大数据平台建设的数据“治理”
本文讲述了以用户为中心的自服务大数据治理的实现方法和关键技术。
本文目录：
一、大数据时代还需要数据治理吗？
二、如何面向用户开展大数据治理？
三、面向用户的自服务大数据治理架构
四、总结
一、大数据时代还需要数据治理吗？
1、数据平台发展过程中随处可见的数据问题
大数据不是凭空而来，1981年第一个数据仓库诞生，到现在已经有了近40年的历史，相对数据仓库来说我还是个年轻人。而国内企业数据平台的建设大概从90年代末就开始了，从第一代架构出现到现在已经经历了近20年的时间。
在这20年的时间里，国内数据平台实施者可以说是受尽折磨，数据项目一直不受待见，是出了名的脏活累活。
可以说，忽视数据治理给数据平台建设带来了不少问题。随处可见的数据不统一，难以提升的数据质量，难以完成的数据模型梳理等源源不断的基础性数据问题，限制了数据平台发展，导致数据应用不能在商业上快速展示效果。
举一个典型商业智能应用的例子，管理驾驶舱可能很多朋友都听说过，很多企业建设了管理驾驶舱，但是建设完之后往往成为摆设，只有当领导需要看的时候，大家才去拼命改数据。
为什么数据平台的建设遇到这么多“坎”，而且难以真正发挥其商业价值？其实核心问题还是数据本身不统一，数据内容准确度不高。
2、数据治理逐渐受到各行业认识
我国最早意识到数据治理重要性的行业银行是金融行业。由于对数据的强依赖，金融业一直非常重视数据平台的建设，经过几代数据平台的验证，发现数据治理是平台建设的主要限制因素，而且随着投资和建设的投入增加，对数据治理的重要性的认识也越来越深刻。
人民银行与银监会也非常重视数据治理，从08年开始，在全国银行业推行统一的数据标准，控制行业的数据质量。工行、建行、国开等大型银行，对数据治理都非常重视。08年前，我们与国开一起开始了数据治理的建设，下图展示的就是国开银行针对数据全生命周期的数据管控。
如今各行业都开始了大数据平台的建设，希望利用大数据的能力，来实现数字化转型。大数据平台的建设本质上还是数据的建设，传统数据平台碰到的所有问题大数据平台都有可能碰到，由于数据量级的变化，大数据平台必然还会产生新的问题。
3、大数据时代下需要新一代的数据治理能力
目前大数据平台的突出问题主要体现在以下四方面：
数据不可知：用户不知道大数据平台中有哪些数据，也不知道这些数据和业务的关系是什么，虽然意识到了大数据的重要性，但平台中有没有能解决自己所面临业务问题的关键数据？该到哪里寻找这些数据？
数据不可控：数据不可控是从传统数据平台开始就一直存在的问题，在大数据时代表现得更为明显。没有统一的数据标准导致数据难以集成和统一，没有质量控制导致海量数据因质量过低而难以被利用，没有能有效管理整个大数据平台的管理流程。
数据不可取：用户即使知道自己业务所需要的是哪些数据，也不能便捷自助地拿到数据，相反，获取数据需要很长的开发过程，导致业务分析的需求难以被快速满足，而在大数据时代，业务追求的是针对某个业务问题的快速分析，这样漫长的需求响应时间是难以满足业务需求的。
数据不可联：大数据时代，企业拥有着海量数据，但企业数据知识之间的关联还比较弱，没有把数据和知识体系关联起来，企业员工难以做到数据与知识之间的快速转换，不能对数据进行自助的的探索和挖掘，数据的深层价值难以体现。
通过分析以上四类问题，我们发现传统数据平台面临的问题，在大数据时代不仅没有消失，还不断涌现出新的问题，传统的数据治理需要提升能力，来解决大数据平台建设过程中的这些问题。
在传统数据平台阶段，数据治理的目标主要是做管控，为数据部门建立一个的治理工作环境，包括标准、质量等。在大数据平台阶段，用户对数据的需求持续增长，用户范围从数据部门扩展到全企业，数据治理不能再只是面向数据部门了，需要成为面向全企业用户的工作环境，需要以全企业用户为中心，从给用户提供服务的角度，管理好数据的同时为用户提供自助获得大数据的能力，帮助企业完成数字化转型。
二、如何面向用户开展大数据治理？
1、面向用户的大数据治理实践案例
很多企业经过一段时间的摸索，已经看到了用户对大数据治理的这种需求，大数据治理也持续在各行业的大数据平台建设中得到关注。
在我参与过的项目中给大家举个例子。最近普元主导了某电力公司的新一代数据治理平台建设，我们融合该电力公司现有的数据管理工具建设成果，以元数据为基础，实现了贯穿数据设计、产生、存储、迁移、使用、归档等环节的数据全生命周期管理，以及数据从源端到数据中心，再到应用端的全过程的管理，做到了以用户为中心，通过大数据治理，为用户提供了更便捷、更灵活、更准确地获得企业大数据资产的能力。
