2023年大数据专业调研报告（精选多篇）.docx

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1、2023年大数据专业调研报告（精选多篇） 推荐第1篇：大数据调研报告 大数据技术市场调查报告：“BigData浪潮”迫使企业做出抉择 发表于2023-02-06 13:26| 2517次阅读| 来源CSDN| 0 条评论| 作者李智 数据中心浪潮数据挖掘数据分析大数据 摘要：大数据时代的数据格式特性 首先让我们先来了解一下大数据时代的数据格式特性。从IT角度来看，信息结构类型大致经历了三次浪潮。必须注意这一点，新的浪潮并没取代旧浪潮，它们仍在不断发展，三种数据结构类型一直存在，只是其中一种结构类型往往主导于其他结构： 结构化信息这种信息可以在关. 根据IDC的调查报告预测到2023年全球电子设

2、备存储的数据将暴增30倍，达到35ZB（相当于10亿块1TB的硬盘的容量）。大数据浪潮的到来也为企业带来了新一轮的挑战。对于有准备的企业来说这无疑是一座信息金矿，能够合理的将大数据转换为有价值信息成为未来企业的必备技能。恰逢此时，CSDN专门针对企业相关人员进行了大规模问卷调研，并在数千份的调查报告中总结出现今企业大数据业务的现状。在此我们也将调研结果展示与此以供大家参考。 大数据时代的数据格式特性 首先让我们先来了解一下大数据时代的数据格式特性。从IT角度来看，信息结构类型大致经历了三次浪潮。必须注意这一点，新的浪潮并没取代旧浪潮，它们仍在不断发展，三种数据结构类型一直存在，只是其中一种结构

3、类型往往主导于其他结构： 结构化信息这种信息可以在关系数据库中找到，多年来一直主导着IT应用。这是关键任务OLTP系统业务所依赖的信息，另外，还可对结构数据库信息进行排序和查询； 半结构化信息这是IT的第二次浪潮，包括电子邮件，文字处理文件以及大量保存和发布在网络上的信息。半结构化信息是以内容为基础，可以用于搜索，这也是谷歌存在的理由； 非结构化信息该信息在本质形式上可认为主要是位映射数据。数据必须处于一种可感知的形式中（诸如可在音频、视频和多媒体文件中被听或被看）。许多大数据都是非结构化的，其庞大规模和复杂性需要高级分析工具来创建或利用一种更易于人们感知和交互的结构。 企业内部大数据处理基础

4、设施普遍落后 从调查结果可以看出，接近50%的企业服务器数量在100台以内，而拥有100至500台占据了22%的比例。500至2000台服务器则占据剩下28.4%的比例。可以看出面对大数据现今大部分企业还没有完善其硬件基础架构设施。以现阶段企业内大数据处理基础设施的情况来看50%的企业面临大数据处理的问题（中小企业在面对大数据的解决之道应遵循采集、导入/处理、查询、挖掘的流程）。 但这只是暂时状况，“廉价”服务器设施会随着企业业务的发展逐渐被淘汰出历史的舞台，在未来企业基础架构体系的硬件选用上，多核多路处理器以及SSD等设备会成为企业的首选。Facebook的Open Compute Proj

5、ect就在业界树立了榜样，Open Compute Project利用开源社区的理念改善服务器硬件以及机架的设计。其数据中心PUE值也是领先与业内的其他对手。 而在具有大数据处理需求的企业中52.2%的日数据生成量在100GB以下，日数据生成量100GB到50TB占据了43.5%，而令人惊讶的是，日数据生成量50TB以上也有4.4%的份额。数据量持续的增长，公司将被迫增加基础设施的部署。专利费用将一直增加，而开源技术，则省了这笔一直持续的专利费。对于急需改变自己传统IT架构的企业而言，传统的结构化数据与非结构化数据的融合，成了所有人关心的问题。 企业面对大数据处理的挑战与问题 现今大数据呈现出

6、“4V + 1C”的特点。既Variety：一般包括结构化、半结构化和非结构化等多类数据，而且它们处理和分析方式有区别；Volume：通过各种设备产生了大量的数据，PB级别是常态；Velocity：要求快速处理，存在时效性；Vitality：分析和处理模型必须快速变化，因为需求在变；Complexity：处理和分析的难度非常大。 从图中我们可以看出资源利用率低、扩展性差以及应用部署过于复杂是现今企业数据系统架构面临的主要问题。其实大数据的基础架构首要需要考虑就是前瞻性，随着数据的不断增长，用户需要从硬体、软件层面思考需要怎样的架构去实现。而具备资源高利用率、高扩展性并对文件存储友好的文件系统必

