河北宣化某智慧園區建設方案


 


 

智慧園區以“園區+互聯網”為理念,融入社交、移動、大數據和云計算,將產業集聚發展與城市生活居住的不同空間有機組合,形成社群價值關聯、圈層資源共享、土地全時利用的功能復合型城市空間區域。
 

1 智慧園區運行管理平臺IOC

大屏顯示園區四大模塊,包括園區主要經濟發展狀況、園區建設情況、園區服務內容、相關決策支持。
大屏保證顯示清晰,各項操作的響應時間保證地圖基礎數據(底圖)加載時間≤5s,地圖場景切換的各類圖層加載≤5s,大屏業務指標展示≤5s;簡單事務處理(包含各類信息搜索、修改、查詢業務、主要頁面平均響應時間等)≤2s,復雜事務處理≤20s。對于三維地圖部分,保證首次加載地圖資源服務器CPU占用率<50%,內存使用率<50%;正常運行時服務器CPU占用率<40%,內存使用率<40%。同時保證系統有效工作時間≥99.9%。

 

1.1 經濟發展

經濟發展是一個國家或者地區按人口平均的實際福利增長過程,它不僅是財富和經濟機體的量的增加和擴張,而且還意味著其質的方面的變化,即經濟結構、社會結構的創新,社會生活質量和投入產出效益的提高。簡而言之,經濟發展就是在經濟增長的基礎上,一個國家或地區經濟結構和社會結構持續高級化的創新過程或變化過程。

隨著生產社會化、知識功能化與社會經濟化,經濟結構已經復雜化,經濟增長與經濟發展、經濟發展與社會發展在內涵和外延兩方面逐步趨同,GDP增長已經不能真實反映經濟增長,即使經濟增長也離不開經濟發展,當今時代經濟增長只有抽象的意義;用GDP來計算經濟增長、衡量經濟發展已經落后于時代的要求。經濟發展是價值的發展不是金錢的增長,是效益的發展不是效率的增長,是全面的發展不是片面的增長,是辨證的發展不是線性的增長。“經濟發展”概念把發展經濟學和增長經濟學區別開來,把經濟增長與經濟發展、經濟發展與社會發展統一起來,把經濟學定位為發展經濟學,使發展經濟學成為一門科學。

經濟發展不僅意味著國民經濟規模的擴大,更意味著經濟和社會生活素質的提高。所以,經濟發展涉及的內容超過了單純的經濟增長,比經濟增長更為廣泛。

就當代經濟而言,發展的含義相當豐富復雜。發展總是與發達、與工業化、與現代化、與增長之間交替使用。一般來說,經濟發展包括三層含義:

(1)經濟量的增長,即一個國家或地區產品和勞務的增加,它構成了經濟發展的物質基礎;
(2)經濟結構的改進和優化,即一個國家或地區的技術結構、產業結構、收入分配結構、消費結構以及人口結構等經濟結構的變化;
(3)經濟質量的改善和提高,即一個國家和地區經濟效益的提高、經濟穩定程度、衛生健康狀況的改善、自然環境和生態平衡以及政治、文化和人的現代化進程。

經濟發展是通過經濟結構的改進和優化、經濟質量的改善和提高達到經濟量的增長。

“總部經濟”是指某區域由于特有的資源優勢吸引企業將總部在該區域集群布局,將生產制造基地布局在具有比較優勢的其它地區,而使企業價值鏈與區域資源實現最優空間耦合,以及由此對該區域經濟發展產生重要影響的一種經濟形態。

企業按照總部經濟的模式進行空間布局,把總部布局在發達的中心城市,而將生產加工基地布局在欠發達地區,由此使企業能夠以較低的成本取得中心城市的戰略資源和欠發達地區的常規資源,實現兩個不同區域優勢資源在同一個企業的集中配置,不但能夠使企業資源配置綜合成本降低,而且使得總部所在的中心城市密集的人才、信息、技術資源得到最充分的效能釋放,同時使得加工基地所在的欠發達地區密集的制造資源得到最大限度的發揮。

環境與經濟可持續發展,即經濟發展不能以危害環境為代價,可持續發展要求一個國家或地區的發展不應影響其他國家或地區的發展,可持續性意味著維持乃至全人類福利的自然資源基礎,使生態環境和經濟社會協調發展。

 

1.2 園區建設

以三維地圖為基礎,通過俯視視角展現園區全景。園區地圖使用最新的谷歌影像圖,地圖高程精度達到10米以下,園區內的建筑通過三維模型進行展示,主要建筑的模型精度更高。

地圖中可以顯示園區內重點建設項目的建設進度、建設情況,通過操作可以顯示詳情信息。地圖中還標識出園區中的重點企業位置,可以展示園區重點企業的空間分布,通過操作可以顯示企業基本信息。

地圖中點擊企業標簽可跳轉到企業廠區界面,在三維地圖中顯示企業廠區詳細樣貌,支持重點檢測實驗室查詢展示。

三維地圖系統使用天地圖開發。“天地圖”是國家測繪地理信息局建設的地理信息綜合服務網站。集成了來自國家、省、市(縣)各級測繪地理信息部門,以及相關政府部門、企事業單位 、社會團體、公眾的地理信息公共服務資源,向各類用戶提供權威、標準、統一的在線地理信息綜合服務。它是“數字中國”的重要組成部分,是國家地理信息公共服務平臺的公眾版。“天地圖”的目的在于促進地理信息資源共享和高效利用,提高測繪地理信息公共服務能力和水平,改進測繪地理信息成果的服務方式,更好地滿足國家信息化建設的需要,為社會公眾的工作和生活提供方便。2012年2月,資源三號測繪衛星為天地圖提供了第一幅國內影像數據。2013年6月18日,天地圖的2013版本正式上線,整體服務性能比此前版本提升4至5倍。新版天地圖還開通了英文頻道、綜合信息服務頻道和三維城市服務頻道,并更新了手機地圖。

“天地圖”運行于互聯網、移動通信網等公共網絡,以門戶網站和服務接口兩種形式向公眾、企業、專業部門、政府部門提供24小時不間斷“一站式”地理信息服務。

國家地理信息公共服務平臺包括公眾版、政務版、涉密版三個版本,“天地圖”就是公眾版成果,是由國家測繪局主導建設的為公眾、企業提供權威、可信、統一地理信息服務的大型互聯網地理信息服務網站,旨在使測繪成果更好地服務大眾。

各類用戶可以通過“天地圖”的門戶網站進行基于地理位置的信息瀏覽、查詢、搜索、量算,以及路線規劃等各類應用;也可以利用服務接口調用“天地圖”的地理信息服務,并利用編程接口將“天地圖”的服務資源嵌入到已有的各類應用系統(網站)中,并以“天地圖”的服務為支撐開展各類增值服務與應用,從而有效緩解地理信息資源開發利用中技術難度大、建設成本高、動態更新難等突出問題。

“天地圖”剛剛起步,在信息豐富程度、數據更新速度、網站服務功能與性能等方面還需要進一步提高。不久的將來,“天地圖”將成為網絡地理信息服務的中國知名品牌。
“天地圖”門戶網站會免費向公眾提供服務,企業需要利用“天地圖”的服務接口、API進行增值開發的,需要得到“天地圖”的授權。

影像地圖取自谷歌地球。谷歌地球(Google Earth,GE)是一款谷歌公司開發的虛擬地球軟件,它把衛星照片、航空照相和GIS布置在一個地球的三維模型上。谷歌地球于2005年向全球推出,被《PC 世界雜志》評為2005年全球100種最佳新產品之一。用戶們可以通過一個下載到自己電腦上的客戶端軟件,免費瀏覽全球各地的高清晰度衛星圖片。Google地球分為免費版、專業版。

