最新石油行业大数据分析平台方案
石油产业数字化转型实施方案
石油产业数字化转型实施方案
石油产业数字化转型实施方案是为了适应当前数字化时代的发展趋势和提高企业竞争力而提出的一系列措施和计划。
以下是一个可能的实施方案：
1. 制定数字化转型战略：石油产业企业应该明确数字化转型的目标和战略方向，例如提高生产效率、优化供应链管理、增强数据分析能力等。
2. 建设数字化基础设施：企业应该投资建设先进的信息系统和技术平台，包括数据中心、云计算、物联网等，以支持数字化转型的实施和应用。
3. 数据收集和整合：企业应该建立完善的数据收集和整合机制，将来自不同部门和各个环节的数据进行整合和分析，为决策提供有力支持。
4. 引入人工智能和大数据分析：借助人工智能和大数据分析技术，企业可以更好地利用海量数据和智能算法，提高生产效率、优化资源配置和预测市场需求。
5. 推进数字化产品和服务：企业应该积极推进数字化产品和服务的开发和应用，例如智能油田技术、数字化仓储和物流管理等，提供更加高效和智能化的解决方案。
6. 加强信息安全保障：企业应该重视信息安全问题，加强数据保护和网络安全措施，预防数据泄露和网络攻击等风险。
7. 培养数字化人才：企业应该加强员工的数字化技能培训和知识更新，提高员工的数字化转型能力，以适应数字化时代的需求。
8. 加强合作与创新：企业可以积极与科研机构、技术供应商和其他行业企业进行合作，共同推动数字化转型的实施和创新。
通过以上实施方案，石油产业企业可以逐步实现数字化转型，提高企业的生产效率、创新能力和竞争力，为未来发展打下坚实的基础。
大数据在石油化工领域的应用智能生产与优化
大数据在石油化工领域的应用智能生产与优化石油化工行业是国民经济的重要支柱产业之一，其生产与运营涉及复杂的工艺过程和大规模的数据管理。
近年来，随着大数据技术的飞速发展，石油化工企业开始将其应用于生产管理和决策优化中，以提高生产效率、降低成本，推动产业智能化的发展。
一、大数据在石油化工生产中的应用1. 数据采集与监测：石油化工生产过程中产生的数据庞大而复杂，包括温度、压力、流量等各种监测指标。
利用传感器和物联网技术，大数据平台可以实时采集和监测这些数据，并对其进行分析和处理，实现对生产过程的全面控制和监控。
2. 数据分析与预测：通过对历史数据的挖掘和分析，大数据平台可以发现生产过程中的规律和趋势，提供准确的数据支持和决策参考。
同时，结合机器学习和人工智能技术，可以进行对生产过程的预测和优化，减少生产中的风险和损失。
3. 资源调度与优化：借助大数据平台的强大处理能力，石油化工企业可以对生产资源进行合理调度和优化，实现生产过程的高效运行和资源的最优利用。
通过分析生产数据和市场需求，企业可以合理安排生产计划，减少资源浪费，提高生产效率。
二、大数据在石油化工企业生产优化中的应用1. 能耗管理与节能减排：石油化工生产过程中能耗较高，对环境有一定的影响。
借助大数据技术，可以对能耗进行精细管理和控制。
通过实时监测和分析能耗数据，可以发现和解决能耗异常问题，为企业节约能源、减少排放提供依据和支持。
2. 质量控制与缺陷监测：在石油化工生产过程中，质量控制至关重要。
大数据平台可以监测和分析生产过程中的各项指标，帮助企业发现产品质量异常和生产缺陷，并及时采取相应的措施进行调整和改进，提高产品质量和企业竞争力。
3. 故障诊断与维护管理：石油化工设备庞大复杂，运行过程中难免会发生故障和损坏。
利用大数据平台对设备数据进行实时监测和分析，可以及时发现和诊断设备故障，并提供维修建议和保养方案，减少设备故障带来的损失和停工时间。
三、大数据的发展趋势和挑战随着石油化工行业的发展，大数据在其应用中也面临着一些挑战。
中国石油炼化行业工业互联网平台建设与展望
中国石油炼化行业工业互联网平台建设与展望全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：随着信息技术的快速发展和应用，工业互联网已经成为智能制造的重要载体和基础设施，对于推进中国石油炼化行业的数字化转型、智能化升级具有重要意义。
建设并完善中国石油炼化行业工业互联网平台，将成为未来行业发展的重要方向和趋势。
一、工业互联网在石油炼化行业的意义工业互联网是一种基于物联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的新型工业模式，是实现工业数字化转型的关键手段。
在石油炼化行业中，工业互联网可以实现炼制过程的自动化、智能化和网络化，提高生产效率、降低成本、优化资源配置，推动工业生产方式的变革和升级。
