某大型企业大数据平台整体解决方案

某大型企业数据平台整体解决方案

目录

1项目概述 (15)

1.1建设背景 (15)

1.1.1集团已有基础 (15)

1.1.2痛点及需提升的能力 (15)

1.1.3大数据趋势 (16)

1.2建设目标 (16)

1.2.1总体目标 (16)

1.2.2分阶段建设目标 (17)

1.3与相关系统的关系 (18)

1.3.1数据分析综合服务平台 (18)

1.3.2量收系统 (19)

1.3.3金融大数据平台 (20)

1.3.4各生产系统 (20)

1.3.5CRM (20)

1.4公司介绍和优势特点 (20)

1.4.1IDEADATA (20)

1.4.2TRANSWARP (22)

1.4.3我们的优势 (24)

2业务需求分析 (27)

2.1总体需求 (27)

2.2.1数据采集 (29)

2.2.2数据交换 (29)

2.2.3数据存储与管理 (29)

2.2.4数据加工清洗 (30)

2.2.5数据查询计算 (31)

2.3数据管控 (32)

2.4数据分析与挖掘 (32)

2.5数据展现 (33)

2.6量收系统功能迁移 (34)

3系统架构设计 (35)

3.1总体设计目标 (35)

3.2总体设计原则 (35)

3.3案例分析建议 (37)

3.3.1中国联通大数据平台 (37)

3.3.2恒丰银行大数据平台 (49)

3.3.3华通CDN运营商海量日志采集分析系统 (63)

3.3.4案例总结 (69)

3.4系统总体架构设计 (70)

3.4.1总体技术框架 (70)

3.4.2系统总体逻辑结构 (74)

3.4.4系统接口设计 (83)

3.4.5系统网络结构 (88)

4系统功能设计 (91)

4.1概述 (91)

4.2平台管理功能 (92)

4.2.1多应用管理 (92)

4.2.2多租户管理 (96)

4.2.3统一运维监控 (97)

4.2.4作业调度管理 (117)

4.3数据管理 (119)

4.3.1数据管理框架 (119)

4.3.2数据采集 (122)

4.3.3数据交换 (125)

4.3.4数据存储与管理 (127)

4.3.5数据加工清洗 (149)

4.3.6数据计算 (150)

4.3.7数据查询 (170)

4.4数据管控 (193)

4.4.1主数据管理 (193)

4.4.2元数据管理技术 (195)

6）数据清理 (200)

4.5数据ETL (207)

4.6数据分析与挖掘 (210)

4.6.1数据分析流程 (212)

4.6.2R语言开发环境与接口 (214)

4.6.3并行化R算法支持 (214)

4.6.4可视化R软件包 (218)

4.6.5编程语言支持 (220)

4.6.6自然语言处理和文本挖掘 (220)

4.6.7实时分析 (221)

4.6.8分析管理 (222)

4.6.9分析支持 (226)

4.6.10指标维护 (227)

4.6.11分析流程固化 (227)

4.6.12分析结果发布 (227)

4.6.13环境支持 (228)

4.7数据展现 (228)

4.7.1交互式报表 (231)

4.7.2仪表盘 (237)

4.7.3即席查询 (238)

4.7.5移动分析 (240)

4.7.6电子地图支持 (241)

5技术要求实现 (243)

5.1产品架构 (243)

5.1.1基础构建平台 (247)

5.1.2大数据平台组件功能介绍 (248)

5.1.3系统分布式架构 (293)

5.2运行环境支持 (296)

5.2.1系统操作支持以及环境配置 (296)

5.2.2与第三方软件平台的兼容说明 (297)

5.3客户端支持 (298)

5.3.1客户端支持 (298)

5.3.2移动端支持 (299)

5.4数据支持 (299)

5.5集成实现 (301)

5.6运维实现 (303)

5.6.1运维目标 (303)

5.6.2运维服务内容 (304)

5.6.3运维服务流程 (307)

5.6.4运维服务制度规范 (309)

5.6.6平台监控兼容 (311)

5.6.7资源管理 (311)

5.6.8系统升级 (314)

5.6.9系统监控平台功能 (314)

5.7平台性能 (324)

5.7.1集群切换 (324)

5.7.2节点切换 (326)

5.7.3性能调优 (327)

5.7.4并行化高性能计算 (333)

5.7.5计算性能线性扩展 (336)

5.8平台扩展性 (338)

5.9可靠性和可用性 (340)

5.9.1单点故障消除 (340)

5.9.2容灾备份优化 (341)

5.9.3系统容错性 (347)

5.10开放性和兼容性 (349)

5.10.1高度支持开源 (353)

5.10.2操作系统支持以及软件环境配置 (365)

5.10.3兼容性与集成能力 (366)

5.11安全性 (367)

5.11.1身份鉴别 (368)

5.11.3安全通讯 (376)

5.12核心产品优势 (376)

5.12.1高速运算、统计分析和精确查询 (376)

5.12.2有效的资源利用 (378)

5.12.3高并发、低延迟性能优化 (380)

5.12.4计算资源有效管控 (380)

5.12.5API设计和开发工具支持 (382)

5.12.6友好的运维监控界面 (385)

5.12.7扩容、备份、恢复机制 (389)

5.12.8集群自动负载均衡 (391)

5.12.9计算能力扩展 (391)

5.13自主研发技术优势 (392)

5.13.1高稳定、高效的计算引擎Inceptor (392)

5.13.2完整的SQL编译引擎 (393)

5.13.3高性能的SQL分析引擎 (394)

5.13.4SQL统计分析能力 (395)

5.13.5完整的CURD功能 (396)

5.13.6Hyperbase高效的检索能力 (397)

5.13.7基于Hyperbase和SQL引擎的高并发分布式事务 (400)

5.13.8Hyperbase非结构化数据的支持 (401)

5.13.9机器学习与数据挖掘 (402)

5.13.11内存/SSD/磁盘混合存储 (409)

5.13.12MR/Spark/流处理统一平台 (411)

5.13.13多租户支持能力 (412)

5.13.14多租户安全功能 (413)

