大数据云平台建设招投标方案 (2)

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质监局大数据统计平台建设方案 智慧统质监大数据云平台建设方案

质监局大数据统计平台建设方案 智慧统质监大数据云平台建设方案

智慧质监大数据云平台建设方案目录第一章项目概述 (5)1.1项目名称 (5)1.2 建设单位 (5)1.3 编制依据 (5)1.4项目背景 (5)1.5建设周期 (8)1.6建设意义 (9)第二章建设需求 (10)2.1建设目标 (10)2.2 项目建设需求分析 (11)2.3平台性能需求分析 (15)第三章应用支撑平台建设方案 (18)3.1 建设原则 (19)3.2 建设目标 (20)3.3 平台架构 (21)3.4 大数据平台功能 (23)3.4.1数据交换系统 (23)3.4.2数据质量管理 (29)3.4.3基础模型搭建 (34)3.4.4多维分析模型搭建 (35)3.4.5定制报表功能 (36)3.4.6自助取数平台 (38)3.4.7系统管理功能 (39)3.5数据库设计 (40)3.5.1数据库设计目标 (41)3.5.2数据库架构 (41)3.6大数据处理设计 (43)3.6.1并行处理设计 (43)3.6.2数据算法提速 (47)3.7大数据存储设计 (51)3.7.1数据分级存储 (51)3.7.2分布式数据库 (52)3.8软硬件配置 (54)3.8.1 选型原则 (54)3.8.2 容量估算 (55)3.8.3 投资估算 (61)第四章应用系统建设方案 (68)4.1 应用系统功能架构 (68)4.1.2 ETL工具 (69)4.2业务分析系统 (71)4.2.1“三新”质监 (72)4.2.2文化产业质监 (76)4.3 宏观经济预测系统 (86)4.4 应用系统配套工具 (91)第五章系统安全设计方案 (93)5.1 区块链的数据安全 (93)5.1.1区块链描述 (93)5.1.2区块链数据保障 (94)5.2 互联网接入安全 (94)5.3 集群系统安全 (95)5.3.1主机安全 (95)5.3.2操作系统安全 (96)5.4 数据备份方案 (96)5.4.1备份策略 (96)5.4.2分布式系统备份 (97)5.4.3负载均衡 (97)第六章项目招标方案 (98)6.1招标范围 (98)6.2评审办法建议 (98)6.2.1评审过程 (98)6.2.2评审办法 (102)第七章项目实施进度 (111)7.1项目建设周期 (111)7.2 实施进度计划 (111)7.3进度保障 (112)第八章项目组织机构和人员培训 (113)8.1领导和管理机构 (113)8.2项目实施机构 (113)8.3人员培训方案 (115)8.3.1概述 (115)8.3.2培训目标 (115)8.3.3培训方式 (116)第九章项目风险与风险管理 (118)9.1风险识别和分析 (118)9.2风险对策和管理 (118)9.2.1项目风险识别 (119)9.2.2项目风险估测 (119)9.2.3项目风险评价 (119)9.2.3项目风险应付措施 (120)第十章编制单位介绍 (121)第一章项目概述1.1项目名称XX省质监局大数据质监平台1.2 建设单位项目建设单位:XX省质监局1.3 编制依据XX省质监局大数据质监平台建设方案编制的主要依据是:(1)《2015年政府信息公开工作要点》(国办发〔2015〕22号)(2)《促进大数据发展行动纲要》(国发〔2015〕50号)(3)《国家电子政务工程建设项目管理暂行办法》(中华人民共和国国家发展和改革委员会第55号令)1.4项目背景随着我国经济进入新常态,当前各种经济社会矛盾交织在一起,经济增长下行,压力不断加大,如何准确把握经济社会形势研判经济社会发展趋势并提出有针对性的政策建议,以及随着经济社会发展,各种新产业、新业态和新商业模式层出不穷,如何界定和测度新经济,这些都是摆在决策者面前的重要课题。

大数据中心建设项目公开招投标书范本

大数据中心建设项目公开招投标书范本

采购需求(仅供参考,具体以招标文件为准)前注:、本采购需求中提出的服务方案仅为参考,如无明确限制,投标供应商可以进行优化,提供满足采购人实际需要的更优(或者性能实质上不低于的)服务方案,且此方案须经评标委员会评审认可;、投标供应商应当在投标文件中列出完成本项目并通过验收所需的所有各项服务等全部费用。

