励志的句子范文大全：好消息我们准备了“数据清理方案”的深度剖析请看下文，愿您品味这篇充满温暖的文章。计划保证我们首先做好重要的事，当开展一个项目时。我们可以去写一份全面具体的方案，方案有利于提高工作效率。

数据清理方案 篇1

**2012年7月社区人口与计划生育工作统计数据清理实施方案

一、指导思想

为认真落实***号文件，确实做好“双降”工作，确保完成年度各项目标任务，根据***号文件，结合我社区实际，制定本方案。

二、领导小组

组长：***

副组长：***

主要成员：*成员：其他社区工作人员

街道联系领导：***

街道包保责任人：***

街道包保职工：***

其余的社区工作人员和宝爱社区的领导干部和工作人员根据需要被分配到每个社区，共同完成清洁工作（名单附后）。全体员工必须在社区调度下统一安排，遵守纪律，按规定办事，做好入户服务和资料登记交接工作。

三、具体措施

1、清理范围：***

2、清理内容：全员人口信息、计划怀孕妇女对象底数、2011年以来出生人口、手术库存、“两非”案件及“非诉”案件**，并严格按照发放**进行登记。

3、清理步骤：

1）安排部署阶段（7月16日—7月17日）：对清理工作进行部署及对参加清理人员进行分组安排，确保落实责任到人。

2）、核实清理阶段（17日晚上—7月31日）：清查范围内户籍人口、流入30天以上人口及各项需要清理数据

3） 信息输入阶段（7月25日至7月31日）；

4） 满足监督清理阶段（8月1日至8月10日）。

3、此次清理将各小区的楼栋具体分配到小组，各小组将清理情况进行归总后统一交到社区计生主任处，由社区计生主任及办事处人口主任审核签字后录入微机。清理结束后包社区副科级领导、包社区股室人员、社区支书、主任、人口主任、小组长必须在调查质量保证书上签字，对在今后省、市、区检查中发现仍有漏人漏报现象的，将对相关负责人员按《钟山区人口和计划生育问责办法进行问责》进行问责。

4根据清理工作，进一步完善数据库，开展手术清查消化工作。如果没有，社区会将名单上报街道办。

5、重点及难点问题。我社区长期以来一直存在新生人口多、妇检对象多及手术库存多的问题，且妇检对象及手术对象大部分为职工家属，抵触情绪较大。各小组在进行清理工作时，要注意方式方法，耐心讲解，有态度强硬、多次工作未果者，请记录在案，交由上级部门处理。

6、注意事项。由于我社区居民住户较多，此次清理范围较大，未避免重复工作，浪费人力物力财力，要求每完成一户清理工作，及时做好标记。对已登记过的住户及时掌握人员变动情况。

7、街道包保干部任务分解

***负责全面指导工作

派华新都：**（街道八保社区负责人）

铁路小区：***；

景都翠苑：***

发耳电厂：***

华飞星苑：***

8、清理小组人员分配

统计数据组组长：***

“两非”案件组组长：***

“非诉”案件组组长：***

手术库存消化组组长：***

突发事件应急组，组员***；组长：***。

后勤组长：**，副组长：**，成员：**。

数据清理方案 篇2

数据清理是指在数据分析和数据挖掘过程中，对数据进行清理、转换和整理，使其符合分析要求的过程。数据清理的重要性在于，原始数据常常包含噪声、缺失值和错误数据，这些问题会对分析结果产生负面影响。因此，制定一个有效的数据清理方案对于保证数据质量和提高分析结果的准确性至关重要。

一、制定数据清理策略

在开始数据清理之前，我们应该先制定一个清晰的数据清理策略。这包括以下几个步骤：

1. 定义目标：明确清理数据的目的和需求。我们需要考虑清理的粒度，例如是针对整个数据集还是某一特定子集；以及清理的标准，如何判断数据是否符合要求。

2. 确定清理方式：根据数据特点和清理目标，选择合适的数据清理方式。常见的清理方式包括替换、删除、填充、插值等。需要根据实际情况灵活应用。

3. 设计清理流程：根据清理方式和目标要求，制定清理流程。流程包括数据分析、错误检测、处理和验证等环节。

二、数据分析和错误检测

在进行数据清理之前，我们需要对数据进行分析，并进行错误检测。以下是几个常用的数据分析和错误检测方法：

1. 数据可视化：通过图表、统计量等方式展示数据，观察数据分布、趋势、异常值等。可视化有助于发现数据问题和规律。

2. 缺失值检测：利用统计方法和可视化手段检测缺失值。常见的缺失值处理方式包括删除缺失值、使用均值或中位数填充等。

3. 异常值检测：通过统计方法检测异常值。常见的异常值检测方法包括3σ原则、箱线图、Z-score等。

4. 逻辑错误检测：通过验证数据之间的逻辑关系来检测错误。例如，检查日期范围是否合理、检查数值之间的关系是否满足经验规律等。

三、数据处理和验证

在进行数据处理之前，我们需要确认和验证错误数据，并进行相应的处理。以下是几个常用的数据处理方法：

1. 数据删除：对于明显错误或无法修复的数据，可以直接删除。但需要在删除前进行记录，以备后续分析。

2. 数据填充：对于缺失数据，我们可以通过均值、中位数或众数填充。需要根据数据特点和分析要求选择合适的填充方式。

3. 数据转换：对于不符合要求的数据，可以通过转换方式使其满足要求。例如，将字符形式的数值转换为数值型，或者进行单位换算等。

4. 数据验证：在数据处理完成后，需要对清理后的数据进行验证。验证方式可以是统计分析、可视化、模型建立等。验证结果应能够验证数据的完整性和可靠性。

四、数据清理工具和技术

数据清理过程中，我们可以借助一些数据清理工具和技术来提高工作效率和准确性。以下是几个常用的数据清理工具和技术：

1. 数据清洗软件：例如OpenRefine、Trifacta Wrangler等，可以帮助用户进行快速数据清洗和转换。

2. 编程语言：例如Python、R等，提供了丰富的数据清理函数和库，可编写脚本进行数据清理。

3. 数据质量工具：例如Talend、Informatica等，提供了丰富的数据质量检测和清洗功能。

4. 机器学习算法：例如聚类、分类、回归等算法，可以辅助数据清理和异常值检测。

五、数据清理的挑战和注意事项

数据清理是一项复杂的任务，面临诸多挑战。以下是一些数据清理过程中需要关注的注意事项：

1. 数据完整性：在清理过程中需要尽量保证数据的完整性，并避免数据丢失和篡改。

2. 反复迭代：数据清理往往是一个迭代的过程，需要多次验证和调整。及时反馈错误，快速迭代是保证数据清理效果的关键。

3. 领域知识：数据清理往往需要结合领域知识进行，了解数据背后的业务逻辑和规则是做好数据清理的基础。

4. 特殊情况处理：在数据清理过程中，可能会遇到一些特殊情况，例如缺失率过高、异常值较多等，需要根据实际情况制定相应的处理策略。

小编认为，数据清理是保证数据质量和提高分析结果准确性的重要步骤。通过制定清晰的数据清理策略，进行数据分析和错误检测，合理处理和验证数据，借助合适的工具和技术，我们可以有效地清理数据，提高数据分析的效果和可靠性。

数据清理方案 篇3

数据清理是数据分析中一个非常重要的环节，它包括从数据集中删除错误、不需要的或冗余的数据，以确保数据的准确性、完整性和一致性。一个好的数据清理方案可以有效提高数据分析的可靠性和精度，从而为决策者提供准确和可靠的数据支持。本文将详细介绍一个综合的数据清理方案，包括数据评估、数据处理和数据验证，旨在帮助读者了解如何进行有效的数据清理。

## 1. 数据评估

在进行数据清理之前，首先需要对数据集进行评估，以了解数据的质量和问题。数据评估包括以下几个方面：

### 1.1 数据完整性

数据完整性是指数据集中是否存在缺失值或空值。缺失值会影响数据的准确性和统计分析的可靠性，因此我们需要检测并处理这些缺失值。常见的处理方法包括删除包含缺失值的样本、使用某种插补算法填充缺失值或使用特殊值（如0或NaN）表示缺失值。

### 1.2 数据一致性

数据一致性是指数据集中是否包含不一致的数据或重复的数据。不一致的数据可能会导致错误的分析结果，因此我们需要检测并解决这些一致性问题。常见的处理方法包括删除重复数据、合并重复数据或使用规则进行数据转换。

### 1.3 数据准确性

数据准确性是指数据集中是否包含错误的数据。错误的数据可能是由于测量误差、录入错误或数据传输错误引起的。我们可以通过与其他数据源进行比较或使用一些数据验证规则来检测错误数据，并进行修正或删除。

## 2. 数据处理

数据处理是指对评估后的数据进行处理和转换，以解决上述评估中发现的问题。数据处理包括以下几个步骤：

### 2.1 数据清洗

数据清洗是指删除或修复数据集中的错误、缺失或不一致的数据。常见的数据清洗操作包括删除缺失值、填充缺失值、删除重复数据和转换数据类型等。

### 2.2 数据规范化

数据规范化是指将数据转换为统一的格式或单位，以方便存储和分析。例如，将日期数据转换为标准的日期格式、将不同单位的数据转换为统一单位等。

### 2.3 数据集成

数据集成是指将多个数据源中的数据合并成一个数据集。在数据集成过程中，我们需要解决数据结构和数据格式的不一致性问题，并进行数据转换和匹配操作。

### 2.4 数据转换

数据转换是指将原始数据转换为能够被分析工具或算法处理的格式。常见的数据转换操作包括特征提取、数据聚合、数据降维等。

## 3. 数据验证

数据验证是指对清理和处理后的数据进行验证和分析，以确保数据的质量和可靠性。数据验证包括以下几个方面：

### 3.1 数据统计分析

数据统计分析是指对数据集进行统计描述和分析。通过统计分析，我们可以了解数据的分布特征、关联关系和异常值等，从而判断数据的质量和可靠性。

### 3.2 数据可视化

数据可视化是指使用图表、图形和其他可视化工具来展示和分析数据。通过数据可视化，我们可以直观地理解数据的模式、趋势和异常值，从而帮助决策者更好地理解和利用数据。

### 3.3 数据抽样和验证

数据抽样是指从清理后的数据集中随机选择一部分数据进行验证和测试。通过数据抽样和验证，我们可以评估数据模型的准确性和可靠性，并进行模型调整和改进。

## 结语

数据清理是数据分析中一个非常关键和复杂的环节。一个好的数据清理方案可以有效提高数据的质量和可靠性，为决策者提供准确和可靠的数据支持。通过数据评估、数据处理和数据验证这三个步骤，我们可以系统地清理和处理数据集，使其符合分析的需求，并能提供准确和可靠的数据结果。

延伸阅读

数据中心方案

为了使工作变得更加顺利并开启新的篇章，我们可以考虑认真撰写一份工作方案。这份方案的格式应该是什么样的呢？励志的句子的编辑为您提供了有关“数据中心方案”的相关资讯，供您参考。希望这篇文章能够帮助您更好地应对工作和生活中的挑战！

数据中心方案【篇1】

摘要：目前国内企业信息化建设、电子政务兴起都将倚靠数据集中的蓬勃发展。同时，数据大集中以及大数据的推动也必将倚靠数据中心的建设。作为网络中资源最密集的载体、数据交换最频繁的中心基础网络，数据中心网络的研究与设计将成为等级保护建设工作的重要内容。本文分析采用数据中心网络安全特征的基础上，探寻与传统数据中心网络安全特征的差异，结合信息系统安全等级保护的基本要求，从技术、物理、管理三个方面，针对在新的数据中心网络架构中可能导致的安全问题，探讨了数据中心网络在安全设计层面的新标准与新要求。

关键词：等保测评；数据中心；基础网络

伴随着互联网中的应用程序日渐丰富与多样化，数据中心的基础运行环境由原来的C/S架构逐渐向由通过网络设备互联的服务器集群的方面转型。因此，由传统的通过硬件、操作系统、操作系统之上的应用系统所组成的基础架构变得越来越复杂。然而，这越来越复杂的结果导致即将转型为数据中心的安全体系带来了更多的风险与困难，一些数据中心的安全策略配置不当或者不正确，往往都会给非法入侵者留下可被利用的后门或漏洞。尽管网络管理员、系统管理员、系统安全员等相关负责人都已经拥有相对较高的安全防护理念与意识，并通过不断架设安全设备来保障数据中心的安全性与健壮性，但对于层出不穷和日益完善的黑ke攻击手段，这些传统的防御理念和措施仍不足以保障数据中心的安全。因此，管理集约化、精细化的产物——数据集中就应运而生。目前国内企业信息化建设、电子政务兴起都将倚靠数据集中的蓬勃发展。同时，数据大集中以及大数据的推动也必将倚靠数据中心的建设。作为网络中资源最密集的载体、数据交换最频繁的中心基础网络，数据中心无疑是一个充满发展前景的新星产业。然而，数据中心由于是大数据的集合，必然包含无数信息与机密，对于数据中心上的任何防护漏洞必将导致无法计算的损失，因此构筑一道完善且完整的安全防护体系将是其首要解决的问题。

一、现有数据中心安全分析

1.1针对应用层面的攻击。应用层面的攻击方式包括缓冲区代码溢出、植入病毒、蠕虫攻击、植入后门木马等，其中，应用攻击中最典型的方式为蠕虫攻击。蠕虫是指"通过计算机网络进行自我复制的恶意程序，泛滥时可以导致网络阻塞和瘫痪"[1]。从本质上讲，蠕虫可以在网络中主动进行传播，进而对系统进行破坏，而病毒则需要手工干预，比如利用外部存储介质的读写、点击非法链接而被植入病毒。

1.2针对网络层面的攻击。在数据中心中针对网络层面的攻击主要包括分布式拒绝服务攻击（DDoS）、拒绝服务攻击（DoS）等。虽然DDOS/DOS存在由来已久，但其破坏力却仍然被网络管理员以及安全管理员所忌惮。最常见的DDOS攻击方法有ECF（EstablishedConnectionFlood）、SYNFlood和CPSF(ConnectionPerSecondFlood)。DOS攻击程序有UDP反弹以及ICMPSmurf等方式。DDOS/DoS攻击利用了TCP/IP的开放性原则，即协议自身规定的从任意源地址向任意目标地址都可以发送数据包，导致DDOS/DOS利用合理的、海量的、不间断的服务请求来耗尽网络、系统等可利用的资源，使得合法用户无法获取正常的服务响应。随着分布式技术的不断的完善与改进，及时在网络和系统性能的大幅提升的今天，数以亿计的主机同时对某一网络系统发起攻击，造成的后果不言而喻，最直接的影响即使网络瘫痪、系统无法正常使用。

1.3针对网络基础设施的攻击。数据中心作为一个充满发展前景的新星产业。又是大数据的集合，其中包含了无数信息与机密数据，即使外围安全设备部署的再完善，如果内部管理不当，依然会被攻破，而且来自内部的攻击更具破坏性。企业内部的不法分子在充分了解数据中心的架构与部署的前提下，不仅可以通过黑ke技术绕过防火墙，还可以凭借对网络构架的充分了解，通过嗅探技术、违规访问、攻击路由器/交换机设备等手段，访问非授权的数据，这将无疑对企业造成更为重大的损失。

1.4数据中心网络安全设计原则。由于数据中心承载着其上用户的所有机密数据、核心业务或核心技术，并且数据中心还为内部之间提供数据之间的交换与业务之间的交互。因此，在构建数据中心的网络安全时，要从以下几个方面进行合理规划与建设：

1.4.1安全分区：要将数据中心的网络划分为各个不同的安全区域，同时确保不同区域之间未经许可不能访问，用户和客户机在对数据中心访问时只可以访问他可以访问的区域，禁止违规外联和非法访问以及恶性的入侵攻击。

1.4.2性能保障：要通过建立高性能、可靠性高的网络环境，确保数据在网络中传输的完整性，同时可以利用CRC循环校验算法校验数据在网络中的丢失情况，使得数据在网络传输过程中加了双重保险。

1.4.3技管并重：很多人会认为，只要技术上有了足够的保证，那么安全性必然有了保证。其实不然，正所谓系统的安全性保证都是三分靠技术，七分靠管理，技术层面设计得再优良，也要有与之对应的管理制度去推动。1.4.4新近原则：及时汲取当前最新的安全技术，以减轻安全管理的负担为目标，实现安全管理的自动化，同时减小因为人为管理认知上的漏洞对系统安全造成威胁。

1.4.5平衡发展：在构建数据中心的时候要充分考虑今后业务和网络安全的共同协调发展，既要能满足今后业务的扩展，又要能够实现当前技术与未来新技术的无缝链接，避免只满足系统安全要求，而给业务发展带来障碍，或者为了扩展业务而忽视了安全建设的情况发生。

二、数据中心网络安全设计要求

2.1物理安全设计要求

2.1.1物理访问控制。机房存放着网络设备、服务器、办公环境以及信息系统的设备和存储数据的介质及相关设备场所，机房各出入口应安排专人负责，记录进入的人员，划分关键设备与非关键区域，区域之间通过玻璃隔断实现物理隔离，关键区域采用智能卡和指纹识别的门禁系统，对进入关键区域人员实现“双道”鉴别。

2.1.2温湿度控制。机房存放着不同业务系统的主机，由于主机在运行时会产生大量的热量，而保证良好机房环境的精密空调系统则成为不可获取的必备设施。而机房精密空调系统就是为了保证公司内部机房中的网络设备、安全设备、服务器等一系列硬件设施能够连续、稳定、可靠地运行，同时，精密空调系统还需要维持机房内恒温恒湿状态，防止静电现象的产生导致设备的损坏。

2.1.3电力供应。公司机房的其供电要求非常高，按照等级保护四级系统的要求应采用UPS不间断电源，以保证在机房断电的同时，通过UPS不间断的供电来保证机房内部实施的稳定、正常运行，为电力抢修赢得时间。同时其供配电系统应采用N+1冗余并机技术以实现空调设备、动力设备、照明设备、测试设备等设备的正常使用。

2.1.4动力环境监控系统。数据中心机房除了部署视频监控系统、UPS系统、消防系统、精密空调系统，还应该部署水敏感检测装置、红外告警装置等，且所有系统统一集成动力环境监控系统中，方便机房管理员有效了解温湿度、消防、电源、UPS等状态以及告警信息，及时对告警信息进行分析和处理。

2.2网络安全设计要求

2.2.1区域边界安全。应能够对内部网络中出现的内部用户未通过准许私自联到外部网络的行为进行检查；应逐步采用网络准入、终端控制、身份认证、可信计算等技术手段，维护网络边界完整性。安全区边界应当采取必要的安全防护措施，禁止任何穿越数据中心中不同业务之间边界的通用网络服务。数据中心中的的业务系统应当具有高安全性和高可靠性，禁止采用安全风险高的通用网络服务功能。

2.2.2拒绝服务攻击。在数据中心中针对网络层面的攻击主要包括分布式拒绝服务攻击（DDoS）、拒绝服务攻击（DoS）等。虽然DDOS/DOS存在由来已久，但其破坏力却仍然被网络管理员以及安全管理员所忌惮。最常见的DDOS攻击方法有ECF（EstablishedConnectionFlood）、SYNFlood和CPSF(ConnectionPerSecondFlood)。部署相关的网络安全设备，抵御DDOS/DOS的攻击。

2.2.3网络设备防护。实施工程师和客户之间存在不可或缺交流的问题，大部分实施工作以能够“通信”为原则，忽略网络设备安全防护的能力。设备应该关闭使用多余接口、采用SSHV2作为远程管理协议、为不同管理员分配不同权限的账号，实现“权限分离，多人账号管理”根据业务的要求，制定详细访问控制策略，提升网络设备的安全性。

2.2.4恶意代码防护。随着技术的快速，数据中心网络面临各种可能性的攻击。缓冲区代码溢出、植入病毒、蠕虫攻击、植入后门木马等，其中，应用攻击中最典型的方式为蠕虫攻击。蠕虫是指“通过计算机网络进行自我复制的恶意程序，泛滥时可以导致网络阻塞和瘫痪”[1]。在数据中心网络出口处部署恶意代码防护系统，防止计算机病毒、木马和蠕虫从网络边界处入侵而造成的传播破坏，对恶意代码进行检测和清除。

2.2.5入侵防护防御系统。随着业务系统发展的需要，WEB服务器需要暴露公网环境中，随时都面临被攻击的可能性。在DMZ边界部署入侵防御系统，能够阻止蠕虫、病毒、木马、拒绝服务攻击、间谍软件、VOIP攻击以及点到点应用滥用，制定详细入侵防范策略，修改默认策略，发生攻击行为时记录日志。

2.3安全审计设计要求

2.3.1日志服务器。日志可以帮助我们分析设备是否正常，网络是否健康，任何设备或系统都应该建立完整的日志系统。部署日志服务器，对交换机、路由器、安全及相关设备运行日志进行集中收集，便于管理员了解网络运行情况以及方便故障排除。

2.3.2安全审计。数据中心部署审计平台网络设备的运行状况、网络流量、管理记录等进行监测和记录，记录时间、类型、用户、时间类型、事件是否成功等相关信息，利用审计平台生成的记录和报表进行定期分析，为了方便管理员能够及时准确地了解网络设备运行状况和发现网络入侵行为。

2.4数据备份与恢复设计要求

涉及数据中心的业务相对比较重要，数据大而多，多存放于本地或异地容易容灾系统，一旦发生不可预见对的困难，影响范围广和后果难以估计。因此，数据中心必须具备备份与恢复检测，确认信息的完整性和可用性，确保数据能够及时恢复。数据备份与基本要求：

（1）每天进行增加备份，每周进行全额备份；

（2）应部署异地容灾系统，通过数据中心基础架构实现关键数据的异地备份；

（3）与容灾中心进行异地备份要进行完整性校验，确保备份数据有效性；

（4）数据须至少每个月进行恢复测试，以确保备份的有效性和备份恢复的可行性。

三、结束语

数据中心网络技术突破了传统的物理结构限制的壁垒，高效整合和利用了各项基础设施资源，为网络技术发展和虚拟化技术发展带来革命性突破，同时也给信息产业带来新的机遇。但新的技术总是伴随着新的安全隐患，而安全问题若不能得到合理解决将会阻碍其技术的发展，这需要在未来技术发展中深入分析和了解以寻求解决之道。数据中心建设过程中的网络安全是数据中心安全体系的最基本、也是最重要的环节，只有合理的设计网络安全规划方案，并提供持续安全加固的扩展性设计，才可以保证基础网络平台的安全性与可靠性。但要构建全方位、高安全的数据中心体系，还需要融合物理安全、网络安全、主机安全、数据安全、应用安全、以及管理制度等方面，从各种安全角度出发进行相应的安全规划，并不断完善数据中心的安全防范等级。

作者:冯国礼 李蓉 王晔 单位:国网宁夏电力公司信息通信公司

参考文献

[1]GB/T22239-2008.信息系统安全等级保护基本要求[S].

[2]刘凯明.云计算信息系统等级保护安全设计要求初探,2012年.

[3]胡维浩.浅谈数据中心的安全运行管理[J].华南金融电脑,2002,10.

