1. 大数据分析系统平台方案有哪些
大数据分析系统平台方案有很多，其中就有广州思迈特软件Smartbi的大数据分析系统平台方案。大数据分析系统平台方案深度洞察用户数据,帮企业用数据驱动产品改进及运营监控，思迈特软件Smartbi是企业级商业智能和大数据分析品牌，经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。Smartbi产品功能设计全面，涵盖数据提取、数据管理、数据分析、数据共享四个环节，帮助客户从数据的角度描述业务现状，分析业务原因，预测业务趋势，推动业务变革。
思迈特软件Smartbi是国家认定的“高新技术企业”，广东省认定的“大数据培育企业”， 广州市认定的“两高四新企业”，获得了来自国家、地方政府、国内外权威分析机构、行业组织、知名媒体的高度关注和认可，斩获“大数据百强企业”、“中国十佳商业智能方案商”、“中国科技创新企业100强”等100+荣誉奖项！
凭借NLP和数据挖掘功能入选Gartner“中国AI创业公司代表厂商（2020）”，凭借思迈特软件Smartbi入选“Gartner?增强分析2020代表厂商”。
2. 国产操作系统有哪些
1、红旗Linux
红旗linux是中国较大、较成熟的Linux发行版之一，也是国产较出名的操作系统，与日本、韩
国的Linux厂商，共同推出了AsianuxServer，并且拥有完善的教育系统和认证系统。
2、中兴新支点操作系统
中兴新支点操作系统基于Linux稳定内核，分为嵌入式操作系统（NewStart CGEL)、服务器操
作系统（NewStart CGSL）、桌面操作系统（NewStart NSDL）。
3、深度（Deepin）
deepin是一份致力于为全球用户提供美观、易用、安全、免费的使用环境的Linux发行版。它
不仅仅包括对全球优秀开源产品进行的集成和配置，还开发了基于Qt5技术的深度桌面环境、
基于Qt5技术的自主UI库DTK、系统设置中心，以及音乐播放器、视频播放器、软件中心等一
系列面向普通用户的应用程序。
4、普华Linux（i-soft）
普华Linux是由普华基础软件股份有限公司开发的一系列Linux发行版， 包括桌面版、服务
器版、国产CPU系列版本，IBM Power服务器版、HA和虚拟化系列等产品。
5、威科乐恩Linux
WiOS是由威科乐恩（北京）科技有限公司开发的一服务器操作系统，旨在帮助企业无缝
地过渡到包含虚拟化和云计算的新兴数据中心模式。
6银河麒麟
银河麒麟：是由国防科技大学、中软公司、联想公司、浪潮集团和民族恒星公司合作研制的闭
源服务器操作系统。此操作系统是863计划重大攻关科研项目，目标是打破国外操作系统的垄
断，银河麒麟研发一套中国自主知识产权的服务器操作系统。银河麒麟完全版共包括实时版、
安全版、服务器版三个版本，简化版是基于服务器版简化而成的。
7、中标麒麟Linux（原中标普华Linux）
中标麒麟Linux桌面软件是上海中标软件有限公司发布的面向桌面应用的操作系统产品。
8、起点操作系统StartOS（原雨林木风操作系统YLMF OS)
StartOS----是由东莞瓦力网络科技有限公司发行的开源操作系统，其前身是由广东雨林木风计
算机科技有限公司ylmf os开发组所研发的ylmf os，符合国人的使用习惯，预装常用的精品软
件，操作系统具有运行速度快，安全稳定，界面美观，操作简洁明快等特点。
9、凝思磐石安全操作系统
凝思磐石安全操作系统：是由北京凝思科技有限公司开发，凝思磐石安全操作系统遵循国内外
安全操作系统GB17859、GB/T18336、GJB4936、GJB4937、GB/T20272以及POSIX、凝思
磐石安全操作系统TCSEC、ISO15408等标准进行设计和实现。
10、一铭操作系统
一铭操作系统(YMOS)是一铭软件股份有限公司在龙鑫操作系统基础上推出的系统软件，是
2013、2014、2015年度中央机关政府协议供应产品，列入全国各级省市的政府采购目录。产
品基于国家Linux标准开发，贴合国人的使用习惯，在系统安装、用户界面、中文支持和安全
防御等方面进行了优化和升级，一铭操作系统（YMOS）集成了常用的办公软件、应用软件和
配置管理工具，支持部分Windows平台应用软件直接使用。
(2)东莞银行分布式核心数据库扩展阅读：
