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

室、煤业公司本部、电铝公司本部、煤化公司本部三家专业化公司的相关职能部门及其下属的12家单位进行了现场访谈，同时下发问卷1080份，收集到了详实的资料。

根据调研结果，基于业务能力框架进行分析，并将发现的问题按照严重程度分为A、B、C三类，共发现问题106项并针对这些问题进行研究。

根据以上问题，经过分析，在集团公司治理结构和层级管控、集约化与共享服务、产业链协同、计划管理、预算管理、投资收益与回报、项目管理、风险管理提出了优化改进建议，并根据问题诊断建议，对业务流程进行优化。

2、实施大数据软件平台

兖矿集团根据集团公司应用系统现状，结合目前主流的大

数据技术，充分考虑系统的稳定性、安全性、可扩展性，合理

业务数据库

其它数据源

业务数据经过清洗、过滤后进入ODS层，再结合主数据管理，将数据标准化、分类后，按照主题存储到分布式存储平台。外部数据及非结构化数据，也可采集到分布式存储平台。然后采用数据分析工具，按照需求对数据进行分析，形成各类图表，通过企业内部门户网站进行集成展示。

3、项目建设情况及主要业务功能应用

2015年5月兖矿集团公司召开了大数据工程建设启动会，对大数据平台的建设工作进行了宣贯。开展了信息化高阶诊断及业务流程优化工作。

大数据平台的建设以及数据的治理与整合是一项循序渐进、逐步深化的过程，目前已经完成了销售及部分财务领域数据的整合。

（1）通过煤炭分析流向，使得煤炭向高价区域流动，实现更大的价值

通过大数据平台设计开发了销售沙盘模型，利用沙盘模型调整各类煤种的销售流向，发现最有价值的销售策略。

通过对二号精煤和混煤进一步分析，得出结论，通过优化混煤及二号精煤流向，可带来大幅效益提升。

因此提出优化建议：

营销资源应向混煤-自营铁路及二号精煤-地销方向倾斜，并采取附加性的销售激励手段；

组织好对应的调运资源如自营铁路车头、车皮及押车力量，应对销售增加带来的挑战；

生产单位应组织好生产，全力保障重点品种的供应。

（2）通过分析港口库存，提升生产与销售计划的协同能力，节约成本

通过分析矿井库存、日照港库存、装船量等数据，发现煤炭生产、库存、其他流向销售量与日照港存煤的关系，从而制定合理的销售策略，降低库存成本，减少库存风险。

通过分析上图可以发现，日照港煤炭堆存费会随库存高企而升高，通过优化煤炭调运水平，按保守方式预估提高日照港

煤炭周转率10%。

通过优化煤炭销售流向，15年日照港煤炭进港量与14年相比同比显著减少，由此有效降低了相关费用。

优化建议：

（1）提升生产与销售计划的协同能力，如在集团层面成立专门的机构来负责协同生产、调运及销售，从而实现利益最大化。

（2）从总调层面为各矿煤场设置库存警戒红线，建立自上而下的监控及自下而上的反馈机制，当触及警戒线时，通过调度及时调节生产，全面规避超能力存煤带来的安全风险。

（3）在销售淡季阶段性加大对销售人员的激励，一方面降低库存压力，另一方面为企业增效。

（3）利用大数据技术，迅速掌握有关营销动态，降低销售风险

大数据平台通过营销全景视图、产销存地图及客户销售地图等主题，运用了地图与报表数据联动的方式，实现了相关数据的钻取及各种维度的展示，有效改变了手工绘制报表展现维度单一的缺陷，从而提升了数据分析的质量与数据分析的能力。

大数据平台是实现了与ERP 、调度、地销等系统的数据整合，提升了数据分析的时效性，使以下场景的应用变得更为简单。

（1）计算各矿各品种各流向的煤炭销售出矿价，确定煤炭销售的高价区域，为营销决策提供了有效依据。

（2）通过整合地销煤发运系统中及销售计划中的相关数据，有效控制超计划发运情况的发生，避免产生经济损失。

（3）分析客户分类、客户分行业、客户分区域的销售情况，有效提升了客户销售分析的深度和广度，方便管理者掌握重点客户的销售情况。

（4）客户授信情况的实时展现，可以及时发现信用占用水平较高的客户，并采取相应措施控制风险。

4、管理制度保障

数据的质量与及时性，直接影响分析结果，因此集团公司下发了大数据平台管理办法，规范了集团公司大数据平台运行维护工作，明确了工作组织和职责，以及大数据平台数据维护的流程与各部门管理权限、数据问责机制、考核机制，确保大数据平台的数据准确性、唯一性，为集团战略转型提供可靠的数据支撑。

四、大数据平台解决的关键问题及创新点

(一)解决的关键问题

1、大数据平台的建设并不是孤立的建立一套信息系统，它需要密切配合集团公司战略转型需求，需要通过业务信息化的诊断、业务流程的优化，发现问题，然后利用大数据技术进行分析，提出改进建议。

2、需要打破部门信息壁垒。通过强有力的集团领导层支持，整合集团内多种多样的信息系统和各类手工报表，有效打破了部门间数据难以共享的壁垒，有力支撑决策分析。

3、获取准确的外部数据难较难。兖矿大数据平台不仅涵盖了集团内部数据，也集成了多种外部数据，保证分析结果的准确性。

(二)项目价值及创新点

正如前文所述，兖矿大数据平台的建设，不仅是为了建立一套软件平台，它首先是企业文化建设的一部分，是通过大数据项目的建设，从数据当中找到新的知识、发现新的规律、获得新的启发，决策依靠数据和理性驱动，打破靠经验决策的模式。

兖矿大数据平台的建设是一个体系建设，同时注重数据标准化的建设，建立了集团公司统一的主数据管理平台，逐步将物料、供应商、客户、人力资源、财务科目等数据进行标准化，做好大数据平台建设的基础工作，保证了数据的真实性、可靠性。

五、大数据平台应用效果及应用前景

集团公司根据现状诊断报告中指出的问题，集中讨论形成相应的整改方案以及未来实施的计划，目前一些诊断中建议的管理思想和理念已经逐步得到了落实。

大数据平台建设加强了信息化管理，提升了信息化支撑能力，推进各领域信息系统的建设工作；对煤炭销售工作提供了准确的建议和参考，通过及时调整煤炭流向，并采取附加性的销售激励手段，提高销售利润；优化了煤炭生产与销售计划的协同。通过分析制定合理的销售策略，降低库存成本，减少库

存风险，实现利益最大化。

兖矿集团大数据平台建立了适合煤炭企业的数据集成、分析方法，充分考虑了煤炭企业业务及数据环境的复杂性，采用了先对业务进行诊断分析、优化，找到关键点，再建立大数据平台对主要业务需求进行分析，解决问题的模式。目前只实现了销售领域的数据集成分析，下一步将逐步推广到物资、人力资源、财务等领域。

