2 数据传输层.................................................................................27 3.1.3 数据处理层.................................................................................29 3.1.4 应用服务层. 63 5.2.3 移动网络整合.............................................................................65 6. 数据处理与分析..........................................................................................67 6 10.2.1 数据完整性检查.....................................................................132 10.2.2 异常数据处理.........................................................................134 11. 成本预算与资金来源.......

国家电网华为云技术培训 华为云数据中台解决方案介绍 目录 • 国网数据中台总体方案介绍 • 结构化数据处理方案介绍 • 非结构化数据处理方案介绍 • 数据中台使用说明 2 业务 xx 中台 5 数据中台 6 物联平台 数 据 治 理 数据接口注册 数据接口管理 标 签 管 理 AI 使能 BI 报表 数据可视化 设备管理（ DMP ） 主数据 管理 系统 电网 OA 办 公系统 电网财务 系统 综合能源服 务系统 设备鉴权 设备访问权限管理 设备配置管理 输电业务 系统 配电业务 系统 计费 / 入账 数据处理 规则引擎 报表统计 资产管理 3 1 终端采 集 服务管理 资源对象管理 健康度分析 告警管理 性能管理 拓扑管理 用户管理 运维权限管理 角色管理 容量管理 AI DAYU 数据集成 DAYU 数据服务 第三方 工具 数据消费 ca ffe 目录 • 国网数据中台总体方案介绍 • 结构化数据处理方案介绍 • 非结构化数据处理方案介绍 • 数据中台使用说明 12 结构化数据处理—数据特点 生产库多由 Oracle 或者 MySQL 组成，占生产库的 90% 生产库一般会存在更新删除，比例一般为 80% 新增， 19%

时、准确、高效的综合交通运输管理系统。 智慧交通是在智能交通的基础上，以物联网、云计算、大数据、 移动互联网等为技术基础，通过汇集交通信息，提供实时交通数据 的交通信息服务，数据挖掘等数据处理技术，实现了智慧交通的系 统性、实时性、信息交流的交互性以及服务的广泛性。 智慧交通概述 4 “智慧交通”的目标是通过建设智慧交通充分保障交通安全、发挥交通基础设施效能、提升交通系统运行效 物联网技术的运用使得交通系统智 能化。 1、对交通参与对象更透彻的感知 2、无处不在、全面的互联互通 3、对交通系统更深入的智能化管 理与服务 智慧交通总体设计应用 15 云计算及大数据应用 云计算及大数据处理的运用使智能 交通具备智慧管理与服务的作用。 1、提高管理决策支持、交通调度 的效率 2、提供动态资源调度、按需服务 以及海量信息集成化管理机制等方案 智慧交通总体设计应用 16 交通信 息帮助道路使用者找到一条从出发点到目的地的最优路径。通过前端设备的数据采集，经过大 数据处理，对各终端进行信息发布，广播发布，形成交通诱导。 18 交通诱导系统（TGS, Traffic Guidance System）系统组成图如下： 智慧交通诱导及应用 19 大数据处理 交通数据的一个特点就是异构源多、数据量大，例如感应线圈、微波测速、视频监控、红 绿灯调控系统

........................................................................................17 2.2.1 数据处理能力................................................................................................ 决方案。在这一背景下，引入 DeepSeek 大模型作为 CRM 的核心 技术，不仅能够提升客户互动的质量，还能通过数据驱动的洞察优 化营销策略和客户服务。 DeepSeek 大模型的优势在于其强大的数据处理能力和精准的 预测分析。通过整合多源数据，包括客户行为数据、交易历史、社 交媒体互动等，DeepSeek 能够生成全面的客户画像，帮助企业更 好地理解客户需求和行为模式。此外，其自学习能力使得模型能够 系统的功能更加强大，为企业带来更大的商业价值。 1.2 大模型在 CRM 中的潜力 在客户关系管理（CRM）领域，大模型的引入为解决传统 CRM 系统中的痛点提供了全新的可能性。通过深度学习和大规模 数据处理，大模型能够从海量的客户交互数据中提取出有价值的信 息，进而优化客户体验、提高销售转化率和增强客户忠诚度。首 先，大模型能够实现对客户行为的精准预测。通过分析历史数据， 模型可以识别出客户的购买模式、偏好和潜在需求，从而为企业制

