2023年大数据标准化建设方案
2023-生态环境大数据一体化平台建设方案V3-1
生态环境大数据一体化平台建设方案V3随着社会的不断发展，环境问题已经成为了我们必须高度重视的问题之一。
解决环境问题不仅关系到我们的未来，也关系到我们的生存和发展。
而建设生态环境大数据一体化平台，对于推进环境治理，提高环境素质具有重要意义。
下面，本文将从几个部分来阐述生态环境大数据一体化平台建设方案。
一、背景随着社会经济的快速发展，环境污染问题越来越严重，需要用更为科学、精准的方法，来监测、预测和处理环境问题。
而数据信息化是提高环境监测和治理能力的重要手段，因此建设生态环境大数据一体化平台，能为环境数据的收集、处理、管理及共享提供一种全新的方式。
二、建设目标1.数据整合将环境监测数据、环境污染源数据、环保管理数据、环境执法数据等相关数据整合到一个数据平台上，实现信息的高度集成化。
2.数据分析通过大数据分析方法，可从海量环境数据中提取有用信息，及时预警环境风险，为环境科学管理、决策提供数据支持及建议。
3.数据共享将收集到的环境数据进行整合，以数据开放为核心，通过数据接口、API等方式，向社会公布多样化的环境数据，促进环境治理体系的建设。
三、建设流程1.数据采集阶段收集相关的环境数据源，建立数据中心，搭建环境数据传输管道，保障数据的高效、精准、高质量的采集。
2.数据处理阶段对采集到的数据进行清洗、融合和整合，确保数据的规范，准确性和完整性，并进行分类、整理和转化，使其符合生态环境大数据一体化平台的标准。
3.数据分析阶段通过数据挖掘、人工智能、机器学习等技术，对预处理过的数据进行分析、挖掘，从数据中提取有效信息，生成数据可视化图表，并为进一步处理和利用数据提供科学依据。
4.数据共享阶段在生态环境大数据一体化平台上，通过数据开放，开放绿色数据接口、API，允许其他系统使用各类数据，促进生态环境的良好发展。
四、前景展望生态环境大数据一体化平台建设方案的实施，不仅有利于形成高效的环境数据管理体系，更重要的是为环保行业的实现高质量和可持续的发展提供支持。
2023-大数据管理平台建设方案-1
大数据管理平台建设方案随着互联网时代的到来，各行各业都离不开数据的处理和管理。
随着数据量的不断增加和依赖性的增强，建立一套高效的大数据管理平台已成为行业发展的必然趋势。
本文将围绕大数据管理平台建设方案展开讨论。
一、需求分析在建立大数据管理平台之前，我们需要首先了解其建设的实际需求，包括：1.数据采集：需要从多个数据源收集数据并转化为统一的格式。
2.数据存储：需要将收集到的数据保存在安全、高效的储存系统中。
3.数据处理：需要对存储的数据进行清洗、分类等处理。
4.数据应用：需要将处理后的数据提供给业务部门进行使用。
5.统一管理：需要集中管理各个模块之间的协同工作，确保平台的有效性和高效性。
二、平台构建1.采集模块：利用多种数据采集工具，将数据从不同来源（如网络、数据库等）进行采集，并进行格式转化。
将采集到数据存放进数据总线中，并备份至数据持久化存储系统中，确保数据不会丢失，同时为应用部门提供可供应用的数据源。
2.存储模块：为了保证数据的安全性和高效性，我们需要建立一个高效的数据存储系统。
一种优秀的解决方案是使用Hadoop HDFS，它是一个高度可扩展的存储解决方案，可存储PB级别的数据。
同时，可以利用HBase等系统实现对特定数据的快速检索和分析需求。
3.处理模块：对采集到的数据进行处理，涉及到ETL流程，即抽取(transformation)、转换(transformation)和加载(load)。
采用流行的工具或语言（如Python或R等），进行数据清洗和处理。
4.应用模块：为业务部门提供可供应用的数据源，需要建立BI和数据分析等平台。
这些平台应具备以下特点：简单易用、功能强大、灵活可扩展、可视化报表化快速反馈数据分析结果。
