城市公共基础数据库建设参考方案

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城市数字公共基础设施建设工作方案

城市数字公共基础设施建设工作方案

城市数字公共基础设施建设工作方案
1.建设城市数字化基础设施:包括城市宽带网络、城市数据中心、智慧物联网、智能交通等。

通过完善城市数字化基础设施,提升城市信息化水平,提高城市管理及公共服务效率。

2.构建数字化公共服务平台:建设统一的城市数字化公共服务平台,整合各类公共服务资源,提供便利的在线服务。

通过平台,市民可办理各类业务,例如社保缴费、医疗预约、交通信息查询等。

3.推进“智慧城市”建设:利用先进的信息技术手段,构建智慧城市管理系统。

通过物联网技术,实现对城市各个部门和设施的智能化管理,从而提高城市运行效率,提升市民生活品质。

4.加强城市数据安全保障:对城市数字化基础设施的建设要注重数据安全保护。

建立完善的数据安全管理制度,加强数据安全保护措施,确保城市数据不被非法获取和滥用。

5.推进数字技术应用创新:鼓励企业、高校、科研机构等各方力量参与数字技术应用创新,推动数字技术与城市公共基础设施的深度融合。

同时,建立创新支持机制,提供创新资金及政策支持,推动数字技术产业发展。

6.加强组织领导和政策支持:加强城市数字公共基础设施建设的组织领导,建立统一的规划和管理机构。

同时,出台支持政策,鼓励社会资本参与数字公共基础设施建设,推动城市数字化发展。

通过以上工作方案,可以促进城市数字化发展,提升城市管理和公共服务水平,提高城市居民的生活质量。

城市大数据中心建设方案

城市大数据中心建设方案

城市大数据中心建设方案随着信息技术的发展和城市化进程的加快,城市大数据中心的建设成为了现代城市建设的重要组成部分。

城市大数据中心是一个集中存储、处理和管理大规模数据的设施,可提供数据分析、应用和共享服务,为城市决策、规划和管理提供科学依据。

下面是一个城市大数据中心建设方案,以满足当下城市发展的需求。

一、基础设施建设1.场地选址:选取地理位置交通便利、用地条件好、容量适宜的区域作为城市大数据中心的建设场地,考虑到未来扩展的需要,要预留足够的空间。

2.建筑设计:根据数据中心的需求,设计建造高标准的建筑,考虑到能源消耗、安全性、可靠性等因素,使用先进的材料和技术,确保数据中心的稳定运行。

3.设备配置:根据数据中心的规模和性能需求,配置高效节能的硬件设备,包括服务器、存储设备、网络设备等,提供强大的计算资源和存储空间。

二、数据采集和存储1.数据采集:与城市各部门和机构合作,建立数据共享机制,收集和整合各类数据,如人口数据、交通数据、环境数据等,采用自动化、智能化的设备和技术,实时获取和更新数据。

2.数据存储:设计和搭建适合大规模数据存储和管理的系统,包括分布式存储和备份机制,实现数据的安全性和可靠性,同时提供高速访问和查询接口,方便用户进行数据挖掘和分析。

三、数据分析和应用1.数据分析:建立大数据分析平台,集成数据挖掘、机器学习、深度学习等技术,对海量数据进行处理和分析,提取关键信息和规律,帮助城市决策者快速了解城市现状和问题,进行数据驱动的决策。

2.数据应用:基于分析结果,开发和部署各类应用系统,如城市交通管理系统、环境监测系统、智慧城市平台等,为市民和企业提供便利和服务,提高城市管理的效率和质量。

四、安全保障和隐私保护1.数据安全:建立完善的数据安全管理制度,包括数据的加密、备份和灾备措施,确保数据的安全和可靠性。

2.隐私保护:制定严格的隐私保护政策和法规,对个人隐私数据进行保护,确保数据的合法性和隐私性,防止数据泄露和滥用。

智慧城市公共基础数据库建设

智慧城市公共基础数据库建设

公共基础数据库建设方案一、项目概述1.概念定义。

公共基础数据库,是在网络基础设施上,围绕政务、人口、法人、地理空间等基础且变化频率相对较低的数据资源进行统筹的汇聚、传递、加速、展示、计算和存储,是智慧城市数据的总汇聚点,各智慧应用需要通过公共信息平台间接的使用公共基础数据库中的数据。

公共基础数据库主要由人口数据库、法人数据库、地理空间数据库、宏观经济数据库等组成。

2.建设背景。

2013年,《住房城乡建设部办公厅关于公布2013年度国家智慧城市试点名单的通知》(建办科〔2013〕22号),正式确定重庆市永川区为国家住建部智慧城市第二批试点城市。

2014年,永川区开展重点部门数据情况调研,从调研情况看,各部门在传统方式和现有系统中积累了大量数据,如:公安局的人口数据、工商局的法人数据、规划局和国房局的空间地理数据、统计局的经济数据等。

目前,这些数据处于分散、无序、条块分割的状态,部门间传递数据主要通过手工录入、纸质打印传递、文件导出导入、介质拷贝等方式。

各部门系统之间的对接缺乏统一的数据标准体系和框架,无法实现大批量的数据交换和实时传递,更无法形成单点接入多方共享的高效传输,部门内部间的数据也无法合理的交换使用,大大降低各部门的工作效率,增加各部门的数据使用成本,建立全区统一的数据资源共享机制迫在眉睫。

3.建设意义。

数据整合和共享是建设基础数据库的主要目的,是智慧永川建设的基础性工程。

建设基础数据库,有利于将永川目前分散的、条块化的数据资源统一集中起来,提供共享服务,提高数据共享率;有利于提高城市公共数据的开发使用水平,使政府执政能力和公共服务水平得到进一步提升;有利于解决政府部门在信息数据资源建设中的多头投资、重复建设、资源浪费等问题,节约社会成本,为支撑智慧永川、信息惠民建设,实现政府部门数据共享打下坚实基础。

4.现状难点。

永川信息化发展处于起步阶段,各部门业务数据分散,资源整合、使用率较低,数据共享程度较低,要实现从起步阶段到高级阶段的跨越式发展,还存在一些必须高度重视和予以解决的突出难点。

智慧城市项目清单

智慧城市项目清单

1. 建设贯穿园区的综合管廊,全长3.9公里。 2. 建设覆盖园区的沿路管网系统:保护光缆、电源线的链路安全,保障相关的信息化 应用服务的互联互通,实现全园区的信息化大覆盖。 3. 建设管网管理系统:对园区管线实现基于三维GIS的数字化管理及展示,并为管委会 提供管网建设辅助决策。 1. 智慧城市运行管理中心机房建设:包括管委会机房、城域网节点机房、有线电视核 心机房、涉密屏蔽机房、运营商机房等,形成未来科技城的区域城市信息枢纽。 2. 综合业务服务:智慧城市运行管理中心将建设一站式服务大厅,整合电视电话业务 服务、通信服务、应用业务、增值业务等信息化服务,满足入驻央企及终端用户的信息 化需求。 3. 园区信息安全保障体系:建设安全技术防护体系、安全保障规范体系、安全保障管 理体系,为未来科技城信息化系统的稳定运行及信息安全提供技术及管理支撑。 1. 垃圾投放系统建设。包括进气阀、垃圾投放口、垂直立管、底阀、储存节、排放阀 、风机、除臭装置等设施建设。2. 垃圾管道输送系统建设,包括水平支管及输送干管 的建设。3. 垃圾收集中心建设。包括建设旋转分离器、压实机、集装箱、风机及除尘 除臭装置等。 1. 园区内建筑按照《绿色建筑评价标准》进行建设。 2. 编制建筑用能定额试点标准:依据园区建设的大型公共建筑能耗监测系统,分析园 区楼宇用能情况,编制园区建筑用能定额试点标准。 3. 组织建设:成立未来科技城绿色建筑管理工作领导小组。 1. 建设园区能源数据接入分系统,接收园区各地块、企业的能源消耗信息并进行存储 。 2. 建设一套能源数据分析系统。 3. 建设监测与综合展示系统。 1. 智能变电站建设。根据未来科技城电网现状及负荷预测情况开展变电站建设。 2. 电动汽车充换电设施建设。主要包括电动汽车充换电设施的建设以及电动汽车充换 电服务运营管理系统的建设。 3. 95598 互动服务网站建设。提供网上营业厅、能效服务、绿色家园、电动汽车、服 务监督、体验专区、服务指南和信息公告等在线服务。 4. 电能质量监测建设。建设变电站电能质量监测网,获取变电站母线、主变低压侧出 线和10kV出线的电能质量监测数据。

数据库建设方案范文

数据库建设方案范文

数据库建设方案范文一、引言在信息化时代,企业面临着大量的数据处理和存储需求,数据库成为企业信息化建设中不可或缺的组成部分。

数据库的建设是基于企业的信息化需求和业务特点,通过科学、规范、合理的方法来设计和实施的。

本文将从数据库建设的目标、基本原则、流程、技术选择等方面进行论述,为企业的数据库建设提供一些建设方案。

二、数据库建设目标1.提高数据管理和处理效率:通过建设健全的数据库系统,实现对企业大量数据进行高效管理和处理,提高工作效率和效益。

2.保障数据的安全性:建设具备完善的安全机制和控制措施的数据库系统,确保数据的安全性和可靠性,防止数据泄露和损坏。

3.提供高可靠性和可扩展性:构建高可靠性的数据库系统,保证数据的24小时稳定运行,并能够实时扩展和适应企业的发展需求。

4.实现数据的共享和共用:建设集中化的数据库系统,实现数据的共享和共用,提高数据的利用率和共享起效率。

三、数据库建设基本原则1.依据业务需求:数据库建设必须围绕企业业务需求来展开,根据业务特点确定数据库的结构、设计和功能模块。

2.规范管理:建设数据库要规范管理,采用统一的命名规范、命名方式和数据字典,确保数据的一致性和规范性。

3.安全可靠:数据库建设必须重视数据的安全性和可靠性,采用密码加密、备份恢复、权限控制等措施来确保数据的安全。

4.灵活可扩展:数据库建设应具备良好的灵活性和可扩展性,能够适应企业的发展需求和业务变化,方便对数据库进行调整和扩展。

5.易用性和维护性:建设的数据库系统应具备良好的易用性和维护性,操作简单明了,方便管理和维护。

四、数据库建设流程1.需求分析:通过与企业相关部门的沟通和交流,了解企业的信息化需求、业务流程和数据存储要求,为后续的数据库设计和构建做准备。

2.数据库设计:根据需求分析的结果,进行数据库的概念设计、逻辑设计和物理设计,确定数据库的表结构、索引、视图等关键设计。

3.数据库开发:根据数据库设计的结果,进行数据库的开发工作,包括数据表的创建、字段定义、数据类型设置、存储过程、触发器等。

城市公共基础数据库建设方案详细

城市公共基础数据库建设方案详细

城市基础数据库系统建设方案1.系统概述长期以来,政府各部门部拥有着大量城市基础数据资源,但由于管理分散,制度规不健全,造成重复采集、口径多乱、数出多门;各部门的指标数据自成体系,标准不一,共享程度较差。

