数理平台范文

数理平台篇1

关键词：数字校园；基础地理信息平台；基础地理信息服务；数据库；平台构建方法

文献标识码：A中图分类号：P208 文章编号：1009-2374（2016）19-0018-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2016.19.009

近年来，随着计算机网络技术、信息数字化、管理模式场地不断创新，建设以精确、高效、及时、共享的校园信息数据整合为目的的“数字校园”已经成为当前新型创新校园建设的重要内容。“数字校园”基础地理信息平台则是“数字校园”建设内容的核心内容之一。它以强大的数据管理技术和地理空间信息服务为依托，通过对学校各部门机构的业务、学生日常管理和学校资源进行深度的数据整合，为校园事务管理、决策提供重要的技术支撑。本文以当前“数字校园”建设的现实需求为出发点，总结了当前关于“数字校园”基础地理信息平台的建设方法，研究了构建“数字校园”基础地理信息平台数据的构建思路、平台的构建目标、平台的建设内容，为建设符合当前的“数字校园”发展的校园基础地理信息平台提供了一种新的借鉴模式。

1平台构建思路

“数字校园”基础地理信息平台作为当前“数字校园”建设的基础系统支撑，必须有一体化服务体系的构建思路。以地理信息技术、计算机网络技术、数据库技术、SOA面向服务技术等的技术集成为基础，使得平台从海量的数据与单一的信息表达方式中脱离出来，进而实现“数字校园”中各类地理信息服务的“可视化”。所以，在“数字校园”基础地理信息平台建设方面，要更好地服务于现代教学信息需求，将可以数字化的信息进行模块分析，充分结合学校实际管理流程与当前运行模式，以整合当前数字校园实际需求出发，以实用高效的业务操作平台模式进行构建。

2平台设计目标与框架设计

考虑到校园具有典型的社区特性，校园内日常业务与日常管理工作主要以在校学生与教职员工为主体，“数字校园”基础地理信息平台应该以实现校园的数字化管理、校园信息化为构建目标。基础的框架应以地理数据信息库为主，将空间基础地理信息数据与属性数据统一表达到校园数字地图上，通过地图与数据的形式为校园内各个职能部门和学生提供丰富的基础地理信息服务，实现校园信息管理“一张图”。同时“数字校园”基础地理信息平台的设计框架还应综合考虑平台的基础支撑与数据管理环境、平台建设采用的数据标准与系统安全共享体系等，深入研究平台各个功能应用之间的相互关系，从而保证平台的科学性、规范性和高效性。

3平台建设内容

根据“数字校园”基础地理信息平台构建的思路和目标，平台的建设主要内容包括如下方面：基础数据的标准化处理、基础地理信息数据库建设、系统开发平台的选用和平台主要功能设计等。

3.1基础数据标准化处理

基础数据标准化是“数字校园”基础地理信息数据生产、平台构建的基础。平台基础数据信息标准化是指数据的采集标准化、数据融合科学化、成果数据标准化。对平台数据搜集和采集以及最后数据成果的生产都必须在国家规定的法律范围内，一些法律没有涉及到的领域，要参照同类学校的建设模式，对数据信息的收集、整理和分析使用，要注意严格保密教学对象的隐私，对重要的数据资源要进行加密处理，防止出现数据信息的外泄，给学校正常的教学活动造成不良影响。如在平台的基础地理信息数据入库与分类编码过程中，依据《大比例尺地形图数据处理与入库标准》《“数字校园”基础地理信息分类与编码标准规范》等当前国家现有数据信息标准化体系成果，才能更好地保证平台数据的兼容性和共享性。

3.2基础地理信息数据库建设

可以说地理基础信息数据对现代“数字校园”有着非常重要的作用，信息数据的高效传输和应用才能保证“数字校园”基础功能等正常发挥，从这个角度来看，核心的地理信息数据库建设是基础。在满足学校开展各项教学管理的基础上，要依据现有数据库建库原则与方法，提高数据库资源的应用效益，未来数据库资源还可以进行多层次、多维度的开发，适应更多的服务需求。基础平台建库内容由空间数据库、属性数据库与其他数据库组成。空间数据库以地理空间数据为主，如现势地形数据库、地下管线数据库、影像数据库、路网数据库等。属性数据库有空间属性数据库与专题属性数据库构成。空间属性数据库主要根据地理空间分类进行构建，主要用于校园空间地物的文字解释；专题属性数据库主要依据学校职能，分别从科研、教学、后勤、学生管理、教师队伍管理等方面出发构建的供平台专题数据检索与分析的数据库，如各部门业务及人员管理数据库、学生信息数据库、在职人员信息数据库等专题数据库。平台空间数据库设计如图2所示：

3.3系统开发平台选用

“数字校园”基础地理信息平台的开发平台应具备基于GIS功能设计。当前平台的主流开发一般采用某一成熟的具备二次功能开发的GIS软件或者专业的组件式GIS软件（如Arcgis、SupermapObject等）为基础，以第三方数据服务器（如SQLServer2005、Oracle等）作为数据的物理存储介质，基于某一开发编程平台（如、等）作为开发平台的方式进行。以利用Supermap公司提供的组件开发为例：整个基础平台根据系统需求可采用C/S架构模式或B/S架构模式，采用C#编程语言和组件开发与定制平台的核心组件库、通用组件库及基础组件库，并以此三种组件库来搭建平台及专题应用子系统；针对校园基础信息平台信息功能，可采用基于服务对象SOA架构模式进行布局，采用SuperMapGIS产品所提供的和WebService接口实现异构GIS平台之间的数据共享及GIS功能共享与定制。

3.4平台主要功能设计

在该平台的主要功能设计方面，最核心的就是校园GIS的系统的功能，其中相关的模块有数据管理模块、数据检索模块、专题图定制、信息模块等。按照技术标准规范，该系统使用矢量和栅格两种组成方式。平台是基于位置服务的信息提供，将与空间位置有关的信息按照各类实体的空间结构、特征、属性等按照一定的组织方式划分为层，并按照专题要素进行分层组织，以适应各种专题管理、分析和应用的需要。属性数据是用以描述空间要素的特征，通常用关系型数据库管理、增强系统数据检索功能。如果平台采用SQLServer2005或MicrosoftOfficeAccess作为属性数据库介质，数据间可以通过定义主键标识码来进行空间数据和属性数据关联。信息可基于SOA面向服务设计，针对不同部门的业务和联系，平台可以通过定义不同服务接口来实现，提高平台的信息效率与提供更好的位置服务。比如校园突发事件功能模块，平台通过以校园信息点为驱动，根据信息点类型结合地理位置信息，通过平台里定义的接口更好地进行服务信息检索和提供专题热点信息搜索提示。

4结语

现代教育教学在不断探索变革，“互联网＋”的持续深入发展，在“数字校园”领域，“互联网＋”结合数据传输、信息化处理、计算机通讯等技术，将使得“数字校园”基础地理信息平台逐渐成为学校现代化教育的一个重要发展内容，也是教育教学水平提升的重要体现。“数字校园”建设是未来校园软件、硬件设施建设的重要基础，在物联网时代，现代教学模式也在不断摸索创新，为了提供更优质的教学管理服务，让学生在精确的信息引导下高效学习，校园基础地理信息平台作为数字校园的“大脑”更显得不可或缺。随着信息技术的高速发展，城市建设步伐的不断加快，平台应用前景将更加广阔，将在现代教育领域得到更普及的应用与更快的发展。

参考文献

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[7]郑建敏．城市基础地理信息平台的构建与应用[J]．城市勘测，2013，（3）．

数理平台篇2

大连港拥有集装箱、原油、成品油、散矿、粮食、煤炭、滚装等现代化专业泊位80多个，万吨级以上泊位50多个；拥有大港区航道、甘井子航道、新港原油码头航道、大窑湾航道、大连湾码头航道，水深在-9~-17.5m，大部分为天然航道，吃水在10m左右的船舶可随时进出，全港共有防波堤9座，总长7000m。大连港所拥有的基础设施数据和规模都处于全国前列，随着大连港经济的快速发展和货物吞吐量的持续增长，对港口设施使用提出了越来越高的要求。对这些港口基础设施进行规范、科学、有序的管理，是保障大连港安全生产和运营的前提。按照“科学管理、合理使用、定期检测、适时维修”的原则，掌握港口设施运行信息，及时获得设施技术状态，定期进行检测，确保港口设施的健康运行，对保障大连港港口生产的安全运营具有重大意义。因此，建设大连港港口设施数字化管理平台是转变港口发展方式、打造核心竞争力的需要；是贯彻执行管理规定和落实交通工作会议精神的重要切入点；是落实打造幸福、创新、生态、高效、智慧“五型”港口的要求。