国际主流的操作系统
1、微软的window10操作系统
Windows 10是美国微软公司研发的跨平台及设备应用的操作系统。是微软发布的最后一个独
立Windows版本。Windows 10共有7个发行版本，分别面向不同用户和设备。
2、苹果的macOS Sierra系统
MacOS Sierra（10.12版本）是2016年6月苹果在全球开发者大会(WWDC 2016)发布的新一
代Mac操作系统，该版本延续了前代扁平化的设计风格，并在功能上进行了诸多改进与优化。
3、谷歌的ChromeOS系统
Chrome OS是一款Google开发的基于PC的操作系统。 Google Chrome OS是一款基于Linux
的开源操作系统。Google在自己的官方博客表示，初期，这一操作系统将定位于上网本、紧凑
型以及低成本电脑。
4、CentOS操作系统
CentOS（Community Enterprise Operating System，中文意思是：社区企业操作系统）是
Linux发行版之一，它是来自于Red Hat Enterprise Linux依照开放源代码规定释出的源代码所
编译而成。由于出自同样的源代码，因此有些要求高度稳定性的服务器以CentOS替代商业版
的Red Hat Enterprise Linux使用。两者的不同，在于CentOS并不包含封闭源代码软件。
5、OpenSolaris操作系统
OpenSolaris是一个由SUN公司（现已被Oracle收购）所发起的开放源码操作系统项目，用来
建立以Solaris操作系统为主的开发者社群，专案的适用对象主要是开发者（也就是软件设计
师、程序员）、系统管理者（资讯管理师、资管师、资管员）以及使用者（用户），透过这些
人期望能使Solaris获得进一步的发展与强化。
6、Ubuntu操作系统
ubuntu系统基于Debian发行版和GNOME桌面环境。Ubuntu的目标在于为一般用户提供一个
最新的、同时又相当稳定的主要由自由软件构建而成的操作系统，它可免费使用，并带有社团
及专业的支持。
7、UbuntuKylin中国定制版优麒麟
UbuntuKylin是Ubuntu社区中面向中文用户的Ubuntu衍生版本，中文名称优麒麟，与麒麟系
统没有关系。项目的发起者承诺在用户体验、功能、技术支持等方面为中文用户提供高品质的
产品和服务。
网络——国产操作系统
3. 现在的银行核心业务主要运用哪些技术长亮科技在这方面有哪些优势
长亮科技在银行核心领域一直处于领军地位，率先推出“微服务+分布式”的新一代银行核心系统，融合领先的业务架构和技术架构创新而成，未来必将引领银行业核心系统的发展变革，成为行业核心系统建设的标杆。
全新力推的V8不管在技术上还是在业务上，都有了质的提升：
技术方面：首创先进架构，引领行业标杆
业务方面：全面支持构建适用多场景业务中心
在东莞银行新核心上线，成功迈向第四代核心系统，也标志着以长亮科技V8为代表的新一代银行分布式核心系统的诞生。
4. 问一下，有谁知道有哪些公司是做智慧交通的吗有成功的案例吗
什么是智慧交通系统？
就是把信息、通信、电子、车辆和控制、相关交通器具与先进物联网技术融合，创新创造出的一套应用于交通领域能迅速、精确、灵活的掌握和智能解决交通路况、发挥交通最大效能的系统。城市建设，经济发展，交通不发达、不畅通如何能行，交通是城市的大动脉。
智慧交通的建设分为四个层级，包括基础感知层、网络传输层、管理支撑层和实际应用层。智慧交通的核心在于如何“智慧”的运作，让交通系统整体统一成一个人一样，通过实时的看、听、计算城市交通的点滴状况，智能解决、处理交通事故、交通拥堵、路段安全等问题，促使城市交通走上健康、良性的运行轨道。
5. 企业能源管理系统的企业能源管理系统解决方案
1 方案设计简介
雷奇节能的企业能源管理系统，现场数据采集基于GSM/GPRS远程采集终端，在信息传递方面，基于主动信息交换、分检服务系统，透过出版/订阅(Publish/Subscribe)信息传送方式，提供主动式的数据分发服务，这样企业各应用程序得到的都是各自订阅的关键数据，可大幅度提高数据处理的效率。
