① 大数据运维的主要工作内容是什么

大数据运来维，这里指自互联网运维，通常属于技术部门，与研发、测试、系统管理同为互联网产品技术支撑的4大部门，这个划分在国内和国外以及大小公司间都会多少有一些不同。

一个互联网产品的生成一般经历的过程是：产品经理（proct manager，非技术部）需求分析、研发部门开发、测试部门测试、运维部门部署发布以及长期的运行维护。

一般来讲国内的互联网运维负责软件测试交付后的发布和管理，其核心目标是将交付的业务软件和硬件基础设施高效合理的整合，转换为可持续提供高质量服务的产品，同时最大限度降低服务运行的成本，保障服务运行的安全。

② 大数据的本质是什么

从本质上讲，大数据是指按照一定的组织结构连接起来的数据，是非常简单而且直接的事物，但回是从现答象上分析，大数据所呈现出来的状态复杂多样，这是因为现象是由观察角度决定的。

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。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。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。

它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

③ 企业如何做好大数据核查服务

大数据能够帮助企业预测经济形势、把握市场态势、了解消费需求、提高研发效率，不仅具有巨大的潜在商业价值，而且为企业提升竞争力提供了新思路。企业怎样利用大数据提升竞争力?乐思软件从企业决策、成本控制、服务体系、产品研发四个方面加以简要讨论。
企业决策大数据化。现代企业大都具备决策支持系统，以辅助决策。但现行的决策支持系统仅搜集部分重点数据，数据量小、数据面窄。企业决策大数据化的基础是企业信息数字化，重点是数据的整理分析。首先，企业需要进行信息数字化采集系统的更新升级。按各决策层级的功能建立数据采集系统，以横向、纵向、实时三维模式广泛采集数据。其次，企业需要推进决策权力分散化、前端化、自动化。对多维度的数据进行提炼整合，在人为影响起主要作用的顶层，提高决策指标信息含量和科学性;在人为影响起次要作用的底层，推进决策指标量化，完善决策支持系统和决策机制。大数据决策机制让数据说话，可以减少人为干扰因素，提高决策精准度。
成本控制大数据化。目前，很多企业在采购、物流、储存、生产、销售等环节引入了成本控制系统，但系统间融合度较低。企业可对现有成本控制系统进行改造升级，打造大数据综合成本控制系统。其一，在成本控制的全过程采集数据，以求最大限度地描述事物，实现信息数字化、数据大量化。其二，推进成本控制标准、控制机理系统化。量化指标，实现成本控制自动化，减少人为因素干扰;细化指标，以获取更精确的数据。其三，构建综合成本控制系统，将成本控制所涉及的从原材料采购到产品生产、运输、储存、销售等环节有机结合起来，形成一个综合评价体系，为成本控制提供可靠依据。成本控制大数据化以预先控制为主、过程控制为中、产后控制为辅的方式，可以最大限度降低企业运营成本。
服务体系大数据化。品牌和服务是企业的核心竞争力，服务体系直接影响企业的生存发展。优化服务体系的重点是健全沟通机制、联络机制和反馈机制，利用大数据优化服务体系的关键是找到服务体系中存在的问题。首先，加强数据收集，对消费者反馈的信息进行分类分析，找到服务体系的问题，然后对症下药，建立高效服务机制，提高服务效率。其次，将服务方案移到线上，打造自动化服务系统。快速分析、比对消费者服务需求信息，比对成功则自动进入服务程序，实现快速处理;比对失败则转入人工服务系统，对新服务需求进行研究处理，并快速将新服务机制添加至系统，优化服务系统。服务体系大数据化，可以实现服务体系的高度自动化，最大程度提高服务质量和效率。
产品研发大数据化。产品研发存在较高风险。大数据能精确分析客户需求，降低风险，提高研发成功率。产品研发的主要环节是消费需求分析，产品研发大数据化的关键环节是数据收集、分类整理和分析利用。企业官网的消费者反馈系统、贴吧、论坛、新闻评价体系等是消费者需求信息的主要来源，应注重从中收集数据。同时，可与论坛、贴吧、新闻评价体系合作构建消费者综合服务系统，完善消费者信息反馈机制，实现信息收集大量化、全面化、自动化，为产品研发提供信息源。然后，对收集的非结构化数据进行分类整理，以达到精确分析消费需求、缩短产品研发周期、提高研发效率的目的。产品研发大数据化，可以精准分析消费者需求，提高产品研发质量和效率，使企业在竞争中占据优势。

