大数据平台建设方案
大数据中心建设方案

大数据中心建设方案第1篇大数据中心建设方案一、背景与目标随着信息化建设的不断深入,我国各行业领域数据资源日益丰富。
为充分发挥数据价值,提高数据管理和应用能力,降低运维成本,实现数据资源的整合与共享,本项目旨在建设一座集数据存储、处理、分析于一体的大数据中心。
本方案将明确大数据中心建设的目标、规模、技术路线和实施策略,确保项目合法合规、高效稳定。
二、建设原则1. 合法合规:遵循国家相关法律法规和政策,确保数据安全、合规使用。
2. 实用性:结合业务需求,合理规划大数据中心的规模和功能,确保实际应用效果。
3. 可扩展性:预留足够的扩展空间,满足未来发展需求。
4. 安全可靠:采用成熟的技术和设备,确保大数据中心的高可用性和数据安全。
5. 经济高效:合理控制建设成本,提高投资回报率。
三、建设内容1. 数据中心基础设施:包括机房、网络、供电、散热等设施,为大数据中心提供稳定可靠的运行环境。
2. 数据存储与处理平台:构建高性能、可扩展的数据存储与处理平台,满足海量数据存储和实时处理需求。
3. 数据分析与挖掘平台:搭建大数据分析与挖掘平台,为业务部门提供高效的数据分析服务。
4. 数据安全与管理体系:建立完善的数据安全和管理体系,确保数据安全、合规使用。
四、技术路线1. 基础设施:采用模块化设计,实现快速部署和扩展;采用冗余供电、散热系统,确保系统稳定运行。
2. 数据存储与处理平台:- 存储技术:采用分布式存储技术,实现海量数据的高效存储和管理;- 处理技术:采用大数据处理框架(如Hadoop、Spark等),实现实时数据处理和分析。
3. 数据分析与挖掘平台:采用机器学习、深度学习等技术,构建智能分析模型,为业务部门提供精准分析服务。
4. 数据安全与管理体系:- 数据安全:采用加密、访问控制等技术,确保数据安全;- 管理体系:建立完善的管理制度和流程,实现数据中心的规范管理。
五、实施策略1. 项目筹备:成立项目组,明确项目目标、任务分工和时间表;开展需求调研,确定建设规模和功能需求。
大数据治理平台建设与应用解决方案

大数据治理平台建设与应用解决方案大数据在当今社会中的应用日益普及,企业面临着更加庞大、多样化和散乱的数据量。
为了有效管理和利用这些数据,大数据治理平台建设成为一种必要的解决方案。
下面是一个关于大数据治理平台建设与应用的解决方案。
一、大数据治理平台建设1.确定治理目标:首先,需要明确治理的目标和范围。
明确要管理的数据类型,数据质量要求以及数据使用场景。
2.数据识别和分类:根据数据类型和数据用途,对数据进行识别和分类。
可以使用自动化工具来帮助进行数据的分类和标注。
3.数据清洗和整合:在数据治理平台中,数据清洗和整合是一个重要的步骤。
这包括删除重复数据、填充缺失值、解决数据冲突等。
4.数据安全和合规:在大数据治理过程中,数据安全和合规是非常重要的。
应该对数据进行合适的权限管理,以确保不被未经授权的人员访问。
同时,还需要遵循相关的法律法规和数据隐私政策来保护用户数据的安全和隐私。
5.数据质量管理:数据质量管理是大数据治理的核心内容之一、通过制定数据质量策略、建立数据质量评估指标和数据质量检测工具,可以监控和提高数据质量。
二、大数据治理平台的应用1.数据分析和决策支持:一个有效的大数据治理平台可以为企业提供高质量的数据,帮助企业进行数据分析和决策支持。
通过对数据进行整合和清洗,从而提供准确、一致和可信赖的数据源,从中获取有价值的信息用于决策。
2.数据合规和风险管理:大数据治理平台可以帮助企业确保数据合规性和管理风险。
通过合适的权限管理和数据保护机制,确保敏感数据不被未经授权的人员访问。
同时,还可以监控和识别潜在的风险,并及时采取措施进行应对。
3.数据共享和协作:大数据治理平台可以促进不同部门之间的数据共享和协作。
通过建立数据共享机制和数据协作流程,可以提高不同团队之间的工作效率和协作能力。
4.数据价值挖掘:大数据治理平台可以帮助企业挖掘数据的价值。
