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智能大数据分析范文1
在人口快速老龄化、家庭规模日益小型化和机构养老发展不足等多重因素的影响下，发展社区养老逐渐成为一种必然选择。建立起基于“互联网+”和大数据分析的社区老人智能医疗服务系统，在市区大医院、社区医疗站以及社区老年人三者之间建立起信息网络，使社区老年人的健康问题得到更好的保障。
一、系统概述
现如今，大型医院普遍存在床位紧张、人员调配效果不佳、管理体系不健全等问题。建立社区老人智能医疗服务系统是完善现有医疗体系急需解决的主要问题，同时，随着物联网技术的不断发展，将互联网与大数据分析技术用于社区医疗服务系统，已成为该方面的一项新技术。
二、技术分析
根据上述分析，需要开发一套基于“互联网+”和大数据分析的社区老人智能医疗服务系统，此系统可以最优化利用资源，帮助老人方便、快捷的解决突发状况。为满足需求，该方案需要具备以下技术：1）概率统计。收集社区老人的体温、心率等生命体征数据。以河师大社区为例，运用概率统计技术采集社区老人的生命体征数据。2）大数据分析。分析老人生命体征数据。在信息协作平台上，利用大数据分析、数据挖掘和人工智能中不确定性推理技术，对采集到的老年人信息进行分析及推断。3）互联网技术。构建“三角服务”模型。运用互联网技术，构建一个以老人为中心，社区家庭、社区医疗站、市区医院三大子系统相互连接的“三角服务”模型，实现智能管理。
三、设计方案
1、总体流程。整个医疗服务系统可分为线上和线下两种服务方式。线上：系统按照固定方案进行老人身体数据采集；线下：社区医疗站会定期派专业人士到老人家里对其进行全方位检查以及相关医疗知识的普及。
2、数据采集与处理。首先利用智能手环采集社区部分老年人的身体数据，通过社区中建立的互联网网络把数据传输到手机APP以及信息协作平台上。分析老人生命体征数据。在信息协作平台上，利用大数据分析和不确定性推理技术，对采集到的老年人信息进行分析及推断。
3、“三角服务”模型。“互联网+”社区养老中最为核心的就是系统模型的构建，运用互联网技术，构建一个以老人为中心，社区家庭、社区医疗站、市区医院三大系统相互连接的“三角服务”模型（如图1所示）。
若采集到的老人的身体数据发生了变化，则会通过报警系统反馈到社区医疗站，社区医疗站则做出最快的反应，一方面，会到老人家中对老人进行急救，另一方面，会及时将老人的存档发送给医院，并联系医院进行一系列的急救措施，从而节约了救援时间。
4、构建智能医疗服务系统。开发社区老人智能医疗服务系统。即开发一个集智能医疗设备、智能医护终端设备和带有功能模块的智能医护平台为一体的服务系统。将采集到的老人身体数据存于专门的数据库中，在信息协作平台上将社区老人、社区医疗站和市区大医院三者建立成一个相互共享的网络，实现数据信息的共享。手机APP与信息协作平台相联系，能够通过移动设备查看网络平台的信息，市区大医院的医疗系统与社区医疗站的数据库相连接，从而便于实现信息的共享。
结语：本系统是基于“互联网+”和大数据分析的社区老人智能医疗服务系统，是物联网在医疗领域的应用，目的是为社区老人提供更便捷的医疗服务。将大数据分析技术与智能医疗服务系统相结合，在概率统计的基础上，将手机APP与信息协作平台相联系，通过移动设备查看网络平台的信息，便于实现信息的共享与交流，医疗服务更趋于智能化。
参 考 文 献
[1] 赵静. 基于物聯网发展的智能化社区医疗服务研究[D].燕山大学，2013.
[2]潘峰，宋峰. 互联网+社区养老：智能养老新思维[J]. 学习与实践，2015，09：99-105.
[3]王蔚，邵磊，杨青. 基于大数据体系下的城市住宅区养老模式研究[J]. 住区，2016，01：35-41.
