税务大数据中心建设方案 台等，提供从底层资源，到上层应用和数据管理的一体化管理平台，支持云基础架构以及 各类物理资源、虚拟资源的管理，为网络应用提供安全、可靠的运行支撑环境，并面向大 数据应用提供多源异构大数据的存储与处理。 4.3.3.1.1 产 品 定 位  管资源：快速地构建起跨地域的云平台基础架构，对其中的物理资源和虚拟资源 进行灵活的管理，对用户的 IT 需求实现快速的交付，并且支持资源弹性动态扩展。 云安全保障。身份认证、访问控制、容灾等，另外还包括从物理层、虚拟层到服 务层、应用层的安全保障体系。 4.3.3.1.6 产 品 功 能 融合管理的云基础架构  将多地传统数据中心快速整合并虚拟化，兼容各种异构的x86 服务器、各种 品牌的存储设备及网络设备。 按需交付、弹性扩展的IaaS 服务  云主机：Windows 、Linux 全系列虚拟机，并可根据用户需求进行定制。  云硬盘：各种规格的云硬盘的快速挂载和使用。 功能单元，可以根据各种行业应用和最终用户的需求，进行不同的组合，适应用户的不同 业务场景，完成大规模行业数据的挖掘分析和应用对接。 作为大数据分析平台，系统具有如下特点：  软硬件国产自主可控  多源异构数据接入  数据关联融合、统一访问  大规模、高性能、可扩展  高可靠、高可用 4.3.3.3.1.1 大 数 据 平 台 介 绍 4.3.3.3.1.1.1 平 台 功 能 框

潜力，使信息化建 设更好地服务于企业生产和管理，为油气田企业的发展创造良好的信 息支撑环境。 新疆油气对数组有油气的定义：数字油气以油气实体为对象，以 地理空间坐标为依据，通过海量存储和异构数据的融合，用多媒体和 虚拟现实技术实现油气地上地下的多维空间表达。空间化、数字化、 网络化和可视化是数字油气的基本特征。这一概念将油气当作一个整 体进行信息化管理，强调信息化整体的一致性和业务板块的协调性， 间坐标为基础，以油气勘探、评价、开发、生产、储运价值链为主 “ 线，以分层的业务架构为主体，建立一套 横向 ” 到边、纵向到底 统 一 的流程标准和数据标准体系，整合全价值链上的生产管理、科学研 究、经营管理等各种同构、异构数据，应用地理信息技术和可视化、 虚拟现实等技术实现油气各种对象信息的地上地下的多维空间表达。 国内各油气企业在 2000 年后纷纷将数字油气列为企业信息化 发 展的战略目标。 2000 “ 助决策等技术。在中石化西南分公司的新场气田进行了示范应用。 “ ” 十一五 期间，为加快数字油气建设步伐，国家科技部设立 863 “ ” 项目 数字油气田关键技术研究 ,重点攻关油气田多源、异构 数 据集成技术和多尺度三维表征等技术，初步建成数字油气田应用系 统，为数字油气田理论完善和油气田信息化实践提供指导。 该项目由胜利油气和石油大学、北京科技大学联合承担。 2009 年

采用分布式计算框架，支撑海量数据快速处理与检索 ........... 28 采用混搭式大数据平台，实现大数据统一管理与服务 ........... 29 采用云化 ETL 技术实现异构数据接入与采集 ................... 30 采用数据仓库及大数据分析技术，实现数据分析与挖掘 ......... 31 采用面向服务架构（SOA）构建系统应用 .. 等；IOC 大屏幕系统建设，用于城市运行实时监控、调度、指挥所需的大 屏幕设 备及集成。 （三）城市智能中心（IOC）大数据平台及应用建设。 1、城市数据体系及标准规范建设； 2、城市跨部门、异构数据整合与大数据建库； 3、城市大数据支撑平台建设。包括城市数据采集与交换、存储与组织、共 享与服务、分析与挖掘、治理与管控、运营平台等建设； 4、城市智能中心（IOC）监控与调度系统建设； 梳理城市数据分类、目录及指标体系。 （2）制定城市大数据相关标准规范。包括城市数据的分类与指标体系、采 集与更新、共享与服务、应用接口、数据建模、质控与安全等方面的标准规范。 2、城市跨部门、异构数据整合与大数据建库； 结合经开区城市智能运营和 管理需求，实现城市空间数据、视频、工业经济 及宏观统计、政务审批、构筑物、商事主体、人口、重点危险源、城市公共空 间、 城市公共设施及智能设备

