广东省大数据标准体系规划与路线图
大数据标准化
二、研究报告
4、加强研究 《（英国）开放数据白皮书》 NIST在大数据领域的相关研究报告：《大数据互操作性框架：第一卷
：定义》、《大数据互操作性框架：第二卷：大数据分类》、《大数 据互操作性框架：第四卷：安全与隐私》、《大数据互操作性框架： 第六卷：参考架构》、《NIST大数据互操作性框架：第七卷：大数据 标准路线图》。 为了更好的开展政府大数据开放共享和数据资产管理方面的标准化工 作，工作组正在开展《政府大数据分类分级》和《数据资产管理》的 相关研究工作，目前已经形成两份研究报告的初稿。
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三、《信息技术 大数据 术语》
• 大数据 big data 具有数量巨大、来源多样、生成极快且多变等特征并且难以用传统数
据体系结构有效处理的包含大量数据集的数据。
注：国际上，大数据的4个特征普遍不加修饰地直接用volume、 variety、 velocity和variability予以表述，并分别赋予了它们在大数据语境下的定义：
数据科学专业人员；他们具有足够的业务需求管理机制方面的知识、 领域知识、分析技能、以及用于管理数据生命周期中每个阶段的端到端数 据过程的软件和系统工程知识。
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三、《信息技术 大数据 技术参考模型》
该技术参考模型展示了一个通用的、由逻辑功能构件组成的大数据系统， 该模型独立于供应商、实现技术和基础设施。
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三、 大数据产业生态链（技术）
大数据采集
大数据存储、 管理和处理
大数据呈现 和应用
大数据分析 和挖掘
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三、 大数据产业生态链（商业）
大数据 拥有者
互联网企业
运营商
金融企业
数据中间商
大数据技 术提供者
专业技术服 务商
大数据中心建设方案
统一运维平台负责对县级大数据资源平台内的所有基础资源，系统模块，系统运行行情况提供整体的监控告警，运维视图、巡检等工具承载，使得可以快速发现县级大数据资源平台上的各种异常，及时发现并告知维护人员，快速恢复，提升平台内外客户感知。
日常巡检管理
平台运维管理
平台故障管理
平台数据安全管理方案
数据治理子平台·数据应用开发整体流程
数据治理子平台·可视化、流程化数据开发
数据工厂
支持可视化的程序编排，数据处理流程开发，使程序开发更简便，降低数据开发周期、开发成本；平台提供数据处理各项能力的开发功能，提供包括数据采集、处理、装载、分发、校验等功能开发平台具备执行标准的开源 Hadoop 接口调用能力，以及基于个性化 Hadoop 接口封装能力；根据不同的数据生产环境，具备不同的数据处理能力，可根据自身需求，基于平台扩展自主的数据处理功能可视化程序开发可结合数据标准化体系，整体数据开发流程与标准化管控切实对接。
信息资源平台
逐步实现立体化、多层次、全方位的数据服务体系有效支持电子政务公共服务能力提升
横向协同
纵向联动
专主题建设规划·支撑精准社会服务与科学管理
宏观数据分析应用
城市R口分析规划
R口迁移分析人群特征分析人群发展预测……
社会安防
环保数据
金融数据
公共服务
交通数据
医疗数据
社保数据
公共安全分析预测
建筑安全评估人流分析预警……
公共数据
社会数据
通过平台数据开放应用，形成“公共数据服务社会应用、社会数据反哺公共数据”的良性循环促进机制
金融机构
航空公司
延误旅客数据
出行数据
个人信用评级
进一步推动战略性XX发展的实施方案
关于加快我省战略性新兴产业发展的实施方案为贯彻落实《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》和《广东省战略性新兴产业发展“十三五”规划》，加快发展战略性新兴产业,制定本实施方案.一、总体要求围绕形成新一代信息技术、生物、高端装备与新材料、绿色低碳、数字创意等多支柱的新兴产业体系这一目标，紧紧把握全球科技革命和产业变革重大机遇，充分发挥市场在资源配置中的决定性作用和更好发挥政府引导作用,坚持创新驱动、改革引领、开放合作、集聚发展，推动关键环节率先突破、重点领域优先发展,促进形成一批技术水平高、创新能力强、具有国际竞争力的新兴产业集群，推动广东建设成为全国乃至全球战略性新兴产业重要集聚区，为加快建设国家科技产业创新中心提供有力支撑.二、重点领域立足我省战略性新兴产业基础和发展需要,按照“重点跨越、引领示范"的，在大力发展五大支柱产业和四大战略性产业的同时,重点推进新一代信息网络、新型显示、智能制造、生物医药、智能交通装备、高端制造材料六大领域发展壮大。
(一）新一代信息网络。
把握第五代移动通讯（5Ｇ)、下一代互联网(IＰv６）发展契机,大力推动基于新一代移动通信和支持I Ｐｖ6规范的芯片、终端、系统设备和软件等关键产品研制和产业化，积极培育相关信息内容服务业,突破以光通信为重点的下一代宽带网络核心技术。