7、将是未来的发展趋势。 应用部署过于复杂也催生了大数据处理系统管理员这一新兴职业，其主要负责日常Hadoop集群正常运行。例如直接或间接的管理硬件，当需要添加硬件时需保证集群仍能够稳定运行。同时还要负责系统监控和配置，保证Hadoop与其他系统的有机结合。 而多格式数据、读写速度（读写速度是指数据从端点移动到处理器和存储的速度）以及海量数据是企业面临大数据处理急需解决的技术挑战。众所周知随着大容量数据（TB级、PB级甚至EB级）的出现，业务数据对IT系统带来了更大的挑战，数据的存储和安全以及在未来访问和使用这些数据已成为难点。同时大数据不只是关于数据量而已。大数据包括了越来越多不同格式的数据，这

8、些不同格式的数据也需要不同的处理方法。充分利用有用的数据，废弃虚伪无用的数据，是数据挖掘技术的最重要的应用。 企业内部数据分析与挖掘工具应用现状 云时代企业数据挖掘面临如下三点挑战。挖掘效率：进入云计算时代后，BI的思路发生了转换。以前是基于封闭的企业数据进行挖掘，而面对引入互联网应用后海量的异构数据时，目前并行挖掘算法的效率很低；多源数据：引入云计算后，企业数据的位置有可能在提供公有云服务的平台上，也可能在企业自建的私有云上，如何面对不同的数据源进行挖掘也是一个挑战；异构数据：Web数据的最大特点就是半结构化，如文档、报表、网页、声音、图像、视频等，而云计算带来了大量的基于互联网模式提供的S

9、aaS应用，如何梳理有效数据是一个挑战。 抛去价格因素之外可以看出反应速度慢、操作不方便、数据不准确、分析不准确这四项是企业数据分析与数据挖掘面临的主要问题。商业化解决方案固然成熟，但成本也是显而易见的。而具备在开源平台之上处理分析大数据能力的数据科学家则成为另外的一种选择。数据科学家具备专业领域知识并具备研究利用相应算法分析对应问题的能力，可帮助创建推动业务发展的相应的大数据产品和大数据解决方案。 从调查结果中我们可以看出Hadoop占据了半壁江山，而同为开源的HBase也有将近四分之一的占有率。而商业化的数据分析与挖掘平台（如Teradata、Netezza、Greenplum等）总共只有

10、13.9%的份额。短期来讲，开源分析将越来越广泛的使用，并且增长迅速。长期来看，混合技术的应用将在高度竞争的市场上出现，两者将同样有巨大的需求。可以预见的是，Hadoop作为企业级数据仓库体系结构核心技术，在未来的10年中它将会保持增长。 随着云时代的到来，企业面临的应用方式更加多元化，通过云的手段提供海量数据挖掘的方法，提高了挖掘的效率，增加了挖掘的精度，更利于挖掘应用的推广以及专业的行业知识库的构建。同时收集、存储庞大的新型数据充满了挑战，然而分析这些数据的新方法才是帮助最成功企业甩开竞争对手的利器。 推荐第2篇：大数据发展情况调研报告 2023年大数据发展情况调研报告 2023年大数据发

11、展情况调研报告 一、发展现状 （一）电子政务建设成效明显。我盟电子政务建设一直居于全国前列，电子政务专网上接自治区政府专网，带宽为155m，备用线路带宽为20m；向下已延 伸至各旗县市区政府，带宽为100m，主要用于开展公文交换、会务管理、应急管理、政法法制、政务信息和督查以及各部门业务等应用。2023年，xxxx 政务门户网站上线运营。2023年全国首家蒙文政府网站xxxx蒙文政务门户网站正式开通。2023年，我盟对盟、旗县市（区）、苏木（乡镇）三级党 委、人大、政府、政协机关，盟、旗县市（区）两级党委、政府直属部门及盟、旗两级部分事业进行了集中建站，建立起了全盟三级政府网站群体系架构，政务

12、网站 群实现了全覆盖。目前全盟纳入普查范围的各类政府网站共计519个。建立了盟、旗县市（区）、苏木（乡镇）、嘎查村“四级联动”行政审批服务体系，并全面 开展电子效能监察工作，对进入盟旗两级政务服务中心的行政审批项目，全部实行了实时监察监控。 （二）社会管理领域取得实质性进展。建立智能在线全员人口信息综合业务应用平台，将全盟117.91万人口信息数据全部录入全员人口信息数据库，实现 了全盟全员人口信息数据基本的全覆盖。建设“平安锡盟”社会治理数字化工程，以建设“三网三平台一张图”为基础，分别将社会公共监控资源、视频专网监控资 源、公安内网视频监控资源进行整合，实现了社会治理事前预防控制、事中指挥

