组织申报的推荐单位
　　1. 国务院有关部门科技主管司局；
　　2. 各省、自治区、直辖市、计划单列市及新疆生产建设兵团科技主管部门；
　　3. 原工业部门转制成立的行业协会；
　　4. 纳入科技部试点范围并且评估结果为A类的产业技术创新战略联盟,以及纳入科技部、财政部开展的科技服务业创新发展行业试点联盟。
　　各推荐单位应在本单位职能和业务范围内推荐,并对所推荐项目的真实性等负责。国务院有关部门推荐与其有业务指导关系的单位,行业协会和产业技术创新战略联盟、科技服务业创新发展行业试点联盟推荐其会员单位,省级科技主管部门推荐其行政区划内的单位。推荐单位名单在国家科技管理信息系统公共服务平台上公开发布。
　　 三、申报资格要求
　　1. 项目牵头申报单位和参与单位应为中国大陆境内注册的科研院所、高等学校和企业等,具有独立法人资格,注册时间为2017年9月30日前,有较强的科技研发能力和条件,运行管理规范。国家机关不得牵头或参与申报。
　　项目牵头申报单位、项目参与单位以及项目团队成员诚信状况良好,无在惩戒执行期内的科研严重失信行为记录和相关社会领域信用“黑名单”记录。
　　申报单位同一个项目只能通过单个推荐单位申报,不得多头申报和重复申报。
　　2. 项目（课题）负责人须具有高级职称或博士学位,1958年1月1日以后出生,每年用于项目的工作时间不得少于6个月。
　　3. 项目（课题）负责人原则上应为该项目（课题）主体研究思路的提出者和实际主持研究的科技人员。中央和地方各级国家机关的公务人员（包括行使科技计划管理职能的其他人员）不得申报项目（课题）。
　　4. 项目（课题）负责人限申报1个项目（课题）；国家重点基础研究发展计划（973计划,含重大科学研究计划）、国家高技术研究发展计划（863计划）、国家科技支撑计划、国家国际科技合作专项、国家重大科学仪器设备开发专项、公益性行业科研专项（以下简称改革前计划）以及国家科技重大专项、国家重点研发计划重点专项在研项目（含任务或课题）负责人不得牵头申报项目（课题）。国家重点研发计划重点专项的在研项目负责人（不含任务或课题负责人）也不得参与申报项目（课题）。
　　项目（课题）负责人、项目骨干的申报项目（课题）和改革前计划、国家科技重大专项、国家重点研发计划在研项目（课题）总数不得超过2个；改革前计划、国家科技重大专项、国家重点研发计划的在研项目（含任务或课题）负责人不得因申报项目（课题）而退出目前承担的项目（含任务或课题）。国家重点研发计划的在研项目（含任务或课题）负责人和项目骨干退出项目研发团队后,在原项目执行期内原则上不得牵头或参与申报本重大项目。
　　计划任务书执行期（包括延期后的执行期）到2019年6月30日之前的在研项目（含任务或课题）不在限项范围内。
　　5. 特邀咨评委委员不能申报项目（课题）；参与本重大项目实施方案或本年度项目指南编制的专家,不能申报项目（课题）。
　　6. 受聘于内地单位的外籍科学家及港、澳、台地区科学家可作为项目（课题）负责人,全职受聘人员须由内地聘用单位提供全职聘用的有效材料,非全职受聘人员须由内地聘用单位和境外单位同时提供聘用的有效材料,并随纸质项目预申报书一并报送。
　　7. 申报项目受理后,原则上不能更改申报单位和负责人。
　　8. 项目的具体申报要求,详见项目申报指南（附件）。
　　各申报单位在正式提交项目申报书前可利用国家科技管理信息系统公共服务平台查询相关科研人员承担改革前计划和国家科技重大专项、国家重点研发计划重点专项在研项目（含任务或课题）情况,避免重复申报。
　　 四、具体申报方式
　　1. 网上填报。请各申报单位按要求通过国家科技管理信息系统公共服务平台进行网上填报。项目管理专业机构将以网上填报的申报书作为后续形式审查、项目评审的依据。预申报书格式在国家科技管理信息系统公共服务平台相关专栏下载。
　　项目申报单位网上填报预申报书的受理时间为：2018年10月26日8:00至12月5日16:00。进入答辩评审环节的申报项目,由申报单位按要求填报正式申报书,并通过国家科技管理信息系统提交,具体时间和有关要求另行通知。
　　国家科技管理信息系统公共服务平台：
　　http://service.most.gov.cn；
　　技术咨询电话：010-58882999（中继线）；
　　技术咨询邮箱：program@istic.ac.cn。
　　2. 组织推荐。请各推荐单位于2018年12月10日前（以寄出时间为准）,将加盖推荐单位公章的推荐函（纸质,一式2份）、推荐项目清单（纸质,一式2份）寄送中国科学技术信息研究所。推荐项目清单须通过系统直接生成打印。
　　寄送地址：北京市海淀区复兴路15号中信所170室,邮编：100038。
　　联系电话：010-58882171。
　　材料报送和业务咨询。请各申报单位于2018年12月10日前（以寄出时间为准）,将加盖申报单位公章的预申报书（纸质,一式2份）,寄送至项目管理专业机构。项目预申报书须通过系统直接生成打印。
　　咨询电话：010-68104417。
　　科学技术部高技术研究发展中心,寄送地址：北京市三里河路一号9号楼（计划与监督处）,邮编：100044。
　　附件： 科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目2018年度项目申报指南（ 指南编制专家名单、 形式审查条件要求）
　　科 技 部
　　2018年10月12日
　　（此件主动公开）
 
 
责任编辑：陈近梅

脸书数据泄露事件波及2900万用户
三个软件安全漏洞遭黑客利用
来源：经济参考报 时间：2018-10-15 11:08:54 作者：陈丹
　　美国脸书公司12日说,上月底发现的数据泄露事件影响2900万用户,人数少于最初估计。用户的姓名、电子邮件、电话号码甚至浏览网站、到访地点等更私密的信息遭“黑客”偷窥。
　　脸书一直竭力避免平台遭滥用。这次数据泄露发生在美国11月国会中期选举前。这家企业说,没有证据显示与选举有关联。
　　脸书副总裁盖伊·罗森负责产品管理,当天在数据泄露调查情况电话会议上说,“我们现在知道,受影响人数比我们起初认为的少。”
　　脸书公司9月28日证实,黑客利用三个软件安全漏洞,窃取允许自动重新登录脸书平台的“访问令牌”。
　　按照罗森的说法,3000万用户的“访问令牌”失窃。其中,黑客浏览了1500万脸书用户的姓名、电话号码和电子邮件地址；1400万用户“损失”更大,更多资料遭偷窥,包括性别、宗教、籍贯、生日和最近到访地点。其余100万用户的信息没有泄露。
　　这家技术企业说,脸书最新安全漏洞2017年7月起存在,上月25日发现遭入侵,两天后完成“补丁”。脸书要求5000万可能受影响的账户退出后重新登录。为预防起见,对4000万曾使用“预览”(View　As)功能的账户重置“访问令牌”。
　　脸书说,黑客入侵没有波及旗下图片分享应用Instagram、语音通信应用Whatsapp等多个软件,第三方手机应用软件、广告、支付等同样不受影响。
　　罗森说,黑客9月14日借助已掌握或马上到手的40万个“种子账户”对其他账户发起攻击,“对这些账户的‘朋友’下手,以及‘朋友’的‘朋友’,依此类推,每次都利用安全漏洞”。
　　这一漏洞关联脸书的“预览”功能。作为隐私工具,“预览”允许用户以“朋友”视角看自己向他人展示的个人资料。黑客利用“预览”功能的漏洞,窃取“朋友”账户的“访问令牌”。一旦掌握这些“钥匙”,黑客可以登录并控制那些账户。
　　黑客或许可以在账户上看到用户的信用卡卡号后四位数字,没有迹象显示他们利用这一信息。
　　在罗森看来,黑客似乎有意收割“访问令牌”,没有显露对用户信息本身的兴趣。
　　他拒绝谈论对幕后黑手的调查进展,说联邦调查局要求脸书保持缄默。
　　脸书公司正在配合联邦调查局、联邦贸易委员会等多个美国联邦政府机构调查这次数据泄露。
　　罗森说,联邦调查局不仅要求脸书就谁是“黑手”一事“闭嘴”,还限制他披露黑客最终目的可能是什么。
　　同时,罗森认为,脸书“没有理由认为这次攻击关联中期选举”。
　　按照这家加利福尼亚州硅谷企业的说法,不排除黑客利用相同漏洞着手更小规模入侵的可能性。
责任编辑：陈近梅

贵阳市白云公安“大数据+大平安”平台：时空的全息画像 构建立体化防控
来源：贵州都市报 时间：2018-10-12 18:35:58 作者：杨郦晶
　　开车经过贵阳市白云区,哪怕只是停留了一分钟,只要被监控摄像头捕捉到,就能在白云区“大数据+大平安”平台数据储存一个月。今年,贵阳市白云区通过建设“大数据+大平安”平台,实现对白云区时空内人、事、物的全息刻画、特定行为的关联分析、时空轨迹的精准掌控,实现了对重点人员、重点群体、重点领域的全域预警精准管控,构建全时空大数据社会治安立体化防控体系,成为全国省会城市中社会治安综合治理先进区县。
　　白云公安分局“大数据+大平安”平台。
　　在建设“大数据+大平安”平台基础上,白云公安分局升级建设了“白云公安块数据指挥中心”,还在贵阳市各分县局中率先建立了第一家DNA实验室,此外,白云区大山洞派出所民警还将一种便携式打印机用来便民服务,老百姓纷纷点赞。
　　块数据指挥中心 “一张图作战”全时空立体云防
　　在白云公安分局块数据指挥中心,记者看到一张大屏上显示出白云区地图,上面有警察所在位置标记,还有密密麻麻分布的摄像头标记位置,可随意点开一个摄像头,立刻看到实时监控画面。
　　白云公安分局块数据指挥中心民警钟蔷告诉记者,这张警用PGIS地图是将传统的2D、3D地图升级成的实时视频地图,集合了白云区3300余路视频摄像头,其中包括高层建筑视频探头、街面视频摄像头、警用车载视频摄像头、警用移动单兵等,形成了立体防控网络。
　　“多亏探头帮忙找到我家娃儿！”家住白云区白云北路附近的陈奶奶回忆起当时孩子走失的情况时说。2018年2月22日,她家3岁的小孙孙和四个孩子一起在白云北路加油站对面玩耍,一直到晚上7点都不见回来,家人心急如焚后报警。当晚9点半,白云公安分局在网上进行视频巡查和监控录像调取,22时50分,白云公安分局综合警务作战平台通过视频巡查发现了5名小孩在街道旁玩耍的视频图像。指挥中心根据该线索,在重点区域集中警力开展寻找。当晚11：55,民警在碧桃街十字路口莲都超市附近找到了5名小孩,将5名孩子接回了派出所与家人团聚。
　　据了解,这张警用PGIS地图除了能开展视频巡查、防控、救助等工作外还很“聪明”,可以对今年、本月、本周、当日的警情进行提示,通过分析自动弹出辖区案件高发区域及各类警情的占比情况,有利于公安民警开展针对性的打击工作。
　 　DNA实验室 让物品“开口说话”破获系列偷盗案
　　看过香港TVB剧《法证先锋》或《鉴证实录》的人,或许对警方通过DNA比对抓获犯罪嫌疑人印象深刻,实际上在2014年,白云公安分局已在贵阳市各分县局中率先建立了第一家DNA实验室,在侦破命案和打击系列多发性侵财犯罪工作中均取得了显著成效——实验室建立至今已受理案件1200多起,其受理案件检材6400多份；现已成功利用DNA检验技术比中认定犯罪嫌疑人130余名,侦破案件630余起。
　　DNA实验室里,技术人员正在用移液器提取检测样本。
　　记者在参观白云公安刑侦技术DNA实验室看到,在一层楼的空间内分布了若干实验室,有核酸仪提取室、扩增室、测序室等,还有骨骼和腐败物提取室,功能俱全。在实验室中,最核心的设备就是一台价值200多万元的“遗传分析机”,通过它来解密每个人的DNA。“DNA又称为脱氧核糖核酸,是每个人独一无二的生命密码,在法医眼中,它是案件侦破的‘硬证据’。”白云公安分局刑侦技术科民警彭燕说。
　　遗传分析机破译的“生命密码”。
　　2018年4月14日,白云公安分局接到报警称,在白云南路恒洋商厦发生一起香烟盗窃案。白云公安分局技术人员现场勘察,成功提取到证物一份,并立即送DNA实验室。经DNA数据库比对后,迅速锁定了一名嫌疑男子陆某某,民警后将该男子血样送检,经复核其DNA与香烟盗窃案中物证的DNA一致,陆某某在证据面前低下了头。
　　2018年9月4日,在白云区接连发生三起车内柴油被盗案,均是停放在路边、工地上的挖掘机、大货车内柴油被盗,涉案金额13000余元。后经白云公安分局刑事科学技术室现勘后,提取了三份物证,并立即送检DNA实验室,经比对挖出3名犯罪嫌疑人,后复检其血样对比无误后,将嫌疑人依法拘留。
　　 便民宝 民警掌中的块数据便民平台
　　近日,白云区大山洞社区居民王先生委托其84岁老父亲到派出所办理户籍迁移,因为老人第一次带来的资料不齐全,办事民警便一字不漏的告知老人还差哪些资料,第二天老人再来派出所时仍然差资料。后来,老人反复来回了4次才终于把事情办妥。“如果当时我们有便民宝服务,就不会出现这种情况了,太折腾人了！”白云区大山洞派出所同心居委会社区民警贾庭权说。
　　社区民警贾庭权（右一）提醒居民办理户籍迁移需要的资料。
　　便民宝？其实就是现在十分流行的喵喵机,上班族和学生党都喜欢用它来打印便签条贴在小本子上,非常方便。日前,记者在白云区大山洞派出所看到了这款只有巴掌大小的“便民宝”。
　　“只要连接蓝牙,把手机上原本保存好的文件传输过去打印出来就好了！”白云区大山洞派出所同心居委会社区民警贾庭权告诉记者。随后,他点击手机上已有的户籍迁移所需资料,并附上警民联系卡,马上为前来咨询的居民打印出一张便签条。
　　社区民警贾庭权说,凡是到派出所办理业务的群众,或是走访入户时需要咨询业务办理的群众,大山洞派出所社区民警将针对所办理业务需要的材料,用便民宝一次性为居民开一张便民条,群众只需要按照便民条上的提醒准备好相应的材料后再到派出所一次性办理即可。
　　此外,民警在巡逻过程中发现长期停放在易发案区域的摩托车,可以贴上便民宝作出的上锁安全提示,民警在入户过程中可以根据不同群众的防范需求使用便民宝给出防诈骗知识、防盗窃知识、防火知识、防传销知识等,深受居民好评。（记者杨郦晶 摄影报道）
责任编辑：陈近梅

意见征集 ▏深圳市金融办发布《金融行业区块链平台技术规范（征求意见稿）》
来源：深圳市金融办网站 时间：2018-10-12 18:27:10 作者：
深圳市金融办关于公开征求
《金融行业区块链平台技术规范（征求意见稿）》意见的公告
　　为促进深圳市金融产业发展,由我办提出并归口的深圳市地方标准《金融行业区块链平台技术规范》现进入公开征求意见阶段。现公开向社会征求意见,有关单位和各界人士可在2018年11月8日前将《意见反馈表》（电子版）以电子文档形式反馈至标准编制组（邮箱：sxji@szse.cn）,逾期未回复将按无异议处理,感谢您的支持！
　　特此通知。
　　附件：
　　1.金融行业区块链平台技术规范（征求意见稿）
　　2.编制说明
　　3.征求意见反馈表
　　联系人：计胜侠；电话：0755-88668723
深圳市金融办
2018年10月8日
附件下载：
•附件1：《金融行业区块链平台技术规范》 征求意见稿 0925.pdf
•附件2：金融行业区块链平台技术规范（征求意见稿）编制说明.pdf
•附件3：征求意见反馈表.docx
 