在港口设施管理的信息化发展的程度上，各个港口之间存在较大的不平衡。有些港口建立了设施技术台账，开发建设了港口设施动态管理信息系统；有些港口至今仍采用纸质账簿或Excel电子表格进程设施台账管理；有些港口甚至从未建立设施台账［5］。大连港港口设施数字化管理平台是在严格遵循交通运输部《管理规定》基础上设计开发建设的，具有以下特点：（1）平台是交通运输部《管理规定》颁布实施后，全国较早建设的专业性较强、功能较为全面、符合规范的企业级港口设施维护管理信息综合平台。（2）平台实现了全港设施的精细化管理，重点掌握码头泊位、防波堤护岸、港池、进出港航道、锚地、港区道路、桥梁、隧道、港区铁路、堆场、仓库、储罐、散粮筒仓、运输管道、排水管线、供水管线、建构筑物、档土墙护坡、电子通讯管线等19类设施的维护管理资料，建立了设施管理台账。实现了检测评估管理、维护维修管理、损坏报废管理、智能提醒管理、决策支持管理、地理信息管理等。（3）平台将设施技术台账与设施地理信息进行无缝关联，实现了台账与地图的双向交互功能，并接入了港区视频监控和环境监测数据，在系统中可调取摄像头监控信号和潮位水文气象信息，真正实现了港口现场可视化图像监视。在用户体验、数据可视化方面实现了创新。

1平台总体架构

结合对系统的整体分析，在系统设计中，采用多层体系结构。大连港港口设施数字化管理平台从层次结构上分为技术层、数据层、服务层和应用层，平台总体架构如图1所示。（1）技术层。技术层是大连港港口设施数字化管理平台的理论基石，关键技术包括数据库技术、地理信息技术、系统集成技术、SOA技术等。（2）数据层。数据层是平台的信息集散和传输中心，主要由数据中心和宽带网络组成。数据中心建设本质上就是数据库的建设。系统的数据库划分为基础数据库、应用数据库、视频数据库。网络建设就是网络工程的建设，在既有的内部通讯系统和外部通讯系统的基础上，采用防火墙、入侵检测系统和病毒防治系统等保证信息传输安全。（3）服务层。服务层相当于中间类的作用，中间的工厂类提供了另一个通用的接口让调用者可以使用接口，无需关注架构或底层发生怎样的变化，通过与数据层的衔接，提供出相应的服务，将数据层以服务的形式对外开放。（4）应用层。应用层是平台的核心部分，大连港港口设施数字化管理平台建设的目的就是为了应用。运用技术层的技术方法，利用服务层提供的各种接口信息，为大连港设施管理的各项工作提供查询、统计、分析的结果，为设施数字化管理提供申报、管理的平台，为集团领导的决策提供智能支持。大连港港口设施数字化管理平台能够具备数字化、网络化、标准化、整合化、开放化和智能化等6个方面的特性。在整个系统框架中，政策法规、标准规范和安全保障、组织机构这四大部分贯穿于系统构架的始终，起着支持和指导的作用。

2数据库设计

根据各项应用所需数据资源的属性和使用要求，并按照相关技术要求，确定本平台将建设三大类数据库［3］。数据库总体结构如图2所示。（1）基础数据库。包括港区基本信息、港口企业基本信息、港口设施基本信息、水运工程设计单位信息、水运工程施工单位信息、水运工程监理单位信息、检测评估单位信息、维护工程数字档案信息、地理空间数据库、用户管理信息等10类子数据库。（2）业务数据库。包括港口设施日常巡查记录、定期检测信息特殊检测信息、维护维修工程计划、维护维修工程记录、港口设施大修备案、港口设施损坏备案、港口设施报废备案、港口设施安全突发事件、潮位、水文、气象信息、港口设施统计分析库11类子数据库。（3）视频数据库。包括各港口企业监控系统采集的视频。

3平台功能设计

3.1功能模块设计大连港港口设施数字化管理平台由8个功能模块构成，主要包括：技术台账管理、检测评估管理、维护维修管理、损坏报废管理、智能提醒管理、决策支持管理、地理信息系统、系统后台管理等模块，总体功能模块如图3所示。（1）技术台账管理。本模块建立19种港口设施数字化的技术台账，并建立港口设施的更新改造台账，实现设施技术台账的查询和汇总功能。（2）检测评估管理。本模块功能包括：检测评估资质单位管理、日常设施巡查记录、定期检测信息填报、特殊检测信息填报。（3）维护维修管理。大连港股份公司每年对需要进行维修和维护的设施制定计划，二级公司根据计划进行设施的修护维修，包括计划执行情况、维护维修工程记录管理等。本模块功能包括：设计、施工、监理单位管理、维护维修计划制定、维护维修工程月度计划、维护维修工程月度计划完成情况、维护维修工程记录、维护维修工程数字档案管理。（4）损坏报废管理。《管理规定》要求对技术状态为四类的设施应根据情况立即进行中修或大修，五类的港口设施应停止使用并立即进行大修，对无修复价值的港口设施应报废。本模块功能包括：设施大修备案、设施损坏备案、设施报废备案。（5）智能提醒管理。智能提醒实现设施维护管理中对常用信息和影响设施安全的信息自动智能提醒，避免由于疏忽而导致的设施安全问题发生。本模块功能包括：定期检测实时提醒、需维护设施提醒、设计年限到期提醒、信息报送提醒。（6）决策支持管理。决策支持系统主要功能包括设施综合查询19类设施分类统计、全港设施整体情况统计报告等功能，通过数据的分类统计汇总，以总结性文字、数据表格、数据图表、图文并茂的报告等形式，为领导和业务管理人员提供掌握全局、辅助决策的数据支持服务。（7）地理信息系统。地理信息系统主要为结合大连港原有设施地理信息系统中的MapGIS格式数据，对港区实例CAD数据进行分析、处理、制图、服务等操作，开发基础的地理信息功能，将原有设施数据进行展现，为后期设施台账与地理信息数据集成奠定基础。（8）系统后台管理。系统后台管理作为支撑和保证整个系统正常运行的基础。本模块主要功能有：用户中心、组织机构管理、用户管理、权限管理、系统日志、通知公告、系统参数设置等。

3.2平台体系结构设计平台是港口设施数据填报、管理以及分析、统计与应用于一体的大型系统，系统的用户既有专业技术人员，也有业务管理人员，还有各级决策人员，系统应用的范围遍布各个层面，空间跨度也极为广阔，针对这种复杂的应用对象，系统功能应用满足对专业处理的高效率、高速度要求，又满足多接入、服务广泛的要求，因此，根据系统应用需求，用户使用系统的现状，以及对系统平台安全性、稳定性、用户使用的方便性考虑，将采用B/S模式。B/S是Brower/Server的缩写，客户机上只要安装一个浏览器（Browser），如NetscapeNavigator或InternetExplorer，服务器安装Oracle、Sybase、Informix或SQLServer等数据库。在这种结构下，用户界面完全通过WWW浏览器实现，一部分事务逻辑在前端实现，但是主要事务逻辑在服务器端实现。浏览器通过WebServer同数据库进行数据交互。B/S最大的优点就是可以在任何地方进行操作而不用安装任何专门的软件，只要有一台能上网的电脑就能使用，客户端零维护，系统的扩展非常容易。3.3平台关键技术信息系统的建设离不开功能处理和数据库两大基石，因此在系统总体设计时，必须从功能处理和数据库两方面进行科学合理的设计，在构造系统的数据库时，既要考虑结构的完备性、格式和编码的规范化，又要尽可能地避免数据的冗余。在构造系统的功能模型时，为使系统结构合理，层次清晰，并具有较强的开放性和可伸缩性，将系统划分为若干既相对独立又相互协调、可共享信息的子模块。这些子模块在依据一定的通讯规则和集成模式完成各自独立的功能的同时，能够有机的集成在一起，服务于整个系统的信息处理目标，同时应用子模块通过对数据库的合理调度、组织，形成数据的合理流向，完成系统的整体功能，维持系统的旺盛的生命力。（1）统一集成的应用环境。统一、集成的应用环境是系统建设的重要目标之一。平台采用统一的设计思想和先进的网络控制技术，综合利用大型数据库、系统容错等先进技术，充分考虑系统间各部分的联系和配合，实现整体性能最优化，完成整个系统的综合设计。（2）数字权限控制技术。为保证网络环境下的数据安全，防止病毒入侵、非法访问、恶意更改毁坏，系统采取完备的数据保护和备份机制。为了防止非授权用户的非法入侵和授权用户的越权使用，系统应进行各种级别的权限控制，自动记录用户访问的情况和操作过程，以备日后查询。（3）SOA技术。面向服务的体系结构是一个组件模型，它将应用程序的不同功能单元（称为服务）通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。接口是采用中立的方式进行定义的，它应该独立于实现服务的硬件平台、操作系统和编程语言。这使得构建在各种这样的系统中的服务可以以一种统一和通用的方式进行交互。（4）功能部件式系统开发。基于GIS的项目开发是一项极其复杂的工程。如何合理地组织软件的结构，一直是软件技术专家们研究的问题。平台采用了基于GIS功能部件库的系统集成开发策略，建立GIS通用功能部件库、专业功能部件库，结合商用GIS平台和通用部件，利用面向对象的编程技术实现系统集成。（5）关联操作与关联查询。在平台设计中，将业务管理的主要应用作为系统的核心，具有针对性地进行系统数据的组织、系统的应用以及分析模型的设计。在数据一体化基础上，以港口设施台账为依托建立各类业务数据与空间对象关联，从而实现由图形到业务，由业务到图形的多项关联查询，保障大连港港口设施数字化管理平台的高效流通和便于操作，保证系统数据更新的一致性。

4应用效果

大连港港口设施数字化管理平台于2015年12月上线，从运行状态和抽检情况看来，系统运行稳定，经过各项功能测试，符合系统设计要求，基本没有出现系统错误，性能指标满足需求。目前为20多个港口设施管理部门和港口企业开设账户，建立包括码头泊位、防波堤和护岸、港池、航道、锚地、港区道路、桥梁、港区铁路、隧道、堆场、仓库、储罐、散粮筒仓、港口运输管道、排水管线、供水管线、建构筑物、挡土墙护坡、电力通信管线的19个设施大类的技术管理台账约2000项，涉及9个港区。地理信息子系统将码头泊位、堆场、道路、油罐、地下管线、散粮筒仓等重要设施进行了地理位置的确认，可以在地图上方便查询设施的地理位置分布。系统平台的上线运行，理顺了大连港港口设施管理工作中的业务流程，实现了设施管理的数字化和信息化；有效支撑了港口设施维护相关工作的开展，提高了管理效率；提高了港口设施维护管理水平，进一步保障了全市港口设施安全，促进了大连市港口科学发展和安全发展。后期平台稳定运行后，将再拓展港口船舶停靠泊管理、码头结构健康监测、供水及工业管道监测、港口设施网格化管理等方向的功能，为大连港港口的正常生产运行和安全高效发展提供保障。

参考文献：

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［7］张伟，苏林王，应宗权.现役码头结构健康数据库系统开发及应用［J］.水运工程，2010（10）：138-140.