随着政府向“经济调节、市场监管、社会管理和公共服务”管理职能的转变,就要求必须能够全面、准确掌握全地区经济社会发展态势,强化政府部门掌控决策信息资源的能力,政府部门间信息资源整合与共享需求越来越紧密,但当前部门间信息共享多是点对点方式,没有统一的数据交换管理平台。

因此各部门对加快解决数据资源分散管理、数据共享不足的问题需求十分迫切,需要建立城市基础数据库(以下简称智慧城市公共基础数据库)系统以解决以上问题。

依托智慧城市公共基础数据库系统的建设,可以实现各委办局、各所辖地区的经济社会综合数据采集交换,为各部门提供更广泛的信息共享支持,一方面数据信息从各委办局、各所辖地区整合接入,另一方面也为政府和这些接入部门提供全面的共享服务。

同时,以智慧城市公共基础数据库指标体系建立为基础,整合来自各委办局和各所辖地区的、经过审核转换处理的数据资源,可实现对经济社会信息的统一和集中存储,确保数据的唯一性和准确性,为今后政府工作提供一致的基础数据支持。

数据整合共享只是手段,数据分析服务才是目的。

依托智慧城市公共基础数据库系统建设,可有效整合各政府部门所掌握的全市经济社会信息资源,满足政府业务对统一数据资源共享需要,进而提升形势分析预测水平,对政府在发展规划、投资布局、资源环境、管理创新、科学决策等业务提供强有力支持,提高了政府部门掌控全市经济社会发展态势能力。

2.建设目标1)建立科学合理的智慧城市公共基础数据库指标体系,力求全面反映地区经济和社会发展的总体情况:2)有组织、有计划、持续地对政府统计部门、政府各部门以及国民经济行业管理部门负责统计的关系到地区经济与社会发展的信息资源进行收集、整合,建立全地区城市信息资源共建、共享的统一管理机制;3)依托地区电子政务基础设施,充分利用现代信息技术,以科学的地区宏观经济和社会发展指标体系为基础,建设支持政府宏观经济管理和社会和谐发展的基础数据库系统,提高信息资源的建设、管理和共建共享能力;4)为地区经济建设和社会和谐发展提供一致的城市基础数据,为各类应用系统建设提供基础数据支持,满足政府管理决策、部门信息共享和社会公共服务“三个层次”的需求。

数据库建设方案

数据库建设方案

数据库建设方案数据库建设方案随着信息技术的迅速发展,数据库作为信息系统的核心组成部分,对于企业管理和决策具有重要的作用。

本文将针对某企业的数据库建设提出具体的方案和措施。

首先,我们需要明确数据库建设的目标和需求。

根据该企业的特点和需求,数据库建设的目标包括提高数据的存储和管理能力,提高数据的可靠性和安全性,提高数据的查询和分析效率,提高决策的科学性和准确性。

接下来,我们需要确定数据库建设的内容和范围。

根据企业的业务流程和管理需求,我们将按照以下几个方面进行数据库建设:数据模型设计,数据采集和录入,数据存储和管理,数据查询和分析,数据备份和恢复。

在数据模型设计方面,我们将根据企业的业务流程和数据关系进行逻辑和物理模型的设计。

逻辑模型主要包括实体关系图和数据流程图,用于描述数据的结构和流动关系;物理模型主要包括表结构和索引设计,用于具体实现逻辑模型。

在数据采集和录入方面,我们将采用自动化的方式进行数据的采集和录入,提高数据的准确性和及时性。

同时,我们还将制定数据采集和录入的规范和流程,确保数据的完整性和一致性。

在数据存储和管理方面,我们将采用关系型数据库管理系统,例如Oracle、MySQL等,进行数据的存储和管理。

同时,我们还将制定数据的访问权限和安全策略,确保数据的可靠性和安全性。

在数据查询和分析方面,我们将采用数据仓库和在线分析处理技术,进行数据的查询和分析。

通过建立适当的数据指标和维度,提供多维度的分析和报告功能,支持管理层的决策和监控。

在数据备份和恢复方面,我们将制定数据备份和恢复策略,确保数据的可恢复性和一致性。

同时,我们还将定期进行数据备份和恢复的测试和验证,以确保备份和恢复的有效性。

最后,我们将制定数据库建设的实施计划和进度安排。

根据数据库建设的内容和范围,制定详细的工作计划和时间表,并分派专人负责实施和监控。

总之,数据库建设是企业信息化建设的重要组成部分,具有重要的意义和价值。

通过制定合理的数据库建设方案和措施,可以提高企业的数据管理和决策能力,提高企业的竞争力和效益。

数据库建设方案

数据库建设方案

数据库建设方案数据库建设方案篇一:数据库建设方案数据库建设方案一、数据库技术实训室介绍数据库课程是计算机科学类各专业的专业基础课,通过本课程的学习,使学生掌握数据库设计、数据库管理、数据库程序设计的基本知识和基本技能。

