工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)方案相關(guān)兩份資料

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺

建設(shè)方案背景介紹調(diào)查分析平臺建設(shè)云平臺總體架構(gòu)大數(shù)據(jù)平臺介紹大數(shù)據(jù)平臺應(yīng)用模型算法介紹Contents目錄為什么有工業(yè)4.0？實體物理世界和虛擬網(wǎng)絡(luò)世界融合工業(yè)4.020世紀(jì)70年代興起的信息化工業(yè)3.020世紀(jì)初電氣化和自動化工業(yè)2.0實體18世紀(jì)機械制造設(shè)備的引入工業(yè)1.0工業(yè)4.0、中國制造2025工信部長苗圩在講到德國工業(yè)4.0與中國制造2025時，曾這樣概括：如出一轍、異曲同工、殊途同歸。因此，兩者表述不同，但內(nèi)涵基本一致工業(yè)4.0工業(yè)4.0由德國提出，主要指提升制造業(yè)的智能化水平，建立具有適應(yīng)性、資源效率及基因工程學(xué)的智慧工廠，在商業(yè)流程及價值流程中整合客戶及商業(yè)伙伴。其技術(shù)基礎(chǔ)是網(wǎng)絡(luò)實體系統(tǒng)及物聯(lián)網(wǎng)。中國制造2025堅持“創(chuàng)新驅(qū)動、質(zhì)量為先、綠色發(fā)展、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、人才為本”的基本方針，堅持“市場主導(dǎo)、政府引導(dǎo)，立足當(dāng)前、著眼長遠，整體推進、重點突破，自主發(fā)展、開放合作”的基本原則。什么是大數(shù)據(jù)？所謂“大數(shù)據(jù)”，指的是所涉及的數(shù)據(jù)量規(guī)模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達到截取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的信息。。大數(shù)據(jù)處理技術(shù)代表了新一代的技術(shù)架構(gòu)，這種架構(gòu)通過高速獲取數(shù)據(jù)并對其進行分析和挖掘，從海量形式各異的數(shù)據(jù)源中更有效地抽取出富含價值的信息。從大量數(shù)據(jù)中挖掘高價值知識是各界對于大數(shù)據(jù)的一個共識。海量數(shù)據(jù)可廣泛獲得，所稀缺的是如何從中挖掘出智慧和觀點?！狦oogle首席經(jīng)濟學(xué)家HalVarian大數(shù)據(jù)主要被用于分析和決策，企業(yè)用以分析的數(shù)據(jù)越全面，分析的結(jié)果就越接近于真實。大數(shù)據(jù)分析意味著企業(yè)能夠從這些新的數(shù)據(jù)中獲取新的洞察力，并將其與已知業(yè)務(wù)的各個細節(jié)相融合，對企業(yè)產(chǎn)生新的價值。工業(yè)大數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用的三個階段時間第一階段1990-2000第二階段2000-2010第三階段2010～至今核心技術(shù)遠程監(jiān)控、數(shù)據(jù)采集和管理大數(shù)據(jù)中心和數(shù)據(jù)分析軟件數(shù)據(jù)分析平臺與高級數(shù)據(jù)分析工具問題對象／價值以產(chǎn)品為核心的狀態(tài)監(jiān)控，問題發(fā)生后的及時處理，幫助用戶避免故障造成的損失以使用為核心的信息服務(wù)，通過及時維修和預(yù)測型維護避免故障發(fā)生的風(fēng)險以用戶為中心的平臺式服務(wù)，實現(xiàn)了以社區(qū)為基礎(chǔ)的用戶主導(dǎo)的服務(wù)生態(tài)體系商業(yè)模式產(chǎn)品為主的附加服務(wù)產(chǎn)品租賃體系和長期服務(wù)合同按需的個性化自服務(wù)模式，分享經(jīng)濟代表性企業(yè)和技術(shù)產(chǎn)品GMOnStarTM阿爾斯通TrackTracerTMGEPredix平臺大數(shù)據(jù)特征：量（Volume）、速度（Velocity）、多樣性（Variety）、真實性（Veracity）工業(yè)大數(shù)據(jù)特征：大數(shù)據(jù)特征＋可見性（Visibility）、價值（Value）互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)與工業(yè)大數(shù)據(jù)的對比分析互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)工業(yè)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)量需求大量樣本數(shù)盡可能全面地使用樣本數(shù)據(jù)質(zhì)量要求較低較高，需要對數(shù)據(jù)質(zhì)量進行預(yù)判和修復(fù)對數(shù)據(jù)屬性意義的解讀不考慮屬性的意義，只分析統(tǒng)計顯著性強調(diào)特征之間地物理關(guān)聯(lián)分析手段以統(tǒng)計分析為主，通過挖掘樣本中各個屬性之間的相關(guān)性進行預(yù)測具有一定邏輯地流水線式數(shù)據(jù)流分析手段。強調(diào)跨學(xué)科技術(shù)的融合，包括數(shù)學(xué)、物理、機器學(xué)習(xí)、控制、人工智能等分析結(jié)果準(zhǔn)確性要求較低較高工業(yè)大數(shù)據(jù)待解決問題（3B）：隱匿性（BelowSurface）；碎片化（Broken）；低質(zhì)性（BadQuality）工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用背景介紹調(diào)查分析平臺建設(shè)云平臺總體架構(gòu)大數(shù)據(jù)平臺介紹大數(shù)據(jù)平臺應(yīng)用模型算法介紹Contents目錄工業(yè)大數(shù)據(jù)的核心是機器數(shù)據(jù)機器大數(shù)據(jù)的特點工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的關(guān)系工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)+=企業(yè)發(fā)展動力通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將來自于傳感器發(fā)出的信息匯總，然后基于大數(shù)據(jù)平臺，根據(jù)相應(yīng)的指標(biāo)、規(guī)則予以過濾、分析，可以提煉出對企業(yè)有價值的信息。