_大数据标准化白皮书v2_0_发布大数据标准体系框架
中国标准导报 2016/ 01
12月22日，无人机系统标准化协会理事会及技术委员会成立大会在北京召开。大会由无人机系统标准化协会（筹备）主要发起，中国航空综合技术研究所的徐明总工程师主持。来自工业和信息化部、中国民用航空局、国家标准化管理委员会、中国航空工业集团公司等59家单位的160名代表参加大会。
在理事会第一次扩大会会议上，理事会成员及协会成员针对无人机系统设计生产单位基本条件及评价方法、无人机系统行业发展与标准化现状等议题展开了讨论。同时，全体技术委员会专家对《无人机系统术语》和《民用无人机系统分类及分级》两项团体标准进行了审查，经过专家讨论与质询，两项标准最终通过技术委员会的审查。
近年来，中国无人机系统产业市场规模在逐年扩大，这个新兴产业的发展需要标准的引领和规范。我国无人机系统产业亟需标准提升企业竞争力、打造高效产业链、规范市场秩序。协会的成立为夯实产业发展基石、拓展市场空间提供强有力的支撑服务。
目前，无人机产业技术创新联盟已发布了《民用无人机系统通用要求》1项联盟标准，民用无人机系统性能测试方法联盟标准“第1部分：多旋翼飞行平台”“第2部分：直升机飞行平台”“第3部分：无线射频性能”、《民用无人机系统身份识别技术要求》和《民用无人机飞控系统技术要求》5项联盟标准立项，正在研究制定中。
（摘编自深圳市标准化研究院网站）
12月29日，中国电子技术标准化研究院网站发布了《大数据标准化白皮书v2.0》，新版大数据标准化白皮书展示了由中国电子技术标准化研究院提出的“大数据标准体系框架”。大数据标准体系由基础标准、技术标准、产品和平台标准、安全标准、应用和服务标准五个类别的标准组成。
（1） 基础标准
为整个标准体系提供包括总则、术语、参考模型、元数据等基础性标准。
（2） 技术标准
该类标准主要针对大数据相关技术进行规范。包括大数据集描述与评估、大数据处理生命周期技术和互操作技术三类标准。其中，大数据集描述与评估主要针对描述模型、分类方法、质量模型、评估和数据溯源等方面进行规范。大数据处理生命周期技术主要针对数据的收集、预处理、分析、可视化、访问等方面进行规范。
（3）产品和平台标准
该类标准主要针对大数据相关技术产品和应用平台进行规范，包括系统级产品和工具级产品相关
网医疗企业和科研机构参与国际标准竞争，争取把经过联盟实践验证的关键标准推出去成为国际标准，扩大我国互联网医疗的影响力。
大会还就未来中国互联网医疗标准化的重点工作达成了共识：互联网医疗行业的发展应尽快建立标准体系，研制服务标准，强化政府监管，并建立各利益相关方参与的标准化机制，保障信息系统安全，促进行业有序发展。
中国互联网医疗标准化联盟的成立，不仅会对未来互联网医疗的规范化发展起到有力的推动作用，也将对国际互联网医疗的发展提供借鉴意义。
（摘编自中国标准化研究院网站）
◆ 无人机系统标准化协会理事会及技术委员会成立
◆ 《大数据标准化白皮书v2.0》发布大数据标准体系框架
标准及测试规范。其中，工具级产品规范包括平台基础设施、预处理类产品、存储类产品、分布式计算工具、数据库产品、应用分析智能工具、平台管理工具类产品的的技术、功能、接口等进行规范。相应的测试规范针对相关产品和平台给出测试方法和要求。
（4）安全标准
数据安全作为数据标准的支撑体系，贯穿于数据整个生命周期的各个阶段。抛开传统的网络安全和系统安全，大数据时代下的数据安全标准主要包括通用要求、隐私保护两类标准。
（5）应用和服务标准
应用和服务类标准主要是针对大数据所能提供的应用和服务从技术、功能、开发、维护和管理等方面进行规范。主要包括开放数据集、数据交易平台、数据开放共享平台和领域应用数据四类标准。其中开放数据集标准主要对向第三方提供的开放数据包中的内容、格式等进行规范；数据交易平台和数据开放共享平台标准是针对大数据服务平台所提出的功能性、维护性和管理性的标准；领域应用数据标准指的是各领域根据其领域特性产生的专用数据标准，包括工业、电子商务等领域。
《大数据标准化白皮书v2.0》还根据大数据标准体系框架，整理出了已发布、已报批、已立项、已申报、在研、拟研制的大数据相关国家标准93项。
据《大数据标准化白皮书v2.0》介绍，我国在数据管理、云计算、信息安全等方面，已经发布和在研的相关标准适用于大数据环境，也提供了一定的基础，但是，还缺乏标准化整体规划。数据分析、数据安全、数据质量管理等技术标准，以及数据处理平台、开放数据集、数据服务平台类新型产品和服务形态方面的标准急需研制。
（摘编自电子技术标准化研究院）
12月16日，全国标准化原理与方法标准化技术委员会（SAC/TC 286）2015年年会在北京召开。标委会主任委员中国标准化研究院院长马林聪主持会议，标委会委员、顾问及有关专家共35人参加了会议。
马林聪主任委员着重指出，SAC/TC 286要充分发挥专家学者的作用，加强基础理论研究，从而前瞻性地为当前我国标准化发展进程中提出的新的概念、理念、问题等提供理论导向、方法指导和建议。
会上，强毅副主任委员主持审查了《标准化工作指南 第4部分：国家标准英文译本翻译通则》和《标准化工作指南 第5部分：国家标准英文译本通用表述》国家标准送审稿，马德军副主任委员主持审查了《团体标准化 第1部分：良好行为指南》国家标准送审稿。与会委员和专家逐条对3项国家标准送审稿进行了认真的审查，并分别提出具体的修改意见。最后，委员们一致同意通过对3项国家标准的审查，并要求工作组按照审查意见整理后形成报批稿，上报国家标准化管理委员会。
（摘编自中国标准化研究院网站）
◆ 全国标准化原理与方法标准化技术委员会2015年年会召开
大数据标准体系规划与路线图(2018-2020)
大数据标准体系规划与路线图 （2018-2020） （征求意见稿） 指导单位：xx省经济和信息化委员会 编制单位：xx省大数据标准化技术委员会工作组 年月
一、xx省大数据标准体系 （一）编制原则 以《xx省促进大数据发展行动计划2016-2020》及《珠江三角洲国家大数据综合实验区建设实施方案》为基础，以继承、发展、创新、提高为出发点，全面梳理国际标准、国家标准、行业标准及地方标准，结合大数据技术及产业发展现状与趋势分析，建立适应xx省大数据产业发展需求的标准体系。标准体系建设遵循以下原则： 急用先行、成熟先上。对大数据领域急需的开放共享、交易流通等标准重点投入，先行研制；对国内外已有的数据分析、处理、数据质量、数据安全等相关国际标准及研究成果，优先支持等同转化。 面向需求、注重实效。从产业信息化和产业数字化发展的要求出发，面向我省电子政务、电子商务及重点行业的数字化服务需求，把规范服务行为、提升服务质量、培育新型服务模式为抓手，调动行业各参与方推进标准化工作的积极性，提升标准的科学性、合理性和有效性。 资源整合、统筹规划。以培育并形成完善的大数据服务市场为总体目标，明确标准化工作思路、内容及具体的推进措施，整合数据资源，统筹产业规划，破除数据孤岛，强化应用服务，保障大数据标准服务体系目标清晰、技术可行、结果可见。
