‘壹’ 数据流动关系
塔里木河流域生态环境动态监测系统由4个运行化的应用子系统组成，各子系统模块完成特定的任务，子系统间通过网络和数据库进行关联。因此，数据的流动是保证各子系统正常运行的基础，各子系统之间的数据关系如图3－3所示。
图3－3 子系统数据流动关系图
系统在运行前需要大量的基础数据，包括各尺度基础地形图，多期历史的土地利用、沙质荒漠化、盐渍化、植被盖度、植被长势等专题图，社会经济、水资源、水文等属性数据，这些数据在采集完成后通过数据管理与数据库子系统入库，形成统一坐标系统的海量、无缝数据，供其他专业子系统调用;数据管理与数据库子系统同时也负责这些数据以及其他成果数据的管理，包括备份、恢复、优化等，并能够将各类基础数据以及其他子系统生成的成果数据进行转换及导出，便于数据的分发使用。
遥感监测子系统将原始的遥感影像数据进行处理和信息提取，在处理时需调用综合数据库中的相应历史图件以及知识库系统作为参考，提取出现状的各类生态专题成果，这些专题图件将存入综合数据库中，供生态专业分析子系统进行专题分析。
生态专业分析子系统是一个基于GIS基础的生态分析应用系统，该子系统从综合数据库中提取多期的历史及现状图件，进行土地利用现状及趋势分析、沙质荒漠化、盐渍化、植被长势等预警分析，将分析结果以各类图、表等形式反映出来，并将分析结果存入综合数据库中，由相关业务处室进行查看。
所有存入综合数据库中的基础数据及成果数据，可通过业务处理与信息服务子系统发布，各处室按照约定的职能查看相应的分析成果，同时通过业务处理与信息服务子系统将系统运行的有关基础信息不断录入到大库中，形成运行化的生态遥感监测与辅助决策支持系统。
‘贰’ 数据流动控制法的原理
数据流动控制法的原理在于数据发送和接受的控制。流控用于对网络数据流发送和接收进行控制，流量被控制在指定的范围值内，即传输的流量只能小于或等于流控值，反之超过的流量将会被丢弃或延迟发送。
‘叁’ 数据流动法的释义
通过数据对比，找出失控点，并进行改善的一个方法。
数据流动法指的是通过对原始表单中的原始数据经过统计用来考核，形成管理或经营数据，然后将数据当中所隐含的信息和价值进行充分的挖掘，通过数据的循环流动与对比，找出管理的主要失控点，进而对业绩进行改善的管理方法。
数据流动法让数据流动起来表单循环流动，业绩自然受控。
‘肆’ 数据是怎样在计算机的硬件系统中流动的
有三种，一，启动时的数据流动方向，那是指操作系统。
二，操作系统在运行过程中应用程式的数据流动方向。那是指应用程式。
三，电脑关机时数据流动方向。那也是指操作系统。
从你的提问讲一下分析可能你想问的是第二种，简单的说下：数据－－－内存－－CPU缓存－－－CPU进行运算－－－反馈给内存－－－硬盘缓存－－－储存到硬盘。
‘伍’ 如何让数据流动起来，让数据拥抱数据
围墙里的大数据注定成为死数据。大数据需要开放式创新，从数据的开放、共享和交易，到价值提取能力的开放，再到基础处理和分析平台的开放，让数据如同血液在数据社会的躯体中长流，滋润数据经济，让更多的长尾企业和数据思维创新者产生多姿多彩的化学作用，才能创造大数据的黄金时代。
我的大数据研究轨迹
我做了4-5年的移动架构和Java虚拟机，4-5年的众核架构和并行编程系统，最近4-5年也在追时髦，先是投入物联网，最近几年一直在做大数据。我们团队的大数据研究轨迹如下图所示：
2010-2012年，主要关注数据和机器的关系：水平扩展、容错、一致性、软硬件协同设计，同时厘清各种计算模式，从批处理（MapRece）到流处理、Big SQL/ad hoc query、图计算、机器学习等等。事实上，我们的团队只是英特尔大数据研发力量的一部分，上海的团队是英特尔Hadoop发行版的主力军，现在英特尔成了Cloudera的最大股东，自己不做发行版了，但是平台优化、开源支持和垂直领域的解决方案仍然是英特尔大数据研发的重心。
