基于大数据的能力开放平台解决实施方案
大数据方案解决方案
大数据方案解决方案第1篇大数据解决方案一、背景随着信息技术的飞速发展,大数据已成为企业运营的重要组成部分。
有效管理和运用大数据,挖掘潜在价值,提升企业竞争力,成为当前企业发展的关键任务。
本方案旨在为我国某企业提供一套合法合规的大数据解决方案,助力企业实现数据驱动的业务发展。
二、目标1. 梳理企业现有数据资源,构建统一的数据资源库。
2. 提升数据处理能力,实现数据的实时分析与挖掘。
3. 优化数据应用场景,为企业决策提供有力支持。
4. 确保数据安全与合规,降低企业风险。
三、方案内容1. 数据资源梳理(1)数据源识别:对企业内部及外部的数据源进行识别和分类,包括但不限于业务数据、互联网数据、第三方数据等。
(2)数据采集:根据数据源特点,采用合法合规的数据采集技术,如API接口、爬虫技术等,获取所需数据。
(3)数据整合:对采集到的数据进行清洗、转换、整合,构建统一的数据资源库。
2. 数据处理与分析(1)数据存储:采用分布式存储技术,提高数据存储的可靠性和扩展性。
(2)数据处理:利用大数据处理框架(如Hadoop、Spark等)进行数据计算、分析、挖掘。
(3)实时分析:搭建实时数据处理平台,实现数据的实时分析与展示。
3. 数据应用(1)业务决策支持:结合企业业务需求,开发定制化的数据分析模型,为决策提供有力支持。
(2)数据产品研发:基于数据挖掘成果,研发具有市场竞争力的数据产品。
(3)数据服务:向企业内部及外部用户提供数据查询、报告、可视化等服务。
4. 数据安全与合规(1)数据安全:建立健全数据安全防护体系,包括数据加密、访问控制、安全审计等。
(2)合规审查:确保数据采集、处理、应用等环节符合国家法律法规及行业标准。
(3)隐私保护:对涉及个人隐私的数据进行脱敏处理,保护用户隐私。
四、实施步骤1. 项目立项:明确项目目标、范围、预算、时间表等,成立项目组。
2. 调研与评估:对企业现有数据资源、技术能力、业务需求进行全面调研与评估。
大数据整体解决方案
大数据整体解决方案随着时代的发展和科技的进步,大数据已经成为了当下热门的话题。
大数据指的是海量的、来自各个领域的、以及多种形式的数据。
这些数据无疑蕴藏着巨大的价值,然而如何有效地利用这些数据成为了一个亟待解决的问题。
为了更好地应对这一挑战,业界不断提出了各种大数据整体解决方案。
首先,一个完善的大数据整体解决方案需要有强大的数据收集和处理能力。
这要求企业能够整合来自不同渠道的数据,并能够对数据进行实时处理。
例如,一家电商企业可以通过整合用户的购买记录、浏览记录和社交网络数据等,从而更好地分析用户的购买行为和偏好。
这样的处理能力需要依靠先进的数据采集和存储技术,同时还需要高效的算法和计算能力。
其次,一个有效的大数据整体解决方案还需要有可视化的数据分析工具。
大数据分析的结果往往是庞杂且复杂的,为了使这些结果更加直观和易于理解,数据分析工具无疑起到了关键的作用。
这些工具可以将数据以图表、表格等形式展示出来,同时还能够提供多种分析和比较的功能。
例如,一家企业可以通过数据分析工具实时监测销售额、利润率等关键指标的变化情况,从而及时调整战略和决策。
第三,一个优秀的大数据整体解决方案还需要有可靠的数据安全和隐私保护机制。
大数据的应用往往涉及到大量的个人信息,如果这些信息被泄露或滥用,将会对个人和企业造成严重的损失。
因此,在大数据整体解决方案的设计和实施过程中,必须注重数据的安全性和隐私保护。
这需要企业建立严格的权限管理和数据分类机制,同时还需要采用先进的加密和防护技术来保护数据的安全。
此外,一个综合的大数据整体解决方案还应该包括数据共享和开放平台。
大数据的应用往往需要依赖于不同的数据源和合作伙伴,因此,建立一个开放的数据共享平台可以大大提高数据的质量和数量。
这需要企业与其他机构和个人建立稳定且可靠的数据共享机制,并进行数据标准化和整合。
这将有助于实现跨渠道、跨行业的数据分析和应用。
因此,一个全面的大数据整体解决方案需要有强大的数据收集和处理能力、可视化的数据分析工具、可靠的数据安全和隐私保护机制,以及开放的数据共享和开放平台。
智慧人才大数据平台建设和运营综合解决方案
2023智慧人才大数据平台建设和运营综合解决方案contents •引言•智慧人才大数据平台的建设•智慧人才大数据平台的运营•智慧人才大数据平台的挑战和对策•应用案例分析•总结与展望目录01引言随着全球化和数字化时代的到来,人力资源管理和开发逐渐成为企业发展的关键因素之一。