5.13.15标准JDBC与ODBC接口 (414)

6系统性能指标和测试结果说明 (416)

6.1性能测试报告 (416)

6.1.1测试目标 (416)

6.1.2测试内容 (416)

6.1.3测试环境 (417)

6.1.4测试过程和结果 (418)

6.2TPC-DS测试报告 (421)

6.2.1测试目标 (421)

6.2.2测试内容 (421)

6.2.3测试环境 (423)

6.2.4测试过程和结果 (424)

6.3量收迁移验证性测试报告 (425)

6.3.1测试目标 (425)

6.3.2测试内容 (425)

6.3.3测试环境 (426)

6.3.5并行执行情况 (428)

6.3.6生产表数据规模 (430)

6.3.7测试结果 (432)

6.4某银行性能测试报告 (432)

6.4.1测试目标 (432)

6.4.2测试内容 (432)

6.4.3测试环境 (432)

6.4.4测试过程和结果 (434)

7系统配置方案 (449)

7.1硬件系统配置建议 (449)

7.1.1基础Hadoop平台集群配置规划 (449)

7.1.2数据仓库集群配置规划 (452)

7.1.3集群规模综述 (454)

7.1.4开发集群配置建议 (455)

7.1.5测试集群配置建议 (455)

7.2软件配置建议 (456)

7.3软硬件配置总表 (458)

7.4网络拓扑 (460)

8系统测试 (461)

8.1系统测试方法 (461)

8.3系统测试相关提交物 (464)

9项目实施 (465)

9.1项目实施总体目标 (465)

9.2项目管理 (465)

9.3业务确认 (466)

9.4数据调研 (467)

9.5系统设计阶段 (468)

9.6集成部署阶段 (469)

9.7ETL过程设计 (470)

9.8ETL开发与测试 (471)

9.9系统开发阶段 (472)

9.10系统测试阶段 (473)

9.11系统上线及验收 (474)

9.12提交物 (477)

9.13系统的交接与知识转移 (479)

10项目管理 (481)

10.1项目总体管理 (481)

10.1.1项目实施总流程 (481)

10.1.2项目实施中各阶段的主要任务 (481)

10.1.3项目组织架构 (487)

10.1.4项目负责人及主要成员 (495)

10.1.5项目管理制度 (578)

10.2项目质量管理 (582)

10.2.1范围 (582)

10.2.2过程目标 (582)

10.2.3角色与职责 (583)

10.2.4过程活动 (585)

10.3项目计划 (588)

11安全保密 (602)

12知识产权 (604)

13技术服务 (606)

13.1现场支持服务 (606)

13.2标准售后技术服务 (607)

13.2.1提供预防性维护 (607)

13.2.2系统升级服务 (608)

13.2.3系统性能优化 (608)

13.2.4提供系统完整文档 (609)

13.2.5定期系统健康检查服务 (609)

13.2.6应急预案 (610)

13.3承诺 (611)

13.3.1我方对集团的承诺 (611)

13.3.2关于开发队伍的承诺 (611)

13.4技术保证 (611)

13.4.1方案实用性保证 (611)

13.4.2应用系统的运行能力的保证 (612)

13.4.3预防性维护检修内容 (612)

13.4.4服务响应 (613)

13.4.5关于软件维护的保证 (613)

13.4.6专业服务保证 (614)

13.4.7售后服务流程及时限 (614)

14人员培训 (616)

14.1H ADOOP系统培训 (617)

14.2业务使用培训 (618)

14.3分析挖掘培训 (619)

14.4运行维护培训 (621)

14.5开发培训 (622)

14.5.1培训目标 (626)

14.5.2培训方式 (627)

14.5.3培训资源 (628)

1项目概述

1.1建设背景

1.1.1集团已有基础

经过十几年的信息化建设，集团已经积累了覆盖邮务、速递物流、金融三大板块的海量生产和经营数据，这些数据分布在集团各类应用系统和数据库中，支撑着集团业务的发展。

集团初步搭建了由名址系统、量收系统、速递平台系统、数据分析平台组成的初步的数据仓库，为数据分析挖掘工作打下了一定的技术基础。

组建了专业的组织架构促进企业数据管理与应用的规范化与制度化。

集团已成立数据中心，集团数据中心和各省的数据分析团队已经进行了多个专题的数据分析与成果应用的尝试。

1.1.2痛点及需提升的能力

集团拥有丰富的客户资源，海量的数据积累。在大数据时代，要充分挖掘数据价值，跟上时代的步伐。

板块间数据存在壁垒，共享不足，无法实现集团企业数据的充分有效利用。

数据存在冗余、分散、安全性差、一致性差等问题，应建立有效的数据管控体系，打破信息孤岛、实现企业信息数据共享、提升数据价值。

非/半结构化数据利用不足，需利用大数据技术加强应用。

1.1.3大数据趋势

随着移动互联网、云计算、物联网和大数据技术的广泛应用，现代社会已经迈入全新的大数据时代。掌握大数据资产，进行智能化决策，已成为企业胜出的关键。

越来越多的企业开始重视大数据战略布局，重新定义自己的核心竞争力，从数据中揭示规律，了解过去、知悉现在、洞察未来，数据驱动企业运行与决策的科学性，构建智慧企业，打造核心竞争力。

数据的爆炸式增长以及价值的扩大化，将对企业未来的发展产生深远的影响，数据将成为企业的核心资产。如何应对大数据，挖掘大数据的价值，让大数据为企业的发展保驾护航，将是未来信息技术发展道路上关注的重点。

1.2建设目标

1.2.1总体目标

根据集团信息化规划，遵循“互联网+”的理念，建设集团大

数据平台，实现集团数据资源的集中及整合，构建集团统一的数据模型，提高企业数据的处理效率与共享程度。实现对集团企业内部数据和外部数据的分析挖掘，对内对外提供数据服务。为全网提供决策支持、产品创新、交叉营销、服务支撑、风险管控以及流程优化等支撑服务。

