物流大数据平台可行性研究报告
物流大数据可行性研究报告
物流大数据可行性研究报告摘要：本报告旨再探讨物流行业中利用大数据技术地可行性，并分析其对于提高效率、降低成本和提升服务质量地潜再影响。
通过对物流行业地特点和发展趋势进行分析，结合大数据技术地应用场景和优势，探讨了物流大数据应用地可行性，并提出了相关建议和末来发展方向。
一、介绍物流是现贷经济社会中不可或缺地一环，随着全球化和电子商务地发展，物流行业面临着越来越大地挑战。
如何提高物流效率、降低成本、提升服务质量成为了物流企业关注地焦点。
而大数据技术地快速发展为物流行业带来了新地机遇和挑战。
二、物流行业现状目前，物流行业面临着诸多挑战，包括高成本、低效率、信息不对称等问题。
传统地物流管理方试己经难以满足市场须求，如何引入更先进地技术手段成为了物流企业共同面对地问题。
三、大数据技术概述大数据技术是指利用大规模地数据来进行分析和处理，从而发现规律、优化决策地一种技术手段。
大数据技术以其高效、快速、准确地特点，逐渐被应用倒各个领域中，包括物流行业。
四、物流大数据应用可行性分析1. 数据采集与整合：物流行业涉及倒包括订单信息、仓储信息、运输信息等大量数据，如何有效采集和整合这些数据成为了物流大数据应用地首要问题。
2. 数据分析与挖掘：通过对物流数据进行分析和挖掘，可以发现潜再地规律和趋势，为企业决策提供有效支持。
3. 预测和优化：基于大数据技术，可以建立物流运输模型，预测货物地运输时间、成本等指标，并通过优化算法提高物流效率。
4. 服务升级与定制化：通过大数据技术，物流企业可以实现对客户须求地个性化定制，提升服务质量和客户满意度。
五、建议和展望基于以上分析，笔者对物流大数据应用提出了以下建议：1. 加强数据采集和整合能力，建立完善地数据平台；2. 拓展数据分析和挖掘技术，使之更好地服务于物流业务；3. 积极引入大数据技术，推动物流行业数字化转型；4. 不断优化物流运输网络，提高供应链效率。
随着大数据技术地不断发展，物流行业地末来将更加数字化、智能化，物流企业须要及时把握机遇，实现业务地持续创新和发展。
物流大数据平台可行性研究报告
物流大数据平台可行性研究报告1 引言1.1 研究背景与意义随着我国经济的快速发展，物流行业日益繁荣，物流数据呈现出爆炸式增长。
大数据技术的出现，为物流行业带来转型升级的契机。
物流大数据平台通过采集、整合、分析物流行业各类数据，为企业提供决策支持，优化物流资源配置，降低物流成本，提高物流效率。
在此背景下，研究物流大数据平台的可行性，对于推动物流行业与现代信息技术的深度融合，促进物流行业高质量发展具有重要意义。
1.2 研究目的与内容本报告旨在分析物流大数据平台建设的可行性，为我国物流企业构建大数据平台提供参考。
报告主要内容包括：物流大数据平台概述、可行性研究方法与指标、技术可行性分析、经济可行性分析、市场可行性分析、运营与管理可行性分析等方面。
通过全面分析物流大数据平台建设的内外部条件，为物流企业决策者提供科学依据。
2. 物流大数据平台概述2.1 物流大数据概念与特点物流大数据是指在物流活动中产生、收集、处理、分析和应用的大量数据资源。
与传统物流数据相比，物流大数据具有以下特点：1.数据量巨大：物流大数据涉及多个环节和企业，数据量庞大，需要运用先进技术进行存储、处理和分析。
2.数据类型多样：物流大数据包括结构化数据（如订单信息、库存数据等）和非结构化数据（如物流轨迹、客户评价等）。
3.价值密度低：在大量数据中，有价值的信息相对较少，需要通过数据挖掘技术提炼出有用信息。
4.数据增长快速：随着物流业务的不断拓展和物联网、移动互联网等技术的发展，物流数据量呈现出爆炸式增长。
5.实时性要求高：物流大数据分析需要满足实时性需求，以便及时调整物流策略，提高物流效率。
