智慧水利大数据可视化平台顶层设计
技术创新，变革未来
数据中心运行可视化平台 技术方案 北京优锘科技有限公司 2015-08-13
目录 第1章项目背景 (3) 第2章建设内容 (4) 2.1地理位置可视化 (4) 2.2数据中心可视化 (4) 2.3IT架构可视化 (5) 第3章建设目标 (5) 第4章解决方案 (6) 4.1 地理位置可视化 (6) 4.1.1 位置分布可视化 (6) 4.1.2 分级浏览可视化 (7) 4.1.3 场景浏览可视化 (7) 4.1.4 网点配置可视化 (7) 4.2 数据中心可视化 (8) 4.2.1 环境可视化 (8) 4.2.2 资产可视化 (9) 4.2.3 配线可视化 (10) 4.2.4 容量可视化 (11) 4.2.5 监控可视化 (11) 4.2.6 演示可视化 (12) 4.3 IT架构可视化 (13) 4.3.1 业务交易可视化 (13) 4.3.2 应用关系可视化 (13) 4.3.3 系统架构可视化 (14) 4.3.4 应用组件可视化 (14) 4.3.5 基础设施可视化 (15) 4.3.6 监控数据可视化 (15) 4.4 第三方系统集成 (16)
第1章项目背景 随着业务的飞速发展，IT规模也越来越庞大而复杂，为保障IT 系统的正常运行，针对各类管理对象已完成了监控系统的基础建设，关注各类管理对象的数据采集、异常报警，并取得了良好的监控效果。在建设过程中，比较缺乏从统一可视化的角度，整合监控数据，构建整合的可视化操作平台。目前监控系统的操作方式和使用界面在易用性、友好性方面有待进一步提升，充分发挥监控平台对日常工作的支撑作用。存在如下问题： ●监控展示缺乏从业务到IT的端到端全景视图，各个技术团队只能看到管理 范围内的监控对象和内容，缺乏对关联业务和所依赖基础设施的关联分析和可视化管理能力，对系统整体的理解存在一定偏差。 ●应用系统监控缺乏全景视角，各个系统采用独立监控的方式，无法从应用 端到端管理的角度，实现跨系统的监控分析和可视化管理，在出现应用系统运行出现故障时，无法快速定位到发生故障的根源应用系统，同时，在一个应用系统监控报警时，无法判断其所影响的关联应用系统。 ●应用层监控与系统层监控整合程度较低，当应用系统出现故障时，无法快 速定位是应用本身问题，还是所支撑的IT组件问题。同时，在系统层面出现故障时，无法直观评估其所影响的应用系统范围。 ●系统层监控与物理层监控脱节，当系统层出现故障时，无法定位其所依赖 的基础设施和硬件设备。同时，当物理设备出现故障时，无法判断其所影响的系统平台范围。 因此，在统一可视化监控平台的建设过程中，会着力从“平台整合，组织结合，用户友好”的角度出发，借鉴先进数据中心可视化监
互联网+电子政务 顶层设计与规划设计方案1
目录 第1章总则 (14) 1.1、指导思想 (14) 1.2、总体目标 (14) 1.2.1、政务服务标准化 (15) 1.2.2、政务服务精准化 (15) 1.2.3、政务服务便捷化 (15) 1.2.4、政务服务平台化 (16) 1.2.5、政务服务协同化 (16) 第2章重点任务 (17) 2.1、业务支撑体系建设 (17) 2.2、基础平台体系建设 (18) 2.3、关键保障技术体系建设 (19) 2.4、评价考核体系建设 (19) 第3章“互联网+政务服务”的主要内容 (20) 3.1、按事项性质分类 (21) 3.2、按服务对象分类 (22) 3.3、按实施主体分类 (22) 3.4、按服务主题分类 (22) 3.5、按服务层级分类 (23) 2
3.7、按行政管辖分类 (23) 第4章“互联网+政务服务”平台总体架构 (23) 4.1、总体构架 (24) 4.1.1、总体层级体系 (24) 4.1.1.1、国家级平台 (26) 4.1.1.2、省级平台 (26) 4.1.1.3、地市级平台 (27) 4.2、平台系统组成 (28) 4.3、建设方式 (30) 4.3.1、分建方式 (30) 4.3.2、统分方式 (31) 4.3.3、统建方式 (32) 4.4、业务流程 (33) 4.5、平台技术架构 (35) 4.5.1、基础设施层 (36) 4.5.2、数据资源层 (36) 4.5.3、应用支撑层 (36) 4.5.4、业务应用层 (37) 4.5.5、用户及服务层 (37) 4.6、用户注册和认证体系 (37) 4.6.1、分建方式 (38) 4.6.2、统分方式 (39) 3
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。
智慧园区建设 解 决 方 案