为了在激烈的市场竞争中保持领先地位,企业需要构建高效、精准的人力资源管理和开发体系。
背景智慧人才大数据平台建设和运营综合解决方案旨在提供一种全面、系统化的人力资源管理和开发解决方案,帮助企业实现人才的精准选拔、科学培养、合理使用和有效激励。
目的背景和目的智慧人才大数据平台建设和运营综合解决方案是一种基于大数据、人工智能等技术手段,将人才管理、人才发展、人才评价等多方面数据进行集成、分析和应用,为企业提供全方位、多层次的人力资源管理和开发服务的平台。
定义该平台通过数据挖掘和分析,全面了解员工队伍的现状和需求,精准识别员工的潜力和优势,为企业提供科学的人力资源规划、招聘、培训、评价等全方位的支持。
同时,该平台还可以通过智能算法和模型,对员工的发展趋势和未来需求进行预测和评估,为企业制定个性化、精准化的人力资源管理策略提供科学依据。
理解定义和理解02智慧人才大数据平台的建设实现人才信息的集成与共享通过建设智慧人才大数据平台,整合多渠道的人才信息,形成全面、准确的人才数据库,为政府、企业和社会提供高效的人才服务。
提高人才配置效率通过大数据分析和人工智能技术,实现对人才的精准评估和推荐,为各类组织提供定制化的人才解决方案,降低人才配置成本。
推动人才创新创业为人才创新创业提供全方位的支持和服务,包括项目对接、融资、孵化等,促进人才创新创业的快速发展。
采用大数据、云计算、人工智能等先进技术,构建平台的核心功能,实现数据采集、存储、分析和应用的一体化。
技术创新建立严格的数据治理机制,确保数据的安全性、准确性和可靠性,满足相关法规和政策要求。
数据治理鼓励用户参与平台的建设和运营,提高用户黏性和活跃度,为平台创造更多的价值。
智慧社管大数据平台建设综合解决方案
弹性伸缩
设计弹性可伸缩的技术架构, 可根据业务需求和资源情况进 行横向和纵向的扩展。
微服务架构
采用微服务架构设计理念,实 现系统的高内聚、低耦合,提 高系统可维护性和可扩展性。
平台安全设计
数据安全
采用数据加密、数据备份、数据恢复 等技术手段,确保数据安全可靠。
系统安全
采用防火墙、入侵检测、漏洞扫描等 技术手段,确保系统不受外部攻击和 内部破坏。
身份认证与授权
实现严格的身份认证和授权机制,确 保用户身份合法,防止未经授权的访 问和操作。
日志与审计
记录用户操作日志和系统运行日志, 实现对系统的全面审计和追踪,确保 系统安全和可追溯。
平台扩展性与可维护性设计
模块化设计
采用模块化设计理念,将系统划分为多个独 立的模块,方便模块的扩展和替换。
自动化运维
数据挖掘 可视化分析
预测分析 文本分析
利用数据挖掘算法和技术,对海量数据进行深度分析和挖掘, 发现数据中的关联、趋势和规律。
通过图表、图形等可视化手段,将数据分析和挖掘结果直观展 示给用户,提高数据的可读性和易用性。
基于历史数据,构建预测模型,对未来趋势进行预测和分析, 为决策提供支持。
对文本数据进行分词、情感分析等处理,提取文本中的有用信 息,满足特定场景的需求。
CHAPTER 04
平台实施与运营方案
平台建设流程
部署与上线
经过测试验证后,进行平台的部署工作, 包括服务器搭建、网络配置、数据迁移等 ,最终实现平台的上线运行。
需求调研与分析
对项目需求进行详细调研,明确平台建设 的目标、范围和需求,为后续设计提供准 确输入。
技术方案设计
根据需求分析结果,设计合理的技术方案 ,包括系统架构、数据存储、处理与分析 等方面的设计。
互联网开放平台解决方案
解决方案的运营模式与盈利模式
运营模式
采用“平台+服务”的运营模式,通 过开放平台吸引开发者、企业等用户 ,提供丰富的服务和支持,促进平台 的生态发展。
盈利模式
通过提供服务、收取费用等方式实现 盈利,同时可以通过广告、推广等方 式获取收益。
04
互联网开放平台的优势与挑战
开放平台的优势分析
资源共享
国内外开放平台的发展情况
国内开放平台的发展
API接口、云计算资源、大数据分析等服务。
国外开放平台的发展
在国外,Google、Facebook、Amazon等互联网巨头也早已布局开放平台, 通过开放API接口和云计算资源,吸引开发者为平台提供丰富的应用和服务。
技术创新与升级趋势
1 2 3
云计算技术的普及
云计算技术为互联网开放平台提供了弹性的、可 扩展的计算和存储资源,提高了平台的可用性和 可维护性。
大数据分析与人工智能
大数据和人工智能技术的应用,使得互联网开放 平台能够更好地处理和分析海量数据,提供更精 准的服务和个性化体验。