Google earth的衛星影像,并非單一數據來源,而是衛星影像與航拍的數據整合。其衛星影像部分來自于美國DigitalGlobe公司的QuickBird(快鳥)商業衛星與EarthSat公司(美國公司,影像來源于陸地衛星LANDSAT-7衛星居多),航拍部分的來源有BlueSky公司(英國公司,以航拍、GIS/GPS相關業務為主)、Sanborn公司(美國公司,以GIS、地理數據、空中勘測等業務為主)、美國IKONOS及法國SPOT5。其中SPOT5可以提供解析度為2.5米的影像、IKONOS可提供1米左右的影像、而快鳥就能夠提供最高為0.61米的高精度影像,是全球商用的最高水平。在衛星圖像方面,美國五角大樓每年都會給予其三大主要合作伙伴DigitalGlobe、IKONOS和ORBIMAGoogle Earth數十億美元的資助,作為回報自然是這些公司的衛星數據將在第一時間交給五角大樓作為軍事應用,而且針對某些敏感區域在規定的時限內不允許商業化。當然,這些公司還是會將限制之外的影像出售,如Keyhole(后來的Google EARTH) 就是DigitalGlobe的一個買主,而中國很多和DG公司也有業務合作,如在的當地政府就跟該公司購買過本城市的某波段衛星圖像(某個省會城市),整圖大小共6GB多,耗資數十萬元人民幣。

建筑模型使用3D MAX創建。3D Studio Max,常簡稱為3d Max或3ds MAX,是Discreet公司開發的(后被Autodesk公司合并)基于PC系統的三維動畫渲染和制作軟件。其前身是基于DOS操作系統的3D Studio系列軟件。在Windows NT出現以前,工業級的CG制作被SGI圖形工作站所壟斷。3D Studio Max + Windows NT組合的出現一下子降低了CG制作的門檻,首先開始運用在電腦游戲中的動畫制作,后更進一步開始參與影視片的特效制作,例如X戰警II,最后的武士等。在Discreet 3Ds max 7后,正式更名為Autodesk 3ds Max 最新版本是3ds max 2021。

 

1.3 園區服務

顯示園區構件設施的基本情況,對構件的名稱、數量、屬性等進行管理,可查看構件的全生命周期。
在三維地圖上顯示園區的政務服務網點,可一覽園區政府服務網點的空間分布。
顯示政務數據的統計分析結果,從服務類型、時間等多角度進行統計分析。
園區OA接入管理平臺,大屏中的數據包括由園區OA接入的數據并自動分析顯示。

辦公自動化(Office Automation,簡稱OA)是將現代化辦公和計算機技術結合起來的一種新型的辦公方式。辦公自動化沒有統一的定義,凡是在傳統的辦公室中采用各種新技術、新機器、新設備從事辦公業務,都屬于辦公自動化的領域。通過實現辦公自動化,或者說實現數字化辦公,可以優化現有的管理組織結構,調整管理體制,在提高效率的基礎上,增加協同辦公能力,強化決策的一致性。

辦公自動化(office Automation,OA)是在設備、通信逐步實現自動化的基礎上,通過管理信息系統(Management Information System,MIS)的發展而興起的一門綜合性技術。它是將計算機網絡與現代化辦公相結合的一種新型辦公方式,它不僅可以實現辦公事務的自動化處理,而且可以極大地提高個人或者群體辦公事務的工作效率,為企業或部門機關的管理與決策提供科學的依據。在辦公自動化管理領域,如果說硬件技術是其環境保障,則軟件技術就是辦公自動化各項功能得以順利實現的靈魂所在。自20世紀70年代,從單機處理開始,例如,采用微型機處理文字,進而完成文件歸檔、記錄指示、電話自動記錄等任務。20世紀80年代后進入辦公自動化的快速發展期,在辦公室中普遍采用計算機作為高一級的管理工具,如信息檢索、輔助決策等,出現辦公設備和計算機、通信等互連構成的計算機網絡系統,利用網絡集成技術,人對辦公信息的處理能力出現質的飛躍,辦公自動化成為智能建筑的一個主要標志。

目前,辦公自動化系統成為包括計算機、通信、聲像識別、數值計算及管理等多種技術的一個綜合系統。計算機技術、通信技術、系統科學和行為科學被視為辦公自動化的四項支撐,工作站(Work Station)和局域網絡(Local Area Network)成了辦公自動化的兩大支柱。

 

1.4 決策支持

支持經濟推演功能,以生產總值、財政收入、投資、進出口、內需等主要宏觀指標為參考,通過調節科技補貼、政策減免等分析這些宏觀指標的未來變化,為經濟決策提供參考。推演模型根據數據關聯性進行分析。

根據主要指標項的歷史趨勢,結合十四五目標,分析當前各項經濟完成情況,分析為實現十四五目標,之后各年所應該達到的目標,對比目標與按當前趨勢預測之間的差異。

通過企業直報平臺收集園區重點企業經營情況,包括企業資產總計、負債合計、營業收入、營業成本、利潤總額等數據,企業每月上報數據。同時借助第三方機構收集企業輿情信息、經營信息、司法信息等數據,以上述數據為基礎分析園區重點企業風險。分析內容包括經營風險、司法風險。

 

2 園區對外門戶網站

園區對外門戶網站包括園區宣傳、政策發布、企業風采、互動交流等內容,主要側重園區介紹展示。
除門戶網站搭建外,還將協助完成域名申請及費用(域名所有權為甲方),配合甲方ICP備案資料整理及備案流程,配合甲方相關版塊資料的收集、整理及上傳等工作。

2.1 開發區概況

介紹開發區的基本情況,包括開發區簡介、地理位置、面積、下轄地區、氣候條件、著名景點、歷史沿革、行政區劃、發展規劃、經濟狀況、歷史成績、產業集群、社會事業、交通運輸、開發區榮譽等內容。
支持后臺編輯發布開發區概況內容。

2.2 工作動態

顯示開發區政府工作動態,包含各部門工作動態、圖片新聞、視頻新聞。

2.3 政策發布

顯示各類政策法規信息,包括國家重要政策信息、省市重要政策信息、開發區政策信息、政策解讀、規章制度、法規標準等。

2.4 政務公開

公開展示政府工作重要信息,包括轉載上級政府重要政務信息、開發區重點工作、人事變動、成績榮譽、規劃計劃等應當對群眾公開的信息。

2.5 互動交流

提供可供來訪者提供建議的交流平臺,來訪者可在交流平臺上填寫內容,內容分為咨詢類、建議類、意見類、其他類供來訪者選擇。網站運營配備專門的工作人員負責平臺的維護管理、內容回復。來訪者的互動交流內容在平臺上公開。

2.6 孵化體系

在門戶網站設立專題界面展現經濟開發區孵化體系。以圖表配文字的形式展示當前開發區的發展基礎、孵化體系模式、孵化器構建、加速器構建、孵化周期、當前成果等內容。

2.7 企業風采

展示開發區當前入駐企業信息,包括企業數量、企業結構、重點企業、企業詳情等。企業詳情展示企業概況、企業發展歷程、企業規模、企業主要產品和服務、企業運營現狀、企業榮譽、企業帶頭人等內容。

2.8 紅色先鋒

展現經濟開發區黨建工作,包括黨建新聞、黨建活動、黨建榮譽、黨務工作通知、黨委人員構成等內容。

2.9 通知公告

包括經濟開發區相關通知公告的展示,按公告類型分類,包含政務通知公告、企業運營公告、相關政策公告等。

2.10 后臺管理

整個門戶網站設置管理員及多重管理權限,配置專門的工作人員在后臺負責門戶網站的日常管理維護、內容編輯修改發布,調整各欄目內容、結構等。

3 經濟運行應用

從經濟運行的角度分析園區產業發展,包括全局概覽,精準招商,產業運行監測,產業鏈分析,重點企業畫像。正常情況下支持并發訪問量不小于500個。
 

3.1 全局概覽

分析宣化經濟開發區宏觀經濟和產業經濟發展現狀。內容如下:
l 結合宣化統計局數據與周邊區縣宏觀數據綜合分析
l 結合宣化開發區宏觀數據分析宣化經濟運行現狀
l 分析包括GDP與產業結構總體情況與預測
l 十四五經濟目標細化年度大數據實證預測
l 結合互聯網數據,進行人口和招聘就業情況分析及預測
l 財政收支及各項稅收現狀與趨勢預測
l 結合全國9大類50種重要生產資料市場價格數據趨勢分析
l 結合全國海關進出口數據與宣化本地進出口數據綜合分析
l 將宣化本地產業數據與國家行業數據,各部委數據及上市公司數據相結合進行深度分析

 