责任编辑：陈近梅

一周速读 ▏国内外区块链最新资讯（第一期）
来源： 数据观 时间：2018-10-12 17:12:39 作者：综合报道
长沙市召开市长办公会议专题研究区块链产业发展有关工作；海南自贸区（港）区块链试验区设立；韩国首尔市长宣布推进区块链产业五年计划；联合国两大机构拟在塞拉利昂部署区块链身份识别系统……以下带您关注国内外区块链最新资讯。  
【国内 】
1、工信部信息化和软件服务业司组织召开区块链专家研讨会
9月28日,工业和信息化部信息化和软件服务业司在京组织召开区块链专家座谈会,分析研讨我国区块链技术产业发展情况、分析研判未来发展趋势。
与会专家围绕我国区块链技术产业发展现状、面临的问题和挑战、与国际先进水平的差距、促进区块链行业健康发展的政策措施等方面开展了深入研讨。
信息化和软件服务业司方面表示,在今后的工作中将继续采取有效措施推动区块链相关产业研究、技术研发和应用推广等工作,加大工作推进力度,营造良好发展环境,促进区块链产业健康快速发展。
2、20家企业产品通过可信区块链功能评测
10月9日至10日,由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会联合主办的“2018可信区块链峰会”在北京召开。
2018年4月9日,由中国信通院牵头,联手158家企业共同启动了“可信区块链推进计划”。目前,该计划已经在标准、评测、开源、研究报告等方面取得了一系列的工作成果。
会上,“可信区块链推进计划”发布了可信区块链产品评测结果,经过严格的技术测评和公平公正的专家评审,共有20家企业的产品通过了可信区块链功能评测,7家企业通过了可信区块链性能评测。
通过产品评测的20家企业分别是：西安纸贵互联网科技有限公司、重庆小犀智能科技有限公司、北京亿生生网络科技有限公司、上海分布信息科技有限公司、北京泛融科技有限公司、腾讯科技（深圳）有限公司、重庆金窝窝网络科技有限公司、中证信用增进股份有限公司、联动优势科技有限公司、上海保险交易所股份有限公司、腾讯云计算（北京）有限责任公司、上海丹珠秘源信息科技有限公司、华为技术有限公司、江苏中兴华易科技发展有限公司、中链科技有限公司、北京百度网讯科技有限公司、北京太一云技术股份有限公司、智链数据科技（南通）有限公司、江苏荣泽信息科技股份有限公司、深圳前海益链网络科技有限公司。
通过可信区块链性能标准评测的7家企业分别是：西安纸贵互联网科技有限公司、上海分布信息科技有限公司、北京泛融科技有限公司、腾讯科技（深圳）有限公司、腾讯云计算（北京）有限责任公司、中链科技有限公司、江苏荣泽信息科技股份有限公司。
3、海南自贸区（港）区块链试验区设立
10月8日,海南自贸区（港）区块链试验区正式成立。此外,该试验区的重要支撑平台,由海南生态软件园和牛津大学区块链研究中心共建的“牛津海南区块链研究院”也正式成立揭牌；园区牵手中国人民大学大数据区块链与监管科技实验室,共建“区块链制度创新中心”等合作也相继宣布。
“海南自贸区（港）区块链试验区”是由海南省工信厅于9月30日正式批复设立,并于10月8日由海南省工信厅副厅长陈万馨向海南生态软件园总经理杨淳至授牌。
据海南生态软件园总经理杨淳至介绍,将依托园区十年发展的良好基础,通过“基地+基金+大会”的模式推动“海南自贸区（港）区块链试验区”发展。
4、司法区块链为遗嘱加上“安全锁”
近日,中华遗嘱库“遗嘱司法证据备案查询系统”正式上线,该系统是我国首次通过区块链技术为遗嘱进行司法存证服务。通过该平台,所有电子证据保全及认证证书、数字证书、可信时间戳证书都将实时上传司法电子证据云。当遗嘱发生纠纷时,既可以下载后以文件、光盘或以U盘等形式递交法院,同时平台也支持法官在庭审现场进行在线调取、播放、验证等功能。
据悉,“遗嘱司法证据备案查询系统”是将中华遗嘱库登记系统对接到中国司法大数据研究院下属的司法电子证据云平台,从遗嘱库上传的数据信息与证据文件,通过电子签名,系统自动进行由国家授时中心授权的可信认证时间绑定,通过第三方云储存、司法鉴定与备份、区块链防篡改等技术保障手段进行电子取证、存证。
遗嘱登记前,该系统会自动对登记设备和网络环境进行多项技术检测,以确保真实,并将取证时间发送至国家授时中心认证,以证明电子证据的生成时间,同时利用区块链技术进行分布式存储,以防篡改。换句话说,在“中华遗嘱库”订立遗嘱时,遗嘱数据将同步生成为一个唯一数据字符串上传到司法电子证据云平台,确保立遗嘱时间唯一,同时由于采用的是字符串和分布式存储,也能使遗嘱内容保密。
据了解,以往审理遗嘱案件时,一旦当事人对遗嘱真实性产生质疑,法院不得不委托司法鉴定,不但鉴定时间长,鉴定结果往往存在不确定性,而且因为鉴定比对样本采证难的原因,许多遗嘱无法作出认定。
而有了该平台,当因遗嘱发生纠纷时,既可以下载后以文件、光盘或以U盘等形式递交法院,同时平台也支持法官在庭审现场进行在线调取、播放、验证等功能。也就是说,有了这个平台,极大方便老百姓在网上立案,最大限度地让老百姓“少跑腿”。
5、长沙市召开市长办公会议 专题研究区块链产业发展有关工作
10月10日,长沙市委副书记、市长、湖南湘江新区党工委书记胡忠雄主持召开市长办公会议,专题研究区块链产业发展有关工作。会议审议并原则通过了《长沙市关于加快区块链产业发展的实施意见》。胡忠雄要求,要把区块链产业作为新一代信息技术产业的重要内容,突出技术场景应用,打造新的增长点。
根据《长沙市关于加快区块链产业发展的实施意见》,长沙将加强核心技术攻关,推进典型示范应用,构建产业发展生态,提升风险防控能力。到2021年,区块链核心技术研究取得重大成果,在全市政务、金融、产业等领域打造一批区块链应用场景,培育一批区块链创新企业,形成一批可复制推广的商业模式,推出一批区块链规则和标准体系,培育形成极具活力的区块链创业创新生态体系,构建赋能实体经济,技术创新、管理创新和模式创新协同推进的区块链发展格局。
胡忠雄指出,区块链产业发展对长沙促进转型升级、推动高质量发展具有重要意义。他强调,要强化思想认识,把区块链技术作为长沙高质量发展的助推器、增长点,大力提升区块链产业与长沙发展的关联度,重点在技术研究、场景应用、产业发展等方面提前谋划,未雨绸缪,早日布局。要明确发展目标,对标对表走在前列的城市,突出特色、彰显优势,着力打造全国有影响力的区块链产业集聚基地和示范应用基地。要把握工作重点,掌握一批核心技术、打造一批应用场景、发展一到两个以上“园中园”、引入一批领军企业、打造一个产业生态,推动区块链产业高质量发展。要完善工作措施,在全面摸清底数的基础上,尽快制订产业规划,明晰项目发展的年度目标,加强发展指导,确保产业落在实处。
6、工商银行利用区块链技术创新扶贫金融服务
近日,工商银行正式启动与贵州省贵民集团联合打造的脱贫攻坚基金区块链管理平台,将第一笔扶贫资金157万元成功发放到位,这是业界首个服务于精准扶贫的区块链平台。
为做好扶贫工作,全社会投入了巨大的社会资源,仅贵州目前就已成立规模超过3000亿的脱贫攻坚基金。但是,面对规模如此巨大的扶贫资金,如何确保“募得了、投得好,管得住,收得回,不出事”已成为摆在各级政府面前的重要课题,而能否找准“穷根”、明确靶向、量身定制、对症下药也成为各级政府扶贫攻坚的成败所在。
为破解困扰政府扶贫管理的难题,在贵州省政府的支持下,工商银行与贵州省贵民集团合作,通过银行金融服务链和政府扶贫资金行政审批链的跨链整合与信息互信,以区块链技术的“交易溯源、不可篡改”实现了扶贫资金的“透明使用”、“精准投放”和“高效管理”。
此前,贵阳市政府发布的《贵阳区块链发展和应用》白皮书中就曾提到将区块链技术引入精准扶贫应用。目前,贵州省政府正在逐渐将建档立卡扶贫户、社会诚信等信息导入这个由金融链和行政链共同支撑的体系之中,后续将实现对每笔扶贫资金使用效果的量化和精准评估,彻底解决扶贫项目资金使用中管理信息回馈不及时性、回馈信息失真等问题,大幅提高扶贫资金的管理和使用效率。  
【国外】
7、联合国两大机构拟在塞拉利昂部署区块链身份识别系统
近期,两个联合国部门正在与塞拉利昂国家和一个技术非营利组织合作,计划推出一个基于区块链的身份系统。
联合国资本开发基金会（UNCDF）,联合国开发计划署（UNDP）,以及塞拉利昂总统朱利叶斯·马达·比奥（Julius Maada Bio）和非营利组织Kiva在联合国大会第73届会议上宣布了一个旨在实现“信用局现代化”的项目。
根据Kiva的说法,塞拉利昂之所以被选中,是因为它只有一个只能为2000人提供服务的信用局,占到全国总人口的不到1%。此外,还有80%的塞拉利昂公民没有银行账户。
在一份声明中,联合国资本开发基金会（UNCDF）的副执行秘书Xavier Michon说,塞拉利昂也许可以会通过实施一种新的银行模式来超越其他国家。
该项目希望为塞拉利昂的每一个公民提供个人身份识别工具和个人数字钱包,并提供他们的信用记录。
这个叫做“Kiva协议（Kiva Protocol）”的系统承诺公民完全控制个人数据,该系统将允许公民在其区块链上记录所有的借贷和还款交易。政府和非Kiva的合作伙伴可以在委托贷款前使用Kiva区块链的信用评分作为有效的信用评分。
根据声明,公民可以选择向任何他们想要的人透露他们的信用分数,让居民对他们的数据和信用评分有更大的控制权。
8、福布斯与基于区块链的新闻平台Civil合作发布内容
据AXIOS报道,商业出版商福布斯将与基于以太坊的区块链新闻公司 Civil 达成合作,将其内容样本发到 Civil 的区块链网络上。
具体来说,福布斯将在其专有的内容管理系统“Bertie”中插入 Civil 的软件。这样,福布斯的记者们就可以在明年年初,将他们的元数据上传到 Civil 的区块链网络上,同时也可以发布到福布斯网站上。
在内容类型方面,福布斯将先把与加密货币相关的内容上传,这部分内容也是他们最近增加投入的一项编辑重点。如果运作良好,其它话题的内容也会随之上传。
除了福布斯,其它出版商也在寻求与区块链技术相结合。今年 8 月底,美联社与 Civil 合作。Civil 将帮助美联社跟踪内容去向,以及内容是否获得正确的许可。作为交换,美联社将向 Civil 网络中的新闻编辑室授权其内容。
如果福布斯、美联社与 Civil 的合作顺利,那么可以预计,将会有越来越多的媒体与区块链技术相结合,与此同时,相应的内容生产方式、盈利模式等也将会发生变化。
9、英国电信管理机构将利用区块链技术管理分配电话号码
英国电信和广播监管机构Ofcom已收到70万英镑的预算用于探索区块链,作为解决该国电话号码管理问题的潜在解决方案。近日,Ofcom发布的公告宣布,来自商业、能源和工业战略部的资金将用于研究和开发用于管理和提供固定电话号码的电信技术。
该公告称：“从现在到2020年4月,我们将邀请行业参与者尝试使用区块链和账本技术来转移和管理数百万个电话号码。将协调跨行业,大学和其他第三方提供商的这项工作。”
英国有超过10亿个电话号码正在被使用（或保留使用）。管理这些号码如何在运营商之间转网是一项复杂的工作,随着电话线从模拟系统转移到数字系统,这种工作很快就会过时。
Ofcom认为,区块链和分布式分类帐技术将能够解决当前系统即将淘汰的问题,同时还解决了以前尝试开发英国电话号码的单一数据库的失败。
电信监管机构认为,区块链将带来经济高效,协作且面向未来的解决方案。但除了围绕流行语和极具争议性的主张外,Ofcom还没有准确地说区块链将如何提供这样的解决方案。事实是,这只是漫长道路发展的第一步,系统在部署之前还将进行测试。
10、以色列将区块链用于证券系统信息安全管理
近日,以色列证券管理局（以下简称“管理局”）表示,已开始使用区块链技术来改善网络安全以及应对信息安全挑战。信息公司塔尔多经过3个月时间开发出管理局所需的区块链软件系统。
管理局在声明中说,它将区块链技术植入名为Yael的系统中,政府机构利用该系统向其管辖的机构发布消息和信息。未来,另外两个系统也将先后嵌入区块链技术。首先是由管理局开发的在线投票系统,它让投资者能够在任何地方积极参与会议；其次是麦格纳系统,其用于管理局监管下的机构记录所有报告。
该部门认为,利用区块链让传递给监管机构的信息多了另一层保护,提高了信息可信度。区块链可验证邮件的真实性,防止欺诈,并防止信息被编辑或删除。此外,系统让所辖机构无法否认已收到来自管理局的信息。
在声明中,管理局还表示,镶嵌在管理局信息系统中的技术符合其促进资本市场金融创新的愿景。
11、韩国首尔市长宣布推进区块链产业五年计划
据韩国联合通讯社10月4日报道,韩国首尔市市长Park Woon-soon日前提出了发展区块链产业的五年计划。
Park Woon-soon在瑞士楚格市发表演讲时透露,这个名为“区块链城市首尔”的项目包含了一系列措施,旨在从2018年到2022年在首尔推广和发展与区块链相关的倡议和教育。
首尔计划到2022年建立一个1000亿韩元（约合8820万美元）的公私合营基金,其主要业务是投资首尔的区块链创业公司。该基金将从韩国市政府手中收购136亿韩元（合1190万美元）。
此外,首尔市政府计划投资603亿韩元（53.1亿美元）来打造两个商业中心,商业中心到2021年将容纳200家区块链公司。这两座即将建成的商业中心将位于首尔的西部和东南部,并将开放两个教育中心,目标是在未来5年内培训730名行业专家。
据韩国ZD网报道,Park Woon-soon还透露了将区块链技术应用于城市管理的计划。从今年开始,市政府计划推出14个基于区块链的系统,包括投票系统、慈善管理和车辆历史报告系统等。
Park Woon-soon评论说,分布式账本技术（DLT）无疑是“第四次工业革命的核心技术”,也将是该城市在未来的基础。通过推出新计划,他打算让首尔成为“区块链产业生态系统的中心”。
2018年8月,韩国政府还曾宣布一项计划,即到2019年投资44亿美元来发展包括区块链技术在内的八个国内经济领域。据报道,当地政府决定将区块链、大数据和人工智能（AI）等领域的资金投入增加65%。
责任编辑：陈近梅

“贵阳大数据标准研制合作项目”通过专家验收
来源：贵阳市大数据委 时间：2018-10-12 16:41:25 作者：
2018年10月11日上午,贵阳市大数据委邀请了省内大数据标准有关专家、省大数据局有关领导组织召开了“贵阳大数据标准研制合作项目”验收会。项目编制单位工业和信息化部电子工业标准化研究院从项目简介、技术服务内容、项目实施情况、成果介绍、财务情况等方面进行了汇报。  
专家组经过质询和讨论,一致认为,该项目结合贵阳地方实际,完成了四大类10个子项贵阳标准研制及三项国家标准研制与试点示范,对贵州省人口基础数据的采集、共享交换及开放、贵州省各级政府部门开放的各种数据、政府结构化数据的脱敏工作进行了规范,并为各相关部门政府数据开放的管理提供实操性指导,具有较强的引领性、试验性和示范性,文本形式规范、内容全面,同意通过验收。目前,《政府数据 数据分类分级指南》等4项地方标准及《数据交易服务平台 交易数据描述》等两项国家标准已发布实施,《政府数据核心元数据第3部分：空间地理基础数据》等六项地方标准正在挂网征求意见,数据交易服务平台 通用功能要求》一项国家标准目前正在进行报批流程,三项国标的试点示范已在贵阳市大数据交易所完成并形成报告。
责任编辑：陈近梅

数据观情报局 ▏专治“杠精”——网络安全防护中的AI黑科技
来源： 数据观 时间：2018-10-12 15:30:29 作者：数据观  
一年一度的网络安全宣传周刚过去,其中最值得关注的莫过于网络安全博览会了。每年一次的网络安全博览会,不仅是宣传网络安全知识的机会,也是我们大饱眼福的好时机。今年的网络安全博览会,同样黑科技云集：有保护个人隐私的防无线摄像头偷拍神器,有保障出行安全的智能网联汽车安全软件,还有保障上网安全的公共场所无线上网信息安全系统等等。但数据君印象比较深刻的有两个：
知乎AI机器人“瓦力”
一是知乎推出的AI机器人“瓦力”。这款机器人利用人工智能识别和清理“阴阳怪气”、“冷嘲热讽”等各种网络暴力语言,专门整治“杠精”。
据了解,它主要从三方面对暴力语言进行识别和清理：一是通过AI技术智能识别语言文本,对不当语言进行分辨；二是对网友亲密度进行分析,精准分辨出不同语境下聊天对象的语气和态度,做出相应处理；三是针对“杠精”们的语言暴力,知乎网友可以向“瓦力”申请自我保护,避免来自陌生人的语言攻击。
不得不说,知乎推出的这款机器人对深受“杠精”困扰的网友来说实在是一大福音。试想一下,当你打开知乎,跳出来的都是一些“怼怼怼”,你的内心该有多崩溃呢？
阿里巴巴“AI鉴黄师”
而另一个让数据君印象比较深刻的则是阿里巴巴推出的“AI鉴黄师”。放心,这不是《暴走大事件》中给你打电话的鉴黄师,而是阿里巴巴推出的一款利用人工智能技术,对图片进行“不良鉴定”,并能显示图片不良指数的产品。
可以看出,在语言骚扰、图片污染等轻度网络安全防护上,人工智能已经产生了一定的作用。那么,在与网络安全结合更深的领域上,人工智能技术还能发挥哪些作用呢？
AI与网络安全防护
我们先来看几个例子。
2017年,在上海举行的网络安全博览会上,阿里巴巴展出了智能机器人“天猫精灵”。天猫精灵的居家便捷性相信大家都已听说过,但人们不知道的是阿里的天猫精灵还有识别诈骗电话的功能,而这样的识别,正是借助人工智能技术来实现的。它通过与“钱盾反诈平台”合作,将诈骗技术与人工智能结合在一起,识别诈骗电话,帮助我们提高防骗意识；
还有一个是美国一家科技公司推出的人工智能预防网络攻击技术,目前,与这项技术结合的产品——CylancePROTECT虽然还未上市,但其带来的强大防御效果让人惊讶。据媒体报道,该产品在没有网络连接的情况下,只需60MB（兆）内存和1%的CPU就能保护计算机免受攻击；在对抗恶意软件上,该产品有99%的有效率,误报率仅有0.000314%。
除此之外,还有Googl旗下子公司ChronicleLLC（编年史）创办的项目“数字免疫系统”,这款系统创办于2016年2月,能够通过分析和存储大型企业内相关安全数据,从而发现来自网络的潜在威胁。编年史声称这样的数据分析是利用人工智能、机器学习等技术来进行的筛选和分析,能够更快、更精准地检测网络安全威胁。
由此可见,与以上应用相比,人工智能技术在知乎的“冷嘲热讽”清理机、阿里的“AI鉴黄师”中 只是“小试牛刀”。
事实上,在更深层次的网络安全防护上,人工智能有着更精彩的表现。
在目前的业界共识中,业内人士普遍认为人工智能技术所具有的强大的学习能力、处理模糊信息的能力之所以能够运用在网络安全防护中,优势在于它处理信息速度快、计算成本低,能够节约大量人力资源；再来,由于人工神经网络具有较强的分辨能力,同时它还可以识别一些带有噪音或暗藏畸变的入侵模式,能够快速识别入侵行为。
然而,水能载舟,亦能覆舟。人工智能的劣势也同样明显,由于人工智能技术的核心在于深度学习,那么,这也意味着某种程度上,人工智能只能识别那些已知或已经发生的网络安全攻击,而对于那些未知的、隐藏的网络病毒,人工智能往往表现出一种“无可奈何”的状态。此外,由于技术较新,从业者在利用这项技术时也多少表现得有些“力不从心”,而一旦不法分子将人工智能技术与网络攻击结合起来,带来的损失将不可估量。
所以,尽管今天看来,人工智能在网络安全领域已有一定成果,但在复杂多变的网络环境中,这项新技术的运用 也许还是一个值得大家探索的新课题。
责任编辑：陈近梅

