大数据平台建设方案教案资料

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大数据管理平台建设方案课件

大数据管理平台建设方案课件
• 区块链与数字货币
• 数据服务与数据产品
市场分析与企业决策
• 客户行为分析
• 市场趋势预测
• 产品策略制定
运营优化与成本降低
• 营销效果评估
• 客户满意度调查
• 运营流程优化
大数据平台未来发展趋势与展望
大数据平台技术发展趋势
• 分布式计算与云计算
• 人工智能与机器学习
• 物联网与边缘计算
大数据平台应用领域拓展
• 智能城市与公共安全
• 社交媒体与舆情分析
• 教育与科研大数据
大数据平台产业发展的挑战与机遇
• 数据安全与隐私保护
• 政策法规与标准化
• 人才培养与技术创新
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谢谢观看
THANK YOU FOR WATCHING
小无名 DOCS
• 数据整合与共享
• 数据处理与分析能力
大数据管理的价值与优势

大数据管理的价值
• 提高决策效率
• 降低运营成本
• 创新商业模式
大数据管理的优势
• 实时数据分析
• 精准客户画像
• 智能决策支持
大数据管理的应用领域
• 金融业
• 医疗健康
• 物联网

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大数据平台建设的必要性与紧迫性
大数据平台建设的必要性
平台负载均衡与扩展
• 负载均衡策略与算法
• 扩展平台处理能力
• 高可用性与容错性
大数据平台安全策略
数据安全与隐私保护
• 数据加密与脱敏
• 访问控制与权限管理
• 数据审计与溯源
平台安全防护
• 防火墙与入侵检测
• 备份与恢复策略
• 安全事件应对与处置
07

