通付盾风险监测预警平台利用流计算引擎优势，为风控服务保驾护航

相比批量计算，流计算方式可以很好地对大规模流动数据在不断变化的运动过程中实时地进行分析，捕捉到可能有用的信息，并把结果发送到下一计算节点。目前，该计算方式已经在Web应用、网络监控、传感监测等领域得到了实践与应用。通付盾大数据安全专家将流计算技术原理成功应用于大数据安全领域，打造出计算性能优越，高并发，上万吞吐量，毫秒级返回的流计算引擎，为金融行业提高风控管理提供了技术支持。

在互联网时代背景下，金融消费者聚集的高度碎片化数据，规模在不断增加，金融机构和企业可以运用这些数据进行计算、加工和判断，推动金融行业智能风控的落地形成。因而当今的智能风控侧重大数据、算法和计算能力，强调数据间的相关关系。

通付盾大数据安全团队持续专注大数据计算与存储技术领域，在大数据安全技术的反复研究与摸索比较中发现，一款基于海量数据处理的高性能计算引擎至关重要，在这一点上，流计算引擎有着无可比拟的优势，而大多数计算引擎基于批处理系统，虽然具备海量数据处理能力，但在时效性上有明显滞后性，无法满足当前金融大数据实时计算需求。

以金融风控反欺诈为例，部署"流计算引擎"的通付盾风险监测预警平台能够基于海量风险数据，实时进行复杂风控模型及策略计算，高效输出风控结果的智能风控系统，性能明显优于传统的智能风控平台。

要解开流计算引擎的性能优越性之谜，需要从流计算的技术原理本身说起。

流计算秉承一个基本理念，即数据的价值随着时间的流逝而降低，如用户点击流。因此，当事件出现时就应该立即进行处理，而不是缓存起来进行批量处理。为了及时处理流数据，就需要一个低延迟、可扩展、高可靠的处理引擎。对于一个流计算系统来说，它应达到如下需求：

1)高性能

2)海量式

3)实时性

4)分布式

5)易用性

6)可靠性

相较于传统静态数据，技术人员利用数据挖掘和OLAP分析工具从静态数据中找到对企业有价值的信息，流数据的处理对应不同的计算模式：实时计算。

实时计算一般针对海量数据进行的，一般要求为秒级，而通付盾大数据安全团队目前所采用的流计算引擎，针对海量数据的实时计算能力已经达到毫秒级，关键技术在于引擎的流计算能力：

(1) 与批量计算那样慢慢积累数据不同，流式计算将大量数据平摊到每个时间点上，连续地进行小批量的进行传输，数据持续流动，计算完之后就丢弃。

(2) 批量计算是维护一张表，对表进行实施各种计算逻辑。流式计算相反，必须先定义好计算逻辑，提交到流失计算系统，这个计算作业逻辑在整个运行期间是不可更改的。

(3) 计算结果上，批量计算对全部数据进行计算后传输结果，流式计算每次小批量计算后，结果可以立刻投递到在线系统，做到实时化展现。

正式如此，与传统采用关系型数据库采集金融大数据的方式进行风险预警相比，采用流计算技术的通付盾智能风控预警平台具备以下几大优点：

1)预置海量风控模型，智能识别业务场景风险类型，快速匹配并推送风控策略，提高风控效率；

2)支持实时、准实时、离线等多种风控模式，实现万级吞吐量毫秒级响应，为实时交易保驾护航；

3)风险大盘实时预警，及时感知风险态势，灵活调整风控策略，提高风控时效性；

不仅如此，基于"流计算引擎"的通付盾风险监测预警平台利用大数据、人工智能等先进技术，有效整合反欺诈技术如设备指纹、终端威胁感知、数据治理、态势感知等技术，构建面向不同场景的智能风控策略，既满足监管机构对金融业务风险防控的相关要求，又满足了金融企业创新业务有效开展的需求。

当前在大数据发展方向上，机器学习正在逐渐从批处理、离线学习向实时处理的方向发展，实时化正在变成一种趋势，实现感知、分析、判断、决策等功能的大数据智能系统都需要流式大数据实时处理平台的支撑；此外，流式大数据实时处理可以为大数据驱动的深度学习提供计算框架支撑。

流式计算在内容方面对金融与科学计算当中的数据进行更快运算和分析的需求，将成为下一代计算引擎。通付盾大数据安全团队希望能够利用流计算研发成果，打造真正智能化的风险监测预警平台，服务更多企业客户。

摘要 随着信息化、网络化水平的不断提升，数据信息越来越受到安全威胁，信息泄露、信息篡改等信息安全问题屡见不鲜，从个人隐私到企业的商业秘密，甚至到政府国家的核心机密，都出现了不同程度的信息安全问题。由于目前大部分重要数据都是通过数据库系统来存储的，因此，数据库安全保护尤其重要，如何保护数据库体统的安全，有效防范信息泄漏和篡改，成为一个重要的安全保障目标。本文研究了数据库系统具体的安全保护措施。

