2023年大数据平台协议书通用(模板10篇)

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大数据平台协议书通用篇一

三、建设内容。4。

（一）专业核心课程。4。

1.专业核心课程范围。42.建设周期和建设数量。4。

（二）通识教育在线课程。5。

（三）网络自选（拓展）课程。5。

1.建设方式。52.学习方式。63.学分置换。6。

（四）原精品资源共享课、网络共享课等。6。

（二）六大功能模块。7。

1.网络教学门户网站。72.课程中心。7。

一、建设背景。

自2012年起，美国各顶尖大学陆续开设了以慕课（mooc-大型开放式网络课程）为主的网络学习的平台，在网上提供免费课程。coursera、udacity、edx三大课程提供商的兴起，给更多学生提供了系统性学习的可能。美国哈佛大学、麻省理工、加州理工等高校前后累计投入近2.4亿美元，用于开发网络化课程。加之以微课、翻转课堂等为代表的新的教学方式不断创新突破，使得课程网络化重新定义了学校，重新定义了教师，甚至也重新定义了学生，提供了一种全新的知识传播模式和学习方式，必将引发全球高等教育的一场重大变革。

当前国内、省内高校在课程网络化建设方面均取得了一定成绩。其中，西安交通大学建立了较为完备的网络公开课学习的平台，涵盖工学、理学、管理学等七大学科，具备线上学习、考试、互动等功能；周口师范学院则建立了较为详细的大数据分析系统，能够实现对学生出勤、就餐、图书阅读等方面的大数据分析。但是，上述高校在课程网络化建设方面还存在着以下不足：

第一，重通识轻专业。国内高校，特别是985高校较为重视自身网络资源共享课的建设（即慕课），建设水平相对较高；省内高校，则是通过引进智慧树、尔雅等通识教育课程，构建通识教育网络平台。但是，各高校专业核心课程网络化建设普遍较为薄弱，即使是建设较好的西安交通大学，也仅是将部分专业核心课程用于跨专业通识教育，并没有依托优势专业，构建基于网络的专业核心课程体系，供在校学生学习使用。

第二，重整体轻细节。北京大学、清华大学、郑州大学的课程建设整体情况较好，多数课程都拥有较为系统的教学大纲、讲义、ppt和试题库。但是，上述学校在线课程时长均为45分钟左右，系按照传统课堂要求录制的一整节教学内容，学生网络学习与在课堂听课效果一样，缺乏基于微课、微视频等工具对课程进行细化讲解，无法突出重要知识点。

第三，重讲授轻反馈。各高校建成的网络教学平台中，均设有互动模块用于教师与学生进行线上交流。但是，由于缺少有效的监督和激励机制，多数互动平台处于零活动状态，既没有学生提问，也没有教师解疑答惑，学生网络学习质量只能简单依靠在线习题进行验证。

第四，重建设轻管理。在被调查院校中，除西安交通大学、浙江大学上线的网络课程能够顺利访问外，其他学校均存在视频打不开、课程内容不完整，甚至网页不能正常访问等情况，说明课程网络化建设后期管理存在较大漏洞，不能完全保证学生随时学习、随地学习的要求。

第五，重成绩轻运用。各高校在课程网络化建设方面投入较大，知名高校均聘请上市网络企业进行页面设计和功能设计，建设效果较好。但是，除兄弟师范学院外，各高校均没有以大数据为基础，形成建设效果总结报告和发展规划，且兄弟师范学院在形成报告后，也没有完全将该报告中反馈的问题应用于实际教学。

有鉴于此，我校在课程网络化建设过程中，既要发挥慕课线上教育的优势，又要结合微课成果简化、多样传播的特点，同时兼具翻转课堂将学习决定权让渡给学生的原则，采取兼容并包、取长补短的方式，以大数据为基础，加快推进课程网络化建设，显著提升我校教学水平和教学质量。

二、建设目标。

根据当前高等教育发展趋势，以及慕课、微课、翻转课堂等新方法、新工具的发展方向，结合我校转型升级发展具体需求，对我校本科课程网络化建设提出以下建设目标：

第一，以专业核心课程为重点，加快推动教学方式改革。通过3年建设，基本建成以三级知识点分类为依托，以课堂讲授、网络课堂、微课、微视频、课程试题库为基础的“课堂学习+网络学习”的专业核心课程教学新体系，并逐步向全校所有课程延伸。

第四阶段：2020年以后，逐步完成全校所有专业核心课程网络化建设。

（二）通识教育在线课程。

通识教育在线课程是第一课堂在课下的延伸和拓展，既是提升学生综合素质的渠道，也是进行开放式和探究式学习的重要平台。在前期引进尔雅通识课程的基础上，我校将采取引进与自建相结合的方法，以“科学素养、人文素养、艺术素养”三大模块为主，每年遴选5门左右深入开展通识教育在线课程建设。

通识教育在线课程在供本校学生学习的同时，鼓励任课教师或课程教学组向校外提供课程资源共享服务。任课教师或课程教学组通过向校外共享课程资源所获收益，归任课教师或课程教学组所有。

（三）网络自选（拓展）课程。

网络自选（拓展）课程是在专业课程基础上，对学生综合能力和素养的进一步提升。我校将按照自愿、自主的原则，鼓励和支持网络自选（拓展）课程建设。

1.建设方式。

各学院以基层专业教研室为单位，根据自身专业特点，在学生完成专业基础课程学习后，通过自建（建设标准参照通识教育在线课程）或引进相结合，建设3-5门与本专业学习有关的网络自选（拓展）课程，上传至大数据教学平台，进一步强化学生专业能力。

2.学习方式。

学生根据各专业提供的网络自选（拓展）课程资源，在大数据教学平台上（或手机app）根据学习要求自主完成学习。

3.学分置换。

学生完成网络自选（拓展）课程后，由各学院教学办公室统一认定，确定可置换的学分数量和课程，经学院教学负责人签字确认后报送教务处备案。

（四）原精品资源共享课、网络共享课等。

2013-2016年获准立项建设的省、校级精品资源共享课、网络视频公开课、精品课程等在建项目，均可按照专业核心课程、通识教育在线课程和网络自选（拓展）课程的建设要求和建设标准进行后续建设。教务处将对建设质量较好、建设效果明显的项目进行后期资助，并优先推荐国家级、省级课程建设项目。

