基于大数据的数字化运营平台架构及应用03
XX博物馆大数据平台方案
大数据分析
综合分析 客流分析 客源地分析 游客行为分析 投诉分析 舆情监测
大数据管理中心
数据采集处理 数据资产目录
数据存储 数据建模 数据共享
服务门户
宣传推广 在线观展 游客服务 产品订购 游客互动
综合管控
资源管理 视频综合监控 客流监测疏导 综合信息发布 应急指挥调度 文物保护修改
决策分析应用
决策分析—客流分析（示意图）
山东省博物馆大数据平台解决方案
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目录
Contents
01
PART 01
背景
PART 02
设计思路
02
03 PART 03 平台建设方案
05
PART 05
价值体现
PART 04
大数据平台应用
04
01 背景
背景
公共文化服务政策 环境日益优化
云计算、大数据、物 联网等技术日臻成熟
智能手机等移动终端快速发 展，提供了强劲的硬件支撑
互联网 数据
运营商 数据
WIFI网络
物联网络
标安运 准全营 规保支 范障撑 体体体 系系系
标准体系建设
省博物馆大数据平台
技术架构设计
利用成熟、先进的 IT 技术，构建统一的大数据服务平台，实现统一的数据获取、统一的数据存储、统一的数据 建模，提供多元化的数据服务，保障数据安全，实现数据充分共享互通，实现数据资产的开放运营。
• 实现数据全流程、全生命周期管 理
• 提高数据资源准确性、可用性和 安全性
• 建立大数据服务平台，整合归集 经营管理、生产营运、客户服务 等层面数据以及外部市场数据
• 建立统一的数据模型，形成统一 的数据集市，支撑博物馆管理、 服务、营销的大数据分析应用
智慧物流数字化运营智慧平台整体规划建设方案
平台建设基本原则
标准化和规范化
平台建设应遵守国家和行业相关标准，采用规范 化的技术路线和接口，提高平台的互操作性和可 维护性。
灵活性和扩展性
平台应具备灵活的扩展能力，支持业务规模的动 态变化和新兴技术的应用。在功能设计上，应采 用模块化架构，方便功能的扩展和替换。
安全性和可靠性
平台应具备完善的安全策略和措施，确保数据和 系统的安全性。同时，应采用高可靠性的架构设 计和容灾策略，保证平台的稳定运行。
国内外发展现状
国内外智慧物流发展迅速，一些发达国家和地区已经实现了较高水平的智慧物流运作，而 国内智慧物流也正处于快速发展的阶段。
未来发展趋势
未来智慧物流将朝着更加广泛的应用领域、更加精细化的管理、更加高效便捷的服务方向 发展。
平台建设的目的与意义
提升物流效率
提高服务质量
通过数字化、智能化等技术手段，优化物流 运作流程，降低人力和物力成本，提升物流 效率。
智能化和高效性
平台应充分利用人工智能、大数据等先进技术， 提升平台的智能化水平，提高运营效率和管理水 平。
平台架构及功能模块
平台架构
平台应采用分层架构设计，包括数据采集层、数据处理层、 应用层和展示层。各层之间应遵循开放式架构的原则，方便 接入第三方系统和应用。
功能模块
平台应包括基础数据管理、运输管理、仓储管理、配送管理 、统计分析等核心模块。每个模块应具备相应的功能点，满 足物流运营的需求。
数据驱动的智能化服务
01
数据挖掘和分析
平台应基于大数据技术，对运营数据进行实时采集、存储和分析，为
管理层提供全面的数据支持和决策辅助。
02
智能化调度和优化
平台应通过人工智能算法，实现智能化调度和优化，包括运输路径优
平台架构图-产品架构图
业务平台
可视化交互
大数据
区块链
计算
商业智能
容器
虚拟机
存储
块存储
文件存储
对象存储
公有云
私有云
专线
核心企业
金融机构
融资企业
移动端
产品管理
清分管理
智能合约
权限管理
风控管理
报表管理
运营管理
客户管理
产品营销中心
风险控制中心
业务处理中心
运营管控中心
财务管理
运输服务
订单管理
业务服务
综合运营
数据大屏
多源数据
图形编辑
灵活部署
铁路行业云平台
用户管理
权限管理
数据API
个性推荐
组织架构
计算引擎
数据运营
NLP
未来
已有
应急指挥
站场服务
旅客服务
支撑服务
安全防护
安防监控主机安全网络安全数据安全威胁情报
运维监控
