京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
飞扬大数据平台备战大数据时代
伴随互联网技术的风生水起,庞大而复杂的网络技术将地球浓缩为一个小小的村落。互联网技术的广泛应用,不同角色间所输入与输出的海量信息衍生出来的巨大数据量再一次颠覆云时代,堂而皇之的迎来了信息量暴增的崭新时代——大数据时代。
“大数据”则变成了时下最火热词汇之一。从拥有数据到预判需求,这就是大数据的“威力”,近几年各软件巨头公司纷纷涉足该领域,8月16日,在北京京仪酒店举办的“风起潮涌、拨云见数——东方飞扬开启大数据之门发布会”更是将档案大数据推向了新的高潮。一场以“大数据”为核心驱动的档案信息革命,风生水起,席卷而来。
大数据时代的来临成就档案领域发展契机
据IDC预测,未来10年全球数据量将以超过40%的速度增长,2020年全球数据量将达到35ZB,为2009年(0.8ZB)的44倍,且其中80%以上为非结构化数据(如图片、音频、视频等)。这组数据,充分说明了世界已经步入了大数据时代。那么,这些数据到底是从何来呢?总的说来,正是传统互联网、移动互联网、物联网、云计算的快速发展推动了数据的爆发式增长。
究竟何为“大数据”?所谓大数据,简而言之就是巨量资料、海量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的大数据,是基于云计算的数据处理与应用模式,通过数据的整合共享、交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。同时炙手可热的大数据还具备了4V特点:Volume(数据体量巨大)、Velocity(数据类型多)、Variety(速度要求高)、Veracity(价值大、密度低)。
那么何为“大数据时代”?通过对大数据概念的了解,能够更加深切的体悟到:所谓的大数据时代,是一个数据更加全面的时代,通过对于大数据应用技术的掌握,便可轻而易举的攻克更多之前由于数据缺乏而无法涉足的领域,比如档案领域。
众所周知,档案信息化在过去的二十年中见证了三次模式的变迁,从最初的主机计算时代,到后来的局域网应用时代,再到如今的互联互通时代,数字档案管理的演变。具体呈现了以下几个主要特点:一是产生了数量巨大的、异构的文档信息;二是人们的信息需求呈现出多样化、高效化、个性化、专深化等特点;三是原有的传统档案信息服务系统,仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法已经不能满足现实的需要。这些是档案领域发展大数据应用的重要基础。同时,也觉察到在档案领域发展大数据的契机——政策支持、现实需要、技术支撑。
伴随国家信息化建设的不断深入,由云计算、云存储等新型的IT服务模式所直接催生的数字信息正在爆炸式增长,面对数量巨大、异构的文档信息,同时还要与时俱进的满足现代人类对于信息多样化、高效化、个性化、专深化的需求,传统的档案信息服务显然已经不能满足时代的需求,档案管理工作将面临更大的挑战。
大数据时代下,要如何抓住契机实现档案管理及内容的价值全面提升?
在“风起潮涌、拨云见数——东方飞扬开启大数据之门发布会”上,东方飞扬指出档案管理正在步入大数据时代,如何从海量数据中发掘出有价值的信息,满足不同档案客户的信息需求,将档案资源转化为知识资源,尤其是覆盖人民群众的知识资源,这已成为档案人的使命,基于大数据的数据分析和数据挖掘技术将会起到巨大的推动作用。
基于大数据来临的契机和趋势,东方飞扬顺势而行,及时推出“ES-Bigdata飞扬大数据智慧平台”。该大数据平台即可依托“政务网”、“行业专网”,构建海量存储、分布计算、集中管理、自动调度的大型数据智能平台,服务于各级政府、国家部委、综合性档案馆、中央企业等总部级单位;又能依托“公网”,构建多样性、可定制、可扩展、经济性配置的基于公有云的数据智能平台,服务于中小微企业档案管理工作;还可依托“公网”,构建灵活、方便、大容量的个人数据智能平台,服务于个人、家庭。
其核心内容主要有两个方面:一是依托ES-iCloud数字档案云,基于结构化和非结构化的数字信息,构建集数据获取、组织、分析及决策支持于一体的大数据平台解决方案。二是通过飞扬大数据平台,支持各级各类档案馆决策管理,优化资源调度,拓展档案馆的信息服务方式,提高服务质量,实现档案管理及内容的价值全面提升。
如何真正做到以上两个核心内容?据东方飞扬介绍可以从下三方面助力档案管理及内容的价值全面提升。一是支持各级各类档案馆的决策管理;二是优化各级各类档案馆的档案信息资源;三是拓展档案馆的信息服务方式,提高服务质量。
据透露,“ES-BigData飞扬大数据智慧平台”还具有高可用机制、安全机制、终端应用、数据采集、云前端、私有云/公有云等特点。东方飞扬还表示,对于“ES-BigData飞扬大数据智慧平台”的技术愿景是构建基于档案内容的数据仓库;实现标准化、开放化的技术架构;支持应用快速、灵活部署;实现系统高效、低成本运营。
结合大数据时代的特点借力发展档案领域
除了“ES-BigData飞扬大数据智慧平台”的推出,在会议中还介绍了东方飞扬典型大数据平台技术方案。方案中指出面临大数据时代的海量数据,从中获取、利用、收录正确有用的信息需要四个步骤:获取、组织、分析和决策。
首先获取信息方面可面向企业应用,如:数字档案馆系统,采用HDFS、NOSQL快速捕获和存储结构化、非结构化的数据信息。获取到信息后,采用Hadoop的MapReduce技术,在原始数据存储集群中组织和处理大量数据,将最终的聚合结果,通过数据转换器,加载到关系DBMS系统中。最后,根据数据分析模型,自动进行数据关联、多维度分析,发现规律,自动作出决策。
由此可见,档案领域的信息繁荣、价值提升必将由大数据来推动。据了解,在大数据启迪下,东方飞扬结合“ES-Bigdata飞扬大数据智慧平台”的特点自主研发了ES-OAIS 4.0产品。该产品具有以“稳定性”为基础,以“易实施、易使用”为指导思想,同时兼顾“高性能”等特点。目前,该产品已正式发布。
通过东方飞扬对于大数据优势的深入解读,我们能够更加明白大数据对于现代社会进步的意义。无论如何,大数据时代已然是信息社会发展的必然结果,反过来,这一人类文明也必将加快推动社会的发展。让我们拭目以待吧,大数据时代在未来社会进步中的大手笔。同时,我们也更加期待东方飞扬这支行业内的旗舰,让大数据在档案管理事业中大放异彩。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27