以下建设方案均采用本地部署模式。

我校大数据教学平台以学生为中心，基于“线上+线下”、“平台+课程”的教学新理念，通过课堂讲授、辅助学习和自主学习相结合，逐步实现传统课堂教学与现代网络技术的融通运用，构建混合式教学新模式。

通过大数据教学平台实现教学互动功能、资源共享功能、移动学习功能、教学门户的建设，达到教师能够进行课程建设、教学监控、资源共享、学生能够自主学习的目的，并实现所有数据的整合，最终建设成一个理念领先、技术先进、国际化特色突出的网络教学中心。

（二）六大功能模块1.网络教学门户网站。

该网站能够实现教学新闻公告动态显示，有具校园代表性的大图片展示区，具备信息发布和页面自定义、访问统计分析、统一检索等功能；具备链接进入大数据教学平台各功能模块的功能；具备多种资源排行展示，如精品课程排行、课程网站排行、课程资料排行等功能；并且支持对本校课程进行检索。

2.课程中心。

能够兼容包括camtasiastudio等在内的微课编辑工具，支持按照课程三级知识点在线创建、编辑、修改各种类型的微课；实现按照课程知识点编辑排序讲义、ppt、微课。

2.2通识教育在线课程。

实现按照各二级学院或学科专业为单位的网络自选（拓展）课程分类、排序。

2.4原精品资源共享课、网络共享课。

能够将前期已有的精品资源共享课、网络共享课上线。以上4大课程子系统均应包括“教-学互动平台”：该平台能够提供全面的网络教学功能，包括作业、考试、通知、互动课堂、pbl教学、资料、统计等。同时，在教学过程中，能够直接无缝对接各种在线资源，实现名师课程视频、教材教参、文献资料等的轻松调用，为教与学随时随地提供资源支持。师生可以在互动课堂模块通过音视频、文字互动，实现远程授课、辅导。在4大课程子系统中均支持辅助教学、闯关式网络教学、混合式翻转课堂教学等多种教学模式。课程建设过程中可插入作业、视频、图书作为任务点，通过任务点是否完成来对学生行为进行监控。详尽的学习统计能够统计出每个学生的学习进度、学习行为轨迹、作业分数、视频观看情况、图书阅览情况、参与讨论次数等。教师可以为每个班级制定学习计划。将课程章节定时开放给学生，也可以设置闯关式学习，学生必须将章节中全部人物点完成才能进入下一节，控制学生的学习流程，监控学习结果。

3.移动学习空间。

可以通过电脑、手机、平板等终端设备，为每个学生打造个性化主页，记录学习历程。同时，可以满足学生与学生之间、学生与老师之间的学习互动交流。同时考虑到学校其他平台较多，学习空间应支持外部平台接入，方便学生与老师使用。

4.教师发展中心。

以教学研究和教学改革为中心，能够提供培训服务、课程评估、资源共享等功能。主要内容应包括中心简介，政策文件，通知公告，名师风采，教师培训，教学督导，学院风采，教学论坛，资源下载等功能模块。

5.教学管理中心5.1教学评估。

能够统计教学过程中所产生的数据，可以对老师的教学情况、学生的学习情况、课程的访问情况等进行全面的、可视化的统计分析，以帮助学校和老师更好的进行教学评估管理。

5.2教学资源管理。

能够对学校教师和院系手中的各种教学资源进行系统的归类和整理，并将文件加以统一的管理和存储，实现教务处对于这部分教学资产真实、有效的管理和控制；提供统计和分析系统，使教务处能够准确掌握校内各种教学资源的分布状态，并以此为依据，对未来的教学资源建设进行合理的规划。

5.3oa系统。

文件发布：实现教务文件在线发布、在线阅读，教务处能够对文件阅览情况进行实时监控；项目评审：实现教学研究项目、教学团队、精品课程等项目的在线申报、在线评审。

6.教学质量工程。

能够协助学校进一步提高教学质量工程项目生命周期管理。主要包括政策文件发布，在线项目管理，项目统计分析和项目成果展示等，全面满足学校质量工程的项目管理需求。同时，平台还提供附件文档的在线阅读、项目公文模板自定义等特色功能，让质量工程更方便、更灵活。

7.备课资源库（备选项）。

能够实现与图书馆、外部网络资源的对接，供教师教学和备课使用。（此项功能为备选功能）。

（三）各功能模块要求。

总体要求：大数据教学平台面向30000名师生同时在线开放，在系统的兼容性、稳定性、安全性、可靠性等方面有严格的要求：

实现新闻公告动态显示，热门教学视频动态显示，有校园具代表性的大图片展示区，生动记录教师学生们的学习和生活。

除常规门户网站所包含内容外，还应包括教学成果展示板块，具备多种资源排行展示，如精品课程排行、课程网站排行、课程资料排行、及热门专业排行，包含学校特色的人才培养方案、教学组织运行的功能。

2.课程中心2.1课程创建。

在课程中心模块中，应支持在线创建课程、设置课程的学分考核机制、设置课程展示模板等，以及学生在线听课、在线阅读、在线提问、在线作业、在线考试、在线互动讨论、学分审核、获得学分等。

（1）课程共建。

支持多位老师共建一门课程，使课程内容更加丰富，同时减轻了教师工作负担。

（2）助教功能。

支持添加助教功能，老师可以选择合适人选来担当本门课程助教，协助批改作业、考试阅卷等教学活动。

（3）双模板选择。

支持基于章节和知识点两种模板创建课程，三步完成课程创建：．．．．．选择模板、编辑课程信息、编辑章节或知识点内容。要求实现microsoftoffice和wps文档、ppt直接上传，同时支持常见视频格式上传。

（4）课程封面。

内容包括课程名称（中英文）、课程封面、课程相关信息、课程介绍、教学资源等内容，要求编辑界面简洁明了、操作简单，原位编辑、灵活方便。

（5）课程编辑。

在课程内容编辑中，要求与microsoftoffice和wps的无缝对接，支持直接粘贴、复制，并具备与microsoftoffice和wps相一致的在线编辑功能。在编辑过程中，可以根据课程内容添加图片、文档、音频，视频，网页，作业；可以对插入的微课、微视频等资源设置任务点，防拖拽，防窗口切换等，使学生在观看视频的过程中不能进行其他操作；在视频的播放过程中，可以插入与视频相关的图片、ppt，可以在视频中添加相关的测验，学生只有在正确回答相关问题后才能进行后续视频内容的学习。

