保障应用和数据的安全。 • 轻量级虚拟化 尽可能的使用容器等轻量级虚拟化技术，减少系统资源浪费，提高资源 利用效率。 • 按需分配资源 根据不同应用、不同时段对资源需求的不同，配置动态资源规则，实现 对资源的动态分配。 • 资源快速伸缩 根据应用运行的实际情况，实时的自动/手动增减资源，实现资源的快速 伸缩，动态改善应用的不良体验。 2.2 数据透明访问支撑 企业级大数据平台推荐采用了“Hadoop 保障应用和数据的安全。 • 轻量级虚拟化 尽可能的使用容器等轻量级虚拟化技术，减少系统资源浪费，提高资源 利用效率。 • 按需分配资源 根据不同应用、不同时段对资源需求的不同，配置动态资源规则，实现 对资源的动态分配。 • 资源快速伸缩 根据应用运行的实际情况，实时的自动/手动增减资源，实现资源的快速 伸缩，动态改善应用的不良体验。 3.2.1.2 设备统一管控 通过建设一个 实现对数据资源层提取的数据进行初加工处理，包括有效数据的提取、对 数据进行筛选、数据表现形式的处理等。如提取数据的显示、对应中文、代码 的对应、数据类型等。对所需监控规则进行设置，包括阀值报警参数。 事件规则生成层 实现策略设置，对应监控系统所需参数设置等，对通过监控规则过滤来的 数据进行策略包装，生成对应策略事件。 运维处理层 实现对事件的处理，包括事件管理、配置管理、问题管理、知识库、自动 处理流程、服务质量等。

一致 基础数据 业务规则 各系统 各系统 各单位 各单位 • 统一的业务流程规范 • 统一的基础数据标准 • 统一的数据统计口径 • 统一的考核规则 • 统一的异常判定规则 • 关键资源集中控制、 集中统筹共享 • 实现跨职能的信息、流程 横向贯通，提高整体协作 效率 • 实现集团上下的纵向贯 通，建立满足多级组织共 性与个性并存的管理需求 • 实现标准、规范规则与业 务执行的贯通，实现精益 我们将从四个维 度来设计支撑 **** 发展的管理平台 19 “ 一致”——统一语言、统一规则 统一企业标准规范，集中控制及共享 一致 基础数据 业务规则 各系统 各系统 各单位 各单位 • 统一的业务流程规范 • 统一的基础数据标准 • 统一的数据统计口径 • 统一的考核规则 • 统一的异常判定规则 • 关键资源集中控制、 集中统筹共享 • 实现跨职能的信息、流程 横向贯通，提高整体协作 横向贯通，提高整体协作 效率 • 实现集团上下的纵向贯 通，建立满足多级组织共 性与个性并存的管理需求 • 实现标准、规范规则与业 务执行的贯通，实现精益 管理思路的落地实现 建立流程和组织的一体化，实现横纵贯通 • 打造智能化管理门户， 集中提取各系统数据， 满足各层级领导实时监 控项目建设情况。 • 建立丰富、完整的报表 体系，实现电子化报 表，满足各层级的信息 统计要求。 简化便捷的操作平台，直观的信息展现

........63 4.4.6. 标签(规则)库(TAG)..............................................................................................................................63 4.4.6.1. 基础标签(规则)库(TAG_BAS)............ ..................64 4.4.6.2. 业务标签(规则)库(TAG_BIZ).................................................................................................64 4.4.6.3. 智能标签(规则)库(TAG_INTL)........................ 致数据利用率低下，难以做到数据价值 最大化。 1.2.5. 数据建设多样，无统一建设标准 所需接入的系统繁杂，系统产生的数据存在交叉情况，由于缺乏统一的建设标准， 各系统产生的数据字段、命名规则等存在差异。 1.3. 建设内容 城市安全行业的数据治理工作在统一信息资源规划下，利用数据接入、数据处理、 数据管控、数据服务、数据应用等技术，实现城市安全管理成员单位内部、外部数据 资源的