智能大数据分析范文2
伴随着信息科技的迅猛发展，基础层的云计算、大数据等因素的成熟带来了人工智能的进步，近年来人工智能概念发展十分迅速，深度学习带来的技术突破使得复杂任务处理准确率得到大幅提升，人工智能步入其发展黄金期。“十三五?划”提出了“重点突破新兴领域人工智能技术”，国家层面和地方层面也都相继出台了其他各项政策对发展人工智能和大数据进行有力支持。发展人工智能有望成为经济发展的新动力。国内外互联网巨头凭借其先天用户数据丰富、资源配置高效等方面的优势，以各种形式在加速布局人工智能领域。在大数据处理能效显著提升与人工智能快速渗透的时代背景下，金融决策平台搭载人工智能技术，使金融数据的分析越来越科技化、多样化与普适化，虽然在我国金融数据的挖掘和应用尚在起步阶段，但金融数据作为大数据中最具含金量的数据源，也逐渐受到越来越多的重视。
二、技术理论基础与金融决策
传统的数据服务软件提供给客户的主要是行情展示、行情推送等基础的服务，而互联网技术和互联网金融企业的蓬勃发展，共同促进了金融机构的建设，人工智能的正在从专用型（特定于某一场景）转变为通用型，将基于数据、算法和计算的互联网技术群与实际场景相互联系起来，协同发展。正是由于人工智能突破传统局限的范畴，才能使其真正将技术拓展至泛智能的应用，更具普适型的Applications随之产生。基于对金融参与者全方位的大数据分析、以及不断机器模拟学习和推进人工智能技术，提供精准内容服务和数据辅助处理服务更为高效；帮助个人或者机构作出适合其风险偏好、收益要求、投资年限等的金融决策平台不断产生。
在以人工智能技术融合进金融决策系统分析的过程中，仍旧以基础金融理论为指导，以马科维茨理论的均值方差模型为基础，在所构建的投资组合中，以最低的风险水平上赚取最高的收益率为目标。在按照一定算法筛选出满足一定收益风险指标的投资策略组合，保证其组合符合投资人的风险收益偏好。基于人工智能技术的更高级的算法和技术操作，可以在金融决策过程中进行更为广泛的量化投资策略，包含诸如行业轮动策略、量化择时策略、多因子Alpha体系以及其他各类事件驱动策略决策。在人工智能技术的前提下，由学习系统、决策系统、智能执行构成的智能，通过数据监测和模块分析对外界实时金融数据的处理结果进行相应操作。
无论是自筹数据、公共数据还是产业数据协同，数据的挖掘过程繁复，容易造成数据失真，人工的方式失误程度更高，同时数据级别都是海量单位，大量数据存在方式为非结构化的形式，金融大数据的处理工作面临挑战。但融合人工智能技术的数据挖掘真实性、完整性更为可靠，并且在风险管理与交易这种复杂数据的处理方面，人工智能的应用将大幅降低人力成本并提升金融风控及业务处理能力。金融决策系统搭载人工智能技术的应用可以说是金融机构与客户的交互入口，传统的数据服务以人工服务的模式展开，客服面临的80%的问题是简单、重复的问题，但却消耗大量的人力和时间成本；同时，客服的服务内容大都来自企业自由知识体系，受整体外部金融环境的影响较少，这使得企业智能化应用相对容易，并且针对不同需求的客户提供不同专业的智能服务也变得不再是遥不可及。人工智能技术在既有技术的基础上，将出现显著的突破，其应用价值也将显著提升。人工智能技术在促进商业模式智能化的融合上也发挥着举足轻重的作用。
阿里巴巴旗下蚂蚁金服2016年公布的数据中，网上银行的花呗与微贷业务上，使用机器学习将虚假交易率降低了十倍，机器人问答准确率超过80%，人工智能在于客户沟通及数据挖掘中发挥了重要作用。交通银行推出的网点智能机器人，足以分担大量大堂经理的工作，分流客户，节省客户时间。平安集团下设人工智能实验室大规模研发人工智能金融应用，人机结合有效解决了客户问题，并能实现个性化服务。为客户金融决策行为提供得力辅助。