上述内容要求能够实现原位编辑，不需进入后台，即可在网页原位进行编辑操作。

2.2课程教学（1）多模式教学。

平台应支持网络辅助教学（专业核心课程）、网络教学（通识教育在线课程、网络自选（拓展）课程和原精品资源共享课、网络共享课），翻转课堂、pbl（问题式学习）等多种现代化教学模式。

其中，网络辅助教学，指的是教师运用平台上传教学所需的资料（如ppt、讲义、教案、教学大纲、课程习题库等文本文件，以及微课（5-10分钟）、微视频（20分钟左右）等网络资源），在线布置作业（可设置闯关模式）、批改作业，与学生进行讨论答疑等活动。

网络教学，指的是教师通过平台上传完整的课程讲座视频（涵盖所有教学内容，每讲45分钟），学生可以在校内通过无线网络（校园wifi）和有线网络自主学习，可以突破传统课堂人数限制。

翻转课堂，指的是将课程学习的过程由线下实体课堂反转到线上网上教学。首先由学生在线上进行自主的课程学习，在实体课堂中老师主要进行讨论与答疑等活动。

pbl教学，指的是将学习与具体任务或问题挂钩，使学生能够在平台上自主预习任务问题，教师能够实时监控学生预习进度，并及时进行解疑答惑。

在该平台下，教师可以根据各自实际需求和学校对课程建设的具体要求，灵活选择教学模式。同时，还应具备学分管理系统，能够监控学生学习过程，设置各项学习指标权重，统计学习成绩，并在学生学习结束后能够给出相应的学分。

（2）学习过程管理。

该平台以学习过程管理为核心，开展作业、考试、答疑、讨论、评价等教学活动。

学生在登录平台后，可以直接查看自己四年全部课程总体学习进度和某一门课程的单科学习进度。（如果教师在课程中设置了闯关模式，则学生必须完成相应的任务后才能够进行后续学习）。

即从作业发布、接收到批阅，全部流程都在网上完成，学生可以在线接收作业、做作业、关注作业的反馈情况，随时查看教师的评语及成绩。学生可以对任意作业进行收藏，将自己认为重要的知识点集中到一起当作之后学习的要点。

如果教师在作业中设置了闯关模式，则学生必须完成指定作业内容后，方能进入下一步作业。

（4）在线测试。

教师端信息包括两个方面：

工作量统计，主要包括教师发作业、批量作业、试卷、试题、讨论答疑、学生对教师授课的满意度、教授的学生的成绩等数据汇总，同时，系统支持原始数据导出。

学生学习统计，主要包括完成的作业、参加的考试与考试得分、提出的问题、参加过的讨论、读过的书、看过的视频等数据汇总，按汇总的数据对学生进行排名，并能够精确显示学生学生行为轨迹。在作业统计中，能够根据教师设置的每份作业的权重，统计出学生网络学习总成绩。同时，系统支持原始数据导出。

（2）学生端。

学生端信息，主要包括学生各门课程学习进度和大学四年总体学习进度。

2.4教学互动（1）学生问题讨论。

平台为学生提供在线提问功能。根据学生输入的问题题目内容，自动为学生推荐与该问题相似的问题，同时推送与问题相关的学习资料(如视频、图书、文档文献等)，辅助学生自主解决问题。为了提高解答的质量，学生在提问的过程中，可以选择解答范围，包括允许所有人解答、允许某位教师解答。师生可以就课程学习进行讨论，答疑，增强师生的互动，加深学生对知识的理解。

（2）教师在线答疑。

教师在线回答学生提出的问题，可通过系统消息或手机、邮件等及时反馈给学生。当有新的问题时，系统会在教师平台页面自动提醒，或者通过手机、邮件等形式提醒教师，方便教师与学生之间的即时沟通。教师可以对答疑库中的问题进行管理，如建立精品答疑库，将问题分类，便于系统自动为学生精准地推送问题，提高疑问的解决效率。

3.移动学习空间。

移动学习空间包括pc终端和移动app两种模式。3.1pc终端。

pc终端主要集中于课程中心，在此不再赘述。3.2移动app移动app包括ios和android两种类型，两种类型操作界面、操作流程应基本一致，且均能够支持平板操作。

（1）移动教案。

按照教学计划，教师可提前在移动端上组织教学内容，有序安排资料推送、签到、问答、抢答、投票等教学活动，方便课堂发放并易于复用；教材、作业、考试、通知、学生管理等移动教学功能，支持教师进行移动教学。

（2）课堂签到。

教师在移动端发布课堂签到，学生直接用手机通过扫描教师课前打印好的二维码进行签到，签到结果可同步保存在课堂教学教师app端和pc端。

（3）随机提问与调查。

教师发布随机选人，系统会自动在已经签到的学生中随机选择学生回答问题，并可以进行结果投射；教师可以在课堂上实时发布调查问卷，学生通过移动端进行投票，教师端可以立即统计投票结果。

（4）学习监控。

对于学生在线观看微课、微视频具备监控功能，如视频防拖曳、防快进等。

（5）闯关学习。

学生可以通过pc或app查询作业列表，完成作业并能够展示已完成、已批改的作业，并能够查看每次作业成绩和总成绩。

（7）在线互动。

学生可以通过pc和app查看老师、管理员发给自己的通知、调查问卷、问答、讨论话题等消息信息，且所有消息都支持有是否阅读标示。

（8）在线考试。

教师可以在课程中发布考试试卷和查看考试分项统计结果，学生同样可以通过客户端进行在线考试和查看考试信息。

（9）课程显示。

在pc或app教师端，能够显示本学期教师所承担的课程信息；在学生端，能够显示本学期所修的课程信息。

4.教师发展中心4.1文本显示模块（1）中心简介。

对教师发展中心进行简单介绍（2）政策文件。

能够发布教师发展中心的各项文件、通知。（3）名师风采。

对学校名师进行展示（含照片和简历）。（4）教师培训。

主要分为岗前培训，专题活动，名师讲坛，网络培训，实践教学等功能。

（5）教学督导。

主要发布相关的督导动态，督导制度等内容。（6）教学论坛。

支持教师在教学论坛交流自己的教学方法与教学心得。4.2视频展示模块（1）视频展示。

展示与教学相关的优秀培训视频。（2）资源下载。

教务处收到申报的项目，将进行分级评审，级别分为：院、系或职能部门初审，评审办公室初审，专家在线评审，评审委员会集体评议。泛雅提供了完整的在线评审流程及简单易操作的后台管理体系，评审人只需按步操作即可。评审项目。

