建设背景
第一章项目概述
建设背景
《北京市 XXX 区国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标纲要》中明确 “紧扣首都工作大局，让妙笔生花看 XXX 的美好愿景成为现实”，并对经济实力、治理体系、民生福祉、生态环境、社会事业和城市大脑的建设等方面提出了近期和远期目标。
《XXX 分区规划（国土空间规划）（2017 年 - 2035 年）》文件中，明确 XXX 区应建设成为首都商务新区、科技创新和金融服务的融合发展区、历史文化和绿色生态引领的新型城镇化发展区、首都高品质生活服务供给的重要保障区、高水平对外综合交通枢纽。
《“十四五” 时期 XXX 区大数据建设规划划》提出：领导驾驶舱的建设是重点工作之一。升级 XXX 区城市大脑系统，进行政务数据和社会数据等多源数据的治理融合，为 XXX 区的科学决策和社会治理提供创新应用支撑。实现其他社会数据和政务数据的融合处理和优化并在此基础上，
提供支持数据访问、集成化的数据服务接口，根据前期各委办局需求调研情况，利用数据处理及融合后的统计级数据提供应用支撑，完成大数据在城市运行、民生保障、生态环境、经济发展、公共安全、文化旅游、政务服务、社情民意等方面的创新应用开发。
综上所述，按照《北京市 XXX 区国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标纲要》、《XXX 分区规划（国土空间规划）（2017 年 - 2035 年）》和《“十四五” 时期 XXX 区大数据建设规划划》要求，以 “新型智慧北京” 和高质量发展为契机，紧扣首都工作大局
，围绕城市运行、民生保障和生态环境等重点领域，发挥场景驱动作用，运用新一代信息技术，基于 XXX 城市大脑和智慧 XXX 建设成果，构建 XXX 区领导驾驶舱，计划建成以 “领导驾驶舱” 为展示平台的 “四通八达四底座” 的大数据应用体系，使其具备智慧管理、智慧监测和展示，
为智慧决策提供支持，成为 XXX 区 “城市大脑” 智慧中枢、城市治理综合指挥调度中心和数字资产运营中心，全面提升 XXX 区治理体系和治理能力现代化水平，让妙笔生花看 XXX 的美好愿景成为现实。
建设目标
紧紧围绕《北京市 XXX 区国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标纲要》要求，建设 “指标完备、数据丰富、分析智能、掌控全局” 的 XXX 区领导驾驶舱，初步建设应用支撑平台、城市运行、民生保障、生态环境、经济发展、公共安全、文化旅游、政务服务、
社情民意八大专题，疫苗接种热点场景，便于区领导快速获取城市运行数据，把控城市运行状态，辅助领导指挥决策。
建设必要性分析
《北京市 XXX 区国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标纲要》中明确 “紧扣首都工作大局，让妙笔生花看 XXX 的美好愿景成为现实”，并对经济实力、治理体系、民生福祉、生态环境、社会事业和城市大脑的建设等方面提出了近期和远期目标。
《XXX 分区规划（国土空间规划）（2017 年 - 2035 年）》文件中，明确 XXX 区应建设成为首都商务新区、科技创新和金融服务的融合发展区、历史文化和绿色生态引领的新型城镇化发展区、首都高品质生活服务供结的重要保障区、高水平对外综合交通枢纽。
《“十四五” 时期 XXX 区大数据建设规划》提出：领导驾驶舱的建设是重点工作之一。升级 XXX 区城市大脑系统，进行政务数据和社会数据等多源数据的治理融合，为 XXX 区的科学决策和社会治理提供创新应用支撑。实现其他社会数据和政务数据的融合处理和优化并在此基础上，
提供支持数据访问、集成化的数据服务接口，根据前期各委办局需求调研情况，利用数据处理及融合后的统计级数据提供应用支撑，完成大数据在城市运行、民生保障、生态环境、经济发展、公共安全、文化旅游、政务服务、社情民意等方面的创新应用开发。
综上所述，按照《北京市 XXX 区国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标纲要》、《XXX 分区规划（国土空间规划）（2017 年 - 2035 年）》和《“十四五” 时期 XXX 区大数据建设规划划》要求，以 “新型智慧北京” 和高质量发展为契机，紧扣首都工作大局，
围绕城市运行、民生保障和生态环境等重点领域，发挥场景驱动作用，运用新一代信息技术，基于 XXX 城市大脑和智慧 XXX 建设成果，构建 XXX 区领导驾驶舱，计划建成以 “领导驾驶舱” 为展示平台的 “四通八达四底座” 的大数据应用体系，使其具备智慧管理、智慧监测和展示，
为智慧决策提供支持，成为 XXX 区 “城市大脑” 智慧中枢、城市治理综合指挥调度中心和数字资产运营中心，全面提升 XXX 区治理体系和治理能力现代化水平，让妙笔生花看 XXX 的美好愿景成为现实。
建设内容
本项目建设内容主要包括软件系统建设、设备采购、地图数据服务三方面内容：
（一）软件系统建设
（1）指标梳理与数据处理：根据驾驶舱项目需求，对八大专题的 18 个场景的指标、数据源进行梳理，并对其涉及的数据进行清洗、比对、融合处理，为领导驾驶舱提供基础数据支撑。
（2）专题及热点服务系统：建设城市运行、民生保障、生态环境、经济发展、公共安全、文化旅游、政务服务、社情民意八大专题、疫苗接种热点场景，便于区领导快速获取城市运行数据，把控城市运行状态，辅助领导指挥决策。
（3）多维可视化系统：实现数据内容管理、可视化内容管理、调度指挥服务、开放 API 服务功能。
（4）多终端整合系统：实现数据可视化呈现整合、地理信息可视化整合、多端终端适配、多屏控制底层管理、移动端服务功能。
（5）事件监测系统：主要实现事件多维查询及事件多维分析，包括城市事件管理、城市事件督查、事件指挥调度、智能化分析展示、监测多维度查询统计。
（6）应用集成系统：实现统一服务管理、统一服务门户、统一用户管理、图像感知调度管理、数据资源池、数据图层引擎、知识服务功能。
（7）接口服务：实现与 XXX 区雪亮工程公共图像平台对接、与 XXX 区大数据汇聚平台对接、与 XXX 区安居北京住房保障平台对接、与全区一张图平台对接、与北京市疫苗接种指挥调度平台对接、与 XXX 区政府门户网站对接。
（二）设备采购
购置硬件终端 20 台，满足项目用户的使用及交互。
（三）地图数据服务
包括影像数据服务、标准电子地图数据、实景三维模型数据服务、地名地址库数据服务、公园视频数据服务、生态环境数据服务、地理信息数据支撑。
需求分析
现状描述
基础设施
XXX 区基本建成了城市大脑基础支撑体系，体系内容主要包括政务外网、政务云以及大数据汇聚平台和一张图平台，为本项目建设奠定了基础。
（1）覆盖了全区的政务外网
2015 年项目启动建设以来，完成了全区 26 个街镇及 400 余个下辖社区村、426 家处级单位下属职能所队的 853 公里线路铺设及组网调试工作，实现了政务外网全区覆盖。
（2）提升了政务云服务能力
2015 年通过政府购买服务的方式建成总面积为 240 平米的政务云第一节点，位于科技园十八区 25 号楼；2016 年建成总面积为 2000 平米的政务云第二节点，位于丰科西路；按照 “互联网 + 政务” 要求，2020 年在南苑路 7 号建成政务服务大厅新址建设总面积为 323 平米的第三节点。
目前已实现与市级政务云对接，已经实现三个节点间互联互通互相备份。截止目前，政务云中心共部署 44 个委办局共 100 余个业务系统，资源使用率达到 90%。
（3）打造了共享共用的大数据汇聚平台
2020 年底建成大数据汇聚平台，完成全区政务资源目录编制上链工作，形成政务数据统一资源池，灵活实现不同部门之间的数据共享与业务协同，提升我区政务数据汇聚汇通汇用水平。目前结合 “城市大脑” 项目建设，通过市区共享、系统对接和购买服务共汇聚 295 类数据，
4253 万余条具体数据。在社会治理和城市管理领域整合了一批包括民政、环保、城管、住建和政务服务重点工作数据。
（4）打造了标准统一的全区一张图平台
会同区规自分局等相关部门完成符合国家统一标准的二维地图和遥感影像图层建设，完成覆盖科技园区、丽泽商务区和北京南站在内的 60 平方公里三维地图和 235 公里街景地图建设。
应用系统
在应用系统建设方面，构建了大数据应用体系，旨在建成 “实际、实用、实效” 的城市治理平台。应用场景建设方式以合作共建为主，以 “需求牵引、业务驱动” 为建设原则，建设目标前期旨在提升 XXX 区各领域城市治理的精细化智能化水平，下一步将向大场景领域或社会服务延伸。
1．实现了智能实用的生态环境应用场景建设
会同区生态环境局推进大气环境质量、水环境质量和机动车排放监管数据融合共享，复用全图一张图平台提供的底图和遥感影像服务，通过大数据集成分析，实现环境保护科学化、环境监管精准化。目前，区生态环境局已经部署系统实现大屏可视化、环境治理工作效能得到了显著提升。
2．实现了市区同步的建筑行业应用场景建设
会同区住建委整合部、市、区住建系统 32 类工程数据，形成全区工地一张图。方便相关部门对其相关的招投标、施工、检查、验收进行全方位、全周期管理；方便各街乡实时掌握本辖区工地数据。目前区域内各执法部门通过使用该平台实现信息共享共用，实现更精准更高效的工地执法，
促进建筑行业健康有序发展。
3．实现了精准精确的车辆管控应用场景建设
会同区交通支队共同研发，重点对 XXX 区境内行驶的货车进行实时监控，通过智能管控分析，实现违规预警、轨迹追踪、信息发布和虚拟卡口监测。目前，区交通支队已经使用该系统，实时查看定点货车的行驶轨迹，本年度共通过平台对货运车辆交通安全教育的精准宣传 5 万余次，
为车辆实时监测和运输企业监管提供了技术支撑。
4．实现了高效便捷的产业地图应用场景建设
会同区投促局完成对 119 家全区规模以上商务楼宇和 4 万多家入驻企业进行监测，初步实现全区重点楼宇产业数据的信息预览、地图搜索及统计分析。有效辅助我区区域产业分析及招商引资工作，疫情期间通过将数据共享至京心相护小程序助力实现对楼宇的疫情防控。
5．打造了四级贯通的街乡级 “城市大脑”
以西罗园、马家堡作为试点街道，依托大数据支撑体系的共性平台建设，整合区域范围内的 “人”、“地”、“事”、“物”、“组织” 5 类基础资源，融合 “吹哨报到”、“智能民情图” 等委办局业务系统，形成街乡统一综合治理模块，协助属地领导进行资源掌控、应急调度、展示宣传和决策分析，
探索建立我区依托政务资源目录的市、区、街、居四级数据贯通共享模式。
6．打造了技术领先、便民高效的政务服务大场景
会同区政务服务局共同研发，为大厅 1000 余个服务事项和 200 余个窗口提供支撑，在微信小程序上实现 100 个高频事项及 20 个智能预审事项的办理，实现对政务服务全流程的数据汇聚，为全市部署 “一网通办” 和政务服务区块链应用打下坚实基础。
信息资源
在信息资源方面，构建了大数据汇聚平台，完成了全区政务资源目录编制上链工作，形成政务数据统一资源池，灵活实现了不同部门之间的数据共享与业务协同，提升了 XXX 区政务数据汇聚汇通汇用水平。通过市区共享、系统对接和购买服务共汇聚了 295 类数据，
4253 万余条具体数据。在社会治理和城市管理领域整合了一批包括民政、环保、城管、住建和政务服务重点工作数据。
需求分析
政务业务目标需求分析
目前，XXX 区建成了覆盖全区的政务外网，不断提升政务云服务能力，打造了共享共用的大数据汇聚平台，初步实现了智能实用的生态环境、精准精确的车辆管控应用场景、高效便捷的产业地图应用场景建设，但在以下几个方面还有待提高：
1、业务场景覆盖不全、主题不够丰富
初期建设是以城市大脑一期的建设内容为主，设计的主题和栏目有限；随着信息化不断推进，随着业务和重点工作调整，目前的内容已经不能满足需求。
2、数据缺乏动态更新机制
有些数据存在更新不及时或僵尸状态，不能反应真实的业务现状和发展情况，需求剔除这部分数据或替换主题和内容，同时对二、三维地理信息数据需要更新，满足驾驶舱的应用。
3、决策缺乏智能化支撑
前期建立了智能使用的生态环境、精准精确的车辆管控应用等场景，还缺乏有效的智能决策工具，实现数据的处理、智能分析，从而需要建立相应的智能平台，辅助智能分析决策。
4、交互方式单一使用不便
目前的栏目的分布设计，将有些重点信息放在在下层栏目中，只有点击进去才可以找到，需要进行调整，把核心业务和领导关注的内容提到第一屏，能够快速定位，更具有直观性。
5、缺乏有效的事件监测能力
缺乏监测预警、风险评估、智能分析等智能化应用，对于辅助各级领导部门决策的支撑不足。
6、展现形式不够新颖
展现形式比较传统，直观性和可视化程度不高，用户的体验感不是很好；展现形式的设计需要与内容的进行匹配和统筹考虑。
用户需求分析
本项目的主要用户面向 XXX 区委、区政府主要领导及主管领导。
本项目以 “新型智慧北京” 和高质量发展为契机，结合 XXX 分区规划、“十四五” 规划和大数据建设规划，紧扣首都工作大局，践行 “以人民为中心” 发展思想，围绕城市运行、民生保障和生态环境等重点领域，发挥场景驱动作用，运用新一代信息技术，基于 XXX 城市大脑和智慧
XXX 建设成果，构建 XXX 区领导驾驶舱，使其具备智慧管理、智慧监测和展示，为智慧决策提供支持，成为 XXX 区 “城市大脑” 智慧中枢、城市治理综合指挥调度中心和数字资产运营中心，全面提升 XXX 区治理体系和治理能力现代化水平，让妙笔生花看 XXX 的美好愿景成为现实。