区块链技术的应用
区块链技术可以提高互联网开放平台的透明度和 安全性,降低交易成本,为平台带来新的商业模 式和机会。
教育领域
MOOC等在线教育平台为教 育机构提供在线课程资源和技 术支持,推动教育信息化发展
。
03
互联网开放平台的解决方案
解决方案的总体架构与设计思路
总体架构
互联网开放平台解决方案的总体 架构包括平台层、服务层和应用 层三个层次。
设计思路
以用户需求为导向,以平台化、 模块化、可扩展为设计思路,构 建一个开放、协同、包容的互联 网平台。
市场份额,实现可持续发展。
农业现代化农业大数据平台整体解决方案
农业现代化农业大数据平台整体解决方案第一章:项目背景与目标 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)第二章:平台架构设计 (3)2.1 总体架构 (3)2.2 技术架构 (4)2.3 数据架构 (4)第三章:数据采集与整合 (4)3.1 数据来源与类型 (4)3.2 数据采集方法 (5)3.3 数据整合策略 (5)第四章:数据处理与分析 (6)4.1 数据预处理 (6)4.2 数据挖掘与分析 (6)4.3 数据可视化 (6)第五章:农业生产管理模块 (7)5.1 作物种植管理 (7)5.1.1 模块概述 (7)5.1.2 功能介绍 (7)5.2 农业气象管理 (7)5.2.1 模块概述 (7)5.2.2 功能介绍 (7)5.3 农药与化肥管理 (8)5.3.1 模块概述 (8)5.3.2 功能介绍 (8)第六章:农产品质量追溯 (8)6.1 追溯体系构建 (8)6.1.1 追溯体系设计原则 (8)6.1.2 追溯体系构建步骤 (9)6.2 追溯信息管理 (9)6.2.1 追溯信息采集 (9)6.2.2 追溯信息存储与处理 (9)6.3 追溯查询与展示 (9)6.3.1 查询方式 (9)6.3.2 展示方式 (10)第七章:农业市场分析与预测 (10)7.1 市场数据分析 (10)7.2 市场趋势预测 (10)7.3 价格波动分析 (11)第八章农业政策与决策支持 (11)8.1 政策数据整合 (11)8.2 决策模型构建 (11)8.3 决策建议输出 (12)第九章:平台安全与运维 (12)9.1 数据安全 (12)9.1.1 数据加密 (12)9.1.2 数据备份与恢复 (12)9.1.3 访问控制 (13)9.1.4 安全审计 (13)9.2 系统运维 (13)9.2.1 系统监控 (13)9.2.2 系统维护 (13)9.2.3 系统优化 (13)9.3 故障处理 (13)9.3.1 故障分类 (13)9.3.2 故障处理流程 (13)9.3.3 故障处理策略 (14)第十章:项目实施与推广 (14)10.1 实施计划 (14)10.1.1 项目前期准备 (14)10.1.2 项目实施阶段 (14)10.1.3 项目后期运维 (15)10.2 推广策略 (15)10.2.1 政策支持 (15)10.2.2 技术培训与交流 (15)10.2.3 合作联盟 (15)10.2.4 宣传推广 (15)10.3 效益评估与优化 (15)10.3.1 效益评估 (15)10.3.2 优化建议 (15)第一章:项目背景与目标1.1 项目背景我国农业现代化进程的加快,农业大数据的应用已成为推动农业产业升级、实现农业生产智能化的重要手段。
全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案
全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案一、背景描述
随着全球经济的发展和技术的进步,大数据的处理和分析能力已经成
为企业和政府机构的必备技能。
国家对于全国一体化大数据中心的发展也
日益重视,出台实施方案,希望结合全国大数据中心的优势,实现算力枢
纽的协同创新,促进全国数字转型的发展,提升全国数字化水平。
二、实施方案
1.建立协同创新的技术体系。
通过建立和完善算力枢纽的技术体系,
整合大数据中心的计算资源,实现协同创新的数据存储、分析和服务优化,为政府和企业提供更为强大的数据分析与决策平台。
2.打造开放数据共享平台。
通过构建开放数据共享平台,实现大数据
中心的统一资源共享,充分发挥数据的价值,为企业提供可靠、安全、快
捷的数据支持。
3.大力发展算力枢纽应用。
积极开展算力枢纽应用,加快实施大数据
云计算应用,将全国大数据中心的计算资源与网络技术、云计算、深度学
