如何管理大数据

① 如何做好大数据时代的档案管理工作

如何做好大数据时代的档案管理工作
在大数据迅速发展的背景下，档案管理对各行各业的数据提出了新的有效管理要求，各行各业的人士越来越意识到利用大数据进行有效管理的重要性。档案管理的发展是整个我国现代化建设的基础，其主要任务是保存社会档案信息，以备后期查阅和研究，主要工作是对原始的资料进行整理、归纳和保管。在大数据的时代背景下，每天都会产生大量的数据信息，给档案管理和档案工作者带来极大的挑战，因此，探讨大数据时代背景下的档案管理已成为一项刻不容缓的工作。
一、大数据时代背景下的档案管理的机遇与挑战
1、大数据给档案管理带来的机遇
提高档案管理效率，降低管理成本。大数据能够快速地处理大量的数据，在处理档案信息时具有很大的优势，不仅能提高档案处理的效率，而且能够在极短的时间内处理大量的信息，降低了整个档案管理和档案处理的成本。此外，传统的档案保存所采用的纸质材料成本较高，而大数据档案的保存方式运用的是信息数据库，从而降低了档案保存的成本材料。
提高档案数据利用率。在大数据时代，档案管理系统采用的是数据库形式，建立了海量的机构化数据，使得数据的利用效率大大超越了传统的档案管理的利用率。大数据档案系统建立以后，简单的操作就可以对海量的数据进行调查分析，建立数据与数据之间的关系模式，提高整个数据的价值，将原来“死档”变为“活档”。
2、大数据给档案管理带来的挑战
隐私与安全。大数据时代背景下的档案管理的首要挑战为隐私与安全，它不仅是技术层面的问题，而且也是法律问题。大数据档案系统在方便人们获取信息的同时，因为大数据本身的特性使得档案信息有可能被人获取。从国家角度而言，一些国家机密档案的泄露，将会造成国家财产、军事、政治等各方面的安全问题。从个人角度而言，一些个人隐私的泄露，使得人与人之间缺乏应有的信息尊重，将会给失去隐私的人群带来个人与家庭的灾难性后果。
技术与人才。大数据背景下的档案系统多是采用云计算，把各种不同的工作负载聚集起来。这就要求更高层次的资源共享，必然导致系统成本增加，而且在大数据模式下系统出现故障的频率也会更加频繁。此外，人才也是大数据技术能够发挥的重要因素，大数据专业人才不仅需要专业知识的积累，同时还需要强大的综合能力，因为大数据下档案工作涉及多个学科、多个领域和多种技术，因此人才也是整个大数据时代背景下档案管理面临的一项巨大挑战。
二、大数据时代背景下档案管理的应对策略
1、 档案管理监管系统的建立与健全。因为大数据时代的档案系统面临着档案信息的安全隐患，为了保障整个档案管理和档案信息的安全，就必须建立档案管理的监管制度，实现档案信息准确、完全、合理入库，从而加大对各类档案信息的保护力度，降低档案信息的泄露风险。
2、 高素质管理人才培养与管理人才的结构优化。因为大数据档案管理面临着人才挑战，因此为了实现档案的有效管理，就必须加大力度培养档案管理人才，提高整个档案管理人才的综合素质。此外，在我国的档案管理工作中，档案管理者多以中老年人为主，新鲜的血液无法及时地供给，在大数据档案管理的时代，必须对工作人员进行结构上的优化，改变现状，吸引更多的高素质年轻人参与其中。

② “大数据”时代下如何处理数据

大数据被越来越多的人提起，其价值也逐渐深入人心。但，大数据是如何处理的，很多人并不知道。其实，通常大数据处理方式包括两种，一种是实时处理，另一种则为离线处理。

商业中比较常见的，就是使用HDFS技术对数据进行储存，然后使用MapRece对数据进行批量化理，然后将处理好的数据进行存储或者展示。其中，HDFS是一种分布式文件系统，而MapRece则是一种分布式批量计算框架。