关键词 计算机；数据库系统；数据安全；保护措施

中图分类号 TP311 文献标识码 A 文章编号 1673-9671-(2012)071-0125-01

近年来，随着信息化、网络化水平的不断提升，数据信息越来越受到安全威胁，信息泄露、信息篡改等信息安全问题屡见不鲜，所有存在数据的地方，只要数据是有价值的，就存在风险，就有人会去想法子窃取、篡改、贩卖，从中牟利。从个人隐私到企业的商业秘密，甚至到政府国家的核心机密，都出现了不同程度的信息安全问题。由于目前大部分重要数据都是通过数据库系统来存储的，因此，数据库安全保护尤其重要，如何保护数据库，有效防范信息泄漏和篡改成为一个重要的安全保障目标。那么，如何才能更加有效地保护数据库安全，防范信息泄漏和篡改呢？

1 加强对数据库的访问控制

访问控制是允许或禁止访问资源的过程。基于角色的访问控制是一种数据库权限管理机制，它根据不同的职能岗位划分角色，资源访问权限被封装在角色中，而用户被赋予角色，通过角色来间接地访问资源。在给角色或用户授权时，必须遵循最小权限和特权分离的基本安全原则。明确数据库管理和使用职责分工，最小化数据库帐号使用权限，防止权利滥用。同时，要加强口令管理，使用高强度口令，删除系统默认帐号口令等。

2 建立严格的用户认证机制

数据库安全机制是用于实现数据库的各种安全策略的功能集合，正是由这些安全机制来实现安全模型，进而实现保护数据库系统安全的目标。口令认证方式是鉴别数据库系统用户身份最基本的方式。实施严格的账号和密码管理机制，是实现数据库系统安全的重点。

用户标识是指用户向系统出示自己的身份z明，最简单的方法是输入用户ID和密码。标识机制用于惟一标志进入系统的每个用户的身份，因此必须保证标识的惟一性。鉴别是指系统检查验证用户的身份z明，用于检验用户身份的合法性。标识和鉴别功能保证了只有合法的用户才能存取系统中的资源。由于数据库用户的安全等级是不同的，因此分配给他们的权限也是不一样的，数据库系统必须建立严格的用户认证机制。身份的标识和鉴别是DBMS对访问者授权的前提，并且通过审计机制使DBMS保留追究用户行为责任的能力。功能完善的标识与鉴别机制也是访问控制机制有效实施的基础，特别是在一个开放的多用户系统的网络环境中，识别与鉴别用户是构筑DBMS安全防线的第一个重要环节。

3 对重要数据信息进行加密

数据加密是保证数据库系统中数据保密性和完整性的有效手段。数据库系统的加密措施是指对数据库系统中的重要数据进行加密处理，确保只有当系统的合法用户访问有权限的数据时，系统才把相应的数据进行解密 *** 作，否则，数据库系统应当保持重要数据的加密状态，以防止非法用户利用窃取到的明文信息对系统进行攻击。要对数据库及其核心业务系统进行安全加固，保护在系统边界部署防火墙、IDS/IPS、防病毒系统等，并及时地进行系统补丁检测，安全加固。

4 部署一套数据库审计系统

对数据库系统及其所在主机进行实时安全监控、事后 *** 作审计，部署一套数据库审计系统，这一点尤为重要，相当于数据库安全的最后一道防线。事实表明，现在的数据泄漏和篡改事件都是“内部人员”作案为主，他们有合法的帐号口令，他们完全可以把自己伪装成一个“合法”的内部人员，堂而皇之的窃取数据库信息，根本不用任何攻击手段，防火墙、IDS/IPS之类的传统安全系统根本发现不了。因此，对数据库系统的使用进行监控和审计，最关键的就在于对内部人员的违规和误 *** 作进行监控和审计。而这，正是数据库审计系统的特长。

针对重要的数据库及其业务系统，部署一套数据库审计系统，可以达到以下目标：1）数据 *** 作实时监控：对所有外部或者内部用户对数据库和主机的各种 *** 作行为、内容，进行实时监控。2）高危 *** 作即时阻断：对于高危 *** 作能够实时阻断，干扰攻击或者违规行为的执行。3）安全预警：对于入侵和违规行为进行及时预警和告警，并指导管理员进行应急响应处理。4）事后调查取证：对于所有行为能够进行事后查询、取证、调查分析，出具各种审计报表报告。5）责任认定、事态评估：系统能够记录和定位谁、在什么时候、通过什么方式对数据库进行了什么 *** 作，以及 *** 作的结果和可能的危害程度。

5 保护访问数据库的进出网络通道

虽然防病毒软件和防火墙提供了一定级别的安全防护，但并不能因此认为网络通信就是安全的。数据库监听器作为连接数据库服务端得网络进程，正经受着巨大的攻击风险。首要的任务，是对监听过程进行密码保护，而改变默认端口也是确保数据库监听器安全的一种好办法。通过配置数据库监听器，可以使其允许或不允许客户IP地址的访问。这也是保护数据库不受非预期用户访问的简单而有效的方法。

