（1） 数据化运维平台
为企业提供运维数据统一采集、统一存储、智能分析、全景监控能力，保障企业业务稳定高效运行;提供系统性能和成本优化建议，降低企业 IT 运维成本。
产品亮点
全方位监控：完整的运维技术栈数据采集，快速灵活扩展采集数据源。实时数据加工处理与输出，统一数据模型，数据化管理。
智能化分析：智能告警策略，实时异常检测、告警收敛、故障分析诊断。高效数据分析，洞察系统运行状态和趋势，快速定位问题根源。
高效率管理：事件全生命周期实时跟踪和闭环管控，流程化管理。自动化运维巡检、运维报告，摆脱日常重复性工作。
产品价值
提高运维效率：自动化运维报告，可视化运维分析，提高运维效率。通过全链路监控覆盖。
提升系统可用率：通过完善的监控，快速问题定位，故障根源分析，降低系统故障时间，提升系统可用率。
降低IT成本：通过 IT 资产性能优化，云资源费用优化，提升系统效率，降低企业 IT 运营成本。
（2） 大数据政府行业解决方案
行业洞察
数据资源共享难：我国政府机构大多在不同时期采用了不同或多种信息化系统，久而久之造成了系统与系统间的“数据孤岛”，数据资源共享困难。
业务协同效率低：缺乏数据治理，导致大量跨系统的重复人工操作，政务系统重叠率高，办事效率低，劳动强度大，业务协同难。
数据资源利用率低：数据质量差、数据标准不统一、数据共享不够，数据分布碎片化、权责分工不明确、数据安全受威胁等，导致无法形成数据治理合力。
信息存在安全隐患：电子政务事关国家安全和社会稳定，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，当前信息安全依然存在隐患。
方案优势
高效数据资源共享开放：政务数据存在多源、异构特性，且数据不仅在政府内部流通，还涉及到其他公共机构、商业平台等第三方机构，帮助政府建立一整套数据采集与交换标准体系，具备对多源异构数据的高效交换和整合能力，推动高效数据资源共享开放。
构造多元化生态闭环：政府机构积极进行数字化转型，政府管理模式逐步转变为社会治理模式，为政府搭建大数据一体化平台，支持云和分布式、多级缓存和负载均衡，有效应对海量存储、高并发和大流量场景，构造大数据的多元化生态闭环，满足数据的采集、汇聚、清洗、治理、应用、运维等全链路。
实现政府业务智能化：通过对数据进行采集治理，对业务流程进行梳理再造，将业务数字化，提供数据检索、获取、统计分析、可视化展示等多重服务，真正实现数据和业务的有效融合，实现数据驱动的政务服务业务。
高效运维监控保驾护航：政府机构大数据平台的稳定运行至关重要，要确保无论在常规时段还是并发峰值下都能畅通无阻，基于智能运维平台，提供7X24小时的实时监控，对发现的问题快速定位、实时告警，以便及时处理，助力运维人员为数据平台保驾护航。
业务场景
市场信息共享平台：实现政府数据源与第三方市场数据源的对接，基于数据模型功能构建数据标准规范，对指标数据进行快速、准确、统一的命名，加速释放数据价值，并构建不同的数据主题域，实现全域数据互联互通，通过数据API产品，将数据通过网页、微信、APP等不同渠道进行共享，实现多端展示，构建市场信息共享平台。
智能化公共数据平台：依托数据资源体系、应用支撑体系，围绕重大任务量化细化、闭环管理要求，对部门核心业务应用系统和数据资源进行系统集成，构建党政机关整体智治、数字政府、数字经济、数字社会、数字法治等领域的综合应用，清晰、动态、直观的掌握城市数据资源全局情况，实现全局数据资源管理能级的进一步提升。
方案价值
提升数据一致性：打通分散于整个政府体系的异构业务数据中的数据隔离，实现数据的汇聚统一整合共享，对指标口径进行统一，提升指标数据一致性和可靠性，加速释放数据价值。
构筑数据安全屏障：建立数据开放安全保障机制，通过技术和管理机制从数据访问、存储、传输等全栈进行安全保障，确保政府开放的数据被合理、合法开发利用。
推动核心业务再造：为全面推进政府数字化改革，推动各部门核心业务再造、协同高效构建整体智治体系提供基础支撑，以达到进一步实现区域治理现代化的成果。
助力规划决策科学化：从宏观角度构建城市基础数据库，将数据整合拆分为多个专题进行多维度挖掘与分析，辅以各类画像将数据进行各类主题分析，为科学配备公共资源提供数据支撑。
