大企业数据采集分析平台软件产品说明(精)

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Smartbi 智分析功能详细说明书

Smartbi 智分析功能详细说明书目录 Contents1.行业背景 (1)2.SMARTBI 智分析产品简介 (3)2.1.产品定位 (3)2.2.产品架构 (5)2.3.客户痛点 (5)2.4.产品价值 (6)2.4.1.成本价值 (6)2.4.2.连接价值 (6)2.4.3.复用价值 (6)2.4.4.生态价值 (7)2.5.产品优势 (7)2.5.1.强管控 (7)2.5.2.全自助 (7)2.5.3.真共享 (8)3.SMARTBI 智分析模块介绍 (9)3.1.数据接入与采集 (9)3.1.1.数据源管理 (9)3.1.2.本地文件上传 (11)3.1.3.元数据管理 (11)3.1.4.权限管理 (13)3.1.5.MPP高速缓存数据库 (15)3.1.6.数据网关 (15)3.1.7.互联网公开数据采集 (15)3.1.8.跨系统数据采集 (15)3.1.9.S AAS平台数据接入 (15)3.2.数据准备 (16)3.2.1.业务主题 (16)3.2.2.自助数据集 (17)3.2.3.自助ETL (20)3.3.数据探索 (22)3.3.1.即席查询 (22)3.3.2.透视分析 (23)3.3.3.多维数据分析 (24)3.4.数据分析 (25)3.4.1.自助仪表盘 (25)3.4.2.电子表格报表 (28)3.4.3.E XCEL融合分析 (35)3.4.4.数据挖掘 ··············································································· 错误!未定义书签。

大数据平台产品建设和应用

智能化
机器学习、人工智能等技术的不断发展将为大数据平台产品带来更多智能化的功能和应用场景。
实时化
随着物联网、移动应用等技术的快速发展，对实时数据处理和分析的需求越来越高，因此大数据平台产品将越来越注重实时性能的优化。
02
CATALOGUE
大数据平台产品建设
大数据平台基础设施建设
计算资源
01
包括服务器、存储设备等，用于支撑大数据平台的运行和存储
数据共享与交换
通过区块链技术的智能合约和共识机制，实现跨组织、跨行业的数据共享和交换，打破数据孤岛，促进数据流通和价值挖掘。
数据安全与隐私保护
结合区块链技术的加密和匿名特点，强化大数据平台的数据安全和隐私保护能力，防止数据泄露和滥用。
05CATALOGUE来自大数据平台产品产业链协同发展
上游产业：硬件设备制造商和软件开发商
增长趋势分析
大数据平台产品市场增长趋势明显，主要得益于技术进步、政策支持和产业升级等多方面因素的共同推动。未来，随着人工智能、云计算等技术的不断发展，大数据平台产品市场将进一步拓展。
竞争格局变化及主要厂商优势比较
竞争格局变化
目前，大数据平台产品市场竞争日益激烈，国内外众多厂商纷纷进入该领域。未来，随着市场竞争的不断加剧，行业整合和洗牌将进一步加速。
分类
按照不同应用场景和技术特点，大数据平台产品可分为批处理平台、流计算平台、图计算平台、机器学习平台等。
核心组件
大数据平台产品通常包含存储层、计算层、调度层和应用层等核心组件，以及一系列工具和接口，用于支持各种数据处理和分析任务。
大数据平台产品建设和应用背景
数据爆炸
随着互联网、物联网、移动应用等技术的快速发展，企业和组织面临着海量数据的挑战，需要借助大数据平台产品来管理和分析这些数据。

数据采集平台软件介绍-20100621

KingHistorian
OPCCollector
IOServerCollector
PICollector
一般适用在局域网内的数据采集支持独立部署和采集支持采集压缩支持数据缓存支持采集器冗余
OPCServer
KingIOServer
PI数据库
授权说明
• 数据采集产品（单向通讯） KingDataCollector（点数、软授权） KingDataServer（点数、硬授权） • 数据采集产品（双向通讯） KingIOServer（点数+驱动、硬授权） KingIOMaster（点数、硬授权） • 数据库附属的采集产品 OPCCollector、PICollector、FileCollector、IOServerCollector （数据库附属产品均有，购买数据库后免费提供）
工业历史数据库核心组件
----数据采集平台软件
产品列表
• 数据采集产品（单向通讯） KingDataCollector（开发中，预计7月底发布） KingDataServer（开发中，预计7月底发布） • 数据采集产品（双向通讯） KingIOServer（预计7月底独立产品发布） KingIOMaster（设计阶段） • 数据库附属的采集产品（单向通讯） OPCCollector、PICollector、FileCollector、IOServerCollector
★数据接收
接收并汇总现场发来的历史数据；
★数据存储
存储到指定的工业库和关系库中；
★远程管理
提供对远端KingDataCollector和GPRS模块的管理功能；
数据接收
• KingDataServer产品特性
★数据接收

