苏州市空间大数据平台及应用实践
THE BUSENESS PLAN
目录
建设背景工程概况平台介绍应用效果示范项目
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建设背景
智慧城市
大数据+
物联网
+
政府
市场信息惠民
政务公开
部门管理
互联网+
企业应用
民生服务
空间地理+
1.空间地理信息成为部门业务应用的重要组成部分。
2.单一业务应用向综合管理平台转变。
3.大数据技术迅速渗透到业务管理应用分析。
4.“互联网+”成为民生服务最便捷的入口通道
5.技术创新、跨界融合、理念超前是部门信息化发展的必由之路。
跨界融合财政局
国土局公安局交通局环保局人口
规划
企业
交通财税
社会服务
资源布局
人力保障
便民信息
民生保障
政府信息资源社会信息资源
人才就业社会保障便民设施流动人员
综合应用辅助决策
数据
规划局
水利局农林局城管局社保公积金……
农资社保
环境
公积金
卫生
……
社会团体
人才招聘
流动人员
扶贫帮困
社会保障
民生服务
……
文化建设
……
务工人员
民生政策
社区建设
留守儿童
数据
融合
关联
分析
分析
1.《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》：八部委2014年发布，促进智慧城市健康发展。3.云计算战略：2015年国务院发布《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意
2.国家信息惠民工程：2014年国家发改委组织实施信息惠民工程，苏州市列为国家试点城市，重点解决社保、医疗、教育、养老、就业、食品安全、社区服务等领域突出问题。见》，提出探索探索电子政务云计算发展新模式。苏州市政府与阿里巴巴签署战略合作框架协议。
4.互联网行动计划：2015年国务院政府工作报告提出制定互联网行动计划，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展。苏州市政府推动“互联网+政务服务”行动实施计划。
5.《促进大数据发展行动纲要》：2015年，国务院发布通知，推动大数据发展和应用。苏州市政府编制《苏州市大数据产业发展规划》，构建“政务云”、“公众云”和“企业云”，形成面向政府、市民和企业全方位服务的“城市云”体系。
工程概况
支持空间数据管理的数据库 1、Microsoft Office Access（前名Microsoft Access）是由微软发布的关联式数据库管理系统。它结合了Microsoft Jet Database Engine 和图形用户界面两项特点，是Microsoft Office的成员之一。 Access能够存取Access/Jet、Microsoft SQL Server、Oracle(甲骨文软件公司)，或者任何ODBC 兼容数据库内的资料。 2、SQL Server 是一个关系数据库管理系统。。 SQL Server 2000 是Microsoft 公司推出的SQL Server 数据库管理系统，该版本继承了SQL Server 7.0 版本的优点，同时又比它增加了许多更先进的功能。具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点，可跨越从运行Microsoft Windows 98 的膝上型电脑到运行Microsoft Windows 2000 的大型多处理器的服务器等多种平台使用。 3、Oracle Spatial 简介： 首先，Oracle 支持自定义的数据类型，你可以用数组，结构体或者带有构造函数，功能函数的类来定义自己的对象类型。这样的对象类型可以用于属性列的数据类型，也可以用来创建对象表。而Oracle Spatial也正是基于此种特性所开发的一套空间数据处理系统。 Spatial 的自定义数据类型有很多，都在MDSYS方案下，
经常使用的是SDO_GEOMETRY类型。SDO_GEOMETRY表示一个几何对象，可以是点、线、面、多点、多线、多面或混合对象。 Spatial 在此数据类型的基础上，实现了R树空间索引和四叉树空间索引，还以sql函数的形式实现了多种空间分析功能。
一、技术和产品介绍 （一）综合信息应用大数据平台 （1）、概述 综合信息应用大数据平台是开发团队经过在行业内积累了十几年，自主研发的具有自主知识产权的大数据应用平台。平台将行业内的数据与各类社会数据,建立统一的数据资源库；针对实战应用和基层需求、优化资源库存储模型，组织整理数据资源，建立出网状的客户统一视图；通过数据挖掘技术，针对各警种（部门）的业务特点，建立满足应用需求的数据模型，提高大数据应用的实时性、针对性、广泛性。从相对成熟的信息应用技战法中提炼应用模型，通过人机交互，辅助民警更加有效地应用技战法，对分析各类违法犯罪行为人员进行重点的提示与跟踪，为业务部门和专项斗争提供数据支撑服务。 （2）、产品功能和架构