中标供应商必须确保整体通过采购人及有关主管部门验收,所发生的验收费用由中标供应商承担;投标供应商应自行勘察项目现场,如投标供应商因未及时勘察现场而导致的报价缺项漏项废标、或中标后无法完工,投标供应商自行承担一切后果;、如对本招标文件有任何疑问或澄清要求,请按本招标文件“投标供应商须知前附表”中约定方式联系安徽省政府采购中心,或接受答疑截止时间前联系采购人,否则视同理解和接受,投标供应商对招标文件、采购过程、中标结果的质疑,应当在法定质疑期内一次性提出针对同一采购程序环节的质疑。

一、项目概况.总体规划“皖警智云”大数据中心遵照公安信息化“十三五”三横三纵体系规划,以云计算、大数据、人工智能等新技术为支撑,通过统一建设强大的云架构软硬件基础设施,全面汇聚公安内外部数据资源,打造分布式协同计算的公安大脑,形成逻辑一体全省一朵云的综合性大数据中心。

.项目建设内容.大数据平台软件大数据中心采用通用X服务器、标准网络设备等硬件构建,平台软件基于分布式云操作系统,构建软件定义计算、存储、网络资源的超融合架构,成为安徽公安警务应用和数据的统一承载基础设施。

在此基础上提供的资源服务,按功能分为:云主机软件、云数据库Redis、云数据库MongoDB、开放存储服务软件、表格存储、大数据计算服务基础功能(离线计算)、ES全文检索引擎、分析型数据库(实时计算)、流计算引擎、中间件-分布式应用服务和中间件-消息队列(MQ)。

●云主机软件云主机软件用于各类计算任务与应用的大规模弹性计算需求。

云主机软件通过虚拟化技术,将服务器硬件虚拟化为更小粒度的计算资源,按需提供给不同业务系统,从而提升IT资源整体利用率。

智慧住建大数据一体化管理平台建设方案 (2)

智慧住建大数据一体化管理平台建设方案 (2)

智慧住建大数据一体化管理平台建设方案1. 引言智慧住建大数据一体化管理平台是基于现代信息技术和大数据分析技术的新一代城市住建管理平台。

通过汇集、处理和分析城市住建各类数据,该平台能够为城市住建部门提供决策支持、资源调配和风险预警等功能。

本文档将详细介绍智慧住建大数据一体化管理平台的建设方案。

2. 目标与需求分析智慧住建大数据一体化管理平台的建设目标是实现住建数据的集中管理和综合分析,为城市住建部门提供全面准确的数据支持,推动住建管理工作的科学化、智能化发展。

根据需求分析,该平台需要具备以下主要功能:•数据采集与存储:能够采集和存储住建相关部门和单位的各类数据,包括工程施工、房地产开发、安全监管等方面的数据。

•数据处理与分析:能够对采集的数据进行预处理和分析,提取有价值的信息,支持数据挖掘和决策分析。

•数据展示与共享:能够将处理后的数据以直观易懂的形式展示,并支持数据的共享和交流。

•城市智慧化管理:能够通过分析住建数据,提供决策支持和资源调配,实现城市住建的智慧化管理。

3. 技术方案与架构设计3.1 技术方案选择根据需求分析和平台的规模,我们选择采用以下技术方案:•数据采集与存储:采用分布式存储技术,结合传统数据库和云存储,实现住建数据的高效采集和存储。

•数据处理与分析:采用大数据处理技术,包括分布式计算和数据挖掘算法,实现对住建数据的预处理和分析。

•数据展示与共享:使用数据可视化工具,将分析后的数据以直观易懂的形式展示,并提供数据共享和交流功能。

•城市智慧化管理:结合人工智能和决策支持系统,实现对住建数据的分析和决策支持。

3.2 架构设计智慧住建大数据一体化管理平台的架构主要分为以下几个层次:•数据采集层:负责采集住建相关部门和单位的各类数据,包括传感器数据、工程施工数据、房地产数据等。

