大数据模型构建平台介绍v1.0
三维空间信息共享平台产品介绍全版V1.0
支持多时序存储。
构建开放式空间基础信息平台，实现传统空间基础信息共享方式的根本改
变； 建立健全空间基础数据更新机制、共享标准体系和政策制度体系。
4.3 系统特性
采用J2EE体 系作为应用 实现的规范
J2EE 提供了一个企业级的计 算模型和运行环境用于开发 和部署多层体系结构的应用
提供空间数据加工、集成、 管理、发布及应用全流程平 台产品
三维空间信息共享平台 产品详细介绍
目 录
产品简介 典型案例 产品架构
技术参数 产品特性
产品功能
1 产品简介
研发背景
产品定位
1.1 研发背景
社会步入信息时代，信息资源的整合和应用已经成为推 动社会经济发展的一个重要驱动因素。 同时，随着各部门信息化水平的提高，以及对业务更精 细和科学的管理需求，传统的二维手段在很多方面已经不能 满足业务和决策需要。
三维空间 数据库服务器
应用服务器 WEB服务器
C/S模式
B/S模式
Internet Internet
三维空间数据库管理、 数据处理/图形工作站
三维浏览、业务应用、 运维支撑系统
物理结构设计的思路是：三维数据管理系统采用C/S架构，三维 空间信息共享服务系统、三维空间信息展示系统及运维支撑等系统采 用B/S模式。
2 产品架构
系统架构
系统拓扑
数据流程
2.1 系统架构
基于北京灵图软件技术有限公司自主研发的VRMap三维地理 信息系统平台软件，灵图三维空间信息共享平台主要由五部分组成： 三维数据管理系统 三维空间信息共享服务系统 二次开发接口 三维空间信息展示系统 运维支撑系统
大数据分析的模型构建
大数据分析的模型构建随着大数据时代的到来，越来越多的企业开始关注和利用大数据分析来提高业务决策的准确性和效率。
而构建适合大数据分析的模型成为大数据分析的核心任务之一、本文将从以下几个方面介绍大数据分析的模型构建。
首先，大数据分析的模型构建需要有合理的数据集。
在大数据分析中，数据作为模型构建的基础，其质量和完整性对模型的准确性有着重要影响。
因此，模型构建前需要进行数据收集和预处理。
数据收集可以通过数据仓库、数据湖等手段来获取，同时需要对数据进行清洗、去重、缺失值处理等预处理操作，确保数据的高质量。
其次，大数据分析的模型构建需要选择合适的模型算法。
根据不同的业务需求和数据特征，选择适合的模型算法是模型构建的核心。
大数据分析中常用的模型算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、聚类分析等。
在选择模型算法时，需要考虑模型的性能表现、计算复杂度、适用场景等因素，以选取最合适的算法。
然后，大数据分析的模型构建需要进行特征工程。
特征工程是指对原始数据进行处理，提取出适合模型算法处理的特征。
在大数据分析中，可以使用特征选择、特征编码、特征正则化等手段对原始数据进行特征工程。
通过合理的特征工程，可以提高模型的准确性和泛化能力。
另外，大数据分析的模型构建需要进行模型训练和优化。
在模型训练过程中，需要将数据集划分为训练集和验证集，利用训练集对模型进行训练，然后使用验证集来评估模型的性能表现。
在模型训练过程中，可以使用交叉验证、网格等技术来寻找最优模型参数。
此外，还可以通过集成学习、模型融合等技术来进一步提高模型的准确性。
最后，大数据分析的模型构建需要进行模型评估和部署。
在模型评估阶段，需要使用测试数据集来评估模型的性能指标，如准确率、召回率、F1值等。
通过模型评估可以了解模型的优缺点，从而对模型进行进一步优化。
在模型部署阶段，可以将模型应用于实际业务场景中，来支持决策和预测。
综上所述，大数据分析的模型构建是大数据分析的重要环节。
大数据分析平台的使用教程
大数据分析平台的使用教程大数据分析平台是一个集数据处理、存储和分析于一体的工具，它可以帮助用户从大量的数据中提取有用的信息和洞见。
本文将为您介绍如何使用大数据分析平台进行数据处理和分析的教程。
第一步：数据准备在使用大数据分析平台之前，我们需要准备好要分析的数据。
通常，这些数据以结构化的形式存在，可以是数据表、电子表格或数据库中的数据。
确保数据选取充分、准确，并且符合分析需求。
第二步：数据导入一旦数据准备好，我们就可以将其导入大数据分析平台进行处理和分析。
大多数大数据分析平台提供各种数据导入工具和接口，以满足不同数据源的要求。
您可以选择将数据上传到分析平台的服务器，或者直接连接到远程数据源进行实时数据分析。
第三步：数据清洗在进行数据分析之前，我们需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和准确性。
数据清洗的步骤包括去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据等。
大数据分析平台通常提供各种功能和工具来帮助您完成这些任务，例如数据清洗工具、自动化清洗算法等。
第四步：数据建模在数据清洗完成后，我们可以开始构建数据模型。
数据模型用于描述数据之间的关系和规律，并提供一种可视化的方式来理解和分析数据。
根据具体的分析需求，可以选择不同的数据建模方法，例如关联分析、分类和回归分析、聚类等。
