大数据建设与应用汇报
安全生产大数据信息化建设和应用总体解决方案
THANKS
谢谢您的观看
目的和意义
提升安全生产监管效率和预警能力
01
通过大数据信息化建设和应用，实现对安全生产的实时监控和
预警，提高监管效率和预警能力，减少事故发生。
促进企业安全生产管理转型升级
02
通过引入大数据技术，推动企业安全生产管理转型升级，提升
企业安全管理水平，降低生产安全风险。
为政府监管提供科学依据
03
通过大数据分析和可视化技术，为政府安全生产监管提供科学
总结词
某石油化工企业利用大数据技术对危险品运输进行实时监控和预警，有效保障了运输安 全。
详细描述
该企业通过大数据平台，整合了GPS定位、温度和压力传感器等数据，实时监测危险品 的运输状态。一旦出现异常情况，系统会自动预警并通知相关人员进行处理，有效降低
了危险品运输事故的发生率。
案例三：某矿业企业的创新发展之路
依据，提高政府监管决策的科学性和准确性。
02
安全生产大数据信息化建设的 必要性
提高生产效率
实时监控生产过程
通过大数据分析，实时监控生产 过程中的各种数据，及时发现和 解决生产瓶颈，提高生产效率。
优化资源配置
根据生产需求和设备运行状况， 合理配置资源，减少浪费，提高 生产效率。
预测和预警
通过分析历史数据和实时数据， 预测生产过程中的潜在问题和风 险，及时预警，避免生产中断。
总结词
某矿业企业利用大数据技术对矿井环境 进行实时监测和预警，提高了矿井安全 性和生产效率。
VS
详细描述
该企业引入了大数据平台，对矿井内的瓦 斯、一氧化碳、温度和湿度等环境参数进 行实时监测和预警。通过数据分析，及时 发现潜在的安全隐患并进行处理，有效降 低了矿井事故的发生率。同时，通过对生 产数据的挖掘和分析，优化了采矿作业计 划和资源配置，提高了生产效率。
大数据平台产品建设和应用
机器学习、人工智能等技术的不断发展将为大数据平台产品带来更 多智能化的功能和应用场景。
实时化
随着物联网、移动应用等技术的快速发展，对实时数据处理和分析的 需求越来越高，因此大数据平台产品将越来越注重实时性能的优化。
02
CATALOGUE
大数据平台产品建设
大数据平台基础设施建设
计算资源
01
包括服务器、存储设备等，用于支撑大数据平台的运行和存储
数据共享与交换
通过区块链技术的智能合约和共 识机制，实现跨组织、跨行业的 数据共享和交换，打破数据孤岛 ，促进数据流通和价值挖掘。
数据安全与隐私保护
结合区块链技术的加密和匿名特 点，强化大数据平台的数据安全 和隐私保护能力，防止数据泄露 和滥用。
05CATALOGUE来自大数据平台产品产业链协同发展
上游产业：硬件设备制造商和软件开发商
增长趋势分析
大数据平台产品市场增长趋势明显，主要得 益于技术进步、政策支持和产业升级等多方 面因素的共同推动。未来，随着人工智能、 云计算等技术的不断发展，大数据平台产品 市场将进一步拓展。
竞争格局变化及主要厂商优势比较
竞争格局变化
目前，大数据平台产品市场竞争日益激烈， 国内外众多厂商纷纷进入该领域。未来，随 着市场竞争的不断加剧，行业整合和洗牌将 进一步加速。
分类
按照不同应用场景和技术特点，大数据平台产品可分为批 处理平台、流计算平台、图计算平台、机器学习平台等。
核心组件
大数据平台产品通常包含存储层、计算层、调度层和应用 层等核心组件，以及一系列工具和接口，用于支持各种数 据处理和分析任务。
大数据平台产品建设和应用背景
数据爆炸
随着互联网、物联网、移动应用等技术的快速发展，企业和组织面临着海量数据的挑战，需要借助大数据平台产品来 管理和分析这些数据。
局大数据平台建设情况汇报
局大数据平台建设情况汇报一、项目背景。
随着信息化技术的不断发展，大数据已经成为了各行各业发展的重要驱动力。