大數(shù)據(jù)可以對指定信息進行歸納總結(jié)，形成某種規(guī)律性的認識，最終提煉為對企業(yè)和個人有用的新信息，幫助他們進行更好的決策。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)的作用提升產(chǎn)品智能化產(chǎn)品的智能化是把傳感器、處理器、存儲器、通信模塊、傳輸系統(tǒng)融入到各種產(chǎn)品中，使得產(chǎn)品具備動態(tài)存儲、感知和通信能力，實現(xiàn)產(chǎn)品的可追溯、可識別、可定位。目前互聯(lián)網(wǎng)汽車、工程機械、智能家電等是產(chǎn)品智能化的熱點領(lǐng)域。深入拓展行業(yè)應(yīng)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)與企業(yè)管理平臺連接，企業(yè)管理平臺可以運用無線網(wǎng)絡(luò)、視頻遠程故障診斷等信息服務(wù)系統(tǒng)，遠程監(jiān)控設(shè)備的運轉(zhuǎn)情況，并基于工業(yè)大數(shù)據(jù)實現(xiàn)故障預(yù)警，有針對性地提供維修等服務(wù)，實現(xiàn)“服務(wù)型制造”。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)的特點全要素全要素就是說產(chǎn)品數(shù)據(jù)的完整性,它攜帶了全部的尺寸、工藝、制造、售后使用的信息。01全方位關(guān)注產(chǎn)品設(shè)計、制造、采購、使用等上下游信息。03全過程數(shù)據(jù)的設(shè)計和使用，必須要考慮跨越不同的設(shè)計、制造階段。02全融合萬物互聯(lián)意識，關(guān)注企業(yè)各業(yè)務(wù)的全面關(guān)聯(lián)及融合。04大數(shù)據(jù)對企業(yè)的應(yīng)用價值體現(xiàn)31542自助分析、生產(chǎn)管道可視化、資源解耦隨需而動，營銷實時，以業(yè)務(wù)效率提升為標(biāo)志。提升業(yè)務(wù)效率數(shù)據(jù)集中到數(shù)據(jù)中心，多數(shù)據(jù)源管理，透明服務(wù)支持，實時的決策和預(yù)測能力提升整體經(jīng)營管理水平。增強管理水平數(shù)據(jù)開放服務(wù)、租售數(shù)據(jù)、廣告等新業(yè)務(wù).創(chuàng)新商業(yè)模式互聯(lián)網(wǎng)化的電子渠道全景體驗、個性化商品推薦、LBS位置營銷、面向客戶個體的深度洞察提升客戶體驗以技術(shù)驅(qū)動為標(biāo)志，內(nèi)存計算、MPP、CEP…分而治之的分布式計算讓運營商實時高效決策….技術(shù)高效、低成本挖掘工業(yè)大數(shù)據(jù)價值的核心技術(shù)——CPS

分析手段工藝、效率和產(chǎn)能商業(yè)模式內(nèi)核數(shù)據(jù)和知識建模智能設(shè)備平臺基礎(chǔ)測量材料設(shè)備維護6M6CCPS定義:從實體空間的對象、環(huán)境、活動中進行大數(shù)據(jù)的采集、儲存、建模、分析、挖掘、評估、預(yù)測、優(yōu)化、協(xié)同，并與對象的設(shè)計、測試和運行性能表征相結(jié)合，產(chǎn)生與實體空間深度融合、實時交互、互相耦合、互相更新的網(wǎng)絡(luò)空間；進而，通過自感知、自記憶、自認知、自決策、自重構(gòu)和智能支持促進工業(yè)資產(chǎn)的全面智能化.工業(yè)大數(shù)據(jù)云平臺實現(xiàn)路徑擴展性增量式的、幾乎無限的擴展可用性要求系統(tǒng)總是在線運行靈活性靈活可動態(tài)改變的數(shù)據(jù)模型擴展性縱向擴展橫向擴展分布式資源集中計算和存儲分布可用性單份數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)復(fù)制一致性不要使用分布式事務(wù)處理大數(shù)據(jù)處理的需求和特點背景介紹調(diào)查分析平臺建設(shè)云平臺總體架構(gòu)大數(shù)據(jù)平臺介紹大數(shù)據(jù)平臺應(yīng)用模型算法介紹Contents目錄工業(yè)大數(shù)據(jù)云平臺建設(shè)終極目標(biāo)IaaS：提供基本的計算、網(wǎng)絡(luò)和存儲資源。PaaS：中間層，提供對行業(yè)業(yè)務(wù)應(yīng)用的支持。SaaS：向用戶交付最終業(yè)務(wù)應(yīng)用和數(shù)據(jù)分析。PaaS環(huán)境層：為業(yè)務(wù)應(yīng)用提供支撐的軟件組件、包括各種中間件和數(shù)據(jù)庫等。以Hadoop為代表的大數(shù)據(jù)處理。PaaS業(yè)務(wù)層：包含了應(yīng)用的后臺程序，數(shù)據(jù)處理算法以及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等實現(xiàn)業(yè)務(wù)能力的元素。PaaS服務(wù)層：將業(yè)務(wù)層的業(yè)務(wù)、算法和數(shù)據(jù)以接口的形式提供給上層的前端應(yīng)用直接訪問。平臺核心：統(tǒng)一資源+大數(shù)據(jù)+開放服務(wù)云平臺總體架構(gòu)—22

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面向一般數(shù)據(jù)中心典型的應(yīng)用場景，提供對混合IT資源的統(tǒng)一接入，以構(gòu)筑云模式下基礎(chǔ)資源調(diào)度的最佳實踐。以PaaS能力為核心，將應(yīng)用系統(tǒng)的典型軟件組件以服務(wù)形態(tài)提供，為業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供統(tǒng)一環(huán)境支持，并進行統(tǒng)一管理和監(jiān)控。將大數(shù)據(jù)平臺作為典型服務(wù)組件整合到云平臺中進行統(tǒng)一管理，以適應(yīng)未來應(yīng)用對大數(shù)據(jù)能力的普遍使用。為用戶提供面向DevOps的統(tǒng)一云服務(wù)業(yè)務(wù)流程，以統(tǒng)一平臺提供傳統(tǒng)的IaaS和PaaS能力，并貫穿開發(fā)、測試和生產(chǎn)的全過程。