大数据库建设技术方案设计

大数据库建设技术方案设计
大数据库建设技术方案设计

农村集体建设用地使用权、宅基地使用权确权项

目数据库建设技术方案

一、地籍数据库建设

(一)、成果数据库建设的内容

农村地籍调查成果数据库建设是在农村集体建设用地和宅基地使用权地籍调查的基础上,按照相关数据库标准的要求,建立集空间信息和属性信息为一体的土地调查成果数据库。

农村集体建设用地和宅基地使用权数据库内容:

1、农村地籍数据库包括地籍区、地籍子区、土地权属、土地利用、基础地理等数据。

2、土地权属数据包括宗地的权属、位置、界址、面积等空间和属性信息;

3、土地利用数据包括行政区(含行政村)图斑的权属、地类、面积、界线等;

4、基础地理信息数据包括数学基础、境界、测量控制点、居民地、交通、水系、地理名称等。

(二)成果数据库建设要求

1、严格遵循数据库标准

农村集体建设用地和宅基地使用地籍调查数据库建设以《城镇地籍数据库标准》为基础,结合《宗地代码编制规则(试行)》等新的技术规范和要求,对相关要素属性结构表进行扩展,以满足农村地籍调查成果管理要求。

2、坐标系统

数据库建设采用的坐标系统为山西省全省及区域地籍测量控制及服务体系定制的独立坐标系统。

3、面积计算

农村集体建设用地和宅基地使用权宗地面积按高斯-克吕格投影面面积计算。

4、数据库逻辑结构

农村集体建设用地和宅基地使用权调查数据库由空间数据库和非空间数据库组成。空间数据由矢量数据和栅格数据组成,主要包括:基础地理数据、居民地数据、土地权属数据等。非空间数据由权属信息调查数据组成。农村集体建设用地和宅基地使用权调查数据库逻辑结构见图1。

空间数据库 农村集

体建设

用地和

宅基地

使用权 非空间数据库 扫描文件

调查表格

权属资料

其他数据

土地权属数据 居民地数据

基础地理数据

图1 农村集体建设用地和宅基地使用权调查数据库逻辑结构图

(三)地籍数据库的建设、更新与维护

地籍数据库建设更新与维护的主要工作内容包括:准备工作、资料预处理、数据库结构设计、数据采集和编辑处理、数据建库、质量控制、成果输出、文字报告编写、检查验收、成果归档、数据库更新与应用、数据库运行与管理等。

1、准备工作:制定建库方案、优选建库软件、搭建硬件环境、培训建库人员、熟悉地籍调查成果和土地登记档案、了解成果质检报告和验收结论等。

2、资料预处理:检查建库资料的完整性、检查权属调查资料的合理性和逻辑一致性、检查坐标系和投影系统、进行必要的坐标变换和投影转换、检查纸介质地籍图图面内容、接边和电子地籍图的分层、属性标记等。

3、数据库结构设计:根据地籍数据库标准等标准设计地籍数据库结构。

4、数据采集和编辑处理:图形数据采集和属性数据采集、建立图形数据的拓扑关系、建立图形与属性逻辑关系、图形编辑和属性编辑、拓扑错误的处理、属性数据的检校、图形与属性逻辑一致性的检校等。

5、数据库建设:按照地籍调查数据文件命名规则、空间数据分层要求和属性数据库结构,建立空间数据库和属性数据库,形成标准的数据交换文件、数据字典和元数据文件。

6、质量控制:填写建库图历表、遵守建库工艺流程、落实

质量保证措施和自检、互检、质检。

7、成果输出:地籍图输出、宗地图输出、界址点成果表输出、面积统计汇总成果数据输出、扫描影像文档成果输出、专题图和专题统计汇总成果的输出等。

8、文字报告编写:编写地籍数据库建设自检报告、工作报告和技术报告。

9、检查验收:检查库体结构和内容的完整性,图形分层的正确性,层间和层内图形拓扑关系的正确性、属性内容的正确性、图形和属性的逻辑一致性、数据字典和元数据描述的正确性等,出具验收报告等。

10、成果归档:数据库建设成果的整理、立卷、编目、归档等。

11、数据库更新与应用:按照土地调查数据库更新标准的要求,利用日常地籍调查所产生的变更数据对数据库成果进行更新,保持地籍数据库成果的现势性,满足地籍调查成果为政府机关、企事业单位和社会公众的需要。

12、数据库运行与维护:地籍数据库运行所必需的网络环境、系统软硬件环境、应用系统环境等的管理、优化、升级、更新与维护,保障地籍数据库的正常运行。

二、地籍信息系统建设

(一)、建设原则

1、实用性。系统的建设应围绕日常地籍管理业务,针对不同的业务特点和业务流程,设计操作简便、结构合理、运转流畅的系统,能切实提高地籍管理工作的效率。

2、稳定性。应按照软件工程的要求进行质量控制,在系统功能和流程设计上要充分考虑容错能力,在系统可能出现软硬件故障的情况下,能保障数据的安全。

3、易操作性。方便易学、易于操作,可实现全菜单式处理和各种快捷键操作。

4、安全性。系统应形成相对独立的安全机制,能够有效防止系统外部的非法访问,应实现方便的操作控制和存取控制,提供便捷数据备份和恢复能力。

5、先进性与开放性。在系统的总体架构上,采用成熟、可靠、先进的技术,选用主流的网络环境、硬件产品和软件平台,系统应具有一定的灵活性,便于业务功能扩展和软硬件升级等。

(二)、主要功能

1、数据采集与交换。系统应支持多种形式的数据采集方式和主流的数据格式交换。

(1)数据采集方式:能实现数字化仪、屏幕数字化、扫描数字化和 GPS 接收机、全站仪、数字测图和数字摄影测量等系

统的数据导入与编辑等。

(2)数据格式交换:能与主流的地理信息系统(GIS)、计算机辅助制图系统(CAD)等软件系统所支持的数据格式进行交换。数据交换后应做到有效信息无损失、数据转换精度在允许的范围内、符号系统自动匹配等。

2、坐标系统转换

地籍信息系统所采用的山西省全省及区域地籍测量控制及服务体系定制的独立坐标系统应能够与1980西安坐标系、2000国家大地坐标系统之间建立有效的转换关系,能够进行坐标转换。

