合肥市政务大数据平台的建设思路和实践
136 ?电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering
数据库技术
? Data Base Technique
度与建设基础水平。首先要增加信息建设力度投入，尤其是数据中心建设，其中包括软件设施与硬件设施，并做好软硬件设施的协调匹配工作。其次利用人工智能算法、云技术、大数据技术服务信息系统建设，提高系统竞争能力。在互联网发展的过程中，今后互联网公司将会得到更强的整体能力。企业可以借用这些资源打造与完善内部信息系统，结合互联网公司发展经验，保障自身建设质量、建设水平，进而推动计算机技术发展。
6 提升信息品质
以当前的环境来看，尤其是应用层面来讲，信息管理时常会出现信息反复的情况。所以必须注重信息采集品质控制。但是如果想要得到有价值的信息，就必须依靠数据库系统。该系统可以将所有工作人员信息、工程过程、工程管理、工程项目、组织结构全部纳入管理当中，利用数据库中的数据信息，管理工作将会变得非常便利。
7 补充库存资料
为最大化信息技术作用就必须重视信息库存的补充。信息库存必须不断更新、不断累积，确保能够满足信息管理需要。绝不能因为
库存信息数量、质量的因素导致无法实现数据信息借鉴要求与使用要求。
8 提升管理意识
对信息管理与计算机技术的结合来看，虽然当前社会已经步入信息时代，可是当前行业之间的竞争仍旧非常激烈。为了能够从中脱颖而出，获得并保持稳固位置就必须提前掌握各类资源、各类信息，这些信息将成为企业立于不败之地的重要依据。不论是哪个行业，管理人员都必须明白信息管理的重要性、必要性。当然对企业发展来说，仅仅只有牢固的下层建筑并不足为虑，能力出众的管理人员的管理水平、管理意识才能够解决且与发展的各项要求。企业管理者必须重视与提高信息管理工作，加强对信息管理研究，确保能够从容应对信息管理工作，提高企业的运营活力与运营能力。
9 结语
在信息技术快速融合、快速发展的过程中，计算机技术在信息化系统中发挥的作用和价值变得越来越突出。计算机技术与信息技术的结合具有现实性价值与意义。从某些角度来说，计算机技术与信息技术的结合必然会成为今后信息系统的发展方向。二者的结合能够产
生1+1>2的效应。所以面对社会今后的发展需求、发展形势，我们必须注重二者的统一，实现信息资源优化配置，最大化二者优势，提升信息管理能力，打造良性发展系统。
参考文献
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理的整合思路刍议[J].现代信息科技,2018,2(07):95-96+98.
作者简介
孙素萍（1969-），女，山西省太原市人。西安电子科技大学计算机应用专业毕业，太原师范学院实验师。主要研究方向为计算机应用方向。
作者单位
太原师范学院 山西省太原市 030031
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【关键词】政务大数据 数据整合 资源目录 数据共享开放
我国十三五规划指出：要实施国家大数据战略，把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业转型升级和社会治理创新。2015年8月，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》，指出目前我国在大数据发展和应用方面已具备一定基础，拥有市场优势和发展潜力，但也存在政府数据开放共享不足、产业基础薄弱、缺乏顶层设计和统筹规划、法律法规建设滞后、创新应用领域不广等问题，亟待解决。
合肥市政务大数据平台的建设思路和实践
文/林海
合肥市作为中部快速发展的省会城市，积极响应国家大数据战略部署：2016年，出台《合肥市大数据发展行动纲要（2016-2020）》。2017年组建合肥市数据资源局，全面统筹全市信息化、电子政务、智慧城市、大数据、“互联网+”等工作职能，加快推进政务、民生、产业领域各类数据资源的深度开发利用与开放共享，力争全面提升合肥市的政府治理和公共服务能力，支撑城市实现新一轮跨越发展。该局成立以后，正式启动建设市级政务大数据平台项目建设，以数据集中和共享为途径，充分应用数据治理的方法和工具，建设市级一体化的大数据中心，推进技术融合、业务融合、数据融合，实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务。
