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基于Web的大数据可视化系统设计与实现第一章：引言近年来，随着大数据时代的到来，数据处理与可视化技术也得到了快速发展。
基于Web的大数据可视化系统设计与实现，可以帮助用户更直观、更清晰地理解数据背后的信息，进而做出更准确、更有意义的决策。
本文基于此，对基于Web的大数据可视化系统的设计与实现进行了探讨与研究，并提出了相应的方案。
第二章：基于Web的大数据可视化系统的基本特点基于Web的大数据可视化系统的基本特点包括以下几点：1.数据规模大。
传统的数据可视化方法可能无法满足大数据量的需求，而基于Web的大数据可视化系统则可以有效地处理大数据集。
2.多样化的数据类型。
基于Web的大数据可视化系统需要可以处理不同类型的数据，如文本、图像、视频、音频等。
3.实时性。
用户需要实时地获取数据，并且在系统中快速查找所需要的数据。
4.用户交互性。
用户需要可以自定义查询和分析的方式，例如选择不同的图表或引用外部数据源。
5.简单易用性。
基于Web的大数据可视化系统需要具有简单易用、友好的用户界面，以便用户能够轻松地使用系统。
第三章：基于Web的大数据可视化系统的设计与实现1.数据收集与处理数据收集是基于Web的大数据可视化系统设计的第一步。
在这一阶段，需要确定需要收集哪些数据、数据的来源以及数据收集的方法等。
收集到的数据需要进行处理和清洗，以便后续的可视化分析。
2.数据存储与管理数据存储与管理是基于Web的大数据可视化系统设计的第二步。
在这一阶段，需要采用适当的数据存储方式，以满足系统对数据的快速访问和查询。
数据存储方式可以选择关系型数据库、非关系型数据库或分布式存储系统等。
3.数据可视化分析数据可视化分析是基于Web的大数据可视化系统设计的核心内容。
在这一阶段，需要根据系统的需求选择适当的可视化技术，如条形图、曲线图、散点图、热力图等。
同时，在数据可视化过程中需要对数据进行筛选、过滤和聚合等操作，提高可视化效果。
大数据中心运行可视化平台项目的技术方案设计目录一、项目背景与目标 (3)1.1 项目背景 (4)1.2 项目目标 (4)二、需求分析 (5)2.1 功能需求 (7)2.2 性能需求 (8)2.3 可用性需求 (9)2.4 安全性需求 (10)三、技术选型 (12)3.1 数据存储与管理 (13)3.2 数据处理与分析 (14)3.3 可视化技术 (15)3.4 网络安全技术 (17)四、系统架构设计 (18)4.1 总体架构 (19)4.2 子系统划分 (21)4.3 数据流设计 (23)五、功能模块设计 (24)5.1 数据采集与整合模块 (25)5.2 数据处理与分析模块 (27)5.3 可视化展示模块 (28)5.4 管理与维护模块 (29)六、数据库设计 (31)6.1 数据库选择 (33)6.2 数据表设计 (33)6.3 索引设计 (35)6.4 规范化与安全性设计 (36)七、安全性与可靠性保障 (38)7.1 数据安全 (39)7.2 系统安全 (41)7.3 可靠性与容错设计 (42)八、项目实施计划 (43)8.1 项目阶段划分 (44)8.2 项目时间表 (45)8.3 项目资源需求 (45)九、项目风险与应对措施 (47)9.1 技术风险 (48)9.2 运营风险 (48)9.3 其他风险 (49)十、项目总结与展望 (51)10.1 项目成果 (52)10.2 后续工作展望 (53)一、项目背景与目标随着信息技术的迅猛发展，大数据已经渗透到各行各业，成为推动社会进步和产业升级的重要动力。
大数据中心作为存储、处理和分析海量数据的核心基础设施，其运行效率和稳定性直接关系到数据的价值实现和业务应用的成败。
我国在用的大数据中心数量不断增加，规模不断扩大，应用领域也越来越广泛。
随着数据中心规模的快速扩张，运维管理复杂度也随之上升，如何提高数据中心的运行效率、降低运维成本、保障数据安全已成为亟待解决的问题。
交互式大数据可视化系统的设计及应用随着大数据技术的发展和普及，数据可视化在各个领域中扮演着越来越重要的角色。
