大数据平台项目建设实施方案计划书word
大数据云平台项目建设方案(纯方案,47页)
“大数据云平台”项目（一期）建设方案目录目录 (2)1项目概述 (4)1.1建设背景 (4)1.2建设目标 (5)2总体规划 (6)2.1建设原则 (6)2.2建设思路 (7)2.2.1一期建设：完成大数据云平台基础架构(IAAS)的建设 (7)2.2.2二期建设：完成大数据处理平台和OA系统部署 (9)2.3总体架构 (10)2.4采用的关键技术 (11)3一期建设方案 (13)3.1建设目标 (13)3.2建设架构 (16)3.3建设内容 (17)3.3.1硬件基础设施扩容 (18)3.3.2虚拟化平台 (20)3.3.3云管理平台 (26)3.3.4运营计费系统 (30)3.3.5云安全服务体系 (31)3.3.6数据容灾备份系统 (31)3.3.7接口定制及二次开发服务 (32)3.4建设价值 (34)3.5方案整体优势 (35)4一期方案配置清单 (37)5云平台技术要求 (39)5.1服务器虚拟化软件 (39)5.1.1虚拟化软件功能要求 (39)5.2云管理平台软件 (43)5.2.1云平台软件功能要求 (43)6售后服务 (47)1项目概述1.1建设背景xxxx水运安全工程技术研究中心（以下简称“研究中心”）是国家重点的水路公路交通安全工程技术科研机构，承担着国家各类科研项目40余项。
近几年，随着研究中心的科研项目越来越多，科研环境的要求也越来越复杂，当前数据中心的IT基础设施环境已无法满足日益增多的项目需求，主要体现在以下几个方面：1)服务器与存储设备老旧，性能已无法满足新的科研环境要求；2)服务器数量不足，无法支撑当前日益增多的科研项目需求；3)服务器资源使用不均衡，有些项目对资源要求低，有些项目对资源要求高，但无法实现相互资源合理利用和调度；4)服务器分配到某科研项目后，无法进行有效管理和及时释放资源；5)服务器等设备采购周期长，影响了新科研项目的开展；6)科研环境部署时间长，尤其是系统环境占用很长时间，导致工作效率低；7)整个机房的管理运维困难，无法对服务器资源进行集中管理；8)无法有效评估科研项目的资源使用率和带来的效益；9)无法有效预测未来IT基础设施的建设需求；随着云计算、虚拟化、大数据分析等先进信息化技术在科研领域的广泛应用，将有效解决了当前研究中心实验室信息化建设面临的一系列问题，通过采用先进的云计算和虚拟化技术，构建一个科研资源可按需定制、动态高效、灵活扩展、全面管理、稳定可靠、可持续发展的新一代云计算IT业务部署和服务交付的“大数据云平台”，为研究中心及各科研项目提供安全可靠、弹性扩展的基础运行环境，可以解决数据中心IT基础设施资源的整合及合理利用，科研项目资源的快速分配，科研环境的快速部署，资源的动态扩展，业务的高可用部署，按需申请资源，并根据使用量计费，统一管理运维等问题，从而有效提高了研究中心IT基础设施的资源利用率，简化了管理维护流程，提升了科研工作效率。
大数据项目实施开发方案模板
大数据项目实施开发方案模板1. 引言本文档旨在提供一份大数据项目实施开发方案模板，该方案可用作指导和参考，以确保项目的顺利实施和开发成功。
2. 项目概述在这一部分，我们将对大数据项目的背景和目标进行概述。
2.1 背景介绍大数据项目的背景信息，包括相关行业和技术趋势，以及项目推动因素。
2.2 目标明确大数据项目的目标，包括所要解决的问题和实现的价值。
2.3 范围描述大数据项目的范围，包括涉及的数据源、系统和功能等。
3. 技术架构这一部分将介绍大数据项目的技术架构，包括数据采集、存储、处理和可视化等。
3.1 数据采集描述数据采集的方法和工具，包括数据源的类型和采集策略。
