大数据平台项目方案
公共资源交易中心信息化项目大数据平台设计方案

公共资源交易中心信息化项目大数据平台设计方案一、项目背景随着互联网技术的不断发展和应用,传统的公共资源交易方式已经难以满足社会和经济发展的需求。
为了更好地提高公共资源交易的效率和透明度,需要建立一个全新的信息化平台,使公共资源交易更加便捷、高效和公平。
二、设计目标1.提高交易效率:通过信息化平台,实现交易信息的快速传递和处理,减少交易环节,提高交易效率。
2.保障交易公平:通过数据分析和监管手段,确保交易公平和透明,防止不当行为和舞弊现象。
3.提供决策支持:通过大数据分析,为政府部门和交易参与者提供决策支持,提供科学、准确的数据参考。
三、设计方案1.软件设计:软件设计方案以集中控制为主,通过建立一个中央服务器,负责数据的存储和分发,同时向各个用户和终端提供交易服务。
2.数据采集:通过各个参与者和资源提供机构,实时采集交易相关的数据,包括资源信息、交易价格、交易过程等。
3.数据存储:将采集到的数据存储在中央服务器上,利用分布式存储技术,实现数据的高效存取和管理。
4.数据分析:通过建立数据挖掘和分析模型,对交易数据进行分析,挖掘潜在规律和趋势,为交易参与者提供决策支持。
5.交易平台:通过建立一个交易平台,实现交易信息的发布、交易过程的管理和交易结果的追踪,同时提供在线支付和评价系统。
6.监管系统:建立一个监管系统,对交易活动进行实时监控和数据分析,发现问题和异常行为,并采取相应的纠正措施。
7.安全保障:通过建立多层次的安全防护体系,保障交易过程和交易数据的安全,防止数据泄漏和恶意攻击。
8.用户体验:通过界面设计和功能优化,提升用户的体验和满意度,使交易过程更加简便和友好。
四、项目实施1.需求分析:通过与相关部门和交易参与者的沟通,明确项目具体需求和功能。
2.架构设计:基于需求分析结果,进行系统架构设计和数据库设计,明确各个模块的功能和关系。
3.系统开发:根据设计结果,进行系统开发和测试,逐步完善系统功能和性能。
大数据可视化平台建设方案

大数据可视化平台建设方案一、项目背景随着大数据时代的到来,数据的规模和复杂性不断增加,传统的数据分析方法已经无法满足现代企业的需求。
因此,建立一个大数据可视化平台对企业来说是至关重要的。
大数据可视化平台可以将庞大的数据集通过图形、图表等直观的方式展示出来,帮助企业洞察数据中的规律和趋势,做出更明智的决策。
二、目标和价值1.建立大数据可视化平台,将海量的数据转化为可视化的图形和图表,帮助企业更好地理解和利用数据。
2.提供灵活、实时的查询和筛选功能,方便用户根据需要自由地进行数据探索和分析。
3.支持多维度、多角度的数据呈现,帮助用户全面了解数据中的关联和规律。
4.提供定制化的报表和仪表盘,帮助用户监控业务运营状况,及时发现问题并做出调整。
5.提供数据挖掘和预测分析功能,帮助用户发现潜在的商机和风险。
三、建设方案1.数据采集与存储a. 采用分布式存储系统,如Hadoop、NoSQL等,来存储海量的数据。
b.利用ETL工具对数据进行清洗和转化,使其符合可视化平台的数据要求。
2.数据建模与分析a.构建数据模型,将数据进行规范化并建立关联关系。
b.进行数据挖掘和分析,发现数据中的规律和趋势。
3.可视化展示a. 使用现有的可视化工具,如Tableau、Power BI等,对数据进行可视化展示。
b.根据用户需求和场景,自定义图表、仪表盘等可视化界面。
4.查询和分析功能a.提供灵活、实时的查询功能,支持多维度、多角度的数据筛选和组合分析。
b.提供交互式查询界面,支持用户自由探索和分析数据。
5.报表和仪表盘a.提供定制化的报表和仪表盘功能,帮助用户监控业务运营状况。
b.支持报表和仪表盘的定时自动更新和分享。
6.数据挖掘和预测分析a.利用机器学习和数据挖掘算法,对数据进行挖掘和预测分析。
b.基于挖掘结果,提供商机发现和风险预警的功能。
7.安全和权限管理a.建立严格的安全策略,确保数据的安全性和隐私性。
b.根据用户角色和权限,进行数据访问和操作的控制。
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。
大数据云平台项目规划建设方案