大数据平台规划课程设计

大数据平台规划课程设计

大数据平台规划课程设计一、课程目标知识目标:1. 理解大数据平台的基本概念,掌握其核心组成部分及功能。

2. 掌握大数据平台规划的基本原则和流程,了解不同类型大数据平台的优缺点。

3. 学习并掌握至少一种大数据处理工具或技术,如Hadoop、Spark等。

技能目标:1. 能够分析实际问题,并根据需求制定合适的大数据平台规划方案。

2. 学会运用大数据平台解决具体问题,具备实际操作能力。

3. 培养团队协作能力,能够在小组项目中发挥自己的专长。

情感态度价值观目标:1. 培养学生对大数据技术的兴趣和热情,激发探究精神。

2. 增强学生的信息意识,使其认识到大数据在现代社会中的重要性。

3. 培养学生的创新意识,敢于尝试新技术,勇于解决复杂问题。

本课程针对高年级学生,结合学科特点和教学要求,注重理论与实践相结合。

通过本课程的学习,使学生能够掌握大数据平台规划的基本知识,具备实际操作能力,并在实践中培养团队协作、创新思维等综合素质。

课程目标具体、可衡量,旨在帮助学生和教师在教学过程中明确预期成果,为后续教学设计和评估提供依据。

二、教学内容1. 大数据平台概述:介绍大数据的基本概念、发展历程、应用场景,分析大数据平台的组成及功能。

教材章节:《大数据技术基础》第1章2. 大数据平台规划原则与流程:讲解大数据平台规划的基本原则、流程和方法。

教材章节:《大数据技术基础》第2章3. 大数据处理技术:学习Hadoop、Spark等主流大数据处理工具和技术,了解其原理和适用场景。

教材章节:《大数据技术基础》第3章、第4章4. 大数据平台架构设计:分析不同类型的大数据平台架构,学习如何根据需求选择合适的架构。

教材章节:《大数据技术基础》第5章5. 大数据平台应用案例分析:通过实际案例分析,使学生了解大数据平台在实际项目中的应用。

教材章节:《大数据技术基础》第6章6. 实践操作:组织学生进行大数据平台搭建、数据处理和分析等实践操作,提高实际操作能力。

大数据平台建设方案设计

大数据平台建设方案设计

大数据平台建设方案设计大数据平台建设方案一、项目背景在“十三五”期间,我国现代信息技术蓬勃发展,信息化建设模式发生了根本性转变。

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,信息化应用进入了一个“新常态”。

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,某政府部门决定建设大数据平台。

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。

具体实现目标的方法包括: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。

具体的原则包括:1、统筹规划、分步实施。

大数据一体化教学实训平台建设方案

大数据一体化教学实训平台建设方案

大数据一体化教学实训平台建设方案一、背景随着信息技术的快速发展,大数据技术在各行各业的应用愈发广泛。

作为高等教育的核心,教学教育需要及时跟进信息技术领域的发展,将其应用到教学中,提高教学品质和实效性。

因此,建设一套大数据一体化教学实训平台显得尤为必要和迫切。

二、目标本项目的目标是建设一套完整的大数据一体化教学实训平台,以满足教学要求和学生实训需要。

平台要求的功能如下:1.提供课程资源和学习资料,基于大数据分析优化教学内容;2.提供在线实验环境,模拟大数据处理场景,并对用户进行实时评估;3.提供实时交流平台,学生和教师可以通过平台进行互动交流;4.提供一键生成报告和数据可视化工具,方便教师评估学生实验成果。

三、需求分析1. 功能需求根据上述目标,我们需要实现以下具体功能:1.提供课件资料和学习资源,支持学生在线学习和下载;2.搭建大数据处理环境,并提供实验用数据以及相关工具;3.设计在线测验,考核学生在数据分析和处理方面的能力;4.提供实时交流平台,学生可以在此平台上互动交流,老师可以在此发布通知、答疑等;5.提供数据可视化工具,方便学生在实验后可视化分析实验结果。

2. 性能需求1.平台的响应速度要快,保证平台体验流畅,过程无卡顿;2.能够同时为大量用户提供服务,保证用户数大幅度增加时,系统性能不会出现明显降低;3.平台需要安全可靠,对用户的数据进行保护和加密,保证系统运行稳定性;4.系统的稳定性要高,保证平台能够7*24小时不间断运行。

四、技术方案1. 平台架构本平台采用B/S架构,采用前后端分离,前端采用React技术,后端采用Spring Boot。

2. 数据库系统本项目采用MySQL数据库进行存储和管理。

3. 大数据环境在平台上搭建Hadoop或Spark集群,实现大数据处理与分析。

4. 安全平台的用户数据入库前需要进行加密,采用高强度加密算法,保证用户数据的安全性。

5. 系统管理对系统进行管理,必须运用权限控制,保证不同角色只能访问自己的权限,并对系统进行监控保证其稳定性。

大数据平台构建课程设计

大数据平台构建课程设计

大数据平台构建课程设计一、课程目标知识目标:1. 学生能理解大数据平台的基本概念与架构,掌握其关键技术和功能模块。

2. 学生能掌握大数据处理的基本流程,了解数据采集、存储、处理、分析和展现等环节。

3. 学生能了解大数据平台在不同行业的应用案例,理解其价值和作用。

技能目标:1. 学生能运用所学知识,设计并构建简单的大数据平台,完成数据接入、存储和初步分析。

2. 学生能运用大数据分析工具,对平台数据进行处理和分析,解决实际问题。

3. 学生能通过小组合作,进行项目实践,提高团队协作和沟通能力。

情感态度价值观目标:1. 学生能认识到大数据平台在现代社会中的重要性,培养对数据科学的兴趣和热情。

2. 学生能养成积极探究、勤于思考的学习习惯,形成批判性思维和创新意识。

3. 学生能关注大数据技术在各领域的应用,关注社会问题,树立正确的价值观。

本课程针对高中年级学生,结合学科特点和教学要求,旨在培养学生的数据素养,提高实践操作能力和团队合作精神。

课程内容与课本紧密关联,注重实用性,通过项目驱动的教学方式,让学生在实际操作中掌握大数据平台构建的相关知识和技能。

课程目标的设定旨在确保学生能够明确学习成果,为后续教学设计和评估提供依据。

二、教学内容1. 大数据平台概述- 大数据概念、特征及其价值- 大数据平台的架构与核心技术2. 数据采集与存储- 数据源识别与数据采集方法- 分布式存储技术及其应用3. 数据处理与分析- 数据预处理、清洗与整合- 数据分析方法及其在大数据平台中的应用4. 大数据平台应用案例- 各行业大数据应用案例解析- 大数据平台在现实生活中的价值体现5. 大数据平台构建实践- 大数据平台构建流程与关键步骤- 项目实践:小组合作设计并构建大数据平台6. 大数据安全与隐私保护- 大数据安全风险与应对策略- 隐私保护技术在大数据平台中的应用教学内容依据课程目标,紧密结合课本,注重科学性和系统性。

