文档库 最新最全的文档下载
当前位置:文档库 › 大数据服务平台功能简介

大数据服务平台功能简介

大数据服务平台功能简介
大数据服务平台功能简介

大数据服务平台简介

1.1 建设目标

大数据服务平台以“整合资源、共享数据、提供服务”为指导思想,构建满足学校各部门信息化建设需求,进而更好为广大师生、各级管理人员、院领导等角色提供集中、统一的综合信息服务。因此,

要建设大数据服务平台

主要包括综合查询,教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等数据统计分析和数据采集终端(含数据录入及数据导入)。通过此平台为学校的校情展示提供所需的基础数据,为学校的决策支持积累所需的分析数据,为广大师生、各级管理人员、校领导的综合信息服务提供所需的开发数据,为学校的应用系统建设提供所需的公共数据。

1.2建设效益

协助领导决策、提供智能分析手段

通过建设大数据服务平台:

为校领导提供独特、集中的综合查询数据,使校领导能够根据自身需要随时查询广大师生的个人情况,有助于校领导及时处理广大师生的各种诉求。

为校领导提供及时、准确的辅助决策支持信息,使校领导能够全面掌握多方面的信息,有助于校领导提高决策的科学性和高效性(以往各部门向校领导提供的信息往往只从部门角度考虑,而校领导无法及时获取多方面的信息,无法及时做出决策)。

为校领导提供丰富、全面的校情展示数据,使校领导能够实时掌握教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等情况,有助于校领导制定学校未来发展战略。

为校领导提供教育部《普通高等学校基本办学条件指标》检测报表,包括具有高级职务教师占专任教师的比例、生均占地面积、生均宿舍面积、百名学生配教学用计算机台数、百名学生配多媒体教室和语音实验室座位数、新增教学科研仪器设备所占比例、生均年进书量。对提高教学质量和高等学校信息化程度等具有积极的指导作用。

1.3 建设内容

基于中心数据库,将学校长期以来积累的大量管理数据以一种多维的形式进行重新组织,多层次、多维度的整合、挖掘和分析,从各个层面、各个角度充分展示学校的办学理念、教学质量、科研水平、师资队伍、学生风貌、后勤保障、办学条件等,为各级管理人员、校领导科学决策提供强

有力的技术保障与数据支持。

1、信息查询

包括教职工信息查询和学生信息查询。

教职工信息查询

教职工信息查询功能包括部门人员统计,教职工信息查询(含列表图和缩略图),教职工信息明细查询(含学历学位、职称、行政职务、工作经历、进修学习、社会兼职、荣誉获奖、家庭关系、科研项目、学术论文、学术着作、知识产权、获奖成果、薪酬待遇、图书借阅、一卡通消费等)。

学生信息查询

学生信息查询功能包括部门、班级学生统计,学生信息查询(含列表图和缩略图),学生信息明细查询(含学籍状态、缴费情况、奖励情况、处罚情况、助学情况、家庭情况、学习经历、学团干部、社会活动、综合测评、政治面貌、科技成果、技能证书、社会实践、图书借阅、一卡通消费等)。

2、教职工数据

包括教职工性别、年龄段、学历、学位、职称、岗位、异动、民族、政治面貌、来源地、毕业院校性质、毕业院校层次、毕业院校地域、历年等情况统计分析。

3、学生数据

包括学生性别、年龄段、学历、学位、民族、政治面貌、来源地、户口性质、学习形式、学制、在校状态、在籍状态、学科门类、入学年级、入学方式、学生惩罚、学生奖励、就业、历年等情况统计分析。

4、教学数据

包括课程、教学计划、教学任务、课表、考评、工作量、成绩等情况统计分析。

5、科研数据

包括科研情况、科研项目、学术论文、学术着作、知识产权、成果获奖、科研经费、科研人员等情况统计分析。

6、图书数据

包括借阅人员排行榜、图书借阅排行榜、图书馆藏历年总量、图书馆藏历年最长量、学生到馆次数、学生到馆人数、图书借阅前10名(按院系)、图书借阅前10名(按中图法)等情况统计分析。

7、一卡通数据

包括本月累计消费、充值数据、消费数据、人均消费数据、三餐消费数据、各餐厅消费人数、各餐厅消费次数、各时段用餐情况等情况统计分析。

8、薪酬数据

包括历年总薪酬、各月薪酬、历年平均年薪、薪酬项目等情况统计分析。

9、教室数据

包括教室类型、教室容量、教学楼(个数)、教学楼(容量)等情况统计分析。

10、资产数据

包括固定资产总体情况、固定资产增减分析、大型仪器设备总体情况、大型仪器设备使用情况等情况统计分析。

11、专业数据

包括分院/系/部、年级、学制、培养对象、培养层次、国际专业、学位等专业数量统计分析。

12、就业数据

包括分就业省份、就业率、就业类型等就业情况统计分析。

13、数据导入

主要对自主迎新服务平台需要的数据进行导入。

可自定义数据导入模板;