5.2通知公告。

该平台能够发布教学方面的各类文件、通知，并能够向各二级教学单位进行推送和点击打开情况查询。

5.3教学组织和专业设置。

该平台能够显示各二级教学单位的网站链接和全校专业设置情况。

能够实现按二级学院和专业分类显示在线课程各项信息统计。6.教学质量工程。

教学质量工程项目，指的是教学团队、精品课程、专业综合改革试点等项目。该平台的建设宗旨是打造教学质量与教学改革工程综合支撑平台及项目申报评审及管理平台。质量工程项目的建设主要包括政策文件的传达，课程、专业、教材与教学团队建设的线上管理。可实现教研项目网上申报、评审、立项与成果展示。

（1）课程建设。

课程建设包括校级、省级、国家级的精品课程及优秀课程展示。（2）专业建设。

包括特色专业展示及专业改革试点的公布，人才培养示范专业、各类各级教学实验班展示。

（3）教学团队建设。

包括校级、省级优秀教学团队建设的展示。（4）教材建设。

包括省级、国家级重点教材及校园精品教材的展示。（5）教学名师。

包括校级省级教学名师的展示。7.备课资源库（备选项）。

大数据平台协议书通用篇二

“口味”仍旧是餐饮消费者最关注的因素，也是差评最高的因素。如何提升“口味”是餐饮发展重中之重。

该报告从互联网数据洞察消费者需求为出发点，以包括爬虫技术-信息归类算法-情感判断算法在内的智能语义分析处理方法为研究方法，对线上点评大数据进行分析，在餐饮业消费者研究领域，此种多维度调研方法尚属首例，为大数据在餐饮行业应用的典范。

在社交媒体发达的今天，餐饮消费者已经逐渐形成了实时点评的习惯。从餐饮点评网站――大众点评的评论数量来看，近两三年来，用户的评论数量有较大的增加：从2013年评论3000万条，到2015年年初，点评数量就已经达到了6000万条。

与传统的调研不同，线上点评的数据量非常庞大，可覆盖到各品类、各地区的消费者意见，从大数据角度更完整地把握消费者需求。成熟的语义分析技术可大大提升大数据的梳理、解读效率，可实现对非结构化的中文语句进行系统化地梳理：完整抓取、准确的断句、精准的情感判断及归类，对大数据的评论解读可以更加快速和到位，优化分析效率。

此报告抓取了北京、上海、广州、沈阳、南京、杭州、武汉和成都八个城市的点评数据，对中式正餐、中式快餐、西式简餐以及新兴餐饮品类典型案例-烤鱼进行了消费者需求画像，共抓取了57万条在线点评，通过口味、服务、环境、地理位置、优惠/团购、上菜速度、等位、性价比等八个维度进行分析，是当前国内餐饮消费者喜好和差评的真实写照。

中国饭店协会韩明会长表示，今天的中国餐饮业进入动力转换、结构转型的新时期，在互联网+和大众消费主导的双重推动下，餐饮企业的适应环境面临全新的颠覆性挑战。

面对新的挑战，餐饮企业不仅需要产品的转型、服务的转型、营销方式的转型，最关键的是根本上的理念转型，在科学分析、精准提炼基础上真实判断新一代的消费群体的差异化和特色化需求。

此报告不仅仅可以对当前餐饮业的经营、管理、质量、出品、营销提供指导，更主要的帮助餐饮业投资者和经营者重新梳理他们对消费市场的理解和思考，从而对今后的投资和经营战略提供科学的参考。

报告研究发现，“口味”仍旧是餐饮消费者最关注的因素，也是差评最高的因素。如何提升“口味”是餐饮发展重中之重。“服务”也属于差评率高的因素。对于逐渐成为餐饮消费的主力人群的80后90后新生代而言，餐饮消费更趋向为“体验消费”。“优惠/团购”的关注度反而低于预期，餐饮企业大力开展团购促销的经营方式值得反思。

《2015中国餐饮消费需求大数据分析报告》研究重点及研究结果：由于85.2%的消费者在外就餐选择多为中式正餐和快餐，此份报告以此为研究重点，并以烤鱼为新兴餐饮代表做研究分析。八大指标中，等位、上菜速度、地理位置是“便捷性”三大指标，除等位外，另外两个指标评论相对较少，并且消费者一旦具备品牌意识，品牌意识会弱化用户对地理位置的选择。

基于消费者对八大维度关注程度不同，报告对差评来源进行分析，得到中式正餐、中式快餐、西式简餐的改进方向为：依据不同城市差异针对八大维度差异化对待。

以下附关注因素、餐品在各程度现状及差评程度图表，源自报告。

从上表可以看出，消费者最关注中式正餐口味，但中式正餐等位差评最多的是等位，可见中式正餐在等位方面有很大提升空间，对这个维度的提升，能够降低差评率提高用户黏性。现今出现在等位方面做出改进并取得一定成绩的有海底捞等。

报告将烤鱼列为新兴餐饮，其实是用烤鱼代表现今出现的垂直单品餐饮如夹克的虾、叫个鸭子、黄太吉等。这类细分餐饮品牌把控口味、降低选择品类、提高服务质量，因此在当下很受欢迎。

从上表数据来看，尽管不同城市不同类型餐厅，用户需求不同，但口味是餐厅首要考量因素，这也符合餐饮口味具有地域性特点。以烤鱼这一单品为例分析现今新兴餐饮，口味是绝大多数餐厅最受关注的因素，其次是服务和等位，因此，餐饮回归餐品本质本身十分重要。而团购等优惠措施带来的用户流量，一旦对餐厅餐品有所不满，会直接反馈到对口味的差评上去。此外，尽管餐品品质是基础，其他维度因素并非不受用户关注，餐厅据自身情况提升某一维度，将其变成自己的增量，有助于提高效益和发展想象空间。

大数据平台协议书通用篇三

bigdataplatformanalysis。

softwareproduct。

聚光科技（杭州）股份有限公司。

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目录。

i

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大数据最早在上世纪90年代被提出，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。

