大数据总结 第1篇
一缕春风溢满了我们数据部每角落，不知不觉中已经来我们公司有一年多了，我任职数据部一名数据文员，每一项工作都与业务部有相连，跟进业务部日常行程、每天销售业绩、发生意销售、目标及占比跌幅店铺信息、物料赞助跟进等等就是我的工作。在xx的带领下和诸位同事的合作中学到很多东西，慢慢的全面把握了公司的数据准确性和保密性，这对我的职业生涯具有非凡意义，使我打下了坚实的基础。
回顾这一年多时间，工作经验、社会交流等等一切都是从头开始，从无到有，从有到会，从会到熟；这一过程都离不开公司领导的带领和个人的努力，这一年是感恩的一年，真心感谢公司给我提供磨练自己的机会，更感谢公司领导一直以来对我的信任与栽培！
渐渐的，我体会到和摸索出一些总结和感想：
一、总结
1、团队的合作是完成工作的前提
做一份能令领导满意的数据表格不单单是自己一个人闭门造车所能造出来的，需要合理的意见和适当的帮助，自己的制表思路是要在前人的启发下才能发挥出色。
2、精准的数据需要懂得数据的理念和要求，数据的运用
做数据表格是给人一种一目了然的清晰感，怎样把公司的数据信息及时传达公司领导、客户及客户主任尤为重要。准确的数据表格是给领导和客户的第一印象，是直接影响整份表格的进度。信息是及时、全面反映整个企业的精神面貌和工作动态，这就要求及时，迅速，对各部门上报的信息进行整理、加工，对发生的大事对各部门进行催报，使信息管理工作更加规范到位。
3、善于总结，懂得吸取经验
经验是在实际工作在中得到的，把握了经验工作自然就是事半功倍。刚开始做数据表格时，只知道一味的按部就班，缺少灵活性，表格表达不清晰。后来经过不断的摸索，领悟到表格有很多功能是值得我们去参谋的，运用vlookup，sumif等常用公式，让自己变得灵活而具有战斗力。表达最美的效果，这种感觉是要在长期的工作经验中积累起来的。
4、、善于沟通，避免出错
做数据表格是在第一份原始资料的基础上做出来的，第一份原始资料就是xx做的数据报表，做数据时遇到什么不明白的需请教，因此信息传递是很重要的，我们要保持信息的畅通性就必须善于沟通，否则出现差错，前功尽弃。所以，一边工作一边总结经验是百利而无一害的。
5、做数据表格要讲究效率和准确。数据的作用是给他人能够更快的看清楚所表达的数据内容，还有重要的是数据准确性及美观，给人一种赏心悦目，心旷神怡的舒服感，具有挑战性的是有一种感觉，就是一眼就分辨得出哪里好，哪里需要改进，哪里需要取
二、感想
1、数据部是实现自己理想和展现自己技能的平台
能把自己所学知识运用出来是一件值得庆幸的事，安分守己，把自己的工作出色完成对公司是一种责任，对自己是一种交代。
2、认识了很多新同事，交流广泛，知识面丰富了
新的环境必然有新的事物，接收新的事物必然有新的认识，新的认识必然有新的数据理念思想，对自己的专业知识和认识更上一层楼。
3、去旧迎新，迎接新的挑战，自我提升，给自己定下目标
xx年是奋斗的一年，一年可以实现很多事情，可以改变很多事情，是选择继续奋斗还是碌碌无为，关键在于自己的行动。只有行动万事皆成事实，所以我给自己定下了三个目标：
（1）全面提升自己，工作能独当一面。这样就能提高工作效率，不会延误工作进度。
（2）数据能精确化，提高效率。
（3）保持一颗上进心，永不熄灭。
大数据总结 第2篇
近几年来，北京检验检疫局信息化建设取得了丰硕成果，业务、办公、人事、财务、实验室管理等各方面都建立和应用了信息化系统，大大提高了工作效率，也逐渐积累了大量的数据信息。但由于北京检验检疫局的各种数据信息分散在不同的部门、分支机构和业务系统中，没有统一的数据管理机制，也没有全面、准确的共享数据库和完善的统计分析及数据展现软件，使得工作人员无法从纷繁复杂的数据中迅速地找到数据间的关系，并获得所需的各种统计结果和分析资料。
随着新的业务和管理系统不断投入运行，数据量成倍增长，系统间的关系也更加紧密，迫切需要建立数据中心系统以满足检验检疫业务发展对数据分析和决策支持的要求。为此，北京检验检疫局于5月开始开发数据中心系统，并于9月顺利通过验收。数据中心系统将分布于各业务系统中的数据和分散在业务处室、分支机构的电子表格数据提取到数据中心，并将这些数据重新加以汇总，形成便于查询和辅助决策的统计数据，为用户提供查询、分析、预警等功能。目前，该系统包括的数据主要有业务数据、财务数据、仪器设备数据、人事数据和办公数据。
1.业务数据包括出入境检验检疫统计数据和海关经济环境数据等，主要来自ciq系统、集中审单系统等。其中，检验检疫业务统计数据是对日常检验检疫业务所产生的数据的汇总与统计，从整体上反映一定时期检验检疫业务的运行状况，并支持从不同角度对检验检疫各项业务进行分析；海关经济环境数据是由海关提供的与检验检疫业务相关的常用经济数据，与检验检疫业务统计数据形成参照，从而使工作人员对检验检疫业务数据的分析更全面、完整。
2.财务数据包括财务状况数据、国有资产数据、下属企事业单位收支情况数据等。财务状况数据包括北京检验检疫局整体及各部门预决算相关数据、收支费用相关数据，用以反映北京检验检疫局的整体财务状况；国有资产数据包括购房补贴、政府采购和车辆编制相关数据，用以反映北京检验检疫局国有资产购置及支出情况；下属企事业单位收支情况数据主要用于对这些企事业单位的运营情况进行监督。
3.仪器设备数据根据设备用途不同，具体分为车辆数据和办公设备及仪器数据。车辆数据主要是车辆及其使用情况和驾驶员情况的相关数据，数据提取自车辆管理信息系统。其中，明细数据用以反映每辆车的具体情况，统计指标根据明细数据进行汇总，用以反映全局车辆的整体状况；办公设备及仪器数据主要是与办公常用设备（如打印机）和检验检疫业务及其实验中使用仪器的相关数量、价值、使用情况数据，数据提取自仪器设备管理信息系统。
4.人事数据包括人事基本信息、人事简历信息和人事培训信息等方面的数据，用于支持对局内人事情况进行统计和分析。其中，明细数据以具体个人为单位，描述个人的相关特征；指标数据以人数为单位，按统计周期对明细数据进行汇总，用于反映全局整体人员构成状况。
5.办公信息主要用于体现全局办公的整体情况，数据提取自办公自动化系统。
