陈龙：云+时代大数据平台应用方案
全域智慧旅游大数据云平台建设运营和营销方案
全域智慧旅游大数据应用云平台（WORD版本有原图，可自由编辑）建设方案目录第1章前言 (36)1.1、智慧景区的内涵 (36)1.2、智慧景区的“智慧” (37)1.2.1、旅游服务的智慧 (38)1.2.2、旅游管理的智慧 (39)1.2.3、旅游营销的智慧 (40)1.2.4、智慧保护的智慧 (40)1.3、智慧景区系统的总体构成 (41)1.4、智慧旅游的发展现状 (42)1.4.1、智慧旅游驱动行业升级 (42)1.4.2、改革试点建设蓬勃发展 (43)1.4.3、智慧旅游运行的机遇与挑战 (43)1.5、全域智慧旅游发展机遇 (44)1.5.1、对政府而言 (44)1.5.2、对企业而言 (44)1.5.3、对旅游目的地而言 (45)1.5.4、对游客而言 (45)1.6、智慧旅游发展趋势 (45)1.6.1、智慧旅游发展趋势一、全面物联 (45)1.6.2、智慧旅游发展趋势二、强大云计算 (46)I1.6.3、智慧旅游发展趋势三、实时移动通信 (46)1.6.4、智慧旅游发展趋势四、实用人工智能 (46)1.7、指导思想 (46)1.8、建设原则 (47)1.8.1、坚持政府引导与市场主体相结合 (47)1.8.2、坚持统筹协调与上下联动相结合 (47)1.8.3、坚持问题导向与循序渐进相结合 (47)1.9、建设思路 (48)1.9.1、总体部署，分步实施 (48)1.9.2、统一标准，保障共享 (48)1.9.3、整合资源，集约发展 (49)1.9.4、突出重点，先急后缓 (49)1.9.5、实用可靠，适度先进 (49)1.9.6、创新机制，市场运作 (49)第2章智慧旅游项目整体规划 (50)2.1、一个中枢 (51)2.2、两个中心 (52)2.2.1、可视化大数据中心 (52)2.2.2、指挥调度中心 (54)2.3、三个门户 (55)2.4、四个体系 (55)II2.4.1、智慧管理体系 (55)2.4.2、智慧营销体系 (56)2.4.3、智慧服务体系 (57)2.4.4、智慧保护体系 (58)第3章智慧旅游项目详细设计 (60)3.1、一个中枢：全域智慧旅游管理平台 (60)3.1.1、平台架构 (62)3.1.2、旅游数据中心 (63)3.1.3、旅游数据接入 (64)3.1.4、旅游产业监控中心 (64)3.1.5、建设内容 (64)3.1.5.1、基础数据库 (64)3.1.5.2、产业监测数据库 (66)3.1.5.3、地理信息数据库 (66)3.1.5.4、GIS综合展示 (67)3.1.5.5、基于大数据分析的旅游产业信息服务 (67)3.1.6、全域智慧旅游平台遵循原则 (68)3.1.6.1、面向游客需求提供全程服务 (68)3.1.6.2、全局统筹安排分步落地实施 (68)3.1.6.3、继承建设成果避免重复建设 (68)3.1.7、平台建设主要任务 (68)III3.1.7.1、解决游客出游前、中、后问题 (68)3.1.7.2、解决旅游服务企业问题 (69)3.1.7.3、提供政府监管及决策功能 (70)3.1.8、全域智慧旅游云服务中心 (71)3.2、两个中心之可视化大数据中心 (72)3.2.1、智慧旅游大数据概念 (72)3.2.2、智慧旅游大数据功能 (72)3.2.3、大数据应用 (75)3.2.4、一个中心六个应用 (77)3.3、两个中心之指挥调度中心 (77)3.3.1、智能分析决策 (79)3.3.2、组网拓扑图 (80)3.3.3、音频指挥调度功能 (81)3.3.4、视频指挥调度功能 (82)3.3.5、基于地图的指挥调度 (83)3.3.6、短信收发功能 (85)3.3.7、单兵指挥系统 (85)3.4、三个门户 (86)3.4.1、网站虚拟平台 (87)3.4.2、可视化的分享服务 (88)第4章基础环境建设 (90)IV4.1、机房建设 (90)4.1.1、机房设计依据 (90)4.1.2、设计原则 (91)4.1.2.1、可靠性 (92)4.1.2.2、实用性和先进性 (92)4.1.2.3、灵活性和可扩展性 (92)4.1.2.4、标准化 (92)4.1.2.5、经济性/投资保护 (93)4.1.2.6、可管理性 (93)4.1.2.7、环保型 (93)4.1.3、机房装修 (93)4.1.3.1、承重 (94)4.1.3.2、防火 (94)4.1.3.3、防水 (94)4.1.3.4、防尘 (94)4.1.3.5、抗干扰 (95)4.1.3.6、防静电 (95)4.1.3.7、保温、隔热 (95)4.1.3.8、消声、减震 (95)4.1.3.9、吊顶工程 (96)4.1.3.10、墙体工程 (96)V4.1.3.12、地面工程 (97)4.1.3.13、机房等电位处理 (97)4.1.3.14、机房装修主要材料清单 (98)4.1.4、机房基础设备要求 (98)4.1.4.1、UPS (98)4.1.4.2、电池 (99)4.1.4.3、机房配电柜 (100)4.1.4.4、空调系统 (100)4.1.5、动力环境监控系统 (103)4.1.5.1、电力监控系统 (104)4.1.5.2、环境监控系统 (104)4.1.6、KVM系统 (105)4.1.7、消防配套 (107)4.1.8、机房主要配套设备清单 (109)4.2、指挥中心建设 (109)4.2.1、系统概述 (109)4.2.2、系统架构 (111)4.2.3、系统设计 (112)4.2.3.1、大屏幕系统功能 (112)4.2.3.2、显示单元内置信号处理器 (113)VI4.2.4、系统配置 (115)4.2.4.1、大屏配置 (115)4.2.4.2、安装位置 (116)4.2.4.3、设备介绍 (116)4.3、无线WIFI系统 (117)4.3.1、系统概述 (117)4.3.1.1、项目现状 (117)4.3.1.2、建设目标 (117)4.3.2、系统架构 (118)4.3.3、系统设计 (119)4.3.3.1、无线组网方式设计 (119)4.3.3.2、实施设计 (119)第5章智慧管理体系 (121)5.1、景区旅游数据中心 (121)5.1.1、系统概述 (121)5.1.2、系统架构 (122)5.1.3、系统设计 (123)5.1.3.1、信息采集汇总 (123)1、功能结构 (123)2、功能设计 (124)VII1、概述 (126)2、功能结构 (126)3、功能设计 (127)5.1.3.3、信息交换共享 (128)1、概述 (128)2、功能结构 (129)3、功能设计 (129)5.1.3.4、信息统计分析 (130)1、概述 (130)2、功能结构 (131)3、功能设计 (131)5.1.3.5、信息管理控制 (132)1、概述 (132)2、功能结构 (133)3、功能设计 (133)5.1.3.6、信息检索排序 (134)1、概述 (134)2、功能结构 (135)5.1.3.7、功能设计 (135)5.1.3.8、建成效果 (137)VIII5.2、景区综合管理平台 (137)5.2.1、系统概述 (137)5.2.2、系统架构 (139)5.2.3、系统设计 (140)5.2.3.1、信息数据库 (140)5.2.3.2、数据管理系统 (141)5.2.3.3、地理信息管理系统 (141)5.2.3.4、应用支撑系统 (144)5.2.3.5、景区运行监管系统 (144)5.2.3.6、应急指挥系统 (145)5.2.4、建成效果 (147)5.3、景区大数据分析系统 (148)5.3.1、系统概述 (148)5.3.2、系统架构 (149)5.3.3、系统设计 (149)5.3.3.1、游客流量分析 (150)5.3.3.2、景区舒适度分析 (150)5.3.3.3、景点预测 (151)5.3.3.4、旅游资源优势分析 (152)5.3.3.5、旅游目的地分析 (152)5.3.3.6、游客消费行为分析 (153)IX5.3.3.8、旅游资源统计 (157)5.3.3.9、动态数据展示 (158)5.3.3.10、建成效果 (158)5.4、酒店管理系统 (166)5.4.1、系统概述 (166)5.4.2、系统架构 (166)5.4.3、系统设计 (167)5.4.3.1、前台管理系统 (167)5.4.3.2、客房预订 (167)5.4.3.3、入住登记 (167)5.4.3.4、宾客换房 (168)5.4.3.5、追加登记 (169)5.4.3.6、登记信息修改 (169)5.4.3.7、房价修改 (170)5.4.3.8、消费管理系统 (170)5.4.3.9、点单 (170)5.4.3.10、外卖 (171)5.4.3.11、退单 (172)5.4.3.12、查单 (172)5.4.4、收银管理系统 (173)X5.4.4.2、取消结账 (174)5.4.4.3、合并结账 (174)5.4.4.4、分拆账户 (175)5.4.4.5、定金管理 (176)5.4.4.6、交班 (176)5.4.5、客房服务系统 (177)5.4.5.1、房态管理 (177)5.4.5.2、员工留言 (178)5.4.5.3、设施利用统计 (178)5.4.5.4、客史资料查询 (178)5.5、建成效果 (179)5.6、电子票务系统 (179)5.6.1、线上+线下一体化票务管理系统 (180)5.6.2、电子票务系统功能 (182)5.6.3、电子门票用途 (185)5.6.4、前端售票 (187)5.6.5、检票流程 (188)5.6.6、游客出入园统计 (189)5.6.7、报表查询统计平台 (190)5.6.7.1、销售点充值结算管理 (190)XI5.6.7.3、消费点结算管理 (192)5.6.8、 1.14.4 游客来源、业务销售统计 (193)5.6.9、 1.14.5 导出报表统计，可导出word、Excel等格式，进行二次编辑 (193)5.6.10、主要售票设备 (194)5.7、一卡通管理系统 (194)5.7.1、需求分析 (195)5.7.1.1、针对游客 (195)5.7.1.2、针对旅游企业 (196)5.7.2、设计原则 (196)5.7.3、建设目标 (196)5.7.4、系统功能 (197)5.7.4.1、面对消费者 (198)5.7.4.2、面对管理者 (198)5.8、景区协同OA办公系统 (198)5.8.1、系统概述 (200)5.8.2、系统架构 (200)5.8.3、系统设计 (201)5.8.3.1、公文处理 (201)5.8.3.2、档案信息化管理 (202)5.8.3.3、会议日程管理功能 (203)XII5.8.3.5、移动办公功能 (205)5.8.3.6、日常事务管理功能 (205)5.8.3.7、CA认证功能 (206)5.8.3.8、系统管理 (207)5.8.4、建成效果 (209)5.9、景区投诉管理系统 (209)5.9.1、系统概述 (209)5.9.2、系统架构 (210)5.9.3、系统设计 (210)5.9.3.1、在线投诉 (210)5.9.3.2、电话投诉 (211)5.9.3.3、信息存储 (211)5.9.3.4、结果录入 (211)5.9.3.5、数据库查询 (212)5.9.3.6、数据导出 (212)5.9.4、建成效果 (212)5.10、视频监控系统 (213)5.10.1、系统概述 (213)5.10.1.1、景区现状 (213)5.10.1.2、景区需求 (214)XIII5.10.3、系统设计 (217)5.10.3.1、系统管理应用流程设计 (217)1、车辆出场流程 (217)2、车辆出场流程 (218)5.10.3.2、系统功能设计 (219)1、视频监控前端功能设计 (219)2、视频监控后端功能设计 (220)3、存储容量规划设计 (222)4、报警防盗功能 (224)5.10.4、系统配置 (225)5.10.4.1、点位分布 (225)1、基本原则 (225)2、视频监控点位分布表 (227)5.10.4.2、设备基本参数 (228)1、前端设备 (228)2、后端设备 (229)5.11、停车场管理系统 (231)5.11.1、系统架构 (232)5.11.2、系统设计 (233)5.11.2.1、停车场出入口系统 (233)XIV5.11.3、系统配置 (235)5.11.3.1、点位分布 (235)5.11.3.2、设备介绍 (235)5.12、视频会议系统 (236)5.12.1、系统概述 (236)5.12.2、系统架构 (237)5.12.3、系统设计 (237)5.12.4、系统配置 (238)5.12.4.1、点位设计 (238)5.12.4.2、设备清单 (238)5.12.4.3、终端选型 (239)5.13、景区车船调度系统 (240)5.13.1、系统概述 (240)5.13.2、系统架构 (241)5.13.3、系统设计 (241)5.13.3.1、基础数据管理 (241)5.13.3.2、组织信息 (242)5.13.3.3、线路信息 (242)5.13.3.4、人员信息 (242)5.13.3.5、车船信息 (243)XV5.13.3.6、车载智能终端信息及配置 (243)5.13.3.7、标准信息管理 (243)5.13.3.8、北斗车载终端设备 (244)1、定位功能 (244)2、数据采集 (244)3、断线重连功能 (245)4、远程更新功能 (245)5、调度支持功能 (245)6、车船指挥调度 (245)7、安全信息提示功能 (246)8、运行实时监控 (246)9、跟踪控制功能 (247)10、轨迹回放功能 (247)11、查询功能 (247)12、视频、语音通话功能 (248)5.13.4、系统配置 (248)5.13.5、建成效果 (248)5.14、电子巡更管理系统 (248)5.14.1、系统概述 (248)5.14.2、系统架构 (249)5.14.3、系统设计 (249)XVI1、分级管理 (250)2、分权管理 (250)3、身份管理 (250)4、巡检路线管理 (250)5、巡检时间管理 (250)6、巡检点位管理 (250)7、巡检点位信息查询 (251)8、巡检点位信息更新 (251)9、巡检点位信息标识 (251)10、巡检线路管理 (251)11、删除点位路线 (251)12、增加点位路线 (251)5.14.3.2、巡检任务管理 (252)1、设定任务 (252)2、编辑任务 (252)3、视频、语音通话功能 (252)4、巡检地图展示管理 (252)5.14.3.3、巡检事件管理 (253)5.14.3.4、巡检统计分析 (253)5.14.4、系统配置 (253)XVII5.15、森林防火系统 (254)5.15.1、系统概述 (254)5.15.2、系统架构 (256)5.15.3、系统设计 (256)5.15.3.1、前端系统 (256)5.15.3.2、传输系统 (257)5.15.3.3、控制系统 (257)5.15.3.4、显示端 (257)5.15.4、系统配置 (258)5.15.4.1、安装点位设计 (258)5.15.4.2、设备介绍 (258)5.16、环境监测系统 (261)5.16.1、系统概述 (261)5.16.2、系统架构 (261)5.16.3、系统设计 (262)5.16.4、系统配置 (263)5.16.4.1、点位设计 (263)5.16.4.2、设备清单 (263)5.16.4.3、主要产品介绍 (263)第6章智慧服务体系 (267)XVIII6.1.1、景区门户网站 (267)6.1.1.1、系统概述 (267)6.1.1.2、系统设计 (267)1、前端栏目 (267)2、首页 (267)3、印象 (269)4、玩转 (269)5、攻略 (269)6、资讯 (269)7、预订 (269)8、帮助 (270)9、英文版 (270)10、后台管理 (271)11、基础数据维护 (271)12、信息发布 (271)13、访客统计 (271)14、系统管理 (272)6.1.1.3、建成效果 (273)6.1.2、门户网站手机版 (273)6.1.2.1、系统概述 (273)XIX1、旅游资讯 (274)2、线上预订 (274)3、游玩攻略 (274)4、景点导航 (275)5、周边设施查询 (275)6、个人中心 (275)7、投诉服务 (275)8、分享推荐 (275)6.1.2.3、建成效果 (276)6.2、景区微信公众号 (276)6.2.1、系统概述 (276)6.2.2、系统设计 (277)6.2.2.1、前端功能 (277)1、信息查询 (277)2、产品预订 (277)3、我的订单 (278)4、优惠信息 (278)5、我的收藏 (278)6.2.2.2、后台功能 (278)1、消息推送 (278)XX3、订单管理 (279)4、结算管理 (279)5、用户管理 (280)6.2.3、建成效果 (280)6.3、景区导游导览系统 (281)6.3.1、系统概述 (281)6.3.2、系统设计 (281)6.3.2.1、手机导游导览系统 (281)6.3.2.2、触发系统 (282)6.3.2.3、自助导游终端 (282)6.3.3、建成效果 (283)6.4、智能信息发布系统 (283)6.4.1、系统概述 (283)6.4.2、系统架构 (284)6.4.3、系统设计 (284)6.4.3.1、信息发布管理 (285)6.4.3.2、终端管理 (286)6.4.3.3、系统配置 (286)6.4.4、建成效果 (286)6.5、户外LED大屏显示系统 (287)XXI6.5.1、系统概述 (287)6.5.2、系统结构 (287)6.5.3、系统设计 (287)6.5.3.1、信息展示 (287)6.5.3.2、信息发布 (288)6.5.4、系统配置 (288)6.5.5、建成效果 (289)6.6、智能广播及紧急求助系统 (289)6.6.1、系统概述 (289)6.6.2、系统架构 (290)6.6.3、系统设计 (291)6.6.3.1、系统需求 (291)6.6.3.2、设计分析 (293)6.6.3.3、系统功能 (294)1、广播功能 (294)2、紧急求助对讲系统功能 (295)6.6.4、系统配置 (297)6.6.4.1、点位分布 (297)1、公共广播点位分布 (297)2、紧急求助对讲系统点位分布 (298)3、景区管理中心系统主控设备 (298)XXII4、景点管理处设备以及前端设备 (299)5、公共区域扬声器设备 (299)6、广播线路 (300)1、控制主机 (300)2、话筒 (302)3、IP网络有源音箱 (304)4、IP网络适配器 (305)5、紧急求助终端 (306)6、终端音柱（IP网络防水有源音柱） (308)6.7、智能售检票与电子门禁系统 (310)6.7.1、系统概述 (310)6.7.2、系统架构 (311)6.7.3、系统设计 (311)6.7.3.1、门票平台 (311)6.7.3.2、门票设置 (311)6.7.3.3、渠道商管理 (312)6.7.3.4、检票管理 (312)6.7.3.5、系统功能 (312)6.7.3.6、综合报表 (313)6.7.3.7、领导查询管理 (314)6.7.4、硬件 (314)XXIII1、现场打印纸质门票 (314)2、手机彩信二维码门票 (314)3、二代身份证门票 (315)4、年卡/贵宾门票 (315)5、门票出入库 (315)6、售票/取票/查询一体化窗口设计 (316)7、售票操作 (317)8、取票设计 (317)9、检票设计 (318)6.7.5、系统配置 (319)6.7.6、建成效果 (321)6.8、智能触摸查询系统 (321)6.8.1、系统概述 (321)6.8.2、系统架构 (322)6.8.3、系统设计 (322)6.8.4、系统配置 (322)6.8.5、建成效果 (324)6.9、互动旅游体验 (324)6.9.1、景区360°全景 (324)6.9.1.1、系统概述 (324)XXIV1、地图标签 (325)2、地图标注 (325)3、实景漫游 (325)4、旅游网站嵌入连接 (325)5、景区直接宣传展示 (325)6、WEB端应用 (326)6.9.1.3、建成效果 (326)6.9.2、720°全景互动 (326)6.9.2.1、系统概述 (326)6.9.2.2、系统设计 (327)1、地图标签 (327)2、全景地图标注 (327)3、背景音乐 (327)4、互动评论 (327)5、实景漫游 (328)6、景区门户网站应用 (328)6.9.2.3、建成效果 (328)6.10、新媒体平台 (329)6.10.1、系统概述 (329)6.10.2、系统设计 (329)XXV6.10.2.2、百度直达号 (329)6.10.2.3、支付宝服务窗 (330)第7章智慧营销体系 (330)7.1、景区电子商务网站 (330)7.1.1、系统概述 (330)7.1.2、系统架构 (331)7.1.3、系统设计 (332)7.1.3.1、景区网络订票 (332)7.1.3.2、酒店预订管理 (332)7.1.3.3、餐饮预订管理 (332)7.1.3.4、旅游特产购物 (333)7.1.3.5、电子票务管理 (333)7.1.3.6、旅游产品管理 (333)7.1.3.7、订单管理 (334)7.1.3.8、配送管理 (334)7.1.3.9、旅游会员营销 (334)7.1.3.10、转账支付 (335)7.1.3.11、订单评价 (335)7.1.3.12、结算管理 (335)7.1.4、建成效果 (336)XXVI7.2、旅游产品分销系统 (336)7.2.1、系统概述 (336)7.2.2、系统架构 (337)7.2.3、系统设计 (337)7.2.3.1、订单管理 (337)7.2.3.2、产品管理 (338)7.2.3.3、活动推送 (338)7.2.3.4、目的地管理 (338)7.2.3.5、用户管理 (339)7.2.3.6、结算中心 (339)7.2.3.7、统计报表 (341)7.2.3.8、客户管理 (341)7.2.3.9、系统管理 (341)7.2.3.10、开放接口 (342)7.2.4、建成效果 (344)第8章智慧保护体系 (344)8.1、规划管理信息系统 (344)8.1.1、建设目的 (344)8.1.2、系统功能 (345)8.1.2.1、项目报建审批 (345)8.1.2.2、证书审核签发 (345)XXVII8.1.2.4、空间分析 (346)8.1.2.5、资料查询检索 (346)8.1.2.6、业务督办管理 (346)8.1.2.7、辅助决策依据 (347)8.1.2.8、技术路线 (347)1、对管理流程变化的自适应。
新经济背景下茶企市场营销的新驱动机制与策略
新经济背景下茶企市场营销的新驱动机制与策略目录一、内容简述 (2)1. 背景介绍 (3)2. 研究意义 (4)3. 研究内容与方法 (6)二、新经济背景下的市场环境分析 (7)1. 全球经济形势分析 (8)2. 数字化转型趋势 (9)3. 消费者行为变化 (11)4. 竞争格局演变 (12)三、茶企市场营销的现状与挑战 (13)1. 茶企市场营销的现状 (14)2. 存在的主要问题 (16)3. 面临的市场挑战 (17)四、新驱动机制 (18)1. 技术创新对市场营销的影响 (19)2. 数据驱动的营销模式 (20)3. 云计算、大数据与人工智能的应用 (21)五、新驱动策略 (23)1. 品牌升级策略 (24)2. 渠道拓展策略 (25)3. 线上线下融合的营销策略 (26)六、新驱动机制与策略的实施路径 (27)1. 组织架构调整 (28)2. 人才培养与引进 (30)3. 企业文化建设 (31)七、案例分析 (32)1. 案例选择标准 (33)2. 成功茶企的市场营销策略分析 (34)3. 对其他茶企的启示 (36)八、结论与展望 (37)1. 研究结论 (38)2. 研究不足与局限 (39)3. 未来研究方向与展望 (40)一、内容简述新经济背景下，茶企市场营销的新驱动机制与策略是我国茶叶产业适应经济发展新常态，应对市场竞争新格局的必然要求。
本文档将围绕这一主题，详细阐述茶企市场营销在新经济背景下的形势分析，以及如何通过创新策略与驱动机制，实现茶企营销效能的提升。
在新经济背景下，随着消费者需求的多元化、个性化发展，茶企市场营销面临着新的挑战与机遇。
茶叶市场的竞争日趋激烈，消费者对于茶叶品质、文化内涵及品牌认知度的要求日益提高。
茶企必须深入分析市场趋势，研究消费者行为，制定适应新经济背景的市场营销策略。
驱动机制方面，茶企应着力构建以消费者需求为导向的市场营销体系，通过产品创新、渠道拓展、品牌建设等方式，激发市场活力。
能源大数据中心建设方案
大数据实验室建设方案目录1概述21.1建设背景21.2建设现状32总体设计32.1总体架构32。
2分步实施方案42.2。
1一期：实现大数据教学实验入口，建立稳定可靠的大数据实验平台52.2.2二期：基于大数据领域的深入拓展研究63详细设计73.1一期建设内容73。
1.1机房装修建议方案73.1.2云存储平台243.1.3大数据实验平台283。
1.4桌面虚拟化633.1.5教学云盘663.2二期建设内容743。
2。
1深度学习平台743。
2。
2数据立方大数据库783.2。
3数据挖掘平台823。
2.4数据可视化863。
2.5物联网智能硬件服务平台894建设意义935规格配置9511概述1.1建设背景随着移动互联网、云计算、物联网的快速发展，特别是智能手机端博客、社交网络、位置服务(LBS）等信息发布方式的不断涌现，数据正以前所未有的速度在不断地增长和累积，全球在2010年正式进入ZB 时代,根据IDC监测，人类自有史以来所有数据量大约每18 个月翻一番,意味着人类在最近18个月产生的数据量相当于之前产生的全部数据量，预计到2020 年，全球将总共拥有35ZB的数据量，是2010年的近30倍，大数据时代已经来到。
在海量数据面前,大数据人才无疑是其中最关键环节之一，然而，不论国内外，大数据人才却紧缺相当稀缺，在未来5—10年，我国大数据市场规模年均增速将超过30％，而大数据人才缺口将突破150万，目前大数据人才平均月薪达1。
5万,在BAT发布的招聘职位中，大数据人才超过60%.我校为顺应新形式的发展,着手建立大数据学院，创建大数据实验室、大数据实验平台，开设大数据教学培训，实现我校教学科研一体化流程,将为我校增加学生就业机会和薪资水平，提高师资水平，逐步培养当今互联网时代IT行业的大数据人才起到至关重要的作用。
而大数据学科方向是一门交叉专业方向,与不同专业相结合可以发展成特定方向的专业或研究领域。
经济金融学、应用数学、统计学、计算机科学等传统专业方向与大数据学科方向相结合表现出多样化的差异特征，包括专业研究方向与社会需求岗位在内.除了课堂学习，通过实验来加深理解和提高实际应用操作能力也是主要途径。
业务迁移基本流程与迁移方案概述