系统功能指标
（1）指标梳理、数据处理
根据驾驶舱项目需求，对八大专题的 18 个场景的指标、数据源进行梳理，并对其涉及的数据进行清洗、比对、融合处理，为领导驾驶舱提供基础数据支撑。
（2）专题及热点服务建设需求
城市运行、民生保障、生态环保、经济发展、公共安全、文化旅游、政务服务、社情民意八大专题和热点服务的功能需求如下：
城市运行：需要展示重点车辆、交通态势、建筑工程方面，从宏观至微观，全方位多维度的感知和呈现城市运行的态势情况。
民生保障：民生保障是关系到老百姓日常息息相关的，需要掌握民生保障、住房保障、医疗保障方面的配套动态，需要关注医疗健康、住房保障、物价动态三个大方面。
生态环保：需要实现全区空气质量精细化监测预警，探索新技术新产品在河湖水质监测中的应用，包括大气环境、水环境、车辆排放三大方面应用。
经济发展：掌握全区整体的经济运行动态，关注丽泽商务区、中关村 XXX 科技园、综合经济、产业空间和复工复产五个场景的应用。
公共安全：需要实现覆盖全区重点单位消防的实时监测，与雪亮工程进行对接，打造平安 XXX，实现视频在线分析、公园智能分析、积水点位视频实时监测展示。
文化旅游：为了丰富百姓文化旅游，掌握文化旅游的建设动态，发挥文化和旅游价值，需要关注智慧图书馆、景点建设两大场景应用。
政务服务：实现各个相关政府职能部门的信息互联互通，让政务服务数据共享变得更畅通。
社情民意：围绕吹哨报道、接诉即办、舆情分析、门户网站四个场景，从宏观至微观，全方位多维度的感知和呈现社情民意的态势情况及 XXX 区政府每天的热点新闻情况。
热点事件：围绕疫苗接种，关注疫苗接种的关注指标，实时掌握全区疫苗接种情况、一针、全部完成接种情况、重点商务区接种率分析、街道、社区接种排名分析情况。
（3）多维可视化需求
多维可视化主要实现数据内容管理、可视化内容管理与开发 API 服务管理等方面的建设需求。在数据内容管理方面，实现对接入的外部数据查询与管理，包括页面资源接入管理、视频流接入管理、OGC 服务接入管理、第三方数据接入管理、以及针对不同系统对接数据的第三
方数据接入解析等。在可视化内容管理方面，对视图模板管理、城市指标数据可视化管理、城市运行指标监测可视化管理、城市运行视频监测、异常事件可视化管理等。在开发 API 服务管理方面，对 API 服务的开放权限进行管理，包括管理 API 的服务内容、服务范围、开放状态、接口内容等信息进行统一管理。
（4）多终端整合需求
多终端整合需要实现大屏端、PC 端功能整合呈现，主要包括数据可视化呈现整合、地理信息可视化整合、多端终端适配、多屏控制底层管理等功能实现。
（5）事件监测需求
事件监测主要实现事件多维查询及事件多维分析，主要了解城市事件管理、事件指挥调度、智能化分析展示，及时快速掌握事件的发生，并能快速实现相关问题处置。
（6）应用集成需求
通过建设城市一张图基础平台、统一服务管理、统一服务门户、统一用户管理、数据资源池、数据图层引擎、调度指挥、图像感知调度管理、知识服务等应用，同时需要采购地理信息服务数据，支撑城市一张图完善。
（7）接口需求
实现与 XXX 区雪亮工程公共图像平台对接、与 XXX 区大数据汇聚平台对接、与 XXX 区安居北京住房保障平台对接、与全区一张图平台对接、与北京市疫苗接种指挥调度平台对接、与 XXX 区政府门户网站对接。
信息系统安全需求分析
本项目将遵循相关的安全管理办法和安全策略，主要是负责应用层的信息安全。在应用层依据《信息系统安全保护等级定级指南》（GB/T 22240-2008），结合本项目的安全保护、业务信息安全、系统服务安全，确认本系统的信息安全保护等级为二级。
关系系统需求分析
（1）与大数据汇聚平台的关系分析
大数据汇聚平台完成了全区政务资源目录编制上链工作，形成政务数据统一资源池，灵活实现不同部门之间的数据共享与业务协同，提升了我区政务数据汇聚汇通汇用水平。通过市区共享、系统对接和购买服务共汇聚了 295 类数据，4253 万余条具体数据。在社会治理和城市管理领域整合了一批包括民政、环保、城管、
住建和政务服务重点工作数据，有效保障了领导驾驶舱项目的开展。
（2）与全区一张图平台的关系分析
全区一张图平台建成了完成覆盖科技园区、丽泽商务区和北京南站在内的 60 平方公里三维地图和 235 公里街景地图建设。但是在底图支持方面还有完善，本项目将在此基础上进一步完善提升。
（3）与城市大脑平台的关系分析
城市大脑平台构建了 1+N 的应用体系（1 个 “城市大脑”+N 个应用场景入脑）。“城市大脑” 基本建成了 “实际、实用、实效” 的城市治理平台，N 个应用场景以合作共建为主，以 “需求牵引、业务驱动” 为建设原则，提升了我区各领域城市治理的精细化智能化水平，为本项目向大场景领域或社会服务延伸提供基础。
接口需求分析
主要是实现与 XXX 区雪亮工程公共图像平台、XXX 区大数据汇聚平台、XXX 区安居北京住房保障平台、全区一张图平台、北京市疫苗接种指挥调度平台、与 XXX 区政府门户网站对接的对接，获取视频信号、重点车辆、建筑工程、医疗健康、住房保障、大气环境、水环境、车辆排放等数据。
第三章项目总体架构
设计原则
在项目建设过程中中，应着重补缺建立大数据制度体系，制定技术标准、管理办法和相关政策文件，实现 “基建 - 支撑 - 应用 - 制度” 闭环同步提升，建设方法建议如下。
一是大范围统筹。将 “领导驾驶舱项目” 作为一把手工程，集合各层级行政和精英企业的力量，建立多系统融合、多功能实现、多部门协同、多资源共享的机制。
二是大尺度谋划。以 “妙笔生花看 XXX” 的高度，勾划 “领导驾驶舱项目” 建设宏伟蓝图、实施途径，兼顾当前和长远，统筹顶层设计。
三是大团队协同。在区级层面组建大数据工作专班统一决策部署，协调区委办等数据共享。
四是大资金运作。XXX “领导驾驶舱项目” 建设成城市治理平台，需要高起点、高标准推进，必须有匹配资金进行保障。
五是大场景应用。以城市发展需求全局为视角，打破数据壁垒，形成多部门、多主题齐抓共管的跨领域大场景协同格局。
总体技术路线
本系统采用基于 B/S 模式的多层架构体系、支持异构环境、Web Service 技术、对象 / 组件开发技术等，使系统具有先进性、前瞻性、扩充性，充分考虑今后纵向、横向扩张能力。
面向服务的 SOA 架构设计
面向服务的体系结构是企业应用整合发展的一个新的里程碑。在应用整合中，每个应用系统向其他应用系统提供了服务的接口，供其他系统进行调用，从而达到系统互联的目的。Web 服务和面向服务的体系结构（SOA）的成熟和完善带给整合的是标准化的体系结构，
从而使整合迈上了一个新的台阶。
SOA（面向服务的体系架构）提供了一种构建 IT 组织的标准和方法，并通过建立可组合、可重用的服务体系来减少 IT 业务冗余并加快项目开发的进程。SOA 体系能够使得 IT 部门效率更高、开发周期更短、项目分发更快，在帮助 IT 技术和业务整合方面有着深远的意义。
基于 SOA 架构的应用集成开发方法，与传统的软件开发方法略有不同，角色分工更加明确。就整个项目开发周期来讲，首先由业务分析员进行业务及流程定义，然后由架构师和设计人员利用 SOA 方法将业务和复杂系统进行分割，抽象出对应的业务服务及流程服务；
再由开发人员使用不同的开发技术，基于选定的 SOA 基础架构，进行组件和服务的开发实现、服务的组装与合成，并打包部署和运行调试；最后移交管理人员对服务和业务流程的运行系统进行监控和管理，SOA 系统运行中，还可能会涉及操作人员参与业务流程的处理和使用。
UML 建模
UML 建模技术是一种建模语言，指用模型元素来组建整个系统的模型，模型元素包括系统中的类、类和类之间的关联、类的实例相互配合实现系统的动态行为等。
UML 是面向对象开发中一种通用的图形化建模语言，它定义良好、易于表达、功能强大且普遍适用。面向对象的分析主要在加强对问题空间和系统任务的理解、改进各方交流、与需求保持一致和支持软件重用等 4 个方面表现出比其他系统分析方法更好的能力，
成为主流的系统分析方法。UML 的出现既统一了 Booch、OMT、OOSE，以及其他方法，又统一了面向对象方法中使用的符号，并且在提出后不久就被 OMG 接纳为其标准之一。从而改变了数十种面向对象的建模语言相互独立且各有千秋的局面，使得面向对象的分析技术有了空前发展。它本身成为现代软件工程环境中对象分析和设计的重要工具，被视为面向对象技术的重要成果之一。
整个项目的软件需求、设计、开发过程采用 UML 进行建模。
基于 J2EE 的规范
J2EE 的全称是 Java 2 Platform Enterprise Edition，它是由 SUN 公司领导、各厂家共同制定并得到广泛认可的工业标准，或者说，它是在 SUN 公司领导下，多家公司参与共同制定的企业级分布式应用程序开发规范。目前，J2EE 是市场上主流的企业级分布式应用平台的解决
方案。它提供了一个多层次的分布式应用模型和一系列开发技术规范。多层次分布式应用模型是指根据功能把应用逻辑分成多个层次，每个层次支持相应的服务器和组件，组件在分布式服务器的组件容器中运行，容器间通过相关的协议进行通讯，实现组件间的相互调用。
遵从这个规范的开发者将得到行业的广泛支持，使企业级应用的开发变得简单、快速。
基于 J2EE 标准的分布式体系结构设计，一方面使应用系统具有平台独立性，可以在任何符合 J2EE 规范的应用服务器，提高系统的可部署性，降低维护和管理成本。同时可以充分利用现有的成熟的 J2EE 技术平台积累，实现系统设计的高度灵活性和扩展性。
基于 Web 的服务
Web Service 是一套标准，它定义了各种应用程序如何在 Web 上实现互操作。通过 Web Service 标准实现查询和访问。Web Service 提供一套标准 XML 和 XSD 标准，用于沟通不同平台、编程语言和组件模型中的不同类型系统。Web Service 提供一种标准 WSDL
来描述 Web Service，可以有足够的信息来调用这个 Web Service。Web Service 采用远程过程调用协议 (RPC)，来对这个 Web Service 进行远程调用，为了达到互操作性，这种 RPC 协议（即 SOAP 协议）与平台和编程语言无关。
Web Services 以一种松散的服务捆绑集合形式，能够快速、低代价地开发、发布、发现和动态绑定应用。Web Services 可以实现应用程序之间的函数或方法级的集成。现有的主要关注于应用集成的应用集成设计将不得不因此而改变。包装好的应用程序将使用如 XML、
SOAP、WSDL 和 UDDI 技术来把他们的函数或方法作为 Web Services 的界面来显示。各个应用业务系统可以彼此通过统一的 UDDI 注册发现彼此的服务实现彼此业务互访，实现应用集成。
虚拟化技术的应用
虚拟化通过服务器整合减少资金开销，通过自动化减少使用开销，同时通过减少计划内和计划外停机来最大限度减少收入损失。具有如下优点：
自动资源调配和部署：组合可重用组件中的新应用，仅需几分钟即可完成部署，无需花费数周的时间。
自动化运营管理：使用专用工具高效运行云计算环境，以优化性能、确保安全性，并在用户发现潜在的问题之前就修复它们。
可用性、灾难恢复和合规性：交付要求严苛的 SLA、保护数据，并验证针对相关策略和法规的合规性。
IT 成本可见性：智能规划容量，优化资源分配，并发展完整的 IT 计费模型。
全面的可延展性：自定义环境、集成第三方解决方案，并与云服务实现互操作。
1、服务器虚拟化
当今的 x86 服务器的体系结构使其在同一时间只能运行一个操作系统。通过抽象化物理硬件的操作系统和应用资源，服务器虚拟化摆脱了 x86 服务器传统的一对一体系结构模式，实现了更加经济高效、更敏捷、更简单服务器环境。借助服务器虚拟化，多个操作系统能够以虚
拟机方式运行在一个物理服务器上，每个虚拟机均可访问底层服务器计算资源。
2、存储虚拟化
存储虚拟化是软件定义的存储层的一部分，必须在不添置存储硬件的前提下改善性能和空间效率。
它必须支持快速调配，以便这种高性能、高空间效率存储能够像如今的虚拟机一样快速启动并投入使用。它必须提供以虚拟机为中心的存储管理模式，这种模式对于在虚拟环境中承担更多存储管理任务的虚拟管理员来说必须非常直观。此外，它还必须与虚拟化管理程序平台
集成，以发挥熟悉的本地工作流的优势。
对象 / 组件开发技术
以往的结构化程序设计方法虽然给软件工程带来了许多的改进，但用结构化程序设计方法设计的程序可重用性很差。面向对象技术 (OOP) 的程序设计建立直接表现组成问题域的事物以及这些事物间的相互联系的概念，还建立适应人们一般思维方式的描述方式，从而构成了
面向对象技术的基本特征。
Hadoop 架构
Hadoop 是一个由 Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop 实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称 HDFS。
HDFS 有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS 放宽了（relax）POSIX 的要求，可以以流的形式访问
（streaming access）文件系统中的数据。Hadoop 的框架最核心的设计就是：HDFS 和 MapReduce。HDFS 为海量的数据提供了存储，而 MapReduce 则为海量的数据提供了计算。
云计算服务
云计算主要分为三种服务模式，而且这个三层的分法重要是从用户体验的角度出发的：
