互联网大数据智能监测系统建设方案
互联网+监管系统建设方案
互联网+监管系统建设方案“互联网+监管”系统建设方案根据《国务院办公厅关于加快“互联网+监管”系统建设和对接工作的通知》（国办函〔2018〕73号）精神，结合我省实际，做好与国家“互联网+监管”系统对接工作要求，建设省级“互联网+监管”系统。
一、系统目标按照党中央、国务院关于创新监管方式、加强“互联网+监管”工作的部署要求，为解决省内各地各部门监管业务系统建设发展不平衡、标准不统一、系统不连通、监管不协同等全局性问题，通过建设省“互联网+监管”系统，汇聚日常监管、重点领域监管数据，同时接入社会投诉举报数据、互联网及第三方相关数据、重点行业重点企业数据，并充分运用互联网、大数据等信息技术手段，逐步实现监管事项全覆盖、监管过程全记录、监管数据一体化，做好数据共享、分析和预警，提升事中事后监管的规范化、精准化、智能化水平，为加强和创新“双随机、一公开”监管、重点监管、信用监管和综合监管、协同监管、“智慧监管”提供强有力的平台支撑。
二、系统定位我省“互联网+监管”系统不代替省内各地各部门监管业务系统和监管职责，主要提供监管综合信息服务和大数据决策支持服务，并为省内各地各部门协同监管、重点监管、风险预警等提供大数据支持，通过归集共享各类监管数据，及早发现防范苗头性和跨行业跨区域风险，逐步推动实现“智慧监管”。
三、建设内容总体建设内容为：一个中心、两方面应用、N个主题库一个中心：“互联网+监管”大数据中心两方面应用：“互联网+监管”数据应用、“互联网+监管”重点应用N个主题库：建设监管事项库、监管对象库、监管业务信息库、监管人员库等监管主题库（一）建立全省“互联网+监管”大数据中心建立完善监管数据归集机制，分类梳理监管业务和监管领域，分析监管数据类型，形成统一的监管数据标准规范；加强监管数据归集整合，联通汇聚各地各部门监管数据及第三方相关数据，建设“互联网+监管”系统大数据中心。
（二）建立全省“互联网+监管”数据应用利用大数据处理环境、工具和技术，进行数据治理、质量提升，形成能为“互联网+监管”系统所用的各类监管数据，并提供数据应用。
大数据建设方案
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。
智慧综合监管系统建设方案
建设意义和价值
提高监管效率和透明度
促进跨部门协同和信息共享
添加标题
添加标题
降低监管成和风险
添加标题
添加标题
提升企业和公众的满意度
Part Two
智慧综合监管系统 的建设方案
系统架构和设计
系统架构：包括数据采集层、数据处理层、数据应用层 设计理念：以数据为核心，以业务为导向，以技术为支撑 技术选型：采用云计算、大数据、人工智能等技术 安全性考虑：保障数据安全、系统稳定、可靠运行
综合效益：智慧 综合监管系统的 建设成本和效益 评估需要综合考 虑经济效益和社 会效益，确保系 统的可持续发展。
投资回报率和风险评估
投资回报率：智慧综合监管系统的建设成本和效益评估中，投资回报率是评估该系统经济 效益的重要指标。
风险评估：在建设智慧综合监管系统的过程中，需要进行全面的风险评估，以确保系统的 稳定性和安全性。
智慧交通监管：智能调度信号 灯，缓解城市交通拥堵
智慧城管监管：高效处理城市 管理问题，提升城市形象
智慧农业监管：实现农产品质 量追溯，保障食品安全
行业发展趋势和展望
智慧综合监管系统在各行业的应用将不断深化，实现更高效、精准的监管。
随着技术的不断创新，智慧综合监管系统将融合更多智能化功能，提升监 管效率和智能化水平。
实施步骤和时间表
需求调研： 了解监管部 门的需求和 业务特点， 确定系统的 功能和性能 要求。
系统设计： 根据调研结 果，设计系 统的架构、 数据库、界 面等，制定 详细的设计 方案。
开发与测试： 按照设计方 案进行系统 的开发和测 试，确保系 统的稳定性 和可靠性。
互联网+智慧公安大数据一体化管理平台建设综合解决方案
警务综合应用平台
01
02