3.2 数据存储说明数据存储的方案和架构，包括数据仓库、数据库和文件系统等。
3.3 数据处理介绍数据处理的方法和工具，包括数据清洗、转换和分析等。
3.4 数据可视化讨论数据可视化的方式和工具，包括报表、仪表盘和图表等。
4. 项目流程在这一部分，我们将提供大数据项目的实施开发流程。
4.1 需求分析说明如何进行需求分析，包括与利益相关者沟通和需求文档编写等。
4.2 数据建模介绍数据建模的过程，包括数据模型设计和数据库设计等。
4.3 数据开发描述数据开发的步骤和方法，包括数据采集、清洗和转换等。
4.4 数据可视化开发说明数据可视化开发的过程，包括设计报表和仪表盘等。
4.5 测试和优化讨论测试和优化的方法和策略，确保项目的质量和性能。
4.6 部署和维护介绍项目的部署和维护流程，包括环境配置和监控等。
5. 风险与挑战在这一部分，我们将探讨大数据项目中可能面临的风险和挑战，并提供相应的应对措施。
5.1 技术风险列举可能的技术风险，并提供相应的风险缓解措施。
5.2 数据隐私与安全讨论数据隐私与安全的问题，并提供保护措施和合规性要求。
5.3 项目管理风险介绍可能的项目管理风险，并提供项目管理策略和控制措施。
6. 项目时间计划在这一部分，我们将提供大数据项目的时间计划，以确保项目按时完成。
大数据系统项目实施方案
大数据系统项目实施方案一、项目概述。
随着互联网和移动互联网的快速发展，数据量呈现爆炸式增长，传统的数据处理技术已经无法满足大规模数据的处理和分析需求。
大数据技术应运而生，成为企业处理海量数据的利器。
因此，本文档旨在提出一套大数据系统项目实施方案，以满足企业在大数据处理方面的需求。
二、项目目标。
1. 构建高效稳定的大数据处理平台，实现数据的快速采集、存储、处理和分析；2. 提升企业数据处理能力，为业务决策提供更加准确、及时的数据支持；3. 降低数据处理成本，提高数据处理效率。
三、项目实施方案。
1. 确定需求，与业务部门充分沟通，了解业务需求，明确数据处理的目标和方向。
2. 确定技术架构，根据需求确定大数据处理平台的技术架构，包括数据采集、存储、处理和分析的技术选型。
3. 确定硬件设施，根据技术架构确定所需的硬件设施，包括服务器、存储设备、网络设备等。
4. 确定软件工具，根据技术架构确定所需的软件工具，包括数据采集工具、数据存储工具、数据处理工具、数据分析工具等。
5. 开发定制化系统，根据业务需求开发定制化的大数据处理系统，确保系统能够满足业务的特定需求。
6. 数据迁移和验证，将现有数据迁移到新的大数据处理系统中，并进行数据验证，确保数据迁移的准确性和完整性。
7. 系统测试和优化，进行系统功能测试和性能测试，对系统进行优化，确保系统能够稳定高效地运行。
8. 系统部署和上线，将优化后的大数据处理系统部署到生产环境中，并进行上线运行。
四、项目实施流程。
1. 需求调研和分析，与业务部门沟通，确定数据处理需求和目标。
2. 技术架构设计，根据需求确定大数据处理平台的技术架构。
3. 硬件设施采购，根据技术架构确定所需的硬件设施，并进行采购。
4. 软件工具采购，根据技术架构确定所需的软件工具，并进行采购。
5. 系统开发和测试，根据需求开发定制化的大数据处理系统，并进行测试。
6. 数据迁移和验证，将现有数据迁移到新的大数据处理系统中，并进行数据验证。
大数据项目实施方案
大数据项目实施方案一、背景介绍随着科技的不断发展，数据越来越成为企业决策和业务发展的重要支撑。
大数据技术的应用可以帮助企业从庞大的数据中挖掘出有价值的信息，进而优化业务流程、提升竞争力。
本文档旨在提供一份大数据项目实施方案，帮助企业高效地应用大数据技术。
二、项目目标本项目旨在帮助企业实施大数据技术，并在实施过程中达成以下目标：1.建立高效的大数据平台：搭建稳定、可扩展的大数据平台，满足企业对于数据的存储、处理和分析需求。
