城市大數據系統設計

① 大數據系統體系建設規劃包括以下哪些內容

企業內控建設實務 企業內控建設應當以經營的效率與效果為主導目標，以財務報告可靠、資產安全與經營合規為三個保障目標，在此基礎上，建設實務將圍繞內控組織的設置與內控建設的五要素。 （1）內部控制組織 組織是體系運行的基本保障。通常的內控組織包括董事會與經營層兩個層面，強調內部控制的建設與實施是董事會的責任，並且下設審計（風險）管理專門委員會加強管理。此外，內控組織的設置特別強調經理層是企業內控建設的具體實施者與責任人，各經營管理部門按照職能歸口進行內部控制的建設與實施。其中，是否設置專職的內控部門是企業界關注的焦點，通常的設置方式包括三種： 方式一：單獨設置內控部門。優點是有利於提高內控建設的初期推動效率，缺點是內控部門與經營管理部門割裂，未能很好地體現內部控制責任與經營管理責任的融合。此方式在金融類企業普遍應用，對於實體經濟體，通常不設置專職的內控部門。 方式二：由內部審計部門牽頭負責內控工作。優點是待體系初建完成且運行平穩後，內部審計作為內控的監督部門，可以立足於公司整體牽頭協調各部門定期進行內部控制的自我評價，並且持續完善內控體系的建設。缺點是國內企業內審部門往往人才匱乏，在內控建設的初期獨立當此重任可能力不從心。 方式三：在內部控制建設集中期設立內部控制建設辦公室，該辦公室從各主要部門抽調人員專職從事內控體系建設工作，待體系正式運行時，辦公室解散，人員歸位到各經營管理部門，且牽頭職能也歸位至內審部門。此方式的優點是可以集中各部門力量完成內部控制的體系化建設，待體系平穩運行後，相關人員回到經營管理部門的骨幹崗位上，有利於促進各經營部門對內部控制體系的理解，有利於內控與經營管理的融合。實踐表明，對於管理基礎弱的實體經濟企業，採取方式三的內控推行效果較佳。 當然，組織的設置沒有一定之規，企業應當依據自身的特點設置內部控組織，明確相關的管理責任。 （2）內部環境的診斷與完善 內部環境是企業內部控制建設與運行的載體，企業在建設內部控制機制時，首先要診斷與完善內部環境。一方面，內部環境的完善可以為控制活動的設計與運行奠定基礎，另一方面，內部環境的診斷可以加強控制活動與內部環境的匹配性，有利於控制活動的順暢運行。 通常，內部環境的診斷與完善包括六個方面的內容：治理結構、機構設置、權責分配、內部審計、人力資源政策、企業文化。其中，機構設置、權責分配與內部審計的定位三個方面必須先行完善，後續的控制活動設計與運行才會順暢。治理結構、人力資源政策與企業文化三個方面，可以伴隨控制活動的運行同步完善。 （3）動態的風險評估 風險評估是內部控制體系化建設的重要表現，是後續內控措施設計的重要依據。根據成本效益原則，企業應當針對評估的重要風險強化內部控制措施，有效降低風險。對於次要風險，企業應當簡化控制活動與流程設計，承擔相關的風險，體現經營的效率與效果為主導目標的內控建設理念。 風險評估包括風險辨識與風險評估兩個階段。在風險辨識階段，企業應當圍繞內部控制目標識別影響目標實現的不確定性因素，辨別企業風險並進行分類，形成企業的風險管理庫。通常，企業的風險可以劃分為戰略風險、市場風險、運營風險、財務風險與法律風險五類，並在此基礎上進一步細分。在風險評估階段，企業應當運用二維風險評估坐標圖，從破壞性與發生頻率兩個維度評估風險，並將風險點界定為重大風險、中風險與低風險。