医疗健康大数据可视化分析平台方案

医疗健康大数据可视化分析平台方案

技术创新，变革未来

P A G E43 THANKS

大数据中心运行可视化平台项目的技术方案设计的设计v0

数据中心运行可视化平台 技术方案 北京优锘科技有限公司 2015-08-13

目录 第1章项目背景 (3) 第2章建设内容 (4) 2.1地理位置可视化 (4) 2.2数据中心可视化 (4) 2.3IT架构可视化 (5) 第3章建设目标 (5) 第4章解决方案 (6) 4.1 地理位置可视化 (6) 4.1.1 位置分布可视化 (6) 4.1.2 分级浏览可视化 (7) 4.1.3 场景浏览可视化 (7) 4.1.4 网点配置可视化 (7) 4.2 数据中心可视化 (8) 4.2.1 环境可视化 (8) 4.2.2 资产可视化 (9) 4.2.3 配线可视化 (10) 4.2.4 容量可视化 (11) 4.2.5 监控可视化 (11) 4.2.6 演示可视化 (12) 4.3 IT架构可视化 (13) 4.3.1 业务交易可视化 (13) 4.3.2 应用关系可视化 (13) 4.3.3 系统架构可视化 (14) 4.3.4 应用组件可视化 (14) 4.3.5 基础设施可视化 (15) 4.3.6 监控数据可视化 (15) 4.4 第三方系统集成 (16)

第1章项目背景 随着业务的飞速发展，IT规模也越来越庞大而复杂，为保障IT 系统的正常运行，针对各类管理对象已完成了监控系统的基础建设，关注各类管理对象的数据采集、异常报警，并取得了良好的监控效果。在建设过程中，比较缺乏从统一可视化的角度，整合监控数据，构建整合的可视化操作平台。目前监控系统的操作方式和使用界面在易用性、友好性方面有待进一步提升，充分发挥监控平台对日常工作的支撑作用。存在如下问题： ●监控展示缺乏从业务到IT的端到端全景视图，各个技术团队只能看到管理 范围内的监控对象和内容，缺乏对关联业务和所依赖基础设施的关联分析和可视化管理能力，对系统整体的理解存在一定偏差。 ●应用系统监控缺乏全景视角，各个系统采用独立监控的方式，无法从应用 端到端管理的角度，实现跨系统的监控分析和可视化管理，在出现应用系统运行出现故障时，无法快速定位到发生故障的根源应用系统，同时，在一个应用系统监控报警时，无法判断其所影响的关联应用系统。 ●应用层监控与系统层监控整合程度较低，当应用系统出现故障时，无法快 速定位是应用本身问题，还是所支撑的IT组件问题。同时，在系统层面出现故障时，无法直观评估其所影响的应用系统范围。 ●系统层监控与物理层监控脱节，当系统层出现故障时，无法定位其所依赖 的基础设施和硬件设备。同时，当物理设备出现故障时，无法判断其所影响的系统平台范围。 因此，在统一可视化监控平台的建设过程中，会着力从“平台整合，组织结合，用户友好”的角度出发，借鉴先进数据中心可视化监

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。

智慧园区大数据可视化分析平台建设方案

智慧园区建设 解 决 方 案

目录 1.概述 (4) 1.1.建设背景 (4) 1.2.园区信息化现状 (5) 1.3.信息化发展趋势 (5) 1.4.建设目标 (7) 2.智慧园区需求分析 (8) 2.1.园区涉及主体 (8) 2.2.园区主体的信息化诉求 (9) 2.3.园区信息化需求 (10) 3.智慧园区平台建设内容 (11) 3.1.智慧园区平台总体构架 (11) 3.2.智慧园区云平台建设 (11) 3.3.智慧园区基础数据库建设 (12) 3.4.智慧园区管理系统 (14) 3.4.1.GIS可视化应用与服务 (15) 3.4.2.智慧园区综合管理查询 (17) 3.4.2.1.地块信息管理 (17) 3.4.2.2.企业信息管理 (17) 3.4.2.3.道路交通信息管理 (17) 3.4.2.4.管网信息管理 (18) 3.4.3.一卡通管理 (22) 3.4.3.1.出入管理 (23) 3.4.3.2.考勤管理 (23) 3.4.3.3.消费管理 (23) 3.4.3.4.车辆管理 (23) 3.4.3.5.巡更管理 (23) 3.4.3.6.一卡通应用效益 (23) 3.4.4.应急指挥系统 (24) 3.4.4.1.应急值守管理 (25) 3.4.4.2.应急系统管理 (26) 3.5.智慧园区政务系统 (26) 3.5.1.OA办公系统 (26) 3.5.1.1.公文流转 (28) 3.5.1.2.园区公文下发 (30) 3.5.1.3.企业上报 (30) 3.5.1.4.电子邮件 (31) 3.5.1.5.通讯录 (31) 3.5.1.6.待办事宜 (31) 3.5.1.7.系统后台管理 (32) 3.5.2.综合业务服务系统 (32)