•数据存储层:采用分布式存储技术,将采集的数据进行统一存储和管理,包括关系型数据库和云存储。

•数据处理层:利用大数据处理技术,对存储的数据进行预处理和分析,提取有价值的信息。

大数据云平台建设招投标方案

大数据云平台建设招投标方案

大数据云平台建设招投标方案1. 项目背景随着大数据时代的到来,越来越多的企业和组织开始关注和运用大数据技术。

为了更好地满足市场需求,公司决定建设一套大数据云平台,以提供稳定、高效、安全的数据处理和分析服务。

本招投标方案旨在吸引具备相关技术和经验的合作伙伴参与该项目。

2. 项目概述本项目旨在建设一个基于云计算技术的大数据处理与分析平台,具备以下主要功能:•数据采集与存储:支持从各种数据源中采集数据,并提供可扩展的数据存储能力。

•数据清洗与转换:针对采集的数据进行清洗、过滤和转换,确保数据质量和一致性。

•数据处理与分析:提供强大的数据处理和分析功能,包括数据挖掘、机器学习、实时分析等。

•数据可视化与报表:支持将处理和分析结果通过图表、报表等方式直观展示,便于用户理解和决策。

3. 技术要求为了确保项目的顺利进行和稳定运行,我们要求合作伙伴具备以下技术能力:•熟悉云计算技术和大数据处理技术,具备相关项目实施经验。

•熟悉常见大数据处理框架和工具,如Hadoop、Spark、Hive等。

•熟悉数据仓库和数据集成技术,具备数据清洗和转换的能力。

•具备数据可视化和报表生成的技术能力,能够提供交互式和动态报表展示。

•具备高可用和容灾设计的经验,能够保证服务的可靠性和安全性。

4. 方案报价本项目的报价应包括以下内容:•硬件设备:包括服务器、网络设备等。

•软件许可:包括操作系统、数据库、大数据处理平台等。

•实施费用:包括项目实施人员的工资及相关费用。

•维护费用:包括后期维护人员的工资及相关费用。

•其他费用:包括培训费用、差旅费用等。

5. 实施计划合作伙伴应提供项目的详细实施计划,包括以下内容:•项目里程碑:列出项目的主要里程碑和关键节点。

•任务分工:明确各方在项目中的责任和任务分工。

•时间安排:制定合理的项目时间计划,保证项目按时交付。

•风险评估:识别可能存在的风险,并提供相应的应对措施。

6. 技术支持与培训合作伙伴应提供相关技术支持与培训,包括以下内容:•搭建和配置:协助公司搭建和配置大数据云平台。

大数据云平台项目规划建设方案

大数据云平台项目规划建设方案
大数据云平台项目规划建设 方案
汇报人: 2024-01-05
目录
• 项目背景与目标 • 大数据云平台概述 • 建设内容与方案 • 实施计划与时间表 • 资源需求与预算 • 风险评估与应对策略 • 效益评估与预期成果 • 总结与展望
01
项目背景与目标
项目背景
1
随着信息化和数字化的快速发展,企业、政府和 各类组织的数据量呈爆炸式增长,对数据处理和 分析的需求日益迫切。
系统设计与开发
2023年11月-2024年3月,负责人:李四
系统集成与测试
2024年4月-6月,负责人:王五
05
资源需求与预算
人员需求
数据分析师
负责数据清洗、整合、分析和建模,需 要具备统计学、数学和编程知识。
项目经理
负责整体项目的管理和协调,需要有 PMP或类似认证。
系统工程师
负责云平台的搭建、维护和优化,需 要有丰富的系统集成和运维经验。
目标受众
企业和组织的数据处理和分析人员。 业务和管理层决策者。 需要进行数据驱动决策的各类组织和机构。
02
大数据云平台概述
大数据云平台定义
01
大数据云平台是一种基于云计算 的大数据处理和分析平台,它能 够提供大规模数据存储、处理、 分析和可视化等功能。
02
它通过云计算的弹性可扩展性, 实现了对海量数据的快速处理和 实时分析,为企业和组织提供了 高效、可靠的大数据解决方案。
竞争分析
对竞争对手进行深入分析,了解其产品、技术和服务等方面的优劣 势,制定相应的竞争策略。
客户需求
深入了解客户需求,持续优化产品和服务,提高客户满意度和忠诚度 。
07
效益评估与预期成果
经济效益评估

