术语言、统一逻辑架构、统一业务语言和统一知识基座。 5.2.4 物联能力应评估企业工业边缘/网络能力、数据采集和生产/运营管控的情况。工业边缘/网络能 力重点评估企业新型网络覆盖情况，以及工业互联网标识解析的使用情况、边缘计算节点数量等。数据 采集重点评估数据采集自动化率、数据采集颗粒度和数据采集更新频率等。生产/运营管控重点评估企 业智能生产及运营管控情况、产品全生命周期可追溯等方面。 5.2.5 智联能力应评估企业数据开发和智能决策的情况。通过全要素、全价值链和全产业链的连接、 解耦和重构，实现对企业成本、质量、效益的优化和新技术、新产品、新模式的培育。从 5G、人工智 能到工业/产业互联网，构成数据采集、传输、计算、分析、应用的数据闭环。 5.3 数字化效益 5.3.1 数字化效益主要评估企业的数字绩效和可持续发展能力。 5.3.2 数字化绩效主要评估企业利用企业内部的资源和合作伙伴、供应商、客户一起创造新型组织模 性）进行定性和定量评估。评价指标体 系按照集团公司、园区和企业三个层面，企业按行业不同分为制造类、能源类、建筑类、商贸服务类、 金融服务类和功能保障类，具体见附录A、B、C、D、E、F、G、H，具体采集项视实际情况而定。并依据 评估模型，计算评价结果。 6.1 评估模型 整体评定按“组织战略”、“数字化运营”和“效益结果评估”组成（见图2）。 图 2 评估模型 6.2 评估方案 具体评价方案见附录I。

非常广泛，从传统行业如医疗、教育、金融、旅游，到新兴产业如电商、计算 广告、可穿戴设备、机器人等。大数据技术更是国家科技发展和智慧城市建设 的基础。当前“互联网+”新业态的发展，其核心也是大数据的采集、分析、价值 挖掘和应用。 2013 年称为大数据元年，几乎所有的大型互联网企业都将业务范围延伸 至大数据产业。电子商务平台、社交平台、门户网站等，都存在着大数据的影 子。大数据也由技术热词 山东移动大数据平台： 截止今年 11 月份正式环境已搭建了 300 台基于 X86 服务器的大数据集群， 实现了 B 域的全量数据接入、O 域及 M 域部分数据（Gn、Mc 口信令数据）的 采集和处理，总存储量达到 1.12P。 平台架构采用 Hadoop、MPP 数据库混搭模式。 对内实现了对领导决策、一线支撑、智能营销方面的应用，提高了业务部 门效率与体验。 对外与南山集团、山 位建立合作关系，探索基于大数据的项目合作。 湖北移动大数据平台： 搭建了 236 台基于 X86 服务器的大数据集群（截至 11 月 13 号），采用 了分布式存储计算、内存处理、流处理等技术，实现了 B 域、O 域数据的采集 和处理，承载了互联网渠道运营、智慧客流、战略地图、POP 系统、流量运营 等应用。同时，经分云化工作正在进行中，并已初见成效。 数据中心一期已经完成接入接口 922 个，并进行了基础模型建设，基本

光伏、华星光 电、新华三、华 为 风电 地理位置偏僻 资本技术密集 发电波动性大 风场设计周期长 设备维护成本高 并网协调效率低 弃风漏风较严重 数据采集由底层互联 向全面感知转变 设备维护由人工调试 向智能运维转变 风场管理由单场单管 向虚拟集成转变 虚拟风场设计 设备预测维护 智慧风场管理 精准柔性供电 金风科技、远 .......... 21 3.3 推进应用场景落地的着力点........................................ 22 II 3.3.1 加速设备上云，夯实数据采集基础..................... 22 3.3.2 聚焦产业协同，强化重点模型积累..................... 22 3.3.3 加强攻关突破，优化解决方案供给. ..................... 58 8.3 推进应用场景落地的着力点........................................ 59 8.3.1 关注数据采集，扩展信息获取渠道..................... 59 8.3.2 紧扣模型开发，提高模型供给能力..................... 59 8.3.3 聚焦解决方案，开发推广典型应用

.......................................................................................31 4.1.1 数据采集层.................................................................................................. .......................................................................................39 4.2.1 数据采集模块................................................................................................. ...............103 1. 引言 随着金融行业的快速发展，银行业务的复杂性和数据量显著增 加，传统的核算流程已难以满足高效、准确和合规的需求。金融银 行核算流程涉及大量的数据采集、处理、分析和报告，任何环节的 延迟或错误都可能对银行的运营和客户信任产生重大影响。在此背 景下，引入先进的自动化技术成为提升核算效率和准确性的关键路 径。DeepSeek 作为一款基于人工智能和大数据技术的自动化解决

各模块功能描述..................................................................................25 3.2.1 数据采集模块.............................................................................27 3.2.2 数据处理模块.... 3.2.6 结果展示模块.............................................................................38 4. 数据采集................................................................................................... 外部数据.....................................................................................47 4.2 数据采集方法......................................................................................50 4.2.1 API

..........................................................................................16 2.3. 采集治理体系............................................................................................... ..................................................................................... 19 2.3.3. 数据采集清洗转换............................................................................................... ............................................................................................89 9. 采集治理.................................................................................................

