政务大数据项目 量化数据平台建设方案

时间:2023-08-08 15:18:41 作者:李Y

方案在各个领域都有着重要的作用,无论是在个人生活中还是在组织管理中,都扮演着至关重要的角色。那么方案应该怎么制定才合适呢?下面是小编为大家收集的方案策划范文,供大家参考借鉴,希望可以帮助到有需要的朋友。

政务大数据项目 量化数据平台建设方案篇一

客户或客户代表首先通过电话或邮件方式报告故障现象,公司热线工程师或现场服务工程师受理事件,判断是否需要外部支持,分派给相关现场服务工程师对事件进行处理,现场服务工程师在服务约定时间内排除故障并关闭事件。

故障管理流程相关说明:

备份服务工作主要包括:

当发现系统性能出现问题,公司项目运维服务组在接受到用户请求后,在12小时内向提供系统调优的现场支持服务。

系统调优的范围包括:

对项目购买的软件产品,公司项目运维服务组负责提供:

巡检服务是公司项目运维服务组为客户提供系统例行检查、维护服务。本项服务的重点在于软件环境及与之相关的各种物理及逻辑环境信息、状态的检查,其内容取决于系统配置和相应单项功能的可执行性。

主要服务报告:

为了有效记载服务工作进程、定期统计、总结和评审服务工作,实现“打造精品服务,追求顾客满意”的服务理念,制定了三类服务报告:日常维护类报表报告、统计分析类报表报告、考评类报表报告。

根据多年同行业同类项目经验,总结归纳出了诸如《系统常见问题及排查手册》《用户q&a手册》等多种技术资料对团队成员和客户进行培训,严格按照iso9001质量体系规范进行客户服务,保证了服务的有效性和高效性。

2、通过建立并执行严格的项目费用审计制度来确保服务费用的正确合理支出。

1、技术支持组

2、售后服务组

该组在系统验收后成立,主要由前期的技术支持组转变而来,承担用户系统项目应用过程中出现问题的解答等工作。

政务大数据项目 量化数据平台建设方案篇二

导语:随着移动互联的发展,物流企业系统的边界可能会扩展至整个物流业,以行业的平台形式出现。而平台的运营,将会通过物流大数据的应用来协调整个行业的资源配置。物流平台和物流大数据是物流业在移动互联时代的发展方向。

移动互联网中的平台,是指应用移动互联等信息技术搭建的信息环境。而物流平台,也称之为物流信息平台,是指可以提供物流服务供需信息发布和线上交易,以及物流服务跟踪及评价的综合信息网络环境。物流平台是移动互联时代物流业发展的一个趋势,但同时会面临很多挑战。

1、物流服务升级的趋势助推物流平台发展。随着移动互联的发展,让客户或货主实时获取订单执行情况的信息已被视为物流服务的重要内容。但提供订单执行情况的实时信息需要以移动互联为基础的信息平台来提供相应的信息服务。例如网购后的订单查询或追踪,是以物流网信息平台为基础的。

传统(pc互联网时代)网购的订单查询,只能查到一些关键节点的历史信息,而无法查询到实时的执行信息。一方面,是网购平台无法获取相关信息;另一方面,平台运营方没有提供实时信息查询的动力。

无法获取订单执行情况的实时信息,是因为(平台中的)移动互联网络尚未完善,或者获取实时信息的成本比较高。平台运营方没有提供实时信息查询服务的动力,主要是因为用户体验的需求还不足以影响平台的经营。

2、随着时代的发展,物流服务升级的趋势的特点之一会是用户体验越来越强,对订单执行情况的实时信息的获得以及相关的交互需求越来越强,这会给物流平台(移动互联网平台)的发展提供巨大的动力。

3、物流活动中的均衡配载也会助推物流平台的发展。物流企业系统内的均衡配载可以在企业的信息系统中解决,但整个物流行业的均衡配载需要企业间的合作。企业间的合作则需要物流平台来支撑。整个物流行业(细分行业)的均衡配载,需要以移动互联为基础的综合性物流平台。

物流平台的发展虽然是趋势,但同时也面临各种各样的挑战。

首先物流平台是社会发展的产物,会受制于社会发展的问题。意思就是,当物流平台还只是相对前沿的观点或只处于论证和探索阶段时,它的推行必然会遇到各种各样的阻力。这就好比移动电话刚开始普及时,普通大众中的很多人都难以接受。