需求分析与评估
总结词
需求细化、优先级排序、风险评估
详细描述
将业务需求和技术需求进行细化,明确各项需求的优先级和实现路径,同时对项目需求进行风险评估,包括资源 、技术、市场等方面的风险,为后续项目计划制定提供依据。
03
项目总体规划
项目整体架构设计
架构设计原则
基于模块化、松耦合、可扩展等原则进行设计,同时考虑高可用性 、安全性、稳定性以及可扩展性等因素。
根据项目需求和实际情况,选择合适 的云平台,如阿里云、腾讯云等。
02
资源规划
根据系统规模和性能要求,规划云平 台所需资源搭建
在选定的云平台上创建部署环境,包 括操作系统、网络环境、数据库等。
性能测试
对部署好的系统进行性能测试,确保 系统能够满足项目需求。
05
运维管理体系建设方案
运维管理策略
制定运维管理策略,包括监控、部署、安全、备份等方 面的策略,以确保系统稳定运行和数据安全。
运维管理流程
明确运维管理流程,包括问题管理、变更管理、配置管 理等方面的流程,以确保运维工作的规范化和高效化。
监控预警与应急响应方案
监控预警
通过建立完善的监控预警系统,实现对系统运行状态 的实时监控和预警,及时发现和解决问题,避免故障 的发生。
项目进度管理与风险管理计划
项目进度管理
制定详细的项目时间表,包括各阶段的时间节点和里程碑,并采用甘特图等工具进行进度监控。
风险管理计划
识别项目中可能出现的风险及影响,制定相应的应对措施和备选方案,确保项目顺利进行。
项目验收与转交方案
项目验收方案
制定详细的验收标准和流程,包括功能测试、性能测试、安 全测试等,确保项目满足预期目标。
《省级智慧农业大数据平台项目规划建设方案》

02
项目建设内容与技术方案
数据采集与存储方案
总结词
全面、高效、稳定的数据采集与存储方案
详细描述
方案将采用分布式数据采集与存储技术,针对农业生产、经营、管理、服务 等多源异构数据,建立统一的数据接口,实现全面、高效、稳定的数据采集 与存储。
数据处理与分析方案
总结词
高效、智能的数据处理与分析方案
详细描述
省级智慧农业大数据平台项目规划 建设方案
汇报人:xx 2023-10-26
contents
目录
• 项目背景与目标 • 项目建设内容与技术方案 • 项目实施步骤与计划 • 项目资源保障与风险管理 • 项目效益评估与可持续发展 • 项目总结与展望
01
项目背景与目标
项目背景介绍
当前,随着信息技术的快速发展和普及,智慧农业已成为现 代农业发展的重要方向。为了更好地推动我省农业现代化进 程,提高农业信息化水平,特制定本规划建设方案。
技术资源
采用先进的大数据技术和云计算平 台,整合农业数据资源,为项目提 供强大的技术保障。
资金资源
合理分配项目预算,确保项目各项 费用的充足供应,推动项目的顺利 实施。
物资资源
提前安排项目所需物资,如硬件设 备、软件工具、网络设备等,确保 项目的顺利进行。
项目风险管理
风险识别
风险评估
识别项目中的潜在风险,如技术难题、数据 安全问题、资金短缺等。
通过大数据技术的应用,推动农业数字化转 型,提高农业生产和管理效率,促进农业现 代化发展。
提升农业灾害防控能力
促进农业可持续发展
通过智慧农业大数据平台的建设,可以提升 农业灾害防控能力,减少农业灾害损失,保 障农业生产安全。
大数据平台数据治理项目建设方案