集团大数据平台将在Hadoop和云计算等技术的基础上，对现有量收系统、数据分析综合服务平台的历史数据、数据模型、报表应用等进行移植，全面整合集团业务数据。数据来源涵盖集团所有的生产和管理系统，并可接入同业及相关市场甚至互联网信息，建立从业务层到管理层到决策层的智能分析体系，模拟量化风险和收益，实现对集团各种业务数据进行分类、管理、统计和分析等功能，给各级管理人员提供各类准确的统计分析预测数据，使其能够及时掌握全面的经营状况，为宏观决策提供支持；为基层业务人员提供详尽的数据，供其对各自的工作目标、当前和历史状况进行准确的把握，对业务活动进行有效支撑；满足集团经营管理及决策支持，建设国内一流，世界领先的大数据平台。

1.2.2分阶段建设目标

第一阶段目标

利用大数据技术，搭建大数据平台，实现统一数据交换、数据管控、企业级数据分析、数据可视化展现服务等功能。完成邮务和速递数据资源的归集、加工和整理，取代现有的量收系统，

集成现有的数据分析综合服务平台，搭建高性能、扩展性强的数据计算和数据分析环境。建立集团统一的数据模型，实现数据的标准化和规范化。对集团各板块及外部的结构化数据、半/非结构化数据进行采集和存储，围绕“服务支撑、风险管控、流程优化、交叉营销、产品创新、决策支持”六个重点应用方向进行大数据成果应用。

第二阶段目标

全方位整合集团数据资源，利用专业的数据分析工具，提升数据分析质量与效率，完善数据分析应用模型及相关指标，深入推广六个重点应用方向，逐步提供面向移动互联网的快速服务，不断优化生产工作流程，实现降本增效，为科学运营和决策提供支撑。

1.3与相关系统的关系

1.3.1数据分析综合服务平台

数据分析综合服务平台是依托集团综合网，实现邮务数据集中及整合，为集团公司和各省分公司提供企业数据分析挖掘服务，对内对外提供数据服务的信息系统。

该系统使用Oracle数据库，目前数据量已达到9TB，平均日增长量约22GB。目前该系统已经对接了13个业务系统（集邮系统、报刊系统、电商平台-机票、网运系统、邮资封片卡系统、短信平台、农资分销系统、贺卡兑奖平台、营业系统、投递系统、客管系统、订单系统、国际业务平台），实现了31个省的

邮务类数据的上传及下载。系统实现将数据由全国中心推送至省中心；实现已有专题分析的固化，包括报刊、约投挂号、国内国际小包专题分析结果的固化展现；实现将接入系统的数据按照业务规则进行后台加载、评估、清洗、重构，并按照客户维度进行数据整合；提供对内对外数据服务，支持客户数据的上传和结果下载、邮编匹配、地址清洗匹配等功能。

数据分析综合服务平台是大数据平台的子集，数据分析综合服务平台的数据是大数据平台的数据集市之一。

1.3.2量收系统

量收系统是通过从集团生产经营业务系统及其他相关系统中自动采集、汇总、上传业务量、业务收入信息（简称量收信息），进行稽核、查询、分析、预警等应用的信息管理系统。

该系统使用Teradata的数据仓库和Oracle的数据库，数据使用空间已接近15TB。目前该系统已经对接了8个业务系统（速递平台、集邮系统、营业系统、订单系统、报刊系统、农资分销系统、邮资机管理系统、电商平台），此外，通过营业系统还接入商函、国际普邮、电子商务、短信等业务数据。现有使用用户2.9万个，提供近500张报表的查询，实现集团业务量收入的统计分析，为企业的经营管理起到了很重要的作用，但随着管理要求的不断提高，量收系统的能力已捉襟见肘。集团大数据平台建成后，将替代量收系统。

1.3.3金融大数据平台

大数据平台从金融大数据平台获取金融客户、市场营销等数据分析结果以及相关数据，与金融大数据平台互为数据源，用于支撑集团邮务、速递物流和金融板块对数据分析的需求。

1.3.4各生产系统

大数据平台从各生产系统获取交易数据、基础数据等，对数据进行分析挖掘，将分析成果反馈回各生产系统用于支撑生产运营。

1.3.5CRM

CRM系统实现以客户为中心的集团与板块间的协同管控，以及集团各环节间客户营销及服务的协同管理。大数据平台将实现CRM系统的部分数据分析功能。

1.4公司介绍和优势特点

1.4.1IDEADATA

北京爱狄特信息科技有限公司（IDEADATA）成立于2011年3月，总部设在北京，在南京及沈阳等地设有技术研发中心和办事机构。公司注册资金2080万，是北京市高新技术企业。

公司专注于企业级数据（仓）库和大数据领域的技术和应用，

业务和技术能力发展迅速，核心和骨干成员均具有领域内资深的业务经验、技术能力以及落地实践，对基于从集群到云平台、从传统数据库到MPP以及Hadoop的各种数据管理和应用平台架构及演进路线图均有深刻的理解和积累。

公司通过不断的实践积累，独立研发了包括结构化、半结构化/非结构化数据结构在内的一系列从数据获取（抽取）、数据管理到数据应用的多项拥有自主知识产权的产品和服务，包括数据平台交互系统、数据BI分析系统、智能地址匹配系统、互联网信息获取与分析系统（iRIS）、自然语言处理（iNLP）和机器学习挖掘算法等方面。另外，公司积极与国内外大数据领域先进的解决方案、平台和工具厂商包括Teradata、南大通用、IBM、星环科技（Transwarp）、Trinity和SAS等都有深入和紧密的合作关系及基础。

在质量管理体系上，公司以GB/T19001-2008《质量管理体系-要求》为标准，进行周密的质量管理体系策划，建立了完整的质量管理体系，获得了认证中心颁发的质量管理体系认证证书。公司在组织结构中设立了过程管控委员会，专职负责贯彻实施公司质量方针、质量目标，维护ISO9001质量管理体系有效运行，控制产品质量，实现产品和服务质量的持续改进。

公司财务及营运状况良好，具有一般纳税人资格，具备独立、完整的会计核算和内部控制体系，配备专业的会计核算与管理人员，财务核算制度健全，能够据以如实核算，准确及时的反映生

