数据资源管理平台

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自然资源一体化数据管理与服务平台关键技术研究与应用

自然资源一体化数据管理与服务平台关键技术研究与应用

建设实践国土资源信息fl;自然资源一体化数据管理与服务平台关键技术研究与应用陈泽鹏,钟远军(广东省国土资源技术中心,广东广州510075)摘要:本文针对自然资源机构调整后,亟待解决“山水林田湖草”数据资源融合与一体化应用服务的问题,重点开展一体化数据整合与联动更新、资源目录动态构建、并行地理计算等关键技术研究,以广东省为例,探讨构建自然资源一体化数据管理和服务平台,为广东省自然资源业务管理与决策支撑提供信息化支撑手段,提升行政服务和决策效能。

关键词:自然资源;一体化;数据管理;服务平台0背景在自然资源机构改革的大背景下,信息化建设在统筹“山水林田湖草”系统治理中起到了关键作用叫《“十三五”国家信息化规划》提出将大数据作为基础性战略资源,建立纵向联动、横向协同的自然资源信息共享服务平台,提升行政服务和决策效能,解决自然资源业务化应用中集成管理难、计算效率低、服务能力弱等问题,实现空间治理能力现代化X。

近年来,广东省信息化建设水平有了较大提高,但是“信息共享、业务协同、高效综合”的工作局面还没有完全实现巴行政服务和管理决策仍需进一步加强,亟需将分散的海量国土资源数据汇聚整合为统一集中管理的自然资源数据源,在制度标准和网络安全防护体系保障下,建设一体化数据资源中心、管理与服务平台、自然资源应用体系的三层架构叫为自然资源业务管理提供信息化支撑。

数据资源中心是以“一张图”数据为基础,通过数据整合将多源异构数据入库管理,实现面向业务办理、大数据应用的数据资源加工整合、存储维护、应用服务一体化的数据资源管理冏。

自然资源管理与服务平台主要是通过数据资源中心的数据交互和数据沉淀,推进统一数据资源在业务中的共享和协同,支撑跨业务、跨层级、跨部门的业务应用E。

自然资源应用体系是基于管理服务平台,构建面向自然资源管理的各类业务应用系统以及面向共享服务的协同应用系统,为业务管理提供多种类型的分析服务,提高行政服务、管理决策的科学性和合理性。

数据运营管理平台方案

数据运营管理平台方案

数据运营管理平台方案一、引言数据运营管理平台是指利用先进的信息技术手段,对企业内部和外部的数据进行收集、存储、分析、挖掘和运营,以实现数据资源的最大化利用,提升企业管理决策的科学性和有效性,形成一套有效的数据管理系统,帮助企业提升数据治理、数据价值挖掘、数据质量和数据安全保障水平。

现如今,大数据已成为一个不容忽视的重要资产,对于企业的发展至关重要。

在这种背景下,建立和运营一个优秀的数据运营管理平台显得尤为重要。

二、数据运营管理平台的重要性1. 数据治理:企业内部数据呈现日益庞大和复杂化的趋势,若没有一套科学的数据管理系统,将难以对海量数据进行有效管理和利用。

数据运营管理平台的建立能够有效管理和利用大数据,为企业提供决策参考和支持。

2. 数据分析:数据运营管理平台能够帮助企业对海量数据进行分析挖掘,从中发现商业价值和内在规律,帮助企业更好地进行决策。

3. 数据安全:在数据时代,数据安全是企业发展的关键。

建立数据运营管理平台有助于提高数据的安全性和可靠性,有效保护企业数据资产。

4. 数据资产价值最大化:优秀的数据运营管理平台能够帮助企业更好地管理和运用数据资源,将数据转化为企业的核心竞争力,并实现数据资产的最大化价值。

5. 提升企业竞争力:数据运营管理平台的建立和运营将提升企业在市场竞争中的实力和战斗力,在新经济环境下获得更大的发展空间。

三、数据运营管理平台的建设框架1. 数据收集与采集建立数据运营管理平台首先要考虑数据的收集和采集问题。

企业的数据来源多种多样,包括内部业务数据、外部市场数据和行业数据等。

因此,需要建立全面、科学的数据收集和采集系统,确保数据的完整性和准确性。

2. 数据存储与管理数据的存储与管理是数据运营管理平台的核心环节,数据存储的方式和数据管理的方式对于数据的分析和挖掘有着至关重要的作用。

建立数据存储系统时需要考虑数据存储的稳定性、安全性、可扩展性和存储成本等因素。

3. 数据分析与挖掘数据分析与挖掘是数据运营管理平台的重要环节,通过数据分析与挖掘可发现规律和商业机会,为企业的决策提供数据支持。

IDC数据中心综合管理平台解决方案

IDC数据中心综合管理平台解决方案

IDC数据中心综合管理平台解决方案目录第1章概述 (1)1.1方案背景 (1)1.2需求分析 (1)1.3设计原则 (3)第2章综合管理平台设计 (4)2.1平台架构 (4)2.1.1 逻辑架构 (4)2.1.2 平台组成 (5)2.2应用形态 (6)2.2.1 C/S客户端 (6)2.2.2 B/S客户端 (6)2.2.3 大屏控制客户端 (7)2.3平台功能 (7)2.3.1 大楼管理功能 (7)2.3.1.1 人员巡查 (7)2.3.1.2 人员考勤 (8)2.3.1.3 车位诱导 (8)2.3.1.4 刷卡消费 (9)2.3.1.5 访客管理 (10)2.3.1.6 智能分析 (10)2.3.1.7 动环监控 (11)2.3.2 基础应用功能 (13)2.3.2.1 实时浏览 (13)2.3.2.2 鱼球联动 (14)2.3.2.3 录像回放 (15)2.3.2.4 拼控上墙 (17)2.3.2.5 报警中心 (18)2.3.2.6 网络对讲 (19)2.3.2.7 车流统计 (20)2.3.2.8 收费查询 (21)2.3.2.9 统计查询 (21)2.3.3 系统管理功能 (22)2.3.3.1 资源管理 (22)2.3.3.2 视频管理 (23)2.3.3.3 门禁管理 (24)2.3.3.4 车卡资料 (25)2.3.3.5 报警管理 (26)2.3.3.6 用户管理 (29)2.3.3.7 网络管理 (30)第3章系统特色与亮点 (32)第1章概述1.1方案背景所谓IDC,即互联网数据中心,是指在互联网上提供的各项增值服务,具体包括申请域名、租用虚拟主机空间、主机托管等业务。