业务迁移基本流程与迁移方案概述目录一、业务迁移概述 (2)二、业务迁移基本流程 (2)1. 前期准备阶段 (3)1.1 确定迁移目标 (5)1.2 制定迁移计划 (6)1.3 资源筹备与人员分配 (7)2. 评估与审计阶段 (8)2.1 业务系统评估 (9)2.2 数据审计与分析 (10)2.3 风险识别与评估 (12)3. 迁移实施阶段 (13)3.1 数据迁移 (15)3.2 系统测试与验证 (17)3.3 调整与优化 (18)4. 后期维护与优化阶段 (19)4.1 系统稳定性监控 (20)4.2 数据备份与恢复策略制定 (21)4.3 经验总结与持续改进 (22)三、迁移方案概述 (24)1. 本地迁移方案 (25)1.1 迁移内容与步骤 (27)1.2 迁移时间与资源需求预测 (28)1.3 风险应对措施及预案准备 (29)2. 云平台迁移方案 (31)2.1 云平台选择依据及考量因素 (32)2.2 云迁移的技术路径与策略选择 (33)2.3 云资源规划与配置建议 (35)四、技术选型与架构规划建议 (36)1. 技术选型原则与建议列表 (37)2. 架构规划目标及实施路径设计思路分享与实施步骤介绍等详细内容可根据实际情况进行补充完善38一、业务迁移概述业务迁移是企业在信息化建设过程中，为了提升运营效率、降低成本或响应业务需求变化，而将原有系统或数据迁移到新系统或新环境的过程。
这一过程涉及多个环节，包括评估、规划、实施和验证等，旨在确保业务连续性和数据完整性。
在业务迁移中，企业需充分考虑现有系统的运行状况、资源利用率、数据安全性等因素，以及新系统的功能、性能、可扩展性等要求。
迁移过程中可能面临的数据丢失、系统兼容性等问题也需要得到妥善处理。
为保障业务迁移的顺利进行，企业通常会制定详细的迁移方案，包括迁移范围、时间安排、资源需求、风险控制等内容。
这些方案需要根据实际情况进行定制，并在实施过程中进行灵活调整。
《数据科学与大数据通识导论》题库及答案
《数据科学与大数据通识导论》题库及答案1.数据科学的三大支柱与五大要素是什么？答：数据科学的三大主要支柱为：Datalogy (数据学)：对应数据管理 (Data management)Analytics (分析学)：对应统计方法 (Statistical method)Algorithmics (算法学)：对应算法方法 (Algorithmic method)数据科学的五大要素：A-SATA模型分析思维 (Analytical Thinking)统计模型 (Statistical Model)算法计算 (Algorithmic Computing)数据技术 (Data Technology)综合应用 (Application)2.如何辨证看待“大数据”中的“大”和“数据”的关系？字面理解Large、vast和big都可以用于形容大小Big更强调的是相对大小的大，是抽象意义上的大大数据是抽象的大，是思维方式上的转变量变带来质变，思维方式，方法论都应该和以往不同计算机并不能很好解决人工智能中的诸多问题，利用大数据突破性解决了，其核心问题变成了数据问题。
3.怎么理解科学的范式？今天如何利用这些科学范式？科学的范式指的是常规科学所赖以运作的理论基础和实践规范，是从事某一科学的科学家群体所共同遵从的世界观和行为方式。
第一范式：经验科学第二范式：理论科学第三范式：计算科学第四范式：数据密集型科学今天，是数据科学，统一于理论、实验和模拟4.从人类整个文明的尺度上看，IT和DT对人类的发展有些什么样的影响和冲击？以控制为出发点的IT时代正在走向激活生产力为目的的DT（Data Technology）数据时代。
大数据驱动的DT时代由数据驱动的世界观大数据重新定义商业新模式大数据重新定义研发新路径大数据重新定义企业新思维5.大数据时代的思维方式有哪些？“大数据时代”和“智能时代”告诉我们：数据思维：讲故事→数据说话总体思维：样本数据→全局数据容错思维：精确性→混杂性、不确定性相关思维：因果关系→相关关系智能思维：人→人机协同（人 + 人工智能）6.请列举出六大典型思维方式；直线思维、逆向思维、跳跃思维、归纳思维、并行思维、科学思维7.大数据时代的思维方式有哪些？同58.二进制系统是如何实现的？计算机用0和1来表示和存储所有的数据，它的基数为2，进位规则是“逢二进一”，用1表示开，0表示关9.解释比特、字节和十六进制表示。
详设模板
详细设计时间目录第1章.项目概述 (1)1.1编写目的 (1)1.2项目背景 (1)1.3定义 (1)1.4参考资料 (1)第2章.项目概述 (1)2.1总体目标 (1)2.2运行环境 (1)2.2.1数据中心环境 (1)2.2.2网络环境 (1)2.2.3系统硬件环境 (1)2.2.4系统软件环境 (1)2.2.5业务及应用环境 (1)2.3需求概述 (1)2.3.1业务需求 (1)2.3.2技术需求 (1)2.4条件与限制 (1)第3章.概要设计方法 (1)3.1设计基础 (1)3.2过程与方法 (1)3.3理论体系 (1)第4章.总体设计 (1)4.1设计思路 (1)4.2业务架构 (1)4.2.1总体业务框架 (1)4.2.2总体业务流程 (1)4.2.3总体业务架构图 (1)4.2.4总体业务架构说明 (1)4.3应用架构 (1)4.3.1应用功能分析 (1)4.3.2应用架构 (2)4.3.3应用子系统 (2)4.4.1技术特点 (3)4.4.2设计要素 (3)4.4.3技术路径 (3)4.4.4技术架构图 (3)4.4.5技术构成 (3)4.5数据架构 (6)4.5.1特点分析 (6)4.5.2数据总体架构 (6)4.5.3数据逻辑架构 (6)4.5.4数据物理架构 (6)4.6集成架构 (6)4.6.1界面集成 (6)4.6.2数据集成 (6)4.7部署架构 (6)4.7.1部署环境 (6)4.7.1逻辑部署设计 (6)4.7.2物理部署设计 (7)4.7.3硬件规划 (7)4.8安全架构-张朝辉 (7)4.9运维架构 (7)4.9.1运维特点 (7)4.9.2体系架构 (7)4.9.3运维体系说明 (7)4.9.4运维支撑平台 (7)第5章.系统用例 (7)5.1业务用例 (7)5.1.1具体用例 (7)第6章.功能设计 (8)6.1业务 (8)6.1.1功能 (8)第7章.接口设计 (9)7.1外部接口 (9)7.1.1与核心征管接口 (9)7.2内部接口 (12)第8章.安全设计 (13)8.1安全设计目标 (13)8.2安全设计范围 (13)8.3安全设计原则 (13)业务需求的原则 (13)可扩展性原则 (13)整体性原则 (13)符合性原则 (13)标准化原则 (13)实时性和高效性 (13)安全风险可控 (13)8.4安全设计 (13)8.4.1安全拓扑结构 (13)8.4.2物理安全设计 (13)8.4.3网络安全设计 (13)8.4.4主机安全设计 (14)8.4.5身份认证系统设计 (14)8.4.6数据安全设计 (14)8.4.7终端安全设计 (14)第9章.集成设计 (14)9.1界面集成 (15)9.2权限集成 (15)9.3数据集成 (15)第10章.运行设计 (15)10.1应用软件运行设计 (15)10.1.1运维监控 (16)10.1.2系统日志 (16)10.2系统软件运行设计 (16)10.3硬件设备运行设计 (16)10.4系统初始化 (16)10.5运行控制 (16)第11章.数据结构设计 (16)11.1概念模型设计 (16)11.2逻辑结构设计 (16)11.3.1关键技术的应用思路 (16)11.3.2大数据量的模型应对思路 (16)11.3.3ORACLE性能优化思路 (17)11.3.4数据库硬件配置 (17)第12章.出错与异常设计 (17)12.1系统级出错异常 (17)12.2业务级异常 (17)12.3异常模型设计 (17)12.4异常规范 (17)第13章.运维设计 (17)第14章.非功能性设计 (18)14.1高性能设计 (18)14.1.1技术架构角度 (18)14.1.2其他性能因素考虑 (18)14.2可靠性设计 (19)14.2.1安全性 (19)14.2.2事务性 (19)14.2.3稳定性 (19)14.2.4可用性 (19)14.3可维护设计 (19)14.3.1易分析性 (19)14.3.2易改变性 (19)14.3.3易测试性 (19)14.4可扩展性设计 (19)14.5易用性设计 (19)14.5.1用户体验设计 (19)14.5.2开放接口和多样化结果输出 (19)14.5.3一体化界面展现 (19)14.5.4前端展现体系 (20)第15章.系统软件产品约束 (21)第1章. 项目概述1.1编写目的1.2项目背景1.3定义1.4参考资料第2章. 项目概述2.1总体目标2.2运行环境2.2.1数据中心环境2.2.2网络环境2.2.3系统硬件环境2.2.4系统软件环境2.2.5业务及应用环境2.3需求概述2.3.1业务需求2.3.2技术需求2.4条件与限制第3章. 概要设计方法概述。
智慧消防管理系统方案