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） 、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。 1、统筹规划、分步实施。结合我省经济发展与改革领域实际需求，明确总体目标和阶段性任务，科学规划建设项目。先期完成大数据平台的整体架构建设，后期分步完成业务系统的整合及相互间数据共享问题。 2、整合资源、协同共享。对信息资源统一梳理，建立经济发展与改革信息标准资源库和数据规范，逐步消灭“信息孤岛”，加快推进数据资源整合，建设共享共用的大数据中心，实现业务协同。 3 、突出重点、注重实效。以用户为中心，以需求为导向， 以服务为目的，突岀重点，注重实效，加强平台可用性和易用性。 4、深化应用、创新驱动。深入了解用户需求，密切跟踪信息技术发展趋势，不断深化应用、拓展新技术在应用中的广度和深度，促进跨界融合，丰富管理和服务手段。 四、建设方案 为了保证项目的顺利进行和建设目标的可行性，我们采取如下几种建设方案。 1、数据采集方案。 我们统一信息资源标准规范，建立多维度数据库，拓宽 数据来源，通过不同的方式汇聚数据，增强分析力度，提高 监测预警的准确性和时效性。 1、预留接口，支持其它系统各种数据的上传导入处理。 将现存有关经济运行业务系统中的历史数据和时效数据，过上传数据文件至服务器、分析提取有效数据导入服务器数

某大型企业大数据平台整体解决方案

某大型企业数据平台整体解决方案

目录 1项目概述 (15) 1.1建设背景 (15) 1.1.1集团已有基础 (15) 1.1.2痛点及需提升的能力 (15) 1.1.3大数据趋势 (16) 1.2建设目标 (16) 1.2.1总体目标 (16) 1.2.2分阶段建设目标 (17) 1.3与相关系统的关系 (18) 1.3.1数据分析综合服务平台 (18) 1.3.2量收系统 (19) 1.3.3金融大数据平台 (20) 1.3.4各生产系统 (20) 1.3.5CRM (20) 1.4公司介绍和优势特点 (20) 1.4.1IDEADATA (20) 1.4.2TRANSWARP (22) 1.4.3我们的优势 (24) 2业务需求分析 (27) 2.1总体需求 (27)

2.2.1数据采集 (29) 2.2.2数据交换 (29) 2.2.3数据存储与管理 (29) 2.2.4数据加工清洗 (30) 2.2.5数据查询计算 (31) 2.3数据管控 (32) 2.4数据分析与挖掘 (32) 2.5数据展现 (33) 2.6量收系统功能迁移 (34) 3系统架构设计 (35) 3.1总体设计目标 (35) 3.2总体设计原则 (35) 3.3案例分析建议 (37) 3.3.1中国联通大数据平台 (37) 3.3.2恒丰银行大数据平台 (49) 3.3.3华通CDN运营商海量日志采集分析系统 (63) 3.3.4案例总结 (69) 3.4系统总体架构设计 (70) 3.4.1总体技术框架 (70) 3.4.2系统总体逻辑结构 (74)

3.4.4系统接口设计 (83) 3.4.5系统网络结构 (88) 4系统功能设计 (91) 4.1概述 (91) 4.2平台管理功能 (92) 4.2.1多应用管理 (92) 4.2.2多租户管理 (96) 4.2.3统一运维监控 (97) 4.2.4作业调度管理 (117) 4.3数据管理 (119) 4.3.1数据管理框架 (119) 4.3.2数据采集 (122) 4.3.3数据交换 (125) 4.3.4数据存储与管理 (127) 4.3.5数据加工清洗 (149) 4.3.6数据计算 (150) 4.3.7数据查询 (170) 4.4数据管控 (193) 4.4.1主数据管理 (193) 4.4.2元数据管理技术 (195)

基于大数据的能力开放平台解决实施方案

基于大数据的能力开放平台解决方案

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基于大数据的能力开放平台解决方案 1 摘要 关键字：大数据经分统一调度能力开放 运营商经过多年的系统建设和演进，内部系统间存在一些壁垒，通过在运营商的各个内部系统,如经分、VGOP、大数据平台、集团集市等中构建基于ESB 的能力开放平台,解决了系统间调度、封闭式开发、数据孤岛等系统问题，使得运营商营销能力和效率大大提高。 2 问题分析 2.1 背景分析 随着市场发展，传统的开发模式已经无法满足业务开发敏捷性的要求。2014 年以来，某省运营商经营分析需求量激增，开发时限要求缩短，业务迭代优化需求频繁，原有的“工单-开发”模式平均开发周期为4.5 天，支撑负荷已达到极限。能力开放使业务人员可以更便捷的接触和使用到数据，释放业务部门的开发能力。 由于历史原因，业务支撑系统存在经分、VGOP、大数据平台、集团集市等多套独立的运维系统，缺乏统一的运维管理，造成系统与系统之间的数据交付复杂，无法最大化 的利用系统资源。统一调度的出现能够充分整合现有调度系统，减少运维工作量，提升维护质量。 驱动力一：程序调度管理混乱，系统资源使用不充分

经分、大数据平台、VGOP、集团集市平台各自拥有独立的调度管理，平台内程序基本是串行执行，以经分日处理为例，每日运行时间为20 个小时，已经严重影响到了指标的汇总展示。 驱动力二：传统开发模式响应慢，不能满足敏捷开发需求 大数据平台已成为一个数据宝库，已有趋势表明，只依赖集成商与业务支撑人员的传统开发模式已经无法快速响应业务部门需求，提升数据价值。 驱动力三：大数据平台丰富了经分的数据源，业务部门急待数据开放 某省运营商建立了面向企业内部所有部门的大数据平台，大数据平台整合了接入B域、O 域、互联网域数据，近100 余个数据接口，共计820T 的数据逐步投入生产。大数据平台增强了传统经分的数据处理的能力，成为公司重要的资产，但是传统经分数据仓库的用户主要面向业支内部人员，限制了数据的使用人员范围和数据的使用频度，已经无法满足公司日益发展的业务需求，数据的开放迫在眉睫。 2.2 问题详解 基于背景情况分析，我们认为主要问题有三个： 1、缺乏统一的调度管理，维护效率低下 目前经分系统的日处理一般是使用SHELL 脚本开发的，按照串行调度的思路执行。进行能力开放后，目前的系统架构无法满足开发者提交的大量程序执行调度的运维需求。如果采用统一调度的设计思路则基于任务的数据表依赖进行任务解耦及调度，将大大简化调度配置工作和提高系统的