3、数据编辑与处理

应有数据复制、修改、移动、增加、删除、剪切等图形编辑及属性增加、插入、修改、删除等功能。图形编辑能够实现空间几何实体拓扑错误检查和拓扑关系维护,确保图形数据与属性数据的一致性。能够实现扫描纸质的申请书、调查表、审批表、土地证,以及权属来源证明文件等资料与属性信息的挂接。支持长事务数据处理、时点数据的恢复和历史数据的管理。

4、数据检查

应实现数据的完整性检查,数据结构正确性检查,数据内容完备性检查,层间与层内图形拓扑关系检查,图形与属性数据一致性检查等。

5、工作流管理

实现地籍调查、土地登记、土地统计等业务的流程管理。

6、查询统计

能够实现单一条件的图形、属性信息查询;能够实现任意时间点、任意时间段、组合条件的图形、属性信息查询;能够实现报表的定制、报表的统计和统计图的制作等。

7、空间分析

提供空间数据的叠加、抽取、裁剪、临近、缓冲等空间分析功能。

8、元数据管理

提供元数据的采集、编辑、检索、查询、维护与更新等管理功能。

9、系统维护与升级

提供用户的操作权限和口令密码维护、数据字典和日志管理维护、系统安全管理与升级更新等功能。

三、空间数据处理与入库

(一)、空间数据采集

农村集体建设用地和宅基地使用权宗地界线、基础地理要素等空间数据,则来源于农村农村集体建设用地和宅基地使用权地籍调查的空间数据。

(二)、数据编辑与检查

空间数据的编辑和处理应以地籍子区为单位进行,以外业调

查成果为基础进行入库前的编辑处理和数据检查。

以地籍子区为单位,对各要素进行检查处理,保证各要素图面表示正确、要素完整、逻辑一致,满足点、线、面要素的基本规则。如同一线要素的物理完整性、同一面要素的物理完整性和闭合特性。

(三)、拓扑检查和处理

对地籍管理中要求建立拓扑的空间要素,按要素逐层进行拓扑检查,保证各要素拓扑关系正确。对拓扑关系错误的数据通过图形编辑等方式,对图形进行编辑修改后重建拓扑。在满足单层空间数据拓扑正确的前提下,检查拓扑相关要素之间的拓扑关系是否正确,以保证不同要素拓扑相关性的拓扑关系正确。

(四)、空间数据入库

以地籍子区为单位的空间数据经编辑处理并满足数据的完整性、准确性、逻辑一致性后直接导入数据库中。农村集体土地使用权调查数据库建设步骤见图2。

段 图2农村集体建设用地和宅基地使用权调查数据库建设步骤

入库前数据质量检查

合格

不合格

数据采

理外业核

补充完

善 拓扑处理 数据采集 数据接边 建库小组对数据质量进行检查 抽检

专检 不合格 合格

入库后数据检查

采集前数据源质量检查

不合格

合格

表格成果 图件成果 文字成果

阶人员准备 软硬件准备 管理制度建立 制定建库标准 制定建库方案 其他工作准备 数据源准备

矢量数据入库 其它数据入库

数据成果

(四)权属调查及登记信息入库

根据地籍调查成果,将已经完成土地登记发证的宗地,应将该宗地的权源资料、申请、调查、审批和发证等登记过程的所有属性资料输入数据库中;尚未进行登记发证的宗地,应输入地籍调查表的有关内容。除宗地的属性外,还应输入建筑房屋的楼层、结构基本信息和其他基础地理要素中必要的属性信息,并建立与空间数据的对应关系。

(五)、元数据入库及入库流程

元数据采集参照《国土资源信息核心元数据标准》(TD/T1016)、《土地利用数据库标准》(TD/T 1016-2007)及《城镇地籍数据库标准》(TD/T 1015—2007)描述。具体流程见图3。

(六)、管理信息系统建设

在调查成果数据库的基础上,建立农村集体建设用地和宅基地使用权地籍调查管理信息系统,满足农村土地登记发证、地籍查询、统计、分析的应用要求,实现对农村地籍调查成果的管理、更新维护和互联共享。农村地籍调查管理信息系统可在农村或城镇地籍管理信息系统的基础上,结合农村地籍管理的特点和应用要求,建立满足城乡地籍管理要求的地籍管理信息系统。

是 数据参数设置 数据质量检查 否 是否有错 是 数据入库 入库后数据检查 是否正常 是 提交检查与验收 数据错误 否 数据处理 shp 矢量数据入库 dwg 矢量数据入库 坐标点入库 图3 数据入库流程图

大数据中心方案设计(机房)

计算机数据中心机房系统设计方案 (模板)

目录 1.机房设计方案 6 1.1概述 6 1.1.1概述 6 1.1.2工程概述说明 6 1.1.3设计原则7 1.1.4建设内容实施7 1.1.5设计依据8 1.1.6引用标准8 1.1.7设计指标9 1.1.9设计思想及特点11 1.1.10绿色数据中心建设12 1.2装饰装修工程14 1. 2.1机房的平面布局和功能室的划分14 1.2.2装修材料的选择14 1.2.3机房装饰的特殊处理17 1.3供配电系统(UPS系统)18 1. 3.1供配电系统设计指标18 1.3.2供配电系统构成20 1.3.3供配电系统技术说明20 1.3.4供配电设计21 1.3.5电池22 1.4通风系统(新风和排风)22 1. 4.1设计依据22

1.4.2设计目标22 1.4.3设计范围22 1.4.4新风系统22 1.4.5排烟系统23 1.4.6风幕机系统23 1.5精密空调系统23 1.5.1机房设备配置分析23 1.6防雷接地系统25 1.6.1需求分析25 1.6.2系统设计25 1.7综合布线系统26 1.7.1系统需求分析26 1.7.2机房布线方案27 1.7.3子系统主要技术说明27 1.8门禁系统28 1.8.1需求分析28 1.8.2系统设计28 1.9机房视频监控29 1.9.1项目概述29 1.9.2设计原则29 1.9.3总体目标30 1.9.4设计依据30 1.9.5机房视频监控规划31 1.10环境集中监控系统33 1.10.1概述33 1.10.2设备监控分析33 1.10.3机房动环设备集中监控平台一套35

XXX基础数据库系统建设可行性研究报告 (1)

