大数据下，用户分析的核心是什么？——解决实际问题
确定用户分析目的，具体是为了降低成本？增加收入？优化用户体验？提升营销效果？用户针对性管理？
确定目的后开始选择合适的数据，然后搭建模型，最后得出结果，并用数据可视化解读。
大数据时代，用户数据使用成为企业发展的重中之重
数据基础平台：
1、用户唯一+ 用户行为ID + 用户画像+ 用户兴趣
2、数据接入系统计算任务调度系统+ 元数
完善产品运营，提升用户体验：
1、业务运营监控
异动智能分析
金字塔体系
用户路径分析
数据体系
2、用户/客户体验优化
产品体验分析
口碑监测
用户/客户体验研究
对外服务，提升盈利
3、对外服务，提升盈利
精细化营销
个性化推荐
用户生命周期管理
活动效果提升
自助提取和分析工具
4、数据服务
数据分析产品化
分析结果可视化
分析结果实时化
战略分析
业务经营分析
收入分析
竞争分析
用户维护
用户数据的构成——用户画像基础数据
1、网络行为数据指标
活跃人数
访问/启动次数
页面浏览量
访问时长
装机量
激活率
渗透率
外部触点
2、网站内行为数据指标
唯一页面浏览次数
页面停留时间
直接跳出访问数
访问深度
进入或离开页面
浏览路径
评论次数与内容
3、用户内容偏好数据指标
使用APP/登陆网站
时间/频次
浏览/收藏内容
评论内容
互动内容
用户生活形态偏好
用户品牌偏好
用户地理位置
4、用户交易数据指标
贡献率
客单件/客单价
连带率
回头率
流失率
促销活动转化率
唤醒率
下面是详细的PPT，最后附下载：
文档下载：大数据下的用户分析.pdf
中国大数据应用市场专题分析
分析定义与分析方法分析方法千帆说明l 千帆分析全国网民，分析超过99.9%的APP活跃行为。l 千帆行业划分细致，APP收录量高，分析45领域、300+行业、全网TOP 4万多款APP。l 千帆是数字化企业、投资公司、广告公司优选的大数据产品，2015年至今累计服务客户数量400+。 分析定义及分析范畴 l 分析内容中的资料和数据来源于对行业公开信息的分析、对业内资深人士和相关企业高管的深度访谈，以及易观分析师综合以上内容作出的专业性判断和评价。l 分析内容中运用Analysys易观的产业分析模型，并结合市场分析、行业分析、消费者分析和厂商分析，能够反映当前市场现状，趋势 和规律，以及厂商的发展现状。l 大数据：大数据是一个伴随社会信息化而诞生, 以海量数据(主要特征包括数量大、种类多、处理 速度要求快、以前没有或无法获取且现在正不断生 成)积累为基础，囊括无数条“数据产生-数据处理- 信息提取-数据消费-新数据生产”的环状链，以降 低信息不对称、提高决策有效性、推进智慧和知识 演进为目标，可广泛作用于几乎所有实体的跨界生 态系统和发展趋势。l 本分析内容主要分析中国大数据应用发展背景， 大数据应用市场发展概况，大数据生态状况、产业 案例以及发展趋势等内容。
目 录 01 背景：变革绽放中的大数据应用 02 现实：细分深耕中的大数据应用 03 应用：以用户为中心的典型案例 04 未来：大数据应用未来趋势发展
背景：变革绽放中的大数据应用
2019-11-275数据驱动精益成长大数据广泛的应用到各个行业各个领域，带来商业变革、管理变革和思维变革 Analysys易观分析认为，随着人类社会的不断发展，大数据带来的变革不言而喻。从思维变革到管理变革再到商业变革，大数据带来量到质的改变。一方面，可以带来更高的经济价值，另一方面，大数据的发展撼动着我们生活的方方面面，从学术到商业，从政府到百姓，从医疗、家居、教育、金融、安防、建筑、交通、制造、农业、仓储、化工和酒店服务，这种改变渗透到生活的每个领域。医疗家居教育金融安防建筑 交通制造农业仓储化工酒店服务 “这仅仅只是一个开始，大数据时代对我们的生活，以及与世界交流的方式都提出了挑战。最惊人的是，社会需要放弃它对因果关 系的渴求，而仅需要关注相互关系。这就推翻了自古以来的惯例，而我们做决定和理解现实的最基本方式也将受到挑战。” ——《大数据时代》大数据 商业变革管理变革 更好、更杂和更多 思维变革数据化和价值风险和掌控
生态环境大数据平台项目建设方案 生态环境大数据平台项目 建设方案