通过对数据进行整合和清洗,可以发现数据之间的关联和趋势,从而提供更准确的预测和洞察。
大数据平台建设方案

大数据平台建设方案1. 引言随着互联网的发展和技术的进步,大数据已经成为企业获得竞争优势和实现可持续发展的关键。
大数据平台的建设是企业实现数据驱动决策的基础,本文将介绍一套完整的大数据平台建设方案。
2. 建设目标大数据平台的建设目标是实现数据的高效收集、存储、处理和分析,以及提供可靠的数据服务支持决策和业务发展。
3. 技术架构大数据平台的技术架构包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等核心组件。
数据采集是大数据平台的第一步,要从多个数据源收集和整合数据。
可以使用各种数据采集工具,如日志收集工具、爬虫工具和传感器等。
采集的数据要经过清洗和转换,以确保数据的质量和一致性。
3.2 数据存储大数据平台需要具备可扩展的数据存储能力,以应对不断增长的数据量。
常用的数据存储方式包括分布式文件系统和分布式数据库等。
数据存储应具备高可用性、高性能和可靠性。
3.3 数据处理数据处理是大数据平台的核心功能,主要包括实时处理和批处理。
实时处理可使用流处理框架,如Apache Kafka和Apache Flink;批处理可使用分布式计算框架,如Apache Hadoop和Apache Spark等。
数据分析是大数据平台的重要应用场景之一,可以通过数据挖掘和机器学习等技术对数据进行分析和挖掘,以发现数据中的模式、规律和趋势,支持决策和业务发展。
4. 方案实施大数据平台的建设需要进行全面的规划和实施。
以下是一个具体的大数据平台建设实施流程:4.1 确定需求首先,需要明确大数据平台的需求,包括数据的来源和用途,以及业务的需求和目标。
需求分析是建设大数据平台的基础,可以帮助选择适合的技术和工具。
4.2 技术选型根据需求分析的结果,可以进行技术选型。
需要考虑数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等方面的技术选型,选择适合的开源或商业工具和框架。
4.3 平台搭建根据技术选型的结果,可以开始搭建大数据平台。
需要安装和配置相关的软件和硬件环境,同时进行网络和安全设置。
城市大数据中心建设方案

城市大数据中心建设方案随着信息技术的发展和城市化进程的加快,城市大数据中心的建设成为了现代城市建设的重要组成部分。
城市大数据中心是一个集中存储、处理和管理大规模数据的设施,可提供数据分析、应用和共享服务,为城市决策、规划和管理提供科学依据。
下面是一个城市大数据中心建设方案,以满足当下城市发展的需求。
一、基础设施建设1.场地选址:选取地理位置交通便利、用地条件好、容量适宜的区域作为城市大数据中心的建设场地,考虑到未来扩展的需要,要预留足够的空间。
2.建筑设计:根据数据中心的需求,设计建造高标准的建筑,考虑到能源消耗、安全性、可靠性等因素,使用先进的材料和技术,确保数据中心的稳定运行。
3.设备配置:根据数据中心的规模和性能需求,配置高效节能的硬件设备,包括服务器、存储设备、网络设备等,提供强大的计算资源和存储空间。
二、数据采集和存储1.数据采集:与城市各部门和机构合作,建立数据共享机制,收集和整合各类数据,如人口数据、交通数据、环境数据等,采用自动化、智能化的设备和技术,实时获取和更新数据。
2.数据存储:设计和搭建适合大规模数据存储和管理的系统,包括分布式存储和备份机制,实现数据的安全性和可靠性,同时提供高速访问和查询接口,方便用户进行数据挖掘和分析。
三、数据分析和应用1.数据分析:建立大数据分析平台,集成数据挖掘、机器学习、深度学习等技术,对海量数据进行处理和分析,提取关键信息和规律,帮助城市决策者快速了解城市现状和问题,进行数据驱动的决策。
2.数据应用:基于分析结果,开发和部署各类应用系统,如城市交通管理系统、环境监测系统、智慧城市平台等,为市民和企业提供便利和服务,提高城市管理的效率和质量。