配置管理流程管理备份管理统一运维应用监控
谢谢再见
招商管理
需求管理
质量管理
财务管理
计划管理
订单管理
电子招投标管理中心
合同管理中心
采购协同中心
通用物资采购中心
供应商管理中心
开放平台
铁路内部系统
仓储物流
交易管理
招标采购
电商采购
非招标采购
物资处置
金融服务
95306
商业智能
供应商端
第三方端
电商平台
外部供应商系统
内容管理
胜利油田“数据+平台+应用”信息化建设新模式构建与应用
联网的全面建设，实现对生产前端的实时感知 [2]， 勘探开发数据总量和数据类型均呈现快速增长的 趋势，给数据资源管理带来了新的挑战。大数据、 人工智能等建设与应用，对数据科学、有序管理 和共享应用提出了更高要求，需要通过加强数据 治理、构建油田数据湖，进一步提升数据资产化管 理能力。
油田勘探开发、生产运行、综合研究等业务 中，机器学习、图形识别、自然语言处理等新技术 应用已由试点摸索转向推广普及。油田精细化管理 的不断推进，业财融合、数据融合、数据联动等跨 专业、跨类型的数据共享应用需求也越来越迫切。 根据上述业务场景应用需求，需全面开展企业数据 治理，建成油田企业数据湖，运行不同类型大数据 工具，对海量数据进行大数据处理、实时分析和机 器学习等操作，将数据加工成信息、将信息加工成 知识，为业务提供知识化服务。
基金项目：中国石油化工股份有限公司科技项目“油田企业勘探开发服务云平台关键技术研究”（编号：P17019-6）。 作者简介：马承杰，1973 年生，1995 年毕业于大庆石油学院计算机软件专业，2013 年获中国石油大学（华东）石油与 天然气工程硕士学位，高级工程师，现任中国石化胜利油田分公司信息化管理中心油田专家，主要从事油田信息化规划、石化 智云平台运营与智能油田建设等工作。E-mail ：machengjie.slyt@ 收稿日期：2021-03-27
2021 年第 2 期 ７３
技术前沿 TECHNOLOGY FRONTIER
upstream block. The new informatization model of “data + platform + application” was initially established to help bring about digital transformation of information work. Based on the new informatization construction model, Shengli Oilfield created a new environment for corporate informatization construction and operation, which can “internally maintain effective operation and externally promote development and interconnection”, providing support for the enterprise to bring about digital transformation and development. Key words: digital transformation, data governance, petrochemical intelligent cloud platform, industrial app, informatization, new environment
智慧人才大数据平台建设和运营综合解决方案
2023智慧人才大数据平台建设和运营综合解决方案contents •引言•智慧人才大数据平台的建设•智慧人才大数据平台的运营•智慧人才大数据平台的挑战和对策•应用案例分析•总结与展望目录01引言随着全球化和数字化时代的到来，人力资源管理和开发逐渐成为企业发展的关键因素之一。
为了在激烈的市场竞争中保持领先地位，企业需要构建高效、精准的人力资源管理和开发体系。
背景智慧人才大数据平台建设和运营综合解决方案旨在提供一种全面、系统化的人力资源管理和开发解决方案，帮助企业实现人才的精准选拔、科学培养、合理使用和有效激励。
