大數據開發的過程精選(九篇)
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第1篇：大數據開發的過程范文
關鍵詞：能力本位；大數據專業；課程體系
高職大數據專業教育的本質是為了培養在大數據采集、存儲、傳輸、分析、處理、應用等領域實踐能力強、綜合素養高的技能型人才[1-4]，以能力為本位的大數據專業課程教學始終貫穿于高職大數據專業教育的全過程，這也是促進新常態下高職大數據專業教育教學發展的主要因素。但是，就目前的發展態勢來看，高職培養的大數據專業人才的數量和質量遠遠未能達到市場和企業的需求，究其原因，主要是因為高職大數據專業課程尚未形成體系，未能在有限的教學課時內有機整合交叉重復的課程內容，從而未能突出體現學生綜合能力的培養[5-9]。因此，構建基于能力本位的高職大數據專業課程體系勢在必行。
1高職大數據專業課程體系構建的必要性
國務院于2015年8月印發的《促進大數據發展行動綱要》指出，“建立健全多層次、多類型的大數據人才培養體系……重點培養職業工程師等大數據專業人才”。為了在一定程度上滿足市場和企業對大數據技術相關人才的需求，截至2020年12月，全國共有289所高職院校開設了大數據專業。由于我國高職院校大數據專業開設的時間短、起步晚、底子薄，大數據技術專業人才總體上來說是短缺的[1-4]。此外，由于人才培養目標和就業定位仍然不夠明確，尚未形成系統性的師資團隊、高效的實踐教學平臺和標準化的課程體系，未能有效構建和運用交叉學科的知識體系和課程內容。因此，不完善的課程體系和課程內容導致教師只著重計算機領域知識的教學，缺乏適合學生學習系統性的大數據課程教學計劃，忽略了大數據專業學生技能的培養，不能適應大數據時代市場和企業對大數據專業高技能型人才的需求。目前我國高職院校大數據專業教學和人才培養仍處于摸索階段，如何從培養學生深度的思維能力和解決廣度問題綜合能力的角度出發，構建基于能力本位的大數據專業課程體系是擺在高職院校面前的一個重要課題[1-9]。
2基于能力本位高職大數據專業課程體系構建的可行性分析
2.1面向計算思維能力的高職大數據專業課程體系。計算思維能力即在管理學和教育學基本理論的基礎上，充分、綜合運用計算機專業領域的基本概念、基本方法、基本手段和基本過程對所需求解的問題進行深度上和廣度上的抽象、挖掘、歸納，從而求得最優解的一種思維能力[5]。高職大數據專業教育的培養目標本質是為了培養在大數據采集、存儲、傳輸、分析、處理、應用等領域實踐能力強、綜合素養高的技能型人才。計算思維能力完美地詮釋了高職大數據專業課程教育教學的內在本質，即將高職大數據專業課程劃分為一種包括通識教育、大類教育、基本認知等模塊課程在內的螺旋遞推式的計算思維課程體系，通識教育課程包括數據科學數學基礎、人工智能導論、操作系統、統計學、管理學基礎、計算機組成原理、數據科學導論、大數據結構、數據庫原理、大數據編程算法等課程，充分、綜合運用管理學領域、教育學領域、計算機專業領域的基本概念、基本理論、基本方法、基本手段和基本過程對所需求解的大數據分析、處理、應用問題進行深度上和廣度上的抽象、挖掘、歸納。因此，通過構建面向計算思維能力的高職大數據專業課程體系并在實際的教學活動中加以實踐，促進學生熟練掌握大數據的基本概念、基本理論、基本知識、基本方法、基本手段、基本過程和基本技能[6]，從而具備初步的項目開發經驗和能力。2.2面向應用能力的高職大數據專業課程體系。高職大數據專業教育的本質是為了培養在大數據采集、存儲、傳輸、分析、處理、應用等領域實踐能力強、綜合素養高的技能型人才，即高職大數據專業教育的本質是以能力為本位的。基于面向計算思維能力的高職大數據專業課程體系，面向應用能力的高職大數據專業課程體系是指將大數據主干課程劃分為專業骨干、專業實踐等模塊課程，它們屬于應用能力培養的范疇，專業骨干課程可開設的課程主要包括大數據程序設計、大數據采集、存儲與傳輸、數據庫應用技術，專業實踐課程可開設課程包括大數據核心平臺技術、大數據挖掘、分析與處理、大數據應用、大數據可視化技術等。這是高職大數據專業基于能力本位的課程體系整體框架中的核心課程，也是后期以“專業拓展”“綜合拓展”等模塊課程為標志的工程能力培養課程開設的前提[5-7]。面向應用能力的高職大數據專業課程體系側重于大數據應用框架的部署和理解，課程內容完美地體現了培養學生的大數據編程算法、大數據程序設計、大數據核心平臺技術、大數據可視化應用技術等方面的核心能力。2.3面向工程能力的高職大數據專業課程體系。工程能力是指在計算思維能力和應用能力的基礎上，學生通過團隊協作解決實際工作中較為復雜綜合性的工程項目開發問題的能力。因此，面向工程能力的高職大數據專業課程體系包含專業拓展、綜合拓展等模塊課程，它們屬于工程能力培養的范疇，即培養多元化的具有廣度創造技術、深度人工智能開發技術的大數據分析師、大數據架構師、大數據運維工程師、大數據開發工程師、大數據科學家等工程項目設計與開發人才[6]。面向工程能力的高職大數據專業課程體系通過項目小組團隊協作的形式，以工程項目與企業真實案例為驅動，促使學生搭建大數據工程項目設計與開發的框架，細化框架內部細節，集思廣益，形成最終的工程項目解決方案，并充分運用所學的專業骨干、專業實踐等模塊課程中的大數據程序設計、大數據采集、存儲與傳輸、數據庫應用技術、大數據核心平臺技術、大數據挖掘、分析與處理、大數據應用、大數據可視化技術等課程的核心知識，實施大數據工程項目的大數據采集、存儲、傳輸、分析、處理、應用、作業調度、工程維護、代碼調錯等，從而完美地實現培養學生解決實際工程問題能力的目標[7-9]。
3基于能力本位的高職大數據專業課程體系構建途徑
3.1構建支撐計算思維能力培養的立體化課程資源。面向計算思維能力的課程體系是高職大數據專業發展的一個基礎性課程體系，這是大數據專業能力向應用能力與工程能力縱深發展的延伸性課程，目的在管理學和教育學基本理論的基礎上，充分、綜合運用計算機專業領域的基本概念、基本方法、基本手段和基本過程對所需求解的問題進行深度上和廣度上的抽象、挖掘、歸納，使學生掌握大數據專業的通識教育、大類教育、基本認知等模塊課程，從而為學生拓展應用能力與工程能力打下基礎。因此，需要構建支撐計算思維能力培養的立體化課程資源，其主要形式是利用移動互聯網設置集課程資源、線上線下資源、實踐課程資源為一體的立體化課程體系教學資源模式[5]，并利用移動互聯網構建多樣化的線上線下網上教學環境、學生線上線下學習平臺。課程教學資源以線上線下和任務與項目驅動的實踐課程形式為主，學生在教師的啟發和引導下自主學習，時時講解、時時操作。在此立體化課程資源支撐下，按照“計算思維形成→基本技能訓練→計算思維能力培養”的要求，充分運用混合式翻轉教學方式，對一些重點難點的課程內容進行反復教學，實施數據挖掘與人工智能結合的大數據專業基礎知識的實際操作，對學生進行個別指導，加深學生對基本知識點的掌握和理解。3.2搭建支撐應用能力培養的實訓平臺。高職大數據專業實踐性、應用性極強，面向應用能力的高職大數據專業課程體系要求搭建適當的支撐應用能力培養的實訓平臺以強化學生的應用能力。搭建支撐應用能力培養的實訓平臺，重點是學校應根據大數據專業人才培養目標和計算思維能力培養需求，從硬件環境、軟件環境、線上線下網絡教學平臺等方面入手，構建集大數據編程算法、大數據程序設計、大數據核心平臺技術、大數據可視化應用技術等于一體的核心能力培養平臺[5-6]，大數據編程算法、大數據程序設計、大數據核心平臺技術、大數據可視化應用技術課程采用線上線下模式、理實一體化的教學方式，主要用于大數據專業的“專業骨干”“專業實踐”等模塊課程的實訓教學；軟件條件方面，利用搭建的實訓環境，以學生分組協作形式，可以選擇并行分布式處理軟件Hadoop和Spark，實施大數據預處理、模型的建立模型、參數的選擇，為學生提供大數據編程算法、大數據程序設計、大數據核心平臺技術、大數據可視化應用技術方面的實訓項目，使學生掌握基本方法和技巧，理解基本工作原理，從而可以較好地培養學生應用能力。3.3設計支撐工程能力培養的綜合性工程項目。面向工程能力的高職大數據專業課程體系即培養多元化的具有廣度創造技術、深度人工智能開發技術的大數據分析師、大數據架構師、大數據運維工程師、大數據開發工程師、大數據科學家等工程項目設計與開發人才，它是圍繞學生的工程項目開發能力而設置的。因此，學校應結合大數據專業的人才培養總體目標、計算思維能力培養目標和應用能力培養目標，設計支撐工程能力培養的綜合性工程項目[6-9]，在每個項目中設置相應的實驗，力求做到課程與崗位能力對接，檢驗學生對實踐知識的掌握情況以及解決問題的思想、手段和方法，從而為工程項目開發打下堅實的基礎。在綜合性工程項目類型方面，把支撐工程能力培養的綜合性工程項目分為設計性實驗和綜合性實驗，合理規劃工程能力培養計劃、培養標準以便較好地適應工程能力培養的新形勢，讓學生在“練中學、學中練”，考察學生的實際工程項目開發能力，力求工程項目開發能力與企業標準對接。3.4創新基于學生能力本位的教學模式和教學方法。面向計算思維能力、應用能力、工程能力培養的高職大數據專業課程體系是一種螺旋遞推式的課程體系，它完美地詮釋了高職大數據專業課程教育教學的內在本質。基于學生能力本位的教學模式和教學方法是實現高職大數據專業課程教育教學內在本質的重要條件。因此，高職院校要從大數據專業人才培養和學生實際需求出發，制作精美的教學視頻，充分利用微課、翻轉課堂、多媒體、遠程協作、虛擬現實、系統仿真、探究式、啟發式、逆向式、互動式等教學方式、方法和手段[1-4]，按照“思維培養—應用細化—工程開發”的教學模式，圍繞大數據專業的課程教學內容，充分利用網絡資源，隨時調整教學細節，合理安排課時，及時記錄教學過程中的反饋信息，使得師生之間的良好互動和溝通達到一定的廣度和深度，為學生掌握大數據專業課程的精髓和將來適應工作崗位打下堅實基礎。3.5加強基于學生能力本位的師資隊伍建設。高質量的專業教師隊伍是構建基于能力本位的高職大數據專業課程體系構建的良好保障，因此高職院校要圍繞學生的計算思維能力培養、應用能力培養、工程能力培養[5-9]，加強基于學生能力本位的師資隊伍建設，讓教師在教學與科研中取長補短，豐富知識結構，相互促進，相互提高，從而為教師專業素質和創新實踐能力提供保障，提升教師授課水平。
