田园综合体项目建设和运营大数据平台一站式解决方案

田园综合体项目

建设和运营大数据平台一站式

解

决

方

案

目录

第一章总体设计 (54)

1.2项目综述 (54)

1.2.1项目概述 (54)

1.2.2建设目标 (54)

1.2.3设计原则 (55)

1.2.4 主要建设内容 (57)

1.3总体设计方案 (58)

1.3.1充分利用现有建设成果 (58)

1.3.2结合实际情况开展建设 (59)

1.3.3利用信息技术提升系统运行效率 (59)

1.3.4加强与业主内部的沟通 (59)

1.3.5注重可操作性，便于快速推广使用 (60)

1.3.6业务系统扩展性好 (60)

1.3.7业务持续深化，服务不间断 (61)

1.4技术选型方案 (61)

1.4.1软件系统技术选型 (61)

1.4.1.1 ESB 总线与 SOA 设计 (61)

1.4.1.2 消息系统 JMS (64)

1.4.1.3 应用层面 (65)

1.4.2硬件设备技术选型 (66)

1.4.2.1 满足业务需求，可扩展性强 (67)

1.4.2.2 与招标需求的高度吻合 (67)

1.4.2.3 产品资料齐全，性能如实描述 (68)

第二章智慧营销及游客服务系统 (69)

2.1系统概述 (69)

2.2智慧营销及游客服务场景描述 (70)

2.3系统设计需求理解 (70)

2.4各业务系统间数据需求 (72)

2.5实际信息化业务系统设计 (75)

2.6智慧营销体系功能设计 (75)

2.6.1宣传展示需求概述 (75)

2.6.2推广吸粉需求概述 (78)

2.6.3营销活动需求概述 (79)

2.6.4电子商务需求概述 (80)

2.6.5电子商务系统后台建设 (83)

2.6.5.1 系统概述 (83)

2.6.5.2 功能要求 (83)

2.6.5.3 系统建设功能目标 (84)

1.产品管理体系 (84)

2.景区会员体系 (84)

3.平台订单及支付体系 (85)

4.财务管理体系 (85)

5.线下设备管理体系 (86)

6.接口体系 (86)

7.资讯体系 (86)

8.景区营销决策分析体系 (87)

1.平台软件功能体系 (87)

2.平台信息的组织和表现形式 (88)

3.技术目标 (90)

4.建设原则 (93)

2.6.5.5 规划层面原则 (93)

1.项目实施层面原则（策略） (96)

1. 开发技术 (99)

2.部署技术 (99)

3. 系统安全性 (100)

4. 深大技术选型的优势 (101)

5.平台与线下系统的关系 (102)

1. 电子商务平台总体功能 (104)

2.电子商务平台总后台功能 (105)

3.电子商务平台B端用户登录应用 (107)

4.电子商务平台C端用户登录应用 (108)

5. 备注说明 (108)

2.6.5.8 电子商务平台总后台建设 (109)

1. 用户管理 (110)

2. 订单管理 (116)

3. B端网站管理 (118)

4. C端网站管理 (123)

5. 资源管理 (127)

6. 系统管理 (130)

2.6.5.9 第三方支付技术接口 (138)

2.6.6电子商务平台B端建设 (139)

1、攻略 (168)

2、新闻 (171)

2.6.7.3 电商社区 (172)

1、交流区 (172)

2、各旅游景点专区 (173)

3、多彩贵州 (174)

1、门票产品展示 (175)

2、酒店产品展示 (176)

3、线路产品展示 (177)

4、自由行产品展示 (178)

1、个人注册 (178)

2、个人首页 (179)

3、用户资料管理 (179)

4、订单管理 (179)

5、积分管理 (180)

6、点评管理 (180)

1、门票类产品预订 (180)

2、酒店类产品预订 (181)

3、订单提交 (182)

4、订单支付 (182)

5、支付方式 (183)

1、网站地图 (184)

2、帮助中心 (184)

2.6.8部分电商案例页面展示 (185)

2.6.9 B2B分销平台——智游宝应用支撑平台 (199)

1、提供便捷的验证方式 (200)

2、提供健全的分销管理体系 (201)

4、管理分销商 (201)

5、控制分销量 (201)

6、节省了人力成本 (202)

7、保障资金安全 (202)

8、保障出票安全 (203)

9、充分挖掘、分析数据 (203)

10、提供便捷自助售、取票服务 (204)

1、定义 (204)

2、认证中心业务描述 (205)

2.6.9.6 报表输出 (207)

2.6.10 旅游景区公共服务门户网站 (208)

2.6.11田园综合体项目移动应用软件 (209)

1、概述 (209)

2、手机APP的应用的定义及推广模式 (210)

3、电商平台手机APP功能规划图 (211)

4、深大已往开发的同类产品示例 (211)

2.6.11.2 手机APP 应用功能示例说明 (214)

1、智能导游 (215)

2、地图模块 (216)

3、服务提醒模块 (217)

4、搜索模块 (218)

5、签到模块 (219)

6、游客互动模块 (220)

7、最近浏览模块 (221)

8、收藏模块 (221)

9、更多-会员设置模块 (221)

2.6.12田园综合体项目电子自助导览系统 (222)

2.6.13田园综合体项目实景视频互动服务系统 (224)

2.6.14旅游微信公众平台 (224)

1、概述 (226)

2、建设意义 (227)

3、建设特征 (227)

4、建设目标 (228)

5、微信平台栏目架构 (229)

6、微信微网栏目策划 (229)

2.6.14.1 微信公众号下的二次开发 (236)

1.微信公众平台在旅游景区营销中的作用 (236)

1.微信公众平台运营思路 (238)

2.微信公众号“订阅号”的运营 (238)

1、应用背景 (240)

3、应用案例 (240)

2.6.15百度直达号应用 (250)

2.6.16票务及一卡通服务体系 (256)

