大数据平台建设方案报告
大数据资产运营平台建设方案

推广渠道
通过内部邮件、公告、培 训会议等方式进行推广, 提高平台的使用率和知名 度。
持续运维保障措施
运维团队
建立专业的运维团队,负责平台的日常 维护和故障处理。
应急响应
制定应急响应预案,确保在发生故障时 能够及时响应并快速恢复。
监控与预警
部署监控系统和预警机制,实时监控平 台的运行状态和性能指标。
数据处理技术不断成熟
随着互联网、物联网等技术的快速发展, 数据量呈现爆炸式增长,大数据时代已经 到来。
大数据蕴含着巨大的价值,能够为企业决 策、产品创新、市场营销等方面提供有力 支持。
随着大数据技术的不断发展,数据处理、 分析、挖掘等技术日益成熟,为大数据的 应用提供了有力保障。
企业数据资产现状
数据分散、孤岛现象严重
建立完善的数据安全管理体系和合规性机制 ,保障企业数据安全和合规运营。
02
平台架构设计与技术选型
整体架构设计思路
以业务需求为导向,设计符合大数据处理和分析特点的 平台架构。
强调平台的可扩展性、可维护性和安全性,以适应不断 增长的数据量和业务需求。
采用分层设计思想,明确各层职责,便于管理和维护。
数据采集层技术选型
系统稳定性风险
建立完善的系统监控和应急响应机 制,确保平台在高并发、大数据量 等场景下的稳定运行。
项目管理风险及防范措施
需求变更风险
建立需求变更管理流程,对变更需求进行评估和审核,确保项目 按计划推进。
团队协作风险
制定明确的团队协作规范,加强团队成员间的沟通和协作,确保 项目高效执行。
进度延期风险
机房环境
建设符合标准的机房环境 ,包括电力、空调、消防 等设施,确保硬件设备的 稳定运行。
大数据建设方案

6.运维保障:建立运维团队,负责系统日常运维和优化。
六、项目效益
1.提升企业竞争力:通过大数据分析,为企业提供有针对性的决策支持。
2.促进政府治理能力现代化:利用大数据技术,提升政府决策科学化水平。
3.降低运营成本:通过自动化、智能化的数据处理和分析,降低人力成本。
2.技术选型:根据业务需求,选择合适的技术框架和工具。
3.系统开发:遵循软件工程规范,分阶段进行系统开发。
4.系统测试:开展全面、深入的系统测试,确保系统稳定可靠。
5.系统部署:将系统部署到生产环境,实现业务运行。
6.运维保障:建立健全运维体系,确保系统持续优化和稳定运行。
六、预期效益
1.提升决策效率:通过大数据分析,为企业及政府部门提供精准、实时的决策依据。
大数据作为新时代的战略资源,对于促进经济社会发展具有重要作用。本方案旨在构建一套全面、高效、安全的大数据平台,为各领域提供深度数据服务。以下内容将详细阐述大数据建设的整体规划、技术路线、实施策略及预期效益。
二、建设目标
1.数据整合:实现多源异构数据的统一采集、处理和存储。
2.数据分析:运用先进的数据分析技术,挖掘数据价值,支撑决策。
4.数据应用层:提供数据查询、报表、可视化等多样化服务。
四、详细方案
1.数据采集与处理
-制定统一的数据采集规范,确保数据质量。
-采用分布式爬虫技术,自动采集互联网数据。
-通过数据交换接口,实现企业内部数据对接。
-运用大数据处理框架(如Hadoop、Spark)进行数据预处理。
2.数据存储与管理
-构建分布式存储系统,提高数据读写性能。
-实施数据备份与恢复策略,确保数据安全。
智慧物流大数据可视化分析平台建设方案

非功能需求
性能要求
平台应具备高效的数据处理能力和实时响应 能力,确保数据的准确性和及时性。
可扩展性要求
平台应具备良好的可扩展性,以适应未来业 务的发展和变化。
安全性要求
平台应采取必要的安全措施,保障数据的安 全性和隐私性。
易用性要求
平台应具备友好的用户界面和操作体验,方 便用户使用和操作。
04
平台架构设计
02 传统物流管理方式难以应对复杂多变的市场需求
Байду номын сангаас
03
政府和企业对智慧物流的重视程度不断提高
项目意义
提高物流效率,降低 运营成本
促进物流行业数字化 转型,推动产业升级
提升物流服务水平, 增强企业竞争力
02
智慧物流大数据可视化分析平 台概述
平台定义
智慧物流大数据可视化分析平台是一 种基于大数据技术和可视化技术的物 流信息管理平台,旨在实现物流信息 的实时采集、处理、分析和可视化。
08
效益评估与展望
效益评估
提高物流效率
