大数据创业平台解决方案
《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。
大数据分析服务平台的创业计划书模板
大数据分析服务平台的创业计划书模板大数据分析服务平台的创业计划书一、背景介绍随着互联网和信息技术的快速发展，大数据逐渐成为推动社会进步的核心驱动力之一。
大数据的蓬勃发展为各行各业提供了巨大的商机和发展空间。
在这个背景下，我们计划创建一个专注于大数据分析服务的平台，旨在帮助企业和机构充分利用大数据资源，提升决策效率和市场竞争力。
二、市场分析1. 市场规模和发展趋势根据市场研究机构的数据，全球大数据市场规模呈逐年增长的趋势，预计到2025年将达到X亿美元。
同时，大数据分析服务市场也将保持快速增长，年复合增长率预计在X%左右。
2. 市场需求和机会分析随着企业规模的扩大和商业竞争的加剧，越来越多的企业意识到大数据分析对于业务决策的重要性。
然而，由于技术和专业人才的限制，很多企业并不具备自主进行大数据分析的能力。
这就为大数据分析服务平台提供了巨大的市场需求和发展机会。
三、竞争优势1. 技术实力我们拥有一支由数据科学家、统计学家和算法工程师组成的专业团队，具备丰富的大数据分析经验和技术实力。
我们将利用先进的数据挖掘和机器学习算法，为客户提供准确、可靠的数据分析结果。
2. 数据资源我们将与各行各业的企业建立合作关系，获取丰富多样的数据资源。
通过充分利用这些数据资源，我们能够为客户提供更全面、更具价值的数据分析服务。
3. 个性化解决方案针对不同企业的需求和特点，我们将提供个性化的解决方案。
通过对客户业务和数据进行深入分析，我们能够快速定位问题，并提供切实可行的解决方案，帮助客户实现业务目标。
四、商业模式和发展规划1. 商业模式我们将以数据分析服务为核心，为企业和机构提供数据分析、数据挖掘、预测建模等相关服务。
同时，我们也将开展大数据技术培训和咨询业务，帮助客户提升数据分析能力。
2. 发展规划初期，我们将主要面向中小企业市场，通过营销推广和合作伙伴拓展渠道，快速积累客户和项目经验。
随着业务的逐渐扩大，我们将逐步拓展到大型企业和政府机构市场，提供更广泛的数据分析服务。
政务大数据资源平台建设解决方案
政务大数据资源平台建设解决方案解决方案：一、数据整合政务部门拥有大量的数据，但这些数据分散在不同的系统和部门中，无法有效整合和利用。
因此，政务大数据资源平台的建设首先需要解决的问题是数据整合。
1.数据采集：通过建立数据采集系统，对政务部门的各种数据进行采集和录入，包括行政审批、社会保障、交通运输、环境保护等领域的数据。
采用自动化手段进行数据采集，减少人工录入的错误和延误。
2.数据清洗和整理：对采集到的数据进行清洗和整理，包括去除冗余数据、纠正错误数据、标准化数据格式等，确保数据的准确性和一致性。
3.数据标准化：制定统一的数据标准和元数据，确保各个数据系统之间的数据能够互通和共享。
引入行业标准和国际标准，使得政务数据能够与其他行业数据进行交互和应用。
4.数据集成：通过建立数据集成平台，将各个系统中的数据进行整合，形成统一的数据视图。
采用ETL（Extraction, Transformation and Loading）工具和数据仓库技术，实现数据的集成和转换。
二、安全保障政务数据的安全是非常重要的，因为政务数据涉及到国家的核心利益和公民的个人隐私。
因此，政务大数据资源平台的建设需要解决数据安全的问题。
1.数据隐私保护：对于涉及个人隐私的数据，要严格控制访问权限，只允许授权用户访问，并对数据进行脱敏处理，确保个人隐私的安全。
2.数据加密和传输：对于政务数据的传输和存储，要采用加密技术，确保数据在传输和存储过程中的安全。
采用SSL（Secure Sockets Layer）协议和VPN（Virtual Private Network）技术，实现数据的加密传输。
3.数据备份和恢复：建立完善的数据备份和恢复机制，确保数据在意外情况下能够及时恢复。