1、门票售票 (260)

2、门票查询 (264)

3、退票 (264)

2.6.16.3 票务流程定义 (265)

2.6.16.6 检票管理子系统 (272)

2.6.16.8 储值卡消费应用 (276)

主要应用： (276)

2.6.16.9 库存管理子系统 (277)

2.6.16.10 一卡通电子门票系统应用 (279)

2.6.16.11 园区一卡通与其他系统的功能互通 (284)

1、检票设备出现故障 (286)

2、人流高峰时候的检票方案 (287)

3、人流高峰时候的售票方案 (287)

1、后台数据库服务器部分硬盘故障 (287)

2、后台数据库自动优化 (288)

2.6.16.14 其它应急措施 (288)

1、操作员帐号的安全性管理 (288)

2、网络安全性管理 (289)

3、数据安全性管理 (289)

4、电源安全性管理 (290)

2.6.17基于景区票务业务下的领导综合管控系统 (290)

1、事务远程处理 (291)

2、统计分析 (291)

1、售票员销售统计 (292)

2、售票员交易查询 (292)

3、门票销售分析 (292)

4、客源地统计 (293)

5、旅行社销售统计 (294)

6、各类经营收入汇总表 (294)

7、各网点营业收入统计图 (295)

8、营业收入走势图 (296)

9、营业收入按支付方式显示图 (296)

2.6.17.5 领导大屏查询（日后可扩展到中央显示大屏中显示） (297)

2.6.17.6 领导WEB 查询 (299)

1、功能介绍 (300)

2、部分报表名称 (301)

3、报表实例 (302)

2.6.17.7 领导手机查询 (306)

1、功能介绍 (307)

2、部分报表名称 (307)

3、图样 (308)

2.6.18自助售取票系统 (309)

2.6.19游客投诉处理系统 (327)

1、处理信息流 (332)

2、游客端业务流转 (333)

3、输出表单格式 (333)

4、系统管理端业务流转 (334)

5、输出表单格式 (334)

6、审核端信息流处理 (335)

7、输出表单格式 (335)

2.6.20体验项目排队预约系统 (336)

2.6.21快速拍照系统系统 (337)

2.6.22物品租赁管理模块功能设计 (338)

2.6.23园区内零售POS管理系统 (340)

1、客户端功能 (344)

2、服务器端或与其他模块的衔接的功能要求 (345)

2.6.24园区内店铺管理模块设计 (346)

2.6.25餐饮管理系统（可建设软件部分） (347)

2.7.1景区无线局域网设计原则 (350)

2.7.2Wi-Fi数据应用基础平台 (352)

2.7.3个性PORTAL推送业务平台 (355)

2.7.4系统架构 (356)

2.7.4.1 系统结构 (356)

2.7.4.2 业务流程 (357)

2.7.4.3 普通用户认证流程 (357)

2.7.4.4 会员认证流程 (359)

2.7.5 Portal推送方案实施 (360)

1、主页广告位 (361)

2、模块功能展示 (362)

1、多认证方式 (368)

2、多营销服务集成 (369)

3、游客上网数据监控统计及数据分析 (370)

4、面向景区外游客的线上旅游攻略服务 (371)

5、面向景区外游客的线上旅游攻略服务 (373)

2.7.6管理功能 (375)

2.7.6.1 认证管理 (375)

2.7.6.2 智能账户管理 (375)

2.7.6.3 手机号码管理：筛选、导出Excel (376)

2.7.6.4 游客流量统计： (376)

2.7.6.5 用户上网日志： (377)

2.8.1总体设计 (378)

2.8.1.1 设计原则 (378)

2.8.1.2 设计依据 (379)

2.8.2详细设计 (381)

2.8.2.1 系统架构 (382)

2.8.2.2 系统管理流程 (384)

1、高识别率高适应性 (386)

2、可视智能管理 (389)

3、高稳定性 (391)

1、系统架构 (393)

2、系统管理流程 (393)

3、系统特点 (394)

1、存储方式 (395)

2、图片存储容量计算 (395)

3、视频存储容量设计 (396)

2.8.2.6 网络传输系统 (397)

1、骨干网设计 (398)

2、接入网设计 (399)

2.9支付方式对接体系 (399)

2.9.1票务系统支付手段升级 (399)

2.9.2餐饮消费及商超POS系统支付手段升级 (400)

2.9.3支付扫码硬件设备 (401)

第三章智慧运营管理系统 (402)

3.1智慧运营管理场景 (402)

3.2系统总体说明 (403)

3.3总体功能示图 (405)

3.4功能详细说明 (406)

3.4.1基础运营管理 (406)

3.4.1.1 信息共享 (407)

3.4.1.2 行政办公 (408)

3.4.1.3 公文管理 (416)

3.4.1.4 人事管理 (418)

3.4.1.5 卡务管理 (418)

3.4.1.6 停车管理（员工） (419)

3.4.1.7 门禁管理 (420)

3.4.1.8 用水管理 (420)

3.4.1.9 考勤管理 (420)

3.4.1.10 消费管理 (421)

3.4.1.11 工服管理 (422)

3.4.2业务运营管理 (422)

3.4.2.1 电影学院管理 (422)

3.4.2.2 演艺管理 (422)

3.4.2.3 主题策划管理 (422)

3.4.2.4 市场经营管理 (422)

3.4.3财务管理 (424)

3.5景区内部一卡通管理及各业务接口设计 (424)

3.5.1系统概述 (424)

3.5.2系统设计 (424)

3.5.2.1 系统总体架构 (424)

3.5.2.2 系统组成 (425)

3.5.2.3 系统优势及特点 (426)

3.5.2.4 设计原则 (427)

3.5.2.5 卡片选型 (428)

3.5.2.6 系统安全设计 (429)

3.5.3 员工一卡通系统基础平台 (430)

3.5.3.1 系统功能介绍 (430)