5.管理模块：建立管理模块的目的是为了集中管理各模块之间的协同工作，确保平台的有效性和高效性，同时确保整个大数据平台的高可用性和安全性。
在这一步骤中，我们需要评估平台运行情况，通过对各个模块的监控和分析，有针对性地优化系统。
全市标准化发展三年行动计划(2023-2025年)
全市标准化发展三年行动计划（2023—2025年）为全面加强标准化建设，促进全市经济社会高质量发展，根据《国家标准化发展纲要》《XX省人民政府办公厅关于贯彻落实〈国家标准化发展纲要〉的实施意见》，结合我市实际，制定本行动计划。
一、总体目标到2025年，我市标准供给结构不断优化，政府主导制定标准与市场自主制定标准协同推动高质量发展的新型标准体系基本形成，标准化发展基础进一步夯实，标准对经济社会发展的促进作用显著发挥，全市标准化总体水平达到省内先进水平。
全域标准体系基本健全。
实现农业、工业、服务业和社会事业等领域标准全覆盖，强制性标准守底线、推荐性标准保基本、市场性标准强质量的作用充分发挥，新兴优势产业标准先导地位凸显，创新引领、技术先进、经济合理的地方标准体系基本建立。
标准供给更加充足。
鼓励参与国际标准的研制，主导或参与制定国家标准、行业标准XX项以上,制修订地方标准XX项以上，制定团体标准XX项以上，企业标准自我声明公开数量达到XX项以上，基本满足XX经济社会发展相关领域重要标准需求。
先进标准引领示范效益显著。
新增国家级标准化试点（示范）XX个以上，创建省级标准化试点（示范）XX个以上，实施企业标准“领跑者”制度，争创中国标准创新贡献奖，着力打造一批集标准研制、应用、服务于一体的标准化标杆。
标准化发展基础更加完善。
加强专业标准化技术组织建设，新增省级以上专业标准化技术委员会X个。
争取创建X个标准化服务与推广平台，提升技术支撑实力和服务水平。
二、主要任务(-)加强标准化与科技创新有效互动1.以科技创新促进标准提升。
建立重大科技项目与标准化工作联动机制，在新一轮国家科技计划任务布局中加强关键技术领域标准研究，将标准作为重要产出指标纳入科技计划实施体系。
鼓励优势企业、科研机构和高等院校推动科技成果向标准转化,将先进适用的科技成果融入标准。
推动建立标准与知识产权联动工作机制，完善标准必要专利制度，强化标准制定过程中知识产权保护。
2023-生态环境大数据平台整体建设方案-1
生态环境大数据平台整体建设方案随着人类活动的不断增加，全球生态环境面临严重的挑战。
如何保障生态平衡和环境可持续发展，是当今的重要问题。
为此，建设生态环境大数据平台，以便全面了解生态环境的状态和变化，对生态环境进行科学管理和保护，对于实现可持续发展具有重要意义。
生态环境大数据平台整体建设方案应按如下步骤进行：一、确定数据源和采集方式。
要建设生态环境大数据平台，首先需要确定数据源和采集方式。
有关数据可以来自卫星图像、遥感传感器、空气质量监测仪、水质监测仪等多种方式。
其中，卫星图像和遥感传感器是主要的数据源之一，可以用来监测气候、土地利用、植被生长等情况；空气和水质监测仪则可以监测环境中物质的浓度等参数。
根据不同的数据源和采集方式，需要确定相应的数据预处理和质量控制措施。
二、确定数据处理和储存方式。
对于大数据平台而言，数据处理和储存是一个至关重要的环节。
数据处理可以采用机器学习、深度学习等技术，以提高数据的准确性和实时性；数据储存则需要采用安全可靠且具备高效性的方式，以便后续的数据查询和分析。
三、制定数据标准和规范。
大规模数据采集和处理需要一定的标准化和规范化。
制定统一的数据标准和规范，有助于数据的一致性和可比性，并能够提高数据的效率。
需要加强数据的元数据描述，建好数据管理平台和数据清理流程，制定数据出入库管理和权限控制措施。
四、开发数据可视化和分析工具。
将数据处理后，可视化和分析是数据利用阶段的关键环节。
通过数据可视化和分析，可以更直观地了解数据间的关联和数据变化趋势。
