大数据平台项目方案

大数据平台建设方案

（项目需求与技术方案）

一、项目背景

“十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。

大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。

二、建设目标

大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发

展。

1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。

2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。

3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。

三、建设原则

大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。

1、统筹规划、分步实施。结合我省经济发展与改革领域实际需求，明确总体目标和阶段性任务，科学规划建设项目。先期完成大数据平台的整体架构建设，后期分步完成业务系统的整合及相互间数据共享问题。

2、整合资源、协同共享。对信息资源统一梳理，建立经济发展与改革信息标准资源库和数据规范，逐步消灭“信息孤岛”，加快推进数据资源整合，建设共享共用的大数据中心，实现业务协同。

3、突出重点、注重实效。以用户为中心，以需求为导向，以服务为目的，突出重点，注重实效，加强平台可用性和易用性。

4、深化应用、创新驱动。深入了解用户需求，密切跟踪信息技术发展趋势，不断深化应用、拓展新技术在应用中的广度和深度，促进跨界融合，丰富管理和服务手段。

四、建设方案

为了保证项目的顺利进行和建设目标的可行性，我们采取如下几种建设方案。

1、数据采集方案。

我们统一信息资源标准规范，建立多维度数据库，拓宽数据来源，通过不同的方式汇聚数据，增强分析力度，提高监测预警的准确性和时效性。

1、预留接口，支持其它系统各种数据的上传导入处理。将现存有关经济运行业务系统中的历史数据和时效数据，通过上传数据文件至服务器、分析提取有效数据导入服务器数据库等方式采集起来，在本平台上复用。

2、支持外接数据的上传导入处理。可以将企业单位或定点监测机构的数据通过同样的方式采集起来，在本平台上复用。

3、支持非结构化数据，即搜索引擎数据、社交媒体数据、地理空间数据和音视频数据等等。

2、数据分析方案。

大数据之大并不是难点所在，其真正难以对付的挑战来自于数据类型多样、要求及时响应和数据的不确定性，而我们所面临的也正是如此。

我们采用批量数据处理系统，借助于深度学习、知识计算和可视化等大数据分析技术，通过对数据的批量处理挖掘其中的价值来支持决策和发现新的洞察。

3、业务整合方案。

在对社会发展相关业务子系统充分调研基础上，结合项目需求，可对其进行整合或嵌入处理（本方案整合公共信用信息服务平台、投资项目信息管理平台等）。

1、整合处理。将原有数据通过上传或导入方式进行采集，

原有功能模块整合到本平台中，合二为一，完美的将数据汇聚起来。缺点是耗时较长。

2、嵌入处理。以单点登录的方式将原有系统链接嵌入到本

平台中，作为子系统单独存在。缺点在于数据共享难以实现。

五、建设内容

1、宏观经济监测预测及可视化平台

政府信息化的最终目标是提高政府的决策水平，其中经济决策是核心内容。为了提高宏观调控决策水平，我们必须从依靠传统统计数据向依靠互联网非统计数据转变，从监测预测宏观经济总量向监测预测宏观经济先行指标转变，从中长期监测预测向实时监测预测转变。

宏观经济监测预测及可视化平台围绕网络搜索、社交媒体、电子商务、终端定位和业务交易等五个方面全面整合互联网相关数据资源，建设以“容量大、形式多、分类细、响应快”为目标的宏观经济监测预测数据库，构建基于互联网数据的宏观经济非统计指标监测预测应用平台。

围绕重点产业活跃度、区域经济关联度、宏观经济走向社会预期、社会消费热点、大宗商品供求及价格走势、全国就业形势、外贸订单变化趋势等方面，构建大数据宏观经济先行指标和现时预测指标库，研究能客观、准确反映我省宏观经济运行状况的指标体系，编制“山东指数”。

在健全完善监测预警数据库的基础上，充分运用大数据技术

和理念，加强数据挖掘力度，强化定量分析，建立宏观经济分析系列模型，切实提高预测分析的前瞻性、准确性和可靠性。

积极拓宽信息发布渠道，建立可视化平台，采用Unity3D引擎，三维界面高度仿真，所见即所得。平台针对多源易构的海量数据，通过数据处理、存储管理、可视化交互分析等技术，实现图形化数据查询、可视化关联分析、证据链和情报线索发掘等功能。利用预测信号灯系统，形象地刻画出宏观经济总体运行状况，分析经济波动原因，及时了解各地区经济发展的不平衡性，准确判断和测定经济景气循环运行状态，提高宏观经济决策水平。2、企业信用监测预警服务平台

企业信用危机不仅给社会带来严重危害，也是关系到企业自身生死存亡的重大事件，它是中国企业乃至中国市场经济发展的巨大障碍。因此，建立企业信用危机的预警机制和管理机制，对企业信用危机进行有效的预警及管理是十分重要的。

企业信用监测预警服务平台，全面整合社会信用监管信息和社会公众反映信息，通过整理归类与加工，将这些信用危机信息转化为可以量化的指标体系，按照失信行为的严重程度和影响范

围划分三个预警级别，分别向企业自身、金融机构、其他政府部门及全社会进行通报。

纳入企业信用预警体系的企业信息包括侵犯消费者权益且不履行相关义务的信息、消费者投诉未及时处理信息、行政处罚逾期未执行信息、查无下落企业信息等23种信息。可以动态配置预警信息项目和相应预警等级，增强监测预警的全面性和灵活性。

企业信用监测预警服务平台以信息技术为支撑，以信用监管为手段，全面提高信用监管信息共享程度，及时预警影响社会交易安全和社会公共安全的不良信用信息，遵循“对外警示社会和企业；对内明确重点，积极采取应对措施”的原则，强化企业信用监管防范机制，有力推进“信用保税区”建设，加强企业信用监督管理的主动性、前瞻性，更好地服务经济发展，减少交易风险，促进企业信用监管到位，实现企业信用的社会化监督。

3、投资项目信息管理平台

建设投资项目（特别是一些大型项目）具有管理上的复杂性特点，主要是建设周期长、参建方多。投资项目信息管理平台的建立和应用，可有效解决投资建设项目管理动态过程的信息分析、信息构建，达到各参建方信息共享的目的。

投资项目信息管理平台，支持重大项目推介，建立规范的项目审批流程和项目信息库，管理项目启动、计划、执行、监控和收尾的整个生命周期，覆盖进度、质量、成本、资源、风险等项目管理的各个要素，构建集成项目、流程、知识的信息化平台。