1 项目背景
近年来，合肥市大力推进信息化建设，信息系统建设与应用能力显著增强。目前市级各委办局业务系统种类较多，通过各类信息系统的应用推广，极大提升了政府工作效能。特别是市数据资源局的成立，对各单位电子政务业务系统建设实行统筹管理，极大推进了信息化建设。但由于我市在政务数据资源整合方面长
期以来缺乏顶层设计，各单位信息化系统繁多且离散、数据交换与共享标准不一的短板，政务数据无法通过共享交换整合成为数据资源，无法支撑大数据的应用，因此，市数据资源局在成立伊始，便开始积极谋划和推进市级政府大数据平台项目的建设工作。
2 项目的主要任务和目标
合肥市政务大数据平台项目主要任务是搭建合肥市数据资源的核心枢纽，有效汇集、按需共享全市各部门数据信息，支撑数字政务和智慧城市建设的各项工作，具体工作任务包括：
2.1 实现全市信息资源整合及共享交换建成全市政务信息共享交换系统，该系统具备全市政务数据全量接入能力，保证各单位业务系统均可通过该平台进行数据汇集、交换，逐步取代各单位间独自建设的数据交换系统；首批要求实现60家市直单位业务系统政务数据的汇集、共享与交换。
2.2 形成完善的数据资源目录和规范的数据接口
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） 、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，突岀重点，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，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
智慧校园大数据平台建设和运营整体解决方案
智慧校园大数据云平台 建 设 方 案
目录 第1章建设思路和建设目标 (20) 1.1、总体建设内容概述 (20) 1.2、总体建设理念 (21) 1.2.1、搭平台 (21) 1.2.2、定标准 (22) 1.2.3、上应用 (23) 1.2.4、成体系 (24) 1.2.5、集中管 (26) 1.2.6、特色建 (26) 1.3、总体目标 (27) 1.3.1、培养人才目标 (27) 1.3.2、推动教育治理体系和治理能力现代化目标 (27) 1.3.3、平台建设目标 (28) 1.3.3.1、智慧校园平台建设标准化 (28) 1.3.3.2、平台云化 (29) 1.3.3.3、业务能力云化 (29) 1.3.3.4、服务集中化 (29) 1.3.3.5、应用移动化 (29) 1.3.3.6、应用扩展化 (29) 1.3.3.7、资源可持续化 (30) 1.3.3.8、管理可视化 (30) 1.4、总体架构设计 (30) 1.4.1、总体架构 (30) 1.4.2、云平台整体架构 (32) 1.4.3、系统技术路线设计 (32) 第2章智慧校园大数据总体规划 (34) 2.1、智慧校园大数据建设背景 (34)
2.1.1、战略机遇 (34) 2.1.2、大数据产业政策支持 (36) 2.2、智慧校园大数据的来源 (37) 2.2.1、个体智慧校园大数据 (38) 2.2.2、课程智慧校园大数据 (38) 2.2.3、班级智慧校园大数据 (39) 2.2.4、学校智慧校园大数据 (39) 2.2.5、区域智慧校园大数据 (39) 2.2.6、国家智慧校园大数据 (40) 2.3、智慧校园大数据采集技术图谱 (40) 2.4、智慧校园大数据建设面临问题 (41) 2.4.1、产品同质化严重 (41) 2.4.2、分析端是整体短板 (42) 2.4.3、缺乏统一的行业标准 (42) 2.4.4、大数据价值尚未体现 (42) 2.4.5、数据模型的科学性不足 (43) 2.4.6、数据的权利制度未明确 (43) 2.4.7、数据规模日益庞大 (43) 2.4.8、缺乏稳定高效的大数据环境 (43) 2.4.9、数据利用不充分 (44) 2.4.10、数据驱动带来的科研新挑战 (44) 2.5、智慧校园大数据云平台建设原则 (44) 2.5.1、要提前规划设计 (45) 2.5.2、要有清晰的边界 (46) 2.5.3、要保持连续性和规范性 (46) 2.5.4、采集粒度要尽可能小 (47) 2.5.5、智慧校园大数据数据源分析 (48) 2.5.5.1、数据涉及面窄 (48) 2.5.5.2、有效数据量少 (48)
大数据平台构思方案