该电力公司的大数据治理的起点是先以元数据为基础，构建数据资产管理体系。从用户的视角说明白企业数据有哪些，哪些用户能够使用。在该电力公司的数据资产定义过程中，我们选择了贴近业务用户的数据分类方案，梳理和识别企业运营数据资源。
我们又基于第一步形成的数据分类管理体系框架，梳理、整合各级各类数据资源，建立了数据资产树，按照不同数据细类制定相应的工作模板，对指标数据和明细数据进行梳理和归并。
所有资产梳理和控制的最终目标都是为了用户能够使用数据，我们通过L0–L1–L2三个层次的定义，以业务驱动为导向提高数据查询的实用性。
L0：按照电网业务域–业务主题–业务活动的结构化方法，对查询进行分类导航。L1：依据业务和数据源中数据资源情况，按业务主题对数据进行预处理和定义。L2：将数据库表字段等技术元数据转换为业务人员可以理解的业务元数据。
大数据平台建设方案 项目需求与技术方案） 、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。 1、统筹规划、分步实施。结合我省经济发展与改革领域实际需求，明确总体目标和阶段性任务，科学规划建设项目。先期完成大数据平台的整体架构建设，后期分步完成业务系统的整合及相互间数据共享问题。 2、整合资源、协同共享。对信息资源统一梳理，建立经济发展与改革信息标准资源库和数据规范，逐步消灭“信息孤岛”，加快推进数据资源整合，建设共享共用的大数据中心，实现业务协同。 3 、突出重点、注重实效。以用户为中心，以需求为导向， 以服务为目的，突岀重点，注重实效，加强平台可用性和易用性。 4、深化应用、创新驱动。深入了解用户需求，密切跟踪信息技术发展趋势，不断深化应用、拓展新技术在应用中的广度和深度，促进跨界融合，丰富管理和服务手段。 四、建设方案 为了保证项目的顺利进行和建设目标的可行性，我们采取如下几种建设方案。 1、数据采集方案。 我们统一信息资源标准规范，建立多维度数据库，拓宽 数据来源，通过不同的方式汇聚数据，增强分析力度，提高 监测预警的准确性和时效性。 1、预留接口，支持其它系统各种数据的上传导入处理。 将现存有关经济运行业务系统中的历史数据和时效数据，过上传数据文件至服务器、分析提取有效数据导入服务器数
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。
大数据平台建设的数据“治理” 本文讲述了以用户为中心的自服务大数据治理的实现方法和关键技术。 本文目录： 一、大数据时代还需要数据治理吗？ 二、如何面向用户开展大数据治理？ 三、面向用户的自服务大数据治理架构 四、总结
一、大数据时代还需要数据治理吗？ 1、数据平台发展过程中随处可见的数据问题 大数据不是凭空而来，1981年第一个数据仓库诞生，到现在已经有了近40年的历史，相对数据仓库来说我还是个年轻人。而国内企业数据平台的建设大概从90年代末就开始了，从第一代架构出现到现在已经经历了近20年的时间。 在这20年的时间里，国内数据平台实施者可以说是受尽折磨，数据项目一直不受待见，是出了名的脏活累活。 可以说，忽视数据治理给数据平台建设带来了不少问题。随处可见的数据不统一，难以提升的数据质量，难以完成的数据模型梳理等源源不断的基础性数据问题，限制了数据平台发展，导致数据应用不能在商业上快速展示效果。
举一个典型商业智能应用的例子，管理驾驶舱可能很多朋友都听说过，很多企业建设了管理驾驶舱，但是建设完之后往往成为摆设，只有当领导需要看的时候，大家才去拼命改数据。 为什么数据平台的建设遇到这么多“坎”，而且难以真正发挥其商业价值？其实核心问题还是数据本身不统一，数据内容准确度不高。 2、数据治理逐渐受到各行业认识 我国最早意识到数据治理重要性的行业银行是金融行业。由于对数据的强依赖，金融业一直非常重视数据平台的建设，经过几代数据平台的验证，发现数据治理是平台建设的主要限制因素，而且随着投资和建设的投入增加，对数据治理的重要性的认识也越来越深刻。 人民银行与银监会也非常重视数据治理，从08年开始，在全国银行业推行统一的数据标准，控制行业的数据质量。工行、建行、国开等大型银行，对数据治理都非常重视。08年前，我们与国开一起开始了数据治理的建设，下图展示的就是国开银行针对数据全生命周期的数据管控。 如今各行业都开始了大数据平台的建设，希望利用大数据的能力，来实现数字化转型。大数据平台的建设本质上还是数据的建设，传统数据平台碰到的所有问题大数据平台都有可能碰到，由于数据量级的变化，大数据平台必然还会产生新的问题。
