开放式数据平台的建设与应用
用友优普开放平台(OpenAPI)介绍-培训1028
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收费标准
平台支持客户在应用商店购买应用、客户的个性化开发（二开、客开）两种形式。 一、购买应用商店的应用 客户购买应用商店的应用。 二、客户进行个性化开发（二开、客开） 客户进行个性化开发时，需要购买OpenAPI模块。 三、平台报价 包括标准产品报价、运营模式报价等两种，可任选一种。 标准产品报价：36000元。 运营模式报价：3000元/年。
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01 平台介绍
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在这里有更丰富的SaaS产品， 满足企业对互联网应用的需 求，可以联通分散的数据， 解决企业“信息孤岛”问题
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在这里可以开发、推广SaaS 产品，为60万家U8老用户提 供服务，700多家经销商可以 帮你销售产品
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开发者成长指南
总体策略
OpenAPI ,让企业数据自由连接
OpenAPI与U8多组织 协同
• 解决U8多个核算主体的消息 任务协同，数据共享
• 案例：U-Link 优联，深圳优 联创达基于OpenAPI开发的 SaaS应用U-Link，实现了多 套核算账套间的消息及任务 共享，跨账套查询等功能。 并与客户签约1000并发U8产 品
浅谈新常态下高校智慧后勤建设方案
浅谈新常态下高校智慧后勤建设方案摘要：新常态下，高校智慧后勤建设成为推进高等教育现代化、提升学校管理水平和服务质量的重要手段。
本文通过分析新常态下高校智慧后勤存在的问题，提出了几点建设方案：一是基础建设，包括大数据技术的应用和平台建设，二是服务智能化，包括智能配餐、智能巡检等，三是开放式平台建设，四是完善管理体制，建立后勤管理综合平台，五是开展人才培养，大力推行后勤管理专业。
关键词：新常态，高校，智慧后勤，建设方案正文：一、问题分析随着经济的发展，新常态下高校的规模和功能越来越多样化，高校智慧后勤建设成为推进高等教育现代化的必然趋势。
但是，目前高校智慧后勤存在以下几个方面的问题：1.基础建设不完善。
高校智慧后勤系统的建设缺乏完整的安排和标准，大多数高校只是零散的应用了些技术，并未真正实现数据共享、协同管理。
2.服务智能化不够。
高校后勤管理范围广泛，但大多数服务还停留在传统的人工操作阶段，不能满足教育现代化的需求。
3.平台建设不开放。
目前大多数高校后勤智能平台封闭式应用，缺少开放性，对其他系统的整合性不足。
4.管理体制不够健全。
高校后勤管理体制比较松散，管理者人员培养不足，制度待完善。
5.人才培养不足。
高校本身虽有学校行政管理专业，但现有教学和培训等仍有很大改进空间。
二、建设方案针对以上问题，提出以下方案：1.基础建设智慧后勤的建设首先要有完善的基础建设。
要深入推进大数据技术的应用，建立高校后勤管理数据中心，实现数据共享；建设平台化的管理系统，以应用开发平台为基础，将所有管理知识和信息资源导入，建立全方位的后勤管理体系，提高后勤管理效率，降低运行成本。
2.服务智能化要推进服务智能化，将这些服务变得更加精准和高效。
比如，智能配餐。
基于学生的身体状况和饮食偏好，根据学生的选购食品的留存，推荐最适合学生饮食和健康的配餐；智能巡检，借助物联网技术，建立高校后勤设施监控系统，自动记录设施运行状况，前瞻性的预测故障可能，提前排查设备故障。
《PB级多源异构大数据平台构建和数据开放及规模化运营系列标准》