大数据平台构思方案 （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。
技术向如何设计企业级大数据分析平台
技术向：如何设计企业级大数据分析平台？ 传统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库，在面临“大数据”分析瓶颈，甚至实时数据分析的挑战时，在架构上如何应对？本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点，意在抛砖引玉。 突破设计原则 建设企业的大数据管理平台（Big Data Management Platform），第一个面临的挑战来自历史数据结构，以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。数据关系、ACID 在关系数据库几十年的统治时期是久得人心，不少开发人员都有过为文档、图片设计数据表，或将文档、图片序列化为二进制文件存入关系数据库的经历。在BDMP之上，我们需要对多种不同的格式的数据进行混合存储，这就必须意识到曾经的原则已经不再适用——One size dosen’t fit all，新的原则——One size fits a bunch. 以下是我列出的一些NoSQL数据库在设计上的模式： 文档数据库：数据结构是类JSON，可以使用嵌入（Embed）或文档引用（Reference）的方式来为两个不同的文档对象建立关系；
列簇数据库：基于查询进行设计，有宽行（Wild Rows）和窄行（Skinny Rows）的设计决策； 索引数据库：基于搜索进行设计，在设计时需要考虑对对每个字段内容的处理（Analysis）。 搜索和查询的区别在于，对返回内容的排序，搜索引擎侧重于文本分析和关键字权重的处理上，而查询通常只是对数据进行单列或多列排序返回即可。 数据存储的二八原则 不少企业在解决海量数据存储的问题上，要么是把关系数据库全部往Hadoop上一导入，要么是把以前的非结构化数据如日志、点击流往NoSQL数据库中写入，但最后往往发现前者还是无法解决大数据分析的性能瓶颈，后者也无法回答数据如何发挥业务价值的问题。 在数据的价值和使用上，其实也存在着二八原则： 20%的数据发挥着80%的业务价值； 80%的数据请求只针对20%的数据。 目前来看，不管是数据存储处理、分析还是挖掘，最完整和成熟的生态圈还是基于关系型数据库，比如报表、联机分析等工具；另外就是数据分析人员更偏重于查询分析语言如SQL、R、Python数据分析包而不是编程语言。 企业大数据平台建设的二八原则是，将20%最有价值的数据——以结构化的形式存储在关系型数据库中供业务人员进行查询和分析；而将80%的数据——以非结构化、原始形式存储在相对廉价的Hadoop等平台上，供有一定数据挖掘技术的数据分析师或数据工
大数据中心建设方案a
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 广 州 显 微 分 析 实 广 州 腐 蚀 分 析 实 广 州 花 都 户 外 试 海 南 琼 海 户 外 试 新 疆 吐 鲁 番 户 外 内 蒙 海 拉 尔 户 外 西 藏 拉 萨 户 外 试 武 汉 户 外 试 验 场 西 沙 户 外 试 验 场 沙 特 吉 达 户 外 试 海 南 三 亚 户 外 试 山 东 青 岛 户 外 试 美 国 凤 凰 城 试 验 美 国 弗 罗 里 达 试 其 它 合 作 试 验 场 验 室 验 室 验 场 验 场 试 验 试 验 验 场 验 场 验 场 验 场 场 验 场 场 场 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；
兖矿集团大数据平台建设
兖矿集团大数据平台建设 完成单位：兖矿集团有限公司 兖州煤业股份有限公司 兖矿集团信息化中心 西安兖矿科技研发设计有限公司 一、项目承担单位基本情况 兖矿集团是以煤炭、煤化工、电解铝及机电成套装备制造、金融投资等为主业的省属国有企业。兖州矿区开发建设始于1966年，1976年7月成立兖州矿务局，1996年3月整体改制为国有独资公司，1999年5月成立兖矿集团。 二、大数据平台建设背景 近年来，兖矿集团作为传统能源企业必须对企业管理方式、运营方式、发展方式、业务流程进行颠覆性创新。企业的战略转型，信息化是重要支撑，加强企业管控必须有可靠的内、外部数据支持，因此在集团层面进行数据整合、统一数据标准成为迫切的需求。 三、大数据平台建设基本情况 (一)项目建设思路及目标 兖矿集团大数据平台建设，以兖矿集团改建国有投资公司