大大数据可视化分析资料报告平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。

3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。

数据可视化解决方案介绍

数据可视化解决方案介绍

?信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源。大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以 及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。?2015年9月5日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统部署大数据发展工作。 ?在越来越物联化、互联智能化的环境中，政府、企业的基础设施设备正在迅速数字化，使得各系统、各设备产生瞬息万变的海量数据，促使产生新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。 背景概述

?大数据成为推动经济转型发展的新动力；?大数据成为重塑国家竞争优势的新机遇；?大数据成为提升政府治理能力的新途径； ?大数据将成为商业企业宝贵的信息资产，对商业企业经营全过程、各环节产生深度影响，推动传统企业转型，适应新的市场环境、新的商业模式。 发展趋势 价值表现 ?对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销 ?做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型 ?面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值 大数据环境下需要大显示，纵览全局，把握数据万千变化。

什么是数据可视化？ ?数据可视化指的是利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。 ?数据可视化的核心在于“可视”，数据是信息的表现形式，数据是分散的、无逻辑的，将分散的数据进行集合、整理、分析、展示即为数据可视化的全部过程。 ?数据可视化的表现在于将数据信息图形化，通过IT技术将信息整合，综合、直观的展现出来，使无序的数据信息具有可读性，且直观易懂。 数据可视化的现状及发展： ?数据可视化目前是一个较为宽泛的概念，没有统一的技术标准，市场化程度有限，在国家大力推进互联网+政策背景下，伴随着大数据市场的蓬勃发展，以及公众对数据可视化意识的觉醒，未来会有广阔的成长空间。

技数据中心可视化管理解决方案

数据中心可视化管理解决方案 现状 各行业数据中心随着IT基础设施应用的不断深入、范围不断拓宽，其建设与扩展在不断加速，行业呈现出“数据集中化、系统异构化、应用多样化”的大规模发展趋势。 以IT基础设施为主体的数据中心是保证用户业务正常开展、持续发展的关键，却面临着： ?复杂的管理子系统，传统枯燥的管理界面，缺乏互动性 ?资产和配线内容复杂,不易管理 ?许多信息孤立或抽象展现，不易理解 ?业务与设备缺少清晰对应关系，维护困难 因此，对于数据中心运营管理来说，如想管理得心应手，最终还需关注用户体验与交互。 解决方案 为了应对数据中心面临的管理复杂、抽象、不直观、难管理等问题，德讯科技提供一套可视化数据理解决方案，基于3D可视化进行全方位管理与运营，所见即所得，从而提升数据中心用户的管理体率。 可视化数据中心（3D）

?虚拟现实，全景（机房、机柜及IT设施）仿真再现 ?360°旋转，多角度切换，高空视角、第一人称视角 ?自动漫游与巡检，全方位总览数据中心全貌及状态 可视化管理 提供数据中心资产管理、容量管理、微环境监测及IT运维的可视化。 ?资产管理可视化 信息配置；资产变更；部署、维护与规划，如IT设施移进/移出 ?配线可视化 设备端口和连接线缆可视化管理，端口状态、设备前后面板、物理连接关系?容量可视化 机柜U空间、用电及载重等 ?微环境监测可视化 提供机房环境、机柜微环境可视化监测 ?机房评估可视化

可视化评估机房PUE、能耗、热点、容量等 ?IT运维可视化 访问与运维可视化，涉及服务器、网络、数据库、应用 可视化数据分析 基于数据分析模型为数据中心决策者提供全面、综合的数据分析报告。 基于过三维立体化虚拟展现数据中心机房、机柜及IT设施等各类场景，实现数据中心资产、容量运维的可视化，从而大大提升数据中心“用户体验能力、管理应变能力、人机交互能力”，让数据理变得更直观、更简单、更快捷。 方案特色 现实场景虚拟再现化 所有运维对象、运维活动都以场景式立体化展现，就如同亲临现场、身临其境的感觉，消除复杂与达到简化与直观，从而可消除枯燥无味运维与管理生活。 运维管理瞬间即可达 只需轻点鼠标即可任意穿梭于不同城市、不同楼宇里的各个机房，运行状态、安全环境等一切情况握，花费几秒钟即可搞定。 让一切可见，无所遁形

