大数据平台建设方案

2023-06-14

一项工作不能盲目的开展，在开展前必须要进行详细的准备，这就是方案存在的意义，那么要如何书写方案，才能达到预期的效果呢？以下是小编整理的关于《xx大数据平台建设方案》的文章，希望能够很好的帮助到大家，谢谢大家对小编的支持和鼓励。

第一篇：xx大数据平台建设方案

大数据平台建设

当前，我部门应用系统之间都是独立的，数据没有统一标准、系统也没有相连。这种现状导致，各公司部门之间的信息资源无法共享、部门之间工作移交无法电子化。这极大地限制了信息化提高公司工作效率的效果，更重要的是信息资源无法打通，就无法站在全县的角度去进行政务应用的大数据分析，成为了政务应用大数据技术的最大阻碍。

为了提高资源使用率，节约管理成本，推动信息产业发展，拉动社会资金在信息化方面的投入，为了提高行政管理和服务效率，促进公司职能转变，改善投资和营商环境，促进经济发展，为了提高公司服务效率，使公司管理服务从各自为政、相互封闭的运作方式，向跨部门、跨区域协同互动和资源共享转变，提高公司工作效率。有必要构建统一的大数据平台，更好地为公司决策服务，提高信息服务质量。

建成覆盖全县各公司部门的信息资源整合平台，支撑用户单位开展跨部门、跨层级的政务应用大数据分析，业务协作，提供应用集成模板、集中监控管理、远程配置部署等工具，降低跨地域实施难度。电子政务应用中存在大量跨部门、跨层级的业务协作，数据交换平台是县级各部门共享数据，进行全县内大数据分析的基础也是解决跨部门协作的有效手段。全县统一规划、统一规范、统一架构，避免各级单位独立建设带来的格式各异、接口混乱、无法重用、难以扩展的局面;施行统一部署、统一监控、统一管理的集中管理模式，总体上降低各级公司部门信息整合的建设、管理、应用的成本。社会经历了由磁盘、磁带、光盘存储数据，向以公文档为主要形式数据的发展，后来互联网的兴起促成了数据量的第三次大规模增长，到了今天，随着互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富，数据已呈指数级增长，“大数据”概念逐渐在各界引起热议。在大数据时代，我们分析的数据因为“大”，摆脱了对传统对随机采样的依赖，而是面对全体数据;因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据的精确度，而是坦然面对信息的混杂;信息之“大”之“杂”，让我们分析“据”也由传统的因果关系变为相关关系。

大数据平台由网络基础设施层、数据支撑层、信息安全层、统一管理等构成。数据支撑层必须能够对数据采集、数据质量、数据安全、数据挖掘、数据处理和数据可视化进行大数据的全生命周期管理。通过对全县范围内从不同部门收集到数据运转起来成为流化的资源，为应用支撑层的运转提供丰富的高质量的不同维度的数据资源的接口。在全县数据集中的同时需要考虑数据在传输和存储时的安全问题以及不同部门对外共享自身内部数据时数据边界控制的问题，从技术和制度上保障这些数据资源得到科学、有效、合规的使用。

大数据平台建设的主要任务：

(一)建立政务云平台。

建设全县统一的政务云计算平台。以县广电公司的设施为基础，进行云化改造，建立自行管理的云计算资源池，为各部门不宜采用社会化云计算服务的关键性业务系统提供基础设施共享服务。

(二)实施大数据管理。

1.建立政务数据交换和目录体系。以县广电公司的交换中心为主交换平台，构建全县统一的电子政务数据交换体系。统筹各部门可供共享的信息和共享需求，编制政务信息资源共享目录，明确可供共享的信息名称、数据格式、提供方式、提供单位、共享条件、更新方式、更新时限等要素，按需向其他部门提供信息共享服务。

2.建设政务数据集中共享平台。建立健全共享数据汇聚机制，按照“一类数据来源于一个权威部门，权威部门负责更新维护”原则，通过统一数据交换平台，将具有公共性、标识性、基准性的共享数据进行汇聚，集中存储于云平台，逐步形成人口、法人、经济、空间地理、社会信用等各类城市重要基础性数据库。充分发挥云平台共享数据的中心作用，建立向云平台直接获取为主，部门间数据交换获取为辅的共享应用机制，提高城市综合数据共享使用效率。

