数据资源管理平台
数据资源管理系统
数据资源管理系统数据资源管理系统是一种用于管理和组织数据资源的软件系统。
它可以帮助组织有效地管理海量的数据，提高数据的准确性和可靠性，促进数据的共享和利用。
数据资源管理系统可以应用于各个领域，包括企业管理、科学研究、社会服务等。
首先，数据资源管理系统可以帮助企业实现数据的集中管理和统一规范。
在传统的数据管理方式中，企业往往存在数据分散、信息孤岛等问题，导致数据冗余、重复输入等现象。
而通过使用数据资源管理系统，企业可以将各个部门的数据整合起来，建立统一的数据标准和规范，避免了数据的重复录入和冗余存储，提高了数据的一致性和准确性。
其次，数据资源管理系统可以提高数据的可用性和共享性。
现代企业需要大量的数据来支持决策和业务流程，不同部门和岗位之间需要共享数据进行工作。
数据资源管理系统可以建立起数据的共享平台，将数据整合在一起，并通过权限控制和安全机制，实现数据的安全共享。
这样，不仅可以避免数据的冗余和重复，还可以提高数据的利用率和价值。
另外，数据资源管理系统可以提升数据的质量和可靠性。
在数据资源管理系统中，可以建立数据质量评估和监控机制，对数据进行质量检查和验证。
通过数据清洗、重复数据删除、缺失数据填充等处理，可以提高数据的准确性和完整性。
同时，还可以监控数据的更新和变化，及时发现数据错误和异常，确保数据的可靠性和可信度。
此外，数据资源管理系统还可以支持数据分析和挖掘。
数据资源管理系统可以提供各种数据分析和挖掘工具，帮助用户从海量的数据中提取有价值的信息和知识。
通过数据挖掘算法和模型，可以发现数据中的隐藏规律和关联性，为企业决策和业务提供科学依据。
数据资源管理系统的数据分析功能可以帮助企业发现潜在的商机和风险，提高企业的竞争力和创新能力。
最后，数据资源管理系统可以提供数据安全和隐私保护。
数据资源管理系统可以建立起完善的安全机制和权限控制，确保数据的安全存储和传输。
通过身份验证、加密技术、审计轨迹等手段，可以保护数据的机密性和完整性，防止数据的泄露和篡改。
数据运营管理平台方案
数据运营管理平台方案一、引言数据运营管理平台是指利用先进的信息技术手段，对企业内部和外部的数据进行收集、存储、分析、挖掘和运营，以实现数据资源的最大化利用，提升企业管理决策的科学性和有效性，形成一套有效的数据管理系统，帮助企业提升数据治理、数据价值挖掘、数据质量和数据安全保障水平。
现如今，大数据已成为一个不容忽视的重要资产，对于企业的发展至关重要。
在这种背景下，建立和运营一个优秀的数据运营管理平台显得尤为重要。
二、数据运营管理平台的重要性1. 数据治理：企业内部数据呈现日益庞大和复杂化的趋势，若没有一套科学的数据管理系统，将难以对海量数据进行有效管理和利用。
数据运营管理平台的建立能够有效管理和利用大数据，为企业提供决策参考和支持。
2. 数据分析：数据运营管理平台能够帮助企业对海量数据进行分析挖掘，从中发现商业价值和内在规律，帮助企业更好地进行决策。
3. 数据安全：在数据时代，数据安全是企业发展的关键。
建立数据运营管理平台有助于提高数据的安全性和可靠性，有效保护企业数据资产。
4. 数据资产价值最大化：优秀的数据运营管理平台能够帮助企业更好地管理和运用数据资源，将数据转化为企业的核心竞争力，并实现数据资产的最大化价值。
5. 提升企业竞争力：数据运营管理平台的建立和运营将提升企业在市场竞争中的实力和战斗力，在新经济环境下获得更大的发展空间。
三、数据运营管理平台的建设框架1. 数据收集与采集建立数据运营管理平台首先要考虑数据的收集和采集问题。
企业的数据来源多种多样，包括内部业务数据、外部市场数据和行业数据等。
因此，需要建立全面、科学的数据收集和采集系统，确保数据的完整性和准确性。
2. 数据存储与管理数据的存储与管理是数据运营管理平台的核心环节，数据存储的方式和数据管理的方式对于数据的分析和挖掘有着至关重要的作用。