四、安全保障和隐私保护1.数据安全:建立完善的数据安全管理制度,包括数据的加密、备份和灾备措施,确保数据的安全和可靠性。
2.隐私保护:制定严格的隐私保护政策和法规,对个人隐私数据进行保护,确保数据的合法性和隐私性,防止数据泄露和滥用。
大数据平台规划方案

大数据平台规划方案
一、整体规划。
在构建大数据平台之前,首先需要明确整体规划。
企业需要明确大数据平台的
定位和目标,明确数据的来源和去向,明确数据的存储和计算需求,以及数据的分析和挖掘目标。
同时,需要考虑到未来的扩展和升级需求,确保大数据平台具有良好的可扩展性和灵活性。
二、技术架构。
在选择技术架构时,需要根据企业的实际需求和现有技术基础进行选择。
可以
考虑采用分布式存储和计算技术,如Hadoop、Spark等,以及实时流处理技术,如Kafka、Flink等。
同时,需要考虑到数据的采集、清洗、存储、计算和展现等环节,选择合适的技术和工具进行支撑。
三、数据治理。
数据治理是大数据平台建设中至关重要的一环。
需要建立完善的数据管理体系,包括数据的采集、存储、清洗、加工、分析和展现等环节。
同时,需要建立数据质量管理机制,确保数据的准确性和完整性。
此外,还需要建立数据安全和隐私保护机制,保障数据的安全和合规性。
四、安全保障。
在大数据平台建设过程中,安全保障是不可忽视的一环。
需要建立完善的安全
策略和机制,包括数据的加密、访问控制、安全审计等方面。
同时,需要建立灾备和容灾机制,确保数据的持久性和可靠性。
此外,还需要建立监控和预警机制,及时发现和应对安全威胁。
综上所述,构建一套完善的大数据平台需要从整体规划、技术架构、数据治理
和安全保障等方面进行综合考虑。
只有在这些方面都做到位,才能确保大数据平台
的稳定运行和持续发展。
希望本文的内容能够为企业构建大数据平台提供一些参考和帮助。
大数据平台 实施方案

大数据平台实施方案一、背景分析。
随着信息化时代的到来,数据量呈现爆炸式增长,企业对数据的需求也越来越大。
而大数据平台的建设,成为了企业信息化建设的重要组成部分。
大数据平台的建设,不仅可以帮助企业更好地管理和利用数据,还可以为企业决策提供更加准确的依据,提升企业的竞争力。
二、目标和原则。
1. 目标,建设一套高效稳定的大数据平台,满足企业对数据处理和分析的需求。
2. 原则,安全可靠、高效稳定、易扩展、成本可控。
三、实施方案。
1. 硬件设施。
在大数据平台的建设中,硬件设施是基础。
需要根据企业的实际需求,选择合适的服务器、存储设备和网络设备,保证整个平台的性能和稳定性。
2. 数据采集。
数据采集是大数据平台建设的第一步,需要将企业各个系统产生的数据进行采集,并统一存储到大数据平台中,以便后续的处理和分析。
3. 数据处理。
数据处理是大数据平台的核心环节,需要建立数据处理引擎,对采集到的数据进行清洗、转换和计算,以便为企业提供准确的数据支持。
4. 数据分析。
建立数据分析模块,为企业提供数据可视化、报表分析等功能,帮助企业更好地理解数据,从而做出更加明智的决策。
5. 数据安全。
数据安全是大数据平台建设中必须重视的问题,需要建立完善的安全策略和控制措施,保障数据的机密性和完整性。
6. 平台管理。
建立大数据平台的管理体系,包括平台监控、故障处理、性能优化等,保证大数据平台的稳定运行。
四、实施步骤。
1. 确定需求,与企业各部门沟通,了解他们对大数据平台的需求和期望。
2. 硬件选型,根据需求确定硬件设施的选型方案,包括服务器、存储设备、网络设备等。
3. 系统搭建,按照选定的方案,进行系统的搭建和部署,包括数据采集、处理、分析等模块的建设。
4. 测试验证,对搭建好的系统进行测试验证,确保系统的稳定性和性能满足需求。
5. 上线运行,系统通过测试验证后,进行上线运行,并进行监控和管理。
五、总结。
大数据平台的实施方案,需要充分考虑企业的实际需求和发展规划,选择合适的硬件设施和技术方案,确保平台的高效稳定运行。
