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理解应用环境，梳理业◢务需求，解决用户痛点。用国际化★的视野，寻求切合实际的解ω　决方案

构建层次清晰的架构，提升响应速度，降低研发运营成本，促进ξ高质量的数字化发展。

方案展示

政务大数据应用支撑解决方案

大数据管理局数据中台建设方案

“一网统管”数据支撑解决方案

“一标三实”解决方案

数字孪生智慧城市数据支撑方案

12345市民热线智能分析系统方案

城市部件管理二维码建设方案

企业大数据应用支撑解决方案

企业大数据建设方案

集团数据资产管控方案

企业营销市场空白点分析

流批一体数据处理方案

企业数智化方案

基于华为超融合平台的湖仓一体解决方案

ICT基础架构建设解决方案

云办公方案

企业应用不间断方案

异地容灾数据双活方案

多副本数据保护方案

企业应用现代化

企业多点办公广域网优化方案

流批一体数据处理方案

行业痛点：

1)流批分离，架构运维困难。

需要分别维护实时与离线两套不←同架构的服务，对于系统运行的稳定性，后续应←用升级，故障处理等都比较复杂和繁琐。

2)两套模型处理，口径不一。

需要分别设计、管理实时与离线两套不同的数据╲处理模型，离线可以【通过关联获取更加丰富的数据，而实时为了保障数据时效性能只能是简单的→宽表形式进行处理，而且开发流程较繁琐，流批计算融〒合困难，结果不一致。

3)存储隔离，管理不统一。

因实时数据与离线数据存储介质↓的割裂，最终导致两者数据在存储时就相互隔离，离线和实︽时数据统计口径不一致，更无法对两者进行统一的数据周期管理

4)定制开发，人力成本高。

在数据服务和共享交换层，需要根据应用层进行定制化的开发，为不同的应用提供不同的数据服务方式，且技术栈不同，运营∩成本高。

方案特色：

1，降低流式数据对接门槛

提供Kafka对接接口，流式数据源端不需要掌握Kafka相关技术，只需要按照普通接口方式推送流式数据。

2，减轻流式数据的治理复杂度

采用方案提供的组件，利用Flink框架完成简单的流式数据治理，然后继续通过Kafka推送■给消费者，以满足极高的实时性要求。如果是复杂的流式数据治理和数据开发需求，可以通过Flink将Kafka数据落地到数据中∮台的数据仓库，继续采用数据中台便捷的模ζ型开发工具，实现流批数据一体的融合计算。

3，流批统一的数据共享交换模式

如果流式数据落地到数据◤仓库，则采用数据共享交换平台的数据接口生成与→发布方式，这样不需要对流式数据单独开发共享服务。

4，流批一致的血缘追踪

通过数据中台自动采集流式】数据和结构化数据的数据编目，追踪数据血缘关系，统一管理流批数据模型和数据共享记录。

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