建立数据存储系统时需要考虑数据存储的稳定性、安全性、可扩展性和存储成本等因素。
3. 数据分析与挖掘数据分析与挖掘是数据运营管理平台的重要环节，通过数据分析与挖掘可发现规律和商业机会，为企业的决策提供数据支持。
数据管理服务平台设计方案
数据管理服务平台设计方案1.2.7.1数据管理服务平台是一个管理、展现平台, 主要包括: 数据治理与监控系统、数据服务集成管理系统和大数据展现门户等。
1.2.7.2数据治理与监控系统（1）架构设计SDC数据治理与监控系统是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合（规划、监控和执行）。
数据治理职能指导其他数据管理职能如何执行。
大数据治理贯穿在数据管理的整个过程中, 重点关注的是有关数据的战略、组织、制度等高层次的话题, 并通过制定和推行战略、组织、制度, 将其他几个数据管理职能贯穿、协同在一起, 让数据治理工作能够成为一个有机的整体而不是各自为政。
数据治理与监控系统, 作为数据平台的管控系统, 从制度、标准、监控、流程结果方面提升数据信息管理能力, 解决目前所面临的数据标准问题、数据质量问题、元数据管理问题。
建立统一、规范并且唯一的数据标准来解决信息交互、集成、统计、决策等诸多难题, 有效地提高检验管理过程控制和质量.SDC数据治理与监控系统平台架构如下:图数据治理与监控系统平台架构图（2）功能模块1)治理准备a)治理准备主要依托元数据完成数据标准的建立, 实现从逻辑建模到物理建模的全过程管理。
b)治理准备功能模块不仅提供技术元数据, 如建模设计、数据元、代码集, 数据集等, 还提供业务分类、段码管理等业务元数据。
丰富、灵活的、规范的元数据管理为实现互联互通、信息共享、业务协同以及安全可靠提供必要前提。
c)数据元管理数据元标准管理主要包括数据元管理、数据类目管理以及代码管理功能。
数据元的表示规范遵循 GB/T 。
➢数据元的类型支持中文字符, 字母字符, 数字字符, 数值型, 字母数字字符, 日期型, 时间性, 二进制类型（用来表示图形, 相片, 图片之类的数字流）:➢提供对数据元进行新增, 修改, 删除, 导出, 导入等功能；➢支持分数据元类目对数据元进行管理和维护；提供对数据元类目进行新增, 修改, 删除操作, 用户可以根据自己需要自定义数据元类目, 然后对数据元进行管理；支持按照数据元名称、标记等不同维度对数据元进行查找, 方便用户对数据元的定义、格式等关键信息进行了解。
IDC数据中心综合管理平台解决方案
IDC数据中心综合管理平台解决方案在当前信息化快速发展的时代，数据中心成为了企业重要的基础设施之一。
然而，随着数据量的不断增加和各种应用系统的不断增多，数据中心的管理和维护变得越来越复杂。
为了提高数据中心的运营效率和安全性，IDC数据中心综合管理平台的出现成为了一种必然。
本文将介绍IDC数据中心综合管理平台解决方案，从整体架构、功能模块和优势三个方面进行论述。
一、整体架构IDC数据中心综合管理平台解决方案采用分布式架构，由主控端和各个子控端组成。
主控端主要负责整个数据中心的全局管理和监控，包括设备状态监测、资源调配、事件报警等功能。
子控端则负责接收主控端的管理指令，并向各个设备发送管理命令。
通过这种分布式架构，可以实现数据中心的集中管理和统一调配，提高运维效率。
二、功能模块1. 资源管理模块资源管理模块是IDC数据中心综合管理平台的核心功能之一。
它可以对数据中心的各类资源进行管理，如服务器、存储设备、网络设备等。
通过资源管理模块，管理员可以实时监测设备的运行状态、资源利用率等，并进行资源的分配和调配，以达到最优化的资源利用效果。
2. 事件管理模块事件管理模块用于监控数据中心各个设备的状态，并及时报警。
当设备出现故障或异常情况时，平台会自动发出报警，并将报警信息推送给管理员。
管理员可以通过事件管理模块查看报警信息，并采取相应的措施进行处理，保证数据中心的稳定和安全运行。
