大数据库建设技术方案设计

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大数据库建设方案

大数据库建设方案

大数据库建设方案一、引言随着信息技术的快速发展和数据量的爆炸性增长,大数据库已经成为企业管理和决策的重要工具。

本文将介绍一个大数据库建设方案,以满足企业日益增长的数据需求和分析要求。

二、需求分析1. 数据量:当前企业数据量庞大,需要存储和处理大规模数据,因此需要一个高效的大数据库系统。

2. 性能要求:系统需要具备快速的数据读写能力,以保证数据的实时性和准确性。

3. 数据安全:数据是企业的核心资产,系统需要有强大的安全性能,以保护数据的机密性和完整性。

4. 数据分析:企业需要通过对大数据的分析,提取有价值的信息和洞察,用于决策和战略规划。

三、技术选型根据以上需求,我们选择以下技术来支持大数据库的建设:1. 数据库系统:选择成熟稳定的关系型数据库管理系统(RDBMS),如Oracle、MySQL等,以支持高效的数据存储和检索。

2. 数据存储:采用分布式存储技术,如Hadoop Distributed File System(HDFS)或分布式数据库,以实现数据的高可用性和可扩展性。

3. 数据处理:利用并行计算技术,如Apache Spark、Hive等,进行大数据的处理和分析,以提高数据处理能力。

4. 数据安全:通过加密技术、访问控制和审计等手段,提供全面的数据安全保障。

5. 数据可视化:采用业界知名的数据可视化工具,如Tableau、Power BI等,将大数据转化为图表和报告,以便决策者更直观地理解数据。

四、架构设计1. 数据采集:通过数据采集工具或者API,将企业各个业务系统产生的数据进行采集和汇总,存储到数据湖(Data Lake)中。

2. 数据清洗和预处理:利用ETL工具,对原始数据进行清洗、去重、格式化等处理,提高数据质量和准确性。

3. 数据存储:将清洗后的数据存储到关系数据库或分布式存储系统中,保证数据的可靠性和高可用性。

4. 数据处理和分析:通过并行计算技术,对存储的大数据进行实时处理和分析,提取有价值的信息和模式。

专题数据库建设方案

专题数据库建设方案

一,数据仓库的数据模型1. 数据源数据源,顾名思义就是数据的来源,互联网公司的数据来源随着公司的规模扩张而呈递增趋势,同时自不同的业务源,比如埋点采集,客户上报等。

2. ODS层数据仓库源头系统的数据表通常会原封不动地存储一份,这称为ODS(Operation Data Store)层, ODS层也经常会被称为准备区(Staging area),它们是后续数据仓库层(即基于Kimball维度建模生成的事实表和维度表层,以及基于这些事实表和明细表加工的汇总层数据)加工数据的来源,同时ODS层也存储着历史的增量数据或全量数据。

3. DW层据仓库明细层(Data Warehouse Detail ,DWD)和数据仓库汇总层(Data Warehouse Summary, DWS)是数据仓库的主题内容。

DWD和DWS层的数据是ODS 层经过ETL清洗、转换、加载生成的,而且它们通常都是基于Kimball的维度建模理论来构建的,并通过一致性维度和数据总线来保证各个子主题的维度一致性。

4. DWS层应用层汇总层主要是将DWD和DWS的明细数据在hadoop平台进行汇总,然后将产生的结果同步到DWS数据库,提供给各个应用。

二,数据采集数据采集的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上,期间有可能会做一些简单的清洗。

比较常见的就是用户行为数据的采集先做sdk埋点,通过kafka实时采集到用户的访问数据,再用spark做简单的清洗,存入hdfs作为数据仓库的数据源之一。

三,数据存储随着公司的规模不断扩张,产生的数据也越来越到,像一些大公司每天产生的数据量都在PB级别,传统的数据库已经不能满足存储要求,目前hdfs是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。

在离线计算方面,也就是对实时性要求不高的部分,Hive还是首当其冲的选择,丰富的数据类型、内置函数;压缩比非常高的ORC/PARQUET文件存储格式;非常方便的SQL 支持,使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapReduce要高效的多,一句SQL可以完成的需求,开发MR可能需要上百行代码;而在实时计算方面,flink是最优的选择,不过目前仅支持java跟scala开发。