IDC数据中心是一个实现信息的集中处理、存储、传输、交换和管理的物理场所,包含机房基础设施、IT基础设施、业务系统和数据等内容。

机房基础设施包含供电、制冷、机柜、消防、监控等系统,保证IT设备的安全可靠运行;IT 基础设备包括服务器、存储、网络等设备,是业务系统运行及数据存储的基础;业务系统运行于IT设备之上,数据存储于IT设备之中,业务系统及数据对最终用户提供服务。

市大数据中心大数据资源平台概要设计方案

市大数据中心大数据资源平台概要设计方案

数据沙箱
数据沙箱
私有数据处理 对外数据开放脱敏区
数据导入上报
物联网数据(气象、摄像头…)
统一 运维
数据安全
身份访问 控制
流量数据 采集


运 维
数据脱敏
数据加密/ 密钥管理
数字水印/ 签名管理
日志采集 及存储
安全审计
(安全风险

接入识别)



告警监控
管理及处理
总体架构——大数据资源平台部署架构
本期项目设备部署如下图所示,将在移动云(怒江机房)新增申请150台虚拟机设备、80台实体服务器用于本期软件部署。
城市管理数据缺乏,精准服务无法开展
• 数据共享和数据开放能力不全面,开放门 户使用价值不高
• 未规划主题/专题领域的数据综合应用,应 用创新动能不足,需进行补充完善
全生命周期安全管控能力有待提升
• 数据安全管控仅考虑部分安全应用,数据 全生命周期的安全管控存在短板,需整体 提升安全防护能力
本期平台建设目标分析
平台建设内容包括: 1、总集成及部分应用开发:平台集成门户及整体平台的基础功 能菜单级整合; 2、数据治理子系统:包含数据交换模块和服务管理模块,实现 数据资源目录及三清单的管理,并提供市级数据库的对外发布利用; 3、数据共享交换子系统:实现数据交换引擎、统一调度引擎、 任务管理、数据桥接等功能,以及数据湖数据的存储管理、共享与 交换; 4、数据质量监管及支撑子系统:实现数据质量管理功能,包括 数据质量规则制定、数据质量稽核、数据质量问题闭环管理; 5、大数据支撑管理子系统:包含市级数据湖和市级数据库,汇 聚“四大基础库”、“市级统建系统”、“各市级委办系统”、 “各行政区系统”的经过初始治理的原始数据;并存放经过一系列 清洗、转换、加载、治理步骤后的高质量的政务数据资源,为城市 管理、公共服务等提供数据来源;

