数据平台的设计与实现（数据平台建设要点）

本篇文章给大家谈谈数据平台的设计与实现，以及数据平台建设要点对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享数据平台的设计与实现的知识，其中也会对数据平台建设要点进行解释，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、盐湖科学数据中心平台设计与实现完成验收，其研发成果如何？
• 2、煤矿综合自动化系统平台的设计与实现
• 3、校园物品共享平台的设计亮点怎么写
• 4、政务大数据平台社会治理大数据平台建设设计解决方案
• 5、大数据分析系统平台方案有哪些？

盐湖科学数据中心平台设计与实现完成验收，其研发成果如何？

序言：中国国土面积位居世界第三，同时所拥有的矿产资源数量庞大，种类繁多，众多资源位居世界首位。其中的许多矿产资源位于中国西部。而盐湖便是西部特色矿产资源之一。目前盐湖科学数据中心平台设计与实验完成验收。此次实验又收获了哪些研究成果呢？下面跟小编一起来看看吧！

一、青海盐湖的战略地位

青海盐湖位于中国的柴达木盆地。盐湖中所蕴含的钾，镁，硼等资源储量储量巨大，位居中国首列。同时，青海盐湖也拥有中国盐湖资源最主要的分布地位进不进具有科学研究意义？同时也潜在着巨大的经济价值。开设盐湖科学数据中心平台与实验十分具有意义。

二、青海盐湖科学数据中心平台的验收成果。

随着时代的发展，中国的科学技术也在不断的提高。青海盐湖科学数据中心平台即采用了先进的科学技术。解决了青海盐湖以前数据不集中，无统一标准以及语义格式的问题。同时整合了多方面的科学数据，建立共享的盐湖数据中心平台。增加了支撑数据层等多层面的应用是中科院青海盐湖研究所的数据关系，更加的明白清晰。同时更新升级了研究所的网络设备以及相关的软件，是平台的服务功能，进一步得到提升。

三、青海盐湖数据中心平台设计与实验完成验收的时代意义。

目前青海盐湖科学数据中心平台经过实验，创造了平台加人才，加服务的运行模式。培养了一大批与盐湖专业工作方面相关的技术型人才。这些验收成果不仅对于发展盐湖类产业具有重要影响，同时也对国家的资源安全以及国民经济发展具有重大战略意义。

煤矿综合自动化系统平台的设计与实现

建设煤矿重大设备感知数接入系统的建设最终实现：重大设备感知数据上传
可接入的主通风机监控系统感知数据：煤矿重大设备感知数据接入实现全矿井各子系统总集成，提供标准接口接入子系统，完成各类数据的汇总，并进行分类处理接入上级重大设备感知数据系统平台。
软件设计依据：重大设备感知数据上传
依据《国家矿山安全监察局关于印发煤矿冲击地压、水害防治及重大设备感知数据接入细则（试行）的通知》（矿安〔2021〕2号）及《国家煤矿安全监察局关于加快推进煤矿安全风险监测预警系统建设的指导意见》（煤安监办〔2019〕42号）的要求，可自动采集OPCServer里面数据自动生成符合（矿安〔2021〕2号）感知数据文件。
感知数据文件生成：重大设备感知数据上传
可生成矿用设备基本信息、矿用设备检测检验数据、主通风机监测联网系统、主排水监测联网系统、立井提升监测联网系统、斜井提升监测联网系统、空气压缩机监控联网系统、绞车监控联网系统。
软件功能及技术特点简介：重大设备感知数据上传
AKSDACMME支持目前市面上绝大多数国内外OPC SERVER的OPC DA1.0/2.0/3.0、OPC UA协议的数据读，如（Kepserver、Matrikon、GE IGS、亚控、力控等）。AKSDACMME将实时采集的数据（包括实时数据、报警数据、历史变化数据等）交换到数据库中，并根据《***矿山安全监察局关于印发煤矿冲击地压、水害防治及重大设备感知数据接入细则（试行）的通知》（矿安〔2021〕2号）生成对应的数据文件。
1、支持OPC DA1.0、2.0、3.0及OPC UA协议读写；重大设备感知数据上传
2、支持OPC-SQL数据交换，包括实时数据、报警数据、历史变化数据等；
3、支持模拟量、开关量等类型变量的报警设置（变动阈值、上限、下限、状态切换等）；
4、支持根据《***矿山安全监察局关于印发煤矿冲击地压、水害防治及重大设备感知数据接入细则（试行）的通知》（矿安〔2021〕2号）生成对应的数据文件。