种 数据 的格 式、语义 、加工周期等 ，并规范 了基 于元数
据 的数 据质 量追 溯机 制。
用合 作。
８０
企 业 动态 Ｂｕ ｓ ｉ ｎ ｅ ｓ ｓ Ｄ ｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ ｓ
Ｐ Ｂ 级 多 源异构 大 数 据平 台构 建和 数 据 开放 及规 模化 运 营 系列 标 准 获２ ０ １ ６ 年 中国通信标 准化协会科学技术奖 二等奖
主要完成单位 ：中国联合网络通信集 团有 限公司
主要完成人 ：魏进武 、张云 勇、范济安 、李卫 、王志 山、靳淑娴 、裴小燕 、霍玉嵩 、顾霞 、陈 勇
据建模 以及数据结果安全输 出的大数据纵 向服务框架 。 ２ ） 在流程方面 ，规范 了大 数据平台能力开放 ，数据 采集到运营 的管理 、业务 两类流程的协 同和穿透 ，形成 了大数据开放 的运营体 系与业务开展 的标准化流程 。 ３ ） 在数据方面 ，覆盖运营商全 网５ 种数据 ，规范 了５
据 平 台 的功 能 体 系 和技 术 架 构 ，构 建 了 从 资 源 供 给 到 数
４社会效 益 １ ） 公 共 治理 ：服 务于 国家 统计 局 、公安 、政 府应 急 、国家旅游局等８ 个 以上部委办 。 ２ ） 便民服务 ：环沈 阳经济 圈出行易、乘车易 以及停 车 、出行等服务 。 ３ ） 对外推广 ：入选 “ 大 数据 治国理政案例” ，获得 Ｔ ＭＦ “ 以客户 为中心”卓越奖 ；在第 二、第三届世界 互 联 网 大会 上 发布 １ ５ 项沃 指数 产 品和多项 行业大 数据应
４ ） 在开放服务 方面 ，规范了云化大数据平 台内部各 个 关键 模块 之间以及平台与外部系统之 间的接 口，规范 了数据 开放服务和交付 ，促进跨行业数据 的融合开放 ， 带 动产业发展新型业务形态。 ２具体成果 该项 目累计 输 出行业 标准 （ 含 立项 及报 告） ４ ５ 项， 主导 完成 国际 建 议 １ １ 项 ， 附加 知 识 产权 包 括 受 理 发 明专 利 １ ０ ８ 项（ 其 中１ ５ 项 已授 权 ） ，授权 软件 著作 权３ ８ 项 ，出版 专著４ 部 ，发表 论文４ １ 篇 ，并将落地成果 推向 Ｈ ａ ｄ ｏ ｏ ｐ 、Ｏｐ ｅ ｎ ｔ ａ ｃ ｋ 等开源社 区。 ３经济效益 １ ） 收入 贡献 ：对企业 内部实现 了精准 营销、存量经 营、数据合作等 ，辅助拉动主营业务 的营收。 ２ ） 成本节约 ：实现 了基础资源环 境的 自动化部署能
开放式数据平台的维护与数据处理技术分析
开放式数据平台的维护与数据处理技术分析随着数字化时代的到来，数据的产生和积累以前所未有的速度增长。
为了更好地管理和利用这些海量的数据，许多组织和企业建立了开放式数据平台。
开放式数据平台是一种将数据集中存储、管理和分析的系统，旨在提供可靠的数据交换和数据共享机制。
本文将对开放式数据平台的维护与数据处理技术进行分析与讨论。
维护开放式数据平台是确保数据的可靠性、安全性和可用性的关键。
首先，开放式数据平台的维护需要定期的数据清洗和数据更新。
随着时间的推移，数据会变得杂乱无章和重复不一致。
清洗数据可以去除冗余和不完整的数据，保证数据的质量和准确性。
同时，数据的更新也是维护数据平台的重要环节。
及时更新数据可以保证数据平台的实时性，使用户得到最新的数据信息。
其次，维护开放式数据平台还需要进行数据安全性和隐私保护的措施。
数据安全性包括数据的保密性、完整性和可用性。
为了确保数据的保密性，可以采用加密技术对敏感数据进行加密处理。
数据的完整性可以通过备份和冗余存储来实现，以防止数据丢失或损坏。
另外，进行权限管理和访问控制也是保障数据安全性的重要手段。
只有授权用户才能访问和操作数据，通过权限控制可以防止非法用户获取数据，确保数据的可用性。