数据中心方案【篇2】

目前HIS , PAC S等系统数据是医院的核心业务数据，普遍存在业务数据增长速度快、并发访问量大等问题，因此，要求存储系统具有安全性高、响应速度快、稳定性高、容量大等特点。

对于HIS系统而言，系统数据库主要为Oracle或Sybase，要求存储系统具有很高的实时性和连续性，提供7 x 24小时不间断服务。PACS有别于HIS等其它医学信息系统的最重要一点就是:海量数据存储。一个大型的医院拥有大批现代化的大型医疗影像设备，每天影像检查产生的数据量多达4个GB左右(未压缩的原始数据)，一年数据总量大约1200 GB。而随着医院的业务飞速发展和新的影像设备的引进，这一数据量还可能进一步增长。此外，在线数据随机存取的效率也是一个非常关键的问题。

通过以上分析，医院存储系统的设计采用分级存储的架构，将存储分成在线存储、近线存储和离线存储三级结构。该存储架构能够实现高容量和高效率的要求，低速超大容量存储设备(离线存储)用作永久存储;高速存储设备用作在线数据存储，确保在线数据的极高效存取;近线存储首要保证大容量，实现对访问量不大的数据的存储，要求寻址迅速、传输率高。对于三年以上的历史数据保存在离线存储设备里，在线存储、近线存储设备仅保存最近三年的数据。同时要求对数据全方位保护，支持容量增长的高度可扩展性。

数据中心方案【篇3】

2.1分级存储系统设计

通过对医院存储系统的需求分析，设计了一套基于SAN的分级存储、数据保护存储方案，该方案可以满足医院业务数据海量增长、存储系统无缝扩容、保护现有投资等要求，充分体现存储系统的可靠性高、响应速度快、可扩展性强等优势。

在线存储用于对短近期的医疗数据的存储，可供用户随意读取，满足计算平台对数据访问的速度要求，一般在线存储设备为磁盘和磁盘阵列等存储设备，建议采用H3C IX3000，单台IX3000最大支持磁盘数量为336块，采用先进的SAS总线技术，提供72 Gbit / s磁盘访问带宽，能实现多路径冗余和控制器负载均衡，保障整个存储系统的性能和可靠性。

近线存储用于存储不常用的历史数据，通常是采用数据迁移技术自动将在线存储中不常用的数据迁移到近线存储设备上，数据访问的频率不是很高，但要保证数据共享和快速的在线访问。近线存储建议采用1台H3C IX1000存储系统，可容纳16块企业级SATA硬盘，最大容量可达到8TB，最高提供410MB /s的带宽吞吐量和54 , 000 IOPS的处理能力。

离线存储通常采用离线归档的方式，用于对三年以上历史数据的存储，是对在线存储数据的备份，以防范可能发生的数据灾难，要求设备通常具有超大容量、安全性高、成本低等特点。离线存储通常采用磁带库或者VTL(虚拟磁带库)VTL技术通过软件将磁盘阵列仿真成物理磁带库，虽然其内部构造、外观、速度和物理磁带库截然不同，但对于备份软件和主机系统而言，VTL具有磁带识别的特征，可被认作物理磁带库设备。这使得设备在可用性及备份的'可靠性等方面都得到大幅提升，并无缝、平滑地集成到原有系统环境中，配合传统的备份软件和物理磁带库，提高设备使用率和备份性能。VTL建议采用H3C DL1000支持16块SATAII接口磁盘，支持RAIDS数据冗余备份方案，最大有效容量10.STB。

在分级存储系统中，磁盘或磁盘阵列等成本高、速度快的设备，用来存储经常访问的重要信息，而磁带库等成本较低的存储资源用来存放访问频率较低的信息。分级存储的工作原理是基于数据访问的局部性，通过将不经常访问的数据自动移到存储层次中较低的层次，释放出较高成本的存储空间给更频繁访问的数据，可以获得更好的总体性价比。

2. 2数据保护方案设计

医院对医疗数据的安全性要求特别高，要设计数据保护方案和容灾方案。数据的保护不仅是备份，其最终目的是在系统遇到人为或自然灾难时，能够通过备份内容对系统进行有效的灾难恢复。

(1) CDP ( Continuous Data Protection)连续数据保护方案

针对在线、近线存储可采CDP数据保护方案，利用复制、镜像功能模块实现从在线存储到近线存储的数据同步，就可以实时地对在线存储提供数据的全面保护。通过设定的策略会自动的以增量的方式将所需保护的数据通过IP SAN存储网络同步到近线存储设备上。

在近线存储中对复制过来的数据进行持续数据保护，创建基于时间点的多个数据版本。如果在线存储设备受损不能提供业务的处理，可以将对业务数据的访问路径切换到近线存储设备，临时恢复业务处理。如果数据发生逻辑错误，只需寻找出数据所要恢复的适当版本，在线地将某一数据版本恢复到在线存储中，或将整个数据卷回滚到那一时刻点的数据视图，恢复逻辑错误发生后的数据。

(2)远程容灾方案

远程容灾方案的持续数据保护效果比磁带库备份更好，并且可以应对软灾难。每天都可以按照用户设定的策略对数据进行时间点备份，并且备份过程对应用基本没有影响。用户可用选择将数据恢复到前面备份过的任何一个时间点的状态。支持对“渐变式灾难”(如:人为操作错误、应用自身错误、系统溢出、病毒侵袭及网络不法分子入侵等)的保护和恢复。

远程容灾方案使用块增量扫描技术，以最低的带宽实现远程容灾。由于采用了先进的块增量扫描技术，远程容灾过程中传输的数据变量不是基于文件级的变量，而是更小单位的基于磁盘块的变量。这样可以保障数据增量最小，对网络带宽的占用最低。

基于网络层的数据容灾，对主机零干扰。该方案的容灾是在存储系统的网络层实现，具有与主机和存储平台“无关”的特性，在整个数据容灾的过程中不影响应用系统的运行。

远程容灾中心配备Tidemark时间点连续数据保护功能，对容灾中心存储设备中的数据按照事先设定的策略进行连续的时间点备份，保存数据在不同时间点的多个版本，在发生“渐变式灾难”的时候可以通过Time View时间点视图模块打开不同版本的数据进行检查，把数据恢复到发生错误之前最近的时间点。

数据中心方案【篇4】

随着信息化时代的到来，互联网已经成为人们日常生活和生产中不可或缺的一部分。数据中心作为互联网的重要组成部分，承载着大量的数据和信息，保障着网络的运行稳定和信息的安全性。然而，由于数据量不断增大和技术的不断更新换代，数据中心也面临着诸多挑战，如空间和能源条件的限制、传统的主机和存储系统的限制、安全风险的增加等等。因此，数据中心解决方案也变得越来越重要。

一、 系统商统一架构

为了解决存储系统的限制，现在很多企业开始使用系统商提供的统一架构解决方案，将其各种存储设备进行协同，使数据的访问和管理更加方便快捷。此外，系统商还可以根据企业的实际需求提供个性化的解决方案，例如，为不同的业务提供专业的存储设备和解决方案，减少数据处理的复杂程度，提高数据的维护能力和运行效率。

二、 云计算架构

云计算已经成为现代企业的重要组成部分。它通过网络的形式将分布在全球各地的资源进行集装，从而使得数据能够随时访问和使用。云计算的优点在于其能够提供高效的计算资源管理和灵活的存储资源管理。企业根据自身的需求可以灵活地选择性能和存储空间等相应的服务级别，从而提高数据的访问速度和使用效率。

三、 节能环保方案

随着数据中心规模和数量的不断增加，能源消耗也日益剧增，给环境和企业的财务带来了严重的威胁。因此，为了保护环境和减少能源消耗，必须采取节能环保的措施。例如，在数据中心中采用自然通风和冷却系统，以降低空调能耗；采用新型的绿色服务器和硬盘，降低能源消耗和热量释放量；同时，对数据中心的电力设备进行管理和控制，防止能耗浪费的情况发生。

四、 安全解决方案

数据中心作为存储大量重要信息的场所，安全问题也不容忽视。为了保障数据安全，必须采取相应的安全解决方案，例如，加强防火墙的安全措施、使用虚拟网络和网卡嵌入式加密技术等，从而确保数据不被非法访问和篡改。

总之，数据中心解决方案的应用和完善，已成为现代化企业进行数据信息化管理的重要支撑，同时也是提高业务效率、降低成本、保障数据安全的重要途径。随着互联网和数字经济的不断发展，企业也必须不断更新和改进数据中心的解决方案，以适应企业发展的需要和未来的市场需求。

数据方案十四篇

与其忧虑未来，不如计划未来，为了更好的落实工作任务。上级通常需要多份工作方案以便参考，不同的场景下，方案的内容方向、形式、数量相应会发生变化。励志的句子为您准备了一份详细的“数据方案”介绍，祝愿这篇文章对你有帮助欢迎浏览！

数据方案【篇1】

在今天数字化程度越来越高的社会中，数据同步成为了企业和个人都面临的一个重要问题。例如，一个企业可能有多个部门需要共享数据，或者一个人可能在不同设备上使用相同的应用程序，并且希望它们之间的数据保持同步。因此，为了解决这个问题，人们不断研发和改进各种数据同步解决方案。

数据同步是指将数据从一个源中复制到一个或多个目标中的过程。其目的是确保数据的连续性和一致性，以便在不同的环境中保持数据的同步。以下是几种常见的数据同步解决方案。

1. 数据库同步解决方案：

数据库同步是最常见和广泛应用的数据同步解决方案之一。在一个企业中，不同的部门可能使用不同的数据库管理系统，或者可能有多个数据库实例需要保持同步。为了解决这个问题，提供商提供了各种数据库同步工具和解决方案。这些工具和解决方案不仅可以将数据从一个数据库复制到另一个数据库，还可以处理数据冲突、保持数据一致性等问题。

2. 文件同步解决方案：

文件同步是指将文件从一个源位置同步到一个或多个目标位置的过程。这在个人和企业中都非常常见。例如，一个人可能在多台电脑上使用相同的应用程序，并且希望这些应用程序的设置和数据保持同步。为了解决这个问题，人们开发了各种文件同步工具和服务。这些工具和服务可以实时或定期地将文件从一个设备复制到另一个设备，以确保文件的一致性。

3. 云同步解决方案：

随着云计算的发展，云同步成为了一个流行的数据同步解决方案。云同步是指将数据从本地存储同步到云存储的过程。云存储提供商通常提供了各种同步工具和功能，使用户能够将数据上传到云端并保持同步。云同步不仅可以帮助个人和企业将数据备份到云端，还可以实现跨设备的数据同步。

4. 实时同步解决方案：

对于某些应用场景，实时数据同步是必要的。例如，在金融行业，股票价格和其他市场数据需要以毫秒级的延迟进行同步。为了实现实时数据同步，人们设计了各种复杂的同步算法和协议。这些算法和协议可以确保数据在不同节点之间的实时同步，并且能够处理网络故障、数据冲突等问题。

总之，数据同步是一个重要的问题，人们不断研发和改进各种数据同步解决方案。这些解决方案涵盖了数据库同步、文件同步、云同步和实时同步等多个领域，以满足不同的需求。随着技术的不断进步，相信未来会出现更多更先进的数据同步解决方案，为人们带来更好的数据管理体验。

数据方案【篇2】

随着互联网和数字化技术的迅速发展，海量数据的产生和存储成为一项重要任务。对这些数据进行分析和挖掘，可以帮助企业和组织做出更加准确的决策，提高竞争力。因此，搭建一个高效可靠的数据分析系统是现代企业的必然选择。本文将详细介绍一种完整的数据分析系统方案，旨在帮助企业快速搭建一个适合自身需求的系统。

主体：

1. 系统设计与架构

• 数据源：确定需要分析的数据源，包括内部数据（例如企业自身生产和销售数据）和外部数据（例如社交媒体数据和市场研究数据）。根据具体需求，选择合适的数据源获取和接入方式（例如API、数据仓库等）。还需要定义数据的格式和结构，以便后续处理和分析。

• 数据收集：设计数据收集模块，定期或实时从数据源中收集数据。如果数据量较大，可以考虑使用大数据技术（如Hadoop、Spark等）进行数据处理和存储。

• 数据清洗与预处理：由于实际数据中存在噪声、缺失值和错误数据等问题，需要进行数据清洗和预处理。采用适当的数据清洗算法和方法，如去除重复值、处理缺失值、处理异常值等。

2. 数据存储与管理

• 数据库选择：根据数据的特点和分析需求，选择合适的数据库管理系统（DBMS）进行数据存储和管理。传统的关系型数据库（如MySQL、Oracle）可以用于处理结构化数据，而NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）则适用于非结构化数据。

• 数据仓库构建：对于企业来说，数据仓库是一个重要的组成部分。数据仓库通过集成和整合来自不同数据源的数据，提供统一的数据视图和数据模型，方便用户进行查询和分析。可以选择开源的数据仓库解决方案（如Hadoop的Hive、Cloudera的Impala等），或者商业化的数据仓库解决方案（如IBM的InfoSphere、Oracle的Exadata等）。

• 数据备份与恢复：为了预防数据意外丢失的情况，需要定期进行数据备份，并设置数据恢复策略。

3. 数据分析与挖掘

• 数据可视化：通过数据可视化技术，将数据转化为直观、易懂的信息图表，帮助用户更好地理解数据。常见的数据可视化工具包括Tableau、Power BI和D3.js等。

• 数据挖掘算法：根据不同的分析目标和需求，选择合适的数据挖掘算法。常用的数据挖掘算法包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘、异常检测等。

• 机器学习与人工智能：通过应用机器学习和人工智能技术，可以自动发现隐藏在数据中的模式和规律，提供更精确的预测和决策支持。

4. 系统部署与监控

• 系统部署：选择合适的硬件设备和操作系统，进行系统部署和配置。可以使用云计算平台（如AWS、Azure、阿里云等）来提供高性能和弹性的计算资源。

• 系统监控与优化：监控系统的运行状态和性能指标，及时发现和解决问题。优化系统的性能和吞吐量，提升数据处理和分析的效率。

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数据分析系统方案是一个复杂且综合的系统工程，需要综合考虑数据源、数据收集、数据处理、数据分析和系统部署等方面的问题。本文从系统设计与架构、数据存储与管理、数据分析与挖掘以及系统部署与监控等方面，详细介绍了一个完整的数据分析系统方案。希望本文能够帮助企业了解和应用数据分析系统，提升数据决策能力，实现业务价值的最大化。

数据方案【篇3】

数据库方案设计是指按照项目需求和目标，通过确定数据库的整体架构、数据模型、关系表设计、索引设计、规约和约束等内容，来完成数据库系统的设计过程。一个好的数据库方案设计能够提高数据库的性能、可靠性和可扩展性，为项目的成功实施和运维打下坚实的基础。

在数据库方案设计过程中，需要考虑以下几个关键因素：项目需求、数据量、数据类型、访问模式、性能要求和可扩展性等。通过充分了解项目需求以及用户的使用习惯，确定数据库的功能和目标。例如，如果是一个电商网站，需求可能包括用户注册、商品管理、订单管理等功能。根据数据量和类型，选择合适的数据库管理系统（DBMS）以及相应的存储引擎。常见的DBMS包括MySQL、Oracle、SQL Server等，而存储引擎可选择InnoDB、MyISAM等。

进行数据建模，即确定数据库的概念模型和逻辑模型。概念模型是以实体-关系图（ER图）的形式展示，用于描述现实世界中的实体和它们之间的关系。逻辑模型是在概念模型的基础上，进行数据库设计的过程，包括表的设计和属性的定义。在设计表结构时，需要考虑冗余和规范化的问题。冗余是指数据在不同表中重复存储，造成存储空间和更新操作的浪费。规范化是指将原始表的数据分解成若干个满足特定条件的表，从而提高数据的一致性和完整性。

在数据库方案设计中，索引设计也是重要的一环。索引是数据库中用于提高查询效率的数据结构，通过建立索引可以加快数据的读取和查询速度。在确定索引时，需要根据具体的查询需求和访问模式，选择合适的字段进行索引。同时，还需要考虑索引的大小和维护成本，以免造成不必要的性能损失。

在数据库方案设计中，还需要考虑数据的安全性和完整性。通过制定规范和约束，如主键、外键、唯一约束、默认值等，保证数据的一致性和完整性。可以对敏感数据进行加密，采用备份和恢复的方式来保证数据的安全和可用性。

数据库方案设计还需要考虑数据库的可扩展性。随着业务的发展和数据量的增加，数据库需要能够方便地进行扩容和升级，以满足项目的需求。因此，在设计阶段就需要考虑分区、分表、集群等技术手段，来提高数据库的扩展性和负载能力。

数据库方案设计是一个复杂而又关键的过程，它直接关系到项目的成功实施和运维。一个好的数据库方案设计能够提高数据库的性能、可靠性和可扩展性，为项目的顺利进行提供有力的支持。因此，在进行数据库方案设计时，需要全面考虑项目需求、数据量、访问模式、性能要求和可扩展性等关键因素，制定合理的架构和设计，保证数据库系统的高效运行。

数据方案【篇4】

数据清理是数据分析中一个非常重要的环节，它包括从数据集中删除错误、不需要的或冗余的数据，以确保数据的准确性、完整性和一致性。一个好的数据清理方案可以有效提高数据分析的可靠性和精度，从而为决策者提供准确和可靠的数据支持。本文将详细介绍一个综合的数据清理方案，包括数据评估、数据处理和数据验证，旨在帮助读者了解如何进行有效的数据清理。

## 1. 数据评估

在进行数据清理之前，首先需要对数据集进行评估，以了解数据的质量和问题。数据评估包括以下几个方面：

### 1.1 数据完整性

数据完整性是指数据集中是否存在缺失值或空值。缺失值会影响数据的准确性和统计分析的可靠性，因此我们需要检测并处理这些缺失值。常见的处理方法包括删除包含缺失值的样本、使用某种插补算法填充缺失值或使用特殊值（如0或NaN）表示缺失值。

### 1.2 数据一致性

数据一致性是指数据集中是否包含不一致的数据或重复的数据。不一致的数据可能会导致错误的分析结果，因此我们需要检测并解决这些一致性问题。常见的处理方法包括删除重复数据、合并重复数据或使用规则进行数据转换。

### 1.3 数据准确性

数据准确性是指数据集中是否包含错误的数据。错误的数据可能是由于测量误差、录入错误或数据传输错误引起的。我们可以通过与其他数据源进行比较或使用一些数据验证规则来检测错误数据，并进行修正或删除。

## 2. 数据处理

数据处理是指对评估后的数据进行处理和转换，以解决上述评估中发现的问题。数据处理包括以下几个步骤：

### 2.1 数据清洗

数据清洗是指删除或修复数据集中的错误、缺失或不一致的数据。常见的数据清洗操作包括删除缺失值、填充缺失值、删除重复数据和转换数据类型等。

### 2.2 数据规范化

数据规范化是指将数据转换为统一的格式或单位，以方便存储和分析。例如，将日期数据转换为标准的日期格式、将不同单位的数据转换为统一单位等。

### 2.3 数据集成

数据集成是指将多个数据源中的数据合并成一个数据集。在数据集成过程中，我们需要解决数据结构和数据格式的不一致性问题，并进行数据转换和匹配操作。

### 2.4 数据转换

数据转换是指将原始数据转换为能够被分析工具或算法处理的格式。常见的数据转换操作包括特征提取、数据聚合、数据降维等。

## 3. 数据验证

数据验证是指对清理和处理后的数据进行验证和分析，以确保数据的质量和可靠性。数据验证包括以下几个方面：

### 3.1 数据统计分析

数据统计分析是指对数据集进行统计描述和分析。通过统计分析，我们可以了解数据的分布特征、关联关系和异常值等，从而判断数据的质量和可靠性。

### 3.2 数据可视化

数据可视化是指使用图表、图形和其他可视化工具来展示和分析数据。通过数据可视化，我们可以直观地理解数据的模式、趋势和异常值，从而帮助决策者更好地理解和利用数据。

### 3.3 数据抽样和验证

数据抽样是指从清理后的数据集中随机选择一部分数据进行验证和测试。通过数据抽样和验证，我们可以评估数据模型的准确性和可靠性，并进行模型调整和改进。

## 结语

数据清理是数据分析中一个非常关键和复杂的环节。一个好的数据清理方案可以有效提高数据的质量和可靠性，为决策者提供准确和可靠的数据支持。通过数据评估、数据处理和数据验证这三个步骤，我们可以系统地清理和处理数据集，使其符合分析的需求，并能提供准确和可靠的数据结果。

数据方案【篇5】

摘要：目前国内企业信息化建设、电子政务兴起都将倚靠数据集中的蓬勃发展。同时，数据大集中以及大数据的推动也必将倚靠数据中心的建设。作为网络中资源最密集的载体、数据交换最频繁的中心基础网络，数据中心网络的研究与设计将成为等级保护建设工作的重要内容。本文分析采用数据中心网络安全特征的基础上，探寻与传统数据中心网络安全特征的差异，结合信息系统安全等级保护的基本要求，从技术、物理、管理三个方面，针对在新的数据中心网络架构中可能导致的安全问题，探讨了数据中心网络在安全设计层面的新标准与新要求。

关键词：等保测评；数据中心；基础网络

伴随着互联网中的应用程序日渐丰富与多样化，数据中心的基础运行环境由原来的C/S架构逐渐向由通过网络设备互联的服务器集群的方面转型。因此，由传统的通过硬件、操作系统、操作系统之上的应用系统所组成的基础架构变得越来越复杂。然而，这越来越复杂的结果导致即将转型为数据中心的安全体系带来了更多的风险与困难，一些数据中心的安全策略配置不当或者不正确，往往都会给非法入侵者留下可被利用的后门或漏洞。尽管网络管理员、系统管理员、系统安全员等相关负责人都已经拥有相对较高的安全防护理念与意识，并通过不断架设安全设备来保障数据中心的安全性与健壮性，但对于层出不穷和日益完善的黑ke攻击手段，这些传统的防御理念和措施仍不足以保障数据中心的安全。因此，管理集约化、精细化的产物——数据集中就应运而生。目前国内企业信息化建设、电子政务兴起都将倚靠数据集中的蓬勃发展。同时，数据大集中以及大数据的推动也必将倚靠数据中心的建设。作为网络中资源最密集的载体、数据交换最频繁的中心基础网络，数据中心无疑是一个充满发展前景的新星产业。然而，数据中心由于是大数据的集合，必然包含无数信息与机密，对于数据中心上的任何防护漏洞必将导致无法计算的损失，因此构筑一道完善且完整的安全防护体系将是其首要解决的问题。

一、现有数据中心安全分析

1.1针对应用层面的攻击。应用层面的攻击方式包括缓冲区代码溢出、植入病毒、蠕虫攻击、植入后门木马等，其中，应用攻击中最典型的方式为蠕虫攻击。蠕虫是指"通过计算机网络进行自我复制的恶意程序，泛滥时可以导致网络阻塞和瘫痪"[1]。从本质上讲，蠕虫可以在网络中主动进行传播，进而对系统进行破坏，而病毒则需要手工干预，比如利用外部存储介质的读写、点击非法链接而被植入病毒。

1.2针对网络层面的攻击。在数据中心中针对网络层面的攻击主要包括分布式拒绝服务攻击（DDoS）、拒绝服务攻击（DoS）等。虽然DDOS/DOS存在由来已久，但其破坏力却仍然被网络管理员以及安全管理员所忌惮。最常见的DDOS攻击方法有ECF（EstablishedConnectionFlood）、SYNFlood和CPSF(ConnectionPerSecondFlood)。DOS攻击程序有UDP反弹以及ICMPSmurf等方式。DDOS/DoS攻击利用了TCP/IP的开放性原则，即协议自身规定的从任意源地址向任意目标地址都可以发送数据包，导致DDOS/DOS利用合理的、海量的、不间断的服务请求来耗尽网络、系统等可利用的资源，使得合法用户无法获取正常的服务响应。随着分布式技术的不断的完善与改进，及时在网络和系统性能的大幅提升的今天，数以亿计的主机同时对某一网络系统发起攻击，造成的后果不言而喻，最直接的影响即使网络瘫痪、系统无法正常使用。

1.3针对网络基础设施的攻击。数据中心作为一个充满发展前景的新星产业。又是大数据的集合，其中包含了无数信息与机密数据，即使外围安全设备部署的再完善，如果内部管理不当，依然会被攻破，而且来自内部的攻击更具破坏性。企业内部的不法分子在充分了解数据中心的架构与部署的前提下，不仅可以通过黑ke技术绕过防火墙，还可以凭借对网络构架的充分了解，通过嗅探技术、违规访问、攻击路由器/交换机设备等手段，访问非授权的数据，这将无疑对企业造成更为重大的损失。

1.4数据中心网络安全设计原则。由于数据中心承载着其上用户的所有机密数据、核心业务或核心技术，并且数据中心还为内部之间提供数据之间的交换与业务之间的交互。因此，在构建数据中心的网络安全时，要从以下几个方面进行合理规划与建设：

1.4.1安全分区：要将数据中心的网络划分为各个不同的安全区域，同时确保不同区域之间未经许可不能访问，用户和客户机在对数据中心访问时只可以访问他可以访问的区域，禁止违规外联和非法访问以及恶性的入侵攻击。

1.4.2性能保障：要通过建立高性能、可靠性高的网络环境，确保数据在网络中传输的完整性，同时可以利用CRC循环校验算法校验数据在网络中的丢失情况，使得数据在网络传输过程中加了双重保险。

1.4.3技管并重：很多人会认为，只要技术上有了足够的保证，那么安全性必然有了保证。其实不然，正所谓系统的安全性保证都是三分靠技术，七分靠管理，技术层面设计得再优良，也要有与之对应的管理制度去推动。1.4.4新近原则：及时汲取当前最新的安全技术，以减轻安全管理的负担为目标，实现安全管理的自动化，同时减小因为人为管理认知上的漏洞对系统安全造成威胁。