三、研究意义
金融数据大多是以时间序列的形式展示出来，而金融时间序列中包含了诸多金融知识和规律，在大数据和人工智能背景下的金融数据挖掘和分析是从指定金融网页上的金融模块中采集相关数据，运用智能科技手段进行分析、处理相关金融数据并指导相关金融决策的过程，研究智能技术在金融数据分析中的应用可以为金融决策系统提供新的理论基础。
金融数据存在的范围极广泛，经济活动和商业活动中都存在大量金融数据，但用户对于数据的需求与使用情况多元化，金融数据决策系统可以根据用户的实际需求进行调整，跨区域、低成本、全透明、全数字地持续跟踪市场变化，充分发挥互联网技术的作用，大大降低投资理财费用，并且能够精确、快速匹配投资需求，同时保持实时数据披露和高流动性，使得客户可以以最低的信息成本获取更高的信息收入。在用户的数据分析过程中，有效性越高，信息不对称的成本越低，便越有利于对决策的客观性和稳定性，以及越有利于金融市场的稳定性与规范性。
智能大数据分析范文3
大数据时代智能交通发展的需求与机遇
1.智能交通系统发展的数据分析需求
一方面，交通数据采集的范围、广度和深度急剧增加，随着智能交通系统建设规模的不断扩大，正在形成以微波、线圈、GPS、车牌等交通流检测数据，交通监控视频数据，以及系统数据和服务数据等为主体的海量交通数据。
另一方面，对动静态海量交通数据的挖掘分析成为智能化交通信息处理分析的核心内容，交通数据的深层价值有待进一步的挖掘和开发。根据调查，韩国3G手机上的服务中，有50%以上的服务与交通有关，包括实时道路交通信息、地铁和公交信息、火车和飞机班次动态信息、换乘信息、与汽车服务有关的信息等。以智能终端为服务窗口的、以云计算和大数据分析技术为支撑的智能交通信息服务正在逐步成为主流，与我们的生活息息相关。
2.大数据分析为智能交通发展带来的新机遇
一是大数据技术的海量数据存储和高效计算能力，将实现交通管理系统跨区域、跨部门的集成和组合，将会更加有效地配置交通资源，从而大大提高交通运行效率、安全水平和服务能力。二是交通大数据分析将为交通管理、决策、规划和运营、服务以及主动安全防范带来更加有效的支持。三是基于交通大数据的分析为公共安全和社会管理提供新的理念、模式和手段。
大数据时代智能交通的发展趋势
智能大数据分析范文4
大数据真的“非常庞大”
大数据将继续以几何级的速度不断膨胀。根据IBM的估计，每天生成的数据高达2.5艾字节（250万太字节），也就是2，500，000，000，000，000，000字节，相当于美国国会图书馆每天印刷品收藏数量的25万倍。我们用以下参数对大数据进行进一步描述：就体积而言――异常庞大；就速度而言――每天都在更新和变化；就多样性而言――具有多种格式；就有效性而言――非常精确；就价值而言――的确有用；就位置而言――本地化；就词汇而言――需结合具体环境。大数据概念的复杂性在于，对组织而言这是一项艰巨考验，因为面对如此庞大的信息量，筛选信息就好比大海捞针，要消费这些数据是一项艰巨的挑战，需要过滤和识别，并进行分析，而后加以应用以期为组织创造价值。正如你所了解的，管理会计师的关键职能就是为组织创造价值，接下来让我们看看大数据是如何创造价值的。
一项新资产