智慧消防管理系统方案目录一、内容概览 (2)1.1 编写目的 (2)1.2 背景与意义 (3)二、系统概述 (4)2.1 智慧消防的定义 (5)2.2 系统目标 (6)2.3 系统功能 (7)三、系统架构 (8)3.1 总体架构 (9)3.2 组件架构 (10)四、功能设计 (12)4.1 火灾预警与监测 (13)4.2 灭火与救援 (14)4.3 火灾分析与报告 (15)4.4 用户管理与权限控制 (16)五、技术实现 (17)5.1 数据采集与传输技术 (18)5.2 数据处理与存储技术 (19)5.3 数据分析与挖掘技术 (20)5.4 云计算与大数据技术 (22)六、系统部署与实施 (22)6.1 部署环境要求 (24)6.2 安装与配置 (25)6.3 测试与验证 (26)七、运维与升级 (27)7.1 运维服务 (29)7.2 定期维护 (29)7.3 版本升级 (30)八、培训与支持 (32)8.1 培训内容 (33)8.2 培训方式 (34)8.3 技术支持 (35)九、结语 (36)9.1 方案总结 (37)9.2 未来展望 (38)一、内容概览本方案旨在构建一个高效、智能的消防管理系统，通过整合现有消防设备和资源，利用先进的信息技术和数据分析手段，实现火灾的早期预警、快速响应和科学管理。
系统将覆盖火灾预防、报警、灭火、疏散、救援和事后总结等各个环节，为消防部门提供全方位、一体化的解决方案。
方案将采用模块化设计，包括智能监控、预警预报、火灾评估、应急调度、智能档案等多个子系统。
通过物联网技术，实现消防设备的实时监测和数据采集，确保火灾隐患能够及时发现和处理。
系统还将利用大数据和人工智能技术进行火灾预测分析，为消防决策提供科学依据。
在实施过程中，我们将充分考虑系统的可扩展性和兼容性，以便与各类建筑和消防系统无缝对接。
方案还将注重用户体验和操作便利性，为消防人员提供直观、便捷的操作界面，提高灭火救援效率。
云计算大数据平台安全运维方案
云计算大数据平台安全运维方案目录第一章现状与需求分析.............................................................................................4...1.1 总体现状分析...............................................................................................4...1.1.1 信息化现状 ......................................................................................................... 4..1.1.2 关键问题分析...................................................................................1 01.2 业务需求理解.............................................................................................12.1.2.1 开放的统计云数据平台...................................................................1 21.2.2 数据采集与拓展...............................................................................1 21.2.3 创新应用开发...................................................................................1 31.3 基础平台建设需求......................................................................................1 4 第二章总体架构设计...............................................................................................1 6.2.1 总体架构.....................................................................................................1 6.2.2 数据架构视图.............................................................................................1 7.2.3 创新的业务模式.........................................................................................1 7.第三章信息安全中心设计.......................................................................................1 8.3.1 统计云安全风险分析..................................................................................1 83.1.1 统计云环境面临的传统安全威胁................................................................. 1.83.1.2 统计云环境面临的新型安全威胁................................................................. 1.93.2 统计云安全建设方案..................................................................................4 53.2.1 IaaS层安全建设方案 (45)3.2.2 PaaS平台安全..................................................................................5 03.2.3 DaaS层安全建设方案.....................................................................5 83.2.4 SaaS层安全建设方案......................................................................6 13.2.5 安全服务中心建设方案...................................................................6 6 第四章运维监控中心设计.......................................................................................74.4.1 云计算中心运维服务方案 (74)4.1.1 运维服务体系建设说明...................................................................7 44.1.2 运维服务体系架构 (76)4.1.3 云计算中心运维服务内容...............................................................8 04.1.4 云计算中心监控方案和排障方法................................................................. 9.54.1.5 体系建设的效果分析.......................................................................9 7 4.2 系统迁移方案规划......................................................................................9 94.2.1 迁移原则..........................................................................................9 9.4.2.2 迁移步骤..........................................................................................9 9.第一章现状与需求分析1.1 总体现状分析1.1.1 信息化现状统计信息化是中国统计走向现代化的核心，是提高统计数据质量的关键，是中国统计更加规范统一的重要支撑。
大数据平台 实施方案
大数据平台实施方案一、背景分析。
随着信息化时代的到来，数据量呈现爆炸式增长，企业对数据的需求也越来越大。
而大数据平台的建设，成为了企业信息化建设的重要组成部分。
