在当今数字化时代，大数据已成为城市治理、产业发展和民生服务的核心驱动力。一份精心设计的大数据管理中心规划方案，不仅能够提升城市运营效率，还能为市民提供更加精准、便捷的服务，同时推动数字经济的蓬勃发展。

　　随着城市化进程的加速，城市治理面临着诸多挑战，如资源分配不均、服务效率低下、部门间数据孤岛等。大数据管理中心的建设，旨在打破这些壁垒，通过整合城市各类数据资源，实现数据的共享、协同与开放，为城市治理提供全方位的支撑。

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　　从宏观层面来看，大数据管理中心是构建智慧型政府的关键基石。它能够助力政府实现科学管理、精准调控和高效协同，从而更好地服务民生、拉动产业、孵化创新，真正做到善政、惠民、兴业。

　　大数据管理中心的整体规划方案以长远规划为引领，立足城市服务，致力于构建一个价值平台，优化城市资源配置，促进城市科学管理。

　　在数据整合方面，方案强调公共数据共享与社会数据协同，推动跨部门、跨地域、跨层级的信息交换共享。通过统一汇聚各类业务数据，形成纵向联动和横向协同的数据支持体系，有效提升电子政务公共服务能力。

　　在价值提炼上，大数据平台资源将为宏观数据分析应用、城市人口分析规划、公共安全分析预测、生态环境分析研判等多领域提供有力支撑，助力领导决策、政策研究和公共服务优化。

　　大数据管理中心的数据层架构包括大数据资源区、对外开放区和实验区三大数据区。

　　大数据资源区是核心，内含市级数据湖和市级数据库。市级数据湖用于存放未经加工的原始业务数据，支持多种类型数据存储和点对点共享交换；市级数据库则存放经过治理的高质量政务数据资源，以及部门间政务共享交换数据。

　　对外开放区主要用于存放对外开放数据，与大数据资源区隔离，保障数据安全。实验区用于存放非正式的实验数据，为技术创新提供空间。

　　在数据分层上，市级数据库面向不同数据应用、行业领域及主题划分为基础库、主题库、指标库和专题库，并从数据层次上分为 ODS、DWD、DWA 和 ST 等四个主要层次，以满足不同层次的数据应用需求。

　　数据中台服务涵盖数据共享服务、数据分析和可视化服务、数据开放服务等。其中，数据分析和可视化服务为用户提供全面的数据探索和可视化分析工具，适配异构数据源，支持函数、过程开发等，方便用户进行数据查询和报表开发。

　　AI 中台服务采用分层设计，包括基础设施、平台组件、AI 平台、AI 能力和业务应用等层次。它为业务使用人员提供端到端的人工智能研发生产通用能力，如模型训练、推理服务等，可应用于人流疏导、环境治理、智能安防等多个领域。

　　业务中台服务则聚焦于事件管理和协同，包括事件中心、协同中心等，实现事件的感知、定义、管理和协同处置，提升城市运营效率。

　　构建贯穿生产服务链的全景式数据管理体系，涵盖数据规划、标准定义、模型设计、数据开发、数据采集、数据使用、数据归档和数据销毁等全生命周期的数据管理环节。

　　通过标准化单词库、数据目录等数据管理工具，以及数据标准化管理、数据质量管理、数据安全管理等流程，确保数据的质量和安全。

　　同时，建立数据质量指标库和规则库，对接工单系统，完善异常数据处理流程，实现数据质量的实时稽核和事后稽核，保障数据的准确性、合理性、及时性、完整性、唯一性和一致性。

　　构建面向 “设备 - 数据 - 系统 - 业务” 的统一运维管理能力体系，实现对大数据中心基础设备、数据、应用、业务的统一运营管理。

　　统一门户以使用角色和场景为主线，提供定制化的个人工作台，分角色分权限展现统一运维视图，支持多端展示，方便决策层、管理层和基层工作人员全面感知系统健康度。

　　全方位的监控管理中心则提供 All - in - One Monitor，涵盖设备、数据、系统、业务等多个层面的监控功能，具备监控模板化、告警预处理策略多元化、告警触发方式多样化、多种告警通知手段等特点，确保系统的可靠性、稳定性、可用性。

　　在数据使用授权管理上，建立统一的授权体系，确保数据使用的合法性和合规性。

　　数据使用合规审计则通过集中平台操作审计信息，对用户行为建立分析模型，发现数据滥用行为，并对异常和高风险操作进行识别与告警。

　　数据处理环境安全方面，提供统一安全配置基线检查，识别脆弱性并提供加固建议；统一敏感数据识别，基于规则实现数据标签和异常外泄阻断；统一敏感数据加密，支持国密算法 SDK 和统一密钥管理；统一敏感数据脱敏，进行静态和动态脱敏；统一身份认证，确保用户身份的可靠性；统一日志存储检索，保障日志保存时间和检索能力；数据流转授权，确保数据流动过程中的充分授权。

