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基于农业一张图的大数据平台建设方案

基于农业一张图的大数据平台建设方案

大数据平台建设方案

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。

智慧农业云平台—基于大数据和云应用的解决方案

智慧农业云平台—基于大数据和云应用的解决方案 一、农业发展的几个阶段: 1.农业1.0时代(原始农业):以人力为主,辅以简单的生产工具实现劳作。 2.农业2.0时代(机械农业):以大型农机具替代人力生产,提供效率。 3.农业3.0时代(现代农业):以自动化生产、规模化种植(养殖)增产增效。 4.农业4.0时代(智慧农业):以物联网为依托,结合移动互联网实现大数据和云应用,通过精准把控风险、监管过程、追查结果来实现智慧农业的平台化战略。 浙江省智慧农业云平台 二、智慧农业云平台基本架构: 托普云农智慧农业云平台通过基础设备、核心技术、平台服务、服务范围和终端用户实现整体平台的假设。 1.基础设备包括物联网传感器、控制器、数据存储和通信单元实现对物联网感知层、传输层的假设。 2.核心技术包含标准化接口平台、数据安全加密传输存储、数据建模应用和服务器端、web端、PC端、手机端的客户端应用。 3.平台服务包括管理服务(种植管理、行政管理、加工管理、专家坐堂、决策分析)和监控服务(远程监控、自动化监控)。 4.服务范围包括种植业、林业、水利、畜牧业、渔业等。 5.终端用户包括行政管理端、生产种植端、产业链和消费端。

三、智慧农业云平台的基本功能模块: 1.行政管理端可供政府机构、行业协会、企业使用,保护大数据采集监控平台,智能化控制平台。 2.生产种植端包括农业合作社、农户使用的农业生产管理服务平台和农户智能管理服务平台。 3.产业链在生产加工和仓储物流时使用的专家库云平台,政务管理服务平台。 4.消费端供渠道和消费者使用的农业溯源服务平台和移动可信查询终端。 四、托普云农智慧农业云平台的智能化控制: 1.实现对特定设备的接管。 2.通过阈值配置及预案管理实现全自动化。 3.声光电一体化异常触发警报。 五、智慧农业云平台的生产管理服务平台: 1.合作社间独立账户,信息安全保密,可实现产供销业务流程,降低手工记账风险。 2.农机调度系统可实现农机实时位置监控和历史轨迹查询,农机手与指挥中心实时通讯,机手、地块、农机、作业动态绑定,根据实际任务完成情况进行绩效考核。 六、农户智能管理系统: 1.农务信息自查。 2.常见病情回复。 3.疑难杂症会诊。 七、农产品溯源服务平台: 1.溯源(静态溯源、实施溯源)。 2.检验报告。 3.各类证书。 4.优质资源:水质、土壤监测数据。

(完整word版)农村大数据平台解决方案

农村大数据平台解决方案

时间:2018年9月

1大数据服务基础平台 (1) 2农村大数据资源中心 (2) 2.1涉农信息基础大数据 (2) 2.2农业产业技术数据 (2) 2.3农村生活信息服务数据 (3) 2.4政务应用数据 (3) 3大数据共享平台 (3) 4大数据分析平台 (3) 4.1区域经济分析 (4) 4.2生产智能化大数据平台 (4) 4.3农产品质量安全追溯大数据应用 (5) 4.4农产品产销信息监测预警大数据分析 (5) 5智慧农业云平台 (6) 6大数据精准扶贫 (6) 7农村网络舆情监测平台 (7)