1.4.5平衡发展：在构建数据中心的时候要充分考虑今后业务和网络安全的共同协调发展，既要能满足今后业务的扩展，又要能够实现当前技术与未来新技术的无缝链接，避免只满足系统安全要求，而给业务发展带来障碍，或者为了扩展业务而忽视了安全建设的情况发生。

二、数据中心网络安全设计要求

2.1物理安全设计要求

2.1.1物理访问控制。机房存放着网络设备、服务器、办公环境以及信息系统的设备和存储数据的介质及相关设备场所，机房各出入口应安排专人负责，记录进入的人员，划分关键设备与非关键区域，区域之间通过玻璃隔断实现物理隔离，关键区域采用智能卡和指纹识别的门禁系统，对进入关键区域人员实现“双道”鉴别。

2.1.2温湿度控制。机房存放着不同业务系统的主机，由于主机在运行时会产生大量的热量，而保证良好机房环境的精密空调系统则成为不可获取的必备设施。而机房精密空调系统就是为了保证公司内部机房中的网络设备、安全设备、服务器等一系列硬件设施能够连续、稳定、可靠地运行，同时，精密空调系统还需要维持机房内恒温恒湿状态，防止静电现象的产生导致设备的损坏。

2.1.3电力供应。公司机房的其供电要求非常高，按照等级保护四级系统的要求应采用UPS不间断电源，以保证在机房断电的同时，通过UPS不间断的供电来保证机房内部实施的稳定、正常运行，为电力抢修赢得时间。同时其供配电系统应采用N+1冗余并机技术以实现空调设备、动力设备、照明设备、测试设备等设备的正常使用。

2.1.4动力环境监控系统。数据中心机房除了部署视频监控系统、UPS系统、消防系统、精密空调系统，还应该部署水敏感检测装置、红外告警装置等，且所有系统统一集成动力环境监控系统中，方便机房管理员有效了解温湿度、消防、电源、UPS等状态以及告警信息，及时对告警信息进行分析和处理。

2.2网络安全设计要求

2.2.1区域边界安全。应能够对内部网络中出现的内部用户未通过准许私自联到外部网络的行为进行检查；应逐步采用网络准入、终端控制、身份认证、可信计算等技术手段，维护网络边界完整性。安全区边界应当采取必要的安全防护措施，禁止任何穿越数据中心中不同业务之间边界的通用网络服务。数据中心中的的业务系统应当具有高安全性和高可靠性，禁止采用安全风险高的通用网络服务功能。

2.2.2拒绝服务攻击。在数据中心中针对网络层面的攻击主要包括分布式拒绝服务攻击（DDoS）、拒绝服务攻击（DoS）等。虽然DDOS/DOS存在由来已久，但其破坏力却仍然被网络管理员以及安全管理员所忌惮。最常见的DDOS攻击方法有ECF（EstablishedConnectionFlood）、SYNFlood和CPSF(ConnectionPerSecondFlood)。部署相关的网络安全设备，抵御DDOS/DOS的攻击。

2.2.3网络设备防护。实施工程师和客户之间存在不可或缺交流的问题，大部分实施工作以能够“通信”为原则，忽略网络设备安全防护的能力。设备应该关闭使用多余接口、采用SSHV2作为远程管理协议、为不同管理员分配不同权限的账号，实现“权限分离，多人账号管理”根据业务的要求，制定详细访问控制策略，提升网络设备的安全性。

2.2.4恶意代码防护。随着技术的快速，数据中心网络面临各种可能性的攻击。缓冲区代码溢出、植入病毒、蠕虫攻击、植入后门木马等，其中，应用攻击中最典型的方式为蠕虫攻击。蠕虫是指“通过计算机网络进行自我复制的恶意程序，泛滥时可以导致网络阻塞和瘫痪”[1]。在数据中心网络出口处部署恶意代码防护系统，防止计算机病毒、木马和蠕虫从网络边界处入侵而造成的传播破坏，对恶意代码进行检测和清除。

2.2.5入侵防护防御系统。随着业务系统发展的需要，WEB服务器需要暴露公网环境中，随时都面临被攻击的可能性。在DMZ边界部署入侵防御系统，能够阻止蠕虫、病毒、木马、拒绝服务攻击、间谍软件、VOIP攻击以及点到点应用滥用，制定详细入侵防范策略，修改默认策略，发生攻击行为时记录日志。

2.3安全审计设计要求

2.3.1日志服务器。日志可以帮助我们分析设备是否正常，网络是否健康，任何设备或系统都应该建立完整的日志系统。部署日志服务器，对交换机、路由器、安全及相关设备运行日志进行集中收集，便于管理员了解网络运行情况以及方便故障排除。

2.3.2安全审计。数据中心部署审计平台网络设备的运行状况、网络流量、管理记录等进行监测和记录，记录时间、类型、用户、时间类型、事件是否成功等相关信息，利用审计平台生成的记录和报表进行定期分析，为了方便管理员能够及时准确地了解网络设备运行状况和发现网络入侵行为。

2.4数据备份与恢复设计要求

涉及数据中心的业务相对比较重要，数据大而多，多存放于本地或异地容易容灾系统，一旦发生不可预见对的困难，影响范围广和后果难以估计。因此，数据中心必须具备备份与恢复检测，确认信息的完整性和可用性，确保数据能够及时恢复。数据备份与基本要求：

（1）每天进行增加备份，每周进行全额备份；

（2）应部署异地容灾系统，通过数据中心基础架构实现关键数据的异地备份；

（3）与容灾中心进行异地备份要进行完整性校验，确保备份数据有效性；

（4）数据须至少每个月进行恢复测试，以确保备份的有效性和备份恢复的可行性。

三、结束语

数据中心网络技术突破了传统的物理结构限制的壁垒，高效整合和利用了各项基础设施资源，为网络技术发展和虚拟化技术发展带来革命性突破，同时也给信息产业带来新的机遇。但新的技术总是伴随着新的安全隐患，而安全问题若不能得到合理解决将会阻碍其技术的发展，这需要在未来技术发展中深入分析和了解以寻求解决之道。数据中心建设过程中的网络安全是数据中心安全体系的最基本、也是最重要的环节，只有合理的设计网络安全规划方案，并提供持续安全加固的扩展性设计，才可以保证基础网络平台的安全性与可靠性。但要构建全方位、高安全的数据中心体系，还需要融合物理安全、网络安全、主机安全、数据安全、应用安全、以及管理制度等方面，从各种安全角度出发进行相应的安全规划，并不断完善数据中心的安全防范等级。

作者:冯国礼 李蓉 王晔 单位:国网宁夏电力公司信息通信公司

参考文献

[1]GB/T22239-2008.信息系统安全等级保护基本要求[S].

[2]刘凯明.云计算信息系统等级保护安全设计要求初探,2012年.

[3]胡维浩.浅谈数据中心的安全运行管理[J].华南金融电脑,2002,10.

数据方案【篇6】

       为贯彻落实市委一届六次全会精神，推进我市文化事业发展，鼓励和引导机关干部职工解放思想、端正学风、服务基层、求真务实，努力建设“学习型、服务型、创新型”机关（以下简称“三型机关”），实现机关人员素质和服务水平全面提高，进一步树立文化队伍勤政、廉洁、务实、高效的良好形象，根据市委、市政府统一部署，特制订本方案。        一、创建“三型机关”的指导思想        高举邓小平理论伟大旗帜，以“三个代表”重要思想为指导，以深入领会、认真贯彻十六大、十六届五中全会精神为主线，以建设学习型机关为基础，加强学习教育，提高文化干部职工的政治素质、理论素养、知识水平和业务能力；以建设“三型机关”为动力，增强工作活力，形成干事创业、争创一流的机关工作氛围；以大力发展特色文化为目的，努力提升我市文化品位，提高市民素质，培育六安精神，把我市建设成为文化底蕴深厚、文化风尚优良、文化生活丰富、文化事业繁荣、文化产业发达，并具有一定影响力的文化名城和特色文化大市。        二、主要内容及措施        （一）确立终生学习理念，建设“学习型”机关学习是提高干部素质的重要途径，是创建“三型机        关”的基础，要从尽快适应新形势、新任务的需要出发，以政治上高标准、思想上高境界、业务上高水平、工作上高效率为目标，积极开展创建学习型机关的活动。推进工作学习化和学习工作化，形成不断学习、不断创新、不断提高的良性循环。具体工作中，一是要坚决贯彻落实局机关既定的各种学习计划，严格学习制度，加强对文化系统理论学习中心组成员和机关干部职工的政治理论和业务知识的灌输，提高文化干部的综合素质；二是要强化培训工作，根据市直有关单位的培训要求，有计划的对文化干部进行行政执法、计算机等培训；三是要加强引导教育，营造“人人是学习之人，处处是学习之所”的良好氛围，制定有关鼓励学习的优惠政策和实施细则，提高机关干部职工学习的积极性和自觉性。        （二）转变工作作风，建设“服务型”机关提高服务质量是文化局机关职能转变的本质要求，也是创建“三型机关”的着力点，文化工作要进一步树立为群众服务的工作理念，深入贯彻“三个代表”重要思想，坚持“二为”方向和“双百”方针，不断完善服务机制，改进服务方式，规范服务行为，拓宽服务渠道，切实推进服务型文化局机关的建设。一是以群众满意不满意为标准，大力推进文化政务公开，切实规范执法行为，不断强化服务措施，活跃群众文化生活，积极开展《娱乐场所管理条例》、《著作权法》、新《文物保护法》等有关法律法规的宣传，提高全社会的法律法规意识，使之深入人心，为文化行政执法提供良好的社会基础。坚持“一手抓管理，一手抓繁荣”的方针，大力整顿和规范市场秩序，进一步加强对演出、音像、娱乐、网吧、文物等市场管理，抓好“扫黄打非”斗争，净化社会文化环境，全力促使文化和新闻出版市场健康规范。举办以戏曲、少儿文艺和声乐、器乐为主要内容的节庆文化活动，大力推进城镇“先进文化进社区”活动，加强社区文化建设，提高居民文化生活质量。适时组织“六安市第二届小戏小品相声大赛”等文化活动。二是拓宽联系群众的载体和渠道，主动接受人大、政协、纪检、监察以及社会各界的监督，不断强化服务职能。三是进一步改进服务手段，提高服务质量，通过深入基层、调查研究等方式，认真听取群众的意见和建议，及时改进工作，着力简化办事程序，提高办事效率。        （三）增强创新意识，建设“创新型”机关        创新是推动文化事业繁荣发展的重要措施，是创建“三型机关”的灵魂。要按照十六大提出的“发展要有心思路，改革要有新突破，开放要有新局面，各项工作要有新举措”的要求，不断解放思想，开拓创新，努力使机关始终保持与时俱进，奋发有为的精神状态。一是通过“引进来、走出去”等办法，开展“解放思想、转变观念、大胆创新”的大讨论活动，积极推进文化发展的思路创新；二是创新管理制度，用新的理念、新的途径、新的方法去管理机关，通过制度改革，实现民主管理、决策科学；三是巩固创新成果，在不断巩固成绩的基础上，进一步创新思维，开拓进取，实现新的突破。        三、主要步骤和方法        为有条不紊地落实创建“三型机关”活动，根据市委、市政府统一部署，将创建活动分四个阶段： &n

数据方案【篇7】

随着信息时代的到来，数据传输已经成为了现代社会中不可或缺的一部分。无论是个人用户还是企业组织，都需要通过各种方式进行数据的传输和共享。为了确保数据的安全和高效传输，选择合适的数据传输方案显得尤为重要。本文将详细介绍几种常见的数据传输方案，以便读者在实际应用中能有所参考。

首先，我们来谈一下传统的有线数据传输方案。有线传输是指通过物理线缆进行数据传输，通常使用的是以太网、USB、HDMI等线缆。有线传输的优势在于稳定、安全、传输速度较快，在长距离传输或对传输质量要求较高的场景下有较好的表现。例如，在大规模企业网络中，使用以太网进行数据传输是一种常见做法。此外，USB接口被广泛用于外部设备与电脑之间的数据传输，而HDMI线缆常用于高清视频和音频设备的连接和传输。然而，有线传输的局限在于需要布线，不便于移动设备使用，且受到线缆长度和接口限制。

其次，现代无线数据传输方案成为了越来越多人的选择。无线传输利用无线信号进行数据的传输，方便快捷，适用于手机、平板电脑等移动设备。在无线局域网（WLAN）中，Wi-Fi技术是最常见的无线数据传输方案。Wi-Fi通过接入点（AP）将无线信号转化为有线信号，并与宽带网络连接，通过无线信号覆盖一定范围内的设备实现数据传输和共享。此外，蓝牙也是一种广泛应用于短距离无线数据传输的技术，常用于手机与耳机、键盘等设备之间的连接。虽然无线传输便捷，但也面临着信号干扰、传输距离有限等问题，不适用于大规模数据传输以及对传输速度和稳定性要求较高的场景。

另外，云存储和互联网传输也是现代数据传输的重要方式。云存储利用互联网将数据存储在远程服务器上，用户可以通过互联网随时随地访问和共享数据。云存储的优势在于方便、安全、无需专门设备和布线，适用于个人用户和企业组织。互联网传输则是通过互联网进行数据传输，包括电子邮件、即时通讯、FTP等。电子邮件是一种广泛应用于文本和附件传输的互联网传输方式，可用于个人和企业之间的文件共享。即时通讯软件如微信、QQ等提供了实时交流和文件传输的功能。FTP是用于大文件传输的传统协议，适用于对传输速度和稳定性要求较高的场景。

最后，还有一些其他的数据传输方案值得一提。例如，移动硬盘和U盘是个人用户常用的移动存储设备，可以将数据存储在其中，随身携带并传输。这些设备通过USB接口与电脑连接，数据传输速度相对较快。此外，还有一些特定的专业数据传输方案。例如，数据库复制和数据同步技术可用于在不同数据库服务器之间实现数据的传输和同步。而数据中心间利用光纤网络进行数据传输，则可以满足大规模数据中心的高速传输需求。

综上所述，选择适合的数据传输方案是保证数据安全和高效传输的关键。从有线传输到无线传输，再到云存储和互联网传输，每种方案都有其优势和适用场景。在实际应用中，需要根据具体需求和条件选择合适的方案，以实现数据的安全、高效传输和共享。

数据方案【篇8】

高可用性、高可靠性、高灵活性、高兼容性、高冗错性、高可维护性是该解决方案的优势。“六高”的技术设计决定了该解决方案特有的稳定性能，其可用性达到了99.9%，即平均20年时间，每个电源系统故障的累计时间不大于1分钟。即使遭遇停电、雷击、电网污染、静电等外在因素或设备故障，该解决方案都能做到持续供电，确保用户关键业务的稳定安全，避免给企业造成巨大损失，有效规避企业风险，保障公司资源运作系统的安全。

绿色节能是该解决方案的亮点。艾默生网络能源将各种先进的节能技术和理念融入整体解决方案层面，“能效逻辑”节能策略贯穿其中，从终端主设备到基础设施的级联节能效应，可取得显著的节能效果，并有效节省企业的投资与运作成本。

该解决方案具有“柔性”的特点，主要表现在：不管行业如何革新，客户需求如何改变，艾默生网络能源都能拿出最适合客户的解决方案与产品。这些解决方案和产品不仅能够支持机房系统“向上扩容”，适应数据中心的快速发展，而且能够进行“重新配置”，适应数据中心不同发展阶段的不同需求。

在服务方面，艾默生网络能源拥有广泛的服务网络和精良的服务团队，在中国共计设有29个用户服务中心，以及覆盖全国各地的办事处，来满足广大客户越来越旺盛的需求。无论是在供货、安装、检修、维护等方面，都能够向客户提供标准化、专业化、多元化、一体化的服务。

用户应用体会一：广东电信携手艾默生网络能源打造“亚洲最大IDC”机房动力系统

项目背景：2006年，广东电信与广州天河软件园结缘，开始新建一个亚洲最大规模的IDC机房。2007年初，IDC主体大楼竣工。为让这个“亚太信息引擎”尽快投入运行，项目建设的执行单位广州电信决定以最快的速度、最高的标准、最稳妥的方法，建设一个与亚洲最大IDC相匹配的“动力能源系统”。

解决方案：广州电信应用艾默生网络能源柔性数据中心解决方案。在机房精密空调设备方面，广州电信采用了数十台Deluxe System 豪华型精密空调，统一将它们装配在动力机房，组成中央空调系统，按照4+1方式运行。与此同时，利用机房监控系统，广州电信实现了设备的无人值守、环境的远程监控。在交流不间断电源方面，广州电信将数十台Hipulse系列400kVAUPS组成多套“N+1 UPS并机系统”，为IDC机房内的服务器、网络交换机、存储设备提供洁净、可靠的电源供应。

实施效果：艾默生网络能源柔性数据中心解决方案为“亚洲最大规模IDC”的高效运营奠定了坚实的基础。

用户应用体会二：艾默生网络能源为上海证券交易所新数据中心机房保驾护航

项目背景：上海证券交易所是中国证券市场的最大枢纽，其新建的数据中心机房总面积达2000平方米，是国内大型的数据中心机房，作为国内最核心的金融机构中心，其在全国的重要地位不言而喻，其用电保障也是最高级别。

数据方案【篇9】

在当今信息时代，数据处理变得越来越重要。无论是个人的数据还是企业的数据，都需要被有效地处理和管理，以便能够发挥其最大的潜力和价值。制定一套科学合理的数据处理方案就显得尤为重要。下面我将从数据采集、清洗、存储、分析和应用等几个方面详细阐述一个完整的数据处理方案。

1、是数据采集。数据采集是整个数据处理流程的第一步，也是最为关键的一步。在进行数据采集时，我们需要确保采集到的数据是准确、完整、一致的。目前，数据采集的方式多种多样，可以是传感器数据、网络数据、日志数据等。为了提高数据采集的效率和准确性，可以借助一些自动化工具和技术，比如使用爬虫技术进行网络数据采集。

2、数据清洗。数据清洗是数据处理方案中一个非常重要的步骤，它主要是清除数据中的错误、不完整、重复或无效的部分，以确保数据的质量和准确性。在数据清洗的过程中，我们可以利用一些数据清洗工具和算法，比如去重、去噪、填充缺失值等。只有经过严格的清洗之后，数据才能够得到有效的利用。

3、数据存储。在数据处理方案中，合理有效的数据存储方案是至关重要的。根据不同的需求和规模，可以选择不同的数据存储方式，比如传统的关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库等。同时，为了提高数据的可靠性和安全性，我们可以考虑采用数据备份、容灾和加密等措施。

4、数据分析。数据分析是数据处理方案的核心环节，通过对数据进行深度分析，可以发现潜在的规律和趋势，为决策提供有力的支持。在进行数据分析时，我们可以利用各种数据挖掘、机器学习和人工智能技术，以快速、准确地挖掘出数据中的有价值信息。同时，数据可视化技术也是数据分析的重要工具之一，通过可视化的方式展示数据分析结果，更加直观地呈现数据间的关联性和趋势。

5、数据应用。数据应用是整个数据处理方案的最终目标，通过将数据分析结果应用于业务决策、产品研发、营销推广等方面，实现数据的最大化价值。在数据应用阶段，我们需要将数据分析结果转化为具体的行动计划，并不断优化和调整，以适应不断变化的市场环境和业务需求。

一个完整的数据处理方案需要从数据采集、清洗、存储、分析和应用等多个环节进行全面考虑和规划。只有在各个环节都能够做到科学合理、有序规划，才能最终实现数据的最大化利用和创造价值。希望通过本文的描述，对读者们有所启发，能够在实际工作中设计和实施更加有效的数据处理方案。

数据方案【篇10】

演讲比赛活动方案

为进一步丰富局系统文化建设，在系统内部营造浓厚学习氛围，不断激发广大青年干部活力和干事创业的工作热情，发挥好青年联合会凝聚人心、增进感情、助推工作的组织优势，局系统青年联合会决定举办以 “大数据、新起点、新业绩”主题的演讲比赛，特制定本活动方案。

一、主要目的

紧紧围绕大数据社会服务管理局的工作要求；以始终不渝的抓好青年干部职工学习教育，促使其在工作上创新、事业上成才，不断提高青年干部综合素质为目的，有计划、有目标的培养和带动青年干部学习、工作的热潮和干劲，为全市信息惠民事业的不断发展打下坚实的人才基础。

二、比赛细则

（一）比赛主题：“大数据、新起点、新业绩”；

（二）参赛范围及人员：局机关及系统所属各单位（市三维数字社会服务管理中心、市信息产业促进中心、兰州三维大数据标准化研究院、市三维市民卡公司、原兰州市数字办）中45岁以下青年干部；

（3） 比赛时间：2015年11月24日下午2:00；

（4） 地点：三维数字中心二楼综合指挥厅；

（5） 比赛形式：以每名选手为单位，根据抽签结果确定比赛顺序；

（6） 竞争原则：公开、公平、公正，加强沟通，促进改进；

三、比赛要求

（一）局机关及局属单位各选送2-3名选手参加比赛。

（二）参赛选手演讲稿选题要围绕“大数据、新起点、新业绩”为选题，内容健康、题材新颖，要做到贴近工作、贴近生活、例证生动、富有感染力，能够充分展示出局系统干部职工良好的精神风貌。

（三）参赛选手演讲时要着装规范、精神饱满、积极乐观，保持良好的台风，面部表情自然大方，声音洪亮，声情并茂，吐字清晰，具有一定感染力，充分显示出朝气和风采。

（四）参赛演讲稿要与主题相符，可配背景**、文稿力求原创，严禁抄袭。

（5） 语速适当，时间控制在10分钟以内，加班扣分。

（6） 参赛者将采用个人演讲的形式。

（7） 演讲顺序由选手在比赛前30分钟抽签决定，不得随意更改。

四、评分标准及规则

本次比赛采用百分制计分。

（一）评分标准

（1）演讲内容（35分）

1、思想内容能紧紧围绕“大数据、新起点、新业绩”活动主题，观点正确。（15分）

2所呈现的材料真实、典型、新颖、生动，反映了客观事实，具有普遍意义。(10分)

三。课堂讲稿结构合理，巧妙，引人入胜。（5分）

4、文字简练流畅，具有较强的思想性。（5分）

（2）语言表达（35分）

1演讲者语言规范，语言清晰，声音洪亮圆润。（10分）

2演讲准确、流畅、自然。（10分）

三。语言技能要处理得当，语速要适当，语气、语调、音量要符合思想感情的起伏，能熟练地表达讲话内容。（15分）

（3）形象风度（20分）

1说话者精神饱满，能用姿势、动作、手势和表情来表达对演语的理解。（15分）

2演讲者衣着朴素，端庄大方，举止自然得体。（5分）

（4）其他（10分）

1这篇演讲具有很强的感染力、吸引力和感染力。它能更好地融入听众的感受，创造出良好的演讲效果。（5分）

2演讲时间应限制在10分钟以内。（5分）

（二）评分规则

1演讲比赛评委团成员采用单数形式，人员由局系统县级领导干部组成

兰州三维大数据标准化研究院院长陈冬梅

郑继华兰州市民卡公司董事长

兰州信息产业促进中心主任秦遇龙

兰州三维数字社会服务管理中心副主任邓小燕

丁肃静兰州三维数字社会服务管理中心副主任

兰州市广斌数字城市建设办公室副主任

朱彦兰州信息产业促进中心副主任

2本次比赛采用100分制，每位裁判员保留小数点后一位。在每一位演讲者的演讲结束时，评委会立即评分。下一位选手演讲结束后，主持人将当众公布最优秀选手的成绩。

3、计算总分时去掉一个最高分和一个最低分,所求得的平均分即为该演讲者的最后得分(结果保留两位小数)。

五、奖项设立

一等奖1名（拟设奖励标准200元），二等奖2名（拟设奖励标准150元），三等奖3名（拟设奖励标准100元）

优秀奖：除

1，除二，三等奖的获奖者外，其他参赛者（集体奖励标准为200元）。

六、比赛流程

（1）领导致辞：冯局长

（2）介绍评委；

（3） 宣读比赛要求和评分标准；

（4）演讲开始；

（5）评委打分；

（6） 主持人宣读比赛结果和获奖名单；

（7）领导颁奖；冯局长颁发一等奖、陈院长、郑总颁发二等奖、邓主任、秦主任、包主任颁发三等奖、陈主任、丁主任、朱主任颁发优秀奖；（从优秀奖到一等奖依次为）

（8）主持人宣布比赛结束；

七、其他要求

（一）高度重视，精心组织。局系统各部门要高度重视此次活动，踊跃报名、积极参与，认真选拔参赛选手，在11月16日前，将填写完成的报名表（详见附表一）和演讲稿以部门为单位，上报至演讲比赛协调领导小组，

（二）大力宣传，营造氛围。局系统各部门要大力宣传本次大赛的意义，并以此为契机，在全系统营造浓厚的活动氛围。比赛结束后，局办公室将牵头撰写活动简报，并上报市机关工委，扩大宣传范围。

（三）加强保障，深化效果。协调领导小组负责本次演讲比赛的协调、指导和组织保障。要把这次活动作为今年局机关文化建设的一项重点活动，从全局上做好集团工作的深入可持续发展，走在前列。

附件一：

大数据局演讲比赛报名登记表

数据方案【篇11】

简介

可编程逻辑控制器(PLC)是很多工业自动化和过程控制系统的核心，可监控和控制复杂的系统变量。基于PLC的系统采用多个传感器和执行器，可测量和控制模拟过程变量，例如压力、温度和流量。PLC广泛应用于众多不同应用，例如工厂、炼油厂、医疗设备和航空航天系统，它们需要很高的精度，还要保持稳定的长时间工作。此外，激烈的市场竞争形势要求必须降低成本和缩短设计时间。因此，工业设备和关键基础设施的设计人员在满足客户对精度、噪声、漂移、速度和安全的严格要求方面遇到了严峻的挑战。本文以PLC应用为例，说明多功能、低成本的高度集成 ADAS解决多通道数据采集系统设计中遇到的诸多难题。这种高性能器件具有多个输入范围，非常适合高精度工业、仪器、电力线和医疗数据采集卡应用，可以降低成本和加快产品面市，同时占用空间很小，易于使用，在1 MSPS速率下提供真正的16位精度。

PLC应用示例

图中央处理器(CPU)和电源管理电路。

在工业应用中，模拟输入模块可获取和监控恶劣环境中的远程传感器信号，例如存在极端温度和湿度、振动、爆炸化学物品的环境。典型信号包括具有±±20 mA范围的环路电流。当遇到具有严重电磁干扰(EMI)的长电缆时，通常使用电流环路，因为它们本身具有良好的抗扰度。

模拟输出模块通常控制执行器，例如继电器、电磁阀和阀门等，以形成完整自动化控制系统。它们通常提供具有±5 V和±10 V满量程范围的输出电压，以及4 mA至20 mA的环路电流输出。

典型模拟I/O模块包括过流和EMI浪涌保护。大多数PLC包括ADC和CPU之间、CPU和DAC之间的数字隔离。高端PLC可能还有国际电工委员会(IEC)标准规定的通道间隔离。很多I/O模块可以对每通道的对单端或差分输入范围、带宽和吞吐率单独进行软件编程。

在现代PLC中，CPU自动执行多个控制任务，利用实时信息访问进行智能决策。CPU可能包含高级软件和算法以及Web连接，用于差错校验诊断和故障检测。常用通信接口包括RS-RS-工业以太网、SPI和UART.