建立生态环境大数据平台后，不仅要确保数据的实时性和准确性，更要发挥数据的应用价值，以促进生态环境的可持续发展。
综上所述，建设生态环境大数据平台是当前环保工作的一项必要举措。
要确定数据源和采集方式，建立数据处理和储存体系，制定数据标准和规范，开发数据可视化和分析工具等步骤，以保障生态环境监测和管理的准确性和有效性。
只有通过科学有效的数据监测和管理，才能保障生态环境的持续发展。
2023-“十四五”大数据中心发展规划方案-1
“十四五”大数据中心发展规划方案近年来，数据中心成为了国家经济发展的重中之重，其在许多重要领域中担任着至关重要的角色。
因此，“十四五”期间，大数据中心的规划和发展显得尤为重要。
本文将从几个方面阐述“十四五”大数据中心发展规划方案。
第一步，建设大型数据中心。
新一代信息技术的快速发展，催生了大规模、高密度服务器集群、分布式文件系统、高速网络互联及高效的电力供应等多种技术需求。
为了满足这些技术的需要，必须加快建设大型数据中心，将大量的服务器、存储设备集中在数据中心，大幅提升计算能力和存储能力，以应对急剧增长的数据需求。
第二步，优化数据中心的能源利用率。
大型数据中心由于需要大量的机器设备运转，导致能源消耗非常巨大，仅内部的能源消耗便占全球总能源消耗的三分之一。
为了降低数据中心的能源消耗，需要采用先进的节能技术和优化软件设计策略，例如，在数据中心内部使用低能耗设备，建立高效的制冷、通风系统等等。
第三步，加强大数据中心的安全保护。
随着大数据越来越重要，数据泄露等信息安全事件频频出现，加强大数据中心的信息安全保护已经成为一项重要的任务。
在“十四五”期间，应该通过加强数据中心的网络防护、数据加密和安全审计等措施来提高数据的保密性和安全性。
同时，提高各类数据处理和传输时的安全性和普适性，保证数据的完整性和保密性。
第四步，对大数据中心的管理和监督。
在大数据中心的建设和管理中，必须加强对信息技术和信息管理的标准化和规范化，建立流程管理和网络安全管理要求，保证运营的高效性和安全性。
在数据中心的维护和管理中，需要在所有环节上加强监督和管理，特别是对数据中心的电力供应、防火墙操作、数据备份、可靠性管理、带宽资源利用等方面进行严格的管理和监督。
总之，“十四五”期间，大量的数据需要被处理、存储和交换，数据中心将会得到广泛发展和运用。
实现大数据中心的优化和完善，将有助于促进数字经济的发展和提升我国信息基础设施的整体水平，为我国进一步深化经济转型打下坚实的基础。
2023-大数据平台数据中台建设方案V3-1
大数据平台数据中台建设方案V3随着信息化技术的高效发展，大数据已成为各行业中不可或缺的一部分，企业需要通过建设数据中台来解决数据的统一管控和加速数据应用，提出可行性方案是数据中台建设的第一步。
本文将从四个方面进行阐述，提供数据中台建设方案V3。
一、数据中台建设的目的数据中台的核心是围绕数据建设的，其目的在于：将原本分散的数据平台集中起来，数据统一管理，保障数据质量，提高数据共享和协同，实现数据的重复利用，同时为企业订制应用程序提供数据支持，支持智能决策。
二、数据中台的建设步骤1.需求分析：对数据平台现有状态进行分析，圈定需求分析范围，了解数据架构、业务规范以及数据管理流程。
2.方案设计：围绕机构当前及未来的数据需求，确定数据架构模型，规划数据建设规范，设计数据平台的安全性、可扩展性和技术可行性。
3.实施与测试：方案实施包括新数据平台和既有数据平台的升级迁移，测试包括功能测试、性能测试、安全测试等。
4.数据治理：对中台数据状况进行分析，制定数据规范，保障数据质量、数据安全等需要的标准。
三、数据中台的架构设计1.数据接入层：包括数据采集、清洗、抽样、传输等流程，保障数据的规范与准确。
2.数据处理层：对原始数据进行处理，包括数据转换、数据转历史等处理流程，减轻后续处理的压力。