农村大数据平台解决方案 根据《关于实施乡村振兴战略的意见》(中发〔2018〕1号)、《农业部办公厅关于印发〈农业农村大数据试点方案〉的通知》(农办市〔2016〕30号)、《农业部关于印发〈”十三五”全国农业农村信息化发展规划〉的通知》(农市发〔2016〕5号)、《农业部关于推进农业农村大数据发展的实施意见》(农市发〔2015〕6号)和《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)等有关部署文件要求,公司经过大量的调研和论证,集中技术力量研发的一整套针对我国农村农业现状的大数据平台产品体系,包含农村大数据基础服务平台、农村大数据资源中心、大数据共享平台、大数据分析平台、智慧农业云平台、大数据精准扶贫、农村网络舆情监测平台等产品。 1大数据服务基础平台 作为农村大数据平台的核心与基础,集成了大数据平台的多个底层组件,提供分布式存储(HDFS)、分布式计算、协调服务管理、数据仓库SQL服务、NoSQL数据库服务,分布式内存计算,ETL 调度与操作,实时流处理、分布式内存、索引搜索、数据库联邦查询、MPP数据库服务,图数据库和时序数据库等功能和服务。同时支持大数据的分布式机器学习算法比如多重估值算法。 平台基于镇平县农业大数据研究的个性化需求,形成一系列相关公开发布数据的采集机制,将数据采集的相关程序设计并编写完善,部署此套机制在平台上周期运转;为管理人员与数据工程师提供数据的浏览,对数据进行查询、展现和基础统计分析等初步应用,实现农业大数据分析人员的交流平台。 1

农业大数据应用平台技术要求

市农业大数据应用平台 建设项目 技术要求 2016年

目录 1技术要求 (3) 1.1项目目标 (3) 1.2建设现状 (3) 1.3建设原则 (4) 1.3.1先进性和成熟性 (4) 1.3.2可靠性和安全性 (5) 1.3.3开放性和标准化 (5) 1.3.4伸缩性和可扩展性 (5) 1.3.5易用性和可控性 (5) 1.4总体要求 (6) 1.4.1技术路线 (6) 1.4.2技术要求 (6) 1.4.3界面设计要求 (8) 1.4.4技术指标要求 (8) 1.5建设内容 (10) 1.5.1门户网站建设 (10) 1.5.2农业项目管理系统建设 (11) 1.5.3现有业务系统整合 (12) 1.6工程控制及验收需求................................................................. 错误!未定义书签。 1.6.1工程控制......................................................................... 错误!未定义书签。 1.6.2总体建设进度................................................................. 错误!未定义书签。 1.6.3里程碑及阶段交付物..................................................... 错误!未定义书签。 1.6.4项目验收......................................................................... 错误!未定义书签。2数据采集设备参数要求 (12)

大数据下的未来智慧农业发展报告

大数据下的未来智慧农业发展报告 作者: 布瑞克咨询来源: 今日头条 一、农业大数据对智慧农业的重要性 随着云时代的来临,大数据也吸引了越来越多的关注。物联网的存在使这种基于大数据的采集以及分析变成了一种可能,2009年以来,在国家政策积极鼓励和财政资金大力支持下物联网发展掀起高潮,此后,物联网在工业、农业、交通、物流、城市管理、环境保护、公共安全、医疗、家居等各个领域都开展了应用示范,目前提倡的现代农业精细化生产与物联网技术结合有着巨大的市场需求空间,以感知为前提,人与人、人与物、物与物全面互联的网络平台构筑成功,现代农业悄然步入物联网时代,智慧农业大局初现。 试想,如果农民能随时掌握天气变化数据、市场供需数据、农作物生长数据等等,农民朋友和农技专家足不出户就可观测到大田里的实景和相关数据,准确判断农作物是否该施肥、浇水或打药,不仅能避免因自然因素造成的产量下降,而且可以避免因市场供需失衡给农民带来经济损失。各国政府、社会组织、企业都意识到大数据这场旋风所带来的机遇,开始发力推动大数据在农业领域的跨界应用。 大数据时代,不仅可以通过建立综合的数据平台,调控农业生产,还可以记录分析农业种植养殖过程、农产品流通过程中的动态变化,通过分析数据,同时结合经验,制定一系列调控和管理措施,使农业高效有序发展。 二、农业大数据平台建设 在经历了多年的发展,研发了涵盖多层面、多领域的农业信息化系统,构建了很多不同级别、面向不同领域的数据资源,形成了庞大的信息资源财富。但是由于利益等原因,这些数据相互之前缺乏统一的标准和规范,信息缺乏共享,信息资源与业务脱节,这必然导致数据利用率低下、信息冗余散乱。构造虚拟化技术平台,规范数据标准,将在大规模数据中心管理和解决方案交付方面发挥巨大的作用。 推进农业经济的优化,实现可持续的产业发展和区域产业结构优化调整,进

