大数据平台项目方案

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供电大数据分析平台项目方案

供电大数据分析平台项目方案
技术更新迭代
随着技术的不断发展,需要关注 新技术的发展动态,及时更新平 台技术,以保持平台的先进性和 竞争力。
实施风险
项目延期
由于供电大数据分析平台项目的复杂性,可能出现项目进度延期的情况。为应 对此风险,需要制定详细的项目计划,并加强项目进度管理。
资源不足
项目实施过程中可能会遇到人力资源、设备等资源不足的情况,影响项目的实 施进度和效果。因此,需要提前规划和调配资源,确保资源的充足和合理利用 。
数据来源与类型
• 用户反馈数据:通过供电服务热线、APP等途径收集的用 户反馈信息。
数据来源与类型
01
数据类型
02
时序数据:智能电表数据和天气数据都属 于时序数据,随时间变化而变化。
03
结构化数据:用户反馈数据通常以结构化 的形式存储,如文本、数字等。
04
非结构化数据:用户反馈数据中可能包含 图片、视频等非结构化数据。
社会责任
积极参与社会公益事业, 履行社会责任,推动社会 可持续发展。
社会效益分析
促进经济发展
供电大数据分析平台项目有助于 保障电力供应的稳定性和可靠性
,为经济发展提供有力支撑。
提高生活质量
电力是现代社会运转的基础,供 电大数据分析平台项目能够保障 居民用电需求,提高生活质量。
推动科技创新
供电大数据分析平台项目涉及到 先进的大数据分析技术,能够推
负责从各种数据源中采集和汇总供电 相关数据,包括电力生产、电力消费 、设备状态等数据。
03
数据处理层
对采集的数据进行清洗、整合、转换 等处理,为数据分析提供高质量的数 据集。
05
04
数据分析层
基于处理后的数据,利用统计分析、 机器学习等方法进行深入分析,挖掘 数据中的价值。

大数据云平台项目规划建设方案

大数据云平台项目规划建设方案
大数据云平台项目规划建设 方案
汇报人: 2024-01-05
目录
• 项目背景与目标 • 大数据云平台概述 • 建设内容与方案 • 实施计划与时间表 • 资源需求与预算 • 风险评估与应对策略 • 效益评估与预期成果 • 总结与展望
01
项目背景与目标
项目背景
1
随着信息化和数字化的快速发展,企业、政府和 各类组织的数据量呈爆炸式增长,对数据处理和 分析的需求日益迫切。
系统设计与开发
2023年11月-2024年3月,负责人:李四
系统集成与测试
2024年4月-6月,负责人:王五
05
资源需求与预算
人员需求
数据分析师
负责数据清洗、整合、分析和建模,需 要具备统计学、数学和编程知识。
项目经理
负责整体项目的管理和协调,需要有 PMP或类似认证。
系统工程师
负责云平台的搭建、维护和优化,需 要有丰富的系统集成和运维经验。
目标受众
企业和组织的数据处理和分析人员。 业务和管理层决策者。 需要进行数据驱动决策的各类组织和机构。
02
大数据云平台概述
大数据云平台定义
01
大数据云平台是一种基于云计算 的大数据处理和分析平台,它能 够提供大规模数据存储、处理、 分析和可视化等功能。
02
它通过云计算的弹性可扩展性, 实现了对海量数据的快速处理和 实时分析,为企业和组织提供了 高效、可靠的大数据解决方案。
竞争分析
对竞争对手进行深入分析,了解其产品、技术和服务等方面的优劣 势,制定相应的竞争策略。
客户需求
深入了解客户需求,持续优化产品和服务,提高客户满意度和忠诚度 。
07
效益评估与预期成果
经济效益评估