3.2 精準招商

基于產業大腦平臺,利用云計算、大數據、人工智能等新一代信息技術手段,展示產業發展狀況、產業資源分布、重點企業分布,精準推薦招商靶向企業,為地方政府提供精準、專業、實時的線上招商服務。
(1)產業鏈全景圖
大屏顯示:利用數據可視化技術,以三級產業鏈展示產業全貌、產業鏈上下游關系、產業層級。
逐層企業鉆取:每一個產業鏈環節可以逐層鉆取到對應的企業列表、企業信息。
價值鏈可視化:通過產業鏈各環節的規模分布情況、企業分布、研發投入分布、人才分布,展示產業價值鏈分布。
產業鏈環節評估:利用多維指標構建產業鏈環節評估模型,直觀顯示各產業環節政策支持力度、發展前景、可投資價值、發展成熟度等評估信息,滿足多種用戶需求。
(2)企業導航圖
企業基本信息:企業主營業務、企業登記注冊類型、企業通訊地址、企業規模、生產能力、資產負債率等基本信息進行處理、打標簽及結構化。
招商可能性評估:對企業投融資信息、投資活躍度、年內投資可能性等數據進行模型評級打分,實現招商可能性排序,優先排序招商可能性高的的企業,同時依據區域等因素形成招商企業導航圖。實現企業信息可視化,更好助力地方政府招商工作。
(3)重點企業生態鏈
產業鏈重點企業生態:從產業生態鏈入手,展示龍頭企業、供應商等全生態鏈企業情況,從產業生態鏈維度剖析潛在招商對象。
(4)招商項目評價
征信報告:對招商項目進行大數據信息檢索,并結合線下實地調研等方法對招商項目出具征信報告。
項目評價報告:針對招商項目在線自動分發給領域專家進行評審,融合產業專家分析評估意見,以科學、專業、中立的角度,對項目與建設單位發展前景、技術可行性、投資合理性進行論證,把控區域招商項目質量。實現引進投資強度高、產出效益高、科技含量高、產業關聯度高的“四高”項目。
(5)靶向精準推送
招商企業榜:對海量企業動態信息的實時搜集,通過打標、評價體系對企業進行評價,生成招商企業榜。
精準推送:地方政府可線上挑選當地產業發展重點,通過找準企業目標投資戰略與當地產業招商的結合點,然后圍繞二者的結合點,進行聚焦突破,真正鎖定當前具有投資意愿、有投資實力的核心企業,從而在“招商企業”這一維度真正實現精準招商。
(6)產業動態監測
產業熱點:實時推送全球、全國、地方產業熱點新聞資訊。
產業新技術:實時推送全球、全國新技術發明、重大試驗成果展示資訊。
產業政策:實時推送全國重大產業政策。
龍頭企業發展要聞:實時推送產業龍頭企業重大發展動態,包括融資并購重組、結構改革等要聞推送。
使用不少于50項企業數據指標進行分析,提供不少于10家靶向企業,分析產業鏈精準招商靶向企業的基本信息、推薦理由、經營狀況、輿情狀況、發展狀況、擴張意向等。

 

3.3 產業鏈分析

分析宣化裝備制造和冰雪產業兩條產業鏈。產業鏈是產業經濟學中的一個概念,是各個產業部門之間基于一定的技術經濟關聯,并依據特定的邏輯關系和時空布局關系客觀形成的鏈條式關聯關系形態。產業鏈是一個包含價值鏈、企業鏈、供需鏈和空間鏈四個維度的概念。這四個維度在相互對接的均衡過程中形成了產業鏈,這種“對接機制”是產業鏈形成的內模式,作為一種客觀規律,它像一只“無形之手”調控著產業鏈的形成。

產業鏈的本質是用于描述一個具有某種內在聯系的企業群結構,它是一個相對宏觀的概念,存在兩維屬性:結構屬性和價值屬性。產業鏈中大量存在著上下游關系和相互價值的交換,上游環節向下游環節輸送產品或服務,下游環節向上游環節反饋信息。

運用科學的方法,針對性、系統性地分析產業鏈上下游市場情況,掌握產業鏈上下游市場發展變化的規律和趨勢,為企業/投資者進行產業鏈上下游市場預測和決策提供可靠的數據和資料,從而幫助企業/投資者確立正確的發展戰略,找到富有價值與發展前景的具體業務。

 

3.4 產業運行監測

依據園區企業的經營信息,整理統計分析出產業運行現狀,通過產業運行監測,掌握產業運行情況、發展特征及差異,助力園區產業結構優化升級。
(1)市場專項研究
針對熱點行業進行深入的研究,通過對行業發展脈絡、邏輯、背景系統分析,結合政府政策和企業行為的深度解讀,以及大數據的統計視角,多層次多角度對于行業發展進行全面分析,從而找到行業投資最佳切入點,并提出切實可行的方法建議,為投資者或市場參與者的決策提供科學的依據和參考。
(2)行業專題研究
依托豐富的行業研究經驗、完備的數據庫資源以及專業的分析框架,對熱點、重點行業市場規模、供求狀況、行業競爭情況、最新發展趨勢等方面進行深度的分析和論證。目前,已經對大健康、智能制造、綠色環保等行業進行專題研究,并形成一系列的研究報告。專題研究報告可以為投資者或市場參與者在其關注的特定領域提供決策性參考。
(3)定期市場監測
定期市場監測報告是對行業重點政策、熱點事件及主要行業數據進行月度/季度/半年度/年度跟蹤監測,幫助客戶及時了解月度/季度/半年度/年度市場發展動態。
(4)行業技術動態研究
面向行業的發展需求,針對行業的核心技術、熱點技術以及前沿技術的發展動態、現狀、具體技術案例進行研究分析,研判國內外產業技術發展水平及態勢,制定產業技術發展戰略、規劃和路徑,力求為企業技術創新和經營決策提供科學的參考依據。
(5)行業競爭格局研究
對行業競爭領域和范圍、市場增長速度和容量、行業周期性特征、競爭對手的數量和規模、市場份額、行業中產品工藝和技術變革速度等進行研究分析,并比較分析行業內重點企業的運營狀況,包括生產、銷售和效益情況以及各自的經營策略和競爭優勢。幫助企業全面掌握行業競爭狀況,深度了解競爭對手,借鑒國內外優秀企業的策略和做法,拓寬企業觀察視野,及時調整自己的競爭策略和節奏,提高企業競爭力。
(6)龍頭/標桿企業戰略研究
龍頭企業作為行業的領軍者,是整個行業未來趨勢和走向的風向標,同時也是追隨者最看重的標桿。標桿企業戰略研究是在對行業分析的基礎之上,對本行業內的龍頭企業的發展戰略進行研究,包括產品戰略、經營戰略、資金戰略等。通過借鑒龍頭企業的成功戰略,為企業/投資者自身發展戰略的制定提供可靠的對標分析。
(7)商業模式研究
前瞻性了解當前行業最新商業模式發展,發現企業自身商業模式的不足,幫助企業完善或重構企業現有的商業模式,尋找未被滿足的市場需求,開辟產業市場新藍海。
(8)產業趨勢及機會研究
科學的預測行業未來5-10年的發展前景與趨勢,幫助企業徹底理清行業未來發展存在的機會與拐點。在行業新的市場機遇閃現或大的發展拐點到來之前,主動調整戰略資源把握行業趨勢,應對行業拐點,捕捉產業機遇,規避企業發展風險。
(9)區域市場發展研究
對區域的經濟、資源、行業現狀等因素全面深入的分析,幫助企業制定區域發展方向,提出合理有效的依據;同時為政府或管理部門全面了解區域發展情況,制定產業發展戰略提供支撐。

 

3.5 重點企業畫像

針對園區內的重點企業,繪制重點企業畫像,監測重點企業發展動態、分布、特性。同時附企業分析算法模型及相關依據。

企業用戶畫像與個人用戶畫像有很大區別。個人用戶畫像是根據用戶社會屬性、生活習慣和消費行為等主要信息數據而抽象出的一個標簽化的用戶模型。而企業沒有這些特征,企業用戶畫像描述的則是企業基本情況、經營情況、消費決策和對產品的訴求等多維度企業商業信息數據,來幫助我們全面了解企業狀況,為之后的合作找到切入點等。

于企業來說,選擇什么樣的市場和客戶是至關重要的。特別是對于一些創業公司,在資源有限的情況下,如何選擇和聚焦目標,是能否站上制高點的關鍵。當企業對客戶是誰、需求是什么、企業給客戶提供的價值是什么等等沒有統一認知時,想要幫助客戶達成期望或讓客戶購買產品是根本不現實的。而用戶畫像的構建則會從以下方面讓企業的運營達到事半功倍的效果。