XX城市基础数据库系统建设可行性 方案

1.系统概述 长期以来,政府各部门内部拥有着大量城市基础数据资源,但由于管理分散,制度规范不健全,造成重复采集、口径多乱、数出多门;各部门的指标数据自成体系,标准不一,共享程度较差。随着政府向“经济调节、市场监管、社会管理和公共服务”管理职能的转变,就要求必须能够全面、准确掌握全地区经济社会发展态势,强化政府部门掌控决策信息资源的能力,政府部门间信息资源整合与共享需求越来越紧密,但当前部门间信息共享多是点对点方式,没有统一的数据交换管理平台。因此各部门对加快解决数据资源分散管理、数据共享不足的问题需求十分迫切,需要建立城市基础数据库(以下简称智慧城市公共基础数据库)系统以解决以上问题。 依托智慧城市公共基础数据库系统的建设,可以实现各委办局、各所辖地区的经济社会综合数据采集交换,为各部门提供更广泛的信息共享支持,一方面数据信息从各委办局、各所辖地区整合接入,另一方面也为政府和这些接入部门提供全面的共享服务。同时,以智慧城市公共基础数据库指标体系建立为基础,整合来自各委办局和各所辖地区的、经过审核转换处理的数据资源,可实现对经济社会信息的统一和集中存储,确保数据的唯一性和准确性,为今后政府工作提供一致的基础数据支持。 数据整合共享只是手段,数据分析服务才是目的。依托智慧城市公共基础数据库系统建设,可有效整合各政府部门所掌握的全市经济社会信息资源,满足政府业务对统一数据资源共享需要,进而提升形势分析预测水平,对政府在发展规划、投资布局、资源环境、管理创新、科学决策等业务提供强有力支持,提高了政府部门掌控全市经济社会发展态势能力。 2.建设目标 1)建立科学合理的智慧城市公共基础数据库指标体系,力求全面反映地区经济和

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本:1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台,主要功能是多种数据库及文件数据;访问;采集;解析,清洗,ETL,同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台,应用于大数据的可视化和互动操作。 为此,根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理,包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次,主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析,清洗,整合、ETL,同时编写模型支持后台统计分析算法,提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次,在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发,采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠,性能高,满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析,实现高可信和高可用。

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。

城市公共基础数据库建设方案.

城市基础数据库系统建设方案

1.系统概述 长期以来,政府各部门内部拥有着大量城市基础数据资源,但由于管理分散,制度规范不健全,造成重复采集、口径多乱、数出多门;各部门的指标数据自成体系,标准不一,共享程度较差。随着政府向“经济调节、市场监管、社会管理和公共服务”管理职能的转变,就要求必须能够全面、准确掌握全地区经济社会发展态势,强化政府部门掌控决策信息资源的能力,政府部门间信息资源整合与共享需求越来越紧密,但当前部门间信息共享多是点对点方式,没有统一的数据交换管理平台。因此各部门对加快解决数据资源分散管理、数据共享不足的问题需求十分迫切,需要建立城市基础数据库(以下简称智慧城市公共基础数据库)系统以解决以上问题。 依托智慧城市公共基础数据库系统的建设,可以实现各委办局、各所辖地区的经济社会综合数据采集交换,为各部门提供更广泛的信息共享支持,一方面数据信息从各委办局、各所辖地区整合接入,另一方面也为政府和这些接入部门提供全面的共享服务。同时,以智慧城市公共基础数据库指标体系建立为基础,整合来自各委办局和各所辖地区的、经过审核转换处理的数据资源,可实现对经济社会信息的统一和集中存储,确保数据的唯一性和准确性,为今后政府工作提供一致的基础数据支持。 数据整合共享只是手段,数据分析服务才是目的。依托智慧城市公共基础数据库系统建设,可有效整合各政府部门所掌握的全市经济社会信息资源,满足政府业务对统一数据资源共享需要,进而提升形势分析预测水平,对政府在发展规划、投资布局、资源环境、管理创新、科学决策等业务提供强有力支持,提高了政府部门掌控全市经济社会发展态势能力。 2.建设目标 1)建立科学合理的智慧城市公共基础数据库指标体系,力求全面反映地区经济和社会发展的总体情况: 2)有组织、有计划、持续地对政府统计部门、政府各部门以及国民经济行业管理部门负责统计的关系到地区经济与社会发展的信息资源进行收集、整合,

大数据库建设技术方案设计

农村集体建设用地使用权、宅基地使用权确权项 目数据库建设技术方案

一、地籍数据库建设 (一)、成果数据库建设的内容 农村地籍调查成果数据库建设是在农村集体建设用地和宅基地使用权地籍调查的基础上,按照相关数据库标准的要求,建立集空间信息和属性信息为一体的土地调查成果数据库。 农村集体建设用地和宅基地使用权数据库内容: 1、农村地籍数据库包括地籍区、地籍子区、土地权属、土地利用、基础地理等数据。 2、土地权属数据包括宗地的权属、位置、界址、面积等空间和属性信息; 3、土地利用数据包括行政区(含行政村)图斑的权属、地类、面积、界线等; 4、基础地理信息数据包括数学基础、境界、测量控制点、居民地、交通、水系、地理名称等。 (二)成果数据库建设要求 1、严格遵循数据库标准 农村集体建设用地和宅基地使用地籍调查数据库建设以《城镇地籍数据库标准》为基础,结合《宗地代码编制规则(试行)》等新的技术规范和要求,对相关要素属性结构表进行扩展,以满足农村地籍调查成果管理要求。 2、坐标系统

数据库建设采用的坐标系统为山西省全省及区域地籍测量控制及服务体系定制的独立坐标系统。 3、面积计算 农村集体建设用地和宅基地使用权宗地面积按高斯-克吕格投影面面积计算。 4、数据库逻辑结构 农村集体建设用地和宅基地使用权调查数据库由空间数据库和非空间数据库组成。空间数据由矢量数据和栅格数据组成,主要包括:基础地理数据、居民地数据、土地权属数据等。非空间数据由权属信息调查数据组成。农村集体建设用地和宅基地使用权调查数据库逻辑结构见图1。 空间数据库 农村集 体建设 用地和 宅基地 使用权 非空间数据库 扫描文件 调查表格 权属资料 其他数据 土地权属数据 居民地数据 基础地理数据 图1 农村集体建设用地和宅基地使用权调查数据库逻辑结构图