目录 1概述 (1) 1.1项目简介 (1) 1.1.1项目背景 (1) 1.1.2建设目标 (2) 1.1.3建设范围 (3) 1.2手册目的 (3) 2运行环境和配置要求 (3) 3系统通用操作 (5) 3.1系统登录 (5) 3.2系统退出 (6) 4水环境质量 (7) 4.1数据采集 (7) 4.1.1水常规监测 (8) 4.2数据审核 (18) 4.2.1河流断面数据审核 (19) 4.2.2湖库垂线数据审核 (22) 4.2.3地下水数据审核 (23)
4.2.4饮用水地表水数据审核 (23) 4.2.5饮用水地下水数据审核 (24) 4.2.6饮用水地表水全分析审核 (24) 4.2.7饮用水地下水全分析审核 (25) 4.2.8水自动站监测数据审核 (25) 4.2.9县级饮用水地表水数据审核 (25) 4.2.10县级饮用水地下水数据审核 (25) 4.3数据查询 (25) 4.3.1地表水查询 (26) 4.3.2地下水查询 (29) 4.3.3饮用水查询 (31) 4.4报表分析 (36) 4.4.1水质评价报告 (37) 4.4.2地下水水质查询统计 (48) 4.4.3地表水水质查询统计 (54) 4.5基础信息 (59) 4.5.1基础信息 (59) 4.5.2代码信息 (68)
4.6GIS专题图 (72) 5空气环境质量 (72) 5.1数据采集 (72) 5.1.1大气监测 (73) 5.2数据审核 (80) 5.2.1气 (80) 5.2.2降水 (83) 5.2.3降尘 (84) 5.2.4硫酸盐化速率 (84) 5.3数据查询 (85) 5.3.1常规监测数据 (85) 5.4报表分析 (89) 5.4.1空气质量分析综合 (89) 5.5基础信息 (99) 5.5.1测点信息 (100) 5.5.2代码信息 (106) 5.6GIS专题图 (111) 6声环境质量 (111)
在大数据时代，机器要学会从比特流中解读用户，构建用户画像就变得尤其重要。本文介绍了用户画像的理论和实践，以及在实际中的应用。如何根据用户画像进行精准营销？将用户画像应用于个性化推荐？一起来寻找答案吧~ 首先看一下大数据与应用画像的关系，现在大数据是炙手可热，相信大家对大数据的四个V都非常了解，大数据应该说是信息技术的自然延伸，意味着无所不在的数据。 我们先看下数据地位发生转变的历史，在传统的IT时代，TI系统围绕业务服务，在这个服务的过程中沉淀了很多数据，再在数据的基础上做一些分析。但是到了DT时代不一样了，数据是现实世界的虚拟化表现，数据本身构成了一个虚拟世界，IT系统构建在虚拟系统上，变得更加智能。
大数据无处不在体现在几个方面 第一个就是说我们社会信息化的建设越来越发达。 第二个是随着可穿戴设备的发展，人产生了越来越多的数据，接入网络当中，同时人和人之间沟通的方式也不仅仅是传统的面对面，传统理解人、与人沟通的方式发生了根本的变革，因此我们要学会从比特流中去认识人类，因此构建用户画像这件事就变得更加重要。 而且现在机器也变得很智能了，所以我们还要教会机器来认识人类，这样才能在画像的基础上构建应用，譬如个性化推荐、精准广告、金融征信等等。之前我一直是在从事这方面的应用开发，因此知道用户画像对于这些应用的重要性。 如果大家是来自互联网公司的话，我们经常会提到这些词：用户画像、标签、360度用户视图等等，有不少人甚至就是做这面的研发工作，但是这些概念让你感觉有一点似是而非，我以前也有这样的感觉，就是说没有从根本上把这些概念弄清楚，因此有必要把这些概念从根本上弄清楚。 首先看一下我们生活中的用户画像
摘要：针对大数据系统软件开源生态发展现状、大数据系统软件技术与领域应用发展的迫切需求与工程化瓶颈，系统地介绍了大数据系统软件共性技术的研发思路以及大数据系统软件国家工程验室研制的“数为平台”的技术架构，包括大规模多源异构数据的一体化管理、异构数据的交互式分析框架、数据可视化与智能数据工程、大数据混源软件可信验证、领域大数据应用开发与运行环境等。给出了基于平台建设开放的大数据软件创新平台与生态的模式，并在工业制造业、气象环保服务领域开展应用示范。 关键词：大数据系统软件; 开源软件生态; 领域大数据应用; 国家工程实验室 1 引言 大数据系统软件连接大数据计算平台与大数据应用软件，是大数据系统的基础。