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1、农业大数据集成应用平台,2016年6月1日,建设思路,一、农业大数据时代,二、总体思路,三、建设规划,四、建设任务,五、建设前景,大数据，是近几年用来定义大信息量时代对于传统行业汇聚的数据多样性的一种描述，并不是简单的数据汇总，而是通过现有计算机技术对海量数据进行分析与挖掘，从而提供更强的决策数据依据、洞察行业本身存在的业务和流程优化能力，来适应快速、高增长率和多样化的行业资产。,一、农业大数据时代,一、农业大数据时代,季节性,地域性,多样性,数据及时,周期性,关联性强,大数据量,现代农业特点,分类杂多,数据无处不在,数据无时不有,大数据时代，随着硬件设备发展，计算机计算能力的提高，互联网的崛
2、起，数据呈现疯狂增长。,根据不完全统计，现代中国农业每年产生8000pb的数据存储。 其中：农业资源数据3500pb 农业生产数据2500pb 农业市场数据1000pb 农业管理数据1000bp,一、农业大数据时代,一、农业大数据时代,大数据时代，到底能给农业带来了什么？,大数据时代，还需要大量人工统计？,大数据农业对传统农业的数据数据采集与分析体系产生了巨大的挑战。 从数据采集，标准制定，数据清洗，数据分析，数据挖掘，数据展示等多方面要做人工处理到智能化处理的过度。 有了优质的数据依据，就可以从行业流程，行业知识，辅助决策中发现行业的更大潜力与价值。,一、农业大数据时代,一、农业大数据时代,
3、大量的数据如何使用？,大数据农业对传统农业的数据数据采集与分析体系产生了巨大的挑战。 从数据采集，标准制定，数据清洗，数据分析，数据挖掘，数据展示等多方面要做人工处理到智能化处理的过度。 有了优质的数据依据，就可以从行业流程，行业知识，辅助决策中发现行业的更大潜力与价值。,一、农业大数据时代,二、总体思路,问题5,问题4,问题3,问题1,问题2,存在问题,二、总体思路,信息 资源 管理 系统 数据 管理 融合 服务,信息库,分类,数据集,数据元,关联,汇聚,切分,转换,视图类,视图,关联,服务类,服务描述,申请,授权,调度监控,汇聚,录入,导入,Web服务,导出,数据查询,下载,推送,订阅,数
4、据集授权,字段授权,数据范围授权,敏感信息屏蔽,统计分析,数据统计,服务统计,第三方服务,数据建模,视图建模,服务管理,数据融合,数据录入,数据授权,数据查询,统计分析,二、总体思路,百分比分析,空白值分析,离散性分析,曲线分析,多表比对 更新,多表比对,元数据比对 更新,元数据比对,质量分析,比对更新,更新日志,更新通知,过程库,过程视图库,过程数据,坐标分析,同比分析,重复数据删除,重复数据比对,数据核心,二、总体思路,对表授权,对字段授权,对数据范围授权,敏感数据屏蔽规则,机构,用户,用户组,安全核心,二、总体思路,行业生产分析预判,大数据核心,三、总体规划,应用系统,综合分析系统,综合
5、管理系统,目标用户：普通工作人员 数据采集 行业预警 信息交互 流程化办公,目标用户：综合分析人员 信息统计 业务统计 多维度分析 决策支持,目标用户：各级管理人员 资源统一管理 应用统一管理 安全统一管理 流程统一管理,三、总体规划,信息资源库,企业应用系统,综合管理系统,综合分析系统,行业登记 行业基础数据管理 行业在线业务 行业预警 原材料数据,企业信息库 政策信息库 综合分析库 管理信息库 安全数据库 基础数据库,数据资源管理 数据整合处理 数据导出管理 历史数据管理 数据备份恢复,企业资料管理 行业信息管理 行业预警设定 线上业务设定 行业数据监管,公共数据接口管理 系统用户管理 企
6、业用户管理 企业应用授权 日志管理,行业现状分析 行业历史分析 行业统计分析 行业历史评价,销售数据分析 仓储数据分析 生产数据评估 原材料使用评估,三、总体规划,17,企业历史信息资源的整合与利用 行业历史信息资源的整合与利用 系统将为销售、生产、仓储等提供数据支撑 为领导决策提供数据依据,综合业务数据处理,企业历史数据管理,行业历史数据管理,数据分析与决策,生产数据管理,销售,仓储,生产,18,四、建设任务,管控体系,业务框架：内外部环境、职能部门业务目标、管理对象、工作任务、组织结构、管理体系、与外部门接口工作,应用框架：目标应用系统划分、应用功能模块、内外部接口,信息框架：数据模型体系
7、和数据质量管理体系，包括企业生产数据、行业历史信息数据、其它有效的数据,技术框架：网络/主机/存储/系统软件/中间件/应用软件技术架构与公共要求/COTS软件评估,规划、建设、应用、维护、评估管理框架,建设任务,基于现状，优先满足紧迫需求，建立目标框架的3-5年规划,1.业务框架,2.应用框架,4.技术框架,3.数据框架,建设框架,19,四、建设任务,业务框架,技术框架,信息框架,系统构建模型,NGOSS模型,TMF eTOM,TMF TAM,TMF SID,TMF TNA/TSA,NGOSS 生命周期,应用框架,分析过程,建设 方案,现状分析,参考案例,IT管控体系,20,四、建设任务,标
8、准 规 范 与 安 全 保 障 体 系,运 维 管 理 体 系,流程管理数据,21,四、建设任务,通过IT信息化技术实现三层应用架构，实现安全性、可伸缩的解决方案 通过服务器级应用扩展为不同的应用提供了良好的性能及扩展性 第一层：Web服务器，通过负载均衡等技术实现系统的性能和扩展性 第二层：应用服务器，通过分区技术和自定义组件来实现系统的高可用性和扩展性 第三层：数据服务器，通过分区技术实现系统的高性能和扩展性,Web 服务器,应用服务器,数据库服务器,终端客户端,四、建设任务,行业,销售,因特网,数据发布中心,生产,仓储,四、建设任务,采用SOA体系架构，通过构建通用集成平台，抽象封装业务
9、服务及数据应用，实现数据、应用、业务过程以及客户端访问的连接和调用,五、建设前景,架构：从分散到统一 各系统的技术架构从以往的各专业分散搭建向统一构架转变。从整个系统角度统一考虑硬件（存储、备份），数据采集（平台、接口、总线），以及上层应用呈现，才能满足应用本身的变动而不用耗费大量人力物力。,系统：从专业到综合 系统建设从传统的各专业建设向综合的应用服务系统建设转变。将企业与行业的各项数据进行整合；将信息管理、业务管理、统计分析、数据挖掘等管理职能整合；才能保障挖掘与分析的结果时效性。,数据：从封闭到共享 从以往各系统独立采集处理数据向统一数据采集、处理转变。建立统一的数据采集平台和数据服务平台，通过规范的接口提供给各个应用功能使用。提行业可用用数据的可控性和可靠性，并对多专业、多维度的数据进行关联分析，支撑未来业务发展。,五、建设前景,大数据 综合服务,销售系统,生产系统,数据分析,根据数据分析提供销售依据,从数据的使用特点，验证数据分析模式切实可行，模式规范有效，为企业提供依据,根据数据分析提供生产依据,根据数据分析提供仓储依据,仓储系统,谢谢！,2016年6月1日,