八爪鱼企业版介绍以及与线上版本区别

企业版
01. 企业版功能 02. 企业版与线上版本区别
03. 案例分享
客户需求：1、实现政府相关信息的全网监测，监测内容涵盖政府官方新闻、媒体自发报道、政府其他新闻，重点监测对象为新闻、门户、论坛、微博等网站。 2、实现政府相关信息的第一时间反馈，从而使政府部门第一时间掌握社会舆论的走向和趋势，及时制定相应的计划和方案。 3、针对突发事件，负面事件，实现第一时间掌握信息。从而及时分析整个事件起因，预测传播度，媒体关注度，影响力，评估后期危机公关效果，制定深度分析报告。 4、实现海量数据清晰分类，按照不同条件或多维度进行整理。可按照舆情的性质、重要程度等对相关信息进行分类管理。解决方案：1、通过八爪鱼采集系统采集互联网数据源，政府能够节省资源，同时提高舆情信息采集与监控的及时性。2、通过八爪鱼采集系统自动采集
企业版相关问题：数据库对接： sql，mysql，oracle、 dataapi不限默认是什么方式存储： mongodb Q：多个数据源的数据是以何种方式存储在一起？ A：数据是统一存放到一个大的库里面，用任务Id串连在一起的，数据格式的话是根据我们的采集的进修配置来决定的。后面分析的话就要用到我们的API从八爪鱼库里拉数据，然后导入到你们的分析模块的库里来。我们提供了根据任务组和任务Id来拉数据的接口。所以在做接口对接的时候要知道哪个组或哪个任务是对应的分析模块的哪些数据。
客户端：客户端可分为以下几个子模块
Client：负责任务配置及管理，任务的云采集控制，云集成数据的管理（导出，清理，发布） DataExporter：负责数据的导出Excel，支持一次导出大量数据（目前支持百万级别） TaskReviewer：八爪鱼支持本地采集及云采集两种模式，本地采集程序负责本地采集即在用户自己的电脑上运行采集流程

法学大数据分析平台介绍

一、应用背景法律实证研究方法作为法学研究方法论体系中的重要方法之一，已经被越来越多的研究者所使用和关注。

但落到操作层面，研究者想采用实证研究方法，依然要面临不少障碍：●数据采集难：可得的公开数据越来越多，但如何采集下来●变量设计难：变量基于理论假设和样本观察而获得，但如何通过大样本观察●数据处理难：基于本课题设计了研究变量，但如何在大样本中高精度地提取●数据分析难：统计模型及工具的使用对法学背景研究者有一定困难●持续跟踪难：研究阶段性结束后，研究数据还会持续更新，如何跟踪和对照鉴于以上诸多问题，北京法意科技有限公司（以下简称“法意科技”）历经十几年的技术研究和数据积累，推出的“法学大数据分析平台”，旨在为研究者提供数据采集、数据建模、数据处理、数据模型扩展、数据统计分析、数据可视化应用等全套科研助手服务，解决科研人员在课题研究过程中研究方法认识选用不足、数据收集整理耗时费力、组织管理困难等障碍，真正将研究人员从大量的资料整理和统计工作中解放出来，有效支撑了法律实证研究科研服务。

二、产品介绍“法学大数据分析平台”（以下简称“平台”）是面向法学院校、相关科研机构、政法行业开发的集课题资源汇总、数据统计分析、科研成果发布等于一体的科研互联网工具和服务平台，聚焦法学科研的数据应用。