建设工业互联网平台，可以实现石油炼化行业各环节的信息互通和资源共享，以及设备、工艺、能耗等数据的实时监测、分析和预测。
这不仅可以提高生产的灵活性和可靠性，降低生产风险，还可以为企业提供更精准的生产指导，优化生产流程，提升产品质量和企业竞争力。
工业互联网还可以为石油炼化行业提供更多的数字化解决方案，如远程监控、设备健康管理、智能制造等，帮助企业实现全面的数字化转型。
目前，中国石油炼化行业的工业互联网平台建设仍处于起步阶段。
虽然一些大型石油炼化企业已经开始着手工业互联网平台的建设，但整体上仍存在平台建设滞后、数据孤岛严重、信息孤立等问题。
在平台建设方面，一些石油炼化企业由于规模较小，技术设备陈旧，资金和人力投入不足，导致工业互联网平台建设进展缓慢。
一些企业在平台建设过程中也存在技术标准不一、信息安全隐患等问题，平台的稳定性和可靠性有待提高。
在数据共享方面，石油炼化行业存在着信息孤立、数据孤岛等现象，不同企业之间的数据共享和协同合作意识较为薄弱。
一些企业在数据采集、存储、处理和应用方面也存在着诸多难题，如数据质量不高、数据安全性不足等问题。
未来，中国石油炼化行业的工业互联网平台建设将面临着一系列机遇和挑战。
从机遇来看，随着政府政策的支持和行业环境的改善，工业互联网将迎来更好的发展机遇。
石油化工行业中的大数据优化生产
石油化工行业中的大数据优化生产石油化工行业是现代工业的关键支撑之一，而随着信息技术的不断发展，大数据在石油化工行业中的应用也变得越来越重要。
大数据的运用可以为石油化工企业带来一系列的好处，包括生产效率的提升、成本的降低以及风险的控制。
本文将从四个方面探讨石油化工行业中大数据的应用，以及如何利用大数据来优化生产。
一、大数据在勘探与开发中的应用在石油化工行业中，勘探与开发是关键的环节，而大数据的应用可以帮助企业更好地进行资源评估、油藏分析以及开采方案的优化。
通过对大量的地质、地球物理、地球化学等数据的分析，可以快速准确地找到潜在的油气资源，提高勘探的成功率。
同时，大数据技术也可以对油藏进行动态监测，实时预测油藏的产能和开采效率，为企业提供科学合理的开采方案。
二、大数据在生产运营中的应用石油化工生产过程中产生了大量的数据，如生产工艺参数、设备运行状态等。
利用大数据技术，可以对这些数据进行采集、存储、分析和挖掘，以实现对生产过程的实时监测和精细化管理。
通过建立大数据平台，企业可以对生产过程的关键环节进行监控，及时发现问题并进行预警，从而降低生产风险。
同时，大数据技术还可以通过对数据进行模型建立和优化，提高生产效率和产品质量，降低生产成本。
三、大数据在供应链管理中的应用供应链是石油化工企业中不可或缺的一环，而大数据的应用可以优化供应链管理，提高物流效率、降低库存成本。
通过对供应链中各个环节的数据进行分析，可以实现对物流路径的优化和物流资源的合理配置。
大数据技术还可以提供供应链的可视化管理，使企业能够更好地掌握供应链各个环节的情况，及时调整和优化供应链策略，提高整体运作效率。
四、大数据在安全风险管理中的应用石油化工行业的生产过程中存在着一系列的安全风险，如泄漏、爆炸等。
通过对大数据的分析，可以实现对生产过程中的隐患进行预警和监测，及时发现和解决安全问题。
大数据技术还可以实现对设备状态和工艺参数的实时监测，发现异常情况并及时采取措施，避免事故的发生。
石油行业大数据分析优化资源开发
石油行业大数据分析优化资源开发石油行业一直是全球能源产业中的关键领域之一。
然而，高成本、高风险以及环境问题一直困扰着该行业。
为了解决这些挑战，石油公司越来越开始重视大数据的应用，以优化资源开发和生产过程。
本文将讨论如何利用大数据分析技术来优化石油行业的资源开发。
一、大数据在石油勘探中的应用在石油勘探过程中，传统的方法往往耗时且成本高昂。
然而，随着大数据技术的进步，石油公司可以更准确地预测潜在油田的位置和规模。
通过分析海量的地质、地球物理和遥感数据，可以建立起完整的地质模型，并通过算法优化勘探活动，减少盲目开发带来的风险。
二、大数据在石油生产中的应用在石油生产过程中，大量的操作数据和监测数据产生。
传统的方法主要依赖于经验判断和试错，但这种方法不仅效率低下，而且容易产生错误。
利用大数据分析技术，可以实时监测油井的状态，预测设备的故障，并通过算法优化生产过程。
这样不仅可以提高生产效率，减少能源浪费，还可以降低设备维护的成本。
三、大数据在石油前端市场的应用石油行业的前端市场是指销售和分销环节。
通过对客户需求和市场趋势进行大数据分析，石油公司可以更好地了解市场需求，进行市场定位和定价策略的优化。
此外，通过与供应链的数据共享，可以实现供应链的优化管理，减少库存和运输成本。
