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.......

接下来，系统需求的分析重点关注数据空间的技术架构、数据 处理能力以及兼容性。例如，省级可信数据空间需具备以下功能： 1. 数据存储与管理：支持大规模数据的有效存储、备份和恢复， 确保数据的长期可用性。 2. 数据处理与分析：包含数据清洗、整合与分析功能，支持多样 化的数据分析工具，提升决策效率。 3. 数据共享与交换：搭建可互联互通的机制，实现与其他省级乃 至国家级数据空间的对接。 4. 用户界面：提供多样化的接口，包括 权的访问。  权限管理：应用基于角色的访问控制机制，确保只授权合适的 用户访问特定数据。  安全审计：定期进行系统安全检查与数据审计，识别和响应潜 在的安全威胁。  法规遵循：确保所有的数据处理遵循当地及国家的法律法规， 特别是与个人数据保护相关的法律。 通过全面的需求分析，省级可信数据空间的设计方案将能够在 功能性、安全性和用户体验等多个方面达成平衡，为各类用户提供 高效、可靠的数据服务。 数据更新功能，确保共享数据的及时性和准确性。 在技术实现方面，系统架构应选择分层设计和微服务架构，确 保系统的可扩展性和灵活性。具体来说，建议将系统分为数据采集 层、数据处理层、数据存储层与应用服务层。这样的设计可以确保 不同系统间的协同工作，简化数据处理流程，同时增强系统的维护 性。 该系统的实施需要政策支持，建立省级数据共享的法律法规和 政策体系，以推动各部门之间的合作与资源整合。例如，设立相关

............. 43 5.1 数据融合技术............................................................ 43 5.2 大数据处理技术....................................................... 50 5.3 数据安全与隐私保护技术..................... 发生数据故障时， 能够在最短时间内从备 份数据中恢复业务 数据， 保障数据空间的正常运行。 4.1.3 数据处理层 对采集到的数据进行全面 、深入的清洗 、转换 、集成等预 处 理操作， 去除数据中的噪声 、错误和重复数据， 统一数 据格 式和编码， 提高数据质量 。运用先进的大数据处理技 术， 如 Hadoop 、Spark 等， 对大规模数据进行高效处理和分析 ， 挖掘数据背后的潜在价值， 、规格等核心数 据在整个产 业链中的一致性， 避免因数据不一致导致的业 务混乱和决策 失误。 大数据处理框架 ：运用 Hadoop 和 Spark 等大数据处理框 架，对大规模的新材料数据进行分布式处理和分析。Hadoop 通过 MapReduce 编程模型实现对海量数据的并行处理， 将数据处理任务分解为 Map 和 Reduce 两个阶段， 分别 在集群的多个节点上并行执行，

R的“知情权”“被遗忘权”）、数据主体权利及多方协作信任，而数据 血缘恰好通过记录数据从产生、加工到销毁的完整轨迹，为这些要 求提供了落地路径：它既能验证数据来源的合法性（如确认采集是 否符合“合法正当必要”原则），又能清晰呈现数据处理环节（如清 洗、融合、共享）的合规性（是否符合约定的使用目的、未超范围 加工）；当监管审计或数据主体提出查询时，可通过血缘快速回答“ 数据从哪来、到哪去、怎么处理”的合规问题，甚至支撑“被遗忘权” 规管控提供基础；三是元数据合规化，需完整采集数据名称、格 式、采集时间、来源、质量维度（如准确性、完整性）等元数据， 确保数据可追溯，满足“数据全生命周期管理”的合规要求；四是合 规属性显性化，目录需标注数据处理的合规状态（如是否脱敏/匿名 化、是否获得个人同意、是否符合跨境传输规则等），直接映射 《个人信息保护法》《GDPR》等法规的核心要求；五是动态可控性 ，需支持目录的实时更新（如数据敏感级别调整、权属变更），并 个人金融信息保护 技术规范》），校验全生命周期合规性；五是影响与应急评估，分 析风险后果（声誉、经济损失、合规处罚）及响应机制有效性。此 20 外，需特别关注多方协作中的信任风险（如合作方数据处理能力不 足引发的连锁隐患），确保评估既覆盖技术安全，也适配数据空间 的动态协同属性。 数据安全管理体系的认证标准（如等保2.0）如何应用？ 28. 数据安全管理体系认证标准（如等保2.0）的应用遵循“分级识别-精

.................. 17 8.2.3 数据标识与分配 ................................................... 18 8.3 数据处理 ............................................................. 18 8.3.1 数据清洗与标准化 ............... 基于数据加工形成的，可满足特定需求的数据加工品和数据服务。 3.13 数据资产 data asset 特定主体合法拥有或者控制的，能进行货币计量的，且能带来经济利益或社会效益的数据 资源。 3.14 数据处理 data processing 数据操作的系统执行，以实现特定目的的数据收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开、 销毁等活动。 注：数据操作如数据的数学运算或逻辑运算，数据的归并或分类，文本的操作，存储、检索、显示或打印， 场景数据产品与服务运营 价值共创能力 价值衡量与收益清算 价值共创能力 反馈改进与能力迭代 价值共创能力 跨场景经验沉淀与推广 价值共创能力 数据资源 数据接入与登记 资源交互能力 数据处理 资源交互能力 数据发布与发现 资源交互能力 数据产品研发与封装 资源交互能力 数据服务与交付 价值共创能力 数据价值评估与生命周期管理 价值共创能力 数据资源体系构建应用