云平臺總體架構(gòu)介紹工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺--數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)邏輯背景介紹調(diào)查分析平臺建設(shè)云平臺總體架構(gòu)大數(shù)據(jù)平臺介紹大數(shù)據(jù)平臺應(yīng)用模型算法介紹Contents目錄準(zhǔn)實時采集批量采集Hadoop平臺MPP，基于X86平臺主數(shù)據(jù)倉庫分布式數(shù)據(jù)庫基于X86平臺數(shù)據(jù)采集（云化ETL，流數(shù)據(jù)處理、爬蟲）數(shù)據(jù)層獲取層能力層精細化營銷智能運營物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用應(yīng)用商店客服應(yīng)用基礎(chǔ)分析能力數(shù)據(jù)挖掘能力實時分析能力自助分析能力多維分析能力數(shù)據(jù)共享能力指標(biāo)應(yīng)用報表應(yīng)用主題分析專題分析互聯(lián)網(wǎng)GN口半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)BSS經(jīng)分DMVACMC話單業(yè)務(wù)平臺結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)源分布式文件系統(tǒng)HDFS記錄明細數(shù)據(jù)HBaseM/RHive記錄匯總數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)一服務(wù)和開放SQL、FTP、WS、MDX、API、……分布式數(shù)據(jù)庫（MPP）：存儲加工、關(guān)聯(lián)、匯總后的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，并提供分布式計算，支撐數(shù)據(jù)深度分析和數(shù)據(jù)挖掘能力，向主數(shù)據(jù)倉庫輸出KPI和高度匯總數(shù)據(jù)。主數(shù)據(jù)倉庫（與MPP合設(shè)）：存儲指標(biāo)數(shù)據(jù)、KPI數(shù)據(jù)和高度匯總數(shù)據(jù)。Hadoop云平臺：負責(zé)存儲海量的流量話單數(shù)據(jù)，提供并行的計算和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理能力，實現(xiàn)低成本的存儲和低時延、高并發(fā)的查詢能力。數(shù)據(jù)開放接口：向大數(shù)據(jù)應(yīng)用方提供大數(shù)據(jù)平臺的能力。數(shù)據(jù)采集（ETL）：負責(zé)源數(shù)據(jù)的采集、清洗、轉(zhuǎn)換和加載包括：1、把原始數(shù)據(jù)加載到Hadoop平臺。2、把加工后的數(shù)據(jù)加載分布式數(shù)據(jù)庫和主數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用層大數(shù)據(jù)平臺目標(biāo)架構(gòu)及定位數(shù)據(jù)分級存儲原則數(shù)據(jù)融合與分級存儲實施按數(shù)據(jù)血緣按邏輯層次按業(yè)務(wù)種類按設(shè)備網(wǎng)絡(luò)劃分按設(shè)備物理地址在線、近線、離線按訪問頻度內(nèi)存數(shù)據(jù)庫按響應(yīng)及時性內(nèi)存數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)生命周期中在線數(shù)據(jù)對高性能存儲的需求，以及隨著數(shù)據(jù)生命周期的變更，逐漸向一般性能存儲的遷移，是分級存儲管理的一條主線。同時兼顧考慮其他分級原則，共同作用影響數(shù)據(jù)遷移機制?；谏芷诨谠L問壓力基于業(yè)務(wù)用途基于物理屬性分級原則高性能磁盤庫磁帶光盤庫中低性能磁盤庫將核心模型（即中度匯總的模型）通過改造融入到現(xiàn)有主數(shù)據(jù)倉庫的核心模型中，減少數(shù)據(jù)冗余，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。將主數(shù)據(jù)倉庫中的歷史數(shù)據(jù)和清單數(shù)據(jù)遷移到低成本分布式數(shù)據(jù)庫，減輕主數(shù)據(jù)倉庫的計算與存儲壓力并支撐深度數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)1、核心模型融入主數(shù)據(jù)倉庫主數(shù)據(jù)倉庫2、歷史數(shù)據(jù)遷移到分布式數(shù)據(jù)庫分布式數(shù)據(jù)庫大數(shù)據(jù)平臺：

數(shù)據(jù)分級存儲工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺--技術(shù)架構(gòu)源數(shù)據(jù)導(dǎo)入ETL，進行數(shù)據(jù)的清洗、轉(zhuǎn)換和入庫?；A(chǔ)數(shù)據(jù)加載到主數(shù)據(jù)倉庫，規(guī)劃保存3年清洗、轉(zhuǎn)換后的ODS加載到分布式數(shù)據(jù)庫規(guī)劃保存1+1月，在分布式數(shù)據(jù)庫內(nèi)完成明細數(shù)據(jù)和輕度匯總數(shù)據(jù)加工生成，規(guī)劃保存2年ODS數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如爬到的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)ftp到Hadoop平臺做長久保存非結(jié)化數(shù)據(jù)分析處理在Hadoop平臺完成，產(chǎn)生的結(jié)果加載到分布式數(shù)據(jù)庫生成KPI和高度匯總數(shù)據(jù)加載到主數(shù)據(jù)倉庫。Hadoop平臺主數(shù)據(jù)倉庫報表數(shù)據(jù)標(biāo)簽庫客戶統(tǒng)一視圖……信息子層話單數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)明細數(shù)據(jù)層