3. 用户权限管理模块用户权限管理模块用于管理数据中心的用户，为每个用户分配不同的权限。
管理员可以通过该模块对用户进行添加、删除、修改，实现对用户权限的灵活控制。
同时，用户权限管理模块也可以记录用户的操作日志，方便对用户的操作进行审计和追溯。
4. 数据备份与恢复模块数据备份与恢复模块是保障数据中心安全的重要手段。
该模块可以定期对数据中心的重要数据进行备份，并存储在安全可靠的地方。
当数据中心发生故障或数据丢失时，可以通过数据备份与恢复模块，快速恢复数据，减少损失。
数据资源管理体制
数据资源管理体制1. 概述数据资源管理体制是指对企业或组织内部的数据资源进行有效管理和利用的一套体系架构和规章制度，其目的是确保数据资源的完整性、安全性和可用性，同时提高数据资源的利用效率和价值。
本文档将详细阐述数据资源管理体制的各个方面，包括组织架构、管理制度、技术支持等。
2. 组织架构2.1 数据资源管理委员会数据资源管理委员会是企业或组织数据资源管理的核心决策机构，负责制定数据资源管理战略、政策和目标，审批数据资源管理计划，监督数据资源管理工作的实施。
数据资源管理委员会由企业或组织的高层管理人员、数据资源管理部门负责人、业务部门负责人等组成。
2.2 数据资源管理部门数据资源管理部门是数据资源管理工作的执行机构，负责数据资源的规划、采集、存储、加工、分析和应用等工作，同时负责数据资源管理制度的制定和实施，以及数据资源管理技术的研发和推广。
2.3 业务部门业务部门是数据资源的使用者，负责提出数据资源需求，参与数据资源的采集和应用，同时负责数据资源的反馈和评价。
3. 管理制度3.1 数据资源规划数据资源规划是指对数据资源进行系统性的分析、设计和规划，明确数据资源的类型、来源、用途、质量等要求，确保数据资源的一致性和完整性。
3.2 数据资源采集与存储数据资源采集与存储是指根据数据资源规划的要求，对数据资源进行采集、清洗、转换和存储，确保数据资源的质量和可用性。
3.3 数据资源加工与分析数据资源加工与分析是指对采集存储的数据资源进行加工、分析、挖掘和可视化，以满足业务部门的数据资源需求。
3.4 数据资源安全与保密数据资源安全与保密是指对数据资源进行安全防护和保密管理，防止数据资源泄露、篡改、损坏等风险，确保数据资源的安全性和可靠性。
3.5 数据资源利用与反馈数据资源利用与反馈是指对数据资源进行有效利用，提高数据资源的利用效率和价值，同时对数据资源进行反馈和评价，持续优化数据资源管理。
4. 技术支持4.1 数据资源管理平台数据资源管理平台是数据资源管理的技术支撑，负责数据资源的集中存储、统一管理和协同应用。
数据资源共享平台
数据资源共享平台介绍数据资源共享平台旨在为组织和个人提供一个方便和安全的方式来共享数据资源。
通过这个平台，用户可以轻松地上传、管理和访问各种类型的数据。
功能数据资源共享平台提供以下主要功能：1. 上传和存储：用户可以通过简单的界面上传自己的数据文件，并将其安全地存储在平台上。
用户可以选择将数据设为公开或仅限特定用户访问。
上传和存储：用户可以通过简单的界面上传自己的数据文件，并将其安全地存储在平台上。
用户可以选择将数据设为公开或仅限特定用户访问。
2. 数据管理：用户可以使用平台提供的管理工具来组织和标记他们的数据。
这些工具可以帮助用户快速搜索和定位所需的数据资源。
数据管理：用户可以使用平台提供的管理工具来组织和标记他们的数据。
这些工具可以帮助用户快速搜索和定位所需的数据资源。
3. 共享和访问权限：用户可以选择与其他用户共享他们的数据资源。
平台允许用户灵活地设置不同用户的访问权限，以确保数据的安全和隐私。
共享和访问权限：用户可以选择与其他用户共享他们的数据资源。
平台允许用户灵活地设置不同用户的访问权限，以确保数据的安全和隐私。
5. 数据分析和可视化：通过平台提供的分析和可视化工具，用户可以对他们的数据进行分析和探索。
