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标题: 十、大数据资源平台功能架构 [打印本页]

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作者: 九天猎人    时间: 昨天 01:25
标题: 十、大数据资源平台功能架构
一、大数据资源平台的功能架构图总体结构

   

     大数据资源平台功能架构图    关键组件：
1.用户（顶行）

  此部分标识与平台交互的各种利益相关者。 此中包括：

• 市领导
  
• 各部分分析师
  
• 区政府
  
• 外部组织
  
• 公民
  
• 开发职员
  
• 运营经理
  

2.功能模块（顶部水平部分）

  这些代表平台的重要功能地区：

• 门户（Portal）：用户访问平台的入口。
  
• 开放中心（开放中心）：方便数据共享和访问。
  
• 共享中心（共享中心）：管理数据共享和协作。
  
• 运营中心：监控和管理平台的运营。
  

3.核心系统（第二行）

  这些是支持该平台的核心应用程序和服务：

• 城市大脑：综合城市管理系统。
  
• 一网通办：统一政务服务平台。
  
• 城市运营系统（城运系统）：管理城市基础办法和服务。
  
• 社会管理：支持社会管理和政策制定。
  
• 经济运行（经济运行）：跟踪和分析经济数据。
  

4.服务平台（第三行）

  这些平台为平台提供特定功能：

• 业务中心件服务（业务中台服务）：支持核心业务流程。
  
• 人工智能中心件服务（AI中台服务）：提供语音、面部辨认等人工智能功能。
  

5.数据服务（第四行）

  重点关注数据交换、分析和访问：

• 数据共享交换服务（数据共享交换服务）：促进数据共享。
  
• 数据分析和可视化服务（Data Analytics和可视化服务）：实现数据分析和可视化。
  
• 数据开放服务（Data Open Services）：提供数据访问的API和工具。
  

6.数据处理层（第五行）

  详细说明数据处理的各个阶段：

• 开放层：包括查询、文件管理、消息处理、下载等功能。
  
• 数据可视化工具和探索工具（数据可视化工具、数据探索工具）：数据探索和可视化的工具。
  
• 协同开发与应用盘算（互助开发、创新环研究、申请盘算）：支持协同数据开发和处理。
  

7.数据存储和管理（第六和第七行）

  重点关注数据存储、组织和安全：

• 数据区（数据区）：根据数据的类型和访问级别对数据进行分类（例如，非结构化数据、实时数据、应用程序租户、共享层、标准层、数据湖）。
  
• 数据试验区：提供数据实验的情况。
  
• 外部开放区（外部开放区）：管理外部用户的数据访问。
  
• 数据沙箱（数据沙箱）：用于安全数据分析的隔离情况。
  
• 敏感数据脱敏区（对外数据脱敏区）：掩护敏感数据。
  
• 存储类型（存储）：指定存储技能，如分布式存储、数据仓库、内存缓存和 ROB 存储。
  
• 盘算方法（盘算）：包括批处理、统计分析、控制盘算和边缘盘算。
  

8.数据收集（第八行）

  描述收集数据的方法：

• 离线收罗（离线收罗）
  
• 实时收罗（实时收罗）
  
• 准实时收罗（准实时收罗）
  
• 流媒体收罗（流媒体收罗）
  
• 数据导入与报告（数据导入上报）
  
• 网络爬虫（互联网爬虫）
  
• IoT网关收罗（物联网网关收罗）
  

9.数据泉源（底行）

  标识数据的泉源：

• 政务采
  
• 公共服务数据（公共事业化数据）
  
• 行业数据 (行业数据)
  
• 互联网数据（互联网敏据）
  
• 物联网数据
  

10.运营和安全（右侧）

  重点关注平台的管理和安全：

• 运营与维护（运维）
  
• 数据管理（数据管理）
  
• 数据安全
  
• 数据目次 (数据目次)
  
• 安全合规管理（安全合规管理）
  
• 安全配置管理（安全配置管理）
  
• 数据标注 (数据标注)
  
• 网络安全分析（网络安全分析）
  
• 元数据管理（元数据管理）
  
• 安全变乱管理（安全变乱管理）
  
• 数据质量管理（数据质量管理）
  
• 敏感数据加密/脱敏（敏感数据加密/脱敏）
  
• 数据开发（数据开发）
  
• 数据泄露（数据泄露）
  
• 数据深度 (Data Depth)
  

表明：
该图代表一个综合大数据资源平台，旨在收集、处理、管理和共享数据，用于城市管理、政府服务和公共部分运营等各种用途。它强调数据的安全性、质量和可访问性。该平台利用一系列技能和方法来确保高效、有效地利用数据。

二、关键要点

• 以用户为中心的方法：该平台满意具有不同需求和访问级别的各种用户的需求。
  
• 数据驱动决策：该平台提供数据分析和可视化工具和服务，以支持明智的决策。
  
• 安全性和合规性：高度器重数据安全性、隐私性和法规合规性。
  
• 可扩展性和灵活性：该平台旨在处理大量数据并适应不断变化的需求。
  
• 集成和互操作性：该平台集成来自各种泉源的数据，并促进不同系统之间的数据共享。
  

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