25 .1 分布式计算框架 25 .2 内存计算框架 25 .3 流式计算框架 26 .4 分析引擎 26 .4.1 垂直搜索 26 .4.2 信息挖掘 27 .4.3 数据比对 27 .5 人工智能 27 第 6 章 数 据 管 理 29 . 29 .1 数据集成监管 29 39 .5 提供数据资源共享服务 40 第 8 章 数 据 应 用 与 可 视 化 41 . 41 .1 综合查询系统 41 .2 大数据分析挖掘工具 42 .2.1 超级档案 42 .2.2 大数据碰撞比对工具 42 .2.3 风险预测分析 43 第1章项目概述 .1 建设背景 数据是国家基础性战略资源，是 度低、标准不统一的存储状况，并按照大数据技术存储架构实现各类数据 资源的分类存储，满足数据资源深度挖掘应用分析需要。 （4） 应用接口服务。深化数据资源服务总线建设，依托服务总线开发数据查 询、比对、分析等多种类型应用服务接口，面向业务提供可定制、个性化 的数据资源服务，解决部门间信息资源的交互共享、数据复用等问题。 （5） 示范应用建设。利用大数据技术在海量数据挖掘、分析研判等方面的技 术优势，建立大数据技术的搜索引擎、可视化关系分析、多维度统计分

，智慧 支撑平台。 环保大数据发展面临的问题： 一是大量的历史数据，其真实性、准确性都很低，不同部门间的数据存在很多差异、矛 盾，基础数据需要清理、净化； 二是从事数据挖掘、分析的专业人才极度短缺，大数据深度挖掘分析工作仍面临极大挑 战； 三是各类环境要素的前端感知设备投入不足，监测点位数量很少，数据采集的广度和深 度不够，数据获取的覆盖度和动态性均满足不了实际管理需要； 四是环 量数据收集起来并存储于设备上。为了获 取更多更准的数据，大数据收集的时间频度要大一些，尽可能收集全面的数据，而非样本数 据。 第二，大数据的分析。通过大数据技术从大量结构化和非结构化的数据中，挖掘、分 析、攫取出有用的信息，这是对传统数据分析方法的极大扩充。 第三，大数据的应用。大数据应用的根本是预测。政府、环保机构等相关决策人员，需 要一种更科学的思维方式和一套更完美的解决方案，建立相关数据分析模型，寻找相关性， 掘为环评审批提供了新的提升路径。大数据挖掘技术可以从庞大的数据库中找到相关性显著 的关键指标，并对环保大数据进行深度智能分析、建模以及环境承 载能力分析等， 为决策者提 供有效的信息支撑。未来对大数据的挖掘分析还将应用到大气 、河流、固废管理等环保领域， 对 大气环境、水质健康、固废处置、污染排放等提供更及时、更准确、更科学、 更多维的预 测。同时也必须意识到，即使在大数据时代，对大数据的挖掘开发利用也仅提供了一种环境问

号厂房，业内灯塔工厂先驱 ............................................................................ 7 大数据整合形成挖掘机指数，调节生产节奏，改进产品设计，提升服务效率 ...... 8 局部智能迈向全面智能，灯塔工厂软件系统升级，形成统一管理平台 ................. 9 树根互联对外赋能，为中国制造业打造世界级工业互联网平台 .... 12 图 11：三一重工设备互联系统实时监控每台设备开工状况 ........................................ 14 图 12：三一重工的设备开工率形成挖掘机指数 ......................................................... 14 图 13：三一重工的存货周转天数近年来持续下降 ......... ......................................... 20 图 29：三一重工在国内市场的挖掘机市占率快速提升 ............................................... 21 图 30：2020 年国内挖掘机市场三一重工市占率第一.................................................

通过自主研发采集硬件设备及声纹采 集入库系统、声纹库平台、声纹鉴定 平台，对声纹数据进行识别对比。 应用场景 案件声纹线索采集，通 过强破解及技术分析破 案。 挖掘案发现场线索，掌 握第一手案发情况信息 音侦破案 技术 - 语音识别 · 构建公共场所安全防 护声纹 + 体系，对现有 监控体系进行技术升级。 布控布防 声纹解析目标人物包 普通最小二乘回归 12 神经网络 17 支持向量机 22 最大期望 3 分位数回归 8 主成分分析 13 随机森林 18 奇异值分解 23 组合方法 4 非线性回归 9 偏最小二乘回归 14 文本挖掘 19 关联规则 24 主题分析 5 决策树 10 因子分解 15 文本分析 20 社交网络分析 数据算法技术 数据 可视化 报表生成器 数据采集 数据分析流程 数据库数据 数据清洗 结构化数据 关系型数据库 机器数据 数据仓库 接口模型 汇总模型 人物特征 业务特征 数据处理 实时处理 预测算 法 状态研判 挖掘模 型 图像识别 离线引擎 实时引擎 流式引擎 机器引擎 数据稽核 数据解析 数据清洗 工 采 集 系 统 数据入库 日志记录 接口定义