这主要是因为在服务价格、信号网络覆盖等方面让多数人接受不了,而本质上是社会发展还没有到今天(2014年)这样可以让每个人都有一部手机。

物流平台的发展也同样面临类似于移动电话普及过程中的问题,如今物流行业的从业者还未普遍接受物流平台,物流平台的发展需要依托于社会的发展和整个物流行业的发展。此外,物流平台的发展需要以良好的'社会诚信体系为基础,但社会诚信体系建设是一个相对缓慢的过程。

从经营的角度来看,物流平台的发展是长期性,需要进行长期性的持续投资。物流平台的投资回报周期会比较长,五年甚至十多年,因此会遇到融资的困难。当然,有战略眼光的投资人会解决这个问题。但仅有投资是不够的,物流平台的发展更需要人才来推动。人才的成长和人才的培养又是一个相对缓慢的过程。

随着物流平台的发展,将会产生物流大数据。物流大数据,是指物流服务的供给、需求,物流活动过程的各种相关数据会以大数据的形式出现,反映整个物流行业的业态。物流与社会经济息息相关,物流大数据也会反映出社会经济发展的状态。

物流大数据需要三个条件,一是获取数据,二是数据应用的模型,三是数据的分析处理。数据的获取需要依靠移动互联的相关传感设备和移动通信网络;数据的应用模型需要依靠大数据的分析专家,如数学、经济学等领域的科学家;数据处理则需要依靠云计算等先进技术和设施。

物流大数据是大数据时代的一个非常重要的领域,需要更多的人给予关注。但物流大数据离不开物流平台,也离不开移动互联的精益物流基础。精益物流的移动互联原则的应用将会对奠定物流平台和物流大数据的基础发挥重要的作用。

政务大数据项目 量化数据平台建设方案篇三

1、要达到的目标是什么;

2、围绕目标进行随后的一切工作;

3、目标是否能够得以实现。

1、既要注重信息的针对性,但也不要放过信息的广泛性。如我们策划新闻发布会时,事先理所当然要重点收集与新闻发布会相关的资料及信息,但也不要放过附带而来的一些资料及信息。因为有时稍加留心就可以获得一些意外收获。这一点在广州经济技术开发区的招商史上不乏其例。如某广场项目就是偶尔从报刊上获得的一则消息而因此引进的。

2、要注意改进收集资料、获取信息的手段。信息瞬息万变,信息交换日益频繁,信息流量不断增加,获取信息的方式也在不断更新。我们要尝试采用各种先进的手段来收集信息。

3、要对信息及时加以处理,并提高加工处理信息的能力。信息是有时效性的,一定期限内信息才有价值,过时的信息是一钱不值的。我们要提高对信息的分析、处理和加工能力,对信息进行深加工,从而使信息的价值量大增。

a、要考虑开发区招商方案是否与开发区招商工作的长远战略目标相一致。前面已经提到,招商是一项系统工程,我们对本地区、本单位的招商工作要站在战略的角度进行准确的目标定位,在组织一项具体的招商活动时,首先要考虑招商方案是否与我们长远的招商目标相一致。

b、要选择成功率较高的一种方案。成功率的大小与方案的科学性和创造性有关,也与外方的政治、经济、宗教、文化、地理等因素有关,要选择双方有良好合作意向,把握较大的招商对象。

c、要选择成本较小,而效果又相对较好的一种方案。成本包括机会成本和货币成本。机会成本是指我们在得到一个机会时而又去另一个机会所付出的代价。如我们决定到国招商的同时,失去了在日本招商的可能性。我们在比较选择方案时,要选择机会成本和货币成本都较小,而效果又较好的一种方案。

实施的方案是在各类招商方案中经过了严格筛选和充分论证的,是可行和可靠的方案。因此,实施过程中要遵守原方案中制订的程序、原则和操作办法,不得随意变更时间、地点、出席会议的人员等,在万不得已的情况下才改变会议的有关事项。