3.5.4 员工门禁管理系统 (433)

3.5.4.1 系统功能介绍 (433)

3.5.5 员工考勤管理系统 (437)

3.5.5.1 系统功能介绍 (437)

1. 多媒体考勤机 (440)

3.5.6员工食堂售饭管理系统 (442)

3.5.7员工季卡管理系统 (443)

3.5.8“员工购”消费与结算平台 (444)

第四章智慧供应链系统 (447)

4.1智能供应链解决方案 (447)

4.1.1智能供应链基础平台解决方案 (447)

1.系统概述 (448)

2.关键需求点解决方案 (449)

1.系统概述 (451)

2.关键需求点解决方案 (451)

4.1.1.3 单据转换平台 (454)

4.1.1.4 未雨绸缪的预警平台 (456)

图表自定义预警方案 (457)

4.1.1.5 各取所需的权限集中管理平台 (459)

4.1.1.6 消息驱动的工作流平台 (460)

4.1.1.7 灵活配置的业务流程 (461)

4.1.2 供应商管理解决方案 (463)

4.1.2.1 供应商管理需求 (463)

1. 供应商资料管理 (463)

2. 供应商评估管理 (467)

4.1.2.2 供应商政策管理 (472)

1. 信用政策 (473)

2. 配额政策管理 (475)

3. 货源政策管理 (477)

4. 采购价格政策管理 (479)

4.1.3采购管理解决方案 (484)

1. 业务难点与挑战 (485)

2. 管理信息化方案 (486)

1. 采购申请管理 (524)

2. 采购询-比-报价管理 (527)

3. 采购合同管理 (531)

4. 采购订单管理 (533)

5. 采购收货管理 (536)

6. 采购入库管理 (538)

7. 采购结算管理 (540)

Tempo大数据分析平台介绍

Tempo大数据分析平台介绍 （Tempo-DataAnalysis） 美林数据技术股份有限公司，专注数据价值发现，为客户提供大数据分析与利用产品和业务解决方案； 重点与大家分享美林T empo大数据分析平台，会从平台概述、产品特点、应用价值和行业案例四个部分进行介绍。 第一部分产品概述 “美林T empo大数据分析平台”，即T empo-DataAnalysis；是一款数据价值发现与利用平台，为客户提供专业、敏捷、易用的大数据分析挖掘与可视化展现的工具。 2015年12月12日北京中关村大数据日，美林T empo大数据分析平台正式发布。

T empo平台以数据增值为目标，为客户提供多种数据处理与分析方法，满足组织不同角色的数据价值挖掘和应用的需求。 T empo平台面向企业各级数据分析、数据价值利用人员，集数据可视化探索、数据深度分析、模型应用开发于一体的大数据平台。 平台首先能够实现对多数据源进行接入和处理； 平台实现数据接入、数据处理、数据分析、结果应用等产品处理应用全过程；客户可以通过数据可视化方式进行直观分析，也能通过数据挖掘发掘数据中隐含

的深度规律。 平台可面向企业领导、各级业务人员、技术人员共同使用； 产品的核心理念就是“智能、互动、增值”； 产品具备多种智能算法，可视化分析过程智能化，产品以可视交互的方式实现分析，产品不仅为客户节约成本、提高效率，更重要是为客户创造价值。 第二部分，产品特点， 主要包括四个方面：

第一个特点，基于大数据架构 TEMPO平台基于大数据架构，支持分布式存储、分布式并行计算、内存计算。 支持Hadoop、Hive、Y arn、Spark、Zookeeper、Sqoop、Kafka、Python、Scala、Mesos、Chronos、hbase、T ez、Mongodb等多种大数据技术。 第二个特点，领先算法 产品内嵌10种世界领先独创算法、19种经典算法。

大数据实验室建设方案

高校大数据实验室建设方案 一、建设目标 xx大数据实验室的建设目的是作为大数据教学实验及科研平台，包括数据挖掘与大数据分析平台。实验室的设计全面落实“产、学、研、用”一体化的思想和模式，从教学、实践、科研和使用多方面注重专业人才和特色人才的培养。 利用虚拟化教学资源，搭建教学系统和集群平台，将理论学习、实践教学和大数据项目实战融为一体，由难而易、循序渐进，逐步提升学生的学习技能和实践水平，提高“学”的质量和成效。利用大数据分析主流软件框架，搭建与业界主要用户一致的实验与科研环境，将理论课程中学到的数据挖掘算法运用到实际的数据分析过程中，提升学生的动手操作和项目实践能力。使得学生所学与企业项目人才需求无缝衔接，与教师的科研工作紧密配合。 通过专业的大数据分析计算资源搭建的开放式大数据分析平台，可以充分的融合教师的科研需求，教师可以在开放的平台环境下开展大数据科研工作，提升教师的科研创新能力，充分提高“研”的成效。 二、产品优势

?交互式学习模式 提供体系完整、简单易用的在线教学课堂；以基础知识学习、在线视频教学、习题、线上测试、评估等为主线的一系列方法，确保学生在短时间内掌握大数据虚拟仿真实验、分析部署技能。 ?真机实验训练 实验训练体系设计成各模块相对独立的形式，各模块交互式的实验任务、大数据实验机、实际项目上机操作，通过多方位的训练，最终灵活的、渐进式地掌握大数据生态体系。 ?大数据实战及案例分析 提供实验数据，包括网站流量数据、租房及二手房数据、电商商品交易数据、搜索引擎访问等多种行业数据，数据内容超过20TB，同时周期更新数据内容。 ?充分支撑科研工作 提供行业数据及案例解剖用于基础研究，提供数据分析方案及流程，提供数据更新接口，