现金、存货和固定资产等是真实存在、能为组织创造价值的资产。现在，我们必须扩展这种传统的资产概念，将大数据的价值主张和后续分析都纳入其中。相较于传统资产，虽然大数据无法资本化，但它具有潜在的“虚拟资产价值”。这项新资产不是有形资产，代表的是能为组织带来的未来价值，超出了传统资产的价值定义。如果组织能够识别数据，加以分析利用并提供商业智能，为组织战略提供支撑，那么这些数据就是一项资产――“虚拟资产”。组织需详细审查所收集的大数据，明确数据分析如何为组织创造价值。如果在收集数据时没有清晰的目的，没有明确的数据分析目标，组织不可能对庞大的数据进行管理，那么所做的一切都是无用功。组织必须为大数据收集和分析工作构建数据分析投资回报模型，但要面临的一个重大挑战就是数据及其来源已经发生了巨大的变化。
数据无国界
管理会计师的传统职责就是管理和分析组织内部所生成的数据和信息，并将关注重点放在财务信息上。大数据打破了组织的数据边界，提供了其他数据来源，为组织打开了全球数据世界的窗口，这其中既有财务数据，也有非财务数据。互联网让组织能够访问丰富而庞大的数据源，查阅结构化和非结构化数据。例如，只需轻点几下鼠标你就可以访问美国证券交易委员会（SEC）所收集到的10万多份可扩展商业报告语言（XBRL）格式的财务报表材料。其他数据格式还包括视频、电子邮件、推特和传感器（如位置跟踪装置）。组织需要解决的难题就是如何获取这些信息以及如何利用信息为组织谋利。商业智能的作用正在于此。
商业智能
商业智能的范围广泛，涵盖了一系列可访问、挖掘和分析大数据的分析流程和工具。商业智能的目标是执行数据分析并用于决策制定，因为更好的信息和分析是提高组织绩效和盈利能力的关键。许多组织拟采用定制化的商业智能解决方案，新一代的商业智能工具则易于操作，具有更高的成本效益，并且许多工具可以直接从电脑桌面加载。例如，微软为Excel和Office365所开发的商业智能工具Power BI，它可以访问云端数据，执行业务建模，与Office365进行协作，并提供实时可视化功能。这个工具目前的价格仅为五年前的几分之一。最重要的是，管理会计师在执行数据分析时无需再求助于IT。商业智能代表了管理会计师数据分析思维定式的转变和预测分析的兴起。
预测分析
智能大数据分析范文5
【关键词】大数据技术 智能电网 发展现状 研究
近年来，智能电网在电力工业中的普及率越来越高，逐渐成为电力工业的主要发展方向之一。智能电网有效地融合了计算机技术、通信技术以及控制技术等多种技术的优势，对于提高整个电网系统的运行效率有着重要意义。智能电网要全面实现系统功能目标、维持自身安全运行，还需以实时数据采集和处理、先进的数据分析技术为重要依托，这就涉及到大数据技术问题。分析和探究大数据技术在智能电网中的应用现状，有助于提高人们对智能电网相关技术的认知能力，也能够为今后改进智能电网的数据处理、分析工作提供重要的信息支持。
1 智能电网的基本概念
智能电网是集合了现代化控制技术、计算机技术、通信技术、信息技术、传感测量与物理电网集成技术等多种技术于一体的新型电网，其骨干网架为特高压电网，发展的基础是多个电压等级电网的相互协调发展。智能电网能够对电网中全部设备进行状态监控、控制，能够实现完全自动化，具有可适应性和自愈性，而且还能够起到维持输配电、用电及发电优化平衡的作用。智能电网对电网的运行、传输、发电和配电等不同环节有着实施监控、数据处理和反馈的功能，因此对于提升系统的稳定性和运行安全性有着重要意义。
2 现代化大数据技术
2.1 大数据技术
所谓大技术，就是在一定时间范围内利用相关的数据处理工具所捕捉、采集、处理和管理的数据集合，现代大数据技术的外延不断拓展，逐渐演变成跨多个学科和领域的综合性技术，代表着一种新的思维方式。从大数据技术产生的作用来看，人们利用大数据技术不仅仅是为了掌握多源数据信息，而是对这些有价值的数据信息进行集中、专业化的处理和管理，保证其在人们生活和生产中发挥效能和作用。大数据需以其他特殊的数据处理技术为支撑，如云计算技术、数据库技术、存储技术等，分布式数据库及文件系统、可拓展性存储系统以及云计算平台等，都是大数据处理中应用频率较高的几类关键技术。
