基于大数据平台的云安全体系的建设

大数据平台建设方案

大数据平台建设方案项目需求与技术方案）、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。先期完成大数据平台的整体架构建设，后期分步完成业务系统的整合及相互间数据共享问题。 2、整合资源、协同共享。对信息资源统一梳理，建立经济发展与改革信息标准资源库和数据规范，逐步消灭“信息孤岛”，加快推进数据资源整合，建设共享共用的大数据中心，实现业务协同。 3 、突出重点、注重实效。以用户为中心，以需求为导向，以服务为目的，突岀重点，注重实效，加强平台可用性和易用性。 4、深化应用、创新驱动。深入了解用户需求，密切跟踪信息技术发展趋势，不断深化应用、拓展新技术在应用中的广度和深度，促进跨界融合，丰富管理和服务手段。四、建设方案为了保证项目的顺利进行和建设目标的可行性，我们采取如下几种建设方案。 1、数据采集方案。我们统一信息资源标准规范，建立多维度数据库，拓宽数据来源，通过不同的方式汇聚数据，增强分析力度，提高监测预警的准确性和时效性。 1、预留接口，支持其它系统各种数据的上传导入处理。将现存有关经济运行业务系统中的历史数据和时效数据，过上传数据文件至服务器、分析提取有效数据导入服务器数

大数据平台建设方案

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。

银行大数据解决方案10

银行大数据解决方案

一、项目背景 2015年8月31日，国务院印发了《促进大数据发展的行动纲要》，这一战略性文件为我国大数据发展与应用提供了指导纲领和政策保障。在数据已成为银行重要资产和宝贵资源的形势下，《纲要》也为银行利用大数据推动转型发展指明了方向和实施路径，带来了发展新机遇。当前中国银行业正在步入大数据时代的初级阶段。经过多年的发展与积累，目前银行业的数据量已经达到100TB以上级别，并且非结构化数据量正在以更快的速度增长。银行业在数据方面有天然的优势：一方面，银行在业务开展过程中积累了包括客户身份、资产负债情况、资金收付交易等大量高价值密度的数据，这些数据在运用专业技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，银行具有较为充足的预算，可以吸引到实施大数据的高端人才，也有能力采用大数据的最新技术。总体来看，尽管大数据在银行业的应用刚刚起步，目前影响还比较小，但是从发展趋势来看，应充分认识大数据带来的深远影响。银行业需要进行统一的大数据平台建设，建立综合预测分析体系，整合生产系统数据资源。在此基础上与《纲要》规划的信用信息共享交换平台和公共机构数据统一开放平台有效对接，双管齐下扩展数据来源和采集渠道。这可以一方面高效收集、有效整合企业和社会公共数据，掌握企业真实需求，实现精准营销。尤其可通过农业农村信息综合服务和农业资源要素数据共享，获取三农数据和小微企业数据，解决数据挖掘和分析难点，提升三农和小微金融服务水平。另一方面利用平台动态监控企业经营及个人信用变化情况，强化信用风险智能化管理和预警，降低信用评估、风险控制的难度和不确定性，实现风险管控和精准营销的双重收益。

大数据平台建设方案

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。

数据管理平台建设方案

数据管理平台建设方案 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT

数据管理平台建设方案目录一、数据管理平台项目概述建立韶关市中小科技企业数据库。韶关市中小科技企业数据库主要收录韶关市科技中小企业的财务数据、治理数据等涉及企业经营和管理的相关的数据，以便为政府决策提供参考。韶关市中小科技企业数据库的项目建设包括硬件部分和软件部分建设。软件部分建设方面，韶关市科技金融综合服务中心希望能建设成一套综合性的数据管理平台。该数据管理平台的建设以搭建中心与企业桥梁为目标，以提供专业化服务平台为导向，应具备高性能、高安全性、高可靠性、可扩展性、高可用性，便于将来拓展和进一步改造。二、总体设计需求概述 1、功能性需求数据管理平台采用B/S模式，业务操作简单、扩展方便。平台用户群体主要是企业用户与管理员。平台分为前端、后端，具备展示、操作、分析等功能，可以满足服务中心一整套的数据采集、管理、展示及分析需求，具体包含以下模块： ?录入系统