3.数据存储层：建立数据管理体系，包括数据存储结构、数据备份与恢复、性能调优等流程，确保数据的可靠性、高效性以及安全性。
4.数据应用层：支持自有的和第三方应用程序，也能够提供数据展示、查询、分析和决策等支持。
四、数据中台的益处1.数据管理能力强：数据中台可以更好地解决数据的统一管理，对企业数据应用的合理性和合规性进行监督，并加强对数据的安全、准确性的监管。
2.提高数据应用效率：数据中台不仅支持数据展示、查询、分析和决策等数据应用场景，而且还能够为企业订制应用程序提供数据支持，从而提高数据应用效率。
3.促进业务协同创新：数据中台支持跨部门协同共享数据，提高企业资源利用效率，并加速业务协同创新。
农业大数据建设方案(一)2024
农业大数据建设方案（一）引言概述：农业大数据在现代农业中发挥着重要的作用，它可以帮助农民进行精确农业管理、提高生产效益、优化资源利用等。
本文将为您介绍农业大数据建设方案的第一部分，包括数据采集、数据存储、数据分析、数据应用和系统安全五个大点。
正文：一、数据采集1. 传感器技术：利用各类传感器获取农业环境、作物生长等数据。
2. 无人机遥感技术：通过无人机搭载的传感器收集高分辨率影像和其他农业数据。
3. 物联网技术：建立农业物联网系统，实现农业设备和物品之间的信息互联。
4. 手持设备应用：农民可以使用智能手机等设备采集农业生产过程中的数据。
5. 数据共享机制：构建数据共享平台，促进农业各方共享数据，提高数据获取效率。
二、数据存储1. 云计算技术：利用云计算平台存储和管理农业大数据。
2. 分布式数据库：搭建分布式数据库系统，提高数据存储和查询效率。
3. 数据备份和恢复：采取多重备份和灾备机制，确保数据安全和可靠性。
4. 数据标准化：制定统一的数据标准，方便数据存储和交换。
5. 数据隐私保护：加强数据加密，设立权限管理机制，保护农业大数据的隐私和安全。
三、数据分析1. 数据清洗和预处理：对采集的原始数据进行去噪和规范化处理。
2. 数据挖掘技术：运用数据挖掘算法挖掘数据中隐藏的规律和知识。
3. 机器学习算法：利用机器学习算法构建农业模型，预测农作物生长和病虫害情况。
4. 空间分析技术：将农业数据与地理信息系统相结合，实现空间分析和决策支持。
5. 大数据可视化：通过可视化技术将数据结果以图表等形式展现，方便农民理解和应用。
四、数据应用1. 精准农业管理：利用农业大数据优化农作物施肥、灌溉等管理决策。
2. 农业风险评估：通过数据分析预测农业灾害风险，提前采取相应措施。
3. 决策支持系统：基于农业大数据构建农业决策支持系统，辅助农民进行农业经营决策。
4. 农产品质量追溯：利用农业大数据追踪农产品生产、加工和流通过程，确保农产品质量安全。
2023-时空大数据平台整体建设方案-1
时空大数据平台整体建设方案随着科技的不断发展，大数据已经成为了一个不可或缺的部分，其在各个领域中的作用也越发重要。
而时空大数据更是在生态保护、城市安全、农业发展等领域发挥着关键作用。
因此，如何建立一个完善的时空大数据平台，已经成为了各个领域的重要课题。
一、平台架构设计首先，要建立一个完善的时空大数据平台，需要进行平台架构的设计。
平台架构设计包括了数据采集、存储、处理、分析和可视化展示等环节。
应该根据各个环节的实际需要，设计相应的技术方案，并建立相应的系统架构。
二、数据采集数据采集是整个平台中最为关键的一环，它直接影响到数据的质量和准确性。
数据采集应该涵盖多种数据源，包括卫星遥感、传感器监测、社交媒体、公共交通等等。
需要建立专业的数据仓库，确保数据的实时采集、传输和归档。
三、数据存储数据存储方面需要建立一个可靠的集群式系统。
对于来自不同数据源的数据，应该分别存储于不同的数据仓库，再通过分布式系统进行相应的组装和整合。
应该采用高可用性的技术方案，定期备份数据，以避免一旦发生宕机或数据丢失的情况，数据可以迅速恢复。