智慧农业大数据一体化平台建设和运营综合解决方案

智慧农业大数据一体化管 理平台 建设和运营整体 解 决 方 案

目录 一、概述 (8) 1.1、建设背景 (8) 1.1.1、国家政策 (8) 1.1.2、农业部政策 (8) 1.1.3、省内政策 (9) 1.2、农业信息化推进策略 (9) 1.2.1、四大目标 (9) 1.2.2、三大工程 (9) 1.2.3、十大任务 (9) 1.3、建设目标 (10) 1.4、建设意义 (11) 1.4.1、智慧农业推动农业信息化 (11) 1.4.2、智慧农业提高农业管理水平 (11) 1.4.3、智慧农业保障农产品和食品安全 (12) 1.5、建设内容 (12) 1.5.1、建设农业物联网 (13) 1.5.2、建设农产品生产全过程大数据管理平台 (13) 1.5.3、建设全过程可视化平台 (13) 1.5.4、建设农情预警中心 (13) 1.5.5、建设全流程农业数据库 (13) 1.5.6、建设全周期溯源信息平台 (14) 1.5.7、建设智慧农业生产公共接入平台 (14) 二、现状分析 (15) 2.1、农业管理现状 (15) 2.1.1、数据采集困难 (15) 2.1.2、信息普及困难 (15) 2.1.3、会商培训困难 (15) 2.1.4、监管追溯困难 (15) 2.2、农业生产现状 (16) 2.2.1、传统农业特征明显 (16) 2.2.2、盲目使用化肥农药 (16) 2.2.3、灾害抵御能力不强 (16) 2.2.4、生产积极性不高 (16) 2.3、农业物流现状 (17) 2.3.1、渠道不通 (17) 2.3.2、技术落后 (17) 2.3.3、信息滞后 (17) 2.3.4、多元无序 (17) 2.4、农业市场现状 (17) 2.4.1、市场分析缺乏 (17) 2.4.2、竞争能力弱小 (18) 2.4.3、销售渠道单一 (18)

农业大数据应用云平台功能简介及建设要求

农业大数据应用云平台功能简介及建设要求 截至目前,托普云农大数据应用云平台已建成农业物联网、生态循环、应急预警等10大栏目,归集数据227.03万组;已整理近40年的产业统计等数据;接入各地农业物联网示范点118个,视频摄像头525个,能满足农业生态监管、智能生产、休闲观光、应急指挥等需要。 一、农业大数据应用云平台介绍: 农业大数据应用云平台是托普云农推出的专注于农业领域的集数据资源整合、理论方法共享、分析成果发布、观点交流互动为一体的应用云平台。 1、农业大数据应用云平台是专业、精准、全面的农业数据产品; 2、农业大数据应用云平台是专注于支撑农业领域数据研究的应用工具; 3、农业大数据应用云平台是整合多渠道农业数据,引入数据挖掘展现技术,以专业分析为导向,面向农业相关人员提供数据查询、在线分析、共享交流等应用服务的知识开放平台。 二、农业大数据应用云平台功能简介: 1、农业大数据应用云平台数据: 全面、庞大的数据资源涵盖了专题数据、动态数据、共享数据、涉农企业数据四大模块。平台整合宏观经济、农业、农村等国家权威机构发布的农业相关数

据;高频率的数据更新为用户不断输送新鲜资源;共享数据汇集政府、企业、社会三方数据,打破信息孤岛,实现资源互联互通;独家采集的涉农企业数据,帮助用户准确定位企业以及群体的地理分布 2、农业大数据应用云平台的应用: 平台以专业分析为导向,引入数据挖掘理念,为用户提供多角度、多层次、多维度的农业数据在线分析功能,可视化的技术的加入,让用户轻松实现从数据查询、数据分析到成果展现的一站式操作。数据报表可视化、专题数据可视化、农产品价格可视化这三类可视化应用展示以及带有地理分布、区域统计、梯度分布、密度分布多种空间分析方法的GIS地图应用展示,为用户分析思路提供不同的分析方法,多方面满足用户的分析需求。 3、农业大数据应用云平台互动: 平台开放了个人主页、互加关注、评论等互动模块,在个人主页中,发布的历史专题、历史数据以精彩图文的方式呈现给其他用户;同时“加关注”功能,