　　大数据管理中心的建设目标是使能高效协同，优化数据动态更新与同步机制；驱动数据应用，完善主题库建设；聚焦服务赋能，构建中台能力开放体系；加强数据运营，实现全市数据统一标准化管理及运维；确保安全可控，完善数据安全和平台安全管控。

　　建设思路围绕服务赋能、促进大数据供给侧改革，搭建数据、业务、智慧三大中台，整合数据能力，打造信息化枢纽，赋能智慧运营。

　　人口库建设采用共建、共治和共享的数据生态模式。大数据中心搭建平台，制定技术规范和技术标准，各委办通过责任认领机制共同参与建设。

　　建立委办标签责任认领共建机制，大数据中心提供平台、工具、数据支持，各委办对人口库标签进行认责和开发。

　　采用离线实时相结合的标签更新机制，保障人口库标签数据的及时性和业务数据的一致性。

　　建立标签服务共享机制，将人口库标签数据纳入资源目录，并以数据服务方式向各委办共享。

　　主题库 / 专题库建设由责任委办局主导，负责需求提出、建设方案制定、开发和主题应用。

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　　大数据中心则负责制定标准、提供平台、数据和工具，并承担建成后的服务开放和运行维护工作。

　　通过明确建库需求、梳理转换口径、实施数据转换、开展主题应用等一系列流程，实现主题库 / 专题库的建设与管理。

　　在消防接警、出警等场景中，大数据平台能够实时感知事件发生，进行策略研判，并将指令实时传递给消防部门、市公安、市急救中心、物业单位和运营商等相关部门，实现协同处置，如事故路段增派人手、沿途路线道路疏通、救护车资源调拨、急救医护资源调拨、疏散建筑人群、检查应急通道、短信通知涉事区域人员、实时监控区域人流等，提升城市应急响应能力。

　　公共数据与社会数据相互促进，大数据平台市级数据库为个人信用评级、金融机构个人信用评估、保险公司航班延误险定价等提供数据支持，推动个人征信数据、电子证照库、出行数据等在金融、保险等领域的应用，促进产业升级和创新发展。

　　整合跨领域数据，如个人信息、居住地信息、健康状况、医疗记录、实时位置等，大数据平台能够对特定人群进行实时感知和状态监测，并通过跨部门协同处理，提供个性化的关怀建议和服务，如为老年人、残疾人等群体提供上门医疗服务、生活照料等，体现城市的温度和人文关怀。

　　当路面积水事件发生时，积水感知设备将数据传输至大数据平台，平台实时获取事件信息，并迅速通知公安部门、消防部门、市政道路管理部门和通信运营商等相关部门采取行动，如事发路段增派人手、沿途路线道路疏通、紧急排水处置、车辆救援准备、检查应急通道、短信通知区域人员、实时监控区域人流等，实现快速响应和有效处置，保障市民出行安全。

　　在大型展会期间，大数据平台实时汇聚出入境管理局、市卫生局、志愿者协会等部门的外籍人士信息，包括人员信息、人脸信息、证件信息、入境时间、签证时长、国籍 / 语言等，进行构成分析，并制定协同策略。市卫生局为展会附近医院开通绿色通道，准备医疗资源；志愿者协会组织青年志愿者提供现场引导、外语翻译等服务，确保外籍人士在临时医疗方面的便捷与高效，提升城市国际化服务水平。

　　大数据管理中心的建设是一个系统性工程，需要综合考虑技术、管理、安全、运维等多方面因素。通过科学合理的设计规划和有力的实施推进，大数据管理中心必将成为城市数字化转型的核心引擎，为城市的可持续发展注入强大动力，让市民在数字化时代享受更加美好的生活。

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　　近日，8岁男童在福建莆田仙游县石谷解走失的消息引发关注。据媒体报道，5月4日，邹先生夫妻俩带着三个孩子到石谷解游玩，一行人在下山途中，8岁的小儿子邹某樽失踪。5月14日，距离男童走失已过去十天，当地仍然没有找到的消息。 走失男童邹某樽。网络截图。

　　5月14日（报道），四川成都，女子怕晒黑从没穿过短袖，结果因为过度防晒在睡觉翻身时竟直接导致骨折。入院检查后发现其体内只有7.8的VD含量，加速了溶骨、破骨的过程。