六、总结

兖矿大数据平台的建设过程中发现了一些问题，也总结了一些经验。

煤炭企业大数据平台建设，必须进行必要的宣贯。目前大数据对于煤炭企业来说仍然是比较新的概念，通过必要的交流、培训、头脑风暴等活动，使管理者能够认识到数据的重要性与必要性。

树立“一把手”实施大数据平台的决心。各领域数据掌握在业务部门手中，打破部门之间的信息壁垒，需要“一把手”强有力的协调。

建立专业能力强的信息化团队。数据的治理与集成分析是一项长期不断深化的过程，需要信息化团队与业务部门密切配

合，对数据进行挖掘分析、更新，提供支持。

兖矿集团大数据平台建设目前还处在起步阶段，完成了软件平台的搭建及煤炭营销领域数据的集成，下一步将继续深化，将物资、人力资源、财务等领域数据进行集成，逐步形成集团公司层面完整的数据分析平台。

统计局大数据统计平台建设方案 智慧统计大数据云平台建设方案

统计局大数据统计平台 建 设 方 案

目录 第一章项目概述 (5) 1.1项目名称 (5) 1.2 建设单位 (5) 1.3 编制依据 (5) 1.4项目背景 (5) 1.5建设周期 (8) 1.6建设意义 (9) 第二章建设需求 (11) 2.1建设目标 (11) 2.2 项目建设需求分析 (11) 2.3平台性能需求分析 (15) 第三章应用支撑平台建设方案 (19) 3.1 建设原则 (19) 3.2 建设目标 (21) 3.3 平台架构 (21) 3.4 大数据平台功能 (23) 3.4.1数据交换系统 (23) 3.4.2数据质量管理 (29) 3.4.3基础模型搭建 (34) 3.4.4多维分析模型搭建 (35) 3.4.5定制报表功能 (36) 3.4.6自助取数平台 (38) 3.4.7系统管理功能 (39) 3.5数据库设计 (40)

3.5.1数据库设计目标 (41) 3.5.2数据库架构 (41) 3.6大数据处理设计 (43) 3.6.1并行处理设计 (43) 3.6.2数据算法提速 (47) 3.7大数据存储设计 (51) 3.7.1数据分级存储 (51) 3.7.2分布式数据库 (52) 3.8软硬件配置 (54) 3.8.1 选型原则 (54) 3.8.2 容量估算 (55) 3.8.3 投资估算 (61) 第四章应用系统建设方案 (68) 4.1 应用系统功能架构 (68) 4.1.2 ETL工具 (69) 4.2业务分析系统 (71) 4.2.1“三新”统计 (72) 4.2.2文化产业统计 (76) 4.3 宏观经济预测系统 (86) 4.4 应用系统配套工具 (91) 第五章系统安全设计方案 (93) 5.1 区块链的数据安全 (93) 5.1.1区块链描述 (93) 5.1.2区块链数据保障 (94) 5.2 互联网接入安全 (94)

智慧校园大数据平台建设和运营整体解决方案

智慧校园大数据云平台 建 设 方 案

目录 第1章建设思路和建设目标 (20) 1.1、总体建设内容概述 (20) 1.2、总体建设理念 (21) 1.2.1、搭平台 (21) 1.2.2、定标准 (22) 1.2.3、上应用 (23) 1.2.4、成体系 (24) 1.2.5、集中管 (26) 1.2.6、特色建 (26) 1.3、总体目标 (27) 1.3.1、培养人才目标 (27) 1.3.2、推动教育治理体系和治理能力现代化目标 (27) 1.3.3、平台建设目标 (28) 1.3.3.1、智慧校园平台建设标准化 (28) 1.3.3.2、平台云化 (29) 1.3.3.3、业务能力云化 (29) 1.3.3.4、服务集中化 (29) 1.3.3.5、应用移动化 (29) 1.3.3.6、应用扩展化 (29) 1.3.3.7、资源可持续化 (30) 1.3.3.8、管理可视化 (30) 1.4、总体架构设计 (30) 1.4.1、总体架构 (30) 1.4.2、云平台整体架构 (32) 1.4.3、系统技术路线设计 (32) 第2章智慧校园大数据总体规划 (34) 2.1、智慧校园大数据建设背景 (34)

2.1.1、战略机遇 (34) 2.1.2、大数据产业政策支持 (36) 2.2、智慧校园大数据的来源 (37) 2.2.1、个体智慧校园大数据 (38) 2.2.2、课程智慧校园大数据 (38) 2.2.3、班级智慧校园大数据 (39) 2.2.4、学校智慧校园大数据 (39) 2.2.5、区域智慧校园大数据 (39) 2.2.6、国家智慧校园大数据 (40) 2.3、智慧校园大数据采集技术图谱 (40) 2.4、智慧校园大数据建设面临问题 (41) 2.4.1、产品同质化严重 (41) 2.4.2、分析端是整体短板 (42) 2.4.3、缺乏统一的行业标准 (42) 2.4.4、大数据价值尚未体现 (42) 2.4.5、数据模型的科学性不足 (43) 2.4.6、数据的权利制度未明确 (43) 2.4.7、数据规模日益庞大 (43) 2.4.8、缺乏稳定高效的大数据环境 (43) 2.4.9、数据利用不充分 (44) 2.4.10、数据驱动带来的科研新挑战 (44) 2.5、智慧校园大数据云平台建设原则 (44) 2.5.1、要提前规划设计 (45) 2.5.2、要有清晰的边界 (46) 2.5.3、要保持连续性和规范性 (46) 2.5.4、采集粒度要尽可能小 (47) 2.5.5、智慧校园大数据数据源分析 (48) 2.5.5.1、数据涉及面窄 (48) 2.5.5.2、有效数据量少 (48)

大数据背景下统计工作之我见

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/3318504781.html, 大数据背景下统计工作之我见 作者：吴灵玉 来源：《现代营销·理论》2018年第03期 摘要：随着信息技术的发展。以Web2.0技术为基础的社交网络、电子商务平台、微博等新兴服务快速发展。云计算提供了基础平台，造就了大数据时代。每时每刻都会有大量数据产生、传输……对这么庞大的数据进行分析、研究就显得尤为重要，以数据为对象的统计发挥的作用可见一斑。 关键词：大数据统计统计意义 2017年6月1日，菜鸟网络在其官方微博发布《菜鸟关于顺丰暂停物流数据接口的声明》，顺丰对此回应指出：菜鸟下线丰巢接口信息、暂停丰巢数据接口，是一场以信息安全为由的针对性封杀行动。并且顺丰还表示菜鸟要求丰巢提供与其无关的客户隐私数据。 矛盾的焦点在于对数据的掌控。那么，引发了“顺丰、菜鸟之争”的数据究竟有多重要？在这个大数据时代，数据是如何发挥作用的？ 数据本身具有的价值远远不及其背后隐藏信息的价值，而挖掘数据背后的信息，就需要通过对一系列数据进行汇总、分析，从而针对问题进行探讨与解决。 一、统计的重要性 从个人角度来讲，在生活方方面面都是数据。每天的消费金额、步行的计数、走过的路线等等都是数据，而使数据体现其价值的便是统计。 现在电子商务平台快速发展，很多人喜欢网上购物。购物会留下消费记录和足迹，通过对这些数据进行分析，商家可以得知顾客的消费倾向，从而有助于针对性的营销。而消费者自身对自己的消费记录分析，便可以调整自己的消费计划，做好预算。 从国家角度，我国国家统计局的统计数据在经济、政治、文化、教育等方方面面都有着重要意义。 对这些数据进行不同角度的统计、分析和解读，可以看出许多潜藏信息。例如，这是我国最近几个月的制造业PMI（采购经理指数）绘制的图表。制造业PMI指数在50%以上，反映制造业总体扩张。我们便可以得知，我国制造业总体扩张，并能分析出扩张速度。如果辅以其他指标，有助于详细分析行业发展走势等。 二、统计陷阱

