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资源平台实施方案

资源平台实施方案

资源平台实施方案一、背景介绍。

随着互联网的快速发展,资源共享平台成为了各行各业的发展趋势。

资源平台不仅可以提高资源利用率,还可以促进信息共享和交流,推动各行业的创新发展。

因此,建立一个高效、便捷的资源平台成为了许多企业和组织的迫切需求。

二、目标和意义。

资源平台的建设旨在实现资源共享、信息互通、协同创新的目标,为各行业提供更广泛的资源支持和更便捷的信息交流渠道。

通过资源平台,可以实现资源的高效利用,降低成本,提高效率,促进产业升级和创新发展。

三、实施方案。

1. 确定平台定位。

资源平台应根据行业特点和市场需求,明确自身的定位和服务范围,确定提供的资源类型和服务内容,如技术资源、人力资源、金融资源等,以及平台的使用对象和服务对象。

2. 建立平台架构。

资源平台的架构设计是资源平台建设的重要环节。

应根据平台定位和服务需求,设计平台的信息结构、功能模块和交互界面,确保平台的易用性和稳定性。

3. 强化安全保障。

资源平台涉及大量的资源信息和用户数据,安全保障是资源平台建设的重点内容。

应采取多层次的安全防护措施,包括数据加密、访问控制、风险识别和应急响应机制等,确保平台的数据安全和用户隐私。

4. 推动资源整合。

资源平台的建设需要整合各方资源,包括企业、政府、科研机构等。

应积极推动各方资源的整合和共享,建立资源共享的合作机制,促进资源的高效利用。

5. 完善服务体系。

资源平台应建立完善的服务体系,包括资源发布、需求匹配、交易撮合、服务评价等环节,确保平台提供的服务能够满足用户需求,实现资源的有效配置和流动。

6. 强化管理机制。

资源平台的建设需要建立健全的管理机制,包括平台运营管理、用户管理、内容审核等方面。

应建立规范的管理制度和流程,加强对平台的监督和管理,确保平台的健康发展。

四、实施步骤。

1. 确定项目组织架构和责任分工,明确项目推进的组织体系和管理流程。

2. 制定资源平台建设的详细计划和时间表,明确各项工作任务和完成时间节点。

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。

数据资源管理工作计划

数据资源管理工作计划

一、背景随着信息技术的飞速发展,数据已成为推动经济社会发展的关键资源。

为提高数据资源管理效率,充分发挥数据价值,特制定本工作计划。

二、目标1. 完善数据资源管理体系,建立健全数据资源管理制度;2. 提高数据资源质量,确保数据真实、准确、完整;3. 优化数据资源服务,提高数据资源共享和开放水平;4. 推动数据资源在各部门、各领域的应用,助力经济社会发展。

三、工作内容1. 建立数据资源管理体系(1)制定数据资源管理制度,明确数据资源管理职责、流程和标准;(2)设立数据资源管理部门,负责数据资源规划、建设、运维、安全等工作;(3)建立数据资源目录,梳理各部门、各领域数据资源,实现数据资源统一管理。

2. 提高数据资源质量(1)开展数据质量评估,对数据资源进行全面梳理和评估;(2)加强数据质量控制,制定数据质量标准,对数据采集、处理、存储、应用等环节进行严格把控;(3)建立数据质量追溯机制,确保数据质量可追溯、可追溯。

3. 优化数据资源服务(1)建设数据资源共享平台,实现数据资源的互联互通和共享;(2)推动数据资源开放,为公众提供便捷的数据服务;(3)加强数据资源安全保障,确保数据资源安全可靠。

4. 推动数据资源应用(1)开展数据资源应用培训,提高各部门、各领域数据应用能力;(2)支持数据资源在科技创新、产业发展、社会治理等领域的应用;(3)推动数据资源与其他资源深度融合,形成新的产业形态和经济增长点。

四、实施步骤1. 制定数据资源管理工作方案,明确工作目标、内容、步骤和时间节点;2. 开展数据资源调查,梳理各部门、各领域数据资源,建立数据资源目录;3. 建立数据资源管理制度,明确数据资源管理职责、流程和标准;4. 开展数据质量评估和提升,确保数据资源质量;5. 建设数据资源共享平台,推动数据资源共享和开放;6. 开展数据资源应用培训,提高数据应用能力;7. 持续优化数据资源管理体系,提高数据资源管理效率。