大数据分析平台通常提供多种数据建模工具和算法，以满足不同的分析需求。
第五步：数据分析在数据建模完成后，我们可以开始进行数据分析。
数据分析是从数据中提取有用信息和洞见的过程。
具体的数据分析方法包括统计分析、机器学习、文本分析等。
大数据分析平台提供各种分析工具和算法，帮助用户发现数据中的模式、趋势、异常等，并得出相应的结论和建议。
第六步：数据可视化数据可视化是将数据分析结果以可视化的形式展示出来的过程。
通过数据可视化，用户可以更好地理解和解释数据，并进行进一步的分析和决策。
大数据分析平台通常提供多种数据可视化工具和库，例如图表、地图、仪表盘等，使用户能够直观地展示和分享他们的分析结果。
大数据模型构建平台介绍v1.0
数据层次划分说明
数据分类设计
数据分布调研
数据CRUD调研
基础概念模型
概念模型
逻辑模型
物理模型
DWA：主要存储应用类数据以及应用产品类相关数据，例如： 各类统一视图信息（使用维度建模技术），客户推荐等等的相关业务模型以及Glasory（维度建模技术）
DWI：数据中心根据客户以及业务需求,拆分、整合信息数据，主要以主题内及相关业务指标、统计指标等业务规则 进行处理，包括拆分的账单数据、拆分的集团客户数据、产品数据等等，用户归属、同时包括处理后的信息数据等
数据模型建设方法论
概念模型(一)
• 概念模型的核心模型Level0层级以及其关系的设定 • Level0级的核心是主题的划分以及主题之间的关系的确定 • 亚信面向数据管理核心主题的划分综合业界的八大主题划分，主要包括参与人、服务、资源、收入、财务等等 • 子主题的划分按照对业务系统（例如：Bss、Oss、MSS）的理解划分，例如：客户、集团、用户、账务等等 • 主题的划分以及概念和逻辑模型基本适用于DWD、主要从数据管理方便、数据可更好归类等角度考虑
• 根据不同平台的特点，形成不同特点平台的物理模型，例如 针对存储在云平台下的详单的物理模型，存储在云平台下 (NOSQL)平台下分光以及流量数据的物理模型，形成在MPP 下，适合MPP特点的物理数据表的物理模型
• 确认模型的层次为ODS、DWD、DWI、DWA，并对模型层 次进一步的细分，不断补析充和完善各层次模型，清晰化各 层次模型存储数据的数据特点
B域数据 O域数据 M域数据 其他数据
物理模型设计原则以及设计重点
数据分类设计
数据分布调研
数据CRUD调研
基础概念模型
概念模型
1.城市信息模型(CIM)基础平台技术标准
3CIM基础平台的时空数据应采用2000国家大地坐标系（CGCS2000）的投影坐标系
或与之联系的城市独立坐标系，高程基准应采用1985国家高程系，时间系统应采用公历纪元和北京时间；
4CIM基础平台的建设和使用应符合国家信息安全可靠的规定，运行环境应符合国家信息安全保密的规定。
图3.2.1 CIM基础平台总体架构及其支撑作用
3.2.2CIM基础平台总体架构应包括三个层次和三大体系，包括设施层、数据层、服务层，以及技术规范体系、信息安全体系、运维保障体系。横向层次的上层对其下层具有依赖关系，纵向体系对于相关层次具有约束关系。
1设施层：应包括信息基础设施和物联网感知设备；
2数据层：应建设至少包括时空基础、资源调查与登记、规划管控、工程建设项目、物联网感知和公共专题等类别的CIM数据资源体系；
1.0.3本标准适用于城市的城市信息模型（CIM）基础平台及其相关应用的建设和管理。
1.0.4城市信息模型（CIM）基础平台的建设和管理，除应符合本标准外，尚应符合国家现行有关标准的规定。
2
2.1.1城市信息模型city information modeling（CIM）以建筑信息模型（BIM）、数字孪生（DigitalTwin）、地理信息系统（GIS）、物联网
3服务层：提供基本功能、物联监测和模拟仿真等功能与服务；提供面向工程建设项目的规划信息模型审查、设计方案模型报建审查、施工图模型审查和竣工验收模型备案等功能和服务；
4技术规范体系：应建立统一的数据标准、技术规范，指导CIM基础平台的建设和管理，应与国家和行业数据标准与技术规范衔接；
5信息安全体系：应按照国家相关安全等级保护要求建立安全保障体系，保障系统运行过程中数据、网络、平台运维等的安全；
大数据平台项目项目介绍
202120222023目录O1计算知识O2大数据平台建设目的O3系统功能介绍O4项目实施计划O5大数据平台建设的背景O6需委办局配合的工作事项传统XXXX数据交换利用面临的困惑和挑战（建设必要性）1数据服务能力不足3缺乏平台4缺乏机制 2缺乏标准各部门信息化建设基础存在差异 ，对数据的服务能力不一致缺乏数据共享机制的责任主体缺乏数据共享的技术支撑能力和基础平台缺乏数据共享的统一标准和规范，缺乏治理机制设计依托城市大数据中心相关平台和应用支撑，汇聚城市管理各相关部门业务数据，进行集中的数据服务和数据分析，提升城市运行管理、城市综合管理决策和产业转型升级等方面的综合能力。
有助于推动社会管理的科学化02利用大数据的手段，构建经济运行指数，不仅能精确反映实时经济运行情况，还能提前预测经济发展趋势，对经济社会的运行规律也有较直观的呈现，将为社会管理的科学化和精细化奠定坚实基础。
