、 智 能 问 答 、 内 容 监 测 、 全 文 检 索 云计算能力 云存储 / 备份 网 络 资 源 云 内 安 全 GPU 国 产 信 创 基 础 资 源 业务中台 消息服务 图片服务 消息推送 文件服务 服务注册 头像服务 CDN 加速 硬件负载 业 务 平 台 各阶段工作内容、时限要求，为每个环节设计标准化材料模板，规范、指导基层党组 织发展 党员工作。 01- 流程全掌控，合规不打折 发展 党员 5 大阶段 25 个环节全流程数字化管理，拒绝突击发展 、不规范发展 。 上极宽染苗溪 指定相师 请认人 介描 进行政治单责 描入党志理 支拟大治 坍界数考 报上确扰会 开猴集中地利 上坦宏西措 上组荒德画 人请话 教育 确注发据对 4 预备完类的 自适应测评”体系，锚定党的二十大、两会等核心知识域， 智能拆解考点，融合学习 进度，生成个性化 测评方案 ( 动态组卷、智能推送 ) 05 精馈智策智能体应用 聚合线上学习轨迹、测评数据，线下实践反馈多源信息，经量化分析输出可视 化报告，同步智能生成改进策略，驱动培训质量迭代升级 成绩分析 自动评卷 推送学习资源 生成个性试题 改进建议 课程组合 生成思维导图

逍案展示 垩処 口服务 手机接 档虛败輿 档瑅管理 档溪保存 档案劃用 数字档案馆 ( 室 ) 档氣管 档案保 理 存 系统管理 应甬服戛噩 数据库 刀 山 搜索吲擎组件 浏览 器获取终端和网络的能力及信息，为 用户提供各种终端和网络服务 · 功能模块化 · 数据模块化 SDO: 作为一种数据 编程架构和 API , 它统一了不同数 据源类型的数据编程，让开发人员 可以从不同的数据源以统一的方式 访问和操纵数据。 SDO 从数据对 象上大大简化了开发。 · 服务组件框架 (SCA) : 提供了一 套可构建基于面向服务的应用系统 的 编程模型。 · 烟感探测器 温感探测器一 大 厅 多媒 体 液 晶查 询 屏 中央监控中心 档案真提洗 复 荣虫灭菌消毒机 环 境混度 颗 粒防尘 消 防灭火 有毒生物 环 境温度 强 灯 控 油水泄源 南 溶喝路 库房多媒体液晶触摸质 温湿度控制器 净化消毒加温 除湿一体机 库房智能化建设 防盗探测器 红外摄像机 库房十防建设 非法入侵 有 害 气 体 - 温 湿度传感器

互 联 网 第四章 需求分析 4.1.业务功能、业务流程和业务量分析 4.1.1 现状分析 贵 州 省 数 字 档 案 馆 应 首 先 满 足 馆 内 档 案 资 源 的 集 中 管 理 ， 实 现 对 馆 藏 资 源 、 流 媒 体 档 案 资源及档案业务管理、智慧实体库房管理、档案 移 交 接 收管理， 满足 档案馆内部对档案工 作 的信息化、自动化、整体协同管理。 在馆内档案 需要全备份及多份增量备份。 29 差分备份 备份自上一次全备份以来更新的所有数据。 我们可以结合这三种方式，灵活应用。比如： 数据量少时，我们可以每次都用全备份备份数据，这样，恢复时，只需要指定一个数据 源即可。 数据量大时，如果每天作全备份，效率会很低。我们可以结合全备份和增量备份方式。 比如每星期作一次全备份(如星期天),其它时间，每天作一个增量备份(如：星期一到星期 六)。恢复时，只要 与针对组件模块的简单查询和检索服务相比， PIndex 技术具备结构清晰、简单易用、用户 体验好的优势。 PIndex 全文检索技术目前能够处理三种数据源，分别是 web 页面、磁盘文件以及数据 库中的文本内容，使用 Spider 程序对上述三种数据源中的数据进行抓取，再通过索引服务 进行索引，最后将信息存储到索引库以备检索时使用，其技术架构如下图所示： 图 10 全文检索示意图 在上述技