由于以上5类数据主要来自各个业务信息系统，因此北京检验检疫局构建了数据标准化指标体系，为各业务系统数据的整合、组织和应用提供了标准和规范，解决了各业务处理系统间存在的数据同名异意和同意异名等问题，为实现各业务处理系统数据整合提供了基础和依据。在数据标准的规范下，北京检验检疫局建设了数据中心项目的数据仓库，数据仓库在相关工具软件的支持下，实现了对ciq系统数据、预算管理系统数据、仪器设备管理系统数据、车辆管理系统数据和办公自动化系统数据的抽取、转化、整合和加载，不仅能将这5类数据分别统计和展现，还能将这些数据结合起来进行综合分析和统计，实现全局数据的增值和转化。
建成后的北京检验检疫局数据中心系统具有数据采集、数据应用和管理维护三大类功能：数据采集功能负责从业务数据源中抽取、清理和转换数据，实现数据从各业务数据源向数据中心的移动；数据应用功能用于以多种形式展示统计数据，具体包括数据查询、统计月报、预警分析和业务报表；管理维护功能是保证系统正常运行的基石，由数据中心系统中管理维护模块的管理子系统和维护子系统实现。其中，管理子系统主要进行系统信息的管理，如用户管理、权限管理，同时还可以进行系统审计；维护子系统主要面向数据和应用系统进行维护，保证应用系统的正常运行，并保持应用系统的丰富多样。
通过以上三大功能，数据中心系统成功地解决了北京检验检疫局信息化发展中遇到的问题，但建设数据中心不仅是一项长期的、艰巨的、复杂的系统工程，需要投入巨大的人力、物力、财力，更是一项渐进完善的工程，需要不断充实数据源，系统才能不断更新。当然，这也是一项充满光明前途的工程，它不仅能为领导科学决策提供有力支持，还对提高检验检疫系统科学管理、高效执法发挥巨大的推动作用。
大数据总结 第3篇
总结这事，说易也难。如果只是单纯地罗列一下这一年自己都干了点什么工作，相信这难不倒大家，但要用一份总结不仅表明这一年做了哪些工作，还要说清楚工作成效，甚至为明年的工作提出改进的建议，这就不是那么简单的了。
作为it运维管理人员，除了自己的工作表现，更肩负着整个企业it系统健康运营的重任，所以我认为运维人员的年终总结更应该倾向于结合本单位整体运维情况，以便于来年it工作的有序发展。
那么，it运维管理员如何写好一份年终总结呢？我建议可以从以下几个方面入手：
一、资产清点
作为整个企业的it“管家”，首先应该对管理的资产情况了然于胸。比如说：
搞清楚“有什么”的问题以后，还应该做个比较，目前的资产情况和历年相比有什么变化，是增加还是减少了，这些变动都体现在哪里？这些数据整理出来，一张清晰的“资产图”便被轻松地“绘制”出来了。
二、业务构成及分析
it系统说到底是为业务来服务的，一个企业里，最重要的应该就是业务系统的稳定运行和增效。所以it运维管理员的总结里，必然不能缺少对业务系统保障情况的描述。
当然我们首先也应该勾勒出“业务”的大体形象：目前我们所有的业务系统有哪些？哪些是核心的业务，它们在解决何种问题，为用户提供了哪些服务？这些业务又运行在哪些服务器上，它们的运行状态如何…？这样我们先直观地把“业务系统”介绍给大家。
接下来我们可以深入地去剖析一下这些业务的运行状况，比如：我们的业务系统一年中平均每月主干链路的总流量达到了多少？将这些业务流量排名，前几位的是哪些？这些高流量的业务有多少人次在访问？这些业务的平均无故障运行时间是多少？根据其设计，这些业务的可用性指标达到多少？是远未达到使用预设，差一些到满负荷，还是已经超负荷…等等
还有“变化”的视角是应该一直具备的，还需要与往年比，哪些业务是新增的，这些新增业务的使用情况如何，是用得较多还是较少？
通过以上的梳理和总结，相信看到报告的人都会对这一年的业务系统情况有一个相对清晰的了解了。
三、事件处理情况
理清了资产和业务情况，还应该对一年中所做的事件处理情况进行汇总。你是否能说清楚it部门这一年处理的事件数量有多少？这些事件分类有哪些？哪些是重大事件？这一年里产生过哪些重大的事件？这些重大事件对整个it系统的影响是什么？是否针对此进行过全面的分析，并给到过改进的意见？采取了哪些措施保障了核心业务的sla？这些数据也有助于对全年的运维工作进行了解。
大数据总结 第4篇
时光荏苒、日月如梭，不知不觉间，鼠年已逝、鼠年降临，真是时不我待!由于领导的栽培以及信任，我有幸在春节以前加入到工作中来，自从进入*部以来，在部门领导以及老同志的关心、帮助下，努力做到爱岗敬业，恪尽职守，以务实的工作作风、坚定的思想信念和饱满的工作热情，较好地完成了自己的本职工作和领导交办的各项工作。现简单总结原创：
1、努力改造思想，做好角色转变。由于我以前一直从事工作，这是第一次接触管理的工作，这其中有个角色的转变，虽然工作使我更加熟悉我厂的技术参数、经济指标等，为以后的工作打下了良好的基础，但由于工作的性质，使我在工作中养成了被动接受、缺乏创新的工作作风，现在我已经是一名管理人员，急需在工作中发扬工作主动性，积极寻求创新，为公司的良好运营作出自己的贡献。
2、刻苦钻研业务，提高工作能力。来到*部以后，是我第一次接触到统计的知识，我根据领导的安排及以自身工作的需要，在工作的同时先后学习了《中国计[20xx]455-统计考核办法》、《中国计[20xx]369-日报生产信息管理》、《电力统计指南》、《电力生产技术经济指标》、《节能降损技术手册》等文件及书籍，使我对于统计工作有了初步的认识，这将对我以后更好的进行统计工作打下良好的基础。
3、积极肯干，不怕苦累。在工作上坚持事事保持积极主动、尽力而为，决不懈怠的工作准则。无论在什么岗位上，处于何种环境中，均能及时调整自己的状态，保证以旺盛的精力投入工作。从到*部，思想上没有预备、时间上没有过渡，一到岗马上投入紧张工作中，虽然两个岗位存在着时间松紧的差异、工作方式方法的变换、角度心态的调整等多个问题，但在自己的努力下，顺利克服。由于以前在岗位对于指标等比较熟悉，现在我已能独立制作生产日报并能在领导及其他老同志的指导下进行简单的分析、调整工作。
