银行行业大数据解决方案
银行大数据时代面临的挑战
1、银行离客户越来越远。在互联网交易链条中，银行所占比重越来越低，这使得银行越来越难以知道客户的消费行为；互联网金融的出现，在未来可能会超过以银行为中心的间接融资和以交易所为中心的直接融资模式，这会使得银行逐渐被边缘化。本质上是因为银行对于客户的了解程度，相对越来越弱。
2、客户不断流失难以挽回。市场竞争越来越激烈，银行意识到客户满意度的重要性，并将提升服务作为工作目标。在具体的操作过程中，银行关注产品特点，从服务质量、客户感知进行调查，试图找到解决办法。但是客户满意度却一直停留在原有水平。客户流失率也在不断上升。本质上是因为银行服务同质化。
3、客户维系成本不断攀升。随着互联网金融各类“宝宝”们冲击银行存款，抬升融资成本，银行越来越难以找到低价优质的资金，客户维系成本也不断攀升。银行客户维系陷入“理财收益高，客户多，收益下降，客户跑”的怪圈。本质上是由于银行无法对客户需求进行及时响应，只能通过价格这一唯一工具进行营销。
银行越来越意识到数据作为核心资产的地位，希望借助大数据的技术，聚合客户在银行内外的种种信息，深入洞察每个客户在银行内外的方方面面，以了解其兴趣、偏好、诉求，从而提供每一个客户个性化的产品与服务。
941大数据服务联盟银行大数据解决方案
941大数据服务联盟基于六年来专注于大数据的应用实践，为银行业提供端到端的整体解决方案，帮助银行实现海量多源异构数据的采集、整合，并运用大数据文本分析和数据挖掘技术，深入挖掘客户特征、需求，从而为银行向客户提供差异化服务和个性化产品、产品创新等提供数据支撑。整体解决方案如下：
银行业大数据应用
1、用户实时行为分析
互联网金融及第三方支付的出现，让银行用户流失严重，同时也更加不了解用户的需求。通过在银行官网、APP上部署采集访问用户实时行为的代码，让银行可了解用户在网上的行为特征、需求，拉近银行和用户的距离，从而为更精细化的服务提供数据依据。
实时行为包括：
用户分析：新增、活跃、沉默、流失、回流
渠道分析：渠道来源、渠道活跃、渠道流量质量
客户留存分析：留存用户（率）
客户体验度量：使用时长、地区分析、终端分析。。。
访问原因探查：访问时间、访问频次、停留时长、访问路径
2、个性化服务和资讯推荐
根据客户使用银行产品和服务的历史信息及在银行官网/APP上留下的实时信息，利用大数据文本分析和挖掘技术，分析客户的长期、短期偏好和需求，预测当下和潜在偏好和需求，为客户推荐个性化服务或资讯。
3、精准营销
面对银行存量客户交易不活跃，新客获取渠道少，渠道流量质量差等各类问题，941大数据服务联盟银行精准营销方案以用户出发，识别每个客户在银行内外的上网特征、金融产品消费偏好、金融渠道偏好、金融风险偏好、互联网消费偏好、互联网内容偏好、社交网络等信息，将用户特征匹配银行产品特征，从而将更合适的产品信息精准推送到合适的用户（群）。 新客的获取：基于采集的企业内外数据，在充分分析银行产品和服务特征的基础上，分析客户特征，从海量用户（互联网、App、邮箱等）中精确匹配到适合银行产品和服务的高价值、高净值客户，通过实时竞价广告（RTB）、EDM（个性化邮件营销）、搜索营销（SEM）等手段将产品和服务资讯推送给匹配的客户，帮助银行快速获取高价值客户。
存量客户营销：帮助银行从产品或者从客户出发，分析产品或客户的特征，运用口碑扩散模型、look-alike模型等，为产品找到合适的老客户，或者为老客户找到合适的产品，从而实现老客户的再营销，提高客户满意度，增强客户黏性。
对银行所有产品进行画像，形成统一的产品画像体系，从而对产品的特征、产品的销售情况、利润情况、新产品研发等提供参考。
产品全方位信息视图：通过产品画像体系，可以对具体产品的各项指标有个全面、直观的了解。主要特征包括：
基本信息：统一的产品号、产品名称、产品定义、产品上线时间、产品经理等信息。
产品的种类
按对资产负债表的影响分类：资产类产品、负债类产品、中间业务类产品。
按服务对象分类：对公产品、对私产品。
按业务特质分类：国际业务、信贷业务、结算业务、投资银行业务、信用卡业务等。
评价信息：产品积分、贡献度、当前评价信息和评价历史。
销售渠道：柜面渠道、网上银行渠道、手机银行渠道、直销银行渠道等。
产品规模：产品余额、产品客户数、单位时间内销售额、户均持有产品数等。
5、产品创新
通过对特定数据进行提取和分析、产品核算，清晰对比各类客户的产品覆盖率、产品使用率、产品黏度、产品收益，结合互联网舆情和友商的竞品信息，进而针对不同的客户群提出差异化的产品创新需求。
6、产品评价
根据产品后评价指标建设评价模型，实现对产品的系统评分。获取每个产品各指标数据，采用等级评分法等方法对数据进行标准化处理，反映每个产品的每项指标在组内产品中的排
序。评价指标包括：产品预期偏离度指标、产品综合效益指标、产品规模指标、产品质量指标等。
7、风险防范支持
风险防范重点关注个人客户在银行体系内外的负面信息，银行体系内的负面信息包括：信用卡逾期、贷款逾期、黑名单信息等，银行体系外的负面信息包括：P2P/小贷公司等黑名单信息、公检法的诉讼案件信息、国家行政机关处罚信息（工商、税务、一行三会、协会等）以及网上负面舆情（虚假宣传、误导消费者）等，从这些数据出发，全面评估个人客户在银行的风险等级，为银行的风险防范提供决策支持。
8、客户服务
帮助银行从采集的客音数据、问卷调查、互联网舆情等数据分析客户的抱怨、诉求和需求，从而为客户制定有针对性的服务策略。通过分析客音数据，挖掘客户对产品的诉求和抱怨信息，在后续和客户接触时，提供更符合客户预期的信息。基于360°用户统一视图，客服人员能全方位了解客户的基本信息、购买历史、投诉历史等，从而可以给客户推荐更合适的产品。
941大数据服务联盟银行大数据解决方案的价值
1、为银行建立用户数据中心，让银行更深入的了解用户，帮助银行实现以用户为中心的战略转型。
2、通过完善的大数据平台和针对性的大数据业务应用，提升银行用户体验，拉动银行收入，以及更有效的控制银行风险。