2.2 物流大数据平台架构与功能物流大数据平台主要包括以下架构和功能：1.数据采集与存储：通过传感器、GPS、RFID等技术，实时采集物流数据，并将其存储在分布式数据库中。
2.数据处理与分析：运用大数据处理技术（如Hadoop、Spark等）对物流数据进行处理和分析，挖掘有价值的信息。
2017年新一代快递物流大数据平台项目可行性研究报告
2017年新一代快递物流大数据平台项目可行性
研究报告
一、项目必要性 (2)
二、项目建设内容 (2)
三、投资情况及项目投资进度 (2)
四、项目效益分析 (3)
一、项目必要性
随着快递行业的快速发展以及市场的充分竞争，提高服务质量以及客户的黏度变得越来越重要，管理精细化的标准也越来越高。
邮件服务质量是导致客户投诉、流失的最重要原因，因此按照邮件的全生命周期，本着均衡作业和注重时效的原则，制订全网运营标准，构筑全网统一、透明的快递物流业务支撑平台。
实现全网作业标准统一，闭环处置，达到行业先进水平。
面向生产者实现邮件生产数据自动采集、邮路智能选择、计划执行管控、资源推荐；面向生产及作业两个方向实现异常邮件的发现和智能跟踪处置，保障各项服务指标，提高生产环节的作业效率和质量，提升客户满意度，增强企业市场竞争力。
二、项目建设内容
本项目建设内容是对现有大数据处理分析平台及作业跟踪预警系统进行进一步的完善升级，同时面向快递物流作业建设统一数据分析平台，并基于作业计划、作业规范、服务承诺从作业质量、服务质量角度建设异常邮件跟踪处置系统。
三、投资情况及项目投资进度
本项目投资总额为3,127.76万元。
其中，工程建设费用529.30万元，工程建设其他费用2,060.15万元，预备费用129.47万元，流动资金407.84万元，具体投资金额及投资进度如下：。
数字货运平台可行性研究报告
数字货运平台可行性研究报告一、研究背景随着全球经济的快速发展，物流行业也得到了迅猛的发展。
而数字货运平台正是利用互联网和物联网技术，打破了传统的货运交易模式，实现了货物的信息化、可视化和智能化，为物流行业带来了前所未有的便利。
数字货运平台的出现，不仅提高了货运行业的效率，还降低了成本，促进了货物运输的精细化管理。
因此，数字货运平台成为了当前物流行业的一大热点。
二、研究内容本研究将从市场需求、技术支持、运营模式、风险控制等方面进行分析，探讨数字货运平台的可行性，并给出相关建议。
三、市场需求分析1.市场前景广阔随着互联网的快速发展，电商行业也日益蓬勃，而物流行业是电商的重要组成部分，因此数字货运平台具有广阔的市场前景。
根据统计数据显示，全球数字货运平台市场规模正在逐年扩大，预计未来几年将继续增长。
2.行业竞争激烈目前，数字货运平台虽然发展迅速，但市场上竞争也十分激烈。
各大平台纷纷推出各类服务，争夺市场份额。
因此，数字货运平台想要在激烈的市场竞争中立于不败，必须不断更新自己的服务和技术。
四、技术支持能力分析1.物联网技术数字货运平台的核心技术之一就是物联网技术，通过智能传感器和互联网技术，实现对货物的实时监控和信息采集。
同时物联网技术还可以为货运企业提供数据分析和预测，帮助企业更好地规划和管理货物运输。
2.大数据分析随着数据量的不断增大，数字货运平台需要借助大数据分析技术，处理和分析海量的货物信息，为企业提供更精准的运输方案和服务。
同时，大数据分析还可以帮助平台更好地理解市场需求，优化运营模式。
五、运营模式分析1.共享经济模式数字货运平台常采用共享经济模式，将货主和物流企业连接起来，实现共赢。
货主可以在平台上发布货物信息，找到最优质的运输服务；物流企业也可以通过平台接单，提高运输效率，并获取更多订单。
2.智能调度系统为了提高货物运输的效率和准确性，数字货运平台通常搭建了智能调度系统，根据货物种类、距离、时间等因素进行精准调度，确保货物能够准时送达目的地。
物流信息的可行性研究报告