2.2 云计算技术
大数据应用的是分布式架构，这种架构特征表现为分布式挖掘广泛存在的海量数据，而这一过程的实现需以云计算技术体系中的分布式处理技术、分布式数据库技术以及虚拟化技术为基础。在智能电网中，应用云计算技术，能够获取更加全面的电网监测数据，尤其是能够有效监测电力设备状态的多项数据，既包含时序数据、视频，还包含了设备缺陷记录以及实验数据等，总之云计算技术获取的数据量庞大，能够很好地满足智能电网数据信息处理和管理的要求，其中分布式存储及虚拟化技术对于解决设备运行过程中的实时、可靠监控问题有着重要的意义。
3 智能电网中大数据的作用
按照智能电网中数据信息的作用和地位划分，智能电网中的数据主要可分为：电网运行数据、企业营销数据、设备检测数据、企业管理数据。根据数据的内部结构特征，基本上可划分为结构化、非结构化电网数据。非结构化数据是智能电网的主要数据组成部分，主要包含了图像处理或者视频监控所形成的数据，这类数据具有增长较快的特点，数据库的二维逻辑不能对其进行有效表达。而运用分布式的数据总线，能够有效集合多个调度中心的数据，并将最终结果汇集到总监控平台中，方便对这些分布广泛的海量数据作动态分析和处理。调度中心总共包含了四个应用系统，即监控和预警系统、调度管理系统、安全校核系统、调集计划系统，调度中心利用数据服务总线及各数据访问接口，可以实现实时数据共享和交互，若需要调配资源，调度中心还可使用计算机的搜索引擎功能对大量网络资源进行搜索，并从海量的分布式数据中数据库以及文件系统。从整体上看，大数据管理平台主要是经数据服务总线，将平台各部分功能有效集合起来，进而建立了一个相对完整的虚拟数据资源集合系统，能够统一调配平台中的各物理单元，让不同物理单元的数据能够被实时共享和交互，从而提高电网调度的效率、可靠程度和科学性。
4 智能电网中大数据的研究方法及步骤
大数据研究方法与传统数据研究法有着十分明显的区别，它创造了新的数据处理、分析方法和思路。传统数据研究法常以抽样数据为基础，其数据分析方式只是针对某一特定单位或者部门的数据，但是大数据研究法则分析了更广领域中的数据，不仅仅局限于研究单一的部门数据，而是跨越了部门和专业，对多维度数据进行了广泛的研究和分析。大数据研究法一般适用于实时性强、数据信息量庞大、类型多样、非结构化的数据。
在智能电网的运行管理工作中，大数据研究主要通过以下路径和步骤实现：（1）结合电网控制的相关知识和经验，以数据分析结果为参照，提出合理的、科学的假设。（2）采集数据、整合数据，制定获取数据、整合数据的有效方案，并据此构建数据模型。（3）由数据分析专业领域内的学者和专家对整合后的数据结果进行分析，并采取科学分析法、专业算法深入挖掘数据特点。（4）利用科学实验，对数据分析结果的合理性进行验证和分析。（5）将最终得到的数据结果进行科学地、合理地分析。
5 结语
随着智能电网建设规模的不断扩大，智能电网对数据监控和管理的功能要求越来越高，与智能电网数据管理密切相关的大数据技术研究取得了很多新突破，与此同时，大数据相关技术也在进一步完善和发展中，但是要满足智能电网实时监控和快速获取数据的需要，大数据研究人员还需要妥善解决好相关的技术处理、操作问题，不断地提高大数据技术在智能电网中的应用水平。
参考文献：
[1]张东霞，苗新，刘丽平 等.智能电网大数据技术发展研究[J].中国电机工程学报，2015，01：2-12.