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

市大数据管理中心大数据资源平台概要设计方案目录背景与需求分析12345大数据管理中心发展背景为建设卓越全球城市,实现政府治理能力现代化目标,由市大数据中心牵头,在政务公共数据管理和互联网政务服务方面采取了一系列的实践工作。

根据《市公共数据和一网通办管理办法》要求,前期已在“一网通办”的政务服务领域进行了信息化项目建设,在提升了政府治理能力和公共服务水平的同时,也产生了汇聚全市政务公共数据,探索政务服务领域应用的需求。

市大数据中心作为全市政务数据的主要管理单位,承担着政策本地化落实、政务数据交换、大数据应用研究、信息化建设运维以及其他数据相关的工作职责,从中心成立之初便开始研究政务数据管理和应用的方法,去年年底探索了以政务数据交换共享为核心的实践,但随着对中心职能的理解加深,我们认为中心不仅作为全市政务数据的“枢纽中转中心”,更应该成为各政务服务条线领域的“归集管理中心”,为本市的经济活动、公共事业、社会关系、人员密度等各城市管理领域提供数据层面的最大支撑。

规划公共数据发展路线支撑城市服务能效提升精准城市服务整体共享协同数据科学管理ü公共数据共享ü社会数据协同ü条线业务协同ü数据服务开放ü社会治理ü宏观经济ü市场监管ü生态保护城市高效运行ü应急事件响应ü事件风险预防ü数据完整归集ü数据实时同步ü资源目录健全ü数据全面治理大数据共享交换平台建设与使用情况大数据中心自去年开始,根据整体规划启动了市数据共享交换平台项目的建设,并于2019年1月开始正式进行全市范围的试运行。

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;平台接入52个委办的公共数据,每月16亿条以上,数据总容量在176.0 TB,人口库预计46.75TB,法人库预计1.78TB,空间地理库预计7.99TB,电子证照库预计91.05TB。

企业人力资源管理数字化平台建设方案

企业人力资源管理数字化平台建设方案

企业人力资源管理数字化平台建设方案第一章数字化平台概述 (3)1.1 数字化平台建设的背景与意义 (3)1.1.1 背景 (3)1.1.2 意义 (4)1.2 数字化平台建设的目标与原则 (4)1.2.1 目标 (4)1.2.2 原则 (4)第二章需求分析与规划 (5)2.1 人力资源管理系统需求分析 (5)2.1.1 系统功能需求 (5)2.1.2 系统功能需求 (5)2.2 数字化平台建设规划 (6)2.2.1 技术选型 (6)2.2.2 平台架构设计 (6)2.2.3 系统开发与实施 (6)2.3 建设目标与实施步骤 (6)2.3.1 建设目标 (6)2.3.2 实施步骤 (6)第三章技术选型与架构设计 (6)3.1 技术选型原则 (6)3.1.1 符合业务需求 (7)3.1.2 兼容性与扩展性 (7)3.1.3 安全性 (7)3.1.4 成本效益 (7)3.2 系统架构设计 (7)3.2.1 整体架构 (7)3.2.2 数据层 (7)3.2.3 服务层 (7)3.2.4 应用层 (7)3.2.5 展示层 (7)3.3 技术栈选择 (8)3.3.1 后端技术栈 (8)3.3.2 前端技术栈 (8)3.3.3 系统集成技术 (8)第四章数据管理与分析 (8)4.1 数据治理 (8)4.1.1 数据治理策略 (8)4.1.2 数据治理方法 (9)4.2 数据采集与清洗 (9)4.2.1 数据采集 (9)4.2.2 数据清洗 (9)4.3.1 描述性分析 (9)4.3.2 关联性分析 (9)4.3.3 聚类分析 (9)4.3.4 预测分析 (9)4.3.5 优化分析 (10)第五章员工信息管理 (10)5.1 员工信息录入与维护 (10)5.1.1 信息录入 (10)5.1.2 信息维护 (10)5.2 员工信息查询与统计 (10)5.2.1 信息查询 (10)5.2.2 信息统计 (11)5.3 员工信息安全管理 (11)5.3.1 信息权限管理 (11)5.3.2 信息加密存储 (11)5.3.3 信息安全审计 (11)第六章招聘与选拔 (11)6.1 招聘信息发布与接收 (11)6.1.1 信息发布平台建设 (11)6.1.2 信息接收与处理 (12)6.2 人才筛选与评价 (12)6.2.1 筛选标准设定 (12)6.2.2 筛选方法 (12)6.2.3 评价体系 (12)6.3 招聘流程管理 (13)6.3.1 招聘流程设计 (13)6.3.2 流程监控与优化 (13)第七章培训与发展 (13)7.1 培训计划制定与实施 (13)7.1.1 培训需求分析 (13)7.1.2 培训计划制定 (13)7.1.3 培训计划实施 (14)7.2 培训效果评估 (14)7.2.1 评估方法 (14)7.2.2 评估周期 (14)7.2.3 评估结果运用 (14)7.3 员工职业发展路径规划 (14)7.3.1 职业发展规划制定 (14)7.3.2 职业发展规划实施 (15)7.3.3 职业发展规划反馈与调整 (15)第八章绩效管理 (15)8.1 绩效考核体系设计 (15)8.1.1 设计原则 (15)8.2 绩效考核实施与监控 (16)8.2.1 实施流程 (16)8.2.2 监控措施 (16)8.3 绩效改进与激励 (16)8.3.1 绩效改进 (16)8.3.2 激励措施 (16)第九章薪酬福利管理 (16)9.1 薪酬体系设计 (16)9.1.1 设计原则 (16)9.1.2 设计流程 (17)9.2 福利政策制定与实施 (17)9.2.1 福利政策制定原则 (17)9.2.2 福利政策实施 (17)9.3 薪酬福利数据分析 (18)9.3.1 数据收集 (18)9.3.2 数据处理与分析 (18)9.3.3 数据应用 (18)第十章系统实施与运维 (18)10.1 系统实施与部署 (18)10.1.1 实施准备 (18)10.1.2 实施步骤 (19)10.1.3 部署方式 (19)10.2 系统运维与管理 (19)10.2.1 运维团队建设 (19)10.2.2 运维内容 (19)10.2.3 运维流程 (19)10.3 安全保障与风险防控 (20)10.3.1 安全策略 (20)10.3.2 风险防控 (20)第一章数字化平台概述1.1 数字化平台建设的背景与意义信息技术的飞速发展,数字化、智能化已成为企业转型升级的重要驱动力。

