xx 大学 智慧化校园数据挖掘建设方案 目录 一、项目背景.................................................................................................................................. 1 1. 国家政策........................... ....................... 7 1. 建设全量数据库..................................................................................................................7 2. 建设学校完整数据链条................................. ..................................................................... 7 3. 构建学校数据挖掘系统和分析展示平台...........................................................................7 四、总体规划.......................

项目编号： 公共安全引入 AI 大模型视频智能挖掘 应 用 方 案 目 录 1. 引言...............................................................................................................5 1.1 背景介绍........................ .........................................15 2.1.1 视频数据采集.............................................................................17 2.1.2 数据存储与管理................................................. ...........................................................................................31 3.1 数据源与输入......................................................................................34 3.1.1

大数据平台数据管控整体解决方案 大数据平台数据管控整体解决方案 大数据平台数据管控整体解决方案 目录 数据管控概述 1 元数据管理 2 数据标准管理 3 数据质量管理 4 大数据平台数据管控整体解决方案 数据管控系统实施目标 数据管控系统实施是为解决企业所面临的数据标准问题、 数据质量问题、元数据管理问题。 • 推动数据标准在全企业的执行落地，规范化管理构成数据平 台的业务 台的业务和技术基础设施，包括数据管控制度与流程规范文 档、信息项定义等。 数据标准规范落地 • 全方位管理数据平台的数据质量，提升数据可访问性、可用 性、正确性、一致性等，实现可定义的数据质量检核和维度 分析，以及问题跟踪。 数据质量问题定位分析 • 提升统一有序的业务系统和 MIS 系统的管理数据能力，实现 对数据间流转、依赖关系的影响和血缘分析，增加有效工作 时间用于分析数据，减少用于在复杂企业数据环境中搜索数 时间用于分析数据，减少用于在复杂企业数据环境中搜索数 据的时间 数据关系脉络化 大数据平台数据管控整体解决方案 数据管控体系建设原则 循序渐进 结合现实 • 实施难度、影响 范围 • 实施成本、实施 风险 • 不可能齐头并 进，一蹴而就 • 先易后难 • 以业务的现实需 求为首要前提来 确定数据治理平 台的重点 业务驱动 大数据平台数据管控整体解决方案 数据管控系统实施步骤 大数据平台数据管控整体解决方案

项目编号： 财政数据信息资源目录、数据标准 存储及大数据资产化 规 划 方 案 目 录 1 概述.............................................................................................................1 2 规划思路......................... .............................................1 2.1.1 数据资源目录总体结构.......................................................................2 2.1.2 数据资源目录技术框架.............................................. ....................................13 3.2.1 元数据管理.........................................................................................13 3.2.2 数据采集..............................................

大数据企业架构讨论 案例研究：智慧交通 大数据实时处理和分析 目的：提高城市交通的科学管理和组织服务水 平 业务目标 • 智能交通数据的有力支撑 • 智能交通公共信息服务的实时传递和快速 反 应的应急指挥 • 智能交通业务联动快速应对变化 • 可视化事件跟踪 挑战 • 近千万辆轿车、轨道交通、快速公交系 统 • 高并发事件及数据流的实时处理 • 海量非结构化大数据的组织与分析 • 所有的数据源及数据结 构 • 低延时 • 高并发的交易 • 高度灵活的数据结 构 数据获取 数据传输 数据处理 数据是智能交通的核心 数据获取 数据传输 数据处理 People. Process. Portfolio. Discussion 实时事件处理 — 概念图解 业务场景 • 重要车辆监 控 • 交通诱导 • 出行者信息 • 技术机遇 • 实时处理大数据量 • 合并历史事务和实时事 利用现有分析 • 最大限度地减少数据移 动 实时 批处理 流 （ CEP 引 擎） 警报 • BPEL • 移动 • 信息 板 • 数据 库 NoSQL HDFS 实时分析数据流 实时数据源 CEP RDBMS 实时位置 NOSQL 外部数据库 黑名单 小型机 历史事务 备份 历史配置文件 RDBMS 事务 历史数据源 计算配置文件 实时事务

数据驱动 智慧园区 制造业 （大规模 泰勒 制） 批发商 新零售商 （服务化） 零售商 （信息差价） 信息经济供应链链路与传统经济几乎完全不同，理论上计算最后一公里，依靠的物流网络也不同于传统供应链 随着新零售，新制造的不断深入发展，消费习惯与供应链正在发生巨大变革，对基础设施提出了新的挑战 最后 一公里 数据来源：中物联 国家邮政局 阿里研究院 电商物流费用由 2013 础设施特征 多式联运 枢纽节点 物流园区 云计算 大数据 人工智能 信息时代的物流基础设施综合体 信息经济与工业经 济基础设施的融合 新物流基础设施：兼具工业与信息双重特性 菜鸟定位：新商业基础设施中间层 天网 （数据赋能） 跨境物流 村淘物流 菜鸟做什么 解决 24 小时必达问题 解决碎片化物流集约化问题 用数据提高信息不对称的物流效率 降低社会化物流交易成本（谁送的问题） （末端协同） 备注：数据更新截止时间 2015 年 12 月 核心骨干分仓网络 8 个 重要仓配网络 （含合作伙伴） 80 余个 次日达覆盖城市 60 50 40 30 20 10 0 11 2013 34 50 2014 2015 沈阳 天津 西安 成都 武汉 金华 东莞 嘉兴 菜鸟地网：中国智能骨干网工程 数据来源：菜鸟网络 2016

基于大数据的智慧油气解决方案 目录 1 智慧油气概述 .............................................................................................................. 4 2 智慧发展现状 ...................................... ................................................................................. 8 2.1.1 数据油气的理论与发展(1999---2009)………………………………………………14 2.1.2 智慧油气的探索与实践(2010-----)……………………………………………………2 .................................................................................. 43 3 大数据时代油气数据挖掘发展趋势 ..........................................................................................

基于大数据的智慧勘探解决方案 · ---XXXX 技术有限公司 B 石油勘探需求分析 2 石油勘探现状分析 3 石油勘探大数据平台架构 4 石油勘探应用展示 JZTECH 君众甲匠 ◎ JZTECH Corporartion.All rights reserved 目录 . 数据搜集 ZQY 就石油工业而言，大数据一般是伴随勘探、开发、生产过程产生的原始数据和成 果数据，地震和测井数据尤为突出。 W 科偿中子 (CN) 8. ( D0 补世产装 (AC) 6 二 i 1 1 裹 1 1E 1 1 1 1 1 269 0 彩 度 深 2 70 屋 m 0 源头数据采集质量提升 我们的数据在快速增长 开发月度数据历史复算解决了历史遗留问题 采油工程数据库稳步运行 测井、动态监测数据库广泛应用 地理信息系统建立 完井报告与作业井史数字化成果形成 地质完井总结 和作业施工总结 文档库 形成 今天的我们已经开始重视大数据建设工作，并已经形成了一定层次的信息成 果………都在应用中实现着自身的价值