大数据运营管理中心
大数据中心运营管理规定

大数据中心运营管理规定1. 引言大数据中心作为信息技术的核心基础设施之一,在现代社会扮演着重要的角色。
为了保障大数据中心的稳定运行和信息安全,本文将提出一系列的运营管理规定,旨在规范大数据中心的日常运作和管理。
2. 数据中心基础设施管理2.1 硬件设备管理•所有硬件设备必须进行有效的标识,并按照规定的存放位置进行存放和管理。
•定期进行硬件设备的巡检和维护,确保其正常运行和安全性。
•严禁私自改变硬件设备的配置和连接方式,必须经过授权和审批方可进行变更。
2.2 网络管理•网络设备的配置必须符合大数据中心的网络拓扑规划和安全要求。
•网络设备的日志和监控信息必须定期进行备份和归档,以便于故障排查和安全审计。
•严禁私自修改大数据中心的网络设备和安全设备配置,必须经过授权和审批方可进行变更。
3. 数据中心运维管理3.1 运维人员管理•运维人员必须经过专业的培训和资格认证,并严格遵守相关的保密协议和规定。
•运维人员应定期进行职业素质和技能培训,以跟上信息技术的发展趋势。
•运维人员应严格遵守操作流程和标准化操作规范,确保运维工作的规范化和标准化。
3.2 安全管理•数据中心应建立完善的安全管理体系,包括物理安全和信息安全两个方面。
•数据中心的物理安全措施应包括门禁控制、视频监控、防火系统等,以确保设备和数据的安全。
•数据中心的信息安全措施应包括防火墙、入侵检测系统、加密措施等,以保障数据的机密性和完整性。
3.3 应急管理•数据中心应制定应急预案和演练计划,以应对各类突发事件和灾难。
•应急预案和演练计划应定期进行评估和更新,确保其适应最新的业务需求和安全要求。
•数据中心应配备应急设备和备份设备,以确保在突发事件或灾难发生时的快速响应和恢复。
4. 数据中心监控管理4.1 监控设备管理•监控设备的配置必须符合大数据中心的监控要求,能够对关键设备和系统进行实时监测和告警。
•监控设备的日志和事件信息必须定期进行备份和归档,以便于故障排查和安全审计。
大数据运营指挥中心解决方案

大数据运营指挥中心解决方案为满足企业“调度运行、网络开发、经营管理、应急指挥、安全监控、数据分析和决策支持”等安全生产和业务运行功能需要,建成具有国际水准的、全业务链应用的运营指挥中心和高智能化应用的办公环境。
通过建设运营管理平台,实现与生产流程和业务信息系统无缝集成融合,满足日常生产指挥调度、生产监控和应急指挥的要求,综合展示生产、经营、管理数据。
实现远程指挥可视化、现场监控实时化、数据采集自动化、信息展示动态化、系统应用集成化支撑公司经营业务发展、生产安全和精细化管理,提升公司效益、效率和效能。
指挥中心大屏幕显控系统可以随时调用,简化流程,提高工作效率。
监控指挥中心拟建大屏拼接显示系统、视频监控系统、智能区需化中央控制系统、视频会议系统、音频系统、语音调度系统、单兵移动系统、多媒体信息发布系统、网络系统、UPS配电系统、机房监控系统等多种系统。
系统实现通过网络及通讯传输,将全关要监控的前端视音频及多媒体信息资源汇集到监控指挥中心综合管控平台,实现信息的资源共享、统一处理。
大数据分析展示系统可管理多种大数舰服务提供一站式的大数据开发环境、全托管的大数据调度能力,极大降低用户使用大数据的门槛,帮助用户快速构建大数处理中心。
使用大数据分析系统,用户可以进行数据建模、数据集成、脚本开发、工作流编排、远维监控等操作,轻松完成整个数据的心使用大数据的处理分析流程。
在建设监控指挥中心的同时利用大数据可视化分析决策系统,与行业需求深度结合。
系统兼具优秀的视觉效果与高性能操控,可广泛应用于航天战场、智慧城市、网络安全、企业管理、工业监控等领域。
大数据分析展示系统给企业带来的优势:1.数据集成轻松完成各类数据源集成到数据仓库,形成数据。
2.多维看板支持大屏、小屏、PC端、移动端等多终端展示,实现多维度分析方便企业多场景应用。
3.经营分析对某一个行业、细分领域的市场现状的分析、发展趋势预测;对企业经营中重大战略决策的分析或针对某具体业务问题进行专题分析,如营销效果评估产品质量分析等。
XX区大数据发展管理中心政务安全运营服务采购需求

