大数据基础平台建设解决方案
人大金仓大数据平台解决方案
KingbaseDBCloud-系统功能
KingbaseDBCloud
数据共享（标准应用接口JDBC、ODBC等） 数 据 处 理
MPP
并行SQL
水平分区 垂直分区
R语言 高级分析
内置数据挖 掘算法
关系表
外部表
结构化数据
非结构化数据 HDFS
数 据 存 储
大数据平台建设内容
统一应用平台 应用架构设计 典型应用（管理驾驶仓、报表系统等）
批量数据集中 标准映射 数据集中策略 标准执行 数据质量检核 权限管理
定制数据 服务
数据目录 数据质量分析 数据防护 数据检索
数据整合
标准维护 数据整合模型
数据质量改进
安洗
管理体系
制度
服务配置
数据加工 角色 与技能
服务目录 分工 与职责 流程 方法
数据存储
人大金仓大数据管理平台 解决方案
北京人大金仓信息技术股份有限公司
目录
建设背景及目标
平台规划及架构 平台建设内容 建设策略与方法 成功案列
1
2
3 4 5
大数据发展意义
工信部在《基于云计算的电子政务公共平台顶层设 计指南》中明确提出，要求“各地充分发挥既有资源作 用和新一代信息技术潜能，积极开展基于云计算的电子 政务公共平台顶层设计，继续深化电子政务应用，全面 提升电子政务服务能力和水平，进一步提高电子政务发 展质量”。
Oracle 支持符合ODBC/JDBC 接口规范的46种数据库系统 支持主流的国内外操作系统 Windows 系列/Linux系列
SQL Server Sybase
KingbaseES
Informix DB2
政务大数据资源平台建设解决方案
政务大数据资源平台建设解决方案解决方案：一、数据整合政务部门拥有大量的数据，但这些数据分散在不同的系统和部门中，无法有效整合和利用。
因此，政务大数据资源平台的建设首先需要解决的问题是数据整合。
1.数据采集：通过建立数据采集系统，对政务部门的各种数据进行采集和录入，包括行政审批、社会保障、交通运输、环境保护等领域的数据。
采用自动化手段进行数据采集，减少人工录入的错误和延误。
2.数据清洗和整理：对采集到的数据进行清洗和整理，包括去除冗余数据、纠正错误数据、标准化数据格式等，确保数据的准确性和一致性。
3.数据标准化：制定统一的数据标准和元数据，确保各个数据系统之间的数据能够互通和共享。
引入行业标准和国际标准，使得政务数据能够与其他行业数据进行交互和应用。
4.数据集成：通过建立数据集成平台，将各个系统中的数据进行整合，形成统一的数据视图。
采用ETL（Extraction, Transformation and Loading）工具和数据仓库技术，实现数据的集成和转换。
二、安全保障政务数据的安全是非常重要的，因为政务数据涉及到国家的核心利益和公民的个人隐私。
因此，政务大数据资源平台的建设需要解决数据安全的问题。
1.数据隐私保护：对于涉及个人隐私的数据，要严格控制访问权限，只允许授权用户访问，并对数据进行脱敏处理，确保个人隐私的安全。
2.数据加密和传输：对于政务数据的传输和存储，要采用加密技术，确保数据在传输和存储过程中的安全。
采用SSL（Secure Sockets Layer）协议和VPN（Virtual Private Network）技术，实现数据的加密传输。
3.数据备份和恢复：建立完善的数据备份和恢复机制，确保数据在意外情况下能够及时恢复。
采用分布式存储和异地备份技术，提高数据的容灾和可靠性。
4.数据权限管理：建立细粒度的数据权限管理机制，对不同用户和不同部门进行权限划分，确保数据的安全访问。
采用RBAC（Role-Based Access Control）模型和审计机制，强化数据的访问控制和审计。
大数据平台建设方案
大数据平台建设方案1. 引言随着互联网的发展和技术的进步，大数据已经成为企业获得竞争优势和实现可持续发展的关键。
大数据平台的建设是企业实现数据驱动决策的基础，本文将介绍一套完整的大数据平台建设方案。
2. 建设目标大数据平台的建设目标是实现数据的高效收集、存储、处理和分析，以及提供可靠的数据服务支持决策和业务发展。