大数据平台解决方案

大数据平台解决方案
3.数据处理:需实现数据的实时处理和离线分析,为业务提供快速、准确的数据支撑;
4.数据安全:需确保数据安全和合规性,遵循国家相关法律法规;
5.数据应用:需提供丰富的数据挖掘和可视化功能,辅助企业决策。
三、解决方案
1.数据采集与传输
(1)采用分布式数据采集技术,实现对多源异构数据的实时采集;
(2)设计高效的数据传输机制,确保数据传输的实时性和完整性;
(1)数据挖掘
结合业务需求,运用机器学习、深度学习等算法,进行数据挖掘和智能分析。
(2)可视化展示
采用可视化工具,将分析结果以图表、地图等形式进行展示,提高决策效率。
四、实施策略
1.项目规划:明确项目目标、范围、时间表和资源需求;
2.技术选型:根据业务需求,选择合适的大数据技术栈;
3.团队建设:组建专业的项目团队,包括项目经理、开发人员、数据分析师等;
(3)对采集的数据进行预处理,包括数据清洗、去重、转换等,提升数据质量。
2.数据存储
(1)采用分布式存储技术,构建可扩展的大数据存储平台;
(2)根据数据类型和业务需求,选择合适的存储引擎,如HDFS、HBase、Kudu等;
(3)设计合理的存储策略,实现数据的高可靠性和高性能。
3.数据处理与分析
(1)采用大数据处理框架(如Spark、Flink等),实现数据的实时处理和离线分析;
2.技术风险:选择成熟的大数据技术和工具,降低技术风险;
3.项目管理风险:加强项目进度管理和沟通协作,确保项目按时按质完成;
4.法律合规风险:遵循国家法律法规,确保项目合法合规。
六、总结
本方案旨在为企业提供一套合法合规的大数据平台解决方案,实现数据的高效存储、计算和分析。通过构建完善的数据治理体系,确保数据的真实性、准确性、完整性和安全性。同时,借助数据挖掘和可视化技术,助力企业挖掘潜在商机,提升决策水平。在实施过程中,需关注风险防范,确保项目顺利推进。

大数据建设方案

大数据建设方案
5.系统部署:将系统部署到生产环境,进行实际运行。
6.运维保障:建立运维团队,负责系统日常运维和优化。
六、项目效益
1.提升企业竞争力:通过大数据分析,为企业提供有针对性的决策支持。
2.促进政府治理能力现代化:利用大数据技术,提升政府决策科学化水平。
3.降低运营成本:通过自动化、智能化的数据处理和分析,降低人力成本。
2.技术选型:根据业务需求,选择合适的技术框架和工具。
3.系统开发:遵循软件工程规范,分阶段进行系统开发。
4.系统测试:开展全面、深入的系统测试,确保系统稳定可靠。
5.系统部署:将系统部署到生产环境,实现业务运行。
6.运维保障:建立健全运维体系,确保系统持续优化和稳定运行。
六、预期效益
1.提升决策效率:通过大数据分析,为企业及政府部门提供精准、实时的决策依据。
大数据作为新时代的战略资源,对于促进经济社会发展具有重要作用。本方案旨在构建一套全面、高效、安全的大数据平台,为各领域提供深度数据服务。以下内容将详细阐述大数据建设的整体规划、技术路线、实施策略及预期效益。
二、建设目标
1.数据整合:实现多源异构数据的统一采集、处理和存储。
2.数据分析:运用先进的数据分析技术,挖掘数据价值,支撑决策。
4.数据应用层:提供数据查询、报表、可视化等多样化服务。
四、详细方案
1.数据采集与处理
-制定统一的数据采集规范,确保数据质量。
-采用分布式爬虫技术,自动采集互联网数据。
-通过数据交换接口,实现企业内部数据对接。
-运用大数据处理框架(如Hadoop、Spark)进行数据预处理。
2.数据存储与管理
-构建分布式存储系统,提高数据读写性能。
-实施数据备份与恢复策略,确保数据安全。

