大数据中心建设如何盈利？
一、大数据中心建设如何盈利？
盈利方式是估值。
1.帮助企业建立战略投资和财务投资的长期财务预测模型，可以使用蒙特卡罗方法，对随机变量指标按概率分布进行统计模拟分析;
2.运用自由现金流量折现模型、经济增加值或经济利润模型、股利折现模型以及基于市场比率的估值模型等对投资的财务可行性进行分析;
3.对企业自身、投资对象进行不同战略情境演绎下的估值;
4.对企业围绕流动资金占用和投资的融资需求做出融资工具的选择和安排。
大数据的4个“V”，或者说特点有四层面：
第一，数据体量巨大
从TB级别，跃升到PB级别。
第二，数据类型繁多
前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。
第三，价值密度低
以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四，处理速度快
1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。
物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
二、数据中心建设的未来前景如何？
施耐德电气针对数据中心建设表示既要实现数据中心节能，又要保证数据中心的碳排放最小化，针对数据中心用户的需要提出了解决的方案，借助施耐德电气的管理软件、专业服务及参考设计库为用户实现可预测的性能、更快速的部署、全生命周期的可扩展性和灵活性。
三、大数据建设意义？
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。
（1）对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；
（2）做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；
（3）面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
四、五大建设如何推进生态文明建设？
创新、协调、绿色、开放、共享五大发展理念独具特色、内涵鲜明，是着眼两个百年战略目标、放眼中华民族伟大复兴中国梦的发力点，相辅相成、相得益彰、有机统一，是全面建成小康社会时期经济社会发展新的理念先导，续写社会主义生态文明建设新篇章。
坚持创新发展。全会提出，坚持创新发展，必须把创新摆在国家发展全局的核心位置，推动新技术、新产业、新业态蓬勃发展。当前，我国经济总量已跃居世界第二位，社会生产力、综合国力都迈上了一个新的台阶，但发展中不平衡、不协调、不可持续问题依然突出，人口、资源、环境压力越来越大。继续沿袭传统粗放型工业文明发展的老路，必然面临难以为继的问题。科学技术越来越成为推动经济社会发展的主要力量，创新驱动是大势所趋。“十三五”时期要推动新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展，必须及早转入创新驱动发展轨道。
坚持协调发展。全会提出，坚持协调发展，必须牢牢把握中国特色社会主义事业总体布局，重点促进城乡区域协调发展，促进新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展，塑造资源环境可承载的区域协调发展新格局。从中国特色社会主义事业总体布局视角看，生态文明建设与经济建设、政治建设、文化建设和社会建设构成五位一体社会主义事业总体布局。在把握总体布局中坚持协调发展，就要将生态文明建设融入经济建设、政治建设、文化建设和社会建设。如果说在这个问题还需提升认识，那就是全社会都要意识到，环境问题不仅是经济问题，也是社会问题；不仅是社会问题，也是政治问题。从促进城乡区域协调发展视角看，城乡发展一体化与区域结构均衡化是生态文明建设不可逾越的历史任务。要推动城乡发展一体化，逐步缩小城乡区域发展差距，促进城乡区域共同繁荣。
