大数据开发的过程精选(九篇)
前言：一篇好文章的诞生，需要你不断地搜集资料、整理思路，本站小编为你收集了丰富的大数据开发的过程主题范文，仅供参考，欢迎阅读并收藏。
第1篇：大数据开发的过程范文
关键词：能力本位；大数据专业；课程体系
高职大数据专业教育的本质是为了培养在大数据采集、存储、传输、分析、处理、应用等领域实践能力强、综合素养高的技能型人才[1-4]，以能力为本位的大数据专业课程教学始终贯穿于高职大数据专业教育的全过程，这也是促进新常态下高职大数据专业教育教学发展的主要因素。但是，就目前的发展态势来看，高职培养的大数据专业人才的数量和质量远远未能达到市场和企业的需求，究其原因，主要是因为高职大数据专业课程尚未形成体系，未能在有限的教学课时内有机整合交叉重复的课程内容，从而未能突出体现学生综合能力的培养[5-9]。因此，构建基于能力本位的高职大数据专业课程体系势在必行。
1高职大数据专业课程体系构建的必要性
国务院于2015年8月印发的《促进大数据发展行动纲要》指出，“建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系……重点培养职业工程师等大数据专业人才”。为了在一定程度上满足市场和企业对大数据技术相关人才的需求，截至2020年12月，全国共有289所高职院校开设了大数据专业。由于我国高职院校大数据专业开设的时间短、起步晚、底子薄，大数据技术专业人才总体上来说是短缺的[1-4]。此外，由于人才培养目标和就业定位仍然不够明确，尚未形成系统性的师资团队、高效的实践教学平台和标准化的课程体系，未能有效构建和运用交叉学科的知识体系和课程内容。因此，不完善的课程体系和课程内容导致教师只着重计算机领域知识的教学，缺乏适合学生学习系统性的大数据课程教学计划，忽略了大数据专业学生技能的培养，不能适应大数据时代市场和企业对大数据专业高技能型人才的需求。目前我国高职院校大数据专业教学和人才培养仍处于摸索阶段，如何从培养学生深度的思维能力和解决广度问题综合能力的角度出发，构建基于能力本位的大数据专业课程体系是摆在高职院校面前的一个重要课题[1-9]。
2基于能力本位高职大数据专业课程体系构建的可行性分析
2.1面向计算思维能力的高职大数据专业课程体系。计算思维能力即在管理学和教育学基本理论的基础上，充分、综合运用计算机专业领域的基本概念、基本方法、基本手段和基本过程对所需求解的问题进行深度上和广度上的抽象、挖掘、归纳，从而求得最优解的一种思维能力[5]。高职大数据专业教育的培养目标本质是为了培养在大数据采集、存储、传输、分析、处理、应用等领域实践能力强、综合素养高的技能型人才。计算思维能力完美地诠释了高职大数据专业课程教育教学的内在本质，即将高职大数据专业课程划分为一种包括通识教育、大类教育、基本认知等模块课程在内的螺旋递推式的计算思维课程体系，通识教育课程包括数据科学数学基础、人工智能导论、操作系统、统计学、管理学基础、计算机组成原理、数据科学导论、大数据结构、数据库原理、大数据编程算法等课程，充分、综合运用管理学领域、教育学领域、计算机专业领域的基本概念、基本理论、基本方法、基本手段和基本过程对所需求解的大数据分析、处理、应用问题进行深度上和广度上的抽象、挖掘、归纳。因此，通过构建面向计算思维能力的高职大数据专业课程体系并在实际的教学活动中加以实践，促进学生熟练掌握大数据的基本概念、基本理论、基本知识、基本方法、基本手段、基本过程和基本技能[6]，从而具备初步的项目开发经验和能力。2.2面向应用能力的高职大数据专业课程体系。高职大数据专业教育的本质是为了培养在大数据采集、存储、传输、分析、处理、应用等领域实践能力强、综合素养高的技能型人才，即高职大数据专业教育的本质是以能力为本位的。基于面向计算思维能力的高职大数据专业课程体系，面向应用能力的高职大数据专业课程体系是指将大数据主干课程划分为专业骨干、专业实践等模块课程，它们属于应用能力培养的范畴，专业骨干课程可开设的课程主要包括大数据程序设计、大数据采集、存储与传输、数据库应用技术，专业实践课程可开设课程包括大数据核心平台技术、大数据挖掘、分析与处理、大数据应用、大数据可视化技术等。这是高职大数据专业基于能力本位的课程体系整体框架中的核心课程，也是后期以“专业拓展”“综合拓展”等模块课程为标志的工程能力培养课程开设的前提[5-7]。面向应用能力的高职大数据专业课程体系侧重于大数据应用框架的部署和理解，课程内容完美地体现了培养学生的大数据编程算法、大数据程序设计、大数据核心平台技术、大数据可视化应用技术等方面的核心能力。2.3面向工程能力的高职大数据专业课程体系。工程能力是指在计算思维能力和应用能力的基础上，学生通过团队协作解决实际工作中较为复杂综合性的工程项目开发问题的能力。因此，面向工程能力的高职大数据专业课程体系包含专业拓展、综合拓展等模块课程，它们属于工程能力培养的范畴，即培养多元化的具有广度创造技术、深度人工智能开发技术的大数据分析师、大数据架构师、大数据运维工程师、大数据开发工程师、大数据科学家等工程项目设计与开发人才[6]。面向工程能力的高职大数据专业课程体系通过项目小组团队协作的形式，以工程项目与企业真实案例为驱动，促使学生搭建大数据工程项目设计与开发的框架，细化框架内部细节，集思广益，形成最终的工程项目解决方案，并充分运用所学的专业骨干、专业实践等模块课程中的大数据程序设计、大数据采集、存储与传输、数据库应用技术、大数据核心平台技术、大数据挖掘、分析与处理、大数据应用、大数据可视化技术等课程的核心知识，实施大数据工程项目的大数据采集、存储、传输、分析、处理、应用、作业调度、工程维护、代码调错等，从而完美地实现培养学生解决实际工程问题能力的目标[7-9]。
3基于能力本位的高职大数据专业课程体系构建途径
3.1构建支撑计算思维能力培养的立体化课程资源。面向计算思维能力的课程体系是高职大数据专业发展的一个基础性课程体系，这是大数据专业能力向应用能力与工程能力纵深发展的延伸性课程，目的在管理学和教育学基本理论的基础上，充分、综合运用计算机专业领域的基本概念、基本方法、基本手段和基本过程对所需求解的问题进行深度上和广度上的抽象、挖掘、归纳，使学生掌握大数据专业的通识教育、大类教育、基本认知等模块课程，从而为学生拓展应用能力与工程能力打下基础。因此，需要构建支撑计算思维能力培养的立体化课程资源，其主要形式是利用移动互联网设置集课程资源、线上线下资源、实践课程资源为一体的立体化课程体系教学资源模式[5]，并利用移动互联网构建多样化的线上线下网上教学环境、学生线上线下学习平台。课程教学资源以线上线下和任务与项目驱动的实践课程形式为主，学生在教师的启发和引导下自主学习，时时讲解、时时操作。在此立体化课程资源支撑下，按照“计算思维形成→基本技能训练→计算思维能力培养”的要求，充分运用混合式翻转教学方式，对一些重点难点的课程内容进行反复教学，实施数据挖掘与人工智能结合的大数据专业基础知识的实际操作，对学生进行个别指导，加深学生对基本知识点的掌握和理解。3.2搭建支撑应用能力培养的实训平台。高职大数据专业实践性、应用性极强，面向应用能力的高职大数据专业课程体系要求搭建适当的支撑应用能力培养的实训平台以强化学生的应用能力。搭建支撑应用能力培养的实训平台，重点是学校应根据大数据专业人才培养目标和计算思维能力培养需求，从硬件环境、软件环境、线上线下网络教学平台等方面入手，构建集大数据编程算法、大数据程序设计、大数据核心平台技术、大数据可视化应用技术等于一体的核心能力培养平台[5-6]，大数据编程算法、大数据程序设计、大数据核心平台技术、大数据可视化应用技术课程采用线上线下模式、理实一体化的教学方式，主要用于大数据专业的“专业骨干”“专业实践”等模块课程的实训教学；软件条件方面，利用搭建的实训环境，以学生分组协作形式，可以选择并行分布式处理软件Hadoop和Spark，实施大数据预处理、模型的建立模型、参数的选择，为学生提供大数据编程算法、大数据程序设计、大数据核心平台技术、大数据可视化应用技术方面的实训项目，使学生掌握基本方法和技巧，理解基本工作原理，从而可以较好地培养学生应用能力。3.3设计支撑工程能力培养的综合性工程项目。面向工程能力的高职大数据专业课程体系即培养多元化的具有广度创造技术、深度人工智能开发技术的大数据分析师、大数据架构师、大数据运维工程师、大数据开发工程师、大数据科学家等工程项目设计与开发人才，它是围绕学生的工程项目开发能力而设置的。因此，学校应结合大数据专业的人才培养总体目标、计算思维能力培养目标和应用能力培养目标，设计支撑工程能力培养的综合性工程项目[6-9]，在每个项目中设置相应的实验，力求做到课程与岗位能力对接，检验学生对实践知识的掌握情况以及解决问题的思想、手段和方法，从而为工程项目开发打下坚实的基础。在综合性工程项目类型方面，把支撑工程能力培养的综合性工程项目分为设计性实验和综合性实验，合理规划工程能力培养计划、培养标准以便较好地适应工程能力培养的新形势，让学生在“练中学、学中练”，考察学生的实际工程项目开发能力，力求工程项目开发能力与企业标准对接。3.4创新基于学生能力本位的教学模式和教学方法。面向计算思维能力、应用能力、工程能力培养的高职大数据专业课程体系是一种螺旋递推式的课程体系，它完美地诠释了高职大数据专业课程教育教学的内在本质。基于学生能力本位的教学模式和教学方法是实现高职大数据专业课程教育教学内在本质的重要条件。因此，高职院校要从大数据专业人才培养和学生实际需求出发，制作精美的教学视频，充分利用微课、翻转课堂、多媒体、远程协作、虚拟现实、系统仿真、探究式、启发式、逆向式、互动式等教学方式、方法和手段[1-4]，按照“思维培养—应用细化—工程开发”的教学模式，围绕大数据专业的课程教学内容，充分利用网络资源，随时调整教学细节，合理安排课时，及时记录教学过程中的反馈信息，使得师生之间的良好互动和沟通达到一定的广度和深度，为学生掌握大数据专业课程的精髓和将来适应工作岗位打下坚实基础。3.5加强基于学生能力本位的师资队伍建设。高质量的专业教师队伍是构建基于能力本位的高职大数据专业课程体系构建的良好保障，因此高职院校要围绕学生的计算思维能力培养、应用能力培养、工程能力培养[5-9]，加强基于学生能力本位的师资队伍建设，让教师在教学与科研中取长补短，丰富知识结构，相互促进，相互提高，从而为教师专业素质和创新实践能力提供保障，提升教师授课水平。
4结语
高职大数据专业课程体系的构建为提升学生的计算思维能力、应用能力、工程能力提供了科学的发展平台，对高职专业人才培养和课程改革具有重要的意义，同时也能使学生成为有知识、有能力的社会主义事业建设者和接班人。大数据对当今社会的重要意义以及大数据专业人才的不足决定了大数据专业人才培养任重道远，但是不足也是动力，也给未来高职大数据专业预留了很大的发展空间。
参考文献:
[1]林宛杨.“职教20条”建设背景下大数据课程体系改革[J].电脑知识与技术,2020,16(36):170-171,176.