目录 1.概述 (4) 1.1.建设背景 (4) 1.2.园区信息化现状 (5) 1.3.信息化发展趋势 (5) 1.4.建设目标 (7) 2.智慧园区需求分析 (8) 2.1.园区涉及主体 (8) 2.2.园区主体的信息化诉求 (9) 2.3.园区信息化需求 (10) 3.智慧园区平台建设内容 (11) 3.1.智慧园区平台总体构架 (11) 3.2.智慧园区云平台建设 (11) 3.3.智慧园区基础数据库建设 (12) 3.4.智慧园区管理系统 (14) 3.4.1.GIS可视化应用与服务 (15) 3.4.2.智慧园区综合管理查询 (17) 3.4.2.1.地块信息管理 (17) 3.4.2.2.企业信息管理 (17) 3.4.2.3.道路交通信息管理 (17) 3.4.2.4.管网信息管理 (18) 3.4.3.一卡通管理 (22) 3.4.3.1.出入管理 (23) 3.4.3.2.考勤管理 (23) 3.4.3.3.消费管理 (23) 3.4.3.4.车辆管理 (23) 3.4.3.5.巡更管理 (23) 3.4.3.6.一卡通应用效益 (23) 3.4.4.应急指挥系统 (24) 3.4.4.1.应急值守管理 (25) 3.4.4.2.应急系统管理 (26) 3.5.智慧园区政务系统 (26) 3.5.1.OA办公系统 (26) 3.5.1.1.公文流转 (28) 3.5.1.2.园区公文下发 (30) 3.5.1.3.企业上报 (30) 3.5.1.4.电子邮件 (31) 3.5.1.5.通讯录 (31) 3.5.1.6.待办事宜 (31) 3.5.1.7.系统后台管理 (32) 3.5.2.综合业务服务系统 (32)
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。
项层设计总结 1项层设计内容 1.1基础设施建设 1.1.1宽带网络 （1）宽带网络接入能力 （2）宽带网络普及率 （3）宽带用户渗透率 1.1.1.1家庭光纤可接入率 光纤接入是指局端与用户之间完全以光纤作为传输媒体。光纤接入覆盖率是反映了城市基础网络设施发展水平核心指标之一。智慧城市的家庭光纤可接入覆盖率应在99%以上。 1.1.1.2无线网络覆盖率 指通过各种无线传输技术实现的无线网络连接在城市区域的覆盖率。智慧城市的无线网络覆盖率应在95%以上。 1.1.1.3主要公共场所WLAN 覆盖率 指大专院校、交通枢纽、商业集中区、公共活动中心等主要公共场所WLAN 覆盖率。智慧城市主要公共场所WLAN 应达99%以上。 1.1.1.4广播电视网 指电信网、计算机网和有线电视网融合发展、互通互联以及相关衍生业务的发展水平。智慧城市的NGB 覆盖率应在99%以上。 1.1.2电子政务外网 建设统一的电子政务OA办公系统
统筹规划和建设全县电子政务的外网服务平台、内网办公平台，逐步实现电子政务统一规划、统一建设、统一管理、统一应用。建立健全政务信息共享与交换的规范和机制，制订和完善政务信息资源目录体系，加强对政务信息采集、存储、共享等环节的管理，规范各部门的信息交换工作，逐步消除“信息孤岛”现象，提升政府行政效率。 1.1.3政务数据中心 1.1.3.1网络需求 (1)由于政府行业的性质，在构建数据中心时需要搭建两张物理隔离的网络及其相关的服务器、 存储及运行其上的应用，两张网之间的数据交互必须通过单向导入设备或其它数据交换硬 件设备来保证内网的安全性及数据交换的管理和控制。政务内网和外网在数据中心的构建 层面上是相似的，包括网络、服务器、存储、数据库、中间件、安全、IT服务管理和应用 等。 (2)政务内、外网需根据国家《信息安全等级保护管理办法》、《涉及国家秘密的计算机信息系 统分级保护技术要求》、《电子政务信息安全等级保护实施指南（试行）》的要求进行安全 域的划分，政务内外网需划分二级、三级安全域，各安全域能根据业务需求灵活划分业务 功能域。不同级别安全域之间需根据安全等级保护要求进行逻辑隔离或物理隔离，不能互 访。 (3)由于数据中心需要支持政务服务、企业服务和公共服务，因此数据中心网络需要支持如下 多种类型的接入用户： a)互联网用户：主要是个人用户和企业人员通过互联网访问数据中心来获取公共服务； b)政府部门用户（包括办公网用户、远程办公用户、移动用户）：通过访问数据中心内网 核心区业务的终端用户 c)数据中心运维管理人员：主要负责数据中心运行维护管理的人员，如系统管理员、数 据库管理员、网络管理员、存储管理员、业务应用管理员等。 1.1.3.2安全需求 政府数据中心由于自身对安全的高要求，因此需要数据中心通过构建政务内网和政务外网以及安全域来保证电子政务业务的安全性、便利性和可服务性。数据中心需进行政务内外隔离、安全域划分，需对不同安全域按安全等级要求进行安全管理、用户与身份、数据安全、应用安全、IT基础
北京市政务大数据平台顶层设计框架及应用方案
