大数据：不是技术难题

第一篇：大数据：不是技术难题

90%以上的企业可以用他们90%的现有需求和技术、工具来解决现在的大数据问题。企业并不是缺乏解决这些大数据难题的工具、技术甚至人才.他们真正面临的问题是，如何在公司建立一个和大数据相匹配的文化与流程。

虽然眼下十分火热，然而“大数据”概念并没有明确的范畴，时大数据的定义只是相衬于当前可用的技术和资源而言的，因此，某一个企业或行业所认为的大数据，可能衬于另一个企业或行业就不再是大数据，时于大的电子商务企业，它们眼中的大数据要比小厂商眼里的大数据“大”得多;同时，大数据也会特续地演进，现在被我们认为庞大和恐饰的数据在10年之后只是小事一桩，但那时候将会有那个时代的新数据源。然而，面衬这些源源不断出现的“大数据”，哪些事情是希望从中发掘机会的企业需要注意的?

新数据源是核心

欧博思分析师认为大数据的三个“V”特征，即Volume(规模)，Variety(种类)，和Velocity(高速度)，这些只是大数据的第二位要素。大数据真正重要的“V”是Value(价值)。那么是什么带来了大数据的价值?

答案是新的数据源。

过去，获取网络浏览数据的技术门槛和成本都很高，而现在获取这些数据已经很容易，企业可以通过了解消费者浏览数据中展示的偏好以及未来购买倾向，来给他们推出最合适的折扣优惠。这都是新数据源的力量，这才是大数据的价值核心。

但在客户的沟通实践中，常常发现:大多数时候，人们都将精力投注在如何在“大数据”时代优化处理模型，或者升级技术装备以希求能提升分析的效果。

但是真正能提升分析效果的方式，是搜集并加入完全崭新的信息源。一旦新的、和从前不同的数据源出现并且能够被收集，你最好将自己的注意力转到这些新的数据上去一一比起你将精力放在模型优化上，新的数据源将能带来更大的收获。因此，在大数据时代，建议 就是，将你的精力放到不断寻求祈的数据源上吧。如今很多企业都会有很多新的数据源，如果正确使用的话，它们会带给企业非常有竞争力的优势。

小步快跑式

对大数据的另一个误解是，“大数据其实就是一个技术问题”。

事实上90%以上的企业可以用他们90%的现有需求和技术、工具来解决现在的大数据问题。企业并不是缺乏解决这些大数据难题的工具、技术甚至人才，他们真正面临的问题是，如何在公司建立一个和大数据相匹配的文化与流程，是缺乏对技术做投资的公司文化，他们的挑战是做出一个商业案例来证明技术升级是有价值的。

为了促进公司文化的转变，更建议一种“小步快跑”的运作方式，即在处理新数据源的过程中，企业内部的分析专家们应该积极寻找代价小、见效快的方法，不断向企业展示一些有价值的东西，来让人们保持对新数据源处理过程的兴趣。一个跨部门的大数据团队一定不能在组建一年之后，还对外宣称他们“正在试图搞明白”，要不时地迸发出想法，不管这一想法多么微小，然后迅速采取行动。

另外一个建议是，建立类似“创新中心”这样的地方，就是公司内部拿出少量的预算、人力资源、技术资源来做一些有一定未知风险的小实验，以小预算做试点，便于企业快速出击。

总的来说，大数据将为企业提供更多视角和洞察，通过和其他企业数据的结合，消费者洞察无论从数量还是质量上都会有指数级增长，因此最重要的一点，是大数据策略必须和其他数据结合形成整体数据战略，而不是独立的战略。

第二篇：数据加密技术（定稿）

我们经常需要一种措施来保护我们的数据，防止被一些怀有不良用心的人所看到或者破坏。在信息时代，信息可以帮助团体或个人，使他们受益，同样，信息也可以用来对他们构成威胁，造成破坏。在竞争激烈的大公司中，工业间谍经常会获取对方的情报。因此，在客观上就需要一种强有力的安全措施来保护机密数据不被窃取或篡改。数据加密与解密从宏观上讲是

非常简单的，很容易理解。加密与解密的一些方法是非常直接的，很容易掌握，可以很方便的对机密数据进行加密和解密。

一：数据加密方法好范文版权所有

在传统上，我们有几种方法来加密数据流。所有这些方法都可以用软件很容易的实现，但是当我们只知道密文的时候，是不容易破译这些加密算法的（当同时有原文和密文时，破译加密算法虽然也不是很容易，但已经是可能的了）。最好的加密算法对系统性能几乎没有影响，并且还可以带来其他内在的优点。例如，大家都知道的，它既压缩数据又加密数据。又如，的一些软件包总是包含一些加密方法以使复制文件这一功能对一些敏感数据是无效的，或者需要用户的密码。所有这些加密算法都要有高效的加密和解密能力。