2.实现数据的全面采集：通过合适的数据采集工具和技术，实现对企业各个业务系统和数据源的全面数据采集，确保数据的完整性和准确性。
3.建立高效的数据处理流程：设计合理的数据处理流程，包括数据清洗、转换、归并等环节，确保数据的质量和可用性。
4.提供高效的数据分析工具：通过引入合适的大数据分析工具和算法，帮助企业对海量数据进行深入挖掘和分析，发现潜在的商机和问题。
5.辅助决策和优化业务流程：基于数据分析的结果，为企业提供科学决策的支持，帮助优化业务流程和提升企业的竞争力。
三、实施步骤1. 需求分析在项目开始之前，进行全面的需求分析是至关重要的。
与企业合作方共同确定大数据项目的目标和具体需求，明确所需数据的范围、频率和格式。
同时，评估和识别现有数据及数据源的质量和可用性，并在需求分析过程中制定相应的数据清洗和处理方案。
2. 平台架构设计在需求分析的基础上，设计合理的大数据平台架构。
考虑到数据量的增长，平台需要具备良好的可扩展性和容错能力。
选择合适的大数据存储和计算技术，如Hadoop、Spark等，并设计相应的数据集成、处理和分析模块。
3. 数据采集和集成根据需求，选择合适的数据采集工具和技术，确保将企业各个业务系统和数据源的数据全面采集到大数据平台中。
同时，考虑到数据源的多样性，需要开发相应的数据集成模块，确保数据的格式和结构的一致性。
4. 数据处理和清洗设计数据处理流程，包括数据清洗、转换、归并等环节。
大数据项目实施方案
大数据项目实施方案1. 引言本文档旨在为大数据项目的实施提供一个详细的方案。
大数据项目实施涉及到数据收集、存储、处理、分析和可视化等多个环节，需要综合考虑技术、数据和业务等多个方面的因素，并在项目的不同阶段进行有效的沟通和协调。
本方案将详细介绍大数据项目实施的步骤、关键任务和所需资源。
2. 项目背景大数据项目的实施是为了利用企业内部或者外部的海量数据，通过数据挖掘、分析和可视化等技术手段，为企业决策提供有力支持。
在实施过程中，需要制定一个详细的计划和具体的步骤，确保项目的顺利进行和达到预期目标。
3. 项目目标本项目的主要目标是利用大数据技术，从企业内部和外部收集数据，并进行分析和挖掘，为企业决策提供准确、及时的信息支持。
具体目标包括：•建立一个稳定、高效的大数据平台，用于数据收集、存储和处理；•开发和应用数据挖掘和分析算法，发现数据中的潜在价值；•实现数据可视化，使业务决策更加直观和准确。
4. 项目计划和阶段4.1 项目准备阶段项目准备阶段主要包括以下任务： - 确定项目范围和目标，明确项目的需求； - 研究相关技术和工具，选择合适的方案； - 调研数据来源，确定数据采集的方法和渠道； - 确定项目团队和角色分工； - 制定项目计划和时间表。
4.2 数据收集与存储阶段数据收集与存储阶段主要包括以下任务： - 设计和建立数据采集系统，获取来自各个渠道的数据； - 对采集的数据进行清洗和预处理，确保数据的质量和完整性；- 建立一个稳定、高可用的数据存储系统，支持数据的快速存储和检索； - 制定数据安全和隐私保护策略，确保数据的安全和合规性。
4.3 数据处理与分析阶段数据处理与分析阶段主要包括以下任务： - 设计和实现数据处理流程和算法，包括数据清洗、转换和集成等步骤； - 运用合适的数据挖掘算法和技术，发现数据中的模式和规律； - 进行数据分析和建模，提取有用的信息和结论； - 建立数据分析平台，支持数据的探索和可视化分析。
大数据平台项目建设实施方案计划书word