加深对数据库基础理论和基本知识的理解,掌握基于数据库的应用软件设计基本方法,提高解决数据库应用实际问题的能力。

现在针对数据库教学建立数据库技术实训室,对培养数据库通用及专业人才、提高数据库教学水平、促进信息产业发展具有重要的意义。

同时,也为了能让学生更好的熟悉和掌握数据库知识,提高院学生的就业及工作竞争力。

组要承担数据库管理及应用,是进行管理信息系统,ACESS、SQLServer 等课程的教学和实验场所。

对各种管理信息系统的开发和研究提供平台。

使学生掌握数据库的基本概念,结合实际的操作和设计,应用现有的数据建模工具和数据库管理系统软件实现数据库的设计。

掌握数据库安全管理与使用,完成对数据库的管理、设计和开发等教学任务,为学生掌握大型关系数据库技术奠定了坚实的基础。

二、实训室软、硬件配置介绍软件环境:48位/11位 Red Hat Enterprise Linux 4.0 操作系统广播教学软件 SQL Server 中文2017 Oracle 8i/9i Enterprise Edition (50用户) 硬件环境:1、多媒体教学设备一套2、 PC 计算机60台3、安装有 ACCESS、SQLServer 等数据库软件三、数据库实训室开设实训课程1.面向层次:中专 2.面向专业:计算机应用专业、计算机网络专业 3.实训课程:《数据库系统》《数据库课程设计》、、数据库原理与应用,职业能力课程,84学时数据库维护,职业技能实训模块,24学时SQL Server 数据库实现与维护,职业能力课程,84学时数据备份与灾难恢复,职业能力课程,72学时数据库安全管理,职业技能实训模块,48学时篇二:数据库系统》《数据库课程设计》、、数据库原理与应用,职业能力课程,84学时数据库维护,职业技能实训模块,24学时SQL Server 数据库实现与维护,职业能力课程,84学时数据备份与灾难恢复,职业能力课程,72学时数据库安全管理,职业技能实训模块,48学时篇二》 (34)数据项名:所在省说明:类型:字符型长度:3——8 别名:province 取值范围:参见《地址区域代码表》 (35)数据项名:地址区域代码表》 (35)数据项名》 (36)数据项名:所在区县说明:类型:字符型长度:2——15 别名:county 取值范围:参见《地址区域代码表》 (37)数据项名:地址区域代码表》 (37)数据项名》 (38)数据项名:地域说明:如华北、华中、西北…… 类型:字符型长度:别名: 2area 取值范围:参见《地址区域代码表》 (39)数据项名:地址区域代码表》 (39)数据项名》 (40)数据项名:所在市(简称) 说明:市的简称类型:字符型长度:2——11 别名:city_ex 取值范围:参见《地址区域代码表》 (41)数据项名:地址区域代码表》 (41)数据项名》 (42)数据项名:手机范围标识 ID 说明:手机的前 7 位+4 个 0 且 bigint 存储类型:数值型长度:8 别名:Mob_No_Area 取值范围:参见《手机区域代码表》 (43)数据项名:手机区域代码表》 (43)数据项名》 (44)数据项名:手机卡型分类说明:类型:字符型长度:2——4 别名:Mob_card_kind 取值范围:参见《手机区域代码表》 (45)数据项名:手机区域代码表》 (45)数据项名》 (46)数据项名:呼叫项目类型说明: 类型:字符型长度:4——7 别名:Proj_Type 取值范围:参见《呼叫状态代码表》 (47)数据项名:呼叫状态代码表》 (47)数据项名》 (48)数据项名:呼叫接通状态说明: 类型:字符型长度:4——18 别名:State_Call 取值范围:参见《呼叫状态代码表》 (49)数据项名:呼叫状态代码表》 (49)数据项名》 (50)数据项名: 呼叫状态明细说明:类型:长度: 字符型2——11 别名:State_Detail 取值范围:参见《呼叫状态代码表》 (51)数据项名:呼叫状态代码表》 (51)数据项名》 (52)数据项名: 企业大类说明:类型:字符型长度:4——10 别名:Big_TP 取值范围:参见《企业类型代码表》 (53)数据项名:企业类型代码表》 (53)数据项名》 (54)数据项名: 企业小类说明:类型:字符型长度:4——14 别名:Small_TP 取值范围:参见《企业类型代码表》 (55)数据项名:企业类型代码表》 (55)数据项名》 (56)数据项名:数据特性说明:类型:字符型6 / 40长度:8 别名:Dt_name 取值范围:参见《数据特性代码表》 (57)数据项名:数据特性代码表》 (57)数据项名》 (58)数据项名:行业大类说明:类型:字符型长度:2——15 别名:Big_Ind 取值范围:参见《行业代码表》 (59)数据项名:行业代码表》 (59)数据项名》 (60) 数据项名:行业小类说明:类型:字符型长度:2——19 别名:Small_Ind 取值范围:参见《行业代码表》 (61)数据项名:行业代码表》 (61)数据项名》 (62) 数据项名:说明: 所在部门类型:字符型长度:2——10 别名:Big_POST_NME 取值范围:参见《部门职务代码表》 (63)数据项名:部门职务代码表》 (63)数据项名》 (64)数据项名:所在部门 ID 说明:用于唯一标识部门类型:数值型长度:4 别名:Big_POST_ID 取值范围:参见《部门职务代码表》 (65)数据项名:部门职务代码表》 (65)数据项名》 (80)数据项名:车品牌说明:类型:字符型长度:10 别名:Car_Brand 取值范围:参见《车牌代码表》 (81)数据项名:车牌代码表》 (81)数据项名》 (82) 数据项名:车型号说明:类型:字符型长度:27 别名:CheXing 取值范围:参见《车牌代码表》 (83)数据项名:车牌代码表》 (83)数据项名》 (84) 数据项名:车最高售价说明:类型:数值型长度:8 别名:Car_ ToPrice 取值范围:参见《车牌代码表》 (85)数据项名:车牌代码表》 (85)数据项名》 (102)数据项名:最后平台返回时间说明: 类型:时间长度:8 别名:Platform_Updtm 取值范围: (103)数据项名: 累计成功次数说明:类型:数值型长度:4 别名:Count_ Suc 取值范围:(104)数据项名:累计软弹次数说明:类型:数值型长度:4 别名:Count_ Soft 取值范围:(105)数据项名:累计硬弹次数说明:类型:数值型长度:4 别名:Count_ Final 取值范围:(106)数据项名:累计打开次数说明:类型:数值型长度:4 别名:Count_Open 取值范围:(107)数据项名:累计点击次数说明:类型:数值型长度:4别名:Cout_Click 取值范围:(108)数据项名:累计失败次数说明:类型:数值型长度:4 别名:Count_Error 取值范围:(109)数据项名:Email 状态 ID 说明:用于唯一标识 Email 状态类型:数值型长度:4 别名:Email_ST_ID 取值范围:参见《电子邮件状态代码表》 (110)数据项名:电子邮件状态代码表》(110)数据项名》 (111)数据项名: Email 状态(中文) 说明: 类型:字符型长度:2 别名:Email_State_CHS 取值范围: 参见《电子邮件状态代码表》 (112)数据项名:电子邮件状态代码表》(112)数据项名》 (113)数据项名: 累计外呼错误次数说明:类型:数值型长度:4 别名:Count_Call_Error 取值范围:(114)数据项名:累计外呼待定次数明: 说类型:数值型长度:4 别名:Count_Call_Undetermined 取值范围:10 / 40(115)数据项名:累计外呼拒访次数说明:类型:数值型长度:4 别名:Count_ Call_Refuse 取值范围: (116)数据项名:累计外呼(企业)不一致次数说明:类型:数值型长度:4 别名:Count_Call_Discord_Comp 取值范围: (117)数据项名:累计外呼(个人)不一致次数说明:类型:数值型长度:4 别名:Count_Call_Discord_Per 取值范围: (118)数据项名:累计外呼信息正确次数说明:类型:数值型长度:4 别名:Count_Call_ Correct 取值范围: (119)数据项名:累计外呼信息重复次数说明: 类型: 数值型长度:4 别名:Count_Call_Repeat 取值范围:(120)数据项名:测号时间说明:类型:时间长度:8 别名:Valid_Time取值范围:(121)数据项名:测号结果说明:类型:布尔类型长度:1 别名:Is_Valid 取值范围:0,1 (122)数据项名:是否己用于本项目明: 说类型:布尔类型长度:1 别名:Is_Used 取值范围:0,1 (123)数据项名:数据结构(1)数据结构:企业表含义:记录企业的相关信息组成成分:企业 ID 企业名称企业电话企业传真传真分机企业地址邮编企业地址员工人数PC 台数 Server 台数注册资金营业额企业网址企业法人代表企业创建日期企业电话入库/更新时间企业传真入库/更新时间企业地址入库/更新时间数据登记日期企业类型 ID 行业 ID 区域 ID(2)数据结构:个人表含义:记录个人的相关信息11 / 40组成成分:个人 ID 个人姓名企业电话分机(个人) 个人电话(无区号) 个人电话分机手机(个人) 身份证号姓别生日民族学校(大学) 学历专业个人家庭住址邮编个人家庭住址个人电话(无区号)入库/更新时间手机(个人)入库/更新时间个人家庭住址入库/更新时间数据登记日期区域 ID 企业 ID 部门职务 ID(3)数据结构:数据来源表含义:标明每一条信息(精确到个人)的数据来源组成成分:个人 ID 来源 ID 数据登记日期(4)数据结构:来源特性表含义:标明每种数据来源对应的数据特性组成成分:数据来源 ID 数据来源数据特性 ID 数据登记日期(5)数据结构:企业税务信息表含义:企业的税务相关信息组成成分:企业 ID 企业经营范围企业注册日期企业税务登记号企业的开户银行企业的开户银行帐号其它附属信息数据登记日期数据登记日期(6)数据结构:汽车信息表含义:个人所属的汽车相关信息组成成分:个人 ID 车牌号保险生效日期保险到期日期车品牌 ID 其它附属信息数据登记日期(7)数据结构:楼盘信息表含义:个人所属的楼盘相关信息组成成分:个人 ID 住宅类型小区名称楼盘地址楼盘价格楼盘面积楼盘区位楼盘户型楼盘楼号楼盘单元楼盘居室楼盘座楼盘层楼盘房号楼盘所处商圈12 / 40住户人数 (8)数据结构:电子邮件表含义:电子邮件的信息,包括 Email 的使用状态组成成分:Email ID 个人 ID 电子邮件最后状态最后平台返回时间累计成功次数累计软弹次数累计硬弹次数累计打开次数累计点击次数累计失败次数数据登记日期 (9)数据结构:外呼状态表含义:外呼电话号码(包括手机)的呼叫状态组成成分:个人 ID 区号数据登记日期电话手机最后一次外呼时间最后一次外呼状态累计外呼错误次数累计外呼待定次数累计外呼拒访次数累计外呼(企业)不一致次数累计外呼(个人)不一致次数累计外呼信息正确次数累计外呼信息重复次数最后测号时间最后测号结果 (10)数据结构:项目数据表含义:用于存储每个项目调出的数据组成成分:项目需要的相关字段数据的唯一 ID 测号时间测号结果外呼时间外呼状态数据流(1)数据流名:新数据入库说明:对新采购的规范数据,拆分表,要别写入 /更新相关数据表来源:采购新数据去向:企业表、个人表、数据来源表、来源特性表、企业税务信息表、车主信息表、楼盘信息表、电子邮件表数据结构:(2)数据流名:呼叫中心数据回库说明:将呼叫中心返回的状态信息在库中标识来源:呼叫中心项目表去向:呼叫状态表数据结构:(3)数据流名:EDM 平台返回状态更新说明:EDM 平台返回的状态入库来源:EDM 平台返回数据表去向:电子邮件表数据结构:(4)数据流名:调用数据说明:来源:数据调用需求表去向:项目数据表数据结构:企业表、个人表、数据来源表、来源特性表、企业税务信息表、车主信息表、楼盘信息表、电子邮件表13 / 40数据存储(1)数据存储名:地址区域代码表说明:数据存储地址区域 ID,入库时匹配出来,使用时再转换成相关数据输入数据流:地址、省市县区号、地址区域 ID 输出数据流:省市县、地址区域 ID、省市县区号组成成分:地址区域 ID 所在省所在地级市所在区县区号地域所在省(简称) 所在市(简称) 所在区县(简称) 数据量:3216 存取方式:随机存取频度:(2)数据存储名:手机区域代码表说明:输入数据流:手机输出数据流:手机附属信息组成成分:手机范围标识 ID 手机卡型号手机卡型分类地址区域 ID 所在省所在地级市区号数据量:153037 存取方式:存取频度:(3)数据存储名:呼叫状态代码表说明:输入数据流:呼叫状态 ID、呼叫状态输出数据流: 呼叫状态、呼叫状态 ID 组成成分: 呼叫状态 ID 呼叫项目类型呼叫结案状态呼叫接通状态呼叫数据状态呼叫状态明细数据量:78 存取方式:存取频度:(4)数据存储名:企业类型代码表说明:输入数据流:企业类型 ID、企业类型输出数据流:企业类型、企业类型 ID 组成成分: 企业类型 ID 企业大类企业中类企业小类数据量:29 存取方式:存取频度:(5)数据存储名:数据特性代码表说明:输入数据流:新采购数据输出数据流:数据来源表组成成分:数据特性 ID 数据特性数据特性(英文) 数据量:10 左右存取方式:存取频度:(6)数据存储名:行业代码表说明:输入数据流:行业/企业名称、行业 ID 输出数据流:行业 ID、行业组成成分:行业 ID 行业大类行业中类行业小类数据量: 1187 存取方式:14 / 40存取频度:(7)数据存储名:部门职务代码表说明:输入数据流:部门/职务、部门职务 ID 输出数据流:部门职务 ID、部门/职务组成成分: 部门职务 ID 所在部门所在部门的职务所在部门 ID 数据量:300 左右存取方式:存取频度:(8)数据存储名:车品牌代码表说明:输入数据流:车品牌、车品牌 ID 输出数据流: 车品牌 ID、车品牌信息组成成分:车品牌 ID 车品牌车系车型号车最低售价车最高售价数据量:2017 