逐步实现与相关部门业务系统的接入，形成全覆盖的投资项目管理统一工作平台，真正做好资源共享，为项目的后期评价、领导决策提供支持服务。围绕设计、招标、监理、质量、安全、进度、施工、资金、变更、合同管理“十大环节”，建立起对投资项目进行事前计划、事中控制、事后评估、全程管理的有效管控模式，促进投资项目管理体系发挥全方位、全过程的计划、组织、协调与控制作用。

投资项目信息管理平台，以现代项目管理方法论为基础；以项目管理为主线，全面组织、全程贯穿各个业务环节；以项目计

划为依据，科学协调各个部门的工作；以成本、进度、质量为最终控制目标；以完整、及时、准确的项目信息和科学的分析模型为项目管理、决策提供依据；遵循“以计划为龙头，以合同为中心，以投资控制为目的”的现代项目管理理念，构建高效、实用的项目协同管理综合平台。

4、政务数据共享交换平台

政务数据共享交换平台是各个平台中的基础性和综合性平台，是解决“信息孤岛”、实现数据互连互通的基础设施，有利于提高各类信息资源整合共享，以及信息资源的综合利用。

建设政务数据共享交换平台的首要目标就是要创造一个信息交换、信息共享的方式和环境，按照统一标准和规范，建立信息资源整合机制，规范数据采集口径、采集方式，规范数据的服务方式，建立统一的资源信息整合与交换机制。

我们按照统一、集约、高效的数据开发利用理念，通过研究建立多级交换管理体系，形成政务信息资源物理分散、逻辑集中

的信息共享模式，通过以应用为抓手，进一步打通数据流，满足政府部门多方位、多层次的数据需求，为跨地域、跨部门、跨平台不同应用系统、不同数据库之间的互连互通提供包含提取、转换、传输和加密等操作的数据交换服务。通过分布式部署和集中式管理架构，有效解决各节点间数据的及时、高效上传下达，在安全、快捷、方便的进行信息交换的同时精准的保证数据的一致性和准确性。

政务数据共享交换平台的全局目标是建立“一个系统”，解决“两个问题”，支持“三个应用”，面向“四个服务”。建立“一个系统”，即建立一个可扩展、可集成、有统一数据模型、可交换和安全可靠的分布式系统，对各类政务资源进行组织和管理。解决“两个问题”，即解决政务信息资源的发现与定位问题，解决政务信息资源规划与整理问题。支持“三个应用”，即支持信息集成整合应用、各业务部门办公应用和政府职能决策应用。面向“四个服务”，即面向政务协作、宏观决策、市场监管和社会管理服务。

六、技术支持与平台性能

1、系统架构

结合该项目以大数据平台为核心，多业务子系统并存的业务需求，以及存在不同种类操作系统、应用软件、系统软件的现状，我们采用面向服务的体系结构，即SOA架构。

SOA是一个组件模型，它将应用程序的不同功能单元（称为服务）通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。接口是采用中立的方式进行定义的，它独立于实现服务的硬件平台、操作系统和编程语言。这使得构建在这样系统中的服务可以以一种统一和通用的方式进行交互。它的本质是实现服务和技术的完全分离，从而最大程度上实现服务的集成和重组。

SOA实施是以业务服务为导向的，业务服务独立于技术之上，技术处于从属地位，采用SOA架构的主要优势有：

1、SOA与平台无关，减少了业务应用及业务子系统整合的限制。

2、SOA具有低耦合的特点，各个业务子系统对整个业务系统的影响较低，在各个系统不断变化情况下，节省的费用会越来越多。

3、SOA具有可按模块分阶段进行实施的优势。可以成功一步再做下一步，将实施造成的冲击减少到最小。

SOA服务交互示意图如下：

2、技术支持

1、技术领先的J2EE框架。

Java2平台企业版（Java 2 Platform Enterprise Edition，J2EE）是一种利用Java2平台来简化且规范应用系统的开发与部署，进而提高可移植性、安全与再用价值。基核心是一组技术规范与指南，其中包含的各类组件、服务架构及技术层次，均有共同的标准及规格，让各种依循J2EE架构的不同平台之间，存在良好的兼容性，解决过去企业后端使用的信息产品彼此之间无法兼容，企业内部或外部难以互通的窘境。

基主要的技术规范有JDBC、EJB、JSP、Java Servlet、XML 等。JDBC为访问不同数据库提供了统一的路径，使对数据库的访问具有平台无关性。EJB提供了一个框架来开发和实施分布式商务逻辑，简化了具有可伸缩性和高度复杂的企业级应用程序的开发。JSP页面由HTML代码和嵌入其中的Java代码组成，简化了

页面的输出，保留了脚本语言易于使用的优点。Servlet是一种小型Java程序，扩展了Web服务器的功能。XML提供了一种描述结构数据的格式，简化了网络中数据交换和表示，使得代码、数据和表示分离，作为数据交换的标准格式。

2、强大灵活的SSM整合框架。

SSM框架整合，即整合SpringMVC、Spring和Mybatis框架。其中SpringMVC属于SpringFarmeWork的后续产品，它提供了构建Web应用程序的全功能MVC模块，分离了控制器、模型对象、过滤器以及处理程序对象的角色，这种分离让它们更容易进行定制。Spring是一个轻量级开源框架，它的主要特点是方便解耦、简化开发、面向切面（AOP）的编程支持和声明式事务支持，其主要优点有低侵入式设计、独立于应用服务器、允许将一些通用任务如日志等进行集中处理。Mybatis是轻量级ORM框架，它消除了几乎所有的JDBC代码和参数的手工设置以及结果集的检索，使用简单的XML或注解用于配置和原始映射，将接口和Java的POJOs 映射成数据库中的记录。其框架架构图如下：

相比于传统SSH整合，SpringMVC相比Struts更轻量级，注解的使用减少开发消耗，数据库操作层采用Mybatis，统一管理SQL甚是方便。

3、平台性能

1、先进性、开放性。

基于B/S结构的Java应用技术和SOA开放式的体系框架，结构化设计，灵活可拆分，具有灵活的可扩充接口，易于修改调整、二次开发和扩充，最大限度降低因上游技术升级带来的系统实施风险，保证投资的有效性和延续性。