大数据平台数据治理项目建设方案目录一、项目背景与目标 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)二、项目需求分析 (5)2.1 数据治理原则 (6)2.2 数据治理范围 (7)2.3 数据治理流程 (8)三、项目内容与任务 (10)3.1 数据治理架构设计 (11)3.2 数据质量提升 (12)3.3 数据安全保障 (13)3.4 数据资源管理 (14)3.5 数据治理机制建设 (16)四、项目实施计划 (16)4.1 项目时间表 (18)4.2 项目阶段划分 (18)4.3 项目责任分配 (19)五、项目资源保障 (20)5.1 人力资源保障 (22)5.2 物力资源保障 (23)5.3 资金保障 (24)六、项目风险与应对措施 (25)6.1 项目风险识别 (27)6.2 项目风险评估 (28)6.3 项目风险应对措施 (30)七、项目监控与评估 (30)7.1 项目进度监控 (31)7.2 项目质量评估 (33)7.3 项目效益评估 (33)八、项目总结与展望 (34)8.1 项目成果总结 (36)8.2 项目经验教训 (37)8.3 项目未来展望 (38)一、项目背景与目标随着信息技术的迅猛发展,大数据已经成为企业和社会发展的重要驱动力。
大数据平台作为汇聚、处理和分析海量数据的核心基础设施,其建设对于提升企业的数据驱动决策能力、优化业务流程、降低成本等方面具有重要意义。
我们面临着数据治理体系不完善、数据质量参差不齐、数据安全隐患等问题,这些问题严重制约了大数据平台的稳定运行和高效利用。
本项目的目标是构建一个统规范、安全的大数据平台数据治理体系,实现数据的标准化管理、自动化处理、智能化分析,为企业的决策提供有力支持。
建立完善的大数据平台数据治理体系,包括数据标准、数据质量、数据安全等各个方面;本项目的实施对于提升企业的数据治理能力和大数据平台的应用水平具有重要意义,将为企业的数字化转型和创新发展注入新的活力。
智慧城市运行大数据平台项目建设方案

智慧城市运行大数据平台项目建设方案技术支持单位:XXXXXXXX
一、背景介绍
随着物联网技术、大数据技术的发展,智慧城市的建设也进入到新的阶段。
智慧城市的建设要求政府和各部门能够根据城市具体需求,构建和完善数据资源,搭建完备的信息流、数据交换和综合服务平台,从而更好地实现城市的规划和管理。
为实现智慧城市的建设,政府现需要建设一个面向全体城市居民的智慧城市运行大数据平台,以改善城市的管理效率和节能环保水平,并充分发挥智能技术在管理城市方面的优势,推动城市可持续发展。
二、总体方案
1.建设方向:智慧城市运行大数据平台将结合数据采集、数据存储、数据处理和数据应用四大基本流程,从整个城市的角度出发,为企业政府机构提供一个完整的智慧城市运行大数据平台,为政府部门的决策提供可靠的数据参考,支持城市数字化运行管理,以及城市事件跟踪及预测分析等。
2.建设规模:智慧城市运行大数据平台的建设规模包括:城市数据资源规划,支持规划设计、评估分析、决策指导;完善大数据服务能力,支持城市精细化运行、特征挖掘及分。
公共资源交易中心大数据平台信息化建设项目方案

公共资源交易中心大数据平台信息化建设项目方案一、项目背景和目标随着信息技术的不断发展和应用,大数据已经成为推动经济社会发展的重要引擎之一。
为了更好地利用和管理公共资源,提高资源配置效率,建设一个公共资源交易中心大数据平台已成为当务之急。
本项目旨在通过信息化手段建设一个公共资源交易中心大数据平台,实现资源信息的集中管理、分析和应用,为各类公共资源的交易和配置提供科学依据,提高资源交易效率和公平性。
二、项目范围和内容1. 数据采集和整合通过与相关部门和单位合作,建立数据采集接口和规范,获取公共资源相关的大数据。
同时,对已有的公共资源数据进行整合和清洗,确保数据的准确性和一致性。
2. 数据存储和管理搭建一个高效可靠的数据存储和管理系统,采用分布式存储和云计算技术,确保数据的安全性和可扩展性。
同时,建立数据分类和标准化管理机制,便于后续的数据分析和应用。
3. 数据分析和挖掘利用先进的数据挖掘和分析算法,对公共资源数据进行深度挖掘和分析,发现其中的规律和价值。
通过数据可视化技术,将分析结果直观呈现,帮助决策者和用户更好地理解和利用数据。
4. 应用推广和服务支持将分析和挖掘的结果应用于公共资源交易和管理中,为政府、企事业单位和社会公众提供高质量的服务和支持。
同时,建立在线交易平台和信息发布系统,便于用户进行资源交易和查询。
三、项目实施方案1. 需求调研和分析对公共资源交易中心的各类参与方的需求进行全面调研和分析,明确功能和性能需求,为后续的系统设计和实施提供依据。
2. 系统设计和架构根据需求分析的结果,设计系统的整体架构和各个模块之间的关系。
同时,明确系统的功能模块和接口,为后续的开发和测试工作奠定基础。
3. 开发和测试根据系统设计的要求,进行系统的开发和测试工作,确保系统的稳定性和可靠性。
同时,对系统进行性能测试和安全测试,确保系统的各项指标符合要求。
4. 部署和运维将开发和测试完成的系统部署到相应的服务器和环境中,提供稳定和高效的运行环境。
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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。