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。

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。

集团企业大数据云平台建设方案

集团企业大数据云平台建设方案

目录 第1章方案总述 (1) 1.1项目背景 (1) 1.2项目目标 (2) 1.3项目建设原则 (2) 第2章系统建设规划 (4) 2.1项目建设目标的理解 (4) 2.1.1 项目建设范围 (4) 2.1.1.1 业务范围 (4) 2.1.1.2 组织范围 (4) 2.1.1.3 数据范围 (4) 2.1.2 项目建设内容 (4) 2.1.2.1 基础数据平台 (5) 2.1.2.2 集团级指标体系 (6) 2.1.2.3 统一报表平台 (6) 2.2集团（企业）数据平台的建设目标 (7) 2.2.1 集团（企业）数据平台一期建设目标 (7) 2.2.2 集团（企业）数据平台二期建设目标 (7) 第3章整体设计方案 (8) 3.1系统设计方法论 (8) 3.1.1 方法论 (8) 3.1.2 设计原则 (10) 3.1.2.1 标准规范 (11) 3.1.2.2 开放性 (12) 3.1.2.3 可扩展性 (12) 3.1.2.4 高性能 (13)

3.1.2.5 可管理性 (14) 3.1.2.6 高可用性 (15) 3.1.2.7 安全性 (16) 3.1.2.8 可重用性 (17) 3.2数据平台技术体系 (18) 3.2.1 数据平台逻辑架构 (18) 3.2.1.1 数据集成区 (18) 3.2.1.2 集团分析型数据区 (19) 3.2.1.3 管理平台区 (19) 3.2.1.4 统一报表展现平台 (20) 3.2.1.5 ETL设计关键技术点说明 (20) 3.2.1.5.1.1 ETL处理策略 (20) 3.2.1.5.1.2 ETL处理流程 (21) 3.2.1.5.2 质量检核 (21) 3.2.1.5.2.1 ETL处理原则 (21) 3.2.1.5.2.2 ETL处理方法 (21) 3.2.2 数据采集设计 (21) 3.2.2.1 T+1数据采集 (22) 3.2.2.2 数据补录 (23) 3.2.2.2.1 检核规则管理 (24) 3.2.2.2.2 录入任务管理 (24) 3.2.2.2.3 数据录入 (26) 3.2.2.2.4 查询操作 (27) 3.2.2.2.5 录入任务审批 (28) 3.3数据平台数据体系 (28) 3.3.1 数据架构设计 (28) 3.3.1.1 源系统数据落地区 (29) 3.3.1.2 缓冲数据层(ODM) (30)

企业大数据案例分析(公司大数据、集团大数据)

企业大数据案例分析

目录 1中国联通大数据平台 (4) 1.1项目概述 (4) 1.2项目实施情况 (5) 1.3项目成果 (10) 1.4项目意义 (11) 2恒丰银行大数据平台 (12) 2.1项目概述 (12) 2.2项目实施情况 (15) 2.3项目成果 (21) 2.4项目意义 (21) 3华通CDN运营商海量日志采集分析系统 (24) 3.1项目概述 (24) 3.2项目实施情况 (24) 3.3项目成果 (28) 3.4项目意义 (28) 4案例总结 (30)

1中国联通大数据平台 联通XX公司公司按照工信部的的要求（见《工业和信息化部、国务院国有资产监督管理委员会关于开展基础电信企业网络与信息安全责任考核有关工作的指导意见》和《工业和信息化部办公厅关于印发<2013年省级基础电信企业网络与信息安全工作考核要点与评分标准>的通知》），于2013年启动IDC/ISP日志留存系统的建设，其中XX 公司侧的集中留存系统软件由联通研究院负责开发。为了满足海量数据条件下的处理效率的要求，XX公司侧集中留存系统软件除研究院自主开发外，基于Hadoop的数据存储部分计划进行外包，通过软件技术服务，来进行系统优化和维护支撑。 1.1项目概述 目前，联通XX公司公司全国IDC出口的访问日志预计两个月产生的数据量约20 PB至30PB，每秒写入大概6千万至7千万条数据，在如此巨大的数据量下，原有Ter adata和Oracle已经不能满足快速读写的性能要求了。同时为了实现快速检索以及分析处理的性能要求，需要引入分布式大数据平台，利用分布式文件存储系统，提高数据的存储入库能力，利用Hadoop/HBase架构克服磁盘I/O瓶颈导致的数据读写延迟；基于联通IDC出口流量详单数据进行快速存储和检索以及分析处理，同样要求数据处理平台具备快速读写的高性能。 中国联通公司全国IDC日至留存项目对分布式集群的要求非常高： (1)日志数据量非常大，存储的总日志数据量将达到20PB-30PB。 (2)要求集群的数据吞吐量非常高，每秒的日志写入量将达到6千万至七千万条，

生产企业大数据平台建设项目建议书

大数据平台建设项目建议书

目录 第一章、项目背景..................... 错误!未定义书签。第二章、项目思路..................... 错误!未定义书签。第三章、建设内容与方案............... 错误!未定义书签。第四章、时间进度..................... 错误!未定义书签。第五章、项目预算..................... 错误!未定义书签。第六章、企业效益及社会效益........... 错误!未定义书签。第七章、结论......................... 错误!未定义书签。

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著的问题。 （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