数据如同一把双刃剑，在带来便利的同时也带来了很多安全隐 患，随着全球各地用户信息安全事件频出，让人们幵始感受到“数 据”与生活接触如此紧密，数据泄露可以对个人的生活质量造成极 大的威胁。数据安全和隐私保护不仅是公民个人的责任，对采集数 据和共享数据的政府单位，也有义务保障数据的安全和隐私，此过 程中，政策、技术、意识缺一不可。需严格依照相尖规范文件，将 安全运营意识渗透到政府数据幵放中。
4、为**电子政务提供一个安全可靠的信息资源存储中心
对各部门的共享交换的数据资源进行统一的规划管理和应用， 建设集约化的数据资源存储中心，从而避免了各部门重复建设工作； 同时提高数据安全方面的建设，从硬件设备、网络、信息资源、应 用系统、管理平台、数据库等方面的全面保证数据的安全性，并根 据用户的不同访问需求、防止恶意入侵、病毒防护、分区域的安全 设计，并在应用服务上提供安全检测服务。
1-3.2政务目标分析
1、实现政务公幵，打造透明政府
电子政务公共数据幵放共享促进政府和公众互动，让政务透明， 帮助政府进行社会管理和解决社会难题，大数据时代下，政府是整 合幵放的平台，是一个大数据共享平台， 它建立了公众与政府间的 沟通渠道，越来越多的国家和组织利用其幵展民意调查，通过在线 交互让民众成为政务流程的节点，透明政务，让公众参与到政策制 定与执 行、效果评估和监督之中，使民众参政议政成为可能。大数 据推进政府信息资源进一步开放，政府信息开发利用效率倍增，促 进经济社会快速发展。
1.4.1.4企业单位
通过杯电子政务公共数据幵放共享平台提供的应用服务可以方 便企业进行业务级信息查询，并可通过业务协同对企业提供事项审 批、信息推送服务。
1-4.2业务功能分析
1.4.2.1数据共享
(参考)大数据平台项目方案word版本
大数据平台建设方案（项目需求与技术方案）一、项目背景“十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。
***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。
大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。
二、建设目标大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。
它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发展。
1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。
2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。
3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。
三、建设原则大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
1、统筹规划、分步实施。
结合我省经济发展与改革领域实际需求，明确总体目标和阶段性任务，科学规划建设项目。
数据平台项目计划书
数据平台项目计划书一、项目背景：随着信息化时代的来临，数据成为了企业发展的重要资源。
数据平台作为数据管理与分析的重要基础设施，对于企业的决策和发展具有重要意义。
目前，我公司的数据管理体系相对较为分散，数据存储、处理和分析效率较低，数据安全性也存在一定隐患，为此，我们决定开展数据平台建设项目，以提升企业数据管理能力和数据利用价值。
二、项目目标：1. 建设一个统一的数据平台，实现对企业各类数据的集中管理和统一分析；2. 提升数据存储、处理和分析的效率，支持快速响应业务需求；3. 加强数据安全管理，确保数据的保密性、完整性和可靠性；4. 提升企业的数据智能化水平，为决策提供更有力支持。