采用分布式存储和异地备份技术，提高数据的容灾和可靠性。
4.数据权限管理：建立细粒度的数据权限管理机制，对不同用户和不同部门进行权限划分，确保数据的安全访问。
采用RBAC（Role-Based Access Control）模型和审计机制，强化数据的访问控制和审计。
大数据平台解决方案
4.数据安全：需确保数据安全和合规性，遵循国家相关法律法规；
5.数据应用：需提供丰富的数据挖掘和可视化功能，辅助企业决策。
三、解决方案
1.数据采集与传输
（1）采用分布式数据采集技术，实现对多源异构数据的实时采集；
（2）设计高效的数据传输机制，确保数据传输的实时性和完整性；
（1）数据挖掘
结合业务需求，运用机器学习、深度学习等算法，进行数据挖掘和智能分析。
（2）可视化展示
采用可视化工具，将分析结果以图表、地图等形式进行展示，提高决策效率。
四、实施策略
1.项目规划：明确项目目标、范围、时间表和资源需求；
2.技术选型：根据业务需求，选择合适的大数据技术栈；
3.团队建设：组建专业的项目团队，包括项目经理、开发人员、数据分析师等；
（3）对采集的数据进行预处理，包括数据清洗、去重、转换等，提升数据质量。
2.数据存储
（1）采用分布式存储技术，构建可扩展的大数据存储平台；
（2）根据数据类型和业务需求，选择合适的存储引擎，如HDFS、HBase、Kudu等；
（3）设计合理的存储策略，实现数据的高可靠性和高性能。
3.数据处理与分析
（1）采用大数据处理框架（如Spark、Flink等），实现数据的实时处理和离线分析；
2.技术风险：选择成熟的大数据技术和工具，降低技术风险；
3.项目管理风险：加强项目进度管理和沟通协作，确保项目按时按质完成；
4.法律合规风险：遵循国家法律法规，确保项目合法合规。
六、总结
本方案旨在为企业提供一套合法合规的大数据平台解决方案，实现数据的高效存储、计算和分析。通过构建完善的数据治理体系，确保数据的真实性、准确性、完整性和安全性。同时，借助数据挖掘和可视化技术，助力企业挖掘潜在商机，提升决策水平。在实施过程中，需关注风险防范，确保项目顺利推进。
大数据方案解决方案
大数据方案解决方案第1篇大数据解决方案一、背景随着信息技术的飞速发展，大数据已成为企业运营的重要组成部分。
有效管理和运用大数据，挖掘潜在价值，提升企业竞争力，成为当前企业发展的关键任务。
本方案旨在为我国某企业提供一套合法合规的大数据解决方案，助力企业实现数据驱动的业务发展。
二、目标1. 梳理企业现有数据资源，构建统一的数据资源库。
2. 提升数据处理能力，实现数据的实时分析与挖掘。
3. 优化数据应用场景，为企业决策提供有力支持。
4. 确保数据安全与合规，降低企业风险。
三、方案内容1. 数据资源梳理（1）数据源识别：对企业内部及外部的数据源进行识别和分类，包括但不限于业务数据、互联网数据、第三方数据等。
（2）数据采集：根据数据源特点，采用合法合规的数据采集技术，如API接口、爬虫技术等，获取所需数据。
（3）数据整合：对采集到的数据进行清洗、转换、整合，构建统一的数据资源库。
2. 数据处理与分析（1）数据存储：采用分布式存储技术，提高数据存储的可靠性和扩展性。
（2）数据处理：利用大数据处理框架（如Hadoop、Spark等）进行数据计算、分析、挖掘。
（3）实时分析：搭建实时数据处理平台，实现数据的实时分析与展示。
3. 数据应用（1）业务决策支持：结合企业业务需求，开发定制化的数据分析模型，为决策提供有力支持。
（2）数据产品研发：基于数据挖掘成果，研发具有市场竞争力的数据产品。
（3）数据服务：向企业内部及外部用户提供数据查询、报告、可视化等服务。
4. 数据安全与合规（1）数据安全：建立健全数据安全防护体系，包括数据加密、访问控制、安全审计等。
（2）合规审查：确保数据采集、处理、应用等环节符合国家法律法规及行业标准。
（3）隐私保护：对涉及个人隐私的数据进行脱敏处理，保护用户隐私。
四、实施步骤1. 项目立项：明确项目目标、范围、预算、时间表等，成立项目组。