1、总体架构 系统总体架构分为信息资源统一采集管理和流程控制平台、信息资源综合应用平台、情报研判平台、统一发布展示和对外集成共享平台四个部分组成。 信息资源统一采集管理和流程控制平台解决数据来源问题。数据来源包括公安内部业务数据和部门间信息交换与服务平台接入的社会其他部门业务数据。 信息资源综合应用平台建立综合资源库，通过抽取、清洗整合工具将数据接入到数据中心，从而形成综合信息资源库。同时对综合信息资源库中的数据进行应用，包含各种信息的查询、比对、分析、预警等多种应用。 情报研判平台是在对综合资源库进行深度分析建立各种数据模型的基础上，建立各种分析引擎，从海量数据中挖掘出有价值的情报信息。 统一发布展示和对外集成共享平台是指系统的主要服务群体以及服务方式，对公安内的各业务警种开放并提供服务，可对其他系统提供比对、查询等标准服务，对其他需求的服务群体实行标准接口提供服务。
省级自然资源与地理空间信息共享应用平台建设研究 赵俊三1、2，朱兰艳1，李勇2，余益民3 (1.昆明理工大学国土资源工程学院，昆明650093；2.昆明云金地科技有限公司，昆明 650106；3.云南省电子政务网路管理中心，昆明 650228） 摘要：本文从省级层面上研究探讨自然资源与地理空间信息共享应用平台建设的相关理论与技术问题，并提出平台建设的总体技术设计思路和开发实施方案。论文首先分析了省级平台建设的目标；然后重点阐述了平台建设的总体开发模式与体系结构、系统层次结构与体逻辑关系结构、系统总体功能等；在此基础上对自然资源与地理空间信息数据库总体逻辑结构、数据资源中心建设、数据交换服务中心建设等问题进行了探讨。 关键词：电子政务；自然资源与地理空间信息、数据共享、WebService 1 引言 近年来，全国一些省级政府部门开发建设了服务于部门业务的GIS专项业务系统，积累了大量的专题地理空间信息，为省级自然资源与地理空间信息应用平台建设奠定了基础。但目前在省级自然资源与地理空间信息共享应用平台建设中存在着诸如缺乏规范和标准、重复建设、信息孤岛、综合性应用差、数据难以共享等问题。因此，从省级政府及业务职能部门电子政务建设需要出发，建立统一自然资源与地理空间信息共享应用平台（以下简称“平台”），满足电子政务建设的发展要求,将成为未来几年省级层面地理空间信息应用及专题系统开发建设需要研究解决的主要问题。 2 平台建设目标 由于省级自然资源与地理空间信息数据库及共享应用平台建设是一项技术密集、工作量大、业务复杂、周期性长的技术工作；因此，必须采取分步实施、分步建设的方式开展工作。并科学合理的确定平台建设的阶段性目标，平台建设的近期目标应包括： （1）制定面向省级政府及各部门应用的省级地理空间数据标准与分类编码体系，通过多尺度、多时相、多源、多类型、动态化的地理空间信息数据库的整合和转换，建立省级自然资源与地理空间信息数据资源中心，在省级网管中心建立数据资源中间库、信息服务库，为省级电子政务建设提供强大的自然资源与地理空间信息支持，从而推动电子政务向深层次发展。 （2）为省级五大办公厅、以及相关省厅局单位提供自然资源与地理空间信息服务，通过与其它经济、社会信息叠加，支持政府领导信息查询和决策，也为各个部门级专题地理信息系统开发建设提供支撑，使自然资源与地理空间信息在政府日常办公、项目审查、审批、
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/1c3853682.html, 新一代时空大数据平台GMSS介绍 作者：樊文有闫从文徐进宫巧 来源：《科技资讯》2017年第31期 摘要：近年来，地理信息产业迎来新的发展契机，GIS全面向网络化转型，处理海量数据，与云计算结合，迈向互联共享，“GIS+云+大数据+互联网”势不可挡。本文结合当前传统GIS处理时空大数据面临的问题，阐述了GIS与云计算结合的必要性，并介绍了国内先进的云GIS平台GMSS及其应用。 关键词：GMSS GIS 云计算大数据互联网 中图分类号：P208 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2017）11（a）-0031-02 当前，地理信息系统（GIS）无处不在，但也面临许多问题。在大数据时代，传统GIS的数据管理和处理的体系结构、方法和技术，不能完全满足当前海量并发用户对海量数据的数据分析、处理的需求，阻碍了GIS的进一步发展和应用。大数据、云计算等新技术的发展给信息行业带来了新的发展机遇，改变着传统的数据处理方式、计算机运行模式，这孕育并促进了GIS行业的新发展[1，2]。 当前，在数据方面，GIS具有以下特点：（1）拥有海量空间数据，需要对数据进行分析、挖掘；（2）基础数据多，数据量庞大，更新频度低；（3）并发用户数大，但每次使用量较小。这些特点致使传统GIS已不能完全满足当前海量的并发用户对海量数据的数据分析、处理的需求，同时，现有的数据管理和处理的体系结构、方法和技术也不能完全满足上述要求。 1 GIS与云计算、大数据 云计算是继分布式计算、并行计算和网格计算之后出现的一种新兴的计算模式，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。 如今我们已身处一个大数据时代，大约80%的数据都与空间位置有关。空间数据具有空间性、时间性、多维性、空间关系复杂等特性。空间大数据没有改变GIS的基本特征，但是对传统GIS提出了巨大的挑战。在架构层面，大数据体量大、速度快、模态多等特性带来的挑战终将引起GIS数据存储与管理的质变，GIS大数据相对于普通大数据空间维度，需要创新数据挖掘的策略和方法。 时空大数据给GIS带来了挑战，而云计算则给GIS带来了新发展契机。首先，在空间数据存储方面，云计算的高可靠、高吞吐和可伸缩的新型地理数据存储技术可为GIS提供可靠、安全的数据存储中心[6]；其次，在地理数据计算方面，云计算基于虚拟集群的可伸缩数据处理 技术，可满足海量地理数据高性能计算；最后，在地理信息服务方面，云计算具有松耦合，数