三、项目内容：1. 数据平台规划：制定数据平台建设的整体规划，明确数据平台的功能、架构和实施步骤。
2. 数据采集和清洗：建立数据采集和清洗机制，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据存储和管理：建设高效的数据存储系统，实现数据的安全存储和快速检索。
4. 数据分析和挖掘：引入数据分析和挖掘技术，挖掘数据潜在价值，并为业务决策提供支持。
5. 数据安全管理：建立完善的数据安全管理体系，包括权限控制、数据加密等措施，确保数据安全性。
6. 数据智能化应用：基于数据平台开发智能化应用，提高企业的数据利用效率和水平。
四、项目实施计划：阶段一：项目启动1. 成立项目组织机构，确定项目组成员和职责；2. 制定项目计划和工作安排，明确项目目标和实施步骤；3. 确定项目的预算和资源需求，落实项目资金和人力支持。
阶段二：需求调研和规划设计1. 开展数据需求调研，了解业务部门对数据的需求和期望；2. 制定数据平台的整体规划和设计方案，明确数据平台的功能和架构；3. 编制数据平台的详细实施计划和时间表，确定实施路径和关键节点。
阶段三：系统建设和测试1. 建设数据平台的各个模块和功能，包括数据采集、存储、分析等；2. 进行系统集成和测试，确保系统的稳定性和安全性；3. 开展系统验收和用户培训，确保用户能够熟练操作和利用数据平台。
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6、《尖于印发“十二五”国家政务信息化工程建设规划的通知》 （发改高技〔2012〕1202号）；
7><GB/T21063-2007政务信息资源目录体系》
8>(GB/T21062-2007政务信息资源交换体系》
9、《国家电子政务工程建设项目管理暂行办法》
1-4.1.2政府部门
可以向**电子政务公共数据开放共享平台提供数据或使用平台 提供的数据；业务部门之间可以通过系统平台交换共享数据；遵循 标准规范进行业务系统的建造和改进，可实现业务系统和数据幵放 共享平台的对接。
1-4.1.3社会公众
可以依托杯电子政务公共数据幵放共享平台提供的应用服务对 公众需求做出快速反应，公众可以更直接广泛的获得政府提供的服 务，如证照协同、社保电子传递等。
表3-1业务量估算
序号数据名称数据量
1平台交互量200 （日均）
2密千芒田〜数丫不、100
3
存夭每个甲口平均揄行操作数
1000
1.4.1.4企业单位
通过杯电子政务公共数据幵放共享平台提供的应用服务可以方 便企业进行业务级信息查询，并可通过业务协同对企业提供事项审 批、信息推送服务。
1-4.2业务功能分析
1.4.2.1数据共享
在政府部门内部强调的是共享共用。先把政府部门内部及部门 之间数据共享的工作做起来。各级政府都以数据应用为导向，需要 什么数据就共享什么数据。
3、国家治理不能仅仅依靠政府
由于时间和技术的局限性，以往国家治理基本是政府下达指令、 向下逐层执行的“幵环过程”。如今随着互联网发展，人民对于政 府的期望越来越高，国家不仅要在政策出台前广泛征求、准确把握 民意；出台后还需要获得执行反馈，并适时调整，政府治理变为下 达指令一执行一反馈的“闭环过程”，需要借助社会各方面力量参 与到国家治理过程之中。无论是社会自治还是合作共建，政府数据 共享开放都是大前提。
5、为糅电子政务提供一个高效的应用服务平台
**电子政务公共数据幵放共享平台的建设，为政府应用系统和信 息资源的高效管理和服务提供手段，通过对相尖的基础信息、业务 信息、服务信息进行管理，实现**电子政务公共数据开放共享平
台的信息管理和服务功能。城市级交换共享平台则对各部门的信息 资源提供交换共享支撑，以提高信息资源的综合利用水平。通过整 合各部门数据信息，建设基础信息库，并提供对外服务，实现 **电 子政务公共数据开放共享平台的服务功能。