总之，数据库系统安全防范是一个永久性的问题，只有通过不断的改进和完善安全手段，才能提高数据库系统的可靠性，保证数据库系统的正常运行。

参考文献

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[2]谭国律微机系统下应用软件中的数据安全[J]计算机应用,2001,11

[3]田丽丽"979"对国内数据库系统提出新要求[N]中国图书商报,2007

[4]单德华,杨红艳,孙鸿雁大型数据存储与管理系统设计与实现[J]制造业自动化,2010,02

[5]赵莉莉,王引斌浅谈数据库系统的发展[A]山西省科技情报学会2004年学术年会论文集[C]2005

视频AI行为智能分析预警系统解决方案

系统概述

随着 社会 安防视频监控路数越来越多，系统越来越复杂，数据量越来越大，如何有效地采集到有用的视频数据信息显得越来越迫切。传统视频监控为事后查询录像，而视频AI行为智能分析预警系统则实现了同步预警功能，使监控智能化。

视频AI行为智能分析 预警系统解决方案是一套可以独立运行的监控预警系统，仅需在原有监控系统的基础上，增加一台智能预警分析主机，就能实现监控系统智能预警功能。当监控视野内发生事先预设的事件，如人员倒地、求救、入侵、打架、、未佩戴安全帽等，以及出现手机、剪刀、小刀等，便立即触发报警并进入紧急预案模式。

技术介绍

视频AI行为智能分析预警系统是行为识别技术、人脸识别技术、物体识别技术多合一的技术整合而成的一套系统。其中，人体行为分析技术是基于AI神经网络的视觉分析算法，根据摄像机拍摄回来的画面勾勒出人体结构，针对人体运动轨迹做算法分析，识别出人的各种异常行为动作。物品识别及预警则基于用户需求应用人工智能技术，对视频画面中的物品反复测试、学习，使得系统能识别该物品，在系统设置区域内出现该物品即发出告警。

三大技术：

1、行为识别：识别人的异常动作行为，预警并标记。

2、穿戴识别：识别人头上戴的物体、身上背的物体、手里拿的物体。

3、物体识别：识别 汽车 、摩托车、自行车、剪刀、小刀、家具等涉及 社会 公共安全的监测项。

人体行为分析项

视频AI行为智能分析预警系统以检测视频画面中人体架构形态为基础，并叠加时间、动作、人数、方向四个维度，扩展更多检测事件。根据使用环境，分析规则设计按各个场景应用进行部署，如：非法闯入、倒地事件、求救事件、打架事件、聚众、离岗检测、睡岗检测、离床检测、攀高检测、入厕超时、入厕尾随、独处检测等等。

物品识别分析项

物品检测识别项包括是否佩戴安全帽、使用手机、刀具、摩托车、自行车、 汽车 、箱子、是否吸烟、烟火、工服、乱摆放等。

分析项功能介绍：

1、闯入事件：闯入行为的定义可以灵活变通，应用到场所所有禁止随意闯入的场景或在某些时间段禁行的场景。闯入行为加上有效区域设置、无效区域设置、时间段设置等因素，可以变得非常实用。多应用与围墙周界、出入口、重点车间、禁入区域等。

2、倒地/跌倒事件：当人的头、臀部、脚处于同一平面平行于地面时定义为跌倒。可以设置指定区域或是全地面区域，设定告警时间段，选择高灵敏度或低灵敏度。可应用于养老院舍、医院、出入口等公共区域。

3、求救事件：当有人员遇到紧急情况，或被挟持双手抱头、反复挥手、伸手过头即可发出求救信号。可应用于校园、养老院、监管场所等。

4、离岗检测：各固定值班岗位必须要有人值班的场景，值班岗位超过设定的时间检测到区域没人，定义为离岗行为。如值班室、出入口门岗等。

5、睡岗检测：检测到人趴在桌子上长时间不动或者检测眼睛长时间闭上时定义为睡岗。如办公室、监控中心、值班室、门岗等。更多行为分析详情请咨询铱微云。

随着全国智慧安防，智慧城市建设的开展，智能监控预警响应作为必不可少的产品，将得到更广泛、充分的应用。

本文由铱微云UWB室内定位系统我整理发布。

1到底什么是数字经济？

作为经济学概念的数字经济是人类通过大数据（数字化的知识与信息）的识别—选择—过滤—存储—使用，引导、实现资源的快速优化配置与再生、实现经济高质量发展的经济形态。

数字经济的三要素包括数据、信息、产业：

一、数据成为新的关键生产要素。在数字经济时代下，万物互联，各行各业的一切活动和行为都将数据化。

二、信息通信技术为创新提供动力。以信息技术为基础的数字经济，正在打破传统的供需模式和已有的经济学定论，催生出更加普惠性、共享性和开源性的经济生态，并推动高质量的发展，例如基于物联网技术诞生出诸如智慧路灯、智慧电梯、智慧物流、智能家居等丰富多彩的应用，为经济生活注入了极大的创新动力。