高校大数据库实施方案

高校大数据库实施方案

高校大数据库实施方案随着信息化时代的到来,高校的教学、科研和管理工作越来越依赖于信息技术的支持,大数据技术的应用也成为了高校信息化建设的重要组成部分。

为了更好地满足高校教学科研和管理的需求,我们制定了以下高校大数据库实施方案。

一、需求分析1. 教学需求:教学过程中需要对学生的学习情况进行跟踪和分析,为教师提供个性化教学支持。

2. 科研需求:科研工作需要对海量数据进行存储、管理和分析,以支持科研成果的挖掘和应用。

3. 管理需求:学校管理部门需要对学生、教职工和各类资源进行综合管理和分析,以支持学校的决策和规划。

二、系统架构设计1. 数据采集层:通过各类传感器、监测设备、数据库接口等手段,实现对各类数据源的实时采集和传输。

2. 数据存储层:采用分布式存储技术,对海量数据进行高效存储和管理,保证数据的安全和可靠性。

3. 数据处理层:利用大数据处理平台,对存储的数据进行实时处理、分析和挖掘,提取有用信息。

4. 数据展示层:通过数据可视化技术,将处理好的数据以直观的图表、报表等形式展示给用户,方便用户理解和应用。

三、关键技术和工具1. 分布式存储技术:采用Hadoop、HBase等开源大数据存储技术,实现数据的分布式存储和管理。

2. 大数据处理平台:选择Spark、Flink等大数据处理平台,支持对海量数据的实时处理和分析。

3. 数据可视化工具:采用Tableau、Power BI等数据可视化工具,实现对数据的直观展示和分析。

四、实施步骤1. 硬件设施建设:对服务器、存储设备等硬件设施进行规划和采购,满足大数据存储和处理的需求。

2. 软件系统部署:按照系统架构设计,部署分布式存储系统、大数据处理平台和数据可视化工具。

3. 数据接入和清洗:建立数据接入通道,对采集到的数据进行清洗和预处理,确保数据的质量和完整性。

4. 数据分析和应用:利用大数据处理平台对存储的数据进行分析和挖掘,开发相应的应用系统。

5. 系统运维和优化:建立系统运维和优化机制,保障系统的稳定运行和性能优化。

城市大数据中心建设方案

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。

数据库建设方案范文

数据库建设方案范文

数据库建设方案范文一、引言在信息化时代,企业面临着大量的数据处理和存储需求,数据库成为企业信息化建设中不可或缺的组成部分。

数据库的建设是基于企业的信息化需求和业务特点,通过科学、规范、合理的方法来设计和实施的。

本文将从数据库建设的目标、基本原则、流程、技术选择等方面进行论述,为企业的数据库建设提供一些建设方案。

二、数据库建设目标1.提高数据管理和处理效率:通过建设健全的数据库系统,实现对企业大量数据进行高效管理和处理,提高工作效率和效益。

2.保障数据的安全性:建设具备完善的安全机制和控制措施的数据库系统,确保数据的安全性和可靠性,防止数据泄露和损坏。

3.提供高可靠性和可扩展性:构建高可靠性的数据库系统,保证数据的24小时稳定运行,并能够实时扩展和适应企业的发展需求。

4.实现数据的共享和共用:建设集中化的数据库系统,实现数据的共享和共用,提高数据的利用率和共享起效率。

三、数据库建设基本原则1.依据业务需求:数据库建设必须围绕企业业务需求来展开,根据业务特点确定数据库的结构、设计和功能模块。