产业融合，随着一大批大数据处理、大数据分析、大数据运营 企业的兴起，政府数据将不单单是自建自用，通过建设数据运营平 台，数据交易平台等形式，引入社会资本共同参与城市建设和社会 治理，实现向集约型、服务型、智慧型政府的转变。
1.4.4业务量分析
业务量分析可以从平台交互量、每天总用户数（个）、每天每个 用户平均执行操作数、高峰时段交互量占全天交互量的百分比、高 峰时段持续时间（小时）、高峰时段在线用户数（个）等方面指标进 行综合估算。**互联网大数据分析平台的业务量估算如下表所示：
6、为糅电子政务提供一个长效和可维护的信息服务体系
**电子政务公共数据幵放共享平台的建设要对杯电子政务体系
提供长久的服务，因此在管理和运维上必需配备相应的支撑。这一 方面取决于管理制度的完善、管理手段的完备和对管理本身的技术 支撑，另一方面，也取决于人员的配备和运维体系的建立。
1.4业务功能、业务流程和业务量分析
1-1.2项目建设内容
电子政务公共数据开放共享平台项目建设内容包含：一套标准 规范、两个数据门户、四大应用平台、四大基础数据库和一个应用 支撑平台。
具体建设内容包括：
1'一个应用支撑平台
为了对需要调用电子政务公共数据开放共享平台信息资源的政 府部门应用系统进行有效管理，面向各类电子政务应用，规划建设 统一的应用支撑平台，统一标准规范，通过用户管理、应用管理、 服务管理等核心组件，可以对接入系统有效管理、实现统一认证及 单点登录、统一消息服务。
2、实现数据融合，打造智慧政府
电子政务公共数据幵放共享真正跨越了政府内部协同的鸿沟， 大大提高工作效率，降低政府运行成本。其一，政府内部协同除思 想理念上的障碍外，技术上也存在一定障碍，随着大数据技术发展， 跨越系统、跨越平台、跨越数据结构的政府将在技术上使政府内部 纵向、横向部门得以流畅协同。其二，由于利用大数据技术，数据 获取、处理及分析响应时间大幅减少，工作效率明显提高，同时降 低了政府幵支。例如，政府利用大数据对社会人群进行细分，对不 同人群进行针对性服务和政策施行。
大数据平台项目建设实施方案计划书
第一章 需求分析和项目建设的必要性
1.1项目建设目标、内容
1.1.1项目建设目标
电子政务公共数据开放共享平台项目建设目标是，依托统一的 “云”数据中心建设统一的公共数据开放共享平台。集中机尖各部 门业务应用进行，制定相矣的数据规范和信息交换标准，使机矣各 部门业务系统依托统一的开放平台进行开发建设。确保部门之间系 统之间的互联互通、数据共享，为大数据分析提供数据依据。
1、政府数据体量越来越大
截至2014年，中国共育 664个城市，2852个行政县，40446 个行政乡。当前，中国中央和省级政务部门主要业务电子政务覆盖 率已经达到70%。据粗略估算，全国政府大数据加起来相当于数百 个阿里巴巴的体量。而随着硬件技术的进步，对于数据采集精度、 采集频率、数据存储等能力在增强，使得数据规模仍有提升空间， 近几年数据中心的新建和扩容呈现井喷式的发展，这是以硬件基础 设施带动的变革，促使软件技术也得到了快速发展。
四大基础数据库包括人口库、法人库、经济库和地理库。
5、一套标准规范
形成标准规范体系，包括管理制度、标准规范、数据标准等。
1-2编制依据
1、中办、国办《2006-2020年国家信息化发展战略》；
2、国办《尖于促进电子政务协调发展的指导意见》；
3、国务院《促进大数据发展行动纲要》；
4、《国家电子政务总体框架》；
4、社会普遍幵始重视数据安全和隐私