从2013年开始关注数据与人的关系：对于数据科学家怎么做好分布式机器学习、特征工程与非监督学习，对于领域专家来说怎么做好交互式分析工具，对于终端用户怎么做好交互式可视化工具。英特尔研究院在美国卡内基梅隆大学支持的科研中心做了GraphLab、Stale Synchronous Parallelism，在MIT的科研中心做了交互式可视化和SciDB上的大数据分析，而中国主要做了Spark SQL和MLlib（机器学习库），现在也涉及到深度学习算法和基础设施。
2014年重点分析数据和数据的关系：我们原来的工作重心是开源，后来发现开源只是开放式创新的一个部分，做大数据的开放式创新还要做数据的开放、大数据基础设施的开放以及价值提取能力的开放。
数据的暗黑之海与外部效应
下面是一张非常有意思的图，黄色部分是化石级的，即没有联网、没有数字化的数据，而绝大多数的数据是在这片海里面。只有海平面的这些数据（有人把它称作Surface Web）才是真正大家能访问到的数据，爬虫能爬到、搜索引擎能检索到的数据，而绝大多数的数据是在暗黑之海里面（相应地叫做Dark Web），据说这一部分占数据总量的85%以上，它们在一些孤岛里面，在一些企业、政府里面躺在地板上睡大觉。
数据之于数据社会，就如同水之于城市或者血液之于身体一样。城市因为河流而诞生也受其滋养，血液一旦停滞身体也就危在旦夕。所以，对于号称数据化生存的社会来说，我们一定要让数据流动起来，不然这个社会将会丧失诸多重要功能。
所以，我们希望数据能够像“金风玉露一相逢”那样产生化学作用。马化腾先生提出了一个internet+的概念，英特尔也有一个大数据X，相当于大数据乘以各行各业。如下图所示，乘法效应之外，数据有个非常奇妙的效应叫做外部效应（externality），比如这个数据对我没用但对TA很有用，所谓我之毒药彼之蜜糖。
比如，金融数据和电商数据碰撞在一起，就产生了像小微贷款那样的互联网金融；电信数据和政府数据相遇，可以产生人口统计学方面的价值，帮助城市规划人们居住、工作、娱乐的场所；金融数据和医学数据在一起，麦肯锡列举了很多应用，比如可以发现骗保；物流数据和电商数据凑在一块，可以了解各个经济子领域的运行情况；物流数据和金融数据产生供应链金融，而金融数据和农业数据也能发生一些化学作用。比如Google analytics出来的几个人，利用美国开放气象数据，在每一块农田上建立微气象模型，可以预测灾害，帮助农民保险和理赔。
所以，要走数据开放之路，让不同领域的数据真正流动起来、融合起来，才能释放大数据的价值。
三个关于开放的概念
1、数据开放
首先是狭义的数据开放。数据开放的主体是政府和科研机构，把非涉密的政府数据及科研数据开放出来。现在也有一些企业愿意开放数据，像Netflix和一些电信运营商，来帮助他们的数据价值化，建构生态系统。但是数据开放不等于信息公开。首先，数据不等于信息，信息是从数据里面提炼出来的东西。我们希望，首先要开放原始的数据（raw data），其次，它是一种主动和免费的开放，我们现在经常听说要申请信息公开，那是被动的开放。
Tim Berners Lee提出了数据开放的五星标准，以保证数据质量：一星是开放授权的格式，比如说PDF；其次是结构化，把数据从文件变成了像excel这样的表；三星是开放格式，如CSV；四星是能够通过URI找到每一个数据项；五星代表能够和其它数据链接，形成一个开放的数据图谱。
现在主流的数据开放门户，像data.dov或data.gov.uk，都是基于开源软件。英特尔在MIT的大数据科研中心也做了一种形态，叫Datahub：吉祥物很有趣，一半是大象，代表数据库技术，一半是章鱼，取自github的吉祥物章鱼猫。它提供更多的功能比如易管理性，提供结构化数据服务和访问控制，对数据共享进行管理，同时可以在原地做可视化和分析。