銷售預測:根據產品特點,更快地找到目標客戶群體,幫助銷售部門聚焦重點于潛在客戶及其需求上,提高銷售轉化率。

精準營銷:當給企業用戶貼上各種標簽之后,廣告主就能通過標簽觸達目標客戶,并且以用戶偏好的方式促成購買,實現精準運營和營銷。完善的企業用戶畫像分析有助于在客戶獲取、廣告投放、服務推薦等推廣上更有針對性,提升公司的運營效益。

企業情報:作為投資、求職、行業報告與企業研究、競品分析等活動的分析數據等。如HR可以采用新的人才搜尋模式、市場專員也能對市場趨勢進行更加有依據趨勢預測、產品部能夠獲取更多的用戶需求、金融行業的許多行為也能有更全面的風控措施等等。

企業用戶畫像構建的維度可以視具體需求而定,一般會根據以往客戶建立模型,再按照模型構建用戶畫像,其中可以包含的維度有:
企業的基本信息:描述企業注冊資本,員工人數,營業收入有多少,業務類型,地理范圍,由誰決策,預算是多少,是否有能力購買?
企業客戶定位客戶:一般在哪里出現,無論是他們喜歡聚集的地理位置還是網絡位置。他們在哪里出現多?喜歡看什么?在線搜索什么?
企業的消費或采購過程:客戶采購是有周期性的還是突發的?是否由其他公司推薦介紹過來的?在購買之前,采購需要獲得上級管理層批準嗎?
企業客戶來源分析:在聯系我們之前,客戶是如何選擇我們公司的。為什么最初從我們公司購買?為什么繼續從我們公司購買?相比于其他公司我們的優勢...
在了解客戶基本信息,定位以及消費決策過程等評估的基礎上,企業用戶畫像能夠幫助尋找產品的潛在目標客戶。而從商業角度和業務場景出發的用戶畫像則對企業具有很大的價值,例如不僅尋找到目標客戶,還可為用戶針對性設計產品或開展營銷活動等。

企業畫像搭建的流程為:
數據采集:信息數據都是雜亂存在于互聯網的各個地方的,對不同的數據源(如政府機構等官方網站的工商企業數據、企業內部CRM系統等)進行數據采集和清洗,即可獲取到需要的源數據。當然數據源的廣度決定了用戶畫像的維度和應用的寬度,也加大了數據處理和跨域關聯的難度。
數據處理:獲取基礎數據之后需要建立數據模型并持續加入數據,挖掘和梳理數據的有效關鍵要素,不斷進行優化和改進循環,保證數據的準確性。
創建畫像:根據本行業需要,劃分不同維度,給用戶打上標簽,讓海量的數據標簽化為用戶特征,以用戶為單位的標簽集合,即是用戶畫像了。
持續更新:市場和用戶需求不斷在變化,數據應持續更新,保持用戶畫像的生命力。

 

4 企業直報平臺

通過企業直報平臺,收集園區內企業數據,為產業分析提供數據基礎,包括企業用戶登錄管理,企業數據報送。

4.1 用戶登錄

平臺設置多重用戶權限,包括各級管理員及企業賬戶,管理員可為企業分配企業賬戶,管理員主要負責平臺的管理維護、企業賬戶管理及上報數據審核,企業賬戶可以在平臺上上傳企業數據。

管理員可登錄直報平臺后臺,后臺專門用于平臺管理維護及企業賬戶。企業賬戶只能登錄直報平臺,可從直報平臺下載數據模板進行填報上傳。

4.2 企業數據報送

企業直報平臺有為企業填報數據準備的數據模板,模板內容包括:
l 企業工商基本信息
l 企業現金流量表
l 企業資產負債表
l 企業損益表
l 企業生產數據表
平臺支持模板下載,數據上傳,數據上傳后進入待審核狀態,管理員會在3個工作日內進行數據審核,企業可從平臺中看到數據審核進度。

4.3 數據審核

對于企業上報數據,企業直報平臺會在后臺對數據模板進行審核,對于未按照模板填寫及必填項未填寫的企業,會提示企業賬戶重新填寫。
管理員可在后臺對企業上報數據進行人工審核,若存在問題,則可填寫審核反饋意見,企業賬戶會收到提醒重新填寫。平臺后臺會定期提醒管理員未上報企業,同時向企業賬戶發送直報提醒,管理員也可根據平臺提供的未上報企業名單聯系企業進行數據上報。

4.4 歷史查詢

企業賬戶可在平臺上查看自己歷史上傳過的數據,支持數據整理及導出。
管理員可在平臺后臺查看各企業歷史上傳過的數據,可按照企業、時間、金額等條件進行篩選查詢,支持數據整理、多企業數據綜合整理及簡單的統計分析,支持分析結果數據導出。

 

5 數字底座

為支持上述經濟分析、產業分析等內容,建設宣化經濟開發區數字底座,包括數據管理,數據資源目錄,及數據庫建設。保證后臺頁面響應時間不小于3秒,正常情況下支持并發訪問量不小于50個。

5.1 數據資源目錄

為平臺建設按照大類、中類、小類、應用場景、數據來源、數據周期等屬性構建數據資源目錄,以此作為數據采集整理的依據,數據資源目標指標項不少于1000項。
支持數據資源目標的查詢,能從指標項、類別、數據來源等角度進行多種查詢,可查看每個指標項的詳情。
支持數據資源目標及數字資源的管理,管理員可維護編輯數據資源目標中的內容,包括對單個指標項數據的維護,如新增,修改,刪除,也可批量上傳數據,數據需滿足數據資源目標中的要求。

5.2 數據服務后臺

根據數據資源分配不同內容、不同層級的管理員用戶,上級管理員可對下級用戶進行查詢,支持多種查詢條件,還可對用戶進行增加、修改、刪除、密碼修改、權限分配等操作。
后臺會將用戶的操作記錄生成日志記錄下來,管理員可通過多種查詢條件查看用戶操作日志。
管理員可在后臺修改企業各類信息及介紹,也可查詢企業的生產、經營、財務數據,部分數據可進行新增、修改、刪除等操作。

5.3 數據庫建設

數據底座將按照數據資源目錄構建五大庫,分別為人口庫、企業庫、宏觀經濟庫、地理信息庫、園區部件庫。每類庫均包含庫表設計及數據接入。
人口庫的主體包括公民身份號碼、姓名、性別、民族、出生地等基本信息,還包括各部門業務系統在利用人口基本信息過程中產生的、其他部門存在共享需求的人口信息。人口庫主要來自公安局、人社局、民政局、衛生局、教育局等,另外在綜治辦、市民卡中心、便民服務中心也有部分數據。

企業庫的數據主要來源于市場監督局的企業注冊登記庫和組織機構代碼庫,編辦的事業單位注冊登記、民政局的社會團體登記庫、國稅地稅的稅務數據庫,以及統計局的基本單位普查庫,以及企業直報平臺等。

宏觀經濟庫包括園區主要經濟指標、地方財政收入、稅收完成情況、金融機構信貸情況、各鎮(區)主要經濟指標等不少于10年的信息,以統計經濟信息為基礎。

地理信息庫是以電子地圖為基礎,整合道路、行政區劃、建筑、植被、地下管線等基礎數據,以及土地利用、規劃用地、園林綠化、生態環境、自然資源等專題數據。同時搭建園區主要建筑物模型,可在三維地圖上顯示。

園區部件庫通過園區部件情況調研工作,部件數據采集、數據整理及導入等流程收集園區關鍵部件數據信息。

 

6 云基礎設施

云基礎設施,包括云虛擬服務器以及云數據庫租賃,用于為上述軟件平臺提供硬件基礎。

6.1 云虛擬服務器

云虛擬服務器使用Linux系列服務器操作系統,其中CPU4核內存16G及以上,硬盤不小于1T。帶寬不低于10M。服務期三年。

近年來,隨著互聯網IDC事業的發展,云平臺逐漸成為互聯網事業發展的核心,從大數據平臺,到各種云服務中心,延伸至各大網絡巨頭的云服務器,,其真正實現云產品服務的企業并不多見,其主要原因就是,投資成本過大,就全國來說如果在東北、華北、華東、華南、西南、西北、邊疆等地設立10個云平臺分布中心,每個節點,上千臺服務器和幾十G的網絡出口,并非一般企業所能及。就實力較雄厚的阿里巴巴推出的阿里云來看,也就僅僅完成了華東的云平臺布局,可以說,并不能真正稱之為云數據中心或者云服務器。