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。

智慧校园大数据平台建设和运营整体解决方案

智慧校园大数据云平台 建 设 方 案

目录 第1章建设思路和建设目标 (20) 1.1、总体建设内容概述 (20) 1.2、总体建设理念 (21) 1.2.1、搭平台 (21) 1.2.2、定标准 (22) 1.2.3、上应用 (23) 1.2.4、成体系 (24) 1.2.5、集中管 (26) 1.2.6、特色建 (26) 1.3、总体目标 (27) 1.3.1、培养人才目标 (27) 1.3.2、推动教育治理体系和治理能力现代化目标 (27) 1.3.3、平台建设目标 (28) 1.3.3.1、智慧校园平台建设标准化 (28) 1.3.3.2、平台云化 (29) 1.3.3.3、业务能力云化 (29) 1.3.3.4、服务集中化 (29) 1.3.3.5、应用移动化 (29) 1.3.3.6、应用扩展化 (29) 1.3.3.7、资源可持续化 (30) 1.3.3.8、管理可视化 (30) 1.4、总体架构设计 (30) 1.4.1、总体架构 (30) 1.4.2、云平台整体架构 (32) 1.4.3、系统技术路线设计 (32) 第2章智慧校园大数据总体规划 (34) 2.1、智慧校园大数据建设背景 (34)

2.1.1、战略机遇 (34) 2.1.2、大数据产业政策支持 (36) 2.2、智慧校园大数据的来源 (37) 2.2.1、个体智慧校园大数据 (38) 2.2.2、课程智慧校园大数据 (38) 2.2.3、班级智慧校园大数据 (39) 2.2.4、学校智慧校园大数据 (39) 2.2.5、区域智慧校园大数据 (39) 2.2.6、国家智慧校园大数据 (40) 2.3、智慧校园大数据采集技术图谱 (40) 2.4、智慧校园大数据建设面临问题 (41) 2.4.1、产品同质化严重 (41) 2.4.2、分析端是整体短板 (42) 2.4.3、缺乏统一的行业标准 (42) 2.4.4、大数据价值尚未体现 (42) 2.4.5、数据模型的科学性不足 (43) 2.4.6、数据的权利制度未明确 (43) 2.4.7、数据规模日益庞大 (43) 2.4.8、缺乏稳定高效的大数据环境 (43) 2.4.9、数据利用不充分 (44) 2.4.10、数据驱动带来的科研新挑战 (44) 2.5、智慧校园大数据云平台建设原则 (44) 2.5.1、要提前规划设计 (45) 2.5.2、要有清晰的边界 (46) 2.5.3、要保持连续性和规范性 (46) 2.5.4、采集粒度要尽可能小 (47) 2.5.5、智慧校园大数据数据源分析 (48) 2.5.5.1、数据涉及面窄 (48) 2.5.5.2、有效数据量少 (48)

科研大数据平台项目

科研大数据平台项目技术建议书

目录 1. 概述 (1) 1.1.项目背景 (1) 1.2.需求分析 (1) 1.3.方案简述 (1) 1.4.方案价值 (2) 2. 设计方案 (4) 2.1.设计原则 (4) 2.2.系统架构 (5) 2.3.分布式数据库系统 (5) 2.3.1. MPP + Share Nothing架构 (5) 2.3.2. 核心组件 (5) 2.3.3. 高可用 (6) 2.3.4. 高性能在线扩展 (7) 2.3.5. 高性能数据加载 (8) 2.3.6. OLAP函数 (8) 2.4.H ADOOP集群 (9) 2.4.1. Hadoop企业版 (9) 2.4.2. HIVE分布式内存分析引擎 (9) 2.4.3. HBASE分布式实时在线数据处理引擎 (10) 2.4.4. Stream流处理引擎 (11) 2.5.服务器虚拟化 (11) 2.5.1. 设计理念 (11) 2.5.2. 系统结构 (13) 2.5.3. 服务器虚拟化系统组成 (14) 2.6.云管理平台 (14) 2.6.1. 浪潮云海OS架构图 (15) 2.6.2. 浪潮云海OS实现的功能 (15) 2.7.爬虫软件 (18) 2.7.1. 建设网络爬虫私有云 (18) 2.7.2. 高效的分布式、协同化数据采集模式 (19) 2.7.3. 爬虫路线规划能力 (20) 2.7.4. 爬虫调度和负荷规划能力 (20) 2.7.5. 极致的开放兼容平台 (21) 2.7.5.1. 为什么需要开放的可集成的网页抓取软件 (21) 2.7.5.2. 集搜客网络爬虫的开放接口 (21) 3. 方案优势 (22) 3.1.浪潮MPP数据库优势 (22) 3.1.1. 高性能 (22) 3.1.2. 高性价比 (22) 3.1.3. 高易用性 (22) 3.2.浪潮H ADOOP优势 (22) 3.3.浪潮云计算优势 (22) 3.3.1. 运营效率提升 (22)

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

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。

智慧社区大数据分析平台项目建设方案

智慧社区大数据平台建设方案

目录 1.智慧城市介绍 (8) 1.1智慧城市建设背景 (8) 1.2建设目标 (8) 1.3参考资料 (9) 2.项目需求分析 (11) 第2章 (11) 2.1智慧城市服务信息化业务需求分析 (11) 2.2智慧城市建设要求分析 (13) 2.2.1功能需求分析 (14) 2.2.2性能需求分析 (20) 2.2.3项目建设难点和对策分析 (21) 3.项目总体架构设计 (22) 第3章 (22) 3.1总体设计思路 (22) 3.1.1开放平台及应用整合 (22) 3.1.2安全与隐私 (23) 3.1.3可控的技术体系 (23) 3.1.4整合资源提供便民服务 (23) 3.1.5面向运营的推广思路 (24) 3.2建设原则 (24) 3.3总体架构 (26) 3.3.1软硬件基础设施 (26) 3.3.2数据资源 (27) 3.3.3应用支撑 (27) 3.3.4社区业务开发运行平台 (28) 3.3.5业务应用 (29) 3.3.6系统门户（访问渠道） (30) 3.3.7支撑体系（信息安全与标准规范体系） (30) 3.4技术架构 (30) 3.4.1基础服务 (31) 3.4.2平台服务 (31) 3.4.3数据服务 (32) 3.4.4访问服务 (32) 3.4.5应用开发框架 (32) 3.4.6安全体系 (33) 3.5信息资源架构 (35) 3.5.1建设原则 (35) 3.5.2架构体系 (35) 3.6集成架构 (64) 3.6.1应用集成平台 (65) 3.6.2系统集成整合 (69) 3.7网络拓扑结构 (73) 3.8运维体系 (73) 4.社区人房关系验证和接口系统 (75) 第4章 (75) 4.1系统概述 (75) 4.2系统架构 (75)