数据如同一把双刃剑，在带来便利的同时也带来了很多安全隐 患，随着全球各地用户信息安全事件频出，让人们幵始感受到“数 据”与生活接触如此紧密，数据泄露可以对个人的生活质量造成极 大的威胁。数据安全和隐私保护不仅是公民个人的责任，对采集数 据和共享数据的政府单位，也有义务保障数据的安全和隐私，此过 程中，政策、技术、意识缺一不可。需严格依照相尖规范文件，将 安全运营意识渗透到政府数据幵放中。
随着数据体量的增长，大数据处理、大数据应用分析的门槛将 会逐渐提高。
2、多部门协作成为常态化
复杂的城市治理问题，对跨部门的协作提出了更高的要求，过 去个别部门间存在的职责交叉分散、协调运行不畅等问题。随着“大 部制”完善，建立健全了部门间协同运行机制，逐步实现“多个部 门、一个政府”目标。随着部门与部门的边界越来越模糊，政府数 据跨部门共享共用已不再是亮点和创新，建立常态化共享机制成为 政府大数据建设的入门。
按照社会矣注程度、数据量大小和具体实施难度，数据开放建 议分为三个阶段：並务统计数据”、少量高频数据”、重点业务数 据”。通过以安全为前提，重点矣注优先试点，逐步扩大范围为原则， 稳步推行数据服务开放。
1-4.2.3数据融合
政务大数据归根结底，还是要面向行业应用的，需要基于不同 的业务部门幵展，并和现有平台建立联系。
1.4.1用户角色分析
决电子政务公共数据幵放共享平台的用户分为：领导、各部门、 企业单位及社会公众。
1-4.1.1政府领导
**电子政务公共数据幵放共享平台有价值的数据、行政地图、 决策方法和应急进行融合，采用大数据分析技术，有利于各级领导、 管理决策人员方便、直观、形象地进行各种分析，从而使统计决策 的科学化、人性化、智能化管理走上一个新台阶。
融合应用可以分为 数据融合”、业务融合”、产业融合”三个层 次：其中，数据融合是把本单位数据、从其他单位共享的数据，以 及互联网等社会相尖的数据，相互融合，相互比对，建立融合数据 资源中心，统一数据标准和口径。
业务融合主要围绕各行业的特定业务场景，比如交通出行、医 疗保障、民生服务等领域，建设智慧应用，形成行业业务的决策分 析体系，支撑城市运行和城市治理的方方面面。
4、为**电子政务提供一个安全可靠的信息资源存储中心
对各部门的共享交换的数据资源进行统一的规划管理和应用， 建设集约化的数据资源存储中心，从而避免了各部门重复建设工作； 同时提高数据安全方面建设，从硬件设备、网络、信息资源、应 用系统、管理平台、数据库等方面的全面保证数据的安全性，并根 据用户的不同访问需求、防止恶意入侵、病毒防护、分区域的安全 设计，并在应用服务上提供安全检测服务。
部门间的信息共享，综合考虑管理难度和技术难度建议分为三 个阶段：条线内部门共享”、平级跨部门共享”、跨层级和跨区域 的共享”，通过统一规划，逐步推进的策略，打造部门间信息资源共 享共用的新格局。
1.4.2.2数据开放
对社会的数据开放，先从方便百姓生活又不是很敏感的数据开 始。特别是涉及公共安全、公共利益的数据，提供公共服务的机构 或企业有义务在一定前提条件下开放，这样一些可以预警、预防的 群体性事件就能够避免。
3、实现科学决策，打造责任政府
电子政务公共数据开放共享提高政府决策的科学性和精准性， 提高政府预测预警能力以及应急响应能力，越来越多的政府扌宾弃经 验和直觉，依赖电子政务的数据和分析进行决策。现在大数据又超 越了传统的数据分析方法，不但是对大数据分析挖掘，对言论、图 表等都可以进行深度挖掘、人工智能。大数据的深入及广泛应用会 给政府带来科学和精准的决策支持。
从数据质量和价值来说，企业的数据种类单一化程度较高，而 政府数据涉及工商、稅务、交通、医疗、教育等领域，数据种类繁 多，事尖百姓生活的方方面面，数据质量较高，数据的潜在价值十 分可观。