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项目建议书的范文一、项目背景随着互联网技术的不断发展，物联网、大数据等新兴技术的崛起，越来越多的企业开始关注数字化转型。
我公司作为一家新兴的科技公司，秉承创新、务实、开放的发展理念，希望能够在数字化转型方面提供可靠的解决方案，打造更多的数字化产品和服务。
二、项目概述本项目的目标是建立一套数字化转型解决方案，包括数字化咨询、数字化设计、数字化实现、数字化培训等多个环节，从而实现企业数字化转型的全过程。
通过此项目，我们希望能够提供更专业、更智能、更高效的数字化转型服务，帮助更多企业实现数字化转型。
三、项目目标1. 提供数字化转型方案，使企业更好地适应以数字化为主导的经济增长模式；2. 创造数字化产品和服务，为企业提供更加便捷、高效的生产和管理方式；3. 优化企业管理模式，提高企业管理效率和竞争力；4. 帮助企业全面转型，实现长期稳定增长。
四、项目计划1. 调研阶段（时间：1个月）调查和研究企业数字化转型的情况，以了解企业的需求和痛点。
同时，寻找同行业及相关领域的经验和案例，评估市场情况和发展前景，为后续方案设计提供基础数据和支持。
2. 规划设计阶段（时间：1个月）制定针对企业数字化转型的解决方案，包括数字化咨询、数字化设计、数字化实现、数字化培训等多个环节。
与客户详细沟通，了解客户具体的需求和定制化要求，制定相应的执行方案。
3. 实施执行阶段（时间：3个月）根据方案设计和规划，对企业数字化转型进行实施，包括软件开发、硬件配置和用户培训等多个环节。
与客户保持持续沟通，做好服务和支持工作，确保数字化转型过程顺利进行。
4. 结果验收阶段（时间：1个月）对数字化转型方案进行验收，对方案的效果和回报进行评估。
同时与客户进行反馈，了解客户的感受和意见，进一步完善数字化转型方案。
五、人员需求本项目需要由以下人员担任：1. 项目经理：1人，主要负责整个项目的管理和协调工作；2. 技术专家：3人，负责数字化转型方案设计和实施执行；3. 市场专员：2人，负责调查和研究市场情况、寻找新的客户资源和维护现有客户关系。
平台建设建议书
尊敬的领导：
随着信息技术的迅速发展，平台建设已成为企业发展的重要环节。
为了更好地满足市场需求，提高企业竞争力，我们特向您提出以下平台建设建议：
一、建立全面的信息化平台。
建议在企业内部建立全面的信息化平台，包括数据管理系统、客户关系管理系统、供应链管理系统等，以实现信息共享、协同办公和业务流程优化。
二、构建互联网营销平台。
随着互联网的普及，建议在互联网上构建企业的营销平台，包括官方网站、社交媒体平台、电子商务平台等，以提升企业品牌知名度和产品销售。
三、搭建移动办公平台。
移动办公已成为企业发展的趋势，建议搭建企业移动办公平台，包括移动办公应用、移动办公设备等，以提高员工工作效率和灵活性。
四、建设大数据分析平台。
建议建设大数据分析平台，以收集、分析和利用海量数据，为
企业决策提供有力支持，优化产品和服务。
五、加强信息安全保障。
建议加强信息安全保障措施，包括建立完善的信息安全管理体系、加强网络安全防护等，以保护企业重要信息资产的安全。
以上建议仅为初步设想，具体实施还需根据企业实际情况进行
调整和完善。
我们相信，通过平台建设，企业将能够更好地适应市
场变化，提高竞争力，实现可持续发展。
谨呈。
敬礼。
大数据中心项目建议书一、项目背景随着互联网的快速发展和信息化的深入推进，大数据已经成为当今社会的一个重要产业。
大数据中心作为大数据处理和存储的重要基础设施，具有极其重要的意义。
在这样的背景下，我们提出了建设大数据中心项目的建议。
二、项目概况1. 项目名称：大数据中心建设项目2. 项目地点：选址在交通便利、资源丰富的城市3. 项目规模：计划建设面积约10000平方米4. 项目内容：包括数据处理中心、数据存储中心、机房、办公区等设施三、项目意义1. 推动大数据产业发展：大数据中心的建设将为大数据产业的发展提供重要支撑，促进大数据技术的创新和应用。
