时间：2023-02-22 14:19:57
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关键词：工业自动化；PLC；人机界面；数据库
1工艺流程及主要测控点
目前，油田配注系统普遍采用“集中配置，分散注入”的工艺流程，即一个配置站对应多个注入站。其过程是在配置站将化学药剂与清水按照一定比例混合，制成符合浓度要求的母液，母液经过熟化后，由外输泵输送至各个注入站，在注入站按照每口井的配比方案加入清水，然后，注入井下。注入站工艺流程为：上游配置站输送来的母液进入母液储罐，经柱塞泵增压后被输送到母液汇管中，再经过单井母液调节阀进入混合器。注水站来的清水经过单井清水调节器进入混合器，在这里与母液充分混合后被注入井下。注入站的测控参数主要包括母液储罐液位、柱塞泵进出口压力、单井压力、单井清水流量等。
2基本原理
采用“VBA+数据库”的方案实现报表查询。VBA(VisualBasicforApplication)是新一代标准宏语言，是基于VisualBasicforWindows发展而来的，语言简单易学，功能强大。VBA是VB的应用程序版本，必须依赖于已有的应用程序，不能独立运行。目前，WIinCC、FactoryTalkViewStudio、Ifix等主流组态软件都支持VBA编程。具体过程是利用组态软件SE的数据记录功能建立数据记录模型，将需要的数据采集并存储在ODBC指定的数据库中。当操作员查询报表时，选择日期后，按下查询按钮，即执行VBA代码，将数据库中的数据读出来，并写入报表模板中，生成指定日期的生产数据报表。
3报表开发过程
3.1添加HMI标签
展开HMI服务器的“HMI标签”，右键点击“标签”，点击“打开”，在打开的标签窗口中点击“新建”，在标签名称栏中输入标签名“DayReport_Date”，类型选择“字符串”，数据源类型选择“内存”，点击“接受”，保存标签。
3.2添加ActiveX控件引用
ActiveX控件是一种基于COM接口的控件，通常不能独立使用，只能在宿主程序中运行，支持COM接口规范的编程环境均可使用它。在报表查询画面中，需要使用日历控件，必须提前在“VisualBasic编辑器”中添加ActiveX控件引用。打开SE，点击“视图”，选择“VisualBasic编辑器”。在打开的窗口中点击“工具”，选择“引用”，在列表栏中勾选“MicroSoftCalendercontrol2007”，点击“确定”，保存设置。
3.3创建并组态画面
打开SE的应用项目浏览器窗口，展开HMI服务器的“图形”，右键点击“显示”，选择“新建”，创建画面“Report”。打开画面“Report”，添加日历控件、按钮、文本、字符串等对象。将日历控件的“Value”属性及字符串的表达式属性与“DayReport_DATE”标签相关联，并设置字体、颜色等其他相关属性。
3.4设计报表模板
根据生产岗位的需求，采用MicosoftOfficeExcel2007设计报表模板“日报表.xlsx”。并将报表模板文件存储在“D:模板”路径下备用（此路径应与VBA代码中指定的路径一致）。
3.5设置数据记录
展开HMI服务器的“数据记录”，右键点击“数据记录模型”，点击“新建”，打开数据记录模型的设置窗口。点击“设置”标签，选择“ODBC数据库”，点击“ODBC数据源”；选择“系统数据源”标签，点击“新建”；选择“系统数据源”，点击“下一步”；选择“MicosoftAccessDriver（*.mdb*.accdb）”，点击“完成”；弹出的“ODBCMicosoftAccess安装”窗口，在“数据源名”栏中输入“Report”，点击“创建”按钮，选择保存数据库的位置，在“数据库名”栏中输入“Report”，点击“确定”。点击“创建表”标签，在数据库中创建表“FloatTable”“StringTable”“TagTable”。点击“路径”标签，勾选“启用ODBC备用路径”。点击“文件管理”标签，设置清除ODBC数据库中保存旧记录的天数。点击“记录触发器”标签，勾选“周期性”，根据需求，在“间隔”栏中设置数据采集周期。点击“模型中的标签”标签，添加需要记录的数据标签。