数据集成引擎 …… 源数据库 数据集成引擎 数据集成工具提供数据集成所需的数据抽取、清洗、转换、装载、规则设 计、 流程设计、工作流调度、监控报警、业务审计等功能。 .2.1 系统组成 ETL 工具用于将异构的源端数据，进行提取、清洗、转换处理后，加 载到若干个目标数据库。从而实现按照统一的规则集成数据，有效提高数据 质量、价值。产品由管理中心和在线设计器组成。管理中心用于管理整个 系统的用户信息、系 和、常量值、值映射、字段选取、去重复、排序、字符切割、字符替 换、拆分字段、值运算、值连接、范围划分、行列转换等。 4) 内置过滤、跳转、堵塞、空操作、终止、检测末行等流控件； 5) 系统支持脚本编程，可灵活地进行数据转换规则设计。 6) 系统内的监控配置器模块，采用 B/S 架构设计，可以通过浏览器方便的配 置设计数据集成服务。 7) 支持采集流程的审计与报警功能，可以查询采集日志、对采集业务进行审 计、采集流量统计 规模及其行业、 地区、资产种类分布情况等；专家库、人才库规模及其地区、领域分布 情况等。 .3 分析库 分析库是为完成多种特定的分析功能而构建的，由多个服务最终应 用的数据，在集成模型、算法、规则之后组成，比如在精准推荐、风险分 析等过程中的信息比对，需要建立分析模型，并调用项目信息、用户行为 信息、资源信息等，利用分布式计算、内存计算等算法，做出快速响应。 .4 索引库 提供了索引创建

质量成本管理 工厂建模 计划管理 效能分析 设备管理 过程管理 人员管理 质量控制 物料管理 系统集成 数据采集 文档控制 SPC 分析 库存条码 出入库管理 货位管理 包装管理 出入库规则 库内作业 立体货架 AGV 小车 PLC SCADA 运输车辆管理 发运过程管理 人事管理 薪资管理 招聘管理 培训管理 BPM 企业流程及业务管理系统 流程管理平台 业务开发平台 扫二维码记录报工 成品仓库 车间 MES 工单 首工序上料加工 车间 MES 工单 工单控制首工序打产品跟踪码 后续工序扫码上报报工数据 生产工单 拆分序列号 轮毂序列号 打印 条码规则 绑定规则 工序流转卡管理 出站报工 QC 判定 工单打印 入站报工 2 3 4 生产追溯 1 工序流转报工 加工涂装现场报工数据采集应用技术方案 点阵二维码打码机 点阵二维码扫描枪 成品序列号 去向追溯 来源追溯 灵活定义质检指标 指标可以有多种质量标准 质检指标 多种检验方案 检验标准判断 全程检验控制 全面质量管理 质量统计 针对性检验方案制定 自动检验规则判断 质检控制在各个环节 现场质量判定操作界面 质量追溯系统报表 关键需求与解决方案 —— 供应商管理及采购业务 供应商管理 供应商绩效 供应商管理 供应能力管理 供应商主数据

重点企业相关信息，包括舆情数据、生产经营数据、监管监测数据 等，并接收 GJ“互联网+监管"系统推送的第三方平台及重点企业相 关数据。 （8）知识库 主要包括监管法律法规库、案例库、预案库、规则库、风险特 征库以及有关领域的专业信息库等。 3．数据服务 按照 GJ“互联网+监管”系统数据管理标准规范有关要求，对归集 的各方面数据资源进行抽取、清晰、比对、校核、转换、关联、整 合等 网信部门对网络安全工作的统筹协调职责和相关监督 管理职责。确定网络实名制，并明确了网络运营者对 GA 机关、国 际安全机关维护网络安全和侦查犯罪的活动提供技术支持和协助的 义务。提出进一步完善了网络运营者收集、使用个人信息的规则及 其保护个人信息安全的义务与责任。明确建立 GJ 统一的监测预警、 信息通报和应急处置制度和体系。对支持、促进网络安全发展的措 施作了规定。该法案对数据安全明确提出要求，强调数据本地化， 置共享库抽取到大数据处理中心的中心汇聚库；中心汇聚库通过数 据清洗比对，将比对正确的数据统一纳入部门库中，对于错误的数 据归入管理库中，并且将错误信息推送反馈回去；进入部门库的数 据再次通过清洗比对规则进行数据比对后，将比对一致的数据进行 变更检查，检查发现数据有变化则进行数据变更处理，最终形成基 础库和主题库。 69 / 309 大数据能力平台建设项目方案建议书 整个数据处理流程将涉及前置区和大数据中心区两块。

.................................................................. 22 II 大数据平台项目实施规范 2.5.3. 设置质量规则................................................................................................... ......................................................................................41 7.8.6. 命名规则................................................................................................... ................................................................................... 82 8.8.4. 数据存储规则...................................................................................................