3、基于941大数据服务联盟大数据解决方案，持续积累数据资产，通过大数据构建银行自身的核心竞争力，积极应对互联网金融时代的挑战。
商业银行数据安全管理 规范 WEIHUA system office room 【WEIHUA 16H-WEIHUA WEIHUA8Q8-
商业银行数据安全管理规范 第1章总则 第1条本管理规范定义了XXXX商业银行数据安全管理方面的相关要求。 第2条本规范适用范围为涉及维护XXXX商业银行各类数据的安全管理员、系统管理员和业务管理员。 第3条XXXX商业银行的所有员工必须遵照数据安全管理规范，科技科加强管理，防止数据管理存在安全问题。如由于未遵循以上规范导致出现数据安全问题，相关部门和人员负有责任。 第4条本标准由XXXX商业银行科技科发布，对标准具有解释、增加和修改的权力。本规范自下发之日起正式执行。 第2章系统数据安全 第5条XXXX商业银行系统数据指XXXX商业银行中设备和系统的各种配置数据，如权限设置、存储分配、网络地址、硬件配置及其它系统配置参数等。 第6条应制定系统数据管理制度，对系统数据实行严格的安全与保密管理。系统数据管理制度应遵循以下原则： ●重要的系统数据应实施严格的安全保密管理，参见本规范“数据保密”小节。 ●对系统数据的操作应经过严格的身份鉴别与权限控制，防止非授权操作。 ●应采取有效措施防止系统数据的非法生成、变更、泄漏、丢失与破坏。 ●系统数据应进行核对审查，防止使用过程中产生误操作或被非法篡改。 ●系统数据的备份和恢复应符合本规范“数据备份和恢复”小节的要求。 ●对系统数据应实行专人管理。 第3章业务数据安全 第7条业务数据主要包括XXXX商业银行上各业务系统的用户数据、业务数据、统计数据及其它相关数据。
第8条各个业务管理部门应遵循以下原则制定具体的业务数据安全管理规定： ●重要的业务数据应实施严格的安全保密管理，参见本规范“数据保密”小节。 ●业务数据在系统中的保存时间应有最低限制。 ●业务数据应进行核对审查，防止使用过程中产生误操作或被非法篡改。 ●业务数据应及时、完整、真实、准确地转储到不可更改的介质上，并规定保存期限。 ●业务数据的备份和恢复应符合本规范“数据备份和恢复”小节的要求。 ●对业务数据应实行专人管理。 第4章数据备份与恢复 第9条XXXX商业银行相关数据的备份与恢复应遵循： ●数据备份媒介应采用性能可靠、不宜损坏的介质，如磁带、光盘等。 ●XXXX商业银行中的网络设备和主机系统的配置信息在每次更新后及时备份，更新前的备 份按需要保存一定时间。 ●XXXX商业银行中的网络设备和主机系统的数据库信息应进行备份。对重要数据应做到定 期全备份和增量备份，并配备可靠的备份设备。 ●备份数据应进行检查，以保证其有效性和可用性。 ●备份数据的物理介质应注明数据的来源、备份日期、恢复步骤等信息，并置于安全环境 保管。 ●备份数据的恢复需经主管人员签字认可后，方可进行。 ●过期的备份数据应经主管人员认可后，方可销毁。 第5章数据保密 第10条XXXX商业银行数据保密的范围包括XXXX商业银行网络组织、系统软件、业务数据及用户数据等重要数据，另外还包括XXXX商业银行为生产通信、科研通信、办公通信、机要通信、党政专用通信提供的通信手段及保障措施。
银行行业大数据解决方案 银行大数据时代面临的挑战 1、银行离客户越来越远。在互联网交易链条中，银行所占比重越来越低，这使得银行越来越难以知道客户的消费行为；互联网金融的出现，在未来可能会超过以银行为中心的间接融资和以交易所为中心的直接融资模式，这会使得银行逐渐被边缘化。本质上是因为银行对于客户的了解程度，相对越来越弱。 2、客户不断流失难以挽回。市场竞争越来越激烈，银行意识到客户满意度的重要性，并将提升服务作为工作目标。在具体的操作过程中，银行关注产品特点，从服务质量、客户感知进行调查，试图找到解决办法。但是客户满意度却一直停留在原有水平。客户流失率也在不断上升。本质上是因为银行服务同质化。 3、客户维系成本不断攀升。随着互联网金融各类“宝宝”们冲击银行存款，抬升融资成本，银行越来越难以找到低价优质的资金，客户维系成本也不断攀升。银行客户维系陷入“理财收益高，客户多，收益下降，客户跑”的怪圈。本质上是由于银行无法对客户需求进行及时响应，只能通过价格这一唯一工具进行营销。 银行越来越意识到数据作为核心资产的地位，希望借助大数据的技术，聚合客户在银行内外的种种信息，深入洞察每个客户在银行内外的方方面面，以了解其兴趣、偏好、诉求，从而提供每一个客户个性化的产品与服务。
941大数据服务联盟银行大数据解决方案 941大数据服务联盟基于六年来专注于大数据的应用实践，为银行业提供端到端的整体解决方案，帮助银行实现海量多源异构数据的采集、整合，并运用大数据文本分析和数据挖掘技术，深入挖掘客户特征、需求，从而为银行向客户提供差异化服务和个性化产品、产品创新等提供数据支撑。整体解决方案如下： 银行业大数据应用 1、用户实时行为分析 互联网金融及第三方支付的出现，让银行用户流失严重，同时也更加不了解用户的需求。通过在银行官网、APP上部署采集访问用户实时行为的代码，让银行可了解用户在网上的行为特征、需求，拉近银行和用户的距离，从而为更精细化的服务提供数据依据。 实时行为包括： 用户分析：新增、活跃、沉默、流失、回流 渠道分析：渠道来源、渠道活跃、渠道流量质量 客户留存分析：留存用户（率）
某大型国有银行大数据营销案例 项目背景 随着互联网金融对传统银行业务的不断冲击，银行业变革需求迫切，做为互联网+金融的先锋，某大型国有银行早已布局了银行电商平台，但该电商平台需要通过大数据技术实现个性化商品推荐，提高网站的用户体验、客单价和复购率，同时希望能够搭建用户画像和用户分析系统，帮助运营人员优化网站运营。 项目目标 1、在该银行的电商商城上为用户提供精准实时的个性化推荐服务 2、提供网站运营智能分析工具 3、提供可视化分析报告 941大数据服务联盟解决方案： 1、个性化站内推荐 （1）部署代码，采集数据 通过js部码的方式，在商城网站的PC端和手机客户端采集商品信息和用户行为等非敏感信息，包括商品编号、商品名称、商品品类、页面访问、浏览品类、浏览单品、搜索、添加购物车等。 （2）建立推荐模型 对于收集上来的商品和用户行为信息，经过算法模型的处理变换为多种形式的个性化推荐模