2. 调研与评估：对企业现有数据资源、技术能力、业务需求进行全面调研与评估。
大数据云平台智能运营解决方案
大数据云平台智能运营解决方案随着大数据技术的快速发展和广泛应用，越来越多的企业和组织都在云平台上构建自己的大数据系统，但是面临着一些问题，例如大数据处理速度慢、数据安全性差、难以管理等。
为了解决这些问题，出现了大数据云平台智能运营解决方案。
1.效率提升：通过优化大数据处理引擎和算法，提高数据处理和分析的速度。
采用并行计算、分布式存储等技术，实现大规模数据的高效处理。
同时，引入自动化工作流程和任务调度系统，提高数据处理的自动化水平，降低人工干预的成本。
2.数据安全保障：大数据平台中的数据安全问题一直是一个关注焦点。
大数据云平台智能运营解决方案提供了多种安全策略，如数据加密、访问控制、防火墙等，以保护数据的隐私和完整性。
同时，对平台的安全性进行监控和管理，及时检测和阻止潜在的安全威胁。
3.数据质量管理：大数据平台中的数据质量直接影响到后续的分析和决策效果。
大数据云平台智能运营解决方案通过引入数据质量管理的工具和技术，对数据进行质量评估、清洗和校验，提高数据的准确性和一致性。
同时，还可以提供实时监控和预警功能，及时发现数据质量问题，并采取相应的措施进行修复。
4.成本控制：大数据平台的建设和维护通常需要大量的投入，成本较高。
大数据云平台智能运营解决方案通过优化资源利用和成本分析，帮助企业合理规划和分配资源，降低运营成本。
同时，通过自动化的运维和管理功能，减少人工干预，提高效率，从而进一步降低成本。
5.数据治理：大数据平台中的数据分散、冗余、不一致等问题使得数据的管理变得困难。
大数据云平台智能运营解决方案提供了数据治理的工具和技术，对大数据进行集中管理，建立统一的数据模型和标准，实现数据的一致性和共享。
同时，还可以通过数据挖掘和分析技术，发现数据中的潜在关联和价值，为组织提供更好的决策支持。
大数据平台技术方案(大数据平台技术解决方案) 大数据平台技术方案 大数据平台技术方案(大数据平台技术
大数据平台技术方案(大数据平台技术解决方案) 大数据平台技术方案大数据平台技术方案(大数据平台技术解决方案)主要包括以下几个方面：数据采集：通过各种数据采集工具和技术，将各种形式的数据从不同的数据源（如数据库、文件、传感器等）中获取到大数据平台中。
常用的数据采集技术包括ETL（抽取、转换、加载）、日志收集、实时数据采集等。
数据存储：在大数据平台中，通常需要使用分布式存储技术来存储庞大的数据量。
常用的数据存储技术包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、分布式数据库（如HBase、Cassandra、MongoDB等）等。
数据处理：大数据平台中的数据处理需要使用一些计算和分析技术。
常用的数据处理技术包括Hadoop MapReduce、Spark、Flink等，这些技术能够对大规模的数据进行并行计算和分析。
数据挖掘与分析：在大数据平台中，数据挖掘和分析是非常重要的一环。
通过使用各种数据挖掘和分析技术，可以从海量的数据中挖掘出有价值的信息和洞见。
常见的数据挖掘和分析技术包括机器学习、数据可视化、数据建模等。
数据治理与安全：在大数据平台中，为了保证数据的质量和安全性，需要进行数据治理和安全管理。
数据治理包括数据质量管理、元数据管理、数据资产管理等；数据安全包括数据加密、权限管理、身份认证等。
数据可视化与展示：为了方便用户对数据进行查询和分析，大数据平台需要提供可视化和展示的功能。
常见的数据可视化和展示技术包括数据仪表盘、报表生成、数据探索工具等。
以上是大数据平台技术方案的一些关键技术和组成部分。
根据具体的需求和场景，可以选择适合的技术和工具来搭建大数据平台。
在实际应用中，还需要考虑平台的性能和可扩展性，以及与其他系统的集成等因素。
大数据平台规划方案
大数据平台规划方案
一、整体规划。
在构建大数据平台之前，首先需要明确整体规划。
企业需要明确大数据平台的
