大数据运营工作总结1
20xx年，区大数据中心围绕区委、区政府中心工作，落实防疫工作要求，坚持防疫工作和日常工作。细化责任分工，继往开来，全力推进智慧城市建设、大数据资源整合、电子政务等相关工作，坚持疫情防控规范化，确保我区政府网络和关键基础设施稳定运行。区政府门户网站建设项目第五次获得20xx年_网站领先奖
一、工作完成情况
(一)全力以赴做好疫情防控工作。
今年以来，面对来势汹汹的疫情，区大数据中心全体干部迅速响应，不畏艰险，冲锋在前。在只有12人的情况下，党员带头上下一心，形成了社区、隔离点、发热门诊、指挥部数据组、视频会议保障、方舱医院视频监控保障、政府网络保障等多个点的专项工作班。严格执行六到位要求，确保社区、隔离点、发热门诊下沉人员在岗履行职责;三天内高质量建设市、区、街三级战时指挥系统，确保市、区、街三级通信畅通;落实各防疫关键部位视频监控系统检查检查职责，确保设备正常运行;严格开展网络风险检查和保障，疫情期间无网络故障和网络安全事件。
(二)继续推进桥口区智慧城市建设
积极推进《桥口区新智慧城市建设行动纲要》的实施，与区大数据局共同编制《桥口区智慧城市建设总体规划》，积极争取政府债务的财政支持。根据校园周边环境改善的相关工作要求，加强校园周边视频监控系统的运维管理，提高和保证视频监控在线率，调整和补充部分新学校的监控点，开展校园前人脸识别系统建设的现场调查和初步技术方案设计。继续做好社会保障视频监控系统、智能社区等重点项目的运行保障。
(三)快速部署政府服务系统
积极配合区行政审批局做好各政府服务体系的对接工作。截至目前，自助终端已部署在区政府中心、11条街道、部分社区、商业建筑等27个点，其中自助区24小时12个
(四)大力开展区政府门户网站集约化建设
按照《武汉市政府网站集约化建设工作实施方案》要求，完成了网站数据迁移、栏目结构迁移、页面模板迁移以及IPV6备案工作。配合区政数局按照《_办公厅政府信息与政务公开办公室关于规范政府信息公开平台有关事项的通知》要求，完成了政府信息公开页面规范化改版。协助区大数据局对全区55家单位开展信息公开和集约化平台操作在线培训，提升了网站服务水平和人员保障水平。截止目前，网上信息发布总量为3907条，访问总量为1437870人次，回访率为。配合财政局按照《_预算法》、《_预算法实施条例》要求，调整“部门预决算及三公经费预决算”栏目架构，指导相关单位完成二级单位的预算、决算及报表信息公开工作。荣获“20_年度中国政务网站领先奖”。这是区政府门户网站连续5年蝉联此殊荣，连续3年位列全国计划单列副省级城市区县第一名，全省仅我区政府门户网站获此荣誉。
(五)稳步推进数据资源共享工作
依托全区电子政务云平台，推进数据资源共享工作，促进部门信息互通共享：一是完善区级数据资源平台与市政务信息共享平台接口，以保障市、区两级数据更好的共享利用;二是进一步梳理区级政务信息资源，目前已实现了43个部门常态化的数据共享机制，采集各类表样321张，数据信息328万余条;三是全力配合区政数局，完成市政务信息共享平台每月考核任务，完成“三清单一目录”上报工作，并同步挂接到市政务信息共享平台，截止目前，市平台信息资源目录数达217条;四是为硚口区大数据综合应用平台(一期)项目做好平台建设的技术支撑工作，保障系统平台按规划方案稳步推进。
(六)密切配合开展信息化项目技术审核
会同区政务服务和大数据局做好全区信息化项目技术审核工作，进一步规范信息化项目建设管理，强化信息资源整合和数据资源利用。截止12月下旬，共审核全区信息化建设项目方案44个，指导和协助项目申报单位调整方案超过40个，严控项目分散式建设和超标准建设，有效保障了“专项债”申报的重点工作。
(七)全面落实日常维护工作
1.全区终端、一张网平台维护。完成全区电脑维护共计680单，完成率达到100%，保障政务主干网络和云平台正常运行，故障排除率达到100%。全区电脑维护完成率95%以上;及时处置政务网主干网络中故障，保障政务云平台稳定运行，排除故障率100%。全区电脑、主干网络和政务云故障排除及时、高效，获得各单位一致好评。
2.全区社管系统终端、网络维护。完成全区130个社区社会综合管理与服务网格化信息系统终端电脑及各个单位内部网络的维护工作。截止目前，累计维修575单，对130个社区进行了2次全方位的巡检，对东华社区、万人社区等进行了网络光纤移机工作，完成了对所有终端电脑和网络的检查维护，确保了全区社区社管终端、网络的正常使用。
3.区政务网视频会议系统维护。区政务网视频会议系统已经覆盖辖区所有街道，覆盖率达到100%。截止目前，累计会议保障298场，视频会议系统正常运行，有力保障了全区疫情防控工作的进行，受到区防疫指挥部的一致肯定。疫情期间，视频会议系统正常运行，有力保障了全区疫情防控工作的进行，受到区防疫指挥部的一致肯定。开会前会议保障人员提前完成会议设备调试工作，并全程参与会议技术保障。
4.区政务网网络安全保障。为进一步保障政务网络安全、稳定、有效运行，今年以来主抓三个方面工作：一是完善制度建设，确保每个环节、每步操作无死角，做到事前能预防、事后能追查;二是加强基础设施建设，通过各部分的协调，启动网络安全二期建设，夯实基础防御能力;三是开展网络安全风险大排查活动，对接入政务网单位逐一上门检查，指导并协助各单位安全使用相关网络设备。截至目前，成功抵御网络攻击11万余次。发现并处置53个部门255台感染病毒的主机，处置高危风险52个，修补系统漏洞风险400余条，弱密码业务45个。保障了全区21个应用系统在云平台上的稳定运行。
二、20xx年工作计划
1.做好数字城市建设工作
结合区委、区政府总体部署，全力争取政策性资金支持，推动《硚口区智慧城市建设总体方案》项目化落地。同时做好相关区级智慧城市项目的建设实施工作。
2.优化升级政务服务系统
配合区行政审批局，根据各个窗口单位要求和实际，优化预约叫号业务系统，提升业务**效率。积极倾听群众办事需求，采纳群众建议，预约叫号系统优化调整更加符合群众使用习惯，方便群众操作。能够更加便捷、高效、准确的为群众提供办事服务，增加群众办事满意度和获得感。
3.持续推进政府门户网络建设工作
为保障政府门户网站稳定运行，以公开为原则的理念，全面打造硚口区信息公开门户，将围绕以下几个方面开展：一是按照上级关于门户网站建设要求，开展网站改版工作，进一步优化网站结构、栏目设计，拓展浏览方式等;二是加强集约化平台操作培训工作;三是配合区政数局做好信息公开工作。
4.夯实视频会议保障。
定期对视频会议设备进行检查维护，及时排查设备、网络问题，做到视频会议随时可用、随时能用。加强视频会议人员培训，提升人员技能水平和处理突发问题的处置能力。保证技术人员按时到位，全程保障会议线路。合理安排视频会议场地，提前调试会议系统，做好开会前的准备工作。及时总结日常出现的问题，提出解决方案，视频会议保障更加高效、优质。
5.开展政务数据共享利用基础工作
以消除信息孤岛为目标，以政务数据平台为抓手，以规章制度为准绳，全面推进全区政务数据共享利用工作。一是做好大数据综合应用平台(一期)项目的技术支撑工作，以保障项目按照实施方案稳步推进;二是持续配合做好与市级数据交换平台的对接工作，以保障市、区两级数据的共享利用;三是配合区政数局完善各部门数据共享责任清单。
6.推进网络安全建设工作
政务网络安全工作是重中之重，是一切政务信息化的基础保证，为确保政务网络的安全、稳定、有效运行，将在区网信办的指导下开展网络安全培训，强化上网行为管理、规范设备管理等。在日常管理方面，加强日常巡查、巡检力度，对政务网络实施24小时不间断监控、扫描，做到早发现、早处置。进一步完善管理制度，加强网络安全技术的学习，运用技术手段持续保障政务网络安全稳定运行。
7.做好信息化项目技术审核工作
根据信息化项目管理职责分工，做好全区信息化项目的技术审核工作，加强信息资源建设的统筹力度，实现硬件资源、软件资源和数据资源的集约建设、集中管理和共享利用。
8.做精、做细日常维护
电子政务科日常维护主要包括“全区终端、一张网设备维护”、“全区社会综合管理与服务网格化信息系统终端电脑及各单位内部网络维护”。作为我科室日常维护的主要项目，要在“做精”、“做细”上下功夫，于细节之处见真章。认真对待每一项维护工作，提高要求和质量，既要保证维护质量，也要兼顾维护效率，自我加压，提升满意度。
大数据运营工作总结2
大数据讲座学习心得