型，并结合掌握的外部全网数据，形成更精确的推荐结果。 （3）进行精准的个性化推荐 基于场景引擎、规则引擎、算法引擎、展示引擎以及流处理平台和批处理平台进行个性化数据运营，形成个性化推荐方案，推荐的内容包括商品、广告、活动、商家等。 2、智能分析引擎 （1）客户画像 将商城的数据与全网数据整合，了解用户在其它电商、社交平台、APP上的外部行为，提供更准确的客户画像。 （2）商业分析和网站运维分析 整合商城前后端数据，提供基于流量、通路、访客、会员、客户行为、商品、订单、融资等的数据分析，通过分析引擎，向业务人员展示电子商务的核心数据情况，满足商业分析（BA）和网站运维分析(WA)的需求。 （3）算法和效果评估 建立完整的客户行为分析引擎，包括基于多种算法产生的客户行为模型和最终的效果评估优化等。 3、可视化数据分析报告 （1）可视化数据分析报告系统。 通过分析引擎，以行业通用的方式展示流量、通路、访客、会员、客户行为、商品、订单、融资等可视化数据报告；向行内运营后台、店铺后台进行数据输出。 （2）灵活的报表展现。
银行,大数据,解决方案 篇一：商业银行-大数据建设规划 XX银行大数据建设规划 一、项目背景 随着信息化程度的加深，以及移动互联网、物联网的崛起，人们产生的数据急剧膨胀，传统的数据处理技术难以支撑数据大量的增长和处理能力。经过近几年的发展，大数据技术逐步成熟，可以帮助企业整合更多的数据，从海量数据中挖掘出隐藏价值。大数据已经从“概念”走向“价值”，逐步进入实施验证阶段。人们越来越期望能实现海量数据的处理，从数据中发现价值。数据越来越成为一种重要的资产。在XX年Gartner技术炒作曲线的报告中也体现了大数据技术将走向实际应用。 我行已深刻认识到数据战略对企业运营以及企业未来发展方向的重要性。互联网金融的本质是金融，核心是数据，载体是平台，关键是客户体验，发展趋势是互联网与金融的深度融合，要提升大数据贡献度。因此，要深化互联网思维理念，稳步推进互联网金融产品和服务模式创新，积极利用移动互联网、大数据等新技术新手段，沉着应对冲击和挑战，实现传统金融与互联网金融的融合发展。做好海量异构数据的专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理，深度挖掘数据内含的巨大价值，探索银行业务创新，实现数据资
源的综合应用、深度应用，已成为提升企业核心竞争力，实现企业信息化可持续发展的关键途径。按照行领导部署，信息科技部组织力量对大数据技术进行研究，完成对市场上主流的大数据平台及应用技术预研，征求业务部门建议，提出项目建设要求。 二、建设目标 以大数据项目建设作为契机，凝聚我行优势力量，全面梳理数据 资源，完善数据体系架构，自主掌握大数据关键技术，加速大数据资源的开发利用,将数据决策化贯穿到经营管理全流程，建设智慧银行，提升核心竞争力。 （一）建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 构建大数据平台，实现更广泛的半结构化、非结构化数据集中采集、存储、加工、分析和应用，极大地丰富我行的信息资源，同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起，形成基础数据体系，提供支撑经营管理的各类数据应用。 （二）开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 建设离线数据分析、实时数据/流数据分析集群和各类数据分析集市，提供高性能可扩展的分布式计算引擎，通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段，对丰富的大数据资源进行开发使用，并将数据决策化过程结合到风控、营销、
银行大数据解决方案 The manuscript was revised on the evening of 2021
银行大数据解决方案
一、项目背景 2015年8月31日，国务院印发了《促进大数据发展的行动纲要》，这一战略性文件为我国大数据发展与应用提供了指导纲领和政策保障。在数据已成为银行重要资产和宝贵资源的形势下，《纲要》也为银行利用大数据推动转型发展指明了方向和实施路径，带来了发展新机遇。 当前中国银行业正在步入大数据时代的初级阶段。经过多年的发展与积累，目前银行业的数据量已经达到100TB以上级别，并且非结构化数据量正在以更快的速度增长。银行业在数据方面有天然的优势：一方面，银行在业务开展过程中积累了包括客户身份、资产负债情况、资金收付交易等大量高价值密度的数据，这些数据在运用专业技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，银行具有较为充足的预算，可以吸引到实施大数据的高端人才，也有能力采用大数据的最新技术。 总体来看，尽管大数据在银行业的应用刚刚起步，目前影响还比较小，但是从发展趋势来看，应充分认识大数据带来的深远影响。银行业需要进行统一的大数据平台建设，建立综合预测分析体系，整合生产系统数据资源。在此基础上与《纲要》规划的信用信息共享交换平台和公共机构数据统一开放平台有效对接，双管齐下扩展数据来源和采集渠道。这可以一方面高效收集、有效整合企业和社会公共数据，掌握企业真实需求，实现精准营销。尤其可通过农业农村信息综合服务和农业资源要素数据共享，获取三农数据和小微企业数据，解决数据挖掘和分析难点，提升三农和小微金融服务水平。另一方面利用平台动态监控企业经营及个人信用变化情况，强化信用风险智能化管理和预警，降低信用评估、风险控制的难度和不确定性，实现风险管控和精准营销的双重收益。