数理平台篇3

关键词 数字三防；地理信息系统技术（GIS）；信息孤岛

中图分类号 TN914 文献标识码 A 文章编号 1673-9671-(2012)072-0176-02

随着互联网技术的飞速发展，社会经济的信息化进程逐渐加快，而作为传统科学与现代技术相结合的产物----地理信息系统技术（GIS）应运而生并在我国已经广泛应用，在资源环境及设施的管理和规划中发挥着日益重要的作用，并且逐步形成为一门新兴的信息产业。

加快三防水利信息化建设是实现传统水利向现代水利、可持续发展水利转变的必由之路。三防水利信息化是实现三防科学指挥和决策、水资源精确管理调度与优化配置，实现水利现代化的基础和前提。在新的形势下，如何运用先进的GIS技术来服务于三防水利，如何抓住机遇将传统三防水利的业务管理、信息资源、硬件设备、人力资源等方面进行有效整合，为三防水利管理现代化提供一个全新的信息化平台，让决策者和执行者在全新平台上能够享受到全方位的、高质量的信息服务，极大程度的提升应对自然灾害（如台风等）和突发公共事件的能力，是我国三防水利管理部门亟待解决的重大问题。

1 信息化现状

我国部分城市和地区在过去的几年里，在投入大量资金，用于三防水利工程建设的同时，还建立了如视频会商系统、重点水库水闸实时监测系统等一些信息化系统，为最大程度减轻气象灾害带来的损失，确保人民群众生命财产安全，切切实实地做了大量工作。例如在重点水利设施旁安装可控360度摄像机，可以让远在十几公里外的三防指挥部在险情来临时，能通过“实时监测系统”自由的环视水利设施及周边的水位情况，第一时间掌握最新信息并通过各级管理部门视频会商会议，进行统一部署。很好的解决了三防抢险人员像以往那样冒着暴雨一边打伞一边打着手电筒观察水位的变化，还要忙着打电话向三防指挥部报告水位情况的问题。这些举措在我国的三防工作上都走在前列，为我国科学防汛提供了基础，也便于在台汛期进行实时监控，为安全度汛增添一大保障。

2 提升空间

然而，一方面，现有的“视频会商系统”和“实时监测系统”在功能和效用的拓展方面，还存在很大的提升空间性。“实时监测系统”虽然能对局部现场进行视频监控，也能保存一定时间段的视频录像资料，但是三防水利各级部门通过“视频会商系统”来制定防灾救灾方案时，却缺乏全方位的三防水利信息数据支持，导致形成“信息孤岛”；另一方面，对于最新的气象信息（卫星云图、台风走向等）、“实时监测系统”现有监控点的部署位置、管理区域内山脉、水系、三防水利设施、居民地等各类地理信息之间的空间位置关系，三防指挥部门都缺乏一个直观的、可视的信息平台来进行全方位的展示；再有，随着三防水利设施的日益增加，采用传统的档案式管理，随着时间的推移，纸质资料的老化、磨损，造成不必要的信息丢失；同时这种存储方式导致查询翻阅极为不便，资料利用效率低下；这一系列的问题导致三防指挥部虽然能通过摄像头看到局部受灾现场的状况，却无法全面、及时、准确、直观的通过周边各类三防水利设施的分布、救灾物质储备分布、详细的三防水利信息、以及管理区域内的空间地理信息等，来进行全盘的、有效的、科学的三防抢险救灾决策及灾后损失评估和灾后恢复重建决策。

3 平台设计思想

三防的指挥决策依赖于当前区域内的工情、雨情、水情等各种物理量空间的分布如何，三防的管理对象具有十分明显的地理空间属性，利用GIS技术能及时观察各类物理量的变化，便于及时决策。

基于地理信息技术（GIS）打造的“数字三防”管理平台的数据库应包括空间数据库、属性数据库及多媒体数据库三个方面。其中空间数据库又包括地形数据库、水系数据库、水利工程分布、土地利用分布、植被土壤分布等；属性数据库包括雨情数据库、水情水据库、工情数据库、灾情数据库等。属性数据库按时间又可以分为历史数据、现势数据和预测数据。例如水情数据，就有历史水情数据、实时动态数据和预测水情数据。多媒体数据库包括气象云图数据、卫星影像数据、录像监测数据等。

因此，该平台一方面可以为“视频会商系统”和“实时监测系统”提供强大的基础信息平台，使其作用成倍发挥；另一方面，基于GIS技术的“数字三防”管理平台还能提供更多的辅助功能、纳入更丰富详实的基础地理信息数据，更为直观、可视的服务于三防水利设施管理，从而提高三防水利管理工作的高效性、准确性。三防指挥决策者通过该系统可以很轻松地将局部视频信息和指定区域的三防水利信息结合起来，更好的保证对灾情、险情预判的及时性和准确性，对全局抢险工作调度的科学性。

通过对我国三防水利管理部门的组织机构、主要业务和业务流程的调查分析，针对我国三防水利信息化建设的现状，平台设计理念如下：建立数字化、精细化的区域三防水利基础信息平台，纳入指定区域内各山脉、水系、道路、桥梁、三防水利设施、居民地等各类空间地理信息，整合现有的“视频会商系统”、“实时监测系统”、气象信息（卫星云图、台风走向等）。该平台拟实现对指定区域内三防水利各类信息资源的地理关系、部署情况，进行全盘化、可视化、精细化的展示，拟实现对三防水利设施、道路桥梁、居民地、气象、地形地貌、风灾、水灾、旱灾以及地质灾害等各类属性信息的快速浏览查询。

三防管理部门的决策者通过该平台能及时掌握到最新的气息信息，观察到当前的水情水况，查询到必要的三防水利信息，以对灾前预测、灾中抢险、灾后评估与重建等工作，制定出及时的、科学的、权威的三防响应方案。该平台还能辅助三防管理部门处理如新建水利设施如何布设、现有三防水利设施病害程度、救灾物质储备情况等一系列必须要应对的日常工作问题。

4 结束语

数理平台篇4

数据中心是IT系统的基石。随着IT系统日益融入企业的业务或者实际就是企业业务系统的一部分，人们对数据中心的要求随着提高，特别是在云计算、虚拟化以及物联网部署和建设的推动下，可靠、灵活和绿色节能成为对数据中心的普遍需求。

显然，要到达这样的要求并非易事，依赖现有的管理工具和手段已经力不从心，数据中心的管理也必须上台阶，也就是要摒弃传统的手工式管理或者小作坊的管理工具，通过一个统一的集中管理平台，实现数据中心包括供电、制冷在内的基础设施管理和IT设备的管理，这样才能跟上信息化的整体脚步。来自Gartner的一份调查显示，一个管理非常好的数据中心，可以通过软件使整个运营成本降低20%。这也说明了数据中心管理软件的重要作用。日前，施耐德电气旗下的APC（以下简称APC）了一款名为StruxureWare的数据中心管理平台，实现了数据中心的统一管理，使我们看到了新一代数据中心管理平台的雏形。

数据中心管理面临整合需求

传统上，数据中心的管理被分为基础设施和IT设备两个部分，基础设施主要指供电、制冷，而IT设备主要指与IT系统直接相关的服务器、存储、网络设备等，这两个部分分别由不同的人管理，各自有自己的管理工具。

而实际上，基础设施的管理和IT设备的管理是高度相关、紧密联系的，人为地割裂它们，不利于对整个数据中心进行统一管理。比如，IT设备上的负载就和制冷需求高度相关，新增IT设备的部署都和机柜的制冷能力有着密切联系，甚至虚拟机的迁移也是要机柜中的温升情况的。

中讯邮电咨询设计院技术工程师刘郑海认为，数据中心的管理有着几个层次的要求：首先要知道数据中心的所有设备的运营状况以及耗电情况；其次是如果出现问题，要知道这个问题出现在哪里、是什么原因造成的、如何解决；第三，要知道有哪些需要改进和优化的地方，比如如何将PUE值降到2以下。而满足这三个层次的需求都离不开对整个数据中心进行统一监控和管理。