3. 技术架构大数据平台的技术架构包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等核心组件。
数据采集是大数据平台的第一步，要从多个数据源收集和整合数据。
可以使用各种数据采集工具，如日志收集工具、爬虫工具和传感器等。
采集的数据要经过清洗和转换，以确保数据的质量和一致性。
3.2 数据存储大数据平台需要具备可扩展的数据存储能力，以应对不断增长的数据量。
常用的数据存储方式包括分布式文件系统和分布式数据库等。
数据存储应具备高可用性、高性能和可靠性。
3.3 数据处理数据处理是大数据平台的核心功能，主要包括实时处理和批处理。
实时处理可使用流处理框架，如Apache Kafka和Apache Flink；批处理可使用分布式计算框架，如Apache Hadoop和Apache Spark等。
数据分析是大数据平台的重要应用场景之一，可以通过数据挖掘和机器学习等技术对数据进行分析和挖掘，以发现数据中的模式、规律和趋势，支持决策和业务发展。
4. 方案实施大数据平台的建设需要进行全面的规划和实施。
以下是一个具体的大数据平台建设实施流程：4.1 确定需求首先，需要明确大数据平台的需求，包括数据的来源和用途，以及业务的需求和目标。
需求分析是建设大数据平台的基础，可以帮助选择适合的技术和工具。
4.2 技术选型根据需求分析的结果，可以进行技术选型。
需要考虑数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等方面的技术选型，选择适合的开源或商业工具和框架。
4.3 平台搭建根据技术选型的结果，可以开始搭建大数据平台。
需要安装和配置相关的软件和硬件环境，同时进行网络和安全设置。
人大金仓大数据平台解决方案概要
KingbaseSmartBI — 应用功能体系
所有 访问终端
Smartbi Mobile
Smartbi Office Addin（开发）
Smartbi dataIn
Smartbi 信息交付门户（在线报表、报告、仪表盘）
Smartbi 数据补录
Smartbi BI处理引擎
3rd SDK 3rd Tool
Smartbi xQuery
灵活报表
决策仪表盘
多维分析
地图分析
任务调度
+
+
统一语义模型
+
+
所有 数据源
监控视频
多维数据库
关系数据库
Nosql数据库
数据仓库
Smartbi绝不是个报表设计器，而是个集成、扩展的平台
直观的图形展现
• 表现形式丰富：内置全国地图（到区县级）、表格、油量图、泡泡图、雷达图、 地图、柱图、饼图、曲线图等丰富的数据展示形式 • 动态画图效果，生动形象
4
5
成功案列
大数据管理平台规划
统一规划与运营
数据资产管理规划
信息源 数据资源 数据标准
数据中心整体架构
实施路线图规划
BIU建设
数据管理
元数据 数据质量
数据安全
数据采集
数据存储
数据服务
应用功能
门户
系统运维
结构化及非结构化数据 非实时采集
数据共享
管理驾驶舱 查询/检索
分析决策人员
结构化数据仓库
数据交换 统计分析 开发人员 预警告警 数据分发 分析数据集市 数据挖掘 大数据分析 运维人员
大数据平台建设内容
大数据云平台项目规划建设方案
需求分析与评估
总结词
需求细化、优先级排序、风险评估
详细描述
将业务需求和技术需求进行细化，明确各项需求的优先级和实现路径，同时对项目需求进行风险评估，包括资源 、技术、市场等方面的风险，为后续项目计划制定提供依据。
03
项目总体规划
项目整体架构设计
架构设计原则
基于模块化、松耦合、可扩展等原则进行设计，同时考虑高可用性 、安全性、稳定性以及可扩展性等因素。
根据项目需求和实际情况，选择合适 的云平台，如阿里云、腾讯云等。
02
资源规划
根据系统规模和性能要求，规划云平 台所需资源搭建
在选定的云平台上创建部署环境，包 括操作系统、网络环境、数据库等。
性能测试
对部署好的系统进行性能测试，确保 系统能够满足项目需求。
05
运维管理体系建设方案
运维管理策略
制定运维管理策略，包括监控、部署、安全、备份等方 面的策略，以确保系统稳定运行和数据安全。
运维管理流程
明确运维管理流程，包括问题管理、变更管理、配置管 理等方面的流程，以确保运维工作的规范化和高效化。