支持新一代无线基站建设，为启动5Ｇ商用提供支撑.围绕智能终端、汽车电子、工业控制、通信设备等重点领域应用，加强高性能通用及专业芯片研发设计，推进集成电路产业做大做强。
积极发展基于新一代移动通信、下一代互联网的新型信息传输服务业，加快发展新型通信增值服务。
努力突破海量数据存储与处理、挖掘清洗、访问应用控制等关键技术，建立大数据可视化平台，支持大数据相关软硬件产品发展。
加快开发具有自主的操作系统、数据库、分布式系统软件等基础软件以及自然语音处理、信息安全、机器翻译等应用软件.推进移动互联网、云计算、大数据、物联网技术向各行业融合渗透,积极培育基于网络化、智慧化的经济新模式。
大数据、云计算系统高级架构师课程学习路线图
大数据、云计算系统高级架构师课程学习路线图大数据之Linux+大数据开发篇项目部分大数据之阿里云企业级认证篇大数据之Java企业级核心技术篇大数据之PB级别网站性能优化篇项目部分大数据之数据挖掘\分析＆机器学习篇项目部分大数据之运维、云计算平台篇项目部分c:\iknow\docshare\data\cur_work\javascript：open53kf()课程体系北风大数据、云计算系统架构师高级课程课程一、大数据运维之Linux基础本部分是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm,docker,openstack等众多课程。
因为企业中的项目基本上都是使用Linux环境下搭建或部署的。
1）Linux系统概述2)系统安装及相关配置3）Linux网络基础4）OpenSSH实现网络安全连接5）vi文本编辑器6）用户和用户组管理7）磁盘管理8）Linux文件和目录管理9）Linux终端常用命令10）linux系统监测与维护课程二、大数据开发核心技术- Hadoop 2。
x从入门到精通本课程是整套大数据课程的基石：其一，分布式文件系统HDFS用于存储海量数据,无论是Hive、HBase或者Spark数据存储在其上面；其二是分布式资源管理框架YARN,是Hadoop 云操作系统（也称数据系统），管理集群资源和分布式数据处理框架MapReduce、Spark应用的资源调度与监控；分布式并行计算框架MapReduce目前是海量数据并行处理的一个最常用的框架。
Hadoop 2。
x的编译、环境搭建、HDFS Shell使用，YARN 集群资源管理与任务监控,MapReduce编程，分布式集群的部署管理（包括高可用性HA）必须要掌握的。
1）大数据应用发展、前景2）Hadoop 2。
x概述及生态系统3)Hadoop 2。
x环境搭建与测试1)HDFS文件系统的架构、功能、设计2）HDFS Java API使用3）YARN 架构、集群管理、应用监控4）MapReduce编程模型、Shuffle过程、编程调优1)分布式部署Hadoop2.x2)分布式协作服务框架Zookeeper3）HDFS HA架构、配置、测试4)HDFS 2.x中高级特性5）YARN HA架构、配置6）Hadoop 主要发行版本（CDH、HDP、Apache）1)以【北风网用户浏览日志】数据进行实际的分析 2)原数据采集 3）数据的预处理(ETL） 4)数据的分析处理（MapReduce）课程三、大数据开发核心技术—大数据仓库Hive精讲hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。
数据治理体系
数据治理体系01数据治理之数据资产管理数据资产与数据资产管理的定义随着大数据时代的到来，人们已经认识到数据是一种无形的宝贵资产，谷歌、Facebook、阿里巴巴、腾讯等企业市值高达数千亿美元，不仅在于其独特的商业模式和市场垄断地位，更多的估值是给予了其拥有的海量用户数据里所蕴含的巨大价值。
对于数据的拥有者和管理者来说，通过对数据的合理管理和有效应用，能盘活并充分释放数据的巨大价值。
但如果数据的拥有者和管理者缺乏对数据的有效管理，数据就用不起来，或者即便用起来也用不好，在这种情况下，堆积如山的无序数据给企业带来的是高额的成本，数据成为一项棘手的“负债”。
从这个角度来说，数据资产的管理能力，已经成为衡量一家企业能否成功的重要因素。
在讲数据资产管理之前，首先需要厘清数据资产和数据资产管理的概念，区分数据和数据资产的区别。
中国信通院联合多家企业于2019年6月发布了《数据资产管理实践白皮书4.0》，其中将数据资产定义为：由企业拥有或控制的、能够为企业带来未来经济利益的、以物理或者电子方式记录的数据资源，如文件资料、电子数据等。
从这个定义可以看出，数据资产的三个特征为：1）“企业拥有或控制”。
这个特征指明了数据是有其主体的，同时也说明了数据资源可能来源于企业内部的信息系统或者日常经营活动的沉淀，同时也有可能是企业通过外部的交换、购买等手段获取到的。
2）“能带来未来经济利益”。
这个特征清楚地表明了在企业中，并非所有的数据都构成数据资产，数据资产是能够为企业产生价值的数据资源。
3）“数据资源”。
这个特征表明了数据资产的存在形态，是以物理或者电子方式记录下来的数据。