（DW）輕度匯總層（MK）高度匯總層（MK）應(yīng)用庫分布式數(shù)據(jù)庫MPP數(shù)據(jù)訪問SQLFTPHSQLAPIETL數(shù)據(jù)采集ETL互聯(lián)網(wǎng)GN口非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)BSS經(jīng)分DMVACMC話單業(yè)務(wù)平臺結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)源獲取層123465業(yè)務(wù)應(yīng)用通過數(shù)據(jù)訪問接口獲取所需求數(shù)據(jù)。7精細化營銷其他應(yīng)用1其他應(yīng)用2指標(biāo)數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)平臺：

數(shù)據(jù)處理流程數(shù)據(jù)采集--設(shè)備數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集--實時數(shù)據(jù)接入處理數(shù)據(jù)采集--批量數(shù)據(jù)接入處理交互式查詢實時在線處理實時流處理

批處理基于spark和hadoop的計算模型，同時支持批處理、交互式處理、流處理。技術(shù)架構(gòu)解決方案批處理應(yīng)用（分鐘級別~小時級別）OLTP/在線事務(wù)處理應(yīng)用（毫秒~秒級別）OLAP/在線交互式分析應(yīng)用（秒級別）實時流處理（持續(xù)不斷）技術(shù)架構(gòu)解決方案通常的時間跨度在數(shù)十秒到數(shù)分鐘之間按數(shù)據(jù)維度進行統(tǒng)計、聚合根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進行擬合和預(yù)測計算數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性和模式等適合提供高速在線分析服典型應(yīng)用場景政府各部門數(shù)據(jù)證券交易銀行保險企業(yè)ERP/CRM等適用于數(shù)據(jù)量在GB到TB的高速數(shù)據(jù)分析通常的時間跨度在數(shù)百毫秒到數(shù)秒之間數(shù)據(jù)來源多、高并發(fā)、數(shù)據(jù)處理量達分析結(jié)果快速響應(yīng)典型應(yīng)用場景社交網(wǎng)絡(luò)分析、關(guān)聯(lián)關(guān)系分析用戶分類、用戶行為預(yù)測高并發(fā)查詢按主鍵毫秒級檢索按多維度秒級檢索按照關(guān)鍵字秒級檢索交互式查詢實時在線處理HDFS：分布式文件系統(tǒng)有較強的容錯性可在x86平臺上運行，減少總體成本可擴展，能構(gòu)建大規(guī)模的應(yīng)用HBase：非結(jié)構(gòu)化NoSQl分布式數(shù)據(jù)庫

基于分布式文件系統(tǒng)HDFS，保證數(shù)據(jù)安全列式存儲，節(jié)省存儲空間提供大數(shù)據(jù)量的高速讀寫操作Hive：分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)可保存在HDFS，可提供海量的數(shù)據(jù)存儲類SQL的查詢語句，提供大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和分析操作，適合海量數(shù)據(jù)的批處理通過MapReduce實現(xiàn)大規(guī)劃并行計算MapReduce：大規(guī)劃并行計算引擎可將任務(wù)分布并行運行在一個集群服務(wù)器中Hadoop平臺提供了海量數(shù)據(jù)的分布式存儲與處理的框架。基于服務(wù)器本地的計算與存儲資源，Hadoop集群可以擴展到上千臺服務(wù)器。同時，Hadoop在設(shè)計時充分考慮了硬件設(shè)備的不可靠因素，在軟件層面提供數(shù)據(jù)和計算的高可靠保證。大數(shù)據(jù)平臺：Hadoop主要功能HBaseMapReduceHiveHDFS快速的數(shù)據(jù)讀取大數(shù)據(jù)存儲統(tǒng)計復(fù)雜計算并行處理技術(shù)基礎(chǔ)研究方向研究方向關(guān)鍵任務(wù)制高點大數(shù)據(jù)可視化挖掘1）新型內(nèi)存迭代數(shù)據(jù)挖掘算法2）數(shù)據(jù)挖掘可視化開發(fā)平臺3）房地產(chǎn)、金融、電信等機器學(xué)習(xí)模型研究1）基于內(nèi)存計算的機器學(xué)習(xí)算法2）行業(yè)大數(shù)據(jù)深度機器學(xué)習(xí)模型3）大數(shù)據(jù)可視化挖掘大數(shù)據(jù)內(nèi)存計算1）基于內(nèi)存的迭代算法研究2）內(nèi)存大數(shù)據(jù)高速統(tǒng)計分析技術(shù)1）基于大數(shù)據(jù)內(nèi)存的計算技術(shù)2）國內(nèi)產(chǎn)品領(lǐng)先大數(shù)據(jù)語義分析1）大數(shù)據(jù)自然語言識別2）非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)、集成技術(shù)大數(shù)據(jù)平臺的可視化集成目前是空白領(lǐng)域大數(shù)據(jù)云計算技術(shù)1）大數(shù)據(jù)云計算平臺技術(shù)2）商業(yè)智能云平臺技術(shù)1）云BI技術(shù)及大數(shù)據(jù)平臺的核心技術(shù)研究2）大數(shù)據(jù)云BI在國內(nèi)應(yīng)用是未來趨勢，有望建成國內(nèi)第一家云BI平臺-技術(shù)基礎(chǔ)研究方向背景介紹調(diào)查分析平臺建設(shè)云平臺總體架構(gòu)大數(shù)據(jù)平臺介紹大數(shù)據(jù)平臺應(yīng)用模型算法介紹Contents目錄大數(shù)據(jù)平臺應(yīng)用--資產(chǎn)管理服務(wù)大數(shù)據(jù)平臺應(yīng)用--數(shù)據(jù)管理與服務(wù)大數(shù)據(jù)平臺應(yīng)用--數(shù)據(jù)分析服務(wù)大數(shù)據(jù)平臺應(yīng)用--數(shù)據(jù)安全服務(wù)大數(shù)據(jù)平臺應(yīng)用--數(shù)據(jù)展示智慧公安大數(shù)據(jù)平臺與