北京市政务大数据平台顶层设计框架及应用方案本文摘自穆勇在中关村大数据产业联盟上所做的演讲。 一、大数据在政务领域应用的概述 说起大数据技术的应用，首先是在互联网行业起步并逐步拓展到电信、金融、工业等多个领域，产生了巨大的社会价值和产业空间，现正拓展到政务领域。 （一）大数据技术在互联网行业的成功应用，那些地方是值得我们关注的 第一，应该是思维观念和运作方式的变化，所谓的互联网思维，其核心理念包括： 体外互动：邮件、电话、信件互动---服务导引 服务外包：购买服务---简单服务 让渡社会：众包---自助服务 边界开放：数据开放---创造服务 第二，是其技术演进，针对数据处理的技术 首先是传统数据分析处理阶段，该阶段是面向结构化数据，非结构化处理效率低；硬件成本高；平台兼容性差。其次是基于
云计算的大数据处理阶段，该阶段总体有了很大的改进和提升，主要体现在：具备结构化/非结构化混合分析的能力；基于消费级硬件，不依赖高性能、高可靠性硬件，从而保障系统性能和可靠性；平台兼容性好、扩展性高；进而业界又提出去IOE的思路。 第三，是数据挖掘分析技术 画像技术以及各类数据融合、分析、挖掘、预测等。 这些都是政务领域需要学习与借鉴的。为此，我认为：大数据在政务领域应用即包括用新的思维、模式与技术来解决电子政务需求，也包括了政务大数据新的应用。对于第一个方面比较容易理解，对于第二个方面需要对政务大数据给出定义。有些人认为政府没有大数据，只有传统的小数据或中数据。这个问题我们将在下一节专门中进行讨论。 政务领域是大数据应用崭新的领域，它将极大的改变政府的管理模式，有利于节约政府投资、提高政府决策能力、提升公共服务和社会管理能力，开展大数据在政务领域的应用是大势所趋，势在必行。同时，政务大数据本身也不同于其它领域或行业的数据，其复杂程度和需求的多样化比互联网行业大的多，也难的多。 （二）政务大数据的定义及特点
北京市政务大数据平台顶层设计框架及应用方案 本文摘自穆勇在中关村大数据产业联盟上所做的演讲。 演讲全文： 今天很荣幸有这样一个机会，和大家交流探讨大数据在政务领域的应用问题，我看到群里有很多十分熟悉的朋友，所以交流起来也会比较轻松。有什么问题欢迎大家提出，如果我讲的不对的地方，请不客气批评。 一、大数据在政务领域应用的概述 说起大数据技术的应用，首先是在互联网行业起步并逐步拓展到电信、金融、工业等多个领域，产生了巨大的社会价值和产业空间，现正拓展到政务领域。 （一）大数据技术在互联网行业的成功应用，那些地方是值得我们关注的 第一，应该是思维观念和运作方式的变化，所谓的互联网思维，其核心理念包括： 体外互动：邮件、电话、信件互动---服务导引 服务外包：购买服务---简单服务 让渡社会：众包---自助服务 边界开放：数据开放---创造服务 第二，是其技术演进，针对数据处理的技术 首先是传统数据分析处理阶段，该阶段是面向结构化数据，非结构化处理效率低；硬件成本高；平台兼容性差。其次是基于云计算的大数据处理阶段，该阶段总体有了很大的改进和提升，主要体现在：具备结构化/非结构化混合分析的能力；基
于消费级硬件，不依赖高性能、高可靠性硬件，从而保障系统性能和可靠性；平台兼容性好、扩展性高；进而业界又提出去IOE的思路。 第三，是数据挖掘分析技术 画像技术以及各类数据融合、分析、挖掘、预测等。 这些都是政务领域需要学习与借鉴的。为此，我认为：大数据在政务领域应用即包括用新的思维、模式与技术来解决电子政务需求，也包括了政务大数据新的应用。对于第一个方面比较容易理解，对于第二个方面需要对政务大数据给出定义。有些人认为政府没有大数据，只有传统的小数据或中数据。这个问题我们将在下一节专门中进行讨论。 政务领域是大数据应用崭新的领域，它将极大的改变政府的管理模式，有利于节约政府投资、提高政府决策能力、提升公共服务和社会管理能力，开展大数据在政务领域的应用是大势所趋，势在必行。同时，政务大数据本身也不同于其他领域或行业的数据，其复杂程度和需求的多样化比互联网行业大的多，也难的多。 （二）政务大数据的定义及特点 按照政府管理的数据来源和种类，可以分为下三类： 第一类业务数据：业务办理过程中采集和产生的数据。 第二类民意社情数据：对社会企业个人对象进行统计调查获得的数据。 第三类环境数据：通过物理设备采集获得的气象、环境、影像等数据。 在以前的电子政务建设阶段，政务信息资源开发利用更多的是集中在前两种类型和结构化数据上，而对第三类数据，特别是实时的、非结构化、半结构化数据的开发利用相对较少。随着政府业务在互联网、移动互联网、物联网等领域广泛和深入的应用，第三类数据的数据量和价值都在迅速增长，相关数据处理技术也逐步成熟。便于区别不妨把包含第三类数据的政务信息资源叫做是政务大数据。
智慧水利物联大数据平台 建 设 方 案