《数据资产管理实践白皮书4.0》中对数据资产管理的定义为：规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能，包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序，从而控制、保护、交付和提高数据资产的价值。
从这个定义可以看出，数据资产管理的目的是通过一系列手段，以控制、保护、交付和提高数据资产的价值。
大数据管理中心设计规划方案
大数据管理中心规划设计方案2整体规划方案关键能力实现方案实施方案背景与需求分析大数据里有民意有民心用大数据改善政府服务、更好满足群众需求 要依托互联网、大数据优化再造政府办事流程 同时也要加强数据安全保护智慧型政府善政惠民 兴业城市大数据科学管理 精准调控 高效协同……服务民生 拉动产业 孵化创新……✓公共数据共享✓社会数据协同✓数据服务开放✓社会治理✓宏观经济✓市场监管✓生态保护✓促进产业发展✓拉动数字经济优化城市资源配给促进城市科学管理✓应急响应✓事件预防✓形成统一的跨部门、跨地域、跨层级的信息交换共享房产局 房产交易所✓购房资格审核✓交易手续确认✓购房能力评估✓……税务局住建委人社公安✓税收审核✓税收缴纳✓社保年限✓缴纳金额✓房产评估✓人户核实✓户口迁转民政✓婚姻状况大数据平台人社数据民政数据税务数据金融信贷数据人员户口数据……✓逐步实现立体化、多层次、全方位的数 据服务体系✓有效支持电子政务公共服务能力提升横向协同纵 向 联 动宏观数据分析应用城市人口分析规划⚫人口迁移分析⚫人群特征分析⚫人群发展预测⚫……社会安防环保数据金融数据公共服务交通数据医疗数据社保数据公共安全分析预测⚫建筑安全评估⚫人流分析预警⚫……生态环境分析研判⚫大气污染分析⚫水质资源分析⚫…………大数据平台资源领导决策政策研究资源投放算法算力存储……市公安物业单位运营商市急救中心大数据平台 事件感知&实时处理消防部门✓消防接警✓消防出警✓救护车资源调拨✓急救医护资源调拨✓事故路段增派人手✓沿途路线道路疏通✓疏散建筑人群✓检查应急通道✓短信通知涉事区域人员✓实时监控区域人流实时感知策略研判实时传递协同处置人口库法人库电子证照库空间地理库航空公司延误旅客数据大数据平台市级数据库个人信用评级社会数据金融机构出行数据个人征信数据保险公司航班延误险定价小型金融机构个人信用评估个人征信数据延误旅客数据BDACE数据归集的频度无法满足业务协同需要未规划数据实时采集技术，无法支撑高效业务协同城市精细化管理缺乏基础数据保障数据共享和开放能力不全面，应用创新动能不足安全管控能力待提升数据授权、使用、审计的全生命周期管控存在短板，数据的安全防护有待提升未实现数据的统一运营，管理及维护难度过高设备、平台、数据规模高速增长，难于实施高效数据治理， 无法及时发现、诊断及解决问题源端数据标准各异，加工存在技术壁垒湖&库缺乏统一规划，数据标准还需完善 应用支撑能力较为薄弱，容易形成数据沼泽10整体规划方案关键能力实现方案实施方案背景与需求分析数据 标准资源 目录安全 体系整合数据能力赋能智慧运营政策 法规运营 策略打造信息化枢纽平台 能力统一管控技术平台逐步实现数据能力规模发展 围绕城市治理提供全产业链服务数据联动数据汇聚管理 制度大 数 据 体 系数据治理AI 服务业务服务数据服务促进大数据供给侧改革，围绕 大数据各项能力开放，推动数 据应用创新发展，激发数据价 值整合现有公共数据资源，布局 行业数据引入，逐步形成城市 数据枢纽搭建数据，业务，智慧三大 中台，与行业先进技术保持 同步演进；打造城市数据运 营、事件管理等数字孪生技 术能力1数据 汇聚3服务赋能2技术驱动使能高效协同，全面优化数据动态更新与同步机制推动公共数据完整归集，按需及时同步和更新公共数据，形成大数据枢纽，保证委办间政务协同驱动数据应用，进一步完善大数据中心主题库建设完成主题数据库建设，推动数据资源整合及数据分析应用聚焦服务赋能，初步构建中台能力开放体系搭建统一流数据处理和业务中台，并完善数据共享服务与数据分析和可视化服务，提升数据共享与开放效能加强数据运营，推动全市数据统一标准化管理及运维构建统一数据开发与调度，增强数据管理能力建立统一数据运维和自有的大数据组件技术栈，保障平台稳定运营确保安全可控，完善数据安全和平台安全管控建立完整的平台安全和数据安全管控体系，保障数据安全管控13市领导各委办局分析人员区政府外部机构公民开发者运维管理者数 据 层服 务 开 放 层门 户应 用 层非结构化数据区对外开放区对外数据开放脱敏区数据沙箱数据沙箱数据沙箱视频数据音频数据图片数据……数据私有数据处理一期升级开放中心一网通办城运系统运营中心分布式存储分布式分析数据库RDB 存储缓存存储采 集 分 发 层数据管理元数据 管理数据开发数据质量 管理数据安全安全合规 管理安全配置 检查网络安全 分析安全事件 响应敏感数据 加密敏感数据 脱敏数据泄漏 防护数据目录任务调度统一 运维数 据 运 维平 台 运 维数据标注共享中心业务中台服务规则定义事件管理AI 中台服务边缘计算存储数据实验区项目1数据项目2数据项目n 数据项目3数据经济运行社会治理二期大数据区实时数据区应用租户应用租户应用租户实时模型实时指标实时事件结 构 化 数 据城市大脑……批量计算流计算挖掘计算计算AI 能力（语音识别、人脸识别）深度学习（模型训练）离线采集实时采集数据采集数据源互联网爬虫政务数据（国家、市级、区）公共事业数据行业数据（金融、电信）互联网数据….