IDC数据中心综合管理平台解决方案

IDC数据中心综合管理平台解决方案

IDC数据中心综合管理平台解决方案在当前信息化快速发展的时代,数据中心成为了企业重要的基础设施之一。

然而,随着数据量的不断增加和各种应用系统的不断增多,数据中心的管理和维护变得越来越复杂。

为了提高数据中心的运营效率和安全性,IDC数据中心综合管理平台的出现成为了一种必然。

本文将介绍IDC数据中心综合管理平台解决方案,从整体架构、功能模块和优势三个方面进行论述。

一、整体架构IDC数据中心综合管理平台解决方案采用分布式架构,由主控端和各个子控端组成。

主控端主要负责整个数据中心的全局管理和监控,包括设备状态监测、资源调配、事件报警等功能。

子控端则负责接收主控端的管理指令,并向各个设备发送管理命令。

通过这种分布式架构,可以实现数据中心的集中管理和统一调配,提高运维效率。

二、功能模块1. 资源管理模块资源管理模块是IDC数据中心综合管理平台的核心功能之一。

它可以对数据中心的各类资源进行管理,如服务器、存储设备、网络设备等。

通过资源管理模块,管理员可以实时监测设备的运行状态、资源利用率等,并进行资源的分配和调配,以达到最优化的资源利用效果。

2. 事件管理模块事件管理模块用于监控数据中心各个设备的状态,并及时报警。

当设备出现故障或异常情况时,平台会自动发出报警,并将报警信息推送给管理员。

管理员可以通过事件管理模块查看报警信息,并采取相应的措施进行处理,保证数据中心的稳定和安全运行。

3. 用户权限管理模块用户权限管理模块用于管理数据中心的用户,为每个用户分配不同的权限。

管理员可以通过该模块对用户进行添加、删除、修改,实现对用户权限的灵活控制。

同时,用户权限管理模块也可以记录用户的操作日志,方便对用户的操作进行审计和追溯。

4. 数据备份与恢复模块数据备份与恢复模块是保障数据中心安全的重要手段。

该模块可以定期对数据中心的重要数据进行备份,并存储在安全可靠的地方。

当数据中心发生故障或数据丢失时,可以通过数据备份与恢复模块,快速恢复数据,减少损失。

数据资源共享平台

数据资源共享平台

数据资源共享平台介绍数据资源共享平台旨在为组织和个人提供一个方便和安全的方式来共享数据资源。

通过这个平台,用户可以轻松地上传、管理和访问各种类型的数据。

功能数据资源共享平台提供以下主要功能:1. 上传和存储:用户可以通过简单的界面上传自己的数据文件,并将其安全地存储在平台上。

用户可以选择将数据设为公开或仅限特定用户访问。

上传和存储:用户可以通过简单的界面上传自己的数据文件,并将其安全地存储在平台上。

用户可以选择将数据设为公开或仅限特定用户访问。

2. 数据管理:用户可以使用平台提供的管理工具来组织和标记他们的数据。

这些工具可以帮助用户快速搜索和定位所需的数据资源。

数据管理:用户可以使用平台提供的管理工具来组织和标记他们的数据。

这些工具可以帮助用户快速搜索和定位所需的数据资源。

3. 共享和访问权限:用户可以选择与其他用户共享他们的数据资源。

平台允许用户灵活地设置不同用户的访问权限,以确保数据的安全和隐私。

共享和访问权限:用户可以选择与其他用户共享他们的数据资源。

平台允许用户灵活地设置不同用户的访问权限,以确保数据的安全和隐私。

5. 数据分析和可视化:通过平台提供的分析和可视化工具,用户可以对他们的数据进行分析和探索。

这些工具可以帮助用户发现数据中的模式和趋势,并支持决策和创新。

数据分析和可视化:通过平台提供的分析和可视化工具,用户可以对他们的数据进行分析和探索。

这些工具可以帮助用户发现数据中的模式和趋势,并支持决策和创新。

6. 社区互动:平台提供一个社区互动的环境,用户可以在这里分享和讨论数据资源。

这样用户可以借助他人的知识和经验,更好地利用数据资源。

社区互动:平台提供一个社区互动的环境,用户可以在这里分享和讨论数据资源。

这样用户可以借助他人的知识和经验,更好地利用数据资源。

优势数据资源共享平台的优势在于:- 便捷性:用户可以通过简单的界面上传和管理数据,无需复杂的技术知识和操作。

便捷性:用户可以通过简单的界面上传和管理数据,无需复杂的技术知识和操作。

(完整版)数据交换平台解决方案

(完整版)数据交换平台解决方案

数据共享交换平台解决方案1. 概述在我国,政府职能正从管理型转向管理服务型,如何更好地发挥政府部门宏观管理、综合协调的职能,如何更加有效地向公众提供服务,提高工作效率、打破信息盲区、加强廉政建设已成为当前各级政府部门普遍关注和亟待解决的问题。

国家“十五”计划纲要要求“政府行政管理要积极运用数字化、网络化技术,加快信息化进程”。

各级政府、行政管理部门都面临着利用信息技术推动政务工作科学化、高效率的新局面。

随着电子政务建设的不断发展,政府拥有越来越多的应用数据,如何建立政府信息资源采集、处理、交换、共享、运营和服务的机制和规程,实现分布在各类政府部门和各级政府机关的信息资源的有效采集、交换、共享和应用,是电子政务建设的更高级的阶段和核心任务。

信息资源只有交流、共享才能被充分开发和利用,而只有打破信息封闭,消除信息“荒岛”和“孤岛”,也才能创造价值。

目前各级政府都在进行政务资源数据的“整合”,但“整合”什么?如何“整合”?“整合”后做什么?将是摆在政府各级领导面前的首要问题。

北京华迪宏图信息技术有限公司凭借自身丰富的电子政务建设经验、自主创新的技术研发优势,为各级政府机构的实际需求提供了政务资源整合的综合解决方案——华迪宏图数据共享交换平台。

2. 电子政务总体框架华迪宏图数据共享交换平台总体框架如下:由上图可以看出,华迪宏图数据共享交换平台交换体系共分为六个层次,分别是安全和标准体系、网络基础设施、信息资源中心、共享交换平台、应用层和展示层。

(1)展示层通过建立综合信息集成门户系统为用户提供统一的用户界面,信息和应用通过门户层实现统一的访问入口和集中展现。

(2)应用层应用层提供满足面向各类用户依据实际需求开展业务的需要。

如支撑城市应急联动应用、辅助领导决策应用、城市管理应用、社会救助应用等。

(3)共享交换平台层共享交换平台层为城市数据共享交换平台所在位置,连接各类应用和应用所需的信息资源,组织和整合各类数据、组件和服务。

数字化运营管理平台有哪些

数字化运营管理平台有哪些

数字化运营管理平台有哪些随着科技的发展和互联网的普及,越来越多的企业开始意识到数字化运营管理的重要性。

数字化运营管理平台可以帮助企业实现业务流程的数字化,并提供多种功能和工具来支持企业的运营管理工作。

在本文中,将介绍一些常见的数字化运营管理平台。

1. 企业资源计划(ERP)系统企业资源计划系统是一种集成了各种模块的数字化运营管理平台,旨在帮助企业整合和管理所有业务流程。

它包括供应链管理、采购、生产、销售、财务等功能模块,可以自动化企业的运营流程,并为决策者提供准确的数据和分析报告。

2. 客户关系管理(CRM)系统客户关系管理系统是一种数字化运营管理平台,专注于企业与客户的沟通和关系管理。

通过CRM系统,企业可以跟踪客户的信息、需求和交互记录,并提供个性化的服务和营销活动。

此外,CRM系统还可以帮助企业识别和分析客户的行为模式,以支持决策者制定更好的营销策略。

3. 人力资源管理(HRM)系统人力资源管理系统是一种数字化运营管理平台,旨在帮助企业管理员工的信息和流程。

它包括招聘、培训、绩效评估、薪酬管理等功能模块,可以帮助企业实现人力资源的数字化管理和优化各项人力资源流程。

4. 项目管理系统项目管理系统是一种数字化运营管理平台,旨在帮助企业规划、执行和监控各种项目。

它可以帮助企业团队协调工作、分配资源、跟踪进度,并提供实时报告和分析。

项目管理系统能够提高项目执行的效率和质量,并降低项目风险。

5. 数据分析平台数据分析平台是一种数字化运营管理平台,通过收集、整合和分析大量的数据,帮助企业获得洞察力和决策支持。

数据分析平台可以从各个方面对企业的运营数据进行分析,包括销售数据、用户行为数据、市场趋势数据等,以帮助企业做出更明智的决策。

6. 供应链管理系统供应链管理系统是一种数字化运营管理平台,旨在帮助企业管理和优化供应链流程。

它可以帮助企业实时监控供应链中各个环节的状态,包括采购、生产、物流等。

供应链管理系统可以提高供应链的可见性和协同性,降低库存和运输成本,并提高客户满意度。

数据管理支持平台

数据管理支持平台

数据管理支持平台数据管理支持平台建设应围绕数据资产化、数据价值化和数据服务化构建,打通横向、纵向数据的汇聚,形成特有的数据资产,为各类上层应用提供全量、便捷、可溯的数据服务,提升数据资产价值。

系统对接/服务调用数据库同步数据导入人工录入图1 数据管理支持平台建设功能模块示意图1数据采集平台通过数据采集平台,同步海量数据进入基础数据平台,完成多源异构数据的采集、汇聚。

数据采集采用分布式架构设计,支持集群部署模式,允许将高负载数据转换处理组件进行并发执行,数据采集通过流式数据、新型大数据、传统批数据导入等多种技术手段,完成对业务数据、管理数据、公共服务数据、互联网数据等多种数据来源的采集;并可对所有的数据采集任务进行任务配置、任务调度、任务监控以及数据质量管理。