(三)推进大数据应用。

提高决策数据服务水平。围绕县公司决策需要，以建设决策支持电子政务系统为抓手，充分整合各部门现有办公应用和业务系统数据资源，逐步建立支撑领导决策研判的决策数据资源库，提供更加及时高效的信息获取方式，丰富展现形式，为公司决策提供全面准确便捷的数据服务。使县领导能够及时掌握经济运行与社会发展的实际状况和发展趋势，不断提升政务数据保障和辅助决策能力。

(四)构建大安全体系。

1.加强统一电子政务网络建设管理。在现有电子政务外网平台基础上，提升县级骨干网络业务承载能力，按需扩充统一互联网出口，为公司大数据平台提供高速、稳定、安全的网络运行环境。

2.加强安全技术防护体系建设。按照信息系统安全等级保护要求，针对大数据平台的技术特点，进一步完善以病毒防范、漏洞管理、入侵防范、信息加密、访问控制等为重点的安全防护体系，确保电子政务系统不被破坏和数据不被窃取泄漏。

第二篇：综合治税系统软件平台（财税大数据）方案

面向全国客户：省、市、县政府、财政局、地税局、管委会等政府综合治税部门。系统可根据客户需求定制开发，以下功能仅供参考。

综合治税是由地方政府多部门通力合作的税收征管及监控活动。推进政府税收保障工作、加强综合治税力度是提高财政收入质量，增强财政实力的重要保证，尤其从目前征管现状来看，由于涉税信息传递不畅，部分行业、部分税种特别是一些地方零散税源跑冒滴漏现象还较为突出，一定程上造成了税收流失。充分依托各相关部门、单位的职能，建立健全税收保障工作机制，对于实现涉税信息共享、推进综合治税工作、培植壮大税源、依法加强税收征管、堵塞税收漏洞、有效防止税收流失，促进税收与经济协调增长具有非常重要的意义。

综合治税平台是一个跨部门、跨系统的电子政务系统，涉及到市财政局、市国税局、市地税局、市工商局、市质监局、市规划局、市建设局、市水利局、市交通局、市房管局、市供电公司、市公安局、市司法局、市中级法院、市教育局、市科技局、市经贸委、市人事局、市残联、市国资委、市物价局、市文化局、市体育局、市国土局、市环保局、市外经局、市发改委、市劳动保障局、市民政局、市卫生局、市统计局、市城管局、市审计局等(以下简称涉税部门)相关市直部门的数据采集、数据交换、数据整合、应用开发。

客户使用案例：山东济南、济宁、青岛、德州、菏泽等地区;河南郑州地区;江苏徐州地区;湖北恩施州地区;湖南常德地区;贵州遵义、毕节地区; 系统部分功能点介绍(以下仅是系统部分功能，详细方案联系客服)

一、数据上报、采集、查询(涉及40 个部门左右)

二、绩效管理

三、指标报送详情、统计等

四、数据比对(包含地税分析系统、国税分析系统、营改增分析系统等)

1、户籍比对

2、国地税、国税公司信息比对

3、地税工商信息比对

4、出租房屋(房地产税收管理)

5、根据国税的增值税和消费税，地税的营业税，三者税款根据税款缴纳比率，计算出三个附征税款的缴纳数，同附带的三个附征税进行比对。同时进行比对，计算出差额。从而找出遗漏的税款。