这些工具可以帮助用户发现数据中的模式和趋势，并支持决策和创新。
数据分析和可视化：通过平台提供的分析和可视化工具，用户可以对他们的数据进行分析和探索。
这些工具可以帮助用户发现数据中的模式和趋势，并支持决策和创新。
6. 社区互动：平台提供一个社区互动的环境，用户可以在这里分享和讨论数据资源。
这样用户可以借助他人的知识和经验，更好地利用数据资源。
社区互动：平台提供一个社区互动的环境，用户可以在这里分享和讨论数据资源。
这样用户可以借助他人的知识和经验，更好地利用数据资源。
优势数据资源共享平台的优势在于：- 便捷性：用户可以通过简单的界面上传和管理数据，无需复杂的技术知识和操作。
便捷性：用户可以通过简单的界面上传和管理数据，无需复杂的技术知识和操作。
基于大数据分析的智能人力资源管理平台
基于大数据分析的智能人力资源管理平台随着信息技术的迅速发展，大数据分析技术在各个领域都发挥着重要作用。
在人力资源管理方面，基于大数据分析的智能人力资源管理平台逐渐成为企业优化人力资源管理的重要工具。
本文将从需求分析、平台设计、数据处理和应用案例等方面进行阐述，旨在探讨基于大数据分析的智能人力资源管理平台的重要性和应用前景。
一、需求分析在人力资源管理领域，企业面临着大量员工数据和复杂业务需求。
传统的人力资源管理方式往往无法及时、准确地对这些数据进行分析和处理。
因此，需求分析是智能人力资源管理平台设计的第一步。
平台需要满足企业员工管理、招聘管理、绩效管理、培训管理等多方面的需求，并可以根据具体企业情况进行定制化配置。
二、平台设计基于大数据分析的智能人力资源管理平台的设计需要包括前端界面设计和后端数据处理两个方面。
前端界面设计需要简洁、美观，用户友好，方便员工和管理层进行操作和查询。
后端数据处理需要具备快速、准确地处理大规模数据的能力，并能根据数据分析结果进行智能化决策。
三、数据处理数据处理是基于大数据分析的智能人力资源管理平台的核心。
平台需要能够采集、存储和清洗各种员工数据，包括个人信息、绩效数据、薪资数据、培训记录等。
同时，平台还需要具备快速处理数据的能力，通过数据分析算法和模型，对员工数据进行精准分析，提供决策支持和预测预警。
四、应用案例基于大数据分析的智能人力资源管理平台已经在许多企业中得到应用。
以某高科技公司为例，他们利用智能人力资源管理平台对员工绩效进行分析，发现一些关键岗位在特定条件下绩效明显下降。
通过与其他数据进行关联分析，发现这些绩效下降的员工在工作满两年后往往面临离职的风险。
公司随即采取了针对性的培训和激励措施，成功挽留了一大批关键人才。
五、未来展望基于大数据分析的智能人力资源管理平台在未来将会有更广泛的应用。
随着技术的不断发展，平台将越来越智能化，并能够通过机器学习等技术主动发现和解决人力资源管理中的问题。
数据资源治理平台需求设计
数据资源治理平台需求设计数据资源治理是指通过制定规范和流程，对企业内的数据资源进行管理和优化，从而提高数据的质量、可靠性和可用性。
数据资源治理平台是支持数据资源治理工作的一个软件系统，能够帮助企业实现对数据资源的整理、分类、加工、存储、共享和监控等功能。
一、数据资源治理平台的功能需求设计1.数据资产管理功能：-支持对数据资产的识别、收集和整理，包括结构化和非结构化数据；-支持对数据资产的分类和标注，方便用户快速查找和使用；-支持数据资产的版本管理和变更记录，确保数据的一致性和可追溯性；-支持数据资产的生命周期管理，包括创建、修改、发布、归档和删除等操作；-支持数据资产的权限管理，根据用户角色和权限进行数据的访问控制。
2.数据质量管理功能：-支持对数据质量进行评估和监控，包括数据完整性、准确性、一致性、时效性等指标；-支持数据质量规则的定义和执行，通过自动化监控和报告，提供数据质量的反馈和改进建议；-支持对数据质量问题进行诊断和排查，帮助用户快速定位和修复问题；-支持数据质量指标的可视化展示和报表生成，方便管理层对数据质量进行监控和分析。
