数字化转型工业大数据智慧矿山平台建设方案相关两份资料

为贯彻落实国家发展改革委等八部委联合印发的《关于加快煤矿智能化发

展的指导意见》（以下简称“指导意见

”）、《我国煤炭行业高质量发展总

体思路、

目标方向、量化标准和重点举

措研究》等国家相关政策，加快我国煤

矿智能化建设，推动煤炭行业高质量发

展，特制定本指南。本指南是促进智能

化煤矿建设、行业技术进步和规范发展

的指导性文件。

智慧

（煤矿）

矿山建设指南2（1

）子系统烟囱式建设

，数据获取难。管理层需要业务数据时

，经常需要软件商配合

，用户无法及时获取并提供数据。二是数据无法按照集团管控要求和时间及时提供。（2

）数据时效性差。目前从业务系统中获取数据到进行精准决策数据分析需要T+N天

，并且数据指标维度不全面。当前最新设备状态参数数据、系统运行数据无法及时获取。（3

）缺乏平台化“数据打通”，各个数据平台烟囱式关系

，没有统一的共享和管控体系

，数据标准不统一

，部门间无法有效共

享使用。（4

）缺乏全集团统一的数据标准。“同名不同义、

同义不同名”。各业务系统数据以自家接口文档形式提供输出

，有的则手动根据多个指标库内抓数据分别提供

，无法做到企业全流程安全把控和规则制定。煤矿智能化（数字矿山/智慧矿山）

是煤矿综合自动化发展的新阶段

，是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑。建设智能化煤矿是新时期煤炭企业面临的重要任务

，是煤矿企业数字化转型的基础

，

已成为不可逆转的发展趋势。企业业务系统多

，系统烟囱式建设

，数据接入困难

，数据标准不统一

，数据孤岛问题严重。

煤矿企业数字化进程中遇到的问题数据时效性差数据无法共享数据获取难数据缺乏标准31

2

3

4

5

…

…

n数据应用数据资源数据应用数据中台全域数据资源（OneData）后台•

子系统“烟囱”式建设

，数据不共享

，业务不联动

，管理改进难•不同业务对接同一功能子系统，异构重复建设

，成本高•业务创新需调用多子系统数据

，应用构建难

，开发周期长•新的数据架构下

，打破数据壁垒

，满足未来运营发展需求

煤炭企业大数据平台

（数据中台）

价值数据应用开发：

月/年

数据资源：

不可复用数据应用开发：

天/周数据资源：

可复用1

2…

…

n4数据资产

，技术

，组织

，业务流程多要素协同

，驱动业务创新和业务升级业务导向建设数据模型强调数据时效性

，提供实时数据分析能

力面向数据价值

，为业务应用提供统一数

据服务主要服务于一线业务人员核心功能为业务流程支撑提供基础的统计、报表和数据分析功

能不同业务系统之间形成数据烟囱数据BI

数据中台2

3强调数据集成

，整合多业务数据面向数据应用、

BI报表、即席查

询、交互探索数据支撑强调数据治理及数据管理组织、制度、流程

煤炭企业大数据平台

（数据中台）

企业数字化转型的基础业务系统1数据价值：高数据价值：低6

煤炭企业业务系统前期调研

（1）7

煤炭企业业务系统前期调研

（

2）8基本情况：

5个领导中心、

47个业务系统当前煤炭企业业务系统由于没有进行相互集成

，系统之间数据没有交互关系，所以本次调研根据所属中心部门进行划分为：

“生产技术中心”

，

“机电运输

中心”

，

“调度指挥中心”

，

“后勤保障中心”

，

“安全中心”5个中心领导

部门

，其中梳理底层业务系统47个

，

计划上线9个

，

目前正常使用38个。数据情况：

主要以下五种1、

SQL

Server

数据库（安全监测系统、

束管防灭火监测等）2、

OPC协议（清洗泵房、

空压机监控系统）3、Access（电力计量系统、

ZKAcess人员刷卡系统）4、

My

SQL

（汽车装车系统、

双重预防信息系统等）5、接口对接（非数据库类型、

数据获取难）

煤炭企业业务系统前期调研

（

3）9主要中心主要部门系统名称具体区域当前情况主要功能开发厂家数据库类型对接方式10生产技术中心通防部通风机管理系统未上线方案待定智能通风管控系统未上线方案待定灾害智能融合分析与可

视化分析未上线方案待定瓦检巡检管理系统未上线方案待定安全监测系统已上线粉尘、设备、

甲烷、一氧化碳、风机开停

监控sqlserver

2008数据库对接束管防灭火监测已上线采空区气体情况、识别气燃发火气体sqlserver

2009数据库对接采空区光纤测温系统已上线采空区温度sqlserver

2010数据库对接生产部总采顶板检测系统已上线山东科技大学sql

server数据库对接掘进顶板检测系统已上线山东光安sql

server数据库对接地测部水文系统已上线地下水位观测西安中煤可控集

团西安研究院sqlserver

2008数据库对接龙软GIS已上线矿井地质

，通风参数

，地质信息、录入、

展示及分析北京龙软sqlserver

2016数据库对接智能地质保障系统未上线地质建模

，地质推演

，地址数据可视化

，矿井地质基础信息、关联信息、预测信息等能够用可视化的方式直观的展示出来。方案待定

煤炭企业数据中台业务系统情况主要中心主要部门系统名称具体区域当前情况主要功能开发厂家数据库类型对接方式11机电运输中

心机电部门供排水系统中央泵房已上线流量压力

，水泵负压

，水泵入口

负压，

出口正压

，流量监控、北京富力通winCC西门子OPC协议清洗泵房已上线流量压力

，水泵负压

，水泵入口

负压，

出口正压

，流量监控、天地常州西门子300PLCOPC协议二盘区泵房已上线流量压力

，水泵负压

，水泵入口

负压，

出口正压

，流量监控、淮南万泰西门子1500PLCOPC协议掘进系统已上线目前没有系统

，只有PLC智能设备通过上位机获取PLC数据然后经过OPC协议进行数据传输电力安全监控系统已上线监控及控制变电所高压柜及部分低压柜西瑞sqlserver

2003数据库对接主通风机监控系统已上线监控主通风机运行及相关参数西安宇田一百立方供水已上线生活供水系统

，参数及状态西安重装kepserverOPC协议或kepserver电力计量系统已上线计量各个变电所高压柜用电情况山东山大电力

设备access本身自带系统

，可以提供账号密码

，同时提供传输点空压机监控系统一号压风机已上线监控空压机运行参数西门子PLC315-2DT上位机走OPC协议二号压风机已上线监控空压机运行参数ABPLC1769上位机rsslinx洗选部门设备自动化控制系统已上线洗煤及选煤自动化设备控制北京华宇sqlserver

expressOPC协议火车装车系统已上线火车装料北京华宇sqlserver数据库对接汽车装车系统已上线汽车装料北京华宇mysql5.7数据库对接运输部门主运输系统已上线皮带参数