高校科研大数据平台解决方案

教学科研大数据平台 解决方案

目录 1.概述 (3) 1.1.背景 (3) 1.2.建设目标 (3) 1.3.建设的步骤和方法 (3) 2.教学科研大数据平台概要 (4) 2.1.架构设计 (4) 2.2.教学科研大数据平台优势 (6) 2.2.1.应用优势 (6) 2.2.2.未来发展优势 (8) 3.教学科研大数据平台设计 (8) 3.1.大数据资源池 (9) 3.1.1.cProc云计算 (9) 3.1.1.1.cProc云计算概述 (9) 3.1.1.2.数据立方 (10) 3.1.1.3.混合存储策略 (15) 3.1.1.4.云计算核心技术 (15) 3.1.1.4.1.数据处理集群的可靠性与负载均衡技术 (15) 3.1.1.4.2.计算与存储集群的可靠性与负载均衡 (19) 3.1.1.4.3.计算与存储集群的负载均衡处理 (21) 3.1.1.4.4.分布式文件系统的可靠性设计 (23) 3.1.1.4.5.分布式数据立方可靠性设计 (23) 3.1.1.4.6.分布式并行计算可靠性设计 (25) 3.1.1.4.7.查询统计计算可靠性鱼负载均衡设计 (25) 3.1.1.4.8.数据分析与数据挖掘 (27) 3.1.1.4.9.cProc云计算优势 (35) 3.1.2.cStor云存储 (36) 3.1.2.1.cStor云存储介绍 (36) 3.1.2.2.cStor云存储架构 (38) 3.1.2.3.Stor云存储关键技术 (43) 3.1.2.4.数据安全诊断技术 (44) 3.1.2.5.cStor云存储优势 (45) 3.2.大数据教学基础平台 (46) 3.2.1.Hadoop架构 (46) 3.2.2.Hadoop关键技术 (47) 3.2.3.Hadoop优势 (51) 3.2.4.Hadoop教学 (51)

旅游大数据平台方案doc资料

旅游大数据平台方案

旅游研究院大数据挖掘与分析科研平台建设方案

一.背景 1.1 数据挖掘和大数据分析行业背景和发展趋势 移动互联网、电子商务以及社交媒体的快速发展使得企业需要面临的数据量 成指数增长。根据 IDC 《数字宇宙》 (Digital Universe) 研究报告显示， 2020 年全球新建和复制的信息量已经超过 40ZB，是 2015 年的 12 倍 ; 而中国的数据量则会在2020 年超过 8ZB，比 2015 年增长 22 倍。数据量的飞速增长带来了大数据 技术和服务市场的繁荣发展。 IDC 亚太区 ( 不含日本 ) 最新关于大数据和分析 (BDA) 领域的市场研究表明，大数据技术和服务市场规模将会从 2012 年的 5.48 亿美元增加到 2017 年的 23.8 亿美元，未来 5 年的复合增长率达到 34.1%。该市场涵盖了存储、服务器、网络、软件以及服务市场。数据量的增长是一种非线性的增长速度。 据IDC 分析报道，最近一年来，亚太区出现了越来越广泛的大数据和分析领 域的应用案例。在中国，从互联网企业，到电信、金融、政府这样的传统行业， 都开始采用各种大数据和分析技术，开始了自己的大数据实践之旅 ; 应用场景也在 逐渐拓展，从结构化数据的分析，发展到半结构化、非结构化数据的分析，尤 其是社交媒体信息分析受到用户的更多关注。用户们开始评估以 Hadoop、数据库 一体机以及内存计算技术为代表的大数据相关新型技术。 最新调研结果显示，提高竞争优势，降低成本以及吸引新的客户是中国用户对大数据项目最期望的三大回报。目前现有的大数据项目主要集中在业务流程优化以及提高客户满意度方面的应用。 IDC 发现很多用户希望大数据能够为企业带来业务创新，并且开始使用高级分析的解决方案以管理复杂的数据环境。过去一年中用户对社交数据的收集和分析应用的关注度增加明显。未来，地理位置信息分析将会增长迅速，这也会推动用户对大数据安全和隐私管理的关注。在亚太区，澳大利亚和新加坡的用户对大数据的相关投资主要在咨询服务方面，更关注如何根据新的最佳实践需求设计和实施方案。中国和印度在大数据领域的硬件投资则非常明显，更倾向于数据中心相关的基础架构的投资。

智慧教学科研大数据平台建设方案

解决方案

目录 1. 概述 (4) 1.1.背景 (4) 1.2.建设目标 (4) 1.3.建设的步骤和方法 (4) 2. 教学科研大数据平台概要 (5) 2.1.架构设计 (5) 2.2.教学科研大数据平台优势 (7) 2.2.1. 应用优势 (7) 2.2.2. 未来发展优势 (9) 3. 教学科研大数据平台设计 (9) 3.1.大数据资源池 (10) 3.1.1. cProc云计算 (10) 3.1.1.1. cProc云计算概述 (10) 3.1.1.2. 数据立方 (11) 3.1.1.3. 混合存储策略 (16) 3.1.1.4. 云计算核心技术 (16) 3.1.1.4.1. 数据处理集群的可靠性与负载均衡技术 (16) 3.1.1.4.2. 计算与存储集群的可靠性与负载均衡 (20) 3.1.1.4.3. 计算与存储集群的负载均衡处理 (22) 3.1.1.4.4. 分布式文件系统的可靠性设计 (24) 3.1.1.4.5. 分布式数据立方可靠性设计 (24) 3.1.1.4.6. 分布式并行计算可靠性设计 (26) 3.1.1.4.7. 查询统计计算可靠性鱼负载均衡设计 (26) 3.1.1.4.8. 数据分析与数据挖掘 (28)