通过大数据分析,优化物流路线和配送策略,减 少运输时间和成本,提高整体物流效率。
辅助决策支持
为企业管理层提供数据驱动的决策支持,帮助制 定更加科学、合理的物流策略。
ABCD
提升客户服务质量
实时监控物流状态,提高订单履行的准确性和及 时性,增强客户满意度。
增强供应链协同
维护计划
定期检查与更新
定期对平台进行全面的检查和维护,包括软硬件设备、数 据存储和处理系统等,确保平台的正常运行和数据的安全 性。
故障处理与预防
建立完善的故障处理机制,及时处理平台运行中出现的故 障和问题;同时采取预防性措施,降低故障发生的概率。
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。
产业大数据系统平台建设方案

产业大数据系统平台建设方案目录螺蛳粉产业现状目前存在的问题解决方案的思路解决方案介绍投资估算建设运营模式1、背景重工业撑起柳州乃至广西的经济脊梁。
柳州轻工业实力也很强,贡献很大,一度被重工业成绩熠熠生辉的光芒掩盖了,重视程度与重工业不可同日而语。
近年重工业发展面临资源、成本、市场等空间瓶颈。
2018年柳州规模以上工业增加值环比下降1%;2019年柳州工业增加值比环比下降1.8%。
柳州市需要新旧动能转换推进工业高质量发展,需要重新审视轻工业的潜力。
2019年《推进柳州市工业高质量发展建设现代制造城实施方案(2018-2022年)》指出:深入推进消费品工业增品种、提品质、创品牌“三品”专项行动,重点加快制糖、螺蛳粉、农副产品加工、纺织等轻工产业发展。
目前柳州螺蛳粉已经由街头小吃向百亿产值的食品产业迈进。
2019年,袋装螺蛳粉产业年产值就达到约60亿元,到2022年螺蛳粉产业计划:袋装螺蛳粉销售收入实现100亿元,配套及衍生产业销售收入实现100亿。
但快速发展的螺蛳粉产业出现了一系列问题,有可能妨害产业健康发展。
2、目前的产业政策时间文件发文部门有关内容2018年3月《柳州市大力推进螺蛳粉产业升级发展的实施方案》市常委会采取“六个一”措施,提升螺蛳粉产业。
2018年5月《柳州市全力推进螺蛳粉产业升级发展的若干政策措施》市政府1、编制产业发展规划;2、螺狮粉文化建设;3、螺蛳粉中央厨房建设;4、上游产业基地建设;5、生产企业入产业园;6、螺蛳粉标准体系建设;7、支持企业开拓市场;8、打造检验检测中心;9、开展“引才引智”工作。
2018年5月《柳州市螺蛳粉原材料示范基地认定办法》市政府对原材料及基地的认证标准和条件进行了说明等2018年5月《促进柳州市螺蛳粉产业电商拓市的工作方案》市商务委“互联网+螺蛳粉”开拓国际国内市场及措施3、目前螺蛳粉产业存在的问题1)、品质与食品安全问题2019年9月,广西壮族自治区市场监督管理局日前公布食品安全监督抽检信息,有5个品牌的6批次包装柳州螺蛳粉检出菌落总数或大肠菌群超标。
智慧农业大数据平台建设方案

智慧农业大数据平台建设方案第一章:项目背景与需求分析 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 需求分析 (3)2.1 农业生产环节需求 (3)2.2 农业管理环节需求 (4)2.3 农业服务环节需求 (4)第二章:平台架构设计 (4)2.1 总体架构设计 (4)2.2 技术选型 (5)2.3 数据流转与处理 (5)第三章:数据采集与管理 (6)3.1 数据采集方案 (6)3.2 数据存储与管理 (6)3.3 数据安全与备份 (7)第四章:数据处理与分析 (7)4.1 数据清洗与预处理 (7)4.2 数据挖掘与分析 (8)4.3 数据可视化展示 (8)第五章:农业生产管理与决策支持 (8)5.1 农业生产计划管理 (9)5.1.1 作物种植计划管理 (9)5.1.2 农业生产资料投入计划管理 (9)5.1.3 农产品销售计划管理 (9)5.2 农业生产过程监控 (9)5.2.1 作物生长状况监测 (9)5.2.2 病虫害防治 (9)5.2.3 农业生产环境监测 (10)5.3 决策支持系统 (10)5.3.1 数据采集与处理 (10)5.3.2 模型库 (10)5.3.3 知识库 (10)5.3.4 决策分析 (10)第六章:智能设备集成与应用 (10)6.1 智能设备选型与接入 (10)6.1.1 选型原则 (10)6.1.2 设备选型 (11)6.1.3 设备接入 (11)6.2 设备数据采集与传输 (11)6.2.1 数据采集 (11)6.2.2 数据传输 (11)6.3 智能设备应用场景 (12)6.3.2 农药喷洒 (12)6.3.3 灌溉管理 (12)6.3.4 农田现场监控 (12)6.3.5 农业生产决策支持 (12)6.3.6 农业信息化服务 (12)第七章:平台系统开发与实施 (12)7.1 系统开发流程 (12)7.1.1 需求分析 (12)7.1.2 系统设计 (13)7.1.3 系统开发 (13)7.1.4 系统集成 (13)7.2 系统测试与部署 (13)7.2.1 测试策略 (13)7.2.2 测试执行 (13)7.2.3 测试报告 (14)7.2.4 部署上线 (14)7.3 项目实施与运维 (14)7.3.1 实施计划 (14)7.3.2 培训与推广 (14)7.3.3 运维管理 (14)7.3.4 项目评估与改进 (14)第八章:平台运营与管理 (14)8.1 平台运营策略 (14)8.1.1 运营目标定位 (14)8.1.2 运营模式设计 (15)8.1.3 运营策略实施 (15)8.2 用户服务与管理 (15)8.2.1 用户需求分析 (15)8.2.2 用户服务内容 (15)8.2.3 用户服务管理 (15)8.3 平台收益分析与优化 (16)8.3.1 收益来源分析 (16)8.3.2 收益优化策略 (16)8.3.3 成本控制与管理 (16)第九章:农业大数据政策法规与标准 (16)9.1 政策法规分析 (16)9.1.1 政策背景 (16)9.1.2 政策法规内容 (16)9.1.3 政策法规影响 (17)9.2 行业标准制定 (17)9.2.1 标准制定背景 (17)9.2.2 标准制定内容 (17)9.2.3 标准制定意义 (17)9.3.1 数据安全风险 (17)9.3.2 知识产权风险 (18)9.3.3 合规经营风险 (18)第十章:项目总结与展望 (18)10.1 项目成果总结 (18)10.2 项目不足与改进 (18)10.3 未来发展展望 (19)第一章:项目背景与需求分析1.1 项目背景我国农业现代化进程的加快,农业信息化建设已成为推动农业转型升级的关键因素。
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,大数据已经成为了各行各业发展中不可或缺的一部分。
大数据的处理能力与分析能力可以帮助企业更好地理解数据,挖掘出其中蕴藏的商机,提升决策效率。
因此,建设一个合适的大数据平台对于企业的发展至关重要。
本文将就大数据平台建设方案进行探讨。
一、基础架构设计在建设大数据平台时,首先需要设计一个稳定可靠的基础架构。
这包括硬件设备的选择、网络环境的配置等。
在硬件设备方面,需要考虑到数据存储、处理速度等因素,可以选择高性能的服务器、存储设备等。
同时,为了保证数据的传输和处理效率,需要构建高速、稳定的网络环境。
二、数据采集与清洗建设大数据平台的第二步是数据的采集与清洗。
在这一步,需要设计数据采集的方式和规则,确保所采集的数据准确完整。
同时,对于原始数据的清洗也是至关重要的一步,可以采用数据清洗软件或自行编写程序来清洗数据,以确保数据的质量。
三、数据存储与处理建设大数据平台的第三步是数据的存储与处理。
数据存储的方式有很多种,可以选择分布式数据库、云存储等方式。
在数据处理方面,可以利用分布式计算框架对数据进行处理,提高数据处理效率。
同时,还可以利用机器学习算法、数据挖掘技术等对数据进行分析,挖掘出其中的规律和价值。
四、数据可视化与应用建设大数据平台的最后一步是数据的可视化与应用。
数据可视化可以帮助用户更直观地了解数据,发现数据之间的关联性和规律,提升数据分析效率。
同时,可以开发相应的应用程序,将数据应用到实际业务中,为企业的发展提供更多的支持。
综上所述,建设一个合适的大数据平台需要考虑到基础架构设计、数据采集与清洗、数据存储与处理、数据可视化与应用等方面。
只有综合考虑这些因素,才能建设一个稳定可靠、高效率的大数据平台,为企业的发展提供更多的支持。
希望本文所述内容对大数据平台的建设有所启发,并能为读者带来一些帮助。
数据平台建设方案
数据平台建设方案数据平台建设方案随着大数据时代的到来,数据的价值越来越受到企业的重视。