6、土地信息比对

7、用电、用水、用气信息比对

8、医保刷卡信息比对

9、酒店、住宿业信息比对

10、交通行业信息比对

11、驾校信息比对

12、房屋销售信息比对

13、股权变更信息分析

14、房产税分析

15、商品房销售情况分析

16、车船税分析

17、其它行业、税种信息比对，可根据地方需求定制开发。

五、疑点欠税问题分配处理、绩效考核等

六、税收查询分析

1、一户式分析、规模企业分析、高新企业分析、重点税源分析等

2、数据综合查询统计分析

3、纳税排名

4、重点企业重点税种同比分析

5、国地税收入行业税收对比

6、分行业、区域、税种、级别、机关单位等税收统计分析

7、柱状图、折线图、饼状图等图形展示税收情况。

七、财政收入分析 1 金库报表查询分析

2 收入报表查询(一般预算收入分析、全口径、分行业、区域、税种等分析，同

比、环比等分析) 3 非税收入分析 4 重点项目查询分析

八、税源电子地图(地理信息系统)功能

1、纳税企业标注功能

2、纳税企业地图查询

3、纳税企业一户式查询、统计等功能

九、掌上应用平台app

1、纳税排名

2、税收情况分析

3、纳税排名、绩效考核、报表分析等

第三篇：大数据时代背景下高校图书馆学习平台建设策略研究

关键词：大数据时代;高校图书馆;学习平台;建设

摘要：高校图书馆是高等院校的文献信息中心，是为高校教学和科研服务的学术性机构之一，是学校信息化和社会信息化的重要基地。文章分析了大数据时代背景下高校图书馆学习平台建设的必要性，并对建设高校图书馆学习平台的策略进行了详细介绍。

中图分类号：G258.6文献标识码：A文章编号：1003-1588(2017)07-0057-03

高校图书馆是高等院校教育信息服务以及科研信息服务的重要机构之一，对促进高校科研工作的发展及为高校学生提供优质的信息服务具有十分重要的作用。在大数据时代背景下，高校图书馆需要进行转型创新，发挥其教育辅助职能，而学习平台的建设是实现该转型创新的一种有效途径。

1建设高校图书馆学习平台的重要性

1.1大数据时代的新要求

大数据的实现离不开当代通信技术，更离不开互联网平台，大数据的实现需要借助互联网，需要借助互联网更新传统行业，更需要借助互联网创新发展动态。当今社会已经进入了全新的大数据时代，信息数据的传播方式开始改变。高校图书馆作为信息数据储存地之一，受大数据的影响，开始向大数据变革，其管理方式和信息资源储存方式也开始发生改变。为了迎接时代潮流，更为了向现代化发展，高校图书馆应当借助互联网技术，融合大数据理念，进一步加快电子平台建设，只有这样才能摆脱落后，赶上时代潮流。

1.2高校教育转型的新挑战

在大数据时代的影响下，传统的教学方式受到冲击，各种各样的便携式电子设备受到学生喜爱，在校园里几乎是人手一部手机。在这种情况下传统的教学模式受到严重冲击，为了应对这种局面，学校开始对校园现有的信息数据进行完善，引进多媒体设备，改变传统的授课方式。翻转课堂、慕课教学等新的教学方式的引进受到越来越多学生的欢迎和好评。同时，学生的学习模式也开始发生改变，由过去的被动学习和课堂学习转变为主动学习和在线学习。在这场信息化教学改革中，高校图书馆的服务模式也借助互联网的优势开始转变，其只有顺应时代的变化，满足学生的需求，才能发挥应有的作用。

1.3图书馆的新生长点

高校图书馆作为学校的学术文化中心，承担着文献资源保障的重要任务，顺应时代发展有其内在需求。互联网使高校图书馆实现了服务自动化，也给高校图书馆带来了无数挑战，同时使其必须面对网络的开放性带来的一系列安全问题。随着网络技术的飞速发展，进入实体图书馆的读者越来越少，图书馆馆藏资源利用率逐渐降低，实体图书馆似乎变得可有可无。因此，高校图书馆必须顺应时代发展，加强文献资源及电子平台的建设，注重资源的完善，只有这样才能留住读者，才能吸引更多的读者利用图书馆资源。

2建设高校图书馆学习平台的策略

2.1完善制度建设

在大数据时代背景下，高校图书馆无论是服务模式还是信息资源的储存都发生了很大变化，这足以说明当前高校图书馆正在进入全新的时代。尽管如此，与国外图书馆相比，我国高校图书馆仍比较落后，体现在配套设施和管理制度的不匹配、不完善。此外，随着高校图书馆读者人数的不断减少，图书馆事业发展面临诸多困难。为了改变这种现状，高校图书馆必须迅速从传统的图书馆向现代化的文献信息中心转变，由传统的学校信息中心向学习中心转变，高校图书馆在这场变革中必须制定一套较为完备的规章制度为变革保驾护航。制度除了要明确高校图书馆的地位和作用，更要确保其拥有完善的软硬件资源和设备，只有这样才能保证高校图书馆学习平台的顺利建成。