图1. 典型PLC信号链

分立式数据采集系统方案

工业设计人员可以使用分立式高性能组件，为PLC或类似数据采集系统构建模拟模块，如图整体系统速度、精度和精确性。此处所示的信号链采用ADG AD AD8475高速漏斗放大器AD7982差分输入18位PulSARADC和 ADR4550超低噪声基准电压源。这种解决方案提供四个不同增益范围，但在±10 V的最大输入信号的情况下，设计人员必然会担心多路复用器的切换和建立时间，以及其他模拟信号调理问题。此外，在1 MSPS速率下实现真正的16位性能可能是一个严峻挑战，即便在使用这些高性能器件时也是如此。

AD7982具有满量程阶跃的290 ns瞬态响应性能。因此，要在1 MSPS速率下进行转换的同时保证指定性能，PGIA和漏斗放大器必须在710 ns时间内建立。但是，AD8251针对10 V阶跃达到16位转换精度(0.001%)的建立时间为785ns,因此该信号链的保证最大吞吐率将小于1 MSPS.

图2. 使用分立式元件的模拟输入信号链

集成式解决方案简化数据采集系统设计

低泄漏多路复用器;高阻抗PGIA (具有高共模抑制);高精度低漂移4.096 V基准电压源和缓冲器;16位逐次逼近型ADC.如图3所示。

图3. ADAS3022功能框图

这个完整传感器数据采集解决方案占用的电路板空间仅为分立方案的三分之一，有助于工程师简化设计，同时减小高级工业数据采集系统的尺寸，缩短产品面市时间，节省成本。它使得我们无需对输入信号进行缓冲、电平转换、放大、衰减或其他调理，也消除了我们对共模抑制、噪声和建立时间的担忧，还解决了与设计高精度低失调电压、低温度漂移和优化噪声性能，如图4所示。该器件的额定温度范围为-40°C至+85°C工业温度范围。

图4. ADAS3022的INL和FFT性能

PGIA具有很大的共模输入范围、真正的高阻抗输入(>电机和其他来源的干扰(90 dB的最小CMR)。

辅助差分输入通道可处理±4.096 V输入信号。它旁路多路复用器和PGIA级，允许与16位SAR ADC直接接口。片内温度传感器可以监控本地温度。

这种高集成度可以节省电路板空间，降低整体部件成本，使得ADAS电力线监控、工业自动化、过程控制、病人监护以及其他工业和仪表系统，它们都采用±10 V的工业信号电平工作。

图单电源、8通道数据采集解决方案

图低纹波DC-DC升压转换器 ADP1613使得DAS能够采用5 V单电源工作。ADP1613使用 ADIsimPower设计工具配置为单端初级原边电感(SEPIC)拓扑，提供多路复用器和PGIA所需的±15 V双极性电源，而不会影响性能。

表增益、等效噪声带宽(ENBW)和折合到输入端的'(RTI)噪声，计算整个信号链的总噪声。

表1. ADAS3022和分立信号链的噪声性能

AD8475和AD7982(图2)之间的单极点低通滤波器(LPF)可以衰减来自AD7982的开关电容输入的反冲，限制高频噪声量。LPF的-3 dB带宽(f-3dB) 为6.1 MHz(R = 20 Ω，C = 1.3 nF)，在1 MSPS速率下进行转换时，可快速建立输入信号。LPF的ENBW计算方法为：

ENBW = π/2 × f-3dB = 9.6 MHz

请注意，此计算方法忽略了来自基准电压源和LPF的噪声，因为它不会对主要由PGIA决定的总噪声产生很大影响。

以使用±5 V输入范围为例。在此情况下，AD8251的增益设置为2.漏斗放大器设置的固定增益为0.4,适用于所有四种输入范围。因此AD7982要处理0.5V至4.5V的差分信号(4 V p-p)。ADG1208的RTI噪声从Johnson/Nyquist噪声公式得出：en2 = 4KBTRON, 其中KB = 1.38 × 10 23 J/K, T = 300K, and RON = 270 Ω。

AD8251的RTI噪声由数据手册中增益为2时的27 nV/√Hz噪声密度得出。同样，AD8475的RTI噪声也由10 nV/√Hz噪声密度得出，使用的增益为0.8 (2 × 0.4)。在这些计算中，ENBW = 9.6 MHz.AD7982的RTI噪声则根据数据手册中增益为0.8时的95.5 dB SNR计算得到。整个信号链的总RTI噪声根据分立元件的RTI噪声的方和根(rss)计算。89.5 dB的总SNR可通过公式SNR = 20 log(VINrms/RTITotal)计算。

虽然分立信号链的理论噪声估计值(SNR)和整体性能与ADAS±±24.576 V)，这是分立式解决方案无法提供的。

结论

下一代工业PLC模块需要高精度、可靠运行和功能灵活性，所有这些特性都必须通过外形小巧的低成本产品提供。ADAS3022具有业界领先的集成度和性能，支持广泛的电压和电流输入，以便处理工业自动化和过程控制的各种传感器信号。ADAS3022是PLC模拟输入模块和其他数据采集卡的理想之选，它使得工业制造商能够让他们的系统具有与众不同的特性，同时满足更加严苛的用户要求。

数据方案【篇12】

关键词：RFID；IT整体运维；编码体系；数据中心

中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）09-0279-02

随着计算机技术的发展和普及，计算机系统数量与日俱增，其配套的环境设备也日益增多，计算数据中心已成为各大单位的重要组成部分。数据中心的环境设备（供配电、UPS、空调、消防、保安等）必须时时刻刻为计算机系统提供正常的运行环境。一旦数据中心环境设备出现故障，就会影响到计算机系统的运行，对数据传输、存储及系统运行的可靠性构成威胁，如事故严重又不能及时处理，就可能损坏硬件设备，造成严重后果。

传统的数据中心管理已经难以满足电网企业数据中心对于信息化、智能化数据中心建设的要求。数量众多的数据中心、百万级数量的IT资产导致人手匮乏的运维管理部门在资产及资源管理和维护方面都面临巨大的挑战，找到这些实物资产、数据中心可用资源的管理有效途径，以优化资源配置，降低管理成本，提高运维自动化，都是数据中心管理者管理急需解决的问题。

1 建设目标

本数据中心运维整体方案结合电力行业IT数据中心运维实际，围绕着“绿色化”、“智能化”、“服务好”和“绿色化”进行研究，具体目标如下：

数据中心整体运维数字化：利用RFID自动识别技术贯穿数据中心各资产及资源使用的每个关键环节，实现资产及资源自动识别、资产及资源信息自动采集、资产及资源状态实时侦听，并通过中间件将采集与处理的数据提供给监管平台，形成一个有效、准确地对资产及资源出入数据中心、数据中心监管、使用维护等管理的数字化平台。

数据中心整体运维智能化：引入物联网RFID定位与跟踪技术，实现资产状态信息自动识别、自动采集，并通过中间件将采集与处理的资产状态信息提供给监管平台，形成一个高效、准确地对资产自动巡检、自动告警、状态检修等管理的智能化平台。

数据中心整体运维服务化：融合移动互联网与物联网RFID技术，围绕数据中心资产全生命周期的专业服务活动，以移动互联网、云计算、大数据为基础和手段，面向以用户为中心的 “定制化服务”和“服务型模式”，实现由“保姆式”运维服务方式向“管家式”运维服务方式转变。

数据中心整体运维绿色化：利用物联网RFID技术，结合数据中心动力环境系统，最大化地提高数据中心基础设施的可用性、高可靠性、高灵活性（配置与扩容）和高密度空间利用，最大限度地为广大用户降低运营成本，节能减耗，降低整体数据中心的总拥有成本，实现资产及资源优化和绿色循环利用。

2 设计思路

数据中心整体运维解决方案设计充分借鉴国内外先进理论框架和最佳实践，引入物联网RFID技术，充分吸收电厂KSS编码成果，继承数据中心现有运维管理方式成果，重点考虑面向数据中心的实际业务应用和数据中心资产及资源管理编码体系，根据数据中心资产信息、归属信息、IP地址、机柜编号、机柜内Unit编号等方面信息设计一套符合数据中心资产管理的编码体系。利用物联网RFID技术来解决目前数据中心无法将资产及资源准确定位与跟踪方面的不足，结合数据中心资产管理编码体系，将RFID技术完整的融合到数据中心资产及资源管理的整个生命周期中，实现真正的数字化、智能化、服务化和绿色化数据中心整体运维管理。

3 研究内容

3.1 技术路线

1）充分吸收电厂KSS编码成果，根据公司数据中心资产信息、归属信息、IP地址、机柜编号、机柜内Unit编号等方面信息设计一套符合数据中心资产管理的编码体系。

2）引入物联网RFID技术，研究基于RFID的数据中心资产追踪技术，实现数据中心资产精确定位和追踪。

3）研究基于RFID的数据中心自动巡检资产信息技术，实现数据中心资产信息自动化巡检。

4）研究基于RFID的数据中心环境监控技术，实现数据中心实时可视化监控，帮助管理人员实时掌握数据中心内资产及资源信息，乃至其内温湿度状态信息。

5）研究基于RFID的数据中心运维服务新模式，实现由“保姆式”运维服务方式向“管家式”运维服务方式转变。

6）设计基于RFID技术的数据中心资产及资源出入及作业流程体系。

7）充分借鉴国内外先进理论框架和最佳实践，继承现有数据中心管理成果，设计一套科学的、适用的符合公司数据中心整体运维管理体系。

3.2 系统结构

依托数据中心运维最佳实践体系结构，结合公司数据中心运维现有管理方式，数据中心整体运维统一监管平台由采集控制层、通信层、业务层和应用层四部分组成。

1）数据采集层主要负责的就是利用RFID读写器、定位器、天线及其相应的软件系统对资产标签和人员标签进行数据采集，并对采集回来的数据进行初步的整理和分析，然后上传到业务层数据库中。

2）通信层主要说明的是采集控制层的采集程序是通过相应的局域网系统以及何种协议将采集回来的数据上传到业务层数据库中，支持TCP/IP、SNMP、SOCKET等多种接口协议。

3）业务层主要负责的是将采集层采集回来的数据通过数据采集共享平台、数据输出平台、定位追踪、门禁管理、资产管理等功能模块的业务规则进行分析与处理。

4）应用层实现表示层的展示与管理，通过WEB、移动终端等方式展现目前数据中心中的资产及资源信息。

4 结束语

数据中心整体运维解决方案创新性地引入RFID、移动终端对数据中心设备进行自动盘点核对，颠覆了传统方式，融入智能数据中心资产管理的理念，结合数据中心环境监控、数据中心运维管理，通过3D展示模式，达到对数据中心IT资产全覆盖和全面监控，并能有效跟踪和定位。基于物联网技术的数据中心整体运维解决方案使得IT战略与企业战略相融合，提升企业IT管理水平，提高运维和巡检人员的工作效率，增加运维巡检工作的使用方便性与准确性，为信息系统健康稳定运行提供了可靠的保障。

参考文献：

[1] 周洪波。 物联网： 技术、应用、标准和商业模式[M]. 北京： 电子工业出版社， 2010.

[2] 中华人民共和国科学技术部等十五部委。 中国射频识别（RFID）技术政策白皮书[R]， 2006.

[3] 林晓霞。 综合运维管理平台设计探讨[J]. 电子技术与软件工程， 2013（7）.

数据方案【篇13】

数据库安全一直是企业信息安全中最重要的方面之一。随着信息化的不断深入，企业数据库中存储的信息越来越庞大和重要，因此数据库安全方案也变得尤为关键。本文将详细介绍数据库安全的重要性、常见的安全威胁以及有效的安全解决方案。

让我们来了解一下数据库安全的重要性。数据库是企业重要的数据存储和管理工具，通常包含公司的财务、人事、客户等重要信息。一旦数据库遭受攻击，不仅会导致信息泄露，还可能引发严重的经济损失和声誉风险。建立有效的数据库安全方案是企业信息安全的基础。

我们来看看数据库安全面临的主要威胁。首先是未经授权的访问，即黑客通过网络攻击手段获取数据库的敏感信息。其次是数据泄露，可能是内部员工恶意泄露或者系统漏洞导致的。再者是数据篡改，黑客通过修改数据库中的信息来达到其目的。最后是数据丢失，可能是因为硬件故障或人为操作不当导致的数据丢失。

针对这些威胁，我们需要采取一系列有效的安全措施来保护数据库。首先是加强访问控制，只有经过授权的用户才能访问数据库，并对不同的用户设置不同的权限。其次是加密重要数据，对数据库中的重要信息进行加密存储，即使数据泄露也难以被解密。定期检查漏洞并及时修复也是保护数据库安全的重要措施。备份数据并建立灾备计划，以防止数据丢失和系统故障。

除了上述基本安全措施外，企业还可以使用专业的数据库安全产品来加强数据库安全。这些产品通常包括安全审计、数据加密、脆弱性扫描等功能，能够帮助企业全面保护数据库安全。定期进行安全培训也是必要的，提高员工的安全意识，减少内部威胁。

数据库安全是企业信息安全的基础，建立有效的数据库安全方案至关重要。企业需要认识到数据库安全的重要性，了解常见的安全威胁，并采取一系列有效的安全措施来保护数据库。只有做好数据库安全，企业才能在激烈的竞争中立于不败之地。

数据方案【篇14】

在全球经济放缓、国内GDP增速下滑、及国家实行汽车限购政策的今天，汽车行业面临较大的外部环境压力。另一方面，市场价格战也使得汽车利润率下降，加上国内外厂商也已经开始争夺中低端汽车市场，汽车行业竞争越来越激烈。汽车行业需要寻找新的突破口，需要由传统的硬件制造逐渐向提供高价值服务转变。

在互联网、大数据时代，如何实现以用户为中心的战略转变，如何利用大数据技术洞察消费者需求，这是汽车厂商急需解决的困惑：

1、 如何借助互联网渠道使汽车品牌得以迅速的传播；

2、 如何能够获得更多的互联网用户的关注；

3、 如何利用互联网做用户精准的营销；

4、 如何以用户为中心提供更好的`新媒体客户服务；

5、 如何通过用户反馈改进缺陷；

6、 如何收集舆情并提高快速反应能力；

百分点解决方案

互联网时代是真正以客户为中心的时代，客户在购买之前会到互联网上查询汽车相关的信息，进行车型、价格、经销商地址等方面的信息获取。同时，随着微博上发表用车感受。互联网渠道将日趋重要，传统客户关系管理已经不能满足互联网时代客户关系管理的需求，需要借助互联网、大数据分析更加精准地洞察用户。

百分点通过成熟的大数据技术提供汽车行业包括互联网用户行为的分析、潜客的获取、客户用户价值度分析、全生命周期管理等。解决方案包括：用户画像与分析、舆情监控与分析、数字精准营销、车联网、汽车后市场等。

汽车行业价值链大数据：

1、 整车厂：车辆基础数据，零部件数据；

2、 销售渠道：车辆区域销售数据，市场调研数据；

3、 用户：消费者数据；

4、 汽车：车载数据，汽车行驶数据；

5、 4S店：汽车维护数据；

数据方案(锦集四篇)

在平时的学习生活中，对于各类范文的需求不断增多，范文对我们的生活有着重要的意义，你是否在寻找一些可参考的范文呢？为此，你可能需要看看“数据方案(锦集四篇)”，建议你收藏本页和本站，以便后续阅读！

数据方案(篇1)

数据库安全解决方案

随着互联网的发展，数据库成为现代企业中最重要的信息存储和处理设施之一。同时，随着数据泄漏和黑客攻击的不断增加，数据安全几乎成为所有企业的主要关注点。因此，数据库安全解决方案已成为所有企业必须考虑的问题。

如何保护数据库安全？

首先，为了确保数据库安全，必须采取特定的安全措施，包括加密、认证和访问控制。

1.加密

加密是在数据库传输和存储期间保护数据的基本方法。数据库管理员应该使用最新技术进行加密，如AES-256或SHA-256等算法。此外，应注意加密等级和键管理的重要性以确保数据库数据的完整性和保密性。

2.认证

认证是确保数据库只被授权用户访问的基本步骤。仅允许拥有特定凭证的用户登录和访问数据库。这些凭证可以是用户ID和密码、智能卡、指纹或其他生物识别信息。通过限制且仅限制可信任的用户，可以提高数据库的安全性。

3.访问控制

访问控制是确保数据库仅在特定情况下被用户访问的关键步骤。 例如，管理员可以使用IP规则阻止数据库访问其他地方的用户，并使用安全组策略检查入侵者尝试访问数据库的行为。此外，数据库管理员还可以使用会话管理，输入白名单，检测和防止SQL注入等技术，以确保数据库的安全。

其次，加强物理安全和系统安全也是必要的。设立防盗门、视频监控、安全保密区域等物理安全保障措施，安排补丁更新、日志管理、防病毒、防火墙、数据备份等安全系统措施，以确保数据库的安全。为了确保数据库的物理安全，数据库管理员还应随时检查数据中心的安全保密措施。

此外，培训员工重视数据库安全是防范内部泄漏和威胁的最佳途径。提供数据库安全意识培训，强调员工不准将敏感信息和数据库凭证传递给未经授权的个人，避免用过期的访问凭证和弱密码等行为。

最后，持续跟进并及时修复漏洞也是重要的。实时监控数据库，及时发现并修复漏洞，以防止数据泄露和其他安全问题。

总之，保护数据库安全是所有企业在数字化时代不可忽视的一项工作。仅依靠简单的安全技术不足以满足这个挑战。相反，一个有效的综合解决方案必须结合加密、认证和访问控制等技术、物理安全、系统安全、员工培训以及漏洞发现与修复管理等组合措施。只有这样，才能真正确保数据库的安全，发挥出数剧的真正价值。

数据方案(篇2)

为了对企业的数据进行有效和可靠的管理，制定和实施数据安全管理方案是至关重要的。一个完整的数据安全管理方案应该包括如下三个部分：保护数据，保证数据不被篡改，保证数据不被泄露。

保护数据

数据安全管理方案的第一个部分是保护数据。这包括对数据的备份和恢复，以确保数据不会因系统崩溃或其他意外事件而丢失。此外，还应考虑到恶意软件和网络威胁，如病毒、木马、网络钓鱼等。企业应该安装并及时更新反病毒软件和防火墙保护系统的安全。同时，应该建立授权才能访问数据的机制，如访问控制、加密等。

保证数据不被篡改

数据安全管理方案的第二个部分是保证数据不被篡改。这包括对数据进行认证和完整性检查，主要涉及数字签名、消息认证码等技术手段。数字签名可以保证数据的真实性，消息认证码可以检查数据是否被篡改。

保证数据不被泄露

数据安全管理方案的第三个部分是保证数据不被泄露。这包括保护数据的机密性、隐私性和保密性。其中，机密性指的是数据仅能被授权人员访问，隐私性指的是数据中的个人隐私信息如电话号码、地址等不得泄露，保密性指的是数据必须在传输和存储过程中受到保护，如使用加密技术进行传输和存储。

除了上述要点外，数据安全管理方案还应考虑到员工的角色和权限分配，建立定期安全检查机制，以及建立灾备措施，防止数据丢失和泄露。此外，企业应该制定应急预案，当出现数据安全问题时，迅速采取应对措施，以减少损失。

总之，制定和实施数据安全管理方案是企业保护重要数据和信息安全的必要措施。在制定方案时，应注重对数据的保护、保证数据的完整性和保证数据的机密性、隐私性和保密性。只有这样，企业才能有效地应对各种安全威胁和风险。

数据方案(篇3)

数据安全管理是一项关键性工作，面临的威胁包括系统漏洞、网络攻击、数据泄漏、内部滥用等多种形式。因此，建立有效的数据安全管理方案对企业来说是至关重要的。

首先，要制定一套完整的安全策略和安全管理制度，明确各项数据安全的指导方针和业务流程。例如，制定网络系统的权限和访问规则，制定密码强度和定期更换要求，以及建立审计日志记录和备份策略。在对数据进行备份前，需要对重要数据进行分类，并根据不同的价值和保密等级选择相应的备份策略。同时，还要统一规范公司内部数据传输，禁止在非加密环境下进行敏感数据的传输。

其次，为了防范网络攻击，需要采取多种安全措施。建立培训计划，提高员工对网络安全的意识，避免因为操作失误而引发安全事件。同时，要安装合适的防火墙和加密技术，保护内部网络不受外部恶意攻击的侵害。此外，还需要定期对系统漏洞进行扫描和修补，加强对服务器等关键设备的安全检查，以及对透明的数据传输通道进行监测。

第三，为了避免内部滥用和数据泄露，需要建立合理的权限制度和数据访问控制机制。对于重要且敏感的数据，需要设立访问密码和权限限制，同时要加强对后台管理员等具备高权限的人员的监管与管理。此外，还可以采用数据加密技术，对敏感数据进行加密处理，确保数据的保密性和安全性。

最后，为了保障数据安全，可以考虑引入第三方安全监测和评估服务机构，进行安全性评估和风险控制分析，找出企业数据安全方面存在的风险点，并提供相应的解决方案和技术支持。

综上所述，建立有效的数据安全管理方案需要全方面考虑各种因素，同时需要定期对方案进行评估和调整，确保企业网络数据的安全与稳定运行。在此过程中，企业需要加强对自身体系的了解和掌握，搭建安全组织和安全管理团队，形成以安全推动业务发展的良性循环。

数据方案(篇4)

随着信息技术和互联网的高速发展，数据安全管理已经成为了企业及个人必须要面对的一个重要问题。在此背景下，如何有效地管理和保护数据安全已经成为了一个亟待解决的难题。因此，本文将围绕数据安全管理方案详细阐述如何有效地保护数据安全，从而为企业及个人提供更好的数据安全保障。

