为了保障事情或工作顺利、圆满进行，就不得不需要事先制定方案，方案是在案前得出的方法计划。方案书写有哪些要求呢？我们怎样才能写好一篇方案呢？下面是小编帮大家整理的方案范文，仅供参考，大家一起来看看吧。

大数据开发服务方案篇一

摘 要：dt时代，最重要的是“大数据”。目前，大数据开发和应用正如火如荼地开展，然而真正实现落地的项目并不多见。大数据现在只呈现的是一个研究热点，迫切需要一种技术实现大数据精准开发应用。该文通过导入大数据概念，解释大数据包含的二元概念，分析“大统计”与“大数据”的区别，引出大数据技术之一“数据标识”方法与应用，用以标识人类行为数据和医学大数据开发应用的方法，文章进一步阐明“数据标识”的科学性和准确性，为大数据开发应用指引道路。大数据是人类行为轨迹生产出来的数据资源，大数据是关于人的研究，由于物理人体的边界清晰，医学大数据应用或将早于人类行为数据应用的成功，未来的人工智能离人们不再遥远。

关键词：大数据 大数据技术 医学大数据 数据标识 精准营销

目前大数据应用还处在启蒙和探索阶段，能够成功落地的项目不多。大数据是一种以数据为资源的高科技，数据在大数据中的地位相当重要，其一，拥有资源数据本身就是不容易做到的事情；其二，拥有资源数据还要有使用数据的想法、数据目标和数据技术。能够拥有以上所述中的一点已经很难了，大数据项目落地则需要拥有以上两点，这可能也是大数据项目目前落地少的原因。需要第一点大数据资源数据的各单位有其各自的解决办法，这里不讨论获得数据的方法，只谈谈第二点中大数据准确应用的一些方法。

大数据是人类发展的第五个阶段，第一个阶段：农耕时代；第二个阶段：工业时代；第三个阶段：电汽时代；第四个阶段：it时代；第五个阶段：dt时代；第六个阶段：ai时代-人工智能。梳理一下人类发展的进程可以看出，人类的发展是由人力的简单粗放开始，逐渐发展为机器代替体力，精细的电汽文明逐渐代替简单粗放工作，解放了人类的双手，随后计算机的发展代替了人脑部分功能，人类进入了it时代。简单看以上人类发展进程：人类科技的发展是由简单粗放到精细准确，由机器代替人工的进程。进入dt时代的大数据技术应该是更精确、更高级的技术，数字是最精准的表达方式，数字集合出来的数据也应该是最精准的表达方式，事实上不是这样简单。

由大量数字或是数据进行运算，可以得到精确结果的方法是统计学，应该叫做大统计比较好，不是大数据。

2 大数据精准使用需要“数据标识”

“数据标识”的原理和方法

人类科技发展是向着更精准、更智能化的方向发展，dt时代的大数据是可以满足人类更精准和更智能化的需求。前面提到目前大数据落地项目少，尤其能够产生价值的项目少，归纳为不能很好地使用大数据是相当重要的原因，大数据是数据在模型中准确应用的科学技术。好的模型制作相当重要，但数据的理解也非常重要。理解好大数据中的数据才能很好地使用数据，才能做好大数据。在《大数据及其应用前景研究》中笔者写到过数据的理解是每个人的知识水平决定的。理解好大数据的数据还要掌握如何使用数据的技术，这种使用数据的技术是需要把数据精准地放入大数据模型上在计算机中运行，输入精准数据才能有精准运算结果，做到数据精准使用必须学会“数据标识”。

“数据标识”是笔者在做医信天下医学大数据医院排行榜的思考和心得，这里同大家分享和探讨。“数据标识”的方法是笔者在中国医学科学院医学信息所做医学数据库工作方法的延伸。查阅资料没有查到有关如何做好“数据标识”的文献。先介绍一下初期医学数据库建设的方法，这样可能有助于更好地理解“数据标识”原理、概念、依据和使用方法。

大数据开发服务方案篇二

3. 承担功能模块的 概要设计编写 与 代码开发工作;

4. 参与问题、技术方案的讨论，设计与代码评审;

