大数据可视化分析平台建设和运营整体解决方案WORD

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方案获取方式在文末

背景与目标

充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。

二、政务大数据平台

1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同大数据 方案，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。

2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。

3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。

4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。

5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。

6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。

采用新型MPP数据库+Hadoop的融合架构，使用MPP处理PB级别的、高质量的结构化数据，同时为应用提供丰富的SQL支持能力;使用Hadoop处理海量半结构化、非结构化数据，从而满足用户多种数据的处理需求。

智慧政务：基于分布式计算、存储框架，面向政府不同价值的数据源，通过采集、存储、建模、挖掘等大数据技术，在社会保障、公共安全、人居环境、劳动就业、文化教育、交通运输、综合治税、消费维权、精准扶贫等领域开展大数据应用，优化公共资源配置，提高公共服务水平。帮助政府促进经济发展、完善社会治理、提升政府服务管理能力、改善民生，培育壮大新兴产业。

如下图所示的政府综合决策分析系统，利用大数据分析平台，采集并分析多个部门共享上传的业务数据，为政务部门提供决策支持。

如下图所示的政府效能监察大数据系统，通过对各类政务服务事项，对全市各个部门单位的政府网上办事流程进行多维度，高效的及时监察、分析，从而对办事效率低下的职能部门和审批人员实现高效监督；找出设置不合理的办事流程，促进政府办事流程的优化。实现政府部门网上办事多维度的数据分析挖掘，秒级展现效果，让决策者一目了然发现问题，提升政府的服务水平。

基础信息融合应用展示分析

基于政务大数据平台开发或构建的各类系统如四大基础库系统、业务主题库系统，通过政务大数据平台起到信息枢纽的作用，各系统不需要再与任何政府部门业务系统对接，而直接从政务大数据平台关联形成数据，为政府业务办理提供支撑。

方案获取方式

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（编辑：源码网）

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