大数据系统软件对分布式硬件平台资源进行统一抽象，为大数据处理提供一体化存储管理、分析框架、全生命周期数据工程、安全保障等基础共性功能，为大数据应用提供开发运行环境，是大数据产业的“核心驱动程序”。 国际大数据系统软件的发展以开源软件为主导方式，逐渐形成了以Hadoop、Spark、TensorFlow生态为代表的、支持大数据应用开发的共性基础软件与工具平台。例如以国际开源软件基金会（Apache）等社区为平台，实现了技术的快速演进，IBM等公司也以开源软件为基础，包装了各自的商业化发行版本。Hadoop 是大数据领域非常重要的开源框架，基于简单的编程模型，对大型数据集进行分布式处理。Spark是面向大规模数据处理的通用引擎，现已形成包括批处理、流式处理、统计分析、图计算等在内的数据分析软件栈。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网进行分析和处理的开源软件平台，
大数据行业生态图谱3.0——信息图 发表于2014-05-29 15:07| 1774次阅读| 来源中国大数据| 2条评论| 作者佚名 大数据分布式文件系统风险投资 摘要：2012年，FirstMark资本的MattTurck绘制了大数据生态地图2.0版本，涵盖了大数据的38种商业模式，被业界奉为大数据创业投资的清明上河图。两年后的今天，经过漫长的等待，Turck终于推出大数据生态地图3.0版本。 【编者按】创业者们纷纷涌入大数据市场，尾随的VC们也是挥金如土，导致大数据创业市场目前已经非常拥挤。虽然大数据创业市场已经人山人海，但是依然有足够的空间给新的创业公司，现阶段大数据基础设施和分析工具领域的创新吸引了大量的资金，FirstMark资本的MattTurck绘制了大数据生态地图2.0版本，涵盖了大数据的38种商业模式，被业界奉为大数据创业投资的清明上河图。经过漫长的等待，Turck终于推出大数据生态地图3.0版本。他对大数据市场的几个最为关键的演变趋势做出预测。 以下为原文： 2012年，FirstMark资本的MattTurck绘制了大数据生态地图2.0版本，涵盖了大数据的38种商业模式，被业界奉为大数据创业投资的清明上河图。两年后的今天，经过漫长的等待，Turck终于推出大数据生态地图3.0版本。（期间bloomberg推出过一个2013版大数据生态地图）
在大数据生态地图3.0版中，Turck从一个风险投资者的角度对两年来大数据市场的最新发展进行了深入的研判，并对未来趋势进行解读，以下是Turck眼中大数据市场的几个最为关键的演变趋势： 竞争加剧：创业者们纷纷涌入大数据市场，尾随的VC们也是挥金如土，导致大数据创业市场目前已经非常拥挤。例如一些创业项目类别，例如数据库（无论是NoSQL还是NewSQL），或者社交媒体分析，目前正面临整合或去泡沫化（随着Twitter收购BlueFin和GNIP，社交分析领域的整合已经开始） 虽然大数据创业市场已经人山人海，但是依然有足够的空间给新的创业公司，现阶段大数据基础设施和分析工具领域的创新吸引了大量的资金，当然，这类大数据创业本来就是资金密集型项目。 大数据市场尚处于初期阶段：虽然大数据的概念已经热炒了数年，但我们依然处于市场的早期阶段，虽然过去几年类似Drawn和Scale这样的公司失败了，但是相当多的公司已经看到了胜利的曙光，例如Infochimps、Causata、Streambase、ParAccel、Aspera、GNIP、BlueFinLanbs、BlueKai等。 还有不少大数据创业公司已经形成规模和气候，并且获得了海量融资，例如MongoDB已经募集2.3亿美元，Plalantir9亿，Cloudera1亿。但是就成功的IPO或公司而言，市场尚处于早期阶段（虽然已经有Splunk、Tableau等成功IPO）。 此外，目前阶段一些传统IT巨头已经展开了收购大战，例如Oracle收购BlueKai和IBM收购Cloudant。在很多大数据创业领域，创业公司们依然在为市场领袖的地位展开混战。 从炒作回归现实：虽然经过几年声嘶力竭的热潮后，媒体对大数据已经有些审美疲劳，但这恰恰是大数据真正落地的重要阶段的开始。