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。
兖矿集团大数据平台建设 完成单位：兖矿集团有限公司 兖州煤业股份有限公司 兖矿集团信息化中心 西安兖矿科技研发设计有限公司 一、项目承担单位基本情况 兖矿集团是以煤炭、煤化工、电解铝及机电成套装备制造、金融投资等为主业的省属国有企业。兖州矿区开发建设始于1966年，1976年7月成立兖州矿务局，1996年3月整体改制为国有独资公司，1999年5月成立兖矿集团。 二、大数据平台建设背景 近年来，兖矿集团作为传统能源企业必须对企业管理方式、运营方式、发展方式、业务流程进行颠覆性创新。企业的战略转型，信息化是重要支撑，加强企业管控必须有可靠的内、外部数据支持，因此在集团层面进行数据整合、统一数据标准成为迫切的需求。 三、大数据平台建设基本情况 (一)项目建设思路及目标 兖矿集团大数据平台建设，以兖矿集团改建国有投资公司
战略发展规划为指导，首先对兖矿集团信息化进行高阶诊断及业务流程优化，针对集团公司在计划、财务、投资等业务管理领域的信息化建设现状进行诊断分析。 然后根据信息化建设高阶诊断结果,列出兖矿集团信息化建设与业务流程优化问题清单。依据问题清单对集团各业务部门流程进行优化，在此基础上，建设大数据软件平台，利用大数据技术对重点流程进行分析，为兖矿集团公司改革提供支持。 (二)项目建设主要内容 矿集团信息化经过多年的发展，各业务应用系统已经基本建设完成，具备了良好的数据基础。针对数据没有整合，业务流程没有优化这些需求，兖矿集团大数据平台的实施主要按照信息化高阶诊断与业务流程优化、大数据软件平台实施两大部分内容开展。 1、信息化高阶诊断与业务流程优化 通过信息化高阶诊断旨在发现现有信息化管控模式、业务能力是否能够支撑集团公司战略转型，存在哪些问题，并提出整改方案。 诊断过程主要按照现状调研、问题诊断、领先实践对比分析、提出改进方案、对改进方案进行优先级排序五个步骤进行。 现状调研以现场访谈与问卷调查为主，对18个集团总部部
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 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；
2. 信息化系统概述 信息化系统由两个子系统构成，即产品环境适应性测试评价服务管理系统和产品环境适应性大数据服务数据库系统。两个系统紧密关联，大数据系统的主要数据来源于测试评价服务产生的测试数据和试验相关信息，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。 信息化系统的整体框架详见图2. 3. 产品环境适应性测试评价服务管理系统 3.1建设内容 （1）测试评价业务的流程化和信息化 实现从来样登记、委托单下达、测试评价记录上传、报告审批、印发到样品试毕处理、收费管理等全流程电脑信息化管理；同时实现电子签名、分类统计、检索、自动提醒、生成报表等功能。 （2）实验室/试验场管理信息化 实现主要实验室/试验场样品、设备、标准、人员的信息化管理；实现主要仪器设备的数据自动采集和远程传输；实现主要试验场的远程视频监控。 （3）多方远程通讯 以广州为总部，实现广州总部与主要试验场之间的远程通讯，提供异地账户登录，满足异地多方人员（如委托方、委托方供应商、广州总部、户外试验场、外聘专家等）开展影音交流和现场办公； 3.2 总体要求 （1）人机界面采用WINDOW界面，直观简单易学； （2）数据或信息一次录入，多系统共用； （3）人员身份识别； （4）检测报告唯一性识别； （5）不合格自动提醒报警； （6）短信通知，软件将重要事项，如不合格记录及时发送至指定人员手机上。（7）数据溯源，所有修改行为均留记录； （8）提供多层密码、权限，避免越权操作