在前几年本世纪初的时候，世界都称本世纪为“信息世纪”。确实在计算机技术与互联网技术的飞速发展过后，我们面临了一个每天都可以“信息爆炸”的时代。打开电视，打开电脑，甚至是在街上打开手机、pda、平板电脑等等，你都可以接收到来自互联网从世界各地上传的各类信息：数据、视频、图片、音频„„这样各类大量的数据累积之后达到了引起量变的临界值，数据本身有潜在的价值，但价值比较分散;数据高速产生，需高速处理。大数据意味着包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。遂有了“大数据”技术的应运而生。现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。“大数据”通过对海量数据有针对性的分析，赋予了互联网“智商”，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开始思考了”。简言之，大数据就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析，并整理成为有用的资讯，帮助用户完成决策。借助大数据企业的决策者可以迅速感知市场需求变化，从而促使他们作出对企业更有利的决策，使得这些企业拥有更强的创新力和竞争力。这是继云计算、物联网之后it产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。后工业社会时代，随着新兴技术的发展与互联网底层技术的革新，数据正在呈指数级增长，所有数据的产生形式，都是数字化。如何收集、管理和分析海量数据对于企业从事的一切商业活动都显得尤为重要。
大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向。
了解了“大数据”的“大”之后我们也该了解它所具有的巨大价值。就目前来说“大数据”的来源主要还是互联网，来自互联网上的大多数不被重视信息都是具有巨大开发价值的，其具有巨“大”的商业价值，我们所缺少的只是一些数据分析等手段。例如：在如今，网购已经成为了一种风潮，网上也涌现了以淘宝、京东、亚马逊等一系列的购物网站。而在这些网站之中，顾客的浏览记录，购买记录等等都是一些巨大商业价值的信息。借鉴“塔吉特”的先例，我们可以利用“大数据”技术收集分析，就可预测需求、供给和顾客习惯等，做到精准采购、精准投放，达到利益放大的效果。从全球范围来看，很多人都把20_年看做是大数据时代的元年。在这一年里，很多行业在大数据方面的管理、规划和应用已经觉醒。电商、金融、电信等行业数据有着长期的数据积累。事实上，很多互联网公司，例如亚马逊、google、腾讯，更愿意将自己定位为数据企业。因为信息时代，数据成为经营决策的强有力依据，给企业带来了发展和引领行业的机遇。银行也同样拥有丰富的数据矿藏，不仅存储处理了大量结构化的账务数据，而且随着银行渠道快速渗透到社交网络、移动端等媒介，海量的非结构化数据也在等待被收集和分析。未来的金融业将更多地受到科技创新力的驱动，也越来越倾向于零售营销：对于金融业来说，大数据意味着巨大的商机，可强化客户体验，提高客户忠诚度。大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变，驱动着行业变革，衍生出新的商机和发展契机。驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力，这种能力能够帮助企业打破数据边界，绘制企业运营全景视图，做出最优的商业决策和发展战略。金融行业在大数据浪潮中，要以大数据平台建设为基础，夯实大数据的收集、存储、处理能力；重点推进大数据人才的梯队建设，打造专业、高效、灵活的大数据分析团队；不断提升企业智商，挖掘海量数据的商业价值，从而在数据新浪潮的变革中拔得头筹，赢得先机 在如此快速的到来的大数据革命时代，我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。职业规划中，也需充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带来的机遇和挑战。当我们掌握大量数据，需要考虑有多少数字化的数据，又有哪些可以通过大数据的分析处理而带来有价值的用途？在大数据时代制胜的良药也许是创新的点子，也许可以利用外部的数据，通过多维化、多层面的分析给我们日后创业带来价值。借力，顺势，合作共赢。把自己的心门打开，像海绵般吸取积极、正能量的东西。篇二：大数据时代书面记录与心得体会
大数据时代书面记录与心得体会 20_年5月12日，听取了大数据时代相关技术的技术讲座。当今，大数据的到来，已经成为现实生活中无法逃避的挑战。每当我们要做出决策的时候，大数据就无处不在。大数据术语广泛地出现也使得人们渐渐明白了它的重要性。大数据渐渐向人们展现了它为学术、工业和政府带来的巨大机遇。与此同时，大数据也向参与的各方提出了巨大的挑战。
大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求。事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。而在零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。大数据在个人隐私的方面，大量数据经常含有一些详细的潜在的能够展示有关我们的信息，逐渐引起了我们对个人隐私的担忧。一些处理大数据公司需要认真的对待这个问题。例如美国天睿资讯给人留下比较深刻印象的是他的一个科学家提出，我们不应该简单地服从法
律方面的隐私保护问题，这些远远不够的，公司都应该遵从谷歌不作恶的原则，甚至更应该做出更积极的努力。
《大数据时代》读后感
一、学习总结
维克托·迈尔-舍恩伯格（viktor mayer-sch?nberger），他是十余
年潜心研究数据科学的技术权威，他是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一。
2、关于大数据 1）大数据是什么
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4v特点：volume（大量）、velocity（（高）速率）、variety（多样性）、veracity（真实）。大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。2）大数据的来源
所谓的“big data”是由ibm和gartner分析师提出的概念，我们比较时髦的称其为大数据。
3）大数据现状、应用
通过分析和优化企业数据实现一种对未来的企业运营的精准的预测能力。采用一系列的技术，从技术中获得洞察力，也就是bi或者分析；另外一个是分析路径，寻找关键绩效指标，从仪表盘这样的工具进行数据分析，实现预测性工作。4）大数据未来 fayyad曾被视为数据挖掘领域的，他用下图向我们解释了为什么说分析是大数据未来的发展方向。
3、关于大数据时代 1)思维变革 ? 更多：不是随机样本，而是全体数据；“样本=总体”。? 更杂：不是精确性，而是混杂性；允许不精确，最大化利用全体数据。? 更好：不是因果关系，而是相关关系；“是什么”，而不是“为什么”。2)商业变革 ? 数据化：一切皆可“量化”；关注信息本身。? 价值：发现、利用数据的价值。? 角色定位：大数据掌控、大数据技术、大数据思维的三足鼎立。3)管理变革
? 责任：数据来源有效性、数据存储安全性、数据使用合法性。? 自由：反对数据垄断大亨。
二、读后感
1、大数据时代，是名符其实的“信息社会”
经历了口口相传、纸媒传播，到现在的网络技术，我们可以获得比以前更多的信息并进行分析，可以从更多的维度诠释世界。
通讯技术的发展，促进了个人/组织在信息获取上的平等发展，数据不再是限制我们努力的因素了。数据的的爆炸式产生，促使我们必须从海量的信息中做出选择、掌握数据挖掘技术和筛选工具。
2、大数据技术支持预测工作
大数据的4v特点，及对相对关系的发掘，改变了传统的基于少量样本的预测思维。思维的转变，将会在各行各业中爆发出更多的预测技术和工具，进而支撑预测工作的大力发展。
大数据技术越完善，我们越能更快更全面的获得更多的有效数据，预测则越准确。
3、知识管理迫在眉睫
大数据的未来是数据分析，而分析的目的是转化为经验、规律、总结??，它们的集合就是知识。知识是个人/组织成长的直接推动因素。
知识管理要遵循积累原则（知识积累是实施知识的管理基础）、共享原则（一个组织内部的信息和知识要尽可能公开，使每一个员工都能接触和使用公司的知识和信息）、交流原则（知识管理的核心就是要在公司内部建立一个有利于交流的组织结构和文化气氛，使员工之间的交流毫无障碍）。这三原则不正是大数据技术的组织基础吗？
三、在工作中的而应用
1、关注运作工作向数据管理方向的转化
在仓储工作中，为物品对象（仓库、货物、设备、员工等）、流程对象（如作业、异常处理、管理等）建立属性列表，关注数据积累。
同时，关注仓储数据与运输、客服、园区等各方面环境数据的对应。
2、重视数据挖掘，提高数据分析能力
根据运作问题和目标，通过数据挖掘和分析，寻找有效的数据指标。通过对关键指标的趋势预测，发现潜在风险、发掘改善途径。
3、推动数据转化，促进建立知识管理系统