采用分布式计算框架，支撑海量数据快速处理与检索 ........... 28 采用混搭式大数据平台，实现大数据统一管理与服务 ........... 29 采用云化 ETL 技术实现异构数据接入与采集 ................... 30 采用数据仓库及大数据分析技术，实现数据分析与挖掘 ......... 31 采用面向服务架构（SOA）构建系统应用 .. 等；IOC 大屏幕系统建设，用于城市运行实时监控、调度、指挥所需的大 屏幕设 备及集成。 （三）城市智能中心（IOC）大数据平台及应用建设。 1、城市数据体系及标准规范建设； 2、城市跨部门、异构数据整合与大数据建库； 3、城市大数据支撑平台建设。包括城市数据采集与交换、存储与组织、共 享与服务、分析与挖掘、治理与管控、运营平台等建设； 4、城市智能中心（IOC）监控与调度系统建设； 梳理城市数据分类、目录及指标体系。 （2）制定城市大数据相关标准规范。包括城市数据的分类与指标体系、采 集与更新、共享与服务、应用接口、数据建模、质控与安全等方面的标准规范。 2、城市跨部门、异构数据整合与大数据建库； 结合经开区城市智能运营和 管理需求，实现城市空间数据、视频、工业经济 及宏观统计、政务审批、构筑物、商事主体、人口、重点危险源、城市公共空 间、 城市公共设施及智能设备

合规成本高：数据分级分类标准不统一，敏感数 据（如医疗、金融）脱敏处理需专业团队，数据供给 方难以承担人力与资金成本。 · 挑战二、数据流通效率低 ① 跨域系统数据协议不统一：政府、企业、行业数 据分散在异构应用系统中，数据结构、接口标准不统 一，跨域流通效率低； ② 安全与实时性矛 “ 盾：为满足 数据不出域、可用不可 ” 见 安全要求，隐私计算（如多方计算、同态加密、联 合分析）导致计算性能延迟增加 3、数据空间与 AI 协同发展的关键挑战 在当前数智化转型加速的时代，数据与人工智能的协同创新成为推动各行业数字化、智能化升级的引擎。然而， 这 “ ” 一融合过程中面临多重挑战， 数据壁垒、隐私合规、技术异构性、信任机制不透明 成为数据 驱动 AI 创新的关键 瓶颈，Data+AI “ ” 协同创新存在 三不可 的核心挑战。 3.1 挑战一、数据 AI 不可见 图 5 数据湖仓的架构演进发展历程 新要求，因 此 Data For AI 用数核心诉求是让全量数 “ 据 AI 看得 ” 见 。 · 多形态异构技术体系，跨系统数据 AI 不可见 当前模型训练 / 推理数据涉及多主体、多云、多业务 系统间的数据集成与数据汇聚，由于多主体大数据 平台建设采用异构技术平台、不同元数据管理、独 立数据接口标准，导致跨主体跨域间数据无法高效 流通、无法高效发现、汇聚、治理、加工、访问与检

年报告，全球顶级对冲基金中已有 78%将深度学习纳入核心 交易策略，其资产管理规模年均增长率达 23%，显著超越传统量化 基金表现。这一趋势背后是 AI 技术在处理高维非线性市场数据时 的独特优势：通过实时分析海量异构数据（包括行情数据、新闻舆 情、卫星图像等），AI 系统能够发现人工难以捕捉的微观市场规 律，并在毫秒级响应时间内完成交易决策。 当前 AI 量化交易系统的核心价值体现在三个维度：  风险 的动态学习能力相结合，通过数据驱动的方式捕捉市 场非线性规律，实现收益优化和风险控制。典型的 AI 量化交易系 统包含数据层、算法层、交易层三大模块，形成从市场信号识别到 订单执行的闭环。 数据层负责处理多源异构金融数据，包括：  结构化数据：交易所高频行情（1 分钟级 Tick 数据）、基本面 指标（PE、ROE 等）、宏观数据（CPI、利率等）  非结构化数据：财经新闻文本、社交媒体舆情、卫星遥感图像 保护措施。 2.2 AI 在量化交易中的应用 在量化交易领域，AI 技术的应用已从辅助决策发展为驱动交易 策略的核心引擎。其核心价值在于通过机器学习、深度学习及自然 语言处理等技术，实现对海量异构数据的高效挖掘与动态建模，从 而提升策略的适应性与收益稳定性。以下是 AI 在量化交易中的典 型应用场景与技术实现路径： 数据预处理与特征工程 AI 通过自动化特征提取与降维技术处理金融数据的非线性和高噪声

