.................................................................................... 98 7.2.2.3. 数据实体对象................................................................................................. 主题，数据主题还可以划分成更多的子主题，最终到达数据实体一级。而数据实体则 22 城市安全风险综合监测预警平台数据融合实施治理方案 是不可划分的最小单位。主题域、主题、实体的关系如下图所示： 2.2.4.1.2. 概念模型设计 概念模型（CDM，Conceptual Data Model）设计过程主要选择合适的业务主题域 分类管理业务模型生成的主题，并在主题域中存放和组织管理、支撑应用的实体化数 据模型。概念模型一般采用 据模型。概念模型一般采用 E-R 图等工具，按主题域分类定义需要追踪和管理的各种 重要数据实体及其属性，以及实体之间的各种关系，进行初步的实体化。 2.2.4.1.3. 逻辑模型设计 逻辑模型（LDM，Logical Data Model）设计过程是对概念模型的更进一步的实体 化，主要任务就是把概念模型设计阶段建⽴的 E-R 图，按选定的数据建模方法（3NF 范式建模、维度建模、宽表建模等），转换成相应的数据结构表或者详细的

大数据平台项目实施规范 得系统不依赖特定的开发人员，从而提高系统的可扩展性。 7.5. 元数据管理 元数据管理基于 TongMeta 元数据管理工具，功能主要覆盖到各个业务域的数据 库、表、文件等数据资源实体的业务元数据、管理元数据、技术元数据能以及全域的 标准代码集（维度表）以及编码规范（事实表和维度表）的浏览和维护等。并提供提 供可视化的工具，对标准的各类信息进行图表化展示。 如果把数据比作人 元数据标准文档。 4. 数据标准代码集 通过编制全域统一的标准字典表，统一管理数据标准字典代码，并可将数据 库的各个标准字典表导出为数据标准代码集文档。 5. 信息编码规范 制定全域统一的业务实体编码规范，形成信息编码规范文档。 45 大数据平台项目实施规范 8. 分析设计 8.1. 人员分工 8.1.1. 承建方 1) 负责根据建设方用户需求及调研成果、相关数据标准设计数据仓库概念模型、 据集市，后续再抽象总结出公共数据模型，可以采用自下而上的方式。 8.4. 建模概述 8.4.1. 定义 数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象的实体及实体之间 联系的形式，来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。在这里数据模型表现的 抽象的实体和实体之间的关系，通过对实体和实体之间关系的定义和描述，来表达实 际的业务中具体的业务关系。 数据建模是数据仓库/商业智能系统的核心，是 ETL 系统的目标、数据库的结构、

指集团、股份与酒 管公司垂直层次间 岗位权力行使需要 相匹配的人员能 力。先根据新的岗 位职责，选配符合 能力要求的人；再 根据人的到位情 况，调整岗位职 责，形成权与能的 互动匹配 岗位责任的落实体 现于绩效考核指 标。关键部门关键 岗位的权力更大、 责任亦更重，其绩 效考核指标对企业 价值影响更直接、 指标构成也相对更 复杂 考核与年度激励及 中长期激励、特别 奖罚、升职降职的 挂钩，是责任与利 总经理团队 各委托管理 的连锁酒店 L4 专业委员会 来源： XX 餐饮饭店官网 + 集团本部花名册 2.1 现状：集团管理架构完全依循法人架构—— XX 餐饮集团的组织架构有四层，均 为设职能部室的实体组织。组织架构中的所有管理关系均依循法人架构中的股权关系 2.2 集团管理架构的顶层设计原则 —— 1. 组织架构不受限于股权架构，要促进产业内与产业间的充分协同； 2. 以业 务架构为导向； 3 ► 多数是实体，可以有虚拟 ► 对每个产业来说，各由哪一层对 其设定目标、分配资源并管理目 标的达成；保持每一个管控层适 当的管理跨度与深度 ► 促进产业间的业务合作与资源共 享等协同发展 管理架构完全支 撑体现业务架构 管理架构 组织架构 ► 体现行政汇报关系，均是实体 ► 少数情况可能出现： ► 只听汇报、不做目标 / 资源决 策的形式组织层 ► 不设实体、只设兼管领导的