IaaS 层：Infrastructure as a Service，基础设施即服务，这层的作用是提供虚拟机或者其他资源作为服务提供给用户。属于基础设施，比如网络光纤，服务器，存储设备等。
IaaS 平台虚拟化技术主要实现了对底层物力资源的抽象，使其成为一个个可以被灵活生成、调度、管理的基础资源单位。而要将这些资源进行有效的整合，从而生成一个可统一管理、灵活分配调度、动态迁移、计费度量的基础服务设施资源池，并向用户提供自动化的基础设施服务，业务服务管理平台负责将资源封装成各种服务，以方便易用的方式对外提供给系统管理。
PaaS 层：Platform as a Service，平台即服务，这层的作用是将开发平台作为服务提供给用户。在 Issa 上的一层集成的操作系统，服务器程序，数据库等。
SaaS 层：Software as a Service，软件即服务，这层的作用是将应用作为服务提供给客户。
XML 技术
XML（eXtensible Markup Language，可扩展置标语言）是由 W3C（World Wide Web Consortium，互联网联合组织）于 1998 年 2 月发布的一种标准，它是一种数据交换格式，允许在不同的系统或应用程序之间交换数据，通过一种网络化的处理机构来遍历数据，每个网络节点存储或处理数据并且将结果传输给相邻的节点。它是一组用于设计数据格式和结构的规则和方法，易于生成便于不同的计算机和应用程序读取的数据文件。
XML 是一种使用标记来标记内容以传输信息的简单方法。标记用于界定内容，而 XML 的语法允许自行定义任意复杂度的结构，使得 XML 具有以下特性：
1、通过使用可扩充标记集提供文档内容的更准确说明
2、可用标准化语法来验证文档内容
3、使用户与应用程序之间文件交换更容易
4、支持高级搜索
5、将文档结构与内容分开，易于用不同形式表现相同内容
6、XML 改进用户响应、网络负载和服务器负载
7、XML 支持 Unicode
XML 还有其他许多优点，比如它有利于不同系统之间的信息交流，完全可以充当网际语言，并有希望成为数据和文档交换的标准机制。
由于 XML 具有以上诸多特性，使得它的实际应用范围十分广泛。采用基于 XML 的网络管理技术采用 XML 语言对需交换的数据进行编码，为网络管理中复杂数据的传输提供了一个极佳的机制。XML 文档的分层结构可以对网络管理 应用中的管理者－代理模式提供良好的映射，
通过 XSLT（Extensible Stylesheet Language Transformations）样式表可以对 XML 数据进行各种格式的重构和转换， 加上 XML 已经被广泛应用于其它领域，各种免费和商业的 XML 开发工具发展异常迅速，因此使用 XML 来定义管理信息模式和处理管理信息十分
便利。
XML 能成为网络管理中值得研究和使用的工具，必须具备一些其它网络管理技术所不能提供的特性，主要表现在如下几个方面：
1）复杂数据处理优势
XML 是一种结构化数据，它简单的编码规则使得可以使用 ASCII 文本和类似 HTML 的标记来描述数据的任何层次，通过 DTD 或 XML Schema 来定义元素的顺序和结构，DTD 和 XML Schema 提供了一种发布数据改变的正规机制。使用 XML 对比工具来比较新、旧两个 XML
Schema 文件，就能得到数据的哪些特征、选项或是输出标记发生了变化的详细情况。
2）使底层数据更具可读性和标准性
目前网络中传输的底层数据通常根据网络协议的不同，而采用的编码规则不同，虽然最后在传输的时候都转化为二进制位流，但是不同的应用协议需要提供不同的转换机制，在协议所能理解的数据与二进制数据之间进行转换。这种情况导致网络管理站在对采用不同协议发送
管理信息的被管对象之间进行管理时很难实现兼容性。但是如果这些协议在数据表示时都采用 XML 格式进行描述（XML 的自定义标记功能使这一需求成为可能），这样网络之间传递的都是简单的字符流，可以通过相同的 XML 解析器进行解析，然后根据 XML 的标记不同，
对数据的不同部分进行区分处理，使底层数据更具可读性和标准性。
中间件技术
中间件具有以下的一些特点：满足大量应用的需要；运行于多种硬件和 OS 平台；支持分布式计算，提供跨网络、硬件和 OS 平台的透明性的应用或服务的交互功能；支持标准的协议；支持标准的接口。程序员通过调用中间件提供的大量 API，实现异构环境的通讯，从而屏蔽异构
系统中复杂的操作系统和网络协议。针对不同的操作系统和硬件平台，它们可以有符合接口和协议规范的多种实现。由于标准接口对于可移植性和标准协议对于互操作性的重要性，中间件已成为许多标准化工作的主要部分。对于应用软件开发，中间件远比操作系统和网络服务
更为重要，中间件提供的程序接口定义了一个相对稳定的高层应用环境，不管底层的计算机硬件和系统软件怎样更新换代，只要将中间件升级更新，并保持中间件对外的接口定义不变，应用软件几乎不需任何修改，从而保护了企业在应用软件开发和维护中的重大投资。
中间件是一种独立的系统软件或服务程序，分布式应用软件借助这种软件在不同的技术之间共享资源。中间件软件管理着客户端程序和数据库或者早期应用软件之间的通讯。
中间件在分布式的客户和服务之间扮演着承上启下的角色，如事务管理、负载均衡以及基于 Web 的计算等。
利用这些技术有助于减轻开发者的负担，使他们利用现有的硬件设备、操作系统、网络、数据库管理系统以及对象模型创建分布式应用软件时更加得心应手。由于中间件能够保护企业的投资，保证应用软件的相对稳定，实现应用软件的功能扩展；同时中间件产品在很大程度上
简化了一个由不同硬件构成的分布式处理环境的复杂性。
在平台中广泛使用了 XML 和 Web Services。它们可以提供特定功能元素 (如应用程序逻辑) 的可编程实体，从而在分布的、异构的系统间都可以用常见的 Internet 标准 (如 XML 和 HTTP) 进行访问。它的核心特征是存在于服务的实现与使用之间的高度抽象化。
基于组件快速开发技术
为了尽可能地达到软件重用并加快软件开发的目的，基于组件的新一代软件开发技术得以提出并获得了巨大成功。该技术的基本思想是尽可能抽象各用户需求形成若干个独立的业务或逻辑组件，每一个组件都能够实现预先定制的特定功能，并遵循一定的规范与其它组件进行通
信；然后，使用一个统一的软件框架将这些组件集成，使之成为一个可以满足用户需求的应用系统。该技术的关键点在于组件可以动态加载和删除，使得最终应用系统具有极大的灵活性。
总体架构设计
系统架构
通过汇聚大数据汇聚平台、区局委办数据、第三方机构数据基础上，支撑八大专题、热点的业务场景可视化呈现、事件监测指挥。系统按照数据资源层、应用支撑层、交互展示层的架构设计，其架构图如下图所示：
在底层数据支撑方面，主要依托 XXX 大数据平台、市级 XXX 相关委办局数据中心、第三方结构实现数据的接入。
在应用支撑层，通过建设统一服务管理、统一服务门户、统一用户管理、数据资源池、数据图层引擎、调度指挥、图像感知调度管理、知识服务等应用，支撑上层应用。
在交互展示层，通过应用场景呈现、多维可视化、多终端融合、事件预测的应用搭建，实现领导驾驶舱的多层次、多维度、智能化的展示呈现。
辑架构
依托工地、园区、交通等基础设施，实现数据采集，并同时借助 XXX 区委办各单位数据共享，在 XXX 区城市大脑的技术支撑下，打造 XXX 区领导驾驶舱，实现场景多维可视化、事件监测实时化、指挥调度在线化。
系统整体部署
#### 系统部署架构
本项目计划部署在 XXX 区政务云平台上，从技术和业务两个角度出发，满足北京市 XXX 区科学技术和信息局业务完整性和数据完整性要求。
部署图如下：
系统部署模式
XXX 区领导驾驶舱包括了基础数据系统、应用支撑系统、数据融合展示系统、数据查询引擎、集群管控系统、数据治理服务、分布式基础数据库集群、关系型数据库、分布式内存数据库和 Hadoop 分布式文件存储集群等内容，所有内容统一部署，统一配备政务云资源，统一为各街道配置二级账户、分配各级平台管理权限。
数据库部署模式
数据库部署在政务云上进行集中部署，使用政务云进行数据灾备，为整体平台的运行提供完整的数据服务能力。主要的部署内容包括，集群管理系统、数据治理服务、数据查询引擎与融合平台等大数据应用服务；分布式基础数据库集群、关系型数据库、分布式内存数据库和 Hadoop 分布式文件存储集群。
（1）数据区：
分布式内存数据库用于进行数据缓存，当系统进行数据查询时，先从内存数据库中进行查询，当无法查询到指定数据，则根据具体数据从关系型数据库或分布式基础数据库中进行数据查询。
关系型数据库用于存储系统中业务数据，如视频数据、事件数据、用户信息数据等。
分布式基础数据库用于轨迹数据等大型结构化数据存储，如 AIS 轨迹数据、北斗定位数据等。
Hadoop 分布式存储集群用以存储非结构化数据与部分历史数据归档。如值班录音数据、摄像头视频数据、电子证照数据等。
（2）大数据应用区：
集群管理平台对数据及服务支撑所有服务器与服务进行统一控制与权限管控，且当服务异常或服务器离线等情况发送时，自动发送报警信息。
数据采集平台自动采集互联网相关数据与对接系统数据。
融合平台根据需求对采集数据或已有数据进行解析、转换、清洗等操作，处理后数据存储回数据区。
数据魔方系统根据用户配置模型对数据进行条件碰撞、交集比对、时空分析、频次分析、数据合并、分类统计、条件过滤、人工智能分析等挖掘处理，得出数据潜在价值。
数据治理服务对数据区元数据、数据标准、规则指标进行管理，监控数据区数据质量。
数据服务平台包括 API 服务网关、数据查询引擎等内容，提供数据查询、资源目录管理与数据共享交换服务。
分析展示平台包含多维分析、数据可视化系统，根据用户配置，将数据进行多维度、多样式、多组件的展示，并将页面嵌入应用系统中。
多网隔离应用接入平台部署
为了更好的贯穿北京市 XXX 区科学技术和信息局相关业务，在部署方面考虑多网隔离应用：
（1）分布式部署集中管控
多网隔离应用接入平台，无需改变终端使用习惯，通过 PC 端应用程序登录多网隔离应用接入平台后，即接入云端，可以访问授权的云计算平台应用资源。
（2）多网隔离
多网隔离应用接入平台，网络虚拟化和流量牵引，实现对用户访问流量进行接管和牵引、业务网络的按需组建和相互隔离。使用一个账号和鼠标点击，用户即可登录多网隔离应用接入平台，快速切换授权的业务网络，自由选择加入的业务网络，访问授权的云端资源，同时被限制访问用户本地局域网，无法通过本地互联网线路上网，实现用户本地局域网和政务外网及各个业务网络的安全隔离。
（3）流量管理
支持多元带宽控制，支持按各支队及其业务网络接口分配带宽，支持基于用户对象、目标地址、应用服务类型、上 / 下行保证带宽、多级的上 / 下行弹性带宽，灵活分配用户和业务应用带宽使用权限，有效保障关键用户和关键业务带宽。
（4）简化管理
由于采用了安全弹性框架 SRF，连接到任何一个应用接入单元（Unit）的任何一个端口，都能够登录统一的多网隔离应用接入平台入口。通过对单个应用接入单元（Unit）的配置达到管理整个多网隔离应用接入平台以及平台内所有应用接入单元（Unit）的效果，而不用物理连接到每个应用接入单元（Unit）上分别对它们进行配置和管理。
（5）高可靠
多网隔离应用接入平台的高可靠性，体现在 SRF 安全弹性框架上，主要表现在链路、设备和协议三个方面。应用接入单元（Unit）之间物理端口支持聚合功能，多网隔离应用接入平台和上、下层设备（路由器、交换机）之间的物理连接也支持聚合功能，这样通过多链路备份提高了链路的可靠性；多网隔离应用接入平台由多个接入单元组成，一旦主应用接入单元（Unit）故障，系统会迅速自动选举新的主应用接入单元（Unit），以保证通过系统的业务不中断，从而实现了设备级的 1：N 备份；多网隔离应用接入平台会有实时的协议热备份功能负责将协议的配置信息备份到其他所有应用接入单元（Unit），从而实现 1：N 的协议可靠性。
（6）分级授权
多网隔离应用接入平台，支持分级授权功能和授权管理，根据业务需要，分配不同的业务网络访问权限。
（7）自助注册
通过 PC 端应用程序登录和选择进入不同的业务网络区域；支持办公电脑用户通过 PC 端应用程序登录界面自助申请账号，减少实施部署的工作量和复杂度。
登录后，系统会根据用户选择的不同业务网络区域，将用户分配到不同的业务网络区域中，并根据不同业务网络区域的安全策略对办公电脑用户的网络行为和访问权限进行安全控制。在相同业务网络区域中的办公电脑用户可以互相访问，不同业务网络区域中的办公电脑用户无法通信，从而实现了一套主机系统分时访问不同业务区域的身份鉴别和网络隔离问题。
PC 端应用程序界面上，显示办公电脑用户可以访问的业务网络资源，通过单击选择 PC 端应用程序上的业务网络资源图标，自由切换到办公电脑所要访问的业务网络。
系统部署软件
系统服务渠道
接入终端设计
系统采用 B/S 多层应用体系结构设计，客户端通过浏览器访问 XXX 区领导驾驶舱。支持 Microsoft Edge、Firefox、Chrome 等浏览器。
发布渠道设计
XXX 区领导驾驶舱项目主要通过 APP、语音、短信、内部消息等形式发布，实现监测信息、预警信息的及时通知和发布。
项目建设方案
建设目标、规模与内容
设目标