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智能安防系统是智慧公安大数据一体化管理平台的重要组成部分，包括视频监控系统、入侵报警系统、人脸识别系统等多个子系统。
入侵报警系统可通过对重点区域进行布防，对异常入侵行为进行实时监测和报警，提高安防监控的针对性和有效性。
需求分析与顶层设计
明确建设目标与需求，进行顶层设计，制定建设方案和时间表。
应用服务开发与部署
根据业务需求，开发各种应用服务，并进行部署和测试。
技术设计与开发
根据建设方案，采用先进的技术手段，进行平台的技术设计与开发。
试运行与优化
进行试运行和优化，发现问题并进行改进，确保平台的稳定性和可靠性。
数据治理与整合
数据加密
通过定期备份和快速恢复技术，确保数据可靠性和完整性。
数据备份与恢复
采用安全审计技术，对系统进行实时监控和安全审计，确保系统的合规性和安全性。
安全审计
数据安全技术
智慧公安大数据一体化管理平台应用解决方案
04
警务综合应用平台是智慧公安大数据一体化管理平台的核心应用，包括警务综合管理、警务指挥调度、警务督查考核、警务数据挖掘等多个模块。
要点一
要点二
制定严格的数据中心管理制度
建立完善的数据中心管理制度，规范数据中心的运营和维护流程，确保数据中心的可靠性和稳定性。
实施定期维护和检查计划
定期对数据中心硬件和软件进行检查、维修和更换，保证数据中心的正常运行。
要点三
数据安全保障措施
加强数据加密和访问控制
采用先进的数据加密技术和访问控制机制，保证数据传输和存储的安全性和机密性。
建设工程智慧检测系统建设方案
汇报人：XX
2024-01-19
目录
• 项目背景与目标 • 智慧检测系统架构设计 • 关键技术研究与应用 • 系统功能实现与展示 • 系统测试与性能评估 • 项目实施计划与进度安排
目录
• 风险应对策略与质量保证措施 • 总结回顾与未来发展规划
01
项目背景与目标
建设工程行业现状及挑战
性和可维护性。
未来发展趋势预测
智能化水平不断提升
随着人工智能技术的不断发展，智慧检测系统的智能化水平将不断提升，实现更加精准 、高效的工程监测。
多源数据融合应用
未来智慧检测系统将更加注重多源数据的融合应用，包括结构健康监测、环境监测、施 工监控等方面的数据，为工程提供更加全面的信息支持。
云计算和大数据技术应用
展的需要。
项目目标与预期成果
提高检测效率
通过智慧检测系统实现自动化检测， 大幅提高检测效率，减少人工投入。
提升工程质量
通过实时监控和预警功能，及时发现 并解决工程建设过程中的问题，提升 工程质量。
优化决策支持
通过对检测数据的深度分析，为工程 建设提供科学的决策依据，优化资源 配置。
推动行业创新
通过智慧检测系统的建设与推广，推 动建设工程行业的信息化、智能化转 型，促进行业创新发展。
云计算和大数据技术的应用将进一步提高智慧检测系统的数据处理能力和分析水平，为 工程提供更加深入、准确的洞察。
THANKS
感谢观看
质量保证体系建立和执行情况回顾
质量保证体系建立
依据国际标准和行业规范，建立建设工程智慧检测系统的质 量保证体系，包括质量策划、质量控制、质量保证和质量改 进等方面。
执行情况回顾
安全生产监管监测大数据应用信息化平台建设方案
安全管理手段落后，无法承 担居高不下的成本
救援效率低、手段落后，停 留在找资源、寻人
面临 挑战
睿利而行
安全风险评估手段落后、效率低、 准确性差
安全隐患查什么？查哪？ 怎么查？
如何量化危险危害程度及 危害范围？
2.4、安监工作存在的问题 安监工作存在问题
01 应急指挥中心缺乏建设
02 信息孤岛严重
安全生产监管监测大数据应用信息化平台建设方 03 移动执法未普及
安全生产监管监测大数据应用信息化平台建设方
安全生产监管监测大数据应用信息化平台建设方案
睿利而行
前言
安全生产监管监测大数据应用信息化平台建设方
安全生产监管监测大数据平台
“互联网+”安全生产监管监测大数据平台将移动互联网、物联网、云计算技术等先进技术应用到安 全生产监督管理业务中，通过感知数据的统一集中管理、海量信息的智能化处理，构建一个面向服务的安 全生产监管监测管理平台，实现安全生产要素实时监控、事故隐患智能分析、智慧安全管理、应急协同指 挥、培训教育考核一体化的“互联网+”大数据管理创新模式，为企业安全生产和政府部门监督管理提供 高效实时的智能应用与服务。