“数据中心的基础设施和IT设施的集成管理带来的一个好处就是，我们能从各个方面了解、分析数据中心，从而提高对能源的利用率。同时，我们可以得到整体的、实时的解决方案，提高IT系统的灵活性。”施耐德电气IT事业部企业管理与软件副总裁Soeren Brogaard Jensen告诉记者。

在Soeren Brogaard Jensen看来，StruxureWare数据中心管理平台正是这样一套整体的管理软件。它可以同时管理数据中心的基础设施以及IT部分的基础设施管理，从而能提供数据收集、监测、自动化以及规划和实施等功能，帮助用户全面、多角度地了解数据中心关键任务物理系统相关信息。通过全新的软件，数据中心管理者可充分利用数据中心运营所需的所有数据和工具，让其数据中心的运营更加可靠、高效、经济、安全和环保。

支持虚拟化和云计算

Soeren Brogaard Jensen表示，除了集成性之外，面向未来的数据中心管理平台必须能支持云和虚拟化，因为这是行业发展的大趋势。“在云时代，数据中心必须是动态的、灵活的，以快速响应业务的变化。”他说。

本报总编辑许传朝也持同样的观点。许传朝认为今天的IT已经进入随需而变的时代，这就对于数据中心的灵活性、可用性、安全性、能效都提出了更高的要求，需要更加智能、更加完善、更加系统的管理。

那么，作为后台管理系统的数据中心如何支持云计算和虚拟化？Soeren Brogaard Jensen举例说，StruxureWare与VMware的vSphere实现了紧密集成，当一台服务器出现故障时需要把虚拟机迁移到其他服务器时，StruxureWare能根据机柜内的制冷能力和供电情况，挑选最合适的机柜和服务器，以避免出现热点，确保迁移成功。目前，StruxureWare数据中心管理平台除了支持VMware的ESX 及微软的Hyper-v外，不久后还将支持Xen。

Soeren Brogaard Jensen认为，数据中心管理平台未来有三大趋势：第一，厂商中立；第二，支持云和虚拟化，与虚拟机进行紧密集成；第三，打通IT与数据中心基础设施之间的联系。

“未来的数据中心管理平台软件一定是一个更加动态和智能，能满足高密度以及高能效的需求，让整个数据中心能够进行相应的自调整。比如，当数据中心出现热点时，它可以自动地帮你调配制冷和供电；当你的负载动态变化时，它能为之提供合理的环境。这一切会是完全智能的。这才是理想的管理平台。”他说。

单做一块！Soeren Brogaard Jensen认为，数据中心管理平台未来有三大趋势：第一，厂商中立；第二，支持云和虚拟化，与虚拟机进行紧密集成；第三，打通IT与数据中心基础设施之间的联系。

链接StruxureWare数据中心管理平台

StruxureWare数据中心管理平台可提供一系列的软件工具，以提升对数据中心监测和运营的全面管理，包括：

1. 监测管理套件：可提供一系列领先的核心选项，包括设施和数据中心电力系统、制冷系统、安防系统和IT基础设施组件的实时可视化、通知及报告。监测管理套件包括：

StruxureWare Central（即原有InfraStruxure Central英飞中央管理器）是一款可兼容多个厂商品牌的基础软件系统，能够为复杂的IT物理基础设施提供统一的管理界面及分析功能。

StruxureWare Power和StruxureWare Cooling。这些高级选项是基于施耐德电气已有的创新及业界领先的电源监测（即原有ION Enterprise）和制冷自动化（即原有Continuum）软件之上，并针对数据中心各种具体和独特的应用进行了调整。

数理平台篇5

【关键词】数据安全 运维管理 平台建设

随着信息化建设中大数据、云计算等技术的发展应用，数据的安全也逐渐成为人们关注和重视的问题，为了进一步规范数据信息的安全管理，提高数据安全管理水平，有必要建立一套安全运维管理平台，实现对信息全方位的安全保障，使其能够有效的支撑业务系统稳定运行。

1 数据安全风险分析

网络数据的安全是数据管理需要重视的问题，但是由于大数据库中数据的复杂性、动态性和不确定性，使数据安全会有各种风险产生。

1.1 数据传输风险

由于数据的传输离不开网络，因此网络的缺陷都会为数据带来各种安全威胁，例如黑客入侵、非法操作等，数据会通过网络被监视或窃听，目前已经采用相关技术对数据进行加密，或建立可靠的安全连接，但是这些技术仍然存在一定的风险。

1.2 数据存储风险

目前随着云计算的应用，许多重要数据都是存在云端，由云服务商对数据进行集中统一的管理以保障期安全。但是云服务商也面临对庞大数据的存储安全问题，因此要考虑云服务商对于数据的安全保障能力、企业信誉以及行业标准、国家政策等。

1.3 数据使用风险

虽然在云计算技术的发展下，极大的有利于数据资源的传输和共享，但是同时也增加了数据被非法访问和使用的风险，由此可能导致知识产权等问题。一些云服务商可能利用法律的漏洞整合自己云端的数据，也有用羰褂霉ぞ叨允据进行恶意下载、复制以及扩散，这些都增加了数据的使用风险。

1.4 数据终端风险

数据终端使用户能够更加便捷获取数据资源，但是随着科学技术的发展，数据终端也朝向多元化、智能化的方向演变，逐渐发展出了智能手机、平板电脑等手持终端，由于技术上受限，常见的终端上总会存在一些漏洞，这些漏洞也会严重的威胁终端数据的安全。

2 数据安全应对策略

2.1 数据存储安全策略

目前数据的存储大多采用虚拟化的海量存储技术，因此对其进行安全存储的必要环节是对其进行加密，通过安全套接层协议层（SSL）技术对其进行加密，可以在关键节点、数据上传下载以及应用程序中对数据进行移动保护，还可以利用隐私保护和外包数据计算屏蔽来自网络的恶意攻击。同时，还可以分离密钥和加密数据，将数据使用与保管密钥进行隔离。此外可以使用过滤器对数据进行监控。最后可以通过数据备份实现端对端的数据保护和安全管控。

2.2 数据应用安全策略

可以针对高级持续性威胁（APT）攻击，设计实时监测功能和历史查看功能的全流量审计方案，及时的发现隐藏病毒的应用程序；控制用户的访问，根据数据的保密程度以及用户的需求，对用户和数据设置不同的权限等级并进行严格的控制；为保证大数据应用安全，可以整合连接企业或业务线的工具，设计标准的数据格式整合流程，防止预处理的数据溢出；可以融合多个领域技术实现数据实时分析引擎，从而能够及时的检测出各类安全事件并发出预警。

2.3 数据安全管理策略

对数据的安全进行管理也是关键的环节，首先是规范建设，建设一套标准的平台来促进数据管理的正规有序；其次是建立以数据为核心的安全系统，使数据管理者能够对数据进行有效的控制；最后是融合创新，结合数据挖掘、人工智能、机器学习等新技术进行融合创新，积极创造大数据技术融合平台。

3 数据安全运维管理平台建设

数据安全运维管理平台，是集合了安全管理、日常业务以及服务管理的一体化系统，能够基于实际需求，以安全管理、资源管理以及服务流程管理为主的综合性管理，以规范化和标准化的管理模式，提高日常运维管理效率。具体的功能如下：

3.1 信息采集分析功能

该功能是采集不同类型的日志信息，并对采集到的安全信息进行性能、可用性、配置、风险以及全局态势的分析。其中，风险分析主要是对缺陷、资产价值、威胁和影响进行分析；全局态势是对业务的健康、热点和主要安全指标进行分析。该系统实现流程如下：首先是根据采集前从网络设备、服务器、数据库、应用等的安全资源、事件、信息以及配置等采集相应的安全事件，其次是将这些安全事件按照一定的标准转化为一致的描述形式，借助规则关联、情境关联、行文关联等技术对其进行分析，并将日志量及需要预警的时间显示在系统的拓扑结构图当中，使用户在点击该图时能够及时的查询和获取安全事件，并能够从可视化的视图展示出获取到安全问题的相关信息。

3.2 数据安全监控功能

该功能能够对互联网路由的交换设备、安全设备、数据库、服务器、应用进程以及端口进行全面的监控，管理人员通过此功能可以及时的实时的监测互联网的实际运行，从全局把握互联网架构，最终对安全事件的关联性分析的基础上，制定相应的管理策略和处置流程。

3.3 数据安全预警功能

该功能是在数据安全事故发生之间进行合理化的管理，包括对安全隐患的预警控制，对系统漏洞的扫描控制以及系统主动攻击和测试等，使用户能够借助该功能及时的得到预警数据信息，可以对可能会受到严重影响的数据进行科学的研究分析。在对系统的漏洞进行扫描后，通过定期的攻击测试，将扫描结果和数据之间进行合理的匹配，最终协助运维管理人员建立安全配置体系，保障数据安全配置的标准化与自动化。

4 结语

综上所述，数据安全运维管理平台能够有效的改善数据安全面临的风险问题，使各类用户能够对系统进行多维度的整理以及分析评估，从事后的处理逐渐转变为事前的防范，实现信息系统的持续安全运行。

参考文献

[1]张先哲.信息系统安全运维管理平台建设研究[J].软件工程师，2015（05）：38-39.