未来几年是大数据市场竞争的关键时期，企业的大数据应用从概念验证和实验走向生产环境，这意味着大数据厂商的收入将快速增长。当然，这也是一个检验大数据是否真的有“大价值”的时期。 大数据基础设施：虽然Hadoop已经确立了其作为大数据生态系统基石的地位，但市场上依然有不少Hadoop的竞争和替代产品，但这些产品还需要时间进化。基于Hadoop分布式文件系统的开源框架Spark近来成为人们讨论的热门话题，因为Spark能够弥补Hadoop的短板，例如提高互动速度和更好的编程界面。而快数据（实时）和内存计算也始终是大数据领域最热门的话题。一些新的热点也在不断涌现，例如数据转换整理工具Trifacta、Paxata 和DataTamer等。 时下一个关键的争论是企业数据是否会转移到云端（公有云或者私有云），如果是，什么时候会发生？一些基于云端的Hadoop服务创业公司例如Qubole、Mortar坚信从长远看所有企业数据最终都会转移到云端。
2019-2020年中国大数据行业现状分析与发展趋势研究报告 行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容： 一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。 一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。
中国产业调研网https://www.doczj.com/doc/a42048242.html,基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。
一、基本信息 二、内容介绍 中国的大数据应用处在起步阶段，但随着电信和银行领域开始对大数据技术和服务产生浓厚的兴趣，未来三年我国大数据市场将突破百亿元。2012年市场规模达到4.7亿元，2013年增至11.2亿元，增长率高达138%，2014年，保持了与2013年基本持平的增速，增长率为114.38%，市场规模达到24.1亿元，未来三年内有望突破150亿元，2016年有望达到180亿规模，其中增长率最高的是存储市场，将达到60.8%，服务器市场的增长率则是38.3%，远远高于其他非大数据产品相关的市场，由此来看整个行业发展空间巨大。进入2014年以来，大数据受到各界广泛关注，已渗透到金融、医疗、消费、电力、制造以及几乎各个行业，大数据的新产品、新技术、新服务也正在不断地涌现。 我国大数据产业集聚发展效应开始显现，出现京津冀区域、长三角地区、珠三角地区和中西部4个集聚发展区，各具发展特色。北京依托中关村在信息产业的领先优势，快速集聚和培养了一批大数据企业，继而迅速将集聚势能扩散到津冀地区，形成京津冀大数据走廊格局。长三角地区城市将大数据与当地智慧城市、云计算发展紧密结合，使大数据既有支撑又有的放矢，吸引了大批大数据企业。珠三角地区在产业管理和应用发展等方面率先垂范，对企业扶持力度大，集聚效应明显。大数据产业链上下游企业合作意愿强烈，各集聚区间的合作步伐加快，产学研协同创新发展初见成效。
生态环境大数据平台建设方案2018版 环境生态大数据监测预警系统建设方案
目录 1概述 (1) 1.1项目简介 (1) 1.1.1项目背景 (1) 1.1.2建设目标 (2) 1.1.3建设范围 (3) 1.2手册目的 (3) 2运行环境和配置要求 (3) 3系统通用操作 (5) 3.1系统登录 (5) 3.2系统退出 (6) 4水环境质量 (7) 4.1数据采集 (7) 4.1.1水常规监测 (8) 4.2数据审核 (17) 4.2.1河流断面数据审核 (18) 4.2.2湖库垂线数据审核 (21)
4.2.3地下水数据审核 (21) 4.2.4饮用水地表水数据审核 (22) 4.2.5饮用水地下水数据审核 (22) 4.2.6饮用水地表水全分析审核 (23) 4.2.7饮用水地下水全分析审核 (23) 4.2.8水自动站监测数据审核 (24) 4.2.9县级饮用水地表水数据审核 (24) 4.2.10县级饮用水地下水数据审核 (24) 4.3数据查询 (24) 4.3.1地表水查询 (25) 4.3.2地下水查询 (28) 4.3.3饮用水查询 (30) 4.4报表分析 (35) 4.4.1水质评价报告 (36) 4.4.2地下水水质查询统计 (47) 4.4.3地表水水质查询统计 (53) 4.5基础信息 (58)