四、数据处理数据处理是整个平台中必不可少的环节，涉及到数据的清洗、整合、归一化等多个方面。
应该采用分布式计算的方式，实现数据的实时处理，并依据功能需要执行相应的算法。
五、数据分析数据分析环节是利用已经处理过的数据进行实质性分析、挖掘和建模的过程。
其重要任务是解决复杂的问题，帮助用户更好地理解数据并支持决策。
这一环节需要采用机器学习等先进算法对数据进行建模处理，从而更好地满足用户需要。
六、可视化展示数据可视化是大数据平台中很重要的一环，其目的是通过可视化手段，将数据的关键信息呈现给用户。
应该采用先进的大数据可视化技术，展示出数据的特点、趋势以及关联。
其可以方便用户快速了解数据信息，发现问题和模式，并取得最佳决策。
综上所述，建立一个完善的时空大数据平台需要进行平台架构设计、数据采集、处理、分析和可视化展示等多个方面的工作。
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2023年大数据标准化建设方案为贯彻落实《市人民政府办公厅关于印发市大数据标准化建设实施方案（2023—2023年）的通知》，深入推进"智慧名城"建设，加强大数据标准化总体设计，加快贯彻落实大数据标准体系建设，促进大数据"聚通用"，结合我区实际，特制定本方案。
一、总体要求（-）指导思想。
以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中、五中全会精神，深入贯彻党中央、国务院关于大数据标准化建设的决策部署，认真落实市级有关工作要求，坚持统一规划、统筹兼顾、突出重点、急用先行，围绕推动全区数据资源"聚通用"，以数据资源管理、新型智慧城市建设等领域基础性、关键性、共性标准建设为重点，积极参与建立涵盖基础、数据、技术、产品平台、管理、安全隐私和行业应用的大数据标准体系，为促进数据资源共享和应用，构建良好的大数据产业生态奠定坚实基础。
（二）工作目标。
加大大数据国家标准研制参与力度,促进地方标准与国家标准的协调一致和有效互补。
积极参与国家大数据标准的研制和示范验证，配合开展大数据地方标准的制定与实施，加强数据资源采集、汇聚、共享、开放、应用、质量、安全等方面的标准规范建设，充分发挥标准在促进数据资源管理、新型智慧城市建设中的关键作用。
按照全市大数据标准化建设进度，到2023年，我区大数据标准化体系进一步健全，标准化水平进一步加强，标准化基础进一步夯实,不断增强大数据标准化工作对全区数据资源共享、开放、应用的支撑作用。
二、重点任务（-）积极参与大数据国家标准研制。
1参与大数据相关国家标准研制。
配合市级层面开展《信息技术大数据政务数据开放共享第1部分：总则》等交换共享类国家标准的研制。
积极引导我区企事业单位积极参与大数据共享开放类、数据管理类、平台产品类、大数据服务类、大数据治理类、数据安全类以及政务大数据类等相关国家标准的研制工作，加强地方标准和国家标准、行业标准等各类标准之间的衔接配套。
（责任单位：区大数据发展局、区市场监管局；配合单位：区级相关部门）（二）推进城市大数据资源中心标准体系建设。
2.推进共享系统标准体系建设。
聚焦数据共享，重点参与政务数据资源共享系统的元数据、目录信息、标识编码、数据采集汇聚、服务接口、数据质量等领域标准规范的修订、研制及贯彻实施工作。
（责任单位：区大数据发展局；配合单位：区级有关部门）3.推进基础数据库共性标准体系建设。
围绕自然人、法人、自然资源和空间地理、电子证照四大基础数据库建设，重点参与元数据、目录信息、服务接口等领域标准规范的研制及贯彻实施工作。
（责任单位：区公安分局、区市场监管局、区规划自然资源局、区政务服务办；配合单位：区大数据发展局）4.推进主题数据库共性标准体系建设。
聚焦数据资源汇聚共享、开放、应用，重点参与主题数据库目录数据清洗治理、数据质量审核、数据比对校验、数据纠错反馈等领域标准规范的研制及贯彻实施工作。
