大数据助力码头设施运维数字化PPT

所谓“大数据”，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的信息。 大数据处理技术代表了新一代的技术架构,这种架构通过高速获取数据并对其进行分析和挖掘，从海量形式各异的数据源中更有效地抽取出富含价值的信息。 完整性、集中性： 将港口基础建设、设施运维,管理制度等信息进行集中云存储，打破条块分割，走向设施运维统一大数据资源标准体系，避免有效信息的流失,减少管理繁琐程度,为港口设施数字化运维提供数据基础。 有效性： 利用大数据技术，进行数据整合，挖掘有效数据价值，形成符合港口码头设施运维特性的数据处理标准、方法及工具,提高数据质量，提高港口设施数字化运维数据处理的准确性和效率。 科学性： 利用大数据技术，对港口设施运维数据进行跨地域、跨层级、跨系统、跨部门、跨业务的碰撞、建模、关联分析，找到损伤根本原因，提前预警，为港口设施运维服务提供科学的数据支撑,为决策提供依据。 便利性： 利用大数据技术,对港口设施运行状态进行全生命周期、全流程、全要素进行全天候的动态监测，精准定位问题、提前预警提示,对港口设施运维提供快捷、准确、方便的数据及应用服务,减少港口设施运维人、财、物的成本投入。 信息化系统数据的整合： 港口设施信息化缺乏顶层设计与全盘统筹，信息化标准体系还没有完善，各信息系统数据库建设缺乏统一规划，统一规范，统一管理，数据库之间互联性差，数据缺失严重，数据信息的使用不能做到“一数一源”，数据库管理没有统一标准。各个系统之间也无法进行有效的整合，功能的复用性差。 数据共享与开放： 缺乏数据交换与共享机制，数据的应用局限在单一领域甚至是具体项目，无法形成有序、相互关联的整体，数据的再生价值、综合价值难以得到体现，无法为管理全局的决策支持提供抓手。 数据的创新性应用： 目前，港口设施数据创新性应用少，创新活力不足，创新主体不明确。缺乏对港口设施数据进行深层分析的技术手段,港口设施数据对企业决策提供的支撑能力有待提升。 数据保密机制： 港口设施大数据在信息采集、数据挖掘与分析、信息服务等全过程形成了一个完整链条，在大数据处理各个环节的数据都存在数据丢失、数据越权访问、数据篡改等风险。在建设港口设施大数据时如何有效的解决以上风险是管理部门面临的难题。