定位和目标，明确数据的来源和去向，明确数据的存储和计算需求，以及数据的分析和挖掘目标。
同时，需要考虑到未来的扩展和升级需求，确保大数据平台具有良好的可扩展性和灵活性。
二、技术架构。
在选择技术架构时，需要根据企业的实际需求和现有技术基础进行选择。
可以
考虑采用分布式存储和计算技术，如Hadoop、Spark等，以及实时流处理技术，如Kafka、Flink等。
同时，需要考虑到数据的采集、清洗、存储、计算和展现等环节，选择合适的技术和工具进行支撑。
三、数据治理。
数据治理是大数据平台建设中至关重要的一环。
需要建立完善的数据管理体系，包括数据的采集、存储、清洗、加工、分析和展现等环节。
同时，需要建立数据质量管理机制，确保数据的准确性和完整性。
此外，还需要建立数据安全和隐私保护机制，保障数据的安全和合规性。
四、安全保障。
在大数据平台建设过程中，安全保障是不可忽视的一环。
需要建立完善的安全
策略和机制，包括数据的加密、访问控制、安全审计等方面。
同时，需要建立灾备和容灾机制，确保数据的持久性和可靠性。
此外，还需要建立监控和预警机制，及时发现和应对安全威胁。
综上所述，构建一套完善的大数据平台需要从整体规划、技术架构、数据治理
和安全保障等方面进行综合考虑。
只有在这些方面都做到位，才能确保大数据平台
的稳定运行和持续发展。
希望本文的内容能够为企业构建大数据平台提供一些参考和帮助。
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大数据创业平台解决方案目录1 建设大数据平台的目的 (3)2 大数据平台带来的价值 (3)3 投资建设的内容 (4)3.1 大数据支撑体系建设 (5)3.1.1 大数据支撑平台 (5)3.1.2 数据管理子系统 (10)3.1.3 创新创业管理子系统 (13)3.1.4 数据统一展示门户子系统 (14)3.1.5 用户及权限管理子系统 (17)3.2 大数据平台运营维护服务 (19)3.2.1 平台内部资源的监控管理 (19)3.2.2 平台故障处理管理 (20)3.2.3 日常平台管理任务自动化 (21)3.2.4 故障处理自动化 (21)3.3 科研专家和数据资源 (22)4 项目收费和收益模型 (22)4.1 平台运营服务 (22)4.2 数据运营服务收益 (23)4.3 大数据产业链发展促进收益 (23)4.4 政府社会收益 (23)5 项目建设阶段目标 (24)1建设大数据平台的目的大数据正在改变信息社会，我们正从IT时代走向DT时代。
大数据产业，作为国家战略新兴产业，受到各级政府的高度重视。
大数据产业建设，通过“政府引导、市场主导”的模式建设一个数据驱动的创新创业生态环境，改变当下政务数据的分散、独立的现状，充分利用“大众创业、万众创新”的创新创业热潮，积极建设一个以数据驱动的运营体系、创新创业生态、大数据产业链、政务数据共享交换、智慧城市大数据支撑平台为核心目的的大数据全产业链的生态环境。
以“一点创新，全盘激活”为引导思路，“一平台，多应用”为框架设计思路，在人才培育体系建立、就业岗位增加、产业发展空间和产值提升等方面真切的做到为政府提供全方位的服务，从而为产业发展现状形成标杆性的发展格局，夯实大数据产业发展基础。
进一步推进“大众创业、万众创新”，让创业创新成为经济增长的“倍增器”、发展方式的“转换器”，让“大众创业、万众创新”在全社会蔚然成风；支撑政府在更高的平台上实现经济可持续发展，为产业转型升级提供经验和启示。
2大数据平台带来的价值创新创业大数据平台可以带来巨大的产业发展空间、解决诸多历史问题、明确城市产业的发展方向以及带动相关产业的协同发展，具体表现在：数据运营体系的建立：建立以数据为核心资产和驱动力的运营体系，全面利用智慧城市框架内各类垂直业务的运营数据、国信优易拥有的可访问的700T国家部分部委的政务数据、区域政府的各委办局的政务数据等高价值的数据资产，并为之配套形成标杆性的规范与标准，对于大数据产业发展方向无疑会产生标志性的里程碑意义。