大数据建设方案
大数据建设方案一、需求分析与规划业务需求分析:深入调研企业当前业务流程、数据资源状况及未来发展趋势,明确大数据建设在提升企业运营效率、优化决策支持、创新业务模式等方面的实际需求。
技术需求分析:评估现有技术架构、系统兼容性及扩展性,确定大数据平台所需的技术栈、硬件资源及网络架构。
目标规划:制定大数据建设的短期、中期和长期目标,明确各阶段的实施重点及预期成果。
二、数据采集与整合数据源识别:梳理企业内部和外部数据源,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
数据采集工具选型:选择适合企业需求的数据采集工具,如ETL 工具、API接口、爬虫等。
数据整合策略:建立数据整合规范,实现多源数据的统一存储和管理。
三、数据存储与管理存储架构设计:根据数据规模、访问频率及业务需求,设计分布式存储架构,如Hadoop、Spark等。
数据目录管理:建立统一的数据目录,实现数据的分类、标记和检索。
数据备份与恢复:制定数据备份策略,确保数据的可靠性和完整性;建立数据恢复机制,应对意外数据丢失情况。
四、数据清洗与预处理数据质量评估:对数据进行完整性、准确性、一致性和时效性的评估。
数据清洗规则制定:根据业务需求和数据质量评估结果,制定数据清洗规则。
预处理技术应用:利用数据脱敏、去重、转换等技术手段,对数据进行预处理,提升数据质量。
五、数据分析与挖掘分析模型设计:根据业务场景和数据特点,设计合适的数据分析模型。
挖掘算法选择:选择合适的数据挖掘算法,如聚类、分类、关联规则挖掘等,挖掘数据中的有价值信息。
分析结果呈现:将分析结果以图表、报告等形式呈现,为决策提供直观、量化的支持。
六、数据可视化与展示可视化工具选型:选择适合企业需求的数据可视化工具,如Tableau、Power BI等。
可视化设计:根据分析结果和业务需求,设计直观、易懂的数据可视化界面。
交互式展示:实现数据的交互式展示,支持用户自定义查询、筛选和下载功能。
七、平台安全与隐私保护安全防护措施:建立网络安全、系统安全和数据安全等多层次安全防护体系。
大数据平台建设方案
大数据平台建设方案随着信息技术的不断发展,大数据已经成为了各行各业发展中不可或缺的一部分。
大数据的处理能力与分析能力可以帮助企业更好地理解数据,挖掘出其中蕴藏的商机,提升决策效率。
因此,建设一个合适的大数据平台对于企业的发展至关重要。
本文将就大数据平台建设方案进行探讨。
一、基础架构设计在建设大数据平台时,首先需要设计一个稳定可靠的基础架构。
这包括硬件设备的选择、网络环境的配置等。
在硬件设备方面,需要考虑到数据存储、处理速度等因素,可以选择高性能的服务器、存储设备等。
同时,为了保证数据的传输和处理效率,需要构建高速、稳定的网络环境。
二、数据采集与清洗建设大数据平台的第二步是数据的采集与清洗。
在这一步,需要设计数据采集的方式和规则,确保所采集的数据准确完整。
同时,对于原始数据的清洗也是至关重要的一步,可以采用数据清洗软件或自行编写程序来清洗数据,以确保数据的质量。
三、数据存储与处理建设大数据平台的第三步是数据的存储与处理。
数据存储的方式有很多种,可以选择分布式数据库、云存储等方式。
在数据处理方面,可以利用分布式计算框架对数据进行处理,提高数据处理效率。
同时,还可以利用机器学习算法、数据挖掘技术等对数据进行分析,挖掘出其中的规律和价值。
四、数据可视化与应用建设大数据平台的最后一步是数据的可视化与应用。
数据可视化可以帮助用户更直观地了解数据,发现数据之间的关联性和规律,提升数据分析效率。
同时,可以开发相应的应用程序,将数据应用到实际业务中,为企业的发展提供更多的支持。
综上所述,建设一个合适的大数据平台需要考虑到基础架构设计、数据采集与清洗、数据存储与处理、数据可视化与应用等方面。
只有综合考虑这些因素,才能建设一个稳定可靠、高效率的大数据平台,为企业的发展提供更多的支持。
希望本文所述内容对大数据平台的建设有所启发,并能为读者带来一些帮助。