监控预警与应急响应方案
监控预警
通过建立完善的监控预警系统，实现对系统运行状态 的实时监控和预警，及时发现和解决问题，避免故障 的发生。
项目进度管理与风险管理计划
项目进度管理
制定详细的项目时间表，包括各阶段的时间节点和里程碑，并采用甘特图等工具进行进度监控。
风险管理计划
识别项目中可能出现的风险及影响，制定相应的应对措施和备选方案，确保项目顺利进行。
项目验收与转交方案
项目验收方案
制定详细的验收标准和流程，包括功能测试、性能测试、安 全测试等，确保项目满足预期目标。
大数据平台数据治理项目建设方案
大数据平台数据治理项目建设方案目录一、项目背景与目标 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)二、项目需求分析 (5)2.1 数据治理原则 (6)2.2 数据治理范围 (7)2.3 数据治理流程 (8)三、项目内容与任务 (10)3.1 数据治理架构设计 (11)3.2 数据质量提升 (12)3.3 数据安全保障 (13)3.4 数据资源管理 (14)3.5 数据治理机制建设 (16)四、项目实施计划 (16)4.1 项目时间表 (18)4.2 项目阶段划分 (18)4.3 项目责任分配 (19)五、项目资源保障 (20)5.1 人力资源保障 (22)5.2 物力资源保障 (23)5.3 资金保障 (24)六、项目风险与应对措施 (25)6.1 项目风险识别 (27)6.2 项目风险评估 (28)6.3 项目风险应对措施 (30)七、项目监控与评估 (30)7.1 项目进度监控 (31)7.2 项目质量评估 (33)7.3 项目效益评估 (33)八、项目总结与展望 (34)8.1 项目成果总结 (36)8.2 项目经验教训 (37)8.3 项目未来展望 (38)一、项目背景与目标随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为企业和社会发展的重要驱动力。
大数据平台作为汇聚、处理和分析海量数据的核心基础设施，其建设对于提升企业的数据驱动决策能力、优化业务流程、降低成本等方面具有重要意义。
我们面临着数据治理体系不完善、数据质量参差不齐、数据安全隐患等问题，这些问题严重制约了大数据平台的稳定运行和高效利用。
本项目的目标是构建一个统规范、安全的大数据平台数据治理体系，实现数据的标准化管理、自动化处理、智能化分析，为企业的决策提供有力支持。
建立完善的大数据平台数据治理体系，包括数据标准、数据质量、数据安全等各个方面；本项目的实施对于提升企业的数据治理能力和大数据平台的应用水平具有重要意义，将为企业的数字化转型和创新发展注入新的活力。
大数据平台整体解决方案
汇报人： 2024-01-08
目录
• 大数据平台概述 • 大数据平台架构 • 大数据平台关键技术 • 大数据平台实施方案 • 大数据平台应用案例 • 大数据平台未来展望
01
大数据平台概述
大数据的定义与特性
数据量大
数据量通常达到TB级别甚至 PB级别。
数据多样性
包括结构化数据、非结构化数 据、流数据等多种类型。
03
大数据平台的出现为解决大规模数据处理和分析问 题提供了解决方案。
大数据平台的应用场景
01
商业智能
通过大数据分析，提供商业洞察和 决策支持。
风险控制
通过大数据分析，进行风险评估和 预警。
03
02
智能推荐
基于用户行为和喜好，进行个性化 推荐。
社交媒体分析
分析社交媒体上的用户行为和舆论 趋势。
04
02
大数据平台架构
数据采集层
数据采集
支持多种数据源接入，包括数据库、 文件、API等，实现数据的统一采集 。
数据清洗
对采集到的数据进行清洗和预处理， 去除无效和错误数据，保证数据质量 。
数据存储层
数据存储
采用分布式存储系统，实现数据的可靠存储和高效访问。
数据压缩
对存储的数据进行压缩，节省存储空间，提高数据存储效率。
总结词
优化库存管理、提升用户体验
详细描述
电商企业利用大数据分析用户购买行为和喜 好，实现精准选品和库存管理，降低库存积 压风险；同时，通过数据分析优化物流配送 ，提升用户收货体验。