紧紧围绕《北京市 XXX 区国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标纲要》要求，建设 “指标完备、数据丰富、分析智能、掌控全局” 的 XXX 区领导驾驶舱，初步建设应用支撑平台、城市运行、民生保障、生态环境、经济发展、公共安全、文化旅游、政务服务、社情民意八大专题，疫苗接种热点场景，便于区领导快速获取城市运行数据，把控城市运行状态，辅助领导指挥决策。
建设规模
本项目的建设主要面向区委、区政府主要领导及主管领导。
建设内容
本项目建设内容主要包括软件系统建设、设备采购、地图数据服务三方面内容：
（一）软件系统建设
（1）指标梳理与数据处理：根据驾驶舱项目需求，对八大专题的 18 个场景的指标、数据源进行梳理，并对其涉及的数据进行清洗、比对、融合处理，为领导驾驶舱提供基础数据支撑。
（2）专题及热点服务系统：建设城市运行、民生保障、生态环境、经济发展、公共安全、文化旅游、政务服务、社情民意八大专题、疫苗接种热点场景，便于区领导快速获取城市运行数据，把控城市运行状态，辅助领导指挥决策。
（3）多维可视化系统：实现数据内容管理、可视化内容管理、调度指挥服务、开放 API 服务功能。
（4）多终端整合系统：实现数据可视化呈现整合、地理信息可视化整合、多端终端适配、多屏控制底层管理、移动端服务功能。
（5）事件监测系统：主要实现事件多维查询及事件多维分析，包括城市事件管理、城市事件督查、事件指挥调度、智能化分析展示、监测多维度查询统计。
（6）应用集成系统：实现统一服务管理、统一服务门户、统一用户管理、图像感知调度管理、数据资源池、数据图层引擎、知识服务功能。
（7）接口服务：实现与 XXX 区雪亮工程公共图像平台对接、与 XXX 区大数据汇聚平台对接、与 XXX 区安居北京住房保障平台对接、与全区一张图平台对接、与北京市疫苗接种指挥调度平台对接、与 XXX 区政府门户网站对接。
（二）设备采购
购置硬件终端 20 台，满足项目用户的使用及交互。
（三）地图数据服务
包括影像数据服务、标准电子地图数据、实景三维模型数据服务、地名地址库数据服务、公园视频数据服务、生态环境数据服务、地理信息数据支撑。
信息资源规划和数据库设计
信息资源规划原则
（1）强化顶层设计原则
数据基础平台及主要应用功能必须在统一标准、流程的前提下，充分考虑高性能、高并发、扩展性、灵活性、健壮性以及大数据环境下的处理和快速响应能力进行统筹规划和顶层架构设计。
（2）以数据为中心原则
应把信息系统建设的着眼点放在信息流上，通过信息流将各级职能域的主要功能串起来，重点突出数据流，才能建立起既具有稳定性、也具有灵活性的全系统信息化模型。
（3）应用数据分离原则
本项目建设中涉及的功能性平台建设和信息数据资源建设，须从设计层面和系统开发层面进行松耦合式的分离，从而确保数据资源的稳定性和独立可存在性和可拆分性，不应随着系统功能结构的扩展改变，而影响数据资源本身作为统一信息资源中心的首要位置。
（4）业务支撑分离原则
坚持业务逻辑与应用支撑相分离，业务逻辑由应用系统实现，应用支撑由技术平台或标准技术组件提供的服务实现，当业务需求变化时，能快速地满足业务变化的要求，同时能够降低成本，提高效益。
（5）标准化和开放性原则
采用业界标准化和开放化的技术平台，降低不同开发技术带来的管理复杂、维护成本过高的问题，缩短实施周期，降低实施风险，避免信息孤岛、各个系统数据不同步，打通跨部门的业务系统，实现全局工作流。
信息资源规划逻辑结构设计
信息资源规划思路
在信息资源规划和数据库建设方面要充分考虑数据采集来源、数据处理、开发利用、数据管理及标准规范制定等各方面内容。在数据处理方面完成对采集数据的加工整理，将采集过程中可能出现的多格式数据进行抽取、清洗、转换成有效数据，按照应用需求，建立数据分析模型，为部门应用提供调用服务，为各业务应用系统、各对外服务内容的运行等提供支持，并研究制订编码、基础信息、相关流程、信息交换、目录、信息接入等方面的标准，用于指导数据库系统的建设。
具体思路包括：
1）数据管理目录化
按照数据内容、存储和管理方式建立台帐。如管理及配置数据可以存放到资源目录体系中的 XML 数据库中，由 XML 数据库集中管理和维护。
2）数据共享标准化
首先共享数据是标准的，其次共享的方法和途径是规范的。解决各系统之间信息的互连、互通、互操作，必须针对共享数据建立共同遵守的标准规范，只有编码统一、格式统一、数据交换方式统一，才能保证数据统一，才能实现对数据交换和数据共享的有效管理。
3）数据服务集成化
提供专题数据服务，需要将各系统采集的各类信息资源有机的集成在一起，提供更加权威的数据支持，并实现可视化等服务。
信息资源规划内容
通过前置数据接口，对相关基础信息进行分类、交换以及采集、应用、展示和管理，面向区委区领导、各委办局提供应用展示服务。在资源规划过程中，保证信息收集、汇总、管理和服务过程中信息安全，保持各委办局的数据主权、并且能够做到服务的及时、准确、有效。
本项目建设的目的是更有效地协助用户将这些数据管理好用好，扩展数据共享服务面和使用效率。
信息资源管理框架
本项目的信息资源管理框架分为如下几部分：
（1）数据梳理
根据本项目建设覆盖的各单位、各需求方进行数据梳理，对调查、观察、实验等研究活动中所搜集到的数据进行检验、归类编码和数字编码。
（2）数据采集
本项目信息资源的采集方式有多种：手工填报，手工填报可采用在系统上通过相关的功能进行逐项填写，或采用导入的方式批量填报；数据接口，通过数据接口调用的方式获取数据；数据共享，用于与相关内外部门信息共享，通过数据共享机制实现。
（3）数据处理
数据处理主要完成对采集数据的加工整理，将采集过程中可能出现的脏数据进行清洗、转换成有效数据。主要包括数据抽取，从数据采集过程形成的临时库、基础库当中抽取相关的数据；数据清洗，清除脏数据（dirtydata）或噪音，以保证一定数据质量；数据转换，转换步骤的一部分是 “净化” 或 “拒绝” 不符合条件的数据；数据加载与刷新，加载阶段将获取并转换的数据存放到新的数据库中。
（4）数据资源开发利用
数据资源的开发利用主要是按照本项目的业务应用需求将系统采集到的数据进行整合，为用户提供服务。数据关系映射，数据关系映射主要是将基础数据之间建立管理关系，形成支持应用的主题共享库；分析建模，按照应用需求，建立分析模型，为领导和业务部门应用提供调用服务。
（5）数据服务
数据服务是对数据源抽象、聚合、重用，与逻辑数据模型保持一致，对外提供数据增值服务，以及点对点的交互。包括给相关部门及社会公众提供集中的、多种形态的、可视化的数据服务。
（6）标准和规范
系统建设离不开一套完整的标准规范来指导系统建设。这里主要数据标准规范包括研究制订基础信息定义、指标体系等方面的标准。
（7）数据管理
数据管理主要包括数据更新管理、数据使用管理以及数据的存储和备份。系统数据要具有现势性，即数据要反应最新的现实情况，因此要建立和形成一种有效的、实时的数据更新机制，同时发展实用的、经济快捷的更新手段和技术方法，以保持数据的现势性，这样才能保证系统进行的查询、分析等结果的正确性。在数据入库时，对数据的合法性进行检查，并对数据之间的关系建立关联，检查源及目的数据结构的逻辑对应关系是否正确；审核数据更新标志；然后在数据提交过程中检查数据及代码的完整性、合法性，保证数据一致性。
（8）安全访问控制
严格控制数据库系统的访问控制权限，对不同的用户进行不同数据库的访问控制，同时删除不用的数据库用户，确保非法用户对数据库系统的访问，对数据库用户的密码严格保密，不被不相关的人员非法获取，为数据库系统设置防火墙，将数据库系统设置到防火墙以里，利用防火墙的安全访问控制策略，分别控制不同的用户、IP 对数据库系统的访问级别。限制数据库系统的客户端对数据库系统的非法访问。
（9）备份与恢复
数据是整个系统的所有价值所在，所以数据安全性十分重要，为了确保系统的数据安全可靠，系统的正常运行，需要对系统的数据进行定期的备份，并且在发生数据库严重故障时利用备份的数据进行恢复，以保证统计系统数据的安全和系统的正常运行。
系统数据的备份策略根据不同的数据进行不同的定义，系统的初始化数据在系统正式完成后进行一次性的备份；系统的配置数据、控制数据在系统每次配置变动后立即进行自动的备份；系统的业务数据需要建立详细的备份策略进行联机和脱机的两种备份。
数据共享
依据国家相关法律法规，法人信息、人口信息、空间地理信息、电子证照信息等基础信息资源的基础信息项是政务部门履行职责的共同需要，必须依据整合共建原则，通过在各级共享平台上集中建设或通过接入共享平台实现基础数据统筹管理、及时更新，在部门间实现无条件共享。基础信息资源的业务信息项可按照分散和集中相结合的方式建设，通过共享平台予以共享，基础信息资源目录由基础信息资源库的牵头建设部门负责编制并维护。
数据库设计方案
技术要求
1、范式设计
针对关系型数据库设计的不同要求，可以分为如下 5 类范式：第一范式（1NF），第二范式（2NF），第三范式（3NF），BC 范式，第四范式（4NF）。为了便于项目的实施与维护，对于本项目的数据库范式设计，应达到第三范式（3NF）的要求。
针对信息资源库的数据仓库设计，将遵循维度模型的星形模型和雪花模型设计范式，以星形模型为主。
2、概念模型设计
数据库概念模型是通过对需求进行综合、归纳与抽象，形成一个独立于具体数据库管理系统的模型，用 E-R 图表示，可以使用 IDEF1X 方法作为环境数据库概念模型设计的方法，设计步骤包括初始化工程、实体定义、联系定义、属性定义、其他对象和规则定义等。
3、逻辑模型设计
将数据库概念模型转换为某个关系型数据库管理系统所支持的数据模型，并对其进行优化。逻辑结构的设计应选择最适于描述与表达相应概念结构的数据模型，然后选择最合适的数据库管理系统。
4、物理设计
为数据库逻辑结构模型选取一个最适合应用的物理结构（包括存储结构和存取方法）。根据数据库管理系统的特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引。包括数据库物理结构的优化设计和数据库部署说明等内容。
5、数据库实现
本项目将根据数据资源情况及信息系统建设规模选择适合的数据库管理系统完成数据库实现。并遵循 GB/T8567-2006 的《计算机软件文档编制规范》的要求，提交相应的数据库设计说明书。
6、数据安全设计
提供数据库通用安全管理办法，保证数据库系统安全。通用安全管理办法应包括用户管理、日志管理、数据安全管理、数据库备份与恢复管理和安全保护措施等内容。
依据总体设计确定的数据整合、传递、交换方案，本系统的信息资源库的建设要从资源共享、使用方便、传输便捷的角度出发，确定权限分配、数据集中处理、数据存储、数据过滤、数据转换、数据发布、信息传输等各种技术方案，建成标准统一、功能完善、安全可靠的信息服务平台。以满足各级部门和相关用户的需要，提高信息的利用率和实效性，优化的资源配置，提升系统的使用效率，实现信息资源采集、处理、交换和共享。
元数据库建设
元数据库是存储所有类别元数据的数据库，是核心数据库结构中最基础、最重要的数据库，是整个系统的数据资源标准化和规范化的基础，是所有业务处理流程必须访问的数据库。元数据分为业务元数据、技术元数据、操作元数据三种。
（1）业务元数据管理
业务元数据从业务应用的角度描述数据库中的数据。主要包括主题、指标、代码、映射规则。
（2）技术元数据管理
本项目技术元数据管理主要包括数据源信息管理、标准数据库结构管理，在基础环境配置功能中也可以维护，在元数据管理模块中可以进行集成和统一管理。
（3）操作元数据管理
操作元数据描述数据库的维护及数据更新策略，数据采集整合过程记录、数据库数据刷新频度、用户访问权限、备份和恢复的规则、存储管理规则、数据导入导出的历史记录、数据库状态管理和数据库审计等。
业务数据库建设
业务数据库是维系各应用系统正常运行的基础，为各类应用提供数据存储和提取支持。经过输入、验证、处理后的业务数据才能进行存储，逐渐形成业务数据库。
业务数据库存储面向指挥中心所需共享的数据，这些数据来自各接入系统的数据实时抓取。
针对城市各种类型异构数据，通过对数据源、数据组织、数据流程、目标数据的分析，采用大数据整合工具，实现关系型数据库、空间数据库、传感器数据、移动数据采集端、视频数据、互联网数据以及非结构化等数据的大数据整合建库。
应用支撑系统设计
基础开发平台
- 基础开发平台结构设计
基础开发平台完全遵照 MVC 的通用设计模式，整体结构分为视图层（Service Gateway Layer）、控制层 (Service Layer) 和数据库持久层（DAO Layer）三层结构。如下为平台整体结构图：
- 基础开发平台功能
系统管理组件
完成系统参数设置，系统安装初始化等功能。
指标维护组件
是对指标进行的灵活统一管理，满足不同业务的需要。
留痕管理组件
实现对用户的关键操作的管理功能。
消息提醒组件
完成对用户需要办理的事宜提前进行提示，对于用户忘记办理的事宜及时提示。
系统日志及操作日志管理组件
实现管理登陆日志和操作日志，提供数据库日志的查询、标准文件导出等功能。
权限控制类组件
以可视化的方式构建政府单位的组织机构模型，并进行设定用户角色、分配相关权限等操作，元模型为：部门、组、用户、角色。
个性桌面定制组件
通过该功能用户可以方便的对本人办公桌面进行配置，系统采用拖拽方式实现办公桌面的定义，可以将系统中任何模块的资源放置到办公桌面使用。系统将用户自定义的桌面保存为模板，用户可以选择一个模板进行使用，并且系统提供一些常用的模版供用户使用。对于设置好的办公桌面，用户可以进行预览设置的效果。
工作流引擎
- 工作流引擎的体系结构设计
基于 WfMC 的工作流模型来设计工作流引擎，工作流体系设计构架结构如下图所示： - 工作流引擎功能设计