平台具有10大优势：1.数据全从各种正规渠道全面收录裁判文书案例数据，案例样本超3000万，数据权威。

2.变量多基础变量高达2000项。

3.质量好样本经过严格的去重处理，每个变量的精准度经过专门的质量体系控制平均准确率达到95%。

4.更新快作为2003年就开始进行案例数据库的研发商，对数据的更新有一套成熟的运行体系。

5.检索强支持3种检索模式，既有满足搜索引擎式的快速检索模式，也有满足开放式组合检索模式，检索逻辑包含与、或、非等20种，且支持“条件组”的组合检索逻辑。

6.支持自定义课题管理支持对课题样本数据进行检索和剔除，精细化筛选数据样本。

数据平台的基本功能是什么_如何搭建数据分析平台

数据平台的基本功能是什么_如何搭建数据分析平台是为了计算，现今社会所产⽣的越来越⼤的数据量。

以存储、运算、展现作为⽬的的平台。

是允许开发者们或是将写好的程序放在“云”⾥运⾏，或是使⽤“云”⾥提供的服务,或⼆者皆是。

类似⽬前很多舆情监测软件⼤数据分析系统,⼤数据平台是⼀个集数据接⼊、数据处理、数据存储、查询检索、分析挖掘等、应⽤接⼝等为⼀体的平台。

那么，要如何搭建⼀个数据分析平台呢？在搭建数据分析平台之前，要先明确业务需求场景以及⽤户的需求，通过⼤数据分析平台，想要得到哪些有价值的信息，需要接⼊的数据有哪些，明确基于场景业务需求的数据平台要具备的基本的功能，从下⾄上可分为四个层次： 1）数据采集层：底层就是各种数据源，主要是对企业底层数据的采集和解析，将零散的数据整合起来，包括企业的核⼼业务数据、⽤户数据、⽇志数据、集团数据等等，通常有传统的ETL离线采集和实时采集两种⽅式 2）数据储存和处理层：有了数据底层的数据，然后根据需求和场景的不同进⾏数据预处理，储存到⼀个合适的持久化储存层中，⽐如说OLAP、机器学习、数据库等等 3）数据分析层：这⾥就要⽤到BI分析系统，如果是传统的数据挖掘还有SPSS，这⼀层主要是对数据进⾏加⼯，然后进⾏深层次的分析和挖掘。

4）数据应⽤层：根据业务需求不同划分出不同类别的应⽤，主要是对最终的数据进⾏展⽰和可视化，如上图的数据报表、仪表板、数字⼤屏、及时查询等等。

搭建数据分析平台，对于企业来说，可以采⽤第三⽅的⼯具来使⽤。

⽐如国内，可以完全满⾜企业分析数据的需要。

Smartbi是企业级商业智能和⼤数据分析平台，经过多年的持续发展，整合了各⾏业的数据分析和决策⽀持的功能需求。

Smartbi满⾜最终⽤户在企业级报表、数据可视化分析、⾃助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等⼤数据分析需求。

产品⼴泛应⽤于领导驾驶舱、KPI监控看板、财务分析、销售分析、市场分析、⽣产分析、供应链分析、风险分析、质量分析、客户细分、精准营销等管理领域。

中国路谱数据采集与分析说明

中国路谱数据采集与分析说明1 采集设备路谱采集与分析的设备采用Lansmont公司的Saver3X90记录仪及配套软件，该仪器是目前世界上技术领先的物流环境监测设备，能够自动记录物流环境中的振动、冲击、跌落、温湿度等各种危害因素，在全世界范围的研究机构和企业中应用较广。

Saver3X90记录仪技术参数如下：序号项目性能1外形尺寸/mm95x74x432重量/g4773A/D解析度16位数据传送4仪器噪音范围80dB5信号采样率50到5000采样／秒／通道6触发信号触发或时间触发7内存容量128MB8内存类型闪存(非易失性)9数据保存储电池电量耗光前存储10数据存储时间在电池用完之前可以持续保持数据11接口USB1.1 ODU7针连接接口12数据采样率400KB/秒13三轴向加速度传感器最大量程5,10,20,50,100,和200g14温度传感器测量范围:-40ºFto+140ºF(-40ºCto+60ºC)15湿度传感器5%to95%RH, 非固态16滤波频率10,2025,50,100,200,250和500Hz17最大记录时间使用锂电池最长时间为90天使用镍氢电池最长时间为45天18电源：两块9伏的锂电池或镍氢电池表1 Saver3X90技术参数采集数据前，将设定好参数的Saver3X90仪器用安装杆固定在汽车后轴车架上，如图1所示。

当车辆启动行驶，仪器就开始从空间三轴向全程记录行车途中卡车运行方向、垂直地面方向和水平方向的振动信号。

仪器采集参数设置如图2.图1 采集设备及安装图2 Saver采集参数设置2采集方案中国幅员广阔，各个地区各个等级的道路质量水平参差不齐，ISTA的“中国PSD项目”将中国运输环境按地理位置分为东部、中部、西部3个区域。