大数据中心建设的策划方案 大数据中心建设不仅对广电网络现有的广播电视业务、宽带业务的发展产生积极作用,同 时为广电的信息化提供支撑，下面由学习啦为你整理大数据中心建设的策划方案的相关资料， 希望能帮到你。 大数据中心建设的策划方案范文一大型承载企事业、集团、机构的核心业务，重要性高， 不允许业务中断， 一般按照国标 A 级标准建设， 以保证异常故障和正常维护情况下， 正常工作， 核心业务不受影响。 数据中心机房基础设施建设是一个系统工程，集电工学、电子学、建筑装饰学、美学、暖 通净化专业、计算机专业、弱电控制专业、消防专业等多学科、多领域的综合工程。 机房建设的各个系统是按功能需求设置的，主要包括以下几大系统：建筑装修系统、动力 配电系统、空调新风系统、防雷接地系统、监控管理系统、机柜微环境系统、消防报警系统、 综合布线系统等八大部分。 一、建筑装修系统是整个机房的基础，它主要起着功能区划分的作用。 根据用户的需求和设备特点，一般可以将机房区域分隔为主机房区域和辅助工作间区域， 主机房为放置机架、服务器等设备预留空间，辅助工作间包括光纤室、电源室、控制室、空调 室、操作间等，为主机房提供服务的空间。 此外，数据中心机房装修需要铺抗静电地板、安装微孔回风吊顶等，确保机房气密性好、 不起尘、消防、防静电、保温等，以为工作人员提供良好的工作条件，同时也为机房设备提供 维护保障功能。 二、供配电系统是机房安全运行的动力保证。 计算机机房负载分为主设备负载和辅助设备负载。 主设备负载指计算机及网络系统、计算机外部设备及机房监控系统，这部分供配电系统称 为 “设备供配电系统，其供电质量要求非常高，应采用 UPS 不间断电源供电来保证供电的稳 定性和可靠性。 辅助设备负载指空调设备、动力设备、照明设备、测试设备等，其供配电系统称为“辅助 供配电系统，其供电由市电直接供电。 机房内的电气施工应选择优质电缆、线槽和插座。 插座应分为市电、UPS 及主要设备专用的防水插座，并注明易区别的标志。 照明应选择机房专用的无眩光高级灯具。 三、空调新风系统是运行环境的保障。 由于数据中心机房里高密度存放着大量网络和计算机设备，不仅产生大量的集中热量，而 且对环境中的灰尘数量和大小有很高的要求，这就对空调系统提出了更高的要求。 保证设备的可靠运行，需要机房保持一定的温度和湿度。 同时，机房密闭后仅有空调是不够的，还必须补充新风，形成内部循环。 此外， 它还必须控制整个机房里尘埃的数量， 对新风进行过滤， 使之达到一定的净化要求。
智慧医疗大数据分析 应用平台 建 设 方 案
目录 1.背景介绍 (10) 2.产品愿景 (14) 3.产品定位 (15) 3.1解决的问题 (15) 3.2达到的效果 (15) 4.产品理念 (16) 5.总体思路 (16) 5.1对接数据源，获取医疗卫生大数据 (17) 5.2对获取的医疗卫生大数据预处理机制 (18) 5.3建立医疗卫生大数据的存储机制 (18) 5.4医疗卫生大数据的处理和分析算法分类和形成 (20) 5.5开发专题大数据分析，形成专题大数据应用 (22) 5.6开发机构大数据分析，建立机构大数据应用 (22) 5.7建立平台应用实施推广组织机制 (23) 5.8建立平台产品优化升级服务组织机制 (23) 6.医疗卫生信息的大数据建模描述和分析 (23) 6.1 我们给出的相关数据模型 (24) 6.2 卫计委给出的相关数据模型 (25) 6.3 相关数据特征对比分析 (29) 7.大数据分析应用平台支持的业务主题场景 (31) 7.1 医疗卫生服务机构应用 (33)
7.1.1各级医院自身应用 (33) 7.1.2 基层医疗机构自身应用 (38) 7.1.3 区域卫生医疗联合体应用 (38) 7.1.4医疗卫生机构的合规应用 (43) 7.2患者医疗治疗应用 (46) 7.2.1患者就医过程提示服务 (46) 7.2.2患者服药提示服务 (46) 7.2.3患者饮食、运动、习惯注意事项服务 (46) 7.2.4患者体征和治疗效果服务 (47) 7.2.5患者交流交往服务 (47) 7.3个性化医疗服务应用 (47) 7.3.1基因测序分析应用 (47) 7.3.2个性化药物应用 (48) 7.3.3个人健康管理应用 (48) 7.4慢性病预防治疗应用（疾控中心） (50) 7.4.1慢性病检测、发现、预警服务 (50) 7.4.2慢性病诊断服务 (52) 7.4.3慢性病防控治疗服务 (52) 7.5居民健康保健应用（疾控中心） (53) 7.5.1居民自我健康保健应用 (53) 7.5.2政府卫生管理部门进行居民健康管理应用 (54) 7.5.3政府医疗规划结构进行居民健康保健决策应用
第一章需求分析和项目建设的必要性1.1 项目建设目标、内容 1.1.1 项目建设目标 电子政务公共数据开放共享平台项目建设目标是，依托统一的“云”数据中心建设统一的公共数据开放共享平台。集中机关各部门业务应用进行，制定相关的数据规范和信息交换标准，使机关各部门业务系统依托统一的开放平台进行开发建设。确保部门之间系统之间的互联互通、数据共享，为大数据分析提供数据依据。 1.1.2 项目建设内容 电子政务公共数据开放共享平台项目建设内容包含：一套标准规范、两个数据门户、四大应用平台、四大基础数据库和一个应用支撑平台。 具体建设内容包括： 1、一个应用支撑平台 为了对需要调用电子政务公共数据开放共享平台信息资源的政府部门应用系统进行有效管理，面向各类电子政务应用，规划建设统一的应用支撑平台，统一标准规范，通过用户管理、应用管理、服务管理等核心组件，可以对接入系统有效管理、实现统一认证及单点登录、统一消息服务。