交互式大数据可视化系统可以帮助企业和组织更好地理解和分析他们的数据，从而做出更明智的决策。
本文将探讨交互式大数据可视化系统的设计及其应用，重点介绍其原理、功能和优势。
1.交互式大数据可视化系统的设计原理（1）数据抽取与处理：系统需要能够从海量数据中抽取出需要的数据，并对数据进行预处理和清洗，以确保数据的准确性和完整性。
（2）数据存储与管理：系统需要一个高效的数据存储和管理系统，以便快速存取大规模的数据，并支持多种数据格式和数据结构。
（3）数据分析与可视化：系统需要具备数据分析和可视化的能力，能够对数据进行多维度的分析和展示，帮助用户深入理解数据。
（4）交互设计与用户体验：系统需要设计友好的用户界面和交互方式，让用户能够灵活地探索数据、提出问题和获得答案，从而提升用户体验。
2.交互式大数据可视化系统的功能（1）数据查询与过滤：用户可以通过系统查询和过滤数据，找到感兴趣的数据集合，从而进行更深入的分析。
（2）数据分析与比较：系统可以对数据进行多维度的分析和比较，帮助用户发现数据之间的关联和趋势。
（3）可视化展示与交互操作：系统支持多种数据可视化图表和图形，用户可以根据自己的需求选择合适的可视化方式，并通过交互操作进行进一步的探索。
（4）数据挖掘与机器学习：系统可以集成数据挖掘和机器学习算法，帮助用户发现隐藏在数据中的规律和模式。
（5）实时监控与预警：系统可以实时监控数据变化，并设定预警规则，及时提醒用户数据异常和趋势变化。
3.交互式大数据可视化系统的优势（1）更直观的数据展示：通过可视化展示，用户可以更直观地看到数据之间的关系和趋势，加快对数据的理解和分析。
（2）更灵活的数据探索：交互式设计使用户能够自由地探索数据，进行多维度的分析和比较，从而更全面地了解数据。
（3）更高效的决策支持：系统能够快速生成各种可视化图表和报表，帮助用户做出更明智和及时的决策。
大数据时代下的数据可视化研究一、本文概述随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，大数据已经成为了现代社会不可或缺的一部分。
大数据不仅改变了我们获取、存储和处理信息的方式，也为我们提供了新的视角来理解和分析世界。
然而，大数据的复杂性和海量性使得传统的数据处理和分析方法面临挑战，数据可视化作为大数据处理的关键环节，其重要性日益凸显。
本文旨在探讨大数据时代下的数据可视化研究。
我们将对大数据和数据可视化的基本概念进行界定，明确研究对象和范围。
接着，我们将分析大数据时代下数据可视化的特点和发展趋势，包括可视化技术的创新、可视化需求的多样化和可视化应用的广泛化等。
在此基础上，我们将深入探讨大数据时代下数据可视化的技术挑战和解决方案，如数据降维、可视化算法优化、交互式可视化等。
我们将通过案例分析，展示大数据可视化在不同领域的应用实践和效果评估，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。
二、大数据与数据可视化概述随着信息技术的飞速发展和数据量的爆炸式增长，大数据已经成为当代社会的重要特征。
大数据不仅指数据量的大规模，更是指数据的多样性和复杂性。
这些数据可能来源于社交媒体、企业运营、科学研究、公共服务等多个领域，它们通常以非结构化或半结构化的形式存在，处理和分析这些数据的难度日益增大。
数据可视化作为一种将大量数据转化为直观图形的技术，对于理解和分析大数据具有至关重要的作用。
数据可视化能够将海量的数据信息进行简化，帮助人们快速识别数据中的模式和趋势，揭示数据背后隐藏的信息。
在大数据时代，数据可视化技术不断发展和创新，从简单的图表展示到复杂的交互式可视化，其表现形式日益丰富多样。
大数据与数据可视化的结合，不仅提高了数据分析的效率，也促进了知识的发现和传播。
通过数据可视化，研究者可以直观地展示研究成果，让非专业人士也能理解和接受；企业可以利用数据可视化工具进行市场分析、产品优化等决策支持；政府则可以通过数据可视化来监测公共服务、城市规划等方面的运行情况。
⼤数据基础--⼤数据可视化（刘鹏《⼤数据》课后习题答案）1.数据可视化有哪些基本特征？ （1）易懂性，可视化可以使碎⽚化的数据转换成具有特定结构的知识，从⽽为决策⽀持提供帮助。
