2023港口设施运维大数据治理体系框架及设施运维大数据应用场景方案.pptx

设施运维大数据治理体系框架及设施运维大数据应用场景方案PPT 整理制作：郎丰利1519 制作时间：2023年 睿利而行 整理制作：郎丰利1519 制作时间：2023年 睿利而行 整理制作：郎丰利1519 制作时间：2023年 睿利而行 2023年 整理制作：郎丰利1519 制作时间：2023年 睿利而行 整理制作：郎丰利1519 制作时间：2023年 睿利而行 整理制作：郎丰利1519 制作时间：2023年 睿利而行 PART 01 港口码头设施与大数据 06 大数据 整理制作：郎丰利1519 制作时间：2023年 睿利而行 整理制作：郎丰利1519 制作时间：2023年 睿利而行 整理制作：郎丰利1519 制作时间：2023年 睿利而行 大数据的4V特征 TB PB EB Streams Real time Near time Batch Structured Unstructured Semi-structured All the above 数据体量巨大 数据类型繁多 价值密度低 处理速度快 当前港口码头设施运维的问题 面临问题 专业技术人员不足管理效率低 非结构化数据缺乏分析手段 依靠人工经验判断 缺少设施全生命周期完整性数据模型 坏了才修被动运维 历史数据未发挥价值 工作时效性差、使用者无法及时获得所需信息 多个系统数据无法关联共享，数据整合困难 数据使用不方便，方法繁琐、手工报表多.整理制作郎丰利1519 大数据对港口码头设施的意义 完整性、集中性 将港口基础建设、设施运维，管理制度等信息进行集中云存储，打破条块分割，走向设施运维统一大数据资源标准体系，避免有效信息的流失，减少管理繁琐程度，为港口设施数字化运维提供数据基础。 数据存储 数据处理 有效性 利用大数据技术，进行数据整合，挖掘有效数据价值，形成符合港口码头设施运维特性的数据处理标准、方法及工具，提高数据质量，提高港口设施数字化运维数据处理的准确性和效率。 科学性 利用大数据技术，对港口设施运维数据进行跨地域、跨层级、跨系统、跨部门、跨业务的碰撞、建模、关联分析，找到损伤根本原因，提前预警，为港口设施运维服务提供科学的数据支撑，为决策提供依据。 数据分析 数据服务 便利性 利用大数据技术，对港口设施运行状态进行全生命周期、全流程、全要素进行全天候的动态监测，精准定位问题、提前预警提示，对港口设施运维提供快捷、准确、方便的数据及应用服务，减少港口设施运维人、财、物的成本投入。 PART 02 港口设施运维大数据治理体系框架 当前港口码头设施大数据实施要点 01 02 03 04 信息化系统数据的整合 港口设施信息化缺乏顶层设计与全盘统筹，信息化标 准体系还没有完善，各信息系统数据库建设缺乏统一规划，统一规范，统一管理，数据库之间互联性差，数据缺失严重，数据信息的使用不能做到“一数一源”，数据库管理没有统一标准。各个系统之间也无法进行有效的整合，功能的复用性差。 缺乏数据交换与共享机制，数据的应用局限在单一领域甚至是具体项目，无法形成有序、相互关联的整体，数据的再生价值、综合价值难以得到体现，无法为管理全局的决策支持提供抓手。 数据的创新性应用 目前，港口设施数据创新性应用少，创新活力不足，创新主体不明确。缺乏对港口设施数据进行深层分析的技术手段，港口设施数据对企业决策提供的支撑能力有待提升。 数据保密机制 港口设施大数据在信息采集、数据挖掘与分析、信息服务等全过程形成了一个完整链条，在大数据处理各个环节的数据都存在数据丢失、数据越权访问、数据篡改等风险。在建设港口设施大数据时如何有效的解决以上风险是管理部门面临的难题。 数据共享与开放 港口码头设施大数据方案 港口码头大数据方案主要包括基础设施、数据采集、分析技术、业务应用。为港口码头运维提升运维质量、降低运维成本、辅助决策。 基础设施建设 数据采集 分析技术 业务应用 最终使用者 数据库 数据管理平台 数据分发技术 云基础设施 基础数据生成 数据汇聚 多方数据融合 分析技术 分析工具 分析服务 基于大数据开发应用 应用运营 基于基础应用的二次开发 使用大数据应用增强或者拓展现有业务能力 港口设施运维大数据治理体系框架-总体架构 系统应用层 汇聚接入层 数据处理层 数据资源层 数据服务层 港口设施运维大数据平台 资源开放中心 可视化 图像识别 健康状态 诊断预警 知识库 资源平台 服务接口（服务接口构建、服务注册保活、服务接口目录（含资源目录、数据服务目录与视频图像解析服务目录）） 比对分析服务（图像比对、文本比对） 数据检索服务（非结构化检索、结构化数据