物流信息的可行性研究报告一、研究背景随着全球化经济的发展和互联网技术的成熟，物流信息系统在现代物流管理中起着越来越重要的作用。
物流信息系统能够有效整合货物运输、仓储、配送等物流环节，提高物流运作的效率和安全性，降低物流成本，增强企业竞争力。
因此，对物流信息系统的可行性进行研究具有重要意义。
二、研究目的本报告旨在通过对物流信息系统的可行性研究，为企业开发物流信息系统提供决策参考。
具体目标包括：1. 分析物流信息系统的发展现状和趋势；2. 探讨物流信息系统的优势和功能特点；3. 研究物流信息系统在提升物流管理效率和降低成本方面的作用；4. 分析企业开发物流信息系统的技术和经济可行性。
三、研究方法本报告采用文献研究和案例分析相结合的方法，首先通过查阅相关文献资料，了解物流信息系统的基本概念、功能和应用情况；其次，通过案例分析，深入探讨物流信息系统在不同行业的应用实践和效果。
四、物流信息系统的发展现状1. 物流信息系统的定义物流信息系统是指通过计算机和通讯技术，对物流过程中涉及的信息进行采集、传输、处理和分析，实现对物流活动全过程的监控、控制和协调的系统。
物流信息系统的功能包括信息采集、存储、处理、传输、查询和分析。
2. 物流信息系统的发展历程物流信息系统起源于20世纪70年代的传统物流管理信息系统（LMIS），发展到80年代的计算机辅助物流信息系统（CA-LMIS），再到90年代的物联网物流信息系统（IOT-LMIS）。
随着信息技术的不断进步，物流信息系统在功能和性能上都得到了不断提升。
3. 物流信息系统的应用领域物流信息系统广泛应用于货物跟踪、库存管理、订单处理、运输计划、路线优化等物流管理环节。
不同行业的物流信息系统特点各异，但都能有效提高物流管理的效率和精度。
五、物流信息系统的优势和功能特点1. 实时性：物流信息系统能够实时采集、传输和处理物流信息，及时掌握货物运输、仓储和配送等环节的情况。
2. 自动化：物流信息系统能够实现物流活动的自动化管理，减少人为干预，提高工作效率。
物流大数据可行性研究报告
物流大数据可行性研究报告一、研究背景随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，大数据技术逐渐成为各行业的热点。
物流行业作为全球贸易的重要组成部分，也开始大规模应用大数据技术，以提高效率、降低成本、优化资源配置。
然而，在实际应用中，物流大数据技术还存在一些问题和挑战，需要进一步研究。
二、研究目的本研究旨在探讨物流大数据技术的可行性，分析其在物流业中的应用前景和影响，为相关企业和机构提供参考和指导。
三、研究内容及方法本研究主要包括以下内容：1.物流大数据的概念和特点：介绍物流大数据技术的基本概念、特点和主要应用领域。
2.物流大数据技术的发展现状：分析当前国内外物流行业对大数据技术的应用情况和发展趋势。
3.物流大数据技术的优势和挑战：探讨物流大数据技术的优势和挑战，分析其在物流业中的作用和影响。
4.物流大数据技术的应用案例：以某物流企业为例，详细介绍其如何应用大数据技术提高业务效率和服务质量。
5.物流大数据技术的可行性分析：从技术、成本、管理等方面对物流大数据技术的可行性进行评估，提出相关建议。
本研究采用文献综述、案例分析和实地调研相结合的方法进行，以全面、客观地评估物流大数据技术的可行性。
四、研究结果1.物流大数据技术的概念和特点物流大数据技术是指通过采集、存储、处理、分析海量数据，以发现隐含在数据中的规律和价值，为决策提供支持和参考的技术手段。
其特点包括数据量大、速度快、种类多、价值高等。
2.物流大数据技术的发展现状目前，国内外物流行业普遍应用大数据技术，以优化运输路线、提高配送效率、降低物流成本、提升客户满意度等为目标。
大数据技术已经成为物流企业提高竞争力的重要手段。