2.规范管理:建设数据库要规范管理,采用统一的命名规范、命名方式和数据字典,确保数据的一致性和规范性。

3.安全可靠:数据库建设必须重视数据的安全性和可靠性,采用密码加密、备份恢复、权限控制等措施来确保数据的安全。

4.灵活可扩展:数据库建设应具备良好的灵活性和可扩展性,能够适应企业的发展需求和业务变化,方便对数据库进行调整和扩展。

5.易用性和维护性:建设的数据库系统应具备良好的易用性和维护性,操作简单明了,方便管理和维护。

四、数据库建设流程1.需求分析:通过与企业相关部门的沟通和交流,了解企业的信息化需求、业务流程和数据存储要求,为后续的数据库设计和构建做准备。

2.数据库设计:根据需求分析的结果,进行数据库的概念设计、逻辑设计和物理设计,确定数据库的表结构、索引、视图等关键设计。

3.数据库开发:根据数据库设计的结果,进行数据库的开发工作,包括数据表的创建、字段定义、数据类型设置、存储过程、触发器等。

数据中心建设项目数据库设计开发方案及实施方案

数据中心建设项目数据库设计开发方案及实施方案

数据中心建设项目数据库设计开发方案及实施方案本项目中, 数据库设计与建设包括用于数据中心进行数据存储、交换、应用的数据中心数据库, 和用于数据统计、分析、挖掘的数据仓库的设计与建设。

本数据中心数据库的建设要满足金信工程的相关设计要求, 满足上级工商、质监、知识产权等市场监管部门的工作要求。

数据中心顾名思义, 是专注于数据处理和服务的中心, 旨在建立数据采集、更新、管理、使用机制, 加快系统内部信息交流与反馈, 为公众服务和相关政府部门数据交换建立基础, 为工商、质监、知识产权部门各级管理人员提供决策支持服务。

1.1.数据中心应用功能与业务处理功能的不同之处在于数据中心是以数据为管理对象, 而业务应用系统以业务为管理对象。

数据中心将从业务应用系统采集到的数据进行清洗和统一存放, 根据不同的需求进行加工, 生成不同的数据产品供各系统使用。

数据中心独立于应用系统之外, 又与应用系统有密切的联系。

1.2.数据中心是存储市场监督管理局经过筛选、去重、整理后的核心业务、人员数据等信息, 整合了全市各类主体信息资源和市场主体、人员相关的信息资源, 并进行统一管理和维护;数据中心通过深入挖掘数据价值, 开发实现灵活、高效的数据查询、业务报表、数据共享和数据交换等功能, 为政务公开、业务协同、绩效考核、决策支持、公共服务等提供数据保障。

1.3.数据中心建设原则金信工程数据中心建设遵循如下原则:1.总体规划, 建立科学、完整的信息资源管理体系整体规划, 将以往分散的数据资源进行整合, 建立科学、完整的信息资源体系结构, 确保业务人员、技术开发人员等使用和维护信息资源的用户从整体上把握数据资源的情况, 方便、准确的利用信息资源和有效的维护、管理信息资源。

科学、完整的信息资源管控体系不但包括信息资源自身的完整性, 科学性, 也应包括信息采集、管理、共享、利用方式的规划, 以及数据模型、数据指标等规范化、标准化的考虑。

2.统一规划、集中管理各类信息资源统一规划数据资源, 不只是要对各类信息资源进行物理集中存储管理, 还要在对业务数据分析的基础上, 一体化规划并设计系统数据模型, 统一制定业务数据指标体系, 以管理服务对象为核心, 组织相关联的业务数据, 实现对内业务使用、对外服务应用的统一视图。