4結語
高職大數據專業課程體系的構建為提升學生的計算思維能力、應用能力、工程能力提供了科學的發展平臺，對高職專業人才培養和課程改革具有重要的意義，同時也能使學生成為有知識、有能力的社會主義事業建設者和接班人。大數據對當今社會的重要意義以及大數據專業人才的不足決定了大數據專業人才培養任重道遠，但是不足也是動力，也給未來高職大數據專業預留了很大的發展空間。
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第2篇：大數據開發的過程范文
關鍵詞：大數據；人力資源；網絡共享
一、“互聯網+”的重要標志：大數據時代
“互聯網+”行動計劃日益滲透到各行各業，它代表著時展方向，對人力資源管理帶來了創新變革。隨著科學技術水平的不斷提高，大數據應用已經在各行各業中體現出不可替代的價值，形成了“大數據+人力資源管理”的管理思維方式。大數據應用的出現意味著數據能夠廣泛滲透到各行各業及各個業務職能領域中；同時海量數據的應用掀起了新一輪的消費者盈余浪潮，并使得生產率有所增長。隨著互聯網及云計算等科技的興起及普遍使用，大數據作為新時代的產物，在越來越多、越來越復雜的海量數據下成功塑造出這一全新的概念。大數據的主要特征有數據體量巨大、數據類型繁多、價值密度低和處理速度快。大數據作為海量數據的集合體，存在三種分類方式：（1）半結構化數據。例如用windows系統進行處理的文字、電子郵件及在網上閱覽的新聞等信息。（2）結構化數據。例如企業財務系統、人事系統等數據都是結構化的數據。（3）非結構化數據。例如移動終端、傳感器及社交網絡等產生的數據。大數據時代給人力資源管理帶來了新的思維和機遇，以大數據的思維模式，整合各類數據，挖掘數據價值。因此，“大數據+人力資源管理”必定是人力資源管理的發展趨勢
二、大數據應用在人力資源管理中的作用
1.大數據應用使數據具有廣泛的可獲取性及高透明度。
部分制造商正在試圖通過集成多種系統的數據，并試圖通過從客戶和外部供應商獲取數據來共同完成產品的制造。例如汽車制造行業，汽車的零部件通過全球供應商集中提供。企業及其供應鏈合作伙伴通過這種高度集成的平臺可以在產品的初期設計階段就開始相互協調工作。
2.大數據通過改變決策的制定方式對競爭產生影響。
大數據應用能夠使決策制定產生根本性的轉變。大數據可以通過利用可控實驗，使企業能夠對假設進行驗證，并對數據顯示的結果進行分析，從而達到利用大數據指導投資決策及運作方式的目的。大數據應用對面向用戶的企業有著極其重要的影響作用，面向用戶的企業通過對數據的分析和劃分來對用戶進行定位，而大數據應用可以使用戶質量實現質的飛躍，使用戶的實時性及個性化制定成為現實。新一代的零售商已經采取利用大數據應用，并且通過互聯網的點擊量對用戶進行定位和跟蹤，同時能夠影響并更新用戶的個人愛好，通過實時模仿其可能發生的行為對自己的產品進行改進和完善。
3.大數據對數據管理所做的改變及替代趨勢。
大數據應用通過提高機器的分析能力及算法，能夠使制造商獲得更高的生產率。例如部分制造商利用大數據算法對生產線的傳感數據進行分析，為減少及避免損失創建自動調節過程，以達到減少成本過高的人工干預并實現生產率的提高。
4.基于大數據應用的新型商業模式產生。
大數據的廣泛應用促使許多在價值鏈中生存的新型公司產生，通過商業交易創建具有高價值的“排出數據”，這種商業模式已被大量新型公司采用[1]。
三、大數據應用在人力資源管理中的價值
大數據應用使得人力資源管理系統的數據來源得到拓寬，并使人力資源的信息采集能力得到提升，使數據量最大化。大數據應用對人力資源管理的精確性、客觀性及針對性都有十分重要的作用。大數據應用為人事工作提供更加全面的量化參考基礎。在組織人事工作的過程中，利用大數據的分析方式可以對人員流動、績效考核結果及人員培訓需求等進行有效分析。利用大數據的優勢結合全面的人力資源信息并對其進行反復持續地深入挖掘，利用人才分析或人力資源核算等方法，使大數據為人力資源管理工作發揮出戰略性的預判能力。在大數據時代下，人力資源管理系統已經打破了傳統的組織形式并開始向普通員工靠近，從而在與員工交流的過程中產生更多的交互性數據，這樣不僅可以優化人力資源的組織結構，同時為員工服務創造出有利的條件，使員工能積極參加到認識管理工作中，并且使人力資源管理有更加規范的工作流程。人才的核心競爭力在大數據時代下正發生著巨大的變化，利用大數據可以建立高效的人才數據管理模式。在大數據新時代下數據已成為企業的核心資產之一。通過對大數據應用的使用使得企業的一切信息都能夠被錄入和存儲，并且通過對企業及員工群體的信息進行有效分析和總結。
四、大數據下人力資源共享網絡的組織模式設計
1.人力資源共享網絡的構建框架。
人力資源共享網絡的構建包括以下四個部分：確定共享網絡的目標、選擇共享伙伴、組織共享網絡結構和共享網絡的運行及反饋與平臺的設計開發。其中選擇共享伙伴與構建共享網絡平臺的設計開發是人力資源共享網絡建設的核心部分，因此，對二者進行深入分析[2]。
2.人力資源共享網絡的伙伴選擇。
在人力資源共享網絡的建設過程中，共享網絡的伙伴可能是任何行業的人員或企業，因此，在選擇過程中，通過對人力資源狀況進行識別與評估，對候選共享伙伴進行初步確定，同時在此基礎上根據海量信息及經驗制定合理的共享伙伴評價體系與指標，從多方面對伙伴進行綜合性的評價，最終確定合適的共享伙伴名單。影響人力資源共享網絡選擇共享伙伴的因素有很多，根據不同的人力資源情況會出現不同的選擇側重點，在選擇過程中應根據共享網絡的建設目的及各組織進行合作的宗旨，從而確定對共享伙伴選擇中的評價體系。
3.人力資源共享網絡的平臺設計及組織結構。
在確定網絡共享伙伴之后，開始對網絡組織進行詳細設計，其中包括網絡共享平臺的設計及組織結構設計：
（1）人力資源共享網絡組織結構。
在人力資源共享網絡組織的運行過程中，應建立各項功能機構并且執行網絡共享合作協議，使共享成員組織之間能夠有效而具體地開展人力資源共享活動。人力資源網絡共享組織一般具有兩個層次的功能機構：一是從微觀上根據具體的人力資源網絡共享需求及合作項目、目標組建人力資源網絡共享合作團隊，并且形成人力資源共享體系，運用不同的網絡共享方式實現需求者與人力資源擁有者之間的網絡共享；二是從宏觀的層次上建立由共享成員組織共同參與的高層管理機構，對整個人力資源網絡共享組織內部的工作負責并進行協調[3]。
（2）人力資源網絡共享平臺的設計開發。
人力資源網絡共享的平臺設計開發工作主要有以下幾個環節：利用網絡服務器將人力資源擁有的能夠進行編碼的知識及每個成員組織提供的相應人力資源信息進行傳遞；通過網絡共享平臺的各個內部子系統的運作，對人力資源編碼化的知識進行處理加工并且對共享成員間人力資源的需求進行匹配；最后通過網絡或人工傳輸，對每個網絡共享團隊的實踐活動進行指導。人力資源共享網絡平臺由以上各環節共同構成。
五、大數據下人力資源網絡的協調機制
人力資源網絡共享平臺的開發設計作為共享成員之間進行人力資源及知識共享的基礎平臺環境，還需要能夠支持整個網絡共享組織運行的協調機制，通過與協調機制的配合才能夠使得共享網絡組織的運行目標得到實現。協調機制在人力資源網絡共享組織中主要強調以下幾點：配合并協調人力資源網絡共享平臺的運作過程；通過網絡共享文化培養及激勵機制等方式對各共享成員組織間的合作關系進行協調，達到使每個共享成員都能夠以有效的目標優化方式與其他成員合作共同達成目的。協調機制主要包括網絡目標分解、網絡組織結構及具體執行等層次的內容。因此，人力資源網絡共享組織的協調機制主要在向前協調及向后協調兩個方面進行作用[4]。
1.人力資源共享網絡組織協調機制的向前協調作用。
人力資源網絡共享組織的向前協調主要強調根據各共享成員的差異在共享網絡組織構建過程中預先設計合理的協調機制，以達到協調管理各共享成員組織與人力資源網絡共享整體運作的關系。
2.人力資源共享網絡組織協調機制的向后協調作用。
人力資源網絡共享的向后協調機制主要包括發現、分析及解決問題三個部分。協調機制在人力資源網絡共享組織中主要著手解決在共享網絡運行中已經存在的沖突或問題。作為一種反饋模式被動地對事后出現的問題進行解決。在人力資源網絡共享組織的運行過程中存在大量需要處理的共享伙伴之間的制約及依賴關系，因此，全面、正確地對其進行形式化描述并對整個運行過程進行有效的維持，從而減少共享成員組織間出現沖突的情況以降低協調工作量。