录入系统是录入数据的源头，本着方便录入人员界面录入操作的原则设计，更有效提高数据录入效率。录入系统的数据除了人工录入外，还有一部分通过自动化配置导入的方式，配合人工录入，提高效率。 ?内容发布系统用户根据需要查询、发布、修改、删除科技金融服务中心的新闻、公告。并在前端展示。 ?信息检索系统点击“表”进入检索界面，会员可进行“企业筛选”、“时间筛选”、“字段选择”、“条件筛选”，快速定位需要数据。 ?元数据管理系统是韶关市中心企业库的信息目录，用户可很快捷地查询出相关库的信息及与该库相关的流入流出。元数据管理主要是针对韶关市科技金融服务中心的各种元数据进行管理，主要包括元数据的查询，新增，修改，删除。通过建设元数据系统，拥有统一、标准、规范化的库信息，并在所有数据流程中实现有效管理，降低维护成本与资源内耗。 ?数据质检系统财务数据质检与自动化质检配置结合，用户提交数据同时根据已配置的质检关系将通过质检数据入库，展现用户。为通过质检数据显示在质检不通过列表中根据已配置的质检关系显示对应的错误信息，用户根据错误信息修改数据再次提交质检。 ?配置管理系统

××商业银行关于落实数据监管指引与大数据建设情况的总结报告.doc

××商业银行关于落实数据监管指引与大数据建设情况的总结报告一、数据监管指引落实情况 (一)监控指引学习贯彻情况 ××农村商业银行(以下简称“本行”)已于2018年组织学习了《银行业金融机构数据治理指引》，于2019年组织相关部门学习了《金融科技发展规划(2019-2021)》。一直以来，我行高度重视数据质量工作，将数据质量管理工作列为全行业务发展的重点工作。在2011年，我行已将监管统计归口部门设在业务管理部，并设立组织条线，构建由行长直接领导、归口部门牵头负责、其它部门和基层报数单位协助取数的数据质量监控体系。业务管理部门负责全行监管统计领导、组织、协调和管理工作，并根据统计岗位职责要求，配备了两名专职统计人员以满足各项监管统计工作的需要，各支行、其它部门相关人员为兼职统计人员，负责填报本机构监管统计数据。本行积极落实各项管理、考核制度，形成“以制度约束人，以考核激励人”

的工作格局，确保统计工作制度化、规范化。我行按省联社、人民银行、监管部门的规定建立统计管理制度，在2017年更新了《××农村商业银行业务统计工作管理办法及实施细则》、《××农村商业银行金融统计工作考核办法》、《××农村商业银行金融统计事项报备制度》、《××农村商业银行金融统计工作保密制度》、《××农村商业银行统计工作操作流程》、《××农村商业银行统计工作应急预案》、《××农村商业银行统计数据档案管理办法》、《××农村商业银行统计现场检查管理办法》、《××农村商业银行监管统计业务管理办法》、《××农村商业银行客户风险共享信息管理办法》(详见××农商行2017年度制度汇编)，所有制度覆盖所有的统计报表和数据要求，并正式发布，对金融统计的内容、方法和口径等方面做出统一规定，保证金融统计报表和数据中每一个统计项目的归属关系及取数路径清晰、准确。我行在做好统计工作管理的同时，也一直加强统计辅导和培训工作，做到每年至少一至两次统计业务培训或统计业务学习例会，统计培训内容做到实时更新，与现行的统计管理要求相一致。2018年3月初我行组织各机构信贷会计学习了2018年人行数据大集中、1104报表的新制度和报表新规定，明确了“数据质量年活动”中，数据前期治理工作的重要性。 (二)数据治理体系规划情况本行按照省联社数据治理要求开展工作，暂未制定发布自有数据战略或数据治理体系规划。暂未设立数据治理相关组织。本行数据治理的管理组织是本行业

大数据平台建设实施方案

大数据平台建设方案

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金融大数据平台建设方案

二、大数据平台建设（一）大数据平台框架概述大数据平台建设充分整合信息化资源，打破行业、部门之间的信息壁垒，运用大数据技术进行采集、加工、建模、分析，将数据价值融入到金融之中，从而提升创新能力和产品服务能力。主要包括以下三部分： 1．大数据分析基础平台按照功能划分数据区，设计数据模型，在统一流程调度下，整合各类数据，同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起，形成基础数据体系，提供支撑经营管理的各类数据应用，支撑上层应用。 2．大数据应用系统基于基础数据平台，持续建设各类数据应用系统，通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段，对丰富的大数据资源进行开发使用，并将数据决策化过程结合到风控、营销、营运等经营管理活动，充分发挥大数据价值。 3．大数据管控建立数据标准，提升数据质量，加强元数据管理能力，为平台建设及安全提供保障（二）大数据平台建设原则大数据平台是大数据运用的基础实施，其设计、建设和系统实现过程中，应遵循如下指导原则：经济性：基于现有场景分析，对数据量进行合理评估，确定大数据平台规模，后续根据实际情况再逐步优化扩容。

