建设营销资源引擎分片策略及数据模型转换  建设营服协同引擎分片策略及数据模型转换 40 / 661 2) 建设 CRM 融合数据层数据服务  建设客户引擎数据服务  建设受理引擎数据服务  建设 CPC 引擎数据服务  建设营销资源引擎数据服务  建设营服协同引擎数据服务 3) 建设 CRM 融合数据层数据稽核模块  数据稽核任务配置功能  数据稽核任务调度功能  数据质量报表管理功能 秒，高峰期<= 2 秒；  外部平台调用本平台微服务响应时间：非高峰期<= 1 秒，高峰期<= 2 秒；  简单查询类数据服务能力，非高峰期<=1 秒内返回查询结果，高峰 期<=3 秒内返回查询结果（单表查询、返回记录数小于 100）。  复杂查询类数据服务能力，非高峰期<=3 秒内，高峰期<=5 秒返回 查询结果（多表查询、返回记录数大于 100、分组查询、排序查询 等）。 2) 2) 非管理引擎类性能指标：在每秒高峰访问并发用户 100 人的条件下，满 足如下指标：  简单查询类数据服务能力：非高峰期<=1 秒内，高峰期<=2 秒  综合复杂查询类数据服务能力时间：非高峰期<=3 秒内，高峰期< =5 秒  高交互规则服务校验：非高峰期<=1 秒内，高峰期<=3 秒 46 / 661  场景规则校验：非高峰期<=3 秒内，高峰期<=10 秒  订单交互指标：

现金流结构 项目赢利模式 关键资源与能力 渠道推广 新媒体营销 微信公共帐户 SEO 优化 实体渠道 抖音、博客论坛 集团数据及资 源导入 主数据 财务管理 数据中台 统一数据服务 数据开放 数据模型 数据运营 WMS 中心 检验检疫中心 组织管理中心 运营中心 n 项目建设产品架 构 前 端 应 用 冷链产业园大数据中心综合中产业互联网平台、 冷链仓储系统、 冷链物流系统、 食安检测溯源管理系统、 智慧园区 管 理、金融服务系统、 整合冷链产业链数据 ，通过整理、 分析、 挖掘、 比较、 应用等创造性数据服务 ，为冷链关联企业 提 供高价值服务和指导。 大数据沙盘（看板） （不同权限 / 角色可视内容不 一样） 冷链仓储分析 冷链运输分析 冷链加工分析 冷链园区调度分析 交易数据分析 数据报表 收藏管理 电商运营 系统设置 接口管理 项目定位 项目利益相关方 业务体系、现金流结构 项目赢利模式 关键资源与能力 其他数据及资 源导入 主数据 云客服 数据中台 统一数据服务 数据开放 数据模型 数据运营 采购商管理中心 供应商管理中心 进销存管理中心 订单管理中心 营销管理中心 支付管理中心 账号管理中心 商品管理中心 组织管理中心

..................................................................................209 5.2.3.3.2、 数据服务安全使用体系............................................................................211 5.2.3.4、 SaaS 数据资源服务（云平台和智慧城市） 5.1.3.1、 架构设计 资源服务平台包括数据服务构建、数据服务监控管理、数 据服务安全审计和服务大厅组成，数据服务构建主要通过数据 112 郎丰利 大数据云平台建设和运营整体解决方案 V3.0 郎丰利 管理平台和应用开放平台构成，平台架构图如下所示： 资源服务平台核心组成包括服务总线和服务大厅两部分， 数据监控管理和数据服务安全审计贯穿整个资源服务平台，在 服务总线、数据超市等各部分都进行了监控管理和安全审计处 服务总线、数据超市等各部分都进行了监控管理和安全审计处 理，从而保证数据服务的高质量性、高精准性。 服务总线是数据对外提供服务的桥梁，连接服务提供方和 服务消费方，为服务提供者和消费者提供服务发布、测试、授 权、使用、版本、下线的全生命周期管理，提供可靠的安全保 证机制，以及服务监控、使用情况分析等相关的基础服务。应 113 郎丰利 大数据云平台建设和运营整体解决方案 V3.0 郎丰利 用开放平台