数据中心建设技术方案

数据中心建设技术方案

数据中心建设技术方案一、选址规划数据中心的选址是建设的首要步骤,需要综合考虑多方面因素。

首先,要选择电力供应稳定、电价合理的地区,以确保数据中心的正常运行和降低运营成本。

其次,地理位置应具备良好的通信基础设施,便于与外部网络连接。

此外,还需考虑当地的自然环境,如气候条件、地质灾害风险等。

避免选择在地震、洪水等自然灾害频发的区域。

同时,为了便于维护和管理,选址应尽量靠近企业的主要业务区域。

二、基础设施建设(一)建筑结构数据中心的建筑应具备良好的承重能力和抗震性能,采用防火、防潮、防尘的材料。

内部布局要合理,划分出设备区、操作区、监控区等不同功能区域。

(二)电力系统电力供应是数据中心的命脉。

应配备双路市电接入,并设置备用发电机组和不间断电源(UPS)系统,以保障在市电故障时仍能持续供电。

同时,要进行合理的电力分配和管理,采用智能配电柜等设备,提高电力使用效率。

(三)制冷系统为了保证服务器等设备在适宜的温度环境下运行,制冷系统至关重要。

可采用风冷、水冷或液冷等方式,根据数据中心的规模和需求选择合适的制冷方案。

同时,要做好机房的热通道和冷通道隔离,提高制冷效果。

(四)消防系统数据中心内应安装火灾自动报警系统、气体灭火系统等消防设施,确保在发生火灾时能够及时发现并扑灭火情,保护设备和数据的安全。

三、网络架构(一)核心层核心层负责高速数据传输和路由转发,应采用高性能的交换机和路由器,具备大容量、高带宽和低延迟的特点。

(二)汇聚层汇聚层将多个接入层设备连接到核心层,起到汇聚和分发数据的作用。

(三)接入层接入层直接连接服务器、存储设备等终端,提供网络接入服务。

同时,要采用冗余设计,确保网络的可靠性和可用性。

部署网络监控系统,实时监测网络性能和故障,及时进行处理。

四、服务器与存储系统(一)服务器选型根据业务需求选择合适的服务器类型,如塔式服务器、机架式服务器或刀片服务器。

考虑服务器的性能参数,如 CPU、内存、存储容量等。

XX公司数据仓库建设项目方案

XX公司数据仓库建设项目方案

XX公司数据仓库建设项目方案项目背景XX公司是一家大型企业,面临着日益增长的数据量和日益复杂的数据分析需求。

为了有效管理和利用这些数据,公司决定建设一个数据仓库。

项目目标本项目的目标是建立一个可靠、可扩展且高性能的数据仓库,以支持公司内部各部门和团队的数据分析需求。

具体目标如下:1. 集成数据:将来自不同数据源的各类数据进行汇总和集成,建立统一的数据模型。

2. 数据清洗和转换:提供数据清洗和转换功能,确保数据的准确性和一致性。

3. 数据存储和管理:提供高效的数据存储和管理机制,包括数据备份、恢复和访问控制等功能。

4. 数据查询和分析:提供灵活、高效的数据查询和分析功能,支持各种复杂的数据分析操作。

5. 数据可视化:提供直观、易懂的数据可视化工具,帮助用户更好地理解和分析数据。

项目实施方案本项目将采用以下实施方案:1. 技术选型:根据公司的需求和预算,选择合适的数据仓库解决方案和相关技术工具。

2. 数据收集和集成:通过ETL(抽取、转换和加载)过程,从各个数据源中提取数据,并对其进行清洗和转换,最终加载到数据仓库中。

3. 数据模型设计:基于业务需求和数据分析目标,设计适合的数据模型,包括维度模型和事实模型等。

4. 数据存储和管理:建立高性能的数据存储和管理机制,选择合适的数据库技术和数据存储架构,确保数据的安全和可靠性。

5. 数据查询和分析:设计和实现高效的数据查询和分析接口,支持各类复杂查询和分析操作。

6. 数据可视化:集成数据可视化工具,将数据以直观的图表和报表形式展示,帮助用户更好地理解和分析数据。

项目进度计划本项目将按照以下进度计划进行实施:- 需求调研和分析:2周- 技术选型和方案设计:1周- 数据收集和集成:3周- 数据模型设计和构建:2周- 数据存储和管理系统搭建:1周- 数据查询和分析系统开发:2周- 数据可视化系统开发:1周- 系统测试和优化:2周- 用户培训和上线:1周风险与挑战在项目实施过程中,可能会面临以下风险和挑战:- 技术选型风险:选择的数据仓库解决方案和相关技术工具可能不适用于公司的实际需求。

