第一篇：大數據開發運用的常用技術

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大數據開發運用的常用技術

大數據是對海量數據進行存儲、計算、統計、分析處理的一系列處理手段，處理的數據量通常是TB級，甚至是PB或EB級的數據，這是傳統數據處理手段所無法完成的，其涉及的技術有分布式計算、高并發處理、高可用處理、集群、實時性計算等，匯集了當前IT領域熱門流行的IT技術。

想要學好大數據需掌握以下技術： 1.Java編程技術

Java編程技術是大數據學習的基礎，Java是一種強類型語言，擁有極高的跨平臺能力，可以編寫桌面應用程序、Web應用程序、分布式系統和嵌入式系統應用程序等，是大數據工程師最喜歡的編程工具，因此，想學好大數據，掌握Java基礎是必不可少的！

2.Linux命令

對于大數據開發通常是在Linux環境下進行的，相比Linux操作系統，Windows操作系統是封閉的操作系統，開源的大數據軟件很受限制，因此，想從事大數據開發相關工作，還需掌握Linux基礎操作命令。

3.Hadoop Hadoop是大數據開發的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS為海量的數據提供了存儲，MapReduce為海量的數據提供了計算，因此，需要重點掌握，除此之外，還需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高級管理等相關技術與操作！

4.Hive www.tmdps.cn 老男孩IT教育，只培養技術精英

Hive是基于Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張數據庫表，并提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapReduce任務進行運行，十分適合數據倉庫的統計分析。對于Hive需掌握其安裝、應用及高級操作等。

5.Avro與Protobuf Avro與Protobuf均是數據序列化系統，可以提供豐富的數據結構類型，十分適合做數據存儲，還可進行不同語言之間相互通信的數據交換格式，學習大數據，需掌握其具體用法。

6.ZooKeeper ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要組件，是一個為分布式應用提供一致性服務的軟件，提供的功能包括：配置維護、域名服務、分布式同步、組件服務等，在大數據開發中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的實現方法。

7.HBase HBase是一個分布式的、面向列的開源數據庫，它不同于一般的關系數據庫，更適合于非結構化數據存儲的數據庫，是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統，大數據開發需掌握HBase基礎知識、應用、架構以及高級用法等。

8.phoenix phoenix是用Java編寫的基于JDBC API操作HBase的開源SQL引擎，其具有動態列、散列加載、查詢服務器、追蹤、事務、用戶自定義函數、二級索引、命名空間映射、數據收集、行時間戳列、分頁查詢、跳躍查詢、視圖以及多租戶的特性，大數據開發需掌握其原理和使用方法。www.tmdps.cn 老男孩IT教育，只培養技術精英

9.Redis Redis是一個key-value存儲系統，其出現很大程度補償了memcached這類key/value存儲的不足，在部分場合可以對關系數據庫起到很好的補充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客戶端，使用很方便，大數據開發需掌握Redis的安裝、配置及相關使用方法。

10.Flume Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和傳輸的系統，Flume支持在日志系統中定制各類數據發送方，用于收集數據；同時，Flume提供對數據進行簡單處理，并寫到各種數據接受方（可定制）的能力。大數據開發需掌握其安裝、配置以及相關使用方法。

11.SSM SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三個開源框架整合而成，常作為數據源較簡單的web項目的框架。大數據開發需分別掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三種框架的同時，再使用SSM進行整合操作。

12.Kafka Kafka是一種高吞吐量的分布式發布訂閱消息系統，其在大數據開發應用上的目的是通過Hadoop的并行加載機制來統一線上和離線的消息處理，也是為了通過集群來提供實時的消息。大數據開發需掌握Kafka架構原理及各組件的作用和使用方法及相關功能的實現！

