（1） 數據化運維平臺
為企業提供運維數據統一采集、統一存儲、智能分析、全景監控能力，保障企業業務穩定高效運行;提供系統性能和成本優化建議，降低企業 IT 運維成本。
產品亮點
全方位監控：完整的運維技術棧數據采集，快速靈活擴展采集數據源。實時數據加工處理與輸出，統一數據模型，數據化管理。
智能化分析：智能告警策略，實時異常檢測、告警收斂、故障分析診斷。高效數據分析，洞察系統運行狀態和趨勢，快速定位問題根源。
高效率管理：事件全生命周期實時跟蹤和閉環管控，流程化管理。自動化運維巡檢、運維報告，擺脫日常重復性工作。
產品價值
提高運維效率：自動化運維報告，可視化運維分析，提高運維效率。通過全鏈路監控覆蓋。
提升系統可用率：通過完善的監控，快速問題定位，故障根源分析，降低系統故障時間，提升系統可用率。
降低IT成本：通過 IT 資產性能優化，云資源費用優化，提升系統效率，降低企業 IT 運營成本。
（2） 大數據政府行業解決方案
行業洞察
數據資源共享難：我國政府機構大多在不同時期采用了不同或多種信息化系統，久而久之造成了系統與系統間的“數據孤島”，數據資源共享困難。
業務協同效率低：缺乏數據治理，導致大量跨系統的重復人工操作，政務系統重疊率高，辦事效率低，勞動強度大，業務協同難。
數據資源利用率低：數據質量差、數據標準不統一、數據共享不夠，數據分布碎片化、權責分工不明確、數據安全受威脅等，導致無法形成數據治理合力。
信息存在安全隱患：電子政務事關國家安全和社會穩定，需要在有效性、完整性、保密性和自主可控性上得到充分保障，當前信息安全依然存在隱患。
方案優勢
高效數據資源共享開放：政務數據存在多源、異構特性，且數據不僅在政府內部流通，還涉及到其他公共機構、商業平臺等第三方機構，幫助政府建立一整套數據采集與交換標準體系，具備對多源異構數據的高效交換和整合能力，推動高效數據資源共享開放。
構造多元化生態閉環：政府機構積極進行數字化轉型，政府管理模式逐步轉變為社會治理模式，為政府搭建大數據一體化平臺，支持云和分布式、多級緩存和負載均衡，有效應對海量存儲、高并發和大流量場景，構造大數據的多元化生態閉環，滿足數據的采集、匯聚、清洗、治理、應用、運維等全鏈路。
實現政府業務智能化：通過對數據進行采集治理，對業務流程進行梳理再造，將業務數字化，提供數據檢索、獲取、統計分析、可視化展示等多重服務，真正實現數據和業務的有效融合，實現數據驅動的政務服務業務。
高效運維監控保駕護航：政府機構大數據平臺的穩定運行至關重要，要確保無論在常規時段還是并發峰值下都能暢通無阻，基于智能運維平臺，提供7X24小時的實時監控，對發現的問題快速定位、實時告警，以便及時處理，助力運維人員為數據平臺保駕護航。
業務場景
市場信息共享平臺：實現政府數據源與第三方市場數據源的對接，基于數據模型功能構建數據標準規范，對指標數據進行快速、準確、統一的命名，加速釋放數據價值，并構建不同的數據主題域，實現全域數據互聯互通，通過數據API產品，將數據通過網頁、微信、APP等不同渠道進行共享，實現多端展示，構建市場信息共享平臺。
智能化公共數據平臺：依托數據資源體系、應用支撐體系，圍繞重大任務量化細化、閉環管理要求，對部門核心業務應用系統和數據資源進行系統集成，構建黨政機關整體智治、數字政府、數字經濟、數字社會、數字法治等領域的綜合應用，清晰、動態、直觀的掌握城市數據資源全局情況，實現全局數據資源管理能級的進一步提升。
方案價值
提升數據一致性：打通分散于整個政府體系的異構業務數據中的數據隔離，實現數據的匯聚統一整合共享，對指標口徑進行統一，提升指標數據一致性和可靠性，加速釋放數據價值。
構筑數據安全屏障：建立數據開放安全保障機制，通過技術和管理機制從數據訪問、存儲、傳輸等全棧進行安全保障，確保政府開放的數據被合理、合法開發利用。
推動核心業務再造：為全面推進政府數字化改革，推動各部門核心業務再造、協同高效構建整體智治體系提供基礎支撐，以達到進一步實現區域治理現代化的成果。
助力規劃決策科學化：從宏觀角度構建城市基礎數據庫，將數據整合拆分為多個專題進行多維度挖掘與分析，輔以各類畫像將數據進行各類主題分析，為科學配備公共資源提供數據支撐。