左右存取方式:存取频度:(9)数据存储名:Email 状态代码表说明:输入数据流:Email 状态 ID、Email 状态输出数据流:Email 状态、Email 状态 ID 组成成分: Email 状态 ID Email 状态(英文) Email 状态(中文) Email_状态优先级数据量:6 存取方式:存取频度:处理过程(1)处理过程名:根据地址匹配省市县说明:输入数据:地址数据存储:地址区域代码表输出数据:省市县(2)处理过程名:地址区域 ID 转换说明:输入数据:省市县区号或地址区域 ID 数据存储:地址区域代码表输出数据:地址区域 ID 或省市县区号(3)处理过程名:手机测区域说明:输入数据:手机号数据存储:手机区域代码表输出数据:手机区域信息(4)处理过程名:呼叫状态 ID 转换说明:输入数据:呼叫状态或呼叫状态 ID 数据存储:呼叫状态代码表输出数据:呼叫状态 ID 或呼叫状态(5)处理过程名:企业类型 ID 转换说明:输入数据:企业类型或企业类型 ID 数据存储:企业类型代码表输出数据: 企业类型 ID 或企业类型(6)处理过程名:标记数据来源说明:输入数据:数据存储: 采购数据数据特性代码表输出数据: 数据来源表 (7)处理过程名: 行业 ID 转换说明:输入数据:企业名称/行业或行业 ID 数据存储:行业代码表输出数据:行业 ID 或行业 (8)处理过程名:部门职务 ID 转换说明:输入数据:部门/职务/工作或部门 ID 或部门职务 ID 数据存储:部门职务代码表输出数据:部门职务 ID 或部门/职务 (9)处理过程名:车品牌 ID 转换15 / 40说明:输入数据:车品牌/车系/车型号或车品牌 ID 数据存储:车品牌代码表输出数据:车品牌 ID 或车品牌信息表 (10)处理过程名:Email 状态 ID 转换说明:输入数据:新购数据/要入库的表数据存储:输出数据:多个对应库里字段的相关数据表(备入数据表) (12)处理过程名:数据入库说明:将对应库里字段的相关数据表(备入数据表)入库,并将库里的主键返回原表中输入数据:对应库里字段的相关数据表(备入数据表) 数据存储: 输出数据:企业表、个人表、数据来源表、来源特性表、企业税务信息表、车主信息表、楼盘信息表、电子邮件表备入数据表 (13)处理过程名:数据调用中的多个表输入数据:Email 状态或 Email 状态 ID 数据存储:Email 状态代码表输出数据:Email 状态 ID 或 Email 状态 (11)处理过程名: 数据入库前拆分说明: 根据采购数据的字段将表分成对应数据库说明: 根据数据调用需求表调用数据并生成项目表输入数据:数据调用需求表数据存储:输出数据:项目表 (14)处理过程名:呼叫中心数据回库说明:输入数据:呼叫中心项目表数据存储:呼叫状态代码表输出数据:呼叫状态表 (15)处理过程名:EDM 平台返回状态更新输入数据:EDM 平台返回数据表数据存储:Email 状态代码表输出数据:电子邮件表数据流图16 / 4017 / 40概念结构-ER 图概念结构18 / 4019 / 40逻辑结构-关系图逻辑结构关系图Par_Car_BrandPar_Call_StateFK_SUB_Car_Host_Par_Car_BrandPar_IndustryPar_Comp_Type FK_Part_Call_State_Par_Call_State FK_Main_Comp_Par_Comp_Type FK_Main_Comp_Par_IndustrySUB_Car_HostPar_Per_PostPart_Call_State Main_CompFK_Part_Call_State_Main_Per FK_Main_Per_Main_Comp FK_SUB_Car_Host_Main_PerFK_Main_Per_Par_Per_PostPar_Data_TypePar_Tax_Open_StateFK_Main_Comp_Par_ Area_AddrMain_PerFK_Main_R_Per_Source_Main_PerFK_Main_Source_Par_Data_Ty peFK_Tax_Part_Main_Comp FK_Tax_Open_State FK_Sub_Email_Main_PerFK_Main_Per_Par_Area_AddrFK_SUB_Realty_Main_PerMain_SourceFK_Main_R_Per_Source_Main_SourceMai n_R_Per_Source Sub_Tax Par_Area_AddrSUB_RealtyFK_SUB_Realty_Par_Area_Addr FK_Tax_Unit_TypeFK_Par_Area_mp_Par_Area_AddrPart_EmailFK_Tax_Cert_TypeFK_Tax_Currenc y_Type1Par_Tax_Unit_TypeFK_Tax_Currency_TypePar_Area_mpFK_Tax_License_Ty peFK_Sub_Email_Par_Email_StateFK_Sub_Email_Par_Email_TypePar_Email_State Par_Email_TypePar_Tax_License_TypePar_Tax_Currency_TypePar_Tax_Cert_Type20 / 40完整性约束表名字段名 Comp_ID Comp_Nme Comp_Nme_KeywordsComp_Type_ID Ind_ID Area_ID Comp_Phone Fax Fax_Ext Comp_Post_Code Comp_Addr Staff Capital_RMB Turnover PC_NumServer_Num web Comp_Create_Date Comp_Phone_UpdtmFax_Updtm Comp_Addr_Updtm In_date Per_ID Per_Name数据类型 intvarchar(100) varchar(100) int int int int int int varchar(6) varchar(100) int int int int int varchar(100) date datetime datetime datetime dateint varchar(30)Main_CompMain_Per可为空否是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是否是约束类型 PK参照对象FK FK FK Rule Rule Rule Rule Check Check Check CheckCheckPar_Comp_p_Type_ID Par_Industry.Ind_IDPar_Area_Addr.Area_ID dbo.R_Phone dbo.R_Phone dbo.R_Phone_Extdbo.R_Post_Code CK_Main_Comp_Staff CK_Main_Comp_Capital_RMBCK_Main_Comp_Turnover CK_Main_Comp_PC_Num CK_Main_Comp_Server_NumPK21 / 40Main_R_Per_SourceMain_SourceComp_Phone_ext Per_Phone Per_Phone_Ext Mobile Per_Post_Code Per_Addr Email Id_card Card_Nme Card sex birthday Nation College XueLi ZhuanYe Per_Phone_Updtm Mobile_Updtm Per_Addr_Updtm Email_Updtm Comp_ID Area_ID SMALL_POST_ID Dep Tit Job_F In_date RPS_ID Per_ID Source_ID In_date Source_ID Sourceint int varchar(50) bigint varchar(6) varchar(100) varchar(50) varchar(18) varchar(20) varchar(20) varchar (2) date varchar(10) varchar(60) varchar(20) varchar(40) datetime datetime datetime datetime int int int varchar(100) varchar(100) varchar(100) date int intint date int varchar(100)是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是否是是是否是Rule Rule Rule Rule Rule Rule Ruledbo.R_Phone_Ext dbo.R_Phone dbo.R_Phone_Ext dbo.R_Mobile dbo.R_Post_Code dbo.R_Email dbo.R_ID_CardRule Ruledbo.R_Sexdbo.R_BirthdayFK FK FKMain_p_IDPar_Area_Addr.Area_ID Par_Per_Post.SMALL_POST_IDPK FKFK PKMain_Per.Per_ID Main_Source.Source_ID22 / 40Sub_TaxDT_ID In_date Tax_ID Comp_ID Reg_Date Tax_Account Bank_Nme Bank_Account Market Range Unit_ID Main_Range Part_Range Run_TypeLicense_ID License_ID_No Reg_Currency_ID Invest_CapitalInvest_Currency_ID Open_Date Open_ID Cert_ID Cert_No Per_Email Per_Sex 外籍人数固定人数货物存放地货物存放地面积报税人财务负责人业主住址法人int date int int datetime varchar(100) varchar(100) varchar(100) varchar(100) varchar(510) int varchar(510) varchar(510) varchar(100) int varchar(100) int int int datetime int int varchar(50) varchar(100) varchar(50) int int varchar(100) varchar(50) varchar(50) varchar(50) varchar(100) varchar(50)否是否否是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是FK PKFKPar_Data_Type.DT_IDMain_p_IDFKPar_Tax_Unit_Type.Unit_IDFK FK FK FK FKRule RulePar_Tax_License_Type.License_IDPar_Tax_Currency_Type.Currency_ID Par_Tax_Currency_Type.Currency_IDPar_Tax_Open_State.Open_ID Par_Tax_Cert_Type.Cert_ID dbo.R_Emaildbo.R_Sex23 / 40SUB_Car_HostCar_Host_ID Per_ID Car_Brand_ID Car_Sign Safe_StartDate Safe_EndDate 登记日期类别出厂日期使用性质颜色国产进口所有权发动机号车辆识别代码汽车状态汽车销售公司发证日期制造厂名称获取方式燃油类型保险公司保险赁证号保险金额保险生效日期检验有效日期抵押状态项目类型 Provide_Terminate_Date 发票类型购车日期审验止期制造国int int int varchar(30) date date date varchar(20) date varchar(10) varchar(10) varchar(8) varchar(4) varchar(50) varchar(50) varchar(30) varchar(60) datevarchar(100) varchar(10) varchar(10) varchar(60) varchar(50) int date date varchar(20) varchar(4) date varchar(8) date date varchar(8)否是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是是PK FK FKMain_Per.Per_IDPar_Car_Brand.Car_Brand_ID24 / 40SUB_RealtyPart_Call_State售价号牌种类 PinPai 车型 In_Date Realty_ID Per_ID Realty_Addr Subdistrict ZhuZhai_Type Realty_楼号 Realty_单元Realty_座 Realty_层 Realty_房号 Realty_居室 Realty_户型 Realty_区位Realty_面积 Realty_商圈 Realty_Value RealtyNum_Persons Contact Area_ID in_date CS_ID Per_ID Area_Code Phone Mobile Last_Call_Time Last_Call_ID Count_Call_Undeterminedint varchar(12) varchar(80) varchar(80) date intint