2. 促进信息化进程：大数据中心的建设将为企业和政府部门提供更加高效、安全的数据处理和存储服务，推动信息化进程。
3. 增强城市竞争力：大数据中心的建设将吸引更多的大数据企业和人才，增强城市的产业竞争力和吸引力。
四、项目建设内容1. 数据处理中心：配备先进的大数据处理设备和软件，满足大数据处理需求。
2. 数据存储中心：采用高效的存储设备和技术，提供安全可靠的数据存储服务。
3. 机房：提供稳定的电力和网络支持，保障设备的正常运行。
4. 办公区：为管理人员和技术人员提供舒适的办公环境。
五、项目投资与收益分析1. 项目投资：预计总投资约5000万元，其中设备投资约3000万元，建设投资约2000万元。
2. 项目收益：预计项目建成后，年收益约2000万元，投资回收期约3年。
六、项目实施方案1. 确定项目地点：选择交通便利、资源丰富的城市，进行选址。
2. 制定项目规划：设计大数据中心的建设规划和布局方案。
3. 确定项目投资：制定项目投资计划，寻求投资合作。
4. 开展项目建设：依据规划方案，进行项目建设和设备采购。
5. 项目运营管理：建成后进行项目运营管理，保障项目的正常运行和效益。
七、项目风险与对策1. 技术风险：采购先进的设备和技术，进行技术培训和保障设备稳定运行。
2. 市场风险：开展市场调研，确保项目建设与市场需求相适应。
项目建议书尊敬的领导：我谨向您提交一份项目建议书，旨在提出一个新的项目计划，以期为公司的发展和创新做出贡献。
项目名称，数字化营销平台建设。
项目目标，通过建设一个全新的数字化营销平台，提高公司在市场营销方面的效率和竞争力，实现营销成本的降低和销售额的提升。
项目内容：1. 建设一个全面的数字化营销平台，包括网站、移动应用和社交媒体等多种渠道。
2. 利用大数据和人工智能技术，实现精准营销和个性化推广，提高营销效果。
3. 强化数据分析和监测功能，及时调整营销策略，提高市场反应速度。
4. 搭建客户服务平台，提高客户满意度和忠诚度。
项目预期效益：1. 提高市场营销效率，降低成本，提高销售额。
2. 提升品牌知名度和美誉度，增强市场竞争力。
3. 提高客户满意度和忠诚度，增加客户黏性。
项目实施计划：1. 确定项目需求和目标，制定详细的项目计划和预算。
2. 择优选择合作伙伴，进行系统建设和技术开发。
3. 完成数字化营销平台的搭建和测试，进行内部培训和推广。
4. 上线运营，并不断优化和改进。
项目风险与对策：1. 技术风险，选择可靠的合作伙伴，进行严格的技术评估和风险控制。
2. 资金风险，合理预算，控制成本，确保项目资金充足。
3. 推广风险，制定有效的推广策略，提高用户参与度和使用率。
最后，我们希望能够得到您的支持和指导，共同推动这一项目的顺利实施。
我们相信，通过数字化营销平台的建设，公司将迎来新的发展机遇和市场竞争优势。
谨呈。
XX 公司全体员工。
日期，XXXX年XX月XX日。
平台建设项目建议书一、项目背景随着信息技术的迅猛发展，互联网已经成为现代社会不可或缺的一部分。
各行各业都在积极探索如何利用互联网平台提升工作效率、扩大市场份额。
本建议书旨在提出一项平台建设项目，以满足公司在市场竞争中的新需求。
二、项目目标本项目的目标是建立一个全面、高效、安全的平台，以提供公司及其合作伙伴之间的信息共享和资源调配。
具体目标包括：1.提高沟通效率：通过平台搭建一个统一的信息交流渠道，促进不同部门间的沟通和协作，减少信息流失和沟通滞后。
2.整合资源优势：通过平台整合公司内外各种资源，降低资源的浪费和重复利用，提高效益。
3.提升服务质量：通过平台的数据分析和反馈机制，实时掌握用户需求，改进产品和服务质量，提升用户满意度和忠诚度。
4.增强竞争力：通过平台提高公司的市场响应能力和灵活性，加快产品研发和营销销售周期，增加市场份额。
三、项目计划1.需求分析：对公司内部各部门和合作伙伴的需求进行深入调研与分析，确定平台的功能需求和技术架构。
2.平台设计：基于需求分析的结果，制定平台的整体架构和设计方案。
包括系统功能模块划分、数据库设计、界面设计等。
3.系统开发：根据设计方案，进行平台的软件开发和测试工作。
