城市安全风险综合监测预警平台数据融合实施治理方案 城市安全风险综合监测预警平台 -数据融合管理系统 （大数据平台） 数据实施治理方案 I 城市安全风险综合监测预警平台数据融合实施治理方案 目 录 1. 数据融合需求分析.................................................................................. .................8 1.2.1. 城市安全领域海量数据采集汇聚难......................................................................................................8 1.2.2. 缺乏各务系统间多维数据的关联................................ ....................8 1.2.3. 缺少城市安全应用的数据支撑服务......................................................................................................8 1.2.4. 缺乏数据共享服务，业务难以联动............................

用友数据中台解决方案 用 友 网 络 科 技 股 份 有 限 公 司 企业数据中台 —— 助力企业创新化、提升对用户需求的响应力—— 元数据管理、 数据标准、 数据质量、 数据清洗、 数据安全 SOD(Systems of differentiation) 用友数据中台是基于新的数据湖存储方案基础上重新定义的企业 IT 架构核心组成部分 稳定可靠 产品系统 客户管理 系统 财务系统 智能分析 绩效评分 决策分析 风控管理 商机发现 精准营销 人才发现 “ 今天的数据仓库基于几十年前的技术。 为了满足当今 的需求和机遇 , 数据仓库必须从根本上改变” – Jef Shu kis, VP Engineering and Tech Ops, VoiceBase 传统数据仓库面临的挑战 38% 前期购买和持续维护成本 Source - CIO Research 60% 太复杂难于管理 CIO 认为目前数据仓库遇到的挑 战 人工 慢 湖 是以其自然格式存储的数据的系统或存储库 ，通常是对象 blob 或文件。 数据湖通常是所有企业数据的单一存储 ，包 括源系统数据的原始副本和用于报告 ， 可视化 ，分析和机器 学习等任务的转换数据。 数据湖可以包括来自关系数据库 （行和列） 的结构化数据 ， 半结构化数据（ CSV ， 日志， XML ， JSON

01. 数据孤岛问题 公司中的各个部门都有自己的数据，无法有效 连接或整合，不仅导致信息隔阂，还会影响决 策效率和数据分析的准确性，进而 影响整个组 织的运营效率和竞争力。 02. 数据复用难题 由于系统的限制，相同的数据在不同的系统中 不能复用，导致需要进行数据重复加工，不仅 提高了工作量，也增加了出错的可 能性。 03. 高昂的系统集成成本 由于各个系统间的数据定义和存储方式不同， 使得系统间的集成、交互和协作成本高，同时 也带来了巨大的数据治理成本。 04. 缺乏统一的开发和数据标准 由于缺乏统一的开发标准和数据标准，导致在 研发过程中需投入大量的时间和精力，造成了 资源浪费。 保险企业级数据中台解决方案 业务痛点 中电金信软件有限公司 扫码关注 微信公众号 产品简介 中电金信保险企业级数据中台解决方案方案基于中国电子金融级数字底座“源启”的核心平台之一“源启”数据资产平台”， 借鉴业 借鉴业内经典数据模型建设理念，实现了数据的汇聚、整合与加工，完成统一数据湖以及双层主题域数仓模型的构建，搭建了 湖仓一体数据架构，全面整合内外部数据，实现全域数据统一管理，统一集中开发，统一融合分级共享，实现多个应用服务， 沉淀通用数据资产与专业数据资产，建立数据资产目录，提供全面的数据资产视图，推动数据高质量发展，快速释放数据要素 价值。 方案亮点 中电金信软件有限公司 扫码关注 微信公众号

息及数据的收集及处理自古有之，几千年 来变化不大，直到个人电脑的普及才开始 出现了极其微妙的改变。首先是带动着数 据化的领先企业包括 Google、Amazon、Facebook 及 中国的 BAT, 然后是移动应用和人工智能所引起的智 能热潮。再加上物联网的加入，让我们在不知不觉之 间每天都在生产着数据，甚至消费着数据。可以说， 几乎全民都参与在大数据的生命周期之中。大数据的 组成和几年前很不一样，因为需求的细分及终端的发 达变得越来越零散。同时数据安全的规管也改变了大 家分享数据的形式及难度，汇聚数据的成本正在不断 提高。但是我们都知道大数据的核心价值来自分享， 经过数据的分享增加了预判及还原现实的可能性。所 以成本效应成为了企业及政府机构数据化的绊脚石。 如今企业都意识到数据是重要的资产，也意识到 有效数据治理是数据资产化的前提，近年本人在国内 做市政府和一些互联网企业的咨询专家及顾问，都涉 及到如何建立横向的数据治理系统。这个经验最早来 自阿里巴巴，当时在企业飞速的发展过程中，我们发 现数据使用面临着如下挑战： —各部门低水平重复开发数据集，浪费大量的 存储和计算资源； —数据资源缺乏沉淀机制，导致计算能力的提 升和进化非常低效； —数据割据，算法分离，带来混乱和质量的不 确定性； —业务变更时，数据及数据产品反应不及时； —组织架构制约了数据的共建和共享，缺乏标