四、大数据在环境保护中的应用石油行业一直受到环境问题的关注。
大数据技术可以帮助石油公司更好地监测和管理环境影响。
通过对空气质量、水质和噪音等环境数据进行监测和分析，可以提前发现环境异常，并采取相应的措施进行调整。
此外，通过对环境监测数据的分析，可以提供合规报告，确保石油公司符合环境法规。
五、大数据在石油调控中的应用石油行业受到国家和国际政策的调控。
通过利用大数据分析技术，石油公司可以更好地了解政策趋势和法规变化。
通过对政策数据、市场数据和竞争数据进行分析，可以及时调整生产和销售策略，以符合政策要求并获得竞争优势。
综上所述，大数据分析在石油行业的资源开发中发挥着重要作用。
石油行业的创新趋势数字化技术智能化设备和大数据分析
石油行业的创新趋势数字化技术智能化设备和大数据分析石油行业的创新趋势：数字化技术、智能化设备和大数据分析石油行业一直是全球经济的重要支柱之一，然而随着市场竞争的加剧和资源的日益稀缺，石油公司和相关企业必须不断寻求创新和改进来提高生产效益和竞争力。
在这个变化迅猛的时代，数字化技术、智能化设备和大数据分析已成为石油行业的关键创新趋势。
一、数字化技术的应用数十年来，石油行业一直致力于提高生产效率和降低成本。
而数字化技术的快速发展为石油行业带来了巨大的机遇。
数字化技术可以通过实时监控和数据分析，帮助石油公司更好地预测和解决问题，降低生产过程中的风险。
1. 传感器和物联网应用：在石油生产过程中，传感器的广泛应用使得监测、测量和数据采集变得更加准确和实时。
物联网技术可以将传感器数据整合，实时监测设备状态和环境，提高采油效率和安全性。
2. 虚拟和增强现实技术：通过使用虚拟和增强现实技术，石油公司能够进行模拟实验和培训，提前发现问题和优化操作流程，从而降低生产风险。
3. 人工智能和机器学习：人工智能和机器学习的应用在石油行业中逐渐增多，例如可以通过机器学习算法对勘探数据进行分析，预测油田的潜在储量和优化开采策略。
二、智能化设备的发展随着科技的不断推进，石油行业的设备和工艺也在不断变革。
智能化设备的引入，为石油行业带来了许多便利和效益。
1. 无人驾驶技术：石油勘探和采油过程中的无人机和自动化车辆，可以替代传统的人工勘探和运输手段。
这大大降低了作业风险，提高了效率和精确度。
2. 远程监控和控制：通过远程监控和控制系统，石油公司可以实时获取油井和生产设备的状态信息，远程调整操作参数，降低人力成本，提高生产效率。
3. 3D打印技术：3D打印技术的应用，为石油行业提供了更高效的部件制造和维修方式。
在远离石油设施的地方，可以通过3D打印机生产所需零部件，减少等待时间和运输成本。
三、大数据分析的应用对于石油行业来说，海量的数据蕴含着巨大的价值，如何利用这些数据进行分析和决策成为了关键的问题。
胜利油田“数据+平台+应用”信息化建设新模式构建与应用
联网的全面建设，实现对生产前端的实时感知 [2]， 勘探开发数据总量和数据类型均呈现快速增长的 趋势，给数据资源管理带来了新的挑战。大数据、 人工智能等建设与应用，对数据科学、有序管理 和共享应用提出了更高要求，需要通过加强数据 治理、构建油田数据湖，进一步提升数据资产化管 理能力。
油田勘探开发、生产运行、综合研究等业务 中，机器学习、图形识别、自然语言处理等新技术 应用已由试点摸索转向推广普及。油田精细化管理 的不断推进，业财融合、数据融合、数据联动等跨 专业、跨类型的数据共享应用需求也越来越迫切。 根据上述业务场景应用需求，需全面开展企业数据 治理，建成油田企业数据湖，运行不同类型大数据 工具，对海量数据进行大数据处理、实时分析和机 器学习等操作，将数据加工成信息、将信息加工成 知识，为业务提供知识化服务。
基金项目：中国石油化工股份有限公司科技项目“油田企业勘探开发服务云平台关键技术研究”（编号：P17019-6）。 作者简介：马承杰，1973 年生，1995 年毕业于大庆石油学院计算机软件专业，2013 年获中国石油大学（华东）石油与 天然气工程硕士学位，高级工程师，现任中国石化胜利油田分公司信息化管理中心油田专家，主要从事油田信息化规划、石化 智云平台运营与智能油田建设等工作。E-mail ：machengjie.slyt@ 收稿日期：2021-03-27
2021 年第 2 期 ７３
技术前沿 TECHNOLOGY FRONTIER