可扩展性：架构设计与功能划分模块化，考虑各接口的开放性、可扩展性，便于系统的快速扩展与维护，便于第三方系统的快速接入。可靠性：系统采用的系统结构、技术措施、开发手段都应建立在已经相当成熟的应用基础上，在技术服务和维护响应上同用户积极配合，确保系统的可靠；对数据指标要保证完整性，准确性。安全性：针对系统级、应用级、网络级，均提供合理的安全手段和措施，为系统提供全方位的安全实施方案，确保企业内部信息的安全。大数据技术必须自主可控。先进性：涵盖结构化，半结构化和非结构化数据存储和分析的特点。借鉴互联网大数据存储及分析的实践，使平台具有良好的先进性和弹性。支撑当前及未来数据应用需求，引入对应大数据相关技术。平台性：归纳整理大数据需求，形成统一的大数据存储服务和大数据分析服务。利用多租户,实现计算负荷和数据访问负荷隔离。多集群统一管理。分层解耦：大数据平台提供开放的、标准的接口，实现与各应用产品的无缝对接（三）基础数据来源 1．银行内部大数据资源客户自身信息以及其金融交易行为，依照目前积累沉淀

智慧医疗大数据分析应用平台建设方案

目录 1.背景介绍 (10) 2.产品愿景 (14) 3.产品定位 (15) 3.1解决的问题 (15) 3.2达到的效果 (15) 4.产品理念 (16) 5.总体思路 (16) 5.1对接数据源，获取医疗卫生大数据 (17) 5.2对获取的医疗卫生大数据预处理机制 (18) 5.3建立医疗卫生大数据的存储机制 (18) 5.4医疗卫生大数据的处理和分析算法分类和形成 (20) 5.5开发专题大数据分析，形成专题大数据应用 (22) 5.6开发机构大数据分析，建立机构大数据应用 (22) 5.7建立平台应用实施推广组织机制 (23) 5.8建立平台产品优化升级服务组织机制 (23) 6.医疗卫生信息的大数据建模描述和分析 (23) 6.1 我们给出的相关数据模型 (24) 6.2 卫计委给出的相关数据模型 (25) 6.3 相关数据特征对比分析 (29) 7.大数据分析应用平台支持的业务主题场景 (31) 7.1 医疗卫生服务机构应用 (33)

7.1.1各级医院自身应用 (33) 7.1.2 基层医疗机构自身应用 (38) 7.1.3 区域卫生医疗联合体应用 (38) 7.1.4医疗卫生机构的合规应用 (43) 7.2患者医疗治疗应用 (46) 7.2.1患者就医过程提示服务 (46) 7.2.2患者服药提示服务 (46) 7.2.3患者饮食、运动、习惯注意事项服务 (46) 7.2.4患者体征和治疗效果服务 (47) 7.2.5患者交流交往服务 (47) 7.3个性化医疗服务应用 (47) 7.3.1基因测序分析应用 (47) 7.3.2个性化药物应用 (48) 7.3.3个人健康管理应用 (48) 7.4慢性病预防治疗应用（疾控中心） (50) 7.4.1慢性病检测、发现、预警服务 (50) 7.4.2慢性病诊断服务 (52) 7.4.3慢性病防控治疗服务 (52) 7.5居民健康保健应用（疾控中心） (53) 7.5.1居民自我健康保健应用 (53) 7.5.2政府卫生管理部门进行居民健康管理应用 (54) 7.5.3政府医疗规划结构进行居民健康保健决策应用