1、主动征询和收集外方(他方)对整个招商方案(如招商会)的意见。本次招商活动成功的地方在哪里?需要改进和注意的地方在哪里?通过收集这些反馈意见,对我们在以后进行类似的招商策划和制订招商方案时能有所借鉴。

2、对在招商活动中所捕捉到的信息要继续跟踪,对新接触的外商要保持联系,不要出现招商会一结束,信息和来往就随之终止的局面。对有意向的合作项目,要在方案实施之后创造条件促其尽快签约。

3、对在招商活动中已签约的项目要加快立项和报批工作,促使项目尽早上马,促使外资尽快到位,使合作项目进入实质性的实施和建设阶段。

4、对如何做好跟踪调查招商方案工作也应制订一个方案,分工到人,明确职责,并定期检查跟踪调查工作的成效。

政务大数据项目 量化数据平台建设方案篇四

(2017年)

为贯彻落实《广东省促进大数据发展行动计划(2016-2020年)》(粤府办〔2016〕29号)、《珠江三角洲国家大数据综合试验区建设实施方案》(粤办函〔2017〕184号),促进大数据产业发展,加快培育产业主体,现决定在全省范围内遴选一批大数据骨干(培育)企业,好中选优、重点培育。

一、工作原则和目标

遵循企业自愿、科学公正、公开公平的原则,遴选一批掌握大数据关键技术和核心产品、发掘数据价值成效显著、大数据业务突出、创新能力强、市场前景好、发展初具规模、产业带动作用大、经营状况良好、具有国内乃至国际领先优势的大数据骨干企业,好中选优,重点培育,发展壮大大数据产业主体。

二、培育范围和条件

(一)培育范围。

我省从事大数据产品研发及服务、第三方大数据服务的企业,重点培育掌握大数据核心技术、发掘数据价值成效显著、发展已初具规模、对行业发展具有促进作用、具有国内乃至国际领先优势的企业。

(二)企业培育条件。

——大数据产品研发及服务。包括下列产品的研发及服务:面向事务的新型关系数据库、列式数据库、nosql数据库、大规模图数据库和新一代分布式计算平台等基础产品;新一代商业智能、数据挖掘、数据可视化、语言搜索等软件产品;结合数据生命周期管理需求的大数据采集与集成、大数据分析与挖掘、大数据交互感知、基于语义理解的数据资源管理等平台产品;面向行业应用需求的具有行业特征的大数据检索、分析、展示等技术产品,形成面向重点行业的大数据解决方案及服务等。

——第三方大数据服务。围绕数据全生命周期各阶段需求的数据采集、清洗、分析、交易、安全防护等技术服务。提供弹性分布式计算、数据存储等基础数据处理云服务;面向大数据分析的在线机器学习、自然语言处理、图像理解、语音识别、空间分析、基因分析和大数据可视化等数据分析服务;第三方数据交易服务等。

15、2016年每年主营业务收入达1000万元以上,且主要从事大数据产品及服务、第三方大数据服务的销售收入占企业销售收入的比例平均不低于50%。

4.行业地位。处于国内乃至国际领先地位,大数据产品和服务发掘数据价值成效显著、服务应用市场前景好,具有较强的带动性或带动潜力、培育新业态新模式的能力,能够代表行业发展趋势,引领行业发展方向。

15、2016年研发费用总额占企业销售(营业)收入总额的比例平均达5%以上;至少拥有1项及以上大数据相关领域的核心发明专利或其独占许可权,整体技术水平居行业领先。

6.企业规模。目前在册企业员工数不少于50人,其中具有大学专科以上学历的科技人员占企业职工总数的40%以上,专职从事研发的人员占企业职工总数达20%以上。

7.盈利能力。企业经营业绩良好,财务稳健,2015年、2016年两年连续盈利,销售收入和利润总额呈稳定上升势头。

8.管理规范。应有明确的企业章程,规范的生产、技术和财务管理制度,具有产品质量和技术服务质量保证的能力和制度,依法纳税,守法经营,近两年无违规违法记录。

三、申报材料及要求

(一)申报材料。

1.《广东省大数据骨干(培育)企业申报书(2017年)》(简称《申报书》)。

2.提供相关证明材料或其复印件,包括但不限于:

(1)企业法人资格证书复印件;