③ 如何进行大数据分析及处理

探码科技大数据分析及处理过程

聚云化雨的处理方式

• 聚云：探码科技全面覆盖各类数据的处理应用。以数据为原料，通过网络数据采集、生产设备数据采集的方式将各种原始数据凝结成云，为客户打造强大的数据存储库；

• 化雨：利用模型算法和人工智能等技术对存储的数据进行计算整合让数据与算法产生质变反应化云为雨，让真正有价值的数据流动起来；

• 开渠引流，润物无声：将落下“雨水”汇合成数据湖泊，对数据进行标注与处理根据行业需求开渠引流，将一条一条的数据支流汇合集成数据应用中，为行业用户带来价值，做到春风化雨，润物无声。

④ 五步助您更好地管理大数据

五步助您更好地管理大数据
鉴于信息量的日益膨胀以及如果不保护好这些数据信息，其潜在危险的不断增加，企业应该如何处理好这些数据信息呢？
“你必须专注于数据信息的管理，而不是存储设备或数据中心。”德赛说。“跟踪您的信息流。你在哪里存储信息？你是否追踪你的敏感信息？”
五步助您更好地管理大数据
如下有五大步骤，可以帮助您更好地管理您的数据：
专注于信息，而不是设备或数据中心。重点建设信息基础设施，优化您的企业查找、访问和使用关键业务信息的能力。关键技术包括采用虚拟化技术、云计算和移动设备和应用。
获得完整的认识。充分了解您的数据信息，并承认并非所有的信息都是同等重要的。许多企业缺乏基本知识，诸如那些部门拥有特定的信息、相关数据的重要性程度，甚至无法辨别相关数据信息是属于私人数据或是业务数据。你需要映射和分类信息，发现其相对价值。一旦你这样做了，你可以更容易地优先开始考虑真正重要的信息安全，保护和管理资源。
保证数据信息的有效性。使用重复数据删除和归档技术来保护更重要的信息，同时存储更少的信息。这意味着，只存储你真正需要的数据信息。
设置一致的政策。这是必须基本一致的政策信息，即无论信息存储在何处，无论其是在物理环境，虚拟环境或云环境中，都必须强制执行一贯政策。统一信息分类，自动发现拥有数据信息的部门和使用的具体信息，访问控制和分配，自动信息保留和删除，并加速电子发现的过程。

⑤ 如何进行大数据分析及处理

1.可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。2. 数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。3. 预测性分析大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。4. 语义引擎非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