习等结合起来,开展自主学习和持续改进,帮助企业实现算力枢纽协同创新。
4.推行算力枢纽纳税服务制度。
政务大数据一体化建设实施方案
政务大数据一体化建设实施方案一、背景和目标随着信息技术的快速发展,政务数据的规模不断增长,政府各部门由于数据孤岛、数据割裂等问题,导致政府决策效率低下、资源浪费严重等一系列问题。
为了促进政务数据的整合和共享,提高政府治理能力,加强政府与公民之间的连接,需全面推进政务大数据一体化建设。
二、内容和措施1.搭建统一的数据平台通过建设政务数据共享平台,实现各部门数据资源的集中管理与共享。
该平台应具备良好的数据接入、存储、处理和分析能力,支持多种数据格式和类型的无缝集成,确保数据安全和隐私保护。
2.建立规范的数据标准与编码体系制定统一的数据标准与编码规范,促使政府各部门在数据的采集、存储、管理过程中使用一致的规范和标准,以确保数据质量和数据交互的有效性。
3.加强数据质量管理建立数据质量管理体系,包括数据清洗、校验、整合和验证等环节,提高数据的准确性和可靠性。
采用数据质量评估指标,对政务数据进行动态监测和评估,及时发现和纠正数据问题。
4.推进数据治理和安全保障建立健全的数据治理机制和规范,明确数据的收集、使用、共享和保护的权限和责任。
加强数据安全保障措施,包括数据加密、身份认证和访问控制等,确保数据的安全完整性和隐私保护。
5.推动政务数据应用与开放鼓励政府部门利用政务数据开展数据分析、挖掘和智能决策,提升政府决策的科学性和效率。
同时,推动政务数据的开放共享,为社会各方提供丰富的政务数据资源,促进多方的创新和发展。
三、实施步骤和时间安排1.制定政务数据一体化建设实施方案,明确目标、任务和责任。
2.建设数据平台,包括硬件设施和软件系统的建设,预计耗时6个月。
3.制定并推行数据标准与编码规范,预计耗时3个月。
4.建立数据质量管理体系,推行数据清洗和校验,预计耗时6个月。
5.建立数据治理机制和规范,加强数据安全保障,预计耗时4个月。
6.推动政务数据应用和开放共享,预计耗时12个月。
四、预期效果和评估指标1.政府决策效率提高:政府各部门的数据资源得到充分整合,政府决策的科学性和准确性得到提升。
医院集成平台(大数据平台)解决方案
结合产物,是一个提供基础服务的工具; Oracle-OSB,IBM-WebSphere; (Healthcare Interface Engines)
Ensemble,Rhapsody,Mirth Connect;
Part1 集成引擎
技术 标准
Connect to any system over any protocol
(连接基于任何协议的任何系统)
Process any type of data using a wide variety of supported data standards as well as custom connectors written using Java or JavaScript.
HIMSS美国医院电子病历分级标准 评分内容
实验室、药房、放射科至少有一个没有信息系统
1级 实验室、药房、放射科都有信息系统
2级
CDR、CMV(受控医学词汇表)、CDSS(临床决策支持系统)、检查错误的规则引擎(条码 核对)、成像信息能够被链接到CDR
3级
护理/临床记录(标准化、流程化)、CDSS(临床决策支持系统)支持配伍禁忌和医嘱核 对(条码)、局域网级的PACS访问
集成需求:实现临床信息系统、医 院管理信息系统等系统的集成。
互联互通需求:全方位覆盖医院所有 业务,使医院内部信息得以互联互通。
决策分析需求:充分挖掘和利用信息 资源,提高服务能力和管理水平。
Part1 医院信息平台概述
即以患者病历信息的集中管理为目的,通过实现
院内不同业务系统之间数据的交换和共享,在形成临床数据 中心(CDR)的基础上提供一系列的基础服务和公共应用,
企业级大数据能力开放平台设计与建设技术方案
企业级大数据能力开放平台设计与建设技术方案概述:企业级大数据能力开放平台是为了满足企业内外部各种需求而建立的一个数据驱动的平台。
它提供了一套标准化的数据服务,包括数据采集、存储、清洗、处理、挖掘和展示等一系列功能。
通过这个平台,企业可以将自己的数据能力开放给内部员工、合作伙伴和外部开发者,实现数据资源的共享和增值。
设计与建设流程:1.需求分析:根据企业的目标和需求,确定建立企业级大数据能力开放平台的目标和功能范围。
同时,也要调研市场上的类似平台,借鉴其成功经验和教训。