大数据平台构思方案

大数据平台构思方案 （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。

数据中心可视化管理平台解决方案

数据中心可视化管理平台解决方案 概述 随着科技信息化的建设的快速发展，信息设备的大量投入，在大型数据中心机房管理中分散着多种专业的管理系统，机房动力环境监控系统、能耗管理系统、运维管理系统、资产管理系统等，它们之机相互独立并存，形成监控数据孤岛现象，如何高效统一管理成为了众多企业面临的难题。随着生活节奏的加快，现代人进入了这样一个时代：文字让人厌倦，让人不过瘾，需要图片不断刺激我们的眼球，激发我们的求知欲和触动我们麻木的神经。有人说，现在已经进入“读图时代”，对于枯燥严谨数据中心管理来说，我们已经开始进入了3D可视化时代。

解决方案 在这种背景下，推出了新一代基于3D技术的可视化仿真监控平台——数据中心可视化管理平台。可视化技术将多种管理系统的复杂信息融汇在虚拟仿真环境之中，以符合人类直觉的方式自然呈现，从而大大提升了信息交互的效率，降低了信息损耗和时间损耗，确保信息传递的准确性和及时性，降低了信息查询和浏览的难度，使运维管理人员能够大幅提升操控效率，加快响应速度，缩短处理时间。运维管理人员可以更从容更精准地审视数据中心的全局图景，清晰掌握各类设备的位置和资产信息，也为有效管理数据中心打下更坚实的基础。 数据可视化管理平台采用3D可视化技术对数据中心进行刻画，也被称为虚拟仿

真(Virtual Simulation)，即通过技术手段把数据中心的一切物理存在的对象进行数据建模(从楼宇到设备，从地板到网线)，以3D的方式在计算机中生成出来，供用户进行查看、交互、分析。机房不再需要现实中用脚走过去参观与查看，而是随时随地的以任意一个视角进行切入，比如我想知道核心业务系统的机器分别分布在哪一些机柜之中，或者哪一些机柜空间的空间剩余还是过半的，虚拟3D 机房就会直观的通过形象化图景呈现出查询结果。这只是可视化的简单应用，进而我们可以将各种监控设备的运行数据和状态信息与虚拟机房相结合，允许用户从任意时间、任意地点、任意视角查看任意对象的任意信息。它能同时支持B/S、C/S架构，用户可以在电脑上客户端进行操作软件，还可以在任意一台连上互联网的电脑上访问web版可视化软件，在Web浏览器中就可以操作三维场景，它使得网页超越二维平面,利用多媒体效果和三维可交互的对象,向用户提供更加主动有趣和有用的服务。实现多人同时在线对全三维场景的浏览和数据交互。并提供开放式SDK，允许把三维场景嵌入第三方平台，实现数据双向交互，充分满足用户不同需求，麦景数据可视化管理平台软件包括以下内容：监控可视化管理、环境可视化管理、资产可视化管理、容量可视化管理、管线可视化管理、演示可视化管理。

(完整版)大数据可视化系统需求书

大数据可视化系统

第一章项目背景 1.1. 项目背景 大数据可视化系统，与企业决策中心系统及其业务子系统深度结合，兼具顶级视觉效果与高性能操控。系统集成了车辆轨迹追踪信息、满足逐级、逐层生产监控管理的需求。从襄阳地区产业链地图到食品工厂生产状况实时数据统计分析，再到屠宰车间内生产数据汇总呈现，最终到不同产线、主要设备的实时数据驱动和告警数据的全面呈现，为提升企业的运营管理效率和精准决策提供支撑。 1.2. 建设目标 食品加工厂运营系统的信息可以分为四个层面。第一层面是襄阳地区产业链，包括食品加工厂、附近养殖场和运输车辆的信息；第二层面是食品加工厂，包括了屠宰厂、熟食厂、无害化厂、污水厂和立体库的各个分厂的运行、运营信息；第三层面是在各个分厂内部不同产品线的运行、运营信息；第四层面则是不同产品线中的主要设备运行、生产信息。 本项目总的目标是在食品加工厂建立智慧监控与可视化管理云平台，对襄阳地区产业链进行全面监控与可视化管理，最终实现全面监控、智能运维、辅助决策、可视化运营管理等综效。 第2章、需求分析 2.1. 现状分析 公司经过多年的信息化建设，累计了很多企业信息系统，但这些系统比较独立，形成信