在实际工作中，重视对裸数据、经验、执行文件的管理，引导各项目的知识转化。建立从数据积累、知识转化（数据到知识、隐性知识到显性知识、个体知识到组织知识等）、知识共享的知识管理体系，形成仓储管理知识体系及其良性循环。
（正文结束）篇四：大数据心得体会 大数据时代的信息分析平
台搭建安装报告
一、平台搭建
描述小组在完成平台安装时候遇到的问题以及如何解决这些问题的，要求截图加文字描述。
大数据运营工作总结3
财务部的主要职责是做好会计核算，进行会计监督。财务部全体人员一直严格遵守国家财务会计制度、税收法规、集团总公司的财务制度及国家其他财经法律法规，认真履行财务部的工作职责。从审核原始凭证、会计记账凭证的录入，到编制财务会计报表；从各项税费的计提到纳税申报、上缴；从资金计划的安排，到结算中心的统一调拨、支付等等，每位会计人员都勤勤恳恳、任劳任怨、努力做好本职工作，认真执行企业会计制度，实现了会计信息收集、处理和传递的及时性、准确性。
大数据运营工作总结4
涂子沛先生《大数据》读后感
20_级经济管理专业 李学堂 学号20_0238
短短几天把涂子沛先生的《大数据》这本书浏览一遍，结合去年北大继续教育学院进行现代管理学科学习时，老师介绍这本书时的精髓、内涵时的情景，写这篇心得体会。现将浅薄体会与老师同学们一起交流，部分内容参考了书内容和涂子沛先生的观点，希望老师同学给予批评指正。
“一个真正的信息社会，首先是一个公民社会”，这是全书的一个出发点，这个出发点就是说，“信息社会最大的特点就是，信息的自由流动。”涂子沛在书中的观点是：如果没有人的平等，没有人的自由，信息能够自由流动吗？如果没有人的平等，我们这个社会彼此另外压抑另外一个人，我们的创造力怎么迸发出来？我们每个人都面临大数据时代思维变革的挑战。
涂先生在书中说出 “大数据时代的公民生活”，题目他在书中来演绎公民生活的时候，它的背景是“大数据”时代。首先他讲了“什么是大数据时代”，在研究一个现象的时候，首先要研究它的定义，研究它的内涵，咱们就先把数据给它抽走，看看代表是什么。数据不是数字，数据是有跟列的数字，当他在书中谈到数据的时候，我们想到的是它代表计算，代表精确，代表理性，代表科学，代表事实。大家说姚明很高，到底有多高，你最后说两米多左右，这就是一个精确的事实。数据的出现也是人类认识这个世界，不断地向前推进的需要，人类发现需要精确的数字，就好像回到刚才的例子，你说很高很高，到底有多高，我们看，人类历史上很多重大的文明推进和演进都跟数据离不开，比如说度量衡的发明，货币的发明，再比如二进制的发明最后导致计算机的发明，最背后就是数据。
他在书中有一个新的词叫Database--数据库。这个词完全是一个外来的词，1
计算机最早是计算数字和处理数字，那时候就存在Database，后来随着计算机能力的不断增强，它可以处理文字、图片、视频、声音等等，但所有这些都放在Database，所以他在书中把这所有的一切都称为数据，这时候数据的内涵扩大了。其实大家要知道数据的内涵在扩大，还有一些其他的事情也在发生变化，就是说数据的容量在增大。八十年代的时候就有人提出Big data这个概念，那时候的“大数据”的还不是现在“大数据”的概念。“大数据”这个概念不断的演变，最早有人就预见到说有一天数据会比程序更加重要，比软件更加重要，它是指重要性。所以我们往大了说，可以说这是一个大的机器，一个大的房子，也可以说是一个大容物。书中说的：到2000年的时候，宾夕法尼亚大学有一个教授出来定义，那时候企业的数据已经到泰了，他说200泰的数据就是大数据了，那泰到底是什么样的单位呢？比如全世界最大的图书馆是美国国会图书馆，美国国会图书印刷品的含量，不包括电子图书加起来是15泰，北师大应该是2个泰或者更少，这个数据就叫“泰”。
我的感受现在国内也有很多人说“大”，到底多大才是“大数据”？他在书中说大数据的时候应该从大价值来理解，因为我们数据已经很多了，人类利用分析数据的能力很强了，我们能从数据当中发现以前不能发现的价值这个角度来理解。他在书中谈把数据的现象抽离出来谈，来理解什么是数据。接下来我们再把数据放回到物力事件当中，从它和其他现象的联系当中来把握和考察它的因果关系，大数据究竟是怎么产生的？其中书中说“大数据”的产生有五个因素：第一个是摩尔定律，第二个是组织计算，第三个是普适计算，第四个是数据挖掘，第五个是社交媒体。我们现在一一对这五个因素进行解读，这五个因素里面有四个因素是认为影响到了我们公民生活的，我们来看看它怎么来影响在“大数据”时
代公民的生活。data在五年的时候，应该有一个创始人，他发现一个东西：同一个计算机芯片，同一个面积上晶体管的数量每一到两年就要增加一倍，这意味着什么？意味着计算机处理的能力越来越强，存储的能力也越来越强，同一个面积上东西越来越多，越来越密，一到两年就增加一倍，物力存在器的性能不断上升，价值不断的下降。有一个考证说，从五十年代起最早的存储器发明到现在，存储器的价格下降了300万倍，大家可以想想，历史上还有什么商品它的价格能在半个世纪下降300万倍？而摩尔定律也成为了一个代名词，呈指数形发展的变化，急剧变化的状态，剧变的变化。我们可以看看，这个图代表摩尔定律，是条直线，为什么是直线呢？因为没办法画，如果严格按刻度来画的话应该是一条横轴的曲线。涂先生在书中分析了：“1988年一个科学家提出了普适计算，普适计算提的不多，大家都提物联网。物联网是普适计算一个子概念，人家计算机的浪潮是分阶段的：第一个阶段是主机阶段，到80年代由于微软、苹果一直到个人电脑的阶段，88年互联网之后，科学家说这不是结果”。
结合我在北京学习时老师也讲过同样一个创新例子：20_年的时候出现了一个新的现象，就是facebook。facebook是不是创新？那肯定是创新。前一段时间我看国内有很多制度来鼓励创新，我当时也跟几个朋友讨论了，说可不可行呢？马克?扎克伯格为什么要建facebook？他建facebook的理由很简单，就是想多认识一些漂亮的女孩子，后来他就是想帮助别人多认识一些漂亮的女孩子。facebook开始就是一个大学交流平台，就这么简单，后来他就去见硅谷的投资商，人家给了他1000万，觉得这个东西有前途。创新不是一个制度化的东西可以鼓励出来的，它是真正源于一种在自由的情况下的一种内在的能量的爆发。facebook给人类社会大数据的现象是一个“一锤定音”。为什么这么说呢？我们
说以前是信息系统在收集数据，这时候是每个人都在贡献数据，你也发微博，他也发微博，而且你发了一条微博可能有视频，有图像。原来的信息系统收集恐怕就是数据，记录一个商业过程，这时候全世界的人开始贡献数据，而且这种数据有一个不同的名字叫“非结构保持性”，跟以前的数据不一样。大家想想什么叫非结构化？就是格式大小不一定一致。你发了一条微博大小肯定跟他发的不一致，你可能有三张图片，他可能没图片，你可能140个字，他可能只有20个字，这种数据的挖掘也很难，这时候人类的数据一下子就开始爆炸了，大数据已经成为一个不可挽回的现象，为什么呢？
“一个主动你就能改变的时代，因为资源就在那里，你不能去等其他的人”这是涂先生的观点。他说说影响公民的第一点：公民最主要的精神是什么？是积极地介入，积极地改变。影响我们公民的第二点，书里面有很多关于“大数据”时代的隐私文化，有的专家说87%都不能定位，只要通过“大数据”挖掘就会定位，这是影响我们公民生活的一个巨大的挑战，就是隐私权的挑战，而隐私权是一个非常重要的问题，是对个人自由的凭照。他为什么用这么大的篇幅来写隐私权利呢？也是因为我觉得，我们中国社会特别需要隐私权利，不仅是政府在侵犯公民的隐私权利，我们公民彼此之间也在不停地侵犯隐私权，而且大家习以为常。但是隐私权是一个文明社会的标志，越文明的社会，越注重隐私权，个人才越有自由，隐私权是把自己跟公共生活划分开的一条界线，保障个人的自由。社交媒体让我们进入一个前所未有人文相连的时代，这影不影响我们的公民生活？这是最大的隐患，为什么？它把我们人跟人连接起来，我们知道人跟人一旦连接起来，1+1大于2的作用。
总之，使我感受到当前我们正生活在，每天都不同、都高速度发展、激烈竞
争和大数据时代。我们每个人都必须面对大数据时代、结合实际面对挑战，要相信“想不到事情会发生，想不到的速度会发生”。要及时更新知识、广纳信息、梳理思维及时做出正确判断、做好工作学习生活中的精准决策。
大数据运营工作总结5
xxxx年，区大数据中心始终坚持服务区委、区政府中心工作大局，紧紧围绕“以信息化推进国家治理体系和治理能力现代化”发展目标，积极做好顶层设计、系统建设、运维管理、xx络安全、服务保障等工作，全区“数字政府”建设顺利推进，取得显著成效。现将xxxx年工作情况汇报如下：
一、建强信息xx络基础，强化服务支撑
1.建成高速、稳定的区级电子政务xx络。按照全省政务一张xx“五级联通”建设要求，升级区级政务xx，提升政务xxxx络骨干，完成区中心机房核心交换机、街道汇聚交换机、社区接入xx络设备的升级改造，实现主干万兆、千兆接入的建设标准，互联xx出口带宽升至xG，全区接入政务xx终端近xxxx台，xx络速度和稳定性不断提升。