[2]景义琼.基于ITIL的网络运维管理系统的设计与实现[D].复旦大学，2010：15-18.

作者单位

数理平台篇6

关键词：大数据;金融分析平台;统计分析

中图分类号：F830.31 文献标识码：B 文章编号：1674-0017-2015（9）-0032-06

当今数据正以前所未有的速度在不断地增长和累积，受全球信息化、需求多样性、云计算和物联网等信息技术发展的推动，全球数据增长超越了历史上任何一个时期。据IDC研究报告中指出，2011年全球数据总量为1.8ZB，预计到2020年将增至35.2ZB，年均增长率超过40%，《福布斯》分析指出全球90%的数据都是在过去2年中生成的。在这种背景下，2011年麦肯锡全球研究院的研究报告中，首次正式提出“大数据”一词，从经济角度讲解了处理这些数据能够释放出的潜在价值，从而引发全球对大数据的关注。

大数据是信息技术与互联网产业发展到特定阶段的产物，从互联网到物联网，从云计算到大数据，信息技术正在从产业基础走向产业核心，特别是在大数据技术支持下的互联网金融持续快速增长，打破了金融行业的垄断，促进了互联网金融信息的交流和共享，提高了资源配置效率。随着阿里集团等一批涉及互联网金融的企业先后上市，使移动互联网、大数据、金融日益成为社会焦点，对传统金融业形成冲击的同时也带来重要的发展机遇，使金融企业能利用大数据对大量的数据信息进行分析，从中发掘出有用的信息，从而优化网络，实现精准营销。同样，央行等金融监管部门也能通过对大数据进行分析、利用，从中提取出大量有利于科学决策的信息。因此，基于大数据理念，利用多渠道、多层面数据建立金融分析平台，以数据为中心，包括数据的识别与获取、数据的存储与分析、数据的交易与决策等主要内容的数据驱动式的研究方式正成为一种新型的金融管理思路，对央行快速判断宏观经济形势、制定执行货币政策、及时改进金融服务具有重要意义。

一、国内外大数据政策建立状况

2012年5月，联合国了《大数据促发展：挑战与机遇》白皮书，全面分析了各国特别是发展中国家在运用大数据、促进社会发展方面所面临的历史机遇和挑战，并系统给出了在应用过程中正确运用大数据的策略建议。该报告指出，大数据对于各国政府而言不仅是一个挑战，更是一个历史性的机遇。各国政府可以使用极为丰富的数据资源来对社会经济进行前所未有的实时分析，帮助政府更好地预测经济运行。

（一）美国及欧盟。2012年3月，美国宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署，将“大数据研究”上升为国家意志。互联网、大数据以及云计算技术正在成为美国产业和商业国际竞争力的一个主要推动技术。信息革命成为美国经济、管理和技术创新的一个主要渠道。而技术和管理创新是近年来美国劳动生产率增长的一个主要来源。英国商业、创新和技能部在2013年初宣布，将注资6亿英镑发展8类高新技术，其中对大数据的投资即达1.89亿英镑。法国政府在其的《数字化路线图》中表示，将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术，法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作，投入3亿欧元用于推动大数据领域的发展。在第二届巴黎大数据大会结束后，法国宣布将投入1150万欧元用于支持未来7个投资项目。

（二）日本及印度。2013年6月，日本公布新IT战略――“创建最尖端IT国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013―2020年期间以发展开发公共数据和大数据为核心的日本新IT战略。在2012年初，印度联邦内阁批准了国内数据共享和开发政策，印度全国软件与服务企业协会预计，印度大数据行业规模在3年内将达到12亿美元，将是全球大数据行业平均增速的两倍。

（三）我国政府2012年批复“十二五国家政务信息化建设工程规划”。2014年，上海市印发《2014年度上海市政府数据资源向社会开发工作计划》，推动各级政府部门将数据对外开放，并鼓励社会对其加工和运用。2015年2月，广州通过运用大数据，对前两年销售量、库存量、价格走势等各项指标进行分析，决定继续实施楼市限购政策。

二、建立央行金融大数据决策分析平台的重要意义

金融大数据分析平台可通过可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析能力、语义引擎、数据质量和数据管理等技术手段，根据不同的信息需求快速获取最有价值的决策应用数据。

（一）有助于快速判断宏观经济形势。央行制定货币政策过程中，宏观经济形势的判断是决策的最核心依据，但以往的宏观经济形势分析要依赖统计部门的层层上报，必须依托各行业管理部门的行政流程，各类数据的统计一般有数日乃至数周的时滞，综合分析报告甚至需要数月的时间，不仅时效性难以适应国际化、信息化大背景下经济金融飞速发展的节奏，而且精确性也难以达到现代金融管理日益专业化的需求。

同时，根据麦肯锡的不同行业应用大数据技术潜在价值评估图可以看出，随着大数据在各大行业的不断渗入，通过关联分析将会使得金融大数据分析平台反映出全面、立体式的结果。平台中广泛涵盖涉及国家和地方经济发展中社会消费数据、财政收支、固定资产投资、农业数据、工业数据、居民收入数据、物价变动数据、信贷投放数据、粮食储备、劳动力资源、大宗商品价格等各类数据融合，并充分考虑国际形势、在线商品价格、市场预期、社交网络和货币政策的时滞效应等各方面相关数据，将这些结构化和非结构化的数据转化为决算模型，获取最新的经济运行情况，更加有利于快速、合理地制定和实施货币政策。通过金融大数据分析平台建立，可获得经过关联分析和趋势分析的国家产业政策、行业政策、财政政策等实施效果的模型、房地产产业发展趋势相关模型、产业发展等相关模型分析结果，有助于准确掌握经济发展规律和经济特点，把握好对地方金融宏观调控的方向、重点和力度。

（二）有助于提高对整体经济金融运行状态的分析判断能力。通过金融大数据分析平台将经济金融发展中各主体变化、国际经济金融形势等要素进行同步联动并成为传感器，使得金融调控政策在定向上更加精准，从而提高经济金融运行分析判断的准确性和精确性，协助快速形成新的适应新常态发展的宏观经济政策。以阿里集团为例，目前拥有的大数据超过30PB，约有800名员工从事大数据相关的工作，大数据在帮助其分析各类内外部数据，寻找其中的金融创新机会中发挥了非常重要的作用。而同样央行建立金融大数据分析平台，可以进行货币政策实施效果的监测管理，无论是物价、经济发展、就业、国际收支等，并通过各种传感器来提高政策制定的灵活性和针对性，实施统一货币政策下更加有针对性、精细化的差别化执行措施。同时，较传统的数据应用于金融监管模式，围绕金融机构管理、金融业态发展、宏观调控等多方面关联、趋势和协同分析的大数据分析平台，可以实现更加具有实时性、针对性的监管数据分析，而且更加准确和安全。

（三）有助于引导金融资本推动“三产融合”下农业产业化发展。我国政府和央行一贯高度重视涉农金融的支持力度，建立了包括涉农贷款监测等一系列研究分析制度，并通过支农再贷款等手段给予有力的政策支持。但由于支农信贷管理机制以及农村金融服务单一化导致支农信贷粗放式管理，与农业产业发展新形势不适应。大数据分析平台应用下，可以深入农业产业链各节点、各环节需求，准确把握资金需求市场，利用金融机构多年的数据积累以及外部数据接入融合，充分整合数据传输链条上的各方数据并进行有效分析，实现对农业发展中各产业链资金需求动态的掌握，使得支农金融资本将从“以规模为中心”向“以个体为中心”转型，支农信贷管理模式将从“粗放型”向“精细化”转型，增强政策制定、实施的针对性、有效性和资本的调配效率，以确保金融资本推动“三产融合”下农业产业化发展政策落到实处，满足开放、普惠、创新的新金融时代要求。

（四）有助于确保市场活力的前提下推动互联网金融健康发展。随着互联网金融的快速发展，金融生态系统正从一个相对区隔的、模块化的工业时代向一个融合的、动态的、分子化的数据时代转型。针对互联网金融与传统金融的本质差异，监管模式向“大数据监管”转变，可实时监控社交网站、搜索引擎、物联网和电子商务等互联网金融中各参与主体和组成要素，跟踪分析互联网金融主体变化及行为变化等多方面信息，对互联网金融运营状况进行预判，建立起互联网风险预警机制，既可以扫描出“分业监管”中存在的真空地带，有效防范各类风险，特别是防范金融风险的交叉传染，又可以鼓励互联网金融创新，激发传统银行市场活力。