幸运的是，在所有的加密算法中最简单的一种就是“置换表”算法，这种算法也能很好达到加密的需要。每一个数据段（总是一个字节）对应着“置换表”中的一个偏移量，偏移量所对应的值就输出成为加密后的文件。加密程序和解密程序都需要一个这样的“置换表”。事实上，系列就有一个指令‘’在硬件级来完成这样的工作。这种加密算法比较简单，加密解密速度都很快，但是一旦这个“置换表”被对方获得，那这个加密方案就完全被识破了。更进一步讲，这种加密算法对于黑客破译来讲是相当直接的，只要找到一个“置换表”就可以了。这种方法在计算机出现之前就已经被广泛的使用。

对这种“置换表”方式的一个改进就是使用个或者更多的“置换表”，这些表都是基于数据流中字节的位置的，或者基于数据流本身。这时，破译变的更加困难，因为黑客必须正确的做几次变换。通过使用更多的“置换表”，并且按伪随机的方式使用每个表，这种改进的加密方法已经变的很难破译。比如，我们可以对所有的偶数位置的数据使用表，对所有的奇数位置使用表，即使黑客获得了明文和密文，他想破译这个加密方案也是非常困难的，除非黑客确切的知道用了两张表。

与使用“置换表”相类似，“变换数据位置”也在计算机加密中使用。但是，这需要更多的执行时间。从输入中读入明文放到一个中，再在中对他们重排序，然后按这个顺序再输出。解密程序按相反的顺序还原数据。这种方法总是和一些别的加密算法混合使用，这就使得破译变的特别的困难，几乎有些不可能了。例如，有这样一个词，变换起字母的顺序，可以变为，但所有的字母都没有变化，没有增加也没有减少，但是字母之间的顺序已经变化了。

但是，还有一种更好的加密算法，只有计算机可以做，就是字字节循环移位和操作。如果我们把一个字或字节在一个数据流内做循环移位，使用多个或变化的方向（左移或右移），就可以迅速的产生一个加密的数据流。这种方法是很好的，破译它就更加困难！而且，更进一步的是，如果再使用操作，按位做异或操作，就就使破译密码更加困难了。如果再使用伪随机的方法，这涉及到要产生一系列的数字，我们可以使用数列。对数列所产生的数做模运算（例如模），得到一个结果，然后循环移位这个结果的次数，将使破译次密码变的几乎不可能！但是，使用数列这种伪随机的方式所产生的密码对我们的解密程序来讲是非常容易的。

在一些情况下，我们想能够知道数据是否已经被篡改了或被破坏了，这时就需要产生一些校验码，并且把这些校验码插入到数据流中。这样做对数据的防伪与程序本身都是有好处的。但是感染计算机程序的病毒才不会在意这些数据或程序是否加过密，是否有数字签名。所以，加密程序在每次到内存要开始执行时，都要检查一下本身是否被病毒感染，对与需要加、解密的文件都要做这种检查！很自然，这样一种方法体制应该保密的，因为病毒程序的编写者将会利用这些来破坏别人的程序或数据。因此，在一些反病毒或杀病毒软件中一定要使用加密技术。

循环冗余校验是一种典型的校验数据的方法。对于每一个数据块，它使用位循环移位和操作来产生一个位或位的校验和，这使得丢失一位或两个位的错误一定会导致校验和出错。这种方式很久以来就应用于文件的传输，例如。这是方法已经成为标准，而且有详细的文档。但是，基于标准算法的一种修改算法对于发现加密数据块中的错误和文件是否被病毒感染是很有效的。

二．基于公钥的加密算法

一个好的加密算法的重要特点之一是具有这种能力：可以指定一个密码或密钥，并用它来加密明文，不同的密码或密钥产生不同的密文。这又分为两种方式：对称密钥算法和非对称密钥算法。所谓对称密钥算法就是加密解密都使用相同的密钥，非对称密钥算法就是加密解密使用不同的密钥。非常著名的公钥加密以及加密方法都是非对称加密算法。加密密钥，即公钥，与解密密钥，即私钥，是非常的不同的。从数学理论上讲，几乎没有真正不可逆的算法存在。例如，对于一个输入‘’执行一个操作得到