目录 第1章前言 (1) 1.1、现状分析 (1) 1.2、建设目标 (2) 1.3、建设依据 (10) 1.3.1、建设原则 (10) 1.3.2、法律法规 (12) 1.3.3、标准及规程、规范 (12) 1.3.4、有关文件和相关规定 (13) 1.3.5、参考资料 (15) 1.4、建设内容 (16) 第2章系统需求分析 (1) 2.1、用户需求 (1) 2.1.1、政府水行政主管部门 (1) 2.1.2、取用水户 (1) 2.1.3、科研及规划设计部门 (1) 2.1.4、政府相关职能部门 (2) 2.1.5、社会公众 (2) 2.2、功能需求 (2) 2.2.1、水资源论证管理 (2) 2.2.1.1、水资源论证资质管理 (3) 2.2.1.2、报告书评审专家管理 (4) ii
2.2.2、水资源费征收管理 (6) 2.2.3、水资源费使用管理 (7) 2.2.4、入河排污口管理 (8) 2.2.4.1、入河排污口信息管理 (9) 2.2.4.2、入河排污口监督管理 (10) 2.2.4.3、入河排污口设置审批 (11) 2.2.5、水资源信息统计发布 (12) 2.3、业务需求 (13) 2.4、数据需求 (13) 2.5、技术需求 (14) 2.5.1、技术路线 (14) 2.5.2、 2.5.2 安全性要求 (15) 2.5.3、部署要求 (15) 2.5.4、系统集成 (15) 2.5.5、系统开发与运行环境 (16) 第3章系统设计方案 (1) 3.1、系统总体设计 (1) 3.2、系统结构设计 (1) 3.3、建设技术路线 (3) 3.4、数据库建设 (5) 3.4.1、数据库设计 (5) 3.4.2、数据库建设内容 (6) iii
北京市政务大数据平台顶层设计框架及应用方案本文摘自穆勇在中关村大数据产业联盟上所做的演讲。 一、大数据在政务领域应用的概述 说起大数据技术的应用，首先是在互联网行业起步并逐步拓展到电信、金融、工业等多个领域，产生了巨大的社会价值和产业空间，现正拓展到政务领域。 （一）大数据技术在互联网行业的成功应用，那些地方是值得我们关注的 第一，应该是思维观念和运作方式的变化，所谓的互联网思维，其核心理念包括： 体外互动：邮件、电话、信件互动---服务导引 服务外包：购买服务---简单服务 让渡社会：众包---自助服务 边界开放：数据开放---创造服务 第二，是其技术演进，针对数据处理的技术 首先是传统数据分析处理阶段，该阶段是面向结构化数据，非结构化处理效率低；硬件成本高；平台兼容性差。其次是基于云计算的大数据处理阶段，该阶段总体有了很大的改进和提升，主要体现在：具备结构化/非结构化混合分析的能力；基于消费级硬件，不依赖高性能、高可靠性硬件，从而保障系统性能和可靠性；平台兼容性好、扩展性高；进而业界又提出去IOE的思路。 第三，是数据挖掘分析技术 画像技术以及各类数据融合、分析、挖掘、预测等。 这些都是政务领域需要学习与借鉴的。为此，我认为：大数据在政务领域应用即包括用新的思维、模式与技术来解决电子政务需求，也包括了政务大数据新的应用。对于第一个方面比较容易理解，对于第二个方面需要对政务大数据给出定义。有些人认为政府没有大数据，只有传统的小数据或中数据。这个问题我们将在下一节专门中进行讨论。
政务领域是大数据应用崭新的领域，它将极大的改变政府的管理模式，有利于节约政府投资、提高政府决策能力、提升公共服务和社会管理能力，开展大数据在政务领域的应用是大势所趋，势在必行。同时，政务大数据本身也不同于其他领域或行业的数据，其复杂程度和需求的多样化比互联网行业大的多，也难的多。 （二）政务大数据的定义及特点 按照政府管理的数据来源和种类，可以分为下三类： 第一类业务数据：业务办理过程中采集和产生的数据。 第二类民意社情数据：对社会企业个人对象进行统计调查获得的数据。 第三类环境数据：通过物理设备采集获得的气象、环境、影像等数据。 在以前的电子政务建设阶段，政务信息资源开发利用更多的是集中在前两种类型和结构化数据上，而对第三类数据，特别是实时的、非结构化、半结构化数据的开发利用相对较少。随着政府业务在互联网、移动互联网、物联网等领域广泛和深入的应用，第三类数据的数据量和价值都在迅速增长，相关数据处理技术也逐步成熟。便于区别不妨把包含第三类数据的政务信息资源叫做是政务大数据。 政务大数据与其他领域大数据相比具有鲜明的特点： 体积大，增速高：涵盖经济社会管理的方方面面，数据积累量巨大。每年处理的数据呈指数级增长。 种类多，价值大：以宏观经济基础数据为例：涵盖经济、社会、医疗、环境、工农业、教育、旅游等社会关键领域数据，具有极为重要的社会和经济价值。 垄断性，难获得：政府部门及公共企事业单位采集数据有些是专营的业务，一般企业是采不到，也买不到。 通过以上可以看出，政务大数据同传统数据相比，不仅包括结构化数据，更包括大量非结构化数据，且具有数据量大、应用价值大、速度快、种类繁多等特点。 我们要高度重视大数据应用对政务工作正在带来和将要带来的各种影响，充分认识推进大数据应用的必要性和紧迫性，加强顶层设计，分专业分步骤实施。