大数据时代的数据管理 作者刘庆发布于 2011年10月24日 处理大数据惯常是属于商业智能（BI）的事情。抽取数据、挖掘数据，制成报表、OLAP、仪表盘、挖掘模型，作为辅助决策之用。不过在BI领域都不这么叫法，大伙儿都说海量数据，Large-scale Data。这听起来还是略显学术气，不如Big Data来的通俗——大数据。这大概是因为如今随处可见的数据，一种爆炸效应带来的结果，已经脱离某种专业的范畴，人们需要用更简单的术语来命名这种数据爆炸。这给不温不火的BI带来一些新的刺激，让BI人看到一些希望。 以前，不说国内，就算是国外，做BI也大多是局限在几个大行当，电信、金融、零售、政府，他们需要数据来帮助自己理性决策。在国内很长一段时间里，更是仅限于电信和金融两个行当。可是尴尬的地方在于，决策者有时候更愿意相信自己的直觉，而非数据。这种意识虽然逐渐在变化，可从来没有发生过根本的变化。意识的变化是艰难的。当一些新兴行业的介入，他们对数据的利用方式，价值的榨取，让人看到数据分析不仅仅用于辅助决策，而是可以从数据中获得收益了，它已经不再是一种锦上添花的东西了，那正是因为大数据时代的到来。这得感谢互联网以及还未兴起的物联网，在这些行当里面，数据在爆发，不断增长。他们不甘心只是如报表、OLAP、仪表盘之类的分析应用。数据分析部门可以按照推荐系统的点击效果利润分成；交易的数据可以包装成分析服务销售给商户，让他们自己去洞察市场商机；根据用户的点击流行为和上网内容，个性化广告布放等等。 就在刚过去的9月，TDWI（数据仓库学院）发布了2011年第四季度最佳实践报告，而这份最佳实践的主题正是大数据分析。TDWI会通过调查问卷的方式，对全球范围的企业调查，目标对象既有IT人，有业务单位的人，也有咨询顾问。问卷的问题一般都会询问企业应用BI技术的实际情况，现在如何，计划如何。所以，这类最佳实践报告可以反映出当下某项技术的现状和趋势。报告的内容也遵循一定结构，一下定义，二看现状，三分长短，四谈趋势，最后再来个厂商介绍。同样，这份大数据分析的最佳实践报告也是如此结构。 其中关于“大数据”的定义，值得关注。如果我们仅仅从字面上看，大数据似乎跟海量数据差别不大，仅仅是变得更加通俗？并非如此，这份报告给出一些区别，TDWI赋予这个术语更多的含义，更多符合目前数据爆炸时代的含义。 大数据的3V
《地理空间数据库原理》课程期末考试卷 一、选择题（每题3分，共10题） 1、下列不适合直接采用关系型数据库对空间数据进行管理说法错误的是（A） A. 传统数据库管理的是连续的相关性较小的数字或字符，而空间数据是连续的，并且有很强的空间相关性； B. 传统数据库管理的实体类型较少，并且实体类型间关系简单固定，而GIS数据库的实体类型繁多，实体间存在着复杂的空间关系； C. 传统数据库存储的数据通常为等长记录的数据，而空间数据的目标坐标长度不定，具有变长记录，并且数据项可能很多，很复杂； D.传统数据库只查询和操作数字和文字信息，而空间数据库需要大量的空间数据操作和查询。 2. 下列关于的空间数据库管理方式经历的阶段及其各自特点说法错误的是（C） A. 文件关系数据库混合管理阶段，用一组文件形式来存储地理空间数据及其拓扑关系，利用通用关系数据库存储属性数据，通过唯一的标识符来建立它们之间的连接。 B. 全关系式数据库管理阶段，基于关系模型方式，将图形数据按关系模型组织。图形数据和属性数据统一存储在通用关系数据库中，即将图形文件转成关系存放在目前大部分关系型数据库提供的二进制块中。 C.面向对象数据库管理阶段，面向对象型空间数据库管理系统最适合空间数据的表达和管理。持变长记录，还支持对象的嵌套，信息的继承和聚集。支持SQL 语言，有一定的通用性。允许定义合适的数据结构和数据操作。 D.对象关系数据库管理阶段，解决了空间数据的变长记录管理，使数据管理效率大大提高；空间和属性之间联结有空间数据管理模块解决，不仅具有操作关系数据的函数，还具有操作图形的API函数； 3. 对下述图形进行链式编码，编码结果为(D)