结果‘’那么我们可以基于‘’，做一个相对应的操作，导出输入‘’。在一些情况下，对于每一种操作，我们可以得到一个确定的值，或者该操作没有定义（比如，除数为）。对于一个没有定义的操作来讲，基于加密算法，可以成功地防止把一个公钥变换成为私钥。因此，要想破译非对称加密算法，找到那个唯一的密钥，唯一的方法只能是反复的试验，而这需要大量的处理时间。

加密算法使用了两个非常大的素数来产生公钥和私钥。即使从一个公钥中通过因数分解可以得到私钥，但这个运算所包含的计算量是非常巨大的，以至于在现实上是不可行的。加密算法本身也是很慢的，这使得使用算法加密大量的数据变的有些不可行。这就使得一些现实中加密算法都基于加密算法。算法以及大多数基于算法的加密方法使用公钥来加密一个对称加密算法的密钥，然后再利用一个快速的对称加密算法来加密数据。这个对称算法的密钥是随机产生的，是保密的，因此，得到这个密钥的唯一方法就是使用私钥来解密。

我们举一个例子：假定现在要加密一些数据使用密钥‘’。利用公钥，使用算法加密这个密钥‘’，并把它放在要加密的数据的前面（可能后面跟着一个分割符或文件长度，以区分数据和密钥），然后，使用对称加密算法加密正文，使用的密钥就是‘’。当对方收到时，解密程序找到加密过的密钥，并利用私钥解密出来，然后再确定出数据的开始位置，利用密钥‘’来解密数据。这样就使得一个可靠的经过高效加密的数据安全地传输和解密。

一些简单的基于算法的加密算法可在下面的站点找到：

三．一个崭新的多步加密算法

现在又出现了一种新的加密算法，据说是几乎不可能被破译的。这个算法在年月日才正式公布的。下面详细的介绍这个算法

使用一系列的数字（比如说位密钥），来产生一个可重复的但高度随机化的伪随机的数字的序列。一次使用个表项，使用随机数序列来产生密码转表，如下所示：

把个随机数放在一个距阵中，然后对他们进行排序，使用这样一种方式（我们要记住最初的位置）使用最初的位置来产生一个表，随意排序的表，表中的数字在到之间。如果不是很明白如何来做，就可以不管它。但是，下面也提供了一些原码（在下面）是我们明白是如何来做的。现在，产生了一个具体的字节的表。让这个随机数产生器接着来产生这个表中的其余的数，好范文版权所有以至于每个表是不同的。下一步，使用技术来产生解码表。基本上说，如果映射到，那么一定可以映射到，所以（是一个在到之间的数）。在一个循环中赋值，使用一个字节的解码表它对应于我们刚才在上一步产生的字节的加密表。

使用这个方法，已经可以产生这样的一个表，表的顺序是随机，所以产生这个字节的随机数使用的是二次伪随机使用了两个额外的位的密码现在，已经有了两张转换表，基本的加密解密是如下这样工作的。前一个字节密文是这个字节的表的索引。或者，为了提高加密效果，可以使用多余位的值，甚至使用校验和或者算法来产生索引字节。假定这个表是的数组将会是下面的样子

变量是加密后的数据，是前一个加密数据（或着是前面几个加密数据的一个函数值）。很自然的，第一个数据需要一个“种子”，这个“种子”是我们必须记住的。如果使用的表，这样做将会增加密文的长度。或者，可以使用你产生出随机数序列所用的密码，也可能是它的校验和。顺便提及的是曾作过这样一个测试使用个字节来产生表的索引以位的密钥作为这个字节的初始的种子。然后，在产生出这些随机数的表之后，就可以用来加密数据，速度达到每秒钟个字节。一定要保证在加密与解密时都使用加密的值作为表的索引，而且这两次一定要匹配

加密时所产生的伪随机序列是很随意的，可以设计成想要的任何序列。没有关于这个随机序列的详细的信息，解密密文是不现实的。例如：一些码的序列，如“可能被转化成一些随机的没有任何意义的乱码，每一个字节都依赖于其前一个字节的密文，而不是实际的值。对于任一个单个的字符的这种变换来说，隐藏了加密数据的有效的真正的长度。

