大数据,项目建议书

2024-09-06

大数据,项目建议书(精选4篇)

大数据,项目建议书 篇1

XXX数据中心-大数据项目可行性研究报告

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对于2015年大数据发展趋势预测,总结为这几个词:融合、跨界、基础、突破。

融合是说在产业里面,比如说在垂直行业的融合,在企业里面垂直融合,应用融合,技术融合等等。跨界,基于大数据使不同学科不同应用领域跨界。基础,就是说大数据发展亟待在一些基础方面进一步的夯实,2014年比2013年基础更强,期待2015年基础进一步的夯实,包括生态环境,包括大数据资源的共享。突破,我们会在预测在2015年在一些大数据的分析,大数据的一些系统方面能够取得相关性的突破。

这个趋势的报告来源于137位我们大数据专家委的委员和50位中关村产业联盟的会员,我们给出50个选项,每个专家委员给投票,同时给一些标注,最后我们在这个基础上给出了一个统计,最后结果是2015年度大数据发展的十大预测。

《中国大数据技术与产业发展白皮书(2014年)》针对2015年度大数据发展做了十大预测,分别是:

1、结合智能计算的大数据分析成为热点,包括大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能其他相关技术结合,成为大数据分析领域的热点。大数据分析的核心是从数据中获取价值,价值体现在从大数据中获取更准确、更深层次的知识,而非对数据的简单统计分析。要达到这一目标,需要提升对数据的认知计算能力,让计算系统具备对数据的理解、推理、发现和决策能力,其背后的核心技术就是人工智能。近些年,人工智能的研究和应用又掀起新高潮,这一方面得益于计算机硬件性能的突破,另一方面则依靠以云计算、大数据为代表的计算技术的快速发展,使得信息处理速度和质量大为提高,能够快速、并行处理海量数据。

2、数据科学带动多学科融合,但是数据科学作为新兴的学科,其学科基础问题体系尚不明朗,数据科学自身的发展尚未成体系。在大数据时代,许多学科表面上看来研究的方向大不相同,但是从数据的视角来看,其实是相通的。随着社会的数字化程度逐步加深,越来越来多的学科在数据层面趋于一致。可以采用相似的思想来进行的统一的研究。数据科学作为一个与大数据相关的新兴学科出现,真正支撑大数据发展的学科跨越还没有出现。针对大数据处理的理论研究上,新型的概率和统计模型将是主要的研究工具,学科基础理论的突破还难于在2015年出现。

3、跨学科领域交叉的数据融合分析与应用将成为今后大数据分析应用发展的重大趋势。大数据技术发展的目标是应用落地,因此大数据研究不能仅仅局限于计算技术本身。由于现有的大数据平台易用性差,而垂直应用行业的数据分析又涉及到领域专家知识和领域建模,目前在大数据行业分析应用与通用的大数据技术之间存在很大的鸿沟,缺少相互的交叉融合。因此,迫切需要进行跨学科和跨领域的大数据技术和应用研究,促进和推动大数据在典型和重大行业中的应用和落地。

4、大数据将与物联网、移动互联、云计算、社会计算、等热点技术领域相互交叉融合,产生很多综合性应用。近年来计算机和信息技术发展的趋势是,前端更前伸,后端更强大。物联网与移动计算加强了与物理世界和人的融合,大数据和云计算加强了后端的数据存储管理和计算能力。今后,这几个热点技术领域将相互交叉融合,产生很多综合性应用。

5、大数据多样化处理模式与软硬件基础设施逐步夯实。内存计算将继续成为提高大数据处理性能的主要手段。以Spark为代表的内存计算逐步走向商用,并与Hadoop融合共存,专为大数据处理优化的系统和硬件出现,大数据处理多样化模式并存融合,一体化融合的大数据处理平台逐渐成为趋势。其中有一个观点这种多元化一定程度上成为一体化,未来大数据多样化处理模式并存并且有可能成为一体化的平台。

6、大数据安全和隐私,这是我们第三年关于大数据热点问题趋势的预测,每一年这都是非常靠前关于大数据安全和隐私问题,这个反映我们专家我们用户一种期盼一种理解一种关注度,但是我们在大数据的安全和隐私保护方面,以及大数据涉及到资源国家主权这层面,实际上技术层面没有比较多的,这两年多以来没有比较长足的进步,这方面有一定的问题的,所以说大数据的安全持续令人担忧。