1.1数据采集管理(1)数据库接入支持批量方式:适合一次性、数据初始化或者历史数据的接入。

数据库镜像方式:适合同构数据库的数据采集,实施运维简单。

增量方式:适合准实时数据采集,需要依赖数据库厂商提供的实时数据采集产品。

(2)文件接入支持,通过对FTP等技术支持定时读取批量数据。

(3)服务接入:定时调用接口获得数据。

(4)实时流数据处理:支持消息Topic、Queue;支持JMS/Kafka/MQ。

(5)支持视频、图像等非结构化数据的采集:通过HDFS加载、文件系统挂接、连接器开发等方式支持。

1.2数据存储管理根据数据源采集进来的数据形态和特点,数据接入平台将原始库分为两类存储区域,即离线存储区和实时存储区。

1.3数据分发管理数据分发管理主要职责是满足外部其它平台对本平台各类数据的需求。

数据分发管理主要基于订阅机制开展,通过对不同用户下放的不同权限,再结合数据资源目录服务的开放数据内容,为外部用户提供数据订阅/退订流程,并通过资源总线服务完成最终的数据投递。

数据分发管理由目标源管理、接口管理和数据订阅管理功能组成。

1.4任务配置管理任务配置页面是用来帮助用户灵活的调整任务执行参数,合理地分配计算资源。

企业人力资源数字化管理平台建设及运营策略

企业人力资源数字化管理平台建设及运营策略

企业人力资源数字化管理平台建设及运营策略第一章:概述 (3)1.1 数字化管理平台背景 (3)1.2 数字化管理平台意义 (3)1.3 数字化管理平台建设目标 (3)第二章:企业人力资源数字化管理平台设计 (4)2.1 平台架构设计 (4)2.2 功能模块划分 (5)2.3 技术选型与应用 (5)第三章:数据治理与安全 (6)3.1 数据治理策略 (6)3.1.1 数据治理框架构建 (6)3.1.2 数据治理策略实施 (6)3.2 数据质量保障 (7)3.2.1 数据质量评估 (7)3.2.2 数据质量改进 (7)3.3 数据安全与合规 (7)3.3.1 数据安全策略 (7)3.3.2 数据合规性保障 (7)第四章:人力资源管理流程优化 (8)4.1 流程梳理与分析 (8)4.2 流程优化策略 (8)4.3 流程自动化与智能化 (8)第五章:人才招聘与选拔 (9)5.1 招聘渠道整合 (9)5.2 人才选拔与评估 (9)5.3 招聘流程优化 (10)第六章:员工培训与发展 (10)6.1 培训资源整合 (10)6.1.1 建立培训资源库 (10)6.1.2 优化培训资源配置 (10)6.1.3 搭建培训资源共享平台 (10)6.2 培训计划制定与实施 (10)6.2.1 培训需求分析 (10)6.2.2 培训计划制定 (11)6.2.3 培训实施与跟踪 (11)6.3 员工成长路径规划 (11)6.3.1 设定职业发展通道 (11)6.3.2 制定个人发展计划 (11)6.3.3 建立激励机制 (11)6.3.4 开展职业生涯规划辅导 (11)第七章:绩效管理 (11)7.1 绩效考核体系设计 (11)7.1.1 设计原则 (11)7.1.2 设计内容 (12)7.2 绩效监控与反馈 (12)7.2.1 绩效监控 (12)7.2.2 绩效反馈 (12)7.3 绩效改进与激励 (13)7.3.1 绩效改进 (13)7.3.2 绩效激励 (13)第八章:薪酬福利管理 (13)8.1 薪酬体系设计 (13)8.2 福利管理策略 (14)8.3 薪酬福利发放与核算 (14)第九章:企业文化建设与传播 (14)9.1 企业文化数字化传播 (15)9.1.1 建立企业文化数字化平台 (15)9.1.2 创新企业文化传播形式 (15)9.1.3 制定企业文化数字化传播策略 (15)9.2 企业文化活动策划 (15)9.2.1 明确企业文化活动主题 (15)9.2.2 创新企业文化活动形式 (15)9.2.3 制定企业文化活动策划方案 (15)9.3 员工关怀与沟通 (15)9.3.1 建立员工关怀机制 (15)9.3.2 开展员工沟通活动 (16)9.3.3 建立员工激励机制 (16)第十章:数字化管理平台运营策略 (16)10.1 平台推广与培训 (16)10.1.1 制定推广计划 (16)10.1.2 推广策略 (16)10.1.3 培训与支持 (16)10.2 运营团队建设 (16)10.2.1 组建专业团队 (16)10.2.2 明确岗位职责 (17)10.2.3 培训与提升 (17)10.3 持续优化与升级 (17)10.3.1 数据分析与反馈 (17)10.3.2 功能优化与升级 (17)10.3.3 质量监控与改进 (17)第一章:概述1.1 数字化管理平台背景信息技术的飞速发展,大数据、云计算、人工智能等新兴技术已深入到企业管理的各个层面。