第三，开放式数据平台的维护也需要考虑数据库性能的优化。
随着数据量的增加，数据库查询和分析的速度会变慢。
为了提高数据处理的效率，可以采用索引技术和分区技术来优化数据库的查询速度。
索引可以加快数据的查找速度，分区技术可以将数据划分为多个分区，以提高数据库的并行处理能力。
另外，数据压缩和存储优化也是提高数据库性能的重要手段。
通过压缩数据可以节省存储空间，降低存储成本；存储优化可以提高数据的读写速度，加快数据处理的效率。
在开放式数据平台上进行数据处理需要采用适合的技术和工具。
首先，数据处理的第一步是数据收集和数据清洗。
数据收集可以通过爬虫技术和API接口来获取数据。
爬虫技术可以从网页中抓取数据，API接口可以获取第三方数据。
微平台建设方案
微平台建设方案1. 引言微平台是指基于微服务架构的一种开放式平台，通过将一个大型应用程序拆分成多个小型服务来提供更灵活、可扩展、可维护的解决方案。
本文档旨在提供一套完整的微平台建设方案，以帮助组织快速搭建一个高效、稳定的微平台。
2. 目标本方案的目标是构建一个稳定、高效的微平台，满足以下需求： - 实现应用程序的拆分与解耦，提高开发效率和灵活性。
- 提供高可用性和可伸缩性，以满足日益增长的用户需求。
- 提供统一的安全认证和权限管理机制，保护平台和用户敏感数据的安全。
- 提供全面的监控和日志管理功能，实时了解系统运行情况，及时发现和解决问题。
3. 架构设计微平台的架构设计主要基于微服务架构，采用现代化的技术栈和组件，包括：- 前端：采用Vue.js作为前端框架，通过Webpack进行构建和打包； - 后端：采用Spring Boot作为后端框架，通过Spring Cloud实现微服务的注册和发现、负载均衡、容错等功能； - 数据库：采用关系型数据库MySQL作为主数据库，使用Hibernate实现ORM映射； - 缓存：采用Redis作为缓存层，提高系统的读写性能；- 消息队列：采用Kafka作为消息队列，实现各个微服务之间的消息通信； - 日志管理：采用Elasticsearch和Kibana搭建日志管理平台，实时分析和可视化系统日志。
4. 功能模块微平台包含以下核心功能模块： 1. 用户管理：包括用户注册、登录、权限管理等功能，提供统一的用户认证和授权机制。
2. 项目管理：支持用户创建和管理项目，包括项目信息、成员管理、任务管理等功能。
3. 文件管理：提供文件上传、下载、管理的功能，支持多种文件格式的处理和存储。
4. 消息通知：支持系统消息和项目消息的发送和接收，提供实时的消息通知功能。
5. 数据分析：支持对项目数据进行实时分析和可视化展示，为用户提供数据决策支持。
6. 日志监控：实时收集和分析系统日志，提供性能监控、故障排查等功能，保证系统高可用性。
开放银行平台建设的策略与技巧
开放银行平台建设的策略与技巧随着金融科技的发展，越来越多的公司开始涉足开放银行平台的建设，以便更好地服务客户。
开放银行平台是一种开放式的金融服务平台，允许客户使用多家不同金融机构的产品和服务。
在本文中，我们将讨论开放银行平台建设的策略和技巧。
策略一：明确目标在建设开放银行平台时，首先需要明确自己的目标。
这意味着要了解自己的业务需求、客户需求和市场需求。
只有清楚地了解这些需求，才能建立一个成功的平台，以满足这些需求。
这需要对客户的需求进行深入的研究和了解，以确定所提供的服务的有效性和市场上的适用性。
策略二：合作伙伴选择选择正确的合作伙伴是建立成功开放银行平台的关键。
合作伙伴应该具有广泛的经验，熟悉金融技术和与其他公司合作的能力。
这将确保平台的可靠性和稳定性，同时降低开发和维护成本。
选择合适的合作伙伴还需要考虑合作伙伴的可信度和口碑，因为这将直接影响客户的信任度和平台的发展。
策略三：数据管理开放银行平台建设需要正确的数据管理，这将确保数据的安全性，并能满足客户对数据的需求。