物联网数据（气象、摄像头…）流媒体采集数据导入上报物联网网关采集准实时采集图数据库事件服务数据中台服务数据共享交换服务分发消息查询下载数据分析和可视化服务数据可视化工具数据探索工具文件数据开放服务申请/计量合作开发创新研究共享层（标签、指标）标准层（主题模型）数据湖整体规划方案关键能力实现方案实施方案背景与需求分析162.统一汇聚推动数据共享协同实时感知支持城市智慧运营价值提炼 支持宏观管理决策数据互补 政企数据互促互进◼计算资源的读写分离：在TDC 、KunDB 等数据库中 对处理和访问节点分离；◼库的读写分离：数据处理 库和数据访问库分离。
广东省“十三五”控制温室气体排放工作实施方案
广东省“十三五”控制温室气体排放工作实施方案为贯彻落实《国务院关于印发“十三五”控制温室气体排放工作方案的通知》（国发〔2016〕61号）精神，持续推进绿色低碳发展，确保完成国家下达的控制温室气体排放约束性指标，实现到2020年单位GDP二氧化碳排放比2015年下降20.5%、碳排放总量得到有效控制的目标，推动全省二氧化碳排放在全国率先达到峰值，制定本实施方案。
一、加快建设低碳能源体系（一）强化能源碳排放指标约束。
实施能源消费总量和强度双控，基本形成以低碳能源满足新增能源需求的能源发展格局。
到2020年，全省能源消费总量控制在3.38亿吨标准煤以内，单位GDP能耗比2015年下降17%，非化石能源比重达到26%。
逐步建立电力、钢铁、建材、化工等重点行业单位产品碳排放约束机制，大型发电集团单位供电二氧化碳排放控制在550克二氧化碳/千瓦时以内。
（责任单位：省发展改革委、省经济和信息化委，其中列第一位为牵头单位，其他单位按照职责分工负责，下同）（二）强力推进能源节约。
严格实施节能评估审查，强化节能监察。
推动工业、建筑、交通、公共机构等重点领域节能降耗。
实施全民节能行动计划，组织开展重点节能工程。
健全节能标准体系，实施《广东省节能标准体系规划与路线图（2016-2020年）》，构建能源资源计量监管和服务体系。
实施能效领跑者引领行动，全面推动水泥、玻璃、造纸、纺织、钢铁、石化、有色金属等重点耗能行业开展能效对标。
推行合同能源管理，大力发展节能服务产业。
（责任单位：省经济和信息化委、省发展改革委、省住房和城乡建设厅、省交通运输厅，省政府机关事务管理局，广铁集团、民航中南管理局）（三）大力发展非化石能源。
积极开发利用风电、太阳能、生物质能、中小水电等可再生能源，安全高效发展核电，推进抽水蓄能电站建设，合理安排“西电东送”规模。
到2020年，力争风电装机达到800万千瓦，光伏装机达到600万千瓦，核电装机达到1600万千瓦，抽水蓄能发电装机达到728万千瓦，增加接收西南水电500万千瓦以上。
广东省人民政府办公厅关于印发广东省开展国家标准化创新发展试点工作方案的通知
广东省人民政府办公厅关于印发广东省开展国家标准化创新发展试点工作方案的通知文章属性•【制定机关】广东省人民政府办公厅•【公布日期】2024.04.03•【字号】粤办函〔2024〕53号•【施行日期】2024.04.03•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】经济体制改革正文广东省人民政府办公厅关于印发广东省开展国家标准化创新发展试点工作方案的通知粤办函〔2024〕53号各地级以上市人民政府，省政府各部门、各直属机构：经省人民政府同意，现将《广东省开展国家标准化创新发展试点工作方案》印发给你们，请结合实际认真贯彻执行，实施过程中遇到的问题，请径向省市场监管局反映。
省政府办公厅2024年4月3日广东省开展国家标准化创新发展试点工作方案为全面贯彻党的二十大精神，落实《国家标准化发展纲要》《质量强国建设纲要》，进一步推动我省标准化工作创新发展，更好发挥标准化在推进治理体系和治理能力现代化中的基础性、引领性作用，推动形成以高标准助力高技术创新、促进高水平开放、引领高质量发展的良好局面，结合实际，制定本方案。
一、总体要求（一）指导思想。
坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的二十大精神，深入贯彻习近平总书记视察广东重要讲话、重要指示精神，贯彻落实省委“1310”具体部署和全省高质量发展大会精神，立足新发展阶段，完整、准确、全面贯彻新发展理念，深入实施标准化战略，围绕坚持“制造业当家”、推进质量强省建设、“百县千镇万村高质量发展工程”和绿美广东生态建设，积极对接国际先进技术、规则和标准，加快构建推动高质量发展的标准体系，实现质量变革、效率变革、动力变革，率先实现“四个转变”，打造标准化创新发展“广东样板”，以高质量发展实现广东现代化建设新跨越。
（二）发展目标。
深入实施标准化战略，聚焦产业提升、科技创新、乡村振兴、绿色低碳、智慧城市、现代服务、社会治理等领域研制一批先进标准。