为了保证采集的数据具有中国地区公路运输环境的代表性，本次路谱采集以真实性和全面性作为实践原则。

为保证真实性，此次数据采集与中铁快运公司合作，按照该公司正常营运状态下，监测实际物流运输过程，表现在：实际运输车辆、真实货载、正常车速，不刻意控制。

数据资产管理平台用户使用手册说明书

Datablau数据资产管理平台用户使用手册2021年02月北京数语科技有限公司版权所有目录一、引言 (6)1. 编写目的 (6)2. 读者群体 (6)3. 内容范围 (6)4. 名词解释 (6)5. 参考文档 (6)6. 编写规范 (6)二、使用指引 (7)1. 产品概述 (7)2. 功能概述 (7)3. 登录系统 (7)三、系统管理 (9)1. 用户管理 (9)1.1 添加用户 (10)1.2 编辑用户 (11)1.3 修改密码 (11)1.4 忘记密码 (12)1.5 禁用用户 (13)2. 角色管理 (14)2.1 添加角色 (15)2.2 编辑角色 (18)2.3 删除角色 (19)3. 系统任务 (20)3.1 查看任务 (21)3.2 编辑任务 (21)4. 系统设置 (22)4.1邮件设置 (22)4.2参数列表 (23)4.3远程服务监控 (23)4.4同义词列表 (23)4.5控制面板 (24)四、数据标准 (25)1. 数据标准 (25)1.1 添加数据标准 (26)1.2 导入数据标准 (26)1.3 导出数据标准 (29)1.4 标准审核流程 (30)1.5 废弃数据标准 (34)1.6 删除数据标准 (36)1.7 订阅数据标准 (37)1.8 数据标准与标准代码 (38)1.9 数据标准与元数据映射 (39)1.10 数据标准落地 (40)2. 标准代码 (40)2.1 添加标准代码 (40)2.2 导入标准代码 (42)2.3 导出标准代码 (43)2.4 废弃标准代码 (43)2.5 删除标准代码 (46)3. 命名词典 (46)3.1 添加命名词典 (47)3.2 导入命名词典 (48)3.3 导出命名词典 (49)3.4 删除命名词典 (49)4. 指标体系 (50)4.1查看指标 (51)4.2 导入指标 (52)5. 维度体系 (52)5.1添加维度 (52)5.2删除维度 (52)5.3标准代码转为维度 (52)五、元数据 (52)1.应用系统 (52)1.1 添加系统 (53)1.2 编辑系统 (54)1.3 导入系统 (56)1.4 搜索系统 (58)1.5 删除系统 (59)2. 系统调用 (60)3. 数据源 (62)2.1添加数据源 (63)2.2离线生产库（OfflineDump） (64)2.3搜索数据源 (65)2.4删除数据源 (66)2.5更新数据源 (67)4. BI工具 (67)3.1 永洪BI (68)3.2 IBM Cognos (68)5. 元数据 (69)4.1 查看元数据 (70)4.2 搜索元数据 (70)4.3 导出元数据 (71)4.4 元数据与数据标准映射 (72)6. 血缘管理 (78)5.2 定时采集血缘文件 (81)5.3 查看解析结果 (82)7. 标签管理 (83)7.1添加目录 (83)7.2添加标签 (84)7.3编辑/删除标签 (84)7.4标签的引用信息 (85)六、数据质量 (85)1. 驾驶舱 (85)2. 业务规则管理 (86)2.1 添加业务规则 (87)2.2 导入业务规则 (87)2.3 导出业务规则 (88)2.4 编辑业务规则 (88)2.5 搜索业务规则 (89)2.6 删除业务规则 (89)3. 技术规则管理 (90)3.1 添加技术规则 (90)3.2 导入技术规则 (91)3.3 导出技术规则 (92)3.4 编辑技术规则 (92)3.5 搜索技术规则 (92)3.6 删除技术规则 (92)4. 质量检查任务 (93)4.1 添加质量检查任务 (93)4.2 编辑质量检查任务 (94)4.3 搜索质量检查任务 (95)4.4 删除质量检查任务 (95)4.5 查看任务运行结果 (95)5. 质量修复任务 (96)5.1 添加质量修复任务 (96)5.2 编辑质量修复任务 (97)5.3 搜索质量修复任务 (97)5.4 查看或下载修复任务结果 (97)5.5 删除质量修复任务 (98)6. 知识库管理 (98)6.1 添加知识库条目 (99)6.2 编辑知识库条目 (100)6.3 删除知识库条目 (100)七、数据模型 (101)1. 设计模型管理 (101)1.1模型搜索 (101)1.3 基本信息 (103)1.4 主题 (106)八、数据需求/数据服务 (107)1. 数据需求 (107)2. 数据服务 (109)九、数据智能 (113)1. 业务属性识别 (113)2. 业务属性发现 (116)十、业务流程 (118)1. 业务流程 (118)2. 业务实体 (122)十一、数据安全管理 (123)1. 数据安全 (123)十二、数据目录 (124)1. 目录浏览 (124)2. 目录管理 (124)十三、附录 (124)1. 公司简介 (124)2. Groovy语法样例 (125)2.1 Groovy使用实例 (125)2.2 参数相关的操作 (133)3. QuartZ Cron表达式 (135)4. OfflineDump离线生产库 (136)5. IBM DataStage导出dsx和isx文件 (145)6. FAQ部分 (146)7. 联系我们 (147)一、引言本章节简要地说明北京数语科技有限公司自主研发的产品《Datablau数据资产管理平台用户使用手册》（以下简称本手册）的编写目的、读者群体、内容范围、名词解释、参考文档和编写规范。

项目sor产品开发说明

项目sor产品开发说明全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：项目S是一款全新的产品开发方案，旨在为用户提供更加个性化和高质量的服务。

本文将详细介绍项目S的开发说明，包括背景介绍、目标设定、开发流程、技术方案等方面。

通过项目S的开发，我们希望能够实现用户需求的最大化，并为用户带来更好的体验与服务。

一、背景介绍在当今数字化时代，用户对产品的个性化需求越来越强烈。

传统的产品开发模式往往不能满足用户多样化的需求，因此我们决定开发项目S，以更加灵活的方式来满足用户需求。

项目S致力于提供更加个性化的产品和服务，以满足不同用户的需求。

二、目标设定项目S的主要目标是提供更加高质量的产品和服务，为用户带来更好的体验。

我们希望通过项目S的开发，能够实现以下目标：1. 提高产品的个性化程度，满足不同用户的需求；2. 提升产品的质量和稳定性，为用户提供更加可靠的服务；3. 加强用户体验设计，让用户更加便捷地使用产品；4. 不断优化产品功能，以适应市场需求的变化。