2.升级扩容区级数据中心。构建起区级电子政务云平台，现有高性能计算服务器xx台，存储xxxT，通过虚拟化技术分配xxx台虚拟机，为区直部门提供计算、存储资源和统一运维服务。按照信息化设备更新和xx络安全等级保护建设规定，及时更换适配服务器，推进政务xx中心机房升级扩容，新增服务器机柜xx组，完成机房分区分域、空调及新风系统改造，统一为卫健、城管、统计、行政审批局等区直部门的业务系统提供信息化基础支撑环境。
3.建立xx络信息安全防御处置体系。按照xx络安全相关规定建立健全政务xx络安全管理制度，在区政务xx、云平台各虚拟机终端部署xx络安全设备，对重要系统和数据进行定期备份，强化日常工作安全漏洞扫描，在全区xxxx余台政务xx终端电脑安装部署了xxx天擎安全防护系统，有效构建了全xx威胁监测、主动预警、防御处置三个维度的防御体系。
二、建好信息系统平台，推进数据应用
1.推进视频监控后续更新及运维。会同区委政法委、区公安分局推进视频监控二类点、三类点运维项目，更换老旧前端摄像机xxxx余套，完成“雪亮工程平台”建设，实现“雪亮工程平台”视频资源互联共享，已接入二类点、三类点、教育局、城管局、工商局、水务局等视频资源共xxxxx余路，疫情期间按视频共享标准完成江岸方舱、长江新城康复驿站视频资源互联共享，做好视频监控运维工作，二类点、三类点在线率保持在xx%以上。
2.切实做好区级政务数据归集共享和公共数据开放。强力夯实数字政府建设基础，坚持把数据资源作为数字经济时代下最重要的生产要素，统筹归集全区各类政务数据资源，推进公共数据面向社会公众开放。一是按照全市统一工作安排，全面启动xxxx年全区政务信息资源共享工作，完善全区“三目录一清单”梳理，按月完成市级“一xx通办”考核任务，做实政务信息资源维护保障工作，定期检视资源目录编制、挂接情况，确保数据共享完整性、有效性、及时性、一致性。二是按照省市关于推进公共数据开放统一部署，推进全区公共数据采集、开放和利用工作，在全区政务数据共享责任清单基础上，参考x市公共数据开放模式，组织开展全区公共数据开放目录梳理和相关信息填报，并进行数据归集，统一对外开放。三是加强数据共享和开放安全管理，健全数据安全管理制度，强化数据全生命周期安全管理，制定《江岸区政务数据资源共享管理暂行办法(初稿)》、《江岸政务信息资源共享安全管理实施细则(初稿)》，并逐步修订完善。截止目前，全区xx个部门共登记目录xxx个、挂接资源xxx个、发布数据项xxxx个，覆盖行政审批、经济统计、教育司法、文化旅游等领域，开放公共数据目录xx个，全区政务信息资源共享和公共数据开放水平进一步提升。
3.扎实做好数据应用技术支持。以打造协同高效的数字政府、建设普惠便捷的服务平台、增强基层社会治理水平为切入点，按照疫情防输入、生活垃圾分类、民呼我应、街道一体化信息系统和综合指挥平台等工作责任分工，切实做好沟通、协调，及时掌握部门需求，以问题和需求为导向，全面提升信息技术支撑能力，及时做好各类技术支持工作。
三、加强“三个门户”建设，提升政务效能
1.加强外xx门户——政府门户xx站建设管理。按照国家省、市、区有关政府xx站和政务新媒体管理、建设、绩效评估工作要求，加强区政务xx站管理。一是按照全市政府xx站集约化工作要求，完成区人民政府xx站数据规范清理、后台系统功能向全市统一集约化后台的迁移、新xx站在市级的平台部署和上线，改版升级xx站页面效果，推进栏目动态调整和功能优化。二是按照区人民政府xx站管理责任分工，常态化开展问题监测，发布绩效评估报告和问题通报x期，采集报告xx个问题，督促各部门完成整改。三是组织开展区政府xx站栏目设置调研，按照省市关于规范政府信息公开平台建设有关事项要求，邀请专家和政府xx站相关技术支持公司，组织召开区政府门户xx站建设调研，进一步摸清我区政府xx站底数情况，为科学规划xx站栏目设置打下坚实基础。四是建立健全xx站监测预警机制，推进xx站安全值守、检测、攻防演练的常态化、长效化，全面提升xx络安全防护能力。五是组织开展政府xx站业务培训。邀请专家、x省政务办领导开展政府xx站和政务公开管理工作专题授课，并不定期组织召开操作培训，进一步强化全区政府xx站工作人员素养技能，提高全区政府xx站管理水平。
2.加强内xx门户——协同办公平台(OA)建设管理。持续优化协同办公平台，完成移动办公通讯录开发工作，开发各类文件xx上签阅等功能，积极配合各部门完成账号及用户权限调整。推进协同办公系统及设备更新项目，确定OA系统基本框架及各项功能，年底前将在本单位试用。截止xx月底xx上办公平台接入部门xx家，用户xxxx人，邮件发送万余件，各类文件、信息、公告发布xxxx件，江岸OA已成为全区各部门、各单位开展xx上办公的重要平台。
3.加强新媒体门户——政务新媒体维护管理。一是强化“智慧江岸”微信公众号维护管理。利用微信信息推送功能，做好全区疫情防控、防汛抗旱、文明创建等重要工作的宣传，强化政务预约链接功能的运行维护，抓实公众号功能日常巡检，动态优化栏目设置，保障各栏目功能正常可用，持续丰富页面响应体验，让xx友群众享受“指尖上的政务服务”。二是组织全区xx个政府工作部门和街道开展政务新媒体账号清理和信息采集填报工作，共清理仍有效的政务新媒体xx个，并上报至全国政务新媒体报送系统，加强全区政务新媒体规范管理，更好地发挥推进政务公开、优化政务服务、引导xx上舆论、创新社会治理等作用。三是协助区委组织部加强“江岸微邻里”维护管理，做好各项功能巡查和技术保障工作。四是建成“线上江岸”移动端平台，集成了移动OA、民呼我应、xx格化管理、江岸一张图等区级移动办公应用系统。
四、强化技术保障工作，服务重大任务
1.做好新冠肺炎疫情防控保障工作。一是圆满完成江岸方舱医院、长江新城康复驿站信息xx络建设和保障任务。承担信息xx络建设和运行维护任务，完成有线电视信号布线、无线xx络覆盖、视频监控系统建设、视频会议、固定电话的安装、“同舱共济，有呼必应”微信APP等开发等建设内容。安装调试办公电脑、电话，及时处置各类xx络故障，为日常工作提供有力的技术支撑。另一方面，做好疫情防控信息系统建设和技术支持，建成江岸区无疫情小区地图信息系统、物资组物资管理信息系统，技术支持江岸区新冠肺炎病例数据信息系统、x市公安局DMC系统、新冠肺炎患者信息核查管理系统的使用运行。按照中心疫情防控工作安排，全面参与疫情防控各项工作。二是完成应急与物资保障组医疗防护物资保障工作任务。积极拓宽物资来源渠道，丰富物资品类，加大医疗防护物资保供力度、管理使用力度。截至xxxx年x月xx日，筹集口罩、防护服、防护面罩等各类医疗防护物资xx余种，共计x，xxx，xxx件，按照“应保尽保、分级配备”原则，落实申领、发放审批制度，及时发放，保障一线防控工作需要，为疫情防控人员提供安全保护。
2.做好区级视频会议系统的运行维护保障。按区委区政府相关要求对区机关会议室视频会议系统进行优化改造，确保各类视频会议的顺利召开。疫情期间组织人员进行xx小时值守，建设江岸方舱视频会议分会场、长江新城康复驿站视频会议分会场，不分昼夜保障市区、区街疫情调度会。为区政协、区委组织部、机要局等多个部门视频会议做好保障工作，截止xx月保障视频会议xxx余场，较xxxx年全年xxx场增长xxx%以上。完成企业签约、助力经济复苏直播带货等视频连线活动x次。
五、持续抓好党建工作，打造坚强堡垒
1.强化理论武装。以***新时代中国特色社会主义思想为指导，深化“不忘初心、牢记使命”主题教育，强化党风廉政、疫情防控、脱贫攻坚、依法治国、市域社会治理现代化等专题学习，xxxx年度组织开展支部主题党日xx次、党组理论学习中心组学习2次、班子成员讲党课x次，自学和集中学习研讨相结合，不断提升政治素养。中心建立学习强国“自觉学习—主动分享”机制，坚持每日学习基础上群内分享学习心得，形成比学争先良好氛围。自xxxx年x月区委宣传部开展“学习强国”每日积分通报以来，我中心排名一直位居全区前列，长期稳居第一。截止xxxx年xx月，中心x名处级干部、x名干部均提前超额完成干部教育xx络学院、无纸化学法用法平台学习任务。
2.强化廉政建设。严格履行党风廉政建设和反腐败工作责任，多种形式开展第二十一个党风廉政宣传教育月活动，加强对全体干部的经常性监督，对出现的苗头性、倾向性问题，做到早发现、早提醒、早纠正。xxxx年上半年，围绕干部职工工作中出现的问题运用“第一种形态”开展批评教育x人次，开展任前谈话x人次，每月提交《执纪监督情况统计表》、《开展监督检查情况统计表》，定期每季度报送《区大数据中心重大事项报备表》，严格日常管理。
3.强化巡察整改。中心党组高度重视区委第三巡察组向区大数据中心党组反馈问题，严肃整改纪律，将问题整改与制度建设、制度落实相结合，全面推进各项问题整改。新建、修订预算管理、资产管理等近xx项内部管理制度，补齐短板、堵塞漏洞，真正把制度和规矩立起来严起来，使巡察整改工作发挥持久效能，进一步形成靠制度管人、管事、管财、管物的长效机制。截至目前，江岸区大数据中心xx个问题已全部完成整改。