能源数据包括三种：能源供给状态数据、能源供给整点数据、能源供给累加数据，每种数据都有不同的应用范围。能源供给状态数据是所有数据的基础，其它两种数据是通过仪器、仪表、手工录入或计算程序得到，是其它应用系统需要的关键数据。国建高创的能源数据采集系统，就是在撷取能源供给状态数据的同时，将其它应用程序需要的关键数据分检出来，主动发送到各应用程序，满足各部门的办公、处理需要，在监测的同时满足结算、决策的需求。
2 整体设计原则
◆采用先进、成熟、实用的技术。在使用上要求简便实用，在技术上要追求先进，讲究成熟、可靠，不带有任何试验性质的应用。
◆统一的管理能力，为系统管理大大提供方便。根据实际的管理体制，公共安全管理是集中统一的。因此，我们的系统具有多级集中统一的管理中心，并实施科学合理的管理，使监控技术发挥最高的效用。
◆系统应具有开放性、可扩性、兼容性和灵活性。以安全为核心，系统具有开放性，能有机地与其它系统连接，融合成一个整体。系统范围大小差异很大，要求系统能适合多种规模，要有较强的可扩展性，能随时适应对系统的扩容要求。系统具有很强的兼容性和灵活性，能适应产品的升级换代，是系统设计的一个重要思想。
◆系统的设计和产品的选择应标准化、规范化。
◆系统必须具有安全性、可靠性、容错性。系统设备的安全性、可靠性是个非常重要的指标。为避免操作人员误操作等致使系统工作不正常，要求系统具有较强的容错性和自检功能。
◆合理的性能价格比。在系统设计时，从实际出发，在有限的价格下，追求最高的性能。
3 系统整体网络架构
4 系统特点
本系统采用分布式部署，充分发挥各构件的运算能力，将系统效能、处理速度发挥到极致，优点与效益还表现在几个方面：
◆稳定性与开放性兼顾。RTU 具备环境适应能力强的特点，可部署在环境恶劣的现场，满足仪器设备数据撷取的需要。系统稳定，可长期连续工作，不需现场维护。
◆实时性高，通讯量少。由于采用数据主动上报的方式，大大减少网络通讯量，同时又保证了数据的实时准确性。
◆各个子系统之间相互独立、依存性弱。本系统的各个子系统之间相互独立，可以自成系统，可以分期、分批建设。无论是web数据浏览录入，还是实时数据采集都是相互独立的，又通过企业数据库相互关联。因此，各个企业可以根据自身的情况，分时分批的建设，最大限度的减少资金投入。
◆系统投资报酬高。系统充分应用了所有子系统的运算能力，使中心端专注于数据的接收和分发工作，在保证效率、效能的基础上，降低对硬件的需求，可降低企业对硬件的投入。当采集点多、数据量大时，可对系统进行方便的分布、丛集部署，而这种部署同样能充分保证系统的稳定性、安全性和经济性。关系型数据库仅用来储存满足历史查询、结算、核算等应用需求的数据，也可大大提高数据库的服务效能。
◆应用拓展性能力强。随着应用的不断延伸，企业数据的需求范围将不断扩大，系统可方便实现不同硬件、软件平台间的数据交换，可充分满足企业在不同发展时期对信息服务的不同需求。
【企业能源管理系统软件】
1 软件结构
如下图所示，企业能源管理由以下几个功能软件组成。各个软件之间相互独立，通过数据库将各个软件系统紧密结合在一起，不会因为某一个软件的故障而影响其它软件的正常运行。
◆ WEB 浏览及录入系统软件
◆无线数据接收软件
◆ DTU 采集软件
◆数据导入中间件软件
◆能源管理客户端软件
◆能源管理接口网关
以上只是系统软件的简要说明，详细设计文档根据各个系统的不同而有所不同，可以参考用户项目概要设计文档和详细设计文档，这里不再多述。
2 能源管理系统软件相关功能
本系统通过对生产制造企业的变电站、生产车间、天然气站、煤、油、氮气、氢气、水等能源计量仪表进行实时监控、数据分析和调度管理使企业实现能源管理的自动化、制度化和信息化三大目标，帮助企业实施长效管理，达到节能降耗的目的，获得最大的经济利益和社会效益。系统的总体功能包括实时数据、综合查询、统计分析、系统管理以及系统恢复等五大模块。测和记录。
6. 国内做大数据的公司有哪些
1、上海市大数据股份有限公司（简称“上海大数据股份”），是经上海市人民政府批准成立的国有控股混合所有制企业。
致力于成为智慧城市建设的主力军、国内大数据应用领域的领军企业和全球领先的公共大数据管理和价值挖掘解决方案提供商，满足政府对公共数据治理和提升城市管理及公共服务水平的要求，构建公共大数据与商业数据服务、以及政企数据融合的桥梁，促进社会经济发展。
2、辉略(上海)大数据科技有限公司，目前在中国交通（城市智能信号灯优化模型与平台，交通预算决策系统模型等）、环境（PM2.5污染检测和治理）、医疗（医院WIFI定位模型，病历匹配模型等）、汽车（用户购买转化率模型）等领域进行大数据项目运营与模型开发。