3.6编制VBA程序
【关键词】数据自动备份 解决方案 内部信息网站 具体应用
作为县级供电企业，扬中公司建立的内部网站，整合了各部门日常工作之中的多层级信息。网站的维护应确保信息安全，分类存留。企业现有的网站主要架构在Windows NT服务器的IIS平台上，分成jsp及asp代码，针对两类代码，建构了数据库范围内的信息备份，创造自动备份。
1 筛选备份数据
采用自动备份，确保网站保存的信息完整。网站链接的数据库，即后台数据库，把设定好的备份数据保存在SQL特定的文件夹内。之后，采用增量备份，转存至磁带。对于源代码，用每天增量的途径，转存至备份专用的磁带。对于上传的多重文件，采用带有更新特性的文件夹，转存到磁带中。其他范畴的网站数据，例如不会频繁更替的数据信息，采用关联的文件夹来保存数据。
这些对象之中，源代码带有RH web这样的特征；上传文件被拟定成upload相关文件夹。网站架构中的软件下载，其他文件设定成soft等。实际上，自动层级很高的这类备份，初始投入进来的经费很低，只需要磁带机。DDS4特有的存储量应能超出30GB。
2 自动备份流程（见图1）
对于内部网站，数据自动备份依托的根本思路，是将网站的相关数据，采用自动备份。之后，把筛选出来的磁盘数据文件，自动保存至预备好的磁带之中。
第一步，是启动NT系统中的备份工具，最好把它设成带有自动特性的初始启动。开启管理器，拟定台根目录，依次打开关联着的若干服务器。菜单命令之中，选择某一数据库，开启备份计划，打开计划向导。
第二步，筛选需要自动备份的确定数据库，优化并更替初始信息。点击下一步，对数据库设定缜密的备份计划。默认备份周期应被设定成每周一次。也可以点击更改，替换成每天一次。这个步骤中，应能适当设置时间：自动备份选择的时段，不可与常规情形下的自动执行冲突。点击确定后，回到计划向导之中。
第三步，在磁盘之中拟定备份目录。微机D盘内，可以重设关联的这类目录。若筛选出来的数据库偏多，可以建立细化的子目录。若文件设立的删除时间会早于这一时点，那么默认一周。对于备份文件，还应拟定精确的扩展名。设定事务日志，生成某一报表，同时拟定计划名。
若要变更原先的计划，则点击管理器，寻找台根目录，打开制定好的备份计划，对该计划进行相应的属性更改。
3 后续转存步骤
第一步，单击备份工具的高级模式，打开备份向导，选择这个范畴的一切备份信息，例如某一文件、系统配有的驱动器、网络架构内的关联数据。筛选备份项目，包含初始拟定的这类增量备份。
第二步，设定精确的备份数值类别、备份目标、信息文件名称。例如：某一数据的备份类别被设定成DDS4。若发觉已经命名了这类磁带，则要查验下拉框。辨别为新磁带时，即可新建媒体标签，以便重新命名。选择备份类别为增量。后续的备份方式，包含文件压缩。
第三步，输入的信息包括作业名、各时段的备份时间。设定备份计划，变更日程安排，拟定每日凌晨时段的一点即可开始。输入密码即可返回。完成向导之后，再次查验各层的备份设置。在每周日，备份可以起始于凌晨三点。高级自动备份，还能设置网站范畴的其他数值。
同样，使用备份工具，选择某一备份计划，可以对计划任务的属性进行更改。
4 结语
自动备份凸显的先进特性，是设备耗费的初始投入不多，只要配有内置式架构的磁带机即可。操作系统会自带某一备份工具，自动备份被整合在操作系统之内，提升了集成水平，增添了稳定性。同时自动备份相对于手动备份更灵活、更便捷。磁带能保存较多信息，拥有更高的可靠性。这种可靠备份，增加了企业内部网站数据的安全性。
参考文献
[1]张勇刚.内部信息网站数据自动备份解决方案实例[J].华南金融电脑，2006（07）：56-57.
