专题数据库建设方案
基础库、主题库、专题库建设
基础库、主题库、专题库建设摘要：一、基础库建设1.概念与定义2.建设目的与意义3.主要内容与分类4.建设现状与挑战二、主题库建设1.概念与定义2.建设目的与意义3.主要内容与分类4.建设现状与挑战三、专题库建设1.概念与定义2.建设目的与意义3.主要内容与分类4.建设现状与挑战正文：一、基础库建设1.概念与定义基础库是指为各种应用提供基础数据和服务的数据库，包括通用数据、知识图谱、自然语言处理等。
2.建设目的与意义基础库的建设旨在为各类应用提供统一、标准、高质量的数据服务，降低数据应用的开发成本，推动我国大数据产业的发展。
3.主要内容与分类基础库的主要内容包括：通用数据、地理信息、生物信息、知识图谱、自然语言处理等。
其中，通用数据又包括天气预报、人口统计、经济发展等；地理信息包括地理实体、行政区划、地形地貌等；生物信息包括物种信息、基因信息、化合物信息等；知识图谱包括概念关系、实体关系、事件关系等；自然语言处理包括词汇、语法、语义等。
4.建设现状与挑战目前，我国的基础库建设已取得一定成果，但仍面临数据质量、数据安全、数据共享等问题。
二、主题库建设1.概念与定义主题库是指针对某一特定主题，进行数据收集、整理、存储和服务的数据库。
2.建设目的与意义主题库的建设旨在满足特定领域的研究和应用需求，提高数据应用的效率和质量。
3.主要内容与分类主题库的主要内容包括：科技、教育、医疗、农业、环境等。
其中，科技主题库包括科技成果、科研人员、科研机构等；教育主题库包括学校信息、教师信息、学生信息等；医疗主题库包括病例数据、药品数据、医疗设备等；农业主题库包括农作物信息、养殖动物信息、农业技术等；环境主题库包括气候数据、水质数据、土壤数据等。
4.建设现状与挑战目前，我国的主题库建设已取得一定成果，但仍面临数据质量、数据安全、数据共享等问题。
三、专题库建设1.概念与定义专题库是指针对某一特定专题，进行数据收集、整理、存储和服务的数据库。
数据库建设方案
成都市地籍数据建库技术方案成都市国土资源局二OO六年三月目录一、项目概述 (3)二、工作依据和建库依据 (4)三、建库目标和内容 (5)（一）建库目标 (5)（二）建库内容 (6)四、地籍数据的分类 (7)五、地籍数据建库的工作流程 (8)六、地籍数据的采集 (9)（一）宗地背景图形数据 (9)（二）宗地图形数据 (11)（三）测量控制点 (15)（四）地籍属性数据 (16)（五）地籍档案数据 (17)七、地籍数据的入库 (19)（一）提交成果数据的内容及格式 (19)（二）提交成果数据的要求 (19)（三）数据入库的工作流程 (20)（四）数据入库检查的主要内容 (22)（五）数据入库的工作组织 (23)八、软件和硬件需求 (25)（一）软件需求 (25)（二）硬件和网络需求 (26)一、项目概述成都市中心城区及各区（市）县地籍数据库建设项目是全市开展的一项重大基础性土地资源调查工程。
国土资源部去年也把成都市列为“金土工程”一期建设项目的试点示范城市，因此，该项工程也是实施“金土工程”的主要建设内容之一。
该项工程目的是通过实施地籍调查，全面掌握成都市中心城区及各区（市）县规划发展区范围内国有土地和集体土地的土地权利情况，查清每一权利人用地的位置、权属、用途、界线、四至、面积，获取现势的城镇地籍调查成果，采用先进、高效的数据采集手段，建立以宗地为单元、空间全覆盖、城乡一体化管理的国土资源基础数据库。
本次建库范围共计约992平方公里，其中，中心城区（锦江、青羊、金牛、武侯、成华、高新、龙泉驿、郫县、新都）规划发展区范围内约439平方公里，区（市）县（青白江、龙泉驿、温江、新都、彭州、都江堰、崇州、邛崃、郫县、大邑、金堂、双流、新津、蒲江）规划发展区范围内约553平方公里。