依托国信优易的未来国家级大数据共享促进中心的发展定位，创新创业大数据平台作为区域内唯一的国信优易所拥有的国家部委重要数据资源的访问接口，在未来以数据驱动的运营体系中会处于非常有利的发展格局。
创新创业生态的孵化：以数据为基础的创新创业平台，不仅迎合了国家“大众创业、万众创新”的政策，可以为政府服务，产生很多就业机会，形成有效的汇聚人才、吸引投资的强大磁场。
数据作为政府的核心资产，有数据就有机遇，就会有人才培养和孵化的润土。
大数据产业链的打造：结合大数据产业发展目标，充分利用创新创业大数据平台中拥有的高价值智慧城市运营数据、国信优易数据、政务数居等核心资源，打造以数据为核心的产业链：产业链上游为各类数据拥有者和数据制造者；产业链中游为各种数据加工、创新创业、数据使用者，让数据成为产业链的“石油”资源，驱动产业链的良性发展；产业链下游为政府或者社会企业对数据加工创新环节产生的各类落地的应用和商业模式进行投资和运营；通过大数据产业链的良性循环，为政府带来百亿级别的产业发展机遇和上亿的产值。
智慧城市数据互联支撑：智慧城市发展规划的顶层设计会涉及到很多的底层数据和上层应用，将各类垂直应用的运营数据接入到统一的智慧城市数据支撑平台中，可以为未来智慧城市建设产生的数据的互联互通提供基础支撑，为数据的运营体系提供充足的血液。
政务数据共享交换：通过对各个委办局数据孤岛中各类数据的分类、数据目录定义、数据挖局、数据分析、数据清理、数据脱敏、数据水印、权限管控、数据热度模型等各类数据的生产加工，为上层基于数据的共享创新等应用提供足够数据支撑；同时政府也可充分利用民生数据，脱敏利用后最大限度的做到服务于民。
成都勤智数码科技股份有限公司（以下简称“勤智数码”）成立于2005年，管理团队均来自世界五百强，具备丰富的资本运作、市场运营经验，依托与电子科技大学成立的“机器学习和数据智能”联合实验室，在大数据平台、数据分析和算法融合、应用开发等领域有丰富的项目经验和实力，成功承接过数十个政府大型项目的建设，运营和运维工作。
勤智数码期望借助本地化企业的优势，承担创新创业大数据平台的项目建设及后期运营工作，组建最优秀的专家团队，在顶层设计、建设以及运营工作等方面高质量、按计划的完成。
3投资建设的内容创新创业大数据平台项目的投资建设，因为涉及的软硬件资源、咨询沟通、信息数据等内容繁多，勤智数码结合政府相关的项目经验，对初步建议的投资模式进行了如下的归纳总结。
创新创业大数据平台项目主要涉及到三个方面的投资建设内容，包括：1）大数据支撑体系的建设2）大数据平台运营维护服务3）科研专家和数据资源服务投入具体投资建设内容如下：3.1大数据支撑体系建设为了实现政务数据的共享创新体系的建立，对政务数据需要有完备的分析处理体系，以支撑整个创新创业生态、大数据产业链的健康发展，而且国信优易拥有高质量的国家部委的各类数据，为了能有效的访问到经过国信优易授权的各类数据，建设内容已经充分考虑应用国内目前成熟和先进的技术，最大限度复用国信优易大数据平台的成熟稳定的技术架构和实现，结合特定需求的元数据管理、数据分类、数据审计、数据审核、数据评估、数据定级、数据发布、数据水印管理、数据开放接口管理、数据展示统一门户系统、身份权限管理、用户管理、平台门户系统、其他接口和应用平台等符合本地实际情况的定制开发等建设内容。
大数据支撑体系是整个创新创业大数据平台项目的核心支撑，也是投资建设难度最大的一个投资建设任务之一。
包括：3.1.1大数据支撑平台创新创业大数据平台承担了智慧城市底层支撑、政务数据共享交换、互联网数据存储、国信优易数据访问接口等多个核心业务需求，平台自身需要具备和采用先进的经过深度优化大数据技术、分布式存储计算和算法模型、高并发和快速响应的高速缓存架构等，建设一个基于SOA框架的大数据能力核心平台，作为整个项目的数据智慧处理中心，需要支持多种数据源的汇集（政务数据、互联网数据、行业数据等），支持不同的数据格式（结构化数据、非结构化数据以及流数据等）。