（责任单位：区大数据发展局；配合单位：区级有关部门）5.推进主题数据库数据融合标准体系建设。
围绕行政审批社会治理、城市管理、交通管理、脱贫攻坚、经济管理、信用信息、涉税信息、生态环境、卫生健康、社会保障、科技创新、公共安全、招商引资、企业融资、口岸物流等领域主题数据库建设，重点参与跨部门数据融合标准规范的研制及贯彻实施工作。
（责任单位：各主题数据库牵头建设单位；配合单位：区大数据发展局）6.推进部门数据资源池标准规范建设。
围绕部门数据资源池建设，在数据饰选、数据清洗、建池方式、容量、地址分配规则、接口规范等领域，参与标准规范的研制及贯彻实施工作。
（责任单位：区大数据发展局）（三）完善数字云平台标准体系。
7.规范数字云平台相关标准。
按照数字云乎台统一的数据采集标准规范、接口标准规范，推进政务云、行业云依托数字云平台进行部署建设,促进政务云资源高效利用和数据资源的汇聚整合。
（责任单位：区大数据发展局；配合单位：区级有关部门）（四）完善智慧城市综合服务平台标准体系8.规范智慧城市综合服务平台相关标准。
依托新型智慧城市运行管理中心市区联通机制,落实数据资源汇聚、业务系统接入、智慧场景应用等领域标准、规范。
围绕智慧城市综合服务平台共性技术、业务协同、数据价值等服务能力建设，重点参与服务接口、服务注册与发布、平台管理等领域标准规范的研制及贯彻实施工作。
（责任单位：区大数据发展局；配合单位：区级有关部门）9.开展新型智慧城市大数据标准化应用项目试点示范。
加强新型智慧城市建设管理标准建设，实施智慧城市的规划设计、实施管理、评估评价、运行保障、运营管理等方面系列标准规范。
面向民生服务、城市治理、政府管理、产业融合、生态宜居五大应用领域，开展智慧城市创新应用标准建设，在智慧环保、智慧农业、智慧医疗、智慧医保、智慧交通、智慧口岸等领域推动实施一批标准和规范试点项目。
（责任单位：区生态环境局、区农业农村委、区卫生健康委、区住房城乡建委、区交通局、区医保局、公路物流基地公司等；配合单位：区级有关部门）（五）推进大数据行业标准研制与试点应用。
10.推进数据要素市场标准化工作。
落实国家关于培育数据要素市场要求,在促进公共数据开放和数据资源有效流动领域开展标准化探索。
在市级相关部门指导下，争取我区优势数据资产建立登记、确权、交易等领域标准规范。
积极推动自动驾驶、服务机器人、智能可穿戴等领域的网络、数据、系统、测试等标准制定。
（责任单位：区大数据发展局、区经济信息委；配合单位:区级有关部门）I1推动重点行业领域标准规范建设。
聚焦智慧政务、普惠金融、交通出行、医疗健康、文化旅游等重点领域，制定一批关键性、基础性、共性标准规范。
贯彻落实《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》，参与全市医疗数据开放共享、追踪溯源、隐私保护与价值评估等标准研究。
探索制定医疗健康数据分级分类规范。
争取市级交通旅游服务大数据应用在我区试点,在运游一体化服务旅游交通市场协同监管景区集疏运监测预警、旅游交通精准信息服务等方面参与开展标准制定探索。
（责任单位：区卫生健康委、区交通局、区文化旅游委；配合单位：区级有关部门）12.规范工业大数据相关标准。
贯彻落实《关于工业大数据发展的指导意见》，开展工业数据采集、数据交换等标准研制的先行先试。
开展《数据管理能力成熟度评估模型》（DCMM）等重点国家标准在区工业领域的试点应用，积累工业数据管理优秀实践，支撑国家工业大数据治理体系建设。
（责任单位：区经济信息委；配合单位：区级相关部门）（六）推进数据安全标准体系建设。
13.推进政务数据安全标准体系建设。
围绕政务数据共享、开放、应用，积极配合市大数据发展局、市委网信办等部门开展政务数据分级分类管理、数据脱敏、数据加密、安全评估和检查、系统安全管理和运行等领域安全标准、规范研制工作。