3.1.1.4.9. cProc云计算优势 (36) 3.1.2. cStor云存储 (37) 3.1.2.1. cStor云存储介绍 (37) 3.1.2.2. cStor云存储架构 (39) 3.1.2.3. Stor云存储关键技术 (44) 3.1.2.4. 数据安全诊断技术 (45) 3.1.2.5. cStor云存储优势 (46) 3.2.大数据教学基础平台 (47) 3.2.1. Hadoop架构 (47) 3.2.2. Hadoop关键技术 (48) 3.2.3. Hadoop优势 (52) 3.2.4. Hadoop教学 (52) 3.3.教学科研私有云 (54) 3.3.1. Minicloud迷你云 (54) 3.3.1.1. Minicloud迷你云介绍 (54) 3.3.1.2. Minicloud迷你云特点 (55) 3.3.1.3. Minicloud迷你云优势 (55) 3.3.2. 网盘 (58) 3.3.2.1. 网盘系统设计 (58) 3.3.2.2. 文件同步管理系统 (60) 3.3.2.3. 文件分析系统 (65) 3.3.2.4. 网盘优势 (66) 4. 产品配置 (68)

高校大数据专业教学科研平台建设方案详细

高校大数据专业教学科研平台建设方案 一、项目建设的意义及目的 芝诺数据自主研发的高校大数据教学科研平台以校企联合培养模式为手段，通过校企合作联合培养机制，让企业、行业深度参与人才培养过程，逐步实现校企共同制定培养目标、共同建设课程体系和教学内容、共同实施培养过程、共同把控培养质量，全面提升学生的应用实践能力。该平台以应用型人才培养为目标定位，在以解决现实问题为目的的前提下，使培养的学生有更宽广和跨学科的知识视野，注重知识的实用性，有创新精神和综合运用知识的能力。注重培养学生具有在创新中应用、在应用中创新的能力，让学生真正学会大数据行业各个岗位真正的职业技能。 二、功能模块和建设思路 芝诺大数据教学科研平台构建总体分为三大部分，一是平台硬件，二是教学与实验支撑系统（包括：芝诺数据综合分析ZDM平台、芝诺数据教学实训平台），三是产品服务体系。 具体如下：

教学与实验支撑系统由芝诺数据综合分析ZDM平台和芝诺数据教学实训平台构成，教学与实验支撑系统部署在大数据教学科研一体机中。 二、项目建设的目标及内容 1、项目建设目标 1）平台的建设能让高校大数据专业与实际应用相结合，提高学生的学习、实践和创新创业能力，能够培养实用性人才所需的专业能力，提升教学效果与就业率，为“大数据时代”的创新人才培养做出贡献。

2）平台的建设将支撑大数据去冗降噪、大数据融合、大数据可视化等关键技术研究，能够服务于学校的教学和科研，有助于大数据方向发展和自主创新，有利于创新团队培育和高水平研究成果积累，有利于提升教师的教学和科研水平，推动教学和科研团队建设。 3）平台的建设搭建可以发挥学校的行业优势，体现学校办学特色，推进与国内外高校、科研机构和企业间的产学研合作，开展项目合作研究和人才培养，促进科研成果转化，促进产学研协同创新。 4）平台的建设有利于促进学科交叉与融合。 2、项目建设内容 1）模块一：平台相关硬件建设 本模块主要包含：大数据教学科研一体机 技术参数：

大数据中心建设方案a

工业产品环境适应性公共技术服务平台信息化系统建设方案

1. 平台简介 工业产品环境适应性公共技术服务平台是面向工业企业、高校、科研机构等 提供产品/材料环境适应性技术服务的平台。平台服务内容主要包括两部分，一 是产品环境适应性测试评价服务，一是产品环境适应性大数据服务。测试评价服 务是大数据的主要数据来源和基础，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和 增值服务。工业产品环境适应性公共技术服务平台服务行业主要包括汽车、光伏、 风电、涂料、塑料、橡胶、家电、电力等。 平台的测试评价服务依据 ISO 17025 相关要求开展。测试评价服务涉及 2 个 自有实验室、8 个自有户外试验场和超过 20 个合作户外试验场。见图 1 广 州 显 微 分 析 实 广 州 腐 蚀 分 析 实 广 州 花 都 户 外 试 海 南 琼 海 户 外 试 新 疆 吐 鲁 番 户 外 内 蒙 海 拉 尔 户 外 西 藏 拉 萨 户 外 试 武 汉 户 外 试 验 场 西 沙 户 外 试 验 场 沙 特 吉 达 户 外 试 海 南 三 亚 户 外 试 山 东 青 岛 户 外 试 美 国 凤 凰 城 试 验 美 国 弗 罗 里 达 试 其 它 合 作 试 验 场 验 室 验 室 验 场 验 场 试 验 试 验 验 场 验 场 验 场 验 场 场 验 场 场 场 图 1 环境适应性测试评价服务实验室概况 平台的大数据服务，基于产品环境适应性测试评价获取的测试数据以及相关 信息，利用数据分析技术，针对不同行业提供产品环境适应性大数据服务，包括 但不限于： （1）产品环境适应性基础数据提供； （2）产品环境适应性调研分析报告； （3）产品环境适应性分析预测； （4）产品环境适应性技术规范制定；