广东省人民政府办公厅关于印发广东省建设质量强省 2014—2015年行动计划的通知
广东省人民政府办公厅关于印发广东省建设质量强省2014—2015年行动计划的通知文章属性•【制定机关】广东省人民政府办公厅•【公布日期】2014.04.24•【字号】•【施行日期】2014.04.24•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】行政法正文广东省人民政府办公厅关于印发广东省建设质量强省2014—2015年行动计划的通知各地级以上市人民政府，各县（市、区）人民政府，省政府各部门、各直属机构：《广东省建设质量强省2014—2015年行动计划》已经省人民政府同意，现印发给你们，请认真组织实施。
实施过程中遇到的问题，请径向省质监局反映。
省府办公厅2014年4月24日广东省建设质量强省2014—2015年行动计划为深入贯彻落实《国务院关于印发质量发展纲要（2011-2020年）的通知》（国发〔2012〕9号）和《广东省人民政府关于建设质量强省的决定》（粤府〔2013〕96号），明确2014-2015年我省质量工作重点，加快推进质量强省建设，制定本行动计划。
一、加强标准化工作（一）建立健全标准体系。
重点在高端新型电子信息、电动汽车、LED照明、高端装备制造、节能环保、新能源、新材料等战略性新兴产业领域，以及城际轨道交通、汽车、船舶、钢铁、石化、核电设备、风电设备、数控机床等制造业领域，研究出台标准体系规划与路线图，推动制定具有自主知识产权的先进标准。
到2015年，力争相关标准体系覆盖产品设计、生产、检验、包装、储运、使用等全过程。
重点在金融、现代物流、商务会展、文化创意、科技服务、外包服务和总部经济等现代服务业领域，加快构建科学合理的质量标准体系，推动服务质量用户满意度明显提高。
（省质监局牵头会省发展改革委、经济和信息化委、科技厅、交通运输厅、农业厅、商务厅、工商局、知识产权局、金融办等单位负责）（二）大力推动企业联盟标准建设。
在家用电器、陶瓷建材、纺织服装、水产等优势传统产业专业镇和产业园区及外贸基地等产业集聚地推动实施企业联盟标准，提高传统产业标准化水平，促进优势传统产业转型升级。
解决三大痛点数字化转型的“广东方案”--专访广东省联社党委副书记、副理事长、主任张帆
解决三大痛点：数字化转型的“广东方案”—-专访广东省联社党委副书记、副理事长、主任张帆證人物专访委副书记、副理事长、主任张帆接受记者专访，从战略规划、打造平台、破解难点三个 方面，着重介绍了广东农信数字化转型的实践经验。
在数字化转型中，广东省联社围绕统一与特色化、科技响 应效率、数据应用三大痛点开展创新探索，取得了卓有成 效的成果，确保了转型的成功落地农村中小银行加快数字化转型是大势所 趋。
对于农村中小银行而言，数字化转型不 是转不转的问题，而是转多快、怎么转的问题。
与其他银行机构相比，农村中小银行数 字化转型还有相当差距，当前主要面临四大 挑战，即组织挑战：体制机制“双层性”与 数字化转型“一条心”的协调；技术挑战： 技术升级需求大与技术供给能力弱的落差； 业务挑战：线上化、智能化转型与客户服务 渠道的统一；数据挑战：数据利用要求高与 数据治理能力弱的错配。
可以说，这四大挑 战，是农村中小银行数字化转型需要解决的 关键难点。
“在数字化转型中，广东省联社围绕 统一与特色化、科技响应效率、数据应用三 大痛点开展创新探索，取得了卓有成效的成 果，确保了转型的成功落地。
”在第二届中 国农金30人论坛湖南会议上，广东省联社党®张帆规划引领、打造平台张帆指出，当前中小银行发展面临同业和异业的激烈竞争、自身创新能力不足等诸 多困境。
新冠肺炎疫情的发生，进一步冲击 了线下迎客的模式，让农信机构的传统线下 优势面临巨大挑战。
特别是互联网银行和大 中型银行积极运用新技术赋能，通过线上化 手段不断拓展服务边界，极大地冲击了农信 机构的传统业务领地。
面对上下挤压、客户 需求转变等困局，积极拥抱数字化趋势，大 力推进数字化转型，利用数字技术赋能不断提升服务水平，是农信机构破解困境、实现 高质量发展的必然选择。
“广东农信身处市场竞争激烈的广东 地区，数字化转型诉求强烈，很早便树立了 转型的意识。
早在2016年，广东省联社就积 极谋划，牵头开展全省农信‘十三五’ IT规 划，进行战略层面的顶层设计，明确数字化 转型路线，以‘大平台+小法人’为蓝本， 打造一流的数字化普惠金融航母舰队。
大数据项目落地实施路线
大数据项目落地实施路线一般来说，一个完整的大数据项目实施，需要经过开发环境搭建、集群环境部署、数据采集、数据存储与交换、数据离线与实时分析、大数据可视化等多个实现流程，这就要求系统掌握大数据技术知识。
下面以一个完整的大数据项目为主线，详细介绍了大数据落地的难点及如何实施一个成功的大数据项目，重点阐述企业大数据项目落地路线图，希望对即将或正在实施大数据项目的朋友有所启发。
01 大数据落地的难点首先，难在大数据技术端和市场应用端的信息不对称。
大数据技术端可能存储着海量的数据，可能掌握着先进的计算和分析挖掘技术，但是并不了解市场的需求痛点，或者无从发力，或者闭门造车。
而市场应用端的专业人士则因为对大数据的工作原理和蕴含的高价值缺乏了解而空守金山不自知。