（2）必然性，⼤数据所产⽣的数据量必然要求⼈们对数据进⾏归纳总结，对数据的结构和形式进⾏转换处理。
（3）⽚⾯性，数据可视化的⽚⾯性特征要求可视化模式不能替代数据本⾝，只能作为数据表达的⼀种特定形式。
（4）专业性，专业化特征是⼈们从可视化模型中提取专业知识的环节，它是数据可视化应⽤的最后流程。
2.简述可视化技术⽀持计算机辅助数据认识的3个基本阶段。
（1）数据表达，数据表达是通过计算机图形图像技术来更加友好地展⽰数据信息。
（2）数据操作，数据操作是以计算机提供的界⾯、接⼝、协议等条件为基础完成⼈与数据的交互需求。
（3）数据分析，数据分析是通过数据计算获得多维、多源、异构和海量数据所隐含信息的核⼼⼿段，它是数据存储、数据转换、数据计算和数据可视化的综合应⽤。
3.数据可视化对数据的综合运⽤有哪⼏个步骤？ （1）数据获取。
数据获取的形式多样，⼤致可以分为主动式和被动式两种。
（2）数据处理。
数据处理是对原始数据进⾏质量分析、预处理和计算等步骤。
数据处理的⽬标是保证数据的准确性、可⽤性。
（3）可视化模式。
可视化模式是数据的⼀种特殊展现形式，常见的可视化模式有标签云、序列分析、⽹络结构、电⼦地图等。
（4）可视化应⽤。
可视化应⽤主要是根据⽤户的主管需求展开，最主要的应⽤⽅式是⽤来观察和展⽰，通过观察和⼈脑分析进⾏推理和认知，辅助⼈们发现新知识或得到新结论。
4.简述数据可视化的应⽤。
可视化应⽤主要是根据⽤户的主管需求展开，最主要的应⽤⽅式是⽤来观察和展⽰，通过观察和⼈脑分析进⾏推理和认知，辅助⼈们发现新知识或得到新结论。
可视化界⾯也可帮助⼈们进⾏⼈与数据的交互，辅助⼈们完成对数据的迭代运算，通过若⼲步数据的计算实验⽣产系列化的可视化成果。
大数据管理系统大数据管理系统是一种用于存储、处理和分析大规模、复杂、多样化的数据的技术解决方案。
随着数据量的不断增长和多样性的增加，传统的数据管理系统已经无法满足大数据处理和分析的需求，而大数据管理系统可以帮助企业有效地利用大数据资源，提高数据分析的效率和准确性。
大数据管理系统包括以下几个主要组成部分：1. 数据存储：大数据管理系统采用分布式存储技术，将数据分散存储在多个服务器上，以实现高可用性和高容量的存储。
传统的关系型数据库无法处理如此大规模的数据，而大数据管理系统可以通过分布式存储和并行计算技术来实现高效的数据存储。
2. 数据处理：大数据管理系统可以对大规模的数据进行有效的处理和分析。
它可以通过并行计算和分布式处理技术，将数据分成多个子任务并分配给不同的处理节点进行处理，以提高处理速度和效率。
同时，管理系统也支持实时处理和复杂分析，可以通过流式处理和机器学习算法实现实时数据处理和复杂分析。
3. 数据安全：大数据管理系统可以提供多种安全措施来保护数据的安全性和完整性。
它可以通过数据加密、访问控制和审计等手段，确保只有授权的用户可以访问和操作数据，并且可以追踪数据的使用情况和变更历史。
此外，管理系统还可以通过备份和故障恢复机制，保证数据的可靠性和可用性。
4. 数据可视化：大数据管理系统可以通过数据可视化技术，将复杂的数据转化为直观、易于理解的图表和报表，使得用户可以更好地理解和分析数据。
它可以提供多种可视化工具和功能，如数据仪表盘、图形分析和地理信息系统等，以帮助用户发现数据间的关联和趋势，从而做出更明智的决策。
大数据管理系统的应用十分广泛，几乎涵盖了所有行业和领域。
例如，在金融行业中，管理系统可以帮助银行和保险公司进行风险评估和欺诈检测；在零售行业中，管理系统可以帮助企业进行销售预测和市场分析；在医疗行业中，管理系统可以帮助医院进行患者健康管理和疾病预防等。
总之，大数据管理系统是一种强大的工具，可以帮助企业更好地利用大数据进行决策和创新，实现业务的快速发展和商业价值的最大化。
大数据可视化的设计与实现近年来，大数据量的产生和存储让大数据技术成为了信息处理领域的重要方向。
而大数据的可视化将大大提高数据处理的效率，使人们更容易理解、分析和处理数据。
如今，各个领域的数据都需要进行可视化，是解决数据处理方法的重要途径之一。