为了更好地应对大数据时代的挑战，我局决定启动大数据平台建设项目，以提升数据处理和分析能力，为决策提供更加精准的支持。
二、建设目标。
我局大数据平台建设的主要目标是实现数据的集中管理、快速处理和智能分析，为业务部门提供更加高效、便捷的数据支持，同时为决策提供更加科学、准确的依据。
三、建设进展。
1. 系统架构设计。
经过对现有业务系统和数据资源的调研分析，我们确定了大数据平台的整体架构，包括数据采集、存储、处理和分析等模块。
同时，我们也结合业务需求，对系统进行了定制化设计，以满足不同业务部门的需求。
2. 数据采集与整合。
针对不同数据源的多样化数据，我们建立了统一的数据采集和整合机制，实现了对结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的全面采集和整合。
同时，我们也建立了数据清洗和预处理的流程，确保数据质量和准确性。
3. 数据存储与管理。
为了更好地支持海量数据的存储和管理，我们选择了分布式存储和数据库技术，搭建了高可用、高性能的数据存储平台。
同时，我们也建立了数据权限管理和安全保障机制，保护数据的安全和隐私。
4. 数据处理与分析。
基于建设的大数据平台，我们实现了数据的实时处理和批量处理能力，为业务部门提供了更加灵活和高效的数据处理服务。
同时，我们也引入了机器学习和人工智能技术，实现了数据的智能分析和挖掘，为决策提供更加科学的支持。
四、下一步工作。
1. 完善平台功能。
在大数据平台建设的基础上，我们将继续完善平台功能，包括数据可视化、报表分析、业务智能等方面的功能，以进一步提升平台的价值和影响力。
2. 拓展应用场景。
我们将积极与业务部门合作，探索大数据在各个业务场景中的应用，为业务部门提供更加个性化、定制化的数据支持，以推动业务创新和发展。
3. 提升数据治理能力。
在大数据平台的运营过程中，我们将不断提升数据治理能力，包括数据质量管理、数据安全管理、数据合规管理等方面的能力，以确保数据的可信度和安全性。
自然资源和国土空间大数据建设与应用
自然资源和国土空间大数据建设与应用摘要：在我国，国土面积广大，涉及的领域和部门非常多，如土地利用、城市规划、自然资源保护等。
各部门之间的规划往往存在矛盾和冲突，需要正确处理各类空间规划之间的关系，才能实现国土空间的有效管理和合理利用。
大数据技术可以帮助我们分析和解决这些问题，优化空间组织和结构布局，建立健全统一衔接的大数据空间规划体系，提高国土空间规划的科学性和精准性。
关键词：自然资源；国土空间；建设应用我国国土面积广大，对于国土空间规划来说，是一个挑战也是一个机遇。
如何利用大数据技术优化空间组织和结构布局，加强部门协作，提升国家国土空间治理能力和效率，是当前需要解决的重要课题。
一、自然资源大数据决策支持系统建设在此基础上，充分利用互联网、大数据、地理信息等多种先进的方法，建立基于数据的、面向问题的、面向对象的自然资源大数据决策支撑体系。
在综合运用自然资源普查的监测与管理资料的前提下，综合集成自然背景、人口和经济状况，构建资源、人口、社会等多个领域的基础数据。
构建面向对象与面向实际的索引与模式数据库。
开发一个具有浏览，搜索，视觉效果和输出能力的工具库。
围绕自然资源领域的重大热点问题，以多个主题为主线，开展多个主题的互动和离线的深入研究，为我国的自然资源管理与社会服务提供大数据支持。
二、自然资源和国土空间大数据建设与应用分析（一）丰富完善自然资源三维立体“一张图”自然资源三维立体"一张图"是指采用统一的2000国家大地坐标系和数据标准，将自然资源信息在三维空间内进行立体化展示的一种技术手段。