13、调度以及事后研判应用。 xx浩特市积极推进网格化管理,将城区内45个社区合理划分为180个网格单元，以网格为单位进行社会管理和服务。整合“户籍、住房、计生、就业、社 保、民政、党建、司法、流动人口”等各类基础信息，构建全市人口基础信息系统，初步实现人口信息从静态管控到动态管控，从单一管理到综合管理利用。xx浩 特数字城市指挥中心利用地理信息系统、全球定位系统以及遥感技术等手段，建立起统一的城市数字化信息共享、协调处置、监督实施的指挥平台。通过群众拨打12319服务热线、网上举报等渠道，受理园林绿化、环境保护、环境卫生、市容市貌、给水排水、私搭乱建、公共设施、集中供热、交通治安、户外广告、市场

14、建设等城市管理的多方面问题，共涉及锡市规划局、住建局、环保局、公安局、城管局等17个部门26个成员单位。 （三）民生服务领域发展步伐加快。积极推进教育、卫生、环保、农牧业等领域信息化平台建设工作。持续开展“三通两平台”工程，目前156所学校及相关 教育部门共计200多个单位已实现互联互通；搭建了区域卫生信息协同平台，累计为全盟95万城乡居民建立了健康档案，为全盟37个苏木乡镇卫生院和10个 社区卫生服务中心建立了医院信息管理系统，为242个嘎查村卫生室安装使用了嘎查村卫生室信息系统，实现了基本医疗、基本公共卫生和基本药物的电子化管 理；建成了污染源在线监控平台、空气质量自动监测系统、重污染天气

15、预报预警系统、机动车尾气检测机构在线监控平台，形成了对全盟重点污染源的在线监控；建 立xxxx羊肉全产业链追溯体系综合服务平台，将肉羊养殖、屠宰加工、精加工、物流配送、销售五个环节信息集成，目前已累计为7413户牧户的161万只 羔羊建立可追溯档案，基本实现了“来源可追溯、去向可查证、责任可追究”。 （四）经济运行管理领域发展初具规模。为更好地监管市场，食药工商局为107192户市场主体建立电子档案信息。建立企业信用公示平台，截至10月， 全盟已对90591户企业信用信息进行备案，备案率为84.53%。建设xxxx盟金财一期工程，覆盖所有财政性资金，辐射各级财政部门和预算单位，进一 步提高财政

16、资金分配和使用的安全性、规范性和有效性。 （五）大数据应用初见端倪。建立中小企业公共服务平台，并实现与自治区枢纽平台的互联互通，目前，各旗县市（区）共有383户企业通过审核注册成功。 建设xxxx盟蒙古文综合服务平台，蒙古族同胞可以利用手机查询国家政策、法规、综合新闻以及市场动态、农牧业补贴、气象、生活助手等内容。同时，由私人 投资建设的“锡盟信息港”、“xx123信息网”、“上都在线”等公共咨询服务平台建成运行，主要发布招聘、出租、家政、出售等咨询信息。此外，全盟已有 各类电子商务平台19个，包括大宗商品销售、农牧民赶集采购、团购、社区电商以及跨境电商等类别，特色鲜明，发展前景广阔。 二、存

17、在问题 （一）数据共享程度低。全盟大数据建设缺乏统一规划和有力的领导，各个委办局信息系统基本都属于独立纵向系统，数据平台并未实现横向互通；数据资源整合力度不够，共享程度低，政府部门间重复建设现象严重。 （二）建设缺乏统一标准。目前，各平台数据采集的基本要素、数据的来源、数据采集的方法及要求没有统一标准，导致产生“信息孤岛”。 （三）网络基础设施建设有待完善。我盟地域辽阔，牧区人口居住比较分散，现有宽带网络无法满足牧区信息化需求，全盟移动通讯信号以覆盖面积计算嘎查村覆盖率不足60%，宽带不足30%，宽带网络基础设施建设规模仍有待提高。 （四）专业队伍建设有待加强。现有人员年龄结构断层，知识结构不