现在，业界普遍认同所谓“大数据”具有明显的“3v特征”：量级（volume），速度（velocity）和多样性（variety）。大数据普遍具有量级大，要求处理速度快，数据本身具有丰富的多样性。在甲骨文公司和中国移动研究院的相关研究文档里，都追加了第四个v——value，价值；而ibm在其相关文档中给出的第四个“v”则是真实性（veracity)。

大数据的价值：在海量的规则或不规则数据之中，用新的数据处理手段，以很快的速度计算或分析出潜在规律性、根本性的判断、趋势或预见。

1.2.发展现状。

随着移动互联网的带宽的增加和智能设备销售量的上升，互联网业迎来了“云计算”和“大数据”。世界经济论坛一份有关大数据的研究报告称，每天全球几十亿人使用计算机、gps设备、电话和医疗设备，产生海量的数据信息。这些用户大部分来自发展中国家，他们的需求和习惯尚未被真正理解，如果能够借助大数据相关技术分析和挖掘数据背后的信息，将有助于认识需求、提供预测和防范危机。

大数据的真正意义并不在于大带宽和大存储，而在于对容量大且种类繁多的数据进行分析并从中萃取大价值。采用大数据处理方法，生物制药、新材料研制生产的流程会发生革命性的变化，可以通过数据处理能力极高的计算机并行处理，同时进行大批量的仿真比较和筛选，大大提高科研和生产效率。数据已成为矿物和化学元素一样的原始材料，未来可能形成“数据探矿”、“数据化学”等新学科和新工艺模式。大数据处理的兴起也将改变云计算的发展方向，云计算正在进入以aaas（分析即服务）为主要标志的cloud2.0时代。

内部资料注意保密。

项目使得卫生单位及早研制预防疫苗，及早控制疫情的扩散，大幅降低了流感的传播。

3、飞机票价高低和多早预购的关系。

也许大家会直觉地认为越早买机票就越可以买到较便宜的机票。一家叫farecast公司的创始人从他的亲身经验启发了一个新的服务。他发现坐他旁边的人比他晚好几天购买机票却比他的购买价格还低。于是他搜集了所有航空公司的票价与提前订购时间的数据关系，并建立了数学模型。现在我们任何人可以上到他的网站：，输入你的出发地和目的地，加上你要出发的时间，马上这个网页能告诉你是现在就赶快买票还是再等几天才买。

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3.环境数据中心。

3.1.背景定位。

环境管理部门每天要面对大量的数据，如环境监测数据、排污收费数据、排污申报数据、环境统计数据、环保信访数据、行政处罚数据、总量减排数据等。这些数据，往往存在来源复杂、格式多样、不一致、不准确、不完整、存放分散等问题，给环境管理带来诸多困难。各业务系统也彼此独立，从而形成了一个个信息孤岛，数据难以共享，环境决策缺乏有效的数据支持，难以做到科学决策。因此，需要建立统一的环境数据中心，全面整合各类环境资源数据，实现数据的集中管理。使之成为环保各业务科室之间协同工作的数据中心，成为多媒体、文档资料和政策法规的存储中心，成为环保决策所需的数据仓库中心。

3.2.功能。

3.2.1.数据的管理。

数据中心的数据来源主要于：

4．数据直报系统：系统提供定制的录入界面，用户手工填报。

3.2.2.数据的管理。

1.文件的上传、修改、删除2.元数据的编辑。

大数据平台协议书通用篇四

导语：移动互联时代物流业的发展将涉及到物流平台和物流大数据。这二者是移动互联时代物流业的发展方向。物流服务升级的趋势、用户体验越来越强、物流活动中的均衡配载推动物流平台发展。物流平台同时面临严峻挑战。

随着移动互联的发展，物流企业系统的边界可能会扩展至整个物流业，以行业的平台形式出现。而平台的运营，将会通过物流大数据的应用来协调整个行业的资源配置。物流平台和物流大数据是物流业在移动互联时代的发展方向。

移动互联网中的平台，是指应用移动互联等信息技术搭建的信息环境。而物流平台，也称之为物流信息平台，是指可以提供物流服务供需信息发布和线上交易，以及物流服务跟踪及评价的综合信息网络环境。物流平台是移动互联时代物流业发展的一个趋势，但同时会面临很多挑战。

1、物流服务升级的趋势助推物流平台发展。随着移动互联的发展，让客户或货主实时获取订单执行情况的信息已被视为物流服务的重要内容。但提供订单执行情况的实时信息需要以移动互联为基础的信息平台来提供相应的信息服务。例如网购后的订单查询或追踪，是以物流网信息平台为基础的。

传统(pc互联网时代)网购的'订单查询，只能查到一些关键节点的历史信息，而无法查询到实时的执行信息。一方面，是网购平台无法获取相关信息;另一方面，平台运营方没有提供实时信息查询的动力。

无法获取订单执行情况的实时信息，是因为(平台中的)移动互联网络尚未完善，或者获取实时信息的成本比较高。平台运营方没有提供实时信息查询服务的动力，主要是因为用户体验的需求还不足以影响平台的经营。

2、随着时代的发展，物流服务升级的趋势的特点之一会是用户体验越来越强，对订单执行情况的实时信息的获得以及相关的交互需求越来越强，这会给物流平台(移动互联网平台)的发展提供巨大的动力。

3、物流活动中的均衡配载也会助推物流平台的发展。物流企业系统内的均衡配载可以在企业的信息系统中解决，但整个物流行业的均衡配载需要企业间的合作。企业间的合作则需要物流平台来支撑。整个物流行业(细分行业)的均衡配载，需要以移动互联为基础的综合性物流平台。

物流平台的发展虽然是趋势，但同时也面临各种各样的挑战。

首先物流平台是社会发展的产物，会受制于社会发展的问题。意思就是，当物流平台还只是相对前沿的观点或只处于论证和探索阶段时，它的推行必然会遇到各种各样的阻力。这就好比移动电话刚开始普及时，普通大众中的很多人都难以接受。

这主要是因为在服务价格、信号网络覆盖等方面让多数人接受不了，而本质上是社会发展还没有到今天(2014年)这样可以让每个人都有一部手机。

物流平台的发展也同样面临类似于移动电话普及过程中的问题，如今物流行业的从业者还未普遍接受物流平台，物流平台的发展需要依托于社会的发展和整个物流行业的发展。此外，物流平台的发展需要以良好的社会诚信体系为基础，但社会诚信体系建设是一个相对缓慢的过程。