[2]刘建华,胡文瑜,唐郑熠,等.数据科学与大数据技术专业课程体系探索[J].科教文汇,2021(2):115-116.
[3]周黎鸣,林英豪,李征,等.新工科背景下大数据专业课程建设[J].计算机时代,2021(1):102-105.
[4]马晓磊,霍恩泽.面向“互联网+产学交融”的交通大数据课程体系建设[J].高教学刊,2021(7):86-89.
[5]崔琳,吴孝银,张志伟.面向学生计算思维培养的数据科学与大数据技术专业课程体系建设模式探究[J].无线互联科技,2020(4):121-122.
[6]戴牡红.面向工程能力培养的大数据教学研究[J].软件工程,2021,24(1):47-50.
[7]袁利平,杨阳.基于能力本位的教师教育课程体系建构[J].河北师范大学学报（教育科学版）,2020,22(5):85-92.
[8]王姝,苏志东.基于能力本位的反向课程设计方法应用研究[J].微型电脑应用,2020,36(9):77-82.
第2篇：大数据开发的过程范文
关键词：大数据；人力资源；网络共享
一、“互联网+”的重要标志：大数据时代
“互联网+”行动计划日益渗透到各行各业，它代表着时展方向，对人力资源管理带来了创新变革。随着科学技术水平的不断提高，大数据应用已经在各行各业中体现出不可替代的价值，形成了“大数据+人力资源管理”的管理思维方式。大数据应用的出现意味着数据能够广泛渗透到各行各业及各个业务职能领域中；同时海量数据的应用掀起了新一轮的消费者盈余浪潮，并使得生产率有所增长。随着互联网及云计算等科技的兴起及普遍使用，大数据作为新时代的产物，在越来越多、越来越复杂的海量数据下成功塑造出这一全新的概念。大数据的主要特征有数据体量巨大、数据类型繁多、价值密度低和处理速度快。大数据作为海量数据的集合体，存在三种分类方式：（1）半结构化数据。例如用windows系统进行处理的文字、电子邮件及在网上阅览的新闻等信息。（2）结构化数据。例如企业财务系统、人事系统等数据都是结构化的数据。（3）非结构化数据。例如移动终端、传感器及社交网络等产生的数据。大数据时代给人力资源管理带来了新的思维和机遇，以大数据的思维模式，整合各类数据，挖掘数据价值。因此，“大数据+人力资源管理”必定是人力资源管理的发展趋势
二、大数据应用在人力资源管理中的作用
1.大数据应用使数据具有广泛的可获取性及高透明度。
部分制造商正在试图通过集成多种系统的数据，并试图通过从客户和外部供应商获取数据来共同完成产品的制造。例如汽车制造行业，汽车的零部件通过全球供应商集中提供。企业及其供应链合作伙伴通过这种高度集成的平台可以在产品的初期设计阶段就开始相互协调工作。
2.大数据通过改变决策的制定方式对竞争产生影响。
大数据应用能够使决策制定产生根本性的转变。大数据可以通过利用可控实验，使企业能够对假设进行验证，并对数据显示的结果进行分析，从而达到利用大数据指导投资决策及运作方式的目的。大数据应用对面向用户的企业有着极其重要的影响作用，面向用户的企业通过对数据的分析和划分来对用户进行定位，而大数据应用可以使用户质量实现质的飞跃，使用户的实时性及个性化制定成为现实。新一代的零售商已经采取利用大数据应用，并且通过互联网的点击量对用户进行定位和跟踪，同时能够影响并更新用户的个人爱好，通过实时模仿其可能发生的行为对自己的产品进行改进和完善。
3.大数据对数据管理所做的改变及替代趋势。
大数据应用通过提高机器的分析能力及算法，能够使制造商获得更高的生产率。例如部分制造商利用大数据算法对生产线的传感数据进行分析，为减少及避免损失创建自动调节过程，以达到减少成本过高的人工干预并实现生产率的提高。
4.基于大数据应用的新型商业模式产生。
大数据的广泛应用促使许多在价值链中生存的新型公司产生，通过商业交易创建具有高价值的“排出数据”，这种商业模式已被大量新型公司采用[1]。
三、大数据应用在人力资源管理中的价值
大数据应用使得人力资源管理系统的数据来源得到拓宽，并使人力资源的信息采集能力得到提升，使数据量最大化。大数据应用对人力资源管理的精确性、客观性及针对性都有十分重要的作用。大数据应用为人事工作提供更加全面的量化参考基础。在组织人事工作的过程中，利用大数据的分析方式可以对人员流动、绩效考核结果及人员培训需求等进行有效分析。利用大数据的优势结合全面的人力资源信息并对其进行反复持续地深入挖掘，利用人才分析或人力资源核算等方法，使大数据为人力资源管理工作发挥出战略性的预判能力。在大数据时代下，人力资源管理系统已经打破了传统的组织形式并开始向普通员工靠近，从而在与员工交流的过程中产生更多的交互性数据，这样不仅可以优化人力资源的组织结构，同时为员工服务创造出有利的条件，使员工能积极参加到认识管理工作中，并且使人力资源管理有更加规范的工作流程。人才的核心竞争力在大数据时代下正发生着巨大的变化，利用大数据可以建立高效的人才数据管理模式。在大数据新时代下数据已成为企业的核心资产之一。通过对大数据应用的使用使得企业的一切信息都能够被录入和存储，并且通过对企业及员工群体的信息进行有效分析和总结。
四、大数据下人力资源共享网络的组织模式设计
1.人力资源共享网络的构建框架。
人力资源共享网络的构建包括以下四个部分：确定共享网络的目标、选择共享伙伴、组织共享网络结构和共享网络的运行及反馈与平台的设计开发。其中选择共享伙伴与构建共享网络平台的设计开发是人力资源共享网络建设的核心部分，因此，对二者进行深入分析[2]。
2.人力资源共享网络的伙伴选择。
在人力资源共享网络的建设过程中，共享网络的伙伴可能是任何行业的人员或企业，因此，在选择过程中，通过对人力资源状况进行识别与评估，对候选共享伙伴进行初步确定，同时在此基础上根据海量信息及经验制定合理的共享伙伴评价体系与指标，从多方面对伙伴进行综合性的评价，最终确定合适的共享伙伴名单。影响人力资源共享网络选择共享伙伴的因素有很多，根据不同的人力资源情况会出现不同的选择侧重点，在选择过程中应根据共享网络的建设目的及各组织进行合作的宗旨，从而确定对共享伙伴选择中的评价体系。
3.人力资源共享网络的平台设计及组织结构。
在确定网络共享伙伴之后，开始对网络组织进行详细设计，其中包括网络共享平台的设计及组织结构设计：
（1）人力资源共享网络组织结构。
在人力资源共享网络组织的运行过程中，应建立各项功能机构并且执行网络共享合作协议，使共享成员组织之间能够有效而具体地开展人力资源共享活动。人力资源网络共享组织一般具有两个层次的功能机构：一是从微观上根据具体的人力资源网络共享需求及合作项目、目标组建人力资源网络共享合作团队，并且形成人力资源共享体系，运用不同的网络共享方式实现需求者与人力资源拥有者之间的网络共享；二是从宏观的层次上建立由共享成员组织共同参与的高层管理机构，对整个人力资源网络共享组织内部的工作负责并进行协调[3]。
（2）人力资源网络共享平台的设计开发。
人力资源网络共享的平台设计开发工作主要有以下几个环节：利用网络服务器将人力资源拥有的能够进行编码的知识及每个成员组织提供的相应人力资源信息进行传递；通过网络共享平台的各个内部子系统的运作，对人力资源编码化的知识进行处理加工并且对共享成员间人力资源的需求进行匹配；最后通过网络或人工传输，对每个网络共享团队的实践活动进行指导。人力资源共享网络平台由以上各环节共同构成。
五、大数据下人力资源网络的协调机制
人力资源网络共享平台的开发设计作为共享成员之间进行人力资源及知识共享的基础平台环境，还需要能够支持整个网络共享组织运行的协调机制，通过与协调机制的配合才能够使得共享网络组织的运行目标得到实现。协调机制在人力资源网络共享组织中主要强调以下几点：配合并协调人力资源网络共享平台的运作过程；通过网络共享文化培养及激励机制等方式对各共享成员组织间的合作关系进行协调，达到使每个共享成员都能够以有效的目标优化方式与其他成员合作共同达成目的。协调机制主要包括网络目标分解、网络组织结构及具体执行等层次的内容。因此，人力资源网络共享组织的协调机制主要在向前协调及向后协调两个方面进行作用[4]。
1.人力资源共享网络组织协调机制的向前协调作用。
人力资源网络共享组织的向前协调主要强调根据各共享成员的差异在共享网络组织构建过程中预先设计合理的协调机制，以达到协调管理各共享成员组织与人力资源网络共享整体运作的关系。
2.人力资源共享网络组织协调机制的向后协调作用。
人力资源网络共享的向后协调机制主要包括发现、分析及解决问题三个部分。协调机制在人力资源网络共享组织中主要着手解决在共享网络运行中已经存在的冲突或问题。作为一种反馈模式被动地对事后出现的问题进行解决。在人力资源网络共享组织的运行过程中存在大量需要处理的共享伙伴之间的制约及依赖关系，因此，全面、正确地对其进行形式化描述并对整个运行过程进行有效的维持，从而减少共享成员组织间出现冲突的情况以降低协调工作量。
六、结束语
在大数据时代背景下，人力资源的管理工作已经不仅仅是人与人之间的交流合作，对海量数据的分析整理越来越重要。在大数据应用的帮助下人力资源管理部门对员工的了解及考核变得更加方便，通过对数据的利用将员工的表现以科学化、数据化的考核方式进行，使得人力资源管理部门对员工的分析更加客观、科学。实现大数据应用对人力资源管理的价值最大化，同时建设人力资源共享网络，使人力资源管理工作能够利用大数据的应用价值促进自身的发展。
参考文献：
[1]王卫明，孙剑平，陈昊，等.制造业发展中人力资源及资金投入的影响研究[J].南京理工大学学报：自然科学版，2013，（6）.