（责任单位：区大数据发展局、区委网信办；配合单位：区级相关部门）（七）加快大数据团体、企业标准培育。
14.支持大数据团体标准的研制和应用。
充分发挥行业组织、企业的市场主体作用，在技术创新活跃、市场需求旺盛的大数据应用领域鼓励引导区内相关行业组织牵头制定团体标准,增加标准供给。
围绕大数据产业发展，鼓励研制数据存储、云计算、数据加工与分析、数据安全、数据交易等领域团体标准。
（责任单位：区经济信息委、区商务委、区大数据发展局；配合单位：区级相关部门、有关园区公司）15.引导大数据企业标准的制定。
鼓励区内企业制定严于国家标准和行业标准的企业标准,将拥有自主知识产权的关键技术纳入企业标准。
发挥企业市场创新发展的主体作用，引导重点企业制定一批符合自身发展需要、具有竞争力的企业标准，进一步提升企业大数据研发、生产、治理、运维、管理和服务水平。
（责任单位：区经济信息委、区大数据发展局；配合单位：区级相关部门、有关园区公司）（八）推动大数据标准示范应用。
16.组织大数据标准实验验证和符合性测试评估。
围绕数据管理能力、政务数据资源管理、政务数据（公共数据）共享开放等关键标准，开展大数据标准试验验证和符合性测试评估工作，强化标准对市场培育、产品和服务质量提升以及行业管理的支撑作用。
根据《数据安全能力成熟度评估模型》（DSMM）、《数据管理能力成熟度评估模型》（DCMM）等国家标准，积极支持和推荐区内典型企业、重点应用方向开展大数据应用项目试点，推广标准的试点示范。
（责任单位：区委网信办、区经济信息委、区大数据发展局；配合单位：区级相关部门）（九）促进大数据标准化协同创新。
17.提高大数据标准化协同发展能力。
推荐符合条件"政、企、学、研”等机构等加入市大数据标准化技术委员会。
深化与市内外大专院校、科研院所、行业组织、企业等合作，推进标准资源共享、标准化专家团队引进、技术成果的标准转化、专利标准互动等创新专题研究，推动大数据标准化与科技创新、产业发展相结合的协同发展。
（责任单位：区大数据发展局、区市场监管局；配合单位：区经济信息委、区教委、区卫生健康委、区科技局、区住房城乡建委、区医保局等）18.提升大数据标准创新研发水平。
加强标准基础能力建设,依托国家级、市级重点实验室，加强对标准基础数据的采集、研究和开发应用，提升标准研制水平，努力研制一批支撑大数据产业创新发展的标准，创建一批标准化应用项目试点示范。
与标准化专业技术机构合作开展标准研制过程的试验验证、标准实施应用过程的符合性测试，引入第三方评价机构开展标准绩效评估，引导树立产业标杆。
（责任单位：区大数据发展局、区科技局;配合单位：区经济信息委、区教委、区卫生健康委、区市场监管局等）19.培养大数据标准化人才队伍。
鼓励和吸引更多优秀的大数据技术人才和管理人才参与大数据标准化工作;联合国内外知名高校、科研院所、龙头企业等资源，培养一支具备标准化理念、懂标准化知识的大数据专业团队,带动提升我市大数据标准化人才队伍素质与能力。
鼓励具备条件的重点企业建立标准化专业人员培养和首席标准官（CSC））制度。
推动《数据安全能力成孰度评估模型》（DSMM）等国家标准试点示范，培育市场化的数据管理人员能力培养机制。
（责任单位：区大数据发展局、区经济信息委、区市场监管局；配合单位：区级有关部门）20.加强大数据标准化对外合作交流。
加强与市级相关部门、标准化专业组织机构对接，积极承办国际、国内大数据标准化活动，支持和引导区大数据科研机构或龙头企业报名参与国际标准化组织的交流合作项目以及大数据国际标准的提案推进工作。
（责任单位：区大数据发展局；配合单位：区级相关部门）三、保障措施（-）强化组织实施。
由区大数据发展局牵头，联合区市场监管局等区级相关部门，建立推进大数据标准化建设的工作协调机制，适时开展方案实施的效果评估和监督检查，跟踪分析方案的实施进展。