广义的数据开放还有数据的共享及交易，比如点对点进行数据共享或在多边平台上做数据交易。马克思说生产资料所有制是经济的基础，但是现在大家可以发现，生产资料的租赁制变成了一种主流（参考《Lean Startup》），在数据的场景下，我不一定拥有数据，甚至不用整个数据集，但可以租赁。租赁的过程中要保证数据的权利。
首先，我可以做到数据给你用，但不可以给你看见。姚期智老先生82年提出“millionaires’ dilemma（百万富翁的窘境）”，两个百万富翁比富谁都不愿意说出自己有多少钱，这就是典型的“可用但不可见”场景。在实际生活中的例子很多，比如美国国土安全部有恐怖分子名单（数据1），航空公司有乘客飞行记录（数据2），国土安全部向航空公司要乘客飞行记录，航空公司不给，因为涉及隐私，他反过来向国土安全部要恐怖分子名单，也不行，因为是国家机密。双方都有发现恐怖分子的意愿，但都不愿给出数据，有没有办法让数据1和数据2放一起扫一下，但又保障数据安全呢？
其次，在数据使用过程中要有审计，万一那个扫描程序偷偷把数据藏起来送回去怎么办？再者，需要数据定价机制，双方数据的价值一定不对等，产生的洞察对各方的用途也不一样，因此要有个定价机制，比大锅饭式的数据共享更有激励性。
从点对点的共享，走到多边的数据交易，从一对多的数据服务到多对多的数据市场，再到数据交易所。如果说现在的数据市场更多是对数据集进行买卖的话，那么数据交易所就是一个基于市场进行价值发现和定价的，像股票交易所那样的、小批量、高频率的数据交易。
我们支持了不少研究来实现刚才所说的这些功能，比如说可用而不可见。案例一是通过加密数据库CryptDB/Monomi实现，在数据拥有方甲方这边的数据库是完全加密的，这事实上也防止了现在出现的很多数据泄露问题，大家已经听到，比如说某互联网服务提供商的员工偷偷把数据拿出来卖，你的数据一旦加密了他拿出来也没用。其次，这个加密数据库可以运行乙方的普通SQL程序，因为它采用了同态加密技术和洋葱加密法，SQL的一些语义在密文上也可以执行。
针对“百万富翁的窘境”，我们做了另一种可用但不可见的技术，叫做数据咖啡馆。大家知道咖啡馆是让人和人进行思想碰撞的地方，这个数据咖啡馆就是让数据和数据能够碰撞而产生新的价值。
比如两个电商，一个是卖衣服的，一个是卖化妆品的，他们对于客户的洞察都是相对有限的，如果两边的数据放在一起做一次分析，那么就能够获得全面的用户画像。再如，癌症是一类长尾病症，有太多的基因突变，每个研究机构的基因组样本都相对有限，这在某种程度上解释了为什么过去50年癌症的治愈率仅仅提升了8%。那么，多个研究机构的数据在咖啡馆碰一碰，也能够加速癌症的研究。
在咖啡馆的底层是多方安全计算的技术，基于英特尔和伯克利的一个联合研究。在上面是安全、可信的Spark，基于“data lineage”的使用审计，根据各方数据对结果的贡献进行定价。
2、大数据基础设施的开放
现在有的是有大数据思维的人，但他们很捉急，玩不起、玩不会大数据，他不懂怎么存储、怎么处理这些大数据，这就需要云计算。基础设施的开放还是传统的Platform as a Service，比如Amazon AWS里有MapRece，Google有Big Query。这些大数据的基础处理和分析平台可以降低数据思维者的门槛，释放他们的创造力。
比如decide.com，每天爬几十万的数据，对价格信息（结构化的和非结构化的）进行分析，然后告诉你买什么牌子、什么时候买最好。只有四个PhD搞算法，其他的靠AWS。另一家公司Prismatic，也利用了AWS，这是一家做个性化阅读推荐的，我专门研究过它的计算图、存储和高性能库，用LISP的一个变种Clojure写的非常漂亮，真正做技术的只有三个学生。