大数据中心资源平台建设方案

大数据中心资源平台建设方案

大数据资源平台建设方案目录1 资源平台建设方案 (5)1.1平台总体架构 (5)1.2数据交换子平台建设 (6)1.2.1 建设方案概述 (6)1.2.1.1 架构设计 (7)1.2.2 数据交换配置 (8)1.2.3 数据交换前置 (9)1.2.4 数据共享服务 (10)1.2.4.1 数据服务注册 (11)1.2.4.2 数据服务申请 (11)服务申请 (11)申请审核 (11)申请查看 (12)申请撤销 (12)1.2.4.3 数据服务监控 (12)1.2.5 数据共享接口 (13)1.2.6 数据交换监控 (13)1.3数据治理子平台建设 (14)1.3.1 建设方案概述 (15)1.3.1.1 平台整体架构 (15)1.3.1.2 平台技术架构 (16)1.3.2 建设数据资源中心 (17)1.3.3 资源目录管理 (19)1.3.3.1 资源梳理 (19)1.3.3.2 资源编目 (20)1.3.3.3 目录提交 (22)1.3.3.4 目录审核 (22)1.3.3.5 目录发布 (22)1.3.3.6 汇总管理 (22)1.3.3.8 资源挂载 (23)1.3.4 数据标准管理 (23)1.3.4.1 数据标准管理规范 (23)1.3.4.2 数据项标准 (26)1.3.4.3 数据维度标准 (26)1.3.4.4 数据字典标准 (27)1.3.4.5 数据命名标准 (27)1.3.5 元数据管理 (28)1.3.5.1 元数据管理内容 (28)1.3.5.2 元数据管理分类 (28)1.3.5.3 元数据管理组织 (30)1.3.5.4 元数据管理流程 (30)1.3.5.5 元数据管理功能 (30)1.3.6 数据质量管理 (33)1.3.6.1 质量模型配置 (33)1.3.6.2 质量规则管理 (34)1.3.6.3 方案配置调度 (36)1.3.6.4 质检结果查看 (36)1.3.6.5 质检分析报告 (37)1.3.7 数据开发平台 (37)1.3.7.1 数据开发能力 (37)数据源适配 (37)数据清洗 (38)数据转换 (38)1.3.7.2 数据开发平台 (39)1.3.8 统一调度管理 (40)1.3.8.1 时间调度 (40)1.3.8.2 事件调度 (40)1.3.8.5 任务调度 (42)1.3.9 数据资产管理 (43)1.3.9.1 数据资产注册管理 (43)1.3.9.2 数据资产分类管理 (44)1.3.9.3 数据资产目录管理 (45)1.3.9.4 数据资产可视化视图 (46)1.4数据资源门户建设 (49)1.4.1 门户首页设计 (50)1.4.2 统一用户管理 (50)1.4.3 统一认证授权 (51)1.4.3.1 身份认证 (52)1.4.3.2 用户授权 (52)1.4.4 整合资源管理 (53)1.4.5 统一审批管理 (54)1.4.6 资源目录服务 (54)1.4.7 统一消息管理 (55)1.4.7.1 消息类型管理 (55)1.4.7.2 消息渠道管理 (55)1.4.7.3 通用规则管理 (56)1.4.7.4 用户自定义规则管理 (56)1.4.7.5 消息过期 (56)1.4.7.6 消息发送处理 (56)1.4.8 统一日志管理 (57)1.4.8.1 日志审计管理 (58)1.4.8.2 安全日志统计 (59)1.4.9 统一监控运维 (60)1.4.9.1 监控资源管理 (60)1.4.9.2 基础资源监测 (62)1.4.9.5 平台运维管理 (65)1资源平台建设方案1.1平台总体架构区级大数据资源平台的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、信息资源平台软硬件系统环境、平台应用系统(数据支撑底座、数据交换子平台、数据整理治理子平台、数据资源门户),以及数据资源中心(数据湖、基础库、主题库、专题库)组成。

