大数据整合平台建设方案
《大数据服务平台建设方案》
《大数据服务平台建设方案》随着互联网和信息技术的发展，大数据技术已经成为企业数据分析和管理的重要工具。
在大数据时代，海量数据的处理和分析已经成为企业提升竞争力的关键。
为了更好地利用大数据技术，企业需要建设一个高效的大数据服务平台。
本文将从需求分析、架构设计、数据采集、存储和处理、安全保障等方面，提出一个完善的大数据服务平台建设方案。
1.需求分析2.架构设计在确定企业需求后，需要设计一个合理的大数据服务平台架构。
其架构应包括数据采集、存储、处理和分析等模块。
数据采集模块用于从各个数据源获取数据，包括结构化数据和非结构化数据。
存储模块用于存储海量数据，应根据数据的使用频率和访问方式选择适当的存储技术。
处理和分析模块用于对数据进行处理和分析，以产生有价值的信息。
3.数据采集4.数据存储和处理数据存储和处理是大数据服务平台中的核心功能。
在进行数据存储和处理时，应根据数据的不同特点选择合适的存储和处理技术。
应考虑海量数据的存储和访问速度，选择适合的分布式存储和处理平台，例如Hadoop、Spark等。
同时，需要考虑数据的安全性和备份策略，确保数据的完整和安全。
5.安全保障在建设大数据服务平台时，要重视数据安全问题。
应加强对数据的访问权限控制，避免数据泄露和滥用。
同时，要加强对数据的加密和脱敏处理，确保数据的隐私性和保密性。
此外，还应加强对系统的监控和异常处理，及时发现和解决潜在的安全问题。
总结：建设一个完善的大数据服务平台，需要从需求分析、架构设计、数据采集、数据存储和处理、安全保障等方面进行全面考虑。
只有全面、合理地规划和设计，才能搭建一个高效、安全的大数据平台，提升企业的数据管理和分析能力，实现企业的数字化转型和智能化发展。
大数据平台建设方案
大数据平台建设方案随着信息技术的不断发展和智能化时代的来临，大数据已经成为企业及各行业决策的重要依据。
为了更好地应对海量数据的处理和分析，企业需要建设一个完备的大数据平台。
本文将从整体架构、硬件设备、软件工具和安全保障等方面，提出一套完善的大数据平台建设方案。
一、整体架构大数据平台的整体架构决定了数据的处理效率和系统的可扩展性。
在构建大数据平台时，应采用分布式、集群化的架构模式，以满足高并发、高容量的需求。
建议采用以下架构：1. 数据采集层：负责从各种数据源收集数据，包括传感器、数据库、日志等。
可使用相关的数据采集工具进行数据的提取和转换，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据存储层：用于存储海量的数据，包括结构化数据和非结构化数据。
建议采用分布式文件系统，如HDFS（Hadoop Distributed File System），保证数据的高可靠性和高可扩展性。
3. 数据处理层：负责对存储在数据存储层中的数据进行分析、挖掘和处理。
使用分布式计算框架，如Hadoop、Spark等，实现高效的数据处理和计算。
4. 数据展示层：提供数据可视化和报表功能，便于用户进行数据分析和决策。
可使用开源的数据可视化工具，如Echarts、Tableau等。
二、硬件设备大数据平台的硬件设备对系统性能和处理能力有着重要影响。
根据数据量和业务需求，建议选择高性能的服务器、存储设备和网络设备，以确保系统的稳定和高效运行。
1. 服务器：选择高性能的服务器，可根据实际需求配置多个节点组成集群，提高系统的并发处理能力。
2. 存储设备：采用高容量、高可靠性的存储设备，如分布式文件系统、网络存储等，以满足海量数据存储的需求。
3. 网络设备：建立高速的网络通信环境，提供数据传输和通信的带宽，确保数据的快速传输和实时处理。
三、软件工具在大数据平台建设中，选择适合的软件工具对于系统的性能和数据处理能力至关重要。
下面列举一些常用的大数据软件工具：1. Hadoop：分布式计算框架，提供高效的数据处理和分布式存储功能。
智慧城市大数据平台建设方案
智慧城市大数据平台建设方案随着信息技术的飞速发展和城市化进程的不断加速，智慧城市的建设已成为当今城市发展的重要趋势。