有助于社会危机与风险的治理03利用大数据通过应急数据、治安数据跟踪分析，增强对关联事件的研究，可以有效减少对社会危机预判的不确定性，增强风险预警能力，降低社会危机带来的危害。
有助于提升XXXX内部管理水平和效率01通过整合XXXX各部门的数据，使不同部门和机构之间的协调更加顺畅，进而有效提高工作效率，节约治理成本。
通过大数据的手段，科学客观分析XXXX工作绩效，促进XXXX服务水平和能力的提升。
04城市人口结构复杂，对公共服务需求存在着较大的个体间差异，这就要求公共服务模式从过去的千人一面转变为千人千面，公共服务形式由过去的“无序 索取”转向“精准推送”。
大数据通过数据挖掘和分析，使更加个性化和精准化的公共服务成为可能，这将大大提升公共服务的质量和能力。
有助于提升公共服务能力精准治理XXXX可借助大数据实现城市管理、社会管理、应急指挥等精准化治理。
大数据将通过图标的数据呈现，使XXXX从“主观主义”“经验主义”的模糊治理方式，转向“实事求是”“数据驱动”的精准治理方式。
大数据分析的工具和平台介绍
大数据分析的工具和平台介绍随着信息技术的进步和应用范围的扩大，大数据分析逐渐成为企业决策和业务发展的重要手段。
为了有效地处理和分析大数据，各种工具和平台应运而生。
本文将介绍几款主流的大数据分析工具和平台，以帮助读者了解它们的特点和应用场景。
一、HadoopHadoop是一个开源的大数据分析框架，由Apache基金会开发和维护。
它的核心组件包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算框架）。
Hadoop使用分布式存储和计算的方式来处理大规模数据，具有高可靠性和可扩展性的特点。
它适用于处理非结构化和半结构化数据，如日志文件、图像和音视频等。
二、SparkSpark是一个快速而通用的大数据处理引擎，由Apache软件基金会维护。
与Hadoop相比，Spark具有更高的计算速度和更强大的内存管理能力。
它支持多种编程语言，如Java、Python和Scala等，并提供了灵活的数据处理和分析接口。
Spark可以处理结构化和非结构化数据，并支持机器学习和图计算等高级功能。
三、SQL框架SQL框架是一类以结构化查询语言（SQL）为基础的大数据分析工具。
常见的SQL框架包括Apache Hive和Apache Impala等。
这些框架提供了类似于传统关系型数据库的查询语法和操作接口，使得用户可以方便地在大数据集上进行复杂的查询和分析。
SQL框架适用于需要处理结构化数据和进行复杂数据关联和聚合的场景。
四、TableauTableau是一款用于数据可视化和分析的商业智能工具。
它提供了丰富的可视化功能和交互式分析界面，用户可以通过拖拽和点击等简单操作来探索和展示数据。
Tableau支持与各种数据源的连接，包括Excel、SQL数据库和Hadoop等。
它适用于数据探索、报告和决策支持等任务。
五、R语言R语言是一种专门用于数据分析和统计建模的编程语言。
它的强大统计函数库和图形绘制能力使得数据分析师可以方便地进行各种数据处理和建模操作。
大数据分析平台的搭建与使用教程
大数据分析平台的搭建与使用教程随着互联网的全面普及和信息技术的快速发展，大数据分析已成为企业决策和业务优化的重要手段。
为了充分利用海量数据中蕴含的商机和价值，许多企业开始搭建大数据分析平台，并通过数据分析来指导决策和业务发展。
本文将介绍大数据分析平台的搭建与使用教程，帮助读者了解如何构建一个高效可靠的大数据分析平台。
一、搭建大数据分析平台的基本步骤1.需求分析：在搭建大数据分析平台之前，首先要明确自己的需求和目标。
确定需要分析的数据类型、数据源、分析指标等等，并根据这些需求来选择合适的技术和工具。
2.选取适合的大数据技术：大数据技术包括分布式存储、分布式计算和分布式文件系统等。
常用的大数据技术有Hadoop、Spark等。
根据需求和预算，选择合适的技术来构建大数据分析平台。
3.搭建分布式存储系统：分布式存储系统是大数据分析平台的基础，用于存储海量的数据。
常用的分布式存储系统有HDFS、Amazon S3等。
根据选取的大数据技术，搭建相应的分布式存储系统。
4.搭建分布式计算平台：分布式计算平台用于对存储在分布式存储系统中的数据进行计算和分析。
常用的分布式计算平台有MapReduce和Spark。
根据选取的大数据技术，搭建相应的分布式计算平台。
5.建立数据采集系统：数据采集系统用于从各种数据源中获取数据，并存储到分布式存储系统中。
常用的数据采集工具有Flume、Kafka等。
根据需求和数据源类型，选择合适的数据采集工具。
6.构建数据分析模型：根据需求和目标，构建合适的数据分析模型，并使用分布式计算平台进行计算和分析。
常用的数据分析工具有Hive、Pig、R、Python等。
7.可视化和报表展示：将分析结果以可视化和报表的形式展示，便于理解和决策。
常用的可视化工具有Tableau、Power BI等。
二、大数据分析平台的使用教程1.数据采集：首先，通过数据采集系统采集各种数据源中的数据，并存储到分布式存储系统中。
大数据平台搭建方案