4.强化实践锻炼。强化对全体党员的日常教育和管理，积极参与全区重点工作，践行“不忘初心，牢记使命”。一是积极投身抗疫。疫情防控期间，中心全体干部均在岗在位，积极投身于应急与物资保障(社会捐赠)组医疗防护物资保障、江岸方舱医院和康复驿站信息化建设、区防疫指挥部视频会议保障等工作。二是积极参与防汛。xxxx年防汛期间，区大数据中心按照区委区政府安排，全面参与到谌家矶街道北堤、丹水池街道盐业闸口的防汛值守工作，严守防汛工作纪律，认真做好巡堤查险，圆满完成防汛工作任务。三是积极下沉社区。严格落实党员“双报到”制度，与社区拟定“三张清单”，开展联建活动，并动员中心七名党员干部全员到对口联系的新村街航务社区和各自居住社区报到，积极参与社区清洁家园、菜市场文明劝导、交通秩序整治、文明创建入户宣传、人口普查等活动xx余人次。
大数据运营工作总结6
上半年，随着原材料市场价格的持续上扬，而集团总公司销售价格制订相对迟缓，本集团公司资金一度吃紧。为此，财务部一方面及时与客户对账，加强销货款的及时回笼，在资金安排上，做到公正、透明，先急后缓；另一方面，根据集团公司经营方针与计划，合理地安排融资进度与额度，并针对工商银行借款利率上浮的情况，选择相对利率更低的农村信用联社贷款，以及通过向金能集团总部结算中心临时借款，以保证生产经营所需。这样，通过以资金为纽带的综合调控，促进了整个集团生产经营发展的有序进行。
大数据运营工作总结7
近几年来，北京检验检疫局信息化建设取得了丰硕成果，业务、办公、人事、财务、实验室管理等各方面都建立和应用了信息化系统，大大提高了工作效率，也逐渐积累了大量的数据信息。但由于北京检验检疫局的各种数据信息分散在不同的部门、分支机构和业务系统中，没有统一的数据管理机制，也没有全面、准确的共享数据库和完善的统计分析及数据展现软件，使得工作人员无法从纷繁复杂的数据中迅速地找到数据间的关系，并获得所需的各种统计结果和分析资料。
随着新的业务和管理系统不断投入运行，数据量成倍增长，系统间的关系也更加紧密，迫切需要建立数据中心系统以满足检验检疫业务发展对数据分析和决策支持的要求。为此，北京检验检疫局于5月开始开发数据中心系统，并于9月顺利通过验收。数据中心系统将分布于各业务系统中的数据和分散在业务处室、分支机构的电子表格数据提取到数据中心，并将这些数据重新加以汇总，形成便于查询和辅助决策的统计数据，为用户提供查询、分析、预警等功能。目前，该系统包括的数据主要有业务数据、财务数据、仪器设备数据、人事数据和办公数据。
1.业务数据包括出入境检验检疫统计数据和海关经济环境数据等，主要来自ciq系统、集中审单系统等。其中，检验检疫业务统计数据是对日常检验检疫业务所产生的数据的汇总与统计，从整体上反映一定时期检验检疫业务的运行状况，并支持从不同角度对检验检疫各项业务进行分析；海关经济环境数据是由海关提供的与检验检疫业务相关的常用经济数据，与检验检疫业务统计数据形成参照，从而使工作人员对检验检疫业务数据的分析更全面、完整。
2.财务数据包括财务状况数据、国有资产数据、下属企事业单位收支情况数据等。财务状况数据包括北京检验检疫局整体及各部门预决算相关数据、收支费用相关数据，用以反映北京检验检疫局的整体财务状况；国有资产数据包括购房补贴、政府采购和车辆编制相关数据，用以反映北京检验检疫局国有资产购置及支出情况；下属企事业单位收支情况数据主要用于对这些企事业单位的运营情况进行监督。
3.仪器设备数据根据设备用途不同，具体分为车辆数据和办公设备及仪器数据。车辆数据主要是车辆及其使用情况和驾驶员情况的相关数据，数据提取自车辆管理信息系统。其中，明细数据用以反映每辆车的具体情况，统计指标根据明细数据进行汇总，用以反映全局车辆的整体状况；办公设备及仪器数据主要是与办公常用设备（如打印机）和检验检疫业务及其实验中使用仪器的相关数量、价值、使用情况数据，数据提取自仪器设备管理信息系统。
4.人事数据包括人事基本信息、人事简历信息和人事培训信息等方面的数据，用于支持对局内人事情况进行统计和分析。其中，明细数据以具体个人为单位，描述个人的相关特征；指标数据以人数为单位，按统计周期对明细数据进行汇总，用于反映全局整体人员构成状况。
5.办公信息主要用于体现全局办公的整体情况，数据提取自办公自动化系统。
由于以上5类数据主要来自各个业务信息系统，因此北京检验检疫局构建了数据标准化指标体系，为各业务系统数据的整合、组织和应用提供了标准和规范，解决了各业务处理系统间存在的数据同名异意和同意异名等问题，为实现各业务处理系统数据整合提供了基础和依据。在数据标准的规范下，北京检验检疫局建设了数据中心项目的数据仓库，数据仓库在相关工具软件的支持下，实现了对ciq系统数据、预算管理系统数据、仪器设备管理系统数据、车辆管理系统数据和办公自动化系统数据的抽取、转化、整合和加载，不仅能将这5类数据分别统计和展现，还能将这些数据结合起来进行综合分析和统计，实现全局数据的增值和转化。
建成后的北京检验检疫局数据中心系统具有数据采集、数据应用和管理维护三大类功能：数据采集功能负责从业务数据源中抽取、清理和转换数据，实现数据从各业务数据源向数据中心的移动；数据应用功能用于以多种形式展示统计数据，具体包括数据查询、统计月报、预警分析和业务报表；管理维护功能是保证系统正常运行的基石，由数据中心系统中管理维护模块的管理子系统和维护子系统实现。其中，管理子系统主要进行系统信息的管理，如用户管理、权限管理，同时还可以进行系统审计；维护子系统主要面向数据和应用系统进行维护，保证应用系统的正常运行，并保持应用系统的丰富多样。
通过以上三大功能，数据中心系统成功地解决了北京检验检疫局信息化发展中遇到的问题，但建设数据中心不仅是一项长期的、艰巨的、复杂的系统工程，需要投入巨大的人力、物力、财力，更是一项渐进完善的工程，需要不断充实数据源，系统才能不断更新。当然，这也是一项充满光明前途的工程，它不仅能为领导科学决策提供有力支持，还对提高检验检疫系统科学管理、高效执法发挥巨大的推动作用。
大数据运营工作总结8
大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性，虽然奇怪的组合也能工作，但是未必是最佳选择。
大数据，首先你要能存的下大数据。
传统的文件系统是单机的，不能横跨不同的机器。HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的设计本质上是为了大量的数据能横跨成百上千台机器，但是你看到的是一个文件系统而不是很多文件系统。比如你说我要获取/hdfs /tmp/file1的数据，你引用的是一个文件路径，但是实际的数据存放在很多不同的机器上。你作为用户，不需要知道这些，就好比在单机上你不关心文件分散在什么磁道什么扇区一样。HDFS为你管理这些数据。
存的下数据之后，你就开始考虑怎么处理数据。虽然HDFS可以为你整体管理不同机器上的数据，但是这些数据太大了。一台机器读取成T上P的数据(很大的数据哦，比如整个东京热有史以来所有高清电影的大小甚至更大)，一台机器慢慢跑也许需要好几天甚至好几周。对于很多公司来说，单机处理是不可忍受的，比如微博要更新24小时热博，它必须在24小时之内跑完这些处理。那么我如果要用很多台机器处理，我就面临了如何分配工作，如果一台机器挂了如何重新启动相应的任务，机器之间如何互相通信交换数据以完成复杂的计算等等。这就是MapReduce / Tez / Spark的功能。MapReduce是第一代计算引擎，Tez和Spark是第二代。MapReduce的设计，采用了很简化的计算模型，只有Map和 Reduce两个计算过程(中间用Shuffle串联)，用这个模型，已经可以处理大数据领域很大一部分问题了。
那什么是Map什么是Reduce? 考虑如果你要统计一个巨大的文本文件存储在类似HDFS上，你想要知道这个文本里各个词的出现频率。你启动了一个MapReduce程序。Map阶段，几百台机器同时读取这个文件的各个部分，分别把各自读到的部分分别统计出词频，产生类似(hello, 12100次)，(world，15214次)等等这样的Pair(我这里把Map和Combine放在一起说以便简化);这几百台机器各自都产生了如上的集合，然后又有几百台机器启动Reduce处理。Reducer机器A将从Mapper机器收到所有以A开头的统计结果，机器B将收到B开头的词汇统计结果(当然实际上不会真的以字母开头做依据，而是用函数产生Hash值以避免数据串化。因为类似X开头的词肯定比其他要少得多，而你不希望数据处理各个机器的工作量相差悬殊)。然后这些Reducer将再次汇总，(hello，12100)+(hello，12311)+(hello，345881)=(hello，370292)。每个Reducer都如上处理，你就得到了整个文件的词频结果。