1. 数据安全意识的培养

数据安全管理方案的首要任务是要培养员工对数据安全的警觉性和意识。在日常工作中，因员工的疏忽和过失而导致的数据泄露的情况时有发生，因此，通过对员工进行数据安全管理方面的培训，可以极大程度地提升员工的数据安全意识，从而避免数据泄漏的情况的发生。

2. 数据分类管理

企业数据通常包含机密信息、商业机密和个人隐私等各种类型的数据，因此，对数据进行分类管理是十分必要的。企业应该在数据管理方案中，能够将数据进行分类，如金融数据、会计数据、人事数据等，同时制定不同的安全策略，防止数据的泄露和丢失，确保每一类数据都能够得到有效的保护。

3. 建立完善的数据备份计划

数据备份是数据管理方案中不可或缺的一环，它可以确保关键数据能够得到及时、安全地备份，避免因故障或人为因素导致数据丢失或泄露的情况的发生。因此，建立完善的数据备份计划是保护数据安全的重要手段之一。

4. 加强数据访问控制

数据安全管理方案中还需着重考虑到如何加强数据访问控制。企业应该在保护敏感数据方面，采用多层访问控制，以确保敏感数据只有授权人员才能够访问。同时，确保数据的传输和存储安全是极为重要的，如使用加密技术、网络隔离等方式，防止数据在网络中传输和存储过程中遭到非法攻击。

5. 加强网络安全防范

网络作为信息技术和互联网的基础设施，被众多企业用来进行数据传输和存储等重要业务。因此，安全防范措施也必须围绕网络进行。企业应该加强网络安全防范，使用安全防火墙、加密通讯等网络安全技术，确保网络不被黑客攻击并能够及时发现并解决网络隐患。

6. 定期进行数据安全检测和评估

为了保证企业数据的安全，还需要不断地进行数据安全检测和评估，能够对数据安全系统进行全方位、深入、细致地检测，及时发现并解决数据安全系统中存在的问题。这也是保障数据安全管理方案持续有效的重要保证。

综上所述，企业及个人应当根据其实际需求建立完善的数据安全管理方案。这不仅需要对数据的分类、备份、访问控制、网络安全等进行全方位的考虑，更需要关注员工的数据安全意识，并在制定数据安全管理方案时注重趋于远期的安全策略，并定期进行数据安全检测和评估，以确保数据的安全。相信在有效的数据安全管理下，企业及个人的数据安全问题将得到更有效的保护。

数据存储方案四篇

你认为一个好的方案应该具备哪些条件呢？遵循上级领导的任务安排是其中之一。我们将开始制定相关的方案。根据您的要求，编辑已经为您挑选出以下相关信息：“数据存储方案”。感谢您访问我们的网站！

数据存储方案【篇1】

虚拟存储故障数据恢复是一个高难度的技术实现，传统的企业级存储采用普通的Raid级别分配LUN空间，基本平行线性分布空间，而虚拟存储技术，LUN的空间分布是动态实现的，可以把很多个物理硬盘放在大的盘池中，LUN的空间分配根据需要从盘池中获取相应的空间。一旦整个虚拟存储出现故障，要找出LUN的空间分配，则需要把LUN的地址描述信息找出来，才能还原LUN的真实空间分布。

达思数据恢复中心多次处理IBMV7000存储故障的数据恢复，小编整理出来供大家参考。

1、 IBMV7000虚拟存储数据恢复的故障描述：

在IBM V7000上引入两个外部磁盘，每个mdisk大小12TB左右，把这两个mdisk划分在一个盘池中，然后从这个盘池中划分出两个LUN，第一个15TB,第二个LUN10TB，这两个LUN采用精简模式分配空间。由于误操作，把硬盘池删除掉，导致两个LUN数据丢失，不能访问，需要进行数据恢复。

2、 IBMV7000虚拟存储数据恢复磁盘划分原理：

“虚拟”两个字是IBM V7000存储的精髓，特别是对精简模式的LUN的划分，假如你划分一个15TB的LUN，精简模式，这个LUN实际在这个盘池中，最小分配768KB就足够了，随着对LUN格式化，写入数据，这个空间就会慢慢增加，而这个增加的存储空间，就会有相应的信息来记录，这个就是map指针记录表。

LUN的最上一级map指针，记录着这个LUN使用了哪些extents，而extent是从这个盘池中获取的，这个案例一个extent是1GB。在盘池中的每个mdisk，会划分成诺干个extent，从小到大进行编号，当LUN在分配空间时，就会在map表中记录，哪些mdisk的哪些extents给这个LUN使用。而一个extent的内部，又分成诺干个512扇区的空间，这一层还有一个map表，记录着哪些512扇区给LUN的那个逻辑地址上使用，因为512sec在整个盘池中实在是太多了，就使用间接指针的方式来记录，空间越大，间接指针的'级别就用得越高，比如15TB的LUN，间接指针就会用到4级，才能描述整个LUN的512sec数量级位置。

这就是所谓的虚拟概念，就像银行的信用卡额度，你用多少钱，就分配给你多少钱，不会一次性把这个额度的钱都给你，让你去消费，而是你用多少，他就给你多少，在这个额度范围内，银行会有记录，记录这些钱什么时间用，使用多少，这个就相当于LUN的空间分配一样。账单都是记载在银行的数据库里，LUN的空间分配是记录在V7000控制器上。

3、 IBMV7000删除盘池原理：

删除盘池，连带这个盘池中的LUN信息也会删除掉，LUN的空间分配map表也会从控制器中清除掉，如果一个LUN在分配空间时，采用非精简模式，这个LUN的空间在mdisk上的划分是连续的，即便没有空间分配map表，也可以从mdisk中的连续空间上获取原先LUN使用的extents，这样删除盘池以后，数据恢复就相对容易一些。而我们要恢复的LUN都采用精简模式分配空间，没了extents的map表，在还原这个LUN的空间分配时，是有很大的难度。就像银行的账单被删除了，银行卡还在，你是没有办法直接把你消费记录打印出来的，除非你能保留所有的消费凭证，比如银行消费短信，纸质记录等等，你才能租略统计出你的消费记录。LUN的分配地址空间也一样，没了记录，只能根据mdisk内部指针收集、统计、排查，最后才有可能还原出来。

4、 关键点：IBM V7000虚拟存储的数据恢复解决方案：

根据以上原理的分析，要能成功恢复出数据，必须把LUN的空间分配弄清楚，才有可能数据恢复成功。IBM V7000虚拟存储是个比较新的概念，首先要弄清楚存储架构，我们毕竟不是这个产品的设计者，对它知道的不多，要了解盘池，了解extents,了解LUN的划分原理，了解指针结构等等，这个分析得从v7000测试开始，反复测试，反复分析，才能得出相对可靠的结论，这个过程花费了很长时间。

现在的工作是，把这两个mdisk上的所有级别的指针地址位置，指针内容，指针级别都收集出来，做到准确无误，这个工作基本完成。后面的工作就是想办法把这些指针内容，通过统计方式，把LUN空间还原出来，这个工作是数据恢复的最后阶段，能否恢复成功，就看统计连接技术，因为空间大，指针多，难度大，时间会不确定!

5、 总结：

IBMV7000研究到现在，总算把整个底层存储结构弄明白，弄明白后，还是没能见到曙光，还需要投入大量的体力脑力劳动，才有可能成功。

举个例子：练习兵乓球时，有个发球机，里面装着2万个球，白球1万个，黄球1万个，白球和黄球都从1-1万编号，有两个人在练习，发球机看谁空闲就把球发给谁，随机发球，发球机会记录哪个球发给谁，当把球都发出去了，地上就是满地的2万个球，我们从发球机上的记录可以看出哪个球发给哪个人。不幸的是，有一次发球机发完所有的球后，发生电路短路，烧掉了，所有记录没了，请问，我们还有什么办法分辨出哪个球发给哪个人么?

我想大多数人会回答：不能!

但是有一个人经过多方思索和考察，说他能!这个人的解决办法是什么呢?各位可以想想。

答案：这个人经过观察，发现这个练球室装有4个摄像头，他说就可以根据这4个摄像头的录像回放，从不同角度观察每次发球的细节，然后手工记录下来，就能还原整个发球记录信息!这个工作需要花费大量的时间和精力!

数据恢复技术也是一样的道理，从不同角度，不同思维，去寻求相应的解决办法。

在数据恢复技术上研究IBMV7000就像在研究一个未知的课题，你只能根据经验、技术、创新思维等等往前挖掘新的信息，然后在不断的推进，直到最后拨云见晴天。这不是一个普通的数据恢复案例，这是一个国际计算机巨头IBM设计出来的专业虚拟化存储，要想在短期内去吃透，没有深厚的底层结构分析经验，是不可能完成的。我相信，IBM工厂级即便是产品设计者，对于这种恢复技术，未必能实现成功恢复，他们甚至直接给出否定的答案：不能恢复!按照我的理解，这个只能从旁门技术去实现数据重现，数据恢复技术的魅力大概如此!

数据存储方案【篇2】

目前HIS , PAC S等系统数据是医院的核心业务数据，普遍存在业务数据增长速度快、并发访问量大等问题，因此，要求存储系统具有安全性高、响应速度快、稳定性高、容量大等特点。

对于HIS系统而言，系统数据库主要为Oracle或Sybase，要求存储系统具有很高的实时性和连续性，提供7 x 24小时不间断服务。PACS有别于HIS等其它医学信息系统的最重要一点就是:海量数据存储。一个大型的医院拥有大批现代化的大型医疗影像设备，每天影像检查产生的数据量多达4个GB左右(未压缩的原始数据)，一年数据总量大约1200 GB。而随着医院的业务飞速发展和新的影像设备的引进，这一数据量还可能进一步增长。此外，在线数据随机存取的效率也是一个非常关键的问题。

通过以上分析，医院存储系统的设计采用分级存储的架构，将存储分成在线存储、近线存储和离线存储三级结构。该存储架构能够实现高容量和高效率的要求，低速超大容量存储设备(离线存储)用作永久存储;高速存储设备用作在线数据存储，确保在线数据的极高效存取;近线存储首要保证大容量，实现对访问量不大的数据的存储，要求寻址迅速、传输率高。对于三年以上的历史数据保存在离线存储设备里，在线存储、近线存储设备仅保存最近三年的数据。同时要求对数据全方位保护，支持容量增长的高度可扩展性。

数据存储方案【篇3】

大数据存储解决方案：应对数据爆炸时代的挑战

引言

在当今数字化时代，数据量以前所未有的速度爆炸增长，企业和组织面临着如何有效存储、管理和分析这些海量数据的巨大挑战。大数据存储解决方案应运而生，成为数据管理领域的重要工具。本文将详细介绍大数据存储解决方案，包括常见的存储技术、架构和策略，以及一些成功案例，旨在为读者揭示大数据存储的重要性和应对数据爆炸的有效方法。

第一部分：大数据存储技术

1. 分布式文件系统

分布式文件系统是大数据存储的基础。它将数据分散存储在多个节点上，并提供高可靠性和可扩展性。Hadoop分布式文件系统（HDFS）是最常见的分布式文件系统之一，它将数据存储在多个节点上，通过数据分片和冗余备份来保证数据的安全性和可靠性。

2. 列式数据库

与传统的行式数据库不同，列式数据库将数据按列存储，提供更高的查询性能和压缩率。它适用于大规模数据分析和 OLAP（联机分析处理）应用。HBase和Cassandra是两个常见的列式数据库解决方案，它们在数据存储和查询方面具有强大的性能。

3. NoSQL数据库

NoSQL数据库是针对大数据存储需求而设计的非关系型数据库。它们提供了高度可扩展、灵活的数据模型，更适合于半结构化和非结构化数据的存储和访问。MongoDB和Couchbase是两个著名的NoSQL数据库，它们在大数据存储方面表现出色。

第二部分：大数据存储架构

1. 传统架构

传统的大数据存储架构通常采用集中式的方式，将数据存储在中心服务器上。这种架构的问题在于，中心服务器的存储和计算能力可能无法满足海量数据的需求，并且存在单点故障的风险。

2. 云存储架构

云存储架构是一种分布式的大数据存储架构，通过将数据存储在云服务器上来解决传统架构的问题。云存储提供了弹性扩展和高可用性，能够满足不同规模的数据存储需求，并且可以根据实际需求按需付费。

3. 边缘存储架构

边缘存储架构是一种新兴的大数据存储架构，将数据存储在边缘节点上，既减少了数据传输开销，又提高了数据的安全性和隐私保护。边缘存储架构适用于物联网和边缘计算等场景，能够更好地支持实时分析和响应需求。

第三部分：大数据存储策略

1. 数据备份策略

数据备份是大数据存储中至关重要的一环。定期对数据进行备份，可以有效防止数据丢失或损坏的风险。同时，备份数据应存储在不同的地理位置，以提高数据的容灾性和可靠性。

2. 数据分区策略

数据分区是将大数据划分成多个较小的分区，以提高数据的查询和处理性能。可以根据数据的特征和访问模式来确定数据的分区策略，例如，按时间、地理位置或用户等进行分区。

3. 数据压缩策略

数据压缩是大数据存储中常用的策略之一，可以有效减少存储空间，并提高数据传输和处理的效率。选择合适的压缩算法和参数，可以根据数据的特点进行灵活调整。

第四部分：成功案例

1. 亚马逊的云存储解决方案

亚马逊的云存储解决方案Amazon S3（Simple Storage Service）已被广泛应用于各个领域。通过简单易用的 API，用户可以随时随地存储和检索任意数量的数据。Amazon S3 提供高度可靠的数据存储和安全性，为用户提供了一个强大的大数据存储平台。

2. 谷歌的列式存储解决方案

谷歌的列式存储解决方案Bigtable是一个分布式的键值存储系统，广泛应用于谷歌的搜索引擎和广告平台。它提供了高度可扩展和高性能的数据存储和检索能力，为谷歌的大数据处理提供了强有力的支持。

结论

大数据存储是有效处理和分析海量数据的关键一步。本文详细介绍了大数据存储解决方案的常见技术、架构和策略，并且通过亚马逊和谷歌的成功案例展示了这些解决方案的实际应用和效果。在面对数据爆炸时代的挑战时，选择合适的大数据存储解决方案将成为企业和组织的关键竞争优势。

数据存储方案【篇4】

2.1分级存储系统设计

通过对医院存储系统的需求分析，设计了一套基于SAN的分级存储、数据保护存储方案，该方案可以满足医院业务数据海量增长、存储系统无缝扩容、保护现有投资等要求，充分体现存储系统的可靠性高、响应速度快、可扩展性强等优势。

在线存储用于对短近期的医疗数据的存储，可供用户随意读取，满足计算平台对数据访问的速度要求，一般在线存储设备为磁盘和磁盘阵列等存储设备，建议采用H3C IX3000，单台IX3000最大支持磁盘数量为336块，采用先进的SAS总线技术，提供72 Gbit / s磁盘访问带宽，能实现多路径冗余和控制器负载均衡，保障整个存储系统的性能和可靠性。

近线存储用于存储不常用的历史数据，通常是采用数据迁移技术自动将在线存储中不常用的数据迁移到近线存储设备上，数据访问的频率不是很高，但要保证数据共享和快速的在线访问。近线存储建议采用1台H3C IX1000存储系统，可容纳16块企业级SATA硬盘，最大容量可达到8TB，最高提供410MB /s的带宽吞吐量和54 , 000 IOPS的处理能力。

离线存储通常采用离线归档的方式，用于对三年以上历史数据的存储，是对在线存储数据的备份，以防范可能发生的数据灾难，要求设备通常具有超大容量、安全性高、成本低等特点。离线存储通常采用磁带库或者VTL(虚拟磁带库)VTL技术通过软件将磁盘阵列仿真成物理磁带库，虽然其内部构造、外观、速度和物理磁带库截然不同，但对于备份软件和主机系统而言，VTL具有磁带识别的特征，可被认作物理磁带库设备。这使得设备在可用性及备份的'可靠性等方面都得到大幅提升，并无缝、平滑地集成到原有系统环境中，配合传统的备份软件和物理磁带库，提高设备使用率和备份性能。VTL建议采用H3C DL1000支持16块SATAII接口磁盘，支持RAIDS数据冗余备份方案，最大有效容量10.STB。

在分级存储系统中，磁盘或磁盘阵列等成本高、速度快的设备，用来存储经常访问的重要信息，而磁带库等成本较低的存储资源用来存放访问频率较低的信息。分级存储的工作原理是基于数据访问的局部性，通过将不经常访问的数据自动移到存储层次中较低的层次，释放出较高成本的存储空间给更频繁访问的数据，可以获得更好的总体性价比。

2. 2数据保护方案设计

医院对医疗数据的安全性要求特别高，要设计数据保护方案和容灾方案。数据的保护不仅是备份，其最终目的是在系统遇到人为或自然灾难时，能够通过备份内容对系统进行有效的灾难恢复。

(1) CDP ( Continuous Data Protection)连续数据保护方案

针对在线、近线存储可采CDP数据保护方案，利用复制、镜像功能模块实现从在线存储到近线存储的数据同步，就可以实时地对在线存储提供数据的全面保护。通过设定的策略会自动的以增量的方式将所需保护的数据通过IP SAN存储网络同步到近线存储设备上。

在近线存储中对复制过来的数据进行持续数据保护，创建基于时间点的多个数据版本。如果在线存储设备受损不能提供业务的处理，可以将对业务数据的访问路径切换到近线存储设备，临时恢复业务处理。如果数据发生逻辑错误，只需寻找出数据所要恢复的适当版本，在线地将某一数据版本恢复到在线存储中，或将整个数据卷回滚到那一时刻点的数据视图，恢复逻辑错误发生后的数据。

(2)远程容灾方案

远程容灾方案的持续数据保护效果比磁带库备份更好，并且可以应对软灾难。每天都可以按照用户设定的策略对数据进行时间点备份，并且备份过程对应用基本没有影响。用户可用选择将数据恢复到前面备份过的任何一个时间点的状态。支持对“渐变式灾难”(如:人为操作错误、应用自身错误、系统溢出、病毒侵袭及网络不法分子入侵等)的保护和恢复。

远程容灾方案使用块增量扫描技术，以最低的带宽实现远程容灾。由于采用了先进的块增量扫描技术，远程容灾过程中传输的数据变量不是基于文件级的变量，而是更小单位的基于磁盘块的变量。这样可以保障数据增量最小，对网络带宽的占用最低。

基于网络层的数据容灾，对主机零干扰。该方案的容灾是在存储系统的网络层实现，具有与主机和存储平台“无关”的特性，在整个数据容灾的过程中不影响应用系统的运行。

远程容灾中心配备Tidemark时间点连续数据保护功能，对容灾中心存储设备中的数据按照事先设定的策略进行连续的时间点备份，保存数据在不同时间点的多个版本，在发生“渐变式灾难”的时候可以通过Time View时间点视图模块打开不同版本的数据进行检查，把数据恢复到发生错误之前最近的时间点。

大数据方案(集锦8篇)

观察那些成功的人，他们非常注重重大事务的方案设计。无论是计划进行某项工作还是解决某个问题，我们都应该提前制定一个详尽而周全的方案。如果你正在寻找方案模板，那么你来对地方了！在本文中，我们将从多个角度对“大数据方案”进行全面深入的剖析和分析。请继续浏览我们的网站以获取更多信息吧！

大数据方案(篇1)

为夯实我市大数据发展基础，以政府大数据开放开发为先导，提升政府治理水平为示范，营造适合大数据产业发展的市场环境，抢抓大数据产业发展机遇，形成大数据产业和应用特色优势，根据《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》、《x省人民政府关于印发x省促进大数据发展实施方案的通知》、工信部《大数据产业发展规划》和《x市大数据应用与产业发展规划》，制定本工作实施方案。

一、指导思想

坚持市委、市政府主导，加强顶层设计和统筹协调，把握国家大力发展新一代信息技术产业、推进中国制造xxxx、促进信息消费、全面推广三网融合等战略带来的新机遇，发挥市场在资源配置中的决定性作用，以体制机制创新为动力，以政府大数据开放开发为先导，推动大数据技术与社会经济各领域应用的深度融合；以企业为主体，突破大数据关键技术研发，着力推进数据汇集和发掘，深化大数据在各行业创新应用，重点锤炼若干优势产业环节，全面提升我市大数据产业发展水平。

二、工作目标

加快大数据部署，深化大数据应用，坚持创新驱动，坚持“资源、技术、应用、产业”四位一体、协同互动的发展模式，推进政府治理精准化、公共服务便捷化和产业发展协同化，释放大数据红利，着力将我市打造成为国家级大数据综合示范应用城市。

（一）创新应用成效明显

建立政府大数据管理应用相关制度和标准，构建大数据汇聚、共享、开放、应用体系。到xxxx年底，完成全市政府数据资源梳理，建成政府信息资源目录体系，建设完善大数据管理和服务平台。到xxxx年底，完成卫生、教育、交通、信用、环保、旅游、气象、公共安全等重点领域数据整合共享及应用示范项目建设，促进政府治理能力和公共服务水平的提升。

（二）技术产业发展领先

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，探索工业大数据技术产业化应用，促进传统工业转型升级和新兴产业发展。到xxxx年底，大数据开发利用在全市各领域中全面展开，多项大数据关键技术在国内领先，形成一批具有自主知识产权的大数据应用产品、系统和解决方案，培育一批特色鲜明的创新型示范企业，构建政产学研用多方联动、协调发展的大数据产业生态体系。

三、主要任务

（一）夯实大数据发展承载基础，构建政务数据共享体系

1、强化信息通信基础设施建设。实施全光网工程，全市建制村通光纤率达到xx%。积极推进xG网络试验和领先发展，推进下一代互联网络建设，提高数据网络传输能力和覆盖率。加快各类大数据中心的建设，加强“三网融合”技术和业务应用创新。加快基础传输网络和感知网络建设，部署面向智能制造单元、智能工程以及物联网应用的低时延、高可靠的工业互联网。

（牵头单位：市通信管理局，实施单位：各基础通信运营企业，配合单位：各有关部门）

2、提升政务云平台服务水平。采用先进的云计算架构建设政务云计算数据中心，形成统一的应用基础支撑平台、统一的安全保障体系、统一的运行维护及管理平台，促进跨地区、跨部门基础资源的整合和共享。

（牵头单位：市经信局，实施单位：市信息中心，配合单位：各有关部门）

3、强化城市基础大数据库建设。按照大数据技术标准和要求，以市民库、法人库、空间基础数据库为基础，进一步建设信用库、电子证照库、视频库、交通信息库等城市基础大数据库。通过加强互联网，信息采集和利用，加大物联网数据采集设备部署和数据处理，鼓励通过合作、政府购买数据服务的方式，利用电信运营商、银行、企业的数据服务，形成城市基础大数据库群。

（牵头单位：市经信局，实施单位：市信息中心，配合单位：各有关部门）

4、建设政务信息共享协同平台。进一步推进《x市政务信息资源共享管理暂行办法》实施，整合政府部门公共数据资源，促进互联互通，提高共享能力，提升政府数据的一致性和准确性。到xxxx年底，市级政府各部门实现数据统一共享交换的全覆盖，建成以市为节点的“横向到边，纵向到底”的政务信息共享协同平台。

（牵头单位：市经信局，实施单位：市信息中心，配合单位：市、区、街道、社区等）

5、建设政务数据开放平台。建设全市统一的政务数据开放平台，实施身份统一认证，面向公众提供数据查询、数据下载、应用接口等服务。利用统一开放平台汇聚和发布政务数据，保障数据权威、有序和安全。支持各类社会主体依托开放平台进行开发利用，支持政务数据开放平台与社会各类数据资源开放平台互联互通。

（牵头单位：市大数据办，实施单位：市经信局、市信息中心，配合单位：各有关部门）

6、加强大数据采集和利用。开展政府和社会合作开发利用大数据试点，完善金融、税收、审计、统计、规划、消费、投资、进出口、城乡建设、劳动就业、收入分配、电力、产业运行、质量安全、节能减排等领域国民经济相关数据的采集机制，推进各部门按照统一体系开展数据采集和综合利用，加强对宏观调控决策的支撑。

（牵头单位：市大数据办，实施单位：各有关部门）

7、建立健全政务大数据开放管理机制。制定《x市政府大数据开放管理暂行办法》，建立政府部门和事业单位等公共机构数据资源开放的目录清单制度，制定数据开放标准和开放计划，明确开放政府数据的原则和要求，并对开放政府数据的对象、形式、边界进行严格定义，建立以共享、开放为原则的数据开放机制，纳入各部门政务绩效考核目标。政府部门信息系统建设应适应大数据发展需要，具备数据采集、汇聚、共享和开放设计基础，实现基础信息集中采集、统一汇聚、多方利用。推动中央国家机关、x省直机关信息系统建立数据共享机制，保证信息资源属地存储和共享应用。

