企业构建大数据（企业构建大数据的意义）
原标题：企业构建大数据（企业构建大数据的意义）
导读：
数据仓库→湖仓一体,实时大数据平台这样建因此，将传统数据仓库升级为湖仓一体（Lakehouse）架构，成为重塑企业海量数据统一管理与实时分析能力的关键。湖仓一体架构概述 湖仓...
数据仓库→湖仓一体,实时大数据平台这样建
因此，将传统数据仓库升级为湖仓一体（Lakehouse）架构，成为重塑企业海量数据统一管理与实时分析能力的关键。湖仓一体架构概述 湖仓一体架构完美融合了数据湖的灵活性和数据仓库在数据管理方面的成熟特性，为企业构建了一个统一的数据平台。
湖仓一体是一种大数据架构理念，旨在结合数据湖和数据仓库的优势，以满足现代企业对海量、多元化数据处理的复杂需求。以下是对湖仓一体的详细理解：数据湖与数据仓库的基本概念 数据湖：数据湖是一种集中式存储和处理大量原始数据的平台，支持多种数据类型（如结构化、半结构化和非结构化数据）。
湖仓一体（Lakehouse）是数据技术的一次重大变革，由databricks的Michael ArmbRust等人在2021年首次提出。湖仓一体架构结合了数据湖和数据仓库的优点，旨在提供一个统一的数据平台，既能处理大规模的非结构化数据，又能提供结构化数据的查询和分析能力。
湖仓一体架构的数据库设计与实践由HashData资深数据库工程师陈亮和解决方案工程师张承万进行深入探讨，通过网络直播分享了HashData湖仓一体设计理念与实践应用。首先，让我们了解一下数据湖的概念。数据湖是存储格式开放、无限拓展、成本低廉的数据库，具备多种特性。
...空间或近2000亿,这家企业已基于AI技术构建了两大数据库
1、AI技术助力企业构建数据库 在这一背景下，一家基于AI技术构建了两大数据库的企业备受瞩目。该企业充分利用AI技术的优势，对海量数据进行高效处理和分析，从而构建出具有强大功能和广泛应用价值的数据库。这两大数据库不仅为企业自身的发展提供了有力支撑，也为整个数据要素市场的繁荣做出了积极贡献。
2、吉利已经构建了10T的Token数据、40B的汽车领域垂类数据，并建成了合成数据平台，为大模型训练准备了核心燃料。 关于AI技术的融合与应用，吉利规划了覆盖C端消费者、B端企业服务以及空天地一体的智能生态，形成了“全域AI技术”体系。
3、业务板块：包括数据处理，确保数据准确可用，为AI模型奠基；AI技术应用于金融、教育等多领域；算法研发，利用数据训练和优化模型；平台建设，融合云计算等技术，支撑算法研发和应用。
4、百度是全球最大的中文搜索引擎，是中国最大的以信息和知识为核心的互联网综合服务公司，更是全球领先的人工智能平台型公司。2000年1月1日创立于中关村，公司创始人李彦宏拥有“超链分析”技术专利，也使中国成为美国、俄罗斯、和韩国之外，全球仅有的4个拥有搜索引擎核心技术的国家之一。
5、推动AI应用创新：结合AI技术，实现数据的智能化处理和分析，为企业提供更精准、更高效的决策支持。合作成果与展望 通过此次合作，东湖大数据与企知道科创空间已经取得了显著的成果。双方共同打造的产业决策融合认知计算平台已经在多个领域得到了广泛应用，并获得了用户的高度认可。
企业如何基于信息化发展大数据?
具备可以支撑数据分析的应用系统。我们都知道企业在发展过程中会产生一定的数据量，而这些数据的来源则是企业内部的信息化系统，首先需要具备可以支撑分析的应用；实现企业内部数据治理。首先梳理企业的数据标准、服务标准，并完成数据清洗。通过制定企业的数据规范、服务规范，让各个业务系统拥有统一的标准。
信息化是企业实现数字化和智能化的基础。企业要实现信息化，可以从以下几个方面入手：建立信息管理系统：企业可以引入电子邮件、办公自动化系统（OA）、企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）、供应链管理（SCM）等系统，以实现对信息的有效管理和流转。
数据资产化与治理 数据整合：构建企业级数据中台，打通erp、MES等系统孤岛，统一数据标准与存储。数据赋能：利用BI、机器学习挖掘数据价值（如需求预测降低库存30%），支撑精准决策。安全合规：建立数据治理框架，确保隐私保护与合规性（如遵循《数据安全法》）。
随着移动互联网和智能终端的兴起，企业信息化进入了移动互联时代。2014年，移动互联网浪潮来袭，智能硬件、可穿戴设备、物联网、大数据、云计算、人工智能等技术元素共同推动了新一轮的商业变革。2015年，“互联网+”概念的推动下，企业移动互联将迎来新的发展机遇。
企业数字化转型，是指企业利用数字技术，将企业生产经营的某一个环节甚至整个业务流程的信息数据全部整合起来，形成有价值的数字资产，通过大数据，云计算等处理技术反馈有效信息，最终赋能到企业商业价值的过程。
管理咨询公司如何帮助企业建设大数据系统?