大数据平台建设方案

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。

1、统筹规划、分步实施。

智能视频大数据分析云平台需求公示招投标书范本

智能视频大数据分析云平台需求公示招投标书范本

政府采购文件(通用货物类)中国·深圳关键信息项目信息项目编号:SZCG项目名称:北京大学深圳研究生院智能视频大数据分析云平台采购包号: A项目类型:货物类采购方式:公开招标货币类型:人民币投标文件初审表评标信息评标方法:综合评分法评标方法说明:价格分=[-(投标报价-最低价)/最低价]×价格权重×备注:.各评分项按百分制打分,总分等于各项得分乘以相应权重分之和。

.各权重分合计应当等于分。

.不得以特定行政区域或特定行业的业绩、奖项作为加分条件或中标、成交条件,且此评分因素的分数设置不得超过三分.不得设置注册资本金、资产总额、营业收入、从业人员(即公司人员规模)、利润、纳税额等供应商的规模条件作为加分条件。

目录第一册专用条款关键信息第一章招标公告第二章招标项目需求第三章投标文件格式、附件第四章政府采购合同的签订、履行及验收第二册通用条款第一章总则第二章招标文件第三章投标文件的编制第四章投标文件的递交第五章开标第六章评标要求第七章评标程序及评标方法第八章定标及公示第九章公开招标失败的后续处理第十章合同的授予与备案第十一章质疑处理第一册专用条款第一章招标公告根据《深圳经济特区政府采购条例》和《深圳网上政府采购管理暂行办法》的有关规定,深圳市政府采购中心就北京大学深圳研究生院智能视频大数据分析云平台采购项目,采用公开招标的方式,欢迎符合资格的供应商参加投标。

1.招标文件编号:2.招标项目名称:北京大学深圳研究生院智能视频大数据分析云平台采购3.标的内容:主动防撞告警系统套,双目摄像头台,毫米级雷达台,多线激光雷达台,激光扫描测距雷达台,疝气灯强光设备台,点云采集设备台,无人机台,高清枪机台,硬盘录像机台,云存储设备台,组装高性能工作站套,笔记本电脑台,CPU服务器台,GPU服务器台,U机柜台,示波器台,频谱分析仪套,电磁场测试系统套,小型数据采集开发实验平台套,拼接屏台,H解码器台。

大数据技术在工程招投标管理中的应用实践

大数据技术在工程招投标管理中的应用实践

大数据技术在工程招投标管理中的应用实践摘要:在我国城市化进程中,建设项目数量不断增加,对招标管理的要求也越来越严格。

然而,由于理论基础和实践经验的限制,我国在招投标管理中还存在许多问题,制约了工程行业的进一步发展。

特别要注意在招标管理活动中灵活运用大数据技术,如编制成本指标、识别串通投标、识别不平衡投标等。

关键词:大数据技术;工程招投标管理;应用项目招投标是指通过招投标手段对资源进行科学有效的配置,由于大数据的大规模实时性特点,可以为招标管理指明方向和发展模式,大大提高招标信息的交换水平。

为了保证招标对象更加准确可靠,优化招标监督,在中标后提供可靠的数据支持,促进采购稳定发展,从而在一定程度上评价其实力,降低招标文件中的风险概率,充分发挥其优势,确保招标活动的有效开展,提高工作效率。

1大数据在建设项目招投标中的作用(1)工程招投标是大型施工企业通过招投标获取市场资源的有效途径,对于招标方来说,大数据可以在建设项目招投标过程中起到实时作用,有效帮助各方了解当前动态发展元数据,也可以帮助项目建设单位了解招标方过去的经验、业绩水平、信用水平和业务能力,并根据这些数据对投标人的综合能力进行评估,分析其是否满足项目投标的要求,此外,大数据也为建设项目的招投标提供了便利。

首先,它可以帮助员工分析和处理大量的技术数据,有效避免成本低、竞争过度、市场定价不合理、执行力不足等弊端。

其次,大数据也是建设项目中标的前提和保证,为了提高大数据在工程建设项目招投标中的应用,需要不断创新和发展大数据应用形式,借助科技手段促进招投标行业有效、稳定、可持续发展[1]。