（二） 标准体系框架图 大数据标准体系 1 技 术 0 基 础 3 工 具 2 安 全 21 通用要求 22 隐私保护 . . . . . 5 管 理 4 应 用 . . . . . 51数据运维 52数据治理 43 数据交易 41 数据开放 13检测与评估 12 处理与分析关键技术 11 数据质量 . . . . . 45 数据应用 42 数据共享 44 数据访问 06 语义分析 03 参考 架构 02 术语 05 元素集 04 元数据 01 总则 32 应用类工具 31 系统类工具 . . . . . . 132 风险检测 . . . . . . . . . . . . . 311 平台基础设施 312 预处理工具 314 分布式计算工具 315 数据库 316 平台管理类工具 313 存储类工具 321 应用分析智能工具 322 可视化展示工具 . . . . . . . . 421 数据开放总则 422 数据开放目录 423 数据开放平台 . . . . . 131 模型评估 . . . . . . . . . 451 电子政务大数据 454科学大数据 452 工业大数据 453电子商务大数据 大数据标准体系框架图 . . . . . . . . . . 111 通用数据 112 主数据 113 事务数据 114 产品 数据 121 数据收集 122 数据预 处 理 123 数据分析 124 数据可视化 . . . . . 125 区块链 . . . . . 07 分类分级
精选-大数据可视化平台产品白皮书
1 行业大数据 电力行业应用特点：基于GIS 组件与动态组件的实时数据监控展示，基于静态组件的多样化报表分析展示。 用电量预测：基于海量历史电量数据，规划区域面积、历史人口、历史国民经济数据、三产比例等变化情况，对区域用电量进行预测，作为进一步规划设计依据。 空间负荷预测：基于全网中各小区的占地面积、用地类型、容积率，行业的建筑面积负荷密度、占地面积负荷密度，小区目标年占地面积、小区目标年建筑面积，总负荷值、行业负荷值等数值，对远景年负荷进行预测。 多指标关联分析：从多个外部系统（如GIS ，PMS ，OMS 等）抓取所需数据的时间一致性切片，进行综合分析利用，从而支持规划设计。 金融相关行业应用特点：基于矢量图组件与动态组件的实时资金交易数据监控展示，基于静态组件的多样化报表分析展示。 资金实时流向分析：重点地区资金流向、重点行业资金流向、频繁且相近额度资金流向、季节资金流向、节假日资金流向、偶尔大额资金流向。 数据辅助征信风控：通过连接大数据(包括P2P 平台、小额信贷机构、征信机构、银行、第三支付、互联网大数据等)、连接不同的应用场景，挖掘和探索虚拟经济形态下的网络和商务平台数据，提供去中心化分布式查询，打破行业内信息各自孤立而形成信息漏洞的现状，高效控制风险。 业务拓展：客户挖掘、精准投放、二次开发、战略指导、全民分析等多种智能分析模型，为管理层的管理决策提供了最直接的数据依据，同时绚丽易读的可视化展现带来了清晰直观的产品体验， 让管理层不再拍脑袋发愁。 电子政务应用特点：基于GIS 组件的基础数据关联展示，基于静态组件的多样化报表分析展示。 整合分析发现群众真实需求，并强化数据预测应用功能，助推政府采取更加人性化、便民化，更有 WYDC Viewer 产品白皮书 四方伟业大数据分析Data Discovery 系列产品 WYDC Viewer 是Data Discovery 系列产品中的数据可视化分析展示平台，本白皮书介绍了大数据平台的基础架构，对 WYDC Viewer 的功能及要求做了简要介绍。 成都四方伟业软件股份有限公司
工业互联网标准体系白皮书
工业互联网标准体系 白皮书
目录 编写说明 一、工业互联网产业发展情况 (1) 二、工业互联网标准体系建设的思路及原则 (3) （一）总体思路 (3) （二）基本原则 (3) 三、工业互联网标准体系框架 (4) （一）工业互联网标准体系框架 (4) （二）重点标准化领域和方向 (6) 四、工业互联网标准化推进建议 (14) （一）统筹部署协同推进工业互联网标准化 (14) （二）推进工业互联网标准验证和标准推广 (14) （三）加强国际标准化合作与交流 (15)
工业互联网是满足工业智能化发展的关键网络基础设施，是新一代信息技术与现代工业全方位深度融合所形成的新兴业态与应用模式。加快发展具有中国特色的工业互联网，既是我国实现工业大国向工业强国转变的重要基础，也是我国互联网发展的重大机遇，对推进我国工业转型升级具有重要的意义。 一、工业互联网产业发展情况 工业互联网产业生态系统主要指制造体系中与数据采集、传送、处理、反馈等相关的产业环节，涉及制造环节中的设备智能化使能、系统集成、网络互联、工业互联网平台、应用、安全等方面。目前，全球工业互联网产业生态正在加快构建，随着跨系统、跨企业互联交互需求的增加，对工业互联网的标准化的需求也在不断提升。 1.设备改造及系统集成 我国已经具备一定的设备、产品的研发能力和基础，但联网程度较低，数据没有得到充分利用，亟需加强设备和产品的数字化、网络化、智能化改造。系统集成大多采用定制化解决方案，可复制性较低，且大多面临核心技术薄弱、应用领域单一等问题，亟需提升系统开放性，提高互联互通及互操作能力。 2.工业互联网网络互联 工业互联网网络互联包含工厂外部网络和工厂内部网 — 1—
大数据标准体系规划与路线图
附件 广东省大数据标准体系规划与路线图 (2018-2020 )
指导单位：广东省工业和信息化厅 编制单位：广东省大数据标准化技术委员会工作组 二?一八年九月 -可编辑修改-
