(完整word版)智慧城市大数据平台项目建议书

智慧城市大数据平台

项目建议书

目前国家高度重视智慧城市规划、建设，云数据中心是推动信息技术能力实现按需供给、促进信息技术和数据资源充分利用的全新业态，是信息化发展的重大变革和必然趋势，是智慧城市建设的基础。

智慧城市实现资源整合，城市管理涉及城建、交通、医疗、环保、文化、教育、产业发展、社区管理服务等诸多领域，在传统的城市管理模式下，建立多方协调、资源共享的管理机制相对困难，智慧城市通过建立部门协作、全民参与的公共管理模式，促进官民互动、部门协同、信息共享、政务公开，使碎片化的公共管理和服务资源有效整合，既让政府部门及时摸清群众的需求，又让拉百姓实时了解有关政策，有助于提升政府的效率和决策水平。所以，大数据共享交换平台是智慧城市成败的核心。

DD州为了提高政府办事效能、提升为民服务水平、跟上时代步伐、创新发展，决定开展智慧城市建设工作。云数据中心和大数据共享交换平台作为智慧城市建设的基础核心先行。

一、建设DD州智慧城市云数据中心

（一）建设依据

1.《关于数据中心规划布局的指导意见》（工信部联通[2013]13

号），2013年1月

2.《国家绿色数据中心试点工作方案》，（工信部联节[2015]82

号），2015年3月

3.《国家电子政务总体框架》

4.《国务院关于促进信息消费扩大内需的若干意见》(国发〔2013〕

32号)

5.《国家新型城镇化规划(2014-2020年)》

6.《国家电子政务“十二五”规划》(工信部规﹝2011﹞567号)

7.《基于云计算的电子政务公共平台顶层设计指南》（工信信函

﹝2013﹞2号）

8.《智慧城市大数据共享交换平台规划指南(试行)》（住建部

﹝2013﹞）

9.《国家智慧城市试点暂行管理办法》

10.《国家智慧城市（区、镇）试点指标体系（试行）》

11.《关于进一步加强政务部门信息共享建设管理的指导意见》

（发改高技【2013】733号）

（二）建设思路

云数据中心的建设应以科学发展为主题，以加快转变发展方式为主线，以提升可持续发展能力为目标，以市场为导向，以节约资源和保障安全为着力点，遵循产业发展规律，发挥区域比较优势，引导市场主体合理选址、长远规划、按需设计、按标建设，逐渐形成技术先进、结构合理、协调发展的数据中心新格局。

规划智慧DD云数据中心的设计、建设基于大数据、云计算、物

联网等先进理念和技术，以“统筹规划、资源集约、服务高效”为原则，坚持云数据中心的统一规划、统一建设、统一标准、统一管理、统一运维的设计思路，实现云数据中心的设计标准化、建设集约化、资源共享化、运维一体化的目标，打造城市级云数据中心，从机房基础设施、IT信息化资源、资源管理平台、安全服务体系、运维管理体系等为智慧DD建设、发展提供全方位基础平台支撑。

（三）建设目的

1.总体目标

依托云计算技术对“智慧DD”数据中心实行统一规划。所有资源整合后在逻辑上以单一整体的形式呈现，并可按需进行动态扩展和配置。为“智慧DD”各业务系统提供基础实施。实现基础软硬件资源的统一管理、按需分配、综合利用，增强数据中心的可管理性，提高应用的兼容性和可用性，加速业务系统的部署，提升硬件资源的利用率，降低各级单位系统规划成本和日常运行维护成本，降低能源消耗。

（1）基于云计算技术，结合创新规划模式，搭建标准统一、功能完善、系统稳定、安全可靠、纵横互通、集中统一的“智慧DD”云数据中心，为各部门信息资源共享、数据交换和业务系统运行提供良好的支撑。

（2）“智慧DD”云数据中心的规划，需充分考虑未来将新增业务系统快速部署到云数据中心上，大大缩短新业务系统的上线时间。同时达到降低成本、提升效率、节能减排的目标。

（3）解决“信息孤岛”，实现信息共享，提高信息安全水平，提

升政府监控能力和响应速度，提高工作效率和公共服务水平，提供面向社会的专业性服务和为社会公众提供政务信息服务。

（4）满足在云数据中心上搭建智慧城市应用系统的需要，以及大访问量的应用系统、大数据处理量的应用系统以及大计算量的应用系统。

（5）建设可容纳不低于200个机架的A级IDC机房，搭建DD 州统一云计算平台，面向政府、企业与公众不同的应用需求，提供云资源服务。

2.阶段目标

（1）基础设施建设阶段（2018-2020）

第一阶段，2018年-2020年：按项目业务系统落地实际情况，规划智慧DD云数据中心建设，整体工作实施，在机房大楼已有的情况下，一般6个月左右能够建设完成。

（2）基础设施持续扩容建设阶段（2020-2023）

第二阶段：2020年-2023年：依据新建业务系统需求，持续扩容IT基础资源，保证后期新建业务系统的不断上线，实现在线动态扩展计算、存储、网络等资源。

（四）重点任务

“智慧DD”云数据中心是一个集约型、复用型的综合公共平台，为DD各个智慧应用的互联互通、数据计算、数据分析及信息安全提供基础保障。重点建设三大任务，包括基础设施、虚拟化资源和信息安全。

1.基础设施

模块化数据中心基础设施，是”智慧DD”云数据中心的基础支撑平台，为云数据中心、大数据平台、信息安全及城市运行中心提供场地、电力、机柜、装修等基础设施支撑环境。

2.虚拟化资源池

云数据中心虚拟化资源池建设，依托模块化数据中心提供的基础设施，构建计算、存储、网络、备份及集中运维管理平台等资源池，为大数据平台、信息安全及各智慧应用提供IT资源，保障各个业务系统的数据运算能力。