现，数据只会变得更广泛 16/115 S 数据是新 “ 石油 ” 数据广泛存在，但需要通过挖掘来增加其价值。但是，不同于石油，数据永远不会成为 一种稀缺资源，因为它以指数速率保持增长。 广泛存在 但仍很难获得 燃料经济性 燃料产业 科技使其更容易获得 寻求价值丰富的接缝 可以提炼最大化价值 深入挖掘来发现 Photo credit:Nigel Homes 2012 17/115 一、建设背景和目标 RPA ETL 数据管理 DW 数据仓库 ODS 操作数据 存储区 19/115 数 据 应 用 常规 报表 专题 报告 可视化 分析 自助 分析 数据 挖掘 B 门 户 智慧管理 领导班子 集团 - 子企业 - 分公司 - 大项 目部 - 项目部，逐层管控 业务部门 减少手工操作，聚焦业务 分析 20/115 资源比价纠偏 1,000³ 拍字节 1,0005 兆字节 1,000² 艾字节 1,0006 千字节 1,000 PwC/page 22 O 客户营销 客户营销 社交媒体 商机挖掘 基于位置 的营销 Next Best Buy 营销分析 客群市场 营销分析 事件与营销相关 分析 客 户 产 品 营 销 差 异 化 分 析 产品服务 相关性分析

分，在微观层面成为企业创新与价值重塑的关键要素。苏州 凭借雄厚的制造业基础以及完善的产业体系，为数字化转型 筑牢了坚实根基。然而，在数字化转型的过程中，企业普遍 面临着诸多挑战。苏州制造业亟须深度挖掘数据资产价值， 以数据驱动创新，以创新引领发展，从而打造核心竞争力， 实现高质量发展。 本文首先系统梳理了数据资产的基本概念，并从多维度 构建数据资产分类框架。其次，深入介绍数据资产管理的关 （2）过程类数据资产：通过数据仓库、大数据平台及 数据中台等技术，对基础信息进行清洗、转换以及聚合等步 骤后形成的轻度汇总数据； （3）应用类数据资产：基于原始类和过程类数据，通 过深入的数据分析、挖掘和处理手段所生成的定制化统计数 据或数据产品，旨在满足具体的业务需求。 2.按数据来源和权属分类 （1）公共数据：指各级党政机关、事业单位以及承担 2 公共服务职能的机构，在依法行使公权力、履行公共职责或 能够产生包括文本、图像以及音视频在内的多种形式 的数字内容，结合区块链等技术进行权属认证，生成的内容 可转化为高价值数字资产。 此外，人工智能的数据分析能力同样值得关注。机器学 习与深度学习算法不断深化，广泛应用于市场趋势挖掘、风 险评估和决策支持等关键领域。 （三）虚拟现实技术 利用虚拟现实技术不仅能创造全新的数字资产，如虚拟 物品、虚拟道具等，还允许用户多维度沉浸式体验，从而有 效提升其感知价值与市场价值。

............ 69 4 第1 章 项目概述 1.1 建设背景 涉毒人员是公安重点管控的人群，从全面加强涉毒人员管控工作出发，改 变传统禁毒管控模式，从被动寻找查获转变为数据挖掘研判预警，大力遏制涉 毒人员违法犯罪，建设涉毒人员数字化管控服务体系势在必行。 全面掌握涉毒人员动态信息是开展禁毒工作的必要条件，涉毒人员既是违 法者，又可能是受害者，通过全面掌握涉毒人员动态信息，可以有效的为防止 存在浪费警力又 只抓到少量吸毒人员无法跟踪深入挖掘每个案件源头的情况。 1.2 建设目标 6 XX 市是江西省的禁毒标杆城市，在 XX 市公安局多年禁毒工作经验总结的 基础上，通过信息化手段定制打造禁毒大数据实战应用平台，为在全省禁毒工 作贡献更多力量。 本平台从数据收集体系建设、业务应用系统建设、企业监管体系建设、大 数据深度挖掘、平台对接、五个重点方面规划设计并实施。其中数据收集体系 系统建设包含专题挖掘应用、业 务专题支撑应用、升级完善、支撑服务能力建设四部分。数据应用体系建设包 括多样花的数据分析结果的预警和报警，案件的关联分析和提醒等。企业监管 包含面向企业使用的信息采集端与企业数据分析和管理端。平台对接主要包含 与其他系统对接。大数据深度挖掘包含吸毒人员关系分析和人员信息分析两部 分。 一是实现“大数据算法+空间大数据算法”相结合的深度挖掘应用；二是实现