该技术采用分层管理模式，以三维测绘成果为基底，以高分辨率遥感影像为背景，融合集成自然地理格局和自然条件，形成地上地下、陆海相连、全国统一的数据资源体系，形成全国统一的自然资源和国土空间利用"底图"和“底线"。
自然资源三维立体"一张图"的建立，为自然资源开发利用保护和国土空间治理等工作提供了强大的支撑和服务。
信息化建设及应用情况汇报材料范文
信息化建设及应用情况汇报材料范文一、背景介绍信息化建设已经成为现代社会发展的重要方向之一，我们国家也积极推动信息化建设，加快实现信息化发展目标。
作为一家在信息化领域积极探索的企业，我们致力于推动信息化建设及应用，提高企业的管理效率和竞争力。
下面将对我们企业的信息化建设及应用情况进行汇报。
二、信息化建设成果1. 基础设施建设我们公司在信息化建设方面下了很大的功夫，先后建设了高速网络、统一的硬件设备、数据中心等基础设施。
通过这些基础设施的建设，我们实现了全员上网，便捷的通信和传输，为后续的信息化应用奠定了坚实的基础。
2. 信息系统建设我们依托自身的业务需求，根据不同部门的工作特点和需求，开发了一系列的信息系统，如财务管理系统、人力资源管理系统、生产管理系统等。
这些系统通过整合公司内部各个环节的信息，实现了信息的共享和流动，提高了工作效率和准确性。
3. 电子办公系统建设我们已经实现了电子办公的全覆盖，将传统的纸质文件转化为电子文件，通过邮件、即时通讯工具、电子公告等方式实现了办公信息的快速传递和沟通。
这不仅节省了大量的纸质文件，还提高了信息传递的效率和准确性。
4. 大数据应用我们积极探索大数据技术在企业管理中的应用，加强了对各类数据的采集和分析。
通过大数据分析，我们可以更好地了解客户需求，调整产品策略，提高产品质量，提升服务水平。
大数据技术的应用为我们企业的发展提供了有力的支持。
三、信息化应用情况1. 生产管理我们通过生产管理系统实现了生产计划、生产进度、物料采购、库存管理等全过程的信息化管理。
生产线上的设备通过传感器与信息系统连接，实现了设备状态的实时监控和故障预警，提高了生产效率和设备利用率。
2. 财务管理财务管理系统的应用，使得企业的财务工作变得更加规范和高效。
通过系统的自动化处理，我们减少了繁琐的手工操作，提高了财务处理的准确性和速度。
同时，系统还提供了各种报表和统计分析功能，有助于财务决策的制定和监督。
智能建造级信息化建设的推广与应用情况汇报
智能建造级信息化建设的推广与应用情况汇报一、引言智能建造级信息化建设作为现代建筑领域的重要发展方向，已经在国内外得到广泛关注和推广。
本文将就智能建造级信息化建设的推广与应用情况进行汇报，介绍该技术的背景、目标、实施情况以及取得的成果。
二、背景随着科技的不断进步与应用需求的不断增长，传统建筑行业面临许多挑战与机遇。
在这种背景下，智能建造级信息化建设应运而生。
其核心目标是基于信息技术的应用，提升建筑施工的效率、质量和安全性。
三、目标智能建造级信息化建设的目标是实现建筑施工全过程的数字化、集成化和智能化。
通过引入先进的信息技术手段，如物联网、人工智能和大数据分析等，实现建筑信息的高效管理、施工工艺的优化和风险的控制，从而提高建筑项目的整体竞争力。
四、实施情况近年来，智能建造级信息化建设在国内外得到了广泛实施和推广。
在国内，一些知名建筑企业积极推动智能建造技术的运用，建设了一批智能化建筑示范项目。
这些项目以其独特的智能技术应用，使建筑施工过程更加高效、精确和可控。
同时，政府在智能建造级信息化建设方面也采取了一系列支持措施。
例如，发布了一系列政策文件和标准，鼓励企业和科研机构开展智能建造技术的研发和应用。
此外，还加强了对人才队伍的培养与引进，以满足智能建造级信息化建设的人力资源需求。
在国际上，智能建造级信息化的推广工作也在积极进行中。