政务资源数据信息大数据管理平台数据使用流程规范

政务资源数据信息大数据管理平台数据使用流程规范

政务资源数据信息大数据管理平台数据使用流程规范政务资源数据信息大数据管理平台是政府机构的重要工具,用于管理和使用政务资源数据。

为了确保数据的正常、安全、高效地使用,制定数据使用流程规范是非常必要的。

以下是一个案例流程规范,用于政务资源数据信息大数据管理平台的数据使用。

1.数据申请首先,准备需要使用的数据。

用户需要向平台提出数据申请,包括申请数据的目的、使用期限、数据需求和相关的证明文件。

平台也可以主动向用户推荐合适的数据,提高数据使用效率。

用户需提供详细的个人信息并签署数据使用协议。

2.数据权限审批平台进行数据权限审批,核实用户的身份和申请数据的合法性。

审核通过后,平台为用户开通数据权限,并向用户提供数据访问的账号和密码。

同时记录用户的数据使用权限和使用期限。

4.数据使用用户在获得数据后,需按照申请时的约定和法律法规的要求使用数据。

用户在数据使用过程中应注意保护数据的安全和隐私,不得将数据提供给未经授权的第三方。

用户需要记录数据使用的详细情况,并及时向平台报告数据使用情况。

5.数据回收用户在使用数据完成后,需将数据从自己的系统中删除。

平台也会定期对已分发给用户的数据进行回收,确保数据的安全和准确性。

6.数据监控和反馈平台对用户的数据使用情况进行监控和评估,及时发现和纠正数据使用中的问题。

用户如遇到数据使用问题或有相关建议,可以向平台提供反馈,以帮助平台优化数据管理和服务。

总结:政务资源数据信息大数据管理平台数据使用流程规范是保障数据安全、有效使用的重要环节。

用户需要遵守数据使用协议和法律法规要求,平台要建立完善的数据权限审批和管理机制。

只有通过规范的数据使用流程,政务资源数据信息大数据管理平台才能为政府机构提供准确、及时的数据支持,帮助政府机构更好地决策和管理。

数据资源管理系统

数据资源管理系统

数据资源管理系统数据资源管理系统是一种用于管理和组织数据资源的软件系统。

它可以帮助组织有效地管理海量的数据,提高数据的准确性和可靠性,促进数据的共享和利用。

数据资源管理系统可以应用于各个领域,包括企业管理、科学研究、社会服务等。

首先,数据资源管理系统可以帮助企业实现数据的集中管理和统一规范。

在传统的数据管理方式中,企业往往存在数据分散、信息孤岛等问题,导致数据冗余、重复输入等现象。

而通过使用数据资源管理系统,企业可以将各个部门的数据整合起来,建立统一的数据标准和规范,避免了数据的重复录入和冗余存储,提高了数据的一致性和准确性。

其次,数据资源管理系统可以提高数据的可用性和共享性。

现代企业需要大量的数据来支持决策和业务流程,不同部门和岗位之间需要共享数据进行工作。

数据资源管理系统可以建立起数据的共享平台,将数据整合在一起,并通过权限控制和安全机制,实现数据的安全共享。

这样,不仅可以避免数据的冗余和重复,还可以提高数据的利用率和价值。

另外,数据资源管理系统可以提升数据的质量和可靠性。

在数据资源管理系统中,可以建立数据质量评估和监控机制,对数据进行质量检查和验证。

通过数据清洗、重复数据删除、缺失数据填充等处理,可以提高数据的准确性和完整性。

同时,还可以监控数据的更新和变化,及时发现数据错误和异常,确保数据的可靠性和可信度。

此外,数据资源管理系统还可以支持数据分析和挖掘。

数据资源管理系统可以提供各种数据分析和挖掘工具,帮助用户从海量的数据中提取有价值的信息和知识。

通过数据挖掘算法和模型,可以发现数据中的隐藏规律和关联性,为企业决策和业务提供科学依据。

数据资源管理系统的数据分析功能可以帮助企业发现潜在的商机和风险,提高企业的竞争力和创新能力。

最后,数据资源管理系统可以提供数据安全和隐私保护。

数据资源管理系统可以建立起完善的安全机制和权限控制,确保数据的安全存储和传输。

通过身份验证、加密技术、审计轨迹等手段,可以保护数据的机密性和完整性,防止数据的泄露和篡改。

数据治理平台与数据运营体系建设方案

数据治理平台与数据运营体系建设方案

数据治理平台与数据运营体系建设方案一、背景和意义随着信息化的快速发展和企业对数据的依赖程度的提高,数据治理和数据运营已成为企业发展的关键要素。

数据治理是指对企业数据进行规划、采集、质量管理、集成和安全管理等全过程的管理,数据运营则是通过对数据的分析、挖掘和利用,帮助企业进行决策和优化业务流程。

数据治理平台与数据运营体系建设的目的是为了使数据管理更加规范化,提升数据质量和价值,实现数据驱动的企业转型和发展。

二、建设目标1.建立统一的数据治理平台,整合和管理企业各类数据资源,提升数据管理效率。

2.提升数据质量,建立完善的数据质量管理体系,确保数据的准确性和一致性。

3.构建数据安全管理体系,保障数据的安全性和可控性。

4.建立全面的数据分析和挖掘体系,实现对数据的深度分析和洞察,为企业决策提供支持。

5.实现数据驱动的业务优化和创新,提高企业运营效率和竞争力。

三、建设步骤1.数据治理平台建设(1)明确数据治理平台的定位和功能,包括数据资源的集成、管理、质量控制和安全管理等。

(2)设计数据模型和数据标准,统一数据的定义和格式,建立元数据管理和数据词典。

(3)整合和清洗企业的各类数据源,建立数据集成和数据采集的机制。

(4)建立数据质量管理体系,包括数据质量评估、数据纠错和数据质量监控等。

(5)引入数据治理平台的规则引擎,实现数据标准化和数据管理的自动化。

2.数据安全管理体系建设(1)制定数据安全管理政策和流程,明确数据访问和使用的权限和权限。

(2)建立数据安全管理组织架构,明确数据安全责任和监管机制。

(3)部署数据加密和数据备份的安全措施,保障数据的安全性和可恢复性。

(4)建立数据安全审计和监控机制,及时发现和处理数据安全问题。

3.数据分析和挖掘体系建设(1)建立数据分析和挖掘的技术平台,包括数据仓库、数据挖掘工具和可视化分析工具等。

(2)构建数据分析和挖掘的模型和算法,实现对大数据进行智能分析和预测。

(3)培养数据分析和挖掘的团队,提高企业数据分析的专业化水平。

数据资源治理平台需求设计

数据资源治理平台需求设计

数据资源治理平台需求设计数据资源治理是指通过制定规范和流程,对企业内的数据资源进行管理和优化,从而提高数据的质量、可靠性和可用性。

数据资源治理平台是支持数据资源治理工作的一个软件系统,能够帮助企业实现对数据资源的整理、分类、加工、存储、共享和监控等功能。

一、数据资源治理平台的功能需求设计1.数据资产管理功能:-支持对数据资产的识别、收集和整理,包括结构化和非结构化数据;-支持对数据资产的分类和标注,方便用户快速查找和使用;-支持数据资产的版本管理和变更记录,确保数据的一致性和可追溯性;-支持数据资产的生命周期管理,包括创建、修改、发布、归档和删除等操作;-支持数据资产的权限管理,根据用户角色和权限进行数据的访问控制。

2.数据质量管理功能:-支持对数据质量进行评估和监控,包括数据完整性、准确性、一致性、时效性等指标;-支持数据质量规则的定义和执行,通过自动化监控和报告,提供数据质量的反馈和改进建议;-支持对数据质量问题进行诊断和排查,帮助用户快速定位和修复问题;-支持数据质量指标的可视化展示和报表生成,方便管理层对数据质量进行监控和分析。

3.数据安全管理功能:-支持对敏感数据的标识和保护,确保数据的安全性和隐私性;-支持数据的加密和解密,以及权限控制和审计功能,保护数据的访问和使用安全;-支持对数据的备份和恢复,以及灾备和容灾管理,保障数据的可持续性和可恢复性;-支持数据安全策略的定义和执行,包括访问控制、加密算法、密码策略等。