18、合理，严重缺乏专业技术人才，因此迫切建立一支稳定的高素质、专业化信息建设队伍。 三、下一步工作重点 （一）高起点规划布局，建立我盟大数据中心。按照“顶层设计，分布实施”的原则，委托权威机构编制我盟大数据建设规划，对我盟大数据建设进行总体规划，并 研究出台具体技术实施方案，明确工作内容、时间节点，促进大数据建设工作顺利推进。高标准规划大数据中心，涵盖数据整合、共享与分析、网络服务、数据存储 及可视化运维等多方面内容，并在“两地三中心”进行容灾备份，保护数据的安全和业务连续性。逐步整合撤并各部门现有自建机房和设备，原则上各部门不再建设新的机房，实现资源集约化管理。 （二）推进数据信息资源共享，推动

19、社会管理科学可控。在充分利用现有数据资源的基础上，进一步完善人口基础信息库、法人单位信息资源库、自然资源和空间地 理信息库和宏观经济数据库等核心数据库，完成数据资源整合与共享，实现部门间信息互联互通。建立大数据交换与共享平台，实现对数据集约化采集、网络化汇聚 及统一化管理，推动政府职能转变，提高政府服务效率。建立数据标准和统计标准体系，有计划、分层次地推进各领域的应用。 （三）做好商品追溯防伪系统平台项目。引进大连声鹭科技有限公司开发的商品追溯防伪系统平台建设项目，打造以“商品追溯防伪”为主题的互联网经济示范平台，并带动芯片封装和手持终端检测设备生产基地建设，逐步培养辐射全国的商品追踪防伪系统

20、技术创新研发基地。成立创新研发中心，针对不同品类商品、不同包 装方式、应用场景，推进相关芯片应用和标准体系建立，并率先对我盟原产地白酒、食用油、食用盐等品牌产品提供商品追踪防伪示范服务。 （四）推动智慧社区、智慧旅游、智慧农牧业项目建设。进一步推动社区网格化管理，加强社区周边服务资源的集中整合，大力建设覆盖社区管理、社区服务、社 区安全、智慧家居、养老服务的智慧社区生活服务圈。结合我盟旅游产业发展现状，建立基于互联网的旅游信息服务体系、构建多部门信息共享、联动协调的智慧旅 游管理体系、应用多种营销手段打造特色旅游品牌，全面推动旅游业向智能化转型提升。推行农牧业养殖过程中的自动化、集成化、网络化

21、管理， 加大特色农产品品牌营销力度，鼓励农牧业电子商务发展。 四、相关建议 （一）加强组织领导、强化政策扶持。行署尽快成立由主要领导任组长，行署常务副盟长、分管副盟长任副组长，有关部门、单位为成员单位的大数据发展推进 领导小组，领导小组下设办公室，并建议设在行业主管部门，保证工作有序推进。建立大数据建设发展专项资金，实行专款专用。 （二）依托智慧应用，加快产业发展。推动云计算、物联网、互联网与大数据等新一代信息技术产业集约集聚发展，加快新一代信息技术在政务、经济运行、社 会管理和民生服务领域的深化应用、共享应用和融合应用，培育一批具有自主产权、自主品牌的智能项目和智慧服务，切实提高居民幸福指数

22、。 （三）夯实基础设施、强化信息安全。光纤网络实现百兆入户、千兆到楼、t级出口。进一步实施“宽带锡盟”战略，加快推进光纤入户到企、进村入园，推动4g网络对城区的深度覆盖，并进一步提高农村牧区网络覆盖面。完善网路安全保障体系，进一步加强信息安全测评认证体系、网络信任体系、信息安全监控体系及 容灾备份体系建设，建立网络和信息安全监控预警、应急响应联动机，增强信息采集、处理、传播和利用安全能力。 （四）加强人才引进、注重宣传推广。加快引进大数据领军人才、创业人才和掌握前沿技术的专业人才，落实好人才保障措施，推进大数据人才队伍建设。推进企业 与高校、科研院所的合作，实现科技人才交流、科研成果共享。依托

23、我盟高校、园区和企业，联合建立各类智慧人才教育培训基地，提供教育、培训和考试等服务。 建立xxxx智慧城市创新体验中心，积极推广大数据发展成果，提升城市活力的同时成为我盟招商引资、引智窗口。 推荐第3篇：大数据中心选址调研报告 大数据中心选址调研报告 一、数据中心概念 大数据中心，是指服务于大数据存储、挖掘、分析和应用的数据中心。大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。目前我国的数据中心总数已接近100万。 二、行业分布 作为信息化建设的核心内容，数据中心始终是金融、政府、能