河南安阳市大数据产业发展三年行动计划：2018年引进5家关键支撑技术企业
来源：安阳市政府门户网站 时间：2018-10-12 13:43:42 作者：
　　为贯彻落实国家大数据战略和河南省大数据产业发展三年行动计划,推动大数据产业快速发展,10月11日,安阳市政府印发了《安阳市大数据产业发展三年行动计划（2018—2020年）》（简称《计划》）,力争到2020年,发展壮大大数据龙头企业5家,培育专业化数据服务创新型中小企业30家,初步形成产业链完善的大数据产业生态系统。
　　《计划》围绕“夯实大数据发展基础”“发展大数据核心产业”“推动大数据创新应用”“培育发展新业态、新模式”和“完善大数据发展生态”五大重点任务提出20条具体措施。根据《计划》要求,安阳要着力构建“核心产业+创新应用+关联产业”三位一体的大数据产业体系。具体来说,首先要有核心产业,鼓励发展大数据服务外包,积极培育一批从事大数据采集、存储、加工处理、流通交易的第三方企业。2018年引进5家关键支撑技术企业,集聚10家第三方大数据企业,2020年引进10家云平台龙头企业,集聚20家第三方大数据企业；其次要有创新应用,打造“智慧安阳一云通”。统一集成民生大数据应用服务,打造开展基于移动互联网入口的民生服务,实现社会保障、健康医疗、智慧旅游、水电燃气费、租车、在线租房、低收入家庭状况认定核对等便民服务实现全天候在线；第三要有关联产业,加快建设豫北跨境电商产业园,打造集产品资源、平台对接、大数据服务、仓储物流、人才培训、第三方运营服务、公共服务为一体的电子商务全产业链综合服务园区。
　　 以下是《计划》全文内容：
安阳市人民政府办公室关于印发
安阳市大数据产业发展三年行动计划（2018—2020年）的通知
各县（市、区）人民政府,市人民政府各部门及有关单位：
《安阳市大数据产业发展三年行动计划（2018—2020年）》已经市政府同意,现印发给你们,请认真贯彻执行。
2018年9月21日
安阳市大数据产业发展三年行动计划
（2018—2020年）
为深入贯彻落实国家大数据战略和河南省大数据产业发展三年行动计划,推动大数据产业快速发展,结合我市实际,制定本行动计划。
一、指导思想
全面贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想和党的十九大精神,认真落实习近平总书记调研指导河南工作时的重要讲话精神,全面落实党中央、国务院关于推动高质量发展、实施创新驱发展和网络强国战略决策部署,牢固树立新发展理念,坚持应用引领、创新驱动、开放共享、安全规范的原则,以大数据创新应用为先导,以基础能力提升为支撑,以优化发展生态为保障,着力发展大数据核心产业,培育发展新业态、新模式,推动公共数据资源开放共享,深化大数据在经济社会各领域的融合创新应用,加快大数据关键技术研发、平台建设和人才培养,促进大数据产业快速健康发展。
二、总体目标
深入开展大数据在产业转型、民生服务、社会治理等领域的应用,增强政府科学决策和社会精准治理能力。推动大数据与云计算、物联网、移动互联网等新一代信息技术融合发展,形成若干大数据与传统产业协同发展的新业态、新模式。到2020年,大数据核心产业蓬勃发展,在各行业的深度应用全面展开,政府科学决策和社会精准治理能力显著增强。加快高新区大数据产业园建设,发展壮大大数据龙头企业5家,培育专业化数据服务创新型中小企业30家,初步形成产业链完善的大数据产业生态系统。
三、重点任务
（一）夯实大数据发展基础
1.加快网络基础设施建设。加强宽带骨干网络扩容,提高城乡宽带网络访问速率和接入能力。加快窄带物联网(NB—IoT)建设应用,积极争取第五代移动通信技术商用试点,加快第五代移动通信技术网络部署和商用进程。加快实现城市主城区热点公共区域无线局域网（WLAN）全覆盖,着力提升移动互联能力。积极推进北斗导航地面设施建设,探索建立大容量、多层次、高动态的天地一体信息通信网络。(市通管办、市工业和信息化委负责)
2.构建全市大数据中心。依托安阳市大数据云计算中心,建设市级统一政务大数据平台和全市大数据应用服务平台,提升城市大数据分析和服务能力,支持各领域大数据应用的开发和部署,为各部门开展基于大数据的公共服务创新应用提供支撑。(市信息中心负责)
3.推进城市感知网络建设。加快城市和重要行业感知基础设施建设,面向物联网、工业互联网应用需求,推动企业内网络和公众通信网络技术改造和演进升级,推广部署低时延、高可靠、广覆盖的物联网网络设施和先进的计算与存储设施。加强对传感器、摄像头、电子标签等物联网感知设备的统筹布局和共建共享,形成多层次、广覆盖的智慧城市感知网络。推广智能停车场、多功能路灯杆等物联感知集成载体应用,实现各类感知信息的汇聚共享和整合应用。
市公安局、市交通运输局、市城市管理局（市城市综合执法局）负责。
(二)发展大数据核心产业
1.培育发展第三方大数据企业。鼓励发展大数据服务外包,积极培育一批从事大数据采集、存储、加工处理、流通交易的第三方企业。2018年引进5家关键支撑技术企业,集聚10家第三方大数据企业,2020年引进10家云平台龙头企业,集聚20家第三方大数据企业。(市发展改革委、市工业和信息化委、高新区管委会负责)
2.强化大数据技术产品研发。鼓励高校、科研院所和企业加强大数据基础研究和核心技术攻关,研发形成一批大数据采集、存储、加工处理的软硬件产品,打造较为完善的大数据产业创新体系。(市科技局牵头,市发展改革委、市工业和信息化委、市教育局配合)
3.积极发展大数据服务。引导数据采集企业根据用户需求,开展生产数据、研究数据等采集服务,为大数据应用提供支撑。鼓励大数据分析企业针对实体经济发展和社会治理等需求,提供大数据解决方案。鼓励社会力量创建数据资源服务公司,开发数据产品,提供数据服务。(市发展改革委牵头,市工业和信息化委配合)
（三）推动大数据创新应用
1.实施“互联网+政务服务”行动。加快电子政务服务平台建设,以提升群众获得感为目标,推动政务信息系统整合,强化统筹协调,推进跨层级、跨区域、跨行业、跨部门政务数据共享和业务协同。到2020年,实现互联网与政务服务深度融合,全面建立覆盖全市、整体联动、部门协同、一网办理的“互联网+政务服务”体系。(市信息中心、市便民中心负责)
2.实施制造业数字化转型行动。加强工业大数据基础设施建设,推动大数据在工业设计、生产制造、售后服务等产品全生命周期和全产业链应用,加快生产过程全要素数字化,构建基于大数据的产业生态体系。加快发展智能制造,利用大数据提升研发效率、优化产品质量、降低能源消耗,形成数据驱动的工业发展新模式。(市工业和信息化委牵头,市发展改革委配合)
3.实施社会信用体系建设行动。加快完善全市公共信用信息管理系统,推动建立跨层级、跨领域和跨部门的信用信息共享机制,实现覆盖各级政府、各类别信用主体的信用信息系统。推动公共信用数据与河南省中小企业信用系统、互联网、移动互联网、电子商务、金融服务、通信运营等数据的汇聚整合,推进各类信用信息的一站式服务,推动河南省信用信息共享平台网站的应用。整体社会信用环境明显优化,信用大数据建设走在全省前列。(市发展改革委、市工商局、人行安阳市中心支行牵头,各有关部门配合)
4.实施大数据民生服务行动。依托安阳市电子政务服务平台和数据交换平台,打造“智慧安阳一云通”。统一集成民生大数据应用服务,打造开展基于移动互联网入口的民生服务,实现社会保障、健康医疗、智慧旅游、水电燃气费、租车、在线租房、低收入家庭状况认定核对等便民服务实现全天候在线。(市信息中心牵头,各有关部门配合)
5.实施精细化城市管理行动。推进市政管理大数据应用,以数字城管为基础,采用云计算、大数据技术,打造管理与服务并举的智慧城管的核心支撑云平台。建设智慧型数字城管系统,采用大数据分析方法预测各类城市管理案件的发展趋势,优化案件派遣流程,制定多发案件应对策略,提升城管执法的公共服务、指挥决策和巡查监察能力,提升城市综合管理的精细化、智能化、社会化水平。
市城市管理局（市城市综合执法局）负责。
6.实施行业大数据应用发展行动。推动农业水利、交通物流、科技教育、社会救助、养老服务、公共安全等领域大数据应用,加速传统行业数字化转型,推进传统行业管理方式、服务模式和商业模式创新。加快新型智慧城市建设,实施一批智慧交通、智慧救助、智慧养老、智慧社区、智慧校园等大数据应用示范工程。
市农业局（市畜牧局）、市水利局、市教育局、市科技局、市公安局、市民政局、市交通运输局负责。
(四)培育发展新业态、新模式
1.实施共享经济培育发展行动。鼓励行业龙头企业、互联网企业建设一批细分领域、特色鲜明的共享经济平台,以生产设备使用共享、生产资源开放共享、分散产能整合共享为重点,大力推动生产能力共享,促进产业链协同,提高产能利用效率。以增进生活便利和满足新消费需求为导向,大力推动生活服务共享,释放社会闲置生活服务资源。以科研设施和知识技能共享为重点,实现创新资源的充分利用。2020年在重点领域培育形成一批共享经济示范平台。(市发展改革委负责)
2.实施制造业新模式培育发展行动。组织开展制造业大数据创新应用试点示范,推进大数据在智能制造、智能工厂和人工智能等领域的应用。推动制造业企业利用互联网、云计算、大数据等技术优化供应链管理,开展生产线柔性化改造,为用户提供个性化定制产品和服务。鼓励制造业骨干企业构建基于互联网的产业链协作系统,推动上下游企业紧密协同。在装备制造、民用无人机等行业,开展在线监测、远程诊断、云服务及系统解决方案试点示范,促进企业由产品提供商向制造服务商转型。(市工业和信息化委负责)
3.实施电子商务新模式培育发展行动。加快建设豫北跨境电商产业园,打造集产品资源、平台对接、大数据服务、仓储物流、人才培训、第三方运营服务、公共服务为一体的电子商务全产业链综合服务园区。大力发展线上线下融合商业模式,引导传统零售企业建设网上商城,探索发展一批无人超市、无人售餐机、智能售药柜等。(市商务局负责)
4.实施大数据服务创新创业行动。推进社会公共数据资源深度开发利用,创新商业模式,积极开发互联网创新产品。支持互联网企业及基础电信企业,向大数据领域的中小微企业和创业团队开放共享信息资源,降低创业的技术和资源成本。重点支持在数据存储、分析处理、可视化、信息安全等关键领域开展技术攻关。支持骨干企业、高校、科研院所联合共建一批大数据“双创”基地,支持大型互联网企业、行业领军企业建设一批互联网“双创”平台,向各类创业创新主体开放技术、开发、营销、推广等资源,促进大数据创新创业加快发展。（市科技局、市人力资源社会保障局、市教育局、市发展改革委负责）
(五)完善大数据发展生态
1.提升大数据产业创新能力。围绕海量数据存储、数据分析挖掘、数据可视化等大数据关键技术与应用领域,支持建设一批高水平大数据重点实验室、工程实验室、工程技术中心、企业实验室。支持建设面向大数据领域的公共服务平台,整合优质公共服务资源,重点为中小微企业和用户提供研发设计、技术产业化、市场推广等公共服务。（市科技局、市发展改革委负责）
2.加快培育大数据企业群体。培育一批技术领先、行业竞争力和品牌效应强的大数据龙头企业,提升我市大数据产业竞争力。实施中小企业提速发展工程,孵化一批创新能力强、专业领域精、发展后劲足的中小创新型大数据企业,促进中小企业向“专精特优”方向发展。实施平台型企业培育工程,重点在共享经济、电子商务等领域培育一批平台型企业。(市发展改革委、市工业和信息化委、市商务局负责)
3.推动大数据产业园区提质发展。推进大数据产业园基础设施和专业服务平台建设,实施一批标志性项目,推动大数据产业集聚发展。引进国内外大数据领域高水平研发机构和龙头企业,培育数据分析、信息服务及软件开发企业。以安阳高新技术产业集聚区大数据产业园为载体,重点支持一批大数据应用企业和服务机构入园,建成省内领先的大数据产业集群。(高新区管委会负责)
4.推动数据资源开放共享。建成全市统一的政务数据共享交换平台,建设完善人口、法人、自然资源和空间地理、电子证照等基础数据库,制定政务数据共享清单和开放清单,以共享为原则、不共享为例外,推动政务数据资源共享。依托市网上政务服务平台和市政府门户网站,推动公共数据开放。(市信息中心、市工商局负责)
四、保障措施
(一)健全协调推进机制。在市大数据发展工作领导小组的统筹协调下,建立跨部门的大数据产业发展联席会议制度,形成职责明晰、协同推进大数据应用和产业发展的工作格局。各县(市、区)要明确重点任务牵头单位,建立协调联动机制,形成工作合力,扎实推动工作开展。(市发展改革委负责)
(二)加快政策制度创新。研究制订公共信息资源保护和开放的制度性文件,强化大数据知识产权保护,支持第三方机构开展数据合规应用的监督和审计。加强个人信息保护,建立个人信息泄露报告制度,加强对数据滥用、侵犯个人隐私等行为的管理和惩戒。强化关键信息基础设施安全保护。研究制订地方性大数据相关法规。将大数据相关产品服务纳入政府购买服务指导目录,鼓励政府部门购买使用。(市信息中心、市网信办、市工业和信息化委、市公安局、市财政局、市知识产权局负责)
(三)加大财政金融支持。发挥政府引导作用,市重大科技专项、产业发展等财政专项资金积极支持大数据产业发展,集中力量支持大数据核心关键技术攻关、产业链构建、重大应用示范和公共服务平台建设等,加快大数据产业发展。研究出台政府采购大数据、云计算服务管理办法,加大政府采购力度。采用PPP等多元机制,引导社会资本设立大数据应用投资基金,多渠道、多层次扶持大数据产业发展。(市信息中心、市财政局负责)
（四）加强人才培养。创新人才培养模式,建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系,培育大数据技术和应用创新型人才,鼓励和支持大数据高端人才来我市创新创业。鼓励高校设置数据科学与大数据技术相关专业,采取校企联合培养等方式,重点培养具有数理统计、数据挖掘、大数据管理与分析等知识和技能的跨界复合型人才。支持大数据企业与高校、科研院所、职业院校合作建立教育实践和培训基地,培养大数据技术研发、市场推广、运营维护等应用型人才。(市科技局、市人力资源社会保障局、市教育局负责)
（五）制定标准规范。积极推进全市各级政务网络间的数据共享与交换,根据大数据平台建设和应用服务需求,推进大数据产业标准体系建设。制定和贯彻大数据背景下的信息资源采集、共享、交易等标准规范和管理规则,建立信息资源资产化管理机制。做好大数据标准验证和应用试点示范,推动标准符合性评估。加大标准实施力度,完善标准服务、评测、监督体系,坚持项目建设标准先行。（市信息中心、市工业和信息化委、市质监局负责）
(六)加强网络安全保障。建立大数据产业发展风险预警机制,防范新技术应用引发的系统性安全风险。建设信息安全数据库,加强大数据产品和服务安全审查,提高风险预警和快速处置能力。加强党政机关重要信息系统、基础信息网络以及涉及国计民生的关键信息基础设施和数据安全防护。切实落实信息安全等级保护制度,做好信息系统定级备案、安全建设整改、等级测评和监督检查等工作,加强部门网络与信息安全事件应急预案备案管理和效能评估。加强信息安全产品自主研发,在重要领域推进密码应用,提升信息安全自主可控水平。(市网信办牵头,市工业和信息化委、市通管办配合)
(七)加大开放合作力度。创新招商模式,鼓励采取特许经营、服务外包、政府与社会资本合作(PPP)等方式,开展政务数据开发应用和政务信息化建设,通过数据开放、投资模式创新,吸引知名大数据企业在我市落户。建设大数据合作交流平台,加强大数据技术、标准、人才等方面的交流合作。强化龙头企业和生态圈企业引进,建设一批总部型、基地型项目,高起点打造一批大数据产业集群。(市商务局负责) 　
责任编辑：陈近梅

保障数据安全提高共享水平 云南省发布科学数据管理实施细则
来源：云南网、云南省人民政府网 时间：2018-10-12 11:45:38 作者：
为贯彻落实《国务院办公厅关于印发科学数据管理办法的通知》精神,近日,云南省政府办公厅印发了《云南省科学数据管理实施细则》（下称《细则》）,进一步加强和规范我省科学数据管理,保障科学数据安全,提高开放共享水平,更好支撑全省科技创新、经济社会发展和国家安全。
《细则》中明确,科学数据管理工作实行全省统筹、各部门分工负责的制度,构建由不同部门、不同学科领域科学数据组成的全省科学数据管理共享服务系统。省科学技术行政管理部门将委托有条件的法人单位建设省科学数据网络管理平台,协助开展我省科学数据日常管理工作,协助起草制定我省科学数据资源目录格式以及科学数据标准规范；指导主管部门科学数据库（中心）建设,指导和督促科学数据中心做好科学数据管理和共享工作。
《细则》中还明确,引导和鼓励科学数据中心、法人单位等在科学数据管理中使用区块链等新技术。以区块链技术进行数据采集、交汇和共享,使数据不可篡改、不可撤销,实现科学数据的安全管理。对有条件的科学数据中心,在建设中有计划地部署区块链数据采集与管理基础设施,建设相关技术流程和标准,以区块链技术建设形成分布式、多元化的科学数据中心。
《细则》鼓励科学数据中心和法人单位创新利益共享机制,通过市场化运营推动科学数据开放共享。鼓励法人单位对科学数据进行分析挖掘,形成有价值的科学数据产品,开展增值服务。鼓励社会组织和企业开展市场化增值服务。
据了解,《细则》所称科学数据主要包括在自然科学、工程技术科学等领域,通过基础研究、应用研究、试验开发等产生的数据,以及通过观测监测、考察调查、检验检测等方式取得并用于科学研究活动的原始数据及其衍生数据。（云南网记者 董明强）
附：《云南省科学数据管理实施细则》（全文）
 
云南省人民政府办公厅关于印发云南省科学数据管理实施细则的通知
各州、市人民政府,省直各委、办、厅、局：
《云南省科学数据管理实施细则》已经省人民政府同意,现印发给你们,请认真贯彻执行。
云南省人民政府办公厅
2018年9月28日
（此件公开发布）
云南省科学数据管理实施细则
第一章 总　则
第一条　为贯彻落实《国务院办公厅关于印发科学数据管理办法的通知》（国办发〔2018〕17号）精神,进一步加强和规范我省科学数据管理,保障科学数据安全,提高开放共享水平,更好支撑全省科技创新、经济社会发展和国家安全,制定本细则。
第二条　本细则所称科学数据主要包括在自然科学、工程技术科学等领域,通过基础研究、应用研究、试验开发等产生的数据,以及通过观测监测、考察调查、检验检测等方式取得并用于科学研究活动的原始数据及其衍生数据。
第三条　政府预算资金支持开展的科学数据采集生产、加工整理、开放共享和管理使用等活动适用本细则。
任何单位和个人在我省境内从事科学数据相关活动,符合本细则规定情形的,按照本细则执行。
第二章　组织管理
第四条　科学数据管理工作实行全省统筹、各部门分工负责的制度,构建由不同部门、不同学科领域科学数据组成的全省科学数据管理共享服务系统。
第五条　省科学技术行政管理部门牵头负责全省科学数据的宏观管理与综合协调,主要职责是：
（一）宣传贯彻落实国家科学数据管理政策,组织起草制定省科学数据管理相关政策和标准规范；
（二）协调推进全省科学数据规范管理、开放共享及扶持监督工作；
（三）统筹推进省科学数据中心的建设和发展；
（四）负责推进省科学数据网络管理平台的建设和运行。
第六条　省直有关部门（以下统称主管部门）在科学数据管理方面的主要职责是：
（一）宣传贯彻落实国家及省科学数据管理政策,建立健全本部门科学数据管理政策和制度,加强和规范科学数据管理；
（二）根据部门职能分工,规划建设科学数据库,视需要和条件建设部门数据中心,为数据库（中心）提供相关条件保障,做好科学数据保密和安全管理工作；
（三）对部门主管的科技计划（专项）项目,在项目管理中明确对科学数据管理的相关要求；
（四）组织编制科学数据资源目录,指导所属法人单位及时将有关目录和数据汇交到相关科学数据中心,推动科学数据开放共享。
第七条　有关科研院所、高等院校和企业等法人单位（以下统称法人单位）是科学数据管理的责任主体,主要职责是：
（一）宣传贯彻落实国家及省科学数据管理政策,建立健全本单位科学数据相关管理制度；
（二）按照有关标准规范,组织开展科学数据采集生产、加工整理、审核汇交和长期保存等工作,确保数据质量；
（三）按照有关规定做好科学数据保密和安全管理工作；
（四）建立科学数据管理系统,公布科学数据开放目录并及时更新,积极开展科学数据共享服务；
（五）保障本单位科学数据管理所需软硬件设施、资金和人员。
第八条　省科学技术行政管理部门委托有条件的法人单位建设省科学数据网络管理平台,协助开展我省科学数据日常管理工作,主要协助起草制定我省科学数据资源目录格式以及科学数据标准规范；受省科学技术行政管理部门委托,指导主管部门科学数据库（中心）建设,指导和督促科学数据中心做好科学数据管理和共享工作。
第九条　科学数据中心是促进科学数据开放共享的重要载体,由主管部门委托有条件的法人单位建立,主要包括省科学数据中心和由部门、法人单位建设的科学数据中心。主要职责是：
（一）承担全省相关领域科学数据的整合汇交工作；
（二）负责科学数据的分级分类、加工整理和分析挖掘；
（三）保障科学数据安全,依法依规推动科学数据开放共享；
（四）在省科学数据网络管理平台的指导下,将数据通过省政务服务平台向社会和有关部门开放共享；
（五）开展省内外科学数据方面交流与合作。
第十条　省科学技术行政管理部门在条件好、资源优势明显的科学数据中心基础上,围绕我省重点产业、重要领域及重点学科建设发展需求,布局建设省科学数据中心。
第三章　数据采集、汇交与保存
第十一条　引导和鼓励科学数据中心、法人单位等在科学数据管理中使用区块链等新技术。以区块链技术进行数据采集、交汇和共享,使数据不可篡改、不可撤销,实现科学数据的安全管理。
对有条件的科学数据中心,在建设中有计划地部署区块链数据采集与管理基础设施,建设相关技术流程和标准,以区块链技术建设形成分布式、多元化的科学数据中心。
第十二条　法人单位及科学数据生产者要按照我省科学数据资源目录格式以及科学数据标准规范组织开展科学数据采集生产和加工整理,形成便于使用的数据库或数据集。
第十三条　政府预算资金资助的各类科技计划（专项）项目所形成的科学数据,项目牵头承担单位应先汇交科学数据至对应的科学数据中心,再验收科技计划（专项）项目。项目验收后产生的科学数据也应进行汇交。
第十四条　利用政府预算资金资助形成的科学数据撰写并在发表论文时需提交相应科学数据的,论文作者应在论文发表前将科学数据上交至所在单位统一管理。
第十五条　社会资金资助形成的涉及国家秘密、国家安全和社会公共利益的科学数据必须按照有关规定予以汇交。
鼓励社会资金资助或自有资金投入形成的其他科学数据向相关科学数据中心汇交。
第十六条　法人单位应加强科学数据人才队伍建设,安排专人负责科学数据工作,在岗位设置、绩效收入、职称评定等方面建立激励机制。
第四章　数据共享与利用
第十七条　鼓励科学数据中心和法人单位创新利益共享机制,通过市场化运营推动科学数据开放共享。
第十八条　政府预算资金资助形成的科学数据应当按照开放为常态、不开放为例外的原则,由省科学数据网络管理平台统筹,科学数据中心配合,通过省政务服务平台向社会和有关部门开放共享科学数据,同时畅通科学数据军民共享渠道。国家法律法规有特殊规定的除外。
第十九条　鼓励法人单位对科学数据进行分析挖掘,形成有价值的科学数据产品,开展增值服务。鼓励社会组织和企业开展市场化增值服务。
第二十条　主管部门和法人单位应积极推动科学数据出版和传播工作,支持科研人员整理发表产权清晰、准确完整、共享价值高的科学数据。
第二十一条　科学数据使用者应遵守知识产权相关规定,在论文发表、专利申请、专著出版等工作中注明所使用和参考引用的科学数据。
第二十二条　对于政府决策、公共安全、国防建设、环境保护、防灾减灾、公益性科学研究等需要使用科学数据的,法人单位应当无偿提供；确需收费的,应按照规定程序和非营利原则制定合理收费标准,向社会公布并接受监督。
对因经营性活动需要使用科学数据的,当事人双方应以市场化方式,共同协商科学数据共享服务价格,签订有偿服务合同,明确双方的权利和义务。
国家法律法规有特殊规定的,遵从其规定。
第五章　扶持与监督
第二十三条　省科学技术行政管理等主管部门对省科学数据网络管理平台、科学数据中心的建设和运行,给予一定经费补助。
第二十四条　主管部门对所属法人单位、科学数据中心及科学数据使用者科学数据管理有关工作进行监督。对有关违规行为,按照相关规定进行处理。
第六章　附　则
第二十五条　科学技术行政管理部门、主管部门、法人单位、省科学数据网络管理平台、科学数据中心、科学数据使用者及其他有关单位,在科学数据管理工作中均应严格遵守和执行国家及省有关法律法规政策对涉密科学数据的规定,完善相关管理制度,做好科学数据保密和安全工作。
第二十六条　对在科学数据管理工作中,违反国家有关法律法规的单位和个人,依法追究相应责任。
第二十七条　本细则自印发之日起施行。
责任编辑：陈近梅