2.架构设计:根据需求分析的结果,设计平台的总体架构。
这个架构应该是可扩展的、可伸缩的和安全的。
同时,也要考虑到未来可能的技术需求和发展方向。
3.数据采集与存储:设计和实现数据的采集和存储功能。
这包括与各种数据源的集成、数据的抽取和加载、数据的分布式存储和备份等。
4.数据清洗与处理:设计和实现数据的清洗和处理功能。
这包括数据的去重、数据的标准化、数据的质量控制和异常处理等。
5.数据挖掘与分析:设计和实现数据的挖掘和分析功能。
这包括数据的模型建立、数据的特征提取、数据的规则发现等。
6.数据展示与应用:设计和实现数据的展示和应用功能。
这包括数据的可视化展示、数据的报表生成、数据的实时监控等。
7.平台安全与用户管理:设计和实现平台的安全和用户管理功能。
这包括用户的身份认证和权限控制、数据的安全保护和隐私保护等。
8.平台运维与优化:设计和实施平台的运维和优化策略。
这包括平台的监控和性能调优、平台的容灾和备份策略等。
技术方案:1.采用分布式架构:选择适合企业规模的大数据分布式计算平台,如Hadoop、Spark等。
这样可以实现平台的快速扩展和高性能计算。
2.采用海量数据存储方案:选择适合高扩展性和高可靠性的海量数据存储解决方案,如HDFS、HBase等。
这样可以满足大数据存储和查询的需求。
3.采用数据集成和清洗工具:选择适合企业级的数据集成和清洗工具,如Kettle等。
大数据共享与开放平台建设方案
大数据共享与开放平台建设方案摘要:随着信息技术的高速发展和互联网的普及,大数据已经成为企业和组织管理和决策的重要依据。
为了实现大数据的共享和开放,搭建一个有效的大数据共享与开放平台至关重要。
本文将探讨大数据共享与开放平台的重要性,并提供一个建设方案,包括平台架构、数据共享流程、安全保障等方面。
1. 引言随着互联网、云计算和物联网技术的快速发展,全球数据呈现爆炸式增长的趋势。
这些海量、多样化的数据,是企业和组织进行决策和优化业务流程的宝贵资料。
然而,由于数据存储和处理的限制,以及不同数据来源之间的壁垒,大数据的有效利用和共享面临诸多挑战。
因此,建设一个可靠、安全、高效的大数据共享与开放平台势在必行。
2. 大数据共享与开放平台架构大数据共享与开放平台的架构需要考虑数据存储、数据处理和数据共享三个重要方面。
首先,数据存储需要具备高可扩展性和高性能,可以支持多种数据类型和存储模式。
其次,数据处理模块需要具备高效的计算能力和丰富的算法库,以便进行复杂的数据分析和挖掘。
最后,在数据共享方面,平台需要提供灵活的接口和数据标准化机制,以实现不同数据源的集成和统一访问。
3. 数据共享流程为了确保大数据的安全、高效共享,需要建立完善的数据共享流程。
首先,数据需经过匿名化和脱敏处理,以保护数据主体的隐私。
其次,建立数据共享协议和规范,明确数据的使用范围和权限,防止数据滥用和侵犯个人隐私。
然后,建立数据访问与交换机制,确保数据的快速、准确传递。
最后,对数据共享进行监控和追溯,以便及时发现和处理异常情况。
4. 安全保障在大数据共享与开放平台建设中,安全是一个重要的考虑因素。
为了保护数据的安全性和完整性,需采取多层次的安全措施。
首先,建立用户身份认证和访问控制机制,确保只有合法用户才能访问数据平台。
其次,采用数据加密和权限管理技术,保护数据在传输和存储中的安全。
此外,建立安全的网络架构和防护墙,防止外部攻击和非法入侵。
5. 未来展望随着技术的不断发展,大数据共享与开放平台将迎来更广阔的发展前景。
大数据治理运营整体解决方案(一)
大数据治理运营整体解决方案(一)引言概述:大数据治理运营是指在处理大数据的过程中,采取一系列的方法和措施来确保数据的质量、安全和合规性,以提高数据的可信度和有效性。
本文将介绍一套完整的大数据治理运营解决方案,帮助组织实现更好的数据管理和运营效果。
正文内容:一、数据治理方法1. 数据分类和标准化:对大数据进行分类,制定统一的标准,便于数据的管理和分析。
2. 数据质量管理:采用数据清洗、去重和验证等技术手段,提高数据的准确性和完整性。
3. 数据安全保障:加强数据的加密、访问控制和监测等安全措施,保护数据不被非法使用或泄漏。
4. 数据整理和归档:对数据进行整理和归档,确保数据的有序和高效使用。
二、数据运营方法1. 数据采集和存储:建立适当的数据采集和存储系统,确保数据的及时采集和有效存储。
2. 数据分析和挖掘:应用数据挖掘和分析技术,深入挖掘数据的潜在价值和信息,支持组织决策。