2、可扩展性。

由于采用了平台化构建思想，整个系统可做到与底层多种硬件环境、操作系统、数据库的自由适配，保证系统在软件、硬件环境方面的灵活配置以及未来的拓展应用。

采用基于SOA思想的模块化设计，可根据需要进行灵活动态

的模块扩充，并保证原系统环境不受影响。

系统提供开放的标准接口，可实现与外围业务系统的无缝集成应用，灵活扩展系统的业务应用范围。

3、稳定性、可靠性。

系统采用B/S结构应用模式，集中安装部署，客户端零安装，所以系统的运行不受任何客户端单点故障的影响。技术框架的支撑，可以实现数据库的持久、稳定连接，确保事务处理的连续和完整，保证业务数据准确完全。

4、其他优势。

方案-大数据平台项目建设方案

大数据平台项目建设方案(本文为word格式，下载后可编辑使用)

一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构

建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。

大数据平台项目方案说明

大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发

展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。

基于大数据的能力开放平台解决实施方案

基于大数据的能力开放平台解决方案

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基于大数据的能力开放平台解决方案 1 摘要 关键字：大数据经分统一调度能力开放 运营商经过多年的系统建设和演进，内部系统间存在一些壁垒，通过在运营商的各个内部系统,如经分、VGOP、大数据平台、集团集市等中构建基于ESB 的能力开放平台,解决了系统间调度、封闭式开发、数据孤岛等系统问题，使得运营商营销能力和效率大大提高。 2 问题分析 2.1 背景分析 随着市场发展，传统的开发模式已经无法满足业务开发敏捷性的要求。2014 年以来，某省运营商经营分析需求量激增，开发时限要求缩短，业务迭代优化需求频繁，原有的“工单-开发”模式平均开发周期为4.5 天，支撑负荷已达到极限。能力开放使业务人员可以更便捷的接触和使用到数据，释放业务部门的开发能力。 由于历史原因，业务支撑系统存在经分、VGOP、大数据平台、集团集市等多套独立的运维系统，缺乏统一的运维管理，造成系统与系统之间的数据交付复杂，无法最大化 的利用系统资源。统一调度的出现能够充分整合现有调度系统，减少运维工作量，提升维护质量。 驱动力一：程序调度管理混乱，系统资源使用不充分

经分、大数据平台、VGOP、集团集市平台各自拥有独立的调度管理，平台内程序基本是串行执行，以经分日处理为例，每日运行时间为20 个小时，已经严重影响到了指标的汇总展示。 驱动力二：传统开发模式响应慢，不能满足敏捷开发需求 大数据平台已成为一个数据宝库，已有趋势表明，只依赖集成商与业务支撑人员的传统开发模式已经无法快速响应业务部门需求，提升数据价值。 驱动力三：大数据平台丰富了经分的数据源，业务部门急待数据开放 某省运营商建立了面向企业内部所有部门的大数据平台，大数据平台整合了接入B域、O 域、互联网域数据，近100 余个数据接口，共计820T 的数据逐步投入生产。大数据平台增强了传统经分的数据处理的能力，成为公司重要的资产，但是传统经分数据仓库的用户主要面向业支内部人员，限制了数据的使用人员范围和数据的使用频度，已经无法满足公司日益发展的业务需求，数据的开放迫在眉睫。 2.2 问题详解 基于背景情况分析，我们认为主要问题有三个： 1、缺乏统一的调度管理，维护效率低下 目前经分系统的日处理一般是使用SHELL 脚本开发的，按照串行调度的思路执行。进行能力开放后，目前的系统架构无法满足开发者提交的大量程序执行调度的运维需求。如果采用统一调度的设计思路则基于任务的数据表依赖进行任务解耦及调度，将大大简化调度配置工作和提高系统的

某大型企业大数据平台整体解决方案

某大型企业数据平台整体解决方案

目录 1项目概述 (15) 1.1建设背景 (15) 1.1.1集团已有基础 (15) 1.1.2痛点及需提升的能力 (15) 1.1.3大数据趋势 (16) 1.2建设目标 (16) 1.2.1总体目标 (16) 1.2.2分阶段建设目标 (17) 1.3与相关系统的关系 (18) 1.3.1数据分析综合服务平台 (18) 1.3.2量收系统 (19) 1.3.3金融大数据平台 (20) 1.3.4各生产系统 (20) 1.3.5CRM (20) 1.4公司介绍和优势特点 (20) 1.4.1IDEADATA (20) 1.4.2TRANSWARP (22) 1.4.3我们的优势 (24) 2业务需求分析 (27) 2.1总体需求 (27)

2.2.1数据采集 (29) 2.2.2数据交换 (29) 2.2.3数据存储与管理 (29) 2.2.4数据加工清洗 (30) 2.2.5数据查询计算 (31) 2.3数据管控 (32) 2.4数据分析与挖掘 (32) 2.5数据展现 (33) 2.6量收系统功能迁移 (34) 3系统架构设计 (35) 3.1总体设计目标 (35) 3.2总体设计原则 (35) 3.3案例分析建议 (37) 3.3.1中国联通大数据平台 (37) 3.3.2恒丰银行大数据平台 (49) 3.3.3华通CDN运营商海量日志采集分析系统 (63) 3.3.4案例总结 (69) 3.4系统总体架构设计 (70) 3.4.1总体技术框架 (70) 3.4.2系统总体逻辑结构 (74)

3.4.4系统接口设计 (83) 3.4.5系统网络结构 (88) 4系统功能设计 (91) 4.1概述 (91) 4.2平台管理功能 (92) 4.2.1多应用管理 (92) 4.2.2多租户管理 (96) 4.2.3统一运维监控 (97) 4.2.4作业调度管理 (117) 4.3数据管理 (119) 4.3.1数据管理框架 (119) 4.3.2数据采集 (122) 4.3.3数据交换 (125) 4.3.4数据存储与管理 (127) 4.3.5数据加工清洗 (149) 4.3.6数据计算 (150) 4.3.7数据查询 (170) 4.4数据管控 (193) 4.4.1主数据管理 (193) 4.4.2元数据管理技术 (195)

