数据采集分析平台方案

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商业智能平台数据采集方案

商业智能平台数据采集方案

商业智能平台数据采集方案数据采集方案需要考虑以下几个方面:1.数据源选择:商业智能平台数据采集需要从企业内部和外部获取各种数据源,包括结构化和非结构化数据。

企业内部的数据源可以包括企业内部系统的数据库、ERP系统、CRM系统等,外部数据源可以包括互联网、社交媒体、第三方数据供应商等。

根据企业的需求和可用的资源,选择合适的数据源。

2.数据抓取和清洗:数据采集需要使用合适的工具和技术从数据源中抓取数据,并进行清洗和预处理。

数据抓取可以使用爬虫技术、API接口等手段,将数据从数据源中获取到商业智能平台中。

数据清洗和预处理是为了保证数据的质量和准确性,包括去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据等。

3.数据存储和管理:采集到的数据需要进行存储和管理,以确保数据的安全性和可靠性。

可以使用关系型数据库、NoSQL数据库等技术进行数据存储,并建立适当的索引和数据模型以便快速查询和分析。

4. 数据传输和同步:商业智能平台中的数据可能来自不同的数据源,需要对数据进行传输和同步。

可以使用ETL(Extract, Transform, Load)工具进行数据传输和同步,确保数据的及时性和一致性。

5.数据质量和数据安全:商业智能平台的数据采集需要关注数据的质量和安全性。

数据质量包括数据的准确性、完整性、一致性和时效性等方面,可以使用数据质量管理工具进行数据质量的检查和评估。

数据安全包括数据的访问控制、加密传输、数据备份和灾备等方面,可以采用安全策略和技术手段确保数据的安全。

6.数据采集监控和优化:商业智能平台需要建立数据采集的监控和优化机制,及时发现和处理数据采集过程中的问题。

可以使用日志监控工具、异常检测技术等对数据采集进行监控,并针对性地进行优化和改进。

总的来说,商业智能平台数据采集方案需要考虑数据源选择、数据抓取和清洗、数据存储和管理、数据传输和同步、数据质量和数据安全、数据采集监控和优化等方面。

通过科学合理的数据采集方案,可以为商业智能平台提供高质量的数据支持,从而帮助企业实现数据驱动决策。

基于的农业数据采集与分析平台建设方案

基于的农业数据采集与分析平台建设方案

基于的农业数据采集与分析平台建设方案第一章绪论 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 研究意义 (3)1.3 研究内容与方法 (3)1.3.1 研究内容 (3)1.3.2 研究方法 (3)第二章农业数据采集技术 (4)2.1 数据采集概述 (4)2.2 数据采集设备 (4)2.2.1 气象数据采集设备 (4)2.2.2 土壤数据采集设备 (4)2.2.3 作物生长数据采集设备 (4)2.2.4 病虫害监测设备 (4)2.3 数据传输与存储 (4)2.3.1 数据传输 (4)2.3.2 数据存储 (5)第三章农业数据预处理 (5)3.1 数据清洗 (5)3.1.1 空值处理 (5)3.1.2 异常值处理 (5)3.1.3 重复数据处理 (6)3.2 数据整合 (6)3.2.1 数据源识别与接入 (6)3.2.2 数据格式转换 (6)3.2.3 数据关联 (6)3.3 数据标准化 (6)3.3.1 数据量纲转换 (6)3.3.2 数据归一化 (7)3.3.3 数据标准化 (7)第四章数据分析方法 (7)4.1 描述性统计分析 (7)4.2 相关性分析 (7)4.3 聚类分析 (8)第五章模型构建与优化 (8)5.1 模型选择 (8)5.2 模型训练与验证 (9)5.3 模型优化与调整 (9)第六章农业数据分析应用 (9)6.1 农作物生长监测 (9)6.2 病虫害预测与防治 (10)6.3 农业生产决策支持 (10)第七章平台架构设计 (11)7.1 系统架构设计 (11)7.2 数据库设计 (11)7.3 系统功能模块设计 (11)第八章平台开发与实现 (12)8.1 前端开发 (12)8.1.1 技术选型 (12)8.1.2 前端架构 (12)8.1.3 前端开发流程 (12)8.2 后端开发 (13)8.2.1 技术选型 (13)8.2.2 后端架构 (13)8.2.3 后端开发流程 (13)8.3 系统集成与测试 (13)8.3.1 集成测试 (13)8.3.2 测试策略 (13)8.3.3 测试工具 (14)第九章平台运行与维护 (14)9.1 平台部署 (14)9.1.1 部署策略 (14)9.1.2 部署流程 (14)9.2 平台运行监控 (14)9.2.1 监控内容 (14)9.2.2 监控工具与技术 (15)9.3 平台维护与升级 (15)9.3.1 维护策略 (15)9.3.2 维护流程 (15)9.3.3 升级策略 (15)第十章总结与展望 (16)10.1 项目总结 (16)10.2 存在问题与改进方向 (16)10.3 未来发展展望 (16)第一章绪论1.1 项目背景我国经济的快速发展,农业现代化进程逐步加快,农业数据采集与分析在农业生产中的重要性日益凸显。