varchar(100) varchar(40) varchar(30) varchar(20) varchar(6)varchar(20) varchar(11) varchar(255) varchar(30) varchar(20) varchar(20) varchar(20) varchar (10) float tinyint varchar(50) int date int int varchar(4) int bigint datetime int int是是是是是否是是是是是是是是是是是是是是是是是是是否是是是是是是是PK FKMain_Per.Per_IDFK PK FK Rule Rule RuleFKPar_Area_Addr.Area_IDMain_Per.Per_ID dbo.R_Area_Code dbo.R_Phonedbo.R_Mobile Par_Call_State.Call_ID25 / 40Part_EmailPar_Area_AddrCount_Call_Refuse Count_Call_Discord_Comp Count_Call_Discord_Per Count_Call_Correct Count_Call_RepeatLast_Valid_Time Last_Is_Valid Email_ID Per_ID Email ET_ID Platform_Updtm Email_Last_State Count_Suc Count_Soft Count_Final Count_Open Cout_Click Count_Error In_date Area_ID allcity province city county province_ex city_ex county_ex area area_code post_code type father_idint int int int int datetime bit int int varchar(50) int datetime tinyintint int int int int int date int varchar(30) varchar(16) varchar(30) varchar(30) varchar(16) varchar(30) varchar(30) varchar(4) varchar(4) varchar(10) varchar(20) int是是是是是是是否是否是是是是是是是是是是否是是是是是是是是是是是否PK FK Rule FK FKMain_Per.Per_ID dbo.R_Email Par_Email_Type.ET_IDPar_Email_State.Email_ST_IDPK26 / 40Par_Area_mpPar_Call_StatePar_Car_BrandPar_Comp_TypePar_Data_TypePar_ Email_StateMob_No_Area Mob_Card_Type Mob_city Mob_prov Mob_area_code Mob_Card_Kind Mob_Area_Id Call_ID Proj_Type State_End State_CallState_Data State_Detail Father_id Car_Brand_ID Car_Brand CheXi CheXing Car_FromPrice Car_ToPrice Father_id Comp_Type_ID Big_TP Mid_TP Small_TP Father_ID DT_ID DT_Name DT_EName Email_ST_ID Email_State_EnEmail_State_CHS Prioritybigint varchar(50) varchar(50) varchar(50) varchar(4) varchar(10) int int varchar(20) varchar(6) varchar(50) varchar(20)varchar(30) int int varchar(30) varchar(60) varchar(60) money money int int varchar(30) varchar(40) varchar(40) int int varchar(20) varchar(20) tinyint varchar(24) varchar(4) tinyint否是是是是是是否是是是是是否否是是是是是是否是是是是否是是否是是否PKFKPKPar_Area_Addr.Area_IDPKPKPKPK27 / 40ET_ID ET_Name Par_Email_Type Lev Father_id Ind_ID Big_IndPar_Industry Mid_Ind Small_Ind Father_ID SMALL_POST_ID SMALL_POST_NME Par_Per_Post Big_POST_ID Big_POST_NME Father_ID Cert_IDPar_Tax_Cert_TypeCert_Type Currency_ID Par_Tax_Currency_Type Currency_Type License_ID Par_Tax_License_Type License_Type Open_ID Par_Tax_Open_State Open_state Unit_ID Par_Tax_Unit_Type Unit_Typeint varchar(50) int int intvarchar(40) varchar(40) varchar(40) int int varchar(20) int varchar(20) int int varchar(30) int varchar(30) intvarchar(255) int varchar(30) int varchar(30)否是是是否是是是是否是是是是否是否是否是否是否是PKPKPKPK PK PK PK PK28 / 40用户视图(1) View:V_Comp 说明:公司基本信息(匹配出了行业、地区、企业类型)(2) View:V_Tax 说明:纳税人信息29 / 40(3) View: V_B2B_Main 说明:B2B 信息30 / 40(4) View:V_B2C_Main 说明:B2C 信息31 / 40(5) View: V_Realty 说明:楼盘表32 / 40(6) View:V_Car_Host 说明:车主表33 / 40(7) View:V_Source 说明:数据来源信息(8) View: V_All_Source34 / 40说明:数据(来源)存储结构FileGroup分区函数a) 分区函数名:PF_Area_ID35 / 40说明:按照地址区域进行分区(4 个) 代码:CREATE PARTITION FUNCTION [PF_Source_ID_DT_ID](int) AS RANGE RIGHT FOR VALUES (20170,30000, 40000, 50000, 60000) GO依赖关系:i. 分区函数名:PF_Source_ID_DT_ID 说明:按照数据以一性质进行分区(N 个) 代码 :CREATE PARTITION FUNCTION [PF_Source_ID_DT_ID](int) AS RANGE RIGHT FOR VALUES (20170,30000, 40000, 50000, 60000) GO依赖关系: 索引表名 Main_Comp 索引名 PK_Main_Compidx_main_p_ind_id idx_main_p_p_type_ididx_main_p_area_id PK_Main_Per idx_main_per_area_ididx_main_per_p_id idx_main_per_small_post_id 索引类型聚集非聚集非聚集非聚集聚集非聚集非聚集非聚集唯一 ? 包含字段 Comp_ID Ind_IDComp_Type_ID Area_ID Per_ID Area_ID Comp_ID Small_Post_ID36 /40?Main_PerPK_Main_R_Per_Source Main_R_Per_Source ident_main_r_per_sourcePK_Main_Sourceidx_main_source_dt_id PK__Part_Call_state Part_Call_Stateident_part_call_state PK_Sub_Email Part_Email ident_part_email idx_part_email_et_id PK_SUB_Car_Host idx_sub_car_host_Car_Brand_ID idx_sub_realty_area_id PK_SUB_RealPK_Sub_Tax idx_sub_tax_cert_id idx_sub_tax_Invest_Currency_IDidx_sub_tax_License_IDRealty_ID idx_sub_tax_Open_ID idx_sub_tax_Reg_Currency_IDidx_sub_tax_unit_id PK_Par_Area_Addr聚集非聚集聚集非聚集聚集非聚集聚集非聚集非聚集聚集非聚集聚集非聚集聚集非聚集非聚集非聚集非聚集非聚集非聚集聚集? ? ? ? ? ? ? ?RPS_ID Per_ID Source_ID Source_ID DT_ID CS_ID Area_Code Phone Mobile Email_ID Email ET_ID Car_Host_IDCar_Brand_ID Area_ID Realty_ID Tax_ID Cert_ID Invest_Currency_ID License_ID Open_ID Reg_Currency_IDMain_SourceSUB_Car_HostSUB_Realty? ??Unit_ID Area_ID area province city county Area_Code province_ex city_ex county_exident_par_area_addrPar_Area_Addr idx_par_area_addr_area_code idx_par_area_addr_exPK_Par_Area_mp ident_par_area_mp Par_Area_mpidx_par_area_mp_area_code idx_par_area_mp_mob_area_ididx_par_area_mp_type_kind PK_Par_Call_State非聚集?非聚集非聚集聚集非聚集非聚集非聚集非聚集聚集 ? ?Mob_No_Area Mob_No_Area Mob_city Mob_provMob_area_code Mob_Area_Id Mob_Card_Kind Call_IDPar_Call_State?37 /40ident_par_call_state非聚集?idx_par_call_state_state_callPK_par_car_brand ident_par_car_brand非聚集聚集非聚集 ? ?Proj_TypeState_End State_Call State_Data State_Detail State_Call Car_Brand_IDCar_Brand CheXi CheXing Car_FromPrice Car_ToPrice Comp_Type_ID Big_TPMid_TP Small_TP DT_ID Email_ST_ID ET_ID Ind_ID Big_Ind Mid_Ind Small_IndSMALL_POST_ID SMALL_POST_NMEBig_POST_NME Big_POST_ID Cert_ID Currency_ID License_ID Open_IDUnit_IDPar_Car_Brandidx_par_car_brand_Price PK_Par_Comp_TypePar_Comp_Type ident_par_p_type PK_Par_Data_Type PK_Par_Email_StatePK_Par_Email_Type PK_Par_Industry ident_par_industry PK_Par_Per_Post Par_Per_Post ident_par_per_post idx_par_per_post_big_post_idPar_Tax_Cert_Type Par_Tax_Currency_Type Par_Tax_License_TypePar_Tax_Open_State Par_Tax_Unit_Type PK_Par_Cert_TypePK_Par_Currency_TypePK_Par_License_Type PK_Par_Open_state PK_Par_Unit_Type非聚集聚集非聚集聚集聚集聚集聚集非聚集聚集非聚集非聚集聚集聚集聚集聚集聚集 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?Par_Data_Type Par_Email_StatePar_Email_TypePar_Industry38 / 40作业流39 / 40数据安全网络安全服务器安全软件安全数据结构安全详见以上视图部分帐户安全帐户安全用户权限db_owner db_datawriter db_ddladmin db_datawriter db_datareader db_backupoperatorDBA新数据入库状态回库数据调用数据备份备份与恢复备份类型完全差异存档频率 1 次/周 4 次/周 1 次/月时间周一2 点周二——周五 2 点每月 1 号40 / 40篇五:城市公共基础数据库建设方案城市基础数据库系统建设方案崂山区城市公共基础数据库建设方案1. 系统概述长期以来,政府各部门内部拥有着大量城市基础数据资源,但由于管理分散,制度规范不健全,造成重复采集、口径多乱、数出多门;各部门的指标数据自成体系,标准不一,共享程度较差。