，运行状况南京北路sqlsever2008数据库对接\接口辅助运输系统已上线车辆运输、运料深圳翌日sql

server数据库对接

接口

煤炭企业数据中台业务系统情况\主要中心主要部门系统名称具体区域当前情况主要功能开发厂家数据库类型对接方式12后勤保障中心后勤部安防视频监控系统已上线矿区井上监控视频神州数码视频文件厂区内一卡通门禁

系统已上线门禁识别系统

，主要针对培训中心

，文体中心

，5号公寓楼建设

，数据不互通

，单独进行授权皮克sqlserver

2005数据库对接南大门-车牌识别系

统已上线南大门车辆进出信息记录

，车辆信息存储，

由部分照片数据西安鼎众设

备科技sql

server数据库对接南大门-ZKAcess人

员刷卡系统已上线南大门人员进出刷卡系统

，存储个人信息

及进出记录西安鼎众设

备科技accesss本身自带系统

，可以

提供数据库账密南大门-人脸识别系

统已上线南大门人脸识别系统

，存储个人信息及照

片信息数据及进出记录西安鼎众设

备科技sql

server数据库对接\接口保安巡逻系统已上线保安巡逻信息记录

，点位信息数据蓝卡软件自带数据库数据库对接\接口停车管理系统已上线针对培训中心

，办公楼

，地下车库三个地

下停车场门禁管理

，数据信息管理蓝卡sql

sever数据库对接消防报警系统已上线主要针对办公楼消防信息数据管理控制，根据反馈数据进行报警西安莱科思OPC协议虹膜管理考勤系统已上线利用虹膜信息进行打卡

，实现员工考勤记

录凯宏电子sqlserver

2008数据库对接一卡人脸收费卡系

统已上线买饭购物刷卡陕西春垚SecurityDBBock软件自带系统

，需要

和软件开发商沟通

煤炭企业数据中台业务系统情况主要中心主要部门系统名称具体区域当前情况主要功能开发厂家数据库类型对接方式13调度指挥中心智能部人员定位系统已上线人员矿井定位深圳翌日sql

server数据库对接调度通讯系统已上线矿井通讯信息数据北方联创sql

server数据库对接应急广播已上线矿井应急广播信息数据南京北路sql

server数据库对接井下视频系统已上线井下录像视频数据海康威视视频数据接口智能工作面25211工作面已上线智能化工作面触电信息数据天玛sql

server建议OPC协议对接44204工作面

和15215已上线智能化工作面触电信息数据玛珂OPC协议OPC协议设备管理系统已上线管理矿区设备情况宇通集团数据难获取非集团建设部署OA办公系统煤炭企业OA办

公系统已上线数据陕煤集团公司OA系统与钉钉已做对接陕煤股份数据难获取非集团建设部署安全中心

·安全部双重预防信息系统已上线人工上传安全隐患信息

，对矿厂安全隐

患事故进行记录处理中国矿大mysql

1.7+数据库对接\接口安全检查系统未上线徒步检测

，定期检查

，发放检查任务，

发放检查通知方案待定智能推送系统未上线需要与隐患系统、双重预防信息系统及消防安全系统进行联调

，推送接受安全隐患信息方案待定智能信息系统未上线针对安全隐患现场进行拍照上传

，与推送系统进行联调

，通知到具体负责人进行改良方案待定智慧园区系统未上线统一管理园区消防设备

，消防报警

，信

息报警

，培训中心

，行政中心

，5号公

寓楼

，救护队

，视频资源数据信息情况方案待定智能应急管理系统未上线管理井下应急事故及计划预案

，同时与

通信呼叫心态

，人员定位系统进行联调，

井上针对救护中队

，医疗室，应急物资进行统一管理

，对接调度中心方案待定

煤炭企业数据中台业务系统情况构建统一、

融合、

智能、

高效的煤矿大脑，

助力用户逐步建设具有主动感知、自动分析、

深度学习、

智能决策、

科学指挥的智慧型矿山。

致力于为煤炭企业

构建“全”、“统”、“通”、

”智”的

（大数据平台/数据中台）

体系，

基于“数字新基

建”时代的数据价值思考，

构建全域数字化矿区共享能力中心，

助力煤炭企业实现数字化转型，

打通底层系统之间数据壁垒，

加强公司整体管理和安全生产

系数，

为运营提供数据统筹模型，

实现重点数据实时监控和数据共享开放服务。全域分析智能决策打通原有业务系统统一煤炭企业统一数据标准数据申请与审核统一数据报表支撑综合管控数据统一治理数据资产管理形成数据字典数据发布直观掌握数据支撑决策分析（约47个）数据血缘提供决策依据支撑创新应用等

煤炭企业大数据平台

（数据中台）

建设目标统一资产统一标准数据管控打通数据14智慧矿山（数字矿山）综合管控平台后勤保障中心一卡通门禁车牌识别系统人脸识别系统保安巡逻系统消防报警系统安全中心双重预防信息安全检查系统智能推送系统智能信息系统智慧园区系统调度指挥中心机电运输中心

煤炭企业大数据平台

（数据中台）

大图数字孪生

领导驾驶舱煤矿数字孪生煤炭企业当前存在系统较多

，调研共计47个

，其中计划上线9个

，当前在使用系统38个。煤炭工业大数据平台（数据中台）煤矿高风险预警工业态势感知不安全行为分析智慧园区管控综合管控中心智能指挥调度3D可视化煤矿一张图煤矿运营指标体系安全生产监测智能掘进开采束管防灭火空压机监控安全监测系统瓦检巡检管理通风机管理掘进系统供排水系统主通风机监控调度通讯系统应急广播设备管理系统人员定位系统数据字典数据挖掘数据集市数据模型算法开发标签中心数据血缘数据清洗数据标准数据开发数据治理智能通风管控电力安全监控智能工作面数据资产数据质量数据采集中台支持

