一、大数据与云计算可承接项目清单

1. 大数据平台与工具开发

• 数据中台建设

• 企业级数据仓库（EDW）搭建

• 实时数据湖架构设计（Delta Lake/Hudi）

• 数据血缘追踪与元数据管理系统

• 分析工具开发

• 自助式BI平台（拖拽式报表生成）

• 用户行为分析系统（埋点数据+漏斗模型）

• 大数据可视化大屏（城市交通/能源消耗实时监控）

• 数据治理服务

• 数据质量监控平台（异常值自动检测）

• 敏感数据脱敏与权限管理系统

• 数据资产目录与价值评估工具

2. 行业大数据解决方案

• 金融领域

• 反洗钱交易监测（图计算+关联网络分析）

• 信贷风险评估模型（千万级用户特征工程）

• 量化投资因子挖掘（高频行情数据回测）

• 零售电商

• 商品销量预测（时序数据+外部天气变量）

• 客户分群与精准营销（RFM模型+聚类算法）

• 供应链库存优化（多级库存仿真）

• 医疗健康

• 电子病历NLP分析（疾病知识图谱构建）

• 医保欺诈检测（规则引擎+异常模式识别）

• 基因组数据分析平台（PB级数据处理）

• 工业制造

• 设备传感器数据异常检测（振动/温度时序分析）

• 生产良率根因分析（决策树+因果推断）

• 数字孪生工厂（实时数据驱动3D仿真）

• 政务与公共事业

• 城市人口流动预测（手机信令数据分析）

• 舆情预警系统（多源文本情感分析）

• 公共资源分配优化（线性规划模型）

3. 云计算服务项目

• 云迁移与运维

• 企业本地系统上云（AWS/Azure/阿里云迁移）

• 多云混合架构设计与成本优化

• 云灾备方案（跨区域数据同步与容灾演练）

• 云原生开发

• 微服务架构重构（Spring Cloud/K8s）

• Serverless应用开发（AWS Lambda/函数计算）

• 容器化数据流水线（Airflow+Kubernetes）

• 云安全服务

• 云环境渗透测试与漏洞修复

• 数据加密与密钥管理（KMS+HSM）

• 云资源访问权限审计（IAM策略优化）

4. 前沿技术融合

• AI+大数据

• 机器学习特征平台（特征存储+自动化生成）

• 实时推荐系统（Flink+深度学习模型）

• 智能文档处理（OCR+结构化信息抽取）

• IoT+云计算

• 千万级设备接入与管理平台（MQTT+规则引擎）

• 边缘计算数据聚合（AWS Greengrass/阿里云LinkEdge）

• 时序数据存储与分析（InfluxDB/TDengine）

二、开发必要条件

1. 数据基础

• 数据源接入：支持数据库、API、日志文件、IoT设备等多源数据

• 数据规模：明确处理能力（如单集群支持PB级数据）

• 数据合规：GDPR、CCPA、等保2.0等法规适配

2. 技术架构

• 大数据技术栈

• 计算引擎：Spark/Flink/Trino

• 存储系统：HDFS/Iceberg/HBase

• 资源调度：YARN/K8s

• 云计算能力

• 主流云平台认证（AWS Certified/Aliyun MVP）

• 高可用设计：负载均衡、自动扩缩容、多可用区部署

• 成本控制：预留实例/Spot实例优化、存储分层策略

3. 安全与灾备

• 数据安全

• 传输加密（TLS 1.3）

• 存储加密（AES-256）

• 数据脱敏（动态掩码/令牌化）

• 灾备方案

• RTO（恢复时间目标）< 1小时

• RPO（恢复点目标）< 5分钟

• 定期容灾演练与漏洞扫描

4. 团队能力

• 跨领域协作

• 数据工程师（ETL/数据建模）

• 云计算架构师（云原生设计）

• 行业专家（金融/医疗领域知识）

• 工程规范

• 代码管理：GitLab CI/CD流水线

• 文档标准：OpenAPI/Swagger接口文档

• 运维监控：Prometheus+Grafana告警体系

5. 基础设施

• 开发测试环境

• 大数据集群沙箱（Cloudera/Hortonworks）

• 云资源模拟器（LocalStack/MinIO）

• 生产环境要求

• 服务器配置：CPU密集型（数据分析）/GPU加速（AI训练）

• 网络带宽：跨区域数据传输优化（CDN/专线接入）