13.Scala Scala是一門多范式的編程語言，大數據開發重要框架Spark是采用Scala www.tmdps.cn 老男孩IT教育，只培養技術精英

語言設計的，想要學好Spark框架，擁有Scala基礎是必不可少的，因此，大數據開發需掌握Scala編程基礎知識！

14.Spark Spark是專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎，其提供了一個全面、統一的框架用于管理各種不同性質的數據集和數據源的大數據處理的需求，大數據開發需掌握Spark基礎、SparkJob、Spark RDD、spark job部署與資源分配、Spark shuffle、Spark內存管理、Spark廣播變量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相關知識。

15.Azkaban Azkaban是一個批量工作流任務調度器，可用于在一個工作流內以一個特定的順序運行一組工作和流程，可以利用Azkaban來完成大數據的任務調度，大數據開發需掌握Azkaban的相關配置及語法規則。

16.Python與數據分析

Python是面向對象的編程語言，擁有豐富的庫，使用簡單，應用廣泛，在大數據領域也有所應用，主要可用于數據采集、數據分析以及數據可視化等，因此，大數據開發需學習一定的Python知識。

只有完整的學完以上技術，才能算得上大數據開發人才，真正從事大數據開發相關工作，工作才更有底氣，升職加薪不成問題！

第二篇：化工設備開發中RPM技術的運用論文

根據產品性質等的不同，不同的化工企業對機械制造技術有不同的要求，機械制造技術要滿足化工生產全面使用和安全操作的系統要求，所設計和制造的化工設備要合理、質量優良、高效，并且具有一定的時代先進性，有利于化工產品質量和產量的提高，同時能降低能源消耗。

機械制造技術在化工設備設計與制造過程中的應用主要體現在兩個方面。1）技術設計。在化工設備的整個設計過程中，技術設計的任務是抽象出化工設備的功能原型，并將功能原型轉化為具體的機械技術，完成化工設備零部件的結構設計。化工設備的技術設計體現了機械技術的應用，能夠全面展示化工設備設計的科學性與合理性，同時通過機械技術可以判斷原設計方案的性能，以便及早提出修改意見。化工設備的技術設計包括以下幾個方面的作用：系統各部件總體布置、運動配合的確定；運動與動力參數的計算；原動機的選擇；人、機及環境關系的考慮；結構設計，包括零部件的結構設計，材料的選擇，總裝配網、幾何尺寸、配合關系和性質等的確定。2）整體設計。在整體設計階段，相關設計人員需要充分考慮機械制造技術的問題。機械制造技術在整體設計階段的作用需高度重視，化工設備的安全生產和穩定運行有賴于機械技術的合理應用。相關設計人員必須掌握化工設備的用途、性質和使用年限等基本問題，再結合設備的質量標準、造價控制等條件，決定設備機械制造技術的類型和應用范圍。在整體設計階段，要對設備各部分的機械性能嚴格把關，因為如果某個部分發生故障，將影響生產繼而造成經濟損失。

CAD即計算機輔助設計，是一種應用軟件，目前在化工設備設計中已廣泛應用，它將機械產品的研究開發、設計、分析、制造和技術管理等結合在一起，使機械產品的生產效率大大提高。設備的圖紙是化工設備從設計到制造階段的主要信息資料，對于化工設備的制造工作來說，設備的設計圖紙十分繁瑣復雜，占據著相當可觀的工作量比例。而CAD技術可以使機械制圖的工作量大大減少，從而縮短設備的設計周期，而且設計人員可以有更多的精力投入到化工設備的性能和結構分析上去，有利于設備品質的提高。在化工設備的設計過程中，設計者可以采用三維模型體現設計思路，從而能夠直觀地進行分析并逐步改進設計。而且通過三維模型來體現產品的設計有利于設計人員之間更好的交流問題，從而提高工作效率。三維模型中沒有繁瑣復雜的零件尺寸標注，大量避免了工藝分析和制造時可能出現的錯誤，便于檢查零件之間的干涉，以及時彌補設計的不足，使設計的合理性提高。而且化工設備的設計中通常包含一些復雜的成型工裝，用普通的設計方法工序繁冗復雜，工作量很大，三維模型根據必要的幾何尺寸，能夠方便輕易的制作出相應的三維結構，并最終輸出工程圖。