大数据可视化分析，为领导决 策提供依据
大数据
将时空大数据从GIS地图，用 不同的颜色、状态、图标等显 示。
互联网
GOIS
运用互联网技术可以实现随时 随地、多终端的安全管控。
睿利而行
5、安全生产大数据特征
安全生产数据 符合大数据七大特征
睿利而行
安全生产监管监测大数据应用信息化平台建设方
复杂性
真实性
规模性
安全生产监管监测大数据应用信息化平台建设方
P策背景
智慧监测体系建设方案设计
智慧监测体系建设方案设计智慧监测体系是一种基于物联网和大数据技术的智能化监测方法，可以帮助企业实现对生产过程、环境以及设备运行等方面的实时监测和数据分析，提高生产效率、降低成本和风险。
以下是智慧监测体系建设方案设计：一、需求分析1. 了解企业的生产过程、设备、环境等方面的情况，明确建设智慧监测体系的目标和应用场景。
2. 分析监测的数据类型、采集周期、存储要求等方面的需求，包括传感器、数据传输协议、数据中心的建设方式等。
3. 根据产品质量、环保、安全、运维等方面的要求，制定监测指标和阈值，以及应对异常情况的预案。
二、系统设计1. 数据采集：根据需求分析，选择相应的传感器、仪器设备，构建环境、设备和生产过程等方面的实时监测系统，实现数据采集、传输、存储、展示和分析。
2. 数据传输和处理：根据采集数据类型和需求，选择相应的协议和通讯方式，构建数据传输和处理系统，保障数据的即时性、准确性和可靠性。
3. 数据存储和管理：定期备份和归档监测数据，建立监测数据管理系统，实现数据的存储、查询、分析和报表生成。
4. 数据分析和决策支持：根据监测数据分析，形成生产、环保、安全等方面的评估结果，为决策提供依据。
5. 安全保障：对监测系统进行安全评估和加固，设立访问控制和权限管理机制，实现监测数据的保密性、完整性和可用性。
三、系统部署1. 确定监测设备、服务器、存储设备的布局和配置方案，合理规划网络拓扑和数据流向。
2. 部署数据采集、传输和处理系统，保证设备正常运行和数据的顺畅传输。
3. 部署数据中心，完成数据存储和管理系统的搭建和调试，确保数据的安全和完整。
4. 完成数据分析和决策支持功能的定制和开发，使得监测数据能够转化为可视化的信息，为运营和决策提供支持。
5. 实施安全保障措施，配置网络安全设备和防火墙，建立安全监视和响应机制，确保系统运行的安全可靠。
四、系统运营和维护1. 对监测设备进行定期维护和保养，以保证其正常、稳定运行，减少故障率。
大数据风险监测服务平台建设方案
资源需求与分配
人力资源 需要具备大数据分析、软件开发 、网络安全等方面的专业团队， 包括数据分析师、工程师、架构 师等。
资金资源 需要根据项目预算合理分配资金 资源，包括人员工资、设备采购 、运营维护等方面的费用。
技术资源 需要具备高性能的硬件设备和软 件环境，如服务器、存储设备、 网络设备等，以及适用的开发工 具和技术框架。
增强品牌形象
提供高效、精准的风险监测服务，有 助于提升企业的品牌形象和声誉。
提高客户满意度
通过持续优化平台功能和服务，提高 客户满意度，增加用户黏性，为企业 创造更多商业价值。
09
风险评估与应对措施
风险识别与分析
内部风险
包括技术故障、数据泄露、内部人员操作失 误等；
外部风险
包括黑客攻击、网络病毒、竞争对手的恶意 攻击等；
提醒企业采取应对措施。
04
决策支持
为企业决策者提供数据支持和决 策建议，帮助企业做出更加科学
和合理的决策。
平台特点
可扩展性
平台具备灵活的扩展能力， 能够支持不断增长的数据量
和风险类型。
1
安全性
平台具备完善的安全措施， 确保数据的安全性和保密性
。
可靠性
平台具备高度的可靠性和稳 定性，确保数据的准确性和 完整性。
风险识别
利用大数据分析技术和风险评估模型，对数据进行深 入挖掘和分析，发现潜在的风险点。
ห้องสมุดไป่ตู้能需求
01
风险评估
