综合数据资源汇聚（数据资源整合业务）

本篇文章给大家谈谈综合数据资源汇聚，以及数据资源整合业务对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享综合数据资源汇聚的知识，其中也会对数据资源整合业务进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、我国启动首个大数据综合试验区建设
• 2、“三大体系”指的是什么意思
• 3、什么是数字政务的核心资源和支撑
• 4、大数据的数据整合和资源共享技术有哪些
• 5、2021-09-13 一体化综合指挥平台与市级平台主要任务
• 6、数据资源一体化所带来的好处包括

我国启动首个大数据综合试验区建设

我国启动首个大数据综合试验区建设

贵州大数据综合试验区建设9月18日正式启动，致力于构建“先试先行综合数据资源汇聚的政策法规体系、跨界融合综合数据资源汇聚的产业生态体系、防控一体综合数据资源汇聚的安全保障体系”。这是国务院本月初印发《促进大数据发展行动纲要》后我国启动的首个区域试点。

据新华社9月21日消息，贵州省委常委、贵阳市委书记、贵州省大数据产业发展领导小组副组长陈刚在此间召开的新闻发布会上说，贵州将全力打造大数据示范、大数据集聚、大数据应用、大数据交易、大数据金融服务、大数据交流合作、大数据创业创新“七大平台”，实施数据资源汇聚、政府数据共享开放、综合治理示范提升、大数据便民惠民、大数据三大业态培育、传统产业改造升级、信息基础设施提升、人才培养引进、大数据安全保障、大数据区域试点统筹发展“十大工程”。

国家发改委高技术产业司信息化处处长王娜说，推进大数据综合试验区建设，将起到示范带头、统筹布局、先行先试三大作用。开展综合试验区的地区具备一定的基础条件，在数据共享开放、大数据产业发展的支撑，数据应用创新以及数据安全保障方面有较好的基础。通过综合试验区布局建设来强化大数据中心的国家统筹布局，可以有效控制新建中心，盘活存量资源，促进聚集发展。

按照要求，贵州省将通过综合试验区建设，探索大数据应用的创新模式，培育大数据交易新的做法，开展数据交易的市场试点、鼓励产业链上下游之间的数据交换，探索数据资源机制，规范数据资源的交易行为，建设大数据的投融资体系，促进形成新的业态。

据综合数据资源汇聚了解，作为《促进大数据发展行动纲要》点名的大数据综合试验区，贵州省在全国率先筹建省级政府数据统一汇聚、共享、开放和交换平台——“云上贵州”系统平台，明年将率先形成省、市、县三级政府跨部门、跨区域、跨领域的数据共享共用新格局。此外，贵州将在全国率先完成信息基础建设立法工作。

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“三大体系”指的是什么意思

“三大体系”是指构建先行先试的政策法规体系、跨界融合的产业生态体系、防控一体的安全保障体系；“七大平台”则是指打造大数据示范平台、大数据集聚平台、大数据应用平台、大数据交易平台、大数据金融服务平台、大数据交流合作平台和大数据创业创新平台；“十大工程”即实施数据资源汇聚工程、政府数据共享开放工程、综合治理示范提升工程、大数据便民惠民工程、大数据三大业态培育工程、传统产业改造升级工程、信息基础设施提升工程、人才培养引进工程、大数据安全保障工程和大数据区域试点统筹发展工程