4、团结同志、虚心请教，营造和谐工作氛围。因为刚调到**部工作，对业务还不是很熟悉，难免会遇到这样那样的困惑和不解，每当这时，我就会主动向工作经验丰富的同事或领导请教;对同志们提出的意见、建议甚至批评，我都会虚心接受、认真反思;被人误解时，我也会会心一笑：有则改之，无则加勉!;无论在哪个部门，都能与同事们和睦相处、团结协作，争取获得一个好的人际关系，从而能够拥有一个和谐的工作氛围，工作起来也会更加舒心、更加起劲儿;因为自己年轻，争取每天提前上班，主动打扫卫生区和办公室卫生，积极参加各种义务劳动，自觉承担一些较重的体力活。虽然，自己在工作中付出了努力，取得了一定的成绩和收获，也得到了领导和同志们的一致肯定，想一想，心中甚感欣慰;但是，毕竟自己年纪轻，又是刚刚来到新的部门工作，缺乏工作经验，也暴露出了许多缺点和不足，比如：考虑问题不够全面，做事过于草率;有时候不注意讲究工作方法;在一些工作细节上不够细心，犯一些不该犯的错误;工作不够沉稳，易浮躁等等，这些都有待在以后的工作中加以克服，对此，我充满信心，相信自己以后一定会做得更好!原创：
总之，*部是我公司的中枢要害部门，身处其中，本人能够做到识大局、顾大体，积极学习，工作主动，不计较个人得失，圆满完成各项交办事项。同时，也看到自己工作中存在着一些缺点，一是工作细节方面还不够注意，只考虑工作大致做的差不多就行了，有些细节工作忽略了，不到位，使工作有瑕疵;二是服务仍不到位，有不少事情需要提醒着才能做到，对情况变化不够敏感，在对有些工作的领会上还没能完全吃透;三是写作上还需要进一步提高，需要多学习，以更好地促进本职工作。
今后将继续发挥自身的长处，认真改正存在的缺点，加强学习，多虚心求教，多动脑思考，不断充实自己、完善自己，使工作水平能有质的提高，为我公司多做贡献，不辜负领导和同志们的期望。
大数据总结 第5篇
在数据分析岗位一年以来，在公司部门领导的正确领导下，紧紧围绕公司开展的“积极主动谋发展，务实奋进争一流”的主题实践活动，全面完成了各项工作目标，现简单的总结一下我一年来的工作情况。
一、 虚心学习，不断提高政治素质和业务水平
作为一名公司的一份子，具备良好的政治和业务素质是做好本职工作的前提和必要条件。一方面虚心向周围的领导、同事学习工作经验、工作方法和相关业务知识，取人之长，补己之短，加深了与各位同事之间的感情，同时还学习了相关的数据库知识，提高了自己在数据分析和处理上的技术水平，坚定了做好本职工作的信心和决心。
二、 踏实工作，努力完成好领导交办的各项工作任务
一年来，在主管的带领和同事们的支持下，自己主要做了以下几项工作：
一是认真做好各项报表的定期制作和查询，无论是本部门需要的报表还是为其他部门提供的报表。保证报表的准确性和及时性，并与报表使用人做好良好的沟通工作。并完成各类报表的分类、整理、归档工作。
二是协助主管做好现有系统的维护和后续开发工作。包括topv系统和多元化系统中的修改和程序开发。主要完成了海关进出口查验箱报表、出口当班查验箱清单、驳箱情况等报表导出功能以及龙门吊班其他箱量输入界面、其他岗位薪酬录入界面的开发，并完成了原有系统中交接班报表导出等功能的修改。同时，完成了系统在相关岗位的安装和维护工作，保证其正常运行。
三是配合领导和其他岗位做好各种数据的查询、统计、分析、汇总工作。做好相关数据的核实和上报工作，并确保数据的准确性和及时性。
四是完成领导交办的其他工作，认真对待，及时办理，不拖延、不误事、不敷衍，尽力做到让领导放心和满意。
三、存在的不足和今后的努力方向
一年来，在办公室领导和同事们的指导帮助下，自己虽然做了一些力所能及的工作，但还存在很多的不足：主要是阅历浅，经验少，有时遇到相对棘手的问题考虑欠周密，视角不够灵活，缺乏应变能力;理论和专业知识不够丰富，导致工作有时处于被动等等。
针对以上不足，在今后的工作中，自己要加强学习、深入实践、继续坚持正直、谦虚、朴实的工作作风，摆正自己的位置，尊重领导，团结同志，共同把办公室的工作做细做好。
大数据总结 第6篇
DataFrame是一种不可变的分布式数据集，这种数据集被组织成指定的列，类似xxx系数据库中的表。SchemaRDD作为Apache Spark 版本中的试验性功能，它在Apache Spark 版本中被命名为 DataFrame。对于熟悉Python pandas DataFrame或者R DataFrame的读 者，Spark DataFrame是一个近似的概念，即允许用户轻松地使用结构化 数据（如数据表）。
通过在分布式数据集上施加结构，让Spark用户利用Spark SQL来查询结构化的数据或使用Spark表达式方法。下面，我们将给出两种方法的代码示例。通过构建数据，使得Apache Spark引擎——具体来说就是catalyst优化器（Catalyst Optimizer）——显 著提高了Spark的查询性能。Spark早期的API中（即RDD），由于Java JVM和Py4J之间的通信开销，使用Python执行的查询会明显变慢。
每当使用RDD执行PySpark程序时，潜在地需要巨大的开销来执行 作业。如下图所示，在PySpark驱动器中，Spark Context通过Py4j启动一 个使用JavaSparkContext的JVM。所有的RDD转换最初都映射到Java中的 PythonRDD对象。 一旦这些任务被推送到Spark工作节点，PythonRDD对象就使用管 道（pipe）启动Python的子进程（subprocess），发送代码和数据到 Python中进行处理；
虽然该方法允许PySpark将数据处理分布到多个工作节点的多个 Python子进程中，但是如你所见，Python和JVM之间还是有很多上下文 切换和通信开销的。
spark sql拯救世界！ 因为spark sql在各个语言之间的性能都很高并且达到了较好的平衡Spark SQL引擎如此之快的主要原因之一是 Catalyst优化器。对于拥有数据库背景的读者，这张图看起来类似xxx 系数据库管理系统（RDBMS）的逻辑/物理计划和成本模型/基于成本的 优化。其意义在于，相对立即处理查询来说，Spark引擎的Catalyst优化器 编译并优化了逻辑计划，而且还有一个能够确保生成最有效的物理计划 的成本优化器。如下图：