确保平台的功能稳定、安全可靠。
4.上线运维：将开发完成的平台进行上线部署，并确保平台的运行稳定。
同时，建立专业的运维团队，对平台进行定期的维护与升级。
5.推广营销：通过多种渠道宣传推广平台，吸引用户注册和使用。
同时，配合市场销售团队，打造平台的品牌形象和影响力。
四、项目预算本项目的预算主要包括开发费用、运维费用、推广费用等。
详细费用预算将根据具体需求和实际情况进行进一步细化和调整。
五、项目风险在项目实施过程中，可能会面临一些风险与挑战，例如：1.技术风险：平台开发过程中可能会遭遇技术难题或延期，需要具备应对方案和解决措施。
2.安全风险：平台数据的安全性是关键，需要建立安全防护体系，防止黑客攻击和数据泄露。
大数据立项建议书一、项目背景随着互联网的快速发展和智能化技术的不断创新，大数据技术已经成为当今社会发展的重要引擎。
大数据技术以其强大的数据处理能力和深度分析能力，正在为各行各业带来前所未有的机遇和挑战。
在这样的背景下，我们提出了大数据项目立项建议书，旨在充分利用大数据技术，推动企业的数字化转型，提高经营管理水平，增强竞争力。
二、项目意义大数据技术可以帮助企业从海量数据中挖掘出有价值的信息，为企业决策提供科学依据。
通过大数据分析，企业可以更好地了解市场需求、用户行为、产品品质等方面的信息，从而精准定位市场，提高产品质量，提升用户体验，实现精细化管理。
同时，大数据技术还可以帮助企业发现潜在的商机和风险，及时调整经营策略，提高市场应变能力。
因此，大数据项目的开展对于企业的发展具有重要意义。
三、项目内容1. 数据采集与存储：建立完善的数据采集系统，实现对各类数据的高效采集和存储，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
2. 数据清洗与预处理：对采集的数据进行清洗和预处理，去除噪声数据，填补缺失值，使数据质量达到可分析的标准。
3. 数据分析与挖掘：利用大数据分析工具和算法，对清洗后的数据进行深度分析和挖掘，发现数据背后的规律和价值信息。
4. 数据可视化与应用：将分析结果通过可视化的方式展现出来，为企业决策提供直观的参考，并将分析结果应用到实际业务中，实现数据驱动决策。
四、项目目标1. 建立健全的大数据平台，实现对企业各类数据的集中管理和高效利用。
2. 提高数据分析的准确性和效率，为企业决策提供更科学的依据。
3. 优化产品和服务，提升用户满意度和忠诚度。
4. 发现潜在商机和风险，为企业发展提供战略指导。
五、项目实施步骤1. 确定项目需求和范围，制定详细的项目计划和时间表。
2. 搭建大数据平台，包括硬件设施和软件系统的建设。
3. 进行数据采集和存储，建立数据清洗和预处理流程。
4. 进行数据分析和挖掘，发现数据背后的规律和价值信息。
项目建议书(大数据方向)项目建议书(大数据方向)一、背景和目标随着互联网技术的不断发展，大数据成为当前社会的热点话题之一。
大数据分析对于各行业来说都具有重要意义，可以帮助企业做出更准确的决策，提高工作效率，增强竞争力。
本项目旨在利用大数据技术，对企业的数据进行深入分析，为企业提供决策支持和业务优化建议。
二、项目内容和范围本项目主要包括以下内容：1. 数据收集与清洗通过引入合适的大数据采集工具，对企业的各类数据进行全面收集。
然后针对不同数据源的差异，进行数据清洗，去除脏数据和异常值，并进行数据格式标准化。
2. 数据存储与管理利用大数据存储技术，搭建高可用、高性能的数据存储与管理平台。
采用分布式存储系统，实现数据的高效读写和容错能力。
3. 数据分析与挖掘通过大数据分析和挖掘技术，对企业的数据进行深入挖掘和分析。
包括但不限于数据关联分析、聚类分析、分类预测等。
通过建立合适的数据模型和算法，发现数据中隐藏的规律和价值信息。
4. 可视化呈现与报表为了便于管理者和决策者理解和运用数据分析结果，我们将采用数据可视化工具，对分析结果进行展示和呈现。
并通过开发报表功能，方便各类决策支持报告。
三、项目资源和计划本项目需要以下资源支持：- 项目组成员：包括大数据工程师、数据分析师、软件开发人员等。