物流行业大数据应用案例
总结词
提高运输效率、降低运营成本
详细描述
物流企业利用大数据分析运输路线和货物流转情况， 优化运输计划，提高运输效率；同时，通过数据分析 降低人力和物力成本，提升企业盈利能力。
全域智慧旅游大数据服务平台建设综合解决方案全
业务功能
图像监控
存储回放
报警联动
个性化功能
音频对讲
增值功能
多画面监控
多画面轮巡
云镜控制
远程控制
客户端存储
中心存储
前端存储
录像检索
本地回放
远程回放
报警输入
控制输出
移动侦测
图像抓拍
图像识别
电子地图
双向对讲
广播喊话
网闸穿越
环境监控
3G网关
系统SDK
旅游云数据中心
全域智慧旅游大数据综合管理平台
旅游行业公共服务平台（面向行业服务需求）
终端
用户群
触摸屏
IPTV
全域智慧旅游大数据公共服务平台
数据分析算法及模型
云数据中心-数据服务
UTRA、旅游元素标签分析
云数据中心-数据服务
游客多维度分析
云数据中心-数据服务
云数据中心-数据应用
舆情分析
搜索 购票 选购优惠券定酒店 买机票 评论
广告 促销 优惠券库存信息 …
订购 评论 反馈使用情况统计分析 …
景区安全游客流量统计分析投诉反馈
政策发布行政管理
综合安防游客流量统计分析停车管理投诉反馈
景区介绍视频资源智能导览资讯发布广告促销
全域智慧旅游大数据主要角色需求分析
物联网终端
数据能力开放服务
目的地门户网站
目的地电子商务
旅游APP
智能停车场
大屏幕信息
游客体验中心
到达旅游目的地，停车、入住酒店、搜索周边餐饮、规划行程、参观体验中心了解目的地概况……
景区电子门禁
GPS车船调度
游客流量监测
游客中心换取门票或用二维码电子票，进入景区…
大数据平台建设方案【范本模板】
大数据平台建设方案（项目需求与技术方案）一、项目背景“十三五”期间,随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”.**＊(某政府部门)为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生.大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新"，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。
二、建设目标大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。
它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性,加大宏观调控力度，促进经济持续健康发展。
1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据,构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。
2、梳理各相关系统数据资源的关联性,编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开,建立跨部门跨领域经济形势分析制度。
3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。
三、建设原则大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则,全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
1、统筹规划、分步实施。
结合我省经济发展与改革领域实际需求,明确总体目标和阶段性任务,科学规划建设项目。
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。
智慧工业园区大数据分析平台建设和运营一体化解决方案
智慧工业园区大数据分析平台建设和运营一体化解决方
案
随着科技的进步和发展，新技术已经在改变世界。
在大数据分析领域，以智能物联网（IoT）为代表的技术发展如火如荼，大数据分析技术也正
在不断改变着企业的经营方式和行业格局。
