政务大数据白皮书

共享、开放、融合政务大数据平台最佳实践

------普元政务领域大数据平台解决方案为什么要建大数据平台

大数据（Big Data）概念提出时间虽不长，但已日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。

根据2014年的Gartner新兴技术曲线显示，大数据已经从炒作高峰，进入5到10年的稳步发展期，2015年大数据已经成为主流技术。

在业务条件和技术条件基本具备的前提下，国务院发布了《关于促进大数据发展的行动纲要》（以下简称《行动纲要》），标志着大数据在我国的发展与应用上升到国家战略层面。

各级政府单位作为大数据战略最重要的参与者，不仅承担着政策研究、标准制定、宏观调控等传统职能，同时肩负着深入挖掘政府大数据价值的使命。

《行动纲要》政策解读

许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用，纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，实施大数据战略。（如美国政府于2012年3月29日发布《大数据研究与发展倡议》，同时组建“大数据高级指导小组”）。

如今，中国已将大数据视为国家战略，并且在实施上，也已经进入到企业战略层

面，这种认识已经远远超出当年的信息化战略。此次《行动纲要》，究竟对政府数据有何影响呢？

根据国家发改委的回应，《行动纲要》的核心内容可以概括为“三个着力、五大目标、三方面任务、十项工程及七项措施”。

其中与政府数据密切相关的内容，是要着力推动政府数据开放共享利用，提升政府治理能力。重点是大力推动政府部门数据共享，稳步推动公共数据资源开放，统筹规划大数据基础设施建设，支持宏观调控科学化，推动政府治理精准化，推进商事服务便捷化，促进安全保障高效化，加快民生服务普惠化。

与此同时，国家标准委正着手制定首批共十项大数据标准，随着政策顶层设计的越发清晰和行业标准的逐渐形成，有关政府数据共享、开放和应用的计划也越发清晰。

按照《行动纲要》，计划到2017年底基本形成跨部门的数据资源共享共用格局，2018年构建国家层面的统一数据开放平台，2020年大数据产业初具规模，形成大中小企业相互支撑、协同合作的大数据产业生态体系。

海量、混沌、潜力大政府数据特点与现状

作为世界人口大国，理论上我国数据资源储量极为丰富，但大部分政府数据（例如：交通、社保、税收等），属于结构化数据，距离海量(volume)、速度(velocity)和多样性(variety)的3V属性还有一定距离，但从战略角度而言差距并不大。从数据规模来说，政府拥有国内最为庞大的数据储量。政府数据广泛存储于各地、各级政府机关院所等不同单位、不同部门、不同系统甚至不同网络环境中，海量超脱于地理空间的政府数据亟待存储与处理。

从数据来源来说，由于各行业、各地采用的法律法规和标准并不统一。传统的电子政务信息系统，仅为满足特定功能而生，数据结构差异性大，大量数据存放于历史遗留应用中，委办局间碎片化、零散化、低效率的数据交互和分析普遍存在，导致政府数据来源极为复杂。

从数据质量和价值来说，企业的数据种类单一化程度较高，而政府数据涉及工商、税务、交通、医疗、教育等领域，数据种类繁多，事关百姓生活的方方面面，数据质量较高，数据的潜在价值十分可观。

如上所述，政府数据的特点可以概括为：数据规模大、数据来源和结构复杂、数据价值高但利用率低。

政府收集了大量有价值的数据，通过这些数据，可以更好地了解国家资源使用情况，政府开支情况，土地交易和管理情况，这些将不仅强化政府责任，提升治理能力，还能提高资金支出效率，为人民提供更多更好的服务选择。

政府大数据环境正悄然变化！

《行动纲要》的提出，代表了国家战略层面对大数据的重视，在实际履行政府职能过程中，政府的大数据格局正悄然发生变化。

政府数据体量

越来越大

截至2014年，中国共有664个城市，2852个行政县，40446个行政乡。当前，中国中央和省级政务部门主要业务电子政务覆盖率已经达到70%。据粗略估算，全国政府大数据加起来相当于数百个阿里巴巴的体量。而随着硬件技术的进步，对于数据采集精度、采集频率、数据存储等能力在增强，使得数据规模仍有提升空间，近几年数据中心的新建和扩容呈现井喷式的发展，这是以硬件基础设施带动的变革，促使软件技术也得到了快速发展。

随着数据体量的增长，大数据处理、大数据应用分析的门槛将会逐渐提高。

多部门协作

成为常态化

复杂的城市治理问题，对跨部门的协作提出了更高的要求，过去个别部门间存在的职责交叉分散、协调运行不畅等问题。随着“大部制”完善，建立健全了部门间协同运行机制，逐步实现“多个部门、一个政府”目标。

随着部门与部门的边界越来越模糊，政府数据跨部门共享共用已不再是亮点和创新，建立常态化共享机制成为政府大数据建设的入门。

国家治理不能仅仅依靠政府

由于时间和技术的局限性，以往国家治理基本是政府下达指令、向下逐层执行的“开环过程”。如今随着互联网发展，人民对于政府的期望越来越高，国家不仅要在政策出台前广泛征求、准确把握民意；出台后还需要获得执行反馈，并适时调整，政府治理变为下达指令—执行—反馈的“闭环过程”，需要借助社会各方面力量参与到国家治理过程之中。

无论是社会自治还是合作共建，政府数据共享开放都是大前提。

社会普遍开始重视数据安全和隐私

数据如同一把双刃剑，在带来便利的同时也带来了很多安全隐患，随着全球各地用户信息安全事件频出，让人们开始感受到“数据”与生活接触如此紧密，数据泄露可以对个人的生活质量造成极大的威胁。数据安全和隐私保护不仅是公民个人的责任，对采集数据和共享数据的政府单位，也有义务保障数据的安全和隐私，此过程中，政策、技术、意识缺一不可。

需严格依照相关规范文件，将安全运营意识渗透到政府数据开放中。

政府大数据，我们准备好了么？

面对变化中的政府数据格局，需要提前进行准备。

政府管理的数据分成三类。第一类，政府办理业务和服务过程中产生的数据；第二类，政府统计调查的社情名义数据；第三类，通过物理采集获取的环境数据。

以往建设电子政务时主要集中在前两类，随着政府业务在互联网、移动互联网、物联网的广泛应用，第三类数据的数量和价值不断增加，把这三类数据加在一起，可以称作政府的政务大数据。

而政务大数据按开放程度，可以分为完全公开、有偿公开和不公开的实际情况，分别采用合适的平台进行开放。

各部委及各地政府在信息化建设过程中，围绕这三类数据建设了对应的信息共享平台。如：按照国家政府信息公开条例，普遍政府已的信息公开平台（门户网站），实现了基础政务数据公开;北京、上海、青岛、武汉等地政府牵头建设专门的数据资源服务平台，提供部分政府数据公开;部分地区政府建设信息资源目录管理平台，实现了基于政务外网的委办局信息资源共享;部分单位内部建设有数据共享交换平台负责内外部数据交换。

虽然各级政府部门，在政府数据的共享和开放方面付出了诸多努力，但实际获得的效果却未达到预期。复旦大学国际关系与公共事务学院副教授郑磊在《中国开放政府数据平台研究：框架、现状与建议》一文中提出，经过样本的数据采集分析，截至2015年5月，各地开放政府数据实践共计公开了1963个数据集。其中公开数据最多的是武汉（635个），最少的则是贵州（17个）。而对比美国政府，截止2013年12月，Data. Gov共开放88411个数据集、349个市民开发的应用、137个移动应用、409个政府APT、地理数据386429项、还汇集了1570个数据可视化应用。