2017年互联网+农业大数据平台项目可行性研究报告编制大纲

农业大数据平台项目+2017年互联网可行性研究报告 编制单位:北京智博睿投资咨询有限公司0 本报告是针对行业投资可行性研究咨询服务的专项研究报告,此报告为个性化定制服务报告,我们将根据不同类型及不同行业的项目提出的具体要求,修订报告目录,并在此目录的基础上重新完善行业数据及分析内容,为企业项目立项、申请资金、融资提供全程指引服务。

可行性研究报告是在招商引资、投资合作、政府立项、银行贷款等领域常用的专业文档,主要对项目实施的可能性、有效性、如何实施、相关技术方案及财务效果进行具体、深入、细致的技术论证和经济评价,以求确定一个在技术上合理、经济上合算的最优方案和最佳时机而写的书面报告。 可行性研究是确定建设项目前具有决定性意义的工作,是在投资决策之前,对拟建项目进行全面技术经济分析论证的科学方法,在投1 资管理中,可行性研究是指对拟建项目有关的自然、社会、经济、技术等进行调研、分析比较以及预测建成后的社会经济效益。在此基础上,综合论证项目建设的必要性,财务的盈利性,经济上的合理性,技术上的先进性和适应性以及建设条件的可能性和可行性,从而为投资决策提供科学依据。

投资可行性报告咨询服务分为政府审批核准用可行性研究报告和融 资用可行性研究报告。审批核准用的可行性研究报告侧重关注项目的社会经济效益和影响;融资用报告侧重关注项目在经济上是否可行。具体概括为:政府立项审批,产业扶持,银行贷款,融资投资、投资建设、境外投资、上市融资、中外合作,股份合作、组建公司、征用土地、申请高新技术企业等各类可行性报告。 报告通过对项目的市场需求、资源供应、建设规模、工艺路线、设备选型、环境影响、资金筹措、盈利能力等方面的研究调查,在行业专家研究经验的基础上对项目经济效益及社会效益进行科学预测,从而为客户提供全面的、客观的、可靠的项目投资价值评估及项目建设进程等咨询意见。 报告用途:发改委立项、政府申请资金、申请土地、银行贷款、境内外融资等 关联报告: 互联网+农业大数据平台项目建议书 互联网+农业大数据平台项目申请报告 2 互联网+农业大数据平台项目资金申请报告 互联网+农业大数据平台项目节能评估报告 互联网+农业大数据平台项目市场研究报告 互联网+农业大数据平台项目商业计划书

大数据智慧农业

围绕农业部门政府职能转变和现代农业发展的建设需求,以提升政府管理和服务水平、推动农业产业化发展为目标,集成应用现代信息技术,围绕农业大数据真实采集、综合管理与服务构建三大功能平台---大数据采集平台、智慧农业管理平台和综合信息服务平台,提升农牧业综合管理和服务效能,推进现代农牧业快速发展。 农业大数据综合服务平台包含:大数据采集平台、智慧农业管理平台、综合信息服务平台三大板块。 一、大数据采集平台:围绕政府管理农牧业的需求,充分利用移动互联、物联网、3S和报表等技术,建设APP采集系统、物联网采集系统和报表采集系统,实现植物病虫害、动物疫病、气象、土壤、土地、农产品质量安全状况、农情、农产品市场信息、农产品市场信息、农村土地承包经营权、农业劳动力资源等数据资源的正确采集。

二、 (一)区域资源管理: 根据政府对农牧业生产管理和市场监管等职能,以“种什么、怎么种、卖到哪“为抓手,建立智慧农业管理平台,实现对农业资源、农业产业发展、植物病虫害、动物疫病、农产品质量安全、农产品流通等重要环节的数据分析,为政府和农牧业管理服务部门的决策和管理服务提供数据。