这看似是个很简单的模型，但很多算法都可以用这个模型描述了。Map+Reduce的简单模型_，虽然好用，但是很笨重。第二代的Tez和Spark除了内存Cache之类的新feature，本质上来说，是让 Map/Reduce模型更通用，让Map和Reduce之间的界限更模糊，数据交换更灵活，更少的磁盘读写，以便更方便地描述复杂算法，取得更高的吞吐量。
有了MapReduce，Tez和Spark之后，程序员发现，MapReduce的程序写起来真麻烦。他们希望简化这个过程。这就好比你有了汇编语言，虽然你几乎什么都能干了，但是你还是觉得繁琐。你希望有个更高层更抽象的语言层来描述算法和数据处理流程。于是就有了Pig和Hive。Pig是接近脚本方式去描述MapReduce，Hive则用的是SQL。它们把脚本和SQL语言翻译成MapReduce程序，丢给计算引擎去计算，而你就从繁琐的MapReduce程序中解脱出来，用更简单更直观的语言去写程序了。
有了Hive之后，人们发现SQL对比Java有巨大的优势。一个是它太容易写了。刚才词频的东西，用SQL描述就只有一两行，MapReduce写起来大约要几十上百行。而更重要的是，非计算机背景的用户终于感受到了爱：我也会写SQL!于是数据分析人员终于从乞求工程师帮忙的窘境解脱出来，工程师也从写奇怪的一次性的处理程序中解脱出来。大家都开心了。Hive逐渐成长成了大数据仓库的核心组件。甚至很多公司的流水线作业集完全是用SQL描述，因为易写易改，一看就懂，容易维护。
自从数据分析人员开始用Hive分析数据之后，它们发现，Hive在MapReduce上跑，真鸡巴慢!流水线作业集也许没啥关系，比如24小时更新的推荐，反正24小时内跑完就算了。但是数据分析，人们总是希望能跑更快一些。比如我希望看过去一个小时内多少人在充气娃娃页面驻足，分别停留了多久，对于一个巨型网站海量数据下，这个处理过程也许要花几十分钟甚至很多小时。而这个分析也许只是你万里长征的第一步，你还要看多少人浏览了跳蛋多少人看了拉赫曼尼诺夫的CD，以便跟老板汇报，我们的用户是猥琐男闷骚女更多还是文艺青年/少女更多。你无法忍受等待的折磨，只能跟帅帅的工程师蝈蝈说，快，快，再快一点!于是Impala，Presto，Drill诞生了(当然还有无数非著名的交互SQL引擎，就不一一列举了)。三个系统的核心理念是，MapReduce引擎太慢，因为它太通用，太强壮，太保守，我们SQL需要更轻量，更激进地获取资源，更专门地对SQL做优化，而且不需要那么多容错性保证(因为系统出错了大不了重新启动任务，如果整个处理时间更短的话，比如几分钟之内)。这些系统让用户更快速地处理SQL任务，牺牲了通用性稳定性等特性。如果说MapReduce是大砍刀，砍啥都不怕，那上面三个就是剔骨刀，灵巧锋利，但是不能搞太大太硬的东西。
这些系统，说实话，一直没有达到人们期望的流行度。因为这时候又两个异类被造出来了。他们是Hive on Tez / Spark和SparkSQL。它们的设计理念是，MapReduce慢，但是如果我用新一代通用计算引擎Tez或者Spark来跑SQL，那我就能跑的更快。而且用户不需要维护两套系统。这就好比如果你厨房小，人又懒，对吃的精细程度要求有限，那你可以买个电饭煲，能蒸能煲能烧，省了好多厨具。
上面的介绍，基本就是一个数据仓库的构架了。底层HDFS，上面跑MapReduce/Tez/Spark，在上面跑Hive，Pig。或者HDFS上直接跑Impala，Drill，Presto。这解决了中低速数据处理的要求。
那如果我要更高速的处理呢? 如果我是一个类似微博的公司，我希望显示不是24小时热博，我想看一个不断变化的热播榜，更新延迟在一分钟之内，上面的手段都将无法胜任。于是又一种计算模型被开发出来，这就是Streaming(流)计算。Storm是最流行的流计算平台。流计算的思路是，如果要达到更实时的更新，我何不在数据流进来的时候就处理了?比如还是词频统计的例子，我的数据流是一个一个的词，我就让他们一边流过我就一边开始统计了。流计算很牛逼，基本无延迟，但是它的短处是，不灵活，你想要统计的东西必须预先知道，毕竟数据流过就没了，你没算的东西就无法补算了。因此它是个很好的东西，但是无法替代上面数据仓库和批处理系统。
还有一个有些独立的模块是KV Store，比如Caandra，HBase，MongoDB以及很多很多很多很多其他的(多到无法想象)。所以KV Store就是说，我有一堆键值，我能很快速滴获取与这个Key绑定的数据。比如我用身份证号，能取到你的身份数据。这个动作用MapReduce也能完成，但是很可能要扫描整个数据集。而KV Store专用来处理这个操作，所有存和取都专门为此优化了。从几个P的数据中查找一个身份证号，也许只要零点几秒。这让大数据公司的一些专门操作被大大优化了。比如我网页上有个根据订单号查找订单内容的页面，而整个网站的订单数量无法单机数据库存储，我就会考虑用KV Store来存。KV Store的理念是，基本无法处理复杂的计算，大多没法JOIN，也许没法聚合，没有强一致性保证(不同数据分布在不同机器上，你每次读取也许会读到不同的结果，也无法处理类似银行转账那样的强一致性要求的操作)。但是丫就是快。极快。
每个不同的KV Store设计都有不同取舍，有些更快，有些容量更高，有些可以支持更复杂的操作。必有一款适合你。
除此之外，还有一些更特制的系统/组件，比如Mahout是分布式机器学习库，Protobuf是数据交换的编码和库，ZooKeeper是高一致性的分布存取协同系统，等等。
有了这么多乱七八糟的工具，都在同一个集群上运转，大家需要互相尊重有序工作。所以另外一个重要组件是，调度系统。现在最流行的是Yarn。你可以把他看作中央管理，好比你妈在厨房监工，哎，你妹妹切菜切完了，你可以把刀拿去杀鸡了。只要大家都服从你妈分配，那大家都能愉快滴烧菜。
你可以认为，大数据生态圈就是一个厨房工具生态圈。为了做不同的菜，中国菜，日本菜，法国菜，你需要各种不同的工具。而且客人的需求正在复杂化，你的厨具不断被发明，也没有一个万用的厨具可以处理所有情况，因此它会变的越来越复杂。
按照时间
比如别人突然问你对大学的感受？我们可以按照时间来分，包括来大学之前的感受和看法、在上大学的时候是什么样的感受，当时的看法以及离开大学之后的回忆和感受。比如别人问你在昆明旅游的感受，可以从不同时段来说，一天分为早中晚，你可以谈一下每个时段的感受。●切分主题
把主题切分开来组织语言，会顺利很多。比如别人突然问你对某个项目的看法，你要在大脑中迅速建立“桩子”，可以把项目细分，从设计、开发与实施阶段来谈。
●不同角度，不同方面
遇到问题要有方向有话说。可以从不同角度、不同方面选取其中一个去回答，比如关于大学母校：可以从以上提到的时间方面来说，讲述不同时间你的体会，也可以从地点方面，比如宿舍、图书馆、教学楼带给的感受，也可以从硬件方面，包括师资、设备等。
比如问内训师你的课程哪里好？我们想一下什么人会关注课程的好坏呢？主要有三种，培训学员、培训经理、咨询公司，那我们的演讲就可以站在这三者的角度“找桩子”，比如培训学员关注内容、例子，培训经理会关注成果等方面展开。有了“桩子”，也要有内容，内容可以用举例子的方式讲。比如年会上突然让你谈对公司的感受，你可以从刚入公司、工作一段时间后以及现在的感受来讲，具体的内容可以举例子来讲，比如工作这几年，每次遇到困难都会有人来帮助你等例子，最后再做个小总结。有了“桩子”，有了例子，你的内容就会丰富起来。美国有个课程叫think on feet，是关于找“桩子”的，有兴趣的可以去看怎么更全面去找“桩子”。
第一步，把已经定稿的演讲稿按照层次结构划分成清晰的段落；
第二步，熟读演讲稿21遍，在阅读时不要去刻意记稿子，只要达到熟练的地步就可以，不过别偷懒，一定要达到21遍。为什么是21遍呢？
因为“72190法则”告诉我们，一件事情重复7次就会对它产生认识记住它，重复21次就会养成习惯，重复90次就会固化它；
第三步，背第一段，记得后把稿子放到一边面对镜子讲出来，千万不要手拿稿子，这样会产生依赖感；
第四步，单背第二段，不要去管第一段。记得后面对镜子先讲第二段，再把第一段和第二段连起来讲。
第五步，单背第三段，不要去管第一段和第二段。记得后面对镜子先讲第三段，再把第二段和第三段连起来讲，最后把第一、二、三段连起来讲；
第六步，如果还有第四段、第五段等等，依此类推，轮到背第几段，就先背第几段，然后对着镜子讲一遍，再以倒推的形式连环起来背。比如讲第四段，那么面对镜子讲时应该是4—34—234—1234；讲第五段，那么面对镜子时应该是5—45—345—2345—12345；以此类推„„
第七步，上面的步骤千万不要打乱，这样会把大脑里建立起来的记忆环打乱，一步一步的按照标准来背，会很好的记住整篇稿子。到最后一段背完、按照倒推连环讲完后，再将整篇稿子连讲7遍。