（牵头单位：市大数据办，实施单位：市经信局、市法制局、市效能办）

（二）运用大数据提升政府治理水平

1、提升城市公共安全和执法管理的支撑能力。建立统一的公共安全调度指挥平台，实现执法部门间的数据流通共享。加强社会治理相关领域数据的归集、发掘及关联分析，增强风险管控能力，强化对妥善应对和处理重大突发公共事件的数据支持和应急联动，为综合应急管理提供支撑。

（牵头单位：市公安局，配合单位：各有关部门）

2、建设社会公共信用体系。贯彻落实《国务院办公厅关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》，建立全市统一的社会信用体系。归集政务、商务、社会和司法等各领域信用数据，完善共享应用平台，在企业监管、质量安全、节能降耗、环境保护、食品安全、安全生产、旅游服务、市场准入、商事广告、消费维权等领域，推动企业信用数据统一公示；在行政管理、执法和公共服务事务中逐步利用信用信息，开展多部门的信用联动奖惩机制；在市民生活中，加强诚信价值观的督导，通过大数据运用，构建公平诚信的社会环境。在自贸区率先试点大数据对市场主体服务和监管，营造国际一流的营商环境。

（牵头单位：市信用办，实施单位：市发改委、市经信局、自贸区管委会、市信用服务中心，配合单位：各有关部门）

3、实施生态环境全方位监测。集成空气、水、土壤等监测数据，统一规划建设x市环境监测大数据平台。加强多部门监测数据综合分析，全面、精确、及时掌握监测对象现状、动态变化、发展趋势以及相互影响，综合评价环境生态保护工程的实施效果，为城市规划、资源开发、生态环境保护等工作提供数据支撑。加强部门联防联动，共享监控监测数据资源，汇总分析环境监测、监察执法、污染源在线监控等信息，精准定位污染源头，为及时处置和反馈提供支撑。

（牵头单位：市环保局，实施单位：市海洋渔业局、市市政园林局）

4、构建城市空间建设规划管理协同工作体系。统筹国土、规划、建设、气象、海洋等部门的数据资源，建立城市建设多规平台大数据库，实现城市建设规划“一张图、一个平台、一张表、一套机制”，实现多个部门规划协同。依托市地理信息公共服务平台和市级政务信息共享协同平台，开发各类城市公共应用部件，建立专业业务应用图层，为政府决策、城市规划、地下管网管理、环境监测、卫生防疫、社会经济统计、人口计生、公安指挥、资源管理、交通管理、现代农业、海洋开发以及位置服务等提供开放性的空间应用支撑，进一步优化“多规合一”的发展布局和城市空间的科学治理，带动我市空间应用技术产业发展。

（牵头单位：市规划委，实施单位：市规划委、市国土房产局等）

5、完善社区网格化管理系统。通过大数据、云计算、物联网、移动互联网等新一代信息技术的应用，加快升级完善社区网格化管理系统，进一步优化系统功能，推进信息采集、问题受理、事项流转、处置反馈、考核评价等流程标准化、规范化。探索建设智慧综治平台，根据居民需求和特点，开发特色应用模块，实现人性化服务，推进审批受理服务和政务便民服务进社区。

（牵头单位：市综治办、市社区办，实施单位：市民政局、市经信局、市政务中心管委会、市行政执法局、各区政府、市信息中心）

（三）运用大数据提升公共服务能力

1、提升市级统一行政审批平台服务水平。建设统一的全流程行政审批平台，推进行政审批信息共享应用，提升审批效能建设。推进单一审批和并联审批融合，实现跨部门、跨层级项目审批、核准、备案的“统一受理、同步审查、信息共享、透明公开”。在“五证合一”、“一照一码”改革中，积极运用大数据手段，简化办理程序。

（牵头单位：市政务中心管委会，实施单位：各有关部门）

2、夯实“ix”一站式惠民服务平台。建立全市公共惠民服务一站导航、一证通行、一次申办、一页查询的体系。整合政府各部门网上办事资源，提高社会服务供给和管理水平，利用大数据技术增强政务、民生服务的主动性、精准性、便捷性，促进社会管理服务模式创新。

（牵头单位：市经信局，实施单位：市信息中心）

3、促进医疗健康服务体系建设。构建电子健康档案、电子病历数据库，建设覆盖公共卫生、医疗服务、医疗保障、药品供应、计划生育和综合管理业务的医疗健康管理和服务大数据应用体系。探索预约挂号、分级诊疗、远程医疗、检查检验结果共享、防治结合、医养结合、健康咨询等服务，优化形成规范、共享、互信的诊疗流程。鼓励和规范有关企事业单位开展医疗健康大数据创新应用研究，构建综合健康服务应用。推进健康医疗大数据中心和产业园国家试点工程建设工作。

（牵头单位：市卫计委，实施单位：市人社局、市市场监督局、各医疗卫生机构等）

4、提升社会保障服务能力。建设统一社会保障大数据平台，加强与相关部门的数据对接和信息共享，支撑大数据在劳动用工和社保基金监管、医疗保险对医疗服务行为监控、劳动保障监察、内控稽核以及人力资源社会保障相关政策制定和执行效果跟踪评价等方面的应用。利用大数据创新服务模式，为社会公众提供更为个性化、更具针对性的服务。

（牵头单位：市人社局，配合单位：市卫计委、各区政府）

5、构建新型教育文化服务体系。建设完善市教育云平台，提供统一门户、统一身份认证、统一接口和统一数据中心、“人人通”空间等基础支持服务，实现全市通用教育业务的集中化管理和信息资源的按需分配。推动智慧校园建设，以云计算、普适计算和物联网等新一代信息技术为基础，对校园的基础设施、教学内容、教育活动、教育信息等进行以人为本的数字化改造。探索终身学习管理制度，充分利用市网络和教育云服务中心的基础设施，以远程教育作为推进教育均衡发展和终身学习的手段，创建智慧学习社区。

（牵头单位：市教育局）

6、促进交通旅游服务能力提升。建立综合交通服务大数据平台，共同利用大数据提升协同管理和公共服务能力，积极吸引社会优质资源，利用交通大数据开展出行信息服务、交通诱导等增值服务。建立旅游大数据平台，对旅游产业发展情况分析、研判，科学制定管理决策，为提升旅游服务水平和管理水平，促进旅游消费和旅游产业转型升级提供有力支撑。

（牵头单位：市交通运输局、市旅游局，实施单位：市交通运输局、市公安局、市旅游局、市港口局）

7、构建智慧海洋服务体系。打造“智慧海洋”公众服务平台。以建设统一的x海洋立体观测平台和海洋大数据平台为基础，主动对接，争取国家“智慧海洋”项目落地x，发挥x渔港、军港、商港三港合一的优势，形成覆盖空中、沿岸、海面、海底的.立体综合感知网，通过对海洋生态、资源、渔业、海岛等信息的开放共享，全力推动我市创建全国首批智慧海洋示范城市，为公众提供更高质量的海洋景观文化体验、滨海旅游、灾害预警、文化科普、产业技术等服务，进一步实现关心海洋、认识海洋、经略海洋。

（牵头单位：市海洋渔业局，配合单位：市发改委）

8、建设市民卡大数据应用系统。适应移动互联网发展，依托市社保卡为主要载体，建立虚实结合的用卡环境。建设集统一身份认证、融合各种政务服务应用和便民支付为一体的市民卡综合服务平台，整合建立注册信息系统、读发卡系统、数据核检系统、身份认证系统、支付服务系统，应用接入交互系统等，实现虚实多卡融合，为市民的工作和生活提供更便捷的服务。

牵头单位：市经信局，实施单位：市人社局、人行x中心支行、市信息中心）

（四）运用大数据推动相关产业发展

1、布局“大数据+”。面向经济社会发展需求，加大对大数据龙头企业和研发机构的招商，研发一批大数据公共服务产品，实现不同行业、领域大数据的融合，扩大服务范围、提高服务能力，推进大数据创新服务。积极推动不同行业大数据的汇聚、分析、挖掘和可视化，大力培育互联网金融、数据服务、数据安全、数据影视、数据探矿、数据化学、数据材料、数据制药等新业态，布局“大数据+”的产业新业态。

（牵头单位：市经信局，配合单位：市发改委等）

2、发展工业大数据。推进工业大数据应用，利用大数据推动信息化和工业化深度融合，研究推动大数据在研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产业链各环节的应用，研发面向不同行业、不同环节的大数据分析应用平台，选择典型企业、重点行业开展工业企业大数据应用项目试点，积极推动制造业网络化和智能化。

（牵头单位：市经信局，配合单位：市发改委）

3、发展服务业大数据。推进服务业大数据应用，利用大数据支持品牌建立、产品定位、精准营销、认证认可、质量诚信提升和定制服务等，研发面向服务业的大数据解决方案，扩大服务范围，增强服务能力，提升服务质量，鼓励创新商业模式、服务内容和服务形式。推动大数据在贸易便利化、电子商务中的应用，充分利用口岸、海关、电子商务中形成的大数据资源为政府实施市场监管和调控服务，促进电子商务健康发展。

（牵头单位：市经信局，配合单位：市发改委、市商务局、自贸区管委会）

（五）强化大数据应用安全管理

1、加强大数据安全顶层设计。建设大数据应用安全保障体系，明确数据采集、传输、存储、使用、开放等各环节保障网络安全的范围边界、责任主体和具体要求，明确开放政府数据的原则和要求，严格定义开放政府数据的对象、形式、边界等，加强对基础信息网络和关键行业领域重要信息系统的安全保护，保障网络数据安全。建立网络安全信息共享机制，通过大数据分析，对网络安全重大事件进行预警、研判和应对处置。

（牵头单位：市大数据办，实施单位：市经信局、市信息中心）

2、加强大数据安全防护和监管。在大数据应用中推广国产密码算法。完善安全等级保护、风险评估等制度。加强网络空间和关键信息基础设施的信息安全防护，定期组织对大数据平台及服务商的可靠性及安全性测评、应用安全和风险评估，增强技术设施、重大系统、重要信息的安全保障和保密防护能力。推动大数据安全监测和预警通报工作常态化，加强大数据环境下防攻击、防泄露、防窃取的监测预警和应急处置能力建设。

（牵头单位：市大数据办，实施单位：市经信局、市信息中心）

四、保障措施

（一）加强组织领导

市促进大数据发展工作领导小组统筹全市大数据集中管理及开放应用工作，引导社会各行业大数据能力建设和开放共享，指导、督促、检查有关任务和政策措施的落实。

市促进大数据发展工作领导小组办公室（以下简称“市大数据办”）负责日常工作，以政务大数据共享开放为主线，推动建设市大数据公共开放应用服务平台，推进政务信息资源共享平台与大数据公共开放应用服务平台对接，促进相关产业发展。

设立大数据专家咨询委员会，负责审核政府数据开放的技术、法律、安全、知识产权、商业运营等专业性问题，对政务信息资源共享平台、政务数据开放目录、大数据公共开放应用服务平台的技术架构、实现路径和运维模式等提出专业咨询意见。

（二）加大政策支持力度

市信息化专项资金、市软件和信息服务业专项资金、市科技重大专项资金等相关产业资金，向大数据技术研发、公共服务平台建设、大数据应用和产业发展倾斜。引导社会资本共同发起设立市大数据产业投资基金，从不同层次和阶段扶持大数据产业发展，满足不同类别企业及其在不同阶段的发展需求。

（三）统筹规划建设与统一管理

统筹规划全市大数据应用建设发展，并统一管理市本级大数据相关项目建设资金，市本级大数据建设项目需经市经信局立项，有目标、有步骤地推进建设，促进政务数据资源互联互通、共享共用。完善资金管理配套办法和专家评审制度等，提高财政资金使用效率。

（四）加强人才培育引进

加强政府、高校、社会和企业之间合作，构建完备的人才体系。引导在闽高校开展数据科学和大数据专业学历教育，依托社会化教育资源，培育大数据跨界复合型人才和高端技术人才，提高我市大数据产业人员的业务水平。依托“海纳百川”人才政策，培养和引进大数据技术人才，鼓励和支持大数据高端人才来厦创业。切实推进产学研合作，推动科研机构和企业联合建立大数据工程中心、重点实验室和博士后工作站。

五、近期工作重点

（一）成立大数据专家咨询委员会。由行业主管部门、学术界、产业界国内一流专家学者组成，专家委设在市大数据管理中心，负责专家日常管理工作。

（牵头单位：市大数据办，实施单位：市经信局、市信息中心）

（二）制定《x市政府大数据开放管理暂行办法》。建立政府部门和事业单位等公共机构数据资源目录，制定数据开放标准和开放计划。按照“开放优先、安全例外、分类分级”的原则，梳理第一批数据开放清单，加快开放资源汇聚。

（牵头单位：市大数据办，实施单位：市经信局、市信息中心，配合单位：各相关单位）

（三）建设政府大数据管理和服务平台。加快数据开放进程，培育新兴业态，助力经济转型，促进大数据创新应用和产业发展。

（牵头单位：市经信局，实施单位：市信息中心、各有关企业）

（四）建设医疗健康大数据中心。推动全市健康医疗数据平台的统一建设和数据整合、采集、互通、共享，打破条条框框和行业壁垒。制定完善相关方案和配套政策，全面启动健康医疗大数据中心建设。到xxxx年底，建成x健康医疗大数据中心并成为全省大数据中心。

（牵头单位：市卫计委，配合单位：各相关部门）

（五）建成交通大数据分析应用平台。整合市交警支队、市公安xxx指挥中心、市交通运输局和信息集团等多个部门和单位的交通数据资源，对交通大数据分析挖掘，提高综合路况融合判态与发布、交通状态预测、交通事件监测及分级处理、车辆稽查布控等应用水平。

（牵头单位：市公安局，配合单位：市信息中心等）

（六）建设统一的城市公共安全管理平台。实现公安、安监、执法、气象、市政、水利、交通等多个部门之间的业务应用互联互通互动，通过综合应用系统，达到数据挖掘、综合研判、辅助决策及指挥调度的功能，加强城市公共安全风险管控及应对突发事件的能力，提升城市公共安全管理水平。

（牵头单位：市公安局，配合单位：市信息中心等）

大数据方案(篇2)

自减刑假释信息化办案平台建设运行以来，审判机关与刑罚执行机关、检察机关互联互通，实现办案部门、办理案件、办案人员、案件数据全覆盖，减刑假释案件办理在公开透明中进行，有效提高了减刑假释案件的办理质效。

信息化办案平台联通了监狱、法院、检察院办案系统，通过网络实现文书、材料等同步送达，做到网上信息共享、数据交换和协同办案。同时，对相关数据进行实时电子存档和监管，案件办理“全程留痕”，严格规范了案件办理程序，避免人为干预影响，还可对相关节点追溯回查，确保案件结果公平公正。此外，信息化办案平台同法院信息公开平台及全国法院减刑、假释、暂予监外执行信息平台实现无缝对接和信息共享，减刑假释案件立案公示、开庭公告和文书上网等均实现网络化运行。

省法院法官刘永生表示，疫情期间，通过减刑假释信息化办案平台进行视频庭审，减少了人员接触，确保案件相关人员的人身安全，为法官顺利办案提供了保障。

据悉，省法院和各中院通过减刑假释信息化办案平台累计线上办案12万余件，案件平均办理天数缩短到22天，有效节约了审判资源，推动司法流程公开透明，进一步提升了司法公信力。

大数据方案(篇3)

大数据团队建设方案

【篇一：团队建设方案】

营销团队建设方案

团队是集体与合作伙伴之间的一种合作方式。其实质是沟通、分工、协作、共同进步，形成目标明确、战斗力强的队伍。目前，随着市场经济的发展，营销工作已经从传统的“单打独斗”的层面发展到团队合作。

一个优秀的团队，是个体整合效益最大化的组合，团队建设从建设目标、人员招聘、人员培训、团队管理方面考虑团队建设。

一、 建设目标

1、 团队规模

首先要确立团队建设的目标，通过公司的发展和行业情况确定目标团队的规模。

2、 人才需求

还要对人才个性偏向有大体规划，是需要专业知识型的，还是需要表达能力强的营销型，有了目标与规划，再去找合适的人才就能事半功倍，就山西骏泰汽车销售服务****来看，需要表达能力强的营销型团队将成为未来主流。

二、 人员招聘

1、 公司介绍

在人才招聘上，招聘主管要做的就是把公司最好的东西呈现给应聘者，什么是最好的，就是公司吸引人才留下来的地方，把公司的优势产品、行业地位以及发展前景自信满满地传达给应聘者，才会感染到应聘者。

2、 人员筛选

在第一级（* *）招聘中，初步筛选候选人的适应能力和沟通能力。集中在面试或笔试中考察考生的综合能力。

3、 内部招聘

即在公司已入职员工群体中筛选整合出优势互补的团队成员、这种招聘方式的优点是成员熟悉业务不需岗前培训、团队之前较熟悉。

三、 人员培训

1、 市场敏锐培训

招聘结束后，人员培训一般持续两周左右。首先，向团队介绍公司的文化和行业状况，让每个成员都能了解市场的真实情况。

2、 个体能力培训

总结团队的发展意图，从市场细分到公司、团队，再到团队的每一个人，了解成员的优缺点，并进行培训，以改进和弥补不足。

3、 公司规章制度

如果你熟悉规则，你就不能没有规则。员工必须了解公司章程，遵守公司规章制度

四、 团队管理

1、 团队凝聚力的培养与提升

团队管理的首要任务是凝聚力培训，从沟通入手，在新任务开始之前开团队早会，一阶段任务考核之后组织团队聚餐或集体外出旅游（实践证明提升员工凝聚力与战斗力最有效的方法就是

聚餐与旅游）；团队成员应记住并表达自记得生日或特殊节日，以便团队中的每各成员都具有归属感。

2、 学习型团队的打造

市场在成长，团队必须跟上市场发展的步伐，有前瞻市场形势的眼光，打造学习型团队。我们可以每周安排交流会，保持相互学习的氛围，并不时对某一课题进行系统研究，进行深入研究。

3、 分工与合作的规划

团队营销并不总是全员出动，要注重分工协作，充分发挥团队每个成员的潜能，体现团队合作的高度。具体分工简述如下：

（1）销售部：负责品牌车辆的展示厅接待销售工作，向客户介绍车型、技术参数、购买手续等问题，协助客户购买称心的车辆。

（2） 市场部：主要负责品牌车的市场调研、广告宣传、**活动策划、形象推广等营销工作；负责潜在客户的市场开发和管理

（3） 业务部：负责老客户得管理和维护，使客户得到最好的服务质量，实现对客户得承诺，维护工司声誉。业务部直接负责售后服务。

（4）客服部：主要负责办理“一条龙”服务手续，为客户提供售后验车、领牌照等服务。负责客户合同管理、车辆档案等信息管理，为客户提供还款数据、信息查询等服务。建立并维护服

务体系。

（5） 采购部：主要负责品牌车的采购，为客户提供提车服务；负责配件的采购工作。

（6） 配件部：主要负责品牌车的零配件运营和库存管理，配件销售网络的维护和管理

（7） 维修部：通常是指维修服务站，主要负责品牌车的售后维修。

（8） 财务部：负责财务管理

（9） 办公室：主要负责行政、管理、人事等工作

培养团队中具有经验分享和共同提高的氛围，可分销售、维修、美容等团队小组进行成功案例分享会，要求大家对工作进行总结、交流和提升要向顾客展现本店的服务、技术水平，维修站必须将定置管理、看板管理、工艺流程、质量监控、工具及物料管理等方面按要求融入到日常经营活动中，使之成为维修站的行为习惯，这样顾客才能感受到维修站井井有条、工作有节奏，心中自然放心。做到分工明确，合作协调

4、 团队长的选择与培训

团队在创立之后肯定能发现新的发展亮点和不足之处，这就要求在选择团队长身上具备很多优秀的品质，团队长作为团队领跑的人，需要骁勇善战（专业）、需要洞察细微（敏锐）、需要体恤成员（亲和）、也需要在关键时身先士卒（果敢）。

俗话说，身体足以领导人民，法律足以说服人民，财富足以成就巨人，数量足够广泛

以德人，得人心者得天下！领导凡事都对自己严格要求，用自己的能力、气度、魅力去说服公众！领导者的使命是帮助团队伙伴实现他们的目标！

因此销售经理首先要符合一定的标准：（1）忠诚可靠、乐于奉献，一切以公司利益为出发点，忠于职守，不以权谋私；（2） 敢于管理，善于管理，尽力而为，尽力而为，尽责尽责；（3） 要做到公平、公正、平等、胸襟宽广、待人友善、任人为贤；（4） 积极的热情，充满活力，用自己的热情感染下属，关心自己的工作和生活；

（5） 良好的业务能力，培训业务人员，帮助他们结算和解决问题；（6）具有独特的人格魅力。

【第2部分：团队建设计划总结，打造优秀团队】

团队的本质是沟通、分工、合作、共同进步，形成一个团队

个目标明确、有战斗力的团队。团队建设方案也是近些年来

最受关注的管理难题之一了。由于中国市场各个行业的不断

整合后，行业领先的集团公司在全国各地都建立了销售分公司和

营销中心、海外销售团队的建设和管理已经成为大家关注的问题

问题。目前，由于市场营销工作的特殊性以及海外销售团队的特殊性

建设不到位，区域市场的业务工作仍停留在

“单打独斗”的层面上，团队合作失去了意义，甚至出现的

1+12情况。在科龙工作期间，我很荣幸能参加两个营销中心的工作

通过团队核心、建设内容与流程、工作模式与结论

果的比较。我对团队的理解更为深刻。下面为您介绍团队建

设方案大汇总：

团队建设方案——队长领导

在任何情况下，任何组织模式都需要以领导力为核心。领导者和领导者的区别在于，领导者可以创造一个良好的工作环境，带领每个人走向成功。在营销团队领导核心的选择上更为严格，因为团队核心工作和领导风格将决定团队建设的方向。

另外，在营销团队的管理中，很多是合作与协调的管理，而不是行政管理。因此，营销团队领导者需要良好的协调管理能力、业务能力、团队建设意识。在实际工作中，有很多业绩突出的业务经理，每天不停地忙碌，业绩可能上来了，但其手下对工作不知如何开展，甚至把完成销售报表当作主要工作，这样团队的力量就没得到发挥。

当领导者被调动时，很难在团队中找到合适的替代者。另外有一种情况，区域经理每天忙于各种总部的报表和会议，很少参与业务工作，对下属的工作也没有很好的指导和监督，团队的建设没有得到执行。营销团队的核心应该如何进行团队建设？

我认为可以从以下三个方面着手：

?1、树立核心形象与威信

显然，公司任命的区域市场领导者是团队领导的核心。任命是基于个人的历史表现，这也可以理解为他的专业能力。有了业绩和能力，

下一步是将表现和能力升华为威望。把你的工作经验传给你的员工，尤其时那些新入职的员工。如果你的员工视你为教练，他们没有理由不尊重和接受你的指导。

在销售工作中，客户经常抱怨销售人员，这可能是由于工作做得不到位，或者客户无理捣乱。这时是你树立威信的好时机，去承担你手下可以原谅的失误和客户的抱怨。可在实际工作中，就有很多区域负责人在接到客户的抱怨时，不加思考地顺着客户的抱怨来责怪自己的手下。

这是非常失误的。在工作中承担更多责任对您有好处。 ?