2、两个数据门户 针对政府部门用户建设信息资源政务门户，针对企业、公众用 户建设信息资源开放门户。 3、四大应用系统 建设承载电子政务公共数据汇聚平台、数据治理平台、数据运 营平台和数据应用平台。 4、四大基础数据库 通过电子政务信息资源梳理，制定四大基础数据库的建库、入 库和管理规则，建立四大基础数据库管理平台，提供基础库内容管 理、数据处理、共享和应用功能。 四大基础数据库包括人口库、法人库、经济库和地理库。 5、一套标准规范 形成标准规范体系，包括管理制度、标准规范、数据标准等。 1.2 编制依据 1、中办、国办《2006-2020年国家信息化发展战略》； 2、国办《关于促进电子政务协调发展的指导意见》； 3、国务院《促进大数据发展行动纲要》； 4、《国家电子政务总体框架》； 5、《国家电子政务“十二五”规划》(工信部规〔2011〕567号)； 6、《关于印发“十二五”国家政务信息化工程建设规划的通知》(发改高技〔2012〕1202号)；
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、
基于大数据的城市运行和综合管理平台建设探讨 摘要随着城镇化进程和经济社会的发展，现代城市越来越呈现出复杂巨系统的特性。传统的将城市系统分割成若干子系统，以专业职能部门为基本单位强化专业的管理方式，已经越来越难以适应和解决现代城市运行中出现的一系列问题。大数据技术以及城市大数据的发展，为将钱老先生提出的描绘和分析复杂巨系统的综合集成法应用于城市综合管理提供了基础。本文将综合集成法应用于城市综合管理，创新性地提出了城市运行和综合管理平台应用建设，对城市运行和综合管理平台在城市综合管理中的意义、与城市管理中涉及的各行业应用系统的关系、功能组成等进行了阐述。同时针对乌鲁木齐市城市特点以及发展要求，提出了在乌鲁木齐市的应用和推广城市运行和综合管理平台建设的必要性。 关键词复杂巨系统；城市综合管理；从定性到定量综合集成法；大数据 1 现代城市发展以及信息技术的发展，为现代城市综合管理创新提供新机遇 城市管理是指以城市为对象，以城市基本信息流为基础，运用决策、计划、组织、指挥、协调、控制等一系列机制，采用法律、经济、行政、技术等手段，通过政府、市场与社会的互动，围绕城市运行和发展进行的决策引导、规范协调、服务和经营行为[1]。随着城镇化步伐的不断加快和社会经济发展，城镇化水平不断提高，人口、资源、交通、环境、公共服务等因素陆续集中在城市中，现代城市作为区域政治、经济、文化、教育、科技和信息中心，是劳动力、劳动资本、各类经济、生活基础设施高度聚集，人流、资金流、能量流、信息流高度交汇，呈现出多维度、多层次、多结构、多系统、从宏观到微观的纵横交织、错综复杂的动态非线性等复杂特征。从复杂性科学的视角审视城市管理，现代城市及城市管理是一类开放的复杂巨系统。 城市管理的复杂巨系统特性使得传统的分析、叠加方法在城市管理中失效。传统的分析、叠加方法，将城市系统分割成若干子系统，以专业职能部门为基本单位强化专业的管理方式，而城市管理各子系统之间的复杂交错性使得子系统分割难以科学。同时在城市管理中的分解和简化的还原造成条块分割、各自为政、职责交叉、管理粗放、缺乏协调一系列问题。复杂性科学的发展，为现代城市提供了新的思路和新机遇。1992年钱学森先生提出了通过人机结合、從定性到定量的综合集成法，采用整体思维、动态思维和关系思维，实现对复杂巨系统的描述和分析。综合集成法就是将专家群体、数据和各种信息、计算机、网络等信息技术有机结合起来从而把各类数据、信息、经验、知识、智慧集成起来，构成一个高度智能化的人机结合的系统，从多方面经验性的定性认识上升到定量认识，从而对复杂巨系统进行描述和分析[2]。 同时随着信息技术的发展以及智慧城市建设，物联网、云计算和移动互联网、大数据技术在城市建设和管理中得以充分应用，城市物联感知体系、城市WIFI、城市视频联网系统、城市网格化采集系统等建设，使得城市积累了大量的城市数据，为现代城市管理者，以开放的复杂巨系统理论为指导，充分利用钱老先生的
XXX企业级省大数据平台数据治理子系统的 建设和管理方案