2.2加大图书馆硬件建设

2.2.1引进先进技术设备。引进先进技术和设备是适应当前高校图书发展的需要，更是社会的需要，是大势所趋。能吸引读者的现代化高校图书馆，必定是技术先进、基础设备完善的图书馆。对于高校图书馆而言，设施的完善是其建设发展的基础条件和先决条件。随着选座预约系统、3D打印机等现代化先进设备引进高校图书馆，这些设备在激发学生好奇心的同时也激发了他们的求知欲，从而吸引大批学生到图书馆阅读学习。同时，高校图书馆配备现代技术设备，可以激发高校图书馆的内在活力，促进高校图书馆布局和服务模式的变革，满足当代大学生群体的知识需求，为构建高校图书馆学习平台提供了条件。如：美国内华达大学里诺校区科学和工程图书馆是美国第一个向学生提供3D打印机的图书馆，工程学、化学、戏剧、艺术等学科的教师和学生都可以对项目和研究中计算机模拟的数据进行3D打印。用户可以通过这项服务打印出具有3D效果的物体原型，并通过相关软件进行调整与重塑，还可以借助3D打印技术制作自己的模型作品。将先进技术和设备引进当代高校图书馆，是构建高校图书馆学习平台不可或缺的一部分。同时，高校图书馆引进先进技术和设备，也是高校图书馆发展自己、壮大自己的重要保障。

2.2.2构建人性化的学习环境。高校图书馆在设计学习环境时更加注重人性化，注重将图书馆设计成舒适灵活、方便快捷的学习场所。如：传统图书馆座椅往往采取统一颜色、统一质地和统一摆放的标准，而如今高校图书馆为了满足不同读者的不同需求，开始引进椭圆形布艺沙发和座椅，这些沙发、座椅的摆放多采用错落有致和动静结合的布局，既起到了美观的作用，更满足了读者的多种需求。此外，传统图书馆往往在设计上只规划出一个空间供读者学习，而现代图书馆为了满足学生的多种需要，开辟了安静的学习空间和用于交流讨论的自由空间，这种动静结合的空间设计满足了学生不同的学习需求，激发了学生的学习兴趣。

2.2.3基于大数据理念，构建开放、多样的学习平台。科技的进步推动着高校图书馆的进步与发展。高等院校在建设现代化图书馆进程中应紧跟科技发展的步伐，利用大数据技术建设线上学习平台，使高校图书馆服务更加开放、信息资源更加丰富，满足高校读者的需求。营造开放的学习环境就意味着高校图书馆资源更加丰富，学生的学习环境不再局限在图书馆内，而是将其扩展到校园的每一个角落;打造多样化的学习环境意味着摒弃图书馆内死气沉沉的标语和呆板的空间设计，构建动静结合、张弛有度的学习环境。笔者认为，高校图书馆可以开辟共享学习空间，在共享学习空间里，学生之间不分专业和年级都可以在此探讨与学习相关的内容，交流意见。此外，在这个共享空间里，高校图书馆应添置一些基础设备，如：多媒体设备、电脑等，激?l学生的学习兴趣。

2.2.4调整服务布局，优化空间资源。高校图书馆经过多年的发展已经积累了丰富的文献信息资源，实体收藏空间开始受到制约。同时，随着电子资源的兴起和不断发展，纸质书籍的利用率开始下降。在这种情况下，笔者建议高校图书馆及时调整当前收藏布局，在书库设计上应设计密集书库，最大限度地利用现有空间，吸引更多的读者。

2.3加大图书馆软件建设

2.3.1人才建设是关键。硬件资源是高校图书馆建设的基础条件，而软件资源也是不可或缺的重要条件。高校图书馆在软件建设方面，应将人才作为第一要素。专业的、经验丰富的、有责任心的图书馆管理人才是成功构建高校图书馆学习平台的关?I要素。①实施“走出去”战略。即通过岗前培训、进修深造等方式提高图书馆员的专业素质，结合馆员的不同特点，采取不同的培训方式。高校图书馆为经验丰富的馆员提供短期培训的机会，使其保持自身知识的先进性，跟上时代潮流;为年轻馆员提供基础业务技能的深造机会，加快他们对图书馆业务的了解。实施“走出去”战略，既可以学习其他图书馆先进的管理办法，又可以完善自身专业能力。②实施“引进来”战略。高校图书馆在招聘图书馆员时应优先引进其他高校图书馆馆员，让他们把先进的工作经验和管理理念带过来，借助其先进的方法和理念提高本馆的服务水平。