压力预警系统 客服 调度 管网 北斗高精定位系统 视频监控平台 管网自愈 管网设计 管网处置 智慧网管 特征提取 模型指标与阈值管理 地理空间建模 分析模型运算 数据服务 关键指标 阈值 停气位置 停气户数 管网信息 地理位置聚类模型计算颗 粒度 ( 小区 ) 聚类 ● 经营管理层 智慧服务 城市燃气 数据汇聚 批量采集 / 实时采集 互联网采集 / 文件采 集 数据治理 数据标准 / 元数据 数据质量 / 数据安 全 数据服务 指标管理 / 标签管 理 知识图谱 数据计算 数据归集存储 联机计算处理 市场信息 产品信息 客户信息 账单信息 服务信息 计量信息 场站信息 调度信息 项目信息 物资信息

开发运维一体化体系、 应用开发平台、移动应用平台、微服务体系、业务中台、工业大数 据和数据建模分析平台、应用集成平台等核心部分组成。 3.2.2.4 SAAS 层 利用 PAAS 层提供的开发运维支撑体系、数据服务能力、算法 模型能力，企业可以以业务需求为导向，为快速响应多领域、多场 景的应用要求，快速构建 XXXX 公司各类业务应用、数据应用和算 法模型。利用 PAAS 平台提供的高可用、高性能和弹性计算能力， 收和传输数据，清洗融合进入数据湖仓库，汇总到大数据平台数据 仓库，并实现实时数据处理和提供数据服务，打造新一代实时大数 据平台。 2）数据计算与存储层 对采集的数据进行清洗，定时调度计算抽取，根据大数据仓库 模式建立 DW、DM 存储数据，融合打通数据，建立主题数据模型， 提供实时数据服务，大数据平台集群提供分布式计算集群、实时流 计算和离线批处理计算。 3）数据分析层 40 型等组 件建模，零编码进行数据挖掘建模、训练和预测。 4）数据服务层 提供数据服务开发方案，主要是为各类数据资源需求快速定制 开发各类数据服务，包括业务数据查询、业务统计数据查询等服务。 数据服务层支持多种数据接入方式，如：通过业务系统的数据加载 与同步、实时流数据接入、人工上传文件数据、微服务数据服务接 口等。数据服务层采用微服务架构进行设计，具备服务注册、动态 令牌验证、服务路

架构或技术 的可完善点  设计未来门户  设计单点登录 和用户权限集 中管理  设计可组性服 务  设计数据服务  设计共享基础 服务 应用架构 设计 4  门户设计方 案  用户权限模 型和访问控 制方案  数据服务设 计  共享基础服 务设计  识别企业数据 集成和数据共 享需求  分析数据集成 管理需求  扩展 CIM 四级一下流程 分解分析 业务对象分析 信息流分析 统一功能分析 职能边界划分 权限分析 应 用 架 构 设计应用服务分层结构 识别共享功能服务 识别业务服务 识别可组性业务服务 识别数据服务 识别基础服务 数 据 架 构 架 构 管 控 技 术 架 构 2 3 4 5 1 业务 场景分析 集成点分析 设计未来应用架构蓝图 制定应用开发策略 业务功能分析 设计 技术组件 数据组件 现状系统功能 覆盖 行业要求 战略要求 业务功能/流程 行业要求 组件/服务模型 现有系统差距 To Be组件服务 建议 高阶组件/服务 SAP覆盖 业务领域 数据服务 物资管理领 域详细流程 与或活动 详细流程、活 动和业务交互 场景 应用架构设计原则 原则 描述 潜在要求 业务相匹配 原则 •支撑公司战略，满足集约化需求 •支撑业务架构，满足业务需求

标准 管理 内容 管理 数据 安全 管理 数据 保留 与归 档管 理 主数据治理 数据组织与职责 数据政策与制度 数据战略与规划 主数据管理体系 数据应用与服务 数据服务 数据需求管理 数据服务研发管理 数据产品运营管理 数据应用与服务基础 指导 规范 促进 完善 主数据体系框架以数据战略 为导向，围绕企业数据的生命 周期，从主数据管理和服务的 整体角度出发，是对主数据管 发，提高报表服务的效率，需要 共享多元的技 术 架构平台。 • 管理能力：理想的报表体系，不 仅仅是技 术 架构，更是组织架构， 管理流程，运营方式，数据服务 业务化的整体创新。 • 服务能力：随着报表体系的重要 性在企业的不断提升，促使报表 应用的灵活智能、数据服务的反 应速度、数据产品的创新能力、 数据技 术 的拓展能力等各方面与 以往报表平台支撑能力都需要有 大幅度的提高。 设计重点： 梳理各系统间集成关系