解决这个困局的方法有二：一是从两端入手，大数据行业内人士必须深入到传统行业的业务流程中去学习、经历或体验；而传统行业的业内人士则要开放心态，主动学习和拥抱新事物。
二是从中间入手，招聘寻找兼具一定大数据知识和传统企业行业知识的人才，作为沟通桥梁弥合两端的裂隙。
其次，难在数据互联的成熟度。
当前的大数据源虽然貌似纷繁多样，电信数据、银联数据、房产车辆数据、wifi数据、企业内部数据、网购数据、互联网数据等等都能获取到，但是数据源之间缺乏有效的关联，导致大数据对于分析目标无法进行全面的描摹和了解，因此大大限制了应用范围。
眼下市场上虽然一夜之间冒出了各式的“数据交易所”，但是仍然不能有效解决数据互联的问题。
数据源之间的相互信任与和合作是一个难点，数据信息的保密和披露法规不完善也是障碍之一，而落地变现场景的缺乏又使得这个问题的破局陷入了死循环。
其三，难在应用者缺乏耐心和战略远见。
一个企业的大数据战略布局是需要远见和时间成本的，战略远见不仅来源于核心领导层对于大数据知识的主动学习和思考，还要有敢于付出试错成本的决断力。
同时，大数据项目投入的周期相对较长，前期繁复枯燥的整合内部数据孤岛、联合外部数据源的工作耗时费力而又障碍重重，如同万丈高楼的地基，虽然极为重要且时间金钱的代价不菲，却在表面上难以有显著成效可以彰显。
大数据平台数据治理体系建设和管理方案
大数据平台数据治理体系建设和管理方案目录一、内容概述 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 目标与范围 (4)二、大数据平台概述 (6)2.1 平台介绍 (8)2.2 架构设计 (9)三、数据治理体系构建 (10)3.1 数据治理原则 (12)3.2 治理框架 (13)3.3 组织架构与角色职责 (14)四、数据质量管理 (16)4.1 数据质量评估 (17)4.2 数据清洗与校正 (18)4.3 质量监控与持续改进 (19)五、数据安全管理 (21)5.1 数据加密与脱敏 (22)5.2 权限管理与访问控制 (23)5.3 安全审计与日志记录 (25)六、数据共享与交换 (26)6.1 共享机制 (28)6.2 交换标准与流程 (30)6.3 数据交换安全保障 (31)七、数据治理效能评估 (32)7.1 评估指标体系 (33)7.2 评估方法与工具 (34)7.3 效果反馈与持续优化 (35)八、实施计划与路线图 (36)8.1 短期计划 (37)8.2 中长期规划 (39)九、总结与展望 (39)9.1 实施成果 (40)9.2 发展趋势与挑战 (42)一、内容概述随着大数据技术的快速发展和广泛应用，企业和社会对数据的需求越来越迫切。
海量数据的快速增长给数据治理带来了巨大的挑战，为了确保数据的准确性、安全性和可用性，本文档将详细介绍大数据平台数据治理体系建设和管理方案。
数据治理目标和原则：明确数据治理的目标，如提高数据质量、保障数据安全、实现数据价值等，并制定相应的数据治理原则，如尊重用户隐私、保护知识产权等。
数据治理组织架构：设计合理的数据治理组织架构，明确各部门和岗位的职责，建立有效的沟通机制，确保数据治理工作的顺利推进。
数据治理流程：制定详细的数据治理流程，包括数据采集、存储、处理、分析、共享等各个环节，确保数据的全生命周期管理。
数据质量管理：建立完善的数据质量管理体系，包括数据清洗、去重、标准化、验证等环节，提高数据的准确性和一致性。
大数据开放共享标准体系建设研究
大数据开放共享标准体系建设研究标准体系建设是大数据开放共享可持续发展的内在需求和走向成熟的重要标志。
《标准化工作指南第1部分：标准化和相关活动的通用词汇》（GB/T20000.1-2014）将“标准化”定义为，“为了在既定范围内获得最佳秩序，促进共同效益，对现实问题或潜在问题确立共同使用和重复使用的条款以及编制、发布和应用文件的活动”。
大数据开放共享标准体系建设就是通过数据采集、数据处理、数据流通、数据定价、数据开放管理等系列标准的研制对数据开放共享过程和结果进行规范和引导，从而形成科学、高效的数据开放共享秩序，促进相关主体的共同利益，最大化数据开放共享的政治、经济和社会效益。
一大数据开放共享标准建设的重要意义谁制定标准，谁就拥有发言权；谁能够掌握标准，谁就占据制高点。
标准之争既是技术研发之争，也是市场开拓之争，更是发展战略之争。
国家大数据发展战略的实施主要体现在数字经济发展和提升数据治理水平上。
通过大数据开放共享实现“数聚融合”从而释放数据价值推动数字经济发展是大数据经济价值实现的基本途径。
大数据时代，数据治理是衡量政府治理水平的标尺，而大数据开放共享标准体系建设则是决定数据治理水平的关键环节。
（一）大数据开放共享标准体系建设是抢占大数据规则创新制高点的重大战略大数据开放共享标准不仅是大数据领域的世界通用语言，也是参与国内外大数据市场活动的“通行证”，更是抢占国际数据开放共享规则甚至大数据市场发展规则制高点的重大战略。
全球范围内特别是欧美等发达国家正争先制定大数据开放共享标准，抢占大数据规则制定中的话语权。