3.数据安全管理功能：-支持对敏感数据的标识和保护，确保数据的安全性和隐私性；-支持数据的加密和解密，以及权限控制和审计功能，保护数据的访问和使用安全；-支持对数据的备份和恢复，以及灾备和容灾管理，保障数据的可持续性和可恢复性；-支持数据安全策略的定义和执行，包括访问控制、加密算法、密码策略等。
4.数据流程管控功能：-支持数据流程的建模和管理，包括数据流程的定义、调度、执行和监控等；-支持数据流程的依赖和调度关系的管理，确保数据流程的正确和高效运行；-支持数据流程的审批和报告，以及任务的调度和任务链的管理，提高数据流程管理的灵活性和效率；-支持数据流程的监控和告警，及时发现和处理异常情况，保证数据流程的正常运行。
5.数据共享和交换功能：-支持数据共享的设置和管理，包括对数据共享的对象、范围和权限进行定义和控制；-支持数据共享的协议和格式转换，方便不同系统之间的数据交换和共享；-支持数据共享的日志和审计功能，记录数据共享的过程和结果，方便监控和审核；-支持数据共享的索引和检索功能，方便用户按需查找和获取共享数据。
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1 数据资源管理平台设计1.1 需求分析1.1.1 数据需求1.1.1.1 数据分析XX省水资源管理系统业务涉及的信息资源包括信息采集和信息共享。
信息采集按获取方式应分为仪器自动在线监测和非在线监测两种采集范畴。
以共享方式获取的其他信息获取(包括水文、水资源保护部门负责采集的实时水雨情、水质监测数据)，属于信息共享范畴。
信息采集传输应充分利用现代化科技成果，通过对信息采集和传输基础设施设备的改造和建设，配置适合当地水资源特性的仪器设备。
信息采集传输的设备选型与配置应充分考虑当地的水文、气候特征、供电条件和环境安全等因素。
（1）在线监测信息对象在线监测信息对象包括：水源地、取用水、行政边界河流控制断面、地下水超采区以及水功能区水量水质信息。
监测规模、监测手段和监测代价的衡量要应充分考虑当地的经济发展水平、经济承受能力、设站技术可行性和运行维护便捷性。
水源地监测：包括地表水水源地(水库、江河、湖泊等水体)和地下水水源地。
应按照先列入水利部公布的全国重要饮用水水源地名录的水源地、大中型水库水源地，后其它饮用水水源地的顺序安排布设。
取用水监测：包括重点取水口水量水质监测。
按照先取水环节后排水环节、先集中用水户后分散用水户顺序安排；取水量级考虑先重点用水户后一般用水户、同等取水量级先第二、三产业用水户后第一产业用水户顺序安排；同时兼顾设站条件通盘考虑。
水资源管理单元出入断面监测：包括省际、地市际以及县际边界河流控制断面。
按照先地市际边界河流控制断面监测后县际边界河流控制断面的监测，水资源管理单元逐级细化、控制能力逐步加强的思路顺序建设。
水功能区监测：按照《XX省水功能区规划》的部署，按照先保护、保留、缓冲、饮用水源等重要水功能区水质监测、后其余水功能区水质监测、入河排污口监测的原则布设。
地下水超采区监测：包括地下水水位、水质监测。
按照先禁采区限采区、后地下水集中开采区、先平原区后山丘区的顺序安排布设。
水生态监测：重点区域和水域水生态监测。
按照先水利部水生态系统保护与修复试点后其它区域的顺序安排布设。
社会用水户、水源地、水资源管理单元出入断面、水功能区、地下水水量水质监测点的布设应在充分利用既有水文观测站网络的基础上统筹规划，有些观测面监测可通过上下游监测点观测数据内插方式满足，有些可通过既有测站增加观测项的方式满足。
（2）新设监测点的工作方式新设水量监测点选用应答／自报兼容的工作方式。
按照“无人值守、有人看守、定期巡检”的运行维护机制实施信息采集作业。
对不适宜设置全自动监测点的地方，亦可按有人值守模式配置设备、设点观测。