可批量导入各种需要的数据。

14、系统集成

包括提供各项数据的第三方软件。

1.4 实现方式

1、若学校有相关的业务系统,如教务、财务、招生、迎新、图书、财务、资产等管理系统,且这些厂商能够配合开放数据接口,数据平台可以通过系统集成,把这些业务系统的数据集成进来,通过数据抽取和系统对接,完成数据的同步,实现数据的共享。

2、若学校没有相关系统,我们可以提供相关的业务系统,一是可以实现业务部门的日常数字化管理需求,二是能够与数据平台实现实时同步共享。

3、若学校没有相关业务系统,且暂时还没有上其他业务系统的计划,我们也可以通过提供相关的数据表格要求,让相关部门按我们的要求提供数据统计表,然后把整理的表格导入系统,实现全校数据的统一管理。

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略,全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求: ?采用多层体系结构,应用软件系统具有相对的独立性,不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境,便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植,保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B(浏览器)/A(应用服务器)/D(数据库服务器)应用模式。 ?采用平台化和构件化技术,实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括:元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构,实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求,制定统一的技术元数据和业务元数据标准,覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节,建立相应的管理维护机制,梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括: ●根据业务特点,制定元数据标准,要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理,包括:定义、添加、删除、查询和修改等操作,

支持对派生元数据的管理,如派生指标、代码重新组合等,对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据,实现对各类业务数据的统一管理和利用,包括: ?基础数据管理:建立各类业务数据与元数据的映射关系,实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL:通过元数据获取ETL规则的描述信息,包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库:利用元数据实现对数据仓库结构的描述,包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体(CUBE)的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发,构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台,通过数据抽取、清洗和转换等操作,最终加载到数据仓库中,完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括: ●支持多种数据格式的数据交换,如关系型数据库:MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等;文件格式:DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述,包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控,如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式,增量加载的处理方式; ●支持元数据的管理,能提供动态的影响分析,能与前端报表系统结合, 分析报表到业务系统的血缘分析关系; ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力,数据处理流程,客户自定义 脚本和函数等具备可重用性; ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案V1.0

网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案 网络空间安全态势感知与大数据分析平台建立在大数据基础架构的基础上,涉及大数据智能建模平台建设、业务能力与关键应用的建设、网络安全数据采集和后期的运营支持服务。 1.1网络空间态势感知系统系统建设 平台按系统功能可分为两大部分:日常威胁感知和战时指挥调度应急处置。 日常感知部分包括大数据安全分析模块、安全态势感知呈现模块、等保管理模块和通报预警模块等。该部分面向业务工作人员提供相应的安全态势感知和通报预警功能,及时感知发生的安全事件,并根据安全事件的危害程度启用不同的处置机制。 战时处置部分提供从平时网络态势监测到战时突发应急、指挥调度的快速转换能力,统筹指挥安全专家、技术支持单位、被监管单位以及各个职能部门,进行协同高效的应急处置和安全保障,同时为哈密各单位提升网络安全防御能力进行流程管理,定期组织攻防演练。 1.1.1安全监测子系统 安全监测子系统实时监测哈密全市网络安全情况,及时发现国际敌对势力、黑客组织等不法分子的攻击活动、攻击手段和攻击目的,全面监测哈密全市重保单位信息系统和网络,实现对安全漏洞、威胁隐患、高级威胁攻击的发现和识别,并为通报处置和侦查调查等业务子系统提供强有力的数据支撑。 安全监测子系统有六类安全威胁监测的能力: 一类是云监测,发现可用性的监测、漏洞、挂马、篡改(黑链/暗链)、钓鱼、和访问异常等安全事件 第二类是众测漏洞平台的漏洞发现能力,目前360补天漏洞众测平台注册有4万多白帽子,他们提交的漏洞会定期同步到态势感知平台,加强平台漏洞发现的能力。 第三类是对流量的检测,把重保单位的流量、城域网流量、电子政务外网流量、IDC 机房流量等流量采集上来后进行检测,发现webshell等攻击利用事件。 第四类把流量日志存在大数据的平台里,与云端IOC威胁情报进行比对,发现APT 等高级威胁告警。 第五类是把安全专家的分析和挖掘能力在平台落地,写成脚本,与流量日志比对,把流量的历史、各种因素都关联起来,发现深度的威胁。 第六类是基于机器学习模型和安全运营专家,把已经发现告警进行深层次的挖掘分析和关联,发现更深层次的安全威胁。