命周期的可信数据空间，实现对已归集的 8000 亿条 政务数据的高质量开发利用。平台需具备强大的技术 支撑能力，能够支撑大模型和智能体在政务领域的高 效运行，为政务智能化应用提供稳定、可靠的技术底 座。 具体而言，要实现数据处理的高效化，通过先进 的数据治理技术，提升数据质量和处理效率；实现大 模型部署的灵活化，能够根据不同的应用场景和需求， 快速部署和调整各类通用大模型；实现安全管控的精 准化，通过可信管控和存证溯源技术，确保数据在全 度能力，能够根据不同的应用场景和请求量，动态分 配算力资源，确保各类智能应用的高效运行。 2.3.2 数据处理 平台需要具备强大的数据处理能力，日均处理数 据量≥10 亿条，数据治理效率提升 80% 以上。要采 用先进的数据处理技术和架构，提高数据处理的并行 性和效率，能够快速处理海量的政务数据，满足各部 门对数据处理的实时性需求。 2.3.3 系统可用性 平台的全年可用性≥99.9%，故障恢复时间≤30

公共交通的优先通行管理，鼓励市民选择低碳出行方式，助力城市 可持续发展。 为确保系统有效运行，以下是智能交通管理系统的主要组成部 分： 1. 传感器网络：用于收集实时交通数据，如流量、速度和路况信 息。 2. 数据处理平台：采用大数据技术对海量交通数据进行存储和分 析。 3. 控制中心：负责监控交通系统的整体运行，并协调多方资源。 4. 用户界面：为交通管理人员和市民提供直观的数据展示和交互 平台。 5 路口和道 路。 2. 设备安装：部署各种类型的监测设备，包括视频监控、传感器 和数据采集终端。 3. 数据传输：建立稳定的通信网络，以确保监测数据能够及时传 输至中央处理系统。 4. 数据处理：应用智能算法对流量数据进行实时处理，生成流量 状态报告，识别拥堵高发区及时间段。 5. 信号灯调整：基于实时交通流量数据，动态调整红绿灯时间， 提高通行效率，减少不必要的停车等候时间。 6 行收集和分析。这可以通过在各个路口安装传感器、摄像头和其他 检测设备来实现。这些设备能够实时监测车辆、行人和自行车的流 量，收集的数据包括每个路口的车辆通行量、等待时间和交通密度 等。 收集到的数据通过数据处理平台进行实时分析，采用机器学习 和统计模型，对交通流量进行预测。以此为基础，系统能够动态调 整各个信号灯的绿灯和红灯时长，以优化整个交通网络的通行能 力。 具体实施方案包括：  实时数

则噪声。例 如，某沪深 300 指数期货的 tick 数据回测显示，未经清洗的数据会 导致策略年化收益率虚高 12%，而经过时间戳校正和异常值过滤的 可信数据处理流程，能将实盘误差控制在±2%以内。具体数据对比 如下： 数据处理环节 回测年化收益 实盘年化收益 偏差率 原始数据 28.7% 16.2% 43.6% 可信方案处理 19.5% 18.9% 3.1% 其次，模型层面的可信性需通过多维度验证： 规则，通过历史数据回测构建线性策略，例如均值回归、动量策略 等。其典型特征包括：  策略逻辑固化：基于人工设定的数学公式或经济理论，如 Black-Scholes 期权定价模型  数据处理方式：使用结构化数据，依赖时间序列分析和截面数 据分析  执行效率：通常在毫秒级响应，但策略迭代周期需要数周至数 月 AI 量化交易则采用机器学习范式，通过非线性模型捕捉市场微 观结构 特征工程自动化：通过 CNN 处理订单簿图像数据，LSTM 捕 捉多周期时序模式 2. 策略持续优化：在线学习机制可实现每小时策略权重更新，适 应市场 regime switching 3. 多模态数据处理：融合新闻情感分析（NLP）、卫星图像 （CV）等另类数据源 关键性能对比如下表所示： 维度 传统量化交易 AI 量化交易 年化夏普比率 1.2-1.8 2.0-3.5（顶级对冲基金数据）

场站 空 间范围 ■ 风电 7km X17 km ■ 光伏 2kmX4km — — 测 点 构 建 算 法 模 块 — — ■ 设备数据处理 ■ 遥信数据处理 ■ 拓扑构建及可视化 ■ 数据统计分析 ■ 遥测数据处理 电力人工智能的研究和思考 - 成 果 耦合数据：能量 - 气象多模态特征 已汇集 3.5GB 风、光场站多模态信息 已生成真实电网千级测点百万样本

无线位移计 深基坑的支护结构顶部水平位移、深层水平位移、立柱顶水平位移、 沉 降、支撑结构内力和锚索应力等数据实时监测，通过无限传输设备上传 至平台进行数据处理分析，对超警戒数据进行报警。 深基坑监测 主动监控 智能预警 数据处理 报表推送 在线管控 闭环管理 实时监测 安全高效 • 巡更自定义 ，人员到位检验（定位 + 水印拍照）； • APP 应用 ，简易上报