大数据平台方案

大数据平台方案

大数据平台方案在当今信息化时代,大数据平台已成为企业获取竞争优势的关键工具。

一个完善的大数据平台方案应包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等多个环节。

以下是一份详细的大数据平台方案:1. 数据采集数据是大数据平台的基础。

首先需要确定数据来源,包括内部数据(如交易记录、日志文件等)和外部数据(如社交媒体、公开数据集等)。

数据采集工具应能够支持多种数据格式和协议,如HTTP、FTP、API等,以确保数据的高效、准确采集。

2. 数据存储采集到的数据需要存储在适合的系统中。

根据数据类型和使用场景,可以选择关系型数据库、NoSQL数据库或分布式文件系统。

存储系统应具备高可靠性、可扩展性和高效的数据检索能力。

3. 数据处理原始数据往往需要经过清洗、转换和整合才能用于分析。

数据处理工具应支持数据的ETL(提取、转换、加载)操作,以及数据的实时处理。

此外,还需要考虑数据的安全性和隐私保护。

4. 数据分析数据分析是大数据平台的核心。

分析工具应支持复杂的数据处理和统计分析,如机器学习、预测分析等。

同时,应提供友好的用户界面,使非技术用户也能轻松进行数据分析。

5. 数据可视化数据可视化是将数据分析结果以图形或图表的形式展示出来,帮助用户直观理解数据。

可视化工具应支持多种图表类型,如柱状图、折线图、地图等,并允许用户自定义图表样式和布局。

6. 平台架构大数据平台的架构设计应考虑系统的可扩展性、容错性和性能。

通常采用分布式架构,以支持大规模数据处理和高并发访问。

同时,应采用微服务架构,以提高系统的灵活性和可维护性。

7. 安全与合规在设计大数据平台时,必须考虑数据安全和合规性问题。

应实施数据加密、访问控制和审计日志等安全措施,以保护数据不被未授权访问或泄露。

同时,应遵守相关法律法规,如GDPR等。

8. 成本控制大数据平台的建设和维护成本较高。

在设计平台时,应考虑成本效益,选择合适的硬件和软件,以及优化资源使用,以降低整体成本。

数据采集与分析工作方案范本

数据采集与分析工作方案范本

数据采集与分析工作方案范本一、背景和目标随着互联网和信息技术的发展,数据的规模和重要性日益增加。

数据采集与分析成为企业决策和发展的重要工具。

本工作方案旨在制定一套有效的数据采集与分析方案,帮助企业准确把握市场动态和用户需求,提供有力的参考依据。

二、数据采集计划1. 数据采集目标明确数据采集的目标和需求,例如市场调研、竞争分析、用户行为分析等。

2. 数据来源明确数据的来源,包括但不限于公开数据、第三方数据、用户反馈、合作伙伴数据等。

3. 数据采集方式基于数据来源的特点,确定相应的数据采集方式,包括网络爬虫、调查问卷、用户调研、数据采购等。

4. 数据采集频率根据数据的时效性和业务需求,确定数据采集的频率,例如每日、每周、每月等。

三、数据采集流程1. 数据采集准备明确数据采集所需的工具和技术,例如爬虫软件、在线调查平台、数据清洗工具等。

2. 数据采集实施按照预定的方式和频率进行数据采集,确保数据的完整性和准确性。

3. 数据验证和清洗对采集到的数据进行验证和清洗,排除异常值和重复值,确保数据的可靠性。

4. 数据存储和备份建立数据存储和备份机制,确保数据的安全性和可用性。

四、数据分析方案1. 数据分析目标根据业务需求和数据采集的目标,确定数据分析的目标和指标。

2. 数据分析方法选择合适的数据分析方法,包括统计分析、数据挖掘、机器学习等,以充分发掘数据中的价值。

3. 数据可视化将数据分析的结果可视化,通过图表、报表等方式将分析结果直观呈现,方便决策者理解和应用。

4. 数据分析报告编制数据分析报告,结合数据分析的结果和业务需求,提出相应的建议和决策参考。

五、工作进度和责任分工根据数据采集和分析的复杂程度,制定合理的工作进度,并明确各人员的责任分工。

六、数据安全保障制定数据安全保障措施,确保数据的机密性、完整性和可用性。