企業應當依據行業特點與目標設置等確定風險評估的標准，評估標准應當注意定量與定性標准相結合。 在實務中我們強調，處於不同行業的企業，或是同一行業的不同企業，或是同一企業處於不同的發展階段，其風險評估結果各不相同。為此，企業應當至少每年評估一次風險，及時發現新環境、新業務帶來的新風險，動態地調整風險評估結果，進而動態地調整控制活動規范，讓原本靜止的內控制度動起來，始終踏上企業發展的節奏。 （4）控制活動的設計 控制活動是內控體系實施的核心要素，企業在規范控制活動的過程中，應當形成內部控制政策與程序手冊（下簡稱內控手冊）。 企業在設計控制活動時，應當樹立與經營管理活動相融合的設計理念，首先界定企業的控制活動循環，然後將內部控制措施嵌入控制活動中，完善經營管理活動的制度流程設計，形成企業的內控手冊。內控手冊分模塊設計，每一模塊一般包括五個方面的內容： 第一，管理目標。圍繞內部控制的目標，企業在設計內控手冊時，首先應當明確控制活動的管理目標。例如采購付款循環，其管理目標應當包括保障物資供應、提高采購效率、降低資金佔用、控制采購成本、保證核算準確等。 第二，管理機構及職責。該部分將控制活動涉及的組織及職責清晰界定，以確保後續流程運行的順暢性。 第三，授權審批矩陣。該部分應當明確控制活動涉及的所有許可權在董事會、經理層與各職能部門間的劃分，並且明確各級審批責任。 第四，控制活動要求。該部分一般以制度文本的形式書寫，明確控制活動各控制環節的內控要求，作為相關經營管理流程設計的基礎。 第五，比照上述幾部分，各經營管理部門應當重新梳理與完善業務流程，針對關鍵風險點強化控制措施，確保組織職責、授權審批、內控要求落實到經營流程中，保證管理目標的實現。 在內控手冊的設計過程中，特別強調與企業現有的經營管理活動相融合的設計理念，切忌脫離原有制度流程設計孤立的內控手冊，以避免實務中業務部門仍參照原有流程、內控手冊則束之高擱的現象。 （5）信息與溝通貫穿始終 信息與溝通是指在內控建設中，保證在恰當的時機讓恰當的崗位獲取適當的信息。信息與溝通的設計應當貫穿於內部環境、風險評估與控制活動的始終，例如風險評估報告的報告程序，控制活動中的控制文檔設計，都體現了信息與溝通要素的建立與健全。 （6）內部監督手段。 內部監督置於五要素之末，是內控管理閉環的體現。為此，內部監督也可以視為五要素之首，是內部環境、風險評估、控制活動、信息與溝通要素持續完善的基礎。內部監督手段包括風險預警、內部評價與績效考核，三者缺一不可。 風險預警是較新的管理工具，通過預警指標的報告與跟蹤，可以突破企業傳統的內部審計在時間與空間上的限制，運用現代企業高效的信息集合手段，幫助管理層從浩如煙海的數據中提煉關鍵信息，捕捉企業易於忽略或是下級管理者企圖隱瞞的臨界數據，及時發現並採取措施防範風險。風險預警系統的設計包括選擇指標項、設定臨界值、跟蹤分析報告與修正臨界數據四項工作。企業應當結合自身的行業特點與管理重點設定風險預警指標，並且逐步積累臨界值。 內部控制的自我評價是基本規范的要求，也是管理審計的重要組成部分。內部評價手段完善的關鍵是建立評價標准與評價流程，明確內控缺陷的認定標准，規范評價報告。 此外，績效考核強調將內部控制建設與運行的有效性納入企業的績效考核， 以促進內控體系的實施。