工作流控制管理
以可视化的方式对工作流系统的引擎、模型、资源、消息、服务等进行管理、配置。
流程模型及其设计管理
以图形化的方式实现业务流程模型及其组成任务及属性的全程设计，符合业务任务的逻辑思维习惯，可实现各种复杂流程的设计。
流程控制台管理
流程监控工具包含了流程管理、查询、分析及监控的工具。利用监控工具提供的各项工具，系统管理员可以完成流程模型的装入、停用、卸载等对流程模型的管理，且可以清楚的了解到流程运作的现状、流量、走向，并适时的介入流程的运作。流程监控工具的监控功能部分可完成对流程的所有操作，并具有客户端的大部功能。
流程调试管理
流程调试工具用于调试所建立的流程（或过程）模型，以便在运行前发现可能的设计错误。
流程监控管理
流程监控用于跟踪选定流程或其实例及其任务的运行情况。
WEB 工作流客户端
实现的基于新的 Web 应用框架的客户端。客户端是用户与工作流系统沟通的接口，也是客户完成业务操作的第一工作环境。工作流系统 提供一个人性化的客户端，具备 Portal 的功能，使用户可以轻松地完成流程应用所需的各种操作。此客户端不但可以独立运行，也可整合到用户的应用中，极大地降低了应用系统的开发难度。客户端完成诸如启动流程、暂存任务、挂起 / 恢复任务、取消任务、代理设定、任务完成等必须的一系列流程 / 任务操作。
报表工具
报表工具由 4 部分组成，报表设计器、报表服务器、报表管理和报表客户端。
（1） 报表设计器
是报表设计和报表应用开发、调试、部署的一体化平台。在报表设计器中可以进行表样、数据、展现、打印等报表设计文件中各种元素的设计。
（2） 报表服务器
内含高效的报表运行引擎，依赖报表管理平台，为报表引擎的高效、稳定运行提供环境。报表服务器为报表提供运行时支持，提供相关接口运行和展示报表。
提供数据缓存管理：对从数据源提取的数据和生成的报表进行缓存，减少重复计算、提高报表的运行效率。
（3）报表管理
基于报表管理，对报表服务器和报表引擎的运行参数进行配置、对引擎的运行状态进行监控、对报表文件进行管理。
（4）报表客户端
是查看和打印报表的工具。对于输出格式为 PDF, Excel, PlainText, 和 CSV 等标准格式的报表，可以直接用相应的工具软件查看报表。
应用系统设计
应用系统由指标梳理与数据处理、专题及热点服务系统、多维可视化系统、多终端整合系统、事件监测系统、运行管理系统、业务集成系统、交互展示系统组成。
指标梳理及数据处理
指标梳理
围绕城市运行、民生保障、生态环保、经济发展、公共安全、文化旅游、政务服务、社情民意八个专题和一个热点（疫苗接苗），梳理相应场景的指标、数据源进行梳理，并对其涉及的数据进行清洗、比对、融合处理，为领导驾驶舱提供基础数据支撑。
本期项目八大专题的应用场景为建筑工程、重点车辆、百度实时路况、医疗健康、住房保障、物价动态、大气环境、水环境、车辆排放、丽泽商务区、中关村 XXX 科技园、综合经济、产业空间、复工复产、雪亮工程、应急防汛、智慧图书馆、景点建设、政务服务、吹哨报到、接诉即办、舆情分析。
首界面指标梳理
通过提取 XXX 区地名地址库将重点单位、重点场所形成不同图层，同时在地图中落点落图进行展示。梳理八大专题重点指标展示于首界面中。
城市运行指标梳理
城市运行专题从建筑工程、重点车辆、百度实时路况三个应用场景出发，对其指标、数据源进行梳理。
首先，根据城市运行业务确定指标梳理范围，然后，从 XXX 区大数据汇集平台、XXX 区住建委信息化系统等系统的相关业务库表汇总形成相关指标，对相关指标完成删除冗余数据、合并同类项等处理，形成初步的数据指标。再通过对不同属性类别的数据区分、标识，最终归纳出在城市运行领域内所有数据的分类指标。接下来，将业务指标归入一个体系，根据城市运行领域业务事项的应用情况进行清理。确保归入同一个体系的业务指标语义一致，并进行统一编码，清除对 “无用” 的数据指标。再通过系统化自动比对，最终形成一套完成的城市运行指标目录体系。
民生保障指标梳理
民生保障专题从医疗健康、住房保障、物价动态三个应用场景出发，对其指标、数据源进行梳理。
根据民生保障业务确定指标梳理范围，从 XXX 区卫生健康委员会系统、安居北京住房保障平台系统、新发地管网平台等系统的相关业务库表汇总形成相关指标，对相关指标完成删除冗余数据、合并同类项等处理，形成初步的数据指标。再通过对不同属性类别的数据区分、标识，最终归纳出在民生保障领域内所有数据的分类指标。接下来，将业务指标归入一个体系，根据民生保障领域业务事项的应用情况进行清理。确保归入同一个体系的业务指标语义一致，并进行统一编码，清除对 “无用” 的数据指标。再通过系统化自动比对，最终形成一套完成的民生保障指标目录体系。
生态环保指标梳理
生态环保专题从大气环境、水环境、车辆排放三个应用场景出发，对其指标、数据源进行梳理。
通过 XXX 区环境子系统、第三方数据资源以及 XXX 区水环境监测系统，获取生态环境模块中 XXX 区大气环境、水环境、汽车排放等相关数据，并根据获取数据信息进行指标项深度梳理，挖掘数据资源指标项。
经济发展指标梳理
经济发展专题从丽泽商务区、中关村 XXX 科技园、综合经济、产业空间、复工复产五个应用场景出发，对其指标、数据源进行梳理。
根据经济发展业务确定指标梳理范围，从 XXX 区丽泽金融商务区城市公共信息平台、XXX 区经信委门户平台等系统的相关业务库表汇总形成相关指标，对相关指标完成删除冗余数据、合并同类项等处理，形成初步的数据指标。再通过对不同属性类别的数据区分、标识，最终归纳出在经济发展领域内所有数据的分类指标。接下来，将业务指标归入一个体系，根据经济发展领域业务事项的应用情况进行清理。确保归入同一个体系的业务指标语义一致，并进行统一编码，清除对 “无用” 的数据指标。再通过系统化自动比对，最终形成一套完成的经济发展指标目录体系。
公共安全指标梳理
公共安全专题从雪亮工程、应急防汛两个个应用场景出发，对其指标、数据源进行梳理。
对接市雪亮工程系统，并对雪亮工程系统进行系统分析，梳理出 XXX 区积水点位信息进行地图的落点落图，与雪亮工程系统实时联动，实时查看积水点位周边的视频图像以及数据指标输出项，最终将输出项指标归入一个体系，根据公共安全领域业务事项的应用情况进行清理，确保归入同一个体系的业务指标语义一致，并进行统一编码，清除对 “无用” 的数据指标。再通过系统化自动比对，最终形成一套完成的公共安全指标目录体系。
文化旅游指标梳理
文化旅游专题从智慧图书馆、景点建设两个应用场景出发，对其指标、数据源进行梳理。
通过对 XXX 区图书馆管理平台、第三方数据交换平台进行功能梳理，梳理系统中产生数据指标项，并经过数据分析对比，删除冗余重复数据，最终将输出项指标归入一个体系，根据文化旅游领域业务事项的应用情况进行清理。确保归入同一个体系的业务指标语义一致，并进行统一编码，清除对 “无用” 的数据指标。再通过系统化自动比对，最终形成一套完成的文化旅游指标目录体系。
政务服务指标梳理
政务服务专题从政务服务应用场景出发，对其指标、数据源进行梳理。
通过 XXX 区 XXX 区互联网 + 政务服务一体化平台、XXX 区住建委信息化平台，获取政务服务模块中 XXX 区企业信息、电子证照信息、事项申报信息、建设工程管理信息等相关数据，并根据获取数据信息进行指标项深度梳理，挖掘数据资源指标项。
社情民意指标梳理
社情民意专题从吹哨报到、接诉即办、舆情分析三个应用场景出发，对其指标、数据源进行梳理。
了解市 12345 平台功能清单，梳理 12345 平台功能对应 XXX 区数据指标，并进行数据指标统计，分析数据指标是否可用，并进行冗余指标性清理，最终将输出项指标归入一个体系，根据社情民意领域业务事项的应用情况进行清理。确保归入同一个体系的业务指标语义一致，并进行统一编码，清除对 “无用” 的数据指标。再通过系统化自动比对，最终形成一套完成的社情民意指标目录体系。
疫苗接种指标梳理
根据疫情接种指标业务确定指标梳理范围，从中国疾病预防控制中心等系统的相关业务库表汇总形成相关指标，对相关指标完成删除冗余数据、合并同类项等处理，形成初步的数据指标。再通过对不同属性类别的数据区分、标识，最终归纳出在疫苗接种领域内所有数据的分类指标。接下来，将业务指标归入一个体系，根据疫苗接种领域业务事项的应用情况进行清理。确保归入同一个体系的业务指标语义一致，并进行统一编码，清除对 “无用” 的数据指标。再通过系统化自动比对，最终形成一套完成的民生保障指标目录体系。
数据资源梳理
梳理出建筑工程、重点车辆、交通态势、医疗健康、住房保障、物价动态、大气环境、水环境、车辆排放、丽泽商务区、中关村 XXX 科技园、综合经济、产业空间、复工复产、雪亮工程、应急防汛、智慧图书馆、景点建设、政务服务、吹哨报到、接诉即办、舆情分析、疫苗接种等数据资源指标，并进行数据资源应用。
建筑工程数据资源梳理
通过对城市运行模块中建筑工程数据资源数据梳理，梳理出工程概况、建筑市场分析、征收拆迁等数据信息，从而建立工程概况、建筑市场分析、征收拆迁指标性，进行数据资源应用。
重点车辆数据资源梳理
通过对城市运行模块中重点车辆数据资源数据梳理，整理出车辆密度统计、车辆统计等数据信息，从而建立车辆密度统计、车辆统计指标性，进行数据资源应用。
交通态势数据资源梳理
通过对接百度地图，整理出重点关注道路的交通拥堵数据信息，进行数据资源的可视化分析。
医疗健康数据资源梳理
通过对民生保障模块中医疗健康数据资源数据梳理，梳理出医疗卫生资源分析、医院情况、医疗服务及病床使用、医疗机构划分、医疗机构当日挂号、健康档案、家庭医生签约、重点人群签约、老年人管理、在册严重精神障碍患者、妇幼保健等数据信息，从而建立医疗卫生资源分析、医院情况、医疗服务及病床使用、医疗机构划分、医疗机构当日挂号、健康档案、家庭医生签约、重点人群签约、老年人管理、在册严重精神障碍患者、妇幼保健指标性，进行数据资源应用。
住房保障数据资源梳理
通过对民生保障模块中住房保障数据资源数据梳理，梳理出保障房源、保障家庭、保障资金、分配运营、动态监管等数据信息，从而建立保障房源、保障家庭、保障资金、分配运营、动态监管指标性，进行数据资源应用。
物价动态数据资源梳理
通过对民生保障模块中物价动态数据资源数据梳理，梳理出新发地发布本地物价等数据信息，并通过数据进行数据资源的归纳梳理以及数据应用工作。
大气环境数据资源梳理
通过对生态环保模块中水环境数据资源数据梳理，梳理出空气质量情况、四项污染物分析、大气点位展示、污染物浓度排名情况等数据信息，从而建立空气质量情况、四项污染物分析、大气点位展示、污染物浓度指标性，进行数据资源应用。
水环境数据资源梳理
通过对生态环保模块中大气环境数据资源数据梳理，梳理出水环境质量排名情况等数据信息，从而建立水环境质量排名指标性，进行数据资源应用。
车辆排放数据资源梳理
通过对生态环保模块中车辆排放数据资源数据梳理，梳理出机动车排放监控情况等数据信息，从而建立机动车排放监控指标性，进行数据资源应用。
丽泽商务区数据资源梳理
通过对经济发展模块中丽泽商务区资源数据梳理，梳理出丽泽商务区项目管理、招商引资、规划建设、丽泽图层等数据信息，从而建立污染源监控、执法监督态势指标性，进行数据资源应用。
中关村科技园数据资源梳理
通过对经济发展模块中中关村科技园资源数据梳理，梳理出入驻企业情况、获得知识产权情况、高新技术企业情况、法人类型分析、按经营类型与科技园区定位情况对比分析、科技园区人员情况、人员总量、楼宇分析人员入驻情况等数据信息，从而建立入驻企业情况、获得知识产权情况、高新技术企业情况、法人类型分析、按经营类型与科技园区定位情况对比分析、科技园区人员情况、人员总量、楼宇分析人员入驻情况指标性，进行数据资源应用。
综合经济数据资源梳理
通过对 XXX 区综合经济指标进行梳理，梳理出 XXX 区综合经济分析、北京市及城六区综合经济分析、主要行业 GDP 情况、GDP 主要行业支撑指标对比分析，进行数据资源应用。
产业空间数据资源梳理
对产业空间指标进行梳理，梳理出空间概况相关指标分析、街镇分布情况分析、园区分布情况分析、楼宇特征相关指标分析以及对应的产业空间经济指标分析，进行数据资源应用。
复工复产数据资源梳理
对市大数据中心的复工复产指标进行梳理，梳理出复工复产指标信息进行数据资源应用。
雪亮工程数据资源梳理
通过对公共安全模块中雪亮工程资源数据梳理，梳理出视频在线分析、公园智能分析、视频展示等数据信息，从而建立视频在线分析、公园智能分析、视频展示指标性，进行数据资源应用。
应急防汛数据资源梳理
通过对 XXX 区积水点位信息进行指标梳理，梳理出点位基本信息、位置坐标等信息进行地图的落点落图，同步将周边影像信息与雪亮工程数据进行实时联动。
智慧图书馆数据资源梳理
通过对文化旅游模块中智慧图书馆资源数据梳理，梳理出图书馆访问情况、图书馆图书热门检索分析等数据信息，从而建立图书馆访问情况、图书馆图书热门检索分析指标性，进行数据资源应用。
景点建设数据资源梳理
通过对文化旅游模块中景点建设数据梳理，梳理出景点建设概况、人流量分析、园区舆情分析等数据信息，从而支撑景点建设场景应用。
政务服务数据资源梳理
通过对政务服务模块中政务办理资源数据梳理，梳理出 XXX 区企业工商登记情况、电力许可证办理、业务办件汇总、办理事项趋势分析、大厅接待量分析、建设工程管理情况等数据信息，从而建立工商登记情况、电力许可证办理、业务办件汇总、办理事项趋势分析、大厅接待量分析、建设工程管理情况指标性，进行数据资源应用。
吹哨报到数据资源梳理
通过对社情民意模块中吹哨报到资源数据梳理，梳理出报道清单、部门评分、事件等数据信息，从而建立支撑吹哨报到场景应用。