随着网络的快速发展，各金融企业之间的竞争也日益激烈，主要是通过提高金融机构的运作效率，为客户提供方便快捷和丰富多彩的服务，增强金融企业的发展能力和影响力来实现的。为了适应这种发展趋势，银行在改进服务手段、增加服务功能、完善业务品种、提高服务效率等方面做了大量的工作，以提高银行的竞争力，争取更大的经济效益。而实现这一目标必须通过实现金融电子化，利用高科技手段推动金融业的发展和进步，银行外联网络的建设为进一步提高银行业服务手段，促进银企的发展提供了有力的保障，并且势必为银行业的发展带来巨大的经济效益。 然而随着网络应用不断扩大，它的反面效应也随着产生。通过网络使得黑客或工业间谍以及恶意入侵者侵犯和操纵一些重要信息成为可能，因而引发出网络安全性问题。正如我国著名计算机专家沈昌祥院士指出的："信息安全保障能力是21世纪综合国力、经济竞争实力和生存能力的重要组成部份，是世纪之交世界各国在奋力攀登的制高点"。二十世纪未，美国一些著名网站、银行、电子商务网站造受黑客攻击；黑客入侵微软窃取源代码软件等重要案件，都证明了网络安全的严重性，因此，解决银行外联网络安全问题刻不容缓。 一银行外联网络安全现状 1、银行外联种类 按业务分为： 银行外联业务种类繁多，主要有：证银联业务、社保IC卡、房改公积金管理系统、代收中联通话费、代收移动话费、同城清算、人行税银库企系统、人行银行信贷登记系统、金融统计数据报送、国际收支数据报送、电子口岸、代收电费、代扣社保费、代收国税、代收地税、代收固话费、财局国库集中系统、统发工资系统、代收财政罚款、物业维修基金、非税系统、重要客户系统等等。 按单位分： 随着外联业务的不断扩大，外联单位也不断增加，主要有：各个证券公司、社保局、房改办、联通公司、移动公司、海关、电力公司、国税局、地税局、电信公司、供水公司、政府政务网、人行金融网、银行的重客单位等等。 按线路分： 外联线路主要以专线为主，部分外联业务采用拨号方式，线路类型主要有：幀中继、SDH、DDN、城域网、拨号等。 2、提供外联线路的运营商 根据外联单位的不同需求，有多家运营商提供线路服务，主要有：电信公司、盈通公司、网通公司、视通公司等
银行大数据解决方案
一、项目背景 2015年8月31日，国务院印发了《促进大数据发展的行动纲要》，这一战略性文件为我国大数据发展与应用提供了指导纲领和政策保障。在数据已成为银行重要资产和宝贵资源的形势下，《纲要》也为银行利用大数据推动转型发展指明了方向和实施路径，带来了发展新机遇。 当前中国银行业正在步入大数据时代的初级阶段。经过多年的发展与积累，目前银行业的数据量已经达到100TB以上级别，并且非结构化数据量正在以更快的速度增长。银行业在数据方面有天然的优势：一方面，银行在业务开展过程中积累了包括客户身份、资产负债情况、资金收付交易等大量高价值密度的数据，这些数据在运用专业技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，银行具有较为充足的预算，可以吸引到实施大数据的高端人才，也有能力采用大数据的最新技术。 总体来看，尽管大数据在银行业的应用刚刚起步，目前影响还比较小，但是从发展趋势来看，应充分认识大数据带来的深远影响。银行业需要进行统一的大数据平台建设，建立综合预测分析体系，整合生产系统数据资源。在此基础上与《纲要》规划的信用信息共享交换平台和公共机构数据统一开放平台有效对接，双管齐下扩展数据来源和采集渠道。这可以一方面高效收集、有效整合企业和社会公共数据，掌握企业真实需求，实现精准营销。尤其可通过农业农村信息综合服务和农业资源要素数据共享，获取三农数据和小微企业数据，解决数据挖掘和分析难点，提升三农和小微金融服务水平。另一方面利用平台动态监控企业经营及个人信用变化情况，强化信用风险智能化管理和预警，降低信用评估、风险控制的难度和不确定性，实现风险管控和精准营销的双重收益。
商业银行数据安全保护体系的建设思路一、前言 近年来，随着商业银行信息化的发展，信息系统越来越多的使用于日常工作，成为不可或缺的工具和手段。银行通过信息化大大提高其生产效率，从传统的柜面银行与24小时自助银行，再到手机银行，微信银行。银行的业务受理无论在空间和时间上都得到了极大的拓展，依赖于信息系统的发展而运行发展并壮大。 但是当银行正在利用信息化技术高效率的进行跨地域、跨国家的信息交流时，海量的如客户资料、营销方案、财务报表、研发数据等关乎企业核心竞争力的机密数据也随之被传输。信息技术本身的双刃剑特性也在组织网络中不断显现：强大的开放性和互通性催生了商业泄密、网络间谍等众多灰色名词，“力拓案”、“维基泄密”等事件让信息安全事件迅速升温，信息防泄密成为商业银行越来越关注的焦点。 我们结合目前数据保护技术现状及个人数据保护建设经验，对商业银行数据保护建设思路进行梳理。 二、商业银行数据保护的困境 2.1数据存在形式多、访问人员多、存储分散、易传播 在商业银行内部，有海量电子数据，纸质数据，且一直处于动态增长状态，如用户基本信息，账户信息;应用系统源码，需求说明，设计说明文档：系统的用户名和密码;系统交付及规划资料：网络拓扑图、IP地址清单;安全设备的告 警和自动生成的报告、日志;甚至于一些管理决策支撑信息：如银行经营状况分析报表、某分行业务经营报告、风险管理报告;市场推广活动情况、后督工作记录、拆借操作记录、贷款审批与发放记录、客户征信、董事会、股东会议等会议