三、开发流程项目S的开发流程主要包括需求分析、设计、开发、测试和上线等阶段。

在需求分析阶段，我们将针对用户需求进行深入调研，确定产品开发的方向。

在设计阶段，我们将根据需求分析结果进行系统设计，并提出合理的产品方案。

在开发阶段，我们将根据设计稿进行代码编写，并进行功能调试。

在测试阶段，我们将对产品进行全面测试，确保产品的稳定性和质量。

在上线阶段，我们将发布产品，并进行后续的服务和优化。

四、技术方案项目S的技术方案主要包括前端、后端、数据库和服务器等方面。

在前端开发方面，我们将采用最新的前端技术，如Vue.js、React等，以提高用户体验和页面性能。

在后端开发方面，我们将采用Node.js、Java等技术，以提供稳定和高效的服务。

在数据库方面，我们将采用MySQL、MongoDB等关系数据库和非关系数据库，以满足不同场景的需求。

在服务器方面，我们将采用阿里云、腾讯云等云服务器，以提供更加可靠的服务和安全性。

数据采集平台搭建方案

2.5系统技术架构
表
支持移动、在线、
现
离线（客户端）等
层
多种表现方式。
业务层
支
撑
层
基于J2EE规范实现
，具有良好的跨平
台性。
系
统
层
基础层
XML
OCX
J2ME
JSP
业务功能业务功能
业务功能业务功能
业务功能业务功能
开普数据统计报表开普安全智能表单
J2EE平台
中间件平台
关系型数据库
网络环境
逐级审核和加工清理后，将
地市
数据最终报送至人保部相关
部门。
县
数据采集分析平台
2.4.1系统总体架构图
其他业务系统
其他业务系统
其他业务系统
数据交换功能模块
智
数
消息中间件/ Web Service /文件传输
能
据采集
表
数据审核、加工整理、分析统计
单
平
服
台
务
自动抓取
在线填报
离线填报
移动采集
器
数
据
Web
1.5.开普安全智能表单特点
6、全面采用SOA架构
表单服务器
应用系统
WebService/EJB
表单服务接口层
流程服务器文档安全服务器
文档库服务器
1.5.开普安全智能表单特点
7、集中的模板库管理
开普安全智能表单
数据采集解决方案
典型应用案例
2.1.1数据采集业务分析
数据源
采集方式
Web 文件多媒体 XML 文档数据库
CA认证

商务数据采集与处理第2章商务数据采集工具及应用

Python 是纯粹的自由软件，以简洁清晰的语法和强制使用空白符进行语句缩进的特点深受程序员的喜爱。
Python 抓取网页文档的接口更简洁；与其他动态脚本语言相比， Python 的urllib2 包提供了较为完整的访问网页文档的API。Python 中有优秀的第三方包可以实现网页高效抓取，并可用极短的代码完成网页的标签过滤功能。
Contents 目录
1 商务数据采集工具介绍 2 爬虫软件在商务数据分析中的应用 3 Python 爬虫在商务数据采集中的应用
一、商务数据采集工具介绍
商务数据采集工具主要分为编程类及可视化采集工具两类。
编程类工具
编程类工具需要利用各类编程语言对网页内容实现抓取，当前主流的编程类采集工具主要有Python、Java 和PHP 等；编程类采集工具具有通用性和可协作性，爬虫语言可以直接作为软件开发代码当中的一部分协作使用。但是编程类采集工具的编码工作比较烦琐，针对不同类型的数据采集工作，需要定制化开发不同的程序代码，适于有较长时间系统性学习的使用者使用。
Java 具有以下优点: （1）面向对象。（2）稳健、安全、可移植、高性能。（3）跨平台。（4）编译型静态语言。
Java 的缺点是:
占用大量内存，并且启动时间相对较长，编译速度较慢。
二、爬虫软件在商务数据分析中的应用 1 常见爬虫软件
2. Python Python 具有以下特征: （1）解释性语言。（2）拥有丰富的库。（3）跨平台。（4）可移植、可拓展。（5）支持GUI 的编程。（6）可嵌入。
<li.*?list-item.*?data-title="(.*?)".*?>
使用相同的判断方法来提取 data-score 属性的信息，正则表达式写为：