坚持绿色发展。全会提出，坚持绿色发展，必须坚持节约资源和保护环境的基本国策，加快建设资源节约型、环境友好型社会，形成人与自然和谐发展现代化建设新格局，推进美丽中国建设，为全球生态安全作出新贡献。总结改革开放30多年来我国环境问题的一个基本教训，就是大部分地方对生态环境造成破坏的原因是对资源的过度开发、粗放型使用。建设生态文明必须在节约资源上做加法，把节约资源作为根本之策；在能源消费总量上做减法，推动节能降耗。
坚持开放发展理念。全会提出，坚持开放发展，必须构建广泛的利益共同体，积极承担国际责任和义务，积极参与应对全球气候变化谈判，主动参与2030年可持续发展议程。气候变化、能源资源短缺等一系列重要问题，关系到每个国家的命运。可再生能源开发、使用和普及，深刻改变着现有能源结构。越是面临全球性挑战，越要合作应对，化危机为生机。
坚持共享发展理念。全会提出，坚持共享发展，必须坚持发展为了人民、发展依靠人民、发展成果由人民共享，从解决人民最关心、最直接、最现实的利益问题入手，提高公共服务共建能力和共享水平。生态文明归根结底是为了人。只有坚持共享发展理念，才能维护当代人的生存环境，维系资源环境对人类的长远供养能力，实现环境权益的代际公平。
坚持五大发展理念，科学把握绿色发展的着力点
建立绿色发展产业体系。着力推进绿色发展、循环发展、低碳发展是建设生态文明的战略要求。生态文明建设在本质上是要建立一种人与自然、消费与生产、物质与精神之间平衡协调的文明形态。要以人与自然和谐发展为中心、以“自然—社会—经济”复杂巨系统的动态平衡为目标、以生态系统中物质循环能量转化与生物生长的规律为依据发展生态产业，形成“生态农业—生态工业—生态信息业—生态服务业”的新型国民经济结构。为此，必须从战略高度全面推进经济发展绿色化、循环化、低碳化，构建科学合理的城市化格局、农业发展格局、生态安全格局、自然岸线格局。
加快建设主体功能区。要发挥主体功能区作为国土空间开发保护基础制度的作用，严格实施环境功能区划，保障国家和区域生态安全，提高生态服务功能。特别是要按照五中全会的要求，推动低碳循环发展，建设清洁低碳、安全高效的现代能源体系，实施近零碳排放区示范工程。我国是海洋大国，要坚持陆海统筹，进一步关心海洋、认识海洋，实施海洋生态功能区建设，保护海洋生态环境。
加大环境治理力度。要用严格的法律制度保护生态环境，加快建立有效约束开发行为和促进绿色发展、循环发展、低碳发展的生态文明法律制度，强化生产者环境保护的法律责任，大幅度提高违法成本。建立健全自然资源产权法律制度，完善国土空间开发保护方面的法律制度，促进生态文明建设。深入实施大气、水、土壤污染防治行动计划，集中力量优先解决细颗粒物、饮用水、土壤、重金属、化学品等突出环境问题。
五、建设银行网点如何运用大数据营销？
建行最近通过大数据进行“建行快贷”这个业务，采用的大数据营销案例如下：个人客户只需在建设银行开过户，或者开户一段时间，并在建设银行有一定消费、资金交易的情况下，个人用户一旦登录网络银行申请快贷的话，短短十秒之内便能迅速获得一笔为其量身而定的个人信用贷款。
六、健康数据建设的意义？
大数据作为在健康产业中的基础原动力，具有重要价值。公司多年积累的专业体检大数据，涵盖了生化、遗传、影像等多维度信息。
这些数据在公共卫生、个人健康管理等方面，可以从不同维度给消费者以健康画像，对危险因素做重要提示和预警，为政府部门制定相关慢病防控决策提供良好依据。
七、农村大数据建设模式？
根据《数字乡村发展战略纲要》精神要求，结合本地农村经济现状，围绕大数据平台建设和运营过程，智慧农业大数据如下：