⑥ 大数据战略、管理与生态

大数据战略、管理与生态
大数据这个话题，从西到东，从IT业内到政府官员，已经火了两年，但还没有完全一致的定义。目前业界一般认同Gartner的描述，即：凡是具有“3V”特性的数据集，就是大数据。其一为Volume，极大的数据量；其二为Variety，极复杂的数据类型与数据来源；其三为VelocITy，极高的数据产生、传播，以及反应速度。
在我看来，组织决策者要跨越大数据时代的“数据鸿沟”，就需要具备大数据战略、大数据管理和大数据生态三大能力。
大数据战略：视野，观点，价值
大数据的价值已经为电商、快消、广告等多个行业的案例所证明，但挖掘出大数据的价值并不容易。我认为，企业决策者在制定大数据战略时，需要从Vision（视野）、View（观点）、Value（价值）这“新3V”入手。
第一点从视野讲，企业CEO一定要把大数据、云计算作为企业核心战略，而不能仅仅把大数据当成是企业IT管理的一个方面。要下决心投入，无论软件方面还是硬件设施。
第二是要有企业自己的观点，即收集和处理数据的策略。例如股市，大家很多时候面对同样的数据，但是对数据的处理方式是不一样的，有些人说股市下行时候投入，有些人说股市下行时候要撤出。对同样的数据，甚至同样的软件，决策方式、观点不一样，处理结果就会大大不同，这个应该成为公司决策体系的一个核心。
第三是价值，要在确定思路后，把对数据的分析，转化为能解决实际问题的执行，从而实现大数据的价值。正如马云最近所举的例子，在淘宝上比基尼卖得最好的省份是哪儿？是内蒙古和新疆，而不是人们通常会认为的海南、广东等沿海地区。大数据能帮助人们发现事物间隐藏的内在关联，但并不意味着能直接带来社会和商业价值。如果你是泳衣、防晒霜的生产商，又会制定怎样的营销策略呢？
大数据管理：简易、开放、灵活
大数据战略重要，但更重要的是如何执行，也就是大数据管理问题。也可以通过三步走的方式来解决。首先是如何获取、存储和保护数据；其二是数据丰富，即如何清洗、发现不同数据间的数据相关性；其三是数据洞察力，即通过分析、呈现与决策工具获得洞察力，并最终通过付诸行动，产生价值。
微软的大数据管理平台，有着对大数据生命周期的全方位考虑，这也是为什么我们将Hadoop等开源架构，整合到微软的大数据平台里，一方面是将Hadoop作为对非关系型数据处理的补充；另一方面是将Hadoop作为一个服务，整合到微软的公有云与私有云平台中。值得强调的是，微软不是简单地将Hadoop迁移到微软的大数据平台上，而是真正的融合，会系统地考虑其可用性、可靠性、安全性、部署的简易性与灵活性，乃至对Hadoop上工具的集成与优化。与此同时，微软也会坚持开源的原则，将在Hadoop上做的一些研发工作回馈给社区，与社区形成良性互动。
大数据生态：平台商、数据商、开发者、数据玩家
未来的大数据生态，同样会遵循最朴素的市场规则，不同角色的组织和个人，通过逐渐成熟的交换机制，各取所需——平台商提供数据交易、数据分析的场所和基本工具。
原始数据商提供自由交易的数据集；开发者提供基于数据集的应用和服务，以及定制化的分析和呈现工具；数据玩家如同股民，在市场中寻找值得投资的数据集或者机构进行投资，获得回报；现在人们炒房、炒股、炒黄金，将来或许人们会炒数据。
微软已经通过Windows Azure上的Marketplace在进行这样的尝试，目前主要针对的是商业用户，已经能将第三方解决方案提供商、服务提供商、模块提供商和最终的商业用户通过这一虚拟市场联结在一起，可以发起自由交易。在这个基础上，我们又延伸出一个数据集市，让数据集的拥有者可以把数据发布到集市上，提供很多很细致的数据集，小到电影院座位和路况，大到国家宏观经济发展数据。这就能让开发者可以通过微软的一些简单易用的API或者工具，把这些数据整合到自己的环境里，开发新的应用。
这样的大数据生态显然是健康、可持续的。对微软、亚马逊、谷歌、VMware这样的平台商而言，专心做好底层云计算基础架构和大数据服务平台；对淘宝、中国移动、政府各部委这样的数据商来说，原本只能自己用的数据，在这个模式下可以产生更多的社会和商业价值；对Salesforce、SAP、用友、金蝶等应用开发商来说，传统的、非常困难的、非常繁琐的数据整合，现在通过这样一个集市，可以首次实现把不同应用系统产生的数据整合起来，发现价值；对数据玩家来说，能够有一个朝阳式的投资平台可供选择，且不那么容易被大机构操纵。
当数据公开、数据交易和大数据应用成为自然而然的习惯时，或许我们才可以说，大数据时代真的来临了。

⑦ 大数据的常见处理流程

大数据的常见处理流程

具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，笔者总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。

采集

大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。

在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

导入/预处理

虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。

导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

统计/分析

统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC 的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。

统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

挖掘

与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的K-Means、用于统计学习的SVM和用于分类的Naive Bayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。

该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，还有，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