（3） 大數據高校行業解決方案
行業洞察
數據孤島現象嚴重：高校的數據應用開發以煙囪式開發為主，大數據分散在各個系統之中，沒有進行統一融合，造成事實上的數據孤島化，難以支持復雜的跨部門業務協作。
數據標準與規范不統一：缺乏統一的數據標準與規范，孤立的業務系統之間，數據標準、代碼標準不一致，數據口徑難統一，加大了數據清洗、整合以及數據應用的難度。
數據質量缺乏保障：數據資產缺乏統一管理及權限管控，數據處理鏈路和周期長，存在數據質量問題，難以為領導決策提供可信數據支撐，難以支持數據統計、分析。
數據不可控、不可信：缺乏對于數據的全脈絡監管，無法規范數據的全生命周期流程，造成數據不可控、不可信，影響數據分析結果、共享交換及數據應用價值。
方案優勢
統一數據中臺：打通各個業務系統之間的數據壁壘，全面梳理各個業務系統之間的對應邏輯，實現數據的全面融合，解決諸如學校統一身份認證、統一資產調配等核心痛點。
高效數據分析：建立全面完備的數據中臺體系，配合敏捷的數據可視化分析平臺，解決教育客戶取數難、分析慢的問題，縮短業務需求轉化為可見分析的時長，提升教育企業應對突發風險的能力。
靈活數據應用：解決當前教育行業中各層級數據需求無法被滿足的問題，為各個業務需求方提供方便的取數來源以及敏捷的數據分析和應用平臺，推動數據賦能全業務的目標。
一體化式管理：涵蓋了高校管理業務中的各個功能部件，從學生、教師、教學資源、科研、后勤保障等諸多方面形成一體化管理模式。
業務場景
高校數據寶：當前高校的數據交換支持普遍不足，為了強化校務數據與政務數據的深度融合，打造“1”個校地協同數據共享服務——“高校數據寶”，對接政務部門，提供高校可對外開放的數據目錄以及數據資源，強化高校校務數據與政務數據的深度融合，助力高校數據的深度應用。
校內數據共享：圍繞高校主要數據管理模塊核心業務的數據協同訴求，依托數據中臺，實現對科研處、教務處、國資處、信息技術中心、學工部、教師發展中心等系統多項數據的交換任務，并對部分核心重點協同業務實現實時數據共享，提升高校業務協同效率。
高校數據開放門戶：基于數據開放平臺工具，支持數據集開放查詢、API申請調用、開放指數分析以及互動交流功能，為業務部門提供數據開放服務，幫助業務部門快速獲取跨部門和跨業務的開放數據，提升業務和管理協同效率。
方案價值
業務數據互聯互通：以現有的數字校園為基礎，將高校中不同業務系統的數據進行集成和融合，實現業務服務與數據信息的融合，逐步推進高校服務的數字化和智能化。
提升數據服務能力：通過數據治理，提升數據服務能力，數據可從“教、學、研、人、財、物”等方面形成分析表，對各個部門以及學科等進行綜合分析，進而為領導決策做數據支撐。
有效提高數據質量：建立數據盤點、標準制定、清洗、共享、質量監控的閉環管理流程，保證底層數據的完整性、一致性、準確性、安全性，最終實現數據有效共享、價值提升、賦能業務。
實現智慧校園目標：通過智慧學習促進學習方法的優化和減輕校園管理者的負擔，讓教師和學生在智慧校園的體驗下逐漸感受到幸福和舒心，實現校園智慧化的建設目標。
（4） 其他大數據應用產品與解決方案
1 智慧人口
基于移動互聯網全量時空軌跡分析、語義分析、機器學習等技術手段，高效、精準識別轄區內常住人口、流動人口、居住人口、工作人口等數十類人口類型，圍繞區域人口構成、人口流動、職住人口等業務場景，開展全域人口動態監測與統計分析，賦能人口統計管理由靜態轉為動態、由被動走向主動，為人口普查、人口發展、城市規劃管理、交通等公共資源配置優化提供決策支撐服務。
1.1 典型案例：某省春節人口遷徙報告
自2017年起，連續4年對某勞務輸出大省春運期間人口動態變化、外省返鄉人員、省內人員流動進行全面分析刻畫，為省政府提供春節人口遷徙大數據報告。
1.2 典型案例：人口疏解監測
針對某直轄市人口疏解總體目標，自2018年起對該市人口統計管理部門劃定的70余個重點觀測點位進行人口動態監測，按周輸出人員流入流出、人口構成、市內遷移等分析報告。
2 智慧旅游