数据仓库建设方案详细

第1章数据仓库建设 1.1数据仓库总体架构 专家系统接收增购项目车辆TCMS或其他子系统通过车地通信传输的实时或离线数据,经过一系列综合诊断分析,以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示分析结果。针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处理措施,为车辆的故障根因修复提供必要的支持。 根据专家系统数据仓库建设目标,结合系统数据业务规,包括数据采集频率、数据采集量等相关因素,设计专家系统数据仓库架构如下: 数据仓库架构从层次结构上分为数据采集、数据存、数据分析、数据服务等几个方面的容: 数据采集:负责从各业务自系统中汇集信息数据,系统支撑Kafka、Storm、Flume

及传统的ETL采集工具。 数据存储:本系统提供Hdfs、Hbase及RDBMS相结合的存储模式,支持海量数据的分布式存储。 数据分析:数据仓库体系支持传统的OLAP分析及基于Spark常规机器学习算法。 数据服务总线:数据系统提供数据服务总线服务,实现对数据资源的统一管理和调度,并对外提供数据服务。 1.2数据采集 专家系统数据仓库数据采集包括两个部分容:外部数据汇集、部各层数据的提取与加载。外部数据汇集是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇集数据到专家数据仓库的操作型存储层(ODS);部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。 1.2.1外部数据汇集 专家数据仓库数据源包括列车监控与检测系统(TCMS)、车载子系统等相关子系统,数据采集的容分为实时数据采集和定时数据采集两大类,实时数据采集主要对于各项检测指标数据;非实时采集包括日检修数据等。 根据项目信息汇集要求,列车指标信息采集具有采集数据量大,采集频率高的特点,考虑到系统后期的扩展,因此在数据数据采集方面,要求采集体系支持高吞吐量、高频率、海量数据采集,同时系统应该灵活可配置,可根据业务的需要进行灵活配置横向扩展。 本方案在数据采集架构采用Flume+Kafka+Storm的组合架构,采用Flume和ETL 工具作为Kafka的Producer,采用Storm作为Kafka的Consumer,Storm可实现对海量数据的实时处理,及时对问题指标进行预警。具体采集系统技术结构图如下:

数据库系统建设方案

校园一卡通项目数据库安全系统 建设方案书

一、系统现状概述 校园一卡通在学校内也称为校园卡系统,是数字校园的有机组成部分,校园一卡通工程是数字校园的标志性工程和前导性工程。校园卡是将广大师生员工与数字校园有机连接在一起的最有效的媒介,实现了“一卡在手,走遍校园”,校园卡是校园数字化的重要形象和重要标志之一。 校园一卡通系统是架构在校园网上,以感应式射频IC卡为媒介,综合提供身份识别与电子支付服务功能的系统平台,以及其架构在此平台上的各种信息化应用系统。 核心系统都运行在Oracle数据库之上,为整个系统提供稳定性基础。Oracle数据库系统是一个较为复杂的数据库,作为校园一卡通的基础数据存储和运行平台,存储着核心数据资料和基本业务逻辑,其稳定性与否直接关系着校园一卡通的对外服务能力。 以下通过介绍数据各种主流数据保护和恢复的技术,根据业务系统的用户规模大小和用户的数据库维护能力以及项目投入成本,提出我们的建议解决方案。 1.1双机热备系统特点与优势 双机热备包括广义与狭义两种。 从广义上讲,就是服务器高可用应用的另一种说法,英译为:high available,而我们通常所说的热备是根据意译而来,同属于高可用范畴,而双机热备只限定了高可用中的两台服务器。热备软件是用来解决一种不可避免的计划和非计划系统宕机问题的软件解决方案,当然也有硬件的。是构筑高可有集群系统的基础软件,对于任何导致系统宕机或服务中断的故障,都会触发软件流程来进行错误判定、故障隔离、以及通地联机恢复来继续执

行被中断的服务。在这个过程中,用户只需要经受一定程度可接受的时延,而能够在最短的时间内恢复服务。 从狭义上讲,双机热备特指基于高可用系统中的两台服务器的热备(或高可用),因两机高可用在国内使用较多,故得名双机热备,双机高可用按工作中的切换方式分为:主-备方式(Active-Standby方式)和双主机方式(Active-Active方式),主-备方式即指的是一台服务器处于某种业务的激活状态(即Active状态),另一台服务器处于该业务的备用状态(即Standby状态)。而双主机方式即指两种不同业务分别在两台服务器上互为主备状态(即Active-Standby和Standby-Active状态)。 注:Active-Standby的状态指的是某种应用或业务的状态,并非指的是服务器状态。 组成双机热备的方案主要有两种方式: 1、基于共享存储(磁盘阵列)的方式: 共享存储方式主要通过磁盘阵列提供切换后,对数据完整性和连续性的保障。用户数据一般会放在磁盘阵列上,当主机宕机后,备机继续从磁盘阵列上取得原有数据。如下图所示。 这种方式因为使用一台存储设备,往往被业内人士称为磁盘单点故障。但一般来讲存储的安全性较高。所以如果忽略存储设备故障的情况下,这种方式也是业内采用最多的热备方式。

数据仓库建设方案84099

1.数据仓库概述 经过多年IT的建设,信息对于XXX 的日常管理已经日益重要,并逐渐成为重要的信息资产,信息资产的管理已经成为日常管理中一个非常重要的环节。如何管理和利用好XXX 内部纷繁的数据也越来越成为信息管理的一项重要工作。 在过去相当一段时间内,XXX 业务系统的构建主要围绕着业务的数据展开,应用的构建多是自下而上构建,主要以满足某个部门的业务功能为主,我们称之为业务处理的时代。这样的构建方式造成了一个个分立的应用,分立的应用导致了一个个的静态竖井。由于数据从属于应用,缺乏XXX 全局的单一视图,形成了一个个信息孤岛,分立的系统之间缺乏沟通,同样数据的孤岛导致只能获得片面的信息,而不是全局的单一视图。存储这些信息的载体可能是各种异构或同构的关系型数据库,也有可能是XML 、EXCEL 等文件。因此,构建新一代的一体化平台提上了日程并最终促成全域数据的管理方式,目的是覆盖XXX 各个环节的关键业务数据,完善元数据管理,形成全局的数据字典、业务数据规范和统一的业务指标含义,能够灵活的获取XXX 业务数据的单一视图(需要保证数据的一致性、完整性、准确性和及时性)。数据的交换和共享主要发生在上下级组织机构之间或同级的不同部门之间。最终,这些数据可以为部队分析、决策支持(多维分析、即席查询、数据挖掘)等应用提供更及时、准确、有效的支持。 数据仓库的目标是实现跨系统数据共享,解决信息孤岛,提升数据质量,辅助决策分析,提供统一的数据服务。同时,数据仓库的构建也面临着各种挑战,比如信息整合在技术上的复杂度、信息整合的管理成本、数据资源的获取、信息整合的实施周期以及整合项目的风险等。