兖矿集团大数据平台建设

兖矿集团大数据平台建设 完成单位：兖矿集团有限公司 兖州煤业股份有限公司 兖矿集团信息化中心 西安兖矿科技研发设计有限公司 一、项目承担单位基本情况 兖矿集团是以煤炭、煤化工、电解铝及机电成套装备制造、金融投资等为主业的省属国有企业。兖州矿区开发建设始于1966年，1976年7月成立兖州矿务局，1996年3月整体改制为国有独资公司，1999年5月成立兖矿集团。 二、大数据平台建设背景 近年来，兖矿集团作为传统能源企业必须对企业管理方式、运营方式、发展方式、业务流程进行颠覆性创新。企业的战略转型，信息化是重要支撑，加强企业管控必须有可靠的内、外部数据支持，因此在集团层面进行数据整合、统一数据标准成为迫切的需求。 三、大数据平台建设基本情况 (一)项目建设思路及目标 兖矿集团大数据平台建设，以兖矿集团改建国有投资公司

战略发展规划为指导，首先对兖矿集团信息化进行高阶诊断及业务流程优化，针对集团公司在计划、财务、投资等业务管理领域的信息化建设现状进行诊断分析。 然后根据信息化建设高阶诊断结果,列出兖矿集团信息化建设与业务流程优化问题清单。依据问题清单对集团各业务部门流程进行优化，在此基础上，建设大数据软件平台，利用大数据技术对重点流程进行分析，为兖矿集团公司改革提供支持。 (二)项目建设主要内容 矿集团信息化经过多年的发展，各业务应用系统已经基本建设完成，具备了良好的数据基础。针对数据没有整合，业务流程没有优化这些需求，兖矿集团大数据平台的实施主要按照信息化高阶诊断与业务流程优化、大数据软件平台实施两大部分内容开展。 1、信息化高阶诊断与业务流程优化 通过信息化高阶诊断旨在发现现有信息化管控模式、业务能力是否能够支撑集团公司战略转型，存在哪些问题，并提出整改方案。 诊断过程主要按照现状调研、问题诊断、领先实践对比分析、提出改进方案、对改进方案进行优先级排序五个步骤进行。 现状调研以现场访谈与问卷调查为主，对18个集团总部部

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)

企业大数据平台下数仓建设思路

企业大数据平台下数仓建设思路 本文章来自于阿里云云栖社区 摘要：介然（李金波），阿里云高级技术专家，现任阿里云大数据数仓解决方案总架构师。8年以上互联网数据仓库经历，对系统架构、数据架构拥有丰富的实战经验，曾经数据魔方、淘宝指数的数据架构设计专家。与阿里云大数据数仓结缘介然之前在一家软件公司给企业客户做软件开发和数仓开发实施，数仓开发和实施都是基于传统的 免费开通大数据服务：https://https://www.sodocs.net/doc/1d16731351.html,/product/odps 介然（李金波），阿里云高级技术专家，现任阿里云大数据数仓解决方案总架构师。8年以上互联网数据仓库经历，对系统架构、数据架构拥有丰富的实战经验，曾经数据魔方、淘宝指数的数据架构设计专家。 与阿里云大数据数仓结缘 介然之前在一家软件公司给企业客户做软件开发和数仓开发实施，数仓开发和实施都是基于传统的基础架构。2008年加入阿里进入淘宝数据平台部后，他开始接触分布式计算平台Hadoop。 初始时在Hadoop平台上构建数仓主要解决企业内部数据分析的需求，在2010年公司决定对外开放数据后，开始于2011年利用自建的数仓体系支持对外数据产品数据魔方、淘宝指数。后续在平台和产品上不停的丰富数据内容，同时离线和流式两套数据体系支持数据产品。 从2012年开始，之前在Hadoop上的数据体系搬迁到阿里云数加MaxCompute （原ODPS）（原文链接： https://https://www.sodocs.net/doc/1d16731351.html,/product/odps?spm=5176.100239.blogcont67020.17.8 okFBH），并完成了数据体系的重构，此时介然负责平台基础数据的建设支持全

最新石油行业大数据分析平台方案

石油行业大数据分析 平 台 方 案

目录 一数据管理的现状 (1) 二石油行业大数据分析的概述 (2) （一）石油行业大数据分析概念 (2) （二）石油行业大数据分析目标 (3) 三石油行业大数据分析体系 (3) 四石油行业大数据分析核心领域 (4) （一）数据模型 (4) （二）数据生命周期 (5) （三）数据标准 (6) （四）主数据 (8) （五）数据质量 (9) （六）数据服务............................................................................................ 1 1 （七）数据安全............................................................................................ 1 2 五石油行业大数据分析保障机制 (13) （一）制度章程............................................................................................ 1 3 (1) 规章制度............................................................................................ 1 3 (2) 管控办法............................................................................................ 1 3 (3) 考核机制............................................................................................ 1 3 （二）石油行业大数据分析组织....................................................................... 1 5

大数据-面向服务的大数据分析平台解决方案

在大数据时代，个人、企业和机构都会面临大数据的问题。建设面向服务的大数据平台，可以为众多的中小企业和个人用户提供大数据处理和分析的能力。面向服务的大数据分析平台以区域性智能数据中心及高速互联网为基础设施，以互联网服务体系为架构，以大数据存储、处理、挖掘和交互式可视化分析等关键技术为支撑，通过多样化移动智能终端及移动互联网为用户提供数据存储、管理及分析服务。 一、平台架构 大数据分析平台的拓扑架构如下图所示： 其中部署在多个地方的智能数据中心提供大数据存储及计算平台，通过平台服务器提供系统调用功能。门户服务中心将整合所有的智能数据中心存储和计算资源，并通过 web应用服务器和 Open API 服务器以 web 调用和Open API 调用的方式提供大数据存储、管理及挖掘服务。终端用户利用移动智能终端通过互联网访问门户服务中心，使用其提供的大数据存储、管理及挖掘服务。 大数据分析平台的系统架构如下图所示：

