大数据运营管理中心.doc
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1、(完整word)大数据运营管理中心大数据运营管理中心一、 大数据运营管理中心建设背景工业革命以后,以文字为载体的信息量大约每十年翻一番;1970年以后,信息量大约每三年就翻一番;如今,全球信息总量每两年就可以翻一番。2011年全球被创建和被复制的数据总量为1。8ZB(1ZB=1021Byte)其中75%来自于个人。互联网数据中心(IDC)认为,到下一个十年(2020年),全球所有IT部门拥有服务器的总量将会比现在多出10倍,所管理的数据将会比现在多出50倍.根据麦肯锡全球研究院(MGI)预测,到2020年,全球数据使用量预计将暴增44倍,达到35ZB。十八大提出坚持走中国特色新型工业化、信息化
2、、城镇化、农业现代化“四化”同步道路,同时指出新型城镇化的四种表现形式是:绿色生态、现代智慧、宜业宜居及民俗特色.在新型城市化过程中,政府正积极推动技术创新为城市管理提供新思路,以现代信息化为基础的智慧政府建设是国家治理能力现代化不可或缺的重要元素。智慧城市作为城镇化、信息化交汇融合的概念,为加快城市现代化进程和发展转型提供了实践模式.大数据已成为与自然资源、人力资源一样重要的战略资源,隐含巨大的价值,已引起科技界和和企业界的高度重视.如果我们能够有效地组织和使用大数据,人们将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用,孕育着前所未有的机遇。二、 大数据运营管理中心的内涵大数据运营管理
3、中心是指需要通过快速获取、处理、分析以从中提取有价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据,通过现代信息技术、物联网、云计算、互联网、等技术,将无法通过人工在合理时间内完成的信息采集、处理、管理海量数据,并将其整理成为人类所能解读的信息,找到物与物、人与物、人与人之间的数据关联,发现它们背后的规律,这些数据通过集成共享,交叉复用,形成一种智力资源和知识服务能力,为管理者提供准确、可靠的决策依据,最终来提升城市公共服务能力和管理决策水平。三、 大数据运营管理中心发展现状目前城市中信息孤岛、网断联难现象仍存在。大数据运营管理中心实际上是物联网的具体应用,其障碍主要有三方面:其一,部门分割、条
4、块分割的小数据中心建设,形成了众多的“信息孤岛”。其二,标准建设相对滞后,标准不统一,业务操作系统软件难以模块化开发。比如人车路等基本的数据单元,在不同的领域、不同的管理部门各搞一套,基础数据单元标准不一。其三,业务传感与应用装备建设,各部门各搞各的,甚至一个部门内部也各搞各的,造成“有网无联”。比如,治安一套监控系统、城管的一套监控系统、交警的一套监控系统。在中国数据中心行业结构方面,电信、金融行业数据中心的建设较早,投入较大,应用相对成熟,目前这两大行业数据中心建设投入占据了50以上的份额。2008年,在金融、电信、政府、企业等行业数据集中化管理的带动下,中国数据中心建设进一步加快,数据中
5、心建设进入一个快速发展阶段。随着信息技术的发展,近年来,无论是芯片、架构、系统还是软件都取得了很大进步,刀片系统、多核技术、虚拟化应用、冷却技术、智能管理软件等新技术层出不穷,对传统数据中心应用和管理带来极大地冲击;另一方面企业业务模式也发生了极大变革,急需建设新一代数据中心来适应这一变化。四、 大数据运营管理中心未来趋势数据集中已经成为国内电子政务、企业信息化建设的主流趋势。数据集中是管理集约化的必然要求。大数据运营管理中心建设已成为数据集中趋势下的必然产物。绿色是大数据运营管理中心建设的灵魂,围绕节能减排和优化环境进行谋划建设,以可持续发展为出发点和归宿点,借以提高城市的宜居度。通过减少资
6、源消耗,开发新能源和实现资源的循环使用,推动城市经济增长。 大数据运营管理中心承载着大量的机密数据,同时为内部、外部提供业务交互和数据交换。所以说作为业务应用核心和敏感数据的汇集点,数据中心永远是攻击者最感兴趣的目标,大数据中心安全、可靠、可持续的服务是大数据运营管理中心首要任务。充分实现高效的运营方式,优化资产,提升包括硬件、软件、其他支持设备和员工与流程在内整体数据中心运营效率。数据中心基础架构需要具有自适应能力,以便提高经济高效性,同时降低前期购置和后期运营成本。能够满足当前业务发展的需求,同时具备足够的灵活性响应未来未知的业务需求、技术和计算模型;可以提供端到端的数据服务,全面支持业务