任职要求：

7. 熟悉linux操作系统，掌握linux基本命令;

8. 熟悉设计文档编写(优先)

9. 具有良好的沟通能力和团队合作精神、对工作认真负责，踏实，责任心强，善于学习总结。

大数据开发服务方案篇三

1、负责各类ci/cd环境的搭建与维护。

2、负责公司容器云平台的实施，监测，故障定位等。

3、负载云平台容器应用编排，提升公司产品的稳定性、安全性，协助优化产品性能。

4、开发适用于公司业务场景的相关运维工具。

相关要求

1、能熟练使用kubernetes搭建生产和测试环境。

2、熟悉docker/kubernetes组件和生态，包含存储、网络、监控、日志、安全等。

3、熟悉常用工具如git，harbor，helm，jenkins安装和使用。

大数据开发服务方案篇四

2、 完成系统框架的设计和核心代码的编写;

7、 熟练使用大数据etl数据抽取工具;

8、领导安排的其他工作。

任职资格：

1、 3年互联网行业开发经验，计算机或相关专业本科以上学历;

3、 具有较强的数据分析、数据挖掘的能力;

5、 严密的数学思维、突出的分析和归纳能力、优秀的沟通表达能;

6、 个性开朗，对技术钻研好学、逻辑思维能力强，沟通能力优秀，有团队合作精神。

大数据开发服务方案篇五

大数据应用并不是一贴能够包治百病的灵丹妙药，不能寄希望于通过简单数据梳理就能解决企业积累下来的所有难题。富士通也没办法提供一款放之四海而皆准的大数据解决方案。

黄邦瑜就像老裁缝，一个手握大数据，利用ict技术，为客户公司量体裁衣，并提供高端定制解决方案的信息技术裁缝。之所以比作裁缝，主要是为了和流水线式的粗暴生产区别开来。

作为富士通（中国）信息系统有限公司副总裁，黄邦瑜对于当下众多企业在大数据应用上的浮躁心有不满。在他看来，现在的大数据已经被某些人演绎成为包治百病的“一贴灵”，甚至完全背离了大数据的核心价值。

“但大数据应用并不等于简单的信息梳理。大数据的应用通常需要有扎实的it基础，来不得浮躁，否则很难让解决方案达到预期的效果。”黄邦瑜指出。

作为全球范围内的ict领航企业，富士通拥有传统基础架构和云计算基础，但富士通并不大规模地生产模式化的解决方案，就是为了让企业客户通过定制化的服务，找到更适合自己的解决方案。

需要量体裁衣

自2012年起，富士通加大了推广行业解决方案的力度，并在中国市场上倾注了更大的热情。正是因为如此，富士通在中国的企业形象也在发生着巨大的改变。曾经那个只会生产笔记本和打印设备的制造商，已经一去不复返。

富士通正在通过其多年积淀的ict技术，转型成为一家基于大数据的企业解决方案提供商。在与中国客户打交道的过程中，黄邦瑜发现，不少缺乏扎实it基础的中国企业，把“大数据”看成了解决所有问题的“灵丹妙药”，在引进“大数据”解决方案的过程中显得过于浮躁。

黄邦瑜：大数据的应用在国际上也是个新事物，中国、日本和欧美等国家都仍处在研发阶段，我个人认为中国同日本、欧美等先进国家相比，在大数据的研发和应用的水平上并没有太大的差距。

如果说有差距，我觉得最大的差距还是体现在客户的成熟度上。欧美、日本等国家的企业客户相对更成熟一些，因为他们过去在业务层面和it层面的积淀都比较深厚，这让他们在大数据的应用上会有更明确、更具体、更战略的方向和想法。

在中国，一些it基础并不扎实的企业可能会进入一个比较浮躁的误区，希望大数据可以变成一贴灵药，能够马上解决他们过去积累的所有问题。其实富士通在应用层面上也没有能够放之四海而皆准的大数据解决方案。因为给企业提供的大数据方案，它本身就是针对不同客户要解决的不同问题“量体裁衣”而设计的，是需要通过与客户共同研讨，不断改进，逐步完善，才能最终形成。