RPM即快速原型制造，是CAD、數控、激光、材料科學與工程的有機結合，可以將設計思想快速準確的轉化為設備原型或者直接制造零部件，有利于產品的快速研究與修改，響應瞬息萬變的市場需求，提高企業的競爭力。RPM能夠將設計師的思想轉化為任意形狀、滿足小型實驗的非標準件和異形件，這些非標準件和異形件可方便的用來開展介質的化學反應、熱質傳遞的研究。RPM擁有功能很強的過程模擬工具，可以利用這些實驗的實驗數據完成設備的放大。同時，如果產品是單件或者數量較少，RPM也可直接生產。RPM設計和制造化工設備的基本過程如下：1）根據設計師的構思，或者運用反求技術剖析已有的相關產品，在計算機上構建三維CAD模型；2）對在計算機上構建的三維構型執行分層切片操作；3）選擇合適的材料，按照切片模型的輪廓，通過控制激光束等能源將原型的材料逐層固化和疊加，最終生成產品原型的三維實體。化工設備用戶對產品的性能和種類要求差異較大，產品的發展速度比較快，而且新產品的開發中存在很多不確定性因素，在激烈的市場競爭環境下，RPM技術正體現著獨特的優勢。

隨著機械制造技術的進步和發展，其在化工生產領域的應用將更加廣泛。機械制造技術在化工設備中的應用，保證了化工設備的穩定運行和安全生產，有利于化工企業生產效率的提高，促進了化工生產領域生產技術的提高。隨著機械制造技術的不斷完善，化工生產領域將獲得更快更好的發展。

第三篇：數據加密技術（定稿）

我們經常需要一種措施來保護我們的數據，防止被一些懷有不良用心的人所看到或者破壞。在信息時代，信息可以幫助團體或個人，使他們受益，同樣，信息也可以用來對他們構成威脅，造成破壞。在競爭激烈的大公司中，工業間諜經常會獲取對方的情報。因此，在客觀上就需要一種強有力的安全措施來保護機密數據不被竊取或篡改。數據加密與解密從宏觀上講是

非常簡單的，很容易理解。加密與解密的一些方法是非常直接的，很容易掌握，可以很方便的對機密數據進行加密和解密。

一：數據加密方法好范文版權所有

在傳統上，我們有幾種方法來加密數據流。所有這些方法都可以用軟件很容易的實現，但是當我們只知道密文的時候，是不容易破譯這些加密算法的（當同時有原文和密文時，破譯加密算法雖然也不是很容易，但已經是可能的了）。最好的加密算法對系統性能幾乎沒有影響，并且還可以帶來其他內在的優點。例如，大家都知道的，它既壓縮數據又加密數據。又如，的一些軟件包總是包含一些加密方法以使復制文件這一功能對一些敏感數據是無效的，或者需要用戶的密碼。所有這些加密算法都要有高效的加密和解密能力。

幸運的是，在所有的加密算法中最簡單的一種就是“置換表”算法，這種算法也能很好達到加密的需要。每一個數據段（總是一個字節）對應著“置換表”中的一個偏移量，偏移量所對應的值就輸出成為加密后的文件。加密程序和解密程序都需要一個這樣的“置換表”。事實上，系列就有一個指令‘’在硬件級來完成這樣的工作。這種加密算法比較簡單，加密解密速度都很快，但是一旦這個“置換表”被對方獲得，那這個加密方案就完全被識破了。更進一步講，這種加密算法對于黑客破譯來講是相當直接的，只要找到一個“置換表”就可以了。這種方法在計算機出現之前就已經被廣泛的使用。