教学大纲明确教学内容安排和进度,涵盖大数据平台的基本概念、关键技术、应用案例和实践操作等方面。

大数据平台开发课程设计

大数据平台开发课程设计

大数据平台开发课程设计一、课程目标知识目标:1. 理解大数据平台的基本概念与架构,掌握其主要组件及其功能;2. 学习大数据处理技术,如Hadoop、Spark等,并了解其在实际应用场景中的作用;3. 掌握大数据平台开发的基本流程和方法,包括数据采集、存储、处理、分析和可视化。

技能目标:1. 能够运用所学知识进行大数据平台的搭建与部署;2. 能够编写简单的数据处理程序,实现对大数据的分析和处理;3. 能够利用大数据技术解决实际问题,提高问题解决能力。

情感态度价值观目标:1. 培养学生对大数据技术的兴趣,激发学习热情,提高主动学习的积极性;2. 培养学生的团队协作精神,学会与他人共同分析问题、解决问题;3. 增强学生的信息意识,认识到大数据技术在现代社会中的重要作用,培养社会责任感。

本课程旨在帮助高年级学生掌握大数据平台开发的基本知识和技能,培养具备实际操作能力的大数据技术人才。

结合学生特点和教学要求,课程目标具体、可衡量,以确保学生能够在课程结束后达到预期学习成果。

为实现这一目标,课程将采用理论教学与实践操作相结合的方式,注重培养学生的动手能力和问题解决能力。

二、教学内容1. 大数据平台基本概念与架构:介绍大数据的定义、特性,分析大数据平台的主要架构及其组件,如Hadoop、Spark等;参考教材章节:第一章 大数据概述2. 数据采集与存储:讲解数据采集技术,如Flume、Kafka等,以及数据存储技术,如HDFS、HBase等;参考教材章节:第二章 数据采集与存储3. 数据处理技术:学习大数据处理框架,如MapReduce、Spark等,以及其编程模型;参考教材章节:第三章 大数据处理技术4. 数据分析与挖掘:介绍数据分析方法,如机器学习、数据挖掘等,并结合实际案例进行讲解;参考教材章节:第四章 数据分析与挖掘5. 数据可视化:学习数据可视化技术,如ECharts、Tableau等,掌握数据可视化在数据分析中的应用;参考教材章节:第五章 数据可视化6. 大数据平台开发实践:结合实际项目案例,指导学生进行大数据平台搭建、数据处理、分析及可视化操作;参考教材章节:第六章 大数据平台开发实践教学内容安排和进度:本课程共分为六个教学单元,每个单元对应上述教学内容。

智慧教育大数据云平台建设和运营方案

《智慧教育大数据云平台建设和运营方案》xx年xx月xx日•引言•大数据云平台建设方案•大数据云平台运营方案•安全保障方案目•项目实施与评估录01引言项目背景当前教育信息化发展现状信息技术对教育行业的影响和挑战传统教育信息化平台存在的问题项目意义提高教育管理和教学效率和质量促进教育信息化转型升级增强教育信息化的安全性和可靠性实现教育资源共享和优化配置项目目标建设智慧教育大数据云平台,实现数据共享和利用提高教育信息化投资效益和管理水平提高教育管理和教学效率和质量实现跨区域、跨部门数据共享和业务协同02大数据云平台建设方案目标:构建一个集数据采集、存储、处理、分析、共享和安全保障为一体的大数据云平台,实现教育数据的智能化处理和利用,提高教育管理和服务水平。