企业资源计划系统管理方案

企业资源计划系统管理方案

企业资源计划系统管理方案第1章企业资源计划系统概述 (3)1.1 ERP系统的基本概念 (3)1.2 ERP系统的发展历程 (3)1.3 ERP系统的核心功能 (4)第2章 ERP系统选型与实施准备 (4)2.1 ERP系统选型策略 (4)2.1.1 明确企业需求 (5)2.1.2 确定选型标准 (5)2.1.3 筛选候选供应商 (5)2.2 ERP供应商评估 (5)2.2.1 产品评估 (5)2.2.2 供应商综合实力评估 (5)2.2.3 服务与支持评估 (5)2.3 项目筹备与组织架构 (6)2.3.1 项目筹备 (6)2.3.2 组织架构 (6)第3章项目管理与风险管理 (6)3.1 项目管理的基本原则 (6)3.2 项目进度与质量管理 (6)3.3 风险识别与应对策略 (7)第4章系统配置与定制 (7)4.1 系统参数设置 (7)4.1.1 基础参数设置 (7)4.1.2 用户权限设置 (8)4.1.3 系统选项设置 (8)4.2 模块功能定制 (8)4.2.1 销售管理模块 (8)4.2.2 采购管理模块 (8)4.2.3 库存管理模块 (8)4.2.4 财务管理模块 (8)4.2.5 生产管理模块 (8)4.3 业务流程优化 (8)4.3.1 销售业务流程优化 (8)4.3.2 采购业务流程优化 (9)4.3.3 生产业务流程优化 (9)4.3.4 财务业务流程优化 (9)第5章数据迁移与整合 (9)5.1 数据清洗与转换 (9)5.1.1 数据清洗 (9)5.1.2 数据转换 (9)5.2 数据迁移策略 (10)5.2.2 数据迁移方式 (10)5.2.3 数据迁移计划 (10)5.2.4 数据迁移风险评估与应对措施 (10)5.3 系统集成与接口开发 (10)5.3.1 系统集成策略 (10)5.3.2 接口设计与开发 (10)5.3.3 接口测试与验收 (10)5.3.4 接口维护与升级 (11)第6章系统测试与调试 (11)6.1 测试计划与策略 (11)6.1.1 测试目标 (11)6.1.2 测试范围 (11)6.1.3 测试方法 (11)6.1.4 测试环境 (11)6.1.5 测试团队 (11)6.1.6 测试时间安排 (11)6.2 功能测试与功能测试 (11)6.2.1 功能测试 (12)6.2.2 功能测试 (12)6.3 系统问题分析与解决 (12)第7章用户培训与知识转移 (12)7.1 培训计划与实施 (12)7.1.1 培训目标 (12)7.1.2 培训对象 (13)7.1.3 培训时间 (13)7.1.4 培训方式 (13)7.1.5 培训师资 (13)7.1.6 培训评估 (13)7.2 培训内容与方式 (13)7.2.1 培训内容 (13)7.2.2 培训方式 (13)7.3 知识转移与能力提升 (13)7.3.1 知识转移 (14)7.3.2 能力提升 (14)第8章系统上线与运维管理 (14)8.1 系统上线策略与实施 (14)8.1.1 上线准备 (14)8.1.2 上线实施 (14)8.2 系统运维团队建设 (15)8.2.1 团队组织结构 (15)8.2.2 团队职责与技能要求 (15)8.2.3 团队培训与提升 (15)8.3 系统监控与功能优化 (15)8.3.2 功能优化 (15)第9章业务流程改进与优化 (16)9.1 业务流程分析与诊断 (16)9.1.1 收集业务流程数据 (16)9.1.2 分析业务流程瓶颈 (16)9.1.3 识别关键业务环节 (16)9.1.4 评估业务流程成熟度 (16)9.2 改进方案制定与实施 (16)9.2.1 设计业务流程改进方案 (16)9.2.2 制定实施计划 (16)9.2.3 人员培训与宣传 (16)9.2.4 改进方案实施 (16)9.3 优化效果评估与持续改进 (16)9.3.1 设立评估指标体系 (17)9.3.2 评估优化效果 (17)9.3.3 持续改进 (17)9.3.4 建立持续改进机制 (17)第10章 ERP系统后期评估与扩展 (17)10.1 系统运行效果评估 (17)10.1.1 评估目的 (17)10.1.2 评估方法 (17)10.1.3 评估指标 (17)10.2 需求变更与功能扩展 (17)10.2.1 需求变更管理 (17)10.2.2 功能扩展 (18)10.3 系统升级与维护策略 (18)10.3.1 系统升级 (18)10.3.2 系统维护策略 (18)第1章企业资源计划系统概述1.1 ERP系统的基本概念企业资源计划系统(Enterprise Resource Planning,简称ERP)是一种集成了企业内部所有资源,包括财务、人力资源、生产、供应链、销售等环节的信息管理系统。