3.数据中心外部网

构建DD电子政务外网，设计遵循国家电子政务外网管理中心发布的国家电子政务外网标准，需符合2015年实施的国家电子政务外网信息安全七项标准要求。同时，将已建专网的委办局和云数据中心进行网络融合，便于这些委办局能更好且安全地使用云数据中心资源。

4.信息安全

云数据中心信息安全建设，为数据中心平台系统及各业务模块提供数据、网络链路、业务系统等全方位安全保障，同时为城市运行中心提供安全分析展示数据。信息安全重点任务规划，详见《“智慧DD”信息安全专项规划》。

（五）实施方案

1.实施策略

（1）统一规划，按需建设

从“智慧DD”建设的全局出发，统一规划和推进DD数据中心建设，根据实际业务需求容量分批、按需进行建设，防止盲目投资、重复建设、资源浪费，并按照“政府主导”方式进行统筹规划，分类指导，分步实施，按需建设。

（2）需求导向，突出特色

紧密结合国家政策、地区城市发展、政务业务需求和管理服务职责的要求，为DD量身打造新一代数据中心，重点建设具有技术创新、绿色节能、弹性扩展、智能管理等特色的数据中心。

（3）整合资源，降低成本

充分利用己有的资源，以“智慧DD”建设为主线，以核心部门业务需求为基础，结合DD城市特点，探索低成本、高效率的数据中心建设模式，优化数据中心建设及维护资金的投入，稳步推进”智慧DD”数据中心的建设。

（4）创新开放，确保安全

坚持观念创新、制度创新、管理创新和技术创新，正确处理安全与发展的关系，建设中同步考虑系统安全，确保系统可靠和信息可信。

（5）机制创新，优化融资

探索在数据中心领域推广合同能源管理和节能量交易等相关政策。探索建立绿色数据中心技术创新和推广应用的激励机制和融资平台，完善多元化投融资体系。

（6）人才培养，提升效能

利用现有的人员技术资格认证体系，加强对绿色数据中心相关人才的培养，制定绿色数据中心技术人才培养计划，开展人才技能培训和认证等工作，提高从业人员技术和管理水平，确保数据中心安全、稳定运行，充分发挥数据中心效能。

2.实施计划

“智慧DD”云数据中心建设计划从2018年开始，到2022年结束，遵循“顶层设计、资源整合、夯实基础、分步实施”的原则，“智慧DD”云数据中心实施计划如下表所示。

二、建设DD智慧城市大数据共享交换平台

（一）建设依据

1.《国务院关于促进信息消费扩大内需的若干意见》(国发〔2013〕

32号)

2.《基于云计算的电子政务公共平台顶层设计指南》（工信信函

﹝2013﹞2号）

3.《智慧城市城市大数据云平台建设指南(试行)》（住建部﹝2013﹞）

4.《政务信息资源交换体系标准》（GB/T 21062-2007）

5.《政务信息资源目录体系标准》（GB/T 21063-2007）

6.《电子政务信息共享互联互通平台总体框架技术指南》

7.《基于云计算的电子政务公共平台顶层设计指南》(工业和信

息化部)

8.《国家信息化领导小组关于加强信息安全保障工作的意见》（中

办发[2003]27号）；

9.《关于信息安全等级保护工作的实施意见》（公通字[2004]66

号）；

10.《关于进一步加强政务部门信息共享建设管理的指导意见》

（发改高技【2013】733号）

11.《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发

〔2015〕50号）

（二）建设思路

城市大数据共享交换平台建设要遵循四方面原则：

1.总体规划、分步实施

坚持总体规划、有效整合各类需求、全面支持政府决策；

合理安排资源、分批分期组织实施、充分保证实施效果。

2.集中管理、资源共享

在统一规划原则下，不断强化信息化数据、设备、投资和人员的集中管理，确保资源为政府充分共享；

平台的升级、改造和新建要进行效益分析与投资管控，要集中采购、集中建设，充分利旧。

3.需求驱动、务实高效

坚持以业务主导城市大数据云平台发展、以需求驱动平台建设、

注重实际应用成效；

追求应用后对管理效率和效益的有效提升。

4.支持决策、促进发展

在平台建设过程中，对政府各级决策的支持和对政务发展的促进将作为平台建设的根本任务和绩效评估的关键指标。

（三）建设目的

1.总体目标

（1）启动建设阶段

搭建基础城市大数据云平台，完成数据资源中心、综合数据采集系统、城市共享平台、数据处理平台、城市一张图、服务集成系统、数据开放平台、数据分析系统、综合门户系统、统一身份认证等10个系统的建设工作，实现信息资源互联互通、基础数据服务与应用、数据分析决策等。

建立完善全州人口、法人、宏观经济、征信、地理空间等基础数据库以及工业、农业和旅游等行业应用数据库，实现数据共享交换（2）深化建设阶段

健全城市大数据云平台功能，完成运维管理、大数据应用、数据便民服务等，提高城市智能分析能力、应用运行支撑能力及应用开发支撑能力。

2.阶段目标

（1）启动建设阶段（2018-2019）

搭建基础城市大数据云平台，完成数据资源中心、综合数据采集

系统、城市共享平台、数据处理平台、城市一张图、服务集成系统、数据开放平台、数据分析系统、综合门户系统、统一身份认证等10个系统的建设工作，实现信息资源互联互通、基础数据服务与应用、数据分析决策等。

（2）深化建设阶段（2019-2022）

健全城市大数据云平台功能，完成运维管理、大数据应用、数据便民服务等，提高城市智能分析能力、应用运行支撑能力及应用开发支撑能力。

（四）重点任务

1.对城市数据体系统一规划

遵循统一规划、分步实施的原则，对“智慧DD”业务数据进行全面梳理，保证政务信息“一数一源”，通过数据统一建设、统一管控、统一标准的三统一思路制定完整的DD特色数据体系，规划指导后续大数据共享平台实施落地。