DataFrame和Catalyst优化器（以及Tungsten项目）的意义是在和非 优化的RDD查询比较时增加PySpark查询的性能。如下图所示，引入 DataFrame之前，Python查询速度普遍比使用RDD的Scala查询慢（后者 快两倍）。通常情况下，这种查询性能的降低源于Python和JVM之间的 通信开销：
利用DataFrame，PySpark往往明显加快，但也有一些例外。最典型的是Python UDF的使用，导致在Python和 Java虚拟机之间的往返通信。请注意，这将是最坏的情况，如果计算基 xxxD来做，情况将会是相似的，因此在使用dataframe的时候尽量使用其内置的方法，如果迫不得已需要处理复杂的逻辑，要不然就是放弃一部分速度使用python来写函数逻辑，要不然就是使用scala来写内部逻辑，后者需要对scala有较好的掌握基础；总之，Python DataFrame和SQL、Scala DataFrame以及R DataFrame 都能够利用Catalyst优化器（按照以下更新的图）
Catalyst优化器
Spark SQL是Apache Spark最具技术性的组件之一，因为它支持SQL 查询和DataFrame API（spark dataframe也很容易和spark sql查询语句进行交互）。Spark SQL的核心是Catalyst优化器。优化器基于函数式编程结构，并且旨在实现两个目的：简化向Spark SQL添加新的 优化技术和特性的条件，并允许外部开发人员扩展优化器（例如，添加 数据源特定规则，支持新的数据类型等等）：
Tungsten
Tungsten（钨丝）是Apache Spark执行引擎项目的代号。该项目的重点是改进Spark算法，使它们更有效地使用内存和CPU，使现代硬件的性能发挥到极致。 该项目的工作重点包括： ·显式管理内存，以消除JVM对象模型和垃圾回收的开销。 ·设计利用内存层次结构的算法和数据结构。·在运行时生成代码，以便应用程序可以利用现代编译器并优化 CPU。·消除虚拟函数调度，以减少多个CPU调用。 ·利用初级编程（例如，将即时数据加载到CPU寄存器），以加速 内存访问并优化Spark的引擎，以有效地编译和执行简单循环；
总结
SparkSQL体系结构如上图所示，整体由上到下分为三层：编程模型层、执行任务优化层以及任务执行引擎层，其中SparkSQL编程模型可以分为SQL和DataFrame两种；执行计划优化又称为Catalyst，该模块负责将SQL语句解析成AST（逻辑执行计划），并对原始逻辑执行计划进行优化，优化规则分为基于规则的优化策略和基于代价的优化策略两种，最终输出优化后的物理执行计划；任务执行引擎就是Spark内核，负责根据物理执行计划生成DAG，在任务调度系统的管理下分解为任务集并分发到集群节点上加载数据运行，Tungsten基于对内存和CPU的性能优化，使得Spark能够更好地利用当前硬件条件提升性能；
说到计算模型，批处理计算从最初提出一直到现在，一共经历了两次大的变革，第一次变革是从MR编程模式到RDD编程模型，第二次则是从RDD编程模式进化到DataFrame模式。
第一次变革：MR编程模型 -> RDD编程模型和MR计算模型相比，RDD计算模型有很多改进：可以支持更多的算子，比如filter算子、sum算子等，不再像MR只支持map和reduce两种更加灵活的存储机制，RDD可以支持本地硬盘存储、缓存存储以及混合存储三种模式，用户可以进行选择。而MR目前只支持HDFS存储一种模式。很显然，HDFS存储需要将中间数据进行存储，而RDD则不需要，这是RDD编程模型效率高的一个重要原因之一。RDD模型带来了更细粒度的任务并发，不再像MR那样每次起个任务就要起个JVM进程；另外，RDD模型带来了另一个利好是很好的容错性，一个任务即使中间断掉了，也不需要从头再来一次。延迟计算机制一方面可以使得同一个stage内的操作可以合并到一起落在一块数据上，而不再是所有数据先执行a操作、再扫描一遍执行b操作，太浪费时间。另一方面给执行路径优化留下了很灵活的操作空间；所有这些改进使得RDD编程模型相比MR编程模型，性能可以有10～100倍的提升！然而，RDD计算模型就很完美吗？要知道，用户手写的RDD程序基本或多或少都会有些问题，性能也肯定不会是最优的。如果没有一个高手指点或者优化，性能依然有很大的优化潜力。这就是促成了第二次变革，从RDD编程模型进化到DataFrame编程模型。
Spark 中引入的Spark Dataset旨在提供一个API，允许用户轻松地 表达域对象的转换，同时还提供了具有强大性能和优点的Spark SQL执行引擎。
DataFrame和Dataset API的统一使创建向后兼容的重大改变成为可 能。这是Apache Spark 成为主要版本（相对这种重大改变很少的 次要版本而言）的主要原因之一。从下图中可以看出，DataFrame和 Dataset都属于新的Dataset API，作为Apache Spark 的一部分被引入进来：
如前所述，Dataset API提供了一种类型安全的面向对象的编程接 口。通过将表达式和数据字段暴露给查询计划器和Project Tungsten的快 速内存编码，Dataset可以利用Catalyst优化器。但是现在DataFrame和 Dataset已统一为Apache Spark 的一部分，DataFrame现在是未类型化 的Dataset API的一个别名。进一步来说：
大数据总结 第7篇
一、良好的思想政治表现
二、负重锻炼，鼓劲挖潜，较好地完成本职工作
3、实现创建集团的域控制系统，采编数据库系统，文件服务器系统，ups不间断电源监控系统，也同时协助设计与实施财务集中管理与监控，逐步完善财务经营管理一体化。
三、加强责任感、发扬吃苦耐劳的精神、增强开拓创新的意识
这些年来，集团的技术领域特殊的环境使我能够以大局为重、xxx大量，不斤斤计较个人利益。由于工作的特殊性与重要性，这些年来很多时候都在超负荷工作，甚至几天几夜才能睡上几个小时，每一次技术改造与创新，每一个项目的设计与架设都要付出巨大的艰辛，即要协调维护好集团及报人家庭将近上千万的信息设备，又要进行预测，研究信息化过程中可能出现的问题，敢于尝试，把新知识、新技术、新理念融入实施过程中，提出高效的解决方案，又要对集团技术管理进行阶段深入研究。