[2]董小华.人力资源服务业发展问题初探[J].中国人力资源开发，2013，（5）.
[3]王艳辉，陈建安.以人力资源审计工具提升战略人力资源准备度[J].中国人力资源开发，2013，（1）.
第3篇：大数据开发的过程范文
在这一点上，腾讯对大数据的认识是正确的，“在建立大数据系统的时候，我们从来没有想过在做一个大数据项目，我们都是在解决实际的问题。”腾讯云总裁陈磊如是说。
从解决实际问题出发，不论是需要作出重大决策还是改变小小的设计，腾讯在利用大数据的时候有其自身的优势，那就是腾讯拥有海量的数据。业界有一种声音是忽略大数据的“大”，关注数据本身的价值，而在腾讯这里，“大”甚至无法回避。比如，根据腾讯云分析《2014年第二季度移动行业数据报告》的数据，接入腾讯云分析的APP覆盖设备超过15亿。
如果单个数字不足以说明什么，那么还有以下这几个数字：
即时通信QQ活跃帐户数达到8.29亿；QQ智能终端月活跃帐户数5.21亿；即时通信QQ最高同时在线帐户数达到2.06亿；“微信和WeChat”合并月活跃帐户数达到4.38亿；“QQ空间”月活跃帐户数达到6.45亿；QQ空间智能终端月活跃帐户数4.97亿；(数据来源于网络)
探寻大数据先行者的足迹，腾讯是国内最具代表性的企业之一，而其对“大数据、小场景”的认知，更是在大数据的实际应用中走到了前列。
从一个小小的按钮说起
很多人无法将大数据概念和具体实践联系起来，是由于对大数据这一概念的“仰望”，好像大数据是突然有一天凭空生出来的一样。而事实上，“在大数据这个概念被包装出来之前，互联网公司就已经很认真地在使用相关的方法和技术，”陈磊表示，“这些方法和技术实际上是一直应用在我们日常工作当中的。”
陈磊讲到腾讯在设计产品时的一个场景：“我们界面的设计都是在测试用户行为的基础之上进行的，我们很少凭空去想用户会喜欢什么样的设计。”比如在设计一个按钮时，其摆放的位置、包含的文字，包括颜色、形状这些都会做各种各样的尝试，而最后采用哪一个选择，要看用户在实际使用中对这个按钮的点击率。可以说，除了要在整体的风格上保持一致，很多设计都是以最终用户的行为作为依据的。
互联网是大数据最先改变的产业，这与互联网企业的文化也有关系。陈磊表示，互联网企业不认为通过自己的想法能够很准确地把握用户需求，而让用户去试的时候，用户会用他的行为投票。“所以互联网公司讲究摸着石头过河，最主要的原因是希望在不断尝试的过程当中，发现用户真正的需求而更好地满足它。”他说。
通过大数据的方法来准确地把握用户需求，来指导一个按钮的设计，腾讯就是这样将大数据应用到这些小的场景中。实际上，腾讯对产品的每一个功能都会去做AB测试。
动态运营，将决策权交给用户
腾讯的很多产品版本更新非常快，由于每次新版本下发都需要用户去下载安装才能更新。这需要对每个产品都进行用户管理的研究：从用户开始使用这个产品，到这个产品的使用达到一个高峰，再到最后一些用户选择弃用，腾讯将这些环节叫做拉新、留存和流失。陈磊表示：“我们会分析流失客户的特征是什么。他在使用这个产品的时候，和在流失之前行为发生了哪些改变。通过用户使用产品的数据做了这样的分析之后，我们大致就能够理解某一类用户离开这个产品的主要原因，进而在产品上做一些改造，让这类用户对我们的产品更有黏性。这些都离不开数据和数据分析。”
产品在研发过程当中根据用户的使用习惯不停的调节，这个过程叫作“动态运营”。所谓动态运营的理念，将每一件事情都看作是一个小小的实验，或者将大项目分解为很多小的产品步骤，每一步都很小，这样每一步走对了或走错了，能够快速得到反馈。
陈磊说，过去很多企业运营的方法是先制订战略，然后根据战略去分解执行，半年之后总结执行情况。在今天，这种缓慢的应变机制是行不通的。
动态运营将产品更新的决策权交到用户手中，这就是业务前线化(FOT)中后段决策让位于分布式前端一线决策的例证。大数据为动态运营提供了有力支撑。
让广点通脱胎换骨
大数据对广点通影响可谓脱胎换骨，关键的一件事情就是对数据的实时处理和采用。据陈磊介绍，过去广点通只能将前一天的用户点击行为进行数据分析，在第二天来使用，显然无法满足广告业务的要求。在大数据的支撑下，腾讯逐步将分析方法变成相隔一个小时，15分钟，到最后做成只差几秒，数据就能够回流，并且能够在下一次给用户展示广告的时候去使用。
据悉，广点通不仅对数据的实时性要求非常高，对数据的准确性要求也一样。例如，一些用户填写的数据未必是真实的，在数据的采集和流转的过程中，对海量数据的保真提出了挑战。腾讯在应对数据的海量、精准和实时的挑战过程中研发了大量的产品。
为不同的用户做精准推荐
腾讯与小米曾有过两次合作，第一次是红米手机，在90秒钟订出十万部手机，第二次是红米Note开售，在第一秒的时间有41.9万次点击。从最后的结果上看，这两次活动做得非常成功，其背后除了小米营销策略的功劳之外，腾讯利用大数据找到对红米手机有潜在需求的用户并精准推荐也是原因之一。
另外一个案例是腾讯通过大数据的手段去运营《穿越火线》这款游戏。在这个游戏的热度开始下滑的时候，腾讯利用大数据做了大量的留存活动，这些活动是针对玩家喜欢这个游戏的原因去做的。陈磊介绍说：“比如一些玩家是因为有几个比较好的朋友经常组队去打游戏，那么我们通过好友邀请他，重温一下过去打游戏的好时光，让他再回来使用这个游戏；有一些用户把某一类武器玩得非常好，但是这个武器已经打到极致了，这时候我们就会创造新的武器。通过这样的方式来让用户持续玩这个游戏，要对这个用户的特点有很清楚的认知。”
精准推荐的前提是用户画像，在游戏领域的应用着实超出想象。据悉，腾讯微博建立SocialData体系挖掘社交大数据为用户画像。
腾讯的大数据服务
大数据的实现需要IT基础设施和工具的支撑，这里涉及很多技术方面的问题，腾讯很多的系统都是自主研发，比如数据采集的系统和任务调度的系统。至于其中的技术，并不是我们这次要探寻的重点，但这里还是要介绍腾讯的三类大数据服务，它们是腾讯在自身利用大数据以及用大数据服务客户过程中留下的坚实的足迹。
目前，腾讯通过腾讯云给客户提供三类免费的大数据服务：
TOD Tencent Open Data
Tencent Open Data是基于腾讯的大规模计算集群，提供数据采集、自助加工、任务调度等能力的云端大数据解决方案。其优势在于：不用采购任何物理设备，即开即用；不用担心数据量膨胀的时候无法扩展；只需要开发业务逻辑，其他部署、运行、监控都交给TOD。
例如，你可以用TOD分析apache访问日志，定义一个每天都执行的任务收集访问日志的有用信息，然后定义一个每周运行的任务汇总加工访问信息，最后定义一个数据导出任务将数据导出生成周报。TOD能够处理真实数据加工中各种不确定性因素。只要你设定了运行规则，TOD就可以确保任务流按照设定的规则运行。
信鸽
信鸽，是一款移动APP推送平台，支持亿级的通知/消息，能在Android/iOS平台进行各类高级自定义的推送操作，秒级触达移动终端用户。开发者可以方便地嵌入SDK，通过API调用可或视化操作界面，实现对特定用户发送通知/消息，提升用户活跃度，激活沉睡用户，并实时查看推送效果。
信鸽可为应用用户设置多种标签，包括地理位置、应用版本号、活跃度，更可结合行为的记录自定义为“在深圳喜爱川菜的女白领”，“超过7天未登录游戏的大学生”、“有高消费潜力的土豪”等。根据业务、用户行为等圈定不同用户群体并将其账号保存成号码包文件，通过信鸽前台上传，做特定的运营推广活动，达到精准触达用户的目的。
信鸽pro高级标签，可基于腾讯大数据优势，基于玩家的在线时长，使用频率，付费、登录行为，游戏关卡的失败率、道具使用购买统计等因子，建立流失用户预测模型与付费用户预测模型。模型可精准预测潜在流失与付费用户，预测覆盖率超过85%，准确率超过91%。利用信鸽对潜在流失用户群推送针对性的营销活动，回流率比随机推送提升120%。
MTA腾讯云分析
腾讯云分析是专业的移动应用数据运营平台，支持iOS和Android。开发者可以方便地通过嵌入统计SDK，实现对移动应用的全面监测，实时掌握产品表现，准确洞察用户行为。前面我们已经提到，2014年第二季度报告中，接入腾讯云分析的APP覆盖设备超过15亿。
腾讯云分析的功能及优势包括：
(1)APP数据的收集：比如新增、活跃、留存、用户画像、渠道数据等等；(2)行为分析：用户在使用APP的时候其实是一系列的过程，尤其像支付购买这样的操作，到底是中间那个环节导致用户流失，通过行为分析中的路径分析、页面来源就可以清楚的了解到，其次像用户在页面的停留时长、打开次数也会有统计；(3)自定义事件和漏斗模型：帮助用户自主的去统计小到按钮的点击行为，完全可以自主控制，还可以将用户行为串联起来形成一条自主路径，观察用户的行为；(4)错误管理：帮助开发者管理应用错误，找到错误根源，同时对于应用数据的突变支持通过微信服务号告警；(5)专门的游戏分析：针对游戏应用这个庞大的群体，云分析推出专门的游戏分析，可以细致的分析到玩家在关卡、对战中的行为，充值、购买道具的行为。
腾讯云分析对开发者的作用主要有两方面：一是开发者可以通过自己的数据波动找到产品优化的方向，比如一款游戏，如果发现某个关卡用户流失严重，那是不是要优化关卡，或者推出游戏攻略、关卡奖励等活动；二是开发者可以通过数据知道自己运营效果，比如一款应用，在相关媒体网站上发送文章，引来一部分用户，引流的量是多少，是否和之前的的预期一样，效果会持续多久，这样就可以预估活动的频率和范围。
