大数据系统体系建设规划包括哪些内容是什么

大数据系统体系建设规划包括哪些内容~

技术模型控制、适应传统管理工作需求 　　新一代电子政务系统在得出了业务资源及关系模型和业务资源权限控制模型后，再结合机关单位办公实际，梳理传统管理工作需求，把机关单位的传统管理工作、规章制度通过技术模型的形式固定了。　　还有像传统的规章制度中对文件传阅控制、处理规定等，新一代电子政务系统就通过查询授权功能在技术上实现。　　提炼标准模型　　在创新的业务核心模型基础上，新一代电子政务系统建设为了保障业务核心模型的有效实现和规划，再提炼了业务标准模型。　　统一数据库结构设计 新一代电子政务系统通过数据标准规范，统一了各子系统的数据结构标准，从数据底层实现了标准统一，为各子系统之间的数据共享和数据整合提供了统一结构基础。　　统一系统和基础信息资源分类 新一代电子政务系统通过统一各业务及应用子系统之间的系统和基础信息资源分类，实现了信息资源支撑的统一，从而为各子系统之间的数据关联相互交换提供了统一数据基础。　　业务数据标准化保障了业务模型在数据层次的统一，确保了业务模型数据标准。　　统一主界面布局与统一应用层次 在业务数据标准统一基础上，为了确保业务核心模型在电子技术实现后的规范和方便应用，新一代电子政务系统又创新实现了系统布局和展示层的标准,还可以为应用层次划分标准，从而方便用户对系统的规范使用。　　制定设计模型　　创新了业务核心模型，提炼了业务标准后，新一代电子政务系统针对各种办公业务资源，从业务工作的实际出发，结合实践经验，又创新制定了基于业务核心模型基础上的业务设计模型，业务设计模型的创新又在于归纳可复用各业务功能模块上面。　　新一代电子政务系统中，业务设计模型的创新在于提炼可复用各业务功能模块。以往的电子政务建设，模块不清晰，系统建设杂乱无章，很多建设工作重复，这不仅仅耗费了大量资金，而且不利于系统的长远发展和推广应用。　　新一代电子政务系统从建设的实践中，从功能模块层提炼出了可复用的各业务功能模块，以方便系统的继续发展和建设，局部见图2

（1）内部控制组织组织是体系运行的基本保障。其中，是否设置专职的内控部门是企业界关注的焦点，通常的设置方式包括三种：方式一：单独设置内控部门。方式二：由内部审计部门牵头负责内控工作。方式三：在内部控制建设集中期设立内部控制建设办公室，该办公室从各主要部门抽调人员专职从事内控体系建设工作，待体系正式运行时，办公室解散，人员归位到各经营管理部门，且牵头职能也归位至内审部门。（2）内部环境的诊断与完善（3）动态的风险评估（4）控制活动的设计内控手册分模块设计，每一模块一般包括五个方面的内容：第一，管理目标。第二，管理机构及职责。第三，授权审批矩阵。第四，控制活动要求。第五，比照上述几部分，各经营管理部门应当重新梳理与完善业务流程，针对关键风险点强化控制措施，确保组织职责、授权审批、内控要求落实到经营流程中，保证管理目标的实现。（5）信息与沟通贯穿始终（6）内部监督手段。

大数据系统体系建设规划包括的内容是：强化大数据技术产品研发，深化工业大数据创新应用，促进行业大数据应用发展，加快大数据产业主体培育，推进大数据标准体系建设，完善大数据产业支撑体系，提升大数据安全保障能力。

指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主，进行的相关经济活动称为大数据产业，目前我国的大数据产业体系已初具雏形，大数据系统体系的发展建设有利于全面提升我国大数据的资源掌控、技术支撑和价值挖掘各方面的能力，加快我国称为数据强国的步伐，同时有利支撑着我国成为制造强国、网络强国的建设工作。

扩展资料

大数据系统体系建设规划发展原则：

创新驱动、应用引领、开放共享、统筹协调、安全规范。

大数据系统体系建设规划发展目标：

技术产品先进可控、应用能力显著增强、生态体系繁荣发展、支撑能力不断增强、数据安全保障有力。

参考资料来源：百度百科--大数据产业发展规划 （2016-2020年）

很多初学者，对大数据分析的概念都是模糊不清的，大数据分析是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，很多人对于大数据分析师的印象就是坐在办公室对着电脑噼里啪啦的敲键盘，跟程序员差不多，这种想法是错误的，其实大数据分析师是一个很高大上的职业，大数据分析师通过获取必要的数据，分析这些数据，然后从数据中发现一些问题提出自己的想法，这就是一个大数据分析师的基本工作内容。