3.物流大数据技术的优势和挑战物流大数据技术的优势在于可以实现数据的有效管理、及时分析和快速决策。
然而，在实际应用中，物流大数据技术还存在一些挑战，如数据安全、隐私保护、技术需求等问题。
4.物流大数据技术的应用案例以某物流企业为例，通过引入大数据技术，实现了对货物运输过程的实时监控和跟踪，提高了配送效率和客户满意度。
大数据物流可行性研究报告
大数据物流可行性研究报告一、引言随着全球经济的不断发展、物流业的快速增长，大数据技术的应用在物流领域也愈发重要。
大数据技术具有挖掘数据的能力，帮助企业提高运营效率、降低成本、优化供应链管理，因此在物流领域具有广泛的应用前景。
本报告旨在通过对大数据技术在物流中的应用现状和实际案例进行研究，评估大数据在物流领域的可行性，并提出建议。
二、大数据技术在物流领域的应用现状1. 大数据技术在物流中的应用方式大数据技术在物流领域具有多种应用方式，包括数据采集、数据存储、数据分析和数据展示等环节。
首先，物流企业通过传感器、RFID等技术采集大量物流数据，包括货物位置、温湿度等信息。
然后，将这些数据存储在云端服务器中，并利用大数据技术进行深度分析，识别潜在问题和优化方案。
最后，将分析结果通过可视化的方式呈现给管理人员，帮助其快速决策。
2. 大数据技术在物流中的应用案例目前，许多物流企业已经开始应用大数据技术，取得了良好的效果。
比如，亚马逊通过大数据技术分析客户订单数据，优化仓储管理，实现快速配送；UPS采用大数据技术实现动态路径规划，提高运输效率；顺丰通过大数据技术实现货物跟踪，提高物流透明度。
这些案例表明，大数据技术在物流领域具有巨大潜力，可以帮助企业提高运营效率，降低成本。
三、大数据在物流领域的可行性分析1. 优势大数据技术具有诸多优势，使其在物流领域具有较高的可行性。
首先，大数据技术具有海量数据处理能力，可以快速、准确地对物流数据进行分析，帮助企业发现潜在问题。
其次，大数据技术具有实时性，可以帮助企业快速响应市场变化，优化供应链管理。
此外，大数据技术还具有智能化特点，可以通过机器学习、人工智能等技术实现自动化决策，提高运营效率。
2. 挑战尽管大数据技术在物流领域具有较高的可行性，但也面临一些挑战。
首先，大数据技术的应用成本较高，包括数据采集、存储、分析等方面的成本。
其次，大数据技术的安全性问题仍然存在，容易造成数据泄露、隐私泄露等风险。
物流运输大数据分析平台可行性分析报告
物流运输大数据分析平台可行性分析报告一、引言物流运输行业在全球范围内占据着重要地位，随着大数据技术的不断发展和应用，物流行业也逐渐向智能化、数字化方向迈进。
本报告旨在对物流运输大数据分析平台的可行性进行深入分析，探讨其在物流行业中的应用前景与发展潜力。
二、市场分析1. 物流行业现状当前，物流行业面临的挑战日益增多，包括高昂的运营成本、供应链管理效率低下、信息孤岛问题突出等。
大数据技术的引入可以有效解决这些问题，提升物流运输业务的整体运营效率和可持续发展能力。
2. 大数据应用前景随着物流运输行业的数字化转型深入推进，大数据技术在物流行业中的应用前景日益广阔。
通过对海量数据进行分析和挖掘，物流企业可以提升配送效率、降低成本、改善服务质量，进而获得竞争优势。
三、技术可行性1. 大数据处理能力物流运输大数据分析平台需要具备强大的数据处理能力，能够实时采集、清洗和分析各类数据源，包括订单信息、运输路径、车辆状态等。
只有具备高效的数据处理能力，平台才能为物流企业提供准确、实时的数据支持。
2. 智能算法支持除了数据处理能力外，物流运输大数据分析平台还需要结合智能算法，实现对数据的深度挖掘和分析。
通过机器学习、数据挖掘等技术手段，平台可以为物流企业提供更加精准的预测和决策支持，帮助企业优化运输路线、调度车辆，提升整体运输效率。
四、商业可行性1. 收益模式物流运输大数据分析平台可以通过多种方式获取盈利，包括销售数据分析报告、提供定制化数据服务、合作推广等。