大数据服务平台功能简介

大数据服务平台简介 1.1 建设目标 大数据服务平台以“整合资源、共享数据、提供服务”为指导思想,构建满足学校各部门信息化建设需求,进而更好为广大师生、各级管理人员、院领导等角色提供集中、统一的综合信息服务。因此, 要建设大数据服务平台 主要包括综合查询,教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等数据统计分析和数据采集终端(含数据录入及数据导入)。通过此平台为学校的校情展示提供所需的基础数据,为学校的决策支持积累所需的分析数据,为广大师生、各级管理人员、校领导的综合信息服务提供所需的开发数据,为学校的应用系统建设提供所需的公共数据。 1.2建设效益 协助领导决策、提供智能分析手段 通过建设大数据服务平台: 为校领导提供独特、集中的综合查询数据,使校领导能够根据自身需要随时查询广大师生的个人情况,有助于校领导及时处理广大师生的各种诉求。 为校领导提供及时、准确的辅助决策支持信息,使校领导能够全面掌握多方面的信息,有助于校领导提高决策的科学性和高效性(以往各部门向校领导提供的信息往往只从部门角度考虑,而校领导无法及时获取多方面的信息,无法及时做出决策)。 为校领导提供丰富、全面的校情展示数据,使校领导能够实时掌握教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等情况,有助于校领导制定学校未来发展战略。 为校领导提供教育部《普通高等学校基本办学条件指标》检测报表,包括具有高级职务教师占专任教师的比例、生均占地面积、生均宿舍面积、百名学生配教学用计算机台数、百名学生配多媒体教室和语音实验室座位数、新增教学科研仪器设备所占比例、生均年进书量。对提高教学质量和高等学校信息化程度等具有积极的指导作用。 1.3 建设内容 基于中心数据库,将学校长期以来积累的大量管理数据以一种多维的形式进行重新组织,多层次、多维度的整合、挖掘和分析,从各个层面、各个角度充分展示学校的办学理念、教学质量、科研水平、师资队伍、学生风貌、后勤保障、办学条件等,为各级管理人员、校领导科学决策提供强

大数据分析平台的需求报告模板

大数据分析平台的需求报告 提供统一的数据导入工具,数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。 一、项目范围的界定 没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据分析平台的需求,需要考虑的问题主要包括下面几个方面: (1)业务边界:有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。 (2)数据边界:有哪些业务数据需要接入大数据分析平台,具体的包括哪些表,表结构如何,表间关系如何(区别于传统模式)。 (3)功能边界:提供哪些功能,不提供哪些功能,必须明确界定,该部分详见需求分析; 二、关键业务流程分析 业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数据交互流程和模式,决定了大数据平台的架构和设计,因此必须进行专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面: 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程

2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程 三、功能性需求分析 3.1.历史数据导入3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询 四、非功能性需求 4.1 性能

4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口 5.3 数据导出接口 六、集群需求 大数据平台的技术特点,决定项目的实施必须考虑单独的开发环境和生产环境,否则在后续的项目实施过程中,必将面临测试不充分和性能无法测试的窘境,因此前期需求分析阶段,必须根据数据规模和性能需求,构建单独的开发环境和生产环境。 6.1开发环境 6.1.1 查询服务器 6.1.2 命名服务器 6.1.3 数据服务器 6.2 生产环境 6.2.1 查询服务器

互联网大数据+云+端资源公共服务平台建设方案

“云+端”教育资源公共服务平台 建 设 方 案

目录 1.前言 (4) 1.1概述 (4) 1.2建设内容 (4) 1.2.1优质资源共建共享 (4) 1.2.2优质资源班班通 (5) 1.2.3网络学习空间人人通 (5) 2.技术实现架构 (5) 2.1IAAS 层(基础设施即服务) (6) 2.2PAAS层(平台即服务) (6) 2.3SAAS层(软件即服务) (7) 3.应用系统建设 (7) 3.1“云”的应用 (7) 3.1.1资源云平台 (7) 3.1.2网络学习空间 (11) 3.1.3监管平台 (13) 3.2“端”的应用 (15) 交互式多媒体教学系统 (15)

3.3“云”与“端”的互通 (22) 3.3.1云平台主动推送到书到课资源至教学端 (23) 3.3.2云平台个人空间资源随时同步至教学端 (23) 3.3.3教学端垂直检索云平台资源 (24) 4.平台优势分析 (24) 1. 前言 1.1 概述 教育资源公共服务平台是对教育信息化工作和教育部《教育信息化十年发展规划(2011-2020年)》中提出的“三通两平台”建设工作的具体落实。其中,基础教育资源公共平台,是教育资源集结与服务中心和网络学习协作池,教育管理者、教师、学生借助资源平台获得学习空间,获取教育资源,寻得专业支持,实现资源的共享和互动,成为“三通两平台”运行的资源与智力保障。 1.2 建设内容 按照“云+端”的建设和应用模式,平台主要内容包括以下三部分: 1.2.1优质资源共建共享 全面整合现有教育资源,丰富教育资源的种类与内容,调整资源

聚合与呈现方式,建立教育资源管理与服务运行机制,增强为一线教育教学服务的功能,实现优质教育资源的共建与共享。 1.2.2优质资源班班通 聚合优质师资力量,通过名师课堂、名校网络课堂等形式,为学校提供在线课堂服务。为紧缺学科制作专递课堂教学资源,借助网络平台供教师点播应用。为班级配备交互式多媒体教学系统,实现优质教育资源直达课堂。 1.2.3网络学习空间人人通 针对我省基础教育工作实际,应用满足教师教育教学和专业发展需要的教师网络工作与学习空间,实现教学管理与教学研究的信息化。面向全体中小学生打造交互式、个性化、自主性的网络学习空间,实现学习方式的优化,学习资源的共享和学习主体的互动。 2. 技术实现架构 教育资源公共服务平台是专为教育定制的、成熟的云平台解决方案,具有遵循标准、数据安全存储、云计算架构体系、大数据处理能力、长时间不间断稳定运行保障等特点。 平台逻辑架构上共分为三层:SAAS(软件即服务),PAAS(平台即服务),IAAS(基础设施即服务)。

