一、大数据服务中心是干什么的？

大数据服务中心是国家电网数据管理的专业机构和数据共享、数据服务、数字创新平台，主要负责数据管理、运营、服务等方面工作，致力实现数据资产统一运营，推进数据资源高效使用，为建设“三型两网”世界一流能源互联网企业提供数字化支撑。大数据的专业人才，市场是供不应求，缺口非常大。行业前景还是很可观。

二、大数据中心需要什么技术？

大数据中心所需技术丰富多样。其中，虚拟化技术是关键之一，它能有效归纳和总结大量数据，提高数据利用效率。

此外，网络云储存技术也至关重要，它满足了大数据时代对数据储存量的需求。同时，数据中心网络技术也必不可少，它负责数据的存储、处理、安全保护以及应用挖掘。这些技术共同构成了大数据中心的基石，确保其高效、安全地运行。

三、农批市场大数据平台构建策略分析？

大数据时代，农业资源数据来源广泛、种类繁多、数据量庞大且内容形式多样，其特点决定了数据产生源头的多异性和覆盖性。农业数据多异性表示为数据包含如气压、浓度、温度、湿度甚至光线、声音、气味等不同类型的数据，数据广泛复杂。本文从数据收集、数据处理、主数据管理平台建设、数据交换与共享平台建设、数据访问平台建设几个方面来对农业大数据平台建设进行分析。

一、数据收集与处理

1、各类农业信息资源数据的收集，汇集到信息收集池

本项目通过不同的方式汇聚数据，数据主要来源于以下5个方面：

①市县农委现有数据，如农产品质量监管、农产品质量追溯、农业投入品监管、动监所执法、渔业数字化、三农项目管理等数据；

②部省相关数据，如三品一标、农业投入品等数据；

③政府部门相关数据，如气象、环境、工商、防汛等数据；

④机构改革后，农办、发改、财政部门相关数据；

⑤其他下一步收集的数据，如休闲观光客源、土壤质地、森林植被等数据。

2、制定统一数据标准，数据加工处理，建立数据中心

①信息标准平台建设

建设一套信息标准是消除信息孤岛的根本方法，也是本项目建设的一个重点。整个平台的数据表示需要按照一定的标准编码，方便平台内数据和行业之间数据流通。建设标准应该按照国家最新《农业行业代码》进行标准体系的建设。信息标准的建设内容主要包括数据标准、编码标准、接口标准和应用标准，其是实现农业信息化资源共享和信息系统得到协同发展的基础。

②中心数据库建设

中心数据库主要用于存储与管理原有数据库处理后的相关数据、新建系统的相关数据以及新建数据库的表和视图等。考虑到为上层应用提供的访问接口和功能侧重不同，存储与管理软件主要包括文件系统和数据库。在农业大数据环境下，最适用于当前的技术是分布式文件系统与分布式数据库。

四、大数据中心建设，需要交通运输吗？

需要，因为需要运输硬建设备

五、大数据的核心步骤和方案？

（一）问题识别

　　大数据分析的第一步是要清晰界定需要回答的问题。对问题的界定有两个标准，一是清晰、二是符合现实。

　　（二）数据可行性论证

　　论证现有数据是否足够丰富、准确，以致可以为问题提供答案，是大数据分析的第二步，项目是否可行取决于这步的结论。大数据和传统数据的生成方式有本质不同。传统数据往往是在识别问题、根据问题设计问卷、之后展开调查获得的数据，而大数据却是企业或者个体各类活动产生的附属产品。作为附属产品，大数据往往不是为了特定数据项目生成，也存在较高噪音。这就要求数据可行性论证过程需要仔细推敲，现有数据得出来的结论是否足够可靠。由于大数据分析技术本质属于数据挖掘法，过度拟合问题往往是大数据分析的难点。

　　因此，在数据可行性论证主要涉及三个环节。第一，厘清项目需要的大数据、小数据和专业知识；第二，完成从抽象概念到具体指标的落实；第三，考察数据的代表性。

　　（三）数据准备

　　数据准备环节需要梳理分析所需每个条目的数据，为下一步建立模型做好从充分预备。这种准备可以分为数据的采集准备和清洗整理准备两步。

　　1.数据的采集准备

　　为大数据分析做数据采集准备时，往往不能回避下列问题：项目的数据预算有多少？配备的人员设备是否足够？项目预期数据采集的完成期限？项目打算用什么方法收集数据？哪些数据是可以通过自身努力来获取，哪些数据需要通过购买获得？哪些数据获取中会存在时间和经费上的不确定性？如果一些重要问题的答案是否定的或者含糊的，就可能需要重新回到数据可行性论证环节。这一点，对于希望用大数据分析做产品的小微企业、新创企业尤为重要。

　　2.数据的清洗整理准备

　　虽然数据清理包含不少常规处理，但是高质量的数据清理工作需要数据准备团队时刻对项目目标了然于胸。

　　（四）建立模型

　　大数据分析项目需要建立的模型可以分为两类。对于这两类模型，团队都需要在设立模型、论证模型的可靠性方面下功夫。

　　1.专业领域模型

　　大数据产品对应的项目可能有对应的专业领域模型，例如PEST分析模型、5W2H分析模型、逻辑树分析模型、4P营销理论模型、用户行为模型等。数据团队需要明确为何选择某个专业领域的模型。

　　2.数据分析模型

　　这类模型包含分析结构化数据的数据挖掘算法模型；处理非结构化数据的语义引擎；可视化策略等。流行观点中的大数据分析主要集中在对第二类模型的讨论上。

　　建立模型时既需要强大运算能力，也需要专家的主观判断。

　　（五）评估结果

　　评估结果阶段是要评估上述步骤得到的结果是否足够严谨可靠，并确保数据分析结果能够有利于决策。评估结果包括定量评估和定性评估两部分。

　　1.定量评估

　　定量评估是关注主观标准的可靠性。数据挖掘分析方法在计算上虽然依靠技术，但不少关键节点依靠主观标准。

　　2.定性评估

　　定性评估的重点是考察大数据分析的结果是否合理、方案是否可行。

　　在评估大数据分析的结果时，由于定性评估往往需要一段时间之后才能完成，因此将大数据分析结果用于现实时，需要采取审慎步骤。

　　大数据分析五步法流程顺序.以上五大步骤构成一个完整的数据分析过程，中琛魔方大数据分析平台(www.zcmorefun.com)表示从开始思考目标到最后可视化呈现，从发现问题到提出解决方案，身为数据运营者，我们既需要有整体思维，能够从全流程去把握数据分析方法，也需要对细节极致追求，优化每一个步骤。当我们能够从整体和细节都游刃有余得进行数据分析的时候，你就是一个合格甚至优秀的数据运营者。