息孤岛，无法发挥数据的价值，更无法对企业的运营管理提供及时高效的支撑，要提升企业的运营管理效率，发挥数据价值，更好的为企业决策提供辅助支持，需要解决目前存在的以下主要问题： 1.建立的各个信息化子系统是相互独立，数据格式互不兼容。因此，每一个子系统都保 存了大量的相关数据，多个子系统无法互通互联，海量的数据更无法整合，无法实现统一的数据分析和处理，从而大大限制了这些数据的应用范围，造成了严重的数据资源浪费。 2.每个子系统的操作不具有逻辑上的一致性，人机界面各不相同，无法为用户提供统一 的人机互动体验。 3.传统的信息子系统仅提供了原始数据界面，人们不易快速理解数据的规律和含义。人 们迫切希望能够将数据以可视化方式表达，以人类最自然的方式把数据的深层次含义和变化规律展现在人们面前。 4.移动计算的快速发展，使得运营管理人员能够随身携带计算能力强大的小型计算平台 （如智能手机，平板电脑等），大大提高了运营人员的空间自由度。如何把信息系统中的相关数据和分析结果随时随地的传递到移动智能终端，并最佳化的呈现给运营管理人员，从而实现无处不在的实时信息感知，是当前运营管理人员在日常工作和生活中非常需要的技术。 综上所述，食品加工厂的运营管理人员需要一种技术和解决方案，能够有效整合现有各个数据子系统，将所有子系统中的数据统一融合和分析，深入萃取每个数据中蕴含的信息，并将处理结果以最佳可视化方式实时展现在面前，使得运营管理人员能够及时全面感知所管辖区域的运行状态，快速做出最佳应对决策，最终实现智慧化工作和生活方式。 2.2. 系统目标 建立大数据可视化系统，全面整合已有数据子系统，实时抽取各类数据源中的信息、记录和处理相关数据、随时随地监控其管辖区域内设备或系统的运行状态、进行综合管理、建立生产运营监控中心，以满足日常生产运行监控和运维管理；同时将运营管理-职能系统全面纳入，最终将运营管理团队打造成一个安全可靠、事件驱动、物联人事、智慧决策、快速响应的高效率运营管理团队，结合现代技术的应用提升现有运营管理的效率，树立食品加工行业高效管理的标杆。 由于整个系统需要整体规划，分步实施，避免重复投入，所以我们将从顶层规划“大数据可视化系统”以满足未来的扩展和日常的运营，对本项目生产运营平台（系统）的智慧化

智慧高校大数据可视化业务综合解决方案

智慧高校大数据BI可视化业务综合解决方案 I

目录 第1章前言 (8) 1.1、大数据发展分析 (9) 1.1.1、大数据定义 (9) 1.1.2、大数据5v特征及其应用 (10) 1.2、高校大数据建设背景 (11) 1.2.1、战略机遇 (11) 1.2.2、大数据产业政策支持 (13) 1.3、高校大数据建设面临问题 (14) 1.3.1、高校大数据应用分析 (14) 1.3.1.1、数据规模日益庞大 (14) 1.3.1.2、缺乏稳定高效的大数据环境 (15) 1.3.1.3、数据利用不充分 (15) 1.3.1.4、数据驱动带来的科研新挑战 (15) 1.3.2、高校大数据数据源分析 (16) 1.3.2.1、数据涉及面窄 (16) 1.3.2.2、有效数据量少 (16) 1.3.2.3、数据接口不完善 (16) 1.3.3、高校大数据服务用户分析 (16) 1.3.4、高校大数据建设责任制问题 (17) 1.3.4.1、校领导 (18) I

1.3.4.2、教师 (18) 1.3.4.3、学生 (18) 1.3.4.4、家长 (18) 1.3.4.5、校园环境 (18) 1.3.4.6、教学管理与服务 (19) 1.3.4.7、社会 (19) 1.4、建设原则 (19) 1.4.1、安全性 (19) 1.4.2、可扩展性 (19) 1.4.3、灵活性 (20) 1.5、建设目标 (20) 1.5.1、实现数据的共享和交换 (20) 1.5.2、大数据的采集和存储 (20) 1.5.3、大数据分析与决策 (21) 1.6、高校大数据平台建设意义 (21) 1.6.1、实现个性化学习 (21) 1.6.2、实现教育评价体系重构 (22) 1.6.3、实现科学研究范式转型 (22) 1.6.4、开启“大数据创客”新模式 (22) 1.6.5、实现教学模式改革 (22) 1.6.6、实现科学化教育管理 (23) II