智慧水利大数据信息集成 服务平台 建 设
方 案 目录 第一章项目概况 (10) 1.1项目名称 (10) 1.2建设目标 (10) 1.3建设原则 (11) 1.4建设内容 (12) 1.5建设周期 (15) 1.6投资概算 (15) 1.7建设依据 (15) 第二章现状与存在问题 (17) 2.1水利监测、监控体系现状 (17) 2.2通信网络现状 (19) 2.3监测信息接收与管理现状 (21) 2.4业务应用系统现状 (26) 2.5视频会商系统现状 (29) 2.6机房及硬件环境现状 (35)
第三章需求分析 (40) 3.1总体目标 (40) 3.2总体需求 (40) 3.3数据采集集成 (42) 3.4数据资源集成 (43) 3.5应用服务资源集成 (45) 3.6业务应用系统集成 (46) 3.7软硬件环境 (47) 第四章总体建设方案 (49) 4.1应用体系 (49) 4.2设计思路 (51) 4.3建设原则 (52) 4.4总体框架 (53) 4.5体系架构 (56) 4.6建设内容 (62) 4.7与已建系统的关系 (68) 第五章数据汇集平台建设 (75) 5.1接入范围 (75) 5.2总体框架 (77) 5.3数据汇集流程设计 (79)
5.5数据共享与交换 (83) 5.6移动终端数据接收 (87) 5.7流媒体数据接入 (87) 5.8信息共享交换机制 (89) 5.9工程量清单 (91) 第六章水利云数据中心建设 (94) 6.1概述 (94) 6.2水文、水资源数据库建设 (96) 6.2.1综合数据库建设 (96) 6.2.2基础工程数据库 (97) 6.2.3气象信息与互联网信息数据库 (105) 6.2.4防灾减灾预警预案数据库 (105) 6.2.5综合业务管理数据 (106) 6.2.6空间数据库 (106) 6.3共享交换数据库建设 (109) 6.4云数据服务体系建设 (110) 6.4.1总体需求 (110) 6.4.2总体框架 (111) 6.4.3共享资源服务 (113) 6.4.4资源服务索引 (114) 6.4.5资源服务传输体系 (116)
大数据可视化系统
第一章项目背景 1.1. 项目背景 大数据可视化系统，与企业决策中心系统及其业务子系统深度结合，兼具顶级视觉效果与高性能操控。系统集成了车辆轨迹追踪信息、满足逐级、逐层生产监控管理的需求。从襄阳地区产业链地图到食品工厂生产状况实时数据统计分析，再到屠宰车间内生产数据汇总呈现，最终到不同产线、主要设备的实时数据驱动和告警数据的全面呈现，为提升企业的运营管理效率和精准决策提供支撑。 1.2. 建设目标 食品加工厂运营系统的信息可以分为四个层面。第一层面是襄阳地区产业链，包括食品加工厂、附近养殖场和运输车辆的信息；第二层面是食品加工厂，包括了屠宰厂、熟食厂、无害化厂、污水厂和立体库的各个分厂的运行、运营信息；第三层面是在各个分厂内部不同产品线的运行、运营信息；第四层面则是不同产品线中的主要设备运行、生产信息。 本项目总的目标是在食品加工厂建立智慧监控与可视化管理云平台，对襄阳地区产业链进行全面监控与可视化管理，最终实现全面监控、智能运维、辅助决策、可视化运营管理等综效。 第2章、需求分析 2.1. 现状分析 公司经过多年的信息化建设，累计了很多企业信息系统，但这些系统比较独立，形成信
息孤岛，无法发挥数据的价值，更无法对企业的运营管理提供及时高效的支撑，要提升企业的运营管理效率，发挥数据价值，更好的为企业决策提供辅助支持，需要解决目前存在的以下主要问题： 1.建立的各个信息化子系统是相互独立，数据格式互不兼容。因此，每一个子系统都保 存了大量的相关数据，多个子系统无法互通互联，海量的数据更无法整合，无法实现统一的数据分析和处理，从而大大限制了这些数据的应用范围，造成了严重的数据资源浪费。 2.每个子系统的操作不具有逻辑上的一致性，人机界面各不相同，无法为用户提供统一 的人机互动体验。 3.传统的信息子系统仅提供了原始数据界面，人们不易快速理解数据的规律和含义。人 们迫切希望能够将数据以可视化方式表达，以人类最自然的方式把数据的深层次含义和变化规律展现在人们面前。 4.移动计算的快速发展，使得运营管理人员能够随身携带计算能力强大的小型计算平台 （如智能手机，平板电脑等），大大提高了运营人员的空间自由度。如何把信息系统中的相关数据和分析结果随时随地的传递到移动智能终端，并最佳化的呈现给运营管理人员，从而实现无处不在的实时信息感知，是当前运营管理人员在日常工作和生活中非常需要的技术。 