（3） 大数据高校行业解决方案
行业洞察
数据孤岛现象严重：高校的数据应用开发以烟囱式开发为主，大数据分散在各个系统之中，没有进行统一融合，造成事实上的数据孤岛化，难以支持复杂的跨部门业务协作。
数据标准与规范不统一：缺乏统一的数据标准与规范，孤立的业务系统之间，数据标准、代码标准不一致，数据口径难统一，加大了数据清洗、整合以及数据应用的难度。
数据质量缺乏保障：数据资产缺乏统一管理及权限管控，数据处理链路和周期长，存在数据质量问题，难以为领导决策提供可信数据支撑，难以支持数据统计、分析。
数据不可控、不可信：缺乏对于数据的全脉络监管，无法规范数据的全生命周期流程，造成数据不可控、不可信，影响数据分析结果、共享交换及数据应用价值。
方案优势
统一数据中台：打通各个业务系统之间的数据壁垒，全面梳理各个业务系统之间的对应逻辑，实现数据的全面融合，解决诸如学校统一身份认证、统一资产调配等核心痛点。
高效数据分析：建立全面完备的数据中台体系，配合敏捷的数据可视化分析平台，解决教育客户取数难、分析慢的问题，缩短业务需求转化为可见分析的时长，提升教育企业应对突发风险的能力。
灵活数据应用：解决当前教育行业中各层级数据需求无法被满足的问题，为各个业务需求方提供方便的取数来源以及敏捷的数据分析和应用平台，推动数据赋能全业务的目标。
一体化式管理：涵盖了高校管理业务中的各个功能部件，从学生、教师、教学资源、科研、后勤保障等诸多方面形成一体化管理模式。
业务场景
高校数据宝：当前高校的数据交换支持普遍不足，为了强化校务数据与政务数据的深度融合，打造“1”个校地协同数据共享服务——“高校数据宝”，对接政务部门，提供高校可对外开放的数据目录以及数据资源，强化高校校务数据与政务数据的深度融合，助力高校数据的深度应用。
校内数据共享：围绕高校主要数据管理模块核心业务的数据协同诉求，依托数据中台，实现对科研处、教务处、国资处、信息技术中心、学工部、教师发展中心等系统多项数据的交换任务，并对部分核心重点协同业务实现实时数据共享，提升高校业务协同效率。
高校数据开放门户：基于数据开放平台工具，支持数据集开放查询、API申请调用、开放指数分析以及互动交流功能，为业务部门提供数据开放服务，帮助业务部门快速获取跨部门和跨业务的开放数据，提升业务和管理协同效率。
方案价值
业务数据互联互通：以现有的数字校园为基础，将高校中不同业务系统的数据进行集成和融合，实现业务服务与数据信息的融合，逐步推进高校服务的数字化和智能化。
提升数据服务能力：通过数据治理，提升数据服务能力，数据可从“教、学、研、人、财、物”等方面形成分析表，对各个部门以及学科等进行综合分析，进而为领导决策做数据支撑。
有效提高数据质量：建立数据盘点、标准制定、清洗、共享、质量监控的闭环管理流程，保证底层数据的完整性、一致性、准确性、安全性，最终实现数据有效共享、价值提升、赋能业务。
实现智慧校园目标：通过智慧学习促进学习方法的优化和减轻校园管理者的负担，让教师和学生在智慧校园的体验下逐渐感受到幸福和舒心，实现校园智慧化的建设目标。
（4） 其他大数据应用产品与解决方案
1 智慧人口
基于移动互联网全量时空轨迹分析、语义分析、机器学习等技术手段，高效、精准识别辖区内常住人口、流动人口、居住人口、工作人口等数十类人口类型，围绕区域人口构成、人口流动、职住人口等业务场景，开展全域人口动态监测与统计分析，赋能人口统计管理由静态转为动态、由被动走向主动，为人口普查、人口发展、城市规划管理、交通等公共资源配置优化提供决策支撑服务。
1.1 典型案例：某省春节人口迁徙报告
自2017年起，连续4年对某劳务输出大省春运期间人口动态变化、外省返乡人员、省内人员流动进行全面分析刻画，为省政府提供春节人口迁徙大数据报告。
1.2 典型案例：人口疏解监测
针对某直辖市人口疏解总体目标，自2018年起对该市人口统计管理部门划定的70余个重点观测点位进行人口动态监测，按周输出人员流入流出、人口构成、市内迁移等分析报告。
2 智慧旅游