·数据互通中台支持

·数据互通中台支持

·数据支撑中台支持

·数据支撑15煤矿全域数据中心--数据中台/大数据平台大数据应用领导驾驶舱高风险预警工业态势感知应急指挥调度智能开采掘进业务数据数据源数据集成数据开发平台SQLETLShellSpark

appMLAB数据集市数据资产数据标准数据模型数据整合质量监控数据血缘数据安全元数据管理数据服务

化能力共

享统一标准清洗融合建模挖掘大数据计算平台数据仓库ODSSTDDWDDM数据同步数据同步数据治理平台关系型数据库拿拿煤矿全域数据中心--数据中台/大数据平台数据应用数据开发平台大数据计算平台数据仓库数据集成业务数据数据治理平台数据服务总线

+业务能力拿拿数据共享交换平台数据同步拿拿外部数据关系型数据库分析型数据库业务库n业务库1前置库

前置库拿拿ETL

ETL

数据交换网关数据交换网关根据智能化煤矿(井工)分类、分级技术条件与评价标准，切实提升煤矿行业数字化指标，实现智能化煤矿建设。

煤矿企业大数据平台

（数据中台）

实现目标18指标名称计算方法数据服务分项分数=a1+a2+a3a1.矿井地质、工程等资料实现了数字化

，且数据进行了合理的分类与存储

，数据见交互方式合理,得0~40分；a2.文件类数据采用FTP进行交互

，音频数据采用SIP,RIP和RTSP协议实现

，非标准工控类设备数据采用OPC/OPC

UA

标准实现

，对于环境类数据

，井下人员数据、非标准机电设备检测控制类数据采用行业统一的数据交换标准规范

协议,得0~40分；a3.具有合理的数据源分析属性、产生层级及交互层次规范

，得0~20分；

大数据中心的数据服务功能及健全程度评价指标见表7所示。表28数据中心指标评价方法指标名称计算方法数据服务分项分数=a1+a2+a3a1.矿井各类资料均实现了数字化

，且数据进行了合理的分类与存储

，数据间交互方式合理,得0~40分；

a2.采用行业统一的数据交换标准规范协议

，得0~40分；a3.具有全面的数据分类属性、产生层级及交互层次规范

，得0~20分；

大数据中心的数据服务功能及健全程度评价指标见表7所示。表7数据中心指标评价方法根据智能化煤矿(井工)分类、分级技术条件与评价标准，切实提升煤矿行业数字化指标，实现智能化煤矿建设。

煤矿企业大数据平台

（数据中台）

实现目标19

智慧

（数字）

矿山

，

煤矿企业的发展方向煤矿企业大数据平台/数据中台建设四维度：实现海量数据治理

整合

，对数据进行

清洗比对加工、存

储和交互

，确保大

数据应用分析的准

确性数据采集管理自动

化

，实现生产数据、

业务数据、管理数

据的全面、实时、多结构自动采集降低数据使用门槛、

提升数据使用效率，

打破数据孤岛

，全

面支持高层决策分

析和创新业务应用四、数据分析/数据

使用智能化统一数据标准

，快

速建立分析模型

，

挖掘有用价值

，推

动管理升级

，预测

未来发展趋势三、数据标准统一

化/模型开发简单化二、数据治理/数

据整合加工流程化一、数据采集管

理自动化采用统一的数据接入模式

，

以标准化、

模块化的方式进行多源异构数据资源的接入

，解决应急管理信息资

源在集中汇聚时面临的分散孤立、

源头多样、

跨网传输等问题

，为应急数据资源的汇聚集中、

统一标准化

处理和信息资源池构建提供源数据支撑。新型NoSQL数据库文件系统开源大数据平台一、

全域数据中心建设--数据集成全量抽取实时增量抽取时间戳增量抽取实时日志增量抽取全量覆盖追加Append写入冲突行覆盖忽略冲突行关系型数据库其他类型数据源其他格式数据数据接入系统晶数据仓库对象存储数据库直观易用的B/S用户界面是DataBridge区别于其它同类产品的重要特色。