四、不断加强理论学习，拓展知识领域
潜心研究计算机技术领域的国内外现状和发展趋势，xxx富的计算机理论知识，提高解决本专业实际问题的能力，能将本专业与相关专业相互配合，协调解决有关技术难题，并且能指导工程师工作和学习。并且也加强了写作能力、组织协调能力和判断分析能力。
大数据总结 第8篇
在见习期的工作中，一方面我严格遵守公司的各项规章制度，不迟到、不早退、严于律己，自觉的遵守各项工作制度;另一方面，吃苦耐劳、积极主动、努力工作;在完成领导交办工作的同时，积极主动的协助其他同事开展工作，并在工作过程中虚心学习以提高自身各方面的能力。当然在工作也有不足之处主要为以下几方面：
(1)与领导及同事们的协作、交流欠缺主动性，两个月来跟本部门同事的交流、协作不少，相处融洽，但与其它部门的部分领导及同事们的协作、交流很少，，由此也给相关工作的顺利开展带来一定的负面影响。
(2)对于专业知识了解还有待提高。
在今后的工作中，我会不断加强对专业知识的学习，不断提高自己的工作能力;加强与领导及同事们的交流和协作，互尊互助，共同进步;对公司的工作流程尽快了解，提高工作效率
大数据总结 第9篇
一方面虚心向周围的领导、同事学习工作经验、工作方法和相关业务知识，取人之长，补己之短，加深了与各位同事之间的感情，同时还学习了相关的数据库知识，提高了自己在数据分析和处理上的技术水平，坚定了做好本职工作的信心和决心。
二、 踏实工作，努力完成好领导交办的各项工作任务。 一年来，在主管的带领和同事们的支持下，自己主要做了以下几项工作：
一是认真做好各项报表的定期制作和查询，无论是本部门需要的报表还是为其他部门提供的报表。保证报表的准确性和及时性，并与报表使用人做好良好的沟通工作。并完成各类报表的分类、整理、归档工作。
二是协助主管做好现有系统的维护和后续开发工作。包括topv系统和多元化系统中的修改和程序开发。主要完成了海关进出口查验箱报表、出口当班查验箱清单、驳箱情况等报表导出功能以及龙门吊班其他箱量输入界面、其他岗位薪酬录入界面的开发，并完成了原有系统中交接班报表导出等功能的修改。同时，完成了系统在相关岗位的安装和维护工作，保证其正常运行。
三是配合领导和其他岗位做好各种数据的查询、统计、分析、汇总工作。做好相关数据的核实和上报工作，并确保数据的准确性和及时性。 四是完成领导交办的其他工作，认真对待，及时办理，不拖延、不误事、不敷衍，尽力做到让领导放心和满意。
三、存在的不足和今后的努力方向 一年来，在办公室领导和同事们的指导帮助下，自己虽然做了一些力所能及的工作，但还存在很多的不足：主要是阅历浅，经验少，有时遇到相对棘手的问题考虑欠周密，视角不够灵活，缺乏应变能力；理论和专业知识不够丰富，导致工作有时处于被动等等。
针对以上不足，在今后的工作中，自己要加强学习、深入实践、继续坚持正直、谦虚、朴实的工作作风，摆正自己的位置，尊重领导，团结同志，共同把办公室的工作做细做好，为公司的事业贡献自己的一份力量。
大数据总结 第10篇
邛崃市_：
油榨乡政府认真落实邛统函[20__]14号文件精神，高度重视统计数据质量基础工作，认真宣传贯彻统计法律、法规和统计制度的要求。认真开展统计数据质量检查，扎实做好全乡统计数据质量等基础工作。
一、认真宣传《统计法》，高度重视统计数据质量工作。
乡统计员认真学习统计法律、法规，高度重视统计数据质量要求，对统计数据做到“不重、不漏、不错”三大基本要求。按照实事求是的原则，对统计数据质量在统一口径的基础上，尽量要求符合实际的原则进行统计。认真组织村级统计人员和会计人员到乡政府及市级部门等进行培训学习，提高统计人员的业务素质，认真按照统计法律、法规和统计制度的要求，做好统计数据质量的基础工作。
二、认真做好调查摸底工作，掌握统计数据的真实性。
乡统计工作，无论是月报、季度报、半年报、年终报表等，都按照“统计法”的要求，认真做好调查摸底工作，掌握原始统计数据和资料，努力做到统计数据的真实性、可靠性。掌握数据尽量全面、系统、资料齐全。
三、检查中存在的问题及不足。
1、乡镇统计人员的工作量较大，岗位津贴几乎没有，统计工作经费存在不足。
2、部份统计人员不会电脑，对一些电子数据报表的处理存在一定难度。
3、对一此统计数据的要求还存在不够全面和系统。
4、村一级统计人员的素质还有待进一步加强。
四、今后的整改意见和措施。
1、加强乡镇统计人员的岗位等工作经费的落实。
2、进一步加强统计人员的电脑培训工作。
3、进一步完善统计数据的全面、系统工作。
4、进一步加强村一级统计人员的培训，提高村一级统计人员的业务素质
大数据总结 第11篇
20xx年是贯彻落实_精神，与时俱进，解放思想，开拓创新的一年，也是我思想、工作、学习取得长足进步的一年。在十六字**精神的鼓舞下，我励精图治，各项工作都有了新进展。
一、坚持以“三个代表”重要思想为行动指南，政治思想取得新突破
积极参加各种形式的政治理论教育，善于提练和总结。**年5月至7月借调解放思想大讨论办公室期间，负责思想政治宣传工作，参与各阶段活动实施和总结，无论思想或是政治理论水平都有飞速进步；之后，在学习贯彻“三个代表”重要思想再掀新高潮活动中，能够认真学习领会，再创新成绩，撰写的总结在《**组工快讯》第39期发表；积极参加以公道正派为主要内容的“树组工干部形象”集中学习教育活动，完成各阶段总结和整改，政治素质得以提升；还于今年10月参加了入党积极分子入党前理论培训班，取得了优异的成绩，并于今年年底被发展成为预备党员。
二、在区委、区政府的正确领导下，各项工作开创新局面
三、参加各类业务学习培训，业务水平迈上新台阶。
四、存在问题及明年工作计划
辞旧迎新，在总结本年工作的同时，针对自己经验不足及知识面薄弱等问题，我对明年工作也提出了初步设想。一是继续加强理论学习，牢固树立“学习是第一位任务”的观念，认真学习阅读今年未读完的6本书，做好读书笔记和撰写读书心得体会；二是继续加强业务学习，积极争取参加各类培训班，做业务上的行家能手，做专业上的尖兵骨干，使工作再上新台阶；三是密切联系群众，多下基层，以便了解情况，发现问题及时汇报，更好地开展工作。