本次数据库建设按国有土地和集体土地分别设立宗地。
建成区以及集体土地内的国有土地按权属范围和土地用途设宗；集体土地按组界或社界范围设宗。
数据库及管理系统建设思路
土地调查数据库及管理系统建设相关问题说明
关于数据库标准和建库规范
– 两个标准作为调查数据库建设的根本标准； – 两个标准已经实现了代码及内容等的统一； – 是现有的数据库标准的修订，具有继承性； – 调查数据库建库规范提供最一般的建库规范； – 标准和规范也将是国家软件测评的根本依据。
建设成果，避免重复建设。 湖北省第二次土地调查办公室
数据库及系统建设原则及总体框架设计
土地调查数据服务系统
信息查询 统计分析 数据服务
法 规、 制 度
数据获取与 传输系统
土地调查数据分中心
数据管理 数据分发
数据仓库
数据交换
标 准 规 范
土地监测 土地调查 土地利用
土地权属
专题数据
软硬件、网络基础设施
总体目标
第二次土地调查作为一项重大的国情国力调查，目
的是全面查清目前土地利用状况，掌握真实的土地 建立和完善土地调查、统计和登记制度，实现土地 资源信息的社会化服务，满足经济社会发展、土地 宏观调控及国土资源管理的需要。
基础数据，并对调查成果实行信息化、网络化管理，
湖北省第二次土地调查办公室
第二次土地调查的主要任务
总体框架横向结构
湖北省第二次土地调查办公室
数据库及系统建设原则及总体框架设计
集成整合
国家级土地 调查数据分中心
数据交换
国家级国土资源 数据中心
汇总
集成整合
省级土地 调查数据分中心
数据交换
汇总
集成整合
市级土地 调查数据分中心
数据交换
汇总
土地调查
土 地 调 查 数 据 交 换 系 统
省级国土资源 数据中心
全国高校专题特色数据库建设可行性研究报告
全国高校专题特色数据库建设可行性研究报告一、引言随着信息技术的飞速发展和互联网应用的普及，数据库在各个领域中起着重要作用。
针对全国高校，在大数据时代的今天，建设专题特色数据库具有重要而紧迫的意义。
本报告旨在对全国高校专题特色数据库的建设可行性进行深入研究，为高校提供有力的决策参考。
二、背景分析1. 教育大数据的意义随着高校内外数据源的不断增加，构建高校教育大数据平台已成为高校管理的重要需求。
通过大数据分析，可以深入挖掘学生的学习情况、教师的教学水平、科研成果等方面的信息，为高校的教学、科研和管理提供有力支持。
2. 全国高校专题特色数据库的需求近年来，各个高校纷纷开展了各类专题研究，积累了大量的数据资源。
然而，这些数据存储方式各异，难以进行统一管理和有效利用。
因此，建设全国高校专题特色数据库，整合高校间的数据资源，具有重要的意义和需求。
三、可行性研究1. 技术可行性随着数据库技术的不断发展，建设全国高校专题特色数据库具备充足的技术支持。
通过合理选择数据库平台、优化数据库架构以及使用云计算等技术手段，可以实现数据的高效存储、快速检索和安全共享。
2. 经济可行性建设全国高校专题特色数据库需要一定的投入，包括硬件设备、软件开发和人力资源等方面。
通过合理的预算和规划，以及与相关单位的合作，可以有效控制成本，确保项目的经济可行性。
3. 管理可行性建设全国高校专题特色数据库需要统一的管理和运维机制。
可以通过建立专门的数据库管理团队、制定详细的管理规范和流程等方式，确保数据库的正常运行和持续发展。
四、建设方案1. 数据库平台选择根据全国高校的规模和数据量，建议选择成熟、稳定的数据库平台进行建设。
可以考虑使用Oracle、MySQL等关系型数据库，或者选择Hadoop、MongoDB等非关系型数据库，根据实际需求进行技术选择。