【全文】政务大数据平台建设方案
1数据 汇聚
3服务赋能
2技术 驱动
X市政务大数据能力与资源平台
构建PB级大数据采集、存储、计算、处理、挖掘、分析与应用能力
全面汇聚数据形成数据资源
数据处理治理形成数据资产
建设主专题库建立数据应用
构建数据服务数据应用共享
数据可视展示保护数据安全
政务服务
经济发展
民生保障
社会治理
公共安全
各级政务数据
公共事业数据
法人基础主题
证件
六大主题域建设
多个法人类型
机关
事业单位
企业
……
构建市民电子身份证
健康码
社保卡
医保卡
身份证
公交卡
……
面向应急管理常态与非常态业务需求,按照不同事件专题应用的需求重新整合形成应急专题库。提供事件周边应急资源的分析功能,包括医院床位数、应急物资、避难场所等,便于市领导对现场进行应急指挥,全面提高X市的应急处置能力与水平。
按省、市两级加快推进智慧城市与数字政府的建设要求,结合当前政务大数据平台建设现状,抓住政务大数据应用的痛点,以云计算、大数据、物联网、区块链、人工智能等技术为支撑,推进X市政务大数据能力与资源平台建设。为推动X市的数字化转型,为构建城市大脑,建设智慧X市提供全方面、智能化的数据支撑,助力X市建立服务高效、治理精准,决策科学的新型政府运行模式,全面提升政府运行效能。
物联设备数据
行业数据
互联网数据…
智慧X市·城市大脑
数据检索
数据计算
决策依据
洞察&建议
数据统计、业务分析、风险预警、智能服务、辅助决策 & 兑现数据价值、赋能政务处理、提升治理水平、推动社会发展
善政
大数据中心建设方案
大数据中心建设方案一、引言随着信息技术的迅猛发展,大数据已经成为现代社会的重要资源。
大数据中心作为存储、处理和分析大数据的核心设施,扮演着至关重要的角色。
本文将详细介绍大数据中心建设方案,包括基础设施、硬件设备、软件平台以及安全保障等方面。
二、基础设施建设1. 地理位置选择大数据中心的地理位置选择是至关重要的。
应优先选择地震、洪水等自然灾害风险较低的区域,同时要考虑到电力供应的稳定性和网络带宽的充足性。
2. 建筑设计大数据中心的建筑设计应考虑到空间利用率、散热系统、供电系统和网络布线等方面。
建筑物应具备良好的通风和散热系统,以保证设备的稳定运行。
供电系统应具备备用电源和稳定的供电能力,以应对突发情况。
网络布线应满足高速、低延迟和可靠性的要求。
三、硬件设备选型1. 服务器大数据中心的服务器选型应考虑到处理能力、存储容量、可扩展性和能耗等因素。
可以选择高性能的服务器,如多核处理器和大容量内存,以满足大数据处理的需求。
同时,要选择具备良好扩展性的服务器,以便未来根据需求进行升级。
此外,节能环保也是一个重要考虑因素。
2. 存储设备大数据中心的存储设备选型应考虑到容量、性能和可靠性。
可以选择高容量的硬盘阵列、固态硬盘等存储设备,以满足大数据的存储需求。
同时,要保证存储设备的高性能和可靠性,以确保数据的安全和可用性。
3. 网络设备大数据中心的网络设备选型应考虑到带宽、可靠性和安全性。
可以选择高速、可靠的网络交换机和路由器,以满足大数据的传输需求。
同时,要保证网络设备的安全性,采取防火墙、入侵检测系统等安全措施,防止数据泄露和攻击。
四、软件平台选择1. 数据管理平台大数据中心的数据管理平台选型应考虑到数据的存储、处理和分析需求。
可以选择成熟的大数据管理平台,如Hadoop、Spark等,以支持大规模数据的存储和处理。
同时,要考虑到平台的易用性和可扩展性。
2. 数据分析工具大数据中心的数据分析工具选型应考虑到数据的分析需求和用户的使用习惯。
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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。
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。