更合理、更科学地全面掌控园区运行态势 年 4 月 20 日 直观：最自然、全景式、实体化、融合的视频实景应用，真实地描 述和反映设备的实体关系及属性，可满足不同用户需求。 同步：厂 区的生产运行数据、技术参数、生产环境等数据都可通过 信息标签查询，实现同步运行。 精确： 精确的实体、位置和层级描述，提供准确的全景展示。 智能：实现各类业务系统集成，实体信息与经营管理和生产协同， 为厂区安保管理和生产运营管理提供技术支撑，通过远程访问实现 大数据与软件集成等多种先进技术，构建的实景式、 网格化立体防控系统，实现在统 一 门户下完成厂区重点区域 的安保防控业务。 系统支持将实体生产制造及物流设备的实时数据，将企 业的生产过程、设备运行情况、质量跟踪状态各种数据集成 展示，完成实体信息、经营管理、生产流程数据的无缝结合， 达到信息充分共享，有利于实时监控防范损失、减少开支， 提高生产效率，实现企业车间生产过程的可视化实时监控，

社区体验中心 实体虚拟一体化体验中心，增加社区用户体验，促进社区服务快速推广和落地。 3D 实景购物  在线体验  搭配设计  时尚家居 平台虚拟体验中心 模拟实体场景，包括店铺的橱窗、货架的陈列、商品的展示以及商场导购员等 数字多媒体系统  内容实时更新、实时推送  随时掌上体验中心  随身掌上营销利器 实体、虚拟、移动，三位一体，构筑社区创新体验店 社区实体体验中心 社区实体体验中心 移动体验中心  实体展示  专题展示  交互式体验设计 4 直供服务 社区 电商 不追求商品数量，追求的是商品的品质和高性价比，只为给你优质的体验 龙头企业的优质 商品 严格的筛选和生 产、运输、存储 环节的把控 保险公司全程参 与保障 社区用户专享 社区服务平台 体验中心 在形成规模效应的前提下，以展示体验、直供、团购方式，将供应商与客户直接连接，节 省 深圳智慧社区建设导辙（试行）理事单位 国家智慧城市标准体系参编单位 南宁青秀智慧社区 墨尔本智慧社区 深圳龙华智慧社区 深圳益田智慧社区 智慧社区建设技术积累概览 物业服务 政府服务 实体 O2O 服务 O2O 统一计费服务 智能家居控制 居民社交 社区社团 社区商家 O2O 服务商家 O2O 统一业务管理系统 社区专项 B2F 机构居民互动 统一资源管理系统

（四）金融支持力度全面推进，信贷投放总量和资本市 场支持水平稳中有进 金融支持实体经济发展的导向更加清晰明了，设备更新、数字化 转型等成为支持的重要内容。党的二十届三中全会的《决定》中指出， 要“完善金融机构定位和治理，健全服务实体经济的激励约束机制”， 进一步明确了金融服务实体经济的发展方向。从信贷规模看，2024 年， 金融对实体经济，尤其是科技创新领域保持了较高的支持力度。根据 中国人民银行的数据，2024 中国人民银行的数据，2024 年全年社会融资规模增量累计为 32.3 万 亿元，其中对实体经济发放的人民币贷款余额 252.5 万亿元，增长 13 7.2%，专精特新企业贷款余额同比增长 13%。金融对实体经济的支持 力度不断加大也为工业互联网的发展带来了新机遇，设备更新、数字 化转型等领域成为金融支持实体经济的重要方向。2024 年 3 月，国 务院印发《推动大规模设备更新和消费品以旧换新行动方案》，提出 33 四、2025 年工业互联网与金融双向赋能展望 2025 年，随着工业互联网规模应用的不断拓展，工业互联网与金 融双向赋能的范围与效能将有更大作为。工业互联网为金融服务实体 经济提供了更精准的风控工具和丰富的应用场景，推动金融实现规模 化发展和效能提升；同时，金融则通过资金活水精准灌溉，赋能工业 互联网发展壮大及其服务产业升级、推动科技创新的能力。两者深度 协

