来源：北极星电力软件网2012-11-04

因为海量数据，历史数据，因为实时数据库和结构化不一样的，实时数据库需要测点数据库，他有特色背景，应该怎么样归类，但是基础工作很重要。

来源：北极星电力软件网2012-11-04

现在随着海量数据和大数据的时代的来临，我们整个对数据的传输，存储和分析这一块整个需要消耗的电力也越来越大。 我们也看一下宽带中国对我们电力通信网络带来什么样的机遇和挑战。

来源：北极星电力软件网2012-11-03

第四，海量数据的管理，在这方面我们也是借鉴了相关企业的经验。倾向于这个事还是得集团来做，而且可能要通过集中的方式来做，这样的代价可能要小一些。可能达到目标会快一些，所以集团统一的做各种数据的管理。

来源：北极星电力网2012-10-10

新一代海量信息智能搜索软件，指通过智能分词、动态存储、 变帧压缩等技术实现异构海量数据索引的软件。...智能挖掘软件，指通过知识挖掘、数据挖掘等技术实现从数据库、数据仓库或其他信息库 中的海量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的软件。

来源：国家电网报2012-08-28

电力信息通信与电网生产、企业管理深度融合发展的最终表现形式将是海量数据的爆炸式增长。信息通信与业务结合之后产生的数据是企业最重要的资产，可称为驱动新时代经济发展的石油。

2012-08-27

大数据转变为先制胜关键随着数据源呈现指数级增长，信息的数量及复杂程度快速扩大，从海量数据中提取信息的能力正快速成为战略性的强制要求。...管理海量数据的能力将成为企业的核心竞争力，确保企业能够持续使用新型信息的发掘支撑业务决策的模式。我们可以看到由于数据的爆发式增长企业能够从这些烦乱的数据中快速获得战略决策信息是制胜与对手的关键。

来源：赛迪网2012-08-21

随着电力系统互联程度的提高和电力系统智能化趋势的加强，电力海量数据的分析和处理将对电力信息系统数据处理提出越来越高的要求，电力行业的信息化需求将以高速海量数据高效处理与健壮灾备为主。

来源：国家电网报2012-08-14

电力信息通信与电网生产、企业管理深度融合发展的最终表现形式将是海量数据的爆炸式增长。信息通信与业务结合之后产生的数据是企业最重要的资产，可称为驱动新时代经济发展的石油。

来源：比特网2012-08-03

如何实现对海量数据的有效管理，并且从其中挖掘出数据所隐藏的价值，需要有效的数据中心和商业智能系统的大力支持。数据中心对数据的统一管理和安全保护的做法是国际化大公司通用做法。

来源：EP电力信息化网2012-07-31

电力企业海量数据收集之后，利用决策支持系统进行分析处理，帮助企业实现智能化思考，做出最合理的应对措施。但物联网技术也是一把双刃剑，在电力行业充分应用时，也应考虑到其可能的危害性。

来源：赛迪网2012-07-18

应用支撑平台封装了云计算能力、soa能力、海量数据集成能力、物联能力、行业服务能力、泛在能力，因此为快速构建数据互通、应用集成的的系统打下了坚实的基础。

来源：中国网2012-07-16

据介绍，物联网的数据采集之后必须要有一个可靠的数据仓库，而实时数据库作为唯一可以支撑海量数据的数据平台形式还处于起步阶段，目前国内很多实时数据库生产商都在抓紧研发，助推物联网建设。

来源：和讯网2012-06-25

所以，在很多次的采访中，当编者提问cio对于大数据的到来，有没有什么应对措施时，他们眼中的大数据就是海量数据。对大数据，更多地是强调业务特性。

来源：赛迪网2012-06-20

大数据处理：从互联网进入企业应用时代idc预测全球的数据使用量到2020年会增长44倍，达到35.2zb，海量数据的时代正在到来。

来源：北极星电力信息化网2012-06-19

电力公司需要管理由成百上千甚至百万级的电表叠加产生的海量数据，这将远远超出它们原有的管理能力。

2012-06-18

大数据处理：从互联网进入企业应用时代idc预测全球的数据使用量到2020年会增长44倍，达到35.2zb，海量数据的时代正在到来。

来源：ZDNet软件频道2012-06-14

指挥人员依托一体化指挥平台，在多种条件下可以对部队指挥控制，迅速对地形地貌、水文气象等海量数据信息分类整理，为指挥员决策提供依据，在多次区域多兵种联合军事演习、亚丁湾护航等重大行动中成功经受住了考验。

来源：中国行业研究网2012-06-12

海量数据的副作用不容忽视截至目前，我们强调了海量数据带来的战略机遇，但领导人还必须考虑到一系列副作用。人才是其中一项。...如果这种判断是合理的话，企业需要开始认真思考是否能够充分利用海量数据的潜力，并设法应对可能的威胁。

来源：国家电网公司智能电网专栏2012-06-04

电力公司需要管理由成百上千甚至百万级的电表叠加产生的海量数据，这将远远超出它们原有的管理能力。

来源：赛迪网2012-05-22

由于数据分散在不同的数据库节点上，因此在高速的内部网络环境下，可极大减少海量数据的并发查询的i/o，从而提高查询效率。第二，自动化并行。...，这些需求主要表现在：随着互联网等技术的发展，非结构化和半结构化数据所占数据的比例越来越大，信息结构类型越来越复杂，要求更强的信息处理技术，需要高级分析工具来创建或利用一种更易于人们感知和交互的结构;海量数据的产生大大增加了用户对海量数据处理技术的需求