六、結束語
在大數據時代背景下，人力資源的管理工作已經不僅僅是人與人之間的交流合作，對海量數據的分析整理越來越重要。在大數據應用的幫助下人力資源管理部門對員工的了解及考核變得更加方便，通過對數據的利用將員工的表現以科學化、數據化的考核方式進行，使得人力資源管理部門對員工的分析更加客觀、科學。實現大數據應用對人力資源管理的價值最大化，同時建設人力資源共享網絡，使人力資源管理工作能夠利用大數據的應用價值促進自身的發展。
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第3篇：大數據開發的過程范文
在這一點上，騰訊對大數據的認識是正確的，“在建立大數據系統的時候，我們從來沒有想過在做一個大數據項目，我們都是在解決實際的問題。”騰訊云總裁陳磊如是說。
從解決實際問題出發，不論是需要作出重大決策還是改變小小的設計，騰訊在利用大數據的時候有其自身的優勢，那就是騰訊擁有海量的數據。業界有一種聲音是忽略大數據的“大”，關注數據本身的價值，而在騰訊這里，“大”甚至無法回避。比如，根據騰訊云分析《2014年第二季度移動行業數據報告》的數據，接入騰訊云分析的APP覆蓋設備超過15億。
如果單個數字不足以說明什么，那么還有以下這幾個數字：
即時通信QQ活躍帳戶數達到8.29億；QQ智能終端月活躍帳戶數5.21億；即時通信QQ最高同時在線帳戶數達到2.06億；“微信和WeChat”合并月活躍帳戶數達到4.38億；“QQ空間”月活躍帳戶數達到6.45億；QQ空間智能終端月活躍帳戶數4.97億；(數據來源于網絡)
探尋大數據先行者的足跡，騰訊是國內最具代表性的企業之一，而其對“大數據、小場景”的認知，更是在大數據的實際應用中走到了前列。
從一個小小的按鈕說起
很多人無法將大數據概念和具體實踐聯系起來，是由于對大數據這一概念的“仰望”，好像大數據是突然有一天憑空生出來的一樣。而事實上，“在大數據這個概念被包裝出來之前，互聯網公司就已經很認真地在使用相關的方法和技術，”陳磊表示，“這些方法和技術實際上是一直應用在我們日常工作當中的。”
陳磊講到騰訊在設計產品時的一個場景：“我們界面的設計都是在測試用戶行為的基礎之上進行的，我們很少憑空去想用戶會喜歡什么樣的設計。”比如在設計一個按鈕時，其擺放的位置、包含的文字，包括顏色、形狀這些都會做各種各樣的嘗試，而最后采用哪一個選擇，要看用戶在實際使用中對這個按鈕的點擊率。可以說，除了要在整體的風格上保持一致，很多設計都是以最終用戶的行為作為依據的。
互聯網是大數據最先改變的產業，這與互聯網企業的文化也有關系。陳磊表示，互聯網企業不認為通過自己的想法能夠很準確地把握用戶需求，而讓用戶去試的時候，用戶會用他的行為投票。“所以互聯網公司講究摸著石頭過河，最主要的原因是希望在不斷嘗試的過程當中，發現用戶真正的需求而更好地滿足它。”他說。
通過大數據的方法來準確地把握用戶需求，來指導一個按鈕的設計，騰訊就是這樣將大數據應用到這些小的場景中。實際上，騰訊對產品的每一個功能都會去做AB測試。
動態運營，將決策權交給用戶
騰訊的很多產品版本更新非常快，由于每次新版本下發都需要用戶去下載安裝才能更新。這需要對每個產品都進行用戶管理的研究：從用戶開始使用這個產品，到這個產品的使用達到一個高峰，再到最后一些用戶選擇棄用，騰訊將這些環節叫做拉新、留存和流失。陳磊表示：“我們會分析流失客戶的特征是什么。他在使用這個產品的時候，和在流失之前行為發生了哪些改變。通過用戶使用產品的數據做了這樣的分析之后，我們大致就能夠理解某一類用戶離開這個產品的主要原因，進而在產品上做一些改造，讓這類用戶對我們的產品更有黏性。這些都離不開數據和數據分析。”
產品在研發過程當中根據用戶的使用習慣不停的調節，這個過程叫作“動態運營”。所謂動態運營的理念，將每一件事情都看作是一個小小的實驗，或者將大項目分解為很多小的產品步驟，每一步都很小，這樣每一步走對了或走錯了，能夠快速得到反饋。
陳磊說，過去很多企業運營的方法是先制訂戰略，然后根據戰略去分解執行，半年之后總結執行情況。在今天，這種緩慢的應變機制是行不通的。
動態運營將產品更新的決策權交到用戶手中，這就是業務前線化(FOT)中后段決策讓位于分布式前端一線決策的例證。大數據為動態運營提供了有力支撐。
讓廣點通脫胎換骨
大數據對廣點通影響可謂脫胎換骨，關鍵的一件事情就是對數據的實時處理和采用。據陳磊介紹，過去廣點通只能將前一天的用戶點擊行為進行數據分析，在第二天來使用，顯然無法滿足廣告業務的要求。在大數據的支撐下，騰訊逐步將分析方法變成相隔一個小時，15分鐘，到最后做成只差幾秒，數據就能夠回流，并且能夠在下一次給用戶展示廣告的時候去使用。
據悉，廣點通不僅對數據的實時性要求非常高，對數據的準確性要求也一樣。例如，一些用戶填寫的數據未必是真實的，在數據的采集和流轉的過程中，對海量數據的保真提出了挑戰。騰訊在應對數據的海量、精準和實時的挑戰過程中研發了大量的產品。
為不同的用戶做精準推薦
騰訊與小米曾有過兩次合作，第一次是紅米手機，在90秒鐘訂出十萬部手機，第二次是紅米Note開售，在第一秒的時間有41.9萬次點擊。從最后的結果上看，這兩次活動做得非常成功，其背后除了小米營銷策略的功勞之外，騰訊利用大數據找到對紅米手機有潛在需求的用戶并精準推薦也是原因之一。
另外一個案例是騰訊通過大數據的手段去運營《穿越火線》這款游戲。在這個游戲的熱度開始下滑的時候，騰訊利用大數據做了大量的留存活動，這些活動是針對玩家喜歡這個游戲的原因去做的。陳磊介紹說：“比如一些玩家是因為有幾個比較好的朋友經常組隊去打游戲，那么我們通過好友邀請他，重溫一下過去打游戲的好時光，讓他再回來使用這個游戲；有一些用戶把某一類武器玩得非常好，但是這個武器已經打到極致了，這時候我們就會創造新的武器。通過這樣的方式來讓用戶持續玩這個游戲，要對這個用戶的特點有很清楚的認知。”
精準推薦的前提是用戶畫像，在游戲領域的應用著實超出想象。據悉，騰訊微博建立SocialData體系挖掘社交大數據為用戶畫像。
騰訊的大數據服務
大數據的實現需要IT基礎設施和工具的支撐，這里涉及很多技術方面的問題，騰訊很多的系統都是自主研發，比如數據采集的系統和任務調度的系統。至于其中的技術，并不是我們這次要探尋的重點，但這里還是要介紹騰訊的三類大數據服務，它們是騰訊在自身利用大數據以及用大數據服務客戶過程中留下的堅實的足跡。
目前，騰訊通過騰訊云給客戶提供三類免費的大數據服務：
TOD Tencent Open Data
Tencent Open Data是基于騰訊的大規模計算集群，提供數據采集、自助加工、任務調度等能力的云端大數據解決方案。其優勢在于：不用采購任何物理設備，即開即用；不用擔心數據量膨脹的時候無法擴展；只需要開發業務邏輯，其他部署、運行、監控都交給TOD。
例如，你可以用TOD分析apache訪問日志，定義一個每天都執行的任務收集訪問日志的有用信息，然后定義一個每周運行的任務匯總加工訪問信息，最后定義一個數據導出任務將數據導出生成周報。TOD能夠處理真實數據加工中各種不確定性因素。只要你設定了運行規則，TOD就可以確保任務流按照設定的規則運行。
信鴿
信鴿，是一款移動APP推送平臺，支持億級的通知/消息，能在Android/iOS平臺進行各類高級自定義的推送操作，秒級觸達移動終端用戶。開發者可以方便地嵌入SDK，通過API調用可或視化操作界面，實現對特定用戶發送通知/消息，提升用戶活躍度，激活沉睡用戶，并實時查看推送效果。
信鴿可為應用用戶設置多種標簽，包括地理位置、應用版本號、活躍度，更可結合行為的記錄自定義為“在深圳喜愛川菜的女白領”，“超過7天未登錄游戲的大學生”、“有高消費潛力的土豪”等。根據業務、用戶行為等圈定不同用戶群體并將其賬號保存成號碼包文件，通過信鴿前臺上傳，做特定的運營推廣活動，達到精準觸達用戶的目的。
信鴿pro高級標簽，可基于騰訊大數據優勢，基于玩家的在線時長，使用頻率，付費、登錄行為，游戲關卡的失敗率、道具使用購買統計等因子，建立流失用戶預測模型與付費用戶預測模型。模型可精準預測潛在流失與付費用戶，預測覆蓋率超過85%，準確率超過91%。利用信鴿對潛在流失用戶群推送針對性的營銷活動，回流率比隨機推送提升120%。
MTA騰訊云分析
騰訊云分析是專業的移動應用數據運營平臺，支持iOS和Android。開發者可以方便地通過嵌入統計SDK，實現對移動應用的全面監測，實時掌握產品表現，準確洞察用戶行為。前面我們已經提到，2014年第二季度報告中，接入騰訊云分析的APP覆蓋設備超過15億。
騰訊云分析的功能及優勢包括：
(1)APP數據的收集：比如新增、活躍、留存、用戶畫像、渠道數據等等；(2)行為分析：用戶在使用APP的時候其實是一系列的過程，尤其像支付購買這樣的操作，到底是中間那個環節導致用戶流失，通過行為分析中的路徑分析、頁面來源就可以清楚的了解到，其次像用戶在頁面的停留時長、打開次數也會有統計；(3)自定義事件和漏斗模型：幫助用戶自主的去統計小到按鈕的點擊行為，完全可以自主控制，還可以將用戶行為串聯起來形成一條自主路徑，觀察用戶的行為；(4)錯誤管理：幫助開發者管理應用錯誤，找到錯誤根源，同時對于應用數據的突變支持通過微信服務號告警；(5)專門的游戲分析：針對游戲應用這個龐大的群體，云分析推出專門的游戲分析，可以細致的分析到玩家在關卡、對戰中的行為，充值、購買道具的行為。