多家企业加入基于区块链的食品信托平台
来源：人民邮电报社 时间：2018-10-12 11:45:03 作者：陈译楠
　　据外媒报道,10月8日,IBM 食品信托公司（IBM Food Trust）正式启动,食品行业供应链中的大型企业以及中小型企业（SMEs）可以通过每月交100美元至1万美元的订阅费来加入该平台。
　　IBM 食品信托商业产品的主要特点是能够通过供应链来跟踪产品。举个例子,一个婴儿食品品牌中的苹果,可以被精确地追溯到其特定批次和果园；然后,在发生污染的情况下,追踪者可以继续召回所有可能受到影响的产品。IBM 区块链解决方案副总裁拉米什·格皮纳斯表示,这需要种植者、供应商和零售商都参与到解决方案中来,以一种可信的、被允许的方式发送信息,然后IBM把它们都链接在一起。截至目前,经过18个月的测试,已有 300 万笔交易在账簿上进行了处理。现在,格皮纳斯确信：“如果有什么变化的话,那就是它的速度会快10倍。”
　　众多有影响力的公司已加入IBM食品信托公司。最近,欧洲超市巨头家乐福与IBM食品信托公司签约。家乐福在33个国家运营着1.2万家门店。这家零售商在2022年前向其他国家扩张之前,将追溯自己在法国、西班牙和巴西的品牌产品。家乐福的区块链项目主管艾曼纽尔·德勒姆表示,“对我们来说,这对消费者意义重大,这是真正以消费者为导向的,这会促使我们询问我们的生产商、合作伙伴或供应商,问他们是否会进入平台。”
　　除了家乐福,还有其他在供应链领域具有影响力的食品公司与IBM食品信托公司签约。比如雀巢、都乐食品、泰森食品、克罗格、联合利华,代表15000家商店的合作伙伴Topco,以及代表50家会员公司和344家店铺零售企业的合作伙伴Wakefern,等等。值得一提的是,美国大型超市巨头沃尔玛也加入该网络,而且沃尔玛已经有所行动。上个月,沃尔玛向绿叶蔬菜供应商表示,它们必须在2019年9月之前开展网络整合,而且沃尔玛还通过近日的大肠杆菌爆发一事,来强调提高透明度的紧迫性。
　　毫无疑问,IBM食品信托公司在食品领域的追溯方面处于领先地位。不过,在食品追溯方面的玩家,或不止IBM一家。事实上,如果你去检查Sawtooth（英特尔捐赠给Hyperledger的开源代码库）供应链GitHub仓库,就会发现,今年7月,有15个代码来自美国食品巨头嘉吉公司,这些代码涉及某种追溯项目,其中,“鱼”这个词被提到。不过,当被问及Sawtooth是否能提供概念证据时,嘉吉公司拒绝置评。
　　对此,格皮纳斯表示,互操作性是最终目标。如果 IBM 食品信托公司是唯一一个这样做的平台,我会很高兴,但我们并不是那么天真。如果有另一个像我们这样成熟的产品,那么我们当然会从应用的角度来看,食品行业是否会变得更容易。或者说,在这个领域,利益是否更直接？对此,格皮纳斯表示,TradeLens也会像IBM食品信托公司那样,会宣布其商业可用性。
责任编辑：陈近梅

艾诚对话汪潮涌：互联网的加时赛,谁会胜出？
来源： 艾问人物 时间：2018-10-11 18:23:07 作者：
砸钱、上市、套现,资本市场的“暴力美学”让人着迷。
从2017年开始,中国科技类企业掀起了第三次上市潮。2018年上半年,中国TMT企业IPO共计26家,融资金额达578亿元,同比猛增124%。其中,工业富联（富士康）、爱奇艺和哔哩哔哩（B站）三家企业IPO募资规模在今年上半年所有上市TMT企业中排名前三,三起IPO融资额占到上半年中国TMT企业融资总额的77%。
创始人十位数的身价、投资人近百倍的回报、8家上市公司同一天敲响港交所的锣……都像一支支兴奋剂一样,注入到创投市场。
但药物的刺激、市场的亢奋并不能阻挡中国资本市场的寒潮。上证指数的持续萎靡、上市企业的接连破发,理性的投资人看到的更多是资本危机的一步步迫近。
原来只要在风口上砸够钱,就能孵化出头部公司,然后获得十倍、百倍甚至千倍的回报。但是当风口过去,融资环境骤变,资本市场的“关门效应”出现,融资难、资产交易难、上市难、退出难。
如何在资本市场繁荣时保持理性睿智,在资本寒潮来临时傲然挺立,成了投资人最常问的问题。
“时间是投资者最好的朋友”。 信中利资本集团董事长汪潮涌给出了他的答案,最近几年信中利的声音似乎少了很多,汪潮涌淡然地说：“这个市场没有人做得到一家通吃。市场需要不同风格的存在,我们的定位是追求投精品和回报,不追求规模。”
失败了就继续往前走,就像航海一样,前面永远有最好的风景。不要在乎那些失败的投资,投资就是要做到无怨、无悔、无惧。
本期艾问顶级人物,艾问创始人艾诚对话“创投教父”汪潮涌,领略他的投资人生,读懂一个投资人的抉择与取舍。
责任编辑：陈近梅

软通智慧亮相华为全联接大会 携手华为共创智能未来
来源： 软通智慧 时间：2018-10-11 17:36:42 作者：
10月10日-10月12日,HUAWEI CONNECT 2018以“+智能,见未来”为主题,携手来自全球的ICT产业领袖、行业先锋、生态伙伴、商界智囊,共同探讨如何利用智能技术把握未来行业新机遇,共襄数字转型,共创智能未来。作为华为全球战略合作伙伴、智慧城市生态圈核心合作伙伴,软通智慧深入参与此次盛会,并携智慧环保、智慧文旅、公共安全以及城市智慧中心等多领域的联合解决方案实力亮相世博展览馆,全面展示软通智慧与华为在智慧城市领域的创新成果。    
此次展示的智慧环保解决方案,是软通智慧联合华为针对城市治理打造的生态环境网格化监测云平台解决方案,通过“1+1+N” 的智慧环保监测运营服务新模式：即一个环保IoT网关,一个物联网云平台和N个环保应用平台,三者结合形成端到端完整的智慧环境监测联合解决方案,以 “数据服务+增值服务”为政府优化产业结构提供依据,实现环境监测网格“无缝对接、不留死角”,通过信息化的手段监测污染物从哪里来、明确污染物到哪里去以及如何精准化监控和防治污染,实现管理者的决策科学化以及对环境要素的“全空间、全区域、全过程”的动态管控。  
在助力城市智慧旅游方面,软通智慧首次提出了“引、留、管、销”的建设思路,并联合华为共同打造了全域旅游云和智慧景区管理服务系统。华为提供ICT基础设施、物联网基础平台、云平台,软通智慧关注上层应用、线上运营、线下服务,形成了‘前端+平台+数据+运营+服务’五位一体的服务模式,为政府、产业和游客提供“端到端”的一揽子解决方案。
此外,结合华为的智能基础设施建设能力、软通智慧的智能化管理及服务平台架构能力共同研发的“城市智慧中心”平台,可实现对城市运营的监测预警、应急指挥、多网格化管理、智能决策、事件管理、城市仪表盘、协同联动等综合服务,通过“共建、共治、共享”的城市治理模式为新时代智慧社会的可持续发展提供有力保障,切实地让市民感受到智慧城市所带来的“智能”。  
在公共安全领域,软通智慧携手华为积极布局“大视频+公共安全”,并聚焦雪亮工程、平安城市、社会综治三大工程,在四川、湖南、贵州等地联合拓展市场,打造标杆项目和样板工程。公共安全视频图像监控联网应用系统以“互联互通,安全共享”为核心理念,以政务外网和视频专网为基础,构建“纵向贯通,横向集成,分级应用,安全可靠”的公共安全视频图像监控联网应用系统,通过分级有效的整合各类视频图像资源,促进网络互联,平台互通,实现公共区域视频图像资源的联网共享,实现“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”的公共安全视频监控建设联网应用,打造符合新时代社会需求的社会安定、城市安全、人民安心的三安工程。
城市数字资产是数字城市发展和建设的关键要素。数字孪生城市是数字城市发展目标,数字孪生公共信息平台基于大数据,融合城市的各种空间信息,通过对人、物、事件等要素数字化为物理对象,构建智慧城市建设、规划等相关的虚拟模型展示,为各种业务应用按需求提供大数据和相关的记录、仿真、预测,并在城市综合应急、网格化治理、城市交通管理、综合管廊规划等方面开展应用,推动城市环境、交通、医疗、教育等各类资源要素的优化配置、城市运行的随需响应和智能优化,提升政府数字服务、科学决策能力。目前,软通智慧在建设数字城市领域已与青岛、怀柔、武汉等城市展开深入合作。  
作为中国智慧城市建设和运营领域的领军企业,软通智慧始终秉承“科技使城市更美好”的企业愿景,利用大数据、云计算、人工智能等科技手段赋能智慧城市建设,目前软通智慧已在中国超过130余个城市完成智慧城市战略布局,实施和交付项目500余个,目的就是让城市更智慧,让产业更智能,让生活更美好。
软通智慧高度重视与华为在智慧城市等领域的战略合作,双方走出了一条“项目合作->联合方案->打造样板->联合营销->规模复制”的合作模式,在政务服务、城市治理、公共安全、产业服务等领域取得了丰硕成果,并打造了众多有口皆碑的智慧城市样板工程。
基于双方在联合解决方案层面的最新成果,软通智慧也再一次获得华为颁发的“2018最佳行业方案伙伴奖”。展望未来,软通智慧将继续携手华为及更多生态伙伴围绕5G、AI、IoT、Cloud等领域,共生共赢,迎接数字经济新机遇。
责任编辑：陈近梅

兴华财富集团携手CIO时代学院,为企业转型培养新型管理人才
来源：互联商苑 时间：2018-10-11 17:22:24 作者：
云计算、大数据、物联网、人工智能等新兴技术正在推动新一轮产业革命,各个行业正在经历一场全新的变革。新技术带来了新制造、新零售、新金融、新能源、新医疗等行业变革。新业态、新商业模式、新运营模式和新产品形态正在重塑各个行业的竞争格局。传统企业正面临一次历史性的转型升级挑战。如何采用新技术,培养新动能,抓住新机会,也是摆在传统企业面前的重要发展机遇。企业转型,人才是关键。技术洞察力越来越成为企业转型中的稀缺资源。培养管理者的技术洞察力和战略视野,已成为企业转型的重要内容。
作为中国民营企业500强排名第275位（2018年排名）的兴华财富集团,早就意识到了新技术和新商务模式给传统企业带来的影响,并于2016年成立了中联钢信电子商务有限公司,积极探索钢铁电商、供应链金融等新型业务,并支撑集团企业的互联网转型。在经过两年多的探索过程中,集团越来越意识到人才的重要性。集团在委派个别技术骨干参加CIO时代学院的互联网+班和CIO班之后,了解到CIO时代学院在新技术、新商业和新管理方面拥有系统全面的教学内容和顶尖师资。CIO时代是由原北大CIO论坛骨干创办,并在北大科技园孵化的一个专业机构。经过十多年的CIO班运作,课程内容得到了学员们的高度认可。自2016年开始,CIO时代学院根据兴华财富集团的要求,先后为其高管团队提供了多次的企业内训和专题研讨。
为适应社会的广泛需求,在成功推出面向IT高管和CIO的培训基础上,CIO时代学院于2018年初成立了专门针对业务高管和企业负责人培训的互联商苑。互联商苑定位于互联网时代的新型商学院,致力于为管理者提供新技术带来的新商业和新管理知识。互联商苑也是法国布雷斯特商学院（Brest Business School: BBS）两个学位课程（互联网与商业管理方向MBA、数字化经营与管理专业硕士）在中国的唯一合作办学单位。BBS是法国和中国教育部均认可的高等院校。兴华财富集团在了解到这两个课程内容之后,集团决定每年派一批高管和中层管理人员分别参加BBS的MBA班和专业硕士班。兴华财富集团董事长陈茂春表示,经过集团高层会议的多次讨论,BBS这两个学位班的课程内容正是兴华财富集团管理人员急需要学习的内容；一方面可以让大家学习最新的技术、商业和管理知识；另一方面,还可以拿到法国一个正规学校颁发的学位证书,可谓是一举两得。
CIO时代学院院长姚乐博士表示,鉴于兴华财富集团的高度重视和认可,CIO时代学院将全力支持互联商苑和BBS的课程建设,并组织相关资源把兴华财富集团的转型作为重要研究对象和学生实习案例,通过产学研用的深度结合,全面支撑好兴华财富集团的战略转型。
2018年10月27日,BBS将在北京大学举行互联网与商业管理方向MBA、数字化经营与管理专业硕士两个硕士学位班的开学典礼,届时将有100多位学员参加本期班的学习。
 
责任编辑：陈近梅

浪潮与宜宾市政府签署云计算、大数据战略合作协议
来源： 数据观 时间：2016-11-08 17:12:59 作者：浪潮
　　宜宾2016年11月7日电 /美通社/ -- 10月21日,浪潮与宜宾市政府签署 云计算、 大数据战略合作协议。双方将发挥各自优势,在云计算、大数据、 智慧城市等领域展开合作,促进宜宾经济社会持续健康发展。浪潮集团董事长兼CEO孙丕恕,宜宾市委副书记、市长杜紫平出席签约仪式。宜宾市人民政府秘书长邓前卫、浪潮集团四川区总经理王闰生代表双方签约。
　　根据协议,双方将合作建设浪潮宜宾市云计算中心,通过整合IT资源,实现政务信息化的集约化建设,满足政府和企业信息化服务需求;建设大数据共享平台,整合各方面公共数据资源,实现数据资源共享,并基于此打造大数据创客中心,为广大中小微企业及创业者提供大数据资源和工具平台,孵化大数据相关产业。
　　此外,双方还将共同建设推广宜宾“爱城市网”,整合智慧城市各项应用资源,打造统一门户,吸引社会第三方企业和个人开发相应的服务应用,共同提供政务、公共事业、电子商务、智慧旅游等的公众服务,加快推动宜宾市智慧产业发展。
　　浪潮集团董事长兼CEO孙丕恕指出,宜宾作为“万里长江第一城”,是川滇黔渝结合部区域中心城市、成渝城市群的核心城市,云计算、大数据产业基础良好;今后,浪潮愿与宜宾市政府不断开展深入合作,营造利用云计算、大数据进行创新、创业的良好生态,共同打造“万里长江第一云”。
　　宜宾市委副书记、市长杜紫平表示,浪潮作为IT领域的龙头企业,云计算、大数据综合实力国内领先,期望此次双方合作能够开创政企合作新典型,共同推进大数据开放共享、云技术创新发展,加快智慧城市建设,为宜宾市信息产业不断转型升级贡献力量。
　　作为国内领先的云计算与大数据服务商,目前浪潮已经建成北京、济南、重庆、上海等4个核心云数据中心和27个地市云数据中心,与全国94个省、市签署战略合作协议。与此同时,浪潮持续推进政府数据开放,成功助力全国27个省市政府建立了大数据平台,实现了数据的共享共用。
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责任编辑：陈近梅

百度将举办首届云智峰会 推动云计算与行业深度结合
来源：IT专家网 时间：2016-11-08 11:37:10 作者：
　　百度将于11月30日在北京国际会议中心召开2016年首届百度云智峰会。本次峰会以“智能,计算无限可能”为主题,聚焦 云计算、 人工智能、 大数据三大产业。百度云智峰会将持续打造云智数在技术、产业和应用等领域最有影响力的论坛峰会。
　　峰会采用全体大会、专题论坛、展览展示等多种形式,涵盖各行业优质企业、政府机构、产业联盟、百度生态合作伙伴、行业技术专家和开发者等。百度创始人兼首席执行官李彦宏、百度总裁张亚勤、百度首席科学家吴恩达等将出席会议,与参会嘉宾一同分享并探讨云计算、人工智能和大数据的产业技术、未来战略和行业创新。
　　根据中国信息通信研究院发布的《 云计算白皮书(2016年)》显示,我国云计算市场总体保持快速发展态势,2015年我国云计算整体市场规模达378亿元,整体增速31.7%。以云计算、人工智能为核心的新技术正在对各行各业的转型升级发挥引擎作用。
　　10月11日百度宣布对百度云计算品牌进行全面升级,整合旗下云计算产品架构和服务能力。集百度这家“天生的云计算公司”16年积累于一身,百度云拥有三大立足点：领先的技术优势,融合AI的差异化优势,和从全行业解决方案(及市场策略)切入的生态优势。不同于传统的企业云服务,“百度云”集云计算、人工智能、大数据三位一体,凭借天算、天像、天工三大智能平台,涵盖了众多行业的解决方案和产品,构成成熟、完整的产品矩阵,将成为百度在云服务领域的新增长点。
　　全面升级后的百度云不仅实现了在百度战略地位的提升,也将有机会引领云计算行业的发展趋势,助力全社会、各行业以及企业和开发者,推动云计算技术创新和全行业的深度结合,将中国的“云计算热”推向高潮。这无疑让受众对于接下来的百度云智峰会更加期待和关注。
　　高规格的会议级别,重量级的大咖嘉宾,互联网最深度技术的前沿探讨,这次的百度云智峰会还有哪些亮点、爆点,我们不妨持续关注官方消息的公布。
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责任编辑：陈近梅