(2)经会计师事务所或审计部门审计的20

(7)其他反映企业大数据相关能力的证明材料,例如:产品第三方检测报告、有效纳税证明、银行提供的资信证明等材料的复印件。

(二)申报要求。

1.纸质材料装订要求。《申报书》和证明材料装订成册,加盖申报单位骑缝公章。统一采用a4纸双面打印或复印。纸质申报材料中存在字迹模糊、无法辨别内容的,其责任及后果由申报单位自行承担。

2.提交材料包括纸质材料一式两份,《申报书》电子版(不含证明材料)一份。

3.申报企业应如实提供申报材料,保证内容和数据真实可靠。企业在申报骨干(培育)企业过程中有弄虚作假行为的,我委将中止其申报。

四、遴选程序

(一)企业申请。遵循自愿申报原则,符合申报条件的企业,按照要求准备申报材料,提交到所在地市经济和信息化(大数据)主管部门。

(二)地市初审。由地市经济和信息化(大数据)主管部门对申报材料进行审核,提出是否同意推荐的审核意见,汇总企业申报材料后在规定时间内报送省经济和信息化委。

(三)综合评审。省经济和信息化委组织对申报材料进行综合评审。根据综合评审结果,成绩达到合格以上的企业为候选企业,其中成绩达到优良以上的企业列为候选广东省大数据骨干企业,其余为候选广东省大数据培育企业。

(四)现场考察。对候选骨干(培育)企业,必要时(如需对某些申报材料作进一步核实)由省经济和信息化委组织专家或委托第三方机构,依据申报条件对企业进行现场考察。

政务大数据项目 量化数据平台建设方案篇五

4.国有数字出版媒体利用大数据做出表率我国的国有数字出版单位属于“事业性质,企业管理”,同样也受到大数据的影响。国有数字出版单位生产力的未来提升,必然和大数据的获取、释放紧密相关。西方的媒体、政府、公民三者实行“媒体-政府-公民”三足鼎力趋势,三者之间保持相对独立,媒体得不到政府的资金或数据支持。我国的国有数字出版单位来源于国有传统媒体,充当着党和政府的喉舌,比其他商业媒体容易获得大数据。国有数字出版单位在不违背保密原则的前提下,应该尽可能和政府保持沟通,获得一个议题的全部数据,分析相关性,并最后释放到产品生产,这样就能在和他国媒体、其他商业媒体的竞争中保持自身的优势。国有数字出版单位对数据的获取和释放有着一定的依赖度:国有数字出版单位依赖政府收集数据的程度,国有数字出版单位依赖政府释放大数据的程度。大数据时代,国有数字出版单位的力量想壮大,数据权限的获取和释放程度是很重要的方面,国有数字出版单位在优先利用大数据将自身产品做大做强时,也就为其他商业媒体做出了表率,提示了一定的经营路径。

二、未来大数据技术在数字出版中存在的缺陷与挑战

2.收集渠道闭塞搜集各种信息来完成大数据采集是数字出版未来的趋势,但目前的数字出版信息搜集仍存在一些缺点:数字出版产品在整个研发、生产、销售过程中还没有彻底完成信息化经营,整体搜集难度显得较大;数字出版的云存储平台根本不具备海量存储功能;数字出版中的内容商、平台商还没有完全转换成数据提供商,因此,他们无法及时获取数据;当前的数字出版产品无法记录消费者使用过程中的痕迹,因此即使数字出版中的内容商、平台商变成数据提供商,也无法记录数据。

3.高端数据分析人才极其匮乏对大数据进行分析,熟练运用hadoop、mapre-duce、分布式文件系统、并行计算框架等技术的人才十分缺乏,而很多高校的计算机和出版专业也没有专设数据分析研究方向来培养学生,这也直接导致数字出版领域的高端数据人才匮乏不堪。

4.数字出版商仍旧无法转变经营思路从数字发展趋势看,数字出版商要高度重视数据的搜集、整理和应用。目前数字出版内容商、平台商仍旧将自己的经营思路定于原始粗糙的财务分析软件分析基础上,没有从战略高度看待大数据的到来,没有意识到大数据对整个数字出版经营的重要价值。利用大数据进行产品设计、广告开发、效果测定、企业改革,需要一定的管理与经营思路转型。

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