- 技术工具：包括数据采集工具、大数据存储与管理平台、数据分析与挖掘工具、数据可视化工具等。
- 数据支持：需要企业提供相关的数据源。
项目计划如下：- 第一阶段(1个月)：需求调研和数据收集，确定数据采集范围和目标。
- 第二阶段(2个月)：数据清洗和存储，搭建数据存储与管理平台。
- 第三阶段(3个月)：数据分析和挖掘，建立数据模型和算法。
- 第四阶段(1个月)：数据可视化呈现和报表功能开发。
- 第五阶段(1个月)：项目总结与验收，撰写项目报告。
四、项目收益本项目的主要收益包括：- 提供决策支持：通过对企业数据的深入分析，为决策者提供准确、实时的数据，帮助其做出科学的决策。
企业级大数据分析平台实施方案第一章引言 (2)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)1.3 项目意义 (3)第二章需求分析 (3)2.1 业务需求 (3)2.2 技术需求 (4)2.3 用户需求 (4)第三章系统架构设计 (4)3.1 总体架构 (4)3.2 技术选型 (5)3.3 数据流转设计 (5)第四章数据采集与存储 (6)4.1 数据源分析 (6)4.1.1 结构化数据源分析 (6)4.1.2 非结构化数据源分析 (6)4.2 数据采集策略 (6)4.2.1 数据爬取 (6)4.2.2 数据接口 (7)4.2.3 数据库连接 (7)4.2.4 数据同步 (7)4.3 数据存储方案 (7)4.3.1 关系型数据库存储 (7)4.3.2 文件存储 (7)4.3.3 缓存存储 (7)4.3.4 分布式数据库存储 (7)4.3.5 混合存储 (8)第五章数据处理与清洗 (8)5.1 数据预处理 (8)5.2 数据清洗规则 (8)5.3 数据质量管理 (9)第六章数据分析与挖掘 (9)6.1 数据分析方法 (9)6.1.1 描述性统计分析 (9)6.1.2 摸索性数据分析（EDA） (9)6.1.3 差异性分析 (9)6.1.4 相关性分析 (10)6.2 数据挖掘算法 (10)6.2.1 分类算法 (10)6.2.2 聚类算法 (10)6.2.3 关联规则挖掘 (10)6.2.4 回归分析 (10)6.3 模型评估与优化 (10)6.3.1 评估指标 (10)6.3.2 交叉验证 (10)6.3.3 超参数调优 (11)6.3.4 集成学习 (11)第七章数据可视化与报告 (11)7.1 可视化工具选型 (11)7.2 报告模板设计 (11)7.3 数据可视化展示 (12)第八章安全与权限管理 (12)8.1 数据安全策略 (12)8.2 用户权限设置 (13)8.3 安全审计与监控 (13)第九章系统集成与部署 (14)9.1 系统集成方案 (14)9.1.1 系统架构设计 (14)9.1.2 集成策略 (14)9.2 部署环境准备 (14)9.2.1 硬件环境 (14)9.2.2 软件环境 (14)9.3 部署与实施 (15)9.3.1 部署流程 (15)9.3.2 实施步骤 (15)第十章运维与维护 (15)10.1 运维策略 (15)10.2 故障处理 (16)10.3 系统升级与优化 (16)第十一章培训与推广 (16)11.1 培训计划 (16)11.2 培训资料编写 (17)11.3 推广与实施 (17)第十二章项目评估与总结 (18)12.1 项目成果评估 (18)12.2 项目经验总结 (18)12.3 项目改进建议 (19)第一章引言社会的不断发展和科技的进步，各种新的挑战和机遇不断涌现。
大数据项目建议书两篇篇一：XXX大数据资产交易中心项目建议书（代可研报告）一、项目建设背景和必要性1.1项目名称XXX大数据资产交易中心项目（以下简称：交易中心）1.2建设单位概况合资公司...1.3项目提出的背景20XX年3月，“大数据”首次出现在《政府工作报告》中，20XX年一年内国务院常务会议6次提及大数据运用。
在20XX年7月和9月，国务院办公厅印发了《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》和《促进大数据发展行动纲要》。