② 如何架構大數據系統hadoop

大數據數量龐大，格式多樣化。

大量數據由家庭、製造工廠和辦公場所的各種設備、互聯網事務交易、社交網路的活動、自動化感測器、移動設備以及科研儀器等生成。

它的爆炸式增長已超出了傳統IT基礎架構的處理能力，給企業和社會帶來嚴峻的數據管理問題。

因此必須開發新的數據架構，圍繞「數據收集、數據管理、數據分析、知識形成、智慧行動」的全過程，開發使用這些數據，釋放出更多數據的隱藏價值。

一、大數據建設思路

1）數據的獲得

大數據產生的根本原因在於感知式系統的廣泛使用。

隨著技術的發展，人們已經有能力製造極其微小的帶有處理功能的感測器，並開始將這些設備廣泛的布置於社會的各個角落，通過這些設備來對整個社會的運轉進行監控。

這些設備會源源不斷的產生新數據，這種數據的產生方式是自動的。

因此在數據收集方面，要對來自網路包括物聯網、社交網路和機構信息系統的數據附上時空標志，去偽存真，盡可能收集異源甚至是異構的數據，必要時還可與歷史數據對照，多角度驗證數據的全面性和可信性。

2）數據的匯集和存儲

互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟體定製也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果你真的想做，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了

數據只有不斷流動和充分共享，才有生命力。

應在各專用資料庫建設的基礎上，通過數據集成，實現各級各類信息系統的數據交換和數據共享。

數據存儲要達到低成本、低能耗、高可靠性目標，通常要用到冗餘配置、分布化和雲計算技術，在存儲時要按照一定規則對數據進行分類，通過過濾和去重，減少存儲量，同時加入便於日後檢索的標簽。

3）數據的管理

大數據管理的技術也層出不窮。

在眾多技術中，有6種數據管理技術普遍被關注，即分布式存儲與計算、內存資料庫技術、列式資料庫技術、雲資料庫、非關系型的資料庫、移動資料庫技術。

其中分布式存儲與計算受關注度最高。

上圖是一個圖書數據管理系統。

4）數據的分析

數據分析處理：有些行業的數據涉及上百個參數，其復雜性不僅體現在數據樣本本身，更體現在多源異構、多實體和多空間之間的交互動態性，難以用傳統的方法描述與度量，處理的復雜度很大，需要將高維圖像等多媒體數據降維後度量與處理，利用上下文關聯進行語義分析，從大量動態而且可能是模稜兩可的數據中綜合信息，並導出可理解的內容。

大數據的處理類型很多，主要的處理模式可以分為流處理和批處理兩種。

批處理是先存儲後處理，而流處理則是直接處理數據。

挖掘的任務主要是關聯分析、聚類分析、分類、預測、時序模式和偏差分析等。

5）大數據的價值：決策支持系統

大數據的神奇之處就是通過對過去和現在的數據進行分析，它能夠精確預測未來；通過對組織內部的和外部的數據整合，它能夠洞察事物之間的相關關系；通過對海量數據的挖掘，它能夠代替人腦，承擔起企業和社會管理的職責。

6）數據的使用

大數據有三層內涵：一是數據量巨大、來源多樣和類型多樣的數據集；二是新型的數據處理和分析技術；三是運用數據分析形成價值。

大數據對科學研究、經濟建設、社會發展和文化生活等各個領域正在產生革命性的影響。

大數據應用的關鍵，也是其必要條件，就在於"IT"與"經營"的融合，當然，這里的經營的內涵可以非常廣泛，小至一個零售門店的經營，大至一個城市的經營。

二、大數據基本架構

基於上述大數據的特徵，通過傳統IT技術存儲和處理大數據成本高昂。

一個企業要大力發展大數據應用首先需要解決兩個問題：一是低成本、快速地對海量、多類別的數據進行抽取和存儲；二是使用新的技術對數據進行分析和挖掘，為企業創造價值。

因此，大數據的存儲和處理與雲計算技術密不可分，在當前的技術條件下，基於廉價硬體的分布式系統（如Hadoop等）被認為是最適合處理大數據的技術平台。

Hadoop是一個分布式的基礎架構，能夠讓用戶方便高效地利用運算資源和處理海量數據，目前已在很多大型互聯網企業得到了廣泛應用，如亞馬遜、Facebook和Yahoo等。

其是一個開放式的架構，架構成員也在不斷擴充完善中，通常架構如圖2所示：

Hadoop體系架構

（1）Hadoop最底層是一個HDFS（Hadoop Distributed File System，分布式文件系統），存儲在HDFS中的文件先被分成塊，然後再將這些塊復制到多個主機中（DataNode，數據節點）。

（2）Hadoop的核心是MapRece（映射和化簡編程模型）引擎，Map意為將單個任務分解為多個，而Rece則意為將分解後的多任務結果匯總，該引擎由JobTrackers（工作追蹤，對應命名節點）和TaskTrackers（任務追蹤，對應數據節點）組成。