政务服务大数据库建设方案(最新)

政务服务大数据库建设方案 为贯彻落实《X省经济和信息化委员会X省机构编制委员会办公室关于印发省政务服务大数据库建设方案(X-X年)的通知》(X 经信网办〔X〕227号)精神,大力推进“互联网+”政务服务,运用云计算、大数据等新一代信息技术加快建设统一的政务服务大数据库,实现全市各部门、各层级、各领域数据共享,有效支撑我市行政审批和公共服务应用,切实加强监管,制定本方案。 一、工作目标 到X年底前,基本建成数据采集能力强、智能分析应用广、开发共享程度高、体制机制较完善的政务服务大数据库,促进我市各级政府和部门行政审批和公共服务的流程优化、材料简化、支撑“一门式、一网式”政务服务应用,强化部门事中事后监管,推动政府职能转变和服务型政府建设。 二、主要任务 围绕全市“行政审批、监督管理、政府服务”应用,建设覆盖政府审批、监管、服务各环节的网上办事数据库,支撑“一门式、一网式”政务服务应用和加强事中事后监管;建设企业情况综合、公共信用信息、文化遗产资源和农村信用体系等政务服务专题数据库,以及支撑部门业务应用的数据库;建设和初步完善人口、法人、地理空间、宏观经济等基础数据库,形成各类数据库相互联动的政务服务大数据库。

(一)建设网上办事数据库。 1.服务对象基本信息数据库。建立以公民身份证号码为唯一标识的自然人服务对象基本信息数据库,以及以统一社会信用代码为标识的法人服务对象基本信息数据库,在此基础上将网上注册用户与服务对象信息相关联,实现网上办事一次登陆、全网通办。[市大数据中心、市行政服务中心牵头负责,市直各部门和各县(市、区)政府配合] 2.政务服务过程数据库。建立完善数据标准,整合全市事项申办、受理、审批、办结等各办理过程情况数据,形成政务服务过程数据库,记录事项办理全过程、实现审批和服务事项在线监管,推进审批过程公开透明,实现阳光政务。分析挖掘服务环节数据,优化办事流程,提高行政审批效率和公共服务质量。[市大数据中心、市行政服务中心牵头负责,市直各部门和各县(市、区)政府配合] 3.政务服务事项目录管理库。加快全市统一的政务服务事项目录管理系统建设,推动行政审批、公共服务事项在线申请、在线受理、在线审批,以及省、市、县三级事项动态管理,实现与省政务服务事项目录管理库的对接,为相关业务全省通办、异地办理提供支撑。(市大数据中心、市行政服务中心、市编办牵头负责) 4.政务电子证照库。落实《X省政务电子证照管理暂行规定》,建设全市政务电子证照系统,根据网上办事业务需求梳理证照应用目录,逐步汇聚各级政府和部门的各类许可证、执照、许可证书、资格证、资质证、合格证书、批准文件、证明文件及其他行政许可

IBM数据交换平台建设方案

XX省电子政务系统 数据交换平台 国际商业机器中国有限公司 2005.5

目录:

1 概述 数据交换共享平台是协作式电子政务应用平台(包括政府职能部门之间的电子协作、政府与公众/企事业单位的服务管理等)的核心基础服务模块,负责实现跨系统的数据交换、流程控制和分布式数据存储服务。 数据交换平台的目的是实现每个合法用户将其所要传输的数据包安全可靠地传输到指定的地方。数据交换平台支持常见数据库类型、多种业务类型、多种数据传输方式和网络特性,是各类应用系统共享信息资源的公共渠道,是应用系统扩展的接口。 面向服务的体系架构 目前,大多数企业都有各种各样的系统、应用程序以及不同时期和技术的体系结构。集成来自多个厂商跨不同平台的产品和应用系统,一直是企业IT部门的主要挑战。面向服务的体系结构为解决这一问题提供了良好的途径。 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,它应该独立于实现服务的硬件平台、操作系统和编程语言。这使得构建在各种这样的系统中的服务可以以一种统一和通用的方式进行交互。 以服务为导向、开放、松散耦合的总体目标架构,在应用系统的规划设计时,我们遵循如下业务集成参考架构。 图IBM基于SOA的业务集成参考架构 SOA 的主要组件包括服务、动态发现和消息。 服务是能够通过网络访问的可调用例程。服务公开了一个接口契约,它定义了服务的行为以及接受和返回的消息。术语服务常与术语提供者互换使用,后者专门用于表示提供服务的实体。 接口通常在公共注册中心或者目录中发布,并在那里按照所提供的不同服务进行分类,

大数据平台建设方案

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。

数据库技术系统设计方案

数据库技术系统设计方案第一章、概述 1.1项目背景 1.2建设目标及建设容 第二章、需求分析 1.3功能要求 1.3.1数据采集整合 通过数据采集、加工、整合服务,进行整理后,汇入统一的系统数据库存储。其处理过程可监控,可回溯,可重新采集。系统详细记录数据处理的原则和整合规则,提供编辑处理。 数据采集主要的对象主要包括以下三大类: 1. 文档:采集存储各种文件、预案; 2. 视频:采集存储各种演戏视频。 3. 地图:采集存储各种地图数据。 1.3.2数据查询应用 在数据采集与数据整合基础之上,根据用户权限提供定制的信息浏览、查询、统计和报表功能,可定制信息的展示容,具体的详细页,这些功能只需分配给某具体用户,即可直接使用。支持查询条件,能够准确、快速地对地图、文档、视频等容进行查询。