建设一个高效可靠的数据平台对于企业来说至关重要,它能够帮助企业更好地利用数据进行决策和优化业务流程。
以下是一个数据平台建设方案的概要:1.需求分析:首先,我们需要从企业的业务需求出发,明确数据平台的具体功能和期望的效果。
例如,企业可能需要一个能够集中存储和管理各种数据源的数据仓库,以实现数据的一体化管理和共享。
另外,企业还可能需要数据分析和挖掘的工具,以便更好地利用数据进行决策和预测。
2.数据采集和整合:基于需求分析的结果,我们可以确定需要采集和整合哪些数据源。
这可能包括企业内部的各种系统和数据库,以及外部的数据源,如社交媒体和市场研究报告等。
数据采集和整合的过程中,我们需要考虑数据的准确性和完整性,并建立相应的数据清洗和校验机制。
3.数据存储和管理:为了能够高效地存储和管理数据,我们可以采用云计算和数据仓库技术。
云计算可以帮助企业将数据存储在云端,节省了硬件和维护成本,并提供了弹性扩展的能力。
数据仓库可以帮助企业进行数据的一体化管理,提供了灵活的数据查询和分析功能。
4.数据分析和挖掘:为了能够更好地利用数据进行决策和优化业务流程,我们需要建立相应的数据分析和挖掘系统。
这可能涉及到机器学习和人工智能等技术,以便能够从数据中发现隐藏的模式和规律。
此外,我们还需要建立相应的数据可视化工具,以便能够将数据以图表和图形的形式展示出来,使决策者更好地理解数据。
5.安全和隐私保护:在数据平台建设的过程中,安全和隐私保护是非常重要的方面。
我们需要采取相应的技术措施,如数据加密和访问控制等,保护数据的安全性和隐私性。
此外,我们还需要制定相应的安全和隐私保护策略,并对员工进行相应的培训和教育,以提高他们对数据安全的意识和保护的能力。
综上所述,数据平台建设方案涉及到多个方面,包括需求分析、数据采集和整合、数据存储和管理、数据分析和挖掘,以及安全和隐私保护等。
大数据精准招商平台建设方案
大数据精准招商平台建设方案一、背景分析随着互联网时代的到来和信息技术的发展,大数据技术在企业运营中发挥着越来越重要的作用。
尤其在招商过程中,通过大数据技术分析市场、客户、竞争对手等数据,可以提供更精准的招商策略。
因此,建立一套大数据精准招商平台势在必行。
二、目标与需求1.目标:通过大数据技术,提高企业的招商效率和成功率,实现精准招商,有效降低招商成本。
2.需求:(1)数据采集:建立数据采集系统,收集市场、客户、竞争对手等相关数据,包括但不限于企业目标客户画像、市场潜力、竞争情报等。
(2)数据整合:将采集到的数据进行整合和清洗,以方便后续的数据分析和挖掘。
(3)数据分析:利用大数据分析工具和算法,对整合后的数据进行深入分析和挖掘,发掘潜在的招商机会和企业优势。
(4)精准营销:根据数据分析结果,制定有针对性的招商营销策略,包括招商渠道选择、营销内容制定、投放时间和地点等。
(5)成果评估:对招商活动进行跟踪和评估,对招商效果进行数据分析和比对,为后续招商策略的优化提供依据。
三、建设方案1.建立数据采集系统通过互联网等渠道收集相关数据,如企业目标客户画像、市场潜力、竞争情报等。
可以利用网络爬虫和数据抓取工具,自动化地采集数据,并进行初步整理和清洗。
2.数据整合和清洗将采集到的各类数据进行整合和清洗,构建高质量、可用性高的数据资源库。
可以借助数据清洗和整合软件,对数据进行去重、补全、格式转换等操作,确保数据的准确性和完整性。
3.数据分析和挖掘利用大数据分析工具和算法对整合后的数据进行深入分析和挖掘,发现数据中的规律和模式。
例如,可以利用机器学习算法进行数据挖掘,构建预测模型,预测客户的购买行为和偏好。
4.精准营销根据数据分析结果,制定有针对性的招商营销策略。
可以利用个性化营销和精准投放等手段,提高招商效果。
例如,根据客户画像和购买行为,制定个性化的营销内容和推广活动,精准投放广告。
5.成果评估对招商活动进行跟踪和评估,运用数据分析方法对招商效果进行评估和比对。
基于大数据的企业运营数据分析平台建设方案