智慧城市大数据平台作为智慧城市建设的核心支撑，对于实现城市的智能化管理、优化资源配置、提升公共服务水平和促进经济发展具有重要意义。
本文将详细阐述智慧城市大数据平台的建设方案。
一、建设背景与目标（一）建设背景当前，城市面临着诸多挑战，如交通拥堵、环境污染、资源短缺、公共服务不均等。
传统的城市管理方式和技术手段已经难以满足城市发展的需求，迫切需要借助大数据、云计算、物联网等新兴技术，实现城市的智慧化转型。
（二）建设目标智慧城市大数据平台的建设旨在整合城市各类数据资源，打破数据孤岛，实现数据的共享与交换；通过数据分析和挖掘，为城市规划、管理、决策提供科学依据；提升城市公共服务的质量和效率，增强城市的竞争力和可持续发展能力。
二、总体架构设计（一）数据采集层通过传感器、物联网设备、政务系统、互联网等多种渠道，广泛采集城市的各类数据，包括人口、交通、环境、能源、经济等。
（二）数据存储层采用分布式存储技术，如 Hadoop 生态系统中的 HDFS，构建大规模的数据存储平台，确保数据的安全性、可靠性和可扩展性。
（三）数据处理层运用数据清洗、转换、融合等技术，对采集到的数据进行预处理，使其符合分析和应用的要求。
（四）数据分析层利用数据挖掘、机器学习、人工智能等技术，对数据进行深入分析，挖掘数据中的潜在价值。
（五）数据应用层基于分析结果，开发各类应用系统，如城市交通智能管理系统、环境监测与预警系统、公共服务智慧平台等，为城市管理和居民生活提供服务。
三、数据采集与整合（一）数据采集方式1、传感器采集在城市的道路、桥梁、建筑物等基础设施上安装传感器，实时采集交通流量、环境质量、能源消耗等数据。
2、物联网设备采集通过智能电表、智能水表、智能垃圾桶等物联网设备，采集城市的能源使用、水资源管理、垃圾处理等数据。
城市大数据平台建设方案
城市大数据平台建设方案一、引言随着信息技术的快速发展和城市化进程的加速推进，城市数据量不断增加，城市各类数据的积累和应用成为推动城市发展和改善居民生活的重要手段。
城市大数据平台建设，旨在通过整合和利用城市数据资源，实现城市管理与服务的智能化和精细化，提升城市管理水平和生活品质。
本文将详细介绍城市大数据平台建设方案。
二、建设目标1.整合城市各类数据资源，实现数据共享和交流，提升数据利用效率。
2.构建高效的数据处理和分析系统，提供实时的数据决策支持。
3.打通各个城市部门和业务系统的数据孤岛，促进信息共享与协同。
4.建立可扩展的城市数据平台架构，具备支持新数据类型和应用场景的能力。
5.保障数据安全与隐私保护，合法合规地使用和管理城市数据。
三、建设方案1.数据整合与共享通过建设城市数据湖，将各类数据资源（包括政府公共数据、社会数据、企业数据等）按照标准化的格式整合并存储，实现数据的集中管理和综合利用。
建立数据共享机制，鼓励各部门、企业和社会组织共享数据资源。
2.数据处理与分析搭建数据处理和分析平台，包括实时数据采集、实时数据处理和离线数据分析三部分。
实现数据实时采集和处理，提供实时的数据决策支持。
同时，对离线数据进行全面分析，挖掘数据价值和潜能，为城市规划、交通管理、环境保护、公共安全等决策提供科学依据。
3.数据集成与交换建立数据集成与交换平台，通过数据接口和协议，实现数据的标准化和交换。
连接各个部门和业务系统的数据孤岛，实现数据的无缝衔接和互通共享。
确保数据一致性和准确性，提高数据处理效率。
4.架构设计与系统集成设计可扩展的城市大数据平台架构，支持大规模数据存储和计算。
通过虚拟化、容器化等技术手段，提高系统的可靠性、灵活性和可扩展性。
进行系统集成，与城市各部门和业务系统实现深度融合，实现数据的无缝衔接和共享。
5.数据安全与隐私保护建立完善的数据安全和隐私保护机制，确保数据的安全性和隐私性。
采用数据加密、身份认证、权限控制等技术手段，保护数据的传输和存储过程中的安全。
大数据平台建设方案
大数据平台建设方案随着科技的不断发展，大数据已经成为推动社会进步和经济发展的重要支持。
大数据平台建设是指在企业或组织中搭建一个可支持海量数据存储、快速处理和有效分析的技术基础设施的过程。
