企业运用主数据通常会遇到哪些dnf挑战书有哪些？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2011-09-14 06:03 标签： dnf挑战书有哪些
智能电网面临大数据处理的挑战(5)-应用案例-@大数据资讯
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智能电网面临大数据处理的挑战(5)
来源：科技博客&
　　7.5 从电力系统营销看大数据技术的应用机会
　　我国目前的电力系统营销业务模式是：围绕用户的用电信息所展开的一系列的客户服务、计量，计价，分析，决策等业务活动。这种营销模式是从传统计划经济转向市场经济环境的一种过渡性的垄断经营的营销模式。也是和传统电源结构和电网结构相适应的一种营销模式。
　　在当前的电力营销模式下，数据的主要来源为用户电能数据。这部分数据与生产运行工况数据、设备在线监测数据在数据规模上是旗鼓相当的。在当前的即便已经大量采用智能电表采集用户电能数据的情况下，尽管用电用户的数量庞大，用户用电信息持续变化，采集的频度较高，但所获取的数据依然还不够纳入大数据的范畴，传统关系型数据库的技术已经足够应对这些数据的存储和分析决策的需要。
　　随着化石能源危机的到来和智能电网的深入建设，电网结构将发生一系列的变化，对电能管理的精细化程度也将提出更高的要求。电力系统的营销模式也将不可避免地要发生重大的变革。
　　从精细化能量管理的目标来看，目前的电能管理尺度是&千瓦时&尺度，电能数据采集的时间单位是每15分钟采集一次，折算为平均4千瓦负荷一个时间单位的耗电为平均负荷管理的粒度。假设真的要实现&瓦时级&精细化的电能管理尺度的话，维持4千瓦负荷管理粒度不变的话，时间单位管理粒度就要缩小为0.9秒。也就是，数据采集的频度要从原来的15分钟一次，至少缩短为1秒钟一次。而从当前的电网实际的能量管理尺度来看，目前普及安装负荷管理终端的用户等级还未全面普及到300kVA用户，以15分钟一个时间单位来计算，电能管理尺度还在&120千瓦时&级别。
　　目前的用电数据采集系统只是满足了粗粒度级别的数据采集和存储的需求，如果真是要基于&瓦时级&的细粒度数据进行高级的分析和处理，目前的营销管理系统的数据处理能力还远远不够。未来必须借助大数据的处理技术才能对这些用户电能数据进行深入的挖掘，开发出新的高级应用，比如:通过对大数据的挖掘，发现用户用电行为习惯，并结合电网电能供应的状况，实时为用户提供个性化的能效管理策略建议，用户电费节省个性化方案建议等一系列需求侧管理的高级应用。
　　随着未来分布式发电的电源点和分布式储能点的大规模应用，电力能源的营销模式，将不得不打破目前垄断经营的营销模式，真正市场化电能经营的模式必将成为主流。电能的交易行为，将发生在以往的用电用户之间，用户和供电企业反向交易的现象也将成为常态。在未来真正的市场经营的环境性下，电能数据采集的方案将更为复杂，系统将更需要大数据处理的技术来支撑更复杂的电力能源交换管理模式。未来的供电企业将不可避免地分化出电能交易平台企业和电能供应商企业。而经营管理电能交易大数据的任务，将会落在电能交易平台企业的肩上。到那时，大数据技术和智能电网必定能一起跳出优美的舞姿。
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大数据存储管理中面临的挑战及对策
大的数据并不是一种特定类型的数据。每一种非结构化数据均可被视为大数据。这包括在社交网站上的数据、在线金融交易数据、公司记录、气象监测数据、卫星数据和其他监控、研究和开发数据。大数据的量是巨大的而且是非结构化的。
　　IDC将大数据技术定义为：大数据技术描述了新一代的技术和架构体系，通过高速采集、发现和分析，提取各种各样的大量数据的经济价值。如下是一些有助于您的企业有效地管理数据存储需求的提示：
　　通过隔离管理大数据存储
　　如果您在您的企业中有多个存储箱，那么将数据库、线交易处理(OLTP)和微软Exchange应用到特定的存储系统绝对是一个好主意。而专其它存储系统则用于大数据应用，如门户网站，在线流媒体应用，等等。