基于移動互聯網全量時空軌跡分析、語義分析、畫像測繪等技術手段，實現轄區旅游人口精準識別、游客群體畫像與分類、景區客流動態監測與態勢分析、景區異常預警與應急處置支撐等功能，為景區管理部門優化服務資源配置、開展景區精準營銷、提升應急處置能力提供支撐，為旅游行業主管部門全面掌握行業態勢、提升行業監管能力、引導行業發展提供支撐。
2.1 典型案例：支撐旅游行業主管部門感知全域旅游態勢
自2017年起，連續4年對某省十一黃金周、春節等典型節假日期間省內景區動態與游客流動特征進行全面刻畫，為省旅發委提供轄區全域旅游態勢分析報告。
2.2 典型案例：助力景區運營部門優化服務資源配置
基于游客來源、游覽路徑、駐留時間等分析游客群體畫像，為某省著名湖區景區運營企業優化游覽路線和服務資源配置提供支撐，提升游客滿意度。
3 智慧交通
基于移動互聯網全量時空軌跡分析技術，實現轄區交通態勢感知、出行OD分析、職住通勤分析以及專題功能，為交通管理部門全面掌握交通態勢、優化交通資源配置、制定交通政策、保障道路安全通暢等提供支撐。
3.1 典型案例：交通樞紐典型節假日客流分析
自2018年起，連續3年提供某省重點高鐵站典型節假日客流出行高峰、駐留時長、旅客來源、出行目的地、遷徙路線分析，支撐交通管理部門優化交通資源配置、提高應急處置能力。
3.2 典型案例：公共交通路線優化
針對某市公交集團，進行特定區域人群OD出行時間、出行距離、出行線路分析，熱點出發地、到達地挖掘分析，為公交集團線網優化提供支撐，為公交線路站點選址提供依據。
4 智慧應急
基于移動互聯網終端實時精準定位、話單分析等技術手段，針對自然災害、森林火災、生產安全 事故、交通事故等突發安全事件，提供涉事區域實時監測、區域周邊預警、情報挖掘獲取等功 能，提升應急管理部門應對突發安全事件的快速反應、主動預警、智能挖掘與精準處置能力。
4.1 典型案例：滬昆高速某隧道車輛起火事故應急支撐
針對2020年滬昆高速某隧道車輛起火事故，第一時間圈定現場，通過大數據分析估算涉事人員數量，對附近人車發出短信預警，避免區域人車聚集；結合交通大數據和通信大數據及時分析提取涉事車輛司機手機號碼以及緊密聯系人號碼，通知緊密聯系人，及時妥善處理后續相關事宜。
5 智慧急救
基于移動互聯網終端實時精準定位、話單分析等技術手段，實現轄區急救呼救電話動態監測、急救資源調度實時支撐和急救電話綜合分析等功能，通過快速共享急救呼救者的移動電話位置信息，有效提升急救中心對呼救者的定位效率和精度，縮短院前醫療急救響應時間，合理、高效調度急救資源，為及時救治患者贏得寶貴時間。
5.1 典型案例：急救電話統計分析
對某直轄市2019年以來的全部救急電話進行時間、地點、數量等多維統計分析，為本市急救部門掌握轄區急救電話高發期和高發區域提供研判依據，支撐救護車、急救電話接入系統調度優化。
5.2 典型案例：院前醫療急救呼救定位
采用移動互聯網高精定位算法，支撐某省救急部門開展院前醫療急救呼救定位試點工作，急救呼救者得到救治時間大大縮短。
6 智慧防疫
針對傳染病疫情“預防為主、外防輸入、內防擴散”整體防控策略，實現轄區疫情態勢感知、疫區漫入人員分析與告警、高危人員軌跡回溯及密切接觸者挖掘、疫情傳播關系分析等功能，為防疫部門全面掌握疫情態勢、優化資源配置、及早發現和精準篩查潛在病例以及進行流行病學調查等提供支撐。
6.1 典型案例：某省防疫工作支撐
2020年新冠肺炎疫情爆發后，迅速支撐某省利用通信大數據分析全省疫情態勢，開展了華南海鮮市場人員及武漢人員入省情況、湖北人員入省情況、外省中高危地區人員入省情況、境外人員入省情況等分析工作，高質量地上報準確數據和分析結果報表報告。針對高鐵、飛機、高速公路、省道等不同交通方式進行建模，實現了對入省人員交通方式的精準甄別。研究開發了同飛機伴隨模型、同高鐵伴隨模型、同車伴隨模型、同網格駐留模型等，分析潛在密切接觸者，并利用室內分布基站及移動網絡優化數據提高密切接觸者研判準確度。
6.2 典型案例：某省疫情流行病學調查
針對基于某省400多名病例，區分外省輸入型與省內被感染型，并基于時空碰撞關系，繪制病例傳播關系圖，對每一名省內被感染者都溯源至外省輸入型病例，從而掌握疫情傳播路徑。