尽管我国在大数据标准体系建设的重要性上从中央到地方都已达成普遍共识，并积极探索相关标准体系的建设，但建设力度和相关成果还不足以支撑我国大数据应用发展需求，在多个方面缺乏统一规范和标准，制约了大数据产业的健康可持续发展。
因此，无论从国际形势还是从国内发展来看，大数据开放共享等标准体系建设的紧迫性和必要性都愈加凸显。
数据治理体系建设与数据资产路线图规划
数据治理体系建设与数据资产路线图规划前言 (2)1.数据意识能力：转变对数据资产的认知和意识 (3)1.1贯彻数据意识 (3)1.2队伍建设/建立数据管理部门 (3)1.3关注所有人员的技能和任务 (4)1.4将数据管理融入文化 (4)2.资产化能力：数据资产管理路线图规划策略 (4)2.1企业数据资产应用场景规划与全方面数据体验 (4)2.2数据治理体系建设 (5)2.2.1数据治理体系规划初步方案 (5)2.2.2数据资产梳理 (5)2.2.3实施元数据管理 (6)2.2.4数据安全管理 (7)3.数据应用的技术能力 (8)3.1数据集成 (9)3.2数据治理 (10)3.3数据服务化 (11)3.4数据资产开发 (12)3.5数据可视化 (13)4.规划建设建议 (13)4.1建设规划 (14)4.2速赢试点 (15)前言企业需要转变对数据资产价值的认知，在企业运营及管理中建立数据资产价值体系。
在数字化业务领域中，需要考虑将数据权属定义至指定的部门及岗位，将数据资产的价值纳入到整体运营及考核中，真正做到将数字资产的价值嵌入到每一个数字化流程。
企业在建立数据资产管理体系后，需要进一步挖掘及发挥数据资产价值。
不仅是常见的数据决策分析，还需要体现在数字化业务的各个环节。
从生产驱动价值转变为数据驱动价值，数据价值将让传统制造企业转变成数据服务型企业。
数据治理：依托企业数据管理实践，形成企业数据战略、治理组织人才、规范流程，为数据驱动业务运营提供基础保障。
统一数据资产：包含数据资产目录、数据标准、企业级数据模型、数据分布、数据地图等。
从数据产生、入湖、联接、应用整个生命周期提供设计指导。
数据运营：提供数据运营机制与职责、建立运营指标体系（如数据服务建设周期、数据需求响应周期等），保障数据管理工作持续良性运转。
1.数据意识能力：转变对数据资产的认知和意识目前，我国只有少部分企业重视大数据在决策方面的应用，多数企业管理人员还未真正认识到大数据的价值。
企业大数据业务分析体系设计方案
企业大数据业务分析体系设计方案目录1.项目需求理解 (2)1.1.建设目标 (2)1.2.建设原则 (3)1.3.需求分析 (3)2.总体方案设计 (5)2.1.总体建设思路 (5)2.2.业务规范与技术标准体系 (6)2.3.系统实现架构 (21)3.业务分析体系 (21)3.1.管理驾驶舱 (21)3.2.资金分析内容 (22)3.3.经营绩效分析内容 (27)3.4.风险分析内容 (35)3.5.报表分析内容 (39)3.6.业务管理主题分析 (40)1.项目需求理解1.1.建设目标企业企业大数据自助分析工具提供从数据抽取、数据加工处理、数据存储、自助数据分析、数据可视化于一体的功能。
支持连接多种类型数据源，跨数据源取数；支持自带ETL流功能能够完成将来自异构系统的数据进行抽取、清洗、加工处理、装载到工具自带的多维数据仓库中；支持直接连接已有的大数据平台；支持基于BI的多维数据仓库或所连接的数据源进行OLAP多维度自由分析；支持让用户自主拖拽设计出自己需要的业务分析界面或管理驾驶舱；支持将自己的分析界面进行分享；支持通过PC、移动端、大屏查看报表及分析数据。
分析的内容初步包含：•供应链管理建立供应链管理数据仓库，全面展示公司原材料、成品、标准件等器材的配套、缺件、合同签订、到货、供应商指标评价等信息，并进行数据分析。
•质量管理建立质量管理数据仓库，实现展示飞机全生命流程的质量信息，深度分析采购、生产、交付、运行过程的全部质量事件。
•生产制造管理建立生产制造数据仓库，全面展示设备资产状态、飞机生产状态等信息，并进行数据分析。
•与人力资源系统集成获取人力资源的用户和组织信息，能够根据人力资源系统数据的变化或状态的变化，在系统中对用户的权限以适当的形式做出相应的更新。
实现角色、岗位的定义和操作权限的控制；系统需具备兼职部门功能，保证组织机构调整过渡阶段中，业务可正常办理。
1.2.建设原则具备标准性。
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广东省大数据标准体系规划与路线图（）（征求意见稿）
指导单位：广东省经济和信息化委员会
编制单位：广东省大数据标准化技术委员会工作组
二〇一八年五月
一、广东省大数据标准体系
（一）编制原则
以《广东省促进大数据发展行动计划》及《珠江三角洲国家大数据综合实验区建设实施方案》为基础，以继承、发展、创新、提高为出发点，全面梳理国际标准、国家标准、行业标准及地方标准，结合大数据技术及产业发展现状与趋势分析，建立适应广东省大数据产业发展需求的标准体系。
标准体系建设遵循以下原则：
急用先行、成熟先上。
对大数据领域急需的开放共享、交易流通等标准重点投入，先行研制；对国内外已有的数据分析、处理、数据质量、数据安全等相关国际标准及研究成果，优先支持等同转化。