战略发展规划为指导，首先对兖矿集团信息化进行高阶诊断及业务流程优化，针对集团公司在计划、财务、投资等业务管理领域的信息化建设现状进行诊断分析。 然后根据信息化建设高阶诊断结果,列出兖矿集团信息化建设与业务流程优化问题清单。依据问题清单对集团各业务部门流程进行优化，在此基础上，建设大数据软件平台，利用大数据技术对重点流程进行分析，为兖矿集团公司改革提供支持。 (二)项目建设主要内容 矿集团信息化经过多年的发展，各业务应用系统已经基本建设完成，具备了良好的数据基础。针对数据没有整合，业务流程没有优化这些需求，兖矿集团大数据平台的实施主要按照信息化高阶诊断与业务流程优化、大数据软件平台实施两大部分内容开展。 1、信息化高阶诊断与业务流程优化 通过信息化高阶诊断旨在发现现有信息化管控模式、业务能力是否能够支撑集团公司战略转型，存在哪些问题，并提出整改方案。 诊断过程主要按照现状调研、问题诊断、领先实践对比分析、提出改进方案、对改进方案进行优先级排序五个步骤进行。 现状调研以现场访谈与问卷调查为主，对18个集团总部部
基于大数据下云平台在智慧校园建设中的应用探究
基于大数据下云平台在智慧校园建设中的应用探究 发表时间：2019-04-28T11:54:11.203Z 来源：《基层建设》2019年第6期作者：程敏 [导读] 摘要：信息化管理手段是未来我国高校改革的重要方向，也是提高教学效率和高校运作效率的重要手段。 浙江中通通信有限公司 310014 摘要：信息化管理手段是未来我国高校改革的重要方向，也是提高教学效率和高校运作效率的重要手段。未来，基于大数据云平台的智慧校园将成为高校多元化专业化发展的基石，因此，运用当前技术建设高校智慧校园将为未来高校的发展与建设提供充足的技术积累。在传统的校园信息化建设过程中，建设上基本都按照“按需、逐个、独立”的原则进行，每一个应用系统都使用独立的服务器、独立的安全和管理标准、独立的数据库和独立的展现层，即烟囱式的孤岛架构。 关键词：大数据；云平台；智慧校园；建设 传统校园的教育信息化构建过程中，一般围绕“发掘问题，逐个解决”的建设思路，独立的服务器运行独立的应用系统。资源投入高，系统管理难，造成了可用性低、能源消耗高、处理效率低等难题。出现了资源分配和使用与高校内不同院系的需求不匹配的现象，然而校园教学活动具有一定的周期性，忙时和闲时对校园服务器的需求相差甚大，时而高要求时而闲置造成了资源利用率低下，资源配置不均衡。云平台利用其强大的信息服务能力，可实现智慧校园体系构建的不断提升与完善。 1大数据及云平台 1.1大数据技术 被运用于技术设计、科学研究、查证和决策的数值称为数据，获得途径为科学实验、检验以及统计等。通过测量收集、记录分类、存储这些数据进行初步筛选，形成有效数据，通过对数据挖掘，构建不同的模型，分析与解释得到重要与决策信息，最后进行应用与推广，过程要尽可能全面、准确以及系统。另外，还要进行统计分析和检验，使结论更具有说服力。对于这些详细的数据，进行测量记录，同时存储统计，在大规模长期过程中得到海量的信息源，便是大数据。学校的师生信息、校园生活过程中资源信息、教学活动与场地信息、教学过程与教学环节中产生的信息都会积累很多具备大数据特征。同时，学校数据的存储、管理和分析伴随着一些棘手的问题，面临着很大的挑战，校园信息化建设绝不能急于求成，而要合理利用各种数据存储和在线学习的途径，立足ETL数据，进行相关数据抽取和集成，为智慧校园的建设打下基础。 1.2云平台 校园信息平台在处理数据的过程中总是存在类型单一和描述不清的问题，作为一种面向服务、高效以及可扩展的计算方式，云计算的存在很好地解决了信息处理的困境。动态虚拟的云计算模式，基于互联网进行资源分享，有效且迅速值得提倡。而且，校园终端使用者不需要了解分析相应基础设施存在的细枝末节，所需专业知识性不强，不需要直接接触“云”系统，广大师生可以随意使用，从自己需要的地方入手，在网络中获取资源，并得到准确有效的服务。校园云平台主要应用有云管理、云发布、云转码、云加密、云播放、云存储以及云统计等。总之，基础设施、平台和软件是云系统的三大服务类型，彼此之间联系紧密，层次分明。 2大数据及云计算技术在智慧校园建设中的应用思路 整合开发合理利用各种资源，同时充分挖掘资源潜力，提高信息利用率是信息化建设贯彻的宗旨。