电能质量领域的应用：电压暂降反演 ③ 多重判据的电压暂 降 同源检测 ③ 特征融合的 DG 控 制 参数辨识 ③ 暂降幅值分区并行 迭 代评估 ③ 脱网时序估计的多 ① 电压暂降事件映射 规则挖掘 ①DG 控制参数对暂 降 的影响规律 ① 配网拓扑多阶段自 动分区 ①DG 随机出力场景生 成 ② 电压暂降波形相似 性度量 ② 暂降波形的显 / 隐 式 特征构建 ② 基于节点撕裂的短 77 A 84 DC 77 支持度 53:1 Db:1 规则 [82,1DG;153.1D 182.De [53.Db 7.Ca …… 二二二 R 配 * 20 40 120 Series nuber of TPOEa 电能质量领域的应用：暂降同源检测 同源暂降监测是系统电压暂降分析面临的关键技术难题之一。通过暂降波形特征编码和关联规则， 识别同源暂降，以规则匹配、相似度等为判据实现电压暂降同源检测。 Wen-xiHu, Xin-yue Song,Ruo-tian Yao,Hao Bai.Identifying

安全共享（隐私、授权、权限等） 数据合规 业务对象、规则、过程数字化 数据联接 数据实时可视 数据透明 数字业务化 数据采集 / 处理自动化、智能 化 数据中台定义与愿景 数据清洁 主题连接层，数据中台核心资产 • 建立“面向对象、面向主体、面向业务流”的 数据联接和标签 • 持续沉淀业务规则、算法、模型 • 建设公共数据服务， 减少重复开发 ）打造能高效承载数据中台建设的数据运营平台能力 中心 满足自助、智能的数据消费 • 识别多场景数据消费需求 • 构建数据消费快速响应机制 • 数据业务化，数据反哺业务，促进数字化 运营 业务对象、规则、过程数字 化 • 对准需求，驱动业务数字化 • 数据采集 / 处理自动化 • 持续数据治理，提升数据质量 内部数据 cloudscope 人员 Esee … 自助分析 实时可视 智能决策 运营监控 …… 数据计算（规则、算法、模型 等） 分摊 智能运维模型 销售 收入预测模型 业务平台 数据服务 数据开发 元数据管理 数据地图 数据清洗 数据共享 台 建 非结构化数据 业务日志 视频 流媒体

• 执行库存周转 • 自动分配or人工分 配 • ... • 整散分离 • 区域围栏 • 拣完发货 • 分拨方式 • ... • 按最小单位分配 • 按包装单位分配 • 按码盘规则分配 • ... • 库位清空原则 • 批次先进先出 • 效期先进先出 • 拣货最优 • ... 传统的拣货作业方式涉及打印发货单并人工分配任务给拣货员，存在效率低、优先级判断依赖人为等问题。波次管理旨在提升订单处理效 智能仓储优化场景-软件自动化的应用 条码自动化解析，实现精准识别与效率提升 制造企业常面临“同一物料多供应商条码规则不一”、“人工解析条码效率低且出错率高”等挑战，导致仓储流程脱节、库存数据失真。C-WMS支 持灵活的自定义标签编码解析策略，既可针对无码产品物料进行规则赋码，又可以针对产品不同供应商不同标准的标签规则进行快速解析，从中获 取关键信息进行使用。某半导体制造商应用后，条码解析效率从‘人工 5 分钟 / 商品编码：Item Code 小批次 ...  平均从人工5 分钟→系统5秒，解析准确率实现约 99.9%  据此测算，每年在相关环节可节约的人工及纠错成本约8万元。 条码输入→规则配置(多供应商规则库)→信息拆分→数据应用 PART 3 | 智能仓储优化场景-软件自动化的应用 收货质检→C-WMS 发起 “翻包任务”→生成 “一包一码” 翻包卡→绑定翻包台→贴卡完成全链路追溯