大数据平台的建设，不仅可以帮助企业更好地管理和利用数据，还可以为企业决策提供更加准确的依据，提升企业的竞争力。
二、目标和原则。
1. 目标，建设一套高效稳定的大数据平台，满足企业对数据处理和分析的需求。
2. 原则，安全可靠、高效稳定、易扩展、成本可控。
三、实施方案。
1. 硬件设施。
在大数据平台的建设中，硬件设施是基础。
需要根据企业的实际需求，选择合适的服务器、存储设备和网络设备，保证整个平台的性能和稳定性。
2. 数据采集。
数据采集是大数据平台建设的第一步，需要将企业各个系统产生的数据进行采集，并统一存储到大数据平台中，以便后续的处理和分析。
3. 数据处理。
数据处理是大数据平台的核心环节，需要建立数据处理引擎，对采集到的数据进行清洗、转换和计算，以便为企业提供准确的数据支持。
4. 数据分析。
建立数据分析模块，为企业提供数据可视化、报表分析等功能，帮助企业更好地理解数据，从而做出更加明智的决策。
5. 数据安全。
数据安全是大数据平台建设中必须重视的问题，需要建立完善的安全策略和控制措施，保障数据的机密性和完整性。
6. 平台管理。
建立大数据平台的管理体系，包括平台监控、故障处理、性能优化等，保证大数据平台的稳定运行。
四、实施步骤。
1. 确定需求，与企业各部门沟通，了解他们对大数据平台的需求和期望。
2. 硬件选型，根据需求确定硬件设施的选型方案，包括服务器、存储设备、网络设备等。
3. 系统搭建，按照选定的方案，进行系统的搭建和部署，包括数据采集、处理、分析等模块的建设。
4. 测试验证，对搭建好的系统进行测试验证，确保系统的稳定性和性能满足需求。
5. 上线运行，系统通过测试验证后，进行上线运行，并进行监控和管理。
五、总结。
大数据平台的实施方案，需要充分考虑企业的实际需求和发展规划，选择合适的硬件设施和技术方案，确保平台的高效稳定运行。
智慧林业大数据云平台建设方案
智慧林业大数据云平台建设方案目录一、项目概述 (2)1. 项目背景 (2)1.1 林业信息化发展现状及需求 (3)1.2 大数据与云计算技术在林业中应用前景 (4)2. 项目目标 (5)2.1 实现林业数据全面整合与高效管理 (6)2.2 提升林业信息化水平，助力可持续发展 (7)二、总体架构设计 (8)1. 云计算平台架构 (10)1.1 基础设施层 (11)1.2 平台服务层 (12)1.3 软件应用层 (13)2. 数据中心建设方案 (15)2.1 数据存储与处理技术选型 (16)2.2 数据中心硬件设备配置及部署策略 (17)三、功能模块划分与实现 (19)1. 数据采集与传输模块 (20)1.1 数据采集技术选型及实施计划 (21)1.2 数据传输网络构建与优化方案 (22)2. 数据处理与分析模块 (23)2.1 数据处理流程设计 (24)2.2 数据分析模型构建与优化策略 (25)3. 决策支持与服务模块 (27)3.1 决策支持系统构建方案 (28)3.2 服务化应用开发与部署策略 (29)一、项目概述随着全球气候变化和环境保护意识的日益增强，林业作为国民经济的重要组成部分，其可持续发展对于维护生态平衡、促进社会经济绿色发展具有重要意义。
传统的林业管理模式面临着数据采集效率低、信息孤岛化、决策支持力度不足等问题，难以满足现代林业发展的需求。
为了突破这些瓶颈，本项目旨在构建一个高效、智能的“智慧林业大数据云平台”。
该平台以云计算为基础，以大数据技术为支撑，通过整合林业内外部资源，实现林业数据的全面感知、高效处理和智能应用。
平台的建设将有助于提高林业管理精细化水平，推动林业产业结构的优化升级，为生态文明建设和美丽中国建设提供有力支撑。
本项目的实施将遵循“统筹规划、分步实施、逐步完善”充分利用现有资源，避免重复投资，确保项目的科学性和实效性。
我们将注重与相关领域的技术对接和资源共享，形成优势互补、协同发展的良好机制，共同推动智慧林业的蓬勃发展。
大数据云平台规划设计方案
汇报人：xx
2023-12-02
目录
• 项目背景与目标 • 大数据云平台架构设计 • 大数据云平台核心技术选型 • 大数据云平台应用场景规划 • 大数据云平台部署与实施方案 • 大数据云平台运维与优化策略 • 项目风险评估与应对措施
01
项目背景与目标
项目背景介绍
当前随着互联网技术的不断发展，大数据技术的应用越 来越广泛，因此需要构建一个稳定、安全、高效的大数 据云平台，以提供更好的数据服务和应用。
04
大数据云平台应用场景规划
金融行业应用场景规划
总结词
金融行业是大数据云平台的重要应用场景之一，涉及的的业务范围包括风险管理 、客户管理、投资决策等。
详细描述
金融行业应用场景中，大数据云平台可以提供实时数据分析、智能风控、智能投 资等服务，帮助金融机构提高业务效率和风险管理水平。此外，大数据云平台还 可以实现客户画像、精准营销等应用，提升客户满意度和忠诚度。
03 数据容灾
建设数据容灾中心，保证数据安全性和业务连续 性。
数据处理层设计
数据抽取
支持多种数据抽取方式， 包括ETL、Sqoop等，实 现高效数据抽取。
数据转换与建模
实现数据转换和建模，满 足不同业务需求的数据分 析和应用。
数据清洗
提供数据清洗工具和服务 ，去除重复、错误或不完 整的数据。
数据服务层设计
总体架构设计
架构概述
大数据云平台总体架构设计包括基础设施层、数据存储层、数据处理层、数据服务层四个部分 ，旨在实现数据全生命周期管理和服务。
架构特点
大数据云平台架构具备高可用性、可扩展性、安全性等特点，满足海量数据存储和处理需求， 支持多种数据源接入，提供一站式数据服务。
大数据分析系统项目方案
大数据分析系统项目方案目录一、项目概述 (3)1.1 项目背景 (4)1.2 项目目标 (5)1.3 项目范围 (5)二、需求分析 (7)2.1 数据源分析 (8)2.2 数据处理需求 (9)2.3 分析功能需求 (10)2.4 系统性能需求 (12)三、技术选型 (13)3.1 大数据平台选择 (14)3.2 数据处理工具选择 (16)3.3 数据分析算法选择 (17)3.4 系统架构选择 (18)四、项目实施计划 (20)五、项目风险管理 (21)5.1 技术风险 (22)5.2 运营风险 (23)5.3 法律风险 (25)六、项目预算 (26)6.1 人力成本 (27)6.2 物资成本 (29)6.3 其他成本 (30)七、项目收益预测 (31)7.1 数据增值收益 (33)7.2 业务提升收益 (34)7.3 资金回报收益 (35)八、项目评估与监控 (36)8.1 项目评估指标 (37)8.2 项目进度监控 (38)8.3 项目质量监控 (39)8.4 项目风险监控 (41)九、项目沟通与协作 (42)9.1 内部沟通机制 (43)9.2 外部协作机制 (44)十、项目总结与展望 (46)10.1 项目成果总结 (47)10.2 项目经验教训 (48)10.3 项目未来展望 (50)一、项目概述随着信息技术的快速发展，大数据分析逐渐成为现代企业不可或缺的核心竞争力。
本项目旨在构建一个高效、稳定、智能化的大数据分析系统，为企业提供全方位的数据支持，助力企业决策更加科学、精准。
本项目的核心目标是实现数据采集、存储、处理和分析的全流程管理，充分挖掘数据的潜在价值，为企业提供有价值的洞察和解决方案。
通过本项目，企业可以更好地了解市场趋势、优化业务流程、提高运营效率，从而在激烈的市场竞争中保持领先地位。
数据采集：实现多种数据源的数据采集，包括企业内部数据、外部数据等，确保数据的全面性和准确性。
数据存储：构建高效的数据存储方案，确保海量数据的安全存储和快速访问。
智慧渔业信息化服务平台建设综合解决方案
智慧渔业信息化服务平台建设综合解决方案目录一、内容概览 (3)1.1 背景与意义 (4)1.2 目标与要求 (5)二、现状分析 (6)2.1 渔业信息化现状 (7)2.2 存在问题 (9)三、建设内容与目标 (10)3.1 基础设施建设 (11)3.2 数据资源整合 (12)3.3 服务平台构建 (13)3.4 应用系统开发 (14)3.5 运维管理体系建设 (17)四、技术路线与方法 (18)4.1 技术选型 (19)4.2 开发模式 (20)4.3 实施策略 (21)五、平台功能设计 (22)5.1 数据采集与监测 (24)5.2 数据分析与处理 (25)5.3 决策支持与服务 (26)5.4 信息发布与交流 (28)六、安全与隐私保护 (29)6.1 安全体系构建 (30)6.2 数据加密与访问控制 (31)6.3 隐私保护机制 (32)七、实施计划与进度安排 (33)7.1 项目启动与规划 (34)7.2 分阶段实施计划 (36)7.3 进度监控与调整 (37)八、风险评估与应对措施 (38)8.1 技术风险与应对 (39)8.2 管理风险与应对 (41)8.3 其他风险与应对 (42)九、效益评估与回报预测 (43)9.1 社会效益评估 (44)9.2 经济效益预测 (45)十、总结与展望 (47)10.1 解决方案总结 (48)10.2 发展前景展望 (48)一、内容概览随着信息技术的不断发展和深入应用，智慧渔业已成为渔业转型升级的必由之路。