第37卷第7期测绘与空间地理信息 GEOMATICS ＆SPATIAL INFOＲMATION TECHNOLOGY Vol．37，No．7收稿日期：2014－01－22 作者简介：马宏斌（1982－），男，甘肃天水人，作战环境学专业博士研究生，主要研究方向为地理空间信息服务。 大数据时代的空间数据挖掘综述 马宏斌1 ，王 柯1，马团学 2（1．信息工程大学地理空间信息学院，河南郑州450000；2．空降兵研究所，湖北孝感432000） 摘 要：随着大数据时代的到来，数据挖掘技术再度受到人们关注。本文回顾了传统空间数据挖掘面临的问题， 介绍了国内外研究中利用大数据处理工具和云计算技术，在空间数据的存储、管理和挖掘算法等方面的做法，并指出了该类研究存在的不足。最后，探讨了空间数据挖掘的发展趋势。关键词：大数据；空间数据挖掘；云计算中图分类号：P208 文献标识码：B 文章编号：1672－5867（2014）07－0019－04 Spatial Data Mining Big Data Era Ｒeview MA Hong －bin 1，WANG Ke 1，MA Tuan －xue 2 （1．Geospatial Information Institute ，Information Engineering University ，Zhengzhou 450000，China ； 2．Airborne Institute ，Xiaogan 432000，China ） Abstract ：In the era of Big Data ，more and more researchers begin to show interest in data mining techniques again．The paper review most unresolved problems left by traditional spatial data mining at first．And ，some progress made by researches using Big Data and Cloud Computing technology is introduced．Also ，their drawbacks are mentioned．Finally ，future trend of spatial data mining is dis-cussed． Key words ：big data ；spatial data mining ；cloud computing 0引言 随着地理空间信息技术的飞速发展，获取数据的手 段和途径都得到极大丰富，传感器的精度得到提高和时空覆盖范围得以扩大，数据量也随之激增。用于采集空间数据的可能是雷达、红外、光电、卫星、多光谱仪、数码相机、成像光谱仪、全站仪、天文望远镜、电视摄像、电子 显微镜、CT 成像等各种宏观与微观传感器或设备，也可能是常规的野外测量、人口普查、土地资源调查、地图扫描、 地图数字化、统计图表等空间数据获取手段，还可能是来自计算机、 网络、GPS ，ＲS 和GIS 等技术应用和分析空间数据。特别是近些年来，个人使用的、携带的各种传感器（重力感应器、电子罗盘、三轴陀螺仪、光线距离感应器、温度传感器、红外线传感器等），具备定位功能电子设备的普及，如智能手机、平板电脑、可穿戴设备（GOOGLE GLASS 和智能手表等），使人们在日常生活中产生了大量具有位置信息的数据。随着志愿者地理信息（Volunteer Geographic Information ）的出现，使这些普通民众也加入到了提供数据者的行列。 以上各种获取手段和途径的汇集，就使每天获取的 数据增长量达到GB 级、 TB 级乃至PB 级。如中国遥感卫星地面站现在保存的对地观测卫星数据资料达260TB ，并以每年15TB 的数据量增长。比如2011年退役的Landsat5卫星在其29年的在轨工作期间，平均每年获取8．6万景影像，每天获取67GB 的观测数据。而2012年发射的资源三号（ZY3）卫星，每天的观测数据获取量可以达到10TB 以上。类似的传感器现在已经大量部署在卫 星、 飞机等飞行平台上，未来10年，全球天空、地空间部署的百万计传感器每天获取的观测数据将超过10PB 。这预示着一个时代的到来，那就是大数据时代。大数据具有 “4V ”特性，即数据体量大（Volume ）、数据来源和类型繁多（Variety ）、数据的真实性难以保证（Veracity ）、数据增加和变化的速度快（Velocity ）。对地观测的系统如图1所示。 在这些数据中，与空间位置相关的数据占了绝大多数。传统的空间知识发现的科研模式在大数据情境下已经不再适用，原因是传统的科研模型不具有普适性且支持的数据量受限， 受到数据传输、存储及时效性需求的制约等。为了从存储在分布方式、虚拟化的数据中心获取信息或知识，这就需要利用强有力的数据分析工具来将
第一章概述 (2) 第二章现状分析 (3) 2.1 环保相关系统 (3) 2.1.1 环境信息发布系统 (3) 2.1.2 环境监控监测系统 (3) 2.1.3 环境管理业务系统 (4) 2.1.4 高清视频监控 (6) 2.1.5 指挥中心 (6) 2.2 系统应用情况 (6) 第三章建设方案 (7) 3.1 平台要求 (7) 3.2 平台特点 (7) 3.3 建设原则 (8) 3.4 建设目标 (8) 3.5 建设内容 (9) 3.6 接口方式 (10) 第四章环境大数据综合应用平台介绍 (11) 4.1 平台功能介绍 (11) 4.1.1 云数据处理中心 (11) 4.1.1.1 数据交换目标 (11) 4.1.1.2 环保数据交换 (11) 4.1.2 统一用户管理系统 (12) 4.1.3 综合应用管理系统 (12) 4.1.3.1 环保信息查阅 (13) 4.1.3.2 环保信息分发 (13) 4.1.3.3 日程管理 (14) 4.1.3.4 我的工作台 (14) 4.1.4 办公自动化系统 (15) 4.1.4.1 我的工作台 (15) 4.1.4.2 公文管理 (16) 4.1.4.3 会议管理 (17) 4.1.4.4 车辆管理 (17) 4.1.4.5 接待管理 (18)