如果确实不理解如何来产生一个随机数序列，就考虑数列，使用个双字（位）的数作为产生随机数的种子，再加上第三个双字来做操作。这个算法产生了一系列的随机数。算法如下：

如果想产生一系列的随机数字，比如说，在和列表中所有的随机数之间的一些数，就可以使用下面的方法：

××××

××××

××××

××

一

变量中的值应该是一个排过序的唯一的一系列的整数的数组，整数的值的范围均在到之间。这样一个数组是非常有用的，例如：对一个字节对字节的转换表，就可以很容易并且非常可靠的来产生一个短的密钥（经常作为一些随机数的种子）。这样一个表还有其他的用处，比如说：来产生一个随机的字符，计算机游戏中一个物体的随机的位置等等。上面的例子就其本身而言并没有构成一个加密算法，只是加密算法一个组成部分。

作为一个测试，开发了一个应用程序来测试上面所描述的加密算法。程序本身都经过了几次的优化和修改，来提高随机数的真正的随机性和防止会产生一些短的可重复的用于加密的随机数。用这个程序来加密一个文件，破解这个文件可能会需要非常巨大的时间以至于在现实上是不可能的。

四．结论：

由于在现实生活中，我们要确保一些敏感的数据只能被有相应权限的人看到，要确保信息在传输的过程中不会被篡改，截取，这就需要很多的安全系统大量的应用于政府、大公司以及个人系统。数据加密是肯定可以被破解的，但我们所想要的是一个特定时期的安全，也就是说，密文的破解应该是足够的困难，在现实上是不可能的，尤其是短时间内。

《数据加密技术》

第三篇：技术数据复核制度

技术数据复核及检算制度

1、重大施工方案编制：主管工程师负责方案的编制，工程部长负责复核，项目总工负责审核，报公司技术负责人审批。

2、一般施工方案编制：主管工程师负责方案的编制，工程部长负责复核，项目总工负责审核，项目负责人审批。

3、技术交底：工程师负责交底编制，主管负责复核，现场负责人、领工员、安全员、施工班组接受签字。

4、现场收方单、收方数量计算单：现场主管负责计算，工程部长负责复核，项目总工负责审核。

5、测量记录：测量记录因现场作业条件所限，应在返回室内后核对记录，避免错误产生。主镜测量人员记录、测量主管工程师复核。

6、测量技术交底：测量主管工程师负责交底编制，技术主管负责复核，现场负责人、领工员、施工班组接受签字。

7、试验记录：试验员负责计算，试验室主任负责复核。

第四篇：浅谈数据挖掘中寻找商机六大难题

浅谈数据挖掘中寻找商机六大难题

发布时间：2011-6-26信息来源：商界评论

很多公司都热衷于数据挖掘，期待从中寻找商机与创意，但大多数公司又不能如愿以偿，问题出在哪里呢？

大约两个月前，京东的总裁战略助理刘爽邀请我去了一趟京东，和一屋子人做内部交流。其中有BI(商业智能)团队的人，有营销团队的人，也有PM及技术团队的人，还有CTO的李总，原本计划1个半小时的交流最后成了4个小时，现在我把可以公开的内容和大家一起分享，因为这些话题具有一定的代表性。

问题一：数据分析请来了数学专家，但是不懂商业，怎么培养他们？

亚马逊内部也有很多博士，但是如果这些博士不懂商业的话，很难为电子商务公司所用。我之前对商业也不敏感，这点特别感谢在敦煌网的工作经历，让我有机会在清华大学培训，并且参与公司的决策制定，4年下来商业意识提升了不少。所以，按照我自己的经验，必须让他们慢慢接触公司的实际业务。比如头一个月，让他们在客服部接电话，也比让他们在那里干坐着强。问题二：不同的部门有不同的BI队伍，营销有一个，财务也有一个，这种BI队伍散落在不同部门的安排合适不合适？

虽然每个部门都有一个数据团队有利于每个部门了解自身的状况，但是公司也必须有一个核心的、独立的BI队伍。

有两个重要原因：首先，BI团队最好与任何其他部门没有利益关系，独立的BI团队更加有利于做公正和独立的分析和研究；其次，数据彼此之间有关系，真正的数据驱动需要把点状的数据连成线或者面。比如这个月的单价为什么变小了？有可能是除了单价比较高的3C产品之外，又主推了价格比较低的生活用品，也有可能是市场部做了低价促销„„这个问题需要找BI观察一下，不只是看一个部门的数据就可以分析出来答案的，需要用线性的数据来看。当然，这还只是最基础的数据分析，如果上升到用数据给公司做战略分析的话，更是要全盘了解财务数据、业务数据和用户行为数据。今天大多数电商公司少了一个数据的架构师，到底需要多少数据，为什么需要这些数据，还没有答案。