三、数字经济推动产业融合。数字经济并不是独立于传统产业而存在，它更加强调的是融合与共赢，与传统产业的融合中实现价值增量。数字经济对传统产业融合主要体现在生产方式融合、产品融合、服务融合、竞争规则融合以及产业融合。数字经济与各行各业的融合渗透发展将带动新型经济范式加速构建，改变实体经济结构和提升生产效率。

数字经济受梅特卡夫法则、摩尔定律、达维多定律三大定律支配，具有快捷性、高渗透性、自我膨胀性、边际效益递增性、外部经济性、可持续性、直接性等产业特征。

2数字化转型和数字化创新有什么不一样？

（1） 数字化转型

主要指企业在经营发展过程中，重视数据的价值和影响，以数据作为重要的生产要素进行资源整合与业务优化。数字化转型是一个中长期的概念，涉及到企业多个维度的业务环节；

（2）数字化创新

数字化创新就是指用数据作为业务资源，进行新的业务场景、服务场景、技术产品的设计和开发。数字化创新是一个中短期的概念，企业在数字化转型的成果，是以许许多多优秀、成功的数字化创新的案例所体现出来的。

（3）二者的相互关系

很多企业在数字化转型工作中，先要进行业务现状梳理、 数据综合治理、 数据平台系统建设、 企业级信息架构设计等很多重要的基础准备工作，在这些充分的准备工作基础之上，企业可以更有效地数字化创新的过程。

3数字化、信息化、智能化有什么不一样？

数字化、信息化、智能化，三者概念相似，广义的数字化包括信息化和智能化的含义。从技术特点来说，企业使用现代信息技术提升业务能力的有从信息化，到数字化，最后再到智能化的总体发展趋势。三者主要特点如下：

信息化：

关注连接，支持业务实体进行更高效的信息交互和事务处理。

数字化：

关注分析，支持从数据中分析挖掘出有价值的业务知识和商业洞察，指导业务决策。

智能化：

关注自动，支持使用数据模型代替人的工作，降低人工负担，让人关注更加重要的创新性工作。

4数字化转型一定要自建系统吗？

数字化转型经常会被和系统建设联系起来，但是系统建设并非数字化转型的必选项，甚至对于大多数企业来说，重要的是搞清楚怎么用系统，而不是怎么建系统。

企业的数字化创新依赖于信息系统能力，需要把业务和系统相结合，对业务改造、升级、赋能。当企业的数字化对信息技术的个性需求不强时（往往是浅层的数字化转型），仅仅采用购买整套的ERP系统或者租用/订阅SaaS服务的方式就能解决问题，也就是不用自建，直接用就好了。

而当数字化越来越深入，随着企业的个性化业务需求越来越多，就要进行系统的定制开发。很多企业有自己的专业开发团队，但是对于没有专业开发团队的企业，则需要找第三方的ISV厂商。ISV厂商有多重的外包服务模式，比如负责开发、负责咨询方案、负责方案+开发，负责方案+开发+培训等。

由于数字化转型的本质是系统加业务的组合，因此除代码落地以外，ISV厂商如果还能主动挖掘企业数字化业务的需求，并提出基于系统的全套解决方案，才能构成真正的核心竞争力。

5数据科学家的工作职责到底是什么？

商业逻辑与思考

将实际应用中的业务问题转化为数据需求，进行数字化场景的设计，生成数据建模或数据分析问题。

2 数据检查与清洗

为数据问题寻找合适的、高质量、可靠的数据源，对数据源进行筛选和预处理，统一数据格式。

3 特征工程

选择用于建模或分析的数据特征，特征工程的工作体现数据科学家对业务的深刻、准确理解。

4 数据建模

尽管在技术维度，数据建模看起来有一定门槛，实际上在一些成熟的算法框架、大数据框架下，但是该环节很可能是花费时间最少的。

5 沟通和优化

数据科学家构建数据模型的最终目的是为了对业务进行有效支撑，因此数据模型在正式上线应用之前，需要进行多方验证，数据科学家需要与业务人员以及管理人员进行模型的效果确认，汲取业务端的反馈，并对模型进行及时的调整和优化。

6 撰写文档

将数据模型成果进行文档撰写，说明模型的使用场景、规范、以及调用方式等，汇报技术工作成果。

6不同规模企业对SaaS系统的使用情况如何？

（1）小型企业：

多为首次接触，尝试使用SaaS。

大多使用规模小、功能简单的产品。

SaaS的灵活性可以满足企业快速扩张带来的变化，同时减轻资金方面的压力。

（2）中型企业：

企业信息化转型增加了SaaS的需求。

SaaS能缩小中型企业于大型企业的技术差距，缓解IT用人压力。

（3）大型企业：

对SaaS的需求在于核心业务衍生的、方便跨部门协作、决策辅助型产品。如数据分析、视频会议等。

多为传统软件转SaaS，对产品定制和私有部署需求高。

7数字化系统应该“定制”还是“订阅”？

数字化系统在开发实施的阶段，按照数字化系统的定制化要求不断增加的顺序，有几种具体的情况：一是直接买现成的SaaS系统或服务，二是基于已有的模板进行微调适配，三是完全定制开发。