7、新的计算模式讲取得突破,去年前年我们在国内大量的去讲深度学习,今天我们发现一个很有意思的现象,在一些特定的领域发挥了作用,但是我们专家和工业界的人士更关注众包技术,也就是说可能未来不光是大数据讲深度学习。

8、各种可视化技术和工具提升大数据分析。进行分析之前,需要对数据进行探索式地考察。在此过程中,可视化将发挥很大的作用。对大数据进行分析以后,为了方便用户理解结果,也需要把结果展示出来。

9、大数据技术课程体系建设和人才培养是需要高度关注的问题。

10、开源系统将成为大数据领域的主流技术和系统选择。如需了解请登录:

一、项目单位基本情况.............................................................................1.1项目单位基本情况 ······························································ 1.2项目单位财务状况 ······························································ 1.3公司股东及股本结构 ··························································· 1.4技术力量 ·········································································· 1.5知识产权情况 ···································································· 1.6技术储备情况 ····································································

二、项目的基本情况.................................................................................2.1项目名称 ·········································································· 2.2项目建设内容 ···································································· 2.3项目实施进度 ···································································· 2.4总投资及资金来源 ······························································ 2.5经济和社会效益分析 ··························································· 2.6各项建设条件落实情况 ························································

三、项目建设背景.....................................................................................3.1大数据发展现状 ································································· 3.2项目建设背景 ···································································· 3.3项目建设必要性 ································································· 3.4项目建设意义 ····································································

四、项目建设目标及任务..........................................................................4.1项目建设目标 ···································································· 4.2项目规划应用任务 ······························································

五、项目建设需求分析.............................................................................5.1用户需求 ·········································································· 5.2数据需求 ·········································································· 5.2.1数据资源现状 ····························································· 5.2.1数据资源发展趋势 ······················································· 5.3系统及应用需求分析 ··························································· 5.3.1节点管理 ··································································· 5.3.2主题管理 ··································································· 5.3.3元数据管理 ································································ 5.3.4公共代码管理 ····························································· 5.3.5数据采集 ··································································· 5.3.6数据整理比对 ····························································· 5.3.7数据交换 ··································································· 5.3.8数据访问 ··································································· 5.3.9数据备份与 恢复 ························································· 5.3.10标准管理 ································································· 5.3.11应用支持 ································································· 5.3.12运行管理 ································································· 5.4性能需求分析 ···································································· 5.5安全保障体系需求分析 ························································ 5.5.1系统安全可靠性需求 ···················································· 5.5.2数据安全保密性需求 ···················································· 5.5.3数据完整性需求 ·························································· 5.5.4实体的可鉴别性需求 ···················································· 5.5.5不可否认性需求 ·························································· 5.5.6对象和行为的可授权性需求 ··········································· 5.5.7统一信任与授权策略需求 ·············································· 5.5.8数据中心统一安全监督性需求 ········································ 5.6保障机制需求分析 ······························································

六、数据中心设计方案.............................................................................6.1设计原则 ·········································································· 6.1.1统一建设 ··································································· 6.1.2相对独立 ··································································· 6.1.3共建共享 ··································································· 6.1.4安全可靠 ··································································· 6.2数据中心平台设计 ······························································ 6.2.1平台总体架构 ····························································· 6.2.2信息资源 ··································································· 6.2.3支撑平台 ··································································· 6.2.4数据共享交换平台 ······················································· 6.2.5共享数据管理系统 ······················································· 6.2.6保障机制 ··································································· 6.2.7标准法规体系 ····························································· 6.2.8数据接口系统 ····························································· 6.2.9运行环境 ··································································· 6.3数据中心成效应用 ······························································

七、数据中心建设土建及公用工程............................................................7.1土建方案 ·········································································· 7.2给排水系统 ······································································· 7.3电气系统 ·········································································· 7.4道路绿化等其他系统 ···························································

八、节能...................................................................................................8.1 用能标准和节能规范 ··························································· 8.2能耗分析 ·········································································· 8.3 节能措施分析····································································

九、环境保护............................................................................................9.1环境保护执行标准 ······························································ 9.2建设期环境影响分析 ··························································· 9.3运营期环境影响分析 ···························································

十、组织机构与人力资源配置...................................................................10.1组织机构 ············································· 错误!未定义书签。10.2人力资源配置 ··································································