商业银行_大数据建设规划

XX银行大数据建设规划北江 2015/6/25 一、项目背景随着信息化程度的加深，以及移动互联网、物联网的崛起，人们产生的数据急剧膨胀，传统的数据处理技术难以支撑数据大量的增长和处理能力。经过近几年的发展，大数据技术逐步成熟，可以帮助企业整合更多的数据，从海量数据中挖掘出隐藏价值。大数据已经从“概念”走向“价值”，逐步进入实施验证阶段。人们越来越期望能实现海量数据的处理，从数据中发现价值。数据越来越成为一种重要的资产。在2014年Gartner技术炒作曲线的报告中也体现了大数据技术将走向实际应用。我行已深刻认识到数据战略对企业运营以及企业未来发展方向的重要性。互联网金融的本质是金融，核心是数据，载体是平台，关键是客户体验，发展趋势是互联网与金融的深度融合，要提升大数据贡献度。因此，要深化互联网思维理念，稳步推进互联网金融产品和服务模式创新，积极利用移动互联网、大数据等新技术新手段，沉着应对冲击和挑战，实现传统金融与互联网金融的融合发展。做好海量异构数据的专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理，深度挖掘数据内含的巨大价值，探索银行业务创新，实现数据资源的综合应用、深度应用，已成为提升企业核心竞争力，实现企业信息化可持续发展的关键途径。按照行领导部署，信息科技部组织力量对大数据技术进行研究，完成对市场上主流的大数据平台及应用技术预研，征求业务部门建议，提出项目建设要求。二、建设目标

以大数据项目建设作为契机，凝聚我行优势力量，全面梳理数据资源，完善数据体系架构，自主掌握大数据关键技术，加速大数据资源的开发利用,将数据决策化贯穿到经营管理全流程，建设智慧银行，提升核心竞争力。（一）建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构构建大数据平台，实现更广泛的半结构化、非结构化数据集中采集、存储、加工、分析和应用，极大地丰富我行的信息资源，同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起，形成基础数据体系，提供支撑经营管理的各类数据应用。（二）开发大数据资源，支撑全行经营管理创新建设离线数据分析、实时数据/流数据分析集群和各类数据分析集市，提供高性能可扩展的分布式计算引擎，通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段，对丰富的大数据资源进行开发使用，并将数据决策化过程结合到风控、营销、营运等经营管理活动。（三）培养大数据人才队伍，建立大数据分析能力结合大数据项目的落地实施，建立起一支大数据技术和分析人员队伍，具备自主运营和开发大数据的能力，以更好推动业务创新，提升我行核心竞争力。三、发展趋势近年来，银行业大力发展面向客户的新一代核心业务系统，信息系统建设日趋完备，电子银行等在线金融服务大幅增长，在提升客户体验和风险管控能力、满足监管各项要求的同时，形成并储存了庞大的可用数据资源。银行业的数据资源不仅包括存贷汇等结构化数据，也包括客户浏览痕迹、在线交易记录等非结构化数据，还包含客户电话语音、网点视频等非结构化数据。2012年，银行业的电话记录数

大数据平台项目方案

xxx有限公司大数据平台项目方案文件编号：受控状态：分发号：修订次数：第 1.0 次更改持有者：

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。

政务大数据平台建设方案.pdf

第一章需求分析和项目建设的必要性1.1 项目建设目标、内容 1.1.1 项目建设目标电子政务公共数据开放共享平台项目建设目标是，依托统一的“云”数据中心建设统一的公共数据开放共享平台。集中机关各部门业务应用进行，制定相关的数据规范和信息交换标准，使机关各部门业务系统依托统一的开放平台进行开发建设。确保部门之间系统之间的互联互通、数据共享，为大数据分析提供数据依据。 1.1.2 项目建设内容电子政务公共数据开放共享平台项目建设内容包含：一套标准规范、两个数据门户、四大应用平台、四大基础数据库和一个应用支撑平台。具体建设内容包括： 1、一个应用支撑平台为了对需要调用电子政务公共数据开放共享平台信息资源的政府部门应用系统进行有效管理，面向各类电子政务应用，规划建设统一的应用支撑平台，统一标准规范，通过用户管理、应用管理、服务管理等核心组件，可以对接入系统有效管理、实现统一认证及单点登录、统一消息服务。

2、两个数据门户针对政府部门用户建设信息资源政务门户，针对企业、公众用户建设信息资源开放门户。 3、四大应用系统建设承载电子政务公共数据汇聚平台、数据治理平台、数据运营平台和数据应用平台。 4、四大基础数据库通过电子政务信息资源梳理，制定四大基础数据库的建库、入库和管理规则，建立四大基础数据库管理平台，提供基础库内容管理、数据处理、共享和应用功能。四大基础数据库包括人口库、法人库、经济库和地理库。 5、一套标准规范形成标准规范体系，包括管理制度、标准规范、数据标准等。 1.2 编制依据 1、中办、国办《2006-2020年国家信息化发展战略》； 2、国办《关于促进电子政务协调发展的指导意见》； 3、国务院《促进大数据发展行动纲要》； 4、《国家电子政务总体框架》； 5、《国家电子政务“十二五”规划》(工信部规〔2011〕567号)； 6、《关于印发“十二五”国家政务信息化工程建设规划的通知》(发改高技〔2012〕1202号)；