、广东省大数据标准体系 （一）编制依据 按照国家《信息化发展战略纲要》、《关于促进大数据 发展行动纲要》、《大数据产业发展规划（2016 - 2020 年）》、《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》及广东省《广东省促进大数据发展行动计划（2016-2020年）》、《珠江三角洲国家大数据综合试验区建设实施方案》等政策文件对标准化工作的要求，制定广东省大数据标准体系。b5E2RGbCAP （二）编制原则 以《广东省促进大数据发展行动计划（2016-2020 ）》 及《珠江三角洲国家大数据综合实验区建设实施方案》为基础，以继承、发展、创新、提高为出发点，全面梳理国际标准、国家标准、行业标准及地方标准，结合大数据技术及产业发展现状与趋势分析，建立适应广东省大数据产业发展需求的标准体系。标准体系建设遵循以下原则：P1E anqFDPw 急用先行、成熟先上。对大数据领域急需的开放共享、 交易流通等标准重点投入，先行研制；对国内外已有的数据分析、处理、数据质量、数据安全等相关国际标准及研究成果，优先支持等同转化。DXDi T a9E3d 面向需求、注重实效。从数字产业化和产业数字化发展 的要求出发，面向我省电子政务、电子商务及重点行业的数字化服务需求，以规范服务行为、提升服务质量、培育新型服务模式为抓手，调动行业参与方推进标准化工作的积极性，提升标准的科学性、合理性和有效性。RTCrpUDGiT 资源整合、统筹规划。以培育并形成完善的大
标准规范体系建设方案设计
标准规范体系建设方案设计 1.1需求分析 1.1.1采购范围与基本要求 收集智慧园区建设涉及的国家标准、行业标准、管理规范、技术标准和信息标准，编写XX高新区开发区智慧园区的接口规范、信息交换标准、元数据标准等。1.1.2建设内容要求 (1)编写 《XX高新区开发区智慧园区元数据信息标准》 《XX高新区开发区智慧园区数据代码规范目录》 《XX高新区开发区智慧园区数据交换方式》 《XX高新区开发区智慧园区数据交换内容标准》 《XX高新区开发区智慧园区数据接口标准》 《XX高新区开发区智慧园区数据采集规范》 《XX高新区开发区智慧园区数据处理规范》 《XX高新区开发区智慧园区数据质量规范》 《XX高新区开发区智慧园区数据管理制度》 《XX高新区开发区智慧园区系统运维管理规范》 《XX高新区开发区智慧园区文档管理制度》 《XX高新区开发区智慧园区运营管理标准》 (2)收集 （住建部智慧城市文件(2013年4月) 《智慧城市公共信息平台建设指南(试行)》 《智慧城市评价模型及基础评价指标体系》（全国通信标准化技术委员会） 《基于云计算的电子政务公共平台顶层设计指南》（工信部，2013年4月） 《政务信息资源目录体系》（GB/T21063-2007） 《政务信息资源交换体系》（GB/T21062-2007） 《信息技术大数据术语》（20141191-T-469） 《信息技术大数据参考架构》（20141191-T-469）
《关系数据管理系统技术要求》（GB/T28821-1012） 《城市基础地理信息系统技术规范》 《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》 《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》 《促进大数据发展行动纲要》 《国家信息化发展战略纲要》 《国家电子政务工程建设项目管理暂行办法》 《国家信息化领导小组关于我国电子政务建设指导意见》 《国家电子政务总体框架》 《城市地下管线工程档案管理办法》（住建部2005年） 《城市地下空间开法利用管理规定》（建设部59号、第108号） 《电信建设管理办法》（国发委第20号） 《2006—2020年国家信息化发展战略》 1.2设计方案 XX高新区智慧园区是一个大规模的建设工程。该工程以业务系统的相关数据为业务处理核心，以其它相关部门为信息交换对象，实现跨机构的大型综合与分布式的信息化系统。 面对这样一个大型的信息系统，XX高新区智慧园区建设首先必须建立完善的标准体系和相关制度。保障XX高新区智慧园区生态XX高新区智慧园区建设标准的可持续发展能力，实现真正意义上的互联互通。 1.2.1标准在系统建设中的作用 XX高新区智慧园区建设与标准规范建设是相辅相成的。一方面，生态XX高新区智慧园区各项内容的建设必须遵循标准和规范，其设计、开发和实施等需要标准和规范进行指导；另一方面，标准和规范的制订和维护离不开生态XX高新区智慧园区的建设实践，标准和规范必需符合实际需求，随着生态XX高新区智慧园区建设的不断建设和推广，标准和规范也要根据生态XX高新区智慧园区建设的进展不断完善。 没有规矩不成方圆，生态XX高新区智慧园区及其配套体系的建设需要相应的标准和规范进行指导。标准和规范具有以下指导作用：
城市大数据平台白皮书》解读：智慧城市中的应用
《城市大数据平台白皮书》解读：智慧城市中的应用 日前，中国信息通信研究院正式发布《城市大数据平台白皮书》，阐述了城市大数据的概念和内涵，分析了建设城市大数据平台对于破解智慧城市建设难题的意义，并介绍了我国城市大数据平台的发展现状。 同时，白皮书还提出了城市大数据平台的通用技术架构，梳理了城市大数据平台的运营模式，并就城市大数据平台发展给出了相应的建议。 什么是城市大数据? 随着数据处理技术的不断进步，人们对于数据应用的意识不断提高，人们生活和各行业运行产生的数据呈现爆发式增长，形成了城市大数据。 城市大数据是指城市运转过程中产生或获得的数据，及其与信息采集、处理、利用、交流能力有关的活动要素构成的有机系统，是国民经济和社会发展的重要战略资源。用简单、易于理解的公式可以表达为：城市大数据=城市数据+大数据技术+城市职能。 城市大数据的数据资源来源丰富多样，广泛存在于经济、社会各个领域和部门，是政务、行业、企业等各类数据的总和。同时，城市大数据的异构特征显著，数据类型丰富、数量大、速度增长快、处理速度和实时性要求高，且具有跨部门、跨行业流动的特征。 按照数据源和数据权属不同，城市大数据可以分为政务大数据、产业大数据和社会公益大数据。政务大数据指的是政务部门在履行职责过程中制作或获取的，以一定形式记录、保存的文件、资料、图表和数据等各类信息资源。产业大数据指的是在经济发展中产生的相关数据，包括工业数据、服务业数据等。 此外，还有一些社会公益大数据。当前，城市大数据多数为政务大数据和产业大数据，所以城市大数据的主要推动者应为一个城市的政府和相关的具有一定数据规模的企业。