大数据交换共享整合系统平台建设方案设计

标准实用文案数据交换共享整合协同平台设计

标准实用文案 整合协同平台的主要功能是从其它子系统中提取共享数据,并对多来源渠道的、相互不 一致的数据进行数据融合处理;基于数据字典对实时数据和历史数据进行组织,以保证数据间 关系的正确性、可理解性并避免数据冗余;以各种形式提供数据服务,采用分层次的方法对各 类用户设置权限,使不同用户既能获得各自所需要的数据,又能确保数据传输过程的安全性及 共享数据的互操作性和互用性;维护基础信息、动态业务数据以及系统管理配置参数;支撑系 统的网络构架、信息安全、网络管理、流程管理、数据库维护和备份等运维能力。整合协同平 台根据功能可分为两个部分: 第一部分,基础数据和共享数据的交换服务和路由流程管理,该部分是交换平台的基础,包括:静态交换数据、动态交换数据、图形数据及表格、统计资料等属性数据。 第二部分,各子系统之间的接口实现,根据事先制订好的规范、标准,实现各子系统之 间的数据共享和传输操作。在接入中心平台时,应按系统集成要求设计系统结构,各类数据接 口遵循系统集成规范。 文档

第一章中心平台设计 1.1平台功能结构 整合协同平台服务器是公共基础平台的核心部分,XMA整合协同平台提供一 整套规范的、高效的、安全的数据交换机制。XMA整合协同平台由部署在数据中 心和各业务部门的数据交换服务器、数据接口系统共同组成,解决数据采集、更 新、汇总、分发、一致性等数据交换问题,解决按需查询、公共数据存取控制等 问题。 各业务子系统都要统一使用XMA整合协同平台进行数据交换。数据中心统一 管理和制定数据交换标准。各业务部门通过数据级整合或者应用级整合通过XMA 整合协同平台向数据中心提供数据,也通过XMA整合协同平台访问共享数据。 XMA整合协同平台的基本功能如下: 共享数据库的数据采集、更新、维护。 业务资料库、公共服务数据库的数据采集。 提供安全可靠的共享数据服务。 业务部门之间的业务数据交换。 结合工作流的协调数据服务。

工程大数据分析平台

工程大数据分析平台 随着大数据时代来临、无人驾驶和车联网的快速发展,汽车研发部门需要处理的数据量激增、数据类型不断扩展。相关数据涵盖车内高频CAN 数据和车外ADAS 视频非结构化数据、位置地理空间数据、车辆运营数据、用户CRM 数据、WEB 数据、APP 数据、和MES 数据等。 在此背景下,整车厂研发部门关心的是:如何将企业内部的研发、实验、测试、生产数据,社会用户的用车数据,互联网第三方数据等结合起来,将异构数据和同构数据整合到一起,并在此基础上,实现业务系统、分析系统和服务系统的一体化;怎样利用深度的驾驶员行为感知、智能的车辆预防性维护、与实时的环境状态交互,通过大数据与机器学习技术,建立面向业务服务与产品持续优化的车联网智能分析;最终利用数据来为产品研发、生产、销售、售后提供精准的智能决策支撑。这些都是整车厂在大数据时代下亟待解决的问题。 针对这一需求,恒润科技探索出以EXCEEDDATA 大数据分析平台为核心的汽车工程大数据整体解决方案。借助EXCEEDDATA 大数据分析平台,企业可以集成、处理、分析、以及可视化海量级别的数据,可实现对原始数据的高效利用,并将原始数据转化成产品所需的智能,从而改进业务流程、实现智慧决策的产业升级。 产品介绍: ●先进的技术架构 EXCEEDDATA 采用分布式架构、包含集成处理(ETL)与分析挖掘两大产品功能体系,共支持超过20 多个企业常见传统数据库和大数据源系统,超过50 多个分析处理算法、以及超过丰富的可视化智能展现库。用户可以自主的、灵活的将各种来源的原始数据与分析处

理串联应用,建立科学的数据模型,得出预测结果并配以互动的可视化智能,快速高效的将大数据智能实现至业务应用中。 平台包括分布式大数据分析引擎、智能终端展示、以及API。大数据分析引擎为MPP 架构,建立在开源的Apache Hadoop 与Apache Spark 之上,可简易的scale-out 扩展。在分析引擎的基础上包含数据源库、数据转换匹配器、数据处理操作库、机器学习算法库、可视化图形库等子模块。智能终端展示为行业通用的B/S 架构,用户通过支持跨操作系统和浏览器的HTML5/JS 界面与API 来与平台互动。