系统能提供强大的搜库功能,用户输入一定条件后,系统可在整个数据库中找出符合条件的数据。 系统既能够实现简单的指定查询功能,又能够实现复杂的条件组合查询功能,既可实现精确查询,又可实现模糊查询。 利用现有采购的地理信息软件,建立地理信息关联数据库,结合大队的工作方法,实现人、地、物、事、组织五要素的关联,实现基于空间电子地图的可视化查询和分析。 1.3.3系统统一日志 日志是指系统或软件生成的记录,通常采用字符形式或标准记录形式。本系统中的各种操作在运行过程中都会产生日志信息,这些信息要存放到数据库中,作为整个系统的统一日志的一部分。 统一日志的功能包括日志的统一存取、分析查询、集中管理和报表生成及打印功能。 统一日志服务的统一存取功能为系统提供统一的日志存取接口。该接口利用消息传输服务将各应用的日志统一存放到数据库中。为系统管理员对系统有效的管理查询提供方便,同时简化了软件的日志操作流程。 统一日志服务提供统一的日志查询接口,支持多种方式和快速的日志查询功能。通过按不同方式的日志查询结果,可以利用查询结果进行统计分析。 统一日志服务提供统一的集中管理,通过集中管理,实现日志的导出、删除(经认证授权的管理员才可以执行删除操作)等日志管理功能。该功能可在系统管理席位上为管理人员提供日志管理功能。 1.3.4用户权限管理 具体分析系统的实际需求,具有相同应用需求的用户归入角色进行管理,由系统管理员对角色统一分配权限,即根据不同角色的应用需求将系统功能进行分配。

数据中心同步平台建设方案

数据中心同步平台建设方案 当前政府、企业的信息化的状况是,各政府和企业一般都设计和建设了属于机构、业务本身的应用、流程以及数据的信息处理系统,独立、异构、涵盖各自业务内容的信息处理系统,系统设计建设的时期不同、业务模式不同,信息化建设缺乏有效的总体规划,重复建设;缺乏统一的设计标准,大多数系统都是由不同的厂商在不同的平台上,使用不同的语言进行开发的,信息交互共享困难,存在大量的信息孤岛和流程孤岛。为了有效整合分散异构的信息资源,消除“信息孤岛”现像,提高政府和企业的信息化水平。宇思公司要开发的数据共享交换平台,主要目的是有效整合分散异构系统的信息资源,消除“信息孤岛”现像,提高政府和企业的信息化水平,灵活实现不同系统间的信息交换、信息共享与业务协同,加强信息资源管理,开展数据和应用整合,进一步发挥信息资源和应用系统的效能,提升信息化建设对业务和管理的支撑作用。 要求新构建的数据共享交换平台要遵循标准的、面向服务架构(SOA)的方式,基于先进的企业服务总线ESB技术,遵循先进技术标准和规范,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,实现扩展性良好的“松耦合”结构的应用和数据集成;同时要求数据共享交换平台,能够通过分布式部署和集中式管理架构,可以有效解决各节点之间数据的及时、高效地上传下达,在安全、方便、快捷、顺畅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,实现。 数据的一次数据共享交换平台---设计方案 采集、多系统共享;要求数据交换平台节点服务器适配器的可视化配置功能,可以有效解决数据交换平台的“最后一公里”问题,快速实现不同机构、不同应用系统、不同数据库之间基于不同传输协议的数据交换与信息共享,为各种应用和决策支持提供良好的数据环境。要求数据共享交换平台能够把各种纷繁复杂的数据系统集成在一起完成特定业务,提供同构数据、异构数据之间的数据抽取、格式转换、内容过滤、内容转换、同异步传输、动态部署、可视化管理监控等方面功能,支持的数据包括各主流数据库(如Oracle、SQL Server、MySQL 等)、地理空间数据(如卫星影像、矢量数据)、常规文件(word、excel、pdf)等各种格式,并可以根据用户需求定制开发特定业务服务。

广东政务服务大数据库的建设方案设计

广东省政务服务大数据库建设方案 (2016-2017年) 为大力推进“互联网+”政务服务,运用云计算、大数据等新一代信息技术加快建设统一的政务服务大数据库,实现全省各部门、各层级、各领域数据共享,有效支撑全省行政审批和公共服务应用,制定本方案。 一、总体要求 (一)建设思路。 围绕优化政务服务、提升政府效能,以支撑全省“一门式、一网式”政务服务应用为重点,率先构建覆盖政务服务各环节的网上办事数据库,逐步拓展完善专题数据库和公共基础数据库,形成我省政务服务大数据库;以行政审批和公共服务应用为抓手,建立健全共享协同的数据库建设机制;以省政务数据中心为依托,打造系统架构统一、省市分级建设管理、全省共建共享的政务服务大数据库技术支撑体系,提高政府智慧化服务水平和群众办事满意度,推动政府职能转变和服务型政府建设。 (二)建设原则。 ——统筹规划、规范管理。突出顶层设计,统筹规划全省政务服务大数据库建设,优化完善数据提供、维护、共享、使用追溯及监督评估等环节的工作机制,建立健全统一的标准规范和管理制度,向各级政府和部门提供统一的政务服务数据库应用,提高行政效率。 ——整合资源、共建共享。完善省政务信息资源共享管理机

制,充分利用现有各类电子政务资源,按照统一数据标准规范,有效整合资源,避免重复建设。推动各级政府部门借助政务服务数据库开展行政业务应用,以应用促进共建共享,切实发挥政务数据价值。 ——统一架构、互联互通。结合省网上办事大厅建设和各级政府及部门业务应用实际,建立兼容、开放、可扩展的政务服务大数据系统架构,支撑全省跨区域、跨部门的数据交换共享和系统应用,形成“上下左右”互通互联、共享共用的全省政务服务大数据库应用环境。 ——急用先行、保障安全。立足我省行政审批和公共服务业务应用需求,急用先行、由易到难,率先建设网上办事数据库,逐步拓展专题数据库并完善基础数据库。建立健全安全保障机制,强化数据提供、汇集、共享和应用等的全过程管理,加强数据库系统的安全保护。 (三)主要目标。 到2017年底前,基本建成数据采集能力强、智能分析应用广、开发共享程度高、体制机制较完善的政务服务大数据库,促使我省各级政府和部门行政审批和公共服务的流程优化、材料简化,支撑“一门式、一网式”政务服务应用,促进政府职能转变和服务型政府建设。 二、建设内容 围绕全省行政审批和公共服务应用,建设覆盖政务服务各环节的网上办事数据库,支撑“一门式、一网式”政务服务应用;建设企业情况综合、公共信用信息、文化遗产资源等政务服务专题数据库,以及支撑部门业务应用的数据库;完善人口、法人、