接诉即办数据资源梳理
通过对社情民意模块中吹哨报到资源数据梳理，梳理出七有五性、工单统计、事件统计、考核申诉、一人多诉等数据信息，从而建立七有五性、工单统计、事件统计、考核申诉、一人多诉指标性，进行数据资源应用。
舆情分析数据资源梳理
通过对国家政策和区内突发事件的舆情数据进行采集并进行分类和监测，根据监测结果进行数据分析。
疫苗接种数据资源梳理
通过对疫苗接种模块资源数据梳理，梳理出中 XXX 区疫苗接种情况分析、一针、全部完成接种情况分析、街道、社区接种排名分析、核酸检测重点单位分析、发热门诊、哨点图、XXX 区涉疫人员等数据信息，从而建立中 XXX 区疫苗接种情况分析、一针、全部完成接种情况分析、街道、社区接种排名分析、核酸检测重点单位分析、发热门诊、哨点图、XXX 区涉疫人员指标性，进行数据资源应用。
数据清洗、对比及融合处理
针对视频信号融合处理以及重点车辆、医疗健康、住房保障、大气环境、水环境、车辆排放、丽泽商务区、中关村科技园、智慧图书馆、景点建设、政务服务、吹哨报到、接诉即办、疫苗接种等数据信息进行清洗、校核、对比、入库，满足场景展示的数据准确性、实时性。
将图层数据与视频、车辆保障、医疗健康、住房保障、大气环境、水环境、车辆排放、经济发展、景点建设、吹哨报到、疫苗接种等业务场景进行融合，形成专题图层，通过地图工具给用户提供可视化服务。
视频信号融合处理
针对工地视频、交通视频、重点区域视频、公园视频信号进行融合处理，满足业务场景展示需求。
重点车辆数据清洗、对比、入库处理
针对重点车辆场景，进行辖区路网车辆分布图、辖区路网车辆历史热力图、本籍车辆全国分布图、实时境内行驶车辆数（本籍 + 外籍）、当日累计境内行驶车辆数、当日累计过境车辆数、当日累计入境车辆数、当日累计出境车辆数、当日累计本籍跨域车辆数、实时境内行驶车辆数趋势图、道路等级车流量分布图等数据信息清洗、校核、对比、入库，满足场景展示的数据准确性、实时性。
建筑工程数据清洗、对比、入库处理
针对建筑工程场景，进行工程概况、建筑市场分析、征收拆迁等数据信息清洗、校核、对比、入库，满足场景展示的数据准确性、实时性。
医疗健康数据清洗、对比、入库处理
针对医疗健康场景，进行医疗卫生资源分析医院情况、医疗服务及病床使用、医疗机构划分、医疗机构当日挂号、健康档案、家庭医生签约、重点人群签约、老年人管理、在册严重精神障碍患者、妇幼保健等数据信息清洗、校核、对比、入库，满足场景展示的数据准确性、实时性。
住房保障数据清洗、对比、入库处理
针对住房保障场景，进行保障房源保障家庭、保障资金、分配运营、动态监管等数据信息清洗、校核、对比、入库，满足场景展示的数据准确性、实时性。
物价动态数据清洗、对比、入库处理
针对物价动态场景，对接新发地发布本地菜价大数据平台进行清洗、校核、对比、入库，满足场景展示的数据准确性、实时性。
大气环境数据清洗、对比、入库处理
针对大气环境场景，进行空气质量情况、四项污染物分析、大气点位展示、污染物浓度排名情况等数据信息清洗、校核、对比、入库，满足场景展示的数据准确性、实时性。
水环境数据清洗、对比、入库处理
针对水环境场景，进行水环境质量、水资源保护、水污染控制等数据信息清洗、校核、对比、入库，满足场景展示的数据准确性、实时性。
车辆排放数据清洗、对比、入库处理
针对车辆排放场景，进行车辆排放标准、车辆排放检测指标、车辆排放浓度等数据信息清洗、校核、对比、入库，满足场景展示的数据准确性、实时性。
丽泽商务区数据清洗、对比、入库处理
针对丽泽商务区场景，进行项目管理、招商引资、规划建设、丽泽图层等数据信息清洗、校核、对比、入库，满足场景展示的数据准确性、实时性。
中关村科技园区数据清洗、对比、入库处理
针对中关村科技园区场景，进行入驻企业情况、获得知识产权情况、高新技术企业情况、法人类型分析、按经营类型与科技园区定位情况对比分析、科技园区人员情况、人员总量、楼宇分析人员入驻情况等数据信息清洗、校核、对比、入库，满足场景展示的数据准确性、实时性。
综合经济数据清洗、对比、入库处理
针对综合经济场景，进行 XXX 区综合经济、北京市及城六区综合经济、主要行业 GDP、GDP 主要行业支撑指标等数据信息清洗、校核、对比、入库，满足场景展示的数据准确性、实时性。
产业空间数据清洗、对比、入库处理
针对产业空间场景，进行 XXX 区空间概况相关指标、街镇分布情况、园区分布情况、楼宇特征相关指标以及对应的产业空间经济指标等数据信息清洗、校核、对比、入库，满足场景展示的数据准确性、实时性。
工复产数据清洗、对比、入库处理
针对复工复产场景，和市大数据中心复工复产综合指数等数据信息清洗、校核、对比、入库，满足场景展示的数据准确性、实时性。
智慧图书馆数据清洗、对比、入库处理
针对智慧图书馆场景，进行到馆人员分析、到访访问分析、在线访问分析、热门词分析等数据信息清洗、校核、对比、入库，满足场景展示的数据准确性、实时性。
景点建设数据清洗、对比、入库处理
针对景点建设场景，进行景点建设概况、人流量分析、园区舆情分析等数据信息清洗、校核、对比、入库，满足场景展示的数据准确性、实时性。
政务服务数据清洗、对比、入库处理
针对政务服务场景，进行事项办理、体系数据、服务评价、信用、数字档案等数据信息清洗、校核、对比、入库，满足场景展示的数据准确性、实时性。
接诉即办数据清洗、对比、入库处理
针对接诉即办场景，进行七有五性、工单统计、事件统计、考核申诉、一人多诉等数据信息清洗、校核、对比、入库，满足场景展示的数据准确性、实时性。
吹哨报到数据清洗、对比、入库处理
针对吹哨报到场景，进行报到清单、部门评价、部门报道人员
问题处置效果、问题处置效率、舆情影响、部门主动报道、选派执法平台人员情况、日常管理考核权、人事调整、意见建议权落实情况、事件数量、事件内容、事件来源、事件状态等数据信息清洗、校核、对比、入库，满足场景展示的数据准确性、实时性。
舆情分析数据清洗、对比、入库处理
针对舆情分析场景，进行舆情信息获取、舆情关键字、舆情走势分析等数据信息清洗、校核、对比、入库，满足场景展示的数据准确性、实时性。
疫苗接种数据清洗、对比、入库处理
针对疫苗接种场景，进行全区疫苗接种情况分析、一针、全部完成接种情况分析、重点商务区接种率分析、街道、社区接种排名分析等数据信息清洗、校核、对比、入库，满足场景展示的数据准确性、实时性。
图层数据融合处理
将图层数据与视频、车辆保障、医疗健康、住房保障、大气环境、水环境、车辆排放、经济发展、景点建设、吹哨报到、疫苗接种等业务场景进行融合，形成专题图层，通过地图工具给领导提供可视化服务。
专题及热点服务系统
面向城市运行八大专题及疫苗接种热点场景提供大数据分析服务，八大专题服务模块包含城市运行、民生保障、生态环境、经济发展、公共安全、文化旅游、政务服务、社情民意八大专题以及疫苗接种热点。系统包括分类分析、行业分析、流量分析、热点分析、热点景区、统计分析等功能，构建场景要素数据便于区领导快速获取城市运行数据，把控城市运行状态，辅助领导指挥决策。
城市运行
建筑工程
对工程综合情况、建筑市场情况、征收拆迁项目情况进行统计，并能够提供相应的分析服务，展示图层分布，同环比、占比等趋势。
####### 工程综合分析
####### 工程综合
统计 XXX 区在施工工程情况、竣工工程情况、竣工验收备案情况、开复工情况、投资情况。其中在施工程情况包括未开工程数量、在施工程数量、停工工程数量、中止施工工程数量形成专题图层，通过地图工具给领导提供可视化服务。
####### 工地图层服务
建立工地数据图层，包括房建工程数量、市政基础设施工程数量、装修工程的分布图等图层数据进行对比分析，通过二维地图进行数据展示，同时根据内部不同位置、不同时间展示排名情况。
######## 工程执法量
统计本月 XXX 区住建委执法科室的执法量，以及本年度执法量，形成场景要素数据，同时结合二维地图，以饼状图、折线图的方式在专题页面进行展示。
####### 建筑市场分析
######## 企业构成分析
按照企业构成的业务需求建立企业构成模型，并提供分析服务，结合分析结果进行可视化的数据展示。从企业性质来看，企业构成包括建筑施工企业、监理企业、造价咨询机构、招标代理机构、房地产开发企业、建设工程质量检测机构等；从地域来看，企业构成包括本地企业、外地企业；从企业资质等级来看，企业构成包括特级、一级、二级、三级。
######## 人员构成分析
建立人员构成模型，对我区建筑市场的人员构成进行分析，基于统计分析结果进行数据可视化图形展示。从人员类型角度来看，人员构成包括注册建造师、注册监理师；从人员的分布角度来看，人员构成包括本地注册人员、外地注册人员。
######## 项目构成分析
建立项目构成模型，实现对我区建筑市场项目构成进行分析，基于统计分析结果进行数据可视化图形展示。从项目性质来看，项目构成包括施工总承包项目、监理项目、专业分包项目、专业承包项目、劳务分包项目、材料项目、设备项目；从项目类型来看，项目构成包括房建项目、装饰装修项目、市政基础设施项目。
######## 企业合规率分析
企业合规率分析是我区建筑市场中未违法违规企业与建筑市场所有企业的占比分析，计算周期为一年。分析形式包括建筑业企业数量与建筑业企业合规率走势分析、监理企业与监理企业合规率走势分析等。根据统计分析结果，进行数据可视化大屏展示。
######## 违法违规情况分析
建立违法违规情况分析模型，统计两个季度全市、企业综合管理、质量管理、安全管理、劳务管理、工程承发包及合同履约管理、建筑节能与建材使用管理、施工现场管理、人员管理、检测工作、资质管理（工程质量检测机构）、资格条件（招标代理机构）执法数量，并进行环比分析。根据分析结果，进行数据可视化大屏展示。
######## 投标活跃度统计
建立投标活跃度模型，对我区建筑市场中参与投标的企业在建筑市场所有企业中的占比分析，计算周期 1 年，分析方式包括本地企业投标活跃度走势分析、外地企业投标活跃度走势分析、施工企业数量与活跃度走势分析，同步将分析结果，进行数据可视化大屏展示。
######## 市场竞争度对比分析
建立市场竞争程度分析模型，分析在同一空间区域内，竞争对手的积聚程度和竞争状况。市场竞争状况是影响市场产品价格的重要因素，产品的最低价格取决于该产品的成本费用，最高价格取决于产品的市场需求状况，而在上限和下限之间，则取决于市场竞争状况。
市场竞争度分析是我区建筑市场中参与投标的企业与近 2 年我区所有建筑业项目合同总额的占比分析，包括本地企业的竞争度分析、外地企业竞争度分析、本地企业竞争度环比增长分析、外地企业竞争度环比增长分析。根据分析结果，构建场景展示要素数据进行可视化展示。
######## 市场集中度
建立市场集中度分析模块，对整个建筑行业的市场结构集中程度的测量指标，衡量企业的数目和相对规模的差异，按一年的计算周期，从市场份额、行业集中率两个维度分析我区前 4 名、前 8 名、前 50 名企业企业所占的市场份额比例，以及所占的行业集中率，将分析结果形成场景要素数据进行可视化展示。
######## 施工总承包项目市场份额统计
通过对本市企业承接施工总承包项目数量及合同额、中央企业承接施工总承包项目数量及合同额、外地企业承接施工总承包项目数量及合同额分别占我市施工总承包总数量及合同总额的比例进行统计，将统计结果行数据可视化展示，分析哪类企业的施工总承包项目占主导地位。
######## 竣工验收备案指数
分析我区建筑市场中近五年项目总量、竣工项目数量两个维度，分析我区建筑市场项目的合格指数，根据分析结果，进行数据可视化大屏展示。
####### 征收拆迁项目分析
######## 征收拆迁项目概况
平台基于数据的可视化图层展示 XXX 区征收拆迁项目概况、建筑面积、拆迁总额、拆迁户数、滞留户数、滞留面积、滞留金额等情况。
######## 征收拆迁项目图层
分析征收拆迁项目分布的情况，建立征收拆迁项目数据展示图层，基于二维、三维影像地图，进行数据图层的场景展示。
重点车辆管理
####### 车辆综合分析
平台基于数据的视觉化图形展示实时境内行驶车辆数（本籍 + 外籍）、当日累计境内行驶车辆数、当日累计过境车辆数、当日累计入境车辆数、当日累计出境车辆数、当日累计本籍跨域车辆数、实时境内行驶车辆数趋势图、道路等级车流量分布图。
####### 车辆密度分布
平台基于二维的图层展示辖区路网车辆分布图、辖区路网车辆历史热力图、本籍车辆全国分布图。
####### 交通态势分析
平台基于二维的图层展示重点关注道路的交通拥堵情况，以不同颜色对拥堵情况、拥堵指数进行颜色效果渲染，对交通拥堵态势进行可视化分析。
生保障
医疗健康
对全区常驻人口态势、医疗机构运营态势进行分析，需对医疗机构、医护资源、医疗设施、医师执业状况、医疗资费相关指标项进行综合分析，并与大数据汇聚平台共享或 XXX 区卫生健康大数据平台共享。
####### 全区常住人口态势
对全区的常住人口进行数据统计，根据数据统计结果形成人口分布态势进行数据可视化展示。常住人口指全年经常在家或在家居住 6 个月以上，也包括流动人口在所在的城市居住就称常住人口。分析结果将与大数据汇聚平台共享或 XXX 区卫生健康大数据平台共享。
####### 医疗机构统计
对全区医疗机构数量进行数据统计，医疗机构类型包括三级医院数量，二级医院数量，社区卫生中心数量。将统计结果进行数据可视化展示，同时与大数据汇聚平台共享或 XXX 区卫生健康大数据平台共享。
####### 医护资源综合分析
对全区医护资源情况进行分类统计分析，将分析结果进行数据可视化展示，并与大数据汇聚平台共享或 XXX 区卫生健康大数据平台共享。