目的背景和目的智慧人才大数据平台建设和运营综合解决方案是一种基于大数据、人工智能等技术手段，将人才管理、人才发展、人才评价等多方面数据进行集成、分析和应用，为企业提供全方位、多层次的人力资源管理和开发服务的平台。
定义该平台通过数据挖掘和分析，全面了解员工队伍的现状和需求，精准识别员工的潜力和优势，为企业提供科学的人力资源规划、招聘、培训、评价等全方位的支持。
同时，该平台还可以通过智能算法和模型，对员工的发展趋势和未来需求进行预测和评估，为企业制定个性化、精准化的人力资源管理策略提供科学依据。
理解定义和理解02智慧人才大数据平台的建设实现人才信息的集成与共享通过建设智慧人才大数据平台，整合多渠道的人才信息，形成全面、准确的人才数据库，为政府、企业和社会提供高效的人才服务。
提高人才配置效率通过大数据分析和人工智能技术，实现对人才的精准评估和推荐，为各类组织提供定制化的人才解决方案，降低人才配置成本。
推动人才创新创业为人才创新创业提供全方位的支持和服务，包括项目对接、融资、孵化等，促进人才创新创业的快速发展。
采用大数据、云计算、人工智能等先进技术，构建平台的核心功能，实现数据采集、存储、分析和应用的一体化。
技术创新建立严格的数据治理机制，确保数据的安全性、准确性和可靠性，满足相关法规和政策要求。
数据治理鼓励用户参与平台的建设和运营，提高用户黏性和活跃度，为平台创造更多的价值。
福镜CIM平台讲解
数据管理：采用数 据模型和元数据管 理技术，实现数据 的统一管理和维护
数据安全：采用加 密、访问控制等技 术，确保数据的安
全和隐私保护
平台的安全机制
01
采用多重认证机制， 确保用户身份的真
实性
02
数据加密存储， 防止数据泄漏和
篡改
03
实时监控系统运行 状态，及时发现和
处理安全问题
04
提供安全审计功能， 记录用户行为和系 统日志，便于追踪
理。
平台的主要功能
支持多场景应用：包括设 计、施工、运维等
实现数据共享与协同：支 持多个参与方的数据共享 和协同工作
提供可视化展示：支持通 过图表、图像等形式展示 数据和信息
支持智能分析：提供数据 分析和预测功能，帮助决 策者做出更好的决策
支持定制化开发：提供丰富的API接口，支持开 发者根据实际需求进行定制化开发
和追溯安全事件
3 福镜CIM平台的应用案例
成功案例分析
01
案例一：某制造业 企业利用福镜CIM 平台实现生产线的
智能化改造
02
案例二：某建筑企 业利用福镜CIM平 台实现建筑施工的
数字化管理
03
案例三：某城市规 划部门利用福镜
CIM平台实现城市 规划的智能化决策
04
Hale Waihona Puke 案例四：某能源企 业利用福镜CIM平 台实现能源管理的
福镜CIM平台 在环保监测中 的应用：实时 监测环境质量， 提供决策支持
福镜CIM平台在 应急管理中的应 用：快速响应突 发事件，提高应 急处理能力
4 福镜CIM平台的发展前景
行业发展趋势
01
数字化转型：CIM平台
基于大数据的城轨车辆基地智能运维系统架构与应用
基于大数据的城轨车辆基地智能运维系统架构与应用摘要：随着大数据、云计算、人工智能、5G、卫星通信等新兴信息技术的飞速发展，先行城市的智慧城轨建设已经起步，智慧城轨的发展需统筹发展战略。
从本质上讲，车辆智能运维系统是智慧地铁的重要组成部分，也是利用新兴信息技术作为基础，集成其他各类交通系统和服务系统，耦合为一个大数据智能系统，服务于车辆基地的智能检修，实现日常检修效率和车辆整体可靠性达到更高水平，集中体现了现代化轨道交通建设的新理念和新方向。
车辆智能运维的研究对轨道交通车辆基地的运用与检修方式产生了质的飞跃，对提升运营生产效率、降低运维成本意义重大。
关键词：大数据；城市轨道交通；智能运维引言智慧城轨作为近年来轨道交通建设的新趋势，在部分城市的轨道交通建设中得到了应用，是轨道交通新理念和新技术在地铁建设中的综合应用。
智慧城轨是指在建造、运营、维护和管理过程中，运用先进科学技术，采用新型的智能材料、智能设备与信息化设计管理方案相结合，使其在全生命周期内具有高度智能特征，实现智能服务、智能运营、智能维护和智能管理，构建安全、便捷、高效、绿色、经济的新一代中国式智慧型城市轨道交通。