什么是数字政务的核心资源和支撑

我国电子政务经过二十年的建设，各个部门都建立了众多信息系统，积累了丰厚的数据资源。但是各部门独自建设的模式，也出现了严重的“信息孤岛”、重复投资、重硬轻软、信息资源开放共享不够、信息安全挑战突出等问题，制约了政府开展社会治理、服务民生、发展产业经济的步伐。
2021 年 3 月，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要》中“加快数字发展建设数字中国”单设篇章，将其战略地位提到前所未有的高度，对“加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”进行了全面战略部署。
01 了解政务大数据
数字政府是一种新型的政府运行模式，它以新一代信息技术为支撑，通过网络化、数字化、平台化、智慧化的推进方式与实施路径，促进实体政府虚拟化形成的一种组织架构分布式、政务运行一张网、公共服务无纸化、社会治理精准化的新型政府形态。
而大数据是助力数字政府的核心力量：
大数据汇集了来自各个领域的、丰富的数据资源，打破了部门的“藩篱”，使得各个部门可以站在全局层面观察和思考问题，调动更广泛的资源解决问题，从而实现更加便捷的服务、更科学的决策、更精准的治理。
大数据思维将改变传统的工作模式，各个政府部门都要建立“用数据说话，用数据决策，用数据管理，用数据创新”的新型运行机制，从定性管理向定量管理转变，由粗放管理向精准化管理转变。
大数据与业务的融合将发展出创新的业务模式，例如：基于大数据优化城市布局、基于大数据的风险预警等，特别是基于大数据的人工智能技术，将来会极大地革新政务的运行体系。
政务大数据平台采集来自政府部门、社会机构、互联网等的视频、感知设备、社交媒体、定位信息等信息资源，对多源异构的数据进行处理，为城市级的跨部门、跨系统、跨业务的联动提供大数据应用环境，并为政府与社会信息资源的融合创新、政民互动提供技术支撑，推动电子政务升级为“智慧政务”，形成以透彻感知、快速反应、精细管理、科学决策、业务联动、主动服务为特征的新型政务运行模式。
政务大数据总体逻辑图
02 大数据平台总体规划
政务大数据架构总体分为数据资源、基础支撑平台、数据中台三部分。
数据资源包括对公安、民政、应急等委办局的各类数据对接.
基础平台依托各类大数据组件构建数据治理平台以及智能搜索、智能标签、预警平台、知识图谱、区块链平台、物联感知平台等数据智能分析引擎。
数据中台基于基础支撑平台，构建政务大数据资源池，沉淀政务的基础库、主题库、专题库、要素检索库、标签库、预警库，并通过数据服务、共享交换支撑上层应用及政府各部门业务建设。
政务大数据总体架构图
03基础支撑平台建设
1.数据治理平台
数据治理平台深度封装数据汇聚、数据开发、数据治理、数据服务以及数据资产运营能力，构建政务数据中台的数据资产化体系和资产服务化体系，解决政务数据存、通、治、用的问题，提升数据应用效率和数据资产价值。
2.智能搜索
基于全文检索引擎搭建支持PB级别的一站式智能搜索平台，可将城市部件等政务数据入库，通过平台内置的语义理解、分词器、空间算法等，帮助政府快速搭建数据搜索服务，提供包括语义搜索、一键搜索、批量搜索、递进搜索、空间搜索等强大、高性能的搜索能力。
3.智能标签
智能标签提供一站式可视化操作界面，将结构化数据变为价值密度更高的标签数据，以实体为中心构建整个标签体系，通过平台的存储计算能力进而为智慧政务应用提供人员画像、企业画像、推荐服务、群组分析等能力。
4.预警平台
预警平台主要用于规则组合实现专家规则定义，根据不同的规则预警模型组合，关联不同的事件、人口、智能感知设备等数据，定义处理数据之间的关联关系，设置数据警告阈值，达到智能预警。例如智慧城市中的渣土车预警、水浸点预警、工地安全帽佩戴预警。
5.区块链平台
区块链平台基于开源底链技术实现灵活的账本管理，基于清晰的模块设计，构建了稳定、健壮的区块系统。封装区块链技术不可篡改、不可伪造的的特性，适用于电子证照、司法取证、合约管理等场景。
6.物联感知平台
物联感知平台提供物联感知设备的全生命周期管理，构建多维、全面、实时的设备信息、监控和数据处理体系。例如对智慧灯杆、摄像头、环境监测设备等城市感知部件的对接，支持十多种主流物联协议接入以及定制协议快速适配。借助强大的规则引擎在线进行规则配置，动态创建规则任务，构建全方位的物联感知平台。
04 政务数据资源汇聚
政务大数据平台需要汇聚多源异构的数据资源，可对省、市、区、部门部门多层级的各类数据进行汇聚，也可对社会互联网数据进行汇聚。
例如：来自公安、民政、工商等部门的人口、法人等结构化数据，来自交通部门的车辆视频监控等非结构化数据，来自互联网的社交网页等等，数据汇聚针对各种数据类型提供了汇聚适配器，覆盖了关系型数据库、文档、图片、音频、视频、网页、Json、xml等各种类型数据；
另外，针对数据实时性的差异性要求，提供了离线数据汇聚、实时数据汇聚、流数据汇聚等方式，从而实现统一汇聚各类数据资源。
政务数据资源汇聚图
05 政务大数据资源池建设
数据资源池核心数据来源主要来自于政府各委办局数据及省市级共享交换平台回流数据，包括各政务部门如公安、市监、城管、住建等政务服务部门的共享数据。