基于移动互联网全量时空轨迹分析、语义分析、画像测绘等技术手段，实现辖区旅游人口精准识别、游客群体画像与分类、景区客流动态监测与态势分析、景区异常预警与应急处置支撑等功能，为景区管理部门优化服务资源配置、开展景区精准营销、提升应急处置能力提供支撑，为旅游行业主管部门全面掌握行业态势、提升行业监管能力、引导行业发展提供支撑。
2.1 典型案例：支撑旅游行业主管部门感知全域旅游态势
自2017年起，连续4年对某省十一黄金周、春节等典型节假日期间省内景区动态与游客流动特征进行全面刻画，为省旅发委提供辖区全域旅游态势分析报告。
2.2 典型案例：助力景区运营部门优化服务资源配置
基于游客来源、游览路径、驻留时间等分析游客群体画像，为某省著名湖区景区运营企业优化游览路线和服务资源配置提供支撑，提升游客满意度。
3 智慧交通
基于移动互联网全量时空轨迹分析技术，实现辖区交通态势感知、出行OD分析、职住通勤分析以及专题功能，为交通管理部门全面掌握交通态势、优化交通资源配置、制定交通政策、保障道路安全通畅等提供支撑。
3.1 典型案例：交通枢纽典型节假日客流分析
自2018年起，连续3年提供某省重点高铁站典型节假日客流出行高峰、驻留时长、旅客来源、出行目的地、迁徙路线分析，支撑交通管理部门优化交通资源配置、提高应急处置能力。
3.2 典型案例：公共交通路线优化
针对某市公交集团，进行特定区域人群OD出行时间、出行距离、出行线路分析，热点出发地、到达地挖掘分析，为公交集团线网优化提供支撑，为公交线路站点选址提供依据。
4 智慧应急
基于移动互联网终端实时精准定位、话单分析等技术手段，针对自然灾害、森林火灾、生产安全 事故、交通事故等突发安全事件，提供涉事区域实时监测、区域周边预警、情报挖掘获取等功 能，提升应急管理部门应对突发安全事件的快速反应、主动预警、智能挖掘与精准处置能力。
4.1 典型案例：沪昆高速某隧道车辆起火事故应急支撑
针对2020年沪昆高速某隧道车辆起火事故，第一时间圈定现场，通过大数据分析估算涉事人员数量，对附近人车发出短信预警，避免区域人车聚集；结合交通大数据和通信大数据及时分析提取涉事车辆司机手机号码以及紧密联系人号码，通知紧密联系人，及时妥善处理后续相关事宜。
5 智慧急救
基于移动互联网终端实时精准定位、话单分析等技术手段，实现辖区急救呼救电话动态监测、急救资源调度实时支撑和急救电话综合分析等功能，通过快速共享急救呼救者的移动电话位置信息，有效提升急救中心对呼救者的定位效率和精度，缩短院前医疗急救响应时间，合理、高效调度急救资源，为及时救治患者赢得宝贵时间。
5.1 典型案例：急救电话统计分析
对某直辖市2019年以来的全部救急电话进行时间、地点、数量等多维统计分析，为本市急救部门掌握辖区急救电话高发期和高发区域提供研判依据，支撑救护车、急救电话接入系统调度优化。
5.2 典型案例：院前医疗急救呼救定位
采用移动互联网高精定位算法，支撑某省救急部门开展院前医疗急救呼救定位试点工作，急救呼救者得到救治时间大大缩短。
6 智慧防疫
针对传染病疫情“预防为主、外防输入、内防扩散”整体防控策略，实现辖区疫情态势感知、疫区漫入人员分析与告警、高危人员轨迹回溯及密切接触者挖掘、疫情传播关系分析等功能，为防疫部门全面掌握疫情态势、优化资源配置、及早发现和精准筛查潜在病例以及进行流行病学调查等提供支撑。
6.1 典型案例：某省防疫工作支撑
2020年新冠肺炎疫情爆发后，迅速支撑某省利用通信大数据分析全省疫情态势，开展了华南海鲜市场人员及武汉人员入省情况、湖北人员入省情况、外省中高危地区人员入省情况、境外人员入省情况等分析工作，高质量地上报准确数据和分析结果报表报告。针对高铁、飞机、高速公路、省道等不同交通方式进行建模，实现了对入省人员交通方式的精准甄别。研究开发了同飞机伴随模型、同高铁伴随模型、同车伴随模型、同网格驻留模型等，分析潜在密切接触者，并利用室内分布基站及移动网络优化数据提高密切接触者研判准确度。
6.2 典型案例：某省疫情流行病学调查
针对基于某省400多名病例，区分外省输入型与省内被感染型，并基于时空碰撞关系，绘制病例传播关系图，对每一名省内被感染者都溯源至外省输入型病例，从而掌握疫情传播路径。