对识别出的风险进行量化和评估 ，确定其对企业的潜在影响程度
。
03
风险跟踪
对已发现的风险进行持续跟踪和 监控，及时反馈风险处理进展和
效果。
02
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- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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舆情分析引擎
舆情服务平台
技术支撑：
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WEB挖掘技术
搜索引擎技术 自然语言处理技术
“及时发现”是舆情监测系统的核心功能，效果是舆情监测系统的灵魂 “没有针对性，就没有实用性”。 定向采集和全网搜索相辅相成，经纬交织、立性和准确性。 算法解决不了所有问题，重视“与我相关”的舆情知识工程体系。 管线架构设计，可根据项目规模集中或者分布式部署，优化硬件和网络资源配置。
浓缩海量信息抵抗“数据爆炸”
– 随着全媒体时代的到来，网民习惯于在微博、微信，移动APP、论坛、SNS等平台上发表 意见，从舆情产品服务的角度看，浓缩海量信息，抵抗“数据爆炸”已成基本要求。在信 息广度上最大可能去抓取数据信息。同时掌握数据抓取能力与舆情分析解读能力将是未来 舆情分析的必备技能。
设计理念： • 舆情知识库
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系统功能概览
舆情采集系统
全网搜索 定向采集 境内境外
内嵌脚本引擎 模拟浏览器登录 论坛跟帖结构化 点击数/回复数更新
真正意义上的7*24小时无人 值守信息采集 可视化 采集配置
新闻/论坛/微博/电子报/贴吧/博客/图片/视频 /QQ/微信/搜索引擎/境外网站/多语言
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正确认识网络舆情监测系统
效果是检验系统的唯一标准！
舆情系统不是万能的 舆情系统不是“通用设备”，没有针对性就没有实 用性 服务！服务！服务！ 系统功能再强大，也需要人工优化配置才能发挥最 佳效果，配套的工作机制很重要
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舆情监测系统的应用成果
预警：一网打尽、一目了然
分析：定性定量的统计数据
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第二部分 摘 要
大数据时代如何科学部署实施舆情监测系统
正确认识网络舆情监测系统 舆情监测系统应该具备的主要功能
运行环境
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正确认识网络舆情监测系统
高级层次比效果
全面、及时、准确、实用、易用
功能都一样 效果差异大
初级层次讲功能
少数民族语言 境外信息(facebook、twitter） QQ群、微信 舆情数据中心 各种概念… …
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系统功能概览
舆情分析引擎
小提示
独有的舆情研判技术
内置舆情知识工程
主贴 实时舆情预警 热点话题、敏感话题识别 自动负面研判 自动摘要、自动提取要素和关键词 热点焦点转载分析 点击数/回复数和跟帖实时更新
回帖
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系统功能概览
监测结果通知的多样性，支持服务的高度可达性：电脑、手机客户端、移动设备、短 信预警、邮件通知、工作流提醒…
• 新闻 • 论坛 • 报纸（电子报）
• 图片
• 视频
• 微博
• 贴吧
• QQ、微信
• SNS社区 • 搜索引擎
• 博客
网络舆情传播特点：直接、隐蔽、互动、多元、快速、破坏、群体极化