对数字化系统的定制化要求越高，系统的研发成本也就越高，系统研发的周期也更久，系统实施的风险也越大。不同业务活动对数字化系统的定制化要求不一样，一般来说：

与日常生产运营相关的业务活动（在线环境）对系统的定制化要求更高，通常涉及到针对企业的现有系统集群进行信息系统的增值改造和功能集成的需求，需要与在线业务系统和硬件设备进行数据同步；

与企业管理决策相关的业务活动（离线环境）对系统的定制化要求较低，如财务系统、 人力系统、 供应链系统、 库存系统、 OA办公系统、 项目管理系统、 文件管理系统等，这些功能通常可以直接采购现成的ERP或订阅SaaS服务快速实现数字能力的升级赋能。

8数字化在智能制造有哪些典型应用？

智能在线检测：

应用融合数字传感、AI的智能检测装备；接触或非接触式在线采集生产数据；自主判断、识别和定位相关缺陷问题。

2 离散型工艺数字化设计：

将先进制造、知识图谱等技术与CAD、CAE等系统结合；

应用三维模型结构化表达工序流程、制造信息和资源要素；

开展加工、装配、生产等环节设计与虚拟验证。

3 智能仓储

AI、射频识别、智能传感与仓储设备、仓储管控系统融合；

物料自动出入库和信息自动记录；

仓储过程可视化管理和自适应优化。

4 车间智能排产

依托调度排程系统，应用融合智能算法的调度模型；

实时预测车间产能，响应动态扰动；

进行交期、产能和库存等多约束条件下的车间排程优化。

5 精益生产管理

建立车间管控系统，进行人、机、料等全要素实时感知；

应用六希格玛、6s和TPM等先进精益管理方法，实现基于数据扰动的全流程精益生产管理。

6 生产计划优化

打通ERP系统与采购、库存、生产、销售等过程；

应用约束理论、寻优算法和大数据分析等技术，结合需求预测和产能评估制定生产计划。

9数字化在智慧城市有哪些典型应用？

智能移动和交通

随着城市过度拥挤，交通将在缓解未来智能城市的拥堵方面发挥关键作用。智能交通大数据技术对大量摄像头、传感器、GPS等设备采集的大量图像信息、车辆运动信息、道路信息、GIS信息、气象环境信息进行综合处理和挖掘，对交通流量、出行规律等统计和预测数据进行分析和预测，并通过可视化手段展示，可以提高交通主管部门的管理效率和突发事件的相应速度，缓解城市拥堵程度，降低事故率。提供行驶方向、车辆数量、交通拥堵、停车位信息、出行计划等。将有效提高市民的出行效率，快速缓解城市普遍存在的“开车难、停车难”问题。

智慧能源

如今，将大数据技术与智慧能源相结合的大数据智慧能源管理系统，为社会发展提供了新的模式。通过大数据智慧能源管理系统的部署，可以保证智慧能源在配送过程中降低消耗成本，突破传统单一能源的控制，实现各种能源之间的最优生产，从而提高生产效率。

以大数据为核心的智能能源管理系统能够更好地把握用户需求，根据用户需求进行能源分配和整合，实现用户间的优势互补，并通过客户反馈智能调节能源分配机制，以适应市场的发展。

智慧医疗

医疗的发展需要大量的技术和实施成本，主要体现在精准医疗和大数据的结合，可以实现个性化医疗。这将大大减少过度医疗造成的医疗资源浪费，同时降低医疗成本。是面向未来的创新医疗资源，将打破传统医疗模式。

医疗仪器在临床辅助诊疗和健康管理中非常重要，所以推动医疗大数据的应用是一个特别重要的技术点，这也是医疗大数据价值的体现。精准医疗和大数据的结合，可以利用人类对疾病的感受和医生的治疗经验，形成一个非常庞大的数据库，让医生通过大数据信息系统对患者进行诊疗，再也不用排队等一个专家号了。

智慧也会需要一个非常强大的数据服务平台来承载医疗大数据，包括影像数据、电子病历数据等。有了这些载体，它的价值就可以通过各种信息处理和人工智能技术得到更好的体现。

智慧政务

电子政务搭建电子政务云平台，提供对政务信息、互联网信息、舆情等综合信息的筛选和挖掘能力。快速直观地展示科学分析和预测的结果，提高政府决策的科学性和准确性，提高政府在社会管理、宏观调控和社会服务中的预测/预警能力、应对能力和服务水平，降低决策成本。在电子政务中运用大数据技术，逐步实现立体化、多层次、全方位的电子政务公共服务平台和数据交换中心，推进信息公开，推进一站式、全天候、部门协同办理、网上统一查询反馈等网上服务功能，降低企业和公众的服务成本。

安全方面

在信息安全方面，智慧城市中的政府信息、城市运行数据、企业数据、客户数据及其资料都是宝贵的数据财富，需要加以保护。由于大量数据的集中，很容易引起非法用户的注意。另一方面，用户信息的意外泄露也是导致安全风险的重要因素。大数据贯穿智慧城市的不同层面，其安全需要从技术、管理、法律等方面入手。