云分析其实还存在更大的潜力，就是对背后数据的挖掘，以信鸽pro为例，众所周知大部分的挽救留存率的方法都是亡羊补牢，用户已经开始流失了再去做活动，效果已经不明显了，如果可以在用户离开之前预测到他的行为，就可以极大提升留存，这里就涉及到用户行为的预测，而云分析的数据能力就体现在这里，先收集用户的行为数据，然后对用户行为进行分析，最后预测用户未来可能的动态，这样的数据对开发者来说才是具有最大价值的数据。
第4篇：大数据开发的过程范文
【关键词】 大数据； 云会计； 中小企业； 短期经营； 决策
中图分类号：F232；C931 文献标识码：A 文章编号：1004-5937（2015）14-0111-04
一、引言
大数据时代的到来，使得企业多年积累的种类繁多、数量庞大的数据逐渐成为企业的一项重要战略资产。云会计作为一种高效率、低成本、易维护的会计信息化建设模式，能够为大数据技术在中小企业短期经营决策中的应用实施提供强大的技术支撑，受到中小企业的普遍关注。短期经营决策通常是指决策产生的结果只涉及一年以内的经营业务，并只对该期间内企业的生产经营活动产生影响的决策，主要涉及生产决策和定价决策两方面。借助云会计平台，企业能够方便快捷地获取与企业生产和定价相关的海量数据，通过大数据处理技术帮助企业决策生产什么类型的产品、产品的生产数量和产品如何生产，以及企业如何科学合理地确定产品的最合适价格。
多年来，学者们从决策的理论、方法、模型等方面对中小企业短期经营决策的各个方面进行了广泛研究。周凌等（2014）在考虑企业季节性产品周期性生产和销售特征的基础上，构建了多元线性生产模型，使得企业的生产决策更加客观。燕伟等（2014）将库存管理决策和应收账款管理决策视作企业生产决策中相互联系的两部分，采用DCF法分别构建了三阶段商业信用条件下，生产商成本现值最小化和利润现值最大化的生产决策模型。范丽繁等（2014）强调制造型企业之间的相互竞争，分析了竞争企业间的生产决策和定价决策过程，并从需求学习的角度建立了竞争企业的最优控制模型。冯颖等（2012）在需求率线性依赖于销售价格的情形下，针对有限销售周期内一次订购模式下单一易变质产品在连续时间上的最优动态定价决策问题，以最大化产品销售周期内总的销售利润为目标，利用最优控制理论分别建立了易变质产品的动态定价模型。赵江安（2012）通过分析茅台酒频频涨价的案例，借助数学模型对产品定价决策进行了实证研究，并阐述了数学模型的运用对于产品定价决策的作用。杨申燕等（2014）在比较分析信息产品与传统物流服务产品定价方法的基础上，构建了两级物流服务供应链中的定价模型，并针对物流信息服务产品分析了企业的定价决策流程。
纵观现有研究，发现企业短期经营决策研究文献主要从微观层面借助数学模型研究企业生产决策和定价决策的具体方法措施，很少涉及信息系统和数据方面的短期经营决策研究。事实上，由于云会计和大数据技术能够为中小企业的短期经营决策提供强大的数据采集、处理和分析支撑，所以从数据的视角去决策企业的生产和定价过程将会更科学有效。鉴于此，本文基于大数据、云会计背景，在分析中小企业短期经营决策内容及其影响的基础上，构建了基于云会计的中小企业短期经营决策框架模型，分析并阐述了大数据、云会计技术在中小企业生产决策和定价决策中的应用实施。
二、大数据时代云会计对中小企业短期经营决策的影响分析
短期经营决策是中小企业日常经营活动重要的组成部分，涉及生产决策、定价决策、库存决策等决策内容。为了研究的方便，并考虑中小企业经营活动中主要的短期经营决策内容，根据决策的内容来分类，建立了图1所示的中小企业短期经营决策组成框架。
如图1所示，生产决策和定价决策是中小企业短期经营决策最主要的两个内容。其中，生产决策包括新产品开发决策、亏损产品生产决策、追加订货决策和零配件取得决策等，而定价决策主要根据所采用的方法分为以成本为导向的定价决策、以需求为导向的定价决策和以特殊情况为导向的定价决策。在大数据时代，企业通过云会计平台，可以实时、准确地获取与企业生产决策和定价决策相关的海量数据，并依据决策的内容通过大数据技术进行数据分析、数据处理和数据挖掘，以实现企业短期经营决策的科学化。
（一）对中小企业生产决策的影响
在中小企业生产决策过程中，新产品开发决策按是否有专属成本投入可以划分为不追加专属成本的新产品开发决策和追加专属成本的新产品开发决策。对于不追加专属成本的新产品开发决策，可以借助边际收益分析法提供支持，但是新开发产品的预计单价确定对传统会计处理提出了挑战。对于追加专属成本的新产品开发决策，企业需要确定新产品开发的专属成本，而传统的会计处理对这个数据的精准确定存在较大的困难。在大数据时代的云会计环境下，企业可以获取的数据不再仅仅局限于企业本身，对行业数据的及时把握能够帮助企业客观、精准地确定新产品预计价格和开发过程中的专属成本。
亏损产品生产决策需要分析亏损产品的边际收益。如果边际收益大于零，那么亏损产品的生产可以补偿固定成本，这样就可以继续生产。但是，边际收益的计算需要预估亏损产品生产之后可能带来的销售收入，传统的会计处理在这个数据的取得上并非是完全准确的。因为按照亏损产品生产以前的市场价格来预估亏损产品生产以后的价格并按此价格判断收入是存在较高经营风险的。在大数据时代的云会计环境下，企业通过云会计平台可以实现和相关信息系统的互联互通，行业数据的取得成为了可能。企业可以按需购买企业亏损产品生产决策所需的相关数据，通过对亏损产品的整体行业数据进行分析，结合市场环境下价格和销量预测就能降低亏损产品生产带来的风险。
中小企业在追加订货决策过程中通常会借助差量分析法，在不需要增加新的生产设备的情况下，将合作企业的出价与追加订货的单位变动成本进行比较，如果能够补偿企业生产成本的订货就可以追加。追加订货决策过程也需要判断单位变动成本的数额。企业可以借助云会计平台获取市场上其他企业进行该类订货的生产成本，进而核算产品的单位变动成本，这样就比传统的单位变动成本确定方法更加准确、可靠。
零配件取得决策主要是判断自制还是外购，这个决策过程主要考虑成本的高低。其中，自制过程需要考虑生产工人的工资和生产设备的引进等其他相关费用，外购过程需要考虑零部件的买价、运输费和差旅费等费用。传统的零配件决策主要是比较上述两种方式的成本大小，其中成本较小的就是合理的决策结果，但是自制过程的成本核算往往不太准确。借助大数据和云会计技术，企业能够通过市场需求分析预测未来此类零部件的需求，如果这个需求是存在的并且较为庞大，那么生产设备的引进所带来的成本增加就不能简单地在本期进行归集。对于中小企业的生产决策，借助大数据和云会计技术，企业还能够实时、动态地获取企业和行业的发展趋势与变化，从而准确地预判未来一定期限内企业的生产经营状况，优化和完善中小企业的生产决策过程。
（二）对中小企业定价决策的影响
对于中小企业的定价决策，按照决策过程采用的方法可以分为以成本为导向的定价决策、以需求为导向的定价决策和以特殊情况为导向的定价决策。以成本为导向的定价决策是指在产品单位成本的基础上，加上预期利润作为产品的销售价格，但是这个决策过程中所需的单位成本实际是很难准确分配的，因为单位成本的确定需要将各成本费用在产品之间进行分配，但是成本费用的合理归集对于传统会计处理而言是比较困难的。在大数据时代云会计环境下，企业对原材料从入库到出库的各个环节严格把关，可以做到成本、费用的准确归集，保证了单位成本确定的准确性，体现了以成本为导向的定价决策的可靠性。
以需求为导向的定价决策不再以成本核算为基础，而是强调对产品需求量的准确预估，这个决策需要对产品销售地区、产品销售时间、消费者偏好等影响因素进行预判，这就使得以需求为导向的定价决策一直以来都存在着较大的困难。云会计背景下，中小企业通过购买云端的信息，借助大数据处理工具分析企业产品未来的销售情况，对同地区、同时段的其他产品销量进行比对，最终合理预判市场需求，为以需求为导向的定价决策提供支持。
中小企业以特殊情况为导向的定价决策是指企业面临生产能力、市场需求发生改变或者为了扩大或维护企业的市场占有率而进行的定价决策。这个决策对市场环境的要求更为严格，它需要企业在了解市场消费者个人偏好的同时，能够较为准确地掌握同类产品的定价策略。借助大数据和云会计，企业能够了解产品的市场认可度，并通过市场调查或者其他行业的相关数据了解消费者的个人偏好情况。同类产品的定价可以对比分析竞争企业的历年定价策略，并结合目前的市场环境进行预判，最终实现可靠、有效的产品定价决策。
三、基于云会计的中小企业短期经营决策框架模型构建
云会计环境下中小企业的短期经营决策不再仅仅局限于企业财务部门提供的相关数据，基于云会计平台，运用大数据技术对企业所在行业内与企业短期经营决策相关的各种财务数据和非财务数据进行采集和处理，可以转化为被企业管理者直接使用的决策信息。基于大数据、云会计背景，结合中小企业短期经营决策内容，根据云会计的体系架构，本文建立了大数据时代基于云会计的中小企业短期经营决策框架模型，如图2所示。
根据云会计的IaaS、HaaS、DaaS、PaaS、SaaS体系结构层次，图2展示了中小企业短期经营决策的基本框架，下面分别对中小企业的生产决策和定价决策过程进行阐述。