农情信息管理系统是以“功能完善、协调高效、信息共享、监控严密、安全稳定、保障有力”为总体目标,充分利用信息网络技术,建立一个实现横向(涉及财政、物价、统计、国土、气象、水利、粮食等机构等)共享、纵向(贯穿自治区、市、县等多级)互联,能够及时对农情信息进行采集监测、汇总审核、分析统计、预警、预测/预报的农情信息报送管理系统。系统通过标准接口,与农业部农情信息调度系统、自治区农业厅及相关业务部门信息系统进行对接,实现农情信息采集业务全过程的互联互通和信息共享。通过本系统的建设,实现如下目标: 1.对各类农情信息进行汇总、分类及综合分析,制定统计指标,归口管 理,实现全厅农情信息的融合与共享,消除“信息孤岛”。 2.满足新形势下全区农业经济运行情况分析的需求,对产量、成本、价 格、产值等进行统计分析。 3.满足农情实时调度、分析以及会商的需求,实现对农产品的预警监 测,为科学指导农业生产奠定基础。

大数据在智慧农业中的应用

大数据在智慧农业中的应用 一、大数据简介概述: 近年来,农业大数据的研究和应用引起社会各界及国家的密切关注。不可否认,互联网的渗透开始颠覆传统的农业模式,传感器、物联网、云计算、大数据不但颠覆了传统的手工劳作方式,也打破了粗放式的传统生产模式,转而迈向集约化、精准化、智能化、数据化。目前的物联网、大数据等技术已经涉及到耕地、育种、播种、施肥、植保、收获、储运、农产品加工、销售、畜牧业生产等各环节,可以实现对作物种植、培育、成熟和销售等环节的管理。 在市场经济下滑的大环境下,市场竞争激烈、农产品销售困难的情况下,农业大数据越来越重要。在整体解决方案中,通过采用物联网传感器技术采集作物的数据信息,并将数据反馈至云平台中,渗透到农业生产经营的各环节,为管理决策提供依据。 那么,我们首先就来搞懂农业大数据是什么? 农业大数据是大数据理念、技术和方法在农业的实践。农业大数据涉及到耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种等各环节,是跨行业、跨专业、跨业务的数据分析与挖掘,以及数据可视化。 结合农业本身特点以及农业全产业链切分方式,农业大数据可以分为四类:农业环境与资源大数据、农业生产大数据、农业市场和农业管理大数据,基本囊括从产到销全过程。农业大数据由结构化数据和非结构化构成,包括土地信息数据,如土地位置、地块面积、海拔高度等;环境信息数据,如气象数据,土壤水分数据,温湿度数据等等;作物信息数据,如作物长势数据,病虫害数据等等。随着农业的发展建设和物联网的应用,农业大数据的应用也越来越广泛,发展农业大数据迎来重大机遇。 那么,接下来我们就来解析农业大数据用在哪里?

从农业市场需求来看,农业大数据可以用于指导农事生产、预测农产品市场需求,辅助农业决策,以此达到规避风险、增产增收、管理透明等预期目标。 从农业生产环节来看,农业大数据可以利用传感器采集气候、土壤大数据,提供农户最佳化的栽种管理决策,协助农民有效管理其农地,并让农民从每一颗种子中提取最高的价值,降低农业成本。 从来农业整体走向来看,通过分析实时环境数据,可以得到农作物当前的长势、地块信息等;通过算法模型可以预测未来环境趋势走向,可以得到精确的未来气候走向、病虫害趋势等;通过分析环境数据整体走向,可以得到精确种植建议、管理指导。 运用农业大数据具体能为农业带来什么好处? 下面托普云农来为大家解析下: 精准生产——预测市场需求 我们经常会看到或听到农户农产品滞销,瓜果蔬菜贱卖或烂在地里的新闻,其实原因归咎于市场供需问题。同时,也会出现出现“蒜你狠”“姜你军”“豆你玩”的供小于求的情况。其实如果能把农业生产过程中的数据汇总起来,要想合理生产实现“供需平衡”并非难事。 比如说,今年安徽某农场葡萄产量高,在当地的市场需求量却很小。通过大数据数据采集发现山东某地葡萄的市场需求高,那么农场管理人就可以尽早联系山东地区的销货商,将葡萄售往山东地区。并且,农场主可以提前通过大数据平台采集的消费者需求报告,进行市场分析,提前规划生产,降低生产风险,帮助

大数据平台项目方案

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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。