数量差距十分明显，但随着国家层面对政府大数据的重视，此差距必将缩小，普元从多地政府单位的调研反馈了解到，目前政府在数据管理和技术上主要存在以下瓶颈：

政府要贯彻和落实大数据战略需要在技术和制度上实现更大的突破和创新，针对管理和技术上面临的不同瓶颈，在实际建设过程中选择合适的技术、产品和解决方案进行应对。并根据各部门实际信息化建设情况，制定各自的大数据规划与建设策略，最终实现政府数据的共享共用、开放运营和融合应用。

“三级规划、五层能力”助力大数据落地三级业务规划

国家大数据战略要落实，除了提供政策支持外，还要拿出切实可行的方案推动政策的落地，按照政府大数据现状及发展趋势，可以划分为共享共用、开放服务、

融合应用三个发展阶段，各阶段按照达成目标，可以分为初建期、推广期和成熟期，具体如下：（表：阶段业务目标）

共享共用阶段

在政府部门内部强调的是共享共用，清华大学数据科学研究院执行副院长韩亦舜认为：“政府数据开放要在实践中摸索前进。先把政府部门内部及部门之间数据共享的工作做起来。各级政府都以数据应用为导向，需要什么数据就共享什么数据”。因此在大数据的开放应用之前，首先要在各级政府部门间，形成共享共用的机制。

部门间的信息共享，综合考虑管理难度和技术难度建议分为三个阶段：“条线内部门共享”、“平级跨部门共享”、“跨层级和跨区域的共享”，通过统一规划，逐步推进的策略，打造部门间信息资源共享共用的新格局。

开放服务阶段

一些发达国家政府在数据开放方面走在了前面，甚至把数据开放当做执政自信的标志，值得我们借鉴。

对社会的数据开放，先从方便百姓生活又不是很敏感的数据开始。特别是涉及公共安全、公共利益的数据，提供公共服务的机构或企业有义务在一定前提条件下开放，这样一些可以预警、预防的群体性事件就能够避免。

按照社会关注程度、数据量大小和具体实施难度，数据开放建议分为三个阶段：“业务统计数据”、“少量高频数据”、“重点业务数据”。通过以安全为前提，重点关注优先试点，逐步扩大范围为原则，稳步推行数据服务开放。

融合应用阶段

政务大数据归根结底，还是要面向行业应用的，需要基于不同的业务部门开展，并和现有平台建立联系。政府建设的大数据平台，数据不但要交换，还要融合，还要使用，这和以往建设的信息资源平台、数据服务平台、应急采集平台等数据类平台有所不同。

融合应用可以分为“数据融合”、“业务融合”、“产业融合”三个层次：

其中，数据融合是把本单位数据、从其他单位共享的数据，以及互联网等社会相关的数据，相互融合，相互比对，建立融合数据资源中心，统一数据标准和口径。业务融合主要围绕各行业的特定业务场景，比如交通出行、医疗保障、民生服务等领域，建设智慧应用，形成行业业务的决策分析体系，支撑城市运行和城市治理的方方面面。

产业融合，随着一大批大数据处理、大数据分析、大数据运营企业的兴起，政府数据将不单单是自建自用，通过建设数据运营平台，数据交易平台等形式，引入社会资本共同参与城市建设和社会治理，实现向集约型、服务型、智慧型政府的转变。

要推进政府大数据平台的建设，不仅仅是开发一套系统，还需要制定着实可行的标准规范和管理制度提供保障，结合业务应用目标，保障大数据战略的可靠落地。

政府的大数据平台从三个阶段、三个维度入手，分别制定建设策略，具体内容如下：

五层关键能力

为达成上述三个阶段发展目标，围绕业务、技术和管理策略，政府大数据的落地需要五层实施能力提供支撑：

存储处理是根基

随着视频监控、北斗定位、智能终端、传感设备等物联网设备的海量涌入，政府数据当量产生爆发式增长，而量变导致的质变，无法对传统的数据库通过增加服务器硬件配置来解决。

部分结构化、非结构化数据需要采用不同存储架构，在保证可靠性与安全性的前提下，支持线性扩展与灵活配置，成为支撑后续数据共享、开放和应用的起点。数据质量是底线

数据质量对数据价值的影响，如同含金量对金矿价值的影响，如果原材料不可靠，数据共享、数据开放和数据应用，都将成为纸上谈兵。

数据质量的提升是一个持续的过程，需要要建立相应数据标准、质量规范及组织保障，除了书面的规章制度外，需要借助元数据动态采集、自动化作业、监控告警等信息化技术，为数据治理提供合适的承载工具，将标准规范落实到每个角落，使数据质量业务执行更加顺畅，建立起良性的质量发展机制，从而支撑起数据共享、开放与应用。

共享共用是关键

此处的共享共用包括：单位内部业务系统的整合共享、直属或垂管单位间的共享、横向与有关部门的共享，及从外部来源共享的社会数据。无论规模和价值如何巨大，大数据仍然属于数据资源的范畴，实现数据资源跨部门、跨区域、跨异构数据的共享共用是大数据发展的根基，只有数据在内外部单位间流动起来，才能创新应用，创造价值。

随着相关标准出台，部门数据边界及共享范围将愈发明确。政府数据在各级政府单位间的共享共用将通过常态化，具体交换将落实到信息化平台。

数据开放是趋势

政务数据的开放及大数据平台的形成趋势不可逆转。然而，政务数据涉及大量个人隐私甚至涉密信息，如何在开放的同时保护个人及国家数据安全，是所有政务及公共数据持有部门面临的首要问题。

数据开放走向社会自治的必经之路，但数据开放最大的难题是数据安全。政府大数据战略中，既提倡数据共享，又要防止数据被滥用, “只建不管”或“重建轻管”更应当避免，数据运营成为了关键。国家已计划出台一系列大数据标准，涉及数据共享和公开范围，并界定数据挖掘、利用的权限和范围，但后续数据运营的责任仍然落到具体数据生产单位。因此需要各单位引入互联网+模式，借助信息化平台落实相关政策，从管理和技术两方面提供事前预防、事中控制和事后追溯能力，在数据安全与开放之间达到平衡。

融合应用是目标

无论是数据汇聚还是数据开放，其最终目标是充分挖掘数据价值。因此大数据平台的建设，要深刻理解大数据对国家治理的意义，并贯彻在平台建设的各个过程

中。提升政府大数据技术服务能力，促进大数据与各行业应用的深度融合，以应用带动大数据技术和产品研发，形成面向各行业的成熟的大数据解决方案，为政府治理提供更有效的决策支持和运营服务。

政府大数据平台定位

政府大数据平台不仅是国家大数据战略的重点项目，同时也是智慧城市公共信息平台和应用体系建设的重要组成部分。该平台将以城市统一的地理空间架构和人口、法人等信息资源为基础，叠加各部门、各行业相关业务信息，围绕各部门资源共享范围和授权使用范围，建设信息化支撑平台，加快促进跨部门协同应用。按照国家大数据战略，在当前共享政策法规不健全、部门信息系统相对独立的现实情况下，采取“物理分散、逻辑集中”的方式，以统一平台开放数据交换接口的方式推动数据共享和开放，是最具可行性的。通过三级规划与五级实施能力结合，最终形成行业汇集，区域共享的政府大数据格局。

普元为政府客户定制的大数据平台定位是行业和区域的数据汇集平台。为区域或行业内各部门间信息共享、各单位数据服务开放和行业产业融合应用，提供最为有利的技术支撑。

政府大数据平台总体架构

普元理解的政府大数据在内部强调的是共享，对于社会强调的是开放，面向大数据产业和行业应用强调的是融合。而随着数据体量增大、共享成为常态化、数据安全隐私愈发受重视等内外部环境变化，政府数据治理和统一运营管控是政府大数据平台建设的重要组成部分。