智慧旅游数据库系统建设方案

智慧旅游数据库系统建设方案 1.1基础地理信息数据库建设 (1)收集XXX湿地恢复工程及XXX流域生态环境监测项目覆盖XXX湿地及XXX城区100km2优于0.2米分辨率的航空影像成果,为XXX湿地专用地形图测绘提供航空影像数据资料。 (2)建立基础控制网。利用《四川省似大地水准面精化成果》、GPS控制测量技术,在XXX湿地公园35平方公里区域布设5个D级GPS点,完成了34公里四等水准观测,建立了与现行的2000国家大地坐标系和1985国家高程基准相联系的坐标系和高程控制网。 (3)利用无人机航空摄影测量、车载移动测量完成XXX湿地恢复工程区建成后35km2数字高程模型(DEM)和数字线化图生产。 1.2在线电子地图数据库 在线电子地图包括基础电子地图数据和旅游专题电子地图数据。基础电子地图数据是包含多种数据源所共同组成,为城市旅游上层系统的各应用(功能、服务)开发提供基础地图支撑,主要内容及数据来源如表 1 基础电子地图数据组成所示。 旅游专题地图数据是由各景区(点)特有的专题数据组成,为各城市旅游景

区(点)专项应用(功能、服务)开发提供地图数据支撑,主要内容及数据来源如表2所示。 1.3虚拟三维地图数据库 虚拟三维地图数据包含仿真三维电子地图数据和景区真三维数据。具体内容见表5-3。 1.3.1仿真三维地图数据 当前,数字城市建设主要依赖于传统的4D产品,这些产品大多数是通过传统作业方法根据规范的要求从原始航空/航天影像上采集、加工制作的,它们是最为基础的空间信息。但是,随着社会信息化进程的加速,随着城市管理精细化程度越来越高。三维仿真电子地图是一种更富信息、更细粒度展现地理要素的大比例尺地图 三维仿真电子地图结合多边形三维建模技术、三维地图渲染技术、地图制图技术等技术基础之上形成的成熟的数据产品。三维仿真电子地图基于三维仿真建模技术,通过实地采集地标地物数据,在城市矢量图和正射影像图基础上建成的

常见的大数据平台架构设计思路【最新版】

常见的大数据平台架构设计思路 近年来,随着IT技术与大数据、机器学习、算法方向的不断发展,越来越多的企业都意识到了数据存在的价值,将数据作为自身宝贵的资产进行管理,利用大数据和机器学习能力去挖掘、识别、利用数据资产。如果缺乏有效的数据整体架构设计或者部分能力缺失,会导致业务层难以直接利用大数据大数据,大数据和业务产生了巨大的鸿沟,这道鸿沟的出现导致企业在使用大数据的过程中出现数据不可知、需求难实现、数据难共享等一系列问题,本文介绍了一些数据平台设计思路来帮助业务减少数据开发中的痛点和难点。 本文主要包括以下几个章节: 本文第一部分介绍一下大数据基础组件和相关知识。第二部分会介绍lambda架构和kappa架构。第三部分会介绍lambda和kappa架构模式下的一般大数据架构第四部分介绍裸露的数据架构体系下数据端到端难点以及痛点。第五部分介绍优秀的大数据架构整体设计从第五部分以后都是在介绍通过各种数据平台和组件将这些大数据组件结合起来打造一套高效、易用的数据平台来提高业务系统效能,让业务开发不在畏惧复杂的数据开发组件,无需关注底层实现,

只需要会使用SQL就可以完成一站式开发,完成数据回流,让大数据不再是数据工程师才有的技能。 一、大数据技术栈 大数据整体流程涉及很多模块,每一个模块都比较复杂,下图列出这些模块和组件以及他们的功能特性,后续会有专题去详细介绍相关模块领域知识,例如数据采集、数据传输、实时计算、离线计算、大数据储存等相关模块。 二、lambda架构和kappa架构 目前基本上所有的大数据架构都是基于lambda和kappa 架构,不同公司在这两个架构模式上设计出符合该公司的数据体系架构。lambda 架构使开发人员能够构建大规模分布式数据处理系统。它具有很好的灵活性和可扩展性,也对硬件故障和人为失误有很好的容错性,关于lambda架构可以在网上搜到很多相关文章。而kappa架构解决了lambda架构存在的两套数据加工体系,从而带来的各种成本问题,这也是目前流批一体化研究方向,很多企业已经开始使用这种更为先进的架构。 Lambda架构

EDW数据仓库项目方案

XX银行 EDW/数据仓库项目方案

目录 第一章系统总体架构................................................................. 51.1总体架构设计概述............................................................... 5 1.1.1总体架构的设计框架 ..................................................... 5 1.1.2总体架构的设计原则 ..................................................... 6 1.1.3总体架构的设计特点 ..................................................... 71.2EDW执行架构.................................................................... 7 1.2.1执行架构概述............................................................... 8 1.2.2执行架构设计原则 ........................................................ 8 1.2.3执行架构框架............................................................... 91.3EDW逻辑架构................................................................. 18 1.3.1逻辑架构框架............................................................ 18 1.3.2数据处理流程............................................................ 271.4EDW运维架构................................................................. 28 1.4.1运维架构概述............................................................ 28 1.4.2运维架构的逻辑框架 .................................................. 301.5EDW数据架构................................................................. 36 1.5.1数据架构设计原则 ..................................................... 36

政务信息共享数据库建设方案

政务信息共享数据库建设方案 一、政务信息共享库建设的背景和意义 政务信息共享数据库是指结合政府各类决策支持系统、相关应用系统的接入和政务信息资源共享交换的需求而构 建的共享数据库,它是政务信息交换共享平台的重要组成部分,用于实现各类电子政务共享交换数据的有机管理,并为应用提供相应服务。 在经过基础设施建设、政府上网、政务公开、网上行政等发展阶段之后,随着电子政务工程的深化,单一的政府机构业务系统建设已经达到了一定的水平,积累的政务信息资源已经具有相当规模。但与实际需求相比,仍存在较大差距:数据标准规范不统一,信息共享程度较低;各委办局之间互联互通不足,业务协同困难,难以发挥整体优势;缺乏统一的政务信息管理和服务机制。这些问题的症结之一是缺乏统一规划、规范建设的政务信息共享库。 中办发[2002]17号文件的发布,标志着国家信息化以信息资源交换共享为主要建设思路的导向正在逐渐形成。建设政务信息资源共享库,不仅符合电子政务工程整体发展规律,抓住了当前政府最关键的信息化建设需求,为电子政务