為了不斷滿足企業信息化需求,和互聯網事業的日益發展,各種互聯網商業活動的需求,特別是中小型企業和站長的需求。

Linux,全稱GNU/Linux,是一種免費使用和自由傳播的類UNIX操作系統,其內核由林納斯·本納第克特·托瓦茲于1991年10月5日首次發布,它主要受到Minix和Unix思想的啟發,是一個基于POSIX的多用戶、多任務、支持多線程和多CPU的操作系統。它能運行主要的Unix工具軟件、應用程序和網絡協議。它支持32位和64位硬件。Linux繼承了Unix以網絡為核心的設計思想,是一個性能穩定的多用戶網絡操作系統。Linux有上百種不同的發行版,如基于社區開發的debian、archlinux,和基于商業開發的Red Hat Enterprise Linux、SUSE、Oracle Linux等。

Linux的基本思想有兩點:第一,一切都是文件;第二,每個文件都有確定的用途。其中第一條詳細來講就是系統中的所有都歸結為一個文件,包括命令、硬件和軟件設備、操作系統、進程等等對于操作系統內核而言,都被視為擁有各自特性或類型的文件。至于說Linux是基于Unix的,很大程度上也是因為這兩者的基本思想十分相近。
Linux是一款免費的操作系統,用戶可以通過網絡或其他途徑免費獲得,并可以任意修改其源代碼。這是其他的操作系統所做不到的。正是由于這一點,來自全世界的無數程序員參與了Linux的修改、編寫工作,程序員可以根據自己的興趣和靈感對其進行改變,這讓Linux吸收了無數程序員的精華,不斷壯大。

Linux支持多用戶,各個用戶對于自己的文件設備有自己特殊的權利,保證了各用戶之間互不影響。多任務則是現代電腦最主要的一個特點,Linux可以使多個程序同時并獨立地運行。

Linux同時具有字符界面和圖形界面。在字符界面用戶可以通過鍵盤輸入相應的指令來進行操作。它同時也提供了類似Windows圖形界面的X-Window系統,用戶可以使用鼠標對其進行操作。在X-Window環境中就和在Windows中相似,可以說是一個Linux版的Windows。

Linux可以運行在多種硬件平臺上,如具有x86、680x0、SPARC、Alpha等處理器的平臺。此外Linux還是一種嵌入式操作系統,可以運行在掌上電腦、機頂盒或游戲機上。2001年1月份發布的Linux 2.4版內核已經能夠完全支持Intel64位芯片架構。同時Linux也支持多處理器技術。多個處理器同時工作,使系統性能大大提高。

6.2 云數據庫

云數據庫使用MySQL5.7及以上數據庫,存儲不小于500G。
云數據庫是指被優化或部署到一個虛擬計算環境中的數據庫,可以實現按需付費、按需擴展、高可用性以及存儲整合等優勢。根據數據庫類型一般分為關系型數據庫和非關系型數據庫(NoSQL數據庫)。
云數據庫的特性有:實例創建快速、支持只讀實例、讀寫分離、故障自動切換、數據備份、Binlog備份、SQL審計、訪問白名單、監控與消息通知等。
云數據庫是專業、高性能、高可靠的云數據庫服務。云數據庫不僅提供WEB界面進行配置、操作數據庫實例,還提供可靠的數據備份和恢復、完備的安全管理、完善的監控、輕松擴展等功能支持。相對于用戶自建數據庫,云數據庫具有更經濟、更專業、更高效、更可靠、簡單易用等特點,使您能更專注于核心業務。
MySQL是一個關系型數據庫管理系統,由瑞典MySQL AB 公司開發,屬于 Oracle 旗下產品。MySQL 是最流行的關系型數據庫管理系統之一,在 WEB 應用方面,MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System,關系數據庫管理系統) 應用軟件之一。
MySQL是一種關系型數據庫管理系統,關系數據庫將數據保存在不同的表中,而不是將所有數據放在一個大倉庫內,這樣就增加了速度并提高了靈活性。
MySQL所使用的 SQL 語言是用于訪問數據庫的最常用標準化語言。MySQL 軟件采用了雙授權政策,分為社區版和商業版,由于其體積小、速度快、總體擁有成本低,尤其是開放源碼這一特點,一般中小型網站的開發都選擇 MySQL 作為網站數據庫。
與其他的大型數據庫例如 Oracle、DB2、SQL Server等相比,MySQL [1]  自有它的不足之處,但是這絲毫也沒有減少它受歡迎的程度。對于一般的個人使用者和中小型企業來說,MySQL提供的功能已經綽綽有余,而且由于MySQL是開放源碼軟件,因此可以大大降低總體擁有成本。
Linux作為操作系統,Apache 或Nginx作為Web服務器,MySQL作為數據庫,PHP/Perl/Python作為服務器端腳本解釋器。由于這四個軟件都是免費或開放源碼軟件(FLOSS),因此使用這種方式不用花一分錢(除開人工成本)就可以建立起一個穩定、免費的網站系統,被業界稱為“LAMP”或“LNMP”組合。

 

7 數據保障

7.1 數據來源保障

平臺中所依賴的數據分為2部分。一部分為公開數據,數據來源包括國家統計局、各省市統計局、相關行業協會、行業相關部委數據、政府公告、政府公開政策文件、國際上具有較高權威性的產業研究機構公開數據等。另一部分為采集分析數據,包括與其他機構協調購買的可靠數據、依據互聯網數據進行統計分析整理后的數據、通過抽樣調查、企業直報等方式采集的數據等。

對于外部采集的數據,保障數據來源的權威性及數據的準確性,數據來源要求為官方機構、認可度高的行業協會、機構等,所采集數據要求與機構發布的數據完全一致。購買的數據要求檢驗數據質量,對于保密數據嚴重執行保密措施,只可將數據分析后的可公開處理后數據放入平臺。

對于市場調研的數據,要嚴格數據調研規范流程,在嚴格的條件下以嚴謹的態度采集調研,數據使用時要說明數據采集方式、條件,避免用戶產生歧義。

7.2 數據分析整理過程中的保障

數據分析整理過程中,要保證分析整理的所有數據都標識分析方法、相關參數、使用的原始數據、分析人員等內容,能讓校核人員復現校核。數據模型的選擇需由專家評審決定,對于分析整理后的數據使用,也需要專家組統一評審通過后使用。

數據統一存放至數據庫中,由相關分析軟件調用數據庫數據進行分析,每次整理分析記錄相關分析內容、分析方法、分析工具、分析結果、分析人員等匯總成分析報告。每次整理分析都以節點式分析報告記錄,交由項目管理部審核,保證數據分析流程可溯源。

7.3 平臺應用保障

專家組統一討論平臺內容詳細細節,制定平臺數據應用計劃,然后采集相關資料,分析整理,提交全部分析結果,相關人員根據分析結果,按照平臺結構將數據整理成冊,交由負責人審核通過后提交。
為保證平臺的客觀、準確、實時,同一領域的專家要保證至少2名以上,相關數據結合市場調研為最新數據,且在平臺中說明數據出處。

7.4 平臺審查保障

平臺在交由用戶前,需要負責人領頭的審核小組進行審查,審查包括平臺的結構、內容、合理性、數據準確度、文字描述、圖表內容等,確定完全無誤后方可通過。審查中出現的問題,根據節點式分析報告記錄進行溯源,查明問題原因并修改,同時記錄錯誤日志,修改完畢后重新審核。
 

8 分析保障

在大量數據的基礎上依據可靠的算法模型輔助分析決策,所涉及的模型均為成熟的算法且經過檢驗。

8.1 時間序列模型

時間序列分析是根據系統觀測得到的時間序列數據,通過曲線擬合和參數估計來建立數學模型的理論和方法。它一般采用曲線擬合和參數估計方法(如非線性最小二乘法)進行。時間序列分析常用在國民經濟宏觀控制、區域綜合發展規劃、企業經營管理、市場潛量預測、氣象預報、水文預報、地震前兆預報、農作物病蟲災害預報、環境污染控制、生態平衡、天文學和海洋學等方面。