2.3.2转变服务理念与方式。高校图书馆最重要的工作职能是为读者提供服务，鉴于互联网技术和大数据的影响，高校图书馆应当摒弃传统的服务方式，引进新型的服务模式和服务理念服务于广大读者。笔者认为，目前高校图书馆需要摒弃传统单

一、分散和被动式的服务模式，开展全天候的主动服务。如：高校图书馆传统的服务模式和服务地点往往是固定的，服务仅在图书馆内。高校图书馆可以引进并利用多媒体技术、自助设备等，实现24小时在线服务。高校图书馆自习室在学生考试期间经常是一座难求，学生需提前排队抢占座位，由此滋生许多矛盾。对于此类问题，高校图书馆可开发引进图书馆选座系统，使学生可以在线预订座位，这不仅解决了自习室座位紧张的问题，也避免了矛盾的产生。

2.3.3开展人性化文明服务。纵观国内外先进图书馆，无一不秉承人性化的服务原则。高校图书馆在开展人性化服务过程中，应从以下几个方面入手：在建筑结构设计上，必须符合科学性、合理性原则;在座椅布局上，应当坚持动静结合原则;在多媒体设备、3D打印机等先进设备的配备上，应坚持分散原则。总之，高校图书馆开展人性化服务，不仅应注重图书馆员业务素质的提高，还要注重图书馆结构布局、基础设施的升级和完善。

3结语

大数据时代下，高校图书馆不仅面临机遇，也面临着挑战。因此，高校图书馆要顺应时代发展潮流，利用现有的技术和设备，加强图书馆的软硬件建设，并建立相关的管理制度。只有这样，高校图书馆才能构建系统、完善的学习平台，促进高校图书馆向现代化图书馆发展。

参考文献：

[1]左爱玲，刘新锁.大数据时代高校图书馆发展的新挑战探析[J].内蒙古财经大学学报，2016(3)：147-149.

[2]李路.高校图书馆大学生自主学习平台构建研究[J].中国成人教育，2015(2)：68-70.

[3]任精举.“互联网+”时代高校图书馆学习平台构建研究[J].图书馆工作与研究，2017(3)：43-46.

[4]郑丽娟.大数据下高校图书馆服务开放学习的模式研究[J].继续教育研究，2017(3)：80-82.

[5]童林泉，张灵聪.高校图书馆利用效果与自主学习能力的实证研究[J].农业图书情报学刊，2015(3)：156-158.

[6]肖琳.高校图书馆新馆建设中学习共享空间的构建[J].贵图学苑，2016(4)：52-54.

[7]黎小妮.高校图书馆开展MOOC学习支持服务的方法与实施路径：基于华南农业大学学生对MOOC认知和参与程度的调查[J].国家图书馆学刊，2016(5)：47-56.

[8]余鹏彦，陈珏静.面向泛在学习的高校图书馆虚拟学习共享空间研究[J].图书馆学研究，2016(17)：13-16.

[9]赵蕾，杨九龙.开放教育环境下高校图书馆学习支持服务研究[J].图书馆建设，2016(8)：56-60.

(编校：马怀云)

第四篇：大数据平台分析报告

密级：内部公开

环境数据中心

大数据平台分析

Big data platform analysis

SOFTWARE PRODUCT

聚光科技(杭州)股份有限公司

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1. 大数据背景............................................................................................................... 1

1.1. 什么是大数据................................................................................................ 1 1.2. 发展现状........................................................................................................ 1 1.3. 大数据的应用................................................................................................ 2 2. 大数据平台介绍....................................................................................................... 4

2.1. 定位................................................................................................................ 4

2.1.1. 产品概述............................................................................................ 4 2.2. 功能................................................................................................................ 4 2.3. 设计................................................................................................................ 4 2.4. 技术.............................................................................. 错误!未定义书签。 2.5. 总结................................................................................................................ 4 3. 环境数据中心........................................................................................................... 5

