闵行区大数据资源平台以标准化数据仓库建设为基础

在数据服务方面，是面向不同场景的数据产品和应用，包括面向非技术人员的自助取数系统、面向数据开发、面向分析师的自助分析系统、面向敏捷数据分析场景的BI产品、活动直播场景下的大屏幕系统、与用户画像相关的标签厂。本产品技术支撑体系，涵盖了数据中台建设的全过程，配合规范实施。

以奥威BI数据可视化工具为例，该工具采用自主研发的全面可视化ETL工具搭建数据中间站，可以避免使用开源ETL后两个系统反复检查数据的不便，避免开源ETL反馈问题后长期无人反应的尴尬。从短期来看，开源ETL工具不需要支付货币成本，但从长期来看，这两种情况都会给用户带来巨大的维护成本和风险。所以我们更倾向于推荐原厂原配的全面可视化ETL工具，用它来构建智能数据可视化分析所需的数据中台是再好不过了。

然而，在数字化的赋能下，我们不仅可以通过在线商店和SaaS系统与用户建立实时连接，而且可以在信息化的基础上，依靠数据中心相互开放财务、人事、销售、仓储和用户信息，最终形成大数据资产。

在企业的整个IT架构中，艾瑞报告称，EPM财务整合充分发挥财务数据中心的作用，向下整合业务软件的所有数据，打破数据孤岛；向上赋予业务管理权力，根据行业和场景进行细分，最终解决企业综合预算、财务合并、销售绩效管理和管理报表的问题，实现财务数据的联动和交互，通过实时分析、调整和预测，帮助企业管理层有效洞察和快速赋予决策权力。

公司单点登录

闵行区大数据资源平台以标准化数据仓库建设为基础，以数据中心建设为目标，以闵行区城市大脑建设为重点，实现政府数据、视频图像、IOT感知、地理信息、社会产业等全区域数据的收集、清理、处理，提升数据服务能力，以数据支撑业务，以业务补充数据，实现全区业务数据闭环，实现全区经济建设、规划布局、城市管理等全方位数据赋能。

二是建立技术支撑体系。构建分布式策略，构建微服务框架的敏捷技术平台；抽象提取数字业务主题，构建业务驱动的微服务能力中心；从业务需求场景出发，构建面向业务主题的智能数据中心；借助微服务的高复用性和高易用性，构建数字业务和场景安排中心。

建立数据中心，集中所有数据源的数据。统一数据分析口径后，BI系统可以快速准确地从海量数据中匹配数据，进行后续复杂的运算分析，加快企业获取数据可视化分析信息的效率，更快地辅助数据运营。这也是为什么很多企业在大数据时代全面到来后，建立一个完整的、适合自己的大数据智能可视化分析平台的重要原因。

由于数据中心统一清理整理多数据源，统一分析口径，构建数据分析模型，预设多种运营模式，既能满足部门级数据可视化分析的需要，又能满足企业级数据可视化分析，更能满足海量数据的智能可视化分析需求，自上而下满足整个企业不同部门、不同角色的数据可视化分析需求。

在前期和中期的快速发展阶段，系统架构往往更多的是考虑如何快速上线，如何支持更多的系统。但是单个机房的整体资源利用率总是有上限的，即使各种技术优化方法再有效，也很难有明显的提高，所以单个机房本身就成了系统瓶颈，表现在数据库连接不足，可用区域无法扩展，无法提供异地容灾。

你可能会遇到以下两种情况:第一种:配置数据，配置数据变化频率极低，但往往访问量还是很高的。之前做游戏服务开发的时候，这种场景很多，概率配置数据访问量很大，然后配置信息很少变化。其他基础服务的业务数据，比如商品中间站的商品信息，输入完成后很少改变，但是商品信息会被很多场景读取，导致更新低，读取高的特点。因此，我们得出结论，数据更新频率低，但读取频率高，非常适合缓存。

半云数字操作系统配备感知中心、学习中心、智能中心、服务中心、协同中心和数据中心，形成端边云协作的主动感知、开放合作、生态共享和数字智能闭环。具备边缘主动感知跨域治理、云持续学习进化服务治理、多元异构数据集成治理、感知评价决策三位一体城市治理、城市群级协同社会治理五大能力，赋予城市治理和领域应用场景权能。不同版本的用户快速衍生，如数字城市操作系统、数字园区操作系统、数字教育操作系统等。