大数据成为推动经济转型发展的新动力。
以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，将深刻影响社会分工协作的组织模式，促进生产组织方式的集约和创新。
大数据推动社会生产要素的网络化共享、集约化整合、协作化开发和高效化利用，改变了传统的生产方式和经济运行机制，可显著提升经济运行水平和效率。
大数据持续激发商业模式创新，不断催生新业态，已成为互联网等新兴领域促进业务创新增值、提升企业核心价值的重要驱动力。
大数据产业正在成为新的经济增长点，将对未来信息产业格局产生重要影响。
大数据成为重塑国家竞争优势的新机遇。
在全球信息化快速发展的大背景下，大数据已成为国家重要的基础性战略资源，正引领新一轮科技创新。
充分利用我国的数据规模优势，实现数据规模、质量和应用水平同步提升，发掘和释放数据资源的潜在价值，有利于更好发挥数据资源的战略作用，增强网络空间数据主权保护能力，维护国家安全，有效提升国家竞争力。
大数据成为提升政府治理能力的新途径。
大数据应用能够揭示传统技术方式难以展现的关联关系，推动政府数据开放共享，促进社会事业数据融合和资源整合，将极大提升政府整体数据分析能力，为有效处理复杂社会问题提供新的手段。
建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制，实现基于数据的科学决策，将推动政府管理理念和社会治理模式进步，加快建设与社会主义市场经济体制和中国特色社会主义事业发展相适应的法治政府、创新政府、廉洁政府和服务型政府，逐步实现政府治理能力现代化。
大数据平台建设项目建议书目录第一章、项目背景企业对信息化工作历来较为重视，也是省内较早开始实施信息化的大型企业。
目前已经建成财务系统、生产调度系统、农务系统、供应链系统等:调度系统，2015年公司共投资了175万元，按集团分步建设、逐步投入的规划，完成了系统基本硬件与亚控平台软件的结合，构建了一个以明阳糖厂生产调度指挥中心为核心，生产信息能够上至集团，下至车间的生产调度网络系统。
农务系统，2005年开始实施，经过多次升级，现涵盖了计划、报蔗、派车、质检、过磅、结算、短信管理、移动应用等一系列模块，覆盖公司4家直属糖厂和大桥制糖公司，实现了农务统一的信息化管理。
供应链系统，利用用友NC供应链系统，以公司存货管理为核心的采、供、销、存供应链管理平台，实现物资、仓储、供应、销售、物流一体化业务协同处理平台，建立了公司对各直属厂工作的监督平台，总部可以实时对下属各公司的工作进行监督，实时对各公司的具体业务执行情况进行查看，及时的对下属公司进行指导和监督。
尽管在两化融合及企业信息化方面已取得了相当的成效，但在实际应用过程中仍然存在一些较为显着的问题。
（一）总部与下属糖厂未实现完全的集约管理a)企业在原先六家糖厂的基础上，又收购了三博公司五家糖厂。
三博五厂由上海迁回南宁，在宜州设立管理下属五厂的二级管理总部。
b)从系统部署上分析，企业总部与原先六厂为一套架构，而三博总部与下属五厂为一套架构，各自独立，暂未整合为一体。
c)为了保证各糖厂生产的稳定，企业总部与下属六厂之间仅在NC供应链、OA、财务、人力等系统方面实现了集约管理，农务管理系统、生产调度系统以及化验系统均由各厂自建，因此出现各厂建设系统的厂家不同，使用的系统版本不同等现象。
三博总部与下属五厂的关系亦如此。
（二）总部及各厂之间的数据共享有限a)由于大多数生产相关的系统均为各厂自建，因此不管是企业总部，或者是三博总部在获取各糖厂生产相关数据上均较为困难。
b)企业总部通过制定报表模板、开发报表同步功能的方式，定期的获取下属六家糖厂的生产相关报表，但这些报表的数据容量有限、数据呈现较为固定，无法为总部经营决策提供实时、灵活的数据依据。
c)三博总部获取下属糖厂的数据方式更为有限，仅依靠各厂按照总部的业务需求进行手工填写，通过邮件、微信等方式提交数据报表，汇总到三博总部。