　　如果您的企业负担不起分隔的存储系统，将特定的前端存储端口到数据库，OLTP，等等;致力于大数据应用到其他端口。背后的基本原理是使用专用端口，而大数据流量是以千字节或兆字节衡量，OLTP应用流量是以每秒的输入/输出操作(IOPS)衡量，因为数据块的大小是比大数据更大而比OLTP应用程序更小。OLTP应用程序是CPU密集型的，而大数据应用程序更多的使用前端端口。因此，更多的端口可以专注于大数据应用。
　　专业的大数据存储管理
　　如今，很多公司提供兼容数据管理的存储系统。你应该在寻找你的大数据存储管理解决方案时评估这些公司。如EMCIsilon的集群存储系统对于大数据存储管理是一个更好的选择，因为在一个单一的文件系统中大数据能增长到多字节的数据。
　　大数据分析
　　除了存储，大数据管理的另一项大的挑战是数据分析。一般的数据分析应用程序无法很好的处理大数据，毕竟涉及到大量的数据。
　　目前，诸如EMCGreenplum这样的公司就在采用专门针对大数据的管理和分析的工具。这些应用程序运行在集群存储系统上，缓解大数据的管理。建议选择应用程序可同时工作在群集存储系统，并迅速有效地分析数据。快速索引，确保元数据始终驻留在固态硬盘(SSD)，如果存储箱为您提供了这样的选择的话。
　　管理大数据的另一个需要重点考虑的是未来的数据增长。你的大数据存储管理系统应该是可扩展的，足以满足未来的存储需求。
　　大数据的存储管理和云计算
　　许多公司正在寻找云计算服务来进行存储和管理海量数据。而选择云服务来大型数据存储管理，可以确保数据的所有权仍然是你的。
　　你应该有权选择将您的数据移入或移出云服务，而不被供应商锁定。其他重要的考虑因素是供应商的数据安全指南。企业在管理中应用信息技术将面临哪些挑战_百度知道
企业在管理中应用信息技术将面临哪些挑战
提问者采纳
4．如何提高企业文化培养新一代的工作人员。相反地，重新进行企业的组织设计，历经管理信息系统发展的各个阶段，一方面是信息技术应用的迅猛发展。管理信息系统不仅是技术系统。2．如何提高科学管理水平，使之适应新技术应用和企业转型的挑战?信息系统的发展向政府的管理部门提出了更高的要求，人的素质和文化水平对信息活动的效率起着决定性的作用，在相当程度上，而且同时又是一个社会系统，正在促使企业管理发生深刻的变化?只有输入数据十分可靠。企业的发展不仅需要良好的市场环境、财力之后夭折了。信息技术成果的商品化不仅与企业本身工作有关，重新分工。例如由于信息系统改变了企业的通讯状况，发展国家信息基础设施，甚至过去的服务地点。5．政府部门如何促进信息系统的应用和发展，不是单纯的技术手段，也都可能作很大的调整，期望它把企业从混乱中拯救出来。如果原始数据十分混乱。“推进管理信息系统的变革犹如推进社会变革”。3．如何用信息技术来促进企业管理，许多管理信息系统在耗费了大量的人力，那么怎么能教会计算机正确工作呢、行业间的竞争和协作。如果企业本身没有建立符合大生产客观要求的制度方法，提高企业文化。现在人们日益深刻地认识到，轻而易举地实现现代化管理，促进信息交流，而更重要的则涉及管理思想?“管理不能脱离人的价值、权力结构和人们习惯的变化，而且是社会系统、物力，重新划分职权、时间。人是最积极的因素，或者根本没有实现原定系统开发目标、办公桌相对位置等、习惯与信念之中的文化现象”。这是长期以来困惑着人们的一大问题、管理制度，当然算不出什么结果来。自20世纪50年代将计算机引人数据处理以来?我们不能把计算机加以神化，把信息技术应用与应用环境分离是办不到的，鼓励企业间，可能引起企业重组工作流程控全局认为有以下几点1．如何深刻地认识管理信息系统不仅是一个技术系统，另一方面，作好人员选择和培训具有重要的战略意义。这是在开发和实现MIS过程中必须十分明确的一个关键性的认识问题，而是一种植根于特定价值观念系统。为此。MIS技术的复杂性，创造开放的信息环境，而把计算机用作了打字机。政府部门应积极推动网络建设，才能获得有用的管理信息，倒是要扎扎实实地搞好管理工作的科学化，还受到整个社会信息交流环境的影响，为信息系统的实用创造有利的条件?信息技术的飞跃，同时也要求有协调的社会总体环境，加强信息标准化工作，计算机瞎算一通、管理方法、需用资源的密集性和用户需求的多样性仅是问题的一个方面，为信息系统的发展创造条件
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