集团大数据平台整体方案业务需求分析

集团大数据平台整体方案业务需求分析 1.1总体需求 大数据平台应支持集团总部、省和地市三级使用方式。使用单位还包括下属单位和控股公司等。大数据平台要求使用Hadoop系统应实现主流数据仓库的功能，同时支持与现有系统Oracle数据库及Teradata数据仓库的无缝连接。 大数据平台需支持多应用管理，即支持对应用的服务级别管理（SLA）。能够实现应用的访问资源控制，支持资源隔离。同时支持多租户功能，例如多租户管理、租户的操作员管理、租户的分等分级分组管理、租户的度量管理、租户的角色管理、租户应用授权、租户数据隔离、租户的资源隔离等功能。 大数据平台应具有统一运维监控方面，可以图形化的实现安全管理、用户管理、监控运维、服务调度、应用部署、资源管理、作业编排、服务接口等。 大数据平台应同时支持作业调度管理，即实现统一的作业调度与编排管理功能，支持使用工作流的可视化的方式对工作任务进行统一编排和调度。同时支持作业的资源管理、流程管理、任务管理、数据管理、应用管理、租户管理、多

ETL 调度任务的部署和并行处理等功能。 集团大数据平台的建设内容包含： Str/UnStr Cloud TOS （SLA ）SOA R 、SQL Parser TDH Hadoop JDBC 、ODBC Map Reduce 、Spark 基础 平台架构计算 逻辑平台UI 主数据交互（ERP MDM ）营销数据（ACRM 交互）综分平台融合 六大重点应用 量收业务分析（逻辑）迁移 量收接口迁移（对外接口） 四大核心功能量收数据迁移外围数 据量收（存量）业务 系统总部、省、地三级 多终端应用 图3-1大数据平台建设内容 重点建设内容包括： 1) 基础平台建设 2) 量收迁移 3) 六大重点应用 4) 与CRM 、综分、MDM 等系统的融合 5) 基于大数据平台的数据应用。 1.2 数据管理 集团大数据平台的数据管理，包含数据采集、数据交换、数据存储与管理（包含结构化数据管理、半/非结构化数据管理、数据存储等）、数据清洗加工、数据计算和查询等方面

集团大数据平台整体方案项目概述

集团大数据平台整体方案项目概述 1.1建设背景 1.1.1集团已有基础 经过十几年的信息化建设，集团已经积累了覆盖邮务、速递物流、金融三大板块的海量生产和经营数据，这些数据分布在集团各类应用系统和数据库中，支撑着集团业务的发展。 集团初步搭建了由名址系统、量收系统、速递平台系统、数据分析平台组成的初步的数据仓库，为数据分析挖掘工作打下了一定的技术基础。 组建了专业的组织架构促进企业数据管理与应用的规范化与制度化。 集团已成立数据中心，集团数据中心和各省的数据分析团队已经进行了多个专题的数据分析与成果应用的尝试。 1.1.2痛点及需提升的能力 集团拥有丰富的客户资源，海量的数据积累。在大数据时代，要充分挖掘数据价值，跟上时代的步伐。 板块间数据存在壁垒，共享不足，无法实现集团企业数

据的充分有效利用。 数据存在冗余、分散、安全性差、一致性差等问题，应建立有效的数据管控体系，打破信息孤岛、实现企业信息数据共享、提升数据价值。 非/半结构化数据利用不足，需利用大数据技术加强应用。 1.1.3大数据趋势 随着移动互联网、云计算、物联网和大数据技术的广泛应用，现代社会已经迈入全新的大数据时代。掌握大数据资产，进行智能化决策，已成为企业胜出的关键。 越来越多的企业开始重视大数据战略布局，重新定义自己的核心竞争力，从数据中揭示规律，了解过去、知悉现在、洞察未来，数据驱动企业运行与决策的科学性，构建智慧企业，打造核心竞争力。 数据的爆炸式增长以及价值的扩大化，将对企业未来的发展产生深远的影响，数据将成为企业的核心资产。如何应对大数据，挖掘大数据的价值，让大数据为企业的发展保驾护航，将是未来信息技术发展道路上关注的重点。

高校大数据专业教学科研平台建设方案详细

高校大数据专业教学科研平台建设方案 一、项目建设的意义及目的 芝诺数据自主研发的高校大数据教学科研平台以校企联合培养模式为手段，通过校企合作联合培养机制，让企业、行业深度参与人才培养过程，逐步实现校企共同制定培养目标、共同建设课程体系和教学内容、共同实施培养过程、共同把控培养质量，全面提升学生的应用实践能力。该平台以应用型人才培养为目标定位，在以解决现实问题为目的的前提下，使培养的学生有更宽广和跨学科的知识视野，注重知识的实用性，有创新精神和综合运用知识的能力。注重培养学生具有在创新中应用、在应用中创新的能力，让学生真正学会大数据行业各个岗位真正的职业技能。 二、功能模块和建设思路 芝诺大数据教学科研平台构建总体分为三大部分，一是平台硬件，二是教学与实验支撑系统（包括：芝诺数据综合分析ZDM平台、芝诺数据教学实训平台），三是产品服务体系。 具体如下：

教学与实验支撑系统由芝诺数据综合分析ZDM平台和芝诺数据教学实训平台构成，教学与实验支撑系统部署在大数据教学科研一体机中。 二、项目建设的目标及内容 1、项目建设目标 1）平台的建设能让高校大数据专业与实际应用相结合，提高学生的学习、实践和创新创业能力，能够培养实用性人才所需的专业能力，提升教学效果与就业率，为“大数据时代”的创新人才培养做出贡献。

2）平台的建设将支撑大数据去冗降噪、大数据融合、大数据可视化等关键技术研究，能够服务于学校的教学和科研，有助于大数据方向发展和自主创新，有利于创新团队培育和高水平研究成果积累，有利于提升教师的教学和科研水平，推动教学和科研团队建设。 3）平台的建设搭建可以发挥学校的行业优势，体现学校办学特色，推进与国内外高校、科研机构和企业间的产学研合作，开展项目合作研究和人才培养，促进科研成果转化，促进产学研协同创新。 4）平台的建设有利于促进学科交叉与融合。 2、项目建设内容 1）模块一：平台相关硬件建设 本模块主要包含：大数据教学科研一体机 技术参数：