系统包含 3 个层次：平台层为整个大数据分析平台提供基础平台支持;功能层提供基本的大数据存储和挖掘功能;服务层为用户提供基于互联网的大数据服务。具体包括： (1)平台层：为大数据存储和挖掘提供大数据存储和计算平台，为多区域智能中心的分析架构提供多数据中心调度引擎; (2)功能层：为大数据存储和挖掘提供大数据集成、存储、管理和挖掘功能; (3)服务层：基于 Web 和 Open API 技术提供大数据服务。 二、关键技术 建设面向服务的大数据分析平台，需要研究和开发一系列关键技术，主要包括： 1. 平台层 (1)大数据分布式存储系统：针对数据不断增长的挑战，需要研究大规模、非结构化数据的存储问题，突破大数据的存储、管理和高效访问关键技术，当前需要构建至少 PB 级存储能力的大数据平台才能满足一般的科研和应用需求。

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)；

流域水质大数据分析平台建设方案

1项目概述 党的十八大把生态文明建设放在了突出地位，纳入了“五位一体”总体布局，并首次把“美丽中国”作为未来生态文明建设的宏伟目标。2015年新修订的《环境保护法》将“推进生态文明建设、促进经济社会可持续发展”列入立法，以法律的形式将生态文明建设提升到了国家的战略高度。国务院出台的《水污染防治行动计划》“水十条”，对生态文明中水环境和水质保护方面的提出了重点管理要求。与此同时“互联网＋”和“大数据”应用也上升为国家战略，国务院出台的《关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见》、《关于促进大数据发展的行动计划》和环保部发布的《生态环境大数据建设总体方案》，将“互联网＋绿色生态”作为11个重点行动之一而提出，要求未来的环保工作必须紧密地与大数据建设结合起来，高度重视大数据在推进生态文明建设中的地位和作用。 2建设目标 以往信息化发展基本都是着眼于各个业务部门各自的业务需求，“管什么、想什么、干什么”，数据多头采集、相互矛盾的现象普遍，难以从环保工作全局层面支撑决策和管理。很多环境问题还处于现状不清、底数不明、原因不详的困局之中，环保部门在回应重大环境污染事件和解决人民关切的环境问题方面容易陷入被动。 通过以水环境综合大数据分析建设为契机，树立环保工作的大局观和整体观，将流域各方面相关环境管理数据整合起来，形成合力打造对内的统一的水质大数据智能分析平台，用全局性的战略眼光来谋划整个水域环境质量、影响流域污染源监控数据管理建设。

3系统建设内容 3.1水环境大数据采集 大数据时代的环境信息化建设是以数据为核心，环境大数据管理与应用是在“十三五”期间最重要的发展方向，所以环保部门未来建设重点将紧紧围绕大数据进行。而要实现大数据的智能化应用，首先要解决的就是大数据收集获取问题，因此需要夯实应用基础，全面收集内外部数据资源，整合、共享、联动、开发数据，努力实现全数据采集管理。 3.2水环境大数据管理 获取流域水质大数据分析需要的相关环境大数据资源后，建立大数据综合服务库，将采集的海量数据汇聚进入到库中，聚合原有分散在各个政务系统中的数据，并按照大数据管理标准及要求，进行集中管理与维护。 3.3水环境大数据分析应用 应用水环境模型、大数据等技术实现水环境质量模拟预测、污染源-水质响应关系建立，集流域各断面自动监测系统、排向该水域的污染源废水在线监控系统、排污申报系统、移动执法系统等，采集整合河流断面自动监测数据、手工监测数据、流域排口监测数据、污染源数据等，建立流域水系关系、河流与断面的关系、断面与排口关系、排口与企业关系、企业与污染因子关系五种数据关系，当某一个监测站点数据超过安全阈值或正常标准时，判定其污染程度，同时进行污染溯源，通过水环境模型预测出下游的污染水质变化趋势况，给出处置措施建议并提供评估管理。 2 / 2

小学语文读写教学方法

小学语文读写教学方法探索 丁红霞一、小学语文读写结合的利 小学语文教学过程中，将读写结合还有利于提高学生的分析思维和创造思维。学生在阅读课文时，其头脑中会自觉对文章内容进行加工，对文章的结构和所表达的思想会进行分析，因此，大量的阅读对提高学生的分析思维具有促进作用。学生在基于大量的阅读基础上，当其知识量积累到一定程度时，就会具有创造的动力和源泉，再通过写作教学从而训练其创造思维，提高创新能力。因此，开发和提高学生的分析思维和创造思维，需要在小学语文教学中，将阅读和写作结合起来。例如，让学生大量阅读关于四季的记叙类文章，学生就会不自主的形成关于四季的记叙方法和表达语句，再让其以“家乡的春天”为主题写作时，学生在一定程度上会条件反射的将其积累的关于春天的记叙方法和描写春天的典型用语并结合自己家乡的特征在写作中反映出来。 二、小学语文读写结合的方法 1.以读促写、以写引读。 以读促写就是要做到大量阅读，联系对照。大量阅读就是要多读，不仅要做到读的篇章多，而且要做到读的遍数多，甚至达到熟读成诵的结果。阅读优秀作品的目的主要是让学生去学习理解内容，同时学习作者观察事物、分析事物、表情达意的方法。通过大量阅读，让学生懂得如何去选材、组材，如何去确定中心，如何去谴词造句，

从而给学生的写作打下坚实的基础。以写引读就是学生要在实践中勤写勤练，这样才能练出一定的写作能力，在写的练习过程中，学生会发现自己阅读得还不够，此时教师推荐相关文章给学生，由此让写为读引路，不断提高学生的观察能力和分析能力。例如，在课文《宋庆龄故居的樟树》的教学中，通过阅读《宋庆龄故居的樟树》，让学生学习如何观察植物，学习作者的立意、构思、布局谋篇或表现手法，然后让学生选择身边一种或几种熟悉的植物去观察、记录，然后学习作者的写作方法，从外形到内在来描写这种植物，以读促写。在训练学生写作“我的故乡”主题作文时，让学生在写作过程中发现自己的不足，从而引导学生阅读相关的文章，如《故乡》、《故乡的云》等，让学生以写引读，在读中寻求写作方法和锻炼写作技巧。 2.挖掘课本教材，在阅读中思考、创作。 小学语文教材都是经过专家委员会精挑细选出来的，具有典型性和代表性，因此，在小学教学中要特别注意利用教材，充分发掘课本教材内容。在读写结合教学中，教师要在深入理解课文基础上，发掘课文内容和思想，引导学生朗诵甚至背诵课文，让学生在深度阅读中学会思考和创作。例如，在《狼和鹿》教学中，教师可让学生在反复阅读课文的基础上，引导学生思考和创作。让同学们思考生态平衡的问题，考虑生态平衡的原理和维护生态平衡的正确做法，并鼓励学生用新的例子来诠释生态平衡的问题，如以“鸟和虫”为题，让学生进行进一步的思考和写作，通过自己的语言来揭示破坏生态平衡的后