時間序列模型包括ARIMA模型、指數平滑法。
ARIMA模型(英語:Autoregressive Integrated Moving Average model),差分整合移動平均自回歸模型,又稱整合移動平均自回歸模型(移動也可稱作滑動),是時間序列預測分析方法之一。ARIMA(p,d,q)中,AR是“自回歸”,p為自回歸項數;MA為“滑動平均”,q為滑動平均項數,d為使之成為平穩序列所做的差分次數(階數)。“差分”一詞雖未出現在ARIMA的英文名稱中,卻是關鍵步驟。對時間序列數據進行分析和預測比較完善和精確的算法是博克思-詹金斯(Box-Jenkins)方法,其常用模型包括:自回歸模型(AR模型)、滑動平均模型(MA模型)、(自回歸-滑動平均混合模型)ARMA模型、(差分整合移動平均自回歸模型)ARIMA模型。

指數平滑法實際上是一種特殊的加權移動平均法。其特點是: 第一,指數平滑法進一步加強了觀察期近期觀察值對預測值的作用,對不同時間的觀察值所賦予的權數不等,從而加大了近期觀察值的權數,使預測值能夠迅速反映市場實際的變化。權數之間按等比級數減少,此級數之首項為平滑常數a,公比為(1- a)。第二,指數平滑法對于觀察值所賦予的權數有伸縮性,可以取不同的a 值以改變權數的變化速率。如a取小值,則權數變化較迅速,觀察值的新近變化趨勢較能迅速反映于指數移動平均值中。因此,運用指數平滑法,可以選擇不同的a 值來調節時間序列觀察值的均勻程度(即趨勢變化的平穩程度)。

指數平滑法是生產預測中常用的一種方法。也用于中短期經濟發展趨勢預測,所有預測方法中,指數平滑是用得最多的一種。簡單的全期平均法是對時間數列的過去數據一個不漏地全部加以同等利用;移動平均法則不考慮較遠期的數據,并在加權移動平均法中給予近期資料更大的權重;而指數平滑法則兼容了全期平均和移動平均所長,不舍棄過去的數據,但是僅給予逐漸減弱的影響程度,即隨著數據的遠離,賦予逐漸收斂為零的權數。

8.2 聚類分析

聚類分析(cluster analysis)是一組將研究對象分為相對同質的群組(clusters)的統計分析技術。聚類分析區別于分類分析(classification analysis),后者是有監督的學習。
依據研究對象(樣品或指標)的特征,對其進行分類的方法,減少研究對象的數目。各類事物缺乏可靠的歷史資料,無法確定共有多少類別,目的是將性質相近事物歸入一類。各指標之間具有一定的相關關系。
聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組為由類似的對象組成的多個類的分析過程。它是一種重要的人類行為。
聚類分析的目標就是在相似的基礎上收集數據來分類。聚類源于很多領域,包括數學,計算機科學,統計學,生物學和經濟學。在不同的應用領域,很多聚類技術都得到了發展,這些技術方法被用作描述數據,衡量不同數據源間的相似性,以及把數據源分類到不同的簇中。

8.3 回歸分析

在統計學中,回歸分析(regression analysis)指的是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。回歸分析按照涉及的變量的多少,分為一元回歸和多元回歸分析;按照因變量的多少,可分為簡單回歸分析和多重回歸分析;按照自變量和因變量之間的關系類型,可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
在大數據分析中,回歸分析是一種預測性的建模技術,它研究的是因變量(目標)和自變量(預測器)之間的關系。這種技術通常用于預測分析,時間序列模型以及發現變量之間的因果關系。例如,司機的魯莽駕駛與道路交通事故數量之間的關系,最好的研究方法就是回歸。

8.4 因子分析

因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統計技術。最早由英國心理學家C.E.斯皮爾曼提出。他發現學生的各科成績之間存在著一定的相關性,一科成績好的學生,往往其他各科成績也比較好,從而推想是否存在某些潛在的共性因子,或稱某些一般智力條件影響著學生的學習成績。因子分析可在許多變量中找出隱藏的具有代表性的因子。將相同本質的變量歸入一個因子,可減少變量的數目,還可檢驗變量間關系的假設。

8.5 主成分分析

主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),是一種統計方法。通過正交變換將一組可能存在相關性的變量轉換為一組線性不相關的變量,轉換后的這組變量叫主成分。

在實際課題中,為了全面分析問題,往往提出很多與此有關的變量(或因素),因為每個變量都在不同程度上反映這個課題的某些信息。

主成分分析首先是由K.皮爾森(Karl Pearson)對非隨機變量引入的,爾后H.霍特林將此方法推廣到隨機向量的情形。信息的大小通常用離差平方和或方差來衡量。
1846年,Bracais提出的旋轉多元正態橢球到“主坐標”上,使得新變量之間相互獨立。皮爾遜(Pearson)(1901)、霍特林(Hotelling)(1933)都對主成分的發展做出了貢獻,霍特林的推導模式被視為主成分模型的成熟標志。主成分分析被廣泛應用于區域經濟發展評價,服裝標準制定,滿意度測評,模式識別,圖像壓縮等許多領域。

在用統計分析方法研究多變量的課題時,變量個數太多就會增加課題的復雜性。人們自然希望變量個數較少而得到的信息較多。在很多情形,變量之間是有一定的相關關系的,當兩個變量之間有一定相關關系時,可以解釋為這兩個變量反映此課題的信息有一定的重疊。主成分分析是對于原先提出的所有變量,將重復的變量(關系緊密的變量)刪去多余,建立盡可能少的新變量,使得這些新變量是兩兩不相關的,而且這些新變量在反映課題的信息方面盡可能保持原有的信息。

設法將原來變量重新組合成一組新的互相無關的幾個綜合變量,同時根據實際需要從中可以取出幾個較少的綜合變量盡可能多地反映原來變量的信息的統計方法叫做主成分分析或稱主分量分析,也是數學上用來降維的一種方法。

主成分分析作為基礎的數學分析方法,其實際應用十分廣泛,比如人口統計學、數量地理學、分子動力學模擬、數學建模、數理分析等學科中均有應用,是一種常用的多變量分析方法。

 

8.6 波特五力模型
 

波特五力模型是邁克爾•波特(Michael Porter)于20世紀80年代初提出。他認為行業中存在著決定競爭規模和程度的五種力量,這五種力量綜合起來影響著產業的吸引力以及現有企業的競爭戰略決策。五種力量分別為同行業內現有競爭者的競爭能力、潛在競爭者進入的能力、替代品的替代能力、供應商的討價還價能力與購買者的議價能力。

波特五力模型將大量不同的因素匯集在一個簡便的模型中,以此分析一個行業的基本競爭態勢。五種力量模型確定了競爭的五種主要來源,即供應商和購買者的討價還價能力,潛在進入者的威脅,替代品的威脅以及最后一點,來自在同一行業的公司間的競爭。

競爭戰略從一定意義上講是源于企業對決定產業吸引力的競爭規律的深刻理解。任何產業,無論是國內的或國際的,無論生產產品的或提供服務的,競爭規律都將體現在這五種競爭的作用力上。因此,波特五力模型是企業制定競爭戰略時經常利用的戰略分析工具。

從一定意義上來說隸屬于外部環境分析方法中的微觀分析。波特五力模型用于競爭戰略的分析,可以有效地分析客戶的競爭環境。波特的“五力“分析法是對一個產業盈利能力和吸引力的靜態斷面掃描,說明的是該產業中的企業平均具有的盈利空間,所以這是一個產業形勢的衡量指標,而非企業能力的衡量指標。通常,這種分析法也可用于創業能力分析,以揭示本企業在本產業或行業中具有何種盈利空間。

 

9 運行維護方案及保障

9.1 運行維護意義

信息系統的生命周期分為規劃、系統開發、系統運行和維護以及系統更新四個階段。系統建設工作負責建設一套信息系統,而信息運行維護工作負責的是維護和管理一套已經運行著的系統內所有硬件設備和網絡鏈路的穩定運行。
本項目運行維護包括監測感知設備的運行維護、應用系統運行維護、數據與數據庫運行維護、系統安全運維等。其中,監測感知設備的運行維護是保障監測數據準確性以及傳輸效率、在線率的必要條件;應用系統運維將提高提高應用系統軟件的適應性、可靠性和完善應用系統功能;數據與數據庫運行維護將建立數據運行與維護的各項管理制度,規范運行與維護業務流程,有效開展運行監控與維護、故障診斷排除、數據備份與恢復、歸檔與檢索等,保障數據庫正常運行,使系統可持續穩定運行;系統安全運維能事先估計出可能出現的威脅并制定出預防措施,以防止蓄意或意外破壞網絡、硬件及文件,防止蓄意濫用軟硬件,防止信息盜竊,保護數據的準確性,提供災難恢復。