校园物品共享平台的设计亮点怎么写

智慧校园数据共享平台的设计与实现
作者：王汉文 李云春 张建华 杨秀梅
实施方案
数据建设原则
数据的权威性在数据来源方面，确定权威数据来源，当其中数据发生变化时，主动向共享数据库发出修改请求，同时由权威数据库或者共享数据库向其他需要该数据的数据库发出修改命令。
数据的及时性当某个业务系统的数据库中数据发生变化时，数据能及时的体现，并产生相应的作用。数据的准确性保证中心数据库从其他业务数据库中，抽取数据的准确性，对于新建的数据库，完全按照数据标准执行；对于已经存在的数据库，如果存在没有按照标准建设的情况，首先分析其数据字典，再完成数据项之间的准确对应。
数据的安全性在数据的抽取，转换和加载过程中，保证数据的安全，通过相应的加密等安全手段，保证整个过程的安全。
数据的可靠性对数据的抽取和使用过程，进行全面的监控，当数据转换过程出现问题时，能及时报错，并自动或者手动完成回滚等，保证数据流程的可靠性。
总体架构
系统建设架构如图1 所示。
\
数据中心主要包括以下几个层次：业务数据源层、数据集成与存储层、数据服务接口层以及数据应用层，在各层的数据存储与维护中，严格遵循统一的数据标准。
业务数据源层包括学校各个部处的信息化业务数据，囊括所有需要集成到数据中心的业务系统数据。数据集成与存储层通过数据集成工具，按照统一的数据标准，进行数据的抽取、清洗与转换，支持数据的触发式更新、增量更新、定时抽取等多种同步和异步的数据维护方案，在多种主流异构的数据库和数据源之间完成数据的集成与存储，该层主要建有共享数据库、归档数据库以及数据仓库。数据服务接口层主要通过建立多类统一的数据接口，对外提供对共享数据的访问和功能的调用，主要提供以下几类数据接口：人事数据接口、财务数据接口、教学数据接口、科研数据接口、资产数据接口、后勤数据接口等。数据应用层在数据接口层提供数据的基础上，提供教师服务、学生服务、领导决策和数据审计管理等应用，完成相关应用服务的建设与开发。
1. 数据平台部署结构
数据共享库采用Oracle 数据库，使用RAC 技术将两台服务器搭建成数据库集群，后端连接网络存储，前端通过内网交换机与数据交换服务器、数据标书服务器以及其他应用系统服务器连接。
2. 交换模式
数据共享平台中的数据交互模式，采用如图3 方式，在业务数据库与数据中心库间，建立中间过程库。如果业务数据库中的数据符合执行数据标准，直接将相关数据用ODI 或者Web Server等方式交换到中心库中，如果业务部处数据中的数据和执行标准存在不一致的现象，将业务数据库中的数据经过中间库，使用ODI 等工具进行数据的清洗和转换，最后交换到共享数据中心中。
图3 数据交换模式
3. 交换模块实现原理
数据交换模块的实现机制，如下：数据处理平台，提供数据处理一系列功能，包括ETL（数据抽取、数据转换与数据加载）功能，数据传输功能，该模块实现数据的清洗、转换、同步、迁移等业务需求，是构建数据集成与存储层的基础。建设中主要采取以下几种数据加载方式：实时性加载，对于数据实时性要求较高的交换数据，采用实时性加载策略，ODI 加载数据时采用较小的时间间隔轮询监视业务系统相关数据变化，对于数据的实时更新，解决方案有两种：全表扫描方式，在业务系统中对需要同步的表进行全表扫描，识别差异数据，更新到数据交换中心；触发器方式，在业务系统中对需要同步的表创建触发器，当业务表数据有更新、修改、新增、删除操作时，通过触发器同步到数据交换中心，以上方案会对业务系统产生较大的压力，不会大面积使用；准实时性加载，此种方式采用T-1 时间方式处理，即每天晚上12 点以后进行加载，加载今天以前的数据，在数据实时性上会有一天的延时，但降低了业务系统的压力。
4. 交换过程与结果监控
数据的监控平台完成对系统总体的运行监管，提供对数据交换、更新以及数据应用层服务的监控，完成对用户行为、访问日志、数据安全等方面的监控功能。其主要作用有：发现在数据抽取、数据加载和数据转换时发生的错误，及时发出报警，并采取相应的措施；同时提供对数据应用层服务的监控，反应各种应用的进展情况，推进相关流程的正确执行 ；对用户的行为，访问记录以及进程信息进行有效的监控，对有关数据进行审计，发现系统运行中的问题，及时采取有效的应对措施，保障系统的安全运行。
图4 结果监控
数据同步监控：监控数据同步的健康状况，数据同步的数据当量，数据同步的周期与处理时间，数据同步的执行结果等。同时产生数据运行情况的审计报告。
总结
完善数据共享中心
从深度和广度两方面，完善对数据共享中心的建设。一方面，扩充业务数据范围，将各个职能部门和学院的业务数据融入数据中心，保证数据的全面性；另一方面，进一步建设应用性数据仓库，积累数据资源，充分发挥数据资产的价值，盘活数据资产，从数据中挖掘有用信息，为学校领导决策和发展，给出建设依据和方向。
依据共享数据中心，开发智慧应用
学生成绩预警、学生经济状况分析、空闲教室查询、食堂就餐情况统计；以数据为中心，优化相关部处业务流程；以师生体验为中心，提供更加便捷的“一站式”服务；以共享的数据平台为基础，充分利用已知数据信息，为广大师生提供“一张表”服务。