社情民意大数据分析系统-安徽省统计局

采购需求 （本需求仅供参考，具体以磋商文件为准） 前注： 1、本说明中提出的技术方案仅为参考，如无明确限制，供应商可以进行优化，提供满足用户实际需要的更优（或者性能实质上不低于的）服务方案，且此方案须经磋商小组评审认可； 2、供应商应当在响应文件中列出完成本项目并通过验收所需的所有各项服务等全部费用。成交供应商必须确保整体通过用户方及有关主管部门验收,所发生的验收费用由成交供应商承担；供应商应自行勘察项目现场，如供应商因未及时勘察现场而导致的报价缺项漏项废标、或成交后无法完工，供应商自行承担一切后果； 3、如对本磋商文件有任何疑问或澄清要求，请按本磋商文件“供应商须知前附表”中约定方式联系安徽省政采项目管理咨询有限公司，或在接受答疑截止时间前联系采购人，否则视同理解和接受，供应商对磋商文件、采购过程、成交结果的质疑，应当在法定质疑期内一次性提出针对同一采购程序环节的质疑。 一、项目概况 1、建设背景 按照安徽省委省政府领导“四个说清楚、三个转变”总体要求，引进大数据挖掘技术，利用互联网多手段多视角采集民意，与传统手段相互印证相互促进，丰富民意数据采集和分析手段，提高社情民意分析应用能力，推进安徽省社情民意调查工作高质量发展，建立安徽省统计调查队社情民意大数据分析系统。 2、建设目标 构建基于互联网大数据环境的社情民意新型工作平台，实现及时收集民意，掌握民众对政策的反馈；针对当前经济社会热点问题，系统搜索和挖掘全网信息，分析趋势、成因、规律等；同时借助互联网，增强民

意调查问卷内容设计的科学性。 3、建设内容 安徽省统计调查队社情民意大数据分析系统主要建设内容包括：社情民意大数据资源服务、社情民意大数据分析系统和应用展示系统。 社情民意大数据资源服务，主要进行数据的收集与存储。针对各类基层数据和互联网数据，提供数据源的接口，进行增量或者全量采集；对于采集到的数据，通过大数据技术手段进行存储，供上层业务平台进行计算分析和业务统计。 社情民意大数据分析系统，主要进行数据的分析计算与业务挖掘。通过大数据资源服务提供的海量历史或实时数据，通过各种算法进行分析统计和深度挖掘，供上层业务平台进行最终展现。 应用展示系统，主要针对最终数据结果进行业务展现。根据指标汇总结果，提供给领导层及业务部门进行查看。为领导进行相关政策的制定、实施提供及时、准确、全面的信息依据；为业务部门开展工作提供辅助技术手段。 二、服务需求 1、服务范围 本项目需要针对安徽省统计调查队提出的业务功能需求，定制开发对应的应用软件系统，构建形成社情民意大数据分析平台。 2、服务要求 本项目应用软件系统，应满足如下功能要求： （1）社情民意大数据资源服务 每日采集包括网站、论坛、博客、微信以及搜索引擎等信息源，运用智能提取技术有效提取网页中的有效信息，通过数据索引和数据分词等手段精加工采集的数据，形成全面、客观的社情民意信息数据资源池，为社情民意分析展示提供数据资源服务。 根据安徽省统计调查队社情民意采集分析工作需要，采集互联网相关信息，建立专题资源库。 采集获取的源数据，在进行数据抽取、数据转换、数据装载等处理（即ETL过程）后，生成综合、规范的业务基础数据，通过数据交换接口，实现与社情民意大数据分析系统的数据实时交换。 （2）社情民意大数据分析系统 1) 民意词云 民意词云是用以显示指定时间，指定地域的民意关键话题的体现，词云权重的计算规则可以选择，提供多个维度的联合分析规则，比如从新闻文章内容进行分析、从文章贴吧等社交论坛对应的评论进行分析、从文章的转发量、阅读数、点击量等传播量方面进行分析，总体是从民意事件产生和人民群众互动2个方面来

数据中心项目建设方案介绍

数据中心项目建设 可行性研究报告 目录 1概述 1.1项目背景 1.2项目意义 2建设目标与任务 数据中心的建设是为了解决政府部门间信息共享，实现业务部门之间的数据交换与数据共享，促进太原市电子政务的发展。具体目标如下：建立数据中心的系统平台。完成相应的应用软件和数据管理系统建设，实现数据的交换、保存、更新、共享、备份、分发和存证等功能，并扩展容灾、备份、挖掘、分析等功能。 (一)建立数据中心的系统平台。完成相应的应用软件和数据管理系统建设，实现社会保障数据的交换、保存、更新、共享、备份、分发和存证等功能，并扩展容灾、备份、挖掘、分析等功能。 (二)建立全市自然人、法人、公共信息库等共享数据库，为宏观决策提供数据支持。对基础数据进行集中管理，保证基础数据的一致性、准确性和完整性，为各业务部门提供基础数据支持； (三)建立数据交换共享和更新维护机制。实现社会保障各业务部门之间的数据交换与共享，以及基础数据的标准化、一致化，保证相关数据的及时更新和安全管理，方便业务部门开展工作；

(四)建立数据共享和交换技术标准和相关管理规范，实现各部门业务应用系统的规范建设和业务协同； （五）为公共服务中心提供数据服务支持，实现面向社会公众的一站式服务； (六）根据统计数据标准汇集各业务部门的原始个案或统计数据，根据决策支持的需要，整理相关数据，并提供统计分析功能，为领导决策提供数据支持； （七）为监督部门提供提供必要的数据通道，方便实现对业务部门以及业务对象的监管，逐步实现有效的业务监管支持； （八）为业务数据库的备份提供存储和备份手段支持，提高业务应用系统的可靠性。 3需求分析 3.1用户需求 从与数据中心交互的组织机构、人员方面进行说明。