下面是一个大数据平台建设方案的示例，旨在帮助企业或组织更好地利用大数据资源。
一、需求分析1.数据规模：明确数据规模，包括实时数据流量、历史数据量等。
2.数据源：确定需要收集和存储的数据源，如数据库、日志文件、传感器数据等。
3.数据类型：明确数据的类型，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
4.数据处理需求：了解对数据进行清洗、整理、加工和分析的具体需求，包括数据清洗、数据转换、数据集成、数据分析等。
5.查询需求：确定查询和检索数据的需求，包括实时查询、历史查询、自定义查询等。
二、平台选型1. 云平台选择：根据企业或组织的实际情况，选择合适的云平台，如AWS、Azure、Google Cloud等。
2. 大数据技术选择：根据企业或组织的数据处理需求，选择合适的大数据技术，如Hadoop、Spark、Hive、HBase等。
3.数据存储选择：选择适合的数据存储技术，如HDFS、S3、NoSQL数据库等。
4. 数据处理选择：根据数据处理需求，选择合适的数据处理技术，如MapReduce、SQL查询、实时流处理等。
三、架构设计1.数据收集与传输：设计数据采集和传输系统，包括数据源接入、数据传输和数据采集模块的设计，确保数据的实时采集和传输。
2.数据存储与管理：设计数据存储和管理系统，包括数据存储架构和数据管理系统的设计，确保数据的安全存储和高效管理。
3.数据处理与分析：设计数据处理和分析系统，包括数据清洗、数据转化、数据集成和数据分析模块的设计，确保数据的高效处理和有效分析。
4.查询与可视化：设计查询和可视化系统，包括查询引擎和可视化工具的设计，确保用户可以轻松查询和可视化数据。
四、数据安全1.数据加密：采用数据加密技术，确保数据在传输和存储过程中的安全性。
智慧社区大数据综合服务平台建设方案
将应用程序及其依赖项打包成一个独立的容器， 如Docker。
03 微服务架构
将应用程序拆分成多个微服务，每个微服务都运 行在独立的进程中。
05
平台应用场景与案例
社区综合管理
总结词
精细化管理、数据驱动决策
详细描述
通过智慧社区大数据综合服务平台，社区管理人员可以实时获取各类数据，如物业报修、社区通知阅读情况、公 共区域监控视频等，从而进行快速响应和决策。同时，通过对数据的深度挖掘和分析，能够发现社区存在的问题 和隐患，及时采取有效措施，提高社区整体管理水平。
02
平台需求分析
平台功能需求
数据存储
存储海量的数据，并保证数据 的完整性和可靠性。
数据可视化
将处理后的数据以图形、图表 等形式展示出来，便于理解和 分析。
数据采集
平台需要具备数据采集功能， 能够从各种传感器、系统、数 据库等来源获取数据。
数据处理
对采集到的数据进行处理，包 括数据清洗、数据转换、数据 挖掘等。
应用服务层设计
应用服务层是智慧社区大数据综合服 务平台的最上层，主要包括数据可视
化、社区管理、居民服务等功能。
社区管理主要是利用分析结果对社区 进行精细化管理，提高社区以可视 化的方式提供给用户，帮助用户更好 地了解社区状况和管理社区。
居民服务主要是为居民提供各种服务 ，包括但不限于医疗服务、教育服务 、健康服务等。
大数据存储技术
分布式文件系统
利用计算机集群存储海量 数据，如Hadoop的HDFS 。
关系型数据库
支持ACID事务，如 MySQL。
NoSQL数据库
针对非结构化数据的高并 发读写，如MongoDB。
大数据平台建设方案报告
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。
大数据中心资源平台建设方案