目录 1.范围 (5) 2.规范性引用文件 (5) 3.术语、定义和缩略语 (17) 4.总体说明 (23) 4.1.概述 (23) 4.2.目标 (23) 4.3.原则 (24) 5.数据治理体系 (25) 5.1.总体框架 (25) 5.2.组织架构 (26) 5.2.1.组织构成 (26) 5.2.2.角色职责 (27) 5.3.系统架构 (29) 5.3.1.系统功能框架 (29) 5.3.2.系统模块流程 (32) 5.4.系统边界 (33) 5.4.1.与企业级省大数据平台关系 (34) 5.4.2.与对外能力开放平台关系 (34) 5.4.3.与平台运维系统关系 (34) 6.数据治理核心模块 (35)
6.1.数据标准管理 (35) 6.1.1.背景 (35) 6.1.2.目标及原则 (37) 6.1.3.业务分类和定义 (37) 6.1.4.技术功能要求 (45) 6.1.5.本期建设范围及内容 (51) 6.1.6.实施要求 (52) 6.2.元数据管理 (52) 6.2.1.背景 (52) 6.2.2.元数据运营模式 (55) 6.2.3.元模型标准 (55) 6.2.4.元数据运维 (62) 6.2.5.本期重点建设内容 (63) 6.3.数据质量管理 (64) 6.3.1.与传统经营分析系统的区别 (64) 6.3.2.范围和原则 (66) 6.3.3.与其它功能模块的关系 (67) 6.3.4.本期数据质量功能需求 (70) 6.3.5.本期数据质量运维要求 (72) 6.4.数据资产管理 (73) 6.4.1.数据资产概述 (73) 6.4.2.数据资产范围 (75)
二、大数据平台建设 （一）大数据平台框架概述 大数据平台建设充分整合信息化资源，打破行业、部门之间的信息壁垒，运用大数据技术进行采集、力口工、建模、分析，将数据价值融入到金融之中，从而提升创新能力和产品服务能力。主要包括以下三部分： 1.大数据分析基础平台 按照功能划分数据区，设计数据模型，在统一流程调度下，整合各类数据，同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起，形成基础数据体系，提供支撑经营管理的各类数据应用，支撑上层应用。 2.大数据应用系统 基于基础数据平台，持续建设各类数据应用系统，通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段，对丰富的大数据资源进行开发使用，并将数据决策化过程结合到风控、营销、营运等经营管理活动，充分发挥大数据价值。 3.大数据管控 建立数据标准，提升数据质量，加强元数据管理能力，为平台建设及安全提供保障 （二）大数据平台建设原则 大数据平台是大数据运用的基础实施，其设计、建设和 系统实现过程中，应遵循如下指导原则： 经济性：基于现有场景分析，对数据量进行合理评估， 确定大数据平台规模，后续根据实际情况再逐步优化扩容 可扩展性：架构设计与功能划分模块化，考虑各接口的开放性、可扩展性，便于系统的快速扩展与维护，便于第三方系统的快速接入。 可靠性：系统采用的系统结构、技术措施、开发手段都应建立在已经
相当成熟的应用基础上，在技术服务和维护响应上同用户积极配合，确保系统的可靠；对数据指标要保证完整性，准确性。 安全性：针对系统级、应用级、网络级，均提供合理的安全手段和措施，为系统提供全方位的安全实施方案，确保企业内部信息的安全。大数据技术必须自主可控。 先进性：涵盖结构化，半结构化和非结构化数据存储和分析的特点。借鉴互联网大数据存储及分析的实践，使平台具有良好的先进性和弹性。支撑当前及未来数据应用需求，引入对应大数据相关技术。 平台性：归纳整理大数据需求，形成统一的大数据存储服务和大数据分析服务。利用多租户, 实现计算负荷和数据 访问负荷隔离。多集群统一管理。 分层解耦：大数据平台提供开放的、标准的接口，实现与各应用产品的无缝对接 （三）基础数据来源 1．银行内部大数据资源 客户自身信息以及其金融交易行为，依照目前积累沉淀 的数量资源情况，将数据主要分为三大类: 第一类：客户基础数据 客户信息数据，即客户基础数据，主要是指描述客户自身特点的数据。 个人客户信息数据包括：个人姓名、性别、年龄、身份信息、联系方式、职业、生活城市、工作地点、家庭地址、所属行业、具体职业、婚姻状况、教育情况、工作经历、工作技能、账户信息、产品信息、个人爱好等