最新石油行业大数据分析平台方案

石油行业大数据分析 平 台 方 案

目录 一数据管理的现状 (1) 二石油行业大数据分析的概述 (2) （一）石油行业大数据分析概念 (2) （二）石油行业大数据分析目标 (3) 三石油行业大数据分析体系 (3) 四石油行业大数据分析核心领域 (4) （一）数据模型 (4) （二）数据生命周期 (5) （三）数据标准 (6) （四）主数据 (8) （五）数据质量 (9) （六）数据服务............................................................................................ 1 1 （七）数据安全............................................................................................ 1 2 五石油行业大数据分析保障机制 (13) （一）制度章程............................................................................................ 1 3 (1) 规章制度............................................................................................ 1 3 (2) 管控办法............................................................................................ 1 3 (3) 考核机制............................................................................................ 1 3 （二）石油行业大数据分析组织....................................................................... 1 5

大数据中心建设的策划方案

大数据中心建设的策划方案 大数据中心建设不仅对广电网络现有的广播电视业务、宽带业务的发展产生积极作用,同 时为广电的信息化提供支撑，下面由学习啦为你整理大数据中心建设的策划方案的相关资料， 希望能帮到你。 大数据中心建设的策划方案范文一大型承载企事业、集团、机构的核心业务，重要性高， 不允许业务中断， 一般按照国标 A 级标准建设， 以保证异常故障和正常维护情况下， 正常工作， 核心业务不受影响。 数据中心机房基础设施建设是一个系统工程，集电工学、电子学、建筑装饰学、美学、暖 通净化专业、计算机专业、弱电控制专业、消防专业等多学科、多领域的综合工程。 机房建设的各个系统是按功能需求设置的，主要包括以下几大系统：建筑装修系统、动力 配电系统、空调新风系统、防雷接地系统、监控管理系统、机柜微环境系统、消防报警系统、 综合布线系统等八大部分。 一、建筑装修系统是整个机房的基础，它主要起着功能区划分的作用。 根据用户的需求和设备特点，一般可以将机房区域分隔为主机房区域和辅助工作间区域， 主机房为放置机架、服务器等设备预留空间，辅助工作间包括光纤室、电源室、控制室、空调 室、操作间等，为主机房提供服务的空间。 此外，数据中心机房装修需要铺抗静电地板、安装微孔回风吊顶等，确保机房气密性好、 不起尘、消防、防静电、保温等，以为工作人员提供良好的工作条件，同时也为机房设备提供 维护保障功能。 二、供配电系统是机房安全运行的动力保证。 计算机机房负载分为主设备负载和辅助设备负载。 主设备负载指计算机及网络系统、计算机外部设备及机房监控系统，这部分供配电系统称 为 “设备供配电系统，其供电质量要求非常高，应采用 UPS 不间断电源供电来保证供电的稳 定性和可靠性。 辅助设备负载指空调设备、动力设备、照明设备、测试设备等，其供配电系统称为“辅助 供配电系统，其供电由市电直接供电。 机房内的电气施工应选择优质电缆、线槽和插座。 插座应分为市电、UPS 及主要设备专用的防水插座，并注明易区别的标志。 照明应选择机房专用的无眩光高级灯具。 三、空调新风系统是运行环境的保障。 由于数据中心机房里高密度存放着大量网络和计算机设备，不仅产生大量的集中热量，而 且对环境中的灰尘数量和大小有很高的要求，这就对空调系统提出了更高的要求。 保证设备的可靠运行，需要机房保持一定的温度和湿度。 同时，机房密闭后仅有空调是不够的，还必须补充新风，形成内部循环。 此外， 它还必须控制整个机房里尘埃的数量， 对新风进行过滤， 使之达到一定的净化要求。

大数据平台项目方案

xxx有限公司 大数据平台项目方案 文件编号： 受控状态： 分发号： 修订次数：第 1.0 次更改持有者：

大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。

大数据平台建设实施方案

大数据平台建设方案

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大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发

展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。

政务大数据平台建设方案.pdf

第一章需求分析和项目建设的必要性1.1 项目建设目标、内容 1.1.1 项目建设目标 电子政务公共数据开放共享平台项目建设目标是，依托统一的“云”数据中心建设统一的公共数据开放共享平台。集中机关各部门业务应用进行，制定相关的数据规范和信息交换标准，使机关各部门业务系统依托统一的开放平台进行开发建设。确保部门之间系统之间的互联互通、数据共享，为大数据分析提供数据依据。 1.1.2 项目建设内容 电子政务公共数据开放共享平台项目建设内容包含：一套标准规范、两个数据门户、四大应用平台、四大基础数据库和一个应用支撑平台。 具体建设内容包括： 1、一个应用支撑平台 为了对需要调用电子政务公共数据开放共享平台信息资源的政府部门应用系统进行有效管理，面向各类电子政务应用，规划建设统一的应用支撑平台，统一标准规范，通过用户管理、应用管理、服务管理等核心组件，可以对接入系统有效管理、实现统一认证及单点登录、统一消息服务。

2、两个数据门户 针对政府部门用户建设信息资源政务门户，针对企业、公众用 户建设信息资源开放门户。 3、四大应用系统 建设承载电子政务公共数据汇聚平台、数据治理平台、数据运 营平台和数据应用平台。 4、四大基础数据库 通过电子政务信息资源梳理，制定四大基础数据库的建库、入 库和管理规则，建立四大基础数据库管理平台，提供基础库内容管 理、数据处理、共享和应用功能。 四大基础数据库包括人口库、法人库、经济库和地理库。 5、一套标准规范 形成标准规范体系，包括管理制度、标准规范、数据标准等。 1.2 编制依据 1、中办、国办《2006-2020年国家信息化发展战略》； 2、国办《关于促进电子政务协调发展的指导意见》； 3、国务院《促进大数据发展行动纲要》； 4、《国家电子政务总体框架》； 5、《国家电子政务“十二五”规划》(工信部规〔2011〕567号)； 6、《关于印发“十二五”国家政务信息化工程建设规划的通知》(发改高技〔2012〕1202号)；

集团公司大数据平台整体建设方案

集团公司大数据平台整体建设方案

目录 1项目概述 (11) 1.1建设背景 (11) 1.1.1集团已有基础 (11) 1.1.2痛点及需提升的能力 (11) 1.1.3大数据趋势 (12) 1.2建设目标 (12) 1.2.1总体目标 (12) 1.2.2分阶段建设目标 (13) 1.3与相关系统的关系 (13) 1.3.1数据分析综合服务平台 (13) 1.3.2量收系统 (14) 1.3.3金融大数据平台 (15) 1.3.4各生产系统 (15) 1.3.5CRM (15) 1.4公司介绍和优势特点 (15) 1.4.1IDEADATA (15) 1.4.2TRANSWARP (17) 1.4.3我们的优势 (18) 2业务需求分析 (21) 2.1总体需求 (21) 2.2数据管理 (22) 2.2.1数据采集 (23) 2.2.2数据交换 (23) 2.2.3数据存储与管理 (23) 2.2.4数据加工清洗 (24) 2.2.5数据查询计算 (24) 2.3数据管控 (25) 2.4数据分析与挖掘 (26)