智慧农业大数据平台开发方案

智慧农业大数据平台开发方案

智慧农业大数据平台开发方案第一章:项目概述 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)1.3 项目范围 (3)第二章:需求分析 (4)2.1 用户需求 (4)2.1.1 农业生产者需求 (4)2.1.2 农业管理者需求 (4)2.2 功能需求 (4)2.2.1 数据采集与处理 (4)2.2.2 数据分析与决策支持 (4)2.2.3 预警与防治 (5)2.2.4 资源整合与协同 (5)2.3 系统功能需求 (5)2.3.1 数据处理能力 (5)2.3.2 数据安全与隐私保护 (5)2.3.3 系统稳定性与可靠性 (5)2.3.4 系统兼容性与可扩展性 (5)第三章:系统架构设计 (5)3.1 系统总体架构 (5)3.2 技术架构 (6)3.3 数据架构 (6)第四章:数据库设计与实现 (7)4.1 数据库设计 (7)4.2 数据库表结构设计 (7)4.3 数据库存储过程 (8)第五章:核心功能模块开发 (8)5.1 数据采集模块 (9)5.2 数据处理模块 (9)5.3 数据可视化模块 (10)第六章:系统安全与稳定性 (10)6.1 安全策略 (10)6.1.1 物理安全 (10)6.1.2 数据安全 (10)6.1.3 网络安全 (10)6.1.4 应用安全 (11)6.2 系统稳定性保障 (11)6.2.1 硬件设备 (11)6.2.2 软件系统 (11)6.2.3 网络环境 (11)6.3 容灾备份 (11)6.3.2 系统备份 (11)6.3.3 容灾措施 (11)第七章:系统部署与实施 (12)7.1 系统部署 (12)7.1.1 部署策略 (12)7.1.2 部署流程 (12)7.2 系统实施 (12)7.2.1 实施步骤 (12)7.2.2 实施管理 (12)7.3 系统测试 (13)7.3.1 测试策略 (13)7.3.2 测试流程 (13)第八章:运维管理与维护 (13)8.1 运维管理 (13)8.1.1 运维管理概述 (13)8.1.2 运维管理内容 (13)8.1.3 运维管理制度 (14)8.2 系统维护 (14)8.2.1 系统维护概述 (14)8.2.2 系统维护内容 (14)8.2.3 系统维护策略 (14)8.3 故障处理 (14)8.3.1 故障处理概述 (14)8.3.2 故障处理流程 (14)8.3.3 故障处理策略 (15)第九章:项目效益与风险评估 (15)9.1 项目效益分析 (15)9.1.1 经济效益 (15)9.1.2 社会效益 (15)9.1.3 生态效益 (15)9.2 风险评估 (15)9.2.1 技术风险 (15)9.2.2 数据风险 (16)9.2.3 政策风险 (16)9.2.4 市场风险 (16)9.3 风险应对措施 (16)9.3.1 技术风险应对 (16)9.3.2 数据风险应对 (16)9.3.3 政策风险应对 (16)9.3.4 市场风险应对 (16)第十章:项目总结与展望 (16)10.1 项目总结 (16)10.2 项目改进方向 (17)第一章:项目概述1.1 项目背景信息技术的飞速发展,大数据技术在农业领域的应用日益广泛。

大数据平台数据治理项目建设方案

大数据平台数据治理项目建设方案

大数据平台数据治理项目建设方案目录一、项目背景与目标 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)二、项目需求分析 (5)2.1 数据治理原则 (6)2.2 数据治理范围 (7)2.3 数据治理流程 (8)三、项目内容与任务 (10)3.1 数据治理架构设计 (11)3.2 数据质量提升 (12)3.3 数据安全保障 (13)3.4 数据资源管理 (14)3.5 数据治理机制建设 (16)四、项目实施计划 (16)4.1 项目时间表 (18)4.2 项目阶段划分 (18)4.3 项目责任分配 (19)五、项目资源保障 (20)5.1 人力资源保障 (22)5.2 物力资源保障 (23)5.3 资金保障 (24)六、项目风险与应对措施 (25)6.1 项目风险识别 (27)6.2 项目风险评估 (28)6.3 项目风险应对措施 (30)七、项目监控与评估 (30)7.1 项目进度监控 (31)7.2 项目质量评估 (33)7.3 项目效益评估 (33)八、项目总结与展望 (34)8.1 项目成果总结 (36)8.2 项目经验教训 (37)8.3 项目未来展望 (38)一、项目背景与目标随着信息技术的迅猛发展,大数据已经成为企业和社会发展的重要驱动力。