當處理大數據查詢時，MapRece會將任務分解在多個節點處理，從而提高了數據處理的效率，避免了單機性能瓶頸限制。

（3）Hive是Hadoop架構中的數據倉庫，主要用於靜態的結構以及需要經常分析的工作。

Hbase主要作為面向列的資料庫運行在HDFS上，可存儲PB級的數據。

Hbase利用MapRece來處理內部的海量數據，並能在海量數據中定位所需的數據且訪問它。

（4）Sqoop是為數據的互操作性而設計，可以從關系資料庫導入數據到Hadoop，並能直接導入到HDFS或Hive。

（5）Zookeeper在Hadoop架構中負責應用程序的協調工作，以保持Hadoop集群內的同步工作。

（6）Thrift是一個軟體框架，用來進行可擴展且跨語言的服務的開發，最初由Facebook開發，是構建在各種編程語言間無縫結合的、高效的服務。

Hadoop核心設計

Hbase——分布式數據存儲系統

Client：使用HBase RPC機制與HMaster和HRegionServer進行通信

Zookeeper：協同服務管理，HMaster通過Zookeepe可以隨時感知各個HRegionServer的健康狀況

HMaster: 管理用戶對表的增刪改查操作

HRegionServer：HBase中最核心的模塊，主要負責響應用戶I/O請求，向HDFS文件系統中讀寫數據

HRegion:Hbase中分布式存儲的最小單元，可以理解成一個Table

HStore：HBase存儲的核心。

由MemStore和StoreFile組成。

HLog：每次用戶操作寫入Memstore的同時，也會寫一份數據到HLog文件

結合上述Hadoop架構功能，大數據平台系統功能建議如圖所示：

應用系統：對於大多數企業而言，運營領域的應用是大數據最核心的應用，之前企業主要使用來自生產經營中的各種報表數據，但隨著大數據時代的到來，來自於互聯網、物聯網、各種感測器的海量數據撲面而至。

於是，一些企業開始挖掘和利用這些數據，來推動運營效率的提升。

數據平台：藉助大數據平台，未來的互聯網路將可以讓商家更了解消費者的使用**慣，從而改進使用體驗。

基於大數據基礎上的相應分析，能夠更有針對性的改進用戶體驗，同時挖掘新的商業機會。

數據源：數據源是指資料庫應用程序所使用的資料庫或者資料庫伺服器。

豐富的數據源是大數據產業發展的前提。

數據源在不斷拓展，越來越多樣化。

如：智能汽車可以把動態行駛過程變成數據，嵌入到生產設備里的物聯網可以把生產過程和設備動態狀況變成數據。

對數據源的不斷拓展不僅能帶來採集設備的發展，而且可以通過控制新的數據源更好地控制數據的價值。

然而我國數字化的數據資源總量遠遠低於美歐，就已有有限的數據資源來說，還存在標准化、准確性、完整性低，利用價值不高的情況，這**降低了數據的價值。

三、大數據的目標效果

通過大數據的引入和部署，可以達到如下效果：

1）數據整合

·統一數據模型：承載企業數據模型，促進企業各域數據邏輯模型的統一；

·統一數據標准：統一建立標準的數據編碼目錄，實現企業數據的標准化與統一存儲；

·統一數據視圖：實現統一數據視圖，使企業在客戶、產品和資源等視角獲取到一致的信息。

2）數據質量管控

·數據質量校驗：根據規則對所存儲的數據進行一致性、完整性和准確性的校驗，保證數據的一致性、完整性和准確性；

·數據質量管控：通過建立企業數據的質量標准、數據管控的組織、數據管控的流程，對數據質量進行統一管控，以達到數據質量逐步完善。

3）數據共享

·消除網狀介面，建立大數據共享中心，為各業務系統提供共享數據，降低介面復雜度，提高系統間介面效率與質量；

·以實時或准實時的方式將整合或計算好的數據向外系統提供。

4）數據應用

·查詢應用：平台實現條件不固定、不可預見、格式靈活的按需查詢功能；

·固定報表應用：視統計維度和指標固定的分析結果的展示，可根據業務系統的需求，分析產生各種業務報表數據等；

·動態分析應用：按關心的維度和指標對數據進行主題性的分析，動態分析應用中維度和指標不固定。

四、總結

基於分布式技術構建的大數據平台能夠有效降低數據存儲成本，提升數據分析處理效率，並具備海量數據、高並發場景的支撐能力，可大幅縮短數據查詢響應時間，滿足企業各上層應用的數據需求。