（五）有助于进一步完善征信系统，推动融资便利化。人民银行主导的征信体系建设近年来在降低金融机构调查成本、维护金融机构权益、便利群众融资、加强金融监管等方面发挥了重要作用，但其数据来源单一、评价模式固化、失误难以修改等问题也逐步凸显，而互联网金融中“大数据+云计算”的运用，可以从整个互联网的大数据库中搜集数据，进一步完善央行现有征信系统。一方面大数据支持下的金融业信贷评级分析，在获取相关客户信息方面更为详细精确，例如可参考如客户交易记录、交易习惯、资产状况，甚至消费水平、投资偏好等，以便更有效地进行风险管理。另一方面，大数据支持下的金融业风险管理具有很强的动态性与实时性，可以通过基于注册用户的大数据平台建立动态风险控制模型，对每一贷款人的贷款风险进行实时测算和评级，并且随着贷款人的实际贷款类型及还款情况、消费情况、资金流向，自动调整风控数据及评级，及时作出预警。同时，与原先被动接受金融机构提供数据的传统征信管理相比，大数据支持下的征信系统是主动开展数据搜集的，正好弥补了传统征信体系建立过程中对小微企业及创业者、个体工商户等群体数据采集不足的缺陷，借力于大数据挖掘技术，对收集的信用信息加以分析整合，就能切实为小微企业提供更便利的金融服务，缓解融资难的问题。例如阿里小额贷款也高效地利用了阿里巴巴、淘宝、支付宝等电商平台，不断积累客户消费数据、行为数据及资信数据，并通过交叉检验技术辅以第三方认证确认客户信息的真实性，将客户在电商平台上的行为轨迹映射为信用数据，结合风险控制数据模型，并最终给予一定限额的授信额度。根据有关调查，传统商业银行贷款额度平均为150万元，审批周期最快3天，不良贷款率为2%-3%。而阿里小额贷款额度为平均4万元，审批周期最快只需要几分钟，不良贷款率小于1%。仅2010年成立至2012年8月底，阿里小贷共发放贷款便超过300亿元。尽管与银行的贷款业务相比仍然微乎其微，但阿里小贷效率更高，可实时在线放贷，且不良贷款率很低。这种高效放贷的基础，正是基于阿里巴巴平台上的交易大数据挖掘。我们已经看到，依托于“移动互联网+大数据+云计算+电子商务”技术，互联网金融已经在小微领域取得了大数据挖掘所带来的征信优势，对传统征信体系是极其有益的补充。

三、面临的挑战

（一）对数据来源、标准的整合和统一存在一定难度。大型数据资源通常是分散的、异构的，而且由于数据量非常之大，数据完全获取的方式显然是不可能。这一方面需要探讨所访问的互联网资源的类型、数据成分、网络接口限制等特点，正确分析其影响，建立符合大规模网络数据资源特性的科学统计模型;另一方面通过强大的数据库和信息软件和硬件建设作为金融大数据分析平台的技术支撑，同时逐步制定全国范围内金融行业统一数据标准。目前，缺乏建立金融大数据所需技术、安全、管理、应用、模型等多个角度的基础性、方法性和公共性的标准，因此构建统一的金融大数据标准体系是建立金融大数据分析平台必须完成的阶段性工程。

（二）信息安全和隐私保护问题。金融大数据分析系统中涵盖数据涉及各行各业，特别是金融行业掌控国计民生的经济命脉，金融大数据存储、传输、应用等各环节安全尤其重要。国内外曾屡次发生的上千万客户信息泄露的事件，如2013年国内某保险公司受黑客攻击，造成数十万保单信息泄露;2012年，诈骗集团曾攻击欧美至少60家银行的网络，盗取银行资金，使得大数据安全成为阻碍大数据大规模铺开的一个重要原因。

（三）专业人才问题。我国央行有处理数据的经验和人才，数据分析和计量模型技术在宏观政策实施和执行中已得到运用，同时也培养出计量分析技术的人才。但是从大数据使用角度来看，由于分析方法从基于概率论的抽样理论过渡到人工智能、统计学习等讲求高维、高效率的分析技术，各层级部门面临着具有在分析或技术领域拥有高等学历、拥有大型数据集方面的实践经验、熟悉数据发掘工具、具备优秀的数学及统计学工作经历、能够清晰理解并规划以目标为导向的大数据技术方案等方面能力的复合型人才紧缺的局面。

四、建立金融大数据分析平台应用策略

英国央行已经将大数据引入货币政策模型，开始运用大数据对英国房地产市场和劳动力市场趋势作出快速判断，如对非传统数据――互联网及社交网络中的非结构性数据加以分析，洞察英国经济起伏的早期迹象。这对我国在货币政策决算体系中引入大数据，建立金融大数据决策分析平台具有很大启示意义。

（一）推进数据融合。数据将是金融行业发展最重要的资产，也将是国家宏观调控的有力抓手，而且随着数据产业的发展，将会变得更有价值，但封闭的数据环境会阻碍数据价值的实现。发展金融大数据平台，需打破传统的数据源边界，注重整合涉及到金融市场主体、财政、海关等部门下的海量数据、社交网络等线上和线下数据来源，通过各种渠道获取尽可能多的数据和资讯。首先要整合金融机构数据获取渠道，充分发挥基层人民银行监管的作用，增强对金融机构发展的关注，建立良好的数据来源渠道。其次是注重数据获得方式的发展，将各类数据分析统计系统融合，建立成为与传统统计数据并行的宏观经济分析渠道。三是将金融业内部数据和外部统计数据互联，获得更加完整的分析视图，打破“画地统计”的壁垒，全面整合海关、财政、交易所、金融市场主体等机构拥有的结构化与非结构化数据，实现共同范围内的数据共享，并进行更高效的决策信息管理。四是注重新媒体渠道的舆情监测，在风险事件爆发之前就进行及时有效地处置，将风险降至最低。

（二）增强大数据的核心处理能力。传统的信息和数据处理主要依靠序列处理技术：计算机内存要能够读完所有数据，依次进行必要的数据处理，然后进行统计或数学运算。大数据则依靠平行处理技术，它不必同时读完所有数据，而是可以分别同时提取部分数据，在对部分数据汇总的基础上，做出统计和数学运算。由于这个特点，首先应强化大数据的整合能力，这不仅包括金融业发展数据整合，更重要的是与大数据链条上其他外部数据的整合。其次是增强数据挖掘与分析能力，利用大数据专业工具，建立业务逻辑模型，将大量非结构化数据转化成决策支持信息。例如在建立包括金融与非金融体系的宏观大金融数据系统基础上，建立并筛选宏观货币供求、微观资金流通、资本市场交易、国际收支体系、实体经济发展内部及各体系间关系的各种关联模型，建立筛选反映这些体系内外部均衡的关键指标体系及各指数的安全边界值，并在条件允许的情况下进行连续的情景模拟和压力测试，动态测试金融体系内部以及金融与实体经济关系的现状，及时预测经济金融发展可能趋势，并发现风险苗头，制定相应政策及政策组合。三是加强对大数据分析结论的解读和应用能力，关键是打造一支复合型的大数据专业团队，团队不仅掌握数理建模和数据挖掘的技术，还要具备良好的经济、金融分析能力，并能与各部门业务条线进行充分地沟通合作。

（三）加强风险管控，确保大数据安全。大数据能够在很大程度上快速提供决策信息，为央行宏观经济判断和分析管理提供更有效的手段，但如果管理不善，“大数据”本身也可能演化成“大风险”。大数据应用改变数据安全风险的特征的同时需要建立新的管理方法，进行统一监控和治理。为确保大数据的安全，应抓住两个关键环节：一是协调大数据链条中的所有机构，共同推动数据安全标准，加强产业自我监督和技术分享;二是加强与内部各部门在数据安全和数据使用方面沟通和管理，提升管理人员的数据安全意识，形成大数据风险管理的合力效应。

五、建议

（一）建立完善的大数据工作认证、管理、组织体系，确保央行掌握主动权。充分认识到大数据分析、运用的重要性，从管理体系建设、具体运用模式方面不断探索，深化金融大数据的重要作用。分层级建立大数据工作推进机制，制定大数据工作规划，组织建立主管数据部门，并对大数据工作进行统筹规划、组织协调、集中管理，明确职责部门承担大数据采集、分析和应用等工作，全面定义、收集、多方式整合各类内外部金融数据，形成授权认证、管理数据、使用数据的有效工作机制。

（二）创新优化风险管理模式。构建金融大数据分析决策平台可以全面整合国家发展的多渠道、多层次、多阶段的经济数据，相应地会对风险管理模式提出挑战，应协调大数据链条中的所有机构建立全面风险管理体系，进行统一监控和治理，与各参与者在数据安全和数据使用方面加强沟通，提升参与部门数据安全意识，形成大数据风险管理的合力效应。

（三）接入和整合互联网金融数据资源。随着电商信息流和金融流的融合，逐步实现金融化后，以阿里巴巴、苏宁云商为代表的互联网金融快速发展，成为金融市场新兴主体。考虑到互联网支付下大量真实的用户信息和交易数据，互联网金融数据的全量在线和多样化产生的风险以及互联网数据不同于传统的数据面向经营指标、面向群体，而是完全瞄向个体，数据结构精准于个体的特征，应尝试接入互联网金融市场数据资源，以利于风险防控和金融市场运营监控。同时，推动《互联网金融监管条例》出台实施，以法律的形式保证央行执法权和管理权，确保具有接入和整合外部数据资源的法律支撑。

（四）建立人才培养新模式。推动建立金融大数据分析平台必须筑牢人才基础。应结合“人岗匹配”思维，准确、有效地引进人才;建立人才培养新模式，通过校行合作、专家讲座、加大岗位交流力度等方式，结合岗位职能特点加强对数学、统计学、信息技术等多方面知识的培训，促使人才管理模式升级，培养综合型人才队伍。

参考文献

[1]戴稳胜.基于大数据理念构建经济金融管理体系[J].理论视野，2013，（12）：33-34。

[2]贾鸿飞.大数据时代银行业的机遇与挑战[J].中国金融电脑，2012，（12）：25-29。

[3]李东荣.大数据时代的金融人才培养[J].中国金融，2013，（24）：9-10。

[4]涂子沛.大数据：正在到来的数据革命[M].广西：广西师范大学出版社，2012。

[5]张毅菁.金融业面对大数据的机遇与挑战[J].中国外资，2013，（9）：46-47。

Constructing the Financial Analysis Platform Based on the Concepts of Big Dada

Research Group

Abstract：Along with the arrival of the era of the value discovery process based on the data， aiming at the huge amounts of data which geometrically multiple， the traditional analysis means have been difficult to meet the requirement of the new situation. The information processing methods based on the concept of big data such as through the Internet， cloud computing etc. reflect the strong competitiveness in such aspects as discovering the information value， innovating in the financial services and expanding the market demand and so on， which creates an important business value. Under such background， the establishment of financial big data analysis platform will not only provide the support for the central bank to improve decision-making management system but also play a great value in combining with the traditional finance and restructuring the financial system.