中位物联网大数据平台总体设计V1.0

物联网大数据平台总体设计V0.2

目录 1.引言 (3) 1.1.文档目的 (3) 1.2.文档范围 (3) 1.3.预期的读者及阅读建议 (3) 1.4.术语 (3) 2.项目概述 (4) 2.1.项目背景 (4) 3.1.设计目标 (4) 3.1.1.技术规划路线建议 (4) 3.1.2.大数据软硬平台/网络架构规划建议 (5) 3.1.3.大数据应用集成点规划建议 (5) 3.1.4.大数据团队建设规划建议 (5) 3.1.5.大数据系统实施指导建议方案 (5) 3.数据平台总体架构规划 (5) 3.1.数据平台愿景 (5) 3.2.数据处理流程 (8) 3.3.主要功能 (8) 3.4.设计原则 (9) 3.5.平台建设路线 (9) 4.数据平台软件架构设计 (10) 4.1.数据平台结构图 (10) 4.2.数据采集系统 (11) 4.3.数据存储系统 (11) 4.4.离线计算系统 (12) 4.5.海量数据库系统 (12) 4.6.管理系统 (13)

5.应用平台架构设计 (14) 5.1.应用平台架构图 (14) 6.平台安全 (15) 7.平台监控 (15) 8.部署架构 (15) 9.平台运维 (15) 10.团队建设 (16) 10.1.运维工程师 (16) 10.2.应用开发工程师 (16) 10.3.通信协议开发工程师 (16) 10.4.基于Hadoop的开发工程师 (16) 10.5.数据开发工程师 (16) 10.6.数据挖掘工程师 (17)

1.引言 1.1.文档目的 本文档是关于xx公司物联网大平台的总体架构设计方案。本文包括以下内容: 1.平台总体架构设计; 2.五大子系统设计; 3.应用平台设计 4.平台部署架构设计; 5.平台运维及团队建设; 1.2.文档范围 本文档仅限于北京xx科技公司内部人员和直接协助北京xx科技进行大平台建设的相关人员阅读。 1.3.预期的读者及阅读建议 本文档的预期读者: 1.北京xx科技的大平台项目相关人员; 2.直接协助北京xx科技进行大平台建设的相关外部人员; 1.4.术语 1.Hadoop: Apache的分布式框架。 2.HDFS : Hadoop的分布式文件系统。 https://www.wendangku.net/doc/0f6266888.html,Node : Hadoop HDFS元数据主节点服务器。负责保持DataNode文件存 储元数据信息。

大数据服务平台功能简介

大数据服务平台简介 1.1建设目标 大数据服务平台以“整合资源、共享数据、提供服务”为指导思想,构建满足学校各部门信息化建设需求,进而更好为广大师生、各级管理人员、院领导等角色提供集中、统一的综合信息服务。因此, 要建设大数据服务平台 主要包括综合查询,教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等数据统 计分析和数据采集终端(含数据录入及数据导入)。通过此平台为学校的校情展示提供所需的基础数据,为学校的决策支持积累所需的分析数据,为广大师生、各级管理人员、校领导的综合信息服务提供所需的开发数据,为学校的应用系统建设提供所需的公共数 据。 1.2建设效益 协助领导决策、提供智能分析手段 通过建设大数据服务平台: 为校领导提供独特、集中的综合查询数据,使校领导能够根据自身需要随时查询广大师生的个人情况,有助于校领导及时处理广大师生的各种诉求。 为校领导提供及时、准确的辅助决策支持信息,使校领导能够全面掌握多方面的信息,有助于校领导提高决策的科学性和高效性(以往各部门向校领导提供的信息往往只 从部门角度考虑,而校领导无法及时获取多方面的信息,无法及时做出决策)。

为校领导提供丰富、全面的校情展示数据,使校领导能够实时掌握教学、科研、人事、 学生、图书、消费、资产、财务等情况,有助于校领导制定学校未来发展战略。 为校领导提供教育部《普通高等学校基本办学条件指标》检测报表,包括具有高级职务教师占专任教师的比例、生均占地面积、生均宿舍面积、百名学生配教学用计算机台数、百名学生配多媒体教室和语音实验室座位数、新增教学科研仪器设备所占比例、生均年进书量。对提高教学质量和高等学校信息化程度等具有积极的指导作用。 1.3建设内容 基于中心数据库,将学校长期以来积累的大量管理数据以一种多维的形式进行重新组织,多层次、多维度的整合、挖掘和分析,从各个层面、各个角度充分展示学校的办学理念、教学质量、科研水平、师资队伍、学生风貌、后勤保障、办学条件等,为各级管理人员、校领导科学决策提供强有力的技术保障与数据支持。 1、信息查询 包括教职工信息查询和学生信息查询 教职工信息查询 教职工信息查询功能包括部门人员统计,教职工信息查询(含列表图和缩略图),教 职工信息明细查询(含学历学位、职称、行政职务、工作经历、进修学习、社会兼职、 荣誉获奖、家庭关系、科研项目、学术论文、学术著作、知识产权、获奖成果、薪酬待遇、图书借阅、一卡通消费等)0

大数据平台概要设计说明书

计算平台 概要设计说明书 作者:日期:2013-01-28批准:日期: 审核:日期: (版权所有,翻版必究)

文件修改记录

目录 1.引言 ........................................................................................... 1.1编写目的................................................. 1.2术语与缩略词............................................. 1.3对象及范围............................................... 1.4参考资料................................................. 2.系统总体设计 ............................................................................. 2.1需求规定................................................. 2.1.1数据导入............................................ 2.1.2数据运算............................................ 2.1.3运算结果导出........................................ 2.1.4系统监控............................................ 2.1.5调度功能............................................ 2.1.6自动化安装部署与维护................................ 2.2运行环境................................................. 2.3基本设计思路和处理流程................................... 2.4系统结构................................................. 2.4.1大数据运算系统架构图................................ 2.4.2hadoop体系各组件之间关系图......................... 2.4.3计算平台系统功能图.................................. 2.4.4系统功能图逻辑说明.................................. 2.4.5计算平台业务流程图..................................