3、成都市大数据股份有限公司成立于2013年，作为成都市实施国家大数据发展战略的载体，2018年完成股份制改革并挂牌新三板，成都产业集团全资持股，主要涉及数据运营、投资并购、信息技术三大业务方向。
(6)东莞银行分布式核心数据库扩展阅读：
大数据发展的一些趋势：
趋势一：数据的资源化
何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
趋势二：与云计算的深度结合
大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
7. 求助：哪些公司可以提供大数据处理分析解决方案
随着“大数据时代”的来临，企业越来越重视数据的作用，数据给企业带来的价值也越来越多。本文档将介绍大数据给企业带来的机遇与挑战以及企业的大数据解决方案。
第一步先搞清楚什么是大数据？他不是简单的大量数据或海量数据，而是有着4V特征的数据金矿。他给我们的企业会带来机遇与挑战。
第二步我们根据大数据的特征，分析企业大数据平台要迎接大数据的挑战，应该具备什么样的能力。
第三部分，基于大数据平台要求，我们提出一个企业大数据的技术解决方案，介绍解决方案是如何解决大数据难题。
最后我看一看大数据应用当前存在的问题，未来将会怎样发展。
什么是大数据？
随着高性能计算机、海量数据的存储和管理的流程的不断优化，技术能够解决的问题终将不会成为问题。真正会制约或者成为大数据发展和应用瓶颈的有三个环节：
第一、数据收集和提取的合法性，数据隐私的保护和数据隐私应用之间的权衡。
任何企业或机构从人群中提取私人数据，用户都有知情权，将用户的隐私数据用于商业行为时，都需要得到用户的认可。然而，目前，中国乃至全世界对于用户隐私应当如何保护、商业规则应当如何制定、触犯用户的隐私权应当如何惩治、法律规范应当如何制定等等一系列管理问题都**滞后于大数据的发展速度。未来很多大数据业务在最初发展阶段将会游走在灰色地带，当商业运作初具规模并开始对大批消费者和公司都产生影响之后，相关的法律法规以及市场规范才会被迫加速制定出来。可以预计的是，尽管大数据技术层面的应用可以无限广阔，但是由于受到数据采集的限制，能够用于商业应用、服务于人们的数据要远远小于理论上大数据能够采集和处理的数据。数据源头的采集受限将**限制大数据的商业应用。
第二、大数据发挥协同效应需要产业链各个环节的企业达成竞争与合作的平衡。
大数据对基于其生态圈中的企业提出了更多的合作要求。如果没有对整体产业链的宏观把握，单个企业仅仅基于自己掌握的独立数据，无法了解产业链各个环节数据之间的关系，对消费者做出的判断和影响也十分有限。在一些信息不对称比较明显的行业，例如银行业以及保险业，企业之间数据共享的需求更为迫切。例如，银行业和保险业通常都需要建立一个行业共享的数据库，让其成员能够了解到单个用户的信用记录，消除担保方和消费者之间的信息不对称，让交易进行的更为顺利。然而，在很多情况下，这些需要共享信息的企业之间竞争和合作的关系同时存在，企业在共享数据之前，需要权衡利弊、避免在共享数据的同时丧失了其竞争优势。此外，当很多商家合作起来，很容易形成卖家同盟而导致消费者利益受到损失，影响到竞争的公平性。大数据最具有想象力的发展方向是将不同的行业的数据整合起来，提供全方位立体的数据绘图，力图从系统的角度了解并重塑用户需求。然而，交叉行业数据共享需要平衡太多企业的利益关系，如果没有中立的第三方机构出面，协调所有参与企业之间的关系、制定数据共性及应用的规则，将**限制大数据的用武之地。权威第三方中立机构的缺乏将制约大数据发挥出其最大的潜力。
第三、大数据结论的解读和应用。
大数据可以从数据分析的层面上揭示各个变量之间可能的关联，但是数据层面上的关联如何具象到行业实践中？如何制定可执行方案应用大数据的结论？这些问题要求执行者不但能够解读大数据，同时还需深谙行业发展各个要素之间的关联。这一环节基于大数据技术的发展但又涉及到管理和执行等各方面因素。在这一环节中，人的因素成为制胜关键。从技术角度，执行人需要理解大数据技术，能够解读大数据分析的结论；从行业角度，执行人要非常了解行业各个生产环节的流程的关系、各要素之间的可能关联，并且将大数据得到的结论和行业的具体执行环节一一对应起来；从管理的角度，执行人需要制定出可执行的解决问题的方案，并且确保这一方案和管理流程没有冲突，在解决问题的同时，没有制造出新的问题。这些需求，不但要求执行人深谙技术，同时应当是一个卓越的管理者，有系统论的思维，能够从复杂系统的角度关联地看待大数据与行业的关系。此类人才的稀缺性将制约大数据的发展。