公司调研丨星图数据蛰伏三年,等来大数据之风
来源：爱分析 时间：2016-11-08 09:45:14 作者：
专注消费领域,星图数据蛰伏三年,等来大数据之风丨公司调研
本文共计3993个字,预计阅读时间为8分钟
随着互联网的兴起,消费者越来越习惯网上购物,线上销售对品牌企业越来越重要。全新的商业模式意味着新的商机,在2B企业待了十年的谷熠发现新模式下品牌企业存在的问题和需求,决定出来创业。
互联网解决了消费者的信息不对称问题,消费者决策周期缩短。而品牌企业的信息不对称问题依然严重。企业获取数据的方式还是主要依赖于平台自身提供的数据和市场调研,平台数据真实性存疑,市场调研速度太慢,跟不上企业的决策速度。
2014年初,星图数据的核心团队组建完成,开始搭建底层数据供应链系统,同时积累原始数据。经过一年的蛰伏,星图数据在2015年进行商业化尝试,为一些品牌企业提供服务,切入应用场景,打磨产品。
2016年,星图数据开始将自己的产品大范围推向市场,意图在消费领域占据一席之地。
围绕销售、品牌、设计三项业务,解决监控、评估、优化三个问题
目前,星图数据有5款较为成熟的产品和服务,服务于品牌企业,主要解决品牌企业在销售环节、渠道管理以及产品设计方面的问题。可以通过下面一张表来看出星图数据目前已实现功能和未来延伸方向。
销售主要是指企业在各大电商平台产品销售情况,D-Matrix是线上零售市场竞争情报分析挖掘平台,可全面洞察线上市场竞争趋势；A-Power是商品搜索及线上全生命周期分析管理平台,可用于产品全生命周期的监测分析。以图表形式将各项产品销售状况展现出来,而选品通过数据分析的方式辅助业务人员调整各项产品在不同电商平台的投放量,以更好地提升销售业绩。
品牌主要是指渠道管理,进行渠道巡查,了解下游各渠道商是否按照品牌企业的要求去推广产品,如价格、广告语等方面是否符合规定,Skyscope是对全网电商平台进行全息数据扫描,实现商品信息及市场动态的实时直播。可将实际情况第一时间反馈到品牌企业。
设计主要是指帮助企业及时了解消费者对产品的反馈,进行产品调整优化。这部分业务只有优化而没有前面的监控和评估,是因为星图数据在实际应用中发现,品牌企业暂时无法认知到监控和评估的价值,直接提供设计优化的解决方案是最容易让企业接受的方式。
值得一提的是,星图数据主要为品牌企业的线上产品销售提供服务,所有数据均来自于互联网,通过爬虫等技术抓取互联网数据,并未触及企业自身数据,企业在使用产品时顾虑较少。
就目前而言,外部数据尚能满足企业的需求,但长远来看还是不够的。星图数据一方面在等待企业开放内部数据的窗口期,另一方面也在探索挖掘企业内部数据的方式,下一步会切入企业在各大电商平台的数据,已经与一些合作密切的品牌企业开始这方面的尝试。
起步于耐用消费品牌,开始切入快销品牌
星图数据最初是从耐用消费品开始,主要考虑到耐用消费品的产品标准化程度高,数据易于处理,适合作为自身产品推广的第一站。在积累一定经验后,星图数据在今年开始进军快消品牌市场,目前已为一些快消品牌提供其产品外包装的优化方案。
谷熠在访谈中提到,截至现在,星图数据已经有几十家品牌企业客户,平均客单价达20-30万元。产品主要以SaaS形式服务客户,少数大客户是项目制服务。做项目主要是为了以项目来养产品,将项目实现功能标准化,增加现有产品的功能。
对标Clavis Insight,细分领域空间不小,场景应用壁垒大于技术
不管是国内外,消费领域都没有体量较大的 大数据公司 。星图数据对标公司是Clavis Insight,去年刚刚获得KKR集团的2000万美金投资,主要做世界顶级品牌企业的在线零售情况和渠道分析。
Clavis Insight成立于2008年,最初业务类似传统市场调研公司,2012年开始转型做在线数据分析,帮助品牌企业监控、评估其在线销售状况,找出其业绩增长的有效方式,帮助品牌企业管理下游渠道商,维护品牌价值。
爱分析认为,星图数据具备两大优势：
一. 市场规模比想象中要大,竞争不激烈
星图数据主要服务于品牌企业的线上销售,暂时无法覆盖汽车品牌这些以实体销售为主的消费品。但线上销售品牌的市场规模空间不小,传统品牌企业的付费能力比想象中要强。根据谷熠的测算,每年在数据采购、咨询服务以及BI可视化等方面投入百万级以上的消费品企业有2至3万家。
另一方面,这一领域市场竞争较小,尚无其他大数据公司进入,主要竞争对手是传统咨询公司和市场调研公司,其数据采集范围、质量和速度远远落后于星图数据。
二. 场景应用壁垒大于技术,先发优势明显
消费大数据属于 大数据生态中的上层应用,在这一细分领域中,对应用场景的理解要远远重要于技术实力。全网数据的抓取、清洗、分析、可视化呈现比拼的是各家技术实力,但随着技术发展,未来这方面差异只是分钟级,真正考验各家公司的是对应用场景的理解,是准确找到用户的痛点。
知易行难,想要准确找到企业用户痛点,必须与企业深入合作,与企业建立信任关系,企业才愿意分享他们的经验,帮助大数据公司了解其真正痛点,完善产品功能,建立壁垒。
谷熠在访谈中表示,在与飞利浦公司合作之前,我们认为渠道管理只是针对价格,但是随着合作深入,我们才知道渠道管理还包括产品名称、图片、标语、广告位使用等方面。
近期爱分析对星图数据创始人兼CEO谷熠进行访谈,现将精彩内容分享：
Q：当初决定出来创立这家公司是怎么考虑的？
A： 我们核心创始团队都是2B背景,我原先是做产品经理的,我们的CDO之前是在市场调研公司做数据建模的,COO之前是在咨询公司。我们会接触很多企业,会发现企业有一些严重问题,运作方式非常落后。
中国的品牌企业有两个问题：心态封闭,信息不对称。心态封闭是不愿意将自己的数据放在别人的平台上；信息不对称是一方面企业内部IT系统使用率低,各IT系统之间的数据不容易打通,另一方面企业所处产业信息不对称,品牌企业无法判断平台渠道数据真实性。
这些问题企业一直存在,之但是随着消费者获取信息越来越容易,决策周期越来越短,企业原有的运作方式问题越来越严重。原先企业获取数据的方式,是通过平台和市场调研获取数据,平台的数据真实性存疑,市场调研速度太慢。同时,管理数据是由IT部门,业务人员想拿到数据速度很慢,而且不是最新数据,数据无法为业务人员提供有效帮助。
我们希望解决这些问题,让企业的决策是科学的、运营是合理的,我们主要是想做一款服务于业务人员的产品。
我认为对企业利用大数据是三步曲,分别是“决策辅助”、“辅助决策”和“代替决策”。当然,现在大部分企业还是在第一步,有很少一部分企业在第二步,但值得注意的是,走在第二步的,也就是用大数据辅助决策的企业,已经占领了70%以上的市场份额。相信在不远的未来,大数据作为决策依据的比例会越来越大,会从“辅助决策”变为“代替决策”。
Q：成立三年来,星图经历了哪些发展阶段？
A： 我可以大概分成三个阶段。2014年初,整个核心团队组建完成。2014年,我们主要做的是搭建底层数据供应链系统,我们希望从数据采集、清洗挖掘、建模计算到产品应用、可视化呈现都覆盖。同时,我们在做一些数据积累。总结下来,2014年主要是在做技术和数据积累。
2015年,我们主要做一些商业化尝试。我们和企业沟通下来,发现企业有一些应用场景,我们要把我们的数据套到应用场景里面,做成工具提供给企业。我们这些工具都是面向业务部门,如渠道管理、经营分析、产品优化。
2016年,我们主要是市场拓展。去年我们没有销售团队,有一些付费客户。真正有客户持续付费的时候,我们觉得产品已经成熟了,可以推向市场了。
今年我们做大规模推广,是为我下一步工作打伏笔。我目前是通过外部数据去服务客户,我需要得到企业内部数据来更好地优化产品。中国的企业心态很封闭,直接切企业内部数据不现实,窗口期还未到。我们在等待这个窗口期的时候,需要让这些企业快速用起来我们的产品,培养使用习惯,培养黏性、信任。
Q：目前服务的客户主要是传统品牌企业么？
A： 最开始我们主要服务耐用消费品客户,今年下半年开始切入快销品牌。明年尝试做一些渠道企业,未来也会尝试做消费服务类的。
Q：最开始从耐用品消费切入的原因是？
A： 耐用品标准化程度高,我们做基础数据处理的时候,难度低,参数容易量化,效率高。当然,我们现在初步具备处理快消费品数据的能力,所以在开拓这部分市场。
Q：我们现在给企业提供的是SaaS类产品还是有本地化部署的形式？
A： 完全没有本地化部署,说实话,我们也有一些项目制的服务,但并不是盲目做项目。我们希望拿项目养产品,一个项目接进来是个性化的,单角度的案例,如果我们初步判断是有共性的。同样的项目做三到五个,我就可以把这部分做成产品。
Q：有考虑如何去切企业内部数据么？
A： 从电商的角度去切入会容易一些,流量、转化率这些数据我们自身很难获取,企业比较容易开放这部分数据,因为毕竟是电商数据,不是他内部CRM、ERP数据。我们服务的一些客户,现在也愿意开放这部分数据,这是一个好势头。
Q：现在整个团队有多少人？
A： 50多人,我们60-70%的人都是做研发人员。
Q：公司未来战略有哪些设想？
A： 我有个终极目标,星图构建的是一个平台, 企业 只要有与数据相关的运营、决策、管理都到我们这个平台上,变成企业数据决策的桌面。当然,我希望未来的数据应用不仅仅是星图研发的,也有合作伙伴研发的。数据源的角度,我们也希望能引入越来越多的外部数据源。
Q：星图数据每年都在做双十一的全网平台的数据直播,当初决定做这个是出于什么考虑？
A： 当时只是突发奇想,我们觉得双十一没人敢报自己的数字,都是给天猫做陪衬。但是我们觉得有必要让大家知道整个互联网是什么状况,没想着通过这个事情去获取客户,我们只是觉得有能力去做这个事情。
我们将每年双十一这个节点看成一次练兵,借着双十一的机会把我们系统做一些迭代、改进,进行一些尝试性应用,所以每年双十一结束后,我们系统会做一次大的升级和迭代,提升我们系统的稳定性。所以,每年双十一对外是宣传,对内是练兵。
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责任编辑：王培

艾问峰会：关于创业不死法则,看顶级创客和投资人如何论道?
来源：品途商业评论 时间：2016-11-07 17:15:01 作者：
　　2016年11月4号,艾问顶级人物峰会在北京盛大召开。200+位顶级创业和投资领袖、50+位媒体领袖、50+位女性公益领袖从线上走到线下,在第二届艾问人物顶级峰会现场深入探讨了创业活下去的不死法则。大会开始,艾问创始人艾诚进行了精彩讲话,阐述了艾问传媒做了中国第一档也是唯一一个全媒体的商业人物日播节目,用评论和脱口的方式,用图文、用音频、用视频去向世界记录风口浪尖的领袖人物,讲述他们的创新精神和创富法则。在做艾问的第二个产品艾问顶级人物时,艾问团队每一年在中国商业社会里找到一个急需解决的社会问题,然后带着这个问题寻找能回答的最佳嘉宾。艾问人物榜单用数据的力量找寻各行各业最具影响力的CEO。
　　口粮流量创始人邹学勇先生在峰会上发表了精彩的演讲,邹学勇从事了将近20年通信行业,一直坚信流量将成为移动互联网最基础的能力。若为口粮一直为人们更好的使用流量,为信息社会带来更多的惊喜而努力。峰会大咖云集,清华控股有限公司董事长徐井宏、拉卡拉控股有限公司董事长孙陶然围绕创业不死法则进行了精彩演讲。凡客创始人陈年、金沙江创业投资基金合伙人朱啸虎、蛮子基金创始人薛蛮子等顶级创业者与投资人进行了巅峰论道,探讨创业不死法则。
　　在艾问SHOW100秒环节中,碳云智能首席科学家李英睿分享了碳云智能想要做的事情,就是关于一个全生命全周期的管理。只做设计创始人白琳达、菲常记忆创始人卢菲菲等创业者在短短时间里都进行了能量十足的分享。峰会现场,艾问传媒发布了2016艾问人物榜单并进行了颁奖。艾问创始人艾诚给到场的艾问人物榜单周榜上榜者阿凡提CEO陈李江、宝宝树进行了颁奖。艾问年度人物揭榜后,艾诚给上榜并到场的嘉宾拉卡拉控股董事长孙陶然、宝宝树创始人王怀南代表、蛮子基金创始人薛蛮子、金沙江创业投资基金创始人朱啸虎、清华控股董事长徐井宏进行颁奖。艾问人物榜单战略合作数据方卧龙大数据CEO王军、拓尔思数据林春雨,清博大数据CEO郎清平、数据观CEO翟文静在现场同大家进行了有关数据方面的分享。艾问以记录时代人物为使命,立志做商业人物记录第一媒体。《艾问每日人物》每晚21：00点评风口浪尖的商业人物;《艾问人物榜单》每周一21：00发布不同领域最有影响力CEO十强;《艾问顶级人物》每周日19:00对话领袖人物,独家专访顶级大咖。历时一年,2016年艾问记录了1000多位风口浪尖的创业者、投资人、企业家的人物故事。
　　艾问创始人艾诚认为财富流动起来才具有意义,艾问小红裙作为公益倡导者与资源链接者,给公益机构和项目提供一个展示、宣传及筹款的契机与平台,用爱心与责任实现资源与公益的深度联结。艾问小红裙一直致力于关注女性及儿童关怀与发展领域的公益机构和项目,在峰会上联合口粮银行、全球新经济她领袖联盟、长江商学院、正和岛、网易新闻、脉脉、Girl Up、美到家、全球青年领导力联盟、青益创投等协办方举办“艾问人物顶级峰会暨小红裙公益SHOW夜”,发布 “爱要一起来”小红裙公益计划。
　　艾问创始人艾诚,知名财经双语主持人,赛富亚洲基金投资合伙人。曾任中央电视台驻纽约财经评论员、世界银行国际金融总公司投资顾问。2012年,艾诚当选世界经济论坛全球杰出青年。2016年上榜福布斯30位30岁以下亚洲影响力人物,热衷公益和传媒政策研究。2016年艾问获得金投赏首届最佳商业创意奖。
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责任编辑：陈近梅

任正非放话占领图像时代 剑指VR手机？
来源：中关村在线(北京) 时间：2016-11-07 14:48:12 作者：
　　占领图像时代,这是任正非在华为史上第二次誓师大会放下的死命令。
　　任正非表示,华为错过了语音时代、数据时代,世界的战略高地我们没有占据,我们不能再错过图像时代。
　　此前一个月,任正非亲赴德国,在韦茨拉尔与徕卡签署战略合作协议,宣布将进行更进一步的战略合作,双方将建立麦克斯·别雷克创新实验室,在新光学系统、计算成像、 虚拟现实(VR)和增强现实(AR)领域开展联合研发。
　　事实上,在更早的7个月之前,双方就结成光学工程长期技术伙伴关系,拥有双摄像头的华为p9就是双方联合开发的首个产品,上市之后在全球市场赢得关注。
　　对于图像技术的发展方向,任正非已经意识到该行业发展已经进入关键节点,这将与以智能手机为核心的移动智能产品有必然关系,提出占领图像时代,华为必须为此全力以赴。
　　同时,在整个智能手机行业,我们已经可以清晰的看到图像在其中的作用,尤其是用户对于图像技术的需求日益强烈。
　　为迎合用户的图像需求,苹果也在做适当的调整和产品功能叠加,iPhone7 plus增加双摄功能,已经让所有手机厂商笃定了图像时代这样一个方向。
　　但是,图像时代,到底该如何谋划,何以称雄呢?
　　 技术决定论：用技术超越用户需求
　　虽然华为与徕卡已经签订协议,共同建设麦克斯·别雷克创新实验室,但是任正非很清楚,技术决定一切。
　　“我们不能像过去一样,以招聘新员工培训后扑入战场,等3~5年他们成熟的时候,这个机会窗已经半开半掩了,我们又失去了一次占领图像高地、云化时代的机会。”所以,华为直接选拔了具有研发经验的高级专家投入战场,希望尽快将这批“小学生”训练成“大教授”。
　　(任正非)
　　华为的思路是对的,怎么样才能最快赢得图像时代的先机?寻找最好的技术合作伙伴,投入最精尖的人才,并给予最大程度的资金、资源支持。
　　当然,不仅是华为。在手机产业中,近乎所有厂商都在图像上下功夫。
　　苹果双摄相比而言来的很晚,表面上有些保守和迟钝,事实并非如此,苹果公司早在三年之前就已经悄悄展开双摄像头的技术研发,只是在iPhone7 plus发布之前,没能解决中的一些技术问题,比如光轴变差时的图像模糊问题等。
　　在这个问题上,很多企业会通过软件算法来解决,但苹果则更大手笔,与2015年4月份以2000万美元的价值直接收购来一家名为LinX Imaging的公司,通过该公司已经掌握的技术优势彻底解决这个问题。
　　让用户感知到技术,其实这是技术决定论的一个关键,所以,VR与手机的结合也早早引起来厂商的注意。
　　上个月24日,保千里在深圳发布全球首款可实现VR拍摄体验的手机——保千里打令VR手机。为了实现VR拍摄,保千里打令VR手机首创视像大集成方案,支持四摄像头,可以在VR镜头、2D平面镜头之间自由切换。
　　相比于华为的联合研发、苹果的高额收购,保千里在技术方面则更倾向于自主研发。在成像算法方面,保千里在VR镜头方面具有多项专利,独家双镜头图像拼接融合算法,0.002秒实现快速无缝拼接渲染预览,无阴影;前后镜头参数同步处理算法,解决光线阴阳脸问题;拼接处理在软件上散热控制算法良好控制GPU温度;360°全景图像生成专利方法,还包含鱼眼畸变测量自动校正专利技术,自动高效提取鱼眼有效区域方法等等。
　　事实上,该款手机的发布标志着手机从平面拍摄时代向空间拍摄时代的颠覆性推进。而这,正是任正非所言图像时代的一个里程碑式的时代节点。是以技术超越用户需求,让用户感知到技术的体现。
　　 图像时代：VR镜头或成为标配
　　VR产业已经成为科技行业的一个新增长点,研究机构TrendForce预测,2016年全球VR软硬件产值将达到67亿美元,到2020年,将增长至700亿美元。在这样的一个产业爆发趋势之下,各领军企业无一不在加速软、硬件以及相关领域的战略布局和产品推进。这也是华为与徕卡共建实验室的一个重要课题。
　　保千里在2006年成立之初,就已经前瞻性地看到未来图像时代的到来,深度布局视像领域,主攻高端视像技术,在光学技术和图像算法方面拥有深厚积累和沉淀,成为高端视像领军企业。保千里基于对未来科技发展方向的准确把握和VR产业的广阔前景,运用自身图像拼接和图像矫正软件算法等核心技术优势,于早前宣布进军VR领域,于是由保千里自主研发设计的全球首款VR手机应运而生。
　　但问题在于,VR镜头到底能否成为智能终端的标配呢?这一点十分肯定。
　　首先,用户需求迫切,潜在用户量巨大,这是VR能站在科技行业风口的关键。
　　据国家广告研究院等多家机构联合发布《2016上半年中国VR用户行为研究报告》显示,2016年上半年,国内VR潜在用户达4.5亿,浅度用户约为2700万,重度用户约为240万。其中重度用户较去年增长近147%,每日使用VR时常也从去年的34分钟增长至37分钟。
　　VR用户群体以80、90后为主,其中,26-30岁之间的85后占比达到28.4%。
　　其次,当前的VR产业发展,不缺少最基础的观看产品,内容资源也在增加。
　　微软、索尼、HTC、谷歌等等,这些企业都在加速VR产业的发展和布局,已经有不错的视像产品推出。比如HTC和Valve联合研发的HTC vive VR头显产品,已经可以为用户提供不错的VR游戏体验。
　　同时,诺基亚OZO摄像机、Sphericam 2 VR摄像机等诸多产品的推出,已经让VR内容制作更加简单便捷。阿里巴巴、百度、腾讯等都已经全面进入VR领域。
　　很明显,VR市场已经处于爆发的边缘,而促使其爆发的关键在于普通用户在内容制作、分享上的参与。作为用户最基本的智能终端产品,毫无疑问,手机将肩负这一角色。保千里打令VR手机的出现,恰好满足了用户参与其中的基本条件,也为众多智能终端厂商提供了参考。
　　基本可以断定,图像时代的临界点就在眼前,而VR功能将让智能终端焕发新生!
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责任编辑：陈近梅

回顾丨13年来,淘宝走过的大数据之路
来源：CSDN大数据 时间：2016-11-07 10:19:15 作者：
— 淘宝大数据之路 —
　　2003年至今淘宝网从零开始飞速发展,走过了13个年头,支撑淘宝业务野蛮式生长背后是一套不断完善的技术平台,淘宝大数据平台,就是其中非常重要的一个组成部分,承担了数据采集、加工处理、数据应用的职责,淘宝大数据平台一路到今天,总共经历了三个大的阶段（如图1）,不同阶段面临了不一样的挑战, 一起来回顾一下这些年淘宝大数据所经历过的故事：

　　图1 数据仓库平台发展三个阶段
　　 第一个 阶段 ： RAC 时代
　　2008年前的单节点ORACLE,这个时候还称不上数据仓库,只能承担简单的数据处理工作,也基本上没有数据仓库架构,随着业务的飞速发展,很快单节点的ORACLE因无扩展能力,计算存储能力就应付不了了；
　　2008年之后,为了应对日益增长的数据量,RAC集群应运而生,从一开始的4个节点逐步发展到20个节点,成为当时号称全球最大的RAC集群,在ORACLE官网上也作为了经典案例,RAC集群当时不管在稳定性、安全性、存储能力还是计算能力都表现非常优秀,随之而来第一代数据仓库架构也逐步形成；
　　这个阶段数据的ETL过程主要通过ORACLE的存储过程实现,大量的SQL脚本任务运行在集群上,任务运行的调度过程是通过Crontab来进行控制管理,随着任务数的不断增长,这时面临最大的问题是如何保证这成千上万的脚本每天是正常运行,出错后如何及时发现解决,这在当时天天困扰着开发,一直处于每天救火的状态,也就是这个时候,为了解决这个难题,数据团队开始自主研发调度系统,并将之命名为天网调度系统,形成了如下第一代调度系统的架构和原型：
　　图2 天网调度系统架构
　　图3 天网调度系统原型
　　 第二个 阶段： Hadoop 时代
　　调度系统的上线很好的解决了每天救火的状态,但是好景不常在；2008年,淘宝B2C新平台淘宝商城（天猫前身）上线；2009年,淘宝网成为中国最大的综合卖场；2010年1月1日
　　淘宝网发布全新首页,此后聚划算上线,然后又推出一淘网；业务的飞速发展给数据带来的挑战,就是每天处理的数据量也在不断的翻倍,首先碰上瓶颈的是RAC集群针对网站的访问日志数据已经搞不定了,RAC集群虽然有一定的扩展能力,但是无法无限制的线性扩展,并且扩容就意味着高昂的机器成本和软件成本,为了应对日益增长的数据量,2009年数据团队开始探索新的技术领域, 同时探索应用了两个方向的技术：Greenplum 和Hadoop, 主要的场景就是用来解决海量的日志数据,Hadoop因其良好的线性扩展能力,并且是开源的系统,能够基于官方版本二次开发适合淘宝的特性功能,逐渐占据了优势；
　　2010年初,最终确定放弃Greenplum和RAC,全面使用Hadoop,也就是这个时候我加入了淘宝数据团队,之后不久数据团队启动了去O项目,整个数据团队历经一个多月时间,风风火火将所有RAC上的存储过程,改写成HIVE和MR脚本,并将所有的数据都搬到了Hadoop上,Hadoop集群命名为云梯1,形成了Hadoop时代的数据仓库架构,如下图4：
　　图4 云梯1数据仓库架构
　　进入2010年底,数据应用场景越来越多,2010年底发布了量子统计（淘宝官方版）,2011年4月1日淘宝发布了数据魔方,将数据对外进行开放,广告和搜索团队也大量将数据应用到业务系统中,对内的淘数据产品也越来越成熟,数据的大量应用,带来的一个问题是如何保证数据的准确性和稳定性,需要从数据采集到数据加工及最终的数据应用全流程的保障；
　　这时第一个环节就碰到了问题,数据同步,业务系统有各种各样的数据源,ORACLE、MYSQL、日志系统、爬虫数据,当时有多种同步的方式,有通过SHELL脚本的、也有通过Jdbcdump的、还有别的方式,当时负责数据同步的同学,最痛苦的事情莫过于,业务系统进行数据库变更时,各种同步任务需要不断的调整,每次调整几百个任务极其容易出错,当时为了解决数据同步的问题,数据工具团队开始研发专门的同步工具DATAX,也就是现在同步中心的前身,同时还研发了针对DB的实时同步工具Dbsync和针对日志的TT,现在统一叫TT,如图5：
　　图5 云梯1数据同步工具
　　天网调度系统也不断进行完善,开始支持小时调度、甚至分钟调度,并且集成了自动告警等一系统功能,升级为在云端,相关的DQC系统、数据地图、血缘分析等周边系统在这个时期不断推出,数据团队也不在断壮大。
　　在这期间,双十一网购狂欢节的影响力不断放大,已成为中国电子商务行业的年度盛事,并且逐渐影响到国际电子商务行业,不断刷新的成交记录刺激着所有人的神经。这时为了直观的提供第一线的数据给到决策层,产生了数据直播间的数据应用,需要活动当天及统计相关的数据,2013年前,采用的方式都是基于Hadoop一个小时计算一次的方式进行数据计算,数据存在一定的延迟性,从2013年开始,数据团队开始投入研发实时计算平台,也就是现在的galaxy,并在当年的双11上线了第一个应用,双11数据直播间实时版本。
　　 第三个 阶段： MaxCompute（原ODPS） 时代
　　就在Hadoop大量应用的同时,另外一个项目正在悄悄进行,那就是阿里云团队自主研发的ODPS系统,ODPS所有的代码都由阿里自己完成,在统一、安全、可管理、能开放方面相比于Hadoop做了大量的完善,ODPS系统命名为云梯二,从2010年开始,在很长一段时间内,一直处于云梯一和云梯二并存的状态；
　　这期间,集团为更好的打造数据生态,成立了CDO,统一数据平台事业群,专门投入研发 大数据平台 的相关工具,包含计算存储平台、周边的调度系统、元数据血缘系统、数据质量管理系统、还有DQC等；
　　这个状态持续到2013年4月,
　　这时出现了一个新的挑战,Hadoop集群的上限是5000个节点,按照当时数据增长数据的推算,集群存储即将撞墙,但是基于当时的状况,ODPS无法完全替代Hadoop,于是当时启动了一个规模非常庞大的项目,叫做“5K项目”,同时进行云梯一和云梯二的跨机房集群项目,当时世界上没有任何一家公司具备跨机房的能力,存在非常大的技术挑战,最后项目历经近5个月的周期,攻克大量技术难点,项目取得了成功；
　　在“5K项目”成功的同时,ODPS架构逐步成熟,于是全集团又启动了一个规模更庞大的项目,叫做“登月项目”,将全集团的数据加工应用全部搬移到ODPS,项目一直持续到2015年,Hadoop正式下线,淘宝大数据彻底进入ODPS时代,整个数据的生态圈也越来越丰富,同时,阿里云开始对外提供云服务,其中大数据解决方案作为其中重要的组成部分,也开始对外提供；
　　时间回到2013年时,当时淘宝数据团队的每个成员都在忙于应对各类需求,每天都有做不完的各类报表,当时为了解救自己,数据团队开始摸索探索新的数据服务模式,思考如何解决数据冗余、口径统一、数据交换、用户自助等一系统问题,最终通过一段时间思考和摸索,开始研发孔明灯产品,针对不同的数据角色形成了一套完整的数据解决方案,如下：
　　图6 孔明灯解决方案
　　孔明灯产品的出现,对传统的开发模式做了个升级,对整个 大数据 建设也起到了非常好的管理作用,当时在淘宝内部,覆盖了大部分的业务BU,对数据使用成本的降低,释放了大量的人力,同时也吸引了外部用户高德地图、阿里健康基于这套体系进行大数据建设；
　　2014年,集团公共层项目启动,集团内的各个数据团队,开始进行数据内容重构和整合,同时,CCO正式成立,七公来到CCO带领技术团队,薛奎来到CCO带领数据仓库团队,CCO也基于ODPS启动公共层建设项目,集成了包括淘系、1688、ICBU、AE相关的服务数据,公共层建设的同时完成了登月项目,并且与DIC团队、RDC团队协同建设了服务数据门户DIGO产品；
　　今天,数据在阿里巴巴已经深入到每个角落,阿里云有强大的算法团队、大批的数据接口人、分析师,每天的工作都与数据产生关联,随着人工智能的不断深入使用,业务系统的不断创新迭代,对数据的采集、加工、应用又提出了新的要求,如何更好的提供数据服务,面对未来我们需要思考更多,数据将进入一个新的时代-数据智能时代。
　　 注：本文来源CSDN大数据,编辑：Fynlch（王培）,数据观微信公众号（ID:cbdioreview）,欲了解更多大数据行业相关资讯,可搜索数据观（中国大数据产业观察网www.cbdio.com）进入查看。
责任编辑：王培