3. 数据可视化和报表:通过数据可视化和报表工具,将复杂的数据呈现为直观和易理解的形式,帮助用户更好地理解和使用数据。
4. 数据共享和开放:建立数据共享平台,促进数据的共享和转化,实现数据的互联互通。
5. 数据监控和优化:通过实时数据监控和分析,及时发现数据异常和问题,并进行优化和改进。
三、人员角色和配备1. 数据治理团队:组织一支专业的数据治理团队,负责制定和执行数据治理策略,确保数据治理的顺利实施。
2. 数据管理员:负责数据的日常管理和维护工作,协助数据治理团队完成数据分类、整理和质量管理等工作。
3. 数据分析师:负责数据分析和挖掘工作,提供数据支持决策,并持续优化数据分析和挖掘的能力。
4. 数据科学家:应用数学、统计学和机器学习等技术手段,进行高级数据分析和建模工作,为组织决策提供更深入的洞察。
5. 数据安全专家:负责数据安全和合规问题的管理和防护,确保数据不受到非法访问和滥用的风险。
四、技术平台和工具支持1. 数据管理平台:选择合适的数据管理平台,提供数据集成、存储和查询等基本功能。
能力开放平台解决方案
•互联网公司的应用场景集中于营销和客服的环节,企事业单位在移动办公和语音会议方面有很多应用场景;
•在视频会议方面、IT系统部署方面的需求有限,仅仅部分单位提出需求,这方面还要继续挖掘。
互联网公司 大型制造企业 大型服务企业 政府事业单位 中小企业
协同办公
移动办公
语音会议、视频会议 语音会议、视频会议 语音会议 语音会议
两域
•O域能力:
1. 通信服务类能力:语音、消息、位置等; 2. 管道控制类能力:带宽、QoS、信息前传等; 3. 用户触点类能力:APP/PC/TV用户认证等。
•B域能力:
1. 业务开通类能力:订购、开通、认证等; 2. 计费类能力:扣费、充值、支付等; 3. 数据服务类能力:信息查询、大数据等。
普通国际漫游通话
专网通信能力 高昂的国际漫游费+国际长途通话费
APP专网亲情电话
=0!
国际漫游费=0!国际长途通话费=0
典型能力:TOOLBAR
能力介绍:Toolbar是在不修改用户原始访问页面内容的前提下,在用户访问页面之上叠 加工具条,为用户提供更加便捷和个性化的服务。 应用场景:1、客户互动 2、信息推广
优点: 提供企业互联网宣传 直达渠道
典型能力:智能提速
能力介绍:QOS加速API,为用户提供速率、时延保障,特别是网络拥塞情况下,提供稳 定、高速的上网体验。
应用场景:1、视频提速 2、游戏加速
智能提速能力(MBB提速),为特定场景提供速率、时延保障效果
优点:提升企业产 品体验感知,帮助 企业稳定价值用户
)
位置平台 (中创)
eSDK
彩云平台
云计算管 云存储管 理平台 理平台
…
B域
基于AI的智慧社区大数据平台建设方案
基于AI的智慧社区大数据平台建设方案目录一、项目背景与目标 (3)1.1 背景介绍 (4)1.2 项目目标 (5)二、需求分析 (6)2.1 功能需求 (7)2.2 性能需求 (9)2.3 数据需求 (10)2.4 安全性需求 (11)三、技术架构 (12)3.1 总体架构 (13)3.2 技术选型 (14)3.3 系统模块划分 (16)四、平台功能设计 (18)4.1 数据采集与整合 (19)4.2 数据存储与管理 (20)4.3 数据分析与挖掘 (21)4.4 数据可视化与应用 (22)4.5 管理与维护功能 (24)五、平台性能优化 (25)5.1 性能优化策略 (26)5.2 数据处理算法优化 (27)5.3 平台扩展性设计 (28)六、安全与隐私保护 (30)6.1 数据加密与脱敏 (31)6.2 权限管理与访问控制 (32)6.3 安全审计与日志记录 (34)6.4 隐私保护政策与合规性 (35)七、项目实施计划 (37)7.2 任务分工与时间安排 (38)7.3 项目风险与应对措施 (40)八、项目预算与资源需求 (41)8.1 项目预算 (43)8.2 硬件资源需求 (45)8.3 软件资源需求 (46)8.4 人力资源需求 (47)九、项目效益评估 (49)9.1 社会效益评估 (50)9.2 经济效益评估 (52)9.3 环境效益评估 (53)9.4 可持续发展评估 (54)十、项目总结与展望 (55)10.1 项目成果总结 (56)10.3 未来发展趋势与展望 (59)一、项目背景与目标随着科技的不断发展和人们生活水平的提高,智慧社区已经成为了现代城市发展的重要组成部分。
智慧社区通过运用大数据、云计算、物联网等先进技术,实现对社区内各类信息的实时采集、分析和处理,从而为居民提供更加便捷、安全、舒适的生活环境。