（一）基于云会计的中小企业生产决策
基于云会计的中小企业生产决策实施过程，企业需要对新产品是否开发、亏损产品是否生产、是否追加订货、零部件的取得方式等具体内容进行决策。新产品开发过程中对于专属成本的确定需要成本核算系统的支持，企业产品生产过程中关于原材料采购、生产工人工资发放、制造费用计提、固定资产的折旧等内容需要各部门将相关的结构化数据、半结构化数据和非结构化数据通过大数据处理技术上传至云系统中的生产主题模块当中，进而转化为DaaS中的“生产数据”，“生产数据”从云系统上升到云应用层面就可以使得中小企业在进行新产品开发决策、亏损产品生产决策时直接获取产品的专属成本数据。零部件取得是自制还是外购决策，对于自制生产中的设备成本直接计入当期存在一定的疑问，企业日后生产经营是否继续存在对该零部件的需求，决策过程中需要作出判断。在云会计环境下，企业的历史订单、以往的生产信息和市场上关于该类零部件的需求信息可以通过大数据技术处理后传递到“生产主题”模块，这样企业就可以合理预判未来该零部件的需求情况，并应用于企业的零配件取得决策。中小企业追加订货决策实施过程中，企业需要评估自身的剩余生产力能否按时完成订货需求，但是传统会计难以实现对剩余生产力的有效评估，可能会因此而放弃其他的生产机会，云会计环境下，企业能够根据市场信息，合理推算企业短期内的预计订单，实现企业追加订货决策的智能化。
（二）基于云会计的中小企业产品定价决策
基于云会计的中小企业定价决策实施过程，市场上关于消费者购买偏好的各种类型的统计数据通过云会计平台实现采集，并借助大数据技术处理后传输到“市场营销主题”模块后，数据被分类、归纳到DaaS中的“同行业数据”、“相关行业数据”、“销售数据”。整合后的数据经过PaaS中的数据管理服务和组建服务，汇总了企业所处市场环境下的消费者偏好数据，但是对该数据的运用必须依靠大数据技术处理后，才能转化为对企业产品市场需求量的判断。对于以成本为导向的中小企业定价决策，数据从云系统到云应用的过渡同样经历了大数据的分析和处理，产品生产过程中材料的采购成本、生产工人的工资、制造费用等相关成本费用在发生时按照一定的标准在企业各产品之间进行分配，这些成本费用的核算需要借助云会计平台实现企业各个业务信息系统的无缝衔接才能够实现数据的获取。借助大数据、云会计技术能够准确地获取产品的单位成本以及产品生产过程中的预计成本，进而准确地归集和分配企业生产过程中的产品成本。大数据和云会计技术的应用，能够从成本核算和市场分析等多个角度完善和优化中小企业的产品定价决策。
四、结语
大数据、云会计技术为中小企业实现科学的短期经营决策提供了技术支撑。本文分析了大数据时代云会计对中小企业短期经营决策中生产决策和定价决策两方面的影响，并结合大数据、云会计的技术特征，构建了基于云会计的中小企业短期经营决策框架模型，详细阐述了新产品开发决策、亏损产品生产决策、追加订货决策、零配件取得决策、以需求为导向的定价决策、以成本为导向的定价决策、特殊情况导向下的定价决策等短期经营决策内容在云会计环境下的具体应用。期望本文的研究能够为中小企业的短期经营决策提供全新的模式和思路。
【参考文献】
[1] 程平，何雪峰.“云会计”在中小企业会计信息化中的应用[J].重庆理工大学学报（社会科学版），2011，25（1）：55-60.
[2] 程平，赵子晓.云会计对中小企业的影响及供应商选择策略[J].会计之友，2014（11）：117-119.
[3] 周凌，杜文.基于柔性产能的季节性产品生产决策模型[J].计算机集成制造系统，2014，20（11）：2863-2868.
[4] 燕伟，刘西友.基于DCF法的生产商最优生产决策模型[J].系统工程，2014，32（7）：94-100.
[5] 范丽繁，王满四，周颖.基于需求学习的竞争企业的定价和生产决策研究[J].广州大学学报（自然科学版），2014（2）：88-95.
[6] 冯颖，张炎治.销售价格影响需求的易变质产品动态定价模型[J].北京理工大学学报（社会科学版），2012，14（5）：6-10.
第5篇：大数据开发的过程范文
【关键词】大数据；电子政务；建设
1引言
在经济全球化背景下，加强电子政务建设已经成为国家发展的关键问题。在大数据背景下，电子政务必须不断创新，结合实际情况进行开发建设，这样才符合新时期政府政务工作发展需要。
2大数据时代电子政务面临挑战
2015年8月，国务院正式《促进大数据发展行动纲要》。在大数据背景下，电子政府面临很多发展机遇和挑战。对此，必须促进大数据背景下的电子政务建设，推动政府服务、管理和决策等多个方面的转变和发展。然而，基于大数据背景的电子政务建设涉及的内容复杂多样，包括人才结构变化、机制创新、推广应用等等，而这些都是对于电子政务建设的重大挑战。
3大数据背景下的电子政务建设要点
3.1建立统一技术标准
在基于大数据背景的电子政务建设过程中，首先需要明确统一的技术标准，并且制定统一的规划制度。在电子政务工作中，互联网安全以及信息安全至关重要，因此，需要建立符合政府部门办公特色的电子政务标准，比如公众信息网、办公业务网、信息资源库等等。另外，在电子政务的网络安全方面，还应该建立并完善相关法律体系，从而为电子政务的实际应用提供安全保障。通过建立统一的技术标准，能够有效促进电子政务的开发和建设。
3.2基础设施建设
电子政务基础设施是由三部分所组成的，包括硬件、数据库以及电子政务平台，这三个部分之间为层进关系，而为了将三者进行有效结合，还需要科学合理的架构。信息基础设施的建设目标主要包括提升存储设备性价比、增加网络带宽等等，通过优化基础设施，能够为大数据存储和传播提供重要保障。另外，在电子政务建设中，可以利用云计算，为大数据的管理和访问提供重要的平台。在大数据背景下，云计算必须不断创新，在统一标准的基础上，对数据库进行科学合理的构架，从而实现对于数据的高效采集和存储，避免出现资源浪费问题。
3.3在线服务与电子参与
电子政务平台的开发可以认为是软件层的开发，电子政务平台各项功能的开发都需要建立在对用户实际需求进行详细分析的基础上。电子政务平台的用户主要有两类，即群众和政府工作人员。因此，对于电子政务平台的需求也应该体现在两个层面上，（1）服务，即政府部门在线服务，通过构建在线服务平台，能够有效降低群众寻求政府服务和帮助的成本；（2）政务工作人员日常工作流程，主要包括公文起草、审核、下发、存储等等。因此，通过构建电子政务平台，能够实现无纸化办公，提高政府在线办事效率。根据国内外对于电子政务的研究和应用实践，在政务业务管理以及辅助决策工作中，大部分都与地理空间的分布情况有一定的关联，电子政务在城市建设和发展中发挥着十分重要的作用。在大数据背景下，在电子政务需要针对政府部门的具体业务内容进行信息化规划和建设。现如今，科学技术正处于不断发展中，随着电子终端技术的不断发展，电子政务系统也在不断进步，这样才能够服务群众应用需要，增加民众参与度，充分体现出电子政务系统的功能。新时期，计算机已经得到普及，同时智能手机、平板电脑等应用也越来越广泛，对此，政府应该不断创新电子政务在线服务设计和建设，开发电子政务系统功能，使得民众能够通过手机、平板电脑等终端设备获得政府政务信息。
3.4开发电子政务数据应用平台
在大数据背景下，政府可以通过电子政务实现政务数据共享。另外，通过电子政务系统，政府部门也可以向社会采购或者联合开发出大数据应用平台，并提供相应的技术服务。通过开发建设电子政务数据应用平台，政府可以有效利用现有数据和资源，提高政府服务政府服务效率，从而达到转变政府工作职能、加强社会监督能力、降低政府监管成本的作用。
4大数据背景下电子政务建设和应用成效
4.1政府能准确把脉市场，提高监管和服务的效率
在政府日常政务工作中，通过应用大数据技术，政府部门可以对不同行业、企业、地区的需求进行详细分析，结合企业实际经营情况、销售情况等，准确把握市场发展趋势，然后在此基础上更好的服务企业，采取有效措施引导企业经营发展方向。与此同时，政府通过大数据分析，还可以对市场进行有效监管。
4.2提高政府的信息服务水平
在大数据背景下，政府通过建立大数据平台，可以对经济信息资源进行收集、分类和处理，然后将数据信息作为政府部门基础数据库。大数据来源于社会经济统计分析，因此，通过智能手机或者计算机数据信息，均能够满足企业实际需要。与此同时，政府部门通过对数据库信息进行审核和处理，还可以添加至全国信用信息平台中。
4.3打破“信息孤岛”
过去，电子政务系统建设的服务对象是政府相关部门，因此，在电子政务建设过程中，必须以政府行政部门的发展为主要方向。但是，在大数据背景下，电子政务的服务对象不仅是政府部门，而且还包括企业、公众，因此，通过建设基于大数据背景的电子政务，能够有效实现信息数据共享，打破“信息孤岛”局面，有效促进信息数据的发展和进步，避免电子政务数据信息出现混乱的局面，提高政府服务水平。
5结语
大数据技术发展迅速，在大数据背景下，电子政务发展面临很多机遇和挑战。对此，政府应该建立统一技术标准，加快基础设施建设，提高在线服务与电子参与度，并且合理开发电子政务数据应用平台，这样才能够有效提高政府政务水平。
参考文献
[1]郭兴军.试论大数据对电子政务的影响[J].科技致富向导,2013(19):172-173.