阿里云王坚：运营才能缔造真正的云计算
来源：内蒙古云计算 时间：2016-11-04 11:16:05 作者：
阿里巴巴集团首席技术官阿里云计算总裁王坚
　　 用户需求是 阿里云的巨大宝藏
　　尽管国内 云计算平台风生水起,厂商纷纷介入,但是到目前为止,只有阿里云是国内唯一一家可以覆盖全行业客户的云计算服务提供商,从王坚博士自豪的话语中可以体会到,这个成就对阿里云的能力体现意义重大。王坚博士深信客户的需求将是阿里云的巨大财富,阿里云在发展的两年内收集到这么多行业用户的需求,对于阿里云未来的发展将会提供巨大的能量。
　　的确,阿里云致力于做一个平台级的服务商,承载各行业的需求才是重要的,这些主动提出需求的客户顺其自然的成为了阿里云的巨大宝藏,阿里云刚刚与华通云数据中心的合作就是一个典型的例子。
　　 合作运营将成为中国云计算发展的新模式
　　当中国的云计算企业以及相关部门还在为建设各种大型的数据中心而奔走相告的时候,阿里云似乎已经找到了属于自己的发展模式,此次阿里云和华通云数据中心的合作中,阿里云提供技术平台支撑,而华通云数据中心提供IDC硬件设施资源,两者提供了一个很好的软服务和硬服务的搭配。
　　通过阿里云和华通数据中心的合作,我们看到了中国云计算发展的新模式,据悉,最近工信部联合五个部委出台了一个数据中心的管理办法,旨在合理布局云计算资源,更好的释放它的能力,盘活这些资产。阿里云通过这种新的合作模式盘活整个中国过剩的计算资源,未来阿里云可以把自己的平台与更多IDC建立合作,实现共同运营、共同分享成果。反观国内的云计算发展,一个数据中心由两家不同服务领域的公司合作运营,共同获得收益的模式到目前为止没有先例。对于这个合作项目,王坚博士难掩兴奋之意,在众多的媒体面前他甚至用“中国云计算发展的里程碑”和“见证历史”等字眼来形容本次合作的开创之举。。甚至王坚博士还表示：在中国,如果云计算不采用这种合作模式,根本做不起来,这已经不仅仅是商业模式的问题,而是关乎中国云计算未来发展的问题。
　　 中国的云计算发展的独特之处
　　王坚博士对云服务平台与IDC的合作运营将是云计算的重要途径深信不已,甚至他认为这种方式可能会成为中国云计算成长的唯一路径。
　　“云计算是不能没有数据中心的”,在和工信部的相关领导谈话时,王坚博士甚至用了一个很夸张的数字,中国99.999%数据中心根本不是云计算,尽管看似有些绝对,但是中国云计算的发展情况确实如此。王坚博士认为,一个数据中心通过向客户租用机柜的方式提供服务,这种模式根本不是云计算。只有数据中心联合云服务商,采用合作运营的方式为客户提供一个整体的方案才是真正的云计算。反观阿里云,之所以能够承担云服务的角色,重要的是阿里云有自己的平台,而且这个平台有足够的能力承担合作运营的模式,因此阿里云选择了与数据中心合作,为用户开启新的服务模式。尽管这种模式处在一个探索的初期阶段,但是为中国云计算的发展提供了一个很好的思路。
　　 运营是数据中心升级为云计算的根本途径
　　王坚博士认为,中国云计算要想取得更好的发展,要解决企业面临的诸多问题,其中最终要的问题是企业对自己的分工不明确,陷入一个误区,认为自己可以从头到尾的覆盖云计算的各个环节。其实不然,阿里云与华通的合作,正是双方看到了合作共赢的模式。对于阿里云来讲,通过合作的方式带来诸多的优势,比如阿里云自己不用建设机房,省去了和各种政府部门、运营商打交道的成本。
　　从合作的角度,阿里云甚至不做其他的业务,比如阿里云从来没有想过做网盘,更重要的是阿里云认为真正的云计算靠的是运营,而不是通过购买的方式实现。这和过去的思路大为不同,过去大家普遍认为,自己建了数据中心,买了服务器,再购买一些VM或者其他的软件,通过集成的方式搭建云计算平台,而这种思路是错误的。
　　“云计算是靠运营出来的,真正效率是靠运营出来的。一旦加入运营的属性,大家分工就会逐渐明确”,王坚博士如是说。对于阿里云来讲,合作运营可以体现阿里云的两大竞争优势：
　　第一、阿里云拥有自己的平台,而且这个平台不需要Licence费用,省去了客户的很多成本。对于Licence费用相信大家都清楚,假如你的企业购买了VM或者其他厂商的服务,随着公司业务越做越大,要上交的Licence费用也越来越多,因此这一点对于选择阿里云的客户来说是一个利好消息。第二、充分体现了阿里云的运维能力。对于数据中心来讲,即使免费获得了阿里云的平台也毫无用处,因为阿里云的运维的能力并没有随着软件带过去,这是阿里云的核心竞争力,整个平台的运营能力是数据中心最需要的。
　　王坚博士坦言,也有很多企业认为阿里云的这两个优势自己也可以有,但是他们根本不知道这两个优势的门槛有多高。
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责任编辑：陈近梅

万国数据赴美上市：附其IPO路演PPT注释
来源： 数据观-企业 时间：2016-11-04 09:48:44 作者：
　　继世纪互联、蓝汛通信之后,又一家独立第三方大型数据中心运营商在美国上市。美国当地时间11月2日9时30分,万国数据正式登陆纳斯达克交易所,发行价10美元/股,收盘10.41美元,涨幅4.1%。
　　公开资料显示,万国数据是一中国领先的高性能数据中心开发商和运营商,目前为约300家客户提供服务,其中包括大型互联网企业、金融机构、电信和IT服务提供商,以及大型民企和跨国公司。目前在全国已经运行19个数据中心,7个为自建,12个为合作建成,总建筑面积达到160000平方米,数据中心服务范围辐射北京、上海、深圳、华东、华北等地区。其中,数据中心总机房面积超过48000平方米,建设中数据中心总机房面积超过31000平方米。
　　万国数据称,公司首次公开发行1925万份美国存托股票(“ADSs”),每份ADS代表8股A类普通股,定价为每份10美元,在承销商未行使超额配售权的情况下,募资规模约为1.925亿美元。
　　招股书显示,万国数据CEO黄伟持有大约7889.1万普通股,持股比例为13.6%；丹尼尔纽曼(Daniel Newman)持有大约907.2万普通股,持股比例为1.6%；万国数据高管团队持有大约9294.3万普通股,持股比例为15.9%。
　　 ▊ 以下为万国数据IPO路演PPT注释：

　　 ▊$万国数据(GDS)$ IPO概况
　　 发行数量：1925万股ADS
　　 发行价格：12-14美元/ADS
　　 基础融资规模：2.31亿-2.7亿美元
　　 超额配售数量：288.75万股ADS
　　 交易所：纳斯达克 股票代码：GDS
　　 锁定期：180天
　　 资金用途：开发和并购数据中心/偿还部分债务/向优先股股东分红/日常经营
　　 承销商：瑞信、小摩、花旗、加拿大皇家银行RBC资本、华兴资本
　　 预计定价时间：本周
　　创始人、董事长、CEO：黄伟,曾担任证券之星高级副总裁
　　CFO：Daniel Newman,2011年加入万国数据,曾任美林银行负责亚洲TMT投行业务的董事总经理
　　 ▊概览：中国市场有全球最大的数据中心发展机遇
　　互联网、电商、 云计算 正在持续改变中国/互联网巨头、云服务提供商和大企业领导着发展的浪潮/带来对高性能外包数据中心服务的巨大需求
　　451 Research数据,2015年美国已经投入使用的数据中心达到340万平米,中国只有50.4万平米。
　　中国用户正在寻求更加强大的数据中心解决方案：大规模/高功率密度/高性能/保证运行时间/一流市场地位/严格的运行标准/非运营商
　　 ▊投资亮点：
　　——451 Research数据,万国数据是市场份额第一的高性能数据中心运营商,占比达到24.9%。
　　——显著的竞争优势：服务重要客户/在恰当的区域布局恰当的资产/已证明的业务扩展能力/15年的行业领导地位
　　——富有远见且经验丰富的管理团队
　　——清晰的业务增长和盈利改善预期
　　 ▊投资亮点：为重要客户提供服务
　　截至上月底,托管业务客户数量超过370家,其中互联网 企业 和云服务提供商占到70.8%；金融机构占到15.1%；大型工商企业、跨国企业等占14.1%。
　　——面向多种尖端客户的主机关键任务应用程序
　　——多合同类型、多应用程序、跨越多地点
　　——与大型互联网公司和云服务商的合同期长达3~8年
　　——平均客户留存率超过95%
　　——现有客户贡献了相当部分的营收增长
　　 ▊在恰当的区域布局恰当的数据中心：
　　——高可靠性：截至2015年底,中国高性能IDC的占比是66%,而截至上个月底,万国数据自建的数据中心100%是高性能IDC；
　　——大规模：国内单个IDC的平均面积为3000平米,万国数据自建IDC的平均面积为6000平米；
　　——高功率密度：国内平均水平为1千瓦/平米,万国数据自建IDC为2千瓦/平米。
　　自建IDC战略性选址中国经济中心城市：上海、北京、深圳、广州、成都、香港。451 Research报告称,这些城市占到市场总需求的大约90%。
　　 ▊已证明的业务扩张能力
　　 自建数据中心的难度在于：
　　——冗长的筹备期和需要应对当地纷繁复杂的事务,涉及到行业牌照、行政许可等；
　　——需要获得大面积的土地、充足的电力供应、齐备的网络设施等
　　——对资本的高效利用
　　 持续的扩容能力：
　　——投入使用48822平米,签约率94%；
　　——在建面积37194平米,预签约率35%；
　　——预留可开发面积49000平米（其中30000平米是位于上海外高桥自贸区的数据中心建筑壳体,目前仅签署了谅解备忘录）
　　 ▊15年的行业领导地位
　　——富有远见且经验丰富的管理团队
　　——得到战略投资人的支持
　　IPO前,新加坡主权基金淡马锡控股旗下的ST Telemedia透过全资子公司持有万国数据45.1%的股权,软银中国资本持股18.1%,平安保险持股9.9%。
　　创始人黄伟持股13.6%,CFO持股1.6%。
　　 ▊可持续的竞争优势,使得公司保持行业领导地位：
　　15年从业经验/在关键市场设立了高性能数据中心并将继续扩容/与蓝筹、大型企业建立了战略关系
　　 ▊发展战略：成为中国云计算的中心,连接云计算服务提供商和企业
　　 ▊财务数据
　　 ▊有良好记录的营收增长
　　随着有效使用面积的增加,报告期内营收保持连续增长。
　　 ▊合同储备带来了清晰的增长预期
　　截至上月底,万国数据已签订合同的机房面积达到58627平米,已创造营收的机房面积为34369平米,预备面积达到24258平米。
　　2016年上半年,万国数据平均每月每平米机房创造营收401美元。
　　 ▊经营杠杆驱动利润率扩张
　　2016年上半年,Non-GAAP规则下的调整后EBITDA利润为1510万美元,对应利润率22%。
　　万国数据目前处在初步运营期的数据中心占到总量的32%,签约率93%,有效利用率（产生营收）暂时只有49%,显著低于进入稳定运行期后的89%,为未来经营杠杆优化、利润率扩张提供了空间。
　　 ▊资本增长让全资商业计划成为可能
　　 ▊当前和预期IPO完成后的资本结构
　　按IPO净募集2.267亿美元计算,预计$万国数据(GDS)$ 净债务将从目前的3.958亿美元减少到1.691亿美元,大约是调整后EBITDA的3.8倍。
　　 ☞点击此处进入万国数据在数据观的企业专栏>>>
　　 注：新闻内容来源：中国网、GDS万国数据；PPT及注释来源：雪球,作者：Mono,信息均来自万国数据官方路演文件。 版权著作权属作者所有, 以上内容不代表数据观观点,数据观转载此PPT及注释非商业用途。编辑：Fynlch（王培）,数据观微信公众号（ID:cbdioreview）,欲了解更多大数据行业相关资讯,可搜索数据观（中国大数据产业观察网www.cbdio.com）进入查看。
责任编辑：王培

大数据迎来生态时代 海云数据开启数据落地新思路
来源： 数据观 时间：2016-11-03 17:04:46 作者：海云数据
　　《孙子兵法》说：“多算胜,少算不胜。” 大数据时代,决定能否“多算”的重要因素在于,对数据应用能力的高低。2016年11月3日,“图易5,生态引领数据未来“——海云数据产品发布会于北京竞园艺术中心正式开幕。此次发布会,不仅拉开了图易5正式上线的帷幕,同时,也为大数据的落地应用勾勒出新篇章——“图易大数据决策产品生态平台”。
　　大数据成为新资源,已经成为社会共识,然而资源需要被利用,才具备价值。当下,无论是业务性政府部门还是肩负国家经济发展龙头的大型企业单位,在应用大数据和使用大数据上,都面临着如何快速有效地处理海量、密集的多源异构数据的现实问题。
　　由于缺少对大数据关键节点有效整合的价值方案,决策者在进行业务决策时,往往会陷入信息孤岛,为实现对业务应用的最终判断,决策者需要调配大量资源进行技术支持,导致人力与资金的高度浪费。
　　针对上述问题,海云数据凭借在 大数据可视分析领域的深厚经验,深入行业痛点,以用户角度为思考核心,充分挖掘用户需求,倾心打造了适用于多行业、多场景、具备通用性的综合解决方案——图易大数据决策产品生态平台。
　　 大数据正在重构大脑
　　大数据给人类带来一种新的思维方式,而新的思维方式需要新的认知,可视分析无疑将为大数据赋予这种最重要的能力。
　　海云数据创始人、CEO冯一村在发布会上指出,“用数据说话,用数据决策,大数据正在重构人类的大脑。海云数据推出的图易大数据决策产品生态平台,能够提供完整的大数据一站式整体解决方案,协助每个人、企业、园区、城市、政府完成大脑的重构。同时,通过智能数据、深度学习,建立不同业务场景下的可视分析应用,配合图易分析云、图易数据银行,及AR技术的多种组合产品,完成大脑之间的链接。”
　　在发布会现场,记者还了解到,具备高适配性、通用性于一身的“图易大脑”,是此次图易5生态的核心产品。图易大脑集数据抽取、数据集成、 数据挖掘分析于一体。针对各行业的业务数据,图易能够挖掘对应数据业务模型,解决信息孤岛的问题,帮助政府、企业等各行业客户提供业务决策方案。
　 　数据共享 助力决策
　　众所周知,大数据是由多种类型数据组成的巨型信息综合体,基于传统架构的数据系统,难以肩负企业对大数据的存储与获取方面的具体需求,业务场景因此无法得到满足。
　　海云数据总结行业经验,通过对智能学习的理解与应用,将存储、网络和计算分析有机地整合,推出了图易大数据决策平台的核心组成部分——”图易分析云”。并以此为基础,海云数据进一步打造了”图易数据银行”。
　　“图易数据银行,具备对结构化、半结构化、非结构化数据获取、分析和处理的能力。通过系统可以将客户数据及外部数据紧密结合,建设适应业务需求的信息资源统一共享平台,为决策层提供更好的数据支撑。”冯一村介绍到。
　　 软硬结合 重新定义可视分析
　　在研发图易大数据决策产品生态平台的过程中,海云数据发现,单一的 数据分析型产品越发难以满足行业的多元化需要,用户希望得到一款从数据发现、存储,到可视分析,再到交互模式的一站式产品。经过大量时间的验证与分析,并结合大数据可视分析对软硬件的具体需求,海云数据推出了硬件交互产品——“图易Hub”。
　　通过84寸LED触控大屏的极致显示,图易Hub能完美实现可视分析对各种互动效果提出的最严苛的硬件要求。此外,考虑到未来决策者办公场景的多样化,以及对感知系统的高要求,海云数据正在积极探索3D虚拟模型和增强现实技术在大数据可视分析方面的应用,尝试打造全新的交互系统——“图易AR”。
　　冯一村认为,“不久的将来,图易AR能实现对多维度场景下的多种关联数据的立体分析,重新定义可视分析的呈现形式,从而更有效地帮助决策者准确、快速地对重要决策进行判断,提升管理效率。“
　　 打通产业链条 奠定平台基石
　　虽然,图易大数据决策产品生态平台为不同行业之间提供了近乎全面的一站式解决方案,但依然有相当部分的企业或机构的决策者,不了解大数据,无法正确理解大数据可视分析对业务决策起到的关键性作用,为了让大数据可视分析的应用价值在社会和行业中得到更多的体现,海云数据通过对供应商、渠道商的开放式合作,并以此为基础打造了供应链金融系统,通过一些列的可视分析大赛、创业公司浮华,力求促进产品技术、商业模式的不断革新,从而持续丰富图易大数据生态平台下的各个产品链条技术。
　　大数据作为一种重要的战略资产,已经不同程度地渗透到每个行业领域和部门。通过对过去和现在的数据进行分析,能够精确预测未来的特性,让数据成为决策层的重要依据。因此,数据的分析处理能力直接影响到了高层的决策、指挥以及基层的执行效率。海云数据推出的图易大数据生态平台,开启了数据可视分析落地的全新道路。随着各大数据服务商产品线的不断拓展,从硬件到软件再到服务的行业垂直整合进程将再次提速。
责任编辑：陈近梅