大数据平台设计方案

大数据平台设计方案
(2)数据处理:使用Spark分布式计算框架进行数据处理。
(3)数据查询:使用Hive进行大数据查询。
(4)数据挖掘:采用机器学习算法库,如TensorFlow、PyTorch等。
(5)数据可视化:使用ECharts、Tableau等工具实现数据可视化。
四、数据安全与合规性
1.数据安全:采用物理安全、网络安全、数据加密、访问控制等技术手段,确保数据安全。
第2篇
大数据平台设计方案
一、引言
在信息技术迅猛发展的当下,大数据已成为企业竞争力的重要组成部分。为了高效利用数据资源,提升决策质量,降低运营成本,本公司决定构建一套先进的大数据平台。本方案旨在提供一份详尽、合规的大数据平台设计方案,以支撑企业未来发展需求。
二、项目目标
1.构建统一、高效的数据资源中心,实现数据的集中管理和有效利用。
-数据处理:采用Spark分布式计算框架,实现快速、高效的数据处理。
-数据查询:使用Hive进行大数据查询,满足复杂查询需求。
-数据挖掘:集成TensorFlow、PyTorch等机器学习算法库,实现数据挖掘和分析。
-数据可视化:运用ECharts、Tableau等工具,实现数据可视化展示。
四、数据安全与合规性
(2)数据存储层:采用分布式存储技术,实现海量数据的存储和管理。
(3)数据处理层:对数据进行清洗、转换、整合等处理,提高数据质量。
(4)数据服务层:提供数据查询、分析、可视化等服务,满足业务部门需求。
(5)应用层:基于数据服务层提供的接口,开发各类应用,为决策层和业务部门提供支持。
2.技术选型
(1)数据存储:采用Hadoop分布式文件系统(HDFS)进行海量数据存储。
-数据存储层:采用分布式存储技术,实现大数据的高效存储和管理。