大数据平台搭建方案前言随着信息时代的到来，企业面临着日益增长的数据量，需要进行有效的管理和分析。
大数据技术应运而生，为企业提供了解决海量数据存储、处理和分析的解决方案。
本文将介绍一种常见的大数据平台搭建方案，以帮助企业搭建高效的大数据处理系统。
1. 架构设计大数据平台的架构设计是搭建一个可扩展、高性能、高可靠性的数据处理和分析环境的基础。
下面是一个典型的大数据平台架构设计示例：+-------------+| Data Source |+-------------+||v+-----------------+| Data Processing |+-----------------+||v+--------------------------+| Data Storage & Query |+--------------------------+||v+-----------------+| Data Analytics |+-----------------+主要的组成部分包括数据源、数据处理、数据存储和查询、以及数据分析。
下面将详细介绍每个组成部分的搭建方案。
2. 数据源数据源是大数据平台的起点，企业可以从各种来源收集数据。
常见的数据源包括传感器、日志文件、社交媒体等。
以下是一些常用的数据源搭建方案：•传感器：使用传感器技术可以实时收集各种物理参数数据。
企业可以选择合适的传感器设备，并通过传感器数据采集程序将数据传输到大数据平台。
•日志文件：许多企业的系统和应用程序会生成大量的日志文件。
通过搭建日志文件收集和传输系统，可以将这些日志数据导入到大数据平台进行分析。
•社交媒体：在社交媒体上收集的用户评论、点赞、分享等数据可以帮助企业了解客户需求和市场趋势。
通过开发社交媒体数据收集程序，可以将这些数据导入到大数据平台。
3. 数据处理数据处理是大数据平台中的核心部分，负责对大量的数据进行处理和转换。
大数据平台建设方案设计
大数据平台建设方案设计随着信息技术的发展和互联网的普及，大数据成为了一个热门话题。
大数据的实际应用需要一个灵活、高效的平台来支持，因此大数据平台的建设变得非常重要。
本文将介绍大数据平台建设的方案设计，包括架构、技术选型、数据存储与处理、安全性和可扩展性等方面。
一、架构设计大数据平台的架构设计需要考虑到数据的采集、存储、处理和可视化展示等环节。
一个常见的大数据平台架构如下：1. 数据采集层：负责从各种数据源（例如传感器、移动设备、社交媒体等）中采集数据，并将数据按照一定的格式发送到数据存储层。
2. 数据存储层：负责存储和管理大量的数据。
可以采用关系型数据库、NoSQL数据库或者分布式文件系统等技术来实现，根据实际需求选择最合适的方案。
3. 数据处理层：负责对存储在数据存储层中的数据进行处理和分析。
可以采用批处理或流处理的方式，使用分布式计算框架（如Hadoop、Spark等）来进行数据处理和计算。
4. 可视化展示层：负责将处理和分析结果以可视化的方式展示给用户，并提供交互式的查询和分析功能。
二、技术选型在大数据平台的建设中，技术选型是一个非常重要的决策。
下面列举一些常见的大数据技术及其应用场景：1. Hadoop：适用于大规模数据的批处理和分布式存储。
2. Spark：适用于迭代计算、实时计算和机器学习等场景。
3. NoSQL数据库（例如MongoDB、Cassandra等）：适用于非结构化数据的存储和查询。
4. 分布式文件系统（例如HDFS、GlusterFS等）：适用于大规模数据的存储和访问。
三、数据存储与处理数据存储与处理是大数据平台的核心部分。
对于大数据平台的存储，可以根据数据的类型和访问模式选择合适的存储方式。
对于结构化数据，可以选择关系型数据库存储。
对于非结构化数据，可以选择NoSQL数据库进行存储。
对于大规模的数据存储，可以选择分布式文件系统。
同时，数据的处理流程也是需要考虑的重要因素。
数据处理中的大数据存储和处理平台介绍
数据处理中的大数据存储和处理平台介绍随着信息时代的到来，数据量呈现指数级增长的趋势，如何高效地存储和处理海量数据成为一个亟待解决的问题。
于是，大数据存储和处理平台应运而生。
本文将对大数据存储和处理平台进行介绍，包括云存储、分布式文件系统、MapReduce框架和数据仓库。
一、云存储云存储是一种将数据存储在云服务器上的技术，用户可以通过网络访问并管理自己的数据。
云存储采用分布式存储技术，将数据分散存储在多个物理设备上，确保数据的安全性和可靠性。
云存储的好处是可以实现数据的无缝扩展，用户可以根据需要随时增加存储空间，而无需购买额外的硬件设备。
二、分布式文件系统分布式文件系统是一种将文件分散存储在多个节点上的文件系统。
它具有高性能、高可靠性和高容错性的特点。
分布式文件系统采用冗余存储技术，将同一份数据存储在多个节点上，当某个节点失效时，可以从其他节点恢复数据，保证数据的可用性。
分布式文件系统还支持多用户并发访问，能够实现大规模数据的并行处理。
三、MapReduce框架MapReduce是一种用于分布式计算的编程模型和执行环境。
它采用了分而治之的思想，将大规模的数据集划分为多个小的数据块，由多个计算节点同时进行计算，最后将计算结果进行整合。