智慧政务大数据平台规划建设方案 一、项目背景 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。 1、统筹规划、分步实施。结合我省经济发展与改革领域实际需求，明确总体目标和阶段性任务，科学规划建设项目。先期完成大数据平台的整体架构建设，后期分步完成业务系统的整合及相互间数据共享问题。 2、整合资源、协同共享。对信息资源统一梳理，建立经济发展与改革信息标准资源库和数据规范，逐步消灭“信息孤岛”，加快推进数据资源整合，建设共享共用的大数据中心，实现业务协同。 3、突出重点、注重实效。以用户为中心，以需求为导向，以服务为目的，突出重点，注重实效，加强平台可用性和易用性。
大数据平台数据治理项目 建 设 方 案
目录 第1章方案总述 (1) 1.1前言 (1) 1.2项目背景 (1) 1.3项目目标 (2) 1.4项目建设原则 (3) 第2章系统建设规划 (4) 2.1项目建设目标的理解 (4) 2.1.1 项目建设范围 (5) 2.1.1.1 业务范围 (5) 2.1.1.2 组织范围 (5) 2.1.1.3 数据范围 (5) 2.1.2 项目建设内容 (5) 2.1.2.1 基础数据平台 (5) 2.1.2.2 集团级指标体系 (7) 2.1.2.3 统一报表平台 (7) 2.2集团数据平台的建设目标 (7) 2.2.1 集团数据平台一期建设目标 (7) 2.2.2 集团数据平台二期建设目标 (8) 第3章整体设计方案 (9) 3.1系统设计方法论 (9)
3.1.1 方法论 (9) 3.1.2 设计原则 (11) 3.1.2.1 标准规范 (11) 3.1.2.2 开放性 (12) 3.1.2.3 可扩展性 (13) 3.1.2.4 高性能 (14) 3.1.2.5 可管理性 (14) 3.1.2.6 高可用性 (15) 3.1.2.7 安全性 (16) 3.1.2.8 可重用性 (17) 3.2数据平台技术体系 (18) 3.2.1 数据平台逻辑架构 (18) 3.2.1.1 数据集成区 (19) 3.2.1.2 集团分析型数据区 (19) 3.2.1.3 管理平台区 (20) 3.2.1.4 统一报表展现平台 (20) 3.2.1.5 ETL设计关键技术点说明 (21) 3.2.1.5.1.1 ETL处理策略 (21) 3.2.1.5.1.2 ETL处理流程 (21) 3.2.1.5.2 质量检核 (22) 3.2.1.5.2.1 ETL处理原则 (22) 3.2.1.5.2.2 ETL处理方法 (22) 3.2.2 数据采集设计 (22) 3.2.2.1 T+1数据采集 (23) 3.2.2.2 数据补录 (24) 3.2.2.2.1 检核规则管理 (25)
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 （4）产品环境适应性技术规范制定； 2. 信息化系统概述 信息化系统由两个子系统构成，即产品环境适应性测试评价服务管理系统和产品环境适应性大数据服务数据库系统。两个系统紧密关联，大数据系统的主要数据来源于测试评价服务产生的测试数据和试验相关信息，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。 信息化系统的整体框架详见图2. 3. 产品环境适应性测试评价服务管理系统 建设内容 （1）测试评价业务的流程化和信息化 实现从来样登记、委托单下达、测试评价记录上传、报告审批、印发到样品试毕
处理、收费管理等全流程电脑信息化管理；同时实现电子签名、分类统计、检索、自动提醒、生成报表等功能。 （2）实验室/试验场管理信息化 实现主要实验室/试验场样品、设备、标准、人员的信息化管理；实现主要仪器设备的数据自动采集和远程传输；实现主要试验场的远程视频监控。 （3）多方远程通讯 以广州为总部，实现广州总部与主要试验场之间的远程通讯，提供异地账户登录，满足异地多方人员（如委托方、委托方供应商、广州总部、户外试验场、外聘专家等）开展影音交流和现场办公； 总体要求 （1）人机界面采用WINDOW界面，直观简单易学； （2）数据或信息一次录入，多系统共用； （3）人员身份识别； （4）检测报告唯一性识别； （5）不合格自动提醒报警； （6）短信通知，软件将重要事项，如不合格记录及时发送至指定人员手机上。 （7）数据溯源，所有修改行为均留记录； （8）提供多层密码、权限，避免越权操作
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。