包括对数据访问权限的管理、数据备份和灾备措施等。

七、预算和资源需求估算数据采集与分析所需的预算和资源,包括硬件设备、软件工具、数据采购成本、人力资源等。

人脸识别数据分析平台方案

人脸识别数据分析平台方案

人脸识别数据分析平台方案人脸识别数据分析平台是一种利用人脸识别技术和数据分析算法对人脸图像进行识别和分析的系统。

该平台可以广泛应用于人脸认证、人脸、人脸比对等领域,为用户提供识别和分析的服务。

下面我将详细介绍一个人脸识别数据分析平台方案。

一、需求分析在设计人脸识别数据分析平台之前,首先需要明确平台的需求。

根据市场调研和用户调研,可以得到以下主要需求:1.数据采集:平台需要能够采集大量的人脸图像数据,并能对这些数据进行处理和存储。

2.人脸识别:平台需要具备高效、准确的人脸识别算法,能够对采集到的人脸图像进行快速识别。

3.数据分析:平台还需要分析和统计识别结果,生成相关的统计报表和图表,为用户提供数据分析服务。

4.数据安全:平台需要保证用户数据的安全性,防止数据泄露或被滥用。

二、平台设计方案根据需求分析,可以设计以下平台的主要模块:2.人脸识别模块:该模块使用深度学习技术,构建一个卷积神经网络(CNN)模型,用于人脸识别。

可以使用已有的人脸数据集进行训练,提高识别准确率。

为了提高效率,可以使用GPU进行并行计算。

3. 数据分析模块:该模块用于对人脸识别结果进行分析和统计。

可以根据用户需求,生成相关的统计报表和图表。

可以使用数据可视化工具,如Tableau或Power BI,来展示数据。

4.数据安全模块:该模块可以通过数据加密、访问控制等技术,确保用户数据的安全。

可以使用防火墙、入侵检测系统等网络安全技术,提高平台的抗攻击能力。

三、技术实现方案在设计人脸识别数据分析平台时,可以采用以下技术:1. 人脸识别算法:可以使用开源的人脸识别算法库,如OpenCV、Dlib等。

也可以使用深度学习框架,如TensorFlow、PyTorch等,构建自己的人脸识别模型。

2. 云计算和分布式存储:可以使用云计算平台,如AWS、Azure等,来搭建平台的服务器和存储系统。

可以使用分布式存储技术,如Hadoop、HDFS等,来存储大规模的人脸数据。

数据分析平台实施方案

数据分析平台实施方案
,打破数据孤岛。
数据处理
提供强大的数据处理能 力,包括数据清洗、转
换、聚合等。
数据分析
支持多维度的数据分析 ,包括可视化 工具,帮助用户更好地
理解数据。
项目目标与期望成果
构建统一的数据分析 平台,提高数据处理 和分析效率。
提升企业数据管理能 力,实现数据的规范 化、标准化管理。
通过数据分析,为企 业决策提供有力支持 ,推动业务发展。
实施范围及时间计划
实施范围
涵盖企业内各个部门的数据分析 需求,包括市场、销售、运营等 。
时间计划
预计项目周期为6个月,分为需求 分析、设计、开发、测试和上线 五个阶段。
02
数据收集与整理
数据来源识别
01
02
03
内部数据源
包括企业内部的数据库、 业务系统、日志文件等。
版本迭代规划和需求收集渠道
版本迭代规划
根据业务需求和系统实际情况,制定合理的版本迭代计划 ,明确每个版本的功能范围、开发周期和发布时间等。
需求收集渠道
建立多种需求收集渠道,包括用户反馈、业务需求调研、 竞品分析、行业趋势分析等,确保能够及时准确地收集到 各方面的需求信息。
需求评估和实现
对收集到的需求进行评估和筛选,确定需求的优先级和实 现方案,组织开发团队进行开发和测试,确保新版本能够 按时发布并满足用户需求。
未来发展趋势预测
人工智能与机器学习融合
随着人工智能和机器学习技术的不断发展,数据 分析平台将更加注重智能化和自动化。通过引入 机器学习算法,实现数据的自动分析和预测,提 高决策效率和准确性。
多源数据整合与分析
未来数据分析平台将更加注重多源数据的整合与 分析。实现不同来源、不同格式数据的统一管理 和分析,打破数据孤岛,提供更全面的数据视角 。