1）流量监测对采用直接流量监测方式的信息采集点，由采集端设备直接采集流量瞬时值，并存储在本地记录单元；对采取水位监测方式的采集点，采集、记录、传输的均是水位信息，并参照水文测验规范定期对采集端实施水位流量关系率定，尤其是平、枯水位流量关系的率定，在信息接收端利用水位流量关系将采集的水位信息转换成时段采集量或过流量信息。
采集端设备按照15分钟采集一次瞬时值。
2）水质监测对新设水质监测点采用定期巡测、人工取用、室内分析化验方式开展监测工作；对已建立水质自动监测设施的监测点，采用增加其报信设施的方式进行汇接和功能升级。
对确需要设置自动水质监测点的地方应审慎选择建设自动水质建设设施。
水质监测不同采集方式分别规定的监测间隔和记录周期不同。
（3）监测点的采集频次在正常工作状态下的采集频次按照：单纯以水资源管理应用需求布设的各类水量信息采集自动站点，支持旬周期用水调度业务按6小时间隔报信；支持月周期用水调度业务按12小时间隔报信；支持季度周期用水调度业务按24小时间隔报信，人工监测点均按24小时间隔报信。
多用途信息采集站点报信间隔超过水资源管理需要的，应比照同站点完成水量信息描述时段的归一化。
报信间隔不能满足水资源管理需要的应比照专用站点调整信息报送间隔。
社会用水户取水口、水源地、入河排污口、行政边界河流控制断面、水功能区的水质监测，根据工作规范和实际要求实施采集频次。
突发应急状态下的采集频次按照：固定站的水量、水质监测报信工作机制均可临时调整为1小时间隔。
在固定观测不能满足要求时，可动态设立移动监测点，对水量、水质进行跟踪监测。
（4）时空基准系统工作统一采用北京时间作为标准计时基准，日界统一为北京时间8时，水资源信息采集站点每日首次报信时间遵从水文或防汛部门规定的每日首次报信时间即8时为准。
位置描述使用全球定位系统GPS和具有我国自主知识产权的北斗导航定位系统对水资源信息采集站点的坐标定位，统一采用2000地心坐标系统纬度坐标进行位置描述。
已有数据应逐步过渡到2000地心坐标系。
绝对高程基准采用1985黄海高程基准，对确需采用地方基准或相对基准进行水位观测的测站，进行地表水水体水位流量关系转换时，应在其预处理环节先行滤除因高程基准不统一导致的测验误差。
（5）在线监测信息传输方式在线监测信息传输指将采集站获得的水资源信息通过有线或无线信道送至系统接收端的传输过程。
对于水资源信息采集共用部门采集设施和传输通道的，应遵从既有传输方式和传输路径。
在国家防汛抗旱指挥系统工程已覆盖的信息采集区域的新设站，应加入该系统。
对于其覆盖不到的区域确需新建传输通道的，各省可根据当地公网实际状况和采集传输系统建设、运行维护的经济性要求综合权衡，在保障信息传输适度安全的前提下，选择适宜的公共通信信道进行信息传输组网。
目前可供选择的采集通信资源主要有：中国移动通用无线分组业务(GSM／GPRS)；中国联通无线扩频通信技术(CDMA)；中国移动短消息业务(GSM／SMS)；公共电话网(PSTN)；北斗通信卫星短消息；同步通信卫星；海事通信卫星短消息；超短波技术：微波技术等。
在选择通信方式时，在同一个系统中不宜使用多种通信方式，仅在某些信息采集点首选通信方式不能覆盖时可另选通信方式。
部分重要站点可设计备用传输通道，并考虑突发事件发生时的应急信息传输，满足应急监测的需求。
1.1.1.2 数据分类分析水资源管理系统涉及数据主要包括以下几种：（1）在线监测数据图表1.4-1在线监测数据来源（2）业务管理数据对于业务管理和决策分析支持，同一业务管理数据库应存储省、地市、县三级水资源管理部门产生的业务信息，根据不同的管理层级，业务管理信息不尽相同，同时省、地市、县级信息之间有一定的关系。
根据需求，对水源地数据库相关数据中的城镇地下水水源地进行调查测量，并对城镇地下水水源地开发利用状况进行评价，并录入相应数据库中。
具体数据内容为：1）地形测量利用已调查的城镇地下水源地资料，确定工作区范围。
通过对地下水源地地形的测量，实现以下两个目的：测量比例尺确定为1:10000，测量面积为大型水源地30km2,中型水源地为15km2，小型水源地为5km2。