公共安全方面，公共安全大数据不仅仅是遍布城市的摄像头和监控设备，还有网络、媒体、短信等多媒体的全方位舆情监控。更重要的是，通过对海量数据的分析和挖掘，及时发现安全隐患、人为事件或自然灾害，提供跨部门、跨区域、高效的综合应急能力、安全防范能力、打击犯罪能力。

10大数据分析与传统数据分析究竟有何差别？

（1）传统数据分析

数据规模不大，但是数据质量比较高，数据分析的目的是，从典型样本数据中，发现数据背后的知识或规律，解决实际问题。

（2）大数据分析

不强调数据的质量，只要数据规模足够大，哪怕数据看起来杂、乱，也能从中挖掘出非常有价值的信息。大数据分析没有“数据样本”的概念，做的是全数据、全维度分析的事情，因此通常可以挖掘到更多、更全面的知识规律。大数据分析有一套特殊的技术框架，专门用来解决数据量大（分布式技术）、数据格式不统一（非结构化存储）等技术问题。

11数据治理和数据管理是一回事吗？

（1）数据治理

是企业的战略层活动，是定目标、定方向的总体性工作，对数据管理工作进行监督和管控，数据治理的基本职能是指导具体的数据管理工作，聚焦于如何对数据管理活动进行有效的决策。数据治理是抽象程度更高的数据业务活动，强调建立成熟的数据获取、管理、与应用的综合能力体系。数据治理工作是项目制的，企业中启动数据治理工作一般有具体的业务变革契机来驱动。

（2）数据管理

数据管理是制度层的数据活动活动，是指对数据对象在具体层面实施管理职能，包括对数据的全类型、全生命周期的业务活动进行管理，并制定相应的标准、方法，以及规范。典型的数据管理工作包括数据库管理、数据类目管理、主数据管理、数据安全管理，以及数据质量管理等诸多方面内容。

12到底什么是元数据？

数据是用来描述企业中各种业务对象的，由于数据本身也是企业中业务对象的一种关键类型，因此也需要对数据进行描述。而元数据，就是描述数据的数据。

对于企业的数字化转型来说，数据将贯穿在越来越多的业务活动中，因此就务必要对数据进行系统管理，元数据在数据管理工作中具有十分重要的意义。如果没有元数据，就没有办法理解数据，也没有办法使用数据以及对数据内容进行管理。

13元数据有哪些信息来源？

（1）应用程序中的元数据存储库

存储元数据的物理表

（2）业务术语表

业务概念、术语、定义、以及术语之间的关系

（3）商务智能工具

（4）配置管理工具

（5）数据字典

（6）数据集成工具

（7）数据库管理和系统目录

（8）数据映射管理工具

映射管理工具用于项目的分析和设计阶段，它将需求转换为映射规范，然后由数据集成工具直接使用或由开发人员用来生成数据集成代码

（9）数据质量工具

（10）字典和目录

（11）事件消息工具

（12）建模工具和存储库

（13）参考数据库

（14）服务注册（定义、接口、 *** 作、输入、输出参数、制度、版本和示例使用场景）

（15）事件注册表、源列表或接口、代码集、词典、时空模式、空间参考、业务规则等

14如何区分参考数据和主数据？

参考数据和主数据都为交易数据的创建和使用提供重要的上下文信息，以便用户理解数据的含义，两者在数据管理工作中，都需要尽可能地保证一致和统一，以实现数据的集中管理和维护。

从所描述的对象来说，主数据通常指业务中重要的概念实体，如供应商、客户、产品等，参考数据通常指描述业务属性的重要业务标签，即规定某些分类属性的值域范围。

与主数据相比，参考数据不易变化，它的数据集通常比交易数据集或主数据集小，复杂程度低，参考数据不用考虑主数据中的实体解析、实体对齐的业务挑战。

参考数据和主数据的管理侧重点不同：

对于参考数据管理（Reference Data Management，RDM），需要对定义的阈值进行控制规范，保证业务系统访问的参考数据标准是最新的。

对于主数据管理（Master Data Management，MDM），需要对主数据的值和标识符进行控制，以便能够跨系统一致地使用核心业务实体中最准确的数据清单。

15数据中台应当具备哪些技术能力？

一、面向数据生产过程的能力：

（1）对企业中不同系统渠道、不同业务线条、不同管理部门、不同内容格式的数据资源进行整合，提供实时接入、离线同步、异构数据源、可视化配置等功能。

（2）对数据进行清洗和标准化，持续优化数据资源质量，提供数据格式转化、 数据去重、 删除异常值 、数据一致性检验、 数据属性自动补全等功能；

（3）提供数据资产开发相关的技术功能模块，提供数据（标签）自动标注、 数据建模分析、 数据特征挖掘、 数据主题联接等功能；

二、面向数据消费过程的能力：

（1）以元数据为中心，提供数据资产的管理能力，包括元数据管理、 数据血缘分析、 数据生命周期管理、 数据资产目录维护等功能。

（2）将数据资产封装成数据服务进行维护和数字化能力输出，对外提供数据应用所调用的API或具有丰富可视化组件的OLAP分析功能。

16数据可视化究竟解决了什么问题？

数据可视化的本质意义就是增强了信息的表现能力，其作用主要有两方面：

一、发现问题：

通过数据可视化可以更加直观地呈现数据的分布、规律、变化规律，以及数据“点”彼此之间的复杂联系，从而更容易地挖掘出有趣的分析结论，毕竟人们对图形的观察能力相比对“抽象”的数字来说，更加擅长。