数据采集平台搭建方案

数据采集平台搭建方案

数据采集平台搭建方案
一、背景
数据采集平台是指从不同的源获取数据,然后统一集成、处理、标准
化和存储到一起的平台。

其目的是为获取有价值的数据,供进一步处理或
分析。

越来越多的行业开始意识到数据分析的重要性,数据采集平台的重
要性也开始受到认可。

1.需求分析
首先需要分析数据采集平台的功能要求,以确定搭建平台所需的技术
和工具。

主要功能要求包括:(1)数据采集,(2)数据清洗,(3)数
据分析和可视化,(4)数据库管理(5)网络安全。

2.技术选型
识别需求后,选择合适的技术确定平台的主要构建技术,可以根据企
业的业务选择合适的技术。

例如,如果要设计针对平台的数据库,可以使
用MySQL、Oracle等数据库;如果要实现数据分析的功能,可以使用常见
的数据分析工具;如果要实现数据可视化的功能,可以使用常见的数据可
视化工具;如果要实现网络安全,可以使用安全技术实现。

3.架构搭建
根据选择的技术,构建数据采集平台的架构。

需要用到各种技术框架,建立合理的结构,以支持数据的采集、清洗、分析、可视化和网络安全等
功能。

云数据采集中心建设方案

云数据采集中心建设方案

云数据采集中心建设方案一、项目背景与目标随着业务的不断发展,企业内部产生的数据量呈爆炸式增长,传统的数据采集和处理方式已经难以满足需求。

建设云数据采集中心的主要目标是实现高效、准确、实时的数据采集,为数据分析和决策支持提供坚实的数据基础。

通过集中化管理数据,提高数据的安全性和可用性,降低数据管理成本,同时提升数据处理的速度和质量。

二、需求分析1、数据来源多样性企业的数据来源广泛,包括内部业务系统、传感器、社交媒体、网站等。

需要支持多种数据格式和接口,确保能够全面采集各类数据。

2、数据规模和增长预估未来数据量的增长趋势,确保云数据采集中心具备足够的存储和计算能力,能够应对海量数据的处理需求。

3、数据质量和准确性采集到的数据必须经过清洗、验证和转换,以确保数据的质量和准确性,为后续的分析和应用提供可靠的数据支持。

4、实时性要求对于某些关键业务数据,需要实现实时采集和处理,以便及时做出决策。

5、安全性和合规性保障数据的安全存储和传输,符合相关法规和标准,防止数据泄露和滥用。

三、技术选型1、云计算平台选择可靠的云计算服务提供商,如亚马逊 AWS、微软 Azure 或阿里云等。

利用其强大的计算、存储和网络资源,构建弹性可扩展的云数据采集中心。

2、数据采集工具根据数据来源的不同,选择合适的数据采集工具,如网络爬虫、API 接口调用、ETL(Extract, Transform, Load)工具等。

3、数据存储采用分布式存储系统,如 Hadoop 分布式文件系统(HDFS)、对象存储等,以满足大规模数据存储的需求。

4、数据处理框架选择适合的大数据处理框架,如 Spark、Flink 等,实现数据的实时处理和批处理。

根据数据的特点和访问需求,选择关系型数据库(如 MySQL、Oracle)或非关系型数据库(如 MongoDB、Cassandra)。

四、架构设计1、采集层负责从各种数据源采集数据,通过数据采集工具将数据传输到数据缓冲区。

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SOA,基于服务的 开发模式
以开普表单和报表 产品作为业务支撑 平台
2.6.1系统功能架构
采集任 务监控
任务流 程监控
任务催 办管理
任务日 志管理
采集任 务查询
采集 方式
在线填报 (浏览器)
离线填报工具
移动设备填报自动采集 (面ຫໍສະໝຸດ 已有系统)采集 任务 管理
采集任务设置 采集频度管理 任务表单映射
采集任务修改 任务权限设置 采集任务查询
UCAP FormPro
在线/离线使用端