围绕五大核心能力，普元政府大数据平台（政府）由存储架构、共享交换、数据治理、开放运营和融合应用五部分内容组成

政府大数据平台5大功能

海量存储、高效计算的存储与处理架构

随着物联网和移动互联网的兴起，政府数据量增长明显，海量数据的处理与传统架构完全不同，原有小型机加商业数据库的方式已不能完全胜任，部分领域数据需要引入新架构。普元的大数据存储于处理架构包括分布式存储、分布式资源管理及分布式文件架构。

分布式存储：传统BI的瓶颈在于软硬件绑定、商业垄断和处理性能，基于但数据开源体系的算法模型和并行计算能力，只需要传统的PC机集群即可达到高效

的运算能力，大大节省了硬件资源的投入。

分布式资源管理框架：采用通用的开源Hadoop资源管理框架，确保大数据技术的先进性与良好的兼容性。

在线数据计算引擎：大数据平台的Hbase与Spark是在线高速存储引擎，作为高速处理引擎的内粗数据存储库，响应与查询传输效率是比传统数据存储的几十倍。

灵活普适、过程透明的共享与交换平台

普元的大数据共享交换平台主要由数据交换作业调度和交换管理两部分组成。数据交换作业调度主要通过调度ETL引擎和消息、服务引擎以及文件引擎，完成政府单位内部数据整合、跨部门数据共享、社会数据接入等大数据共享交换作业。其中：

对于实时性要求较高的数据，如服务网点、办事状态信息等，可以通过数据查询服务获得，或者以消息通知的方式推送。

对于实时性要求不高的数据，如企业基本信息、人员资质等，可基于ETL机制以增量的方式定时更新到应用系统。

对于数据量较大的数据，如每日的台账数据，可基于文件传输机制提供。

交换管理主要实现数据共享交换过程的可视化，将原本不透明的数据共享交换行为，通过日志台账、仪表盘、统计报表等方式变为可见、可管控、可优化的受控行为。

围绕标准、持续改进的大数据治理平台

政府数据在共享共用、开放运营及行业应用过程中，数据来源于各个业务系统，只有建立对数据质量的信任，才能放心地进行使用。所以数据治理和质量保障在政府大数据平台建设中显得由为重要，普元的大数据治理平台主要包括信息资源目录动态管理和数据质量管理两部分。

信息资源目录动态管理，通过各类采集适配器，从数据库、存储过程、Excel模板、ERWin、Perl日志、Hadoop Hive等数据源自动化地、动态地采集元数据信息，经过统一的分析转换，形成全局的数据地图。结合政府业务主题，建立行业或区域的信息资源目录。通过血统分析和影响分析则帮助管理者有效掌握数据变化的来源和目的，并准确地追踪数据变化在全局范围内的影响。

数据质量管理基于统一的数据标准，建立数据质量的评价体系，进而通过持续的

自动化的数据质量检核，并生成数据质量报告。数据质量检查有助于发现各类数据质量问题，为数据质量的改进提供参考依据，并验证改进效果，从而促进数据质量的不断提升。

安全可靠、统一开放的大数据运营平台

普元大数据运营平台主要包括数据服务集成管理、能力开放和资源监控三部分。数据服务集成管理是实现能力聚合的核心。各个业务系统的业务能力和数据能力以服务的形式提供出来，注册到ESB，并由ESB统一发布，形成统一的、标准的能力集合作。

能力开放平台聚合ESB上的能力集合，通过加密、签名、脱敏、分级授权等方式，在安全可控的基础上，有选择地提供给第三方应用使用，实现数据服务能力开放，作为面向社会开放的平台，需要具备支撑互联网级别的并发响应的能力。资源监控平台：为运营团队人员提供管理工具，支持服务发布和运行监控，作业调度管控，数据资产管控和安全审计等。不仅需要对数据库、数据服务等资产的运行状态进行管控，还需要实时把握能力开放情况，通过动态监控和预警帮助运维管理人员随时掌握系统运行状态，提前预防及处理问题。

数据驱动、业务融合的大数据应用平台

数据共享、开放的最终目标都是为了要创造价值，数据的价值主要通过应用进行体现。大数据应用平台主要包括实时大数据分析与数据挖掘分析展现两部分。基于数据驱动理念的实时大数据分析，能够预定义丰富的事件触发、条件匹配和各种自动执行的动作，还可以通过灵活的策略定义将各种事件、条件、动作、告警和计划表有机地结合起来，服务于各种大数据融合应用场景，（如：比对从政

府内部和社会外部获取的数据，当社会停车场监控和道路卡口监控同时发现同一车牌出现时，立即触发套牌告警程序，预测车辆行进路线并指派交警跟单等），深入挖掘数据价值，最终将社会和政府的大数据融合到政府治理的具体业务流程中。

数据挖掘分析与展示提供了可视化、便捷、灵活的智能报表分析、统计、决策工具集，为业务人员提供自助式信息展现服务，快速支持数据分析和数据挖掘，提升决策的整体洞察能力。数据分析与应用：自助数据分析、自助数据挖掘、精准数据预测。

自助可靠、专业成熟的产品支撑体系

普元可提供一系列基于久经大规模关键应用考验的平台软件，它们包括SOA、大数据、云计算三大系列产品，以及相关的一站式解决方案，帮助您采用大平台、

微应用模式构建新一代IT架构，实现互联网+时代的业务转型，提高核心竞争力。普元为政府大数据平台定制的产品体系

大数据存储与处理平台

Primeton BigData Platform 人人能有的大数据平台

Primeton BigData Platform是普元支持海量数据的分布式采集与处理，帮助政府实现大数据集中共享、实时、非实时分析挖掘。

大数据运营平台

精选-大数据可视化平台产品白皮书

1 行业大数据 电力行业应用特点：基于GIS 组件与动态组件的实时数据监控展示，基于静态组件的多样化报表分析展示。 用电量预测：基于海量历史电量数据，规划区域面积、历史人口、历史国民经济数据、三产比例等变化情况，对区域用电量进行预测，作为进一步规划设计依据。 空间负荷预测：基于全网中各小区的占地面积、用地类型、容积率，行业的建筑面积负荷密度、占地面积负荷密度，小区目标年占地面积、小区目标年建筑面积，总负荷值、行业负荷值等数值，对远景年负荷进行预测。 多指标关联分析：从多个外部系统（如GIS ，PMS ，OMS 等）抓取所需数据的时间一致性切片，进行综合分析利用，从而支持规划设计。 金融相关行业应用特点：基于矢量图组件与动态组件的实时资金交易数据监控展示，基于静态组件的多样化报表分析展示。 资金实时流向分析：重点地区资金流向、重点行业资金流向、频繁且相近额度资金流向、季节资金流向、节假日资金流向、偶尔大额资金流向。 数据辅助征信风控：通过连接大数据(包括P2P 平台、小额信贷机构、征信机构、银行、第三支付、互联网大数据等)、连接不同的应用场景，挖掘和探索虚拟经济形态下的网络和商务平台数据，提供去中心化分布式查询，打破行业内信息各自孤立而形成信息漏洞的现状，高效控制风险。 业务拓展：客户挖掘、精准投放、二次开发、战略指导、全民分析等多种智能分析模型，为管理层的管理决策提供了最直接的数据依据，同时绚丽易读的可视化展现带来了清晰直观的产品体验， 让管理层不再拍脑袋发愁。 电子政务应用特点：基于GIS 组件的基础数据关联展示，基于静态组件的多样化报表分析展示。 整合分析发现群众真实需求，并强化数据预测应用功能，助推政府采取更加人性化、便民化，更有 WYDC Viewer 产品白皮书 四方伟业大数据分析Data Discovery 系列产品 WYDC Viewer 是Data Discovery 系列产品中的数据可视化分析展示平台，本白皮书介绍了大数据平台的基础架构，对 WYDC Viewer 的功能及要求做了简要介绍。 成都四方伟业软件股份有限公司

