一图读懂丨《“产业大脑”数据仓建设指南》

1.数据采集：支持多源自动化采集，涵盖数据源管理、抽取、转换、任务调度、元数据管理及监控。

2.数据资源编目：统一目录管理，明确资源名称、分类、安全级别、更新频率等14项属性。

3.数据治理：建立元数据及清洗比对标准。

4.数据融合分析：逻辑→物理模型转换、全链路血缘追踪、标签体系管理、跨源融合分析。

5.数据存储：支持结构化、半结构化、非结构化数据，适配不同规模与场景需求。制定备份与恢复策略。

6.数据共享交换：数据库表、API、文件、标识解析、区块链5种方式+全量、增量、比对3种同步机制+实时、周期、条件触发3种同步模式。

7.数据质量管理：全流程质量管控+采集、清洗、转换、验证四阶段管理。

1.基础库：将行业内企业基本信息、经营风险信息、上游企业信息、客户信息等基础信息进行归类和整合。

2.行业库：产业发展信息、产业图谱信息、科技创新信息、精准招商信息、企业迁移信息等。

3.场景库：企业采购信息、企业服务信息、企业库存信息、生产设备信息、质量控制信息、环境与合规信息、运输与物流信息等。