纪要等等。 这些数据大部分数据被分散存储在全行办公人员PC电脑中，移动存储介质中或个人邮箱中。这种分散的数据存储方式给商业银行数据保护工作带来很大的困扰，同时，人员办公又存在地域上的不集中，一旦发生数据泄露，会很快在全省及至全国范围内扩散。再者，每个机构对员工日常要求和管理的标准高低不一，人员安全意识不均衡，进一步增加了数据保护的难度。 2.2数据泄露途径多 从数据存储侧泄露来看，这些数据被存放于办公PC，个人笔记本，个人邮箱，移动办公设备以及移动存储设备中。尤其是可移动办公设备和移动存储设备，容易因丢失或失窃发生数据泄露。 从数据泄露手段角度看，互联网邮箱，公有云网盘，WEB类应用都会成为用户存储和传播企业数据的工具。如某银行为了防止内部数据外泄，将所有办公终端U口全部进行了禁用。但其有一个办公业务应用，是内外网互通的，允许用户上传文档。为了便于日常文件传输，很多用户将大量的数据上传到了此平台。结果，这台应用服务器被攻击，上面存储的大量敏感数据被下载。 从数据泄露人员来看，商业银行内部办公人员，外部黑客，第三方外包人员以及合作单位或设备维护人员都有可能造成数据泄露。 2.3数据价值定义不明确，保护工作重点不突出 在有些商业银行没有明确的数据价值定义标准，或者数据价值宣传教育不到位，致使工作人员对手里掌握和拥有的数据不能进行很好的估值，自然而然，对其泄露后产生的后果也就无从评估了。2016年，沈阳某银行在其装修期间将客户资料当废品进行处理，就是一期对客户资料价值错误评估的典型案例。设想，
银行安全保障体系建设解决方案 1. 银行行业安全保障体系的建设背景 随着我国金融改革的进行，各银行纷纷将竞争的焦点集中到服务手段上，不断加大信息化建设投入，扩大计算机网络规模和应用范围成为一种趋势，但是应该看到，信息化在给银行带来利益的同时，也给银行带来了新的安全问题。由于银行信息网络中处理、传输、存贮的都是金融信息，对其进行攻击将获得巨额的金钱；而且，对银行信息网络的攻击，可能造成对国家经济的直接损失。因此无论从银行信息网络的受关注程度，还是银行信息网络的重要性的角度，都导致银行信息网络的安全问题日益突出。 对于一般的商业银行，其重要的业务及其支持信息系统包括： 生产业务系统； 办公业务系统； 中间业务； 网上银行系统。 银行所有重要的业务无不建立在网络平台上，确保信息系统网络平台的安全性、可靠性将至关重要，同时银行业务及信息系统的复杂性决定了必须从安全策略、安全管理、安全运作和安全技术四个方面综合考虑。 2. 银行行业安全保障体系的建设目标 银行信息安全工作是针对银行各信息系统中存在的信息安全风险而开展的。银行的信息安全战略则是从银行的业务需求出发，遵从风险管理的理念，在银行信息技术战略规划的基础上，借鉴国际最佳实践经验，为全面指导银行的信息安全工作而制定的方针政策，并实现以下的建设目标 1、保障业务持续，促进业务发展(最终目标) 信息安全必须为业务服务，脱离业务的信息安全也就失去了其真正的意义。随着银行业务的发展，银行对信息系统的依赖越来越高，因此信息安全的重要性也就越来越突出。银行数据大集中工程项目的实施和全行业务数据的集中处理，使银行业务服务的连续性风险也随之集中。 另一方面，随着信息技术的飞速发展，信息技术已实现了从支持业务发展到促进业务发展的转变，信息安全的含义也从保障系统的稳定运行发展到全面促进业务开展。例如互联网的发展已使银行的业务开展突破了时间和空间的限制，大大推进了业务的发展，甚至在一定程度上已改变了业务模式。因此银行的信息安全建设必须能保证新技术运用的安全，使其能在保证安全的情况下发挥巨大的业务促进作用。 2、保证信息的机密性、完整性和可用性(直接目标) 信息机密是指信息仅可让授权获取的人士访问。 信息完整是指保护信息和处理方法的准确和完善。 信息可用是指确保授权人需要时可以获取信息和相应的资产。 信息安全必须保证信息的机密性、完整性和可用性，这是信息安全建设的重要目标。信息的保密性、完整性和可用性对保持银行的竞争优势、效益、法律法规符合性和商务形象都是至关重要的。银行的许多信息都高度机密，不允许外泄，也不允许未经授权的访问，如客户信息、交易信息等，如果不能保证信息的机密性，那不仅可能会被竞争对手所利用，还可能要负法律责任。 银行对信息的完整性也有很高的要求，如果业务信息不完整，甚至出错，那势必会引起业务的混乱，给银行带来很大的负面影响，信息的完整直接关系到信息是否可用，当部分和全部信息被破坏或丢失，导致信息的不可用时，对银行造成的冲击和损失将会是无法估量的。因此，银行信息安全的建设必须以保证信息的机密、完整和可用为战略目标，这是银行的需
某大型国有银行大数据营销案例项目背景 随着互联网金融对传统银行业务的不断冲击，银行业变革需求迫切，做为互联网+金融的先锋，某大型国有银行早已布局了银行电商平台，但该电商平台需要通过大数据技术实现个性化商品推荐，提高网站的用户体验、客单价和复购率，同时希望能够搭建用户画像和用户分析系统，帮助运营人员优化网站运营。 项目目标 1、在该银行的电商商城上为用户提供精准实时的个性化推荐服务 2、提供网站运营智能分析工具 3、提供可视化分析报告 941大数据服务联盟解决方案： 1、个性化站内推荐 （1）部署代码，采集数据 通过js部码的方式，在商城网站的PC端和手机客户端采集商品信息和用户行为等非敏感信息，包括商品编号、商品名称、商品品类、页面访问、浏览品类、浏览单品、搜索、添加购物车等。 （2）建立推荐模型
对于收集上来的商品和用户行为信息，经过算法模型的处理变换为多种形式的个性化推荐模型，并结合掌握的外部全网数据，形成更精确的推荐结果。（3）进行精准的个性化推荐 基于场景引擎、规则引擎、算法引擎、展示引擎以及流处理平台和批处理平台进行个性化数据运营，形成个性化推荐方案，推荐的内容包括商品、广告、活动、商家等。 2、智能分析引擎 （1）客户画像 将商城的数据与全网数据整合，了解用户在其它电商、社交平台、APP上的外部行为，提供更准确的客户画像。 （2）商业分析和网站运维分析 整合商城前后端数据，提供基于流量、通路、访客、会员、客户行为、商品、订单、融资等的数据分析，通过分析引擎，向业务人员展示电子商务的核心数据情况，满足商业分析（BA）和网站运维分析(WA)的需求。 （3）算法和效果评估 建立完整的客户行为分析引擎，包括基于多种算法产生的客户行为模型和最终的效果评估优化等。 3、可视化数据分析报告 （1）可视化数据分析报告系统。
银行业金融大数据服务平台项目 规划书