(2)对于投标人来说,大数据还可以用于市场评估、经济效益分析和项目资源配置,了解项目实施过程中可能存在的风险,估算项目完成率。

(3)在建设工程招投标中应用大数据还可以为国家带来巨大的经济效益,提高市场的公平正义,为市场今后的稳定发展奠定坚实的基础。

2工程施工招投标中的问题2.2串通投标、围标现象仍然存在在建设工程招标过程中,一些投标人可能发现其他潜在投标人串通投标,投标人可以通过建立价格联盟、价格补偿和垄断等方式来保证中标率,投标者之间还有各种形式的串通,如披露相关信息、设置差别待遇、设置人为障碍等。

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大数据云平台建设招投标方案
1. 引言
随着信息技术的快速发展和云计算的普及,大数据云平台已经成为企业数据管
理和分析的重要工具。

为了满足企业的日益增长的数据处理需求,我们决定开始建设一个大数据云平台。

本文档将介绍这个招投标方案的主要内容,包括方案背景、建设目标、技术要求、建设流程和投标要求。

2. 方案背景
随着互联网的快速发展,企业每天都会产生大量的数据,包括客户信息、销售
数据、产品数据等。

这些数据对于企业的决策和发展至关重要,因此需要一个可靠、高效的大数据云平台来存储、管理和分析这些数据。

大数据云平台可以帮助企业更好地理解和利用数据,提高决策效率和商业竞争力。

3. 建设目标
我们的大数据云平台建设目标如下:
•提供可靠的数据存储和管理能力,确保数据的完整性和安全性。

•提供高效的数据处理和分析能力,支持复杂的查询和计算。

•提供易于使用的用户界面,方便用户使用和管理数据。

•支持多种数据源的接入和集成,包括关系型数据库、非关系型数据库、文件系统等。

•支持数据的实时处理和批处理,满足不同场景下的处理需求。

•支持分布式计算和存储,提供高可用性和可扩展性。

4. 技术要求
我们对大数据云平台的技术要求如下:
•分布式存储和计算能力,可支持海量数据处理和高并发访问。

•支持主流的大数据技术和框架,如Hadoop、Spark、Hive等。

•支持数据的实时处理和流式计算,如Flink、Kafka等。

•支持数据的可视化和探索性分析,如Tableau、Power BI等工具。

•支持数据的安全存储和传输,保证数据的机密性和完整性。

5. 建设流程
大数据云平台的建设流程如下:
1.方案设计:根据业务需求和技术要求,设计大数据云平台的架构和功
能模块。

2.系统搭建:搭建大数据云平台的基础环境,包括服务器、网络和存储
设备的配置和部署。

3.数据接入:将企业现有的数据源接入大数据云平台,包括关系型数据
库、文件系统等。

4.数据处理:设计和实现数据的处理和分析模块,包括数据清洗、转换、
计算等操作。

5.数据展示:设计和实现数据的可视化和报表功能,方便用户查看和分
析数据。

6.安全设置:设置数据的安全存储和传输机制,保护数据的机密性和完
整性。

7.测试和优化:对大数据云平台进行测试和优化,确保性能和稳定性。

8.上线和运维:将大数据云平台部署到生产环境中,并进行日常运维和
维护工作。

6. 投标要求
为了满足大数据云平台的建设需求,我们向各个供应商提出以下投标要求:
1.投标文件:投标文件应包括公司介绍、技术方案、项目计划、团队组
成等内容。

2.技术能力:供应商应具备丰富的大数据云平台建设经验和相关技术能
力。

3.成本控制:供应商应提供合理的价格和成本控制方案,确保项目的可
行性和可持续性。

4.交付周期:供应商应提供合理的交付周期,确保项目按时完成。

5.售后服务:供应商应提供完善的售后服务,包括技术支持、故障处理
等。

6.合作经验:供应商应提供过往的成功案例和客户参考。

结论
大数据云平台的建设将为企业数据管理和分析带来重大的改变和提升。

通过招
投标的方式选择合适的供应商,我们将获得一套高效、可靠的大数据云平台,帮助企业更好地利用数据,提高决策效率和商业竞争力。

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