24、源、交通等行业的投入重点;而伴随着电信行业的转型和移动互联网的发展，IDC也成为电信行业重点投资领域。 此外IPDC互联网数据中心成为市场的热点，互联网提供商大规模建设云数据中心。 三、发展前景 十二五”规划中明确了战略新兴产业是国家未来重点扶持的对象，其中信息技术被确立为七大战略性新兴产业之一，将被重点推进。新一代信息技术分为六个方面，分别是下一代通信网络、物联网、三网融合、新型平板显示、高性能集成电路和以云计算为代表的高端软件。 四、选址要素 1.数据中心属于高能耗产业，一个10万台服务器级别的数据中心需要两路或更多合共50-60MW的电力支持。且数据中心用电负荷必须持续稳定，因此需要选择

25、建设在能源充裕，并且能源的价格相对便宜的区域，以降低数据中心的运营成本； 2.为了满足（1）的用电要求，周边配电站设施也需要完善。条件包括配电站等级，配电站与场地距离，配电站变压器的供电余量，变压器目前的用户类别（如共用），上级电网的联系； 通常情况下，如果数据中心用户单独自建用户站，可选择的电压等级有以下几种： a)380V:适合于小型数据中心，不在考虑范围内 b)10KV：适用于两路市电进入用户站的总容量不超过20MVA的容量项目；即，每一路10KV市电进线容量不超过10MVA；当用户的进线容量需求超过这个范围时，可以考虑多路10KV进线的方式。对于数据中心的安全等级要求超过TIER2以上

26、 1 级别时，两路、或多路10KV进线应来自不同上级变电站，或同一变电站的不同的变压器。（目前，国内数据中心用户最多选用的一个电压等级。全国各个省市在具体设计和管理上略有不同。） c)35 KV：不是所有地方都有该电压等级，在已有的可以选用的35 KV用户站中，其每一路的容量一般不超过20MVA d)110 KV：当用户的单一回路用电负荷超过20MVA级别时，需要考虑110 KV变电站，或66 KV变电站（在我国部分地区有分布）。监狱在中国采用大工业用电方式计费时，要按照变压器的装机容量记收基础电费（或按照最大装机容量记收基础电费），对于冗余度要求高的数据中心，如TIRE3或以上级别，需要双路

27、市电供电，双路变压器设计的数据中心，过高的变压器装机量冗余度，将使得数据中心本身的基础电费成本过高，在单一回路市电需求功率30MVA以上级别时，尽可能独立考虑独立的110 KV变电站。 （备注：需要和当地国家电网规划和管理部门具体落实。） 3.数据中心里大部分IT和电气设备的耗电会转换为大量的热，所以需要一套有效的散热体系。通常情况下，数据中心更适合建设在室外环境温度常年比较低的区域；以便于数据中心的散热可以尽可能地使用自然冷源或延长使用自然冷源的时间，减少机械制冷的能耗。 4.以目前所掌握的制冷技术来看，采用离心式冷冻水机组的制冷系统能效比(COP)最高，大规模数据中心，通常会考虑采用这种制

28、冷系统，以尽可能地提高机械制冷时期的效率；但是，这个系统利用了室外的湿球温度散热，需要有长期，稳定的洁净水（包括再生水）资源做保障，对于水资源匮乏的区域，或者水资源昂贵的区域，建设大规模数据中心是不太适宜的。如果在电力资源非常便宜的情况下，可以适当考虑采用完全干式的冷却系统来替代水蒸发散热系统，以牺牲少量低价格的能耗，来换取针对昂贵的（或者可靠性低的）水资源的以来； 5.针对我国网络带宽资源的现状，除非骨干网上的地区，需要根据可开发的带宽资源、带宽质量来确定数据中心的建设规模策略；对于无法解决带宽的偏远地区，不适合建设大规模的数据中心； 6.数据中心建设目前还是一个高投入，高风险也是高产出的产

29、业；对于选址方面，需要地方政府在政策上能够给予足够的扶持力度；包括： 2 a)土地：地方政府在土地，位置、及土地性质继续协助安排； b)电价：数据中心属于高能耗产业，由于本身对现场环境基本没有严重污染问题，相对其他高能耗产业，可以申请政府在电价上给予补贴；通常政府换届会影响，前期会有帮助，另外，对于项目后期的融资也会有影响。 c)税收：地方政府通常在在地税部分，主要是服务类吸纳灌木，给予政策上的N年减n年免； d)科技补贴：地方政府可以针对技术含量比较高的数据中心行业，提供一定的科技补贴，以吸引投资。 e)贴息贷款：针对数据中心的高投入部分，地方政府可以协助减少项目的后期大规模建设的融资成本；