工程的深化与开展,做出了大胆的尝试,而且对推动政府改革、提升政府工作效率、提升领导的科学决策能力,都有着重要意义。 二、政务信息共享库建设的需求分析 随着电子政务各个业务系统的建立和使用,政府、企业和社会公众不但对基础地理空间信息、人口信息、法人信息和宏观经济信息等公共信息的需要越来越迫切,而且各个业务部门对其他部门专题数据的需求也非常强烈。因此,要在统一的数据标准下建立起信息资源基础库,建立起对这个基础库的管理、维护、更新和使用的长效管理机制,使数据库能够不断的扩展、完善,保证数据的一致性、鲜活性和准确性,为整个信息资源的规划和建设奠定一个良好的基础。 1、共享库基础功能需求 1)对数据访问下载的支持 共享库系统要为政府用户及各级电子政务业务应用系统提供访问和下载信息资源的支撑服务。政府终端用户和各级电子政务业务应用系统通过用户身份认证和目录系统授权验证,将数据查询条件及查询要求提交到共享库系统,共享库系统分析查询条件及查询要求,对信息资源进行查找、定位、获取、打包返回给服务调用方。

中国工作标准数据库建设方案

中国工作标准研究院数据库建设方案 一、项目背景 中国工作标准研究院数据库系统是基于圆通制科学工作原理和方法,经数十载研究开发的,智能化提供工作事件化、项目与任务中系统的解决方案与数据库支持平台。旨在帮助党、政、军、企事业单位提高工作效率,保证工作质量。但中国工作标准研究院数据库系统现状是:体系分散,没有形成统一的、有序的数据库管理平台,其形式表现为公司版、税务版、教育版;同时没有统一的检索、查询、增减、修改与更新功能,工作目录的系统性、科学性设置,数据的分类、编码、排序、集成与抽取功能没有系统性的开发,致使使用数据库的过程中比较繁琐、费时与效率低。 为了对中国标准研究院的数据库进行统一、高效的建设与管理,特此建立中国标准库管理系统,它所产生的意义是巨大的。因为在全球,管理标准、技术标准发展日趋完善与成熟,而在工作标准领域,没有形成统一的、系统的、有效的标准体系,而中国标准研究院数据库建立与完善,将填补这一空白,势必也将对各行各业的工作者工作效率的提升产生积极的、深远的影响。 二、建设目标 1、建立统一的、科学的、有序的、层次分明与功能齐全的工作标准库管理支持平台; 2、建成两个数据库系统,它们分别是: 中国会计集团工作标准数据库; 网络版工作标准数据库(模式可参考中国知网,用户可通过网络进行查询、检索、下载等); 3、建成全国性的工作标准数据库系统,以便提高人们工作、学习的效率与质量。 三、过程安排 1、建立数据库模型和界面,分为内部版与网络版,由研究所协同软件研发部、网络部门完成,力求系统、全面、简洁、清晰,网络版同时具有商业化的赢利模式;内部版的功能主要如下:具有统一的检索、查询、增删、修改功能,形

北京市政务大数据平台顶层设计框架及应用方案

北京市政务大数据平台顶层设计框架及应用方案 本文摘自穆勇在中关村大数据产业联盟上所做的演讲。 演讲全文: 今天很荣幸有这样一个机会,和大家交流探讨大数据在政务领域的应用问题,我看到群里有很多十分熟悉的朋友,所以交流起来也会比较轻松。有什么问题欢迎大家提出,如果我讲的不对的地方,请不客气批评。 一、大数据在政务领域应用的概述 说起大数据技术的应用,首先是在互联网行业起步并逐步拓展到电信、金融、工业等多个领域,产生了巨大的社会价值和产业空间,现正拓展到政务领域。 (一)大数据技术在互联网行业的成功应用,那些地方是值得我们关注的 第一,应该是思维观念和运作方式的变化,所谓的互联网思维,其核心理念包括: 体外互动:邮件、电话、信件互动---服务导引 服务外包:购买服务---简单服务 让渡社会:众包---自助服务 边界开放:数据开放---创造服务 第二,是其技术演进,针对数据处理的技术 首先是传统数据分析处理阶段,该阶段是面向结构化数据,非结构化处理效率低;硬件成本高;平台兼容性差。其次是基于云计算的大数据处理阶段,该阶段总体有了很大的改进和提升,主要体现在:具备结构化/非结构化混合分析的能力;基

于消费级硬件,不依赖高性能、高可靠性硬件,从而保障系统性能和可靠性;平台兼容性好、扩展性高;进而业界又提出去IOE的思路。 第三,是数据挖掘分析技术 画像技术以及各类数据融合、分析、挖掘、预测等。 这些都是政务领域需要学习与借鉴的。为此,我认为:大数据在政务领域应用即包括用新的思维、模式与技术来解决电子政务需求,也包括了政务大数据新的应用。对于第一个方面比较容易理解,对于第二个方面需要对政务大数据给出定义。有些人认为政府没有大数据,只有传统的小数据或中数据。这个问题我们将在下一节专门中进行讨论。 政务领域是大数据应用崭新的领域,它将极大的改变政府的管理模式,有利于节约政府投资、提高政府决策能力、提升公共服务和社会管理能力,开展大数据在政务领域的应用是大势所趋,势在必行。同时,政务大数据本身也不同于其他领域或行业的数据,其复杂程度和需求的多样化比互联网行业大的多,也难的多。 (二)政务大数据的定义及特点 按照政府管理的数据来源和种类,可以分为下三类: 第一类业务数据:业务办理过程中采集和产生的数据。 第二类民意社情数据:对社会企业个人对象进行统计调查获得的数据。 第三类环境数据:通过物理设备采集获得的气象、环境、影像等数据。 在以前的电子政务建设阶段,政务信息资源开发利用更多的是集中在前两种类型和结构化数据上,而对第三类数据,特别是实时的、非结构化、半结构化数据的开发利用相对较少。随着政府业务在互联网、移动互联网、物联网等领域广泛和深入的应用,第三类数据的数据量和价值都在迅速增长,相关数据处理技术也逐步成熟。便于区别不妨把包含第三类数据的政务信息资源叫做是政务大数据。

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