本文将探讨大数据可视化的设计与实现。
一、大数据可视化的概念大数据可视化主要是将大数据信息通过可视化的方式展现出来，更加直观的达成数据分析的目的，也方便对信息的理解。
例如在大型商业系统中，大数据可视化可以提供一个动态监控视图。
通过实时更新的信息图表帮助企业的经营者更好地了解其业务的特征和趋势。
在科学研究领域，可视化同样是不可忽略的部分。
可视化的结果可以显示收集的数据样本和实验中观察到的关键结果。
二、大数据可视化的设计大数据可视化的设计需要结合用户体验（UX）和用户界面设计（UI），将数据转化为清晰和明确的图像，甚至是动画。
下面分析几个重点的设计问题：1.数据来源大量数据需要从各种来源获取，如设备、传感器、统计数据、网络和社交媒体等，有效的数据来源反映了可视化所指代的信息的适当性和完整性，进而探究关键问题，进行趋势分析和预测。
2.大量数据的处理当数据量较大时，需要对其进行预处理，如过滤、聚合和采样等，这些处理可以简化数据分析。
在实现大数据可视化时，可以使用数据的自然集合来呈现细节。
3.设计风格在设计阶段，设计者需要选择合适的图表类型，例如柱状图、折线图、面积图、热力图等，每种图表类型都适合不同的数据类型。
此外，还需要考虑颜色、大小和形状等因素，这些因素对于传达特定信息至关重要。
4.交互设计交互设计将控制用户如何与数据交互。
例如，用户可以通过缩放、滚动和平移来浏览数据集。
还可以使用设置工具、数据筛选器和图例等功能来帮助用户更好地理解数据。
三、大数据可视化的实现大数据可视化的实现是将设计成果转化为可执行代码的过程。
在实现时主要分两步进行：1.数据可视化工具和软件的选择市场上有许多开发大数据可视化所需的工具和软件，例如D3.js、Tableau和RStudio等。
数据管理系统企业级数据可视化项目Html5应用实践项目经理：李雪莉组员：申欣邹丽丹陈广宇陈思班级：大数据&数字新媒体一、项目背景随着大数据、云计算和移动互联网技术的不断发展，企业用户对数据可视化的需求日益迫切。
用户希望能够随时随地简单直观的了解企业生产经营、绩效考核、关键业务、分支机构的运行情况，即时掌握突发性事件的详细信息，快速反应并作出决策。
随着企业信息化的不断推进，企业不断的积累基础信息、生产运行、经营管理、绩效考核、经营分析等以不同形式分布在多个系统或个人电脑文档内的业务数据。
如何将大量的数据进行分析整理，以简单、直观、高效的形式提供给管理者作为经营决策的依据是当前企业数据应用的迫切需求。
传统的企业数据可视化方案多基于Java Applet、Flash、Silverlight等浏览器插件技术进行开发，在当前互联网和移动互联网技术高速发展的背景下，Web技术标准也随之高速发展，用户对互联网技术安全性和使用体验的要求越来越高。
Java Applet、Flash、Silverlight等浏览器插件技术因为落后和封闭的技术架构，以及高功耗、高系统资源占用，已经被微软、谷歌、苹果、火狐等主流操作系统和浏览器厂商逐步放弃，转而不断支持和完善基于HTML5的新一代Web技术标准对数据进行直观的拖拉操作以及数据筛选等，无需技术背景，人人都能实现数据可视化无论是电子表格，数据库还是Hadoop 和云服务，都可轻松分析其中的数据。
数据可视化是科学、艺术和设计的结合，当枯燥隐晦的数据被数据科学家们以优雅、简明、直观的视觉方式呈现时，带给人们的不仅仅是一种全新的观察世界的方法，而且往往具备艺术作品般的强大冲击力和说服力。
如今数据可视化已经不局限于商业领域，在社会和人文领域的影响力也正在显现。
数据可视化的应用价值，其多样性和表现力吸引了许多从业者，而其创作过程中的每一环节都有强大的专业背景支持。
无论是动态还是静态的可视化图形，都为我们搭建了新的桥梁，让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系，感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化，还能让我们理解其他形式下不易发掘的事物。
二、项目简介目前，金融机构（银行，保险，基金，证劵等）面临着诸如利率汇率自由化，消费者行为改变，互联网金融崛起等多个挑战。