4.5.1基础信息 (58) 4.5.2代码信息 (67) 4.6GIS专题图 (71) 5空气环境质量 (72) 5.1数据采集 (72) 5.1.1大气监测 (73) 5.2数据审核 (80) 5.2.1气 (80) 5.2.2降水 (84) 5.2.3降尘 (84) 5.2.4硫酸盐化速率 (85) 5.3数据查询 (85) 5.3.1常规监测数据 (86) 5.4报表分析 (89) 5.4.1空气质量分析综合 (89) 5.5基础信息 (99) 5.5.1测点信息 (100)
中国大数据产业生态图谱20165535 中国大数据产业生态图谱2016 2016/2/3 大数据大价值 2 大数据生态系统日臻完善 互联网大数据：互联网环境下蕴含丰富洞察、决策和优化能力的海量、高增长率和多样复杂化的信息资产 数据收集 数据管理 数据使用 数据采集 从数据源收集、识别和选取数据的 产品服务提供者 数据挖掘
从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的产品服 务提供者 商业智能 利用多种数据处理技术进行数据分析以实现商业价值的产品服务 提供者 数据可视化 将数据的各个属性值以多维的形式表示，从而对数据进行更深入的观察和分析的产品服务提 供者 数据仓库
为企业各级别的决策制定过程 提供所有类型数据支持的战略 集合的产品服务提供者 第三方数据平台 位置图片文本音视频其他 数据源 某种所需要数据的原始媒体服务提供者。数据源可以是任何数据类型，但必需可靠且具备更新能力 云存储平台 家用医疗监控 健康监控 运动健康 语音智能识别数据交易 技术服务
面向细分领域的专业化数据 管理技术服务提供者 ETL技术服务基础架构服务 开源技术服务大数据社区 语音智能识别 安防行业 人才招聘行业 电信行业金融行业 企业征信行业医疗卫生行业娱乐行业农业行业交通行业 个人征信行业 垂直化应用 移动开发者服务商业WIFI
WEB 流量分析业务性能管理信息安全 精准营销地理位置应用智慧城市 互联网舆情 行业化应用 专注于实现某种垂直化功能的大数据应用产品服务提供者专注于解决某些行业业务问题的大数据应用产品服 务提供者 将互联网中大量不同类型的存储设备通过应 用软件集合起来协同工作，共同对外提供数 据存储和业务访问功能的平台 独立于数据源和数据使用者，提供专业 化的、依托于网络的数据监测、数据交 易、数据管理等服务的平台 物联网
大数据在生态学中应用 摘要：随着科技的不断发展，大数据时代已经来临，国内外各行业对大数据的应用已进行了实践与探索，大数据成为人们分析事物、观察生活的显微镜。在生态学中，数据挖掘技术对生态系统的保护具有自动化、实时化和智能化的优点，并且提高工作效率、节约资金，因此，及时、高效、准确的生态数据获取是分析生态保护机制，获取最佳生态经济效益，使生态环境良性发展的前提。我国大数据产业的发展尚处于初级阶段，在应用时既要吸收和消化西方先进的技术和经验，又要鼓励自主创新，迎头赶上，让科学指引决策。 关键词：大数据;生态学;数据挖掘 随着科学技术的不断发展，数据在社交网络、云计算、移动互联网等的推动下，呈爆炸式增长[1]。2012年3月，“大数据的研究和发展计划”由美国奥巴马政府推出[2]。该计划投资两亿多美元，大力发展大数据的收集和分析技术，改善其分析工具，从而推进从海量数据中获取各种资源的能力。2012年7月，“首届中国大数据应用论坛”在我国北京大学举行[3]。论坛议题涉及大数据的发展趋势、大数据在不同领域中的应用、云计算和大数据、大数据和商业智能等方面，旨在探讨大数据在当代社会的应用价值。同时，生态保护问题愈来愈严峻，环境污染所带来的问题成为全国各大城市的热点问题，而通过对大数据的分析和应用可以解决这