③ 大數據系統體系建設規劃包括哪些內容

技術模型控制、適應傳統管理工作需求 新一代電子政務系統在得出了業務資源及關系模型和業務資源許可權控制模型後，再結合機關單位辦公實際，梳理傳統管理工作需求，把機關單位的傳統管理工作、規章制度通過技術模型的形式固定了。還有像傳統的規章制度中對文件傳閱控制、處理規定等，新一代電子政務系統就通過查詢授權功能在技術上實現。提煉標准模型在創新的業務核心模型基礎上，新一代電子政務系統建設為了保障業務核心模型的有效實現和規劃，再提煉了業務標准模型。統一資料庫結構設計 新一代電子政務系統通過數據標准規范，統一了各子系統的數據結構標准，從數據底層實現了標准統一，為各子系統之間的數據共享和數據整合提供了統一結構基礎。統一系統和基礎信息資源分類 新一代電子政務系統通過統一各業務及應用子系統之間的系統和基礎信息資源分類，實現了信息資源支撐的統一，從而為各子系統之間的數據關聯相互交換提供了統一數據基礎。業務數據標准化保障了業務模型在數據層次的統一，確保了業務模型數據標准。統一主界面布局與統一應用層次 在業務數據標准統一基礎上，為了確保業務核心模型在電子技術實現後的規范和方便應用，新一代電子政務系統又創新實現了系統布局和展示層的標准,還可以為應用層次劃分標准，從而方便用戶對系統的規范使用。制定設計模型創新了業務核心模型，提煉了業務標准後，新一代電子政務系統針對各種辦公業務資源，從業務工作的實際出發，結合實踐經驗，又創新制定了基於業務核心模型基礎上的業務設計模型，業務設計模型的創新又在於歸納可復用各業務功能模塊上面。新一代電子政務系統中，業務設計模型的創新在於提煉可復用各業務功能模塊。以往的電子政務建設，模塊不清晰，系統建設雜亂無章，很多建設工作重復，這不僅僅耗費了大量資金，而且不利於系統的長遠發展和推廣應用。新一代電子政務系統從建設的實踐中，從功能模塊層提煉出了可復用的各業務功能模塊，以方便系統的繼續發展和建設，局部見圖2

④ 智慧城市大數據可視化分析決策系統

智慧城市大數據可視化決策分析系統，能夠將城市運行核心系統的各項關鍵數據進行可視化呈現，從而對包括應急指揮、城市管理、公共安全、環境保護、智能交通、基礎設施等領域進行管理決策支持，進而實現城市智慧式管理和運行。