统计维度如下：
（1）共有编制人数
包括三级医院，二级医院和社区卫生中心等机构的全部共有编制人数。
（2）在岗职工数
包括三级医院，二级医院和社区卫生中心等机构的全部在岗职工数。
（3）在编人数
包括三级医院，二级医院和社区卫生中心等机构的全部在编人数。
（4）编外人数
包括三级医院，二级医院和社区卫生中心等机构的全部编外人数。
（5）医护人员数
包括三级医院，二级医院和社区卫生中心等机构的全部医师、护士人员数。
####### 医疗设施综合分析
对全区的医疗设施情况进行分析，将分析结果进行数据可视化展示，并与大数据汇聚平台共享或 XXX 区卫生健康大数据平台共享。
分析维度如下：
（1）床位数
包括三级医院，二级医院和社区卫生中心等机构的全部床位数。
（2）医护比
包括三级医院，二级医院和社区卫生中心等机构的全部医师人员数和护士人员数的比。
（3）床护比
包括三级医院，二级医院和社区卫生中心等机构的全部床位数和护士人员数的比。
（4）床位数
包括三级医院，二级医院和社区卫生中心等机构的全部床位数。
####### 医师执业状况分析
对全区的医师执业状况进行分析，将分析结果进行数据可视化展示，并与大数据汇聚平台共享或 XXX 区卫生健康大数据平台共享。
分析维度如下：
（1）执业医师数
包括三级医院，二级医院和社区卫生中心等机构的全部执业医师人员数。
（2）药师数
包括三级医院，二级医院和社区卫生中心等机构的全部药师人员数。
####### 医疗机构运营态势
对全区医疗机构运营态势情况进行分析，将分析结果进行数据可视化展示，并与大数据汇聚平台共享或 XXX 区卫生健康大数据平台共享。
分析维度如下：
（1）门诊人次
指报告期内，门（急）诊就诊的人次数。
（2）门诊人次增长率
指报告期内，人均门（急）诊 人次增长额占上一报告期或某一报告期人均门（急）诊人次的比率， 以百分比表示。
（3）出院人次
指报告期内，出院人次的合计数值。
（4）出院人次增长率
指报告期内，出院人次增长额占上一报告期或某一报告期出院人次的比率， 以百分比表示。
####### 医疗资费综合分析
对全区医疗机构资费情况进行分析，将分析结果进行数据可视化展示，并与大数据汇聚平台共享或 XXX 区卫生健康大数据平台共享。
分析维度如下：
（1）门诊费用
指报告期内，门（急）诊费合计的数值
（2）门诊均次费用
指报告期内，门（急）诊费合计除以门诊人次后得到的数值
（3）门诊费用增长率
指报告期内，门诊费用增长额占上一报告期或某一报告期门诊费用的比率， 以百分比表示。
（4）住院费用
指报告期内，住院费用的合计数值。
（5）住院费用增长率
指报告期内，住院费用增长额占上一报告期或某一报告期住院费用的比率， 以百分比表示。
（6） 住院均次费用
指报告期内，住院费用合计除以出院人次数后得到的数值
住房保障
对保障房源、保障家庭、保障资金、分配运营、动态监管进行增长率、趋势、同比 / 环比等统计分析；根据保障性住房违规情况统计结果，形成本区不良信用家庭档案，记录不良信息产生原因，进行可视化展示。
####### 保障房源综合分析
对 XXX 区保障房源情况进行分析，形成应用场景数据，将数据结果进行数据可视化展示。
（1）保障房当年 / 当月建设开工同比 / 环比增长率
与安居北京住房保障平台实现数据共享，同时结合本区工程建设信息，获取我区保障性住房建设开工项目的名称、坐落、房源套数等信息，按照所需的时间维度，统计分析保障房建设开工同比 / 环比的增长率。
（2）保障房当年 / 当月竣工同比 / 环比增长率
与安居北京住房保障平台实现数据共享，同时结合本区工程竣工验收信息，获取我区保障性住房项目竣工情况，包括的竣工项目名称、坐落、竣工房源套数等信息，按照所需的时间维度，统计分析保障房竣工同比 / 环比的增长率。
（3）保障房建设筹集年增长率
保障房建设筹集的房源包括新建房源、集体土地租赁房源及面向社会筹集的各类闲置房源，将以上数据按年度进行统计分析，可以得出本区保障性住房建设筹集的年增长率以及近年发展趋势。
####### 保障家庭综合分析
对 XXX 区保障家庭情况进行分析，分析维度包括保障家庭人口结构、保障家庭特殊情况、特殊情况家庭总占比。最终形成应用场景数据，将数据结果进行可视化展示。
（1）保障家庭人口结构分析
将保障家庭按照公租资格、公租补贴资格、市场租房补贴资格进行汇总、统计，同时，根据主申请人一致视为为同一家庭原则，去除同一家庭申请多个资格的数据，最终得到本区全部保障家庭数据，再根据家庭成员的年龄、人口户数分析保障家庭人口结构，以此为建设相应套型的保障房源提供科学依据。
（2）保障家庭特殊情况分析、特殊情况家庭占总保障家庭的比重
为体现保障性住房审核分配工作的公平、公正，保障社会弱势群体的住房权益，优先对特殊情况家庭提供住房保障，保障家庭特殊情况包括家庭有 60 周岁以上老人、三房轮候家庭、优抚对象（复转军人、复原军人）、城镇社救人员、重度残疾人员、患大病或做过大手术人员等，将各类特殊家庭进行汇总统计，展示各类特殊情况的占比以及特殊家庭在总保障家庭中的占比。
####### 保障资金综合分析
对 XXX 区保障资金情况进行分析，将分析结果形成应用场景数据，将数据结果进行可视化展示。
分析维度如下：
（1）近年公租资格、公租补贴资格、市场租补贴资格新增备案家庭变化趋势
连续获取近几年住房保障资格申请及备案数据，按照不同的保障资格（包括公租资格、公租补贴资格、市场租补贴资格）的申请量及备案量，得出近几年各个资格申请、备案家庭趋势，为研究政策的实施效果和政策调整提供数据依据。
（2） 公租房租金收缴率
根据公租房项目的租金标准、面积和租赁情况，以月为统计周期，计算公租房租金应收金额，同时结合产权单位上报的公租房租金实际收缴金额，可分析得出公租房租金收缴率，即应收金额 / 实收金额。
（3）公租补贴发放金额同比增长率、近年趋势
以月为最小统计周期，获取每月公租补贴实际发放金额以及累计发放金额，得出公租补贴近年增长趋势。同时，可与去年同期公租补贴发放金额进行比较，以此计算公租补贴同比增长率。
（4）市场租补贴发放金额同比增长率、近年趋势
以月为最小统计周期，获取每月市场租房补贴实际发放金额以及累计发放金额，得出市场租房补贴近年增长趋势。同时，可与去年同期市场租房补贴发放金额进行比较，以此计算市场租房补贴同比增长率。
####### 分配运营态势
对 XXX 区分配运营态势情况进行分析，将分析结果形成应用场景数据，将数据结果进行可视化展示。
分析维度如下：
（1）房源配售情况分析（公开配售房源、定向安置房源占比）
可配售房源按房源类型分为经济适用房和限价商品房，按分配方式分为公开摇号配售和定向安置，结合两个统计分析维度，可分别得出不同房源类型及不同分配方式下房源配售的分布情况。
（2）公租房空置率
为提高保障性住房分配使用效率，需尽量缩减房源分配审核过程中的空置时间，在房源进入分配期，即房源调配给各用房单位后，到房源选房分配、完成合同签约期间的过程，视为房源空置期，统计当前房源状态为已调配未选房、已选房未签约情况下的房源数量与本区公租房总体数量之比，可分析得出公租房空置率。
（3） 共有产权房选房签约情况分析
共有产权房作为国家 “房住不炒” 指导思想下的新型保障型住房，对稳定首都房价具有重大意义。统计分析我区共有产权房项目建设审批情况、项目申购个数、提供房源套数、家庭选房签约套数可直观展示共有产权房的市场认可度和居民购买积极性，为进一步政策实施和调整提供依据。
####### 动态监管综合
对动态监管综合情况进行分析，将分析结果形成应用场景数据，将数据结果进行可视化展示。
分析内容：
（1）入户检查覆盖率
根据北京市住建委统一要求，需对公租房进行年度入户检查，按每季度入户检查覆盖率不应低于 30%。统计各产权单位公租房入户检查填报情况，实时掌握已入户的公租房与整体公租房情况的比率，即入户检查覆盖率。
（2）违规情况分析、违规案件处理率
为全面保障公租房审核分配工作的公平、公正，对保障房分配后期使用过程进行动态监督管理，及时掌握违规情况，包括公租房转租转借、已购保障性住房再购房、已配租公租房家庭再购房、已领取市场租房补贴再购房等，与安居北京住房保障平台数据共享，获取违规案件相关信息，分析违规情况，并对违规情况跟踪处理结果，已处理完成的案件与待办案件之比为违规案件处理率。
####### 不良信用档案
根据保障性住房违规情况统计结果，建立本区不良信用家庭档案，记录不良信息产生原因，对档案进行可视化展示，对后续保障业务做辅助决策。
物价动态
根据新发地发布本地大数据进行集中统计，进行每日数据展示，同时根据累计数据进行每周、每月、每季度等数据进行同类型分析，将分析结果形成应用场景数据，将数据结果进行可视化展示。
生态环境
从大气环境、水环境、车辆排放三个应用场景出发，对生态环保指标、数据源进行梳理，根据数据结果进行可视化展示。
大气环境
通过大数据、第三方数据展现 XXX 区空气质量情况、四项污染物分析，并通过二维、三维地图进行大气点位展示，同时根据 XXX 区内部不同位置、不同污染物浓度排名情况。
水环境
通过第三方传感器数据获取 XXX 区各地区河流水环境质量分析，并根据分析数据进行水环境质量排名，通过二维、三维地图，将水环境质量结果以及排名结果进行大屏可视化展示。
车辆排放
根据交通大数据信息，通过车辆登记信息进行交通车辆排放统计，通过二维、三维地图，将车辆排放情况进行大屏可视化展示，同时对超排车辆进行监管。
经济发展
综合经济
对 XXX 区综合经济分析、北京市及城六区综合经济分析、主要行业 GDP 情况、GDP 主要行业支撑指标对比分析。
####### 区综合经济分析
分析地区生产总值（GDP）、财政收入、投资、外贸、就业、科技创新、税收、财政支出、消费、外贸、可支配收入、能耗等指标，将指标形成应用场景数据并进行可视化展示。
####### 北京市及城六区综合经济分析
分析地区生产总值（GDP）、三产产值、地方财政收入、区级财政收入、固定资产投资、建安投资、社会消费品零售额、居民人均可支配收入指标，将指标形成应用场景数据并进行可视化展示。
####### 主要行业 GDP 情况
分析出 XXX 区主要行业的 GDP 指标、总值、占比、同比等指标的运行情况，将指标形成应用场景数据并进行可视化展示。
####### GDP 主要行业支撑指标对比分析
分析出 XXX 区市级经济增长体系 15 项指标、市级经济增长体系外，区级核算使用指标，将指标形成应用场景数据并进行可视化展示。
产业空间
分析出空间概况相关指标分析、街镇分布情况分析、园区分布情况分析、楼宇特征相关指标分析以及对应的产业空间经济指标分析，将指标形成应用场景数据并进行可视化展示。
####### 空间概况
空间概况相关指标分析，包括商务楼宇、入驻企业、税收收入、区级税收、建筑面积、已使用面积、空置面积、空置率、平均租金、平均收入等指标，将指标形成应用场景数据并进行可视化展示。
####### 街镇分布
对产业的街道分布情况进行分析，包括街道名称、街道位置、街道人员、街道动态等，将分析结果形成应用场景数据，结合二维、三维地图进行可视化展示。
####### 园区分布
对产业空间的园区分布情况进行数据分析，分析指标包括园区分布、园区概况、园区面积、园区规模等信息，将指标形成应用场景数据，结合二维、三维地图进行可视化展示。
####### 楼宇特征
对楼宇特征情况进行分析，包括亿元楼宇、甲级以上楼宇、产权楼宇、区级税收 10 强、空间效益 10 强、重点改造楼宇、低效楼宇等指标，将分析结果形成应用场景数据，结合二维、三维地图进行可视化展示。
####### 经济分析
对经济情况进行分析，包括税收分析、商务楼宇税收排名、营收分析、空间效益分析、企业承载、人口承载、产业承载、实际入住企业等指标，将分析结果形成应用场景数据进行可视化展示。
丽泽商务区
####### 项目管理指标
对丽泽商务区项目管理指标进行分析，包括二级项目进展情况、道路建设情况、轨道交通项目进展情况，将分析结果形成应用场景数据进行可视化展示。
二级项目进展情况主要统计丽泽南区已供地项目情况，已建成使用的项目概况、建筑面积，年底即将投入使用的项目概况、建筑面积，剩余项目进展情况（包括处于前期手续阶段的项目情况、处于施工阶段情况）。
道路建设情况主要统计南区主干路已建成通车路段，骆驼湾南路、金中都路、金中都西路、骆驼湾西路等次干、支路开放交通情况。年内计划完成的道路建设情况。
轨道交通项目进展情况：丽泽商务区范围地铁线已建成通车情况。地铁 14 号线、地铁 16 号线建设情况，及年内计划完成的地铁线路。
####### 招商引资指标
对招商引资情况进行数据分析，主要包括企业入驻情况、留区税收情况。将分析结果形成应用场景数据进行可视化展示。
企业入驻情况主要统计丽泽金融商务区入驻企业数量，特别是金融类企业入驻情况，以及新兴金融企业占比分析。同时，统计目前楼宇出租率、实际入驻率及企业分布情况。
留区税收情况主要统计丽泽金融商务区实现留区税收，以及同比增长情况，特别是金融业实现留区税收及同比增长情况。
####### 规划建设指标
对规划建设指标进行分析，包括固定资产投资情况、绿地建设情况，将分析结果形成应用场景数据，结合二三维地图进行可视化展示。
固定资产投资主要统计商务区年度计划实现固定资产投资情况、累计完成投资情况，特别是建安投资计划完成情况、累计完成情况，以及完成占比分析。
绿地建设主要统计丽泽金融商务区规划实施范围内总绿地和水域面积、分别统计北区占比、南区占比。绿地已实施情况、正在建设情况，以及年底将累计开放绿地情况。