实现业务协作和创新 BI 分析工具 BI 分析工具 供应链金融系统 POP 系统 其他业务系统 云数据推送平台已实现了 主要零售及金融业务系统 数据清洗、整合，为未来 智慧税务大数据数据平台 提供了丰富的数据源。 通过数据平台和 BI 应用建设，智慧税务大数据将搭建统一的大数据共享和分析平台，对各类业务进 行前瞻性预测及分析，为集团各层次用户提供统一的决策分析支持，提升数据共享与流转能力 采购管理系统 据 安 全 流程 调度 平台 …… 数据 管控 平台 流 程 调 度 层 数 据 管 控 层 数据 产生层 数据交 换层 实时数 据查询 客户管理 财务管理 …… 外部用户 贴源数据区 …… 内部管理分析 内部用户 历 史 归 档 数 据 区 IT 人员 风险管理 Page 12 大数据分析平台总体架构——数据产生层  内部业务系统产生的结构化数据  集 博等社交媒体信息…… 源数据内容  在本次项目实施中将采用以增量为主、全量为辅结合的方式获取源数据  集团和智慧税务大数据业务系统的数据  增量数据识别、获取由云数据推送平台负责，云数据推送平台采用分析、对比源系统日志方式实现  对于无法通过上述方式获取增量的源系统数据，则采用某一个时间范围内的全部数据作为增量  初始数据加载均采用全量模式 源数据增量 Page 13

控”等。各个支撑平台的应用是将成熟的技术进行封装，便于系统开 发人员调用，使开发人员可以将主要精力放在业务应用系统的开发 中，从复杂的底层技术中脱离出来，从而提高系统的建设效率。  源系统数据抽取 为保证业务数据的安全性，一般数据采用源系统主动落地的方 案。源系统将导出的数据以文本文件的形式存储在统一数据交换共 享平台中，供数据平台获取使用。  技术缓冲层 技术缓冲层直接对统一数据交换共享平台的文本文件进行加载， 几个方面：  源系统 指数据层上游的业务数据产生系统。是数据平台的主要数据来 源。主要包括：公安系统的人口基本信息数据、房管系统的房屋信 息数据、交通系统的交管信息等。这些数据可能包含结构化数据、 非结构化数据、多媒体数据等。数据层需要统一处理和存储，为后 续的数据消费系统的使用提供数据支撑基础。  统一数据交换共享平台 基于市政府数据交换共享平台进行，是源系统与大数据云平台 据缓冲层、整合模型层、共性加工层和应用层。这四层的划分并不 是简单的递进关系，而是相互补充相互完善的关系。具体数据架构 见下图： 28 大数据云平台实施方案 图 3 数据架构  数据缓冲层 数据缓冲层与源系统的数据结构一一对应，它是数据存储的临 时存储区域。方便数据处理重跑及应用系统数据过渡至大数据平台。  整合模型层 面向分析型业务主题建立三范式模型，构建全系统级的单一数 据视图，模型扩展

综合数据分析平台功能展现 公共基础服务平台 目前数据源 业务生产系统 综合征管软件 增值税管理系统 行政管理系统 财务系统 人事系统 外部信息系统 海关 银行 一户式存储 综合征管软件 数据整合规则 交换数据需求 业务需求 监控数据采集 应用 监控展现需求 逻辑数据模型 实体属性中英文对照 非正范化处理 数据库平台特点 表 字 段 设计项目数据标准 数据源表数据分析 业务对象 业务属性 业务规则 小结：数据仓库建设的关键点 维度取值范围 业务规则 数据 质量 数据质量检核规则 数据标准信息 元数据 数据映射规则 ETL 作业定义 作业触发依赖定义 基金监管 系统 公共服务 系统 2 1 3 业务生产系统 数据源 外部数 据 监管部门 公众用户 用户层 数据应用工具平台 业务基础体系 业务专题分析 报表图形 GIS 驾驶仓 特殊展示 展示体系 应用系统架构设计 外部数据源 社保 征管 数据 应用展 示层 税费查询 税费报表 决策模型 底层模型