项目介绍 1.1项目背景 银行业一直是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。银行的信息化进程先后经历过业务电子化、数据集中化、管理模型化等阶段，如今随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。 目前，国内银行都积累了海量的金融数据，包括各类结构化、半结构化、非结构化数据，数据量巨大，存储方式多样。但是这些海量数据还没得到充分利用，显得价值含量较低。只有经过合适的预处理、模型设计、分析挖掘后，才能发现隐藏在其中的潜在规律。而应用大数据分析技术，可以从海量的、不完全一致的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。银行可以利用这些信息和知识来提升金融业务的服务效率和管理水平，银行的关键业务也能从中获得巨大收益。 银行在大数据技术应用方面具有天然优势：一方面，银行在业务开展过程中积累了大量有价值数据，这些数据在运用大数据技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，银行在资金、设备、人才、技术上都具有极大的便利条件，有能力采用大数据的最新技术。建立“金融大数据服务平台”，可以通过对金融数据的挖掘、分析，创造数据增值价值，提供针对银行的精准营销、统一广告发布、业务体验优化、客户综合管理、风险控制等多种金融服务。 1.2业务需求 目前，银行客户对数据的利用仍是以各类统计报表为主，存在以下重大弊端： 1.对数据的分析仅按照固定项目，对业务情况进行事后统计分析和监控。实际上没有 找到隐藏在数据背后的原因，数据深度分析和数据挖掘能力不足。 2.对数据的分析仅作为专项的统计分析结果输出，对于数据间的因果影响、相关性分 组或关联规则、聚类、描述和可视化等工作尚未开展，数据关联分析能力不足。 3.统计分析侧重在事后的数据汇总，难以从数据汇总中得到客户服务事件发生的规律， 以及前瞻性判断，数据的预测性分析能力不足。
大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发
展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
xxx有限公司 大数据平台项目方案 文件编号： 受控状态： 分发号： 修订次数：第 1.0 次更改持有者：
大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。
XX银行大数据建设规划 北江 2015/6/25 一、项目背景 随着信息化程度的加深，以及移动互联网、物联网的崛起，人们产生的数据急剧膨胀，传统的数据处理技术难以支撑数据大量的增长和处理能力。经过近几年的发展，大数据技术逐步成熟，可以帮助企业整合更多的数据，从海量数据中挖掘出隐藏价值。大数据已经从“概念”走向“价值”，逐步进入实施验证阶段。人们越来越期望能实现海量数据的处理，从数据中发现价值。数据越来越成为一种重要的资产。在2014年Gartner技术炒作曲线的报告中也体现了大数据技术将走向实际应用。 我行已深刻认识到数据战略对企业运营以及企业未来发展方向的重要性。互联网金融的本质是金融，核心是数据，载体是平台，关键是客户体验，发展趋势是互联网与金融的深度融合，要提升大数据贡献度。因此，要深化互联网思维理念，稳步推进互联网金融产品和服务模式创新，积极利用移动互联网、大数据等新技术新手段，沉着应对冲击和挑战，实现传统金融与互联网金融的融合发展。做好海量异构数据的专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理，深度挖掘数据内含的巨大价值，探索银行业务创新，实现数据资源的综合应用、深度应用，已成为提升企业核心竞争力，实现企业信息化可持续发展的关键途径。按照行领导部署，信息科技部组织力量对大数据技术进行研究，完成对市场上主流的大数据平台及应用技术预研，征求业务部门建议，提出项目建设要求。 二、建设目标
以大数据项目建设作为契机，凝聚我行优势力量，全面梳理数据资源，完善数据体系架构，自主掌握大数据关键技术，加速大数据资源的开发利用,将数据决策化贯穿到经营管理全流程，建设智慧银行，提升核心竞争力。 （一）建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 构建大数据平台，实现更广泛的半结构化、非结构化数据集中采集、存储、加工、分析和应用，极大地丰富我行的信息资源，同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起，形成基础数据体系，提供支撑经营管理的各类数据应用。 （二）开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 建设离线数据分析、实时数据/流数据分析集群和各类数据分析集市，提供高性能可扩展的分布式计算引擎，通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段，对丰富的大数据资源进行开发使用，并将数据决策化过程结合到风控、营销、营运等经营管理活动。 （三）培养大数据人才队伍，建立大数据分析能力 结合大数据项目的落地实施，建立起一支大数据技术和分析人员队伍，具备自主运营和开发大数据的能力，以更好推动业务创新，提升我行核心竞争力。 三、发展趋势 近年来，银行业大力发展面向客户的新一代核心业务系统，信息系统建设日趋完备，电子银行等在线金融服务大幅增长，在提升客户体验和风险管控能力、满足监管各项要求的同时，形成并储存了庞大的可用数据资源。银行业的数据资源不仅包括存贷汇等结构化数据，也包括客户浏览痕迹、在线交易记录等非结构化数据，还包含客户电话语音、网点视频等非结构化数据。2012年，银行业的电话记录数
集团公司大数据平台整体建设方案