⑧ 如何进行大数据处理

大数据处理之一：收集

大数据的收集是指运用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或许传感器方式等)的 数据，而且用户能够经过这些数据库来进行简略的查询和处理作业，在大数据的收集进程中，其主要特色和应战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行拜访和操作

大数据处理之二：导入/预处理

虽然收集端本身会有许多数据库，但是假如要对这些海量数据进行有效的剖析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或许分布式存储集群，而且能够在导入基础上做一些简略的清洗和预处理作业。导入与预处理进程的特色和应战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会到达百兆，甚至千兆等级。

大数据处理之三：核算/剖析

核算与剖析主要运用分布式数据库，或许分布式核算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的剖析和分类汇总等，以满足大多数常见的剖析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及根据 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或许根据半结构化数据的需求能够运用Hadoop。 核算与剖析这部分的主要特色和应战是剖析触及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

大数据处理之四：发掘

主要是在现有数据上面进行根据各种算法的核算，然后起到预测(Predict)的作用，然后实现一些高等级数据剖析的需求。主要运用的工具有Hadoop的Mahout等。该进程的特色和应战主要是用于发掘的算法很复杂，并 且核算触及的数据量和核算量都很大，常用数据发掘算法都以单线程为主。

关于如何进行大数据处理，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

⑨ 有效管理大数据的主要策略

有效管理大数据的主要策略
如何管理数据，并将数据从一点转移到另一点，将是美国政府面临的一大挑战。Szykman还提到了商务部在大数据中遇到的其他一些重要问题，主要为以下五个方面：

数据的真实性
大数据的重要性不仅是在于数据所生成的记录，更大的价值在于根据这些数据得出科研结果的“复制能力”。而从学术层面来看，这正是你证实所做工作价值的时候：其他人也可以对结果进行复制。另一方面，如果你丢失了得出科研结果的那些数据，这会降低结果的合理性。
数据工程师
研究领域的很多科学家正在研究大数据的精密使用，比如在预防医学、药品设计和胎儿检查领域如何开发基因数据。但Szykman担心的是，真正了都大数据技术构架的人太少。我们需要好好想想大数据及我们如何利用它，特别是在一些特殊领域。无论是政府的直接应用还是由政府出资科研，政府都在推动大数据这一前沿技术的发展。
大思路，早规划
在向开放数据转移的过程中，尽早搞清楚系统生命周期的要求显得越来越重要。在过去，没有做的一件事就是尽早研究开放数据在生命周期上的要求。数据模型、分享和信息的情况会越来越普遍，而系统性的战略会越来越多。在生命周期的早期，当我们成功安装新的系统或应用程序后，就应该尽早考虑该问题。
保密性vs.完整性
对于那些有科研基础的机构而言，大数据安全不仅仅是一个保密问题。数据的长期完整性也是企业更大的担忧。这是IT界一直为之努力的议题。有时候，我们过分关注结果而忽视了安全。人们有时会问：‘我们最终都要和公众分享这一数据，那安全有什么重要呢？’
这一问题的最佳答案来自科研机构，如NOAA。他们收集的基准数据正巧是美国气候变化政策备受争议所在。不管这些政策的政治倾向性如何，它们都对经济有重大影响。如果我们放弃了这些长期气候记录数据的安全性，那将造成严重后果。我们的确得好好想想大数据的问题。
制定基准线
由于很少存在类似的应用程序，难以获取相关信息或进行比照，因此有时候很难评定大数据以及其他高科技项目的开支和风险。出台开支和风险的基线，对大数据和数据中心来说都是一大挑战，因为还没有相关标准。操作一些简单事情有时候充满挑战，如计算数据中心的能耗。大数据基线不仅在基础设施层面，还包括数据包，都需要对未来资源进行更优规划。

⑩ 在生产设备管理上，如何应用大数据进行管理

首先要建立设备管理的ERP系统,操作人员和维修人员定期录入数据，设备管理人员就可以提取数据进行分析，比如设备的故障率之类的。