[2]何为.FANUC 0i-D数控系统的数据自动备份与恢复[J].机械工程师，2014（03）：146-147.
[3]林晓君.信息系统数据自动备份技术研究[J].电脑知识与技术，2014（08）：1637-1641+1646.
大数据市场确实存在。Gartner预测，到2015年，70%的信息基础架构扩展与投资的主要驱动因素是业务分析需求。以前，人们把精力主要放在如何存储好海量的数据上，而没有想到深入挖掘数据的内在价值。随着数据与业务之间的关系越来越紧密，以及一些大数据分析工具不断涌现，数据分析成了企业决策的前提。
大数据不一定是复杂的分析
许多人一提到大数据，首先想到的是复杂的数据分析。这让有些希望采用大数据分析工具的用户产生了畏难情绪，也让有些用户产生了误解，认为大数据分析只是那些拥有复杂业务流程和海量数据的大企业的事。市场研究机构麦肯锡的研究人员表示：“要创造新的重大价值，并不一定要采用复杂的大数据分析方法，有时只要能保证数据的可用性或对数据应用进行基本的分析，就能获得所需的重要价值。”
不同的企业或一个企业内部不同的部门对数据分析和数据价值的理解都不相同。企业处于不同的信息化发展阶段，也会设定不同的数据分析目标，采用不同的数据分析工具。正是基于此，戴尔率先提出了大数据成熟度模型。戴尔公司全球企业级解决方案副总裁Cheryl Cook表示：“这一模型已经得到了业内许多分析机构的认可。所有行业以及所有数据应用都适用于此模型。”
如下图所示，大数据成熟度模型分成五个阶段。第一个阶段，数据处于混乱状态，数据存储无章可循，数据难以访问，企业的信息系统处于高风险状态。第二个阶段，实现数据的保留。在这个阶段，企业被动地对数据进行存储。数据虽然经过一定的处理，但还不具有高质量，数据的访问也会受到一定限制。第三个阶段，实现存储的优化。在这个阶段，通过对存储系统的进一步优化以及基于策略的控制与管理，用户可以逐步发现数据的价值。第四个阶段，实现简单的分析。在存储优化的基础上，用户可以进行数据建模和简单的数据分析，对归档数据进行搜索等。第五个阶段，实现复杂的分析。在这个阶段，大数据分析工具将得到充分应用，用户可以进行比较复杂的建模、分析和决策。经过上述五个阶段，曾经杂乱无章的数据也将经历从数据到信息再到知识的转变过程，最终成为企业决策的重要依据。
这个大数据成熟度模型可以解答人们对于大数据应用的几个疑惑。第一，用户使用大数据分析工具，并不意味着一定要进行复杂的分析。举例来说，处于存储优化阶段的用户就可以实现无障碍的数据访问，并能获得所需的数据价值。第二，大数据的应用要经历一个逐步完善的过程，必须循序渐进，先做好数据存储和优化，然后再进行数据分析。第三，大数据解决方案通常包括两个部分：一是大数据保留解决方案，二是大数据分析解决方案。将两类解决方案有机地结合在一起，才能有效降低大数据分析应用的成本，更好地挖掘数据的价值。Cheryl Cook表示，戴尔可以提供上述两种解决方案。一方面，戴尔可以提供针对结构化和非结构化数据的大数据保留解决方案，主要包括存储虚拟化与整合、应用程序优化、数据保护、灾难恢复以及数据保留与管理解决方案；另一方面，戴尔还能提供支持Hadoop、Cloudera等开源软件的大数据分析解决方案。
记者曾与包括大庆油田、太平洋保险公司等在内的一些用户进行过交流。它们目前都没有计划部署大数据应用。“从全球范围来看，大数据应用还处于起步阶段。”戴尔亚太及日本地区商用事业部企业解决方案副总裁Philip A. Davis表示，“与云计算兴起时一样，可能要经过两三年的市场培育，用户才能逐渐接受大数据应用。”
中国东方航空股份有限公司信息部总经理严振红介绍说：“在大数据的概念出现以前，我们就在做客户数据、经营数据的分析工作。但是客户数据库、经营数据库等都是相互独立的，数据不能共享。现在，我们要做的是将这些系统的数据整合起来，统一进行分析。”