9.2 運行維護目標

運行維護管理是系統能長期正常運行,發揮效能的保障,是保護投資的重要手段。為加強宣化經濟開發區智慧園區(一期)項目的運行維護管理,保障系統正常、高效、安全運行,系統建成后應采用統一管理和分級、分部門管理相結合的原則,統一領導、統一指揮、統一調度下,實現分層次、分部門管理。整體要實現以下幾點運行維護目標:
l 通過采取主動的系統運行維護方案,確保系統的安全、穩定運行,盡量減少運行故障;
l 在系統故障無法避免及突發故障的情況下,也可保證系統能夠得到最快的響應和最及時的恢復;
l 通過對監測感知運維包括日常維護和質控工作、應急維護等,保證監測數據質量以及穩定性。
l 適時地對數據庫、業務系統進行更新,以保證數據的準確性和業務系統的可用性。

9.3 工作流程

我公司采用以總部為管理中心、運維人員分布前端的立體化運維體系流程。
總部對前端進行監管并提供有效技術支撐,前端負責現場運維工作,確保及時、快速地響應客戶需求。
運維工作主要包括日常維護、異常響應、質控保障服務等。運維服務中心再根據具體工作,進行人員調度。
根據問題情況決定是否需要現場支持,如果需要現場支持的,則派出服務支持人員,進行現場問題解決,對于每次問題處理完畢后,需要對問題進行總結,并提交處理報告。我方嚴格按照運維工作流程來執行運維工作。

9.4 運行維護內容

硬件、軟件和網絡設備并不能夠保證本項目為政府效益做出貢獻,政府需要的是 IT 系統對政務的支持,需要的是運用 IT 系統的結果。
“電子”是手段,“政務”才是目的。本項目建設后的關鍵是應用的推進,堅持從管理應用出發,突出核心業務,有針對性地開展各項系統建設和應用開發工作,并通過系統應用的成果不斷推進系統建設的深入發展。
盡管本項目的業務應用不同,但總的來說,都是從簡單的應用向復雜的應用逐步升級的過程,通過從部門內部的辦公自動化及業務系統起步,進而擴展到整個系統的管理,在這一過程中隨著應用的逐步擴展和技術的逐步升級,運行維護管理逐步成為應用成敗的關鍵因素之一。
本項目內容較多,涉及到大量的監測設備及復雜的應用系統,系統的維護至關重要。我司將提供完整的系統運行維護方案,為及時發現系統運行問題、排除故障、預先防范等提供強有力的保障。本項目運維維護工作包括系統運行管理、系統安全管理、數據與數據庫運維、應用系統運維等,具體工作內容如下:

9.4.1 系統運行管理

系統維護是為了應系統的環境和其他因素的各種變化,保證系統正常工作而采取的一切活動。它包括系統性功能的改進,系統錯誤的改正和系統功能的擴充。據統計,世界上90%的軟件人員是在維護現存的系統。因此,信息系統是在不斷的維護活動中得以生存的。主要指對整個信息網絡系統支撐環境的管理和維護。重點在于采取有效措施維護系統的穩定運行,包括運行環境、網絡系統、主機系統、數據庫系統等的配置、運行維護、故障檢測、升級、恢復等。此部分運維工作由信息中心負責。
(1)運行環境維護管理:包括機房、空調設備、 UPS 不間斷電源、通信線路、綜合布線系統等的維護管理。
(2)網絡系統維護管理:包括設備(網絡設備、存儲設備、主機設備、音數據設備等)的配置、故障診斷、維護和保養;網絡接入管理,主要有系統網絡節點接入、政府網接入、 Internet 接入等;網絡運行維護,主要內容有集群系統維護、雙機系統維護、數據采編系統維護、數據庫系統運行狀態和備份、郵件系統、綜合布線系統維護等。
(3)數據的維護:系統的業務處理對數據的需求是不斷變化的,要經常對數據文件或數據庫進行修改(不包括正常更新),增加數據庫的新內容和建立新的文件等。
數據庫中存放大量的數據,是系統頻繁處理的對象,數據庫維護是系統維護的重要內容之一。數據庫維護主要有以下兩種:
數據庫的轉貯與恢復;由于各種原因,比如,電影故障或程序失控,數據庫隨時可能遭到破壞。因此,一旦數據庫遭受破壞,就必須盡快使它恢復。為了有效地恢復被破壞的數據,通常每天或每班結束時要把整個數據庫復制成兩個副本,一般副本都存貯在磁帶或光盤上,稱為“備份”。必要時,也可將備份脫機保存在更安全可靠的地方;還要在運行過程中每隔一段時間記錄下數據庫所發生的變化,保存到另一個物理磁盤上,稱為“增量轉儲”。一旦發生故障,數據庫被破壞,就可以復制備份,依據增量轉儲做必要的改變,把數據恢復到最近的正確點,再運行“運行日志”記下的從該點以來的事務,就可以很快恢復正常。
數據庫的重組織:由于系統反復不斷對數據庫進行各種操作,致使數據庫的存貯率和存取效率不斷下降,當數據庫的效率低到不能滿足系統處理要求時,就必須對數據庫實施重組織,以恢復數據庫的效率。
(4)代碼的維護:隨著系統的變化,舊的代碼不能適應新的要求,必須進行變更。代碼的變更包括制訂新的要求或修改舊的代碼系統。
(5)系統升級管理:包括網絡設備升級、主機系統升級、數據庫升級、防火墻設備升級、存儲系統升級、備份系統升級等。
(6)局域網內用戶的計算機的管理與維護:包括故障診斷和板卡更換、配置修改等,保障客戶端計算機及應用系統的運行正常。

9.4.2 系統安全管理

系統安全主要指系統設備物理安全、網絡系統安全和信息安全等,系統安全在網絡中有著保障合法用戶正常使用真實有效網絡資源的重要作用,它可以有效避免遠程控制、病毒侵犯等網絡安全威脅,給網絡用戶提供更加安全有效的的網絡信息資源。然而由于大型網絡系統中由多種網絡協議支持,如 TCP/IP、IPX/SPX等,而這些網絡協議并非網絡系統中專門為安全通訊而設計。系統安全中硬件性能維護是前提,硬件設備作為保障網絡安全的前提基礎,唯有加強對其的維護措施,才能從根本上為單位的正常運行提供一個良好的網絡環境。系統安全的運維工作由信息中心負責。其管理及維護內容主要包括:
(1)網絡安全設備管理及升級維護;如防火墻設備的故障診斷、維修、調試和問題排除,小型機、 PC 服務器、中心交換機等關鍵設備的系統級安全檢查與升級維護;
(2)網絡安全設備的運行管理:主要包括訪問策略的制定、修改、配置更改等維護,安全級別的設定和調整,安全日志保護;
(3)網絡殺毒系統的維護和管理:包括殺毒代碼、引擎等的及時更新,服務器和客戶端的軟件更新;
(4)系統和網絡設備的漏洞掃描和入侵檢測:定期進行關鍵設備的安全檢查、入侵檢測檢查并及時修補漏洞;
(5)信息安全管理:對于不同應用系統中產生的大量信息,按照其重要性或保密性要求,進行信息分級,并采取不同的數據備份措施和數據恢復措施。
系統的安全保護涉及各種軟件系統支持,以及硬件環境的支持等,確保各項安全措施相輔相成,以此來確保網絡的安全有效運行。硬件安全維護作為網絡安全的基礎和前提,其維護工作對網絡安全的支持作用顯得十分重要。

9.5 數據與數據庫運維

9.5.1 運維要求

數據與數據庫運維需保障數據庫應用的正常穩定運行以及做好數據庫的版本控制。數據與數據庫運維滿足以下要求:
(1)每天例行工作
l 確定數據庫實例處于運行狀態;
l 檢查 ALERT 日志;
l 確定有足夠的資源使數據庫能運行在良好狀態;
(2)每周例行工作
l 檢查是否有對象處于非正常狀態;
l 檢查安全策略;
l 檢查 SQL*NET 日志中是否有錯誤;
l 歸檔所有 ALERT 日志;
(3)每月例行工作
l 檢查潛在危害;
l 檢查是否需要性能調優及調優時機;
l 檢查 I/O 競爭;
l 檢查數據庫碎片;
l 進行數據庫調優和維護;