對這種“置換表”方式的一個改進就是使用個或者更多的“置換表”，這些表都是基于數據流中字節的位置的，或者基于數據流本身。這時，破譯變的更加困難，因為黑客必須正確的做幾次變換。通過使用更多的“置換表”，并且按偽隨機的方式使用每個表，這種改進的加密方法已經變的很難破譯。比如，我們可以對所有的偶數位置的數據使用表，對所有的奇數位置使用表，即使黑客獲得了明文和密文，他想破譯這個加密方案也是非常困難的，除非黑客確切的知道用了兩張表。

與使用“置換表”相類似，“變換數據位置”也在計算機加密中使用。但是，這需要更多的執行時間。從輸入中讀入明文放到一個中，再在中對他們重排序，然后按這個順序再輸出。解密程序按相反的順序還原數據。這種方法總是和一些別的加密算法混合使用，這就使得破譯變的特別的困難，幾乎有些不可能了。例如，有這樣一個詞，變換起字母的順序，可以變為，但所有的字母都沒有變化，沒有增加也沒有減少，但是字母之間的順序已經變化了。

但是，還有一種更好的加密算法，只有計算機可以做，就是字字節循環移位和操作。如果我們把一個字或字節在一個數據流內做循環移位，使用多個或變化的方向（左移或右移），就可以迅速的產生一個加密的數據流。這種方法是很好的，破譯它就更加困難！而且，更進一步的是，如果再使用操作，按位做異或操作，就就使破譯密碼更加困難了。如果再使用偽隨機的方法，這涉及到要產生一系列的數字，我們可以使用數列。對數列所產生的數做模運算（例如模），得到一個結果，然后循環移位這個結果的次數，將使破譯次密碼變的幾乎不可能！但是，使用數列這種偽隨機的方式所產生的密碼對我們的解密程序來講是非常容易的。

在一些情況下，我們想能夠知道數據是否已經被篡改了或被破壞了，這時就需要產生一些校驗碼，并且把這些校驗碼插入到數據流中。這樣做對數據的防偽與程序本身都是有好處的。但是感染計算機程序的病毒才不會在意這些數據或程序是否加過密，是否有數字簽名。所以，加密程序在每次到內存要開始執行時，都要檢查一下本身是否被病毒感染，對與需要加、解密的文件都要做這種檢查！很自然，這樣一種方法體制應該保密的，因為病毒程序的編寫者將會利用這些來破壞別人的程序或數據。因此，在一些反病毒或殺病毒軟件中一定要使用加密技術。

循環冗余校驗是一種典型的校驗數據的方法。對于每一個數據塊，它使用位循環移位和操作來產生一個位或位的校驗和，這使得丟失一位或兩個位的錯誤一定會導致校驗和出錯。這種方式很久以來就應用于文件的傳輸，例如。這是方法已經成為標準，而且有詳細的文檔。但是，基于標準算法的一種修改算法對于發現加密數據塊中的錯誤和文件是否被病毒感染是很有效的。

二．基于公鑰的加密算法

一個好的加密算法的重要特點之一是具有這種能力：可以指定一個密碼或密鑰，并用它來加密明文，不同的密碼或密鑰產生不同的密文。這又分為兩種方式：對稱密鑰算法和非對稱密鑰算法。所謂對稱密鑰算法就是加密解密都使用相同的密鑰，非對稱密鑰算法就是加密解密使用不同的密鑰。非常著名的公鑰加密以及加密方法都是非對稱加密算法。加密密鑰，即公鑰，與解密密鑰，即私鑰，是非常的不同的。從數學理論上講，幾乎沒有真正不可逆的算法存在。例如，對于一個輸入‘’執行一個操作得到

結果‘’那么我們可以基于‘’，做一個相對應的操作，導出輸入‘’。在一些情況下，對于每一種操作，我們可以得到一個確定的值，或者該操作沒有定義（比如，除數為）。對于一個沒有定義的操作來講，基于加密算法，可以成功地防止把一個公鑰變換成為私鑰。因此，要想破譯非對稱加密算法，找到那個唯一的密鑰，唯一的方法只能是反復的試驗，而這需要大量的處理時間。