通过多样化的收益模式，平台可以实现盈利最大化，增强商业可行性。
2. 合作伙伴物流运输大数据分析平台需要与物流企业、技术提供商、行业协会等建立稳固的合作关系，共同推动平台的发展和壮大。
通过与各方合作，平台可以更好地满足市场需求，促进商业可行性的提升。
五、风险分析1. 数据安全风险物流运输大数据分析平台涉及海量敏感数据的处理和储存，数据安全风险不容忽视。
平台需要加强数据保护措施，建立完善的数据安全机制，确保用户数据的隐私和安全。
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行业大数据平台可行性研究报告项目承担单位：XX项目编制单位：XX项目负责人：编制日期：目录第1章项目概述 (1)1.1项目名称 (1)1.2项目承担单位 (1)1.3编制依据 (1)1.4项目建设内容 (1)1.5项目建设原则 (2)1.6投资估算 (3)1.6.1 主要依据 (3)1.6.2 投资估算 (3)1.7效益目标 (4)1.7.1 绩效目标 (4)1.7.2 效果目标 (4)第2章建设背景及可行性 (5)2.1建设背景 (5)2.1.1 时代背景 (5)2.1.2 政策背景 (5)2.1.3 业务背景 (6)2.2项目可行性 (7)2.2.1 政策环境可行性 (7)2.2.2 技术可行性 (8)第3章需求分析 (9)3.1非功能性需求 (9)3.1.1 灵活性需求 (9)3.1.2 安全性需求 (10)3.1.2.1 数据安全 (10)3.1.2.2 应用安全 (10)3.1.2.3 系统存取权限控制 (10)3.1.2.4 数据保密需求 (11)3.1.2.5 灾难恢复需求 (11)3.1.3 系统集成需求 (12)3.1.3.1 基础设施类集成 (12)3.1.3.2 业务应用类集成 (13)3.1.3.3 安全体系集成 (13)3.2功能性需求 (13)3.2.1 整体用例图 (13)3.2.2 建设内容 (13)第4章方案设计 (14)4.1建设目标 (14)4.2设计理念 (14)4.3设计原则 (16)4.4总体架构设计 (17)4.6网络拓扑设计 (20)4.7系统非功能性设计 (21)4.7.1 跨平台性 (21)4.7.2 系统安全设计 (21)4.7.2.1 数据层安全 (21)4.7.2.2 Web层安全 (22)4.7.2.3 应用层安全 (22)4.7.2.4 备份和恢复 (24)4.7.3 系统稳定性和高可用性设计 (25)4.7.3.1 数据预处理系统稳定性和高可用性设计 (25)4.7.3.2 海量数据存储检索系统稳定性和高可用性设计 (25)4.7.3.3 数据智能挖掘分析系统稳定性和高可用性设计 (26)4.7.4 系统扩展性设计 (26)4.7.5 低耦合设计 (26)4.7.6 系统的实用性 (27)4.8技术路线和关键技术 (27)4.8.1 面向服务（SOA）的架构 (27)4.8.2 遵循XML数据标准 (29)4.8.3 基于Web Service技术 (30)4.8.4 组件技术和模块化构造 (30)4.8.5 反爬虫机制 (31)4.8.7 业务流程控制 (34)4.8.8 大数据处理分析技术 (35)4.8.8.1 云存储系统设计 (35)4.8.8.2 分布式数据库系统设计 (36)4.8.8.3 分布式计算架构设计 (36)4.8.8.4 安全保障体系设计 (37)4.8.8.5 HDFS分布式文件系统 (37)4.8.8.6 MAP/REDUCE 分布式并行数据处理 (38)4.8.8.7 Spark实时计算框架 (38)4.8.8.8 ZOOKEEPER协调调度系统 (39)4.8.8.9 大数据分析 (40)4.8.9 机器学习 (42)4.8.9.1 基于大数据的机器学习 (42)4.8.9.2 Spark 机器学习库MLLib (43)4.8.9.3 TensorFlow (43)4.8.10 自然语言处理 (44)4.8.10.1 自动分词 (44)4.8.10.2 关键词提取 (44)4.8.10.3 文本摘要 (45)4.8.10.4 命名实体识别 (45)4.8.10.5 自动分类 (45)4.8.10.6 文本内容抽取 (45)4.8.11 数据可视化 (46)4.8.11.1 基本概念 (46)4.8.11.2 数据可视化标准 (47)4.8.11.3 数据可视化 (47)4.9集群部署 (48)4.9.1 副本技术 (49)4.9.2 纠删码技术 (49)4.9.3 HA技术 (50)4.9.4 SAN架构集群存储HA方法 (51)第5章应用系统建设 (53)5.1网络信息采集子系统 (53)5.1.1 网络信息采集 (53)5.1.2 信息编辑发布 (55)5.2网站管理子系统 (57)5.3信息报送子系统 (57)5.4问卷调查子系统 (57)5.5信息共享子系统 (57)5.6数据统计子系统 (57)5.7系统管理 (57)第6章投资估算 (57)6.1主要依据 (57)6.2总体费用 (57)6.3系统开发 (58)6.4服务器配置 (60)第7章项目进度计划 (62)第8章结论与建议 (62)第1章项目概述1.1项目名称项目名称：XX1.2项目承担单位项目承担单位：XX项目负责人：1.3编制依据本报告的编制依据主要包括以下内容：《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》（国发〔2015〕40号）；《促进大数据发展行动纲要》（国发〔2015〕50号）；《北京市大数据和云计算发展行动计划（2016—2020年）》；《计算机信息网络国际联网保密管理规定》国家保密局；《计算机软件产品开发文件编制指南》（GB8567-88）；《计算机软件开发规范》（GB8566-88）；《计算机软件质量保证计划规范》（GB/T12504-90）；《计算机病毒防治管理办法》中华人民共和国公安部令第51号；其他法律法规、相关文件等。
1.4项目建设内容本项目行业大数据平台主要建设内容为：➢1.5项目建设原则系统的总体设计应遵循高标准严要求的原则，具备技术的稳定性和业务系统的实用、方便性。
1．先进性和前瞻性在应用系统实用、高效的基础上，采用先进的信息技术，适应未来6-8年技术发展趋势，具备一定的前瞻性，并保证系统管理、维护、升级和扩展的方便性。
2．开放性及可扩展性由于本项目中建设的平台将为今后几年全国XX相关数据收集分析工作提供支撑，因此要求软件平台应具有良好的可扩充、扩展能力，能够方便进行系统升级和更新，以适应今后业务的不断发展。
3．安全可靠性选用的主机服务器要求能够支持高可用的持续服务技术，能够连续7×24小时不间断工作，出现故障及时告警，具有完整的操作权限管理功能和完善的系统安全机制，保证系统正常可靠运行。
4．保护投资保护既往投资、整合现有资源。
系统建设立足对已有业务应用系统和数据库等资源的完善与整合，重视业务流与信息流的结合和重组优化，使既往投资和现有资源发挥更大作用。
5．易于管理维护建设时充分考虑到管理维护的需要，保证系统建成后易于管理和维护。
1.6投资估算1.6.1主要依据1.原国家发展计划委员会、信息产业部：《电信建设管理办法》2.信息产业部《通信建设工程投资估算指标》（试行）3.《关于认真开展电子工程监理的通知》信息产业部信规（2000第206号文件）4.《信息系统工程造价指导书》中国市场出版社5.项目需求及市场调研。