4.数据流程管控功能:-支持数据流程的建模和管理,包括数据流程的定义、调度、执行和监控等;-支持数据流程的依赖和调度关系的管理,确保数据流程的正确和高效运行;-支持数据流程的审批和报告,以及任务的调度和任务链的管理,提高数据流程管理的灵活性和效率;-支持数据流程的监控和告警,及时发现和处理异常情况,保证数据流程的正常运行。

5.数据共享和交换功能:-支持数据共享的设置和管理,包括对数据共享的对象、范围和权限进行定义和控制;-支持数据共享的协议和格式转换,方便不同系统之间的数据交换和共享;-支持数据共享的日志和审计功能,记录数据共享的过程和结果,方便监控和审核;-支持数据共享的索引和检索功能,方便用户按需查找和获取共享数据。

数据资源管理体制

数据资源管理体制

数据资源管理体制1. 概述数据资源管理体制是指对企业或组织内部的数据资源进行有效管理和利用的一套体系架构和规章制度,其目的是确保数据资源的完整性、安全性和可用性,同时提高数据资源的利用效率和价值。

本文档将详细阐述数据资源管理体制的各个方面,包括组织架构、管理制度、技术支持等。

2. 组织架构2.1 数据资源管理委员会数据资源管理委员会是企业或组织数据资源管理的核心决策机构,负责制定数据资源管理战略、政策和目标,审批数据资源管理计划,监督数据资源管理工作的实施。

数据资源管理委员会由企业或组织的高层管理人员、数据资源管理部门负责人、业务部门负责人等组成。

2.2 数据资源管理部门数据资源管理部门是数据资源管理工作的执行机构,负责数据资源的规划、采集、存储、加工、分析和应用等工作,同时负责数据资源管理制度的制定和实施,以及数据资源管理技术的研发和推广。

2.3 业务部门业务部门是数据资源的使用者,负责提出数据资源需求,参与数据资源的采集和应用,同时负责数据资源的反馈和评价。

3. 管理制度3.1 数据资源规划数据资源规划是指对数据资源进行系统性的分析、设计和规划,明确数据资源的类型、来源、用途、质量等要求,确保数据资源的一致性和完整性。

3.2 数据资源采集与存储数据资源采集与存储是指根据数据资源规划的要求,对数据资源进行采集、清洗、转换和存储,确保数据资源的质量和可用性。

3.3 数据资源加工与分析数据资源加工与分析是指对采集存储的数据资源进行加工、分析、挖掘和可视化,以满足业务部门的数据资源需求。

3.4 数据资源安全与保密数据资源安全与保密是指对数据资源进行安全防护和保密管理,防止数据资源泄露、篡改、损坏等风险,确保数据资源的安全性和可靠性。

3.5 数据资源利用与反馈数据资源利用与反馈是指对数据资源进行有效利用,提高数据资源的利用效率和价值,同时对数据资源进行反馈和评价,持续优化数据资源管理。

4. 技术支持4.1 数据资源管理平台数据资源管理平台是数据资源管理的技术支撑,负责数据资源的集中存储、统一管理和协同应用。

可视化数据中心管理平台简介

可视化数据中心管理平台简介

可视化数据中心管理平台简介可视化数据中心管理平台简介⒈概述可视化数据中心管理平台是一种基于现代信息技术的管理平台,旨在提供全面、可视、实时的数据中心管理和监控功能。

该平台集成了各种管理工具和技术,可以帮助数据中心管理员更好地了解和掌控数据中心的运行状况、资源利用率和性能指标,以便做出相应的管理决策。

⒉功能特点⑴实时监控:平台提供实时的数据中心监控功能,通过可视化界面展示数据中心各项指标,包括服务器状态、网络负载、存储容量等,让管理员能够随时了解数据中心的运行情况。

⑵资源管理:平台具备资源管理功能,可以对数据中心的服务器、网络设备和存储设备等进行集中管理。

管理员可以添加、删除、调整资源配置,并对资源进行实时监控和性能优化。

⑶告警与报表:平台能够根据设定的规则和阈值对数据中心的异常情况进行告警,并相应的报表进行分析和评估。

管理员可以通过报表了解数据中心的运行状况和问题,及时采取相应的措施。

⑷用户权限管理:平台支持用户权限管理功能,可以根据不同的角色和权限设置不同的用户权限,确保数据中心的安全和合规性。

⒊模块介绍⑴仪表盘模块:该模块提供数据中心的实时概览,展示各项指标的实时数据,并通过图表和图形直观地显示数据中心的运行情况。

⑵资源管理模块:该模块提供对数据中心资源的管理功能,包括服务器管理、网络设备管理、存储设备管理等。

管理员可以通过该模块对数据中心的资源进行添加、删除、调整和监控。

⑶告警与日志模块:该模块用于监控数据中心异常情况的发生,并通过告警方式通知管理员。

同时,该模块还提供日志管理功能,记录数据中心的各项事件和操作,方便管理员进行追溯和分析。

⑷报表与分析模块:该模块用于数据中心的统计报表和分析结果,帮助管理员了解数据中心的性能指标、资源利用情况和趋势变化,做出相应的决策。

⒋附件本文档附有以下附件:●安装指南:介绍平台的安装和部署步骤。

●用户手册:详细说明平台的使用方法和各项功能。

●技术规格:详细介绍平台的技术规格和硬件要求。

数据信息管理平台质量技术标准及要求-公示-简

数据信息管理平台质量技术标准及要求-公示-简

数据信息管理平台质量技术标准及要求一、系统需求概述为规范税收征管和加强税源监控,以金税三期返还数据为基础,构建基于云计算技术的大数据处理架构,抽取、整合、集中现有数据资源,采集第三方信息,搭建综合性税源数据仓库,建设与金税三期业务系统融合而不重叠的数据信息管理平台,实现对税收数据的准确、快速、深层次分析、多角度挖掘。