3.1. 背景定位........................................................................................................ 5 3.2. 功能................................................................................................................ 5

3.2.1............................................................................................................... 5 3.2.2............................................................................. 错误!未定义书签。 3.3. 设计................................................................................................................ 6 3.4. 技术.............................................................................. 错误!未定义书签。 4. 总结........................................................................................................................... 6

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1.大数据背景

1.1. 什么是大数据

大数据最早在上世纪90年代被提出，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。

现在，业界普遍认同所谓“大数据”具有明显的“3V特征”：量级(Volume)，速度(Velocity)和多样性(Variety)。大数据普遍具有量级大，要求处理速度快，数据本身具有丰富的多样性。在甲骨文公司和中国移动研究院的相关研究文档里，都追加了第四个V——Value，价值;而IBM在其相关文档中给出的第四个“V”则是真实性(Veracity)。

大数据的价值：在海量的规则或不规则数据之中，用新的数据处理手段，以很快的速度计算或分析出潜在规律性、根本性的判断、趋势或预见。

1.2. 发展现状

随着移动互联网的带宽的增加和智能设备销售量的上升，互联网业迎来了“云计算”和“大数据”。世界经济论坛一份有关大数据的研究报告称，每天全球几十亿人使用计算机、GPS设备、电话和医疗设备，产生海量的数据信息。这些用户大部分来自发展中国家，他们的需求和习惯尚未被真正理解，如果能够借助大数据相关技术分析和挖掘数据背后的信息，将有助于认识需求、提供预测和防范危机。

大数据的真正意义并不在于大带宽和大存储，而在于对容量大且种类繁多的数据进行分析并从中萃取大价值。采用大数据处理方法，生物制药、新材料研制生产的流程会发生革命性的变化，可以通过数据处理能力极高的计算机并行处理，同时进行大批量的仿真比较和筛选，大大提高科研和生产效率。数据已成为矿物和化学元素一样的原始材料，未来可能形成“数据探矿”、“数据化学”等新学科和新工艺模式。大数据处理的兴起也将改变云计算的发展方向，云计算正在进入以AaaS(分析即服务)为主要标志的Cloud 2.0时代。

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项目使得卫生单位及早研制预防疫苗，及早控制疫情的扩散，大幅降低了流感的传播。

3、飞机票价高低和多早预购的关系

也许大家会直觉地认为越早买机票就越可以买到较便宜的机票。一家叫Farecast公司的创始人从他的亲身经验启发了一个新的服务。他发现坐他旁边的人比他晚好几天购买机票却比他的购买价格还低。于是他搜集了所有航空公司的票价与提前订购时间的数据关系，并建立了数学模型。现在我们任何人可以上到他的网站：farecast.com，输入你的出发地和目的地，加上你要出发的时间，马上这个网页能告诉你是现在就赶快买票还是再等几天才买。

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3.环境数据中心

3.1. 背景定位

环境管理部门每天要面对大量的数据，如环境监测数据、排污收费数据、排污申报数据、环境统计数据、环保信访数据、行政处罚数据、总量减排数据等。这些数据，往往存在来源复杂、格式多样、不一致、不准确、不完整、存放分散等问题，给环境管理带来诸多困难。各业务系统也彼此独立，从而形成了一个个信息孤岛，数据难以共享，环境决策缺乏有效的数据支持，难以做到科学决策。因此，需要建立统一的环境数据中心，全面整合各类环境资源数据，实现数据的集中管理。使之成为环保各业务科室之间协同工作的数据中心，成为多媒体、文档资料和政策法规的存储中心，成为环保决策所需的数据仓库中心。

3.2. 功能

3.2.1. 数据的管理

数据中心的数据来源主要于：

1. 国家下发的软件系统，如污染源普查软件、环境统计软件; 2.已有的业务系统，如排污申报与收费管理系统、12369环保热线等。 3.Excel表格、电子文档、图片、视频、扫描件等;

4.数据直报系统：系统提供定制的录入界面，用户手工填报。

对于这些来源复杂、格式多样、不一致、不准确、不完整、存放分散的数据进行统一的标准建立，实现信息共享，数据交互

3.2.2.数据的管理

1.文件的上传、修改、删除 2.元数据的编辑

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