针对当前渔业发展的实际需求，我们提出智慧渔业信息化服务平台建设综合解决方案。
本方案旨在通过信息化手段，提升渔业生产、管理、服务及决策水平，实现渔业可持续发展。
基础设施建设：搭建高效稳定的渔业信息化基础设施，包括渔业物联网设备、通信网络、数据中心等，为智慧渔业提供基础支撑。
智能化生产应用：通过智能化设备和技术，实现渔业生产过程的自动化和智能化，包括智能养殖、智能捕捞、水质监测等，提高渔业生产效率。
社会治理大数据平台建设方案
社会治理大数据平台建设方案随着互联网技术的不断发展和普及，大数据时代已经来临，各行各业都在积极探索大数据的应用，社会治理也不例外。
随着城市化进程的加速和人口密度的增加，社会治理成为一个重大的问题。
为了更好的实现社会治理的目标，建设社会治理大数据平台尤为重要。
本文将从需求分析、技术架构、数据安全等方面，探讨社会治理大数据平台的建设方案。
一、需求分析社会治理大数据平台的建设，首先需要透彻地分析社会治理的特点和需求。
目前社会治理面临的主要问题有：信息不对称、多部门协同不力、管理效率低下、数据安全问题等。
为了解决这些问题，社会治理大数据平台应具有以下的需求：1、数据标准化管理：各部门收集的数据应该按照统一的标准进行管理，以确保数据的正确性和一致性。
2、多部门协同：应支持跨部门的信息共享和协同工作，以达到信息共享和资源共享的目标。
3、精准管理：通过精准分析数据，实现对社会治理工作的智能化管理，并及时发现问题，及时处理。
4、数据安全保障：要采取各种安保措施保障数据的安全，确保数据不被非法获取。
二、技术架构社会治理大数据平台的建设，需要具备良好的技术架构。
建设过程中，应尽量采用开源的技术，既能降低成本，又能保证稳定性和可扩展性。
具体来说，社会治理大数据平台应采用以下的技术架构：1、数据存储和处理技术：采用Hadoop分布式文件系统，以及相关的大数据处理技术，如MapReduce、Hive等。
2、数据可视化技术：采用Tableau、D3等数据可视化工具，将海量的数据转化为可视的图表和图形展示出来，以便进行更深入的数据分析和研究。
3、云计算和大数据技术：采用OpenStack等云计算平台，结合Hadoop等大数据技术，实现大规模数据处理、存储和计算。
4、安全技术：采用防火墙、加密、身份验证等安全技术，确保数据不被非法获取或误用。
三、数据安全数据安全一直是社会治理大数据平台建设中最重要的问题之一。
为了保证数据的安全，应采取以下的措施：1、建立安全防护机制：建立安全防护机制，增强数据的保护能力，对黑客攻击进行有效防范。
苏州趣享贸易有限公司介绍企业发展分析报告模板
Enterprise Development专业品质权威Analysis Report企业发展分析报告苏州趣享贸易有限公司免责声明:本报告通过对该企业公开数据进行分析生成，并不完全代表我方对该企业的意见，如有错误请及时联系;本报告出于对企业发展研究目的产生，仅供参考，在任何情况下，使用本报告所引起的一切后果，我方不承担任何责任:本报告不得用于一切商业用途，如需引用或合作，请与我方联系:苏州趣享贸易有限公司1企业发展分析结果1.1 企业发展指数得分企业发展指数得分苏州趣享贸易有限公司综合得分说明：企业发展指数根据企业规模、企业创新、企业风险、企业活力四个维度对企业发展情况进行评价。
该企业的综合评价得分需要您得到该公司授权后，我们将协助您分析给出。
1.2 企业画像类别内容行业空资质空产品服务：办公用品销售；厨具卫具及日用杂品批发；劳1.3 发展历程2工商2.1工商信息2.2工商变更2.3股东结构2.4主要人员2.5分支机构2.6对外投资2.7企业年报2.8股权出质2.9动产抵押2.10司法协助2.11清算2.12注销3投融资3.1融资历史3.2投资事件3.3核心团队3.4企业业务4企业信用4.1企业信用4.2行政许可-工商局4.3行政处罚-信用中国4.4行政处罚-工商局4.5税务评级4.7经营异常4.8经营异常-工商局4.9采购不良行为4.10产品抽查4.11产品抽查-工商局4.12欠税公告4.14被执行人5司法文书5.1法律诉讼（当事人）5.2法律诉讼（相关人）5.3开庭公告5.4被执行人5.5法院公告5.6破产暂无破产数据6企业资质6.1资质许可6.2人员资质6.3产品许可6.4特殊许可7知识产权7.1商标信息最多显示100条记录，如需更多信息请到企业大数据平台查询7.2专利7.3软件著作权7.4作品著作权7.5网站备案7.6应用APP7.7微信公众号8招标中标8.1政府招标8.2政府中标8.3央企招标8.4央企中标9标准9.1国家标准9.2行业标准9.3团体标准9.4地方标准10成果奖励10.1国家奖励10.2省部奖励10.3社会奖励10.4科技成果11土地11.1大块土地出让11.2出让公告11.3土地抵押11.4地块公示11.5大企业购地11.6土地出租11.7土地结果11.8土地转让12基金12.1国家自然基金12.2国家自然基金成果12.3国家社科基金13招聘13.1招聘信息感谢阅读:感谢您耐心地阅读这份企业调查分析报告。
杭州云诚互联科技有限公司介绍企业发展分析报告
Enterprise Development专业品质权威Analysis Report企业发展分析报告杭州云诚互联科技有限公司免责声明:本报告通过对该企业公开数据进行分析生成，并不完全代表我方对该企业的意见，如有错误请及时联系;本报告出于对企业发展研究目的产生，仅供参考，在任何情况下，使用本报告所引起的一切后果，我方不承担任何责任:本报告不得用于一切商业用途，如需引用或合作，请与我方联系:杭州云诚互联科技有限公司1企业发展分析结果1.1 企业发展指数得分企业发展指数得分杭州云诚互联科技有限公司综合得分说明：企业发展指数根据企业规模、企业创新、企业风险、企业活力四个维度对企业发展情况进行评价。
该企业的综合评价得分需要您得到该公司授权后，我们将协助您分析给出。
1.2 企业画像类别内容行业空资质空产品服务：技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、1.3 发展历程2工商2.1工商信息2.2工商变更2.3股东结构2.4主要人员2.5分支机构2.6对外投资2.7企业年报2.8股权出质2.9动产抵押2.10司法协助2.11清算2.12注销3投融资3.1融资历史3.2投资事件3.3核心团队3.4企业业务4企业信用4.1企业信用4.2行政许可-工商局4.3行政处罚-信用中国4.4行政处罚-工商局4.5税务评级4.6税务处罚4.7经营异常4.8经营异常-工商局4.9采购不良行为4.10产品抽查4.11产品抽查-工商局4.12欠税公告4.13环保处罚4.14被执行人5司法文书5.1法律诉讼（当事人）5.2法律诉讼（相关人）5.3开庭公告5.4被执行人5.5法院公告5.6破产暂无破产数据6企业资质6.1资质许可6.2人员资质6.3产品许可6.4特殊许可7知识产权7.1商标信息最多显示100条记录，如需更多信息请到企业大数据平台查询7.2专利7.3软件著作权7.4作品著作权7.5网站备案7.6应用APP7.7微信公众号8招标中标8.1政府招标8.2政府中标8.3央企招标8.4央企中标9标准9.1国家标准9.2行业标准9.3团体标准9.4地方标准10成果奖励10.1国家奖励10.2省部奖励10.3社会奖励10.4科技成果11 土地11.1大块土地出让11.2出让公告11.3土地抵押11.4地块公示11.5大企业购地11.6土地出租11.7土地结果11.8土地转让12基金12.1国家自然基金12.2国家自然基金成果12.3国家社科基金13招聘13.1招聘信息感谢阅读:感谢您耐心地阅读这份企业调查分析报告。
大学 云数据中心建设方案
大学数字化校园云数据中心建设方案精品方案2016年 07月目录1项目背景 (4)2建设原则 (6)3方案设计 (8)3.1总体拓扑设计 (8)3.2总体方案描述 (8)3.3核心网络设计 (9)3.4数据中心计算资源池建设 (10)3.4.1需求分析 (10)3.4.2传统服务器建设模式弊端 (10)3.4.3服务器虚拟化建设方向 (12)3.4.4设计描述 (13)3.4.5服务器集群部署方案 (17)3.5结构化数据存储资源池建设 (20)3.5.1需求背景 (20)3.5.2需求分析 (20)3.5.3数据特点分析 (21)3.5.4统一存储系统建设 (22)3.5.5设计描述 (23)3.6非结构化大数据云存储建设 (23)3.6.1建设目标 (23)3.6.2系统组成 (24)3.6.3技术特点 (24)3.6.4分布式底层存储平台 (26)3.6.5数据共建与共享平台 (28)3.6.6一体化自动监控平台 (30)3.6.7数据管理统计平台 (32)3.7方案可靠性设计 (35)3.7.1服务器可靠性设计 (35)3.7.2存储可靠性设计 (36)3.7.3虚拟化可靠性 (36)3.7.4管理可靠性 (37)3.8方案特点 (38)3.9云平台系统建设 (40)3.9.1系统架构介绍 (40)3.9.2云管理平台解决方案特点 (42)3.9.3统一管理Portal (44)3.9.4统一资源管理 (45)3.9.5物理资源管理 (46)3.9.6虚拟资源管理 (46)3.9.7监控管理 (47)3.9.8智能调度管理 (48)3.9.9组织管理 (50)3.9.10用户管理 (51)3.9.11自助服务发放 (52)3.9.12自动化运维 (54)3.9.13统计报表 (55)3.9.14告警管理 (55)3.9.15拓扑管理 (57)3.9.16日志管理 (57)3.9.17开放API (58)4投资配置及预算 (59)4.1一期建设配置预算 (59)4.2二期建设配置预算 (59)1项目背景目前，高校信息化建设已经驶上了快车道，进入了高速发展时期，新一代数字校园应用平台正在向我们走来，信息集成和业务集成阶段已经来临，由此将会带来全新的信息化运作模式和建设思路，和“人本主义”的新建设理念，以顶层设计为主导，以用户为核心设计应用系统和数据流程，在统一的标准之下建设应用系统，实现数据的整合和共享，并且采用丰富的技术手段关注业务的连续性承诺，提高校园的服务级别承诺。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
