工信部：2020年大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展試點示范項目申報工作啟動
隨著全球經(jīng)濟風險和不確定性加劇，化工行業(yè)在 2019 上半年的疲軟趨勢也在逐漸凸顯。

阿里資深技術專家胡月軍：大數(shù)據(jù)十年，我看到的技術變化和趨勢
計算和存儲分離是近幾年大數(shù)據(jù)架構(gòu)領域頗受關注的一個技術風向。在對剛剛過去的 2019 天貓雙 11 技術進行總結(jié)時，阿里巴巴 CTO 行癲也特別提到了阿里在計算存儲分離上的進展。

2020年工信部將重點支持一批大數(shù)據(jù)項目包含4大類
記者12日從工業(yè)和信息化部獲悉，2020年，工信部將圍繞工業(yè)大數(shù)據(jù)融合應用、民生大數(shù)據(jù)創(chuàng)新應用、大數(shù)據(jù)關鍵技術先導應用、大數(shù)據(jù)管理能力提升4大類7個細分方向，遴選一批大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展試點示范項目，通過試點先行、示范引領，總結(jié)推廣可復制的經(jīng)驗、做法，推進大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)健康有序發(fā)展。

大數(shù)據(jù)技術專為挑戰(zhàn)而來
大數(shù)據(jù)技術無疑是當前高新科技領域的“明星”，成為各國角逐的重點科技領域。事實上，大數(shù)據(jù)技術脫胎于有著50年發(fā)展歷史的數(shù)據(jù)管理技

工信部：2020年大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展試點示范項目申報工作啟動
11月12日，據(jù)工信部官網(wǎng)，為進一步落實《國務院關于印發(fā)促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要的通知》和《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2016-2020年)》

阿里資深技術專家胡月軍：大數(shù)據(jù)十年，我看到的技術變化和趨勢
計算和存儲分離是近幾年大數(shù)據(jù)架構(gòu)領域頗受關注的一個技術風向。在對剛剛過去的 2019 天貓雙 11 技術進行總結(jié)時，阿里巴巴 CTO 行癲也特別提到了阿里在計算存儲分離上的進展。

數(shù)據(jù)治理平臺解決方案

智能優(yōu)化應用 INTELLIGENT OPTIMIZATION APPLICATION

（1）系統(tǒng)集成自然語言分析NLP組件、深度學習組件。可以在數(shù)據(jù)處理過程，快速應用自然語言分析和人工智能技術。（2）系統(tǒng)內(nèi)置文本解析組件，可以快速高效的解析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。（3）系統(tǒng)內(nèi)置爬蟲作業(yè)組件，可以通過可視化工具，快速配置網(wǎng)頁采集和解析規(guī)則。（4）系統(tǒng)集成了對PDF文件和圖片的OCR識別能力組件，可快速實現(xiàn)對PDF和圖片的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的自動化整合。

大數(shù)據(jù)應用 GOVERNMENT BIG DATA

?最聞科技研發(fā)的新一代金融資訊數(shù)據(jù)中心解決方案，可以與大數(shù)據(jù)平臺進行交互融合，支持Hadoop、HBase、Hive、Impala、ElasticSearch、MongoDB、Redis等。

團隊經(jīng)驗 TEAM EXPERIENCE

最聞科技團隊行業(yè)經(jīng)驗豐富，曾參與了業(yè)內(nèi)十多家知名券商金融資訊數(shù)據(jù)中心建設。對于國內(nèi)外、全品種的金融數(shù)據(jù)都有豐富的處理經(jīng)驗。

快速部署 RAPID DEPLOYMENT

采用docker容器化技術，對產(chǎn)品系統(tǒng)進行鏡像化，通過簡單的命令即可完成系統(tǒng)部署和啟動。可以非常容易進行擴容，降低運營成本。

豐富的數(shù)據(jù)源采集能力

（1）傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源：Oracle、Sqlserver、Mysql、PostgresSQL等。Greenplum等MPP數(shù)據(jù)庫以及主流數(shù)據(jù)倉庫。（2）非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) ：Excel、CSV、XML、文本、Html等（3）支持爬蟲功能，可以自動采集網(wǎng)站數(shù)據(jù) （4）OCR：PDF、圖片等

金融資訊建模能力

最聞科技團隊從事金融數(shù)據(jù)服務行業(yè)10余年，熟悉市場上各類金融資訊數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，對金融資訊數(shù)據(jù)的模型建立具有豐富的經(jīng)驗和深厚的沉淀。

高效的數(shù)據(jù)整合清洗能力

以流式數(shù)據(jù)處理模式替代傳統(tǒng)批式數(shù)據(jù)處理方式，大幅提升對數(shù)據(jù)源變化的響應和處理效率

強大的數(shù)據(jù)發(fā)布能力

實現(xiàn)從數(shù)據(jù)中心向其他數(shù)據(jù)庫實時同步數(shù)據(jù)服務（支持推送到Oracle、SqlServer、Mysql、Postgres等主流數(shù)據(jù)庫），并提供表級和數(shù)據(jù)行級的權(quán)限控制能力。

全面的數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控能力

對數(shù)據(jù)完整性、及時性、準確性進行全面跟蹤監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常情況，通過郵件、短信、大屏等多種形式提醒預警。

靈活的數(shù)據(jù)服務能力

通過可視化數(shù)據(jù)模型配置工具（DPS），基于微服務的架構(gòu)體系，快速為業(yè)務提供強大的資訊數(shù)據(jù)接口服務能力(DSS)。

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