集团公司大数据平台整体建设方案

集团公司大数据平台整体建设方案

目录 1项目概述 (11) 1.1建设背景 (11) 1.1.1集团已有基础 (11) 1.1.2痛点及需提升的能力 (11) 1.1.3大数据趋势 (12) 1.2建设目标 (12) 1.2.1总体目标 (12) 1.2.2分阶段建设目标 (13) 1.3与相关系统的关系 (13) 1.3.1数据分析综合服务平台 (13) 1.3.2量收系统 (14) 1.3.3金融大数据平台 (15) 1.3.4各生产系统 (15) 1.3.5CRM (15) 1.4公司介绍和优势特点 (15) 1.4.1IDEADATA (15) 1.4.2TRANSWARP (17) 1.4.3我们的优势 (18) 2业务需求分析 (21) 2.1总体需求 (21) 2.2数据管理 (22) 2.2.1数据采集 (23) 2.2.2数据交换 (23) 2.2.3数据存储与管理 (23) 2.2.4数据加工清洗 (24) 2.2.5数据查询计算 (24) 2.3数据管控 (25) 2.4数据分析与挖掘 (26)

2.6量收系统功能迁移 (27) 3系统架构设计 (28) 3.1总体设计目标 (28) 3.2总体设计原则 (28) 3.3案例分析建议 (29) 3.3.1中国联通大数据平台 (29) 3.3.2恒丰银行大数据平台 (36) 3.3.3华通CDN运营商海量日志采集分析系统 (48) 3.3.4案例总结 (53) 3.4系统总体架构设计 (54) 3.4.1总体技术框架 (54) 3.4.2系统总体逻辑结构 (57) 3.4.3平台组件关系 (59) 3.4.4系统接口设计 (64) 3.4.5系统网络结构 (68) 4系统功能设计 (70) 4.1概述 (70) 4.2平台管理功能 (70) 4.2.1多应用管理 (70) 4.2.2多租户管理 (74) 4.2.3统一运维监控 (75) 4.2.4作业调度管理 (94) 4.3数据管理 (96) 4.3.1数据管理框架 (96) 4.3.2数据采集 (98) 4.3.3数据交换 (101) 4.3.4数据存储与管理 (102) 4.3.5数据加工清洗 (120) 4.3.6数据计算 (121)

智慧农业项目建设实施方案

智慧农业项目建设实施方案 为切实发挥互联网在农业生产要素配置中的优化和集成作用,推动互联网创新成果与农业生产、经营、管理、服务各领域深度融合,以智慧农业引领驱动农业现代化加快发展,按照农业部等八部门《“互联网+”现代农业三年行动实施方案》和《X市智慧城市建设规划纲要》要求,结合实际,特制订本方案。 一、总体目标 以《“互联网+”现代农业三年行动实施方案》和《X市智慧城市建设规划纲要》为指导,以服务农民、繁荣农村为核心,力争通过3年左右的努力,建成国内领先、具有X特色的智慧农业体系。到X 年,互联网与“三农”的融合发展取得显著成效,农业在线化、数据化取得明显进展,管理高效化和服务便捷化基本实现,生产智能化和经营网络化迈上新台阶,基于精准化种植、可视化管理、自动化追溯、网络化销售、立体化服务、智能化决策的智慧农业雏形基本显现,城乡“数字鸿沟”进一步缩小,大众创业、万众创新的良好局面基本形成,为建设“三个X”提供强力支撑。 二、支撑架构 在中国X公司X分公司建设农业云计算中心和农业大数据处理中心的基础上,重点建设以“一模型、一平台、两中心、三专网、九大业务系统”为核心的智慧农业体系,即智慧农业建设11239工程。“一

