基于XML的数据管理研究

XML为Web的数据管理提供了新的数据模型,可以说,XML就是WWW上的半结构化数据。本文就XML数据管理的几个重要问题进行了阐述。     

勘探数据服务平台中三类服务的特点分析与设计

本文从勘探业务需求出发,根据数据的组织结构特点,将数据划分为结构化数据、大块数据和GIS数据三大类,根据每类数据的不同特点和应用需求,对比分析了多种技术方案。针对结构化数据,采用iBatis的对象关系映射(ORM)方案,降低数据与业务的耦合度,利于油田各类专业应用的集成;针对大块数据,采用数据压缩、组织、缓存等多种手段,重点解决大块数据服务的性能问题;针对GIS数据,设计GIS访问适配器,借助标准协议或商用API工具包来保证GIS数据的高效访问和扩展性。基于这些技术搭建的数据服务平台已在"勘探决策支持"软件系统中用C#语言编程实现,从2007年秋季以来,在胜利油田多年的勘探井位论证和探井生产运行管理中获得了广泛应用,取得了显著的经济效益。     

大数据技术在催化裂化装置上的工业应用

文章基于大数据分析技术在工业装置中的应用,针对催化裂化装置报警分析应用、汽油收率应用及催化结焦预测等内容,解决炼油厂复杂加工工艺、高难度操作控制等问题。这充分体现了对数据的分析方向在工业上的应用,从统计分析向预测分析转变,从单领域分析向跨领域转变,从被动分析向主动分析转变,从非实时向实时分析转变,从结构化数据向多元化转变,实现信息化在工业生产中的智能化应用。     

草色遥看近却无

BIM是以工程项目的各项信息数据为基础,将工程实体创建为具有多维度、结构化数据库的建筑信息模型,建立项目从概念到拆除全生命周期的数据集成、管理与应用机制。它起源于上世纪70年代的美国,引入国内是近10年的事。     

“谨慎全球化”新趋势

正已经花了数年时间研究"数据智能"的公司相信,全球已经经历了数据分析的两个时代,即BBD(before big data)——"大数据前",以及ABD(after big data)——"大数据后",这两个时代不妨命名为数据分析1.0和2.0时代。一般来说,2.0版本不只是添加一些附加修饰物或者做些轻微的性能调整,而是基于新的优先级和技术可行性进行了更实质的改革。当大量公司开始利用海量非结构化、快速变化的信息,即大数据时,就是数据分析2.0时代了。     

数据分析3.0

正已经花了数年时间研究"数据智能"的公司相信,全球已经经历了数据分析的两个时代,即BBD(beforebigdata)——"大数据前",以及ABD(after big data)——"大数据后",这两个时代不妨命名为数据分析1.0和2.0时代。一般来说,2.0版本不只是添加一些附加修饰物或者做些轻微的性能调整,而是基于新的优先级和技术可行性进行了更实质的改革。当大量公司开始利用海量非结构化、快     

大数据背景下新能源配套电气设备质量管理研究

以某新能源项目为例,整合该项目配套电气设备质量问题400余项。利用大数据及赫芬达尔—赫希曼指数模型分析该项目配套电气设备各类质量问题的集中度,利用结构化关键字识别方法对该问题进行处理。根据问题类别、集中程度等确定设备质量管理要点,集中资源对设备关键点进行整改,利用PDCA管理循环圈由主到次、循序渐进地解决新能源电气设备的质量问题。     

大数据在神东煤炭集团的应用探析

在很多行业,大数据的应用已经彰显出它的优势,能够协助企业发展新业务,创新运营模式。煤炭行业大数据的应用处于起步阶段,数据治理手段及大数据人才缺乏、思维方式转变困难等因素制约了大数据在煤炭行业的应用。本文在探讨针对性解决办法的基础上,提出5种应用模型。由于大数据是一门综合、复杂的学科,在煤炭行业的广泛应用还有很长的路要走,而充分利用数据思维进行煤炭企业管理是大数据应用的发展方向。     

电力企业非结构化数据管理建议

<正>非结构化数据是指相对于结构化数据而言,数据结构不规则、不方便使用二维表方式存储的数据,包括电子文档、图像、音频、视频等类型的信息,一般使用专用系统进行存储和管理。伴随信息化建设和多年信息管理平台运行积累,电力企业每年非结构化数据的增长量已达到PB级别,对企业非结构化数据进行集中管理和深化应用,将会对企业经营管理产生巨大影响。     