2.6量收系统功能迁移 (27) 3系统架构设计 (28) 3.1总体设计目标 (28) 3.2总体设计原则 (28) 3.3案例分析建议 (29) 3.3.1中国联通大数据平台 (29) 3.3.2恒丰银行大数据平台 (36) 3.3.3华通CDN运营商海量日志采集分析系统 (48) 3.3.4案例总结 (53) 3.4系统总体架构设计 (54) 3.4.1总体技术框架 (54) 3.4.2系统总体逻辑结构 (57) 3.4.3平台组件关系 (59) 3.4.4系统接口设计 (64) 3.4.5系统网络结构 (68) 4系统功能设计 (70) 4.1概述 (70) 4.2平台管理功能 (70) 4.2.1多应用管理 (70) 4.2.2多租户管理 (74) 4.2.3统一运维监控 (75) 4.2.4作业调度管理 (94) 4.3数据管理 (96) 4.3.1数据管理框架 (96) 4.3.2数据采集 (98) 4.3.3数据交换 (101) 4.3.4数据存储与管理 (102) 4.3.5数据加工清洗 (120) 4.3.6数据计算 (121)

大数据-面向服务的大数据分析平台解决方案

在大数据时代，个人、企业和机构都会面临大数据的问题。建设面向服务的大数据平台，可以为众多的中小企业和个人用户提供大数据处理和分析的能力。面向服务的大数据分析平台以区域性智能数据中心及高速互联网为基础设施，以互联网服务体系为架构，以大数据存储、处理、挖掘和交互式可视化分析等关键技术为支撑，通过多样化移动智能终端及移动互联网为用户提供数据存储、管理及分析服务。 一、平台架构 大数据分析平台的拓扑架构如下图所示： 其中部署在多个地方的智能数据中心提供大数据存储及计算平台，通过平台服务器提供系统调用功能。门户服务中心将整合所有的智能数据中心存储和计算资源，并通过 web应用服务器和 Open API 服务器以 web 调用和Open API 调用的方式提供大数据存储、管理及挖掘服务。终端用户利用移动智能终端通过互联网访问门户服务中心，使用其提供的大数据存储、管理及挖掘服务。 大数据分析平台的系统架构如下图所示：

系统包含 3 个层次：平台层为整个大数据分析平台提供基础平台支持;功能层提供基本的大数据存储和挖掘功能;服务层为用户提供基于互联网的大数据服务。具体包括： (1)平台层：为大数据存储和挖掘提供大数据存储和计算平台，为多区域智能中心的分析架构提供多数据中心调度引擎; (2)功能层：为大数据存储和挖掘提供大数据集成、存储、管理和挖掘功能; (3)服务层：基于 Web 和 Open API 技术提供大数据服务。 二、关键技术 建设面向服务的大数据分析平台，需要研究和开发一系列关键技术，主要包括： 1. 平台层 (1)大数据分布式存储系统：针对数据不断增长的挑战，需要研究大规模、非结构化数据的存储问题，突破大数据的存储、管理和高效访问关键技术，当前需要构建至少 PB 级存储能力的大数据平台才能满足一般的科研和应用需求。

流域水质大数据分析平台建设方案

1项目概述 党的十八大把生态文明建设放在了突出地位，纳入了“五位一体”总体布局，并首次把“美丽中国”作为未来生态文明建设的宏伟目标。2015年新修订的《环境保护法》将“推进生态文明建设、促进经济社会可持续发展”列入立法，以法律的形式将生态文明建设提升到了国家的战略高度。国务院出台的《水污染防治行动计划》“水十条”，对生态文明中水环境和水质保护方面的提出了重点管理要求。与此同时“互联网＋”和“大数据”应用也上升为国家战略，国务院出台的《关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见》、《关于促进大数据发展的行动计划》和环保部发布的《生态环境大数据建设总体方案》，将“互联网＋绿色生态”作为11个重点行动之一而提出，要求未来的环保工作必须紧密地与大数据建设结合起来，高度重视大数据在推进生态文明建设中的地位和作用。 2建设目标 以往信息化发展基本都是着眼于各个业务部门各自的业务需求，“管什么、想什么、干什么”，数据多头采集、相互矛盾的现象普遍，难以从环保工作全局层面支撑决策和管理。很多环境问题还处于现状不清、底数不明、原因不详的困局之中，环保部门在回应重大环境污染事件和解决人民关切的环境问题方面容易陷入被动。 通过以水环境综合大数据分析建设为契机，树立环保工作的大局观和整体观，将流域各方面相关环境管理数据整合起来，形成合力打造对内的统一的水质大数据智能分析平台，用全局性的战略眼光来谋划整个水域环境质量、影响流域污染源监控数据管理建设。

3系统建设内容 3.1水环境大数据采集 大数据时代的环境信息化建设是以数据为核心，环境大数据管理与应用是在“十三五”期间最重要的发展方向，所以环保部门未来建设重点将紧紧围绕大数据进行。而要实现大数据的智能化应用，首先要解决的就是大数据收集获取问题，因此需要夯实应用基础，全面收集内外部数据资源，整合、共享、联动、开发数据，努力实现全数据采集管理。 3.2水环境大数据管理 获取流域水质大数据分析需要的相关环境大数据资源后，建立大数据综合服务库，将采集的海量数据汇聚进入到库中，聚合原有分散在各个政务系统中的数据，并按照大数据管理标准及要求，进行集中管理与维护。 3.3水环境大数据分析应用 应用水环境模型、大数据等技术实现水环境质量模拟预测、污染源-水质响应关系建立，集流域各断面自动监测系统、排向该水域的污染源废水在线监控系统、排污申报系统、移动执法系统等，采集整合河流断面自动监测数据、手工监测数据、流域排口监测数据、污染源数据等，建立流域水系关系、河流与断面的关系、断面与排口关系、排口与企业关系、企业与污染因子关系五种数据关系，当某一个监测站点数据超过安全阈值或正常标准时，判定其污染程度，同时进行污染溯源，通过水环境模型预测出下游的污染水质变化趋势况，给出处置措施建议并提供评估管理。 2 / 2