据分析标准等不明确； 五是这些环境数据如何为预测预报以及决策分析提供服务，管理者、决策者、研究者、公众 需要的数据有什么区别，以及如何对这些数据进行分析等相关问题。 环保大数据处理的关键技术 大数据处理关键技术一般包括：大数据收集、 分析、应用、共享、储存。 第一，大数据的收集。通过物联网技术，将海量数据收集起来并存储于设备上。为了获 取更多更准的数据，大数据收集的时间频度要大一些，尽可能收集全面的数据，而非样本数 同的观察视角；领导能查看实时汇总信息，大气实况；环保工作能查看各类精细报表与指 标，并能搜索工作中所需要的信息。通过数据可视化直观的展现，方式有：高分辨率大屏幕 展 示，远程 WEB 浏览，移动终端访问等数种方式。 从数据处理的角度看，平台运行后将建成以生态环境数据为中心的开放式数据中心，广 泛收集来自气象，农林，交通，能源，车联网等第三方数据，同时也给第三方输出数据并分 享成果数据；为后续深度学习积累数据样本，将来平台具备很强的自我学习能力。 系统采用分层设计方案，如下图所示，系统分为四个层次：应用层、应用服务器层、数 据资源层和底层软硬件基础；另有两个子系统:标准系统和安全保障系统。把与实际业务有关 的模块集中在应用表示层，把数据处理有关的放在数据处理层，由并行计算环境层提供海量 的存储与大规模计算，数据接口系统作为平台统一的数据来源，及输出接口；运行保障子系 统给整个平台提供不间断的运行维护及安全保障。 生态环境智慧环保大数据云平台系统架构设计

1 无人机技术.................................................................................22 2.2.2 数据处理与分析技术..................................................................24 2.2.3 通信技术............. 速发展，成为城市管理、环境监测、交通巡查等多领域应用的重要 工具。无人机，通常指的是不需要人工驾驭的航空器，能够通过遥 控或自主飞行的方式进行多种任务。它们的关键技术包括飞行控制 技术、通信技术、传感器技术和数据处理技术等。 飞行控制技术是无人机技术的核心，涉及到航迹规划、自动驾 驶仪和姿态控制等功能。现代无人机普遍使用高精度的惯性导航系 统（INS）结合全球定位系统（GPS）进行飞行控制，以确保飞行 传感器技术的发展为无人机的有效运行提供了必需的数据支 持。无人机可以配备各类传感器，例如高清摄像头、红外热成像 仪、激光雷达（LiDAR）等，以实现不同的飞行目标。这些传感器 能够实时采集环境数据，为城市管理提供决策支持。 在数据处理技术方面，随着大数据和云计算技术的发展，无人 机所采集的数据能够被高效处理和分析。通过数据融合技术，可以 将来自不同传感器的数据进行整合，以生成更加全面和准确的城市 管理信息。 无人机的应用场景也非常广泛，具体包括但不限于：

5.2.1 图像识别算法.............................................................................95 5.2.2 数据处理算法.............................................................................99 6. 系统集成........ 标注数据进行模型训练，并不断调整模型参数以提高识别精度。为 此，项目将建立一个大规模的图像数据库，涵盖各种地形和气候条 件下的图像样本。同时，项目还将开发一套自动标注工具，减少人 工标注的工作量，提高数据处理的效率。 项目的实施将分为以下几个阶段： - 需求分析与系统设计 - 硬 件选型与集成 - 软件开发与测试 - 系统部署与试运行 - 用户培训与 技术支持 项目预计在 供一套高效、可靠、安全的解决方案，推动相关行业的技术进步和 应用发展。 1.2.1 提高图像处理效率 在低空无人机 AI 识别自动处理图像项目中，提高图像处理效 率是核心目标之一。通过优化算法、硬件配置和数据处理流程，我 们旨在显著缩短图像处理时间，同时确保处理结果的准确性和可靠 性。具体措施包括： 1. 算法优化：采用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）， 对图像进行快速识别和分类。通过模型剪枝、量化和知识蒸馏