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4、数据检查
应实现数据的完整性检查,数据结构正确性检查,数据内容完备性检查,层间与层内图形拓扑关系检查,图形与属性数据一致性检查等。
5、工作流管理
实现地籍调查、土地登记、土地统计等业务的流程管理。
6、查询统计
能够实现单一条件的图形、属性信息查询;能够实现任意时间点、任意时间段、组合条件的图形、属性信息查询;能够实现报表的定制、报表的统计和统计图的制作等。
2、坐标系统
数据库建设采用的坐标系统为山西省全省及区域地籍测量控制及服务体系定制的独立坐标系统。
3、面积计算
农村集体建设用地和宅基地使用权宗地面积按高斯-克吕格投影面面积计算。
4、数据库逻辑结构
农村集体建设用地和宅基地使用权调查数据库由空间数据库和非空间数据库组成。空间数据由矢量数据和栅格数据组成,主要包括:基础地理数据、居民地数据、土地权属数据等。非空间数据由权属信息调查数据组成。农村集体建设用地和宅基地使用权调查数据库逻辑结构见图1。
空间数据的编辑和处理应以地籍子区为单位进行,以外业调查成果为基础进行入库前的编辑处理和数据检查。
以地籍子区为单位,对各要素进行检查处理,保证各要素图面表示正确、要素完整、逻辑一致,满足点、线、面要素的基本规则。如同一线要素的物理完整性、同一面要素的物理完整性和闭合特性。
对地籍管理中要求建立拓扑的空间要素,按要素逐层进行拓扑检查,保证各要素拓扑关系正确。对拓扑关系错误的数据通过图形编辑等方式,对图形进行编辑修改后重建拓扑。在满足单层空间数据拓扑正确的前提下,检查拓扑相关要素之间的拓扑关系是否正确,以保证不同要素拓扑相关性的拓扑关系正确。
2、土地权属数据包括宗地的权属、位置、界址、面积等空间和属性信息;
3、土地利用数据包括行政区(含行政村)图斑的权属、地类、面积、界线等;
4、基础地理信息数据包括数学基础、境界、测量控制点、居民地、交通、水系、地理名称等。
1、严格遵循数据库标准
农村集体建设用地和宅基地使用地籍调查数据库建设以《城镇地籍数据库标准》为基础,结合《宗地代码编制规则(试行)》等新的技术规范和要求,对相关要素属性结构表进行扩展,以满足农村地籍调查成果管理要求。
以地籍子区为单位的空间数据经编辑处理并满足数据的完整性、准确性、逻辑一致性后直接导入数据库中。农村集体土地使用权调查数据库建设步骤见图2。
根据地籍调查成果,将已经完成土地登记发证的宗地,应将该宗地的权源资料、申请、调查、审批和发证等登记过程的所有属性资料输入数据库中;尚未进行登记发证的宗地,应输入地籍调查表的有关内容。除宗地的属性外,还应输入建筑房屋的楼层、结构基本信息和其他基础地理要素中必要的属性信息,并建立与空间数据的对应关系。
2、资料预处理:检查建库资料的完整性、检查权属调查资料的合理性和逻辑一致性、检查坐标系和投影系统、进行必要的坐标变换和投影转换 、检查纸介质地籍图图面内容、接边和电子地籍图的分层、属性标记等。
3、数据库结构设计:根据地籍数据库标准等标准设计地籍数据库结构。
4、数据采集和编辑处理:图形数据采集和属性数据采集、建立图形数据的拓扑关系、建立图形与属性逻辑关系、图形编辑和属性编辑、拓扑错误的处理、属性数据的检校、图形与属性逻辑一致性的检校等。
元数据采集参照《国土资源信息核心元数据标准》(TD/T1016)、《土地利用数据库标准》(TD/T 1016-2007)及《城镇地籍数据库标准》(TD/T 1015—2007)描述。具体流程见图3。
在调查成果数据库的基础上,建立农村集体建设用地和宅基地使用权地籍调查管理信息系统,满足农村土地登记发证、地籍查询、统计、分析的应用要求,实现对农村地籍调查成果的管理、更新维护和互联共享。农村地籍调查管理信息系统可在农村或城镇地籍管理信息系统的基础上,结合农村地籍管理的特点和应用要求,建立满足城乡地籍管理要求的地籍管理信息系统。
(1)数据采集方式:能实现数字化仪、屏幕数字化、扫描数字化和 GPS 接收机、全站仪、数字测图和数字摄影测量等系统的数据导入与编辑等。
(2)数据格式交换:能与主流的地理信息系统(GIS)、计算机辅助制图系统(CAD)等软件系统所支持的数据格式进行交换。数据交换后应做到有效信息无损失 、数据转换精度在允许的范围内、符号系统自动匹配等。
