业界动态

7月13日,“第二届大数据世界论坛”（BDWF2012）在京召开,主题为“海量数据,深度分析,智慧商业”。作为中国及亚洲地区最早创办及规模最大的大数据专业论坛,BDWF2012汇聚了行业及企业高层管理与信息主管决策人群,覆盖金融、电信、医疗、政府、能源和公共事业、零售、物流等对大数据存储管理有巨大需求的重点行业,共同交流大数据领域前沿技术与发展趋势。     

从上网卡到智能终端流量迁移意欲何为？

移动互联网不仅是一个时髦的词汇,它也是当今电信运营商面临的巨大挑战。 随着信息通信业生态环境的剧烈变化,终端厂商、互联网企业开始打破原有的平衡,在一些运营商传统领地上分食利润,而电信运营商却面临着沦为“数据管道”的威胁。     

信息数据质量管理我们需要吗

随着国内外企业大量实现信息数字化管理,数据的准确性和真实性等对数据质量造成了巨大的影响从而对企业的决策和运作也产生了巨大的影响,本文纵观国内外企业对于高质量数据的需求及管理上的难点所在,说明了引起数据质量的问题所在,介绍了信息数据质量对于企业的重要意义。     

工业互联网中的标识解析技术

工业互联网的核心是数据的价值发现问题,但由于历史原因,“信息孤岛”现象在企业内部、企业之间大量存在。标识解析技术是目前可见解决“信息孤岛”、完成工业大数据汇聚以及在此基础上形成信息融合理解的关键技术。分析了标识解析在工业互联网领域应用要解决的几个关键环节,并且给出了进行工业互联网数据理解的研究思路。     

互联网环境下数据库信息加密系统的构建

近几年来,互联网环境下“涉军黑客”事件、“棱镜门”事件等信息安全问题层出不穷,给我国信息安全建设和发展带来了巨大的安全隐患,国际化的网络空间战略博弈日益激烈。尤其对于我国政府机构、军事部门和金融企业来说,每天都会产生海量敏感数据信息,一旦出现数据篡改、信息泄露等问题,很容易造成无法估量的重大损失,这更使我们清醒地认识到数据信息安全的重要性。本文基于互联网环境下,提出了一种数据库加密系统的构建方案,能够有效防止信息安全问题的发生。     

“大数据”时代的计算机信息处理技术研究

随着互联网的普及与信息化进程的推进,为各个行业的发展提供了更加广阔的平台,不仅提升了企业工作效率,还促进了经济发展。在软硬件技术不断更新的今天,相应的数据也在增多,为满足人们的需求,“大数据”应运而生。在“大数据”时代到来以后,计算机信息处理技术也随之发展,并需要与“大数据”一同创新,满足不同用户的不同需求。本文将从“大数据”时代与计算机信息处理技术基本情况入手,结合“大数据”时代下计算机信息处理技术所面临的挑战与影响,研究“大数据”时代下的计算机信息处理技术类型,并展望“大数据”时代计算机信息处理技术发展方向。     

数据仓库技术在移动通信领域的应用——MASA决策支持系统简介

一、决策支持系统的应用背景随着市场竞争的日益激烈,数据仓库的应用也越来越广泛。采用数据仓库的企业有两个前提条件,一是企业存在大量数据,二是企业处在竞争的环境中。要想在当今社会激烈的竞争环境下迅速、长足的发展,建立起一套自己的“数字神经系统”是必要的,即通过各路“神经” 对外界环境变化的迅速感知传输至“大脑”中枢,然后将经中枢处理得出的应对及预防措施及时反馈给各路“神经”。所以必须搭建起企业当前和今后发展的综合软件应用平台,优化工作流程,提高企业整体工作效率,及时掌握影响企业运作的关键指标与决策依据、突发事件、重大事件及关系紧密的行业、专业、市场信息,做到“信息掌握及时,管理高效顺畅”。针对信息化的应用,移动通信行业信息化进程得到巨大发展和广泛应用,运营网络系统、综合业务系统、计费系统、办公自动化等系统的相继使用,为计算机应用系统的运行积累了大量的历史数据。但在很多情况下,这些海量数据在原有的作业系统中是无法提炼并升华为有用的信息并提供给业务分析人员与管理决策者的。一方面,联机作业系统因为需要保留足够的详细数据以备查询而变得笨重不堪,系统资源的投资跟不上业务扩展的需求；另一方面,管理者和决策者只能根据固定的、定...     

大数据时代企业档案信息资源整合与利用

随着庞大数据群自20世纪90年代悄然出现,“大数据”这一名词逐渐声名大噪。随着云计算、物联网等技术的产生和发展,各种信息发布、信息存储和信息传播方式的兴起,全球的数据都在以前所未有的速度飞速增加和积累,这给档案事业的信息资源累积、整合与利用带来了巨大的影响,进而对全世界经济社会发展产生了轰动的效应。     

基于SOA的协同办公平台设计与实现

一、背景 随着全球信息化的迅猛发展,信息技术深刻改变着人们的工作、学习和生活方式,也给企业管理带来了巨大的机遇。近年来,企业信息化日新月异,党的“十五大”以来,我国信息化战略经历了从“用信息技术改造传统工业”到“以信息化带动工业化,以工业化促进信息化”,再到“推动信息化与工业化深度融合,走新型工业化道路”等过程,不断与时俱进。     