富士通拥有很好的硬件技术、软件技术和it技术，但是要帮助客户找出规律，关键还是要根据客户的业务，企业不能指望富士通来告诉你所有的一切。如果可以的话，富士通就直接去做汽车、医疗或者其他行业了。

大数据解决方案，从本质上来说就是客户和it供应商一起去发掘规律的过程。就像制造业存在着大量的数据，但是很难有一种解决方案，刚好把企业经营者想要找的所有规律都找到。

富士通拥有很多大数据业务和应用场景的介绍，因为我们发现，大数据并不是一个像软件一样成型的方案，你拿光碟过来一装就能立刻解决所有的问题，而是一种我们称之为“最佳实践”的模式，即客户能够针对一个特定的问题或业务场景，把想要发掘的问题告诉富士通，然后我们一起去解决这个问题。

在中国，我最担心的就是有客户跟我说，富士通你给我提个方案吧，用了这个方案，研发、生产、市场等各种各样的问题都能解决了。坦白讲，这个真的做不到。

大数据开发服务方案篇六

《中国国家试验型数字式图书馆》项目组于4月12日至13日在北京召开了技术组会议，根据会议对元数据 方案所作出的结论，本数字图书馆项目最小元数据集合采用dublin core；最小元数据集合dublin core的实现采用rdf方式；元数据分成两层，第一层为dc，第二层为marc或tei header，在资源建设中要求按这两层实现。技术组必须据此提出项目所需采用的规范的元数据元素集及其定义、元数据元素的限定规则、以及元数据元素的具 体表达方式。会后提出对各成员馆进行一次调研，对各馆计划进行数字化的资源内容、方式、目前的状态、应用目的等进行 摸底，在5月底以前上海馆仅收到辽宁馆一份，本《实施意见》据辽宁馆和上海馆本馆的资源情况，设想了一般情况，鉴于具体资源情况对元数据方案的实施无重大 影响，本方案据此成文。

dc元数据方案是一个非常灵活且及具扩充性的方案，然而对于各馆合作的同一个项目，原则上应该制订一些 统一规则，例如元数据元素的增删取舍以及限定方式等，当然也可以由各馆自定，这样会在一定程度上影响到互操作性。制订统一规则的难点是必须经过各馆统一一 致的详细讨论，这是一项耗时费力的工作，必须由项目组负责协调组织。

首先必须说明的是，根据项目技术组的结论：

本文作为本项目工作小组的研究报告，根据以上会议精神，将对项目元数据方案进行进一步的描述和限定，为便于实际实施，特进行实例描述。

一、dc元素定义及其限定

二、rdf框架及其含义

三、实施实例及说明 dc在中的应用

dc在中的应用

dc的扩展应用

rdf与dc的应用

四、实施建议

一、dc元素定义及其限定

下文给出dc十五个元素的中文基本定义，原文定义请参见其主页： _ core。

dc元素基本描述

四、实施建议(未完成)实施建议如下：

以格式为主

marc直接嵌入dc

大数据开发服务方案篇七

2. 对大数据分析系统存在的问题进行跟踪和定位并及时解决;

3. 负责上级交办的其他相关工作。

岗位要求：

1. 本科以上学历，2年以上工作经验;

3. 熟悉linux操作系统，能在linux上完成开发、调试工作;

6. 熟悉数据库操作和使用的基本技能，熟练一种关系型数据库的使用;

7. 能独立编写详细设计文档;

8. 有大数据分析工具hadoop、spark使用开发经验优先;

9. 具有团队精神与敬业精神，学习钻研能力强，具有良好的协调沟通能力。

大数据开发服务方案篇八

1、负责公司产品运营相关网站后端快速响应开发;

2、负责公司运营支持相关系统开发;

4、负责相关app接口开发;

5、配合移动部门与产品部门实现服务器端相关接口开发。

任职资格

1、计算机或相关专业，本科以上学历;

3、熟悉linux系统,至少一年以上linux平台开发经验;

6、有大型网站开发经验者优先;

7、较强的责任心及团队合作精神，有独立解决问题的能力。