（三）各业务部门对未来的数据应用有着强烈的需求a)当前业务条线对于未来大数据平台建设的需求仍处于较为初步的设想阶段，但已具雏形：b)进一步完善供产销流程中系统数据采集能力，尤其是对于甘蔗种植面积的测绘、甘蔗产量的估算等信息，因此对于GIS地理信息系统的上线有需求；c)提高总部对于各厂生产数据的获取及共享能力，解决目前总部各部门、总部与各厂、各厂与各厂之间数据不流通、共享困难的现状；d)提高内部各平台数据对于生产经营的指导作用，充分利用各环节系统流程数据汇总，产出经营决策建议、对比分析、趋势统计、效益分析等数据应用；e)实时、动态、快速的掌握外部环境的动向，包括行业发展、原材料、供应商、产品销售、竞争对手等信息，以形成内外部数据的融合，为生产经营决策提供数据支撑。
第二章、项目思路为了解决内部各厂、各系统之间的数据共享问题，此次项目将依托现有的农务管理平台、NC供应链平台、生产调度平台、电子商务平台、协同工作平台OA、质量管理平台等一系列业务相关系统，通过制定一定的标准，整合下属各厂各系统数据，打造统一的大数据平台及智能决策分析平台。
利用大数据分析技术，为公司管理层、业务部门及各生产单位提供具有指导意义的数据分析结果，实现生产精准化、管理可视化。
根据对内部信息化及系统部署情况的分析，此次项目将按照由近及远、由浅入深的方式划分为几个阶段：（一）对总部及下属六厂各系统的数据进行整合、共享及分析，以企业六厂为基础，搭建大数据平台框架，在不对基础系统进行迁移整合的前提下，对数据进行整合并建立数据之间的关系。
并制定一定的数据采集规则，获取三博五厂的数据。
（二）基于大数据平台全面的数据共享能力，强化数据的表达深度，能够对原有汇总的报表数据进行更细粒度的表达和展示；这里可能需要创建新的应用服务系统或者是扩充原有的服务系统来完成。
（三）完全整合三博所属五厂系统及数据，消除企业内部的数据孤岛。
（四）面向外部进行数据扩充，例如利用网络进行相关行业的数据抓取，并将数据整合到大数据平台，结合既有的内部数据建立运营决策系统。
第三章、建设内容与方案基于对整合三博五厂系统及数据难度的考虑，本次项目以第一、第二阶段作为项目的主要内容。
3.1、建立大数据平台基础架构，整合现有生产及管理系统由合作方负责建设大数据平台基础架构，整合现有的各个生产及管理系统，将各系统的生产及管理数据进行集中统一管理、分析，对大数据平台建设提供相应的支撑。
大数据平台的总体架构及模块部署情况如下：3.1.1、总体架构模块划分及部署根据大数据平台建设的要求，大数据智能决策平台（大数据存储、计算及分析平台）主要由三大模块组成：数据采集模块、存储计算模块及访问支撑模块。
数据采集模块：数据采集模块提供支持多数据源提取、多通道传输、多种方式聚合的数据采集工具及接口，包括flume代理集群日志采集、Chukwa 实时数据采集、Python网络数据爬取、Sqoop关系数据库数据批量提取、HDFS 文件上传下载FTP客户端及多通道数据源整合实时分布式消息系统Kafka。
存储计算模块：存储计算模块实现了海量数据存储、批处理计算、实时计算、机器学习、图计算、实时查询及集群运行监控等功能，包括YARN分布式资源管理系统、分布式文件系统HDFS、Spark/MR批处理、Spark实时计算、GraphX图计算、MLLib机器学习、Hbase实时查询、Hive等Sql计算引擎、MySql关系型数据库及Dr.Elephant等可视化集群监控工具。
访问支撑模块：访问支撑模块提供了上层软件易于使用和编程的大数据平台层接口及内存数据库，包括封装了SparkSql、Hive、Phoenix的sql查询接口，封装了MR、Spark开发函数库的API编程接口、工具及redis内存数据库。
系统部署：基础Hadoop大数据平台服务器集群由一台主机（Master）、三台从机（Slaver152/153/154）、组成。
平台采用分布式集群方式工作，提供N+1冗余模式。
通过建设，提供存储及数据服务能力1）存储能力：初期建设完毕按照其物理硬件配置，平台实现如下存储能力指标：业务数据存储：1TB业务数据实时数据存储：8GB实时数据查询：2秒业务数据查询：10秒存储动态扩容能力：根据后期系统以及数据迁移的需要平台具备动态扩容能力，在先期物理设备所提供的容量不能满足业务发展需要的请下进行动态扩容。