大数据平台建设的数据“治理”

大数据平台建设的数据“治理” 本文讲述了以用户为中心的自服务大数据治理的实现方法和关键技术。 本文目录： 一、大数据时代还需要数据治理吗？ 二、如何面向用户开展大数据治理？ 三、面向用户的自服务大数据治理架构 四、总结

一、大数据时代还需要数据治理吗？ 1、数据平台发展过程中随处可见的数据问题 大数据不是凭空而来，1981年第一个数据仓库诞生，到现在已经有了近40年的历史，相对数据仓库来说我还是个年轻人。而国内企业数据平台的建设大概从90年代末就开始了，从第一代架构出现到现在已经经历了近20年的时间。 在这20年的时间里，国内数据平台实施者可以说是受尽折磨，数据项目一直不受待见，是出了名的脏活累活。 可以说，忽视数据治理给数据平台建设带来了不少问题。随处可见的数据不统一，难以提升的数据质量，难以完成的数据模型梳理等源源不断的基础性数据问题，限制了数据平台发展，导致数据应用不能在商业上快速展示效果。

举一个典型商业智能应用的例子，管理驾驶舱可能很多朋友都听说过，很多企业建设了管理驾驶舱，但是建设完之后往往成为摆设，只有当领导需要看的时候，大家才去拼命改数据。 为什么数据平台的建设遇到这么多“坎”，而且难以真正发挥其商业价值？其实核心问题还是数据本身不统一，数据内容准确度不高。 2、数据治理逐渐受到各行业认识 我国最早意识到数据治理重要性的行业银行是金融行业。由于对数据的强依赖，金融业一直非常重视数据平台的建设，经过几代数据平台的验证，发现数据治理是平台建设的主要限制因素，而且随着投资和建设的投入增加，对数据治理的重要性的认识也越来越深刻。 人民银行与银监会也非常重视数据治理，从08年开始，在全国银行业推行统一的数据标准，控制行业的数据质量。工行、建行、国开等大型银行，对数据治理都非常重视。08年前，我们与国开一起开始了数据治理的建设，下图展示的就是国开银行针对数据全生命周期的数据管控。 如今各行业都开始了大数据平台的建设，希望利用大数据的能力，来实现数字化转型。大数据平台的建设本质上还是数据的建设，传统数据平台碰到的所有问题大数据平台都有可能碰到，由于数据量级的变化，大数据平台必然还会产生新的问题。

某新建统计局信息化大数据解决方案

【电子政务】某新建统计局智能信息化建设电子云政务、信息化系统集成整体设计方案 XX网络技术有限公司 2018年X月X日

目录 第一章概述 (4) 1.1项目背景 (4) 1.2设计要求 (9) 1.3需求分析 (10) 第二章设计方案 (14) 2.1项目综述 (14) 2.2大楼和周界安防设计 (15) 2.2.1园区周界入侵探测报警系统 (15) 2.2.2网络监控系统 (19) 2.2.3出入口道闸管理系统 (23) 2.2.4访客管理子系统 (35) 2.2.5园区智能广播系统 (38) 2.3公共场所信息发布系统设计 (39) 2.3.1办公楼LED条屏 (39) 2.3.2门厅LED全彩屏 (40) 2.4重点房间及核心系统设计 (42) 2.4.1监控值班室 (42) 2.4.2大会议室 (44) 2.4.3党委会议室 (45) 2.4.5网络中心机房 (47) 2.4.6 指挥大厅 (49) 2.5基础支撑系统 (50) 2.5.1计算机网络系统 (50) 2.5.2视频会议系统 (57) 2.5.3图像接入系统 (65) 2.5.4主机与存储系统 (79) 2.5.5地理信息系统数据处理加工 (81) 2.5.6数据整合预入库阶段 (84) 2.5.7机房工程 (88)

2.6统计局电子云政务系统 (91) 1.内容框架 (91) 2.云中心设计方案 (92) 3.计算资源池建设 (95) 4.存储资源池建设 (99) 5.云管理平台建设 (104) 6.网络系统设计 (109) 7.局域网络设计 (113) 8.云安全管理建设 (118) 9.云备份系统建设 (126) 10.灾备中心设计 (128) 2.7统计局办事大厅 (130) 1.办事大厅信息发布系统 (130) 2.排队叫号系统 (163) 第三章施工组织计划 (186) （1）设计概述 (186) （2）工程工期进度控制综述 (186) （3）工程进度控制的方法、措施 (187) （4）施工进度计划 (190) （5）主要系统施工方案 (195) （6）现有设施保护方案 (199) （7）确保工程质量的技术措施 (203) （8）安全文明施工措施 (210) （9）消防保障措施 (222) （10）主要施工机械及劳动力配备计划 (235) （11）临时用水、用电、存货、工地办公室等要求 (247) （12）雨季施工防护措施 (249) （13）抢工措施 (251) （14）文明施工的管理 (258) （15）保证施工的环境保护措施 (262) （16）施工应急预案 (270) （17）系统测试验收 (281) （18）人员培训计划 (291) （19）质量控制体系 (292)

大数据中心建设方案a

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 广 州 显 微 分 析 实 广 州 腐 蚀 分 析 实 广 州 花 都 户 外 试 海 南 琼 海 户 外 试 新 疆 吐 鲁 番 户 外 内 蒙 海 拉 尔 户 外 西 藏 拉 萨 户 外 试 武 汉 户 外 试 验 场 西 沙 户 外 试 验 场 沙 特 吉 达 户 外 试 海 南 三 亚 户 外 试 山 东 青 岛 户 外 试 美 国 凤 凰 城 试 验 美 国 弗 罗 里 达 试 其 它 合 作 试 验 场 验 室 验 室 验 场 验 场 试 验 试 验 验 场 验 场 验 场 验 场 场 验 场 场 场 图 1 环境适应性测试评价服务实验室概况 平台的大数据服务，基于产品环境适应性测试评价获取的测试数据以及相关 信息，利用数据分析技术，针对不同行业提供产品环境适应性大数据服务，包括 但不限于： （1）产品环境适应性基础数据提供； （2）产品环境适应性调研分析报告； （3）产品环境适应性分析预测； （4）产品环境适应性技术规范制定；

统计局大数据中心工作要点

市统计局大数据中心2018年工作要点 根据省局大数据中心2018年信息化工作安排及南充市、县、乡三级目前统计信息化建设现状及存在的短板及问题，结合市局统计工作改革与发展对信息化提出的支撑与保障要求， 2018年大数据中心工作要点如下： 一、亮特点工作 （一）全力推进和做好统计大数据中心建设 不断深化优化新建大数据中心机房建设、网络系统、安全系统、应用系统的建设技术方案，做实做细各项准备，以便机房技术用房确定后，能在尽量短的时间内高效推进统计大数据中心的建设，并同步做好机房、高清视频会议暨综合管理展示大屏的建设、升级工作和局内现有机房各信息化系统的调试集成工作。 （二）建立基本完备的信息网络安全体系 在大数据中心的建设过程中，优化网络结构，通过部署防火墙、行为管理、堡垒机、数据库审计、日志审计等安全设备，建立起较全面的安全技术防护设施。通过采取多种措施，确保市县两级VRV安全客户端注册率每月均达100%，提升杀毒软件安装率，进一步完善安全管理有关制度。按《网络安全法》的要求，在新的大数据中心各项信息系统建设完成后，聘请有资质的专业测评公司对信息系统进行安全检测