騰訊云分析對開發者的作用主要有兩方面：一是開發者可以通過自己的數據波動找到產品優化的方向，比如一款游戲，如果發現某個關卡用戶流失嚴重，那是不是要優化關卡，或者推出游戲攻略、關卡獎勵等活動；二是開發者可以通過數據知道自己運營效果，比如一款應用，在相關媒體網站上發送文章，引來一部分用戶，引流的量是多少，是否和之前的的預期一樣，效果會持續多久，這樣就可以預估活動的頻率和范圍。
云分析其實還存在更大的潛力，就是對背后數據的挖掘，以信鴿pro為例，眾所周知大部分的挽救留存率的方法都是亡羊補牢，用戶已經開始流失了再去做活動，效果已經不明顯了，如果可以在用戶離開之前預測到他的行為，就可以極大提升留存，這里就涉及到用戶行為的預測，而云分析的數據能力就體現在這里，先收集用戶的行為數據，然后對用戶行為進行分析，最后預測用戶未來可能的動態，這樣的數據對開發者來說才是具有最大價值的數據。
第4篇：大數據開發的過程范文
【關鍵詞】 大數據； 云會計； 中小企業； 短期經營； 決策
中圖分類號：F232；C931 文獻標識碼：A 文章編號：1004-5937（2015）14-0111-04
一、引言
大數據時代的到來，使得企業多年積累的種類繁多、數量龐大的數據逐漸成為企業的一項重要戰略資產。云會計作為一種高效率、低成本、易維護的會計信息化建設模式，能夠為大數據技術在中小企業短期經營決策中的應用實施提供強大的技術支撐，受到中小企業的普遍關注。短期經營決策通常是指決策產生的結果只涉及一年以內的經營業務，并只對該期間內企業的生產經營活動產生影響的決策，主要涉及生產決策和定價決策兩方面。借助云會計平臺，企業能夠方便快捷地獲取與企業生產和定價相關的海量數據，通過大數據處理技術幫助企業決策生產什么類型的產品、產品的生產數量和產品如何生產，以及企業如何科學合理地確定產品的最合適價格。
多年來，學者們從決策的理論、方法、模型等方面對中小企業短期經營決策的各個方面進行了廣泛研究。周凌等（2014）在考慮企業季節性產品周期性生產和銷售特征的基礎上，構建了多元線性生產模型，使得企業的生產決策更加客觀。燕偉等（2014）將庫存管理決策和應收賬款管理決策視作企業生產決策中相互聯系的兩部分，采用DCF法分別構建了三階段商業信用條件下，生產商成本現值最小化和利潤現值最大化的生產決策模型。范麗繁等（2014）強調制造型企業之間的相互競爭，分析了競爭企業間的生產決策和定價決策過程，并從需求學習的角度建立了競爭企業的最優控制模型。馮穎等（2012）在需求率線性依賴于銷售價格的情形下，針對有限銷售周期內一次訂購模式下單一易變質產品在連續時間上的最優動態定價決策問題，以最大化產品銷售周期內總的銷售利潤為目標，利用最優控制理論分別建立了易變質產品的動態定價模型。趙江安（2012）通過分析茅臺酒頻頻漲價的案例，借助數學模型對產品定價決策進行了實證研究，并闡述了數學模型的運用對于產品定價決策的作用。楊申燕等（2014）在比較分析信息產品與傳統物流服務產品定價方法的基礎上，構建了兩級物流服務供應鏈中的定價模型，并針對物流信息服務產品分析了企業的定價決策流程。
縱觀現有研究，發現企業短期經營決策研究文獻主要從微觀層面借助數學模型研究企業生產決策和定價決策的具體方法措施，很少涉及信息系統和數據方面的短期經營決策研究。事實上，由于云會計和大數據技術能夠為中小企業的短期經營決策提供強大的數據采集、處理和分析支撐，所以從數據的視角去決策企業的生產和定價過程將會更科學有效。鑒于此，本文基于大數據、云會計背景，在分析中小企業短期經營決策內容及其影響的基礎上，構建了基于云會計的中小企業短期經營決策框架模型，分析并闡述了大數據、云會計技術在中小企業生產決策和定價決策中的應用實施。
二、大數據時代云會計對中小企業短期經營決策的影響分析
短期經營決策是中小企業日常經營活動重要的組成部分，涉及生產決策、定價決策、庫存決策等決策內容。為了研究的方便，并考慮中小企業經營活動中主要的短期經營決策內容，根據決策的內容來分類，建立了圖1所示的中小企業短期經營決策組成框架。
如圖1所示，生產決策和定價決策是中小企業短期經營決策最主要的兩個內容。其中，生產決策包括新產品開發決策、虧損產品生產決策、追加訂貨決策和零配件取得決策等，而定價決策主要根據所采用的方法分為以成本為導向的定價決策、以需求為導向的定價決策和以特殊情況為導向的定價決策。在大數據時代，企業通過云會計平臺，可以實時、準確地獲取與企業生產決策和定價決策相關的海量數據，并依據決策的內容通過大數據技術進行數據分析、數據處理和數據挖掘，以實現企業短期經營決策的科學化。
（一）對中小企業生產決策的影響
在中小企業生產決策過程中，新產品開發決策按是否有專屬成本投入可以劃分為不追加專屬成本的新產品開發決策和追加專屬成本的新產品開發決策。對于不追加專屬成本的新產品開發決策，可以借助邊際收益分析法提供支持，但是新開發產品的預計單價確定對傳統會計處理提出了挑戰。對于追加專屬成本的新產品開發決策，企業需要確定新產品開發的專屬成本，而傳統的會計處理對這個數據的精準確定存在較大的困難。在大數據時代的云會計環境下，企業可以獲取的數據不再僅僅局限于企業本身，對行業數據的及時把握能夠幫助企業客觀、精準地確定新產品預計價格和開發過程中的專屬成本。
虧損產品生產決策需要分析虧損產品的邊際收益。如果邊際收益大于零，那么虧損產品的生產可以補償固定成本，這樣就可以繼續生產。但是，邊際收益的計算需要預估虧損產品生產之后可能帶來的銷售收入，傳統的會計處理在這個數據的取得上并非是完全準確的。因為按照虧損產品生產以前的市場價格來預估虧損產品生產以后的價格并按此價格判斷收入是存在較高經營風險的。在大數據時代的云會計環境下，企業通過云會計平臺可以實現和相關信息系統的互聯互通，行業數據的取得成為了可能。企業可以按需購買企業虧損產品生產決策所需的相關數據，通過對虧損產品的整體行業數據進行分析，結合市場環境下價格和銷量預測就能降低虧損產品生產帶來的風險。
中小企業在追加訂貨決策過程中通常會借助差量分析法，在不需要增加新的生產設備的情況下，將合作企業的出價與追加訂貨的單位變動成本進行比較，如果能夠補償企業生產成本的訂貨就可以追加。追加訂貨決策過程也需要判斷單位變動成本的數額。企業可以借助云會計平臺獲取市場上其他企業進行該類訂貨的生產成本，進而核算產品的單位變動成本，這樣就比傳統的單位變動成本確定方法更加準確、可靠。
零配件取得決策主要是判斷自制還是外購，這個決策過程主要考慮成本的高低。其中，自制過程需要考慮生產工人的工資和生產設備的引進等其他相關費用，外購過程需要考慮零部件的買價、運輸費和差旅費等費用。傳統的零配件決策主要是比較上述兩種方式的成本大小，其中成本較小的就是合理的決策結果，但是自制過程的成本核算往往不太準確。借助大數據和云會計技術，企業能夠通過市場需求分析預測未來此類零部件的需求，如果這個需求是存在的并且較為龐大，那么生產設備的引進所帶來的成本增加就不能簡單地在本期進行歸集。對于中小企業的生產決策，借助大數據和云會計技術，企業還能夠實時、動態地獲取企業和行業的發展趨勢與變化，從而準確地預判未來一定期限內企業的生產經營狀況，優化和完善中小企業的生產決策過程。
（二）對中小企業定價決策的影響
對于中小企業的定價決策，按照決策過程采用的方法可以分為以成本為導向的定價決策、以需求為導向的定價決策和以特殊情況為導向的定價決策。以成本為導向的定價決策是指在產品單位成本的基礎上，加上預期利潤作為產品的銷售價格，但是這個決策過程中所需的單位成本實際是很難準確分配的，因為單位成本的確定需要將各成本費用在產品之間進行分配，但是成本費用的合理歸集對于傳統會計處理而言是比較困難的。在大數據時代云會計環境下，企業對原材料從入庫到出庫的各個環節嚴格把關，可以做到成本、費用的準確歸集，保證了單位成本確定的準確性，體現了以成本為導向的定價決策的可靠性。
以需求為導向的定價決策不再以成本核算為基礎，而是強調對產品需求量的準確預估，這個決策需要對產品銷售地區、產品銷售時間、消費者偏好等影響因素進行預判，這就使得以需求為導向的定價決策一直以來都存在著較大的困難。云會計背景下，中小企業通過購買云端的信息，借助大數據處理工具分析企業產品未來的銷售情況，對同地區、同時段的其他產品銷量進行比對，最終合理預判市場需求，為以需求為導向的定價決策提供支持。
中小企業以特殊情況為導向的定價決策是指企業面臨生產能力、市場需求發生改變或者為了擴大或維護企業的市場占有率而進行的定價決策。這個決策對市場環境的要求更為嚴格，它需要企業在了解市場消費者個人偏好的同時，能夠較為準確地掌握同類產品的定價策略。借助大數據和云會計，企業能夠了解產品的市場認可度，并通過市場調查或者其他行業的相關數據了解消費者的個人偏好情況。同類產品的定價可以對比分析競爭企業的歷年定價策略，并結合目前的市場環境進行預判，最終實現可靠、有效的產品定價決策。
三、基于云會計的中小企業短期經營決策框架模型構建