####### 丽泽图层服务
基于二维、三维地图，展示丽泽商务区总平面图情况、绿地效果图情况、楼宇入驻企业分布情况。
应用集成系统
统一服务门户系统
伴随着多种通用服务能力从单体信息化系统中剥离，形成能够独立提供服务的服务引擎，如何保障多种服务引擎能够有效的对信息化系统提供服务成为一个核心问题。统一服务门户系统能够将多种类型的服务形式封装成为统一的服务以供上层应用使用。同时，通过权限控制保证所有的服务能力只能被具备授权的应用调用，通过流量控制、响应统计、容错保护功能保障底层服务的可用性。
门户 API 服务
在各服务引擎在统一服务管理平台中完成注册后，将提供服务的类型、服务 IP 及端口号进行发布，统一服务门户平台对各个服务的能力进行封装及适配，形成标准的服务接口后，向上层信息系统提供统一一致的服务能力。通过统一服务门户平台的功能，各个信息系统在建设过程中不会再陷入与多个应用、多种类型的服务、不同形式的接口进行对接的问题，只要保证与统一服务门户平台保持对接，即可调用多样的服务引擎能力。
应用代理服务
对于某些服务引擎，在提供服务接口能力的同时，也提供基于页面或直接能够面向最终用户的应用服务能力，因此统一服务网关在提供 API 服务整合的同时，也提供应用代理服务。通过应用代理服务，各种后端服务引擎的嵌套页面、后台管理能力页面均可通过统一服务门户平台对外发布服务。
通过应用代理服务代理后，各个信息系统能够统一使用各服务引擎的页面嵌套能力与后端管理能力，从而有效解决与多个后端服务能力对接所产生的巨大工作量与维护难度。
负载均衡
对于存在多个服务实例的服务引擎，统一服务门户平台能够依据轮训、权重、最近使用等等多种轮询算法对服务进行
（1）容错保护
在微服务架构中，由于将单体应用进行服务拆分，各服务之间功能尽可能保持单一职责，然而在响应用户请求结果时，常常是通过众多服务互相调用形成的，由于每个单元都运行在不同的进程中（不同的微服务），服务依赖之间通过远程调用方式进行，这样很有可能因为网络原因或者微服务本身故障出现调用延迟，而这又会导致调用方出现延迟，此时，如果用户请求不断增加，极有可能出现过多的服务调用放等待，一个服务占用一个线程，线程过多可能导致服务器奔溃，造成严重的后果。
通常把因服务容错性不好，由于某一服务出现问题引起大量用户请求等待，导致服务器宕机的情况称为 “雪崩效应”。比如：单点登录服务调用用户信息服务查询用户信息，由于用户信息服务无法提供服务导致单点登录服务一直等待，从而导致用户登录、用户退出功能无法使用，像这样由一个服务所引起的一连串的多个服务无法提供服务即是微服务的雪崩效应。为了防止 “雪崩效应”，我们必须提供一个容错机制，当调用延迟超过一定时间时，可以采取一定措施处理，而不是让其一直处于等待状态，该机制主要实现点如下：
为网络请求设置超时时间，主要是防止因服务故障或网络延迟导致请求堆积，占用服务器资源；
使用断路器模式，当调用出错或者超时，服务可以将此请求标记为失败，给调用方返回信息提示，即调用失败处理方法。
（2）访问鉴权
访问鉴权功能为接口及应用的调用提供了鉴权的能力。只有具备权限的用户及信息系统才能有效调用接口及应用。访问鉴权一方面保障了接口的安全使用，另一方面由于各应用系统使用自有 token 对接口进行调用，因此访问鉴权也是访问统计及基于用户进行访问控制的基础手段。
（3）响应统计
统一服务门户平台通过对外提供接口访问能力时，在应用调用接口时，会将接口的调用次数、响应时延等数据进行记录，之后发送给统一服务管理平台，以便进行服务引擎的监控。
（4）参数核验
在一般的接口函数开发中，为了安全性，都需要对传入的参数进行验证，确保参数按照所希望的范围输入，如果在范围之外，如空值，不符合的类型等等，都应该给出异常或错误提示信息。这个参数的验证处理有多种方式，最为简单的方式就是使用条件语句对参数进行判断。参数验证是一个常见的问题，无论是前端还是后台，都需对用户输入进行验证，以此来保证系统数据的正确性。对于 web 来说，有些人可能理所当然的想在前端验证就行了，但这样是非常错误的做法。无论是前端网页提交的接口，还是提供给外部的接口，参数验证随处可见，必不可少，因为一切用户或系统的输入都是不可信的。
统一服务管理系统
服务的管理主要是为多个服务引擎提供服务注册、服务查询的管理。
服务提供者也就是服务引擎，作为服务的提供方将自身的服务信息注册到服务注册中心，信息包含：隶属于哪个系统、服务的 IP / 端、服务的请求 URL、服务的权重等。
服务注册中心主要提供所有服务注册信息的中心存储，同时负责将服务注册信息的更新通知实时的推送给用户。也支持服务的停用。
服务管理
服务的管理主要是为多个服务引擎提供服务注册、服务查询的管理。
服务提供者也就是服务引擎，作为服务的提供方将自身的服务信息注册到服务注册中心，信息包含：隶属于哪个系统、服务的 IP / 端、服务的请求 URL、服务的权重等。
服务注册中心主要提供所有服务注册信息的中心存储，同时负责将服务注册信息的更新通知实时的推送给用户。也支持服务的停用。
日志管理
日志管理功能是统一服务管理平台的重要组成部分，它能够对各服务引擎的日志进行采集，存储，分析 (找出异常的请求、统计报错情况、统计 QPS、统计系统功能的使用情况、超负荷预警等)。同时，对系统资源的监控信息也可以以日志的形式，由日志分析系统分析。
日志分析系统主要功能包括日志的采集、存储、分析三方面的能力。
####### 日志采集
日志采集常见的场景如：对某个服务的日志文件进行监控，发现有变动时，采集变动的信息；对网络的某个端口监控，当此端口出现数据流时，采集数据流；监控程序定时的获取系统资源信息 (同理，也适用于对 JVM，tomcat 的监控)；采集 Http 请求和响应 (同理适用于 RPC 远程调用)。
日志存储
日志的存储使用大数据平台。根据日志的类型，可以以非结构化或者结构化数据存储，也可以使用图数据库存储。
日志分析
日志分析包括日志的离线和在线分析。离线分析借助相应的日志分析脚本对日志数据库中的数据进行统计分析，适合于统计 QPS，系统功能使用情况。在线分析 (实时分析) 处理即时产生的日志信息，适合于预警，异常请求的监控。
业务监控
微服务的特点决定了功能模块的部署是分布式的，大部分功能模块都是单独部署运行的，彼此通过统一服务门户平台交互，相互提供无状态的服务。这种架构下，一个完整的调用周期中涉及到的业务流程会经过多台服务器和很多服务进行处理、调用和传递，因此在整个业务过程中会遇到极大的挑战。为保障整个微服务架构的可用性，统一服务管理平台通过业务监控功能，实现对分散的服务引擎所提供的服务能力进行统一监控。为实现业务监控能力，统一服务管理平台通过与统一服务门户平台进行对接，获取所有的服务运行情况信息，为业务监控提供基础监控依据。
######## 响应时间监控
响应时间指标是指从网关平台将请求转发给相应服务引擎，到服务引擎将服务结果回复给网关平台中间所经历的时长信息。响应时长信息是相应服务引擎服务性能的重要指标。
######## 流量监控
对于各个服务引擎在提供服务过程中所接收及发送的数据流量进行监控。为保障各服务引擎的实时可用，向多个同类服务分发的流量不应出现较大的差异，因此流量监控在进行负载均衡时是重要的参考指标。
######## 失败数监控
对于某些基于 HTTP 等标准协议进行通信的服务引擎，业务监控可以基于 HTTP 返回状态码对服务进行监控，统计服务失败次数。
######## 异常日志监控
通过与日志管理模块对接，实现对日志信息的监控能力。通过设置关键字等方式，对日志中的异常内容实时监控，如设置 “error”、“warning” 等关键字是，当各服务引擎出现问题时，业务监控能力能够及时进行告警，从而在信息系统发生故障前发现问题、解决问题。
远程监控
随着服务管理平台中注册的服务能力的不断增多，数据量逐渐庞大，业务系统逻辑也越来越复杂，仅仅通过网关及日志对各个服务进行业务级监控很难有效的定位故障发生原因，保障业务系统可用性。因此统一服务管理平台为各个服务引擎提供了通用的基础服务监控能力。包括网络监控、系统监控、数据库监控、应用软件监控及自定义监控等多个监控指标。
基于远程监控能力，一方面统一了多个服务引擎部署在不同的运行环境中所带来的监控难度，实现了更细粒度的平台监控，在故障发生前将风险解除；另一方面当故障发生后能够更加快速的定位故障发生原因，从而极大缩短故障对业务的影响时间与范围。
####### CPU 监控
基于远程监控能力，对于提供了服务器接入方式及有关权限的，远程监控将定期获取服务器 CPU 使用情况，对 CPU 使用情况进行监控。配合进程监控，可以及时发现应用程序计算性能瓶颈，有效提前预防故障发生。
####### 内存监控
基于远程监控能力，对于提供了服务器接入方式及有关权限的，远程监控将定期获取服务器的内存使用情况，对内存使用情况进行监控。当服务器性能达到瓶颈，内存不足，或某些进程发生内存泄漏等问题时，内存监控能够方便有效的发现问题、定位问题。
####### 存储监控
基于远程监控能力，对于提供了服务器接入方式及有关权限的，远程监控将定期获取服务器的存储使用情况，对存储使用情况进行监控。尤其是当某些保存有日志记录、数据库的服务器，内存会随着系统运行时间的增加而不断增长，因此存储的使用需要长期进行监控，一旦存储不足，需要进行数据备份或清理操作。
####### 流量监控
通过对服务器网卡进行监控，实现对出向流量、入向流量进行双向监控。服务出现故障时，迅速诊断是否由于出入向流量不足导致问题，或是否由于外部攻击导致网络入口堵塞原因导致的服务故障。
####### 数据库监控
对于常用数据库如 MySQL、Oracle 等数据库的服务能力进行监控。当相关服务发生故障，无法正常对外提供服务的，能够快速定位及诊断数据库导致的故障。
####### 应用软件监控
对 tomcat、apache、jboss、weblogic 常用中间件，可以直接通过应用软件监控功能直接进行监控。
####### 自定义监控
可以通过自定义脚本进行监控，如关键文件、文件内容、组合指标监控等自定义监控需求，可以通过使用 shell 脚本等方式进行自定义指标提取，并对相关指标设置阈值，达到自定义监控的目标。
统一用户管理系统
通过统一用户管理系统可实现对用户、用户关系、安全认证以及用户全生命周期的管理，为用户提供个人信息管理、认证、权限、电子信息安全以及用户关系服务；为管理人员提供跨层级、跨部门的全局用户管理能力，基于统一的用户中心引擎进行用户体系开发的系统及部门，可以直接被管理人员进行纳管。节省各信息系统的建设成本，各信息系统在实施开发过程中，无需重复进行用户管理体系的研发，可以直接将成熟的用户中心引擎纳入到信息系统中，降低工作量的同时，提升功能的可靠性与可用性。
####### 统资源管理
系统资源管理主要功能是对整个系统中的模块、资源、系统角色、系统角色权限和标签页进行管理和维护，该模块定义了办公系统的所有模块、资源、系统角色、系统权限和标签页，决定了它们在显示时的先后排序关系。
####### 系统角色管理
角色管理主要实现系统的权限许可管理。系统可建立不同的角色，并为角色赋予不同的资源许可权限。
####### 部门用户管理
组织机构是整个系统运行的基础，它实现了对机构、人员、角色信息及其相关关系信息的描述和定义。
（1）机构配置管理
机构配置管理主要用于定义单位的组织机构图，通过定义部门的属性及其之间的关系，可以形成树状组织机构图，机构配置中常包含的项目有：部门名称、部门简称、部门编号、部门排序号、所属部门及部门的一些描述性内容：如职能、电话等。
通过将实际组织机构映射到系统中，可以为系统按实际组织结构进行授权打下基础。
（2）人员配置管理
人员配置主要定义人员属性，人员属性中主要包含：人员全称（与 ID 一致）、人员编号，所属部门，所拥有角色，替代人员及个人的一些描述信息，如：房间号、电话等。
通过将多人设置成同一角色及为同一个人设置多个部门和角色可以实现一岗多人及一人多岗，增加了系统的灵活性。
####### 群组管理
群组管理子模块主要功能是对整个系统中群组及群组用户进行配置和维护。该模块定义了系统中所有群组及群组用户，决定了它们之间的从属关系。
公有群组：如设置为公有则非本群人员或管理员也可见本群组信息。
私有群组：如设置为私有则只有本群组人员或管理员才可以见本群组信息。
####### 业务角色管理
业务角色管理实现对工作流审批中业务岗位的配置。在部门用户管理中相应部门级别可以创建相关的业务角色，可以将相应部门级别的用户分配给此业务角色，从而实现业务角色和人员的关联。在工作流审批中相应节点配置的业务角色，只要属于此业务角色的人员就可以对审批进行办理。
####### 系统角色授权管理
实现权限向用户授权的操作。系统应支持多种授权方式，包括按用户授权、按机构 + 岗位授权、按群组授权等。
####### 系统角色授权打包管理
系统授权打包管理模块主要功能是指把多个系统角色打包逐级分配的过程。该模块可以把多个系统角色打成一个权限包，然后指定某管理员具有分配此包的权限，以及此管理员可以对哪个对象进行此包的授权。在系统角色较多且人员众多的单位通过系统角色授权打包可以很好的实现分级授权，减少系统管理员的工作量。
####### 数据字典管理
数据字典管理提供基础信息管理功能，包括以下几个方面：
类型管理及检索；
码值管理；
其它基础数据的管理。
通过业务信息的数据字典管理，可以对系统中所有的字典信息进行集中管理，使散落在系统的各种码表信息进行清晰的分类管理、检索、维护。