为保障城市运转的安全高效，智慧城市建设需要对海量的数据资源进行收集、整合、存储与分析，并使用智能感知、分布式存储、数据挖掘、实时动态可视化等大数据技术实现资源的合理配置。因此，城市大数据是实现城市智慧化的关键支撑，是推动“政通、惠民、兴业”的重要引擎。 新型智慧城市发展面临挑战 数据驱动的新型智慧城市发展面临诸多问题。白皮书认为，虽然当前各级地方政府和企业都在积极探索智慧城市建设，但仍存在着特色不明、体验不佳、共享不足等问题。究其根源在于，未能实现城市大数据资源与城市业务的良好融合。 具体而言，挑战包括三个方面：一是信息系统烟囱林立，阻碍数据共享;二是数据治理普遍薄弱，价值大打折扣;三是数据管理水平不一，缺乏整体联动。 如何应对新型智慧城市建设中的困难和挑战?白皮书认为城市大数据平台的建设能够发挥积极作用，具体表现在三个方面。 一、通过数据汇集加速信息资源整合应用 第一，城市大数据平台建立了数据治理的统一标准，提高数据管理效率。通过统一标准，避免数据混乱冲突、一数多源等问题。通过集中处理，延长数据的“有效期”，快速挖掘出多角度的数据属性以供分析应用。 通过质量管理，及时发现并解决数据质量参差不齐、数据冗余、数据缺值等问题。 第二，城市大数据平台规范了数据在各业务系统间的共享流通，促进数据价值充分释放。通过统筹管理，消除信息资源在各部门内的“私有化”和各部门之间的相互制约，增强数据共享的意识，提高数据开放的动力。通过有效整合，提高数据资源的利用水平。 二、通过精准分析提升政府公共服务水平 在交通领域，通过卫星分析和开放云平台等实时流量监测，感知交通路况，帮助市民优化出行方案;在平安城市领域，通过行为轨迹、社会关系、社会舆情等集中监控和分析，为公安部门指挥决策、情报研判提供有力支持。 在政务服务领域，依托统一的互联网电子政务数据服务平台，实现“数据多走路，群众少跑腿”;在医疗健康领域，通过健康档案、电子病历等数据互通，既能提升医疗服务质量，也能及时监测疫情，降低市民医疗风险。 三、通过数据开放助推城市数字经济发展 开放共享的大数据平台，将推动政企数据双向对接，激发社会力量参与城市建设。一方面，企业可获取更多的城市数据，挖掘商业价值，提升自身业务水平。
浅谈信息数据标准化工作
浅谈信息数据标准化工作 随着信息系统在行业推广实施规模的不断扩大，应用系统之间需要上传下达、信息共享、集成整合、协同工作，信息数据就越来越需要标准化、规范化的管理。现就如何做好信息数据标准化工作做如下探讨。 整合规范业务流程，在各工作岗位制定工作标准，建立完善的标准化体系。 企业的运作需要各个部门的协调来完成，这种协调应该有标准，这就是业务标准化流程。标准化流程的严格执行，必须建立在一个统一的信息化软件中，这个软件就是人们常说的一体化协同办公软件。软件必须把企业的一整套管理思想与管理标准融入其中，能够确保工作不会偏离标准化轨道。任何人在实际工作中，都不能脱离这个软件进行工作，确保了各项工作按设定的流程与标准实施。所以，标准化与信息化是管理思想与实际操作的关系。只有在信息化的平台基础上，标准化才能得到充分与完全的落实。 业务流程的整合只是第一步，第二步就是在各个岗位制定并贯彻工作标准，建立一整套完善的标准化体系，使每一个岗位、每一个部门都有可对照的工作标准，确保工作质量。需要重点说明的是，在岗位职责指定与管理过程中，应清晰描述岗位和岗位之间的关系、业务和业务之间的协作关系、流程和流程之间的互动关系，清晰展现物流、资金流、信息流，为信息系统软件开发提供全面准确的业务支持。 数据编码是建立企业信息系统的基础，应不断完善数据标准化体系 数据编码是建立企业信息系统的基础，也是关系到信息系统整体效果和成败的关键因素。在数据标准化体系建设中，一方面要自上而下分析企业数据类别，另一方面要借助系统规划和业务流程优化思想，梳理各部分的业务流程，自下而上提取基础数据。一般情况下，数据标准化体系建设应采取渐进式的策略，数据标准化进程与信息化项目建设进程同步，在保证速度的同时坚持标准化原则，以支持企业信息资源的充分共享与各子系统的整合，实现速度与标准并重，同时确保数据标准的实用性，防止数据标准化流于形式。 在信息系统项目开发、管理过程中严格落实标准化工作 信息系统集成是一项具有知识密集、资料密集、工作量大等特点的系统工程，信息系统项目中的需求调研、立项、招标、实施、验收、维护等工作必须严格按照国家有关法律法规和烟草行业相关的政策制度进行。此外，企业应在推进信息系统项目时做好以下几方面的标准化工作。 信息指标体系标准化。信息指标体系是指一定范围内所有信息的标准，按其内在联系组成的、科学的有机整体。在管理层次和管理部门众多的情况下，只有统一和规范指标体系，才能使各系统和各个层次开发和实施的信息系统能够实现数据和信息的兼容与共享。 信息系统开发标准化。信息系统开发标准化主要指在系统开发中遵守统一的系统设计规范、程序开发规范和项目管理规范。系统设计规范规定字段、数据库、程序和文档的命名规则及编制方法，以及应用程序界面的标准和风格等。程序开发规范要对应用程序的模块划分、标准程序流程的编写、对象或变量命名、数据校验及出错处理等作出规定。项目管理规范规
中国智慧园区标准化白皮书
中国智慧园区标准化 白皮书 全国智能建筑及居住区数字化标准化技术委员会（SAC/TC 426） 华为技术有限公司 2019年12月 2019
版权声明 本白皮书著作权属于全国智能建筑及居住区数字化标准化技术委员会（SAC/TC 426）和华为技术有限公司共同所有。转载、摘编或以其他任何方式使用本白皮书的全部或部分内容的，应注明来源，违反上述声明者，著作权方将追究其相关法律责任。
致谢 在住房与城乡建设部主管部门的指导下，全国智能建筑及居住区数字化标准化委员会和华为技术有限公司联合国内近30家“产、学、研、用”单位于2019年开展了《中国智慧园区标准化白皮书》（以下简称“白皮书”）的编制工作。本白皮书编制过程中得到了智慧园区相关行业内领导和专家的悉心指导，并给予了建设性的意见和建议，在此致以衷心的感谢。限于时间和能力，内容疏忽在所难免，请各位读者批评指正。 感谢苏州大学、广东电力信息科技有限公司等为白皮书提供智慧园区建设案例。 主编单位： 全国智能建筑及居住区数字化标准化技术委员会（SAC/TC 426） 华为技术有限公司 指导单位：（排名不分先后） 北京航空航天大学、北京大学光华管理学院、中国建筑科学研究院有限公司、清华大学建筑设计研究院有限公司、华建集团华东建筑设计研究总院、中南建筑设计院股份有限公司、同济大学建筑设计研究院（集团）有限公司、深圳市建筑设计研究总院有限公司、深圳市华阳国际工程设计股份有限公司、华东勘测设计研究院有限公司、北京市建筑设计研究院有限公司、中国联合工程有限公司、中国建筑西南设计研究院有限公司、中国建筑设计研究院有限公司、广东省电信规划设计院有限公司。 参编单位：（排名不分先后） 全联房地产商会、中国勘察设计协会工程智能设计分会、中国建筑节能协会智慧建筑专业委员会、中海企业发展集团有限公司、万科企业股份有限公司、北京云建信科技有限公司、建设综合勘察研究设计院有限公司、深圳市标准技术研究院、山东山青物业管理研究院、中移物联网有限公司、中国城市规划设计院、青岛亿联信息技术股份有限公司、中关村乐家智慧居住区产业技术联盟。