合适的数据管理应该包括以下内容：1.客户数据的保护2.数据共享的安全性和可靠性3.数据的一致性和准确性4.数据处理的透明性5.客户数据的保密性和私密性策略四：提供良好的用户体验一个易于使用和用户体验良好的平台将吸引更多的客户。
这意味着平台应该是直观的，并且易于使用和导航。
这可以通过设计优化、测试和反馈进行改进。
此外，平台的稳定性和安全性也是一个良好的用户体验的基础。
同时，平台应该不断地进行改进，以更好地满足客户的需求，并提供更好的用户体验。
技巧一：使用APIAPI是开放银行平台的核心技术，它允许客户访问多个金融机构的产品和服务。
通过使用API，金融机构可以突破传统的银行业务壁垒，向客户提供更多服务。
选择一个成熟的API提供商，可以帮助金融机构更好地建设开放银行平台。
技巧二：选用云计算和微服务架构云计算和微服务架构是现代金融科技的标准技术，它们可以支持平台的安全性和稳定性。
县域耕地资源管理信息系统土壤数据库建设流程与方法(第一部分)-
（6） 地貌类型分区图
来 源：农业部门 比例尺：1/5万 介 质：纸图 用 途：提取地貌类型界线及 数据
根据现有资料编绘，如果评价 指标体系中不选用“地貌类型”则 此图可省
（7） 耕地地力调查点位图
来 源：本次调查 比例尺：1/5万 介 质：纸图 用 途：提取耕地地力调查点位置
如果采样时调查表有GPS定位数据，则可利用本软件的添 加XY数据工具，将调查表直接转换为点位图，不再需要纸质点 图位。
（4） 土壤图
来 源：农业部门 比例尺：1/5万 介 质：纸图 用 途：提取土壤类型 界线（土种）
（5） 农田水利分区图
来 源：水利部门 比例尺：1/5万 介 质：纸图 用 途：提取农田水利相关指标的分区界线及数据
与水利局合作，根据灌溉条件、灌溉保证率、灌溉模数、 排涝模数、抗旱能力、排涝能力等指标（根据各县评价指标 体系确定）编绘
1 资料收集规范
收集 登记 完整性检查 可靠性检查 筛选
分类 编码 整理 归档
2 图件资料
➢ 地形图 ➢ 土地利用现状图 ➢ 行政区划图 ➢ 土壤图 ➢ 农田水利分区图 ➢ 地貌类型分区图 ➢ 耕地地力调查点点位图 ➢ 土壤环境质量调查点点位图 ➢ 其它图件根据评价指标确定
（1） 地形图
来 源：测绘部门 比例尺：1/5万 介 质：电子或纸图 电子图格式：ArcInfo、MapInfo等 用 途：提取河流、道路、等高线等地形要素
工作目标确定
耕地评价：
耕地地力评价
评价指标体 系建立
…
作物适宜性评价
测土配方施肥应用:
县域配方推荐 单元施肥推荐
资料收集
基础数据库建设
空间数据库 属性数据库 多媒体数据库
基于web2.0的开放式网络教学平台建设与应用
基于web2.0的开放式网络教学平台建设与应用【摘要】创建开放式的网络教学平台是教学信息化改革的一个重要手段。
与传统的网络资源相比，开放式教学平台注重交互性，资源的统一管理。
本文从构建网络教学平台的必要性和优势进行了分析，并以在高校中的应用实例详述了网络教学平台实现的架构、功能及与高校现有信息化系统之间的数据集成与整合。
【关键词】教育信息化；教学平台；网络课程近年来，随着信息化技术的高速发展，教育信息化在高校教学的应用越来越广泛与深入，信息化教学环境构建和信息化教学资源的建设和应用，正逐渐改变着高校传统的教育教学思想、观念和方法。
以教师、课堂、书本为中心的“三中心”传统教学模式已经严重束缚了学生的创新性思维和自主学习能力的发展。
为了适应当前的信息化资源高度共享的时代，传统的教育方法需要改革，而改革的重要途径之一便是教育信息化。
开发创新的网络教学平台已经是目前高校教学改革的主要发展方向之一。
学校网络教学平台的建设与应用，将引起教师教学内容与教学方法的改革，也将引起学生学习方式的变革，加强网络教学平台建设与应用的研究将会促进学校教师充分利用网络教学平台辅助课堂教学，促进教师改革教学内容与教学方法；促进学生进行自主学习，改变学生被动学习方法，引发学生学习方式变革，提高高等学校教学质量。
