互联网-大数据解决方案-ppt

互联网,大数据解决方案,ppt篇一：互联网大数据解决方案2015年3月互联网大数据解决方案一、检察院综合查询系统方案说明1现状a)不同项目的查询，分别由独立的系统承担，且系统之间无联系，数据以孤岛形式存在，仍需人工进行比对处理。b)因各类数据或信息孤立存在，不仅会增大数据查询的工作量与数据分析人员的处理量，也会对数据分析人员的业务素质要求更高，使用成本较高。c)因各类数据或信息孤立存在，在没有合适的工具时，分析人员仅能通过视觉联系各类数据，难以发现数据之间存在的隐含信息。d)因各类系统数据模式、操作模式的不同，数据难以直接呈现和利用，也不方便建立数据之间的关联性。e)各查询系统之间没有联系，对系统使用的安全性、方便性，特别是各系统的运行维护等，都会带来一些困难。2系统目标基于现状存在的诸多问题，综合查询系统需要提供完善的解决方案，提升分析人员工作效率的同时，在系统应用、各孤立数据整合、数据使用、统一维护等方面，形成高效易用、数据自动关联等的目标。1)打通路由，单点登录：利用网络Vlan划分，打通各独立系统之间的路由，使有权限的人员通过综合查询系统，单点登录后用一个界面使用各孤立系统的数据；2)分布式一键查询，数据整合：根据特定信息，综合查询系统分布式利用接口查询各系统信息，并在查询返回后自动数据整合。3)数据自动关联：基于指定属性或特征，自动对数据进行关联。如时间、地点、人员等属性的关联4)自动探测接口状态，统一监控各孤立系统的运行状态。5)利于流程的后期扩展：在使用单位需要加强系统使用流程时，可通过综合查询系统方便直接扩展。如查询流程审批、查询审计、分级人员权限控制、信息共享等扩展。3功能概述3.1打通系统联接根据不同数据源单位的实际情况，采用路由打通、数据拷贝、专线联网等不同的数据采集和交换方式。系统依据保密要求，根据信息查询种类，分别对家庭、财产、通信、交通、公安等信息进行查询。采用VPN技术或独立VLAN划分，打通各独立系统之间的网络联接或通过数据拷贝方式实现逻辑连接。3.2单点登录综合查询系统的单点登录，有两个作用：1、是各孤立数据查询系统的数据联通的表现界面2、使用者权限控制、审批流程控制与审计等管理功能扩展的控制点使用者通过综合查询系统登录后，依据其权限，可使用各类数据查询系统。查询权限一般可依据需求管理，可根据姓名、身份证等信息综合查询所有查询以及查询生成的任务、数据等，都以任务方式存在在查询系统中，以用于信息保存、信息共享、流程审计等3.3数据接口与标准化各孤立系统为不同厂商不同时期分别独立建设，数据格式以及数据方式各异，综合查询系统需要与每个子系统做数据接口，并对数据查询格式、数据结果做标准化、结构化处理，以使数据能够综合处理，并可以依据标准结构对数据整合关联。3.4分布式查询因各查询平台独立建设，且相互之间没有连通性。综合查询系统打通与各查询系统之间的接口后，需要采用分布式方式对需求数据分别查询，并对查询结果依据数据流顺序整合数据，形成完整的查询数据信息。查询输入查询条件后，如输入姓名、证件号码、电话、车牌号等信息，综合查询系统后台通过接口，分别向各独立系统发起标准查询请求，并等待各子系统返回数据。综合查询的数据同样遵循分布式的方式，可查看各类数据的查询状态。已经返回的数据进入数据整合标准化处理后，直接呈现给查询人员。3.5数据整合数据整合分为：1)基础数据：此类数据位综合查询平台的内置数据库，存储与位置、热点、IP库、电话号码库等公共数据。综合查询时能够使用这些基本数据进行关联分析，对数据的周边信息提供完整关联。2)属性数据：综合查询将用户输入信息关联，并建立属性分类。如姓名、身份证、银行等信息，查询结果可依据属性对信息进行关联。3)查询数据：各孤立系统查询的结果数据。综合查询系统通过数据标准化，将各类数据做结构化处理。以标准方式通过综合查询系统，为分析人员提供整体性、关联性的各类数据。