些问题。为此，准确、高效、及时的获取生态数据是分析生态管理机制、构建和谐社会的前提[4]。 一、大数据概述 1.1大数据的概念 “大数据”是通过对各种数据的整合、共享和交叉分析，在云计算的数据处理模式和应用方法的基础上，由结构复杂、类型众多、数量巨大的数据所构成的集合[5]。大数据的特点可以总结为4个V，即Volume(体量浩大)、Variety(模态繁多)、Velocity(生成快速)和Value(价值巨大但密度很低)[6]。而大数据在人们的认识中，最直观的印象就是大量复杂数据被处理，最终形成对人们有价值的信息，这些信息中，包含各行各业大量具有潜在价值的规律，因此，大数据成为信息时代人们新的关注焦点。现在，各个国家众多的科研机构、政府部门和企事业单位高度关注大数据，对大数据进行跟踪，形成了一轮对大数据的研究热潮[7,8]。从生态学角度来看，大数据这个“环境切入点”与以往环境问题的处理不同之处在于，它不是一个未被挖掘的环境管理视点，而是一个方法、规律等确定，静待被应用的切入点，科技界、学术界、政府把它看成一座可能挖掘出巨大财富的“金矿”、“富矿”，各行各业均在探寻大数据层面上的有效技术分析手段[9,10]，同样，对于生态学上，大数据也将引发新的热潮。
2016-2022年中国大数据行业深度分 析研究报告 https://www.doczj.com/doc/a42048242.html,
什么是行业研究报告 行业研究是通过深入研究某一行业发展动态、规模结构、竞争格局以及综合经济信息等，为企业自身发展或行业投资者等相关客户提供重要的参考依据。 企业通常通过自身的营销网络了解到所在行业的微观市场，但微观市场中的假象经常误导管理者对行业发展全局的判断和把握。一个全面竞争的时代，不但要了解自己现状，还要了解对手动向，更需要将整个行业系统的运行规律了然于胸。 行业研究报告的构成 一般来说，行业研究报告的核心内容包括以下五方面：
行业研究的目的及主要任务 行业研究是进行资源整合的前提和基础。 对企业而言，发展战略的制定通常由三部分构成：外部的行业研究、内部的企业资源评估以及基于两者之上的战略制定和设计。 行业与企业之间的关系是面和点的关系，行业的规模和发展趋势决定了企业的成长空间；企业的发展永远必须遵循行业的经营特征和规律。 行业研究的主要任务： 解释行业本身所处的发展阶段及其在国民经济中的地位 分析影响行业的各种因素以及判断对行业影响的力度 预测并引导行业的未来发展趋势 判断行业投资价值 揭示行业投资风险 为投资者提供依据
2016-2022年中国大数据行业深度分析及投资战略咨 询报告 【出版日期】2016年 【交付方式】Email电子版/特快专递 【价格】纸介版：7000元电子版：7200元纸介+电子：7500元【报告编号】R439946 【报告链接】https://www.doczj.com/doc/a42048242.html,/research/201608/439946.html 报告目录： 大数据”这个术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Nutch。当时，大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌MapReduce和Google File System （GFS）的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。 全球的数据储量仅在2011就达到1.8ZB（或1.8万亿GB），相当于每个美国人每分钟写3条Twitter信息，总共写2.6976万年。2015年全球大数据储量达到8.61ZB。而今后十年，用于存储数据的全球服务器总量还将增长十倍。
生态环境大数据平台建设方案V3.0 生态环境大数据平台 建 设 方 案
目录 1概述 (14) 1.1项目简介 (14) 1.1.1项目背景 (14) 1.2建设目标 (15) 1.2.1业务协同化 (16) 1.2.2监控一体化 (16) 1.2.3资源共享化 (16) 1.2.4决策智能化 (16) 1.2.5信息透明化 (17) 2生态环境大数据一体化管理平台 (18) 2.1生态环境大数据一体化平台结构图 (18) 2.2生态环境大数据一体化管理平台架构图 (20) 2.3生态环境大数据一体化管理平台解决方案（3721解决方案）20 2.3.1一张图：“天空地”一体化地理信息平台 .. 21 2.3.2两个中心 (30) 2.3.3三个体系 (32)