广东省大数据标准体系规划与路线图
广东省大数据标准体系规划与路线图（）（征求意见稿） 指导单位：广东省经济和信息化委员会 编制单位：广东省大数据标准化技术委员会工作组 二〇一八年五月
一、广东省大数据标准体系 （一）编制原则 以《广东省促进大数据发展行动计划》及《珠江三角洲国家大数据综合实验区建设实施方案》为基础，以继承、发展、创新、提高为出发点，全面梳理国际标准、国家标准、行业标准及地方标准，结合大数据技术及产业发展现状与趋势分析，建立适应广东省大数据产业发展需求的标准体系。标准体系建设遵循以下原则： 急用先行、成熟先上。对大数据领域急需的开放共享、交易流通等标准重点投入，先行研制；对国内外已有的数据分析、处理、数据质量、数据安全等相关国际标准及研究成果，优先支持等同转化。 面向需求、注重实效。从产业信息化和产业数字化发展的要求出发，面向我省电子政务、电子商务及重点行业的数字化服务需求，把规范服务行为、提升服务质量、培育新型服务模式为抓手，调动行业各参与方推进标准化工作的积极性，提升标准的科学性、合理性和有效性。 资源整合、统筹规划。以培育并形成完善的大数据服务市场为总体目标，明确标准化工作思路、内容及具体的推进措施，整合数据资源，统筹产业规划，破除数据孤岛，强化应用服务，保障大数据标准服务体系目标清晰、技术可行、结果可见。
（二）标准体系框架图
（三）标准体系说明 . 标准体系设计依据 按照国家《信息化发展战略纲要》、《关于促进大数据发展行动纲要》、《大数据产业发展规划（－年）》、《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》及广东省《广东省促进大数据发展行动计划（年）》、《珠江三角洲国家大数据综合实验区建设实施方案》等政策文件对标准化工作的要求，制定广东省大数据标准体系。标准体系共划分为“基础—技术—安全—工具—应用—管理”等个子体系。 . 标准体系框架明细 标准体系采用树形结构，分层级展开，层与层之间是包含与被包含关系，平行层之间是平行并列关系。 第一层是大数据通用标准体系。包括基础类标准（）、技术类标准（）、安全类标准（）、工具类标准（）、应用类标准（）、管理类标准（）。 第二层的分类情况及原则如下所述： （）基础标准为整个标准体系提供包括总则、术语、参考架构、元数据、元素集、语义分析、分类分级等通用的基础性标准。 （）技术类标准主要是对大数据相关的技术进行标准化规范。包括：数据质量标准、数据处理与分析关键技术标准、数据评估技术标准等。其中数据质量标准主要参考数据质量系列标准，该系列标准主要是对数据质量的把控，并根据当
大数据标准体系
附件1 大数据标准体系 序号一级分类二级分类国家标准编号标准名称状态 1 基础标准总则信息技术大数据标准化指南暂时空缺 2 术语信息技术大数据术语已申报 3 参考模型信息技术大数据参考模型已申报 4 数据处理数据整理GB/T 18142-2000 信息技术数据元素值格式记法已发布 5 GB/T 18391.1-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第1部分：框架已发布 6 GB/T 18391.2-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第2部分：分类已发布 7 GB/T 18391.3-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第3部分：注册系统元模型与基本属性已发布 8 GB/T 18391.4-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第4部分：数据定义的形成已发布 9 GB/T 18391.5-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第5部分：命名和标识原则已发布 10 GB/T 18391.6-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第6部分：注册已发布 11 GB/T 21025-2007 XML使用指南已发布 12 GB/T 23824.1-2009 信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第1 部分：数据元已发布 13 GB/T 23824.3-2009 信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第3 部分：值域已发布 14 20051294-T-339 信息技术元模型互操作性框架第1部分：参考模型已报批 15 20051295-T-339 信息技术元模型互操作性框架第2部分：核心模型已报批 16 20051296-T-339 信息技术元模型互操作性框架第3部分：本体注册的元模型已报批 17 20051297-T-339 信息技术元模型互操作性框架第4部分：模型映射的元模型已报批 18 20080046-T-469 信息技术元数据模块(MM) 第1 部分:框架已报批
大数据态势感知系统白皮书_V2.0
目录 一、安全现状及挑战 (2) 1.1安全现状 (2) 1.2面临挑战 (2) 二、安全态势感知系统 (3) 2.1方案概述 (3) 2.2方案内容 (4) 2.2.1典型网络状况 (4) 2.2.2态势感知工作流程 (5) 2.2.3态势感知功能组成 (5) 3、系统技术体系 (8) 3.1系统总体架构 (8) 3.2系统主要功能 (9) 4、系统部署方式 (10) 4.1部门级部署 (10) 4.2企业应用部署 (10) 4.3集团应用部署 (11) 4.4部署要求 (12) 五、系统优势 (12)