大数据平台作为汇聚、处理和分析海量数据的核心基础设施,其建设对于提升企业的数据驱动决策能力、优化业务流程、降低成本等方面具有重要意义。

我们面临着数据治理体系不完善、数据质量参差不齐、数据安全隐患等问题,这些问题严重制约了大数据平台的稳定运行和高效利用。

本项目的目标是构建一个统规范、安全的大数据平台数据治理体系,实现数据的标准化管理、自动化处理、智能化分析,为企业的决策提供有力支持。

建立完善的大数据平台数据治理体系,包括数据标准、数据质量、数据安全等各个方面;本项目的实施对于提升企业的数据治理能力和大数据平台的应用水平具有重要意义,将为企业的数字化转型和创新发展注入新的活力。

智慧城市运行大数据平台项目建设方案

智慧城市运行大数据平台项目建设方案

智慧城市运行大数据平台项目建设方案技术支持单位:XXXXXXXX
一、背景介绍
随着物联网技术、大数据技术的发展,智慧城市的建设也进入到新的阶段。

智慧城市的建设要求政府和各部门能够根据城市具体需求,构建和完善数据资源,搭建完备的信息流、数据交换和综合服务平台,从而更好地实现城市的规划和管理。

为实现智慧城市的建设,政府现需要建设一个面向全体城市居民的智慧城市运行大数据平台,以改善城市的管理效率和节能环保水平,并充分发挥智能技术在管理城市方面的优势,推动城市可持续发展。

二、总体方案
1.建设方向:智慧城市运行大数据平台将结合数据采集、数据存储、数据处理和数据应用四大基本流程,从整个城市的角度出发,为企业政府机构提供一个完整的智慧城市运行大数据平台,为政府部门的决策提供可靠的数据参考,支持城市数字化运行管理,以及城市事件跟踪及预测分析等。

2.建设规模:智慧城市运行大数据平台的建设规模包括:城市数据资源规划,支持规划设计、评估分析、决策指导;完善大数据服务能力,支持城市精细化运行、特征挖掘及分。

大数据平台项目建设实施方案计划书word

大数据平台项目建设实施方案计划书word
5、《国家电子政务“十二五”规划》(工信部规〔2011〕567号);
6、《尖于印发“十二五”国家政务信息化工程建设规划的通知》 (发改高技〔2012〕1202号);
7><GB/T21063-2007政务信息资源目录体系》
8>(GB/T21062-2007政务信息资源交换体系》
9、《国家电子政务工程建设项目管理暂行办法》
1-4.1.2政府部门
可以向**电子政务公共数据开放共享平台提供数据或使用平台 提供的数据;业务部门之间可以通过系统平台交换共享数据;遵循 标准规范进行业务系统的建造和改进,可实现业务系统和数据幵放 共享平台的对接。
1-4.1.3社会公众
可以依托杯电子政务公共数据幵放共享平台提供的应用服务对 公众需求做出快速反应,公众可以更直接广泛的获得政府提供的服 务,如证照协同、社保电子传递等。
表3-1业务量估算
序号数据名称数据量
1平台交互量200 (日均)
2密千芒田〜数丫不、100
3
存夭每个甲口平均揄行操作数
1000
1.4.1.4企业单位
通过杯电子政务公共数据幵放共享平台提供的应用服务可以方 便企业进行业务级信息查询,并可通过业务协同对企业提供事项审 批、信息推送服务。
1-4.2业务功能分析
1.4.2.1数据共享
在政府部门内部强调的是共享共用。先把政府部门内部及部门 之间数据共享的工作做起来。各级政府都以数据应用为导向,需要 什么数据就共享什么数据。
3、国家治理不能仅仅依靠政府
由于时间和技术的局限性,以往国家治理基本是政府下达指令、 向下逐层执行的“幵环过程”。如今随着互联网发展,人民对于政 府的期望越来越高,国家不仅要在政策出台前广泛征求、准确把握 民意;出台后还需要获得执行反馈,并适时调整,政府治理变为下 达指令一执行一反馈的“闭环过程”,需要借助社会各方面力量参 与到国家治理过程之中。无论是社会自治还是合作共建,政府数据 共享开放都是大前提。
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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。

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