2. 数据库架构设计在数据库架构设计上，应根据全国高校专题特色数据库的需求，合理划分数据表、设计索引、优化查询等，以提高数据库的性能和效率。
活动方案之主题数据库建设方案
主题数据库建设方案【篇一：政务信息共享数据库建设方案】政务信息共享数据库建设方案一、政务信息共享库建设的背景和意义政务信息共享数据库是指结合政府各类决策支持系统、相关应用系统的接入和政务信息资源共享交换的需求，构建的共享数据库，它是政务信息交换共享平台的重要组成部分，用于实现各类电子政务共享交换数据的有机管理，并为应用提供相应服务。
在经过基础设施建设、政府上网、政务公开、网上行政等发展阶段之后，随着电子政务工程的不断推进和深化，单一的政府机构业务系统建设已经达到了一定的水平，积累的政务信息资源已经具有相当规模。
但与实际需求相比，仍存在较大差距：数据标准规范不统一，信息共享程度较低；各委办局之间互联互通不足，业务协同困难，难以发挥整体优势；缺乏统一的政务信息管理和服务机制。
这些问题的症结之一是缺乏统一规划、规范建设的政务信息共享库。
建立政务信息共享数据库，就是为统筹地方政务信息资源的规划、管理、交换和使用，建立有序的政务信息资源共享机制，为各个信息资源权威发布者提供规范、科学的共享发布手段，为各个资源使用对象提供资源的检索、定位与获取服务。
通过与政务信息共享交换平台提供的目录服务相结合，解决地方重要信息资源管理难的问题；与交换服务相结合，解决地方信息资源共享交换难的问题。
通过政务信息共享库的建设，全面实现整个政务信息共享交换平台“一次建设，长久复用”的建设目标。
中办发[2002]17号文件的发布，标志着国家信息化以信息资源交换共享为主要建设思路的导向正在逐渐形成。
建设政务信息资源共享库，不仅符合电子政务工程整体发展规律，抓住了当前政府最关键的信息化建设需求，为电子政务工程的深化与开展，做出了大胆的尝试，而且对推动政府改革、提升政府工作效率、提升领导的科学决策能力，都有着重要意义。
二、政务信息共享库建设的需求分析随着电子政务各个业务系统的建立和使用，政府、企业和社会公众不但对基础地理空间信息、人口信息、法人信息和宏观经济信息等公共信息的需要越来越迫切，而且各个业务部门对其他部门专题数据的需求也非常强烈。
一人一档 一企一档 专题库建设方案
一人一档一企一档专题库建设方案一人一档一企一档专题库建设方案一、背景随着信息化的快速发展，个人和企业的数据量日益庞大，传统的管理方式已经无法满足需求。
为了更好地管理个人和企业信息，需要建设一人一档和一企一档专题库。
二、一人一档专题库建设方案1. 目标建设一个集中管理个人信息的专题库，实现以下目标： - 为个人提供一个个人档案，方便个人信息的管理和查询； - 支持个人信息的自愿提供和保护； - 为政府和企事业单位提供个人信息的查询和验证服务。
2. 实施步骤•收集个人信息：通过公民身份证等身份证明，结合政府相关部门的数据，收集个人信息，包括基本信息、教育经历、工作经历等。
•建设专题库：搭建一套稳定、高效的数据库系统，存储和管理个人信息。
•设计界面：开发一个简洁、友好的用户界面，方便个人查询和管理自己的信息。
•加强安全保护：采取多层次的安全措施，包括数据加密、权限控制等，保护个人信息的安全。
3. 预期效果通过建设一人一档专题库，预期实现以下效果： - 个人信息的集中管理，避免个人信息散落在不同机构之间； - 个人信息的标准化和规范化，提高数据的质量和可信度； - 个人信息的方便查询，提高办事效率； - 个人信息的保护和隐私保密，维护个人权益。