XX区大数据发展管理中心政务安全运营服务采购需求1、采购清单
采购人除提供相应工作场地外,以上各项安全检查、安全运营团队人员等工作终端、检查工具、
餐饮交通住宿等开展工作所需必要的条件设施,由中标单位自行解决。
2、具体指标要求
2.1安全运营服务
2.1.1运营服务工具
2.1.2运营平台数据接口服务
2.1.3
运营驾驶舱服务
4.资产梳理服务
5.日常安全监测服务
6.网络数据安全检查服务
7.高级渗透测试服务
8.专项基线核查服务
9.专项漏洞扫描服务
10.重大活动保障服务
11.协助制定网络安全工作方案
12.网络安全应急预案制定及演练服务
13.数据安全应急预案制定及演练服务
14.网络安全培训服务
15.数据安全培训服务
16.专项应急响应服务
17.软件代码安全检测服务
18.协助制定数据安全两年行动计划建设方案服务
19.协助制定本地涉疫数据封存销毁方案服务
20.安全组织权责完善服务
21.安全标准制度完善
22、服务要求
中标单位需承诺严格遵守XX市XX区大数据发展管理中心网络和数据安全相关工作要求,落实网络和数据安全责任,签订合同时同时签订相关网络和数据安全责任书。
大数据运营中心运营方案

大数据运营中心运营方案一、前言随着互联网和信息技术的快速发展,数据已经成为一种宝贵的资源。
大数据正在成为企业决策和发展的重要支撑。
大数据运营中心作为企业数据的综合管理和运营平台,对于企业发展至关重要。
本文将从运营中心的概念、运营中心的定位、运营中心的组织架构、运营中心的运营模式和运营中心的优化等方面对大数据运营中心进行全面分析和讨论,希望可以为有需要的企业提供一些参考和支持。
二、大数据运营中心概述大数据运营中心是一个用于整合数据资源、进行数据挖掘、数据分析以及决策支持的综合平台。
通过对海量数据的采集、处理、分析,大数据运营中心可以帮助企业发现商业机会、提供商业洞察,提高企业的决策效率和效果。
在目前的商业环境下,大数据运营中心的作用越来越重要,许多企业都在积极建设自己的大数据运营中心,以便更好地利用数据资源来推动企业的发展。
三、大数据运营中心的定位1、数据价值挖掘大数据运营中心的定位是通过挖掘数据的商业价值来支持企业的业务发展。
运营中心应当建立完善的数据采集、存储、处理和分析系统,以期实现对数据的全方位、多维度分析,发现数据中蕴含的商业机会,为企业提供有效的决策支持。
2、智能决策支持大数据运营中心不仅仅是一个数据分析平台,更重要的是提供智能化的决策支持。
通过对数据的深度分析和挖掘,运营中心可以为企业领导层提供更加精准的商业报告和决策建议,帮助企业做出更加明智的决策,使企业在激烈的市场竞争中占据优势。
3、数据资源管理大数据运营中心还应该充分发挥数据资源管理的作用,对企业现有的数据资源进行整合和优化,建立更加有效的数据管理机制,为企业提供高效、可靠的数据支持,帮助企业更好地管理和利用数据资源。
四、大数据运营中心的组织架构1、组织架构大数据运营中心的组织架构应该是一个以数据分析和挖掘为核心的平台式组织。
主要包括数据采集组、数据分析组、数据挖掘组、数据管理组,以及技术支持组等。
每个组都应该有专业的人员负责,并且各个组之间应该有良好的协同合作机制。
智慧城市综合运营管理中心大数据平台建设方案

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城市运行体系
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“城”为地域概念,即人口的集聚地;“市”为商业的概念,引申为城市的经 济功能。城市运行体系就是以人为本的城市服务和经济发展体系。
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数据中心的运营与管理

数据中心的运营与管理1. 引言数据中心是一个用来存储、管理和处理大量数据的设施,它在现代社会中的重要性日益增加。
随着云计算、物联网和大数据等技术的发展,数据中心扮演着数据存储、分析和传输的核心角色。
本篇文档将介绍数据中心的运营与管理,包括设备管理、安全管理、能源管理以及容量管理等方面的内容。