DataBridge屏蔽了复杂的数据操作过程，无需高级DBA或技术人员提供咨询或编写不透明的定制脚本代码

，通过简单的界面操作

，就可实现大部分数据转

换整合的应用场景。

同时可根据业务需要周期性的对作业进行自动调度

，无需人工干预。完全基于B/S用户界面、

简单易用晶国产数据库支持--数据集成国产化大数据平台与数据库引擎、

消息中间件对接：n

HW：

HDFS、

HBASE、

HIVE、

OBS、

Elasticsearch、

gaussDB100、

gaussDB200、

gaussDB300n

阿里：

MaxCompute(ODPS)、ADS、

RDS、

OTS、

OSS、

Datahub、

DRDS、

HibridDB(PetaData)n

中兴：

HDFS、

HBASE、

HIVEn

南大通用：

GBase8a/8s/8tn

达梦：

DM7n

人大金仓：

KingbaseES

V8n

金碟/中兴/H为消息中间件

：AMQ消息中间件Apusi

c

V9.0、

中兴kafka、

H为kafka、多源异构数据采集转换--数据集成n

支持主流数据库和大数据平台

，如Oracle、

MySQL、

SQLServer、

Db2、

Sybase、

PostgreSQL、TeraData、

Redis、

MongoDB、

REST、

达梦、

南大通用GBase8t、

HDFS、

HBase、

Hive、GreenPlum、

H为Hive、

H为LibrA等；n

阿里云的RDS、

DRDS、

MaxCompute、

AnalyticDB、

DataHub、

OTS、

OSS等组件的数据互通；n

支持文件搬移与文件解析

，

FileServer协议支持SFTP、

SMB、

FTP、

OBS、

OSS等

，

文件解析支持诸如xml、

txt、

csv和Excel等格式

，

支持zip包；n

支持全量高速同步以及增量同步

，

文件同步；n

支持Oracle

dmp文件导入；

支持数据加密传输

，保证数据传输过程中不泄密。七大组件数据/服务资源目录、

数据交换中

控、数据交换总线、

数据交换网关

、API服务中控、

API服务网关、

数

据ETL工具。高性能•

单节点120MB/S、

30万条/秒

（工信部下属第三方测试结果）•

支持集群高可靠•

支持自动断点续传•

支持断开网络或系统重启后数据不丢失高安全•

支持数据传输过程加解密•

专利技术实现非侵入式增量数据提取•

基于大数据平台支持安全交换高易用•

目录驱动的交换•

多源异构数据的汇聚、

交换•

库级交换、

汇聚

交换网关API网关

前置库

开放服务

ETL

业务系统

部门2

交换网关API网关

前置库

开放服务

ETL

业务系统

部门N数据资源目录/服务资源目录二、

数据交换共享系统

交换网关API网关前置库

开放服务

ETL

数据交换中控API服务中控数据交换总线中心数据库业务系统部门1。

。

。或数据标签结构化数据比对非结构化数据比对结构与非结构化融合比对三、

数据治理建设内容数据标识数据探查数据比对数据提取数据清洗表级探查字段级探查非结构化

数据提取视频、

图

像数据提文本数据

提取音频数据

提取结构化数

据提取数据格转数据校验数据过滤数据去重取26过滤日期值清洗数据清洗即可实现对结构化和半结构化清洗

，

如对原始库中的数据静态数据清洗

，

也可以对流数据进行清洗。数据治理数据清洗原始库消息队列资源库消息队列离线数据实时消息流式数据清洗离线数据清洗编码转换去重校验格式转换编码核验字段长度清洗值域清洗时间值清洗多表处理多表合并实时业务表表级处理分区标准化多列合并波动监控表大小波动检测表行数波动检测值监控布尔分析完整性分析字符串处理去除空白字符去除特定字符值清洗数据脱敏同义词替换数据清洗组件唯一性分析数值分布分析外键检查分析日期分析日期范围分析数据分组合并空值填充列均值波动监测列值和波动检测枚举值分析数值分析汉语转拼音字符串截取身份证信息提取日期拆分长度过滤正则过滤标准值域过滤空值过滤转为Unix时间戳日期标准化电话号码清洗JavaScript清洗历史拉链表转换为字符串全角半角转换身份证校验转换列最值波动检测标准值域分析大小写转换SQL清洗拆分列数据标识是利用标签库中已经建设好的规则

，对数据进行比对分析和模型计算

，将符合规则的数据进行标识

，

为进一步

的数据使用提供支撑

，数据标识支持表标识

，列标识

，数据规则获取规则解析规则执行结果输出1、创建标签类目3、

配置标签打标规则2、标签类目中创建标签4、

配置引用数据数据治理数据标识列标识待标识数据标签库表标识条目标识条目标识。标签引擎两级可视化数据清洗与挖掘任务工作流

清洗任务配置两级可视化数据治理数据管控系统数据管控要实现对数据资源池数据的管理和控制

，功能主要有数据标准（数据元）

管理、

数据字典管理、

数据质量管理、

数据血缘等。创建并维护数据模型中使用的数据字典

，制定并管理平台遵循的统一数据标准

，帮助平台管理者和数据管理者管控治理后数据的一致性和数据质量。建立系统数据质量评估标准

，从完整性、一致性、准确性、及时性、唯一性等方面评估数据是否达到预期设定的质量要求。全链的数据血缘分析和展示

，通过数据血缘清晰的查看数据在数据源库、原始库、资源库、主题库和专题库之间的总体流向。对数据标准定义、维度定义、维值代码定义、公共统计规则的管理和维护

，为用户制定后续的标准化和归一化的清洗规则提供强有力的参考依据。数据标准管理数据字典管理数据质量管理数据血缘管理数据治理数据标准建设数据标准:数据拍标准

(勘据元)规范,

是对数据类型

，通过定义、标识、表示以及允许值等一系列属性描述的数据单元。

它是数据资源池数据清洗、标准化、以及数据质量监控的基础依据数据治理建设过程中要对数据元素进行标准制定、对数据字典进行标准制定数据标准体系数据字典标准数据元素标准数据治理建设要求实现对数据血缘的管理

，数据血缘管理了数据从哪里来到哪里去的完整链路

，如下图所示

,通过数据血缘查询可获取主题库“事件事故基本表”从哪些系统融合了数据

，

又被哪些业务系统所使用数据治理数据血缘管理l

一张图看清每个数据的来龙去脉l

基于血缘图进行数据质量和数据安全问题溯源、

影响分析数据治理

“

全链路

”数据血缘建立数据质量管理体系

，实现数据治理平台数据质量的

有效管控

，管理维度包括：

完整性：

主要包括属性缺失、

记录缺失、

字段缺失几个方面

合效性：

主要包括格式、

类型、

值域、

和业务规则的有效性

及时性

：指数据刷新、

修改和提取等的及时和快速性

一致性

：数据含义一致性、

数据格式一致性、

数据传输不丢失

，指

统一数据来源、

冗余存储和统一口径的一致性

唯一性

：指主键唯一和候选键唯一两个方面

，

主键重复数据检核

，

主外键是否缺失检核

准确性

：指计量误差、

度量单位等方面的精确度数据治理数据质量管理体系数据质

量准确性合规性唯一性及时性完整性一致性序号表名称表中文名称字段名称字段类型字段注释检查类

型有无质量

问题问题分类问题记录

数表总记录

数1t_yj_tfsj_sb_r突发事件表IDvarchar(64)ID(主键)一致性Y一致性:数据不一

致9584217932t_yj_tfsj_sb_r突发事件表TITLEvarchar(64)标题完整性Y123135183t_yj_tfsj_sb_r突发事件表varchar(64)灾害类型完整性Y完整性:空值1366277434t_yj_tfsj_sb_r突发事件表REPORT_MANvarchar(64)报送人完整性Y完整性:空值141970320314025t_yj_tfsj_sb_r突发事件表REPORT_TIMEdatetime报送时间完整性Y完整性:

值658988659004检核的表检核的字段及规则检核的结果说明及问题归类样例：基于数据质量检核表或字段进行概况统计的报表

，展现全局资源池资料状态数据质量统计报告，全局分析数据治理质量情况，了解资源池整体数据质量情况数据治理数据质量报告对开户日期进行完整性检查

，检查数据的

缺失情况统计信贷系统和核心系统证件号一致,客户

号不一致的记录数。对客户名称进行完整性检查

，检查客户名

称是否存在空值。对客户名称进行完整性检查

，检查客户名

称是否存在空值。对开户日期进行完整性检查

，检查数据的

缺失情况样例：基于突发事件表五个字段进行一致性和完整性的质量检查及表级数据质量明细报告selectcount(*)fromCUSVAA

a

join

CUSM

b

ona.cust_no

=b.cust_acct_nowhereb.CUSTOMER_TYPE

in

('02','03')andtrim(a.