首先，为了避免闲置和浪费现象发生，务必先去整合每个地域教学园区的软硬件资源，使校园网的重复利用率得到进一步提升，完成数据的标准、管理以及维护三大统一。其次，在教育信息化的构建过程中，及时联通更新所有分校以及应用系统的数据动态，信息分散、动态采集、安全管理三者缺一不可，实现应用共享，避免信息孤岛隐患。最后，利用服务器虚拟化技术，将硬件和软件资源虚拟化后变成一个或多个资源池构成云平台基础。同时，在系统管理平台基础上对所有虚拟资源进行管理分配，实现智能化、自动化。一方面，通过最前沿的高性能、高可靠服务器完成云计算平台构建，从而保障硬件系统的可靠性和可用性，给广大师生营造舒适的体验运用氛围，尽可能突出云计算平台优势，进而提高学校相关业务子系统的连续性、高可用性；另一方面，在专业的管理软件基础上，提高使用者硬件以及软件系统两部分的可操作性，降低相应投资成本。 3基于大数据下云平台在智慧校园建设中的应用 3.1云计算数据中心 云计算数据中心是智慧校园建设的底层支撑，将高校各项业务系统统一放到云计算平台上进行管理、安全保障，降低有关信息安全的事件的发生可能性。并为教学和科研活动提供灵活可调整的实训资源，降低设备闲时闲置率，提高应用平台操作简洁性，最终使各智慧平台的管理更加统一、高效、快捷。 3.2智慧课堂与未来教室 第一，在教学信息化环境中实现“共享、融合、交互”。在课堂上，全体师生获取学习资源的途径可通过移动设备和WiFi接触校园网及互联网。在智慧课堂中，老师可通过电子讲台、电子白板以及短焦投影仪等多媒体教学设备了解学生实时学习动态，达到学习讨论协作与教学互动的教学目标。第二，为了达到课堂模拟现实世界的教学效果，老师可以智慧课堂为本，未来教学课堂会引进虚拟情境VR和人工智能AI等技术。 3.3智慧科研云平台 智慧科研云平台是实现科研设备与基础数据的有效共享及资源的充分利用，科研人员可自助按需获取所需的资源，如计算、存储、网络等。此外，资源使用完可释放再利用，保障教师有充足的科研计算资源。 3.4智慧评价与交流平台 智慧评价与交流平台是方便学生、家长与高校交流的平台。能生成在线测评试题，实现评测试题与测试结果的查看与管理功能，并能满足学生、家长与教师之间的有效沟通。平台还可通过评价报告生成功能，每学期末自动生成学生日常行为与学习评价报告，方便老师和家长全面详细了解学生的学习情况。 3.5智慧图书馆平台 智慧图书馆平台为高校师生提供了书刊检索资源。智慧图书馆平台通常提供两种服务，一种是软件服务，类似一般APP的安装和使用，在移动终端和PC端安装图书馆应用APP等，平台系统利用网络能以最快的速度为读者找寻相关图书信息；另一种是云存储服务，该服
大数据平台建设方案设计
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。 大数据平台整合社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处、监测管、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与服务能，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、用数据决策、用数据创新，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监测分析，实现企业信用社会化监督，建规范化共建共享投资项目管体系，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，促进经济持续健康发
展。 1、制定统一信息资源管规范，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、梳各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建 信息资源交换管标准体系，在业务可性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建跨部门跨领域经济形势分析制。 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 经济持续健康发展。
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。
政务大数据交换共享平台建设方案