2. 设备管理设备管理是数据中心运营的重要组成部分。
它包括硬件设备的采购、部署、维护和报废等环节。
在设备采购方面,需要根据数据中心的需求和规模来选择合适的服务器、网络设备和存储设备等。
在设备部署方面,需要进行服务器的组装和网络设备的配置,并进行相应的测试和验证。
设备维护包括对设备的监控、维修和升级,以确保设备的稳定运行。
设备报废时,需要进行安全处理,确保数据的完全删除和设备资源的循环再利用。
3. 安全管理数据中心的安全管理是保障数据安全的基础。
安全管理包括物理安全和网络安全两方面。
在物理安全方面,需要控制数据中心的进出入口,并设置视频监控和访客登记系统等措施。
此外,还需要定期进行安全演练,以应对突发事件。
在网络安全方面,需要建立防火墙和入侵检测系统,以防止未经授权的访问和攻击。
同时,还需要进行数据加密、用户认证和访问控制等措施,保障数据的机密性和完整性。
4. 能源管理数据中心的能源管理是为了提高能源利用效率和降低运营成本。
能源管理包括对数据中心的能源消耗进行监控和统计,以便进行合理的能源配置和优化。
其中,可以采用能耗监测系统和能源管理软件来实时监测和分析能源使用情况。
此外,还可以通过采用节能设备和优化空调系统等措施,减少能源的浪费和排放,提高数据中心的能源效率。
5. 容量管理容量管理是为了合理规划和管理数据中心的资源。
它包括对服务器、存储和网络等资源的容量进行监控和调度。
容量管理需要根据数据中心的需求和发展趋势来进行资源规划和预测,确保资源的合理配置和利用。
在容量监控方面,可以利用容量管理工具来实时监测资源的使用情况,并进行容量报告和预警。
大数据运营管理中心介绍

大数据运营管理中心介绍简介大数据运营管理中心是一个针对企业的数据分析与运营管理的平台。
它集成了各种数据分析工具和功能,帮助企业实现数据的采集、处理、分析和可视化。
通过大数据运营管理中心,企业可以更加高效地利用数据,进行业务决策和运营管理。
主要功能大数据运营管理中心具有以下主要功能:数据采集大数据运营管理中心可以通过各种渠道和方式采集企业的数据。
它支持批量导入和实时采集两种方式,可以根据企业的需求选择合适的方式进行数据采集。
同时,大数据运营管理中心还提供了数据清洗和预处理的功能,确保数据的质量和准确性。
数据处理大数据运营管理中心具有强大的数据处理能力。
它可以对采集到的数据进行清洗、转换和整合,帮助企业将散乱的数据转化为有用的信息。
此外,大数据运营管理中心还支持数据的聚合、筛选和分组等操作,方便用户对数据进行更深入的分析。
数据分析大数据运营管理中心提供各种数据分析工具和算法,在用户方便地进行数据分析。
它支持常见的数据分析方法,如统计分析、机器学习和数据挖掘等。
用户可以根据自己的需求选择合适的方法,进行精确的数据分析。
数据可视化大数据运营管理中心还提供了丰富的数据可视化功能。
它支持生成各种图表和报表,帮助用户更直观地理解数据和分析结果。
用户可以通过大数据运营管理中心创建自定义的仪表盘和报表,以满足不同的业务需求。
运营管理大数据运营管理中心还具有完善的运营管理功能。
它支持用户权限管理、数据安全管理和任务调度管理等功能,确保企业数据的安全和稳定运行。
此外,大数据运营管理中心还提供了数据分享和协作的功能,方便用户共享和协同处理数据。
优势大数据运营管理中心相比传统的数据分析工具具有以下优势:•统一平台:大数据运营管理中心集成了各种数据分析工具和功能,用户可以在一个平台上完成数据分析和运营管理,避免了多个工具之间的切换和集成的问题。
•高效性:大数据运营管理中心具有强大的数据处理和分析能力,可以快速地处理大量的数据并生成相应的分析结果。
大数据公司运营管理部职责

大数据公司运营管理部职责1. 职责概述大数据公司的运营管理部是公司内重要的部门之一,负责协调、管理和监督公司的运营活动。
该部门的职责涵盖了各个方面,从公司战略规划到日常运营管理,以确保公司的高效运作和实现业务目标。
2. 公司战略规划运营管理部与高层管理层密切合作,参与制定公司的战略规划。
他们需要了解市场趋势、竞争对手情况以及公司的核心能力,以制定可行的战略计划。