模型”:即X智慧农业沙盘模型,利用模型及声、光、电等综合技术手段,全面、直观展示我市智慧农业建设规划。 “一平台”:即X市智慧农业综合指挥平台,“九大业务系统”通过农业云计算中心和大数据处理中心在指挥平台上实时呈现。 “两中心”:即农业云计算中心和农业大数据处理中心。 “三专网”:即全市农业系统电子政务内网和政务外网、农业信息服务网。 “九大业务系统”:即精准物联网生产系统、农业电子商务系统、农业综合信息服务系统、测土配方施肥系统、病虫害监测预警预报系统、农产品质量监管和追溯系统、农业遥感大数据处理系统、基于GIS的都市生态休闲农业智慧服务系统、农业生产资料执法监管系统。 三、工作重点 全市智慧农业项目建设自X年启动至X年底基本建成。X年启动智慧农业主体项目建设,计划建设智慧农业沙盘模型、政务内网;10个以上农业物联网试验示范基地;建设农业遥感大数据处理系统,构建天地一体的农业物联网测控体系和移动测土配方施肥系统;重点扶持5家以上农业电商企业;初步建成市、县、乡、村四级农业综合信息服务系统和市、县、乡、生产基地三级四层农产品质量智能监管和追溯网络。X年在试点基础上,全面实施农业物联网建设工程,推动农产品、农业生产资料和都市生态休闲农业相关优质产品和服务上网销售,扶持壮大农业电商企业,建设X市病虫害监测预警预报系统、

农业大数据服务平台项目可行性研究报告 编制大纲

2017年农业大数据服务平台项目可 行性研究报告 编制单位:北京智博睿投资咨询有限公司

农业大数据服务平台项目基本情况 1.1.1 农业大数据服务平台项目名称 1.1.2 农业大数据服务平台项目选址 1.1.3 农业大数据服务平台项目承担单位 1.1.4 农业大数据服务平台项目建设目标及定位 1.1.5 建设内容及规模 1.1.6 投资估算与资金筹措 1.1.7 农业大数据服务平台项目建设期限 1.1.8 农业大数据服务平台项目效益 1.1.9 主要技术经济指标 可行性研究依据与范围 1.2.1 报告编制依据 1.2.2 报告研究范围 可行性研究结论、问题及建议 1.3.1 研究结论 1.3.2 问题及建议 第二章农业大数据服务平台项目背景与建设的必要性农业大数据服务平台项目提出的背景 2.1.1政策背景 2.1.2 农业大数据服务平台项目提出理由

2.2.1 农业大数据服务平台项目的建设符合国家和地方相关政策2.2.2 农业大数据服务平台项目的建设有利于保障经济圈建设的需要 2.2.3有利于提升XX市产业科技含量 2.2.4是增加当地就业机会的需要 第三章农业大数据服务平台项目建设地址和建设条件 农业大数据服务平台项目选址 3.1.1 选址原则 3.1.2 场址选择 建设条件 3.2.1地理位置 3.2.2 自然气候条件 3.2.3 外部交通条件 3.2.4 农业大数据服务平台项目施工条件 第四章农业大数据服务平台项目市场分析 我国XX市场概况 4.1.1我国农业大数据服务平台发展现状 4.1.2我国农业大数据服务平台市场发展前景 我国XXX市场概况

高校大数据专业教学科研平台建设方案

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:

政务大数据平台建设方案.pdf

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);

林业大数据平台建设方案

林业大数据平台建设方案 全国首套林长制信息管理平台在安徽旌德县正式上线。该平台以林地小班森林资源数据为资源底图,应用遥感、大数据、物联网等技术,明确各级林长的责任区域、管护职责、考核指标等,实现了林长的综合业务考核。 “这个系统,真正实现了林长制全覆盖,确保一山一坡、一园一林都有专员专管。” 旌德县林业局负责人介绍,目前,旌德县林长制信息平台已经投入到全县各级林长管理、考核的具体实践中。系统建立覆盖到村级林长的网格化管控体系,通过整合森林资源、遥感遥测、大数据平台,构建了目标明确、职责清晰、任务落地、全局覆盖、上下衔接、动态管理的林长制责任一张图,为实现护绿、增绿、管绿、用绿、活绿“五绿”目标,提供了实时、高效、准确的数据信息支持。 开发这个系统平台的企业,正是位于合肥市高新区的安徽天立泰科技股份有限公司。走进天立泰科技的展览馆,看到一个个演示的林业信息化平台,从系统上,可以精准看到所覆盖区域的林业动态。 天立泰科技成立于2006 年,主要从事林业、教育、智能医疗等行业软件开发、信息系统集成和大数据智能管理等领域信息化服务,是高新技术企业、合肥市守合同重信用企业、安徽省“双软”企业及科技小巨人企业。2015 年成功在新三板上市。 安徽天立泰科技股份有限公司董事长丁旭东介绍,天立泰科技积极响应林业发展“十三五规划”,致力于构建天、空、地、物、人立体化多维感知监测体系,通过不断探索林业信息化建设,坚持做林业大数据建设引领者。 目前,天立泰科技林业信息化项目已覆盖安徽、甘肃、青海、西藏、江苏、浙江、天津、广东等区域。几年来,天立泰科技林业信息化,已从一棵幼小的“树苗” 逐渐成长为一棵“大树”。 在青海省,天立泰科技建设森林公安局一体化中心机房及融合调度平台、青海省森林防火指挥系统等项目共20 余个,从以功能为导向转变为以服务为导向,以森林防火预警服务为主体,运用互联网思维与服务模式,提供预警推送、指挥调度推送等服务。 在江苏省溧阳市,天立泰科技建设森林资源监测系统,负责遥感林地变化监测、物联网监测、古树名木监测管理,动态监测区域生态环境。 林业信息化建设不能孤立进行,其最终目的是为了服务林业资源管理。我们坚持运用新技术新手段,实现林地数据一张图管理,将森林资源管理、林地监测、灾害预警、应急指挥