及提出完善整改报告，通过等级保护测评。圆满完成省局及市政府及有关部门对我局的各类安全检查，确保全年不出任何安全事故，建成省内市州领先的基本完备的信息网络安全体系。 二、重点工作 （一）做好三农普、四经普有关数据处理工作 按省局有关工作时间安排，在国家审定农普数据反馈后，及时做好三农普市、县两级资料开发的数据处理系统搭建和汇总出表工作。做好四经普数据处理设备准备（PDA设备的管理、新设备的采购）、数据处理方案制定、处理环境的搭建、应用系统的技术培训、数据处理期间的技术保障等各类数据处理工作。 （二）继续推进县（区）、乡（镇）信息化基础建设 在2017年推进县、乡信息化标准化建设取得明显成效的基础上，针对各地还未达标和还存在的薄弱环节部分，按省中心有关工作要求，继续推进基层信息化基础建设。利用统计深改的形势背景，努力争取形成规范扎实的基层信息化管理体制，在机构设立、人员配备、网络建设（专网向社区延伸、市县专网增设备用网络线路）、环境设施（专用机房、二代防火墙、UPS电源等）、安全体系建设等方面持续推进，为后续统计改革发展对基层信息化工作提出的全新要求打下良好基础。并通过按月通报有关工作进展来促进各县区间

全国各地大数据管理局建设成立

（一）2019年4月8日-2019年4月14日提供1篇文章 第47篇：全国各地大数据管理局成立、建设 当下各级政府正在如火如荼地推进的智慧城市建设，大数据无疑更是关键中的关键。然而，从各地智慧城市、数字政府建设的具体实践来看，最大痛点和瓶颈也正是数据的匮乏。各地大数据匮乏的核心症结在于各级部门未能充分认识到大数据的重要性，缺乏汇集大数据的意识和动力，而关键则是缺乏相应的大数据相关机构。大数据管理局的成立表明，当地政府已充分认识到大数据的重要性，专职机构的设立也能真正敦促各级各部门更重视大数据建设。

一、省级大数据局成立情况 据不完全统计，省级层面已有广东省、浙江省、山东省、贵州省、福建省、广西壮族自治区、吉林省、河南省、江西省、内蒙古自治区、重庆市、上海市12个地区设立了省级的大数据管理机构。 1.贵州省大数据发展管理局 2017年2月，贵州省将省公共服务管理办公室职责全部划入贵州省人民政府办公厅。将贵州省经济和信息化委员会承担的有关数据资源管理、大数据应用和产业发展（除电子信息制造业外）、信息化（除“两化融合”外）等职责，整合划入省大数据发展管理局。此外，贵州省信息中心（省电子政务中心、省大数据产业发展中心）调整由省大数据发展管理局管理。 2.福建省大数据管理局 2018年10月，在新一轮机构改革中，设置省政府部门管理机构数字福建建设领导小组办公室，加挂省大数据管理局牌子。 3.山东省大数据局 2018年10月，为主动适应数字信息技术的快速发展，解决部门信息“孤岛”和信息“烟囱”问题，加快推进“互联网+电子政务”，建设“数字山东”，在山东省政府办公厅大数据和电子政务等管理职责的基础上，组建省大数据局，作为省政府直属机构。 4.浙江省大数据发展管理局 2018年10月25日,浙江省大数据发展管理局挂牌。负责推进政府数字化转型和大数据资源管理等工作。通过组建这一机构，进一步加强互联网与政务服

数据中心同步平台建设方案

数据中心同步平台建设 方案 Hessen was revised in January 2021

数据中心同步平台建设方案 第一章概述 平台建设背景 当前政府、企业的信息化的状况是，各政府和企业一般都设计和建设了属于机构、业务本身的应用、流程以及数据的信息处理系统，独立、异构、涵盖各自业务内容的信息处理系统，系统设计建设的时期不同、业务模式不同，信息化建设缺乏有效的总体规划，重复建设；缺乏统一的设计标准，大多数系统都是由不同的厂商在不同的平台上，使用不同的语言进行开发的，信息交互共享困难，存在大量的信息孤岛和流程孤岛。为了有效整合分散异构的信息资源，消除“信息孤岛”现象，提高政府和企业的信息化水平。宇思公司要开发的数据共享交换平台，主要目的是有效整合分散异构系统的信息资源，消除“信息孤岛”现象，提高政府和企业的信息化水平，灵活实现不同系统间的信息交换、信息共享与业务协同，加强信息资源管理，开展数据和应用整合，进一步发挥信息资源和应用系统的效能，提升信息化建设对业务和管理的支撑作用。 要求新构建的数据共享交换平台要遵循标准的、面向服务架构（SOA）的方式，基于先进的企业服务总线ESB技术，遵循先进技术标准和规范，为跨地域、跨部门、跨平台不同应用系统、不同数据库之间的互连互通提供包含提取、转换、传输和加密等操作的数据交换服务，实现扩展性良好的“松耦合”结构的应用和数据集成；同时要求数据共享交换平台，能够通过分布式部署和集中式管理架构，可以有效解决各节点之间数据的及时、高效地上传下达，在安

全、方便、快捷、顺畅的进行信息交换的同时精准的保证数据的一致性和准确性，实现数据的一次 数据共享交换平台-设计方案 采集、多系统共享；要求数据交换平台节点服务器适配器的可视化配置功能，可以有效解决数据交换平台的“最后一公里”问题，快速实现不同机构、不同应用系统、不同数据库之间基于不同传输协议的数据交换与信息共享，为各种应用和决策支持提供良好的数据环境。要求数据共享交换平台能够把各种纷繁复杂的数据系统集成在一起完成特定业务，提供同构数据、异构数据之间的数据抽取、格式转换、内容过滤、内容转换、同异步传输、动态部署、可视化管理监控等方面功能，支持的数据包括各主流数据库（如Oracle、SQL Server、MySQL等）、地理空间数据（如卫星影像、矢量数据）、常规文件（word、excel、pdf）等各种格式，并可以根据用户需求定制开发特定业务服务。 应用场景 场景一：中国科学院电子学研究所的信息交换需求 实现各个数据中心间的数据库层面的数据共享交换，各中心之间是双向的、实时的数据交换，各数据节点的数据库是同构的数据库系统（即Oracle），数据的类型是基于数据库表格的规则数据，字段类型包含BLOB字段类型。目前各数据节点的数据结构（表）是相同的，主要是一表对一表的数据交换，数据抽取和过滤需求比较简单。目前数据共享交换是通过Oracle GoldenGate数据库同步工具来实现的。 用户具体需求包括：