[2]谢婷玉.大数据背景下电子政务管理的新发展[J].信息技术与信息化,2015(09):139-142.
第6篇：大数据开发的过程范文
12月22日，北京奥维云网大数据科技股份有限公司（以下简称“奥维云网”）在其主办的“2015智慧家庭大数据年会暨奥维大数据产品会”上展示了其大数据与智慧家庭技术相结合的阶段成果，并解析了其智慧家庭产品线背后的大数据技术架构。
奥维云网认为，智慧家庭产业的核心是物联网和O2O，硬件设备搭载计算机技术、传感技术、触摸技术、人机交互技术等成为物联网中的一体化智能终端。智慧家庭产业化的核心是大数据资源及其挖掘。
拥抱大数据
服务中国智造
随着互联网、物联网、云计算等技术的迅猛发展，用户和硬件间的交互愈加频繁，数据呈爆炸式增长，大数据席卷各行各业，人类步入了大数据时代。数据资源和土地、劳动力、资本等生产要素一样，成为促进经济增长和社会发展的基本要素。可以说，大数据已经渗透到企业经营的每一个环节，成为现代企业经营管理的不可或缺的工具。
奥维云网作为垂直领域大数据服务机构，长期深耕家电垂直领域。奥维云网借大数据兴起，转型大数据技术和应用类企业，搭建覆盖家电全领域的大数据采集和管理平台，将为家电厂商提供专业大数据服务。随着奥维云网对大数据领域技术和应用服务的不断深入，其在产业链中的作用越来越重要，自身的价值也会在资本层面得到充分体现。
奥维云网大数据整合了以企业和商品信息为主的主体数据，以供应链、实体门店、电商和行业用户为主的交易数据，以用户购买和使用体验、售后服务过程中评论为主的交互数据，以用户使用家电产品行为模式为主的行为数据等各种数据源。将结构化和非结构化数据进行统一管理、分布式存储、计算，通过共享云、数据仓库、大数据引擎实现数据快速抽取、计算和呈现，展现了奥维云网真正的大数据能力。
奥维云网首席技术执行官巫新宇还坦言：“以实时交易数据为例，奥维云网大数据平台对交易信息进行实时分类采集和缓存，通过计算挖掘技术，对各类数据进行调度管理，协调运用Hadoop分布式存储系统和基于Spark的分布式计算引擎对数据进行计算。基于Spring Boot，提供数据查询服务、实时数据检测服务和数据预测服务，并通过Nodejs搭建展现层，提供对外服务。”
会上，奥维云网作为大数据技术和应用服务商，系统地梳理了大数据在智慧家庭领域的发展现状、应用特点、行业痛点及架构方案，并组织相关行业专家编写了《中国智慧家庭大数据产业化实践白皮书》，旨在协助政府、企业及机构从价值的角度更好地理解和应用大数据，并将大数据迅速渗入智慧家庭业务各个层面。
落地家电垂直领域
奥维云网凭借对数据的敏感性和自身的数据优势，自大数据推出以来，以开放式大数据平台、数据采集、处理等能力，积极布局大数据领域，搭建开放式的大数据技术平台、数据平台和资源平台，开发高度契合具体应用场景的大数据应用服务。历经近2年，奥维云网大数据产品 “万象数据”隆重。
“万象数据”的面世也标志着奥维云网大数据应用的落地生根。“万象数据”为企业提供数据采集、处理、挖掘、分析、可视化和应用服务于一体的大数据应用，成功落地家电垂直领域，助力企业智能制造和转型升级。
奥维云网助理总裁韩昱介绍，“万象数据”包含“市场罗盘”、“产品智能”、“价控卫士”、“评价管家”4个产品，分为web版和APP两个版本，着眼于对企业业务场景的传统方式的“颠覆”。当然，这4个产品仅仅是“万象数据”的冰山一角，接下来还会开发更多应用场景的大数据产品，进一步推动大数据在家电垂直领域的覆盖维度。
据了解，“万象数据”作为奥维大数据的首款产品，对行业带来了四个方面的颠覆。第一，颠覆了企业管理者获取即时市场信息的途径。第二，对寻找创意的颠覆，从传统的走访调研转变为从大数据中得到启发。第三，对调价策略的颠覆，从过去的拍脑袋转变为看数据实时变化。第四，对评测产品方式的颠覆，以多维度数据代替访问数据作为评测的依据。
奥维开发的大数据产品，具有很强的延展延伸性，后续可以延伸到更多业务场景，组成奥维云网的“企业智能决策支持系统”，未来大数据分析开发，可能是基于以下的场景：智能硬件终端读取用户微信朋友圈的数据，百度贴吧的数据，淘宝的交易数据，可穿戴设备反应的人体数据，智能家居设备搜集的环境数据，云端的大数据分析中心发现了用户的各种情绪以及需求的曲线，再根据这些数据的呈现开发出一套软件的模型放置于云端供服务商使用。
智慧家庭新变革
奥维云网此次的智慧家庭产品涵盖供应链优化、价格管理等多个维度，奥维云网总裁文建平表示，这些产品的背后是奥维云网积累的大数据资源及数据挖掘、人工智能技术――奥维云网一直从事大量数据的采集、清洗、挖掘和应用输出，目前底层数据库已经覆盖了1100多个字段，可以满足精细的数据画像要求。
奥维云网曾提出基于智慧家庭模式下的用户行为数据采集，并已持续投入资金资源向垂直领域大数据应用服务转型。清华大学数据科学研究院邱东晓认为，大数据更好地描述宏观和微观，提供更个性化的产品和服务，而智慧家庭相关的数据应该是中产阶级家庭生活场景下用的数据。中国科学院计算技术研究所高级工程师程伯群表示，终极的“智造”，是生产制造的每一个环节都不能离开数据，这涉及借助传感器、采集器、网络实现的数据采集、预处理、存储、分析和数据平台的安全、开放。
第7篇：大数据开发的过程范文
1车辆数据情况
在汽车运行过程中，每时每刻都会产生大量的运行数据，这些数据对于驾驶员和整车厂都具有非常重要的价值。由于应用场景的实时性需求，有些数据在车辆本地的车机端就直接完成了采集和应用，而更大部分的数据，由于车机本地算力的限制，以及综合应用的需要，都需要通过远程通信模块（T－Box）和传输通道回传到车联网平台（TSP）云端［6］。目前很多整车厂已经开发了车联网，车辆的车联网已经逐渐成为标准配置，特别是商用车，涉及销贷管理、商用车队等一些基础功能，所有出厂的车辆都会配置车联网。但目前车联网的使用还存在一些问题，比如展示的数据不直观，存在一些无效数据，车队管理者和驾驶员需要更多地了解一些深度信息。车辆每天都有大量的数据上传至后台，如果每台车30s上传一次，一年大概产生1GB数据，如果将上传的频率提高，产生的数据将会更多。特别是国六车型，对排放有更高的要求，要求所有出厂的车辆标配车联网，并通过直连或企业平台转发的方式将数据推送至国家或地方平台进行监控。目前很多整车厂的车联网后台仅仅采集存储这些数据，如何对这些数据进行进一步的分析和挖掘，提高数据的利用率，为客户、产品研发、销售和售后等提供更高的价值，则是我们需要思考的问题。
2商用车大数据的应用
车联网在商用车上普及，特别是重卡车型，为商用车大数据分析提供了数据基础。大数据在汽车领域的应用除了体现在车辆上，还体现在其智能服务和运营上。大数据的应用要结合整车厂、客户的需求，从本质上解决当前项目开发、客户使用中遇到的各种问题，为各方提供更优质的使用体验。图1所示的商用车大数据平台包括基础统计、能耗分析、质量分析和工况分析，可以为整车厂的开发和质量部门解决油耗、质量等问题提供强大的数据分析支持。
2．1驾驶行为和能耗分析
驾驶行为和能耗分析包括驾驶环境判定、驾驶安全模型、驾驶强度模型、疲劳驾驶模型和能耗分析模型等。不同的驾驶员驾驶方式不同，而驾驶员的驾驶水平对油耗的影响很大。据相关统计，在长途运输中，车、路和驾驶员对油耗的影响占比分别为50％、14％和36％。驾驶水平又是弹性的，不同的驾驶员驾驶汽车有很大的油耗差异。对于商用车，油耗是运营成本重要的一项占比，提升驾驶员的驾驶水平可以有效降低油耗。基于T－Box采集的数据，可以对急加速、急减速、换挡时机、空车怠速和空挡溜车等驾驶行为进行判定和分析，结合能耗的相关数据，对驾驶员进行评分判定，改善驾驶员的驾驶行为，降低车辆的油耗和运营成本。
2．2车辆属性分析
车辆属性分析包括加油和偷漏油管理、车辆载重分析等。商用车在长途运输过程中经常会出现被偷油事件，后台可以根据上传的油量数据，结合事件、地点和车辆的状态，判断偷油事件，并及时通过车辆和手机提醒驾驶员。目前在重卡运营过程中，实际载重量对整车厂和客户的作用非常大，但挂车由外部厂家制造，由于接口标准、成本等各种原因，一般不装配载重传感器。大数据平台可以根据发动机的扭矩、油门踏板状态、转速等参数进行综合分析，结合相关的数据模型，分析判断车辆的载重状态。在载重试验数据充分的情况下，可以得到精度较高的载重估计值。
2．3试验问题诊断及预警
在车型上市前会对试验车进行相关的实车测试，特别是耐久车，会运行较长的里程。对于车辆在试验过程中遇到的问题，可以通过数据诊断模型解决，包括试验车数据监控、试验车故障的排查和故障预测模型等。对整车厂的试验车，采集相关的数据并进行分析，可降低工程师出差等各项成本，提高解决问题的效率，同时更有利于对问题进行全面的分析和解决。
2．4车辆远程诊断