第八步，在正式参加演讲前，每天早上、中午、晚上各面对镜子讲一遍。没事的时候可以抽背中间的某一段，以增加娱乐性，也可以固化记忆。
在这里要强调一点，不管通过什么方法记住了稿子，都不要追求完美，追求完美等于追求完蛋！正式演讲时不管中间讲到哪一段中途忘记了，都将错就错把本段收一下尾，马上跳到下一段（通过连环记忆，下一段你肯定记得），而忘掉的部分即使后来想起来，也不要再提！听众看不出来的！听众也不知道你哪个地方掉了哪一句！放松的讲就是了！
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大数据运营工作总结9
在数据中心全体员工辛勤的工作以及领导们的指导与支持下，年上半年我们部门在工作上取得了一定的成绩，同时也体现了许多工作上的不足，现将上半年的工作总结如下：
一、上半年的效益情况：回款情况，1-6月份完成项目总项目金额为元，从年3月开始截止到年6月底四个月回款额元。有一部份网站为免费制作，还有一部分是欠款还没有追回，现在正积极回款。二、数据中心目前在建项目及完成情况：从一月份到六月底数据中心共接到网站建设项目项：。其中已完成项目项，未完成项目项标示为未建设，在建项目项，&8226;标示。三、信息网的日常维护情况：改版情况：今年信息网在二月底进行了一次改版调整了大量的板块与栏目，增加了更多的功能性设计，整体数据库应用达到了60%左右，并推出了行业咨询、教育、农业等几大块的会员板块。目前针对网站这几个月运行中体现的问题，正在积极准备第二次改版，主要提高各个会员板块的实用性、有效性。以经营数据为主要经营思想在网站中突出行业咨询、教育两大亮点，以其为突破口，经营数据。更新情况：通过加强内部管理，实行责任到人，工作定量的方法来加强网站信息的更新速度，信息的时效性提高网站的整体更新。六月份一个月信息网网站整体更新信息总数达到了条：其中经济科技组更新条：科技板块更新条经济板块更新条绿都商务平台条行业咨询条、教育，百姓组更新条：在线网校更新条文化教育更新条百姓生活板块更新条、农业旅游组更新条：其中旅游板块更新条农业板块更新条；政务组更新总数条：四大门板块更新条；热点话题更新条政务板块更新条；首页新闻更新条。四、内部建设：内部培训：半年以来部门内组织了四次内部培训主要是网站建设的标准、文件规格命名方式、文件夹的结构、以及编程基础、asp基本语法等基础内容；内部绩效考核：建立了一整套内部考核的制度，通过对部门工作进行划分，分成固定工作与绩效考核工作两大部分，对固定工作采取定人定量，对绩效工作采取公开竞标的形式。月底根据固定工作与绩效工作的完成在当月工资体现。五、下半年计划：1、网站改版：七月份正式开始今年第二次网站改版，提高网站界面的友好性，信息的实用性，做好各个板块的接口，提高整体的紧凑性，预计八月中下旬全部改版完毕；2、市场方面：网站建设：网站建设市场方面主要考虑区内尚未制作网站的委办局，同时积极拓展蓟县方面的网站建设市场，由于蓟县方面的网站建设各方面都刚刚起步，有很大的市场发展空间。经营数据：主要以行业咨询、教育两大块为突破口积极寻求成功的经营思路力争实现零的突破；3、人员素质培养：以自学为主加大技术方面的竞争力，督促员工工作观念的改变，端正工作态度。营造部门内部的学习氛围，以自学为主。留住能力强技术好的人，淘汰对部门做不出任何贡献的人；4、内部管理：继续推行绩效考核制度，加大考核力度，逐步将绩效考核标准化，正规化。加大工资差距，通过绩效考核提高个人的管理意识，提高部门的整体竞争力。
大数据运营工作总结10
在经过两个月的XX年度三套会计决算报告的编制后，财务部按新企业会计制度的要求着手进行了新中xXX年财务会计模块的初始化工作。对会计科目、核算项目、部门的设置，会计报表的格式等均按照新企业会计制度的规定，并针对平时会计核算和报表编制中发现的问题和不足进行了改进和完善。如设置“制造费用”明细科目，并按该科目的费用项目进行了明细核算、归集和分配，费用的具体开支情况现已一目了然；规范“应交税金”科目的核算，如对增值税明细项目的月末结转、个人所得税的科目统一、现金流量项目的规范化；对收下属分公司的管理费用由以前冲减管理费用改为冲减制造费用，这样使管理费用和销售毛利率的反映更为合理、恰当；在配合固定资产实物管理部门对固定资产进行全面清理的基础上，按照《固定资产分类与代码》对固定资产编制了固定资产卡片类别代码，并在此基础上，完成了新中x固定资产管理模块的初始化工作。集团总公司要求在今年4月份全面正式运行新中x财务软件，而本集团公司财务部在3月份就完全甩掉金蝶财务系统，正式运行新中x，结束了长达半年之久的两套财务软件同时运行的局面。目前新中x软件已正式与矿部相链接，并运行良好。
大数据运营工作总结11
自20xx年参加工作，到现在已经有x年半了，在过去的日子里，本人主要负责核心技术领域，信息中心机房扩展设计与建设维护，报业信息系统建设与项目管理，网络与网络安全设计与研究完善，技术管理创新，以及协助推进报业集团信息生产一体化等工作。严格履行个人岗位职责，认真学习，努力工作，较好地完成了本职工作和领导交给的各项任务。
一、良好的思想政治表现
二、负重锻炼，鼓劲挖潜，较好地完成本职工作
1、报业集团信息中心机房平台安全运转，没有出现过重大事故，工作有序开展，集团网络与系统总体正常运行，信息机房建设水平达到新的高度，空调通风系统，应急照明系统，消防系统，机房ups配电系统，机房防雷接地系统的安全系数进一步得到提高。
3、实现创建集团的域控制系统，采编数据库系统，文件服务器系统，ups不间断电源监控系统，也同时协助设计与实施财务集中管理与监控，逐步完善财务经营管理一体化。
4、协助完成集团报业数字化大楼建设，监督与完善x楼发行中心，x楼商报x楼行政经营区域构化布线子系统，网络系统接入性，扩展性，使其稳定性得到提升，让区域需求得以改变，使的网络能够逐步向成熟期过渡。并且完成x个镇区网络接入，系统与报社中心整合运行已向多分支性机构过渡。
5、架设网络版防病毒防御系统，并与硬件防病毒墙进行联动，降低网络的安全风险，提高网络安全性。vpn远程办公系统与报社网关级别防毒墙设计与规划实施为报人提供安全的信息多元化通道，完善的网络存储集中备份，为整个网络中的数据实现统一的存储控制管理，从而防止物理损坏，以及部分逻辑损坏，保护好集团的数据资源。实现核心交换机的双机热备份，维持核心网络层安全、稳定的运行，最大限度的降低网络的风险。上网行为监控的研究与设计实现。规范报人上网行为，使网络资源合理利用，提高报业集团竞争力。磁盘阵列存储系统，相关的灾难恢复，数据库管理，存储策略得到进一步的扩展。加强了网络安全，为报人服务，深度研究与准备架构一个动态的、整体的安全体系：安全的操作系统、应用系统、防病毒、防火墙、入侵检测、网络监控、信息审计、通信加密、灾难恢复、安全扫描等多个安全模块。找出网络，与系统运行规律，进而来预测未来可能发生趋势。
三、加强责任感、发扬吃苦耐劳的精神、增强开拓创新的意识
这些年来，集团的技术领域特殊的环境使我能够以大局为重、宽宏大量，不斤斤计较个人利益。由于工作的特殊性与重要性，这些年来很多时候都在超负荷工作，甚至几天几夜才能睡上几个小时，每一次技术改造与创新，每一个项目的设计与架设都要付出巨大的艰辛，即要协调维护好集团及报人家庭将近上千万的信息设备，又要进行预测，研究信息化过程中可能出现的问题，敢于尝试，把新知识、新技术、新理念融入实施过程中，提出高效的解决方案，又要对集团技术管理进行阶段深入研究。
四、不断加强理论学习，拓展知识领域
潜心研究计算机技术领域的国内外现状和发展趋势，吸收丰富的计算机理论知识，提高解决本专业实际问题的能力，能将本专业与相关专业相互配合，协调解决有关技术难题，并且能指导工程师工作和学习。并且也加强了写作能力、组织协调能力和判断分析能力。
大数据运营工作总结12
今年来，在公司各级领导及同事们的关心帮助下，数据中心坚持以企业精神塑造自我，以企业文化完善自我，以企业标准提高自我，以企业纪律约束自我，认真扎实地完成了本职工作和上级赋予的各项任务，基本实现了技术立足自我、故障及时排除的工作目标。
公司数字有线电视、宽带数据和固话三网核心业务系统和设备的维护工作在数据中心，数据中心要保持稳定的运行，需要的专业技术人员。一般承担重要业务的数据中心都是有人24小时值守，完全无人管理维护的数据中心几乎没有。所以数据中心日常维护工作烦琐，但又很重要。随着人们的工作生活对数据的完全依赖，承载数据计算、运行的数据中心正发挥着越来越重要的作用，这更突显出维护工作的重要。数据中心的维护工作可分为五大类：一是日常业务类、二是日常检查类、三是应用变更、部署类；四是软、硬件升级类；五是突发故障处理类。下面就这五个方面的维护工作进行总结。
一、主要日常业务类工作
1、公司的宽带固话业务开通的流程是：营业厅受理—数据中心开通—片区维护员上门安装。由此可以看出，所有用户端ONU业务是由数据中心开通，这就要求数据中心所有技术员都必须熟悉华为和烽火OLT网管系统，仔细认真的开通ONU，并配合片区维护员解决用户端故障；