十一、组织管理与实施进度......................................................................11.1建设期管理 ·········································· 错误!未定义书签。11.2运营期项目管理 ···································· 错误!未定义书签。11.3建设工期和进度安排·························································· 11.4项目招投标 ·····································································

十二、投资估算与资金筹措......................................................................12.1投资估算 ········································································ 12.2资本金筹措 ····································································· 第十三章 财务评价...................................................................................13.1项目经济效益 ·································································· 13.2项目社会效益 ·································································· 第十四章 项目风险分析............................................................................14.1市场风险 ········································································ 14.2项目建设管理风险 ···························································· 第十五章 研究结论与建议........................................................................15.1结论 勤劳的蜜蜂有糖吃

15.2建议 ··············································································

大数据,项目建议书 篇2

交通运输部科学研究院、综合交通大数据应用中心起草的国内首部以大数据视角研究的《2016年中国高速公路运行分析报告》(以下简称《报告》)正式发布。该《报告》以全国(北京、内蒙古、海南、西藏、新疆除外)26个省份高速公路联网收费数据(80亿条)为基础,分别从高速公路总体运行、物流通道、城镇化、长江经济带、热点聚焦五个维度,全面解读经济新常态下高速公路运行新特征,及由高速公路运行角度展现的我国经济发展新特点、物流通道新特征、城镇化发展新趋势、长江经济带战略新动态、行业热点政策新影响。《报告》分为五部分,本部分重点从宏观经济视角分析我国高速公路运行规律和客货运输特征,分析新经济特点带动下的高速公路运行新动态,力求为政府部门决策、相关机构研究和社会公众出行提供重要参考。

大数据,项目建议书 篇3

2019年,在县委、县政府的坚强领导和县人大的监督指导下,我局紧紧围绕市委“9+2”工作布局和县委“12347”总体发展方略,以打造“全省领先、洛阳一流”的政务服务大厅为目标,全面深化行政审批制度改革,大力实施“党建提标、硬件提升、改革提速、作风提振”四大行动,扎实开展“文明服务我出彩、群众满意在窗口”评选活动,着力推动全县政务服务工作向高品质、高效能、高水平创新发展。

现将我一年来工作情况汇报如下:

一、坚持依法行政,自觉接受人大监督

(一)注重强化学习。始终站在全面深化“放管服”改革的大局中主动学习,系统学习了习近平新时代中国特色社会主义思想、党的十九届三中、四中全会关于全面深化改革、推进依法治国的最新论述、中央关于“放管服”改革最新政策等重要理论知识,加强全局对机关各项制度条例的学习。坚持集体学习与自主学习相结合,带头落实每周四集体学习制度,坚持每天个人自学,撰写学习笔记。

(二)注重依法行政。时刻谨记做法律上的明白人,带头遵纪守法,强化法治思维。在平时的工作中,重点关注涉及行政审批制度改革的法律法规,带领全局贯彻落实新规定新精神常抓不懈,不断探索落实中央、省、市关于审批制度改革工作最新法律文件和规定,严格按照《国务院关于修改部分行政法规的决定》《国务院关于取消和下放一批行政许可事项的决定》《优化营商环境条例(草案)》等法律法规的贯彻执行,让依法办事成为全局上下的行动自觉。

(三)重视人大建议。在实践中树立监督就是支持、监督为了发展的大局意识,认真贯彻落实人大有关政务服务工作的决议和审议意见,主动积极向人大汇报工作,虚心诚恳接受人大监督。

二、坚持真抓实干,切实履行工作职责

(一)始终深化“一网”通办。依据省政务服务网投资建成9县市标准化最高的网上政务服务平台,全力打造集“行政审批、公共服务、诉求办理、电子监察、智慧政务”五大平台,顺利实现全国一体化政务服务平台的互联互通。加快推动了“一网通办”向镇村延伸,扎实开展基层审批服务“就近办”事项目录梳理录入工作,10个镇共录入政务事项目录530余项,按照市局统一部署推进镇村政务服务事项梳理和乡镇网上办事大厅建设,以县“放管服”协调办名义下发了《孟津县深化“互联网+政务服务”工作实施方案》,明确了县、镇两级政务服务“只进一扇门”、“一网通办”、“最多跑一次”改革的责任单位、具体任务和时间节点,加快推动镇村政务事项网上可办、就近能办、多点可办、少跑快办。目前,我县政务服务事项认领总数1184项,录入完成率100%,事项网上可办率100%,2019年以来完成网上办件量23232件,政务服务能力明显提升。