基于AI的智慧社区大数据平台建设方案旨在构建一个集数据采集、数据分析、应用服务于一体的综合性平台,以满足社区管理者和居民的需求,提升社区治理水平和服务能力。
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基于大数据的能力开放平台解决方案————————————————————————————————作者:————————————————————————————————日期: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并发度;2、需求周期长,导致开发周期长现行的开发模式是由业务部门提出需求,业务支撑中心进行需求分析,然后再转派给开发厂商。
厂商除了需要与业支沟通需求以外,有时候还需要与业务部门进行二次沟通,最终才能明确需求,开发周期比较长;3、数据管理分散,存在数据冗余,营销效果欠佳经分系统对外提供数据,目前采用的是传统的文件接口形式,这样会造成经分和外围系统存在至少2 份的数据,随着经分的按天支撑模式,造成传统的营销效果欠佳,外围系统的存储浪费。
3 解决方案介绍3.1 业务目标将大数据平台及经分数据仓库平台的数据和系统处理能力进行标准化封装,按需进行开放,满足各业务部门数据使用的需求,并在经验成熟的情况下逐渐开放给外部众多的合作伙伴使用。
统一调度:作为大数据开放基础平台,通过消息总线将大数据平台、经分、集市、VGOP、业务部门的应用进行统一的系统调度管控,提供跨平台调度、分发、解析等基础功能,实现大数据平台、经分数据仓库等多类型底层平台的能力互补,形成融合平台的协作效应;通过多租户技术,解决生产任务与数据开放能力争用的问题,实现系统资源对生产任务与临时任务的合理分配及高效调度。
统一开发:集成图形化的开发界面,通过统一封装的函数库提供类SQL 的开发语言,以屏蔽底层平台差异,降低业务人员的开发门槛,实现快速的业务开发及数据测试。
通过元数据的数据模型抽象,逐步将Hadoop、DB2 的后台数据资源高效、安全并可控可管的开放给前端进行访问。
数据共享:大数据平台将用户标签、营销目标、用户套餐剩余量等信息通过统一的数据服务方式开放给其他系统或者在线使用,确保数据的唯一性和数据响应的及时性。
3.2 方案内容及亮点图为基于大数据的能力开放体系架构,我们在原有大数据平台上进行整合,使得大数据的成果能够有效的被外部系统调用,并具备标准的服务能力供后续的系统对接。
能力开放平台由统一调度、统一开发、数据共享三大平台组成:统一调度平台将原大数据平台、经分数据仓库、VGOP 平台等关联度高的独立应用系统的任务进行统一管理、执行调度及监控,提升整体的执行效率并简化运维。
统一开发平台搭建于统一调度的基础之上,开发者可以通过IDE 使用封装后的函数,以SQL 脚本进行图形化的数据处理程序设计及开发。
通过多租户的方式,对开发者分配独立的大数据平台及数据仓库的存储、计算资源,确保开发者在共享数据、系统能力的同时,不影响生产系统的正常运行。
数据共享平台提供标准API 封装,提供给外部系统进行数据查询和调用,实现经分系统对外数据服务标准化,同时保障数据安全性并降低外部系统数据存储压力。
3.2.1 统一调度统一调度由控制中心和AGENT 两部分组成,如下图所示:(1)控制中心: 控制中心接收来自内部的消息,通过规则引擎判断任务是否满足触发条件并分发给Agent 进行处理,并对任务执行情况进行监控及消息生成。
消息接收:支持各种事件触发消息,如文件到达、接口装载、表生成;规则引擎:根据人工定义、系统资源情况、租户定义等设置制定任务的执行条件及前后依赖关系;任务触发:根据消息总线传递的消息,判断任务是否具备执行条件,并将满足触发条件的任务分发至各平台Agent 端执行;任务监控:接收来自Agent 的程序执行状态及资源状态并产生新的消息。
(2)AGENT:部署到参与调度的执行平台,负责任务执行及系统资源、任务状态收集报告。
任务监听:轮询扫描控制中心发出的任务;任务执行:支持tcl、shell、python、java 等程序,可以手工设置各个执行平台进程数,支持多进程并发处理;资源状态及心跳报告:支持分钟级和主动资源收集报告,将资源信息进行反馈。
控制中心实时监控Agent 运行状态,并进行短信告警,防止Agent 挂死。