一体化的高性价比远程灾备解决方案

在这高度信息化的年代，突发的“天灾人祸”不仅给政府、企业、商业机构甚至个人造成巨大生命财产损失，也对各类组织机构赖以生存与运转的IT系统与业务连续性管理以毁灭性打击。利用数据异地备份／镜像手段，保证个人、企业、政府和商业机构在灾难发生时，有效保护数据的安全，成为事关企业的生死和业务能否永续经营的关键。2005年5由国务院信息．化工作办公室主持，涉及银行、电力、铁路、民航、证券、保险、海关、     

电子商务环境下企业信息平台相关关键技术研究

目前物流企业以及大型制造企业管理信息系统之间的互联互通和互操作性很差,导致信息资源的巨大浪费和利用效率低下。针对企业信息集成、企业应用集成和数据抽取、转换、装载,为实现LIP开放、复杂、多层次的计算任务,对分布式对象和分布式数据库技术进行了分析,并在Matlab环境下,对这些数据进行聚类仿真。     

电信行业大数据业务发展建议

世界每天都有几十亿人使用计算机、平板电脑、手机和其它数字设备产生海量数据,这些数据或“大数据”被誉为新的“金矿”,已经成为企业很重要的一份信息资产,如何利用这些大数据将成为企业赢得竞争的关键.在所有行业中,电信运营商拥有明显的优势,电信运营商拥有多年的数据积累,其数据资源的广度和深度是移动互联网企业难以比肩的.     

一种检测检验产业数据中台架构的设计

<正>随着数字化转型工作的不断深入，各行各业逐步开展个性化信息管理系统的筹建，但由于业务需求的不断扩展及各种信息技术的更新迭代，业务信息化水平在实现升级的同时，也造成了各种各样的“数据孤岛”，数据中台作为一种新型的技术和建设理念，能够极大程度地解决信息数据孤岛的问题，本文针对数据中台在检测检验产业数字化转型中的应用进行了深入分析，详细阐述了该技术在数据共享和数据应用方面的巨大优势。数据中台是企业数字化转型的战略选择，是数字时代对企业的组织重构、流程再造与技术升级。     

基于大数据背景下的计算机信息处理技术研究

大数据时代已经到来,必将给社会带来翻天覆地的变化,大数据顾名思义就是“大的”、“海量的”数据,它涉及五个领域,包括数据挖掘、数据分析、机器学习、人工智能和业务分析,巨量的数据在收集、存储、分析方面必然是巨大的工作量,即便依据最先进的计算机信息处理技术,都无法对所有数据进行精细化的处理,不过随着5G通讯技术的发展和大规模商用,必然有促进作用,可以说发展至今,大数据时代才刚刚开始。     

数据挖掘在电信客户流失分析中的应用

数据挖掘是近年来伴随着人工智能和数据库技术发展而出现的一门新兴技术。它的核心功能是从巨大的数据集或数据仓库中获取有用信息,以供企业分析和处理各种复杂的数据关系。随着电信市场竞争的日益加剧,运营商普遍开始向“客户驱动”管理模式转变。最近几年,数据挖掘技术以其强大的数据分析功能被普遍应用到电信运营商客户管理之中。     

企业级大数据应用顶层架构设计探索

随着大数据时代的来临,善于利用这些庞大的数据信息,将为企业带来巨大的经济效益和发展空间,因此很多企业都投入大量精力在大数据的应用建设中。探索建立一个企业级大数据应用框架,帮助企业按照一个清晰的目标和路径进行大数据应用建设,进而从自身的数据中获得更高层次的敏捷性、洞察力及价值。     

并行数据库的物理实现与应用

数据库的并行查询技术是并行数据研究的核心内容之一。特别是在大规模数据处理方面 ,越来越展现其巨大的优势。在“九五”期间 ,我们研制了一个并行数据库管理系统原型HPPDBMS。该系统在管理邮电系统的客户信息方面发挥了重要作用。     

基于CATV的数据广播系统的设计与实现

我国的有线电视网(CATV)拥有巨大的网络资源,它不仅能提供高速的Internet接入,而且可以提供图像、话音业务,实现“三合一”.本项目主要是设计并实现基于有线电视网的数据广播系统,使得数据广播信息经过服务器端处理后通过有线电视网传输,之后在客户端通过数字机顶盒建立数据通道取得用户需要的数据流并对数据信息的浏览.     

浅析"大数据"背景下谈计算机信息处理技术

科学技术日新月异,当今时代已是信息爆炸时代,网络已经走进了人们的日常生活,大量的用户活跃在网上,产生了一个巨大的数据资源库,这个数据库对于企业是巨大的商机,对于国家则可以洞察社会动态,制定利国利民的政策.本文分析了在"大数据"背景下,计算机信息处理技术对我们生活带来的机遇和挑战,还探讨了计算机信息处理技术的特点、存在的问题以及发展前景.     

大数据场景下的云存储技术与应用

一、大数据应用场景与需求 1．大数据的发展 随着互联网、移动互联网、物联网的发展,“大数据”逐渐成为发展的趋势。数据不仅仅正变得更加可用,同时也变得更易被计算机所理解。大数据发展趋势中所增加的大部分数据部来源于物联网世界中商品、物流信息,企业内部经营交易信息,互联网世界中人与人交互信息、位置信息等。