政务大数据平台社会治理大数据平台建设设计解决方案

随着大数据数据平台的设计与实现的深入应用数据平台的设计与实现，政府数据资源日益受到重视。国家已发布多个文件，要求加强数据资源规划，强化数据资源管理，推进数据资源应用。

华宇智能数据（www.thunidata.com）

方案概述

政府部门众多且各自管理数据，形成数量巨大、结构复杂、类型众多，管理职责差异等现象，并导致各部门信息化差异大，汇聚统一及共享难度大，政府部门涉及国家安全、行业机密、个人隐私等安全风险大，各个部门垂直管理、数据分散、烟囱林立孤岛丛生。

请点击输入图片描述

各部门信息化差异大

● 信息化程度差，老旧数据多

● 各部门信息系统建设自成一体，数据融合困难

请点击输入图片描述

缺乏统一数据标准，无细化技术规范

● 数据格式五花八门，信息获取困难，数据模型差异大

● 缺乏准确的数据识别和指标定义，造成数据口径不一致，统计指标差异大

请点击输入图片描述

数据保护主义严重，数据资源分散

● 受到部门利益以及相关法律、法规与行政管理体制等约束，各部门对各自业务数据有很强的保护意识，各局委办自成一体，信息孤岛情况严重

● 数据资源分散在不同部门的业务系统中，没有实现资源有效的汇集整合，更难以实现数据价值点挖掘，支撑决策分析

请点击输入图片描述

数据权限设定难，数据安全风险大

● 数据所有者理解难，导致数据审批流程难以确认

● 数据汇集后，无端到端的安全保证

方案内容

在“互联网+”背景下，面对来源丰富、特征多元的数据，数据汇集管理正逐渐成为政府部门信息渠道建设和管理的重要内容与要求。政务数据治理是提升政府决策和治理能力，促进政务数据资源运营的根本解决方案。

请点击输入图片描述

大数据分析系统平台方案有哪些？

大数据分析系统平台方案有很多数据平台的设计与实现，其中就有广州思迈特软件Smartbi的大数据分析系统平台方案。大数据分析系统平台方案深度洞察用户数据,帮企业用数据驱动产品改进及运营监控数据平台的设计与实现，思迈特软件Smartbi是企业级商业智能和大数据分析品牌，经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
Smartbi产品功能设计全面，涵盖数据提取、数据管理、数据分析、数据共享四个环节，帮助客户从数据的角度描述业务现状，分析业务原因，预测业务趋势，推动业务变革。
思迈特软件Smartbi是国家认定的“高新技术企业”，广东省认定的“大数据培育企业”， 广州市认定的“两高四新企业”，获得了来自国家、地方政府、国内外权威分析机构、行业组织、知名媒体的高度关注和认可，斩获“大数据百强企业”、“中国十佳商业智能方案商”、“中国科技创新企业100强”等100+荣誉奖项数据平台的设计与实现！
凭借NLP和数据挖掘功能入选Gartner“中国AI创业公司代表厂商（2020）”，凭借思迈特软件Smartbi入选“Gartner?增强分析2020代表厂商”。

关于数据平台的设计与实现和数据平台建设要点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。 数据平台的设计与实现的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据平台建设要点、数据平台的设计与实现的信息别忘了在本站进行查找喔。

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。