集团公司大数据平台整体建设方案

目录 1项目概述 (11) 1.1建设背景 (11) 1.1.1集团已有基础 (11) 1.1.2痛点及需提升的能力 (11) 1.1.3大数据趋势 (12) 1.2建设目标 (12) 1.2.1总体目标 (12) 1.2.2分阶段建设目标 (13) 1.3与相关系统的关系 (13) 1.3.1数据分析综合服务平台 (13) 1.3.2量收系统 (14) 1.3.3金融大数据平台 (15) 1.3.4各生产系统 (15) 1.3.5CRM (15) 1.4公司介绍和优势特点 (15) 1.4.1IDEADATA (15) 1.4.2TRANSWARP (17) 1.4.3我们的优势 (18) 2业务需求分析 (21) 2.1总体需求 (21) 2.2数据管理 (22) 2.2.1数据采集 (23) 2.2.2数据交换 (23) 2.2.3数据存储与管理 (23) 2.2.4数据加工清洗 (24) 2.2.5数据查询计算 (24) 2.3数据管控 (25) 2.4数据分析与挖掘 (26)

2.6量收系统功能迁移 (27) 3系统架构设计 (28) 3.1总体设计目标 (28) 3.2总体设计原则 (28) 3.3案例分析建议 (29) 3.3.1中国联通大数据平台 (29) 3.3.2恒丰银行大数据平台 (36) 3.3.3华通CDN运营商海量日志采集分析系统 (48) 3.3.4案例总结 (53) 3.4系统总体架构设计 (54) 3.4.1总体技术框架 (54) 3.4.2系统总体逻辑结构 (57) 3.4.3平台组件关系 (59) 3.4.4系统接口设计 (64) 3.4.5系统网络结构 (68) 4系统功能设计 (70) 4.1概述 (70) 4.2平台管理功能 (70) 4.2.1多应用管理 (70) 4.2.2多租户管理 (74) 4.2.3统一运维监控 (75) 4.2.4作业调度管理 (94) 4.3数据管理 (96) 4.3.1数据管理框架 (96) 4.3.2数据采集 (98) 4.3.3数据交换 (101) 4.3.4数据存储与管理 (102) 4.3.5数据加工清洗 (120) 4.3.6数据计算 (121)

银行大数据解决方法

精心整理银行大数据解决方案

二、银行大数据平台总体框架 2.1银行大数据平台框架概述银行大数据建设是基于已有的信息化基础，充分利用和整合已有信息化资源，打破行业、部门之间的信息壁垒，运用大数据技术进行采集、加工、建模、分析，将数据价值融入到金融之中，从而提升创新能力和产品服务能力。（1 （2 （3 2.2 维护响应上同用户积极配合，确保系统的可靠；对数据指标要保证完整性，准确性。安全性：针对系统级、应用级、网络级，均提供合理的安全手段和措施，为系统提供全方位的安全实施方案，确保企业内部信息的安全。大数据技术必须自主可控。先进性：涵盖结构化，半结构化和非结构化数据存储和分析的特点。借鉴互联网大数据存储及分析的实践，使平台具有良好的先进性和弹性。支撑当前及未来数据应用需求，引入对应大数据相关技术。平台性：归纳整理大数据需求，形成统一的大数据存储服务和大数据分析服务。利用多租户,实现计算负荷和数据访问负荷隔离。多集群统一管理。分层解耦：大数据平台提供开放的、标准的接口，实现与各应用产品的无缝对接

大数据平台数据治理体系建设和管理方案

XXX企业级省大数据平台数据治理子系统的建设和管理方案

目录 1.范围 (5) 2.规范性引用文件 (5) 3.术语、定义和缩略语 (17) 4.总体说明 (23) 4.1.概述 (23) 4.2.目标 (23) 4.3.原则 (24) 5.数据治理体系 (25) 5.1.总体框架 (25) 5.2.组织架构 (26) 5.2.1.组织构成 (26) 5.2.2.角色职责 (27) 5.3.系统架构 (29) 5.3.1.系统功能框架 (29) 5.3.2.系统模块流程 (32) 5.4.系统边界 (33) 5.4.1.与企业级省大数据平台关系 (34) 5.4.2.与对外能力开放平台关系 (34) 5.4.3.与平台运维系统关系 (34) 6.数据治理核心模块 (35)