2、创造一个良好的沟通环境

沟通的力量是毋庸置疑的。如果有意见和矛盾，如果不说出来，就会积怨；如果出现问题，就会互相推卸责任，可能会有更大的问题。这些都是沟通不足的表现。我一直都相信解决问题的办法肯定存在，假如大家有充分的沟通合作。

为什么会有沟通障碍？我认为有以下原因：a.领导核心是官僚主义，武断，认为自己永远是对的。

这种情况普遍出现在专业能力较强的领导核心身上。具体表现是团队成员对领导人的称呼上，假如只有5个人的团队，成员对领导的称呼是什么“经理”、“主任”之类的。我敢肯定这个团队的沟通不是很顺畅，称“领导”、“老大”次之，最好就是互相称姓名。

我这里有一个大家都熟悉的例子，“联想”公司老总杨元庆，为了更好地与“联想”的员工沟通，要求每一个员工不要称呼他老总，统一叫他的名字“元庆”。可想而知“联想”的沟通会怎样顺畅。当然，我不要求每个团队都这样做。你可以根据公司的企业文化和工作方式来决定职称。

b、 建立一个沟通平台，一般销售工作有很多例会，可以通过这种会议进行很好的沟通。我建议在销售会议上，我们不仅要寻找市场上的问题，还要多表扬和肯定。此外，您还可以设置每月单独交流的时间。

听听团队成员的想法。c、 更多的集体活动。许多外国企业在这方面做得很好。它一方面可以增强员工的归属感，另一方面可以加深相互了解。

这也是团队文化建设的重要组成部分。

?3、合理分工各尽其才

市场营销界流行一句话，就是只有优秀的团队，没有优秀的个人。我的理解是：在一个优秀的团队里，每个人都是优秀的。

经过20多年的市场经济，很多行业都进入了相对的品牌消费时代，也就是说营销工作主要是在终端市场的精耕细作——勤。在大型营销策划方面，有公司总部营销高层的工作指引。这也是营销由“营销英雄”时代进入“制度模式”时代的标志。

在这种情况下，组场的日常工作就是计划、指导和监督区域市场的销售任务。然而，要充分发挥团队中每个成员的潜能，体现团队合作的高度，并非易事。一般来说，区域细分经营和类别划分是目前比较流行的两种划分模式。

但这不能发挥个人的特点，最好的方式就是“纵横分工”，即是在区域细分、分品类的基础上，根据个人的业务特长而进行跨区域、跨品类合作。如现场**活动、客户培训、销售数据整理等。这就要求团队领导者了解团队成员的优势，协调团队成员的工作，从而充分发挥他们的才能。

团队建设方案：制度建设与实施

系同的构建可以规范团队的工作，以形成共同的工作目标。制度的制定需要团队讨论，而不是由团队领导自己决定。它的内容包括：

日常考勤制度、会议制度、各种会计制度、奖励制度。而且是

可以执行的。我了解到有这么一个营销中心，它的日常工作要求每天(冬季)早上8：30准时到办公室，制定的依据是公司总部要求早上7：

00起床，7：30晨读。我认为这很难实施，也没有必要。

我们应该知道营销工作是介于体力劳动和智力劳动之间的。不要说出差的话，也就是说前一天晚上的商务招待不能保证这个工作时间。可想而知这个制度的执行结果是什么。

我不是说早上8:30上班是个错误，而是为了说明这个制度的可执行性。

在这里，我将详细阐述各种制度的目的和内容

考勤制度的目的是保证工作时间。内容包括办公考勤和出差考勤。

22会议制度的目的是讨论和解决工作中的问题，提供学习平台。会议内容为公司周例会、月例会和例会。

大数据方案(篇4)

演讲比赛活动方案

为进一步丰富局系统文化建设，在系统内部营造浓厚学习氛围，不断激发广大青年干部活力和干事创业的工作热情，发挥好青年联合会凝聚人心、增进感情、助推工作的组织优势，局系统青年联合会决定举办以 “大数据、新起点、新业绩”主题的演讲比赛，特制定本活动方案。

一、主要目的

紧紧围绕大数据社会服务管理局的工作要求；以始终不渝的抓好青年干部职工学习教育，促使其在工作上创新、事业上成才，不断提高青年干部综合素质为目的，有计划、有目标的培养和带动青年干部学习、工作的热潮和干劲，为全市信息惠民事业的不断发展打下坚实的人才基础。

二、比赛细则

（一）比赛主题：“大数据、新起点、新业绩”；

（二）参赛范围及人员：局机关及系统所属各单位（市三维数字社会服务管理中心、市信息产业促进中心、兰州三维大数据标准化研究院、市三维市民卡公司、原兰州市数字办）中45岁以下青年干部；

（3） 比赛时间：2015年11月24日下午2:00；

（4） 地点：三维数字中心二楼综合指挥厅；

（5） 比赛形式：以每名选手为单位，根据抽签结果确定比赛顺序；

（6） 竞争原则：公开、公平、公正，加强沟通，促进改进；

三、比赛要求

（一）局机关及局属单位各选送2-3名选手参加比赛。

（二）参赛选手演讲稿选题要围绕“大数据、新起点、新业绩”为选题，内容健康、题材新颖，要做到贴近工作、贴近生活、例证生动、富有感染力，能够充分展示出局系统干部职工良好的精神风貌。

（三）参赛选手演讲时要着装规范、精神饱满、积极乐观，保持良好的台风，面部表情自然大方，声音洪亮，声情并茂，吐字清晰，具有一定感染力，充分显示出朝气和风采。

（四）参赛演讲稿要与主题相符，可配背景**、文稿力求原创，严禁抄袭。

（5） 语速适当，时间控制在10分钟以内，加班扣分。

（6） 参赛者将采用个人演讲的形式。

（7） 演讲顺序由选手在比赛前30分钟抽签决定，不得随意更改。

四、评分标准及规则

本次比赛采用百分制计分。

（一）评分标准

（1）演讲内容（35分）

1、思想内容能紧紧围绕“大数据、新起点、新业绩”活动主题，观点正确。（15分）

2所呈现的材料真实、典型、新颖、生动，反映了客观事实，具有普遍意义。(10分)

三。课堂讲稿结构合理，巧妙，引人入胜。（5分）

4、文字简练流畅，具有较强的思想性。（5分）

（2）语言表达（35分）

1演讲者语言规范，语言清晰，声音洪亮圆润。（10分）

2演讲准确、流畅、自然。（10分）

三。语言技能要处理得当，语速要适当，语气、语调、音量要符合思想感情的起伏，能熟练地表达讲话内容。（15分）

（3）形象风度（20分）

1说话者精神饱满，能用姿势、动作、手势和表情来表达对演语的理解。（15分）

2演讲者衣着朴素，端庄大方，举止自然得体。（5分）

（4）其他（10分）

1这篇演讲具有很强的感染力、吸引力和感染力。它能更好地融入听众的感受，创造出良好的演讲效果。（5分）

2演讲时间应限制在10分钟以内。（5分）

（二）评分规则

1演讲比赛评委团成员采用单数形式，人员由局系统县级领导干部组成

兰州三维大数据标准化研究院院长陈冬梅

郑继华兰州市民卡公司董事长

兰州信息产业促进中心主任秦遇龙

兰州三维数字社会服务管理中心副主任邓小燕

丁肃静兰州三维数字社会服务管理中心副主任

兰州市广斌数字城市建设办公室副主任

朱彦兰州信息产业促进中心副主任

2本次比赛采用100分制，每位裁判员保留小数点后一位。在每一位演讲者的演讲结束时，评委会立即评分。下一位选手演讲结束后，主持人将当众公布最优秀选手的成绩。

3、计算总分时去掉一个最高分和一个最低分,所求得的平均分即为该演讲者的最后得分(结果保留两位小数)。

五、奖项设立

一等奖1名（拟设奖励标准200元），二等奖2名（拟设奖励标准150元），三等奖3名（拟设奖励标准100元）

优秀奖：除

1，除二，三等奖的获奖者外，其他参赛者（集体奖励标准为200元）。

六、比赛流程

（1）领导致辞：冯局长

（2）介绍评委；

（3） 宣读比赛要求和评分标准；

（4）演讲开始；

（5）评委打分；

（6） 主持人宣读比赛结果和获奖名单；

（7）领导颁奖；冯局长颁发一等奖、陈院长、郑总颁发二等奖、邓主任、秦主任、包主任颁发三等奖、陈主任、丁主任、朱主任颁发优秀奖；（从优秀奖到一等奖依次为）

（8）主持人宣布比赛结束；

七、其他要求

（一）高度重视，精心组织。局系统各部门要高度重视此次活动，踊跃报名、积极参与，认真选拔参赛选手，在11月16日前，将填写完成的报名表（详见附表一）和演讲稿以部门为单位，上报至演讲比赛协调领导小组，

（二）大力宣传，营造氛围。局系统各部门要大力宣传本次大赛的意义，并以此为契机，在全系统营造浓厚的活动氛围。比赛结束后，局办公室将牵头撰写活动简报，并上报市机关工委，扩大宣传范围。

（三）加强保障，深化效果。协调领导小组负责本次演讲比赛的协调、指导和组织保障。要把这次活动作为今年局机关文化建设的一项重点活动，从全局上做好集团工作的深入可持续发展，走在前列。

附件一：

大数据局演讲比赛报名登记表

大数据方案(篇5)

大数据机房建设方案

【篇一：机房建设方案】

卓信集团it基础平台

建设规划

目录 1.1 整体拓扑设计3

1.2 机房基础设施建设4

1.3网络和网络安全系统建设8

1.3.1 网络带宽设计8

1.3.2 设计方案概述9

13.3千兆以太网技术的应用

1.3.4本地交通负载平衡的实施10

1.3.5边界保护-防火墙11

1.3.6监控检测系统建设-入侵检测121.4服务器系统建设14

1.4.1服务器主机分类和选择14

1.4.2 服务器虚拟化15

1.4.2.1虚拟化概述15

1.4.2.2项目虚拟化平台设计18

1.4.3应用服务器负载平衡19

1.4.4数据库服务器集群19

1.5存储和备份系统的建设20

1.5.1存储容量和分级存储20

1.5.2 存储技术选择20

1.5.3备份系统选择21

1.5.4存储备份系统方案概述23

1.1 整体拓扑设计

1.2 机房基础设施建设

施工方案根据机房实际情况制定。机房建设参考配置如下：

[第2部分：大型数据中心机房规划方案]

******x

中心机房建设项目规划方案

二o一二年十一月

目录第1章数据中心机房建设概况3

第二章设计原则3

第三章设计标准4

第四章现状分析6

第五章设计范围6

第六章技术指标7

第七章系统设计10

1、平面功能布置设计10

2、机房结构装饰系统设计13

3、机房动力配电系统设计15

4计算机机房18室pds综合布线系统设计

5、机房ups 不间断电源系统设计19

6机房精密空调新风系统设计

737机房防雷接地静电放电系统设计

8机房门禁及图像监控系统

9机房环境集中监控系统的设计

大数据方案(篇6)

大数据存储解决方案：应对数据爆炸时代的挑战

引言

在当今数字化时代，数据量以前所未有的速度爆炸增长，企业和组织面临着如何有效存储、管理和分析这些海量数据的巨大挑战。大数据存储解决方案应运而生，成为数据管理领域的重要工具。本文将详细介绍大数据存储解决方案，包括常见的存储技术、架构和策略，以及一些成功案例，旨在为读者揭示大数据存储的重要性和应对数据爆炸的有效方法。

第一部分：大数据存储技术

1. 分布式文件系统

分布式文件系统是大数据存储的基础。它将数据分散存储在多个节点上，并提供高可靠性和可扩展性。Hadoop分布式文件系统（HDFS）是最常见的分布式文件系统之一，它将数据存储在多个节点上，通过数据分片和冗余备份来保证数据的安全性和可靠性。

2. 列式数据库

与传统的行式数据库不同，列式数据库将数据按列存储，提供更高的查询性能和压缩率。它适用于大规模数据分析和 OLAP（联机分析处理）应用。HBase和Cassandra是两个常见的列式数据库解决方案，它们在数据存储和查询方面具有强大的性能。

3. NoSQL数据库

NoSQL数据库是针对大数据存储需求而设计的非关系型数据库。它们提供了高度可扩展、灵活的数据模型，更适合于半结构化和非结构化数据的存储和访问。MongoDB和Couchbase是两个著名的NoSQL数据库，它们在大数据存储方面表现出色。

第二部分：大数据存储架构

1. 传统架构

传统的大数据存储架构通常采用集中式的方式，将数据存储在中心服务器上。这种架构的问题在于，中心服务器的存储和计算能力可能无法满足海量数据的需求，并且存在单点故障的风险。

2. 云存储架构

云存储架构是一种分布式的大数据存储架构，通过将数据存储在云服务器上来解决传统架构的问题。云存储提供了弹性扩展和高可用性，能够满足不同规模的数据存储需求，并且可以根据实际需求按需付费。

3. 边缘存储架构

边缘存储架构是一种新兴的大数据存储架构，将数据存储在边缘节点上，既减少了数据传输开销，又提高了数据的安全性和隐私保护。边缘存储架构适用于物联网和边缘计算等场景，能够更好地支持实时分析和响应需求。

第三部分：大数据存储策略

1. 数据备份策略

数据备份是大数据存储中至关重要的一环。定期对数据进行备份，可以有效防止数据丢失或损坏的风险。同时，备份数据应存储在不同的地理位置，以提高数据的容灾性和可靠性。

2. 数据分区策略

数据分区是将大数据划分成多个较小的分区，以提高数据的查询和处理性能。可以根据数据的特征和访问模式来确定数据的分区策略，例如，按时间、地理位置或用户等进行分区。

3. 数据压缩策略

数据压缩是大数据存储中常用的策略之一，可以有效减少存储空间，并提高数据传输和处理的效率。选择合适的压缩算法和参数，可以根据数据的特点进行灵活调整。

第四部分：成功案例

1. 亚马逊的云存储解决方案

亚马逊的云存储解决方案Amazon S3（Simple Storage Service）已被广泛应用于各个领域。通过简单易用的 API，用户可以随时随地存储和检索任意数量的数据。Amazon S3 提供高度可靠的数据存储和安全性，为用户提供了一个强大的大数据存储平台。

2. 谷歌的列式存储解决方案

谷歌的列式存储解决方案Bigtable是一个分布式的键值存储系统，广泛应用于谷歌的搜索引擎和广告平台。它提供了高度可扩展和高性能的数据存储和检索能力，为谷歌的大数据处理提供了强有力的支持。

结论

大数据存储是有效处理和分析海量数据的关键一步。本文详细介绍了大数据存储解决方案的常见技术、架构和策略，并且通过亚马逊和谷歌的成功案例展示了这些解决方案的实际应用和效果。在面对数据爆炸时代的挑战时，选择合适的大数据存储解决方案将成为企业和组织的关键竞争优势。

大数据方案(篇7)

大数据平台建设方案

随着互联网的飞速发展，我们每天都在使用着各种各样的应用软件，这些软件不仅提高了我们的工作效率，也为我们带来了更多的娱乐和便利。这些应用软件的背后，都有一个重要的角色——大数据。大数据的意义在于，通过分析海量的数据，帮助我们更好地了解用户需求和市场趋势，为企业决策提供重要的支持。因此，建设一套稳定、高效、可靠的大数据平台，已成为各大企业的共同需求。

一、需求分析

在进行大数据平台建设之前，首先需要对企业需求进行全面分析，进而确定重点和目标，为后续的规划和实践提供方向和参考。在需求分析中，需要注意以下几个方面：

1. 数据规模

企业所面临的数据规模，是选定技术方案、选择硬件设备等的重要依据。如果数据量较小，可以采用集中式的架构；如果数据量较大，则应采用分布式架构，这样才能更好地支持数据的存储和计算。

2. 业务领域

在数据分析过程中，不同的业务领域可能需要采用不同的数据处理和分析方法。因此，需细分业务领域，为每个领域选择合适的数据处理方式。

3. 数据源种类

应全面审视企业所涉及的数据源种类，如：数据存储于关系型数据库里，或是日志文件等，以便进行后续建设和业务分析。

二、平台架构设计

大数据平台的架构设计是建设过程中的核心环节。在设计时需要充分考虑以下因素：

1. 存储架构

在存储架构的设计中，可选择分布式文件系统（如HDFS）或对象存储（如AWS S3）等。同时，还需考虑数据备份、容灾等方面的问题，保障系统的稳定性和可靠性。

2. 计算架构

在计算架构的设计中，可选择Hadoop、Spark等开源大数据计算框架，也可选择商用大数据计算平台，如Dataworks、Databricks等。计算架构的选择应结合企业需求和具体场景进行。

3. 北向API服务

在大数据平台中，开放API接口可以方便其他业务系统使用。因此，需要考虑构建稳定的API服务，供其他业务系统进行数据交互。

三、技术方案选择

在实现大数据平台建设时，需要根据企业情况和业务需求，选择合适的技术方案。常用的方案包括大数据计算框架、数据库、数据可视化等。

1. 大数据计算框架

常用的大数据计算框架包括Hadoop、Spark、Storm、Flink等。在选择时，要考虑数据源、数据规模、计算复杂度等问题，以充分发挥框架的强大功能。

2. 数据库

关系型数据库（如MySQL、Oracle等）和NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra等）在大数据平台中都可以发挥重要作用。在进行选择时，应根据企业需求和数据规模进行权衡。

3. 数据可视化

在大数据分析中，数据可视化非常重要。目前市场上有很多商用和开源的可视化工具，如Tableau、Power BI、Echarts、D3.js等。在进行选择时，需要考虑数据类型、安全性、操作性等维度。

四、平台实施

大数据平台建设需要经过设计、建设、测试和上线等阶段。在实施阶段，需要注意以下问题：

1. 选用合适的团队

在实施阶段，需要拥有一支专业、熟练的技术团队，能够高效地完成各项工作。

2. 测试

在实施阶段，需要进行系统、性能等各种类型的测试，确保系统可以稳定运行、高效处理数据。

五、平台运维和维护

平台建设完成后，需要有一支专业的运维和维护团队，定期进行监控和维护。运维和维护的主要目标是保证系统的稳定性和可用性，以便企业可以更好地使用平台，获取更多价值。

总结

大数据技术的发展是必然趋势，大数据平台的建设对企业的重要性也不言而喻。在进行建设过程中，需考虑到数据规模、业务领域、数据源种类等，根据需求确定平台架构、技术方案等，才能完成高效、可靠、强大的大数据平台建设。

大数据方案(篇8)

最高人民法院审监庭庭长夏道虎称，全国减刑假释信息化办案平台将于2018年底前建成，做到“四个全面”和“四个全覆盖”，即全面互联互通、全面网上办案、全面依法公开、全面智能支撑，实现减刑假释案件全覆盖、办案部门全覆盖、办案人员全覆盖、案件数据全覆盖。全国减刑假释信息化办案平台是最高人民法院、最高人民检察院、司法部为贯彻落实党中央关于严格规范减刑假释工作，提高司法公信力而联合建设的跨部门、跨地区的全国性减刑假释网络化、阳光化、智能化办案平台。

据两院一部原定建设时间表显示，2017年9月底前，各高级人民法院及减刑假释年办案数在5000件以上的中级人民法院原则上实现与同级检察院、相关刑罚执行机关互联互通;2017年底前，各相关法院、检察院、刑罚执行机关原则上都必须实现互联互通、网上办案;2018年底前，全国各相关法院、检察院、刑罚执行机关全面完成信息化办案平台建设各项工作。经过三家共同努力，目前，除个别偏远省份外，多数省份三步并作一步走，提前实现了全面互联互通，并开始推行网上办案。

信息化办案平台建成后，至少具备以下主要功能：

一是监狱网上报送。监狱对罪犯的考核奖惩、认罪悔罪等情况实行网上录入，对减刑假释案件的内部审查以及报请省级监狱管理局审核等均在网上进行，向法院报送案件一律以电子数据形式通过网上进行传输，无需再将纸质卷宗材料移送至法院，既节省了时间和人力，又避免案卷材料在运送过程中出现安全隐患。

二是法院网上审理。法院对减刑假释案件的立案、分案、阅卷、审查、文书起草及审签等活动全部在网上进行，各环节高效运转，审理活动全程留痕，开庭审理可以采用视频方式进行，可以实现网上同步直播，法律文书一律电子签章并通过网上流转送达。

三是检察院网上监督。检察院通过信息化办案平台不仅对内实现减刑假释案件的网上请示、网上流转、网上备案，对罪犯前期改造及监狱报请减刑假释情况进行监督，并在法院办理减刑假释案件时，通过网络提出检察意见或者以视频方式参加庭审，实现全程动态跟踪和实时监督。

四是多种智能服务。办案平台依托各地的办案系统，设计开发出规范、高效办案和依法公开的多种智能服务。如利用节点提示防控、庭审规范巡查等功能，进一步提高案件办理的规范化水平;利用法律条文自动推送、裁判文书辅助生成、庭审语言自动识别、法律文书智能纠错等功能，进一步提高案件办理质效;利用数据统计分析、自动生成报表等功能，进一步提高司法数据的应用能力和水平。同时，办案平台与审判流程、庭审活动、裁判文书、执行信息等公开平台及全国法院减刑、假释、暂予监外执行信息网联通，对审判阶段需要公开的信息自动抓取、一键推送，切实做到依法公开。

全国减刑假释信息化办案平台的开通运行，标志着平台建设取得了阶段性成果，实现了预期目标。最高法表示下一步将继续与检察机关、刑罚执行机关密切配合，共同做好平台的后续建设和功能完善，强化对平台功能的应用，不断提高案件办理水平，努力让人民群众在每一个司法案件中感受到公平正义。

数据仓库解决方案优选

机会永远是留给有准备的人的，方案是书面计划，最终达到活动的目的或者意义，经过精选励志的句子的编辑认为“数据仓库解决方案”是最值得一看的文章之一，欢迎您来阅读本文祝您愉快！

数据仓库解决方案 篇1

案例：一个网站遭遇入侵，破坏相当严重，SQL数据库被挂马，所有的表里面大部分字段都被多次重复插入挂马代码，查看日志，还好没有涉及到服务器的安全，只是数据库那里出现了很多异常警告而已，网站确实存在漏洞

没有办法，我只得修复数据库，因为他们没有数据库备份，根本就没有办法还原数据库啊，何况连事务日志都没有开启，试着恢复了几次都不成功，恢复数据库没有一点希望，我只得乖乖的帮他们清理挂马代码，不可能手工删除挂马代码，毕竟数据太大了，不可能去直接修改，通过四处搜寻得到了一个勉强有效的解决办法，每个表里面去执行一下这个sql语句：

update tablename set @ziduanming =replace(cast(@ziduanming as varchar(8000)),' ',null)

上面的sql语句可以对应修改表，字段名，和替换内容。

其实，sql数据库挂马是一种较新的挂马方法，只要网站存在注入，并且连接数据库是db owner权限就可以进行数据库挂马，估计这次攻击的流程应该是自动化的，通过先进的扫描技术批量收集到几万网站的SQL注入漏洞，针对漏洞攻击，进行自动化的SQL注入挂马。这次应该有很多网站遭殃了，asp+mssql的是主要被攻击对象!