通过数据采集，将数据来源中各部门的数据通过共享交换、采集沉淀到数据资源池的原始库。对数据进行清洗整合，对原始库中的数据进行数据标准化处理，包括提取、清洗转换、关联、比对、标识和分发，建立形成基础库。
同时根据政务各业务领域的数据需求，治理形成主题库、专题库、要素检索库、标签库、预警库等资源库，构建政府核心数据资产，以支撑政府服务部门各类业务应用的开展。
政务数据资源池
1.基础库
以数据资源整合为基础，以数据共享开放为重点，以分析应用服务为核心，以体制机制创新为保障，统筹建设，统一标准，汇聚分散在各政务部门、各企事业单位的各类数据资源，融合形成人口、法人、地址、事件、物联网感知五大公共基础数据信息，为一网统管、一网共治、一网协同、一站直通的建设，提供数据支撑。进一步建设完善全面的数据链条，打破信息孤岛，实现“横向到边，纵向到底”全方位立体化的数据资源的共享服务。
2.主题库
以城市大数据为基础，围绕经济民生、城市建设与安全、生态环境等主题构建不同专业领域的专题分析应用，构建民生服务、城市建设、公共安全、城市环境、经济发展等主题库，深度挖掘城市运行状态变迁中的知识，用数据分析和仿真预测为城市管理者提供决策支持。通过持续的经验积累和知识沉淀，使得数据分析决策模型的预测能力和精准度逐步提高。
3.专题库
结合基础库、主题库的内容以及数据的采集情况，开展专题库建设，对数据进行更加深入的挖掘，针对特定事项进行特定的深入分析、形成基于专题的详细指标体系，如重大活动安保专题库、重大节日专题库、重大事件专题库、城市宜居专题库。
4.要素检索库
依托数字底座能力，赋能政务大屏可视化应用，并结合地图联动提供数据全要素展示。将政务数据资源中具有位置属性的要素数据导入全文检索引擎，包括城市部件、建筑信息、应急资源、安全资源和服务资源等信息。利用数据检索为上层应用提供区域范围检索、数据模糊检索等能力，赋能一网统管地图可以快速渲染相关要素数据。
5.标签库
标签库依托城市事件标签引擎提供建模能力，基于汇聚治的各类政务数据，重点围绕人口基础库、事件基础库、企业基础库数据提取各类实体的基本属性、业务特征，通过对实体进行标签运算，构建人口标签库、事件标签库及企业标签库，从而为后续在政务应用中构建企业画像、事件画像、企业画像等数据挖掘和业务分析提供数据支撑。
6.指标库
城市运行生命体征指标体系根据城市规模及管理的需求，从经济、政治、文化、社会、生态、公共安全、交通等领域将城市数字化，实现对城市的标准量化定义。围绕不同业务场景需求，以服务多部门多业务需求为目标，总结提炼出城市特征指标，为城市精细管理和科学决策提供“说明书”。
7.预警库
预警库依托城市事件预警引擎能力，以分布式方式采集来自于电子政务网络的实时事件、感知设备和告警事件数据。结合政府各部门业务需求构建预警规则，通过智能的关联分析比对后，快速定位预警事件的来源，准确判定预警事件类型及风险等级，集中汇总辖区整体安全风险预警信息。有效支撑用户发觉高风险安全事件，进而触发安全事件处理流程，督促相关责任人快速解决问题和故障。
06 政务数据共享交换
数据的共享交换实现了对政府各部门的数据赋能，更好的解决各部门的业务难点问题，全面提升政府运行效能。基于数据资源管理平台，以统一门户为交互入口，依托资产目录、数据需求与数据服务，实现向各政务部门提供一站式数据共享服务。
数据共享交换架构图
07 项目案例
1.某市城市运行管理中枢项目
某市城市运行管理中枢，集“运行监测、预测预警、协同联动、决策支持、指挥调度”五大功能于一体，融合汇聚经济运行、应急管理、城市管理、营商环境、民生服务等全域城市治理数据，建成24大主题应用场景，推动城市运行管理更加科学化、精细化、智能化。
2.某区智慧城市项目
某区智慧城市打造“令行禁止、有呼必应”综合指挥调度平台。以党建为总引领、令行禁止为总目标，有呼必应为总机制，实现企业项目共建、城市管理共治、政务服务共享。
3.某市一网统管项目
某市一网统管平台基于对城市要素的全面感知和智能研判，从人口、交通、环境、经济、事件等多个维度，构建主题场景，透过场景数据直观感受城市运行状态，构筑领导驾驶舱，实现一屏观全貌。
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全域数据一体化构建① | 数据治理平台
数据资产管理体系理论支撑
主数据管理，企业数字化建设基础
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日本是爱好和平的国家吗？
6.4w人表态
不是
是
杠
说实话，我觉得日本这个国家真的很不怎么和平，除了军事上的安保外，其余的都是为了自己的利益，没有什么好意思说的
我
确实挺核平的
秀
和好不可能造成我国3500万同胞死亡
欣
日本爱好和平的那一天，天下的狗就不叫了。
纯
天生的强盗，物资不发达，从明朝就开始骚扰我国边境，烧杀抢掠，争夺物资
懒
我去尼玛的日本，打小日本老子第一个上
追
不和平在哪？
打
打日本鬼子??～老子～第一个～上[咒骂][咒骂][咒骂][咒骂][咒骂][咒骂][咒骂]
坦
为什么！为什么！还有百分之十一说它和平和平????????
柔
我太爱日本了
371条观点
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大数据的数据整合和资源共享技术有哪些