大数据资源平台建设方案目录1 资源平台建设方案 (5)1.1平台总体架构 (5)1.2数据交换子平台建设 (6)1.2.1 建设方案概述 (6)1.2.1.1 架构设计 (7)1.2.2 数据交换配置 (8)1.2.3 数据交换前置 (9)1.2.4 数据共享服务 (10)1.2.4.1 数据服务注册 (11)1.2.4.2 数据服务申请 (11)服务申请 (11)申请审核 (11)申请查看 (12)申请撤销 (12)1.2.4.3 数据服务监控 (12)1.2.5 数据共享接口 (13)1.2.6 数据交换监控 (13)1.3数据治理子平台建设 (14)1.3.1 建设方案概述 (15)1.3.1.1 平台整体架构 (15)1.3.1.2 平台技术架构 (16)1.3.2 建设数据资源中心 (17)1.3.3 资源目录管理 (19)1.3.3.1 资源梳理 (19)1.3.3.2 资源编目 (20)1.3.3.3 目录提交 (22)1.3.3.4 目录审核 (22)1.3.3.5 目录发布 (22)1.3.3.6 汇总管理 (22)1.3.3.8 资源挂载 (23)1.3.4 数据标准管理 (23)1.3.4.1 数据标准管理规范 (23)1.3.4.2 数据项标准 (26)1.3.4.3 数据维度标准 (26)1.3.4.4 数据字典标准 (27)1.3.4.5 数据命名标准 (27)1.3.5 元数据管理 (28)1.3.5.1 元数据管理内容 (28)1.3.5.2 元数据管理分类 (28)1.3.5.3 元数据管理组织 (30)1.3.5.4 元数据管理流程 (30)1.3.5.5 元数据管理功能 (30)1.3.6 数据质量管理 (33)1.3.6.1 质量模型配置 (33)1.3.6.2 质量规则管理 (34)1.3.6.3 方案配置调度 (36)1.3.6.4 质检结果查看 (36)1.3.6.5 质检分析报告 (37)1.3.7 数据开发平台 (37)1.3.7.1 数据开发能力 (37)数据源适配 (37)数据清洗 (38)数据转换 (38)1.3.7.2 数据开发平台 (39)1.3.8 统一调度管理 (40)1.3.8.1 时间调度 (40)1.3.8.2 事件调度 (40)1.3.8.5 任务调度 (42)1.3.9 数据资产管理 (43)1.3.9.1 数据资产注册管理 (43)1.3.9.2 数据资产分类管理 (44)1.3.9.3 数据资产目录管理 (45)1.3.9.4 数据资产可视化视图 (46)1.4数据资源门户建设 (49)1.4.1 门户首页设计 (50)1.4.2 统一用户管理 (50)1.4.3 统一认证授权 (51)1.4.3.1 身份认证 (52)1.4.3.2 用户授权 (52)1.4.4 整合资源管理 (53)1.4.5 统一审批管理 (54)1.4.6 资源目录服务 (54)1.4.7 统一消息管理 (55)1.4.7.1 消息类型管理 (55)1.4.7.2 消息渠道管理 (55)1.4.7.3 通用规则管理 (56)1.4.7.4 用户自定义规则管理 (56)1.4.7.5 消息过期 (56)1.4.7.6 消息发送处理 (56)1.4.8 统一日志管理 (57)1.4.8.1 日志审计管理 (58)1.4.8.2 安全日志统计 (59)1.4.9 统一监控运维 (60)1.4.9.1 监控资源管理 (60)1.4.9.2 基础资源监测 (62)1.4.9.5 平台运维管理 (65)1资源平台建设方案1.1平台总体架构区级大数据资源平台的总体架构由支撑体系（标准规范支撑体系、管理运行维护支撑体系、安全支撑体系）、网络系统、信息资源平台软硬件系统环境、平台应用系统（数据支撑底座、数据交换子平台、数据整理治理子平台、数据资源门户），以及数据资源中心（数据湖、基础库、主题库、专题库）组成。
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大数据整合平台建设方案
统一客户信息资源
目录：
•什么是大数据
•微商荟大数据平台介绍
•微商荟的大数据平台架构•平台建设费用
大数据
“就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式……”。
随着互联网、移动互联网和物联网的发展，谁也无法否认，我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代，数据调查公司IDC预计2014年的数据总量将达到3.7万亿GB，对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。