一些先进的建筑技术和管理经验被引入到我国，为智能建造级信息化建设提供了更多的借鉴与启示。
同时，我国的智能建造级信息化技术也开始走向海外市场，与国际建筑企业展开合作，共同推动智能建造技术的发展。
五、取得的成果智能建造级信息化建设在我国取得了显著的成果。
通过智能建造技术的应用，建筑施工的效率得到了大幅提升。
例如，利用BIM技术进行施工规划和协调，能够准确预测施工过程中可能出现的问题，从而及时解决，避免了延误和额外成本。
此外，智能化的监控系统和传感器网络也使得施工现场更加安全可控。
高校大数据平台建设与实践
高校大数据平台建设与实践在当前信息爆炸的时代，各行各业都在积极探索和利用大数据技术，以提高效率、降低成本、优化决策和服务质量。
作为教育领域的重要组成部分，高校也在不断打造自己的大数据平台，以促进教学、科研、管理等方面的发展。
一、大数据平台的概念和作用所谓大数据平台，是指通过收集、存储、管理、分析和应用大量数据，为用户提供基于数据的决策支持、业务管理、分析应用等一站式服务的综合性系统。
这种平台可以整合各种数据来源，包括人工采集、传感器监测、社交媒体、公共数据库等，以便各种用户即时、准确、完整地使用数据来支持事务和决策。
在高校中，大数据平台的作用主要有以下几个方面：1. 教学管理。
通过大数据的智能化分析、应用和挖掘，可以帮助高校实现对学生、教师、课程、教学设施等资源的精准管理和优化，以提高教学效果和质量。
2. 科学研究。
通过对数据资源的整合和分析，可以加速科学研究的进程和成果，并为研究人员的科研工作提供更多的参考信息、理论支持和数据支持。
3. 校园管理。
通过对学生、教师、校友等人群的数据分析和管理，可以帮助高校更加有效地规划、管理和改进校园的建设、运营和服务，提高校园管理的智能化水平。
二、高校大数据平台的建设和运营高校大数据平台的建设和运营，需要从多个方面进行考虑和策划。
具体来说，可以分为以下几个环节：1. 数据采集和整合。
高校大数据平台涉及的数据来源广泛多样，如何把这些数据整合起来，统一管理和规范化，是平台建设的首要任务。
2. 数据清洗和处理。
收集到的大数据往往存在错误、不完整、重复等问题，需要进行清洗和处理，从而确保数据的质量和准确性。
3. 数据存储和分析。
对清洗和处理后的数据，需要选用合适的数据存储方案(如 Hadoop、HBase、MongoDB、Redis、MySQL 等)，以及相应的分析工具和技术(如 R、Python、Hive、Spark 等)，进行数据分析和挖掘。
4. 数据可视化和应用。
大数据平台的建设和应用场景分析
大数据平台的建设和应用场景分析随着互联网的普及和信息的爆炸式增长，大数据成为了当代社会的热门话题。
大数据不仅引发了科技领域的进步，同时也改变了人们的生活方式和商业模式。
大数据平台作为这一技术趋势的核心组建，扮演着重要的角色。
本文将从大数据平台的建设和应用场景两个方面进行深入探讨。
一、大数据平台的建设1.1 数据采集数据是大数据平台的最基本构建需求之一，数据采集不仅要包含多种形式的数据（包括结构化数据和非结构化数据），同时还要包含超大规模的数据，并能够保证数据质量和数据的完整性。
目前，数据采集的方式主要有两种：传统的ETL（Extraction-Transformation-Loading）和实时采集技术（例如Flume、Kafka 等）。
数据采集是整个大数据平台的第一步，而采集到的数据将成为后续分析和挖掘的依据。
因此，数据采集过程的准确性与高效性是非常重要的。
1.2 数据存储大数据所涉及的数据体量大，传统的存储方式无法满足其需求，因此需要采取分布式存储技术。
Hadoop是目前使用最多的分布式存储框架，它可以将数据分散存储在各个机器上，数据安全性高，并且可以实现容错和高可靠性。