(二)始终强化“一门”改革。2019年9月,高标准建成的新政务服务大厅投入使用,建筑面积由原2层1500㎡扩大到5层近2万㎡,服务窗口由原有的44个增至146个,受理服务事项由原来521项增至1184项,实现了“只进一扇门”目标。同步配套了便民服务、水电气暖、办事导引等综合服务功能,配置自助服务设备110余台,实体大厅硬件标准化建设全市靠前。同时,我们按照创建全国文明县城标准要求,高标准建成健康小屋、母婴室等便民设施,制作12块文明创建展板,硬件服务水平实现质的跃升,受到省市领导充分肯定。截止目前,接待县内外考察观摩团31个1000余人次。

(三)始终强化“一窗”改革。全面推进审批服务“三集中三到位”改革,新中心建立了“前台综合受理、后台分类审批、统一窗口出件”工作模式,切实做到“一站服务、一窗受理”,实现了“行政大厅之外无审批”目标。截止目前,我局实体大厅“一窗”分类受理事项达1184项,“一窗受理”事项占政务服务事项总数比率达100%;

“最多跑一次”综合窗口可办理事项达738项,“最多跑一次”事项占大厅全部进驻事项62%,“三集中三到位”改革走在全市前列。

(四)始终强化优质服务。我局扎实推进“五减一优”工作,依托省政务服务事项目录,牵头督促36个单位共计1058项审批服务流程进行优化再造,编制了“1+2”审批流程文件,梳理确定146个“最多跑一次”高频事项,所有政务事项实现了国家、省、市、县事项名称、事项编码、事项类型、设定依据“四级四同”,最大限度地实现利民便民。我局坚持以“文明服务我出彩、群众满意在窗口”活动为抓手,积极开展“硬件提升、改革提速、精细服务、微笑服务、争先进位”五大行动,今年共评选文明服务窗口20个次,文明服务标兵120个次。我们按照省、市实体政务大厅建设管理规范化要求,梳理制定了新中心规范化管理20项制度,着力推动新中心管理规范化、服务精细化。

(五)始终抓实主题教育。“不忘初心、牢记使命”主题教育开展以来,在县委主题教育领导小组的有力指导下,我局加强学习、广泛调研、深入检视、狠抓整改,把主题教育与全局工作相结合,同时对照群众关心的热点难点问题,认真整改落实,共开展集中学习20余场、班子集中研讨12次、班子整改问题13个,班子个人整改问题25个,向贫困户捐赠物资价值3万余元,被县内外媒体宣传报道12篇次,我局主题教育取得了实实在在的成效,得到了市主题教育第八巡回指导组及县主题教育办公室的肯定,并推荐多家单位到我局学习活动开展情况。

三、坚持压实责任,全面推进从严治党

一是着力深化强基筑魂。坚持把党的建设贯穿各项工作始终,按照上级要求上党课、制定党员培训培优计划,积极落实“三会一课”、民主生活会、组织生活会、民主评议党员制度。2019年度,共组织召开党支部委员会议11次,党员大会3次,民主生活会5次,组织生活会3次,召开党组及党组扩大会27次。坚持每周四专题学习,充分利用“学习强国”平台,开展理论学习和信念培养,为全局党员筑牢信仰之基、补足精神之钙、把稳思想之舵,综合学习情况在宣传部通报的全县排名中名列前茅。

二是着力加强廉政建设。局党组坚持把从严治党主体责任列入重要议事日程,严格按照党组主体责任清单,对党组主体责任进行明确界定,通过层层签订党风廉政责任书和党员领导干部廉洁从政承诺书,进一步明确“一把手”负总责和“谁主管谁负责”的工作机制,全面加强对分管科室和窗口反腐倡廉工作的指导,构建起责权统一、环环相扣的主体责任落实体系。2019年度按照县纪委要求共开展党规党纪知识学习52次,廉政谈话6次,围绕“不忘初心、牢记使命”等主题开展廉政党课教育4次,进一步增强了全局党员干部廉洁自律意识,筑牢反腐倡廉底线。

三是着力推进党建引领。一方面,开展“四亮”、“四比”、“四评”创建活动,今年共评选党员示范岗12个次,全面实现党建服务双促进双提升。另一方面,坚持把脱贫攻坚作为党建工作的重要任务,2019年度,我单位共安排贫困户2人参加公益性岗位;