测量内容包括区域地形、生产井、监测孔高程、坐标测量等。
2）地下水源地开发利用状况评价地下水源地开发利用状况评价包括水量、水质现状评价和供水可持续性评价等三个方面。
①水量评价根据地下水源地开采量的大小、水文地质资料完整程度和水文地质条件的复杂程度，采用解析法或数值法对地下水源区的补排量进行计算。
进行地下水源区的开发利用程度和供水水量的安全性等方面综合评价。
对于大型的地下水源地，采用数值法进行补排量的平衡计算，并对该水源区进行不同开采量进行模拟预测，对该水源的开发潜力及可能出现的问题进行评价。
建立地下水资源管理与规划模型。
对于中、小型地下水源地，采用解析法进行补给量的计算，并根据地下水动态监测资料，对该水源的水量合理性进行评价。
②水质评价利用已有调查资料，进行水源地水质状况评价。
地下水水质评价标准采用国家标准《地下水质量标准》（GB/T 14848－93）。
采用单项组分评价和综合评价相结合的评价方法。
将地下水水源地水质指标分为一般化学指标或细菌学指标、毒理学、放射性指标和地方特定项目4大类。
一般理化指标或细菌学指标，对人体健康影响较小或可通过净水厂传统处理方法去除，这一类指标按地下水水质标准的5类进行评价，并将其Ⅲ类水标准值的上限值确定为地下水水质控制标准。
毒理学和放射性指标作为一类，按生活饮用水卫生标准进行达标评价。
根据现状水质和对地下水源区及其周边环境的调查结果，对地下水源地现状水质安全性进行评价，对地下水源地水质安全趋势进行预测。
③供水可持续性评价在地下水源地用现状评价的基础上，根据区域的水文地质条件及水源地周边地下水开发利用现状，对现状城镇地下水源的可开采量进行分析计算，对地下水源供水可持续性进行研究。
（3）基础数据基础数据来源如下表所示。
图表1.4-1基础信息数据来源（3）空间数据库、多媒体数据空间数据库的建设需要购买空间基础数据。
多媒体数据库，将现有信息资源进行校核、整合、补充、完善，然后导入。
（4）决策支持数据表1.1-3决策支持库数据1.1.1.3 数据流向分析XX水资源管理系统数据来源复杂，业务管理单位包括省水利厅水资源处、省水文系统、地市水资办、县水资办各级管理单位、全省各市县、相关流域机构及专业水文气象单位等。
数据库内容包括了水文监测、综合办公、水情监测、取用水监测以及基础空间信息、视频、图像等各类媒体信息。
系统基本数据流向图如下图所示：、、XX省水资源管理系统数据流向图1.1.1.4 数据量分析数据量是确定数据存储平台模式与规模的重要依据，通过对整个系统现有数据量、数据增量、数据分布等的分析，最终确定数据存储与管理体系的建设模式、建设规模。
水资源管理系统的各类数据可分为结构化数据（如水雨情数据、供水工程基本信息及水质监测数据等）和非结构化数据（如供水工程监控视频数据、办公文档、电子地图数据等）两类，水资源管理系统的结构化数据主要包括：水资源管理业务处理数据、水利工程实时监控数据、水文站点维护管理数据、水文监测与预测数据等。
对于结构化数据来讲，通过合理的数据库表结构设计，尽可能的消除冗余数据，这类数据占用的存储空间是相对有限的。
其具体分析如下。
水文站点监测数据包含测点名称、采样日期、分析日期、水温、PH值、溶解氧、总硬度、悬浮物、氯化物、氟化物、硫酸盐、高锰酸盐指数、化学需氧量、生化需氧量、氨氮、亚硝酸盐、硝酸盐氮、氰化物、六价铬、粪大肠茵群等内容，确定的水质级别。
按照每次采样每条纪录500字节计算，每1天采集一次。
全省水文监测站一年的数据量为约为80MB/年。
再加上人工监测和移动监测的数据，以及评价分析数据，水文监测数据库初始数据量约为100MB。
非结构化数据主要包括：行政管理与办公信息数据、水利工程实时监控视频图像、工程安全监测视频图像、基础空间地理信息等。
这类数据的一大特点是所占存储空间很大，一个文件少则几MB，多则几十MB或GB。