大数据分析平台规划设计方案

大数据分析平台规划设计方案
针对技术需求中的难点,提出解决方案,如 数据安全、性能优化等方面的解决方案。
硬件与基础设施需求分析
硬件资源配置
01
根据大数据分析平台的规模和性能要求,配置合适的硬件资源
,如服务器、存储设备等。
基础设施规划
02
规划大数据分析平台所需的基础设施,如网络、电力、空调等
基础设施的规划。
硬件与基础设施成本估算
数据交互
02
03
大屏展示
提供丰富的数据交互功能,如筛 选、过滤、排序等,方便用户对 数据进行操作和探索。
支持大屏展示,方便用户对多个 可视化组件进行整合和展示,提 高数据可视化效果。
04
大数据分析平台关键技术
数据清洗与整合技术
数据预处理
包括数据去重、异常值处理、缺失值填充等,确保数 据质量。
数据转换
数据挖掘与机器学习技术
特征工程
提取和生成有效特征,提高模型性能。
算法选择
根据业务需求选择合适的算法,如分类、聚 类、回归等。
模型评估
使用准确率、召回率等指标评估模型性能。
数据可视化技术
提供交互式界面,支持用 户深入探索数据。
使用图表、地图等形式展 示数据关系和趋势。
生成各类数据报表,直观 展示关键指标。
06
大数据分析平台效益评估
经济效益评估
直接经济效益
通过大数据分析,企业可以更精准地定位目标客户,提高营销效果 ,从而增加销售额和利润。
间接经济效益
大数据分析有助于企业优化内部管理,降低运营成本,提高生产效 率。
长期经济效益
大数据分析能够帮助企业预测市场趋势,提前布局,抢占先机,实现 可持续发展。
未来趋势
人工智能、机器学习等技术的融合,将进一步提 高大数据分析的智能化和自动化水平。

数据平台共享实施方案

数据平台共享实施方案

数据平台共享实施方案随着信息化时代的到来,数据已经成为企业发展和决策的重要依据。

然而,很多企业在数据管理和共享方面面临着诸多挑战,如数据孤岛、数据安全、数据质量等问题。

为了解决这些问题,企业需要建立一个有效的数据平台共享实施方案,以实现数据的高效管理和共享。

本文将探讨数据平台共享实施方案的重要性、关键步骤和最佳实践。

一、数据平台共享的重要性数据平台共享是指企业内部不同部门或业务之间共享数据资源,以实现数据的集中管理、高效利用和统一分析。

数据平台共享的重要性主要体现在以下几个方面:1. 提高数据利用率:通过建立数据平台共享,企业可以避免数据孤岛现象,实现数据资源的共享和重复利用,提高数据的利用率和价值。

2. 促进决策效率:数据平台共享可以帮助企业快速获取全面的数据信息,为决策提供可靠的依据,提高决策的效率和准确性。

3. 降低数据管理成本:通过数据平台共享,企业可以避免重复采集和管理数据,减少数据管理成本,提高工作效率。

4. 加强数据安全:数据平台共享可以帮助企业建立统一的数据安全标准和管理机制,加强数据的安全性和保护。

二、数据平台共享实施方案的关键步骤要实现数据平台共享,企业需要经过一系列的步骤和工作,包括规划设计、技术选型、数据整合、安全保障等。

下面是数据平台共享实施方案的关键步骤:1. 确定共享目标:企业需要明确数据平台共享的目标和需求,包括数据共享的范围、对象、方式和目的等。

2. 规划设计:在确定共享目标后,企业需要进行数据平台的规划设计,包括数据架构设计、技术选型、平台建设等。

3. 数据整合:企业需要对不同部门和业务的数据进行整合和清洗,确保数据的一致性和准确性。

4. 安全保障:企业需要建立完善的数据安全管理机制,包括数据权限控制、数据加密、安全审计等,确保数据的安全和保护。

5. 运维管理:企业需要建立数据平台的运维管理体系,包括数据监控、故障处理、性能优化等,确保数据平台的稳定运行。

三、数据平台共享实施方案的最佳实践在实施数据平台共享方案时,企业需要遵循一些最佳实践,以确保实施的顺利进行和效果的最大化。

大数据分析平台规划设计方案

大数据分析平台规划设计方案
景。
THANKS
感谢观看

05
大数据分析平台安全 保障设计
网络安全保障
网络安全策略
01
制定并实施严格的网络安全策略,包括访问控制、加
密通信、防火墙等,确保网络通信安全可靠。
安全审计机制
02 建立完善的安全审计机制,对网络流量、安全事件进
行实时监控和记录,及时发现并应对安全威胁。
漏洞管理
03
定期进行网络安全漏洞扫描和评估,及时发现并修复
D3.js
开源JavaScript库,可用于Web数据 可视化。
Seaborn
基于Python的数据可视化库,支持 绘制各种图表。
技术选型报告
报告内容应包括数据存储技术、数据处理技 术和数据可视化技术的选型理由、适用场景 和优缺点等。
报告还应评估所选技术的综合性能,以确保 满足大数据分析平台的业务需求和技术要求
故障处理
制定故障处理流程,包括故障报告、故障定位、故障修复和故障反 馈等环节,确保故障处理的及时性和有效性。
安全控制
设计安全控制流程,包括用户认证、访问控制、数据加密和安全审 计等环节,确保平台的安全性和稳定性。
监控与报警机制
性能监控
通过监控工具对平台性能进行实时监控 ,包括CPU使用率、内存占用率、磁盘 空间使用率等指标,以确保平台的高效 运行。
需求分析报告
报告内容
撰写一份需求分析报告,包括业务需求收集的结果、优先级评估的结果以及针对每个需求的详细描述 和建议。
报告呈现
以简洁明了的方式呈现报告内容,确保管理层和相关人员能够快速了解大数据分析平台的需求和规划 设计方案。
03
大数据分析平台架构 设计
架构设计原则