数据库建设的实施方案MicrosoftWord文档

数据库建设的实施方案MicrosoftWord文档

数据库建设的实施方案MicrosoftWord文档刚坐下,咖啡机的蒸汽还在上升,我就能感受到那种熟悉的氛围。

十年的方案写作经验,让我对这类项目有一种直觉。

好吧,让我们直接进入主题。

一、项目背景在这个信息爆炸的时代,数据就是企业的生命线。

我们公司现有的数据库系统已经难以满足日益增长的业务需求。

所以,建设一个新的数据库系统,是刻不容缓的事情。

二、项目目标1.提高数据存储和处理能力,确保数据的实时性和准确性。

2.优化数据结构,提高数据检索速度。

3.提升数据安全性,防止数据泄露和损坏。

4.实现数据共享,提高业务协同效率。

三、项目实施步骤1.需求分析需求分析是项目建设的第一步。

我们需要和各个业务部门沟通,了解他们的具体需求。

比如,他们需要存储哪些类型的数据,数据的更新频率是多少,数据的安全级别等等。

这个过程需要耐心和细心,不能有任何遗漏。

2.系统设计在需求分析的基础上,我们将进行系统设计。

这个阶段,我们需要确定数据库的类型、存储结构、索引方式等。

同时,还要考虑系统的扩展性,以应对未来业务的发展。

3.系统开发系统开发是项目实施的核心阶段。

我们需要编写代码,搭建数据库,实现数据的增删改查等功能。

在这个过程中,我们要保证代码的质量,确保系统的稳定性和性能。

4.系统测试在系统开发完成后,我们需要进行系统测试。

这个阶段,我们要模拟各种业务场景,测试系统的功能、性能和安全性。

只有通过测试,我们才能确保系统的可靠性。

5.系统部署和培训系统测试通过后,我们将进行系统部署。

这个过程需要和业务部门紧密配合,确保系统能够顺利上线。

同时,我们还要对业务人员进行培训,让他们熟悉新的数据库系统。

6.系统维护和优化系统上线后,我们的工作并没有结束。

我们需要定期对系统进行维护和优化,确保系统的稳定运行。

同时,根据业务的发展,我们还需要对系统进行升级和扩展。

四、项目风险及应对措施1.技术风险:数据库建设涉及到的技术复杂,可能导致项目延期。

数据库建设实施方案

数据库建设实施方案

数据库建设实施方案数据库建设实施方案一、项目概述本项目旨在建设一套适合企业管理需求的数据库系统,提高数据管理和查询效率,减少人工操作,优化业务流程。

该数据库系统将涵盖企业的各项核心业务数据,包括财务、库存、采购、销售等,同时提供灵活多样的数据查询和分析功能,以支持企业决策和业务发展。

二、建设目标1. 建设一个稳定、高效的数据库系统,保障企业数据安全和可靠性。

2. 设计合理的数据结构和关系模型,提供快速高效的数据查询和分析功能。

3. 通过数据库集群技术,提升数据库的性能和扩展能力,满足未来业务发展的需求。

4. 提供简单易用的用户界面,方便员工对数据库进行操作和查询。

5. 提供完善的数据备份和恢复机制,保证数据库系统的可靠性和稳定性。

三、建设步骤1. 需求分析:与企业管理人员和相关业务部门进行沟通,明确数据库系统的功能需求和业务流程,制定详细的功能规划和数据要求。

2. 数据库设计:根据需求分析结果,设计数据库的数据结构和关系模型。

在设计过程中,充分考虑数据的冗余和规范化程度,确保数据的一致性和完整性。

3. 数据库搭建:根据数据库设计方案,选择适合的数据库软件,并在服务器上部署和配置。

同时,配置适当的权限和用户角色,保障数据的安全性。

4. 数据迁移:将企业现有数据迁移到新的数据库系统中,确保数据的完整性和准确性。

在迁移过程中,进行数据清洗和转换,以符合新系统的数据结构和要求。

5. 系统测试:对数据库系统进行全面的测试,包括功能测试、性能测试和安全性测试。

及时修复和优化系统中的问题和缺陷,确保系统的稳定性和高效性。

6. 用户培训:对企业员工进行数据库系统的使用培训,使其能够熟练运用数据库系统进行数据录入、查询和分析。

7. 系统上线:在经过测试和培训后,正式上线数据库系统,并监控系统的运行情况,及时处理各种异常和故障。

四、技术选型1. 数据库软件:根据企业需求和预算,选择成熟可靠的数据库软件,如Oracle、MySQL等。

基础数据库建设方案

基础数据库建设方案

基础数据库建设方案引言数据库在现代信息技术应用中起着至关重要的作用。

随着业务规模的扩大和数据量的增加,一个强大、稳定、高效的数据库系统对于企业的运营和发展至关重要。

本文将介绍基础数据库建设方案的主要内容,包括数据库的选择、架构设计、容灾备份方案和性能优化等方面。

数据库选择在基础数据库建设的第一步,我们需要选择适合企业需求的数据库。

常见的数据库管理系统包括MySQL、Oracle、SQL Server和PostgreSQL等。

根据具体需求,我们应该综合考虑以下几个因素:1. 数据规模和负载预估首先需要评估企业的数据规模和负载情况。

如果数据量较小、负载较低,选择开源的MySQL或者PostgreSQL等数据库可能更加经济实惠。

而如果数据量巨大、负载高,商业数据库Oracle或SQL Server可能更适合,因为它们提供了更强大的扩展能力和优化功能。

2. 数据类型和功能需求不同的数据库管理系统对于数据类型和功能的支持有所差异。

例如,Oracle在空间数据处理方面拥有较高的技术能力,而SQL Server在企业级应用集成和分布式处理方面较为出色。

根据具体的功能需求,选择合适的数据库管理系统可以提升企业的应用效果。

3. 人员技术储备和成本预算数据库的建设和维护需要相关技术人员的支持,因此考虑企业内部技术团队的技术储备和培训支持也是一个重要的因素。

此外,商业数据库的授权费用较高,需要对成本进行合理预算。

综合考虑以上因素,我们可以选择最适合企业需求的数据库管理系统。

架构设计一个合理的架构设计可以提高数据库系统的性能、可用性和扩展性。

基于以上考虑,我们提出以下几点架构设计原则:1. 分层架构将数据库系统划分为多个层次,每个层次负责不同的业务功能。

例如,可以设置数据存储层、数据访问层和业务逻辑层等。

分层架构可以降低系统的耦合性,提高系统的灵活性和可维护性。

2. 主从同步通过主从同步方式复制数据,使得主数据库和从数据库保持一致。

基础地理信息城市数据库建设规范

基础地理信息城市数据库建设规范

基础地理信息城市数据库建设规范篇一:地理数据普查及地理数据建库技术规范地理数据普查及地理数据建库技术规范1.技术标准依据(1)CJJ8—99《城市测量规范》(简称《规范》)(2)CJJ 73-97《全球定位系统城市测量技术规程》(简称《规程》)(3)GB/T 7929-1995《1:500 1:1000 1:2000地形图图式》(简称《图式》)(4)GB/T 18316—2001《数字测绘产品检查验收规定和质量规定》(5)GB/T2260—2002《中华人民共和国行政区划代码》(6)CJ/T 214-2007《城市市政综合监管信息系统管理部件和事件分类、编码及数据要求》(7)CJ/T 215-2005《城市市政综合监管信息系统地理编码》(8)CJ/T 213-2005《城市市政综合监管信息系统单元网格划分与编码规则》(9)CH/Z1002-2009《可量测实景影像》2.地理数据普查建库与实景三维影像采集3.坐标系统及测量基准平面坐标系:采用1980西安坐标系,中央子午线为120°,高斯—克吕格投影,3度分带。

高程系统:采用1985国家高程基准。

4.万米单元网格及责任网格划分原则单元网格是城市市政监管信息化所定义的基本管理单位.在基本地形图上,根据实际城市监管工作需要,划分的边界应清晰,并呈多边形的闭合图形.单元网格作用在于:作为城市监管的基本单位,将城管部件和事件划分在固定的区域内,便于管理;责任网格的基本组成部分(责任网格是由一个或多个单元网格组成的)是对街道、社区及城市监督员的责任鉴定的最小单位.其划分原则是:(1) 法定基础原则:单元网格的划分应基于法定的地形测量数据进行。

(2)属地管理原则:单元网格的最大边界为社区的边界,不应跨越社区分割.(3)地理分布原则:按照城市中的街巷、院落、公共绿地、广场、桥梁、空地、河流、湖泊等地理自然布局进行划分.(4)现状管理原则:单位自主管理的独立院落超过10 km2,不应拆分,以单位独立院落为单位进行划分.(5)方便管理原则:按照院落出行习惯,考虑步行或骑车方式能方便到达.(6)管理对象原则:兼顾建筑物、市政管理对象的完整性,网格的边界不应穿越建筑物、市政管理对象,并使各单元网格内的市政管理对象的数量大致相等.(7)无缝拼接原则:任意一个下级区域(如社区对于街道)必须完全包含于上级区域内;与其他区县相邻的街道办事处边界必须和区县边界吻合;下级区域与所属上级区域如有接边,必须保证接边正确;同级区域必须正确接边,不能互相叠压或出现空隙;单位网格之间的边界应无缝连接,不得重叠.5.城管部件普查需求部件普查的范围为建湖县建成区公共区域范围的室外地面公共空间的城市管理公共设施.根据文献的有关规定,结合建湖县实际,按照城市管理功能体系设定为7大类(分别为公用设施类、道路交通类、市容环境类、园林绿化类、房屋土地类、其它设施类及扩展部件)和88小类。

城市数字公共基础设施建设工作方案

城市数字公共基础设施建设工作方案

城市数字公共基础设施建设工作方案为深入贯彻关于推进数字经济发展的决策部署,系统推进城市数字公共基础设施优化升级和共建共享,高水平建设数字政府和智慧城市,结合工作实际,特制订本方案。

一、总体要求(-)指导思想深刻把握数字化发展趋势,加强整体布局,夯实基础、赋能全局、强化能力、优化环境,全面提升数字基础设施建设的整体性、系统性、协同性,助推数字经济、数字社会、数字产业生态发展,努力将打造成数字基础设施标杆城市和数字建设样板区。

(二)工作原则1 .整体规划,分步实施。

加强数字公共基础设施顶层设计和统一规划,充分整合政务服务资源,统筹推进基础平台体系化、标准化建设。

按照〃突出重点、分步实施、压茬推进〃原则,着力构建横向到边、纵向到底、万物标识、能力充足、开放融合的数字公共基础设施体系。

2 .夯实基础,适度超前。

立足业务需求,通过城市信息模型(CIM)底座搭建,运用编码赋码等技术,全力建设城市数字公共基础设施平台、基础支撑能力设施及基础保障体系。

坚持面向未来,适度超前布局数字公共基础设施,以建带用、以用促建,提升数字技术创新和数字安全屏障能力。

3 .协同推进,试点先行。

按照统一规划,市级统筹建设,各区结合实际实施。

强化部门协同和市区联动,推动跨部门、跨层级的统筹衔接、资源合理配置和集约建设。

在先行先试区开展业务场景应用验证,形成可复制、可推广的机制和模式。

(三)工作目标结合智慧城市基础设施与智能网联汽车试点,大力实施信息基础设施建设,积极布局感知基础设施建设,持续推动传统基础设施数字化升级,构建泛在连接、高效协同、全域感知、智能融合、安全可信的数字公共基础设施体系,即打造城市数字公共基础设施平台,建设通信网络、数据算力、物联网、融合等领域基础设施,构建标准规范、运维管理、信息安全保障体系,在城市治理、城市全生命周期建设运营管理、服务数字经济产业等多方面开展应用验证。

2023年,编制完成城市实体对象分类编码属性标准、物联感知设施建设标准等核心标准规范,搭建完成全域覆盖的城市信息模型空间数据底座、基于万物标识的数据治理和城市公共基础设施数据资源管理系统的城市数字公共基础设施平台,建立市级统一标准地址管理系统和工作机制,推进高质量泛在通信网络设施、绿色高效云网融合算力设施、全域感知物联网设施及集约共享融合基础设施建设,完成一网通办、一网统管、车联网、智慧建管等应用场景的试点示范验证。

城市公共基础数据库建设方案

城市公共基础数据库建设方案

城市基础数据库系统建设方案目录1.系统概述 (3)2.建设目标 (3)3.系统架构 (4)3.1. 总体架构 (4)3.2. 体系结构 (5)3.3. 总体流程图 (5)3.4. 智慧城市公共基础数据库指标体系设计原则 (6)3.5. 智慧城市公共基础数据库指标体系 (8)3.6. 数据资源分布情况 (9)3.7. 数据组成与结构 (11)4.核心功能 (12)4.1. 核心应用功能 (12)4.2. 辅助管理功能 (13)4.3. 支撑保障功能 (14)5.系统特色 (15)1.系统概述长期以来,政府各部门内部拥有着大量城市基础数据资源,但由于管理分散,制度规范不健全,造成重复采集、口径多乱、数出多门;各部门的指标数据自成体系,标准不一,共享程度较差。

随着政府向“经济调节、市场监管、社会管理和公共服务”管理职能的转变,就要求必须能够全面、准确掌握全地区经济社会发展态势,强化政府部门掌控决策信息资源的能力,政府部门间信息资源整合与共享需求越来越紧密,但当前部门间信息共享多是点对点方式,没有统一的数据交换管理平台。