大数据中心建设的策划方案

大数据中心建设的策划方案 大数据中心建设不仅对广电网络现有的广播电视业务、宽带业务的发展产生积极作用,同 时为广电的信息化提供支撑，下面由学习啦为你整理大数据中心建设的策划方案的相关资料， 希望能帮到你。 大数据中心建设的策划方案范文一大型承载企事业、集团、机构的核心业务，重要性高， 不允许业务中断， 一般按照国标 A 级标准建设， 以保证异常故障和正常维护情况下， 正常工作， 核心业务不受影响。 数据中心机房基础设施建设是一个系统工程，集电工学、电子学、建筑装饰学、美学、暖 通净化专业、计算机专业、弱电控制专业、消防专业等多学科、多领域的综合工程。 机房建设的各个系统是按功能需求设置的，主要包括以下几大系统：建筑装修系统、动力 配电系统、空调新风系统、防雷接地系统、监控管理系统、机柜微环境系统、消防报警系统、 综合布线系统等八大部分。 一、建筑装修系统是整个机房的基础，它主要起着功能区划分的作用。 根据用户的需求和设备特点，一般可以将机房区域分隔为主机房区域和辅助工作间区域， 主机房为放置机架、服务器等设备预留空间，辅助工作间包括光纤室、电源室、控制室、空调 室、操作间等，为主机房提供服务的空间。 此外，数据中心机房装修需要铺抗静电地板、安装微孔回风吊顶等，确保机房气密性好、 不起尘、消防、防静电、保温等，以为工作人员提供良好的工作条件，同时也为机房设备提供 维护保障功能。 二、供配电系统是机房安全运行的动力保证。 计算机机房负载分为主设备负载和辅助设备负载。 主设备负载指计算机及网络系统、计算机外部设备及机房监控系统，这部分供配电系统称 为 “设备供配电系统，其供电质量要求非常高，应采用 UPS 不间断电源供电来保证供电的稳 定性和可靠性。 辅助设备负载指空调设备、动力设备、照明设备、测试设备等，其供配电系统称为“辅助 供配电系统，其供电由市电直接供电。 机房内的电气施工应选择优质电缆、线槽和插座。 插座应分为市电、UPS 及主要设备专用的防水插座，并注明易区别的标志。 照明应选择机房专用的无眩光高级灯具。 三、空调新风系统是运行环境的保障。 由于数据中心机房里高密度存放着大量网络和计算机设备，不仅产生大量的集中热量，而 且对环境中的灰尘数量和大小有很高的要求，这就对空调系统提出了更高的要求。 保证设备的可靠运行，需要机房保持一定的温度和湿度。 同时，机房密闭后仅有空调是不够的，还必须补充新风，形成内部循环。 此外， 它还必须控制整个机房里尘埃的数量， 对新风进行过滤， 使之达到一定的净化要求。

大数据时代下的统计新思维

魏强：大数据时代下的统计行业新思维 发布时间：2013.11.19 09:06 来源：赛迪网作者：烨岚 【赛迪网讯】11月19日消息，统计行业是与国家发展和居民生活情况等息息相关的行业，统计的基本任务是对国民经济和社会发展情况进行统计调查、统计分析，提供统计信息和咨询意见，实现统计监督，为各级政府部门的决策提供依据。随着新一代信息技术的不断发展，统计信息化水平取得快速发展，也赋予了“统计现代化”更多内涵。尤其是大数据技术理念的推广和普及，给多年来与数据打交道的统计行业带来了更加深刻的变革。 统计行业的“四大工程” 国家统计局在《“十二五”时期统计发展和改革规划纲要》中明确提出，把建设以企业一套表为核心的四大工程作为推动“十二五”统计建设与发展的重要抓手，是当前统计系统的“第一号任务”。所谓四大工程建设：一是建设真实完整、及时更新的基本单位名录库；二是建立规范统一、方便企业填报的企业一套表制度；三是建设功能完善、统一兼容的数据采集处理软件系统；四是建设安全畅通、便捷高效的联网直报系统。 基本单位名录库是我国所有法人单位、产业活动单位（分支机构）基本信息的数据库，通过对每个企业进行编号形成名录库。企业一套表则是一种制度，将之前混乱无序的统计表格模型打乱，用元数据的技术重新构建一套表，表内的内容则用指标去描述。数据采集处理软件系统通过整合打破了信息孤岛，统一了软件平台和填报方法。联网直报系统统一了网络，改变了手工报数的原始方式。由此可见，四大工程是管理业务的大变革，是统计制度的革新，是基于信息化的现代化的统计方法，真正实现了用信息化带动业务模式的创新。 时至今日，企业一套表的建设任务已基本完成，那么接下来要做什么呢？统计信息化要如何规划未来的发展呢？带着这个问题，记者采访了常年与国家统计局进行深入合作的统计行业专家——同方物联网本部数据资源工程事业部副总经理魏强，听他讲述了大数据时代下的统计行业新思维。 同方物联网本部数据资源工程事业部副总经理魏强 大数据时代下的统计行业新思维 四大工程是统计制度和管理业务的大变革 同方参与了四大工程建设中的企业一套表和数据采集处理软件系统两大工程，魏强认为四大工程不仅仅是一个软件，而是一套非常先进的管理模式和管理理念，这套管理模式将给统计行业带来深刻变革，也给地方统计局带来了更多的机遇与挑战。对于地方统计局来说，一是对国家统计局，二是对地方，两个方向的工作都非常重要，而双方的需求则不尽相同。例如，国家统计局更加关注涉及国民经济的三上企业，而地方则更关心能带动当地发展的文化、旅游等产业，面对这些地方政府的个性化需求，地方统计局需要将四大工程这套先进的管理模

互联网+大数据中心机房建设方案

数据中心机房建设方案

目录 第一章概述 (5) 1.1机房建设需求概况 (5) 1.2引用标准 (5) 第二章机房装修 (6) 2.1设计内容 (6) 2.2顶棚装修工程 (6) 2.2.1净空 (6) 2.2.2天花材料 (7) 2.3地面装修工程 (7) 2.3.1各功能区地面装修要求 (7) 2.3.2活动地板的选用 (7) 2.3.3活动地板的安装 (8) 2.4墙面装修工程 (8) 2.5隔断工程 (8) 2.6门窗工程 (8) 第三章机房配电系统 (9) 3.1电源方案 (9) 3.2系统实施 (10) 3.3配电线路 (10) 3.4配电设备及材料 (10) 3.4.1 UPS设备 (10) 3.4.2 配电柜及开关 (10) 3.4.3 插座 (11) 3.4.4 配电线缆 (11) 3.4.5 线路敷设 (12) 3.5照明系统 (12) 3.5.1 市电照明系统 (12) 3.5.2 应急照明系统 (13)