三、一企一档专题库建设方案1. 目标建设一个集中管理企业信息的专题库，实现以下目标： - 为企业提供一个企业档案，方便企业信息的管理和查询； - 支持企业信息的自主录入和更新； - 为政府和合作伙伴提供企业信息的查询和对接服务。
2. 实施步骤•收集企业信息：通过工商注册信息等渠道，收集企业的基本信息、经营范围、组织结构等。
•建设专题库：搭建一个企业信息管理系统，存储和管理企业信息。
•设计界面：开发一个简单、直观的用户界面，方便企业录入和更新自己的信息。
•加强安全保护：采取严格的权限控制和数据加密等措施，确保企业信息的安全。
3. 预期效果通过建设一企一档专题库，预期实现以下效果： - 企业信息的集中管理，方便企业查看和更新自己的信息； - 企业信息的规范化和标准化，提高数据的准确性和可靠性； - 企业信息的便捷查询，提高政府和合作伙伴对企业的了解和对接效率； - 企业信息的保密和隐私保护，维护企业的商业利益。
自然资源三维立体时空数据库建设总体方案
自然资源三维立体时空数据库建设总体方案为加强自然资源统一调查评价监测工作，健全自然资源监管体制，按照《自然资源调查监测体系构建总体方案》（自然资发〔2020〕15号）和《自然资源部信息化建设总体方案》（自然资发〔2019〕170号）要求，做好自然资源三维立体时空数据库建设，编制本方案。
一、目标任务（一）总体目标以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，贯彻落实党的十九大和十九届二中、三中、四中、五中全会精神，建设自然资源三维立体时空数据库和数据库管理系统，实现自然资源调查监测数据成果在中央一级的立体化统一管理，形成自然资源调查监测一张底版、一套数据，保障国土空间基础信息平台良好运行，服务部“两统一”职责履行，也满足相关部门科学决策和社会公众对自然资源基础数据的需要。
同时，推动地方各级数据库建设，支持自然资源调查监测数据成果横向联通、纵向贯通，满足各级自然资源管理部门、政府机构与公众的迫切需求。
（二）建设任务1．自然资源三维立体时空数据库建库与集成基于全国统一的三维空间框架，构建自然资源三维立体时空数据模型，准确表达地上、地表、地下各类自然资源空间关系及属性信息；组织开展自然资源调查监测数据的整合、集成与建库，形成物理分散、逻辑一致、动态更新的自然资源三维立体时空数据库，及时掌握自然资源基础数据及变化情况，有效支撑国土空间规划和自然资源各项管理的业务需求。
2．自然资源调查监测历史数据及相关数据集成衔接采用“专业化处理、专题化汇集、集成式共享”的模式，将土地、矿产、森林、草原、湿地、水、海域海岛等各类自然资源调查监测历史数据成果，以及荒漠化、沙化、石漠化、野生动物等专题调查成果进行标准化整合，纳入国家级自然资源三维立体时空数据库集成管理。
3．自然资源三维立体时空数据库管理系统研发围绕自然资源调查监测数据管理与应用需求，研发数据浏览、数据查询、数据分发、数据统计、数据分析、数据服务等功能，实现基于三维立体时空数据库的全国各类自然资源调查监测数据的可视化浏览、查询、统计、分析等实时应用，支撑国土空间规划和自然资源管理业务系统的运行。
专题数据库建设探析
专题数据库建设探析一、前言随着信息化时代的到来，数据已经成为了企业和组织管理的重要资源之一。
而专题数据库建设也因此得到了广泛的关注和应用。
本文将从专题数据库建设的概念、意义、建设流程、技术要点等方面进行探析。
二、专题数据库建设概念专题数据库是指针对某一特定领域或主题，按照一定的规则和标准，采集、整理、处理并存储相关数据信息的系统化集合。
它不仅可以提供数据检索和查询功能，还可以进行数据分析和挖掘，为用户提供更加全面深入的信息服务。