工业大数据白皮书2017版

一张图读懂工业大数据 1. 工业大数据 工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。 工业大数据的主要来源有三类： 第一类是生产经营相关业务数据。主要来自传统企业信息化范围，被收集存储在企业信息系统内部。此类数据是工业领域传统的数据资产，正在逐步扩大范围。 第二类是设备物联数据。主要指工业生产设备和目标产品在物联网运行模式下，实时产生收集的涵盖操作和运行情况、工况状态、环境参数等体现设备和产品运行状态的数据。此类数据是工业大数据新的、增长最快的来源。 第三类是外部数据。指与工业企业生产活动和产品相关的企业外部互联网来源数据。 2. 工业大数据的地位 2.1 在智能制造标准体系中的定位 工业大数据位于智能制造标准体系结构图的关键技术标准的左侧，属于智能制造标准体系五大关键技术之一。

2.2与大数据技术的关系 工业领域的数据累积到一定量级，超出了传统技术的处理能力，就需要借助大数据技术、方法来提升处理能力和效率，大数据技术为工业大数据提供了技术和管理的支撑。 首先，工业大数据可以借鉴大数据的分析流程及技术，实现工业数据采集、处理、存储、分析、可视化。其次，工业制造过程中需要高质量的工业大数据，可以借鉴大数据的治理机制对工业数据资产进行有效治理。 2.3与工业软件和工业云的关系 工业软件承载着工业大数据采集和处理的任务，是工业数据的重要产生来源，工业软件支撑实现工业大数据的系统集成和信息贯通。 工业大数据技术与工业软件结合，加强了工业软件分析与计算能力，提升场景可视化程度，实现对用户行为和市场需求的预测和判断。 工业大数据与工业云结合，可实现物理设备与虚拟网络融合的数据采集、传输、协同处理和应用集成，运用数据分析方法，结合领域知识，形成包括个性化推荐、设备健康管理、物品

城市大数据平台白皮书》解读：智慧城市中的应用

《城市大数据平台白皮书》解读：智慧城市中的应用 日前，中国信息通信研究院正式发布《城市大数据平台白皮书》，阐述了城市大数据的概念和内涵，分析了建设城市大数据平台对于破解智慧城市建设难题的意义，并介绍了我国城市大数据平台的发展现状。 同时，白皮书还提出了城市大数据平台的通用技术架构，梳理了城市大数据平台的运营模式，并就城市大数据平台发展给出了相应的建议。 什么是城市大数据? 随着数据处理技术的不断进步，人们对于数据应用的意识不断提高，人们生活和各行业运行产生的数据呈现爆发式增长，形成了城市大数据。 城市大数据是指城市运转过程中产生或获得的数据，及其与信息采集、处理、利用、交流能力有关的活动要素构成的有机系统，是国民经济和社会发展的重要战略资源。用简单、易于理解的公式可以表达为：城市大数据=城市数据+大数据技术+城市职能。 城市大数据的数据资源来源丰富多样，广泛存在于经济、社会各个领域和部门，是政务、行业、企业等各类数据的总和。同时，城市大数据的异构特征显著，数据类型丰富、数量大、速度增长快、处理速度和实时性要求高，且具有跨部门、跨行业流动的特征。 按照数据源和数据权属不同，城市大数据可以分为政务大数据、产业大数据和社会公益大数据。政务大数据指的是政务部门在履行职责过程中制作或获取的，以一定形式记录、保存的文件、资料、图表和数据等各类信息资源。产业大数据指的是在经济发展中产生的相关数据，包括工业数据、服务业数据等。 此外，还有一些社会公益大数据。当前，城市大数据多数为政务大数据和产业大数据，所以城市大数据的主要推动者应为一个城市的政府和相关的具有一定数据规模的企业。

为保障城市运转的安全高效，智慧城市建设需要对海量的数据资源进行收集、整合、存储与分析，并使用智能感知、分布式存储、数据挖掘、实时动态可视化等大数据技术实现资源的合理配置。因此，城市大数据是实现城市智慧化的关键支撑，是推动“政通、惠民、兴业”的重要引擎。 新型智慧城市发展面临挑战 数据驱动的新型智慧城市发展面临诸多问题。白皮书认为，虽然当前各级地方政府和企业都在积极探索智慧城市建设，但仍存在着特色不明、体验不佳、共享不足等问题。究其根源在于，未能实现城市大数据资源与城市业务的良好融合。 具体而言，挑战包括三个方面：一是信息系统烟囱林立，阻碍数据共享;二是数据治理普遍薄弱，价值大打折扣;三是数据管理水平不一，缺乏整体联动。 如何应对新型智慧城市建设中的困难和挑战?白皮书认为城市大数据平台的建设能够发挥积极作用，具体表现在三个方面。 一、通过数据汇集加速信息资源整合应用 第一，城市大数据平台建立了数据治理的统一标准，提高数据管理效率。通过统一标准，避免数据混乱冲突、一数多源等问题。通过集中处理，延长数据的“有效期”，快速挖掘出多角度的数据属性以供分析应用。 通过质量管理，及时发现并解决数据质量参差不齐、数据冗余、数据缺值等问题。 第二，城市大数据平台规范了数据在各业务系统间的共享流通，促进数据价值充分释放。通过统筹管理，消除信息资源在各部门内的“私有化”和各部门之间的相互制约，增强数据共享的意识，提高数据开放的动力。通过有效整合，提高数据资源的利用水平。 二、通过精准分析提升政府公共服务水平 在交通领域，通过卫星分析和开放云平台等实时流量监测，感知交通路况，帮助市民优化出行方案;在平安城市领域，通过行为轨迹、社会关系、社会舆情等集中监控和分析，为公安部门指挥决策、情报研判提供有力支持。 在政务服务领域，依托统一的互联网电子政务数据服务平台，实现“数据多走路，群众少跑腿”;在医疗健康领域，通过健康档案、电子病历等数据互通，既能提升医疗服务质量，也能及时监测疫情，降低市民医疗风险。 三、通过数据开放助推城市数字经济发展 开放共享的大数据平台，将推动政企数据双向对接，激发社会力量参与城市建设。一方面，企业可获取更多的城市数据，挖掘商业价值，提升自身业务水平。

HC大数据产品技术白皮书

H3C大数据产品技术白皮书杭州华三通信技术有限公司 2020年4月

目录 1 H3C大数据产品介绍 (1) 1.1产品简介 (1) 1.2产品架构 (1) 1.2.1 数据处理 (2) 1.2.2 数据分层 (3) 1.3产品技术特点 (4) 先进的混合计算架构 (4) 高性价比的分布式集群 (4) 云化ETL (5) 数据分层和分级存储 (5) 数据分析挖掘 (6) 数据服务接口 (6)

可视化运维管理 (7) 1.4产品功能简介 (7) 管理平面功能： (12) 业务平面功能： (14) 2DataEngine HDP核心技术 (15) 3DataEngine MPP Cluster核心技术 (16) 3.1MPP + Shared Nothing架构 (16) 3.2核心组件 (16) 3.3高可用 (17) 3.4高性能扩展能力 (18) 3.5高性能数据加载 (18) 3.6OLAP函数 (19) 3.7行列混合存储 (19)

1H3C大数据产品介绍 1.1产品简介 H3C大数据平台采用开源社区Apache Hadoop2.0和MPP分布式数据库混合计算框架为用户提供一套完整的大数据平台解决方案，具备高性能、高可用、高扩展特性，可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算存储能力。H3C大数据平台提供数据采集转换、计算存储、分析挖掘、共享交换以及可视化等全系列功能，并广泛地用于支撑各类数据仓库系统、BI 系统和决策支持系统帮助用户构建海量数据处理系统，发现数据的内在价值。 1.2产品架构 H3C大数据平台包含4个部分： 第一部分是运维管理，包括：安装部署、配置管理、主机管理、用户管理、服务管理、监控告警和安全管理等。 第二部分是数据ETL，即获取、转换、加载，包括：关系数据库连接Sqoop、日志采集Flume、ETL工具 Kettle。