大数据中心建设方案a

信息化系统建设方案 1.平台简介 工业产品环境适应性公共技术服务平台是面向工业企业、高校、科研机构等 提供产品/材料环境适应性技术服务的平台。平台服务内容主要包括两部分，一是产品环境适应性测试评价服务，一是产品环境适应性大数据服务。测试评价服务是大数据的主要数据来源和基础，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。工业产品环境适应性公共技术服务平台服务行业主要包括汽车、光伏、 风电、涂料、塑料、橡胶、家电、电力等。 平台的测试评价服务依据ISO 17025相关要求开展。测试评价服务涉及2 个自有实验室、8个自有户外试验场和超过20个合作户外试验场。见图1

图1环境适应性测试评价服务实验室概况 平台的大数据服务，基于产品环境适应性测试评价获取的测试数据以及相关信息，利用数据分析技术，针对不同行业提供产品环境适应性大数据服务，包括但不限于： （1）产品环境适应性基础数据提供； （2）产品环境适应性调研分析报告； 3）产品环境适应性分析预测； 4）产品环境适应性技术规范制定； 2.信息化系统概述 信息化系统由两个子系统构成，即产品环境适应性测试评价服务管理系统和产品环境适应性大数据服务数据库系统。两个系统紧密关联，大数据系统的主要数据来源于测试评价服务产生的测试数据和试验相关信息，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。 信息化系统的整体框架详见图2. 3.产品环境适应性测试评价服务管理系统 建设内容 （1）测试评价业务的流程化和信息化实现从来样登记、委托单下达、测试评价记录上传、报告审批、印发到样品试毕处理、收费管理等全流程电脑信息化管理；同时实现电子签名、分类统计、检索、自动提醒、生成报表等功能。 （2）实验室/ 试验场管理信息化 实现主要实验室/ 试验场样品、设备、标准、人员的信息化管理；实现主要仪器设备的数据自动采集和远程传输；实现主要试验场的远程视频监控。 （3）多方远程通讯 以广州为总部，实现广州总部与主要试验场之间的远程通讯，提供异地账户登录，满足异地多方人员（如委托方、委托方供应商、广州总部、户外试验场、外聘专家等）开展影音交流和现场办公； 总体要求

林业大数据平台建设方案

林业大数据平台建设方案 全国首套林长制信息管理平台在安徽旌德县正式上线。该平台以林地小班森林资源数据为资源底图，应用遥感、大数据、物联网等技术，明确各级林长的责任区域、管护职责、考核指标等，实现了林长的综合业务考核。 “这个系统，真正实现了林长制全覆盖，确保一山一坡、一园一林都有专员专管。” 旌德县林业局负责人介绍，目前，旌德县林长制信息平台已经投入到全县各级林长管理、考核的具体实践中。系统建立覆盖到村级林长的网格化管控体系，通过整合森林资源、遥感遥测、大数据平台，构建了目标明确、职责清晰、任务落地、全局覆盖、上下衔接、动态管理的林长制责任一张图，为实现护绿、增绿、管绿、用绿、活绿“五绿”目标，提供了实时、高效、准确的数据信息支持。 开发这个系统平台的企业，正是位于合肥市高新区的安徽天立泰科技股份有限公司。走进天立泰科技的展览馆，看到一个个演示的林业信息化平台，从系统上，可以精准看到所覆盖区域的林业动态。 天立泰科技成立于2006 年，主要从事林业、教育、智能医疗等行业软件开发、信息系统集成和大数据智能管理等领域信息化服务，是高新技术企业、合肥市守合同重信用企业、安徽省“双软”企业及科技小巨人企业。2015 年成功在新三板上市。 安徽天立泰科技股份有限公司董事长丁旭东介绍，天立泰科技积极响应林业发展“十三五规划”，致力于构建天、空、地、物、人立体化多维感知监测体系，通过不断探索林业信息化建设，坚持做林业大数据建设引领者。 目前，天立泰科技林业信息化项目已覆盖安徽、甘肃、青海、西藏、江苏、浙江、天津、广东等区域。几年来，天立泰科技林业信息化，已从一棵幼小的“树苗” 逐渐成长为一棵“大树”。 在青海省，天立泰科技建设森林公安局一体化中心机房及融合调度平台、青海省森林防火指挥系统等项目共20 余个，从以功能为导向转变为以服务为导向，以森林防火预警服务为主体，运用互联网思维与服务模式，提供预警推送、指挥调度推送等服务。 在江苏省溧阳市，天立泰科技建设森林资源监测系统，负责遥感林地变化监测、物联网监测、古树名木监测管理，动态监测区域生态环境。 林业信息化建设不能孤立进行，其最终目的是为了服务林业资源管理。我们坚持运用新技术新手段，实现林地数据一张图管理，将森林资源管理、林地监测、灾害预警、应急指挥

金融大数据平台建设方案

二、大数据平台建设 （一）大数据平台框架概述 大数据平台建设充分整合信息化资源，打破行业、部门之间的信息壁垒，运用大数据技术进行采集、力口工、建模、分析，将数据价值融入到金融之中，从而提升创新能力和产品服务能力。主要包括以下三部分： 1.大数据分析基础平台 按照功能划分数据区，设计数据模型，在统一流程调度下，整合各类数据，同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起，形成基础数据体系，提供支撑经营管理的各类数据应用，支撑上层应用。 2.大数据应用系统 基于基础数据平台，持续建设各类数据应用系统，通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段，对丰富的大数据资源进行开发使用，并将数据决策化过程结合到风控、营销、营运等经营管理活动，充分发挥大数据价值。 3.大数据管控 建立数据标准，提升数据质量，加强元数据管理能力，为平台建设及安全提供保障 （二）大数据平台建设原则 大数据平台是大数据运用的基础实施，其设计、建设和 系统实现过程中，应遵循如下指导原则： 经济性：基于现有场景分析，对数据量进行合理评估， 确定大数据平台规模，后续根据实际情况再逐步优化扩容 可扩展性：架构设计与功能划分模块化，考虑各接口的开放性、可扩展性，便于系统的快速扩展与维护，便于第三方系统的快速接入。 可靠性：系统采用的系统结构、技术措施、开发手段都应建立在已经

