大数据处理技术在水务生产管理中的应用,本文是处理技术方面有关硕士学位论文范文与水务生产管理和数据处理和技术相关电大毕业论文范文.
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一、前言
随着网络的发展,企业级应用的普及,各部门应用系统建设和使用日趋成熟,信息资源日益丰富,为了挖掘和充分利用信息资源,将有意义的数据进行专业化处理,形成“大数据”.通过结合大数据和高性能的分析,提高对基础数据的“再加工”,通过数据,提高工作效率、降低业务和经营成本.
因此,建立以信息技术为管理手段,以数据统一存储和管理为核心的数据中心软件应用,是我们促进企业发展,提高企业竞争力的有力条件.数据管理平台的建设可以解决公司各部门和基层单元间信息共享,实现业务部门之间的数据交换与数据共享,可为公司领导决策提供快捷、精准的依据,可以促进水务信息化的发展.
二、大数据的定义
大数据（big data）,指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产.
大数据的5V 特点（IBM 提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）.大数据归根结底是一种数据集,它的价值不是数据本身,而是由大数据所反映出的：大决策、大知识、大问题.
三、数据来源
1. 公司使用的应用程序,存储于SQL 库；2. 现场采集数据,有图片、有数据；3. 数据管理系统存储流程、策略和各种其他类型的文档,如WORD 文档、EXCEL 文档：4.地理信息系统,包括地图、位置信息、水源井信息.
四、数据的处理流程
1. 数据获取： 从各种数据来源中获取数据,并将其发送到数据整理组件或存储在指定的位置中.2. 数据整理：将数据修改为需要的格式,以实现分析用途.此组件可拥有简单的转换逻辑或复杂的统计算法来转换源数据.分析引擎将会确定所需的特定的数据格式.主要的难点是容纳非结构化数据格式,比如图像、视频和其他二进制格式.3.分布式数据存储：负责存储来自数据源的数据.大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构.所以,通常这一层中提供了多个数据存储选项,比如分布式文件存储 (DFS)、云、结构化数据源、NoSQL 等.
五、大数据的处理
1. 统计与分析：主要特点是分析涉及的数据量大,对系统资源,特别是I/O 会有极大的占用.2. 数据导入：主要特点是数据来源格式多样且数据海量,需要对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,并能做一些简单的清洗和预处理工作.3. 数据挖掘：主要特点是对数据进行基于各种算法的计算,起到预测的效果,实现一些高级别数据分析的需求.
六、结论及认识
1. 明确目标,懂得取舍.数据来源繁杂,需要花费大量时间去处理海量数据,因此,在进行数据分析处理时,应该关注数据应用的重大方向,知道自己要的是什么,要懂得舍小取大.2. 沟通交流,团结协作.从大数据中获取真正有价值的数据是一件耗费资源巨大系统工程.因此,为了找到有价值数据,各部门必须齐心协力通力合作,保持有效的沟通和协作.3. 谨慎对待数据.要想从庞大的数据信息中获取有价值的数据,在没有明确数据是否能够解决问题时,需要对数据做好分析和评估,防止有效数据被忽略和舍弃.H
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