上海一套表数据采集处理平台企业用户操作说明

上海一套表数据采集处理平台企业用户操作说明简介随着企业数字化转型的深入，数据采集和处理已成为企业管理的必备环节。

上海一套表数据采集处理平台是专门为企业提供数据采集和处理服务的云平台。

本文档旨在介绍该平台的企业用户操作说明，帮助用户快速上手平台，完成企业数据采集和处理的任务。

登录用户需要先在平台中完成注册和登录过程。

在平台登录页，输入企业注册时填写的用户名和密码即可登录。

数据采集新建任务企业用户可以根据项目需要在平台中新建不同类型的任务。

新建任务时，用户需要填写任务基本信息，例如任务名称、采集时间、采集频率等。

如果需要采集的数据需要通过API获取，则需要在新建任务时填写API地址、访问方法、参数等信息。

配置采集器平台中预置了多种采集器供用户使用。

用户可以根据任务的实际情况选择不同的采集器。

针对某些特殊的数据采集需求，平台还提供了自定义采集器的功能。

启动任务任务及采集器的设置完成后，用户可以启动任务进行数据采集。

在任务页面中，用户可以清晰地看到当前任务的运行状态、采集进度、错误信息等，并可以在需要的时候中断任务。

数据处理数据清洗在采集数据之后，通常会出现大量冗余数据或错误数据。

平台提供了丰富的数据清洗接口，方便用户对采集到的数据进行清洗和处理。

用户可以根据具体需求，选择合适的清洗接口，对数据进行筛选和清洗。

数据转换在完成数据清洗后，还会遇到数据格式不符合要求的情况。

平台提供了多种数据转换接口，用户可以通过接口将数据转换为需要的格式，以满足后续数据分析和展示的需求。

数据存储平台中提供了灵活的数据存储接口，并支持多种数据存储方式，例如MySQL、MongoDB等。

用户可以根据实际需求，选择合适的存储方式，并设置存储周期。

同时，平台提供了数据备份和恢复功能，以保障数据的安全性。

总结本文简要介绍了上海一套表数据采集处理平台的企业用户操作说明。

平台提供了灵活的数据采集、处理和存储功能，帮助企业用户完成数据管理的任务。

浪潮ERP-数据采集客户端V2.0使用说明

浪潮ERP-数据采集客户端V2.0使用说明书浪潮集团通用软件有限公司2012.08目录1系统介绍 (2)1.1系统背景 (2)1.2适用范围 (2)1.2.1基本设定 (2)1.2.2客户端支持数据库 (2)1.3主要功能 (2)1.3.1采集前的准备工作 (3)1.3.2主界面 (6)1.3.3数据来源 (7)1.3.4基本设定 (8)1.3.5手动采集 (12)1.3.6自动采集 (13)1.3.7上传： (13)1.3.8其他设定 (13)1.3.9采集日志 (15)1.3.10采集提醒 (17)1.3.11版本更新 (18)2附件 (20)1.采集SQL模板 (20)2.初次打开时注意 (21)1系统介绍1.1系统背景生产企业常常需要通过相关经销商的流向数据来了解产品销售情况，或者通过相关数据进行业务分析和开展。

目前的情况是，不同生产企业在经销商那采集数据的工具种类繁多，且采集的数据格式不够统一，容易造成经销商的重复劳动，耗费交流沟通时间。

目前浪潮ERP-数据采集系统（后面简称采集系统）可以使同一集团下的多个生产企业方便的采集经销商的数据，并且采集活动由集团发出，节省沟通成本，数据统一到达集团，系统自动下发清洗，提高了数据质量和安全。

1.2适用范围1.2.1基本设定1、服务器环境：营销协同平台2、客户端环境：网络：可连接外部网络，同时可连接流向数据所在数据库操作系统：微软操作系统xp及以上版本/Server2000及以上版本(装有.net Freamwork 2.0或以上版本)1.2.2客户端支持数据库SqlServer2000/SqlServer2005/ SqlServer2010 ，Oracle 9i/Oracle10g，Sybase12.5，以及ODBC设定的数据源。

1.3主要功能本软件协助委托采集数据的单位（后面简称委托单位）采集经销商公司的数据到委托单位服务器。

客户端是绿色软件，无需安装，在经销商本地配置好之后，可以自动定期的采集上传数据，无需人工操作，也可以根据需要进行手动采集。

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求1. 技术构架需求采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。

技术构架的基本要求：➢采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。

➢实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。

➢采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。

2. 功能指标需求2.1基础平台本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。

按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。

2.1.1元数据管理平台根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。

具体实施内容包括：根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的历史变化。

支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管理实行权限控制。

通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括：基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的数据查询、处理、报表管理。

ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。

数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的结构等。

元数据版本控制及追溯、操作日志管理。

2.1.2数据交换平台结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。

工业数据采集产品及案例报告

工业数据采集产品及案例报告目录第一章工业数据采集概述 (2)(一) 工业数据采集的内涵与范围 (2)(二) 工业数据采集体系架构 (4)(三) 工业数据采集的特点 (6)(四) 工业数据采集产品类型 (8)第二章工业数据采集典型产品和案例介绍 (31)(一) 中国电信集团有限公司 (31)(二) 北京机械工业自动化研究所有限公司 (34)(三) 华为技术有限公司 (36)(四) 中兴通讯股份有限公司 (39)(五) 上海明匠智能系统有限公司 (41)(六) 研华科技 (44)(七) 北京和利时智能技术有限公司 (47)(八) 霍尼韦尔(中国)有限公司 (49)(九) 上海宝信软件股份有限公司 (52)(十) 深圳华龙讯达信息技术股份有限公司 (54)(十一)北京寄云科技有限公司 (56)(十二)烟台恒远智能科技有限公司 (59)(十三) 湖南华辰智通科技有限公司 (62)附件1：缩略语 (65)第一章工业数据采集概述(一) 工业数据采集的内涵与范围1.工业数据采集的定义工业数据采集是利用泛在感知技术对多源设备、异构系统、运营环境、人等要素信息进行实时高效采集和云端汇聚。

工业数据采集对应工业互联网平台体系架构中的边缘层，如下图红圈线所示。

通过各类通信手段接入不同设备、系统和产品，采集大范围、深层次的工业数据，以及异构数据的协议转换与边缘处理，构建工业互联网平台的数据基础。

图：工业数据采集的定位工业数据向云端传输后的数据汇聚、数据处理和数据分析、数据应用等功能，属于工业大数据和工业应用范畴，故不在本报告中涉及。

2.工业数据采集的范围工业数据采集广义范围既包括工业现场设备的数据采集和工厂外智能产品/装备的数据采集，也包括对 ERP、MES 等应用系统的数据采集，具体如下：(1)工业现场设备的数据采集主要通过现场总线、工业以太网、工业光纤网络等工业通信网络实现对工厂内设备的接入和数据采集，可分为三类：对传感器、变送器、采集器等专用采集设备的数据采集；对 PLC、RTU、嵌入式系统、IPC 等通用控制设备的数据采集；对机器人、数控机床、AGV 等专用智能设备/装备的数据采集。

数据采集与管理系统(SCADA)描述_V2

WinCC OA
WinCC OA 安装OPC Server软件
西门子PLC
S7协议非西门子PLC
…
OPC DA/UA协议 …
西门子PLC S7协议
非西门子PLC OPC方式
Page 14
Siemens
数据采集方式——非PLC类型
文件传送
Page 15
报文传送（socket）
数据库传送
WebService传送
计数信息类质量数据类追踪类人员类环境能耗类物流维修维护类工艺文件
Page 13
内容机台信息、设备运行状态、呼叫、生产过程数据、调用程序，工装信息、配方信息
工位总报警和详细报警信息订单、生产序列、工艺参数要求、班次信息、时间同步，程序、辅料，装配清单
工位合格、不合格产品计数信息，循环时间
机器人
PLC
现场总线系统
操作面板
分布式IO 转换器
自动焊接机
检测设备 E x
天车
RFID
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扫描设备
传感器，变送器
电机、驱动器
安全区域
Siemens
系统典型结构（环网）
监控库户端
IT网络
防火墙
工业网络
车间一
工厂级生产监控系统
工厂级生产指挥中心
防火墙车间二
防火墙
车间三
其他车间网络
现场设备
Page 8
质量合格信号、质量项数据、质量标准
主工件识别码、物料条码信息，辅料条码信息
操作员信息能源仪表数据采集，水、电、气、空调等信息物流交互信号维修信息工艺文件下发
适用 PLC、PC
PLC PLC
PLC PLC、PC PLC、PC PLC、PC PLC PLC PC PC

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北京紫光华宇软件有限责任公司
2013年3月
大企业数据采集分析平台- VICDP
相关产品VICDP-税务版、VICDP-集团版、VICDP-录入版
程序版本V4.1.1
修订时间2009年05月
版权声明
本产品的所有部分,包括安装程序、联机帮助文档等,其知识产权归北京紫光华宇软件股份有限公司(简称“本公司”所有,本公司会根据本系统程序的升级,更新本帮助文档的内容,恕不另行通知。

未经本公司书面许可,不得任意仿制、拷贝、誊抄或转译。

除此之外,本帮助文档中所涉及到的数据或报表的示例,均是为了尽可能地说明产品功能而虚构的,如与实际单位所使用的名称和报表数据相似,纯属巧合。

这种形式可以同时支持国家级和省级大企业,由基层税务机
关录入,层层上报。

对于国家级大企业,省局负责将这部分数据报送总局;
省级大企业数据,由省局大企业处负责管理使用。

2、大企业集团上报。

国家级大企业填报数据后,通过邮件方式或其他方式直报
总局和本省省局大企业处。

省级大企业数据报送本省省局大企业处之后,数
据不再报送总局。

(本方式将通过VICDP集团版和VICDP录入版支持,产
品相关事宜将于2009年6月1日发布在我公司产品网站:
3、省局导入CTAIS数据。

省局负责将国家级大企业数据导入大企业数据采集分
析平台软件中,报送总局。

省局也可以将省级大企业数据导入大企业数据采
集分析平台软件,数据由省局大业务处负责管理使用。

大企业数据采集分析平台— VICDP
为了监控集团企业及下属集团企业的税收信息资源和信息系统,在国家税务总局的指导下,在大企业司的全力配合下,我们开发了大企业数据采集分析平台—VICDP(Very Important Corporation Data Platform。