大数据态势感知系统白皮书_V2.0

目录 一、安全现状及挑战 (2) 1.1安全现状 (2) 1.2面临挑战 (2) 二、安全态势感知系统 (3) 2.1方案概述 (3) 2.2方案内容 (4) 2.2.1典型网络状况 (4) 2.2.2态势感知工作流程 (5) 2.2.3态势感知功能组成 (5) 3、系统技术体系 (8) 3.1系统总体架构 (8) 3.2系统主要功能 (9) 4、系统部署方式 (10) 4.1部门级部署 (10) 4.2企业应用部署 (10) 4.3集团应用部署 (11) 4.4部署要求 (12) 五、系统优势 (12)

一、安全现状及挑战 1.1安全现状 近年来，我国政府和企业信息化建设得到快速发展，越来越多的各类核心业务的开展高度依赖于信息技术应用，信息安全问题的全局性影响作用日益增强。为了保障国内各企事业单位的信息系统安全，国家出台了网路安全法，各行业和相关主管部门也出台了各类信息安全监控、审计作为保障信息系统安全的制度，相关的制度标准包括ISO/IEC17799、COSO、COBIT、ITIL、NISTSP800等。这些标准制度从不同角度提出信息安全控制体系，可以有效地控制信息安全风险。同时公安部发布的《信息系统安全等级保护技术要求》中也对安全监控、审计提出明确的技术要求。 目前，很多政府企业在信息安全保障体系建设方面已经达到了一定的水平，先后建立了非法外联监控管理系统、防病毒系统、补丁分发系统、防火墙、入侵检测系统、漏洞扫描系统等，为客户端安全管理、网络安全管理和系统安全管理提供了技术支撑手段。 1.2面临挑战 目前政府企事业单位通过各类安全产品建立起信息安全保障体系，但当前各种信息安全保障工作相对独立，各自为政，单点的工作开展的多，缺乏有效手段将这些安全工作有效串接，并未形成一个综合防御体系。这些安全设备往往产生大量违反安全策略和安全规则的告警事件，其中不乏大量的重复报警和误报警，且各类安全事件之间分散独立，缺乏联系，无法给安全管理员提供在攻击时序上和地域上真正有意义的指导，加重了安全运维人员的工作负担，所以通过购买更多的单点的安全设备已经无法保证企业的信息安全综合保障能力的提升。

社会信用体系大数据平台白皮书v1.0

社会信用体系大数据平台 白皮书 九次方财富资讯（北京）有限责任公司 2016年5月

目录 第一章社会信用体系介绍 (3) 第二章发展现状及趋势 (6) 2.1社会信用体系建设现状 (6) 2.2大数据应用情况与趋势 (7) 2.2.1新形势下的大数据已成为社会信用体系创新的重要突破口 (7) 2.2.2开启大数据时代政务和社会管理新模式 (8) 2.2.3培育经济发展新引擎，打造区域性竞争优势 (8) 2.2.4打造诚信名片，树立行业标杆 (9) 第三章九次方社会信用体系大数据平台的特征 (10) 3.1遵循大数据十三五规划和大数据相关标准规范 (10) 3.2采用大型IT应用系统设计原则 (10) 3.3技术架构对数据结构变化的适应性 (11) 3.4数据采集源的易用性及业务变更的适应性 (12) 3.5注重指标体系及数据模型的设计 (12) 3.6大数据应用场景的可视化及参数化设计 (13) 3.7采用先进、成熟、实用的软件和技术 (13) 第四章九次方社会信用体系大数据平台的总体架构 (14) 4.1数据架构设计 (16) 4.2网络架构设计 (17) 第五章标准规范体系建设 (19) 5.1标准规范建设框架 (19) 5.2标准规范建设内容 (20) 5.2.1公共信用标准规范体系建设 (20) 5.2.2统一社会公共信用代码建设 (21) 第六章社会信用体系数据中心建设 (27) 6.1大数据公共信用信息数据库 (27) 6.2大数据公共信用信息共享与交换平台 (28) 6.3信用门户网站和手机应用 (28) 第七章大数据平台建设 (29)

7.1大数据采集平台 (29) 7.2大数据清洗平台 (30) 7.3大数据挖掘与分析平台 (33) 7.4大数据可视化平台 (35) 第八章应用系统建设 (37) 8.1公共信用信息综合查询 (37) 8.2市场公共信用监管 (37) 8.3信用服务展现 (38) 8.4个人征信信息查询 (39) 8.5企业征信信息查询 (40) 8.6小微企业信用评估 (40) 8.7交易对手信用风险预警 (41) 第九章社会信用体系大数据平台建设的核心要素 (42) 第十章结束语 (43)

Linkoop领象大数据平台白皮书

Linkoop 领象大数据平台白皮书 V3.0 Linkoop领象大数据平台为企业级大数据应用提供了数据全生命周期的解决方案，包含了数据集成、数据管理、数据安全、数据查询以及数据分析的整套分布式大数据平台和计算平台，帮助企业对海量数据进行采集、存储、治理、分析和挖掘，发现数据价值。 Linkoop领象大数据平台技术特点 ?业界领先的大数据计算能力 不论是数据导入、清洗、查询、分析还是复杂的机器学习任务，Linkoop都将这些任务转化为Hadoop上的分布式计算任务，充分利用整个大数据集群的计算能力。Linkoop对计算任务中的关键操作进行了定制化开发和优化，如数据加载、多维关联等常用操作，在降低使用难度的同时提高了计算效率，优化后的处理性能可达Hive-tez的10倍以上，Spark的2-10倍。Linkoop在电信领域广泛应用，每天处理的新增数据量超过600TB，充分验证了平台数据处理的性能和稳定性。 ?全图形化的数据处理流程设计 Linkoop创新性地提供了数据处理流程的图形化开发界面，使得在大数据平台上的数据处理不需要编写Hadoop代码，只需要通过鼠标拖拽添加功能组件，设定功能组件的运行参数和功能组件之间的依赖关系，就能够完成大数据处理流程的定义。对于定义完成的数据处理流程，能直接生成计算任务，提交平台执行和监控。全图形化的使用界面大大降低了对大数据应用开发、实施和运维人员的技术门槛，减少了项目实施的周期和成本。 ?插件式功能扩展 Linkoop提供的功能组件既包括数据采集和ETL任务相关的数据抽取、清洗、脱敏、校验、转换等功能，也包括了数据分析所需要的多维关联、聚集、统计以及机器学习算法等功能。

工业大数据驱动智能制造

工业大数据驱动智能制造 随着产业互联网和智能制造时代的到来，工业大数据技术将成为制造业转型升级的重要引擎，是驱动研发设计、生产过程、管理经营、服务运维智能化的关键要素 5月5日15时19分，一架在后机身涂有象征天空蓝色和大地绿色的大型客机，潇洒稳健地降落在第四跑道上。这是一个历史性的时刻――它标志着中华民族百年的“大飞机梦”终于取得了历史性突破。而C919的下线以及首飞，不仅仅是一个产品的成功研制，更是一种新模式新体系――智能制造的实践检验。 2015年5月，国务院印发《中国制造2025》规划，部署全面推进实施制造强国战略。规划提出，以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向。 智能制造是一系列热点技术的总称，它是基于物联网、大数据、云计算等新一代信息技术，贯穿于研发、设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。 智能制造具有以智能工?S为载体、以关键制造环节智