一、安全现状及挑战 1.1安全现状 近年来，我国政府和企业信息化建设得到快速发展，越来越多的各类核心业务的开展高度依赖于信息技术应用，信息安全问题的全局性影响作用日益增强。为了保障国内各企事业单位的信息系统安全，国家出台了网路安全法，各行业和相关主管部门也出台了各类信息安全监控、审计作为保障信息系统安全的制度，相关的制度标准包括ISO/IEC17799、COSO、COBIT、ITIL、NISTSP800等。这些标准制度从不同角度提出信息安全控制体系，可以有效地控制信息安全风险。同时公安部发布的《信息系统安全等级保护技术要求》中也对安全监控、审计提出明确的技术要求。 目前，很多政府企业在信息安全保障体系建设方面已经达到了一定的水平，先后建立了非法外联监控管理系统、防病毒系统、补丁分发系统、防火墙、入侵检测系统、漏洞扫描系统等，为客户端安全管理、网络安全管理和系统安全管理提供了技术支撑手段。 1.2面临挑战 目前政府企事业单位通过各类安全产品建立起信息安全保障体系，但当前各种信息安全保障工作相对独立，各自为政，单点的工作开展的多，缺乏有效手段将这些安全工作有效串接，并未形成一个综合防御体系。这些安全设备往往产生大量违反安全策略和安全规则的告警事件，其中不乏大量的重复报警和误报警，且各类安全事件之间分散独立，缺乏联系，无法给安全管理员提供在攻击时序上和地域上真正有意义的指导，加重了安全运维人员的工作负担，所以通过购买更多的单点的安全设备已经无法保证企业的信息安全综合保障能力的提升。
社会信用体系大数据平台白皮书v1.0
社会信用体系大数据平台 白皮书 九次方财富资讯（北京）有限责任公司 2016年5月
目录 第一章社会信用体系介绍 (3) 第二章发展现状及趋势 (6) 2.1社会信用体系建设现状 (6) 2.2大数据应用情况与趋势 (7) 2.2.1新形势下的大数据已成为社会信用体系创新的重要突破口 (7) 2.2.2开启大数据时代政务和社会管理新模式 (8) 2.2.3培育经济发展新引擎，打造区域性竞争优势 (8) 2.2.4打造诚信名片，树立行业标杆 (9) 第三章九次方社会信用体系大数据平台的特征 (10) 3.1遵循大数据十三五规划和大数据相关标准规范 (10) 3.2采用大型IT应用系统设计原则 (10) 3.3技术架构对数据结构变化的适应性 (11) 3.4数据采集源的易用性及业务变更的适应性 (12) 3.5注重指标体系及数据模型的设计 (12) 3.6大数据应用场景的可视化及参数化设计 (13) 3.7采用先进、成熟、实用的软件和技术 (13) 第四章九次方社会信用体系大数据平台的总体架构 (14) 4.1数据架构设计 (16) 4.2网络架构设计 (17) 第五章标准规范体系建设 (19) 5.1标准规范建设框架 (19) 5.2标准规范建设内容 (20) 5.2.1公共信用标准规范体系建设 (20) 5.2.2统一社会公共信用代码建设 (21) 第六章社会信用体系数据中心建设 (27) 6.1大数据公共信用信息数据库 (27) 6.2大数据公共信用信息共享与交换平台 (28) 6.3信用门户网站和手机应用 (28) 第七章大数据平台建设 (29)
7.1大数据采集平台 (29) 7.2大数据清洗平台 (30) 7.3大数据挖掘与分析平台 (33) 7.4大数据可视化平台 (35) 第八章应用系统建设 (37) 8.1公共信用信息综合查询 (37) 8.2市场公共信用监管 (37) 8.3信用服务展现 (38) 8.4个人征信信息查询 (39) 8.5企业征信信息查询 (40) 8.6小微企业信用评估 (40) 8.7交易对手信用风险预警 (41) 第九章社会信用体系大数据平台建设的核心要素 (42) 第十章结束语 (43)
第1题信息标准化体系包括
第1题 信息标准化体系包括（）。 A.信息网络和计算机基础标准 B.信息分类与编码及文件格式标准 C.信息技术应用标准 D.信息化安全标准 答案:A,B,C,D 您的答案：A,B,C,D 题目分数：6 此题得分：6.0 批注： 第2题 二维条码具有（）的属性。 A.安全性 B.保密性 C.可不依赖数据库及通讯网络而单独应用 D.纠错能力 答案:A,B,C,D 您的答案：A,B,C 题目分数：6 此题得分：0.0 批注： 第3题 数据仓库具有以下特征（）。 A.反映历史变化的数据集合 B.以数据分析、决策支持为目的组织储存数据 C.为运营性系统保存、查询数据 D.相对稳定的 答案:A,B,D 您的答案：B,C 题目分数：6 此题得分：0.0 批注： 第4题 从数据到信息最后上升到智能化的过程包括（）。 A.建立数据仓库 B.取出数据子集分析挖掘 C.发现潜在规律和趋势 D.产生知识 答案:A,B,C,D
您的答案：A,B,C,D 题目分数：6 此题得分：6.0 批注： 第5题 机器人的技术特性表现在（）方面。 A.标准化 B.模块化 C.网络化 D.智能化程度 答案:A,B,C,D 您的答案：A,B,C,D 题目分数：6 此题得分：6.0 批注： 第6题 移动机器人是当前智能机器人研究的重点之一,可用于未来的试验检测高空作业，它应具有（）等技术功能.。 A.人工智能 B.控制理论 C.信息处理 D.图像处理 答案:A,B,C,D 您的答案：A,B,C,D 题目分数：6 此题得分：6.0 批注： 第7题 二维条码的主要特点表现为 A.信息量容量大 B.安全性高 C.读取率高 D.错误纠正能力强 答案:A,B,C,D 您的答案：A,B,C 题目分数：6 此题得分：0.0 批注： 第8题
Linkoop领象大数据平台白皮书
Linkoop 领象大数据平台白皮书 V3.0 Linkoop领象大数据平台为企业级大数据应用提供了数据全生命周期的解决方案，包含了数据集成、数据管理、数据安全、数据查询以及数据分析的整套分布式大数据平台和计算平台，帮助企业对海量数据进行采集、存储、治理、分析和挖掘，发现数据价值。 Linkoop领象大数据平台技术特点 ?业界领先的大数据计算能力 不论是数据导入、清洗、查询、分析还是复杂的机器学习任务，Linkoop都将这些任务转化为Hadoop上的分布式计算任务，充分利用整个大数据集群的计算能力。Linkoop对计算任务中的关键操作进行了定制化开发和优化，如数据加载、多维关联等常用操作，在降低使用难度的同时提高了计算效率，优化后的处理性能可达Hive-tez的10倍以上，Spark的2-10倍。Linkoop在电信领域广泛应用，每天处理的新增数据量超过600TB，充分验证了平台数据处理的性能和稳定性。 ?全图形化的数据处理流程设计 Linkoop创新性地提供了数据处理流程的图形化开发界面，使得在大数据平台上的数据处理不需要编写Hadoop代码，只需要通过鼠标拖拽添加功能组件，设定功能组件的运行参数和功能组件之间的依赖关系，就能够完成大数据处理流程的定义。对于定义完成的数据处理流程，能直接生成计算任务，提交平台执行和监控。全图形化的使用界面大大降低了对大数据应用开发、实施和运维人员的技术门槛，减少了项目实施的周期和成本。 ?插件式功能扩展 Linkoop提供的功能组件既包括数据采集和ETL任务相关的数据抽取、清洗、脱敏、校验、转换等功能，也包括了数据分析所需要的多维关联、聚集、统计以及机器学习算法等功能。