NAME)

is

null;selectcount(*)from

MICMajoin

CUSM

b

ona.customer_no

=b.prim_acctwhereb.CUSTOMER_TYPE='01'and

trim(a.NAME_2)

is

null;selectcount(*)from

ind_infoa

join

CUSVDD

b

ona.certid

=trim(substr(b.id1,

1,32))wherea.customerid<>substr(b.cust_no,8,9)selectcount(*)fromCUSMwhereCREATE_DT

is

nullor

CREATE_DT

=0;selectcount(*)from

CUSVCCwhereOPEN_DATE_01

is

nullorOPEN_DATE_01

=0;对公客户及金融机构客户共13518对私证件及姓名记录数627743完整性:空值检查sql检查概述TYPE备注四、

大数据计算平台软件大数据计算平台（以下简称）

，采用内存迭代计算技术

，集SQL、

MR、

Graph、

ML多种计算

能力于一体

，

可以提供TB/PB级别以上的数据存储和数据分析处理能力。数据仓库

大数据应用数据挖掘和机器学习SQL

、海量数据存储MapReduce

、

Graph

MLLIBl0编程基础大数据算法开发l算法开发整体效率提升2倍以上l一站式数据开发、测试、生产、运维环境数据开发(Studio)全可视化数据/算法开发算法开发数据开发服务共享中控能力共享平台

能力共享平台

：

以信息目录的

形式提供数据及能力展示的窗

口

，

并提供服务检索能力；

服务共享中控：

提供服务开发、

管理、

运维、

统计的能力；

API服务网关：

提供转发能力

，

具备服务路由

，

协议转换

，

服

务流控

，插件热加载等机制。开放服务

六、

数据服务总线开发与运维人员服务开发服务调用运维监控权限控制DataMallCSP

Gate

API服务网关DataMallCSP

Gate

API服务网关DataMallCSP

Gate

API服务网关业务用户服务发布

服务申请

服务授权...

...

数据库开放服务开放服务数据库数据库

对服务的全生命周期进行有效管理

管控目标：

服务标准化、

服务松耦合、

服务可重用、

服务透明性及服务可发

现

通过对服务质量的管控

，进而实现对

开发商（服务提供者和服务消费者）

进行量化管理服务开发、服务发布服务生命周期管理服务订阅、服务调用解决管理难：

服务全生命周期管理服务生命周期管理审计、优化提升运行质量监控以用户服务的安全为首要任务

，提供多种有效防护来保障用户服务的安全：

以RESTful

API的方式对外提供间接的数

据访问服务，

隐藏服务的真实地址，

降低服务开放风险；

提供服务访问身份鉴权机制

，具有防伪造和防重放功能，

防止对服务的非法访问；

提供服务申请审批机制，

防止未经授权的

非法访问；

提供服务调用限速机制

，抵抗对服务的高并发冲击。解决管理难：

全面的安全访问防护说明：

服务级限速：

服务创建时

，对外整个服务的阈值限制

应用级限速

：应用申请服务时

，该服务对该应用的阈值限制解决管理难：

访问限速控制服务级限速应用级限速API服务网关限速器解决使用难：

多种协议相互转换通过API网关

，可基于新式资源创建新API服务

，然后使用灵活的动态数据/协议转换功

能，

以目标服务期望使用的协议或语言生成请求。协议转换支持常用协议服务的接入和开放（

RESTFUL/Web

Service/HTTP/DataBase）可扩展支持定制化的协议转换

，未来将直接支持更多通用协议。管理开发

运维安全

高可靠高性能/catalog

/payment

/economic能力共享平台数据库服务合作方应用互联网应用移动应用云服务43部门1部门1API

Server服务共享中控

高性能保障服务质量

，单节点4K

QPS

，支持不

同用户独立设置调用速率

分布式架构

，采用多实例部署方式

，避免单点故

障导致整个系统的不可用

水平扩展

，转发能力随节点的增加呈线性增长

，

扩容过程无需繁琐操作

，转发业务不中断

采用负载均衡组件

，

可以在业务高峰时自动进行

业务分流

，提高平台的整体性能

API自动生成功能。

能够根据数据库表数据信息

自动生成Rest

API对外提供服务部门NAPI

Server部门N部门2API

Server部门M部门M应用M部门2解决使用难：

高性能、

高可靠、

按需扩展等↓API网关1单节点4KQPS根据数据元信息自动

生成API↓API网关M↓API网关N↓API网关2能力共享平台解决运维难：

服务质量可度量量化是管理基础：用户可直观地监控API服务的调用情况

，包括耗时统计、

调用统计和调用记录等，

提供按小时、

天、

月、

年周期性的调用轨迹跟踪和分析

，

为服务优化和再开发提供数据支持根据治理需求设计度量指标：

统计接口响应超时

统计接口超并发

统计接口平均响应时间

记录接口非授权调用明细

统计应用系统访问次数

统计接口被访问次数TOP10

统计接口访问次数服务运维可预测：

容量估算、提前扩容

峰值预测、提前保障

改“事后补救”为“事前预警”服务运行全程监控

调用次数趋势图

报文大小趋势图

平均相应时间趋势图解决运维难：

系统容量可预测按照指定时间段精确查看服务调用信息。如用最

频繁的时段

，侧面反映业务的热度

，可考虑安排更多的窗口服务人员；可以查看任意时间段内的

调用记录通过API的延时、调用结果等健康信息查看。一个服务某个时间段内耗时较长的所有记录

，

可以联系调用方和服务方

，让他们分析下问题

的原因。服务故障探测

，故障告警功能解决运维难：

多维度分析时间维度

01

02

API服务维度指定一个或者多个API的调用情况。例如一个服务某时间段内被哪个应用调用的次数最多，可以针对应用进行SLA（服务质量）保障按照调用部门或提供部门进行分析

，可以对部

门提供服务的数目进行排序

，可提升部门贡献

服务的积极性部门维度

0304健康维度七、

数据资源目录服务系统“根据客户的需求定制性开发

，

专门用来做数据查询服务、

数据统计服务、

数据比对订阅服务和数

据推送服务软件功能模块”信息资源目录数据资源目录服务系统数据资源目录服务提供目录分类展示和资源目录检索

，

用户可以按照主题类目、

行业类目和部门类目分类，

用户可以按主题、

行业及部门分类浏览数据目录或API服务目录

，也可以按关键字搜索相关内容。服务总线大数据平台数据查询服务!

!