批量数据汇聚，无法满足实时数据 汇聚业务需要； • 纳税人相关数据分散在各个模块的 不同数据表里 ，没有整合和关联 • 政府其他部门数据和互联网第三方 数据整合不足 数 据 源 数 据 应 用 税务大数据现状和挑战 enterprise. huawei. com u Huawei confidential u 5 应用层 外部第三方数据 数据交换 归一化 统一数据服务管控，提供工具服务以及数据服务，实 现数据快速变现； 应 用 层 数据源 税务内部数据 企业纳税人数据 其他相关部门数据 互联网及其他 第三方数据 数据治理 税务整体数据架构，实现智能数据驱动业务发展 数据服务开发 数据服务接口 数据服务管理 数据服务门户 数据资源服务目录 帖源 层 标准层 整合层 集市层 数据分析工具 BI 分析工具 指标模型管理 业务标签工具 信息碰撞 综合查询 综合查询 综合查 询 统一数据服务层 数据 应用 数据 服务 存储 计算 数据 汇聚 源系统 数据汇聚存储整体方案 实时检索计算 在线查询 HBase Elasticsearch 实时流计算 实时任务 数据存储 Redis Flink 离线任务计算

.......................................................................................32 4.1.1 数据源的识别与选择.............................................................................................. 部署方案与技术路径。包括数据采集与预处理、模型训练与优化、 系统集成与运维等关键环节。为确保方案的可行性，将提供详细的 技术实施步骤与风险评估，并结合实际数据支持的效率提升预期：  数据采集：通过多源数据融合技术，确保数据的全面性与时效 性。  模型训练：采用分布式计算框架，提升训练效率与模型精度。  系统集成：与现有政务系统无缝对接，降低实施成本与复杂 度。 此外，文章还将分析 DeepSeek 模型是一种基于深度学习的智能处理框架，旨在通 过数据驱动的方式实现高精度、高效率的事件识别与处置。其基本 原理主要依托于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN） 以及自注意力机制（Self-Attention）等技术，结合多源数据融合 与特征提取能力，实现对复杂场景的精准分析与决策支持。 首先，DeepSeek 模型通过多层卷积神经网络对结构化与非结 构化数据进行特征提取。例如，在处理城市治理中的图像数据 时，CNN

人工到智能转变 通过机器学习提升纳税人行业划分、建立防增值税专用发 票暴力虚开等算法模型。 4 粗放到精细转变 按行业、地域、业务分析，变为以纳税人为核心精确画 像 税务大数据 数 据 源 数 据 应 用 运营运维 数据汇聚 数据管理 数据服务 数据割裂，外部数据整合不足， 智能化应用不足 • 批量数据汇聚，无法满足实时数据 汇聚业务需要； • 纳税人相关数据分散在各个模块的  智能纳服  智能稽查 目录 税务大数据背景及拓展思路 1 4 典型应用案例 2 税务大数据解决方案 3 大数据产品及优势 税务整体数据架构，实现智能数据驱动业务发展 数 据 源 智 能 数 据 平 台 数据治理 数据分析工具 数据采集 批量数据迁移 实时数 据集成 数据库实时同步 数据服务 数据加工 流计算 及存储 文件存储 批处理 数据仓库 分析和标签工具，数据潜能快速释放；  提供一站式人工智能平台，助力税务智能化转型； 5. 统一数据服务  统一数据服务管控，提供工具服务以及数据服务，实 现数据快速变现； 建设内容 数据 底座 整合层 帖源层 标签画像 发票管理 户籍档案 集市层 指挥决策主题 专题应用主题 核心征管 电子底账 稽查 行政管理 申报征收 风控应用主题 出口退税 税收优惠 稽查主题应用 标准层 登记 申报

政务信息资源共享系统............................................................................201 7.4.1 数据源管理........................................................................................201 7.4.2 ”建设原 则。我市政务信息资源共享平台应充分整合利用本地已有数据交换 平台（系统）及信息基础设施资源，构建本级政务信息资源共享平 台。政务信息资源共享平台主要由政务信息资源目录、基础信息资 源库、共享门户、数据共享系统、数据交换系统组成。 2.1.6 市级—“智能化政务服务实体大厅” 智能化政务服务实体大厅的建设主要以政务服务办理过程中涉 及到的相关智能终端设备为基础，通过将周边硬件设备与智能化服 信息资源实现信息资源的采集、存储、管理，构建政务服务相 关的各类基础数据库，同时依托市大数据运营中心，实现政务服务 业务数据交换共享，并通过数据中心管理系统实现数据整合、管理。 数据层包括数据源层、数据交换层、数据整合层及数据应用层。 数据交换共享系统为政务服务工作提供全方位数据交换服务， 实现不同部门间的数据共享和业务协同;把极度分散、高度相关、前 后依存的信息碎片，迅速、及时整合，帮助使用者迅速获得完整、