(一)总体思路和基本原则1、技术架构设计科学。

充分考虑地税税源数据几何式增长和数据挖掘分析需求,实施基于云计算的大数据处理技术,提供高性能、高可用、高性价比的数据处理能力。

辅助以报表、图形、多媒体等相互补充的技术手段,达到对税收业务等结构化、行政管理非结构化以及其它半结构化数据的快速、准确、全面的分析、挖掘和展示。

2、合理利用现有硬件资源。

依托甲方现有网络和硬件资源,采用4台高端服务器、1台网络存储和网络资源,搭建硬件基础平台。

3、数据仓库规划科学。

采用先进数据仓库技术,对所有历史和在用数据库数据进行清洗、加工、整理、抽取和存储,对政府部门第三方信息、企业采集信息进行采集、整理和存储,整合原有个税软件、土地软件、房产软件等30多个应用系统软件功能和数据,逐步实现一体化建设目标。

4、软件开发工具先进。

应用平台采用成熟的系统,结果快速和准确,可逐层钻取、能自定义查询。

展示平台可以多屏展示,采用Flash、图表和多媒体结合的形式,为各级税务机关管理和决策提供依据。

5、软件开发和维护具有前瞻性。

平台开发做到不重复、小而精、可扩展、好维护,同金税三期系统形成互补。

(二)总体要求1.技术先进性及要求(1)搭建基于大数据技术的数据仓库,解决数据查询访问速度瓶颈,满足对非结构化数据的支持,提供高性能、高可用、高性价比的数据处理能力。

(2)各功能操作响应时间和查询结果返回时间要在3至5秒内。

(3)根据上级部门要求,保证系统平台兼容性,数据库软件必须采用Oracle 11g,应用服务器必须采用 WebLogic11。

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1 数据资源管理平台设计1.1 需求分析1.1.1 数据需求1.1.1.1 数据分析XX省水资源管理系统业务涉及的信息资源包括信息采集和信息共享。

信息采集按获取方式应分为仪器自动在线监测和非在线监测两种采集范畴。

以共享方式获取的其他信息获取(包括水文、水资源保护部门负责采集的实时水雨情、水质监测数据),属于信息共享范畴。

信息采集传输应充分利用现代化科技成果,通过对信息采集和传输基础设施设备的改造和建设,配置适合当地水资源特性的仪器设备。

信息采集传输的设备选型与配置应充分考虑当地的水文、气候特征、供电条件和环境安全等因素。

(1)在线监测信息对象在线监测信息对象包括:水源地、取用水、行政边界河流控制断面、地下水超采区以及水功能区水量水质信息。

监测规模、监测手段和监测代价的衡量要应充分考虑当地的经济发展水平、经济承受能力、设站技术可行性和运行维护便捷性。

水源地监测:包括地表水水源地(水库、江河、湖泊等水体)和地下水水源地。

应按照先列入水利部公布的全国重要饮用水水源地名录的水源地、大中型水库水源地,后其它饮用水水源地的顺序安排布设。

取用水监测:包括重点取水口水量水质监测。

按照先取水环节后排水环节、先集中用水户后分散用水户顺序安排;取水量级考虑先重点用水户后一般用水户、同等取水量级先第二、三产业用水户后第一产业用水户顺序安排;同时兼顾设站条件通盘考虑。

水资源管理单元出入断面监测:包括省际、地市际以及县际边界河流控制断面。

按照先地市际边界河流控制断面监测后县际边界河流控制断面的监测,水资源管理单元逐级细化、控制能力逐步加强的思路顺序建设。

水功能区监测:按照《XX省水功能区规划》的部署,按照先保护、保留、缓冲、饮用水源等重要水功能区水质监测、后其余水功能区水质监测、入河排污口监测的原则布设。

地下水超采区监测:包括地下水水位、水质监测。

按照先禁采区限采区、后地下水集中开采区、先平原区后山丘区的顺序安排布设。

水生态监测:重点区域和水域水生态监测。

按照先水利部水生态系统保护与修复试点后其它区域的顺序安排布设。

社会用水户、水源地、水资源管理单元出入断面、水功能区、地下水水量水质监测点的布设应在充分利用既有水文观测站网络的基础上统筹规划,有些观测面监测可通过上下游监测点观测数据内插方式满足,有些可通过既有测站增加观测项的方式满足。

(2)新设监测点的工作方式新设水量监测点选用应答/自报兼容的工作方式。

按照“无人值守、有人看守、定期巡检”的运行维护机制实施信息采集作业。

对不适宜设置全自动监测点的地方,亦可按有人值守模式配置设备、设点观测。

1)流量监测对采用直接流量监测方式的信息采集点,由采集端设备直接采集流量瞬时值,并存储在本地记录单元;对采取水位监测方式的采集点,采集、记录、传输的均是水位信息,并参照水文测验规范定期对采集端实施水位流量关系率定,尤其是平、枯水位流量关系的率定,在信息接收端利用水位流量关系将采集的水位信息转换成时段采集量或过流量信息。

采集端设备按照15分钟采集一次瞬时值。

2)水质监测对新设水质监测点采用定期巡测、人工取用、室内分析化验方式开展监测工作;对已建立水质自动监测设施的监测点,采用增加其报信设施的方式进行汇接和功能升级。

对确需要设置自动水质监测点的地方应审慎选择建设自动水质建设设施。

水质监测不同采集方式分别规定的监测间隔和记录周期不同。

(3)监测点的采集频次在正常工作状态下的采集频次按照:单纯以水资源管理应用需求布设的各类水量信息采集自动站点,支持旬周期用水调度业务按6小时间隔报信;支持月周期用水调度业务按12小时间隔报信;支持季度周期用水调度业务按24小时间隔报信,人工监测点均按24小时间隔报信。

多用途信息采集站点报信间隔超过水资源管理需要的,应比照同站点完成水量信息描述时段的归一化。

报信间隔不能满足水资源管理需要的应比照专用站点调整信息报送间隔。

社会用水户取水口、水源地、入河排污口、行政边界河流控制断面、水功能区的水质监测,根据工作规范和实际要求实施采集频次。

突发应急状态下的采集频次按照:固定站的水量、水质监测报信工作机制均可临时调整为1小时间隔。

在固定观测不能满足要求时,可动态设立移动监测点,对水量、水质进行跟踪监测。

(4)时空基准系统工作统一采用北京时间作为标准计时基准,日界统一为北京时间8时,水资源信息采集站点每日首次报信时间遵从水文或防汛部门规定的每日首次报信时间即8时为准。

位置描述使用全球定位系统GPS和具有我国自主知识产权的北斗导航定位系统对水资源信息采集站点的坐标定位,统一采用2000地心坐标系统纬度坐标进行位置描述。

已有数据应逐步过渡到2000地心坐标系。

绝对高程基准采用1985黄海高程基准,对确需采用地方基准或相对基准进行水位观测的测站,进行地表水水体水位流量关系转换时,应在其预处理环节先行滤除因高程基准不统一导致的测验误差。