③ 数据处理模块 ④ 机器学习模块 调用模块 ① 传感器模块 ② 数据采集存储模块 ③ 数据处理模块 ④ 机器学习模块 ⑤ 决策引擎模块 调用模块 ① 传感器模块 ② 数据采集存储模块 ③ 数据处理模块 ④ 机器学习模块 ⑤ 决策引擎模块 调用模块 ① 传感器模块 ② 数据采集存储模块 ③ 数据处理模块 ④ 推 荐；并自动将门店活动信息推送。 决策引擎模块 需求推断 F1 良好： 0.90 – 0.94 大于等于 0.92 数据处理模块 人脸数据处理 通过检测对齐、光照归一化和降噪增强技术手段对人脸数 据进行处理。 计算机视觉 识别准确率 98% 基于消费习惯和购买意向，将相关商品打折信息和商店活 动消息通过手机短信和 APP 传感器模块 通过纹理、几何、微表情等采集人脸特征数据并存储。 库存和货架的商品补足确认，并进行异常监控。 摄像头集群 多源头、多模态和多场景的人脸图像传输。 补货调度与 监控 I 商品数据处理 摄像头集群 03 02 04 06 05 补货数量 确定 商品边界框和类别数据采集并存储。 商品数据采集与存 储 人脸数据采集与存 储 i 顾客商品需求分析 I 商品所需数量分

术手段，全面提高煤矿安全管理水平，如表 2 所示。 在数据处理方面，利用大数据平台的强大计算能 力，结合数据清洗、去噪和标准化技术，确保采集的 数据符合预设的质量标准。通过构建统一的数据处理 框架，将不同来源和类型的数据进行整合，形成具有 高度一致性的可用数据集。 表 2：基于大数据的煤矿安全监测与预警系统优化实验数据 具体数据处理过程如下： 1、数据清洗与去噪 数据清洗的目标是去除异常值、缺失值、冗余数 滤波） Kalman 滤波是一种最优估计算法，能够有效去除 数据中的噪声，其基本公式为： 其中： 为当前状态的估计值； 监测设备 监测参数 数据采集 频率 (Hz) 采集数据 范围 数据处理方法 清洗后的 数据值 预测结果 风险评 估等级 数据来源 传感器 A 气体浓度 10 0.1ppm - 5.0ppm 数据清洗、去噪 0.8 ppm 高风险 高 井下气体传感 器 传感器 另一个难题。煤矿安全监测系统需要处理来自多个数 据源的大量数据，包括实时监测数据、历史数据、地 理信息以及视频监控数据等。这些数据量庞大且复杂， 传统的数据处理方法难以满足实时分析的要求。如表 3 所示，因此，采用分布式计算平台和并行处理技术， 能够大幅提高数据处理效率。另外，机器学习和深度 学习算法的引入，能够帮助系统更好地从复杂数据中 提取有价值的信息，从而提高预警的准确性和时效性。 表 3：基于大数

通过数据平台对数据进行集中，为管理分析、挖掘预测类等系统提供一致的数据基 础，改变现有系统数据来源多、数据处理复杂的现状，实现应用系统建设模式的转 变，提升相关 IT 系统的建设和运行效率 通过数据平台对数据进行集中，为管理分析、挖掘预测类等系统提供一致的数据基 础，改变现有系统数据来源多、数据处理复杂的现状，实现应用系统建设模式的转 变，提升相关 IT 系统的建设和运行效率 5. 改善数据质量 照据生命周期规 划，统一将过期数 据归档 到历史 数据 归档 区 处理对象 实现技术 实现功能 应用场景 Page 18 大数据分析平台总体架构——流程调度层批量处理流程  批量数据处理由流程调度层部署的自 定义开发 WorkFlow 组件调度运行  整个流程主要完成如下工作： 1. 获取业务系统结构化数据，存 入临时数据区 2. 获取企业内外部非结构化数 据，并进行结构化处理，存入 / 追加） 4. 按照主题数据模型整合数据并 生成汇总 5. 数据加工计算后，结果交付到 数据集市，支持分析类应用 Page 19 大数据分析平台总体架构——流程调度层实时数据处理流程  实时数据处理强调的是实时或准实时获 取并处理数据，通常采取消息队列等技 术构建“数据流”  整个处理流程由流程调度层部署的自定 义开发 WorkFlow 组件调度运行  整个流程主要完成如下工作：