資源中心建設(shè)方案目錄01平臺總體建設(shè)方案02平臺功能建設(shè)方案03資源中心建設(shè)方案04平臺建設(shè)應(yīng)用效果大數(shù)據(jù)平臺與資源中心構(gòu)建TB級大數(shù)據(jù)采集、存儲、計算、挖掘、分析與應(yīng)用能力匯聚數(shù)據(jù)資源形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)保護數(shù)據(jù)安全挖掘數(shù)據(jù)價值形成業(yè)務(wù)洞察建立數(shù)據(jù)服務(wù)城市管理者城市運營者城市企業(yè)城市監(jiān)管機構(gòu)城市居民G安各系統(tǒng)數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)社會數(shù)據(jù)政府機構(gòu)相關(guān)數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)…智慧G安數(shù)據(jù)檢索數(shù)據(jù)計算決策依據(jù)洞察&建議數(shù)據(jù)統(tǒng)計、經(jīng)營分析、風(fēng)險預(yù)警、智能服務(wù)、輔助決策&兌現(xiàn)數(shù)據(jù)價值、賦能G安實戰(zhàn)、提升治安水平、推動社會發(fā)展平臺定位：信息引擎&決策中樞平臺總體建設(shè)目標(biāo)GA大數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)應(yīng)用自助化數(shù)據(jù)運行可視化數(shù)據(jù)組織知識化數(shù)據(jù)監(jiān)控智能化數(shù)據(jù)處理自動化數(shù)據(jù)接入標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)目標(biāo)聚：推進G安、交通、應(yīng)急、社保相關(guān)數(shù)據(jù)資源的整合，促進政務(wù)數(shù)據(jù)的對接利用。并逐步推進社會數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)的采集與匯聚。管：構(gòu)建一站式數(shù)據(jù)資產(chǎn)可視化管理，通過對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的血緣譜系和信息資源目錄的統(tǒng)一管理，實現(xiàn)GA數(shù)據(jù)的全過程治理與管理，以及各環(huán)節(jié)的安全與質(zhì)量監(jiān)管。通：實現(xiàn)基于應(yīng)用場景的數(shù)據(jù)資源共享與管理機制，推動GA大數(shù)據(jù)資源的充分共享，讓數(shù)據(jù)為解決交通擁堵、環(huán)境保護等各類社會問題賦能，發(fā)揮g安大數(shù)據(jù)資源的價值。用：整合數(shù)據(jù)資源并開展數(shù)據(jù)應(yīng)用模型及算法研究，探索數(shù)據(jù)應(yīng)用于服務(wù)模式創(chuàng)新。通過主題庫、智能應(yīng)用等方式推動在公共安全、城市治理、社會管理等領(lǐng)域的廣泛深度應(yīng)用。安：打造整體安全管控體系，保證平臺上各類數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)匯聚、數(shù)據(jù)管理與治理、數(shù)據(jù)加工處理、數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)、數(shù)據(jù)共享與開放等全生命周期中的安全防護能力。平臺總體建設(shè)方案市g(shù)安大數(shù)據(jù)平臺與資源中心大數(shù)據(jù)云計算數(shù)據(jù)整合功能設(shè)計應(yīng)用發(fā)布需求分析應(yīng)用展示模型設(shè)計流口管理一R一檔全息感知公共安全數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)計算數(shù)據(jù)模型治理管理計算模型數(shù)據(jù)源關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)目標(biāo)業(yè)務(wù)邏輯計算任務(wù)調(diào)度數(shù)據(jù)安全數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)數(shù)據(jù)服務(wù)/能力共享G安社會資源…交警輿情整合系統(tǒng)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)開放攝像其他…Mac整合設(shè)備數(shù)據(jù)監(jiān)管人員應(yīng)用廠家運營人員管理人員服務(wù)各方角色CL平臺總體技術(shù)架構(gòu)平臺總體應(yīng)用流程抽取配置數(shù)據(jù)摸底數(shù)據(jù)校核模型設(shè)計元數(shù)據(jù)配置標(biāo)簽維護分布式文件系統(tǒng)搭建組件適配構(gòu)建抽取平臺產(chǎn)線服務(wù)部署產(chǎn)線適配產(chǎn)線功能拓展開發(fā)數(shù)據(jù)需求數(shù)據(jù)建模數(shù)據(jù)開發(fā)數(shù)據(jù)調(diào)度數(shù)據(jù)維護規(guī)范制定平臺功能建設(shè)數(shù)據(jù)對接實施數(shù)據(jù)治理運營平臺總體實施方案資源中心建設(shè)目錄01平臺總體建設(shè)方案02平臺功能建設(shè)方案03資源中心建設(shè)方案04平臺建設(shè)應(yīng)用效果平臺功能設(shè)計g安大數(shù)據(jù)中心是一個系統(tǒng)工程，如果把大數(shù)據(jù)匯聚中心比如成建一棟大樓，平臺功能建設(shè)相當(dāng)于打地基，把房子的框架搭好，框架穩(wěn)不穩(wěn)，好不好，決定了大樓的基本質(zhì)量。大數(shù)據(jù)平臺由9大模塊組成，支持至少10000個數(shù)據(jù)任務(wù)并發(fā)執(zhí)行，系統(tǒng)響應(yīng)時間均值<=1s，日處理數(shù)據(jù)量峰值10T（相當(dāng)于50億條數(shù)據(jù)）數(shù)據(jù)服務(wù)數(shù)據(jù)安全數(shù)據(jù)運維數(shù)據(jù)應(yīng)用數(shù)據(jù)采集平臺數(shù)據(jù)中心層數(shù)據(jù)開發(fā)調(diào)度平臺數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)中心組成部分平臺功能架構(gòu)基于g安大數(shù)據(jù)中心的建設(shè)目標(biāo)，結(jié)合市G安G安數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)特點，采用了當(dāng)前最主流的大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)架構(gòu)，構(gòu)設(shè)了g安大數(shù)據(jù)中心平臺。