目录 第一章需求分析和项目建设的必要性 (4) 1.1 项目建设目标、内容 (4) 1.1.1 项目建设目标 (4) 1.1.2 项目建设内容 (4) 1.2 编制依据 (5) 1.3 与政务职能相关的社会问题和政务目标分析 (6) 1.3.1 社会问题分析 (6) 1.3.2 政务目标分析 (8) 1.4 业务功能、业务流程和业务量分析 (11) 1.4.1 用户角色分析 (11) 1.4.2 业务功能分析 (12) 1.4.3 业务流程 (14) 1.4.4 业务量分析 (14) 1.5 信息量分析和预测 (15) 1.5.1 存储量分析 (15) 1.5.2 处理量分析 (19) 1.5.3 网络流量分析 (20) 1.6 系统功能和性能需求分析 (20) 1.6.1 系统功能指标 (20) 1.6.2 系统性能指标 (22) 1.7 信息系统装备和应用现状与差距 (22) 1.7.1 现状 (22) 1.7.2 差距 (23) 1.8 项目建设的必要性 (23) 第二章总体建设方案 (26) 2.1 建设原则 (26) 2.1.1 统一性原则 (26) 2.1.2 可靠性原则 (26) 2.1.3可伸缩和可扩展性原则 (26) 2.1.4 开放性原则 (27) 2.1.5 安全性原则 (27) 2.1.6 高效性原则 (27) 2.1.7 友好性原则 (27) 2.1.8 可管理易维护性 (28)
2.2 总体目标与分期目标 (28) 2.3 总体建设任务与分期建设内容 (29) 2.4 总体设计方案 (30) 2.4.1 基础设施层 (32) 2.4.2 信息资源层 (33) 2.4.3 应用支撑层 (34) 2.4.4 应用层 (34) 2.4.5 服务层 (34) 2.4.6 安全保障体系 (34) 2.4.7 标准规范体系 (35) 第三章项目建设方案 (36) 3.1 标准规范建设 (36) 3.1.1 管理制度建设 (36) 3.1.2 标准规范建设 (40) 3.1.3 数据标准建设 (43) 3.1.4 标准规范索引 (46) 3.2 信息资源规划和数据库设计 (47) 3.2.1 信息资源规划 (47) 3.2.2 数据中心建设 (53) 3.3 门户系统建设 (69) 3.3.1 信息资源政务门户 (69) 3.3.2 信息资源开放门户 (73) 3.4 应用系统建设 (74) 3.4.1 数据汇聚平台 (74) 3.4.2 数据治理平台 (89) 3.4.3 数据运营平台 (102) 3.4.4 数据应用平台 (104) 3.5 四大基础数据库管理平台 (108) 3.5.1 人口库 (108) 3.5.2 法人库 (111) 3.5.3 经济库 (114) 3.5.4 地理库 (115) 3.6 应用支撑系统设计 (116) 3.6.1 统一用户管理 (116) 3.6.2 统一应用管理 (120) 3.6.3 统一服务管理 (121) 3.6.4 统一消息服务 (123) 3.6.5 统一日志服务 (124)
互联网+大数据中心机房建设方案
数据中心机房建设方案
目录 第一章概述 (5) 1.1机房建设需求概况 (5) 1.2引用标准 (5) 第二章机房装修 (6) 2.1设计内容 (6) 2.2顶棚装修工程 (6) 2.2.1净空 (6) 2.2.2天花材料 (7) 2.3地面装修工程 (7) 2.3.1各功能区地面装修要求 (7) 2.3.2活动地板的选用 (7) 2.3.3活动地板的安装 (8) 2.4墙面装修工程 (8) 2.5隔断工程 (8) 2.6门窗工程 (8) 第三章机房配电系统 (9) 3.1电源方案 (9) 3.2系统实施 (10) 3.3配电线路 (10) 3.4配电设备及材料 (10) 3.4.1 UPS设备 (10) 3.4.2 配电柜及开关 (10) 3.4.3 插座 (11) 3.4.4 配电线缆 (11) 3.4.5 线路敷设 (12) 3.5照明系统 (12) 3.5.1 市电照明系统 (12) 3.5.2 应急照明系统 (13)