《实时大数据平台规划设计方案》

实时大数据平台规划设计方案 一、相关概念背景 1.1 从现代数仓架构角度看待实时数据平台 现代数仓由传统数仓发展而来,对比传统数仓,现代数仓既有与其相同之处,也有诸多发展点。首先我们看一下传统数仓(图1)和现代数仓(图2)的模块架构: 图1 传统数仓

图2 现代数仓 传统数仓大家都很熟悉,这里不做过多介绍,一般来说,传统数仓只能支持T+1天时效延迟的数据处理,数据处理过程以ETL为主,最终产出以报表为主。 现代数仓建立在传统数仓之上,同时增加了更多样化数据源的导入存储,更多样化数据处理方式和时效(支持T+0天时效),更多样化数据使用方式和更多样化数据终端服务。 现代数仓是个很大的话题,在此我们以概念模块的方式来展现其新的特性能力。首先我们先看一下图3中Melissa Coates的整理总结:

在图3 Melissa Coates的总结中我们可以得出,现代数仓之所以“现代”,是因为它有多平台架构、数据虚拟化、数据的近实时分析、敏捷交付方式等等一系列特性。 在借鉴Melissa Coates关于现代数仓总结的基础上,加以自己的理解,我们也在此总结提取了现代数仓的几个重要能力,分别是: ?数据实时化(实时同步和流式处理能力) ?数据虚拟化(虚拟混算和统一服务能力) ?数据平民化(可视化和自助配置能力) ?数据协作化(多租户和分工协作能力) ? ?

1)数据实时化(实时同步和流式处理能力) 数据实时化,是指数据从产生(更新至业务数据库或日志)到最终消费(数据报表、仪表板、分析、挖掘、数据应用等),支持毫秒级/秒级/分钟级延迟(严格来说,秒级/分钟级属于准实时,这里统一称为实时)。 这里涉及到如何将数据实时的从数据源中抽取出来;如何实时流转;为了提高时效性,降低端到端延迟,还需要有能力支持在流转过程中进行计算处理;如何实时落库;如何实时提供后续消费使用。实时同步是指多源到多目标的端到端同步,流式处理指在流上进行逻辑转换处理。 但是我们要知道,不是所有数据处理计算都可以在流上进行,而我们的目的,是尽可能的降低端到端数据延迟,这里就需要和其他数据流转处理方式配合进行,后面我们会进一步讨论。 2) 数据虚拟化(虚拟混算和统一服务能力) 数据虚拟化,是指对于用户或用户程序而言,面对的是统一的交互方式和查询语言,而无需关注数据实际所在的物理库和方言及交互方式(异构系统/异构查询语言)的一种技术。用户的使用体验是面对一个单一数据库进行操作,但其实这是一个虚拟化的数据库,数据本身并不存放于虚拟数据库中。 虚拟混算指的是虚拟化技术可以支持异构系统数据透明混算的能力,统一服务指对于用户提供统一的服务接口和方式。

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