大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺（數(shù)據(jù)存儲、計算與采集）數(shù)據(jù)管理治理(數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、統(tǒng)一開發(fā)調(diào)度)數(shù)據(jù)安全管理數(shù)據(jù)可視化統(tǒng)一數(shù)據(jù)門戶基礎(chǔ)支撐平臺流數(shù)據(jù)接入批數(shù)據(jù)接入源數(shù)據(jù)G安數(shù)據(jù)物聯(lián)設(shè)備數(shù)據(jù)實時數(shù)據(jù)流外部數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)…非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、實時流數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)的采集處理與存儲；批數(shù)據(jù)處理通過數(shù)據(jù)采集任務(wù)調(diào)度的方式，根據(jù)時間戳定時探查數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)以及結(jié)構(gòu)化文件的變動，通過數(shù)據(jù)采集平臺的解析，抽取增量數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)資源平臺；流數(shù)據(jù)處理通過數(shù)據(jù)資源平臺內(nèi)獨立部署kafka消息系統(tǒng)，采用數(shù)據(jù)源推送或自動拉取的方式，將流數(shù)據(jù)接入數(shù)據(jù)資源平臺。主動采集&數(shù)據(jù)推送通過對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的治理，讓系統(tǒng)數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確、一致、完整、安全，降低IT成本；針對數(shù)據(jù)資產(chǎn)應(yīng)用使得系統(tǒng)數(shù)據(jù)的使用過程更為人性、便捷、智能，從而提升管理決策水平。關(guān)于數(shù)據(jù)資產(chǎn)運營是支持系統(tǒng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的分發(fā)、開發(fā)、交易等數(shù)據(jù)嫁接的實現(xiàn)。從而促進數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值實現(xiàn)。數(shù)據(jù)資產(chǎn)資產(chǎn)管理主要是針對數(shù)據(jù)資產(chǎn)類目編制的過程梳理、明確職責(zé)等內(nèi)容，同時也可以對數(shù)據(jù)表的元數(shù)據(jù)信息進行有效管理資產(chǎn)總覽從數(shù)據(jù)規(guī)模、類目分布、熱門訪問等多個角度，對數(shù)據(jù)資源平臺上的數(shù)據(jù)資產(chǎn)狀況進行全景式展現(xiàn)。資產(chǎn)目錄對平臺元數(shù)據(jù)的有序組織，是記錄數(shù)據(jù)體系的保障數(shù)據(jù)類目是目錄信息與服務(wù)、保障與支撐所組成的一個整體針對資產(chǎn)的合理組織，需要對資產(chǎn)進行對應(yīng)分類資產(chǎn)報告針對整體平臺上的對應(yīng)數(shù)據(jù)，提供定周期了解其對應(yīng)資產(chǎn)情況，對總體資產(chǎn)情況進行分析。資產(chǎn)地圖通過元數(shù)據(jù)信息收集、數(shù)據(jù)血緣探查、數(shù)據(jù)權(quán)限申請授權(quán)等手段，幫助數(shù)據(jù)資源平臺完成數(shù)據(jù)信息的收集和管理，解決數(shù)據(jù)資源平臺數(shù)據(jù)開發(fā)者有哪些數(shù)據(jù)可用、到哪里可以找到數(shù)據(jù)的難題，并且提升數(shù)據(jù)資源的利用率。實時數(shù)據(jù)管理提供針對實時數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)管理功能，包括：元數(shù)據(jù)采集、元數(shù)據(jù)存儲、元數(shù)據(jù)運維、數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查、元數(shù)據(jù)分析、權(quán)限管理、數(shù)據(jù)生命周期管理、元數(shù)據(jù)服務(wù)。數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理數(shù)據(jù)質(zhì)量管理主要包含對數(shù)據(jù)完整性、準(zhǔn)確性、鮮活性、權(quán)威性的分析和管理，并對數(shù)據(jù)進行跟蹤、處理和解決，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)質(zhì)量的全程管理，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量。質(zhì)量模型一套規(guī)則質(zhì)檢方案一質(zhì)檢方案二質(zhì)檢方案……and╋╋質(zhì)量模型實體表數(shù)據(jù)質(zhì)量基礎(chǔ)單元完整性準(zhǔn)確性鮮活性權(quán)威性根據(jù)業(yè)務(wù)需要選擇實體表和規(guī)則，方案與方案之間相互獨立，互不干擾。通過執(zhí)行模型下的質(zhì)檢方案，可以得到用戶關(guān)心的數(shù)據(jù)質(zhì)量分析結(jié)果，如問題數(shù)據(jù)明細信息、數(shù)據(jù)質(zhì)量分析結(jié)果等。