upstream block. The new informatization model of “data + platform + application” was initially established to help bring about digital transformation of information work. Based on the new informatization construction model, Shengli Oilfield created a new environment for corporate informatization construction and operation, which can “internally maintain effective operation and externally promote development and interconnection”, providing support for the enterprise to bring about digital transformation and development. Key words: digital transformation, data governance, petrochemical intelligent cloud platform, industrial app, informatization, new environment
大数据分析在石油和天然气行业中的应用
大数据分析在石油和天然气行业中的应用随着科学技术的快速发展，数字化和智能化越来越成为各个行业的发展趋势。
在石油和天然气行业中，大数据分析技术的应用已经逐渐成为一种新型的技术手段。
大数据分析技术可以帮助企业提高生产效率、降低成本、提高安全性，同时也可以提高公司的竞争力。
下面我们将针对大数据分析在石油和天然气行业中的应用进行讨论。
一、什么是大数据分析？大数据分析主要指通过对大量的数据进行计算机处理和分析，来发现数据之间的关系和规律，以达到更好地预测未来趋势和优化决策的目的。
这里所说的“大数据”是指数据集的大小超过传统数据库的处理能力，通常需要使用分布式数据存储和处理技术。
二、大数据分析在石油和天然气勘探中的应用在石油和天然气行业中，勘探和开采一直是行业中最为重要的环节。
传统的勘探方法通常是通过人工对石油和天然气资源的探测和分析，但是由于这种方法的效率较低，成本较高，并且面临着许多不确定性，所以现在越来越多的企业开始应用大数据分析技术来辅助勘探工作。
首先，大数据分析技术可以通过分析多种数据源，如地形图、地质图、测井数据、钻井数据、岩心数据等各类数据来探测和分析油气藏的储量和质量。
其次，大数据分析技术还可以将多层次、多因素的信息进行综合分析，识别出地层异常性、地层特征、沉积环境等方面的规律，从而优化勘探规划和开采方案，提高勘探的成功率。
而且，在天然气勘探领域，大数据分析技术还可以帮助企业通过分析气体特性和地质条件等要素来确定气藏类型和分布区域，从而准确地预测天然气资源的储量和质量，为企业的勘探决策提供科学依据。
三、大数据分析在油气开采中的应用除了在勘探过程中，大数据分析技术也在油气开采的全过程中起到了重要的作用。
在油田开采管理方面，大数据分析技术可以通过分析生产数据、地震数据、岩石物性数据等信息，综合识别油藏性质和油气运移特性，进而制定合理的采油方案。
通过大数据分析技术，可以对井下设备进行监测和诊断，检测异常和故障，并及时采取措施，提高井口的产能和稳定性，同时减少因井口故障产生的生产损失。
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石油行业大数据分析平台方案目录一数据管理的现状 (1)二石油行业大数据分析的概述 (2)（一）石油行业大数据分析概念 (2)（二）石油行业大数据分析目标 (3)三石油行业大数据分析体系 (3)四石油行业大数据分析核心领域 (4)（一）数据模型 (4)（二）数据生命周期 (5)（三）数据标准 (6)（四）主数据 (8)（五）数据质量 (9)（六）数据服务............................................................................................ 1 1 （七）数据安全............................................................................................ 1 2 五石油行业大数据分析保障机制 (13)（一）制度章程............................................................................................ 1 3(1) 