作为一家互联网数据资源整合公司，我们在海量数据的整合分析领域是被“逼上梁山”。
十年来在严苛的业务需求和数据压力下，我们几乎尝试了所有可能的大数据整合与分析方法，最终落地于微商荟大数据平台之上。
微商荟大数据平台在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势，事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。
微商荟大数据平台介绍
微商荟大数据系统主要来源于广州启飞信息技术有限公司
（/oa）与佛山华讯的短信平台十年的个人信息与企业资源沉积的系统结果。
由于过去在不同平台、投资力度及计算能力等因素的限制，这些系统形成了今天微商荟大数据信息系统横向多条块业务难以沟通，纵向多层次系统难以集成的复杂局面。
因此，我们感觉到，内部各系统的信息需要有效共享、相互协作、关键数据需要能够被多业务所复用、形成统一的全局数据视图，对现有的数据能够进一步分析加工，从而优化管理。
信息资源整合平台，就是针对这一需求的解决方案，我们构思利用IBM 数据管理领域的产品IBM Information Integrator建立一个信息集束访问接口，建立一个逻辑上集中、物理上分布各平台的统一信息资源整合，用来透明地管理当今两大平台各类系统中庞杂的数据。
通过信息资源整合平台，营销部门（悦商圈、微信e、物业管理平台、精准短信群发系统）可以得到以下收益：
关键业务信息的集中管理。
跨异构平台的统一的信息查询访问。
避免不同平台、指标、账务等的信息在不同职能部门需要重复录入。
基础数据（如基础代码数据等）、共享信息（如企业资源等）的在应用系统之间的同步，保持数据的一致性。
在信息整合的基础上，开展跨业务部门、跨应用系统的综合信息分析和报表服务。
信息整合平台的基础架构如下图所示。
微商荟大数据平台
微信开发应用平台短信群发平台WiFi联盟以及未来信
息采集平台
在省、市、区县各企业、个人信息整合的过程中，根据信息整合后的不同属性特点，可以分为四个阶段。
第一阶段的主要任务为构建信息整合平台，实现数据的逻辑集中、本级微信二次开发平台的应用推广的数据共享，而从物理上看，数据集结存储在各原有的数据库中提取，本级微商荟大数据平台的数据逻辑集中成为一个统一的视图。
第二阶段，结合数据整合层的各项功能，进行数据标准的规范化，提高共享的质量和数据复用，并为数据交换做准备。
这两个阶段是信息整合所不可或缺的必要环节。
规范一旦设计完成，其推广可分“转换”和“统一”两个阶段，渐进式的实施。
“转换”，则业务系统和历史数据都不改动，将各地、各级数据的“方言”解释为“普通话”，再共享或交换。
统一数据标准，则意味业务系统的更改或更替，需要对历史数据清洗、转换和存储。
可以按照上述转换方法，同时结合数据复制技术，整理历史数据。
第三阶段，将部分被频繁使用、访问、且实时性要求有限的数据物理集中，提高数据查询的质量，便于决策分析等业务应用。
这一阶段的任务在于优化查询访问的效率，关键技术在于数据复制，支持准实时的秒级数据同步，可以根据业务数据对实时性的要求和系统负载情况配置复制间隔。
第四阶段，在第二阶段数据标准规范化的基础上，旨在利用数据映射层，实现本系统各平台之间，上下级权限之间的数据交换。
这些交换以本级数据库为中心形成星形或树状的结构。
整个数据共享和交换的底层实现和存储机制对各应用节点是透明的。
该结构属于松耦合，如同星形网络一样，很容易进行层次化的结构扩展。
数据交换采用的关键技术是复制。
以WebSphere II为基础平台，实施数据交换的主要工作可集中在与个人手机号段相关的交换标准定义、交换双方的映射关系定义和交换流程规划上。
数据交换中的交换流程可分为单向和双向两种模式。
这两个阶段可根据实际业务需求取舍，也可更换先后次序。
各类数据通过快速、高效、低成本地搭建统一信息资源平台，将内部各系统的信息资源实现有效共享、相互协作，使关键数据能够被多业务系统平台所复用。