3.2.2 统一开发统一开发提供图形化的开发能力以及统一元数据管理:(1) IDE 图形化的开发界面及统一封装函数库的集成,如下图所示:➢ 满足业务部门自助开发的需求,集成图形化的开发界面,通过拖拽的方式实现快速数据处理逻辑设计及开发;➢ 通过JAVA 包对SQL 命令、Hadoop、DB2 执行平台的系统命令、时间函数、字符串函数、聚合函数等基础函数库进行统一封装,屏蔽底层执行平台的系统差异,实现类SQL 开发语言支持,降低系统的技术门槛;➢ 前台提供图形化开发界面、拖拽式开发方式、统一封装的函数库、灵活的脚本编辑能力对开发过程进行支撑。
包含以下功能:查看元数据、数据模型注册、数据模型导入、设计、开发、测试、上线、优化;➢ 数据处理过程API 分为7 大类:数据输入(Reader)、数据输出(Writer)、行集处理(Process)、字段级处理、流程控制类、数据检查类、数据交换类,并提供了一套可扩展的机制;➢ 函数编排支持条件分支、循环、异常控制等,支持变量读取、定义,能够实现复杂场景下的开发;➢ 数据同步采用开源的Sqoop 来实现大数据平台和DB2、HBASE 的高效数据同步。
(2) 统一的元数据开放共享与实时更新为实现公司内部模型及数据的复用,并实现数据资产的编目管理、共享及分级存储,同时实现数据安全的可控可管,能力开放平台搭建了元数据管理模块。
包含全局数据字典、程序逻辑等元数据,提供元数据维护、权限控制等工具实现元数据整个生命周期的管理。
元数据的管理界面如下图所示:➢ 元数据的自动更新:通过统一开发平台开发的程序,相关元数据(表、字段、数据流图、触发条件)将自动纳入元数据管理,实现元数据的自动更新,并为统一调度平台提供程序调度触发消息;➢ 元数据的可控开放:为了保障开放数据的安全性,安全管理员要对即将开放的基础元数据进行逐个审批,只有得到安全管理员审批的基础数据才能对外开放,从而保障开放数据的安全性。
3.2.3 数据共享为发挥大数据的价值,通过标准API 封装的方式为企业内各种实时的业务运营提供信息支撑,并对外部系统提供统一的数据调用接口,具有实时、动态的信息交互能力。
标准的数据开放接口实现数据和应用的解耦、应用和UI 的解耦,有利于各应用系统功能集成。
(1)数据层为实现快速的数据查询,数据共享平台采用了HBASE 及Redis 作为数据层。
➢ HBASE:作为分布式的、面向列的开源数据库,HBASE 在Hadoop 之上提供了大数据的存储和快速查询能力。
➢ Redis:作为基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value 数据库,并提供多种语言的API。
其查询速度比HBASE 更高。
(2)封装层基于Restful 架构实现API 封装,使用Nginx 的代理功能,整合后端多个Tomcat服务器,实现高并发的查询能力。
内部结构如下:➢ 服务注册:服务属性配置:如服务标识、服务名称、服务描述、服务发布地址等信息的配置;服务参数配置:包括输入参数、输出参数、输出内容等配置。
➢ 服务安全管理:服务认证鉴权是用于鉴别服务请求方是否有服务调用权限;数据交换安全是用于保证服务请求-响应过程中的数据安全;权限管理是用于确定服务请求方可调用的服务权限。
➢ 认证鉴权:确定服务请求方是否有访问服务提供方提供的具体服务的功能权限;对于有功能权限的服务请求方,还需要再确定其可访问的具体服务的数据范围权限。
➢ 服务运维:服务监控对数据服务的运行状况提供实时的监控和分析,帮助运维人员及时了解数据服务的健康情况。
➢ 查询响应:负责处理数据和各类数据源进行交互,获取查询结果。
数据获取处理主要包含: 连接相应的数据源,执行经过模型映射解析的可执行SQL 语句,获取结果数据。
➢ 通信协议:通信协议采用全球公认的WEB SERVICE 标准协议。
需求方更容易安全接入系统。
3.3 方案效果统一调度方案效果:统一调度集中整合了运营商经分系统、大数据平台、集团集市、VGOP 等应用系统的调度管理,提高了各个平台程序的并发度,减少重复建设,节约成本近百万;统一开发方案效果:目前互联网中心和信安部已经开始进行客户体验工作,统一开发平台上线之后,需求的开发速度由原来的数十天量级提升到小时内量级实现,数据变现能力得到数倍的增强;数据共享方案效果:目前某省运营商已部署基于Redis 的“用户剩余流量”实时查询系统,采用Redis 内存数据库作为内存存储单元;每天分流500 万以上的查询需求,同步数据达到秒级;扫描用户流量档次变化达到分钟级,单机支持并发查询量由原有BOSS系统的300 次每秒提高到5000 次每秒,并支持水平扩展。