4.1.4.6 通讯录 (18) 4.1.4.7 工作交流 (19) 第五章相关技术 (20) 5.1 基于SOA技术架构 (20) 5.2 采用J2EE技术 (20) 5.3 遵循XML标准 (21) 5.4 采用组件化的设计方法 (22) 5.5 Web Service接口 (22) 第一章概述 近年来，国内环保信息化收到政府和环境保护部门的重视，环境保护事业进入新的发展阶段。为全面深化生态文明体制改革，2月份《关于推进环境监测服务社会化的指导意见》、6月份的《环境监测数据弄虚作假行为处理办法》和8月份的《生态环境监测网络建设方案》等国家政策的出台，全面放开了服务性监测市场，环境自动监测、第三方运营维护和智慧环保领域将出现快速增长。抓住当前国家大力发展大数据产业的政策时机，随着信息技术日益完善普及，环境相关信息及数据的价值将得到显现，将成为推进环境治理体系和治理能力现代化的重要手段，促进环保产业实现智慧化转型。 推进智慧环保建设，是把环保现代化推向新阶段的战略举措，是提升环保执法能力、加快节能减排的目标、提高公共管理服务水平的战略举措。智慧环保建设一方面要认真贯彻《2006-2020年国家信息化发展战略》和《国家综合业务OA 总体框架》，另一方面要按照《国务院关于落实科学发展观加强环境保护的决定》关于“完善环境监测网络，实现‘智慧环保’，加快环境与核安全信息系统建设，实行信息资源共享机制”的要求，全面建立适应经济社会发展和环境保护工作需要的环境信息化体系。
Colin Cunningham, Intel Kumaran Siva, Intel Sandeep Mahajan, Oracle 03-Oct-2017 4:45 p.m. - 5:30 p.m. | Moscone West - Room 3020
Big Data Talk
Exploring New SSD Usage Models to Accelerate Cloud Performance – 03-Oct-2017, 3:45 - 4:30PM, Moscone West – Room 3020 Best Practices for Big Data in the Cloud - 03-Oct-2017, 4:45 - 5:30PM, Moscone West - Room 3020 1. 10 min - Sandeep
Oracle Big Data solution
1. 10 min – Scott Oracle Big Data solution
2. 15 min – Daniel
2. 15 min – Siva
FPGA enables new storage use cases
NVMe and NVMEoF, SPDK
3. 15 min – Sunil, Case Study Apache Spark and TeraSort
3. 15 min – Colin, Case Study
Apache Spark, Big Data Analytics
4. 5 min - QA
4. 5 min - QA
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面向空间大数据的GIS 摘要：大数据因具有巨大的研究发展潜力，已经得到了学术界和产业界的持续关注和利用。本文总结了目 前的大数据利用现状，以及大数据引发的科学研究新思维和新观念。空间数据作为大数据的主体数据集， 在泛在测绘、多源异构时空数据等方面给传统GIS的发展带来了巨大的挑战。面对挑战，文章总结了大数 据环境下GIS应该具备的基础特征，以及在空间数据挖掘和空间分析方面的研究进展。最后，文章从商业 模式、智慧城市、云计算、城市计算和大数据驱动的人类移动规律等方面展望了大数据背景下GIS的研究 热点和发展前景。 关键词：空间大数据， GIS，空间数据挖掘，空间分析, 云计算 1空间大数据 1.1 大数据倍受关注和利用 在学术界， 0’Reilly Media于2008年出版了《数据之美》，随后Nature、Science 等陆续刊登了大数据专辑，麦肯锡从经济和商业维度分析了大数据在不同行业的应用潜力。2012年，我国科技部发布的十二五国家科技计划信息技术领域2013年度备选项目征集指 南中把大数据研究列在了首位。在产业界，IBM、亚马逊、Google、甲骨文等信息技术巨头都纷纷推出了大数据解决方案和应用。在中国，百度、腾讯、淘宝、阿里巴巴等也采用了Hadoop处理大规模数据。大数据的研究与发展涉及国防安全、生活健康、气候变化、地质 调查、减灾防灾、智慧地球等众多领域。以美国为例，2012年3月，奥巴马政府率先在全 球宣布推出大数据的研究和发展计划，将大数据研发上升为国家意志，并投资2亿多美元 资助美国国家科学基金和美国地质调查局等6个联邦政府部门的大数据项目，以提高从大 量的、复杂的数据集合中获取知识的能力。 