内容1. 数据源整合:对各类教育数据进行整合,包括学生、教师、课程、科研等数据。

2. 数据存储与管理:采用分布式存储架构,确保数据安全可靠,可实现高效查询和访问。

3. 数据处理与挖掘:运用大数据技术和算法,对教育数据进行处理和挖掘,为各类应用提供支持。

4. 数据共享与应用:通过API接口等方式,实现数据的共享与应用,促进教育信息化发展。

建设目标与内容架构概述采用微服务架构,以容器化方式实现服务的部署和管理,具有高可用性、可扩展性和易维护性。

采用Flume、Kafka等技术,实现数据的实时采集和传输。

采用HBase、Hive等技术,实现数据的分布式存储和管理。

采用Spark、Storm等技术,实现数据的处理和挖掘。

采用RESTful API、OpenAPI等技术,实现数据的共享和应用。

技术架构设计数据采集与传输数据处理与挖掘数据共享与应用数据存储与管理1平台基础设施建设23建设高速、稳定、安全的网络环境,确保数据的传输速度和安全性。

网络建设根据平台需求,选择高性能、高可靠性的服务器,确保平台的稳定性和可用性。

服务器配置加强平台的安全保障措施,包括数据加密、访问控制、漏洞扫描等,确保数据的安全性和完整性。

大数据平台教案设计模板

教学对象:高中年级教学目标:1. 了解大数据的基本概念、特征和应用领域。

2. 掌握大数据平台的基本架构和功能。

3. 培养学生运用大数据平台进行数据分析和处理的能力。

4. 提高学生的信息素养和科技创新意识。

教学重点:1. 大数据平台的基本架构和功能。

2. 数据分析和处理的方法。

教学难点:1. 大数据平台的高效使用。

2. 数据分析结果的准确性和可靠性。

教学准备:1. 教学课件、多媒体设备。

2. 大数据平台操作手册。

3. 相关案例和实验数据。

教学过程:一、导入1. 提问:同学们,什么是大数据?大数据有哪些特点?2. 引导学生思考大数据在我们生活中的应用,如天气预报、智能交通等。

二、新课讲授1. 讲解大数据的基本概念、特征和应用领域。

2. 介绍大数据平台的基本架构,包括数据采集、存储、处理、分析和展示等环节。

3. 演示大数据平台的功能,如数据清洗、数据挖掘、可视化等。

三、案例分析1. 选择一个与生活相关的案例,如电商平台的用户行为分析。

2. 分析案例中涉及的大数据平台架构和功能。

3. 引导学生思考如何运用大数据平台解决实际问题。

四、实践操作1. 分组讨论:根据案例,设计一个简单的大数据平台应用方案。

2. 指导学生使用大数据平台进行数据分析和处理。

3. 学生展示自己的实践成果,分享经验。

五、总结与反思1. 总结本节课所学内容,强调大数据平台在现代社会的重要性。

2. 引导学生思考大数据平台在实际应用中的优势和局限性。

3. 鼓励学生关注大数据技术的发展,为未来的学习和工作做好准备。

教学评价:1. 课堂参与度:观察学生在课堂上的发言、提问和讨论情况。

2. 实践操作:评估学生在大数据平台上的操作技能和解决问题的能力。

3. 案例分析:评价学生对案例的分析和总结能力。

教学反思:1. 教学过程中,是否有效地激发了学生的学习兴趣?2. 学生对大数据平台的基本概念和功能是否有了清晰的认识?3. 如何进一步提高学生的实践操作能力和创新思维?教学资源:1. 大数据平台相关教材和参考资料。

智慧教育大数据云平台建设方案PDF

智慧教育大数据云平台建设方案PDF智慧教育大数据云平台建设方案一、项目背景随着数字化、信息化的时代发展,教育行业也不断探索、应用新技术、新模式,加速教育现代化进程。

而“大数据”正是潜在的教育变革的一个核心课题。

大数据的教育应用,可以帮助教育者了解学生的学习行为和表现,为他们提供个性化的教育服务,预测未来的学习趋势,推动科研教研活动的创新等。

因此,在这样一个关键的历史时期,建设一套智慧教育大数据云平台,必将有利于我国教育行业的发展。

二、项目概述本项目旨在搭建一套智慧教育大数据云平台,为教育者、学生、家长等提供个性化的教育服务,连接各类教育资源,促进教学改革和教育创新。

三、项目范围1. 数据平台建设本项目将搭建一套数据平台,集中收集、储存、分类、整理和分析教育相关的、多源数据。

目前,数据源包括政府部门、企业、社会组织、学校和个体等多元化来源。

包括但不限于学校课程、学生评价、教学视频、在线测试、教师评价、家长反馈等教育数据。

2. 数据挖掘通过大数据挖掘技术,分析已有大量数据,建立基于学生、教师、家长、课程、学科等维度的分析模型,从而提供更好的学习内容,更加有针对性的个性化教育体系和更合适的学习方案。