2.实现智慧城市数据有效共享

统筹建设DD全区级数据交换共享平台，完善交换共享平台的覆盖范围，打通信息区横向和市纵向的共享渠道，推进跨区域、跨部门信息资源共享和业务协同。同时，完善全区信息资源目录体系，制定全区政务信息资源共享目录和数据标准，强化对各类信息资源的整合，为区各智慧应用提供跨层级、跨部门的数据支撑。建立数据资源中心以及各级数据库之间交换、整合、比对、更新、维护机制，形成自然人、法人、空间地理等基础数据库，为社会管理、公共服务和

宏观调控提供数据支撑。

3.盘活数据实现数据充分利用

建设大数据资源中心，将各委办局的数据进行汇总、清洗、比对分析后，形成信息资源，并建设一个大数据公开平台，通过把部分可以开放的数据给企业或者个人，建立开放平台，集中社会化的力量集中进行便民应用建设，汇集更多人的知识，共同建设智慧城市，提升数据使用价值。

4.实现城市数据深度智能决策

大数据的发展将极大地改变现有模式，其包容性将模糊掉政府各部门间、政府与市民间的边界，提升政府社会治理能力和公共服务能力。大数据分析是智慧城市所应具备的基本能力和体现，是建立在政务信息集中共享、存储基础之上，通过采集各行业数据、网络数据、视频图像等数据，深层次挖掘各类复杂多样的数据中所包含的信息。城市大数据云平台未来将支撑到环保、城管、医疗、政务等领域，提升DD智慧城市的智慧能力，为政务决策、公众服务、企业分析等开放最具价值的信息，城市大数据云平台能力推动DD城市智慧发展，以及整体能力的提升。

5.形成统一的城市数据标准体系

为使DD各单位信息得以充分共享与利用，有效地避免各业务单位中“信息孤岛”的出现就显得尤为重要。通过制定统一的DD数据管理标准体系，包括数据管控组织、管控流程、标准管理、质量管理和安全管理等，通过这些手段来制约，以保证城市大数据云平台所提供

数据的完整性、准确性、及时性和权威性。

6.建立完善的成熟数据保障机制

致力建设灾备设施，为用户提供统一的容灾备份服务。通过数据备份、数据复制等技术实现数据级容灾，确保各部门业务数据的完整性、一致性和可用性，同时，对部分重要应用系统实现快速切换、数据零丢失的应用级容灾，从而为全区政府部门提供数据以及应用系统的灾难备份与恢复服务。

（五）实施方案

1.实施策略

（1）建立完善的平台标准体系

城市大数据云平台定位为DD智慧城市支撑平台，涉及到智慧城市各应用与数据层面，包括智慧医疗、智慧旅游、智慧教育等专项应用的建设都是建立在DD智慧城市大数据云平台基础上，对于这样复杂的智慧城市工程，通过城市大数据云平台标准体系来约束到智慧城市中数据标准、应用标准、接口标准和管理标准等几方面，指引建设工作全面深入开展：

①数据标准体系：

通过对全区数据资产进行全面梳理，形成《DD区数据资源目录体系》明确数据项、数据名称、数据归属单位、数据存储地址、数据责任人和数据量等指标，梳理数据现状是全区数据共享与融合的基础。由于各条线业务数据涉及到的标准体系都不一致，所以导致数据整合与融合过程中难度难，所以形成全区数据标准体系来解决数据标

准不一致的情况。

②服务标准体系：

智慧医疗、智慧教育、智慧城管等专项应用都属于不同业务单位，不同业务领域，在以往城市信息化建设中没有考虑到各应用之间的互联互通，个别能实现接口之间的互通但标准也不一致，随着应用的增加与服务接口的增加，导致服务接口蜘蛛网的出现，所以为避免这种情况出现我们在DD智慧城市规划中强调服务标准体系建设，梳理各智慧应用服务接口的情况，制定出统一服务接口标准体系，让应用之间服务对接更加便捷。另外建立对服务统一管理标准，包括服务权限、服务责任人、服务监管等，对智慧城市服务进行统一管控。

③管理标准体系：

管理标准体系包括《数据资源共享管理办法》、《服务接入管理办法》、《数据资源开放管理办法》等，通过数据资源共享管理办法明确数据共享接入流程、数据共享权限管理等，服务接入管理办法约束各智慧应用接入城市大数据云平台流程、管理权限、日常管理等，数据资源开放管理办法明确数据开放分类、数据开放流程、数据开放权限等。

（2）采用建设分布实施的策略

平台要坚持统一规划、分布实施的指导原则。因为只有“统一规划”才能保证平台建设有较高的立足点和整体性，只有“分步实施”，才能突出重点，方便操作，切实可行。切忌一哄而上造成资源的浪费。

要坚持满足公众需求与信息化建设两手抓。信息化的中心任务是

满足业务需求，平台建设的最终目的是提高政务数据共享、利用率。要使满足业务需求与平台建设相互促进，坚持两线平行不可偏废。

要切实保证城市大数据云平台建设质量。搞好城市大数据云平台建设，必须始终把保证质量作为关键的环节来抓，确保高标准。一是在引进应用技术过程中，严格技术审查鉴定和确保引进的技术具备先进性和成熟性。二是确保建成的信息系统实用高效、安全可靠。

综上所述，平台规划要遵循四方面原则：

①总体规划、分步实施

坚持总体规划、有效整合各类需求、全面支持政府决策；

合理安排资源、分批分期组织实施、充分保证实施效果。

②集中管理、资源共享

在统一规划原则下，不断强化信息化数据、设备、投资和人员的集中管理，确保资源为政府充分共享；

平台的升级、改造和新建要进行效益分析与投资管控，要集中采购、集中建设，充分利旧。

③需求驱动、务实高效

坚持以业务主导平台发展、以需求驱动平台建设、注重实际应用成效；注重应用对管理效率和效益的提升作用。

④支持决策、促进发展

在平台建设过程中，对政府各级决策的支持和对政务发展的促进将作为平台建设的根本任务和信息中心绩效评估的关键指标。

（3）平台逐步迁移集约化建设

城市大数据云平台建设需要充分考虑DD区现有的信息化建设情况，对于地理信息系统等已有的建设成果，充分利用现有的部分可共享的成果，后期逐步实现集中统一建设。城市大数据云平台需要充分整合智慧城市各应用通用功能与服务，如地理信息、数据分析、数据服务等，在城市大数据云平台建立统一的公用服务，采用统一标准开放给各智慧应用，避免重复建设、重复投资，做到DD智慧城市的集约化建设。