在繁杂的数据接入要求的情况下，采用基于总线机制的数据接入系统，可以快速有效的完成数据接入的要求以及提供丰富和灵活的扩展性。
大数据支撑平台的建设计划采取复用国信优易成熟的大数据平台产品的思路，一是确保了与国信优易的数据接口访问互通的一致性、二是成熟的产品架构确保了运行的稳定性、技术的先进性。
平台的总体逻辑架构分为三层：基础设施层（IaaS层）、大数据平台层（PaaS 层），以及大数据应用层（SaaS层）。
基础设施层依托于分布式存储架构，大数据平台层则提供了包括数据接入、分析、共享和平台管理在内的大数据分析处理功能，最后由大数据应用层提供的各种大数据应用来充分展示大数据平台的数据处理能力和共享能力。
图：创新创业大数据平台逻辑架构设计3.1.1.1基础设施支撑平台IaaS政务大数据平台将充分利用区域政务中心（或信息中心）提供的基础设施资源，如：计算、存储、备份、网络和安全防护等，从而为政务大数据平台提供一个稳定可靠、高性能、扩展性强、易于管理的基础设施平台，IaaS层中基础的服务器和网络等资源计划尽量复用现有的硬件资源。
3.1.1.2大数据分析处理平台PaaS政务大数据平台利用数据接入服务，将在云计算中心部署的政务应用中存在的政务信息资源以及互联网数据进行统一的接入，经过对结构化和非结构化数据进行处理后，汇总形成总计21个一级类，133个二级类的政务大数据目录库，实现资源的查询、检索以及共享利用。
同时，构建高效的大数据分析系统，利用分布式数据处理、分析工具和展示工具，为上层应用服务提供大数据处理和分析能力。
此外，利用大数据门户，为政府各委办局、社会公众、社会应用开发商提供资源查询、信息公开和数据服务。
3.1.1.3大数据典型示范应用层SaaS利用基础设施支撑平台和分析处理平台构建基础云端应用服务能力，建设数据创新创业促进系统、数据创新竞赛等提云端应用服务，在平台落地建设完毕时，即可提供具体应用提升人气，产生数据价值。
3.1.1.4标准和先进的平台大数据平台规划设计完全符合国家的宏观政策和各类标准，在标准规范层面，通过建立政务大数据平台的数据目录编制规范、数据权限管理规范、运行标准规范、平台安全与运维标准规范、数据交换接口规范，为平台的运行、维护与安全级权限控制管理等方面提供标准规范依据。
大数据平台的核心技术优势明显，以整体高可用性、灵活的可扩展性、技术先进性为原则，打造适合于政府的大数据产业发展的支撑平台：❑双总线技术的SOA框架: 平台层采用基于政务服务总线（GSB）及政务数据总线（GDB）双总线架构的SOA框架。
GDB主要负责数据的接入和交换，GSB主要负责对内对外的提供统一的服务接口。
❑深度优化的分布式异构存储技术: 平台使用了经过深度优化的HDFS、HBase与集群关系数据库相结合的异构存储方案，利用基于内存交换技术的高速缓存和高性能数据中间件实现了高并发的异构存储体系。
❑自主知识产权的高效算法和分布式计算框架：平台内部集成了几十种自主知识产权的经过十多年技术沉淀的算法集合，利用MapReduce和Spark的高效分布式计算框架，实现各类复杂数据挖掘和分析需求。
图：创新创业大数据平台功能层次架构设计3.1.1.5互联网舆情信息模块据不完全统计，中国网民规模达6.32亿，互联网普及率为46.9%，网络已经成为超越广播、报纸、电视的第一大信息传播媒介。
42%的消费者拥有博客或个人空间。
61.7%的网民在购买之前到网络社区（如垂直网站、论坛、博客或问答）寻求推荐和建议。
34%的博主发表关于产品和品牌的意见。
73%的消费者在网上交流观点。
76%的网民将网络口碑作为了解产品和服务最可靠的信息源。
78%的消费者相信朋友的推荐。
在选择商品和服务时，人们更加关注他们在网络上的排行。
不到10%的网民发表着超过80%的原创言论，并吸引着超过90%的点击率。
根据权威媒体统计，69%的政府和企业危机来自于互联网。
对互联网信息的接入将在信息资源的规模上对大数据提供更加丰富的数据资源。
本项目将对互联网门户网站、网络社交论坛、微博舆论信息等相关信息资源进行接入。