2、VOD点播系统片源编码上载，今年累计更新电影和电视剧共630集；
3、根据卫星电视节目调整和变更调整，调整卫星接收机的参数，尽快恢复有线电视节目；经常联系和沟通兵团电视台、开发区电视台、石油电视台技术人员，保证互传电视节目的调整、变更和恢复尽快进行；目前给我公司共有158套电视节目；
二、日常监控检查类工作
“千里之堤，溃于蚁穴”。任何的故障在出现之前都可能会有所表现，小的隐患不消除，可能导致重大的故障出现，所以数据中心日常的例行检查工作枯燥，但也很重要，可以及时发现一些运行中的隐患。根据数据中心承载业务重要性的不同，要对数据中心里的所有运行的设备进行例行检查。一些数据中心设备厂商提供了检查软件，比如网管软件，安全防护软件等。可以利用这些软件对数据中心网络进行检查，看日志是否有异常告警，网络是否出现过短时中断等。通过网络探测软件看网络质量如何。检查服务器应用服务是否正常，CPU内存等利用率是否正常。这些检查每日都要重复检查，一旦有异常及时处理与消除。
对数据中心的机房环境也要进行检查，环境的温度、湿度、灰尘是否合乎要求。空调、供电系统进行运行良好，设备运行是否过热，地板、消防、监控都是检查的部分。不合理的地方要及时进行整改。一个小故障可能因为不熟悉导致大故障，因此日常检查绝不能应付，虽然需要不断重复，在持续的检查过程中，将会对数据中心的理解越来越深，这样每次检查都会有新的发现，在检查中进行学习。
大数据运营工作总结13
从徐子沛的《大数据》中得到的感悟
数据，对于我们现代社社会来说，已经是再熟悉不过了。大量化（Volume）、多样化（Variety）、快速化（Velocity）和大价值（Value）。这四个V就是大数据的基本特征。每天我们都不得不和数据打交道，比如我们平常所说得“眼观六路，耳听八方，”就是生活中一个很好的的收集数据的例子。还有，在我们平时的学习中，我们对于一些学习上的数据的整理等等。可以说，数据已经成为了我们的影子一样，无时无刻的在我们的身边活动。
拿到《大数据》这本书时，吸引我的不是书评的内容，而是书的封面上的一句话“除了上帝，任何人都可以用数据说话。”也就是说，上帝可以不用数据来说话，但是，作为一个平常人，我们做事，言论等都必须用数据来说话。用数据论来证我们的观点正确性。
毫无疑问，我们正处在一个真正意义的大数据时代。但是，大数据浪潮的来龙去脉如何？数据技术变革何以能推动政府信息的公开、透明和社会公正？又何以给我们带来无限的商机，既便利又危及我们每个人的生活？《大数据》给了我们一个很好的答案。在拿到徐子沛《大数据》时，与其说这是个新概念，还不如说就是一个现实。信息技术的迅速发展和普遍应用，存储能力的膨胀，网络传输的便捷，必然产生巨大的数据量。即使是一个公司，经过多年的积累，产生的数据也是惊人的。每天繁多的数据，这就是要求企业要很好地存储数据，利用数据通过数据，使得数据说话，提升企业的业绩和知名度。
对于一个企业来说，比较实际的倒是关注一下企业微观大数据，如何充分利用现有的、能够得到的和自己创造的数据，采用《大数据》里提及的新技术、新方法、新理念，筛选、组织、关联、分析，精细化管理和挖掘数据，探索规律性的东西，指导企业活动。尽可能多的获取数据，首先是要有心，对于公司员工来说，随时随地注意收集客户数据、需求数据、产品数据、市场数据、资源数据等，经过整理，把它变成公司的数据资产；然后是要有据，信息与数据最大的不同，就是数据是能够度量或者确定的信息，不能“毛估估”，收集数据要精细化，要准确；其次要有序，数据需要存储，更加需要整理，单个数据没有很大意义，静止的数据也没有很大意义，有价值的数据是流动的、与其他数据交互作用的。一个大杂烩的数据库，在需要时让人找不到北，没有任何意义。再次，需要技术支持，大量的数据如何检索，如何关联，单靠人脑是不行的，需要建立基于特定理论的数据处理系统来分析管理。对于一个企业，最理想的是建立一个类似人类神经系统的数据管理系统，采用各种信息终端采集内部和外部信息，通过分析、归纳、筛选，形成管理数据，某些数据可以成为系统的“本能”，一旦触发能够自动做出反应；某些数据可以成为组合信息提交大脑综合分析，作出决策和反应。数据应该为人服务，这是一条基本原则。在大数据时代始终发挥人的主观能动性，采用先进的理念和技术驾驭数据，让人们生活更方便，工作效率更高，劳动强度降低，为社会创造更多的物质财富和精神财富。
对比《大数据》，结合平时工作和学习的实际情况，我认为最少应该认真思考和解决好三个问题： 一、提供什么样的数据？
在中国，统计部门提供的数据，是各级政府部门和广大人民群众了解国家社会经济发展和人民生活状况主要渠道。只有真实可靠统计数据，才能使政府决策有的放矢，人民了解国家经济与人民生活的真实状况。如果统计数据虚假不实，就会误导政府和人民，让政府失信于人民。因此，我们一定把握好数据的生命线—质量关，确保给国家和人民提供准确、真实、可靠、无误的数据。
二、如何高效有序地收集数据？
收集数据的目的是为分析利用数据。通过数据分析挖掘数据背后隐含的经济规律及有利于提高效率、改进工作的因素，提高政府管理、决策和人民生活水平，实现“用数据改进管理”。因此，作为统计人，不仅要做好数据收集的及时有效和真实正确，更重要的是要善于分析利用数据，写好专业分析报告，发现问题、支撑决策、评估绩效的目的。
大数据运营工作总结14
20xx年以来，在市委、市政府坚强领导下，市大数据中心以***新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中、五中、六中全会精神，贯彻落实***_视察安徽重要讲话和指示精神，坚持和加强党的全面领导，深入践行“人民城市人民建，人民城市为人民”的重要理念，紧紧围绕“智慧芜湖”三年行动计划，以推动城市治理体系和治理能力现代化为目标，全力建设城市级大数据中心，全面构建数据共享应用基础能力，全方位支撑智慧城市建设，为我市打造“四个名城”贡献“数据”力量。现将工作情况总结如下。
一、着力夯实智慧城市底座基础，从政务云网建设运维向城市数字设施协同推进延伸
(一)完善政务网络架构，促进网络整合利用。
一是优化政务网络体系架构。完成政务云统一互联网出口调整和安全架构优化;完成政务网络骨干节点、链路和核心设备冗余模式部署工作;完成政务外网业务部署区域网络架构改造工作，进一步完善政务云网体系架构。二是推进政务网络整合利用。完成市财政局、市司法局、市卫健委、市应急管理局等业务专网和业务系统向政务外网的迁移整合，逐步推进市财政局、市侨联等单位政务网络接入工作，本年度新增政务外网链路61条，党政专网链路9条。三是加强政务网络规范管理。依据《芜湖市电子政务外网建设和管理规范》(20_版)，通过实地调研、业务培训、对接交流、现场督导等形式指导县市区和市直单位开展政务网络整合和改造工作，进一步规范政务网络管理，拓展政务网络应用范围。
(二)加强政务云管理，提升资源管控效率。
一是完善管理制度保障体系。会同市数据局制定并发布《芜湖市政务云管理办法》(试行)，结合政务云等保测评整改工作的开展，完成政务云管理制度、流程和应急预案的修订工作，进一步完善了政务云制度体系。二是推进政务资源整合利用。协同市数据局推进芜湖市政务云服务项目建设，通过强化资源管控，严把审核关口，优化资源配置，提升了资源管控效率、规范了资源管控流程，满足了各使用单位各类资源需求。本年度共受理各类申请1319单，开通虚拟机1695台，分配CPU10625核、内存25139GB、存储。三是加强政务资源管控力度。进一步提升资源的利用率，严把资源审核关口，加强资源利用监测。本年度发布《芜湖市政务云网运行现状分析一图读懂》2期，并配合资源使用率较低的单位开展资源回收工作，共下线和降配虚拟机884台，回收CPU5444核、内存13570GB、存储193TB。
(三)健全网络安全体系，保障政务云网安全。
一是完善网络安全体系建设。完成政务云安全态势感知平台、安全资源池部署和网站云防护割接工作;完成政务云统一互联网出口安全架构规划和部署;在“政务云服务”项目开展过程中，进一步完善现有政务外网安全监测与预警体系;完成“芜湖市电子政务外网”等四个业务系统和网络的等保测评工作。二是开展网络安全专题培训。组织开展《20_年度数据管理与网络安全培训》，宣贯网络安全相关法律、法规，提升了用户网络安全意识;在“我为群众办实事”实践活动开展过程中，通过组织网络安全培训、开展网络技术交流、指导政务网络建设等形式，送技术进基层，解决基层网络治理过程中技术力量不足的问题。本年度共开展县区和基层网络培训5次，技术交流10次，现场检查指导4次。三是提升网络应急处置能力。截至目前，共开展机房巡查365次、网络安全检查3次、安全隐患排查3次、应急演练5次，形成政务云态势感知报告96期(含内部)、发布网站安全通报12期;严格按照相关工作要求制定或修订节假日和重点保障时段应急预案、安全保障方案，落
