矿级大数据建设:从理念到实践
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更新于2024-07-20
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"该文档是关于矿级大数据建设的解决方案,涵盖了大数据的定义、矿级大数据建设的原因、方法以及建设过程中的各项规划和实施策略。文档指出,大数据是指那些传统数据库难以处理的大型复杂数据集,能用于商业趋势分析、科学研究、疾病控制等多个领域。在煤矿行业中,矿级大数据的建设旨在提升管理水平,实现智能分析和决策支持,打破数据孤岛,建立预警和风险诊断机制。项目建设基于‘1123’信息化顶层设计,遵循实用价值、数据口径统一和个别服从整体的原则,通过试点先行、标准制定和全面推广的方式推进。"
详细说明:
1. 大数据的定义: 大数据不仅指数据量大,还涉及数据的复杂性,需要特殊的技术处理,如搜索、共享、分析和可视化。它可以揭示小型数据集合并后的额外信息和关联,帮助发现商业趋势、提高研究质量、预防疾病传播等。
2. 矿级大数据建设原因: 随着信息技术发展,信息化模式转变,大数据成为应对“互联网+”和大数据时代挑战的重要工具。矿级大数据建设有助于集团管理层的决策,提高生产效率和经营透明度,实现风险管理。
3. 项目建设目标: 建设的目标包括智能分析、辅助决策、数据整合、打破数据孤岛、预警和风险诊断,旨在形成全面、透明的管理视图,增强决策的前瞻性和针对性。
4. 建设思路与规划: 项目分为实施规划、技术规划和业务规划,先通过试点制定标准,然后全面推广。实施过程中注重实用价值、数据口径统一和整体协调。
5. 试点先行: 在部分矿井进行试点,测试并优化标准和模型,确保方案的有效性和适用性。
6. 技术规划: 可能包括数据采集、存储、处理和分析的相关技术选择,以及与阿里顶层设计的集成,确保系统的稳定性和高效性。
7. 业务规划: 关注业务流程的数字化和数据化,使大数据能够支持和优化日常运营。
8. 指标体系和分析模型: 构建矿级指标体系和分析模型,以量化和评估生产、经营状况,提供决策依据。
9. 系统对接: 矿级大数据系统需要与现有系统进行有效对接,确保数据的全面性和一致性。
通过这个解决方案,我们可以看到矿级大数据如何融入煤矿行业的现代化进程中,提升企业的智能化水平,优化管理和决策,实现更高效、安全的运营。
2021-11-30 上传
2024-09-05 上传
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2024-09-05 上传
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