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统一汇聚 推动业务数据协同5
价值提炼 支撑精准服务与科学管理6
实时感知 辅助城市治理高效运行7
大数据资源平台目标体系规划11
建设目标与思路12
使能高效协同，全面优化数据动态更新与同步机制
推动公共数据完整归集，按需及时同步和更新公共数据，形成大数据枢纽，保证
委办间政务协同
驱动数据应用，进一步完善大数据中心主题库建设
完成主题数据库建设，推动数据资源整合及数据分析应用
聚焦服务赋能，初步构建中台能力开放体系
搭建统一流数据处理和业务中台，并完善数据共享服务与数据分析和可视化 服务，提升数据共享与开放效能
加强数据运营，推动全市数据统一标准化管理及运维
构建统一数据开发与调度，增强数据管理能力 建立统一数据运维和自有的大数据组件技术栈，保障平台稳定运营
确保安全可控，完善数据安全和平台安全管控
建立完整的平台安全和数据安全管控体系，保障数据安全管控
大数据资源平台功能框架13
2.构建数据中台核心能力，赋能多样化应用场景15
2.1.数据层整体实现方案-数据架构16
◼ 大数据资源平台支撑数据共享交换（生产职能）、数据分析、数据开放三大核心数据服务，包括大数据资源区、对外 开放区和实验区三大数据区。
◼ 大数据资源区：包括市级数据湖和市级数据 库两大数据资源
- 数据湖：主要存放市级政府部门业务数据库、 未经加工的原始业务数据库，支持存储结构 化、非结构化等多种类型的数据,以及用于点 对点共享交换数据
- 市级数据库：主要用于存放经过一系列清洗、 转换、加载、治理步骤后的高质量的政务数 据资源，以及全市各部门、各区政务共享交 换过程中的数据。
◼ 对外开放区：主要用于存放对外开放的数据， 通过单独的对外开发区与大数据资源区隔离， 可以提供更高级别的数据安全保护。
◼ 实验区：主要用于存放非正式的用于技术创新和技术验证的实验数据。
2.2.数据层整体实现方案-数据分层17
◼ 大数据资源平台市级数据库面向不用数据应用、行业领域及主题划分为基础库、主题库、指标库和专题库，市级数据 库和数据湖从数据层次上划分为ODS、DWD、DWA和ST等四个主要层次。
◼ ODS层数据：该层数据为数据 湖落地的贴源数据，其数据结构 与政务应用等系统的原始数据结 构保持一致，是市级数据库的数 据来源。
◼ DWD层数据：该层数据为数据 湖贴源数据清洗后的明细数据。 根据数据标准，对贴源数据进行
清洗、转换，实现数据的标准化 和一致性。
◼ DWA层数据：在明细数据进行 上根据上层应用需要进行横向关 联和纵向汇总的共享模型数据。
◼ ST层数据：面向不同应用的应 用结果数据。
2.3.大数据资源区实现方案-市级数据湖18
2.4.大数据资源区实现方案-市级数据库-公共基础库19
3.打造全方位的服务开放能力，使能城市智慧运营20
3.3.服务开放层-AI中台服务22
• 基础设施：提供平台的所有基础设施资源,包括计算资源、存储资源等，为整个平台 提供基础支持；
• 平台组件：包括大数据平台、容器平台， 为整个AI云平台提供基础运营环境；
• AI平台：为AI中台核心业务层,包含数据 管理服务、模型训练服务、模型管理服务 推理服务、资源调度服务和运营管理服务 面向业务使用人员提供端到端人工智能研 发生产通用能力；
• A能力：包含各类人工智能A能力,例如图像识别能力、视频分析能力、自然语言理 解能力、知识图谱等；
• 业务应用：包含各类人工智能应用,例如人流疏导、环境治理、智能安防等。
4.1.5.数据管理-数据质量管理29
6.对数据生命周期各阶段相关过程安全提供技术保障34
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