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舆情工作中遇到的问题
领导都知道了，我咋就还不 知道呢？
不顺畅
事前监测不全面，不及时
事中反馈 协同工作 事后分析无依据 不准确
管理：自动报告、舆情导控…
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舆情监测系统运行环境服务运行支持某舆情云数据平台和用 户端私有舆情平台相结合模式，降低用户使用门槛和节省用户硬件 设施网络资源成本。
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第三部分 摘 要
某网络舆情监测系统的功能
系统架构 系统功能概览
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系统架构
产品模块： • 网络信息雷达
强化数据深挖实现“信息增值”
– 提高舆情产品质量的关键，在于对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增 值”。这就要求舆情监测系统提高对信息的鉴别力、萃取力、掌控力，对数据进行生产、 分析和解读，探索一条为用户提供分众化服务的信息增值之路。 4
【大数据时代舆情服务的机遇与挑战】
跟踪关联数据提高趋势研判
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利用舆情监测系统做好网络舆情应对
• • • • 建立机制、专人负责。 加强舆情监测系统平台技术的应用 建立舆情工作组，事前预警、事中追踪、事后统计分析、日常协同工作。 统一战线，多部门联动。
•
• • •
加强舆情监测工作纪律，网络安全不止于个人隐私。
培植“为我所用”的互联网根据地。 突发事件不慌张，“尽早讲、持续讲、准确讲、反复讲”。 负面舆情不能一删了之。慎用网络水军、删帖公司…
互联网大数据智能监测系统
某某
建设方案
目录
Contents
A. 大数据时代信息监测系统的应用背景和现状 B. 大数据时代如何科学部署实施信息监测系统 C. 某网络舆情监测系统的功能 D. 实施方案
2
第一部分
摘 要
大数据时代信息监测系统的应用背景和现状
很多事件，都源自一个爆料… 舆情工作中遇到的问题
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很多事件，都源自一篇微博、帖子…
“黑幕”… “最牛”…
微博、论坛爆料 新闻网站、传统媒体跟进
介入调查
“表哥”…
每 天 都 在 发 生 着
相对纠纷和危机事件发生后 的设法解决，有效监测和评估所 面临的风险，并在事前采取适当 的措施进行规避，是各级党政机 关应借鉴的工作方法
7
……
大数据时代网络舆情信息的主要来源
树立大舆情观念拓展服务边界
– 舆情服务机构应树立大舆情观念，使舆情服务的主体和边界“更全”。这 里的大舆情，强调大数据的关联性，横向看，将服务主体延伸至政府、企 业和社会的各领域；纵向看，将产品内容延伸至包括舆情预警到决策方案 5 在内的各环节。
领导人高度重视网络舆情
互联网 -- 治国理政新平台
– 大数据的核心和目标就是预测。舆情监测平台从互联网浩如烟海的数据中 挖掘信息、判断趋势、提高效益已有实际应用。决策行为将更多地基于数 据、分析和事实做出。
– 舆情系统要不断增强关联舆情信息的分析和预测，把服务的重点从单纯的 收集有效数据向对舆情的深入研判拓展，从注重“静态收集”向注重“动 态跟踪”拓展，从致力“反映问题”向致力“解决问题”拓展，使舆情产 品“更快”——预警快、决策快。
舆情监测系统的应用现状
利用舆情监测系统做好网络舆情应对
3
【大数据时代舆情服务的机遇与挑战】
大数据时代
– “大数据”(Big Data)一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的 海量数据,并命名与之相关的信息技术发展与创新。舆情服务在进行行业规范和整合的同时， 正面临着大数据挑战。