大数据标准体系
附件 1 大数据标准体系 序号一级分类二级分类国家标准编号标准名称状态 1总则信息技术大数据标准化指南暂时空缺2基础标准术语信息技术大数据术语已申报3参考模型信息技术大数据参考模型已申报4GB/T 18142-2000信息技术数据元素值格式记法已发布5GB/T 18391.1-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 1 部分：框架已发布6GB/T 18391.2-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 2 部分：分类已发布7数据处理数据整理GB/T 18391.3-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 3 部分：注册系统元模型与基本属性已发布8GB/T 18391.4-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 4 部分：数据定义的形成已发布9GB/T 18391.5-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 5 部分：命名和标识原则已发布10GB/T 18391.6-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 6 部分：注册已发布
11GB/T 21025-2007XML 使用指南已发布12GB/T 23824.1-2009信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第 1 部分：数据元已发布13GB/T 23824.3-2009信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第 3 部分：值域已发布1420051294-T-339信息技术元模型互操作性框架第1部分：参考模型已报批1520051295-T-339信息技术元模型互操作性框架第2部分：核心模型已报批1620051296-T-339信息技术元模型互操作性框架第3部分：本体注册的元模型已报批1720051297-T-339信息技术元模型互操作性框架第4部分：模型映射的元模型已报批1820080046-T-469信息技术元数据模块 (MM) 第 1部分 :框架已报批1920080044-T-469信息技术技术标准及规范文件的元数据已报批2020080045-T-469信息技术通用逻辑基于逻辑的语系的框架已报批2120080485-T-469跨平台的元数据检索、提取与汇交协议已报批22信息技术异构媒体数据统一语义描述已申报23数据分析信息技术大数据分析总体技术要求暂时空缺
(完整word版)标准规范体系建设方案设计
标准规范体系建设方案设计1.1需求分析 1.1.1采购范围与基本要求 收集智慧园区建设涉及的国家标准、行业标准、管理规范、技术标准和信息标准，编写XX高新区开发区智慧园区的接口规范、信息交换标准、元数据标准等。 1.1.2建设内容要求 (1)编写 《XX高新区开发区智慧园区元数据信息标准》 《XX高新区开发区智慧园区数据代码规范目录》 《XX高新区开发区智慧园区数据交换方式》 《XX高新区开发区智慧园区数据交换内容标准》 《XX高新区开发区智慧园区数据接口标准》 《XX高新区开发区智慧园区数据采集规范》 《XX高新区开发区智慧园区数据处理规范》 《XX高新区开发区智慧园区数据质量规范》 《XX高新区开发区智慧园区数据管理制度》 《XX高新区开发区智慧园区系统运维管理规范》 《XX高新区开发区智慧园区文档管理制度》 《XX高新区开发区智慧园区运营管理标准》 (2)收集 《智慧城市公共信息平台建设指南(试行)》（住建部智慧城市文件(2013年4月) 《智慧城市评价模型及基础评价指标体系》（全国通信标准化技术委员会） 《基于云计算的电子政务公共平台顶层设计指南》（工信部，2013年4月） 《政务信息资源目录体系》（GB/T21063-2007） 《政务信息资源交换体系》（GB/T21062-2007） 《信息技术大数据术语》（20141191-T-469） 《信息技术大数据参考架构》（20141191-T-469） 《关系数据管理系统技术要求》（GB/T28821-1012）
《城市基础地理信息系统技术规范》 《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》 《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》 《促进大数据发展行动纲要》 《国家信息化发展战略纲要》 《国家电子政务工程建设项目管理暂行办法》 《国家信息化领导小组关于我国电子政务建设指导意见》 《国家电子政务总体框架》 《城市地下管线工程档案管理办法》（住建部2005年） 《城市地下空间开法利用管理规定》（建设部59号、第108号） 《电信建设管理办法》（国发委第20号） 《2006—2020年国家信息化发展战略》 1.2设计方案 XX高新区智慧园区是一个大规模的建设工程。该工程以业务系统的相关数据为业务处理核心，以其它相关部门为信息交换对象，实现跨机构的大型综合与分布式的信息化系统。 面对这样一个大型的信息系统，XX高新区智慧园区建设首先必须建立完善的标准体系和相关制度。保障XX高新区智慧园区生态XX高新区智慧园区建设标准的可持续发展能力，实现真正意义上的互联互通。 1.2.1标准在系统建设中的作用 XX高新区智慧园区建设与标准规范建设是相辅相成的。一方面，生态XX高新区智慧园区各项内容的建设必须遵循标准和规范，其设计、开发和实施等需要标准和规范进行指导；另一方面，标准和规范的制订和维护离不开生态XX高新区智慧园区的建设实践，标准和规范必需符合实际需求，随着生态XX高新区智慧园区建设的不断建设和推广，标准和规范也要根据生态XX高新区智慧园区建设的进展不断完善。 没有规矩不成方圆，生态XX高新区智慧园区及其配套体系的建设需要相应的标准和规范进行指导。标准和规范具有以下指导作用： ?有利于确保XX高新区智慧园区相关信息共享和业务协同； ?有利于确保XX高新区智慧园区建设网络互联互通； ?有利于确保XX高新区智慧园区建设安全可靠；