一、 构建数字农业建设基础
数字农村建设首先需要构建数字化基础设施，包括基础网络设施和云计算、大数据基础平台，基于云计算分布式结构大数据和人工智能技术可以最大限度发挥计算机算力及大数据效用。
根据当前数字化建设现状，我们建议在构建数字农村建设基础阶段可以首先加快网络设施在乡村的推广覆盖，为数字化建设提供基本网络基础。同时，在市级及乡级中心以综合利用资源的思想通过租用公有云基础设施，在租用基础上，打造云计算和大数据基础平台，作为智慧农业大数据平台的建设基础。
二、 夯实数字农业基础
数字化经济发展的基础是智能设施和智能技术的引进和推广，在构建云计算和大数据基础平台和乡村网络设施建设的基础上，我们需要进一步夯实数字农场基础设施建设
八、大数据时代的公安信息化建设如何结合？
大数据时代的警务模式就是“数据警务”，“数据警务”是一个全新的警务工作理念、警务运行机制和警务工作方式，应遵循数据警务的本质特点、工作原则、价值作用和要求，边探索边实践，形成警务新常态。
建构“数据警务”的思路策略
（一）深化数据治理，夯实工作基础。
统一、规范、科学的标准体系是实现数据交换、资源共享和整合对接的前提；坚持把基础数据标准规范作为先导性工作来抓，打牢大数据应用发展根基。
01、狠抓数据资源梳理
公安机关绝大多数数据来源于政府部门、企事业单位和社会组织提供或机器读取，其中结构化数据命名、标识、格式、值域、分类和代码差异较大；非结构化数据，特别是互联网数据、机器自动识别数据、视频图像数据等因自然客观条件和机器设备技术指标限制，产生许多错误数据。
要突出数据指向的实战性、数据本身的真实性和数据存在的安全性，组织开展现有数据资源大梳理，制定以系统目标和数据目标为主体的数据标签体系，摸清现有数据有哪些种类、在哪里、有何用途，为全警掌握应用提供确切指引。
02、狠抓数据标准规范建设
严格执行公安部数据标准，完善信息采集目录，研究制定数据采集、管理、开放、应用、交换接口等标准，规范基础信息采集目录、种类、内容、范围和方式方法；健全各类基础技术规范标准，确保设备接口、编码标准衔接兼容，解决上下对接难、内外整合难等问题；明确各部门、各警种信息采录、传递、加工、维护等一系列工作标准和规范，大力推进警情数据标准化、案件标签化、标准地址库、视频信息结构化建设，努力将非结构化数据转换成计算机可以读取的数字化数据，提高大数据应用价值。
03、狠抓数据资源采集共享
建立数据采集规范指引和数据质量监督系统，理清基础信息采什么、怎么采、如何传输等问题；研发一体化数据采集系统，整合采集数据标准项，解决基层民警重复采集问题；通过科技手段提高信息自动采集的范围和效果，提高源头数据的自动化获取水平和效率；通过完成派出所信息室标准化建设工作，提高信息采集质量；深化互联网数据的收集、采集，有效拓展丰富信息数据，更好地服务公安工作；利用大数据技术，把基层必须采集的工作流程，改为复用、审核、修改，最大限度减轻民警负担。
（二）强化数据挖掘，辅助警务工作
坚持把洞察力作为警务工作核心能力，通过对数据的智能化处理，挖掘和提炼各类数据、信息，以数据驱动各项工作的深入发展。
01、在智能化上精准发力
引进感知能力、运算能力、学习能力强的智能设备，开展基于大数据分析挖掘应用模块建设，提高数据自动采集、加工、传输、分析、挖掘水平；大力开发应用智能指挥调度、智能比对碰撞、智能犯罪预测、人脸识别比对、人群热力图检测分析、警用装备管理物联网等“智慧警务”系统，做到精确研判、精准预测，推动风险防控从被动响应向主动预防转变。
02、在可视化上精准发力