因此各部门对加快解决数据资源分散管理、数据共享不足的问题需求十分迫切,需要建立城市基础数据库(以下简称智慧城市公共基础数据库)系统以解决以上问题。

依托智慧城市公共基础数据库系统的建设,可以实现各委办局、各所辖地区的经济社会综合数据采集交换,为各部门提供更广泛的信息共享支持,一方面数据信息从各委办局、各所辖地区整合接入,另一方面也为政府和这些接入部门提供全面的共享服务。

同时,以智慧城市公共基础数据库指标体系建立为基础,整合来自各委办局和各所辖地区的、经过审核转换处理的数据资源,可实现对经济社会信息的统一和集中存储,确保数据的唯一性和准确性,为今后政府工作提供一致的基础数据支持。

数据整合共享只是手段,数据分析服务才是目的。

依托智慧城市公共基础数据库系统建设,可有效整合各政府部门所掌握的全市经济社会信息资源,满足政府业务对统一数据资源共享需要,进而提升形势分析预测水平,对政府在发展规划、投资布局、资源环境、管理创新、科学决策等业务提供强有力支持,提高了政府部门掌控全市经济社会发展态势能力。

数据库建设方案

数据库建设方案

数据库建设方案第1篇数据库建设方案一、背景随着信息化建设的不断深入,数据已成为企业核心资产之一。

构建稳定、高效、安全的数据库系统,对提高企业运营效率、优化决策过程具有重要意义。

本方案旨在结合现有技术,为企业提供一套合法合规的数据库建设方案,确保数据资产的有效管理和利用。

二、目标1. 满足业务需求:确保数据库系统满足企业各项业务的数据存储、查询和管理需求。

2. 高效稳定:提高数据库性能,降低故障发生率,确保系统稳定运行。

3. 安全合规:遵循相关法律法规,确保数据安全,防止数据泄露。

4. 易于维护:降低运维成本,提高数据库管理效率。

三、数据库选型根据企业业务需求和数据特点,选择合适的数据库类型和版本。

本方案推荐以下数据库选型:1. 关系型数据库:如MySQL、Oracle、SQL Server等,适用于结构化数据存储和管理。

2. 非关系型数据库:如MongoDB、Redis、Cassandra等,适用于半结构化和非结构化数据存储和管理。

3. 大数据数据库:如Hadoop、Spark等,适用于大规模数据存储和分析。

四、数据库设计1. 数据库架构:采用分层设计,分为数据源层、数据存储层、数据服务层、数据应用层。

2. 数据库表设计:遵循第三范式,确保数据一致性和完整性。

3. 索引优化:合理创建索引,提高查询性能。

4. 存储过程和函数:编写存储过程和函数,实现业务逻辑的封装,提高数据处理效率。

五、数据库安全1. 访问控制:采用角色授权机制,实现对数据库用户的权限控制。

2. 加密存储:对敏感数据进行加密存储,防止数据泄露。

3. 数据备份与恢复:定期进行数据备份,确保数据安全,提高灾难恢复能力。

4. 安全审计:开启数据库审计功能,记录用户操作行为,便于追踪和审计。

六、数据库性能优化1. 服务器硬件优化:提高服务器硬件配置,如CPU、内存、存储等。

2. 数据库参数调优:根据实际业务需求,调整数据库参数,提高性能。

数据库的建设方案

数据库的建设方案

数据库的建设方案第1篇数据库的建设方案一、项目背景随着我国信息化建设的不断深入,数据资源已经成为企业、政府及社会各界的重要资产。

为了提高数据的管理效率,降低数据维护成本,本项目旨在建设一套合法合规的数据库系统,以满足各类用户在数据处理、存储、查询和分析等方面的需求。

二、建设目标1. 确保数据安全:遵循国家相关法律法规,对数据进行严格的权限控制和加密处理,确保数据安全。

2. 提高数据处理效率:采用先进的技术手段,提高数据的存储、查询和分析速度,满足用户对数据的高效处理需求。

3. 确保数据质量:建立完善的数据质量管理机制,对数据进行清洗、去重、校验等操作,确保数据的准确性、完整性和一致性。

4. 便捷的数据共享与交换:提供数据共享与交换机制,实现不同系统、不同部门之间的数据互通,降低数据孤岛现象。

5. 灵活的可扩展性:充分考虑未来业务发展需求,确保数据库系统具有良好的可扩展性,便于后期功能扩展和性能优化。

三、建设内容1. 数据库选型根据项目需求,选择成熟、稳定的关系型数据库产品,如Oracle、MySQL 等,以满足数据存储、查询和分析等方面的需求。

2. 数据库设计(1)概念结构设计:通过E-R图等工具,对业务需求进行抽象,形成独立于任何数据库管理系统的概念模型。

(2)逻辑结构设计:将概念结构转换为具体的逻辑结构,定义表结构、字段、索引、约束等,形成适用于所选数据库产品的逻辑模型。

(3)物理结构设计:根据逻辑结构,设计数据库的物理存储结构,包括数据文件、日志文件、索引文件等。

3. 数据库实施(1)数据库部署:在服务器上安装数据库软件,配置数据库参数,确保数据库的正常运行。

(2)数据迁移:将现有数据从旧系统迁移到新系统,确保数据的一致性和完整性。

(3)数据校验:对迁移后的数据进行校验,确保数据的准确性、完整性和一致性。

4. 数据库运维(1)数据备份与恢复:定期对数据库进行备份,确保数据在发生故障时能够迅速恢复。

公共数字化资源建设方案

公共数字化资源建设方案

公共数字化资源建设方案一、资源收集公共数字化资源的建设首先需要从各个可能的来源收集资源。

这包括图书馆、档案馆、博物馆、文化遗产机构以及各类学术、科研机构等。

此外,网络上的开放资源也是重要的收集对象。

在收集过程中,需要明确资源的主题、内容、形式、版权状态等信息,确保资源的有效性和合法性。

二、资源数字化对于收集到的非数字化资源,需要进行数字化处理,使其可以被计算机系统处理和存储。

数字化过程中,需要保证质量,同时尽可能保留资源的原始特征,如颜色、尺寸、分辨率等。

三、元数据编目元数据是描述数据的数据,对于公共数字化资源来说,元数据是必要的。

元数据可以帮助我们理解资源的主题、内容、形式等信息,同时也有助于资源的检索和利用。

元数据的编制应遵循国际通用的标准,如都柏林核心元数据元素集等。

四、数据存储公共数字化资源需要被安全、有效地存储。

这需要选择合适的存储方案,包括硬件设备、存储介质、存储协议等。

此外,还需要考虑数据的备份和容灾方案,确保数据的安全性。

五、数据备份为防止数据丢失,需要对数据进行定期备份。

备份方案应包括备份频率、备份方式(全量备份、增量备份、差异备份)、备份存储位置等问题。

同时,也需要定期验证备份数据的完整性。

六、数据检索对于公共数字化资源,提供高效的检索方式是必要的。

除了基本的关键词检索外,还可以提供更高级的检索方式,如模糊检索、分类检索等。

此外,还可以根据元数据编目信息提供主题浏览方式。

七、数据利用公共数字化资源的目的是为了提供给公众利用。

因此,需要提供多种利用方式,如在线浏览、下载、复制等。

同时,也可以提供API接口,让开发者可以利用这些资源进行二次开发。

八、数据安全公共数字化资源的安全性是非常重要的。

这包括数据的保密性、完整性、可用性三个方面。

需要采取的措施包括数据加密、权限控制、防篡改机制等。

同时,也需要防止来自网络的攻击,如DDoS攻击、病毒等。

公共数据资源开发利用实施方案

公共数据资源开发利用实施方案

公共数据资源开发利用实施方案1. 大家想想,把公共数据资源比作一座宝库怎么样?我们要做好方案去挖掘这座宝库!比如交通数据,我们可以分析它来优化城市的道路规划,这不是超棒的嘛!公共数据资源开发利用实施方案就是打开宝库的钥匙呀!2. 你们知道吗,公共数据资源就像是埋在地下的宝藏等待我们去发现!方案就是我们的寻宝图。

就像利用医疗数据能更好地服务患者,让治疗更精准有效,难道不值得我们好好去做这个方案吗?3. 嘿,公共数据资源可是个大宝贝呀!我们的方案要像一个巧妙的计划图。

比如从环境数据中找到改善环境的方法,让我们的地球更美丽,这得多厉害啊!公共数据资源开发利用实施方案必须认真搞呀!4. 哎呀,想想公共数据资源能带来多少惊喜!开发利用实施方案就是指引方向的灯塔。

拿教育数据来说,可以为学生提供更个性化的学习路径,多好啊!这个方案可太重要啦!5. 哇哦,公共数据资源简直就是一个充满奇迹的世界!我们要用实施方案去探索它。

像利用气象数据提前做好应对灾害的准备,是不是很有意义呢?公共数据资源开发利用实施方案绝对不能马虎啊!6. 呀,公共数据资源不开发利用多可惜啊!我们的方案就像是开启魔法的咒语。

比如通过经济数据推动产业发展,多有成就感!公共数据资源开发利用实施方案得赶紧行动起来!7. 嘿呀,公共数据资源就像是一个等待开垦的肥沃土地!方案就是我们的耕犁。

想想利用能源数据让能源利用更高效,这是多了不起的事呀!公共数据资源开发利用实施方案刻不容缓!8. 哇塞,公共数据资源那可是潜力无限呀!实施方案就是挖掘潜力的工具。

就像借助人口数据进行合理的城市规划,这多牛啊!公共数据资源开发利用实施方案必须重视起来!9. 总之,公共数据资源有巨大的价值,我们必须做好开发利用实施方案,让它们为我们的生活带来更多的美好!就像无数个小例子一样,只要我们用心去做,就能创造出无数的可能!。

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城市公共基础数据库建设参考方案城市基础数据库系统建设方案1.系统概述长期以来,政府各部门内部拥有着大量城市基础数据资源,但由于管理分散,制度规范不健全,造成重复采集、口径多乱、数出多门;各部门的指标数据自成体系,标准不一,共享程度较差。

随着政府向“经济调节、市场监管、社会管理和公共服务”管理职能的转变,就要求必须能够全面、准确掌握全地区经济社会发展态势,强化政府部门掌控决策信息资源的能力,政府部门间信息资源整合与共享需求越来越紧密,但当前部门间信息共享多是点对点方式,没有统一的数据交换管理平台。