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设得基础支撑环境,以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础,建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办得融合数据资源视角,实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展得综合情况,及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源結合政务大数据得分析能力与业务编排展示能力,以人口、法人、地理人口与地理法人与地理实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业得数据综合分析,为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集与交换需求:通过对各个委办局得指定业务数据进行汇聚,将分散得数据进行物理集中与整合管理,为实现对数据得分析提供数据支撑。将为跨机构得各类业务系统之间得业务协同,提供统一与集中得数据交互共享服务。包括数据交换、共享与ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局得业务系统里抽取得数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化得存储与访问。不论就是结构化数据、半结构化数据,还就是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后,持久化保存在存储系统上。存储系统要具备髙可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据得离线计算能力、髙效即席数

据查询需求与低时延得实时计算能力。随着数据量得不断增加, 需要数据平台具备线性扩展能力与强大得分析能力,支撑不断增长得数据量,满足未来政务各类业务工作得发展需要,确保业务系统得不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台得数据,通过正确得技术手段将这些离散得数据进行数据关联,即:通过分析数据间得业务关系,建立关键数据之间得关联关系,将离散得数据串联起来形成能表达更多含义信息集合,以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用,支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量得政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能,促进民生得发展。

大数据服务合同

有限公司 服务平台 项目开发合同 合同号: 甲方: 乙方: 年月

甲方: 法定地址: 邮政编码: 电话号码: 联系人: E-MAIL地址: 乙方: 地址: 邮政编码: 电话号码: 联系人: E-MAIL地址: 根据《中华人民共和国合同法》,甲乙双方经充分协商,甲方同

意委托乙方,乙方同意接受甲方委托,就项目提供专项项目咨询、开发服务,甲乙双方特此签订本合同,并按以下条款执行本合同。 第一条服务内容、方式和要求 1.项目名称:服务平台(以下简称“项目”) 2.项目开发的目标:通过建设,促进政府和企业及社会 团体数据资源的开发利用,发挥政府、企业和社会团体数据资源在本市加快建设具有全球影响力科技创新中心、产业结构调整和经济结构转型中的重要作用,满足公众和企业对政府数据的“知情权”和“使用权”,向社会提供政府、企业及社会团体数据资源的浏览、查询、下载等基本服务,同时汇聚发布基于政府数据资源开发的应用程序等增值服务。建立数据发布机构,专门负责数据的管理、审查和发布工作。数据开放平台涉及众多部门和领域公共数据的公开,由专门的数据主管负责数据的审查和发布,避免所发布的数据信息涉及隐私、保密、安全等法律规定。对拟发布的数据进行数据清洗,确保数据发布的质量。高质量的数据是开放数据发挥效能的前提和基础。数据清洗工作需要具有数学、计算机、统计等领域教育背景的专业人才,IT基础设施、数据储存和安全平台、数据清洗模型工具,以及数据清洗算法。通过深入研究和广泛的调研,通过采用云计算和大数据的技术来构建大数据平台,构建一套高性能的、高度扩展的云计算管理平台和大数据支撑平台,来满足数据主

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1. 技术构架需求 采用平台化策略,全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求: 采用多层体系结构,应用软件系统具有相对的独立性,不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境,便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植,保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 实现B(浏览器)/A(应用服务器)/D(数据库服务器)应用模式。 采用平台化和构件化技术,实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括:元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构,实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求,制定统一的技术元数据和业务元数据标准,覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节,建立相应的管理维护机制,梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括: ●根据业务特点,制定元数据标准,要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理,包括:定义、添加、删除、查询和修改等操作,

支持对派生元数据的管理,如派生指标、代码重新组合等,对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据,实现对各类业务数据的统一管理和利用,包括: ?基础数据管理:建立各类业务数据与元数据的映射关系,实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL:通过元数据获取ETL规则的描述信息,包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库:利用元数据实现对数据仓库结构的描述,包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体(CUBE) 的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发,构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台,通过数据抽取、清洗和转换等操作,最终加载到数据仓库中,完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括: ●支持多种数据格式的数据交换,如关系型数据库:MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等;文件格式:DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述,包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控,如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式,增量加载的处理方式; ●支持元数据的管理,能提供动态的影响分析,能与前端报表系统结合, 分析报表到业务系统的血缘分析关系; ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力,数据处理流程,客户自定义 脚本和函数等具备可重用性; ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