为满足企业的发展需要，要求管理者运用大数据管理以更为科学的手段对企业进行精准管理，从而更好地把握市场在竞争中胜出。
德昂BI商务智能解决方案基于业务的数据分析正是帮助企业实现科学化管理的关键，因而获得客户的高度重视与高频度使用。
激烈的市场竞争下，通过对金融机构业务数据的汇总与整理实现降低运营成本，提高利润率；客户选择空间越来越大，通过基于大数据的业务指导与运营分析优化产品和服务，提高客户粘性；实现数据实时监控，不断加强市场监管手段，保证各项操作的合规性；通过对运营环节与企业内外部数据的分析，调整经营策略，提高风险管理与盈利能力；三、项目分工需求分析：李雪莉，申欣，陈广宇项目设计：李雪莉，申欣程序编码：申欣，陈广宇，邹丽丹、陈思项目测试：陈广宇，邹丽丹、陈思项目实施：李雪莉，申欣，陈广宇运行维护：陈广宇，邹丽丹、陈思其他：需要相关运营与推广人员四、项目整体介绍1.项目名称数据管理系统之数据可视化设计2.项目概述是1.实现企业级元数据管理和数据资产地图、实现以自动化为主的元数据采集、强化元数据质量检核，为元数据管理数据地图提供高质量的元数据。
构建元数据地图，实现元数据的方便检索、浏览、分析操作。
2.强化应用系统建设过程中的数据管控，支持与强化数据类型审批流程和数据交换审批流程、有效监督设计、生产环境元数据版本的一致性。
3、为软件开发提供支持，实现元数据与USE开发平台的融合，提供元数据中数据标准信息项、数据标准代码在软件开发中的过程支持、支持开发人员通过数据管理系统进行系统调研。
4.强化数据标准管理，借助元数据，在系统中实现数据标准全生命周期管理、依托元数据，实现数据标准落地情况检查、变更影响分析与通知。
3.项目起始、结束时间2015年10月1日到2016年10月30日4.项目发起人李雪莉5.项目经理或主要负责人李雪莉6.项目组成员姓名李雪莉申欣邹丽丹陈广宇7.项目组织结构图2.项目范围1)可行性分析1、交互性。
用户可以方便地以交互的方式管理和开发数据。
2、多维性。
可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量，而数据可以按其每一维的值，将其分类、排序、组合和显示。
3、可视性。
数据可以用图像、曲线、二维图形、三维体和动画来显示，并可对其模式和相互关系进行可视化分析。
历史证明，人类的视觉在人类的科学发现中发挥过杰出的作用。
通常在可视化方面，关键技术的出现，就是重大科学发现的前奏。
可视化功能，允许人类对大量抽象的数据进行分析。
新的数据开发工具，可以大大拓展我的是可视化范围，大大加快数据的处理速度，使时刻都产生的海量数据得到有效利用；可以在人与数据、人与人之间实现图像通信，而从使人们能够观察到数据中隐含的现象，为发现和理解科学规律提供有力工具；可以实现对计算机和编程过程的引导和控制，通过交互手段改变过程所依据的条件，并观察其影响。
1>经济意义2>市场研究首先，市场上的大多数网站均是偏向于“一锅粥”的状况，也就是所谓的“大而全”，而并非“少而精”。
因此很难把握消费者真正的消费需求，因为现如今年轻人追求个性化定制，只是为了寻找到自己喜欢的那一款。
其次，这个网站主要面向的受众人群主要是以金融相关人员为主。
因此，对于金融相关人员在使用过程中更方便的查询相关信息。
3>技术可行性由于我们网站的开发主要使用的编程语言是Java，且我们本身现在正在学习Java。
因此这对于我们来说是一个良好的契机，可以达到“学以致用”的目的。
其次，在UI设计方面，由于本项目组中有学广告设计和美术出身的同学，刚好可以利用其之所长。
最后，项目组中有同学曾经有过在软件公司工作过的经历，相信这会在我们的项目进展过程中起到举足轻重的作用。
项目章程1>项目名称数据管理系统企业级数据可视化项目Html5应用实践项目当今社会，市场上的大多数数据可视化网站均是偏向于“一锅粥”的状况，也就是所谓的“大而全”，而并非“少而精”。
因此很难把握使用者真正的使用需求，因为现如今年轻人追求个性化定制，只是为了寻找到自己喜欢的那一款。
其次，该银行数据地图主要面向的受众人群主要是以年轻人为主，年轻人现如今都自称“吃货”。