综上所述，食品加工厂的运营管理人员需要一种技术和解决方案，能够有效整合现有各个数据子系统，将所有子系统中的数据统一融合和分析，深入萃取每个数据中蕴含的信息，并将处理结果以最佳可视化方式实时展现在面前，使得运营管理人员能够及时全面感知所管辖区域的运行状态，快速做出最佳应对决策，最终实现智慧化工作和生活方式。 2.2. 系统目标 建立大数据可视化系统，全面整合已有数据子系统，实时抽取各类数据源中的信息、记录和处理相关数据、随时随地监控其管辖区域内设备或系统的运行状态、进行综合管理、建立生产运营监控中心，以满足日常生产运行监控和运维管理；同时将运营管理-职能系统全面纳入，最终将运营管理团队打造成一个安全可靠、事件驱动、物联人事、智慧决策、快速响应的高效率运营管理团队，结合现代技术的应用提升现有运营管理的效率，树立食品加工行业高效管理的标杆。 由于整个系统需要整体规划，分步实施，避免重复投入，所以我们将从顶层规划“大数据可视化系统”以满足未来的扩展和日常的运营，对本项目生产运营平台（系统）的智慧化
智慧水利大数据平台建设和运营整体 解决方案 目前关于智慧水利的定义、设计方案非常多，各有各的优点与不足，因为基础条件有区别，则重点不同，应选择符合自身实际需求的。智慧水务作为智慧城市的一部分，涵盖范围非常广泛。 它包括城市的水资源系统、供水系统、排水系统和防汛防涝系统等。从数据的检测、采集到数据的传输、存储，再到数据的处理分析，利用结果进行生产管理和辅助决策等，便于快捷科学地管理系统中的各个环节，实现城市安全管理、行业节能生产、资源合理利用的社会目标。同时将部分信息进行共享互通，服务城市居民，提高对城市资源和环境的感知力，提高人们的环保护意识，共同创造环境友好、经济良性发展、人们安居乐业的和谐社会。 作为城市中的供水企业，应开展大数据平台建设，通过对数据的收集、处理、分析，同时实时监控各个环节的生产过程，以更加精细和动态的方式管理供水系统，实现生产管理数字化、调度更科学、流程更合理、系统更节能的目标。通过实时监控系统平台及智慧水务综合应用平台，以Web 服务等形式，将数据、生产过程信息覆盖至系统内任何一个角落，使数据展示实现智能化，协助全体生产管理人员实时了解、分析、控制生产流程中任一环节，使生产过程不断完善、管理水平不断提高，从而达到“智慧”的目标。 2 、系统规划系统规划应从顶层架构开始，各相关部门充分论证，根据不同的基础条件进行
调整，逐步完善、不断推进。 图1 涵盖了供水企业的主要系统。智慧水务大数据平台的意义在于几乎汇集了企业所有生产经营活动过程中的数据，通过综合应用平台进行分析与处理，解决了各子系统孤立存在、数据无法共通、各个部门的报表重复提交的问题。同时又保证了各子系统独立运行的特点，提高了数据统计、分析、应用方面的能力，确保数据提取高效、准确，提高了生产办公效率。 2.1 数据仓库 2.1.1 功能数据仓库是智慧水务大数据平台的核心系统。硬件上它是一个数据服务器群，软件上它就是个大型数据库。它的主要功能是汇集、存储从各个子系统提取的数据，并向综合应用平台提供数据，各子系统的数据将完全实现共享互通。 2.1.2 数据库选型 数据仓库选用的数据库软件，应从系统的开放性、可伸缩性、并行性、安全性、数据库性能、客户端支持及应用模式、操作简便性、兼容性等多个方面进行比较。从性能出发，目前建议选用Oracle 或DB2 ，考虑到必须与现有的子系统进行对接，或许不得不选用SQL Server ，但这肯定不是最好的选择。还应综合考虑其他要素。
市政务大数据平台顶层 设计框架及应用方案 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB- BWYTT-19998
北京市政务大数据平台顶层设计框架及应用方案 一、大数据在政务领域应用的概述 说起大数据技术的应用，首先是在互联网行业起步并逐步拓展到电信、金融、工业等多个领域，产生了巨大的社会价值和产业空间，现正拓展到政务领域。 （一）大数据技术在互联网行业的成功应用，那些地方是值得我们关注的 第一，应该是思维观念和运作方式的变化，所谓的互联网思维，其核心理念包括： 体外互动：邮件、电话、信件互动---服务导引 服务外包：购买服务---简单服务 让渡社会：众包---自助服务 边界开放：数据开放---创造服务 第二，是其技术演进，针对数据处理的技术 首先是传统数据分析处理阶段，该阶段是面向结构化数据，非结构化处理效率低；硬件成本高；平台兼容性差。其次是基于云计算的大数据处理阶段，该阶段总体有了很大的改进和提升，主要体现在：具备结构化/非结构化混合分析的能力；基于消费级硬件，不依赖高性能、高可靠性硬件，从而保障系统性能和可靠性；平台兼容性好、扩展性高；进而业界又提出去IOE的思路。 第三，是数据挖掘分析技术 画像技术以及各类数据融合、分析、挖掘、预测等。 这些都是政务领域需要学习与借鉴的。为此，我认为：大数据在政务领域应用即包括用新的思维、模式与技术来解决电子政务需求，也包括了政务大数据新的应用。对于第一个方面比较容易理解，对于第二个方面需要对政务大数据给出定义。有些人认为政府没有大数据，只有传统的小数据或中数据。这个问题我们将在下一节专门中进行讨论。