30、 7.数据中心的建设，运行维护需要多专业，多工种人才的协作工作。这里面包括了（且不限于）： a) 中压电力 b) 低压电力 c) 暖通空调 d) 给排水 e) 消防 f) 安保 g) BMS自动化控制 h) 动力环境的监控 i) 网络 j) IT硬件服务，软件服务等一系列人才 k) 各主要设备供应商的技术支持人才 目前在我国，这些专业的有经验的人才大部分聚集在一线城市里，最多可以布局的部分发达的二线城市；而我国能源充裕的地区，恰恰缺乏这方面的人才，是的在这些地区，数据中心交付时旺旺很难找齐合适人才来源，并在数据中心建设阶段，运维人员就应该陆续到岗，并需要跟进项目的建设，针对各专业系统，深入了解

31、；在数据中心的测试验收阶段，需要基本全员到岗，并一同参与所有的测试，验收和接收工作；对于远离一线城市的偏远地区，如果不能落实人才问题， 3 数据中心的选址需要慎重考虑。 五、标准要求 （一）自然地理环境 1.避免地质灾害区域 a)地震，尽可能避免选址在地震带上，即使建筑物有足够的抗震等级，地震发生似的振动也会对服务器硬盘的性能产生影响，严重时，服务器的工作能力迅速衰减 b)洪灾，数据中心在选址时，要考察附近的河流，湖泊的流域状况，了解50年以上级别的洪水水位位置，流向；应尽可能避免在洪水水线以下的位置；数据中心的基础层为孩子应高于周边最高水位为止，并周边没有发生过洪涝灾害，且需要考虑地哪里，供

32、排水等基础设施、路由是否能够在灾害发生时，确保安全。如场地在沿海或接近河口，也需要考虑大潮时对城市排水系统或河流排水能力影响 c)海啸，数据中心在选址时，如果是在海边，应选择在位置足够高的位置，且需要考虑电力，供排水等基础设施、路由是否能够在灾害发生时，确保安全。 d)塌陷、泥石流、雪崩等自然灾害，数据中心选址应避免在如上风险的区域 e)火山，附近处于活火山的区域，且火山有处于活跃状态的风险 2.尽可能选择有便于自然冷却的气候条件的地区，这取决于所选择区域的维度，及海拔高度，鉴于部分设备在海拔高度超过2500平米是，性能会受到影响，数据中心的选址时，应避免在海拔高度超过2500米的地区； 3.

33、对空气污染的注意，尤其对于空气里的硫化物（如二氧化硫、硫化氢）含量污染。 4.不建议靠近高速公路，交通干道，铁路，飞机场，码头；这些区域都会产生硫化污染问题，且同时还要考虑在意外情况下的安全防护问题； 5.远离危险品生产、储存、运输环境；（包括化工厂，炼油厂，加油站，储油罐，弹药库，烟花生产厂等） 6.远离军事基地，演戏、实验基地 7.避开垃圾填埋、焚烧厂地，火力发电站等容易产生硫化污染的区域 8.在开采（或预计开采）的矿山，会产生震动影响 9.避免在有民族矛盾、军事冲突、社会治安不稳定的地区及附近建设数据中心 4 10.当数据中心建设在水源地时，还要考虑柴油发电机的储存燃油一旦发生泄漏时，不

34、能外流污染水源 11.地下水位关注，会影响往后地库（电缆槽，补水池）施工难度，成本和地库设施的寿命 （二）配套设施 数据中心的业务特点以及其质量和容量的要求，决定了数据中心对当地供电能力的要求，供电量必须保证充足和稳定。我们需要了解的因素包括：可用性在了解当地电力供应情况的同时，我们需要权衡备选地点是否有多个成熟的电网;成本因素我们还需要比较各种电力成本。也就是说，每千瓦时的动力源的成本应该足够低;具备替代的能源决策管理层还需要考虑备选地点是否有诸如太阳能、风能、空气等可再生的能源，这将有助于企业打造更加绿色的企业形象。 双电源供电 电对数据中心的重要性就像水对鱼儿的重要性一样，一旦数据中心发

35、生断电情况，若没有很好的备份供电系统，诸多设备承载的业务就会发生中断，给数据中心带来严重损失。现在的数据中心供电都要考虑冗余，确保用电可靠性。 供电方案 这是传统数据中心普遍采用的供电方案，数据中心采用两套供电输入系统，一套市电，一套备用电，备用电可以是蓄电池或柴油发电机组，市电是主用供电系统，当市电故障时，通过ATS自动切换到备用电上，这样断电故障不会对后端设备产生影响。高精度的UPS供电切换时间可以在30MS以下，可以满足绝大部分设备持续供电。 （三）成本因素 对于一个建设项目来说，成本必然是一个必须反复权衡的因素。成本涉及到当地规划及土地价格、房屋建筑价格、租赁和物业价格、网络通讯费用、