智能大数据分析范文6
【关键词】 大数据 数据中心 海量 价值
智能电网在发电、输电、变电、配电和用电各个环节产生了海量的数据，电网数据类型复杂，并且数据体量已极具规模，传统数据中心已无法满足海量复杂数据的处理和分析要求。目前，电力企业数据中心已初步完成了结构化数据库、实时数据库、非结构化数据库、地理信息数据库的建设，但是各数据库分别独立部署，数据共享和关联性不高，传统数据中心平台难以快速处理海量复杂数据、无法满足大数据时代下的数据挖掘需求，无法支撑不同类型数据的关联分析应用。因此，电力企业需要积极思考传统数据中心需要如何应对大数据的挑战。
一、大数据的特征
目前大数据（Big Data）在业界尚无形成统一的定义，引用麦肯锡全球研究院在《大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿》报告中的描述，即：大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。虽然大数据的定义还未统一，但大数据的特征却是明确和公认的。
数据体量巨大（Volume）。企业的各种终端设备和传感器产生了大量的数据，PB级的数据集规模可谓是常态。
数据类型繁多（Variety）。大数据时代，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些不同类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
处理速度快（Velocity）。这是大数据区分于传统数据中心的最显著特征，在海量的复杂数据面前，数据的处理效率就是企业的生命，并且受数据时效性的制约，大数据要求处理速度更快、实时性更高。
价值密度低（Value）。价值密度的高低与数据总量的大小成反比，一段1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。如何在海量的复杂数据中快速完成数据价值的“去噪”和“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
二、大数据对传统数据中心的影响
目前，多数企业已建成一体化企业级数据中心平台，能够满足日常业务的需求，但大数据时代对传统数据中心的数据存储能力、数据处理能力、数据交换能力、数据展现能力以及数据挖掘能力都提出了更高的要求，大数据对传统数据中心提出了新的挑战。
2.1 非结构化数据的重要性越来越大
传统数据中心的数据一般来源于用户通过个人电脑、移动终端、POS机等常规渠道生成的结构化数据。而大数据时代数据类型多样化，半结构化数据和非结构化数据呈现爆发式增长，且增长速度远远超过结构化数据。这些通过传感器、监测仪、机读仪器等机器设备产生的天气、位置、音频、文本等海量复杂数据越来越多，企业开始使用这些数据来改进产品、提高效率、寻找缺陷，其数据的重要性将会越来越大。
2.2 数据的时效性要求越来越高
传统数据中心的数据更新周期基本为日、周、月，辅以少量的实时数据更新，商务智能也基本以日、周、月、季度和年为时间维度的静态数据分析。大数据时代，对数据的处理速度和数据的时效性提出了更高要求，而当今社会日益加剧的商业竞争让每个企业都希望能通过实时分析报表和结果数据来随时掌握企业运营状况，并迅速作出决策和判断。以电力电量平衡测算为例，需要实时采集电网数据、实时分析、实时计算，快速测算结果，并反馈至电力调度部门进行有序用电执行预案的实时决策，如果相关数据获取不及时则会大大影响调度部门对有序用电的分析和决策。
2.3 大数据改变数据分析模式
传统数据分析以结构化数据分析为主，业务分析更是以被动式信息接受为主。大数据时代下，随着数据的累积和增加，可做的分析和对比也越来越多。通过对大量的数据进行分析，从而揭示数据之间隐藏的关系、模式和趋势；通过结构化数据、半结构化数据、非结构化数据的融合关联分析，实现文本分析、数据挖掘、图形分析、空间分析等数据分析模式，为决策者提供不同角度不同形式的分析判断依据。
2.4 大数据影响信息基础架构