加密算法使用了兩個非常大的素數來產生公鑰和私鑰。即使從一個公鑰中通過因數分解可以得到私鑰，但這個運算所包含的計算量是非常巨大的，以至于在現實上是不可行的。加密算法本身也是很慢的，這使得使用算法加密大量的數據變的有些不可行。這就使得一些現實中加密算法都基于加密算法。算法以及大多數基于算法的加密方法使用公鑰來加密一個對稱加密算法的密鑰，然后再利用一個快速的對稱加密算法來加密數據。這個對稱算法的密鑰是隨機產生的，是保密的，因此，得到這個密鑰的唯一方法就是使用私鑰來解密。

我們舉一個例子：假定現在要加密一些數據使用密鑰‘’。利用公鑰，使用算法加密這個密鑰‘’，并把它放在要加密的數據的前面（可能后面跟著一個分割符或文件長度，以區分數據和密鑰），然后，使用對稱加密算法加密正文，使用的密鑰就是‘’。當對方收到時，解密程序找到加密過的密鑰，并利用私鑰解密出來，然后再確定出數據的開始位置，利用密鑰‘’來解密數據。這樣就使得一個可靠的經過高效加密的數據安全地傳輸和解密。

一些簡單的基于算法的加密算法可在下面的站點找到：

三．一個嶄新的多步加密算法

現在又出現了一種新的加密算法，據說是幾乎不可能被破譯的。這個算法在年月日才正式公布的。下面詳細的介紹這個算法

使用一系列的數字（比如說位密鑰），來產生一個可重復的但高度隨機化的偽隨機的數字的序列。一次使用個表項，使用隨機數序列來產生密碼轉表，如下所示：

把個隨機數放在一個距陣中，然后對他們進行排序，使用這樣一種方式（我們要記住最初的位置）使用最初的位置來產生一個表，隨意排序的表，表中的數字在到之間。如果不是很明白如何來做，就可以不管它。但是，下面也提供了一些原碼（在下面）是我們明白是如何來做的。現在，產生了一個具體的字節的表。讓這個隨機數產生器接著來產生這個表中的其余的數，好范文版權所有以至于每個表是不同的。下一步，使用技術來產生解碼表。基本上說，如果映射到，那么一定可以映射到，所以（是一個在到之間的數）。在一個循環中賦值，使用一個字節的解碼表它對應于我們剛才在上一步產生的字節的加密表。

使用這個方法，已經可以產生這樣的一個表，表的順序是隨機，所以產生這個字節的隨機數使用的是二次偽隨機使用了兩個額外的位的密碼現在，已經有了兩張轉換表，基本的加密解密是如下這樣工作的。前一個字節密文是這個字節的表的索引。或者，為了提高加密效果，可以使用多余位的值，甚至使用校驗和或者算法來產生索引字節。假定這個表是的數組將會是下面的樣子

變量是加密后的數據，是前一個加密數據（或著是前面幾個加密數據的一個函數值）。很自然的，第一個數據需要一個“種子”，這個“種子”是我們必須記住的。如果使用的表，這樣做將會增加密文的長度。或者，可以使用你產生出隨機數序列所用的密碼，也可能是它的校驗和。順便提及的是曾作過這樣一個測試使用個字節來產生表的索引以位的密鑰作為這個字節的初始的種子。然后，在產生出這些隨機數的表之后，就可以用來加密數據，速度達到每秒鐘個字節。一定要保證在加密與解密時都使用加密的值作為表的索引，而且這兩次一定要匹配

加密時所產生的偽隨機序列是很隨意的，可以設計成想要的任何序列。沒有關于這個隨機序列的詳細的信息，解密密文是不現實的。例如：一些碼的序列，如“可能被轉化成一些隨機的沒有任何意義的亂碼，每一個字節都依賴于其前一個字節的密文，而不是實際的值。對于任一個單個的字符的這種變換來說，隱藏了加密數據的有效的真正的長度。