系統支持將不同平台系統數據、不同業務部門數據融合貫通，綜合匯集於系統之上，以全方位掌控城市綜合態勢。包括：市政、警務、交通、電力、商業等多領域數據。

系統支持集成包括地理信息、GPS數據、傾斜攝影數據、BIM建築模型數據、統計數據、攝像頭採集畫面等多類型數據。

基於三維地理信息，系統利用三維視圖結合虛擬現實技術，將包括城市街區、地標點、建築物、機動目標、管線設施等在內的城市全景進行完整、鮮活的呈現。

系統支持多樣化的二維電子地圖，能夠載入矢量數據和柵格數據，進行地圖的放大、縮小、漫遊、距離量算、區域覆蓋計算、標繪以及圖層控制，支持移動目標的顯示控制。

我司獨創的二三維地理信息系統聯動功能，二維的平面地理視圖便於操作交互，三維視圖便於直觀形象化呈現，適用於大屏、多屏環境下的地理信息可視化。

將數據按照時間和空間兩個維度進行同步呈現，全面掌控數據變化態勢。支持空間數據的實時監控、歷史回放、模擬推演，讓規律清晰可見，讓決策有數可依、更加高效。

針對城市管理部門眾多數據的指標與維度，將數據按主題、成體系地加以呈現，幫助用戶從不同角度觀察、分析數據，聚焦趨勢規律。

支持將實時數據監測以及歷史數據分析，以逐時曲線、時域統計柱圖等形式，呈現數據隨時間的變化趨勢，顯現規律，支持決策。

系統提供豐富的圖表呈現方式，包括散點圖、折線圖、柱狀圖、餅圖、雷達圖、K線圖、熱力圖、箱線圖、關系圖、桑基圖等。除了平面圖表，還支持基於三維空間場景的圖表疊加。

通過建立預警指數或模型對與其存在關聯的數據進行監測、分析，提供基於數據挖掘的預警機制。一旦實時數據達到預定限值或發生異常，系統將自動發出報警。同時系統支持報警閾值、置信度閾值等設定值限定。

系統支持多種數據篩選方式，包括欄位查詢、地圖圈選、點選等，用戶可以根據實際需求，有針對性了解相應信息。

系統支持對單體對象進行詳細查看，例如三維樓宇、機動車輛信息、單體體征數據、攝像頭視頻信號等。

系統提供強大友好的標繪功能，除提供基礎信息標繪、行業專用標繪外，還支持標繪對象定製。同時支持觸控標繪操作，可用於指揮決策會商等場景。

統一的可視化模式控制機制，集成屏幕拼接控制，實現一鍵同時切換軟體系統和屏幕拼接模式。使用戶可以簡便快速的切換應用場景。

系統支持通過PAD、智能手機等手持設備作為控制終端，來實現對大屏顯示布局、系統模式的切換以及軟體界面內容的交互控制。為客戶提供一種靈活、便捷的操控體驗。

系統擁有高效可靠的大數據接入能力，支持接入超大范圍地圖、三維地表模型、城市建築模型、海量攝像頭數據，可以支撐TB級的業務數據吞吐 量。同時可以實現各類介面數據的無縫可視化接入，並可快速響應分析操作和實時反映數據變化。

平台打通政府各部門、各系統之間的信息壁壘，包括公安、交通、消防、情報、反恐等多部門數據，以及車輛移動GPS數據、傾斜攝影數據、BIM建築模型數據、統計數據、攝像頭採集畫面等多類型數據。從市政設施分布、公安&消防車輛運行態勢、交通運行情況、巡邏案件分布等多個角度，對城市各領域運行數據進行多維度可視分析，提升城市管理者資源統籌效率和管理決策能力。

平台以數字方式全面描繪城市區域經濟發展現狀，涵蓋城市概況、宏觀經濟、產業發展、投資貿易等。包括科技、教育、文化、人口、衛生、環境保護；GDP、財政收支數據、貿易、價格指數；按資本、就業、稅收等角度的產業分析；固定資產、工業、房地產各項投資數據分析等。為城市規劃、城市產業分布和城市基礎設施建設和改善居民生活條件等方面提供科學的決策依據。

平台將政府各職能部門和資源進行有效結合，為管理者應對突發事件建立一個信息共享、高效決策、部門聯動的可視化指揮調度系統，可以實時監控突發事件發展態勢、人員位置分布、警力資源、醫療配備情況等信息，幫助指揮人員實時了解現場情況、掌控事態發展趨勢，及時指揮決策。

平台具有開放體系結構，集成監測預警、應急指揮調度、模擬推演、分析研判等於一身，支持從警力警情分布、視頻監控、卡口分布、轄區人口、重點場所等多個維度進行日常監測與協調管理；支持突發事件下的可視化接處警、警情監控、警情查詢、轄區定位、警情態勢分析、應急指揮調度管理，以滿足常態下警力警情的監測監管、應急態下協同處置指揮調度的需要，滿足公安行業平急結合的應用需求。

平台是一個面向交通管理部門的綜合性輔助決策平台，集成運營業務管理、應急指揮調度、監測預警、分析研判於一身，兼具道路視頻監控展示，流量監測數據呈現，交通數據統計分析，具有綜合監視、運營協調、應急指揮等職能。支持從交通態勢監控、視頻監控、智能卡口分析、交通態勢評估研判等多個維度進行日常路網運行監測與協調管理。