数据资源管理的系统方案

数据资源管理的系统方案

数据资源管理的系统方案简介数据资源管理是指对组织内部的数据资源进行有效管理和利用的过程。

一个好的数据资源管理系统可以帮助组织更好地管理和利用数据,提高决策的准确性和效率。

本文将介绍一个简单且没有法律复杂性的数据资源管理系统方案。

目标我们的系统方案的目标是提供一个简单易用的平台,帮助组织管理和利用数据资源。

主要目标包括:1. 数据收集和存储:提供一个统一的数据收集和存储平台,方便组织内部的各个部门和团队上传和存储数据。

2. 数据分类和标准化:对上传的数据进行分类和标准化,确保数据的一致性和可比性。

3. 数据访问和共享:提供权限管理功能,确保只有有权限的用户可以访问和共享数据。

4. 数据分析和报告:提供数据分析和报告功能,帮助组织更好地理解和利用数据。

系统组成我们的系统方案主要由以下几个组成部分组成:1. 数据收集和存储模块:提供一个在线平台,允许用户上传和存储各种类型的数据。

用户可以通过简单的界面进行数据上传,并选择相应的分类。

2. 数据分类和标准化模块:对上传的数据进行分类和标准化处理。

系统会根据预设的分类规则对数据进行分类,并对数据进行标准化,确保数据的一致性和可比性。

3. 权限管理模块:提供权限管理功能,允许管理员设置用户的访问权限。

只有具有相应权限的用户才能访问和共享数据。

4. 数据分析和报告模块:提供数据分析和报告功能,帮助用户更好地理解和利用数据。

用户可以选择不同的分析方法,并生成相应的报告。

实施步骤以下是实施该系统方案的步骤:1. 系统需求分析:与组织内部的各个部门和团队合作,了解他们的数据管理需求和问题。

2. 系统设计和开发:根据需求分析的结果,设计和开发数据资源管理系统。

3. 数据导入和分类:将组织内部的现有数据导入系统,并进行分类和标准化处理。

4. 权限设置和用户培训:设置用户的权限,并进行培训,确保用户能够正确使用系统。

5. 数据分析和报告生成:根据用户需求进行数据分析和报告生成。

大数据云平台规划设计方案

大数据云平台规划设计方案
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。

2024年数据资源工作计划

2024年数据资源工作计划

2024年数据资源工作计划在当今信息化的社会中,数据资源已经成为企业发展的重要支撑。

为了更好地利用和管理数据资源,制定2024年数据资源工作计划至关重要。

本文将详细介绍2024年数据资源工作计划的内容和目标。

1. 数据资源概况分析首先,我们需要对当前的数据资源进行概况分析。

这包括收集各个部门的数据资源情况,包括数据类型、存储方式、数据质量等方面的情况。

同时,还需要对外部数据资源进行调研,了解行业内的数据资源情况,以及其他企业的数据资源管理经验。

2. 数据资源管理平台建设在2024年,我们计划建设一个统一的数据资源管理平台,用于集中管理和共享数据资源。

这个平台将包括数据仓库、数据湖等组件,用于存储和管理各种类型的数据。

同时,我们还计划引入数据质量管理、数据安全管理等模块,以确保数据资源的完整性和安全性。

3. 数据资源治理机制建立为了更好地管理数据资源,我们计划建立完善的数据资源治理机制。

这包括建立数据资源管理的组织架构、明确数据资源管理的责任和权限、制定数据资源管理的流程和规范等。

通过建立数据资源治理机制,可以有效地提高数据资源的利用效率和管理水平。

4. 数据资源开放共享在2024年,我们计划推动数据资源的开放共享。

这包括向内部各部门开放数据资源,促进数据资源的共享和流通;同时也包括向外部合作伙伴和客户开放数据资源,促进数据资源的价值实现。

通过开放共享数据资源,可以促进企业内部协作,提高数据资源的利用价值。

5. 数据资源管理人才培养为了更好地实施数据资源工作计划,我们计划加大数据资源管理人才的培养力度。

这包括组织数据资源管理知识培训、引进数据资源管理专家、建立数据资源管理人才队伍等。

通过人才培养,可以提高数据资源管理的专业水平,推动数据资源工作的顺利实施。

6. 数据资源利用效果评估最后,我们计划建立数据资源利用效果评估机制,用于评估数据资源的利用效果和管理水平。

通过定期对数据资源的利用效果进行评估,可以及时发现问题和不足,及时调整数据资源管理策略,提高数据资源的利用效果。