1.2 空间数据是大数据的基础 大数据具有体量巨大、多种多样、高速变化、真实质差等特点。在这些数据中，大约80％的数据与空间位置有关。空间数据描述了对象的具体地理位置和空间分布，包括空间 实体的位置及其空间关系等，涵盖从宏观、中观到微观的整个层次，可以是点的高程、道 路的长度、多边形的面积、建筑物的体积、像元的灰度等数值，也可以是空间关系等拓扑 结构。空间数据具有空间性、时间性、多维性、空间关系复杂等特性。用于采集空间数据 的设备包括红外、卫星、多光谱扫描仪、全站仪等各种宏观与微观传感器或设备，也包括 野外测量、人口普查、土地资源调查、地图扫描、地图数字化等空间数据获取手段，还可 能是计算机、GPS、RS和GIS等技术应用和分析空间数据的过程。遥感对地观测技术形成 了一个多层次、多角度、全方位和全天候的全球立体对地观测网，传感器的地面分辨率数 量级从千米到厘米，波段范围从紫外到超长波，探测深度从几米到万米，新型的高分辨率 卫星遥感数据如Quick Bird等已提供使用。空间数据基础设施积累了大量的城市电子地图数据库、工程地质信息数据库、用地现状信息数据库、市政红线数据库、建筑红线与用地 红线数据库、地籍数据库，以及土地利用及基本农田保护规划数据库等空间基础数据。此外，人类活动每时每刻还在采集和产生新的空间数据集[1,2]。
数据中心是用特定设备在互联网上传输、存储数信息的场所，数据中心的规模以设备运行耗能的多少来衡量，规模越大，运营成本越高，2010年之前，我国的数据中心一般规模较小，主要布局在东部沿海地区，2010年之后,一些大规的数揖中心开始在中西部地区布局,位于贵州省中部的贵安新区(国家级新区,位置见图7)因气候凉爽，用电成本较低、自然灾害少等优势,吸引了数十个大规模数据中心在此集聚，快速发展成为我国南方最大的数据中心基地。 （1）说明我国东部沿海地区建设数据中心的主要优势。（6分） （2）分析数据中心在贵安新区集聚的有利条件与集聚发展的益处。(10分) （3）如果把数据中心的数据比喻为“原料”,指出贵安新区利用这些“原料”可以发展的产业。（4分） （4）东部沿海地区的一些数据中心开始采取节能降耗措施。你认为目前贵安新区的数据中心是否有必要这样做？请表明观点并解释原因。(4分) 数据中心是用特定设备在互联网上传输、存储数信息的场所，数据中心的规模以设备运行耗能的多少来衡量，规模越大，运营成本越高，2010年之前，我国的数据中心一般规模较小，主要布局在东部沿海地区，2010年之后,一些大规的数揖中心开始在中西部地区布局,位于贵州省中部的贵安新区(国家级新区,位置见图7)因气候凉爽，用电成本较低、自然灾害少等优势,吸引了数十个大规模数据中心在此集聚，快速发展成为我国南方最大的数据中心基地。 （1）说明我国东部沿海地区建设数据中心的主要优势。（6分） （2）分析数据中心在贵安新区集聚的有利条件与集聚发展的益处。(10分) （3）如果把数据中心的数据比喻为“原料”,指出贵安新区利用这些“原料”可以发展的产业。（4分） （4）东部沿海地区的一些数据中心开始采取节能降耗措施。你认为目前贵安新区的数据中心是否有必要这样做？请表明观点并解释原因。(4分)
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。
智慧城市地理空间信息共享服务平台的建设与应用 2013年4月
1、引言 城市地理空间信息共享服务平台建设是“智慧郑州”建设的一项重要的基础工程。郑州市地理空间信息共享服务平台建设按照“智慧城市”理念和框架，采用统一的数据模型和数据标准，建立了全市多源、多尺度、多时态的城市空间数据管理平台，提出并实现了跨行业、跨部门、跨平台地理空间信息共享与服务模式，打破了城市不同行业、不同部门间的信息壁垒，在城市规划、国土资源管理、市政建设、交通监管、城市网格化管理等领域发挥了重要作用。郑州市地理空间信息共享服务平台建设是“智慧郑州空间数据基础设施”的核心内容。 图1智慧郑州中的地理空间信息平台的定位 2、地理空间信息平台的构建 城市地理信息系统简称“UGIS”。是一种运用计算机硬、软件及网络技术，实现对城市各种空间和非空间数据的输入、存贮、查询、检索、处理、分析、显示、更新和提供应用，以处理城市各种空间实体及其关系为主的技术系统。它是城市基础设施之一，也是一种城市现代化管理、规划和科学决策的先
进工具。郑州市地理空间信息共享服务平台的主要建设内容可概括为数据中心、系统平台、业务应用三个方面。 图2 平台构建图 2.1云计算数据中心 云计算数据中心即全市建立一个地理空间云数据管理中心，统一管理、更新、维护和分发全市核心地理空间信息。该数据中心集成全市域7446.2平方公里范围内历年的9大类30余种数百层的城市空间基础和专题信息，具体包括基准数据、基础地图数据、扩展地图数据、地籍地政数据、自然资源数据、基础设施数据、政务地理数据、社会经济数据、其他数据等，建立了丰富详实的城市空间信息数据库，实现了海量数据的集中统一管理。同时需要建立了一套完整的数据管理和更新维护机制。在组织管理上，采用了“集中建库管理、分工更新维护”的工作模式，空间数据集中存储在全市统一的数据中心，空间数据生产、加工和应用的相关部门按照分工负责数据的生产、更新和维护，做到“数源法定、部门联动、分工负责”，保证了数据的权威性、可靠性、现势性和有效性；在数据组织方法上，提出了“分层存储、分幅更新”的数据组织与更新策略，兼顾了数据生产、数据管理的需要，提高了数据组织的合理性和科学性。 2.2系统平台 城市地理空间信息系统平台的建设、管理和应用涉及到城市建设和管理的