大数据平台建设方案

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。

政务大数据平台建设项目总体设计方案

政务大数据平台建设项目总体设计方案 1.1.总体设计原则 本设计应遵循以下基本原则: (1)先进性和可扩展性 设计时充分考虑技术的先进性、前瞻性和可扩展性,以保证系统在相当长的时间内能满足XXX社会治理大数据平台建设项目对社会管理和社会服务的实际需要。 (2)实用性和便捷性 设计时应考虑不同层次、不同岗位、不同专业用户需求的差异性,提供统一的访问接口、便捷的操作方式和友好的用户界面。 (3)可行性和可操作性 设计时应充分考虑建设的可行性和可操作性,在详细分析建设现状、建设需求和条件的基础上,制订合理的设计方案,提出合理的项目建设与运行管理方案。同时,系统的建设还应考虑XXX现有电子政务系统已有资源利旧与整合,减

少投资。 (4)经济性与安全性 XXX社会治理大数据平台建设项目数据都是比较敏感的工作数据,必须在现有资金预算的前提下建立相对完善的网络与信息安全保障体系,妥善解决信息安全的问题,处理好经济与安全的关系,综合平衡成本和效益。综合考虑信息采集、传输、处理和应用等各个环节应用的实际需要,在多方案论证和综合比较的基础上提出了既安全又经济的设计方案。 (5)可靠性和合理性 XXX社会治理大数据平台建设项目建设服务范围广、涉及内容多,需要具有较高的可靠性,设计时除了充分保证可靠性外,还应建设合理的运行维护管理模式及相关保障体系,为系统的运行维护管理奠定良好的基础。 (6)需求主导,整合应用的原则 以需求为主导,突出重点,认真分析系统流程,充分利用现有的通信及计算机网络、数据库资源,加强整合,促进

互联互通、信息共享。 1.2.总体目标 XXX社会治理大数据平台建设项目的总体目标是以项目建设为契机,以“一个网络体系、一套应用系统、三个基础库”为依托,充分利用大数据挖掘、云计算等先进技术,有效整合各方信息资源,实现“人、地、物、事、组织”的网格化管理,从而带动XXX社会管理源头治理体系、动态协调机制、应急管理体制建设,实现XXX社会管理“精确化”、社会服务“人性化”,提升社会服务效能,并为XXX实现智慧城市奠定信息化基础。 主要建设目标是为政府社会管理良性有序运行提供基本手段和保证,促进政府对社会系统的组成部分、社会生活的不同领域以及社会发展的各个环节进行组织、协调、服务、监督和控制,整合政府各部门资源,实现统一运维管理,并建立安全和运维保障体系。科学划分网格单元,优化网格资源配置,构筑“区—街道—社区—网格”的四级管理架构,

睢宁大数据共享交换平台采购项目需求

睢宁县大数据共享交换平台采购项目需求 1.建设背景 2015年8月国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》,规划2017年底前形成跨部门数据资源共享共用格局,2016年国务院就印发《政务信息资源共享管理暂行办法》(以下简称《办法》),规定涉及人口信息、法人单位信息、自然资源和空间地理信息、电子证照信息等基础信息资源的基础信息项必须依据整合共建原则,通过在各级共享平台上集中建设或通过接入共享平台实现基础数据统筹管理、及时更新,在部门间实现无条件共享。为贯彻落实《办法》,同年8月国家发展改革委、中央网信办、中央编办、财政部、审计署五部委制定了《加快推进落实<政务信息系统共享实施方案>工作方案》,提出明确时间要求,2017年12月底要确保完成“自查、清理、编目、整合、接入、共享、协同”等7个方面的工作。2018年底前建成国家政府数据统一开放平台,在信用、社保、地理等重要领域实现公共数据资源合理适度向社会开放,到2020年实现所有数据的社会开放。 目前,睢宁县已经建成全县统一的电子政务外网、基于云计算架构的数据中心,本项目为解决政务信息系统建设中存在的“各自为政、条块分割、烟囱林立、信息孤岛”问题,实现我县政务资源信息的“跨部门、跨地区、跨层级”协同共享与综合利用。本项目以“优先规划、统一标准、整合资源、分步实施、安全高效”为指导原则。在“智慧睢宁”建设的总体发展规划框

架下,参照国家有关标准和规范制订人口基础信息库、法人基础信息库、信用基础信息库等三大基础数据库的数据标准规范、技术标准规范、管理标准、管理制度和质量保障体系;在各职能部门原有应用系统的基础上,统一交换、服务和技术支撑规范,并存过渡,逐步整合,有序推进;各职能部门根据各自的权限,共同参与,协同管理,集约建设,实现信息资源的共享;在网络通信、数据传输、信息访问、服务支持等方面全面引入安全机制,建成一个具有良好安全性、稳定性、可靠易用的共享交换系统。 2.建设目标 1)项目总体建设目标 本次项目以睢宁县政务信息资源共享交换平台为基础,以建设睢宁县政务信息资源目录为重点,全面梳理,摸清家底,对全县各部门的政务信息资源进行全面梳理,形成《睢宁县政务信息资源目录》《睢宁县政务信息资源开放目录》《睢宁县政务信息资源共享目录》《睢宁县政务信息资产报告》;并以此目录为依据,归集各部门人口基础数据库和法人基础数据库,建设我县基于政务资源信息交换的应用支撑体系,为各部门信息共享交换业务协同提供基础服务;为充分发挥政府信息资源对经济和社会发展的推动作用,满足政府办公、行业应用、政府决策、城市管理、公共服务等功能的需要。引导和规范政府信息资源开发利用,促进信息惠民和社会创新,对于条件成熟的部门数据集,通过搭建数据开放平台,及时向社会开放。 2)项目建设目标