2.实施计划

建设模式分为：A-政府自建、B-政府购买服务、C-企业投资建设运营。

遵循“顶层设计，资源整合、夯实基础，分步实施”的原则，实施计划如下。

智慧城市大数据共享交换平台实施计划

三、项目效益

（一）直接经济效益

1.节约政府行政成本

通过建设DD大数据平台，实现为各部门提供基础信息共享、开放、数据分析等服务，将逐渐解决各部门业务系统因起点、标准不一所造成的政务基础信息不一致、信息孤岛问题，节约各部门分头建设基础信息库的成本。

通过建设资源信息交换和共享以及配套的机制，实现基础信息“一口采集、多部门使用”、“一次采集、反复使用”,大大节约了以往各地区、各部门分头采集、录入、校核、维护相关人口信息所耗费的人力、物力和财力。

建立统一的DD基础数据库、共享平台和交换标准，可减少部门间分头制定交换标准、技术方案以及建设点对点交换平台所导致的巨大的重复投资。

2.节约信息盲点造成的机会成本

建成统一的公共基础信息库可以方便、快捷地为社会及个人提供权威性的基础信息，为建立全社会的政务数据开放体系提供信息基础，降低政府各部门、企事业单位为额外支出。

（二）间接经济效益

1.节约办公经费

通过统一资源信息共享及服务体系的建设，可以足不出户地获取各项与各单位相关的信息，大大节约了以往通过函调、实地核实等方式开展政府事务所需耗费的大量时间成本和经济成本。

2.提高效率、节约决策成本

建设DD大数据共享交换平台，加强政务数据的获取、组织、分析、决策，通过云计算技术实现大数据共享交换平台对政务信息资源的统一管理，依据法律法规和各部门的需求进行政务资源的开发和利用，可以提高设备资源利用率、避免重复建设、降低维护成本。大数据分析也将进一步提高决策的效率，提高政府决策的科学性和精准性，提高政府预测预警能力以及应急响应能力，节约决策的成本。

3.助力智慧城市建设、提升城市水平

智慧城市基础是需要一个统一协调的管理信息整合，各类基础资源和信息都应该是共享的，大数据可以实现这一点。通过充分利用大数据的各类资源，发挥城市网格化管理效用，达到最大程度的共享应用，以提升城市和社区的服务质量、提高服务能力、加强服务管理，创建服务型社会，使城市管理工作和社区服务水平迈上更高的台阶。（三）形成大数据产业融创平台

为各产业的决策、营销、生产和研发提供数据支持，实现如智慧化生产、供需匹配、精准营销、产业决策等功能。

四、投资运营模式

（一）投资运营模式分类

智慧城市项目建设与运营模式有三个构成要素：投资主体、运营主体和收益模式。

智慧城市建设投资和运营模式

根据这三个要素的组合可以形成不同的商业模式：

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。

大数据分析的六大工具介绍

大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地 在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动 态平衡，因此处理速度非常快。 ，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿 美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络 传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

智慧教育大数据云平台规划设计方案

智慧教育大数据云平台 建 设 方 案

目录 第1章概述 (19) 1.1、 1.2项目简介 (19) 1.1.1、项目建设目标 (20) 1.1.2、项目建设内容 (21) 1.1.3、项目建设期限 (23) 1.1.4、xxx市智慧教育大数据云平台建设依据 (23) 1.1.4.1、平台定位 (24) 1.1.4.2、总体建设原则 (25) 1.1.4.3、建设方式采用购买服务的形式 (26) 1.2、参考文献 (26) 第2章需求分析 (29) 2.1、XXX市教育信息化整体情况分析 (29) 2.2、基础网络情况分析 (30) 2.3、基础设施及成熟软件分析 (30) 2.4、应用系统现状分析 (31) 2.5、教育局用户群体与需求分析 (31) 2.5.1、办公室 (31) 2.5.2、督导室 (32) 2.5.3、基教科 (32) 2.5.4、规划财务科 (32) 2.5.5、教科院 (33) 2.5.6、教师工作科 (33) 2.5.7、职成教科 (34) 2.5.8、学校安全管理科、综合改革与政策法规科 (34) 2.5.9、体卫艺科 (36) 2.5.10、教育装备服务中心 (36) 2.5.11、教育质量评价中心 (36)

2.5.11.1、管理应用建设 (36) 2.5.11.2、教与学应用建设 (36) 2.5.11.3、社会公众应用建设 (37) 2.5.12、人事科 (37) 2.5.13、电教馆 (37) 第3章建设思路和建设目标 (38) 3.1、总体建设内容概述 (38) 3.2、总体建设理念 (39) 3.2.1、搭平台 (39) 3.2.2、定标准 (39) 3.2.3、上应用 (40) 3.2.4、成体系 (41) 3.2.5、集中管 (42) 3.2.6、特色建 (43) 3.3、总体目标 (43) 3.3.1、培养人才目标 (43) 3.3.2、推动教育治理体系和治理能力现代化目标 (43) 3.3.3、平台建设目标 (44) 3.3.3.1、智慧教育平台建设标准化 (44) 3.3.3.2、平台云化 (44) 3.3.3.3、业务能力云化 (44) 3.3.3.4、服务集中化 (45) 3.3.3.5、应用移动化 (45) 3.3.3.6、应用扩展化 (45) 3.3.3.7、资源可持续化 (45) 3.3.3.8、管理可视化 (45) 3.4、总体架构设计 (46) 3.4.1、总体架构 (46) 3.4.2、云平台整体架构 (47)