因此，我们为他们推荐一款推崇个性化、实实在在做一个吃货的APP。
2>项目目标总目标：在不超出项目既定成本的前提下，开发出一款基于实际客户端的数据地图网站。
项目目标：①2周完成需求分析②2周完成数据收集③3周完成数据库的架构④2周完成UI设计⑤6周完成程序编码⑥1周完成软件测试⑦1周完成项目实施⑧1周运行维护注：此时间安排有同时进行的项目，因此时间上会有所重合3>项目范围概述主要项目范围：市场需求分析需要实地随机采访，发放问卷调查。
购买无线路由器、搭建硬件网络环境、对代码进行调试、对软件进行测试、后期的维护和运营主要可交付项目成果：4>数据管理系统企业级数据可视化项目Html5应用实践项目经理主要权力：招聘项目团队主要成员、组织管理项目团队人员、负责整个项目团队的任务分配及协调。
2)WBS工作分解结构图3)项目各个功能模块的范围如下：1：在咨询成果的基础上，我们对采集的元数据种类、系统范围、采集方式、频度等进行了充分的调研和设计，形成了元数据采集方案。
2：强化软件开发过程中数据管控，为确保元数据采集质量，也为了强化系统建设过程中的数据管控，对数据模型评审流程进行了增强。
3：借助元数据，将数据标准与USE平台开发环境进行融合，为开发人员提供支持的同时，更好地完成标准落地工作。
4：基于咨询成果，对多层次的元数据地图进行了深化设计并结合开发加以实现。
1>源系统数据区业务支持类系统：总账、人力资源、财务共享系统、财务共享系统。
资金系统、工作流、商业汇票、借贷系统、Teller系统、助学贷款系统（高校）、助学贷款系统（生源地）、评级器系统。
数据交换区：国际结算系统、基层业务系统高校助学贷款、工作流、中小企业贷款、人力资源。
数据集成区分为三大部分：ODS、数据仓库、汇总集、仓内集市。
ODS：国结数据、核心数据、客户数据、核心数据、票商数据、资金数据、档案数据、海外数据。
数据仓库：交易、资产、地址、当事人、机构。
汇总集：机构、科目、客户仓内集市：风险数据集市。
数据应用区：管理分析类应用（ODS）、管理分析类应用（数据仓库）监管合规类应用：外汇账户、反洗钱、银税系统、个人征信、资本项目报送。
资产负债类应用：资产负债管理系统财务绩效类应用：管理会计应用、财务信息管理系统、机构绩效系统、银税系统。
监管合规类应用：新版客户风险统计报送、资本充足率报表、人行大集中。
风险管理类应用：标准化存贷款监测、人行利率报备、RWA、内部风险预警、经济资本计量。
经营管理类应用：风险导向审计评估、客户风险预警、评级器。
交付工作：一、现状调研工作1.组织访谈，设计三中心7个处室，累计参与访谈人员。
2.组织苏州封闭会议六大专题（元数据、数据模型、数据交换、用户界面、数据标准、项目实施路径）讨论；3.分析咨询成果，及行内相关制度，包括模型管理方法、元数据管理方法、数据交换管理办法、数据标准管理办法；二、需求分析工作1．完成系统用户需求规格说明书；2.完成系统逻辑架构、技术架构设计3．设计完善数据模型、数据交换审批流程，确定基于元数据的技术支撑手段；4.完成基础类数据标准需求规格说明书和分析类数据标准需求规格说明书的梳理工作5．结合USE开发工具，设计元数据模块在软件开发过程的支持；6．在咨询成果的基础上，我们对采集的元数据种类、系统范围、采集方式、频度等进行了充分的调研和设计，形成了元数据采集方案。
7．强化软件开发过程中数据管控，为确保元数据采集质量，也为了强化系统建设过程中的数据管控，对数据模型评审流程进行增强。
8.借助元数据，将数据标准与USE平台开发环境进行融合，为开发人员提供支持的同时，更好地完成标准落地工作。
9.基于咨询成果，对多层次的元数据地图进行了深化设计并结合开发加以实现。
三、详细设计工作1.完成元数据管理模块数据库设计；2.完成系统逻辑架构、技术架构设计；3.设计完善数据模型、数据交换审批流程，确定基于元数据的技术支撑手段；四、元数据采集验证工作1．明确元数据采集系统范围，以统一报表为主线的源系统、数据仓库、ODS共计18个。
2．制定了元数据采集方案，明确元数据采集种类、元数据采集技术方案等；3．完成了部分系统准生产环境元数据采集验证工作。