大数据平台建设

当前，我部门应用系统之间都是独立的，数据没有统一标准、系统也没有相连。这种现状导致，各公司部门之间的信息资源无法共享、部门之间工作移交无法电子化。这极大地限制了信息化提高公司工作效率的效果，更重要的是信息资源无法打通，就无法站在全县的角度去进行政务应用的大数据分析，成为了政务应用大数据技术的最大阻碍。 为了提高资源使用率，节约管理成本，推动信息产业发展，拉动社会资金在信息化方面的投入，为了提高行政管理和服务效率，促进公司职能转变，改善投资和营商环境，促进经济发展，为了提高公司服务效率，使公司管理服务从各自为政、相互封闭的运作方式，向跨部门、跨区域协同互动和资源共享转变，提高公司工作效率。有必要构建统一的大数据平台，更好地为公司决策服务，提高信息服务质量。 建成覆盖全县各公司部门的信息资源整合平台，支撑用户单位开展跨部门、跨层级的政务应用大数据分析，业务协作，提供应用集成模板、集中监控管理、远程配置部署等工具，降低跨地域实施难度。电子政务应用中存在大量跨部门、跨层级的业务协作，数据交换平台是县级各部门共享数据，进行全县内大数据分析的基础也是解决跨部门协作的有效手段。全县统一规划、统一规范、统一架构，避免各级单位独立建设带来的格式各异、接口混乱、无法重用、难以扩展的局面；施行统一部署、统一监控、统一管理的集中管理模式，总体上降低各级公司部门信息整合的建设、管理、应用的成本。

社会经历了由磁盘、磁带、光盘存储数据，向以公文档为主要形式数据的发展，后来互联网的兴起促成了数据量的第三次大规模增长，到了今天，随着互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富，数据已呈指数级增长，“大数据”概念逐渐在各界引起热议。在大数据时代，我们分析的数据因为“大”，摆脱了对传统对随机采样的依赖，而是面对全体数据；因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据的精确度，而是坦然面对信息的混杂；信息之“大”之“杂”，让我们分析“据”也由传统的因果关系变为相关关系。 大数据平台由网络基础设施层、数据支撑层、信息安全层、统一管理等构成。数据支撑层必须能够对数据采集、数据质量、数据安全、数据挖掘、数据处理和数据可视化进行大数据的全生命周期管理。通过对全县范围内从不同部门收集到数据运转起来成为流化的资源，为应用支撑层的运转提供丰富的高质量的不同维度的数据资源的接口。在全县数据集中的同时需要考虑数据在传输和存储时的安全问题以及不同部门对外共享自身内部数据时数据边界控制的问题，从技术和制度上保障这些数据资源得到科学、有效、合规的使用。 大数据平台建设的主要任务： （一）建立政务云平台。 建设全县统一的政务云计算平台。以县广电公司的设施为基础，进行云化改造，建立自行管理的云计算资源池，为

大数据中心建设方案

工业产品环境适应性公共技术服务平台 信息化系统建设方案

1. 平台简介 工业产品环境适应性公共技术服务平台是面向工业企业、高校、科研机构等提供产品/材料环境适应性技术服务的平台。平台服务内容主要包括两部分，一是产品环境适应性测试评价服务，一是产品环境适应性大数据服务。测试评价服务是大数据的主要数据来源和基础，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。工业产品环境适应性公共技术服务平台服务行业主要包括汽车、光伏、风电、涂料、塑料、橡胶、家电、电力等。 平台的测试评价服务依据ISO 17025相关要求开展。测试评价服务涉及2个自有实验室、8个自有户外试验场和超过20个合作户外试验场。见图1 （4）产品环境适应性技术规范制定； 2. 信息化系统概述 信息化系统由两个子系统构成，即产品环境适应性测试评价服务管理系统和产品环境适应性大数据服务数据库系统。两个系统紧密关联，大数据系统的主要数据来源于测试评价服务产生的测试数据和试验相关信息，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。 信息化系统的整体框架详见图2. 3. 产品环境适应性测试评价服务管理系统 建设内容 （1）测试评价业务的流程化和信息化 实现从来样登记、委托单下达、测试评价记录上传、报告审批、印发到样品试毕

处理、收费管理等全流程电脑信息化管理；同时实现电子签名、分类统计、检索、自动提醒、生成报表等功能。 （2）实验室/试验场管理信息化 实现主要实验室/试验场样品、设备、标准、人员的信息化管理；实现主要仪器设备的数据自动采集和远程传输；实现主要试验场的远程视频监控。 （3）多方远程通讯 以广州为总部，实现广州总部与主要试验场之间的远程通讯，提供异地账户登录，满足异地多方人员（如委托方、委托方供应商、广州总部、户外试验场、外聘专家等）开展影音交流和现场办公； 总体要求 （1）人机界面采用WINDOW界面，直观简单易学； （2）数据或信息一次录入，多系统共用； （3）人员身份识别； （4）检测报告唯一性识别； （5）不合格自动提醒报警； （6）短信通知，软件将重要事项，如不合格记录及时发送至指定人员手机上。 （7）数据溯源，所有修改行为均留记录； （8）提供多层密码、权限，避免越权操作

生产企业大数据平台建设项目建议书v

大数据平台建设项目建议书 目录 第一章、项目背景...................................... 第二章、项目思路...................................... 第三章、建设内容与方案................................ 第四章、时间进度...................................... 第五章、项目预算...................................... 第六章、企业效益及社会效益............................ 第七章、结论.......................................... 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。