从经营的角度来看，物流平台的发展是长期性，需要进行长期性的持续投资。物流平台的投资回报周期会比较长，五年甚至十多年，因此会遇到融资的困难。当然，有战略眼光的投资人会解决这个问题。但仅有投资是不够的，物流平台的发展更需要人才来推动。人才的成长和人才的培养又是一个相对缓慢的过程。

随着物流平台的发展，将会产生物流大数据。物流大数据，是指物流服务的供给、需求，物流活动过程的各种相关数据会以大数据的形式出现，反映整个物流行业的业态。物流与社会经济息息相关，物流大数据也会反映出社会经济发展的状态。

物流大数据需要三个条件，一是获取数据，二是数据应用的模型，三是数据的分析处理。数据的获取需要依靠移动互联的相关传感设备和移动通信网络;数据的应用模型需要依靠大数据的分析专家，如数学、经济学等领域的科学家;数据处理则需要依靠云计算等先进技术和设施。

物流大数据是大数据时代的一个非常重要的领域，需要更多的人给予关注。但物流大数据离不开物流平台，也离不开移动互联的精益物流基础。精益物流的移动互联原则的应用将会对奠定物流平台和物流大数据的基础发挥重要的作用。

大数据平台协议书通用篇五

bigdataplatformanalysis。

softwareproduct。

聚光科技（杭州）股份有限公司。

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目录。

1.大数据背景。1。

2.1.定位。4。

3.1.背景定位。53.2.功能。5。

i

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1.大数据背景。

1.1.什么是大数据。

大数据最早在上世纪90年代被提出，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。

现在，业界普遍认同所谓“大数据”具有明显的“3v特征”：量级（volume），速度（velocity）和多样性（variety）。大数据普遍具有量级大，要求处理速度快，数据本身具有丰富的多样性。在甲骨文公司和中国移动研究院的相关研究文档里，都追加了第四个v——value，价值；而ibm在其相关文档中给出的第四个“v”则是真实性（veracity)。

大数据的价值：在海量的规则或不规则数据之中，用新的数据处理手段，以很快的速度计算或分析出潜在规律性、根本性的判断、趋势或预见。

1.2.发展现状。

随着移动互联网的带宽的增加和智能设备销售量的上升，互联网业迎来了“云计算”和“大数据”。世界经济论坛一份有关大数据的研究报告称，每天全球几十亿人使用计算机、gps设备、电话和医疗设备，产生海量的数据信息。这些用户大部分来自发展中国家，他们的需求和习惯尚未被真正理解，如果能够借助大数据相关技术分析和挖掘数据背后的信息，将有助于认识需求、提供预测和防范危机。

大数据的真正意义并不在于大带宽和大存储，而在于对容量大且种类繁多的数据进行分析并从中萃取大价值。采用大数据处理方法，生物制药、新材料研制生产的流程会发生革命性的变化，可以通过数据处理能力极高的计算机并行处理，同时进行大批量的仿真比较和筛选，大大提高科研和生产效率。数据已成为矿物和化学元素一样的原始材料，未来可能形成“数据探矿”、“数据化学”等新学科和新工艺模式。大数据处理的兴起也将改变云计算的发展方向，云计算正在进入以aaas（分析即服务）为主要标志的cloud2.0时代。

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项目使得卫生单位及早研制预防疫苗，及早控制疫情的扩散，大幅降低了流感的传播。

3、飞机票价高低和多早预购的关系。

也许大家会直觉地认为越早买机票就越可以买到较便宜的机票。一家叫farecast公司的创始人从他的亲身经验启发了一个新的服务。他发现坐他旁边的人比他晚好几天购买机票却比他的购买价格还低。于是他搜集了所有航空公司的票价与提前订购时间的数据关系，并建立了数学模型。现在我们任何人可以上到他的网站：，输入你的出发地和目的地，加上你要出发的时间，马上这个网页能告诉你是现在就赶快买票还是再等几天才买。

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3.环境数据中心。

3.1.背景定位。

环境管理部门每天要面对大量的数据，如环境监测数据、排污收费数据、排污申报数据、环境统计数据、环保信访数据、行政处罚数据、总量减排数据等。这些数据，往往存在来源复杂、格式多样、不一致、不准确、不完整、存放分散等问题，给环境管理带来诸多困难。各业务系统也彼此独立，从而形成了一个个信息孤岛，数据难以共享，环境决策缺乏有效的数据支持，难以做到科学决策。因此，需要建立统一的环境数据中心，全面整合各类环境资源数据，实现数据的集中管理。使之成为环保各业务科室之间协同工作的数据中心，成为多媒体、文档资料和政策法规的存储中心，成为环保决策所需的数据仓库中心。

3.2.功能。

3.2.1.数据的管理。

数据中心的数据来源主要于：

4．数据直报系统：系统提供定制的录入界面，用户手工填报。

3.2.2.数据的管理。

1.文件的上传、修改、删除2.元数据的编辑。

大数据平台协议书通用篇六

导语：随着移动互联的发展，物流企业系统的边界可能会扩展至整个物流业，以行业的平台形式出现。而平台的运营，将会通过物流大数据的应用来协调整个行业的资源配置。物流平台和物流大数据是物流业在移动互联时代的发展方向。

移动互联网中的平台，是指应用移动互联等信息技术搭建的信息环境。而物流平台，也称之为物流信息平台，是指可以提供物流服务供需信息发布和线上交易，以及物流服务跟踪及评价的综合信息网络环境。物流平台是移动互联时代物流业发展的一个趋势，但同时会面临很多挑战。

1、物流服务升级的趋势助推物流平台发展。随着移动互联的发展，让客户或货主实时获取订单执行情况的信息已被视为物流服务的重要内容。但提供订单执行情况的实时信息需要以移动互联为基础的信息平台来提供相应的信息服务。例如网购后的订单查询或追踪，是以物流网信息平台为基础的。

传统(pc互联网时代)网购的订单查询，只能查到一些关键节点的历史信息，而无法查询到实时的执行信息。一方面，是网购平台无法获取相关信息;另一方面，平台运营方没有提供实时信息查询的动力。