第四章机房防雷接地系统 (13) 4.1概述 (13) 4.2雷电入侵电器设备的形式 (13) 4.3影响计算机系统的是感应雷 (14) 4.4防雷措施 (14) 4.4.1 机房接地系统 (14) 4.4.2 机房等电位连接 (15) 第五章机房空调系统 (16) 5.1机房空调 (16) 5.1.1设计思路 (16) 5.1.2空调配置 (17) 5.1.3送风方式 (17) 5.1.4设备安装 (18) 5.2新风系统 (18) 5.3排烟系统 (18) 5.3.1设计思路 (18) 5.3.2 产品特点 (19) 第六章综合布线系统 (19) 6.1概述 (19) 6.2布线系统技术方案 (20) 6.2.1机房布线系统建设内容 (20) 6.2.2产品选用 (20) 6.2.3机房布线实施 (20) 6.2.4系统组成 (20) 6.2.5工作区子系统设计 (21) 6.2.6水平子系统设计 (21) 6.2.7管理子系统设计 (21) 6.2.8线缆路由 (22) 第七章机房监控系统 (22)

数据中心同步平台建设方案

数据中心同步平台建设方案 当前政府、企业的信息化的状况是，各政府和企业一般都设计和建设了属于机构、业务本身的应用、流程以及数据的信息处理系统，独立、异构、涵盖各自业务内容的信息处理系统，系统设计建设的时期不同、业务模式不同，信息化建设缺乏有效的总体规划，重复建设；缺乏统一的设计标准，大多数系统都是由不同的厂商在不同的平台上，使用不同的语言进行开发的，信息交互共享困难，存在大量的信息孤岛和流程孤岛。为了有效整合分散异构的信息资源，消除“信息孤岛”现像，提高政府和企业的信息化水平。宇思公司要开发的数据共享交换平台，主要目的是有效整合分散异构系统的信息资源，消除“信息孤岛”现像，提高政府和企业的信息化水平，灵活实现不同系统间的信息交换、信息共享与业务协同，加强信息资源管理，开展数据和应用整合，进一步发挥信息资源和应用系统的效能，提升信息化建设对业务和管理的支撑作用。 要求新构建的数据共享交换平台要遵循标准的、面向服务架构（SOA）的方式，基于先进的企业服务总线ESB技术，遵循先进技术标准和规范，为跨地域、跨部门、跨平台不同应用系统、不同数据库之间的互连互通提供包含提取、转换、传输和加密等操作的数据交换服务，实现扩展性良好的“松耦合”结构的应用和数据集成；同时要求数据共享交换平台，能够通过分布式部署和集中式管理架构，可以有效解决各节点之间数据的及时、高效地上传下达，在安全、方便、快捷、顺畅的进行信息交换的同时精准的保证数据的一致性和准确性，实现。 数据的一次数据共享交换平台---设计方案 采集、多系统共享；要求数据交换平台节点服务器适配器的可视化配置功能，可以有效解决数据交换平台的“最后一公里”问题，快速实现不同机构、不同应用系统、不同数据库之间基于不同传输协议的数据交换与信息共享，为各种应用和决策支持提供良好的数据环境。要求数据共享交换平台能够把各种纷繁复杂的数据系统集成在一起完成特定业务，提供同构数据、异构数据之间的数据抽取、格式转换、内容过滤、内容转换、同异步传输、动态部署、可视化管理监控等方面功能，支持的数据包括各主流数据库（如Oracle、SQL Server、MySQL 等）、地理空间数据（如卫星影像、矢量数据）、常规文件（word、excel、pdf）等各种格式，并可以根据用户需求定制开发特定业务服务。