3.6综合查询根据姓名、证件号码、电话号码、银行账号、企业名称、车牌号等对侦查信息进行检索，将符合条件的各项数据内容进行集中式展现，同时可以在查询结果基础上进行数据关联检索，提供全面的信息数据。并对数据依据指定属性，形成数据的智能关联。综合查询可使用系统建立的标准数据属性分类，如时间、地址、人员等。查询人员输入查询条件后，一次查询，即可获取到完整的户籍、企业、交通、公安等数据信息。查询流程及数据整合以及关联性处理，由综合查询系统的后台智能分析处理。查询结果异步展示，因为各查询系统数据返回方式、返回时间不同，先返回的数据首先显示，未返回数据以状态模式展示。可完整保存查询过程与查询条件、结果等数据。二、“侦查助手”大数据采集与协同软件1产品简介1.1需求背景侦察助手为基层办案单位提供基础IT信息管理与事件关联分析功能。通过侦察助手，案件侦察与分析人员可以方便的分类管理调查对象，储存大量的调查对象有关房产、车辆、通讯、出行、经营等多达十多类模板信息，同时提供自定义分类的信息管理功能；侦察助手能够方便快速的建立证据信息库，轻松管理包括询（讯）问笔录、搜查现场、各类票据物证等信息；基于时间轴的事件关联，侦察人员可通过侦察助手快速还原案件的犯罪事实，直观呈现对犯罪嫌疑人的羁押、逮捕等法律事件；侦察助手管理调查对象之间的关系，可按照家庭、亲属、同事、朋友等分类直观的展示关系圈；侦察助手提供团队合作，协同侦察案件功能，由案件负责人确定任务，侦察团队协同提供调查材料，在案件室同步合并到负责人中心系统，使案件信息更加完善完备，提高侦察效率。侦察助手还是现场办案的工具，提供摄像头现场录音录像，直接存储管理相关信息的能力，大大提升侦察人员的信息化管理能力。一言以蔽之，侦察助手，是一个使用简单、操作方便、随时可用、团队协作的案件信息化智能工具，为侦察人员提供信息管理、案情分析、犯罪事实还原提供可移动的、直接的数据采集、智能关联与分析能力，提升办案效率，优化侦察过程，改善案件分析能力的“贴心助手”。1.2产品特色?移动办公。基于surfacepro平板设计，支持单机随时随地的采集数据，移动式办公。?简单易操作。良好的用户交互，触屏操作，信息采集处理模板化设计，只需简单操作即可完成信息采集。自动关联分类，可视化展示，可拖动时间轴，快速呈现犯罪事实，发现隐藏在后面的高价值信息。?符合触摸习惯的设计。支持平板移动化办公，无论是现场办案还是会议讨论，使用者均可方便的操作侦察助手，单手、双手都能够流畅的展示数据与分析结果。?一键同步。不同的团队成员，在与中心联网的环境下，可以将数据一键同步到中心，实现信息的自动整合，有利于负责人掌握详细的案件信息。负责人也可以将指定的案件信息同步给联网环境下的其他团队人员。2使用环境侦察助手默认包含中心版本与团队成员版本，安装时需指定相关硬件，只有绑定的硬件设备才能使用。未经授权的硬件无法运行侦察助手。篇二：大数据分析解决方案大数据分析的三个技巧.cn/cio/2013年01月08日09：03来源：CIO时代网【文章摘要】大数据的性质是有他的三个特点（数据量大、种类多、处理速度快）决定的，数据分析的角色和作用理所当然是由大数据的性质决定的。当数据分析作用于大数据时，大数据必须身兼数职。意思就是数据分析在一个组织中扮演着多种角色和担负着多重责任。数据分析的职位是由DJPatil和JeffHammerbacher制定的，他们试图称呼数据组的同事们，而又不想因为称呼而限制他们的能力。（becauseofimproperjobtitlelikebusinessanalystorresearchscientistBuildingDataScienceTeams）随着大数据在驱动企业成功中越来越有决定性作用，数据分析也变得越来越受欢迎。然而，一些领导者对数据分析扮演的角色和它所起的作用仍然不是很了解，就像很多时候领导者不知道怎么从大数据中抽取有用的信息，虽然很清楚的知道这些大数据是很可信的。他们的脚步落后了——他们的眼光在大数据的利用上其实是模糊的。