十、大数据资源平台功能架构
一、大数据资源平台的功能架构图总体结构
关键组件：
1.用户（顶行）
此部分标识与平台交互的各种利益相关者。 其中包括：
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市领导
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各部门分析师
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区政府
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外部组织
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公民
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开发人员
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运营经理
2.功能模块（顶部水平部分）
这些代表平台的主要功能区域：
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门户（Portal）：用户访问平台的入口。
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开放中心（开放中心）：方便数据共享和访问。
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共享中心（共享中心）：管理数据共享和协作。
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运营中心：监控和管理平台的运营。
3.核心系统（第二行）
这些是支持该平台的核心应用程序和服务：
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城市大脑：综合城市管理系统。
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一网通办：统一政务服务平台。
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城市运营系统（城运系统）：管理城市基础设施和服务。
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社会治理：支持社会管理和政策制定。
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经济运行（经济运行）：跟踪和分析经济数据。
4.服务平台（第三行）
这些平台为平台提供特定功能：
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业务中间件服务（业务中台服务）：支持核心业务流程。
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人工智能中间件服务（AI中台服务）：提供语音、面部识别等人工智能功能。
5.数据服务（第四行）
重点关注数据交换、分析和访问：
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数据共享交换服务（数据共享交换服务）：促进数据共享。
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数据分析和可视化服务（Data Analytics和可视化服务）：实现数据分析和可视化。
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数据开放服务（Data Open Services）：提供数据访问的API和工具。
6.数据处理层（第五行）
详细说明数据处理的各个阶段：
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开放层：包括查询、文件管理、消息处理、下载等功能。
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数据可视化工具和探索工具（数据可视化工具、数据探索工具）：数据探索和可视化的工具。
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协同开发与应用计算（合作开发、创新环研究、申请计算）：支持协同数据开发和处理。
7.数据存储和管理（第六和第七行）
重点关注数据存储、组织和安全：
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数据区（数据区）：根据数据的类型和访问级别对数据进行分类（例如，非结构化数据、实时数据、应用程序租户、共享层、标准层、数据湖）。
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数据试验区：提供数据实验的环境。
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外部开放区（外部开放区）：管理外部用户的数据访问。
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数据沙箱（数据沙箱）：用于安全数据分析的隔离环境。
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敏感数据脱敏区（对外数据脱敏区）：保护敏感数据。
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存储类型（存储）：指定存储技术，如分布式存储、数据仓库、内存缓存和 ROB 存储。
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计算方法（计算）：包括批处理、统计分析、控制计算和边缘计算。
8.数据收集（第八行）
描述收集数据的方法：
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离线采集（离线采集）
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实时采集（实时采集）
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准实时采集（准实时采集）
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流媒体采集（流媒体采集）
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数据导入与报告（数据导入上报）
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网络爬虫（互联网爬虫）
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IoT网关采集（物联网网关采集）
9.数据来源（底行）
标识数据的来源：
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政务采
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公共服务数据（公共事业化数据）
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行业数据 (行业数据)
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互联网数据（互联网敏据）
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物联网数据
10.运营和安全（右侧）
重点关注平台的管理和安全：
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运营与维护（运维）
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数据管理（数据管理）
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数据安全
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数据目录 (数据目录)
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安全合规管理（安全合规管理）
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安全配置管理（安全配置管理）
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数据标注 (数据标注)
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网络安全分析（网络安全分析）
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元数据管理（元数据管理）
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安全事件管理（安全事件管理）
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数据质量管理（数据质量管理）
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敏感数据加密/脱敏（敏感数据加密/脱敏）
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数据开发（数据开发）
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数据泄露（数据泄露）
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数据深度 (Data Depth)
解释：
该图代表一个综合大数据资源平台，旨在收集、处理、管理和共享数据，用于城市管理、政府服务和公共部门运营等各种用途。它强调数据的安全性、质量和可访问性。该平台利用一系列技术和方法来确保高效、有效地利用数据。
二、关键要点
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以用户为中心的方法：该平台满足具有不同需求和访问级别的各种用户的需求。
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数据驱动决策：该平台提供数据分析和可视化工具和服务，以支持明智的决策。
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安全性和合规性：高度重视数据安全性、隐私性和法规合规性。
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可扩展性和灵活性：该平台旨在处理大量数据并适应不断变化的需求。
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集成和互操作性：该平台集成来自各种来源的数据，并促进不同系统之间的数据共享。
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