能化为核心、以端到端数据流为基础、以全面深度互联为支撑四大特征，其目标是缩短研发周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能耗。 C919大型客机成功首飞意味着中国实现了民机技术集群式突破，形成了我国大型客机发展的核心能力，其中就包括工业大数据技术。 中国商用飞机有限责任公司信息化中心主任王文捷介绍，大飞机一次飞行产生的数据量达到10个TB的量级，也就是说至少20台500G大硬盘的电脑才能装得下。而中国商飞公司，不仅要成功研制自主知识产权大飞机，还要成功运营大飞机制造商，从适航试飞到供应链管理，分分秒秒、日新月异的大数据堪称天量。 专家表示，设计图纸将成为过去，飞机完全是在数字世界里设计的，3D几何数据模型以数字模型的形式呈现飞机。数字化样机将含有制造所需的全部信息，不仅含有产品几何体，而且还含有制造产品所需的信息，比如材料、技术要求、包含的标准件、授权发布的文件等。在装配阶段，数字化装配技术将实现飞机装配建模、装配序列建模、装配路径规划和装配过程分析。 为此，中国商飞已经新合并成立信息化与管理创新部，并专门下设数据处，用数据驱动创新。如今，中国商飞建立起以零件号、版次、物料组等为基础的编码标准，给大大小

大数据可视化实时交互系统白皮书

大数据可视化实时交互系统白皮书

目录 第1章产品定位分析 (1) 1.1产品定位 (1) 1.2应用场景 (1) 1.2.1城市管理RAYCITY (1) 1.2.2交通RAYT (2) 1.2.3医疗RAYH (3) 1.2.4警务RAYS (3) 1.3产品目标客户 (4) 1.3.1政务部门 (4) 1.3.2公共安全部门 (4) 1.3.3旅游规划部门 (5) 1.3.4其他客户 (5) 第2章产品简介及优势 (5) 2.1软件产品系统简介 (5) 2.1.1系统概述 (5) 2.1.2系统组成 (6) 2.1.3系统对比 (7) 2.1.4内容开发分项 (7) 2.2主要硬件设备简介 (9) 2.2.1［R-BOX］介绍 (9) 2.2.2［R-BOX］规格 (10) 2.2.3设备组成 (11) 2.2.4现场安装需求 (11) 2.3产品优势 (12) 2.3.1专业大数据交互可视系统 (12) 2.3.2极其便捷的操作 (13) 2.3.3震撼绚丽的高清图像 (13) 2.3.4超大系统容量 (14) 2.3.5高安全可靠性 (14) 2.3.6优异的兼容扩展能力 (14) 2.3.7灵活的部署方式 (14) 2.4方案设计规范 (14) 2.4.1设计依据 (14) 2.4.2设计原则 (15) 第3章产品报价及接入方式 (16) 3.1产品刊例价 (16) 3.2接入注意事项及常见问题 (16) 第4章成功案例 (18)

重庆：城市服务可视化解决方案 (18) 成都：政务云数据可视化解决方案 (19) 深圳：城市综合数据可视化解决方案 (20) 世界互联网大会：大数据可视化 (20) 智能建筑：物联应用解决方案 (21)

2019年H3C大数据产品技术白皮书

H3C大数据产品技术白皮书 杭州华三通信技术有限公司 2020年7月

目录 1 H3C大数据产品介绍................................................................... 错误!未定义书签。 产品简介........................................................................ 错误!未定义书签。 产品架构........................................................................ 错误!未定义书签。 数据处理 ............................................................................ 错误!未定义书签。 数据分层 ............................................................................ 错误!未定义书签。 产品技术特点............................................................... 错误!未定义书签。 先进的混合计算架构........................................................ 错误!未定义书签。 高性价比的分布式集群................................................... 错误!未定义书签。 云化ETL ................................................................................ 错误!未定义书签。 数据分层和分级存储........................................................ 错误!未定义书签。 数据分析挖掘...................................................................... 错误!未定义书签。 数据服务接口...................................................................... 错误!未定义书签。 可视化运维管理................................................................. 错误!未定义书签。 产品功能简介............................................................... 错误!未定义书签。 管理平面功能：................................................................. 错误!未定义书签。 业务平面功能：................................................................. 错误!未定义书签。 2 DataEngine HDP核心技术......................................................... 错误!未定义书签。 3 DataEngine MPP Cluster核心技术 ......................................... 错误!未定义书签。 MPP + Shared Nothing架构 .................................. 错误!未定义书签。 核心组件........................................................................ 错误!未定义书签。 高可用............................................................................. 错误!未定义书签。 高性能扩展能力 .......................................................... 错误!未定义书签。 高性能数据加载 .......................................................... 错误!未定义书签。 OLAP函数..................................................................... 错误!未定义书签。 行列混合存储............................................................... 错误!未定义书签。

DreamBI大数据分析平台-技术白皮书

DreamBI大数据分析平台 技术白皮书

目录 第一章产品简介 (4) 一、产品说明 (4) 二、产品特点 (4) 三、系统架构 (4) 四、基础架构 (7) 五、平台架构 (7) 第二章功能介绍 (7) 2.1.元数据管理平台 (7) 2.1.1.业务元数据管理 (8) 2.1.2.指标元数据管理 (10) 2.1.3.技术元数据管理 (14) 2.1.4.血统管理 (15) 2.1.5.分析与扩展应用 (16) 2.2.信息报送平台 (17) 2.2.1.填报制度管理 (17) 2.2.2.填报业务管理 (33) 2.3.数据交换平台 (54) 2.3.1.ETL概述 (55) 2.3.2.数据抽取 (56) 2.3.3.数据转换 (56) 2.3.4.数据装载 (57) 2.3.5.规则维护 (58) 2.3.6.数据梳理和加载 (65) 2.4.统计分析平台 (67) 2.4.1.多维在线分析 (67) 2.4.2.即席查询 (68) 2.4.3.智能报表 (70) 2.4.4.驾驶舱 (74)

2.4.5.图表分析与监测预警 (75) 2.4.6.决策分析 (79) 2.5.智能搜索平台 (83) 2.5.1.实现方式 (84) 2.5.2.SolrCloud (85) 2.6.应用支撑平台 (87) 2.6.1.用户及权限管理 (87) 2.6.2.统一工作门户 (94) 2.6.3.统一消息管理 (100) 2.6.4.统一日志管理 (103) 第三章典型用户 (106) 第四章案例介绍 (108) 一、高速公路大数据与公路货运统计 (108) 二、工信部-数据决策支撑系统 (110) 三、企业诚信指数分析 (111) 四、风险定价分析平台 (112) 五、基于斯诺模型的增长率测算 (113) 六、上交所-历史数据回放引擎 (114) 七、浦东新区能耗监控 (115)

工业大数据技术架构白皮书

工业大数据技术架构白皮书

编写说明 党的十九大报告中提出要“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合”。再一次强调了运用新兴技术促进信息化和工业化的深度融合，以实现制造强国的战略目标。 工业是国民经济的主导，每一次工业届的重大变革都会对社会发展形成重大的影响。我国政府高度重视并积极推动以互联网为代表的新一代新兴技术与工业系统深度融合，以加速工业体系的智能化变革。工业互联网的建设重点概括为“网络”、“数据”、“安全”三大领域，而“数据”是实现工业智能化的核心驱动。在工业领域中合理地运用大数据技术能有效促进企业信息化发展，提升企业生产运行效率、加速生产信息在制造过程中的流动、助力企业升级转型并形成全新的智能制造模式。 为了加速新一代信息技术与传统产业的融合，工业互联网联盟（AII）针对工业领域的技术创新、标准制定、试验验证、应用实践等进行了一系列调查研究，在工业大数据领域也开展了相关工作，先后发布了《中国工业大数据技术与应用白皮书》，《工业大数据创新竞赛白皮书——风机结冰故障分析指南》等成果，以推动大数据技术在工业领域的深入应用。 本白皮书从实际出发，在现有研究的基础上，结合生产过程中的经典案例，介绍和分析了工业生产环境中大数据技术的应用方法，为工业企业建设大数据系统提供了基础架构层面的建议和指导，从数据的采集与交换、集成与处理、建模与分析、决策与控制几个层面，形成完整的大数据管理与分析架构，供相关行业伙伴参考使用，适用于广义的工业领域，包括制造业、采伐工业、原材料工业以及其他衍生的工业范围。