云會計環境下中小企業的短期經營決策不再僅僅局限于企業財務部門提供的相關數據，基于云會計平臺，運用大數據技術對企業所在行業內與企業短期經營決策相關的各種財務數據和非財務數據進行采集和處理，可以轉化為被企業管理者直接使用的決策信息。基于大數據、云會計背景，結合中小企業短期經營決策內容，根據云會計的體系架構，本文建立了大數據時代基于云會計的中小企業短期經營決策框架模型，如圖2所示。
根據云會計的IaaS、HaaS、DaaS、PaaS、SaaS體系結構層次，圖2展示了中小企業短期經營決策的基本框架，下面分別對中小企業的生產決策和定價決策過程進行闡述。
（一）基于云會計的中小企業生產決策
基于云會計的中小企業生產決策實施過程，企業需要對新產品是否開發、虧損產品是否生產、是否追加訂貨、零部件的取得方式等具體內容進行決策。新產品開發過程中對于專屬成本的確定需要成本核算系統的支持，企業產品生產過程中關于原材料采購、生產工人工資發放、制造費用計提、固定資產的折舊等內容需要各部門將相關的結構化數據、半結構化數據和非結構化數據通過大數據處理技術上傳至云系統中的生產主題模塊當中，進而轉化為DaaS中的“生產數據”，“生產數據”從云系統上升到云應用層面就可以使得中小企業在進行新產品開發決策、虧損產品生產決策時直接獲取產品的專屬成本數據。零部件取得是自制還是外購決策，對于自制生產中的設備成本直接計入當期存在一定的疑問，企業日后生產經營是否繼續存在對該零部件的需求，決策過程中需要作出判斷。在云會計環境下，企業的歷史訂單、以往的生產信息和市場上關于該類零部件的需求信息可以通過大數據技術處理后傳遞到“生產主題”模塊，這樣企業就可以合理預判未來該零部件的需求情況，并應用于企業的零配件取得決策。中小企業追加訂貨決策實施過程中，企業需要評估自身的剩余生產力能否按時完成訂貨需求，但是傳統會計難以實現對剩余生產力的有效評估，可能會因此而放棄其他的生產機會，云會計環境下，企業能夠根據市場信息，合理推算企業短期內的預計訂單，實現企業追加訂貨決策的智能化。
（二）基于云會計的中小企業產品定價決策
基于云會計的中小企業定價決策實施過程，市場上關于消費者購買偏好的各種類型的統計數據通過云會計平臺實現采集，并借助大數據技術處理后傳輸到“市場營銷主題”模塊后，數據被分類、歸納到DaaS中的“同行業數據”、“相關行業數據”、“銷售數據”。整合后的數據經過PaaS中的數據管理服務和組建服務，匯總了企業所處市場環境下的消費者偏好數據，但是對該數據的運用必須依靠大數據技術處理后，才能轉化為對企業產品市場需求量的判斷。對于以成本為導向的中小企業定價決策，數據從云系統到云應用的過渡同樣經歷了大數據的分析和處理，產品生產過程中材料的采購成本、生產工人的工資、制造費用等相關成本費用在發生時按照一定的標準在企業各產品之間進行分配，這些成本費用的核算需要借助云會計平臺實現企業各個業務信息系統的無縫銜接才能夠實現數據的獲取。借助大數據、云會計技術能夠準確地獲取產品的單位成本以及產品生產過程中的預計成本，進而準確地歸集和分配企業生產過程中的產品成本。大數據和云會計技術的應用，能夠從成本核算和市場分析等多個角度完善和優化中小企業的產品定價決策。
四、結語
大數據、云會計技術為中小企業實現科學的短期經營決策提供了技術支撐。本文分析了大數據時代云會計對中小企業短期經營決策中生產決策和定價決策兩方面的影響，并結合大數據、云會計的技術特征，構建了基于云會計的中小企業短期經營決策框架模型，詳細闡述了新產品開發決策、虧損產品生產決策、追加訂貨決策、零配件取得決策、以需求為導向的定價決策、以成本為導向的定價決策、特殊情況導向下的定價決策等短期經營決策內容在云會計環境下的具體應用。期望本文的研究能夠為中小企業的短期經營決策提供全新的模式和思路。
【參考文獻】
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[3] 周凌，杜文.基于柔性產能的季節性產品生產決策模型[J].計算機集成制造系統，2014，20（11）：2863-2868.
[4] 燕偉，劉西友.基于DCF法的生產商最優生產決策模型[J].系統工程，2014，32（7）：94-100.
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第5篇：大數據開發的過程范文
【關鍵詞】大數據；電子政務；建設
1引言
在經濟全球化背景下，加強電子政務建設已經成為國家發展的關鍵問題。在大數據背景下，電子政務必須不斷創新，結合實際情況進行開發建設，這樣才符合新時期政府政務工作發展需要。
2大數據時代電子政務面臨挑戰
2015年8月，國務院正式《促進大數據發展行動綱要》。在大數據背景下，電子政府面臨很多發展機遇和挑戰。對此，必須促進大數據背景下的電子政務建設，推動政府服務、管理和決策等多個方面的轉變和發展。然而，基于大數據背景的電子政務建設涉及的內容復雜多樣，包括人才結構變化、機制創新、推廣應用等等，而這些都是對于電子政務建設的重大挑戰。
3大數據背景下的電子政務建設要點
3.1建立統一技術標準
在基于大數據背景的電子政務建設過程中，首先需要明確統一的技術標準，并且制定統一的規劃制度。在電子政務工作中，互聯網安全以及信息安全至關重要，因此，需要建立符合政府部門辦公特色的電子政務標準，比如公眾信息網、辦公業務網、信息資源庫等等。另外，在電子政務的網絡安全方面，還應該建立并完善相關法律體系，從而為電子政務的實際應用提供安全保障。通過建立統一的技術標準，能夠有效促進電子政務的開發和建設。
3.2基礎設施建設
電子政務基礎設施是由三部分所組成的，包括硬件、數據庫以及電子政務平臺，這三個部分之間為層進關系，而為了將三者進行有效結合，還需要科學合理的架構。信息基礎設施的建設目標主要包括提升存儲設備性價比、增加網絡帶寬等等，通過優化基礎設施，能夠為大數據存儲和傳播提供重要保障。另外，在電子政務建設中，可以利用云計算，為大數據的管理和訪問提供重要的平臺。在大數據背景下，云計算必須不斷創新，在統一標準的基礎上，對數據庫進行科學合理的構架，從而實現對于數據的高效采集和存儲，避免出現資源浪費問題。
3.3在線服務與電子參與
電子政務平臺的開發可以認為是軟件層的開發，電子政務平臺各項功能的開發都需要建立在對用戶實際需求進行詳細分析的基礎上。電子政務平臺的用戶主要有兩類，即群眾和政府工作人員。因此，對于電子政務平臺的需求也應該體現在兩個層面上，（1）服務，即政府部門在線服務，通過構建在線服務平臺，能夠有效降低群眾尋求政府服務和幫助的成本；（2）政務工作人員日常工作流程，主要包括公文起草、審核、下發、存儲等等。因此，通過構建電子政務平臺，能夠實現無紙化辦公，提高政府在線辦事效率。根據國內外對于電子政務的研究和應用實踐，在政務業務管理以及輔助決策工作中，大部分都與地理空間的分布情況有一定的關聯，電子政務在城市建設和發展中發揮著十分重要的作用。在大數據背景下，在電子政務需要針對政府部門的具體業務內容進行信息化規劃和建設。現如今，科學技術正處于不斷發展中，隨著電子終端技術的不斷發展，電子政務系統也在不斷進步，這樣才能夠服務群眾應用需要，增加民眾參與度，充分體現出電子政務系統的功能。新時期，計算機已經得到普及，同時智能手機、平板電腦等應用也越來越廣泛，對此，政府應該不斷創新電子政務在線服務設計和建設，開發電子政務系統功能，使得民眾能夠通過手機、平板電腦等終端設備獲得政府政務信息。
3.4開發電子政務數據應用平臺
在大數據背景下，政府可以通過電子政務實現政務數據共享。另外，通過電子政務系統，政府部門也可以向社會采購或者聯合開發出大數據應用平臺，并提供相應的技術服務。通過開發建設電子政務數據應用平臺，政府可以有效利用現有數據和資源，提高政府服務政府服務效率，從而達到轉變政府工作職能、加強社會監督能力、降低政府監管成本的作用。
4大數據背景下電子政務建設和應用成效
4.1政府能準確把脈市場，提高監管和服務的效率
在政府日常政務工作中，通過應用大數據技術，政府部門可以對不同行業、企業、地區的需求進行詳細分析，結合企業實際經營情況、銷售情況等，準確把握市場發展趨勢，然后在此基礎上更好的服務企業，采取有效措施引導企業經營發展方向。與此同時，政府通過大數據分析，還可以對市場進行有效監管。
4.2提高政府的信息服務水平
在大數據背景下，政府通過建立大數據平臺，可以對經濟信息資源進行收集、分類和處理，然后將數據信息作為政府部門基礎數據庫。大數據來源于社會經濟統計分析，因此，通過智能手機或者計算機數據信息，均能夠滿足企業實際需要。與此同時，政府部門通過對數據庫信息進行審核和處理，還可以添加至全國信用信息平臺中。
4.3打破“信息孤島”
過去，電子政務系統建設的服務對象是政府相關部門，因此，在電子政務建設過程中，必須以政府行政部門的發展為主要方向。但是，在大數據背景下，電子政務的服務對象不僅是政府部門，而且還包括企業、公眾，因此，通過建設基于大數據背景的電子政務，能夠有效實現信息數據共享，打破“信息孤島”局面，有效促進信息數據的發展和進步，避免電子政務數據信息出現混亂的局面，提高政府服務水平。
5結語
大數據技術發展迅速，在大數據背景下，電子政務發展面臨很多機遇和挑戰。對此，政府應該建立統一技術標準，加快基礎設施建設，提高在線服務與電子參與度，并且合理開發電子政務數據應用平臺，這樣才能夠有效提高政府政務水平。
參考文獻
[1]郭興軍.試論大數據對電子政務的影響[J].科技致富向導,2013(19):172-173.