VIPDP采用先进的软件设计思想和软件实现技术,具有良好的稳定性和运行效率。

VICDP不只是简单涵盖了VICDP的功能模块,更是融入了大企业司领导和各级业务人员的大量先进工作理念,使系统不仅能更高效地完成VICDP系统能完成的工作,更能满足随着大企业数据采集工作的加强而提出的更多更新的业务需求。

例如,允许各级方便地定义个性化的大企业数据采集指标体系;提供更丰富的数据采集方式;提供更强大更便捷的数据分析手段等等。

总之,VICDP在开放性、易操作性、个性化应用适应能力、数据分析能力、错误控制能力等方面,都有极大的提升。

大企业数据采集分析平台— VICDP:仅供处理VICDP任务,系统根据使用用户的不同,提供了如下三个子产品:
VICDP税务版:供税务局使用,利用VICDP税务版可完成数据包的读写/征管数据的导入、审核、汇总、查询分析。

VICDP集团版:供集团使用,利用VICDP集团版可完成数据包的读写、审核、汇总。

VICDP录入版:供集团企业使用,利用VICDP企业版可完成单户集团企业数据的填报、审核、上报。

VICDP集团版、VICDP录入版:采用傻瓜式向导安装程序,捆绑了VICDP任务。

本次下发产品主要是VICDP税务版。

VICDP系统介绍
VICDP系统由两部分组成:VICDP设计系统和VICDP运行系统。

【设计系统】
简单说来,设计系统是用来定义、设计报表任务(报表的VICDP子系统。

VICDP 设计系统采用所见即所得的操作界面,操作方式与EXCEL、WORD等常用软件基本一致。

VICDP 设计系统可以让用户快速设计任意报表格式、定义运算审核公式、定义报表代码、定义分析表等,上级单位将报表任务(报表设计好后,将任务下发,下级单位在收到的报表任务中填写数据即可,无须再次进行报表格式定义等工作。

由于大企业司任务由总局统一设计和发布,目前只在提供给总局使用的VICDP 系统中集成了设计系统。

【运行系统】
设计系统设计的报表、报表任务,其实只是一个框架,并不包含报表数据。

VICDP 运行系统,就是一个对报表任务进行数据处理的系统,这些数据处理包括报表填写、运算审核、报表汇总、上报下发、统计分析等。

VICDP 税务版系统工作流程税务版系统系统工作流程税务机关用户使用VICDP 进行数据报送的工作流程如下： 4
VICDP 税务版系统体系结构税务版系统系统体系结构 VICDP 能方便处理多级报表业务，并通过层层汇总分析、上报的方式，满足各级单位的报表业务需求。

VICDP 体系结构如下图所示： 5
VICDP 任务说明任务说明 VICDP 任务指的是在 VICDP 中采集管理的报表任务，即《大企业司数据采集报表》，其填报说明如下：一、报表组成本任务中共包含 9 张报表，分别是：信息表，增值税，消费税，营业税，企业所得税月（季）报，企业所得税年报，利润表（年报），资产负债表（年报），现金流量表（年报）。

除了消费税表以外，其他报表的填报口径，完全按照纳税申报原表。

二、信息表必填项信息表中，“营业税征收隶属关系”和“企业所得税征收隶属关系”是必填项。

这两项指标只允许选择国税或地税，并且请确保这两项指标的正
确性。

因为这两项指标的内容会直接影响后面报表的显示。

三、需要填报的报表所有的企业都需要填写信息表，原则上信息表填报完成之后，所显示出来的表都是需要填报的。

（1）若税务机关以国税的身份注册，必须填报增值税和消费税表；（2）除北京以外的其他省市，地税需要填报营业税表。

由于营业税北京部分企业在国税报送，部分企业在地税报送，因此，北京地区的企业是否需要填报营业税表取决于信息表中的“营业税征收隶属关系”是如何填写的：当“营业税征收隶属关系”填写值和注册时的税务局类型一致时，营业税表将显示出来供填写。

（3）企业所得税月（季）报表及之后所有的报表，都必须在“企业所得税征收隶属关系”填写得与注册时的税务局类型一致时才显示。

（4）企业所得税年报，利润表（年报），资产负债表（年报），现金流量表（年报）这四张报表只在 12 月份显示。

因此只在 12 月份时，才需要填报这四张表。

四、报表的累计计算消费税表和营业税表，如果企业是第一次填报数据，并且第一次填报不是在 1 月份时，本年累计数据需要手工填写，以后再报送时本年累计数由系统自动算出。

这两张表以外的所有报表都与征管表样一致，可直接从征管中取数，系统暂不设置计算公式。

6。