二、说服别人：

通过数据可视化，可以更好地传达“我”的分析观点，在很多数据分析报告中，通过有效的画图，能够很好地“讲故事”，说服领导、投资人、以及客户；即便是同样的数据，如果选择不同的图形方式来展示，甚至可以传达出完全不同的信息和观点。

17数据架构和数据模型有什么不一样？

数据架构是企业级的数据框架，包括：企业级数据模型和企业级数据流程图。

一般场合下所讲的数据模型是指项目级的数据模型，项目级的数据模型的作用是定义数字化解决方案中的数据需求，成为业务人员和技术人员之间进行数据逻辑沟通的重要载体。在定义项目级数据模型时，需要与企业级的数据模型保持一致，是企业级数据模型在某种具体业务场景的具体实现。

18中小企业的转型困难是什么？

（1）新技术引入业务复杂性，企业运营能力跟不上

（2）业务人员对新技术接受能力滞后，适应期和效果期过长

（3）对于技术 的追求“形式大于内容”，不解决实际问题

（4）核心业务仍挣扎在边缘线，没有足够的精力和资金顾及当下对数字化转型工作的投入。

19大型企业的转型困难是什么？

（1）没有构建起统一可量化的业务标准；

（2）很难清晰看到数字化带来经济效益的明确发展路径；

（3）企业业务逻辑复杂，缺少有效的行业参照物；

（4）缺少数据积累以及必要的能够自动积累数据的信息化系统；

（5）缺少能够熟练 *** 作数据、管理数据、分析数据的必要人才；

（6）业务惯性较大，转型工作牵扯业务线条和利益关系复杂；

（7）组织架构复杂，依赖于强大的组织资源推动力；

（10）企业存量积累的数据问题多，前期数据治理工作阻力更大；

（11）企业壮大的历史成功经验容易让管理者“忽视”数字化的意义和价值；

（12）容易追求“短、平、快”的表面工程，缺少长期规划。

20数字化时代的组织管理有什么特点？

1）扁平化

组织结构更加扁平，信息在组织内部传播速度更快，管理者能够更加准确地了解具体业务情况，能够及时发现业务问题并纠偏，扁平化的组织更加灵活、柔性，同时也减少了不必要的“过度管理”。

2）平台化

打造平台型组织，在提供必要的技术支持、组织支持、供应链支持、数据支持、渠道支持的基础之上，最大化地连接组织外部的人力资源，一方面可以弥补组织内部人力不足的问题，同时为人才提供足够的“创新空间”和“创新动能”。

3）价值驱动

数字化技术为组织提供强大的管理工具，可以极大降低组织管理活动的复杂性，企业的经营理念从管理驱动逐渐转化为价值驱动，企业中的人员以价值创造为目标开展业务活动。

4）协作共创

组织中的管理层级关系不断弱化，管理决策方案并非以“自上而下”的方式产生并下达执行，不在强调某个管理者个体的观点偏好。组织中更多的活动将以“松耦合”的方式展开，在明确任务和产出的基础之上，项目全员共同参与、共同创新、共同创造，协作推进。

5）持续成长

组织与人的关系应该是共同成长的关系，只有人与组织的成长结构互相匹配，才能长久协作，从而保持组织结构的稳定。因此在数字化时代，组织更加关注基于数字化的平台能力，为个体的持续学习、持续成长进行长期赋能。

从总体的转型长远效果来看：

大型企业在数字化转型之后，掌握数据的一方将成为组织中新的“权利中心”，从而更好地协调组织资源，推动组织战略规划的执行落地。

原先对于非数字化企业，业务碎片化明显，组织资源难以统一协调，各业务部门（分公司）之间彼此斗争激烈，部门墙的现象比较严重。

而随着企业数字化程度的提高，企业中集团层的管理部门能够更好地掌握组织运营的全局发展情况，以数据作为抓手，更有效地进行资源的整合与组织的集中管理。

需要注意的是，这里的集中管理并不是指集中化的大家长式管理方法，而是强调提升了决策者对企业整体的组织协调能力；数字化能力可有效地打破业务部门之间以及职能部门之间的障碍，实现组织内部不同人员、 团队的广泛连接与合作，实现资源的优化配置。

数字化的本质是提供了一套流程化、 标准化的数据价值发现与应用的流程，让组织内部更加开放，实现产业价值的共创。

随着西气东输的不断推进，我国油气管道里程数不断增加，西气东输站场运维具有多气源、多用户、用户需求种类多的特点，供气保障难度高，站场管控压力大。为了降低站场运行风险，提高管网运营效率。传统管道运维过程中数据采集人工化、异常报警不及时、设备智能化水平等不断凸显。