标准实用文案 文档北京市政务大数据平台顶层设计框架及应用方案 一、大数据在政务领域应用的概述 说起大数据技术的应用，首先是在互联网行业起步并逐步拓展到电信、金融、工业等多个领域，产生了巨大的社会价值和产业空间，现正拓展到政务领域。 （一）大数据技术在互联网行业的成功应用，那些地方是值得我们关注的 第一，应该是思维观念和运作方式的变化，所谓的互联网思维，其核心理念包括：体外互动：邮件、电话、信件互动---服务导引 服务外包：购买服务---简单服务 让渡社会：众包---自助服务 边界开放：数据开放---创造服务 第二，是其技术演进，针对数据处理的技术 首先是传统数据分析处理阶段，该阶段是面向结构化数据，非结构化处理效率低；硬件成本高；平台兼容性差。其次是基于云计算的大数据处理阶段，该阶段总体有了很大的改进和提升，主要体现在：具备结构化/非结构化混合分析的能力；基于消费级硬件，不依赖高性能、高可靠性硬件，从而保障系统性能和可靠性；平台兼容性好、扩展性高；进而业界又提出去IOE的思路。 第三，是数据挖掘分析技术 画像技术以及各类数据融合、分析、挖掘、预测等。
这些都是政务领域需要学习与借鉴的。为此，我认为：大数据在政务领域应用即包括用新的思维、模式与技术来解决电子政务需求，也包括了政务大数据新的应用。对于第一个方面比较容易理解，对于第二个方面需要对政务大数据给出定义。有些人认为政府没有大数据，只有传统的小数据或中数据。这个问题我们将在下一节专门中进行讨论。 政务领域是大数据应用崭新的领域，它将极大的改变政府的管理模式，有利于节约政府投资、提高政府决策能力、提升公共服务和社会管理能力，开展大数据在政务领域的应用是大势所趋，势在必行。同时，政务大数据本身也不同于其他领域或行业的数据，其复杂程度和需求的多样化比互联网行业大的多，也难的多。 （二）政务大数据的定义及特点 按照政府管理的数据来源和种类，可以分为下三类： 第一类业务数据：业务办理过程中采集和产生的数据。 第二类民意社情数据：对社会企业个人对象进行统计调查获得的数据。 第三类环境数据：通过物理设备采集获得的气象、环境、影像等数据。 在以前的电子政务建设阶段，政务信息资源开发利用更多的是集中在前两种类型和结构化数据上，而对第三类数据，特别是实时的、非结构化、半结构化数据的开发利用相对较少。随着政府业务在互联网、移动互联网、物联网等领域广泛和深入的应用，第三类数据的数据量和价值都在迅速增长，相关数据处理技术也逐步成熟。便于区别不妨把包含第三类数据的政务信息资源叫做是政务大数据。 政务大数据与其他领域大数据相比具有鲜明的特点： 体积大，增速高：涵盖经济社会管理的方方面面，数据积累量巨大。每年处理的数据呈指数级增长。
图片简介: 本技术介绍了一种大数据可视化平台，涉及大数据技术领域。包括感知层、网络层、数据库层、系统应用层、数据服务层、系统展示层及共享交换平台，感知层通过通信网络端口对接网络层，网络层通过通信网络端口对接数据库层，数据库层通过通信网络端口对接系统应用层，系统应用层通过通信网络端口对接数据服务层，数据服务层通过通信网络端口对接系统展示层，该可视化平台通过通信网络端口对接共享交换平台。该大数据可视化平台，通过对各个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。 技术要求 1.一种大数据可视化平台，包括感知层、网络层、数据库层、系统应用层、数据服务层、系统展示层及共享交换平台，其特征在于：所述感知层通过通信网络端口对接网络层，所述网络层通过通信网络端口对接数据库层，所述数据库层通过通信网络端口对接系统应用层，所述系统应用层通过通信网络端口对接数据服务层，所述数据服务层通过通信网络端口对接系统展示层，所述该可视化平台通过通信网络端口对接共享交换平台。 2.根据权利要求1所述的一种大数据可视化平台，其特征在于：所述感知层包括客户端采集、数据库采集、开源SDK、第三方数据及服务器采集，用于多种数据源、多种方法全量采集，贯穿用户使用产品的整个生命周期。 3.根据权利要求1所述的一种大数据可视化平台，其特征在于：所述网络层包括卫星网、传输网及接入网，用于使网络达到最佳运行状态，使网络资源获得最佳效益。