7 1 0
ext3 ext4 fat32
本地文件系统
其他文件系统
ftp
内存文件系统
datanode2
归档存储
…
datanode3
文件存储
ntfs
组件深度优化整合
参数优化
环境整合
社区patch
Hive-14029
HDFS参数优化
Lzo,sanppy等压缩支持
YARN参数优化
HIVE参数优化
Hbase参数优化
参数a，b ,c 共同决定集群是需要扩容还是需要缩容
计算存储分离
FileSystem
DistributedFileSystem
CloudStoreFileSystem
LocalFileSystem
OtherFileSystem
HDFS
云存储
namenode
云存储API
datanode1
对象存储
2 C C A S
配置管理
流程驱动中心
业务驱动 模型解析
业务调用
业务调用
api调用
EMR公有服务层
集群创建 集群监控 集群扩容 集群销毁
…
运维指令 组件webui 基础设施层 云服务器
业务指令
2 C C A S
集群缩容 资源管理 配置生成
api接入层
7 1 0
api调用
配置下发 组件管理
拓扑管理 安全策略
流程回调
任务调度 流程管理
启动流程
弹性分析 节点状态上报 监控中心 监控数据
监控汇总 监控分析
服务状态上报
云专有服务器
黑石物理服务器
emragent emr镜像
emragent emr镜像
emragent emr镜像
服务流程化
定义业务流程
流程引擎
集群扩容
业务发起流程
业务模块
集群创建
业务回调
部署流程
业务… 组件管理 配置管理 资源管理
spark
服务生命周期
服务安装
服务启动
监控启动
namenode datanode 进程节点n
hmaster
nodemanager … datanode 进程节点n
…
rm 进程节点n
…
rs 进程节点n
服务管理
EMR服务控制面板 设置告警规则 查看服务状态 EMR公有服务层 订阅告警 监控查看
监控元数据 日志元数据
7 云+时代大数据平台应用方案 1 0 2 C C A S腾讯-陈龙
大数据特征
数据规模大
企业数据数据规模大部在 TB级别以上，像银行电信 等行业数据量都在PB以上， 而且每年都是以40%以上 的速度增长
4V
数据流转快
要在秒级时间范围内给出 分析结果，超出这个时间， 数据就失去价值了
数据类型多
除了以文本为主的结构化数 据、以网页数据为代表的半 结构数据，也存在大量网络 日志、音频、视频、图片、 地理位置信息等非结构化数 据
云环境下的大数据基础平台
平台服务化 人工智能深度应用 机器学习 数据可视化 智能BI 可视交互 专业技术支持
海量计算资源保证
云消息服务 ckafka
托管Hadoop计算服务
离线处理
云服务 ….
云服务
弹性
效率
0 2 C C A S
流式计算
实时数据库
17
低运维和开发成本 ETL 计算存储分离
虚拟网络
海量
节点的内存使用率
c=
������������������������������1+������������������������������2+⋯+������������������������������������ ������ ) usagen为过去一段时间某个时间点的某个 ������=1( ������
代码高度复用
代码维护简单 代码结构高度可扩展 控制逻辑和业务分离
•
通过流程重用业务功能
服务模型
套件集合 服务A 服务B 服务C 服务…
套件集合
套件是软件配置的集合，套件内的软件之间的版本兼容 性在集成前都做过处理
组件集合 hadoop hive hbase
服务组 hdfs yarn spark
hive
kylin
MapReduce
Spark
2 C C A S
oozie
Storm
7 1 0
presto Flink
机器学习数据挖掘
airflow
ES
Zeppelin
phoenix
Flink Hbase
YARN
MESOS
kafka
HDFS
大数据解决方案现状
社区自建 服务选型 组件整合 部分 部分 部分 中 中
弹性规则设置
扩容节点
根据规则缩容
每个节点内存负载
节点内存负载
弹性分析
节点CPU负载
每个节点CPU负载
参数1：任务阻塞因子 参数2：集群总体CPU负载
负载
a= ������������ ������为阻塞任务的变化曲线，������为任务阻塞变化率 b=
������������
2 C C A S
7 1 0
安全
高效
服务深度整合
企业应用服务 企业服务
云存储 云数据库 对象存储 KV存储 文档数据库
快速交付
资源弹性
腾讯云公有云大数据平台实践(EMR)
使用 EMR服务控制面板
扩缩容 弹性规则 服务管理 集群管理 查看监控
EMR服务API接入层
集群创建 扩缩容 集群管理 配置管理
安全校验 安全代理层
HDFS spark hue hive yarn
2 C C A S
….
….
….
组件集合里是一个一个的单个软件，由软件和软件版本 组成，比如hadoop-2.7.3
7 1 0
服务组
组件集合
服务组是一个软件提供的功能集合，比如hadoop提供了 HDFS,YARN,那么HDFS是一个服务组
服务节点
服务节点
datanode rm nm
一个服务组要想提供服务，必须由多种进程提供服务， 服务节点可以理解为一种进程
…….
2 C C A S
……
版本兼容性处理
多版本python支持
7 1 0
Hive-15355
Hive支持中文注释
Spark集群学习库支持
Hbase-16993 ……
基于云的计算存储分离应用模式
数据可视化 智能BI 机器学习 可视交互
人工智能深度应用
机器学习
自助BI数据可视化
企业应用服务 企业服务
离线分析集群
master common
应用系统产生数据
离线分析集群清洗数据
2 C C A S
core task
弹性节点
7 1 0
发现数据之间的关系
数据应用集群 弹性节点
common core task
master
数据应用集群进一步挖掘数据的价值
云存储COS
bucket1
bucket2
bucketn
基于云虚拟子网的海量数据高可靠应用
服务模型
服务进程元数据
namenode datanode
服务拓扑定义
主节点 core节点 协作节点
服务进程
进程1 进程2
hamster
进程n
计算节点 进程n
Hadoop
hive
服务元数据生 成
配置生成
资源分配
2 C C A S
hbase
7 1 0
zookeeper 配置下发 hivemeta
flink
主写入端 同步监控
北京Hbase集群 同步监控
广州Hbase集群
对等网络 VPC网络
2 C C A S
VPC网络
7 1 0
上海Hbase集群
对等网络 VPC网络
延时告警
延时告警
腾讯云EMR服务
组件优化整合 安全加固
计算存储分离
自服务
专业技术支持
2 C C A S
EMR
7 1 0
服务化
免运维
分钟级交付 海量资源保证
需要什么样的平台
价值最大化、聚焦业务 成本最小化
服务管理
交付效率
部分
中
运维能力 数据安全 技术支持
服务整合
中
2 C C A S
差
低
7 1 0
交付 效率 技术 成本
资源 弹性
服务 能力
组件 整合
大数据平台
运维 能力
计算成本
存储成本 网络成本
高 高
高
高 高 高
高
高 高
存储 成本
数据 安全
计算 成本
服务 整合
根据规则扩容
缩容节点
������������������������1+������������������������2+⋯+������������������������������ ������ ) loadn为过去一段时间点某个时间点某个节点的 ������=1( ������
参数3：集群总体内存使用率
集群缩容
配置生成
Job管理
配置下发
业务流程…
任务调度
•
流程设计器设计业务流程
•
• • •
流程管理系统管理流程
流程监控 流程告警 流程mock