数据治理平台建设方案

数据治理平台建设方案

数据治理平台建设方案目录一、项目概述 (3)1.1 项目背景介绍 (4)1.2 项目目标与期望成果 (5)二、项目需求分析 (6)2.1 业务需求分析 (7)2.2 技术需求分析 (8)2.3 安全性需求分析 (10)三、数据治理平台架构设计 (11)3.1 整体架构设计思路 (12)3.2 数据采集层 (14)3.3 数据存储层 (15)3.4 数据处理层 (16)3.5 数据访问控制层 (18)四、功能模块设计 (20)4.1 数据采集模块 (21)4.2 数据清洗模块 (22)4.3 数据存储模块 (24)4.4 数据分析模块 (25)4.5 数据安全模块 (26)4.6 数据可视化模块 (28)五、技术选型与实施方案 (29)5.1 技术选型原则 (31)5.2 关键技术介绍 (32)5.3 实施方案及时间表 (33)六、项目组织与人员配置 (34)6.1 项目组织结构 (35)6.2 人员配置及职责 (36)七、项目风险管理与应对措施 (37)7.1 项目风险管理分析 (39)7.2 应对措施与预案 (40)八、项目预算与成本估算 (42)8.1 项目预算制定 (43)8.2 成本估算与分析 (44)九、项目实施进度安排 (45)9.1 实施阶段划分 (47)9.2 进度计划表与时间表管理 (47)十、项目后期维护与升级策略 (48)10.1 后期维护计划 (50)10.2 升级策略及规划方案部署计划安排总结概况和数据治理平台的未来发展趋势预测50一、项目概述随着信息技术的快速发展和数字化转型的深入推进,数据已成为组织的重要资产。

数据治理作为管理和优化数据的关键手段,已成为当前信息化建设的核心任务之一。

本数据治理平台建设方案旨在通过构建高效、可靠、可扩展的数据治理平台,提升组织的数据质量,释放数据价值,推动决策优化和业务创新。

提升数据质量:通过平台的数据清洗和校验功能,提高数据的准确性和完整性。

数据资产管理规划建设方案

数据资产管理规划建设方案
分析。
01
数据仓库选型
选择适合企业需求的数据仓库,如 Hive、HBase等,实现数据的高效存
储和查询。
03
02
Spark技术选型
采用Spark作为大数据计算引擎,提高 数据处理速度和实时性。
04
数据流处理
采用Kafka等数据流处理系统,实现数 据的实时采集、处理和传输。
硬件设备选型及配置方案
服务器设备
致性。
数据共享制度
促进数据在各部门之间的共享, 提高数据利用效率。
监督与考核机制设置
数据质量监控
建立数据质量监控体系,对数据质量 进行实时监控和预警。
数据安全审计
定期对数据安全进行审计和检查,确 保数据的安全可控。
数据管理考核
对各数据管理岗位进行数据管理绩效 考核,确保各项数据管理工作的有效
落实。
持续改进机制
根据数据管理实际情况,持续优化数 据管理流程和制度。
03
数据资源整合与治理策 略
CHAPTER
数据资源整合方案设计
01 数据资源整合目标
明确数据资源整合的目标和原则,包括提高数据 质量、降低数据冗余、实现数据共享等。
02 数据资源整合范围
确定需要整合的数据类型、数据来源和数据格式 等。
我们将继续完善数据治理体系,加强数据标准、数据质量、数据安全等 方面的管理和监控,提升企业的数据治理能力。
03 数据资产价值挖掘
我们将利用先进的数据分析和挖掘技术,深入挖掘数据资产的业务价值 ,为企业的决策提供更有力的支持。同时,我们也将积极探索数据资产 的商业化运营模式,为企业创造更多的商业价值。
数据安全审计与监控
建立数据安全审计和监控机制,对数 据的使用情况进行记录和监控,及时 发现和处理数据安全问题。
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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1.4-1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1.4-1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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