京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
云计算和大数据是一对孪生技术_数据分析师
26日下午2014全国智能物流云峰会暨湖南海驿智能物流园招商启动仪式12月26日在长沙举行。会上中科院云计算中心岳强博士以《物流云时代的变革》为题,做主题演讲,他表示,云计算和大数据是一对孪生技术,云计算中心是大数据的存储和处理基地 。
大家下午好!首先我把中科院研究中心的情况给大家介绍一下。中科院云计算中心汇集了计算所、遥感所、电子所、自动化所、软件所等相关单位在技术、人才、设备和网络等核心科技创新资源,形成了中科院在云计算技术领域的研发,我们中心承担重大项目15项,示范推广项目20项,国家和省市研发项目45项,17项在省市区域范围内取得了积极的影响,我们中心成立三年以来,我们始终以“科技为国家分忧、创新为产业造福”为使命,不懈努力,勇于开拓,敢于创新,奋发图强,取得了显著成绩。
一个目标:打造世界一流的云计算产业育成生态系统。两个使命是抢占云计算技术制高点,成为产业升级转型发动机。
三个方向,发展战略性新兴产业,推动传统产业升级,主导产业聚集。
这是我今天的题目,SOMA海驿智能物流云平台。
这个是物流行业发展的过程,从上个世纪五十年代美国基本上形成,后来引入到日本,到七十年代引入到中国,到2000年的时候随着我国加入WTO,受国际市场的影响,国内物流业实现了跨越式的发展,2009年物流业列为国家产业的十大振兴规划,2014年国务院通过了物流业发展中长期规划。
这是国家统计局的一组数据,总体来看从2009年社会物流总额连续增长,到2013年社会物流总额197.8万亿,存在的现象是增长率连续下降,物流市场遭遇“瓶颈”,物流业更多的是以中小企业为主力军。
这个是国家发改委的统计数据,我们一直维持在18.5%左右,高于美国、日本9.5个百分点,高于全球平均水平均为6.5个百分点。
这就是物流国家物流业发展中长期规划,构建现代服务体系,强调的是布局合理、技术先进,便捷高效、绿色环保、安全有序。物流业增长值年均增长8%左右,占GDP7.5%左右。还有十二个重点工程。
物流行业目前面临的形势主要有四个:
1、物流需求快速增长,居民消费升级以及新型城镇化步伐加快,迫切需要建立更加完善、便捷、高效安全的消费品物流配送体系。
2、新技术、新管理不断出现,信息技术和供应链管理不断发展并在物流业得到广泛运用,物流成本进一步降低,流通效率明显提高,物流业市场竞争加剧。
3、资源环境约束日益加强,随着社会物流规模的快速扩大,能源消耗与环境污染形势的加重,城市交通压力的加大,传统的物流运作模式已难以为继。
4、国际竞争日趋激烈,随着国际产业转移步伐不断加快和服务贸易快速发展,全球采购、全球生产和全球销售和物流发展模式正日趋激烈。
我们再来看一下国外物流信息平台的发展情况。比如说新加坡、荷兰、英国、德国、澳大利亚、美国等各种平台。国内外的平台形式我们分析了一下,一个是信息凑合、收取中介费。第二是货运配载,会员制管理,第三是公共服务,第四是区域代理,资金垫付。
国内平台,比如说政府或行业协会、资源信息型,区域型物流、业务协同型。目前物流企业更需要综合性、一站式的服务平台。这也是我们为什么打造海驿智能物流平台的出发点。
国内平台的发展,一个是园区或园区的整体物流系统,整合现有物流信息资源,物流企业信息化,物流信息标准化,物流综合信用体系和物流交易的网络安全,电子商务和智能交通的发展,政府智能部门间协同工作机制。湖南省3400多家注册物流企业个体经营户4万多个,有一个三年行动计划,部署一批重点节点城市,发展一批重点园区,建设一批重点项目,扶持一批重点企业。
物流信息化建设的方向,在技术方面应用北斗导航、物联网、云计算、大数据、移动互联等技术。智能物流信息公共服务平台、互联互通和信息共享,面向中小企业的物流信息服务平台等。
海驿职能物流云平台也用到了一些技术,比如说云基础、无线互动等。
云计算实际上是资源虚拟化+并行计算,云计算倡导的是商业模式,资源共享,按需服务。云计算不等于虚拟化,虚拟服务器并不能组成一朵云,云计算能力远远超出一般的虚拟化解决方案。各个层次的物联网在数据中心起到非常核心的作用,虚拟化技术已经开始改变企业对服务器、操作系统等计算资源的重点部署。
云计算和大数据是一对孪生技术,云计算中心是大数据的存储和处理基地,有关大数据的战略资讯研究,《中国大数据技术与产业发展白皮书》。
在海驿智能物流云平台上要考虑峰值与流式计算,实现低时延,高可用性、易扩展性。也实现资源管理架构,实现资源隔离限制。从数据采集、数据缓冲、数据处理、数据输出开始。
当然在海驿智能物流云平台上在快数据方面有一些体现,实时反馈互动的快数据,在数据中体现对“人性”的理解,深度学习、情绪识别等内容。
我们重点从软件和硬件这两个方向,软件是公共支撑软件的框架、算法库,快速模型训练和应用开发;硬件是计算密集型,高计算密度。现在大数据研究的领域更多的是数据的实时范畴,提取业务信息,从数据产生智能,实际上在数据处理方面的困难不是海量数据的存储和离线,而是智能化的处理。
海驿智能物流云平台,智能物流虚拟和实体互联的云服务平台,物联网云数据处理环境和物联感知时空数据处理环境。上面是网络设施、定位系统、监控设施。
两大服务支撑系统,应用服务支撑系统,通过数据交互接口服务,应用开发环境管理,BI服务智能,数据分析与决策。在云数据服务系统是多元数据整合,数据管理服务接口,数据挖掘接口和数据分析接口。
海驿智能物流云平台更多体现出O2O的业务联动模式,线上的业务线下经营。还有信息的联动,从生产商贸企业、物流仓储企业、金融担保机构整个信息的联动。
先进性,我们主要讲到了云技术和物联网,围绕着信息惯用提出和跨界物流服务。全国防伪价值收益,对政府、投资者、金融机构、生产、商贸企业、物流企业等。
核心价值,我们用几句话总结,电商改革物流,智能提升效益,诚信聚集。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26