三、专题数据库建设意义1.提高数据利用率通过将相关领域或主题的数据信息进行系统化整理和存储，可以方便用户快速准确地获取所需信息，提高了数据利用率。
2.提高决策效率专题数据库可以对相关领域或主题进行深入挖掘和分析，为用户提供更加全面深入的信息服务，并能够帮助用户做出更加准确有效的决策。
3.促进知识共享通过专题数据库建设，可以将相关领域或主题的数据信息进行共享，并促进知识的传播和交流。
四、专题数据库建设流程1.需求分析首先需要进行需求分析，明确用户的需求和要求，确定专题数据库的建设目标和内容。
2.数据采集根据专题数据库的建设目标和内容，采集相关领域或主题的数据信息，并进行初步整理和处理。
3.数据清洗对采集到的数据进行清洗，去除重复、无效或错误数据，保证数据质量。
4.数据标准化对清洗后的数据进行标准化处理，包括统一格式、规范命名、分类编码等。
5.数据库设计根据专题数据库的建设目标和内容，设计合理的数据库结构，并进行实体关系图设计和表设计。
6.系统开发根据数据库设计方案进行系统开发，并实现相关功能模块。
7.测试与上线对开发完成后的系统进行测试，并上线运行。
在运行过程中需要不断优化和完善系统功能。
五、专题数据库建设技术要点1.数据挖掘技术专题数据库中包含大量的数据信息，如何从中挖掘出有价值的信息是一个关键问题。
因此需要掌握一定的数据挖掘技术，在大量数据中快速准确地找到有用信息。
2.知识图谱技术知识图谱是一种将知识进行可视化、语义化的技术，可以帮助用户更加直观地理解和使用数据信息。
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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。
四，数据同步
数据同步是指不同数据存储系统之间要进行数据迁移，比如在hdfs上，大多业务和应用因为效率的原因不可以直接从HDFS上获取数据，因此需要将hdfs上汇总后的数据同步至其他的存储系统，比如mysql；sqoop可以做到这一点，但是Sqoop太过繁重，而且不
管数据量大小，都需要启动MapReduce来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；阿里开源的dataX是一个很好的解决方案。
五，维度建模
维度建模的基本概念
维度建模(dimensional modeling)是专门用于分析型数据库、数据仓库、数据集市建模的方法。
这里牵扯到两个基本的名词：维度，事实。
1、维度
维度是维度建模的基础和灵魂，在维度建模中，将度量成为事实，将环境描述为维度，维度是用于分析事实所需的多样环境。
例如，在分析交易过程中，可以通过买家、卖家、商品和时间等维度描述交易发生的环境。
2、事实
事实表作为数据仓库维度建模的核心，紧紧围绕着业务过程来设计，通过获取描述业务过程的度量来表达业务过程，包含了引用的维度和与业务过程有关的度量。
事实表中一条记录所表达的业务细节被称之为粒度。
通常粒度可以通过两种方式来表述：一种是维度属性组合所表示的细节程度；一种是所表示的具体业务含义。
江苏联著实业股份有限公司（Inforcreation Co.,Ltd.）是一家以人工智能认知智能技术为基础的文化科技创新企业，以中文自然语言理解为研究基础，以语义工程为核心技术，突破机器理解瓶颈，打造机器智力定制平台，应用于基于机器智能的智能搜索引擎、基于要素分析的各种质控或风控系统、以及基于趋势分析的各种预测性应用等各类场景。
推动认知智能产业的创新发展与转化落地。
目前各类产品与服务已覆盖全国29个省（直辖市、自治区）。