!信息资源检索统计分析数据编目数据推送服务授权共享注册审核申请发布下线变更八、

可视化：

数据资产一张图接入大盘：

全域数据高效接入服务大盘：

数据服务能力全景洞察四川电信企业级大数据中心整体规划让数据产生美！MaketheDataWonderful!目录行业标杆重点措施规划思路回顾总结亚马逊与数据湖AWS在云上为企业构建数据湖提供服务收集和存储任何类型的数据，在任何规模，并以低成本保护数据并防止未经授权的访问目录，搜索，并在中央存储库中查找相关数据。快速轻松地执行新类型的数据分析使用广泛的分析引擎进行临时分析，实时流，预测分析，人工智能（AI）和机器学习AWS上的数据湖可以帮助您AmazonKinesisAmazonS3AmazonGlacierIAMEncryptedDataSecurityTokenServiceAWSLambdaSearchIndexMetadataIndexAPIGatewayUsersUI-ElasticBeanstalkKMSCollect

&StoreCatalogue&SearchEntitlements&AccessControlsAPIs&UI数据湖（DataLake）的概念在2011年提出后被Gartner、哈佛大学等国际组织和学校发扬光大，并被国内外的多个企业如IBM、EMC、普华永道等所采用并实践；数据湖被多个国际组织和企业所采用亚马逊与数据湖Netflix（AWS构建数据湖案例)应用场景Netflix通过AWS构建数据湖总体架构全球领先的互联网在线影视服务供应商，在美国有超过3千万的订阅用户。AWS的通过云计算、数据湖吸引和支撑了Netflix这样规模的客户。S3作为数据湖可以针对不同的工作负载弹性配置多个Hadoop集群阿里巴巴与数据中台阿里数据中台，基于数据驱动的理念统筹设计，融合全域数据并按垂直业务类型进行划分，完成服务化封装。各业务前端根据商业诉求，弹性调用封装后的数据能力，快速响应市场变化，快速创新构建数据中台，赋能前端业务依托能力中台，凸显大数据价值ZJ移动2018按照“能力为根、安全为本、价值为魂”原则，基于企业级大数据平台积极探索集中化数据管理，对内服务精益运营、对外赋能行业发展，实现价值变现和规模运营。平台能力：企业级大数据平台规模达到1400多台，向各地市各部门开放租户超过100个，大数据应用上线时间缩短至3天左右。数据能力：整合B/O/M三域数据资产，日新增数据140T600亿+条；数据规模超过5PB，为集团内数据最多最全的省公司之一。模型能力：实现建模核心能力自主掌控，构建基础模型近2000多个。已建成客户标签体系包括习惯偏好、消费行为等7大类10万+标签。

产品平台喜®

（拓客）慧®

（洞察）喜刷街喜转盘城市经济地图智慧精选信用分交通治堵城市规划线下零售效能摆摊精灵（驻点直销）人气精灵（潜/熟客）选址精灵（加盟厅）喜传单信®（风控）天盾反欺诈金融验真商业选址能力中台应用服务接口：提供用户画像、推荐触达、行业洞察、风险防控等6大类288个服务接口，月均调用超1.47亿次。对内：数据驱动“智慧运营”对外：需求驱动“价值运营”智慧应用百花齐放：开放用户画像、时机触发、产品推荐等5大类46个服务接口，年支撑创新场景近30个，月均营销成功用户数提升1倍。线上千人千面咪咕爱看视频推荐手机营业厅福利社地市官微微服务全域旅游商用产品全线拓展：拓客类产品业务布局初步成型，意向客户超70家；客流、选址等洞察类拳头产品收入突破千万；信用分创新风控类产品已应用于欠费免停机场景，单客户ARPU可提升1.64元目录行业标杆重点措施规划思路回顾总结现状分析数据中心建设现状基于HADOOP架构，建设形成具备6大能力的大数据中心平台，有效支撑企业重点业务应用。平台架构完成平台扩容，搭建了研发和生产环境分离的大数据基础平台，实现以租户形式提供存储和计算资源。数据汇聚有序推进BOM域数据整合，已汇聚IT、网络、平台共39个系统约2.2P的数据数据管理构建数据资产地图，支撑数据资产的量化、可视化运营管理，模型注册和数据处理的配置化管理，实现从数据管理到数据资产管理的提升。安全管理提供实时/离线加密服务，形成了加解密算法库。数据服务提供标准化数据服务的统一开放共享。平台运维搭建了统一的数据中心运维平台，实现了跨系统运维资源的整合开发工具提供了可视化组件，已经支撑业管、电金、新媒体3个部门以及乐山分公司的数据应用，以及资阳、眉山分公司的应用推广模型设计资产目录资产视图问题总结数据中心能力待改进需求总结平台架构1、需要完善本地网的应用支撑2、可视化管理、跨集群数据交换能力不足3、集中运维、自动化运维能力不足4、hadoop组件开源开发能力不足数据汇聚1、数据采集汇聚效率不足2、数据采集范围尚未覆盖企业级整体数据3、不同种类的数据存放仍需规范化4、源系统接口不规范，数据采集不稳定数据处理1、实时、准实时数据处理支撑能力不足2、数据处理的效率有待提升数据治理1、数据资产可视化程度偏低2、缺少数据资产面向企业的服务能力3、数据质量管理仍有很大的提升空间数据开发1、开发流程管控能力有待提升2、数据开发支撑工具还需补充3、开发工具的易用性有待提高数据应用1、基于数据中心的前端应用缺乏深度2、缺少数据驱动型产品的支撑

3、资产服务（血缘、运维等）很少引用到前端应用中系统运维1、系统运维智慧化程度不足2、缺乏基础平台运维监控能力数据安全1、数据安全体系持续完善中优化数据中心资产能力，深化赋能型企业中台建设规划思路数据湖：扩展数据汇聚能力，快速满足分析型、探索型、挖掘型业务需求MPP架构：引入MPP架构，优化本地网及各部门数据应用支撑能力基础架构集约化建设：优化和完善数据中心的管理模式，提升对本地网及业务部门的数据应用承载的支撑能力高效处理：提升实时、准实时应用的处理能力，快速支撑业务需求应用管理：提高本地网及合作方应用的快速部署能力运维保障：实现从平台到应用的端对端保障数据开放及探索：建立数据开放机制，助力数据价值体现平台能力数据中心组织保障：建立跨部门数据管理团队，为数据质量提供保障数据质量：数据质量能力提升，保障全流程数据质量数据安全：建设全面统一的数据安全体系资产运营：打造贯穿数据生产服务链的全景式数据资产管理及运营体系资产管控数据应用：发挥数据资产管理优势，深入发掘数据价值，打造数据中心新应用数据应用借鉴AWS数据湖理念和阿里、移动公司数据中台建设经验，结合现状，进一步深化企业数据中台建设，为生产、营销、管理、运营类数据需求提供全方位的能力支撑。数据存储/计算数据汇聚业务洞察（业务知识）业务策略（过程智慧）业务事件（行为感知）业务协同（过程管控）业务质量评估（过程优化）业务知识沉淀（知识库）对内精确支撑对外合作运营营销支撑管理支撑生产支撑本地网/公司行业数据分析行业数据挖掘行业精确营销客户视图渠道视图产品视图风控视图资源视图……资产管理线资产运营线资产管理业务生产线原子业务仓库组织保障资产分析资产安全运营规划资产开发资产治理资产评估资产开放资源目标市场SaaSSoftwareasaServiceDaaSDataasaServicePaaSPlatformasaService智能化分析（机器学习）智能化管理（数据治理）智能化运维（智能运维）对内智慧运营对外合作创新总体架构数据中心架构全景视图在建/增强规划建议已建数据源B域M域网络O域平台数据层DataT-PaaS平台层D-PaaSA-PaaS应用层数据运营数据安全数据治理标准化管理元数据管理数据体检数据质量管理数据网关安全策略安全审计安全控制DaaSSaaS数据湖区（以HDFS为主Store）Data