MapReduce框架适用于批处理型的大数据处理任务，其简单易用和可扩展性得到了广泛应用。
例如，Hadoop是一个开源的MapReduce实现，已经成为大数据存储和处理平台的事实标准。
四、数据仓库数据仓库是一种用于存储和管理结构化数据的系统。
它采用了多维存储结构，能够高效地支持大规模数据的查询和分析。
数据仓库具有离线批处理和实时查询两种模式，用户可以根据需求选择不同的数据处理方式。
数据仓库还支持数据的归档和备份，确保数据的长期保存和可靠性。
总结：大数据存储和处理平台是解决大数据存储和处理问题的重要工具。
云存储、分布式文件系统、MapReduce框架和数据仓库是其中的核心技术。
大数据分析平台的搭建与入门指南
大数据分析平台的搭建与入门指南随着大数据应用的不断发展，大数据分析平台成为企业深入了解和利用数据的关键工具。
建立一个强大的大数据分析平台，可以帮助企业挖掘数据中的价值，提高业务决策的准确性和效率。
本文将为您介绍大数据分析平台的搭建与入门指南，帮助您快速上手大数据分析平台。
一、平台架构设计1. 数据采集层：数据的采集是大数据分析的第一步。
可以使用各种数据采集工具，如Flume、Kafka等，将数据从各种数据源中采集到分析平台中。
在设计数据采集层时，需考虑数据量和数据源的多样性。
2. 数据存储与管理层：数据存储与管理层是大数据分析平台的核心组成部分。
目前最常用的数据存储技术是Hadoop生态系统中的HDFS和HBase。
HDFS适用于海量结构化和非结构化数据的存储，而HBase则适用于大规模的可伸缩性结构化数据存储和读写操作。
3. 数据处理与计算层：在大数据分析平台中，数据处理与计算层用于对采集到的数据进行清洗、转换和计算等工作。
常见的数据处理与计算工具包括Spark、MapReduce 等。
Spark是一种快速、通用的大数据处理框架，支持在内存中进行数据处理，具有较高的性能和灵活性。
4. 数据分析与可视化层：数据分析与可视化层用于对处理后的数据进行分析和展示。
常用的分析工具有Hive、Pig和R等，用于数据分析和挖掘。
数据分析结果可以通过各种图表、仪表盘等形式进行可视化展示，帮助用户更好地理解数据。
二、平台搭建步骤1. 硬件和软件准备：在搭建大数据分析平台之前，需要准备一台或多台服务器作为集群节点，并安装相应的操作系统和软件。
常见的操作系统有Linux、Windows Server 等，而Hadoop和Spark等则是常用的大数据处理和计算框架。
2. 集群搭建：搭建大数据分析平台需要建立一个稳定、可扩展和高可用的集群环境。
可以通过Hadoop的分布式文件系统HDFS和资源调度器YARN来搭建Hadoop集群。
大数据可视化管理平台建设方案
大数据可视化管理平台建设方案目录一、项目背景与目标 (3)1.1 背景介绍 (3)1.2 目标明确 (4)二、需求分析 (5)2.1 功能需求 (6)2.2 性能需求 (8)2.3 安全性需求 (9)三、技术选型 (10)3.1 大数据技术选型 (12)3.2 可视化技术选型 (14)3.3 数据库技术选型 (15)3.4 硬件设备选型 (16)四、平台架构设计 (17)4.2 分层设计 (20)4.3 系统模块划分 (21)五、功能实现 (23)5.1 数据采集与整合 (24)5.2 数据分析与处理 (26)5.3 数据可视化展示 (27)5.4 用户管理与权限控制 (28)六、性能优化 (29)6.1 查询优化 (31)6.2 并发控制 (32)6.3 数据存储优化 (33)七、安全性保障 (34)7.1 数据加密 (35)7.2 权限管理 (36)八、项目管理 (39)8.1 项目计划 (40)8.2 项目实施 (41)8.3 项目验收 (43)九、后期维护与升级 (44)9.1 维护计划 (45)9.2 升级策略 (45)十、总结与展望 (47)10.1 项目成果总结 (48)10.2 未来发展方向 (49)一、项目背景与目标随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为企业决策和管理的重要依据。
大量的数据往往以非结构化的形式存在，使得数据分析和利用变得困难。
为了提高数据的价值，实现数据的高效利用，越来越多的企业开始关注大数据可视化管理平台的建设。
本项目旨在为企业提供一套完善的大数据可视化管理平台建设方案，帮助企业实现数据的快速分析、挖掘和应用，从而提高企业的运营效率和竞争力。
构建一个全面、高效的大数据可视化管理平台，实现数据的集中存储、处理和分析。
通过大数据分析技术，挖掘数据中潜在的规律和价值，为企业决策提供有力支持。
实现数据的实时监控和预警，提高企业对市场变化的敏感度和应对能力。
为用户提供便捷的操作界面和丰富的数据可视化展示方式，降低用户的使用门槛。
大数据交易平台操作手册