第四章机房防雷接地系统 (13) 4.1概述 (13) 4.2雷电入侵电器设备的形式 (13) 4.3影响计算机系统的是感应雷 (14) 4.4防雷措施 (14) 4.4.1 机房接地系统 (14) 4.4.2 机房等电位连接 (15) 第五章机房空调系统 (16) 5.1机房空调 (16) 5.1.1设计思路 (16) 5.1.2空调配置 (17) 5.1.3送风方式 (17) 5.1.4设备安装 (18) 5.2新风系统 (18) 5.3排烟系统 (18) 5.3.1设计思路 (18) 5.3.2 产品特点 (19) 第六章综合布线系统 (19) 6.1概述 (19) 6.2布线系统技术方案 (20) 6.2.1机房布线系统建设内容 (20) 6.2.2产品选用 (20) 6.2.3机房布线实施 (20) 6.2.4系统组成 (20) 6.2.5工作区子系统设计 (21) 6.2.6水平子系统设计 (21) 6.2.7管理子系统设计 (21) 6.2.8线缆路由 (22) 第七章机房监控系统 (22)
智慧高校大数据平台建设方案
智慧高校大数据平台 建 设 方 案 I
目录 第1章前言 (8) 1.1、大数据发展分析 (9) 1.1.1、大数据定义 (9) 1.1.2、大数据5v特征及其应用 (10) 1.2、高校大数据建设背景 (11) 1.2.1、战略机遇 (11) 1.2.2、大数据产业政策支持 (12) 1.3、高校大数据建设面临问题 (13) 1.3.1、高校大数据应用分析 (13) 1.3.1.1、数据规模日益庞大 (13) 1.3.1.2、缺乏稳定高效的大数据环境 (14) 1.3.1.3、数据利用不充分 (14) 1.3.1.4、数据驱动带来的科研新挑战 (14) 1.3.2、高校大数据数据源分析 (14) 1.3.2.1、数据涉及面窄 (14) 1.3.2.2、有效数据量少 (15) 1.3.2.3、数据接口不完善 (15) 1.3.3、高校大数据服务用户分析 (15) 1.3.4、高校大数据建设责任制问题 (16) 1.3.4.1、校领导 (16) I
1.3.4.2、教师 (17) 1.3.4.3、学生 (17) 1.3.4.4、家长 (17) 1.3.4.5、校园环境 (17) 1.3.4.6、教学管理与服务 (17) 1.3.4.7、社会 (17) 1.4、建设原则 (18) 1.4.1、安全性 (18) 1.4.2、可扩展性 (18) 1.4.3、灵活性 (18) 1.5、建设目标 (18) 1.5.1、实现数据的共享和交换 (18) 1.5.2、大数据的采集和存储 (19) 1.5.3、大数据分析与决策 (19) 1.6、高校大数据平台建设意义 (19) 1.6.1、实现个性化学习 (19) 1.6.2、实现教育评价体系重构 (20) 1.6.3、实现科学研究范式转型 (20) 1.6.4、开启“大数据创客”新模式 (20) 1.6.5、实现教学模式改革 (20) 1.6.6、实现科学化教育管理 (20) II
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
大数据平台方案设计
项目技术方案 大数据平台方案设计 1.1需求分析 1.1.1采购范围与基本要求 建设XX高新区开发区智慧园区的人口库（12万居民）、法人库(1200家企业)、地理信息库(已建设区域35平方公里的3维电子地图、未建设区域80平方公里的航拍电子地图)、视频库(1000个摄像点)、大数据处理平台、数据管理服务平台。 1.1.2建设内容要求 1.1. 2.1人口库 人口库的基本信息以公安部门户籍和暂住人口信息为基础，整合人社、计生、民政、教育等多个部门信息资源，建设统一规范的人口库和人口信息服务平台。 (1)人口库的内容目录
数据库层：能够安全存储人口库的内容目录中列出的信息内容，对居民、企业、政府提供安全的人口信息服务，为人口大数据分析提供基本数据源。 应用支撑层：包括门户框架、数据库维护、报表组件、数据挖掘等，用于为应用层提供应用支撑。数据挖掘提供常见的数据分析/挖掘工具、通用算法，利用大数据平台的计算能力进行分析，对人口库数据进行数据挖掘与发现，提供有价值的分析结果。 应用层：包括人口信息服务、人口专题分析、公共服务等。 1.1. 2.2法人库 法人库以工商部门的企业信息为基础，整合各参建部门系统中的法人信息，如机构代码、机构名称、机构类型、经济行业、业务经营范围、机构地址、法定代表人等字段信息，建成标识统一、结构科学、查询快捷、动态管理的法人信息库。制定与交换平台对应的相关标准、制度和规范管理体系，实现工商局、地税局、国税局、质量技术监督局等法人数据相关业务部门之间的网络互联和业务数据的实时交换与应用。 (1)法人库的内容目录