面对领导及同事的期许，我满怀信心，相信在党的领导下，我一定能把工作做得更好，名副其实地成为一名真正的_人。
20xx年是贯彻落实_精神，与时俱进，解放思想，开拓创新的一年，也是我思想、工作、学习取得长足进步的一年。在十六字**精神的鼓舞下，我励精图治，各项工作都有了新进展。
一、坚持以“三个代表”重要思想为行动指南，政治思想取得新突破
积极参加各种形式的政治理论教育，善于提练和总结。**年5月至7月借调解放思想大讨论办公室期间，负责思想政治宣传工作，参与各阶段活动实施和总结，无论思想或是政治理论水平都有飞速进步；之后，在学习贯彻“三个代表”重要思想再掀新高潮活动中，能够认真学习领会，再创新成绩，撰写的总结在《**组工快讯》第39期发表；积极参加以公道正派为主要内容的“树组工干部形象”集中学习教育活动，完成各阶段总结和整改，政治素质得以提升；还于今年10月参加了入党积极分子入党前理论培训班，取得了优异的成绩，并于今年年底被发展成为预备党员。
二、在区委、区政府的正确领导下，各项工作开创新局面
大数据总结 第12篇
至20XX年x月底，x有限公司在x公司的运维又届满一年的时间了。在这为期一年的运维工作当中，x的业务飞速发展，设备数量不断增加，人员的技术水平和业务知识有了显著的提升。我们的队伍在技术水平和管理经验上也有了本质的提高。
一、细致缜密的完成计划中的日常运维工作：严把质量；服务至上；严格要求；技术领先
1.承接运维工作初始信息技术部的各位领导就对我们的运维工作给予厚望，并提出了认真完善服务水平的方针。我们在服务过程中严格按照这一要求，以对保障x的发展，对用户负责的精神，把严把质量，服务至上的原则贯穿于日常工作的各个环节之中。使本运维期过程中的客户满意度有了非常显著的`提高，多次获得了用户的认可。
2.对于在工作中信息技术部提出的新要求、新方案，我们及时相应配合，本着严格要求的原则，对于提出的要求科学性的分析研究，及时提出完整周密的解决方案，并拟请用户试行或测试后实施。有力的保障了运维工作的及时有效性。
对于提高服务业务技术水平上，按照信息技术部的统一规划，按时完成一系列的既定培训计划。按照技术领先的原则，通过技术上的培训提高了业务水平和解决故障的效率；通过制定有效的安全机制和培训，健全了x信息外包人员安全机制；通过保密制度的培训使运维人员能够树立自觉维护x的信息安全防范意识；通过客户服务意识的培训提高了客户的满意度。
1.运用先进的运维工具提高劳动效率。通过监控软件随时保持信息的及时性、可控性，一旦发生问题可以迅速定位和修复。
2.经过信息技术部指导，我们在运维工作中大量了采用x技术。使我们在高效完成运维工作的情况下，为x节约了大量的费用投入。
3.在工作的过程中注意新技术和新方法的学习和收集，对于有利于运维工作的成功方案及时整理并提交信息技术部。经过x年来的维护工作存储了大量的知识库信息。
二、适应任务需要，及时解决运维过程中的遇到的问题
1.在运维过程中遇到突发问题及时与信息技术部门相关人员进行沟通，对于紧急情况的处理按照《应急预案》进行对应处理。在节假日安排主要人员进行值班和备勤，保障24小时均能及时相应。
2.在运维工作过程中，积极协助新增设备的各项实施工作，获得了信息技术部的肯定；在到货、验收、集成方案和安装调试过程中提供全程保障；对于数据的迁移、备份，各人按照自己的职责，在制定详尽的计划后、经过信息技术部的批准严格按照方案实施；
3.在配合一些公司的重大活动、事件时，为应对信息技术部人员不足的情况。我们一方面做好运维工作的情况下，另一方面派出部分或全部人员协助信息技术部的各项工作，以弥补其人力不足的状况；
4.对于机房的升级改造过程中积极配合，全程派员监理施工过程，及时出具各种施工方案和设计资料。施工完成后及时完善各类图表的变更、标识。
5.配合行政部门做好资产管理工作，对于资产管理系统派出专门人员参与学习，并对备份、升级方案及时提出自己的建议；对于办公室提出的节能减排的倡议积极响应，主动采取措施避免能源和材料的浪费；多次配合办公室进行资产统计、巡检、登记工作。
三、认真完成运维工作中的汇报、总结和知识积累工作
1.《知识库》通过连续2年的整理已经形成了成体系的完整运维知识全集，方便了各类人员通过权限管理可以随时查找所需的运维信息，为提高运维工作效率提供了基础保障。
2.日常报告：共提交《运维日报》x份、《运维周报》x份、《机房温度周报x份、《运维月报》x份、《运维半年报》一份、《运维年报》一份、《桌面工作记录单》x份、《磁带存取记录表》x份。
3.其他报告：《外包人员信息安全管理建议》、《文件服务器使用管理建议》等。
通过以上的工作和措施，我公司顺利的完成了本期x的运维工作任务，从根本上满足了设备运维的各项要求。任务的圆满完成，有赖于信息技术部正确的领导和大力协助；仰仗于x健康发展的大好形势；得益于双方长期形成的信任与默契。
一年的时间很快过去了，在此向各位领导申请续约新的一年的运维合约。并且，在新的维护其中间维持上一年的全部合同条款，维持原来的运维价格不变。在新的运维期内，我们将保持冷静的头脑，继续发扬自身优势，多方弥补存在的不足，提高服务的水平和层次，在信息部的指导下，与各部门的同仁团结协作，大力配合，携手共进，高标准高质量完成各项运维任务。希望在新的运维期内能够更好的配合信息技术部的工作完成x的各项要求和任务。
大数据总结 第13篇
PUE计算的方法
（1） 计算IT设备的功耗。可以假定实际功耗经验值，一般IT设备的运行功耗是额定功耗的30%—50%，可以更加具体的设备进行假定。如果有小时运行功耗数据，则采用小时运行功耗经验数据。
（2） 计算制冷散热设备的功耗。包括室外制冷散热设备（冷水机组、自然冷源散热设备等）、管路系统（水泵、风机等）、室内冷源输送和分配系统的功耗。——根据IT设备的功耗和当地全年小时气象数据，建立制冷散热系统中各设备的功耗模型，进行计算制冷散热设备的功耗。室外制冷散热设备与气象数据影响很大，设备变频与否，实际管路的损失都需考虑在内。