大数据交易平台操作手册V1.0目录第1章平台简介 (4)第2章大数据交易平台操作说明 (4)2.1用户注册 (4)2.1.1个人用户注册 (4)2.1.2企业用户注册 (5)2.2数据资产 (6)2.2.1数据源 (6)2.2.2数据模型 (6)2.2.3可视化引擎工具 (7)2.2.4应用场景 (7)2.2.5采集爬取工具 (8)2.2.6清洗脱敏工具 (8)2.2.7数据分析平台 (9)2.2.8数据开发平台 (9)2.2.9数据管理平台 (10)2.2.10数据安全组件 (10)2.3项目试用 (11)2.4项目结算 (11)2.4.1创客用户支付结算 (11)2.4.2企业用户支付结算 (11)2.5个性定制 (11)2.5.1个性定制 (12)2.5.2我的定制 (12)2.6个人中心 (12)2.6.1用户信息管理 (12)2.6.2我的关注 (12)2.6.3我的项目 (12)第3章数据融合平台简介 (13)3.1平台简介 (13)3.2整体构架 (13)第4章融合平台使用说明 (14)4.1我的账户 (15)4.1.1账户管理 (15)4.1.2我的资产 (15)4.2数据源 (16)4.2.1自有数据源 (17)4.2.2平台数据源 (18)4.3数据模型 (18)4.3.1模型查看 (18)4.3.2模型上传 (18)4.4数据加工 (19)4.4.1项目管理 (20)4.4.2工作流管理 (21)4.4.3流程配置 (21)4.4.4节点参数设置 (22)4.4.5工作流保存 (25)4.4.6运行工作流 (26)4.4.7状态和结果 (26)4.5数据仓库 (26)4.6可视化引擎 (27)4.7大数据应用集成 (28)4.8发布管理 (28)4.9采集爬取工具 (28)4.10清洗脱敏工具 (28)4.11数据分析平台 (29)4.12数据开发平台 (29)4.13数据管理平台 (29)4.14数据安全组件 (29)4.15个人数据银行 (29)4.16控制面板 (29)4.16.1用户管理 (30)4.16.2权限管理 (31)4.16.3管控中心 (32)4.16.4监控中心 (33)第1章平台简介大数据交易平台通过构建公有云平台系统，实现数据源、数据模型、可视化引擎工具、应用场景、采集爬虫工具、清洗脱敏工具、数据分析平台、数据开发平台、数据管理平台、数据安全组件等大数据资产的分类展示、检索和使用。
大数据平台建设方案
大数据平台建设方案随着互联网的快速发展和智能技术的日益成熟，大数据已经成为了推动企业发展的重要资源。
通过利用大数据分析，企业可以更好地了解用户需求、优化产品和服务、降低成本、提高效率。
因此，建设一个高效、稳定的大数据平台对于企业的发展至关重要。
一、需求分析和规划二、架构设计根据需求分析的结果，设计适合企业的大数据平台的架构。
大数据平台的架构通常包括以下几个关键组件：1.数据采集：负责从各种数据源中采集数据，包括传感器数据、日志数据、交易数据等。
这些数据可以通过实时流式处理或批量处理方式采集。
2.数据存储：负责存储采集到的原始数据和处理后的数据。
数据存储可以采用分布式文件系统或分布式数据库，以提供高可靠性和可扩展性。
3. 数据处理和分析：负责对数据进行处理和分析，提取有价值的信息和洞察。
数据处理和分析可以采用分布式计算框架，例如Hadoop、Spark等。
4.数据可视化：负责将处理和分析后的数据以可视化的方式展示给用户，帮助用户更好地理解和利用数据。
数据可视化可以采用图表、仪表盘、报表等形式。
三、基础设施建设基于架构设计，进行大数据平台的基础设施建设。
这包括硬件设备的采购和配置，以及软件环境的搭建和配置。
硬件设备需要具备高性能、高可靠性和可扩展性的特点，以应对数据处理和存储的需求。
在软件环境方面，需要安装和配置合适的操作系统、分布式计算框架、分布式文件系统等。
四、数据采集和处理根据需求和架构设计，进行数据采集和处理的实施。
数据采集可以通过编写采集程序或使用现有的数据采集工具来实现。
数据处理可以采用流式处理或批量处理的方式，根据需要选择合适的计算框架，并编写相应的数据处理程序。
五、数据存储和管理根据架构设计，选择合适的数据存储方案，并进行数据存储和管理的实施。
数据存储可以采用分布式文件系统、分布式数据库或存储平台，以满足数据存储和查询的需求。
在数据管理方面，需要对数据进行备份、归档和清理，以保证数据的可靠性和高效性。
大数据平台描述
大数据平台在系统结构上包括数据采集系统、数据库管理系统、数据融合系统、资源服务管理系统、平台管理系统、任务调度管理系统、数据分析系统、数据可视化系统，如图所示:图：大数据平台系统结构1.1.1.1数据采集系统1）系统概述数据采集子系统通过多种方式和途径，把政府和企业各个部门的数据、物联网的数据、互联网的数据汇聚到大数据中心。
基于大容量、消息和事件的数据导入，面向不同格式的结构化、非结构化和流形式的城市数据，提供易于运营的多种数据源管理和格式转换以及原始数据的临时存储。
2）系统结构数据采集子系统通过丰富多样可供选择的采集方式，包括系统直采填写、数据导入、数据交换、网络抓取、API接口调用、感知设备对接等多种方式把政府和企业各个部门的数据汇聚到数据服务中心。
数据格式包括传统的结构化数据，或视频、录音、图片、文本等非结构化的数据，并可实现采集自动归类和预处理。
其基本原理如下图所示：图：数据采集总体架构数据采集子系统通过不同数据节点，通过数据的推拉，将政府和企业各部门的数据汇聚到数据服务中心，形成数据服务中心的基础数据资源库。