Hadoop不是万能的
简单来说，Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。Hadoop最独特的优势在于为用户提供了一个分布式的、高容错的文件系统和加速数据处理的办法。随着Web 2.0、社交网站的大规模兴起，人们需要一个高效的处理非结构化数据的平台。Hadoop正好可以满足人们的需求。有些人甚至在Hadoop和大数据之间划上了等号。Hadoop能够解决大数据应用的所有难题吗？
“Hadoop是一个复杂的工具套件。如果没有厂商或专业技术人员的帮助，用户自己部署Hadoop是一件十分困难的事。目前，Hadoop的应用并不普及。互联网用户是最早采用Hadoop平台的。”Philip A.Davis表示，“如果想让大数据解决方案充分发挥其作用，就必须搭建一个高效的信息基础架构，实现信息基础架构的自动化、智能化，同时提高其可管理性。”
Hadoop的应用是有一定技术门槛的。如今，许多IT厂商都推出了基于Hadoop的解决方案包，其目的是帮助用户简化Hadoop的部署与应用。Philip A.Davis表示：“戴尔提供的基于Hadoop的大数据分析方案可以将Hadoop的部署周期从原来的两个月缩短至两天。”
VMware全球高级副总裁范承工也认为，由于缺少精通Hadoop技术的专业人才，Hadoop的部署对于用户来说是一件费时费力的事。如今，VMware可以将Hadoop部署在虚拟化架构之上，将部署工作从半自动化变为全自动化，从而减少了人工干预，使得Hadoop的部署变得更加简单，也不容易出错。
“很多中国企业的CIO认为，大数据解决方案是有价值的，但实施起来确实有许多困难。”戴尔全球副总裁、中国区大型企业及公共事业部总经理容永康举例说，“国内懂得在Hadoop上进行开发的专业技术人员非常少。一些金融行业的用户很想现在就部署大数据解决方案，但是苦于找不到既懂Hadoop技术，又懂得金融业务的专业人才。”
Informatica首席技术官James Markarian表示：“在IT环境中，Hadoop不可能作为一个孤岛存在。为了让Hadoop跨越不同平台，用户需要将Hadoop作为其IT大环境中的一部分来管理，并通过Hadoop重复使用他们的开发技巧、资产及数据，同时还要统筹管理全部数据。”
在美国市场上，70%的大数据应用处理的还是结构化的数据。从技术的角度看，虽然Hadoop也能处理结构化的数据，但是目前基于Hadoop的大数据分析解决方案主要还是用于处理非结构化的数据。因此，用户处理结构化数据和非结构化数据通常是用两套不同的分析工具。这种混合的大数据处理模式是一种普遍现象。
从未来的发展看，非结构化数据的快速增长是大数据分析的主要驱动因素。从这个角度讲，Hadoop的应用前景还是十分广阔的。
大数据不仅仅是一个解决方案
那么，什么是下一代分析生态系统？按照记者的理解，就是结合了商业技术、开源技术的多平台的新一代大数据解决方案。正如Teradata首席技术官宝立明所言，数据分析解决方案正在快速从传统分析解决方案向下一代分析生态系统演进。
谈到数据库或者数据分析市场的变化，在Teradata营销与业务拓展副总裁Mikael Bisgaard-Bohr回顾说，30年前Teradata的核心技术是关系型数据库，随着时间的推移，数据分析市场的需求也起了很大的变化，我们的解决方案也从传统数据仓库扩展至包含开源技术的分析生态系统。现在很多研发人员、数据分析人员也关注如何更好地实现数据变现。“不仅Teradata，其他的传统数据公司都在面临同样的变化，因为整个市场已经发生了变化。”Mikael补充说。