相当成熟的应用基础上，在技术服务和维护响应上同用户积极配合，确保系统的可靠；对数据指标要保证完整性，准确性。 安全性：针对系统级、应用级、网络级，均提供合理的安全手段和措施，为系统提供全方位的安全实施方案，确保企业内部信息的安全。大数据技术必须自主可控。 先进性：涵盖结构化，半结构化和非结构化数据存储和分析的特点。借鉴互联网大数据存储及分析的实践，使平台具有良好的先进性和弹性。支撑当前及未来数据应用需求，引入对应大数据相关技术。 平台性：归纳整理大数据需求，形成统一的大数据存储服务和大数据分析服务。利用多租户, 实现计算负荷和数据 访问负荷隔离。多集群统一管理。 分层解耦：大数据平台提供开放的、标准的接口，实现与各应用产品的无缝对接 （三）基础数据来源 1．银行内部大数据资源 客户自身信息以及其金融交易行为，依照目前积累沉淀 的数量资源情况，将数据主要分为三大类: 第一类：客户基础数据 客户信息数据，即客户基础数据，主要是指描述客户自身特点的数据。 个人客户信息数据包括：个人姓名、性别、年龄、身份信息、联系方式、职业、生活城市、工作地点、家庭地址、所属行业、具体职业、婚姻状况、教育情况、工作经历、工作技能、账户信息、产品信息、个人爱好等

大数据中心建设方案

工业产品环境适应性公共技术服务平台信息化系统建设方案

1. 平台简介 工业产品环境适应性公共技术服务平台是面向工业企业、高校、科研机构等提供产品/材料环境适应性技术服务的平台。平台服务内容主要包括两部分，一是产品环境适应性测试评价服务，一是产品环境适应性大数据服务。测试评价服务是大数据的主要数据来源和基础，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。工业产品环境适应性公共技术服务平台服务行业主要包括汽车、光伏、风电、涂料、塑料、橡胶、家电、电力等。 平台的测试评价服务依据ISO 17025相关要求开展。测试评价服务涉及2个自有实验室、8个自有户外试验场和超过20个合作户外试验场。见图1 图1环境适应性测试评价服务实验室概况 平台的大数据服务，基于产品环境适应性测试评价获取的测试数据以及相关信息，利用数据分析技术，针对不同行业提供产品环境适应性大数据服务，包括但不限于： （1）产品环境适应性基础数据提供； （2）产品环境适应性调研分析报告； （3）产品环境适应性分析预测； （4）产品环境适应性技术规范制定；

2. 信息化系统概述 信息化系统由两个子系统构成，即产品环境适应性测试评价服务管理系统和产品环境适应性大数据服务数据库系统。两个系统紧密关联，大数据系统的主要数据来源于测试评价服务产生的测试数据和试验相关信息，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。 信息化系统的整体框架详见图2. 3. 产品环境适应性测试评价服务管理系统 建设内容 （1）测试评价业务的流程化和信息化 实现从来样登记、委托单下达、测试评价记录上传、报告审批、印发到样品试毕处理、收费管理等全流程电脑信息化管理；同时实现电子签名、分类统计、检索、自动提醒、生成报表等功能。 （2）实验室/试验场管理信息化 实现主要实验室/试验场样品、设备、标准、人员的信息化管理；实现主要仪器设备的数据自动采集和远程传输；实现主要试验场的远程视频监控。 （3）多方远程通讯 以广州为总部，实现广州总部与主要试验场之间的远程通讯，提供异地账户登录，满足异地多方人员（如委托方、委托方供应商、广州总部、户外试验场、外聘专家等）开展影音交流和现场办公； 总体要求 （1）人机界面采用WINDOW界面，直观简单易学； （2）数据或信息一次录入，多系统共用； （3）人员身份识别； （4）检测报告唯一性识别； （5）不合格自动提醒报警； （6）短信通知，软件将重要事项，如不合格记录及时发送至指定人员手机上。（7）数据溯源，所有修改行为均留记录； （8）提供多层密码、权限，避免越权操作

集团大数据平台项目实施整体方案

集团大数据平台项目实施整体方案 1.1项目实施总体目标 我方承诺按照集团集团公司对项目建设的要求，认真研究调研，制定切实有效的实施方案，并根据实际情况，提交相应实施方案文档，其中技术文档内容主要包括项目需求分析文档、系统设计及技术文档、开发测试及部署规划、试点及系统上线规划及具体内容等。管理文档主要包括人员及组织管理、环境及资源需求计划、设备规划及使用、项目进度计划及里程碑管理、过程质量及风险控制计划以及培训交接计划等。 我方将根据项目进度，及时分配调度充足人员入场，在甲方监督下，在符合相关监管部门的审计制度和集团内控审计要求的前提下，根据甲方工程实施计划及进度要求，完成大数据平台的搭建、应用开发、联调测试、集成部署和培训等方面的工作。 1.2项目管理 项目管理由我方项目经理以及集团项目经理在所计划实施的项目过程中执行。

工作范围 ●确定项目计划、进行项目计划控制； ●监控项目状态、产生定期的项目状态报告； ●负责项目期间的沟通管理，召集并主持定期的项目状况会议； ●对项目范围、成本、风险、人力、干系人等进行全过程的管控； ●其它与项目相关的事务。 我方的责任 ●负责与本公司内部有关的协调工作； ●负责与集团的项目经理合作，共同负责项目中的协调 工作； ●与集团的项目经理协调配合，完成以上项目管理工作。集团的责任 ●负责与本公司内部有关的协调工作； ●负责与我方的项目经理合作，共同负责项目中的协调 工作； ●与我方的项目经理协调配合，完成以上项目管理工作。

1.3业务确认 工作范围 ●业务需求确认，对大数据平台的业务需求结合当前实 际业务情况进行确认。 工作完成后需提交的结果 ●集团大数据平台需求列表 我方的责任 ●指定相关业务/技术顾问和用户的相关业务部门进行 业务确认、分析 ●执行以上陈述的工作，并提交阶段性工作结果 集团的责任 ●指定参与业务需求确认的项目组和业务部门的相关人 员 ●协调业务需求确认确认过程中的业务人员、时间安排 等有关事项 ●对集团大数据平台业务需求列表进行确认 1.4数据调研 工作范围