6.1.数据标准管理 (35) 6.1.1.背景 (35) 6.1.2.目标及原则 (37) 6.1.3.业务分类和定义 (37) 6.1.4.技术功能要求 (45) 6.1.5.本期建设范围及内容 (51) 6.1.6.实施要求 (52) 6.2.元数据管理 (52) 6.2.1.背景 (52) 6.2.2.元数据运营模式 (55) 6.2.3.元模型标准 (55) 6.2.4.元数据运维 (62) 6.2.5.本期重点建设内容 (63) 6.3.数据质量管理 (64) 6.3.1.与传统经营分析系统的区别 (64) 6.3.2.范围和原则 (66) 6.3.3.与其它功能模块的关系 (67) 6.3.4.本期数据质量功能需求 (70) 6.3.5.本期数据质量运维要求 (72) 6.4.数据资产管理 (73) 6.4.1.数据资产概述 (73) 6.4.2.数据资产范围 (75)

银行的业金融大数据服务平台项目的规划书

银行业金融大数据服务平台项目规划书

项目介绍 1.1项目背景银行业一直是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。银行的信息化进程先后经历过业务电子化、数据集中化、管理模型化等阶段，如今随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。目前，国内银行都积累了海量的金融数据，包括各类结构化、半结构化、非结构化数据，数据量巨大，存储方式多样。但是这些海量数据还没得到充分利用，显得价值含量较低。只有经过合适的预处理、模型设计、分析挖掘后，才能发现隐藏在其中的潜在规律。而应用大数据分析技术，可以从海量的、不完全一致的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。银行可以利用这些信息和知识来提升金融业务的服务效率和管理水平，银行的关键业务也能从中获得巨大收益。银行在大数据技术应用方面具有天然优势：一方面，银行在业务开展过程中积累了大量有价值数据，这些数据在运用大数据技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，银行在资金、设备、人才、技术上都具有极大的便利条件，有能力采用大数据的最新技术。建立“金融大数据服务平台”，可以通过对金融数据的挖掘、分析，创造数据增值价值，提供针对银行的精准营销、统一广告发布、业务体验优化、客户综合管理、风险控制等多种金融服务。 1.2业务需求目前，银行客户对数据的利用仍是以各类统计报表为主，存在以下重大弊端： 1.对数据的分析仅按照固定项目，对业务情况进行事后统计分析和监控。实际上没有找到隐藏在数据背后的原因，数据深度分析和数据挖掘能力不足。 2.对数据的分析仅作为专项的统计分析结果输出，对于数据间的因果影响、相关性分组或关联规则、聚类、描述和可视化等工作尚未开展，数据关联分析能力不足。 3.统计分析侧重在事后的数据汇总，难以从数据汇总中得到客户服务事件发生的规律，以及前瞻性判断，数据的预测性分析能力不足。

高校大数据专业教学科研平台建设方案

高校大数据专业教学科研平台建设方案一、项目建设的意义及目的芝诺数据自主研发的高校大数据教学科研平台以校企联合培养模式为手段，通过校企合作联合培养机制，让企业、行业深度参与人才培养过程，逐步实现校企共同制定培养目标、共同建设课程体系和教学内容、共同实施培养过程、共同把控培养质量，全面提升学生的应用实践能力。该平台以应用型人才培养为目标定位，在以解决现实问题为目的的前提下，使培养的学生有更宽广和跨学科的知识视野，注重知识的实用性，有创新精神和综合运用知识的能力。注重培养学生具有在创新中应用、在应用中创新的能力，让学生真正学会大数据行业各个岗位真正的职业技能。二、功能模块和建设思路芝诺大数据教学科研平台构建总体分为三大部分，一是平台硬件，二是教学与实验支撑系统（包括：芝诺数据综合分析ZDM平台、芝诺数据教学实训平台），三是产品服务体系。具体如下：