这一过程包括制定目标、制定战略方向和实施计划,以确保公司能够在竞争激烈的大数据行业中取得成功。
3. 业务发展与项目管理运营管理部负责公司的业务发展与项目管理。
他们与各个部门合作,确保项目按计划进行,并监督项目的进展。
他们会制定项目计划、分配资源、制定项目指标,并与项目团队进行协调与沟通,以确保项目能够按时交付,并达到预期的业务目标。
4. 财务管理运营管理部负责制定和管理公司的财务预算。
他们需要通过分析公司的财务状况,为公司制定合理的财务预算,并制定财务计划来实现公司的战略目标。
此外,他们还需对公司的财务报告进行监督和分析,确保公司财务状况的稳定和合规性。
5. 绩效管理与监控运营管理部门需要设定并监控公司的绩效指标,以确保公司的运营活动能够按照既定目标进行。
他们会与各个部门合作,设定相应的指标,并期望通过监控和反馈机制来衡量和提升绩效水平。
此外,他们还会评估和改进公司的运营流程,以提高效率和效益。
6. 供应链管理运营管理部门还负责公司的供应链管理。
他们需要与供应商、分销商和物流公司合作,确保产品和服务能够按时交付,并保持高质量。
他们会协调各个供应链环节,优化供应链流程,降低成本并确保产品的可靠性和可用性。
7. 市场营销与品牌管理运营管理部门还会参与公司的市场营销与品牌管理。
他们与市场营销团队合作,共同制定并推行市场营销策略,提高品牌知名度和市场份额。
他们会进行市场调研,收集和分析市场数据,以指导公司的营销和品牌决策,并评估市场活动的效果和回报。
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大数据运营管理中心一、大数据运营管理中心建设背景工业革命以后,以文字为载体的信息量大约每十年翻一番;1970年以后,信息量大约每三年就翻一番;如今,全球信息总量每两年就可以翻一番。
2011年全球被创建和被复制的数据总量为 1.8ZB (1ZB=1021Byte)其中75%来自于个人。
互联网数据中心(IDC)认为,到下一个十年(2020年),全球所有IT部门拥有服务器的总量将会比现在多出10倍,所管理的数据将会比现在多出50倍。
根据麦肯锡全球研究院(MGI)预测,到2020年,全球数据使用量预计将暴增44倍,达到35ZB。
十八大提出坚持走中国特色新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化“四化”同步道路,同时指出新型城镇化的四种表现形式是:绿色生态、现代智慧、宜业宜居及民俗特色。
在新型城市化过程中,政府正积极推动技术创新为城市管理提供新思路,以现代信息化为基础的智慧政府建设是国家治理能力现代化不可或缺的重要元素。
智慧城市作为城镇化、信息化交汇融合的概念,为加快城市现代化进程和发展转型提供了实践模式。
大数据已成为与自然资源、人力资源一样重要的战略资源,隐含巨大的价值,已引起科技界和和企业界的高度重视。
如果我们能够有效地组织和使用大数据,人们将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用,孕育着前所未有的机遇。
二、大数据运营管理中心的内涵大数据运营管理中心是指需要通过快速获取、处理、分析以从中提取有价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据,通过现代信息技术、物联网、云计算、互联网、等技术,将无法通过人工在合理时间内完成的信息采集、处理、管理海量数据,并将其整理成为人类所能解读的信息,找到物与物、人与物、人与人之间的数据关联,发现它们背后的规律,这些数据通过集成共享,交叉复用,形成一种智力资源和知识服务能力,为管理者提供准确、可靠的决策依据,最终来提升城市公共服务能力和管理决策水平。
三、大数据运营管理中心发展现状目前城市中信息孤岛、网断联难现象仍存在。
大数据运营管理中心实际上是物联网的具体应用,其障碍主要有三方面:其一,部门分割、条块分割的小数据中心建设,形成了众多的“信息孤岛”。
其二,标准建设相对滞后,标准不统一,业务操作系统软件难以模块化开发。