加强决策信息的网上发布和推送，广泛运用直觉化、趣味化的直方图、极区图、三维地图、动画技术等多媒体技术，实现信息的可视化。采用数据图像化、数据可视化等方式，把数据挖掘结果以便于理解和观察的形式进行展示，有效激发受众的形象思维，帮助决策执行者快速、高效、灵活地洞察数据之间隐藏的关系和规律，以便决策的执行落实。
03、在共享化上精准发力
推动资源共享，深入开展警务资源与社会资源交换共享，通过嵌入服务、伴随服务、专属服务，提升警务服务的宽度深度。推动实战共享，纵向上，化点成线，将信息数据有机整合到扁平化指挥、专业化侦查中；横向上，化线成面，构建以大数据为基础的情报信息搜集研判、应急快速反应等勤务运行机制；结构上，化面成体，构建联通内外的跨时空、跨边界、跨领域共享机制。
（三）树立数据意识，转变工作思维
“数据警务”为创新工作思维、破解工作难题、优化工作执行提供了崭新的路径，广大公安民警应转变观念，善于借助数据的力量辅助警务工作。
01、确立数据资产理念
数据就是情报来源、研判资本和防控工具，属于十分重要的无形资产。公安民警需在工作上应注重数据的收集、重视数据的相关关系，重视数据在工作中的应用。
02、树立数据创新思维
“数据警务”的建构事关公安信息化发展全局，对于推进新一轮公安信息化发展起着引领性的作用，要不断更新观念、厘清思路，把握科技创新潮流和大数据规律特点，以大数据思维引领公安信息化创新发展，全力推进数据警务建设应用，着力提升预测预警和打防管控能力。
03、大力培育数据文化
建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的工作机制，使各项工作都有充分的数据支撑，努力推动思维理念由“模糊归纳”转向“精细解析”，决策由“主观定性”转向“客观定量”，管理机制由“软性要求”转向“硬性达标”。
“数据警务”其实质在于大力推进云计算、大数据、物联网等新技术手段与公安业务工作的深度融合，推进“数据警务”“智慧警务”，将改变传统警务工作方式和改革警务运行机制，推动公安工作跨越式发展。
九、银行如何建设企业级数据库基础逻辑数据模型？
前言:逻辑数据模型LDM是一种图形化的展现方式，一般采用面向对象的设计方法，有效组织来源多样的各种业务数据，使用统一的逻辑语言描述业务。
借助相对抽象、逻辑统一且结构稳健的结构，实现数据仓库系统所要求的数据存储目标，支持大量的分析应用，是实现业务智能的重要基础，同时也是数据管理分析的工具和交流的有效手段。 需要强调的是，数据仓库逻辑数据模型特指数据仓库系统的核心基础模型，在搭建企业级数据仓库系统时，需要充分了解和分析种前台业务处理系统和应用，在此基础上进行有效的重组和整合，为各种分析应用(如客户关系管理、风险管理等)提供单一的、整合的数据基础，保证全行不同业务部门从不同的视角都可以使用统一的数据实现各自的分析需求。
——担负这种数据重组和整合任务的数据模型称为数据仓库系统的“基础逻辑数据模型”。
基础逻辑数据模型建设好之后，银行可根据不同的分析应用需要(如客户关系管理、绩效考核、风险管理等)，根据应用产品和功能设计不同的分析应用模型，包含具体的、特定的分析逻辑，往往这种模型中都含有较多加工处理的成分。
——这种为实现特定用途而设计的数据模型称为数据仓库系统的“应用数据模型”。
因此，不夸张地说核心基础数据模型建设的成败性会影响到整个数据仓库系统的建设乃至后续各种分析应用，应引起银行科技建设和业务分析人员的高度重视。 本文尝试从银行建设基础逻辑数据模型的角度出发，分析、探讨建设过程中应该考虑的主要因素、建设的方法以及注意的问题。 一、整体规划、明确目标、合理定位 银行建设数据仓库系统时应充分明确建设目标，核心的逻辑数据模型是对银行业务的高度抽象、能够提供对关键业务数据的组织和整理，建立一套完整、统一、规范的标准，以便进行各类分析。一个好的核心基础数据数据模型应该满足以下条件: 概念上:具有高度抽象的、中性的、可共享的的概念，可有效、全面、完整地适应与涵盖银行现有的业务范畴以及数据范围;不针对某个特别的应用而设计; 结构上:应是稳定的、灵活的、可扩展的;能以满足第三范式的方法构建模型，存放最详尽的数据，保证足够的灵活性，适应复杂的实际业务情况，在业务发生变化或者新增数据源时易于扩展;核心结构在很长时间内应保持稳定性，便于回答不断产生、不断变化且无法预先定义的业务问题; 表现形式:应是规范的，易懂的;包括各类命名规范，业务规则定义，度量方式等。