目录 第一章工业大数据系统综述 (1) 1.1 建设意义及目标 (1) 1.2 重点建设问题 (2) 第二章工业大数据技术架构概述 (3) 2.1 数据采集与交换 (5) 2.2 数据集成与处理 (6) 2.3 数据建模与分析 (8) 2.4 决策与控制应用 (9) 2.5 技术发展现状 (10) 第三章工业大数据技术架构实现 (12) 3.1 技术组件选择 (12) 3.1.1 数据采集 (12) 3.1.2 数据存储 (16) 3.1.3 数据计算 (17) 3.1.4 混合云架构 (18) 3.2 建设标准 (19) 3.2.1 基础业务能力 (19) 3.2.2 数据管理能力 (20) 3.2.3 运维管理能力 (21) 3.2.4 安全管理 (22) — 1 —

工业互联网平台白皮书宣讲

“工业互联网平台宣讲团”第二讲直播实录 《工业互联网平台白皮书》宣讲 时间：2018年1月17日晚20点 主讲专家： 朱敏：中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所副所长、《工业互联网平台白皮书》主要撰写者 主持人： 胡虎：《三体智能革命》主编、媒体专家 【主持人开场白】： 大家好。101 个（注：实际直播转播微信群97个）科技、产经微信群同步图文直播、转播的工业互联网平台宣讲团再度开讲。这里是宣讲团在数字虚体空间举行的第二场公益分享，我是活动主持人胡虎。作为人民邮电报社一名专业媒体人，本人长期从事前沿科技与数字经济的深度报道和趋势研究工作，也是机械工业出版社近期出版的国内首部讨论智能化理论的专著——《三体智能革命》的主编。 此次宣讲活动，是为了贯彻落实国务院《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，宣贯《工业互联网平台白皮书》，在工信部信软司大力支持下，由中国信息通信研究院、工业互联网产业联盟、走向智能研究院主办的。 上期说到，“工业互联大潮起，实体经济春天来”。这回单表，“工业互联百业兴，平台创新点雄兵。”去年11月，有关单位正式发布了《工业互联网平台白皮书》。《白皮书》对于工业互联网平台的来龙去脉、概念架构、关键要素、场景案例等等作了极富说服力的描述。由于概念新、理念新、技术新、案例新，工业界、IT通信界、企业界人士在积极拥抱“工业互联网平台”新生事物的同时，迫切希望听到更加深入、详细的解读。

宣讲活动得到我国工业、IT等领域若干重要的行业协会、管理部门、产业联盟、研究机构、知名企业大力支持。他们是： 工业互联网平台宣讲团支持单位（排名不分先后，更新中）： 中国机电一体化技术应用协会、中国工业技术软件化产业联盟、宁夏宁东能源化工基地管委会、沈阳市大数据管理局、苏州工业园区科技和信息化局、杭州市余杭区科学技术局、东北大数据产业联盟、浙江省工业互联网产业联盟、中国精算研究院大数据中心、成都汽车产业研究院、苏州市智能制造公共服务平台、北京中关村科技园丰台园3D打印数字维创中心、杭州市计算机学会、杭州市物联网行业协会、无锡市信息化协会、绍兴市产业互联网促进会、深圳市大数据研究与应用协会、工业互联网产业联盟上海分联盟、华东理工大学信息科学与工程学院、北京信息科技大学自动化学院、中国人工智能学会智慧能源系统专业委员会、航天云网、徐工信息、海尔工业智能研究院、树根互联、中国移动、中船信息、西门子、ABB、PTC、东方国信、日海物联、索为系统、《航空动力》编辑部、e-works数字化企业网、工业4.0俱乐部、中国科技自动化联盟、工业4.0创新平台、工业4.0商业共同体、智能制造百人会、工控兄弟连、工业服务联盟、寄云科技、北京兮易、兰光创新、英诺维盛、合众联恒、北京格分维、大驰工业设计、昱辰泰克、青岛天河制造业转型升级研究院、中之杰、互联智佑、宝信信息、中安鼎辉、安星联供应链、联讯动力、造奇智能、制学网、廊庭科技、2045加速器、翔正国际、智汇工业、国脉物联网、工程师联盟、慧造智能研究院、渤海方略等等。 最新统计，今晚同步直播宣讲活动的微信群有97个,比第一期宣讲活动增加了22个，可见工业互联网作为创新热点有着巨大的知识魔力。97个同步直播转播微信群有(系列群只列举主群，部分微信群未列出)： 工业互联网产业联盟群、走向智能-工业互联精英群、走向智能-工业互联产融群、工业互联网平台宣讲团直播系列群、CPS信息物理系统专家宣讲团、国家智能制造交流群、宁东管委会系列群、中国工业技术软件化产业联盟群、中国信息自动化交流群、《三体智能革命》雅读汇、工业4.0俱乐部系列微信群、工业4.0商业联合体系列微信群、2018智能制造百人会群、中欧智能制造、中国智能制造Imchina、工业互联网安全讨论小组、中国建造3.0&建筑数字领导力论坛、人工智能创新高峰论坛、智能科技创新交流群、IC咖啡讲堂