农村集体建设用地使用权、宅基地使用权确权项目数据库建设技术方案
一、地籍数据库建设
农村地籍调查成果数据库建设是在农村集体建设用地和宅基地使用权地籍调查的基础上,按照相关数据库标准的要求,建立集空间信息和属性信息为一体的土地调查成果数据库。
农村集体建设用地和宅基地使用权数据库内容:
1、农村地籍数据库包括地籍区、地籍子区、土地权属、土地利用、基础地理等数据。
4、安全性。系统应形成相对独立的安全机制,能够有效防止系统外部的非法访问,应实现方便的操作控制和存取控制,提供便捷数据备份和恢复能力。
5、先进性与开放性。在系统的总体架构上,采用成熟、可靠、先进的技术,选用主流的网络环境、硬件产品和软件平台,系统应具有一定的灵活性,便于业务功能扩展和软硬件升级等。
1、数据采集与交换。系统应支持多种形式的数据采集方式和主流的数据格式交换。
2、坐标系统转换
地籍信息系统所采用的山西省全省及区域地籍测量控制及服务体系定制的独立坐标系统应能够与1980西安坐标系、2000国家大地坐标系统之间建立有效的转换关系,能够进行坐标转换。
3、数据编辑与处理
应有数据复制、修改、移动、增加、删除、剪切等图形编辑及属性增加、插入、修改、删除等功能。图形编辑能够实现空间几何实体拓扑错误检查和拓扑关系维护,确保图形数据与属性数据的一致性。能够实现扫描纸质的申请书、调查表、审批表、土地证,以及权属来源证明文件等资料与属性信息的挂接。支持长事务数据处理、时点数据的恢复和历史数据的管理。
5、数据库建设:按照地籍调查数据文件命名规则、空间数据分层要求和属性数据库结构,建立空间数据库和属性数据库,形成标准的数据交换文件、数据字典和元数据文件。
6、质量控制:填写建库图历表、遵守建库工艺流程、落实质量保证措施和自检、互检、质检。
7、成果输出:地籍图输出、宗地图输出、界址点成果表输出、面积统计汇总成果数据输出、扫描影像文档成果输出、专题图和专题统计汇总成果的输出等。
8、文字报告编写:编写地籍数据库建设自检报告、工作报告和技术报告。
9、检查验收:检查库体结构和内容的完整性,图形分层的正确性,层间和层内图形拓扑关系的正确性、属性内容的正确性、图形和属性的逻辑一致性、数据字典和元数据描述的正确性等,出具验收报告等。
10、成果归档:数据库建设成果的整理、立卷、编目、归档等。
7、空间分析
提供空间数据的叠加、抽取、裁剪、临近、缓冲等空间分析功能。
8、元数据管理
提供元数据的采集、编辑、检索、查询、维护与更新等管理功能。
9、系统维护与升级
提供用户的操作权限和口令密码维护、数据字典和日志管理维护、系统安全管理与升级更新等功能。
农村集体建设用地和宅基地使用权宗地界线、基础地理要素等空间数据,则来源于农村农村集体建设用地和宅基地使用权地籍调查的空间数据。
ห้องสมุดไป่ตู้
地籍数据库建设更新与维护的主要工作内容包括:准备工作、资料预处理、数据库结构设计、数据采集和编辑处理、数据建库、质量控制、成果输出、文字报告编写、检查验收、成果归档、数据库更新与应用、数据库运行与管理等。
1、准备工作:制定建库方案、优选建库软件、搭建硬件环境、培训建库人员、熟悉地籍调查成果和土地登记档案、了解成果质检报告和验收结论等。
11、数据库更新与应用:按照土地调查数据库更新标准的要求,利用日常地籍调查所产生的变更数据对数据库成果进行更新,保持地籍数据库成果的现势性,满足地籍调查成果为政府机关、企事业单位和社会公众的需要。
12、数据库运行与维护:地籍数据库运行所必需的网络环境、系统软硬件环境、应用系统环境等的管理、优化、升级、更新与维护,保障地籍数据库的正常运行。
1、实用性。系统的建设应围绕日常地籍管理业务,针对不同的业务特点和业务流程,设计操作简便、结构合理、运转流畅的系统,能切实提高地籍管理工作的效率。
2、稳定性。应按照软件工程的要求进行质量控制,在系统功能和流程设计上要充分考虑容错能力,在系统可能出现软硬件故障的情况下,能保障数据的安全。
3、易操作性。方便易学、易于操作,可实现全菜单式处理和各种快捷键操作。
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