36、用电价格、5 用水价格等多发因素。数据中心选址时，需要从通信基础设施的角度需要考虑各种因素。如：光纤主干线路及其距数据中心选址的距离。这将有助于衡量从光纤主干线路到数据中心选址所需投资的确切数据;光纤类型，这会影响传输速度;所在地通讯服务运营商的类型及其支持的服务模式;延迟因素，传输和交付延迟时间也将是一个重要的因素。 （四）政策环境 良好的政策环境将有利于一个基地气候的形成，促进客户的选择和落户。需要考虑的因素包括：物业税、企业税和销售税。 （五）高科技人才环境 人力资源主要包括：高校数据、IT人员数量，其他科技教育机构数量。主要考察当地经济文化发展水平、科技教育环境、交通便利条件、人力资源

37、供应及水平等方面，数据中心作为信息技术的集中体现，对各种社会资源的要求都非常高。 1、人员配置： 针对于不同的数据中心管理目标，相应的人员配置决策显然将会不同。对于C4 的数据中心，要求运维人员做到全年7X24 小时的值守。UI 在美国的数据统计表明，全天候的值守可以将数据中心故障的发生率降低50%，对于提升整体数据中心的可用性有相当大的影响。为了实现全天候的值守，13个人的运维团队是最基本的配置，其中包括了数据中心机房经理1人，3名二线技术支持人员(覆盖电气、空调和弱电专业，可以在必要的时候顶替日常值班人员)，1名运维主管以及8名一线的运维技术人员。8名一线的运维人员分为4个班组，采用8小时

38、或者12小时一班进行轮值。在这8名运维人员中，每一班需要有至少一名资深人员，具备对于现场紧急情况进行快速处置的能力。当然，这13人的运维团队只是最基本的配置人数，随着数据中心功率和设备数量的增长，运维人员在各个专业也应该有相应人数的补充，从而与工作量相匹配。 2、组织结构 组织结构通常包括两方面内容：一是对机房内所有活动的角色和他们的工作职责进行准确的定义;二是呈现各角色之间的汇报关系以及运维团队与建筑工程、IT系统、安防系统之间的工作界面。对角色和职责的准确定义可以将工作 6 内容细分到每个人身上，做到责任到岗、责任到人;各级之间的汇报关系是处理数据中心事件，尤其是紧急事件的方式依据，对不同

39、等级的事件要明确上报的途径和终点。 （六）社会及当地的人力资源条件 主要考察当地经济文化发展水平、科技教育环境、交通便利条件、人力资源供应及水平等方面，数据中心作为信息技术的集中体现，对各种社会资源的要求都非常高。 六、区域发展倾向 目前全国性的数据中心和灾难备份中心主要集中在北京、上海和广东这几个地区，北京是各行业主管机关的所在地，全国众多的主要金融机构总部所在地，因此也是多数总部级数据中心的天然所在地。上海目前已经成为全国银行业数据中心的集中地，广东作为中国经济最发达地区之一，也是数据中心/灾备中心的集聚地。 造成数据中心选址倾向性有几个原因：一个是总部所在地的原因。第二是银行数据中心选址

40、，对其它行业有影响。第三，由于信息不对称，很多领导决策的时候没有充分地考虑很多问题，凭感觉或者经验就决定了。第四，我们比较缺乏系统的考察指标。 七、建设方式 （一）企业自建数据中心 很多大型企业都拥有自己的数据中心，然后通过租用运营商的广域网线路，实现多个内部数据中心的互联。比如：军网、公安网、平安工程、银行行业、石油行业 等，这些专网使用的都是专有的数据中心，由各大政府部门、企业主导自行创建的。 优势：自建的数据中心，使用非常灵活，可以根据自己需求任意改动，灵活性高，尤其这种自建的数据中心安全度最高，信息泄露，受攻击的可能性大为减少。 劣势：这种数据中心投入大，建设成本高，具有封闭性，专为单