1.2.开普安全智能表单应用架构
3、用户环境
1、设计环境
2、运行环境
1.3. 开普安全智能表单文件构成
数据层 实现填写信息直接入库, 支持XML格式实现数据 交换
安全层 可设定不同对象处理不 同字段,支持加密传输 和数字签名/签章
逻辑层 自动提取以往填报的信 息,填写数据可进行校 验和计算
3.1.2系统建设内容
两级平台 已建七个系统 在建九个系统
3.1.3面临的主要挑战
如何方便定制数据采集的表样 如何方便处理结构化和非结构化数据的表样 如何方便的与现有采集数据指标匹配 如何方便的与现有基础平台的集成
3.1.4解决方案
利用开普智能表单平台,提供的可视化定制能力,开发人员可以方 便的快速定义所需的表样
应用开发框架 表单开发包 安全开发包
文档库开发包
流程服务器 数据映射服务器
jdbc
数据库
idf格式的智能文

客户端
OCX组件 离线填写器
Http/https
便携电脑或PC
IE浏览器
HTML格式的智能 文档
1.5.开普安全智能表单特点
1、仿真纸面效果,降低学习成本
设计完成的表单只需发布 到服务器上即可使用,外观 样式无任何变形,完全保留 我们熟悉的纸面表单习惯。
开普互联安全智能表单 及数据采集方案介绍
北京开普互联科技有限公司 二O一O
开普安全智能表单
数据采集解决方案 典型应用案例
1.1.开普安全智能表单介绍
开普安全智能表单提供了一 种手段,通过基于表单格式 的电子文档把信息、人和数 据库以及应用系统灵活地连 接在一起,使信息系统回归 人的使用习惯。
数据库/应用系统
1.5.开普安全智能表单特点
2、智能性
支持对表单填写字段信息类 型和规则进行校验,支持不 同字段域信息进行比对和动
态计算
1.5.开普安全智能表单特点
3、字段级的表单安全控制
只读 隐藏 不打印
支持口令和证书方式加密 保存和传输 在线/离线电子签名; 在线/离线电子签章; 电子签名和电子签章可加 盖于指定字段; 经签名和签章后的内容不 可篡改,可作为证据保留, 并可追溯历史记录;
基层数据采集部门业务繁忙。需要掌握很多套软件,填报很多表格 文档才能完成填报工作,而且各个业务的统计调查软件的界面、风 格、使用都不一样。
已采集的数据难以实现共享。由于数据的采集方式、存储方式、实 现技术个不相同,不同业务单位采集的数据往往只能自己使用,无 法实现共享,重复采集的情况时有发生。
2.2业务流程分析

支持移动、在线、

离线(客户端)等

多种表现方式。
业 务 层



基于J2EE规范实现
,具有良好的跨平
台性。



基 础 层
XML
OCX
J2ME
JSP
业务功能 业务功能
业务功能 业务功能
业务功能 业务功能
开普数据统计报表 开普安全智能表单
J2EE平台
中间件平台
关系型数据库
网络环境
安全设备
中标 LinuxServer
科技部 —全国高新技术企业认定管理工作网
2008年6月项目启动 2008年8月5日系统正式上线 截至2008年底,全国共有30351家企业在网上进行了注册,
其中15547家企业通过高企认定评审 截止目前,系统持续稳定运行,并完成了两次年度高企认
定评审工作,
谢谢!

2.4.2系统总体架构概述
以开普安全智能表单位基础,实现数据采集平台的构建; 由采集平台提供统一的数据采集业务基础功能。 由采集平台提供统一的数据加工分析基础功能。 通过数据交换组件实现平台与其他业务系统之间的数据交换。
从而实现基于数据采集平台,快速构建新的业务应用系统!
2.5系统技术架构
表现层 高度仿真传统纸面表单 样式
1.4. 开普安全智能部署架构
表单服务器
文档安全服务器
智能文档库
Form Server
应用服务器 框架控制台
Form Security Server Http,iiop/rmi
Form Content Server Http,iio/rmi
Http,iiop/rmi


