项目编号： 某企业级省大数据平台工程项目 建 设 方 案 目录 1. 建设现状及演讲建议..........................................................................................................5 1.1 建设背景及发展思路........................... 并透明管理运行中的各个细节。每一个需要由 MapReduce 运行框架运行的 MapReduce 程序也称为一个 MapReduce 作业(mapreduce job)，它需要由客 户端提交，由集群中的某专门节点负责接收此作业，并根据集群配置及待处理 的作业属性等为其提供合适的运行环境。其运行过程分为两个阶段：map 阶段 和 reduce 阶段，每个阶段都根据作业本身的属性、集群中的资源可用性及用 作业都会划分为多个称作任务(task)的较小单元，而较大 的作业划分的任务数量也可能会超出整个集群可运行的任务数，此时就需要调 度器程序维护一个任务队列并能够追踪正在运行态任务的相关进程，以便让队 列中处于等待状态的任务派送至某转为可用状态的节点运行。此外，调度器还 要负责分属于不同作业的任务协调工作。 对于一个运行中的作业来说，只有所用的 map 任务都完成以后才能将中间 数据分组、排序后发往 reduce 作业，因此，map

> 定位信息 GNSS 速度信息 加速度信息 > 降雨量 (mm) DSM 倾斜摄影 > 总 氮 > 浊 度 氨 氮 > COD 高低量 程 > 总 磷 > 水 质 污 染 物 > 色 度 重金属 > 道路积水深度 > 内涝点监测 卫星 遥感影像 无人机 DEM 水质综合 检测仪 低洼路段监测 > 水 位 → 积水深度 气象站 > 大 单位： mm 漫堤长度 (km) 淹没面积 (km²) 15 日 8 时 -18 日 8 时 防汛调度 监测预警 未来 24h 中雨 0-05 摇电 绷紧“技术一料物一队伍一组织”链条，紧扣“如何管控风险”、“管控效果如何”核心问题；在做好监测、预报、预警和水工 程防洪 调度的同时，强化风险意识，落实工程巡查防守和应急处置措施，建立预警处置责任的执行落实、响应跟踪链路，督 出工居管冠处 津同二干录 2023 年药防期修 经应急二 管理处 津河四干课速区 20234 防地给险应急预 四干斑管理处 津问四干染鼻中水摩 2023 年开现度运用计划 四干现 管理处 潭津四干建务本水 20245 共总地血鲁 四干现管理址

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， 沉淀通用数据资产与专业数据资产，不仅丰富了数据资源，也提高了数据处理和分析能力，推动集 团和子公司数据的高质量发展， 并实现了数据要素价值的快速释放，使得快速响应市场变化，更好 地服务客户，从而提升集团的竞争优势。 某头部保险公司数据中台项目

星 连 能 政 1 2 0 2 4 1 8 7 号 国家发展改革委国家能源局关于新形势下 配电网高质量发展的指导意见 宿 、 X 、 主 律 节 、 新 生 产 建 染 再 距 星 拒 年 、 推 是 ， 武京 城 求 梦 理类 照 备 ， 家家 鱼 理 局 各 出 私 程， 有 力 企 业 ； 邮电河作力重要的公费基始设施，古业 拿电力世后，主缘格 平衡电流中产生暂态冲击电流。 分 T 品 交压露 犯容然旗 放 电 电 流 路 径 暂态电流流向 不平衡电流表达式： 放电 电阳 电 # 元件 径锦 王 招 者 兼影记录染置 (arL 议彩爬 潮乐器 c. 27 110kV 变电站 ②电能质量监测装置 ③ FTU

宾果智能，源自清华 三、 基本功能 四、 产品特性  支持识别人员是否佩戴口罩，实现定向人性化语音提示，加强防范意识  支持外接高精度红外体温检测模块，实现非接触式自助测量人体体温，降低交叉感 染风险  支持体温异常语音报警，并阻断通行  支持大屏显示人员信息，可在后台生成通行报表记录  支持后台 PC 系统集中管理体温、访客、白名单等通行记录，数据实时可追溯  动态双摄防伪，彻底解决各类照片在各种载体上的欺骗；

与用户、外部资源实现零距离的交互，持续快速产生创新解决方案 • 推动汽车智能化、网络化、电动化、轻量化等方面的技术快速迭代 • 实现创意收集常态化、创新孵化专业化、投入管理科学化、资源对接高效化 组 织 IT • 创意产生：社区讨论交互、创新需求发布、创意综合分析 • 技术孵化：项目众筹功能、项目众包功能、项目与投资对接、项目技术合作 • 新技术 / 新产品试用：用户试用体验、投票与反馈、平台用户管理 万、 1 千及 1 百 ) ，对被 XX 选中的创意提交者进行奖励； •股权奖励：对具有巨大市场价值的创意提交者 给予股权奖励； 非金钱奖励： •实物奖品： XX 礼包； •资源使用权： XX 某新车 1 年使用权； •平台积分：研发平台积分。 荣誉奖励： •中国创客排行榜；联合多家企业及媒体设置中 国创客排行榜，联合评选中国最佳创客； •中国创客年度大奖：联合知名企业设置年度创 客大奖，为贡献较大的创客颁发特殊奖项； 目标 功能 支 撑 • 用户可以通过 XX 线上平台或线下门店实现个性化定制 • 用户即可实时跟踪个性化订单进程，全流程透明可视化 • 推动 XX 内部各价值链模块高度协同，支撑个性化定制 组 织 IT • 个性化定制平台，需要实现用户咨询、虚拟体验、用户定制、用户支付、订单查询、物流查询、反馈评价和社区交互等八 大功能 • 成立“个性化定制小组” • 搭建个性化定制平台，实现平台与各系统之间互联互通（