因此，智慧工业园区构建大数
据分析平台，建设和运营一体化解决方案是发展高端装备制造、高分子材料，生物技术和新能源等产业所必不可少的。
一、智慧工业园区大数据分析平台建设原则
1、以企业业务和营运需求为导向，把企业业务、营运信息作为主要
的数据采集和分析目标。
2、坚持路标竞争，以建设精准、可行、实用的大数据分析平台和解
决方案为核心，充分发挥数据分析系统的核心竞争力。
3、确保系统的可靠性和安全性，以保证企业数据的安全及可靠性。
4、坚持数据驱动的方式，以驱动大数据分析平台的研发和实施。
5、坚持技术创新与应用创新，以打造有效的大数据分析平台和解决
方案。
二、智慧工业园区大数据分析平台建设主要内容
1、搭建大数据分析平台的基础设施，包括大数据采集、存储、处理
和分析技术，以及应用系统的技术支持和数据连接等。
智慧社区大数据分析平台建设和运营综合解决方案
2023
智慧社区大数据分析平台建设和运营综合解决方案
contents
目录
引言大数据分析平台建设智慧社区大数据的应用运营模式和机制系统测试与评估总结与展望
01
引言
随着城市化进程的加速，社区治理和运营面临着越来越大的挑战，需要引入智慧社区的概念，通过大数据技术来提高社区治理和运营水平。
背景
构建一个智慧社区大数据分析平台，通过对社区大数据的采集、存储、分析和应用，为社区治理和运营提供全方位的数据支持，提高社区服务水平和居民生活质量。
设计平台架构
根据需求分析结果，设计大数据分析平台的架构，包括数据采集、整合、存储、分析等各个模块。
开发与测试
按照设计结果，开发大数据分析平台并进行测试，确保平台的稳定性和性能。
上线运行
将大数据分析平台部署到社区服务器上，并进行上线运行测试，根据实际运行情况进行调整和优化。
培训与推广
对社区管理者和相关人员进行大数据分析平台的培训和推广，让他们充分了解和使用平台。
运营策略
运营模式
数据采集与整合
运用多种技术手段，采集并整合社区各类数据，形成统一的数据资源库。
服务外包与合作
与专业的大数据服务提供商合作，共同推进智慧社区大数据分析平台的建设和运营。
社区参与与协作
鼓励居民参与社区治理，与政府、企业等各方共同协作，实现社区共治共享。
01
03
02
05
系统测试与评估
公共服务
通过大数据分析，可以优化社区公共服务的资源配置，提高公共服务的质量和效率，为社区居民提供更加便捷、高效、优质的服务。
社区治理数据分析
消费者画像
通过大数据分析，可以了解社区商业的消费者画像，包括年龄、性别、职业、消费习惯等信息，为商业决策提供重要支持。
大数据中心建设方案
大数据中心建设方案一、引言随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为现代社会的重要资源。
大数据中心作为存储、处理和分析大数据的核心设施，扮演着至关重要的角色。
本文将详细介绍大数据中心建设方案，包括基础设施、硬件设备、软件平台以及安全保障等方面。
二、基础设施建设1. 地理位置选择大数据中心的地理位置选择是至关重要的。
应优先选择地震、洪水等自然灾害风险较低的区域，同时要考虑到电力供应的稳定性和网络带宽的充足性。
2. 建筑设计大数据中心的建筑设计应考虑到空间利用率、散热系统、供电系统和网络布线等方面。
建筑物应具备良好的通风和散热系统，以保证设备的稳定运行。
供电系统应具备备用电源和稳定的供电能力，以应对突发情况。
网络布线应满足高速、低延迟和可靠性的要求。
三、硬件设备选型1. 服务器大数据中心的服务器选型应考虑到处理能力、存储容量、可扩展性和能耗等因素。
可以选择高性能的服务器，如多核处理器和大容量内存，以满足大数据处理的需求。
同时，要选择具备良好扩展性的服务器，以便未来根据需求进行升级。
此外，节能环保也是一个重要考虑因素。
2. 存储设备大数据中心的存储设备选型应考虑到容量、性能和可靠性。
可以选择高容量的硬盘阵列、固态硬盘等存储设备，以满足大数据的存储需求。
同时，要保证存储设备的高性能和可靠性，以确保数据的安全和可用性。
3. 网络设备大数据中心的网络设备选型应考虑到带宽、可靠性和安全性。
可以选择高速、可靠的网络交换机和路由器，以满足大数据的传输需求。