SQL Server数据库挂马的解决办法：

正确清理木马，注意数据库不能随便修改或删除，被挂上马后，更需要谨慎的操作。建议，先备份然后再小心清理。

如果以前没有备份的话，就利用我上面的sql命令进行修复，

2、为网站配置可靠的防注入程序。

3、最好在网站源码中做好过滤，在数据库中限制字符的类型和长度。

4、养成经常备份数据库的习惯。大家可能无法保证天天备份数据库，但也会保证每周备份一次，如果有时间保证天天备份数据库。

5、最好是请专业的网站安全公司，对您的站和服务器做彻底的安全评估。

数据仓库解决方案 篇2

1.8 数据挖掘系统与 数据库 系统或数据仓库系统的集成 1.2节勾画了典型的数据挖掘系统结构的主要成分（见图1-5），一个好的系统结构将有利于数据挖掘系统更好地利用软件环境，有效、及时地完成数据挖掘任务，与其他信息系统协同和交换信息，适应用户的种种

1.2节勾画了典型的数据挖掘系统结构的主要成分（见图1-5）。一个好的系统结构将有利于数据挖掘系统更好地利用软件环境，有效、及时地完成数据挖掘任务，与其他信息系统协同和交换信息，适应用户的种种需求，并随时间进化。

数据挖掘（DM）系统设计的一个关键问题是如何将DM系统与数据库（DB）系统和/或数据仓库（DW）系统集成或耦合。如果DM系统作为一个孤立的系统或嵌入应用程序中，则不存在DB或DW系统与它通信。这种简单的方案称为不耦合，其中DM设计所关注的主要问题停留在开发挖掘可用数据集的有效算法。然而，当DM系统工作在一个需要与其他信息系统成分（如DB和DW系统）通信的环境下，可能的集成方案包括不耦合、松散耦合、半紧密耦合和紧密耦合。我们逐一考察这些方案如下：

. 不耦合（no coupling）：不耦合意味着DM系统不利用DB或DW系统的任何功能。它可能由特定的数据源（如文件系统）提取数据，使用某些数据挖掘算法处理数据，然后再将挖掘结果存放到另一个文件中。

尽管这种系统简单，但有不少缺点。首先，DB系统在存储、组织、访问和处理数据方面提供了很大的灵活性和有效性。不使用DB/DW系统，DM系统可能要花大量的时间查找、收集、清理和变换数据。在DB和/或DW系统中，数据多半被很好地组织、索引、清理、集成或统一，使得找出任务相关的、高质量的数据成为一项容易的任务。其次，有许多经过测试的、可伸缩的算法和数据结构在DB或DW系统中得到实现。使用这种系统开发有效的、可伸缩的实现是可行的。

此外，大部分数据已经或将要存放在DB/DW系统中。要是没有任何这样的系统耦合，DM系统就需要使用其他工具提取数据，使得很难将这种系统集成到信息处理环境中。因此，不耦合是一种很糟糕的设计。

. 松散耦合（loose coupling）：松散耦合意味着DM系统将使用DB或DW系统的某些设施，从这些系统管理的数据库中提取数据，进行数据挖掘，然后将挖掘的结果存放到文件中，或者存放到数据库或数据仓库的指定位置，

松散耦合比不耦合好，因为它可以使用查询处理、索引和其他系统设施提取存放在数据库或数据仓库中数据的任意部分。这带来了这些系统提供的灵活性、有效性等优点。

然而，许多松散耦合的挖掘系统是基于内存的。由于挖掘本身不利用DB或DW提供的数据结构和查询优化方法，因此，对于大型数据集，松散耦合系统很难获得高度可伸缩性和良好的性能。

. 半紧密耦合（semitight coupling）：半紧密耦合意味除了将DM系统连接到一个DB/DW 系统之外，一些基本数据挖掘原语（通过分析频繁遇到的数据挖掘功能确定）的有效实现可以在DB/DW系统中提供。这些原语可能包括排序、索引、聚集、直方图分析、多路连接和一些基本的统计度量（如求和、计数、最大值、最小值、标准差等）的预计算。

此外，一些频繁使用的中间挖掘结果也可以预计算，并存放在DB/DW系统中。由于这些中间挖掘结果或者是预计算，或者可以有效地计算，这种设计将提高DM系统的性能。

. 紧密耦合（tight coupling）：紧密耦合意味DM系统平滑地集成到DB/DW系统中。数据挖掘子系统视为信息系统的一个功能组件。数据挖掘查询和功能根据DB或DW系统的挖掘查询分析、数据结构、索引模式和查询处理方法优化。随着技术进步，DM、DB和DW系统将进化和集成在一起，成为一个具有多种功能的信息系统。这将提供一个一致的信息处理环境。

这种方法是高度期望的，因为它有利于数据挖掘功能、高系统性能和集成的信息处理环境的有效实现。

有了这些分析，可以看出数据挖掘系统应当与一个DB/DW系统耦合。松散耦合尽管不太有效，也比不耦合好，因为它可以使用DB/DW的数据和系统设施。紧密耦合是高度期望的，但其实现并非易事，在此领域还需要更多的研究。半紧密耦合是松散和紧密耦合之间的折衷。

重要的是识别常用的数据挖掘原语，提供这些原语在DB/DW系统中的有效实现。

数据仓库解决方案 篇3

根据Informix数据仓库系统实施方法学，我们可以将数据仓库的实施分为以下几个步骤： 1.业务需求分析 业务需求分析是数据仓库建设的基础，应该同用户进行充分沟通，了解用户的真实需求，避免理解的误差，同时，应该界定好项目 开发 范围， 在此阶段，主要工作

根据Informix数据仓库系统实施方法学，我们可以将数据仓库的实施分为以下几个步骤：

业务需求分析是数据仓库建设的基础，应该同用户进行充分沟通，了解用户的真实需求，避免理解的误差，同时，应该界定好项目开发范围。

在此阶段，主要工作包括：

从实施的角度来看，设计数据仓库系统体系结构有多种方式：

列出向数据仓库提供数据的数据源清单。源数据的复杂性、规模、完整性对建立数据仓库的影响比其它因素要大。要格外注意哪些数据源的数据类型、粒度和内容是兼容的。

除了体系结构之外，硬件和软件资源对数据仓库也至关重要。作为需求定义的一部分，估计数据仓库将要存储的数据量以及将对数据进行的处理很重要。

在选择软件和硬件平台时，最好听取专家的建议，尤其是对与您相似的环境有经验的专家。InformixDecisionFrontier数据仓库实现套件，为用户提供了快速、集成、完整的数据仓库实现工具。

逻辑模型设计主要是指数据仓库数据的逻辑表现形式。从最终应用的功能和性能的角度来看，数据仓库的数据模型也许是整个项目最重要的方面。为数据仓库和数据集市定义数据模型是一项复杂的工作，需要领域专家的参与。

在进行物理模型设计时，主要是将数据仓库的逻辑模型转换为在数据库中的物理表结构。在物理模型设计时，可以采用ERWin等辅助设计工具。

Informix采用ROLAP方式，数据仓库数据的存储主要采用InformixIDS(InformixDynamicServer)数据库，

InformixIDS数据库是业界领先的数据库引擎，它具有并发性、可伸缩性、多进程/多线索等特性，是Informix数据仓库应用的核心。

数据抽取是数据仓库建立中的一个非常重要的步骤。它负责将分布在用户业务系统中的数据进行抽取、清洗、集成。

Informix提供了一系列工具访问存储在异构数据库中的业务系统数据。Informix还提供了数据复制产品，这样，系统会通过同步或异步方式自动将符合规则的数据定时进行传递，保证数据的完整性、一致性。

用户利用Informix的InfoMover可以轻松定义数据抽取、清洗、集成、装载过程，并可以对该过程进行定期调度，减轻数据增量装载的复杂度。同时，Informix数据装载策略支持第三方厂家丰富的工具，如Prism、Carleton、ETI等。

数据仓库元数据的管理也是极为重要的环节。Informix的MetacubeWarehouseManager提供GUI，用户只须使用鼠标托拽方式即可对元数据进行管理。

用户分析、报表、查询工具是用户进行分析决策使用的工具。因此，其所有操作要非常简单，但提供的功能却要十分强大。Informix相应地提供了一套完善的工具。

此外，数据挖掘技术也是数据仓库系统中一个重要部分。Informix提供RedBrickDataMine以及第三方厂商产品，支持数据挖掘应用。

数据仓库性能的好坏直接影响系统查询、分析响应速度。Informix提供MetaCube等工具支持汇总查询、抽样查询和后台查询，以提高数据仓库查询效率。

总之，Informix为用户数据仓库应用提供了一个快速、完整的解决方案。采用Informix数据仓库解决方案可以使您的数据仓库系统具有高性能、高可扩展性，高开放性，可以自己进行定制等特性，同时，Informix还提供专业数据仓库咨询服务，这将充分保证您的数据仓库系统建设快速、及时，保证它能真正发挥作用。

数据仓库解决方案 篇4

目前，数据仓库一词尚没有一个统一的定义，著名的数据仓库专家W.H.Inmon在其著作《Building the Data Warehouse》一书中给予如下描述：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策，。对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。

根据数据仓库概念的含义，数据仓库拥有以下四个特点：

1、面向主题。操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。

2、集成的。面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

3、相对稳定的。操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。

4、反映历史变化。操作型数据库主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测，

企业数据仓库的建设，是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础。数据仓库不是静态的概念，只有把信息及时交给需要这些信息的使用者，供他们做出改善其业务经营的决策，信息才能发挥作用，信息才有意义。而把信息加以整理归纳和重组，并及时提供给相应的管理决策人员，是数据仓库的根本任务。因此，从产业界的角度看，数据仓库建设是一个工程，是一个过程。

整个数据仓库系统是一个包含四个层次的体系结构，具体由下图表示。

·数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等；

·数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。

·OLAP服务器：对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。其具体实现可以分为：ROLAP、MOLAP和HOLAP。ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。

·前端工具：主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。

数据仓库解决方案 篇5

下载先决的软件和配置环境

1、由于安装过程太过于冗长，所以就不把它放在实验的这个部分，而是把它放在本文档后面的附件1中，当你下载安装完软件、配置好系统后，请回到下面这个步骤。

2、为了检查您的开发环境，我们首先来完成一个完整的例子。这将让您对的一些特征有个快速的了解。一旦您完成这个阶段，您就可以：

l       解释DataWindow和DataWindowInterop引用是什么

l       运行一个DataWindow销售订单的示例系统。

3、找到目录“C:\TempSI aleOrder”，并双击用于演示的SaleOrder解决方案文件。这将打开Visiual Studio和先前用Visual 创建的SaleOrder解决方案。

4、选择 视图\解决方案资源管理器 打开项目的解决方案窗口，展开折叠的参考，您就可以看到如下图所示的那样：

5、注意DataWindow和DataWindowInterop引用：这是在您的.Net解决方案需要的“DataWindow”的特定功能时的库，

选择其中任何一个，右键单击查看属性，您可以发现他们是安装在Sybase目录中。

6、右键单击DataWindow引用，选择对象浏览器。您可以看到类似下图的一些东西？这就是DataWindow命名空间中的对象。

7、从生成菜单，选择生成解决方案。您应该能正确编译该解决方案，否则，请您重新看看附件1，并检查您的配置是否正确。

8、运行程序，你可以看到如下所示那样。使用‘Add Items’按扭，尝试添加几条定单信息。为每条定单填写包括数量在内的各个输入域。点击‘Update’按钮创建一个新的定单。

9、假如您已经填写了如上所示所有的域，那么你会看到一个成功的消息提示告诉你新的定单已经创建。假如你在运行的时候出现异常，那么最大的可能就是您没有填写某个域。因为这只是一个最简单的、最基础的例子，并没有添加完整的错误处理代码在里面。

10、现在就会在数据库中有条定单数据，你可以查找它。按‘Query’按扭，窗体将清除以便你可以输入你刚刚创建的定单号。点击‘Retrieve’，就会返回2655#定单的详细信息了。

你可以看到定单的细节信息了。

11、花点时间查看一下本项目中这两个窗体的代码。

12、恭喜！您已经成功测试了您的开发环境。

数据仓库解决方案 篇6

目前，零售业市场的竞争越来越激烈，适合于能够快速反映市场变化的系统变得越来越重要，在服务变得至关重要的时代，移动和远程系统扮演着重要的角色。在交易点上捕捉并访问企业数据的能力意味着零售商将总能获取最新的市场信息及客户 需求 。 Sybase：驱动零

目前，零售业市场的竞争越来越激烈，适合于能够快速反映市场变化的系统变得越来越重要。在服务变得至关重要的时代，移动和远程系统扮演着重要的角色。在交易点上捕捉并访问企业数据的能力意味着零售商将总能获取最新的市场信息及客户需求。

Sybase 在移动和嵌入式计算领域保持着长期的领先地位。事实上，在过去三年中，Sybase已经被公认为移动数据库市场的领导者，拥有400万个用户和400多个OEM合作伙伴。通过业界领先的技术，Sybase可将零售业信息分布到任何地方，从销售点及嵌入设备（如扫描仪和票据打印机）到客户自服务摊点、存货跟踪和基于Web的应用等。

当前，客户在面对比以往更多的产品选择的时候，更看重商家所提供的方便服务。能够提供高级客户服务经验的零售商明显要优于其他竞争者，并可以很好地加强客户关系。Sybase移动和嵌入式数据库技术提供了各种非传统方式以访问企业数据，将数据子集存储在销售点设备（POSD）上并采用双向复制技术来保证信息传送到企业系统并回送到销售点。零售商能在各种增值地点，例如计费停车场、临时商店或自服务商亭等，有效地服务于客户。利用本地存储数据，即使商店通讯系统出现故障，客户服务也不会被中断。

Sybase移动和嵌入式数据库技术增加了销售机会，

Sybase内置高级复制技术允许零售商在任何时候根据需要同步总部和销售点之间的信息，因而在POSDs 和存货控制系统中的数据总是最新的。这些系统提供了至关重要的信息以快速反映不断变化的市场情况。

在当今零售环境中，一旦数据需要更新，商储系统必须与该组织中其它系统之间交换数据。随着零售技术扩展到手持设备这一全新的领域，这个需求是意义深远的。Sybase推出的数据库技术满足了下一代移动设备的要求，并确保雇员无论在柜台、工作台或仓库清点存货时能够继续有效地获取并共享数据。Sybase移动和嵌入数据库技术使得一些关键的销售、库存和客户数据在企业范围内得到共享，并确保快速的更新。

Sybase SQL Anywhere Studio 确保你成功

Sybase 的低开销、易于使用的移动和嵌入式数据库技术，满足了开放式的开发及灵活的解决方案。这些解决方案有效地满足了大型零售商的需求，然而价格却连小型零售商也能够承受。目前，零售商在寻找他们所需要的系统来帮助他们在竞争激烈的行业中处于领先位置；他们会看到Sybase数据库技术提供给他们较为明显的优势，即无论业务发生在哪里，他们都可以立即访问到前端数据，并传递客户服务信息。

Sybase SQL Anywhere Studio是已被证明的适用于零售商的技术

5新型UltraLite提交选项和MobiLink同步技术可把企业数据扩展到手持设备、智能应用和嵌入系统中

(责任编辑：铭铭)

数据仓库解决方案 篇7

主 题：怎样去宣传数据仓库？

数据仓库是 面向主题的、集成的、随时间变化的非易失的数据集合，用于支持管理层的决

策分析，

数据仓库对历史的数据做分析，以得出所分析主题的发展趋势，来支持决策层的决策分析。用于联机分析处理。

数据库 普通关系型数据库 大多用于联机事务处理，处理当前的事务、交易。

集成的例子：

就拿一家百货公司来说， 公司有好多的分公司，每个分公司有自己的日常交易纪录数据。

有真实的详细的交易历史纪录、也有月度、年度归总数据。总公司需要了解公司的运营状

况，以决定以后如何拓展业务，了解客户购物趋势，推广新产品等系列决策。试想想，如果

每个子公司将所有的历史数据都送到总公司，请问，总公司需要多少磁盘、多少资源来存储

这些数据？ 总公司要这些数据干什么？总公司不需要这些详细的数据，如果子公司根据一

定的周期归总之后在送到总公司，这样一来，数据量小了，有利于分析了，

公司里面，每个公司的数据结构定义可能不相同。需要统一数据定义。

送到总公司来的数据是比较全面的。这样一来，公司可以对用户购物趋势、购物能力等主题

做一个比较全面的分析，以发掘客户、扩大公司规模。

面向主题：

通讯公司可能只是纪录用户的应收款、预付款、通话纪录、费率。如果建立一个客户主题区

域，用来纪录用户所购买的服务、用户所在地域。这个主题区域可以帮助通讯公司预测客户

增长率、客户的地域分布、客户购买服务的倾向以增加新的服务，在那些区域出售什么通讯

产品等等的决策。

随时间变化：

上面两个例子都提到这个。百货公司的记账系统、通讯公司的记账系统都是随时间变化的最

好的例子，记账系统定期归总数据，然后将归总数据不断加到数据仓库里面来，这样数据仓

库也就是随时间变化的。

非易失性的：

一般的，追加到数据仓库里面的数据是不允许更改的，它不同于联机事务处理系统，允许修改数据库纪录。这样数据仓库的数据一般不会丢失。

数据仓库有几个要点：

数据仓库中 数据的查询是最重要的。 视图、索引是提高查询的选择。

代码库是统一、集成的前提。

数据仓库解决方案 篇8

一、总体技术要求 1、市场经营分析系统必须能与各业务系统管理、生产维护系统联网，各系统必须提供经营分析系统所须的各类业务数据，同时要求大部分数据能通过接口自动获取； 2、由于市场经营分析系统需要存放的数据量较大，对统计、查询的时限要求较高，因

1、市场经营分析系统必须能与各业务系统管理、生产维护系统联网，各系统必须提供经营分析系统所须的各类业务数据，同时要求大部分数据能通过接口自动获取；

2、由于市场经营分析系统需要存放的数据量较大，对统计、查询的时限要求较高，因此系统对数据库的性能要求较高，需高性能的大型数据库；存储空间按目前50万用户计，每个用户10K，每月需5GB空间，加上其它业务数据，每月对存储空间的需求为6GB，估算存放两年业务数据所需的磁盘阵列空间为 6GB/月*12月*2年=144GB；

3、系统对数据库产品的要求是在数据存储、灵活高速查询及统计方面必须表现出色；

4、要选择能进行快速开发的前端工具，并且同时支持C/S和WEB的开发方式，

惠州市电信局市场经营分析系统以“九七系统”为主要数据源，其它如网管系统、财务系统等为辅助数据源，通过数据采集机将数据定时采集到数据仓库中。用户通过商用的分析软件、定制的客户端程序、WEB浏览器等多种方式访问数据仓库，获得经营分析信息。

惠州市电信局市场经营分析系统的软件结构主要由三部分组成：数据的抽取、数据的存储和管理、数据的分析展现，

数据仓库实施总体结构 惠州市电信局市场经营分析系统的基本功能有：销售管理功能、经营分析功能、客户管理功能、营销计划分析功能、竞争对手情况分析功能等。

由于数据仓库项目需要投入较大的财力、人力、物力，给企业带来的风险也较大，因此，在实施方法上采用分期实施。本项目主要分两期实施，一期主要实现经营分析功能，其余功能将在二期实施。

惠州市电信局市场经营分析系统（一期）采用基于NT平台的解决方案，实现了基于市场经营分析主题的AD-HOC系统，在一期中主要采用了SYBASE的POWERDESIGNER WAREHOUSE ARCHITECT 6.1、AS IQ 12.4、EA SERVER 3.0、POWERBUILDER 7.0等产品。

1）模型设计： 采用SYBASE POWERDESIGNER WAREHOUSE ARCHITECT 6.1进行数据仓库模型的设计。

2）数据的抽取： 采用编写SQL脚本，定时从“九七系统”的SYBASE ASE 11.9.2数据库、计费系统的INFORMIX数据库、112系统的SYBASE ASE 11.5数据库、网管系统的SYBASE ASE 11.5数据库中抽取数据，抽取频率为每天一次。

3）数据的存储： 从各系统中抽取出来的数据全部存放在NT主机上的SYBASE AS IQ 12.4的数据库，数据的加载方式采用BULK LOAD方式。

4）数据的展现： 基于三层体系结构编写应用程序。采用SYBASE EA SERVER 3.0及VISUAL COMPONENT的产品。中间层应用服务器采用EA SERVER的JAGUAR CTS，用POWERBUILDER 7及VISUAL COMPONENT编写组件，前端采用基于BROWSER的方式展现数据。

数据仓库解决方案 篇9

例如，设想一个“客户”维度，关系型源表有八列：•

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相应的 Analysis Services 维度应具有七个属性：

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数据中存在一种自然层次结构，{国家、地区、城市、客户}。出于导航目的，应用程序开发人员可以选择创建第二个层次结构：{年龄、性别}。商务用户并没有看到这两个层次结构行为方式之间有何区别，但是，自然层次却可以从深谙层次关系的索引结构（对用户隐藏）中受益。

新维度结构的最大优势在于：

•

维度不需要加载到内存中。因此，维度可以非常巨大（经测试，Beta 2 可支持上千万名成员）。

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用户可以添加和删除属性层次结构，而不必再重新处理维度。属性层次索引结构属轻型结构，在后台计算，并不影响多维数据集查询。

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重复的维度信息被去除；使得维度更加轻巧。

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由于引擎为并行处理创建了机会，因此维度处理信息性能得到了改进。

维度类型

Analysis Services 中包括两种维度类型：常规层次类型和父子类型。Analysis Services 2005 新增了一些重要的新维度结构。其中有些结构的名称是临时的，但是，这些名称都是 BI 文献中较为通用的。

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角色扮演：维度扮演着一些重要角色，具体哪些角色要依上下文而定。例如，[时间] 维度可能会被 [订购日期] 和 [发货日期] 重用。在 2005 中，扮演着某些角色的维度只需存储一次，便可多次使用。这样便可使所需的硬盘空间和处理时间降至最低。

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事实：事实或“退化”维度与事实（如事务编号）具有一一对应的关系。从本质上讲，退化维度不能用于分析，但可用作标识，以定位特定的事务，或识别组成聚合单元的事务。

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引用：维度并不能够直接和事实数据表发生联系，但可通过另一维度间接发生联系。这方面的原型示例有 [地理位置] 引用维度，它同时关联了 [客户] 和 [销售团队] 两个维度。引用维度可能由数据提供程序提供，并包括在多维数据集中，不必再修改事实数据。

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数据挖掘：数据挖掘维度支持从数据挖掘模型（包括群集、决策树和关联规则）生成的维度。

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多对多：这些维度有时被称为多值维度。在大部分维度中，事实能且只能连接一个维度成员。多对多维度解决了多维度成员问题。例如，银行储蓄客户可以有多个帐户（支票、储蓄)；一个帐户可以有多个客户 (Mary Smith、John Smith)。[客户] 维度有多个成员，这些成员都与一个帐户事务相关联。在维度不能够直接关联事实数据表时，2005 多对多维度支持复杂的分析，并扩展了维度模型，使之超越了传统的星形架构。

量度组和透视

Analysis Services 2005 引入了“量度组”和“透视”，以用来简化分析数据库的设计和部署。在 Analysis Services 2000 中，鼓励用户构建多个物理多维数据集。每个多维数据集相当于一个特定的维度，通常还相当于一个特定的关系事实数据表。虚拟多维数据集以一种对商务用户透明，而对开发人员设计又不太复杂的方式，合并多个事实数据表。

在 2005 中，最通用的方案将具有一个包含一个或多个“量度组”的物理多维数据集。量度组中的事实数据具有特定的细化程度（由维度层次的交叉点定义）。查询根据需要被自动定向到不同的量度组。在物理层上，分区（与 Analysis Services 2000 分区类似）在“量度组”上定义。

大型应用程序将为用户提供大量的维度、量度组，而且还会给导航带来难度。在“多维数据集编辑器”的“透视”选择卡中定义的“透视”可以创建一个多维数据集的子集“视图”。为了要提供一定程度的个性化，可以将安全性角色与适合该角色的透视集相关联。

我们希望大部分的 Analysis Services 2005 数据库都包含一个具有多个量度组和多个透视的多维数据集。

对多维数据集事实结构和查询性能所做的其他改进有：

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量度可以为空；在 SQL SERVER 2000 中，“null” 量度被当作 0 处理。

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适当的多维数据集分区使得“非重复计数度量值”的查询性能得到了改进，性能值增加了几个数量级。

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对备选数据库管理系统的访问由可扩展的部件基础结构提供。RDBMS 的部件用于指定如何为关系查询和写入优化 SQL 语句。用户可以轻松添加其他关系系统的部件；部件被作为 XSL 文件实现。

计算和分析

使用分析服务器（如 Analysis Services）最大的争议之一就是其集中定义复杂计算的能力。Analysis Services 一直以来都能交付丰富的分析数据，但对某些复杂概念却很难实现。

其中一种概念就是半累积量度。最通用的量度值（如 [销售额]）能够清晰地汇总所有维度：长期以来的 [总销售额] 是指所有产品、所有客户在所有时间内的销售总额。相比之下，半累积量度值可能在某些维度中是累积的，而在其他的维度却不是累积的。最常见的一个例子便是余额，如仓库中的货品数。很显然的，昨天和今天这两天的余额总计肯定不等于昨天的余额加上今天的余额。相反，它可能是期末余额，虽然在有些情况下它是期初余额。在 Analysis Services 2000 中，您必须定义一个复杂的 MDX 计算，帮能交付正确的度量值。而在 Analysis Services 2005 中，期初余额和期末余额都是本机聚合类型。

非重复计数度量值在 2005 中也得到了很大的改进。现在，非重复计数度量值可定义在字符串数据上，而查询可以被定义为在任意集合上执行“非重复计算”。而 Analysis Services 2000 只能够在预先定义的层次结构上执行非重复计算。

“时间智能”向导将创建一个时间计算维度，其中包含该期间与最后期间的对比计算，可以移动平均值，同时还可创建其他的通用时间计算构造。

MDX 脚本

多维表达式 (MDX: MultiDimension Expression) 是一种功能非常强大的语言，可用于定义 Analysis Services 2000 计算和安全规则。MDX 功能强大，但也也很复杂。Analysis Services 2005 利用被简化了结构和语法的“MDX 脚本”定义了一种新的计算模型。

MDX 还是 Analysis Services 系统中的查询语言。查询工具（如 Excel 透视表）根据用户的“拖放”行为生成 MDX 查询。MDX 的这种使用与“MDX 脚本”无关；“MDX 脚本”用于服务器定义的对象，如计算成员和单元计算，并非用于用户查询。

在定义 Analysis Services 2005 多维数据集时，其中只包含结构，而没有数据。“MDX 脚本”是多维数据集结构的组成部分。一般情况下都会定义一个默认的“MDX 脚本”命令，用来计算默认的聚合。默认的“MDX 脚本”命令只包含一条语句：

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