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。

大数据分析系统项目方案

大数据分析系统 方案

目录 第1章项目概述 (5) 1.1项目背景 (5) 1.2项目必要性 (5) 1.3建设目标 (6) 第2章需求分析 (8) 2.1功能及性能需求 (8) 2.2系统集成需求 (9) 2.3运行环境 (10) 2.4安全需求 (10) 第3章总体设计 (12) 3.1总体设计原则 (12) 3.2总体目标 (13) 3.3系统总体结构 (13) 3.4系统逻辑结构 (15) 第4章详细设计方案 (16) 4.1信息资源规划和数据库设计 (16) 4.1.1数据模型概述 (16) 4.1.2数据建模方法论 (17) 4.1.3数据建模基本原则 (18) 4.1.4数据库架构设计 (19) 4.2数据应用支撑系统设计 (21) 4.2.1大数据平台关键技术 (21) 4.2.2云平台数据共享功能 (26) 4.3数据服务层计 (33) 4.3.1模型的应用 (33) 4.3.2平台基础应用 (33) 4.4数据处理和存储系统设计 (34) 4.4.1大数据处理核心技术 (35) 4.4.2数据存储采用MPP与hadoop融合架构 (35) 4.5网络系统设计 (35) 4.6安全系统设计 (36) 4.6.1系统安全满足情况 (36) 4.6.2系统安全配置管理功能 (37) 4.6.3系统无安全漏洞保障 (40) 4.6.4软件自身安全 (43) 4.6.5性能和可靠性 (44) 4.7运行维护系统设计 (46)

4.7.2网络设备管理 (46) 4.7.3进程管理 (46) 4.7.4服务管理 (46) 4.7.5数据库管理 (46) 4.7.6中间管理 (46) 4.7.7集群管理 (47) 4.7.8故障管理 (47) 4.7.9性能管理 (47) 4.7.10配置文件管理 (47) 4.7.11SYSLOG管理 (47) 4.8其他系统设计 (47) 4.9系统配置及软硬件选型原则 (48) 4.9.1软硬件部署 (48) 4.9.2数据要求 (48) 4.9.3技术要求 (49) 4.10系统软硬件物理部署方案 (49) 第5章项目建设与运行管理 (51) 5.1项目领导机构 (51) 5.2项目管理机构 (51) 5.3项目承建机构 (53) 5.4运行维护机构 (53) 5.5相关管理制度 (54) 5.6项目测试 (55) 5.6.1单元测试 (55) 5.6.2集成测试 (55) 5.6.3系统测试 (56) 5.6.4性能测试 (56) 5.6.5验收测试 (57) 5.6.6安装测试 (57) 5.7安全性测试 (58) 5.7.1功能验证 (58) 5.7.2漏洞扫描 (58) 5.7.3模拟攻击实验 (58) 5.8项目验收 (60) 5.8.1项目验收要求 (60) 5.8.2项目验收的目的和原则 (61) 5.8.3项目验收的组织和实施 (61) 5.8.4项目验收的步骤和程序 (61) 5.8.5项目验收的测试方案 (61) 5.8.6项目验收的文档清单 (61) 第6章项目培训计划 (62) 6.1培训对象和培训目标 (62)

高校大数据平台建设研究

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/bf5114951.html, 高校大数据平台建设研究 作者：李金旭吕书林 来源：《电脑知识与技术》2017年第16期 摘要：大数据已经成为提升社会、提升高校的创新力和生产力，已经成为高校信息化建设过程中必须要面对的问题。文章讨论了高校大数据平添建设的三大用途，给出了从构建基础硬件层，到利用云计算、大数据的数据集成、数据安全、服务器集群、数据计算与挖掘分析等技术的Hadoop生态体系大数据平台的技术架构。 关键词：高校；大数据；数据集成；挖掘分析 中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）16-0013-02 1概述 近年来，移动互联网、云计算、大数据、物联网等信息技术取得了突飞猛进的发展，已经在深刻地改变着人类社会的方方面面。“互联网+”、大数据已经上升到了国家战略层面，成为提升社会的创新力、生产力，促进经济发展新形态的基础设施和现实工具。高校作为人才培养、技术创新的前沿阵地，需要充分感知最新技术发展方向，掌握和创新最前沿科学技术，培养时代迫切需求的创新型人才。 2高校大数据平台的用途 2.1培养大数据人才的平台 根据国内外高校开展大数据课程建设经验以及现有大数据技术就业市场需求而构建的大数据人才培养平台，以大数据为方向，引进国内外先进大数据技术、成熟解决方案以及管理与教学内容，搭建云计算、大数据管理技术、大数据应用软件开发等技术平台，培养学生研究大数据科学与工程领域问题、解决大数据实际应用问题的能力，系统掌握大数据主流的存储、管理、分析处理技术，以及大数据平台架构和建设，实现科研、教学与社会服务的顺畅衔接，逐步打造以培养大数据人才为核心的科研、教学基地。 创新意识、创新精神、创新思维、创造力或创新人格等春心素质的培养需要一个长期的过程、创新教育与科教教育相结合，纳人人才培养体系，利用大数据、“互联网+”、云平台的优势，构建大数据人才平台、打造创新教育人才培养模式、创新教育教学组织新形式，使学生掌握企业运作的过滤与本质，增加师生良性互动，真正培养出社会、企业所需要的创新型人才，如图1所示。