3)系统功能数据采集系统的功能包括数据源管理、指标项管理、集群管理、流程管理、流程日志、服务日志、插件管理。
(1)数据源管理：数据源管理主要解决政府各个部门、互联网爬取站点和物联网设备的数据源注册和管理，目前系统支持数据源包括：MySQL数据库、Oracle数据库、Hbase、Hive、NoSQL数据、云数据库、大文件系统、小文件系统等各种关系性数据库和非关系数据库。
数据源中存储了所有建立数据库连接的信息，就象通过指定文件名可以在文件系统中找到文件一样，通过提供正确的数据源名称，用户可以找到相应的数据库连接；能够实现多类型数据源的注册、查询和管理等功能。
(2)指标项注册：包括采集指标项注册，下发指标项注册，对需要做共享交换的数据进行登记，配置好交换数据的源和目标，这个功能就是对所有指标项做统一的管理。
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Party Managment： 参与方管理
包括现在和未来希望可以维护其 资料的参与方，包括个人客户 （潜在）、集团客户、家庭客户、 SP等供应商、员工等等
Revenu： 收入
覆盖所有的收入源（预付费/后付 费，设备租赁，或者销售），销 售流程，预存，缴费和返还/调账 流程。以及由收入产生的账户、 账务、收入、欠费等等的信息。 。
数据层次划分说明
数据分类设计 数据分布调研 数据CRUD调研 基础概念模型 概念模型 逻辑模型
物理模型
DWA：主要存储应用类数据以及应用产品类相关数据，例如： 各类统一视图信息（使用维度建模技术），客户推荐等等的相关业务模型以及Glasory（维度建模技术） DWI：数据中心根据客户以及业务需求,拆分、整合信息数据，主要以主题内及相关业务指标、统计指标等业务规则 进行处理，包括拆分的账单数据、拆分的集团客户数据、产品数据等等，用户归属、同时包括处理后的信息数据等
• 对数据类型进行调研和划分，确认数据的大的分类
数据模型建设阶段
数据分类设计 数据分布调研 数据CRUD调研
基础概念模型
概念模型
逻辑模型
物理模型
概念模型
数据仓库的概念模型是联系主观与客观的桥梁，它是一个为一定的目标设计系统、
收集信息而服务的概念性工具，具体到计算机系统设计中，概念模型是客观世界到计 算机世界的一个中间层次。概念模型的作用就是信息世界的一种架构。因此，概念模 型的设计要求创建一种基于对象的，代表实际业务的模型。由于概念模型是面向业务 层面的模型，因此概念模型主要来源于业务和需求。 是一个高层次的数据模型 定义了重要的业务概念和彼此的关系
编码 规范
•模式名规范 •表命名“见名知意” 原则 •表命名指示内容包 括
• • • • •
减少重复无 效计算
•业务口径固化 •统计口径固化 •规划70%以上的应 用都经过DWA层实 现，减少重复计算
Finance(Cost and Contribute)：财务
是业务的财务透视，包括电信服务 提供商业务的所有成本，这个域与 所有其他的业务域相交，但是限制 自己是成本和赢利能力两个方面的 度量。 。
Provision and Activation:供应链
覆盖完整供应链的订单管理和安 装流程。包含了携号转网，故障 管理（与Customer Management共享）和SLA管理。 。
设
第二，技术的领先性。它可以跟踪系统任何阶段的软件工具的部署和正确使用。 第三，行业模型的先进性、完整性、一致性、灵活性以及松散型 数据仓库模型设计是一种从旧有数据中,模型化得到的新的数据。那么如何才能从旧有数据中挖出这些新数据呢？ 如何将各类数据融合在一起。其中所遇到的最主要的挑战将是如何用新的方法观察数据并且让业务人员比较容易 得到需要的数据。 对不同域的数据数据模型进行整合，形成跨企业统一的数据视图；例如：B\O\M域模型进行整合
缺乏有效载体，经验沉淀不足；
模型复制难度大，项目实施费 时费力； 项目实施往往加班加点，人力
指标杂乱，管理无序，效率低下，
亟需对数据仓库进行重构； 目前多省已表达出重构需求， 工程量随时可能放大
电商、政企等大市场。需求一旦
纷至沓来，我们是否做好了准备？ 我们的“装备”是否先进？
资源复用率较低，工作效率不高
对性能的评估在一个数据仓库之初也要充分考虑.最好DBA的参与。
物理模型建设思路
数据分类设计 数据分布调研 数据CRUD调研 基础概念模型 概念模型 逻辑模型
物理模型
物理模型设计：
• 根据已有模型版本,参考行业模型，形成标准的浙江物理模型 的版本 • 参照国际标准命名规范,在原有命名规范的基础上,形成浙江的 基本不变的模型主题、层次以及数据表的命名规范 • 根据不同平台的特点，形成不同特点平台的物理模型，例如 针对存储在云平台下的详单的物理模型，存储在云平台下 (NOSQL)平台下分光以及流量数据的物理模型，形成在MPP 下，适合MPP特点的物理数据表的物理模型 • 确认模型的层次为ODS、DWD、DWI、DWA，并对模型层 次进一步的细分，不断补析充和完善各层次模型，清晰化各 层次模型存储数据的数据特点
Instance: 用户订购
主要包含用户与产品、策划及服务 的订购关系，满足满足实例级各种 业务分析。
.