比如人车路等基本的数据单元,在不同的领域、不同的管理部门各搞一套,基础数据单元标准不一。
其三,业务传感与应用装备建设,各部门各搞各的,甚至一个部门内部也各搞各的,造成“有网无联”。
比如,治安一套监控系统、城管的一套监控系统、交警的一套监控系统。
在中国数据中心行业结构方面,电信、金融行业数据中心的建设较早,投入较大,应用相对成熟,目前这两大行业数据中心建设投入占据了50%以上的份额。
2008年,在金融、电信、政府、企业等行业数据集中化管理的带动下,中国数据中心建设进一步加快,数据中心建设进入一个快速发展阶段。
随着信息技术的发展,近年来,无论是芯片、架构、系统还是软件都取得了很大进步,刀片系统、多核技术、虚拟化应用、冷却技术、智能管理软件等新技术层出不穷,对传统数据中心应用和管理带来极大地冲击;另一方面企业业务模式也发生了极大变革,急需建设新一代数据中心来适应这一变化。
四、大数据运营管理中心未来趋势数据集中已经成为国内电子政务、企业信息化建设的主流趋势。
数据集中是管理集约化的必然要求。
大数据运营管理中心建设已成为数据集中趋势下的必然产物。
绿色是大数据运营管理中心建设的灵魂,围绕节能减排和优化环境进行谋划建设,以可持续发展为出发点和归宿点,借以提高城市的宜居度。
通过减少资源消耗,开发新能源和实现资源的循环使用,推动城市经济增长。
大数据运营管理中心承载着大量的机密数据,同时为内部、外部提供业务交互和数据交换。
所以说作为业务应用核心和敏感数据的汇集点,数据中心永远是攻击者最感兴趣的目标,大数据中心安全、可靠、可持续的服务是大数据运营管理中心首要任务。
充分实现高效的运营方式,优化资产,提升包括硬件、软件、其他支持设备和员工与流程在内整体数据中心运营效率。
数据中心基础架构需要具有自适应能力,以便提高经济高效性,同时降低前期购置和后期运营成本。
能够满足当前业务发展的需求,同时具备足够的灵活性响应未来未知的业务需求、技术和计算模型;可以提供端到端的数据服务,全面支持业务发展的需求,推动业务的高速发展,以云计算及虚拟化管理技术,满足城市信息化应用支撑平台的需求,实现所有硬件设备资源、应用系统的统一管理和自动分配,屏蔽底层不同服务器、存储设备、网络设备的差异,实现对存储资源、网络资源的异构支持。
可以实现主动式监测和管理能力,提供针对数据中心运营的深刻洞察,以满足对数据中心可用性、容量及能源效率需求。
用户需要使用更多的系统管理工具将自动化和智能融入到日常运营中,以便积极监控和管理环境,专注于满足业务增长提出的可用性、容量规划和能源效率需求。
五、大数据运营管理中心总体架构1.感知层大数据运营管理中心的感知范围重点围绕交通、能源、物流、工农业、金融、智能建筑、医疗、环保、市政管理、城市安全等重点行业的应用和难点,分别采用移动终端、RFID、智能卡、GPS定位等不同技术进行基础数据采集。
2.网络层随着各种通信技术逐步走向融合,如电信网、数字宽带、有线电视网、无线网络等走向融合,传输层形成天地一体化的基础网络、服务化的信息系统、聚合化的运营平台和多样化的业务应用。
3.信息资源层信息资源层由基础数据、服务数据、业务数据三部分组成。
在统一信息资源模型体系、统一信息编码体系和数据仓库的基础上,通过信息系统数据库和文件库为日常的业务管理与查询提供支撑,数据仓库体系为决策支持应用提供支撑,信息资源访问渠道为各种信息资源应该提供访问接口。
4.应用服务层应用服务层紧扣城市的产业发展体系、智慧的环境和资源体系、智慧的城市运行体系、智能的城市交通体系、智能的民生保障体系以及智慧的幸福生活体系。
5.交互层与用户交流沟通平台,如门户网站、APP应用、移动设备、办事大厅等。
6.用户层大数据运营中心服务人群,企业、政府、公众均是大数据收益者。
技术架构采用“一网、一库、三平台、多应用系统”的模式建设,一网是指电信网、广播电视网、互联网三网融合形成的“一张网”,一库是指城市基础信息数据库,三平台是指公共信息资源共享交换平台、城市视频监控资源共享服务平台、城市网格信息可视化平台,多应用系统是指面向政府、企业、公众提供的各类智慧城市应用服务,城市运营状态监控系统、城市综合应急指挥系统、城市发展决策分析支持系统、跨部门协同办公系统,同时与技术支撑体系还需要政策保障体系和信息安全保障体系相配套。