同时，满足各业务模块之间、各部门与微商荟大数据平台进行交换数据。
微商荟大数据平台统一信息资源，整合平台的技术特点是：
跨越各业务系统平台的实时数据处理
建立大数据系统全局、统一的客户视图
实现异构数据源之间的数据复制
广域网环境中基于消息队列的数据复制
实现系统间高效的批量数据交换
提供企业级的信息搜索
事件数据的获取和发布
非关系型数据的集成（包括MQ、XML、Web Service等）
此外，信息资源整合平台可以，通过对现有的数据进一步加工和整合，在提升全面的信息服务能力的同时，微商荟大数据系统的发展构建长远的信息框架。
微商荟的大数据平台架构
微商荟大数据平台对业务的针对性较强，为了明确它是否符合我们的业务，现粗略地从几个角度将大数据分析的业务需求分类，针对不同的具体需求，采用不同的数据分析架构。
图1 用于实时分析的MongoDB架构
数据分析的算法复杂度
根据不同的业务需求，数据分析的算法也差异巨大，而数据分析的算法复杂度和架构是紧密关联的。
举个例子，Redis是一个性能非常高的内存Key-Value NoSQL，它支持List和Set、SortedSet等简单集合，如果你的数据分析需求简单地通过排序，链表就可以解决，同时总的数据量不大于内存（准确地说是内存加上虚拟内存再除以2），那么无疑使用Redis会达到非常惊人的分析性能。
还有很多易并行问题（Embarrassingly Parallel），计算可以分解成完全独立的部分，或者很简单地就能改造出分布式算法，比如大规模脸部识别、图形渲染等，这样的问题自然是使用并行处理集群比较适合。
而大多数统计分析，机器学习问题可以用MapReduce算法改写。
MapReduce 目前最擅长的计算领域有流量统计、推荐引擎、趋势分析、用户行为分析、数据挖掘分类器、分布式索引等。
图2 RCFile的行列混合存
微商荟大数据的4V特征-来源
微商荟大数据平台的“大数据”
随着公司业务的增长，大量和流程、规则相关的非结构化数据也爆发式增长。
体系架构
核心设计
大数据的技术领域
微商荟大数据平台与业务平台的关系
公司大数据平台架构图
应用一数据分析应用二视频存储
应用三离线日志分析应用五在线数据分析
平台UI风格（附表）
微商荟数据综合平台集束开发建设成本明细（附表）
数据综合集束平台系统模块工
期价格(元) 预算
UI设计①首页风格设计与FLASH制作
②系统中心整体风格设计
③数据中心、数据分类、呈现风格设计
④整体平台形象宣传页面、登录、注册、充值页面
⑤内镶与外挂微信平台风格一致的设计与FLASH制作
⑥广告招商、广告模块、后台管理页面
32 21000
后台入口①数据统计系统数据分析模块
②最新产品发布专员业绩统计
③短信通道模块设计与制作（双通道-首选与备选）
④充值通道、产品分类与管理、数据定点修复维护
⑤活跃数据与沉疴数据的整理、修改、删除以及统计
⑥项目设置与通知模块
⑦文字信息发布、订制与管理
⑧图文发布、订制与管理
⑨售前、售后反馈与管疑系统
⑩（区域）代理商权限专项管理系统
a.用户权限专项管理系统
b.内部员工权限专项管理系统
c.客服权限管理系统
45 45500
前台入口①用户注册以及登录前台权限管理
②我的客户资源数据信息发布消费记录
③内部短信息通知收藏夹
④产品中心充值流程
⑤商家登录商家操作流程
22 22000 支撑系统①微信二次开发品牌内镶与外挂构建系统12 55000
②号百Dg114、114wap、短信、协成WIFI客户资源系统
③客户资源整理批量导入、导出分解与集束体系
④支付（充值、消费）系统
⑤交易操作指南
交易平台①微商荟大数据整合平台 (微商荟介绍、在线客服沟通、
16 38500
产品询盘、开户)
②认证系统（商家认证，认证级别，认证流程，问题解答）
③商家查询系统（数据类比查询）
④信息发布
⑤代理商支付系统与后台支付（充值、消费）系统的接入
微信、二次平台、支付宝、财富通等第三方系统与接口12 12000 第三方系统
与接口
合计：194000（预算）
方案策划：
年月日。