大数据工程师工作内容取决于你工作在数据流的哪一个环节。从数据上游到数据下游，大致可以分为：

数据采集 -> 数据清洗 -> 数据存储 -> 数据分析统计 -> 数据可视化 等几个方面

大数据分析工作内容当然就是使用工具组件(Spark、Flume、Kafka等)或者代码(Java、Scala等)来实现上面几个方面的功能。具体说说如下：

一、数据采集

业务系统的埋点代码时刻会产生一些分散的原始日志，可以用Flume监控接收这些分散的日志，实现分散日志的聚合，即采集。

二、数据清洗

原始的日志，数据是千奇百怪的

一些字段可能会有异常取值，即脏数据。为了保证数据下游的"数据分析统计"能拿到比较高质量的数据，需要对这些记录进行过滤或者字段数据回填。

一些日志的字段信息可能是多余的，下游不需要使用到这些字段做分析，同时也为了节省存储开销，需要删除这些多余的字段信息。

一些日志的字段信息可能包含用户敏感信息，需要做脱敏处理。如用户姓名只保留姓，名字用'*'字符替换。

三、数据存储

清洗后的数据可以落地入到数据仓库(Hive)，供下游做离线分析。如果下游的"数据分析统计"对实时性要求比较高，则可以把日志记录入到kafka。

四、大数据分析统计

大数据分析是数据流的下游，消费来自上游的数据。其实就是从日志记录里头统计出各种各样的报表数据，简单的报表统计可以用sql在kylin或者hive统计，复杂的报表就需要在代码层面用Spark、Storm做统计分析。一些公司好像会有个叫BI的岗位是专门做这一块的。

五、数据可视化

用数据表格、数据图等直观的形式展示上游"大数据分析统计"的数据。一般公司的某些决策会参考这些图表里头的数据。当然，大数据平台(如CDH、FusionInsight等)搭建与维护，也可能是大数据工程师工作内容的一部分。

大数据分析师工作的流程简单分为两部分，第一部分就是获取数据，第二部分就是对数据进行处理。那么怎么获得数据呢?首先，我们要知道，获取相关的数据，是数据分析的前提。每个企业，都有自己的一套存储机制。因此，基础的SQL语言是必须的。具备基本SQL基础，再学习下其中细节的语法，基本就可以到很多数据了。当每个需求明确以后，都要根据需要，把相关的数据获取到，做基础数据。

获得了数据以后，才能够进行数据处理工作。获取数据，把数据处理成自己想要的东西，是一个关键点。很多时候，有了数据不是完成，而是分析的开始。大数据分析师最重要的工作就是把数据根据需求处理好，只有数据跟需求结合起来，才能发挥数据的价值，看到需求的问题和本质所在。如果连数据都没处理好，何谈从数据中发现问题呢?

就目前而言，大数据分析日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。所以我们要使用专业的大数据分析工具。大数据分析工具都有Excel、SPSS、SAS等工具。Excel、SPSS、SAS 这三者对于大数据分析师来说并不陌生。但是这三种大数据分析工具应对的数据分析的场景并不是相同的，一般来说，SPSS 轻量、易于使用，但功能相对较少，适合常规基本统计分析。而SPSS和SAS作为商业统计软件，提供研究常用的经典统计分析处理。由于SAS 功能丰富而强大，且支持编程扩展其分析能力，适合复杂与高要求的统计性分析。

以上的内容就是小编为大家讲解的大数据分析师的工作内容了，大数据分析师的工作是比较繁琐的，但是也是比较高大上的。大家在了解大数据分析工作内容的时候可以参考这篇文章，这样可以更好的理解大数据分析行业，最后感谢大家的阅读。

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.数据系统体系建设规划包括哪些内容（选题3） A.采数据 B.编代码 C.搭平台 D.建模型 确答案： A.采数据 B.编代码 C.搭平台 D.建模型
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要建设吗

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榆社县13616845132： 大数据系统体系建设规划包括以下哪些内容 - ？
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