附件1 浙江省地理空间数据交换和共享平台（天地图·浙江）提交数据情况表 提交时间： 备注： 1、为保证平台发布数据符合国家有关规定，请专题数据提交单位认真填写相关信息。 2、请在相应栏中打“√”，每类必须并且只能勾选一项。
附件2 浙江省地理空间数据交换和共享 平台（天地图·浙江）使用申请表 注：本表一式四份，申请单位、省测绘与地理信息局、相关部门、交换中心各执一份。
附件3 浙江省测绘与地理信息局同意使用浙江省地理空间数据交换和共享平台（天地图·浙江）通知书 编号：[ ] 号 申请人： 法定代表人（负责人）： 地址： 你（单位）于年月日提出的浙江省地理空间数据交换和共享平台（天地图·浙江）使用申请收悉，根据《浙江省地理空间数据交换和共享管理办法》、《浙江省地理空间数据交换和共享平台地理空间数据和平台应用管理规定》，经本局审核，同意你（单位）使用浙江省地理空间数据交换和共享平台（天地图·浙江）以下服务（包括使用目的、内容、范围、方式、时间）。 浙江省测绘与地理信息局 测绘成果与地理信息管理处 （盖章） 年月日 注：请持本通知书到浙江省地理空间数据交换中心办理使用手续
附件4 浙江省地理空间数据交换和共享 平台（天地图·浙江）使用协议 甲方（服务方）：浙江省地理空间数据交换中心 乙方（使用方）： 甲、乙双方在平等、自愿的基础上，就使用浙江省地理空间数据交换和共享平台（天地图·浙江）（以下简称“共享平台”）有关事宜，达成如下协议： 一、甲方的责任和义务 （一）根据浙江省测绘与地理信息局同意使用浙江省地理空间数据交换和共享平台（天地图·浙江）通知书（编号：[ ］号），甲方向乙方提供共享平台以下使用服务（包括使用目的、内容、范围、方式、时间）： 。 （二）甲方进行共享平台维护升级需要暂停服务的（非特殊情况下一般安排在法定假日期间），应当提前通知乙方。 （三）因系统故障或不可抗力等原因影响乙方使用时，甲方应积极采取措施予以修复，但由此给乙方带来的不便和损失，甲方不承担责任。 （四）甲方不因共享平台本身的瑕疵而对乙方所造成的任何后果承担任何责任。 （五）若乙方违反本协议规定乙方的责任和义务，甲方有权终止
地理空间大数据服务自然资源调查监测的方向分析 在自然资源管理体制发生变革、技术发展突飞猛进、国内外形势日新月异、技术大融合、业务大整合的背景下，将自然资源调查监测与地理空间大数据紧密的结合起来，从战略和全局高度研究和谋划创新发展，对自然资源管理具有重要的意义。文章将主要对地理空间大数据服务自然资源调查监测进行分析，并展望其发展方向。 标签：地理空间大数据；自然资源；调查监测 前言 为履行中央关于自然资源部统一行使全民所有自然资源资产所有者职责和统一行使所有国土空间用途管制和生态保护修复职责（简称“两统一”职责），2018年10月，自然资源部研究印发了《自然資源科技创新发展规划纲要》，提出了以“一核两深三系”为主体的自然资源重大科技创新战略，将构建地球系统科学核心理论支撑（“一核”），引领深地探测、深海探测国际科学前沿（“两深”），建立自然资源调查监测、国土空间优化管控、生态保护修复技术体系（“三系”）。在地理空间大数据架构下，按照自然资源调查监测的工作要求，能够建立全流程地理空间大数据技术体系。 1自然资源管理与调查监测 根据自然资源部的管理职责，自然资源管理工作主要包含以下4个方面：①开展自然资源统一调查评价监测；②开展自然资源统一确权登记；③建立空间规划体系并监督实施；④自然资源保护与国土空间生态修复。 其中，开展自然资源统一调查评价监测，任务包括制定自然资源调查监测制度、指标体系和统计标准；组织实施自然资源调查和监测；对自然资源调查监测成果进行汇交、管理、使用和发布等。 2地理空间大数据服务自然资源调查监测 2.1全天候立体化监测网 一方面建立基于传感器的“天基—空基—地基”地球观测数据一体化获取网络，另一方面，利用基础地理信息数据、常态化数据交换获得各类专题统计分析与调查数据和互联网上的众源地理空间数据，形成满足自然资源调查监测的全天候立体化监测网，提升对监测区域的全天候和众源数据获取能力。 2.2自然资源调查监测大数据仓库 面向众源、异构、动态性自然资源调查监测数据源的共建共享与集成应用，