将大数据，云计算，物联网等先进技术与油气管道业务相融合，实现异常数据智能化预警、设备 GIS 信息动态展示等功能。从而达到降低运营成本，提高生产效率，减少安全隐患的目的，进而促进管道管理的标准化，规范化和智能化进程。

应对复杂多变的供气环境，保障全国人民的天然气使用，加快管道智能化是赋能油气行业高质量发展的必然选择。

且在低碳目标下，能源领域的数字化、智能化转型作用更加凸显。能源数字化的意义，不仅在于把人从繁重体力劳动中解放出来，对企业还有诸多好处。

油气管道智能监测解决方案，形成了集中监视的高效管控模式，实现站场分输远程自动控制，推动输气管道站场管理智能化转型，能使站场运营管控效率显著提升。

油气管道数字孪生对油气管道运维的优势：数据进行实时展示，可以提升管理效率和生产效率，促进绿色低碳转型。

综合了物联网、人工智能、大数据、通信技术、GIS、可视化等多种技术，对油气管道运维全生命周期数据进行统一管理与维护。提高管道运维管理的智能化水平，将整个工艺流程透明化、可视化，从优化过程端入手达到控碳、减碳的目的。

实时监测系统涵盖产量分析、能耗分析、设备运维、安全防护以及厂区监控等板块。

运用物联网、大数据、人工智能技术对传输到管理中心的智能感知数据进行分析计算，并通过可视化技术实现对日常运维的辅助决策、智能状态感知、智能数据分析、智能信息发布、智能设备管理、智能业务管理六大功能。

2D 面板采用曲线图、趋势图、统计图等多种图表，实现分输量数据、进出站压力、压缩机运行状态、设备完整性、电能波形、综合流程分析等数据的实时可视化展示。管道工作压力是油气管道设计中的一个重要部分。Hightopo通过对接测试系统，将管道的进站压力、站内压力、出站压力进行数据采集，并通过丰富完善的图表库资源支持，将一年内的压力变化通过折线图动态展示。点击折线图上方对应的图标即可快速查看。有利于工作人员合理调配泵站和压气站的数量、站内机组的功率以及管道的耗钢量。

设备完整性在管理过程中，贯穿设备自安装使用开始直至报废的生命周期。支持根据设备情况自由设置监控设备，将抽象复杂的数据通过 HT 可视化图表进行清晰反应，提高油气站场设备可靠性，降低生产运行风险。

充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，并依托其可视化技术，将西气东输二线广南支干线管道演示，包括地下管线、管线阀门、卧式分离器、旋风过滤器、空冷器等。化繁为简，便于信息的传达与沟通。

三维场景内双击压缩机厂房即可查看压缩机工作状态。通过 3D 可视化，将压缩机的整体结构设备分布情况进行立体化的呈现，点击设备对应按钮即可随意切换不同压缩机工作视角，不同颜色的线条代表着不同的空气的流动，彻底解决了设备在进气、压缩和排气过程中只能依靠抽象讲解演示的弊端，满足多样化监测需求。

场景内点击压缩机即可查看机器拆解过程，2D 面板重点显示压缩机技术参数、安装信息、设备参数、历史故障、历史维修、历史保养、备品备件等信息。将原本复杂的分析数据，以直观的形式表现，简化用户的理解难度。

3D 空间内展现了机柜间三维模型以及机柜分布。与底层数据采集系统进行集成，能实时查看温湿度、漏水监测等动环数据，能更新配电监测实时数据。2D 面板显示台账信息和配电监测。实时的管理与监控低压设备以及台区综合评价状态，对设备资源进行状态查询、参数监测、预警告警等智能监测功能。

工艺工法

工艺工法重点模拟工法流程，运行管道走向，同时经过设备时进行相关数据信息展示，运行中整体场景变暗，流经部分设备及管线亮度提升。

为了降低站场运行风险，提高管网运营效率，基于运行数据，强大的渲染能力，搭建的可视化解决方案，形成了集中监视的高效管控模式，实现站场分输远程自动控制，推动输气管道站场管理智能化转型，使站场运营管控效率显著提升。

关于油气采集的可视化系统，采用 25D 的轻量化设计线上智慧油田。系统以四川地图为基，展示整个省的油田分布。通过 2D 组态了解石油勘探—石油开采—油气集输—井下作业—石油化学工业整个流程。

管理人员可直接查看设备的维修状态报告，上面清晰列明设备维修是否到期，维修计划是否到期，维修计划数量是多少。通讯、除磨、变压机是否有故障，故障是多少等等，使现场人员更方便、高效地进行生产线的管理。

通过可视化动画效果和子菜单的数据可视化图表载入，设计了海上油气集输智慧石油开采可视化综合管理系统。打破信息壁垒与孤岛，实现互联互通和信息跨部门跨层级共享共用。

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