未来数据交易市场预计像资本市场一样，是多层次的交易市场。深圳数据交易所已经提出要建设国家级数据交易所，预计在 2025 年，实现交易规模 超 100 亿元，设立 100 家以上合规工作站，培育、引入 50 家以上数据服务企业，对经济增加值贡献超过 50 亿元。深圳数据交易所努力构建多元开 放生 态，培育壮大数据交易市场。吸引数据提供方、数据商、数据需求方等 484 家市场参与主体，覆盖 26 个省市，市外占比 76% 制度规范 治理流程 评价体系 队伍建设 治理保障 明确数据 Owner 发布数据标准 认证数据源 数据质量评估 元数据注册 物理入湖 逻辑入湖 管理智慧运营 网络智慧运营 流程治理 数据服务 定义数据 数据资源开发 数据共享 以业务流 ( 事件 ) 为 以对象 ( 主体 ) 为中 强化 重点场景 中心联接 心联接 数据标签 算法模型 ... 数据赋能 遵循统一入湖标准

用虚拟化技术，将存储资源统一为存储池。系统同由元数据服务器和数据存储 节 点组成，元数据服务器负责节点管理、负载均衡调度、数据恢复；数据存储 节点 负责数据存储和读取 。系统可根据用户容量 、性能需求进行弹性扩容。 48 3.5.3.3 系统组成 云存储系统内部，由元数据服务器和数据存储节点组成。元数据服务器支持 两台及以上形成集群，提供高可靠的元数据服务。数据存储节点提供高容量、高 密度的存储介质和极高的 器上。它采用包括元数据管理服务器、数据存储节点和客户端以及运维管理服务 器的结构构成海量云存储系统。在每个服务器节点上运行云存储系统的相应软件 服务程序模块。 其中，元数据服务器集群保存系统的元数据，负责对整个文件系统的管理， 元数据服务在逻辑上只有一个，但采用集群方式，保证系统的不间断服务；数据 存储节点负责具体的数据存储工作，数据以文件的形式存储在数据存储节点 49 上， 49 数据 热备，当主工作节点故障后，热备节点自动接替，保证录像数据的完整性以及业 务不中断。 录像视频存入存储集群，由流媒体服务通过纠删码计算出视频数据以及冗余 数据，切片存储在不同的节点上。录像视频的元数据信息同步到元数据服务器 节 点。 存储节点间根据容量和性能自动进行负载均衡，一方面数据最合理地分配到 51 存储节点，另一方面也保证节点故障时可以自动切换。 回放流程： 当用户播放视频时，客户端登陆存储节点上的流媒体服务器，

域，已布局建设一批国家级先进制造业集群，成为数字产业 发展的重要引擎。数字经济新兴产业加快培育，人工智能核 心产业规模近 6000 亿元，产业链覆盖芯片、算法、数据、 平台、应用等上下游关键环节。云计算、大数据服务共实现 收入 1.41 万亿元，同比增长 9.9%，占信息技术服务收入的 15.3%。 20 （二）创新生态体系发展壮大 开源生态体系持续完善，我国已成为全球开源软件项目 第二大供应国 2020 年~2024 年我国物联网用户情况 二、数据资源开发利用提质扩面 2024年，我国数据基础制度体系初步建立，数据要素市 场化配置深入推进，公共数据资源开发利用持续推进，新型 数据产品和数据服务加快探索，数据要素价值加快释放。 （一）数据基础制度体系初步建立 公共数据资源开发利用政策体系初步形成，中共中央办 公厅、国务院办公厅印发《关于加快公共数据资源开发利用 的意见》，对公共数据开发利用进行系统部署。《公共数据 文化市场持 续繁荣，信息技术与文化融合发展亮点纷呈，文化正能量不 断弘扬，网络文化国际影响力明显提升。 （一）文化数字化转型加速升级 数字技术赋能文化传承发展，国家文化专网、国家文化 大数据服务平台建设深入推进，推动中华文化资源的数字化 传承。“数字中轴线”成为北京中轴线申遗的重要创新与关键 标签，湖南博物院公开发布“辛追夫人”3D数字人形象，助力 文化遗产由“静态保护”转向“动态传承”。公共文化数字化服