目录 1项目概述 (11) 1.1建设背景 (11) 1.1.1集团已有基础 (11) 1.1.2痛点及需提升的能力 (11) 1.1.3大数据趋势 (12) 1.2建设目标 (12) 1.2.1总体目标 (12) 1.2.2分阶段建设目标 (13) 1.3与相关系统的关系 (13) 1.3.1数据分析综合服务平台 (13) 1.3.2量收系统 (14) 1.3.3金融大数据平台 (15) 1.3.4各生产系统 (15) 1.3.5CRM (15) 1.4公司介绍和优势特点 (15) 1.4.1IDEADATA (15) 1.4.2TRANSWARP (17) 1.4.3我们的优势 (18) 2业务需求分析 (21) 2.1总体需求 (21) 2.2数据管理 (22) 2.2.1数据采集 (23) 2.2.2数据交换 (23) 2.2.3数据存储与管理 (23) 2.2.4数据加工清洗 (24) 2.2.5数据查询计算 (24) 2.3数据管控 (25) 2.4数据分析与挖掘 (26)
2.6量收系统功能迁移 (27) 3系统架构设计 (28) 3.1总体设计目标 (28) 3.2总体设计原则 (28) 3.3案例分析建议 (29) 3.3.1中国联通大数据平台 (29) 3.3.2恒丰银行大数据平台 (36) 3.3.3华通CDN运营商海量日志采集分析系统 (48) 3.3.4案例总结 (53) 3.4系统总体架构设计 (54) 3.4.1总体技术框架 (54) 3.4.2系统总体逻辑结构 (57) 3.4.3平台组件关系 (59) 3.4.4系统接口设计 (64) 3.4.5系统网络结构 (68) 4系统功能设计 (70) 4.1概述 (70) 4.2平台管理功能 (70) 4.2.1多应用管理 (70) 4.2.2多租户管理 (74) 4.2.3统一运维监控 (75) 4.2.4作业调度管理 (94) 4.3数据管理 (96) 4.3.1数据管理框架 (96) 4.3.2数据采集 (98) 4.3.3数据交换 (101) 4.3.4数据存储与管理 (102) 4.3.5数据加工清洗 (120) 4.3.6数据计算 (121)
精心整理银行大数据解决方案
一、项目背景 2015年8月31日，国务院印发了《促进大数据发展的行动纲要》，这一战略性文件为我国大数据发展与应用提供了指导纲领和政策保障。在数据已成为银行重要资产和宝贵资源的形势下，《纲要》也为银行利用大数据推动转型发展指明了方向和实施路径，带来了发展新机遇。 当前中国银行业正在步入大数据时代的初级阶段。经过多年的发展与积累，目前银行业的数据量已经达到100TB以上级别，并且非结构化数据量正在以更快的速度增长。银行业在数据方面有天然的优势：一方面，银行 析难点，
二、银行大数据平台总体框架 2.1银行大数据平台框架概述 银行大数据建设是基于已有的信息化基础，充分利用和整合已有信息化资源，打破行业、部门之间的信息壁垒，运用大数据技术进行采集、加工、建模、分析，将数据价值融入到金融之中，从而提升创新能力和产品服务能力。 （1 （2 （3 2.2 维护响应上同用户积极配合，确保系统的可靠；对数据指标要保证完整性，准确性。 安全性：针对系统级、应用级、网络级，均提供合理的安全手段和措施，为系统提供全方位的安全实施方案，确保企业内部信息的安全。大数据技术必须自主可控。 先进性：涵盖结构化，半结构化和非结构化数据存储和分析的特点。借鉴互联网大数据存储及分析的实践，使平台具有良好的先进性和弹性。支撑当前及未来数据应用需求，引入对应大数据相关技术。 平台性：归纳整理大数据需求，形成统一的大数据存储服务和大数据分析服务。利用多租户,实现计算负荷和数据访问负荷隔离。多集群统一管理。 分层解耦：大数据平台提供开放的、标准的接口，实现与各应用产品的无缝对接
高校大数据专业教学科研平台建设方案 一、项目建设的意义及目的 芝诺数据自主研发的高校大数据教学科研平台以校企联合培养模式为手段，通过校企合作联合培养机制，让企业、行业深度参与人才培养过程，逐步实现校企共同制定培养目标、共同建设课程体系和教学内容、共同实施培养过程、共同把控培养质量，全面提升学生的应用实践能力。该平台以应用型人才培养为目标定位，在以解决现实问题为目的的前提下，使培养的学生有更宽广和跨学科的知识视野，注重知识的实用性，有创新精神和综合运用知识的能力。注重培养学生具有在创新中应用、在应用中创新的能力，让学生真正学会大数据行业各个岗位真正的职业技能。 二、功能模块和建设思路 芝诺大数据教学科研平台构建总体分为三大部分，一是平台硬件，二是教学与实验支撑系统（包括：芝诺数据综合分析ZDM平台、芝诺数据教学实训平台），三是产品服务体系。 具体如下：
教学与实验支撑系统由芝诺数据综合分析ZDM平台和芝诺数据教学实训平台构成，教学与实验支撑系统部署在大数据教学科研一体机中。 二、项目建设的目标及内容 1、项目建设目标 1）平台的建设能让高校大数据专业与实际应用相结合，提高学生的学习、实践和创新创业能力，能够培养实用性人才所需的专业能力，提升教学效果与就业率，为“大数据时代”的创新人才培养做出贡献。 2）平台的建设将支撑大数据去冗降噪、大数据融合、大数据可视化等关键技术研究，能够服务于学校的教学和科研，有助于大数据方向发展和自主创
新，有利于创新团队培育和高水平研究成果积累，有利于提升教师的教学和科研水平，推动教学和科研团队建设。 3）平台的建设搭建可以发挥学校的行业优势，体现学校办学特色，推进与国内外高校、科研机构和企业间的产学研合作，开展项目合作研究和人才培养，促进科研成果转化，促进产学研协同创新。 4）平台的建设有利于促进学科交叉与融合。 2、项目建设内容 1）模块一：平台相关硬件建设 本模块主要包含：大数据教学科研一体机 技术参数：