目前电力企业数据中心主要以Unix为代表的操作系统服务器硬件平台、以Oracle关系型数据库为代表的企业级数据存储平台和以BW（数据仓库，Business Warehouse）、BO（业务对象，Business Object）为代表的企业级商务智能分析平台组成。随着智能电网的发展，半结构化和非结构化数据呈现出快速增长的势头，大量部署的传感器、监视器、智能交互终端等设备都可以成为数据来源，并且其数据量大大超过了结构化数据。大数据时代下，分布式处理的软件框架使得x86服务器开始大行其道，列存储、内存数据库、NOSQL存储、流计算等技术将成为数据存储和处理的主流技术。
传统数据中心商务智能专注单一数据集的分析处理，这造成了不同类型数据之间的割裂。而大数据分析聚合多个数据集，注重不同类型数据的融合集成与关联分析，是一种综合关联性分析。因此，传统数据中心分析处理架构已无法适应大数据时代的分析要求。
三、大数据时代下传统数据中心发展的思考
大数据的核心价值在于从海量的复杂数据中挖掘出有价值的信息，通过大数据技术进行更快地分析、更准确地预测，发掘出新的业务模式，创造新的商业发展机会。因此，大数据时代下，企业迫切需要思考如何应用大数据技术改造完善已有数据中心平台，提升企业的数据处理能力，提高数据分析水平，将大数据融入企业的整体数据方案。
3.1 部署大数据分布式处理框架
分布式处理框架是大数据时代下数据中心架构的基本特征，包括分布式存储和分布式计算。分布式存储采用了可扩展的系统架构，利用多台存储服务器分担存储负荷，它不但提高系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。分布式计算将大量的分析计算任务分解为若干小任务，然后将分解后的任务分配到不同的处理节点，最后将计算结果综合起来得到最终的结果。分布式计算具有更强的并行计算能力和扩展性，且适合多类型数据的混合处理，因此，电网企业需要在原有数据中心架构基础上，构建分布式处理框架，提升数据存储和处理能力。
3.2 研究构建大数据分析处理架构
梳理电网企业数据中心现有的技术架构，研究大数据关键技术，结合目前行业主流的大数据处理架构，重点研究基于大数据平台的数据中心信息基础架构，在保护企业现有信息化投资的基础上，探索适合自身的大数据解决方案，将大数据融入企业整体数据方案。利用大数据技术改造完善数据中心分析处理架构，研究融合结构化数据、实时数据、位置数据和非结构化数据的大数据信息基础架构，构建企业级大数据分析与挖掘平台，实现不同类型数据的融合集成与关联分析，支撑大数据分析应用，提升数据分析和挖掘能力。
3.3 利用大数据分析创造价值
数据的核心是发现价值，驾驭数据的核心是分析。如何驾驭大数据，如何在海量数据中挖掘有价值的信息是重中之重，因此企业更应专注于数据中隐藏的价值，通过应用大数据技术分析，充分挖掘数据的核心价值，不断优化业务流程，降低管理成本，辅助企业做出科学的决策，为企业的持续创新与发展积蓄力量。
信息的影响力取决于数据关联的能力，聚合多个大数据集所获得的新的洞察力要远远超出单一大数据集所获得的洞察力。例如种子公司与农作物保护提供商和气象部门合作就综合利用了多个大数据集，包括天气数据、土壤湿度数据、土壤类型数据、种子数据和其他数据，对这些数据进行交叉关联分析，可以帮助种植户收获更高的产量。而在电力企业，将来自配电、用电、客户、天气等不同数据源的数据经过转换、整合，将会产生新的业务价值。对电力交易数据、气候数据与客户家庭年龄结构、生活习惯等因素融合分析，了解客户用电行为，满足客户的差异化需求，并通过探寻深层需求开辟新的增值业务空间。
3.4 如何让数据驱动业务
如何让数据驱动业务，这是大数据时代下数据中心必须思考的关键问题。传统数据中心疲于应付业务部门的需求，而大数据时代下，数据的复杂性决定了数据中心需要更加快速地应对业务需求的变化和不确定性，因此数据中心必须由数据的保管者和服务者转变为数据的管理者和决策者，从被动的响应业务部门的要求转变为主动向业务部门提供数据服务。
数据驱动业务是指数据作为一种生产力将数据分析挖掘的信息实时、主动地反馈给业务决策者并影响、反哺企业业务的过程。大数据时代下，可以对企业业务进行全过程分析、全方位监控、模拟预测，实时进行反馈，并及时调整决策改善业务发展方向，使得业务可以从数据上立即得以感知，业务可以用数据评价并由数据决策。