随着非结构化数据量的大幅增加和非结构化数据分析的需求不断加大，单一平台早已经不再能满足所有数据的处理需求。因此宝立明认为，生态系统将成为行业潮流，商业技术要与开源技术结合起来，生态系统方案将成为行业标准和最佳实践；全新的开源技术，特别是Hadoop技术，以及云环境将成为行业趋势。
因此对于大数据分析和应用供应商来说，如何更好地将商业技术与开源技术结合起来，构建完善的生态系统，成为现阶段的一大挑战。
宝立明透露，Teradata算是最早宣布将开源Unix和Linux应用在数据库平台之上的，而且现在Teradata采用的操作系统也是完全开源的。此外，他还透露，Teradata在Hadoop上投入很大，为的是让开源技术可以和商业技术实现互通，例如Teradata开发的专利技术QueryGrid连接器。Teradata还在Hadoop文件系统上添加了仪表盘能力，使流数据能够进入Hadoop进行部署。
亿赞普公司总裁罗峰表示，F2C有两层含义：第一，Fast to Consumer，表明F2C平台可以大大提升营销的效率，让企业的产品更快送达消费者；第二，Factory to Consumer，表示亿赞普公司可以通过F2C平台让企业与消费者直接对接，减少中间的流通环节，从而降低成本和营销风险。
工厂直达用户
亿赞普的崛起得益于大数据市场的兴起。基于自主研发的大数据智能分类处理平台，亿赞普正在全球互联网上部署一个跨区域、跨语言的互联网云媒体和电子商务平台。在以“进化的力量”为主题的亿赞普数据营销战略研讨会上，罗峰介绍说：“我们已与欧洲、拉美以及亚太的19家电信运营商以及数十万个网站展开了合作，业务覆盖96个国家的8亿互联网用户。”
亿赞普通过与电信运营商和互联网企业合作，不断扩展其大数据分析平台的覆盖范围，并将从网络上采集到的各类数据进行存储和建模，然后再进行分析，最终为企业和广告主提供数字营销平台及服务。与日渐流行的IaaS、PaaS和SaaS不同，亿赞普提出了知识即服务（Knowledge as a Service，KaaS）的新理念，并在此基础上推出了KaaS智能云媒体平台。罗峰介绍说：“KaaS智能云媒体平台以海量并行计算和存储系统为基础，通过数据挖掘和人工智能算法对海量互联网用户、内容和相关行为进行分析，从而挖掘出互联网中蕴含的商业价值。基于KaaS，我们可以为不同用户提供个性化的服务。”
基于KaaS理念，亿赞普开发出了针对企业营销和电子商务的多种解决方案以及各类数据广告产品、广告应用工具、商业智能服务产品和运营平台等。举例来说，i-Reach是一款品牌和效果兼顾的富媒体展示广告产品。它基于KaaS平台，可以通过对互联网上的海量数据进行数据挖掘，为企业提供更多的广告方案组合，从而实现有针对性的精准化的营销。再比如，Infoweb网络收视监测工具可以对网络上广告和视频的人群到达情况进行统计和流量分析，并将分析结果反馈给广告主，方便他们选择适合的媒介。
亿赞普公司就像是架在企业与消费者之间的一座桥梁。它通过从电信运营商和互联网上获得的数据，对消费者的消费行为和习惯进行分析。企业可以根据分析的结果制定数字广告营销方案或电子商务策略。亿赞普公司在大数据分析的基础上为企业量身订制的数字营销方案可以拉近企业与消费者之间的距离，使得商品从工厂出来后可以直接送达用户手中，这也是F2C方案的精髓所在。
IP网络上的数据全能分析
“我们的职责是在合适的时候将合适的信息传递给合适的人。”亿赞普公司CTO糜万军表示，“我们做大数据分析的目的是帮助企业实现精准营销。”
数据挖掘和数据分析是许多互联网公司的强项。亿赞普公司在大数据分析方面有什么独特的优势呢？“在大数据分析方面确实有许多新技术。数据量的增加、数据类型的多样化都对数据分析提出了更高的要求。对于我们来说，最重要的是如何将这些新技术整合在一起，对海量数据进行高效的分析。”糜万军举例说，“当一个新的网页出现时，谷歌通过其分析技术找到并完成对这个网页的分析可能要3个小时，而我们只用3分钟。”