无法获取订单执行情况的实时信息，是因为(平台中的)移动互联网络尚未完善，或者获取实时信息的成本比较高。平台运营方没有提供实时信息查询服务的动力，主要是因为用户体验的需求还不足以影响平台的经营。

2、随着时代的发展，物流服务升级的趋势的特点之一会是用户体验越来越强，对订单执行情况的实时信息的获得以及相关的交互需求越来越强，这会给物流平台(移动互联网平台)的发展提供巨大的动力。

3、物流活动中的均衡配载也会助推物流平台的发展。物流企业系统内的均衡配载可以在企业的信息系统中解决，但整个物流行业的均衡配载需要企业间的合作。企业间的合作则需要物流平台来支撑。整个物流行业(细分行业)的均衡配载，需要以移动互联为基础的综合性物流平台。

物流平台的发展虽然是趋势，但同时也面临各种各样的挑战。

首先物流平台是社会发展的产物，会受制于社会发展的问题。意思就是，当物流平台还只是相对前沿的观点或只处于论证和探索阶段时，它的推行必然会遇到各种各样的阻力。这就好比移动电话刚开始普及时，普通大众中的很多人都难以接受。

这主要是因为在服务价格、信号网络覆盖等方面让多数人接受不了，而本质上是社会发展还没有到今天(2014年)这样可以让每个人都有一部手机。

物流平台的发展也同样面临类似于移动电话普及过程中的问题，如今物流行业的从业者还未普遍接受物流平台，物流平台的发展需要依托于社会的发展和整个物流行业的发展。此外，物流平台的发展需要以良好的'社会诚信体系为基础，但社会诚信体系建设是一个相对缓慢的过程。

从经营的角度来看，物流平台的发展是长期性，需要进行长期性的持续投资。物流平台的投资回报周期会比较长，五年甚至十多年，因此会遇到融资的困难。当然，有战略眼光的投资人会解决这个问题。但仅有投资是不够的，物流平台的发展更需要人才来推动。人才的成长和人才的培养又是一个相对缓慢的过程。

随着物流平台的发展，将会产生物流大数据。物流大数据，是指物流服务的供给、需求，物流活动过程的各种相关数据会以大数据的形式出现，反映整个物流行业的业态。物流与社会经济息息相关，物流大数据也会反映出社会经济发展的状态。

物流大数据需要三个条件，一是获取数据，二是数据应用的模型，三是数据的分析处理。数据的获取需要依靠移动互联的相关传感设备和移动通信网络;数据的应用模型需要依靠大数据的分析专家，如数学、经济学等领域的科学家;数据处理则需要依靠云计算等先进技术和设施。

物流大数据是大数据时代的一个非常重要的领域，需要更多的人给予关注。但物流大数据离不开物流平台，也离不开移动互联的精益物流基础。精益物流的移动互联原则的应用将会对奠定物流平台和物流大数据的基础发挥重要的作用。

大数据平台协议书通用篇七

职责：

3.负责架构优化及系统关键模块的设计开发，协助团队解决开发过程中的技术难题;。

4.建立良好的公司内外的业界技术影响力;有效辅导团队，提升数据研发能力;。

任职要求：

4.良好的逻辑思维能力，良好的业务解读能力，懂电力或通信业务优先;。

5.具有钻研精神，乐于接受挑战;。

大数据平台协议书通用篇八

学校管理不仅是一种手段,一种制度,更应该是一种文化.学校管理没有固定的`模式,没有固定的方法,需要管理者审时度势,高屋建瓴.因此,学校需要构建适合各种制度运行的管理平台.

作者：姜闻天作者单位：江苏省常州市武进区礼嘉中心小学刊名：中国教师英文刊名：teacher'sjournal年，卷(期)：2009“”(12)分类号：g62关键词：

大数据平台协议书通用篇九

1、负责公司大数据处理框架研发工作，设计与开发分布式存储、数据处理与分析架构。

2、负责大数据平台与产品和相关技术的追踪及研究。

3、负责大数据的处理工作，以及业务数据提取、加载、转换处理流程的开发和优化。

5、负责相关项目的技术支持和服务。

6、持续对系统的技术架构进行改进和优化。

1.负责大数据项目整体架构规划，包括应用架构、技术架构、物理架构和数据架构等；

3.负责项目对外技术沟通，具有较强的沟通，表达和文档撰写能力；

4.根据公司项目和业务发展特点，负责研究相关大数据前沿技术；

5.推动技术能力的沉淀。

1、建设大数据平台，主要技术为k8s,docker;。

2、跟进开源社区的更新，阅读文档，验证feature;。

3、阅读容器生态圈各组件的开源项目代码，开发新功能；

4、持续提升平台的性能和稳定性。

2、负责实时，离线数据分析处理及实时平台的建设和搭建。

3、熟悉。

flink。

流式计算引擎的使用以及源码原理，并且有相关的流式处理平台的经验。

4、java基础扎实，熟练掌握垃圾回收，网络，多线程编程，了解。

python。

或

scala5、负责大数据平台技术架构、数据架构的分析与设计；

大数据平台协议书通用篇十

在传统的知识管理应用中，通过构建知识库实现组织中各种显性知识的统一管理，集中的知识库成为知识管理平台的核心和应用基础，知识库提供知识的分类管理、知识上传、审核、发布、查询、订阅、下载、点评、推荐、统计等应用功能，在知识管理应用的初期，帮助组织有效解决了知识统一存储、统一查找的问题。随着应用的深入，组织开始关注知识管理如何与业务活动紧密结合的问题，如工程管理系统的文档库与知识库是怎样的关系、在业务活动中如何通过多种业务特征快速查找所需知识等，面对种种业务问题，知识库越来越难以满足。分析原因可以发现传统的知识库设计存在一些缺陷：

第一，在知识库设计时通常对所有知识的管理均一视同仁，不管是规章制度类、项目管理类还是工作案例类的知识，其存储方式、属性特征描述等都完全相同，仅通过知识分类等很少的属性加以区分。知识库中通常只保留文档标题、所属知识分类、作者、部门、提交时间、密级、关键字、内容简述等公共属性，知识的个性化属性特征（如项目知识的所属项目阶段、知识类型等，工作案例知识的所属岗位等知识属性）都被丢弃。不同知识的个性特征的丢弃必然影响应用的效果，例如，在项目管理的某个阶段想查找对应阶段的相关知识时就会比较麻烦。