1、数据抓取系统：及时捕获网络信息数据，为客户提供外部经营环境持续、海量的数据服务 （2）在线数据采集系统：针对企业的在线客户，从用户属性信息、用户行为信息、商品信息等多维度进行采集，并通过数据过滤与汇总，将数据分类存于数据仓库中，满足IT业务不同需求，为企业提供持续性的数据资产。
2、在组织企业的时候，要确保你的团队能够接受即将到来的改变，要有一个适应能力强的团队，接受改变，而不是逃避改变。动员群众的力量 要让全体员工参与进来，动员群众的力量，而不是把他们当作工具，必须让所有的雇员都在新的数字系统内工作，只要公司发生重大变化，员工都必须参与。
3、采集互联网餐饮公开数据是咨询公司构建餐饮大数据解决方案的关键一环。通过明确采集目标与数据源、构建数据采集体系、实施数据采集、数据清洗与整合、数据分析与应用等步骤，咨询公司可以为企业提供全面、准确、及时的数据支持。
4、管理咨询阶段：进行详细的需求调研，制定详细的主数据管理策略，明确管理组织的分工，梳理主数据管理流程，针对主数据管理存在的问题提出改进方向，完成主数据管理体系整体框架设计，形成数据管理体系实施蓝图。
5、提高数字化认知水平：在企业内部，建立从上至下的数字化转型认知体系，特别是企业领导层、管理层，要充分认识到数字化转型的重要性、紧迫性和系统性，从思想上，深刻认知数字化转型和企业发展是密不可分的一个整体，强化数字化转型和业务的融合思想，强化技术和业务协同发展的理念。
6、通过数据工厂工具进行数据汇聚，通过睿治数据治理工具进行数据治理，通过数据资产管理工具进行数据资产管理和数据服务。这些工具共同协作，帮助企业建设自己的数据中台。最后，需要强调的是，数据中台是一个运营迭代的过程。通过业务闭环不断完善，使业务的场景化应用效果越来越好，最终达到数据业务价值的最大化。
国有企业大数据监督系统介绍
国有企业大数据监督系统是一个利用现代信息技术，特别是大数据、云计算、人工智能等技术手段，对国有企业的运营和管理进行全面监督、深入分析和及时预警的综合性系统。
构建并优化国有企业纪检监察“大监督”体系是提升国企监督效能、保障国企健康发展的关键所在。针对当前存在的问题和不足，应完善监督制度、强化“三重一大”决策制度落实、整合监督资源、创新监督手段以及加强队伍建设等方面的工作。
支持系统的业务定制能力，实现数据、流程、待办关联。国资大数据平台 数据中心支持自定义个性化数据视图与分析看板。系统预制大量图表样式，自动形成图表分析结果，支持数据的多级钻取。国企端建设 企业内部在线监管平台 与国资委“国企在线监管平台”决策和运行系统对接，满足监管要求。
国资大数据智能洞察分析系统的核心在于数据的交付与数据可视化。通过数据看板和国资国企数据洞察等功能模块，企业决策者可以直观地了解企业运营情况、市场动态和行业趋势，从而做出更加精准的决策。
构建“惩治防”三位一体的监督体系：这一体系着重于全链条惩治权力腐败，全流程紧盯资产变动，以及全方位培育廉洁风尚。通过全面推行“一案双查三追溯”制度，深挖彻查腐败背后的利益链条，并利用大数据监督作用，搭建国有企业监管平台，实现对资金流向和资产变动的全方位监控。
技术应用：建立平台的基础构件，实现社交计算、移动计算、云计算和数据分析技术之间的组合应用；根据企业的特定创新需求和目标，整合智能认知、物联网、可穿戴计算等技术到平台技术能力中。通过以上指南的实施，国有企业可以系统地推进数字化转型工作，实现企业的全面升级和持续发展。
怎样搭建企业大数据平台?
1、搭建大数据平台需通过架构设计、技术选型和分步骤实施完成，核心流程包括模块拆解、工具链选择、实战操作及自动化运维。
2、首先，需要在服务器上安装linux操作系统，作为大数据平台的基础运行环境。分布式计算平台/组件安装：接下来，需要安装分布式计算平台或组件，如Hadoop系列开源系统。这些平台或组件将提供数据存储、计算和处理的能力。数据导入：使用数据导入工具（如Sqoop）将原始数据导入到大数据平台中。
3、步骤三：建设企业大数据平台 基于大数据平台咨询规划的成果，进行大数据的建设和实施。由于大数据技术的复杂性，因此企业级大数据平台的建设不是一蹴而就，需循序渐进，分步实施，是一个持续迭代的工程，需本着开放、平等、协作、分享的互联网精神，构建大数据平台生态圈，形成相互协同、相互促进的良好的态势。
4、数据中台是企业推进数字化转型的有效方法之一。通过搭建数据中台，企业可以实现对内部数据的统一处理、标准化管理，并挖掘出对企业最有价值的数据。同时，数据中台还可以为企业提供一致、高可用的大数据服务，帮助企业实现数据驱动、数据智能。
5、实践验证与持续优化 金融行业应用案例：参考金融行业等已成功应用批流一体架构的数据平台案例，了解其实施过程中的经验和教训。 持续优化方案：根据实际应用情况，持续优化批流一体架构，提升数据处理效率和分析能力。