企业级一站式大数据综合平台白皮书

Transwarp Data Hub (TDH)企业级一站式大数据综合平台 白皮书星环信息科技（上海）有限公司

Transwarp Data Hub (TDH) 企业级一站式大数据综合平台 Transwarp Data Hub (TDH) 企业级一站式大数据综合平台 01 2015 TRANSWARP 星环科技 大数据时代的来临为众多企业带来了更多全新的发展机遇。星环科技基于Apache Hadoop 为企业开发了一站式大数据综合平台Transwarp Data Hub （简称TDH ）， 通过提供从数据存储、分布式计算、数据分析挖掘以及数据可视化的整套支持，帮助企业建立一个统一的数据和计算平台。企业用户可以在星环科技TDH 一站式大数据综合平台上采集、存储、分析、搜索、挖掘海量数据及其内在价值。TDH 一站式大数据综合平台涵盖： TDH 一站式大数据综合平台是国内首个内嵌Apache Spark 计算框架的大数据平台软件， 也是国内外领先的高性能大数据分析平台。TDH 包含四个组成部分： Transwarp Hadoop 基础版、TranswarpInceptor 分布式内存分析引擎、Transwarp Hyperbase 分布式实时数据库和Transwarp Stream 流处理引擎。 一站式数据存储平台： TDH 通过内存计算技术、高效索引、执行计划优化和高度容错的技术，使得一个平台能够处理从GB 到PB 的数据，并且在每个数量级上都能提供比现有技术更快的性能； 企业客户不再需要混合架构，不需要孤立的多个集群。TDH 可以伴随企业客户的数据增长而动态不停机扩容，避免MPP 或传统架构数据迁移的棘手问题。 一站式资源管理平台： TDH 在统一存储上建立资源管理层，提供企业用户统一的计算资源管理、动态资源分配、多部门之间的资源配置和动态共享等功能，使多部门多应用可以灵活地在统一平台上平滑运行。一站式数据分析平台： TDH 支持批处理统计分析、交互式SQL 分析、在线数据检索、R 语言数据挖掘、机器学习、实时流处理、全文搜索和图计算，为企业客户提供广泛的计算支持能力，客户无需切换平台或架构即可完成复杂的任务。 一站式管理平台： TDH 作为企业级解决方案，开发了用户友好的管理界面、提供了系统安装、集群配置、安全访问控制、监控及预警等多方面支持，在可管理性方面优势显著。 系统可线性扩充存储容量或提高处理性能，只需要简单地向集群中增加机器，无需停机。有效解决企业由于数据增长导致的处理性能缓慢或频繁迁移数据的问题。满足新一代数据管理需求的TDH 一站式大数据综合平台改进的YARN 资源管理框架，可在同一份数据集上运行多种计算框架，动态创建SQL 统计、数据挖掘、机器学习、流处理等计算集群，满足企业多部门数据和计算资源统一管理的需求。Inceptor 交互式内存分析引擎，同时支持SQL 2003和R 语言，满足数据交互式分析和挖掘需求，加快企业决策速度。内置改进后的Apache Spark ，SQL 执行性能比Apache Hadoop 快10倍左右。 Hyperbase 实时数据库支持结构化、半结构化 、 非结构化等多种类型数据的在线存储、OLTP 事务、OLAP 检 索、全文搜索 、图分析和批处理统计业务等全方位 需求。Stream 分布式实时流处理引擎提供强大的流计算表达能力，可支持复杂的实时处理逻辑，满足企业实时告警、风险控制、在线统计 和挖掘等应用需求。采用普通商用服务器构建集群，最大程度降低成本；内置Erasure Code 先进编码技术，提供两倍存储效率和两倍容错能力；高效支持内存/闪存/硬盘混合存储，可提供最佳性价比存储配置。 无限水平扩展 统一数据处理平台 高速数据分析 灵活数据处理 实时流计算 超高性价比

政务大数据白皮书

共享、开放、融合政务大数据平台最佳实践 ------普元政务领域大数据平台解决方案为什么要建大数据平台 大数据（Big Data）概念提出时间虽不长，但已日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。 根据2014年的Gartner新兴技术曲线显示，大数据已经从炒作高峰，进入5到10年的稳步发展期，2015年大数据已经成为主流技术。 在业务条件和技术条件基本具备的前提下，国务院发布了《关于促进大数据发展的行动纲要》（以下简称《行动纲要》），标志着大数据在我国的发展与应用上升到国家战略层面。 各级政府单位作为大数据战略最重要的参与者，不仅承担着政策研究、标准制定、宏观调控等传统职能，同时肩负着深入挖掘政府大数据价值的使命。 《行动纲要》政策解读 许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用，纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，实施大数据战略。（如美国政府于2012年3月29日发布《大数据研究与发展倡议》，同时组建“大数据高级指导小组”）。 如今，中国已将大数据视为国家战略，并且在实施上，也已经进入到企业战略层

面，这种认识已经远远超出当年的信息化战略。此次《行动纲要》，究竟对政府数据有何影响呢？ 根据国家发改委的回应，《行动纲要》的核心内容可以概括为“三个着力、五大目标、三方面任务、十项工程及七项措施”。 其中与政府数据密切相关的内容，是要着力推动政府数据开放共享利用，提升政府治理能力。重点是大力推动政府部门数据共享，稳步推动公共数据资源开放，统筹规划大数据基础设施建设，支持宏观调控科学化，推动政府治理精准化，推进商事服务便捷化，促进安全保障高效化，加快民生服务普惠化。 与此同时，国家标准委正着手制定首批共十项大数据标准，随着政策顶层设计的越发清晰和行业标准的逐渐形成，有关政府数据共享、开放和应用的计划也越发清晰。 按照《行动纲要》，计划到2017年底基本形成跨部门的数据资源共享共用格局，2018年构建国家层面的统一数据开放平台，2020年大数据产业初具规模，形成大中小企业相互支撑、协同合作的大数据产业生态体系。

什么是工业大数据【深度解析】

什么是工业大数据？ 内容来源网络，由“深圳机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、自动化、数字无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 工业是国民经济不可或缺的一环，也是一个国家强大竞争力背后的力量支撑。而我国工业目前位居世界第一，但却大而不强。企业创新能力不足，高端和高价值产品欠缺，在国际产业分工中处于中低端状态，中国工业企业急需转型和升级。 制造企业在利用大数据技术后，其生产成本能够降低10%—15%，大数据对于工业企业的重要性不言而喻。不同层面的制造企业在发展过程中，应该采取相应的大数据策略，才能离“工业4.0”、“工业互联网”和“中国制造2025”更近一步。 工业大数据四大特征 工业大数据具有一般大数据的特征（海量性、多样性等），此基础上具有四个典型的特征： 价值性、实时性、准确性、闭环性。 （1）价值性（Value）：工业大数据更加强调用户价值驱动和数据本身的可用性，包括：提升创新能力和生产经营效率，以及促进个性化定制、服务化转型等智能制造新模式变革。 （2）实时性（Real-time）：工业大数据主要来源于生产制造和产品运维环节，生产线、设备、工业产品、仪器等均是高速运转，从数据采集频率、数据处理、数据分析、异常发现和应对等方面均具有很高的实时性要求。 （3）准确性（Accuracy）：主要指数据的真实性、完整性和可靠性，更加关注数据质量，以及处理、分析技术和方法的的可靠性。 （4）闭环性（Closed-loop）：包括产品全生命周期横向过程中数据链条的封闭和关联，以及智能制造纵向数据采集和处理过程中，需要支撑状态感知、分析、反馈、控制等闭环场景下的动态持续调整和优化。 工业大数据“3+3”理论——3个层面+3个过程 第一个“3”是指3个层面——企业，企业上面的供应链、产业链和生态链，以及在这

HC大数据产品技术白皮书

H C大数据产品技术白皮 书 The latest revision on November 22, 2020

H3C大数据产品技术白皮书杭州华三通信技术有限公司 2020年12月

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1H3C大数据产品介绍 1.1产品简介 H3C大数据平台采用开源社区Apache 和MPP分布式数据库混合计算框架为用户提供一套完整的大数据平台解决方案，具备高性能、高可用、高扩展特性，可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算存储能力。H3C大数据平台提供数据采集转换、计算存储、分析挖掘、共享交换以及可视化等全系列功能，并广泛地用于支撑各类数据仓库系统、BI 系统和决策支持系统帮助用户构建海量数据处理系统，发现数据的内在价值。 1.2产品架构 H3C大数据平台包含4个部分： 第一部分是运维管理，包括：安装部署、配置管理、主机管理、用户管理、服务管理、监控告警和安全管理等。 第二部分是数据ETL，即获取、转换、加载，包括：关系数据库连接Sqoop、日志采集Flume、ETL工具 Kettle。

第三部分是数据计算。MPP采用分析型分布式数据库，存储高价值密度的结构化数据；Hadoop存储非结构化/半结构化数据和低价值密度结构化数据。计算结果都存到数据仓库，数据仓库中的数据可直接用于分析和展示。数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的且随时间不断变化的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。 第四部分数据服务，包括：机器学习、数据挖掘、数据检索、数据可视化、即席分析、SQL和API，为应用层提供服务和中间件调用。 1.1.1数据处理 对于大数据管理平台，应该建立一套标准化、规范化的数据处理流程，例如：如何采集内部和外部数据、结构化和非结构化数据；如何清洗采集来的脏数据和无效数据；如何对不同来源的数据进行打通；如何对非结构化的数据进行结构化加工；如何在结构化数据的基础上进行商业建模和数据挖掘等等。大数据管理层在一条数据总线上构建了一条完整的大数据处理流水线。这条流水线从数据的采集、清洗到加工处