数据挖掘技术主要包括文本挖掘、图像挖掘和统计学习。

3. 数据分析以及技术应用本项目完成数据挖掘的分析工作后,根据数据分析和学生学习情况,提供智能化推荐各类学习资源,比如线上视频课程、学校内部或外部资源。

教育者通过本平台透视学生能力,更好制定针对性的学科教学计划、个性化学习方案等。

4. 数据安全平台将采用数据加密、安全网络、密码保护等安全技术,确保个人与机构的隐私安全。

5. 社会协作基于本平台,搭建互动、协作、共享社交平台,学生、教师、家长等均可分享、交流、互动,对于教学、教育方面的专业交流更加便利。

与此同时,可以为教育机构提供更广泛、更深层次的教育支持。

教育机构还可以通过本平台与各方合作,共同开发创新型教育产品和服务,推动教育现代化。

互联网智慧教育大数据分析平台建设方案

教育资源数字化趋势明显 ,传统教学方式逐渐向数 字化转型。
智能化
人工智能、大数据等技术 的运用,使教育更加智能 化、个性化。
融合化
线上与线下教学的融合, 拓展了教学空间,提高了 教学效率。
大数据分析在教育行业的应用
学生个性化推荐
根据学生的学习行为和成绩,为学生推荐更适合 的学习资料和方法。
教学策略优化
数据清洗
采用Pandas等数据处理库进行数据清洗和预处理,去除 无效和错误数据,提高数据分析的准确性。
数据分析
采用Python等编程语言进行数据分析,使用NumPy、 Pandas等库进行数据处理和分析。对于复杂的数据分析 任务,可以采用R或SAS等统计软件进行数据分析。
数据可视化
采用Tableau、PowerBI等可视化工具进行数据的可视化 展示,将分析结果以图表、图像等形式进行展示。
数据处理技术
采用大数据处理技术,包括数据挖掘、机器学习等,实现对数据的 深度挖掘和分析。
数据可视化
将处理后的数据以图表等形式进行可视化展示,便于用户理解和分析 。
数据应用层
01
数据应用方式
通过数据分析和可视化结果,为 用户提供个性化的教育建议和优 化方案。
02
数据应用技术
03
数据安全保障
采用Web应用程序和移动应用程 序等技术,实现数据的快速响应 和应用。

数据清洗与规范
03
对采集到的数据进行清洗和规范,确保数据的准确性
和一致性。
数据存储层
数据存储方式
采用分布式数据库集群,实现对海量数据的存储和管理。
数据存储技术
采用分布式存储技术,提高数据存储的可靠性和扩展性。
数据备份与恢复
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 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. 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)。