近日，HDS在美国Connect大会上公布了其“社会化创新”下一阶段的经营战略，同时推出全新解决方案与服务，包括：HDS IT运维透视眼，HDS实时洞察大数据整体服务、HDS医疗数据宝藏。HDS在社会化创新方面已经有了多年的投入和积累，结合其在运营技术方面深厚的传承、渊博的信息技术专业知识、先进的数据分析与数据基础架构，现在将提供整体解决方案为众多行业解决一系列现代 IT 问题。在过去几年里，公司执行了几项战略并购――包括 Avrio， oXya， Pantascene 与 Pentaho，以支持社会化创新战略，推动分析产品的发展。如今公司已经具备良好的条件，能帮助数据驱动公共领域与私有领域的企事业单位获得更深入的业务洞察力，更好地发挥数据价值。同时HDS 还于今天推出“软件定义基础架构”的强大阵容，支持分析驱动工作负载同时简化IT。
Enterprise Systems 高级副总裁兼 ICD 物联网研究员 Vernon Turner 表示：“HDS 迅速脱胎换骨，不再是单一的存储公司。通过不断扩充专业知识及产品组合，整合物联网、运营技术、M2M和数据分析，巧妙推动客户获得业务及社会成果。在数据急剧井喷的世界里，IT与组织复杂性日益增长，而这也常常是阻碍业务增长的罪魁祸首，只有能够实现精简并最终成为数据驱动组织的供应商，才能具备远见卓识，赢得市场份额。”
HDS社会化创新的措施与方案解决了企业与社会的关键问题――包括人口增长与城镇化、公共安全事宜等。在帮助解决这些问题的同时，公司也实现了企业与社会价值。利用其市场领先的数据基础架构技术与智能分析软件基础，HDS 正在为不同市场专门开发解决方案，整合联网设备与技术，或者物联网的力量，以及运营技术、机器对机器、先进的数据分析与业内最佳 IT 基础架构，所有这一切均位于统一的全面集成的架构。
HDS 社会化创新和全球行业市场高级副总裁 Kevin Eggleston 表示：“我们的社会化创新解决方案与服务利用了我们多年来累积的先进技术与专门知识，从数据科学家到数据算法，机器对机器、大数据分析，以及运营技术，我们都有充足的资源与丰富的专业知识，借助于数据创新，帮助组织解决实际问题，在最关键领域取得更大成就。”
随着数据库市场不断变化，全世界的IT部门现在必须应对日益复杂的数据库环境。戴尔软件最近一项关于数据库管理趋势的调查证实，IT专业人员正在管理比以往任何时候更多的数据和数据源，需要承担更多的任务，并学习新的数据库技术。戴尔软件致力于帮助客户管理全部数据，并从中创造更高的价值。
戴尔软件信息管理产品执行总监Darin Bartik表示：“在过去的15年里，Toad系列一直引领数据库工具市场，我们目前的投资和创新旨在确保它在未来15年里继续引领市场。作为戴尔的‘全数据’战略的组成部分，Toad产品组合正从一套针对数据库专业人士的工具，演变为一个产品组合，让团队和企业把所有数据作为业务资产进行管理。戴尔将继续在Oracle和其他关系型数据库平台上扩大领导地位，并支持新的平台，如Hadoop、 MongoDB和SAP HANA，因为这些数据库正日益成为客户复杂数据带来的挑战的重要部分，而戴尔也正在推动Toad产品组合超越数据库本身局限，为集成和数据分析等工作简化流程。”
Toad系列在全球拥有超过200万的用户，是市场上领先的独立数据库管理解决方案，也是戴尔软件端到端信息管理产品的重要组成部分。通过实现与管理复杂的数据库环境相关的许多常见的管理、开发和数据准备工作，Toad解决方案有助于用户提高数据库的性能、可用性和工作效率。Toad系列的最新增强包使数据专业人士能够更好地管理Oracle、SAP、IBM和Hadoop数据库，并为数据分析准备来自各式平台的数据。具体更新的内容包括：