1概述随着我国城市化进程快速推进，城市轨道交通凭借其运量大、效率高、绿色环保等优点，逐步成为中大型城市交通运输的主力军。
为了应对不断增长的客流量，列车数量也相应地快速增加，如何在保证安全稳定运营的前提下，实现既降低运维成本又提高运维管理效率，已成为城市轨道交通亟待解决的问题。
受制于传统运维和检修管理模式，各大城市的轨道交通运营企业基本选择以计划修和故障修为主、状态修为辅的运维模式，传统检修作业的效率低、成本高、质量低，存在过度修、欠修等问题，难以满足可靠、经济和智能的运维需求。
车辆智能运维系统利用先进的监测感知、云计算、物联网、大数据、人工智能等技术手段，推动了运维模式智能化升级，可提高轨道交通设备的日常运营维护、故障诊断与预测能力，保障车辆运行安全，实现运维降本增效。
智慧港口大数据应用信息化平台综合解决方案
大数据助力港口环保和能源管理
1 2 3
环保监控
通过收集并分析港口环保相关数据，如空气质量 、噪声污染等，及时发现环保问题，保护港口生 态环境。
能源管理
实时监测港口的能源消耗情况，结合能源价格、 设备效率等因素，优化能源使用策略，降低港口 运营成本。
碳排放管理
利用大数据技术跟踪、分析和报告港口的碳排放 数据，支持港口实现碳中和目标，促进绿色、低 碳港口发展。
激发行业创新与合作
拓展技术应用领域
01
通过智慧港口大数据应用信息化平台的建设，激发港口行业在
技术创新方面的活力，推动行业技术的持续进步。
促进跨界合作
02
邀请其他行业共同参与智慧港口建设，促进跨界合作，形成行
业合力，共同推动智慧港口的发展。
建立合作机制
03
通过建立智慧港口建设合作机制，促进行业内部的交流与合作
智能化
运用先进算法和模型，实现港口运营的自主 决策和智能化管理。
网络化
构建港口内外部的信息网络，实现信息的实 时共享和协同。
绿色化
通过技术创新和管理优化，降低港口运营对 环境的影响，实现可持续发展。
智慧港口的技术基础
物联网技术
通过物联网技术实现设备设施的连接 和数据采集，为智慧港口提供实时、 准确的数据支持。
• 一体化、协同、便捷
案例二：宁波舟山港一体化智慧港口建设
• 宁波舟山港通过大数据应用，实现了一体化运营和 协同管理，提升了港口综合服务能力，为货主和船 公司提供了更加便捷的服务。
国际智慧港口发展经验与借鉴
经验一：荷兰鹿特丹港数字化转型
经验二：新加坡港智慧物流体系建设
• 数字化、自动化、创新
• 智慧物流、高效、可靠
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智能数据服务
智能风控 反欺诈 产品定价 商品智能推荐
数据开放服务
数据共享 数据交换
数据 中台
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数据采集服务
数据质量监控
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数据资产服务
元数据管理
统一指标服务
SAAS服务
数据决策平台
用户行为分析服务
数据监控服务
用户画像服务
自助分析服务
数据提取服务
数据研发平台
统一调度服务
流计算服务
机器人 质检
微站 发布中心
用户调研 第三方数据
心
网站 电商
信息查询 坐席管理
坐席辅助 效率监控
IVR 坐席辅助
投放监控 销售漏斗
智能化数据 用户标签
应
媒体 门店
系统监控 数据大屏
经营分析 数据大屏
外呼 知识库
经营分析 数据大屏
行为数据 运营数据
用
数据 中台
数据治理平台
数据采集服务
数据质量监控
数据集成服务
文件数据
行业数据
Java/Python/R编程接口 挖掘算法
应用集市区 网络爬虫
数据资 产管理
血缘 关系
数据质 量管理
数据安 全管理
互联网数据
运营商数据
企业外部数据
大数据平台
HIVE HBASE KUDU IMPALA
SPARK PYTHON KAFKA FLUME
……
数据开发 元数据管理 数据质量 数据安全 数据权限 算法管理
交易系统
CRM系统
客服系统
外购数据
公开数据
非结构数据
日志数据
数据应用
数据可视化
数据挖掘
监管报送
反洗钱
…….