》和《数字化路线图》 n 我国大数据已上升为国家战略，并不断深入，作为新型生产要素，促进各实体行业发展，并逐渐制度化 《十四五大数据产业 发展规划》 发布，大 数据产业的高质量发 展成为主题。 十四五规划正式发布， 大数据发展已融入到 各章节 深化阶段 落地阶段 大数据已上升为国家战略，促进实体行业发展 《关于新时代加快完善社会主义市场 经济体制的意见》提出“加快培育发 展 数 据 要素按贡献参与分配” 《关于构建更加完善的 要素市场化配置体制机 制的意见》数据被正式 列为新型生产要素 国务院发布《关于构 建数据基础制度更好 发挥数据要素作用的 意见》。 十九大报告提出“推动 大数据与实体经济深度 融 合 ” 中国大数据政策 元年 国务院印发 《促进大数据发展的行动纲要》 工信部发布《大数据产业发展 规划》（ 2016-2020 年） 中央政治局 就实施国家大数据 战略进行集体学习 数据标准 任务管理 数据质量 工作流开发 数仓建模 数仓分层 目录分类 指标设计 运维中心 数据调度 数据开发 资产总览 资产监控 数据地图 MapReduce Kafka 实体管理 标签画像 系统 & 安全管 理 23 年 Q4 具备 HDFS Hive Trino Spark Flink YARN HBase 元数据血缘智能解析 实现 SQL 、存储过程脚本的血

格式，或者创建具有不同别名且与使用者查 看数据方法相一致的视图。 业务层 – “业务层”的构思基础是业务具有标准或规范的方法来描述关键的业 务实体，例如客户和产品。在金融行业，人们经常根据金融工具和很多其它实 体中的发行人来访问信息。数据建模者通常会与业务专家和数据提供者共同定 义一套反应这些业务实体的“逻辑”或“规范”视图。这些视图可被重复利用，并且 应当被多个使用者用于多种业务范围。 格式层 – 物理数据源最 行 映射功能所需的元数据。该层是“原样”层，因此实体名称和属性在该层中不会 改变。 数据源 –数据源是存在于组织内部和外部的物理信息资产。这些资产可能是 数据库以及 SAP、Web 服务、Excel 电子表格等包装应用程序。 3) 数据路由 所谓的数据路由，是因为不管是 API 还是类 SQL 查询请求时，使用方是针 对逻辑的数据实体进行查询，但数据的物理部署可能是复杂的，甚至是分布在 格式，或者创建具有不同别名且与使用者查看数 据方法相一致的视图。 业务层 – “业务层”的构思基础是业务具有标准或规范的方法来描述关键的业务 实体，例如客户和产品。在金融行业，人们经常根据金融工具和很多其它实体 中的发行人来访问信息。数据建模者通常会与业务专家和数据提供者共同定义 一套反应这些业务实体的“逻辑”或“规范”视图。这些视图可被重复利用，并且应 当被多个使用者用于多种业务范围。 格式层 – 物理数据源最

字化表达和智能化操控的 虚拟空间模型 水利全景信息载体 实时渲染 高度仿真 动态模拟 真实场景 实时同步 动态反馈 水利全要素 数字化映射 受自然规律和社会 经济活动影响的 真实地理实体 孪生转化能力： 采集、治理、建模、可视化、仿真、交互 … 三维数据底座 统一汇聚 多源融合 系统治理 数据服务 基础数据 监测数据 地理空间 数据 业务数据 共享数据 数字孪生发展三阶段 GISTC 孪生过程 数字孪生体 ( 孪生体智能 ) 孪生体生命线 物理实体 运行环境集成 数字孪生体 ( 数字化映射体 ) 物理实体对象 孪生体生命线 孪生过程 物理实体集成 面向对象 多层级演化 Digital Asset Digital Asset 数字孪生 Digital Shadow Physical Asset 以 虚 映 实 以 虚 拟 实 面 向 过 程 数字孪生体 ( 数字胚胎 ) 物理 实体部件 Digital Physical 以 虚 控 实 生 命 周 期 演 化 Twin Asset 以虚映实 以虚拟实 阶段 第一阶段 第二阶段 第三阶段 第四阶段 第五阶段 核心

Timeseries 之间有什么关系？这种关系是否重要？ • 大多数场景下，某些 timeseries 有—定相关性，属于同—个实体，或者有相同的静态属性 Confidential 1 同一个实体， 譬如同一个应用 同一个机床 同一辆车 同一个实体， 譬如同一个应用 同一个机床 同一辆车 静态属性 静态属性 静态属性 静态属性 │ ©202 四维纵