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。

大大数据可视化分析资料报告平台介绍

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的基础支撑环境，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的融合数据资源视角，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的综合情况，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，结合政务大数据的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、旅游等重点行业的数据综合分析，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、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和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的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。

3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的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的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的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：通过对海量的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，促进民生的发展。

大数据在智慧城市建设中的实际应用

大数据在智慧城市建设中的实际应用 大数据在智慧城市建设中的实际应用 2015-09-26 07:38:00 来源：数据观 手机看新闻扫描到手机楼盘消息早知道扫一扫，用手机看本文更加方便的分享给朋友评论 当前，全球范围内城市化进程不断推进。随着互联网和信息化的发展，在云平台、大数据和物联网等技术的支持下，率先在美国“智慧星球”概念下诞生的“智慧城市”，逐渐成为当今世界各国城市建设的发展趋势和选择。 一国外案例 自21世纪初期，美国、英国、德国、荷兰、日本、新加坡、韩国等先一步开展了智慧城市的实践，诞生了许多经典案例。 1. 迪比克 美国第一个智慧城市，也是世界第一个智慧城市，它的特点是重视智能化建设。为了保持迪比克市宜居的优势，并且在商业上有更大发展，市政府与IBM合作，计划利用物联网技术将城市的所有资源数字化并连接起来，含水、电、油、气、交通、公共服务等，进而通过监测、分析和整合各种数据智能化地响应市民的需求，并降低城市的能耗和成本。该市率先完成了水电资源的数据建设，给全市住户和商铺安装数控水电计量器，不仅记录资源使用量，还利用低流量传感器技术预防资源泄漏。仪器记录的数据会及时反映在综合监测平台上，以便进行分析、整合和公开展示。 2. 纽约 通过数据挖掘，有效预防了火灾。据统计，纽约大约有100万栋建筑物，平均每年约有3000栋会发生严重的火灾。纽约消防部门将可能导致房屋起火的因素细分为60个，诸如是否是贫穷、低收入家庭的住房，房屋建筑年代是否久远，建筑物是否有电梯等。除去危害性较小的小型独栋别墅或联排别墅，分析人员通过特定算法，对城市中33万栋需要检验的建筑物单独进行打分，计算火灾危险指数，划分出重点监测和检查对象。目前数据监测项目扩大到2400余项，诸如学校、图书馆等人口密集度高的场所也涵盖了。尽管公众对数据分析和防范措施的有效性之间的关系心存疑虑，但是火灾数量确实下降了。 3. 芝加哥 通过“路灯杆装上传感器”，进行城市数据挖掘。在人们的生活里，无处不在的传感器被应用在了芝加哥市的街边灯柱上。通过“灯柱传感器”，可以收集城市路面信息，检测环境数据，如空气质量、光照强度、噪音水平、温度、风速。芝加哥城市信息技术委员会提供的资料表明，“灯柱传感器”不会侵犯个人隐私，它只侦测信号，不记录移动设备的MAC和蓝牙地址。在今后几年“灯柱传感器”将分批安装，全面占领芝加哥市的大小街区，每台传感器设备初次采购和安装调试成本在215～425美元之间，运行后的年平均用电成本约为15美元。该项目得到了思科、英特尔、高通、斑马技术（Zebra Technologies）、摩托罗拉以及施耐德等公司的技术和资金支持。 4. 西雅图 利用数据节省电力能源。该市与微软和埃森哲（Accenture）合作了一个试验项目，以减少该地区的能源使用。该项目收集并分析从市区建筑物管理系统中得来的众多数据集，通过预测分析，找出哪里可以减少能源使用，或者根本不需要使用能源。项目的目标是将该地区的电力消耗减少25%。 5. 伦敦 利用数据管理交通。在2012年奥运会期间，负责运行伦敦公共交通网络的公共机构“伦敦运输（Transport for London）”，在使用者增加25%的情况下，使用收集自闭路电视

智慧城市运行大数据平台项目概述

智慧城市运行大数据平台项目概述 1.1项目名称 项目名称：西安市城市运行大数据平台。 1.2项目建设单位及负责人、项目责任人 项目建设单位：西安城市一卡通有限责任公司 负责人：马敏 项目责任人：陈凌霞 1.3可研报告编制单位 可研报告编制单位：陕西省信息化工程研究院 1.4可研报告编写依据 （1）《关于加强信息资源开发利用工作的若干意见》（中办发〔2004〕34号）； （2）《国家信息化领导小组关于推进国家电子政务网络建设的意见》（中办发〔2006〕18号）； （3）《关于<印发国家电子政务总体框架>的通知》（国信〔2006〕2号）； （5）《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》；

（8）《关于信息安全等级保护工作的实施意见》（公通字〔2004〕66号文）； （9）《GBT17859计算机信息系统安全等级保护标准》； （10）《信息系统安全等级保护实施指南（征求意见稿）》。 （11）《陕西省工业和信息化厅专题会议纪要》（第7次，2012年7月24日）； （12）《陕西省工业和信息化厅关于成立西咸大数据处理与服务产业园区筹建工作组的通知》（陕工信发〔2012〕339号） （13）《促进大数据发展行动纲要》（国发〔2015〕50号）（14）《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》（国发〔2015〕5号） （15）《陕西大数据产业发展战略》 （16）《沣西新城大数据处理与服务产业园发展规划》 （17）《大数据与云计算产业发展五年行动计划》 （18）《大数据与云计算产业示范工程实施方案》 1.5项目建设目标、规模、内容、建设期 1.5.1建设目标 依托西安城投集团及下辖一卡通、燃气、供水等18个企业的信息化建设成果，先期以西安城市一卡通为基础面向集团18个子公司的现有各类业务系统数据进行整合归集，