in

Model（结构化数据）Data

is

Object（非结构化、半结构化数据）传统模型数据探索中间层汇总层标签库指标库开发库统计分析库数据挖掘库存储计算Hadoop存储与计算集群MPP存储与计算集群分布式缓存与计算流处理RDB存储与计算平台工具数据自服务数据可视化智慧门户标签工具指标工具应用托管应用工具应用部署代码构建应用编排数据开发数据产品驱动应用精准营销精确管理精细服务精益网运行业应用客户洞察渠道洞察位置模型风控模型……消费品洞察新型数据数据对象视图内容解析检索工具流处理工具数据挖掘数据采集爬虫工具多租户管理API&UI数据开发管控资产目录及注册数据开放作业统一调度数据同步数据资产运营统一运维采集适配平台光网、无线目录行业标杆重点措施规划思路回顾总结基础架构平台能力数据资产运营数据驱动举措：基于现有能力，扩展构建数据湖基于现有平台能力，扩展数据湖能力。丰富数据中心的汇聚能力，补充光网、无线数据的直接接入。接入数据的统一注册和管控，保证数据质量。生产环境的HDFS作为热数据区，研发环境作为温数据和冷数据区。完成资产管理平台与采集适配平台的对接。定义接口规范并落实接口规范完善接口稽核和监控。基础架构数据源2.核心处理（数据交互、任务调度、数据建模）2.1.研发环境（研发分析）2.2.生产环境（统一建模、调度、交互）采集适配平台（光网无限）JOB发布研发数据仓库Hive

（轻度汇总）

数据湖（温数据区，冷数据区）生产数据仓库Hive（轻度汇总）研发数据仓库MPP（复杂关联）

生产数据仓库MPP（复杂关联）保证数据及时性同步数据资产管控平台数据湖（热数据区）举措：引入MPP架构，完善大数据平台的处理能力平台架构弥补大数据数据平台关联计算及汇总处理效率的不足，同时兼顾本地网开发人员技能平滑过渡，提高数据开发和处理的效率，需引入MPP架构，形成数据中心完善的架构支撑能力。平台层处理层MPP数据库Hadoop平台报表应用自助取数轻度汇总数据应用宽表指标清单数据文本数据流数据非结构化数据业务部门工具层可视化工具智慧数据门户资产管理平台数据挖掘工具文本检索工具自助分析其他分公司数据及技术专家数据模型开发第三方开发者多维分析准实时应用数据流处理数据挖掘建模文本日志处理查询分析角色数据中心数据中心MPP架构分角色支撑能力提升数据交换能力提升大数据集群间数据交换的效率建立大数据平台与MMP数据库的交换能力建立MPP数据库与结构化数据库的交换能力提升资产管理平台支撑能力封装跨平台数据处理引擎，支撑MPP环境下的数据模型开发能力统一数据资产管理，建立跨平台的数据注册、管理体系实现本地网应用的迁移提供丰富的MPP数据库开发工具，降低本地网人员开发难度建立本地网推广组织，协助本地网应用逐步迁移到数据中心目录行业标杆重点措施规划思路回顾总结基础架构平台能力数据资产运营数据驱动对租户的开通，资源分配，服务实例的分配，数据的授权，应用构建等，进行统一的可视化租户管理。封装统一的数据资源适配层，对接底层混搭的数据库架构。统一多租户管理Hadoop集群MPP集群服务适配层（service

broker）租户账号创建资源分配服务分配数据授权应用构建应用集群（K8S）租户帐号开通计算、存储资源RDB组件服务数据授权服务12345图例租户帐号开通服务计算、存储资源服务组件服务调用数据授权服务调用应用构建服务调用多租户管理举措：实现可视化的多租户管理流程租户管理简洁化：改变传统的通过后台分配租户、数据访问权限等操作，非技术人员也可以通过可视化的操作，快速创建租户，并对租户数据进行赋权。权限管理视图：解决现阶段后台操作赋权后，没有统一完整的视图展现租户与数据库表之间的关系，可视化多租户管理能够通过可视化的界面对权限进行梳理、分析、配置。完善管控流程：将现阶段线上邮件申请，线下赋权的管理流程规范化，统一纳入到线上管控流程中，减少了人为因素导致的问题出现的概率，同时也可以记录操作日志，对违规操作进行审计，提高了系统运维的安全性。平台能力举措：完善平台组件能力，支撑本地网开发全流程资产管理平台可视化能力类组件SQL取数组件诊断能力类组件可视化取数组件DTS工具门户数据开发报表开发业务诊断IT人员取数业务人员取数数据查阅数据开发类组件数据处理类引擎数据采集类组件MPPhive产品销售品类本地宽表新增优化其他管控数据获取DTS工具：DTS工具新增“鱼骨图”、“思维导图”组件提供业务人员诊断能力；DTS工具优化“可视化取数”支持外关联的取数支持，方便业务人员实现可视化自助取数；DTS工具优化“手写SQL”报表组件UI及钻取透视功能；DTS工具集成“SQL查询”模块，支持IT人员使用SQL完成临时取数需求；资产管理平台优化“数据采集类组件”，支持准实时的接口提速，并且同步到MPP；资产管理平台优化“数据开发类组件”，支持MPP数据库的数据加工逻辑的开发与任务调度开发；资产管理平台优化“数据处理类引擎”，支持MPP数据处理逻辑能正常运行调度；1、完善平台组件能力，支撑本地网从数据开发、报表开发、数据查阅、自助取数、业务诊断的端到端的数据应用能力；2：实现数据不出数据中心。数据湖资产管理平台：流处理工具举措：提升实时分析的能力建设目标建议举措1:实时处理可视化编排目前已经具备实时数据接入能力，但对实时营销、实时数据分析场景开发周期长，开发门槛高，无法快速响应市州分公司等业务诉求，缺乏一套配置使用简单具备平台管理的实时处理与分析能力。可视化DAG配置可视化监控运维平台需要具备特性二次开发熔断/流控管理开放与集成容错处理failover分布式处理高性能可扩展实时抽取组件业务处理组件自由编排建议举措2:与资产管理平台打通元数据实现实时数据、离线数据统一管理需要与资产管理平台打通元数据资产统一管理的必要性流处理工具