而且，特别需要强调的是，一个优秀的BI团队善于问一个问题：Is it possible„„BI团队在发展初期，其他部门让跑什么数据就跑什么数据，你去帮我看一下为什么今天的买家突然增长了？但是如果BI团队只是停留在这个水平，那么它只是一个跑数据的机器，而不是一个驱动公司发展的“参谋”了。到了第二阶段，BI团队就会主动思考了，会问出一些如果这样做会有那样的可能吗？

问题三：为什么有时候数据不可靠？

许多人只怪数据会骗人，很少人在做数据分析前，认真地问一句：数据是从哪里来的？准确吗？

而今造成数据不准确最大的原因是——没有去掉干扰数据和不可靠数据，比如行为数据最大的干扰就是爬虫，第二大干扰就是员工自己点击、对手点击，而第二点很容易被忽视。

在用数据前必须做清理工作，不然用这些不可靠的数据来决定网站产品的设计，就会很奇怪。这也是为什么BI队伍要借助技术团队的原因。

问题四：必须要用数据收集一切客户信息吗？

其实用户比我们想象的愿意告诉我们的信息要多，不一定所有地方都要用数据。一是可以设计流程来采集客户信息，比如客户进来明明可以问是男是女，为什么要用行为数据来看他是男是女呢，数据不能玩得太厉害了。二是电话直接沟通，有时候把八个人分两组直接电话问客户，和分析数据得到的结果差不了多少，这时候数据就不要太强调了。

问题五：从抓客户的层面上说，传统行业和电子商务行业有什么差别？

互联网很浪费，100个人进来，只有2.5个买单，这还算是不错的网站，多少人认真想过提高转化率？而楼下卖烟的店，有个人连续三天来了第四天没来，老板一定会心里有想法。问题六：最好的买家就是出钱最多的吗？

不是。衡量客户价值，除了从购买能力这个维度来看之外，还应该看他在网络中的社会价值，比如有的人虽然购买的总量少，但是来的次数比较多，他在网络中与许多买家有千丝万缕的联系，能够带动许多人过来买东西，那么这个客户就是平台的核心用户了。(文/车品觉)

第五篇：大数据时代学什么技术就业无忧

www.xiexiebang.com 大数据时代学什么技术就业无忧

大数据时代学什么技术能就业无忧？大时代，大生活。怎么样改变自己的未来，提升自身竞争优势?相信许多人都考虑过这个问题。21世纪，是科技高度发达的时代，是信息化的时代，日新月异的信息技术有力地推动着社会生产力的发展，IT应用触及到社会每一个角落。计算机技术成了最火热的技术之一，IT产业作为国家战略性支柱产业，与金融、电信、交通、物流等各个领域深入融合，不断推成出新，推动社会经济各行业的发展和创新，在当今时代是具有很高创新活力的产业。十八大提出促进工业化、城镇化、信息化、农业现代化同步发展，未来几年中国IT产业依然保持稳定增长的态势，所以出现了全民学IT技术的热潮。

通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来新的发现，大数据时代正在向我们走来。“谁拥有了大数据，谁就占有了制高点。就政府而言，大数据必将成为宏观调控、国家治理、社会管理的信息基础”。

与不少发达国家已把大数据的开发应用提高到国家战略高度相比，我国的大数据管理还处萌芽状态。重定性、轻定量，重观点、轻数据的思维惯性，使得我们在数据收集、使用和管理上不太灵敏。比如，雾霾污染物的比例各是多少？城市机动车饱和量是多少？缺乏精

www.xiexiebang.com 确数据都让相关决策难以精准发力。大数据的能量往往超出我们的想象。在房地产价格统计上，银行的贷款信息及住建部门的网签数据能让房价数据更真实可靠；在就业领域，搜索引擎大数据可以帮助监测预警失业率和劳动力市场供求状况；道路上拍摄的交通影像数据可以帮助推算公路运输的货运量，等等。这些不是异想天开，它们一旦落地，将大大提高政府管理的精细化，提高决策的科学性。在医疗健康、食品卫生、地质灾害、社会舆情、信息安全、国土安全等领域，大数据的分析研究可以有效实现对于重大安全、危机、风险的防范和预警，大大提升国家治理水平。

行业优势及国家经济大环境发展使IT业的发展走势强劲，2008年以后IT业进入一个高速发展时期，中国IT业步入了一个人才稀缺的时代，新岗位不断产生。根据IDC2014年调研显示，IT行业在未来四年里将产生680万个新的工作岗位。每年近百万人才缺口直接促使IT工程师的薪金也“水涨船高”，未来发展空间广阔。

（ps：本文章由北大青鸟广安门校区搜集自互联网）