智慧酒店解决方案－智能客控（住中 - 客房声控） 客人可直接通过与智能管家自然语言交互，语音订 餐 购物和控制客房内的灯光、窗帘、空调、电视等设 客 房 声 控 减 少 人 际 接 触 | 防 止 交 叉 感 染 20 智慧酒店解决方案－智能客控（住中 - 智能灯控） 声 控 灯 光 冬日里无需离开被窝，睡前轻声一 唤，开启懒人睡眠模式，安心进入 梦乡 彻底告别起夜摸黑找开关的不便，只 需轻声一呼唤，卫生间灯光即刻为您

数据处理主要包括数据提取、数据清洗、数据关联、数据比对、数据标识和数据 分发等功能，按不同阶段的数据处理要求，将数据原始备份、标准化处理、整合加工、 结合业务应用的数据分别存储于原始库、资源库、主题库、专题库四大库，为数据组 织和数据服务提供支撑。 1.5.3. 数据管控 数据管控通过应急相关数据标准、元数据管理、数据质量管理、数据资源目录规 划等功能，实现城市安全数据资产管理和对数据全生命周期的统一管控。 数据质量 了解各类别内部的具体业务 流程并将其结构化、程序化，抽象出各类业务主题。 2.2.4.1.1.1. 业务主题分析 业务主题分析采用面向主题的数据组织方式，与传统数据库的面向应用的数据组 织方式不同，是在较高数据抽象层次上对业务数据对象的一个完整并且一致的描述， 能刻画各个业务数据对象所涉及的各项数据，以及数据之间的联系。 2.2.4.1.1.2. 业务主题域分析 业务主题域通 建立全局一致的数据分 析维度，可以降低数据 计算口径和算法不统一 风险 传统 E-R 模型 详细粒度 数据 集中建 设、统一 规范 平台共享 7 基础库 TDS 基础库一般是将某专题 领域内数据组织起来， 例如地理空间、基础设 施、风险源等以及支撑 数据仓库正常运行所需 的配置及运行时状态专 题等 传统数据模型设 计所采用的 E-R 模型 详细粒度 数据

些菜品最受欢迎，哪些菜品需要调整。通过这些数据，餐厅管理者 可以及时调整菜单，优化库存管理，减少食材浪费。 智能点餐系统还可以与餐厅的其他系统（如库存管理系统、支 付系统）无缝集成，实现全流程自动化。例如，当某道菜品的库存 低于预设值时，系统会自动发出补货提醒，确保菜品供应不受影 响。同时，系统支持多种支付方式，包括移动支付、刷卡支付等， 方便顾客快速结算。 以下是一些智能点餐系统的功能示例：  择，还能提高食材的利用率。 3. 顾客反馈和评分：DeepSeek 大模型可以实时分析顾客对菜品 的评价和评分。对于评分较低的菜品，系统可以建议下架或优 化，同时优先推荐高评分菜品。例如： o 某菜品连续 30 天评分低于 4 星，系统将自动提示厨师团 队进行菜品改进。 o “ ” 高评分菜品将被置顶或加入 今日推荐 栏目。 4. 促销活动和限时优惠：系统支持餐厅灵活设置促销活动和限时 晋升机会。 在培训实施过程中，建议采用多种教学手段，如视频教程、在 线课程、面对面授课等，以适应不同员工的学习习惯。同时，建立 知识库和 FAQ 系统，方便员工在培训后随时查阅和复习。定期组 织技术交流会，鼓励员工分享使用经验，形成良好的学习氛围。 以下为培训计划的时间安排示例： 1. 第 1-2 天：集中理论培训 2. 第 3-7 天：实操训练（每天 2-3 小时） 3. 第 8 天：中期考核

分彼此交织、协同工作，形成—个高度复杂的生态系统。在这种复杂环境下，传统的 观测工具和手段往往无法全面覆盖系统中的所有组件和数据流，从而导致全局可观测 性缺失，对问题的定位和修复变得异常困难。例如，数据在多个节点间流动，若某— 节点性能下降，由于缺乏足够的全局可观测性，很难快速判断是硬件故障、软件冲突 还是网络延迟导致的，从而造成故障修复延迟，影响整个智算集群的高效运行。 2 算力运维服务 2.1 基础设施运维 避免网络拥塞。采用动态路由协议（如 OSPF、BGP 等），让网络设备能够自动 学习和更新网络路由信息，提高网络的自适应能力。同时，对网络拓扑进行冗 余设计，在关键节点采用双链路或多链路连接，当某条链路出现故障时，网络 流量能够自动切换到备用链路，保障网络的可靠性。 2.2.7.2 网络流量监测与分析： （1）. 借助网络流量监测工具，实时采集网络流量数据，分析网络流量的来源、 去向、 未来业务发展的需求。 2.2.7.3 网络设备故障排查与修复： （1）. 建立完善的网络设备故障排查流程。当网络出现故障时，首先通过网络管 理系统查看网络设备的告警信息，初步判断故障范围。例如，如果某台交换机 出现端口故障告警，进一步检查该端口的物理连接是否正常、网线是否损坏等。 利用网络测试工具（如 ping、traceroute 等），对网络连通性进行测试，确 定故障点所在位置。 （2）