面向需求、注重实效。
从产业信息化和产业数字化发展的要求出发，面向我省电子政务、电子商务及重点行业的数字化服务需求，把规范服务行为、提升服务质量、培育新型服务模式为抓手，调动行业各参与方推进标准化工作的积极性，提升标准的科学性、合理性和有效性。
资源整合、统筹规划。
以培育并形成完善的大数据服务市场为总体目标，明确标准化工作思路、内容及具体的推进措施，整合数据资源，统筹产业规划，破除数据孤岛，强化应用服务，保障大数据标准服务体系目标清晰、技术可行、结果可见。
（二）标准体系框架图
（三）标准体系说明
. 标准体系设计依据
按照国家《信息化发展战略纲要》、《关于促进大数据发展行动纲要》、《大数据产业发展规划（－年）》、《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》及广东省《广东省促进大数据发展行动计划（年）》、《珠江三角洲国家大数据综合实验区建设实施方案》等政策文件对标准化工作的要求，制定广东省大数据标准体系。
标准体系共划分为“基础—技术—安全—工具—应用—管理”等个子体系。
. 标准体系框架明细
标准体系采用树形结构，分层级展开，层与层之间是包含与被包含关系，平行层之间是平行并列关系。
第一层是大数据通用标准体系。
包括基础类标准（）、技术类标准（）、安全类标准（）、工具类标准（）、应用类标准（）、管理类标准（）。
第二层的分类情况及原则如下所述：
（）基础标准为整个标准体系提供包括总则、术语、参考架构、元数据、元素集、语义分析、分类分级等通用的基础性标准。
（）技术类标准主要是对大数据相关的技术进行标准化规范。
包括：数据质量标准、数据处理与分析关键技术标准、数据评估技术标准等。
其中数据质量标准主要参考数据质量系列标准，该系列标准主要是对数据质量的把控，并根据当
前我省大数据产业发展需求，等同或修改后采用国际标准；数据处理与分析关键技术标准主要是针对数据从收集到使用过程中的关键技术进行规范；检测与评估技术主要是针对数据挖掘过程中的方法和工具及数据本身进行的包括模型、风险、等保等方面的评估。
（）安全类标准主要是针对通用的安全和大数据环境下隐私数据的保护，其中通用要求基于信息安全技术的系列标准；隐私数据则重点针对智能移动设备存储数据及与信息主体利益密切相关的数据。
（）工具类标准主要是从数据使用过程中的过程性工具和终端应用类工具进行规范，主要包括系统类工具和应用类工具；系统类工具标准细分为平台基础设施、预处理工具、存储类工具、分布式计算工具、数据库、平台管理类工具等；应用类工具包括应用分析工具、可视化工具等。
（）应用类标准从发挥数据价值的角度出发，将应用分为数据访问、开放、共享、交易及行业应用等环节。
行业应用类标准主要针对电子政务、工业、电子商务、医疗、科研等领域共性或专用的大数据应用标准进行研制。
（）管理类标准是大数据标准的重要支撑，贯穿于数据生命周期的各个阶段。
该部分主要是包括数据运维和数据治理，其中数据运维包括数据库维护、运行维护、运行安全及大数据系统及相关工具等方面的运维及服务等方面的标准；数据治理包括数据资产管理、大数据解决方案设计、数据管理能力成熟度评价等。
二、广东省大数据标准制修订建议表
根据广东省大数据标准体系框架，通过广泛征集广东省大数据相关高校、科研院所及企业的标准制定修订意见、标准制修订需求、参与研制大数据标准的意愿以及国际标准、国外先进标准、国家标准的实施情况、制修订规划和研究重点，并结合当前广东省大数据产业发展的现状及重点范畴、技术研发趋势、产业市场需求，提出广东省大数据产业标准制修订工作的标准建议项目表。
同时经对制修订建议标准的重要性和紧急性进行技术比对、市场调研、专家研讨等工作，收集项大数据相关的标准（其中国标已发布项，已立项项，拟研制项），并综合分析整理出了标准制修订优先级，优先级用★表示，★越多表明重要性越高，推荐级别越高。
优先级的确定依据安全性、可靠性、适用性的通用标准级别高于产品标准；重点产品、共性技术标准级别高于普通产品；成熟技术或产品标准高于在研技术或产品；国际标准采标以我省当前大数据产业发展现状综合评级等原则进行星级评估。
三、广东省大数据标准体系路线图
标准化路线图类似于产业技术路线图，是运用简洁的图形、表格及文字形式描述标准化的实施步骤或标准化相关环节之间的逻辑关系，按“系统性、科学性、导向性、可操作性、可扩展性”的原则，围绕大数据产业标准化重要内容，以时间为横轴，以大数据标准化为纵轴建立的二维坐标体系。
标准化路线图可以使产业利益相关方更清晰的理解产业标准化未来的工作重点和方向。
标准化路线图的制定为产业标准化未来的发展方向指明道路，也为产业发展研究、政府标准化管理提供参考。
广东省大数据标准体系路线图是根据大数据技术发展与应用简况、国内外标准现状及深入调研产业标准化需求的基础上，切合广东省大数据产业的发展特点，对期间广东省大数据产业标准化的发展事项进行的整体规划。
针对广东省大数据产业发展中的存在的技术、产品、市场、应用等标准化问题，分别从标准化研究、标准平台建设、关键标准制修订、政策措施、人才培养等方面确定广东省大数据产业标准化的战略推进进程。
图广东省大数据标准化总体路线图。