4.根据权利要求1所述的一种大数据可视化平台，其特征在于：所述数据库层包括数据中台、视频储存器、关系数据库、实时数据库及ERP/MES系统，用于提供可视化界面，让市场、产品、运营等业务人员进行深度数据分析。 5.根据权利要求4所述的一种大数据可视化平台，其特征在于：所述数据中台包括数据处理引擎、元模型分析、元模型管理、元数源采集及数据字典，用于将结构化数据、半结构化数据或非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。 6.根据权利要求1所述的一种大数据可视化平台，其特征在于：所述系统应用层包括事件分析、漏斗分析、用户路径、留存分析、分布分析、用户分群及点击分析，用于建立数据指标体系，使用事件模型抽象用户行为，提供多维度、多指标的交叉分析能力。 7.根据权利要求1所述的一种大数据可视化平台，其特征在于：所述数据服务层包括数据资源目录、数据资源检索、数据权限控制及数据流程管理，用于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以表达更多含义信息集合。 8.根据权利要求1所述的一种大数据可视化平台，其特征在于：所述系统展示层包括三维可视化系统、移动端APP及小程序，用于依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 9.根据权利要求1所述的一种大数据可视化平台，其特征在于：所述共享交换平台包括基础库、专项业务及元数据库，用于通过对各个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。 技术说明书 一种大数据可视化平台 技术领域 本技术涉及大数据技术领域，具体为一种大数据可视化平台。 背景技术 大数据技术正在飞速发展，从行业上看，智慧城市等智慧业务在当前市场发展很快，目前大数据产品已经比较成熟，并广泛应用于互联网管理部门、部队、企业和高校，另外还有商业智能、工业监控等领域，对于大多数大数据应用，前期针对数据的采集、传输、存储、分析、运算等工作，都是基础性工作，必须通过可视化的手段，将各类数据当中的规律和联系展现在决策人面前，才能让数据有效支撑最终的决策过程。
大数据平台项目大数据可视化平台 建 设 方 案
目录 第1章前言 0 第2章银行大数据现状分析 (1) 2.1、基本现状 (1) 2.2、总体现状 (1) 2.2.1、行领导 (1) 2.2.2、业务人员 (1) 2.3、数据架构方面 (2) 2.3.1、业务表现 (2) 2.3.2、问题 (2) 2.4、数据应用难题 (3) 2.4.1、缺少统一的应用分析标准 (3) 2.4.1.1、业务表现 (3) 2.4.1.2、问题 (3) 2.4.2、缺少统一的基础数据标准 (4) 2.4.2.1、业务表现 (4) 2.4.2.2、问题 (5) 2.4.3、缺少反馈机制 (5) 2.4.3.1、业务表现 (6) 2.4.3.2、问题 (6) 2.5、数据应用现状总结 (6) 第3章银行大数据治理阶段目标 0 3.1、数据平台逻辑架构 (1) 3.2、数据平台部署架构 (1) 3.3、建设目标 (2) 3.3.1、建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 (2) 3.3.2、开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 (2) 3.3.3、培养大数据人才队伍，建立大数据分析能力 (2)
3.4.1、发现数据质量问题，推动大数据治理工作的开展，建立数据质量检核系统.. 3 3.4.2、分析、梳理业务系统，推动数据标准的建立，统一全行口径 (3) 3.4.3、建立数据仓库模型框架，优化我行数据架构，建设稳定、可扩展的数据仓库 3 3.5、目标建设方法 (4) 3.5.1、建设内容 (4) 3.5.2、工作阶段 (4) 3.5.2.1、源系统分析阶段 (4) 3.5.2.1.1、工作内容 (4) 3.5.2.1.2、工作依据 (4) 3.5.2.1.3、工作重点 (5) 3.5.2.2、数据质量问题检查阶段 (5) 3.5.2.2.1、工作内容 (5) 3.5.2.2.2、工作依据 (5) 3.5.2.2.3、工作重点 (6) 3.5.2.3、数据质量问题分析阶段 (6) 3.5.2.3.1、工作内容 (6) 3.5.2.3.2、工作依据 (6) 3.5.2.3.3、工作重点 (6) 3.6、预期建设效益 (6) 3.6.1、实现数据共享 (6) 3.6.2、加强业务合作 (7) 3.6.3、促进业务创新 (7) 3.6.4、提升建设效率 (7) 3.6.5、改善数据质量 (7) 第4章银行大数据建设总体规划 0 4.1、功能需求 0 4.1.1、个人和企业画像 0