非常多的，问答不能发link，不然我给你link了。有譬如Hadoop等开源大数据项目的，编程语言的，以下就大数据底层技术说下。
简单以永洪科技的技术说下，有四方面，其实也代表了部分通用大数据底层技术：
Z-Suite具有高性能的大数据分析能力，她完全摒弃了向上升级(Scale-Up)，全面支持横向扩展(Scale-Out)。Z-Suite主要通过以下核心技术来支撑PB级的大数据：
跨粒度计算(In-DatabaseComputing)
Z-Suite支持各种常见的汇总，还支持几乎全部的专业统计函数。得益于跨粒度计算技术，Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案，继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算，我们称之为库内计算(In-Database)。这一技术大大减少了数据移动，降低了通讯负担，保证了高性能数据分析。
并行计算(MPP Computing)
Z-Suite是基于MPP架构的商业智能平台，她能够把计算分布到多个计算节点，再在指定节点将计算结果汇总输出。Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源，不管是服务器还是普通的PC，她对网络条件也没有严苛的要求。作为横向扩展的大数据平台，Z-Suite能够充分发挥各个节点的计算能力，轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。
列存储 (Column-Based)
Z-Suite是列存储的。基于列存储的数据集市，不读取无关数据，能降低读写开销，同时提高I/O 的效率，从而大大提高查询性能。另外，列存储能够更好地压缩数据，一般压缩比在5 -10倍之间，这样一来，数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。良好的数据压缩技术，节省了存储设备和内存的开销，却大大了提升计算性能。
内存计算
得益于列存储技术和并行计算技术，Z-Suite能够大大压缩数据，并同时利用多个节点的计算能力和内存容量。一般地，内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算，CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速，是实现大数据分析的关键应用技术。

2021-09-13 一体化综合指挥平台与市级平台主要任务

2021年4月综合数据资源汇聚，《数字山东2021行动方案》中明确提出，“加快建设整体高效综合数据资源汇聚的数字政府，加快建设一体化综合指挥平台”。

根据 《山东省一体化综合指挥平台建设工作方案（征求意见稿）》 ，综合指挥平台以全省“一个平台一个号、一张网络一朵云”为依托，按照统揽全局、指挥各方的定位，整合各级各部门指挥调度和综合运行类系统及相关数据资源，集综合指挥调度、数据汇聚应用、风险防范预警、事件应对处置、服务科学决策等功能于一体，及时掌控全省各层级、各方面重要动态和突发状况，做到横向上部门互联、纵向上各级贯通，为各级各部门统一调度指挥和科学决策提供支撑，实现“一屏观全省，一网管全省”。

构建平台主体架构共计包括四个部分，第一建设省级指挥中枢，第二建设市级子平台，第三建设部门分平台，第四接入其他部门系统。

    其中建设市级子平台要求为参照省级平台架构，结合各地实际，充分利用智慧城市等综合运行平台，及综治、公安、应急、城管等领域已有系统，统筹接入市县部门相关应用系统和业务数据，建 设市级子平台，满足本市一体化综合指挥要求。在市级统筹下，有条件的县（市、区）可建设县级子平台综合数据资源汇聚；不建设县级子平台的，县级系统和数据直接接入市级平台。