数据标准化体系的建立
数据标准化体系的建立 企业信息资源管理（IRM ）基础标准是指决定企业信息系统质量的、因而也是企业信息资源开发利用的最基础的标准，包括数据元素标准、信息分类编码标准、用户视图标准、概念数据库标准和逻辑数据库标准。 1.1数据元素标准 数据元素（Data Elements ）是最小的、不可再分的信息单元，其标准化具有化学元素在化学世界中的重要意义。本项目要建立的数据元素标准，除了遵循国家与行业标准外，还要从本企业信息化的需要做补充，并且用工具软件来支持其建立和管理应用。 数据元素命名规范： 采用词组结构“修饰词-基本词-类别词” 命名数据元素。 例.“社会保险编号” （SOCIAL －SECURITY －NUMBER ）是一个数据元素，其结构是： 社会保险编号 类别词 基本词 修饰词 类别词（Class Word ）是数据元素命名中的一个最重要的名词，用来识别和描述数据 元素的一般用途或功能，一般不具有行业特征，条目比较少。常用的类别词有： 数量（AMOUNT ）名称（NAME ）编号（NUMBER ）代码（CODE ）系数 （CONSTANT ）百分比（PERCENT ）计数（COUNT ）正文（TEXT）日 期（DATE ）时间（TIME ）
基本词( Prime Word )是类别词的最重要的修饰词， 它对一大类数据对象进一步分类 反映小类数据对象) ，一般具有行业特征，条目比较多。例如，制造业常用的基本词有： 会计 ( ACCOUNTING ) 预算( BUDGET ) 雇客( CUSTOMER ) 分配( DISTRIBUTION ) 员工 ( EMPLOYEE ) 工程( ENGINEERING ) 设备( FACILITY ) 库存( INVENTORY ) 制造( MANUFACTURING ) 市场( MARKET ) 税金( TAX ) 订单( ORDERS ) 付款( PAYMENTS ) 计划( PLANNING ) 采购( PROCUREMENT ) 产品( PRODUCT ) 研究( RESEARCH ) 销售( SALES ) 供应商( SUPPLIER ) 数据元素标识规范 : 采用英文缩略语标识数据元素。 例 .社会保险号码可标识为： SCL_SCR_NO 。 利用数据元素的命名规范和标识规范，识别定义出企业的所有数据元素，并执行一致定 控制，消除“同名异义”和“同义异名”的对象，就构成了一个企业的数据元素标准。 1.2 信息分类编码标准 信息分类编码（ Information Classifying and Coding 展成了一门学科，有自身的研究对象、研究内容和研究方法。 码是提高劳动生产率和科学管理水平的重要方法。美国新兴管理学的开创者莫里斯 L ·库克 （Morris L · Cooker ）说：“只有当我们学会了分类和编码，做好简化和标准化工作，才会 出现任何真正的科学的管理” 。在信息化时代，信息的标准化工作越来越重要，没有标准化 就没有信息化，信息分类编码标准是信息标准中的最基础的标准。 信息分类编码简称 “代码”， 本项目要实现代码唯一化，即“一人一码” ，“一物一码” ，“一机构一码” ，“一事件一码” ， )是标准化的一个领域，已发 在工业社会中，信息分类和编
广东省大数据标准体系规划与路线图(20182020)
广东省大数据标准体系规划与路线图（2018-2020） （征求意见稿） 指导单位：广东省经济和信息化委员会
编制单位：广东省大数据标准化技术委员会工作组 二〇一八年五月
一、广东省大数据标准体系 （一）编制原则 以《广东省促进大数据发展行动计划20XX-2020》及《珠江三角洲国家大数据综合实验区建设实施方案》为基础，以继承、发展、创新、提高为出发点，全面梳理国际标准、国家标准、行业标准及地方标准，结合大数据技术及产业发展现状与趋势分析，建立适应广东省大数据产业发展需求的标准体系。标准体系建设遵循以下原则： 急用先行、成熟先上。对大数据领域急需的开放共享、交易流通等标准重点投入，先行研制；对国内外已有的数据分析、处理、数据质量、数据安全等相关国际标准及研究成果，优先支持等同转化。 面向需求、注重实效。从产业信息化和产业数字化发展的要求出发，面向我省电子政务、电子商务及重点行业的数字化服务需求，把规范服务行为、提升服务质量、培育新型服务模式为抓手，调动行业各参与方推进标准化工作的积极性，提升标准的科学性、合理性和有效性。 资源整合、统筹规划。以培育并形成完善的大数据服务市场为总体目标，明确标准化工作思路、内容及具体的推进措施，整合数据资源，统筹产业规划，破除数据孤岛，强化应用服务，保障大数据标准服务体系目标清晰、技术可行、结果可见。
3 / 19 （二） 标准体系框架图 大数据标准体系 1 技 术 0 基 础 3 工 具 2 安 全 21 通用要求 22 隐私保护 。 。 。 。 。 5 管 理 4 应 用 。 。 。 。 。 51数据运维 52数据治理 43 数据交易 41 数据开放 13检测与评估 12 处理与分析关键技术 11 数据质量 。 。 。 。 。 45 数据应用 42 数据共享 44 数据访问 06 语义分析 03 参考 架构 02 术语 05 元素集 04 元数据 01 总则 32 应用类工具 31 系统类工具 。 。 。 。 。 。 132 风险检测 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 311 平台基础设施 312 预处理工具 314 分布式计算工具 315 数据库 316 平台管理类工具 313 存储类工具 321 应用分析智能工具 322 可视化展示工具 。 。 。 。 。 。 。 。 421 数据开放总则 422 数据开放目录 423 数据开放平台 。 。 。 。 。 131 模型评估 。 。 。 。 。 。 。 。 。 451 电子政务大数据 454科学大数据 452 工业大数据 453电子商务大数据 大数据标准体系框架图 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 111 通用数据 112 主数据 113 事务数据 114 产品 数 据 121 数据收集 122 数据预 处 理 123 数据分析 124 数据可视化 。 。 。 。 。 125 区块链 。 。 。 。 。 07 分类分级