Hadoop的核心组建是HDFS （Hadoop Distributed File System）和MapReduce计算框架。
除了Hadoop，还有其他的分布式存储框架，例如Ceph和GlusterFS等。
这些存储框架都能够为大数据处理提供高效的数据存储方案。
1.3 数据处理大数据处理就是对大数据进行分析的过程。
与传统数据分析相比，在大数据处理过程中面临的问题更加复杂，需要考虑的因素更多。
目前大数据处理的主要解决方案是MapReduce计算框架。
除了MapReduce外，Spark、Storm、Hive和Pig都是大数据处理的常见解决方案。
这些工具都提供了丰富的功能，例如数据挖掘、机器学习、实时处理等。
1.4 数据可视化数据可视化是对大数据的结果进行展示的过程，它可以将抽象的数字变成更直观的图表和图形。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
500个接口
每天处理文件接口数
2TB
每天处理的数据规模
1.2PB
平台存储能力
平台核心数据1：传统电信数据
姓名 性别
客户基本资料 客户类型 电话号码
年龄 住址
证件号码
地域
……
用户状态信息
号码状态
欠费状态
年龄业务开通状态
……
用户订购信息
订购产品 流量包 合约计划
开通渠道 发展员工
……
业务支撑系统（BSS/CBSS）
用户通信行为
语音
通话类型 通话时长
短信
通话时间 对端号码
流量
通话地点
……
用户终端信息 手机号码 IMEI 终端型号 终端厂商
IMSI ……
用户缴费信息
缴费渠道 缴费金额
缴费时间 ……
用户信用信息
初始信用度
欠费额度
动态信用度
欠费频次
欠费账龄
……
用户消费信息
消费金额 月租费
通信费
流量费
短信费
……
用户分群信息
集客分群 VIP分群
客户分群 ……
平台核心数据2：用户位置信息
1
用户实时位置
根据用户信令定位，5分钟更新一次
2
用户实时轨迹
跟踪用户出现的每一个位置，生成变化轨迹
3 小区实时热力
某一范围内人流量变化，以热力图式展现
4
地理围栏感知
在地图上圈定范围，随即进行解析、匹配、应用
5
实时路段客流量
根据某一路段基站经纬度，定位基站承载的客流量
+
大数据
+
大数据
建设情况与应用汇报
江西联通信息化部
DT时代
赢在数据时代
理念篇
平台篇
应用篇
大数据服务理念 大数据领先平台 大数据应用
展望篇 展望未来
理念篇
大数据服务理念
+ + = 数据驱动业务
快捷的数据服务
数据资产变现
大数据服务
提升经营决策效率 全面精准、洞察客户 提供精确、实时的营
销服务
透明的使用数据服务 数据使用像使用水、
电一样便捷
提供脱敏数据，促进 数据资产交易
融合外部数据，促进 大数据增值变现
企业赋能 价值提升
平台篇
大数据技术与传统技术对比
传统的集中式计算
通过不断增加处理器的数量来增强单个计算机的计 算能力，从而提高处理数据的速度，比如传统的大 型机、小型机，硬件费用昂贵，新兴的互联网公司 根本负担不起
果合并得到最终的结果。 更加开放的HDFS： 负责数据存储 大规模编程模型MapReduce:负责计算
优点：使用X86服务器，硬件便宜，能处理大容 量数据，关键是软件是开源的，免费
缺点：早期分布式计算技术复杂，实现比较困难， 大数据技术人才匮乏
当前状况：Hadoop分布式计算框架被广泛应用
运营商到底有哪些数据
编 数据源字段信
号
息
业务含义
1
手机号码
用户上网使用的手机 号码
2 位置区编码 用户上网所在的位置
3
CI号码
区域及具体的基站信 息
4
终端IMEI
用户上网使用的终端 全球统一编号
5 流量类型 DPI流量解析类型
6 开始时间
7 结束时间