因此各部门对加快解决数据资源分散管理、数据共享不足的问题需求十分迫切,需要建立城市基础数据库(以下简称智慧城市公共基础数据库)系统以解决以上问题。

依托智慧城市公共基础数据库系统的建设,可以实现各委办局、各所辖地区的经济社会综合数据采集交换,为各部门提供更广泛的信息共享支持,一方面数据信息从各委办局、各所辖地区整合接入,另一方面也为政府和这些接入部门提供全面的共享服务。

同时,以智慧城市公共基础数据库指标体系建立为基础,整合来自各委办局和各所辖地区的、经过审核转换处理的数据资源,可实现对经济社会信息的统一和集中存储,确保数据的唯一性和准确性,为今后政府工作提供一致的基础数据支持。

数据整合共享只是手段,数据分析服务才是目的。

依托智慧城市公共基础数据库系统建设,可有效整合各政府部门所掌握的全市经济社会信息资源,满足政府业务对统一数据资源共享需要,进而提升形势分析预测水平,对政府在发展规划、投资布局、资源环境、管理创新、科学决策等业务提供强有力支持,提高了政府部门掌控全市经济社会发展态势能力。

2.建设目标1)建立科学合理的智慧城市公共基础数据库指标体系,力求全面反映地区经济和社会发展的总体情况:2)有组织、有计划、持续地对政府统计部门、政府各部门以及国民经济行业管理部门负责统计的关系到地区经济与社会发展的信息资源进行收集、整合,建立全地区城市信息资源共建、共享的统一管理机制;3)依托地区电子政务基础设施,充分利用现代信息技术,以科学的地区宏观经济和社会发展指标体系为基础,建设支持政府宏观经济管理和社会和谐发展的基础数据库系统,提高信息资源的建设、管理和共建共享能力;4)为地区经济建设和社会和谐发展提供一致的城市基础数据,为各类应用系统建设提供基础数据支持,满足政府管理决策、部门信息共享和社会公共服务“三个层次”的需求。

3.1. 总体架构智慧城市公共基础数据库系统的核心是建立面向宏观经济发展、社会公共服务的数据库和数据服务。

总体架构由支撑体系(标准规范支撑体系、管理运行维护支撑体系、安全支撑体系)、网络系统、信息共享平台软硬件系统环境、数据库体系(中心交换库、基础数据库、主题库、发布库、宏观经济数据库管理系统、元数据库系统)、应用系统(数据交换处理系统、应用支撑系统、数据综合分析系统)组成。

信息共享平台通过网络收集统计系统和各共建部门的信息资源,并有效地将这些信息资源进行分类整理,实现跨部门、跨行业的宏观经济管理信息共享,并向用户提供数据服务;数据库体系:由元数据控制,实现数据的交换、存储和发布,整合共建单位现有信息资源,构建主题库和发布库,为数据服务提供支持。

数据库体系安全 支 撑 体 系组织 管 理 运 行 维 护 支 撑 体 系党政领导机项目共建单社会公元数据库基础数据库中心交换库发布库主题库网络系信息共享平台软硬件系数据综合分析系标准规范支撑体发改应用系统数据交换处理系应用支撑系专网专网门户数据综合分析系统市党政领导机构数据库体系Internet外网门户外网应用:政务及统计信息发布公众互动统计信息检索 互联网发布区公众信息共享平台共建部门区县统计局逻辑隔离专网门户数据库体系信息共享平台数据库管理维护系统元数据库管理系统基础数据库宏观库内部用户数据交换对接宏观库数据共享(发布)区宏观库数据生产(工作)区其它功能专网发布库中心交换库外网发布库数据库管理系统元数据库管理系统主题管理逻辑隔离19个委办局数据数据...国家统计局北京市统计局元数据信息共享平台数据审核转换共享数据库基础数据库主题数据库智慧城市公共基础数据库信息共享平台划分为工作(生产)区、发布(共享)区和互联网信息发布区。

在工作(生产)区构建宏观经济数据的采集、整合、处理和存储系统;在发布(共享)区构建宏观经济数据的发布与共享、存储与备份和专网门户系统等环境支撑系统;在互联网信息发布区构建互联网门户系统,为社会公众提供宏观经济信息服务。

3.3. 总体流程图智慧城市公共基础数据库系统总体流程图如下:元数据库中心交换库基础数据库发布库主题数据库目录体系数据综合分析系统专网门户共建部门区县统计局社会公众数据交换处理系统使用应用支撑系统访问控制服务调用审核转换互联网门户访问控制前置交换库共建部门统计数据在线填报数据交换数据库对接 数据中心市党政领导智慧城市公共基础数据库采用在线填报、数据库对接和基于消息的数据交换三种采集方式,集中采集、整合、存储各共建部门指标数据。

中心交换数据库存储各共建部门交换来的原貌数据,基础数据库是对原貌数据进行审核转换和加工而成,是主题数据库和发布库构成的基础。

元数据库对数据的采集交换、整合、存储、分析和发布全过程进行定义和约束。

专网和互联网的用户可通过门户系统,分别对发布(共享)区和互联网信息发布区的数据进行访问。

3.4. 智慧城市公共基础数据库指标体系设计原则智慧城市公共基础数据库涉及到区域内经济社会发展各个方面的数据,需要从所有相关政府部门采集数据。

根据我公司实际项目经验,选择和确定智慧城市公共基础数据库项目共建单位的主要依据以下原则:1)共建单位拥有的基础指标在反映地区经济社会发展进程暨地区城市指标体系中的重要程度。

按照设置指标的依据和原则,参与共建单位的基础指标必须能够较全面地满足要求。

2)各方面对指标的需求程度,包括政府领导对相关信息的关注程度,发改委综合管理与宏观调控对指标的需求程度,各委办局对指标的需求等。

根据党政领导的日常需求和各部门提供的信息产品,参加共建单位的基础指标均涵盖在内。

3.5. 智慧城市公共基础数据库指标体系3.6. 数据资源分布情况表一:数据资源分布总表序号数据类别数据主要来源1 经济统计系统、财政局、国税局、地税局、工商局、教委、民政局、园林局、农业局、建委、交通局、海关、商务局等2 社会统计系统、公安局、劳动局、民政局、教委、卫生局等3 居民生活统计系统等4 环境资源国土局、规划局、园林局、水务局、环保局、市政、民政局等5 城市建设与管理统计系统、交通局、市政、水务局、环保局、建委、公安局等6 科技统计系统、教委、科学技术委员会等表二:各政府部门数据资源序号政府部门数据资源情况1 国土资源局土地地籍情况、土地利用情况、地质情况等2 气象局气候与天气及其变化情况等3 水务局水资源状况、水利用与节水情况等4 民政局行政区划、优抚救济福利、婚姻、残疾人及社区情况等5 工商局工商企业登记、私营个体户等数据6 财政局财政收入及支出情况7 地税局地方税种收入情况8 国税局国家税种收入情况9 公安局户籍人口、外来人口等相关数据10 劳动和社保局登记失业率、社会保障等数据11 建委房屋建设及交易等数据12 环保局环境卫生、大气质量、水资源污染情况13 园林局园林绿化、城市绿化情况14 农业局各类农业、农村、农民相关数据15 市政管委城市水电气热供应、城市排水、市政工程等数据16 交通局公共交通、道路状况、交通事故等数据17 海关货物、人员、资金出入境统计数据18 商务局各类商务与利用外资统计数据19 旅游局国内旅游统计、黄金周统计等数据20 人民银行金融存款代开情况、金融市场交易情况21 保监会保险业务统计数据22 教委各类学校、教育机构统计数据23 文化局图书馆、艺术团体、剧院统计数据24 新闻出版局图书杂志报纸出版、音像出版统计数据25 广电局电视、电影、广播类统计数据26 卫生局各类医疗卫生机构基本情况、死因统计、婴儿新生儿死亡、农村改水等统计数据27 体育局运动会、运动员情况、体育彩票统计数据28 司法局律师、协调、法律服务统计数据29 法院行政案件、刑事案件、民事调解、合同纠纷、侵权纠纷等数据30 检察院办理各类案件统计31 消防局火灾及损失情况统计数据………………3.7. 数据组成与结构智慧城市公共基础数据库的核心数据库业务体系要根据不同的数据来源、层次、粒度、业务内容和区域特征分成以下类型数据:(1)按照数据来源:主要可以分成政府统计部门数据和政府其他各部门数据;(2)按照数据层次:分成原貌数据层和整合数据层;原貌数据按照数据来源并保持原貌特征存储的数据,整合数据是原貌数据经过整合处理后形成的逻辑统一的数据;(3)按数据粒度:分为宏观和中观两个层面数据。

宏观层指标为反映地区社会经济发展整体运行状况的主要社会经济总量指标及其结构、速度、效益指标数据;中观层指标为按照产业、行业、区域等特征进行分组的汇总数据和分类数据;(4)按业务指标体系划分:主要包括经济运行、城市建设、人口就业、社会发展、环境资源;经济运行又可以分成总量、财政、税收、投资、工业生产、房地产开发等等;(5)按区域特征:按照行政区划和区域功能划分数据。

4.核心功能通过对用户需求分析,根据智慧城市公共基础数据库系统的技术特点,智慧城市公共基础数据库系统功能主要包括核心应用、辅助管理、支撑保障三大部分。

4.1. 核心应用功能智慧城市公共基础数据库系统具备数据交换、存储、主题加工、查询分析和发布管理等宏观经济信息形成的全过程的功能。

核心应用功能主要由规划设计和元数据库管理、数据交换处理、数据集中存储备份管理、数据整合处理、数据调度管理、主题管理和维护、数据分析应用、信息发布管理等组成。

1)规划设计和元数据管理:规划设计和元数据管理主要实现宏观经济数据库的标准化建设过程,是对宏观库业务和技术标准的设计和管理。

主要包括元数据存储、元数据管理和规划设计三大功能模块:(1)元数据存储(元数据库)是以管理中心元数据库为核心的元数据存储管理体系;(2)元数据管理主要是以中心元数据为基础,通过元数据的读取、分发、同步更新和维护,建立宏观经济数据库的统一的元数据管理机制;(3)规划设计是对以指标为核心的业务元数据进行统一的设计、维护和管理,是一个元数据的应用过程。

2)数据交换处理:实现数据交换对接和数据审核转换处理,主要包括以下功能模块:(1)网上交换处理就是通过专网的方式实现数据交换;(2)数据交换对接主要是把分散在各职能部门的经过预处理的数据通过交换机制,汇集到智慧城市公共基础数据库数据中心的各自交换接口上;“包括数据通信、数据交换和数据对接功能。

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