媒体行业大数据解决方案 行业痛点 目前媒体网站已不再是单一的内容为王时代，在大数据时代，用户体验是各网站制胜的重点。如何提供更好的用户体验，提升用户粘性，增加用户回访，以及提升媒体价值，成为媒体网站的重要命题。 大数据时代，媒体网站面临三大挑战。其一，如何进行引流？比如说，流量来源于哪，不同渠道的用户特征，如何评估渠道流量的价值等等。其二，如何实现用户增值？比如说，不同用户的需求是什么，如何分析用户价值，如何降低高价值用户流失，如何增强用户的互动等等。其三，如何提升广告投放ROI？比如说，如何将非黄金位变现，如何准确定位用户，如何提升广告投放精准度等等。 解决方案 针对媒体行业的具体情况，百分点提出了“引流、增值和投放三步走”的大数据解决方案。 其一，对渠道价值进行分析，寻找最佳引流渠道。通过用户来源及各渠道价值的分析，为引流策略提供数据依据。具体说，用户来自哪些渠道，每个来源引流的历史趋势如何，这些用户的特征是如何呈现的，为什么不同来源、不同特征的
用户到达网站后粘度不同？通过对流量来源的监控以及对 用户的多维深层分析，找到最佳引流渠道，节省引流成本。其二，内容、用户深度洞察基础上的个性化运营，增加用户粘度，提升媒体价值。比如说，百分点个性化着陆页通过将用户搜索关键词与用户全网偏好的结合，及时为用户推荐与搜索关键词相关的内容，让用户第一时间找到自己感兴趣的内容。 再比如说，百分点个性化推荐基于全网用户偏好、用户浏览行为，并与文章相关属性相关联。利用多种规则和算法，结合用户应用场景，为用户展示个性化推荐结果，提升用户体验。同时还可以调节网站流量结构，增加网站内文章曝光，减轻媒体网站人工编辑成本。 其三，提升广告投放精准度，增强媒体变现能力。通过对用户精细化分群，以平台化的方式将目标用户进行筛选与管理，对不同的用户群进行个性化的广告投放，从而提升整体广告转化率，加大广告主对媒体价值的认可度，最终增强媒体的表现能力。 方案价值 通过百分点大数据解决方案，不仅帮助网站找到最佳引流渠道，节省引流成本。而且提升用户在网站的停留时间，优化
第一章需求分析和项目建设的必要性1.1 项目建设目标、内容 1.1.1 项目建设目标 电子政务公共数据开放共享平台项目建设目标是，依托统一的“云”数据中心建设统一的公共数据开放共享平台。集中机关各部门业务应用进行，制定相关的数据规范和信息交换标准，使机关各部门业务系统依托统一的开放平台进行开发建设。确保部门之间系统之间的互联互通、数据共享，为大数据分析提供数据依据。 1.1.2 项目建设内容 电子政务公共数据开放共享平台项目建设内容包含：一套标准规范、两个数据门户、四大应用平台、四大基础数据库和一个应用支撑平台。 具体建设内容包括： 1、一个应用支撑平台 为了对需要调用电子政务公共数据开放共享平台信息资源的政府部门应用系统进行有效管理，面向各类电子政务应用，规划建设统一的应用支撑平台，统一标准规范，通过用户管理、应用管理、服务管理等核心组件，可以对接入系统有效管理、实现统一认证及单点登录、统一消息服务。
2、两个数据门户 针对政府部门用户建设信息资源政务门户，针对企业、公众用 户建设信息资源开放门户。 3、四大应用系统 建设承载电子政务公共数据汇聚平台、数据治理平台、数据运 营平台和数据应用平台。 4、四大基础数据库 通过电子政务信息资源梳理，制定四大基础数据库的建库、入 库和管理规则，建立四大基础数据库管理平台，提供基础库内容管 理、数据处理、共享和应用功能。 四大基础数据库包括人口库、法人库、经济库和地理库。 5、一套标准规范 形成标准规范体系，包括管理制度、标准规范、数据标准等。 1.2 编制依据 1、中办、国办《2006-2020年国家信息化发展战略》； 2、国办《关于促进电子政务协调发展的指导意见》； 3、国务院《促进大数据发展行动纲要》； 4、《国家电子政务总体框架》； 5、《国家电子政务“十二五”规划》(工信部规〔2011〕567号)； 6、《关于印发“十二五”国家政务信息化工程建设规划的通知》(发改高技〔2012〕1202号)；
林业大数据平台建设方案 全国首套林长制信息管理平台在安徽旌德县正式上线。该平台以林地小班森林资源数据为资源底图，应用遥感、大数据、物联网等技术，明确各级林长的责任区域、管护职责、考核指标等，实现了林长的综合业务考核。 “这个系统，真正实现了林长制全覆盖，确保一山一坡、一园一林都有专员专管。” 旌德县林业局负责人介绍，目前，旌德县林长制信息平台已经投入到全县各级林长管理、考核的具体实践中。系统建立覆盖到村级林长的网格化管控体系，通过整合森林资源、遥感遥测、大数据平台，构建了目标明确、职责清晰、任务落地、全局覆盖、上下衔接、动态管理的林长制责任一张图，为实现护绿、增绿、管绿、用绿、活绿“五绿”目标，提供了实时、高效、准确的数据信息支持。 开发这个系统平台的企业，正是位于合肥市高新区的安徽天立泰科技股份有限公司。走进天立泰科技的展览馆，看到一个个演示的林业信息化平台，从系统上，可以精准看到所覆盖区域的林业动态。 天立泰科技成立于2006 年，主要从事林业、教育、智能医疗等行业软件开发、信息系统集成和大数据智能管理等领域信息化服务，是高新技术企业、合肥市守合同重信用企业、安徽省“双软”企业及科技小巨人企业。2015 年成功在新三板上市。 安徽天立泰科技股份有限公司董事长丁旭东介绍，天立泰科技积极响应林业发展“十三五规划”，致力于构建天、空、地、物、人立体化多维感知监测体系，通过不断探索林业信息化建设，坚持做林业大数据建设引领者。 目前，天立泰科技林业信息化项目已覆盖安徽、甘肃、青海、西藏、江苏、浙江、天津、广东等区域。几年来，天立泰科技林业信息化，已从一棵幼小的“树苗” 逐渐成长为一棵“大树”。 在青海省，天立泰科技建设森林公安局一体化中心机房及融合调度平台、青海省森林防火指挥系统等项目共20 余个，从以功能为导向转变为以服务为导向，以森林防火预警服务为主体，运用互联网思维与服务模式，提供预警推送、指挥调度推送等服务。 在江苏省溧阳市，天立泰科技建设森林资源监测系统，负责遥感林地变化监测、物联网监测、古树名木监测管理，动态监测区域生态环境。 林业信息化建设不能孤立进行，其最终目的是为了服务林业资源管理。我们坚持运用新技术新手段，实现林地数据一张图管理，将森林资源管理、林地监测、灾害预警、应急指挥