7、发展的需求,推动业务的高速发展,以云计算及虚拟化管理技术,满足城市信息化应用支撑平台的需求,实现所有硬件设备资源、应用系统的统一管理和自动分配,屏蔽底层不同服务器、存储设备、网络设备的差异,实现对存储资源、网络资源的异构支持.可以实现主动式监测和管理能力,提供针对数据中心运营的深刻洞察,以满足对数据中心可用性、容量及能源效率需求。用户需要使用更多的系统管理工具将自动化和智能融入到日常运营中,以便积极监控和管理环境,专注于满足业务增长提出的可用性、容量规划和能源效率需求.五、 大数据运营管理中心总体架构1. 感知层 大数据运营管理中心的感知范围重点围绕交通、能源、物流、工农业、金融、智能建筑、医
8、疗、环保、市政管理、城市安全等重点行业的应用和难点,分别采用移动终端、RFID、智能卡、GPS定位等不同技术进行基础数据采集。2. 网络层 随着各种通信技术逐步走向融合,如电信网、数字宽带、有线电视网、无线网络等走向融合,传输层形成天地一体化的基础网络、服务化的信息系统、聚合化的运营平台和多样化的业务应用。3. 信息资源层 信息资源层由基础数据、服务数据、业务数据三部分组成。在统一信息资源模型体系、统一信息编码体系和数据仓库的基础上,通过信息系统数据库和文件库为日常的业务管理与查询提供支撑,数据仓库体系为决策支持应用提供支撑,信息资源访问渠道为各种信息资源应该提供访问接口.4. 应用服务层 应
9、用服务层紧扣城市的产业发展体系、智慧的环境和资源体系、智慧的城市运行体系、智能的城市交通体系、智能的民生保障体系以及智慧的幸福生活体系.5. 交互层 与用户交流沟通平台,如门户网站、APP应用、移动设备、办事大厅等.6. 用户层大数据运营中心服务人群,企业、政府、公众均是大数据收益者.六、 大数据运营管理中心技术架构技术架构采用“一网、一库、三平台、多应用系统”的模式建设,一网是指电信网、广播电视网、互联网三网融合形成的“一张网”,一库是指城市基础信息数据库,三平台是指公共信息资源共享交换平台、城市视频监控资源共享服务平台、城市网格信息可视化平台,多应用系统是指面向政府、企业、公众提供的各类智
10、慧城市应用服务,城市运营状态监控系统、城市综合应急指挥系统、城市发展决策分析支持系统、跨部门协同办公系统,同时与技术支撑体系还需要政策保障体系和信息安全保障体系相配套.七、 大数据运营管理中心数据架构数据架构采用二级层次模式.第一层是公共数据,包含整个体系的核心基础数据集、公共代码数据,以及为决策支持而装载到数据仓库中的数据。公共数据遵循统一的数据标准,提供给所有信息系统共享。第二层是应用数据,这些数据由信息系统产生,或者与信息系统关联紧密。应用数据的结构设计遵循统一的规范,与公共数据有关的数据需要严格遵循统一的数据标准。公共数据与应用数据之间,或者是应用数据与应用数据之间,通过数据交换的模式
11、互通有无。此外,公共数据还通过数据服务平台,为其他系统或用户提供数据的查询检索等服务。八、 大数据运营管理中心管理体系以城市基础信息数据建设和信息交换、共享、可视为核心,形成统一的居民、法人、地理、建筑等数据库,实现各垂直部门系统之间的互联互通和数据动态共享;通过对社会治安、交通车辆、水/燃气/能源等市政设施、环境污染等的监控,实时把握城市运营状态,及时发现重大事件,并通过协同多部门协同应对突发事件;通过建立针对市民服务的统一信息门户,实现对各类市民投诉集中地处理与督办和实现跨部门协同。通过城市运营状态和城市服务绩效的可视化实现城市管理的可视化,通过大数据挖掘实现对城市未来趋势的分析和预测,提
12、高科学决策水平。九、 大数据运营管理中心业务架构1. 城市基础信息数据库采用云计算及虚拟化管理技术,满足城市信息化应用支撑平台的需求,实现所有硬件设备资源、应用系统的统一管理和自动分配,屏蔽底层不同服务器、存储设备、网络设备的差异,实现对存储资源、网络资源的异构支持.建立涵盖城市空间地理、人口信息、企业信息、诚信、车辆、房屋、公共基础设施、自然资源和宏观经济数据的城市公共信息基础数据库;协调组织部门定期完成数据的普查与更新;制定公共信息查询和服务标准,探索市场化信息维护、开发和利用机制。(1) 数据分类原则u 数据来源,主要可以分成政府统计部门数据和政府其他各部门数据;u 数据层次,分成原貌数
13、据层和整合数据层;原貌数据按照数据来源并保持原貌特征存储的数据,整合数据是原貌数据经过整合处理后形成的逻辑统一的数据;u 数据粒度,分为宏观和中观两个层面数据.宏观层指标为反映地区社会经济发展整体运行状况的主要社会经济总量指标及其结构、速度、效益指标数据;中观层指标为按照产业、行业、区域等特征进行分组的汇总数据和分类数据;u 业务指标体系划分,主要包括经济运行、城市建设、人口就业、社会发展、环境资源;经济运行又可以分成总量、财政、税收、投资、工业生产、房地产开发等等;u 区域特征,按照行政区划和区域功能划分数据。(2) 数据分布根据数据业务分布与数据系统分布确定数据库分布方式(3) 数据管理建
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