场景数据
通用场景数据
反洗钱数据
用
层
数据监控
BI 报表
数据共享
数据订阅/消费
机器学习
数据开发
数据治理层
元数据 管理
数据访问层
JDBC/ODBC
数
据 处
数据计算层
理
层
数据存储层
实时计算 缓存区
数 据 采 集 层
数
据 源
日志数据
业务系统数据
文件接口
命令行接口
Restful API
分布式计算
图计算
搜索引擎
历史数据区
维度数据区
数据总线
数据采集器 用户行为数据 企业内部数据
在线计算平台
Greenplum / HBase
机器学习平台
TensorFlow / MADlib
话务层 策略层 决策层 数据层
智能客服
智能电销
智能催收
算法模型 用户标签
智能匹配 全面监控
团队工作规划
• 分组策略 • 分组工作计划 • 团队激励策略
数据监控大屏
定时报表发送
坐席安排
• 工作量需求预测 • 话务量统计 • 调度表生成
基于大数据的数字化运营 平台及应用场景
业务架构
用户运营平台架构
O-CRM
APP
CC
WEB
用户运营管理平台
用户360
用户标签
用户群组
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活动运营 MOT事件
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绩效考核
流程审批
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运营平台数据集市
用户信息
用户标签
业务数据
客户行为
业务数据
实时流数据
EMAIL WECHAT
业绩分析看板
团队管控看板
业务系统全量数据 APP/H5/小程序全量用户数据
坐席监控
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移动报表同步 客户评论敏感
词
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数据整合及加工 维度分析 Sql分析 报表设计 数据看板
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据
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知识图谱服务
图计计 数据加解密
大数 据平
台
离线计算平台 Hadoop (ZooKeeper / Spark / Yarn / Kudu / Kafka / Impala / Hive / HDFS / HBase
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数据 应用
BI
统计报表 领导舱 用户分析 活动分析 经营分析 数据大屏
精细化营销
拉新专题 促活专题 价值转化 个性化推荐
用户行为分析
用户分群 事件分析 漏斗分析 留存分析 用户轨迹 点击分析 明细分析
数字化运营
运营监控 实时秒杀监控大盘
第三方渠道监控 广告投放监控
在线计算平台 Greenplum / HBase
机器学习平台 TensorFlow / MADlib
基础支撑
BI 统计报表 领导舱 用户分析 活动分析 经营分析 数据大屏
用户行为分析 用户分群 事件分析 漏斗分析 留存分析 用户轨迹 点击分析 明细分析
运营监控 实时秒杀监控大盘
第三方渠道监控 广告投放监控
绩效数据
监管数据
数据中心
标准数据
当事人
资产
协议
事件
产品
资讯
……
数据接入
产品、客户等基础数据 交易、估植等投研数据 TA、CTRM等营销数据
公司运营及财务数据
资讯及互联网数据
数据平台
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