同时，要保证网络设备的安全性，采取防火墙、入侵检测系统等安全措施，防止数据泄露和攻击。
四、软件平台选择1. 数据管理平台大数据中心的数据管理平台选型应考虑到数据的存储、处理和分析需求。
可以选择成熟的大数据管理平台，如Hadoop、Spark等，以支持大规模数据的存储和处理。
同时，要考虑到平台的易用性和可扩展性。
2. 数据分析工具大数据中心的数据分析工具选型应考虑到数据的分析需求和用户的使用习惯。
自然保护区大数据分析平台建设整体解决方案
xx年xx月xx日
contents
目录
• 引言 • 大数据平台架构设计 • 核心技术实现 • 应用场景与案例 • 解决方案优势分析 • 结论与展望
01
引言
背景介绍
1
自然保护区是指为保护自然环境和自然资源、 维护生态平衡和生物多样性而划定的特定区域 。
2
03
核心技术实现
大数据存储技术
分布式文件系统
采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）存储海量数据 ，提供高并发访问、持久化存储和共享访问能力。
存储优化技术
利用数据压缩、数据去重、磁盘缓存等技术，提高存储 效率和查询性能。
大数据处理技术
批量处理框架
使用MapReduce或Spark等批量处理框架 ，实现大数据的高效处理和计算。
当前自然保护区管理面临诸多挑战，如保护区 内人类活动监测、生态环境变化预测等问题。
3
大数据分析技术可以为自然保护区管理提供更 高效、精准的手段。
建设目标
01
建立一套完整的自然保护区大数据分析平台，提供全方位、多 层次的数据采集、存储、分析和可视化功能。
02
通过实时监测、数据分析，提高自然保护区的保护水平和生态
要点二
可扩展性
平台设计灵活，能够根据业务需求进 行扩展和升级，保证系统的长期可用 性。
要点三
可靠性
通过多重数据校验和容错机制，确保 数据的准确性和系统的稳定性。
应用优势
01
实用性
方案针对实际问题，提供切实可行的 解决方案，满足自然保护区管理的实 际需求。
02
高效性
通过自动化和智能化的数据处理与分 析，大幅提高工作效率和决策准确性 。
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单维度分类码
100 006 013 44
西药
薄膜
血液
衣片
系统
多维度用药复
合编码码部物分： A000001567
缺陷：
弹性较差，个别类目上的代码改 变时会影响其他编码； 层次较多时，代码位数较长；
扩展性差，不利于增加新的描述 分类； 编A码：总西长药度过长 。 后9位为顺序
码
属性部分： 通用名*
甲钴胺 片
大数据基础平台建设方法
数据方案解读 产品运行效果展示
信息化建设障碍
企业内部的各种应用系统相互独立，企业应用系统没有统一的入口，一名 员工拥有多个账户 个人业务相关信息缺乏集中展现的地方，员工需要不断在各种系统之间频 繁切换 企业中的基础数据和主要数据有在不同的系统中都是重复，混乱的，没有 统一的入口
最直接特征：
需要在多个系统中出现 管理者与使用者分离
常见需要大数据管理的对象有
组织机构、人员、用户 客商、物料（货品） 项目等关联型业务数据 其它用户所需要管理的核心数据
编码体系
常用编码形式
分类码、顺序码、组合码
单维度分类码与多维度复合编码
编码体系差异及选择
都有谁要用这些数据，怎么用
企业服务规范
以前遗留下的数据怎么按编码规则迁移过来
数据清理方案
要用这些数据的人怎么样才能拿到想要的东西
接入系统改造方案
第一部分 编码规范
编码规范的内容
管理对象
编码体系
管理对象的定义方式
基于各信息系统信息处理的需要，以减少对 信息的重复采集、加工和存储为目的，进行 管理对象的选择。
企业无法快速，准确的获取下属企业的信息，并对下属企业进行有效管理
大数据管理
大数据：指系统间共享数据（例如，客户、供应商、物资和组织部门相关数据）， 与记录业务活动，波动较大的交易数据相比，大数据（也称基准数据）变化缓慢 要点：唯一性、共享属性、运营属性、管理流程、变更流程、质量检查、数据清理
GIS NC-ERP
按照集团统一编码系统的相关 约定设置该分类。