Group： 集团客户
包括以集团的粒度，整合相关业 务维度、标签、指标等信息
Behaviour： 用户行为
主要以用户为粒度，在不同业 务中的使用情况进行汇总，满 足多业务维度下使用量分析。
The Matic ： 专题
数据调研 数据初始化
DACP 开发维护
开发管理 数据管理
对外
强化模型设计能力； 提升模型管控效率
概念模型设计
逻辑模型设计 物理模型设计
运行监控
维护管理 ……
目录|CONTENTS
1 2
背景
定位 亮点
3 4
5
系统架构
方法论 功能架构 开发现状
6
7
亮点
建模工具IT化
建模经验得到有效沉淀，有效提升工作效率
包含面向某类专题分析，相对 比较独立。如：交往圈、终端 换机、流失预警、批养卡等。
主要包含业务特征，业务探索分析等 处理结果。
Business Discovery ： 业务探索
概念模型设计示例
数据分类设计 数据分布调研 数据CRUD调研
基础概念模型
概念模型
逻辑模型
物理模型
逻辑模型建设思路
数据分类设计 数据分布调研 数据CRUD调研 基础概念模型 概念模型
模型要素标准化
构建行业指标库、维度库、规则库等，建立一套标准体 系
模型命名自动化
表、字段自动规范命名，字段词义解析，并能不断积累 完善
模型转换自动化
逻辑模型设计完成，依据指定模型层次、主题、平台 （DB2及Hadoop）,自动生成物理模型
目录|CONTENTS
1 2
背景
定位 亮点
3 4
逻辑模型
物理模型
逻辑模型
逻辑模型来自拥有行业经验的概念模型，里面凝聚了许多
成功的经验，而且从规划上符合行业系统的长远发展，因 此逻辑模型应当从概念模型上相对平滑的过度过来。 逻辑建模是数据仓库实施中的重要一环，它能直接反映出 业务部门的需求，同时对系统的物理实施有着重要的指导 作用。从狭义的概念说，逻辑模型是否正确表达了业务规 则，也就是准确，但是随着人们对数据仓库认识的加深， 质量的含义不断延伸,现在对模型质量要求不仅仅单纯指单 纯的业务规则，还包括模型满足用户分析需求的程度，它 是一个包含丰富内涵、具有多维因素的综合性概念。 确定设计原则
DWD：按照八大主题规范，经过转换后，最完整的明细数据存储，同时数据把持唯一性和完整性，是数据中心最完 整、最明细的数据，基本遵循三范式规范，数据可以根据类型存储在不同的存储介质上。 ODS：操作型数据以及实时数据存储，主要存储来自M、B、O 以及互联网等等，经过简单数据处理的数据，数据存储时间短，主要 解决业务部门短时数据需求
大数据模型构建平台 BDMP 方案介绍
BDX-SRD-Solution Support Dept. 2015-02
目录|CONTENTS
1 2
背景
方法论 功能架构 开发现状
6
7
背景
内部需求
模型设计及开发经验丰富，但
行业需求
通信行业BI系统进入瓶颈期，
大市场需求
亚信战略转型，放眼金融业、
借助本次模型重构的契机，依据模型设计的全流程，推出大数据模型构 建平台（Big Data Modeling Platform，简称BDMP），旨在利用IT化的 手段，沉淀建模经验，提升工作效率，让模型构架更加专业、规范，后期管 控及维护更加方便快捷。BDMP将成为我们在模型建设中的一把“利刃”
目录|CONTENTS
Service： 服务
包括产品、规格、策划、服务、 订购实例等电信和其他公司向外 出售的相关信息及服务能力
.
Marketing： 市场
Resouce ： 资源
电信网络、终端、物品、地域 等等的资源信息
使用潜在客户与联系人的列表， 覆盖所有的忠诚度，营销活动 和促销流程，以及市场份额
参与方参与电信所有活动所产生的并 且希望保留记录信息，例如： tCDRs, 客户息，以及由此产生的日志、流服 务信水信息等等。
B域数据
O域数据
M域数据
其他数据
物理模型设计原则以及设计重点
数据分类设计 数据分布调研 数据CRUD调研 基础概念模型 概念模型 逻辑模型
物理模型
确定数据架 构 向物理模型 转换 确定命名规 范 表结构 设计
已有企业规 范
•遵守CMCC-LDM •省公司有遵守的要 求 •在CMCC-LDM基础 上进行扩充分层存储、 分表等
Event： 事件/活动（使用者）
数据模型建设方法论
概念模型(二)
• • • • 亚信面向数据数据分析核心主题的划分经过几省经验总结及参照集团规范等划分为用户、账务、业务量、用户 订购、集团客户、数据业务、专题、业务探索等 主题划分以及概念和逻辑模型基本适用于DWI、DWA层 主题划分主要从业务分析、业务考察规则、数据使用方便等角度整合业务信息 该部分主题独立划分在不适合或有更好的建议，也可以根据各省实际情况调整
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背景
定位 亮点
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5
系统架构
方法论 功能架构 开发现状
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定位
平台定位 对内
提升模型建设效率； 沉淀模型设计经验
与DACP的关系
BDMP侧重于模型架构及设计阶段，DACP侧重于开发及维护； 模型开发及维护依然借助于DACP，与DACP形成模型全流程管理