8. 国内做大数据解决方案的公司有哪些
随着“大数据时代”的来临，企业越来越重视数据的作用，数据给企业带来的价值也越来越多。本文档将介绍大数据给企业带来的机遇与挑战以及企业的大数据解决方案。
第一步先搞清楚什么是大数据？他不是简单的大量数据或海量数据，而是有着4V特征的数据金矿。他给我们的企业会带来机遇与挑战。
第二步我们根据大数据的特征，分析企业大数据平台要迎接大数据的挑战，应该具备什么样的能力。
第三部分，基于大数据平台要求，我们提出一个企业大数据的技术解决方案，介绍解决方案是如何解决大数据难题。
最后我看一看大数据应用当前存在的问题，未来将会怎样发展。
什么是大数据？
结束语
随着高性能计算机、海量数据的存储和管理的流程的不断优化，技术能够解决的问题终将不会成为问题。真正会制约或者成为大数据发展和应用瓶颈的有三个环节：
第一、数据收集和提取的合法性，数据隐私的保护和数据隐私应用之间的权衡。
任何企业或机构从人群中提取私人数据，用户都有知情权，将用户的隐私数据用于商业行为时，都需要得到用户的认可。然而，目前，中国乃至全世界对于用户隐私应当如何保护、商业规则应当如何制定、触犯用户的隐私权应当如何惩治、法律规范应当如何制定等等一系列管理问题都**滞后于大数据的发展速度。未来很多大数据业务在最初发展阶段将会游走在灰色地带，当商业运作初具规模并开始对大批消费者和公司都产生影响之后，相关的法律法规以及市场规范才会被迫加速制定出来。可以预计的是，尽管大数据技术层面的应用可以无限广阔，但是由于受到数据采集的限制，能够用于商业应用、服务于人们的数据要远远小于理论上大数据能够采集和处理的数据。数据源头的采集受限将**限制大数据的商业应用。
第二、大数据发挥协同效应需要产业链各个环节的企业达成竞争与合作的平衡。
大数据对基于其生态圈中的企业提出了更多的合作要求。如果没有对整体产业链的宏观把握，单个企业仅仅基于自己掌握的独立数据，无法了解产业链各个环节数据之间的关系，对消费者做出的判断和影响也十分有限。在一些信息不对称比较明显的行业，例如银行业以及保险业，企业之间数据共享的需求更为迫切。例如，银行业和保险业通常都需要建立一个行业共享的数据库，让其成员能够了解到单个用户的信用记录，消除担保方和消费者之间的信息不对称，让交易进行的更为顺利。然而，在很多情况下，这些需要共享信息的企业之间竞争和合作的关系同时存在，企业在共享数据之前，需要权衡利弊、避免在共享数据的同时丧失了其竞争优势。此外，当很多商家合作起来，很容易形成卖家同盟而导致消费者利益受到损失，影响到竞争的公平性。大数据最具有想象力的发展方向是将不同的行业的数据整合起来，提供全方位立体的数据绘图，力图从系统的角度了解并重塑用户需求。然而，交叉行业数据共享需要平衡太多企业的利益关系，如果没有中立的第三方机构出面，协调所有参与企业之间的关系、制定数据共性及应用的规则，将**限制大数据的用武之地。权威第三方中立机构的缺乏将制约大数据发挥出其最大的潜力。
第三、大数据结论的解读和应用。
大数据可以从数据分析的层面上揭示各个变量之间可能的关联，但是数据层面上的关联如何具象到行业实践中？如何制定可执行方案应用大数据的结论？这些问题要求执行者不但能够解读大数据，同时还需深谙行业发展各个要素之间的关联。这一环节基于大数据技术的发展但又涉及到管理和执行等各方面因素。在这一环节中，人的因素成为制胜关键。从技术角度，执行人需要理解大数据技术，能够解读大数据分析的结论；从行业角度，执行人要非常了解行业各个生产环节的流程的关系、各要素之间的可能关联，并且将大数据得到的结论和行业的具体执行环节一一对应起来；从管理的角度，执行人需要制定出可执行的解决问题的方案，并且确保这一方案和管理流程没有冲突，在解决问题的同时，没有制造出新的问题。这些需求，不但要求执行人深谙技术，同时应当是一个卓越的管理者，有系统论的思维，能够从复杂系统的角度关联地看待大数据与行业的关系。此类人才的稀缺性将制约大数据的发展。