对审计底稿逻辑完备性的自动校验能力，导致约 28%的监管问询源 于底稿链条断裂。 在此背景下，构建深度融合审计专业知识的智能体成为破局关 键。这类系统需要同时满足三个刚性要求：审计准则的强合规性约 束、海量异构数据的实时处理能力，以及审计判断的可追溯性。这 要求技术方案必须采用模块化架构，既能继承现有审计方法论的核 心逻辑，又能通过机器学习优化风险评分模型，最终形成人机协同 的审计增强模式。 1.2 倍，同时将人为错误率降低至传统方法的 1/3 以下。 具体而言，人工智能在审计领域的应用主要体现在三个维度： 首先是自动化数据采集与清洗，通过智能体对接财务系统、银行对 账单和税务平台，实现多源异构数据的实时归集与标准化处理，解 决传统审计中数据孤岛问题。某试点项目数据显示，采用智能体 后，数据准备周期从平均 72 小时缩短至 4 小时以内。其次是风险 识别与异常检测，基于深度学习模型分析历史审计案例和行业风险 实践为例，其年度审计项目中，仅财务报表科目核对环节就需投入 超过 2000 人天，且人工错误率高达 3%-5%，而 AI 技术的成熟为 流程重构提供了可能。 审计智能化的核心痛点可总结为以下三点： 1. 数据异构性：企业 ERP、银行对账单等数据源格式差异大，预处 理消耗 40%以上工时 2. 规则迭代滞后：现行审计准则每年更新，但人工维护的检测规则 更新周期长达 3-6 个月 3. 风险识别盲区：传统抽样方法仅覆盖

县级公共大数据资源中心 建设方案 V 基于 CDH 构建的 S 县大数据资源中心大数据底座支撑平台 ，可提供安全可靠的 异构存储环境，提供大数据存储和计算能力的基础平台，如关系型数据库、非关系型 数据库、分布式文件存储等，确保 S 县数据资源在数据安全、有序、高效的存储。 3.2.1.2 分布式存储 在本次项目中 县级公共大数据资源中心 建设方案 V 靠的双向信息传递。 3.3.1.1 架构设计 鉴于数据源应用的异构平台、异构系统接入的复杂性，数据共享交换平台建设应统 一技术架构、统一接入标准规范（包括技术规范、接入规范、管理规范、运行规范 等），同时既要充分考虑系统的安全性、可扩展性，又要充分考虑数据交换的实时性、 文件连续性、采集状态、传输速率等。 获取信息资源中定义的信息资源更新频率，自动实现采集、可以配置全量或者增量 采集方式 ，可以配置数据提供部门在数据中心部门前置库的存储位置等。 3.3.4 数据交换前置 （1）异构数据接入需求 数据共享交换系统连接项目内各交换部门、交换中心、是实现信息交换的基础设施， 必须针对常见的数据库、文件、服务接口协议等进行适配转换，支持结构化数据和非结 构化数据交换，可进行多种

而今天的数据中心环境有了很多变化，比如应用特点和负载模型、开发模式、 评价体系等，这导致了传承至今的设计原则不再适用。云计算技术可为数据中 心计算服务，必然成为是未来的发展趋势。 通过云计算数据中心的建设，实现异构信息系统之间的数据交换和共享。 明确业务系统与数据中心平台的接口规范；保证数据的准确一致，“谁产生、谁 维护”；建立可以提供整个学院综合查询和决策支持所需的数据信息，为学校的 决策支持积累数据 新开普系统开发采用 SOA 的架构来进行设计和开发，SOA 是当前先进的软 件设计架构，采用基于服务的设计理念，遵循 SOA 相关标准与规范（服务组件 架构 SCA、服务数据对象 SDO），来解决异构系统间的集成，建立学校的 WebService 服务库和服务管理平台（SMP），为教师、学生、行政办公人员提 供个性化的服务，可以提高系统的可维护性和软件代码的重用性，降低学校对 IT 资源的投资。 制定统一业务系统数据库建设标准；  制定业务系统的集成标准，按统一的数据标准和集成标准，指导和协 助各部门完善原有系统或重新开发新系统；  数据平台建设要保证全校信息编码的统一和一致；  保证任何两个异构业务系统之间的数据共享，且需要基于一种安全、 可管理的模式进行；  保证任何两个业务系统之间没有冗余业务数据；  保证遵循“谁产生、谁维护”的原则，所有的数据都有特定的产生者和维 护者。

IT 工具，也没有取代在这些工具的自动化功能，它 只是实现集成并指导其他系统行动。作为资源调度必须能够和各种资源对象 （包括各种操作系统、虚拟化、存储、网络、数据库、中间件和应用软件）集 成，实现异构跨平台的统一管理， 资源调度模块应该为所有接口提供抽象层，通过抽象层与被调度的的应用 双向交互，如果应用发生变化，只需要修改相应的抽象层，而无需对流程本身 做任何修改。如创建虚拟机操作，通过抽象层用户无需关心创建虚拟机应用的 的方式传入需要资源的资源中心，再将资源解压， 导入新的资源中心，从而提供新的服务。 1.13. 数据平台架构设计 “智慧城市行业应用云平台”由于需要对大量行业应用提供支撑，将涉及到 大量分布、异构数据管理系统。如果由云平台统一承载数据访问和集成，会陷 82 智慧城市平台架构规划及设计 数据资源层包含云平台所能访问的一切信息数据资源。数据资源主要有分 布的、异构的数据库，如关系数据库、XML 数据库。 根据上述分层数据平台架构模型建立的“智慧城市行业应用云平台”的数据 平台如下图所示： 在数据平台架构中，设计数据管理平台将事务逻辑层和数据访问层的功能