2.3.4七大平台 (32) ?高空视频及热红外管理系统 (44) ?激光雷达监测管理系统 (44) ?车载走航管理系统 (44) ?网格化环境监管系统 (45) ?机动车尾气排放监测 (45) ?扬尘在线监测系统 (45) ?餐饮油烟在线监测系统 (46) ?水环境承载力评价系统 (46) ?水质生态监测管理系统 (47) ?湖泊生态管理系统 (47) ?水生态管理系统 (48) ?排污申报与排污费管理系统 (49) ?排污许可证管理系统 (49) ?建设项目审批系统 (49) 3生态环境大数据一体化管理平台功能特点 (51) 3.1管理平台业务特点 (51)
3.1.1开启一证式管理，创新工作模式 (51) 3.1.2拓展数据应用，优化决策管理 (51) 3.1.3增强预警预报、提速应急防控 (52) 3.1.4完善信息公开、服务公众参与 (53) 3.2管理平台技术特点 (54) 3.2.1技术新 (54) 3.2.2规范高 (55) 3.2.3分析透 (55) 3.2.4功能实 (56) 1、污染源企业一源一档 (59) 3.2.5检索平台 (61) 3.2.6消息中心 (62) 3.3管理平台功能 (62) 3.3.1环境质量监测 (63) 3.3.2动态数据热力图 (64) 3.3.3评价模型 (64) 3.3.4感知终端 (65)
1项目概述 党的十八大把生态文明建设放在了突出地位，纳入了“五位一体”总体布局，并首次把“美丽中国”作为未来生态文明建设的宏伟目标。2015年新修订的《环境保护法》将“推进生态文明建设、促进经济社会可持续发展”列入立法，以法律的形式将生态文明建设提升到了国家的战略高度。国务院出台的《水污染防治行动计划》“水十条”，对生态文明中水环境和水质保护方面的提出了重点管理要求。与此同时“互联网＋”和“大数据”应用也上升为国家战略，国务院出台的《关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见》、《关于促进大数据发展的行动计划》和环保部发布的《生态环境大数据建设总体方案》，将“互联网＋绿色生态”作为11个重点行动之一而提出，要求未来的环保工作必须紧密地与大数据建设结合起来，高度重视大数据在推进生态文明建设中的地位和作用。 2建设目标 以往信息化发展基本都是着眼于各个业务部门各自的业务需求，“管什么、想什么、干什么”，数据多头采集、相互矛盾的现象普遍，难以从环保工作全局层面支撑决策和管理。很多环境问题还处于现状不清、底数不明、原因不详的困局之中，环保部门在回应重大环境污染事件和解决人民关切的环境问题方面容易陷入被动。 通过以水环境综合大数据分析建设为契机，树立环保工作的大局观和整体观，将流域各方面相关环境管理数据整合起来，形成合力打造对内的统一的水质大数据智能分析平台，用全局性的战略眼光来谋划整个水域环境质量、影响流域污染源监控数据管理建设。
3系统建设内容 3.1水环境大数据采集 大数据时代的环境信息化建设是以数据为核心，环境大数据管理与应用是在“十三五”期间最重要的发展方向，所以环保部门未来建设重点将紧紧围绕大数据进行。而要实现大数据的智能化应用，首先要解决的就是大数据收集获取问题，因此需要夯实应用基础，全面收集内外部数据资源，整合、共享、联动、开发数据，努力实现全数据采集管理。 3.2水环境大数据管理 获取流域水质大数据分析需要的相关环境大数据资源后，建立大数据综合服务库，将采集的海量数据汇聚进入到库中，聚合原有分散在各个政务系统中的数据，并按照大数据管理标准及要求，进行集中管理与维护。 3.3水环境大数据分析应用 应用水环境模型、大数据等技术实现水环境质量模拟预测、污染源-水质响应关系建立，集流域各断面自动监测系统、排向该水域的污染源废水在线监控系统、排污申报系统、移动执法系统等，采集整合河流断面自动监测数据、手工监测数据、流域排口监测数据、污染源数据等，建立流域水系关系、河流与断面的关系、断面与排口关系、排口与企业关系、企业与污染因子关系五种数据关系，当某一个监测站点数据超过安全阈值或正常标准时，判定其污染程度，同时进行污染溯源，通过水环境模型预测出下游的污染水质变化趋势况，给出处置措施建议并提供评估管理。 2 / 2