四川电信目前已经具备实时数据接入能力，但对实时营销、实时数据分析、实时业务监控等对实时处理能力要求高的业务还缺乏统一的平台支撑；需要提供一个处理流数据低延迟、可高度扩展的，满足海量且多样化数据源处理的高性能平台。举措：提升实时事件处理能力.......流程化配置管理图表化监控视图流处理引擎输入适配HTTPSocketFlumeKafka……数据订阅HDFSHBaseMySQLKafka……一站式操作界面丰富的数据订阅规则输出适配通用可配置的数据源适配器精准营销实时预警个性推荐位置运营客户画像开放的label扩展接口………一站式操作界面，提供便捷且直观的流处理管理能力。丰富的数据订阅规则，确保企业业务数据间的隐私，同时为精准分析和决策提供依据参考。提供多样化的接入方式，帮助企业更加快速、方便的接入多样化数据举措：构建安全的数据开放形式1：数据开放的标准化和安全性。2：平台提供工具，为租户提供开发能力。资产管理平台：提供各种底层接口的适配能力提供服务和数据的安全控制策略提供各类服务调用方式（包括文件和Http），及数据封装。租户按照数据服务申请，授权，数据加工，数据发布，API封装，API开发的流程完成数据开放过程。应用开放统一接入数据适配服务路由服务监控安全控制服务编排能力代理协议转换能力适配统一接入MPPHadoopHBaseRDB…...基础数据数据适配jdbcRESTSOAPWebService特定APIPGOracleHive同步异步消息服务订阅数据调用接入鉴权业务路由负载均衡服务缓存安全控制数据动态脱敏数据加密IP控制字段级控制服务控制配额控制流量控制统一日志使用计量资产管理平台数据服务平台能力举措：提高本地网应用快速部署能力平台能力1：通过数据服务化的支撑分公司的应用创新。2：提高应用微服务化的平台支撑能力。建设统一的应用管理平台，针对地市独立开发的应用，做到资源按需分配。避免申请资源直接申请物理机、VM情况。应用管理平台能够查看各个本地网应用使用数据的情况。集中管理应用的高可用，负载均衡，灰度发布，弹性扩缩容的。实现应用的自动化管理。集中监控应用的状态，对异常的应用集中告警。用例覆盖场景详细描述与四川电信场景结合优先级CICD场景持续集成/部署、镜像安全、应用隔离、应用配置、应用升级／回滚通过CICD和DevOps流程管理开发和第三方软件提供商的开发流程，实现应用快速迭代。高弹性伸缩根据应用弹性自动伸缩电渠平台面临促销、团购等活动时，通过弹性伸缩能力及时响应业务量暴涨带来的前端压力，并保障业务不间断。高有状态应用容器迁移、mysql数据库的完整性验证解决有状态应用的灵活扩展带来的数据迁移问题。高租户应用资源隔离多租户配额限制与账户管理对外提供服务，对不同的用户提供不同资源配额和空间。中运维监控监控、日志提供容器环境下完善的监控和日志平台，智能高效运维，降低管理成本，保证业务高可用。高应用容器化常用中间件容器化

Tomcat、Redis、kafka、mysql等将常用中间件置于能力开放平台，可大大减短应用的开发周期，提高开发效率，及应用的稳定性。高容器安全镜像安全、及容器应用隔离分别从镜像和运行时容器多维度保障应用安全。中稳定性／性能异常测试高可用、性能测试；保障平台高可用，评测支撑业务规模。高关键技术（网络技术）多主机之间网络通信为不同的业务场景提供丰富的网络方案和模型。高平台能力举措：提升诊断、取数自服务能力，支撑移动端开发

提升在线洞察诊断能力为业务人员提供鱼骨图、思维导图组件：用于分析关联业务因素主因，清晰展现诊断思路

提升在线数据自服务能力新增“SQL查询”（WEB版本SQL查询页面），利用JDBC支持多种数据源的SQL执行，以支撑本地网IT人员完成临时需求取数；支持移动端适配可视化工具的“可视化引擎”增加“移动端适配”支持，制作图表可在移动端展现1、提升工具可视化诊断、取数能力，支撑业务人员在线自助的分析与取数工作；2、可视化工具支撑移动端应用图表开发，同一应用可适配移动端与PC端，减少IT人员开发工作量；智慧数据门户分析能力异常预警异常追溯业务风控业务评估个性化能力收藏订阅智能推荐交互性能力工作流评论分享手机门户PC门户新增优化其他数据查询能力血缘追溯图表呈现图表联动数据下钻自助取数提供智慧分析能力通过集成固化业务分析模型，为智慧门户提供业务异常预警、异常追溯能力，同时也能对业务风险控制、业务发展评估提供支撑提升个性化能力收藏与订阅：配合指标库改造，优化指标的收藏与订阅，完成个人工作台定制；智能推荐：根据业务人员偏好，完成指标、报表、预警信息推送；新增移动端的交互能力通过实现工作流能力支撑，省市、业务人员与分析人员、领导者与运维者等多角度交互，形成在线沟通的快速保障能力；同时邮件、短彩信等多渠道分享促进员工间协同，使正确的信息，在正确的时间，以专业的可视化形式流向决策者！优化数据查询能力通过打通与资产管理平台，优化指标血缘追溯能力；同时通过集成自助取数工具，支撑业务人员自助取数需求1、优化门户智慧分析能力模块与优化门户个性化能力支持，为门户注智；2、新增移动端交互能力，实现多终端、多渠道的协同，使正确决策信息以专业的可视化形式流向决策者；3、优化数据查询能力，更方便让数据使用者了解和自助完成数据获取。平台能力举措：优化门户实现报表支撑型向智慧服务型转变建议：基于从平台到应用端到端的运维保障一体化运维以大数据中心的应用为视角，向下关联平台、资源、基础服务的运行情况和数据使用情况，当应用出现故障时，能够实现端到端的快速故障定位、原因排查、故障排除建议的服务。从应用角度出发，解决定位问题难、解决问题难、总结问题难的难题。需要多个部门联合推动一体化