在平台建设实施步骤与任务分工中， 平台框架构建阶段 （2020年7月-12月）各市主要任务包括：

    （1）梳理形成首批系统和数据接入清单，完成各市已有智慧城市等综合运行平台及综治、公安、应急、城管等领域已有系统接入；

    （2）完成本地区已有视频监控资源和融合通信能力整合接入；

    （3）市级主要指挥调度场所（中心）完成视频会商系统部署；

    （4）制定市级子平台建设方案，完成本地区平台总体布局规划，全面启动市级子平台建设；

    （5）推动初步形成本地区业务管理和协同机制。

平台主体功能建设阶段 （2021年1月-6月），各市主要任务包括：

    （1）结合省级主平台、市级子平台、部门分平台建设总体要求，建立本地区平台建设相关工作统筹推进和协作配合机制；

    （2）部分具备条件的重点市基本完成市级子平台建设，完成本市已有智慧城市等综合运行平台及综治、公安、应急、城管等领域已有系统整合，并整体接入省级主平台；

    （3）其他各市完成市级子平台基本框架搭建；

    （4）需建设县级子平台的市，全面启动县级子平台工作；

    （5）完成县级主要指挥调度场所（中心）视频会商系统部署；

    （6）推动形成本地区业务管理和协同机制。

平台全面应用阶段 （2021年7月-12月），各市主要任务为

    （1）全面完成市级子平台建设，进一步完善到省级主平台的资源汇聚接入；

    （2）需建设县级子平台的市，县级子平台基本具备服务能力并接入市级子平台；

    （3）各市子平台形成对本地区各项业务的有效覆盖；

    （4）探索开展智能化、智慧化能力建设；

    （5）利用省级主平台、市级子平台服务支撑能力，探索开展智能化、智慧化应用试点。

平台优化提升阶段 （2022年1月-12月），各市主要任务为

    （1）各市市级子平台完成对市县业务及相关系统和数据资源的全面整合，并实现对乡（镇、街道）、村（社区）、网格等基层单位的有效覆盖。

    （2）需建设县级子平台的市，推动完成县级子平台建设；

    （3）开展市级子平台智能化、智慧化能力建设；

    （4）利用省级主平台、市级子平台服务支撑能力，开展智慧化应用。

最后，在重点任务中构建平台主体架构外，还包括 强化平台基础支撑 （强化政务云服务支撑、强化政务网络支撑、强化数字资源支撑、强化通用服务支撑、强化标准规范支撑、强化安全防护支撑）， 健全管理运行机制 （完善业务管理机制、完善部门协同机制、完善长效运行机制）等具体工作。

数据资源一体化所带来的好处包括

数据资源一体化所带来的好处包括：大数据是大量、高速、多变的信息，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力回与最佳答化处理。大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。

数据资源一体化即对相关数据库内的数据对象去除重复信息的整合方式 ,提供给用户的不单是统一的查询界面，而且是不重复和高质量的信息。组合方式是多个数据库系统的有机优化整合，既是不同数字资源系统中信息量的综合，也体现了数字信息质的优化。

数据资源一体化汇合整合方式：

主要是基于OPAC资源系统的一种整合方式 。OPAC是图书馆重要馆藏数字资源系统 ，对OPAC 资源系统的整合是图书馆数字资源最基本的整合方式 。它的实现主要是通过执行 Z39. 50 协议 ，聚合不同平台上的异构 OPAC 数据库，建立书目整合检索系统 。

用户只要通过一个 OPAC 系统界面即可检索相关图书馆的 OPAC。 如上海交通大学图书馆的“Webpac 检索系统”的“多节点数据库检索”，可在统一检索界面上通过著者 、题名 、主题 、关键词 、标准书号等途径检索上海交通大学图书馆 、华东师范大学图书馆 、复旦大学图书馆。

上海图书馆的 OPAC 书目信息，不需要在各个图书馆不同的 OPAC 界面间来回切换 。 韩国“国立图书馆整合信息统”可以一次性检索到图书 、期刊 、CD-ROM、录像 、音响等所有资料。汇合整合方式实际上是不同 OPAC 系统中数字信息量的综合与合并。

关于综合数据资源汇聚和数据资源整合业务的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 综合数据资源汇聚的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据资源整合业务、综合数据资源汇聚的信息别忘了在本站进行查找喔。

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