数据库层：能够安全存储法人库的内容目录中列出的信息内容，对居民、企业、政府提供安全的法人信息服务，为法人大数据分析提供基本数据源。 应用支撑层：包括门户框架、数据库维护、统计与报表组件、数据挖掘等，用于为应用层提供应用支撑。数据挖掘提供常见的数据分析/挖掘工具、通用算法，利用大数据平台的计算能力进行分析，对法人库数据进行数据挖掘与发现，提供有价值的分析结果。 应用层：包括法人信息服务、法人专题分析、公共服务等。 1.1. 2.3地理信息库 以国土资源部空间地理数据框架作为基础，采用分布式存储并行计算的技术思路统一搭建地理信息库，再与智慧园区建设涉及的各类专题图层进行融合、关联，实现统一共享，逐渐形成XX高新区权威、丰富的地理信息数据库。要求根据不同信息资源类别，提供数据库表结构设计。 地理信息库维护文件主要提供地图基本操作、地图测量、图层控制、空间分析等信息服务功能。 地理信息库配置一套高性能GIS工具软件，基于高性能云GIS平台搭建，实现空间数据的统一管理，完成空间数据检查、转换、入库、管理、制图显示、服务发布等一系列空间数据分析处理功能。 (1)地理信息库的内容目录
大数据中心建设方案
大数据中心建设方案 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，下面由学习啦小编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
浅谈政务大数据平台建设现状及建议
浅谈政务大数据平台建设的思考与对策 摘要：随着“放管服”改革的不断深入，深化简政放权，打造阳光政务，建设服务型政府，已成为转变政府职能的主要目标和方向。“互联网＋政务服务”推动政务服务模式优化升级,政务服务由实体大厅向网上大厅拓展和延伸，线上线下融合发展的政务服务新格局已成为大数据时代服务型政府改革和创新的必然选择。但政务大数据平台建设推进过程中还存在依据不充分、体制不完善、数据共享难、业务不协同、网上政务水平低等问题，本文将从机制体制、数据共享、平台扩展等方面分析诱因，合理建议政务大数据平台建设的对策，为打造便捷、高效的政务服务平台提供支撑。 关键词：大数据政务服务平台“互联网＋政务服务”信息孤岛 1．引言 国家提出了要实现互联网与政务服务深度融合，建成覆盖全国的整体联动、部门协同、省级统筹、一网办理的“互联网+政务服务”体系，大幅提升政务服务智慧化水平。将“互联网＋政务服务”工作落向实处，在技术层面首要解决政务大数据平台建设问题，要求打破信息孤岛，消除数据壁垒，实现数据横向纵向互联互通和跨部门、跨行业间业务协同。本文将从机制体制、数据共享、打破信息孤岛、平台建设需求等方面分析诱因，合理建议政务大数据平台建设对策，为打造便捷、高效的政务服务平台提供支撑。
2．政务大数据平台建设的意义及现状分析 2.1大数据概述 随着信息化的发展及人们对数字产业的不断需求，大数据越来越受到人们的关注。大数据是一个很宽泛的概念，当前，各类文献研究资料尚未对大数据给出一个科学严谨、明确标准的定义。大数据具有数据量大、类型复杂、内容变化快的特征，是一般的软件工具难以捕捉、存储、管理和分析的数据，是在对海量庞杂普通信息数据进行收集、加工，分析、处理、整合，发现新的知识，创造新的价值，实现“大知识”、“大科技”和“大发展”。 2.2建设政务大数据共享平台的意义 全世界很多国家已将大数据上升为国家战略，我国中央政府也多次提出国家大数据战略，2016年大数据作为国家战略写入“十三五”规划纲要，成为中国政府未来五年的工作方向之一。把大数据应用到政务服务工作中，对转变政府职能，提高政务效能，打造便民利民的阳光政务具有重要意义。因此，我们努力去探求一下政务大数据平台建设的本质就显得尤为重要。 2.2.1建设政务大数据是简政放权的需要 简政放权也需要政务大数据建设的配合和助推。政务大数据平台纵向横向联通各部门、各行业信息系统，很多部门采集的基础数据可共享共用、重复使用，有效避免一些繁杂的证明和奇葩证明的出现，如：各行业部门数据平台与公安的户籍系统联通了，要求出据“你妈是你妈”特殊证明自然也就不存在。总归，信息互通了，放权的责任问题解决了，领导心里更有底气，才敢真正放下手中权力。
北京市政务大大数据平台顶层设计框架及应用方案设计
标准实用文案 文档北京市政务大数据平台顶层设计框架及应用方案 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。 政务大数据与其他领域大数据相比具有鲜明的特点： 体积大，增速高：涵盖经济社会管理的方方面面，数据积累量巨大。每年处理的数据呈指数级增长。