平台能夠實現將園區運行核心系統的各項關鍵數據進行呈現，為用戶提供一個集園區生產、園區運營、園區控制、園區決策多維一體的智能運營管理平台，支持從園區基礎設施、園區交通、智能樓宇、園區招商、物業管理、企業孵化、產業分析管理等多個維度進行日常運行監測與協調管理，以及突發事件下的告警接報、信息處理發布、應急指揮調度管理。

平台支持對電網多個環節的數據進行深度分析挖掘，可以實現電網拓撲分析、用戶用電特徵分析、用電負荷異動識別、竊電嫌疑監測分析、安全防禦、商業選址等智能電網多個環節的日常運行監測與協調管理，切實提高電力生產、營銷及電網運維等方面的管理水平。

城區網格化管理，人、地、物、事多維度可視化呈現，全面掌控管轄區域內的綜合態勢。平台基於地理信息系統，可全麵包含智慧城管、智慧社區、智慧交通等幾部分可視化。

⑤ 大數據系統體系建設規劃包括以下哪些內容

城市現狀圖、市域城鎮體系規劃圖、道路交通規劃圖、各項專業規劃圖及近期建設規劃圖

⑥ 大數據量的系統的資料庫結構如何設計

1、把你表中經常查詢的和不常用的分開幾個表，也就是橫向切分
2、把不同類型的分成幾個表，縱向切分
3、常用聯接的建索引
4、伺服器放幾個硬碟，把數據、日誌、索引分盤存放，這樣可以提高IO吞吐率
5、用優化器，優化你的查詢
6、考慮冗餘，這樣可以減少連接
7、可以考慮建立統計表，就是實時生成總計表，這樣可以避免每次查詢都統計一次
mrzxc 等說的好，考慮你的系統，注意負載平衡，查詢優化，25 萬並不大，可以建一個表，然後按mrzxc 的3 4 5 7 優化。 速度，影響它的因數太多了，且數據量越大越明顯。
1、存儲 將硬碟分成NTFS格式，NTFS比FAT32快，並看你的數據文件大小，1G以上你可以採用多資料庫文件，這樣可以將存取負載分散到多個物理硬碟或磁碟陣列上。
2、tempdb tempdb也應該被單獨的物理硬碟或磁碟陣列上,建議放在RAID 0上，這樣它的性能最高,不要對它設置最大值讓它自動增長
3、日誌文件 日誌文件也應該和數據文件分開在不同的理硬碟或磁碟陣列上，這樣也可以提高硬碟I/O性能。
4、分區視圖 就是將你的數據水平分割在集群伺服器上，它適合大規模OLTP,SQL群集上，如果你資料庫不是訪問特別大不建議使用。
5、簇索引 你的表一定有個簇索引，在使用簇索引查詢的時候，區塊查詢是最快的，如用between，應為他是物理連續的，你應該盡量減少對它的updaet,應為這可以使它物理不連續。
6、非簇索引 非簇索引與物理順序無關，設計它時必須有高度的可選擇性，可以提高查詢速度，但對表update的時候這些非簇索引會影響速度，且佔用空間大，如果你願意用空間和修改時間換取速度可以考慮。
7、索引視圖 如果在視圖上建立索引,那視圖的結果集就會被存儲起來，對與特定的查詢性能可以提高很多，但同樣對update語句時它也會嚴重減低性能，一般用在數據相對穩定的數據倉庫中。
8、維護索引 你在將索引建好後，定期維護是很重要的，用dbcc showcontig來觀察頁密度、掃描密度等等，及時用dbcc indexdefrag來整理表或視圖的索引,在必要的時候用dbcc dbreindex來重建索引可以受到良好的效果。 不論你是用幾個表1、2、3點都可以提高一定的性能，5、6、8點你是必須做的，至於4、7點看你的需求，我個人是不建議的。打了半個多小時想是在寫論文，希望對你有幫助。

⑦ 城市交通大數據可視化解決方案

作者 | 網路大數據

如今，城市交通擁堵狀況日益嚴重。雖說智能交通布局在不斷地完善，但交通管理仍舊收效甚微。數據獨立存儲難以融合應用、數據內在規律難尋、數據缺乏深度挖掘等諸多問題，其困難重重，該如何解決呢?不妨看看城市交通大數據可視化解決方案吧！