(5)在线监测信息传输方式在线监测信息传输指将采集站获得的水资源信息通过有线或无线信道送至系统接收端的传输过程。

对于水资源信息采集共用部门采集设施和传输通道的,应遵从既有传输方式和传输路径。

在国家防汛抗旱指挥系统工程已覆盖的信息采集区域的新设站,应加入该系统。

对于其覆盖不到的区域确需新建传输通道的,各省可根据当地公网实际状况和采集传输系统建设、运行维护的经济性要求综合权衡,在保障信息传输适度安全的前提下,选择适宜的公共通信信道进行信息传输组网。

目前可供选择的采集通信资源主要有:中国移动通用无线分组业务(GSM/GPRS);中国联通无线扩频通信技术(CDMA);中国移动短消息业务(GSM/SMS);公共电话网(PSTN);北斗通信卫星短消息;同步通信卫星;海事通信卫星短消息;超短波技术:微波技术等。

在选择通信方式时,在同一个系统中不宜使用多种通信方式,仅在某些信息采集点首选通信方式不能覆盖时可另选通信方式。

部分重要站点可设计备用传输通道,并考虑突发事件发生时的应急信息传输,满足应急监测的需求。

1.1.1.2 数据分类分析水资源管理系统涉及数据主要包括以下几种:(1)在线监测数据图表 1.1-1在线监测数据来源(2)业务管理数据对于业务管理和决策分析支持,同一业务管理数据库应存储省、地市、县三级水资源管理部门产生的业务信息,根据不同的管理层级,业务管理信息不尽相同,同时省、地市、县级信息之间有一定的关系。

根据需求,对水源地数据库相关数据中的城镇地下水水源地进行调查测量,并对城镇地下水水源地开发利用状况进行评价,并录入相应数据库中。

具体数据内容为:1)地形测量利用已调查的城镇地下水源地资料,确定工作区范围。

通过对地下水源地地形的测量,实现以下两个目的:测量比例尺确定为1:10000,测量面积为大型水源地30km2,中型水源地为15km2,小型水源地为5km2。

测量内容包括区域地形、生产井、监测孔高程、坐标测量等。

2)地下水源地开发利用状况评价地下水源地开发利用状况评价包括水量、水质现状评价和供水可持续性评价等三个方面。

①水量评价根据地下水源地开采量的大小、水文地质资料完整程度和水文地质条件的复杂程度,采用解析法或数值法对地下水源区的补排量进行计算。

进行地下水源区的开发利用程度和供水水量的安全性等方面综合评价。

对于大型的地下水源地,采用数值法进行补排量的平衡计算,并对该水源区进行不同开采量进行模拟预测,对该水源的开发潜力及可能出现的问题进行评价。

建立地下水资源管理与规划模型。

对于中、小型地下水源地,采用解析法进行补给量的计算,并根据地下水动态监测资料,对该水源的水量合理性进行评价。

②水质评价利用已有调查资料,进行水源地水质状况评价。

地下水水质评价标准采用国家标准《地下水质量标准》(GB/T 14848-93)。

采用单项组分评价和综合评价相结合的评价方法。

将地下水水源地水质指标分为一般化学指标或细菌学指标、毒理学、放射性指标和地方特定项目4大类。

一般理化指标或细菌学指标,对人体健康影响较小或可通过净水厂传统处理方法去除,这一类指标按地下水水质标准的5类进行评价,并将其Ⅲ类水标准值的上限值确定为地下水水质控制标准。

毒理学和放射性指标作为一类,按生活饮用水卫生标准进行达标评价。

根据现状水质和对地下水源区及其周边环境的调查结果,对地下水源地现状水质安全性进行评价,对地下水源地水质安全趋势进行预测。

③供水可持续性评价在地下水源地用现状评价的基础上,根据区域的水文地质条件及水源地周边地下水开发利用现状,对现状城镇地下水源的可开采量进行分析计算,对地下水源供水可持续性进行研究。

(3)基础数据基础数据来源如下表所示。

图表 1.1-2基础信息数据来源(3)空间数据库、多媒体数据空间数据库的建设需要购买空间基础数据。

多媒体数据库,将现有信息资源进行校核、整合、补充、完善,然后导入。

(4)决策支持数据表 1.1-3决策支持库数据1.1.1.3 数据流向分析XX水资源管理系统数据来源复杂,业务管理单位包括省水利厅水资源处、省水文系统、地市水资办、县水资办各级管理单位、全省各市县、相关流域机构及专业水文气象单位等。

数据库内容包括了水文监测、综合办公、水情监测、取用水监测以及基础空间信息、视频、图像等各类媒体信息。

系统基本数据流向图如下图所示:、、XX省水资源管理系统数据流向图1.1.1.4 数据量分析数据量是确定数据存储平台模式与规模的重要依据,通过对整个系统现有数据量、数据增量、数据分布等的分析,最终确定数据存储与管理体系的建设模式、建设规模。

水资源管理系统的各类数据可分为结构化数据(如水雨情数据、供水工程基本信息及水质监测数据等)和非结构化数据(如供水工程监控视频数据、办公文档、电子地图数据等)两类,水资源管理系统的结构化数据主要包括:水资源管理业务处理数据、水利工程实时监控数据、水文站点维护管理数据、水文监测与预测数据等。

对于结构化数据来讲,通过合理的数据库表结构设计,尽可能的消除冗余数据,这类数据占用的存储空间是相对有限的。

其具体分析如下。

水文站点监测数据包含测点名称、采样日期、分析日期、水温、PH值、溶解氧、总硬度、悬浮物、氯化物、氟化物、硫酸盐、高锰酸盐指数、化学需氧量、生化需氧量、氨氮、亚硝酸盐、硝酸盐氮、氰化物、六价铬、粪大肠茵群等内容,确定的水质级别。

按照每次采样每条纪录500字节计算,每1天采集一次。

全省水文监测站一年的数据量为约为80MB/年。

再加上人工监测和移动监测的数据,以及评价分析数据,水文监测数据库初始数据量约为100MB。

非结构化数据主要包括:行政管理与办公信息数据、水利工程实时监控视频图像、工程安全监测视频图像、基础空间地理信息等。

这类数据的一大特点是所占存储空间很大,一个文件少则几MB,多则几十MB或GB。

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