规章制度............................................................................................ 1 3(2) 管控办法............................................................................................ 1 3(3) 考核机制............................................................................................ 1 3（二）石油行业大数据分析组织....................................................................... 1 5(1) 组织架构............................................................................................ 1 5(2) 组织层次............................................................................................ 1 6(3) 组织职责............................................................................................ 1 7 （三）流程管理............................................................................................ 1 9 （四）IT 技术应用. ........................................................................................ 2 0(1) 支撑平台............................................................................................ 2 0(2) 附件 A技术规范............................................................................................数据管理规范 (23)2 2附件B 数据质量评估办法 (41)附件C 数据质量管理流程 (45)关于石油行业大数据分析的理解数据管理的现状根据行业信息化发展的现状，结合当今行业石油行业大数据分析的要求，大型集团或政务管理部门现阶段数据管理方面存在以下的不足：（1））数据多头管理，缺少专门对数据管理进行监督和控制的组织。
信息系统的建设和管理职能分散在各部门，致使数据管理的职责分散，权责不明确。
组织机构各部门关注数据的角度不一样，缺少一个组织从全局的视角对数据进行管理，导致无法建立统一的数据管理规程、标准等，相应的数据管理监督措施无法得到落实。
组织机构的数据考核体系也尚未建立，无法保障数据管理标准和规程的有效执行。
（2））多系统分散建设，没有规范统一的省级数据标准和数据模型。
组织机构为应对迅速变化的市场和社会需求，逐步建立了各自的信息系统，各部门站在各自的立场生产、使用和管理数据，使得数据分散在不同的部门和信息系统中，缺乏统一的数据规划、可信的数据来源和数据标准，导致数据不规范、不一致、冗余、无法共享等问题出现，组织机构各部门对数据的理解难以应用一致的语言来描述，导致理解不一致。
（3））缺少统一的主数据，组织机构核心系统间的人员等主要信息并不是存储在一个独立的系统中，或者不是通过统一的业务管理流程在系统间维护。
缺乏对集团公司或政务单位主数据的管理，就无法保障主数据在整个业务范围内保持一致、完整和可控，导致业务数据正确性无法得到保障。
（4））缺乏统一的集团型数据质量管理流程体系。
当前现状中数据质量管理主要由各组织部门分头进行；跨局跨部门的数据质量沟通机制不完善；缺乏清晰的跨局跨部门的数据质量管控规范与标准，数据分析随机性强，存在业务需求不清的现象，影响数据质量；数据的自动采集尚未全面实现，处理过程存在人为干预问题，很多部门存在数据质量管理人员不足、知识与经验不够、监管方式不全面等问题；缺乏完善的数据质量管控流程和系统支撑能力。
（5））数据全生命周期管理不完整。