④ 大数据处理中数据质量监控从哪几个方面进行

数据落地监控
数据掉0监控：实际扩展一下就是数据量阈值监控，少于某个量就告警
重复数据监控：很多表一定要监控重复数据的，这点至关重要。
关键指标监控
数据同比环比监控

⑤ 国家统计局正研究如何利用大数据 提高统计质量

大数据正成为科博会、京交会上的新热点，而备受企业推崇的大数据也有望在国家统计工作中大显身手。国家统计局局长马建堂近日表示，国家统计局正组织力量研究如何在统计工作中利用大数据。业内分析，统计工作中利用大数据有助于降低调查成本，提高统计的及时性和准确性，可以提高统计质量，减轻外界对于统计数据准确性的质疑，但要想根本解决统计数据的信用危机，还需要改变惟GDP的政绩考核体系。 大数据的挑战 虽然大数据目前没有统一定义，但市场普遍认为，大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理、处理的数据集合。从产业角度，常常把这些数据与采集它们的工具、平台、分析系统一起被称为大数据。 而大数据的应用已经渗透到日常生活中。专家认为，互联网上每时每刻生成了大量交易和价格信息，如淘宝网上许许多多的店主开了许许多多的网店，经营着许许多多各种各样的商品，一个综合性的淘宝价格指数应运而生，虽然商品种类大大少于CPI，但由于实时产生的大量基础信息做基础，会吸引越来越多的人关注，将对政府统计的惟一性乃至权威性产生极大挑战。这也意味着，随着大数据时代的到来，政府统计部门不再是惟一的海量数据拥有者。 统计方式的变革 马建堂此前在全国统计工作会议上强调，大数据时代的来临，对统计数据的生产方式带来了很大的挑战。统计部门要利用海量数据并对其进行标准化处理，发掘这一数据宝库，认真把握好这一促进政府统计改革发展的难得机遇。 据了解，政府统计一般是在普查掌握总体的基础上，对一定规模限额以上的单位全额调查，对以下的单位进行抽样，各级政府统计机构对本地区数据质量各负其责。但符合大数据概念的交易记录，无论是成交额、成交量，还是各类商品的价格，都是作为一个总体存在。 通过利用客观存在的海量数据，能够有效降低调查成本。大数据化的采集方式减少了层层上报环节，有助于提高数据及时性、准确性。同时，通过对海量数据的分析、整理，可以对经济社会运行情况进行多方面印证，更加真实合理。北京方迪经济发展研究院副院长赵燕霞说。 一位业内专家举例称，比如每月公布的社会消费品零售额数据，除了几个基础的分类数据外，还可以对各行业收集的数据具体分析，研究餐饮消费结构、金银珠宝消费与经济关系、日用品消费占比变化等，通过这些可以看出消费趋势性变化，为扩大内需提供重要的数据支撑。 信任危机的化解 国家统计局表现出的利用大数据倾向，除了顺应目前发展趋势外，也被外界认为将有助挽救目前存在的数据信用危机。近年来，工资被增长、CPI被下降、房价被降低、失业率被减少因百姓的切身感受与统计数据之间的差异，以及国家和地方之间GDP数据严重不符，都导致了市场对统计数据的质疑。 统计学专家、中国社科院世界经济与政治研究所世界经济统计分析研究室副主任刘仕国认为，大数据要求数据种类越来越多样化，而且对统计过程透明性也越来越高，从理论上看，这样可以提高统计调查的准确性、透明性，可以消减民众对于统计数据的质疑。 (王晔君)