大数据可视化管理平台建设综合解决方案

大数据平台项目大数据可视化平台 建 设 方 案

目录 第1章前言 0 第2章银行大数据现状分析 (1) 2.1、基本现状 (1) 2.2、总体现状 (1) 2.2.1、行领导 (1) 2.2.2、业务人员 (1) 2.3、数据架构方面 (2) 2.3.1、业务表现 (2) 2.3.2、问题 (2) 2.4、数据应用难题 (3) 2.4.1、缺少统一的应用分析标准 (3) 2.4.1.1、业务表现 (3) 2.4.1.2、问题 (3) 2.4.2、缺少统一的基础数据标准 (4) 2.4.2.1、业务表现 (4) 2.4.2.2、问题 (5) 2.4.3、缺少反馈机制 (5) 2.4.3.1、业务表现 (6) 2.4.3.2、问题 (6) 2.5、数据应用现状总结 (6) 第3章银行大数据治理阶段目标 0 3.1、数据平台逻辑架构 (1) 3.2、数据平台部署架构 (1) 3.3、建设目标 (2) 3.3.1、建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 (2) 3.3.2、开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 (2) 3.3.3、培养大数据人才队伍，建立大数据分析能力 (2)

3.4.1、发现数据质量问题，推动大数据治理工作的开展，建立数据质量检核系统.. 3 3.4.2、分析、梳理业务系统，推动数据标准的建立，统一全行口径 (3) 3.4.3、建立数据仓库模型框架，优化我行数据架构，建设稳定、可扩展的数据仓库 3 3.5、目标建设方法 (4) 3.5.1、建设内容 (4) 3.5.2、工作阶段 (4) 3.5.2.1、源系统分析阶段 (4) 3.5.2.1.1、工作内容 (4) 3.5.2.1.2、工作依据 (4) 3.5.2.1.3、工作重点 (5) 3.5.2.2、数据质量问题检查阶段 (5) 3.5.2.2.1、工作内容 (5) 3.5.2.2.2、工作依据 (5) 3.5.2.2.3、工作重点 (6) 3.5.2.3、数据质量问题分析阶段 (6) 3.5.2.3.1、工作内容 (6) 3.5.2.3.2、工作依据 (6) 3.5.2.3.3、工作重点 (6) 3.6、预期建设效益 (6) 3.6.1、实现数据共享 (6) 3.6.2、加强业务合作 (7) 3.6.3、促进业务创新 (7) 3.6.4、提升建设效率 (7) 3.6.5、改善数据质量 (7) 第4章银行大数据建设总体规划 0 4.1、功能需求 0 4.1.1、个人和企业画像 0

大数据可视化平台的制作流程

图片简介: 本技术介绍了一种大数据可视化平台，涉及大数据技术领域。包括感知层、网络层、数据库层、系统应用层、数据服务层、系统展示层及共享交换平台，感知层通过通信网络端口对接网络层，网络层通过通信网络端口对接数据库层，数据库层通过通信网络端口对接系统应用层，系统应用层通过通信网络端口对接数据服务层，数据服务层通过通信网络端口对接系统展示层，该可视化平台通过通信网络端口对接共享交换平台。该大数据可视化平台，通过对各个指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑，将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。 技术要求 1.一种大数据可视化平台，包括感知层、网络层、数据库层、系统应用层、数据服务层、系统展示层及共享交换平台，其特征在于：所述感知层通过通信网络端口对接网络层，所述网络层通过通信网络端口对接数据库层，所述数据库层通过通信网络端口对接系统应用层，所述系统应用层通过通信网络端口对接数据服务层，所述数据服务层通过通信网络端口对接系统展示层，所述该可视化平台通过通信网络端口对接共享交换平台。 2.根据权利要求1所述的一种大数据可视化平台，其特征在于：所述感知层包括客户端采集、数据库采集、开源SDK、第三方数据及服务器采集，用于多种数据源、多种方法全量采集，贯穿用户使用产品的整个生命周期。 3.根据权利要求1所述的一种大数据可视化平台，其特征在于：所述网络层包括卫星网、传输网及接入网，用于使网络达到最佳运行状态，使网络资源获得最佳效益。