大数据的性质是有他的三个特点（数据量大、种类多、处理速度快）决定的，数据分析的角色和作用理所当然是由大数据的性质决定的。当数据分析作用于大数据时，大数据必须身兼数职。意思就是数据分析在一个组织中扮演着多种角色和担负着多重责任。多种知识的掌握为了解决数据量大的问题，大数据平台（例如：ApacheHadoop、LexisNexisHPPC）要求数据是被整理过的。数据分析员应该具有大数据平台应用的全方位知识，这样才能熟练的应用数据平台处理大数据。数据分析元应当具有以下知识：1、了解大数据平台的框架，例如：DFS和MapReduce，他们的编程框架提供强大的应用程序设计。这就意味着数据分析员还要有软件构筑和设计的能力。2、精通大数据平台支持的编程语言，例如：Java,Python,C++,orECL,等等。3、具有熟练的数据库知识，特别是用到SQL语言的数据库，像：HBase,CouchDB,等等。因为大数据平台经常需要数据库来存储和转换数据。4、具有数学/统计学、机器学习、数据挖掘领域的专业知识。一个企业的成功不是由数据量决定的，而是由能否成功的从大数据中发现和抽取有用的知识模式和关系决定的，然后用这些有价值的信息创造出有价值的产品。统计学、机器学习和数据挖掘可以很好的用于理解数据和发掘数据的价值。自然，为了成功数据分析者必须具备这些领域的专门知识。会使用一些数据挖掘工具或者平台（例如：R,Excel,SPSSandSAS）是最好的，可以《TopAnalyticsandbigdatasoftwaretools》这本书。5、熟练应用自然语言处理的软件或工具。大数据的内容大都来自于文本文件、新闻、社交媒体和报告、建议书等等。因此了解和掌握至少一种自然语言处理软件或工具对于做一个成功的分析者起着决定性的作用。6、应用至少一种数据可视化工具。为了更有效的演示数据存在的模式和关系，能应用好数据可视化工具无疑是对数据分析员的一个加分。这里有20款数据可视化工具的链接。创新——好奇随着数据变化速度的加快，经常也会有新的发现和问题出现，数据分析员应该对那些变化敏感、对新发现好奇，并且找出应对新问题的方法。他/她也要热情的及时相互沟通，从新问题中探索新产品的思路和解决方案，成为产品创新的驾驭者。商业技能首先，数据分析员多元化的性质决定了数据分析员要好很强的沟通能力，在企业里数据分析员必须和不同的人沟通，其中包括：沟通和理解业务需求、应用程序的要求、把数据的模式和关系翻译给市场部、产品开发组和公司高管看。对于企业来说有效的沟通是及时采取行动应对大数据新发现的关键。数据分析员应该是能联系所有，很好的沟通者。第二、数据分析员要具有良好的规划和组织能力。这样他/她才能巧妙地处理多个任务、树立正确的优先顺序、保证按时完成任务。第三，数据分析员应该具有说服力、激情、和演讲能力。才能引导人们基于数据的发现做出正确的决定，让人们相信新发现的价值。数据分析员在某种意义上说是领导者，驱动产品创新。所有这些大数据的性质决定了数据分析员该具备的技巧和他们在企业中扮演的角色。盘点大数据分析的十二大杀手锏分类：BIMapReduce2011-11-1913:12218人阅读评论(0)收藏举报当数据以成百上千TB不断增长的时候，我们需要一种独特技术来应对这种前所未有的挑战。大数据分析迎来大时代全球各行各业的组织机构已经意识到，最准确的商务决策来自于事实，而不是凭空臆想。这也就意味着，他们需要在内部交易系统的历史信息之外，采用基于数据分析的决策模型和技术支持。互联网点击数据、传感数据、日志文件、具有丰富地理空间信息的移动数据和涉及网络的各类评论，成为了海量信息的多种形式。极具挑战性的是，传统的数据库部署不能处理数TB数据，也不能很好的支持高级别的数据分析。在过去十几年中，大规模并行处理（MPP）平台和列存储数据库开启了新一轮数据分析史上的革命。而且近年来技术不断发展，我们开始看到，技术升级带来的已知架构之间的界限变得更加模糊。更