9.5.2 運維內容

包括針對用戶數據開展的軟件安裝、配置優化、備份策略選擇及實施、數據恢復、數據遷移、故障排除、預防性巡檢等一系列服務。主要服務內容有:
(1)數據庫安裝與配置
主要指定制數據庫安裝配置方案、檢查軟件安裝環境、安裝數據庫軟件、完成數據庫配置,并測試之。
(2)數據庫性能優化
主要指核心參數調優, SQL 語句調優,性能評估方案的提供。
(3)頁面修復
根據日常監控的結果,進行頁面(或者數據庫壞塊)修復,如將數據導出后重建表,然后倒入數據,提交修復記錄。
(4)數據庫對象重建
根據數據庫監控的結果,重建失效的對象,如索引、存儲過程、函數、視圖、觸發器等。
(5)數據重組
當某些數據庫運行一段時間后,表會產生碎片,影響數據庫的性能。根據日常檢查的結果,運用工具或腳本對于數據庫空間進行重組或回收。
(6)數據更新維護
數據更新維護主要是對系統承載的各類數據更新維護工作進行劃分,落實職責,建立相應的數據更新維護制度,確定各類數據的更新頻率和要求,保持系統數據的現勢性。
(7)數據庫備份與恢復
主要是指本地、異地、同步、實時的分級備份與恢復方案及實施。
(8)數據遷移
不同版本、不同結構數據庫間的數據遷移。
(9)空間占用
監控好數據庫的空間占用情況,及時清理不需要的數據文件,并且在空間不足時及時擴充空間。
(10)數據庫優化
根據日常監控的結果,對數據庫的運行情況進行優化,例如索引和存儲部分,提高數據庫的工作效率。
(11)故障排除
通過遠程、上門等方式按服務級別實施故障排除。
(12)預防性巡檢
定期提供預防性巡檢,并完成系統參數、配置調優,以及補丁分發、安裝服務。

9.6 應用系統運維

應用系統的運行管理及維護是本項目運行維護管理的關鍵內容,也是制約本項目業務系統應用及發展水平的關鍵因素,要求管理和維護人員既要熟悉各類業務,又要熟悉相應應用系統的使用及維護。

9.6.1 運維要求

(1)新版本向下兼容
應用系統升級方案中必須考慮向下兼容能力;無法完全向下兼容的應用升級過程,在聯調、預發布及正式上線過程中會引起已有業務服務的不可用應用系統向下兼容的評估點包括但不僅限于:接口、方法、入參、返回值及服務方法等。
(2)應用發布前提供性能報告
新應用系統上線,或經過重大改造的應用系統在正式發布前,需要在線下環境進行的性能測試,并提供一個完整的性能報告。對于在性能報告的可疑點,要逐項排除后才能發布上線。
性能報告要包含應用系統改造前后在同等業務壓力下(QPS/TPS)的性能表現,包含但不僅限于系統的 Load 高峰、內存/CPU 使用率、 Full GC 次數及時長、接口/頁面相應時間、網絡流量、磁盤 IO 等。對于新上系統,可橫向比較類似系統的相關參數表現。對于性能測試,必須要找到“性能拐點”并提供完整的數據。簡單的說,在上線之前要清楚這個應用系統在多大的壓力之下會引發“雪崩效應”,即應用性能表現過了臨界點后急劇下降。
(3)啟動時間及啟動依賴的控制
應用系統的啟動時間要控制在一個比較合理的時間,如 JAVA 應用要求 120秒之內甚至更短完成啟動并開放服務;啟動時間過長不僅影響日常工作效率,而且延緩故障處理時間,甚至導致故障處理過程中的一些誤判。應用系統的啟動,不應該依賴于外部的環境,包括但不僅限于外部網站監測、特定的網絡配置、其他應用系統等等。
(4)規范的日志及可監控性
一方面根據現有的研發日志規范來輸出格式合理的必要日志,同時要從業務的角度或故障排查的角度出發要求日志的可讀性。
(5)兼容現有的基礎資源體系
對于任何基礎技術和系統軟件升級,如 WEB 服務、中間件、消息中心,緩存系統、文件系統、虛擬機、操作系統等,原則上不應該影響使用其的應用服務,所有應用系統必須考慮兼容現有的基礎軟件和基礎資源體系。
(6)故障隔離和服務降級
故障隔離和服務降級的目的是以犧牲部分業務功能或者犧牲部分客戶業務為代價,保障更關鍵的業務或客戶群體服務質量。故障隔離和服務降級是應用系統調用其他系統出現系統/組件故障后,對有故障的系統/組件進行隔離或自身服務進行降級,防止故障的蔓延。在故障隔離和服務降級設計時,需要梳理應用系統所調用(依賴)的各個組件,做各種“假設場景分析”并設定應對策略。故障隔離和服務降級,可以是人工觸發的,也可以由系統做事中自動判定和自動執行。
(7)訪問控制
應用系統在提供服務調用的時候,必須給出本系統服務的訪問控制策略,如最大的訪問能力、服務響應時長,以及超過該服務能力時的處理策略。調用方可根據上下游應用系統的訪問控制策略做好自己的故障隔離和服務降級措施。
(8)內部調用采用異步方式
眾所周知,多個應用系統串聯在一起的同步調用對性能、容量、可靠性都是極大的風險。當調用鏈條中的任意一環出現故障或緩慢,都會造成上下游其他系統處理緩慢(每一環存在大量的線程等待)或者處理失敗。而內部調用采用異步方式,相當于上下游系統之間都進行了緩沖。有效控制了單機故障的影響,以及單個應用處理緩慢的連鎖反應。
(9)避免硬編碼
各種硬編碼出現在代碼里,導致后續變更的業務影響難以評估到位,進而引發故障不在少數。硬編碼包括但不限于: IP 地址、主機設備名稱、帶機房信息的應用域名等等。對于一些特別的安全要求,如與銀行系統的互聯,要求以 IP白名單的方式而不能信任域名訪問,可將該 IP 放置在配置文件中,而非寫到編譯的代碼之中。
(10)系統分級和治理
不同等級的應用系統實施不同運維策略,如線下測試策略、應用發布策略、容量管理策略、監控報警策略、服務降級策略等。

9.6.2 運維內容

對于系統使用過程中出現的問題,應及時溝通,進行問題修正,以保證系統運行的穩定性。同時,應根據業務實際需求的變動和更新,定期對應用系統進行功能升級和更新,以保證應用系統功能適用當前的業務狀況。此外,需對維護情況進行詳細的記錄。應用系統運維主要工作包含以下內容:
(1)更正性維護
更正性維護針對系統開發階段已經發生而在系統測試過程中尚未發現的錯誤進行修正。在軟件測試過程中,沒有發現的錯誤,帶到維護階段,這些隱含的錯誤在某些特定的環境下會暴露出來。因此,需要修改在系統開發階段已經發生而在系統測試過程中尚未發現的錯誤。
(2)適應性維護
針對用戶外部環境、內部條件發生變化,系統維護人員需對系統提出新的要求進行修改。外部環境的變化,不僅包括計算機軟件的配置,而且包括數據庫、數據存貯方式在內的“數據環境”。
(3)完善性維護
在系統的使用過程中,由于業務處理方式和用戶對系統功能需求的提高,用戶往往會提出增加新功能或者修改已有功能的要求,例如修改輸入格式,調整數據結構使操作更簡單、界面更漂亮等等。完善性維護以滿足用戶所提出的增加新功能或修改已有功能以完善其性能的需求。。
(4)預防性維護
為減少或避免以后需要進行的上述維護而進行的維護。系統維護工作不應總是被動地等待用戶提出要求后才進行,應進行主動的預防性維護,即選擇那些還有較長使用壽命,目前尚能正常運行,但可能將要發生變化或調整的系統進行維護。
通過預防性維護為未來的修改與調整奠定更好的基礎。例如,將目前能應用的報表功能改成通用報表生成功能,以應付今后報表內容和格式可能的變化。對于系統使用過程中出現的問題,應及時溝通,進行問題修正,以保證系統運行的穩定性。同時,應根據業務實際需求的變動和更新,定期對軟件系統進行功能升級和更新,以保證軟件系統功能適用當前的業務狀況。此外,要進行詳細的記錄。
 

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