使用统一的业务语言进行模型设计，易于业务人员的理解和使用;也有利于IT部门和业务部门人员的沟通; 数据仓库系统的建设目的和方法不同于传统业务系统，其开发建设方式也有所不同，它的建设绝不是一蹴而就的事情，不能期望一朝一夕就可以全部完成，比较成熟的建设步骤应该是分阶段实施，逐步进行完善和增强因此作为项目起步的LDM建设对于规范和推动整个数据仓库系统的建设都将起到一个很好的促进。
整个建设过程最关键的阶段就是项目的最初阶段，应将工作重心放在搭建模型框架、建立模型设计思想和培养模型设计人员三个方面。 明确了建设目标，具体实施应该如何开展呢? 二、审慎选择、量体裁衣、度身定做 银行在明确建设目标之后，如何选择具体的实施策略、制定设计的阶段和步骤呢?常见的主要有以下两种: 第一种:自主研发:银行根据以往的业务经验提炼本行业务的关键主题;再设计出本行的概念模型;然后通过具体的业务反复论证，同时考虑将来的分析需求进行基础逻辑数据模型的详细设计。
这种方法可以快速启动，完全依托本行的业务元素和规则，使用行内技术人员和业务人员比较熟悉的语言进行模型的设计，具有很好的适用性。
但是整个建设周期比较长，同时往往由于经验不足等原因给项目带来一些不可控的风险，由于参与人员经验的不足，不能够站在全行的高度，从管理分析的角度去理解所有的业务以及相应的数据，造成一些局限性。 第二种:依托业成熟产品进行客户化:银行研究不同的业界模型产品，从中选择一个作为蓝本，结合本行的业务数据和应用系统进行具体的定制化。 这种方法的建设周期短、风险小，同时也能够很好地借鉴成熟的逻辑数据模型中蕴涵的经营管理理念。但是银行需要研究和比较多个业界流行的逻辑数据模型，熟悉各自的设计思想和理念，并从中挑选一个适合本行的模型产品进行客户化。 从国际、国内商业银行建设数据仓库系统的经验和案例来看，为了保证项目的成功实施，避免和控制项目风险，他们几乎都选择了第二种方法:客户化。那银行在面对众多逻辑数据模型产品进行选择的过程中主要应该都关注一些什么样的内容呢? 产品层面: 覆盖范围:模型产品应能够适合、涵盖银行的所有业务范围，可以在单一模型中能支撑金零售银行、公司业务、保险、信用卡、经纪、证券和电子商务等，满足未来混业经营的需要; 对业务发展的适应性:模型产品应有高度的概括和归纳，既满足范式化要求，又具有足够的灵活性，在扩展业务、新增品种或改变规则时，模型通过简单的调整和扩展即可适应; 对应用的支撑和扩充:模型产品不应偏向某个部门或某些专业的特定应用，要能够支持绩效管理、客户关系管理、资产负债管理、资金财务管理、风险管理等应用，并与国际金融业完全接轨，从数据接口层面支撑业界监管需要; 模型的开放性:模型产品应有清晰、严谨的模型架构，满足模块化和结构化的设计要求，真正实现数据一次导入，多次使用; 转化成物理数据模型的方便性:LDM设计完成，进行一些物理化的定义之后就可以直接利用建模工具平滑地完成物理模型设计。 服务层面: 客户化方法与能力:逻辑数据模型必须有经过实际项目验证过的客户化方法论做指导，明确严格的工作步骤、流程、任务分配，并提供必要模板; 业绩经验与表现:应具有国际化大型(特别是国内)商业银行相关项目和领域的成功实施案例;在行业内具有良好的信誉和业绩; 全球支持能力:全球专职研发团队——各国家地区的具体实施团队;高级建模顾问——高级金融行业顾问; 不难看出，上述这些考核的方面都是和将来的实施密切相关的。