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。

大数据处理综合处理服务平台的设计实现分析范文

大数据处理综合处理服务平台的设计与实现 （广州城市职业学院广东广州510405） 摘要：在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。大数据综合处理服务平台支持灵活构建面向数据仓库、实现批量作业的原子化、参数化、操作简单化、流程可控化，并提供灵活、可自定义的程序接口，具有良好的可扩展性。该服务平台以SOA为基础，采用云计算的体系架构，整合多种ETL技术和不同的ETL工具，具有统一、高效、可拓展性。该系统整合金融机构的客户、合约、交易、财务、产品等主要业务数据，提供客户视图、客户关系管理、营销管理、财务分析、质量监控、风险预警、业务流程等功能模块。该研究与设计打破跨国厂商在金融软件方面的垄断地位，促进传统优势企业走新型信息化道路，充分实现了“资源共享、低投入、低消耗、低排放和高效率”，值得大力发展和推广。 关键词：面向金融，大数据，综合处理服务平台。 一、研究的意义 目前，全球IT行业讨论最多的两个议题，一个是大数据分析“Big Data”，一个是云计算“Cloud Computing”。中

国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。据IDC（国际数据公司）预测，用于云计算服务上的支出在接下来的5 年间可能会出现3 倍的增长，占据IT支出增长总量中25%的份额。目前企业的各种业务系统中数据从GB、TB到PB量级呈海量急速增长，相应的存储方式也从单机存储转变为网络存储。传统的信息处理技术和手段，如数据库技术往往只能单纯实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能，无法充分利用和及时更新海量数据，更难以进行综合研究，中国的金融行业也不例外。中国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。通过对不同来源，不同历史阶段的数据进行分析，银行可以甄别有价值潜力的客户群和发现未来金融市场的发展趋势，针对目标客户群的特点和金融市场的需求来研发有竞争力的理财产品。所以，银行对海量数据分析的需求是尤为迫切的。再有，在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。随着国内银行业竞争的加剧，五大国有商业银行不断深化以客户为中心，以优质业务为核心的经营理念，这对银行自身系统的不断完善提出了更高的要求。而“云计算”技术的推出，将成为银行增强数据的安全性和加快信息共享的速度，提高服务质量、降低成本和赢得竞争优势的一大选择。

大数据分析标准功能点简介.doc

大数据报表标准功能点简介

U8分析报表包含两个工具，分别为分析报表工具和业务模型设计器，其中分析报表工具包括分析报表系统管理、分析报表门户、数据仓库管理、数据整合平台。 一、分析报表工具 1.分析报表系统管理 分析报表系统管理包含基础设置、数据配置、数据抽取、权限管理四个功能。 a)基础设置 在基础设置中有两个地方需要设置，企业目录和加密服务器设置。企业目录功能是确立企业实际分析管理的数据范围。 加密服务器设置的功能是通过设置加密服务器IP地址或机器名，将加密监听程序指向加密服务器，以读取加密点。 b)数据配置 报表项目用于设置进行财务报表分析的报表项目。 图2-1 U8分析报表项目页面 自定义分类提供按照存货、客户、供应商档案进行自定义分类定义，对任何档案用户可以按照不同业务需要设置自定义分类。系统自动带入企业目录账套最新年度的档案分类，可修改。 分类维护：可对当前自定义分类下的分类明细进行新增、修改、删除操作。

档案归类：可对当前自定义分类下的分类明细所对应的档案明细提供个别编辑操作。 点击分类维护栏中的编辑，进入分类管理页面；同样点击档案归类栏下的编辑可进入档案归类页面。 c)数据抽取 数据抽取用于同步数据源数据到ODS数据仓库，抽取的结果形成ODS数据仓库，供企业查询及决策。数据抽取的方式有两种：手动抽取与自动抽取。自动抽取可以设置抽取计划，选择在业务系统空闲时完成数据抽取。抽取日志提供了数据抽取完成的情况的查看。 d)权限管理 角色用户功能可以进行角色、用户的增加、删除、修改操作，用户密码的修改操作，以及用户与角色的所属关系等维护工作。 权限管理，可对用户或角色授予新建报表权限、语义层权限、目录结构权限。目录结构的权限方式分为浏览、修改、完全控制（删除），可根据实际业务需要授予适合的权限。 2.U8分析报表门户 U8分析报表门户的核心对象即为报表，是基于业务模型做查询，并通过查询生成报表的平台；是一种兼分析报表设计和前端展示的平台。在U8分析报表中，我们根据财务、供应链业务模型预置了一些报表(包括财务，营销、库存、采购等主题)，对于用户的个性化报表需求，可以单独定制。 对于已经设计好的报表，可以进行查看、分析、导出、定位查找等操作。 分析报表门户针对财务、营销、库存、采购设定了四个分析主题，点击分析主题button打开分析首页。如图所示，点击财务分析主题按钮，财务首页报表则打开。

大数据分析平台

一、数据分析平台层次解析 大数据分析处理架构图 数据源：除该种方法之外，还可以分为离线数据、近似实时数据和实时数据。按照图中的分类其实就是说明了数据存储的结构，而特别要说的是流数据，它的核心就是数据的连续性和快速分析性； 计算层：内存计算中的Spark是UC Berkeley的最新作品，思路是利用集群中的所有内存将要处理的数据加载其中，省掉很多I/O开销和硬盘拖累，从而加快计算。而Impala思想来源于Google Dremel，充分利用分布式的集群和高效存储方式来加快大数据集上的查询速度，这也就是我上面说到的近似实时查询；底层的文件系统当然是HDFS独大，也就是Hadoop的底层存储，现在大数据的技术除了微软系的意外，基本都是HDFS作为底层的存储技术。上层的YARN就是MapReduce的第二版，和在一起就是Hadoop最新版本。基于之上的应用有Hive，Pig Latin，这两个是利用了SQL的思想来查询Hadoop上的数据。 关键：利用大数据做决策支持。R可以帮你在大数据上做统计分析，利用R语言和框架可以实现很专业的统计分析功能，并且能利用图形的方式展现；而Mahout就是一个集数据挖掘、决策支持等算法于一身的工具，其中包含的都是