「大數據可視化」能夠將城市運行核心系統的各項關鍵數據進行可視化呈現，通過貼合實戰，從感官、操作、應用及數據四個維度解決交警個性化需求，構建業務場景深度應用，從而打通數據到決策的最短路徑。交通管理者可以根據實戰場景，利用各類圖表、趨勢圖、視覺效果將龐雜枯燥的數據展現出來，進而深度挖掘內在數據規律，以此指導決策，助力城市交通健康的發展。

通過前端感知系統，實時獲取城市交通動態信息。將各個子系統的數據錄入數據可視化平台進行融合、分析後，呈現出不同場景下的交通信息個性化視圖，從而為城市交通的管理和調控提供指導依據。

01強大的數據源整合能力

數據接入靈活多變，支持靜態數據、API、資料庫、本地數據四種數據對接模式，其中資料庫類型支持主流的MySQL、Oracle、MPP，滿足龐大、繁雜、多樣數據的集中匯聚展示，從而實現不單單是海量數據表面的業務處理而是通過清洗雜亂數據，優化數據結構來進行深層次的信息挖掘，發現數據的真正含義。

02豐富的圖表組件搭建工具

提供豐富多樣化的圖表組件工具，支持包括圓餅圖、極區圖、地圖、柱狀圖等超過1100項效果配置，用戶可以根據實際應用需求進行組合使用。通過結合大屏形成的組件搭配展示給人一種視覺沖擊，不僅僅是簡單的把數字用圖表表示，而是幫助用戶，發現數據背後的規律。

03多樣化的場景模板

數據可視化平台提供多種應用場景模板，合理運用搭配色彩、布局以及組件，解決用戶設計難題。簡單的修飾即可使用，業務全景一目瞭然。

04圖形化的編輯界面

用戶也可以通過友好的圖形化編輯模式完成樣式編輯和數據配置，創建屬於自己的個性化需求模板，並且可以進行分享，無需編程能力就能輕松搭建可視化應用。

從多個角度進行日常路網運行監測與協調管理、交通警情分析研判、重點人車管理，以滿足常態下交通監測監管、應急狀態下協同處置指揮調度的需要，滿足交通行業各個場景的應用需求。

01交通態勢可視化

通過對多項核心交通數據進行分析，實現交通態勢評估，輔助交通管理部門依據交通評估結果動態跟蹤、監測擁堵狀態和預測變化趨勢，為交通規劃、交通優化的提供量化指標依據。

02設施運維管理

可視化運維基於系統中各種設備的運行狀況，能及時直觀的反映故障點位信息，包括設備在線情況、完好率以及設備故障類型，幫助運維人員解決問題、提高效率，讓運維由繁化簡，更加有效的保障智能交通系統的順暢運行。

03重點車輛管控

通過構建重點車輛管控場景，可以幫助用戶直觀的了解到區域內所有重點車輛的類型和數量以及發放的通行證數量，實現對嫌疑車輛、布控車輛、涉案車輛、重點車輛等黑名單車輛實時監控告警強化交通管控力度。

04交通事件研判分析

針對歷史交通流、交通違法、交通事故等數據進行分析匯總整合、專題化分析，達到科學細化管理目的，為交通管理部門在交通組織、警力部署、設備布設等方面的優化提供決策依據。

以上便是城市交通大數據可視化解決方案的有關介紹。

該方案不僅打通了各交警業務子系統間的數據壁壘，將交通大數據真正的價值發掘出來;更以豐富的視圖展示滿足了實戰應用數據可視化場景需求，交通管理部門可通過清晰可視的交通動態圖進行車流管控及警力調度，為城市交通的管理與健康發展帶來極大的改善。

⑧ 建立大數據需要設計怎麼樣的大型系統

大數據需要以下六類人才： 一、大數據系統研發工程師。 這一專業人才負責大數據系專統研發，包屬括大規模非結構化數據業務模型構建、大數據存儲、資料庫構設、優化資料庫構架、解決資料庫中心設計等，同時，還要負責數據集群的日常運作和系統的監測.