基于大数据的企业运营数据分析平台建设方案第一章:引言 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)1.3 项目意义 (3)第二章:大数据技术概述 (3)2.1 大数据概念 (3)2.2 大数据技术框架 (4)2.2.1 数据采集 (4)2.2.2 数据存储 (4)2.2.3 数据处理 (4)2.2.4 数据分析 (4)2.2.5 数据可视化 (4)2.3 大数据应用场景 (5)第三章:企业运营数据分析平台需求分析 (5)3.1 企业运营数据概述 (5)3.2 数据分析需求梳理 (5)3.3 平台功能需求 (6)第四章:数据采集与处理 (7)4.1 数据采集技术 (7)4.2 数据预处理 (7)4.3 数据存储与管理 (8)第五章:数据挖掘与分析 (8)5.1 数据挖掘算法 (8)5.2 数据分析方法 (9)5.3 数据可视化 (9)第六章:平台架构设计 (10)6.1 技术选型 (10)6.1.1 数据存储 (10)6.1.2 数据处理 (10)6.1.3 数据分析与挖掘 (10)6.1.4 前端展示 (10)6.2 系统架构设计 (10)6.2.1 数据源层 (10)6.2.2 数据采集与清洗层 (10)6.2.3 数据存储层 (10)6.2.4 数据处理与分析层 (11)6.2.5 数据展示层 (11)6.3 模块划分 (11)6.3.1 数据采集模块 (11)6.3.2 数据清洗模块 (11)6.3.3 数据存储模块 (11)6.3.4 数据处理与分析模块 (11)6.3.5 数据展示模块 (11)6.3.6 用户管理模块 (11)6.3.7 系统监控与维护模块 (11)第七章:平台功能模块设计 (11)7.1 数据采集模块 (11)7.1.1 数据源接入 (12)7.1.2 数据采集策略 (12)7.1.3 数据清洗与预处理 (12)7.2 数据处理模块 (12)7.2.1 数据存储 (12)7.2.2 数据转换 (12)7.2.3 数据整合 (12)7.3 数据分析模块 (12)7.3.1 数据挖掘 (13)7.3.2 智能分析 (13)7.3.3 分析模型优化 (13)7.4 数据展示模块 (13)7.4.1 可视化展示 (13)7.4.2 报表输出 (13)7.4.3 交互式分析 (13)7.4.4 数据订阅与推送 (13)第八章:平台实施与部署 (13)8.1 系统开发流程 (13)8.2 系统部署与测试 (14)8.3 系统运维 (15)第九章:项目风险与对策 (15)9.1 技术风险 (15)9.2 数据安全风险 (16)9.3 项目实施风险 (16)第十章:总结与展望 (16)10.1 项目总结 (16)10.2 项目成果 (17)10.3 未来展望 (17)第一章:引言1.1 项目背景信息技术的飞速发展,大数据作为一种新兴的信息资源,已经成为企业运营中不可或缺的支撑力量。
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范文范例参考 WORD格式整理 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 范文范例参考 WORD格式整理 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。 范文范例参考
WORD格式整理 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。 范文范例参考 WORD格式整理 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, 范文范例参考 WORD格式整理 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。 范文范例参考
WORD格式整理 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 范文范例参考 WORD格式整理 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 范文范例参考 WORD格式整理 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。 范文范例参考
WORD格式整理 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 范文范例参考 WORD格式整理 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