地理信息可视化大数据系统分析 1、前言 伴随着IT技术的飞速发展，人类社会已步入信息化时期，人类活动和社会经济发展所累积的专业知识和工作经验依靠智能化技术积累成大量的数据资源。步入二十一世纪，随着互联网技术、移动互联和物联网技术的盛行，数据资源正展现为类型和经营规模的迅速扩大，比如中国电商企业淘宝公司每日均值约有6000万账号登录和20亿PV，沪深两市每日4个钟头的交易时间会产生三亿条以上逐笔成交数据，腾讯企业各种数据储存量（经压缩解决后）超出100PB。大量数据资源为数据发掘和剖析从而发觉和运用数据使用价值出示了前所未有的机会，大数据时期早已来临。 1980年，知名未来学者阿尔文·托夫在《第三次浪潮》一书里写到：假如说IBM的服务器打开了信息化改革的序幕，那么“大数据”才算是第三次浪潮的华彩协奏曲。自2009年开始，“大数据”变成了互联网信息技术行业的流行词汇。在2011年，美国知名咨询管理顾问公司麦肯锡明确提出大数据时期的见解：“数据，早已渗入现如今的每一个制造行业和业务职能行业，称之为重要的生产要素”。同一年三月，美国奥巴马政府部门就在白宫网站更新了《大数据研究和发展倡议》，将为此投入两亿美金以上资产，用以产品研发大数据重要技术，以占领数据资源综合利用的主阵地。诸多征兆莫不说明大数据身后潜在着极大的使用价值。那么，究竟什么叫大数据？百度百科界定大数据或称海量资料，指的是所涉及到的材料规模巨大到没法透过现阶段主流工具软件，在有效时间内做到获取、管理、解决并梳理变成协助企业运营决策更积极目的的新闻资讯。 具体来说，大数据关键有4个特性：一是数据规模极大，从TB级別上升到PB级別上述；二是数据种类繁杂，包含网络日记、视频、照片、地理位置信息等多种类型数据；三是使用价值相对密度低，以视频为例子，持续无间断监控过程中，可能有效的数据仅仅有一两
大数据关键技术大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采 集、存储、处理和呈现的有力武器。 大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。 一、大数据采集技术 数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大 数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。 大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决
策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。 二、大数据预处理技术 主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。1）抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。 三、大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统（DFS）、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术；突破大数据索引技术；突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术。 开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库
麦肯锡的中国视角：大数据与商业地理分析麦肯锡的中国视角:大数据与商业地理分析 从全球范围来看,采用商业地理数据进行商业选址及消费者地理细分在发达经济体已经非常普及。为更精准地服务不断升级的中国消费者,宜家家居、麦当劳、星巴克等与门成立了商业地理分析团队,来指导其在中国的店铺选址。麦肯锡的“觋读中国”商业地理分析团队亦感受到来自客户斱越来越强烈的需求。我们以下图来说明架构在大数据之上的商业地理分析。 , 80%的商业数据都是带有地理信息的 , 商业地理分析的目的就是把对的产品放在对的位置上 , 选址分析与家就是帮劣客户找到最有利位置的‘风水’先生 科学选出最优位置 我们服务过一家全国股份制商业银行,该银行希望规划未来在中国某一线城市的网点开设计划。这些网点须开设在，潜在，顾客集中的区域,斱便个人及企业客户的业务办理,同时要避免选择过度竞争的区域,确保业务的健康增长。该如何科学地选出最优位置？
而这正是商业地理分析最擅长的领域。评估某一个特定地点是否具有商业价值,深入该地进行调查是传统的“笨”办法。若想从一百多个城市中选出每个城市的重点商圈,仅凭个人戒者小团队的有限知识和商业直觉是进进不够的。我们认为,一个可行的斱案是,利用这些城市的矢量地图幵加载更细层面的经济、人口和地理数据,借劣地理信息系统，GIS，来实现批量处理和定量分析。打个比斱,风水先生一旦配备了现代化装备,就升级成为商业地理分析与家,他们凭借商业地理数据帮劣客户寻找幵确定城市中的最优位置。为了帮劣这家股份制银行挑选最有利位置,我们采取了抽丝剥茧层层深入的斱法,从街道到商业楼宇,对可能的位置进行深入分析。综合该城市超过200个街道的人口统计信息、分区富裕程度、分区内各银行网点的分布及开业年限、各类商业信息点的分布等信息,将这些街道分区归纳为核心分区、次核心分区和避免分区三个大类。新设网点时优先考虑核心分区。接下来,深入到每一个街道分区内部,根据分区特征、商业信息点的分布不区域聚集度进行打分,结合该城市各分区内已建/在建/筹建楼宇列表选出网点的最优位置，见图1，。 沙盘上的商业地理 商业地理分析正如将军俯视沙盘,挖掘商业数据的地理纬度,将城市的戓略高地和价值洼地一览无遗,运筹帷幄,决胜千里。