推进云南电网数据要素价值化

早在2017年底,云南电网公司就率先在南网五省区建成了集云计算、大数据于一体的大数据平台并投入使用。随着大数据建设工作全面开展,云南电网公司在数据的采集、融合、安全、应用等方面不断取得技术创新,目前已完成公司各业务域数据汇聚、统一信息模型设计、数据质量提升、数据中台建设,有效支撑了线损、生产运营监控等多项大数据应用场景,实现数据资产“内增效”和数据价值彰显。     

不同数据库间实现数据同步的解决方案

正1.问题的提出数据库系统Lotus Notes,属于非关系数据库管理系统,是一种文档数据库,其具有以下特点:基于文档组织模式;使用非结构化的数据元素;     

电力大数据在生态保护中的应用探索

<正>本文以数据价值创新挖掘为动力,利用大数据、电力物联网等新一代信息技术的倍增性、创新性和渗透性,探索电力大数据在沿黄河流域生态保护领域的应用新模式,形成“价值牵引、数据驱动”的数据应用新方向和新思路。     

数字化赋能电费专业转型

大数据作为一项新型数据信息处理技术,能够对海量的数据信息进行选择、分析和计算,挖掘出隐藏的规律,进而获取有价值的信息。将大数据技术应用于电力企业中,推进电力企业信息化建设,已成为电力企业提升服务能力、创新管理举措的重要路径。从数据类型来说,电力大数据可以分为基础类数据、管理类数据和运营类数据等,每一类数据都有不同的特征和作用,它们在不同专业领域的应用,都会使企业管理产生“裂变”。本专题从大数据技术应用的角度,展示数据赋能专业管理提升的探索与实践。     

生态环境大数据为环境管理转型指路探析

大数据在近年来的应用越来越广,很多企业利用大数据进行分析各种各样的事物,例如分析人们每天买衣服的数量、喜欢的颜色、年龄的集中区等等。而生态环境也越来越受到重视,生态环境大数据也渐渐成为环境污染问题的一项解决方案,利用环境大数据的应用进行污染治理以及环境管理等,在以大数据为前提下,治理环境的新型模式层出不穷。文章通过对大数据的了解进行总结在大数据的基础上,环境大数据的生态保护作用,及为环境管理上的探索。     

浅析大数据思维在科研生产管理中的应用价值

随着移动互联网的迅速发展和云计算、物联网等新应用的不断出现,平板电脑、智能手机、微博、社交网络服务网站越来越多地走入了我们的生活,这也直接导致网络的数据流量呈现出迅猛发展的态势。根据科技研究公司IDC作出的估测,数据在以每年50%的速度增长,并且越来越多的诸如语音、视频等非结构化数据开始充斥着人们的生活.     

应用网格化方法构建城市配电网大数据

大数据理论与相关产业的发展推动了医疗、建筑、市政等领域的信息化进程。城市配电网管理在大数据时代已不是传统的网络运维,而是以大数据为基础制定运维策略的高级管理模式,未来配网大数据管理将成为配网管理的核心。文章重点阐述了应用网格化方法管理城市配电网大数据的思路与建议。     

无线电管理技术支撑体系建设策略研究

建设无线电管理技术支撑体系,解决发展中遇到的瓶颈问题,基于一体化平台、云计算构架基础上的大数据建设是最佳的选择。本文提出了无线电管理大数据建设的三部曲构建路径,即省级无线电机构建设基于SOA架构的一体化平台,国家建设无线电云,最终建成无线电大数据。     

布尔台煤矿在大数据背景下的经营数据可视化应用

伴随着社会发展,企业经营管理与大数据进行了深度融合,加强了经营数据可视化。在可视化经营数据下,企业容易全方位了解经营数据,做出科学的经营管理决策,从而保证经营管理质量。本文分析了大数据背景下的企业经营数据可视化,指出了应用要点,为企业经营数据可视化建设与应用提供了指导。     

基于大数据的安全风险管理研究

大数据作为一种全新的技术和思维方式,能从海量的安全生产活动数据中分析出安全生产的潜在规律,以有效遏制事故发生的可能性。文章阐述了大数据应用于风险管理的必要性,分析了大数据安全风险管理的原则与基础,并从风险辨识、风险评价分级、风险预警预控三方面探讨了基于大数据的安全风险管理,以为我国安全生产管理工作的进一步提高提供参考。     

“大数据”对商业模式创新的影响分析

伴随科技进步而出现的是企业商业模式的不断变革,既移动互联网、云计算之后的大数据时代的到来,为创新商业模式起到了关键的驱动作用。文章在介绍商业模式创新和大数据内涵的基础上,讲述了大数据导致的商业模式创新框架以及大数据创造的竞争优势,最后总结出引入大数据理念来创新商业模式以及提升价值创造的重要作用。