（3） 采用以上数据计算PUE值。通常采用以IT设备额定功耗、制冷散热设备额定功耗、冷水机组标定能效比等进行计算，与实际相差很大。现在的PUE计算得不到客户认可，是因其本身计算方法本身不可信。
数据中心的模块化
（1） 包括系统架构模块化、产品模块化、功能模块化，还包括软硬件的匹配、接口的标准化等等。
（3） 模块化由机房级单列双列级机柜级，模块化大大降低围护结构的设计、安装施工的难度，缩短施工时间，成本也大大降低。
降低建设成本的设计
（2） 现有消防系统也是一种成本高、利用率低的设备。现有消防系统成本高、安全性差、发生点类事故，要求整体或区域性断电。其实可以通过智能监控控制手段、模块化结构设计和材料选择等方法的改进和设计。
（3） 配电系统的演进。传统的交流UPS系统高压直流市电直供+分布式电池系统，将中间多次的能源转换去掉，即大大节省设备成本、占地空间，又节能。这种改进需要技术标准、设备制造和客户引导的配合。
（4） 采用自主定制的模块化的风机冷水盘管单元取代现有所谓的行间空调，成本可以降低一半。
（5） 机柜由现有的整体结构变为杆件、板件组装结构，可以降低部分制造和运输成本。
降低运行成本的设计
（1） 利用自然冷源，利用江河xxx的天然冷源，北方地区可以采用大型干冷器。
（2） 中国现有的空气质量不允许采用直接风冷技术，灰尘、腐蚀等使节能得不偿失。中小型的数据中心可以采用单级热交换设备。
（3） 合理的模块化配置和智能控制可以减少不必要的设备运行，降低运行成本。比如采用空间大小合理的模块化设计和智能风机控制。
（4） 提升运行温度。IT设备的运行温度将大大提高。
（5） 选址在高寒地区等。
冷热通道的封堵技术
（1） 冷热通道封堵技术可以降低冷热风的混合，提高冷源的利用率，其核心是降低回风温度，使室内风机盘管的换热效率降低。实际节能效果远不如期望的那么高。
（2） 冷热通道的封堵可以结合提高室内进风温度、风量和风机控制等技术，才会有显著的节能效果。否则仅靠降低2—3℃的回风温度，节能效果很小。
制冷系统的设计
（1） 冷水机组。现有新型的冷水机组应用变频、磁悬浮等技术，大大提高能效比。其实普通的冷水机组+大容积的缓冲水箱 或+合适温度的相变材料就比带变频的冷水机组的效率高，且可以利用高低峰电价差省钱。
（2） 管路系统的合理设计和现场施工是非常重要，却最容易被忽视的。
（3） 数据中心功耗的高密度，使得大型数据中心的冷源输送必须采用冷水或其它高热容的介质。风冷的空间、损耗、噪音等瓶颈不可解决。
（4） 避免多级换热。热管的限制和热阻在两端。
（5） 风机冷水盘管的模块化是未来数据中心的主流配置。可以安装在IT设备的底部、侧边或背部，以底部和侧边为主。现有的行间空调改个名字，成本就可以降低一半以上。
（6） 制冷系统的重要影响因素包括气象条件、IT设备运行情况、空调系统运行情况，属于多因素影响，再加上冗余设备的配置，对智能监控系统对模块化、多系统联控等技术要求非常高。
大数据总结 第14篇
自入职以来，我能够做到严格要求自己，积极投身工作，工作勤奋踏实。2020年，在各级领导和同事的关心、帮助下，自己在各方面取得了一定程度的进步，现将这一阶段的工作总结如下：
一、工作态度端正，积极投身工作
在x这个大家庭中，我能够做到工作态度端正、勤奋努力，谦虚谨慎、戒骄戒躁，时刻以一个_员的标准严格要求自己，将公司的发展管理同自己的进步紧密联系在一起，尊重领导，团结同事，积极主动与大家沟通，与同事打成一片，主动为x的发展献计献策。
二、遵守工作纪律，严格要求自己
x团队是一支纪律严明的队伍，不仅体现在日常工作的考勤纪律，还体现在遵守业务制度等各个方面。在日常的工作和生活中，我坚决服从领导安排，能够做到处处严格要求自己，遵守行纪业规，恪守职业操守，严明工作纪律。
三、工作勤奋努力，取得一定成绩
按照部室领导的安排，今年以来，我具体从事产品经理及业务管理相关工作，同时承接一些职能监管部门对接等综合性事务，在工作我能够坚决服从领导安排，严格要求自己，保质保量的完成工作，按照岗位职责严格履职。
1、积极进行业务创新和市场开发工作：
产品经理是一个融思考力、沟通力、书写语言表达能力、高度熟悉产品习性及市场配置等各方面知识较为齐备的岗位，需要不断加强学习和思考。
(1)担保公司准入工作。
检及关系维护工作同时，我认真做好x公司的准入工作，目前，x已准入通过并签订合作协议。同时对申报的x公司上报的准入资料也认真分析、积极与同行沟通，不断寻求业务合作的突破口。
(2)产品推广工作。
为发挥好上级行的综合协调与指导作用，妥善解决业务开展中遇到的困难及建议，在全市开展了产品业务发展中存在的问题、下一步计划及建议讨论会，并要求各县市结合区域经济特点和实际情况制定了市场营销方案，同时，特建立了产品专项业务进展台账，实时跟进了解该业务的流程进度，做好产品业务管理工作。
(3)产品推广工作。
为了扩大产品信贷业务的影响力，我市产品与我司联合举办了产品沙龙活动，向到会产品位企业主详细推介了产品业务。同时，为做好产品业务的跟踪维护工作，及时反馈产品贷业务最新动态，特建立了该业务的专项业务进展台账，实时跟进该业务的流程进度，并于每周一上午向部门汇报业务进度。
2、认真开展培训工作：
按照上级要求，我扎实落实制度宣贯与转培训工作。今年以来曾在各种培训会议及对接活动中讲授x等业务，自身的能力也得到了提升。
3、积极配合完成其他工作：
按照领导的安排，我积极参与并认真做好本部门的其他工作，参与活动，协助领导制定各种办法，完成一些活动的信息上报和资料上报工作，配合同事完成一些事务性的工作，和同事们一起积极营造良好的发展氛围。
四、工作展望
2020年将是我们快速发展的关键年，新产品的推广和创新工作将日益繁重，在以后的工作中我将按照职责分工做好以下工作：
1、积极参与到企业发展与管理的活动中，为领导当好参谋，为客户经理和客户服好务，为银行发展建言献策。
2、扎实开展产品创新工作。
(1)认真开展市场调研，对目前市场需求较为强烈的业务进行调研。
(2)深入各县市，收集当地市场信息，不断积累当地市场特点等相关材料，为产品创新铺垫基矗。
(3)整理各同业机构的信贷产品特点，结合我行现有产品，制定信贷产品营销方案，包括我行与同业机构的产品特点、营销特点、我行产品组合的具体结合方式等。
