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

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

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

件 （如交通事故或恶劣天气）发生时，模型可以快速生成新的交通疏 导方案，以减少对整体交通系统的影响。 以下是 AI 大模型在交通治理中的主要特点：  数据整合能力：AI 大模型能够整合多源异构数据，包括交通 监控视频、传感器数据、天气预报等，形成全面的交通态势感 知。  实时分析能力：通过高性能计算资源，模型可以在秒级甚至毫 秒级内完成复杂的数据分析和决策任务，确保交通管理的及时 变化等也会对交通系统造成瞬时冲击，增加了治理的难度。 交通治理还面临着数据量大、数据类型多样的问题。交通数据 的采集不仅包括传统的交通流量、车速、车道占有率等指标，还涉 及来自智能交通设备、车载传感器、社交媒体等多源异构数据。这 些数据的实时性、准确性以及融合处理能力直接影响到交通决策的 精准度。例如，基于历史数据的交通预测模型在面对突发情况时往 往表现出滞后性，需要通过实时数据的动态调整来弥补这一不足。 系统相互影响。  时间性和空间性特征：交通流量在时间和空间上的分布不均 匀，增加了治理难度。  突发事件影响：交通事故、天气变化等突发事件对交通系统的 瞬态冲击。  数据多样性：交通数据的多源异构性，包括传统交通数据、智 能交通设备数据、社交媒体数据等。  多部门协调：交通管理部门、城市规划部门、公共交通运营企 业和社会公众的多方利益协调。  技术落地挑战：AI、大数据等技术在交通治理中的实际应用面

c l e 0DI 作为其核心运行内核，须 采 用企业服务总线产品作为其核心运行内核，确保产品稳定性。 2)可集成性 平台提供丰富的 A PI 接口程序，实现异构数据源的共享和交换，支持 各 种主流、非主流关系型数据库、0DB C 数据源、We b Se rv i c e 、 T a b1 e d-Tx 通过集中的主数据治理平台，为所有信息的交互和集成提供了统一的编码 数 据。在异构系统之间协同业务处理的每个阶段，编码信息都是一致的，降低 了信 息核对的成本。通过主数据管理和集成保证了信息来源的唯一性和正确 性，为决 策支持和数据仓库系统提供准确的数据源，避免因为基础数据的多样 导致信息核 对、汇总、统计失误和错误。数据标准的应用提高了沟通的有效 性，节约了异构 系统之间的交互成本，提升了信息化的高端收益水平。 在，这都是数据质量管理需解决的问题。这需要数据集成系统根据数据清洗 规则 将它从业务数据库中挑出来，然后根据业务策略删除清理掉。 1〕 完全异构数据整合 有些情况下，用户需要将两个不同开发公司开发的应用系统进行全面整 合， 这就面临着将两种完全不同的数据结构最终整合成一个。这时，用户需要做 大量 的异构转换处理，数据集成系统内置丰富的数据转换函数和自定义脚本可以 很好 的支持用户此类需求。 5.1.3.2.4.大数据转换和装载

求准确、实时保存，该数据不可更改，不可删除。 42 XX 旅游数据中心大数据集成应用平台 1.4.2.3 数据处理流程 数据中心的数据建设流程如下图所示： 数据处理流程包括数据采集、数据管理、数据服务、数据应用。数据采集 对异构数据进行抽取、存储；数据管理对采集的数据进行清洗、转换、汇集、 规整、标准化及质量监控，为数据分析提供符合要求的基础数据；数据服务对 用户和业务系统提供查询、分析、报表、统计、展示等服务或接口；数据应用 管理机 制。快速提供数据变换过程和依赖描述，有助于指标和统计口径的理解，为分 析应用结果提供数据质量保障。 1.4.2.5.2 数据交换 数据交换是解决多数据源、跨网络的数据采集和交换，涵盖异构数据抽取 与存储、实时定时数据抽取与存储、定时任务调度、数据交换管理与监控等子 功能,数据交换是数据中心的核心功能。 1.4.2.5.3 数据整合 数据整合是按照数据标准规范及应用需求，对采集的不同源、不规则、不 大数据云服务子平台采用九次方大数据融合平台，包括数据采集、数据存 储、数据计算分析、数据建模、数据资源管理和标准管理模块，为用户提供了 有效的大数据抓手，支持数据库、文件、实时数据流、API 数据等各种内外部 异构数据源的“管道式”接入，通过数据工厂的“傻瓜式”配置实现大数据挖掘全过 程，同时通过大数据工具库托管方式，为开发者和模型工作者提供最好的数据 和计算体验，支撑数据工具的编写、计算、校验、结果存储和展现。

各级政府 的重要战略任务。工业园区具有产业集聚度高、信息化需求迫切的 特点，亟需通过构建大模型底座来支撑数字政府的深化应用。大模 型底座作为人工智能技术的集大成者，能够有效整合园区内的多源 异构数据，提供智能化决策支持，优化资源配置，提升管理效率。 通过大模型底座的部署，园区能够实现从传统管理模式向数据驱 动、智能决策的转变，为企业和居民提供更加精准、高效的公共服 务。 具体而言 层，各层之间通过标准化接口实现松耦合，确保系统的高可用性和 可维护性。 数据层作为底座的基础，采用分布式存储技术，支持结构化、 半结构化和非结构化数据的统一管理。通过数据湖架构，实现多源 异构数据的集成与治理，为上层提供高质量的数据支持。同时，引 入数据安全和隐私保护机制，确保数据在采集、存储和传输过程中 的安全性。 计算层是大模型底座的核心，主要负责模型的训练、推理和优 化。采 层、服务层和应用层 四个核心层次，各层次之间通过标准化的接口和协议进行交互，确 保系统的灵活性和可维护性。 数据层是大模型底座的基础，负责数据的采集、存储和管理。 该层通过整合工业园区的多源异构数据，包括传感器数据、企业运 营数据、环境监测数据等，形成统一的数据湖。数据层采用分布式 存储技术，支持 PB 级数据的实时处理与高效检索，同时通过数据 清洗、标准化和标签化等预处理流程，确保数据质量满足模型训练