车辆远程诊断包括故障诊断类型、故障关联分析模型、故障预测模型、零部件质量分析和零部件寿命预测等。根据车辆电子电控模块传输的数据对车辆的运行状态进行判断，结合整车厂的输入数据，在相关零部件需要维护更换前进行相关的预警，使驾驶员在合适的时间进行维修保养，使车辆保持在最佳状态。同时一些深层次的故障，当销售和服务站无法解决时，可由整车厂技术人员远程诊断支持解决，能够最高效地为客户提供服务。
2．5新能源性能管理
随着新能源车型的普及，后续对新能源车的专项需求会越来越多。新能源性能管理包括零部件寿命预测、电池健康管理和整车性能分析等。动力电池是新能源车型动力的来源，充电和放电使用对动力电池的寿命具有很大的影响。针对新能源车型，对车辆的动力电池状态进行监控，对动力电池的寿命进行预测和提示，同时指导客户规范充电和驾驶行为，延长车辆的使用期限。
2．6客户特性分析
客户特性分析包括出行规律、运行路线分析、驾驶行为分析、充电行为模型和里程焦虑模型等。通过对车辆的运行时间、轨迹运行等数据进行分析，判断车辆经常运营的路线、装载的货物等，可以对车辆的马力、功率、速比、轮胎等参数进行判断，并进行相应的调整。基于客户的用车需求，使车辆保持在最佳的状态，同时为客户再次购车提供数据参考，帮助客户购买到最适合的车型。
2．7精准营销和服务
精准营销和服务主要包括驾驶行为分析、用户流失模型、车辆故障诊断和库存周转等；销售和服务站选址针对整车厂存在的车辆和客户的数据进行大数据分析，为销售部门提供精准的营销指导；售后精细化管理包括智能客户指派系统、用户价值分布地图、数据闭环分析和平台账号管理等。针对车辆的运行轨迹进行大数据分析，在车辆运行轨迹更多的地方，有针对性地提供相关的售后服务。针对售前和售后，使客户有更好的服务体验。
3车辆大数据分析流程
目前商用车的整车厂基本都有开发车联网，车辆上都装配有T－Box，如果进行大数据分析，从T－Box到车联网平台，可同时进行相关的变更，支持数据的上传和分析。大数据开发流程如图2所示。（1）数据采集：按照大数据分析的要求，基于T－Box采集相关的数据。（2）车联网平台端开发：车联网平台对采集的数据进行初步的筛选和整理，将用于大数据分析的数据打包，并提供相关的分析接口。（3）大数据分析：包括算法开发、算法部署、分析和可视化输出等，最终输出精准、直观的结果。大数据分析流程是大数据应用中的重点，从实际应用中的问题到最后可视化输出解决问题，我们需要将数据进行导入、清洗、归纳、汇总等步骤，最后基于大数据分析模型，将相关的结果可视化输出。大数据分析流程如图3所示。
4大数据的应用实例分析
本文针对渣土车、牵引车分别进行基本统计分析和用车情况分析，掌握车辆数据的总体规律和分布情况。需要根据5个分析统计项进行分析统计，每项分析均有相关的分析图，在此仅给出瞬时车速分析统计图。
4．1瞬时车速的分析统计
分析两种车型的数据，选取VehicleSpeed信号，筛选非零值。渣土车车速分布图如图4所示，数据主要集中在3km／h～13km／h低速段，中高速段较少，说明渣土车运行工况复杂，与其用车场景一致。牵引车车速分布图如图5所示，数据主要集中在70km／h～80km／h高速段，中低速段较少，说明大部分行驶在高速路，运行路况较好。
4．2瞬时油耗统计分析
（1）瞬时油耗统计分析，选取FuelRate信号，筛选怠速工况。渣土车的怠速瞬时油耗集中在1．4L／h左右，行驶工况下瞬时油耗高峰区更大，分布更加离散且偏高。牵引车的怠速瞬时油耗集中在1．6L／h左右，行驶工况下瞬时油耗相对较低，且油耗分布更集中且偏低。（2）长时间平均油耗统计分析，选取AvgFueRate信号，无筛选条件。渣土车的油耗主要集中于67L／100km，路况差，频繁启停，驾驶员频繁使用油门踏板。牵引车的平均油耗集中于28±2L／100km，几乎没有高值，油耗数据分布集中，路况较好。
4．3发动机转速统计分析
发动机转速统计分析选取EngineSpeed信号，筛选怠速和正常行驶工况。怠速情况下，渣土车的怠速转速偏高部分（600r／min～700r／min）较多，占比达到36％，异常高的部分（＞700r／min）达到5％，怠速过高的可能原因是空压机负载过大，异常高的部分可能由于标定问题，需要进一步分析。正常行驶工况下，发动机转速集中于1300r／min～1900r／min，同时有一个异常点2200r／min～2300r／min占比过高。牵引车怠速偏高占比较高，但是几乎没有异常高的怠速转速。正常行驶工况下，运行过程中发动机转速主要集中于1100r／min～1500r／min，转速合理。
4．4油门踏板开度统计分析
油门踏板开度统计分析选取AccPedPos信号。渣土车的油门踏板开度集中于20±10％的区间；牵引车的油门踏板开度主要集中于44±10％的区间。
4．5用车时长统计分析
用车时长统计分析选取EngRunTime信号。渣土车以长时间作业为主，单日用车时长超过8h占比62％；牵引车用车单日时长超过8h占比54％。两种车型均有20％以上的单日用车时长超过12h，如果没有两位以上驾驶员交替驾驶，存在疲劳驾驶的风险。综合以上的分析项，结合车辆运行的相关数据，可以得出以下结论：（1）渣土车行驶车速低，油耗偏高，路况不良，运行工况复杂。（2）牵引车行驶车速高，油耗较低，路况较好。（3）频繁的深踩油门、超转、停车轰油门、怠速过长、空挡滑行等不良驾驶行为对油耗影响较大。
5结论
第8篇：大数据开发的过程范文
关键词:大数据知识管理企业发展
一、大数据环境下的知识管理现状
随着知识经济时代不断深入发展，管理者也意识到知识的重要性，系统管理知识对管理者后续对知识的研究分析和运用而言至关重要。知识管理作为一项科学的新型研究性管理模式理论，对企业在整个生产经营活动中的知识进行集中处理、组织创新，运用知识资产管理模式最大化满足企业发展的需求，其产生前提在于当前知识经济不断发展。知识管理的发展现状并不十分顺利，也存在一些亟需解决的问题。不同学者基于自身的研究和理解，从不同角度出发解释知识管理，认为其核心要义在于综合运用知识，通过收集、处理、存储、共享、增值等手段建立知识管理系统，使用户获取所需知识的时间成本降低、获取信息的准确度和时效性提高。在知识管理被独立提出之前，企业内部已经初步建立不同知识系统以方便决策和管理，但由于知识系统的建立目标不一，分散性较强，缺乏知识管理的整体性，实效性有待提高。由于当前大数据发展势头迅猛，相关专家和知识系统面对井喷式增长的数据信息资源反倒难以进行知识尤其是隐形知识的挖掘和梳理。大多数隐性知识存在于相关专家的脑海中，为了发现专家并令其积极地分享他们的知识，应采取积极的策略和适当的培育环境。与此同时，全面发展的大数据在综合交融多重学科知识方面和较强的可视化优势也使得用户在获取和运用知识的过程更加迅速准确。
二、大数据环境下的知识管理模式构建
(一)市场需求获取
时代在发展，经济全球化、信息多元化愈演愈烈，企业之间竞争激烈，传统的“以产品为中心”的发展理念已不足以支撑企业的发展，故企业开始寻求“以客户为中心”发展理念的创新。因此，市场需求的获得是企业发展的关键环节。在大数据背景之下，运用大数据对大量的客户数据进行挖掘和转化，使企业发展更适应市场需求是当前企业发展的关键步骤。由于大数据对于信息挖掘的聚类性强，以不同群体为分化点，有侧重地提供针对性较强的产品和服务能够在很大程度上赚取客户的满意度，从而将商业价值最大化。将客户群体精准细化，为不同客户提供个性化定制服务，能够有效促进企业的发展。在企业的发展过程中，发展壮大新的客户群体且最大程度减少现有客户流失是不可忽略的一大环节。就发展客户而言，大数据能够精准分析不同客户的消费偏好、生活习惯变化等，从而更好地在目标市场进行潜在客户的挖掘和开发，以更加符合其购买需求的新产品来吸纳和拓展客户群体。
(二)大数据资源开发
企业的发展离不开庞大的数据资源支撑，而企业对于大数据资源的开发过程实际上就是将庞大的、参差不齐的数据信息进行挖掘整合、管理和分享的动态过程。企业在发展数据集成时往往运用物理手段和逻辑手段将企业多重的、层次结构不一的、分散性较强的数据资源进行只能整合，避免信息独立问题的出现，最终实现信息资源的优化管理，提升企业核心竞争力。经过一段时间后，无论企业的规模大小如何，不可避免地会有混乱、重复和废弃的数据不断叠加在一起的熵增现象，数据集成的需求迫在眉睫。数据资源整合对于不同信息系统而言起到了一个连结共通的作用，能够有效提高信息资源的利用程度。随着知识的不断积累，企业发展所要应对的挑战和考验也在增加，新技术和新产品在知识经济下不断增长，产品的需求量也在不断增加，产品需求变化加快，对企业发展而言把握这项发展契机至关重要。企业在进行信息资源整合时，可以通过知识流的形式促进不同主体和环境的切合程度，实现企业生产结构转型升级、企业高速发展的目的。
(三)知识检索与数据挖掘