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。

先期完成大数据平台的整体架构建设,后期分步完成业务系统的整合及相互间数据共享问题。

2、整合资源、协同共享。

对信息资源统一梳理,建立经济发展与改革信息标准资源库和数据规范,逐步消灭“信息孤岛”,加快推进数据资源整合,建设共享共用的大数据中心,实现业务协同。

3、突出重点、注重实效。

以用户为中心,以需求为导向,以服务为目的,突出重点,注重实效,加强平台可用性和易用性。

4、深化应用、创新驱动。

深入了解用户需求,密切跟踪信息技术发展趋势,不断深化应用、拓展新技术在应用中的广度和深度,促进跨界融合,丰富管理和服务手段。

四、建设方案为了保证项目的顺利进行和建设目标的可行性,我们采取如下几种建设方案。

1、数据采集方案。

我们统一信息资源标准规范,建立多维度数据库,拓宽数据来源,通过不同的方式汇聚数据,增强分析力度,提高监测预警的准确性和时效性。

1、预留接口,支持其它系统各种数据的上传导入处理。

将现存有关经济运行业务系统中的历史数据和时效数据,通过上传数据文件至服务器、分析提取有效数据导入服务器数据库等方式采集起来,在本平台上复用。

2、支持外接数据的上传导入处理。

可以将企业单位或定点监测机构的数据通过同样的方式采集起来,在本平台上复用。

3、支持非结构化数据,即搜索引擎数据、社交媒体数据、地理空间数据和音视频数据等等。

2、数据分析方案。

大数据之大并不是难点所在,其真正难以对付的挑战来自于数据类型多样、要求及时响应和数据的不确定性,而我们所面临的也正是如此。

我们采用批量数据处理系统,借助于深度学习、知识计算和可视化等大数据分析技术,通过对数据的批量处理挖掘其中的价值来支持决策和发现新的洞察。

3、业务整合方案。

在对社会发展相关业务子系统充分调研基础上,结合项目需求,可对其进行整合或嵌入处理(本方案整合公共信用信息服务平台、投资项目信息管理平台等)。

1、整合处理。

将原有数据通过上传或导入方式进行采集,原有功能模块整合到本平台中,合二为一,完美的将数据汇聚起来。

缺点是耗时较长。

2、嵌入处理。

以单点登录的方式将原有系统链接嵌入到本平台中,作为子系统单独存在。

缺点在于数据共享难以实现。

五、建设内容1、宏观经济监测预测及可视化平台政府信息化的最终目标是提高政府的决策水平,其中经济决策是核心内容。

为了提高宏观调控决策水平,我们必须从依靠传统统计数据向依靠互联网非统计数据转变,从监测预测宏观经济总量向监测预测宏观经济先行指标转变,从中长期监测预测向实时监测预测转变。

宏观经济监测预测及可视化平台围绕网络搜索、社交媒体、电子商务、终端定位和业务交易等五个方面全面整合互联网相关数据资源,建设以“容量大、形式多、分类细、响应快”为目标的宏观经济监测预测数据库,构建基于互联网数据的宏观经济非统计指标监测预测应用平台。

围绕重点产业活跃度、区域经济关联度、宏观经济走向社会预期、社会消费热点、大宗商品供求及价格走势、全国就业形势、外贸订单变化趋势等方面,构建大数据宏观经济先行指标和现时预测指标库,研究能客观、准确反映我省宏观经济运行状况的指标体系,编制“山东指数”。

在健全完善监测预警数据库的基础上,充分运用大数据技术和理念,加强数据挖掘力度,强化定量分析,建立宏观经济分析系列模型,切实提高预测分析的前瞻性、准确性和可靠性。

积极拓宽信息发布渠道,建立可视化平台,采用Unity3D引擎,三维界面高度仿真,所见即所得。

平台针对多源易构的海量数据,通过数据处理、存储管理、可视化交互分析等技术,实现图形化数据查询、可视化关联分析、证据链和情报线索发掘等功能。

利用预测信号灯系统,形象地刻画出宏观经济总体运行状况,分析经济波动原因,及时了解各地区经济发展的不平衡性,准确判断和测定经济景气循环运行状态,提高宏观经济决策水平。

2、企业信用监测预警服务平台企业信用危机不仅给社会带来严重危害,也是关系到企业自身生死存亡的重大事件,它是中国企业乃至中国市场经济发展的巨大障碍。

因此,建立企业信用危机的预警机制和管理机制,对企业信用危机进行有效的预警及管理是十分重要的。

企业信用监测预警服务平台,全面整合社会信用监管信息和社会公众反映信息,通过整理归类与加工,将这些信用危机信息转化为可以量化的指标体系,按照失信行为的严重程度和影响范围划分三个预警级别,分别向企业自身、金融机构、其他政府部门及全社会进行通报。

纳入企业信用预警体系的企业信息包括侵犯消费者权益且不履行相关义务的信息、消费者投诉未及时处理信息、行政处罚逾期未执行信息、查无下落企业信息等23种信息。

可以动态配置预警信息项目和相应预警等级,增强监测预警的全面性和灵活性。

企业信用监测预警服务平台以信息技术为支撑,以信用监管为手段,全面提高信用监管信息共享程度,及时预警影响社会交易安全和社会公共安全的不良信用信息,遵循“对外警示社会和企业;对内明确重点,积极采取应对措施”的原则,强化企业信用监管防范机制,有力推进“信用保税区”建设,加强企业信用监督管理的主动性、前瞻性,更好地服务经济发展,减少交易风险,促进企业信用监管到位,实现企业信用的社会化监督。