数据中台 方案汇报 第一部分 什么是数据中台 数据中台的由来 阿里启动中台战略的起因是一次商务拜访。 2015 年中，马云拜访了芬兰赫尔辛基的手游公司 Supercell ，税前利润 15 亿美元的公司。 其最令人熟知的作品包括了《卡通农场》、《部落冲突》、《海岛奇兵》、《部落冲突：皇室战争》《荒野乱 斗》 ， 2016 年 6 月，腾讯以 86 亿美元收购了 Supercell 一款新游戏，并能鼓励员工充分试错。 数据时代 Data 1.0 “ 描述过去，看结 果；看了，然后呢” Data 2.0 “ 数据驱动业务， 野蛮生长、重复建 设、孤岛烟囱” Data 3.0 “ 更多数据驱动业 务、更多活数据云 和端互通流动应用、 数据质量” 组织架构 淘宝商城（天猫） 共享业务事业部 （业务中台） 聚划算 数据平台事业部 （数据中台） 大中台、小前台 战略 基础设施发展 Oracle Hadoop Odps Storm 08 年 09 年 10 年 11 年 12 年 13 年 淘数据 广告 个性化 推荐 御膳房 Base SkyBridge 数加 聚石塔 IdMapping 风控 生意 参谋 数据中台的由来 中台战略

产权大数据平台 建 设 方 案 目录 第 1 章 项 目 概 述 5 .1 建设背景 5 .2 建设目标 6 .3 建设原则 6 .4 需求分析 7 第 2 章 总 体 设 计 9 . 9 .1 总体架构 9 .2 建设内容 9 第 3 章 数 据 接 入 11 1 项目数据 11 .1.2 市场参与主体数据 11 .1.3 资产（权益）数据 11 .1.4 行为数据 11 .1.5 披露与监管数据 12 .2 数据集成系统（ETL）介绍 12 .2.1 系统组成 12 .2.2 主要功能特点 13 .3 实时数据同步系统介绍 13 .3.1 增量数据同步 2 历史数据同步 16 .4 网络爬虫 17 .4.1 数据流 18 .4.2 事件驱动网络 19 第 4 章 数 据 存 储 20 . 20 .1 基础库 20 .2 主题库 21 .2.1 建立完善行业大数据技术标准 21 .2.2 项目库的建立 21 .2.3 投资人数据库的建立

联想中奥数据中台解决方案 联想企业科技集团 2019 年在广州召开的公安部会议， 确定了新的大数据应用建设标准， 未来将在全国公安行 业推行， 同样各行各业都在制定自己行业的数据标准 随着 5G 、人工智能行业的发展， 大数据建设作为 5G 、人工智能的基础能力会越来越受到重 视。新技术带来新挑战 2020 年 5 月 22 日，《 2 02 0 年政府工作报告》大数据中心作为我们国家提供数字转型、 年的疫情发生， 大数据的智能研判在这些旧的行业（医疗、人员管控） 中能起到更大 的作用 政策背景 大数据新基建是国家战略发展方向， 未来有更广的市场需求和前景 新挑战 新标准 新机遇 新基建 需求分析 数据孤岛 数据无关联、数据孤岛 烟囱式的数据应用导致 数据多源 数据应用来源多数据采集 困难，数据治理难度高 重复开发 缺少规范和共享机制，导致 数据重复开发，浪费严重 技术门槛 大数据技术需要众多大数据 基础技术支撑，数据门槛高 工具复杂多样 搭建数据中台需要众多平 台支撑，搭建成本高 缺少治理经验 数据治理难度大，没有整 体统一的数据治理流程 方案概述 整合数据、产品技术能力、提供统一的数据对外服务。覆盖了数据采集、同步、处理、开发、运维、 API 服 务 等过程，最终将数据资源转化为数据资产，为业务提供服务。 数据探查 数据对账 全量、增量

XX 市禁毒大数据应用平台 建设方案 1 XX 有限公司 2 目录 第 1 章 项目概述.............................................................................................................................. 4 1.1 建设背景............ 对接全省实有人口数据库......................................................................................8 2.2.2 对接在逃、违法犯罪、治安特种行业数据库......................................................8 2.2.3 对接人脸识别数据库...... ...........................................................................................9 2.3 大数据系统建设...............................................................................................

大数据中台架构分享 数据中台背景洞察 华为数据中台顶层设计 华为云数据中台解决方案 DAYU 目录 业务模块 数字化应用 数字化运营 数字化指标运营系统 质量管控 工序数据质量实时监控预警 E2E 融合质量数据预警系统 数据可靠性分析 物联网数据 应用 数据资产管理 物流数据采集系统 IT 产线数字化 生产安全数字化 制造能耗数据管理 云制造数据 分析 测试，仪表，诊断，维修数据 测试，仪表，诊断，维修数据 / 智能诊断， 装备维护，大数据云调度 制造数据 可视化 订单全流程可视 制造测试网络监控可视 质量管控数据可视 生产运营可视化 质量管控 质量大数据（ 事后） | 质量预测模型（事前） 智能制造 资产管理 | AGV 厂区物流 | 产线预防性维护 | 智能安全监控 | 工厂能耗管理 | 设备虚拟化 | 设计 生产一体化 智能供应链管理 第三方风控 接 基于先进技术与工具，物流信息自动感知与采集，实物 流全程可视 数字化 大数据分析 网络资源 规划 WMS&TMS 能力规划 业务场景：智慧物流与智能仓储数字化运营 客户需求、风险、外部运力等信息及时感知，自动给出预 测性方案 智能化 料