[2]謝婷玉.大數據背景下電子政務管理的新發展[J].信息技術與信息化,2015(09):139-142.
第6篇：大數據開發的過程范文
12月22日，北京奧維云網大數據科技股份有限公司（以下簡稱“奧維云網”）在其主辦的“2015智慧家庭大數據年會暨奧維大數據產品會”上展示了其大數據與智慧家庭技術相結合的階段成果，并解析了其智慧家庭產品線背后的大數據技術架構。
奧維云網認為，智慧家庭產業的核心是物聯網和O2O，硬件設備搭載計算機技術、傳感技術、觸摸技術、人機交互技術等成為物聯網中的一體化智能終端。智慧家庭產業化的核心是大數據資源及其挖掘。
擁抱大數據
服務中國智造
隨著互聯網、物聯網、云計算等技術的迅猛發展，用戶和硬件間的交互愈加頻繁，數據呈爆炸式增長，大數據席卷各行各業，人類步入了大數據時代。數據資源和土地、勞動力、資本等生產要素一樣，成為促進經濟增長和社會發展的基本要素。可以說，大數據已經滲透到企業經營的每一個環節，成為現代企業經營管理的不可或缺的工具。
奧維云網作為垂直領域大數據服務機構，長期深耕家電垂直領域。奧維云網借大數據興起，轉型大數據技術和應用類企業，搭建覆蓋家電全領域的大數據采集和管理平臺，將為家電廠商提供專業大數據服務。隨著奧維云網對大數據領域技術和應用服務的不斷深入，其在產業鏈中的作用越來越重要，自身的價值也會在資本層面得到充分體現。
奧維云網大數據整合了以企業和商品信息為主的主體數據，以供應鏈、實體門店、電商和行業用戶為主的交易數據，以用戶購買和使用體驗、售后服務過程中評論為主的交互數據，以用戶使用家電產品行為模式為主的行為數據等各種數據源。將結構化和非結構化數據進行統一管理、分布式存儲、計算，通過共享云、數據倉庫、大數據引擎實現數據快速抽取、計算和呈現，展現了奧維云網真正的大數據能力。
奧維云網首席技術執行官巫新宇還坦言：“以實時交易數據為例，奧維云網大數據平臺對交易信息進行實時分類采集和緩存，通過計算挖掘技術，對各類數據進行調度管理，協調運用Hadoop分布式存儲系統和基于Spark的分布式計算引擎對數據進行計算。基于Spring Boot，提供數據查詢服務、實時數據檢測服務和數據預測服務，并通過Nodejs搭建展現層，提供對外服務。”
會上，奧維云網作為大數據技術和應用服務商，系統地梳理了大數據在智慧家庭領域的發展現狀、應用特點、行業痛點及架構方案，并組織相關行業專家編寫了《中國智慧家庭大數據產業化實踐白皮書》，旨在協助政府、企業及機構從價值的角度更好地理解和應用大數據，并將大數據迅速滲入智慧家庭業務各個層面。
落地家電垂直領域
奧維云網憑借對數據的敏感性和自身的數據優勢，自大數據推出以來，以開放式大數據平臺、數據采集、處理等能力，積極布局大數據領域，搭建開放式的大數據技術平臺、數據平臺和資源平臺，開發高度契合具體應用場景的大數據應用服務。歷經近2年，奧維云網大數據產品 “萬象數據”隆重。
“萬象數據”的面世也標志著奧維云網大數據應用的落地生根。“萬象數據”為企業提供數據采集、處理、挖掘、分析、可視化和應用服務于一體的大數據應用，成功落地家電垂直領域，助力企業智能制造和轉型升級。
奧維云網助理總裁韓昱介紹，“萬象數據”包含“市場羅盤”、“產品智能”、“價控衛士”、“評價管家”4個產品，分為web版和APP兩個版本，著眼于對企業業務場景的傳統方式的“顛覆”。當然，這4個產品僅僅是“萬象數據”的冰山一角，接下來還會開發更多應用場景的大數據產品，進一步推動大數據在家電垂直領域的覆蓋維度。
據了解，“萬象數據”作為奧維大數據的首款產品，對行業帶來了四個方面的顛覆。第一，顛覆了企業管理者獲取即時市場信息的途徑。第二，對尋找創意的顛覆，從傳統的走訪調研轉變為從大數據中得到啟發。第三，對調價策略的顛覆，從過去的拍腦袋轉變為看數據實時變化。第四，對評測產品方式的顛覆，以多維度數據代替訪問數據作為評測的依據。
奧維開發的大數據產品，具有很強的延展延伸性，后續可以延伸到更多業務場景，組成奧維云網的“企業智能決策支持系統”，未來大數據分析開發，可能是基于以下的場景：智能硬件終端讀取用戶微信朋友圈的數據，百度貼吧的數據，淘寶的交易數據，可穿戴設備反應的人體數據，智能家居設備搜集的環境數據，云端的大數據分析中心發現了用戶的各種情緒以及需求的曲線，再根據這些數據的呈現開發出一套軟件的模型放置于云端供服務商使用。
智慧家庭新變革
奧維云網此次的智慧家庭產品涵蓋供應鏈優化、價格管理等多個維度，奧維云網總裁文建平表示，這些產品的背后是奧維云網積累的大數據資源及數據挖掘、人工智能技術――奧維云網一直從事大量數據的采集、清洗、挖掘和應用輸出，目前底層數據庫已經覆蓋了1100多個字段，可以滿足精細的數據畫像要求。
奧維云網曾提出基于智慧家庭模式下的用戶行為數據采集，并已持續投入資金資源向垂直領域大數據應用服務轉型。清華大學數據科學研究院邱東曉認為，大數據更好地描述宏觀和微觀，提供更個性化的產品和服務，而智慧家庭相關的數據應該是中產階級家庭生活場景下用的數據。中國科學院計算技術研究所高級工程師程伯群表示，終極的“智造”，是生產制造的每一個環節都不能離開數據，這涉及借助傳感器、采集器、網絡實現的數據采集、預處理、存儲、分析和數據平臺的安全、開放。
第7篇：大數據開發的過程范文
1車輛數據情況
在汽車運行過程中，每時每刻都會產生大量的運行數據，這些數據對于駕駛員和整車廠都具有非常重要的價值。由于應用場景的實時性需求，有些數據在車輛本地的車機端就直接完成了采集和應用，而更大部分的數據，由于車機本地算力的限制，以及綜合應用的需要，都需要通過遠程通信模塊（T－Box）和傳輸通道回傳到車聯網平臺（TSP）云端［6］。目前很多整車廠已經開發了車聯網，車輛的車聯網已經逐漸成為標準配置，特別是商用車，涉及銷貸管理、商用車隊等一些基礎功能，所有出廠的車輛都會配置車聯網。但目前車聯網的使用還存在一些問題，比如展示的數據不直觀，存在一些無效數據，車隊管理者和駕駛員需要更多地了解一些深度信息。車輛每天都有大量的數據上傳至后臺，如果每臺車30s上傳一次，一年大概產生1GB數據，如果將上傳的頻率提高，產生的數據將會更多。特別是國六車型，對排放有更高的要求，要求所有出廠的車輛標配車聯網，并通過直連或企業平臺轉發的方式將數據推送至國家或地方平臺進行監控。目前很多整車廠的車聯網后臺僅僅采集存儲這些數據，如何對這些數據進行進一步的分析和挖掘，提高數據的利用率，為客戶、產品研發、銷售和售后等提供更高的價值，則是我們需要思考的問題。
2商用車大數據的應用
車聯網在商用車上普及，特別是重卡車型，為商用車大數據分析提供了數據基礎。大數據在汽車領域的應用除了體現在車輛上，還體現在其智能服務和運營上。大數據的應用要結合整車廠、客戶的需求，從本質上解決當前項目開發、客戶使用中遇到的各種問題，為各方提供更優質的使用體驗。圖1所示的商用車大數據平臺包括基礎統計、能耗分析、質量分析和工況分析，可以為整車廠的開發和質量部門解決油耗、質量等問題提供強大的數據分析支持。
2．1駕駛行為和能耗分析
駕駛行為和能耗分析包括駕駛環境判定、駕駛安全模型、駕駛強度模型、疲勞駕駛模型和能耗分析模型等。不同的駕駛員駕駛方式不同，而駕駛員的駕駛水平對油耗的影響很大。據相關統計，在長途運輸中，車、路和駕駛員對油耗的影響占比分別為50％、14％和36％。駕駛水平又是彈性的，不同的駕駛員駕駛汽車有很大的油耗差異。對于商用車，油耗是運營成本重要的一項占比，提升駕駛員的駕駛水平可以有效降低油耗。基于T－Box采集的數據，可以對急加速、急減速、換擋時機、空車怠速和空擋溜車等駕駛行為進行判定和分析，結合能耗的相關數據，對駕駛員進行評分判定，改善駕駛員的駕駛行為，降低車輛的油耗和運營成本。
2．2車輛屬性分析
車輛屬性分析包括加油和偷漏油管理、車輛載重分析等。商用車在長途運輸過程中經常會出現被偷油事件，后臺可以根據上傳的油量數據，結合事件、地點和車輛的狀態，判斷偷油事件，并及時通過車輛和手機提醒駕駛員。目前在重卡運營過程中，實際載重量對整車廠和客戶的作用非常大，但掛車由外部廠家制造，由于接口標準、成本等各種原因，一般不裝配載重傳感器。大數據平臺可以根據發動機的扭矩、油門踏板狀態、轉速等參數進行綜合分析，結合相關的數據模型，分析判斷車輛的載重狀態。在載重試驗數據充分的情況下，可以得到精度較高的載重估計值。
2．3試驗問題診斷及預警
在車型上市前會對試驗車進行相關的實車測試，特別是耐久車，會運行較長的里程。對于車輛在試驗過程中遇到的問題，可以通過數據診斷模型解決，包括試驗車數據監控、試驗車故障的排查和故障預測模型等。對整車廠的試驗車，采集相關的數據并進行分析，可降低工程師出差等各項成本，提高解決問題的效率，同時更有利于對問題進行全面的分析和解決。
2．4車輛遠程診斷