3、投资项目信息管理平台建设投资项目(特别是一些大型项目)具有管理上的复杂性特点,主要是建设周期长、参建方多。

投资项目信息管理平台的建立和应用,可有效解决投资建设项目管理动态过程的信息分析、信息构建,达到各参建方信息共享的目的。

投资项目信息管理平台,支持重大项目推介,建立规范的项目审批流程和项目信息库,管理项目启动、计划、执行、监控和收尾的整个生命周期,覆盖进度、质量、成本、资源、风险等项目管理的各个要素,构建集成项目、流程、知识的信息化平台。

逐步实现与相关部门业务系统的接入,形成全覆盖的投资项目管理统一工作平台,真正做好资源共享,为项目的后期评价、领导决策提供支持服务。

围绕设计、招标、监理、质量、安全、进度、施工、资金、变更、合同管理“十大环节”,建立起对投资项目进行事前计划、事中控制、事后评估、全程管理的有效管控模式,促进投资项目管理体系发挥全方位、全过程的计划、组织、协调与控制作用。

投资项目信息管理平台,以现代项目管理方法论为基础;以项目管理为主线,全面组织、全程贯穿各个业务环节;以项目计划为依据,科学协调各个部门的工作;以成本、进度、质量为最终控制目标;以完整、及时、准确的项目信息和科学的分析模型为项目管理、决策提供依据;遵循“以计划为龙头,以合同为中心,以投资控制为目的”的现代项目管理理念,构建高效、实用的项目协同管理综合平台。

4、政务数据共享交换平台政务数据共享交换平台是各个平台中的基础性和综合性平台,是解决“信息孤岛”、实现数据互连互通的基础设施,有利于提高各类信息资源整合共享,以及信息资源的综合利用。

建设政务数据共享交换平台的首要目标就是要创造一个信息交换、信息共享的方式和环境,按照统一标准和规范,建立信息资源整合机制,规范数据采集口径、采集方式,规范数据的服务方式,建立统一的资源信息整合与交换机制。

我们按照统一、集约、高效的数据开发利用理念,通过研究建立多级交换管理体系,形成政务信息资源物理分散、逻辑集中的信息共享模式,通过以应用为抓手,进一步打通数据流,满足政府部门多方位、多层次的数据需求,为跨地域、跨部门、跨平台不同应用系统、不同数据库之间的互连互通提供包含提取、转换、传输和加密等操作的数据交换服务。

通过分布式部署和集中式管理架构,有效解决各节点间数据的及时、高效上传下达,在安全、快捷、方便的进行信息交换的同时精准的保证数据的一致性和准确性。

政务数据共享交换平台的全局目标是建立“一个系统”,解决“两个问题”,支持“三个应用”,面向“四个服务”。

建立“一个系统”,即建立一个可扩展、可集成、有统一数据模型、可交换和安全可靠的分布式系统,对各类政务资源进行组织和管理。

解决“两个问题”,即解决政务信息资源的发现与定位问题,解决政务信息资源规划与整理问题。

支持“三个应用”,即支持信息集成整合应用、各业务部门办公应用和政府职能决策应用。

面向“四个服务”,即面向政务协作、宏观决策、市场监管和社会管理服务。

六、技术支持与平台性能1、系统架构结合该项目以大数据平台为核心,多业务子系统并存的业务需求,以及存在不同种类操作系统、应用软件、系统软件的现状,我们采用面向服务的体系结构,即SOA架构。

SOA是一个组件模型,它将应用程序的不同功能单元(称为服务)通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。

接口是采用中立的方式进行定义的,它独立于实现服务的硬件平台、操作系统和编程语言。

这使得构建在这样系统中的服务可以以一种统一和通用的方式进行交互。

它的本质是实现服务和技术的完全分离,从而最大程度上实现服务的集成和重组。

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