增强的敏捷应用开发。Toad for Oracle 强调其从单用户工具演变成供所有IT团队使用的解决方案，加强了对敏捷式开发最佳实践的支持，实现持续的融合方法。
通过整合Toad Intelligence Central组件，新版Toad for Oracle可以帮助开发和DBA团队更好地协作，让用户更方便地共享Toad文件和属性，如脚本、连接、自动化操作和代码分析规则。
管理团队现在可以使用新的基于Web的代码分析报告，查看历史和就绪性代码报告，且无需额外的许可证。
Toad for Oracle的其他增强功能包括重新设计的主SQL开发区和改进的团队编码区，以加强对第三方版本控制系统的支持和管理。
Toad Data Point拥有升级过的转换和清洗引擎，包括数据分析能力、新的转换规则以及处理更大的数据集的更强大引擎，让用户更轻松地操作和更改数据。
大数据为企业和机构在商业分析、市场营销、商业决策等方面提供了优质信息，帮助企业抢在客户之前发现问题和痛点并及时改正。但是随着从客户、生产销售流程和员工反馈等方面收集的数据越来越多，很多企业面临着一个问题，那就是如何更快、更方便地检索和分析他们收集的数据。
企业如何解决这个问题？ 答案就是“大数据架构”。“大数据架构”可以展示企业在数据存储，快速数据分析和流式稻萆系母本变化，使企业能够更容易、更快速、更简单地检索可操作的信息，并提高客户数据价值。
数据如何构成挑战？在了解大数据架构，找出人们在看待、存储、处理和分析数据的方式变化之前，必须先了解大数据增长所带来的最常见的问题和挑战。到目前为止，大数据解决和部署方案几乎都是专门用于解决非常具体化的问题，满足个性化需求。它们有效地存在于各自的“孤岛”中，且互不相容。这种大数据部署案例有很多，其中用于分析客户信息、地理位置数据和智能计量传感器数据的网络点击流数据就是一类鲜活的例子。
整合独立数据部署，发掘最优商业决策。大数据在持续不断增长，但是这些大数据部署的扩展性却非常有限。如果企业继续使用这些“孤岛”解决方案，他们将不得不继续购买更多的工具、软件、硬件和云存储空间，来为这么多个性化部署提供大量的储存空间，包含大数据架构概念的大数据“整合”，已经成为大数据解决方案中最优先考虑的方法。
与女同学比较，男同学一般不存在这个行业合适与不合适的情况，只存在好不好的环节。下面是我结合自身几年的物流工作，加上所接触到的数十家物流公司、货运部、乃至大型企业物流，总结了下物流行业的就业前景分析，罗列了企业物流和物流企业各自的优缺点、就业推荐级别、以及选择这些企业需要具备的硬件条件，仅作参考，切勿对号入座，拿偶然性当必然性。
二、物流规划与设计就业分析
最后分析下从事物流规划的问题。物流规划，本质上就是出具“物流解决方案”，针对相关需求，公司的、客户的，第三方的等等，综合平衡关键指标，实现战略目标、时效、成本、资源的匹配和平衡，最终的交付物就是“解决方案”。所以，物流规划，确切来讲，干的就是“如何做好物流解决方案”的工作。通过调查，一定要具有如下必备条件：
(一)经验
某种意义上，写物流解决方案，吃的是“老本”，所谓“老本”，就是在相关行业具有数年乃至十几年几十年的行业实战经验，没有相关行业沉淀和经验积累，很难针对具体需求制定出可行性的实施方案。可以说，缺乏相关经验，想直接从事物流规划，个人觉得难度很大。
(二)变通
很多人有十年的工作经验，但很可能是一份工作做了十年；工作年限长，有经验，不代表会规划，会设计，会制定方案；现实中，很多行业经验丰富的人，你让他写一份方案，往往是无从下手，不知道如何开始，怎么做，PPT怎么布局，怎么阐述论点，怎么进行数据分析，如何组织语言等。很多时候，效果差的，不代表没用心做，这就需要变通.
(三)技能