林业大数据平台建设方案 全国首套林长制信息管理平台在安徽旌德县正式上线。该平台以林地小班森林资源数据为资源底图，应用遥感、大数据、物联网等技术，明确各级林长的责任区域、管护职责、考核指标等，实现了林长的综合业务考核。 “这个系统，真正实现了林长制全覆盖，确保一山一坡、一园一林都有专员专管。” 旌德县林业局负责人介绍，目前，旌德县林长制信息平台已经投入到全县各级林长管理、考核的具体实践中。系统建立覆盖到村级林长的网格化管控体系，通过整合森林资源、遥感遥测、大数据平台，构建了目标明确、职责清晰、任务落地、全局覆盖、上下衔接、动态管理的林长制责任一张图，为实现护绿、增绿、管绿、用绿、活绿“五绿”目标，提供了实时、高效、准确的数据信息支持。 开发这个系统平台的企业，正是位于合肥市高新区的安徽天立泰科技股份有限公司。走进天立泰科技的展览馆，看到一个个演示的林业信息化平台，从系统上，可以精准看到所覆盖区域的林业动态。 天立泰科技成立于2006 年，主要从事林业、教育、智能医疗等行业软件开发、信息系统集成和大数据智能管理等领域信息化服务，是高新技术企业、合肥市守合同重信用企业、安徽省“双软”企业及科技小巨人企业。2015 年成功在新三板上市。 安徽天立泰科技股份有限公司董事长丁旭东介绍，天立泰科技积极响应林业发展“十三五规划”，致力于构建天、空、地、物、人立体化多维感知监测体系，通过不断探索林业信息化建设，坚持做林业大数据建设引领者。 目前，天立泰科技林业信息化项目已覆盖安徽、甘肃、青海、西藏、江苏、浙江、天津、广东等区域。几年来，天立泰科技林业信息化，已从一棵幼小的“树苗” 逐渐成长为一棵“大树”。 在青海省，天立泰科技建设森林公安局一体化中心机房及融合调度平台、青海省森林防火指挥系统等项目共20 余个，从以功能为导向转变为以服务为导向，以森林防火预警服务为主体，运用互联网思维与服务模式，提供预警推送、指挥调度推送等服务。 在江苏省溧阳市，天立泰科技建设森林资源监测系统，负责遥感林地变化监测、物联网监测、古树名木监测管理，动态监测区域生态环境。 林业信息化建设不能孤立进行，其最终目的是为了服务林业资源管理。我们坚持运用新技术新手段，实现林地数据一张图管理，将森林资源管理、林地监测、灾害预警、应急指挥
生态环境大数据一体化管理平台 建 设 方 案 I
目录 第1章前言 (8) 1.1、建设背景 (9) 1.1.1、相关政策 (9) 1.1.2、政策引导：三个说得清 (10) 1.2、环境面临问题 (10) 1.2.1、全球十大环境问题 (10) 1.2.2、国内面临环境问题 (11) 1.3、生态环境发展需求 (11) 1.4、建设目标 (12) 1.4.1、业务协同化 (12) 1.4.2、监控一体化 (13) 1.4.3、资源共享化 (13) 1.4.4、决策智能化 (13) 1.4.5、信息透明化 (14) 第2章生态环境大数据一体化管理平台 (15) 2.1、生态环境大数据一体化平台结构图 (15) 2.2、生态环境大数据一体化管理平台架构图 (17) 2.3、生态环境大数据一体化管理平台解决方案（3721解决方案） (17) 2.3.1、一张图：“天空地”一体化地理信息平台 (18) 2.3.1.1、领导驾驶舱一张图统一展示 (19) I
2.3.1.2、一张图监测 (20) 2.3.1.3、一张图应急 (23) 2.3.1.4、基于一张图的放射源在线监控管理系统 (25) 2.3.2、两个中心 (25) 2.3.2.1、大数据中心 (25) 2.3.2.2、云计算中心 (26) 2.3.3、三个体系 (27) 2.3.3.1、标准和规范体系 (27) 2.3.3.2、安全及运维体系 (27) 2.3.3.3、组织和管理体系 (27) 2.3.4、七大平台 (27) 2.3.4.1、环境政务管理平台 (27) 2.3.4.2、环境监测管理平台 (29) 2.3.4.3、环境监察管理平台 (31) 2.3.4.4、环境风险防控平台 (33) 2.3.4.5、辅助决策支持平台 (34) 2.3.4.6、环境监管平台 (36) 2.3.4.7、公众服务平台 (43) 第3章生态环境大数据一体化管理平台功能特点 (45) 3.1、管理平台业务特点 (45) 3.1.1、开启一证式管理，创新工作模式 (45) II