所以当这些基础设施社会化以后，大数据思维者的春天很快就要到来。
3、价值提取能力的开放
现在的模式一般是一大一小或一对多。比如Tesco和Dunnhumby，后者刚开始是很小的公司，找到Tesco给它做客户忠诚度计划，一做就做了几十年，这样的长期战略合作优于短期的数据分析服务，决策更注重长期性。当然，Dunnhumby现在已经不是小公司了，也为其他大公司提供数据分析服务。再如沃尔玛和另外一家小公司合作，做数据分析，最后他把这家小公司买下来了，成了它的Walmart Labs。
一对多的模式，典型的是Palantir——Peter Thiel和斯坦福的几个教授成立的公司，目前还是私有的，但估值近百亿了，它很擅长给各类政府和金融机构提供数据价值提取服务。真正把这种能力开放的是Kaggle，它的双边，一边是10多万的分析师，另一边是需求方企业，企业在Kaggle上发标，分析师竞标，获得业务。这可能是真正解决长尾公司价值提取能力的办法。当然，如果能和我们的数据咖啡馆结合，就更好了。
‘陆’ 为什么要进行数据流程分析，数据流图有哪些组成元素
数据流程图中有以下几种主要元素： →：数据流。数据流是数据在系统内传播的路径，因此由一组成分固定的数据组成。如订票单由旅客姓名、年龄、单位、身份证号、日期、目的地等数据项组成。由于数据流是流动中的数据，所以必须有流向，除了与数据存储之间的数据流不用命名外，数据流应该用名词或名词短语命名。 □：数据源（终点）。代表系统之外的实体，可以是人、物或其他软件系统。 ○：对数据的加工（处理）。加工是对数据进行处理的单元，它接收一定的数据输入，对其进行处理，并产生输出。 〓：数据存储。表示信息的静态存储，可以代表文件、文件的一部分、数据库的元素等。
‘柒’ 【计算机】网络数据传输中流动的是什么流动的动力是什么
两台主机通信，数据从一台主机传到另一台主机主要有以下三步工作：
1、主机A发送的数据进入线路
2、数据在线路中传输
3、数据从线路的另一端进入主机B中
其实第3步与第1步所做的事正好相反，先来看第1步中数据是怎么流动的？这个过程主要经过了以下步骤：
1、应用程序将要发送的数据写到进程的地址空间（用户态内存区）；
2、应用程序通过系统调用将数据从用户态的内存区复制到内核维护的一段内核缓冲区中，由于内核缓冲区通常是有限的，所以这个过程需要排队。内核缓冲区的数据可能来自于多个进程；
3、内核通知网卡控制器来取数据，网卡驱动器根据网卡驱动程序得到内核缓冲的地址，并将数据复制到网卡缓冲区，这个过程按连接两端的内部总线宽度来复制，比如32位总线每次复制32位比特；
4、网卡缓冲区将数据发送到线路中，释放缓冲区准备下一轮复制，这些数据在这步都会转为2进制，因为只有2进制的数字信号才可以在线路中传输。发送时，网卡会根据介质产生各种信号。
数据在线路中的传播速度取决于传播介质，光纤的速度快于铜线，一般接近光速。
并不是进入线路有多少数据，介质中就传播多少数据，这里有出口带宽的限制。众所周知，运营商在所有的基础交换节点上会设置关卡，用于限制数据从主机流入路由器转发队列的速度，只要流入路由器转发队列的数据，都会按路由器的出口带宽，流入其他网络。这种关卡设置实际上限制了你的主机发送数据的速度，也就是限制了主机的出口带宽。所以虽然主机发送数据的速度很快，但由于出口带宽的限制，这些数据要分批发送出去。
这些数据不会直接到达目的地，而是要通过多次排队转发到达目的地，转发之前可能要先排队。如果两主机在同一个城市或者接入的是同一个运营商，转发的次数或许会少一点。如果城市不同，会进入骨干网进行转发；如果接入不同的运营商（电信或者网通），这些数据必须进入骨干网再进入互联互通网络，由互联互通网络的交换机进行转发。