2）业务数据支持：根据企业既有业务系统以及对应的实际行业和运营特征，基于大数据平台被划分为三级数据存储，各级存储的建设目标描述如下：A. 一级存储：平台的原始业务数据存储层，面向企业内部的原有各大业务系统，支持其将原有数据存储完全迁移到大数据平台，即提供数据融合能力外还把原有系统的基础存储支持作为平台基础能力；也支持通过文件或者消息方式将其部分的融合数据以非实时或准实时的周期上传到大数据平台，主要用于业务数据融合。
B. 二级存储：细化的融合层，主要面向现有业务之间的数据融合沟通，解决现有业务系统之间数据互通问题；同时在该层对于基础业务数据进行整合以及基础计算，产生新的业务数据并存储，为更高层级的业务运维提供大数据支撑。
本层数据是对基础数据的第一级融合计算，主要面向业务。
C. 三级存储：基于二级存储数据进行高层的决策分析计算，产生最终的运营支撑和决策分析结果数据，该层次计算过程中将应用各种统计、分析、学习算法；同时也给予业务访问特征，将二级存储的热点数据组织为热表进行存储，对外提供高速数据访问接口。
3.2、对目前生产及管理中涉及的数据进行采集并予以整合3.2.1、内部数据整合完善现有农务管理平台、NC供应链平台、生产调度平台、电子商务平台等与企业供产销业务流程相关的系统采集数据功能，统一集中管控的形式，将公司管理范围内的农户、车辆及地块信息、糖厂生产信息集中输入到公司总部平台中，完成集中化采集及管理。
1、优先针对农务系统以及生产系统进行数据整合共享，再次是NC系统；考虑整合的主要目标是可分析业务数据，图片图表等文件类型数据不考虑在大数据平台上存储；可以存储在其它位置仅在大数据平台上存储其位置信息；2、在各分厂数据库服务器上部署数据采集代理，按照业务数据规则要求最高以准实时的要求同步数据到大数据平台；或者首先以生产报表为周期在同步报表数据的同时同步相关详细数据记录。
将以上各平台采集到的结构化及非结构化的数据以统一的数据规则进行处理，通过图形可视化的方式，对采集到的数据进行抽取、转换、加工、整合，最大程度的简化数据并采用过程流式的组织方式进行数据集成应用开发。
利用爬虫技术，帮助企业把外部互联网的各类相关数据资源转变成企业的数据资产，并且与内部数据结合，结合的数据挖掘平台和文本处理技术，能够从海量的文本数据中智能地获取深度的价值信息，最终形成行业的发展趋势、竞争对手情报、竞品对比分析、以及各类数据提供服务，如财报数据、宏观经济数据、价格指数等。
3.3、利用采集的数据进行挖掘分析，输出有价值的成果经营分析主要分析价值链，包括种植、加工、销售三个阶段，依据企业价值链模型展开分析，如种植-加工生产（采购、生产、质量）-销售物流（仓库管理、销售管理），纵向分析各职能对主价值链的支撑与协同。
利用大数据处理和分析方法，挖掘工艺参数（如处理甘蔗、初压汁、末压汁、打包蔗渣等流程）、优化协同时间（实际榨蔗时间、生产安全率、设备故障损失时间、部门/公司协作流程时间优化等）、成品糖（优级白砂糖、一级白砂糖、一级赤砂糖）产量之间的流程工艺优化、生产能耗分析（混合蔗渣、滤泥、废蜜、辅助材料、燃料及汽电消耗等）、产能分析（多维度分析，如糖产率），优化生产流程、降本增效、提高收益、实现利润最大化是生产主题的核心内容。
销售分析分别从天气、气候、成熟过程、运输等对甘蔗成品的影响，以及成品糖的整个生产过程（如收割、榨汁等）分析，实现降本增效，确保甘蔗的高峰生长期间提升甘蔗的单位产量和品质，产糖率保持在稳定向上水平，保持稳定不变的甘蔗甜味比率。
1、行业发展动态跟踪2、行业发展分析1）糖业发展景气指数：宏观环境数据（GDP增长率、工业增加值、人均收入、人口信息、农业人口、糖业产值等）、市场数据（总体规模、市场份额、竞争信息等）、生产数据（甘蔗种植面积、产量、产糖量、劣质比例、销量、价格、设备运行数据等）、供应链数据（竞价信息、物资仓储信息、供应销售信息、物流信息等），建立算法模型，输出糖业发展景气指数，动态显示糖业目前发展情况。