⑥ 如何运用大数据监管加强和创新事中事后监管

在法治化背景下，国家烟草专卖局对行业规范经营的要求越来越高，严防卷烟非法流通自然成了重中之重。但在卷烟经营过程中，真烟违法流动现象依然突出。要全面整治真烟违法流动问题，烟草部门必须加强对销售市场的监管力度。一、真烟非法流动原因分析真烟违法流动的原因有许多，其中主要有市场供需关系不平衡、各地区销售能力不同、不法分子受地区卷烟差价诱惑、消费偏好不同这四大原因。（一）市场供求差异。烟酒作为礼俗文化的重要载体，在红白喜事等特殊场合发挥着其他商品难以替代的作用，由此也造成了卷烟消费市场对热销品牌卷烟的需求有增无减，烟草公司的销售计划量与市场需求间形成较大缺口，为不法分子违法贩卖卷烟提供了可趁之机。（二）销售能力差异。受现金存量、店面设计、营销方式等因素影响，城镇与农村、大户与小户对卷烟的销售能力存在较大差异，销量好的大户会想方设法从销售疲软的地区调取卷烟货源以补给断缺卷烟，反之亦然。如农村地区有许多经烟户是留守中老年人，对烟草公司大力提倡提高卷烟网上订货普及率等要求无法适应，于是采取了将零售许可证交由经烟大户帮忙订货等变通做法，在一定程度上增大了卷烟代订代购行为和卷烟外流发生的机率。（三）卷烟价格差异。由于各地对不同卷烟品牌的需求量不同，导致行情价格存在较大差异，涉烟违法分子利用这一特点，铤而走险从非正常渠道购进卷烟，从地区差价中谋取非法利益，从而形成了真烟内、外流的地下销售网络。（四）消费偏好差异。卷烟消费具有较明显的地域性，不同地区的消费者对特定品牌的卷烟具有相对固定的偏好，由此造成不同品牌在各地销量的差异。这种差异会导致某些地区的畅销烟在另一地区成为积压品，零售户为了加快资金周转，便会将部分滞销烟转售给畅销地区的烟贩。二、对真烟违法流动的监管措施针对现代社会交通网络发达，经济开放度提升等特点，我们应在距离上拓展监管范围，在速度上加快监管节奏，在信息上拓宽收集渠道，全方位提升对卷烟经营行为的监管质量。一是深化“三员联动”，做监管的“飞毛腿”。专卖管理员、客户经理和送货员每天战斗在一线，对片区情况最为了解，若能随时沟通互动，及时交流市场动态，对提升监管效率作用显著。在日常工作中，“三员”要积极行动起来，时时惦记着真烟违法案件高发地区的市场动态，及时传递有效线索，以便在第一时间发现并打击涉烟违法犯罪行为。二是创新网络监管方式，做监管的“千里眼”。随着卷烟网上订货模式的日益普及，零售户代订代购等不规范行为也日益增多，迫使我们创新监管方式，建立具有较强操作性的网上监管系统。可行方法之一是利用现有平台上的资源，通过IP地址倒查，寻找订货IP相同等异常信息，从而解决大户代订等监管难题；二是开通官方微博，与零售户和消费者开展微博互动，广泛收集卷烟订购异常；三是充分运用信息系统，强化网上数据分析能力，从品牌、线路、营销策略、外流形式等多方进行深入分析，及时发现异常，准确掌握市场动态。三是完善终端情报建设，做监管的“顺风耳”。在开展全面调查摸底的基础上，选取一批信息收集能力强，积极性高，配合度好的零售户作为“情报信息联络点”，建立完善的联络点日常管理工作制度，包括信息采集工作流程、专项档案动态管理、日常联络和走访、有效线索评价标准、信息点赞奖励机制等，有效调动终端零售户举报违法收购行为的主动性。同时，通过卷烟订单、销量等各项指数的比对，加强对违法大户的监管。对那些存在违法嫌疑的零售户，除经常性地盘点仓库外，还要开展宣传教育，使其自觉抵制违法收购。四是创设守法自律小组，做监管的“撑舵手”。以一定面积内或数量内的零售户为单位，成立卷烟零售户“自律小组”，通过组内人员的相互监督提升零售户规范经营自律能力。小组设组长若干人，由组内成员推选。烟草专卖管理部门根据片区内各零售户卷烟销售数量和遵纪守法情况，与组长签订卷烟销售专卖管理责任书，明确双方责任和义务，并定期召开自律小组组长会议，通报各组市场监管情况和存在问题。

⑦ 大数据处理中数据质量监控从哪几个方面进行

大数据来处理中数据质量监源控，从以下几个方面进行：
数据容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息；
数据种类（Variety）：数据类型的多样性；
数据速度（Velocity）：指获得数据的速度；
数据可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程；
数据真实性（Veracity）：数据的质量；
数据复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。
数据采集管理软件www.infinityqs.cn
“大数据”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。