教学与实验支撑系统由芝诺数据综合分析ZDM平台和芝诺数据教学实训平台构成，教学与实验支撑系统部署在大数据教学科研一体机中。二、项目建设的目标及内容 1、项目建设目标 1）平台的建设能让高校大数据专业与实际应用相结合，提高学生的学习、实践和创新创业能力，能够培养实用性人才所需的专业能力，提升教学效果与就业率，为“大数据时代”的创新人才培养做出贡献。 2）平台的建设将支撑大数据去冗降噪、大数据融合、大数据可视化等关键技术研究，能够服务于学校的教学和科研，有助于大数据方向发展和自主创

新，有利于创新团队培育和高水平研究成果积累，有利于提升教师的教学和科研水平，推动教学和科研团队建设。 3）平台的建设搭建可以发挥学校的行业优势，体现学校办学特色，推进与国内外高校、科研机构和企业间的产学研合作，开展项目合作研究和人才培养，促进科研成果转化，促进产学研协同创新。 4）平台的建设有利于促进学科交叉与融合。 2、项目建设内容 1）模块一：平台相关硬件建设本模块主要包含：大数据教学科研一体机技术参数：

银行业大数据平台规划

1、银行压力越来越大从十二五走到十三五期间，银行业面临的各方面的压力越来越大，从年报数字可以看出去年四大行的利润增长基本上趋近于零增长。在这样的情况下，怎样通过IT的引领提升传统银行的竞争力，这是摆在我们面前的一个很重要的课题。 2、过去十多年期间，银行业务出现两个拐点大数据怎么样能够在智慧银行的方向上起到更大的作用呢? 通过银行的历程佐证这样一个观点。过去十多年期间银行基本上有两个拐点，第一个拐点就是发生在互联网银行慢慢取代柜员，IT支持从支持几万十几万的柜员到支持面向所有的互联网客户，这里面发生了一个根本性的变化，无论是服务的形态还是IT的支撑，都发生了很根本的变化，这是移动和云要在里面发挥作用。下一个拐点是什么?银行要从原来做的账务性的、交易性的处理转向能够渗透到经济生活的方方面面，这是一个场景化，如果抓不住这个拐点，银行就要被互联网金融颠覆或者管道化。 3、三大互联网渠道已建立，具备大数据基础这几年银行三大互联网渠道已经建立： ●手机银行，已达到1.8亿多 ●网上银行，我们有2亿 ●微信银行，它占的客服服务总量已经超过了传统的客户服务

这意味着渠道、场景化的实践已经见到了效果，另外我们做大数据要具备的基础已经存在。 4、大数据要解决3大问题谈大数据，对传统银行来讲，要解决3大问题 ●怎么样提升对于客户的识别? ●怎么样对于客户的营销? ●怎么样提升对于风险的防范? 所以，无论是用传统的结构化的数据，还是用现在互联网形态下面非结构化的数据，要解决的问题都是这些，只不过现在有了更丰富的数据源，有了更好的对于数据处理的方法。目前，建设银行已经成立了上海大数据分析中心，这不属于技术部门，属于信息管理部门。 5、建行大数据平台设计思路从设计目标有这几条：策略上架构先行，已经有很好的基础架构。1、基础能力上，做一些基础的大数据分析工具的搭建。2、要想明白用数据做什么，先把平台搭起来，但当时提的很多的概念是垃圾进垃圾出，到了大数据时代没人提这个事情了，好像所有大数据都是质量很高的，但这方面要警惕。功能架构设计，从采集、存储、分析、展现到应用。从这个结构来说，这是很完美的一个结构，但要能够实时或者及时地反映到你的业务流程当中去，反映到营销当中去。不要拘泥于一个结构。