41、个企业或部门提供服务。由于建设数据中心要申请工业建筑用地、要得到供电部门、建设部门的同意，手续非常繁琐。而且建成后到投入使用，往往需要几年的时间，建设周期长。 （二）租用运营商数据中心 运营商提供场地、机柜、网络带宽和供电，互联网企业直接将设备放入运营商网络中即可。 优势：一般只要一周就可以建设完一个数据中心并投入使用，速度非常快，这种方式在互 联网企业中非常普遍，这样互联网企业只需要关注自己的应用设备(主要是网络设备和服务器)运行状况即可，不必关心机房环境、空调、供电等一系列问题。虽然 要向运营商支付不菲的租用金额，但仍可为互联网企业节省了大量的人力和物力。互联网企业而且可以根据自己的业务实

42、际情况，在运营商的各级省市都去租用数据 中心机房，迅速部署业务。 劣势：使用仍有一些限制，比如机房环境的维护、设备出入管理都受到运营商的限制。租用期限、新增机 房面积都要和运营商沟通，需要运营商的同意才能实施。这些互联网企业要想发展的好首先就要和这些运营商搞好关系。 （三）租用数据中心提供的服务 通过直 接租用大型数据中心的服务，就可以部署自己企业的业务。比如可以根据自己的业务需求，向阿里云租用100GT的硬盘和200G的内存，10G的带宽，对于中小企业，满足这些性能的物理硬件完全不可见。 优势：这样企业用户可以完全聚焦于自己的应用业务，不必关心数据中心底层实现，也为企业节省了人力。 劣势：

43、1、故障恢复性难度大。当然这样的形式使得企业的核心业务稳定性与租用的数据中心运行稳定性关系较大，有时出现故障，由于企业自身看不到数据中心底层实现，只能甘等业务恢复。 2、有时还会出现互相推诿的情况，而由于租用方处于技术弱势方，往往故障所带来的损失很难得到补偿。 3、安全性无保障。除了上层应用，数据中心底层实现都不受自己控制，受到攻击都没有任何手段，因此安全性完全取决于承租的数据中心。因此在选择租用数据中心服务时，要对其数据中心的安全性进行充分考量。现在提供数据中心应用服务的还比较少，只有几家，竞争还不充分，这给中小企业选择的余地较少。 八、大数据产业园 （一）陕西西咸新区沣西新城：西新城大数据

44、产业园区规划占地3平方公里，包括基础数据产业区、数据应用研发区和数据叠加拓展区3大板块，预计到2023 8 年实现500亿元产值，成为国家政务资源后台处理与备份中心和国家级大数据处理中心。目前引进了四大运营商，中国联通、中国电信、中国移动和陕西广电网络，以及一个国家部委国家计生委的灾备中心。通过大数据的引领发展，带动信息产业的发展，带动软件包括装备制造产业的发展。 （二）重庆西永微电子产业园区：园区于2023年8月正式设立，规划面积30平方公里，其中产业区20平方公里，配套服务区（西部新城的城市中心区）10平方公里。园区产业以集成电路产业和软件及信息服务产业为主导，着力打造集设计、研发、制造、

45、封装测试、应用以及配套于一体的集成电路产业和软件与信息服务产业集群。 （三）天津市滨海新区：部署建设大数据产业园区。一期规划布局1个大数据产业示范基地和3个大数据产业园区。其中，开发区云计算产业基地作为大数据产业示范基地；保税区数字出版基地、高新区软件与服务外包基地、塘沽海洋高新区作为3个大数据产业园区，争取成为国家级大数据产业基地。 （四）中关村大数据产业园：设立中关村软件园和清华科技园两个分园，建筑面积2.5万余平方米，已吸引了10余家符合条件的企业入驻。 推荐第4篇：大数据课程报告 摘 要 流形学习方法作为一类新兴的非线性维数约简方法，主要目标是获取高维观测数据的低维紧致表示，探索事物的

46、内在规律和本征结构，已经成为数据挖掘、模式识别和机器学习等领域的研究热点。流形学习方法的非线性本质、几何直观性和计算可行性，使得它在许多标准的 toy 数据集和实际数据集上都取得了令人满意的结果，然而它们本身还存在着一些普遍性的问题，比如泛化学习问题、监督学习问题和大规模流形学习问题等。因此，本文从流形学习方法存在的问题出发，在算法设计和应用（图像数据与蛋白质相互作用数据）等方面展开了一系列研究工作。首先对流形学习的典型方法做了详细对比分析，然后针对流形的泛化学习和监督学习、表征流形的局部几何结构、构造全局的正则化线性回归模型、大规模数据的流形学习等几个方面进行了重点研究，提出了三种有效的流形学习算法，并和相关研究成果进行了理论与实验上的比较，从而验证了我们所提算法的有效性。 关键词：流形学习，维数约简，正交局部样条判别投影，局部多尺度回归嵌入 I 目录 目录 .II 第1章 研究背景 .