1.6.2投资估算根据项目建设的内容和规模，依据国家有关部门的相关规定，在市场调研的基础上，综合考虑需求分析费、系统设计费、应用软件开发费、系统集成和调试费等，XX行业大数据平台建设总投资估算为XX 万元，各分项价格如下表所示：1.7效益目标1.7.1绩效目标质量目标：系统建设之前，项目组会充分研究讨论，并广泛收集专家意见制定出最适合本项目的质量控制标准，保证承建方严格按照质量要求建设。
时效目标：与系统建设之前相比，系统建设投入使用以后可提高工作效率70%以上。
成本目标：软件及实施、培训等投入控制在XXX万元人民币以内。
1.7.2效果目标经济效益目标：系统不直接产生经济效益。
但系统运行以后可增加中心影响力，提高服务能力，为XX行业发展等提供数据支撑，为各单相关企业节省支出，按照目前行业发展水平及相关服务费用计算，每年可增加收入约XX万元。
社会效益目标：提高管理水平，降低管理层管理难度，提高用户满意度，促进行业发展。
环境效益目标：本项目作为信息化建设的重要组成部分，在提高数字化水平，改善管理环境中起到至关重要的作用。
可持续目标：经过充分的系统论证，前瞻性的建设规划，开放式的平台接口，在国家相关政策下本系统使用期限在6-8年以上。
满意度目标：项目建设完成投入使用以后，要达到所有使用者满意度不低于80%。
第2章建设背景及可行性2.1建设背景2.1.1时代背景当今人类社会已经进入数字化和信息化时代，主要特征就表现在高效性、多样性、综合性等，在这样的时代背景之下，人们的生活质量显著提高，计算机技术的发展是数字化和信息化时代出现的根本原因，在社会的各行各业之中，由于计算机技术的广泛应用，企事业单位开始建立计算机网络平台，实现了信息的数字化管理，同时各企事业单位之间可利用互联网进行信息的交流与沟通，进一步扩展了数字化和信息化的普及范围，数字化和信息化在世界范围内迅速普及，正在对经济、政治、文化、科技、军事等各个领域产生重大影响，深刻改变着人们的生产、工作和生活方式，并将继续对人类精神文明和物质文明产生深远影响，引发人类社会生活层面的各种变革。
2.1.2政策背景2015年9月5日，经李克强总理签批，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统部署大数据发展工作。
《纲要》是到目前为止我国促进大数据发展的第一份权威性、系统性文件，从国家大数据发展战略全局的高度，提出了我国大数据发展的顶层设计，是指导我国未来大数据发展的纲领性文件。
《纲要》提出，要加强顶层设计和统筹协调，加大大数据关键技术研发、产业发展和人才培养力度，着力推进数据汇集和发掘，深化大数据在各行业创新应用，促进大数据产业健康发展；完善法规制度和标准体系，科学规范利用大数据，切实保障数据安全。
2017年1月17日工业和信息化部印发《大数据产业发展规划（2016－2020年）》，规划指出创新大数据技术服务模式。
加快大数据服务模式创新，培育数据即服务新模式和新业态，提升大数据服务能力，降低大数据应用门槛和成本。
围绕数据全生命周期各阶段需求，发展数据采集、清洗、分析、交易、安全防护等技术服务。
推进大数据与云计算服务模式融合，促进海量数据、大规模分布式计算和智能数据分析等公共云计算服务发展，提升第三方大数据技术服务能力。
推动大数据技术服务与行业深度结合，培育面向垂直领域的大数据服务模式。
2.1.3业务背景XX是现代经济的核心之一，国务院印发的《XX业发展中长期规划(2014~2020年)》明确提出要以提高XX效率、降低XX成本为重点。
因此，在大数据时代背景下，XX行业也必须高度重视统计数据。
XX 大数据可以划分为三类：第一是微观层面，包括运输、仓储、配送、包装、流通加工等，第二是中观层面，最显著的影响是横向流程延拓，纵向流程压缩简化；从供需平衡角度出发，为供方(XX企业)提供最大化的利润，为需方提供最佳的服务；第三是顶层设计，利用大数据技术把握行业动态，预测发展趋势，实现行业顶层规划设计。