数理平台篇7

关键词：大数据；综合数据处理；平台方案设计；研究

中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）01-0069-02

随着互联网、物联网以及云计算等IT技术的进一步发展，我国社会的各行各业都迎来了新的发展机遇和挑战。在大数据的时代背景下，探索综合数据处理平台的方案设计研究，不仅能够改变我国的经济发展增长方式，而且还能够让各行各业的发展跟上时代潮流的发展步伐，提升我国产业经济的国际竞争力，促进我国综合国力的进一步提升。

1 大数据的概念及其作用、意义解析

大数据是一个高度抽象、凝练的概括词，各行各业的专家、学者大多都是根据自己的理解来对大数据进行定义，因此，迄今为止，人们对大数据都没有统一、标准的定义，大数据的概念还处于仁者见仁、智者见智的状态。

大数据指的是所涉及的资料规模很大，无法通过目前的主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营者进行决策的资讯，这是维基百科对大数据的定义。可以看出在这概念中，维基百科对大数据的解释主要侧重点是强调大数据资源的规模量大的特点，并说明了大数据的功能作用是撷取、管理、处理以及整理相关的信息资源以供企业使用。从维基百科对大数据的定义来看，大数据所服务的对象主要是企业经营者，但就笔者看来，这一定义无可避免地带有了维基百科本身的局限性。大数据并不仅仅是为企业经营者服务的，任何行业包括我国的基层政府、公、检、法等部门都完全可以使用大数据资源来建立综合数据处理平台，以此对相关的决策、政策进行分析，为促进我国社会的全面发展贡献力量。

在大数据的飞速发展过程中，其展现了自身的独特作用和功能，对大数据进行精细化的研究，不仅有助于捍卫我国的网络空间的数字，维护我国的社会稳定，推动社会与经济的可持续化发展。而且大数据在发展的过程中还能够极大的推动国民经济核心的产业信息化升级，突破当前科学、技术的限制，带动诞生出数据服务、数据材料、数据制药等战略性新兴产业。纵使大数据具备了众多的功能和作用，极大地促进了我国经济社会的发展，但大数据给我国经济社会的发展所带来的挑战也是不容忽视的。大数据由于其数据类型、数据结构以及数据内在模式都极其的复杂；数据本身、数据模型以及数据学习的不确定性；数据模式、数据行为以及智慧的涌现性等现状使得人们在对大数据的使用中存在着诸多的挑战。基于大数据的这些功能作用以及面临的挑战特点，对大数据的综合数据处理平台方案进行设计研究具有重要的现实作用。

2 基于大数据的综合数据处理平台的方案设计研究

在大数据的时代背景下，建立综合数据处理平台的首要任务是要明确平台建设的目标。通过运用管理学学科的相关知识对这些目标进行层次的划分，将目标进行细化处理，使其成为一个个可供实践操作的小目标。其次是根据这些目标的需要，结合相关的互联网、物联网技术以及数学分析、建模思想等，构建综合数据处理平台的总体架构，初步搭建综合数据处理平台。最后是对综合数据处理平台的内涵及外延进行填充处理，如对综合数据处理平台进行技术架构、网架架构以及安全架构等等，并采取相关的措施对其进行管理维修，以方便使用。

2.1 基于大数据的综合数据处理平台设计的目标分析

由于大数据本身所具备的特殊性，构建基于大数据的综合数据处理平台，首先需要的是明确构建这一平台的目标。在笔者看来，构建基于大数据的综合数据处理平台的目标主要有以下几方面：一是提供各种类型的数据信息，在大数据概念、内涵中都已经明确了其功能作用，大数据主要是为社会各行各业的发展需要提供多元化、便捷化、高速化的服务。构建基于大数据的综合数据处理平台的目标之一就是收集、分析、整理各种类型的数据资源，并将其分门别类地置于综合数据处理平台上，为广大用户群体提供充足的数据资料，方便其决策使用。二是创建新型的共享数据库，实现综合数据处理平台上数据的共建共享。在当前的社会发展中，各大数据库使用的仍然是点对点的数据共享，这一复杂的网状结构既使得同样的信息和功能重复出现，又使得数据库系统中存在大量的信息和功能冗余，这极大地阻碍了数据库功能作用的发挥。而建立的新型综合数据处理平台，采用的是开放式架构体系，其能够有效地实现各系统之间的耦合，这既能够简化数据库中的网状结构，节省数据库的空间，又能够实时完成新型数据库中数据资源的共建、共享，_到提供信息资源和进行数据服务的目的。

构建综合数据处理平台第三方面的目标是建立制定数据交换使用的标准。俗话说无规矩不成方圆，在构建基于大数据的综合数据处理平台时，需要在其目标制定阶段就推出统一的数据交换标准，以保证后续工作的有序化开展。为了更好地满足社会各界对于综合数据处理平台的各项业务开展的需要，需弥补当前数据库中数据资源标准缺乏的不足，保证同一类型的数据不会存在多个数据源头或者是多个数据格式，更好地实现数据的共享。在进行综合数据处理平台方案的设计时，要预先设置统一的数据访问和数据交换的标准，避免数据的重复建设，实现数据适应业务需要的灵活化发展，满足人们日益增长的数据使用、业务变化需求，促进大数据综合数据处理平台的建设和发展。

在明确了这些平台目标之后，还需要基于大数据的综合数据处理平台，在方案设计研究中一步一步地对这些目标展开进一步的细化，使其成为可操作、实时性强的小目标。并在此基础上构建一个综合数据处理平台方案设计研究的目标体系，为基于大数据的综合数据处理平台的建成做好必要的准备工作，为后续的平台设计、研究、建设做好铺垫。

2.2 基于大数据的综合数据处理平台方案设计的总体构架分析

在大数据的理念、技术支撑之下，可以构建基于服务总线、数据库级共享模块以及应用级模块的综合数据处理平台。在具体的方案设计研究中，分别对这三大模块进行分解、细化，使其成为更小的子系统，然后对各子系统中的各个要素部分进行设计和处理。最后将所有的要素部分进行糅合，以此建立数据信息交互的综合数据处理分析平台。其中，基于大数据的综合数据处理平台方案设计中的服务总线的主要功能是完成信息的路由、转发、服务、注册等，并且服务总线同时与其他同级平台进行连接，以达到数据信息资源共享的目标。服务总线模块的方案设计是整个综合数据处理平台的主体部分，如果将其比作生物人的话，服务总线就相当于人的大脑，对整个平台的运转进行指挥、调节、控制。

数据库级共享模块的作用是实现数据资源的存储、交换，并达到共享的目的。在具体的方案构架中，数据库级共享模块主要是通过对数据库和共享数据库进行直接访问的方式展开，以完成各种类型的，大批量实时数据、静态数据、统计分析数据、结构化数据、非结构化数据以及半Y构化数据等的共享。数据库级共享模块还可以主动地对被抽取的数据、被动接收的数据进行共享数据库的构建，以不断地满足各大数据平台的提供者和用户对数据资源的储存、交换，实现综合数据处理平台的作用。

而在应用级共享模块的建设时主要是要将其与服务总线进行连接，并在其进行标准的服务接口时，对数据库中的数据资源进行共享数据加工、共享数据交换、共享数据服务以及共享流程服务等工作。应用级共享模块主要是通过这些工作来实现整个综合数据处理平台各系统之间的相互交流，相互协调合作，以实现各大数据平台数据的交换和服务的共享。也可以这样说，应用级共享模块在整个的综合数据处理平台中居于信息共享平台的中枢、核心层，是实现大数据交换、服务、共享的关键板块。

2.3 基于大数据的综合数据处理平台设计的技术构架分析

基于大数据的综合数据处理平台设计的主要技术是计算机技术、互联网技术、云计算处理技术以及信息通信、信息通讯等技术，进行综合数据处理平台的构建离不开这些现代化技术的支撑。基于大数据的发展，综合数据处理分析平台中的硬件构架主要有防火墙、交换机、数据库服务器、光纤交换机、硬盘阵列以及应用服务器等。

综合数据处理分析平台中的各大硬件构架在使用过程中所凭借的具体技术支撑有所不同，各硬件构架在整个综合数据处理分析平台中的地位也有所区别。其中，数据库服务器主要采用的是固定分区方式，对数据库中的数据进行存取、访问控制、对数据进行管理、集成数据分析服务、对信息进行调度以实现共享等等。此外，数据库服务器还能够对硬件、软件以及其他的受控件产生的故障进行探测，并同时将故障主机上的应用迅速切换至其他的设备上，最大限度地保证数据业务使用的连贯性。