如果確實不理解如何來產生一個隨機數序列，就考慮數列，使用個雙字（位）的數作為產生隨機數的種子，再加上第三個雙字來做操作。這個算法產生了一系列的隨機數。算法如下：

如果想產生一系列的隨機數字，比如說，在和列表中所有的隨機數之間的一些數，就可以使用下面的方法：

××××

××××

××××

××

一

變量中的值應該是一個排過序的唯一的一系列的整數的數組，整數的值的范圍均在到之間。這樣一個數組是非常有用的，例如：對一個字節對字節的轉換表，就可以很容易并且非常可靠的來產生一個短的密鑰（經常作為一些隨機數的種子）。這樣一個表還有其他的用處，比如說：來產生一個隨機的字符，計算機游戲中一個物體的隨機的位置等等。上面的例子就其本身而言并沒有構成一個加密算法，只是加密算法一個組成部分。

作為一個測試，開發了一個應用程序來測試上面所描述的加密算法。程序本身都經過了幾次的優化和修改，來提高隨機數的真正的隨機性和防止會產生一些短的可重復的用于加密的隨機數。用這個程序來加密一個文件，破解這個文件可能會需要非常巨大的時間以至于在現實上是不可能的。

四．結論：

由于在現實生活中，我們要確保一些敏感的數據只能被有相應權限的人看到，要確保信息在傳輸的過程中不會被篡改，截取，這就需要很多的安全系統大量的應用于政府、大公司以及個人系統。數據加密是肯定可以被破解的，但我們所想要的是一個特定時期的安全，也就是說，密文的破解應該是足夠的困難，在現實上是不可能的，尤其是短時間內。

《數據加密技術》

第四篇：大數據：不是技術難題

90%以上的企業可以用他們90%的現有需求和技術、工具來解決現在的大數據問題。企業并不是缺乏解決這些大數據難題的工具、技術甚至人才.他們真正面臨的問題是，如何在公司建立一個和大數據相匹配的文化與流程。

雖然眼下十分火熱，然而“大數據”概念并沒有明確的范疇，時大數據的定義只是相襯于當前可用的技術和資源而言的，因此，某一個企業或行業所認為的大數據，可能襯于另一個企業或行業就不再是大數據，時于大的電子商務企業，它們眼中的大數據要比小廠商眼里的大數據“大”得多;同時，大數據也會特續地演進，現在被我們認為龐大和恐飾的數據在10年之后只是小事一樁，但那時候將會有那個時代的新數據源。然而，面襯這些源源不斷出現的“大數據”，哪些事情是希望從中發掘機會的企業需要注意的?

新數據源是核心

歐博思分析師認為大數據的三個“V”特征，即Volume(規模)，Variety(種類)，和Velocity(高速度)，這些只是大數據的第二位要素。大數據真正重要的“V”是Value(價值)。那么是什么帶來了大數據的價值?

答案是新的數據源。

過去，獲取網絡瀏覽數據的技術門檻和成本都很高，而現在獲取這些數據已經很容易，企業可以通過了解消費者瀏覽數據中展示的偏好以及未來購買傾向，來給他們推出最合適的折扣優惠。這都是新數據源的力量，這才是大數據的價值核心。

但在客戶的溝通實踐中，常常發現:大多數時候，人們都將精力投注在如何在“大數據”時代優化處理模型，或者升級技術裝備以希求能提升分析的效果。

但是真正能提升分析效果的方式，是搜集并加入完全嶄新的信息源。一旦新的、和從前不同的數據源出現并且能夠被收集，你最好將自己的注意力轉到這些新的數據上去一一比起你將精力放在模型優化上，新的數據源將能帶來更大的收獲。因此，在大數據時代，建議 就是，將你的精力放到不斷尋求祈的數據源上吧。如今很多企業都會有很多新的數據源，如果正確使用的話，它們會帶給企業非常有競爭力的優勢。