林业大数据平台建设方案

林业大数据平台建设方案全国首套林长制信息管理平台在安徽旌德县正式上线。该平台以林地小班森林资源数据为资源底图，应用遥感、大数据、物联网等技术，明确各级林长的责任区域、管护职责、考核指标等，实现了林长的综合业务考核。 “这个系统，真正实现了林长制全覆盖，确保一山一坡、一园一林都有专员专管。” 旌德县林业局负责人介绍，目前，旌德县林长制信息平台已经投入到全县各级林长管理、考核的具体实践中。系统建立覆盖到村级林长的网格化管控体系，通过整合森林资源、遥感遥测、大数据平台，构建了目标明确、职责清晰、任务落地、全局覆盖、上下衔接、动态管理的林长制责任一张图，为实现护绿、增绿、管绿、用绿、活绿“五绿”目标，提供了实时、高效、准确的数据信息支持。开发这个系统平台的企业，正是位于合肥市高新区的安徽天立泰科技股份有限公司。走进天立泰科技的展览馆，看到一个个演示的林业信息化平台，从系统上，可以精准看到所覆盖区域的林业动态。天立泰科技成立于2006 年，主要从事林业、教育、智能医疗等行业软件开发、信息系统集成和大数据智能管理等领域信息化服务，是高新技术企业、合肥市守合同重信用企业、安徽省“双软”企业及科技小巨人企业。2015 年成功在新三板上市。安徽天立泰科技股份有限公司董事长丁旭东介绍，天立泰科技积极响应林业发展“十三五规划”，致力于构建天、空、地、物、人立体化多维感知监测体系，通过不断探索林业信息化建设，坚持做林业大数据建设引领者。目前，天立泰科技林业信息化项目已覆盖安徽、甘肃、青海、西藏、江苏、浙江、天津、广东等区域。几年来，天立泰科技林业信息化，已从一棵幼小的“树苗” 逐渐成长为一棵“大树”。在青海省，天立泰科技建设森林公安局一体化中心机房及融合调度平台、青海省森林防火指挥系统等项目共20 余个，从以功能为导向转变为以服务为导向，以森林防火预警服务为主体，运用互联网思维与服务模式，提供预警推送、指挥调度推送等服务。在江苏省溧阳市，天立泰科技建设森林资源监测系统，负责遥感林地变化监测、物联网监测、古树名木监测管理，动态监测区域生态环境。林业信息化建设不能孤立进行，其最终目的是为了服务林业资源管理。我们坚持运用新技术新手段，实现林地数据一张图管理，将森林资源管理、林地监测、灾害预警、应急指挥

银行业金融大数据服务平台项目规划方案

精心整理银行业金融大数据服务平台项目规划书

项目介绍 1.1项目背景银行业一直是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。银行的信息化进程先后经历过业务电子化、数据集中化、管理模型化等阶段，如今随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。目前，国内银行都积累了海量的金融数据，包括各类结构化、半结构化、非结构化数据，数据量巨大，存储方式多样。但是这些海量数据还没得到充分利用，显得价值含量较低。只有经过合适的预处理、模型设计、分析挖掘后，才能发现隐藏在其中的潜在规律。而应用大数据分析技术，可以从海量的、不完全一致的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。银行可以利用这些信息和知识来提升金融业务的服务效率和管理水平，银行的关键业务也能从中获得巨大收益。银行在大数据技术应用方面具有天然优势：一方面，银行在业务开展过程中积累了大量有价值数据，这些数据在运用大数据技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，银行在资金、设备、人才、技术上都具有极大的便利条件，有能力采用大数据的最新技术。建立“金融大数据服务平台”，?可以通过对金融数据的挖掘、分析，创造数据增值价值，提供针对银行的精准营销、统一广告发布、业务体验优化、客户综合管理、风险控制等多种金融服务。 1.2业务需求

目前，银行客户对数据的利用仍是以各类统计报表为主，存在以下重大弊端： 1.对数据的分析仅按照固定项目，对业务情况进行事后统计分析和监控。实际上没有找到隐藏在数据背后的原因，数据深度分析和数据挖掘能力不足。 2.对数据的分析仅作为专项的统计分析结果输出，对于数据间的因果影响、相关性分组或关联规则、聚类、描述和可视化等工作尚未开展，数据关联分析能力不足。 3.统计分析侧重在事后的数据汇总，难以从数据汇总中得到客户服务事件发生的规律，以及前瞻性判断，数据的预测性分析能力不足。针对具体的金融业务，大数据分析在以下方面有着迫切的需求：统一广告发布：目前金融行业客户在广告方面投入大、渠道多，但在确认真实效果、提供优化广告策略时却不能提供确切的数据证据。亟需利用大数据技术在收集各类型、各渠道广告发布数据的基础上，提供可靠的效果数据和优化策略建议。精准营销：目前金融行业的营销方式基本上还是粗放式的，调查方式粗糙，分析原因简单，对过程的控制力差，对客户和产品的推广都缺少针对性。亟需利用大数据技术来收集详尽数据、科学分析原因、严格控制过程、并有针对性地面向客户和产品进行营销推广。业务系统优化：目前金融行业对其业务系统的客户体验效果、客户转化率缺乏准确数据支持，也无法分析具体原因。亟需利用大数据技术获得各业务、各环节的客户转化率，从而有针对性地改进业务流程，提升服务质量。