随着大数据资源整合以及知识组织系统逐渐发展成熟，企业在运用知识管理模式的过程中必须开始考虑和重视个体个性化知识检索需求。企业通过数据资源整合实现资源管理和共享，在企业创新发展过程中，不断深入发展知识组织系统，实现知识检索能够加速企业创新和发展。只有通过企业提供的知识导航和检索工具才能实现真正意义上的智能检索，更好地问有此类需求的客户提供更完备更具个性的知识检索服务，同时也符合企业最大程度发展创新的需求。由于数据库资源庞大、知识检索涉及范围宽泛，人工分析获取有效信息是行不通的，因此对于数据挖掘工具和知识发现工具的选择至关重要，企业应当从实际出发，结合自身发展情况作最优化选择。
三、大数据环境下的知识管理实施策略
(一)资源容器建设
企业发展所需的数据信息资源是十分庞大的，如何快速获取和掌握市场需求导向、用户购买模式和倾向、同类产品竞争情况以及相关理论知识等其他资源信息是关键，切实掌握筛选数据资源能够使企业在数据支撑下牢牢把握发展方向，科学跟进后续研究计划的实施。当前企业发展的大数据趋势使然，只有深入接触并高效发展知识管理策略，企业才能更好地应对外部市场激烈的竞争环境，不被淘汰。建立良好的业务管理模式有三点：建立健全以市场创新为根本要义的知识网络；基于优化开发流程的知识管理系统；升级完备以先进开发能力为核心的知识管理机制。该机制的运行不仅能够筛选各类有效数据信息，还能够对企业所需资源信息进行及时更新和替换，使企业在资源共享中形成自身的资源库，促进企业内部知识积累和发展。
(二)技术升级保障
企业在发展过程中对于数据信息的采集、整合、共享，知识检索导航、数据知识挖掘工具等均应当与知识管理保持一致，通过大数据和云计算的创新平台协调合作、获取支持。当然，基于对企业发展情况不一的考量，例如不对等的资金规模差异等，企业对于上述情况的掌控并不需要全面性调整，也可通过协同发展的方式与相关科研机构、政府等展开合作，达到协同互补的效果。这对于企业发展来说是一举两得的，不仅能够降低企业在这一方面自主研发的成本投入，还能够深入运用知识管理和共享获取所需资源数据信息。此外，企业在实现数据资源共享模式后如何高效实施相关知识管理策略也相当关键。
(三)管理系统改进
企业管理的改进主要有以下两方面：第一是精细化管理的发展，其二便是知识管理。在原始的管理模式中，由个人决策的模式存在一定的弊端，需要进一步完善和升级。一个企业的发展单靠个人是远远不够的，是由一个掌握公司实际情况的组织来实现的。这些功能的实现基于大数据管理，实现“全数据化”的精细业务开发模式。但因为企业所现有的信息数据十分匮乏，且原始的管理系统相对落后。在今天的信息化时代里，企业的一个重要竞争力之一就是其所搜集到的资源。因此，企业迫切需要打破原有模式，给予原有的知识管理体系，引入个性化信息检索，跨数据库链接等来促使其对知识组织系统的开放机制的接近程度的提高。
四、结论
本篇论文主要从企业在发展中所关注研究的问题着手，构建一个全新的企业知识管理方式，这种管理模式基于对大数据资源的更深一步进行开发的前提下，将市场的需求视为落脚点，借助高新信息技术，利用网络性质的协同创新方式来对执行这种模式的策略等方面进行深层讨论。在现代的生产及生活当中，信息已成为一个必不可少的元素。但就目前而言，我们没有做好进入大数据时代的准备。同时还面临着大数据是怎么样的这样一个引人发省的问题。技术的存在是因人而起的，同时也是服务于人的，这点显而易见，但大数据并非一个冰冷、机械化的世界，它无法完全替代人们所发挥的作用。同时也给我们提出了要求：促进自我知识管理意识的增强，提高对其所作用及重要性的认识，充分发挥主观能动性，力争在知识型的社会，迎接大数据时代的到来，为了规避大数据鸿沟现象的发生，我们每个人都应该奉献出自己的一份力。与此同时，要怀着新时代所带来的挑战和机遇是无法比及的信念。
参考文献：
[1]郭亚军.大数据环境下企业技术创新知识管理模式研究[J].现代情报,2016(7)
[2]张平．构建企业数据战略—访SAP公司大数据专家卢东明[J].企业管理，2013(6)
第9篇：大数据开发的过程范文
亨达科技集团成立于2003年5月13日，于2015年3月11日在全国中小企业股份转让系统成功挂牌，并于2015年8月被认定为国家高新技术企业。亨达科技集团旗下拥有亨达科技集团信息安全技术有限公司（以下简称亨达安全）、亨达科技集团建设开发有限公司（以下简称亨达建设）、亨达科技集团电子信息技术有限公司（以下简称亨达电子）三家全资子公司。专业从事通信工程、网络与信息安全、计算机系统集成、软件开发、电子政务、大数据和云计算技术产品开发、推广与服务。
亨达科技集团具有通信信息网络系统集成企业资质（甲级）、信息安全服务资质（安全工程类二级）、信息安全应急处理服务资质（二级）、信息安全服务资质（风险评估二级）、信息安全服务资质（信息系统安全集成服务资质二级）、信息系统集成资质（系统集成乙级）、信息系统集成及服务资质（叁级）、建筑工程施工总承包资质（叁级）、电力工程施工总承包资质（叁级）、市政公用工程施工总承包资质（叁级）、通信工程施工总承包资质（叁级）、电子与智能化工程专业承包资质（贰级）、消防设施工程专业承包资质（贰级）、城市及道路照明工程专业承包资质（叁级）、涉及国家秘密的信息设备维修资质、国家信息安全测评授权培训机构资质；取得了国家军工业务咨询服务安全保密条件备案证书和信息安全等级保护测评机构能力评估合格证书。
公司总计拥有30项软件著作权，并已通过ISO9001：2008质量管理体系、ISO14001：2007环境管理体系及OHSAS18001：2004职业健康安全管理体系认证。公司建立了贵州省网络信息安全“三库一中心六大平台”（贵州省网络信息安全病毒库、漏洞库、门户网站安全漏洞及整改数据库；贵州省网络信息安全应急支援中心；贵州省网络信息安全监测预警云平台、安全攻防实战平台、网站安全防护云平台、互联网情报分析平台、互联网资源侦测和漏洞侦测平台、安全态势感知平台）。
亨达科技集团主要客户包括电信运营商、政府部门、银行、医院、电力、烟草等行业及单位，为贵州省内外各级政府部门、企事业单位、学校等提供专业的通信工程建设、计算机系统集成和网络信息安全、教育信息化服务。公司连续数年荣获贵州省“守合同、重信用单位”称号。2015年，公司被贵州省科学技术厅评为“科技型小巨人企业”；亨达安全被贵州省科学技术厅评为“科技型小巨人成长企业”。同时，亨达科技集团被贵州省通信行业协会评为2015年“贵州省优秀民营通信建设企业”称号。在2016年7月贵州省第二次项目建设观摩活动中，贵州省有关领导带队到亨达科技集团考察调研，对公司在网络信息安全工作方面所取得的成绩给予了高度肯定和表扬。
亨达科技集团坚持以客户需求为导向，致力于成为中国领先智能安全整体运营服务商。在当前贵州省大力发展大数据产业的有利形势下，公司不断加大大数据、云计算相关技术及其产品的投资开发力度，以通信工程为基础，逐步过渡到以大数据、云计算为核心的综合信息服务领域。为推动公司业务逐步从现有的网络信息安全和通信工程建设服务向自主产品和技术开发方向延伸，2016年7月，公司与厦门大学合作建立联合实验室，成功开发出了国际领先的多媒体信息快速检测和过滤技术，结合公司目前已经自主研发完成的“亨达智慧教育云平台及其配套软硬件产品”， 公司将继续投入更多的资源不断加大后续市场推广力度，确保早日形成规模化运用。
在2016年9月8日于北京新世纪日航大酒店举行的“2016第十七届中国信息安全大会”上，亨达科技集团股份有限公司董事长兼总经理连灶华做了“共筑网络安全新防线，助力大数据产业健康发展”的主旨演讲。
连灶华主要针对网络信息安全提出了三条体会和九点建议：
1. 做好信息安全十分重要和必要，
民营企业必须顺势而为。
2. 做好信息安全关键在于创新和创
造，民营企业必须主动作为。
3. 做好信息安全的目的在于适用和运用，民营企业必须勇于建言修为。
针对上述三条体会，连灶华提出了九点建议：
1. 加快大数据及其安全立法工作，加快制定大数据交易法则，为大数据产业发展提供必要的法律依据，确保大数据交易规范性、安全性与合法性。
2.加快推动政府和拥有大数据资源的相关企事业单位，在风险可控的前提下通过订立契约最大限度地开放数据资源，确保数据资源能够快速形成规模化归集。
3.加快推动全国性大数据交易市场的建设，为大数据交易提供必要的平台和通道。
4. 加快构建全国性大数据中心，有效解决数据存储问题。
5.加快制定大数据使用和安全管控机制，明确大数据安全管理责任边界，处理好安全保障和性能提升二者之间的矛盾。
6.加大大数据安全技术研究与投资开发力度，建立一批国家级和省级重点大数据安全实验室，积极打造面向大数据产业发展的安全产业链，构建安全可控的具有自主知识产权的安全产品和技术保障体系。
7加大大数据安全企业扶持力度，大力支持有条件的企业优先进入大数据安全服务领域。
8加大大数据安全产业专业人才教育培训力度，推动大数据安全专业人才数量与质量的同步提升。