完成4户危房改造、9户六改一增(每户2800元);

开展1次向贫困户和村委捐赠物品活动。通过认真落实产业扶贫、行业扶贫、兜底保障等各项扶贫措施,切实提高了脱贫对象的脱贫质量,确保高质量完成年度目标任务。

四、下一步工作打算

政务服务工作审批事项多、涉及领域广、规范要求高。随着全面深化改革步入深水区,我县“放管服”改革领域的重点难点问题仍然较多。目前,我县行政审批事项还存在流程不优、提供材料较多的现象,项目快速办理机制不够完善,政务服务模式需进一步创新。下一步,我们将一是推行“互联网+政务服务”新模式。认真落实深化“放管服”改革推进审批服务便民化及“一网、一门、一窗、一次”改革部署,提升县、镇综合性政务大厅“一站式”功能。深入推进减环节、减材料、减时限、减费用、减中介、优流程“五减一优”工作,梳理和确定“马上办、网上办、就近办、一次办”政务服务事项,2020年5月底实现一体化政务平台“省、市、县、镇、村五级联通”。二是实施政务大厅精细化管理行动。持续开展硬件提升、改革提速、精细服务、微笑服务、争先进位“五大行动”和服务环境优、服务效率优、服务态度优、服务技能优、服务举止优的“五优”文明服务,提升服务质效、优化孟津营商环境。三是深化信用体系建设。以建成“一平台、一网站”为载体,加快守信联合激励和失信联合惩戒基础建设,推动社会保障、教育文化、医疗卫生等公共服务领域信用信息归集工作,完善信用联合奖惩机制。四是提升“互联网+监管系统”建设水平。认真落实“互联网+监管系统”建设专项行动,加快形成覆盖市县的统一监管事项目录清单和监管主体名单,加快构建“事中事后一体管”网络监管新格局。

大数据,项目建议书 篇4

1.问:主管单位是哪里?是唯一的吗?

答:项目数据分析师的主管单位是中国商业联合会数据分析专业委员会,成立于2008年4

月,是经国务院国有资产监督管理委员会审核同意、中华人民共和国民政部批准登记的中国

数据分析行业唯一的行业协会。

国资委是行业业务主管单位,民政部是社会团体的登记管理部门。

2.问:协会职能是什么?

答:协会贯彻“自律、务实、公正、发展”的方针。制定行业自律公约;协调会员关系,促

进会员间的交流;努力使信息技术、行业基础数据、数据分析研究等多方面的资源得到深层

次开发及利用;

开展项目数据分析师培训认证,为行业培养优秀、专业的从业人才;

开展行业调查和信息搜集、整理、统计与分析工作,向事务所会员及政府部门提供数据分析

技术发展状况、市场发展趋势、经济预测等 信息和专项报告,做好信息咨询服务和政策、技术、产业、市

场导向工作;

对事务所的成立、发展及业务规范提供服务和监管,保证行业内企业为社会提供优质的数据

分析服务,为中国的市场经济发展贡献力量;

引进先进的数据分析技术和软件,促进科学数据分析与决策能力的提高。加强国内外业界的交流与合作,为中国数据分析技术的普及和应用提供支持渠道,促进中国数据分析行业不断

发展壮大。

3.问:协会为什么前面加了“中国商业联会”,与商业联合会的关系是什么?

答:中国商业联合会是1994年经中华人民共和国民政部注册登记的具有社团法人资格的全

国性行业组织,会员包括企事业单位,有关社会组织和从事商品流通活动的个人。中国商业

联合会的前身是早先的商业部后为内贸部,是中国商业流通领域的行业管理协会。中国商业

联合会现有16个分支机构,数据分析专业委员会是其中之一,接受中国商业联合会的管理。

4.问:03年就出现了项目数据分析师,为什么协会是08年成立的?

答:下面是行业发展的轨迹,也说明了为什么先有分析师、后有行业的原因:项目数

据分析师的诞生:2003年国家工业和信息化部教育考试中心(当时的信息产业部电子行业职

业技能鉴定指导中心)正式设立“项目数据分析师”考培认证项目并制定我国项目数据分析

师人才培养管理规则以及考核管理办法。2005年经国家工商局批准的以“商业数据分析”

为核心的事务所正式诞生,这是数据分析行业的一个里程碑。到2007年4月,事务所的数

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