确保数据在安全可控的前提下实现高效流通 。通过数据 融合 与共享， 提高数据的利用价值， 为新材料研发和产业 发展提 供全面 、准确的数据支持， 使数据资源能够在产业 生态中得 到充分的挖掘和利用。 2.2.2 研发创新支持 基于多源融合的数据资源， 深度探索构建具有高度精准性 和 泛化能力的新材料行业大模型 。该模型将集成材料科学 领域 的前沿知识和丰富经验， 为新材料模拟计算 技术与制度双轮驱动 一方面， 充分利用大数据 、人工智能 、区块链 、隐私计算等 前沿技术， 搭建数据空间的技术支撑体系 。通过大数据技术 实现海量数据的高效存储和处理 ，利用人工智能技术挖掘数 据背后的潜在价值 ，借助区块链技术保障数据的可信性和可 追溯性 ，依靠隐私计算技术确保数据在共享过程中的安全 性。 另一方面， 建立健全数据共享 、交易 、管理等相关制度 和规 理操作， 去除数据中的噪声 、错误和重复数据， 统一数 据格 式和编码， 提高数据质量 。运用先进的大数据处理技 术， 如 Hadoop 、Spark 等， 对大规模数据进行高效处理和分析 ， 挖掘数据背后的潜在价值， 为新材料研发和产业应用提 供有 力的数据支持。 数据清洗 ：运用多种数据清洗技术， 包括基于规则的清洗 方 法和基于机器学习的清洗算法， 对数据进行全面清洗 。 基于

定义 测量 特征 评估 诊断 治理 关注电能质量本身 的诊断与抑制 电源 电网 响应 拓扑 负荷 故障 态势 特性 诊断 推演 预测 协同 控制 调控 挖掘与扰动相关联的 设备级 - 系统级信息 不断涌现的复杂扰动模式难以 定义和表征。 监测数据中蕴含的系统级、设 备级感知信息未充分利用。 多尺度耦合的动态响应过程解 析和建模困难。 “ 感 知 诊 断 治 理 电能质量 电力扰动 ■ 电能是运动型二次能源，仅在动的过程中才有能量属性。 ——本质 ! ■ 决定了扰动数据中蕴含着重大价值，挖掘利用扰动价值前景不可限量 ! 0.001ms- 0.01ms- 0.Ins - 10ns- 10ms- 100ns- 1-6sec- 15xin —IMHz 100kHz —10kHz O 计 量 装 置 1 5mn— m 出 地 01 电力扰动监测数据 n 事件触发记录设备 连续记录装置 数据获取、数据治理、隐私保护、价值挖掘 向 S (1) 电谎设备故障坟动波展 空 7 用 (3) 要压径套管故障 299858 同 (2) 树模磁线故障 码案 (4) 雷醒故障枕助渡影 幅值 /kV 15 10

产过程的全方位、无死角监控；其次是自动控制，借助 先进的控制系统，智慧电厂能够实现对生产设备的精准 操控，提高生产效率的同时降低能耗；再次是智能化管 理，通过大数据分析技术，智慧电厂能够对运营数据进 行深入挖掘，为管理决策提供科学依据；最后是绿色环 保，智慧电厂在运营过程中注重环保理念的贯彻，通过 优化能源利用和减少排放，降低对环境的影响。这些特 点使得智慧电厂在现代电力行业中具有显著的优势。它 通过引入人工智能技术，电厂的设备将具备自学习、自 适应和智能决策的能力。这意味着电厂的运营将更加精 准、高效，并且能够更好地应对各种突发情况。（2） 通过构建智能算法模型，电厂能够对海量的生产数据进 行深度挖掘和分析。这些智能算法不仅能够预测设备的 维护需求，还能优化能源分配，甚至提前预警潜在的安 全风险；这种深度的数据分析能力使得电厂的运营更加 透明化，管理者可以基于这些数据做出更明智的决策。 智慧电厂作为电厂发展的新趋势，正逐渐引领着电 力行业的技术革新和产业升级；在这一进程中，大数据 分析技术的广泛应用成为了推动智慧电厂发展的关键力 量。（1）大数据分析技术的核心在于对海量数据的深度 挖掘和精准分析。在智慧电厂中，这种技术被用于实时 采集、存储和分析电厂生产过程中的大量数据。这些数 据包括但不限于设备运行数据、能耗数据、温度压力等 数据，以及电厂的日常运维记录、故障报告等。（2）