4.根据权利要求1所述的一种大数据可视化平台，其特征在于：所述数据库层包括数据中台、视频储存器、关系数据库、实时数据库及ERP/MES系统，用于提供可视化界面，让市场、产品、运营等业务人员进行深度数据分析。 5.根据权利要求4所述的一种大数据可视化平台，其特征在于：所述数据中台包括数据处理引擎、元模型分析、元模型管理、元数源采集及数据字典，用于将结构化数据、半结构化数据或非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。 6.根据权利要求1所述的一种大数据可视化平台，其特征在于：所述系统应用层包括事件分析、漏斗分析、用户路径、留存分析、分布分析、用户分群及点击分析，用于建立数据指标体系，使用事件模型抽象用户行为，提供多维度、多指标的交叉分析能力。 7.根据权利要求1所述的一种大数据可视化平台，其特征在于：所述数据服务层包括数据资源目录、数据资源检索、数据权限控制及数据流程管理，用于对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联以表达更多含义信息集合。 8.根据权利要求1所述的一种大数据可视化平台，其特征在于：所述系统展示层包括三维可视化系统、移动端APP及小程序，用于依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 9.根据权利要求1所述的一种大数据可视化平台，其特征在于：所述共享交换平台包括基础库、专项业务及元数据库，用于通过对各个指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑，将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。 技术说明书 一种大数据可视化平台 技术领域 本技术涉及大数据技术领域，具体为一种大数据可视化平台。 背景技术 大数据技术正在飞速发展，从行业上看，智慧城市等智慧业务在当前市场发展很快，目前大数据产品已经比较成熟，并广泛应用于互联网管理部门、部队、企业和高校，另外还有商业智能、工业监控等领域，对于大多数大数据应用，前期针对数据的采集、传输、存储、分析、运算等工作，都是基础性工作，必须通过可视化的手段，将各类数据当中的规律和联系展现在决策人面前，才能让数据有效支撑最终的决策过程。

大数据中心运行可视化平台项目的技术方案的设计v01.doc

大数据中心运行可视化平台项目的技术方 案的设计v01 数据中心运行可视化平台 技术方案 北京优锘科技有限公司 2015-08-13 目录 第1章项目背景(3) 第2章建设内容(4) 2.1地理位置可视化(4) 2.2数据中心可视化(4) 2.3IT架构可视化(5) 第3章建设目标(5) 第4章解决方案(6) 4.1 地理位置可视化(6) 4.1.1 位置分布可视化(6) 4.1.2 分级浏览可视化(7)

4.1.3 场景浏览可视化(7) 4.1.4 网点配置可视化(7) 4.2 数据中心可视化(8) 4.2.1 环境可视化(8) 4.2.2 资产可视化(9) 4.2.3 配线可视化(10) 4.2.4 容量可视化(11) 4.2.5 监控可视化(11) 4.2.6 演示可视化(12) 4.3 IT架构可视化(13) 4.3.1 业务交易可视化(13) 4.3.2 应用关系可视化(13) 4.3.3 系统架构可视化(14) 4.3.4 应用组件可视化(14) 4.3.5 基础设施可视化(15) 4.3.6 监控数据可视化(15) 4.4 第三方系统集成(16)

第1章项目背景 随着业务的飞速发展，IT规模也越来越庞大而复杂，为保障IT 系统的正常运行，针对各类管理对象已完成了监控系统的基础建设，关注各类管理对象的数据采集、异常报警，并取得了良好的监控效果。在建设过程中，比较缺乏从统一可视化的角度，整合监控数据，构建整合的可视化操作平台。目前监控系统的操作方式和使用界面在易用性、友好性方面有待进一步提升，充分发挥监控平台对日常工作的支撑作用。存在如下问题： ●监控展示缺乏从业务到IT的端到端全景视图，各个技术团队只能看到管理 范围内的监控对象和内容，缺乏对关联业务和所依赖基础设施的关联分析和可视化管理能力，对系统整体的理解存在一定偏差。 ●应用系统监控缺乏全景视角，各个系统采用独立监控的方式，无法从应用端 到端管理的角度，实现跨系统的监控分析和可视化管理，在出现应用系统运行出现故障时，无法快速定位到发生故障的根源应用系统，同时，在一个应用系统监控报警时，无法判断其所影响的关联应用系统。 ●应用层监控与系统层监控整合程度较低，当应用系统出现故障时，无法快速 定位是应用本身问题，还是所支撑的IT组件问题。同时，在系统层面出现故障时，无法直观评估其所影响的应用系统范