基于Hadoop来实现的经典算法，拿这个作为数据分析的核心算法集来参考还是很好的。 如此一个决策支持系统要怎么展现呢？其实这个和数据挖掘过程中的展现一样，无非就是通过表格和图标图形来进行展示，其实一份分类详细、颜色艳丽、数据权威的数据图标报告就是呈现给客户的最好方式！至于用什么工具来实现，有两个是最好的数据展现工具，Tableau和Pentaho，利用他们最为数据展现层绝对是最好的选择。 二、规划的数据平台产品AE(Accelerate Engine) 支持下一代企业计算关键技术的大数据处理平台：包括计算引擎、开发工具、管理工具及数据服务。计算引擎是AE的核心部分，提供支持从多数据源的异构数据进行实时数据集成、提供分布式环境下的消息总线、通过Service Gateway能够与第三方系统进行服务整合访问；设计了一个分布式计算框架，可以处理结构化和非结构化数据，并提供内存计算、规划计算、数据挖掘、流计算等各种企业计算服务。Data Studio包括了数据建模、开发、测试等集成开发环境。管理工具包括了实施、客户化及系统管理类工具。AE平台还可以通过UAP开发者社区提供丰富的数据服务。 AE架构图

智慧教育云平台基础平台建设方案

智慧教育云平台基础平台建设方案 基础平台基于SOA技术体系搭建，清晰的分层结构设计,实现业务组件模块化、流程化，以下分别从三个维度进行平台的规划建设： 1 “教”与“学”：建立智慧学习体系、通过智能、简单、 生动的应用功能提高教师、学生的教与学效果。 2 开放共享、合作共赢：坚持“开放共享、合作共赢”的合 作伙伴发展战略，构建能力开放平台、在线教育商城、EP自助管理平台、SA自助管理平台等为第三方厂商的接入、产品上架、考核结算提供了配套的功能。 3 经营分析、产品优化：构建业务经营分析平台对海量数 据进行深度发掘，多维度分析，从而促进产品的升级优化。基础应用服务 基础应用服务主要包括基础门户、搜索引擎、认证中心、结算支付中心、数据云中心，如图4-1-1 所示：

图4-1-1 基础应用服务结构图 基础门户：面向不同用户提供统一服务窗口，教研员、教师、学生、家长、管理者、相关社会公众等用户都会通过信息门户使用各项服务功能。 搜索引擎：实现全局搜索，根据不同的应用场景，支持平台内结构化数据搜索、非结构化数字资源搜索、第三方搜索引擎集成以及面向互联网的内容搜索集成等。 认证中心：实现统一的授权机制及提供一套方便、安全的口令认证方法，让用户用一套用户名和口令就可以使用网络上其有权使用的所有业务系统。同时，集中统一建设身份认证平台，也有效的避免了系统分散建设过程中的重复建设问题，大大减少了总体的投入。 结算支付中心：实现统一的结算接口，对接银行网关，实现多元化的支付方式，如网银转账、支付宝支付等。 数据云中心：统一数据交换标准，建立安全高效、充分

共享的数据云中心，消除“信息孤岛”。 4 智慧学习体系 智慧学习体系从学、练、评、测、问五个方面进行深度发掘优化，如图4-1-2 智慧学习体系，为教师、学生提供多元化的教学模式以及评测模型，全方位的为老师提供教学指导，为学生提供量身定制的学习智能模型。 5 “学”：课前预习资源、课后复习资源、名师专题、在线 直播、在线仿真 实验、学习任务动态推荐 6 “练”：在线作业、口语作业、作业辅导 7 “问”：在线答疑、名师在线、悬赏问答 8 “测”：智能测评、预习测评、课后成果测评、智能组卷 9 “评”：学习成果报告、成绩分析、综合评价

智慧城市大数据平台项目建议书

智慧城市大数据平台 项目建议书 目前国家高度重视智慧城市规划、建设，云数据中心是推动信息技术能力实现按需供给、促进信息技术和数据资源充分利用的全新业态，是信息化发展的重大变革和必然趋势，是智慧城市建设的基础。 智慧城市实现资源整合，城市管理涉及城建、交通、医疗、环保、文化、教育、产业发展、社区管理服务等诸多领域，在传统的城市管理模式下，建立多方协调、资源共享的管理机制相对困难，智慧城市通过建立部门协作、全民参与的公共管理模式，促进官民互动、部门协同、信息共享、政务公开，使碎片化的公共管理和服务资源有效整合，既让政府部门及时摸清群众的需求，又让拉百姓实时了解有关政策，有助于提升政府的效率和决策水平。所以，大数据共享交换平台是智慧城市成败的核心。 DD州为了提高政府办事效能、提升为民服务水平、跟上时代步伐、创新发展，决定开展智慧城市建设工作。云数据中心和大数据共享交换平台作为智慧城市建设的基础核心先行。 一、建设DD州智慧城市云数据中心 （一）建设依据 1.《关于数据中心规划布局的指导意见》（工信部联通[2013]13 号），2013年1月

2.《国家绿色数据中心试点工作方案》，（工信部联节[2015]82 号），2015年3月 3.《国家电子政务总体框架》 4.《国务院关于促进信息消费扩大内需的若干意见》(国发〔2013〕 32号) 5.《国家新型城镇化规划(2014-2020年)》 6.《国家电子政务“十二五”规划》(工信部规﹝2011﹞567号) 7.《基于云计算的电子政务公共平台顶层设计指南》（工信信函 ﹝2013﹞2号） 8.《智慧城市大数据共享交换平台规划指南(试行)》（住建部 ﹝2013﹞） 9.《国家智慧城市试点暂行管理办法》 10.《国家智慧城市（区、镇）试点指标体系（试行）》 11.《关于进一步加强政务部门信息共享建设管理的指导意见》 （发改高技【2013】733号） （二）建设思路 云数据中心的建设应以科学发展为主题，以加快转变发展方式为主线，以提升可持续发展能力为目标，以市场为导向，以节约资源和保障安全为着力点，遵循产业发展规律，发挥区域比较优势，引导市场主体合理选址、长远规划、按需设计、按标建设，逐渐形成技术先进、结构合理、协调发展的数据中心新格局。 规划智慧DD云数据中心的设计、建设基于大数据、云计算、物

