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十、大数据资源平台功能架构

news 来源：原创 2025/9/14 13:42:08

一、大数据资源平台的功能架构图总体结构

关键组件：

1.用户（顶行）

此部分标识与平台交互的各种利益相关者。其中包括：

市领导
各部门分析师
区政府
外部组织
公民
开发人员
运营经理

2.功能模块（顶部水平部分）

这些代表平台的主要功能区域：

门户（Portal）：用户访问平台的入口。
开放中心（开放中心）：方便数据共享和访问。
共享中心（共享中心）：管理数据共享和协作。
运营中心：监控和管理平台的运营。

3.核心系统（第二行）

这些是支持该平台的核心应用程序和服务：

城市大脑：综合城市管理系统。
一网通办：统一政务服务平台。
城市运营系统（城运系统）：管理城市基础设施和服务。
社会治理：支持社会管理和政策制定。
经济运行（经济运行）：跟踪和分析经济数据。

4.服务平台（第三行）

这些平台为平台提供特定功能：

业务中间件服务（业务中台服务）：支持核心业务流程。
人工智能中间件服务（AI中台服务）：提供语音、面部识别等人工智能功能。

5.数据服务（第四行）

重点关注数据交换、分析和访问：

数据共享交换服务（数据共享交换服务）：促进数据共享。
数据分析和可视化服务（Data Analytics和可视化服务）：实现数据分析和可视化。
数据开放服务（Data Open Services）：提供数据访问的API和工具。

6.数据处理层（第五行）

详细说明数据处理的各个阶段：

开放层：包括查询、文件管理、消息处理、下载等功能。
数据可视化工具和探索工具（数据可视化工具、数据探索工具）：数据探索和可视化的工具。
协同开发与应用计算（合作开发、创新环研究、申请计算）：支持协同数据开发和处理。

7.数据存储和管理（第六和第七行）

重点关注数据存储、组织和安全：

数据区（数据区）：根据数据的类型和访问级别对数据进行分类（例如，非结构化数据、实时数据、应用程序租户、共享层、标准层、数据湖）。
数据试验区：提供数据实验的环境。
外部开放区（外部开放区）：管理外部用户的数据访问。
数据沙箱（数据沙箱）：用于安全数据分析的隔离环境。
敏感数据脱敏区（对外数据脱敏区）：保护敏感数据。
存储类型（存储）：指定存储技术，如分布式存储、数据仓库、内存缓存和 ROB 存储。
计算方法（计算）：包括批处理、统计分析、控制计算和边缘计算。

8.数据收集（第八行）

描述收集数据的方法：

离线采集（离线采集）
实时采集（实时采集）
准实时采集（准实时采集）
流媒体采集（流媒体采集）
数据导入与报告（数据导入上报）
网络爬虫（互联网爬虫）
IoT网关采集（物联网网关采集）

9.数据来源（底行）

标识数据的来源：

政务采
公共服务数据（公共事业化数据）
行业数据 (行业数据)
互联网数据（互联网敏据）
物联网数据

10.运营和安全（右侧）

重点关注平台的管理和安全：

运营与维护（运维）
数据管理（数据管理）
数据安全
数据目录 (数据目录)
安全合规管理（安全合规管理）
安全配置管理（安全配置管理）
数据标注 (数据标注)
网络安全分析（网络安全分析）
元数据管理（元数据管理）
安全事件管理（安全事件管理）
数据质量管理（数据质量管理）
敏感数据加密/脱敏（敏感数据加密/脱敏）
数据开发（数据开发）
数据泄露（数据泄露）
数据深度 (Data Depth)

解释：

该图代表一个综合大数据资源平台，旨在收集、处理、管理和共享数据，用于城市管理、政府服务和公共部门运营等各种用途。它强调数据的安全性、质量和可访问性。该平台利用一系列技术和方法来确保高效、有效地利用数据。

二、关键要点

以用户为中心的方法：该平台满足具有不同需求和访问级别的各种用户的需求。
数据驱动决策：该平台提供数据分析和可视化工具和服务，以支持明智的决策。
安全性和合规性：高度重视数据安全性、隐私性和法规合规性。
可扩展性和灵活性：该平台旨在处理大量数据并适应不断变化的需求。
集成和互操作性：该平台集成来自各种来源的数据，并促进不同系统之间的数据共享。

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