平臺能夠提供質(zhì)量規(guī)則配置、質(zhì)量監(jiān)控、問題處理等功能，及時發(fā)現(xiàn)并分析數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，不斷改善數(shù)據(jù)的使用質(zhì)量，從而提升數(shù)據(jù)的可用性，挖掘數(shù)據(jù)更大的價值空值檢查值域檢查規(guī)范檢查邏輯檢查重復(fù)數(shù)據(jù)檢查及時性檢查缺失記錄檢查引用完整性檢查……檢查質(zhì)量規(guī)則數(shù)據(jù)質(zhì)量管理數(shù)據(jù)開發(fā)平臺數(shù)據(jù)開發(fā)完成多種環(huán)境的全量與增量數(shù)據(jù)處理能力，簡化開發(fā)過程。統(tǒng)一數(shù)據(jù)開發(fā)入口，支持可視化開發(fā)和原生態(tài)開發(fā)兩種開發(fā)模式，實現(xiàn)原生態(tài)開發(fā)與可視化編排的互相轉(zhuǎn)換，提升開發(fā)效率，支撐多種混搭數(shù)據(jù)庫環(huán)境的開發(fā)調(diào)度功能?！芽梢暬_發(fā)⊙原生態(tài)開發(fā)統(tǒng)一調(diào)度平臺以一個流水線生產(chǎn)為例：傳統(tǒng)做法是單條生產(chǎn)線依賴產(chǎn)品的生產(chǎn)工序進行協(xié)同生產(chǎn)。在統(tǒng)一開發(fā)調(diào)度平臺可以通過控制中心進行作業(yè)命令下發(fā)，狀態(tài)收集進行控制，達到多個工廠，多條生產(chǎn)線的協(xié)同調(diào)度，實現(xiàn)數(shù)據(jù)從“采集→加工→對外應(yīng)用服務(wù)”的全生命周期管理統(tǒng)一調(diào)度管理流程設(shè)計與管理調(diào)度策略管控任務(wù)調(diào)度控制標(biāo)準(zhǔn)化控件……作業(yè)/任務(wù)管理作業(yè)/任務(wù)調(diào)度作業(yè)/任務(wù)執(zhí)行采集轉(zhuǎn)換加載調(diào)度監(jiān)控數(shù)據(jù)安全管理安全服務(wù)體系平臺基礎(chǔ)設(shè)備信息源身份認證信息數(shù)據(jù)授權(quán)信息安全服務(wù)信息數(shù)據(jù)使用信息g安大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)流數(shù)據(jù)流安全運營中心安全服務(wù)信息平臺安全運營安全規(guī)范審計事前：統(tǒng)一身份訪問控制事中：數(shù)據(jù)脫敏數(shù)據(jù)分類分級事后：安全日志審計分析風(fēng)險告警監(jiān)控整體：數(shù)據(jù)安全合規(guī)審查數(shù)據(jù)可視化可視化分析工具提供以簡單拖拽操作方式，靈活、快速的生成各種報表，用戶可對有權(quán)限的數(shù)據(jù)資源進行快速的數(shù)據(jù)探索及數(shù)據(jù)可視化分析。專題數(shù)據(jù)，主題數(shù)據(jù)加工完成后，用戶可利用可視化工具開發(fā)可視化報表，經(jīng)過測試發(fā)布上線后，對外提供可視化服務(wù)拖拽編輯可視化圖表豐富的圖表組件，有多種樣式主題可選基于角色、用戶的權(quán)限管理，以及空間的數(shù)據(jù)隔離圖表數(shù)據(jù)支持導(dǎo)出csv，以便離線分析。統(tǒng)一數(shù)據(jù)門戶構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)門戶集成數(shù)據(jù)采集、治理管理、數(shù)據(jù)開發(fā)與數(shù)據(jù)應(yīng)用分析能力，全面打造面向各各角色的一體化數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用門戶，對外提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理、集成和應(yīng)用服務(wù)，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)資產(chǎn)與服務(wù)的協(xié)同管理和應(yīng)用。通過大，中，小屏實現(xiàn)數(shù)據(jù)目錄、數(shù)據(jù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)地圖、個人管理等各項門戶目錄的建設(shè)；它提供應(yīng)用集成功能，通過多種方式整合決策分析應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)的應(yīng)用功能；可根據(jù)角色提供數(shù)據(jù)管理者、數(shù)據(jù)開發(fā)者與數(shù)據(jù)應(yīng)用者門戶；門戶集成的各個系統(tǒng)界面風(fēng)格上實現(xiàn)統(tǒng)一，包括列表樣式、頁面布局頁面顏色搭配、字體大小、按鈕風(fēng)格等。提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)集成、管理與應(yīng)用門戶平臺技術(shù)特性先進的混合計算架構(gòu)采用離線計算引擎、流式計算引擎和分布式數(shù)據(jù)庫引擎融合技術(shù)架構(gòu)半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提供低成本存儲，并提供低時延、高并發(fā)查詢和分析功能；結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采用分布式數(shù)據(jù)庫引擎，支持列式存儲、分布式計算、智能索引等功能，實現(xiàn)高性能結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析處理；計算能力強，數(shù)據(jù)分析輔助決策，擴展能力強。高性價比的分布式集群基于x86服務(wù)器本地的計算與存儲資源，計算集群可以動態(tài)調(diào)整，從數(shù)臺到數(shù)千臺之間彈性擴展，按需構(gòu)建應(yīng)用，減少總體成本；同時，在設(shè)計時充分考慮了硬件設(shè)備的不可靠因素，在軟件層面提供計算和存儲的高可靠保證；分布式集群，若干節(jié)點服務(wù)器出問題，數(shù)據(jù)庫仍可正常使用。