房地产信息化大数据平台规 划 -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
信息化数据平台系统规划 借助计算信息系统进行企业的管理，以求一种建立在信息技术基础上以系统化的管理思想为企业决策及员工提供决策应用的手段的管理平台是我们信息化的目标。 公司的信息化建设要充分利用计算机技术、网络技术等一系列现代化技术，通过对信息资源的深度开发和广泛利用，不断提高生产、经营、管理、决策的效率和水平，从而提高企业经济效益和企业竞争力。 要从根本上改变并促进公司内部的信息交流的能见度、准确度、及时度、集成度。简言之，我们最终要实现公司的管理者能够通过互联网(internet)即时的掌握公司的动态，以便做到事前预测有充足的数据依据，事中及时把控、提出意见，事后有效地总结。 目前，国内外各行各业无不受到“信息化”大潮的冲击，“信息化”成为人们谈论的热点。如何开展信息化建设，是许多IT产业界和企业界非常关注的。谁抓住了信息，谁就抓住了企业生存的命脉。随着世界经济向一体化和全球化方向迈进，哪个企业能在第一时间获取、处理和反馈信息，哪个企业就能在白热化的竞争中立于不败之地。因此说信息化建设是企业走向胜利的必由之路。 一、如何做好信息化 1、企业信息化建设的主要责任人要定位在企业的决策者和管理者
之所以这样说，是因为决策者和管理者是企业的核心，也就是企业的灵魂。企业发展的方针目标和远景规划，无不反映出决策者的管理才能和知识水平。企业间的竞争，其根本就是决策者之间的竞争。企业决策者和管理人员水平的提高，直接影响着企业的命运，企业信息化的根本正在于此。提高管理人员对信息化建设的认识，尤其是主观思想上的认识，是企业信息化建设成败的关键。只有让企业的管理人员对信息化有充分的了解，才能在企业的发展规划中加大信息化建设的比重。 再者，企业信息化的最终目的还是为企业管理者提供决策支持服务。通过信息化建设，帮助管理者开阔眼界，拓宽思路，借鉴国际上先进的管理经验，把它运用到实际工作中去，从而使企业的发展向世界的先进水平不断迈进。当管理者从信息化建设中领悟到其真谛的时候，信息化建设也就在企业的土壤中埋下了种子，经过精心的浇灌，它就会长出丰硕的果实。所以说公司的信息化建设是“一把手”工程,它绝不仅仅是企业IT部门或IT人员的职责。无疑，企业信息化涉及到大量的计算机网络方面的知识，需要企业IT方面的人员承担最重 要的职责，但正如前文提到的它是一个系统工程，实际上它更是一个管理工程，因为信息化的过程同时也是企业管理模式、管理方式改革的过程。通常信息化的过程都伴随着企业业务流程的重组、企业管理制度和方式的变革，其中一部分人的工作习惯甚至个人利益会受到一定程序的影响。因此，信息化过程中可能会遇到一些阻力。这些阻力单靠IT部门人员是难以协调的，只能靠公司高层由上至下地推动。
大数据分析平台建设的研究 大数据分析梳理平台就是整合当前主流的各种具有不同侧重点的大数据分析框架和工具，实现对数据的挖掘和分析，一个大数据分析平台涉及到的组建众多，如何将其有机的结合起来，完成海量数据的挖掘是一项复杂的工作。本文通过数据分析平台的构建和数据分析两个方面展开研究。 标签：信息分析、大数据、构建 一、序言 当前，人类社会信息化进程正在迈向网络化信息技术普及阶段。整个社会的信息采集渠道日益丰富，信息应用广度不断拓展，信息总量呈指数级增长，以信息为核心的创新驱动力持续增强，从而带来全社会信息在类型多样性、关系复杂性、应用时效性等方面呈现出崭新的趋势和特征。这种由社会信息环境的变革而引发的社会数据的变革，给信息科学及相关产业发展带来了巨大的挑战和机遇。 大数据时代，几乎每一个企业都对数据分析平台趋之若鹜，尤其是在今年疫情爆发之后，更多的企业主意识到了数据所具有的的极大商业价值，以及其作为支撑企业信息智能化的无形资产。 通常来说，企业内部的运营和业务系统每天会积累下大量历史数据，一些企业最多是对一些零散的数据进行浅层次的分析，真正的海量数据其实并没有得到真正有效的分析利用。 同时，随着系统的不断增加和积累，沉淀在系统深处的数据也更加难以提取和整合，后期的报表展示和可视化分析也就成了空壳应用。所以数据分析平台的建设就十分必要了，一方面它可以汇通企业的各个业务系统，从源头打通数据资源，另一方面也可以实现从数据提取、集成到数据清洗、加工、可视化的一站式分析，帮助企业真正从数据中提取价值，提高企业的经营能力。 二、数据分析 数据分析指用适当的统计、分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。