银行业金融大数据服务平台项目规划书

银行业金融大数据服务平台项目 规划书

项目介绍 1.1项目背景 银行业一直是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。银行的信息化进程先后经历过业务电子化、数据集中化、管理模型化等阶段，如今随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。 目前，国内银行都积累了海量的金融数据，包括各类结构化、半结构化、非结构化数据，数据量巨大，存储方式多样。但是这些海量数据还没得到充分利用，显得价值含量较低。只有经过合适的预处理、模型设计、分析挖掘后，才能发现隐藏在其中的潜在规律。而应用大数据分析技术，可以从海量的、不完全一致的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。银行可以利用这些信息和知识来提升金融业务的服务效率和管理水平，银行的关键业务也能从中获得巨大收益。 银行在大数据技术应用方面具有天然优势：一方面，银行在业务开展过程中积累了大量有价值数据，这些数据在运用大数据技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，银行在资金、设备、人才、技术上都具有极大的便利条件，有能力采用大数据的最新技术。建立“金融大数据服务平台”，可以通过对金融数据的挖掘、分析，创造数据增值价值，提供针对银行的精准营销、统一广告发布、业务体验优化、客户综合管理、风险控制等多种金融服务。 1.2业务需求 目前，银行客户对数据的利用仍是以各类统计报表为主，存在以下重大弊端： 1.对数据的分析仅按照固定项目，对业务情况进行事后统计分析和监控。实际上没有 找到隐藏在数据背后的原因，数据深度分析和数据挖掘能力不足。 2.对数据的分析仅作为专项的统计分析结果输出，对于数据间的因果影响、相关性分 组或关联规则、聚类、描述和可视化等工作尚未开展，数据关联分析能力不足。 3.统计分析侧重在事后的数据汇总，难以从数据汇总中得到客户服务事件发生的规律， 以及前瞻性判断，数据的预测性分析能力不足。

旅游大数据平台方案

旅游研究院大数据挖掘与分析 科研平台建设方案 背景 数据挖掘和大数据分析行业背景和发展趋势 移动互联网、电子商务以及社交媒体的快速发展使得企业需要面临的数据量成指数增长。根据 IDC 《数字宇宙》(Digital Universe)研究报告显示，2020 年全球新建和复制的信息量已经超过 40ZB，是2015年的12倍;而中国的数据量则会在2020年超过8ZB，比2015年增长22倍。数据量的飞速增长带来了大数据技术和服务市场的繁荣发展。IDC亚太区(不含日本)最新关于大数据和分析(BDA)领域的市场研究表明，大数据技术和服务市场规模将会从2012年的5.48亿美元增加到2017年的23.8亿美元，未来5年的复合增长率达到34.1%。该市场涵盖了存储、服务器、网络、软件以及服务市场。数据量的增长是一种非线性的增长速度。 据IDC分析报道，最近一年来，亚太区出现了越来越广泛的大数据和分析领域的应用案例。在中国，从互联网企业，到电信、金融、政府这样的传统行业，都开始采用各种大数据和分析技术，开始了自己的大数据实践之旅;应用场景也在逐渐拓展，从结构化数据的分析，发展到半结构化、非结构化数据的分析，尤其是社交媒体信息分析受到用户的更多关注。用户们开始评估以Hadoop、数据库一体机以及内存计算技术为代表的大数据相关新型技术。 最新调研结果显示，提高竞争优势，降低成本以及吸引新的客户是中国用户对大数据项目最期望的三大回报。目前现有的大数据项目主要集中在业务流程优化以及提高客户满意度方面的应用。IDC发现很多用户希望大数据能够为企业带来业务创新，并且开始使用高级分析的解决方案以管理复杂的数据环境。过去一年中

高校大数据平台建设和运营整体解决方案

高校大数据云平台 建 设 方 案

目录 第1章建设思路和建设目标 (20) 1.1、总体建设内容概述 (20) 1.2、总体建设理念 (21) 1.2.1、搭平台 (21) 1.2.2、定标准 (21) 1.2.3、上应用 (23) 1.2.4、成体系 (23) 1.2.5、集中管 (26) 1.2.6、特色建 (26) 1.3、总体目标 (27) 1.3.1、培养人才目标 (27) 1.3.2、推动教育治理体系和治理能力现代化目标 (27) 1.3.3、平台建设目标 (28) 1.3.3.1、高校平台建设标准化 (28) 1.3.3.2、平台云化 (28) 1.3.3.3、业务能力云化 (29) 1.3.3.4、服务集中化 (29) 1.3.3.5、应用移动化 (29) 1.3.3.6、应用扩展化 (29) 1.3.3.7、资源可持续化 (29) 1.3.3.8、管理可视化 (30) 1.4、总体架构设计 (30) 1.4.1、总体架构 (30) 1.4.2、云平台整体架构 (32) 1.4.3、系统技术路线设计 (32) 第2章高校大数据总体规划 (34) 2.1、高校大数据建设背景 (34)

2.1.1、战略机遇 (34) 2.1.2、大数据产业政策支持 (36) 2.2、高校大数据的来源 (37) 2.2.1、个体高校大数据 (38) 2.2.2、课程高校大数据 (38) 2.2.3、班级高校大数据 (39) 2.2.4、学校高校大数据 (39) 2.2.5、区域高校大数据 (39) 2.2.6、国家高校大数据 (40) 2.3、高校大数据采集技术图谱 (40) 2.4、高校大数据建设面临问题 (41) 2.4.1、产品同质化严重 (41) 2.4.2、分析端是整体短板 (42) 2.4.3、缺乏统一的行业标准 (42) 2.4.4、大数据价值尚未体现 (42) 2.4.5、数据模型的科学性不足 (42) 2.4.6、数据的权利制度未明确 (43) 2.4.7、数据规模日益庞大 (43) 2.4.8、缺乏稳定高效的大数据环境 (43) 2.4.9、数据利用不充分 (44) 2.4.10、数据驱动带来的科研新挑战 (44) 2.5、高校大数据云平台建设原则 (44) 2.5.1、要提前规划设计 (45) 2.5.2、要有清晰的边界 (46) 2.5.3、要保持连续性和规范性 (46) 2.5.4、采集粒度要尽可能小 (47) 2.5.5、高校大数据数据源分析 (48) 2.5.5.1、数据涉及面窄 (48) 2.5.5.2、有效数据量少 (48)