表单分类管理
采集表单维护


表单样例管理
采集表单查询

采集表单设计

数据 审核 加工
数据审核 数据加工整理
数据汇总 数据统计


报表分类管理
统计报表维护


报表样例管理
统计报表查询

统计报表设计

指标 采集指标分 管理 类管理
元数据管理
指标目录
指标维护
审核公式
系统 管理
组织机构管理
角色权限管理
系统用户管理

不经过任何中间环节部门
(如省、地市)的审核或加
地市
工整理。
• 人保部统一对直报的数据进
行集中审核、加工和整理等 县
操作,并加以利用。
数据采集分析平台
2.3.2采集模式分析:逐级上报
数据逐级上报

• 采集点将数据按照规定的逐
级上报流程(如县-地市-省

-部,或县-省-部),经过
逐级审核和加工清理后,将
3.1.5金农工程一期应用系统
3.1.6金农工程一期:物价监测信息采集系统
采集任务区
系统消息与 提醒
待办任务区
业务催办区
3.1.6金农工程一期:物价监测信息采集系统
在线填报 《价格调查报表》
3.1.7应用成果
农业部 — “金农”工程
应用系统:农业信息采集平台、七个业务采集子系统 表单数量:230 基点用户:20750
CA认证
1.5.开普安全智能表单特点
4、集成灵活高效的工作流引擎
表单设计和工作流设计的 柔性化方式,允许用户按照 实际业务环节和内容驱动工 作任务完成。
1.5.开普安全智能表单特点
5、支持多种信息采集渠道
无须一定要在线环境下操作, 支持离线方式基于本地桌面填报, 所有操作与在线效果一致,尤其 填写大数据量内容时更方便。
如何解决申报的电子数据与纸面打印数据一致性的问题。 如何保持数据和应用在后续建设中的继承性。
3.2.2解决方案
选择成熟产品搭建应用系统,保证了项目的按时上线。使用开普智 能表单平台,基于成熟产品构建应用,实现了快速高效的应用开发, 避免了新建系统的不稳定问题。
使用离线填写功能,很好的均衡了系统负载。项目申报表有近20页, 在企业填报时可增加页面,数据量大的企业可达到一百多页,使用 离线填写工具很好的解决了大数据量填写的问题。
子系统维护
数据交 换管理
数据交 换服务 配置
数据交 换服务
监控
数据交 换日志
查询
2.6.2系统核心功能概述
指标管理 ➢ 系统主要以多分类体系和元数据管理方式,对采集指标进行统一梳理,并形成采集指标目 录。
采集表单管理 ➢ 针对采集表单模板的管理,主要包括采集表单样式设计、指标映射、采集表单分类管理、 查询等功能。
采用开普智能表单提供的数字水印技术有效解决数据一致性的问题。 系统基于统一的数据标准,保证了数据的继承性。利用开普智能表
单强大的数据模型支持能力,有效分离了展现样式和数据,保证了 业务变更时系统的延续性。
3.2.3高新技术企业认定离线填写工具
3.2.3高新技术企业认定离线填写工具
3.2.4应用成果
地市
数据最终报送至人保部相关
部门。

数据采集分析平台
2.4.1系统总体架构图
其他业务系统
其他业务系统
其他业务系统
数据交换功能模块


消息中间件/ Web Service /文件传输

据 采 集

数据审核、加工整理、分析统计





自动抓取
在线填报
离线填报
移动采集



Web
文件
多媒体
XML
文档
数据库
OCR识别设备
票据
证件
数据采集表
应用系统
表单服务器
开普安全智能表单 数据采集解决方案
典型应用案例
典型应用案例
3.1、农业部金农工程一期
3.1.1统一农业信息采集系统总体建设目标
统一农业信息采集系统
统一采集软件 统一指标管理
针对农业行业各信息采集渠道,进行统筹规划,通过采 用统一采集软件、统一指标管理的办法,建立统一的农业信 息采集系统,为农业系统内各部门提供个性化的农业信息采 集服务,达到资源充分利用和信息共享的效果。
数据报表管理 ➢ 针对数据报表模板的管理,主要包括数据报表样式设计、数据报表类别管理、查询等功能。
采集任务管理 ➢ 采集任务实现采集业务的具体实现,在采集任务中可以设置采集表单的类型、填报的频度、 填报的流程、填报的权限等内容,并将任务下发给相应的采集点。
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