数据架构采用二级层次模式。
第一层是公共数据,包含整个体系的核心基础数据集、公共代码数据,以及为决策支持而装载到数据仓库中的数据。
公共数据遵循统一的数据标准,提供给所有信息系统共享。
第二层是应用数据,这些数据由信息系统产生,或者与信息系统关联紧密。
应用数据的结构设计遵循统一的规范,与公共数据有关的数据需要严格遵循统一的数据标准。
公共数据与应用数据之间,或者是应用数据与应用数据之间,通过数据交换的模式互通有无。
此外,公共数据还通过数据服务平台,为其他系统或用户提供数据的查询检索等服务。
以城市基础信息数据建设和信息交换、共享、可视为核心,形成统一的居民、法人、地理、建筑等数据库,实现各垂直部门系统之间的互联互通和数据动态共享;通过对社会治安、交通车辆、水/燃气/能源等市政设施、环境污染等的监控,实时把握城市运营状态,及时发现重大事件,并通过协同多部门协同应对突发事件;通过建立针对市民服务的统一信息门户,实现对各类市民投诉集中地处理与督办和实现跨部门协同。
通过城市运营状态和城市服务绩效的可视化实现城市管理的可视化,通过大数据挖掘实现对城市未来趋势的分析和预测,提高科学决策水平。
1.城市基础信息数据库采用云计算及虚拟化管理技术,满足城市信息化应用支撑平台的需求,实现所有硬件设备资源、应用系统的统一管理和自动分配,屏蔽底层不同服务器、存储设备、网络设备的差异,实现对存储资源、网络资源的异构支持。
建立涵盖城市空间地理、人口信息、企业信息、诚信、车辆、房屋、公共基础设施、自然资源和宏观经济数据的城市公共信息基础数据库;协调组织部门定期完成数据的普查与更新;制定公共信息查询和服务标准,探索市场化信息维护、开发和利用机制。
(1)数据分类原则◆数据来源,主要可以分成政府统计部门数据和政府其他各部门数据;◆数据层次,分成原貌数据层和整合数据层;原貌数据按照数据来源并保持原貌特征存储的数据,整合数据是原貌数据经过整合处理后形成的逻辑统一的数据;◆数据粒度,分为宏观和中观两个层面数据。
宏观层指标为反映地区社会经济发展整体运行状况的主要社会经济总量指标及其结构、速度、效益指标数据;中观层指标为按照产业、行业、区域等特征进行分组的汇总数据和分类数据;◆业务指标体系划分,主要包括经济运行、城市建设、人口就业、社会发展、环境资源;经济运行又可以分成总量、财政、税收、投资、工业生产、房地产开发等等;区域特征,按照行政区划和区域功能划分数据。
(2)数据分布根据数据业务分布与数据系统分布确定数据库分布方式(3)数据管理建立标准数据模型与数据标准管理,数据分布管理,数据质量管理,数据安全管理,数据生命周期、存储维护管理2.公共信息资源共享交换平台(1)建立统一的信息标准和交换机制建立和完善全市统一的政务信息资源共享标准规范体系和查询、交换及访问授权等共享交换机制,为信息资源共享交换平台的实现奠定底层基础。
(2)建立信息资源开发使用补偿机制,推动业务部门数据开放政府制定政策逐步开放公安、工商、税务、国土、水利、安检、交通、环保等业务部门的数据信息,建设社会征信、人口管理、城市管理、应急指挥等一批跨部门、跨行业、跨区域的共享业务数据库;推动各部门根据业务需要制定本部门的信息资源共享目录,加强部门内部信息资源共享目录更新和市共享交换平台同步;探索信息资产开发与共享市场化运营机制。
(3)建设信息资源交换共享平台依托云计算、大数据中心,升级和完善信息资源交换与共享平台功能,实现基础信息的共享交换、统一管理和及时更新,为各部门提供数据交换、信息安全、导航等服务。
推动县级政务共享交换平台的建设,实现与市级平台的有效对接。
推动各部门基于平台通过查询、交换和发布等方式实现跨部门、跨区域、跨行业信息资源的共建共享。
(4)平台总体架构从根本上打通政府各机关、各部门之间的壁垒,解决历史遗留的“信息孤岛”问题,实现城市公共信息资源地有效共享,有利于降低政府运行成本、提升办公效率;围绕财政、工商、税务、卫生、人口、教育、交通、环保、金融等新业务需求,可开发具有各种创新型应用系统。