目前，大型集团或政务单位，数据的产生、使用、维护、备份到过时被销毁的数据生命周期管理规范和流程还不完善，不能确定过期和无效数据的识别条件，且非结构化数据未纳入数据生命周期的管理范畴；无信息化工具支撑数据生命周期状态的查询，未有效利用元数据管理。
石油行业大数据分析的概述2.1 石油行业大数据分析概念石油行业大数据分析是指将数据作为组织资产而展开的一系列的具体化工作, 是对数据的全生命周期管理。
石油行业大数据分析体系是指从组织架构、管理制度、操作规范、IT 应用技术、绩效考核支持等多个维度对组织的数据模型、数据架构、数据质量、数据安全、数据生命周期等各方面进行全面的梳理、建设以及持续改进的体系。
2.2 石油行业大数据分析目标石油行业大数据分析的目标是提高数据的质量（准确性和完整性），保证数据的安全性（保密性、完整性及可用性），实现数据资源在各组织机构部门的共享；推进信息资源的整合、对接和共享，从而提升集团公司或政务单位信息化水平，充分发挥信息化作用。
石油行业大数据分析体系石油行业大数据分析体系包含两个方面，一是数据质量核心领域，二是数据质量保障机制。
具体两者内容及相互关系可以参见下图：石油行业大数据分析核心领域为了有效管理信息资源，必须构集团级石油行业大数据分析体系。
石油行业大数据分析体系包含石油行业大数据分析组织、数据构架管理、主数据管理、数据质量管理、数据服务管理及数据安全管理内容，这些内容既有机结合，又相互支撑。
4.1 数据模型数据模型是数据构架中重要一部分，包括概念数据模型和逻辑数据模型，是石油行业大数据分析的关键、重点。
理想的数据模型应该具有非冗余、稳定、一致、易用等特征。
逻辑数据模型能涵盖整个集团的业务范围，以一种清晰的表达方式记录跟踪集团单位的重要数据元素及其变动，并利用它们之间各种可能的限制条件和关系来表达重要的业务规则。
数据模型必须在设计过程中保持统一的业务定义。
为了满足将来不同的应用分析需要，逻辑数据模型的设计应该能够支持最小粒度的详细数据的存储，以支持各种可能的分析查询。
同时保障逻辑数据模型能够最大程度上减少冗余，并保障结构具有足够的灵活性和扩展性4.2 数据生命周期一般包括数据生成及传输、数据存储、数据处理及应用、数据销毁四个方面。
（1））数据生成及传输数据应该能够按照数据质量标准和发展需要产生，应采取措施保证数据的准确性和完整性，业务系统上线前应该进行必要的安全测试，以保证上述措施的有效性。
对于手工流程中产生的数据在相关制度中明确要求，并通过事中复核、事后检查等手段保证其准确性和完整性。
数据传输过程中需要考虑保密性和完整性的问题，对不同种类的数据分别采取不同的措施防止数据泄漏或数据被篡改。
（2））数据存储这个阶段除了关注保密性、完整性之外，更要关心数据的可用性，对于大部分数据应采取分级存储的方式，不仅存储在本地磁盘上，还应该在磁带上，甚至远程复制到磁盘阵列中，或者采用光盘库进行存储。
对于存储备份的数据要定期进行测试，确保其可访问其数据完整。
数据的备份恢复策略应该由数据的责任部门或责任人负责制定，信息化管理部门可以给予相应的支持。
同时还需要注意因为部门需要或故障处理的需要，可能对数据进行修改，必须在数据管理办法中明确数据修改的申请审批流程，审慎对待后台数据修改。
（3））数据处理和应用信息化相关部门需要对数据进行分析处理，以挖掘出对于管理及业务开展有价值的信息，为保证过程中数据的安全性，一般应采用联机处理，系统只输出分析处理的结果。
但是实际中，因为相关数据分析系统建设不到位，需要从数据库中提取数据后再对数据进行必要的分析处理，在这个过程中就需要关注数据提取操作是否可能对数据库造成破坏、提取出的数据在交付给分析处理人员的过程中其安全性是否会降低、数据分析处理的环境安全性等等。
（4））数据销毁这个阶段主要涉及数据的保密性。
应明确数据销毁的流程，采用必要的工具，数据的销毁应该有完整的记录。
尤其是对于需要送出外部修理的存储设备，送修之前应该对数据进行可靠的销毁。
4.3 数据标准数据标准是集团单位建立的一套符合自身实际，涵盖定义、操作、应用多层次数据的标准化体系。
数据标准的建立是集团单位信息化、数字化建设的一项重要工作，行业的各类数据必须遵循一个统一的标准进行组织，才能构成一个可流通、可共享的信息平台。
石油行业大数据分析对标准的需求可以划分为两类，即基础性标准和应用性标准。
前者主要用于在不同系统间，形成信息的一致理解和统一的坐标参照系统，是信息汇集、交换以及应用的基础，包括数据分类与编码、数据字典、数字地图标准；后者是为平台功能发挥所涉及的各个环节，提供一定的标准规范，以保证信息的高效汇集和交换，包括元数据标准、数据交换技术规范、数据传输协议、数据质量标准等。