大数据分析平台

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/da15829046.html, 大数据分析平台 作者：郑纬民陈文光 来源：《中兴通讯技术》2016年第02期 摘要：认为现有以MapReduce/Spark等为代表的大数据处理平台在解决大数据问题的挑战问题方面过多考虑了容错性，忽视了性能。大数据分析系统的一个重要的发展方向就是兼顾性能和容错性，而图计算系统在数据模型上较好地考虑了性能和容错能力的平衡，是未来的重要发展方向。 关键词：大数据；分布与并行处理；并行编程；容错；可扩展性 Abstract：Existing big data analytic platforms， such as MapReduce and Spark， focus on scalability and fault tolerance at the expense of performance. We discuss the connections between performance and fault tolerance and show they are not mutually exclusive. Distributed graph processing systems are promising because they make a better tradeoff between performance and fault tolerance with mutable data models. Key words：big data； distributed and parallel processing； parallel programming； fault tolerance； scalability 随着信息化技术的发展，人类可以产生、收集、存储越来越多的数据，并利用这些数据进行决策，从而出现了大数据的概念。大数据的定义很多，比较流行的定义是Gartner公司提出的简称为3V的属性，即数据量大（Volume），到达速度快（Velocity）和数据种类多（Variety）。大数据分析利用数据驱动的方法，在科学发现、产品设计、生产与营销、社会发展等领域具有应用前景。 由于大数据的3V属性，需要在多台机器上进行分布与并行处理才能满足性能要求，因此传统的关系型数据库和数据挖掘软件很难直接应用在大数据的处理分析中。传统的超级计算技术，虽然具有很强的数据访问和计算能力，但其使用的MPI编程模型编程较为困难，对容错 和自动负载平衡的支持也有缺陷，主要运行在高成本的高性能计算机系统上，对于主要在数据中心运行的大数据分析不是非常适合。 为了解决大数据的分析处理所面临的编程困难，负载不平衡和容错困难的问题，业界发展出了一系列技术，包括分布式文件系统、数据并行编程语言和框架以及领域编程模式来应对这些挑战。以MapReduce[1]和Spark[2]为代表的大数据分析平台，是目前较为流行的大数据处理生态环境，得到了产业界的广泛使用。 但是在文章中，我们通过分析认为：MapReduce和Spark系统将容错能力作为设计的优先原则，而在系统的处理性能上做了过多的让步，使得所需的处理资源过多，处理时间很长，这样反而增加了系统出现故障的几率。通过进一步分析性能与容错能力的关系，我们提出了一种

基于大数据的智慧教育云平台赋能区域智慧教育发展

基于大数据的智慧教育云平台赋能 区域智慧教育发展 1.方案背景 随着教育信息化发展的不断深入，信息技术已渗透到教育的各个领域，教师针对性教学与学生个性化学习越来越成为学校教育信息化关注的焦点，然而在实际教学应用过程中，面临很多实际需要解决的问题。 数据及其价值的流失。在传统教学过程中，教师为了检测日常学习效果，常常会布置随堂练习和课后作业，随时统计这些数据需要耗费教师大量的时间和精力，这些数据就留在学生的练习册或者周测试卷里。每一次考试的数据，数据分析仅限于基于数据统计的分析，没有关联学生的学习行为以及其他维度，没有充分挖掘数据的价值。 对于教师而言，教师的教学过程未能实现精准化，教师以一人之力难以从预习、听课、复习、自学、作业、考试等各类场景应用中，观察并掌握全班所有学生的个性特点、学习行为与学业成果，更不能精准地指导每位学生的学习。 对于学生而言，学生的学习过程未能实现个性化，学生不能充分了解自己，教师又难以关注到每个学生，因此在课堂内外，即便有信息化应用的支持，也只能获得标准化的学习内容和学习策略指导。

对于教育管理部门而言，全校乃至全区域历次考试学情分析报告 不能及时掌握，只能掌握高利害的成绩报告，没有过程性的分析，不利于教学监管。 基于此，通过全过程伴随式的数据采集，全面进行数据的分析， 最后形成面向各个维度的学情分析报告，从而指导教师进行精准教学，学生进行个性化提升的项目显得尤为重要。国务院在《关于印发国家教育事业发展“十三五”规划的通知》中指出：“鼓励学校利用大数据技术开展对教育教学活动和学生行为数据的收集、分析和反馈，为推动个性化学习和针对性教学提供支持”。 学生学业质量也是教育教学的重要成果之一，建立中小学学业质 量分析，是对教学过程和质量进行指导管理的基础性建设，是提高教学质量和效能的有效平台，也是学校教育能力建设的重要组成部分。 2.方案目标 基于大数据的智慧教育云平台赋能区域智慧教育发展，按照国家、省、市教育信息化发展规划要求，在智能化信息生态环境中构建以学习者为中心的教学新模式，开展以大数据为基础的发展性评价、学习分析和个性化学习资源推荐，从传统的教、学、考、评、管等环节单点系统的垂直建设，向各系统相互协同的一体化建设转移；从单点系统应用向以大数据、云计算、移动互联为手段，以各级教育部门与学校互联互通、教与学大数据动态汇聚流转为基础的信息化方向发展；通过教学大数据收集、智能分析和预测帮助教师针对性的安排教学进

智慧城市解决方案—城市大数据平台

智慧城市解决方案—城市大数据平台 一、城市大数据概述 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。 二、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。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？城市大数据平台的建设能够发挥积极作用，具体表现在以下三个方面： 1、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