第二，组织的知识管理应用常常是通过专项工作来开展，容易导致知识库的设计与应用相对独立，知识的存储主要通过人工上传方式来实现，没有充分考虑各种知识如何有效存储、如何有效与业务系统结合，没有建立一套运行机制和方法。

第三，由于许多业务知识的业务特征被丢弃，导致查找和使用知识的方式比较单一，往往只能通过标题、分类等少量信息进行快速查询，更多情况只能依靠搜索、全文搜索进行查找，获取知识的效率低下，影响使用者的积极性。

上述的知识库设计缺陷，加上部分组织已经有文档管理、档案管理等应用，难免使一些组织开始质疑知识管理的应用价值，感觉知识库也就是在文档库、档案库基础上增加了一些点评、推荐、搜索等细节功能而已。为解决上述问题、满足组织业务的发展，提出知识仓库的设计思想与技术，以构建新一代知识管理平台来满足现在和未来的知识管理应用需求。

知识仓库是在知识库基础上发展形成的，是面向业务主题的、集成的、可有不同版本的知识集合。知识仓库具有以下一些特点：

・不仅管理最新的知识，也实现每一知识的历史版本的统一管理；

知识仓库的核心设计思想就是根据每类知识的业务特征进行设计，强调业务知识的个性属性的管理，即在管理共性属性的同时，增加不同业务主题知识的个性属性，更加方便使用者在业务过程中快速获取和使用知识。为便于理解，我们通过下图来说明。在知识仓库中，所有知识都具有共同的属性描述，即知识库表，而针对项目知识的特点，还增加了知识所属的项目、项目类型、项目阶段、客户等项目知识专有属性表，由此构建面向项目主题的知识库，这样可以让使用者日后从多种角度查看项目的知识，使知识管理更加贴近业务人员的实际应用需求。同时，某类知识还可能具有其它个性特征，如属于某类业务、适用于某些岗位，需要通过业务维表进行描述。另外，知识在应用过程中可能会不断更新，这些更新既可能是知识本体的变化，也可能是知识属性的变化，因此在知识仓库的设计中还必须区分知识id和文档id，知识id是唯一标识知识的属性，文档id标识知识的某个具体版本，即一个知识id可以对应多个文档id。

知识获取层的目标是收集来自于各个知识源的知识，并将收集到知识统一存放到知识仓库中，具体包括源知识、知识采集、知识审核三个方面：

・源知识的定义。

知识管理平台的主要源知识来自几个部分，一是来自组织内部的业务系统，如oa中的公文、组织制度，业务管理系统中的业务文件，项目管理中的各阶段文档等；二是来自组织知识社区，如知识论坛中某一案例讨论与分析的帖子等；三是来自个人，如个人博客中的某个业务观点、个人搜集的知识等；四是来自外部，如互联网、专业情报机构等。

・知识采集。

针对每类知识源需要根据具体情况制定知识采集的策略。例如，对于业务系统产生的知识，由于知识产生的逻辑和规则一般明确，采集比较简单，只需明确传输方式、时间等条件通过自动化手段即可完成；对于知识社区中的知识，由于知识比较散乱，采集需要人工处理并需要对知识进行整理；对于个人知识采集也比较简单，提供知识上传功能即可。

知识采集的方式主要有二种，一是自动方式，通过it技术在一定的规则和时间下进行自动采集；二是人工方式，通过人工录入、上传的方式进行知识采集。

・知识审核。

采集到的知识其正确性、规范性并不能得到保证，直接存放到知识仓库中将会给后期知识应用带来极大的风险或者查找、使用不便，因此需要对采集的知识进行审核，审核通过后才能存入知识仓库。知识审核的内容包括知识属性的完整性、所属知识分类的合理性、知识内容的正确性、知识编写的规范性等方面。

2.知识存储与管理层。

知识仓库的应用和一般的业务系统应用有所不同，一方面需要满足日常的、单个文档的存储与访问，必须考虑大容量文档的快速处理，另一方面还需要满足对对大量的、或者海量的知识进行访问和搜索。因此相对一般业务系统甚至数据仓库应用而言要求数据处理系统要能承受更大的、或者说是巨大的工作负载。这就需要根据组织知识管理的特点、数据量、性能等要求合理选择存储技术，如关系数据库存储、文件系统存储、专用数据库存储等。

除提供具有海量处理能力的知识存储能力外，还必须提供对海量知识的各种属性、描述进行统一管理，对知识的来源、获取方法、展现方式等进行定义，这些信息是属于描述知识数据，既知识元数据，因此，在知识仓库的构建过程中，除实现对知识本体的管理外，还需要实现对知识元数据的统一管理。

3.知识应用层。

建立好知识管理平台的基础存储架构后，如何应用平台中的知识以支撑业务工作呢？一般来讲有很多种方法，总体可以分为二大类，一类应用是以查询方式为主，即通过制作好的知识地图、知识检索等手段查找所需要的知识；另一类应用是以知识发现（knowledgediscovery）为主，即通过推理、聚类和分类等技术帮助使用者发现更多、更有价值的知识。

用户使用和访问知识管理平台的方式有三种：

・通过组织的门户系统访问：即通过门户进行统一的用户身份认证和权限认证，用户一次登陆就可进行全网应用的访问，根据不同部门、不同业务的使用者可以提供专门的知识访问入口（知识门户），使用户更快捷地使用各种知识。

・直接访问知识管理平台：知识管理平台相对独立，用户直接登录进系统，通过平台提供的各种应用功能获取所需的知识。

・通过业务系统访问：在组织各种业务系统的应用过程中适时获得知识管理平台中的知识，使用户在业务工作过程中即时获得相应的知识，而不必在工作过程中因缺少知识时专门去知识管理平台查找知识。例如，在合同审核过程中自动关联组织的采购管理规范、合同审核制度、采购经验案例、合同谈判技巧等知识。

四、结束语。

基于知识仓库构建的新一代知识管理平台充分考虑了组织的业务特征和需求，可以更好地将知识管理与业务管理融合，支撑业务发展。

需要注意的是，不同的组织由于业务价值链不同，知识仓库的设计模型也必将不同，因此在设计之前需要全面梳理组织的业务及其活动，界定出若干业务主题，在对这些业务主题的知识属性分析后，再进行面向业务主题的知识仓库设计。这样才能保证知识仓库结构的稳定性和业务的适应性。

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