探讨大数据环境下的统计信息化建设 刘云

探讨大数据环境下的统计信息化建设刘云 发表时间：2017-11-07T18:24:20.923Z 来源：《基层建设》2017年第19期作者：刘云[导读] 摘要：目前，我国高度重视统计信息化建设的改革和发展，并且力求与大数据环境相结合，尽量改善当前统计工作的现状。 国网河北省电力公司沧州市渤海新区供电分公司河北省沧州市 061001 摘要：目前，我国高度重视统计信息化建设的改革和发展，并且力求与大数据环境相结合，尽量改善当前统计工作的现状。然而，随着我国社会生产力与科学技术水平的不断提升，信息化建设的水平也应相对应的提升，只有这样，才能更好地提升办事效率，推动社会进步，同时提高为人民服务的质量。本文将对当下统计信息化的发展状况进行分析，并提出相应对策和建议，以便加强大数据环境下统计信息化的建设工作，促进统计信息化建设的进一步发展，使其能更好地服务于人民，服务于社会的发展。 关键词：大数据；统计信息化；建议 1当前统计信息化的发展状况 （1）统计信息化概述。统计信息化即通过改变传统的统计方式，综合利用包括信息处理技术，互联网技术在内的现代化手段和方式，发现统计信息资源。我国的统计信息化已经取得了初步的效果，大致分为三个阶段，第一步是对计算机的初步应用阶段，第二步是设计统计信息系统，并投入应用，第三步是对互联网技术的广泛应用。（2）“四大工程”对统计信息化的推动。“四大工程”属于一个有机的整体，采用统一的数据收集整理软件，将原始数据通过计算机平台传达到全国统一的数据中心，使各个机构能够共享原始数据，确保数据的真实性和准确性，同时提高办事效率，推动企业规范性进程。 2当前统计信息化现状 （1）统计数据质量低，应用少。由于专职统计的管理人员匮乏，因此在统计过程中常常会出现统计人员的高频度流动，很多新人并不了解统计工作，所以导致数据的质量低，而且受统计人员的主观因素较大。统计工作完成之后，对数据的应用较少，也没有进一步地分析和考证，所以达不到科研统计的最终目的，只是完成了对信息数据的收集，根本无法满足数据信息化建设的本质要求。（2）各部门配合不当。统计信息技术化需要各部门之间相互协调，相互配合。然而由于在统计过程中，数据繁杂，各部门也相对比较繁忙，因而会加剧工作人员的压力，往往会出现一些顾此失彼的现象。还有一些统计人员对统计工作不够重视，所以对统计工作抱有敷衍了事的态度，导致统计数据丢失或者数据不准，严重影响统计数据最终的质量。（3）统计效率低下。从设计统计报表到对报表做最后的汇总，这是一个周期相对较长，占用较多人力，物力和财力的过程，所以效率也相对低下。由于暂时还没有高效的统计管理系统，可能会造成统计数据大量累积和不必要的重复劳动。 3加强统计信息化的方法 （1）完善统计制度。建立一套表制度，真正意义上实现政府统计部门资源共享，减轻调查对象的填表负担，在原始数据的基础上进一步优化统计体系。（2）职能机构的重新分配。打破各个部门的任务限制，按照统计的流程设立各部门，包括数据的采集、管理、分布、质量评估、分析等，使各部门都能高效的运转，各尽其职，相互监管，以此加快统计信息化的建设。（3）建立及时有效的数据分析系统。充分利用现代技术的高效性可以缩短数据传输过程中的时间。同时，通过对微博微信等社交平台的应用，可以更全面地满足各层次对统计数据的需求。 （4）做好系统的维护工作，保障数据安全。统计信息系统的日常维护工作是使其稳定高效运行的保障，因此，必须相应的安排专门的人员负责对系统的日常维护，同时记录相关数据，根据统计管理人员的反馈与系统开发人员及时沟通，做好系统故障的防护和升级。 4加强大数据环境下统计信息化建设工作的建议 4.1统计BMP流程再造 （1）重建技术改造的核心架构，其一，建立统一的元数据库系统，统计元数据库的建设，实际就是对统计数据的管理，对统计业务的整合。其二，根据数据大集中环境的体系结构，建立相应的制度元数据、技术元数据和管理元数据，通过元数据属性描述，对制度设计、数据采集、数据分析、数据管理等生产流程进行规划、控制和解释，实现标准化管理。（2）建立统一的业务处理平台，以规范的统计业务流程、统计信息标准为前提，以元数据体系为驱动，采用B/S（Browse/Server）浏览器方式与C/S（Client/Server）方式相结合的模式，开发集数据采集、数据汇总、查询为一体的专业通用统计信息综合处理软件平台，地方统计机构无需建设技术平台，统计的报表设计、数据采集、数据处理、分析、发布等系列统计业务集于一个“平台”完成。（3）建立分布式网络数据仓库，通过前台统一的业务处理平台，采用客户端浏览器、Web服务器、Application服务器的三层体系结构B/S/S，基于Web技术的数据仓库技术，在后台建立分布式网络数据仓库。其核心功能是通过数据转换技术，根据不同的分析需求建立不同的专题分析数据库，对多维数据库进行分析处理、数据挖掘。 4.2大数据环境下关于统计信息化建设的建议 （1）优化职能机构设置，打破部门、行业、科室限制，按照统计业务流程分别设立制度设计、数据采集、数据管理、数据发布、数据质量评估、数据分析、执法监察等部门。（2）不断完善一套表统计制度，建立真正意义上的统计基层一套表制度，需要统计发生“化学变化”，站在调查对象的角度，按着“元数据”的思路进一步优化指标体系。对调查对象而言，减轻填表负担；对政府统计部门而言，实现数据共享。（3）建立及时有效的数据发布和分析系统，一是利用现代信息技术努力缩短数据采集、传输、汇总、存储、发布等主要环节的时间，使得数据发布更加及时。二是增加对互联网、微博、社交平台等新媒体的发布，更好地满足社会各层面对统计数据的需求。三是在发布载体、时间、频率的选择上更加灵活，使政府统计更好地服务大众、服务社会。四是采用数据可视化技术直观地展示数据。（4）实施统计标准化管理，将国际通用的质量管理体系引入统计系统，对数据生产流程的每一个环节都制定相关标准，从而强化各流程质量控制，逐步实现统计生产流程和统计服务的质量管理标准化。 5结束语 综上所述，通过结合大数据环境，加大其网络改造与网络应用，提高政务统计信息的生产与处理技术水平，在积极推进大数据在政府统计中的应用的同时，必须加大力度做好政府的统计工作，包括统一、规范统计标准与统计指标，促进大数据环境下统计信息化建设的电子化与数字化发展，真正起到拓展、丰富统计信息的作用，使其提供更完善的政党服务与公众服务作用。 参考文献 [1]俞桂芳.浙江省富阳市基层统计体制改进的案例研究[D].电子科技大学,2013

数据中心同步平台建设方案

第一章概述 1.1 平台建设背景 当前政府、企业的信息化的状况是，各政府和企业一般都设计和建设了属于机构、业务本身的应用、流程以及数据的信息处理系统，独立、异构、涵盖各自业务内容的信息处理系统，系统设计建设的时期不同、业务模式不同，信息化建设缺乏有效的总体规划，重复建设；缺乏统一的设计标准，大多数系统都是由不同的厂商在不同的平台上，使用不同的语言进行开发的，信息交互共享困难，存在大量的信息孤岛和流程孤岛。为了有效整合分散异构的信息资源，消除“信息孤岛”现象，提高政府和企业的信息化水平。宇思公司要开发的数据共享交换平台，主要目的是有效整合分散异构系统的信息资源，消除“信息孤岛”现象，提高政府和企业的信息化水平，灵活实现不同系统间的信息交换、信息共享与业务协同，加强信息资源管理，开展数据和应用整合，进一步发挥信息资源和应用系统的效能，提升信息化建设对业务和管理的支撑作用。 要求新构建的数据共享交换平台要遵循标准的、面向服务架构（SOA）的方式，基于先进的企业服务总线ESB技术，遵循先进技术标准和规范，为跨地域、跨部门、跨平台不同应用系统、不同数据库之间的互连互通提供包含提取、转换、传输和加密等操作的数据交换服务，实现扩展性良好的“松耦合”结构的应用和数据集成；同时要求数据共享交换平台，能够通过分布式部署和集中式管理架构，可以有效解决各节点之间数据的及时、高效地上传下达，在安全、方便、快捷、顺畅的进行信息交换的同时精准的保证数据的一致性和准确性，

实现数据的一次 数据共享交换平台-设计方案 采集、多系统共享；要求数据交换平台节点服务器适配器的可视化配置功能，可以有效解决数据交换平台的“最后一公里”问题，快速实现不同机构、不同应用系统、不同数据库之间基于不同传输协议的数据交换与信息共享，为各种应用和决策支持提供良好的数据环境。要求数据共享交换平台能够把各种纷繁复杂的数据系统集成在一起完成特定业务，提供同构数据、异构数据之间的数据抽取、格式转换、内容过滤、内容转换、同异步传输、动态部署、可视化管理监控等方面功能，支持的数据包括各主流数据库（如Oracle、SQL Server、MySQL等）、地理空间数据（如卫星影像、矢量数据）、常规文件（word、excel、pdf）等各种格式，并可以根据用户需求定制开发特定业务服务。 1.2 应用场景 场景一：中国科学院电子学研究所的信息交换需求 实现各个数据中心间的数据库层面的数据共享交换，各中心之间是双向的、实时的数据交换，各数据节点的数据库是同构的数据库系统（即Oracle），数据的类型是基于数据库表格的规则数据，字段类型包含BLOB字段类型。目前各数据节点的数据结构（表）是相同的，主要是一表对一表的数据交换，数据抽取和过滤需求比较简单。目前数据共享交换是通过Oracle GoldenGate数据库同步工具来实现的。 用户具体需求包括： 1）可视化的交换节点配置管理，包括：动态添加数据交换节点、配置交换节点间的表的同步映射关系、配置表的同步规则、过滤条件