的确，一个成熟的优秀的模型产品，如果没有得到成功的实施，最终也不能为银行创造效益。下一部分主要讨论在实施过程中的关键因素。 三、关键成功因素 (1)参与人员的业务经验 LDM的设计和实施不是一个纯粹的技术问题，需要参与人员具有较高的银行业务修养和素质，设计人员应能够凭借丰富的业务经验和知识，将散落在各种不同业务系统以及日常经营管理中的各种数据元素进行高度的抽象和概况，形成本行的几个主题域(如当事人、协议、产品、事件等)，用以清晰地表达业务逻辑和关系。同时，他们也必须时刻以目标(建设数据仓库系统)为导向，有选择地从前台业务系统中抽取相关的数据信息进行映射。 (2)设计团队的沟通机制 逻辑数据模型的设计过程本身就是一个不断发现问题、解决问题的过程，不可能某一个人就能够掌握庞杂银行业务中的点点滴滴，因此需要整个项目团队的密切配合。每个设计人员都必应具有良好的学习沟通能力，能够对建模工作达成共识，根据所定义的结构，将具体的业务数据映射到模型中，同时进行一些修改和校正。 (3)银行内部IT管理的水平 LDM设计过程中很大量的工作都是对现有业务系统的分析，包括对系统架构和功能的梳理、业务规则和关键业务元素的提炼、系统之间的逻辑关系等，并结合样本数据初步了解数据质量。如果没有一套有效的管理模式和有力的技术支持，如果没有现有业务系统的完备资料;如果没有快速问题反馈和解决机制，LDM的建设只能是空谈，因此这给银行内部IT管理水平提出了很高的要求。 (4)模型的管理和维护 在LDM整个建设周期内还应高度重视维护和管理工作，必需有严格的建模技术规范做指导和约束，包括命名、描述、版本控制等。随着时间的推移和项目建设阶段和目标的变化，为了使建成的基础数据模型具有持续的生命力，应在建设的所有阶段把涉及的建模规范内容文档化并强制执行;在人员发生变动时规定新参与人员应严格遵守这些规范，不能另行编制，保证前后的一致性。 总结: 尽管LDM仅仅是一个逻辑的概念，数据仓库系统需要在逻辑数据模型的指导下，进行真正的物理实施，将把分散在不同平台、以不同方式组织的各种业务数据以及部分外部信息经过清洗和转化，在保证数据一致性、准确性和实效性的前提下，开发各种应用，奠定实现银行商业智能的重要基础。 但是可以看到，通过数据仓库系统逻辑数据模型的设计，将有利于对银行现有业务过程的全局认识和系统把握，同时还能够从整体上对全行使用的操作型业务系统进行回顾，从而提供改造和完善的建议，最终探索出一条符合银行自身业务实际发展要求的分析型应用系统的道路，为数据仓库系统的建设奠定坚实的基础。
十、巨量百应数据大屏的数据如何分析？
回答如下：巨量百应数据大屏的数据分析可以分为以下几个步骤：
1. 数据收集：从巨量百应平台获取所需要的数据，包括广告投放数据、用户行为数据、转化数据等。
2. 数据清洗：对数据进行清洗和处理，包括去重、缺失值处理、异常值处理等。确保数据的准确性和完整性。
3. 数据可视化：利用数据可视化工具，将数据转换成易于理解的可视化图表，如折线图、柱状图、饼图等，以便更好地展示数据。
4. 数据分析：通过对数据的分析，发现数据之间的关联和趋势，了解广告效果、用户行为、转化率等方面的情况。
5. 结果呈现：根据数据分析结果，提出相应的优化建议，以优化广告投放策略、提升用户体验、提高转化率等。
需要注意的是，数据分析不是一次性的，需要不断地收集、清洗、可视化和分析数据，以及不断地优化广告投放策略，才能使广告投放达到最佳效果。
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