車輛遠程診斷包括故障診斷類型、故障關聯分析模型、故障預測模型、零部件質量分析和零部件壽命預測等。根據車輛電子電控模塊傳輸的數據對車輛的運行狀態進行判斷，結合整車廠的輸入數據，在相關零部件需要維護更換前進行相關的預警，使駕駛員在合適的時間進行維修保養，使車輛保持在最佳狀態。同時一些深層次的故障，當銷售和服務站無法解決時，可由整車廠技術人員遠程診斷支持解決，能夠最高效地為客戶提供服務。
2．5新能源性能管理
隨著新能源車型的普及，后續對新能源車的專項需求會越來越多。新能源性能管理包括零部件壽命預測、電池健康管理和整車性能分析等。動力電池是新能源車型動力的來源，充電和放電使用對動力電池的壽命具有很大的影響。針對新能源車型，對車輛的動力電池狀態進行監控，對動力電池的壽命進行預測和提示，同時指導客戶規范充電和駕駛行為，延長車輛的使用期限。
2．6客戶特性分析
客戶特性分析包括出行規律、運行路線分析、駕駛行為分析、充電行為模型和里程焦慮模型等。通過對車輛的運行時間、軌跡運行等數據進行分析，判斷車輛經常運營的路線、裝載的貨物等，可以對車輛的馬力、功率、速比、輪胎等參數進行判斷，并進行相應的調整。基于客戶的用車需求，使車輛保持在最佳的狀態，同時為客戶再次購車提供數據參考，幫助客戶購買到最適合的車型。
2．7精準營銷和服務
精準營銷和服務主要包括駕駛行為分析、用戶流失模型、車輛故障診斷和庫存周轉等；銷售和服務站選址針對整車廠存在的車輛和客戶的數據進行大數據分析，為銷售部門提供精準的營銷指導；售后精細化管理包括智能客戶指派系統、用戶價值分布地圖、數據閉環分析和平臺賬號管理等。針對車輛的運行軌跡進行大數據分析，在車輛運行軌跡更多的地方，有針對性地提供相關的售后服務。針對售前和售后，使客戶有更好的服務體驗。
3車輛大數據分析流程
目前商用車的整車廠基本都有開發車聯網，車輛上都裝配有T－Box，如果進行大數據分析，從T－Box到車聯網平臺，可同時進行相關的變更，支持數據的上傳和分析。大數據開發流程如圖2所示。（1）數據采集：按照大數據分析的要求，基于T－Box采集相關的數據。（2）車聯網平臺端開發：車聯網平臺對采集的數據進行初步的篩選和整理，將用于大數據分析的數據打包，并提供相關的分析接口。（3）大數據分析：包括算法開發、算法部署、分析和可視化輸出等，最終輸出精準、直觀的結果。大數據分析流程是大數據應用中的重點，從實際應用中的問題到最后可視化輸出解決問題，我們需要將數據進行導入、清洗、歸納、匯總等步驟，最后基于大數據分析模型，將相關的結果可視化輸出。大數據分析流程如圖3所示。
4大數據的應用實例分析
本文針對渣土車、牽引車分別進行基本統計分析和用車情況分析，掌握車輛數據的總體規律和分布情況。需要根據5個分析統計項進行分析統計，每項分析均有相關的分析圖，在此僅給出瞬時車速分析統計圖。
4．1瞬時車速的分析統計
分析兩種車型的數據，選取VehicleSpeed信號，篩選非零值。渣土車車速分布圖如圖4所示，數據主要集中在3km／h～13km／h低速段，中高速段較少，說明渣土車運行工況復雜，與其用車場景一致。牽引車車速分布圖如圖5所示，數據主要集中在70km／h～80km／h高速段，中低速段較少，說明大部分行駛在高速路，運行路況較好。
4．2瞬時油耗統計分析
（1）瞬時油耗統計分析，選取FuelRate信號，篩選怠速工況。渣土車的怠速瞬時油耗集中在1．4L／h左右，行駛工況下瞬時油耗高峰區更大，分布更加離散且偏高。牽引車的怠速瞬時油耗集中在1．6L／h左右，行駛工況下瞬時油耗相對較低，且油耗分布更集中且偏低。（2）長時間平均油耗統計分析，選取AvgFueRate信號，無篩選條件。渣土車的油耗主要集中于67L／100km，路況差，頻繁啟停，駕駛員頻繁使用油門踏板。牽引車的平均油耗集中于28±2L／100km，幾乎沒有高值，油耗數據分布集中，路況較好。
4．3發動機轉速統計分析
發動機轉速統計分析選取EngineSpeed信號，篩選怠速和正常行駛工況。怠速情況下，渣土車的怠速轉速偏高部分（600r／min～700r／min）較多，占比達到36％，異常高的部分（＞700r／min）達到5％，怠速過高的可能原因是空壓機負載過大，異常高的部分可能由于標定問題，需要進一步分析。正常行駛工況下，發動機轉速集中于1300r／min～1900r／min，同時有一個異常點2200r／min～2300r／min占比過高。牽引車怠速偏高占比較高，但是幾乎沒有異常高的怠速轉速。正常行駛工況下，運行過程中發動機轉速主要集中于1100r／min～1500r／min，轉速合理。
4．4油門踏板開度統計分析
油門踏板開度統計分析選取AccPedPos信號。渣土車的油門踏板開度集中于20±10％的區間；牽引車的油門踏板開度主要集中于44±10％的區間。
4．5用車時長統計分析
用車時長統計分析選取EngRunTime信號。渣土車以長時間作業為主，單日用車時長超過8h占比62％；牽引車用車單日時長超過8h占比54％。兩種車型均有20％以上的單日用車時長超過12h，如果沒有兩位以上駕駛員交替駕駛，存在疲勞駕駛的風險。綜合以上的分析項，結合車輛運行的相關數據，可以得出以下結論：（1）渣土車行駛車速低，油耗偏高，路況不良，運行工況復雜。（2）牽引車行駛車速高，油耗較低，路況較好。（3）頻繁的深踩油門、超轉、停車轟油門、怠速過長、空擋滑行等不良駕駛行為對油耗影響較大。
5結論
第8篇：大數據開發的過程范文
關鍵詞:大數據知識管理企業發展
一、大數據環境下的知識管理現狀
隨著知識經濟時代不斷深入發展，管理者也意識到知識的重要性，系統管理知識對管理者后續對知識的研究分析和運用而言至關重要。知識管理作為一項科學的新型研究性管理模式理論，對企業在整個生產經營活動中的知識進行集中處理、組織創新，運用知識資產管理模式最大化滿足企業發展的需求，其產生前提在于當前知識經濟不斷發展。知識管理的發展現狀并不十分順利，也存在一些亟需解決的問題。不同學者基于自身的研究和理解，從不同角度出發解釋知識管理，認為其核心要義在于綜合運用知識，通過收集、處理、存儲、共享、增值等手段建立知識管理系統，使用戶獲取所需知識的時間成本降低、獲取信息的準確度和時效性提高。在知識管理被獨立提出之前，企業內部已經初步建立不同知識系統以方便決策和管理，但由于知識系統的建立目標不一，分散性較強，缺乏知識管理的整體性，實效性有待提高。由于當前大數據發展勢頭迅猛，相關專家和知識系統面對井噴式增長的數據信息資源反倒難以進行知識尤其是隱形知識的挖掘和梳理。大多數隱性知識存在于相關專家的腦海中，為了發現專家并令其積極地分享他們的知識，應采取積極的策略和適當的培育環境。與此同時，全面發展的大數據在綜合交融多重學科知識方面和較強的可視化優勢也使得用戶在獲取和運用知識的過程更加迅速準確。
二、大數據環境下的知識管理模式構建
(一)市場需求獲取
時代在發展，經濟全球化、信息多元化愈演愈烈，企業之間競爭激烈，傳統的“以產品為中心”的發展理念已不足以支撐企業的發展，故企業開始尋求“以客戶為中心”發展理念的創新。因此，市場需求的獲得是企業發展的關鍵環節。在大數據背景之下，運用大數據對大量的客戶數據進行挖掘和轉化，使企業發展更適應市場需求是當前企業發展的關鍵步驟。由于大數據對于信息挖掘的聚類性強，以不同群體為分化點，有側重地提供針對性較強的產品和服務能夠在很大程度上賺取客戶的滿意度，從而將商業價值最大化。將客戶群體精準細化，為不同客戶提供個性化定制服務，能夠有效促進企業的發展。在企業的發展過程中，發展壯大新的客戶群體且最大程度減少現有客戶流失是不可忽略的一大環節。就發展客戶而言，大數據能夠精準分析不同客戶的消費偏好、生活習慣變化等，從而更好地在目標市場進行潛在客戶的挖掘和開發，以更加符合其購買需求的新產品來吸納和拓展客戶群體。
(二)大數據資源開發
企業的發展離不開龐大的數據資源支撐，而企業對于大數據資源的開發過程實際上就是將龐大的、參差不齊的數據信息進行挖掘整合、管理和分享的動態過程。企業在發展數據集成時往往運用物理手段和邏輯手段將企業多重的、層次結構不一的、分散性較強的數據資源進行只能整合，避免信息獨立問題的出現，最終實現信息資源的優化管理，提升企業核心競爭力。經過一段時間后，無論企業的規模大小如何，不可避免地會有混亂、重復和廢棄的數據不斷疊加在一起的熵增現象，數據集成的需求迫在眉睫。數據資源整合對于不同信息系統而言起到了一個連結共通的作用，能夠有效提高信息資源的利用程度。隨著知識的不斷積累，企業發展所要應對的挑戰和考驗也在增加，新技術和新產品在知識經濟下不斷增長，產品的需求量也在不斷增加，產品需求變化加快，對企業發展而言把握這項發展契機至關重要。企業在進行信息資源整合時，可以通過知識流的形式促進不同主體和環境的切合程度，實現企業生產結構轉型升級、企業高速發展的目的。
(三)知識檢索與數據挖掘