培育数字经济新产业、新业态和新模式，支持构建农业、工业、 交通、教育、安防、城市管理、公共资源交易等领域规范化数据开 发利用的场景。发挥行业协会商会作用，推动人工智能、可穿戴设 备、车联网、物联网等领域数据采集标准化。 6 / 309 大数据能力平台建设项目方案建议书 1.3.3 加强数据资源整合和安全保护 探索建立统一规范的数据管理制度，提高数据质量和规范性， 丰富数据产品。研究根据数据性质完善产权性质。制定数据隐私保 各部门独立开展本单位信息化建设，无 论是逻辑上还是物理上都是分散的，很多相同的信息在不同的部门 被重复采集和存储，但格式各异，内容不一，导致“数据烟囱”林立。 8 / 309 大数据能力平台建设项目方案建议书 同时，面向部分国垂和省垂信息化系统，现阶段这类系统的数据还 难以采集和获取。 4、数据标准缺失：如果上级标准不明确不细化，下级如何开展 数据标准梳理工作？下级部门形成了标准，如何得到上级认可？如 务数据治理相关标准框架下，开展数据采集汇聚、 数据共享开放、数据安全以及数据管理等方面的标准化建设。 （1）完善统一事项目录和数据资源目录，形成部门数据责任清 11 / 309 大数据能力平台建设项目方案建议书 单、系统数据清单、数据需求清单等“三张清单”，建立统一的事项目 录和数据资源目录，使得两个目录的规范率达到 90%以上。 （2）完善数据采集汇聚机制，实现对市直部门及重点行业的基

主要数据，对流程执行效果进行复盘分析与评估优化。 从数据状态看，流程数据可划分为静态数据与动态数据。静态 流程数据通常为流程设计阶段形成的规范性资料，如流程图、操作 手册等；动态数据则在流程执行过程中实时或周期性采集，具有持 续变化性和时效性。 2. 流程数据与业务数据 流程数据与传统业务数据在来源、结构和用途等方面存在区别。 数据来源层面，传统业务数据主要来自于交易、生产、库存等 结果性环节，更关注 仿真预测评估优化效果，推动决策过程从主观判断走向客观分析， 极大提升决策科学性与执行效率。 (二)企业核心竞争力的强化 流程数据监控促进企业绩效改进。企业可以通过数据中台实现 流程数据的统一采集与整合，还原、构建端到端的流程视图。借助 实时流程监控与指标预警机制，企业可快速定位流程异常（如节点 中国联通 联通数科 中国信通院云大 信通院云大所 云大所 中国联通 联通数科 中国信通院云大所 立各层级数据的映射规则和关联关系，形成概念、逻辑和物理模型 逐层递进的完整数据模型，支撑端到端数据整合分析与价值挖掘。 3. 流程数据生命周期管理 数据采集环节明确业务场景与数据源，通过统一工具与标准实 现跨系统采集，配置数据质量校验、差异化采集周期及异常处理机 制，确保数据完整可追溯。 数据存储环节将结构化数据依托大数据平台或数据仓库统一存 储，非结构化数据依托数据湖统一存储或知识库纳管，遵循分类分

公司管理的能力和水平。同时，结合信息技术发展的 最新成果，积极探索，努力创新，实现关键技术、重要信息系统的 自主可控。 2.3 规划目标 2.3.1 总体目标 建设行业领先的能源工业互联网平台：包含数据采集边缘计算层、 基础设施层、工业平台层和工业应用层四大层级可支持实现 XXXX 公司全业务覆盖、各业务横向贯通、各层级信息系统互联的一体化 支撑平台，增强业务协同和集中管控能力，打破各业务系统之间的 年，XXXX 公司工业互联网平台二期建成并 深入应用，智慧电厂广泛推广，完成数字化运营中心建设，XXXX 公 司数字化水平得到较大提升。 2.3.3 具体目标  建设工业互联网平台包含数据采集边缘计算层、基础设施层、 工业平台层和工业应用层四大层级的 XXXX 公司工业互联网平台,在 平台的基础上实现 XXXX 公司全业务覆盖、各业务横向贯通、各层 级信息互联的一体化，增强业务协同和集中管控能力，打破各业务 通过数据中台建设，梳理 XXXX 公司主数据，制定数据标准， 加强数据共享，解决“数出多源”、“重复填报”等问题，并为 XXXX 公 司业务数据应用和分析提供数据基础；依托大数据，人工智能技术， 进一步强化数据采集、存储、分析计算能力，推进大数据分析的应 用，以支撑基于海量准实时数据的统计、分析。 （4）重视数字化转型人才培养，成立专门的数字化转型建设组 15 企业数字化转型及企业数字化平台建设方案

预测 库存信息 排产计划 BOM 号 采购 订单 价格 信息 动态链接 驱动 弱点接入 驱动 MP DP 物流设备状态数据 MDC 驱动 物流控制指令 优化控制指令 能源数据采集 WCS 驱动 DNC 服务 OPC 驱动 视频 驱动 PLC 驱动 总部 / 收 货 通 知 能耗 数据 产量 数据 主数据 主数据 t 配料流程 配料系统运作主要包含三个系统 产等。 备料称量流程 基础资料 原料仓库 配方管理 生产工单 称量防差 错 投料防差 错 数据采集 报表管理 解决 方案 同步 ERP( 或质量模块 ) 数据必要条件 • ERP 提供或开放标准 API 接口，需提供详细的 API 文档说明； • 开放数据库只读访问端口，且提供数据字典说明手册； 系统的数据库中读 取数据 生产管理 -PLC 交互 设备数据采集 1. 通 过 继电器与按键回路形成互锁 2. 通 过数据采集 盒子将数据回传到上位系统 3. 工控机采集数据通 过 网络上 传 • 电子批记录包含：生产每天开清场数据，环境检查数据， 校称 记 录，称量记录，投料记录，设备生产记录，