通过网络教学平台提供的建站工具，教师可以便捷的建设自己的网络课程，而网络课程也并不是把传统教学资源机械的复制在网络上，利用网络的便捷与大量的资源，设计以学生为主的教学互动活动，调动学生自主学习。
网络课程可以作为课堂教学活动的补充。
在网络教学平台上发布网络课程，也可以促进教师之间的相互学习与交流。
并能够记录与保存优质的课程资源，避免资源的重复建设。
一、国内外高校网络教学平台建设现状分析目前国内外影响较大的网络教学平台主要包括美国的WEB CT，Black Board，北京大学的BluePower，skyclass等，也包括各个高校自主研发的网络教学平台。
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开放式数据平台的建设与应用近年来，随着信息技术的不断发展和互联网的普及，数据已经成为了现代社会的一种重要资源。
越来越多的企业和组织开始意识到，通过建设和利用开放式数据平台，可以获得更多的商业价值和社会效益。
开放式数据平台是指公开共享的数据资源集合，它可以为广大用户提供灵活、快速、稳定的数据服务。
开放式数据平台的建设需要考虑以下几个方面。
一、数据生态环境建设
开放式数据平台要想建设得好，首先需要营造一个好的数据生态环境。
数据生态环境包括数据的种类、质量、采集方式、处理方式等多方面内容。
建设一个有机的数据生态环境，需要从多个层面入手。
比如，鼓励公共数据开放，吸引社会各界共同参与数据的生成、上传、维护和更新。
同时，要加强数据知识产权保护和隐私保护，确保数据的安全性和使用权益。
二、技术框架架构优化
除了生态环境建设外，技术框架架构优化也至关重要。
技术框架架构涉及到后台支撑、数据集成和数据挖掘等多个方面。
在后台支撑方面，需要考虑系统可扩展性和稳定性问题。
数据集成方面，需要考虑模型训练和推理等问题。
数据挖掘方面，需要考虑如何从浩瀚的数据中提取出有用的信息和知识，并将其应用于实际业务场景中。
三、应用场景拓展
开放式数据平台的应用场景极其广泛。
从政府公共服务到企业商业运营，从教育医疗到车联网，都可以通过开放式数据平台来实现智能化、数字化、协同化的管理。
在政府公共服务方面，开放式数据平台可以为政府部门提供大量的公共数据，帮助市民了解公共服务的运行状况并提供便利。
在企业商业运营方面，开放式数据平台可以帮助企业快速、精准
地找到目标客户并推出更有针对性的产品和服务。
在教育医疗方面，开放式数据平台可以帮助学校和医院构建一个更加智能化的
管理体系，提高工作效率和服务质量。
在车联网方面，开放式数
据平台可以帮助车辆、交通和城市管理部门更好地协同合作，提
高交通效率和安全性。
四、数据科学应用
数据科学是数据分析和机器学习技术的集成，可以帮助用户更
加深入地理解和利用开放式数据资源。
数据科学应用包括数据挖掘、机器学习、人工智能和大数据分析等领域。
通过开放式数据平台，用户可以自由地访问各种数据资源，并
利用数据科学技术进行数据分析和建模，挖掘出隐藏在数据背后
的有用知识和信息。
基于这些知识和信息，用户可以更好地决策、判断和规划。
五、数据伦理和隐私
在开放式数据平台建设和应用过程中，数据伦理和隐私问题必须高度关注。
通过数据平台，用户可以获得海量数据，但同时也会暴露个人、企业和社会的隐私信息。
因此，在开放式数据平台建设和应用时，必须加强数据知识产权保护和隐私保护，确保数据的安全性和使用权益。
同时，要加强数据伦理教育和规范，提高社会公众对数据伦理问题的认识和理解。
综上所述，开放式数据平台的建设和应用是一个长期、系统、复杂、多层面的过程，但是它也是一个快速发展和不断创新的过程。
通过不断探索和实践，开放式数据平台可以为社会和企业提供更多的智慧和价值，推动数字社会的发展。