隨著大數據資源整合以及知識組織系統逐漸發展成熟，企業在運用知識管理模式的過程中必須開始考慮和重視個體個性化知識檢索需求。企業通過數據資源整合實現資源管理和共享，在企業創新發展過程中，不斷深入發展知識組織系統，實現知識檢索能夠加速企業創新和發展。只有通過企業提供的知識導航和檢索工具才能實現真正意義上的智能檢索，更好地問有此類需求的客戶提供更完備更具個性的知識檢索服務，同時也符合企業最大程度發展創新的需求。由于數據庫資源龐大、知識檢索涉及范圍寬泛，人工分析獲取有效信息是行不通的，因此對于數據挖掘工具和知識發現工具的選擇至關重要，企業應當從實際出發，結合自身發展情況作最優化選擇。
三、大數據環境下的知識管理實施策略
(一)資源容器建設
企業發展所需的數據信息資源是十分龐大的，如何快速獲取和掌握市場需求導向、用戶購買模式和傾向、同類產品競爭情況以及相關理論知識等其他資源信息是關鍵，切實掌握篩選數據資源能夠使企業在數據支撐下牢牢把握發展方向，科學跟進后續研究計劃的實施。當前企業發展的大數據趨勢使然，只有深入接觸并高效發展知識管理策略，企業才能更好地應對外部市場激烈的競爭環境，不被淘汰。建立良好的業務管理模式有三點：建立健全以市場創新為根本要義的知識網絡；基于優化開發流程的知識管理系統；升級完備以先進開發能力為核心的知識管理機制。該機制的運行不僅能夠篩選各類有效數據信息，還能夠對企業所需資源信息進行及時更新和替換，使企業在資源共享中形成自身的資源庫，促進企業內部知識積累和發展。
(二)技術升級保障
企業在發展過程中對于數據信息的采集、整合、共享，知識檢索導航、數據知識挖掘工具等均應當與知識管理保持一致，通過大數據和云計算的創新平臺協調合作、獲取支持。當然，基于對企業發展情況不一的考量，例如不對等的資金規模差異等，企業對于上述情況的掌控并不需要全面性調整，也可通過協同發展的方式與相關科研機構、政府等展開合作，達到協同互補的效果。這對于企業發展來說是一舉兩得的，不僅能夠降低企業在這一方面自主研發的成本投入，還能夠深入運用知識管理和共享獲取所需資源數據信息。此外，企業在實現數據資源共享模式后如何高效實施相關知識管理策略也相當關鍵。
(三)管理系統改進
企業管理的改進主要有以下兩方面：第一是精細化管理的發展，其二便是知識管理。在原始的管理模式中，由個人決策的模式存在一定的弊端，需要進一步完善和升級。一個企業的發展單靠個人是遠遠不夠的，是由一個掌握公司實際情況的組織來實現的。這些功能的實現基于大數據管理，實現“全數據化”的精細業務開發模式。但因為企業所現有的信息數據十分匱乏，且原始的管理系統相對落后。在今天的信息化時代里，企業的一個重要競爭力之一就是其所搜集到的資源。因此，企業迫切需要打破原有模式，給予原有的知識管理體系，引入個性化信息檢索，跨數據庫鏈接等來促使其對知識組織系統的開放機制的接近程度的提高。
四、結論
本篇論文主要從企業在發展中所關注研究的問題著手，構建一個全新的企業知識管理方式，這種管理模式基于對大數據資源的更深一步進行開發的前提下，將市場的需求視為落腳點，借助高新信息技術，利用網絡性質的協同創新方式來對執行這種模式的策略等方面進行深層討論。在現代的生產及生活當中，信息已成為一個必不可少的元素。但就目前而言，我們沒有做好進入大數據時代的準備。同時還面臨著大數據是怎么樣的這樣一個引人發省的問題。技術的存在是因人而起的，同時也是服務于人的，這點顯而易見，但大數據并非一個冰冷、機械化的世界，它無法完全替代人們所發揮的作用。同時也給我們提出了要求：促進自我知識管理意識的增強，提高對其所作用及重要性的認識，充分發揮主觀能動性，力爭在知識型的社會，迎接大數據時代的到來，為了規避大數據鴻溝現象的發生，我們每個人都應該奉獻出自己的一份力。與此同時，要懷著新時代所帶來的挑戰和機遇是無法比及的信念。
參考文獻：
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第9篇：大數據開發的過程范文
亨達科技集團成立于2003年5月13日，于2015年3月11日在全國中小企業股份轉讓系統成功掛牌，并于2015年8月被認定為國家高新技術企業。亨達科技集團旗下擁有亨達科技集團信息安全技術有限公司（以下簡稱亨達安全）、亨達科技集團建設開發有限公司（以下簡稱亨達建設）、亨達科技集團電子信息技術有限公司（以下簡稱亨達電子）三家全資子公司。專業從事通信工程、網絡與信息安全、計算機系統集成、軟件開發、電子政務、大數據和云計算技術產品開發、推廣與服務。
亨達科技集團具有通信信息網絡系統集成企業資質（甲級）、信息安全服務資質（安全工程類二級）、信息安全應急處理服務資質（二級）、信息安全服務資質（風險評估二級）、信息安全服務資質（信息系統安全集成服務資質二級）、信息系統集成資質（系統集成乙級）、信息系統集成及服務資質（叁級）、建筑工程施工總承包資質（叁級）、電力工程施工總承包資質（叁級）、市政公用工程施工總承包資質（叁級）、通信工程施工總承包資質（叁級）、電子與智能化工程專業承包資質（貳級）、消防設施工程專業承包資質（貳級）、城市及道路照明工程專業承包資質（叁級）、涉及國家秘密的信息設備維修資質、國家信息安全測評授權培訓機構資質；取得了國家軍工業務咨詢服務安全保密條件備案證書和信息安全等級保護測評機構能力評估合格證書。
公司總計擁有30項軟件著作權，并已通過ISO9001：2008質量管理體系、ISO14001：2007環境管理體系及OHSAS18001：2004職業健康安全管理體系認證。公司建立了貴州省網絡信息安全“三庫一中心六大平臺”（貴州省網絡信息安全病毒庫、漏洞庫、門戶網站安全漏洞及整改數據庫；貴州省網絡信息安全應急支援中心；貴州省網絡信息安全監測預警云平臺、安全攻防實戰平臺、網站安全防護云平臺、互聯網情報分析平臺、互聯網資源偵測和漏洞偵測平臺、安全態勢感知平臺）。
亨達科技集團主要客戶包括電信運營商、政府部門、銀行、醫院、電力、煙草等行業及單位，為貴州省內外各級政府部門、企事業單位、學校等提供專業的通信工程建設、計算機系統集成和網絡信息安全、教育信息化服務。公司連續數年榮獲貴州省“守合同、重信用單位”稱號。2015年，公司被貴州省科學技術廳評為“科技型小巨人企業”；亨達安全被貴州省科學技術廳評為“科技型小巨人成長企業”。同時，亨達科技集團被貴州省通信行業協會評為2015年“貴州省優秀民營通信建設企業”稱號。在2016年7月貴州省第二次項目建設觀摩活動中，貴州省有關領導帶隊到亨達科技集團考察調研，對公司在網絡信息安全工作方面所取得的成績給予了高度肯定和表揚。
亨達科技集團堅持以客戶需求為導向，致力于成為中國領先智能安全整體運營服務商。在當前貴州省大力發展大數據產業的有利形勢下，公司不斷加大大數據、云計算相關技術及其產品的投資開發力度，以通信工程為基礎，逐步過渡到以大數據、云計算為核心的綜合信息服務領域。為推動公司業務逐步從現有的網絡信息安全和通信工程建設服務向自主產品和技術開發方向延伸，2016年7月，公司與廈門大學合作建立聯合實驗室，成功開發出了國際領先的多媒體信息快速檢測和過濾技術，結合公司目前已經自主研發完成的“亨達智慧教育云平臺及其配套軟硬件產品”， 公司將繼續投入更多的資源不斷加大后續市場推廣力度，確保早日形成規模化運用。
在2016年9月8日于北京新世紀日航大酒店舉行的“2016第十七屆中國信息安全大會”上，亨達科技集團股份有限公司董事長兼總經理連灶華做了“共筑網絡安全新防線，助力大數據產業健康發展”的主旨演講。
連灶華主要針對網絡信息安全提出了三條體會和九點建議：
1. 做好信息安全十分重要和必要，
民營企業必須順勢而為。
2. 做好信息安全關鍵在于創新和創
造，民營企業必須主動作為。
3. 做好信息安全的目的在于適用和運用，民營企業必須勇于建言修為。
針對上述三條體會，連灶華提出了九點建議：
1. 加快大數據及其安全立法工作，加快制定大數據交易法則，為大數據產業發展提供必要的法律依據，確保大數據交易規范性、安全性與合法性。
2.加快推動政府和擁有大數據資源的相關企事業單位，在風險可控的前提下通過訂立契約最大限度地開放數據資源，確保數據資源能夠快速形成規模化歸集。
3.加快推動全國性大數據交易市場的建設，為大數據交易提供必要的平臺和通道。
4. 加快構建全國性大數據中心，有效解決數據存儲問題。
5.加快制定大數據使用和安全管控機制，明確大數據安全管理責任邊界，處理好安全保障和性能提升二者之間的矛盾。
6.加大大數據安全技術研究與投資開發力度，建立一批國家級和省級重點大數據安全實驗室，積極打造面向大數據產業發展的安全產業鏈，構建安全可控的具有自主知識產權的安全產品和技術保障體系。
7加大大數據安全企業扶持力度，大力支持有條件的企業優先進入大數據安全服務領域。
8加大大數據安全產業專業人才教育培訓力度，推動大數據安全專業人才數量與質量的同步提升。