按照集团统一编码系统的相关 约定设置该分类。
按照集团统一编码系统的相关 约定设置该分类。
第二部分 企业服务规范
企业服务规范的内容
使务用系大大 统数数据平据台 管理对触发提各供类象各事类件的（服审务核系完（成统查、询数、=据申调报整接、等变）入更业等） 对于大数据管理平台与接入业务系影要响统进因行素之：主是观否间判存断在进需 的数行填据写 交换方式的规定，就是企业服标务准。规范 企业服务总线 ESB
扩展信息的完善管理机制
企业规范的合法化
为IT部门进行整合提供技术基础
大数据
大数据管理的实质
基本档案
可根据需要挂接审 批流程的
可供多个异构系统 共享的
可通过封装服务访 问的
目录
大数据建设目的及建设方式 大数据方案解读 产品运行效果展示
大数据标准解决方案组成
编码规则
管哪些东西，都是什么样子的东西
剂型*
薄膜衣 片
药品批号*
国药准字 H20051440
类型 血液系统用药物
编码体系构成
编码、属性
属性包括：唯一性、共享分类
属性填写要求
序号
1
2
3 4 5 6 7 8
9
名称
原料药
片剂(非包衣片、 素片、压制片)，浸膏 片
糖衣片
咀嚼片，糖片，异 型片，糖胶片
肠溶片(肠衣片)
调释片，缓释片， 控释片，长效片
集团总公司对于子公司无法全权控制，系统 形态较多，信息化供应商情况复杂
集团在进行整体BI分析，部分企业直接通过 ETL挖掘数据，部分企业使用手工上报平台 进 行上报
分子公司多业态，业务开展相对独立。业 务 系统偏重点不同。
集团设置质量部负责货品以及客商的有效性 集团设置运营部负责货品及客商统计维度
业务系统
主数据服务总线
主数据流程管理平台
申报请求
提交唯一性及正确性 属性
申报请求响应
接收处理返回编码，保存 至本系统数据库。
反馈信息处理
接收数据后，若为正常通 过，则将本系统临时码更 新为正式码； 若为审批打回，则将打回 意见通知操作者，根据打 回意见修改数据后重新进 行申报提交。
申报请求处理
使用唯一性属性在正式数据中检索 若不存在，则生成临时码，并想流程 管理平台提交申报请求。 若存在，则获取正式码及当前相关属 性。将正式码作为申报请求响应返 回。 比较当前正确性属性与申报请求中的 正确性属性，若存在差异则向流程管 理平台提交变更请求。
类 别划分
特征分析
分子公司存在异构系统，不可统一
允许分子公司直接增加数据
分子公司增加的数据需要集团进行核准
集团对于数据的核准不能影响分子公司 业务的开展
常见数据交换形式1：多点维护、统一认证
大数据 编码库
客商 分子公司 信息 ERP系统一 使用人
分子公司 ERP系统二
服务 提供 组件
接入业务系统
调用平台所提供的各类服务 响应平台所触发各类事件
影响因素：是否有新增、 删除、修改数据的权利
制定企业服务规范的步骤
分析系统数据交换形式及流程 根据分析结果确定服务及事件清单 综合编码规范确定服务及事件的输入输出
内容
场景样例1
某集团，下属200多家分子公司，其中包括 子集团
泡腾片
舌下片
含片，漱口片(含 漱片)，喉症片(喉片)， 口腔粘附片
定义
按照集团统一编码系统的相关 约定设置该分类。
按照集团统一编码系统的相关 约定设置该分类。
按照集团统一编码系统的相关 约定设置该分类。
按照集团统一编码系统的相关 约定设置该分类。
按照集团统一编码系统的相关 约定设置该分类。
按照集团统一编码系统的相关 约定设置该分类。
资产管理
项目管理
其他系统
社会 化编 码库
大数据管理平台
组织管理 编码规则 访问服务 编码库 编码历史 编码审批 访问权限 高速缓存
企业统一元数据
大数据管理所解决的问题
一物一码
同一个对象（人、物、单位等）在不同系统中的统 一标识
核心信息的权威化
专门的维护点、审核点 创建流程、变更流程的记录
事件 触发 组件
集团大数 据管理系 统
客商 信息 管理人
分子公司 ERP系统三
常见数据交换形式1：多点维护、统一认证
大数据 编码库
客商 分子公司 信息 ERP系统一 使用人
分子公司 ERP系统二
服务 提供 组件
事件 触发 组件
集团大数 据管理系 统
客商 信息 管理人
分子公司 ERP系统三
数据交换形式1数据流程分析