云化ETL結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)統(tǒng)一匯聚接入，“不挑食”；將不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)中分散、零亂、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的各種源數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)進行匯聚；支持從DBMS、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、政企單位等各種數(shù)據(jù)源中提取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分層和分級存儲不同數(shù)據(jù)分開存儲，互不影響，防止數(shù)據(jù)相互滲透，保證數(shù)據(jù)安全；把數(shù)據(jù)按照不同階段分為ODS、DWD、DW和ADS數(shù)據(jù)，分別存儲在大數(shù)據(jù)平臺和數(shù)據(jù)倉庫，滿足不同階段的計算需求。g安大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)特點平臺應(yīng)用特性數(shù)據(jù)接入標(biāo)準(zhǔn)化通過制定接口規(guī)范，支持多源頭采集、多種形態(tài)的數(shù)據(jù)形式，同時數(shù)據(jù)對賬清晰明了，同時通過設(shè)置預(yù)警閾值，對源頭的數(shù)據(jù)監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)源頭采集問題。數(shù)據(jù)處理自動化通過自動化對標(biāo)、自動化作業(yè)等產(chǎn)品、工具，以機器算法代替人力勞動，大大提高生產(chǎn)力。數(shù)據(jù)監(jiān)控智能化通過定義多種監(jiān)控點及接口規(guī)范，實現(xiàn)運維監(jiān)控的統(tǒng)一管理，結(jié)合多種提醒方式，及時發(fā)現(xiàn)并解決問題。數(shù)據(jù)組織知識化通過分析各系統(tǒng)共享數(shù)據(jù)集，提煉權(quán)威數(shù)據(jù)，形成主數(shù)據(jù)模型。通過人、車、地址等主題域建模，掌握各主題的內(nèi)在關(guān)系，深度整合，形成以實體為單位的復(fù)雜的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。數(shù)據(jù)運行可視化ETL工具與數(shù)據(jù)治理平臺有機結(jié)合，將數(shù)據(jù)治理實施流程各環(huán)節(jié)通過平臺去實現(xiàn)，由平臺驅(qū)動各產(chǎn)品協(xié)作完成整個數(shù)據(jù)治理過程。數(shù)據(jù)應(yīng)用自助化依托服務(wù)總線，建設(shè)統(tǒng)一的服務(wù)平臺，服務(wù)大廳，通過服務(wù)權(quán)限和數(shù)據(jù)權(quán)限控制，用戶可自助申請、自助使用、自助評價反饋。目錄01平臺總體建設(shè)方案02平臺功能建設(shè)方案03資源中心建設(shè)方案04平臺建設(shè)應(yīng)用效果資源中心總體規(guī)劃共享數(shù)據(jù)對內(nèi)共享區(qū)大數(shù)據(jù)資源區(qū)離線數(shù)據(jù)區(qū)實時數(shù)據(jù)平臺中心庫專題庫融合庫基礎(chǔ)庫主題庫結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)公共數(shù)據(jù)庫層非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)重點RY庫流動RK庫JIN種庫YU情信息庫RK主題庫AN件主題庫CL主題庫位置主題庫貼源數(shù)據(jù)層G安資源社會資源智能物聯(lián)設(shè)備基礎(chǔ)標(biāo)簽庫數(shù)據(jù)資源中心建設(shè)相當(dāng)于裝飾整棟大樓，讓大樓更加實用，滿足入客戶的個性化需求，為各類應(yīng)用建設(shè)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)環(huán)境和云計算支撐?；ヂ?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集范圍數(shù)據(jù)匯聚流程數(shù)據(jù)流向圖數(shù)據(jù)標(biāo)簽建設(shè)構(gòu)建基礎(chǔ)庫數(shù)據(jù)標(biāo)簽?zāi)０鍞?shù)據(jù)標(biāo)簽管理分類查詢功能分類統(tǒng)計提供數(shù)據(jù)標(biāo)簽?zāi)０婀芾砉δ?，可對?shù)據(jù)標(biāo)簽?zāi)０暹M行編輯修改。提供數(shù)據(jù)標(biāo)簽管理功能，滿足數(shù)據(jù)資產(chǎn)業(yè)務(wù)屬性隨業(yè)務(wù)發(fā)生變化時數(shù)據(jù)資產(chǎn)標(biāo)簽?zāi)軌蜢`活變化。提供數(shù)據(jù)資產(chǎn)分類查詢功能，可通過選取分類標(biāo)簽中具體的屬性標(biāo)簽對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行篩查。提供數(shù)據(jù)資產(chǎn)分類統(tǒng)計功能，可對各種標(biāo)簽屬性的數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行分類統(tǒng)計，并形成統(tǒng)計報表，供使用人員查詢不同屬性數(shù)據(jù)資產(chǎn)的整體統(tǒng)計情況。數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系數(shù)據(jù)治理涵蓋了數(shù)據(jù)的全局治理和過程管控，是數(shù)據(jù)可用的前提，只有確保數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化，可信可用，才能進一步通過數(shù)據(jù)運營與應(yīng)用實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)問題、發(fā)掘數(shù)據(jù)價值，進而實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的盤活和有效利用。數(shù)據(jù)管理平臺基于元模型驅(qū)動模式，構(gòu)建一體化的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管控，實現(xiàn)全流程、全生命周期和全景式的“三全”治理，確保每一份數(shù)據(jù)資產(chǎn)皆可靠、可信、可用；通過對數(shù)據(jù)、應(yīng)用、