小步快跑式

對大數據的另一個誤解是，“大數據其實就是一個技術問題”。

事實上90%以上的企業可以用他們90%的現有需求和技術、工具來解決現在的大數據問題。企業并不是缺乏解決這些大數據難題的工具、技術甚至人才，他們真正面臨的問題是，如何在公司建立一個和大數據相匹配的文化與流程，是缺乏對技術做投資的公司文化，他們的挑戰是做出一個商業案例來證明技術升級是有價值的。

為了促進公司文化的轉變，更建議一種“小步快跑”的運作方式，即在處理新數據源的過程中，企業內部的分析專家們應該積極尋找代價小、見效快的方法，不斷向企業展示一些有價值的東西，來讓人們保持對新數據源處理過程的興趣。一個跨部門的大數據團隊一定不能在組建一年之后，還對外宣稱他們“正在試圖搞明白”，要不時地迸發出想法，不管這一想法多么微小，然后迅速采取行動。

另外一個建議是，建立類似“創新中心”這樣的地方，就是公司內部拿出少量的預算、人力資源、技術資源來做一些有一定未知風險的小實驗，以小預算做試點，便于企業快速出擊。

總的來說，大數據將為企業提供更多視角和洞察，通過和其他企業數據的結合，消費者洞察無論從數量還是質量上都會有指數級增長，因此最重要的一點，是大數據策略必須和其他數據結合形成整體數據戰略，而不是獨立的戰略。

第五篇：大數據的分析運用

隨著互聯網時代的發展。大數據化時代的到來給很多企業帶來本質的改變。在制造系統和商業環境變得日益復雜的今天，利用大數據去解決某些問題和積累知識或許是更加高效、便捷的方式。“大數據的目的并不是追求數據量大，而是通過系統式的數據收集和分析手段，實現價值的最大化。所以推動智能制造的并不是大數據本身，而是大數據的分析技術，”數據本身不會說話，也不會直接創造價值，真正為企業帶來價值的是數據經過實時分析后及時地流向決策鏈的各個環節，或是成為面向客戶創造價值服務的內容和依據。大數據技術的快速發展，也將用戶的行為追蹤變得更為便利。

大大神平臺采用大數據龐大的用戶基數和強大的數據處理能力，將需求方、供應方、資源方通過大數據技術全線打通。使得用戶發布的軟件需求平臺可通過關鍵詞利用大數據智能匹配出產品經理，讓符合用戶的產品經理從量級和精準度方面脫穎而出。通過大數據分析精準了解需求者所想要做的軟件一個領域和特點，并以此為依據，通過平臺進行資源的精準匹配，并最終通過大數據分析精準細致的給出用戶滿意的效果。智能匹配：

每一組數據和一個社會現象之間，都存在千線萬縷的聯系。比如，如果你所寫的需求中多次出現商城類型的文字，大數據就會抓取多次出現的關鍵詞，并通過各種數據模型的設計，去分析用戶需求的所需要的是那一方面的產品經理。抓住這一切入點，以“智能大數據”為核心驅動力，平臺建立產品經理的專業領域標簽、個人簡介、擅長行業記錄數據庫，通過這些數據庫預測需求者的所需。大數據時代讓我們更容易獲取對用戶的洞察，當所有的行為和信息都被記下來以后，可能你所需要的產品經理可以被推薦和推薦平臺上面的產品。大數據應用在個性化營銷方面也可以讓我們生活得更輕松。解決電商營銷中“如何將推廣信息與目標消費匹配”的行業難題。

大數據不僅可以實現需求和資源最簡便的對接，實現豐富的智慧流通方式，還可以用更少的精力和成本，獲得更優的閑置資產盤活和消費投資效果。