应用服务器作为连接交换机、光纤交换机的主要载体，在整个的综合数据处理分析平台上处于核心设备地位，主要负责数据共享方面的业务。包括基于消息队列的共享、基于共享数据库方式的共享以及基于共享服务和业务流程级别的信息共享等。应用服务器能够保证资源的灵活性使用，并根据实际情况的需要，对信息资源进行相关的实时性调整。但为了更好地发挥应用服务器在整个综合数据处理平台上的作用，在使用应用服务器时，最好对应用服务器进行双机集群处理。

2.4 基于大数据的综合数据处理平台设计的网架架构分析

网架构架是整个数据平台得以正常运转的关键技术支撑，没有网络架构，综合数据处理平台其他模块的构架都是纸上谈兵。当前，我国计算机网络使用得比较普遍的是广域网和局域网，在绝大多数的行业领域，使用得最为普遍的是局域网。局域网主要是利用以太网技术作为网架架构，这在一定程度上能够满足平台内部的网络使用需求，实现内部数据资源的网络共享。但在进行综合数据平台处理时，可以有意识地多加入广域网的使用，以实现更广范围内的行业和平台之间信息的横向沟通交流。这样也可以实现更大范围内的数据资源共享，满足人们对于大数据时展的数据需求，促进整个经济社会的信息化发展。

2.5 基于大数据的综合数据处理平台设计的安全构架分析

计算机网络安全一直以来都是社会各界人士关注的重点。近些年来，黑客入侵、用户信息资料泄露影响了网络环境安全，给网络用户的生活带来了极大的困扰。在构建基于大数据的综合数据处理平台方案分析时，要充分地考虑到平台各个方面、各个层级体系的安全性能，构建完备的安全服务与安全防护体系，保证平台与用户进入口之间信息交换的安全性。

笔者认为，有如下的具体做法可以用来构建综合数据处理平台中的安全架构体系：一是强化防火墙技术系统，对数据库的访问入口进行严密的限制、控制，并对服务器的区域边界、区域之间的访问进行严格的控制，以保证平台数据资源使用的安全性。二是对各硬件、软件进行防病毒系统保护。在各数据库终端和服务器上都部署相应的安全管理区域，对各用户的访问端口进行病毒扫描，定期对病毒管理系统进行优化升级。借此进一步提高相关系统的监控管理能力，提高综合数据处理平台系统的安全性。三是对应用管系统和审计系统进行安全管理，无论是核心交换机还是终端、服务器都要对恶意用户的不正当行为进行过滤和警告，尤其是要严格禁止不法用户的非法访问、恶意攻击以及蠕虫传播等行为。要以此保障整个综合数据处理平台各系统之间各类型数据资源的安全性能，促进整个平台安全构架的建设。

3 结语

在探索综合数据处理平台方案设计研究的过程中，笔者发现大数据的处理技术还存在着一些亟待解决的问题。当前，大数据的存储成本比较高，资源的利用率比较低，大数据系统的吞吐率也还比较低，非线性迭代算法还需要做进一步的优化等，这些都是目前大数据平台所存在的系列问题。在大数据时代背景下，构建综合数据处理分析平台既需要相关的工作技术人员采取相应的措施、方法来解决大数据自身所面临的问题和挑战，也需要不断地引进、开发新的技术，解决在构建综合数据处理平台过程中所产生的新问题。这从一定程度上来说增加了综合数据处理平台的方案设计难度和数据平台的建立难度。

参考文献

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[3]王元卓，靳小龙，程学旗.网络大数据：现状与展望[J].计算机学报，2013，06：1125-1138.

[4]王淑芬.基于大数据的制造运行监测与分析平台研究[D].广东工业大学，2014.

[5]张银叶.一种可适应多变需求的数据处理平台设计与应用[D].中国科学技术大学，2015.

数理平台篇8

市委、市政府顺应社会信息化的新形势，年3月。全面启动数字建设，把广泛运用现代信息技术作为加强和创新社会管理的有效手段，建立全面覆盖、动态跟踪、联通共享、功能齐全的管理社会、服务群众的综合信息系统，提高了新形势下社会管理和群众工作的信息化水平。

数字化促进服务精细化动态化

解到中风十多年，区街道办事处社区居民怎么也没想到数字会改变了生活。社区卫生服务中心通过居民健康数据库。行动方便，为他设立了家庭病房，每月安排医生定期上门进行护理、检查。

也是加强社会管理、更好服务群众的基础。数据的采集和录入，翔实的数据是数字建设的核心。则是一个繁琐、细致的工作。市把数字建设的数据采集与第六次全国人口普查相结合，全市开展信息统一采集，系统掌握群众的居住、就业、社保、计生、教育等多方面基础信息，动态掌握、全面了解群众特别是流动人口、特殊人群的实际情况，提高了群众工作的精细化、动态化水平。

市在对部门已有信息梳理分析的基础上，从去年开始。确定了部门需补充采集和完善的信息内容、规范，组建了900多人的市直部门信息采集员队伍，全面完成了部门小平台信息的补充采集和完善工作。同时，将大平台基础信息采集与第六次全国人口普查相结合，完善地名标志设置、信息采集试点、调查摸底、规范采集方式和规范等一系列准备工作的基础上，组建了一支7000多人的统一信息采集员队伍，从年11月1日开始，上门入户现场登记，圆满完成了基础信息的统一采集和录入工作。

数字社区”数字城管”数字卫生”数字教育”数字审计”等一个个信息小平台如雨后春笋般建立起来，过去各部门各单位分散建设的一个个信息“孤岛”通过四通八达的信息高速公路实现了连接。并且相互串联，共同形成一片茂密的信息竹林”社会管理思想、理念、技术和体制实现了全面整合与流程再造，建立了精细化、动态化的全方位社会管理模式，实现了由主动管理型向主动服务型，由粗放、定性型向集约、定量型转变，由单一封闭管理向多元开放互动管理转变，政府的工作效率也得到快速提升。市民彭德亮在月湖区交通街道胜西社区仅用3分钟时间就完成了申请小额担保贷款的个人身份证明，这在过去得要半个多小时。社区主任刘元玲说：以前查找纸质档案费时费力，信息不全的还要上门去核实。现在居民信息全部实现数字化管理，鼠标一点就能找到所要的信息，方便多了

数字化构建严密治安防控网络

市公众平安感调查位列全省第一，年。被评为全省平安感调查公众满意市，治安好转率位列全省第二。这些成果的取得与我市着力推进九大信息化工程建设和整合工作密不可分。

大力推进天网工程、公安大情报系统、道路交通监控系统、数字乡村管理系统等电子系统建设，市在数字建设中。完成了社区从静态管理到动态管理的转变，为群众创造了平安、稳定、和谐的社会环境。目前，市政府应急指挥系统、天网工程（一期）公安大情报系统、消防应急指挥系统、道路交通监控系统、网上审批与电子监察系统已建成并投入使用，天网工程（二期）正在建设实施中，数字城管正在抓紧做好相关建设工作。通过规范审核和整合建设，九大信息化工程不只节约资金1700余万元，而且在运用现代手段，创新治安管理方面作出了有益探索。

使我市通过高科技手段实现社会治安动态管理成为可能。目前，正是因为有了数字化平台的搭建。全市视频监控点达到936个，并仍然在强力推进中。市正朝着建设普及各治安堵卡点、乡村主要出入口、主要街道的视频监控报警联网系统的目标迈进，系统建成后，乡村主要街道、交通要道、重点单位、重要部位全面实行24小时视频监控。

市在街面巡逻、社区联防和校园、单位安保等激进社会治安防控手段的基础上，一个融技防、物防、人防为一体的现代治安防控体系建设就此拉开帷幕。又增添了网上巡逻、视频巡逻等新的防控手段。同时，应急管理体系的建立以及应急处置能力、抗风险能力的提高，又为“平安”建设编织了一道维护网。

数字化建设综合性多功能服务平台

一个随同着数字建设呈现的新名词，电超市。一个集收费、票务、社区服务、特许经营于一体的综合服务平台，为群众提供“一站式、全方位、综合性”服务。

全力引进和建设利安社区电超市。目前，市委、市政府通过考察调研、市场分析。第一批20个利安社区电超市已正式运行。市正在通过市场化运作，积极推进“万村千乡市场工程”计划在全市乡村设立400个点，将家电百货等商品引进电超市，确保电超市经营的稳定性、临时性。利安电超市象山营业厅营业员说：原来这里周边没有电话费、手机费缴费点，自电超市开通后，大大方便了群众。虽然现在营业额不高、经营内容也不多，但我有信心做下去。

微妙不在于管理，社会管理。而在于服务，于如何以高效率的服务，最大限度满足经济和社会发展的需求，最大限度满足各阶层人士的需求，从而提升乡村的整体竞争力。普及城乡的利安社区电超市建设，满足了群众购物、缴费、咨询等多种需求，为方便群众生产生活打造了一个方便快捷的服务平台。同时，这是市在统筹城乡发展，推进城乡公共服务一体化，缩小城乡差别方面进行的创新，城乡居民也将由此步入“电超市服务”时代。