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本:1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台,主要功能是多种数据库及文件数据;访问;采集;解析,清洗,ETL,同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台,应用于大数据的可视化和互动操作。 为此,根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理,包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次,主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析,清洗,整合、ETL,同时编写模型支持后台统计分析算法,提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次,在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发,采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠,性能高,满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析,实现高可信和高可用。

教你如何快速搭建一个大数据分析平台

一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤: 1、Linux系统安装 一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础,在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时,需要按情况配置。比如,可以选择给HDFS的namenode做RAID2以提高其稳定性,将数据存储与操作系统分别放置在不同硬盘上,以确保操作系统的正常运行。 2、分布式计算平台/组件安装 当前分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。Hadoop的核心是HDFS,一个分布式的文件系统。在其基础上常用的组件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等。 使用开源组件的优点:1)使用者众多,很多bug可以在网上找的答案(这往往是开发中最耗时的地方);2)开源组件一般免费,学习和维护相对方便;3)开源组件一般会持续更新;4)因为代码开源,如果出现bug可自由对源码作修改维护。

常用的分布式数据数据仓库有Hive、Hbase。Hive可以用SQL查询,Hbase 可以快速读取行。外部数据库导入导出需要用到Sqoop。Sqoop将数据从Oracle、MySQL等传统数据库导入Hive或Hbase。Zookeeper是提供数据同步服务,Impala是对hive的一个补充,可以实现高效的SQL查询 3、数据导入 前面提到,数据导入的工具是Sqoop。它可以将数据从文件或者传统数据库导入到分布式平台。

4、数据分析 数据分析一般包括两个阶段:数据预处理和数据建模分析。 数据预处理是为后面的建模分析做准备,主要工作时从海量数据中提取可用特征,建立大宽表。这个过程可能会用到Hive SQL,Spark QL和Impala。 数据建模分析是针对预处理提取的特征/数据建模,得到想要的结果。如前面所提到的,这一块最好用的是Spark。常用的机器学习算法,如朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、TFIDF、协同过滤等,都已经在ML lib里面,调用比较方便。

大数据时代财务共享服务中心云平台的构建及其应用精编

大数据时代财务共享服务中心云平台的构建及 其应用精编 Document number:WTT-LKK-GBB-08921-EIGG-22986

大数据时代财务共享服务中心云平台的构建及其应用 摘要:财务共享服务中心通过流程化、标准化建设,能够减少企业的成本,控制企业的财务风险,实现企业的财务变革与转型,本文在分析企业财务共享服务中心建设需考虑因素的基础上,构建了企业财务共享服务中心云平台框架,深入地分析了财务共享服务中心云平台对企业会计建设的影响,并指出企业在建设财务共享服务中心时的关注点,力图能为企业集团建设财务共享服务中心提供一些借鉴。 关键词:云计算大数据财务共享服务中心云平台云会计 一、引言 在过去的二十年里,随着信息化进程的加快,大数据时代对财务数据管理和应用提出了新的要求,云计算作为一种企业界密切关注的信息化运用模式,在优化企业财务管理方式的同时,也促进了财务共享服务的革新。财务共享服务是将财务数据传递到共享中心集中处理,根据市场价格协议和企业内部客户的实际需要提供针对性服务。云计算环境下,财务共享中心接入服务云平台,通过对大数据采集、存储、挖掘和应用进行战略布局,将极大地简化

获取数据和服务的过程。那么云平台是如何作用于财务共享服务中心的优点在哪企业如何运用这些优点诸如此类问题被提上议程。 近几年来,财务共享服务已成为学术界和业界热议的话题。张瑞君等人以中兴通讯为解决效率低下的分散式财务管理模式为例,通过介绍中兴通讯设计共享服务的路径演示图说明其在组织管理上的几个创新点。万蓓认为传统的绩效管理方法更重视考核,比起过程更在乎结果,提出应设立统一的在财务共享服务基础下的绩效管理模式并运用360度考核和平衡计分卡等方式。王学烁等人提出财务共享服务不单单是一种财务集中而是财务集约化,它主要依靠生产要素的优化组合来促进企业发展,更关注业务的拓展。何瑛、周访整理我国已成功实施财务共享服务的企业,并以此为模板在流程再造的基础上建立关键因素分析模型,利用实证研究揭示实施财务共享服务关键因素之间的相互影响关系。张真昊、孙h[以费用报销为例,结合信息化技术研究了财务共享服务模式。 综观上述文献,尽管财务共享服务有很多研究,但大多都是集中在概念内涵、特点创新、优势应用方面,即使有关于财务共享服务信息化的文献,但也只是结合运行模式简单介绍服务流程,没有结合云平台的研究,更没有考虑到财务数据获取、安全、挖掘等层面。鉴于此,本文基

相关文档
相关文档 最新文档