(4)加强与合作方相关人员的沟通交流，争取合作方准入后能迅速与我行开展业务。
3、加强业务培训工作，不断提升客户经理从业技能。在信贷人员的培训中，采用真实案例，加强培训的实效。积极研究制度，在制度和应用中找到结合点。
4、认真做好领导安排的其他工作。搞好与其他同事间的协调配合，认真完成领导交办的其他工作，积极深入基层搞好调研督导。
大数据总结 第15篇
大数据存储：分布式存储日志处理：擅长日志分析ETL:数据抽取到oracle、mysql、DB2、mongdb及主流数据库机器学习: 比如Apache Mahout项目搜索引擎:Hadoop + lucene实现数据挖掘：目前比较流行的广告推荐，个性化广告推荐Hadoop是专为离线和大规模数据分析而设计的，并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。
然后我们来谈谈spark，首先大家需要知道的是，虽然我们常说spark生态这个词，但是spark和hadoop并不是等同的概念，前者从属于后者，Hadoop当初作为一种大数据技术横空出世，经过多年的发展，Hadoop已经不单单指某一个技术，而是一个完整的大数据生态。实际上Spark对应的是Hadoop中的MapReduce部分。 那么为什么后世要创造spark来取代mapreduce呢？
1. Reduce需要在Map后完成，如果数据没有合理的分割，则整个流程将会大大延时
2. Map与Reduce在处理复杂逻辑上有些力不从心
3. 性能瓶颈，因为MapReduce处理的中间结果需要存放在HDFS上，所以写入写出时间大大影响了性能
对于机器学习和深度学习来说，map-reduce的第三个缺点是致命的，我们知道主流的机器学习算法，无论是lr、gbdt还是深度学习，模型训练的过程中都需要经过大量的迭代，早期使用hadoop的mahout——基于mapreduce编程范式的机器学习框架，因为大量的迭代，每次迭代都需要把中间结果（例如梯度）存放到hdfs上，然后下一次迭代的时候再读取出来，通信开销非常大，导致整个模型训练的过程非常的慢：
spark为什么会比hadoop快，原因太多了，就类似xxxghtgbm为什么比xgb快的问题，主要原因在于直方图算法，但是工程上的优化也有很多，比如说直方图做差加速，Cache命中率优化，多线程优化etc，
这些因素共同决定了lgb的速度快于xgb，那么延申来看，spark比hadoop快也有一个核心原因，
当然还有很多其它的原因，但是个人认为，尤其是对于机器学习或深度学习应用而言，加速的最主要原因在此。
Apache Spark是一个开源的、强大的分布式查询和处理引擎。它提 供MapReduce的灵活性和可扩展性，但速度明显更高：当数据存储在内存中时，它比Apache Hadoop快100倍，访问磁盘时高达10倍。Apache Spark允许用户读取、转换、聚合数据，还可以轻松地训练和部署复杂的统计模型。Java、Scala、Python、R和SQL都可以访问 Spark API。Apache Spark可用于构建应用程序，或将其打包成为要部署 在集群上的库，或通过笔记本（notebook）（例如Jupyter、Spark- Notebook、Databricks notebooks和Apache Zeppelin）交互式执行快速的分析。我们可以简单的理解为，spark的功能之一是大数据版本的pandas（不过和pandas相似度更高的是dask，dask在国外的一些公司已经在使用了，国内目前主要还是spark） Apache Spark提供的很多库会让那些使用过Python的pandas或R语言 的或者的数据分析师、数据科学家或研究人员觉得 熟悉。非常重要的一点是，虽然Spark DataFrame会让pandas或 、用户感到熟悉，但是仍有一些差异，所以不要期望过高。具有更多SQL使用背景的用户也可以用该语言来塑造其数据（spark sql）。 此外，Apache Spark还提供了几个已经实现并调优过的算法、统计模型 和框架：为机器学习提供的MLlib和ML，为图形处理提供的GraphX和 GraphFrames（python api），以及Spark Streaming（DStream和Structured）。Spark允许 用户在同一个应用程序中随意地组合使用这些库。
Apache Spark可以方便地在本地笔记本电脑上运行，而且还可以轻 松地在独立模式下通过YARN或Apache Mesos于本地集群或云中进行部 署。它可以从不同的数据源读取和写入，包括（但不限于）常规的数据库、csv、txt格式文件、Hive、HDFS、 Apache Cassandra、Apache HBase和S3：spark的执行过程和hadoop的mapreduce过程类似，不过spark是基于内存运行的，较少涉及到频繁的hdfs的读写操作，因此效率高得多；
大数据总结 第16篇
今年来，在公司各级领导及同事们的关心帮助下，数据中心坚持以企业精神塑造自我，以企业文化完善自我，以企业标准提高自我，以企业纪律约束自我，认真扎实地完成了本职工作和上级赋予的各项任务，基本实现了技术立足自我、故障及时排除的工作目标。
一、主要日常业务类工作
2、VOD点播系统片源编码上载，今年累计更新电影和电视剧共630集；
3、根据卫星电视节目调整和变更调整，调整卫星接收机的参数，尽快恢复有线电视节目；经常联系和沟通兵团电视台、开发区电视台、石油电视台技术人员，保证互传电视节目的调整、变更和恢复尽快进行；目前给我公司共有158套电视节目；
二、日常监控检查类工作
对数据中心的机房环境也要进行检查，环境的温度、湿度、灰尘是否合乎要求。空调、供电系统进行运行良好，设备运行是否过热，地板、消防、监控都是检查的部分。不合理的地方要及时进行整改。一个小故障可能因为不熟悉导致大故障，因此日常检查绝不能应付，虽然需要不断重复，在持续的检查过程中，将会对数据中心的理解越来越深，这样每次检查都会有新的发现，在检查中进行学习。