软通动力受邀出席首届京津冀大数据产业发展大会
来源：中国网 时间：2016-11-03 14:25:16 作者：
　　2016年10月30日,首届京津冀 大数据产业发展大会在河北石家庄市举办。会议由河北省京津冀大数据产业协会主办,以“培育新经济 建设新河北”为主题,来自京津冀三地政府、相关企业和高校科研院所等单位的600余人参会。软通动力信息技术(集团)有限公司(以下简称“软通动力”)高级副总裁孟慧、副总裁吴江、副总裁杨旭青等领导受邀出席大会。
　　会议上,全国著名经济学家、全国人大财经委原副主任贺铿、中国工程院院士柴天佑、国家信息中心原副主任李凯、清华大学数据科学研究院执行院长韩亦舜等发表讲话,软通动力副总裁杨旭青受邀发表题为“创新驱动智慧城市发展—基于城市云和政府开放数据的城市创新应用与实践”的重要演讲,受到参会嘉宾一致好评。他表示,大数据产业的高速发展,将为城市管理带来全新的方式与理念,运用 云计算、大数据、物联网等创新技术,能够引领产业发展模式向创新驱动转型,有效推动城市产业聚集,促进经济快速提升。
　　一直以来,软通动力坚持创新驱动,凭借深厚的技术实力和整合的生态资源,提供信息技术服务,咨询与解决方案,云计算、大数据及互联网服务,通过综合业务能力和强大的纵深服务优势,持续推动我国创新产业的飞速发展。
责任编辑：陈近梅

贵州人和致远数据服务有限责任公司副总经理江南：企业随着贵阳大数据一起发展壮大
来源：贵阳日报 时间：2020-06-17 11:23:02 作者：帅弋
　　“我们公司是随着贵阳的大数据一起发展壮大的,我也是跟着公司一起成长起来的。”提起大数据,回顾公司2015年成立以来的发展历程,贵州人和致远数据服务有限责任公司副总经理江南感慨万千。
　　人和数据是一家专业从事民生数据采集、数据整理、数据分析及数据应用的科技创新服务企业。2016年3月,江南加入人和数据。“之所以选择人和数据,一方面是认可公司的发展理念,也是因为看好贵州大数据产业发展,这是一项朝阳产业。”江南说,自己加入人和数据、开始创业时,企业只有10多人；如今她成为人和数据执股人之一,企业已有180多人。
　　江南在人和数据主要负责人力资源和对外宣传工作,对于她来说,感受最深的就是“招人”。
　　“2016年10月,省政府组团赴省外知名高校引才,人和数据也跟随前往。”江南说,此次活动,人和数据共在省外6家高校进行引才活动,结果没有一个人应聘,“那时,我们几乎不为人知。”
　　江南说,为了引进人才,她曾经常到外地知名大数据公司“蹲守”,等候需要招聘的专业人士下班,与他们说现状、谈规划,讲贵阳良好的大数据发展氛围,说服他们到贵州、到人和数据发展。
　　随着大数据战略行动深入推进,“中国数谷”的名片越来越为人所熟知,越来越多的大数据企业入驻贵阳。2018年举行的第六届中国贵州人才博览会上,江南遇到了让她惊喜的事。人博会开幕当天,一位北大毕业的大数据专业人士,就专程来到人和数据展位,递交了简历。“递交简历的是一位在北京知名互联网企业就职的员工,在我们公司之前,另一家知名企业已经向他发出了录用通知。”江南说,此后,越来越多的大数据人才开始加入人和数据,其中不乏从一些知名互联网“跳槽”过来的。
　　人和数据发展过程中,还有一件事让江南十分自豪。
　　2019年3月29日,联合国计划开发署驻华代表处座谈会在北京召开,人和数据受邀参加,受邀原由是人和数据的“大数据精准扶贫”项目成为该署在全球精选的34个项目之一。座谈会上,江南代表人和数据介绍了从开展技能培训到精准匹配就业的可持续扶贫模式。这一模式得到参会专家的充分肯定。应人和数据邀请,联合国计划开发署驻华代表还来筑参加了2019数博会。
　　经过五年努力,人和数据已经打造了“人力资本数据服务平台”。今后,企业将继续以大数据为核心,围绕“人”展开相关业务,让人力资源发挥最大价值变成人力资本,实现就业管理、灵活就业及稳定就业的无缝衔接,激活市场,扩大就业,推动灵活就业与稳定就业形成良性循环。企业还着力打造了推动贵州乡村振兴的公益项目“彼黍公益”。
　　“从不知名的小企业,到成为中国民生数据服务企业领跑者,人和数据的发展就是贵州大数据发展的缩影。”江南说,人和数据已经完成起步阶段,正在向更高目标迈进,相信在贵阳这片大数据发展沃土上,人和数据会发展得越来越好。
责任编辑：陈近梅

亿象网络科技(贵安新区)有限公司：做大做强大数据汽配电商平台
来源：贵阳日报 时间：2020-06-17 10:45:58 作者：
　　5月14日,孟关汽配城一家十多平方米的店铺里,胡克美的手机和电脑不时发出嘀嘀嘀的声音。他打开一个对话框,报价、交易、约定发货时间,速度快的话,一分钟就可敲定一单生意。胡克美使用的交易平台,是贵安新区本土大数据企业亿象网络科技(贵安新区)有限公司(下称“亿象”)打造的亿象汽配城APP。
　　亿象公司于2014年成立,位于贵安新区电子信息产业园,是一家定位于全国范围的大数据汽配电商平台。习近平总书记五年前视察贵安新区时,祝福亿象“越做越大,越做越强”。
　　“习近平总书记的嘱托,我们一直牢记在心。”亿象公司总经理王云飞说,公司产品面向全贵州省汽配汽修用户。针对上游经销商,打造了卖家版的APP和PC端产品。针对下游修理厂,推出了买家版的App客户端。亿象汽配城APP的功能主要分为即时通讯、交易服务、订单管理、账户管理、金融服务五大板块。
　　“经过几年发展,大数据已成为贵安新区的一张亮丽名片。作为一家本土企业,亿象不忘嘱托,攻坚克难,乘势而上,积极投身贵州大数据‘蓝海’,顺势而为,努力交出一份漂亮的成绩单。”王云飞说,五年来,亿象从无到有、从弱到强,企业发展实现了“三级跳”：2015年开始不断探索发展路子,壮大核心技术团队;2018年全面研发产品,并升级调整商业模式;2019年研发出系列汽配交易线上新产品并推向市场;2020年,延伸产业链,推出“亿象白条”、物流仓运配等配套服务。
　　王云飞介绍,经过不断调整、探索,现在使用亿象APP的用户迅速增长。其中,省内修理厂加盟会员逾3000家,市场份额占贵州汽配汽修行业的3成至4成。
　　“今年上半年虽然受疫情影响,但公司在省内仍如期开辟了10多条物流线路,每个月实现1300万元的线下交易额、200万元的线上交易额。”王云飞说。
责任编辑：陈近梅

HBase概念解读：Hadoop数据库
来源： 数据观 时间：2015-09-06 16:23:59 作者：
　　HBase是一个开源的非关系型分布式数据库（NoSQL）,它参考了谷歌的BigTable建模,实现的编程语言为Java。它是Apache软件基金会Hadoop项目的一部分,运行于HDFS文件系统之上,为Hadoop提供类似于BigTable规模的服务。HBase在列上实现了BigTable论文提到的压缩算法、内存操作和布隆过滤器。HBase的表能够作为MapReduce任务的输入和输出,可以通过Java API来存取数据,也可以通过REST、Avro或者Thrift的API来访问。HBase虽然性能有显著的提升,但还不能直接取代SQL数据库。现今它已经应用于多个数据驱动型网站。
　　HBase来源于Hadoop database,简单地可以理解为Hadoop数据库。那么在了解HBase之前,我们先认识一下Hadoop。
　　 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
　　用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
　　Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）,简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求,可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
　　Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算。
　　项目起源
　　Hadoop由 Apache Software Foundation 公司于 2005 年秋天作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入。它受到最先由 Google Lab 开发的 Map/Reduce 和 Google File System(GFS) 的启发。
　　2006 年 3 月份,Map/Reduce 和 Nutch Distributed File System (NDFS) 分别被纳入称为 Hadoop 的项目中。
　　Hadoop 是最受欢迎的在 Internet 上对搜索关键字进行内容分类的工具,但它也可以解决许多要求极大伸缩性的问题。例如,如果您要 grep 一个 10TB 的巨型文件,会出现什么情况？在传统的系统上,这将需要很长的时间。但是 Hadoop 在设计时就考虑到这些问题,采用并行执行机制,因此能大大提高效率。
　　HBase访问接口
　　1. Native Java API,最常规和高效的访问方式,适合Hadoop MapReduce Job并行批处理HBase表数据
　　2. HBase Shell,HBase的命令行工具,最简单的接口,适合HBase管理使用
　　3. Thrift Gateway,利用Thrift序列化技术,支持C++,PHP,Python等多种语言,适合其他异构系统在线访问HBase表数据
　　4. REST Gateway,支持REST 风格的Http API访问HBase, 解除了语言限制
　　5. Pig,可以使用Pig Latin流式编程语言来操作HBase中的数据,和Hive类似,本质最终也是编译成MapReduce Job来处理HBase表数据,适合做数据统计
　　6. Hive,当前Hive的Release版本尚没有加入对HBase的支持,但在下一个版本Hive 0.7.0中将会支持HBase,可以使用类似SQL语言来访问HBase
　　HBase系统架构
　　Client
　　HBase Client使用HBase的RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信,对于管理类操作,Client与HMaster进行RPC；对于数据读写类操作,Client与HRegionServer进行RPC
　　Zookeeper
　　Zookeeper Quorum中除了存储了-ROOT-表的地址和HMaster的地址,HRegionServer也会把自己以Ephemeral方式注册到 Zookeeper中,使得HMaster可以随时感知到各个HRegionServer的健康状态。此外,Zookeeper也避免了HMaster的 单点问题,见下文描述
　　HMaster
　　HMaster没有单点问题,HBase中可以启动多个HMaster,通过Zookeeper的Master Election机制保证总有一个Master运行,HMaster在功能上主要负责Table和Region的管理工作：
　　1. 管理用户对Table的增、删、改、查操作
　　2. 管理HRegionServer的负载均衡,调整Region分布
　　3. 在Region Split后,负责新Region的分配
　　4. 在HRegionServer停机后,负责失效HRegionServer 上的Regions迁移
　　HRegionServer
　　HRegionServer主要负责响应用户I/O请求,向HDFS文件系统中读写数据,是HBase中最核心的模块。
　　HRegionServer内部管理了一系列HRegion对象,每个HRegion对应了Table中的一个Region,HRegion中由多 个HStore组成。每个HStore对应了Table中的一个Column Family的存储,可以看出每个Column Family其实就是一个集中的存储单元,因此最好将具备共同IO特性的column放在一个Column Family中,这样最高效。
　　HBase存储格式
　　HBase中的所有数据文件都存储在Hadoop HDFS文件系统上,主要包括上述提出的两种文件类型：
　　1. HFile, HBase中KeyValue数据的存储格式,HFile是Hadoop的二进制格式文件,实际上StoreFile就是对HFile做了轻量级包装,即StoreFile底层就是HFile
　　2. HLog File,HBase中WAL（Write Ahead Log） 的存储格式,物理上是Hadoop的Sequence File
　　为什么采用HBase？
　　HBase 不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.所谓非结构化数据存储就是说HBase是基于列的而不是基于行的模式,这样方面读写你的大数据内容。
　　HBase是介于Map Entry(key & value)和DB Row之间的一种数据存储方式。就点有点类似于现在流行的Memcache,但不仅仅是简单的一个key对应一个 value,你很可能需要存储多个属性的数据结构,但没有传统数据库表中那么多的关联关系,这就是所谓的松散数据。
　　简单来说,你在HBase中的表创建的可以看做是一张很大的表,而这个表的属性可以根据需求去动态增加,在HBase中没有表与表之间关联查询。你只需要 告诉你的数据存储到Hbase的那个column families 就可以了,不需要指定它的具体类型：char,varchar,int,tinyint,text等等。但是你需要注意HBase中不包含事务此类的功 能。
　　Apache HBase 和Google Bigtable 有非常相似的地方,一个数据行拥有一个可选择的键和任意数量的列。表是疏松的存储的,因此用户可以给行定义各种不同的列,对于这样的功能在大项目中非常实用,可以简化设计和升级的成本。
　　如何运行HBase？
　　从 Apache的HBase的镜像网站上下载一个稳定版本的HBase http://mirrors.devlib.org/apache/hbase/stable/hbase-0.20.6.tar.gz, 下载完成后,对其进行解压缩。确定你的机器中已经正确的安装了Java SDK、SSH,否则将无法正常运行。
　　$ cd /work/hbase
　　进入此目录
　　$ vim conf/hbase-env.sh
　　export JAVA_HOME=/JDK_PATH
　　编辑 conf/hbase-env.sh 文件,将JAVA_HOME修改为你的JDK安装目录
　　$ vim conf/regionservers
　　输入你的所有HBase服务器名,localhost,或者是ip地址
　　$ bin/start-hbase.sh
　　启动hbase, 中间需要你输入两次密码,也可以进行设置不需要输入密码,启动成功,
　　 相关阅读
　　 hadoop是什么：分布式系统基础架构
　　MapReduce概念及实例讲解
　　HBase在腾讯大数据的应用实践
　　海量大数据庞晓曦：基于Hadoop和HBase的大数据存储实践（附视频）
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大数据百科：传统分析 vs 大数据分析
来源： 中国大数据产业观察网 时间：2015-08-31 15:59:16 作者：数据堂
主要的IT公司对分析软件和应用系统供应商的购买已经成为一种日常现象。我们已经看到“ 大数据分析”这个词汇被使用在许多企业的解决方案中。
“大数据”是用来表示大量的没有按照传统的相关格式存储在企业数据库中的非结构化数据的总术语。以下是大数据的一般特点。
数据存储量相对于当前企业TB（TERA BYTES）字节的存储限制,定义在PB（PETA BYTES）字节,EXA字节以及更高的容量顺序。
通常它被认为是非结构化数据,并不适合企业已经习惯使用的关系型数据库之下数据的生成使用的是数据输入非传统的手段,像无线射频识别（RFID）,传感器网络等。
数据对时间敏感,且由数据的收集与相关的时区组成。
在过去,专业术语“分析”应用于商业智能（BI）世界来提供工具和智能,通过对各种各样可能的信息视角的快速的、一致的、交互式访问获得洞察力。
与分析的概念非常接近,数据挖掘已经应用于企业以保持关键监测和海量信息的分析。最大的挑战就是如何通过大量的数据挖掘出所有的隐藏信息。
企业数据的分析朝着在一段时间内在那种内容中的信息的有意义的洞察,是大数据分析区别于传统数据仓库分析的原因所在。下表总结了一些它们之间的差别。
大数据分析用例
基于用例,企业可以理解大数据分析的价值和在大数据分析的帮助下如何解决传统的问题。以下是一些用法。
客户满意度和保证分析：
也许这是基于产品的企业所担心的最大的一个领域。
在当今时代,没有一个清晰的方式来衡量产品的问题和与客户满意度相关的问题,除非他们以一个正式的方式出现在一个电子表格中。信息质量方面,它是通过各种外部渠道收集的,而且大多数时候的数据没有清洗,因为数据是非结构化数据,无法关联相关的问题,所以长期的解决方案提供给客户,分类和分组的问题陈述都缺失了,导致企业不能对问题进行分组,从上面的讨论中,对客户满意度和保证分析使用大数据分析将帮助企业在急需的客户注意力设置中获得洞察力,并有效地解决他们的问题以及在他们的新产品线上避免这些问题。
竞争对手的市场渗透率分析：
在今天高度竞争的经济环境下,我们需要通过一种实时分析对竞争者强大的区域和他们的痛点进行衡量。这种信息是可适用于各种各样的网站、社交媒体网站和其他公共领域。对这种数据的大数据分析可以向企业提供关于他们产品线的优势、劣势、机遇、威胁等非常需要的信息。
产品功能和用法分析：
大多数产品企业,尤其是消费品,不断在他们的产品线上增加许多功能,但有可能一些功能不会真正地被顾客所使用,而有些功能则更多地被使用,对这种通过各种移动设备和其它基于无线射频识别（RFID）输入捕捉到的数据的有效分析,可以为产品企业提供有价值的洞察力。
未来方向的分析：
研究小组分析在各种业务中的趋势,而这种信息通过行业特定门户网站甚至常见的博客可以获得。对这种未来数据的不断分析将有助于企业期待未来,并将这些期待带入他们的生产线。
总结：
大数据分析为企业和ZF分析非结构化的数据提供了新的途径,这些非结构化数据到目前为止在典型的企业数据仓库的情景中被数据清洗的惯例所拒绝。然而从以上用例明显看出,这些分析在改善企业的运营方面有很长的路要走。我们在未来的日子里将会看到更多的产品和应用系统在这个市场上出现。（作者：数据堂）

大数据存储与应用特点及技术路线分析
来源： 数据观综合 时间：2015-08-28 16:28:34 作者：
　　大数据时代,数据呈爆炸式增长。从存储服务的发展趋势来看,一方面,对数据的存储量的需求越来越大；另一方面,对数据的有效管理提出了更高的要求。 大数据对存储设备的容量、读写性能、可靠性、扩展性等都提出了更高的要求,需要充分考虑功能集成度、数据安全性、数据稳定性,系统可扩展性、性能及成本各方面因素。
　　 大数据存储与应用的特点分析
　　“大数据”是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合,是基于云计算的数据处理与应用模式,通过数据的整合共享,交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。其常见特点可以概括为3V:Volume、Velocity、Variety(规模大、速度快、多样性)。
　　大数据具有数据规模大(Volume)且增长速度快的特性,其数据规模已经从PB级别增长到EB级别,并且仍在不断地根据实际应用的需求和企业的再发展继续扩容,飞速向着ZB(ZETA-BYTE)的规模进军。以国内最大的电子商务企业淘宝为例,根据淘宝网的数据显示,至2011年底,淘宝网最高单日独立用户访问量超过1.2亿人,比2010年同期增长120%,注册用户数量超过4亿,在线商品数量达到8亿,页面浏览量达到20亿规模,淘宝网每天产生4亿条产品信息,每天活跃数据量已经超过50TB.所以大数据的存储或者处理系统不仅能够满足当前数据规模需求,更需要有很强的可扩展性以满足快速增长的需求。
　　(1)大数据的存储及处理不仅在于规模之大,更加要求其传输及处理的响应速度快(Velocity)。
　　相对于以往较小规模的数据处理,在数据中心处理大规模数据时,需要服务集群有很高的吞吐量才能够让巨量的数据在应用开发人员“可接受”的时间内完成任务。这不仅是对于各种应用层面的计算性能要求,更加是对大数据存储管理系统的读写吞吐量的要求。例如个人用户在网站选购自己感兴趣的货物,网站则根据用户的购买或者浏览网页行为实时进行相关广告的推荐,这需要应用的实时反馈;又例如电子商务网站的数据分析师根据购物者在当季搜索较为热门的关键词,为商家提供推荐的货物关键字,面对每日上亿的访问记录要求机器学习算法在几天内给出较为准确的推荐,否则就丢失了其失效性；更或者是出租车行驶在城市的道路上,通过GPS反馈的信息及监控设备实时路况信息,大数据处理系统需要不断地给出较为便捷路径的选择。这些都要求大数据的应用层可以最快的速度,最高的带宽从存储介质中获得相关海量的数据。另外一方面,海量数据存储管理系统与传统的数据库管理系统,或者基于磁带的备份系统之间也在发生数据交换,虽然这种交换实时性不高可以离线完成,但是由于数据规模的庞大,较低的数据传输带宽也会降低数据传输的效率,而造成数据迁移瓶颈。因此大数据的存储与处理的速度或是带宽是其性能上的重要指标。
　　(2)大数据由于其来源的不同,具有数据多样性的特点。
　　所谓多样性,一是指数据结构化程度,二是指存储格式,三是存储介质多样性。对于传统的数据库,其存储的数据都是结构化数据,格式规整,相反大数据来源于日志、历史数据、用户行为记录等等,有的是结构化数据,而更多的是半结构化或者非结构化数据,这也正是传统数据库存储技术无法适应大数据存储的重要原因之一。所谓存储格式,也正是由于其数据来源不同,应用算法繁多,数据结构化程度不同,其格式也多种多样。例如有的是以文本文件格式存储,有的则是网页文件,有的是一些被序列化后的比特流文件等等。所谓存储介质多样性是指硬件的兼容, 大数据应用 需要满足不同的响应速度需求,因此其数据管理提倡分层管理机制,例如较为实时或者流数据的响应可以直接从内存或者Flash(SSD)中存取,而离线的批处理可以建立在带有多块磁盘的存储服务器上,有的可以存放在传统的SAN或者NAS网络存储设备上,而备份数据甚至可以存放在磁带机上。因而大数据的存储或者处理系统必须对多种数据及软硬件平台有较好的兼容性来适应各种应用算法或者数据提取转换与加载(ETL)。
　　 大数据存储技术路线最典型的共有三种：
　　第一种是采用MPP架构的新型数据库集群,重点面向行业大数据,采用Shared Nothing架构,通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术,再结合MPP架构高效的分布式计算模式,完成对分析类应用的支撑,运行环境多为低成本 PC Server,具有高性能和高扩展性的特点,在企业分析类应用领域获得极其广泛的应用。
　　这类MPP产品可以有效支撑PB级别的结构化数据分析,这是传统数据库技术无法胜任的。对于企业新一代的数据仓库和结构化数据分析,目前最佳选择是MPP数据库。
　　第二种是基于Hadoop的技术扩展和封装,围绕Hadoop衍生出相关的大数据技术,应对传统关系型数据库较难处理的数据和场景,例如针对非结构化数据的存储和计算等,充分利用Hadoop开源的优势,伴随相关技术的不断进步,其应用场景也将逐步扩大,目前最为典型的应用场景就是通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑。这里面有几十种NoSQL技术,也在进一步的细分。对于非结构、半结构化数据处理、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型,Hadoop平台更擅长。
　　第三种是大数据一体机,这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品,由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统以及为数据查询、处理、分析用途而特别预先安装及优化的软件组成,高性能大数据一体机具有良好的稳定性和纵向扩展性。
　　（数据观综合论坛、机房360、企业网稿件整理）