8 时长（秒） 用户网络使用时长、
9 上行流量 流量统计信息
10 下行流量
终
识别记录手机终端型号，了解用户手机
端
使用特征，发展趋势，用户换机周期等
时
通过用户上网，位置，通话等行为按照
序
时间排列，了解更多规律提供更多服务
运营商数据的优势
互联网数据受限 于本身的数据基因
1 数据封闭性
2 数据局部性
3 数据割裂性
运营商数据天然优越性
1 运营商是数据管道，掌控全局数据
数据准确性高：实名制，且能够准确反
运营商大数据具备全面性、多维性、中立性、完整性是其它企业很难比拟的，而且通 过这些不同维度数据的交叉关联，可以创造更多的新数据和新价值 。
身
运营商不仅客户信息覆盖完整，还可以
份
基于实际行为进行验证。通过身份信息，
帮助金融机构快速判定用户的信用程度
上
基于用户访问什么网址，下载什么应用，
网
访问什么内容等，得到上网喜好
6 工作地信息 定位用户工作时段所处的地理位置
7 居住地信息 定位用户宿息时段所处的地理位置
8 娱乐地信息 定位用户娱乐所在地的地理位置
9 漫游监控 国内漫游由用户开卡地确认来源地，国 际漫入由IMSI确认来源国
10 出行方式监控 根据用户实时位置和实时轨迹，匹配交通 方式（飞机、火车、汽车等）
平台核心数据3：用户上网行为
位
运营商的通过位置信息，可以掌握用户
置
出行特征，给用户带来生活的极大便利
社
基于通信交往圈的大小，主被叫，时间
交
序列，得到用户的社交特征
支
运营商有客户最为详实的消费账单，比
出
如流量费，短信费、语音费、新业务费
等，能反映用户的一些特征
通
通过用户的通信使用情况，比如本地，
信
漫游，长途，了解用户通话行为特征
11 总流量
12 RATType 网络类型:2G 3G 4G
13 访问IP 用户访问的具体网站
14
网址
IP地址或URL信息
15 User Agent 用户使用的APP信息
16 17
源端口 目的端口
URL端口信息
... ...
谁 在哪里
在什么时间
以何种方式
访问了哪些网 站内容
使用了什么 APP
中国联通互联网信息库 网站识别规则
数
聚合视图/分析模型
实时流
批量计算
据
整
D
DWA
合
W
DWD
流任务
非关系型数据库 内存计算
OD B域 O域 M域
流计算
分布式文件系统
S
大
数
据 采
BSS
CBSS
手机上网日志
用户位置信令
集
数据 管理
元 数据
数据
统一
质量
调度
数据 生命 周期
数据 运维
平台的大数据处理能力
50亿条
日处理上网记录
10亿条
日处理位置信令数据
网站内容解析规
搜
则
站 内
索 词
动
库
URL路径规则
作 识
搜 索
URL参数规则
别
识
规
别
则
规
则
四级域名分类规则
APP识别规则
UA 精准解析规则
IP+Port 补充解析规则
核心数据应用：用户画像
应用篇
大数据应用产品体系
对内应用
宽带 营销
2I2C 网络 优化
自助 报表
精准 营销
2
映用户实时的行为状态
3 数据具有连续和可追溯性:用号码ID整合
用户全生命周期数据
运营商数据解决互联网三大问题： 你是谁，你在哪，你在干什么
主流的大数据架构平台
大
自主经营体系统 自助查询 2I网络优
数
对内应用
化
据
经营分析
宽带营销 智能引擎
应
用
数据透明访问
旅游大数据
对外运营
标签服务
大数据模型
大
大数据处理
优点：技术实现不复杂，有丰富的应用经验
缺点：主机费用昂贵，需要专用硬件支持，比如 专用处理器，处理大量数据时遇到瓶颈 当前状况：去IOE，逐渐被互联网公司抛弃
胜出
大数据分布式计算
VS
把一组计算机通过网络相互连接组成分散系统，然 后将需要处理的大量数据分散成多个部分，交由分 散系统内的计算机组同时计算，最后将这些计算结