云平台详解：可分为三类 简单理解为仓库
来源： 中国大数据产业观察网 时间：2015-05-12 15:02:02 作者：
　　云平台也称为云计算平台。云计算平台可以划分为3类：以数据存储为主的存储型云平台,以数据处理为主的计算型云平台以及计算和数据存储处理兼顾的综合云计算平台。
　　 云平台是什么意思？
　　简单的理解就是仓库了！
　　给你提供存储运转的空间：比如你查询的任何网络内容都是在某一网络的平台上,大家都可以同时不同地点看到一样的东西！
　　转向 云计算（cloud computing）,是业界将要面临的一个重大改变。各种云平台（cloud platforms）的出现是该转变的最重要环节之一。顾名思义,这种平台允许开发者们或是将写好的程序放在“云”里运行,或是使用“云”里提供的服务,或二者皆是。至于这种平台的名称,现在我们可以听到不止一种称呼,比如按需平台（on-demand platform）、平台即服务（platform as a service,PaaS）等等。但无论称呼它什么,这种新的支持应用的方式有着巨大的潜力。
　　应用平台（application platforms）是如何被使用的。开发团队在创建一个户内应用（on-premises application,即在机构内运行的应用）时,该应用所需的许多基础都已经事先存在了：操作系统为执行应用和访问存储等提供了基础支持；机构里的其他计算机提供了诸如远程存储之类的服务。倘若每创建一个户内应用都得首先构建所有这些基础的话,那么恐怕我们今天看到的应用会少很多。
　　同理,倘若每一个希望创建云应用 （cloud application）的开发团队都得首先构建自己的云平台的话,那么我们今后看到的云应用将寥寥无几。幸运的是出现了一些致力于解决此问题的厂商,今天有很多云平台技术可供我们使用。
　　实际环境中的云平台：三种云服务
　　为掌握云平台,我们先从大体上考察一下云服务。我们可以把通过“云”提供的服务分为三大类。它们是：
　　软件即服务（Software as a service,SaaS）：SaaS应用是完全在“云”里（也就是说,一个Internet服务提供商的服务器上）运行的。其户内客户端（on-premises client）通常是一个浏览器或其他简易客户端。Salesforce可能是当前最知名的SaaS应用,不过除此以外也有许多其他应用。
　　附着服务（Attached services）：每个户内应用（on-premises application）自身都有一定功能,它们可以不时地访问“云”里针对该应用提供的服务,以增强其功能。由于这些服务仅能为该特定应用所使用,所以可以认为它们是附着于该应用的。一个著名的消费级例子就是苹果公司的iTunes：其桌面应用可用于播放音乐等等,而附着服务令购买新的音频或视频内容成为可能。微软公司的Exchange托管服务是一个企业级例子,它可以为户内Exchange服务器增加基于“云”的垃圾邮件过滤、存档等服务。
　　云平台（Cloud platforms）：云平台提供基于“云”的服务,供开发者创建应用时采用。你不必构建自己的基础,你完全可以依靠云平台来创建新的SaaS应用。云平台的直接用户是开发者,而不是最终用户。
　　要掌握云平台,首先要对这里“平台”的含义达成共识。一种普遍的想法,是将平台看成“任何为开发者创建应用提供服务的软件”。
　　云平台的搭建
　　规划是构建云计算解决方案重要的第一步。在规划时,需要对当前数据中心资产和运行流程创建完整的文档,需要描述数据中心中现有的设备之间的关系并考虑如何部署未来的新设备。
　　由于环境十分复杂,企业会指派不同的人员维护数据中心中不同的数据。需要了解所有不同角色与数据中心设备之间的交互过程,角色之间责任重叠。企业的高层决策者需要参与整个计划的过程并做出决策。
　　1.数据中心的完整资产信息
　　数据中心中包括大量的服务器和设备,首先需要收集这些硬件资产的信息,以及这些资产之间的关系。资产之间的关系对于计划非常重要。这里举例来看一个服务器和网络之间的关系：
　　通过一个逻辑定义的 IP 地址访问服务器
　　必须在操作系统中定义一个网络接口才能定义 IP 地址
　　服务器中必须有一个物理网卡来支持操作系统中定义的网络接口
　　网卡具有特定的属性,例如 MAC 地址,用来通过物理链路和数据中心内的其他设备连接
　　网卡必须连接到交换机的一个端口上
　　交换机也拥有自己的关系,例如端口属于哪一个模块,交换机之间的连接关系
　　2.绘制业务数据流
　　在将设备逻辑关系文档化后,为了确定可以实现自动化部署的部分,正确理解配置这些设备的流程非常重要。另外了解设备在业务功能上的用途也很重要。根据这些信息,我们基本可以确定数据中心的基础构架,例如路由器、交换机、数据库服务器和负载均衡器这些设备的变动比较少,而且配置方式比较特殊,因此不适合使用自动化部署。而应用服务器通常使用相同的硬件并且经常发生变动,根据我们收集的信息分析来看比较适合使用自动化部署。
　　3.了解手工部署流程
　　将数据中心设备当前的结构和使用情况文档化后,还要将管理数据中心的 IT 流程文档化。这样就可以将设备从抵达到进入数据中心需要进行的工作整理为一个步骤列表。这个列表包括上架和接电等手工步骤以及可以融入自动化管理平台的自动化步骤。部署流程通常是跨组织角色的,并且应该和现有的自动化技术结合组成完整的解决方案。
　　通过这种文档化之后,你就可以理解一个 数据中心的那些部分可以使用自动化管理。每个组织在实施自动化管理时有一套独特的步骤,并且每个步骤都有不同的需求,因此这样的自动化管理平台并不是一成不变就可以解决所有问题的。针对每个用户不同的环境、不同的流程,我们都需要对这个云计算平台进行定制化。这样才能满足不同用户的需求。
　　4.组织结构
　　自动化部署涉及到很多复杂的步骤,包括物理基础架构、操作系统、网络基础架构、应用程序部署、监控、项目管理以及和其他部门的协调。一般日常的服务器部署不需要和其他部门协调就可以完成,除非存在组织上的、安全上的或其他方面的原因。
　　在很多组织中,架构中很多部分被认为对业务是非常关键的。例如,网络架构部门需要满足网络可用性以及变更管理和安全性问题的服务级别协议。而云计算平台通常需要改变 IT 文化,要更好的使用这个平台,就需要将组织中的每个部门都融入到其中。
　　5.标准化
　　很多组织的 IT 环境都是异构的,这使云计算平台的实施变得更加复杂。因此最好的方法就是数据中心的设备都使用标准的硬件配置,使硬件类型最少化。例如针对应用程序服务器层,使用统一的硬件平台可以减少对每台服务器的手动配置的工作量。
　　6.和当前的自动化流程整合
　　很多组织都已经在 IT 基础构架的不同层次使用了自动化部署,例如启动服务器、软件分发包、系统管理软件和用来运行日常任务的定制化脚本等技术。但是这些自动化技术都是针对于某一个子系统或者局部的,在部署整个系统的过程中还是需要很多的人工介入来完成。云计算平台并不会完全替代现有的这些技术,而是依赖于这些自动化技术和流程来实现更高层次的、全局性的自动化管理。
　　云平台应用实例--Google
　　Google公司有一套专属的云计算平台,这个平台先是为Google最重要的搜索应用提供服务,现在已经扩展到其他应用程序。Google的云计算基础架构模式包括4个相互独立又紧密结合在一起的系统：Google File Systemt分布式文件系统,针对Google应用程序的特点提出的MapReduce编程模式,分布式的锁机制Chubby以及Google开发的模型简化的大规模分布式数据库BigTable。
　　Google File System文件系统(GFS)：除了性能,可伸缩性、可靠性以及可用性以外,GFS设计还受到Google应用负载和技术环境的影响。体现在4个方面：1)充分考虑到大量节点的失效问题,需要通过软件将容错以及自动恢复功能集成在系统中;2)构造特殊的文件系统参数,文件通常大小以G字节计,并包含大量小文件;3)充分考虑应用的特性,增加文件追加操作,优化顺序读写速度;4)文件系统的某些具体操作不再透明,需要应用程序的协助完成。
　　MapReduce分布式编程环境：Google构造MapReduce编程规范来简化分布式系统的编程。应用程序编写人员只需将精力放在应用程序本身,而关于集群的处理问题,包括可靠性和可扩展性,则交由平台来处理。MapReduce通过“Map(映射)”和“Reduce(化简)”这样两个简单的概念来构成运算基本单元,用户只需提供自己的Map函数以及Reduce函数即可并行处理海量数据。为了进一步理解MapReduce的编程方式,下面给出一个基于MapReduce编程方式的程序伪代码。程序功能是统计文本中所有单词出现的次数。
　　分布式的大规模数据库管理系统BigTable：由于一部分Google应用程序需要处理大量的格式化以及半格式化数据,Google构建了弱一致性要求的大规模数据库系统BigTablet。BigTable的应用包括Search History,Maps,Orkut,RSS阅读器等。
　　BigTable是客户端和服务器端的联合设计,使得性能能够最大程度地符合应用的需求。BigTable系统依赖于集群系统的底层结构。一个是分布式的集群任务调度器,一个是前述的Google文件系统,还有一个分布式的锁服务Chubby。
　　Chubby是一个非常鲁棒的粗粒度锁,BigTable使用Chubby来保存根数据表格的指针,即用户可以首先从Chubby锁服务器中获得根表的位置,进而对数据进行访问。BigTable使用一台服务器作为主服务器,用来保存和操作元数据。主服务器除了管理元数据之外,还负责对tablet服务器(即一般意义上的数据服务器)进行远程管理与负载调配。客户端通过编程接口与主服务器进行元数据通信,与tablet服务器进行数据通信。
　　以上是Google内部云计算基础平台的4个主要部分。Google还构建其他云计算组件,包括一个领域描述语言以及分布式锁服务机制等。
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Hadoop技术全解析 深度挖掘大数据背后的秘密
来源： 数据观 时间：2015-08-11 11:32:57 作者：

　　大数据最近火热程度上升,而与之相关联的概念Hadoop也在被网友讨论？Hadoop到底是什么,它的技术基础是什么,主要用来干什么了呢？下面我们将详细探讨。
　　在了解以上问题之前,我们先了解三个最基本的知识点,这样子,你更能深入地了解大数据的内涵。
　　1.大数据是什么？
　　2.Hadoop是什么？
　　3.大数据与Hadoop之间是什么关系？
　　大数据概念：史上最全大数据解析 
　　hadoop是什么：分布式系统基础架构
　　大数据与Hadoo之间是什么关系？
　　如果你能基本了解上面三篇文章的内容,说明你已经对大数据和Hadoop有了一定的认识,有能力进入下一阶段的学习。下面我们将分享一篇有关大数据和Hadoop的相关文章,很有意思哦！
　　Hadoop那点儿事：为何很多公司的大数据业务基于Hadoop方案?
　　在看完上面的文章后,相信你已经成为半个Hadoop专家,那么我们一起来更深入地了解相关知识吧！
　　 分布式计算（Distributed Computing）
　　对于如何处理大数据,计算机科学界有两大方向：第一个方向是集中式计算,就是通过不断增加处理器的数量来增强单个计算机的计算能力,从而提高处理数据的速度。第二个方向是分布式计算,就是把一组计算机通过网络相互连接组成分散系统,然后将需要处理的大量数据分散成多个部分,交由分散系统内的计算机组同时计算,最后将这些计算结果合并得到最终的结果。尽管分散系统内的单个计算机的计算能力不强,但是由于每个计算机只计算一部分数据,而且是多台计算机同时计算,所以就分散系统而言,处理数据的速度会远高于单个计算机。
　　过去,分布式计算理论比较复杂,技术实现比较困难,因此在处理大数据方面,集中式计算一直是主流解决方案。IBM的大型机就是集中式计算的典型硬件,很多银行和政府机构都用它处理大数据。不过,对于当时的互联网公司来说,IBM的大型机的价格过于昂贵。因此,互联网公司的把研究方向放在了可以使用在廉价计算机上的分布式计算上。
　　服务器集群（Server Cluster）
　　服务器集群是一种提升服务器整体计算能力的解决方案。它是由互相连接在一起的服务器群所组成的一个并行式或分布式系统。服务器集群中的服务器运行同一个计算任务。因此,从外部看,这群服务器表现为一台虚拟的服务器,对外提供统一的服务。
　　尽管单台服务器的运算能力有限,但是将成百上千的服务器组成服务器集群后,整个系统就具备了强大的运算能力,可以支持大数据分析的运算负荷。Google,Amazon,阿里巴巴的计算中心里的服务器集群都达到了5000台服务器的规模。
　　大数据的技术基础：MapReduce、Google File System和BigTable
　　2003年到2004年间,Google发表了MapReduce、GFS（Google File System）和BigTable三篇技术论文,提出了一套全新的分布式计算理论。
　　MapReduce是分布式计算框架,GFS（Google File System）是分布式文件系统,BigTable是基于Google File System的数据存储系统,这三大组件组成了Google的分布式计算模型。
　　Google的分布式计算模型相比于传统的分布式计算模型有三大优势：首先,它简化了传统的分布式计算理论,降低了技术实现的难度,可以进行实际的应用。其次,它可以应用在廉价的计算设备上,只需增加计算设备的数量就可以提升整体的计算能力,应用成本十分低廉。最后,它被Google应用在Google的计算中心,取得了很好的效果,有了实际应用的证明。
　　后来,各家互联网公司开始利用Google的分布式计算模型搭建自己的分布式计算系统,Google的这三篇论文也就成为了大数据时代的技术核心。
　　当时谷歌采用分布式计算理论也是为了利用廉价的资源,发挥出更大的效用,他的成功使人们开始效仿,因此而产生了Hadoop。
    
　　 Hadoop体系和Google体系各方面的对应关系。Hadoop MapReduce相当于MapReduce,HDFS相当于GFS,HBase相当于BigTable
    
　　Hadoop体系:       Hadoop MapReduce           HDFS          HBase
　　Google体系：           MapReduce                   GFS           BigTable
    
　　 有不少网友对Hadoop,Spark和Storm的概念比较模糊,他们之间的联系也不是很清楚,那么请你在了解了下面的内容后,逐一为他们解答吧！
　　主流的三大分布式计算系统：Hadoop,Spark和Storm
　　由于Google没有开源Google分布式计算模型的技术实现,所以其他互联网公司只能根据Google三篇技术论文中的相关原理,搭建自己的分布式计算系统。
　　Yahoo的工程师Doug Cutting和Mike Cafarella在2005年合作开发了分布式计算系统Hadoop。后来,Hadoop被贡献给了Apache基金会,成为了Apache基金会的开源项目。Doug Cutting也成为Apache基金会的主席,主持Hadoop的开发工作。
　　Hadoop采用MapReduce分布式计算框架,并根据GFS开发了HDFS分布式文件系统,根据BigTable开发了HBase数据存储系统。尽管和Google内部使用的分布式计算系统原理相同,但是Hadoop在运算速度上依然达不到Google论文中的标准。
　　不过,Hadoop的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。Yahoo,Facebook,Amazon以及国内的百度,阿里巴巴等众多互联网公司都以Hadoop为基础搭建自己的分布式计算系统。
　　Spark也是Apache基金会的开源项目,它由加州大学伯克利分校的实验室开发,是另外一种重要的分布式计算系统。它在Hadoop的基础上进行了一些架构上的改良。Spark与Hadoop最大的不同点在于,Hadoop使用硬盘来存储数据,而Spark使用内存来存储数据,因此Spark可以提供超过Hadoop100倍的运算速度。但是,由于内存断电后会丢失数据,Spark不能用于处理需要长期保存的数据。
　　Storm是Twitter主推的分布式计算系统,它由BackType团队开发,是Apache基金会的孵化项目。它在Hadoop的基础上提供了实时运算的特性,可以实时的处理大数据流。不同于Hadoop和Spark,Storm不进行数据的收集和存储工作,它直接通过网络实时的接受数据并且实时的处理数据,然后直接通过网络实时的传回结果。
　　 Hadoop,Spark和Storm是目前最重要的三大分布式计算系统,Hadoop常用于离线的复杂的大数据处理,Spark常用于离线的快速的大数据处理,而Storm常用于在线的实时的大数据处理。
    
　　在了解完上面的内容后,你如果觉得意犹未尽,还想再深入挖掘,那么向你推荐两篇比较不错的文章。第一篇是对描写大数据在实际生活中应用,看完之后,你会发现,大数据其实就在身边；第二篇是大数据的相关概念：云计算,看完之后,你很可能就成为大数据专家了！
　　大数据技术与应用案例详解：获取有价值信息
　　云计算概念详解：共享软硬件资源信息
　　本文章由 中国大数据产业观察网精编制作,更多大数据相关内容请关注经典栏目： 大数据百科-数据观 ,里面有专业、丰富的大数据内容。

大数据基础知识分享 你也可以成为相关专家
来源： 中国大数据产业观察网 时间：2015-08-25 16:27:28 作者：
　　作为一名网站工作者,每天都和数据打交道。在与数据相关的知识中,大数据这个概念曾经困扰我很久。在逐渐了解一些基础知识后,我才明白大数据到底是什么,具有有什么用处。下面,我将分享我对大数据的一些学习经验,希望能对你有所帮助。
　　最开始,我是从网上搜索资料。首先,我从大数据概念入手。我在百度、好搜上寻找大数据的百科定义。
　　大数据概念-百度百科
　　大数据(big data,mega data),或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
　　在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
　　对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
　　大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
　　从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
　　为了全面了解大数据的基本概念,请你仔细阅读下面两篇文章,对你深入学习有很大帮助。
　　大数据是什么意思
　　大数据知识科普：什么叫大数据
　　在了解了大数据的基本概念之后,我对它慢慢有了一定认识,但是,我对其中的两个相关概念还是不清楚：云计算和Hadoop
　　云计算是什么？Hadoop是什么,他们之间有什么关系？
　　云计算概念百度百科解释
　　云计算（cloud computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此,云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力,拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心,按自己的需求进行运算。
　　对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算,至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院（NIST）定义：云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问, 进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络,服务器,存储,应用软件,服务）,这些资源能够被快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。
　　云计算（cloudcomputing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
　　美国国家标准与技术研究院（NIST）定义：云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问, 进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络,服务器,存储,应用软件,服务）,这些资源能够被快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。XenSystem,以及在国外已经非常成熟的Intel 和IBM,各种“云计算”的应用服务范围正日渐扩大,影响力也无可估量。
　　推荐一篇文章： 云计算概念详解：共享软硬件资源信息
　　在了解云计算概念之后,请你阅读这一篇文章,看完之后,你会对大数据与云计算的关系有一个初步的了解
　　大数据和云计算到底是何关系？
　　hadoop概念
　　Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
　　用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
　　Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）,简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求,可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
　　Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算。
　　项目起源
　　Hadoop由 Apache Software Foundation 公司于 2005 年秋天作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入。它受到最先由 Google Lab 开发的 Map/Reduce 和 Google File System(GFS) 的启发。
　　2006 年 3 月份,Map/Reduce 和 Nutch Distributed File System (NDFS) 分别被纳入称为 Hadoop 的项目中。
　　Hadoop 是最受欢迎的在 Internet 上对搜索关键字进行内容分类的工具,但它也可以解决许多要求极大伸缩性的问题。例如,如果您要 grep 一个 10TB 的巨型文件,会出现什么情况？在传统的系统上,这将需要很长的时间。但是 Hadoop 在设计时就考虑到这些问题,采用并行执行机制,因此能大大提高效率。
　　推荐阅读： hadoop是什么：分布式系统基础架构
　　那么大数据和Hadoop之间又是什么关系呢？请看下面的文章
　　大数据与Hadoo之间是什么关系？
　　我在了解了以上知识之后,对大数据有了一定了解,如果你想更深入学习,可以买一些大数据相关的专业书籍。同时推荐一个栏目 大数据百科|数据观,里面有比较完备的大数据相关知识。如果你已经对大数据方面有很好的研究,推荐 标签|数据观以及 慕课|数据观,里面有广泛的大数据相关领域知识,可供你自学,相信你会在不久后成为大数据领域的专家。
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